JP6698041B2 - 情報処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電子商取引サイトに掲載されている情報を処理する情報処理装置、方法およびプログラムに関する。

現在、電子商取引（ＥＣ、ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトを利用して商品を購入する機会が増えている。

ＥＣサイトの利用者は、ＰＣ等の端末を用いてＥＣサイトにアクセスし、表示されている商品の中から任意の商品を選択してクレジットカード決済等を行うと、商品の購入が成立し、その後、商品が指定場所（例えば、利用者の自宅）へ配送される。

このように、利用者は、ＥＣサイトを利用することにより、実店舗を訪れることなく、自宅や職場に居ながら商品を購入することができる。

さらに、複数のＥＣサイトにおいて、同一商品を扱っている場合があり、どこのＥＣサイトが最安値で売っているのかの情報を提供するサービスがある（例えば、特許文献１を参照。）。

特許文献１によれば、複数の販売者に関し、各商品について各販売者が採用する販売価格を、販売者からの入力に基づいて当該販売者の情報に対応づけて記憶して更新する販売者対応工程と、商品ごとに低価格順における上位所定数内に含まれる販売価格及び対応する販売者の情報を抽出し、価格順位情報として記憶して更新する順位記憶工程と、ユーザからの入力に基づいて価格順位情報を読み出し、当該ユーザに対し出力するユーザ対応工程とを備える情報処理システムが開示されている。

特開２００１−２５６３５６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の情報処理システムが対象とする商品は、商品を特定する情報（例えば、ブランド名、商品ＩＤ、色、サイズなど）が製造番号などにより会社や業界団体などによって管理され、統一性がある場合に限られ、商品を特定する情報に統一性がない場合には、複数のＥＣサイトで扱われている商品を特定し、名寄せ処理することが困難となり、同一商品がどこのＥＣサイトで扱われているのかを表示することが困難になる。

特に、商品が被服や靴などのファッションアイテムの場合、ＥＣサイトが独自の手法によってブランド名や商品ＩＤや色やサイズなどを付与している場合があり、複数のＥＣサイトに掲載されている商品の名寄せ処理が困難である。

本発明では、商品を特定する情報に統一性がない場合でも、複数のＥＣサイトに掲載されている商品の名寄せ処理を行うことができる情報処理装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様における情報処理装置は、複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報を記憶する記憶部と、前記ページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成部と、前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を登録する登録部とを備え、前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、前記登録部は、商品特定情報を登録する場合に、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、同一である場合には、前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、同一でない場合には、前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。

また、本発明の一態様における情報処理方法は、複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程とを備え、前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合に、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、同一である場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、同一でない場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。

また、本発明の一態様における情報処理プログラムは、複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程と、をコンピュータによって実現するための情報処理プログラムであって、前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合に、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、同一である場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、同一でない場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。

本発明によれば、商品を特定する情報に統一性がない場合でも、複数のＥＣサイトに掲載されている商品の名寄せ処理を行うことができる。

情報処理装置の構成を示すブロック図である。 登録部により商品特定情報が登録される際に生成されるテーブルを模式的に示す図である。 既登録情報と同一である場合におけるテーブルの登録処理についての説明に供する図である。 既登録情報と同一ではない場合におけるテーブルの登録処理についての説明に供する図である。 Ｗｅｂページのトップページの構成例を示す図である。 商品の詳細ページの構成例を示す図である。 情報処理装置による名寄せ処理の手順についての説明に供するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態に係る情報処理装置、方法およびプログラムについて図面を参照しながら説明する。なお、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。

