JP2003099652A - コンピュータシステムを利用して情報処理を行ない、買い手本位の商取引環境あるいは利用者本位のウェブサイト利用環境を実現する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】売り手に買い手を満足させる競争を行なわせる
ことによって買い手本意の商取引環境を実現する。 【解決手段】買い手が購入した商品にどれほど満足した
かに関する情報をインターネットマーケットサーバが収
集し、これらの満足度情報をわかりやすく処理したうえ
で買い手に提供し、商品を選択する際に利用してもら
う。また、その際には、買い手が過去に示した満足度の
関係あるいは買い手間の知り合い関係を考慮した情報処
理を行ない、提供される情報の有用性を高める。さら
に、評価業者からの情報提供をインターネットマーケッ
トが利用することで、売り手による満足度競争が円滑か
つ効率的に行なわれるようにする。さらに、インターネ
ットマーケットがその業務の中で把握することになる有
用な情報を処理したうえで売り手に提供し、売り手の活
動に効率性を与え、より高いレベルで競争させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータシス
テムを利用して、需要者の利益となるような環境を実現
するための方法に関わり、特に、買い手の利益となるよ
うなインターネットマーケット、ウェブサイト利用者の
利益となるようなウェブサイト検索サービスを実現する
ための方法に関する。

【０００２】

【発明が解決しようとする課題】最近では、需要者（買
い手、ウェブサイト利用者等）が供給者（売り手、ウェ
ブサイト運営者等）あるいは供給物（商品、ウェブサイ
ト等）を選択するための場がインターネット上にたくさ
ん作られるようになってきている。たとえば、電子商取
引を行なうためのウェブサイト（以下、インターネット
マーケット）においては、買い手が多くの商品、売り手
の中から気に入った商品、売り手を選ぶことができるよ
うになってきている。一方、ポータルサイトにおいて
は、ウェブサイトを利用しようとする者（以下、ウェブ
サイト利用者）が希望するカテゴリーを選択したり、キ
ーワードを入力したりすることにより、たくさんのウェ
ブサイトの中から役に立ちそうなウェブサイトを選択す
ることができるようになってきている。このような環境
下で、需要者側には豊富な機会が提供され、すでに、こ
れだけでも需要者のために大いに役立っている。

【０００３】ところが、最近の技術の進歩はとどまると
ころを知らず、現在のビジネスモデルは従来の技術レベ
ルにおいて最善であったとしても、近い将来、需要者に
とって最善ではなくなる可能性が十分にある。第一に、
コンピュータ技術の発達のおかげで、従来だったらとて
も考えられなかったような「大量のデータを用いて膨大
な計算を行なうことを前提とするビジネスモデルを低コ
ストで実現する」ことが可能になりつつある。第二に、
インターネットの普及等により、情報を高速・大量・安
価に送受信できるようになりつつある。第三に、情報の
入力が簡単になりつつあり、たとえば、パソコンの前に
いなくても、携帯端末を利用して、思い出した時、時間
がある時に情報を入力できるようになっている。また、
今後も、読み取りや聞き取りによる入力が飛躍的に便利
になることも十分期待できる。したがって、「どんなも
のが欲しいのか」「どんなものに満足したのか」等の情
報を需要者側が容易に入力、送信できるようになる可能
性がある。

【０００４】また、最近では、インターネットの爆発的
な普及により、需要者のところにはますます多くの情報
が集まるようになってきている。また、情報を得るため
のコストも誰の手にも届くところまで下がり、ＩＴを利
用して情報を収集する需要者側の能力（ＩＴリテラシ
ー）も高まる一方である。したがって、商品やウェブサ
イトの選択の場面における決定権の所在を今こそはっき
り意識する必要があるものと思われる。

【０００５】そこで、本発明においては、様々な情報を
関係者から積極的に収集し、大容量、高速度の情報処理
技術を駆使して、その情報を処理したうえで関係者に提
供し、そうすることを通じて需要者（買い手、ウェブサ
イト利用者等）本位の環境を実現していくことを課題と
する。

【０００６】

【課題を解決するための手段】このような課題を解決し
ていくための方法を、以下において検討し、最後にそれ
らをまとめる形で、課題を解決するための手段を示す。

【０００７】なお、本発明は主にインターネットマーケ
ットとウェブサイト検索サービスを想定したものである
が、基本的な情報処理方法はインターネットマーケッ
ト、ウェブサイト検索サービスに共通である。したがっ
て、以下においては、（ウェブサイト検索サービスでは
なく、）主にインターネットマーケットについて説明を
行なう（１〜６）が、それらの多くがそのままウェブサ
イト検索サービスにもあてはまることを最初に断ってお
く。ただし、ウェブサイト検索サービスに特殊な部分も
あるので、それらについては７において説明する。

【０００８】１：満足度情報共有化よる満足度向上 まず、現状では、ある買い手が不幸にして劣悪な商品を
購入してしまった時、「その劣悪商品を二度と買うま
い」というその買い手の決意は、多くの場合、他の買い
手にほとんど伝わらない。その結果、その劣悪商品を購
入してしまう買い手は後を絶たず、その劣悪商品を供給
する劣悪な売り手が簡単に淘汰されることはない。逆
に、ある買い手が優良商品を購入できたという場合も、
その情報は他の買い手になかなか伝わらず、他の買い手
はその優良商品になかなか巡り合えないし、その優良商
品を供給する優良な売り手もなかなか成長することがで
きない。このように、買い手が商品に満足したかどうか
（以下、満足度）に関する情報（以下、満足度情報）が
他の買い手に伝わりにくい商取引環境では、（買い手が
それに気づいているかどうかは別として）買い手の利益
は守られないのである。

【０００９】そこで、考えられるのは、 （１）買い手は購入した商品を使用したあとで、その満
足度をインターネットマーケットサーバに申告する（こ
の時、買い手は情報源として機能する）。 （２）インターネットマーケットサーバはその満足度を
満足度情報として蓄積する。 （３）買い手が商品の購入を検討する際に（この時、買
い手は情報利用者になる）、インターネットマーケット
サーバはこれまで買い手（情報源）から収集し、蓄積し
てきた満足度情報を適切に処理したうえで買い手（情報
利用者）に提供する。 （４）買い手（情報利用者）はインターネットマーケッ
トサーバから提供された満足度情報を考慮したうえで商
品の選択を行なう。 というような方法である（図１）。

【００１０】このような競争環境になっていれば、満足
度の低い商品は買い手の視野から外れてしまうので、買
い手を満足させることができない売り手は販売機会を失
い、淘汰される。一方、買い手を満足させることができ
る売り手は無名であっても、買い手の目に飛び込んでく
るので、成長していくことができる。このような「買い
手を満足させられない売り手を淘汰し、満足させられる
売り手を成長させる環境」は買い手を満足させる確率を
高めるので、インターネットマーケットへの買い手の参
加が増え、さらにその結果として、売り手の方も引きず
られて参加する（あるいは、参加せざるをえない）こと
になる。

【００１１】１−１：平均満足度 それでは、具体的に、どのような満足度情報を買い手に
提供すればいいのだろうか？おそらく、最初に思いつく
のは、 （１）インターネットマーケットサーバは商品に対する
満足度を、すべての買い手（情報源）について平均し、
その平均値を商品の平均満足度とする。 （２）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
満足度を買い手（情報利用者）に提供する。 （３）買い手（情報利用者）は各商品の平均満足度の違
いを考慮したうえで商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００１２】１−２：満足度の定義 このようにして満足度に関する情報を定量的に処理しよ
うとすれば、当然、満足度が定量的に定義されている必
要がある。そこで、以下に満足度の定義例を２つ挙げて
おく。

【００１３】１−２−１：多段階評価 おそらく、普通に思いつくのは、満足度を単純に「５：
非常に満足、４：満足、３：まあまあ、２：不満、１：
非常に不満」というような定性的な多段階評価にしてし
まうというような方法であろう。しかし、このような方
法では、満足度は決まった販売価格（その買い手が購入
した時の販売価格）に対して与えられることとなり、販
売価格の変化に対応できない。つまり、同じ商品の販売
価格が２０％下がれば、すべての買い手にとって満足度
は高まるはずであるが、どれだけ高まるのか（＝「まあ
まあ」から「非常に満足」になるのか、「満足」になる
のか、あるいは「まあまあ」にとどまるのか）がわから
なくなってしまう。

【００１４】１−２−２：定量的満足度 そこで、考えられるのは、買い手に「その商品にどれだ
けの価値があるか」を定量的に評価してもらい、その価
値をその商品の「評価価値」と定義し、さらに、満足度
＝評価価値／販売価格と定義するというような方法であ
る。このようにして満足度に定量性を持たせておけば、
満足度＝９６％の商品の販売価格が２０％値下がりした
時には、満足度は９６％／（１００％−２０％）＝１２
０％になり、販売価格の変化に自動的に対応することが
できる。

【００１５】ただし、このような定量的満足度を平均し
て買い手に示すような仕組みにすると、自分や自分の仲
間を利するため、あるいは単なるいたずらの目的で、誰
かが（１００万％といったような）かけ離れた満足度を
示し、大きな影響を与えようとする可能性がある。そこ
で、満足度情報の上下をいくらかカットしたうえで平均
するというような工夫をすることも考えられる。

【００１６】１−３：満足度の補完 ところで、どんな商品でも発売されたばかりの時には満
足度情報が不足し、満足度にもとづいて商品を選択する
のが難しくなる。そこで、他の情報によって満足度を補
完する必要が生ずる（図２）。

【００１７】１−３−１：信頼度 そのような時、通常、私たちは「売り手が信頼できるか
どうか」をまず考えるものである。

【００１８】１−３−１−１：売り手信頼度 それでは、売り手が信頼できるかどうかはどうやって分
かるのかと言えば、まずは過去の実績に頼るのが安全で
あろう。

【００１９】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケットサーバはある売り手が
各情報源に供給したすべての商品の満足度を平均し、そ
の平均値を各情報源にとっての、その売り手の「売り手
信頼度」とする。 （２）インターネットマーケットサーバはすべての情報
源について売り手信頼度を平均し、その平均値を平均売
り手信頼度とする。 （３）インターネットマーケットサーバは各売り手の平
均売り手信頼度を情報利用者に提供する。 （４）情報利用者は各売り手の平均売り手信頼度の違い
も考慮したうえで商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００２０】１−３−１−２：近推売り手信頼度 また、一般に、ある人が信頼できるかどうか、有能であ
るかどうかは、その知り合いが信頼できるかどうか、有
能であるかどうかである程度推定できる。

【００２１】そこで、考えられるのは、 （１）売り手のｋ次以内の知り合いである売り手を各売
り手の「近隣売り手」と定義する。ｋ次以内の知り合い
とは１次の知り合い（直接の知り合い）、２次の知り合
い（１次の知り合いの知り合い）、３次の知り合い（２
次の知り合いの知り合い）、・・、ｋ次の知り合い（ｋ
−１次の知り合いの知り合い）のことであり、ｋは予め
決められた定数（自然数）である（図３にｋ＝２とした
場合のある売り手（０）にとっての近隣売り手を太丸で
示しておく）。 （２）インターネットマーケットサーバは各情報源にと
っての、ある売り手の近隣売り手の売り手信頼度を平均
して、その平均値を各情報源にとっての、その売り手の
近推売り手信頼度とする。 （３）インターネットマーケットサーバはすべての情報
源について近推売り手信頼度を平均し、その平均値をそ
の売り手の平均近推売り手信頼度とする。 （４）インターネットマーケットサーバは各売り手の平
均近推売り手信頼度を情報利用者に提供する。 （５）情報利用者は各売り手の平均近推売り手信頼度の
違いも考慮したうえで商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００２２】このような仕組みのもとでは、これまでイ
ンターネットマーケットに参加したことがなく、個別的
には過去の実績がなくても、知り合いから高く評価され
ている売り手であれば、知り合いである売り手、知り合
いの知り合いである売り手、・・等の信頼度情報（＝満
足度実績）により一定の近推信頼度情報が与えられ、イ
ンターネットマーケットに参加しやすくなる。一方、イ
ンターネットマーケットの中で長く誠実にやっていこう
と考える売り手は自分のまわりには信頼度の高そうな売
り手、信頼度の高い知り合いを持っていそうな売り手し
か置こうとはしない。買い手を満足させられそうもない
売り手が知り合い、知り合いの知り合い、・・の中にい
ると、自分の近推信頼度が下がって、インターネットマ
ーケット内での活動を有利に行なえなくなってしまうか
らである。要するに、「高い信頼度を得られそうな売り
手であるかどうか一番良く知っているのはその知り合い
である」という事実をうまく利用して、「信頼度が高そ
うな売り手だけがインターネットマーケットに集まって
くる」ような仕組みを作り上げてしまおうというわけな
のである。

【００２３】このような近推売り手信頼度は、特にネッ
トオークションにおいて、売ることを業としない個人が
売り手になる際には有用である。ネットオークションに
おいては、各個人には売り手としての十分な実績がない
ことが多く、周囲の知り合い関係からその売り手信頼度
を推測せざるをえない場面が多いからである。

【００２４】１−３−１−３：売り手推薦業者信頼度 さらに、信頼というものは信頼のおける組織等から推薦
されることにより得ることもできる。そこで、優良な売
り手を買い手に推薦する役割を担う「売り手推薦業者」
という仕組みをつくり、その売り手推薦業者の信頼度
（売り手推薦業者信頼度）にもとづいて、その売り手推
薦業者が推薦する売り手の信頼度を推定することも考え
られる。ただし、その際には、信頼度の低い売り手推薦
業者から勝手に推薦されると売り手が困ってしまうこと
もあるので、推薦は売り手と売り手推薦業者双方の合意
により成立するようにしておく必要がある。また、計算
が複雑にならないように、売り手推薦業者と売り手の関
係は１対多とする（図４の上半分）。

【００２５】そこで、考えられるのは、 （１）売り手推薦業者と売り手双方合意の下で、売り手
推薦業者とその売り手推薦業者が推薦する売り手の関係
（どの売り手はどの売り手推薦業者から推薦されている
ということ）をインターネットマーケットに登録してお
く。ただし、売り手は単一の売り手推薦業者の推薦しか
受けられない。 （２）インターネットマーケットサーバはある売り手推
薦業者が推薦するすべての売り手が供給するすべての商
品に対して各情報源が示した満足度を平均し、その平均
値を、各情報源にとっての、その売り手推薦業者の売り
手推薦業者信頼度とする。 （３）インターネットマーケットサーバはすべての情報
源について売り手推薦業者信頼度を平均し、その平均値
を平均売り手推薦業者信頼度とする。 （４）インターネットマーケットサーバは各売り手推薦
業者の平均売り手推薦業者信頼度を情報利用者に提供す
る。 （５）情報利用者は各売り手推薦業者の平均売り手推薦
業者信頼度の違いも考慮したうえで商品の選択を行な
う。 （６）このような売り手と売り手推薦業者の関係は、以
後、その売り手が売り手推薦業者からの推薦を辞退する
（あるいは売り手推薦業者からの推薦を断られる）まで
続く。 というような方法である。

【００２６】売り手推薦業者は（売り手から推薦の対価
を徴収する）営利業者であっても、推薦される売り手た
ちが共同で設立したものであっても構わないが、ともか
く、売り手推薦業者としての信頼度を高く保とうという
インセンティブが働く。したがって、いったん高い信頼
度を得た売り手推薦業者は問題を起こしそうな売り手を
推薦しないようにしたり、問題をたびたび起こした売り
手に対する推薦を取り消したりするだろうし、場合によ
っては、買い手との間で問題を起こした売り手に対し問
題を収拾するように説得してくれたり、トラブルが解決
しなかった時に売り手推薦業者が交渉に応じてくれたり
することもあるかもしれない。その結果、買い手は個々
の零細な売り手を相手にするよりはるかに安心して取引
できることになる。すなわち、売り手推薦業者は複数の
売り手を束ね、保証人に似た役割を果たすのである。

【００２７】１−３−２：予測満足度 一方、売り手の信頼度には頼らずに、代表選手（＝満足
度予測業者）が発売されたばかりの新商品を評価し、そ
の評価（予測満足度）を参考にして買い手が商品の選択
を行なうということも可能である。

【００２８】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケット内で新商品が発売され
ると、満足度予測業者はその商品を使用してみて、発売
から一定期間内にその商品の予測満足度をインターネッ
トマーケットサーバに申告する。 （２）インターネットマーケットサーバはすべての満足
度予測業者の予測満足度を平均し、その平均値をその商
品の平均予測満足度とする。 （３）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
予測満足度を情報利用者に提供する。 （４）情報利用者は各商品の平均予測満足度の違いを考
慮したうえで商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００２９】このような仕組みのもとでは、満足度予測
業者が最初に新商品を予測満足度という形で評価し、新
しいもの好きの買い手がその予測満足度情報にもとづい
て新商品を選択し、それらの買い手による満足度評価が
ある程度定まったところで、満足度が高ければ、慎重派
の買い手がその商品を購入することになる。

【００３０】２：情報処理方法 ここまでは満足度情報、信頼度情報、予測満足度情報等
を多くの買い手（情報源）から収集し、これらを単純に
平均して平均満足度、平均信頼度、平均予測満足度等を
求め、商品の選択を行なおうとしている買い手（情報利
用者）に利用してもらうことを考えてきた。しかし、情
報利用者が必要とする情報は単なる平均値ではない。そ
こで、次に、情報源がインターネットマーケットサーバ
に申告した情報をどのように処理して情報利用者に届け
るべきか検討することとする。なお、ここでは、満足度
を例にして説明するが、売り手信頼度、近推売り手信頼
度、売り手推薦業者信頼度、予測満足度についても同様
の方法が可能である。

【００３１】２−１：情報源情報量〜情報源の取捨選択 まず、すべての情報源を対等に取り扱い、満足度を単純
平均して平均満足度とするだけでは、役に立つ情報源と
そうでない情報源を区別することができていないという
点が重要である。たとえば、満足度情報の中には信頼で
きる情報とそうでない情報（たとえば、さくらが発信す
る情報）が混じり合っているはずである。また、たとえ
情報が信頼できるものであるとしても、「情報利用者と
情報源の判断基準が異なる」という理由で情報源が提供
した情報が情報利用者の役に立たないということもあり
うる。

【００３２】それでは、どのような情報が情報利用者の
役に立ってくれそうなのかといえば、それは これまで情報利用者に類似した満足度を示してきた情報
源から発信された情報（２−１−１） 知り合い関係上、情報利用者の近隣にいる情報源から発
信された情報（２−１−２） であると考えられる。以下において、これらの方法につ
いて、もう少し詳細に検討する。

【００３３】２−１−１：経験的に有用であった情報源
の利用 まずは、「これまで情報利用者に類似した満足度をどの
情報源が示してきたか」を調べれば、そこから「どの情
報源から発信される満足度情報を重視し、どの情報源か
ら発信される満足度情報を切り捨てるべきか」に関して
有用な情報が得られるはずである。

【００３４】２−１−１−１：買い手間相関関係方式 たとえば、「情報利用者が示した満足度と情報源が示し
た満足度の相関関係」を調べることによって、その情報
利用者にとって有用な情報源とそうでない情報源を区別
できるはずである。もし、情報利用者が示した満足度と
情報源が示した満足度に弱い相関関係しかなかったら、
情報源がある商品に対して示した満足度ｘでもって、情
報利用者がこれからその商品に対して感じるであろう満
足度ｙを推定しても、その推定はそれほど信頼できない
（図５）。一方、情報利用者が示した満足度と情報源が
示した満足度の間に非常に強い相関関係があったら、そ
の情報源がある商品に対して示した満足度ｘにもとづい
て情報利用者がこれからその商品に対して感じるであろ
う満足度ｙを、かなりの確信を持って推定できる（図
６）。

【００３５】また、「情報利用者が示した満足度と情報
源が示した満足度が、３種類の商品について強い相関を
示した」というだけでは単なる偶然かもしれない（図
７）が、「情報利用者が示した満足度と情報源が示した
満足度が、１５種類の商品について強い相関を示した」
ということになれば、はるかに強い確信をもって情報源
がある商品に対して示した満足度ｘにもとづいて情報利
用者がこれからその商品に対して感じるであろう満足度
ｙを推定できる（図６）。このように、たくさんのデー
タにもとづいて、情報利用者の満足度と情報源の満足度
に強い相関関係が認められているほど、より確実な推定
ができるわけなので、その情報源を情報源として重く取
り扱うようにしておくべきである。

【００３６】そこで、考えられるのは、 （１）情報利用者Ｂｙと情報源Ｂｘｉの両者がすでに購
入し、両者が満足度をすでにインターネットマーケット
サーバに申告しているｎｉ種類の商品について、情報利
用者Ｂｙが示した満足度と情報源Ｂｘｉが示した満足度
の相関関係をインターネットマーケットサーバが調べ、
その回帰直線の方程式ｙ＝αｉ＋βｉ×ｘと標本相関係
数ｒｉを求める（ただし、ｉ＝１，２，３，・・，Ｎ
で、Ｎは情報源の人数）。 （２）インターネットマーケットサーバはその回帰直線
の方程式ｙ＝αｉ＋βｉ×ｘと、ある商品に対して情報
源Ｂｘｉが過去に示した満足度Ｓｘｉにもとづいて、こ
れからその商品に対して情報利用者Ｂｙが示すであろう
満足度（推定満足度）ＥＳｙｉを、ＥＳｙｉ＝αｉ＋β
ｉ×Ｓｘｉという形で推定する（図８）。 （３）また、インターネットマーケットサーバはその標
本相関係数ｒｉの絶対値が大きい情報源Ｂｘｉほど、そ
のサンプル数（＝情報利用者Ｂｙと情報源Ｂｉの両方が
満足度情報をすでにインターネットマーケットサーバに
申告している商品数）ｎｉが大きい情報源Ｂｘｉほど情
報源情報量ｖｉが大きくなるように情報源情報量ｖｉを
計算する。たとえば、ｃ１、ｃ２（＜１）を予め決めら
れた正の定数として、 情報源情報量ｖｉ＝（１−１／（ｎｉ＋ｃ１））×ｍａ
ｘ．（ｒｉ×ｒｉ−ｃ２，０） というような形で情報源情報量を計算する。 （４）インターネットマーケットサーバは情報利用者Ｂ
ｙにとっての、その商品の平均満足度Ｓｙを各情報源か
ら得られた推定満足度の平均値として求める。ただし、
その際には、情報源情報量によって加重平均する。すな
わち、 Ｓｙ＝（ＥＳｙ１×ｖ１＋ＥＳｙ２×ｖ２＋ＥＳｙ３×
ｖ３＋・・＋ＥＳｙＮ×ｖＮ）／（ｖ１＋ｖ２＋ｖ３＋
・・＋ｖＮ） （５）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
満足度を情報利用者に提供する。 （６）情報利用者は各商品の平均満足度の違いを考慮し
て商品の選択を行なう。というような方法である。

【００３７】２−１−１−２：買い手間評価価値比分布
方式 ただし、買い手間満足度相関関係方式には「販売価格が
変更された時に満足度が変わり、情報源情報量設定等が
変わってしまう」という問題がある。そこで、満足度
（＝評価価値／販売価格）ではなく、販売価格の影響を
受けない評価価値を利用することが考えられる。とは言
っても、評価価値そのものの相関関係を調べるのでは
（各商品の価格帯が何桁も異なるために、）ほとんどの
ケースで非常に強い正の相関が認められてしまい、相関
関係を調べること自体に意味がなくなってしまう。そこ
で考えられるのは「評価価値の比をとって、これを評価
価値比とし、その評価価値比の分布がある値に集中する
傾向があるかどうかを調べ、集中する傾向があれば（図
９の上段）、大きな情報源情報量を設定し、集中する傾
向がなければ（図９の中段）、小さな情報源情報量しか
設定しない」という方法である。

【００３８】ここで注意が必要なのは評価価値比が1に
集中するかどうかを調べる必要はないということであ
る。評価価値比が０．８に集中するような場合であって
も、情報源の評価価値を０．８倍したものを情報利用者
の評価価値と推定することができ、情報の利用価値は高
いからである。つまり、世の中には全評価対象に対して
厳しい評価をする人もいれば、全評価対象に対して甘い
評価をする人もいるのであるが、どの商品を相対的に高
く評価し、どの商品を相対的に低く評価するのかという
傾向さえ一致していれば、一方の買い手が申告した評価
価値からもう一方の買い手が申告するであろう評価価値
をかなりの確実性をもって推定できるというわけなので
ある。

【００３９】また、ここでも、サンプル数に応じて情報
源情報量を調整する必要がある。少ないサンプル数で評
価価値比がある値に集中するということがあっても（図
９の下段）、それは偶然にすぎないかもしれず、大きな
情報源情報量を設定することはできないからである。

【００４０】そこで、考えられるのは、 （１）情報利用者Ｂｙと情報源Ｂｘｉの両者がすでに購
入し、両者が満足度情報をすでにインターネットマーケ
ットサーバに申告しているｎｉ種類の商品について、情
報利用者Ｂｙが申告した評価価値の情報源Ｂｘｉが申告
した評価価値に対する比（評価価値比）をインターネッ
トマーケットサーバが調べ、その平均値μｉと標準偏差
σｉを求める（ただし、ｉ＝１，２，３，・・，Ｎで、
Ｎは情報源の人数）。 （２）インターネットマーケットサーバはその評価価値
比の平均値μｉと、ある商品について情報源Ｂｘｉが申
告した評価価値Ｖｘｉにもとづいて、これからその商品
について情報利用者Ｂｙが申告するであろう評価価値
（推定評価価値）ＥＶｙｉを、ＥＶｙｉ＝μｉ・Ｖｘｉ
という形で推定する（図１０）。 （３）また、インターネットマーケットサーバはそのσ
ｉ／μｉが小さい情報源Ｂｘｉほど、そのサンプル数ｎ
ｉが多い情報源Ｂｘｉほど情報源情報量ｖｉが大きくな
るように情報源情報量ｖｉを計算する。具体的には、た
とえば、ｃ１、ｃ２（＜１）、ｃ３を予め決められた正
の定数として、 情報源情報量ｖｉ＝（１−１／（ｎｉ＋ｃ１））×ｍａ
ｘ．（ｃ２−ｃ３×σｉ×σｉ／μｉ×μｉ，０） というような形で情報源情報量を計算する。 （４）インターネットマーケットサーバは情報利用者Ｂ
ｙにとっての、その商品の平均評価価値Ｖｙを推定評価
価値の平均値として求める。ただし、その際には、情報
源情報量によって加重平均する。すなわち、 Ｖｙ＝（ＥＶｙ１・ｖ１＋ＥＶｙ２・ｖ２＋ＥＶｙ３・
ｖ３＋・・＋ＥＶｙＮ・ｖＮ）／（ｖ１＋ｖ２＋ｖ３＋
・・＋ｖＮ） （５）インターネットマーケットサーバは平均評価価値
Ｖｙを現行販売価格で除して平均満足度とする。 （６）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
満足度を情報利用者に提供する。 （７）情報利用者は各商品の平均満足度の違いを考慮し
て商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００４１】２−１−２：知り合い関係上近隣にある情
報源の利用 以上は経験にもとづいて役に立ちそうな情報源とそうで
ない情報源を取捨選択する方法であったが、知り合い関
係を利用して情報源を取捨選択することも可能である。
実際、世の中には、信頼できる直接の知り合いから得ら
れた情報を重視する習慣というものがあり、見知らぬ人
から出た情報を無条件で信じてはいけないと多くの人た
ちが考えている。また、自分の満足度をまだインターネ
ットマーケットサーバに申告していない情報利用者は
「経験にもとづいて役に立ちそうな情報源とそうでない
情報源を取捨選択する方法」を利用したくても利用でき
ない。そこで、考えられるのは、 （１）各買い手は、たとえば「私は○○さんと知り合い
である」というような買い手間の知り合い関係に関する
情報を、希望に応じて、インターネットマーケットサー
バに申告しておく。 （２）インターネットマーケットサーバは買い手の知り
合い関係を考慮して、役に立ちそうな情報源に大きな情
報源情報量を設定する。 （３）インターネットマーケットサーバはその情報源情
報量に応じて評価価値を加重平均することにより平均評
価価値を計算する。たとえば、Ｎ人の情報源の評価価値
がＶ１、Ｖ２、・・・、ＶＮで、その情報源情報量がそ
れぞれｖ１、ｖ２、・・・、ｖＮであれば、平均評価価
値＝（Ｖ１・ｖ１＋Ｖ２・ｖ２＋・・＋ＶＮ・ｖＮ）／
（ｖ１＋ｖ２＋・・＋ｖＮ）とする。 （４）インターネットマーケットサーバは平均評価価値
を現行販売価格で除して平均満足度とする。 （５）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
満足度を情報利用者に提供する。 （６）情報利用者は、各商品の平均満足度の違いを考慮
した上で商品の選択を行なう。 という方法を選択できるようにする。さらに具体的に
は、次に示すような２種類の方法が考えられる。

【００４２】２−１−２−１．減衰係数方式 まず、直接の知り合い関係があるほど、そこから発信さ
れた情報の信頼度は高い。また、直接の知り合い関係が
あるほど「どの商品には満足し、どの商品には満足しな
い」という感覚も近い可能性が高い。したがって、「１
次の知り合い（直接の知り合い）、２次の知り合い（１
次の知り合いの知り合い）、３次の知り合い（２次の知
り合いの知り合い）、・・というように情報源が自分か
ら遠ざかるにしたがって、軽く取り扱う」ような形で情
報を得るという方法が考えられる。

