特許 7353655 商品リコメンドシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-09-22

(45)【発行日】2023-10-02

(54)【発明の名称】商品リコメンドシステム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0601 20230101AFI20230925BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0601

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2020553103

(86)(22)【出願日】2019-10-09

(86)【国際出願番号】 JP2019039750

(87)【国際公開番号】W WO2020085086

(87)【国際公開日】2020-04-30

【審査請求日】2022-09-07

(31)【優先権主張番号】P 2018199466

(32)【優先日】2018-10-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】517221974

【氏名又は名称】株式会社ピーステックラボ

(74)【代理人】

【識別番号】100138519

【弁理士】

【氏名又は名称】奥谷 雅子

(72)【発明者】

【氏名】村本 理恵子

【審査官】新里 太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－２３２１０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９８７２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／０７００２６（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

１）ユーザデータベースの購入履歴に基づく購入商品データから、前記商品のタグを検出する手段、
２）前記付与されたタグを購入商品に対応付けて、購入商品ごとの特徴テーブルを作成して、記録する手段と、
３）１）および２）を購入商品ごとに繰り返し行って、ユーザの購入商品全体に対するタグをランク付けして、記憶する手段と、
４）前記ランク付けされたタグのリストをユーザに対応づけて、ユーザデータベースに登録する手段と、
５）ユーザ端末からの要請により前記ユーザデータベースからランク付けされた１つ以上のタグを抽出して、タグの組み合せを作成する手段と、
６）作成されたタグの組み合せにマッチする商品を抽出する手段と、
７）抽出された商品を指定された端末に表示する手段と、
を備える、商品リコメンドシステム。

【請求項2】

Ａ）ユーザの属性情報から、ユーザと同じセグメントの顧客を抽出する手段と、
Ｂ）前記ユーザと同じセグメントの各々の顧客に対して、前記１）～４）の手段を実行して、前記セグメントの顧客全体の購入商品のタグのリストを作成する手段と、
Ｃ）前記セグメントの購入商品のタグを抽出して、タグの組み合せを作成する手段と、
Ｄ）前記作成されたタグの組み合せと、前記５）で作成されたタグの組み合せに基づいてマッチする商品を抽出する手段と、
をさらに備える、請求項１に記載の商品リコメンドシステム。

【請求項3】

任意の外部環境情報を取得して、前記ユーザの購入商品のタグを検出してもとの商品テーブルのランク付けを変更する手段、または任意の外部環境情報を取得して前記セグメントの顧客の購入商品のタグを検出して、これらのランク付けを変更する手段を備える、請求項２に記載の商品リコメンドシステム。

【請求項4】

指定された端末からの要請により、商品セグメントを限定して、前記マッチする商品を選択する手段を実行する、請求項１に記載の商品リコメンドシステム。

【請求項5】

前記１つ以上の情報がメタ情報である、請求項１に記載の商品リコメンドシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、インターネット等のネットワーク上でサービスを提供する際のシステムに関するものである。特に、ユーザの要請によりまたは自動的に任意のユーザ嗜好性を判断して、おすすめ商品をユーザに提示するシステムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

消費者の購買活動において、購入者の嗜好は商品購入の可否を大きく左右する。例えば、インターネット上のＥＣサイト（Ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ ｓｉｔｅ）にて消費者が商品を購入した場合、該ＥＣサイトでの購入履歴が記憶および登録され事業者に管理される。この管理された情報に基づき、ＥＣサイト内でおすすめ商品として抽出されたり、アプリプッシュ、ポップアップ広告等で閲覧あるいは購入した商品と同一または類似の商品を表示することができる。このような情報を利用して、消費者の嗜好に合う商品を抽出してその情報を提示するシステムが各種業態で存在する（特許文献１および特許文献２）。また、このような情報を分析して嗜好情報を収集する試みも存在する（特許文献３）。

