特開 2024-110727 レコメンド装置、レコメンド方法及びレコメンドプログラム

(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】P2024110727

(43)【公開日】2024-08-16

(54)【発明の名称】レコメンド装置、レコメンド方法及びレコメンドプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0251 20230101AFI20240808BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0251

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023015490

(22)【出願日】2023-02-03

(71)【出願人】

【識別番号】519441774

【氏名又は名称】ＳＯＭＰＯケア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100153040

【弁理士】

【氏名又は名称】川井 夏樹

(72)【発明者】

【氏名】牧瀬 香織

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】ユーザの活動に関する好適な情報を容易に提供する。
【解決手段】レコメンド装置１０は、複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含むアンケートに対してユーザにより入力された回答情報を取得する回答取得部１２と、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得部１５であって、プロファイル情報は、ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、属性情報は１以上の回答に対応し、レコメンド導出情報は、一のレコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得部１５と、レコメンド情報をユーザの端末に提供するレコメンド提供部１６と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置であって、
アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する回答取得部であって、前記アンケートは複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含み、前記回答情報は、前記複数の質問のそれぞれに対する回答を表す、回答取得部と、
前記回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得部であって、前記プロファイル情報は、前記ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、前記属性情報は１以上の前記回答に対応し、前記レコメンド導出情報は、一の前記レコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得部と、
前記レコメンド取得部により取得された前記レコメンド情報を前記ユーザの端末に提供するレコメンド提供部と、
を備えるレコメンド装置。

【請求項2】

前記回答と前記属性情報との関連付けを予め規定した回答単純化情報を用いて、前記回答情報に基づいて前記プロファイル情報を生成するプロファイル情報生成部であって、一の属性項目に対する属性情報のバリエーションの数は、当該一の属性項目に対応する１以上の質問のそれぞれに対する回答のバリエーションの数以下である、プロファイル情報生成部、を更に備える、
請求項１に記載のレコメンド装置。

【請求項3】

前記アンケートの複数のカテゴリのうちの第１のカテゴリの質問は、複数の種類のパーソナリティタイプの各々に対するユーザの該当の程度を判定するための質問であり、
前記レコメンド装置は、
前記第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて得られたパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度に基づいて、前記ユーザのパーソナリティタイプを判定し、判定されたパーソナリティタイプを、パーソナリティタイプの属性項目の属性情報として前記プロファイル情報に含ませる、パーソナリティタイプ判定部、を更に備える、
請求項１または２に記載のレコメンド装置。

【請求項4】

前記アンケートの複数のカテゴリのうちの第１のカテゴリの質問は、ホランド理論に基づいて、ユーザを６種類のパーソナリティタイプのいずれかに分類するための興味に関する質問であり、
前記パーソナリティタイプ判定部は、前記第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて、前記ユーザが前記６種類のパーソナリティタイプのうちのいずれか又は複数に属するかを判定する、
請求項３に記載のレコメンド装置。

【請求項5】

前記アンケートの複数のカテゴリのうちの第２のカテゴリの質問は、人の活動の種別ごとに、ユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を回答させるものであり、
前記プロファイル情報は、前記第２のカテゴリの質問に対する１以上の回答に対応する属性情報を含む、
請求項１に記載のレコメンド装置。

【請求項6】

前記アンケートは、少なくとも第１のカテゴリの質問及び第２のカテゴリの質問を含み、
前記第１のカテゴリの質問は、複数の種類のパーソナリティタイプの各々に対するユーザの該当の程度を判定するための質問であり、
前記第２のカテゴリの質問は、人の活動の種別ごとに、ユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を回答させるものであり、
前記レコメンド装置は、前記第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて得られたパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度に基づいて、前記ユーザのパーソナリティタイプを判定し、判定されたパーソナリティタイプを、パーソナリティタイプの属性項目の属性情報として前記プロファイル情報に含ませる、パーソナリティタイプ判定部、を更に備え、
前記レコメンド取得部は、少なくとも、前記パーソナリティタイプからなる属性情報及び前記第２のカテゴリの質問に対する１以上の回答に対応する属性情報を含む前記プロファイル情報に基づいて、前記レコメンド情報を取得する、
請求項１に記載のレコメンド装置。

【請求項7】

前記レコメンド導出情報は、前記少なくとも一つの属性情報と前記レコメンド情報とを関連付けたテーブルである、
請求項１に記載のレコメンド装置。

【請求項8】

前記レコメンド取得部は、前記プロファイル情報に含まれる前記属性情報に基づいて前記レコメンド導出情報を用いて抽出されうる全てのレコメンド情報を抽出し、重複するレコメンド情報、又は、前記レコメンド情報に予め設定された優先度に応じて前記ユーザの端末に提供するレコメンド情報の数の上限数を超える分のレコメンド情報を、前記抽出したレコメンド情報から削除する、
請求項１に記載のレコメンド装置。

【請求項9】

前記レコメンド提供部は、前記レコメンド取得部により取得された前記レコメンド情報を、前記レコメンド情報に予め設定された優先度の順に並べて前記ユーザの端末に提供する、
請求項１に記載のレコメンド装置。

【請求項10】

ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置におけるレコメンド方法であって、
アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する回答取得ステップであって、前記アンケートは複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含み、前記回答情報は、前記複数の質問のそれぞれに対する回答を表す、回答取得ステップと、
前記回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得ステップであって、前記プロファイル情報は、前記ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、前記属性情報は１以上の前記回答に対応し、前記レコメンド導出情報は、一の前記レコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得ステップと、
前記レコメンド取得ステップにおいて取得された前記レコメンド情報を前記ユーザの端末に提供するレコメンド提供ステップと、
を有するレコメンド方法。

【請求項11】

コンピュータを、ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置として機能させるためのレコメンドプログラムであって、
前記コンピュータに、
アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する回答取得機能であって、前記アンケートは複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含み、前記回答情報は、前記複数の質問のそれぞれに対する回答を表す、回答取得機能と、
前記回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得機能であって、前記プロファイル情報は、前記ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、前記属性情報は１以上の前記回答に対応し、前記レコメンド導出情報は、一の前記レコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得機能と、
前記レコメンド取得機能により取得された前記レコメンド情報を前記ユーザの端末に提供するレコメンド提供機能と、
を実現させるレコメンドプログラム。

