JP5426756B2 - ポイント付与装置、ポイント付与方法、ポイント付与プログラム、及びそのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、電子商取引におけるポイントを付与するための装置、方法、プログラム、及びそのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。

従来から、ショッピングモールや旅行サイトなどの電子商取引サービスを提供するウェブサイトにおいて、ポイント付与に関する様々な仕組みが採用されている。例えば、商品やその購入数に基づいてポイントを付与する仕組みが存在する。下記特許文献１には、１つの登録商品に対して複数のポイント倍率が存在する場合に、最大のポイント倍率をその登録商品のポイント倍率として選定するポイント処理装置が記載されている。

特開２００１−２１６５６８号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載されているような仕組みでは付与されるポイントが予め定められているので、ユーザの購買意欲を喚起できない場合がある。そのため、ポイントを付与することがユーザの購入行動に何らの影響も及ぼさないことが考えられる。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの購入に関する行動を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことが可能なポイント付与装置、ポイント付与方法、ポイント付与プログラム、及びそのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することを目的とする。

本発明の一形態に係るポイント付与装置は、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、生成手段により生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信手段と、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定手段とを備える。

本発明の一形態に係るポイント付与方法は、ポイント付与装置により実行されるポイント付与方法であって、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成ステップであって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成ステップと、生成ステップにおいて生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信ステップと、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定ステップとを含む。

本発明の一形態に係るポイント付与プログラムは、コンピュータを、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、生成手段により生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信手段と、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定手段として機能させる。

本発明の一形態に係るコンピュータ読取可能な記録媒体は、コンピュータを、商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能である、該生成手段と、生成手段により生成された複数の抽選パターンをユーザの端末に送信する送信手段と、端末における複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、ポイントに適用する倍率を決定する決定手段として機能させるポイント付与プログラムを記録する。

このような形態によれば、それぞれが変更可能に設定された期待値に対応する複数の抽選パターンがユーザに提供され、ユーザは好みに応じた抽選パターンを選択してポイントを得ることができる。各抽選パターンの期待値を変更可能とすることで、ユーザによる各抽選パターンの選択比率を制御でき、これにより、ユーザの購入に関する行動を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことができる。

本発明の一形態に係るポイント付与装置では、生成手段が、購入される商品に関係なく、期待値が互いに等しい複数の抽選パターンを生成し、ユーザにより複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択されてもよい。

このような形態によれば、それぞれの期待値が等しい複数の抽選パターンが生成されてユーザに提供される。したがって、ユーザは、様々な抽選パターンの中から自身の好みに応じてその抽選パターンを選択することができる。また、各抽選パターンの期待値を一定にすることで、ポイントの提供者（サービス提供者）の支出を予想の範囲内に留めることができる。

本発明の一形態に係るポイント付与装置では、生成手段が、倍率と、当選確率と、１以上の商品から成る商品群とが関連付けられたポイントデータを記憶する記憶手段を参照して、商品群の中から購入される商品に対応する抽選パターンを生成し、ユーザによる商品の選択により複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択されてもよい。

このような形態によれば、抽選パターンが商品に対応付けられており、ユーザは商品を選択することで、対応する抽選パターンを選択する。このように様々な商品を何らかの抽選パターンに対応させておくことで、ユーザの購買意欲を効果的に喚起することができる。

本発明の一形態に係るポイント付与装置は、商品の特性に基づいて複数の商品を複数の商品群に分類し、一部の商品群についての期待値を変更し、続いて、各商品群の期待値の平均が一定になるように残りの商品群についての期待値を変更することで、記憶手段に記憶されているポイントデータを更新する調整手段をさらに備えてもよい。

このような形態によれば、商品の特性に基づいて、調整の前後で期待値の平均が一定になるようにポイントデータが調整される。したがって、ユーザの購買意欲を喚起するとともに、ポイントの提供者（サービス提供者）の支出を予想の範囲内に留めることができる。

本発明の一形態に係るポイント付与装置では、生成手段が、ユーザが複数個の商品を購入する場合にのみ複数の抽選パターンを生成してもよい。このように複数の抽選パターンを提供する条件を設けることで、多くの商品の購入をユーザに促すことができる。

本発明の一側面によれば、ユーザの購入に関する行動を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことができる。

第１実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図１に示すサーバのハードウェアの構成例を示す図である。 図１に示すサーバの機能構成を示すブロック図である。 図１に示す情報処理システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１に示す情報処理システムの動作を説明するシーケンス図である。 各都道府県の商品を紹介するウェブページの例を示す図である。 ユーザにより選択された都道府県に関するウェブページの例を示す図である。 商品購入の操作を受け付けるウェブページの例を示す図である。 第２実施形態に係るサーバの機能構成を示すブロック図である。 抽選ページの例を示す図である。 第２実施形態に係る情報処理システムの動作を説明するシーケンス図である。

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。

（第１実施形態）
図１〜３を用いて、第１実施形態に係る情報処理システムの機能及び構成を説明する。情報処理システムは、サーバ１１、インターネット１２、および複数のクライアント１３を備えている。

サーバ１１は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、仮想サーバ、あるいはこれらの組み合わせからなるポイント付与装置である。サーバ１１は、インターネット１２を介して、商品を販売するためのウェブページを各クライアント１３に提供し、各クライアント１３から商品の購入の申し込みを受け付ける。なお、本明細書における「商品」とは、製品だけでなくサービスの提供も含む概念である。

本実施形態では、サーバ１１が提供するウェブサイトにおいて、商品は都道府県に対応付けられている。サーバ１１は必要に応じて、都道府県に対応付けられた商品のこれまでの購入履歴に応じて、ユーザが購入しようとしている商品の購入で生じるポイントに倍率（ただし、倍率＞１）を乗じる。サーバ１１は定期的に、その倍率が適用される都道府県を選択し、選択された各都道府県の倍率を決定する。本実施形態では、倍率が適用された上でユーザ（購入者）に付与されるポイントを「特別ポイント」という。ポイントとは、商品購入時の支払金額などに応じて、所定の条件で計算されてユーザに付与される値であり、次回以降の商品購入時において金銭と同様に支払いに利用できる。

なお、本実施形態では倍率を都道府県毎に設定するが、倍率を付与する対象（単位）は任意に定めてよい。例えば、国や市町村などの他の地域区分毎に倍率を設定してもよいし、商品のカテゴリ（例えば、ファッションや食品、家電など）毎に倍率を設定してもよい。

インターネット１２は、有線または無線の汎用回線または専用回線や、有線または無線のＬＡＮ（Local Area Network）またはＷＡＮ（Wide Area Network）などで構成される通信ネットワークである。なお、情報処理システムにおける通信ネットワークの種類は限定されない。

クライアント１３は、ウェブブラウザを実行する端末装置である。クライアント１３はユーザの操作に応じてサーバ１１からウェブページを取得し表示する。クライアント１３の例としてパーソナルコンピュータや携帯電話機などが挙げられるが、クライアント１３の種類はこれらに限定されない。

