JP2011138439A - ネットオークション履歴情報の視覚化プリゼンテーションシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ネットオークションの履歴情報、特に落札データを様々な角度で分析することにより、出品者にとって有用な情報を提供する。
【解決手段】 システム管理コンピュータ２は、ネットオークションサイトから過去のオークションに関する情報のうちユーザ指定の検索条件および期間に合致する情報を抽出し、複数の分析要素に基づき分析する。分析結果を各種グラフあるいは数値表の形式で画面表示するＷｅｂページデータを作成し、ユーザ端末１に送信する。検索条件には、出品商品カテゴリ、出品者、キーワードの３種類があり、この中から１つ、あるいは任意の複数を組み合わせて、分析対象のデータを検索する。分析は、出品商品別、曜日別等に基づいて行われる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ネットオークションの履歴情報、特に落札データおよび未落札データを様々な角度で分析することにより、出品者・落札者にとって有用な情報を提供する履歴情報のプリゼンテーションシステムである。

インターネットの広範かつ急速な普及に伴い、インターネットを利用したオークション（以下「ネットオークション」）も商品売買の主要な手段の地位を占めつつある。
オークションに出品したり、落札したりしようとする者が適切な意思決定をするためには良質な情報が欠かせない。自分が出品しようとする品物に対する需要があるのか、出品するとしても何時頃出品するのがよいか、自分が落札しようとする品物の適正な金額はどのくらいか等々の情報に基づいてオークションに参加したいとは誰しも思うことである。
そのため、ネットオークションに関する情報を提供する発明は複数特許出願されているが、特許文献１〜３に記載の発明もその一つである。

特開２００５−１９６４１８号公報 特開２００４−５２４０号公報 特開２００７−１９９７９４号公報

特許文献１には、初心者等であっても、ネットオークションの終了時刻や終了年月日の適切な設定を容易にする「ネットオークションサーバ及びネットオークション
プログラム」が開示されている。 しかしながら、この発明は、現在出品されている商品の統計情報を取得するものに過ぎず、過去の統計情報を扱うことはできない。

一方、特許文献２には、入札者が、不当に割高な商品を購入してしまうことを防ぐために、出品要求のあった出品物についての一以上の市場販売価格をデータベースから検索し、検索した一以上の市場販売価格をもとに適正最低落札価格を算定するとともに、出品者が希望する最低落札価格が適正最低落札価格を上回った場合に、適正最低落札価格もしくはそれ以下の価格を最低落札価格とする旨を承諾するかどうかを出品者に問い合わせ、出品者が承諾した場合に、適正最低落札価格もしくはそれ以下の価格を最低落札価格とする「ネットオークションシステムの運用方法」が開示されている。
しかしながら、この発明も、現在出品されている商品の最低落札価格を、適正価格に近づけようとする工程が含まれているにすぎず、過去の統計情報などを扱うことはできない。

オークションに関する情報提供のシステムにおいて、現在出品されている商品の情報のみでは、分析におけるバイアスはとかく大きくなり又ノイズを消し去ることも難しい。やはり、過去から現在に至る統計情報を分析することで、異常データ等の影響を除去したり、又変化のパターン（趨勢変動、循環変動、流行現象等）を分析に効果的に組み込むことも可能となるのである。その結果、参加者が臍を噛む事態も少なくなるわけである。

特許文献３には、ユーザに対して複数のネットオークション運営サイトの情報を同時に一括して提供することにより、ユーザはサイト間の比較を迅速かつ容易に行うことができ、売り手あるいは買い手のいずれであっても、オークションに参加するための判断のもとになる情報が得られる「ネットオークションに関する統計データ提供システム、方法及びコンピュータプログラム」が開示されている。この発明は、ユーザに提供される統計データには落札済みの出品の落札に至るまでの入札価格等の過去の情報も含んでいる。しかしながら特許文献３は、複数サイトの比較分析に主眼をおいているので、落札情報を様々な角度から分析してユーザに提供するという視点がない。特定のオークションサイトに出品しようとする者には複数サイトの比較は不要であり、それよりも、当サイトでの過去の落札情報の緻密な分析を望むものと推測される。