【請求項12】

コンピュータを、ユーザの活動に関する情報の提供をレコメンド装置から受けるための端末として機能させるためのレコメンドプログラムであって、
前記コンピュータに、
複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含むアンケートを前記レコメンド装置から受信するアンケート受信機能と、
前記複数の質問のそれぞれに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を前記レコメンド装置に送信する回答送信機能と、
前記レコメンド装置において、前記回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて取得された、ユーザの活動に関するレコメンド情報を受信するレコメンド情報受信機能であって、前記プロファイル情報は、複数の属性項目の属性情報を含み、前記属性情報は１以上の前記回答に対応し、前記レコメンド導出情報は、一の前記レコメンド情報と、少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド情報受信機能と、
前記レコメンド情報を提示するレコメンド提示機能と、
を実現させるレコメンドプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置、レコメンド方法及びレコメンドプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

定年退職前後の高齢者及びシニア層のユーザに対して、適した活動をレコメンドすることが求められている。ユーザに適した活動をレコメンドするためには、ユーザごとの現況を把握及び分析する必要がある。一方、生活が不活発であることに起因して病気が発生しやすい状況にある人に対して、適した内容の情報を提供する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、ユーザの行動内容を示す行動履歴情報に基づいて、ユーザの生活不活発度が推定され、生活不活発度が問題であると判定された場合に、行動履歴情報に基づいて抽出された提案行動を示すメッセージがユーザに提供される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－４９８２５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記のとおり、ユーザに適した活動をレコメンドするために、例えば、ユーザに対してアンケートを実施して、その回答を分析し、分析結果に応じた情報を提供することが考えられる。個々のユーザの現況を的確に把握するためには、アンケートにより非常に多くの質問に対する回答を得る必要があったが、その回答を分析し、分析結果に応じた好適な行動の提案をすることは容易ではなかった。

【0005】

そこで、本発明は、ユーザの活動に関する好適な情報を、ユーザの負担が少なく容易に提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本開示の第１の一側面に係るレコメンド装置は、ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置であって、アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する回答取得部であって、アンケートは複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含み、回答情報は、複数の質問のそれぞれに対する回答を表す、回答取得部と、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得部であって、プロファイル情報は、ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、属性情報は１以上の回答に対応し、レコメンド導出情報は、一のレコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得部と、レコメンド取得部により取得されたレコメンド情報をユーザの端末に提供するレコメンド提供部と、を備える。

【0007】

上記課題を解決するために、本開示の第１の一側面に係るレコメンド方法は、ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置におけるレコメンド方法であって、アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する回答取得ステップであって、アンケートは複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含み、回答情報は、複数の質問のそれぞれに対する回答を表す、回答取得ステップと、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得ステップであって、プロファイル情報は、ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、属性情報は１以上の回答に対応し、レコメンド導出情報は、一のレコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得ステップと、レコメンド取得ステップにおいて取得されたレコメンド情報をユーザの端末に提供するレコメンド提供ステップと、を有する。

【0008】

上記課題を解決するために、本開示の第１の一側面に係るレコメンドプログラムは、コンピュータを、ユーザの活動に関する情報を提供するレコメンド装置として機能させるためのレコメンドプログラムであって、コンピュータに、アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する回答取得機能であって、アンケートは複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含み、回答情報は、複数の質問のそれぞれに対する回答を表す、回答取得機能と、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得するレコメンド取得機能であって、プロファイル情報は、ユーザに関する複数の属性項目の属性情報を含み、属性情報は１以上の回答に対応し、レコメンド導出情報は、一のレコメンド情報と少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド取得機能と、レコメンド取得機能により取得されたレコメンド情報をユーザの端末に提供するレコメンド提供機能と、を実現させる。

【0009】

上記の側面によれば、ユーザに対するアンケートにより、複数の質問のそれぞれに対する複数の回答が得られ、複数の回答に対応する属性情報を含むプロファイル情報が構成される。従って、プロファイル情報により、ユーザの現況が容易且つ的確に把握される。そして、ユーザの現況が的確に表されたプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報の利用により、レコメンド情報が取得されるので、当該ユーザに好適な、ユーザの活動に関するレコメンドを容易に得ることが可能となる。

【0010】

第２の側面に係るレコメンド装置は、第１の側面に係るレコメンド装置において、回答と属性情報との関連付けを予め規定した回答単純化情報を用いて、回答情報に基づいてプロファイル情報を生成するプロファイル情報生成部であって、一の属性項目に対する属性情報のバリエーションの数は、当該一の属性項目に対応する１以上の質問のそれぞれに対する回答のバリエーションの数以下である、プロファイル情報生成部、を更に備えることとしてもよい。

【0011】

上記の側面によれば、回答単純化情報の参照により、非常に多くの回答からなる回答情報に基づいてプロファイル情報が生成される。プロファイル情報における属性情報のバリエーションの数が、当該属性情報に対応する質問に対する回答のバリエーションの数より少ないので、ユーザの現況が反映された回答情報が、プロファイル情報においてはより単純化され、情報量が削減されることとなる。従って、容易にユーザの現況が把握されると共に、システム負荷が軽減される。

【0012】

第３の側面に係るレコメンド装置では、第１または２の側面に係るレコメンド装置において、アンケートの複数のカテゴリのうちの第１のカテゴリの質問は、複数の種類のパーソナリティタイプの各々に対するユーザの該当の程度を判定するための質問であり、レコメンド装置は、第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて得られたパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度に基づいて、ユーザのパーソナリティタイプを判定し、判定されたパーソナリティタイプを、パーソナリティタイプの属性項目の属性情報としてプロファイル情報に含ませる、パーソナリティタイプ判定部、を更に備えることとしてもよい。

【0013】

上記の側面によれば、複数のパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度を判定可能な質問に対するユーザの回答が取得されるので、取得された回答に基づいて、ユーザの現況としてのパーソナリティタイプの判定が可能となり、ユーザの属性情報として、ユーザのパーソナリティタイプを取得できる。これにより、好適なレコメンドが可能となる。

【0014】

第４の側面に係るレコメンド装置では、第３の側面に係るレコメンド装置において、アンケートの複数のカテゴリのうちの第１のカテゴリの質問は、ホランド理論に基づいて、ユーザを６種類のパーソナリティタイプのいずれかに分類するための興味に関する質問であり、パーソナリティタイプ判定部は、第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて、ユーザが６種類のパーソナリティタイプのうちのいずれ又は複数に属するかを判定することとしてもよい。

【0015】

上記の側面によれば、ホランド理論に基づく質問に対するユーザからの回答が取得されるので、取得された回答に基づいて、パーソナリティタイプに関する属性情報をユーザの現況として取得することが可能となる。これにより、好適なレコメンドが可能となる。

【0016】

第５の側面に係るレコメンド装置では、第１～４の側面のいずれか一つの側面に係るレコメンド装置において、アンケートの複数のカテゴリのうちの第２のカテゴリの質問は、人の活動の種別ごとに、ユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を回答させるものであり、プロファイル情報は、第２のカテゴリの質問に対する１以上の回答に対応する属性情報を含むこととしてもよい。

