JP2015129983A - マッチング方法及びマッチングプログラム、並びにマッチングシステム及びサーバ - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の要求に対して適切にマッチングを行う。
【解決手段】サービス及び／又は商品を利用する利用者と、該サービス及び／又は商品を提供する提案者との間のマッチングを行うマッチング方法において、利用者は、サービス及び／又は商品の要求をネットワーク上に公開し、提案者は、公開された要求に基づき、利用者の要求を満足できるサービス及び／又は商品の提案をネットワーク上に公開する。運営者は、公開された提案に対する利用者及び提案者の間のやりとりを含む利用履歴を蓄積する。
【選択図】図１

Description

本発明は、マッチング方法及びマッチングプログラム、並びにマッチングシステム及びサーバに関し、特に、利用者と提案者との間で適切にマッチングを行う方法及びプログラム、並びにシステム及びサーバに関する。

従来、サービス及び／又は商品を消費する利用者と、サービス及び／又は商品を提供する提案者との間での取引方法として、様々な方法が用いられている。例えば、サービス及び／又は商品を消費する利用者は、インターネット端末等を用いて、ネットワークを介してサービスや商品を直接販売するオンラインストア等にアクセスし、サービス及び／又は商品を提供する提案者が予め用意したサービス及び／又は商品の中から要求に合致するものを選択し、採用するという取引方法が用いられる（例えば、非特許文献１）。

この場合、図５に示すように、利用者は、提案者から提供された様々なサービス及び／又は商品の中から、要求に合致するもの、又は要求により近いものを選択することになる。

Amazon.com Int'l Sales, Inc.、"Amazon.co.jp"、[online]、インターネット<URL:http://www.amazon.co.jp/>

しかし、上述した従来の方法において、提案者は、利用者の真の要求を把握することができないため、提案者が持ち合わせているサービス及び／又は商品や、提案者が思いついたサービス及び／又は商品を提供することしかできない。そのため、利用者が希望するサービス及び／又は商品に関する情報と、提案者が利用者に対して提供したいと考えるサービス及び／又は商品に関する情報とにずれ（情報の非対称性）が生じ、双方のニーズに応えることができないという問題があった。

すなわち、利用者は、提案者との間で情報の非対称性が生じているため、提案者から提案されたサービス及び／又は商品の中から、利用者が要求するサービス及び／又は商品により近いと判断したものを選択する。そのため、利用者は、要求するサービス及び／又は商品に近いサービス及び／又は商品を入手することができても、本来要求するサービス及び／又は商品自体を入手することができない場合が多いという問題があった。

一方、提案者は、利用者との間で情報の非対称性が生じているため、利用者がどのようなサービス及び／又は商品を必要としているのかを把握することが困難であり、利用者が真に要求するサービス及び／又は商品に気付かず、取引の機会を喪失するという問題があった。

また、サービス及び／又は商品についての価格の決定権は、主に、サービス及び／又は商品を提案する提案者側にあるため、利用者は、提示された価格と、要求するサービス及び／又は商品の価値とを相対的に比較し、選択するか否かを判断する必要があるという問題があった。

さらに、提案者がサプライチェーン・マネジメントを実践する際には、一般的に、投機戦略と延期戦略とのいずれかを選択することになる。ここで、投機戦略とは、需要予測に基づいてサービス及び／又は商品の提供を準備又は開始するマーケティング戦略であり、延期戦略とは、注文等の取引が成立してから、サービス及び／又は商品の提供を開始するマーケティング戦略である。

投機戦略を選択した場合、提案者は、利用者が要求するサービス及び／又は商品を把握することができない。そのため、期待を基に積極的な需要予測及び投資を行った場合に、供給に対して需要が下回ると、期待した取引が行われずに不良在庫が残り、経営の負担となる虞がある。一方、不良在庫をおそれて消極的な需要予測及び投資を行った場合に、供給に対して需要が上回ると、欠品等の機会損失が発生する虞がある。

