特開 2024-134892 提案システム、提案プログラム、及び提案方法

(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】P2024134892

(43)【公開日】2024-10-04

(54)【発明の名称】提案システム、提案プログラム、及び提案方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/015 20230101AFI20240927BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/015

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023045323

(22)【出願日】2023-03-22

(71)【出願人】

【識別番号】523104694

【氏名又は名称】株式会社ＡＮＤ ＤＩＧＩＴＳ

(74)【代理人】

【識別番号】100137338

【弁理士】

【氏名又は名称】辻田 朋子

(74)【代理人】

【識別番号】100224719

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 隆治

(72)【発明者】

【氏名】岸本 直也

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA02

(57)【要約】

【課題】
商品の見積書又は請求書の内容から適切な商品を提案する新たな技術を提供することを課題とする。
【解決手段】
見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案システムであって、前記提案システムは、解析部と、第１提案部及び／又は第２提案部と、を備え、前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、前記第２提案部は、明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案システムであって、
前記提案システムは、解析部と、第１提案部及び／又は第２提案部と、を備え、
前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、
前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、
前記第２提案部は、前記明細情報を提案者に送信し、該提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、
前記提案手段は、ルールベース及び／又は第１提案モデルである、提案システム。

【請求項2】

見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案システムであって、
前記提案システムは、解析部、第１提案部及び第２提案部を備え、
前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、
前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、
前記第２提案部は、前記明細情報を提案者に送信し、該提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、
前記提案手段は、ルールベース及び／又は第１提案モデルである、提案システム。

【請求項3】

前記提案システムは、学習部を更に備え、
前記第１提案モデルは、機械学習モデルであって、
前記学習部は、前記明細情報及び／又はユーザの特徴を示すユーザ属性、並びに前記第２提案内容を用いて、前記機械学習モデルを学習する、請求項２に記載の提案システム。

【請求項4】

前記提案システムは、学習部、及び取得部を更に備え、
前記第１提案内容は、提案商品であって、
前記第１提案モデルは、機械学習モデルであって、
前記取得部は、外部システムにおける前記商品への評価である外部商品評価を取得し、
前記学習部は、ユーザ情報、商品情報、及び前記外部商品評価を用いて、前記提案商品の適切度合いを示す推薦商品スコアを推定する為の前記第１提案モデルを学習する、請求項１又は２に記載の提案システム。

【請求項5】

前記第１提案部は、前記商品情報、前記明細情報、及び前記提案手段に基づいて、前記商品情報及び前記明細情報の前記商品金額を比較することで、前記第１提案内容を決定する、請求項１又は２に記載の提案システム。

【請求項6】

前記商品情報は、商品の特徴を示す商品属性を更に含み、
前記明細情報は、前記明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、
前記第１提案内容は、提案商品であって、
前記第１提案部は、前記商品属性を含む前記商品情報を入力として、前記明細に含まれる商品としての適切度合いを示す推薦商品スコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する商品情報を入力することで前記推薦商品スコアを算出し、
前記第２提案部は、前記明細に含まれる前記アイテム情報を前記提案者に送信する、請求項２に記載の提案システム。

【請求項7】

前記商品情報は、購入履歴情報に基づいて、ユーザ情報と紐づけられ、
前記明細情報は、前記明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、
前記第１提案内容は、提案商品であって、
前記第１提案部は、前記商品情報、及び商品情報と紐づけられた前記ユーザ情報を入力として、前記明細に含まれる商品としての適切度合いを示す推薦商品スコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する商品情報、及び前記明細を提供したユーザの前記ユーザ情報を入力することで前記推薦商品スコアを算出し、
前記第２提案部は、更に、前記明細を提供したユーザの前記ユーザ情報を前記提案者に送信する、請求項２に記載の提案システム。

【請求項8】

前記明細情報は、前記明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、
前記第１提案内容は、提案商品であって、
前記第１提案部は、前記商品情報、及び前記商品の提供元に関する提供元情報を入力として、前記明細に含まれる商品としての適切度合いを示す推薦商品スコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する商品情報、及び前記提供元情報を入力することで前記推薦商品スコアを算出し、
前記第２提案部は、更に前記提供元情報を前記提案者に送信する、請求項２に記載の提案システム。

【請求項9】

前記第１提案部は、前記推薦商品スコアに基づいて、前記提案商品を決定する、請求項６～８の何れかに記載の提案システム。

【請求項10】

前記商品情報は、商品の組み合わせである商品グループと紐づけられ、
前記明細情報は、前記明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、
前記第１提案内容は、提案商品であって、
前記第１提案部は、前記商品グループを入力として、前記明細に含まれる前記商品グループとしての適切度合いを示す推薦商品グループスコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する前記商品グループを入力することで算出される前記推薦商品グループスコアに基づいて、最適な商品グループである提案商品グループを決定すると共に、前記商品グループ及び該提案商品グループに基づいて、前記提案商品を決定する、請求項１又は２に記載の提案システム。

【請求項11】

前記明細情報は、明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、
前記第２提案部は、ユーザ情報、前記アイテム情報、前記提案者に関する提案者情報を入力として、最適な提案者として推薦される推薦提案者の適切度合いを示す推薦提案者スコアを算出する第２提案モデルを用いて、前記明細を提供したユーザの前記ユーザ情報及び前記アイテム情報に基づいて、前記推薦提案者を決定する、請求項１又は２に記載の提案システム。

【請求項12】

見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案プログラムであって、
前記提案プログラムは、コンピュータを、解析部と、第１提案部及び／又は第２提案部と、として機能させ、
前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、
前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、
前記第２提案部は、前記明細情報を提案者に送信し、該提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容として決定し、
前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである、提案プログラム。