【００４３】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケットサーバは予め「減衰係
数」を決めておく。 （２）各買い手は「情報源あるいは情報伝達経路として
機能して欲しい知り合い」をインターネットマーケット
サーバに申告しておく。 （３）インターネットマーケットサーバは、情報利用者
から見て、１次の知り合い、２次の知り合い、３次の知
り合い、・・というように知り合い関係が遠ざかるにし
たがって、「情報源情報量」が「減衰係数」倍ずつ減っ
ていくように、情報源情報量を設定する。図１１におい
て、太丸が情報利用者、細丸が情報源、線が知り合い関
係を示す。ここでは、減衰係数＝０．５なので、情報源
情報量＝０．５である情報源が情報利用者にとって１次
の知り合い、情報源情報量＝０．２５である情報源が情
報利用者にとって２次の知り合い、情報源情報量＝０．
１２５である情報源が情報利用者にとって３次の知り合
いということになる。 （４）インターネットマーケットサーバは、その情報源
情報量に応じて評価価値を加重平均することにより平均
評価価値を計算する。たとえば、Ｎ人の情報源が示した
評価価値がＶ１、Ｖ２、・・・、ＶＮで、その情報源情
報量がそれぞれｖ１、ｖ２、・・・、ｖＮであれば、平
均評価価値＝（Ｖ１・ｖ１＋Ｖ２・ｖ２＋・・＋ＶＮ・
ｖＮ）／（ｖ１＋ｖ２＋・・＋ｖＮ）とする。 （４）インターネットマーケットサーバは平均評価価値
を現行販売価格で除して平均満足度とする。 （５）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
満足度を情報利用者に提供する。 （６）情報利用者は、各商品の平均満足度の違いを考慮
した上で商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００４４】２−１−２−２：割り当て率方式 あるいは、「この分野では、自分の知り合いの中でもあ
の人の判断力が信頼できるので、その人を通して自分の
ところへやってくる情報に重みを置きたい」ということ
もある。たとえば、ある買い手が、衣料品に関しては自
分自身や知り合いのＢ１さん、Ｂ２さんのセンスが信じ
られなくて、別の知り合いであるＢ３さん、Ｂ４さんの
センスに感心しているとする。そのような場合、「衣料
品に関して私が受信する情報は、自分自身やＢ１さん、
Ｂ２さんが発信するものは少し（あるいはゼロ）にして
おいて、Ｂ３さん、Ｂ４さんが発信する情報、あるいは
Ｂ３さん、Ｂ４さんの知り合いからＢ３さん、Ｂ４さん
のところにやってくる情報を重くしておきたい」と思う
はずである。

【００４５】そこで、考えられるのは、 （１）各買い手が自分と自分の知り合いひとりひとりに
対して割り当て率を設定しておく。 （２）インターネットマーケットサーバが情報源情報量
を計算するにあたっては、情報利用者が設定した割り当
て率にしたがって情報源情報量が計算される。具体的に
は、まず、情報利用者が１００％の情報源情報量を持つ
（図１２の上段）。次に、情報利用者が指定した割り当
て率にしたがって、情報源情報量が情報利用者の第１次
の知り合い（＝直接の知り合い）と情報利用者自身に分
配される（図１２の中段）。さらに、１次の知り合いに
分配された情報源情報量は、情報利用者の１次の知り合
いが指定した割り当て率にしたがって、２次の知り合い
（＝１次の知り合いの知り合い）と１次の知り合い自身
に分配される（図１２の下段）。このようなことを繰り
返して、何次かの知り合いまで情報源情報量の分配を続
ける。ただし、その際には、第ｋ次の知り合い（ｋ＝
０，１，２，・・）が自分自身に分配するように指定し
た情報源情報量はそこで確定し、その後の分配には関係
しない。したがって、情報源情報量の分配を続けている
うちに、分配に関係する情報源情報量が非常に小さくな
ってくる。そこで、どこかで見切りをつけて、分配を終
わりにする（図１３の上段においては知り合い関係が比
較的近いところで終わりにしているが、これは図を複雑
にしないためであって、実際にはもっとずっと遠くの知
り合い関係まで情報源情報量を設定することが可能であ
る）。なお、この過程においては、知り合い関係が完全
な樹状ではなく、網目状になっているために、すでに情
報源情報量を割り当てられた情報源が別の情報源から情
報源情報量を割り当てられることがあることには注意を
要する。 （３）インターネットマーケットサーバはその情報源情
報量に応じて評価価値を加重平均することにより平均評
価価値を計算する。たとえば、Ｎ人の情報源の評価価値
がＶ１、Ｖ２、・・・、ＶＮで、その情報源情報量がそ
れぞれｖ１、ｖ２、・・・、ｖＮであれば、平均評価価
値＝（Ｖ１・ｖ１＋Ｖ２・ｖ２＋・・＋ＶＮ・ｖＮ）／
（ｖ１＋ｖ２＋・・＋ｖＮ）とする。 （４）平均評価価値を現行販売価格で除して平均満足度
とする。 （５）インターネットマーケットサーバは各商品の平均
満足度を情報利用者に提供する。 （６）情報利用者は各商品の平均満足度を考慮した上で
商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００４６】このような形で割り当て率を設定すると、
知り合いから判断力を高く評価されている買い手を上流
とし、知り合いの判断力を高く評価している買い手を下
流とするような満足度情報の流れがつくられる（図１３
の下段）。そして、ある情報利用者のところに流れてく
る満足度情報は、「その情報利用者が判断力を高く評価
している情報源が判断力を高く評価している情報源が・
・判断力を高く評価している情報源」から流れてくるこ
とになる。言ってみれば、「判断の委任の連鎖」が買い
手間につくられていて、その商品分野において最も判断
力があると見なされ、判断を任されている買い手が判断
を任せた他の買い手の購入判断に大きな影響を与えるこ
とになる。センスや専門性を必要とするような商品で
は、このような形で「どれを購入するか」に関する判断
を信頼できる知り合い、知り合いの知り合い、・・に委
任していくことは決して悪いことではない。そうするこ
とで、最もセンスや専門性を持つ買い手から見て最善と
思われる商品を選択することができ（＝センスや知識の
無いまま自分で選択してしまうことを避けることがで
き）、そのような判断力ある買い手を満足させられる売
り手だけを生き残らせることができるからである。

【００４７】２−２：評価情報量 さて、ここまでは「どの情報源がどのくらい有用な情報
を提供してくれそうなのか」ということを検討してきた
が、情報処理に際してどの情報源をどのくらい重視すれ
ばいいのかということはそれだけでは決まらない。「個
別の評価対象について、信頼に足る評価ができる立場に
あった情報源はどれか」ということにもよる。たとえ
ば、「ある情報源がある売り手が供給する２商品に対し
て示した２個の満足度を平均して求めた売り手信頼度」
よりも「別の情報源がその売り手が供給する１０商品に
対して示した１０個の満足度を平均して求めた売り手信
頼度」の方を重視するのが普通である。また、「ある売
り手の１次の知り合いである２つの売り手に対してある
情報源が示した売り手信頼度から求めた、その売り手の
近推売り手信頼度」よりは「ある売り手の１次の知り合
いである１０の売り手に対して別の情報源が示した売り
手信頼度から求めた、その売り手の近推売り手信頼度」
の方が情報として信頼できる。

【００４８】つまり、商品の選択に際して、情報利用者
は情報源を介して評価対象を評価しようとするのである
が、そこでは「情報利用者にとってその情報源がどれだ
け有用か」という（評価対象によらず常に考慮べき）フ
ァクターのみならず「情報源が評価対象に対して行なっ
た評価がどれだけ信頼できるか」という（評価対象別に
考慮すべき）ファクターも各情報源から得られる情報の
有用性に大きく影響する。したがって、両ファクターを
それぞれ「情報源情報量」「評価情報量」で表現し、
（平均満足度のような）平均値を加重平均により算出す
る時には、その両方を考慮したうえで「情報量」を算出
し、その情報量にもとづいて加重平均を行なう方がいい
（図１４）。

【００４９】ただし、情報の種類によっては評価情報量
を区別する必要がない（すべての情報源に評価情報量＝
１を設定すればいい）ようなものもある。たとえば、満
足度や予測満足度は情報源（買い手や満足度予測業者）
がある商品の満足度を申告したり、予測したりするもの
なので、どのような満足度でも、どのような予測満足度
でも対等に取り扱わざるをえない。これらの場合、情報
源情報量をそのまま情報量としてよいことになる。

【００５０】そこで、考えられるのは、 （１）満足度、予測満足度の場合、すべての情報源に評
価情報量＝１を設定する。 （２）売り手信頼度の場合には、売り手が供給するすべ
ての商品のうち情報源が満足度を申告したものの数が多
いほど大きな評価情報量を設定する。具体的には、たと
えば、売り手が供給するすべての商品のうち情報源が満
足度を申告したものの数をｋとして、 評価情報量＝１−１／（ｋ＋ｃ） ただし、ｃは正の定数というように各情報源に対して評
価情報量を設定する。 （３）平均近推売り手信頼度の場合には、近隣売り手の
数が多いほど、近隣売り手が知り合い関係上近隣である
ほど、近隣売り手の平均売り手信頼度の評価情報量が大
きいほど、大きな評価情報量を設定する。具体的には、
たとえば、 （３−１）インターネットマーケットサーバが近推売り
手信頼度を計算するための減衰係数を決めておく。 （３−２）インターネットマーケットサーバがこの減衰
係数にもとづいて、売り手自身、その売り手の知り合い
である売り手、その売り手の知り合いの知り合いである
売り手、・・と知り合い関係が一つ遠ざかるたびに減衰
係数倍になるように、各近隣売り手に対して距離評価情
報量（売り手の知り合い関係上の距離によって決まる評
価情報量）を設定する。 （３−３）近隣売り手の売り手信頼度の評価情報量を各
近隣売り手の商品数評価情報量（商品数に応じて決まる
評価情報量）とする。 （３−４）各情報源にとっての、その売り手の知り合い
である売り手、その売り手の知り合いの知り合いである
売り手、・・等の売り手信頼度を平均して、その平均値
を各情報源にとっての、その売り手の近推売り手信頼度
とする。ただし、その平均値は単純平均ではなく、距離
評価情報量と商品数評価情報量の両方を考慮した加重平
均として求める。具体的には、たとえば、距離評価情報
量と商品数評価情報量の積に応じた加重平均として近推
売り手信頼度を計算する。 （３−５）同時に、どれくらいの距離評価情報量と商品
数評価情報量にもとづいて近推売り手信頼度が計算され
たかを考慮して評価情報量を設定する。具体的には、た
とえば、距離評価情報量と商品数評価情報量の積を合計
して評価情報量を計算する。 （４）売り手推薦業者信頼度の場合には、売り手推薦業
者が推薦するすべての売り手が供給するすべての商品の
うち情報源が満足度を申告したものの数（商品数）が多
いほど大きな評価情報量を設定する。さらに具体的に
は、たとえば、売り手推薦業者が推薦するすべての売り
手が供給するすべての商品のうち情報源が満足度を申告
したものの数をｋとして、 評価情報量＝１−１／（ｋ＋ｃ） ただし、ｃは正の定数というように各情報源に対して評
価情報量を設定する。 （５）平均満足度、平均売り手信頼度、平均近推売り手
信頼度、平均売り手推薦業者信頼度、平均予測満足度を
加重平均により計算する際には、情報源情報量が大きい
情報源ほど、評価情報量が大きい情報源ほど重視するよ
うにする。たとえば、情報量＝情報源情報量×評価情報
量として、情報量に応じた加重平均を行なう（ただし、
平均満足度、平均予測満足度を加重平均により計算する
際には、すべての情報源に対して設定された評価情報量
が１なので、単に情報源情報量に応じて加重平均すれば
いいことになる）。 というような方法である（図１５）。

【００５１】２−３：商品間の満足度の関係 ところで、「買い手間の関係から有用な情報が得られる
のであれば、同じようにして、商品間の満足度の関係か
ら何か得られるのではないか」という発想も当然ありう
る。実際、情報利用者がすでに満足度をインターネット
マーケットに申告した商品と強い相関関係がある商品に
ついては、商品間の満足度の関係から満足度を推定する
ことができる。ところが、このような方法では、ある程
度売れている商品しか取り扱えなくなってしまう。なぜ
なら、商品間の満足度の関係（たとえば相関関係）がま
ともに計算できるということは、両商品に対する満足度
をインターネットマーケットに申告している買い手が多
いということを意味するからである。したがって、新し
い優良商品を発掘する力は働きにくい。しかし、幸い、
商品間の満足度の関係には他に使いみちがある。

【００５２】２−３−１：商品間の相関関係を利用した
実用的変法 たとえば、２−１−１−１の買い手間相関関係方式にお
いて、情報利用者Ｂｙが示した満足度と情報源Ｂｘｉが
示した満足度がどのくらい相関しているか調べる際に
は、情報利用者Ｂｙ、情報源Ｂｘｉの両者が相当数の商
品について満足度をインターネットマーケットサーバに
申告していなければならない。ところが、そのような偶
発的な重複は情報利用者Ｂｙ、情報源Ｂｘｉの両方がイ
ンターネットマーケットを相当積極的に利用していない
限り起きないことである。したがって、多くの場合、情
報利用者Ｂｙが示した満足度と情報源Ｂｘｉが示した満
足度の相関関係を調べることは困難であり、買い手間相
関関係方式は理論的にはすっきりしても、そのままで
は、そのインターネットマーケットを積極的に利用して
いる情報利用者の役にしか立たないことが多い。

【００５３】それでは、買い手間相関関係方式は利用で
きないのかというと、そうでもない。幸い、商品間の満
足度の相関関係を調べておくことにより、「ある買い手
の商品Ｐ１に対する満足度がわかれば、その買い手の商
品Ｐ２に対する満足度はかなり正確に推定できる」とい
うケースも多い。たとえば、図１６において、１６人の
買い手が商品Ｐ１と商品Ｐ２の両方の満足度をインター
ネットマーケットサーバに申告していて、商品Ｐ１に対
する満足度と商品Ｐ２に対する満足度には強い相関関係
が認められている。このような場合には、ある買い手の
商品Ｐ１に対する満足度ＳＰ１にもとづいて、その買い
手が商品Ｐ２に対して示すであろう満足度ＥＳＰ２が推
定できる。そうすれば、「買い手Ｂ１が商品Ｐ１に対す
る満足度をインターネットマーケットサーバに申告し、
買い手Ｂ２が商品Ｐ２に対する満足度をインターネット
マーケットサーバに申告しているというだけで、直接、
同じ商品に対する満足度を比較することができない」と
いうケースであっても、間接的に買い手Ｂ１が示した満
足度と買い手Ｂ２が示した満足度の相関関係を調べるこ
とができるようになる。

【００５４】たとえば、図１７において、大きい数字は
買い手がインターネットマーケットサーバに申告した
（＝推定されたものではない）満足度であることを示し
ている。しかし、各買い手はそれほど多くの種類の商品
を購入するわけではないので、表は穴だらけになり、買
い手間相関関係方式は使えなくなってしまう。そこで、
商品間の満足度の相関関係にもとづいて実際には満足度
がインターネットマーケットサーバに申告されていない
商品の満足度を推定して、これを（商品間の満足度の関
係から推定した満足度という意味で）商推満足度とし、
表を埋めていく（図１７に、小さな字で書かれた満足度
が商推満足度である）。このようにして、この表をある
程度埋めることができれば、２人の買い手が示した満足
度（あるいは商推満足度）を同じ商品について調べるこ
とができることが多くなり、買い手間相関関係方式が可
能になるのである。

【００５５】ただし、商推満足度を利用して「情報利用
者Ｂｙが示した満足度と情報源Ｂｘｉが示した満足度に
強い相関関係が認められた場合、「商品間の満足度の関
係から（実際には申告されていない）満足度を推定す
る」という不確実なステップが１つ余計に入ってしまっ
ているので、（商品間の満足度の関係にもとづく推定を
経ずに）直接同じ商品で比較した場合に比べ信頼性が小
さくなる。したがって、情報源Ｂｘｉに対して設定する
情報源情報量はその分小さくしなくてはならないことに
なる。

【００５６】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケットサーバが商品間の満足
度の相関関係を調べ、十分なサンプル数によって商品Ｐ
１と商品Ｐ２の間に強い相関関係が認められれば、買い
手が商品Ｐ１に対してある満足度を示している時に、回
帰直線の方程式から、その買い手の商品Ｐ２に対する満
足度を推定し、これを商推満足度とする。 （２）ただし、評価情報量は（推定を経ない）満足度の
場合に１とし、商推満足度の場合には、商品間の満足度
の相関係数とそれを調べるときに使ったサンプル数に応
じ、標本相関係数の絶対値が小さいほど、サンプル数が
少ないほど、評価情報量を小さく設定し、どんなに標本
相関係数の絶対値が大きくても、どんなにサンプル数が
多くても評価情報量を１以上にはしない。 （３）買い手間相関関係方式において、回帰直線の方程
式や標本相関係数を求める際には、各商品を対等に取り
扱わず、一方の買い手が示した満足度（または商推満足
度）の評価情報量ともう一方の買い手が示した満足度
（または商推満足度）の評価情報量の積に応じた重みづ
けを行なう。また、サンプル数も評価情報量の積を加算
していく形で求める。 という方法である。

【００５７】２−３−２：商品間評価価値比分布を利用
した実用的変法 ２−３−１と全く同様の方法は買い手間評価価値比分布
方式についても可能である。すなわち、 （１）インターネットマーケットサーバが商品間の評価
価値比の分布を調べ、十分量のサンプル数によって商品
Ｐ１と商品Ｐ２の評価価値比がある値に集中している
（＝評価価値比分布が小さな標準偏差を持つ）ことがわ
かれば、買い手が商品Ｐ１に対してある評価価値を示し
ている時に、その買い手の商品Ｐ２に対する評価価値
を、 商品Ｐ２に対する評価価値＝評価価値比の平均値×商品
Ｐ１に対する評価価値 として推定し、これを商推評価価値とする。 （２）ただし、評価情報量は（推定を経ない）評価価値
の場合に１とし、商推評価価値の場合には、商品間の評
価価値分布の標準偏差とそれを求めるときに使ったサン
プル数に応じ、標準偏差が大きいほど、サンプル数が少
ないほど、評価情報量を小さく設定し、どんなに標準偏
差が小さくても、どんなにサンプル数が多くても評価情
報量を１以上にはしない。 （３）買い手間評価価値比分布方式において、評価価値
比の平均値や標準偏差を求める際には、各商品を対等に
取り扱わず、一方の買い手が示した評価価値（または商
推評価価値）の評価情報量ともう一方の買い手が示した
評価価値（または商推評価価値）の評価情報量の積に応
じた重みづけを行なう。また、サンプル数も評価情報量
の積を加算していく形で求める。 という方法が考えられる。

【００５８】２−４：総情報量を加味した各種指数の計
算 ところで、買い手の商品選択を助けるためにインターネ
ットマーケットが満足度情報、信頼度情報、予測満足度
情報等を提供しようとする際には、単に平均値を示すだ
けでなく、「情報源情報量」と「評価情報量」の違いを
加味する必要がありそうである。たとえば、いま、商品
Ｐ１の既購入者は３万人いて、その３万人が高い平均満
足度を示したとすれば、情報源情報量の合計は大きく、
その情報はかなり信用してもいいことになるが、商品Ｐ
２の既購入者は３人だけで、その３人が商品Ｐ１と同様
の高い平均満足度を示したというだけであると、その満
足度情報の情報源情報量の合計は小さく、信頼性はそれ
ほど高くない。偶然、最初の３人だけが満足したという
ことも、３人ともさくらということもありうるからであ
る。また、情報利用者がどれだけ役に立ちそうな、どれ
だけの情報源から情報を集められたか（情報源情報量）
というだけでなく、各情報源が評価対象からどれだけ信
頼できる情報を集められたか（評価情報量）も重要で、
十分な評価情報量がある場合ほど、その情報は信頼でき
ることになる。したがって、「情報源情報量」と「評価
情報量」を総合した概念として「情報量」というものを
導入し、さらに、各情報源の情報量を合計したものとし
て「総情報量」という概念を導入し（図１８）、平均満
足度、平均売り手信頼度等の平均値に、さらに総情報量
の違いを加味して満足度指数、売り手信頼度指数等を計
算し、情報利用者にはそれらを参考にして商品選択を行
なってもらう必要があるはずである。

【００５９】ただし、十分な総情報量に由来する信頼性
をどれだけ評価し、それをどのように満足度指数や信頼
度指数に織り込むかということは情報利用者ひとりひと
りの判断次第である。情報利用者が安全を重視する買い
手であれば、総情報量が多い商品には、平均満足度の割
に高い満足度指数を与えて、平均満足度が高くても総情
報量の少ない商品を満足度指数ランキング上位に入って
来ないようにすることもできる。一方、情報利用者が
「総情報量が少なくても思い切って新しいものに飛びつ
いてみたい」と思う場合には、総情報量というファクタ
ーを無視し、平均満足度だけで比較してもいいはずであ
る。それを通り越して、総情報量が多いほど、満足度指
数が下がるように設定すれば、これは冒険好きの買い手
に支持されるはずである。

【００６０】そこで、考えられるのは、 （１）各情報源について、情報源情報量と評価情報量を
総合したものとして情報量を計算する。たとえば、情報
源情報量と評価情報量の積を情報量とする。 （２）すべての情報源について情報量を合計したものを
総情報量とする。 （３）総情報量が大きい時には平均満足度の割に満足度
指数を高くし、総情報量が小さい時には平均満足度の割
に満足度指数を低くするような調整を行なう。具体的に
は、たとえば、満足度指数＝平均満足度＋ｃ×ｌｏｇ
（総情報量）というようにする。 （４）その調整の大きさｃについては各情報利用者の希
望に応じて決める。ｃは通常ｃ≧０と思われるが、冒険
好きの情報利用者の場合にはｃ＜０も可能である。 （５）以上のような総情報量の考慮は満足度のみなら
ず、信頼度（売り手信頼度、近推売り手信頼度、売り手
推薦業者信頼度）、予測満足度についても行なう。とい
うような方法である。

【００６１】３：満足度以外のファクター 以上に説明したように、「他の買い手（情報源）がその
商品に満足したかどうか」ということが「自分（情報利
用者）がその商品に満足できるかどうか」に関して非常
に有用な情報となる。しかし、そうはいっても、他にも
考慮すべき重要なファクターは存在する。

【００６２】３−１：希望一致度 たとえば、売り手が申告する商品の特徴と買い手の希望
する商品の特徴が一致しているかどうかは非常に重要な
ファクターである。

【００６３】そこで、考えられるのは、 （１）売り手は自分が供給する商品の特徴をインターネ
ットマーケットサーバに申告する。 （２）買い手は自分が希望する商品の特徴とそれらの希
望の重みづけをインターネットマーケットサーバに申告
する。 （３）インターネットマーケットサーバは、売り手が申
告してきた商品の特徴と買い手が申告してきた希望の一
致度を希望一致度指数として数値化したうえで買い手に
提供する。 （４）買い手は希望一致度指数も考慮して商品の選択を
行なう。 というような方法である。

【００６４】このようにして、商品の特徴でもって分野
を分けておけば、それぞれの分野で競争ができ、需要量
が少ない特徴を持った商品も生き残ることができる。た
とえば、量に対して非常に高価な超高級路線の商品があ
るとする。９９％を占める多数派の買い手がそれを高す
ぎると感じて、低い満足度を示してしまうと、たとえ、
残りの１％を占める超高級志向の買い手から絶賛されて
も、全体としては低い満足度指数しか得られなくなり、
インターネットマーケットではランキング上位に進出で
きず、売れなくなってしまう。このような時に、売り手
が「この商品は超高級志向です」と申告し、買い手が
「私は超高級品が欲しい」と申告すれば、この商品は普
通（以下）の質と価格を望む９９％の買い手のランキン
グ上位には進出せず、超高級志向の１％の買い手のみの
ランキング上位に進出する。その結果、この商品は超高
級志向の買い手のみに購入してもらうことができ、結果
として高い満足度が得られ、インターネットマーケット
の中で生き残れる。このような「個性」が生かされるよ
うな環境は高級志向の買い手にとっても、高級志向の商
品を供給する売り手にとっても好ましい。

【００６５】３−２：調和度 ところで、ファッション、インテリアのように、各商品
種類が互いに調和しているかどうかが重視される商品に
おいては、「調和度」を考慮することも大切である。す
なわち、「すでに買い手が持っているアイテムと調和す
るような商品はどれか」「すでに買い手が持っているア
イテムと上手く調和する組み合わせをたくさんつくれる
商品はどれか」ということも購入すべき商品を選択する
に際して重要な判断材料となる。

【００６６】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケットが各商品種類の商品が
持つ特徴（たとえば、ファッションであれば、色、柄、
生地等）の分類方法（どのようなカテゴリーを持つか）
を決める。ただし、売り手、買い手から新カテゴリー追
加の要求があれば、必要に応じてインターネットマーケ
ットがこれに対応する。 （２）商品の売り手（生産者）は自分が製造する商品の
特徴（たとえば、ファッションであれば、色、柄、生地
等）に関する情報をインターネットマーケットサーバに
申告する。 （３）商品種類間の組み合わせ方（コーディネイト）に
詳しい調和度情報業者が、推薦できると考える組み合わ
せをインターネットマーケットサーバに申告する。 （４）買い手は自分の手持ちアイテムの特徴と自分が利
用したいと思っている調和度情報業者（＝指定調和度情
報業者）に関する情報をインターネットマーケットサー
バに申告する。 （５）インターネットマーケットサーバは、各商品を手
持ちアイテムと組み合わせることで指定調和度情報業者
が推薦する組み合わせがいくつできるかという観点から
情報利用者別、商品別に調和度指数を計算する。 （６）情報利用者は調和度指数を判断材料の一つとして
商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００６７】４：商品選択方法のバリエーション さて、ここまでは「・・指数を考慮して商品の選択を行
なう」ということにしてきたが、実際には、いろいろな
指数をばらばらに情報利用者に示してもわかりにくく
て、利用してもらえない。そこで、総合指数化、ランキ
ング化等の手法を導入することが考えられる（図１
９）。

【００６８】４−１：商品総合指数から入る方法 それでは、どのような総合指数が考えられるのかという
と、まずは、ここまで説明してきたような様々なファク
ターを考慮したうえで、商品総合指数というものを計算
するという方法が最も自然であると考えられる。

【００６９】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケットサーバが商品総合指数
を、 商品総合指数＝（ｗ１×満足度指数＋ｗ２×売り手信頼
度指数＋ｗ３×近推売り手信頼度指数＋ｗ４×売り手推
薦業者信頼度指数＋ｗ５×予測満足度指数＋ｗ６×希望
一致度指数＋ｗ７×調和度指数）／（ｗ１＋ｗ２＋ｗ３
＋ｗ４＋ｗ５＋ｗ６＋ｗ７） ただし、ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４、ｗ５、ｗ６、ｗ７は
各指数に関する重みづけ係数として計算する。ただし、
データがなくて、各指数が計算できない場合には適当な
（あまり高くない）既定値を与える。 （２）インターネットマーケットサーバは商品総合指数
にもとづいて商品総合指数ランキングを作成し、これを
情報利用者に提示する。 （３）情報利用者は商品総合指数ランキングを参考にし
ながら良さそうな商品を探し、その商品について説明す
るためのページ（以下、商品ページ）に進んで、その商
品を購入するかどうかの判断を行なう。 （４）その商品が気に入らなければ、情報利用者は再び
商品総合指数ランキングに戻ることもできる。 というような方法である。

【００７０】４−１−１：情報利用者の希望 それでは、各指数にどれだけの重みづけを行なえばよい
のかというと、それは各情報利用者の希望による。たと
えば、売り手としての信頼度が重要と思う買い手はｗ２
〜ｗ４を高く設定すべきである。また、情報利用者が新
商品を貪欲に試してみたいと思うのであれば、ｗ５を大
きく設定すべきである。さらに、特に商品に対する希望
を持たずに、白紙の状態で商品を選びたいと思えば、ｗ
６は小さく設定することになる。

【００７１】４−１−２：標準化 また、ｗ１〜ｗ７の重みづけ係数の設定により情報利用
者の希望を実現してあげようとしたら、各指数を「標準
化」しておく必要がある。これは商品総合指数に限ら
ず、あとから説明する他の総合指数についても言える。
たとえば、Ａ指数の標準偏差が１であるのに対して、Ｂ
指数の標準偏差が１００であるような指数の設定のもと
で、情報利用者が「Ａ指数に７０％、Ｂ指数に３０％の
重みをおいて総合指数を計算して欲しい」と希望した時
に、「総合指数＝Ａ指数×７０％＋Ｂ指数×３０％」と
いうような形で総合指数を計算するのは不適切である。
なぜなら、Ａ指数はＢ指数よりもはるかにばらつきが小
さく、総合指数の高低はほとんどＢ指数の高低で決まっ
てしまい、これでは各指数への重みづけに関する情報利
用者の希望に沿ったものにならないからである。したが
って、たとえば、「経験上、各指数の標準偏差が等しく
なるように調整を行なったうえで、情報利用者が希望し
た重みづけに応じて加重平均して総合指数を計算する」
というような方法が必要となる。

【００７２】４−２：売り手総合指数から入る方法 ところで、商品総合指数から入る方法（４−１）は、
「広い範囲から商品を選択できる」というメリットを持
っているし、そのような選択の過程がまた楽しいという
情報利用者には有益なものである。ところが、忙しい情
報利用者は「ランキングによって判断が易しくなってい
るとはいえ、あふれる商品群の中から毎回自分でどれを
買うか判断していくのは面倒だ」「いつもは決まった売
り手から買っておいて、どの売り手から買うかについて
は、時々、時間のある時に検討したい」と感じる可能性
がある。