そのため、提案者は、不良在庫を抱えて経営の負担となるという虞や、欠品等の機会損失が発生する虞を、リスクとして受容しなければならないという問題があった。

また、延期戦略を選択した場合、提案者は、利用者の来店（検索）がなければ、利用者が要求するサービス及び／又は商品を把握することができないため、利用者が要求するサービス及び／又は商品によって取引が発生して注文が確定するまで何もできず、ただ来店（検索）を待つだけの受け身になってしまうという問題点があった。

一方、利用者は、提案者の特徴や、利用者が要求するサービス及び／又は商品を提供する能力を提案者が有しているか否かを把握できないため、そもそも問い合わせる等の来店（検索）を提案者に対して行わないことが多いという問題点があった。

そのため、提案者は、その対策として、提案者の需要予測によって、利用者が要求するサービス及び／又は商品をできるだけ多くの利用者に紹介したり認識してもらうために、上述した投機戦略によるリスクを受容して、投機戦略を選択しなければならないという問題点があった。

そこで、本発明は、上記従来の技術における問題点に鑑みてなされたものであって、利用者の要求に対して適切にマッチングを行うことが可能なマッチング方法及びマッチングプログラム、並びにマッチングシステム及びサーバを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は、サービス及び／又は商品を利用する利用者と、該サービス及び／又は商品を提供する提案者との間のマッチングを行うマッチング方法であって、利用者からの要求をネットワーク上に公開し、公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の利用履歴を蓄積することを特徴とする。

また、本発明は、サービス及び／又は商品を利用する利用者と、該サービス及び／又は商品を提供する提案者との間のマッチングを行うマッチング方法をコンピュータ装置に実行させるマッチングプログラムであって、利用者からの要求をネットワーク上に公開し、公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の利用履歴を蓄積するマッチング方法をコンピュータ装置に実行させることを特徴とする。

さらに、本発明は、利用者が利用する第１の端末装置と、提供者が利用する第２の端末装置と、運営側が管理するサーバとを備え、前記第１及び第２の端末装置、並びに前記サーバがネットワークを介して互いに接続されたマッチングシステムであって、利用者からの要求を送信する第１の端末装置と、提案者からの提案を送信する第２の端末装置と、利用者及び提案者に関する各種利用履歴データを格納するデータベースを有するサーバとを備え、前記サーバは、前記第１の端末装置から受信した利用者からの要求をネットワーク上に公開し、前記第２の端末装置から受信した、公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の各種利用履歴データを前記データベースに蓄積することを特徴とする。

さらにまた、本発明は、利用者からの要求を送信する第１の端末装置と、提案者からの提案を送信する第２の端末装置とがネットワークを介して接続され、前記利用者及び前記提案者の間のマッチングを行うサーバであって、利用者及び提案者に関する各種利用履歴データを格納するデータベースを備え、前記第１の端末装置から受信した利用者からの要求をネットワーク上に公開し、前記第２の端末装置から受信した、公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の各種利用履歴データを前記データベースに蓄積することを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、利用者の要求に対して適切にマッチングを行うことが可能になる。

本発明に係るマッチングシステムを用いたマッチング方法について説明するための概略図である。 本発明に係るマッチングシステムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明に係るマッチング方法を用いた処理の流れについて説明するためのフローチャートである。 利用者の要求と提案者の提案との関係について説明するための概略図である。 従来の取引方法について説明するための概略図である。

次に、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

まず、利用者と提案者との間で行われるマッチング方法について、概略的に説明する。本実施の形態によるマッチングシステムでは、このシステムを運営する運営者を介して、サービス及び／又は商品を求める利用者と、利用者が要求するサービス及び／又は商品を提供することが可能な提案者との間で適切なマッチングを行う。

例えば、図１に示すように、利用者は、携帯電話やスマートフォン、ＰＣ（Personal Computer）等の端末装置を用いて運営者が運営するＷｅｂサイトにアクセスし、サービス及び／又は商品を要求する。