情報処理装置１は、各電子商取引サイト（以下、「ＥＣサイト」という。）に掲載されている商品情報に基づいて、商品ごとに商品を特定するための商品特定情報を生成し、当該商品特定情報により商品の名寄せ処理を行う。つまり、情報処理装置１は、ＥＣサイト３において、商品を特定するための情報に統一性がない場合でも、ＳＫＵ（Ｓｔｏｃｋ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ｕｎｉｔ）レベルで商品特定情報を生成し、横断的に複数のＥＣサイト３に掲載されている商品の名寄せ処理を行う。なお、本実施形態では、商品は、被服や靴等のファッションアイテムを対象とするが、バッグやアクセサリーなどのアイテムであってもよい。また、ＳＫＵとは、商品を管理する際の最小単位を意味する。例えば、シャツのブランドおよびサイズはフリーサイズで共通であるが、色が赤、白、黒の三種類ある場合、３つのＳＫＵがあることになる。

情報処理装置１は、図１に示すように、ページ情報抽出部１１と、記憶部２１とを備える。

ページ情報抽出部１１は、ネットワーク２を介してＥＣサイト３にアクセスし、ＥＣサイト３をクロールし、商品に関するページ情報を抽出する。なお、ページ情報抽出部１１は、定期的（例えば、１日１回）にＥＣサイト３にアクセスするものとする。また、商品に関するページ情報は、ＥＣサイト３の運営者等から定期的（例えば、１日１回）に提供される構成でもよい。記憶部２１は、複数のＥＣサイトの商品に関するページ情報を記憶する。

商品に関するページ情報とは、ＥＣサイト３に掲載されている商品に関連する情報であり、例えば、販売元（商品を販売しているＥＣサイト）の情報や、商品のブランドや、色や、サイズなどの情報である。

ページ情報抽出部１１は、予め登録されているＥＣサイト３にアクセスし、ＥＣサイト３のページ構造を解析して、商品に関するページ情報を抽出する。例えば、ページ情報抽出部１１は、ＸＰＡＴＨ（ＸＭＬ Ｐａｔｈ Ｌａｎｇｕａｇｅ）によりＥＣサイト３のＨＴＭＬの要素を抽出して、ページ構造を解析し、例えば、ページのレイアウトを分析したり、テキストデータと画像データを選別する。選別されたテキストデータは、ＨＴＭＬの要素により、商品名やブランド名などの項目の判別もされる。つまり、商品に関するページ情報には、複数の項目ごとのテキストデータ（以下、「メタデータ」という。）と画像データとが含まれている。

例えば、ページ情報抽出部１１は、メタデータの解析結果に基づいて、商品のブランド情報が掲載されている場所からブランド名を特定する。なお、ＥＣサイト３によって同じブランド名でも表記ゆれが生じている場合があるので、正規化処理を行うことにより、ブランド名の統一化を行う。

同様に、ページ情報抽出部１１は、メタデータの解析結果に基づいて、商品ＩＤや色情報やサイズ情報を特定する。商品ＩＤとは、ＥＣサイト３の管理者が商品の生産者や提供者に問い合わせるときに利用するＩＤである。

なお、本実施例では、メタデータには、ブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報が含まれるものとして説明するが、これに限らず、タイトル、商品の説明文、定価情報、割引価格情報、値引き前価格情報、パンくずリスト、性別情報、洗濯情報、素材情報、原産国情報、商品番号、サイズ情報などの他の情報が含まれてもよい。なお、パンくずリストとは、ページの最上部に表示される情報であり、ユーザがＷＥＢサイト内のどの位置にいるのかを視覚的に分かりやすくするため、上位の階層となるＷＥＢページを階層順にリストアップしてリンクを設置したリストのことである。記憶部２１には、ページ情報抽出部１１により抽出された商品に関するページ情報が記憶される。

また、情報処理装置１は、図１に示すように、商品特定情報生成部１２と、登録部１３とを備える。

商品特定情報生成部１２は、記憶部２１に記憶されているページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する。商品特定情報は、複数の項目（例えば、ブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報）から構成されている。