このような観点から本発明は、履歴情報（特に落札情報）を様々な角度から分析してユーザに提供する為の、視覚化プリゼンテーションシステムの開発を目的としている。これによって、オークション参加で常につきまとう不安即ち売買の価格設定は妥当かという不安が軽減され、ひいてはオークションビジネスの裾野が広がることが期待される。

上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、
ネットオークションサイトから過去のオークションに関する情報（以下、「履歴データ」）を所定の検索条件のもとで抽出し、複数の分析要素に基づき分析した結果をグラフ及び数表で視覚化してユーザに提供するネットオークション視覚化プリゼンテーションシステムであって、
システム管理コンピュータは、インタフェース部と処理部と記憶部を備え、前記インタフェース部を介してインターネットを経由し、ネットオークションサイトを運営するサイト運営コンピュータ及びユーザの使用するユーザ端末と接続可能である。
前記処理部は、オークションデータ取得手段と、ユーザ要求受付手段と、履歴データ分析手段と、分析結果生成手段とを備えている。
オークションデータ取得手段は、前記サイト運営コンピュータから当該サイトの過去のオークションに関するデータを取得する。
ユーザ要求受付手段は、前記ユーザ端末から送信される分析結果閲覧要求および検索条件を受信する。
履歴データ分析手段は、前記取得したデータから所定期間内、かつ前記検索条件に合致した履歴データを抽出するとともに、抽出した履歴データに関する前記分析要素に基づく分析を行う。
分析結果生成手段は、この分析結果を前記ユーザ端末に表示させるために、各種グラフあるいは数値表で表示するＷｅｂページを記述したファイルを作成する。
このシステムの主たる「ユーザ」として、オークションへの出品予定者及び落札希望者が想定されている。
本システムの運営者として、オークションサイトの運営者自身、あるいは提携している業者が想定され、このシステムの運営者がサービス提供のために設けた情報処理装置が「システム管理コンピュータ」である。

上記の目的を達成するために、請求項２に記載の発明は、請求項１において、
前記検索条件には、出品商品カテゴリ、出品者、キーワードが少なくとも含まれ、前記分析の対象となるデータは、それらの単一あるいは複数の組み合わせによって抽出されることを特徴とする。
このように、出品者を検索条件とすると、優良な出品者の振る舞いの分析をしたり、今後のユーザ本人の最適な出品・落札に役立てたりすることができる。この出品者検索の検索キーは、出品者名、ニックネーム、出品者ＩＤなど出品者を特定できればなんでもよい。
また、キーワードを検索条件とすると、話題の商品の人気度や、消費者のニーズや流行といったトレンド情報を把握できる。

上記の目的を達成するために、請求項３に記載の発明は、請求項１または２のいずれかにおいて、
前記分析要素に基づく分析には、出品物カテゴリ分析、曜日分析、時間帯分析、オークションタイプ分析、開催日数分析、日次分析、落札価格帯分析が少なくとも含まれることを特徴とする。
これにより、ユーザは分析対象データについて複数の切り口からの分析結果を得られるので、オークションへの参加を決めるための良質な判断材料が得られる。
ここで、「出品物カテゴリ分析」について説明する。検索条件の「出品商品カテゴリ」でカテゴリ指定した場合には、それより下位のカテゴリについて「出品物カテゴリ分析」がなされることになる。

上記の目的を達成するために、請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１において、前記分析結果には高額落札品一覧も含まれる。
これにより、ユーザは高額落札品の分析ができる。

上記の目的を達成するために、請求項５に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１において、前記分析結果には指定された商品カテゴリとキーワードにて落札データを集計し、落札額に基づいて出品者を分析しランキング形式による一覧表示も含まれる。
これにより、オークションを利用して高い売上を可能としている人に関する情報を得ることができる。
なお、この分析のことを、下記の実施の形態では「トップセラー分析」という。

上記の目的を達成するために、請求項６に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１において、前記分析結果には、複数の指定条件のそれぞれについて短期ないし長期での動向の推移を分析し、条件ごとの推移を同一画面上にグラフ表示することも含まれる。
これにより、所望の期間における比較したい対象の動向を知ることができ、オークションにおいてより適切な行動を取ることを可能とする。
なお、このグラフ表示のことを、下記の実施の形態では「トレンド比較チャート」という。分析期間は任意に設定できるが、特に中期から長期の分析が意義がある。