【請求項13】

見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案プログラムであって、
前記提案プログラムは、コンピュータを、解析部、第１提案部、及び第２提案部として機能させ、
前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、
前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、
前記第２提案部は、前記明細情報を提案者に送信し、該提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容として決定し、
前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである、提案プログラム。

【請求項14】

コンピュータを用いた見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案方法であって、
前記コンピュータは、
見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得するステップと、
商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定するステップ、及び／又は
前記明細情報を提案者に送信し、該提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定するステップと、を実行し、
前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである、提案方法。

【請求項15】

コンピュータを用いた見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案方法であって、
前記コンピュータは、
見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得するステップと、
商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定するステップと、
前記明細情報を提案者に送信し、該提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定するステップと、を実行し、
前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである、提案方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、提案システム、提案プログラム、及び提案方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、見積書を参考に、適切な商品の提案を行う技術の一例が、例えば、特許文献１において提案されている。

【0003】

例えば、特許文献１には、見積明細テーブル４０と契約明細テーブル５０を比較し、当該見積明細テーブル４０から契約明細テーブル５０の契約時までに削除された商品の商品リスト、又は当該見積明細テーブル４０から契約明細テーブル５０の契約時までにダウングレードされた商品の商品リストを作成し、顧客に対応する提案候補商品テーブル６０に、当該商品リストの先頭の商品情報を１レコードとして追加することが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１６－４８４８７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

購入機会が少ない商品の場合には、契約（購入）が行われる頻度が少ない。つまり、このような商品を購入する場合には、商品購入前に見積書又は請求書を精査することが重要である。しかし特許文献１の場合、作成された見積書と契約書を比較することでユーザに対して商品の提案を行っており、商品の購入が前提となっている。即ち特許文献１では、ユーザは商品を購入する前に適切な商品を決定できないという問題があった。

【0006】

上記課題に鑑み、本発明は、見積書又は請求書の内容から適切な商品を提案する新たな技術を提供することを解決すべき課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記の課題を解決するために、本発明は、見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案システムであって、前記提案システムは、解析部と、第１提案部及び／又は第２提案部と、を備え、前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、前記第２提案部は、明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである。

【0008】

上記の課題を解決するために、本発明は、見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案システムであって、前記提案システムは、解析部、第１提案部、及び第２提案部を備え、前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、前記第２提案部は、明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである。

【0009】

上記の課題を解決するために、本発明は、見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案プログラムであって、前記提案プログラムは、コンピュータを、解析部と、第１提案部及び／又は第２提案部と、として機能させ、前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、前記第２提案部は、明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである。

【0010】

上記の課題を解決するために、本発明は、見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案プログラムであって、前記提案プログラムは、コンピュータを、解析部、第１提案部、及び第２提案部として機能させ、前記解析部は、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得し、前記第１提案部は、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定し、前記第２提案部は、明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は提案モデルである。

【0011】

上記の課題を解決するために、本発明は、コンピュータを用いた見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案方法であって、前記コンピュータは、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得するステップと、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定するステップ、及び／又は明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定するステップと、を実行し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は第１提案モデルである。

【0012】

上記の課題を解決するために、本発明は、コンピュータを用いた見積書又は請求書の内容に基づいて提案を行う為の提案方法であって、前記コンピュータは、見積書又は請求書の明細に基づいて、商品項目及び商品金額を含む明細情報を取得するステップと、商品毎に商品項目及び商品金額を含む商品情報、前記明細情報、及び提案手段に基づいて、第１提案内容を決定するステップと、明細情報を提案者に送信し、提案者からの提案内容の入力を受けつけて、第２提案内容を決定するステップと、を実行し、前記提案手段は、ルールベース及び／又は第１提案モデルである。
このような構成とすることで、見積書又は請求書の明細に基づいて、提案を行うことができる。これにより、商品の購入予定者は、より精度の高い提案を受けられ、安心して商品を購入することができる。

【0013】

より好ましい形態では、前記提案システムは、学習部を更に備え、前記第１提案モデルは、機械学習モデルであって、前記学習部は、前記明細情報及び／又はユーザの特徴を示すユーザ属性、並びに前記第２提案内容を用いて、前記機械学習モデルを学習する。
このような構成とすることで、前記明細情報及び前記第２提案内容を用いて、第１の提案内容を決定する学習モデルを学習させることができる。これにより、学習モデルの精度を高めることができる。

【0014】

より好ましい形態では、前記提案システムは、学習部、及び取得部を更に備え、前記第１提案内容は、提案商品であって、前記第１提案モデルは、機械学習モデルであって、前記取得部は、外部システムにおける前記商品への評価である外部商品評価を取得し、前記学習部は、ユーザ情報、商品情報、及び前記外部商品評価を用いて、前記提案商品の適切度合いを示す推薦商品スコアを推定する為の前記第１提案モデルを学習する。
このような構成とすることで、商品の特徴だけでなく、商品に対する評価も考慮して、よりユーザに適合した特徴を持つ商品を決定することができる。

【0015】

より好ましい形態では、前記第１提案部は、前記商品情報、前記明細情報、及び前記提案手段に基づいて、前記商品情報及び前記明細情報の前記商品金額を比較することで、前記第１提案内容を決定する。
このような構成とすることで、見積の明細に含まれる商品の金額と、記憶部に格納された商品の金額を比較することができる。これにより、商品の購入予定者は、見積もりを出した商品よりも安価な商品があることを知ることができる。