【００７３】そこで、考えられるのは、 （１）インターネットマーケットサーバが売り手総合指
数を、 売り手総合指数＝（ｗ２×売り手信頼度指数＋ｗ３×近
推売り手信頼度指数＋ｗ４×売り手推薦業者信頼度指数
＋ｗ６×希望一致度指数）／（ｗ２＋ｗ３＋ｗ４＋ｗ
６） として計算する。 （２）インターネットマーケットサーバが売り手総合指
数にもとづいて売り手総合指数ランキングを作成し、こ
れを情報利用者に提示する。 （３）情報利用者は売り手総合指数ランキングを参考に
しながら良さそうな売り手を探し、その売り手について
説明するためのページ（以下、売り手ページ）に進み、
さらに必要に応じて、そこから商品ページに進んで、そ
の売り手から商品を購入するかどうかの判断を行なう。 （４）その商品が気に入らなければ、売り手ページに戻
ることもできるし、その売り手が気に入らなければ、売
り手総合指数ランキングに戻ることもできる。 というような方法である。

【００７４】４−３：商品推薦業者総合指数から入る方
法 さらに、一部の情報利用者は「いつもは決まった商品推
薦業者に商品の選択を任せておいて、どの商品推薦業者
に商品の選択を任せるかについては、時々、時間のある
時に検討したい」と考えそうである。そこで、考えられ
るのは、 （１）インターネットマーケット内で新商品が発売され
ると、商品推薦業者はその商品を使用してみて、発売か
ら一定期間内にその商品を推薦するかどうかを決め、推
薦する場合にはその商品をインターネットマーケットサ
ーバに申告する。 （２）インターネットマーケットサーバが商品推薦業者
総合指数を、 商品推薦業者総合指数＝（ｗ８×商品推薦業者信頼度指
数＋ｗ６×希望一致度指数）／（ｗ８＋ｗ６） として計算する。なお、商品推薦業者信頼度は「商品推
薦業者が推薦したすべての商品の満足度を平均したも
の」として定義し、これをすべての情報源について平均
したものを平均商品推薦業者信頼度とし、さらに総情報
量を加味して商品推薦業者信頼度指数を算出する（これ
は他の指数の算出方法と同じである）。 （３）インターネットマーケットサーバが商品推薦業者
総合指数にもとづいて商品推薦業者総合指数ランキング
を作成し、これを情報利用者に提示する。 （４）情報利用者は商品推薦業者総合指数ランキングを
参考にしながら良さそうな商品推薦業者を探し、その商
品推薦業者について説明するページ（以下、商品推薦業
者ページ）に進み、さらに必要に応じて、そこから、そ
の商品推薦業者が推薦する商品の商品ページに進んで、
その商品を購入するかどうかの判断を行なう。 （５）その商品が気に入らなければ、商品推薦業者ペー
ジに戻ることもできるし、その商品推薦業者が気に入ら
なければ、商品推薦業者総合指数ランキングに戻ること
もできる。 というような方法である。

【００７５】なお、商品推薦業者が推薦する商品を選ぶ
のを発売後一定期間に限るようにしたのは、そうしない
と、人気商品推薦業者の真似だけをする商品推薦業者が
現われて、せっかく人気商品推薦業者が収集した情報を
盗用されてしまうからである。

【００７６】４−４：売り手推薦業者総合指数から入る
方法 さらに、「いつもは決まった売り手推薦業者に売り手の
選択を任せておいて、どの売り手推薦業者に売り手の選
択を任せるかについては、時々、時間のある時に検討し
たい」と考える買い手もいるはずである。そこで、考え
られるのは、 （１）売り手推薦業者は商品の試用や売り手との面接、
売り手に関する調査等にもとづいて、ある売り手を推薦
するかどうかを決め、推薦する場合にはその売り手をイ
ンターネットマーケットサーバに申告する。 （２）インターネットマーケットサーバが売り手推薦業
者総合指数を、 売り手推薦業者総合指数＝（ｗ９×売り手推薦業者信頼
度指数＋ｗ６×希望一致度指数）／（ｗ９＋ｗ６） として計算する。 （３）インターネットマーケットサーバが売り手推薦業
者総合指数にもとづいて売り手推薦業者総合指数ランキ
ングを作成し、これを情報利用者に提示する。 （４）情報利用者は売り手推薦業者総合指数ランキング
を参考にしながら良さそうな売り手推薦業者を探し、そ
の売り手推薦業者について説明するページ（以下、売り
手推薦業者ページ）に進み、さらに必要に応じて、そこ
から、その売り手推薦業者が推薦する売り手の売り手ペ
ージに進んで、その売り手から購入するかどうかの判断
を行なう。 （５）その売り手が気に入らなければ、情報利用者は売
り手推薦業者ページに戻ることもできるし、その売り手
推薦業者が気に入らなければ、売り手推薦業者総合指数
ランキングに戻ることもできる。 （６）ここで売り手推薦業者により行なわれる推薦は一
方的なものでよく（＝売り手側の了解を得る必要はな
く）、売り手は複数の売り手推薦業者の推薦を受けられ
る（図４の下半分）。 というような方法である。

【００７７】４−５：セカンドオピニオンへのリンク ところで、いろいろな考え方を広く取り込んだ上で、自
分で判断したいと考えるタイプの情報利用者にとって
は、売り手、商品推薦業者、売り手推薦業者から一方的
に説明を受けて判断を行なう方法だけでは不十分であ
る。単一の売り手、単一の商品推薦業者、単一の売り手
推薦業者の主張だけを聞いて商品、売り手、商品推薦業
者、売り手推薦業者等の選択を行なっていたのでは狭い
視野になりがちだからである。そのような情報利用者に
とっては、競争相手である売り手、商品推薦業者、売り
手推薦業者からの反論（以下、セカンドオピニオン）を
参照できるようになっていると有益である。

【００７８】ただし、その際には、セカンドオピニオン
は商品総合指数、売り手総合指数、商品推薦業者総合指
数、売り手推薦業者総合指数等の総合指数の順に目立つ
ように並べておく必要がある。たとえば、五十音順にセ
カンドオピニオンが並んでいたら、目立つことだけを目
的として、名称が「あ」から始まる売り手ばかりが増え
るが、そのような「目立つための競争」に満足度を高め
る働きはないからである。

【００７９】そこで、考えられるのは、 （１）各商品の商品ページに、その商品に対抗する商品
（以下、対抗商品）からのセカンドオピニオンを掲示
し、興味に応じて情報利用者が対抗商品の商品ページに
もリンクできるようにしておく。 （２）各売り手の売り手ページに、その売り手に対抗す
る売り手（以下、対抗売り手）からのセカンドオピニオ
ンを掲示し、興味に応じて情報利用者が対抗売り手の売
り手ページにもリンクできるようにしておく。 （３）各商品推薦業者の商品推薦業者ページに、その商
品推薦業者に対抗する商品推薦業者（以下、対抗商品推
薦業者）からのセカンドオピニオンを掲示し、興味に応
じて情報利用者が対抗商品推薦業者の商品推薦業者ペー
ジにもリンクできるようにしておく。 （４）各売り手推薦業者の売り手推薦業者ページに、そ
の売り手推薦業者に対抗する売り手推薦業者（以下、対
抗売り手推薦業者）からのセカンドオピニオンを掲示
し、興味に応じて情報利用者が対抗売り手推薦業者の売
り手推薦業者ページにもリンクできるようにしておく。 （５）ただし、（１）〜（４）に際しては、対抗商品、
対抗売り手、対抗商品推薦業者、対抗売り手推薦業者か
らのセカンドオピニオンを何でも掲示するのではなく、
その総合指数（商品総合指数等）が高い順に目立つよう
に並べる。 というような方法である。

【００８０】４−６：購入履歴ページからのリンク ところで、本発明においては、買い手が購入した商品に
対する満足度を入力しなければならないので、そのため
のページを作っておく必要がある。しかも、買い手は
「この間のあれは良かったから、今回もあれで行こう」
というように、過去に満足した商品、売り手、商品推薦
業者、売り手推薦業者等をリピートしたいと思うことも
ある。したがって、過去の購入記録から商品、売り手、
商品推薦業者、売り手推薦業者等を選択できるようにな
っていた方が便利である。

【００８１】そこで、考えられるのは、 （１）買い手は購入履歴ページに進んで、購入年月日、
商品名、商品番号、販売価格、評価価値、満足度、売り
手名、売り手番号、商品推薦業者名、商品推薦業者番
号、売り手推薦業者名、売り手推薦業者番号等の情報を
閲覧することができる。 （２）買い手は購入履歴ページの中で既に購入した商品
の満足度を入力することができる。 （３）買い手は購入履歴ページの中で、商品名、売り手
名、商品推薦業者名、売り手推薦業者名等を選択するこ
とにより、それぞれ、その商品ページ、売り手ページ、
商品推薦業者ページ、売り手推薦業者ページ等に進むこ
とができる。 というような方法である。

【００８２】５：売り手への便宜供与 以上のように、本発明は基本的に買い手本位の環境を実
現するためのものである。しかし、そうはいっても、そ
れは単純に「売り手に不利なことをする」ということを
意味するわけではない。売り手に対して図ることができ
る便宜のうち、最終的に買い手のためになるものは選択
的に採用する。

【００８３】５−１：需給関連情報の提供 たとえば、インターネットマーケットは多くの買い手、
売り手から収集した満足度情報、希望情報、商品情報を
蓄積しているので、「どのような商品分野（＝どのよう
な特徴を持つ、どのような商品種類）の商品に対してど
れだけの購入希望があり、それに対して、実際に、どの
ような商品分野の商品がどれだけ売れたか」「どのよう
な商品分野において、買い手が満足度していないのか」
等を把握できる立場にある。したがって、これらの需給
関連情報を売り手に提供すれば、売り手はどの商品分野
に進出すれば成功しやすいのか分かるし、同時に、買い
手の不満も早期に解消されることとなる。ただし、その
際には、データの信頼性を確保するために、実際に購入
に至ったケースのみについてデータを蓄積していく方が
安全と思われる。

【００８４】そこで、考えられるのは、 （１）実際に購入に至ったケースのみについて、ある特
徴を持つ、ある商品種類に属する商品が、インターネッ
トマーケット内でどれほどの頻度で希望されたか（希
望）、どれくらい売れたか（販売量）、その種類の商品
の最高満足度指数はいくつだったか（最高満足度）をイ
ンターネットマーケットが記録しておく。 （２）売り手あるいは将来の売り手が商品種類と特徴を
指定して需給関連情報調査を依頼すると、インターネッ
トマーケットは上記のデータを集計し、その集計結果を
その売り手または将来の売り手に知らせる。 というような方法である。

【００８５】５−２：価格関連情報の提供 また、インターネットマーケットサーバは「販売価格を
変更すると、その商品のランキングがどのくらい変わる
か」について把握している。したがって、「この商品の
販売価格を２０％下げると、商品総合指数ランキングの
ベストテンに入る頻度は３倍に増えるので、売上も３倍
くらいに増えそう」というような予測を行ない、このよ
うな情報を売り手に提供することができる。このように
して、売り手が販売価格設定と売上との関係を（現状と
比較して、はるかに正確に）予測することができるよう
になれば、在庫管理も大きく改善されるものと期待され
る。なお、ここでも、データの信頼性を確保するため
に、実際に購入に至ったケースのみについてデータを蓄
積していく方が安全である。

【００８６】そこで、考えられるのは、 （１）実際に購入に至った時に、商品総合指数を計算し
た商品すべてについて、インターネットマーケットサー
バが「商品総合指数ランキング△位以内に入るには販売
価格は何円に変更する必要があるか」を計算し、これを
必要価格として記録する。 （２）これらのデータをもとに、ある商品の売り手から
要求があった時に、インターネットマーケットサーバは
「その商品の販売価格をどのくらいに設定すると、どの
くらいの頻度で総合指数ランキング△位以内に入るか」
を売り手に示す。 （３）売り手はこれにもとづいて販売価格と売上の関係
を予測し、販売価格設定の参考にする。 というような方法である。

【００８７】５−３：買い手の信頼度に関する売り手へ
の情報提供 ところで、代金を払わないような買い手がたくさんいる
と、売り手は参加したくなくなり、競争のレベルが下が
る。また、参加するにしても、売り手はそのような買い
手に出合うリスクも価格の中に織り込むことになるの
で、善良な買い手はその分の負担も強いられる。したが
って、買い手の信用度に関する情報を売り手に提供する
ことは売り手のみならず、善良な買い手にとっても好ま
しいことである。売り手がその売り手信頼度にもとづい
て買い手から選択されるだけでなく、買い手もその信用
度によって異なる売り値をつけられた方が、安い売り値
をつけてもらえる善良な買い手にとっては有利というわ
けである。もちろん、売り手が信用できる有名企業であ
って、「入金を確かめてから、商品を発送する」という
方式が買い手に受け入れられるのであれば、買い手が代
金を支払わないというトラブルは起きえないので、買い
手信頼度を知る必要は小さい。しかし、そのような有名
な売り手だけが有利になる環境を放置しておいたので
は、無名な売り手の参入を妨げ、競争が起きにくくな
り、結局は買い手のためにならない。また、ネットオー
クションなどにおいて、売り手側も買い手側も信用でき
るとは限らない時には、どちらもまずは取引相手に代金
あるいは商品を送ってもらいたいと考えるはずであり、
その意味においても、「買い手がどのくらい信頼できる
のか」を知りたいというニーズは存在する。

【００８８】そこで、考えられるのは、 （１）売り手は買い手信頼度指数、近推買い手信頼度指
数、買い手推薦業者信頼度指数からどのようにして商品
の販売価格を決定するかについての情報をインターネッ
トマーケットサーバに申告しておく。 （２）商取引を終えた売り手は、買い手が代金をきちん
と支払ったか等にもとづいて、買い手に関する信頼度
（買い手信頼度）を評価し、インターネットマーケット
サーバに申告する。 （３）買い手が商品を購入しようとすると、インターネ
ットマーケットサーバは売り手信頼度指数、近推売り手
信頼度指数、売り手推薦業者信頼度指数を計算するのと
同じ要領で、買い手信頼度指数、近推買い手信頼度指
数、（その買い手を信頼できるものとして推薦している
買い手推薦業者の）買い手推薦業者信頼度指数を計算
し、さらに、（１）において売り手が決めた販売価格設
定方法にもとづいて販売価格を決定する。 （４）そのようにして買い手ごとに決定された販売価格
をもとに商品総合指数等が買い手ごとに計算され、買い
手はそれを考慮して商品の選択を行なう。 というような方法である。

【００８９】６：インターネットマーケット内で購入手
続きを完結させない方法 ここまではインターネットマーケット内で商品購入手続
きや決済を行ない、商品は宅配便、インターネット等を
利用して配送、配信するようなケースを想定してきた。
しかし、インターネットマーケット内で商品購入手続き
や決済を行なわないようなケースに対しても本発明は適
用できる。

【００９０】たとえば、買い手がインターネットマーケ
ット内でレストランに関して選択を行なう場合、商品種
類（＝どの料理を注文するか）というところまでインタ
ーネットマーケット内で決定する必要はない。むしろ、
売り手総合指数ランキングの中から買い手が良さそうな
レストランを見つけたら、そのレストランまで出かけて
行って、そこで商品種類を選択し、決済まですませてし
まう方が自然である。

【００９１】また、商品総合指数ランキングから商品を
選択する場合であっても、インターネットマーケットサ
ーバは最後まで商品購入手続きを行なってしまう代わり
に、その商品の商品ページで取り扱い小売店がどこであ
るかを知らせるだけにして、買い手は取り扱い小売店で
商品を入手したり、決済したりするということも考えら
れる。特に、宅配便などを使って配送してもらうには購
入金額が小さすぎたり、購入が頻繁すぎたりする商品に
ついては、このような方法も有望である。

【００９２】さらに、インターネットマーケット内で商
品ページや売り手ページにリンクさせるのではなく、イ
ンターネットマーケットのウェブサイトから売り手のウ
ェブサイトにリンクさせ、そこで情報利用者に情報を取
得してもらうという方法も考えられる。

【００９３】そこで、考えられるのは、 （１）買い手が売り手総合指数ランキングから良さそう
な売り手を選択すると、インターネットマーケットサー
バはインターネットマーケット内のその売り手ページま
たはインターネットマーケット外のその売り手のウェブ
サイトにリンクさせ、その売り手から購入するべきかど
うかに関する情報を買い手に取得させる。 （２）あるいは、買い手が商品総合指数ランキングから
良さそうな商品を選択すると、インターネットマーケッ
トサーバはインターネットマーケット内のその商品ペー
ジまたはインターネットマーケット外のその商品を供給
する売り手のウェブサイトにリンクさせ、その商品を購
入するべきかどうかに関する情報を買い手に取得させ
る。 （３）（１）（２）に際して、買い手がその売り手、商
品を気に入らなければ、売り手総合指数ランキング、商
品総合指数ランキングに戻って、売り手、商品を選択し
直すこともできる。 というような方法である。

【００９４】７：ウェブサイト検索サービス ところで、検索エンジンにおいても、利用者が入力した
キーワードにもとづいて、ウェブサイトの検索を行なう
のが一般的であり、ある利用者があるウェブサイトに満
足できず、「二度と閲覧するまい」と決意しても、その
決意は別の利用者には伝わらず、その劣悪なウェブサイ
トはなかなか淘汰されないというのが現状である。特
に、ウェブサイト検索サービスの場合には、「ブックマ
ークする」という形で、利用者によってすでに「満足度
情報」が入力されていることが多いだけに、それが他の
利用者のために活用できていないのは残念なことであ
る。

【００９５】７−１：満足度等も考慮したウェブサイト
検索サービス そこで、ウェブサイト検索サーバに満足度指数等も考慮
したうえで検索結果を表示させる（＝満足度指数等が高
いウェブサイトほどランキング上位に来るように表示さ
せる）というような形で、インターネットマーケットの
手法をウェブサイト検索サービスにも応用することが考
えられる。

【００９６】７−２：ブックマーク ただし、閲覧無料のウェブサイトに対する満足度につい
ては、販売価格というものがなく、販売価格が変わるこ
ともない。したがって、閲覧無料のウェブサイト検索サ
ービスにおいては、満足度をブックマークしたかどうか
で表現することが考えられる。ブックマークはするか、
しないか２つに１つなので、判断が簡単であるし、すで
に慣れている作業なので、利用者に受け入れられやす
い。また、インターネットマーケットにおいても、定量
的満足度（１−２−２）が「商品の価値を定量化するの
が面倒」という理由で利用者に受け入れられない場合に
は、ブックマークを採用することができる。

【００９７】８：課題を解決するための手段 上記１に示した検討の結果として、請求項１に記載の発
明にあっては、情報処理サーバを利用して情報を処理す
る方法において、平均満足度が計算される段階を備える
ことを特徴とする。また、請求項２に記載の発明にあっ
ては、情報処理サーバを利用して情報を処理する方法に
おいて、平均供給者信頼度が計算される段階を備えるこ
とを特徴とする。さらに、請求項３に記載の発明にあっ
ては、情報処理サーバを利用して情報を処理する方法に
おいて、平均近推供給者信頼度が計算される段階を備え
ることを特徴とする。さらに、請求項４に記載の発明に
あっては、情報処理サーバを利用して情報を処理する方
法において、平均供給者推薦業者信頼度が計算される段
階を備えることを特徴とする。さらに、請求項５に記載
の発明にあっては、情報処理サーバを利用して情報を処
理する方法において、平均予測満足度が計算される段階
を備えることを特徴とする。さらに、請求項６に記載の
発明にあっては、請求項１、請求項２、請求項３、請求
項４または請求項５に記載の情報処理方法において、満
足度が評価価値／販売価格として表現されることを特徴
とする。

【００９８】上記２に示した検討の結果として、請求項
８に記載の発明にあっては、請求項１、請求項２、請求
項３、請求項４または請求項５に記載の情報処理方法に
おいて、評価情報量と情報源情報量を考慮して加重平均
を行なうことを特徴とする。また、請求項９に記載の発
明にあっては、請求項１、請求項２、請求項３、請求項
４または請求項５に記載の情報処理方法において、情報
利用者が示した満足度と情報源が示した満足度の関係を
考慮して各情報源に情報源情報量が設定されることを特
徴とする。さらに、請求項１０に記載の発明にあって
は、請求項１、請求項２、請求項３、請求項４または請
求項５に記載の情報処理方法において、情報利用者が示
した評価価値と情報源が示した評価価値の関係を考慮し
て各情報源に情報源情報量が設定されることを特徴とす
る。さらに、請求項１１に記載の発明にあっては、請求
項１、請求項２、請求項３、請求項４または請求項５に
記載の情報処理方法において、情報利用者と情報源の知
り合い関係上の距離を考慮して各情報源に情報源情報量
が設定されることを特徴とする。さらに、請求項１２に
記載の発明にあっては、請求項１、請求項２、請求項
３、請求項４または請求項５に記載の情報処理方法にお
いて、知り合い間の判断委任の量と方向性を考慮して各
情報源に情報源情報量が設定されることを特徴とする。
さらに、請求項１３に記載の発明にあっては、請求項
１、請求項２、請求項３、請求項４または請求項５に記
載の情報処理方法において、情報利用者が示した満足度
と情報源が示した満足度の関係を考慮して各情報源が示
した満足度から情報利用者が示すであろう満足度を推定
することを特徴とする。さらに、請求項１４に記載の発
明にあっては、請求項１、請求項２、請求項３、請求項
４または請求項５に記載の情報処理方法において、情報
利用者が示した評価価値と情報源が示した評価価値の関
係を考慮して各情報源が示した評価価値から情報利用者
が示すであろう評価価値を推定することを特徴とする。
さらに、請求項１５に記載の発明にあっては、請求項
１、請求項２、請求項３、請求項４または請求項５に記
載の情報処理方法において、商推満足度または商推評価
価値を計算する段階を備えることを特徴とする。さら
に、請求項１６に記載の発明にあっては、請求項１、請
求項２、請求項３、請求項４または請求項５に記載の情
報処理方法において、満足度指数、供給者信頼度指数、
近推供給者信頼度指数、供給者推薦業者信頼度指数、予
測満足度指数の計算に際して、総情報量が考慮されるこ
とを特徴とする。

【００９９】上記３に示した検討の結果として、請求項
１７に記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用し
て情報を提供する方法において、希望一致度指数が計算
される段階を備えることを特徴とする。また、請求項１
８に記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用して
情報を処理する方法において、調和度指数が計算される
段階を備えることを特徴とする。

【０１００】上記４に示した検討の結果として、請求項
１９に記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用し
て情報を処理する方法において、供給物総合指数ランキ
ングが表示される段階を備えることを特徴とする。ま
た、請求項２０に記載の発明にあっては、情報処理サー
バを利用して情報を処理する方法において、供給者総合
指数ランキングが表示される段階を備えることを特徴と
する。さらに、請求項２１に記載の発明にあっては、情
報処理サーバを利用して情報を処理する方法において、
供給物推薦業者総合指数ランキングが表示される段階を
備えることを特徴とする。さらに、請求項２２に記載の
発明にあっては、情報処理サーバを利用して情報を処理
する方法において、供給者推薦業者総合指数ランキング
が表示される段階を備えることを特徴とする。さらに、
請求項２３に記載の発明にあっては、情報処理サーバを
利用して情報を処理する方法において、対抗供給物に限
定した供給物総合指数ランキングが表示される段階を備
えることを特徴とする。さらに、請求項２４に記載の発
明にあっては、情報処理サーバを利用して情報を処理す
る方法において、対抗供給者に限定した供給者総合指数
ランキングが表示される段階を備えることを特徴とす
る。

【０１０１】上記５に示した検討の結果として、請求項
２５に記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用し
て情報を処理する方法において、需給関連情報が計算さ
れる段階を備えることを特徴とする。また、請求項２６
に記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用して情
報を処理する方法において、価格関連情報が計算される
段階を備えることを特徴とする。さらに、請求項２７に
記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用して情報
を処理する方法において、需要者信頼度指数が計算され
る段階を備えることを特徴とする。

【０１０２】上記６に示した検討の結果として、請求項
２８に記載の発明にあっては、情報処理サーバを利用し
て情報を処理する方法において、商品、売り手、商品推
薦業者または売り手推薦業者に関する情報を提供するウ
ェブサイトに端末をリンクさせる段階を備えることを特
徴とする。

【０１０３】上記７に示した検討の結果として、請求項
７に記載の発明にあっては、請求項１、請求項２、請求
項３、請求項４または請求項５に記載の情報処理方法に
おいて、満足度がブックマークの有無で表現されること
を特徴とする。

【０１０４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。

【０１０５】０：用語の定義 実施形態についての説明を始めるにあたって、誤解を生
じないように、改めて、以下のように用語の定義をして
おく。 供給者：商品の売り手、ウェブサイト運営者のように、
ものを供給する側に立つ者の総称。本明細書の請求項に
おいては、「売り手」、「ウェブサイト運営者」の代わ
りに「供給者」、「売り手信頼度」「ウェブサイト運営
者信頼度」の代わりに「供給者信頼度」、「売り手推薦
業者」、「ウェブサイト運営者推薦業者」の代わりに
「供給者推薦業者」というような形で、より一般的な用
語を用いた。 需要者：商品の買い手、ウェブサイト利用者のように、
ものを需要する側に立つ者の総称。本明細書の請求項に
おいては、「買い手」、「ウェブサイト利用者」の代わ
りに「需要者」というような形で、より一般的な用語を
用いた。 供給物：商品、ウェブサイトのように供給者が需要者に
供給するものの総称。本明細書の請求項においては、
「商品」、「ウェブサイト」の代わりに「供給物」、
「商品総合指数」「ウェブサイト総合指数」の代わりに
「供給物総合指数」というような形で、より一般的な用
語を用いた。 情報処理サーバ：利用者から情報を収集し、利用者に情
報を提供するためのサーバ。本明細書の請求項において
は、「インターネットマーケットサーバ」「ウェブサイ
ト検索サーバ」の代わりに「情報処理サーバ」というよ
うな形で、より一般的な用語を用いた。 商品：金銭的価値と引き換えに供給されるものの総称。
商品は自動車、食品のような有形物であることもある
が、情報・運送・飲食・宿泊等のような、無形物である
こともありえる。また、商品は、業とする者によって供
給されるとは限らず、ネットオークションの出品者のよ
うな素人によって供給されることもある。 買い手：商品を供給される者。たとえば、情報提供サー
ビスを供給される者も運送サービスを供給される者もみ
な買い手である。買い手は必ずしも個人ではなく、企業
（たとえば、いわゆるＢ ｔｏ Ｂの場合）であること
も想定されている。 売り手：商品を供給する側の者であり、買い手以外の商
取引の当事者全部を指す。本発明で言えば、商品の生産
者も満足度予測業者も商品推薦業者も売り手推薦業者も
みな売り手である。また、実世界で言えば、生産者、流
通業者の両方が売り手ということになる。売り手は必ず
しも企業ではなく、個人（たとえば、いわゆるＣ ｔｏ
Ｃの場合）であることも想定されている。 商取引：商品が金銭的価値と引き換えに売り手から買い
手に供給される過程 会員：インターネットマーケット、ウェブサイト検索サ
ービス等を利用する者のことであり、インターネットマ
ーケットであれば、買い手、売り手（満足度予測業者、
商品推薦業者、売り手推薦業者、調和度情報業者を含
む）から構成される。 情報利用者：インターネットマーケット、ウェブサイト
検索サービスから情報を提供される者。需要者（買い
手、ウェブサイト利用者）であることが多いが、供給者
（売り手、ウェブサイト運営者）であることもある。情
報利用者は情報源から提供された情報にもとづいて商
品、売り手、ウェブサイト等の選択に関する判断を行な
う。 情報源：インターネットマーケット、ウェブサイト検索
サービスに情報を提供する者をいう。需要者（買い手、
ウェブサイト利用者）であることも供給者（売り手、ウ
ェブサイト運営者）であることもある。一人の会員は情
報利用者の立場になることもあるし、情報源として機能
することもある。

【０１０６】１：インターネットマーケットサーバを利
用した情報処理方法〜第１実施形態 最初に、インターネットマーケットサーバ（＝インター
ネットマーケット用の情報処理サーバ）が買い手、売り
手等から情報を収集して、それらを適当な形に処理した
上で、買い手、売り手等に提供する方法を、第１実施形
態として説明する。

【０１０７】１−１：インターネットマーケットサーバ
を利用した情報処理方法の構成 まず、図２０は本発明の第１実施形態の構成を示すブロ
ック図である。この図において、符号１１１はインター
ネットマーケットサーバであり、インターネットマーケ
ットを運営する企業等に設置され、ネットワーク１１２
に接続される。符号１０１、１０２、・・は種々の端末
であり、インターネットマーケットの会員の手元にあっ
て、これもネットワーク１１２に接続される。ネットワ
ークとしてはインターネット等が利用できる。

【０１０８】１−１−１：端末 端末１０１、１０２、・・はインターネットマーケット
サーバ１１１と情報の送受信を行なう。なお、端末１０
１、１０２、・・としては、パーソナルコンピュータ、
携帯電話機等の様々な情報処理装置を利用することがで
きるが、以下においては、ＣＲＴやＬＣＤ等の表示部や
キーボードやマウス等の入力部を備える通常のパーソナ
ルコンピュータを利用した場合について説明することと
する。

【０１０９】１−１−２：インターネットマーケットサ
ーバ 次にインターネットマーケットサーバの詳細構成につい
て説明する。図２１はインターネットマーケットサーバ
１１１の構成を示すブロック図である。この図におい
て、符合１２１は制御手段であり、ＣＰＵ等から構成さ
れ、各部の制御、データの転送、種々の演算、データの
一時的な記憶等を行なう。符合１２２は入力制御手段で
あり、ネットワーク１１２を介して接続された端末から
入力されるデータを制御する。符合１２３は出力制御手
段であり、端末に向けて出力されるデータを制御する。

【０１１０】メインプログラム１３０は制御手段１２１
において用いられるものであり、例えば、種々の情報入
力のためのプログラム、総合指数計算のためのプログラ
ム、中間情報ファイル更新のためのプログラムなどから
構成される。