次に、サーバ１１について詳細に説明する。図２に示すように、サーバ１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３を備えている。これらの要素はバス３４により相互に接続されている。バス３４にはさらに入出力インタフェース３５が接続されている。入出力インタフェース３５には、キーボードやマウス、マイクロホンなどの入力部３６、ディスプレイやスピーカなどの出力部３７、ハードディスクや不揮発性メモリなどの記憶部３８、ネットワークインタフェースなどの通信部３９、リムーバブルメディア４１（例えば、磁気ディスクや光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ）を駆動するドライブ４０が接続されている。

サーバ１１では、ＣＰＵ３１が記憶部３８に記憶されているポイント付与プログラムを入出力インタフェース３５及びバス３４を介してＲＡＭ３３にロードして実行することにより、後述する一連の処理が行われる。

サーバ１１が実行するポイント付与プログラムは、例えばリムーバブルメディア４１に記録された態様で、あるいは、インターネット１２などの通信ネットワークを介して配信されることにより、提供される。そして、ポイント付与プログラムは、インストールにより記憶部３８に記憶される。ポイント付与プログラムは、記憶部３８に予め記憶（インストール）されていてもよい。

図３に示すように、サーバ１１は機能的構成要素としてユーザデータベース６１、商品データベース６２、地域データベース６３、履歴データベース６４、Ｗｅｂサーバ機能６５、ページ生成部６６、ページ管理部６７、販売処理部６８、及びポイント付与部６９を備えている。これらの要素は、サーバ１１上でのポイント付与プログラムの実行により実現される。

ユーザデータベース６１は、ユーザデータを記憶する手段である。ユーザデータは、ユーザを一意に特定するユーザＩＤと、ウェブページにログインするためのパスワードと、各種ユーザ属性（氏名、住所、電話番号、電子メールアドレスなど）と、商品購入により獲得したポイントとを含んでいる。

商品データベース６２は、商品データを記憶する手段である。商品データは、商品を一意に特定する商品ＩＤと、各種商品属性（商品の名前、価格、及び画像、メーカ又は提供者の名前及び住所、販売地域、商品が提示されるウェブページのＵＲＬ）とを含む。

地域データベース６３は、商品と都道府県との対応付けを示す地域データを記憶する手段である。地域データは商品ＩＤと都道府県名とを含む。また、地域データベース６３は、各都道府県のイベント（例えばお祭りや花火大会など）に関するイベントデータも記憶する。

履歴データベース６４は、都道府県に対応付けられた商品についての各ユーザの購入履歴を示す履歴データを記録する手段である。一のユーザについての履歴データは、ユーザＩＤと、購入商品のＩＤ、都道府県名、及び購入日時の１以上の組とを含む。

これらのデータベース６１〜６４は、オペレーティングシステムによって提供されるファイルシステム上に直接構築されてもよいし、データベース管理システムとして構築されてもよい。また、これらのデータベース６１〜６４のうちのいずれか複数を統合してしてもよい。上記データベース６１〜６４の構築方法は任意である。

Ｗｅｂサーバ機能６５はＷｅｂサーバプログラムを実行することにより実現され、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）に規定される手順に基づいてウェブページをクライアント１３に提供する手段である。このウェブページはＨＴＭＬ（Hypertext Markup Language）やＸＭＬ（Extensible Markup Language）などのマークアップ言語で記述され、テキストや画像などの各種のオブジェクトを含む。

ページ生成部６６は、Ｗｅｂサーバ機能６５によって提供されるウェブページを生成する手段である。

ページ管理部６７は、商品を販売するためのウェブページをＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に対応付けるとともに、そのウェブページで表示されるオブジェクト及びその配置などを決定する手段である。また、ページ管理部６７は、ウェブページで示される商品と都道府県とを対応付けて、その対応付けを示す地域データを地域データベース６３に記録する。

地域データの登録について説明する。商品データベース６２に新たな商品データが登録されると、ページ管理部６７はその商品データを取得し、このデータに基づいて、商品に関連する都道府県を特定する。例えば、ページ管理部６７はメーカ又は提供者の住所や販売地域に基づいて都道府県を特定する。また、ページ管理部６７はサーバ１１の管理者から入力された都道府県をそのまま採用してもよい。あるいは、ページ管理部６７は商品名をキーワードに検索したインターネット１２上の情報に基づいて都道府県を特定してもよい。続いて、ページ管理部６７はその商品と特定した都道府県との対応付けを示す地域データを生成して地域データベース６３に格納する。

販売処理部６８は、クライアント１３において商品購入の申し込みの手続きが完了した場合に、商品の手配や代金請求に関する処理を実行する手段である。

ポイント付与部６９は、商品を購入するユーザにポイントを付与すると共に、ユーザデータベース６１に記録されている各ユーザのポイントを更新する手段である。ポイント付与部６９は、倍率決定部７１、ワイルドカード決定部７２、ポイント決定部７３、及び履歴記録部７４を備えている。

倍率決定部７１は、一部の都道府県を選択し、選択した都道府県に応じた倍率を決定する手段である。倍率決定部７１は、選択した各都道府県についての倍率を示す倍率データを倍率記憶部７１ａに格納する。ここで選択される都道府県は、特別ポイントの付与対象となる商品に関連する都道府県である。倍率決定部７１はこの処理を定期的に実行する。

倍率決定部７１は所定の時刻に起動し、まず、一部の都道府県を選択する。倍率決定部７１は所定数の都道府県をランダムに選択してもよいし、総売上が少ない方から順に所定数の都道府県を選択してもよい。また、倍率決定部７１は現在の季節に合う名産品がある所定数の都道府県を選択してもよい。あるいは、倍率決定部７１はサーバ１１の管理者により入力された都道府県をそのまま選択してもよい。

続いて、倍率決定部７１は選択した各都道府県について倍率を決定する。例えば２個の都道府県を選択した場合には、倍率決定部７１は、これらの都道府県のすべてで商品を購入したことを示す履歴が存在した場合に適用する倍率を２とする。３個の都道府県を選択した場合には、倍率決定部７１はこれらの都道府県のすべてで商品を購入したことを示す履歴が存在した場合に適用する倍率を３とする。なお、倍率は１を超えていればよく、具体的な値は任意に決めてよい。

このように倍率を決定すると、倍率決定部７１はその決定に基づいて倍率データを生成し、現在記憶されている倍率データを今回生成した倍率データに置き換えることで倍率記憶部７１ａを更新する。したがって、ユーザ（購入者）が特別ポイントを獲得する条件が定期的に変わることになる。例えば、２月７日に都道府県Ａ，Ｂに対して倍率「２」が設定され、２月８日に、都道府県Ｃ，Ｄ，Ｅに対して倍率「３」が決定され、２月９日に都道府県Ｃ，Ｇに対して倍率「２．５」が決定される。なお、倍率データの更新間隔は任意である。例えば、倍率決定部７１は１日毎、２日毎、３日毎、１週間毎、あるいは１月毎に上記の更新を実行する。