【0016】

より好ましい形態では、前記商品情報は、商品の特徴を示す商品属性を更に含み、前記明細情報は、明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、前記第１提案内容は、提案商品であって、前記第１提案部は、前記商品属性を含む前記商品情報を入力として、前記明細に含まれる商品としての適切度合いを示す推薦商品スコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する商品情報を入力することで前記推薦商品スコアを算出し、前記第２提案部は、前記明細に含まれる前記アイテム情報を前記提案者に送信する。
このような構成とすることで、明細に含まれる商品としての適切度合いを示すスコアを算出することで、客観的な指標を得ることができる。

【0017】

より好ましい形態では、前記商品情報は、購入履歴情報に基づいて、ユーザ情報と紐づけられ、前記明細情報は、前記明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、前記第１提案内容は、提案商品であって、前記第１提案部は、前記商品情報、及び商品情報と紐づけられた前記ユーザ情報を入力として、前記明細に含まれる商品としての適切度合いを示す前記推薦商品スコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する商品情報、及び前記明細を提供したユーザの前記ユーザ情報を入力することで前記推薦商品スコアを算出し、前記第２提案部は、更に、前記明細を提供したユーザの前記ユーザ情報を前記提案者に送信する。
このような構成とすることで、見積の内容に基づいて、ユーザ毎により適合した商品を推薦することができる。

【0018】

より好ましい形態では、前記明細情報は、明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、前記第１提案内容は、提案商品であって、前記第１提案部は、前記商品情報、及び前記商品の提供元に関する提供元情報を入力として、前記明細に含まれる商品としての適切度合いを示す推薦商品スコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する商品情報、及び前記提供元情報を入力することで前記推薦商品スコアを算出し、前記第２提案部は、更に前記提供元情報を前記提案者に送信する。
このような構成とすることで、商品の特徴だけでなく、商品の提供元に関する情報も考慮して、よりユーザに適合した特徴を持つ商品を決定することができる。

【0019】

前記第１提案部は、前記推薦商品スコアに基づいて、前記提案商品を決定する。
このような構成とすることで、明細に含める商品としての適切度合いを示すスコアに基づいて、適切な商品を提案することができる。

【0020】

より好ましい形態では、前記商品情報は、商品の組み合わせである商品グループと紐づけられ、前記明細情報は、前記明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、前記第１提案内容は、提案商品であって、前記第１提案部は、前記商品グループを入力として、前記明細に含まれる前記商品グループとしての適切度合いを示す推薦商品グループスコアを算出する前記第１提案モデルを用いて、前記アイテム情報に対応する前記商品グループを入力することで算出される前記推薦商品グループスコアに基づいて、最適な商品グループである提案商品グループを決定すると共に、前記商品グループ及び該提案商品グループに基づいて、前記提案商品を決定する。
このような構成とすることで、ユーザ情報と、購入する商品の組み合わせに基づいて、より適切な特徴を持つ商品を決定することができる。

【0021】

より好ましい形態では、前記明細情報は、明細に含まれる商品に関するアイテム情報を含み、前記第２提案部は、ユーザ情報、前記アイテム情報、前記提案者に関する提案者情報を入力として、最適な提案者として推薦される推薦提案者の適切度合いを示す推薦提案者スコアを算出する第２提案モデルを用いて、前記明細を提供したユーザの前記ユーザ情報及び前記アイテム情報に基づいて、前記推薦提案者を決定する。
このような構成とすることで、ユーザが見積りをしたアイテム情報とユーザ情報から、より適切な第２の提案を行う提案者を決定することができる。これにより、ユーザはより適切な提案者から商品購入のアドバイスを受けることができる。

【発明の効果】

【0022】

本発明によれば、商品の見積書又は請求書の内容から適切な商品を提案する新たな技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】本発明における一実施形態に係るシステム構成図である。

【図2】本発明における一実施形態に係るハードウェア構成図である。

【図3】本発明における一実施形態に係る機能ブロック図である。

【図4】本発明におけるデータベースの一例を示す図である。

【図5】本発明における処理フローチャートの一例である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、添付図面を参照して、更に詳細に説明する。図面には好ましい実施形態が示されている。しかし、多くの異なる形態で実施されることが可能であり、本明細書に記載される実施形態に限定されない。

【0025】

例えば、本実施形態では提案システム０の構成、動作等について説明するが、実行される方法、装置、コンピュータプログラム等によっても、同様の作用効果を奏することができる。本実施形態では、提案プログラムを実行するサーバ装置である情報処理装置１、及びウェブブラウザを介して種々画面を表示処理させ、操作要求を行うユーザ端末装置３及び提案者端末装置４によるサーバクライント型のネットワークシステムによって、提案システム０の主要な機能構成要素が実現する。プログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一過性の記録媒体として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよい。

【0026】

本発明は、商品を購入予定のユーザに対して、購入予定の商品の見積書又は請求書の内容に基づいて適切な提案を行う発明に関する。本発明における提案内容は、第１提案内容及び／又は第２提案内容を含み、好ましくは第１提案内容及び第２提案内容を含む。ここで、第１提案内容とは、ルールベース及び／又は第１提案モデルによる提案手段ＳＭによって、提案される内容である。また、第２提案内容とは、提案者によって提案される内容である。具体的に、第１提案内容及び第２提案内容は、商品評価等を考慮した商品の提案、顧客の属性にあわせた最適な商品の提案、明細中の商品のうち不要な商品の提案、明細の商品金額が適正価格か否か等を示す内容を含む。ここで提案者とは、商品の専門家であって；商品が住宅に関する場合は、建築家、住宅診断士、住まい系インフルエンサー、ファイナンシャルプランナー、補助金支援業者等；結婚式に関する場合には、ウェディングプランナー等である。なお本実施形態において、第１提案モデルは機械学習モデルであるが、教師有学習モデルであっても、統計モデルであってもよい。