【０１１１】会員一般情報ファイル１３１ａは会員番
号、パスワード、メールアドレス、性別、個人・法人の
区別、（個人であれば）氏名、（法人であれば）法人名
などのフィールドを持ち、会員ごとにレコードがつくら
れる（図２２）。

【０１１２】会員知り合い関係情報ファイル１３１ｂに
は会員の知り合い関係の情報が格納される。会員とその
知り合いの組み合わせごとにレコードが作られ、会員知
り合い情報ファイル１３１ｂのフィールドは、たとえ
ば、「会員番号」「知り合い会員番号」「知り合いへの
割り当て率」となる（図２３）

【０１１３】商品情報ファイル１３１ｃは「商品番号」
「商品名称」「売り手会員番号」「販売価格」「販売単
位」「商品種類」「商品特徴」「商品説明」「ＵＲＬ」
などのフィールドを持ち、商品ごとにレコードが作られ
る（図２４）。

【０１１４】売り手情報ファイル１３１ｄは「売り手会
員番号」「売り手名称」「取扱商品種類」「推薦業者」
「売り手特徴」「売り手説明」「ＵＲＬ」などのフィー
ルドを持ち、売り手ごとにレコードが作られる（図２
５）。

【０１１５】評価業者情報ファイル１３１ｅは「評価業
者会員番号」「評価業者名称」「取扱商品種類」「推薦
業者」「評価業者特徴」「評価業者説明」「ＵＲＬ」な
どのフィールドを持ち、評価業者ごとにレコードが作ら
れる（図２６）。

【０１１６】評価情報ファイル１３１ｆは「評価業者会
員番号」「商品種類」「評価対象」「推薦の有無」「評価価
値」「推薦の有無」「説明内容」等のフィールドを持
ち、評価業者と評価対象の組み合わせごとにレコードが
作られる（図２７）。

【０１１７】セカンドオピニオン情報ファイル１３１ｇ
は「セカンドオピニオンの被掲示側」「セカンドオピニ
オンの掲示側」「セカンドオピニオンの内容」等のフィ
ールドを持ち、「セカンドオピニオンの被掲示側」と
「セカンドオピニオンの掲示側」の組み合わせごとにレコ
ードが作られる（図２８）

【０１１８】調和度情報ファイル１３１ｈには調和度情
報が格納される。たとえば、（スーツとシャツとネクタ
イのような）３つの商品種類の組み合わせについての調
和度情報であれば、「調和度情報業者会員番号」と「第
１の商品種類」と「第２の商品種類」と「第３の商品種
類」の組み合わせごとにレコードが作られ、調和度情報
ファイル１３１ｈのフィールドは、たとえば、「調和度
情報業者会員番号」「第１の商品種類」「第１の商品種
類の特徴」「第２の商品種類」「第２の商品種類の特
徴」「第３の商品種類」「第３の商品種類の特徴」・・
となる（図２９）。

【０１１９】手持ちアイテムファイル１３１ｉには買い
手の手持ちアイテム等の買い手情報が格納される。買い
手と手持ちアイテムの組み合わせごとにレコードが作ら
れ、買い手情報ファイル１３１ｈのフィールドは「買い
手会員番号」「手持ちアイテムの商品種類」「手持ちア
イテムの特徴」となる（図３０）。

【０１２０】指定調和度情報業者ファイル１３１ｊには
買い手が指定する調和度情報業者についての情報が格納
される。買い手ごとにレコードが作られ、買い手情報フ
ァイル１３１ｊのフィールドは「買い手会員番号」「指定
調和度情報業者の取り扱う商品種類」「指定調和度情報
業者の会員番号」となる（図３１）。

【０１２１】取引情報ファイル１３２ａには取引情報が
格納され、取引ごとにレコードが作られる（図３２）。
取引情報ファイルのフィールドとしては、「取引年月
日」「商品種類」「商品番号」「取引数量」「売り手会
員番号」「推薦業者会員番号」「買い手会員番号」、
「販売価格」、「評価価値」「希望された商品特徴」「選
択された商品特徴」「希望された商品特徴の最高満足
度」などが考えられる。これらは購入手続きが完了した
時に記録されるが、「評価価値」だけは購入商品を使用
してから買い手が入力する。

【０１２２】価格関連情報記録ファイル１３２ｂは「商
品番号」「買い手」「必要価格」等のフィールドを持ち、
購入手続きが完了した時に上位に商品総合指数ランキン
グ上位に進出していた商品の数だけレコードが作られて
いく（図３３）。

【０１２３】満足度情報ファイル１３３ａは「商品」
「情報源」「評価価値」「販売価格」「満足度」等のフ
ィールドを持ち、「商品」と「情報源」の組み合わせご
とにレコードが作られる（図３４）。

【０１２４】売り手信頼度情報ファイル１３３ｂは「売
り手」「情報源」「売り手信頼度」「評価情報量」等の
フィールドを持ち、「売り手」と「情報源」の組み合わ
せごとにレコードが作られる（図３５）。

【０１２５】近推売り手信頼度情報ファイル１３３ｃは
「売り手」「情報源」「近推売り手信頼度」「評価情報
量」等のフィールドを持ち、「売り手」と「情報源」の
組み合わせごとにレコードが作られる（図３６）。

【０１２６】推薦業者信頼度情報ファイル１３３ｄは
「推薦業者」「情報源」「推薦業者信頼度」「評価情報
量」等のフィールドを持ち、「推薦業者」と「情報源」
の組み合わせごとにレコードが作られる（図３７）。

【０１２７】予測満足度情報ファイル１３３ｅは「商
品」「情報源」「評価価値」「販売価格」「予測満足
度」等のフィールドを持ち、「商品」と「情報源」の組
み合わせごとにレコードが作られる（図３４）。

【０１２８】調和度指数情報ファイル１３３ｆは「情報
利用者」「商品種類」「特徴」「調和度指数」等のフィ
ールドを持ち、「情報利用者」と「商品種類」と「特
徴」の組み合わせごとにレコードが作られる（図３
８）。

【０１２９】推定用ファイル１３３ｇは「情報利用者」
「情報源」「情報源情報量」「α」「β」「推定係数」
等のフィールドを持ち、「情報利用者」と「情報源」の
組み合わせごとにレコードが作られる（図３９）。な
お、αとβは回帰直線の方程式ｙ＝α＋β×ｘの係数
（回帰係数）であり、詳細については後述する。

【０１３０】なお、満足度情報ファイル１３３ａ、売り
手信頼度情報ファイル１３３ｂ、近推売り手信頼度情報
ファイル１３３ｃ、推薦業者信頼度情報ファイル１３３
ｄ、予測満足度情報ファイル１３３ｅ、調和度指数情報
ファイル１３３ｆ、推定用ファイル１３３ｇは中間産物
の役割を果たすので、これらを総称して「中間情報ファ
イル」と呼ぶこととする。

【０１３１】商品分類項目ファイル１３４ａは「分類項
目」「階層」「コード」「上位分類項目」等のフィール
ドを持ち、「分類項目」ごとにレコードが作られる。こ
こでは、図４０のような商品分類を行なった時の商品分
類項目ファイルを図４１に示す。

【０１３２】特徴ファイル１３４ｂは「商品種類」「特
徴」「特徴コード」「特徴描写」「特徴描写コード」等
のフィールドを持ち、「商品種類」「特徴」「特徴描
写」の組み合わせごとにレコードが作られる（図４
２）。

【０１３３】コーディネート情報ファイル１３４ｃは
「商品種類」「コーディネート商品種類その１」「コー
ディネート商品種類その２」・・等のフィールドを持
ち、「商品種類」ごとにレコードが作られる（図４
３）。商品種類がＡで、コーディネート商品種類その１
がＢで、コーディネート商品種類その２がＣである場
合、それは「商品種類Ａは商品種類Ｂ、Ｃとの組み合わ
せを考慮して商品の選択を行なうべきである」というこ
とを示す。

【０１３４】１−２：インターネットマーケットサーバ
を利用した情報処理方法についての動作説明 次に、動作について説明する。ここで、端末１０１、１
０２、・・は、それぞれインターネットマーケットサー
バ１１１と接続されて通信を行なうが、接続される端末
がどれでも話は同じなので、便宜上、インターネットマ
ーケットサーバ１１１には端末１０１が接続されたもの
として以下、説明を行なう。意思照合サーバ１１１に端
末１０１が接続されると、制御手段１２１は入力制御手
段１２２を介してこの接続を検知し、メインプログラム
にしたがって、端末１０１を制御する。図４４はそのメ
インプログラムの動作を示すフローチャートである。な
お、以下には請求項の発明をすべて盛り込んでいるが、
当然、そのすべてがないとインターネットマーケットが
機能しないというわけではなく、必要に応じて一部だけ
を採用することも可能である。

【０１３５】１−２−０：トップページ まず、ステップＳ１００において、制御手段１２１は端
末１０１の表示部に、図４５に示すようなトップページ
を表示させ、端末操作者に対して、「入会手続き」「ロ
グイン」「終了」の中から希望するものを選択するよう
に促す。端末１０１の表示部には（このメニューページ
においても、以下のページにおいても）マウスカーソル
が表示され、所定の場所をクリックすることにより種々
の操作を行なえるようになっている。ここで端末操作者
が「入会手続き」「ログイン」のいずれかをマウスでク
リックして選択すると、制御手段１２１が入力制御手段
１２２を介してこれを検知し、手順をそれぞれステップ
Ｓ１１０、ステップＳ１２０に進める。一方、端末操作
者が「終了」を選択すると、制御手段１２１がこれを検
知し、端末１０１に対する制御を終了する。

【０１３６】１−２−１：入会手続き 手順がステップＳ１１０に進むと、制御手段１２１は会
員一般情報ファイル１３１ａを検索し、空いている会員
番号を見つけ、その会員番号を使って端末１０１の表示
部に図４６に示すような入会手続きページを表示させ、
端末操作者に対して、それ以降使用することになるパス
ワードを入力するように促す。端末操作者がパスワード
を入力し、「登録」をマウスでクリックすると、制御手
段１２１が入力制御手段１２２を介してこれを検知し、
手順をステップＳ１１１に進める。手順がステップＳ１
１１に進むと、制御手段１２１は入力されたパスワード
を会員一般情報ファイル１３１ａに記憶し、手順をステ
ップＳ１２０に進める。

【０１３７】１−２−２：ログイン 手順がステップＳ１２０に進むと、制御手段１２１は端
末１０１の表示部に図４７のようなログインページを表
示させ、端末操作者に対して、会員番号とパスワードを
入力するように促す。端末操作者が会員番号とパスワー
ドを入力し、「ログイン」をマウスでクリックすると、
制御手段１２１が入力制御手段１２２を介してこれを検
知し、手順をステップＳ１２１に進める。手順がステッ
プＳ１２１に進むと、制御手段１２１は入力された会員
番号とパスワードの組み合わせが正しいかどうかを確認
するために会員一般情報ファイル１３１ａを検索し、会
員番号とパスワードの組み合わせが正しければ手順をス
テップＳ１３０に進め、正しくなければ「パスワードが
不正です」という旨のメッセージを表示したのち、手順
をステップＳ１００に戻す。

【０１３８】１−２−３：メインメニューページ 手順がステップＳ１３０に進むと、制御手段１２１は端
末１０１の表示部に図４８のようなメインメニューペー
ジを表示させ、端末操作者に対して、「会員一般情報入
力ページ」「売り手ページ」「評価業者ページ」「調和
度情報業者ページ」「買い手ページ」「終了」の中から
希望するものを選択するように促す。端末操作者が「会
員一般情報入力ページ」「売り手ページ」「情報提供業
者入力ページ」「調和度情報業者ページ」「買い手ペー
ジ」のいずれかをマウスでクリックして選択すると、制
御手段１２１が入力制御手段１２２を介してこれを検知
し、手順をそれぞれステップＳ２００、ステップＳ３０
０、ステップＳ４００、ステップＳ４５０、ステップＳ
５００に進める。一方、端末操作者が「終了」を選択す
ると、制御手段１２１がこれを検知し、端末１０１に対
する制御を終了する。

【０１３９】１−２−４：会員一般情報入力ページ 手順がステップＳ２００に進むと、制御手段１２１は会
員情報ファイル１３１から会員情報を読み出し、出力制
御手段１２３を介して、端末１０１の表示部に図４９に
示すような「会員情報入力ページ」を表示させ、端末操
作者に対して、すでに入力した会員情報の内容を確認し
たうえで、必要な入力または選択を行なうように促す。
ここでは、会員番号は最初に与えられたものが表示され
ていて、これは会員が入力により変更することはできな
い。「男、女、法人の区別」はプルダウンメニューにな
っていて、プルダウンメニューを表示させるボタンにマ
ウスカーソルを合わせてマウスボタンを押下すると、
「男」「女」「法人」の項目が現われて、押下した状態を保っ
たまま該当する項目に合わせてマウスボタンを離すと、
当該項目が選択されるようになっている。知り合い関係
については、情報源あるいは情報伝達経路として機能し
て欲しい知り合いの会員番号と割り当て率（後述）、削
除チェックを入力することができる。これらの項目の入
力と選択の後、端末操作者が「登録」をクリックする
と、制御手段１２１がこれを検知し、手順をステップＳ
２０１に進める。手順がステップＳ２０１に進むと、制
御手段１２１は入力された「メールアドレス」、「個人
／法人の区別と性別」「氏名または法人名」を会員一般
情報ファイル１３１ａに記憶する。さらに、制御手段１
２１は知り合い関係の情報を会員知り合い関係情報ファ
イル１３１ｂに記憶し、削除チェックの入った情報を会
員知り合い関係情報ファイル１３１ｂから削除し、さら
に手順をステップＳ１００に戻す。

【０１４０】１−２−５：売り手ページ 手順がステップＳ３００に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図５０のような売り手メニューページを表
示し、端末操作者に「商品情報入力」「売り手情報入
力」「注文情報出力」「売り手用情報出力」「メインメ
ニューに戻る」の中から希望するものを選択するように
促す。これに対して、端末操作者が「商品情報入力」
「売り手情報入力」「注文情報出力」「売り手用情報出
力」のいずれかを選択すると、これを検知した制御手段
１２１は手順をそれぞれステップＳ３１０、Ｓ３２０、
Ｓ３３０、Ｓ３４０に進める。一方、端末操作者が「メ
インメニューに戻る」を選択すると、これを検知した制
御手段１２１は手順をステップＳ１３０に戻す。

【０１４１】１−２−５−１：商品情報入力 手順がステップＳ３１０に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図５１のような商品情報入力ページを表示
し、端末操作者に必要事項を入力するように促す。これ
に対して、端末操作者が「商品番号」「商品名称」「販売
価格」「販売単位」「商品種類」「商品特徴」「商品説
明」「セカンドオピニオンターゲット」「セカンドオピ
ニオン内容」等を入力すると、これを検知した制御手段
１２１は「商品番号」「商品名称」「販売価格」「販売単
位」「商品種類」「商品特徴」「商品説明」を商品情報
ファイル１３１ｃに、商品番号、「セカンドオピニオン
ターゲット」「セカンドオピニオン内容」をそれぞれ
「掲示側」、「被掲示側」、「セカンドオピニオン内
容」としてセカンドオピニオン情報ファイル１３１ｇに
記憶し、手順をステップＳ３００に戻す。

【０１４２】１−２−５−２：売り手情報入力 手順がステップＳ３２０に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図５２のような売り手情報入力ページを表
示し、端末操作者に必要事項を入力するように促す。こ
れに対して、端末操作者が「売り手名称」「取扱商品種
類」「推薦業者」「売り手特徴」「売り手説明」「セカ
ンドオピニオンターゲット」「セカンドオピニオン内
容」等を入力すると、これを検知した制御手段１２１は
「売り手名称」「取扱商品種類」「推薦業者」「売り手
特徴」「売り手説明」を売り手会員番号とともに売り手
情報ファイル１３１ｄに、売り手会員番号、「セカンド
オピニオンターゲット」「セカンドオピニオン内容」を
それぞれ「掲示側」、「被掲示側」、「セカンドオピニ
オン内容」としてセカンドオピニオン情報ファイル１３
１ｇに記憶し、手順をステップＳ３００に戻す。

【０１４３】１−２−５−３：注文情報出力 手順がステップＳ３３０に進むと、制御手段１２１は取
引情報ファイル１３２ａから、その端末操作者である売
り手が供給する商品に対する購入手続きだけを抽出し、
端末の表示部に図５３のような注文情報出力ページを表
示する。これに対して、端末操作者が「売り手メニュー
に戻る」を選択すると、これを検知した制御手段１２１
は手順をステップＳ３００に戻す。

【０１４４】１−２−５−４：売り手用情報出力 手順がステップＳ３４０に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図５４のような売り手用情報メニューペー
ジを表示し、「需給関連情報」「価格関連情報」「売り
手メニューに戻る」の中から希望するものを選択するよ
うに端末操作者に促す。これに対して、端末操作者が
「需給関連情報」「価格関連情報」のいずれかを選択す
ると、これを検知した制御手段１２１は手順をそれぞれ
ステップＳ３４１、Ｓ３４２に進める。一方、端末操作
者が「売り手メニューに戻る」を選択すると、これを検
知した制御手段１２１は手順をステップＳ３００に戻
す。

【０１４５】１−２−５−４−１：需給関連情報 手順がステップＳ３４１に進むと、制御手段１２１は図
５５のような需給関連情報ページを端末の表示部に表示
し、「商品種類」を入力するように端末操作者に促す。
これに対して、端末操作者が「商品種類」を入力する
と、これを検知した制御手段１２１は取引情報ファイル
１３２ａを検索し、端末操作者から指定された商品種類
と商品種類が一致するレコードについて、「希望された
商品特徴」と「選択された商品特徴」のフィールドにど
のような商品特徴が何回出てくるかカウントする。ま
た、端末操作者から指定された商品種類と商品種類が一
致するレコードについて、商品特徴別に「希望商品特徴
の最高満足度」の平均値を計算する。そして、それらの
計算結果を図５６のような需給関連情報出力ページとし
て端末の表示部に表示する。これに対して、端末操作者
が「売り手用情報メニューに戻る」を選択すると、これ
を検知した制御手段１２１は手順をステップＳ３４０に
戻す。

【０１４６】１−２−５−４−２：価格関連情報 手順がステップＳ３４２に進むと、制御手段１２１は図
５７のような価格関連情報ページを端末の表示部に表示
し、「商品番号」「現行販売価格」「調査希望期間」を
入力するように端末操作者に促す。これに対して、端末
操作者が「商品番号」「現行販売価格」「調査希望期
間」を入力すると、これを検知した制御手段１２１は、
端末操作者が指定した商品番号で取引年月日が調査希望
期間内に入っているレコードを価格関連情報ファイル１
３２ｂから抽出する。さらに、必要価格を現行販売価格
の２５％、５０％、・・、１５０％というように変えな
がら、必要価格が販売価格を上回っているようなレコー
ドがいくつあったかをカウントし、これらをそれぞれの
販売価格における「ランキング上位進出頻度」とし、そ
の結果を端末の表示部に図５８のような価格関連情報出
力ページとして表示する。これに対して、端末操作者が
「売り手用情報メニューに戻る」を選択すると、これを
検知した制御手段１２１は手順をステップＳ３４０に戻
す。

【０１４７】１−２−６：評価業者入力ページ 手順がステップＳ４００に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図５９のよう評価業者入力ページを表示
し、端末操作者に「評価業者名称」「取扱商品種類」
「推薦業者」「評価業者特徴」「評価業者説明」「セカ
ンドオピニオンターゲット」「セカンドオピニオン内
容」「商品番号」「商品推薦の有無」「商品説明」「予
測満足度」「売り手番号」「売り手推薦の有無」「売り
手説明」等を入力するように促す。これに対して、端末
操作者が必要事項を入力して「登録」をクリックする
と、これを検知した制御手段１２１は「評価業者名称」
「取扱商品種類」「推薦業者」「評価業者特徴」「評価
業者説明」を評価業者情報ファイル１３１ｅに、「商品
番号」「商品推薦の有無」「商品説明」「予測満足度」
「売り手番号」「売り手推薦の有無」「売り手説明」を
評価業者情報ファイル１３１ｅに、評価業者会員番号、
「セカンドオピニオンターゲット」「セカンドオピニオ
ン内容」をそれぞれ「掲示側」、「被掲示側」、「セカ
ンドオピニオン内容」としてセカンドオピニオン情報フ
ァイル１３１ｇに記憶して、手順をステップＳ１３０に
戻す。

【０１４８】１−２−７：調和度情報業者入力ページ 手順がステップＳ４５０に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に、図６０のような調和度情報業者入力ペー
ジを表示し、端末操作者に調和度の高い組み合わせを
「第１の商品種類」「第１の商品種類の特徴」「第２の
商品種類」「第２の商品種類の特徴」・・という形で入
力するように促す。これに対して、端末操作者が入力を
行なうと、これを検知した制御手段１２１は、これらの
組み合わせを調和度情報業者番号ともに調和度情報ファ
イル１３１ｈに記憶して、手順をステップＳ１３０に戻
す。

【０１４９】１−２−８：買い手ページ 手順がステップＳ５００に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図６１のような買い手メニューページを表
示し、端末操作者に「調和度関係入力」「商品選択」
「購入履歴」「メインメニューに戻る」の中から望むも
のを選択するように促す。これに対して、端末操作者が
「調和度関係入力」「商品選択」「購入履歴」のいずれ
かを選択すると、これを検知した制御手段１２１は手順
をそれぞれステップＳ５１０、Ｓ６００、Ｓ９００に進
める。一方、端末操作者が「メインメニューに戻る」を
選択すると、これを検知した制御手段１２１は手順をス
テップＳ１３０に戻す。

【０１５０】１−２−８−１：調和度関係入力 手順がステップＳ５１０に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図６２のような調和度関係入力ページを表
示し、端末操作者に登録しておきたい手持ちアイテムの
商品種類と特徴と指定調和度提供業者を入力し、登録を
抹消しておきたい手持ちアイテムと指定を抹消しておき
たい指定調和度情報業者に削除チェックを入力するよう
に促す。これらの必要事項の入力後に端末操作者が「登
録」をクリックすると、制御手段１２１はこれを検知し
て、入力された手持ちアイテムに関する情報を手持ちア
イテムファイル１３１ｉに、入力された指定調和度情報
業者に関する情報を指定調和度情報業者ファイル１３１
ｊに記憶し、削除チェックが入力された手持ちアイテム
に関する情報、指定調和度情報業者に関する情報をそれ
ぞれ手持ちアイテムファイル１３１ｉ、指定調和度情報
業者ファイル１３１ｊから削除したうえで手順をステッ
プＳ５００に戻す。

【０１５１】１−２−８−２：商品選択ページ 手順がステップＳ６００に進むと、制御手段１２１は以
下のようにして、端末操作者に商品の選択を行なわせる
（図６３）。

【０１５２】１−２−８−２−１：商品種類の選択 手順がステップＳ６００に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図６４の1段目に示すような商品分類選択
ページを表示し、端末操作者に大分類のプルダウンメニ
ューから選択を行なうように促す。これに対して、端末
操作者がプルダウンメニューを表示させるボタンにマウ
スカーソルを合わせてマウスボタンを押下すると、制御
手段１２１は商品分類項目ファイル１３４ａ（図４１）
から必要な情報を読み出し、プルダウンメニューとして
「指定なし」「食料品」「衣料品」「日用雑貨」「電化
製品」・・等の選択肢を表示し、端末操作者にいずれか
を選択するように促す。これに対して、端末操作者がマ
ウスボタンを押下した状態を保ったまま「指定なし」
「食料品」「衣料品」「日用雑貨」「電化製品」・・等
の選択肢の一つに合わせてマウスボタンを離すと、制御
手段１２１はこれを検知して、手順をそれぞれステップ
Ｓ６０１ａ、Ｓ６０１ｂ、Ｓ６０１ｃ、Ｓ６０１ｄ、・
・に進める。

【０１５３】手順がステップＳ６０１ａに進むと、制御
手段１２１は商品大分類コードを「０」として記憶した
うえで手順をステップＳ６１０に進める。一方、手順が
ステップＳ６０１ｂに進むと、制御手段１２１は商品大
分類コードを「１」として記憶したうえで、端末の表示
部に図６４の２段目に示すような商品分類入力ページを
表示し、端末操作者に中分類のプルダウンメニューから
選択を行なうように促す。これに対して、端末操作者が
プルダウンメニューを表示させるボタンにマウスカーソ
ルを合わせてマウスボタンを押下すると、制御手段１２
１は商品分類項目ファイル１３４ａ（図４１）から必要
な情報を読み出し、プルダウンメニューとして「指定な
し」「穀物」「肉」「野菜」「果物」・・等の選択肢を
表示し、端末操作者にいずれかを選択するように促す。
これに対して、端末操作者がマウスボタンを押下した状
態を保ったまま「指定なし」「穀物」「野菜」「果物」
「肉」・・等の選択肢の一つに合わせてマウスボタンを
離すと、制御手段１２１はこれを検知して、手順をそれ
ぞれステップＳ６０２ａ、Ｓ６０２ｂ、Ｓ６０２ｃ、・
・に進める。手順がステップＳ６０１ｃ、Ｓ６０１ｄ、
・・に進んだ場合等については、商品大分類コードを
「１」の代わりに「２」「３」・・として記憶し、プル
ダウンメニューとして「食料品」の代わりに「衣料品」
「日用雑貨」「電化製品」・・の中分類を表示するとい
うだけで、「食料品」の場合と本質的な違いはないの
で、これ以上の説明は行なわない。

【０１５４】手順がステップＳ６０２ａに進むと、制御
手段１２１は商品中分類コードを「０」として記憶した
うえで手順をステップＳ６１０に進める。一方、手順が
ステップＳ６０２ｂに進むと、制御手段１２１は商品中
分類コードを「１」として記憶したうえで、端末の表示
部に図６４の３段目に示すような商品分類入力ページを
表示し、端末操作者に小分類のプルダウンメニューから
選択を行なうように促す。これに対して、端末操作者が
プルダウンメニューを表示させるボタンにマウスカーソ
ルを合わせてマウスボタンを押下すると、制御手段１２
１は商品分類項目ファイル１３４ａ（図４１）から必要
な情報を読み出し、プルダウンメニューとして「指定な
し」「米」「小麦」「とうもろこし」「大豆」・・等の
選択肢を表示し、端末操作者にいずれかを選択するよう
に促す。これに対して、端末操作者がマウスボタンを押
下した状態を保ったまま「指定なし」「米」「小麦」
「とうもろこし」「大豆」・・等の選択肢の一つに合わ
せてマウスボタンを離すと、制御手段１２１はこれを検
知して、手順をそれぞれステップＳ６０３ａ、Ｓ６０３
ｂ、Ｓ６０３ｃ、・・に進める。手順がステップＳ６０
２ｃ、Ｓ６０２ｄ、・・に進んだ場合等については、商
品中分類コードを「１」の代わりに「２」「３」・・と
して記憶し、プルダウンメニューとして「穀物」の代わ
りに「野菜」「果物」「肉」・・の中分類を表示すると
いうだけで、「穀物」の場合と本質的な違いはないの
で、これ以上の説明は行なわない。

【０１５５】手順がステップＳ６０３ａに進むと、制御
手段１２１は商品小分類コードを「０」として記憶した
うえで手順をステップＳ６１０に進める。一方、手順が
ステップＳ６０３ｂに進むと、制御手段１２１は商品小
分類コードを「１」として記憶したうえで、端末の表示
部に図６４の４段目に示すような商品分類入力ページを
表示し、端末操作者に細分類のプルダウンメニューから
選択を行なうように促す。これに対して、端末操作者が
プルダウンメニューを表示させるボタンにマウスカーソ
ルを合わせてマウスボタンを押下すると、制御手段１２
１は商品分類項目ファイル１３４ａ（図４１）から必要
な情報を読み出し、プルダウンメニューとして「指定な
し」「新潟産」「秋田産」・・等の選択肢を表示し、端
末操作者にいずれかを選択するように促す。これに対し
て、端末操作者がマウスボタンを押下した状態を保った
まま「指定なし」「新潟産」「秋田産」・・等の選択肢
の一つに合わせてマウスボタンを離すと、制御手段１２
１はこれを検知して、手順をそれぞれステップＳ６０４
ａ、Ｓ６０４ｂ、Ｓ６０４ｃ、・・に進める。手順がス
テップＳ６０３ｃ、Ｓ６０３ｄ、・・に進んだ場合等に
ついては、商品小分類コードを「１」の代わりに「２」
「３」・・として記憶し、プルダウンメニューとして
「米」の代わりに「小麦」「とうもろこし」「大豆」・
・の小分類を表示するというだけで、「米」の場合と本
質的な違いはないので、これ以上の説明は行なわない。

【０１５６】手順がステップＳ６０４ａに進むと、制御
手段１２１は商品細分類コードを「０」として記憶した
うえで手順をステップＳ６１０に進める。一方、手順が
ステップＳ６０４ｂに進むと、制御手段１２１は商品細
分類コードを「１」として記憶したうえで手順をステッ
プＳ６１０に進める。手順がステップＳ６０４ｃ、Ｓ６
０４ｄ、・・に進んだ場合等については、商品細分類コ
ードを「１」の代わりに「２」、「３」・・として記憶
するというだけで、「新潟産」の場合と本質的な違いは
ないので、これ以上の説明は行なわない。