登録部１３は、商品特定情報生成部１２により生成された商品特定情報を登録する。また、登録部１３は、商品特定情報を登録する場合に、既に登録されている商品特定情報（以下、「既登録情報」という。）と同一であるかどうかの判定を行う。登録部１３は、同一であると判定した場合には、商品特定情報生成部１２により生成された商品特定情報を既登録情報に関連付ける処理を行い、同一でないと判定した場合には、商品特定情報生成部１２により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。登録部１３は、新規に商品特定情報を登録する場合、当該商品特定情報に固有のＳＫＵＩＤを付与する。

具体的には、登録部１３は、商品特定情報を登録する場合に商品特定情報に含まれているブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報のそれぞれの一致度に基づいて、既登録情報と同一であるかどうかの判定を行う。

＜登録部による登録処理＞
ここで、登録部１３の具体的な処理について図２を用いて説明する。図２（ａ）には、商品登録情報が固有のＳＫＵＩＤに関連付けられているテーブルを模式的に示す。なお、図２（ａ）に示すテーブルには、商品のブランド情報と、商品ＩＤと、色情報と、サイズ情報とが固有のＳＫＵＩＤに関連付けられているが、他の情報（例えば、商品の価格情報や原産地情報など）もＳＫＵＩＤに関連付けてもよい。また、図２（ｂ）は、ＳＫＵＩＤにＥＣサイト３のドメインの情報（ＵＲＬ）が関連付けられているテーブルを模式的に示す。また、図２（ｃ）は、商品ＩＤに画像データのＩＤ（画像ＩＤ）が関連付けられているテーブルを模式的に示す。

また、以下では、商品特定情報生成部１２により、商品特定情報Ａと商品特定情報Ｂが生成された場合を想定して説明する。商品特定情報Ａは、ブランド情報が「ＢＢＢ」、商品ＩＤが「０８１１２４４４」、色情報が「レッド」、サイズ情報が「Ｓ」であるとする。また、商品特定情報Ｂは、ブランド情報が「ＣＣＣ」、商品ＩＤが「１２４９９５５１」、色情報が「ホワイト」、サイズ情報が「Ｌ」であるとする。

登録部１３は、商品特定情報Ａと同一の情報が既登録情報に含まれているかどうかを判断する。登録部１３は、図２（ａ）に示すテーブルを参照し、商品特定情報Ａと同一の情報があるかどうかを判断する。登録部１３は、商品特定情報ＡとＳＫＵＩＤ「０１２３５５６９」の情報が同一であると判断し、商品特定情報Ａを新規登録しない。

登録部１３は、図３（ａ）に示すように、商品特定情報Ａに関連付けられているドメインの情報（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．・・・Ｘ）をＳＫＵＩＤ「０１２３５５６９」に関連付ける処理を行う。また、登録部１３は、図３（ｂ）に示すように、商品特定情報Ａに関連付けられている画像データ（画像ＩＤ：９０８８２）を商品ＩＤ「０８１１２４４４」に関連付ける処理を行う。

登録部１３は、商品特定情報Ｂと同一の情報が既登録情報に含まれているかどうかを判断する。商品特定情報Ｂと同一の既登録情報がないので、登録部１３は、図４（ａ）に示すように、商品特定情報Ｂに固有のＳＫＵＩＤ「８２５８４４３０」を付与して、登録の処理を行う。登録部１３は、図４（ｂ）に示すように、商品特定情報Ｂに関連付けられているドメインの情報（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．・・・Ｙ）をＳＫＵＩＤ「８２５８４４３０」に関連付ける処理を行う。また、登録部１３は、図４（ｃ）に示すように、商品特定情報Ｂに関連付けられている画像データ（例えば、３つの画像データがあり、画像ＩＤ：３０９９８，３０９９９，３０１００とする）を商品ＩＤ「１２４９９５５１」に関連付ける処理を行う。

＜ルールベース処理＞
つぎに、商品特定情報生成部１２の動作について説明する。商品特定情報生成部１２は、任意に設定したルールに基づいてメタデータを解析処理し、商品特定情報を生成する。ＥＣサイト３では、独自の手法によってブランド名や色などの情報を付与しており、表現に統一性がなく、表記ゆれが生じている。例えば、同一の商品において、色を「赤」と表示しているＥＣサイト３もあれば、「レッド」と表示しているＥＣサイト３などがある。また、「レッド」と表示すべきところを「レット」と誤記表示しているＥＣサイト３もある。