ワイルドカード決定部７２は、一部の都道府県をワイルドカードとして選択する手段である。ワイルドカード決定部７２は、ワイルドカードとして選択された都道府県を示すワイルドカードデータをワイルドカード記憶部７２ａに格納する。ワイルドカードとは、特別ポイントの対象となる都道府県との一致を考慮することなく無条件に特別ポイントを付与する対象となる、購入商品の都道府県のことである。このようなワイルドカードを用いることで、ユーザの購買意欲を刺激することができる。

ワイルドカード決定部７２は所定の時刻に起動し、まず、地域データベース６３内のイベントデータを参照して、次の起動時までに実施される一または複数のイベントを特定する。続いて、ワイルドカード決定部７２は、特定したイベントが開催される都道府県をワイルドカードとして選択する。続いて、ワイルドカード決定部７２はその選択に基づいてワイルドカードデータを生成し、現在記憶されているワイルドカードデータを今回生成したワイルドカードデータに置き換えることでワイルドカード記憶部７２ａを更新する。

なお、ワイルドカードの選択方法は上記に限定されない。ワイルドカード決定部７２は、売上が少ない都道府県や、ランダムに選択した都道府県をワイルドカードに設定したり、名前順などの所定の順番に都道府県を選択したりしてもよい。また、ワイルドカードの更新間隔は任意である。例えば、ワイルドカード決定部７２は１日毎、２日毎、３日毎、１週間毎、あるいは１月毎に上記の更新を実行する。

ポイント決定部７３は、商品購入により生じるポイントを決定する手段である。
まず、ポイント決定部７３は、支払代金に所定の率を乗算することにより基本ポイントを求める。ポイント決定部７３は、商品データベース６２から読み出した購入商品のデータで示されるポイントを基本ポイントとして取得してもよい。

続いて、ポイント決定部７３は、クライアント１３のユーザ（購入者）のＩＤに対応する履歴データを履歴データベース６４から読み出すと共に、倍率データを倍率記憶部７１ａから読み出す。なお、ユーザＩＤはユーザのログイン時に取得されている。続いて、ポイント決定部７３は、その倍率データで示される都道府県、すなわち特定ポイント対象の都道府県が、履歴データで示される１以上の都道府県のリストに含まれているか否かを判定する。これは、特別ポイントの各都道府県に関連する１以上の商品をユーザが過去に購入したか否かを判定することを意味する。

倍率データと履歴データとを比較する際に、ポイント決定部７３は履歴データ内のワイルドカード情報を考慮する。ワイルドカード情報を含む履歴データについては、ポイント決定部７３は、その履歴データで示される都道府県が何であるかに関わらず、特定ポイント対象の都道府県のうちの一つが履歴データに含まれていると判定する。

特定ポイント対象の都道府県のすべてがユーザの履歴データに含まれている場合、すなわち、特別ポイントの各都道府県に関連する１以上の商品をユーザが過去に購入している場合には、ポイント決定部７３は、倍率データで示される倍率を今回の購入で生じる基本ポイントに乗じることで特別ポイントを求める。一方、特定ポイント対象の都道府県のいずれかがユーザの履歴データに含まれていなければ、ポイント決定部７３は基本ポイントをそのまま保持する。

例えば、倍率データが都道府県Ｃ，Ｄ，Ｅと倍率「３」とを示しているとする。この場合、ポイント決定部７３は購入者のユーザＩＤに対応する履歴データを参照して、都道府県Ｃ，Ｄ，Ｅのすべてについて履歴データが存在するか否かを判定する。そして、これら三つの都道府県のそれぞれに対応する履歴データが存在する場合には、ポイント決定部７３は、今回の購入で生じる基本ポイントに倍率「３」を乗じることで特別ポイントを得る。一方、都道府県Ｃ，Ｄ，Ｅの少なくとも一つについて対応する履歴データが存在しなければ、ポイント決定部７３は基本ポイントをそのまま保持する。

また、購入者のユーザＩＤに対応する履歴データに、都道府県Ｃ，Ｄについてのデータと、ワイルドカード情報を含み且つ都道府県Ｃ，Ｄ，Ｅ以外の都道府県を示すデータとが含まれる場合には、ポイント決定部７３はそのワイルドカードを都道府県Ｅとみなす。そして、ポイント決定部７３は倍率データで示されるすべての都道府県が履歴データに存在すると判定し、今回の購入で生じる基本ポイントに倍率「３」を乗じることで特別ポイントを得る。一方、購入者のユーザＩＤに対応する履歴データに都道府県Ｃについてのデータと、ワイルドカード情報を含み且つ都道府県Ｃ，Ｄ，Ｅ以外の都道府県を示すデータとが含まれる場合には、ワイルドカードを都道府県Ｄ，Ｅのいずれか一方とみなしても、その他方に対応する履歴データは存在しないことになる。したがって、ポイント決定部７３は基本ポイントをそのまま保持する。

続いて、ポイント決定部７３は求めた基本ポイント又は特別ポイントを、ユーザデータベース６１内の、購入者に対応するユーザデータのポイントに加算する。これにより、商品を購入したユーザに対してポイントが付与される。

履歴記録部７４は、都道府県に対応付けられた商品を購入したことを示す履歴データを生成して履歴データベース６４に格納する手段である。履歴記録部７４は、ワイルドカード記憶部７２ａに記憶されているワイルドカードデータを参照して、今回購入された商品に対応する都道府県がワイルドカードとして指定されている否かを判定する。購入商品の都道府県がワイルドカードである場合には、履歴記録部７４は購入者に対応する履歴データに、今回購入された商品のＩＤと、対応する都道府県名と、その都道府県がワイルドカードであることを示す情報（ワイルドカード情報）と、購入日時とを追加する。一方、購入商品の都道府県がワイルドカードでなければ、履歴記録部７４は購入者に対応する履歴データに、今回購入された商品のＩＤと、対応する都道府県名と、購入日時とを追加する。

履歴記録部７４は、所定の期間が経過したワイルドカード情報を定期的に削除する処理も実行する。この削除処理が行われた履歴データは、ポイント決定部７３の処理において、購入商品に対応する都道府県のみを示すこととなる。履歴記録部７４は所定の時刻になると起動し、購入日時から所定の期間が経過し且つワイルドカード情報を含む履歴データを抽出する。そして、履歴記録部７４は抽出された履歴データからワイルドカード情報を削除する。なお、抽出する基準となる「所定の期間」は任意に定めてよい。例えば、その期間を１日や３日、１０日、１週間などとしてもよい。このようにワイルドカードに期間の制限を設けることで、その期間が経過する前においてユーザの購買意欲を刺激することができる。