【０１５７】１−２−８−２−２：希望特徴の選択 手順がステップＳ６１０に進むと、制御手段１２１は商
品分類に応じて特徴ファイル１３４ｂ（図４２）から
「特徴」を探し出してきて、（商品種類が自動車の場
合、図６５の上段のような）希望特徴選択ページを表示
し、これらの特徴についてプルダウンメニューから特徴
描写を選択し、それぞれの特徴への重みづけを入力する
ように端末操作者に促す。これに対して、端末操作者が
プルダウンメニューを表示させるボタンにマウスカーソ
ルを合わせてマウスボタンを押下すると、制御手段１２
１は特徴ファイル１３４ｂ（図４２）から必要な「特徴
描写」を読み出し、プルダウンメニューとして「普通」
「低価格」「高品質」・・等の「特徴描写」を選択肢と
して表示し、端末操作者にいずれかを選択するように促
す。端末操作者がプルダウンメニューから特徴描写を選
択し、それぞれの特徴への重みづけを入力し、図６５の
下段のような状態になったあとで「確認」をクリックす
ると、これを検知した制御手段１２１はこれらの情報を
記憶して、手順をステップＳ６２０に進める。

【０１５８】１−２−８−２−３：商品選択方法の選択 手順がステップＳ６２０に進むと、制御手段１２１は端
末の表示部に図６６のような商品選択方法選択ページを
表示し、商品選択方法を選択するように端末操作者に促
す。これに対し、端末操作者が「商品」「売り手」「商
品推薦業者」「売り手推薦業者」の中の１つを選択する
と、これを検知した制御手段１２１は手順をそれぞれス
テップＳ６５０、Ｓ７００、Ｓ７５０、Ｓ８００に進め
る。

【０１５９】１−２−８−２−４：計算対象となる商品
の決定 手順がステップＳ６５０に進むと、制御手段１２１は
（１−２−８−２−２において記憶しておいた）買い手
が希望した商品種類に属するすべての商品について、商
品情報ファイル１３１ｃから商品の特徴を読み出し、こ
れを（１−２−８−２−２において記憶しておいた）買
い手が希望する特徴と比較して希望一致度指数を計算す
る。特徴が一致していれば＋１ポイント、不一致なら−
１ポイント、売り手の特徴が「普通」である場合には±
０ポイントとし、これに（１−２−８−２−２において
記憶しておいた）買い手が希望する重みづけを乗じたも
のを合計し、希望一致度指数とする（図６７）。そし
て、制御手段１２１は希望一致度指数が一定値以上のも
のだけを有望な商品とみなし、それらの商品の商品番号
と希望一致度指数を記憶し、計算対象商品としたうえで
手順をステップＳ６６０に進める。

【０１６０】１−２−８−２−５：商品総合指数の計算 手順がステップＳ６６０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象商品について、満足度情報ファイル１３
３ａと推定用ファイル１３３ｇを検索しながら、情報源
が申告した満足度にβを乗じ、さらにαを加えたものを
情報源情報量で加重平均して平均満足度とし、さらに、
総情報量（ここでは、総情報量＝情報源情報量の合計）
の対数に定数ｃ１を乗じたものをこれに加えて満足度指
数とし（図６８）、それらの満足度指数を記憶したうえ
で手順をステップＳ６６１に進める。

【０１６１】手順がステップＳ６６１に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象商品について、売り手信頼
度情報ファイル１３３ｂと推定用ファイル１３３ｇを検
索しながら、その商品を供給する売り手の売り手信頼度
にβを乗じ、さらにαを加えたものを評価情報量と情報
源情報量の積（＝情報量）で加重平均して平均売り手信
頼度とし、さらに、総情報量（＝情報量の合計）の対数
に定数ｃ２を乗じたものをこれに加えて売り手信頼度指
数とし（図６９）、それらの売り手信頼度指数を記憶し
たうえで手順をステップＳ６６２に進める。

【０１６２】手順がステップＳ６６２に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象商品について、近推売り手
信頼度情報ファイル１３３ｃと推定用ファイル１３３ｇ
を検索しながら、その商品を供給する売り手の近推売り
手信頼度にβを乗じ、さらにαを加えたものを評価情報
量と情報源情報量の積（＝情報量）で加重平均し、平均
近推売り手信頼度とし、さらに、総情報量（＝情報量の
合計）の対数に定数ｃ３を乗じたものをこれに加えて近
推売り手信頼度指数とし（図６９）、それらの近推売り
手信頼度指数を記憶したうえで手順をステップＳ６６３
に進める。

【０１６３】手順がステップＳ６６３に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象商品について、その商品の
売り手と売り手推薦業者に推薦関係があるかどうか、売
り手情報ファイル１３１ｄと評価業者情報ファイル１３
１ｅを検索する。両ファイルの一方でも推薦関係が確認
されなければ、制御手段１２１は手順をステップＳ６６
４に進めるが、両ファイルにおいて推薦関係が確認され
れば、推薦業者信頼度情報ファイル１３３ｄと推定用フ
ァイル１３３ｇを検索しながら、その商品を供給する売
り手を推薦する売り手推薦業者の売り手推薦業者信頼度
にβを乗じ、さらにαを加えたものを評価情報量と情報
源情報量の積（＝情報量）で加重平均し、平均売り手推
薦業者信頼度とし、さらに、総情報量（＝情報量の合
計）の対数に定数ｃ４を乗じたものをこれに加えて売り
手推薦業者信頼度指数とし（図６９）、それらの売り手
推薦業者信頼度指数を記憶したうえで手順をステップＳ
６６４に進める。

【０１６４】手順がステップＳ６６４に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象商品について、予測満足度
情報ファイル１３３ｅと推定用ファイル１３３ｇを検索
しながら、情報源（満足度予測業者）が申告した予測満
足度にβを乗じ、さらにαを加えたものを情報源情報量
で加重平均して平均予測満足度とし、さらに、総情報量
（ここでは、総情報量＝情報源情報量の合計）の対数に
定数ｃ５を乗じたものをこれに加えて予測満足度指数と
し（図７０）、それらの予測満足度指数を記憶したうえ
で手順をステップＳ６６５に進める。

【０１６５】手順がステップＳ６６５に進むと、制御手
段１２１はコーディネート情報ファイル１３４ｃ（図４
３）を検索して端末操作者が希望した商品種類に他の商
品種類との調和を考慮すべき特徴があるかどうか調べ、
なければ手順をステップＳ６６７に進め、あればステッ
プＳ６６６に進める。手順がステップＳ６６６に進む
と、制御手段１２１は調和度指数情報ファイル１３３ｆ
を検索し、計算対象商品が持つ特徴の調和度指数を読み
出し、それをその計算対象商品の調和度指数として記憶
したうえで手順をステップＳ６６７に進める。ただし、
その商品が持つ特徴が調和度指数情報ファイル１３３ｆ
になければ、調和度指数はゼロとして記憶する。

【０１６６】手順がステップＳ６６７に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象商品について、記憶してい
る各指数にもとづいて、 商品総合指数＝（ｗ１×満足度指数＋ｗ２×売り手信頼
度指数＋ｗ３×近推売り手信頼度指数＋ｗ４×売り手推
薦業者信頼度指数＋ｗ５×予測満足度指数＋ｗ６×希望
一致度指数＋ｗ７×調和度指数）／（ｗ１＋ｗ２＋ｗ３
＋ｗ４＋ｗ５＋ｗ６＋ｗ７） として、商品総合指数を計算し（ただし、ｗ１、ｗ２、
ｗ３、ｗ４、ｗ５、ｗ６、ｗ７は予め決められた定
数）、手順をステップＳ６７０に進める。

【０１６７】１−２−８−２−６：商品総合指数ランキ
ングの表示 手順がステップＳ６７０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象商品について、商品総合指数が高い順に
図７１のような商品総合指数ランキングを端末の表示部
に表示し、「商品選択開始に戻る」または良さそうな商
品を選択するように端末操作者に促す。これに対して、
端末操作者が「商品選択開始に戻る」を選択すると、制
御手段１２１は手順をステップＳ６００に戻す。一方、
端末操作者が商品総合指数ランキングの中からある商品
を選択すると、制御手段１２１はその選択された商品を
表示対象商品であると記憶したうえで手順をステップＳ
６８０に進める。

【０１６８】１−２−８−２−７：商品ページの表示 手順がステップＳ６８０に進むと、制御手段１２１は商
品情報ファイル１３１ｃから表示対象商品の商品情報を
読み出して、これを端末の表示部に表示し、手順をステ
ップＳ６８１に進める。手順がステップＳ６７１に進む
と、制御手段１２１はセカンドオピニオン情報ファイル
１３１ｇを検索し、この商品に対してセカンドオピニオ
ンを寄せてきている他商品（以下、「対抗商品」）が商
品総合指数の計算対象になっていれば、それらの「対抗
商品」を商品総合指数の高い順に並べて表示する（図７
２）。そして、端末操作者に「対抗商品」を選択する
か、購入量を入力してから「購入手続き」を選択するよ
うに促す。これに対して、端末操作者が「対抗商品」を
選択すると、これを検知した制御手段１２１はその選択
された対抗商品を表示対象商品であると記憶したうえで
手順をステップＳ６８０に進める。一方、端末操作者が
購入量を入力したのち、「購入手続き」を選択すると、
これを検知した制御手段１２１は手順をステップＳ６９
０に進める。

【０１６９】１−２−８−２−８： 購入手続き 手順がステップＳ６９０に進むと、制御手段１２１は取
引年月日、商品種類、商品番号、数量、売り手、推薦業
者、端末操作者（買い手）、販売価格、最初に情報操作
者が希望した特徴、購入された商品の特徴、最初に情報
操作者が希望した特徴を持つ商品の最高満足度を取引情
報ファイル１３２ａに記憶し、手順をステップＳ６００
に戻す。

【０１７０】１−２−８−２−９：計算対象となる売り
手の決定 手順がステップＳ７００に進むと、制御手段１２１は売
り手情報ファイル１３１ｄを検索し、（１−２−８−２
−２において記憶しておいた）買い手が希望した商品種
類を供給する売り手を見つける。次に、買い手が希望し
た商品種類を供給するすべての売り手について、売り手
情報ファイル１３１ｄから売り手の特徴を読み出し、こ
れを（１−２−８−２−２において記憶しておいた）買
い手が希望する特徴と比較して希望一致度指数を計算す
る。特徴が一致していれば＋１ポイント、不一致なら−
１ポイント、売り手の特徴が「普通」である場合には±
０ポイントとし、これに（１−２−８−２−２において
記憶しておいた）買い手が希望する重みづけを乗じたも
のを合計し、希望一致度指数とする（図６７）。そし
て、制御手段１２１は希望一致度指数が一定値以上のも
のだけを有望な売り手とみなし、それらの売り手の会員
番号と希望一致度指数を記憶し、計算対象売り手とした
うえで手順をステップＳ７１０に進める。

【０１７１】１−２−８−２−１０：売り手総合指数の
計算 手順がステップＳ７１０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象売り手について、売り手信頼度情報ファ
イル１３３ｂと推定用ファイル１３３ｇを検索しなが
ら、売り手信頼度にβを乗じ、さらにαを加えたものを
評価情報量と情報源情報量の積（＝情報量）で加重平均
して平均売り手信頼度とし、さらに、総情報量（＝情報
量の合計）の対数に定数ｃ２を乗じたものをこれに加え
て売り手信頼度指数とし（図６９）、それらの売り手信
頼度指数を記憶したうえで手順をステップＳ７１１に進
める。

【０１７２】手順がステップＳ７１１に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象売り手について、近推売り
手信頼度情報ファイル１３３ｃと推定用ファイル１３３
ｇを検索しながら、近推売り手信頼度にβを乗じ、さら
にαを加えたものを評価情報量と情報源情報量の積（＝
情報量）で加重平均し、平均近推売り手信頼度とし、さ
らに、総情報量（＝情報量の合計）の対数に定数ｃ３を
乗じたものをこれに加えて近推売り手信頼度指数とし
（図６９）、それらの近推売り手信頼度指数を記憶した
うえで手順をステップＳ７１２に進める。

【０１７３】手順がステップＳ７１２に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象売り手について、売り手推
薦業者信頼度情報ファイル１３３ｄと推定用ファイル１
３３ｇを検索しながら、その売り手を推薦する売り手推
薦業者の売り手推薦業者信頼度にβを乗じ、さらにαを
加えたものを評価情報量と情報源情報量の積（＝情報
量）で加重平均し、平均売り手推薦業者信頼度とし、さ
らに、総情報量（＝情報量の合計）の対数に定数ｃ４を
乗じたものをこれに加えて売り手推薦業者信頼度指数と
し（図６９）、それらの売り手推薦業者信頼度指数を記
憶したうえで手順をステップＳ７１３に進める。

【０１７４】手順がステップＳ７１３に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象売り手について、記憶して
いる各指数にもとづいて、 売り手総合指数＝（ｗ２×売り手信頼度指数＋ｗ３×近
推売り手信頼度指数＋ｗ４×売り手推薦業者信頼度指数
＋ｗ６×希望一致度指数）／（ｗ２＋ｗ３＋ｗ４＋ｗ
６） として、売り手総合指数を計算し（ただし、ｗ２、ｗ
３、ｗ４、ｗ６は予め決められた定数）、手順をステッ
プＳ７２０に進める。

【０１７５】１−２−８−２−１１：売り手総合指数ラ
ンキングの表示 手順がステップＳ７２０に進むと、制御手段１２１は計
算対象売り手について、売り手総合指数が高い順に図７
３のような売り手総合指数ランキングを端末の表示部に
表示し、「商品選択開始に戻る」または良さそうな売り
手を選択するように端末操作者に促す。これに対して、
端末操作者が「商品選択開始に戻る」を選択すると、制
御手段１２１は手順をステップＳ６００に戻す。一方、
端末操作者が売り手総合指数ランキングの中からある売
り手を選択すると、制御手段１２１はその選択された売
り手を表示対象売り手であると記憶したうえで手順をス
テップＳ７３０に進める。

【０１７６】１−２−８−２−１２：売り手ページの表
示 手順がステップＳ７３０に進むと、制御手段１２１は売
り手情報ファイル１３１ｄと商品情報ファイル１３１ｃ
から表示対象売り手の売り手情報とその取扱商品につい
ての商品情報を読み出して、これを端末の表示部に表示
し、手順をステップＳ７３１に進める。手順がステップ
Ｓ７３１に進むと、制御手段１２１はセカンドオピニオ
ン情報ファイル１３１ｇを検索し、この商品に対してセ
カンドオピニオンを寄せてきている他の売り手（以下、
対抗売り手）が売り手総合指数の計算対象になっていれ
ば、それらの対抗売り手を売り手総合指数の高い順に並
べて表示する（図７４）。そして、端末操作者に「商
品」「対抗売り手」の中から一つを選択するように促
す。これに対して、端末操作者が「商品」の一つを選択
すると、制御手段１２１はその選択された商品を表示対
象商品であると記憶したうえで手順をステップＳ６８０
に進める。一方、端末操作者が「対抗売り手」を選択す
ると、これを検知した制御手段１２１は表示対象売り手
をその選択された対抗売り手であると記憶したうえで手
順をステップＳ７３０に進める。

【０１７７】１−２−８−２−１３：計算対象となる商
品推薦業者の決定 手順がステップＳ７５０に進むと、制御手段１２１は評
価業者情報ファイル１３１ｅを検索して、（１−２−８
−２−２において記憶しておいた）買い手が希望した商
品種類を取り扱う商品推薦業者を見つける。次に、制御
手段１２１は、買い手が希望した商品種類を取り扱うす
べての商品推薦業者について、評価業者情報ファイル１
３１ｅから商品推薦業者の特徴を読み出し、これを（１
−２−８−２−２において記憶しておいた）買い手が希
望する特徴と比較して希望一致度指数を計算する。特徴
が一致していれば＋１ポイント、不一致なら−１ポイン
ト、商品推薦業者の特徴が「普通」である場合には±０
ポイントとし、これに（１−２−８−２−２において記
憶しておいた）買い手が希望する重みづけを乗じたもの
を合計し、希望一致度指数とする（図６７）。そして、
制御手段１２１は希望一致度指数が一定値以上のものだ
けを有望な商品推薦業者とみなし、それらの商品推薦業
者の会員番号と希望一致度指数を記憶し、計算対象商品
推薦業者としたうえで手順をステップＳ７６０に進め
る。

【０１７８】１−２−８−２−１４：商品推薦業者総合
指数の計算 手順がステップＳ７６０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象商品推薦業者について、推薦業者信頼度
情報ファイル１３３ｄと推定用ファイル１３３ｇを検索
しながら、商品推薦業者信頼度にβを乗じ、さらにαを
加えたものを評価情報量と情報源情報量の積（＝情報
量）で加重平均して平均商品推薦業者信頼度とし、さら
に、総情報量（＝情報量の合計）の対数に定数ｃ６を乗
じたものをこれに加えて商品推薦業者信頼度指数とし
（図６９）、それらの商品推薦業者信頼度指数を記憶し
たうえで手順をステップＳ７６１に進める。

【０１７９】手順がステップＳ７６１に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象商品推薦業者について、記
憶している各指数にもとづいて、 商品推薦業者総合指数＝（ｗ８×商品推薦業者信頼度指
数＋希望一致度指数×ｗ６）／（ｗ８＋ｗ６） として、商品推薦業者総合指数を計算し、手順をステッ
プＳ７７０に進める。

【０１８０】１−２−８−２−１５：商品推薦業者総合
指数ランキングの表示 手順がステップＳ７７０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象商品推薦業者について、商品推薦業者総
合指数が高い順に図７３のような商品推薦業者総合指数
ランキングを端末の表示部に表示し、「商品選択開始に
戻る」または良さそうな商品推薦業者を選択するように
端末操作者に促す。これに対して、端末操作者が「商品
選択開始に戻る」を選択すると、制御手段１２１は手順
をステップＳ６００に戻す。一方、端末操作者が商品推
薦業者総合指数ランキングの中からある商品推薦業者を
選択すると、制御手段１２１はその選択された商品推薦
業者を表示対象商品推薦業者であると記憶したうえで手
順をステップＳ７８０に進める。

【０１８１】１−２−８−２−１６：商品推薦業者ペー
ジの表示 手順がステップＳ７８０に進むと、制御手段１２１は評
価業者情報ファイル１３１ｅ、評価情報ファイル１３１
ｆから表示対象商品推薦業者とその推薦する商品につい
ての情報を読み出して、これを端末の表示部に表示し、
手順をステップＳ７８１に進める。手順がステップＳ７
８１に進むと、制御手段１２１はセカンドオピニオン情
報ファイル１３１ｇを検索し、この商品推薦業者に対し
てセカンドオピニオンを寄せてきている他の商品推薦業
者（以下、対抗商品推薦業者）が商品推薦業者総合指数
の計算対象になっていれば、それらの対抗商品推薦業者
を商品推薦業者総合指数の高い順に並べて表示する（図
７４）。そして、端末操作者に「商品」「対抗商品推薦
業者」の中から一つを選択するように促す。これに対し
て、端末操作者が「商品」の一つを選択すると、制御手
段１２１はその選択された商品を表示対象商品であると
記憶したうえで手順をステップＳ６８０に進める。一
方、端末操作者が「対抗商品推薦業者」を選択すると、
これを検知した制御手段１２１は表示対象商品推薦業者
をその選択された対抗商品推薦業者であると記憶したう
えで手順をそれぞれステップＳ７８０に進める。

【０１８２】１−２−８−２−１７：計算対象となる売
り手推薦業者の決定 手順がステップＳ８００に進むと、制御手段１２１は評
価業者情報ファイル１３１ｅを検索して（１−２−８−
２−２において記憶しておいた）買い手が希望した商品
種類を取り扱う売り手推薦業者を見つける。次に、制御
手段１２１は、買い手が希望した商品種類を取り扱うす
べての売り手推薦業者について、評価業者情報ファイル
１３１ｅから売り手推薦業者の特徴を読み出し、これを
（１−２−８−２−２において記憶しておいた）買い手
が希望する特徴と比較して希望一致度指数を計算する。
特徴が一致していれば＋１ポイント、不一致なら−１ポ
イント、売り手推薦業者の特徴が「普通」である場合に
は±０ポイントとし、これに（１−２−８−２−２にお
いて記憶しておいた）買い手が希望する重みづけを乗じ
たものを合計し、希望一致度指数とする（図６７）。そ
して、制御手段１２１は希望一致度指数が一定値以上の
ものだけを有望な売り手推薦業者とみなし、それらの売
り手推薦業者の会員番号と希望一致度指数を記憶し、計
算対象売り手推薦業者としたうえで手順をステップＳ８
１０に進める。

【０１８３】１−２−８−２−１８：商品推薦業者総合
指数の計算 手順がステップＳ８１０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象売り手推薦業者について、推薦業者信頼
度情報ファイル１３３ｄと推定用ファイル１３３ｇを検
索しながら、売り手推薦業者信頼度にβを乗じ、さらに
αを加えたものを評価情報量と情報源情報量の積（＝情
報量）で加重平均して平均売り手推薦業者信頼度とし、
さらに、総情報量（＝情報量の合計）の対数に定数ｃ４
を乗じたものをこれに加えて売り手推薦業者信頼度指数
とし（図６９）、それらの売り手推薦業者信頼度指数を
記憶したうえで手順をステップＳ８１１に進める。

【０１８４】手順がステップＳ８１１に進むと、制御手
段１２１はすべての計算対象売り手推薦業者について、
記憶している各指数にもとづいて、 売り手推薦業者総合指数＝（ｗ９×売り手推薦業者信頼
度指数＋ｗ６×希望一致度指数）／（ｗ９＋ｗ６） として、売り手推薦業者総合指数を計算し、手順をステ
ップＳ８２０に進める。

【０１８５】１−２−８−２−１９：売り手推薦業者総
合指数ランキングの表示 手順がステップＳ８２０に進むと、制御手段１２１はす
べての計算対象売り手推薦業者について、売り手推薦業
者総合指数が高い順に図７３のような売り手推薦業者総
合指数ランキングを端末の表示部に表示し、「商品選択
開始に戻る」または良さそうな売り手推薦業者を選択す
るように端末操作者に促す。これに対して、端末操作者
が「商品選択開始に戻る」を選択すると、制御手段１２
１は手順をステップＳ６００に戻す。一方、端末操作者
が売り手推薦業者総合指数ランキングの中からある売り
手推薦業者を選択すると、制御手段１２１はその選択さ
れた売り手推薦業者を表示対象売り手推薦業者であると
記憶したうえで手順をステップＳ８３０に進める。

【０１８６】１−２−８−２−２０：商品推薦業者ペー
ジの表示 手順がステップＳ８３０に進むと、制御手段１２１は評
価業者情報ファイル１３１ｅと売り手情報ファイル１３
１ｄから表示対象売り手推薦業者とその推薦する売り手
についての情報を読み出して、これを端末の表示部に表
示し、手順をステップＳ８３１に進める。手順がステッ
プＳ８３１に進むと、制御手段１２１はセカンドオピニ
オン情報ファイル１３１ｇを検索し、この売り手推薦業
者に対してセカンドオピニオンを寄せてきている他の売
り手推薦業者（以下、対抗売り手推薦業者）が売り手推
薦業者総合指数の計算対象になっていれば、それらの対
抗売り手推薦業者を売り手推薦業者総合指数の高い順に
並べて表示する（図７４）。そして、端末操作者に「売
り手」「対抗売り手推薦業者」の中から一つを選択する
ように促す。これに対して、端末操作者が「売り手」の
一つを選択すると、制御手段１２１はその選択された推
薦売り手を表示対象売り手であると記憶したうえで手順
をステップＳ７３０に進める。一方、端末操作者が「対
抗売り手推薦業者」を選択すると、これを検知した制御
手段１２１は表示対象売り手推薦業者をその選択された
対抗売り手推薦業者であると記憶したうえで手順をステ
ップＳ８３０に進める。

【０１８７】１−２−８−２−２１：各指数が計算不能
である場合 なお、Ｓ６６０〜Ｓ８１０において、データがなくて各
指数が計算できない場合には適当な（あまり高くない）
既定値を与える。

【０１８８】１−２−８−３：購入履歴ページ 手順がステップＳ９００に進むと、制御手段１２１は取
引情報ファイル１３２ａから必要な情報を取得して端末
の表示部に購入履歴ページを表示し（図７５）、「商
品」の一つ、「売り手」の一つ、「推薦業者」の一つ、
または「買い手メニューに戻る」を選択するか、満足度
または評価価値を入力したのちに「登録」をクリックす
るように端末操作者に促す。端末操作者が「商品」の一
つを選択すると、制御手段１２１はその選択された「商
品」を表示対象商品であると記憶したうえで手順をステ
ップＳ６８０に進める。端末操作者が「売り手」の一つ
を選択すると、制御手段１２１はその選択された「売り
手」を表示対象売り手であると記憶したうえで手順をス
テップＳ７３０に進める。端末操作者が「推薦業者」の
一つを選択すると、制御手段１２１はその推薦業者が商
品推薦業者であるかどうかを確認し、商品推薦業者であ
れば、その選択された「推薦業者」を表示対象商品推薦
業者であると記憶したうえで手順をステップＳ７８０に
進める。一方、その推薦業者が売り手推薦業者であれ
ば、制御手段１２１はその選択された「推薦業者」を表
示対象売り手推薦業者であると記憶したうえで手順をス
テップＳ８３０に進める。端末操作者が「買い手メニュ
ーに戻る」を選択すると、制御手段１２１はステップＳ
５００に戻す。一方、端末操作者が満足度または評価価
値を入力したのちに「登録」をクリックすると、制御手
段１２１は「満足度＝評価価値／販売価格」という関係
にもとづいて、満足度が入力された場合には評価価値を
計算し、評価価値が入力された場合には満足度を計算し
た上で、取引情報ファイル１３２ａに満足度または評価
価値を記憶する。

【０１８９】１−２−９：中間情報ファイルの更新 最後に中間情報ファイルの更新について述べるが、これ
は端末１０１とインターネットマーケットサーバ１１１
の通信の中で行なわれるものではなく、「生データから
計算して端末操作者を待たせることにならないように、
余裕がある時にインターネットマーケットサーバ１１１
が必要な計算を中間産物の段階まで予め行なっておく」
という性格のものである。具体的には、満足度情報ファ
イル１３３ａ、売り手信頼度情報ファイル１３３ｂ、近
推売り手信頼度情報ファイル１３３ｃ、売り手推薦業者
信頼度情報ファイル１３３ｄ、予測満足度情報ファイル
１３３ｅ、調和度指数情報ファイル１３３ｆ、推定用フ
ァイル１３３ｇ等の中間情報ファイルを最新の取引情報
ファイル１３２ａ等にもとづいて更新しておくという作
業になる（図７６）。

【０１９０】１−２−９−１：満足度情報ファイルの更
新 中間情報ファイルの更新が始まると、まず、ステップＳ
１０００において、制御手段１２１は取引情報ファイル
１３２ａから「各情報源が各商品をどのように評価した
か」という部分だけを抽出し、これらを商品番号順、情
報源番号順（＝買い手番号順）にソートしたうえで、満
足度情報ファイル１３３ａ（図３４）に記憶して、手順
をステップＳ１０１０に進める。この際に、同じ商品に
対する満足度を同じ情報源が複数回評価していることが
あれば、最新の評価を満足度情報ファイル１３３ａに記
憶する。

【０１９１】１−２−９−２：売り手信頼度情報ファイ
ルの更新 手順がステップＳ１０１０に進むと、制御手段１２１は
取引情報ファイル１３２ａから「各情報源が各売り手が
供給した各商品をどのように評価したか」という部分を
抽出し、これらをまず売り手番号順、情報源番号（＝買
い手番号）順にソートする。さらに、制御手段１２１は
売り手番号と情報源番号（＝買い手番号）の組み合わせ
ごとに、異なる商品に対する満足度を平均して、これを
売り手信頼度とすると同時に商品数ｎをカウントして、 評価情報量＝１−１／（ｎ＋ｃ１１） ただし、ｃは正の定数（図７７ではｃ１１＝０．５） として評価情報量を計算する（図７７）。最後に、制御
手段１２１は売り手番号と情報源番号（＝買い手番号）
の組み合わせごとに、売り手信頼度と評価情報量を売り
手信頼度情報ファイル１３３ｂ（図３５）に記憶し、手
順をステップＳ１０２０に進める。

【０１９２】１−２−９−３：近推売り手信頼度情報フ
ァイルの更新（図７８） 手順がステップＳ１０２０に進むと、制御手段１２１は
売り手情報ファイル１３１ｄを検索して、売り手番号が
一番若い売り手を選んできて、計算対象売り手とし、手
順をステップＳ１０２１に進める。手順がステップＳ１
０２１に進むと、制御手段１２１は会員知り合い関係情
報ファイル１３１ｂにもとづいて、計算対象売り手の知
り合い関係を把握し、図７９の上半分のようになってい
れば、知り合い関係上一定の距離内にある売り手（たと
えば、４次以内の知り合い）だけを「近隣売り手」と
し、知り合い関係上の距離ｋ（ｋ次の知り合いまでの距
離をｋとする）と減衰係数ｃ１２（図７９ではｃ１２＝
０．５）にもとづいて、各「近隣売り手」について「距
離評価情報量」をｃ１２のｋ乗という形で計算し（図７
９の下半分の左半分）、手順をステップＳ１０２２に進
める。手順がステップＳ１０２２に進むと、制御手段１
２１は売り手信頼度情報ファイル１３３ｂを検索して、
情報源番号が一番若い情報源を選んできて、計算対象情
報源とし、手順をステップＳ１０２３に進める。手順が
ステップＳ１０２３に進むと、制御手段１２１は売り手
信頼度情報ファイル１３３ｂから、計算対象情報源にと
っての各「近隣売り手」の売り手信頼度と評価情報量を
読み出し、それぞれ「売り手信頼度」と「商品数評価情
報量」とする。さらに、「距離評価情報量」と「商品数
評価情報量」の積に応じて「売り手信頼度」を加重平均
して、その加重平均値をその情報源にとっての、その売
り手の近推売り手信頼度とする。同時に「距離評価情報
量」と「商品数評価情報量」の積をすべての近隣売り手
について合計し、その合計をその情報源にとっての、そ
の計算対象売り手の近推売り手信頼度の評価情報量とす
る（図７９の下半分の右半分）。そして、評価情報量が
一定値を超えていたら、信頼するに足る情報と見なし、
これを近推売り手信頼度情報ファイル１３３ｃ（図３
６）に記憶して（この段階でレコードが一つできること
になる）、手順をステップＳ１０２４に進める。手順が
ステップＳ１０２４に進むと、制御手段１２１は売り手
信頼度情報ファイル１３３ｂを検索して、情報源番号が
次に若い情報源を探し、そのような情報源がまだ残って
いれば、手順をステップＳ１０２５に、もう残っていな
ければ、ステップＳ１０２６に進める。手順がステップ
Ｓ１０２５に進むと、制御手段１２１はステップＳ１０
２４で見つけた情報源を計算対象情報源としたうえで手
順をステップＳ１０２３に進める。一方、手順がステッ
プＳ１０２６に進むと、制御手段１２１は売り手情報フ
ァイル１３１ｄを検索して、売り手番号が次に若い売り
手を探し、そのような売り手がまだ残っていれば、手順
をステップＳ１０２７に、もう残っていなければ、ステ
ップＳ１０３０に進める。手順がステップＳ１０２７に
進むと、制御手段１２１はステップＳ１０２６で見つけ
た売り手を計算対象売り手としたうえで手順をステップ
Ｓ１０２１に進める（このようにして、結局、情報源数
×売り手の数だけ同様の計算が行なわれることにな
る）。

