(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】2024-09-06
(45)【発行日】2024-09-17
(54)【発明の名称】電子商取引システムおよび情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0601 20230101AFI20240909BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0601 330
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2023135239
(22)【出願日】2023-08-23
(62)【分割の表示】P 2019059201の分割
【原出願日】2019-03-26
(65)【公開番号】P2023153307
(43)【公開日】2023-10-17
【審査請求日】2023-09-22
(73)【特許権者】
【識別番号】000003562
【氏名又は名称】東芝テック株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】大石 正人
【審査官】加内 慎也
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１０－０７３１７０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－２２２３９０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０４９９５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－１１９８４１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００２－１１７２９２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－２７２０１５（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／０３１８０２９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０２０／００９６５９９（ＵＳ，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】
顧客が操作する情報端末と、前記情報端末からのアクセスを受け付けて、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置と、を有する電子商取引システムであって、
前記情報端末は、
前記情報処理装置にアクセスを行うアクセス部を備え、
前記情報処理装置は、
アクセスした前記情報端末から商品の販売時刻を示す販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した前記販売時刻情報が含まれる販売時間帯情報と前記販売位置情報が含まれる販売地域情報と前記属性情報と、記憶部に記憶されている前記販売時間帯情報と前記販売地域情報と前記属性情報とを比較し、全てが一致する一の推奨情報を前記記憶部から取得する推奨情報取得部と、
取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定する推奨商品決定部と、
決定された前記推奨商品を前記情報端末に送信する推奨商品送信部と、
を備える、電子商取引システム。
【請求項2】
前記推奨情報取得部は、前記販売時刻情報、前記販売位置情報、および前記属性情報に係る商品の販売数のばらつきに対する偏差値に基づいて前記推奨情報を取得する、請求項１に記載の電子商取引システム。
【請求項3】
前記推奨情報取得部は、前記販売時刻情報、前記販売位置情報、および前記属性情報の比較に基づいて前記記憶部から取得した複数の商品を分類する分類のうち、最も偏差値が高い分類を前記推奨情報として取得する、請求項１または２に記載の電子商取引システム。
【請求項4】
前記情報処理装置は、前記記憶部を更に備える、
請求項１～３の何れか一項に記載の電子商取引システム。
【請求項5】
顧客が操作する情報端末と、前記情報端末からのアクセスを受け付けて、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置と、を有する電子商取引システムで実行される情報処理方法であって、
前記情報処理装置は、
前記情報端末からアクセスを受け付けるステップと、
アクセスを受け付けた前記情報端末から商品の販売時刻を示す販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得するステップと、
取得した前記販売時刻情報が含まれる販売時間帯情報と前記販売位置情報が含まれる販売地域情報と前記属性情報と、記憶部に記憶されている前記販売時間帯情報と前記販売地域情報と前記属性情報とを比較し、全てが一致する一の推奨情報を前記記憶部から取得するステップと、
取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定するステップと、
決定した前記推奨商品を前記情報端末に送信するステップと、