商品特定情報生成部１２は、このような表記ゆれや誤記などをルールベースによって正規化し、統一性のある表現に変更する。

例えば、メタデータの文字コードがＵｎｉｃｏｄｅの場合、文字を互換等価性によって分解し、その後、正準等価性によって再結合することによりＵｎｉｃｏｄｅ正規化（ＮＦＫＣ、Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｆｏｒｍ Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を行う。なお、正規化は、ＮＦＫＣに限らず、互換等価性に基づく分解による正規化（ＮＦＫＤ、Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｆｏｒｍ Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）などでもよい。

また、商品特定情報生成部１２は、文字列両端に空白がある場合には、空白を削除する処理（例えば、「 レッド 」→「レッド」）や、括弧とそれに含まれている文字がある場合には、括弧と当該文字を削除する処理（例えば、「レッド（１０）」→「レッド」）や、ＧＲＡＹの表記ゆれを統一する処理（例えば、「ＧＲＥＹ」→「ＧＲＡＹ」）などを設定し、ルールベースでメタデータの色情報を正規化処理する。

また、商品特定情報生成部１２は、サイズ情報についても同様に、Ｕｎｉｃｏｄｅ正規化（例えば、ＮＦＫＣ）処理や、空白を削除する処理や、サイズの先頭にある文字（例えば、「＃」など）を削除する処理などを設定し、ルールベースでメタデータのサイズ情報を正規化処理する。

つまり、ＳＫＵＩＤは、ブランド情報と、商品ＩＤと、正規化された色情報と、正規化されたサイズ情報とから構成される。

このようにして、情報処理装置１は、商品特定情報に統一性がない場合でも、商品特定情報生成部１２によりルールベースによってメタデータを正規化処理することにより、表記ゆれや誤記などを正規化し、統一性のある商品特定情報を生成するので、複数のＥＣサイト３に掲載されている商品の名寄せ処理を行うことができる。なお、ルールベースで処理できない情報があった場合には、当該情報を統一化できるように、新たなルールを追加する構成を有していてもよい。

＜機械学習ベース処理＞
また、ルールベースでは、事前に想定された表記ゆれや誤記などの統一化を行うことはできるが、ルールとして設定されていない情報を統一化することが困難である。そこで、情報処理装置１は、ルールベースにより一部の商品特定情報に対して統一化を行うことができなかった場合、機械学習ベースの処理を行うことにより、商品の同一性判定を行う構成を有する。

具体的には、登録部１３は、商品特定情報の一部が欠損している場合、機械学習を利用してメタデータを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既登録情報により特定される商品と同一であるかどうかの判定を行う。登録部１３は、同一であると判定した場合には、解析処理の対象となった商品の商品特定情報を既登録情報に関連付ける処理を行い、同一でないと判定した場合には、解析処理の対象となった商品の商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。

登録部１３は、過去に名寄せ処理を行った商品特定情報を教師データとして保有する。登録部１３は、教師データに基づいて、商品の同一性の判定を行うためのモデルを構築する。

よって、情報処理装置１は、機械学習ベースによって商品の組み合わせを学習し、ルールベースでは処理しきれなかった表記ゆれを吸収し、商品の同一性の判定を行うことができる。具体的には、例えばＳＫＵＩＤを特定するために必須のブランドＩＤが欠損している場合に、その他に含まれる定価情報や商品の説明文などを上記のモデルに入力することで、商品の同一性の判定を行い、欠損している情報を補完して登録を行うことができる。

なお、上述では、ルールベースでは商品の同一性を判定できなかったときに、機械学習ベースによる商品の同一性の判定を行う場合について説明したが、これに限られず、常に機械学習ベースによる商品の同一性の判定を行う構成であってもよい。当該構成によれば、ルールベースと機械学習ベースを併用することにより、商品の名寄せ処理の精度を向上させることができる。