【0017】

上記の側面によれば、人の活動の種別ごとの、ユーザのとってのその活動の位置付け又は意味を示す回答が取得されるので、ユーザの現況をより的確に表した回答情報及びプロファイル情報を得ることが可能となる。

【0018】

第６の側面に係るレコメンド装置では、第１～５の側面のいずれか一つの側面に係るレコメンド装置において、アンケートは、少なくとも第１のカテゴリの質問及び第２のカテゴリの質問を含み、第１のカテゴリの質問は、複数の種類のパーソナリティタイプの各々に対するユーザの該当の程度を判定するための質問であり、第２のカテゴリの質問は、人の活動の種別ごとに、ユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を回答させるものであり、レコメンド装置は、第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて得られたパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度に基づいて、ユーザのパーソナリティタイプを判定し、判定されたパーソナリティタイプを、パーソナリティタイプの属性項目の属性情報としてプロファイル情報に含ませる、パーソナリティタイプ判定部、を更に備え、レコメンド取得部は、少なくとも、パーソナリティタイプからなる属性情報及び第２のカテゴリの質問に対する１以上の回答に対応する属性情報を含むプロファイル情報に基づいて、レコメンド情報を取得することとしてもよい。

【0019】

上記の側面によれば、複数のパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度を判定可能な質問に対するユーザの回答が取得されるので、ユーザの現況としてのパーソナリティタイプの判定が可能となる。また、人の活動の種別ごとの、ユーザのとってのその活動の位置付け又は意味を示す回答が取得される。従って、ユーザのパーソナリティタイプを含むユーザの現況をより的確に表したプロファイル情報を得ることが可能となる。

【0020】

第７の側面に係るレコメンド装置では、第１～６の側面のいずれか一つの側面に係るレコメンド装置において、レコメンド導出情報は、少なくとも一つの属性情報とレコメンド情報とを関連付けたテーブルであることとしてもよい。

【0021】

上記の側面によれば、レコメンド導出情報がテーブルとして構成されることにより、ユーザに好適なレコメンド情報を容易に得ることが可能となる。

【0022】

第８の側面に係るレコメンド装置では、第１～７の側面のいずれか一つの側面に係るレコメンド装置において、レコメンド取得部は、プロファイル情報に含まれる属性情報に基づいてレコメンド導出情報を用いて抽出されうる全てのレコメンド情報を抽出し、重複するレコメンド情報、又は、レコメンド情報に予め設定された優先度に応じてユーザの端末に提供するレコメンド情報の数の上限数を超える分のレコメンド情報を、抽出したレコメンド情報から削除することとしてもよい。

【0023】

上記の側面によれば、重複して抽出されたレコメンド情報及び／又は所定の上限数超えて抽出されたレコメンド情報が削除されるので、適切な分量のレコメンド情報をユーザに提供できる。

【0024】

第９の側面に係るレコメンド装置では、第１～８の側面のいずれか一つの側面に係るレコメンド装置において、レコメンド提供部は、レコメンド取得部により取得されたレコメンド情報を、レコメンド情報に予め設定された優先度の順に並べてユーザの端末に提供することとしてもよい。

【0025】

上記の側面によれば、予め適切な優先度がレコメンド情報に設定されることにより、ユーザにとってより有用な情報を優先的に提示できるので、多くのレコメンド情報がユーザに提供された場合であっても、ユーザにおける混乱を防止できる。

【0026】

上記課題を解決するために、本開示の一側面に係るレコメンドプログラムは、コンピュータを、ユーザの活動に関する情報の提供をレコメンド装置から受けるための端末として機能させるためのレコメンドプログラムであって、コンピュータに、複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含むアンケートをレコメンド装置から受信するアンケート受信機能と、複数の質問のそれぞれに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報をレコメンド装置に送信する回答送信機能と、レコメンド装置において、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて取得された、ユーザの活動に関するレコメンド情報を受信するレコメンド情報受信機能であって、プロファイル情報は、複数の属性項目の属性情報を含み、属性情報は１以上の回答に対応し、レコメンド導出情報は、一のレコメンド情報と、少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である、レコメンド情報受信機能と、レコメンド情報を提示するレコメンド提示機能と、を実現させる。

【0027】

上記の側面によれば、端末において、アンケートが受信され、アンケートに対する回答がレコメンド装置に送信されるので、端末のユーザの現況を的確に示す情報がレコメンド装置に提供される。そして、回答情報により構成されるプロファイル情報に基づいて取得されたレコメンド情報が受信され、端末において提示されるので、端末のユーザに、油－座の活動に関する情報を提供することが可能となる。

【発明の効果】

【0028】

本開示の一側面によれば、ユーザの活動に関する好適な情報を、ユーザの負担が少なく容易に提供することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】レコメンドシステムの装置構成を示す図である。

【図2】レコメンド装置の機能構成を示すブロック図である。

【図3】端末の機能構成を示すブロック図である。

【図4】レコメンド装置及び端末のハードウェア構成を示す図である。

【図5】図５（ａ）、図５（ｂ）及び図５（ｃ）は、アンケート記憶部に記憶されているアンケートの構成及び記憶されているデータの例を示す図であって、ユーザに関する基本情報を回答させるためのカテゴリ（第３のカテゴリ）のアンケートの構成の例を示す図である。

【図6】アンケート記憶部に記憶されているアンケートの構成及び記憶されているデータの例を示す図であって、人の活動の種別ごとにユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を回答させるためのカテゴリ（第２のカテゴリ）のアンケートの構成の例を示す図である。

【図7】アンケート記憶部に記憶されているアンケートの構成及び記憶されているデータの例を示す図であって、ホランド理論に基づいた、ユーザを６種類のパーソナリティタイプのいずれかに分類するための質問（第１のカテゴリの質問）からなるアンケートの構成の例を示す図である。

【図8】図８（ａ）～図８（ｆ）は、回答単純化情報記憶部に記憶されている回答単純化情報の構成及び内容の例を示す図であって、ユーザの基本情報に関する回答情報に基づいて、属性情報を取得するための回答単純化情報の例を示す図である。

【図9】回答単純化情報記憶部に記憶されている回答単純化情報の構成及び内容の例を示す図であって、人の活動の種別ごとのユーザにとってのその活動の位置付け又は意味に関する回答情報に基づいて、属性情報を取得するための回答単純化情報の例を示す図である。

【図10】パーソナリティタイプの判定処理を説明するための図である。

【図11】回答情報に基づいて生成されたユーザのプロファイル情報の例を示す図である。

【図12】レコメンド導出情報記憶部に記憶されたレコメンド導出情報の構成及び内容の例を示す図である。

【図13】レコメンド導出情報記憶部に記憶されたレコメンド導出情報の構成及び内容の例を示す図であって、レコメンド情報の識別情報と、レコメンド情報を構成するメッセージとを関連付けたテーブルの例を示す図である。