上記の目的を達成するために、請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか１において、
前記履歴データ分析手段は分析結果を、商品カテゴリをインデックスとする木構造に編集して、数値表はノード及びリーフに相当するデータを混在表示するＷｅｂページを作成し、
前記ユーザ端末から特定のノードを選択する信号が送信されると、前記分析結果生成手段は当該ノードの下位に存在するノード及びリーフに相当するデータのみを同様に混在表示するＷｅｂページを作成し、
前記ユーザ端末から特定のリーフを選択する信号が送信されると、前記分析結果生成手段は当該リーフに相当するオークションデータの一覧表を表示するＷｅｂページを生成することを特徴とする。
これにより、ユーザは、商品カテゴリの階層ごとの分析がしやすくなる。

上記の目的を達成するために、請求項８に記載の発明は、請求項７において、
前記履歴データ分析手段は、前記木構造の末端に位置するカテゴリについて過去の落札情報を時系列でランク付けを行い、ランクの推移に基づいて当該カテゴリの人気が上昇しているか下降しているかを判定することを特徴とする。

前記したシステム管理コンピュータによるネットオークションに関するオークション履歴データの分析結果を提供する方法も、本発明の目的を達成するものである。

ネットオークションに出品しようとする者は、本発明が提供する情報に基づいて、オークションへの出品の最適なタイミングや最低落札価格などを的確に判断できる。

本発明の実施の形態のシステム構成例を示す図である。 本発明の実施の形態のシステム管理コンピュータのブロック構成例を示す図である。 本発明の実施の形態のユーザ用メイン画面を例示する図である。 本発明の実施の形態の検索条件を受け付ける画面を例示する図である。 本発明の実施の形態の分析結果概要の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の出品物カテゴリ分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の曜日分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の時間帯分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態のオークションタイプ分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の開催日数分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の日次分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の落札価格帯分析結果の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態の落札品一覧の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態のトップセラー一覧の表示例を示す図である。 本発明の実施の形態のトップセラー一覧のポップアップ表示例を示す図である。 本発明の実施の形態のトレンド比較チャートの表示例を示す図である。

図１に、本発明の実施形態のシステム構成例を示す。
ユーザが使用するユーザ端末１はインターネットＮを介して、本システムのシステム管理コンピュータ２と接続している。
システム管理コンピュータ２（以下、「管理コンピュータ２」）は、ネットオークションサイトを運営するオークション運営者のコンピュータ３（以下、「サイト運営コンピュータ３」）とも接続している。

ユーザ端末１としては、パーソナルコンピュータ、携帯電話等のインターネット接続機能のある情報処理装置であるならば、その種類は問わない。
ユーザ端末１は、画面表示部４とキーボードやマウスなどの入力部５を備えている。また、ユーザ端末１には、Ｗｅｂページを閲覧するためのソフトウェア６（以下「Ｗｅｂブラウザ６」）が実装されている。このＷｅｂブラウザ６の機能によって、管理コンピュータ２から送信されるページ情報を画面表示部４に表示させたり、入力部５を介して入力された依頼情報を管理コンピュータ２へ送信したりする。
なお、図１では、ユーザ端末１は１台しか描かれていないが、任意台数がインターネットＮに接続している。

サイト運営コンピュータ３は、ネットオークションを運営管理する各種機能を実現するがその機能は、１台のコンピュータで実現しても、複数台のコンピュータで実現してもよい。

管理コンピュータ２は、本発明のシステムを管理する機能を有し、図２に示すように、処理部７、インタフェース部８、記憶部９を含み、他に図示しない入出力部も含む。

処理部７の各種機能は、コンピュータプログラムの各命令コードを図示しないＣＰＵが実行することで実現される。ただし、その機能の一部をハードウェアで分担してもかまわない。処理部７の各種機能については、後で、詳しく説明する。