【0027】

本発明のより好ましい形態では、第２提案内容を提案する提案者のうち、ユーザの相性や購入予定商品とより適合した提案者を抽出することで、ユーザと提案者のマッチングを行う。

【0028】

ここで本発明における商品は、物又はサービスが対象である。本実施形態において商品は、住宅、住宅のリノベーション又はリフォーム等であるが、冠婚葬祭サービス、墓、車両等であってもよい。

【0029】

＜１．システム構成＞
図１は、一実施形態のシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、提案システム０は、情報処理装置１、ユーザ端末装置３、及び提案者端末装置４を備え、通信ネットワークＮＷを介して通信可能に構成されている。通信ネットワークＮＷは、本実施形態では、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークであるが、通信プロトコルの種類に制限はなく、更に、ネットワークの種類、規模にも制限はない。

【0030】

情報処理装置１として、汎用のサーバ向けのコンピュータやパーソナルコンピュータ等を利用することが可能である。ユーザ端末装置３及び提案者端末装置４として、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット端末、ウェアラブルデバイス等を利用することができる。

【0031】

＜１．１．ハードウェア構成＞
図２は、ハードウェア構成である。図２（ａ）に示すように、サーバ装置１００（情報処理装置１）は、ハードウェア構成として、処理部１０１、記憶部１０２、及び通信部１０３を備える。

【0032】

処理部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の１又は２以上のプロセッサを含み、本発明に係る提案プログラム、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やブラウザソフト、その他のアプリケーションを実行することで、情報処理装置１の動作処理全体を制御する。
記憶部１０２は、命令セットを記憶可能なＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリ、ＯＳ及び提案プログラム等を記憶可能なＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ等の不揮発性の記録媒体を有する。

【0033】

通信部１０３は、ネットワークに接続する為の通信インターフェース装置を有し、通信ネットワークＮＷとの通信制御を実行して、情報処理装置１を動作させる為に必要な入力や、動作結果に係る出力を行う。

【0034】

図２（ｂ）に示すように、端末装置９０（ユーザ端末装置３、及び提案者端末装置４）は、ハードウェア構成として、処理部９１と、記憶部９２と、通信部９３と、入力部９４と、出力部９５と、を備える。

【0035】

端末装置９０の処理部９０１は、ＣＰＵ等の１以上のプロセッサを有し、端末装置９０の動作処理全体を制御する。
記憶部９０２は、ＨＤＤ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であって、情報処理装置１を操作する為のアプリケーション等を記憶する。
通信部９０３は、ネットワークに接続する為の通信インターフェース装置を有し、通信ネットワークＮＷとの通信を制御し、情報の入出力を行う。
入力部９０４は、タッチパネル、マウス及びキーボード等であって、ユーザによる操作要求を処理部９０１に入力する。
出力部９０５は、ディスプレイ等であって、処理部９０１の処理の結果等を表示する。

【0036】

＜１．２．情報処理装置１の機能構成＞
図３は、本実施形態の情報処理装置１の機能構成を示す図である。本実施形態の情報処理装置１は、受付部１１、解析部１２、第１提案部１３、第２提案部１４、取得部１５、評価部１６、表示処理部１７、学習部１８、及びデータベース２を備える。なお、これらの機能構成は、通信ネットワークＮＷ又は別のネットワークにより情報の送受信が可能になされた複数のコンピュータにより構成されてもよい。また学習部１８及びデータベース２は、本システムと通信可能な外部システムに備えられていてもよい。なお、情報処理装置１は、第１提案部１３及び第２提案部１４の一方のみを備えていてもよい。

【0037】

＜１．３．データベース２＞
データベース２は、ユーザ情報２１、提案者情報２２、提供元情報２３、商品情報２４、及び購入履歴情報２５を格納する。

【0038】

＜１．３．１．ユーザ情報２１＞
図４（ａ）は、見積を発行し商品を購入予定のユーザに関するユーザ情報２１である。ユーザ情報２１は、ユーザを一意に特定するユーザＩＤ、ユーザ名、及びユーザ属性を含み、ユーザ評価情報に紐づけられて格納される。ここで、ユーザ属性はユーザの特徴を示す情報であって、年齢、性別、職業、職位、資産、住所、システムの使用回数、後述のユーザ評価スコア、見積額の平均、及び／又は見積額の最大等を含む。本実施形態において、ユーザ評価情報（不図示）とは、ユーザ毎に提案者からユーザにされたユーザ評価（数値や、口コミ等の文章）が提案者と紐づけられて格納されるが、提案者と紐づけられなくてもよい。

【0039】

＜１．３．２．提案者情報２２＞
図４（ｂ）は、商品を購入予定のユーザに対して適切な商品を提案する提案者に関する提案者情報２２である。提案者情報２２は、提案者を一意に特定する提案者ＩＤ、提案者名、提案者属性を含み、提案者評価情報、第２提案モデルによって算出される推薦提案者スコアに紐づけられて格納される。ここで、提案者属性は、提案者の特徴を示す情報であって、年齢、性別、業種、職位、及び後述の提案者評価スコア等を含む。本実施形態では、提案者評価情報（不図示）は、提案者毎に提案者に対する提案者評価（数値や、口コミ等の文章）がユーザと紐づけられて格納されるが、ユーザに紐づけられなくてもよい。