＜画像データに基づく処理＞
さらに、情報処理装置１は、画像データに基づく処理を行って、商品の同一性判定を行う構成を有する。

具体的には、登録部１３は、商品特定情報の一部が欠損している場合、画像データを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既登録情報に関連付けられている画像データと類似度判定を行う。登録部１３は、類似度が所定値以上の場合、解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を既登録情報に関連付ける処理を行い、類似度が所定値未満の場合、解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。

つまり、登録部１３は、ルールベースでは既登録情報の商品との同一性を判定できなかった商品の画像データと、既登録情報に関連付けられている画像データの類似度判定を行う。

画像の類似度判定は、例えば、既登録情報の画像データをデータベースに登録し、各画像データの特徴量を計算しておく。そして、同一性を判定できなかった商品の画像データの特徴量を計算し、データベースに登録されている画像データの特徴量とマッチング処理を行うことにより、画像の類似度を判定する。なお、画像の類似度判定は、ディープラーニング等の他の手法を用いて行ってもよい。

よって、情報処理装置１は、画像データの類似度判定によって、ルールベースでは同一性を判定できなかった商品の同一性の判定を行うことができる。

＜商品ごとに名寄せしたＷｅｂページの生成＞
情報処理装置１は、図１に示すように、登録部１３により登録された商品特定情報に基づいて、商品ごとに名寄せしたＷｅｂページを生成するＷｅｂページ生成部１４を備える。

Ｗｅｂページは、複数のページから構成されている。トップページは、図５に示すように、性別を選択する領域Ｘ１と、商品のカテゴリを選択する領域Ｘ２と、商品が表示される領域Ｘ３により構成されている。

ユーザは、領域Ｘ１において、「すべての商品」、「レディース」、「メンズ」、および「キッズ」の中から所望の項目を選択する。また、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などのユーザ端末４を利用して、領域Ｘ１の項目のいずれかにマウスカーソルが重ねられると、カテゴリがポップアップ表示される。ユーザは、ポップアップ表示されている中から所望のカテゴリを選択することができる。

領域Ｘ２には、領域Ｘ１において選択された項目に応じて選択可能なカテゴリが表示される。また、ユーザ端末４により、領域Ｘ２の項目のいずれかにマウスカーソルが重ねられると、項目（例えば、「トップス」）の詳細なカテゴリ（例えば、「Ｔシャツ・カットソー」、「シャツ・ブラウス」、「ベスト」、「パーカー」など）がポップアップ表示される。ユーザは、ポップアップ表示されている中から所望の詳細なカテゴリ（例えば、「パーカー」）を選択することができる。

領域Ｘ３には、領域Ｘ１と領域Ｘ２の選択に基づく、商品が人気順に表示される。図５に示す例では、領域Ｘ１において、「レディース」が選択され、領域Ｘ２において、「すべて」のカテゴリが選択されている場合を示している。また、領域Ｘ３には、レディースのすべての商品が人気順に表示されている。

また、領域Ｘ３は、商品ごとに詳細情報が表示される。詳細情報には、商品の代表画像と、商品の色情報と、商品名情報と、ブランド情報と、価格（割引後価格）情報と、定価からの値引き率情報と、商品を購入可能なサイト数の情報などが含まれている。なお、Ｗｅｂページ生成部１４は、複数のＥＣサイト３に掲載されている同一商品の画像データの中から、解像度が最も高い画像データを商品の代表画像に選択する構成でもよい。また、価格情報や定価からの値引き率情報は、代表画像が掲載されているＥＣサイト３の情報を用いてもよいし、最も安い価格情報を用いてもよい。

また、ユーザは、検索領域Ｘ４を利用して、所望の商品を直接検索することもできる。検索領域Ｘ４に入力されたキーワードに基づいて、商品を検索し、検索された商品の候補が領域Ｘ３に表示される。