インタフェース部８は、その機能をソフトウェアとハードウェアで分担してもよいが、いずれか一方で実現してもよい。
ユーザ端末１、サイト運営コンピュータ３との情報の送受信は、インターネットＮを経由し、このインタフェース部８を介して行われる。処理部７は、特に図示しないが、このインタフェース部８を制御する機能も備えている。

記憶部９は、記憶対象となるデータの種類に応じて、ＲＡＭ、ＲＯＭ、あるいはハードディスクなどの外部補助記憶媒体で実現する。管理コンピュータ２とは別体のコンピュータをデータベースサーバとして利用してもよい。
記憶部９には、オークションデータ記憶部１０を備える。パラメータ変数を記憶したり、処理の途中経過の値を一時的に記憶したりする、その他の記憶部（図示せず）も備える。
オークションデータ記憶部１０は、サイト運営コンピュータ３側から取得した原データを記憶しておくものである。勿論このシステムによる編集データを併せて記憶してもよい。データの編集には、商品カテゴリを木構造で分類する方法もそのひとつであり、この点につき後述する。

次に、図２のブロック図を参照しながら、管理コンピュータ２の構成について処理部７の機能を主体として説明する。
処理部７は、オークションデータ取得手段１１、オークションデータ編集・書込手段１２、ユーザ要求受付手段１３、履歴データ分析手段１４、および分析結果生成手段１５などを備える。処理部７を、このように分けたのは、あくまで説明の便宜のためにすぎない。

オークションデータ取得手段１１は、サイト運営コンピュータ３から当該サイトの過去のオークションに関するデータの取得を制御する機能を有し、インタフェース部８を介して、サイト運営コンピュータ３から取得した情報を、オークションデータ編集・書込手段１２に渡すものである。
オークションデータ取得手段１１による情報の取得は、ユーザ端末１からのアクセスがある度に行い、取得した情報をオークションデータ編集・書込手段１２に渡してもよい。しかし、ユーザに対する迅速な情報提供の観点からは、対象とするネットオークションサイトを一定の時間間隔で巡回して、最新情報を取得し、これをオークションデータ編集・書込手段１２に渡し、オークションデータ記憶部１０に保存しておくことが望ましい。このようにすれば、ユーザのアクセスがあったとき、オークションデータ記憶部１０を参照すればよく、サイト運営コンピュータ３との通信が不要となるからである。

オークションデータ編集・書込手段１２は、オークション運営サイトから得た原データをそのままオークションデータ記憶部１０に保存してもよく、適宜生データを編集したうえで保存してもかまわない。

ユーザ要求受付手段１３は、インタフェース部８を介してユーザ端末１から送信されたデータ分析依頼を検索条件とともに受信する。また、ユーザ端末１から、現在表示されている分析結果よりも詳細な情報の閲覧要求が送信されることもある。

履歴データ分析手段１４は、オークションデータ記憶部１０から、ユーザが指定した検索条件に基づいて分析対象データを抽出して、所定の分析要素に基づく分析を行う。

分析結果生成手段１５は、履歴データ分析手段１４によって分析された結果をグラフあるいは数値表の形式で表示するＷｅｂページを生成してそのＷｅｂページデータが格納されたファイルを、インタフェース部８を介してインターネットＮ経由でユーザ端末１に返信する。

以上説明した、図１のシステム構成、図２のブロック図は、本発明の実施形態の一例にすぎない。
では、本実施形態でユーザに提供される各種情報について詳しく説明する。

ユーザが履歴データ分析結果の閲覧のために所定の操作をすると、ユーザ端末１にインストールされているＷｅｂブラウザ６は、インターネットＮを介して、管理コンピュータ２にＷｅｂページを記述したＨＴＭＬ文書の送信を要求する。通常、このＷｅｂページは当該サイトのトップページであり、図３に例示するようなものである。

ユーザは、本実施形態のシステムを利用する場合、Ｗｅｂブラウザ６にトップページのＵＲＬを入力すると、図３のページＰ０１のデータが管理コンピュータ２から返信されるので、これをブラウザ６によって画面表示部４に表示する。このシステムは、会員制を採用しているならば、ユーザＩＤなどを適宜入力し、正当なユーザだけが、所望の検索条件に合致したオークションデータに関する情報が閲覧できる。
ページＰ０１において、ボタンＢ０１をマウスなどの入力手段で押下すると、図４に示すような、指定条件の入力ページＰ０２が、画面表示される。