【0040】

＜１．３．３．提供元情報２３＞
図４（ｃ）は、商品の提供元に関する提供元情報２３である。提供元情報２３は、提供元を一意に特定する提供元ＩＤ、提供元割引情報を含み、業者情報及びメーカー情報と紐づけられて格納される。ここで、提供元割引情報は、業者及びメーカーの組み合わせに応じて決定される割引率を示す情報である。

【0041】

＜１．３．３．１．業者情報＞
業者情報（不図示）は、建築若しくは施工業者等の業者に関する情報であって、業者を一意に特定する業者ＩＤ、業者名等を含み、業者評価情報及び商品情報２４と紐づけて格納される。本実施形態において業者評価情報（不図示）は、業者毎に業者に対する業者評価（数値や、口コミ等の文章）がユーザと紐づけられて格納されるが、ユーザに紐づけられなくてもよい。

【0042】

＜１．３．３．２．メーカー情報＞
メーカー情報（不図示）は、商品のメーカーに関する情報であって、メーカーを一意に特定するメーカーＩＤ、メーカー名等を含み、メーカー評価情報及び商品情報２４と紐づけられて格納される。本実施形態においてメーカー評価情報（不図示）は、メーカー毎にメーカーに対するメーカー評価（数値や、口コミ等の文章、後述の減額余地ランキング）がユーザと紐づけられて格納されるが、ユーザに紐づけられなくてもよい。

【0043】

＜１．３．４．商品情報２４＞
図４（ｄ）は、データベース２に格納される商品に関する商品情報２４である。商品情報２４は、商品を一意に特定する商品ＩＤ、商品項目、商品名、商品販売属性、及び商品属性を含み、商品評価情報、第１提案モデルによって算出される推薦商品スコア、及び提供元情報２３と紐づけて格納される。ここで、商品販売属性とは、商品の売上に関する情報であって、単価、単位、在庫数、及び数量割引等を含む。また商品属性とは、商品の特徴を示す情報であって、機能、地域等を含む。地域とは、商品の利用が想定される環境（豪雪地帯、乾燥地帯、沿岸地帯等）、利用可能な商品を指定する都道府県等を含む。本実施形態において商品評価情報（不図示）は、商品に対する商品評価であって、ユーザに紐づけて数値や、口コミ等の文章が格納されるが、ユーザに紐づけられなくてもよい。より好ましい形態では、商品販売属性は、提供元情報２３の割引率を乗算した単価を含む。

【0044】

＜１．３．５．購入履歴情報２５＞
図４（ｅ）は、ユーザが購入した商品に関する購入履歴情報２５である。購入履歴情報２５は、購入履歴を一意に特定する購入履歴ＩＤ、及び日時を含み、商品情報２４及びユーザ情報２１と紐づけて格納される。

【0045】

＜１．４．受付部１１＞
受付部１１は、種々の情報を受け付けて、データベース２に登録する。受付部１１は、ユーザからユーザ情報２１、及び提案者から提案者情報２２の入力を受け付けて、データベース２に登録する。

【0046】

また、受付部１１は、ユーザから商品評価、メーカー評価、業者評価、及び／又は提案者評価の入力を受け付けて、データベース２に登録する。本実施形態において受付部１１は、商品評価、メーカー評価、業者評価、及び提案者評価の入力を受けつけて、ユーザと紐づけて登録する。

【0047】

＜１．５．解析部１２＞
解析部１２は、見積書又は請求書の明細に基づいて明細情報２６を取得する。解析部１２は、見積書又は請求書を解析することで、商品項目及び商品金額を含む明細情報２６を取得する。そして、解析部１２は、購入履歴情報２５として、取得した明細情報２６をユーザ情報２１と紐づけて登録する。本実施形態において明細情報２６は、アイテム情報２７、数量を含む。また、アイテム情報２７は、明細に含まれる商品に関する情報であって、商品情報２４に対応する情報が含まれる。ここで、本実施形態において商品金額は単価であるが、数量×単価（小計）であってもよい。

【0048】

＜１．６．第１提案部１３＞
第１提案部１３は、種々の情報及び提案手段ＳＭに基づいて、第１提案内容を決定する。本実施形態において第１提案部１３は、提案手段ＳＭとして、種々の情報を入力することで学習した機械学習モデル（第１提案モデル）に、種々の情報を入力することで、第１提案内容として最適な商品として提案される提案商品を決定する。詳細な決定方法については後述する。

【0049】

＜１．７．第２提案部１４＞
第２提案部１４は、種々の情報を提案者に送信する。第２提案部１４は、ユーザ情報２１、アイテム情報２７、提案者情報２２を教師データとして、最適な提案者として推薦される推薦提案者を推定する為の機械学習を行った第２提案モデルを用いて、ユーザ情報２１及びアイテム情報２７に基づいて提案者を決定し、該提案者に対して種々の情報を送信する。

【0050】

＜１．８．取得部１５＞
取得部１５は、外部システムのデータベースから、商品に対する外部商品評価を取得する。取得部１５は、商品情報２４を用いて外部商品評価の収集対象となる商品を特定し、商品毎のキーワードに基づいて、外部システムのデータベースから外部商品評価を取得する（いわゆるクローリング）。なお取得部１５は、外部システムから取得した外部商品評価を商品情報２４と紐づけてデータベース２に格納してもよく、その場合取得部１５は、データベース２から外部商品評価を取得する。また、取得部１５は、外部商品評価に加えて、業者に対する外部業者評価、及びメーカーに対する外部メーカー評価を取得し、提供元情報２３に紐づけて格納しても良い。また更に、取得部１５は、取得した外部商品評価を商品評価、外部業者評価を業者評価、外部メーカー評価をメーカー評価、としてデータベース２に格納してもよい。