を含む、情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、電子商取引システムおよび情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、電子商取引において商品を購入した際に、アクセスした情報端末に対して、特定の商品を推薦していた。例えば、購入した商品に関連した多く購入される商品や、購入した商品の特徴が似ている商品を推薦していた。
【0003】
しかしながら、これらの推薦のやり方では、顧客に対して的確な商品の推薦できない場合があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明が解決しようとする課題は、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能な電子商取引システムおよび情報処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態の電子商取引システムは、顧客が操作する情報端末と、前記情報端末からのアクセスを受け付けて、オンライン上で商品を購入する電子商取引に用いられる情報処理装置と、を有する電子商取引システムであって、前記情報端末は、前記情報処理装置にアクセスを行うアクセス部を備え、前記情報処理装置は、アクセスした前記情報端末から商品の販売時刻を示す販売時刻情報、当該販売時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部が取得した前記販売時刻情報が含まれる販売時間帯情報と前記販売位置情報が含まれる販売地域情報と前記属性情報と、記憶部に記憶されている前記販売時間帯情報と前記販売地域情報と前記属性情報とを比較し、全てが一致する一の推奨情報を前記記憶部から取得する推奨情報取得部と、取得した前記推奨情報に基づいて推奨商品を決定する推奨商品決定部と、決定された前記推奨商品を前記情報端末に送信する推奨商品送信部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、図を参照して、本発明に係る実施形態を説明する。実施形態では、リコメンドサーバを情報処理装置の一例として説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【0008】
図１は、実施形態に係る電子商取引システムを示す概略図である。図１に示すように、電子商取引システムは、リコメンドサーバ１と、無線アクセスポイント３を介してインターネット等のネットワークＮに接続された情報端末５を備える。なお、実施形態では、リコメンドサーバ１は１台である。しかしながら、クラウドにおいてリコメンドサーバ１が用いられる場合には、複数台のリコメンドサーバ１であってもよい。
【0009】
リコメンドサーバ１と無線アクセスポイント３は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線Ｌで接続されている。また、無線アクセスポイント３は、ネットワークＮを介して、リコメンドサーバ１と１台または複数台の情報端末５と接続する。
【0010】
リコメンドサーバ１は、推奨商品取得部１ａと情報管理部１ｂとを備える。推奨商品取得部１ａは、アクセスされた情報端末５から情報を取得する。また、推奨商品取得部１ａは、取得した情報に基づいて推奨商品を決定する。また、推奨商品取得部１ａは、アクセスされた情報端末５に対して推奨商品情報を送信する。
【0011】
情報管理部１ｂは、後述するデータ記憶部１４２（記憶部）（図２を参照）を備える。また、情報管理部１ｂは、電子商取引システムにおいて販売された商品を顧客別に記憶する。推奨商品取得部１ａは、情報管理部１ｂに記憶されたデータ記憶部１４２を検索し、情報端末５から取得した情報に対応した推奨情報を取得し、当該推奨情報を一つの選択肢とし、他の手段で収集した推奨情報をも含めて、総合的に一つの推奨商品を決定する。例えば、推奨商品取得部１ａは、他人が購入した商品の購入履歴情報や他人の閲覧履歴情報に基づいて抽出した推奨商品、商品の特徴を元に決定する推奨商品に、上記の推奨情報を加え、総合的に一つの推奨商品を決定する。
【0012】
情報端末５は、例えばスマートフォン、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ＰＣ（Personal Computer）等が含まれる、ネットワークＮに接続可能なコンピュータである。
【0013】
ここからは、リコメンドサーバ１のハードウェアについて説明する。図２は、リコメンドサーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。リコメンドサーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、メモリ部１４等を備えている。ＣＰＵ１１は、制御主体となる。ＲＯＭ１２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１３は、各種データを展開する。メモリ部１４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４は、互いにデータバス１５を介して接続されている。ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２とＲＡＭ１３が、制御部１００を構成する。すなわち、制御部１００は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述するリコメンドサーバ１の制御処理を実行する。