図４は、ユーザによる入力画面の一例である。この画面Ｐ０２の「カテゴリ」欄は、出品商品カテゴリの列挙されているリストボックスＬ０１なので、いずれか一つを選択する。一つが選択されると、下位のカテゴリが列挙されているリストボックス（図示せず）が表示されるので、必要であればその中から１つを選択する。このように最下位のカテゴリまで選択することができる。
出品商品カテゴリによる検索絞り込みをしない場合は、図４のように「すべてのオークション（既定値）」を指定したまま検索実行をすればよい。
「期間」欄は、いくつかのラジオボックスＲ０１が用意されているのでいずれか一つを選択する。この実施の形態では期間の指定は必須である。
「出品者」欄は、出品者を特定する情報、たとえば出品者ＩＤを入力する欄Ｆ０１であって、出品者による検索絞り込みをしない場合は空欄でよい。
「キーワード」欄は、なんらかのキーワードを入力する欄Ｆ０２であって、キーワードによる検索絞り込みをしない場合は空欄でよい。
図４に表示されている例では、ボタンＢ０２を押下すると、過去７日間のすべてのオークションデータが抽出されることになる。
なお、出品者欄に例えば出品者ＩＤ（Ｕ０１０２）を入力してボタンＢ０２を押下すると、過去７日間の出品者ＩＤがＵ０１０２である出品者によるオークションデータが抽出されることになる。出品者欄を空欄にして、キーワード欄に例えば「サッカー」を入力してボタンＢ０２を押下すると、過去７日間のサッカー関連商品のオークションデータが抽出されることになる。
このように、出品商品カテゴリ、出品者、キーワードの３種類の検索条件は単独でも複数組み合わせてもよい。もし、出品商品カテゴリと出品者の２条件で検索したいときは、カテゴリ欄のリストボックスＬ０１の操作によって所望の出品商品カテゴリを指定し、かつ出品者ＩＤを入力すればよい。もし、カテゴリ欄が既定値のままであれば、出品者についてのみ絞り込みをしたのと同様である。なお、キーワード及び出品者はそれぞれ空白（スペース）あるいはカンマ（、）で区切ることにより複数を入力することもできるものとする。

指定された検索条件で抽出されたデータを対象に、複数種類の分析結果が表示される。
この実施の形態では、次の１１種類がある。
（１）概要
（２）出品物カテゴリ分析の結果
（３）曜日分析の結果
（４）時間帯分析の結果
（５）オークションタイプ分析の結果
（６）開催日数分析の結果
（７）日次分析の結果
（８）落札価格帯分析の結果
（９）落札品一覧の結果
（１０）トップセラー分析
（１１）トレンド比較チャートの表示
以下、これらについて順に説明する。
履歴データ分析手段１４による抽出されたデータの分析、および分析結果生成手段１５によるグラフや数値表の生成に関しては公知の手法を利用しているため説明を省略する。

図５は、分析結果の概要を示す画面例である。
この分析結果「概要」では、指定された条件の、指定された期間で終了したオークションを以下のような要素で集計した数値を表示する。
「落札率」は、（落札数÷終了数）であり、落札されたオークションの割合を示す。
「落札数」は、指定した期間に「落札」で終了したオークション数である。
「平均落札額」は、（総落札額÷総落札個数）であり、落札されたオークションの平均落札額である。
「最高落札額」は、落札品のなかで最も高値で終了した額である。
「総落札額」は、落札品を対象にした落札額の合計である。
「終了数」は、指定した期間に終了したオークション数であり、落札数を含む。
「総入札者数」は、終了したオークションすべての入札者数の合計である。
「平均入札者数」は（総入札者数÷終了数）であり、終了したオークションすべてでの入札者数の平均である。
「最高入札者数」は、終了したオークションすべてのなかで最も多かった入札者数である。
「入札率」は、（入札のあったオークション数÷終了数）であり、入札のあったオークションの割合である。