【図14】レコメンドシステムにおいて実施されるレコメンド方法の処理内容の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

【0031】

図１は、レコメンドシステム１の装置構成を示す図である。レコメンドシステム１は、レコメンド装置１０を含んで構成される。レコメンドシステム１は、レコメンド装置１０と通信ネットワークＮを介して通信可能に構成された端末２０を含み得る。なお、図１では、３台の端末２０が示されているが、端末２０の数はこの限りではない。

【0032】

図２は、本実施形態に係るレコメンド装置１０の機能構成を示すブロック図である。レコメンド装置１０は、ユーザの活動に関する情報を提供する装置である。レコメンド装置１０は、プロセッサ１０１を含むコンピュータにより構成され、機能的には、アンケート送信部１１、回答取得部１２、プロファイル情報生成部１３、パーソナリティタイプ判定部１４、レコメンド取得部１５及びレコメンド提供部１６を備える。これらの各機能部１１～１６は、図４を参照して説明されるプロセッサ１０１にレコメンドプログラムＰ１が読み込まれて、そのプログラムが実行されることにより実現される。各機能部の説明は後述する。なお、本実施形態では、各機能部１１～１６が、レコメンド装置１０に構成されることとしているが、複数のコンピュータに分散して構成されることとしてもよい。

【0033】

また、レコメンド装置１０は、アンケート記憶部１７、回答単純化情報記憶部１８及びレコメンド導出情報記憶部１９を備える。なお、アンケート記憶部１７、回答単純化情報記憶部１８及びレコメンド導出情報記憶部１９は、図２に示す例では、レコメンド装置１０に構成されることとしているが、レコメンド装置１０からアクセス可能に構成された他の装置にレコメンドシステム１の要素として構成されてもよい。また、アンケート記憶部１７、回答単純化情報記憶部１８及びレコメンド導出情報記憶部１９は、一の記憶手段として統合されていてもよい。アンケート記憶部１７、回答単純化情報記憶部１８及びレコメンド導出情報記憶部１９の説明は後述する。

【0034】

図３は、本実施形態に係る端末２０の機能構成を示すブロック図である。端末２０は、ユーザの活動に関する情報の提供をレコメンド装置１０から受けるための、ユーザの装置である。端末２０は、プロセッサ１０１を含むコンピュータにより構成され、機能的には、アンケート受信部２１、回答送信部２２、レコメンド情報受信部２３及びレコメンド提示部２４を備える。これらの各機能部２１～２４は、図４を参照して説明されるプロセッサ１０１にレコメンドプログラム（端末用）Ｐ２が読み込まれて、そのプログラムが実行されることにより実現される。各機能部の説明は後述する。端末２０を構成する装置は限定されず、例えば据置型又は携帯型のパーソナルコンピュータでもよいし、高機能携帯電話機（スマートフォン）、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末でもよい。

【0035】

図４は、レコメンド装置１０及び端末２０のハードウェア構成の一例を示す図であって、レコメンド装置１０または端末２０として機能するコンピュータ１００を示す。

【0036】

一例として、コンピュータ１００はハードウェア構成要素として、プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、および通信部１０４を備える。

【0037】

プロセッサ１０１は、オペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムを実行する演算装置である。プロセッサの例としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）およびＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が挙げられるが、プロセッサ１０１の種類はこれらに限定されない。例えば、プロセッサ１０１は専用回路の組合せでもよい。専用回路はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）のようなプログラム可能な回路でもよいし、他の種類の回路でもよい。

【0038】

主記憶部１０２は、レコメンド装置１０又は端末２０を実現するためのプログラム、プロセッサ１０１から出力された演算結果などを記憶する装置である。主記憶部１０２は例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のうちの少なくとも一つにより構成される。

【0039】

補助記憶部１０３は、一般に主記憶部１０２よりも大量のデータを記憶することが可能な装置である。補助記憶部１０３は例えばハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶媒体によって構成される。補助記憶部１０３は、コンピュータ１００をレコメンド装置１０又は端末２０として機能させるためのプログラムＰ１，Ｐ２と各種のデータとを記憶する。また、各記憶部１７～１９がレコメンド装置１０に含まれる場合には、各記憶部１７，１８は、主記憶部１０２、補助記憶部１０３及びその他の記憶素子のいずれかに構成されてもよい。

【0040】

通信部１０４は、通信ネットワークＮを介して他のコンピュータとの間でデータ通信を実行する装置である。通信部１０４は例えばネットワークカードまたは無線通信モジュールにより構成される。

【0041】

レコメンド装置１０及び端末２０の各機能要素は、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に、対応するレコメンドプログラムＰ１，Ｐ２を読み込ませてプロセッサ１０１にそのプログラムを実行させることで実現される。レコメンドプログラムＰ１，Ｐ２は、レコメンド装置１０または端末２０の各機能要素を実現するためのコードを含む。プロセッサ１０１はプログラムＰ１，Ｐ２に従って通信部１０４を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを実行する。このような処理により、レコメンド装置１０及び端末２０の各機能要素が実現される。

【0042】

レコメンドプログラムＰ１，Ｐ２は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、プログラムＰ１，Ｐ２は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。

【0043】

続いて、再び図２を参照して、レコメンド装置１０の各機能部について説明する。アンケート送信部１１は、アンケートをユーザの端末２０に送信する。具体的には、アンケート送信部１１は、予め設定及び記憶されたアンケートからなるアンケート情報を、端末２０に送信する。アンケートは、複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の質問を含む。

【0044】

なお、アンケート情報の送信の態様は限定されない。例えば、端末２０が所定のＱＲコード（登録商標）を読み取ることにより、端末２０がアンケート情報のネットワーク上の位置を認識し、端末２０が、認識したネットワーク上の位置にアクセスすることにより、レコメンド装置１０から端末２０へのアンケート情報の送信が実現されてもよい。

【0045】

アンケート記憶部１７は、アンケート情報を記憶している記憶手段である。本実施形態では、アンケート送信部１１は、アンケート記憶部１７に記憶されているアンケート情報を端末２０に送信する。図５～図７は、アンケート情報の例を示す図である。

【0046】

図５（ａ）～図５（ｃ）は、アンケート記憶部１７に記憶されているアンケート情報の構成及び記憶されているデータの例を示す図であって、ユーザに関する基本情報を回答させるためのカテゴリ（第３のカテゴリ）のアンケートの構成の例を示す図である。