【0014】
メモリ部１４は、制御プログラム部１４１、データ記憶部１４２、売上情報部１４３を備える。制御プログラム部１４１は、リコメンドサーバ１を制御処理するためのプログラムを記憶する。データ記憶部１４２は、推奨商品を決定するための基準となる各種情報を記憶する。データ記憶部１４２については図３で後述する。売上情報部１４３は、電子商取引システムで販売した商品を例えば日時別や顧客別に分類して記憶する。
【0015】
また、制御部１００は、データバス１５およびコントローラ１６を介して、操作部１７、表示部１８を備える。操作部１７は、リコメンドサーバ１を操作するためのタッチパネル式のキーボードである。表示部１８は、リコメンドサーバ１の操作者に情報を表示する。
【0016】
また、制御部１００は、データバス１５を介して通信Ｉ／Ｆ１９、タイマー２０と接続する。通信Ｉ／Ｆ１９は、通信回線ＬおよびネットワークＮを介して、情報端末５と接続し、情報の送受信を行う。タイマー２０は、現在の時刻を計時して出力する。
【0017】
続いて、データ記憶部１４２について説明する。データ記憶部１４２は、リコメンドサーバ１に接続した情報端末５に対して、送信する推奨商品を決定するための種々の情報を記憶する。データ記憶部１４２は、分類部１４２１、販売時間帯別偏差値部１４２２、販売地域別偏差値部１４２３、属性別偏差値部１４２４、平均偏差値部１４２５を備える。分類部１４２１は商品を当該商品の上位概念で括る、例えば菓子、野菜、肉、飲料等の商品の分類（商品に関連する情報）を記憶する。販売時間帯別偏差値部１４２２は、各分類に対応付けて、商品を購入した時刻を含む販売時間帯別（例えば１０時台（１０時００分～１０時５９分）や１１時台（（１１時００分～１１時５９分））に算出された販売時間帯別偏差値を記憶する。偏差値とは、ある数値がグループの中でどのくらいの位置にいるかを表した数値である。販売地域別偏差値部１４２３は、各分類に対応付けて、商品を購入した場所を含む地域別（例えば東京、大阪）に算出された販売地域別偏差値を記憶する。属性別偏差値部１４２４は、各分類に対応付けて、商品を購入した人の属性別（例えば、性別、年齢）に算出された属性別偏差値を記憶する。平均偏差値部１４２５は、分類部１４２１に記憶された分類別に、販売時間帯別偏差値と販売地域別偏差値と属性別偏差値を平均した平均偏差値を記憶する。
【0018】
ここで、販売時間帯別偏差値、販売地域別偏差値、属性別偏差値の算出方法について説明する。図４は、個別の商品が販売された販売時間帯、販売地域、商品の分類、商品を購入した人の属性（性別）、当該分類の商品の販売数を記憶したデータである。例えば、午前１０時～午前１０時５９分の販売時間帯に、属性が男性である人が東京で購入した、分類が菓子である商品は５個であることを示す。同様に、例えば、午前１０時～午前１０時５９分の販売時間帯に、属性が女性である人が大阪で購入した、分類が飲料である商品は６０個であることを示す。なお、図４のデータは一例であり、その他の販売時間帯、販売地域、商品の分類、属性についてもデータが集計されている。
【0019】
図４に示したデータによると、販売時間帯は１０時０分～１０時５９分と１１時０分～１１時５９分の２種類であって、販売地域は東京と大阪であって、商品の分類は菓子と飲料の２種類である。また、販売時間帯１０時０分～１０時５９分に菓子の分類の商品は６５個販売され、販売時間帯１０時０分～１０時５９分に飲料の分類の商品は８０個販売され、販売時間帯１１時０分～１１時５９分に菓子の分類の商品は４５個販売され、販売時間帯１１時０分～１１時５９分に飲料の分類の商品は９０個販売される。
【0020】
このようなデータに基づいて、販売時間帯、販売地域、属性に基づく標準偏差を算出する。標準偏差とは、データの確立変数のばらつき具合を表す数値である。ばらつきが少ないほど標準偏差は小さくなる。標準偏差は式（１）で求める。ここで、σは標準偏差、ｎ（＝４）はデータ数、ｘは販売数、ｘｉ（＝７０）は販売数の平均値である。
【0021】
【数1】
【0022】
式（１）に、分類別販売時間帯別に係るデータを入力すると、分類別の販売時間帯別標準偏差はσａは、
【0023】
【数2】
【0024】
分類別の販売地域別標準偏差σｂは、
【0025】
【数3】
【0026】
分類別の属性別標準偏差σｃは、
【0027】
【数4】
【0028】
となる。
【0029】
次に、求めた標準偏差に基づいて、販売時間帯、販売地域、属性における係る偏差値を求める。偏差値は、次の式(５)で求められる。式(５)において、Ｔｉは偏差値、ｘは販売数、ｘｉ（＝７０）は販売平均、σは標準偏差である。
【0030】
【数5】
【0031】
この式(５)に、上記各式におけるｘｉ－ｘ、求めた標準偏差を代入すると、次のように偏差値が求められる。すなわち、図５、に示すように、
１．販売時間帯が１０時０分～１０時５９分であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４７