図６に示す出品物カテゴリ分析結果は、指定された出品物カテゴリでの分析結果を「総落札額」の多い順に表示する。
棒グラフは「カテゴリ別総落札額」を、表では各要素の数値を表示する。
表の「カテゴリ」をクリックすることで、そのカテゴリの分析結果を表示することができ、素早くより下位のカテゴリを下っていくことができる。
この出品物カテゴリ分析結果からは、出品物の人気度や平均落札額などの様々な傾向がわかる。
落札率の高い出品物は人気の出品物であり、落札に対して出品が少ない可能性がある。
平均落札額をみて落札価格帯のレンジを把握することができ、総落札額は他の出品物と比較してどの程度の市場があるのかの目安になる。

図７に示す曜日分析結果は、指定されたカテゴリ、期間で終了したオークションを曜日別に分析した結果であり、棒グラフは「曜日別総落札額」を、円グラフは「曜日毎の総落札額の割合」を表し、数値表では各要素の数値を表示する。
この曜日分析結果によれば、落札数や最高落札額など曜日によって偏りのある場合にすぐに把握でき、出品するときの最適な出品曜日・終了曜日の設定に役立つ。
何曜日に多くの落札があるのか、何曜日の落札率が高いのかを分析することができる。
ただし、総落札額の多い曜日がいいとは限らず、他の曜日の落札率と平均落札価格を参考にしてみるとより効率のよい曜日設定ができる。

図８に示す時間帯分析結果は、指定されたカテゴリ、期間で終了したオークションを終了時間帯別に分析した結果であり、終了時間帯別の総落札額を折れ線グラフで、各要素の数値を表で表す。

図９に示すオークションタイプ分析結果は、オークションタイプ、出品者タイプで分析した結果であり、オークションタイプは「入札形式」「即決形式」別、出品者タイプは「個人」「ストア」別に表示する。

図１０に示す開催日数分析結果は、オークションの開催日数別に総落札額や各要素を分析した結果であり、円グラフは「開催日数毎の落札額の割合」を、表は各要素の数値を表示する。

図１１に示す日次分析結果は、日別の総落札額推移を折れ線グラフで表示している。
この結果を短期で見ると曜日による傾向が、1〜3ヶ月の長期で見るとカテゴリや商品自体のトレンドが見えてくる。したがって、季節要因の分析などに使える。

図１２に示す落札価格帯分析結果は、指定されたカテゴリ、期間で落札されたオークションの落札価格帯分布を分析した結果である。
1万円までの千円刻みでの表示、10万円までの1万円刻みでの表示、100万円までの10万円刻みでの表示などを行う。カテゴリ、商品に適した価格帯を用いればよい。

図１３に示す高額落札品一覧は、指定されたカテゴリ、指定された期間で落札されたオークションを落札額の高い順に商品一覧表示する。

図１４に示すトップセラー一覧は、トップセラー分析の結果、すなわち商品カテゴリとキーワードにて所定の集計期間内の落札データを集計して、出品者を売上に着目してランキング形式で表示したものである。図１４では、総落札額により降順に表示しているが、落札総数、平均落札額、最高落札額などにより並べ替えてもよい。
この分析によれば、単に出品物カテゴリのみで検索した場合に比べ、キーワードも組み合わせて検索するので、一層きめ細かい情報の提供ができる。
ここで、特定の出品者ＩＤにマウスを合わせるなどの方法で、出品者を特定すると、図１５に示すように、その出品者に関するより詳しい情報をポップアップ表示させるなどの機能を追加してもよい。公知の技術の組合せで他にも機能を追加可能であるが、詳細は省略する。

図１６に例示するトレンド比較チャートは、商品カテゴリ・キーワード・出品者ＩＤなどの条件にて短期〜長期（特に中期〜長期）での動向の推移を折れ線で表し、複数の条件を同一画面上に表示することによって比較対照可能とするものである。
図１６の例では、「コート」という商品カテゴリにおいて、「ＡＢＣアパレル株式会社」と「ＸＹＺアパレル株式会社」という２つのキーワードのそれぞれについて３週間（１１月１〜２１日）の動向を表す折れ線を同一画面上に表示させている。
公知のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の技術を用いて、グラフ表示時にはインタラクティブな動きを実現させたり、グラフ上にマウスを置くと数値を表示させたり、分析要素（総落札額、総落札数、平均落札額、最高落札額等）をボタンのクリックによって切り替えるとグラフも切替表示させる、といった機能を持たせることができる。