運営者は、利用者からの要求を受け付けると、当該要求を満足することが可能と考えられる提案候補者に対して、利用者から要求があったことを通知する。提案者は、運営者からの通知を受けると、利用者からの要求に基づき、要求を満足する企画（サービス及び／又は商品）や、要求を踏まえてさらに付加価値を高めた企画等の提案を行う。

そして、複数の提案者から企画が提案された場合、利用者は、これらの提案者からの提案を比較・検討し、場合によっては提案者との間でやりとりを行うことにより、要求を満足する提案を選択・採用する。

図２は、本発明に係るマッチングシステムの一実施の形態を示し、このマッチングシステム１は、大別して、（利用者側）端末装置２、（提案者側）端末装置３、（運営者側）サーバ４及びデータベース５で構成され、各々がネットワーク１０を介して接続される。

端末装置２は、利用者がサービス及び／又は商品の要求を行う際に操作する端末である。尚、ここでは１つの端末装置２のみが例示されているが、例えば、利用者が複数人で構成される場合には、各々の利用者に対して端末装置２が設けられてもよい。

端末装置３は、提案者が利用者からの要求が後述するサーバ４から通知された際に、利用者からの要求に対するサービス及び／又は商品の提供を行う際に操作して、企画を提案するための端末である。

サーバ４は、利用者の要求及び提案者の提案等を受け付ける。サーバ４は、例えば、利用者からの要求に基づき、要求を満足することが可能な提案候補者に対して、要求に関する条件を通知する。

また、サーバ４は、例えば、後述するデータベース５に蓄積された各種利用履歴データに基づき、利用者及び利用者から要求された計画に対する審査や、提案者から提案された企画の審査を行うと共に、各種審査の条件を満足しない場合に、利用者や提案者に対してアラームを通知する。

データベース５は、例えば、属性データ、仲間リストデータ、タスクデータ、振る舞いデータ等の利用者及び提案者に関する各種利用履歴データを蓄積する。

属性データは、利用者の年齢や性別、出身地、嗜好等の個人情報を示すデータである。仲間リストデータは、利用者間の関係等を示すデータである。タスクデータは、利用者からの要求に対する提案のサンプルを示すデータである。振る舞いデータは、利用者及び提案者の間でのやりとりや、提案者からの提案を利用者が採用した際の決済に関する情報、利用者が提案者からの提案を消費した後の提案に対する定性的なコメントや、当該コメントを数値化した定量的な評価結果等の利用履歴を示すデータである。

ここで、振る舞いデータは、企業戦略や事業戦略の策定及び遂行に必要となるマーケティング・ミックスの４Ｐ（製品（Product）・価格（Price）・プロモーション（Promotion）・流通（Place））や、サービス・マーケティング・ミックスの３Ｐ（人（People）・物的な環境（Physical evidence）・サービスを組立てるプロセス（Process of service assembly））として用いられる。そして、タスクデータによるサンプルを示すデータは、サーバ４がデータベース５に蓄積された振る舞いデータを分析することによって得られる利用者の需要傾向に基づき、より有益な情報として成長することができる。

次に、上記構成を有するマッチングシステム１の動作について、具体的な例を挙げて説明する。ここでは、利用者が忘年会の後に２次会を行う場合を例にとり、利用者が会場を手配するオーナと、オーナと気の合う複数のメンバとからなるグループであるものとする。

まず、本実施の形態によるマッチング方法を用いて２次会会場を決定する場合の説明に先立ち、従来の方法を用いた場合について説明する。この例では、２次会の会場の予約を事前に行っておらず、忘年会終了後に会場を決定する必要があるものとする。また、オーナ以外のメンバは、各々異なる場所にいるため、２次会について直接相談や調整ができないものとする。

従来の方法で２次会の会場を探す場合、オーナは、電話やインターネット端末を用いてメンバと連絡をとり、２次会でどのような場所にするのかを決定する。この例では、例えば２次会を居酒屋で行うことに決定する。