【0047】

図５（ａ）に例示されるアンケート情報は、ユーザの基本情報として、メールアドレス、ニックネーム、年齢、性別、同居している方、現役時代のお仕事、現在の健康状態等を回答させるための質問を含む。

【0048】

図５（ｂ）に例示されるアンケート情報は、ユーザの基本情報として、生活習慣及び金銭面に関して、はい（Ｙｅｓ）またはいいえ（Ｎｏ）で回答させるための質問を含む。また、同アンケート情報は、他者との交流面に関して、特定の対象者に該当する者（配偶者、子供，兄弟，親、その他親戚、仕事関係者、友人）を選択させるための質問を含む。

【0049】

図５（ｃ）に例示されるアンケート情報は、ユーザの基本情報として、該当する気持ちをユーザに回答させるための質問を含む。

【0050】

図６は、アンケート記憶部１７に記憶されているアンケート情報の構成及び記憶されているデータの例を示す図であって、人の活動の種別ごとにユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を回答させるためのカテゴリ（第２のカテゴリ）のアンケートの構成の例を示す図である。

【0051】

図６に例示されるアンケート情報は、活動の種別である、「ひとりで活動（趣味、運動など）」、「複数人で活動（趣味、サークルなど）」、「ボランティア」等のそれぞれについて、現在やっているか否かを回答させたり、ユーザにとってのその活動の位置付け又は意味を選択させたりするための質問を含む。ユーザにとっての活動の位置付け又は意味は、例えば、「私の楽しみで夢中になっている」、「得意なことだ」、「収入を得ている」、「誰かを助けている、頼られている」及び「人と話す機会になっている」等の選択肢から選択される。

【0052】

図７は、アンケート記憶部１７に記憶されているアンケート情報の構成及び記憶されているデータの例を示す図である。図７に例示されるアンケート情報は、複数の種類のパーソナリティタイプの各々に対するユーザの該当の程度を判定するための質問により構成される。パーソナリティタイプは、例えば、ユーザの人格の種別を表す。具体的には、図７は、パーソナリティタイプに関する判定のための質問により構成されるアンケート情報の一例であって、ホランド理論に基づいた、ユーザを６種類のパーソナリティタイプのいずれかに分類するための興味に関する質問（第１のカテゴリの質問）からなるアンケート情報の構成の例を示す図である。興味に関する質問は、ユーザを６種類のパーソナリティタイプのいずれかに分類するための質問であれば如何なる質問であってもよいが、一例として職業的興味に関する質問であってもよい。

【0053】

具体的には、図７に例示されるアンケート情報は、ある事柄に関して、「興味がある」、「どちらとも言えない」及び「興味がない」の３つの選択肢からユーザにより回答させる質問を含む。このアンケート情報では、例えば、「ブルドーザなどの建設機械を運転する」、「新しい理論を考え、それを確かめる」等の事柄について、興味があるか否かがユーザに対して質問される。

【0054】

なお、本実施形態では、図５～図７を参照して説明したように、アンケート情報は、第１～第３のカテゴリの質問を含むが、アンケート情報に含まれるアンケートのカテゴリの数は３に限定されない。

【0055】

再び図２を参照して、回答取得部１２は、アンケートに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報を取得する。具体的には、回答取得部１２は、端末２０においてユーザにより入力されたアンケートの質問に対する回答を表す回答情報を、端末２０から取得する。

【0056】

プロファイル情報生成部１３は、ユーザの端末２０からの回答情報に基づいて、当該ユーザのプロファイル情報を生成する。プロファイル情報は、ユーザの属性に関する複数の属性項目の属性情報を含む。属性情報は、回答情報における１以上の回答に対応する。具体的には、プロファイル情報生成部１３は、回答単純化情報を用いて、回答情報からプロファイル情報を生成する。

【0057】

回答単純化情報は、アンケートの質問に対する回答と属性情報との関連付けを予め規定した情報である。そして、回答単純化情報を用いて生成されるプロファイル情報において、一の属性項目に対する属性情報のバリエーションの数は、当該一の属性項目に対応する１以上の質問のそれぞれに対する回答のバリエーションの数以下である。

【0058】

回答単純化情報記憶部１８は、回答単純化情報を記憶している記憶手段である。図８～図９を参照して、回答単純化情報の例及び回答単純化によるプロファイル情報の生成を説明する。

【0059】

図８は、回答単純化情報記憶部１８に記憶されている回答単純化情報の構成及び内容の例を示す図であって、ユーザの基本情報に関するアンケート（図５）に対する回答情報に基づいて、属性情報を取得するためのテーブルとして構成される回答単純化情報の例を示す図である。

【0060】

図８（ａ）～図８（ｃ）に例示される回答単純化情報は、図５（ａ）に示されたアンケートの質問に対する回答と、プロファイル情報における属性項目「家族同居」、「家族有無」、「現役時代の仕事」の属性情報との関連付けを規定している。

【0061】

例えば、図８（ａ）に示される回答単純化情報において、アンケートの質問「同居している方」に対する回答の３種類のバリエーション「配偶者と二人暮らし」、「配偶者・子供と同居」、「子供と同居」には、属性項目「家族同居」の属性情報として１種類のバリエーション「同居」が関連付けられている。

【0062】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートの質問「同居している方」に対する回答が「配偶者と二人暮らし」、「配偶者・子供と同居」及び「子供と同居」のいずれかである場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「家族同居」の属性情報「同居」を生成する。

【0063】

また、図８（ｂ）に示される回答単純化情報において、アンケートの質問「同居している方」に対する回答の４種類のバリエーション「配偶者と二人暮らし」、「配偶者・子供と同居」、「子供と同居」、「一人暮らし（家族別居）」には、属性項目「家族有無」の属性情報として１種類のバリエーション「家族あり」が関連付けられている。

【0064】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートの質問「同居している方」に対する回答が「配偶者と二人暮らし」、「配偶者・子供と同居」、「子供と同居」及び「一人暮らし（家族別居）」のいずれかである場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「家族有無」の属性情報「家族あり」を生成する。

【0065】

また、図８（ｃ）に示される回答単純化情報において、アンケートの質問「現役時代のお仕事（業種）」に対する回答の３種類のバリエーション「専門・技術職」、「農林漁業」、「輸送・機械運転」には、属性項目「現役時代のお仕事」の属性情報として１種類のバリエーション「技術型」が関連付けられている。また、同質問に対する回答の４種類のバリエーション「管理的職業」、「販売」、「サービス」、「運送・清掃・包装等」には、属性項目「現役時代のお仕事」の属性情報として１種類のバリエーション「それ以外」が関連付けられている。