次に、図４〜８を用いて、クライアント１３のユーザがログインした後に行われる商品購入処理を説明する。

まず、ページ生成部６６がクライアント１３からのリクエストに応じて、各都道府県の商品を紹介するウェブページを生成し（ステップＳ１００１）、Ｗｅｂサーバ機能６５がそのページをクライアント１３に送信する（ステップＳ１００２）。

このウェブページの例を図６に示す。この例では、日本地図が示されると共に、各都道府県の商品が示されている。このウェブページには、各都道府県の商品を紹介する他のウェブページへのリンクが埋め込まれている。また、倍率記憶部７１ａ内の倍率データに基づく、特別ポイントに関する情報「宮城と熊本で買ったことがある人はポイント２倍」もこのウェブページで示されている。特別ポイントに関する情報をユーザに示すことで、ユーザはより多くのポイントを得るために、選択された都道府県に対応付けられた商品を購入しようとする。その結果、ユーザの購買意欲を刺激することができる。なお、特別ポイントに関する情報として倍率のみを示してもよいし、この情報自体をウェブページ上に載せなくてもよい。

クライアント１３は、サーバ１１から送信されてきたウェブページを受信し表示する（ステップＳ２００１，Ｓ２００２）。その後ユーザがいずれかの都道府県をクリック（選択）すると、クライアント１３は選択された都道府県に対応するウェブページをサーバ１１に要求する（ステップＳ２００３）。

サーバ１１では、Ｗｅｂサーバ機能６５がその要求を受け付ける（ステップＳ１００３）。続いて、ページ生成部６６がその要求に応じて、選択された都道府県の商品を紹介するウェブページを生成する（ステップＳ１００４）。具体的には、ページ生成部６６は地域データベース６３から地域データを読み出して、選択された都道府県に対応する商品ＩＤを取得する。そして、ページ生成部６６はその商品ＩＤに対応する商品データを商品データベース６２から読み出し、その商品データを用いてウェブページを生成する。続いて、Ｗｅｂサーバ機能６５が生成されたウェブページをクライアント１３に送信する（ステップＳ１００５）。

このときに生成されるウェブページの例を図７に示す。この例では、宮城県の地図が示されると共に、宮城県の各地域に対応する商品が示されている。各商品の画像及び名前を示すオブジェクトにはその商品を販売するウェブページへのリンクが埋め込まれている。なお、ページ生成部６６は特別ポイントに関する情報をこのウェブページに含めてもよい。

クライアント１３は、サーバ１１から送信されてきたウェブページを受信し表示する（ステップＳ２００４，Ｓ２００５）。ユーザにより一の商品がクリック（選択）されると、クライアント１３はその商品のウェブページをサーバ１１に要求する（ステップＳ２００６）。

サーバ１１では、Ｗｅｂサーバ機能６５がその要求を受け付ける（ステップＳ１００６）。続いて、ページ生成部６６がその要求に応じて、選択された商品のウェブページを生成する（ステップＳ１００７）。具体的には、ページ生成部６６は、選択された商品を販売するウェブページのＵＲＬに対応する商品データを商品データベース６２から読み出し、その商品データを用いてウェブページを生成する。続いて、Ｗｅｂサーバ機能６５が生成されたウェブページをクライアント１３に送信する（ステップＳ１００８）。

このときに生成されるウェブページの例を図８に示す。この例では、商品Ｑの画像および説明や買い物かごボタンなどが示されている。クライアント１３のユーザは、買い物かごボタンをクリックして商品Ｑの購入を申し込むことができる。

クライアント１３は、サーバ１１から送信されてきたウェブページを受信し表示する（ステップＳ２００７，Ｓ２００８）。ユーザが買い物かごボタンをクリックし、その後配送先や支払方法を指定して最終的に注文を確定させると、クライアント１３は、商品の購入の申込みを示すデータをサーバ１１に送信する（Ｓ２００９）。

サーバ１１では、Ｗｅｂサーバ機能６５が申込みのデータを受け付け（ステップＳ１００９）、販売処理部６８が購入商品の手配および代金請求の処理を実行する（ステップＳ１０１０）。

続いて、ポイント決定部７３が付与ポイントを決定する。まず、ポイント決定部７３は今回の購入による基本ポイントを求める（ステップＳ１０１１）。続いて、ポイント決定部７３は、購入者の履歴データと倍率データとを読み出し、倍率データで示される都道府県が、履歴データで示される都道府県に含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０１２〜Ｓ１０１４）。この判定では、ポイント決定部７３はワイルドカード情報も考慮する。そして、ポイント決定部７３は、倍率データで示される都道府県がすべて履歴データで示される都道府県に含まれている場合にのみ、基本ポイントに倍率を乗ずることで特別ポイントを求める（ステップＳ１０１５）。続いて、ポイント決定部７３は取得した基本ポイント又は特別ポイントを、購入者を示すユーザデータのポイントに加算する（ステップＳ１０１６）。

続いて、履歴記録部７４が購入者に対応する履歴データを更新する（ステップＳ１０１７）。続いて、ページ生成部６６が、購入の申し込みを受け付けた旨を通知するウェブページを生成し（ステップＳ１０１８）、Ｗｅｂサーバ機能６５がそのウェブページをクライアント１３に送信する（ステップＳ１０１９）。

クライアント１３は、サーバ１１から送信されてきたウェブページを受信し表示する（ステップＳ２０１０，Ｓ２０１１）。以上で、商品購入の処理が終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザは、特別ポイントの付与対象として選択された都道府県に対応付けられた商品を以前に購入していれば、通常よりも多くのポイントを得ることができる。選択される都道府県と倍率とは所定のタイミングで変わるので、ユーザは定期的にウェブサイトを確認しようとする。また、ユーザは特別ポイントを得るために、できるだけ多くの都道府県の商品を購入したくなる。すなわち、ユーザの購買意欲を刺激することができる。

本実施形態において、単に都道府県を比較するだけでなく、各都道府県での商品の購入回数にも基づいて倍率を決めてもよい。以下にこの変形例について説明する。

この場合には、倍率決定部７１は、選択した都道府県の少なくとも一つに対して２以上の購入回数を設定する。例えば、倍率決定部７１は都道府県Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを選択し、都道府県Ｃについて購入回数「２」を設定する。そして、倍率決定部７１は、都道府県Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対応する商品の購入に応じた第１の倍率「４」を設定すると共に、都道府県Ａ，Ｂ，Ｄに対応する商品の購入と、都道府県Ｃに対応する商品の２回以上の購入回数とに応じた第２の倍率「６」を設定する。そして、倍率決定部７１はこれら二種類の倍率のそれぞれについて倍率データを生成し、その倍率データを倍率記憶部７１ａに格納する。