このとき、オーナは、忘年会終了後に２次会の会場を探してもすぐに見つかるものと考えていたが、実際には、他のグループも同様に２次会の会場を探しているものの、要求に合致する会場が決まらない状態であるため、オーナ自身が店舗に電話したり、直接申し込んでも断られ、２次会の会場を決めることができない。そのため、オーナは、電話やインターネット端末を用いてメンバに状況（２次会の会場がない）を説明し、２次会が中止となる。

ここで、オーナ及びメンバは、忘年会終了後に２次会の会場を探しても、事前に予約をしておかなければ会場を決定することができないことを学習する。しかし、このような場合であっても、実際には、オーナ及びメンバ（利用者）と店舗（提案者）との間では、アンマッチな現象が発生しており、店舗によっては、空席があり、オーナ及びメンバを受け付けることができる店舗が存在する。

一方、別の忘年会において、オーナが２次会の会場を探すことになった場合、オーナは、上述の経験を踏まえ、電話やインターネット端末を用いてメンバと連絡をとり、２次会でどのような場所にするのかを決定する。この例では、例えば２次会を居酒屋で行うことに決定する。また、このときオーナは、メンバと事前に場所やエリアを調整する。

次に、オーナは、メンバと調整した場所やエリア内の居酒屋の空席状況や、割引等のクーポンが利用可能であるか否か等に基づき、インターネット端末を併用して２次会の会場を検索し、メンバとの待ち合わせ時間を考慮して、２次会の会場を予約する。しかし、忘年会終了後に会場を予約できたとしても、空席のある店舗を予約することができただけで、クーポンが使用できる店舗は予約することができなかった。

そのため、オーナ及びメンバは、忘年会終了後に２次会の会場を予約しても、クーポンを使用できる店舗を利用することができないことを学習する。しかし、このような場合であっても、実際には、オーナ及びメンバ（利用者）と店舗（提案者）との間では、アンマッチな現象が発生しており、店舗によっては、クーポンを利用することができ、オーナ及びメンバを受け付けることができる店舗が存在する。

このように、従来の方法を用いて２次会の会場を探す場合、利用者は、自身が持ち得る情報や、要求に応じて検索して得られる情報のみに基づいて、要求を満足する店舗や要求に近い店舗を探すことになる。そのため、実際には、要求を適切に満足することができる店舗が存在した場合であっても、利用者は、その店舗に関する情報を持ち合わせていないために発見することができず、その結果、利用者の要求を満足する店舗を利用することができない。

そこで、本実施の形態によるマッチング方法では、利用者（オーナ及びメンバ）の要求に基づいて、提案者（店舗）から利用者の要求を満足する提案を行うことができるようにした。以下、本実施の形態によるマッチング方法を用いて２次会の会場を探す場合の処理の流れについて、図３を参照して説明する。

まず、ステップＳ１において、利用者（オーナ及びメンバ）は、端末装置２を用いて本システムの利用者登録を行う。利用者登録の際には、例えば、運営者が用意したＷｅｂ上のサイトで自身の年齢や性別、出身地、嗜好等を示す個人情報や、他の利用者との関係等を示す関連情報を入力又は選択する。これらの個人情報及び関連情報は、ネットワーク１０を介してサーバ４に送信され、サーバ４は、受信した個人情報及び関連情報を、利用者の属性データとしてデータベース５に格納する。また、サーバ４は、受信した関連情報に基づき、オーナと関連する他の利用者とを関連付けた仲間リストを作成し、データベース５に格納する。

次に、オーナは、データベース５に格納された仲間リストから２次会のグループのメンバを選択すると共に、２次会の目的や要求するサービスの概略等の２次会に関する情報を入力し、２次会の計画を作成する（ステップＳ２、Ｓ３）。そして、オーナは、作成した計画を計画情報としてサーバ４に送信する。

ステップＳ４において、運営者は、計画情報を受信すると、データベース５から利用者（オーナ）の属性データを取り出し、この属性データに基づき、利用者が所定の規定に違反していないか等、利用者に関する制約や問題などを審査する。