【0066】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートの質問「現役時代のお仕事（業種）」に対する回答が「専門・技術職」、「農林漁業」及び「輸送・機械運転」のいずれかである場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「現役時代のお仕事」の属性情報「技術型」を生成する。また、プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートの質問「現役時代のお仕事（業種）」に対する回答が「管理的職業」、「販売」、「サービス」及び「運送・清掃・包装等」のいずれかである場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「現役時代のお仕事」の属性情報「それ以外」を生成する。

【0067】

図８（ｄ）～図８（ｅ）に例示される回答単純化情報は、図５（ｂ）に示されたアンケートの質問に対する回答と、プロファイル情報における属性項目「生活習慣」及び「経済状況」の属性情報との関連付けを規定している。

【0068】

例えば、図８（ｄ）に示される回答単純化情報において、アンケートにおける「生活習慣」に関する質問「毎日決まった時間に起床する。」、「起床後は着替えて身なりを整える。」、「食事は決まった時間にとる。」等のそれぞれに対する「はい（Ｙｅｓ）」または「いいえ（Ｎｏ）」の回答の組合せのバリエーションのうちの、「「いいえ」あり」（「いいえ」の回答が少なくとも一つあり）には、属性項目「生活習慣」の属性情報として１種類のバリエーション「乱れあり」が関連付けられている。また、「はい（Ｙｅｓ）」または「いいえ（Ｎｏ）」の回答の組合せのバリエーションのうちの、「すべて「はい」」には、属性項目「生活習慣」の属性情報として１種類のバリエーション「問題なし」が関連付けられている。

【0069】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートにおける生活習慣に関する質問「毎日決まった時間に起床する。」、「起床後は着替えて身なりを整える。」、「食事は決まった時間にとる。」等のそれぞれに対する回答に、少なくとも一つの「いいえ」の回答が含まれる場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「生活習慣」の属性情報「乱れあり」を生成する。また、プロファイル情報生成部１３は、同質問のそれぞれに対する回答が、すべて「はい」である場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「生活習慣」の属性情報「問題なし」を生成する。

【0070】

また、図８（ｅ）に示される回答単純化情報において、アンケートにおける「金銭面」に関する質問「経済的な不安はなくやりたいことができる。」及び「経済的な不安は少ないが無駄遣いはしない。」に対する回答「はい」には、属性項目「経済状況」の属性情報として１種類のバリエーション「不安なし」が関連付けられている。また、アンケートにおける「金銭面」に関する質問「経済的な不安があり節約している。」に対する回答「はい」には、属性項目「経済状況」の属性情報として１種類のバリエーション「不安あり」が関連付けられている。

【0071】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートにおける金銭面に関する質問のうち、「経済的な不安はなくやりたいことができる。」及び「経済的な不安は少ないが無駄遣いはしない。」のいずれかに対する回答が「はい」である場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「経済状況」の属性情報「不安なし」を生成する。一方、プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートにおける金銭面に関する質問「経済的な不安があり節約している。」に対する回答が「はい」である場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「経済状況」の属性情報「不安あり」を生成する。

【0072】

図８（ｆ）に例示される回答単純化情報は、図５（ｃ）に示されたアンケートの質問に対する回答と、プロファイル情報における属性項目「満足度」の属性情報との関連付けを規定している。

【0073】

例えば、図８（ｆ）に示される回答単純化情報において、アンケートにおける「最近の気持ち」に関する質問「毎日楽しく充実しており、大変満足だ。」及び「毎日充実して過ごしており、特に問題は感じない。」に対する回答「はい」には、属性項目「満足度」の属性情報として１種類のバリエーション「満足・問題なし」が関連付けられている。また、アンケートにおける「最近の気持ち」に関する質問「楽しく過ごしているが、何か物足りない気がするときもある。」及び「時間を持て余し気味である。何かしなければと気持ちが焦ることがある。」に対する回答「はい」には、属性項目「満足度」の属性情報として１種類のバリエーション「物足りない・焦り」が関連付けられている。

【0074】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートにおける最近の気持ちに関する質問のうち、「毎日楽しく充実しており、大変満足だ。」及び「毎日充実して過ごしており、特に問題は感じない。」のいずれかに対する回答が「はい」である場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「満足度」の属性情報「満足・問題なし」を生成する。一方、プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関してのアンケートにおける最近の気持ちに関する質問のうち、「楽しく過ごしているが、何か物足りない気がするときもある。」及び「時間を持て余し気味である。何かしなければと気持ちが焦ることがある。」のいずれかに対する回答が「はい」である場合には、回答情報から属性情報への属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「満足度」の属性情報「物足りない・焦り」を生成する。

【0075】

図９は、回答単純化情報記憶部１８に記憶されている回答単純化情報の構成及び内容の例を示す図であって、人の活動の種別ごとのユーザにとってのその活動の位置付けに関するアンケート（図６）に対する回答情報に基づいて、属性情報を取得するための回答単純化情報の例を示す図である。

【0076】

図９に例示される回答単純化情報は、図６に示されたアンケートの質問に対する回答のバリエーションと、プロファイル情報における属性項目「楽しみ・夢中」、「得意なこと」の属性情報との関連付けを規定している。

【0077】

例えば、図９に示される回答単純化情報において、アンケートの質問「私の楽しみで夢中になっている」に該当する活動の種類の回答の組合せ（バリエーション）「活動１－５に「はい」（チェック）あり」、「活動６－１１のみに「はい」あり」、「「はい」なし」のそれぞれに対して、属性項目「楽しみ・夢中」の属性情報として「仕事以外あり」、「仕事のみ」、「なし」が関連付けられている。また、アンケートの質問「得意なことだ」に該当する活動の種類の回答の組合せ（バリエーション）「活動１－５に「はい」（チェック）あり」、「活動６－１１のみに「はい」あり」、「「はい」なし」のそれぞれに対して、属性項目「得意なこと」の属性情報として「仕事以外あり」、「仕事のみ」、「なし」が関連付けられている。

【0078】

プロファイル情報生成部１３は、あるユーザに関しての、図６に例示されるような、人の活動の種別ごとのユーザにとってのその活動の位置付け又は意味に関するアンケートに対する回答において、質問「私の楽しみで夢中になっている」に該当する活動の種類の回答の組合せ（バリエーション）が、「活動１－５に「はい」（チェック）あり」、「活動６－１１のみに「はい」あり」及び「「はい」なし」である場合には、回答情報を属性情報に集約する属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「楽しみ・夢中」の属性情報として「仕事以外あり」、「仕事のみ」及び「なし」のそれぞれを生成する。