また、領域Ｘ３に表示されている中から所望の商品を選択すると、図６に示すように、商品の詳細ページに遷移する。

商品の詳細ページは、商品の画像データが表示される画像データ表示領域Ｘ１１と、商品特定情報が表示される領域Ｘ１２と、商品の購入が可能なＥＣサイト３の情報を示す領域Ｘ１３とから構成される。

画像データ表示領域Ｘ１１には、複数のＥＣサイト３において同一と判定された商品の画像データが表示される。画像データ表示領域Ｘ１１は、商品の画像データが表示される領域Ｘ１１ａと、画像データのサムネイル画像が表示される領域Ｘ１１ｂとから構成されている。領域Ｘ１１ｂの中からサムネイル画像が選択されると、領域Ｘ１１ａに選択されたサムネイル画像に対応する画像データが表示される。また、領域Ｘ１１ａにマウスカーソルが重ねられると、画像データの一部を拡大した画像がポップアップ表示される。よって、ユーザは、商品をより細かくチェックすることができる。

ここで、Ｗｅｂページ生成部１４は、同一の商品に関連付けられている画像データの類似度を判定し、類似度が所定値以上の画像データが複数個存在する場合、一の画像データのみを画像データ表示領域Ｘ１１に表示するように処理する構成でもよい。

領域Ｘ１１ｂには、Ｗｅｂページ生成部１４により同一の画像データが表示されないように処理された画像データのサムネイル画像が並ぶことになる。よって、ユーザは、画像データ表示領域Ｘ１１において画像データを切り替えて表示するときに、同一の画像データを何度も閲覧することなく、快適に様々な同一商品の画像データを閲覧することができる。

また、領域Ｘ１２には、ブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報などが表示される。図６に示す例では、ブランド情報として「ＢＢＢ」が表示され、商品ＩＤとして「１５５５９９０１」が表示され、色情報（色を選ぶ項目）として「ブラック、オフホワイト」が選択可能に表示され、サイズ情報（サイズを選ぶ項目）として「Ｓ、Ｍ、Ｌ」が選択可能に表示されている。また、画像データ表示領域Ｘ１１には、カテゴリの情報なども表示される。

また、ユーザは、色を選ぶ項目から所望の色を選び、サイズを選ぶ項目から所望のサイズを選ぶと、領域Ｘ１３に選んだ条件にマッチしたＥＣサイト３の情報が表示される。領域Ｘ１３には、ユーザが選んだ条件の商品を取り扱っていない場合や、商品の在庫がない場合には、その旨が表示される。

また、ユーザは、領域Ｘ１３に表示されている販売元の「サイトで購入」を選択すると、販売元のＥＣサイト３に遷移し、当該ＥＣサイト３において商品の購入を行うことができる。

このようにして、情報処理装置１は、複数のＥＣサイト３において、同一商品に対して、統一性のない表記を行っている場合であっても、商品の名寄せ処理を行うことができるので、Ｗｅｂページ生成部１４により生成されたＷｅｂページにより、同一商品の情報をまとめて提供することができる。よって、情報処理装置１は、複数のＥＣサイト３を閲覧しなくても、情報処理装置１により生成されるＷｅｂページを閲覧するだけで、複数のＥＣサイト３で販売されている同一商品の情報をまとめて提供することができるので、利便性の高いサービスをユーザに提供することができる。

＜方法＞
つぎに、情報処理装置１による商品の名寄せを行う手順について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ１において、ページ情報抽出部１１は、予め登録されているＥＣサイト３にアクセスする。

ステップＳ２において、ページ情報抽出部１１は、ＥＣサイト３のページ構造を解析して、商品に関するページ情報を抽出する。なお、商品に関するページ情報には、複数の項目ごとのテキストデータ（メタデータ）と画像データとが含まれている。

ステップＳ３において、商品特定情報生成部１２は、メタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する。商品特定情報は、複数の項目（例えば、ブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報）から構成されている。