この場合には、ポイント決定部７３は購入者の履歴データと倍率データとを比較し、履歴データが第２の倍率を適用する条件を満たしていれば該第２の倍率に基づいて特別ポイントを算出する。履歴データがその条件を満たしていなくても、第１の倍率を適用する条件を満たしていれば、ポイント決定部７３は該第１の倍率に基づいて特別ポイントを算出する。履歴データがこれら二つの条件のいずれも満たしていなければ、ポイント決定部７３は基本ポイントを購入者に付与すると決定する。

上記の例のように第１及び第２の倍率が４及び６に設定されているとする。この場合に、購入者が、都道府県Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対応する商品を以前に購入しており、且つ都道府県Ｃに対応する商品の購入回数が１であれば、倍率は４である。購入者が、都道府県Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対応する商品を以前に購入しており、且つ都道府県Ｃに対応する商品の購入回数が２以上であれば、倍率は６である。

本実施形態ではポイント決定部７３がワイルドカードデータも参照して最終的なポイントを決定したが、ワイルドカードデータを用いることなくポイントを決定してもよい。

（第２実施形態）
図９，１０を用いて、第２実施形態に係る情報処理システムの機能及び構成を説明する。情報処理システムの全体構成は図１に示すものと同様であるが、サーバ１１に代えてサーバ２０を備える点で第１実施形態と異なる。サーバ２０は、専用サーバ、パーソナルコンピュータ、仮想サーバ、あるいはこれらの組み合わせからなるポイント付与装置である。インターネット１２及びクライアント１３の構成は第１実施形態と同様なので説明を省略し、以下ではサーバ２０について特に説明する。

サーバ２０は、インターネット１２を介して、商品を販売するためのウェブページ（以下では「購入ページ」ともいう）を各クライアント１３に提供し、各クライアント１３から商品の購入の申し込みを受け付ける。また、サーバ２０は、商品購入により発生するポイントの倍率を決めるための抽選をユーザ（購入者）に行わせるためのウェブページ（以下では「抽選ページ」ともいう）をクライアント１３に提供する。

サーバ２０のハードウェア構成は第１実施形態におけるサーバ１１のものと同様なので、その説明は省略する（図２参照）。サーバ２０においても、ＣＰＵ３１が記憶部３８に記憶されているポイント付与プログラムを入出力インタフェース３５及びバス３４を介してＲＡＭ３３にロードして実行することにより、後述する一連の処理が行われる。本実施形態においてポイント付与プログラムが提供される態様は第１実施形態と同様なので、その説明は省略する。

図９に示すように、サーバ２０は機能的構成要素としてユーザデータベース２１、商品データベース２２、履歴データベース２３、ポイントデータベース（記憶手段）２４、ポイント調整部（調整手段）２５、ページ生成部（生成手段）２６、Ｗｅｂサーバ機能（送信手段）２７、販売処理部２８、及び抽選部（決定手段）２９を備えている。これらの要素は、サーバ２０上でのポイント付与プログラムの実行により実現される。

ユーザデータベース２１は、ユーザデータを記憶する手段である。商品データベース２２は、商品データを記憶する手段である。ユーザデータ及び商品データの構成は第１実施形態と同様なので、その説明は省略する。履歴データベース２３は、各ユーザの商品購入履歴を示す履歴データを記録する手段である。一のユーザについての履歴データは、ユーザＩＤと、購入商品の商品ＩＤ、購入価格、及び購入日時の１以上の組とを含む。

ポイントデータベース２４は、商品を購入したユーザに付与するポイントに関するポイントデータを記憶する手段である。本実施形態では二種類のポイントデータを示す。一つは、１以上に設定された倍率と、その倍率が適用される確率（当選確率）とが関連付けられたポイントデータであり、以下ではこのようなポイントデータを「第１のポイントデータ」ともいう。もう一つは、倍率と、当選確率と、１以上の商品ＩＤ（商品群）とが関連付けられたポイントデータであり、以下ではこのようなポイントデータを「第２のポイントデータ」ともいう。ポイントデータベース２４は、第１のポイントデータ及び第２のポイントデータの少なくとも一方を記憶する。

第１のポイントデータは予め複数個用意されてポイントデータベース２４に記憶されている。第１のポイントデータは、後述するポイント調整部２５により更新（調整）されることはない。例えば、ポイントデータベース２４は、倍率「１０」及び当選確率「１０／１００」を示すポイントデータＡと、倍率「５」及び当選確率「２０／１００」を示すポイントデータＢと、倍率「１」及び当選確率「１００／１００」を示すポイントデータＣなどを記憶する。

各第１のポイントデータの期待値は等しい。例えば、ポイントデータＡ〜Ｃの期待値は、下記に示すようにいずれも１．０である。
ポイントデータＡ：１０×（１０／１００）＝１．０
ポイントデータＢ：５×（２０／１００）＝１．０
ポイントデータＣ：１×（１００／１００）＝１．０

第２のポイントデータについては、初期値が予め用意されてポイントデータベース２４に記憶され、その後、後述するポイント調整部２５により値が更新（調整）される。例えば、ポイントデータベース２４は、倍率「１０」、当選確率「１０／１００」、及び１以上の商品ＩＤ（商品群Ｇｘ）を示すポイントデータＤや、倍率「５」、当選確率「２０／１００」、及び１以上の商品ＩＤ（商品群Ｇｙ）を示すポイントデータＥ、倍率「１」、当選確率「１００／１００」、及び１以上の商品ＩＤ（商品群Ｇｚ）を示すポイントデータＦなどを記憶する。

第２のポイントデータの期待値の平均は、ポイント調整部２５による更新処理の前後で一定に保たれる。上記の例では、各ポイントデータＤ〜Ｆの期待値の平均は１．０に保たれるので、例えば、ポイント調整部２５による更新処理により、ポイントデータＤ〜Ｆの期待値はそれぞれ１．０、１．２、０．８に変わりうる。なお、更新処理により、各倍率及び当選確率に対応する商品ＩＤが入れ替わる可能性がある。

これらのデータベース２１〜２４は、オペレーティングシステムによって提供されるファイルシステム上に直接構築されてもよいし、データベース管理システムとして構築されてもよい。また、これらのデータベース２１〜２４のうちのいずれか複数を統合してしてもよい。上記データベース２１〜２４の構築方法は任意である。

ポイント調整部２５は、第２のポイントデータで示される倍率及び当選確率を商品の特性に基づいて調整する手段である。言い換えれば、ポイント調整部２５は、倍率と当選確率とから算出される期待値を調整する手段である。したがって、ポイントデータベース２４が第１のポイントデータのみを記憶している場合には、ポイント調整部２５は省略可能である。ポイント調整部２５は定期的に、又はサーバ２０の管理者の操作により起動し、以下の方法で第２のポイントデータを更新する。以下では、商品の特性として売上を例示する。

ポイント調整部２５は、売上が減少している商品に対応する期待値を増やし、売上が減少していない商品に対応する期待値を減らす。この際に、ポイント調整部２５は調整の前後で各商品群の期待値の平均が一定になるように各商品群の期待値（倍率又は当選確率）を更新する。なお、売上に関する値は、売上数でもよいし売上金額でもよい。