【０１９３】１−２−９−４：推薦業者信頼度情報ファ
イルの更新 手順がステップＳ１０３０に進むと、制御手段１２１は
取引情報ファイル１３２ａから「各情報源が各商品推薦
業者が推薦した商品をどのように評価したか」「各情報
源が各売り手推薦業者が推薦した売り手が供給した商品
をどのように評価したか」という部分を抽出し、これら
をまず推薦業者番号順、情報源番号順にソートする。さ
らに、制御手段１２１は推薦業者番号と情報源番号の組
み合わせごとに異なる商品に対する満足度を平均して、
これを推薦業者信頼度とすると同時に、商品数ｎをカウ
ントして、 評価情報量＝１−１／（ｎ＋ｃ１３） ただし、ｃ１３は正の定数（図７７ではｃ１３＝０．
５） として評価情報量を計算する（図７７）。最後に、制御
手段１２１は推薦業者番号と情報源番号の組み合わせご
とに、推薦業者信頼度と評価情報量を推薦業者信頼度情
報ファイル１３３ｄ（図３７）に記憶し、手順をステッ
プＳ１０４０に進める。

【０１９４】１−２−９−５：予測満足度情報ファイル
の更新 手順がステップＳ１０４０に進むと、制御手段１２１は
評価業者情報ファイル１３１ｅから「各情報源（満足度
予測業者）が各商品をどのように評価したか」という部
分だけを抽出し、これらを商品番号順、情報源番号順に
ソートしたうえで、予測満足度情報ファイル１３３ｅ
（図３４）に記憶して、手順をステップＳ１０５０に進
める。

【０１９５】１−２−９−６：調和度情報ファイルの更
新（図８０） 手順がステップＳ１０５０に進むと、制御手段１２１は
手持ちアイテムファイル１３１ｉを検索して、買い手番
号が一番若い買い手を選んできて、計算対象情報利用者
とし、手順をステップＳ１０５１に進める。手順がステ
ップＳ１０５１に進むと、制御手段１２１は手持ちアイ
テムファイル１３１ｉとコーディネイト情報ファイル１
３４ｃを検索して、計算対象情報利用者の手持ちアイテ
ムとの調和度を考慮して選択すべき商品種類を見つけ出
し、そのうち商品種類番号が一番若い商品種類を選んで
きて、計算対象商品種類とし、手順をステップＳ１０５
２に進める。手順がステップＳ１０５２に進むと、制御
手段１２１は指定調和度情報業者ファイル１３１ｊを検
索して、計算対象商品種類について計算対象情報利用者
が指定している調和度情報業者を見つけ出す。さらに、
制御手段１２１は調和度情報ファイル１３１ｈを検索し
て、指定調和度情報業者が推薦する組み合わせに１ポイ
ントずつを与える。さらに、制御手段１２１はポイント
を与えられた特徴ごとに、すべての組み合わせについて
ポイントを合計し、これを調和度指数とし（図８１）、
計算対象情報利用者番号と計算対象商品種類番号と特徴
と調和度指数を調和度指数情報ファイル１３３ｆに記憶
し（この段階でレコードが一つできることになる）、手
順をステップＳ１０５３に進める。手順がステップＳ１
０５３に進むと、制御手段１２１は手持ちアイテムファ
イル１３１ｉとコーディネイト情報ファイル１３４ｃを
検索して、計算対象情報利用者の手持ちアイテムとの調
和度を考慮して選択すべき商品種類のうち商品種類番号
が次に若い商品種類を探し、そのような商品種類がまだ
残っていれば、手順をステップＳ１０５４に、もう残っ
ていなければ、ステップＳ１０５５に進める。手順がス
テップＳ１０５４に進むと、制御手段１２１はステップ
Ｓ１０５３で見つけた商品種類を計算対象商品種類とし
たうえで手順をステップＳ１０５２に進める。一方、手
順がステップＳ１０５５に進むと、制御手段１２１は手
持ちアイテムファイル１３１ｉを検索して、買い手番号
が次に若い買い手を探し、そのような買い手売がまだ残
っていれば、手順をステップＳ１０５６に、もう残って
いなければ、ステップＳ１０６０に進める。手順がステ
ップＳ１０５６に進むと、制御手段１２１はステップＳ
１０５５で見つけた買い手を計算対象情報利用者とした
うえで手順をステップＳ１０５１に進める。

【０１９６】１−２−９−７：推定用ファイルの更新
（図８２） 手順がステップＳ１０６０に進むと、制御手段１２１は
会員一般情報ファイル１３１ａを検索して、買い手番号
が一番若い買い手を選んできて、計算対象情報利用者と
し、手順をステップＳ１０６１に進める。手順がステッ
プＳ１０６１に進むと、制御手段１２１は取引情報ファ
イル１３２ａを検索して、買い手番号が一番若い買い手
を選んできて、計算対象情報源とし、手順をステップＳ
１０６２に進める。

【０１９７】手順がステップＳ１０６２に進むと、制御
手段１２１は取引情報ファイル１３２ａを検索して、計
算対象情報利用者が示した満足度と計算対象情報源が示
した満足度の両方を取得することができる商品を探し、
それらの満足度を取得し、そのような商品の数（以下、
サンプル数）ｎを求め、ｎが一定値以上であれば、手順
をステップＳ１０６３に、ｎが一定値未満であれば、手
順をステップＳ１０６４に進める。手順がステップＳ１
０６３に進むと、計算対象情報利用者が示した満足度と
計算対象情報源が示した満足度の相関関係を調べ、標本
相関係数ｒ、回帰直線の方程式ｙ＝α＋β・ｘを求め、
まずは回帰係数αとβを推定用ファイル１３３ｇに記憶
する。さらに、制御手段１２１は、 情報源情報量＝（１−１／（ｎ＋ｃ２１））×ｍａｘ．
（ｒ×ｒ−ｃ２２，０） ただし、ｃ２１、ｃ２２（＜１）は予め決められた正の
定数というような形で情報源情報量を計算し、これも推
定用ファイル１３３ｇ（図３９）に記憶し、手順をステ
ップＳ１０６４に進める。

【０１９８】手順がステップＳ１０６４に進むと、制御
手段１２１は取引情報ファイル１３２ａを検索して、買
い手番号が次に若い買い手を探し、そのような買い手が
まだ残っていれば、手順をステップＳ１０６５に、もう
残っていなければ、ステップＳ１０６６に進める。手順
がステップＳ１０６５に進むと、制御手段１２１はステ
ップＳ１０６４で見つけた買い手を計算対象情報源とし
たうえで手順をステップＳ１０６２に進める。一方、手
順がステップＳ１０６６に進むと、制御手段１２１は会
員一般情報ファイル１３１ａを検索して、買い手番号が
次に若い買い手を探し、そのような買い手がまだ残って
いれば、手順をステップＳ１０６７に、もう残っていな
ければ、中間情報更新処理を終了する。手順がステップ
Ｓ１０６７に進むと、制御手段１２１はステップＳ１０
６６で見つけた買い手を計算対象情報利用者としたうえ
で手順をステップＳ１０６１に進める。

【０１９９】１−３：推定と情報源情報量設定の方法に
関するバリエーション 上記の実施形態（１−２）においては、「買い手間満足
度相関関係方式」によって回帰係数α、βと情報源情報
量を設定した。しかし、課題を解決するための手段の２
−１で説明したように、「買い手間評価価値比分布方
式」「減衰係数方式」、「割り当て率方式」など、推定
と情報源情報量設定の方法は他にもある。ここでは、こ
れらの方式を用いた時に実施形態がどのように変わるの
かを説明しておく。

【０２００】１−３−１：買い手間評価価値比分布方式 まず、買い手間評価価値比分布方式では推定方法と情報
源情報量の設定が買い手間満足度相関関係方式と異なる
ので、「推定用ファイルの更新」の部分と「総合指数の
計算」の部分に修正が必要となる。

【０２０１】１−３−１−１：推定用ファイルの更新に
関する修正（図８２） まずは上記実施形態の１−２−９−７の「手順がステッ
プＳ１０６２に進むと、制御手段１２１は取引情報ファ
イル１３２ａを検索して、計算対象情報利用者が示した
満足度と計算対象情報源が示した満足度の両方を取得す
ることができる商品を探し、それらの満足度を取得し、
そのような商品の数（以下、サンプル数）ｎを求め、ｎ
が一定値以上であれば、手順をステップＳ１０６３に、
ｎが一定値未満であれば、手順をステップＳ１０６４に
進める。手順がステップＳ１０６３に進むと、計算対象
情報利用者が示した満足度と計算対象情報源が示した満
足度の相関関係を調べ、標本相関係数ｒ、回帰直線の方
程式ｙ＝α＋β・ｘを求め、まずは回帰係数αとβを推
定用ファイル１３３ｇに記憶する。さらに、制御手段１
２１は、 情報源情報量＝（１−１／（ｎ＋ｃ２１））×ｍａｘ．
（ｒ×ｒ−ｃ２２，０） ただし、ｃ２１、ｃ２２（＜１）は予め決められた正の
定数というような形で情報源情報量を計算し、これも推
定用ファイル１３３ｇ（図３９）に記憶し、手順をステ
ップＳ１０６４に進める。」という部分を「手順がステ
ップＳ１０６２に進むと、制御手段１２１は取引情報フ
ァイル１３２ａを検索して、計算対象情報利用者が示し
た評価価値と計算対象情報源が示した評価価値の両方を
取得することができる商品を探し、それらの評価価値を
取得し、そのような商品の数（以下、サンプル数）ｎを
求め、ｎが一定値以上であれば、手順をステップＳ１０
６３に、ｎが一定値未満であれば、手順をステップＳ１
０６４に進める。手順がステップＳ１０６３に進むと、
計算対象情報利用者が示した評価価値の計算対象情報源
が示した評価価値に対する比（以下、評価価値比）の平
均値μと標準偏差σを計算し、まずは評価価値比の平均
値μを推定係数として推定用ファイル１３３ｇに記憶す
る。さらに、制御手段１２１は、 情報源情報量＝（１−１／（ｎ＋ｃ２３））×ｍａｘ．
（ｃ２４−ｃ２５×σ×σ／μ×μ，０） ただし、ｃ２３、ｃ２４（＜１）、ｃ２５は予め決めら
れた正の定数というような形で情報源情報量を計算し、
これも推定用ファイル１３３ｇ（図３９）に記憶し、手
順をステップＳ１０６４に進める。」というように修正
する必要がある。

【０２０２】１−３−１−２：総合指数計算に関する修
正 また、上記実施形態の１−２−８−２−５、１−２−８
−２−１０、１−２−８−２−１４、１−２−８−２−
１８の「情報源が申告した満足度にβを乗じ、さらにα
を加えたものを情報源情報量で加重平均して平均満足度
とし、」の部分を「情報源が申告した評価価値に推定係
数を乗じたものを情報源情報量で加重平均して平均評価
価値とし、さらに、これを現行販売価格で除して平均満
足度とし、」に、「売り手信頼度にβを乗じ、さらにα
を加えたもの」の部分を「売り手信頼度に推定係数を乗
じたもの」に、「近推売り手信頼度にβを乗じ、さらに
αを加えたもの」の部分を「近推売り手信頼度に推定係
数を乗じたもの」に、「売り手推薦業者信頼度にβを乗
じ、さらにαを加えたもの」の部分を「売り手推薦業者
信頼度に推定係数を乗じたもの」に、「情報源（満足度
予測業者）が申告した予測満足度にβを乗じ、さらにα
を加えたものを情報源情報量で加重平均して平均予測満
足度とし、」の部分を「情報源（満足度予測業者）が申
告した予測評価価値に推定係数を乗じたものを情報源情
報量で加重平均して平均予測評価価値とし、さらに、こ
れを現行販売価格で除して平均予測満足度とし、」に修
正する必要がある（図８３）。

【０２０３】１−３−２：減衰係数方式 次に、減衰係数による方法であるが、ここでも「推定用
ファイルの更新」「総合指数計算」の部分に修正が必要
となる。

【０２０４】１−３−２−１：推定用ファイルの更新に
関する修正（図８４） まず、１−２−９−７の「推定用ファイルの更新」の部
分を、「手順がステップＳ１０６０に進むと、制御手段
１２１は会員一般情報ファイル１３１ａを検索して、買
い手番号が一番若い買い手を選んできて、計算対象情報
利用者とし、手順をステップＳ１０６１に進める。手順
がステップＳ１０６１に進むと、制御手段１２１は会員
知り合い関係情報ファイル１３１ｂを検索しながら、そ
の買い手の知り合いに情報源として１×減衰係数の情報
源情報量を割り当てる。さらに、やはり会員知り合い関
係情報ファイル１３１ｂを検索しながら、その買い手の
知り合いの知り合いに情報源として１×減衰係数×減衰
係数の情報源情報量を割り当てる。さらに、知り合いの
知り合いの知り合いに情報源として１×減衰係数×減衰
係数×減衰係数の情報源情報量を割り当てる・・という
ようなことを一定回数繰り返していく（図１１）。そし
て、制御手段１２１は、このようにして割り当てた情報
源情報量を推定用ファイル１３３ｇ（図３９）に記憶
し、手順をステップＳ１０６２に進める。手順がステッ
プＳ１０６２に進むと、制御手段１２１は会員一般情報
ファイル１３１ａを検索して、買い手番号が次に若い買
い手を探し、そのような買い手がまだ残っていれば、手
順をステップＳ１０６３に、もう残っていなければ、中
間情報更新処理を終了する。手順がステップＳ１０６３
に進むと、制御手段１２１はステップＳ１０６２で見つ
けた買い手を計算対象情報利用者としたうえで手順をス
テップＳ１０６１に進める。」というように修正する必
要がある。

【０２０５】１−３−２−２：総合指数計算に関する修
正 また、上記実施形態の１−２−８−２−５、１−２−８
−２−１０、１−２−８−２−１４、１−２−８−２−
１８の「・・にβを乗じ、さらにαを加えたもの」の部
分を「・・」に修正する必要がある。

【０２０６】１−３−３：割り当て率方式 最後に、割り当て率方式であるが、ここでもやはり「推
定用ファイルの更新」「総合指数計算」の部分に修正が
必要となる。

【０２０７】１−３−３−１：推定用ファイルの更新に
関する修正（図８４） まず、１−２−９−７の「推定用ファイルの更新」の部
分を、「手順がステップＳ１０６０に進むと、制御手段
１２１は会員一般情報ファイル１３１ａを検索して、買
い手番号が一番若い買い手を選んできて、計算対象情報
利用者とし、手順をステップＳ１０６１に進める。手順
がステップＳ１０６１に進むと、制御手段１２１は会員
知り合い関係情報ファイル１３１ｂを検索しながら、そ
の買い手の知り合いに情報源として割り当て率分の情報
源情報量を割り当てる。この際には自分自身への割り当
てがあれば、これを情報源情報量として確定させる。次
に、制御手段１２１は、やはり会員知り合い関係情報フ
ァイル１３１ｂを検索しながら、知り合いの知り合いに
割り当て率を、知り合いの割り当て率によって割り当て
る。この際も、知り合い自身への割り当てがあれば、こ
れを情報源情報量として確定させる。さらに、制御手段
１２１は同様の処理を予め決められた回数繰り返し（図
１２）、このようにして割り当てた情報源情報量を推定
用ファイル１３３ｇ（図３９）に記憶し、手順をステッ
プＳ１０６２に進める。なお、以上の処理において、自
分が知り合いに割り当てても、その知り合いから自分へ
の割り当てがあると、情報源情報量の割り当てが戻って
くるということには注意が必要である。手順がステップ
Ｓ１０６２に進むと、制御手段１２１は会員一般情報フ
ァイル１３１ａを検索して、買い手番号が次に若い買い
手を探し、そのような買い手がまだ残っていれば、手順
をステップＳ１０６３に、もう残っていなければ、中間
情報更新処理を終了する。手順がステップＳ１０６３に
進むと、制御手段１２１はステップＳ１０６２で見つけ
た買い手を計算対象情報利用者としたうえで手順をステ
ップＳ１０６１に進める。」というように修正する必要
がある。

【０２０８】１−３−３−２：総合指数計算に関する修
正 また、上記実施形態の１−２−８−２−５、１−２−８
−２−１０、１−２−８−２−１４、１−２−８−２−
１８の「・・にβを乗じ、さらにαを加えたもの」の部
分を「・・」に修正する必要がある。

【０２０９】１−４：総情報量に応じた加重平均という
バリエーション 上記の実施形態（１−２）においては、単純に満足度指
数、売り手信頼度指数、・・などを予め決められた定数
ｗ１、ｗ２、・・などで加重平均して各種総合指数を計
算したが、実際には、より豊富な総情報量から計算され
た指数ほど重視した方がより有用な情報となる。なぜな
ら、乏しい総情報量で算出された不安定な指数が大きな
影響を持つよりは、豊富な総情報量で算出された、より
信頼できる他の指数が大きな影響を持つ方が好ましいか
らである。そこで、たとえば、ｗ１、ｗ２、・・をそれ
ぞれ満足度指数、売り手信頼度指数、・・の重みづけ係
数、総情報量１、総情報量２、・・をそれぞれ満足度指
数、売り手信頼度指数、・・の総情報量として、 商品総合指数＝（ｗ１×満足度指数×総情報量１＋ｗ２
×売り手信頼度指数×総情報量２＋ｗ３×近推売り手信
頼度指数×総情報量３＋ｗ４×売り手推薦業者信頼度指
数×総情報量４＋ｗ５×予測満足度指数×総情報量５＋
ｗ６×希望一致度指数×情報量６＋ｗ７×調和度指数×
総情報量７）／（ｗ１×総情報量１＋ｗ２×総情報量２
＋ｗ３×総情報量３＋ｗ４×総情報量４＋ｗ５×総情報
量５＋ｗ６×総情報量６＋ｗ７×総情報量７） というようにして、豊富な総情報量にもとづいて算出さ
れた指数ほど重視されるようにすることができる。ただ
し、このような総情報量比例の方法では、１つの指数を
算出するための総情報量が極端に大きかった時に他の指
数が全く無視されるようなことになるので、「総情報
量」の代わりに、たとえば、「総情報量のｃ３６乗（０
＜ｃ３６＜１）」を用いるという方法も考えられる。

【０２１０】１−５：買い手信頼度による個別的価格設
定 課題を解決するための手段の５−３で検討したように、
買い手がきちんと代金を支払うか、不当なクレームをし
ないか等に関して、売り手が買い手について評価し、そ
の信頼度情報（買い手信頼度）を売り手総合指数と同様
に計算するという方法も考えられる。そうすれば、売り
手はどのくらい買い手が信頼できるのかが分かり、それ
を販売価格に反映させることができる。ただし、そのよ
うな方法は買い手と売り手の立場が逆転するだけのもの
で、同じような説明を繰り返さなくても当業者は容易に
実施できると考えられる。そこで、ここでは買い手信頼
度の評価方法から販売価格の決め方までの流れの一例を
簡単に説明するにとどめる。

【０２１１】まず、売り手が自分の商品を購入した買い
手を、きちんと代金を支払うか、不当なクレームをしな
いか等の実績にもとづいて「問題あり」「やや問題あ
り」「問題なし」の3段階に評価し、それぞれに「１ポ
イント」「２ポイント」「３ポイント」を与える。あと
は買い手が売り手や商品に関する情報を共有するのと同
様の方法で、売り手同士で買い手信頼度情報を共有す
る。その結果、その買い手の買い手総合指数がｘになれ
ば、 販売価格＝標準価格−ｃ３７×ｘ ただし、ｃ３７は売り手が決める正の定数というような
形で販売価格を個別的に決める。ただし、このような計
算は時間がかかって、買い手を待たせることが問題にな
るなら、インターネットマーケットサーバがどの買い手
に対するどの商品の販売価格はいくらというようなこと
を予め計算し、ファイルに記憶しておいて、買い手が商
品選択する時にすぐに販売価格を提示できるようにして
おくという選択肢もある（これは１−２−９の「中間情
報ファイルの更新」と同じ考え方である）。

【０２１２】１−６：商品間の満足度の相関関係による
補完 課題を解決するための手段の２−３−１、２−３−２に
おいて示したように、買い手間の満足度の相関関係また
は評価価値比分布でもって情報源情報量を設定するのは
現実的ではない可能性がある。そこで、次のようにし
て、商品間の満足度の相関関係または評価価値比分布に
もとづいて、ある買い手の、ある商品に対する満足度を
推定し、それを買い手間の満足度の相関関係または評価
価値比分布でもって情報源情報量を設定する際に利用し
てしまうという方法が考えられる。

【０２１３】１−６−１：商品間の満足度の相関関係を
利用した方法 まず、インターネットマーケットサーバが商品間の満足
度の相関関係を調べ、十分量のサンプル数によって商品
Ｐ１と商品Ｐ２の間に強い相関関係が認められれば、買
い手が商品Ｐ１に対してある満足度を示している時に、
回帰直線の方程式から、その買い手の商品Ｐ２に対する
満足度を推定し、これを商推満足度とする。

【０２１４】ただし、評価情報量は（推定を経ない、普
通の）満足度の場合に１とし、商推満足度の場合には、
商品間の満足度の相関係数とそれを調べるときに使った
サンプル数に応じ、標本相関係数の絶対値が小さいほ
ど、サンプル数が少ないほど、評価情報量を小さく設定
し、どんなに標本相関係数の絶対値が大きくても、どん
なにサンプル数が多くても１以上にはしない。たとえ
ば、標本相関係数をｒ、サンプル数をｎ、ｃ３８、ｃ３
９を予め決められた定数（ｃ３８＞０、０＜ｃ３９＜
１）として、 評価情報量＝（１−１／（ｎ＋ｃ３８））×ｍａｘ．
（ｒ×ｒ−ｃ３９，０）というような形で評価情報量を
計算する。なお、複数の商品に対する満足度から複数の
商推満足度が得られてしまうことがありうるが、その際
には、評価情報量が大きいものを優先する。

【０２１５】そのうえで、相関関係（回帰直線の方程
式、標本相関係数、サンプル数）について計算する際に
は、各商品を対等に取り扱わず、情報利用者が示した満
足度（または商推満足度）の評価情報量と情報源の買い
手が示した満足度（または商推満足度）の評価情報量の
積に応じた重みづけを行なう。また、サンプル数もこれ
らの評価情報量の積を加算していく形で求める（図８
５）。

【０２１６】１−６−２：商品間の評価価値比の分布を
利用した方法 まず、インターネットマーケットサーバが商品間の評価
価値比の分布を調べ、十分量のサンプル数によって商品
Ｐ１と商品Ｐ２の評価価値比がある値に集中している
（＝評価価値比分布が小さな標準偏差を持つ）ことがわ
かれば、買い手が商品Ｐ１に対してある評価価値を示し
ている時に、その買い手の商品Ｐ２に対する評価価値を
「商品Ｐ２の商品Ｐ１に対する評価価値比の平均値×商
品Ｐ１に対する評価価値」として推定し、これを商推評
価価値とする。

【０２１７】ただし、評価情報量は（推定を経ない、普
通の）評価価値の場合に１とし、商推評価価値の場合に
は、商品間の評価価値分布の標準偏差とそれを求めると
きに使ったサンプル数に応じ、標準偏差が大きいほど、
サンプル数が少ないほど、評価情報量を小さく設定し、
どんなに標準偏差が小さくても、どんなにサンプル数が
多くても１以上にはしない。たとえば、評価価値比の平
均値をμ、評価価値比の標準偏差をσ、サンプル数を
ｎ、ｃ４０、ｃ４１（＜１）、ｃ４２を予め決められた
正の定数として、 （１−１／（ｎ＋ｃ４０））×ｍａｘ．（ｃ４１−ｃ４
２×σ×σ／μ×μ，０）というような形で評価情報量
を計算する。なお、複数の商品に対する評価価値から複
数の商推評価価値が得られてしまうことがありうるが、
その際には、評価情報量が大きいものを優先する。

【０２１８】そのうえで、評価価値比の分布（評価価値
比の平均値、標準偏差、サンプル数）について計算する
際には、各商品を対等に取り扱わず、情報利用者が示し
た評価価値（または商推評価価値）の評価情報量と情報
源が示した評価価値（または商推評価価値）の評価情報
量の積に応じた重みづけを行なう。また、サンプル数も
これらの評価情報量の積を加算していく形で求める。

【０２１９】１−７：インターネットマーケットで購入
手続きまでは行なわないという選択肢 課題を解決するための手段の６で検討したように、イン
ターネットマーケットで購入手続きまでは行なわないと
いう方式も有望であるが、これには２通りが考えられ
る。一つは、「インターネットマーケット内で商品、売
り手等についての情報を得て、購入手続きだけは行なわ
ない」というケースで、その場合には端末操作者が購入
手続きまで進まなければいいだけの話なので、新たな説
明は要さない。一方、インターネットマーケット内にと
どまらずに、売り手、商品推薦業者、売り手推薦業者の
ウェブサイトにリンクさせる場合には、上記の実施形態
（１−２）を以下に示すように修正する必要がある。

【０２２０】１−７−１：売り手等のウェブサイトのＵ
ＲＬの登録 まず、売り手ページ（１−２−５）、評価業者ページ
（１−２−６）等において、売り手や評価業者が自分の
供給する商品の商品ページのＵＲＬ、自分のウェブサイ
トのＵＲＬ等を入力し、インターネットマーケットサー
バに送信し、インターネットマーケットサーバがこれら
を商品情報ファイル１３１ｃ、売り手情報ファイル１３
１ｄ、評価業者情報ファイル１３１ｅ等に記憶しておく
必要がある。

【０２２１】１−７−２：売り手等のウェブサイトへの
リンク また、商品選択ページ（１−２−８−２）においては、
「インターネットマーケット内で商品ページに進ませる
代わりに、商品情報ファイル１３１ｃにもとづいて、売
り手のウェブサイト内のその商品のページにリンクさせ
る」「インターネットマーケット内で売り手ページに進
ませる代わりに、売り手情報ファイル１３１ｄにもとづ
いて、その売り手のウェブサイトにリンクさせる」「イ
ンターネットマーケット内で商品推薦業者ページに進ま
せる代わりに、評価業者情報ファイル１３１ｅにもとづ
いて、商品推薦業者のウェブサイトにリンクさせる」等
の修正が必要となる。その方法については既に公知であ
る技術により実現できるので、ここでは説明を割愛す
る。

【０２２２】１−８：上下の極端な情報をカットすると
いう選択肢 満足度や評価価値について、さくらである情報源から
（あるいは単なるいたずらで）適切な値の1億倍といっ
たような申告があると、その一つの値のために平均値が
大きな影響を受け、適切な情報提供ができなくなる。も
ちろん、買い手間満足度相関関係方式等では、その後、
その情報源から発信される情報は著しく削減されること
になるのであるが、その1回だけはどうにもならない。
そこで、上下の極端な情報をカットした上で平均値を計
算するというような工夫を加えることも可能である。

【０２２３】１−９：プライバシーを重視したバリエー
ション 知り合い関係が他人に知られては困る事項であるなら、
会員番号を情報収集用と注文・決済用の２種類つくるこ
とも可能である。知り合い関係は情報収集用会員番号で
「私は会員番号何番であって、会員番号何番の人と知り
合いである」ということだけ知らせるだけにして、知り
合い関係を利用して情報を得ることにより買う商品を選
択する。ところが、そこでそのまま注文、決済してしま
うと自分が誰だがわかってしまう。そこで、注文、決済
はインターネットマーケットサーバへの接続をいったん
切ってから別の注文・決済用会員番号で行ない、満足度
送信は再び情報収集用会員番号で行なう。ただし、この
方法では、確かにその商品を購入した者が満足度評価し
たという確認はできなくなる。

【０２２４】１−１０：買い手情報ファイルに買い手希
望を加えるという選択肢 上記の実施形態（１−２）では買い手が入力した希望は
制御手段１２１が記憶しておいて、それを売り手の送信
した商品の特徴と照合して希望一致度指数を計算すると
いう形をとった。しかし、それでは、同じ種類の商品を
検索するたびに同じような希望を毎回入力しなければな
らず、買い手にとって煩雑である。そこで、買い手情報
ファイル１３１ｈに買い手が入力した希望とその重みづ
けは記憶しておいて、次に同じ商品種類を指定した時に
同じものを表示して変更がある場合だけ、変更してもら
うという方法も考えられる。