【0003】

しかしながら、上記の技術により実現されることは、商品の閲覧および／または購入した記録に基づいてユーザの嗜好性にマッチした商品を選択し、提示することである。ユーザの嗜好はいつも一定ではなく、季節、流行、自己の健康状態、住環境、家族環境等により影響を受ける。従って、このような変化に対応して、商品をリコメンドするシステムが必要とされる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７－２７５９７

【文献】特開２０１５－１８４７６９

【文献】特開２０１５－２０１７９１

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ユーザの好みの商品を幅広く提供する商品リコメンドシステムを提供する。

【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、出願人は、
１）ユーザデータベースの購入履歴に基づく購入商品データから、前記商品のタグを検出する手段と、
２）前記付与されたタグを購入商品に対応付けて、購入商品ごとの特徴テーブルを作成して、記録する手段と、
３）１）および２）を購入商品ごとに繰り返し行って、ユーザの購入商品全体に対するタグをランク付けして、記憶する手段と、
４）前記ランク付けされたタグのリストをユーザに対応づけて、ユーザデータベースに登録する手段と、
５）要請により前記ユーザデータベースからランク付けされた１つ以上のタグを抽出して、タグの組み合せを作成する手段と、
６）作製されたタグの組み合せにマッチする商品を抽出する手段と、
７）抽出された商品を指定された端末に表示する手段と、
を備える、商品リコメンドシステムを提供する。

【0007】

また、本発明では、前記商品リコメンドシステムにおいて、
Ａ）ユーザの属性情報から、ユーザと同じセグメントの顧客を抽出する手段と、
Ｂ）前記ユーザと同じセグメントの各々の顧客に対して、前記１）～４）の手段を実行して、前記セグメントの顧客全体の購入商品のタグのリストを作成する手段と、
Ｃ）前記セグメントの購入商品のタグを抽出して、タグの組み合せを作成する手段と、
Ｄ）前記作製されたタグの組み合せと、前記６）で作成されたタグの組み合せに基づいてマッチする商品を抽出する手段と、
をさらに備える、商品リコメンドシステムも提供する。

【0008】

また、本発明では、前記商品リコメンドシステムにおいて、
任意の外部環境情報を取得して、前記ユーザの購入商品のタグを検出してもとの商品テーブルのランク付けを変更する手段、または任意の外部環境情報を取得して前記セグメントの顧客の購入商品のタグを検出して、これらのランク付けを変更する手段を備える、商品リコメンドシステムも提供する。

【0009】

また、本発明では、前記商品リコメンドシステムにおいて、
指定された端末からの要請により、商品セグメントを限定して、前記マッチする商品を選択する手段を実行する、商品リコメンドシステムも提供する。

【0010】

また、本発明では、前記商品リコメンドシステムにおいて、
前記１つ以上の情報がメタ情報である、商品リコメンドシステムも提供する。

【0011】

本発明において、ユーザがログインしたＥＣサイト、ブログ（ｂｌｏｇ）、ＳＮＳ（ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ ｓｉｔｅｓ）、動画等のＷｅｂ情報からメタ情報を収集し、これらに記載のユーザ自身の嗜好性についてタグを作成する。また、ユーザの属性情報から前記ユーザの家族をセグメント化して該家族の嗜好性についてもユーザ個人の場合と同様に、家族の各員がログインしたＥＣサイト、ブログ、ＳＮＳ、動画等のＷｅｂ情報からメタ情報を収集し、これらに記載のユーザ自身の嗜好性についてタグを作成する。また、前記ユーザの属性情報から同じＥＣサイト、ＳＮＳの中から近い要素を多く含む複数のユーザを抽出してこのユーザの属性に近いセグメントを作成することができる。なお、前記セグメントを構成する個人情報は一般的なＥＣサイトである場合、サイト運営者のみが閲覧可能であってもよいし、あらかじめ属性や購入情報のみ別にプールされていて、個人が特定できないようになっていてもよい。