【0051】

＜１．９．評価部１６＞
評価部１６は、商品に関する評価に基づいて、商品をスコアリングする。本実施形態において評価部１６は、商品評価、外部商品評価に基づいて、ユーザ属性毎に商品をスコアリングする。

【0052】

また評価部１６は、提供元に関する評価に基づいて、提供元をスコアリングする。本実施形態において評価部１６は、業者評価、メーカー評価、外部業者評価及び外部メーカー評価に基づいて、ユーザ属性毎に業者及びメーカーをスコアリングする。

【0053】

ここで、商品評価、外部商品評価、業者評価、メーカー評価、外部業者評価及び外部メーカー評価が口コミ等の文章の場合には、評価部１６は、センチメント分析等の周知の自然言語処理を用いて、文章の特徴量を算出することで商品をスコアリングする。

【0054】

また評価部１６は、提案者評価に基づいて提案者をスコアリングする。本実施形態において評価部１６は、提案者評価に基づいて、ユーザ属性毎に提案者評価スコアを算出する。また、評価部１６は、ユーザ評価に基づいてユーザをスコアリングする。本実施形態において評価部１６は、ユーザ評価に基づいて、ユーザ毎にユーザ評価スコアを算出する。

【0055】

なお、評価部１６は、ユーザ属性に関係なくそれぞれの評価を集計し、周知の平均処理や統計処理によって商品をスコアリングしてもよい。

【0056】

＜１．１０．表示処理部１７＞
表示処理部１７は、ユーザ端末装置３及び提案者端末装置４に表示する種々の情報を表示処理し、表示処理結果をユーザ端末装置３及び提案者端末装置４の出力部９０５に送信することで種々の情報を表示させる。

【0057】

＜１．１１．学習部１８＞
学習部１８は、購入履歴情報２５に基づいて、第１提案モデルの学習を行う。本実施形態において第１提案内容は、最適な商品として提案される提案商品を含み、学習部１８は、購入履歴情報２５と、商品に対する商品評価及び／又は外部商品評価を教師データとして、提案商品の適切度合いを示す推薦商品スコアを算出する周知の回帰モデル、又は教師有学習モデルである第１提案モデルの重みを学習する。

【0058】

具体的には、学習部１８は、購入履歴情報２５に紐づく商品項目、ユーザ属性、商品販売属性、商品属性、提供元割引と、スコアリングされた業者評価、メーカー評価、及び外部商品評価のうち、少なくとも商品販売属性を含む１又は複数のデータを説明変数として、スコアリングされた商品評価を目的変数として第１提案モデルの重みを学習する。より好ましい形態では、学習部１８は、少なくとも、商品販売属性の商品単価、及び提供元割引を説明変数として、第１提案モデルの重みを学習する。なお、本実施形態における適切度合いとは、ユーザの満足度又は提案者の評価が高いか否かを示す指標である。

【0059】

また学習部１８は、購入履歴情報２５に紐づく商品情報２４の複数の商品（以下、商品グループと呼ぶ）を教師データとして、明細に含まれる商品グループとしての適切度合いを示す推薦商品グループスコアを算出する第１提案モデルの重みを学習する。本実施形態において学習部１８は、購入履歴情報２５のユーザ情報２１のユーザ属性を説明変数として、商品グループを目的変数として、第１提案モデルの重みを学習する。

【0060】

また学習部１８は、明細情報２６及び／又はユーザ情報２１、並びに第２提案内容を用いて、第１提案モデルを学習する。本実施形態において第２提案部１４は、ユーザ情報２１、及び提案者から第２提案内容としてテキストデータの入力を受け付ける。そして、学習部１８は、ユーザ情報２１、及び解析部１２が取得した明細情報２６を説明変数、該テキストデータに対して周知の自然言語処理を用いて抽出した提案商品を目的変数として、第１提案モデルを学習する。なお、学習部１８は、解析部１２が取得した明細情報２６を説明変数とするが、明細情報２６から提案者が抽出した情報を説明変数としてもよい。換言すると、学習部１８は、第２提案内容として提案者から受け付けたテキストデータに対して自然言語処理を実行することで、商品の適正価格、商品の要不要、サービスの要不要と適正価格、明細に含まれる商品又はサービスと類似する商品又はサービスを抽出し、これらの情報を目的変数として第１提案モデルを学習する。また学習部１８は、第２提案内容としてテキストデータの入力を受け付けるが、データベース２に登録される情報のうち択一的に選択入力された提案商品を目的変数として受け付けてもよい。より好ましい形態において学習部１８は、ユーザ情報２１を用いて、第１提案モデルを学習してもよい。

【0061】

また本実施形態において学習部１８は、ユーザ情報２１、アイテム情報２７、提案者情報２２に基づいて、推薦提案者の適切度合いを示す推薦提案者スコアを算出する第２提案モデルの重みを学習する。学習部１８は、ユーザ情報２１、アイテム情報２７、提案者情報２２を教師データとして、第２提案モデルの重みを学習する。本実施形態において学習部１８は、ユーザ属性、アイテム情報２７の商品属性、及び提案者属性を説明変数として、提案者評価を目的変数として、第２提案モデルの重みを学習する。なお、学習部１８は、アイテム情報２７の商品販売属性を用いて、第２提案モデルの重みを学習してもよい。