【０２２５】その場合、商品種類によって希望が異なる
こともあり、たとえば、ある商品種類では高品質より低
価格を重視し、別の商品種類では低価格よりも高品質を
重視するということも十分考えられる。そのような場合
には、商品種類が変わるたびに希望する特徴の修正を余
儀なくされてしまう。そのような事態を避けるために商
品種類ごとに買い手情報ファイル１３１ｈを作っておく
という選択肢もありうる。

【０２２６】１−１１：商品種類と特徴の追加 買い手が「こういうものが欲しい」と思った時、売り手
が「こういうものを売り出したい」と思った時に、それ
が斬新なものであると、そのような商品種類あるいは特
徴が選択肢の中にないということもありうる。このよう
な弊害を解消するために、買い手や売り手が自分で新し
い商品種類、新しい特徴の選択肢などを追加設定するこ
とができるような仕組みにしておくことも可能である。

【０２２７】１−１２：商品分野別の取り扱い 上記の実施形態（１−２）においては、いろいろな意味
で、すべての商品分野をまとめて取り扱った。しかし、
当然のことながら、商品分野別の取り扱いも可能であ
る。

【０２２８】たとえば、商品の種類に応じてｗ１〜ｗ８
の重みづけ係数を別々に設定できるようにすることも可
能である。単独に使える普通の商品であれば、手持ちの
アイテムとの調和は関係なく、調和度指数は考慮しなく
ていいので、ｗ７＝０ということになる。

【０２２９】また、商品分野によって自分と同じような
判断をする買い手（＝情報源として重視すべき買い手）
が誰であるかということも違ってくることも十分ありう
る。したがって、情報源情報量の設定を商品分野によっ
て変えるということも考えられる。

【０２３０】１−１３：調和度指数計算についてのバリ
エーション 調和度指数の計算方法も上記の実施形態（１−２）に示
したものに限らない。たとえば、上記の実施形態（１−
２）では手持ちアイテムにこだわって商品の選択を行な
ったが、手持ちアイテムのことは忘れて、「それを買っ
ておけば、たくさんの商品と組み合わせやすくなるか
ら、その商品を選択する」ということもありえる。そこ
で、たとえば、「一定以上の満足度指数を持つ調和度情
報業者が薦める組み合わせの中に一定以上の満足度指数
を示す商品が何個入ってくるか」にもとづいて調和度指
数を計算することも可能である。また、上記の実施形態
（１−２）で説明した調和度指数とここで説明した調和
度指数を合成して、新たな調和度指数をつくることも可
能である。

【０２３１】１−１４：満足度とは無関係の従来的な商
品選択方法の併用 上記の実施形態（１−２）においては、満足度情報にも
とづいて商品を選択する方法のみについて説明した。し
かし、もちろん、買い手も「満足度が高かろうが低かろ
うが、ともかくこの商品を買いたい」と思うことがあ
る。したがって、上記の実施形態（１−２）に満足度と
は無関係の従来的な商品選択の方法を併用することも十
分考えられる。ただし、その方法は公知なので、ここで
は説明しない。

【０２３２】１−１５：満足度のバリエーション 上記の実施形態（１−２）では、満足度を評価価値／販
売価格として定量的に表現したが、ブックマークしたか
どうかという二者択一（１−１５−１）、多段階評価
（１−１５−２）などの方法も可能である。

【０２３３】１−１５−１：ブックマークという満足度 ブックマークしたかどうかで満足度を表現する場合、あ
る商品に対する２人の買い手の満足度の関係は、ブック
マークの有無によって満足度を１と２で表現した場合、
（１，１）（１，２）（２，１）（２，２）の４通りし
かない。しかし、それでも標本相関係数、回帰直線の方
程式、評価価値比等は定量的満足度を採用した時と同じ
ように計算できるので、とりあえず、技術的な問題は生
じない。

【０２３４】１−１５−２：多段階評価 なお、ブックマークを二者択一ではなく、「是非また閲
覧したい」「また閲覧しても構わない」「よほどのこと
がなければ二度と閲覧したくない」「どんなことがあっ
ても二度と閲覧したくない」のような多段階評価とする
ことも、もちろん、可能である。

【０２３５】１−１６：計算方法のバリエーション ところで、インターネットマーケットは複雑な計算を必
要とするために、とりあえずは、計算時間が問題になり
うる。そこで、上記の実施形態（１−２）においては、
理論よりも計算の簡潔さに重点を置いた（たとえば情報
量の）計算方法を例として示した。しかし、十分に計算
時間に余裕ができるところまで電算機技術が進めば、数
学的により適切な、より複雑な計算式を採用することも
可能である。

【０２３６】１−１７：キーワードの考慮 キーワードも考慮してランキングを作成する場合には、
制御手段１２１が（インターネットマーケット内あるい
は売り手等のウェブサイト内の）説明文中にキーワード
が含まれているかどうかを探索し、これにもとづいて各
商品、各ウェブサイト等を点数化することになる。した
がって、そのためのプログラムがメインプログラム１３
０の中に必要となるし、それらの情報を記憶しておくた
めにキーワード関連ファイル１３５が必要となる。

【０２３７】２：ウェブサイト検索サービス ウェブ検索サービスの実施形態については、インターネ
ットマーケットと重複する部分が大きく、特殊なのは （１）インターネットマーケットにおいては購入手続き
まで行なわれることが多いのに対し、ウェブサイト検索
サービスにおいては、購入手続きまで行なわれることは
なく、ウェブサイトにリンクさせるだけでよい（１−
７）。 （２）インターネットマーケットにおいては満足度が評
価価値／販売価格で表現されるのに対し、ウェブサイト
検索サービスにおいては満足度がブックマークの有無で
表現された方が良さそうである（１−１４）。 （３）インターネットマーケットにおいてはランキング
作成時に主に商品種類、希望一致指数、調和度指数等が
考慮され、キーワードは補助的に使われそうであるのに
対し、ウェブサイト検索サービスにおいてはランキング
作成時に調和度指数が考慮されることはなく、キーワー
ドをウェブサイト種類、希望一致度指数より強く考慮し
た方が良さそうである（１−１５） という点のみである。

【０２３８】２−１：ウェブサイト検索サーバを利用し
た情報処理方法の構成 そこで、構成については、調和度や価格に関連するファ
イルを外し、キーワード関連ファイルを追加することに
なる（図８６）。

【０２３９】２−２：ウェブサイト検索サーバを利用し
た情報処理方法についての動作説明また、動作説明につ
いては、用語の置き換え（２−２−１）と動作説明に関
する項目の出し入れと選択（２−２−２）だけ説明すれ
ば、当業者は十分実施できると考えられる。

【０２４０】２−２−１：用語の置き換え まず、第1実施形態の「商品」「買い手」「売り手」を
第２実施形態ではそれぞれ「ウェブサイト」「ウェブサ
イト利用者」「ウェブサイト運営者」にするなど、用語
を単純に置き換える。

【０２４１】２−２−２：動作説明の項目の出し入れと
選択 また、インターネットマーケットサーバを利用した情報
処理方法についての動作説明のうち、満足度、売り手信
頼度（供給者信頼度）、近推売り手信頼度（近推供給者
信頼度）、売り手推薦業者信頼度（供給者推薦業者信頼
度）、推定方法、総情報量の考慮、商品選択方法（供給
物選択方法）、需給関連情報等については、そのまま残
し、調和度、価格関連情報、予測満足度、買い手信頼度
等については外し、バリエーションとして記述したもの
のうち、ブックマーク、インターネットマーケットで購
入手続きまでは行なわない方法を採用し、あとは新規
に、キーワードにもとづいてキーワード関連指数を計算
して、これをウェブサイト総合指数計算に際して、キー
ワード関連指数を加算するなどの形で考慮するようにす
ればよいものと考えられる。なお、キーワード関連指数
に関する部分については、現存する技術を用いることを
前提にしているので、ここでは説明しない。

【０２４２】

【発明の効果】本発明の効果は、大きく分けて、 １．買い手のためになる満足度競争の実現 ２．売り手に情報提供することによる競争レベルの向上 ３．評価業者を介在させることによる競争レベルの向上 ４．インターネットマーケットの良質な拡大 ５．満足度情報を入力するインセンティブの確保 ６．現存する仕組みからインターネットマーケットへの
連続的移行 である。以下においては、これまで述べてきたことと重
複する部分も多いが、これらについてビジネスの観点か
ら説明してみる。

【０２４３】ここでも、やはり、インターネットマーケ
ットを中心に述べるが、インターネットマーケットにつ
いて言えることは、ウェブサイト検索サービスについて
も同様のことが言える。すなわち、「買い手」を「ウェ
ブサイト利用者」に、「商品」を「ウェブサイト」に置
き換えられる箇所が多い。

【０２４４】１：買い手のためになる満足度競争の実現 売り手間で競争が行なわれている限り、売り手が自分の
商品をどんなに勧めても、最後に「それを買います」と
決断するのは買い手である。つまり、購買活動とは買い
手の決定事項であり、本来、売り手は力関係において買
い手の下に位置するはずである。ところが、十分な情報
が買い手に届かず、買い手の購買機会が限定される時代
が長く続いてきたために、「本来、誰のために尽くせば
ビジネスが成功するのか」がすっかり忘れられ、いわば
「昔からの習慣」で「売り手本位のビジネスモデル」ば
かりが注目されているような印象を受ける。買い手にと
って不幸なことに、「売り手が莫大なコストをかけ、販
売網を拡大したり、大々的に広告を行なったりすること
によって買い手の目の前に現われ、買い手を売り手との
１対１の関係に引きずり込み、他の売り手から隔絶した
うえで、売り手の利益のために買い手との取引関係を創
り出す」というような「販売機会獲得競争」が花盛り
で、バナー広告やアフィリエイトプログラムのような新
しいビジネスモデルさえもそのカテゴリーに入ってしま
う。しかし、買い手の立場に立って冷静に考えてみれ
ば、自分の目の前に広告を出している売り手からものを
買うことは自分にとって最善である保証は全くない。む
しろ、その広告が自分の目にとまったという事実はその
ために高額の広告コストがかかっていて、その分だけ割
高なものを買わされることになる可能性を示唆するもの
でさえある。また、莫大なコストをかけて、買い手の目
にとまるための競争を売り手間で繰り広げてみても商品
の質はいっこうに改善されないし、そのような販売機会
獲得競争で買い手を獲得できるような商取引環境には、
買い手を満足させられない商品を淘汰するような自浄作
用もほとんどない。ひとことで言えば、手前味噌の広告
が買い手の満足を保証してくれるはずなどないのであ
る。

【０２４５】そこで、「インターネットマーケット」と
いう「売り手が買い手を満足させるために切磋琢磨する
ことを要求され、買い手を満足させられない売り手は退
場を余儀なくされるような、戦いの場」を創ってはどう
かと考えてみた。おそらく、そのような戦いの場が創ら
れることに対する売り手側の反応は大きく分けて２種類
ある。買い手を満足させる自信がない売り手にはインタ
ーネットマーケットに参加する理由はなく、これまで通
り「販売機会獲得競争」を続けることになるだろう。一
方、買い手を満足させる自信がある売り手はインターネ
ットマーケットに参加してくる可能性がある。特に、ま
だ販売経路やブランドを確立していないが、買い手を満
足させる自信がある売り手にとっては、渡りに船なの
で、積極的な参加が見込める。一方、買い手の反応にも
おそらく２種類ある。「売り手が満足度を高める競争を
行ない、買い手を満足させられない売り手が退場させら
れるような力が働く商取引環境なら、満足できる商品に
巡り合える確率は高い。」と考える買い手は積極的にイ
ンターネットマーケットを通して商品を購入しようとす
る。一方、そう考えない買い手はこれまで通りの購買活
動を続けるものと思われる。

【０２４６】このように、「インターネットマーケッ
ト」というビジネスモデルは従来の商取引を根こそぎ変
えてしまおうというものではない。そうではなくて、
「購買活動に関する価値観」にもとづいて買い手を２つ
のグループに分け、「売り手には満足度を高める競争だ
けをして欲しい。余計な販売機会獲得競争を行ない、そ
のためのコストを価格の中に織り込み、それだけ割高に
なったものを買わせるのはやめて欲しい」と考える買い
手グループに対して新しい購買機会を提供する。同時
に、「販売活動に関する価値観」にもとづいて売り手を
２つのグループに分け、買い手を満足させられるかどう
かで真っ向から勝負したいと考える売り手に新しい販売
経路を提供する。しかし、このような価値観を持つ売り
手と買い手が全体の１０％もいて、インターネットマー
ケットに参加してくれれば、インターネットマーケット
で行なわれる商取引はインターネットマーケットを運営
するには十分すぎる規模になり、インターネットマーケ
ットはビジネスとして成立するようになるはずである。

【０２４７】１−１：情報の質の向上 ただし、インターネットマーケットが単純平均値として
満足度を比較してしまうと、判断基準が異なる情報源か
ら発信される情報によって情報の質が低下する。また、
「一部の人たちに熱烈に支持されるが、多くの人たちに
支持されないような個性的な商品」が世に出て来られな
くなってしまう。

【０２４８】１−１−１：情報源の取捨選択による情報
の質の改善 そこで、本発明においては、インターネットマーケット
が過去に情報利用者と似たような満足度を示した買い手
が誰であったかを探し出し、それらの買い手を情報源と
して重視するような形で情報利用者のために満足度指数
を計算するようにした。その結果、「満足度に関して似
た判断をする買い手どうしがいくつかのグループをつく
り、そのグループ内で満足度に関する情報交換を行な
い、異なる判断基準を持つ者の意見はシャットアウトす
る」というのに近い状態が実現でき、情報の質は大きく
向上するはずである。また、このようにして判断基準の
違いにより戦いの場を分け、個性的な商品も生きていけ
るようにしておけば、少数の強い需要も満たされる。

【０２４９】１−１−２：希望一致度による情報の質の
向上 また、本発明においては、「希望一致度」という指標を
導入し、売り手には「自分が供給する商品がどのような
特徴を持っているか」を、買い手には「どのような特徴
を持つ商品が欲しいのか」をインターネットマーケット
サーバに申告させ、インターネットマーケットサーバが
希望と特徴の一致する買い手と商品を結びつけるように
努力する。その結果、買い手が満足できる商品に巡り合
う確率は高まる。また、商品の特徴と買い手の希望と一
致していないために満足度が低くなってしまうような状
況は少なくなり、競争の中で淘汰されていくのは「商品
の特徴と買い手の希望は一致しているのに満足度が低い
ような商品」すなわち「買い手にとって淘汰された方が
いい商品」に限られるようになる。

【０２５０】１−２：さくら撃退効果 また、満足度の平均値として満足度指数が計算され、そ
れにもとづいてランキングが表示され、これを見なが
ら、買い手が購入する商品を決めていくような世界にお
いては、いわゆる「さくら」を使って不当な利益を得よ
うとする売り手が出現する可能性が非常に高い。さくら
は仲間うちの売り手の劣悪商品に対して満足したかのよ
うな虚偽の情報を発信し、その仲間うちの売り手を助け
ようとする。あるいは、仲間のライバルである売り手の
優良商品に対して満足できなかったかのような虚偽の情
報を発信し、その足を引っ張ろうとしたりする。そし
て、そのような虚偽の情報がたくさん届いてしまうと、
情報利用者は満足な選択を行なうことができなくなって
しまう。

【０２５１】１−３−１：減衰係数によるさくら撃退効
果 しかし、「１次の知り合い、２次の知り合い、３次の知
り合い・・というように知り合い関係が遠ざかるにした
がって情報源としての重みづけを小さくしていく」よう
な仕組みにはさくらの野望を挫く働きがある。さくらが
発信する他の買い手にとって迷惑な情報がさくらの周囲
の人たちに最も強烈に伝わるとなると、その分さくらに
とっての損失が大きくなり、これが抑止力として働きう
るからである。

【０２５２】１−３−２：割り当て率によるさくら撃退
効果 また、「割り当て率」が設定されていれば、さくらがど
んなにたくさん頭数を増やしても、知り合い関係を介し
て伝わっていく情報の量は割り当て率として決められて
いるので、（知り合い関係上）似たような場所から多人
数のような顔をして情報を発信している限りはその情報
が大きな影響力を持つことはない。また、信頼されてい
ない買い手には情報源情報量が割り当てられることはな
いので、さくらを上流とするような情報の流れ自体が生
じにくい。

【０２５３】１−３−３：買い手間の満足度の関係にも
とづく情報源の取捨選択によるさくら撃退効果 さらに、買い手間の満足度の関係にもとづいて情報源を
取捨選択する仕組みにもさくらを撃退する効果がある。
さくらは一般利用者が高い満足度を持つ優良商品に低い
（虚偽の）満足度を示し、仲間の売り手が供給する劣悪
商品に高い（虚偽の）満足度を示し、仲間の売り手を助
けようとするのであるが、このような虚偽の満足度情報
ばかりを流せば、一般利用者の示す満足度とは強い負の
相関を示すようになり、さくらの示した高い満足度は一
般利用者には低い満足度として伝わり、さくらの示した
低い満足度は一般利用者には高い満足度として伝わり、
さくらの意図とは逆の効果を生む（図８７）。また、さ
くらが普段は正直な満足度情報（図８８の×）をインタ
ーネットマーケットサーバに申告し、時々、仲間の売り
手を助けるために虚偽の満足度情報（図８８の○と□）
を申告するだけであっても、一般利用者が示す満足度と
は（時々流す虚偽の情報の影響で）強い正の相関を示す
ことはなくなり、一般利用者への影響は著しく削減され
る（図８８）。つまり、正直な満足度情報を繰り返し流
すことにより他の買い手から信頼を獲得して、さくらが
さくらとして機能できるようになっても、さくらとし
て、一般利用者からかけ離れた情報を１回でも流せば、
それまでつくり上げてきた信頼が大きく損なわれて、そ
の後はさくらとして十分機能できなくなる。したがっ
て、さくらという行為はなかなかペイしないということ
になる。

【０２５４】１−３：真の満足の提供 さらに、一部の商品分野に関しては、買い手が満足した
気になっていても、実際には満足度できる状態にはなっ
ていないということもありうる。それは「知らぬが仏」
であり、買い手にとって好ましいことではない。そこ
で、本発明においては、「セカンドオピニオンへのリン
ク」と「割り当て率による判断委任連鎖」によって「自
己満足」の発生を抑制しようとした。

【０２５５】１−３−１：セカンドオピニオンを得る機
会 たとえば、買い手が売り手と１対１で向き合っていて、
他の売り手の見解（セカンドオピニオン）に接すること
ができないような密室的な状況になってしまうと、買い
手にとって望ましい競争は起こらない。売り手は専門家
同士の議論に勝てるような正当な方針をとろうとせず、
専門家として勉強不足のまま、販売することだけに集中
したりするかもしれないし、専門家レベルに到達してい
ても、買い手を丸め込みやすい話法を使い、最善でない
商品を売ろうとするかもしれないのである。そこで、本
発明においては、セカンドオピニオンへのリンクの仕組
みをつくり、各売り手に対して他の売り手から寄せられ
ている異論を情報利用者が参照できるようにした。

【０２５６】セカンドオピニオンが参照できるようにな
っていれば、人気ある売り手の方針には別の売り手から
たくさんの異論が出され、それらの異論の中から、無視
できない異論が出てきて、たくさんの買い手を奪ってい
ってしまうことがもしあれば、これに対して、その人気
ある売り手はさらに反論を行なうこととなる。その反論
に再び説得される買い手は結局、もとの人気ある売り手
に戻っていくが、その反論に説得されなければ、戻って
きてはくれない。このようにして、売り手の方針や商品
の特徴に関して売り手が互いに議論を戦わせることがで
きるような環境がつくってあれば、無視できない異論に
対しては反論せざるを得ない状況になり、そのような売
り手間の議論を参照することで買い手も学習できる。ま
た、そういう売り手間の切磋琢磨の中から本当に買い手
のためになっている商品がつくられていくはずである。

【０２５７】１−３−２：判断力ある買い手への判断の
委任 また、商品や売り手を選ぶ際に専門知識やセンスが必要
とされる分野においては、単純な多数決を信じることが
最善の結果を生むとは限らない。現実の世界において
も、商品選択に際して、「自分よりも専門知識やセンス
に優れる知り合いがどの商品、どの売り手を選んだの
か」を重要視することが多い。そこで、本発明において
は、買い手が各自の判断で割り当て率を設定することに
よって、「誰に判断を任せるか」を決められるようにし
た。その結果、自分自身の判断力で売り手を選びたいと
考える買い手は自分で選び、その買い手の判断力を信じ
る知り合いには「その買い手がどの商品、どの売り手を
選んだか」に関する情報が流れていく。その結果とし
て、自他ともに判断力があると認める、判断委任連鎖の
終点にいる買い手に選ばれた売り手が繁盛することにな
る。

【０２５８】１−３−３：判断力ある買い手を通した評
価業者への判断の委任 ただし、買い手間に限定される判断委任連鎖には一つの
問題が残る。頻繁に購入される商品種類においては、判
断を任された買い手が常に最新の情報を届けてくれる
が、頻繁に購入されない商品種類については、判断を任
された買い手が昔購入した時代遅れの商品、あるいはそ
の商品を供給した売り手が推薦されるというような弊害
が起きうる。

【０２５９】しかし、そのような商品種類においても、
判断を任された買い手が満足度予測業者、商品推薦業
者、売り手推薦業者等の評価業者を適切に評価しておけ
ば、判断委任連鎖はその評価業者につながる。したがっ
て、判断を任された買い手から高く評価された評価業者
が最新の情報にもとづいて優良な商品を推薦してくれて
いれば、判断を任せる買い手には常に優良な商品が届け
られることになり、問題とはならない。

【０２６０】１−４：プライバシーの保護 本発明においては、買い手の個人的な情報はインターネ
ットマーケット内にとどめ、売り手に対しては買い手の
個人的な情報を流さない。したがって、インターネット
マーケットを十分に信用できる企業が運営してさえいれ
ば、買い手側も安心である。それでも、満足度に関する
情報は知り合い関係や相関関係を考慮した上で適切に処
理されたうえで各買い手に流される。また、需給等に関
して売り手に提供される情報も単なる数値データであ
り、買い手のプライバシーに関するものではない。買い
手の信用度に関する情報でさえ、インターネットマーケ
ットが商品配送を手配する等の方法により、売り手には
買い手の会員番号までしかわからないようにすることが
できる。

【０２６１】２：売り手に情報提供することによる競争
レベルの向上 以上のようにして、インターネットマーケットが買い手
のためになるような競争を売り手にさせようとすると、
その過程でインターネットマーケットには様々な情報が
自然に蓄積される。そこで、本発明においては、これら
の有用な情報をインターネットマーケットに参加するす
べての売り手（あるいはこれから参入することを考えて
いる売り手）に対して提供することとした。その結果、
すべての売り手は非効率な活動をしたり、不要なリスク
をとったりする必要がなくなり、そのためのコストを価
格の中に織り込む必要もなくなり、それだけ高いレベル
で競争できるようになる（と同時に、他の売り手にも同
じような環境が与えられるので、それだけ高いレベルで
競争せざるを得なくなる）。このようにして、インター
ネットマーケット内で安くて良いものが供給されるよう
になれば、買い手のインターネットマーケットに参加し
ようというインセンティブもそれだけ高まるはずであ
る。

【０２６２】２−１：需給を知ったうえでの参入 まず、売り手を本来必要ないリスクにさらすことは買い
手にとっても不利益になるという点は重要である。たと
えば、需給に関して情報不足のまま売り手が過当競争で
ある分野にたびたび参入して失敗すると、その噂が伝わ
り、売り手は危ないものには近づくまいと怖じ気づいて
しまい、インターネットマーケット内で、あらゆる分野
への参入が減り、競争が少なくなり、買い手の満足度は
低いままになってしまうからである。ところが、幸い、
インターネットマーケットは買い手が申告した満足度や
希望に関する情報を蓄積しているので、これらの情報を
処理し、「どの分野の商品の満足度が低いままになって
いるのか」、「どの分野の商品に対する希望が多いの
に、満足度が低い等の理由で別の分野の商品に流れてし
まっているのか」等を売り手に知らせてあげることがで
きる。言ってみれば、これは市場調査であるが、これを
各売り手に個別に行なわせても、非効率であり、その精
度には限界がある。また、そのためにかかったコストが
価格に織り込まれて、商品の価格が高くなっても、買い
手は喜んでくれない。インターネットマーケットが満足
度や希望に関する情報を自動的に記録して、これを市場
調査として機能させ、すべての売り手の活動を効率化し
ながら、売り手間で競争させることで、買い手にとって
高い満足度が実現されるというわけである。

【０２６３】２−２：在庫管理の改善 また、本発明においては、価格関連情報によって販売価
格をどのくらいにすればどのくらい売れそうなのかが把
握できる。したがって、販売価格を調整することによ
り、非効率な在庫を抱えないで商品を販売していくこと
ができる。そのようにして、インターネットマーケット
に参加するすべての売り手が在庫に関して無駄な費用を
かけずにすむようになれば、それだけ高いレベルで競争
が行なわれるようになり、買い手がインターネットマー
ケットに参加するメリットは大きくなる。

【０２６４】２−３：チェリーピッキングによる低価格
の実現 さらに、買い手信頼度、近推買い手信頼度等の指標によ
って、トラブルを起こさない善良な買い手が有利に取り
扱われるような状況をつくっておけば、インターネット
マーケットには、善良な買い手だけが集まるようになる
（これはいわゆるチェリーピッキングである）。同時
に、近推買い手信頼度という指標があると、自分の周り
に迷惑をかけないようにしようという気持ちが働いて、
買い手の行動が改善されるという作用も期待できる。そ
の結果、すべての売り手は不良な買い手に出合いにくく
なり、その分低い価格で商品を供給できるようになり、
高いレベルで競争できるようになると、それだけ（善良
な）買い手がインターネットマーケットに参加するメリ
ットは大きくなる。もちろん、このようにして不良な買
い手を排除することによりインターネットマーケットの
スケールメリットは多少損なわれる。しかし、不良な買
い手は少数派であり、しかも一人一人の影響が大きいの
で、善良な買い手のために排除しておくメリットの方が
大きいと考えられる。

【０２６５】３：評価業者を介在させることによる競争
レベルの向上 本発明においては、満足度予測業者、商品推薦業者、売
り手推薦業者等の評価業者を導入し、高いレベルで競争
が行なわれるような環境を整えた。

【０２６６】３−１：売り手に与えられる信用とスピー
ドと安全 たとえば、「たとえその平均満足度が高くても、実績の
少ない（＝本発明の用語を使えば、総情報量が小さい）
零細な売り手は敬遠したい」という安全主義の買い手も
たくさんいるはずである。したがって、もし、評価業者
というものが存在しなければ、ある売り手が新たにイン
ターネットマーケットに参入する時に、多くの買い手に
対して試供品価格で（＝損失覚悟で）商品を提供すると
いうような形で、まずは十分な満足度実績をつくらなけ
ればならなくなる可能性がある。その結果そ、高い満足
度が得られ、その後は売り手の希望する価格でたくさん
売れるとしても、そこまでにかなりの時間がかかるはず
である。一方、低い満足度しか得られず、売り手がその
商品を希望する価格で販売することを諦めるような場合
には、巨額の損失だけが残る。しかし、ここで評価業者
という仕組みを導入しておけば、売り手はたとえば数十
程度の評価業者に自分の商品を送り、満足度予測業者に
予測満足度を算出してもらったり、（気に入ってもらえ
た時に）商品推薦業者にその商品を推薦してもらった
り、売り手組選択業者に自分自身を推薦してもらったり
ということができる。そうすれば、高い予測満足度を信
じて買ってもらえることも、商品推薦業者が推薦する商
品、売り手推薦業者が推薦する売り手として買ってもら
えることも、自分を推薦してくれている売り手推薦業者
の高い売り手推薦業者信頼度によって、売り手が高い売
り手推薦業者信頼度指数を得て、ランキング上位に進出
して、買い手の目にとまることもある。つまり、インタ
ーネットマーケット内で、評価業者が優良と認める零細
な売り手を（いわば）保証することによって、その零細
な売り手には信用が与えられ、優良な売り手は、評価業
者なしでは得られなかったようなスピードで売上を伸ば
せるし、優良でない売り手もそれほどのコストをかける
ことなく、自分が優良でないことに気づき、インターネ
ットマーケットを退出することができるのである。

【０２６７】このようにして、参入に際して売り手が負
うリスクが小さくなっていれば、「とりあえずインター
ネットマーケットで自分の力を試してみよう」という気
持ちが売り手に起きるし、優良である売り手はあっとい
う間にのし上がることもできる。そして、参加を試みる
売り手の数を増やすことは競争のレベルを高め、その中
から優良な売り手を一瞬のうちにメジャーに育てていけ
ることは優良な売り手の新旧交代を早め、買い手が優良
な商品に出合える確率を高めてくれる。

【０２６８】この際、評価業者の方も買い手から厳しい
選別を受けているということが重要である。たとえば、
満足度予測業者が提供する予測満足度と買い手側が示す
満足度が合っていなければ、その満足度予測業者の予測
満足度には小さな情報源情報量しか設定されなくなり、
顧みられなくなる。また、商品推薦業者が推薦する商
品、売り手推薦業者が推薦する売り手が買い手を満足さ
せることができなければ、商品推薦業者信頼度や売り手
推薦業者信頼度が下がって、その商品推薦業者や売り手
推薦業者は利用されなくなってしまう。

【０２６９】このようにして、売り手が評価業者から評
価され、その評価業者が買い手から評価されていれば、
結局、買い手に支持されない売り手は生きていけないこ
とになる。つまり、評価業者は競争のプロセスを円滑に
する役割を果たすだけで、これは「国民投票をやるのが
大変なので、有権者（買い手）は代議士（評価業者）を
選んで、その代議士が投票を行なう」というのと同じこ
となのである。

【０２７０】なお、評価業者の優劣も単純平均で評価さ
れるわけではないので、「ある評価業者は特定の判断基
準を持った買い手集団のみから支持されている」という
ようなこともありうる。したがって、評価業者という仕
組みによって、商品の個性が失われるというような心配
はない。