【0012】

前記セグメントを作成することにより、このセグメントにおいて購入されている商品タグのテーブルを作成することができる。このようなセグメントと情報テーブルを作成することにより、新たなユーザに協調フィルタリングにより商品をリコメンドする場合のユーザの情報不足からの不具合は解消される。ユーザまたはセグメントの嗜好性のカテゴリとしては、美容、料理、食事、健康、スポーツ、ＩＴ・ＡＶ、旅行、ファッションなどが挙げられる。それぞれのカテゴリについての嗜好性に関するタグを抽出して下位のカテゴリを作成することができる。

【0013】

また、本願発明はユーザの属性情報、検索、閲覧、購入行動の履歴からだけでなく、検索されたが購入されていない商品に独自のタグを付与することもできる。このような情報は、ユーザ個人の嗜好性を推し量るだけでなく、サイト運営者にも有益な情報となる。なお、本明細書においてデータとは、事実を記録したものを意味する。記録媒体は、ナードディスク、ＣＤ－Ｒ、ＵＳＢメモリ、各種サーバ等を含むがこれらに限定されない。具体的には、データは文字、数値、画像、音声などを含む。また、本明細書において情報とは、データと互換的に使用されるものとする。

【0014】

本発明によれば、あるユーザの購入履歴の商品をタグ付する。タグ付された商品から特徴テーブルを作成する。そして、タグ付された商品は、ユーザ単位で関係データベースを構築することができる。ユーザが商品を購入しようとＥＣサイトにログインするとデータベース内で構築された関係表から、頻出タグを昇順にピックアップして、関係データベースの行を選択し並び変える。

【0015】

本発明において、タグは種別に分けることができる。例えば、タグは大きく「アイテム分類タグ」と「アイテム個別タグ」とに分類することができる。そして、それぞれのタグについて、「分類」、「効能」「家族構成」、「機能」、「価格」、「評価」のそれぞれの内容についてタグ付される。

【発明の効果】

【0016】

本発明の商品リコメンドシステムにより、ユーザが商品を選択する場合に、これらのランク付けされたタグの選択の仕方により、ユーザの嗜好に沿った範囲内で幅広い商品選択を可能とする。また、本発明の商品リコメンドシステムは、ユーザの購入履歴に基づき生成されたデータと、外部環境データとを掛け合わせて、ユーザの嗜好にあった商品であり、なおかつユーザの生活環境にふさわしい商品を提供することも可能である。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】図１は本発明の一実施形態に係るシステムの構成例を示す図である。

【図2】図２は本発明の商品が家電商品（アイマッサージャー）である場合のタグ例を記載したものである。

【図3】図３は本発明の商品が家電商品である場合の、本願発明により生成されるデータ構造の一例を示す図である。

【図4】図４は本発明の商品が家電商品である場合の、本願発明によりリコメンドされる商品例を示す図である。

【図5】図５は本発明において、ユーザデータベースからユーザと同じ顧客セグメントを抽出してこの顧客購入データも活用する対応を示す構成図である。

【図6】図６は本発明において、タグの組み合せ作成部においてユーザ属性情報を活用してタグの組み合せを作成する、ユーザデータベースの態様を示す図である。図６は、図１あるいは図５から一部分を抜粋してその態様を記載している。

【図7】図７は本発明において、タグの組み合せ作成部において外部環境情報を活用してタグの組み合せを作成する、ユーザデータベースの態様を示す図である。図７は、図１あるいは図５から一部分を抜粋してその態様を記載している。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。

【0019】

図１において、ネットワーク２には、ユーザまたは本発明のシステムを実行する者が操作するＰＣ、携帯電話等の操作端末１が接続されている。ネットワーク２はインターネットでもよいし、有線または無線ＬＡＮ等任意の範囲のネットワークとすることができる。

【0020】

ネットワーク２がインターネットである場合、操作端末１は携帯電話、ＰＣ、あるいは任意の情報端末でもよい。店舗において店員が接客をする際に本発明を用いる場合、ネットワーク２は有線または無線ＬＡＮでもよい。