【0062】

なお本実施形態においては、学習部１８が推薦商品スコア又は推薦商品グループスコアを算出することで、第１提案モデルが提案商品を、学習部１８が推薦提案者スコアを算出することで第２提案モデルが推薦提案者を、決定する。一方、学習部１８は、クラスタリングモデル等の周知の分類モデルを用いることで、商品属性を分類し、商品属性グループ及びユーザ属性を対応付けてもよい。この場合、第１提案部１３は、ユーザ属性に対応する商品属性グループに属する商品を提案商品として決定する。また学習部１８は、提案者属性を分類し、提案者属性グループ及びユーザ属性を対応付けてもよい。この場合、第２提案部１４は、ユーザ属性に対応する提案者属性グループに属する提案者を推薦提案者として決定する。

【0063】

＜２．処理フロー＞
次いで図４を参照して、見積内容に基づく提案方法について説明する。

【0064】

＜２．１．第１提案内容の表示処理フロー＞
図４（ａ）は、第１提案内容をユーザ端末装置３に表示するまでの処理フローチャートである。

【0065】

＜２．１．１．ユーザ情報２１の受け付け＞
まず、ステップＳ１１（以下、「ステップＳＸＸ」を「ＳＸＸ」とする）において、受付部１１は、見積を行ったユーザからユーザ情報２１として、ユーザ名、年齢、性別、職業、職位、資産、住所の入力を受け付ける。

【0066】

＜２．１．２．見積書の解析＞
次いで、Ｓ１２において解析部１２は、該ユーザから見積の入力を受け付け、見積書の明細を解析する。本実施形態において解析部１２は、該ユーザから見積書のアップロードを受け付けると、周知のＯＣＲ（Optical Character Recognition）技術を用いて、見積書の明細を解析することで、解析結果に基づいて、明細情報２６の数量と、商品情報２４の商品属性と、業者の業者評価と、メーカーのメーカー評価と、該業者及び該メーカーに紐づく提供元割引情報と、外部商品評価とを取得する。

【0067】

＜２．１．３．提案商品の決定＞
そして、Ｓ１３において第１提案部１３は、Ｓ１２において取得された商品属性、業者評価、メーカー評価、外部商品評価、数量に基づいて、第１提案内容として提案商品を決定する。ここで、本実施形態においては、提案商品の決定方法には、３つの方法がある。以下では、それぞれの決定方法について説明するが、それぞれの決定方法の何れか１又は複数の決定方法を組み合わせて提案商品を決定してもよい。なお、本実施形態においては、それぞれの第１提案モデルを用いて算出される推薦商品スコアのうち、最も数値が高い推薦商品スコアに基づいて、提案商品を決定する。一方、全ての情報を用いて学習した第１提案モデルを用いて１の推薦商品スコアを算出し、該推薦商品スコアに基づいて提案商品を決定してもよい。

【0068】

＜２．１．３．１．商品金額に基づく提案商品の決定＞
第１提案部１３は、Ｓ１２において取得された明細情報２６と、データベース２に格納される商品情報２４に基づいて、提案商品を決定する。本実施形態において第１提案部１３は、提案手段ＳＭとしてルールベースに基づいて明細情報２６の商品金額と、商品情報２４の商品金額を比較することで、提案商品を決定する。

【0069】

＜２．１．３．２．少なくとも商品販売属性に基づく提案商品の決定＞
第１提案部１３は、Ｓ１２において取得された商品情報２４に紐づく、商品項目、商品販売属性、商品属性、業者評価、メーカー評価、提供元割引情報、及び外部商品評価と、Ｓ１１において入力されたユーザ属性とのうち、少なくとも商品販売属性を含む１又は複数のデータを第１提案モデルに入力することで算出される推薦商品スコアに基づいて、提案商品を決定する。本実施形態において第１提案部１３は、該推薦商品スコアと、データベース２に登録された商品情報２４に含まれる推薦商品スコアとを比較して提案商品を決定する。

【0070】

例えば、商品情報２４に紐づく情報のうち、商品項目、単価及びメーカー評価を説明変数として、商品評価を目的変数として学習した第１提案モデルに対して、明細情報２６から取得した商品項目と、単価と、商品メーカーのメーカー評価とが入力されると、明細に含まれる商品の推薦商品スコアが算出される。そして、該推薦商品スコアと商品情報２４の推薦商品スコアが比較されることで、同じ商品項目でもメーカー評価及び単価を考慮した商品が提案される。

【0071】

なお、本実施形態において第１提案部１３は、ユーザ属性に含まれる情報のうち全ての情報を用いて推薦商品スコアを算出するが、推薦商品スコアを最大化するような情報を特定し、該情報を用いて推薦商品スコアを算出してもよい。

【0072】

なお、本実施形態において第１提案部１３は、当該算出した推薦商品スコアと、データベース２に登録された商品情報２４に含まれる推薦商品スコアと、を比較することで提案商品を決定するが、明細に含まれる商品の推薦商品スコアが所定値以上の場合に、提案商品を決定してもよい。

【0073】

より好ましい形態では、Ｓ１２において取得された提供元割引情報は、業者情報とメーカー情報の組み合わせにより決定され、第１提案部１３は、Ｓ１２において取得された業者情報とメーカー情報の組み合わせに基づく提供元割引情報を説明変数として更に機械学習された第１提案モデルを用いて、提案商品を決定する。

【0074】

より好ましい形態では、第１提案部１３は、メーカー情報の減額余地ランキングを説明変数として更に機械学習した第１提案モデルを用いて、提案商品を決定する。ここで、減額余地とは、明細に含まれる商品の商品金額から、第１提案部１３によって提案された提案商品の商品金額へどの程度減額されたかを示すメーカー毎の指標である。本実施形態において減額余地は、明細に含まれる商品の商品金額から提案商品の商品金額への減額割合である。そして、減額余地ランキングとは、メーカー毎に減額割合の平均を取ることによって、減額割合が高い順に順位が設定される。