【０２７１】３−２：売り手の自由 ところで、満足度予測業者、商品推薦業者、売り手推薦
業者等の評価業者と売り手の関係はいろいろなものが考
えられる。満足度予測業者が商品の満足度を予測した
り、商品推薦業者、売り手推薦業者が商品や売り手を推
薦したりするだけの、それほど密接ではない関係もあり
うる。一方、売り手を指導したり、原料の調達先を決め
たりといったような形で、評価業者側（特に売り手推薦
業者）が売り手のビジネスに深く関わってくるようなこ
ともありうる。後者の場合、評価業者は単に良い売り手
を探してくるだけでなく、売り手をより良いものにする
役割も果たすことになり、評価業者と売り手の関係は企
業とその従業員、あるいはフランチャイズチェーンの本
部と加盟店の関係に似たものとなる。

【０２７２】評価業者と売り手の関係をどのくらい密接
なものにするかは、業種の違いを考慮しながら、売り手
と評価業者が決めていけばいいことであり、業種ごとに
最適の関係が自然に築かれていくはずである。たとえ
ば、専門家が手取り足取り売り手を指導する必要があっ
たり、原料の調達等に関してスケールメリットが認めら
れたりするような業種であれば、密接な関係の方が有望
と思われる。逆に、密接な関係を必要としない業種、各
売り手の個性が求められるような業種については、各売
り手の自由を認めて、それほど密接でない関係にとどめ
る方が賢明である。

【０２７３】このように、多少の違いは業種ごとにある
ものの、評価業者は零細な売り手にある程度の信用を与
え、仕事をとってきてくれると同時に、企業の従業員や
フランチャイズチェーンの加盟店にはない自由を（少な
くともいくらかは）与えてくれる。最近の若い世代の中
には企業の中で一歯車をとなることを嫌うような人たち
も多い。自由な時間に、自由なスタイル、自由な行動範
囲で仕事をしたい零細な売り手でも自由な存在として大
企業やフランチャイズチェーンと似たような効率でビジ
ネスを進めていくことができたとしたら、それはこれら
の売り手にとって朗報である。そして、そのような自由
が貴重であると思う売り手が多ければ多いほど、それだ
け多くの売り手がインターネットマーケットに参入しよ
うとし、激しい競争の結果として、買い手の満足度は高
まるはずである。また、それは同時に一匹狼達が自由な
発想でいろいろなことを試すことができる環境でもあ
り、満足度向上のスピードアップも期待できる。このよ
うなわけで、売り手の自由を求める気持ちにインターネ
ットマーケットが応えてあげることは売り手のみなら
ず、回りまわって買い手のためにもなるのである。

【０２７４】３−３：売り手のやる気 また、評価業者と売り手の関係が売り手のやる気を温存
するという点も重要である。たとえば、企業の従業員で
あったら、いくら企業内で業績を積んでも、よほどの有
名人でもない限り、その業績は企業外にはわかってもら
えない。しかし、本発明においては、売り手が供給する
商品の満足度はその売り手を推薦する売り手推薦業者の
信頼度となると同時に、その売り手自身の信頼度にもな
っていく。したがって、売り手が売り手推薦業者による
「保証」を受けながら、十分な実績を積んでいけば、い
ずれ十分な情報量にもとづいた売り手信頼度実績が得ら
れ、売り手推薦業者から独立しても十分仕事を得ていく
こともできるようになる。このようにして、売り手推薦
業者から推薦されている売り手の努力が、将来売り手が
独立しようとする時に確実に報いられるような仕組みを
作っておけば、それはやる気のある売り手の参入を促進
することになるし、努力が確実に報いられることによ
り、売り手はさらに誠実に仕事をするようになる。これ
らも最終的に買い手のためになるはずである。

【０２７５】３−４：評価業者という仕組みの効率性 ところで、本発明では触れられていないが、評価業者に
は（売り手が支払うにしても、買い手が支払うにして
も、）何らかの形で報酬が支払われ、そのコストは何ら
かの形で価格に織り込まれる。したがって、評価業者と
いう仕組みが効率的であればあるほど、無駄な費用がか
からなくて、買い手は良い商品を安く手に入れられるこ
とになる。そこで、以下においては、評価業者という仕
組みの効率性について考えてみる。

【０２７６】３−４−１：評価業者が才能を見つける機
会 まず、企業にとって、あるいは社会にとって、人材の発
掘というのは難しい課題である。「有能な人材でさえ能
力があるところを少しずつ示して、少しずつ影響力のあ
る仕事に就かせてもらわなければならない」というよう
な従来のシステムでは、有能な人材に（たとえば部長に
なるまでの）何十年も下積みさせることになりかねな
い。また、「どれほどの能力があるか分からない者にい
きなり大きな仕事を任せる」ような方法では、有能でな
い人材が大切な事業を任され、失敗したりする可能性も
大きい。

【０２７７】しかし、インターネットマーケットにおけ
る評価業者のように「仮想的満足度」を記録していける
ような「業種」においては、このような課題はある程度
解決できる可能性がある。すなわち、インターネットマ
ーケットに参加し始めたばかりの商品推薦業者が良さそ
うな商品を推薦してみても、実績がなく、高い信頼度指
数が得られないので、買い手からなかなか振り向いても
らえない。ところが、その商品推薦業者がそのような努
力を継続し、インターネットマーケット内に「各買い手
がどの商品に満足したのか」に関する情報と「その商品
推薦業者がどの商品を推薦していたのか」に関する情報
が蓄積されていくと、そのうち、多くの買い手が「振り
返ってみれば、あの時、あの商品推薦業者に商品の選択
を任せておけば良かった。」ということに気づくことも
ある。そのようにして、その商品推薦業者の有用性が証
明されれば、それ以降安心して利用していくということ
が可能になる。つまり、新規に参入してきた商品推薦業
者を信じていきなり利用するのでは危険なので、どの商
品を推薦するのかをとりあえず申告させておいて、あと
からその商品推薦業者の「仮想的満足度」がどうだった
か評価して、その商品推薦業者を利用していれば満足で
きるはずであった買い手がいれば、その後は、それらの
買い手にその商品推薦業者を本当に利用してもらおうと
いうことなのである（同様のことは売り手推薦業者にも
満足度予測業者についても言える）。

【０２７８】３−４−２：買い手から評価業への参入 このような方式は多少時間がかかるが、評価好きの買い
手が評価業者になろうとする際には問題なく受け入れら
れる。評価好きの買い手はあわよくば評価業を商売にし
てやろうとは思っているが、もともと新しい商品を買っ
て評価してみるのが好きで、気長に結果が出るのを待つ
ことができるからである。このようにして、買い手から
容易に参入できるような状況をつくっておけば、生活が
かかっていないので、有用な情報であっても、それほど
高い報酬は要求されないですむ。また、このような情報
提供が主流になっていくと、買い手が買い手の感覚で売
り手を育てることに近づいていくが、多くの場合、これ
は悪いことではない。専門知識やセンスを必要とする商
品を除けば、基本的に、買い手が満足できるような選択
が行なえるような環境を整えればいいだけなので、商品
に関する情報提供は買い手（の中で詳しい人）がやれば
よいことであり、専門家が改まって、その専門家の生計
を維持できるだけの報酬を得て行なうことではないかも
しれないからである。また、「素人は生活がかかってい
ないので、いい加減な仕事をするのではないか」という
ような懸念も小さい。なぜなら、インターネットマーケ
ットにおいては、素人であろうと玄人であろうと、満足
度の低い者は退出させられるからである。

【０２７９】３−４−３：評価業者を兼業することの効
率性 また、評価業者は、その業種について詳しいことが前提
になっていて、必要な知識は満足度予測業者、商品推薦
業者、売り手推薦業者に共通である。さらに、満足度予
測業者がある新商品の満足度が高いと思った時、その満
足度予測業者は商品推薦業者としてその商品を推薦した
り、売り手推薦業者としてその売り手を推薦したりする
ことも可能である。このようなわけで、各業者を容易に
兼ねることができれば、それだけ評価業者の活動を低コ
ストで行なわせることができ、買い手は無駄な費用を負
担しなくてすむ。

【０２８０】４：インターネットマーケットの良質な拡
大 インターネットマーケットは規模が大きい方が好まし
い。規模が大きいと固定費用が薄まるし、より多くの情
報を集められるからである。けれども、もちろん、ただ
規模が大きければいいというわけではない。商取引にお
いて相手に迷惑をかけたり、情報源として情報利用者に
迷惑をかけたりするような利用者を増やすことなく、規
模を拡大することも大切である。したがって、各会員が
信頼できる仲間をインターネットマーケットに引き入れ
たいと自然に思えるような仕組みになっているのが好ま
しいのであるが、幸い、インターネットマーケットはそ
ういう仕組みになっている。

【０２８１】４−１：信用を得るために たとえば、インターネットマーケット内で他の信頼度が
高い会員からの信用を得られないと、（売り手であれ
ば）低い近推売り手信頼度のためにランキング上位に入
れなかったり、（買い手であれば）低い近推買い手信頼
度のために高い販売価格をつけられたりといった不利な
取り扱いをされる。したがって、インターネットマーケ
ットの会員が信頼できる知人をインターネットマーケッ
トに引き入れて自分の近推信頼度を高めようとしたりす
る可能性がある。そのような各会員の（自分のために行
なう）努力は信頼できる会員の増加という形で、インタ
ーネットマーケットの良質な拡大につながり、その対外
競争力を高めることになる。

【０２８２】４−２：信頼できる情報を得るために また、知り合い関係上の近隣から豊富な情報を集めよう
とすれば、信頼できる知人をたくさんインターネットマ
ーケットに入会させる必要が生じる。このような会員の
努力もインターネットマーケットの良質な拡大につなが
り、その対外競争力を高めるはずである。

【０２８３】５：満足度情報を入力するインセンティブ
の確保 買い手が商品使用後になかなか満足度を申告してくれな
いということがあれば、インターネットマーケットとい
う仕組みそのものが成立しなくなる。したがって、その
ような場合には、情報提供料というものを設定して、情
報を利用した買い手が情報を提供した買い手に対して報
酬を支払うという方法も考えられる。しかし、そこまで
しなくてもすむ可能性もある。本発明には、満足度情報
をインターネットマーケットサーバに申告しようという
インセンティブを生むような働きが備わっているからで
ある。

【０２８４】５−１：記録として まず、買い手は満足度情報をインターネットマーケット
サーバに申告しておくと、記録として利用できる。すな
わち、満足した商品を高く評価しておけば、次に同じ種
類の商品の中からどの商品を買うべきか検討する際に、
その商品が上位にランキングされるので、忘れることは
ない。一方、不満だった商品を低く評価しておけば、ラ
ンキングの下の方に行ってしまい、間違ってまた買って
しまうようなこともない。満足度を入力するというのは
一見大変なことであるが、実は「今度はいいものを買お
う」と努力する買い手にとって、使用後の感想をメモす
る程度のことは当たり前であるし、今後は入力の面倒を
なくすための技術的な後押しも期待できるので、ますま
す満足度を記録してもらえることが増えると思われる。

【０２８５】５−２：より良い情報を得るための情報提
供として また、買い手間相関関係方式、買い手間評価価値比分布
方式においては、「満足度情報を積極的かつ正直に入力
しよう」というインセンティブを買い手側に自然に持っ
てもらえる。なぜなら、自分の満足度を不正直に申告す
ると、自分の役に立ってくれそうもない情報源が重点的
に利用していく情報源として選ばれてしまうし、満足度
を積極的に申告しないでいると、各情報源との満足度の
違いを十分なサンプル数で見比べることができず、確信
をもって自分の役に立ちそうな情報源を見つけることが
できないからである。

【０２８６】５−３：周囲にいる利用者のために さらに、減衰係数方式、割り当て率方式を採用した場合
には、自分が申告した満足度は自分を信じている親しい
知り合いに利用されることになる。そして、自分が申告
した満足度が親しい知り合いに利用されるのだと思え
ば、正直かつ積極的に満足度を申告しようという気にも
なる。

【０２８７】５−４：自然な心情の発露として さらに、本発明のような形で満足度競争が行なわれれ
ば、満足度の申告は心情的にも自然に行なえるようにな
る。たとえば、ある商品に満足した時に「その商品を高
く評価して、その売り手の売上を伸ばしてあげよう」と
思うのは自然な心理である。逆に、ひどい商品をつかま
されたと思った時には、その売り手にペナルティを科し
たいと感じるのもまた人情である。

【０２８８】６：現存する仕組みからインターネットマ
ーケットへの連続的移行 インターネットマーケットをその中で購入手続き、決済
まで完結させるものとしてしまうと、現存する流通の仕
組みとかけ離れて（＝街中にある小売店というものを無
視して）しまっているので、それだけでは、当分の間、
大規模なビジネスにならないこともありうる。しかし、
購入手続き、決済まで完結させることにこだわらなけれ
ば、現存する仕組みを大きく変えることなく、インター
ネットマーケット流の満足度競争を実現することができ
る。そして、そこから流通の現状を段階的に切り崩して
いけば、インターネットマーケットへの移行も早まる可
能性がある。

【０２８９】６−１：小売店での購入 たとえば、 （１）買い手が近所の小売店に対して「自分はあなたの
店の近所に住んでいて、良い商品さえ置いてあれば、あ
なたの店に買いに行く意思がある」ということを登録し
ておく。 （２）一方、小売店はインターネットマーケットからそ
の近所に住んでいる登録済みの買い手の上位にランクさ
れそうな商品が何かを聞き、それらの商品を取り寄せて
おく。 （３）買い手はインターネットマーケットで良さそうな
商品を見つけると、それが近所の小売店に置いてあるか
どうかチェックし、置いてあれば、その小売店まで買い
に行く。というような仕組みになっていれば、各地域ご
とにそこの住人が求めるような商品を揃えておくことが
できる。つまり、小売店はうまく売れ筋商品を置けるこ
とになるし、買い手は満足度の高い商品を近所の小売店
で入手できることが多くなる。このような販売形態が一
般化すれば、小売店で売られるタイプの商品も満足度で
もって競争することになる可能性が出てくる。

【０２９０】６−２：小売店への取り寄せ また、インターネットマーケットで購入する商品を決め
たあと、近隣の小売店のウェブサイトに移動して、その
小売店への取り寄せ手続きを行なうことも可能である。
小売店のウェブサイトで朝、商品を注文しておくと、夕
方、レジで並ばずに商品が受け取れるような仕組みがで
きれば便利であるが、そのような習慣が一般的になった
時にインターネットマーケットという仕組みはさらに受
け入れられやすくなるはずである。

【０２９１】６−３：購買活動の自動化への対応 さらに、在庫管理のための技術が進歩し、在庫（家庭で
言えば、買い置き）がどのくらいあるか把握できるよう
になると、いちいち選ぶ必要がないような商品、選ぶの
が楽しくなくて、面倒と感じるような商品に関しては、
自動的に注文して、自動的に（自宅または近所の小売店
まで）配達されたりするような習慣も出現してくるもの
と思われる。そのような、いちいち人間が商品を選択し
ていられないような状況下では、満足度情報を他の買い
手と共有できないことは大きな問題になりうる。たとえ
ば、自分が以前に満足した商品を繰り返し購入するだけ
であると、さらに優良な別の商品が出てきても気づかな
い。また、それがいやだからといって無作為的な商品選
択を繰り返すのでは、劣悪な商品に繰り返し遭遇してし
まう恐れもある。しかし、満足度情報を他の買い手と共
有しておけば、世間で評判の良い商品はもれなく試すこ
とができるし、満足できる商品に出合うまでの間も、世
間で評判の良い商品から順に試すことができる。したが
って、このような環境の変化を考慮しても、本発明によ
り、満足度情報を買い手間で共有しておくことには大き
な意義があると思われる。

【０２９２】６−４：評価中心の購買活動の実現 このように考えていくと、（少なくとも、商品を選ぶこ
とが楽しくない商品については、）今後、買い手は「選
択」に多くの時間をかけるのではなく、「評価」という
フィードバックの部分に（それほど多くない）時間をか
けるようになっていく可能性がある。そもそも、どんな
にまじめに売り手による説明を聞いて、どの商品を買え
ばいいのか悩んでみても、売り手による説明そのものが
信頼に足るものであるとは限らない。そんなことに時間
を使うよりはどの商品にどのくらい満足できたのか思い
出して、それを記録しておく方がよほど簡単である。ま
た、そのようにして各買い手が正直に入力した情報を中
立的な立場にあるインターネットマーケットが収集し、
適切に処理したうえで、「この商品が気に入っていて、
あの商品が気に入ってらっしゃらないなら、きっとこの
商品が気に入るでしょう。」というような形で良さそう
な商品を誠実に選択してくれた方がはるかに有難いので
はないだろうか。

【図面の簡単な説明】

【図１】買い手とインターネットマーケットサーバとの
間で行なわれる情報のやりとりを示す図である。

【図２】買い手に提供される情報の種類を示す図であ
る。

【図３】近隣売り手について説明する図である。

【図４】売り手と売り手推薦業者の関係を示す図であ
る。

【図５】多数のデータにもとづいて情報源が示した満足
度と情報利用者が示した満足度の間に弱い正の相関関係
がある場合を示す図である。

【図６】多数のデータにもとづいて情報源が示した満足
度と情報利用者が示した満足度の間に強い正の相関関係
がある場合を示す図である。

【図７】少数のデータにもとづいて情報源が示した満足
度と情報利用者が示した満足度の間に強い正の相関関係
がある場合を示す図である。

【図８】買い手間満足度相関関係方式による推定満足度
の計算方法を示す図である。

【図９】評価価値比分布について説明する図である。

【図１０】買い手間評価価値比分布方式による推定満足
度の計算方法を示す図である。

【図１１】減衰係数による情報源情報量の設定について
説明する図である。

【図１２】割り当て率による情報源情報量の設定方法に
ついて説明する図である。

【図１３】割り当て率によって設定された情報源情報量
と情報割り当て率による判断委任の連鎖について示す図
である。

【図１４】評価対象、情報源、情報利用者、評価情報
量、情報源情報量、情報量について説明する図である。

【図１５】各情報源の評価情報量、情報源情報量の決ま
り方についてまとめた図である。

【図１６】商品間の相関関係による満足度の推定方法に
ついて説明する図である。

【図１７】商品間の満足度の相関関係による補完につい
て説明する図である。

【図１８】総情報量について説明した図である。

【図１９】インターネットマーケットの流れを説明した
図である。

【図２０】第１実施形態の構成図である。

【図２１】第１実施形態におけるインターネットマーケ
ットサーバの機能構成を示すブロック図である。

【図２２】会員一般情報ファイルを示す図である。

【図２３】会員知り合い関係情報ファイルを示す図であ
る。

【図２４】商品情報ファイルを示す図である。

【図２５】売り手情報ファイルを示す図である。

【図２６】評価業者情報ファイルを示す図である。

【図２７】評価情報ファイルを示す図である。

【図２８】セカンドオピニオン情報ファイルを示す図で
ある。

【図２９】調和度情報ファイルを示す図である。

【図３０】手持ちアイテムファイルを示す図である。

【図３１】指定調和度情報業者ファイルを示す図であ
る。

【図３２】取引情報ファイルを示す図である。

【図３３】価格関連情報記録ファイルを示す図である。

【図３４】満足度情報ファイル、予測満足度ファイルを
示す図である。

【図３５】売り手信頼度情報ファイルを示す図である。

【図３６】近推売り手信頼度情報ファイルを示す図であ
る。

【図３７】推薦業者信頼度情報ファイルを示す図であ
る。

【図３８】調和度指数情報ファイルを示す図である。

【図３９】推定用ファイルを示す図である。

【図４０】商品分類方法例について説明した図である。

【図４１】商品分類項目ファイルを示す図である。

【図４２】特徴ファイルを示す図である。

【図４３】コーディネート情報ファイルを示す図であ
る。

【図４４】第１実施形態のフローチャート全体を示す図
である（ただし、中間情報ファイル更新は除く）。

【図４５】トップページを示す図である。

【図４６】入会手続きページを示す図である。

【図４７】ログインページを示す図である。

【図４８】メインメニューページを示す図である。

【図４９】会員情報入力ページを示す図である。

【図５０】売り手メニューページを示す図である。

【図５１】商品情報入力ページを示す図である。

【図５２】売り手情報入力ページを示す図である。

【図５３】注文情報出力ページを示す図である。

【図５４】売り手用情報メニューページを示す図であ
る。

【図５５】需給関連情報ページを示す図である。

【図５６】需給関連情報表示ページを示す図である。

【図５７】価格関連情報ページを示す図である。

【図５８】価格関連情報表示ページを示す図である。

【図５９】評価業者入力ページを示す図である。

【図６０】調和度情報業者入力ページを示す図である。

【図６１】買い手メニューページを示す図である。

【図６２】調和度関係入力ページを示す図である。

【図６３】商品選択処理を示すフローチャートである。

【図６４】商品種類選択ページを示す図である。

【図６５】希望特徴選択ページを示す図である。

【図６６】商品選択方法選択ページを示す図である。

【図６７】希望一致度指数の計算方法について説明する
図である。

【図６８】満足度指数の計算方法について説明する図で
ある。

【図６９】売り手信頼度指数、近推売り手信頼度指数、
商品推薦業者信頼度指数、売り手推薦業者信頼度指数の
計算方法について説明する図である。

【図７０】予測満足度指数の計算方法について説明する
図である。

【図７１】商品総合指数ランキングを示す図である。

【図７２】商品ページを示す図である。

【図７３】売り手総合指数ランキング、商品推薦業者総
合指数ランキング、売り手推薦業者総合指数ランキング
を示す図である。

【図７４】売り手ページ、商品推薦業者ページ、売り手
推薦業者ページを示す図である。

【図７５】購入履歴ページを示す図である。

【図７６】中間情報ファイル更新処理を示すフローチャ
ートである。

【図７７】売り手信頼度、推薦業者信頼度の計算方法に
ついて説明する図である。

【図７８】近推売り手信頼度情報ファイルの更新処理を
示すフローチャートである。

【図７９】近推売り手信頼度の計算方法について説明す
る図である。

【図８０】調和度情報ファイルの更新処理を示すフロー
チャートである。

【図８１】調和度情報ファイルの更新方法について説明
する図である。

【図８２】推定用ファイルの更新処理を示すフローチャ
ートである。

【図８３】買い手間評価価値比分布方式における満足度
指数の計算方法について説明する図である。

【図８４】減衰係数方式、割り当て率方式における推定
用ファイルの更新処理を示すフローチャートである。

【図８５】商推満足度の利用方法について説明する図で
ある。

【図８６】第２実施形態におけるウェブサイト検索サー
バの機能構成を示すブロック図である。

【図８７】専業さくらと一般利用者の満足度の関係を示
す図である。

【図８８】兼業さくらと一般利用者の満足度の関係を示
す図である。

【符号の説明】

１０１、１０２、１０３、・・・端末 １１１・・・インターネットマーケットサーバ １１２・・・ネットワーク １２１・・・制御手段 １２２・・・入力制御手段 １２３・・・出力制御手段 １３０・・・メインプログラム １３１ａ・・・会員一般情報ファイル １３１ｂ・・・会員知り合い関係情報ファイル １３１ｃ・・・商品情報ファイル １３１ｄ・・・売り手情報ファイル １３１ｅ・・・評価業者情報ファイル １３１ｆ・・・評価情報ファイル １３１ｇ・・・セカンドオピニオン情報ファイル １３１ｈ・・・調和度情報ファイル １３１ｉ・・・手持ちアイテムファイル １３１ｊ・・・指定調和度情報業者ファイル １３２ａ・・・取引情報ファイル １３２ｂ・・・価格関連情報記録ファイル １３３ａ・・・満足度情報ファイル １３３ｂ・・・売り手信頼度情報ファイル １３３ｃ・・・近推売り手信頼度情報ファイル １３３ｄ・・・推薦業者信頼度情報ファイル １３３ｅ・・・予測満足度情報ファイル １３３ｆ・・・調和度指数情報ファイル １３３ｇ・・・推定用ファイル １３４ａ・・・商品分類項目ファイル １３４ｂ・・・特徴ファイル １３４ｃ・・・コーディネート情報ファイル ２３０・・・メインプログラム ２３１ａ・・・会員一般情報ファイル ２３１ｂ・・・会員知り合い関係情報ファイル ２３１ｃ・・・ウェブサイト情報ファイル ２３１ｄ・・・運営者情報ファイル ２３１ｅ・・・評価業者情報ファイル ２３１ｆ・・・評価情報ファイル ２３１ｇ・・・セカンドオピニオン情報ファイル ２３２ａ・・・利用情報ファイル ２３３ａ・・・満足度情報ファイル ２３３ｂ・・・運営者信頼度情報ファイル ２３３ｃ・・・近推運営者信頼度情報ファイル ２３３ｄ・・・推薦業者信頼度情報ファイル ２３３ｇ・・・推定用ファイル ２３４ａ・・・ウェブサイト分類項目ファイル ２３４ｂ・・・特徴ファイル ２３５・・・キーワード関連ファイル

Claims (28)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】情報処理サーバを利用して情報を処理する
   方法において、平均満足度が計算される段階を備えるこ
   とを特徴とする情報処理方法
2. 【請求項２】情報処理サーバを利用して情報を処理する
   方法において、平均供給者信頼度が計算される段階を備
   えることを特徴とする情報処理方法
3. 【請求項３】情報処理サーバを利用して情報を処理する
   方法において、平均近推供給者信頼度が計算される段階
   を備えることを特徴とする情報処理方法
4. 【請求項４】情報処理サーバを利用して情報を処理する
   方法において、平均供給者推薦業者信頼度が計算される
   段階を備えることを特徴とする情報処理方法
5. 【請求項５】情報処理サーバを利用して情報を処理する
   方法において、平均予測満足度が計算される段階を備え
   ることを特徴とする情報処理方法
6. 【請求項６】満足度が評価価値／販売価格として表現さ
   れることを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、
   請求項４または請求項５に記載の情報処理方法
7. 【請求項７】満足度がブックマークの有無で表現される
   ことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求
   項４または請求項５に記載の情報処理方法
8. 【請求項８】評価情報量と情報源情報量を考慮して加重
   平均を行なうことを特徴とする請求項１、請求項２、請
   求項３、請求項４または請求項５に記載の情報処理方法
9. 【請求項９】情報利用者が示した満足度と情報源が示し
   た満足度の関係を考慮して、各情報源に情報源情報量が
   設定されることを特徴とする請求項１、請求項２、請求
   項３、請求項４または請求項５に記載の情報処理方法
10. 【請求項１０】情報利用者が示した評価価値と情報源が
    示した評価価値の関係を考慮して、各情報源に情報源情
    報量が設定されることを特徴とする請求項１、請求項
    ２、請求項３、請求項４または請求項５に記載の情報処
    理方法
11. 【請求項１１】情報利用者と情報源の知り合い関係上の
    距離を考慮して各情報源に情報源情報量が設定されるこ
    とを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項
    ４または請求項５に記載の情報処理方法
12. 【請求項１２】知り合い間の判断委任の量と方向性を考
    慮して各情報源に情報源情報量が設定されることを特徴
    とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４または
    請求項５に記載の情報処理方法
13. 【請求項１３】情報利用者が示した満足度と情報源が示
    した満足度の関係を考慮して、各情報源が示した満足度
    から情報利用者が示すであろう満足度を推定することを
    特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４ま
    たは請求項５に記載の情報処理方法
14. 【請求項１４】情報利用者が示した評価価値と情報源が
    示した評価価値の関係を考慮して、各情報源が示した評
    価価値から情報利用者が示すであろう評価価値を推定す
    ることを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請
    求項４または請求項５に記載の情報処理方法
15. 【請求項１５】商推満足度または商推評価価値を計算す
    る段階を備えることを特徴とする請求項１、請求項２、
    請求項３、請求項４または請求項５に記載の情報処理方
    法
16. 【請求項１６】満足度指数、供給者信頼度指数、近推供
    給者信頼度指数、供給者推薦業者信頼度指数、予測満足
    度指数の計算に際して、総情報量が考慮されることを特
    徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４また
    は請求項５に記載の情報処理方法
17. 【請求項１７】情報処理サーバを利用して情報を提供す
    る方法において、希望一致度指数が計算される段階を備
    えることを特徴とする情報処理方法
18. 【請求項１８】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、調和度指数が計算される段階を備える
    ことを特徴とする情報処理方法
19. 【請求項１９】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、供給物総合指数ランキングが表示され
    る段階を備えることを特徴とする情報処理方法
20. 【請求項２０】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、供給者総合指数ランキングが表示され
    る段階を備えることを特徴とする情報処理方法
21. 【請求項２１】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、供給物推薦業者総合指数ランキングが
    表示される段階を備えることを特徴とする情報処理方法
22. 【請求項２２】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、供給者推薦業者総合指数ランキングが
    表示される段階を備えることを特徴とする情報処理方法
23. 【請求項２３】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、対抗供給物に限定した供給物総合指数
    ランキングが表示される段階を備えることを特徴とする
    情報処理方法
24. 【請求項２４】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、対抗供給者に限定した供給者総合指数
    ランキングが表示される段階を備えることを特徴とする
    情報処理方法
25. 【請求項２５】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、商品分野別需給関連情報が計算される
    段階を備えることを特徴とする情報処理方法
26. 【請求項２６】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、価格関連情報が計算される段階を備え
    ることを特徴とする情報処理方法
27. 【請求項２７】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、需要者信頼度指数が計算される段階を
    備えることを特徴とする情報処理方法
28. 【請求項２８】情報処理サーバを利用して情報を処理す
    る方法において、商品、売り手、商品推薦業者または売
    り手推薦業者に関する情報を提供するウェブサイトに端
    末をリンクさせる段階を備えることを特徴とする情報処
    理方法