ポイント調整部２５は、履歴データベース２３内の履歴データを商品毎に集計することで、第１の期間における売上が、該第１の期間よりも過去の第２の期間における売上よりも減少している商品を特定する。また、ポイント調整部２５は第２の期間から第１の期間の間に売上が増加した商品と、その間に売上が変わっていない商品も特定する。なお、第１及び第２の期間の長さは任意に定めてよい。例えば、ポイント調整部２５は直前の一週間又は一月における売上（第１の期間における売上）と、それより前の一週間又は一月における売上（第２の期間における売上）とを比較してもよい。続いて、ポイント調整部２５は、商品データベース２２に記憶されている商品データで示される各商品を、売上の変化の態様に応じて複数の商品群に分類する。このとき、ポイント調整部２５は、売上が増加又は減少している商品群を、その増加又は減少の度合いに応じて更に複数の商品群に分けてもよい。

続いて、ポイント調整部２５は、ポイントの倍率及び当選確率を商品群毎に設定する。この際の設定方法はいくつか考えられる。

第１の方法として、ポイント調整部２５は、売上が減少している商品群についての期待値を増やすように該商品群に対応するポイントデータを更新し、続いて、全商品群の期待値の平均が調整の前後で一定になるように、売上が減少していない商品群についての期待値を減らすように該商品群に対応するポイントデータを更新してもよい。この際に、ポイント調整部２５は、売上の減少の度合いに応じて更に分類した各商品群について個別に倍率及び当選確率を設定してもよい。売上が減少している商品群の倍率及び当選確率は、サーバ２０の管理者により指定されてもよいし、所定のアルゴリズムにより自動的に決められてもよい。売上が減少していない商品群の倍率及び当選確率は、期待値の平均を考慮してポイント調整部２５により自動的に変更される。

例えば、売上の減少率が３０％以上である商品群Ｇａと、売上の減少率が３０％未満である商品群Ｇｂと、売上が減少していない商品群Ｇｃとについて、調整前の倍率Ｍ、当選確率Ｐ、及び期待値Ｅが次のように設定されていたとする。この場合、期待値の平均は１．０である。
商品群Ｇａ：Ｍ＝１０，Ｐ＝１０／１００，Ｅ＝１．０
商品群Ｇｂ：Ｍ＝５，Ｐ＝２０／１００，Ｅ＝１．０
商品群Ｇｃ：Ｍ＝１，Ｐ＝１００／１００，Ｅ＝１．０

この場合にポイント調整部２５は、例えば、商品分類後の商品群Ｇａ，Ｇｂについて以下のように倍率Ｍ及び当選確率Ｐを調整し、続いて、商品分類後の商品群Ｇｃの倍率Ｍ及び当選確率Ｐを調整する。この調整により各商品群の期待値は変わるが、期待値の平均は１．０のままである。
商品群Ｇａ：Ｍ＝１３，Ｐ＝１０／１００，Ｅ＝１．３
商品群Ｇｂ：Ｍ＝４，Ｐ＝３０／１００，Ｅ＝１．２
商品群Ｇｃ：Ｍ＝１，Ｐ＝５０／１００，Ｅ＝０．５

第２の方法として、ポイント調整部２５は、売上が増加している商品群についての期待値を減らすように該商品群のポイントデータを更新し、続いて、全商品群の期待値の平均が調整の前後で一定になるように、売上が増加していない商品群についての期待値を増やすように該商品のポイントデータを更新してもよい。この際に、ポイント調整部２５は、売上の増加の度合いに応じて更に分類した各商品群について個別に倍率及び当選確率を設定してもよい。売上が増加している商品群の倍率及び当選確率は、サーバ２０の管理者により指定されてもよいし、所定のアルゴリズムにより自動的に決められてもよい。売上が増加していない商品群の倍率及び当選確率は、期待値の平均を考慮してポイント調整部２５により自動的に変更される。第２の方法は、第１の方法と逆の方法であると言える。

例えば、売上が増加していない商品群Ｇａと、売上の増加率が２０％未満である商品群Ｇｂと、売上の増加率が２０％以上である商品群Ｇｃについて、調整前の倍率Ｍ、当選確率Ｐ、及び期待値Ｅが次のように設定されていたとする。この場合、期待値の平均は１．０である。
商品群Ｇａ：Ｍ＝１０，Ｐ＝１０／１００，Ｅ＝１．０
商品群Ｇｂ：Ｍ＝５，Ｐ＝２０／１００，Ｅ＝１．０
商品群Ｇｃ：Ｍ＝１，Ｐ＝１００／１００，Ｅ＝１．０

この場合にポイント調整部２５は、例えば、商品分類後の商品群Ｇｂ，Ｇｃの倍率Ｍ及び当選確率Ｐを以下のように調整し、続いて、商品分類後の商品群Ｇａについて倍率Ｍ及び当選確率Ｐを調整する。この調整により各商品群の期待値は変わるが、期待値の平均は１．０のままである。
商品Ｓａ：Ｍ＝１３，Ｐ＝１０／１００，Ｅ＝１．３
商品Ｓｂ：Ｍ＝３，Ｐ＝３０／１００，Ｅ＝０．９
商品Ｓｃ：Ｍ＝１，Ｐ＝８０／１００，Ｅ＝０．８

上記のように各商品群の倍率及び当選確率を調整すると、ポイント調整部２５はポイントデータベース２４内の第２のポイントデータを削除し、上記のように求めた新しい第２のポイントデータを登録する。これにより、第２のポイントデータが更新される。

ページ生成部２６は、クライアント１３に提供するウェブページを生成する手段である。ページ生成部２６は購入ページや抽選ページを生成してＷｅｂサーバ機能２７に出力する。ページ生成部２６は購入ページを例えば図８のように生成してもよいし、従来から知られている構成に基づいて生成してもよい。以下では特に、抽選ページの生成について詳細に説明する。

Ｗｅｂサーバ機能２７が商品の購入の申込みを示すデータを受信すると、ページ生成部２６は、ポイントデータベース２４に記憶されているポイントデータを用いて抽選ページを生成する。

第１のポイントデータを用いる場合には、ページ生成部２６は購入商品に関係なくポイントデータベース２４内の複数のポイントデータを読み出し、ポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを含む抽選ページを生成する。抽選パターンは、ユーザにより操作可能に生成され、抽選ページに配置される。一の抽選パターンには一のポイントデータが対応し、複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられている。