【0079】

また、プロファイル情報生成部１３は、質問「得意なことだ」に該当する活動の種類の回答の組合せ（バリエーション）が、「活動１－５に「はい」（チェック）あり」、「活動６－１１のみに「はい」あり」及び「「はい」なし」である場合には、回答情報を属性情報に集約する属性変換により、当該ユーザのプロファイル情報における属性項目「得意なこと」の属性情報として「仕事以外あり」、「仕事のみ」及び「なし」のそれぞれを生成する。

【0080】

再び図２を参照して、パーソナリティタイプ判定部１４は、第１のカテゴリの質問に対する回答に基づいて得られたパーソナリティタイプの各々に対する該当の程度に基づいて、ユーザのパーソナリティタイプを判定する。具体的には、本実施形態では、パーソナリティタイプ判定部１４は、ホランド理論に基づいてユーザを６種類のパーソナリティタイプのいずれ又は複数に属するかを判定するための興味に関する質問（第１のカテゴリの質問）に対する回答に基づいて、ユーザが６種類のパーソナリティタイプのいずれに属するかを判定する。

【0081】

図１０は、パーソナリティタイプの判定処理を説明するための図である。符号ｈ１に示されるように、パーソナリティタイプ判定部１４は、ホランド理論に基づく質問（図７）に対する回答からなる回答情報を取得する。

【0082】

続いて、符号ｈ２に示されるように、パーソナリティタイプ判定部１４は、回答情報に含まれる回答に応じて、パーソナリティタイプごとの点数を集計する。具体的には、パーソナリティタイプ判定部１４は、図７に例示される各質問のそれぞれの回答に応じて予め設定された加算点若しくは減算点又は係数に基づいて、パーソナリティタイプのそれぞれの点数について、点数を加算若しくは減算または係数を乗算する。

【0083】

そして、符号ｈ３に示されるように、パーソナリティタイプ判定部１４は、ホランド理論に基づく６つのパーソナリティタイプ、即ち、「Ｒ：現実的」、「Ｉ：研究的」、「Ａ：芸術的」、「Ｓ：社会的」、「Ｅ：企業的」及び「Ｃ：慣習的」のそれぞれパーソナリティタイプの点数に基づいて、ユーザのパーソナリティタイプを判定する。パーソナリティタイプ判定部１４は、最も点数が高いタイプを、ユーザのパーソナリティタイプとして判定してもよいし、点数の上位所定数の複数のパーソナリティタイプを、ユーザのパーソナリティタイプとして判定してもよい。

【0084】

パーソナリティタイプ判定部１４は、判定されたパーソナリティタイプを、パーソナリティタイプの属性項目に対する属性情報としてプロファイル情報に含ませる。即ち、プロファイル情報生成部１３は、パーソナリティタイプ判定部１４により判定されたユーザのパーソナリティタイプの属性項目に対する属性情報として含むプロファイル情報を生成する。

【0085】

再び図２を参照して、レコメンド取得部１５は、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得する。プロファイル情報は、回答取得部１２により取得された回答情報により構成される。本実施形態では、レコメンド取得部１５は、図８～図１０を参照して説明したように、プロファイル情報生成部１３により生成されたプロファイル情報に基づいてレコメンド情報を取得してもよい。

【0086】

図１１は、回答情報に基づいて生成されたユーザのプロファイル情報ｕａの例を示す図である。なお、図１１には、参考までに、各属性項目の属性情報のバリエーションｖａが併せて示されている。図１１に示されるように、プロファイル情報生成部１３は、あるユーザのプロファイル情報ｕａを生成する。プロファイル情報ｕａは、属性のカテゴリ「基本情報」、「健康寿命要素」、「生きがい要素」、「パーソナリティタイプ」ごとの各種の属性項目の属性情報を含む。

【0087】

レコメンド取得部１５は、レコメンド導出情報を用いて、レコメンド情報を取得する。レコメンド導出情報は、一のレコメンド情報と、少なくとも一つの属性項目の属性情報との対応関係を規定する情報である。具体的には、レコメンド取得部１５は、レコメンド導出情報記憶部１９に予め記憶されたレコメンド導出情報を参照する。

【0088】

図１２は、レコメンド導出情報記憶部１９に記憶されたレコメンド導出情報の一部の構成及び内容の例を示す図である。図１２（ａ）～図１２（ｃ）に例示されるレコメンド導出情報はそれぞれ、優先順位１～３のレコメンド導出情報である。

【0089】

図１２（ａ）に示される、優先順位１のレコメンド導出情報は、概して、ユーザの基本情報に関する属性情報及びパーソナリティタイプに関する属性情報の組合せと、レコメンド情報としてのメッセージＩＤ（識別子）との対応関係を規定している。レコメンド取得部１５は、例えば、ユーザのプロファイル情報から、属性項目「生活習慣」の属性情報「乱れあり」、及び属性項目「就業状況」の属性情報「自営・起業」が抽出された場合には、メッセージＩＤ「１－ＲＩＡＳＥＣ２」を取得する。

【0090】

図１２（ｂ）に示される、優先順位２のレコメンド導出情報は、概して、ユーザの経済状況に関する属性情報及びパーソナリティタイプ等に関する属性情報の組合せと、レコメンド情報としてのメッセージＩＤ（識別子）との対応関係を規定している。レコメンド取得部１５は、例えば、ユーザのプロファイル情報から、属性項目「稼ぐ」の属性情報「なし」、属性項目「経済状況」の属性情報「不安あり」、属性項目「就業状況」の属性情報「なし」、及び属性項目「パーソナリティタイプ」の属性情報「Ｉ：研究的」が抽出された場合には、複数のメッセージＩＤ「１－ＩＡ１」、「１－ＲＩＡＳＥＣ１」を取得する。

【0091】

図１２（ｃ）に示される、優先順位３のレコメンド導出情報は、概して、ユーザのコミュニケーションの状況に関する属性情報及びパーソナリティタイプ等に関する属性情報の組合せと、レコメンド情報としてのメッセージＩＤ（識別子）との対応関係を規定している。レコメンド取得部１５は、例えば、ユーザのプロファイル情報から、属性項目「軽い話、あいさつ」の属性情報「なし／家族のみ」、属性項目「就業状況」の属性情報「雇用・再雇」、属性項目「年齢層」の属性情報「６０－７４」、及び属性項目「パーソナリティタイプ」の属性情報「Ｉ：研究的」が抽出された場合には、複数のメッセージＩＤ「２－ＲＩＡＳＥＣ１」、「１－ＩＡ２」を取得する。

【0092】

図１３は、レコメンド導出情報記憶部１９に記憶されたレコメンド導出情報の一部であって、メッセージＩＤとレコメンド内容としてのメッセージとを関連付けたレコメンド情報テーブルである。レコメンド取得部１５は、図１２に示したレコメンド導出情報の参照により取得したメッセージＩＤのそれぞれに対応するメッセージを、レコメンド情報テーブルから取得する。