審査の結果、利用者に関する制約や問題がなければ、運営者は、オーナが選択したメンバに対して２次会が招集されたことを示す通知を行うと共に、オーナから要求された計画をデータベース５を用いて検索してタスクデータを取り出し、計画の検討に役立つと考えられる事例やタスクをサンプルとして抽出し（ステップＳ５）、サンプル情報として端末装置２に送信する。

ステップＳ６において、利用者（オーナ及びメンバ）は、運営者から受信したサンプル情報を参考にして、２次会の要件をまとめる。このとき、オーナ及びメンバは、互いに同一の情報を共有しながら意見を交換することができる。

次に、ステップＳ７において、オーナは、メンバと相談した結果をまとめ、計画情報を作成してサーバ４に送信する。

ステップＳ８において、運営者は、オーナから受信した計画情報に基づき、２次会の計画をＷｅｂ上に公開する。このとき、運営者は、計画情報が示す利用者から要求されたサービス及び／又は商品の価値をデータ化する。サービス及び／又は商品の価値は、例えば、以下の式により算出される。
価値＝ＶＡ（Value Analysis）＝機能（数値データ又は言語データ）÷コスト

また、運営者は、データベース５に格納された利用者の属性データと、オーナから受信した計画情報とに基づき、２次会に必要な要件の内容を吟味し、計画の内容が公序良俗に違反していないか等、利用に関する制約や問題などを審査する（ステップＳ９）。

審査の結果、利用に関する制約や問題がなければ、運営者は、公開された計画についての利用者からの要求をＷｅｂ上に公開する（ステップＳ１０）。また、運営者は、公開された計画に対して行われたやりとり等の利用履歴を、振る舞いデータとしてデータベース５に格納すると共に、このＷｅｂ上に公開された要求を満足することができると考えられる提案候補者（店舗）に対して計画を通知する。

提案候補者（店舗）は、Ｗｅｂ上に公開された計画である２次会に必要な要件を満足できるような提案を検討してＷｅｂ上に登録し（ステップＳ１１、Ｓ１２）、提案内容を示す提案情報をサーバ４に送信する。

尚、提案候補者は、既に席が満席で２次会（利用者の要求）を受け付けられない場合に、次の会以降の利用を促進する提案等を行うこともできる。

ステップＳ１３において、運営者は、提案者からの提案情報に基づき、提案者からの提案に対して審査を行う。審査の結果、提案内容に利用に関する制約や問題がなければ、提案をＷｅｂ上に反映し、このときのやりとりを振る舞いデータとしてデータベース５に格納する（ステップＳ１４）。

次に、ステップＳ１５において、利用者（オーナ及びメンバ）は、提案者（店舗）から提案されＷｅｂ上に公開された提案の内容について意見を交換し、内容の確認や調整を行う。

ステップＳ１６において、提案者からの提案が利用者の意に沿わないような提案である場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）には、利用者は、この提案を採用せずに終了するか、又は、ステップＳ１の処理に戻り、再度利用者登録及びメンバの選択に戻る。一方、提案者からの提案が意に沿う提案内容である場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）には、利用者は、この提案を採用する。

次に、ステップＳ１７において、利用者は、運営者を介してまとまった（マッチングされた）提案者の提案を採用して消費する。提案の採用に際して費用の支払いが発生する場合、利用者、運営者及び提案者は、ステップＳ１８で決済処理を行い、決済に関するやりとり（利用履歴）の情報をサーバ４に送信し、振る舞いデータとしてデータベース５に格納する。尚、提案の採用に際して費用の支払いが発生しない場合には、ステップＳ１８の決済処理は省略するが、このときのやりとりに関する情報を振る舞いデータとしてデータベース５に格納する。

次に、利用者（オーナ及びメンバ）は、採用した提案の内容について、よい点や改善点などを言語データ等で定性的にコメントする（ステップＳ１９）。また、このコメントに対して、例えば段階評価などの数値化データを用いて定量的な評価も行う。そして、利用者は、この定性的及び／又は定量的な評価結果をサーバ４に送信し、振る舞いデータとしてデータベース５に格納する。