例えばページ生成部２６は、図１０に示すようなボタンＡ〜Ｃを含む抽選ページを生成する。ボタンＡ〜Ｃは抽選パターンに対応しており、このことは、各ボタンに倍率及び当選確率が関連付けられることを意味する。ボタンＡ〜Ｃには、例えば以下のように倍率Ｍ及び当選確率Ｐが関連付けられる。なお、抽選パターンは、ボタン以外の態様（例えばスロットのレバー）で示されてもよい。
ボタンＡ：Ｍ＝１，Ｐ＝１００／１００
ボタンＢ：Ｍ＝５，Ｐ＝２０／１００
ボタンＣ：Ｍ＝１０，Ｐ＝１０／１００

第２のポイントデータを用いる場合には、ページ生成部２６は商品の購入の申込みを示すデータから購入商品のＩＤを特定する。続いて、ページ生成部２６は特定した商品ＩＤに対応するポイントデータをポイントデータベース２４から読み出し、ポイントの抽選を行うための抽選パターンを含む抽選ページを生成する。

ページ生成部２６は、読み出したポイントデータを抽出して倍率及び当選確率の組を特定する。そして、ページ生成部２６は各組に対応する抽選パターンを抽選ページ上に配置する。これにより、抽選ページ上に１以上の抽選パターンがボタンなどにより表示される。

例えばページ生成部２６は、一の商品群に含まれる購入商品と別の商品群に含まれる購入商品とに対応する下記のボタンＡ，Ｂを含む抽選ページを生成する。ボタンＡ，Ｂには、例えば以下のように倍率Ｍ及び当選確率Ｐが関連付けられる。
ボタンＡ：Ｍ＝１，Ｐ＝１００／１００
ボタンＢ：Ｍ＝１０，Ｐ＝１０／１００

ページ生成部２６は、ユーザが購入商品の個数に関係なく複数の抽選パターンを選択できるように抽選ページを構成してもよい。あるいは、ページ生成部２６は、商品の購買を促すために、複数個の商品が購入された場合にのみ、抽選パターンを含む抽選ページを生成してもよい。この場合には、購入者は複数個の商品を購入した場合にのみ抽選ページにアクセスすることができる。

Ｗｅｂサーバ機能２７は、ページ生成部２６から入力された各種ウェブページをクライアント１３に送信し、そのページを介して入力されたデータを受信する手段である。販売処理部２８は、クライアント１３において商品購入の申し込みの手続きが完了した場合に、商品の手配や代金請求に関する処理を実行する手段である。Ｗｅｂサーバ機能２７及び販売処理部２８の機能はそれぞれ、第１実施形態におけるＷｅｂサーバ機能６５及び販売処理部２８のものと同様である。

抽選部２９は、クライアント１３における抽選ページの操作に応じて抽選処理を実行することで、商品の購入者に付与されるポイントに適用する倍率を決定する手段である。クライアント１３において選択された１以上の抽選パターンを示すデータがＷｅｂサーバ機能２７から入力されると、抽選部２９はその抽選パターンに関連付けられている当選確率に基づいて所定の手法で抽選処理を行い、抽選パターン毎に当選か否かを決定する。

１以上の抽選パターンで当選の結果を得た場合には、抽選部２９はその抽選パターンに関連付けられている倍率の和を適用倍率として設定する。例えば、図１０に示すボタンＡ〜Ｃに倍率１，５，１０がそれぞれ関連付けられており、ユーザがその３個のボタンをすべて選択したとする。この場合においてボタンＡ，Ｂに関して当選の結果が出た場合には適用倍率は６となり、すべてのボタンに関して当選の結果が出た場合には適用倍率は１６となる。また、ボタンＡに関してのみ当選の結果が出た場合には適用倍率は１となる。

続いて、抽選部２９は支払代金に所定の率を乗算したり、商品データベース６２から読み出した購入商品のデータで示されるポイントを読み出したりすることで、基本ポイントを取得する。続いて、抽選部２９は基本ポイントに適用倍率を乗ずることで最終的なポイントを得る。続いて、抽選部２９は最終的なポイントを対応するユーザデータのポイントに加算することで、購入者にポイントを付与する。また、抽選部２９は今回発生したポイントを示すウェブページ（抽選結果ページ）を生成してクライアント１３に送信する。

次に、図１１を用いて、クライアント１３のユーザが購入ページを介して商品を購入した後に行われる抽選処理（ポイント付与方法）を説明する。

ユーザが購入ページを介して商品購入の申込みを行うと、クライアント１３がその申込みを示すデータを送信し、サーバ２０のＷｅｂサーバ機能２７がそのデータを受信する（ステップＳ３００１）。続いて、抽選部２９がそのデータに基づいてポイントデータベース２４を参照することで、抽選ページの生成に用いる倍率及び当選確率を取得する（ステップＳ３００２）。上述したように、この取得方法は、第１のポイントデータ及び第２のポイントデータのどちらを用いるかで異なる。続いて、抽選部２９は取得した倍率及び当選確率に対応する抽選パターンを含む抽選ページを生成する（ステップＳ３００３、生成ステップ）。続いて、Ｗｅｂサーバ機能２７がその抽選ページをクライアント１３に送信する（ステップＳ３００４、送信ステップ）。

クライアント１３は、抽選ページに対する選択操作を受け付け、その操作を示すデータをサーバ２０に送信する（ステップＳ３００５，Ｓ３００６）。サーバ２０では、Ｗｅｂサーバ機能２７がそのデータを受信し、続いて、抽選部２９がそのデータに基づいて、操作された抽選パターンに応じた抽選処理を実行する（ステップＳ３００７、決定ステップ）。そして、抽選部２９は、その抽選結果に基づいて決定したポイントを対応するユーザデータのポイントに加算することで、購入者のポイントを更新する（ステップＳ３００８）。また、抽選部２９は抽選結果ページを生成してクライアント１３に送信する。これにより、ユーザは今回発生したポイントを知ることができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、それぞれが変更可能に設定された期待値に対応する複数の抽選パターンがユーザに提供され、ユーザは好みに応じた抽選パターンを選択してポイントを得ることができる。各抽選パターンの期待値を変更可能とすることで、ユーザによる各抽選パターンの選択比率を予め、またはサービス提供中にリアルタイムに制御でき、これにより、ユーザの購入に関する行動（例えば購入回数や購入金額など）を、ポイント提供者やサービス提供者の所望の範囲に導くことができる。

第１のポイントデータを用いた場合には、それぞれの期待値が等しい複数の抽選パターンが生成されてユーザに提供される。したがって、ユーザは、例えば低確率であっても高いポイントを得ることが可能な抽選パターンや、ほぼ確実にポイントが得られる抽選パターンなどの中から、自身好みに応じて抽選パターンを選択することができる。また、各抽選パターンの期待値を一定に保つことで、ポイントの提供者（サービス提供者）の支出を予想の範囲内に留めることができる。