【0021】

操作端末はユーザによりネットワーク２に接続すると、サーバ３においてユーザ同定部３１でユーザの同定が行われる。次に、ユーザデータベース３０１にて記録されている購入履歴およびタグのランキングリストより、タグの組み合せ作成部によりタグの組み合せが作成される。このタグの組み合せは以下のステップにより生成される。まず、ユーザにより商品が購入されると、サーバ内の購入処理部３２により処理された商品情報が、商品情報処理部３３に伝えられる。商品情報処理部３３では、購入された商品の情報から、１つ以上の要素を抽出する。抽出する要素の数は商品ごとに設定することもできるし、ユーザにより設定することも可能である。この要素は、例えばＷｅｂブラウザ上にて視認される実体データでもよいし、メタ情報に基づくものでもよいし、これらのいずれであってもよい。

【0022】

抽出された１つ以上の要素は、タグ付与部３４にてタグが付与される。付与されたタグはランキングリスト作成部にて、出現頻度の高いものから順位づけがされる。順位づけがされたタグランキングリストは、ユーザデータベースに登録されてもよいし、サーバの記憶部（示さず）等に記録されていてもよい。図１の態様では、タグランキングリスト作成部で作成されたリストはユーザデータベース３０１に記録される。同一ユーザが商品を購入する度に、ランキングリストは更新される。更新のタイミングは任意に設定することができる。

【0023】

記録されたタグランキングリストは操作端末１がネットワークにつながったことを感知すると、タグの組み合せ作成部にて、前記タグランキングリストから要素をピックアップしてタグの組み合せを作成する。該タグの組み合せを作成する場合には、機械学習、深層学習等の手段を用いることができる。また、前記タグランキングリストにおいて、ユーザの属性の変化や外部環境の変化に対応して、組み合せとして選択されるタグの取捨を行うことができる。

【0024】

タグの組み合せ作成部３６で作成されたデータは商品データベース３０２に送られ、該データベースから、タグの組み合せ作成部３６で作成されたデータとマッチした商品の情報が商品抽出部３７に送られる。商品抽出部３７に送られる商品は、例えば、前述のようにタグの要素を満たしている商品である。あるいは、タグの組み合せと一定の類似性を示すものを商品抽出部３７に送る商品として選択してもよい。また、商品データベース側のアクセス商品をセグメント化して、例えば新着商品からタグの組み合せ作成部３６で作成されたデータとのマッチングを行うように設定してもよい。

【0025】

商品抽出部３７に送られた商品は操作端末のブラウザ１１に表示される。ブラウザ１１に表示される商品は１つであってもよく、前記マッチングの結果からランク付された商品を複数表示してもよいし、商品のカテゴリごとにマッチングの結果を表示するように設定することもできる。

【0026】

図２は、本発明における一態様として、商品が家電商品である場合のタグ例を記載する。商品情報処理部にて処理されたメタ情報をこの表のような項目に当てはめて商品のタグを生成する。図２においては、家電商品のタグの例を記載したが、これらのタグのみならず、後述するようにユーザの属性の変化、および外部環境情報をさらに取得して、本発明において商品のマッチングおよびリコメンドが行われる。

【0027】

図３は、本発明における一態様として、商品が家電商品である場合のタグランキングリスト生成部４５で生成されるデータ構造を示すものである。一例として、ユーザデータベース３０１には、顧客Ｚが購入した商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃのそれぞれに対して抽出されたメタ情報等からに基づくタグがリストアップされている。顧客Ｚが購入した商品について、これらのタグを出現頻度の高いものから順にランク付けしてタグランキングリストを生成する。図３を一例として説明すると、「テレビで話題」および「最新家電」とタグ付された情報のランクが高くなっている。「雑誌掲載」、「あこがれ」、「プロの技」等の情報は後述するように、ユーザ属性情報、あるいは外部環境情報を取得して、ランキングを付けることも可能である。例えば、外部環境情報として、雑誌掲載情報より「雑誌掲載」、「あこがれ」、「プロの技」をピックアップし、組み合せ作成部を設定することもできる。組み合せ生成部３６では、ランキングされた全てのタグをピックアップして組み合せを作成するだけでなく、全ての商品のタグを包含する組み合せを設定することもできる。