以上のように、本実施形態のシステムは、指定された検索条件、指定された期間に終了したオークションを対象に様々な観点で分析した結果を、グラフと表で分かりやすく表示する。そのため、ユーザは、自分の出品カテゴリの人気度や平均落札額、トレンドなど、さまざまな傾向を把握できる。

分析の対象が、検索条件を特定の出品者として抽出したオークションデータであるならば、指定した出品者の落札に関する「出品物カテゴリ分析」、「落札価格帯分析」、「時間帯分析」、「高額落札品一覧」など様々な情報を得ることできる。これにより、優良な出品者の分析を行い、今後の自身の最適な出品・落札に役立てるなどといった活用方法が考えられる。

この実施の形態では、運営サイトから取得したデータを、データ処理の便宜を考えカテゴリによる木構造で記憶部に格納している。そのため、あるノードを指定するとその直近の下位ノードあるいはリーフを簡単に抽出できる。これにより、分析結果の数値表で特定のカテゴリを指定すると、その下位のノードやリーフについての分析結果を表す数値表で置換え表示することも容易である。ここで、「リーフ」とは木構造の末端の（最下位の）カテゴリであり、それ以外のカテゴリが「ノード」である。

本実施形態が提供する情報は、以上述べたものに限らない。指定された条件と期間に合致するデータを取り出したならば、人気が急上昇しているカテゴリ、急下降しているカテゴリを取り出すこともできる。
ネットオークション市場では、ニュースやテレビで話題のキーワード・人物などに関する商品が情報発信の直後に顕著にオークションで出品・落札という形で現れる傾向にある。また、テレビや新聞には現われないが、街で話題の商品もネットオークションでは多数発生する。
前記の各要素に基づく分析により得られた情報をランク付けし、時系列のランクの変化に着目して、今回のランクが前回のランクと比べ所定の閾値よりも上昇している場合、逆に下降している場合に、そのカテゴリを一覧表示する。
この一覧表からユーザは、消費者のニーズや流行、あるいは隠れ人気商品といったトレンド情報をいち早く把握できる。

なお、前記のように開示された実施の形態はすべての点で例示である。
例えば、ユーザ入力画面や結果表示画面のレイアウト、画面から他の画面への遷移の仕方などは様々に考えられる。また、オークションサイトの情報をいったん管理コンピュータ２の記憶部に記憶させているが、ユーザからの閲覧要求がある度にオークション運営サイトから情報を取得することも可能である。
要は、本発明は種々の変形が可能である。しかし、その変形が特許請求の範囲に記載された技術思想に基づくものである限り、本発明の技術的範囲に含まれる

過去のデータを様々な角度から分析して示すことにより、商品のトレンド、高額落札品、ライバル出品者の出品・落札動向などのきめ細かい情報を得ることができ、データ抽出時点の人気カテゴリや、カテゴリ毎に出品するのに最適な曜日や時間帯を分析できる。そのため、ネットオークションへの出品を考えている者は、本発明のシステムを利用して有益な判断材料を手にいれることができ、有利な条件での出品が可能となる。その結果、出品者が増加し、ネットオークションのさらなる隆盛を見込むことができる。

１ ユーザ端末
２ システム管理コンピュータ
３ サイト運営コンピュータ
４ 画面表示部
５ 入力部
６ Ｗｅｂブラウザ
７ 処理部
８ インタフェース部
９ 記憶部
１０ オークションデータ記憶部
１１ オークションデータ取得手段
１２ オークションデータ編集・書込み手段
１３ ユーザ要求受付手段
１４ 履歴データ分析手段
１５ 分析結果生成手段
Ｎ インターネット

Claims (9)