また、第２のポイントデータを用いた場合には、商品群の中から購入される商品に対応する抽選パターンが生成され、ユーザによる商品の選択により複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される。これにより、ユーザは、例えば低確率であっても高いポイントを得ることが可能な抽選パターンや、逆に確実にポイントが得られる抽選パターンを、対応する商品を選択することで選択する。したがって、例えば商品の様々な特徴（定期的に購入されるような消耗品や、高価で稀にしか購入しない家電等）に基づいて商品と抽選パターンとを対応させておくことで、ユーザの購買意欲を効果的に喚起することができる。

第２のポイントデータを用いた場合には、商品の特性に基づいて、調整の前後で期待値の平均が一定になるようにポイントデータが調整され、このように調整されたポイントデータに基づいて抽選パターンが生成されてユーザに提供される。これにより、商品の人気（所謂商品性）や季節性、供給量の変動等の要因などの商品特性に基づいて、調整の前後で期待値の平均が一定になるようにポイントデータが調整される。このように各抽選パターンの期待値を一定に保つことで、ポイントの提供者（サービス提供者）の支出を予想の範囲内に留めることができる。したがって、ポイントの提供者（サービス提供者）に配慮しつつユーザの購買意欲を喚起することができる。

本実施形態では、売上の変化に基づいて商品毎に倍率及び確率が調整される。具体的には、売上が減少している商品についての期待値が増大するようにポイントデータが更新される。これにより、販売が思わしくない商品の購入をユーザに促すことができる。

本実施形態において、複数の商品が購入された場合にのみ抽選ページを提供するようにすれば、多くの商品の購入をユーザに促すことができる。

本実施形態ではポイント調整部２５が売上の変化に基づいて倍率及び当選確率を調整したが、ポイント調整部２５は他の商品特性に基づいて倍率及び当選確率を調整してもよい。例えば、ポイント調整部２５は人気度や在庫（在庫数又は在庫金額）の変化に基づいて上記と同様に調整を実行してもよい。また、ポイント調整部２５は売上に応じて支払われたポイントの支出を考慮して、各商品群の期待値を調整してもよい（フィードバック制御）。

本実施形態ではサーバ２０が各種データベース２１〜２４を備えていたが、これらのデータベースを他のサーバ又はシステムに配置してもよい。この場合には、ポイント付与装置が通信ネットワークを介して該データベースにアクセスする。

本実施形態では、各抽選パターンの期待値が等しかったり、それぞれの期待値の平均が一定になるように各抽選パターンの期待値が調整されたりしたが、期待値を考慮することなく抽選パターンを生成してもよい。すなわち、生成される複数の抽選パターンのそれぞれについて、倍率及び当選確率を全く自由に設定及び変更してもよい。このように、ポイントの支出そのものを考えずに各抽選パターンの期待値を任意に変化させ、その抽選パターンによりユーザを誘導することで、単にポイントを増やすなどのような従来の方法と比較して、より興趣性の高いポイント付与方法を提供することができる。

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。

１１，２０…サーバ、１２…インターネット、１３…クライアント、２１…ユーザデータベース、２２…商品データベース、２３…履歴データベース、２４…ポイントデータベース（記憶手段）、２５…ポイント調整部（調整手段）、２６…ページ生成部（生成手段）、２７…Ｗｅｂサーバ機能（送信手段）、２８…販売処理部、２９…抽選部（決定手段）、６１…ユーザデータベース、６２…商品データベース、６３…地域データベース、６４…履歴データベース、６５…Ｗｅｂサーバ機能、６６…ページ生成部、６７…ページ管理部、６８…販売処理部、６９…ポイント付与部、７１…倍率決定部、７１ａ…倍率記憶部、７２…ワイルドカード決定部、７２ａ…ワイルドカード記憶部、７３…ポイント決定部、７４…履歴記録部。

Claims (4)

1. 商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能であり、前記倍率と、前記当選確率と、１以上の商品から成る商品群とが関連付けられたポイントデータを記憶する記憶手段を参照して、前記商品群の中から購入される商品に対応する前記抽選パターンを生成する、該生成手段と、
   前記生成手段により生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信手段と、
   前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定手段と、
   商品の特性に基づいて複数の商品を複数の商品群に分類し、前記期待値を減らしても売上が減少しないような人気度を有する商品群として特定された商品群についての前記期待値を減らすと共に、各商品群の期待値の平均が一定になるように、前記特定された商品群の人気度より低い人気度を有する商品群についての前記期待値を増やすことで、前記記憶手段に記憶されているポイントデータを更新する調整手段と、
   を備え、
   前記ユーザによる商品の選択により前記複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される、
   ポイント付与装置。
2. 前記生成手段が、前記ユーザが複数個の商品を購入する場合にのみ前記複数の抽選パターンを生成する、
   請求項１に記載のポイント付与装置。
3. ポイント付与装置により実行されるポイント付与方法であって、
   商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成ステップであって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能であり、前記倍率と、前記当選確率と、１以上の商品から成る商品群とが関連付けられたポイントデータを記憶する記憶手段を参照して、前記商品群の中から購入される商品に対応する前記抽選パターンを生成する、該生成ステップと、
   前記生成ステップにおいて生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信ステップと、
   前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定ステップと、
   商品の特性に基づいて複数の商品を複数の商品群に分類し、前記期待値を減らしても売上が減少しないような人気度を有する商品群として特定された商品群についての前記期待値を減らすと共に、各商品群の期待値の平均が一定になるように、前記特定された商品群の人気度より低い人気度を有する商品群についての前記期待値を増やすことで、前記記憶手段に記憶されているポイントデータを更新する調整ステップと、
   を含み、
   前記ユーザによる商品の選択により前記複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される、
   ポイント付与方法。
4. コンピュータを、
   商品を購入したユーザに付与するポイントの抽選を行うための複数の抽選パターンを生成する生成手段であって、該複数の抽選パターンのそれぞれには、他の抽選パターンに関連付けられた倍率及び当選確率とは異なる倍率及び当選確率が関連付けられており、各抽選パターンの期待値が変更可能であり、前記倍率と、前記当選確率と、１以上の商品から成る商品群とが関連付けられたポイントデータを記憶する記憶手段を参照して、前記商品群の中から購入される商品に対応する前記抽選パターンを生成する、該生成手段と、
   前記生成手段により生成された複数の抽選パターンを前記ユーザの端末に送信する送信手段と、
   前記端末における前記複数の抽選パターンの少なくとも一つに対する選択に応じて抽選処理を実行することで、前記ポイントに適用する前記倍率を決定する決定手段と、
   商品の特性に基づいて複数の商品を複数の商品群に分類し、前記期待値を減らしても売上が減少しないような人気度を有する商品群として特定された商品群についての前記期待値を減らすと共に、各商品群の期待値の平均が一定になるように、前記特定された商品群の人気度より低い人気度を有する商品群についての前記期待値を増やすことで、前記記憶手段に記憶されているポイントデータを更新する調整手段と
   して機能させ、
   前記ユーザによる商品の選択により前記複数の抽選パターンの少なくとも一つが選択される、
   ポイント付与プログラム。

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