ここで、運営者は、データベース５に格納された振る舞いデータを所定の要領で分析し、分析結果に基づき、次回以降に利用者が求める要求を満足できると考えられる事例（サンプルデータ）を蓄積することができる。

図４は、利用者の要求と提案者の提案との関係を示す概略図であり、実線Ａで囲まれた部分は、利用者が期待する要求の範囲を示し、点線Ｂで囲まれた部分は、利用者が期待する要求に関連する提案の範囲を示す。この図４に基づけば、従来、利用者は、提案者から予め提案されたサービス及び／又は商品の中から、実線Ａの範囲に含まれるサービス及び／又は商品を選択するしかなかったが、本実施の形態によるマッチング方法を用いることにより、提案者は、実線Ａの範囲を含む点線Ｂの範囲内のサービス及び／又は商品を提案することができ、利用者は、この中から要求を満足でき、かつ付加価値の高い提案を受けることができる。

このとき、サーバ４に蓄積される振る舞いデータが増加すると、サーバ４が振る舞いデータを分析して得られるタスクデータは、自律的に成長し、より充実したデータとなる。これにより、図４の点線Ｂで示す範囲が拡大するため、利用者に対する選択肢を増加させることができる。

ここで、例えば、利用者であるオーナが仲間としてメンバを招待し、イベントや会合など特別な日に記憶に残るような会、例えば、記憶に残るような食事ができる会を開催したいと考えている場合について考える。

従来は、利用者が図４の実線Ａで示す範囲内に存在するサービス及び／又は商品の中から、要求に近いサービス及び／又は商品を選択することになる。

一方、本実施の形態では、提案者は、この利用者からの要求を満足できるような独自の提案を行うことができる。具体的には、例えば、提案者が「ホテル」である場合には、利用者の要求に対して一流の料理を提供することができ、提案者が「劇団」である場合には、特別な料理を提供することはできないが、この劇団独自の特別な演出を提供することができる。

また、提案者が「製造業」である場合には、料理に用いられる食材本来の味を引き立てる調理器具を提供することができ、提案者が「食材の生産者」である場合には、独自の生産方法で手塩にかけて栽培した旬の食材を提供することができる。さらに、提案者が「通常一般的に開放していない建物の所有者」である場合には、この建物を特別に開放して会場を提供することができ、提案者が「料理教室」である場合には、利用者が自身で食事を調理する機会を用意し、体験型のサービスを提供することができる。

このように、本実施の形態では、様々な業種・業態の提案者が利用者に対して要求を満足できるような提案を行うことができるため、図４の点線Ｂで示す範囲が広がり、利用者は、自身が要求する実線Ａの範囲内だけでなく、要求を満足しながら付加価値が高められた点線Ｂの範囲内から提案を受けることができる。

以上のように、本実施の形態によれば、利用者の要求を運営者が公開すると共に、当該要求を満足できると考えられる提案者に対して利用者の要求を通知し、提案者が要求の内容に基づき、利用者が満足できる提案を行う。これにより、利用者と提案者との間で生じるサービス及び／又は商品に関する情報の非対称性を解消することができ、双方のニーズに応えることが可能となる。

すなわち、従来では、アンマッチな現象が発生して利用者が要求を満足することができないような場合であっても、利用者は、提案者から利用者の要求を満足することができる内容の提案を受けることができ、希望するサービス及び／又は商品を入手することができる。また、提案者は、アンマッチな現象が発生して、まだ利用者を受け入れることができる際に、自身（自店舗）の特徴を生かした提案を行う機会を得ることができ、提案の機会損失を防止することができる。