２．販売時間帯が１０時０分～１０時５９分であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは５６
３．販売時間帯が１１時０分～１１時５９分であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは３５
４．販売時間帯が１１時０分～１１時５９分であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは６２
また、図６に示すように、
５．販売地域が東京であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４６
６．販売地域が東京であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは４４
７．販売地域が大阪であって、菓子の分類の偏差値はＴｉ４２
８．販売地域が大阪であって、飲料の分類の偏差値はＴｉ６７
また、図７に示すように、
９．属性が男性であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４４
１０．属性が男性であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは６３
１１．属性が女性であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは３７
１２．属性が女性であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは５６
である。そして、この結果を、分類別に整理して記憶したのが図３のデータ記憶部１４２である。すなわち、データ記憶部１４２は、分類を基準として、菓子に対応した販売時間帯別偏差値部１４２２に、販売時間帯が１０時０分～１０時５９分における偏差値４７、１１時０分～１１時５９分における偏差値５６が記憶される。また、飲料に対応した販売時間帯別偏差値部１４２２に、販売時間帯が１０時０分～１０時５９分における偏差値５６、１１時０分～１１時５９分における偏差値６２が記憶される。なお、他の時間帯も同様に偏差値が記憶される。
１．販売時間帯が１０時０分～１０時５９分であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４７
２．販売時間帯が１０時０分～１０時５９分であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは５６
３．販売時間帯が１１時０分～１１時５９分であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは３５
４．販売時間帯が１１時０分～１１時５９分であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは６２
また、図６に示すように、
５．販売地域が東京であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４６
６．販売地域が東京であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは４４
７．販売地域が大阪であって、菓子の分類の偏差値はＴｉ４２
８．販売地域が大阪であって、飲料の分類の偏差値はＴｉ６７
また、図７に示すように、
９．属性が男性であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは４４
１０．属性が男性であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは６３
１１．属性が女性であって、菓子の分類の偏差値Ｔｉは３７
１２．属性が女性であって、飲料の分類の偏差値Ｔｉは５６
である。そして、この結果を、分類別に整理して記憶したのが図３のデータ記憶部１４２である。すなわち、データ記憶部１４２は、分類を基準として、菓子に対応した販売時間帯別偏差値部１４２２に、販売時間帯が１０時０分～１０時５９分における偏差値４７、１１時０分～１１時５９分における偏差値５６が記憶される。また、飲料に対応した販売時間帯別偏差値部１４２２に、販売時間帯が１０時０分～１０時５９分における偏差値５６、１１時０分～１１時５９分における偏差値６２が記憶される。なお、他の時間帯も同様に偏差値が記憶される。
【0032】
また、分類を基準として、菓子に対応した販売地域別偏差値部１４２３に、販売地域が東京に対応した偏差値４６と販売地域が大阪に対応した偏差値４６が記憶される。また、飲料に対応した販売地域別偏差値部１４２３に、販売地域が東京に対応した偏差値４２と販売地域が大阪に対応した偏差値６７が記憶される。
【0033】
また、分類を基準として、菓子に対応した属性別偏差値部１４２４に、属性が男性に対応した偏差値４４と属性が女性に対応した偏差値３７が記憶される。また、飲料に対応した属性別偏差値部１４２４に、属性が男性に対応した偏差値６３と属性が女性に対応した偏差値５６が記憶される。なお、データ記憶部１４２には、菓子と飲料以外の分類についても、各分類に対応して、同様にして算出された偏差値が記憶される。
【0034】