【0075】

またより好ましい形態では、提案システム０は、集計部を更に備え、集計部は、購入履歴情報２５から、ユーザ属性毎に購入された商品の購入頻度を集計する。そして第１提案部１３は、集計された購入頻度を説明変数として更に機械学習された第１提案モデルを用いて、提案商品を決定してもよい。

【0076】

＜２．１．３．３．商品グループに基づく提案商品の決定＞
第１提案部１３は、学習部１８によって学習された第１提案モデルに、Ｓ１２において取得された明細情報２６に含まれる商品グループを入力することで算出される推薦商品グループスコアに基づいて、最適な商品グループである提案商品グループを決定すると共に、明細情報２６に含まれる商品グループと、該決定した提案商品グループを比較することで、提案商品を決定する。具体的には、第１提案部１３は、決定した提案商品グループに含まれる商品であって、明細情報２６の商品グループに含まれない商品を特定し、該商品を提案商品として決定する。

【0077】

より好ましい形態では、第１提案部１３は、Ｓ１１において受け付けたユーザ属性を更に教師データとして学習された第１提案モデルを用いて、推薦商品グループスコアを算出する。

【0078】

＜２．１．４．提案商品の表示処理＞
そして、Ｓ１４において表示処理部１７は、Ｓ１３において決定された提案商品又は提案商品グループを表示処理し、表示処理結果をユーザ端末装置３の出力部９０５に表示させる。

【0079】

これらの決定方法により、様々な商品決定因子を用いて、データベースに格納された商品の中から相対的に推薦商品スコアが高い商品を提案することができる。具体的には、商品金額がより安価な商品、商品属性が類似する商品、ユーザ属性に適合した商品等を提案することができる。

【0080】

＜２．２．第２提案内容の表示処理フロー＞
図４（ｂ）は、第２提案内容をユーザ端末装置３に表示するまでの処理フローチャートである。なお、Ｓ２１～Ｓ２２は、第１提案内容を決定する為の処理と同じ処理手順である為省略する。

【0081】

＜２．２．１．第２提案内容の決定＞
Ｓ２３では、第２提案部１４は、Ｓ２２において取得された商品情報２４に紐づく商品販売属性、商品属性、業者評価、メーカー評価、提供元割引情報、及び外部商品評価と、Ｓ２１において入力されたユーザ属性とのうち、少なくとも商品販売属性を含む１又は複数のデータを提案者の提案者端末装置４に送信し、該提案者から第２提案内容として提案商品の入力を受け付ける。具体的に、第２提案部１４は、提案商品の入力として、テキスト、動画、又は画像等の情報の入力を受け付ける。

【0082】

＜２．２．２．第２提案内容の表示処理＞
そして、Ｓ２４において表示処理部１７は、Ｓ２３において受け付けた提案商品を表示処理し、表示処理結果をユーザ端末装置３の出力部９０５に表示させる。

【0083】

これにより、提案者に対して、ユーザが見積を行った商品に関する情報を提供することで、提案モデルに加えて専門家である提案者による提案商品の決定が可能となり、より精度の高い商品の提案をすることができる。なお第２提案部１４は、提案商品に代えて、提案商品グループを第２提案内容として入力を受け付けてもよい。

【0084】

＜２．３．推薦提案者の表示処理フロー＞
図４（ｃ）は、第２提案部１４が推薦提案者を決定するまでの処理フローチャートである。なお、Ｓ３１～Ｓ３２は、第１提案内容を決定する為の処理と同じ処理手順である為省略する。

【0085】

＜２．３．１．推薦提案者の決定＞
Ｓ３３において、第２提案部１４は、Ｓ３２において取得された商品情報２４に紐づく商品属性と、Ｓ３１において入力されたユーザ属性と、提案者属性とを第２提案モデルに入力することで算出される推薦提案者スコアに基づいて、推薦提案者を決定する。本実施形態において第２提案部１４は、該算出した推薦提案者スコアと、データベース２に登録された提案者情報２２に含まれる推薦提案者スコアと、を比較して推薦提案者を決定する。

【0086】

＜２．３．２．推薦提案者の表示処理＞
そして、Ｓ３４において表示処理部１７は、Ｓ３３において決定された推薦提案者を表示処理し、表示処理結果をユーザ端末装置３の出力部９０５に送信する。また、表示処理部１７は、見積を行ったユーザの明細情報２６を表示処理し、推薦提案者として決定された提案者の提案者端末装置４の出力部９０５に対して、表示処理結果を送信する。

【0087】

以上により、ユーザが購入予定の商品、ユーザの属性に適合した提案者が抽出されることにより、適切なコンサルティングサービスを実現することができる。

【符号の説明】

【0088】

０ ：提案システム
１ ：情報処理装置
２ ：データベース
３ ：ユーザ端末装置
４ ：提案者端末装置
１００ ：サーバ
１０１ ：処理部
１０２ ：記憶部
１０３ ：処理部
９０ ：端末装置
９０１ ：処理部
９０２ ：記憶部
９０３ ：通信部
９０４ ：入力部
９０５ ：出力部
１１ ：受付部
１２ ：解析部
１３ ：第１提案部
１４ ：第２提案部
１５ ：取得部
１６ ：評価部
１７ ：表示処理部
１８ ：学習部
２１ ：ユーザ情報
２２ ：提案者情報
２３ ：提供元情報
２４ ：商品情報
２５ ：購入履歴情報
２６ ：明細情報
２７ ：アイテム情報
ＳＭ ：提案手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】