ステップＳ４において、登録部１３は、ステップＳ３の工程により生成された商品特定情報を登録する場合に、既登録情報と同一であるかどうかの判定を行う。既登録情報と同一であると判定された場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ５に進み、既登録情報と同一ではないと判定された場合（Ｎｏ）には、ステップＳ６に進む。

ステップＳ５において、登録部１３は、ステップＳ３の工程により生成された商品特定情報を既登録情報に関連付ける処理を行う。

ステップＳ６において、登録部１３は、ステップＳ３の工程により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。なお、登録部１３は、新規に商品特定情報を登録する場合、当該商品特定情報に固有のＳＫＵＩＤを付与する。

このようにして、情報処理装置１は、商品を特定する情報に統一性がない場合でも、複数のＥＣサイト３に掲載されている商品の名寄せ処理を行うことができる。

＜プログラム＞
また、本実施例では、主に、商品を特定する情報に統一性がない場合でも、複数のＥＣサイト３に掲載されている商品の名寄せ処理を行う情報処理装置１の構成と動作について説明したが、これに限られず、各構成要素を備え、商品を特定する情報に統一性がない場合でも、複数のＥＣサイト３に掲載されている商品の名寄せ処理を行うための方法、およびプログラムとして構成されてもよい。

また、情報処理装置１を構成する各機能を実現するためのプログラムをコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。

具体的には、当該プログラムは、複数のＥＣサイト３の商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程と、をコンピュータによって実現するためのプログラムである。商品特定情報は、複数の項目から構成される。また、登録工程は、商品特定情報を登録する場合に、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、同一であると判定した場合には、商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、同一でないと判定した場合には、商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する。

さらに、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間で動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

１ 情報処理装置、２ ネットワーク、３ ＥＣサイト、４ ユーザ端末、１１ ページ情報抽出部、１２ 商品特定情報生成部、１３ 登録部、１４ Ｗｅｂページ生成部、２１ 記憶部

Claims (15)