ここからは、リコメンドサーバ１の機能構成について説明する。図８は、リコメンドサーバ１の機能構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、リコメンドサーバ１の制御部１００は、ＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従うことで、情報取得部１０１、推奨情報取得部１０２、推奨商品決定部１０３、推奨商品送信部１０４として機能する。
【0035】
情報取得部１０１は、情報端末５から、商品の購入時刻情報、当該購入時刻における前記情報端末の位置を示す販売位置情報、および前記顧客の属性を示す属性情報を取得する。具体的には、情報取得部１０１は、情報端末５がリコメンドサーバ１にアクセスし、ログインした際に、当該情報端末５から、顧客の属性情報を取得する。また、情報取得部１０１は、顧客が情報端末５を操作して商品を購入した場合に、商品を購入した販売時刻情報、商品を購入した販売位置情報（例えばＧＰＳ（Global Positioning System）情報）を取得する。
【0036】
推奨情報取得部１０２は、情報取得部１０１が取得した販売時刻情報、販売位置情報、および属性情報に基づいて、当該商品が販売された販売時間帯、販売地域、属性を満たす推奨情報を記憶する記憶部に記憶されている推奨情報を取得する。具体的には、推奨情報取得部１０２は、情報取得部１０１が取得した属性情報と、情報取得部１０１が取得した販売時刻情報が含まれる販売時間帯情報と、情報取得部１０１が取得した販売位置情報が含まれる販売地域情報を、データ記憶部１４２に記憶された販売時間帯情報、属性情報、販売地域情報と比較し、すべてが一致する複数の推奨情報から、最も高い偏差値の推奨情報を取得する。
【0037】
実施形態の場合、例えば、１０時３０分に、東京からアクセスした男性が商品を購入した場合、菓子に対応する、販売時間帯（１０時０分～１０時５９分）に係る偏差値が４７、地域（東京）に係る偏差値が４６、属性（男性）に係る偏差値が４４であり、平均偏差値は４５．６（（４７＋４６＋４４）÷３）である。一方、飲料に対応する、販売時間帯（１０時０分～１０時５９分）に係る偏差値が５６、地域（東京）に係る偏差値が４４、属性（男性）に係る偏差値が６３であり、平均偏差値は５４．３である。そのため、推奨情報取得部１０２は、平均偏差値が高い飲料の分類を推奨情報として取得する。
【0038】
推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報に基づいて推奨商品を決定する。具体的には、推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報を、推奨商品を決定する一つの選択肢として、他の選択肢を考慮して総合的に一つの推奨商品を決定する。さらに具体的には、推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報と、他の推奨情報（例えば、他人が購入した商品の購入履歴情報や他人の閲覧履歴情報に基づいて抽出した推奨商品、商品の特徴を元に決定する推奨商品）に基づいて、総合的に一つの推奨商品を決定する。最終的な推奨商品の決め方は種々の方法がある。
【0039】
推奨商品送信部１０４は、推奨商品決定部１０３によって決定された推奨商品を情報端末５に送信する。
【0040】
ここからは、リコメンドサーバ１の制御について説明する。図９は、リコメンドサーバ１の制御処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、リコメンドサーバ１の制御部１００は、情報端末５がログインされたかを判断する（Ｓ１１）。情報端末５がログインされたと判断した場合には（Ｓ１１のＹｅｓ）、情報取得部１０１は、情報端末５から、情報端末５に記憶された顧客の属性情報（男性か女性か）を取得する（Ｓ１２）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。
【0041】
また、情報端末５のログインではないと判断した場合には（Ｓ１１のＮｏ）、制御部１００は、情報端末５の操作によって、電子商取引に係る商品が販売されたかを判断する（Ｓ２１）。商品が販売されたと判断した場合には（Ｓ２１のＹｅｓ）、情報取得部１０１は、タイマー２０が計時した現在の時刻を、商品が販売された販売時刻を示す販売時刻情報として取得する（Ｓ２２）。そして情報取得部１０１は、情報端末５から、商品が販売されたときに情報端末５が位置する販売位置情報を取得する（Ｓ２３）。
【0042】
次に制御部１００は、取得した販売時刻情報に基づいて、販売時間帯情報を取得する。例えば取得した販売時刻情報が１０時３０分の場合、制御部１００は、当該販売時刻を含む１０時０分～１０時５９分を販売時間帯を取得する。また、制御部１００は、取得した販売位置情報を含む販売地域情報を取得する。例えば制御部１００は、取得したＧＰＳ情報に基づいて、ＧＰＳが示す販売位置情報を含む地域の販売地域情報を取得する。
【0043】
次に制御部１００は、取得した属性情報、販売時間帯情報、販売地域情報に基づいて、データ記憶部１４２を検索する（Ｓ２４）。そして推奨情報取得部１０２は、データ記憶部１４２から、当該販売時間帯、販売地域、属性がすべて一致する推奨情報を取得する（Ｓ２５）。具体的には、推奨情報取得部１０２は、取得した販売時間帯情報、販売地域情報、および属性情報がすべて一致するすべての分類を、データ記憶部１４２から抽出する。そして推奨情報取得部１０２は、抽出した分類のうち最も偏差値高い分類を、推奨情報として取得する（Ｓ２５）。