【0093】

図１２及び図１３を参照して説明した例では、レコメンド導出情報は、少なくとも一つの属性情報とレコメンド情報とを関連付けたテーブルとして構成されている。この場合には、ユーザに好適なレコメンド情報を容易に得ることが可能となる。

【0094】

なお、レコメンド取得部１５は、プロファイル情報に含まれる属性情報に基づいてレコメンド導出情報を用いて抽出されうる全てのレコメンド情報を抽出してもよい。この場合には、レコメンド導出情報の構成に応じて、同じレコメンド情報（メッセージＩＤ）が重複して抽出される場合がある。この場合には、レコメンド取得部１５は、重複するレコメンド情報を削除してもよい。

【0095】

また、レコメンド取得部１５は、レコメンド情報に予め設定された優先度に応じて、ユーザの端末２０に提供するレコメンド情報の数の所与の上限数を超える分のレコメンド情報を、抽出したレコメンド情報から削除してもよい。レコメンド情報における優先度には、例えば、レコメンド導出情報に対して設定された優先度が適用されてもよい。

【0096】

再び図２を参照して、レコメンド提供部１６は、レコメンド取得部１５により取得されたレコメンド情報をユーザの端末２０に提供する。具体的には、レコメンド提供部１６は、レコメンド情報を、通信ネットワークＮを介して、端末２０に送信する。

【0097】

また、レコメンド提供部１６は、レコメンド取得部１５により取得されたレコメンド情報を、レコメンド情報に予め設定された優先度の順に並べてユーザの端末２０に提供してもよい。レコメンド情報における優先度には、例えば、当該レコメンド情報の取得において参照されたレコメンド導出情報に対して設定された優先度が適用されてもよい。

【0098】

このように、予め適切な優先度がレコメンド情報に設定されることにより、ユーザにとってより有用な情報を優先的に提示できるので、多くのレコメンド情報がユーザに提供された場合であっても、ユーザにおける混乱を防止できる。

【0099】

次に、図３を再び参照して、端末２０の各機能部について説明する。アンケート受信部２１は、レコメンド装置１０のアンケート送信部１１により送信されたアンケート情報を受信する。そして、アンケート受信部２１は、受信したアンケート情報に基づいて、アンケートを例えばディスプレイに表示させることにより、ユーザに提示する。

【0100】

回答送信部２２は、アンケートに含まれる複数の質問のそれぞれに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報をレコメンド装置１０に送信する。

【0101】

レコメンド情報受信部２３は、レコメンド装置１０のレコメンド提供部１６により送信されたレコメンド情報を受信する。なお、レコメンド情報の受信の態様は限定されない。例えば、端末２０が所定のＱＲコードを読み取ることにより、端末２０がレコメンド情報のネットワーク上の位置を認識し、端末２０が、認識したネットワーク上の位置にアクセスすることにより、レコメンド装置１０から端末２０へのレコメンド情報の送信が実現されてもよい。

【0102】

レコメンド提示部２４は、受信したレコメンド情報に基づいて、レコメンド内容（例えばメッセージからなる）を、例えばディスプレイに表示させることにより、ユーザに提示する。

【0103】

なお、レコメンド情報を参照したユーザは、その評価をレコメンド装置１０にフィードバックしてもよい。具体的には、端末２０は、ユーザにより入力されたレコメンド情報に対するフィードバックを表す情報を、レコメンド装置１０に送信してもよい。

【0104】

次に、図１４を参照して、本実施形態のレコメンドシステム１の動作の例について説明する。図１４は、レコメンドシステム１及びレコメンド装置１０において実施されるレコメンド方法の処理内容を示すフローチャートである。

【0105】

ステップＳ１において、アンケート送信部１１は、予め設定及び記憶されたアンケートからなるアンケート情報を、端末２０に送信する。

【0106】

ステップＳ２において、アンケート受信部２１は、レコメンド装置１０のアンケート送信部１１により送信されたアンケート情報を受信する。そして、アンケート受信部２１は、受信したアンケート情報に基づいて、アンケートを例えばディスプレイに表示させることにより、ユーザに提示する。ステップＳ３において、回答送信部２２は、提示したアンケートに対する回答の入力を受け付ける。

【0107】

ステップＳ４において、回答送信部２２は、アンケートに含まれる複数の質問のそれぞれに対してユーザにより入力された回答を表す回答情報をレコメンド装置１０に送信する。ステップＳ５において、回答取得部１２は、回答情報を、端末２０から取得する。

【0108】

ステップＳ６において、プロファイル情報生成部１３は、ユーザの端末２０からの回答情報に基づいて、当該ユーザの属性情報を含むプロファイル情報を生成する。具体的には、プロファイル情報生成部１３は、回答単純化情報を用いて、回答情報からプロファイル情報を生成する。プロファイル情報には、パーソナリティタイプ判定部１４により判定された、ユーザのパーソナリティタイプが属性情報として含まれてもよい。

【0109】

ステップＳ７において、レコメンド取得部１５は、回答情報により構成されるユーザのプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報を用いて、ユーザの活動に関するレコメンド情報を取得する。

【0110】

ステップＳ８において、レコメンド提供部１６は、レコメンド取得部１５により取得されたレコメンド情報をユーザの端末２０に送信する。

【0111】

ステップＳ９において、レコメンド提示部２４は、受信したレコメンド情報に基づいて、レコメンド内容を、例えばディスプレイに表示させることにより、ユーザに提示する。

【0112】

以上説明した本実施形態のレコメンドシステム１、レコメンド装置１０、レコメンド方法及びレコメンドプログラムＰ１，Ｐ２によれば、ユーザに対するアンケートにより、複数の質問のそれぞれに対する複数の回答が得られ、複数の回答に対応する属性情報を含むプロファイル情報が構成される。従って、プロファイル情報により、ユーザの現況が容易且つ的確に把握される。そして、ユーザの現況が的確に表されたプロファイル情報に基づいて、レコメンド導出情報の利用により、レコメンド情報が取得されるので、当該ユーザに好適な、ユーザの活動に関するレコメンドを容易に得ることが可能となる。

【0113】

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

【符号の説明】

【0114】

１…レコメンドシステム、１０…レコメンド装置、１１…アンケート送信部、１２…回答取得部、１３…プロファイル情報生成部、１４…パーソナリティタイプ判定部、１５…レコメンド取得部、１６…レコメンド提供部、１７…アンケート記憶部、１８…回答単純化情報記憶部、１９…レコメンド導出情報記憶部、２０…端末、２１…アンケート受信部、２２…回答送信部、２３…レコメンド情報受信部、２４…レコメンド提示部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】