1. ネットオークションサイトから過去のオークションに関する情報（以下、「履歴データ」）を所定の検索条件のもとで抽出し、複数の分析要素に基づき分析した結果を各種グラフ及び数表で視覚化してユーザに提供するネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステムであって、
   システム管理コンピュータは、
   インタフェース部と処理部と記憶部を備え、
   前記インタフェース部を介してインターネットを経由し、ネットオークションサイトを運営するサイト運営コンピュータ及びユーザの使用するユーザ端末と接続可能であり、
   前記処理部は、
   前記サイト運営コンピュータから当該サイトの過去のオークションに関するデータを取得するオークションデータ取得手段と、
   前記ユーザ端末から送信される分析結果閲覧要求および検索条件を受信するユーザ要求受付手段と、
   前記取得したデータから所定期間内、かつ前記検索条件に合致した履歴データを抽出するとともに、抽出した履歴データに関する前記分析要素に基づく分析を行う履歴データ分析手段と、
   この分析結果を前記ユーザ端末に表示させるために、各種グラフあるいは数値表で表示するＷｅｂページを記述したファイルを作成する分析結果生成手段と
   を備えていることを特徴とするネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
2. 前記検索条件には、出品商品カテゴリ、出品者、キーワードが少なくとも含まれ、前記分析の対象となるデータは、それらの単一あるいは複数の組み合わせによって抽出されることを特徴とする請求項１に記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
3. 前記分析要素に基づく分析には、出品物カテゴリ分析、曜日分析、時間帯分析、オークションタイプ分析、開催日数分析、日次分析、落札価格帯分析が少なくとも含まれることを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
4. 前記分析結果には落札品一覧も含まれることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
5. 前記分析結果には、指定された商品カテゴリとキーワードにて落札データを集計し、落札額に基づいて出品者を分析しランキング形式による一覧表示も含まれることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
6. 前記分析結果には、複数の指定条件のそれぞれについて短期ないし長期での動向の推移を分析し、条件ごとの推移を同一画面上にグラフ表示することも含まれることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
7. 前記履歴データ分析手段は、抽出した履歴データを商品カテゴリに着目して木構造に編集するとともに、
   前記履歴データ分析手段は分析結果を、商品カテゴリをインデックスとする木構造に編集して、数値表はノード及びリーフに相当するデータを混在表示するＷｅｂページを作成し、
   前記ユーザ端末から特定のノードを選択する信号が送信されると、前記分析結果生成手段は当該ノードの下位に存在するノード及びリーフに相当するデータのみを同様に混在表示するＷｅｂページを作成し、
   前記ユーザ端末から特定のリーフを選択する信号が送信されると、前記分析結果生成手段は当該リーフに相当するオークションデータの一覧表を表示するＷｅｂページを生成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１に記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
8. 前記履歴データ分析手段は、前記木構造の末端に位置するカテゴリについて過去の落札情報を時系列でランク付けを行い、ランクの推移に基づいて当該カテゴリの人気が上昇しているか下降しているかを判定することを特徴とする請求項７に記載のネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーションシステム。
9. ネットオークションサイトから過去のオークションに関する情報（以下、「履歴データ」）を所定の検索条件のもとで抽出し、複数の分析要素に基づき分析した結果をグラフ及び数表で視覚化してユーザに提供するネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーション方法であって、
   このユーザへの提供サービスを実行するコンピュータは、
   インタフェース部と処理部と記憶部を備え、
   前記インタフェース部を介してインターネットを経由し、ネットオークションサイトを運営するサイト運営コンピュータ及びユーザの使用するユーザ端末と接続可能であり、
   前記処理部は、
   前記サイト運営コンピュータから当該サイトの過去のオークションに関するデータを取得するステップと、
   前記ユーザ端末から送信される分析結果閲覧要求および検索条件を受信するステップと、
   前記取得したデータから所定期間内、かつ前記検索条件に合致した履歴データを抽出するとともに、抽出した履歴データに関する前記分析要素に基づく分析を行うステップと、
   この分析結果を前記ユーザ端末に表示させるために、各種グラフあるいは数値表で表示するＷｅｂページを記述したファイルを作成するステップと、
   を実行することを特徴とするネットオークション履歴データの視覚化プリゼンテーション方法。