【0028】

図４を参照して、本願発明によりリコメンドされる商品について説明する。図１の態様において、タグの組み合せ作成部３６において、タグランキングリスト作成分３５にてタグ付された項目に対して類似度の高い順に組み合せて商品を抽出した場合、図４における「手堅い商品枠」とできる。類似度が小さい商品群の上位に相当する商品を抽出した場合、ここに意外性を見出すことができ「意外な商品枠」とできる。また、新着カテゴリの中から、類似度の高いものを抽出することもでき、フォーマル、カジュアル、ユニセックス等のカテゴライズされた中から、手堅い商品、意外性を持つ商品等の商品を抽出することができる。

【0029】

図５を参照して、ユーザデータベース３０１に登録されているユーザの属性情報から、顧客データベース４０１にて、同じセグメントの顧客を抽出する。前記同じセグメントの顧客情報より、該顧客の購入商品について商品情報処理部４３にて商品情報を抽出し、タグ付与部４４にてタグ付を行い、タグランキングリスト作成部４５にて商品タグのリストを作成する。該商品タグのリストは、そのままリコメンドする商品を抽出するためのタグの組み合せ作成部４６で用いられてもよいし、一旦ユーザデータベース３０１に登録されていても良い。操作端末１の指示により、ユーザデータベース３０１に記録されたユーザのタグランキングリストと同じ顧客セグメントを抽出することにより生成されたタグランキングリストとに基づき、タグの組み合せ生成部にて、商品のマッチングに用いるタグの組み合せを生成してもよい。

【0030】

図５において、同じセグメント顧客の購入商品データに対して行われる商品情報処理部４３とタグ付与部４４とタグランキング作成部４５で行われる情報処理操作は、図１の商品情報処理部３３とタグ付与部３４とタグランキング作成部３５で行われる情報処理操作と実質的に同じである。

【0031】

図６において、ユーザデータベース３０１に登録されているユーザ属性情報がタグの組み合せ作成時に参照される。ユーザ属性情報とは、ユーザの年齢、居所、家族構成、身長、体重、健康状態等の情報を意味する。ユーザデータベース３０１に登録されている前記属性情報はユーザが任意に更新できるものであってもよいし、外部情報端末からのアクセスにより自動的に更新されるものであってもよい。

【0032】

図７において、他の外部データベースからの外部環境情報がタグの組み合せ作成時に参照される。外部環境情報とは、ユーザ属性情報以外の情報を含む。一例として、季節、気温、流行、用途等がある。例えば、ユーザが春夏物の衣類の購入履歴はあるが、冬用の衣類の購入が初めてである場合には、素材、アイテム等で補正をかけることが可能となる。この補正をする際には外部データベースからの情報だけでなくセグメント化された顧客情報からも情報を組み合わせることができる。

【産業上の利用可能性】

【0033】

本発明の商品リコメンドシステムにより、ユーザが商品を選択する場合に、これらのランク付けされたタグの選択の仕方により、ユーザの嗜好に沿った範囲内で幅広い商品選択を可能とする。

【0034】

また、本発明の商品リコメンドシステムは、ユーザの購入履歴に基づき生成されたデータと、外部環境データとを掛け合わせて、ユーザの嗜好にあった商品であり、なおかつユーザの生活環境にふさわしい商品を提供することも可能である。

【0035】

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の変更を加えることが可能である。また、上記複数の実施形態で説明した特徴を任意に組み合わせた構成であってもよい。

【符号の説明】

【0036】

１ 操作端末
１１ ブラウザ
２ ネットワーク
３ サーバ
３１ ユーザ同定部
３２ 購入処理部
３３ 商品情報処理部
３４ タグ付与部
３５ タグランキングリスト作成部
３６ タグの組み合せ作成部
３７ 商品抽出部
３０１ ユーザデータベース
３０２ 商品データベース
５０１外部環境情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】