【0044】
次に推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報に基づいて推奨商品を決定する（Ｓ２６）。次に推奨商品送信部１０４は、推奨商品決定部１０３によって決定された推奨商品を情報端末５に送信する（Ｓ２７）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。
【0045】
また、商品の販売ではないと判断した場合には（Ｓ２１のＮｏ）、制御部１００は、情報端末５においてログアウトの操作がされたかを判断する（Ｓ３１）。情報端末５においてログアウトの操作がされたと判断した場合には（Ｓ３１のＹｅｓ）、制御部１００は、当該情報端末５についてログアウトの処理を実行する（Ｓ３２）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。また、情報端末５においてログアウトの操作がされていないと判断した場合には（Ｓ３１のＮｏ）、制御部１００はＳ１１に戻る。
【0046】
このような実施形態によれば、リコメンドサーバ１は、販売時間帯情報、販売地域情報、および前記属性情報といった、電子商取引において使用されてこなかった情報に基づいて推奨商品を決定する。そのため、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能となる。
【0047】
また、実施形態によれば、リコメンドサーバ１は、他の手段で取得した推奨情報を含め、総合劇に判断して前記推奨商品を決定する。そのため、顧客に対して的確な商品を推奨することが可能となる。
【0048】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【0049】
例えば、実施形態では、販売時間帯として１０時０分～１０時５９分と１１時０分～１１時５９分を時間帯の一例として説明した。しかしながらこれに限らず、もちろんその他の時間帯についても同様の処理を行う。
【0050】
同様に、実施形態では、販売地域の一例として東京と大阪を用いて説明した。また、分類の一例として菓子と飲料を用いて説明した。しかしながらこれに限らず、もちろんその他の地域や分類についても同様の処理を行う。
【0051】
また、実施形態では、推奨商品取得部１ａと情報管理部１ｂをリコメンドサーバ１として説明した。しかしながらこれに限らず、例えば、推奨商品取得部１ａをリコメンドサーバ１としてもよい。この場合、情報管理部１ｂは別のサーバとなる。
【0052】
また、実施形態では、データ記憶部１４２はリコメンドサーバ１に備えられているとして説明した。しかしながらこれに限らず、データ記憶部１４２はリコメンドサーバ１以外のサーバに備えられていてもよい。
【0053】
また、実施形態では、商品に関連する情報として商品を一定の法則で括る上位概念の分類を一例として説明した。しかしながらこれに限らず、商品に関連する情報は、商品を特定する商品特定情報であってもよい。
【0054】
また、実施形態では、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報と他の手段で取得した推奨情報に基づいて、推奨商品決定部１０３は、総合的に一つの推奨商品を決定した。しかしながらこれに限らず、例えば、推奨商品決定部１０３は、推奨情報取得部１０２が取得した推奨情報のみに基づいて推奨商品を決定してもよい。
【0055】
なお、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【0056】
また、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【0057】
また、実施形態のリコメンドサーバ１で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【符号の説明】
【0058】
１ リコメンドサーバ
１ａ 推奨商品取得部
１ｂ 情報管理部
５ 情報端末
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ メモリ部
１００ 制御部
１０１ 情報取得部
１０２ 推奨情報取得部
１０３ 推奨商品決定部
１０４ 推奨商品送信部
１４２ データ記憶部
１４２１ 分類部
１４２２ 販売時間帯別偏差値部
１４２３ 販売地域別偏差値部
１４２４ 属性別偏差値部
１４２５ 平均偏差値部
１ａ 推奨商品取得部
１ｂ 情報管理部
５ 情報端末
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ メモリ部
１００ 制御部
１０１ 情報取得部
１０２ 推奨情報取得部
１０３ 推奨商品決定部
１０４ 推奨商品送信部
１４２ データ記憶部
１４２１ 分類部
１４２２ 販売時間帯別偏差値部
１４２３ 販売地域別偏差値部
１４２４ 属性別偏差値部
１４２５ 平均偏差値部
【先行技術文献】
【特許文献】
【0059】
【文献】特開２００９－１２２７８１号公報
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】