1. 複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報を記憶する記憶部と、
   前記ページ情報に含まれているメタデータに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成部と、
   前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を登録する登録部とを備え、
   前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
   前記登録部は、商品特定情報を登録する場合において前記商品特定情報の一部が欠損している場合、機械学習を利用して前記メタデータを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既に登録されている商品特定情報により特定される商品と同一であるかどうかの判定を行い、
   同一であると判定した場合には、前記商品特定情報生成部により生成された、前記解析処理の対象となった商品の商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
   同一でないと判定した場合には、前記商品特定情報生成部により生成された、前記解析処理の対象となった商品の商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理装置。
2. 複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報を記憶する記憶部と、
   前記ページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成部と、
   前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を登録する登録部とを備え、
   前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
   前記登録部は、商品特定情報を登録する場合において前記商品特定情報の一部が欠損している場合、前記画像データを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既に登録されている商品特定情報に関連付けられている画像データと類似度判定を行うことで同一であるかどうかの判定を行い、
   類似度が所定値以上の場合、同一であると判定し、前記商品特定情報生成部により生成された、前記解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
   類似度が所定値未満の場合、同一でないと判定し、前記商品特定情報生成部により生成された、前記解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理装置。
3. 複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報を記憶する記憶部と、
   前記ページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成部と、
   前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を登録する登録部とを備え、
   前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
   前記登録部は、商品特定情報を登録する場合に、商品特定情報に含まれているブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報のそれぞれの一致度に基づいて、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、
   同一であると判定した場合には、前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
   同一でないと判定した場合には、前記商品特定情報生成部により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理装置。
4. 前記商品特定情報生成部は、任意に設定したルールに基づいて前記メタデータを解析処理し、前記商品特定情報を生成する請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 電子商取引サイトのページ構造を解析し、前記商品に関するページ情報を抽出するページ情報抽出部を備え、
   前記記憶部には、前記ページ情報抽出部により抽出された商品に関するページ情報が記憶される請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. ページ情報抽出部は、ＸＰＡＴＨ（ＸＭＬ Ｐａｔｈ Ｌａｎｇｕａｇｅ）により電子商取引サイトのＨＴＭＬの要素を抽出することにより、ページ構造を解析する請求項５記載の情報処理装置。
7. 前記メタデータは、ブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報を含む請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記登録部により登録された商品特定情報に基づいて、商品ごとに名寄せしたＷｅｂページを生成するＷｅｂページ生成部を備える請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記Ｗｅｂページは、少なくとも、前記商品特定情報が表示される領域と、商品の画像データが表示される画像データ表示領域とから構成され、
   前記Ｗｅｂページ生成部は、同一の商品に関連付けられている画像データの類似度を判定し、類似度が所定値以上の画像データが複数個存在する場合、一の画像データのみを前記画像データ表示領域に表示するように処理する請求項８記載の情報処理装置。
10. プロセッサを備えるコンピュータにより実行され、
    前記プロセッサが、複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、
    前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程とを実行する情報処理方法であって、
    前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
    前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合において前記商品特定情報の一部が欠損している場合、機械学習を利用して前記メタデータを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既に登録されている商品特定情報により特定される商品と同一であるかどうかの判定を行い、
    同一である場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった商品の商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
    同一でない場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった商品の商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理方法。
11. プロセッサを備えるコンピュータにより実行され、
    前記プロセッサが、複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、
    前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程とを実行する情報処理方法であって、
    前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
    前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合において前記商品特定情報の一部が欠損している場合、前記画像データを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既に登録されている商品特定情報に関連付けられている画像データと類似度判定を行うことで同一であるかどうかの判定を行い、
    類似度が所定値以上の場合、同一であると判定し、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
    類似度が所定値未満の場合、同一でないと判定し、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理方法。
12. プロセッサを備えるコンピュータにより実行され、
    前記プロセッサが、複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、
    前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程とを実行する情報処理方法であって、
    前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
    前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合に、商品特定情報に含まれているブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報のそれぞれの一致度に基づいて、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、
    同一である場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
    同一でない場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理方法。
13. 複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、
    前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程と、をコンピュータによって実現するための情報処理プログラムであって、
    前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
    前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合において前記商品特定情報の一部が欠損している場合、機械学習を利用して前記メタデータを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既に登録されている商品特定情報により特定される商品と同一であるかどうかの判定を行い、
    同一である場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった商品の商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
    同一でない場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった商品の商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理プログラム。
14. 複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、
    前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程と、をコンピュータによって実現するための情報処理プログラムであって、
    前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
    前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合において前記商品特定情報の一部が欠損している場合、前記画像データを解析処理し、解析処理した結果に基づいて、既に登録されている商品特定情報に関連付けられている画像データと類似度判定を行うことで同一であるかどうかの判定を行い、
    類似度が所定値以上の場合、同一であると判定し、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
    類似度が所定値未満の場合、同一でないと判定し、前記商品特定情報生成工程により生成された、前記解析処理の対象となった画像データの商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理プログラム。
15. 複数の電子商取引サイトの商品に関するページ情報に含まれているメタデータと画像データに基づいて、商品を特定するための商品特定情報を生成する商品特定情報生成工程と、
    前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を登録する登録工程と、をコンピュータによって実現するための情報処理プログラムであって、
    前記商品特定情報は、複数の項目から構成され、
    前記登録工程は、商品特定情報を登録する場合に、商品特定情報に含まれているブランド情報、商品ＩＤ、色情報、サイズ情報のそれぞれの一致度に基づいて、既に登録されている商品特定情報と同一であるかどうかの判定を行い、
    同一である場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を既に登録されている商品特定情報に関連付ける処理を行い、
    同一でない場合には、前記商品特定情報生成工程により生成された商品特定情報を新規の商品特定情報として登録する情報処理プログラム。

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