また、本実施の形態では、利用者と提案者との間でサービス及び／又は商品に対する要求や提案を調整するため、従来のように、サービス及び／又は商品に対する価格を提案者側で一方的に決定するのではなく、利用者及び提案者の双方でサービス及び／又は商品の価値（＝ＶＡ（Value Analysis）＝機能（数値データ又は言語データ）÷コスト）に応じた価格を決定することができる。

さらに、運営者は、利用者及び提案者の間で行われるやりとり等の利用履歴を振る舞いデータとして蓄積し、振る舞いデータを分析することにより、利用者の需要の傾向や、需要に対する提案者からの提案の傾向を把握し、利用者と提案者との間の相関関係を得ることができる。

すなわち、本実施の形態では、利用者が要求を満足することができると共に、本来の目的を達成するための他のサービスや商品の提案（付加価値の高い提案）を受けることができる可能性を向上させることができ、利用者と提案者との間で情報の対称性を保持することができる。

さらにまた、本実施の形態では、提案者がデータベース５に蓄積されたタスクデータを参考にして、利用者に対してサービス及び／又は商品を提案することができるため、提案者は、投機戦略を選択した場合に、投機戦略が有するリスクを低減することができ、また、延期戦略を選択した場合でも、利用者が要求するサービス及び／又は商品を把握することができるため、提案者は、効率的に延期戦略を選択することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した本発明の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、上述した例では、利用者がオーナ及びメンバの複数人からなるグループである場合について説明したが、これに限られず、例えば利用者がオーナのみからなる場合であってもよい。

また、例えば、マッチング方法の処理を簡略化するため、利用者の審査や公開内容についての各種審査を行わなくてもよいし、利用者の計画に対する運営者による利用者へのサンプル情報の提供を行わなくてもよい。

さらに、例えば、提案消費後の利用者による評価を行わなくてもよいし、オーナ又はメンバのみが評価を行ってもよい。

１ マッチングシステム
２、３ 端末装置
４ サーバ
５ データベース
１０ ネットワーク

Claims (8)

1. サービス及び／又は商品を利用する利用者と、該サービス及び／又は商品を提供する提案者との間のマッチングを行うマッチング方法であって、
   利用者からの要求をネットワーク上に公開し、
   公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、
   公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の利用履歴を蓄積することを特徴とするマッチング方法。
2. 蓄積された前記利用履歴を所定の要領で分析し、該分析により得られる前記利用者の需要傾向を蓄積し、前記提案者による提案に利用することを特徴とする請求項１に記載のマッチング方法。
3. 蓄積された前記利用履歴を所定の要領で分析し、前記利用者及び前記提案者の相関関係を蓄積することを特徴とする請求項１又は２に記載のマッチング方法。
4. 公開された前記利用者からの要求の内容、及び／又は公開された前記提案者からの提案の内容を所定の要領で審査することを特徴とする請求項１、２又は３に記載のマッチング方法。
5. 前記利用履歴は、前記利用者及び前記提案者の間でなされるやりとりを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のマッチング方法。
6. サービス及び／又は商品を利用する利用者と、該サービス及び／又は商品を提供する提案者との間のマッチングを行うマッチング方法をコンピュータ装置に実行させるマッチングプログラムであって、
   利用者からの要求をネットワーク上に公開し、
   公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、
   公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の利用履歴を蓄積するマッチング方法をコンピュータ装置に実行させることを特徴とするマッチングプログラム。
7. 利用者が利用する第１の端末装置と、提供者が利用する第２の端末装置と、運営側が管理するサーバとを備え、前記第１及び第２の端末装置、並びに前記サーバがネットワークを介して互いに接続されたマッチングシステムであって、
   利用者からの要求を送信する第１の端末装置と、
   提案者からの提案を送信する第２の端末装置と、
   利用者及び提案者に関する各種利用履歴データを格納するデータベースを有するサーバとを備え、
   前記サーバは、
   前記第１の端末装置から受信した利用者からの要求をネットワーク上に公開し、
   前記第２の端末装置から受信した、公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、
   公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の各種利用履歴データを前記データベースに蓄積することを特徴とするマッチングシステム。
8. 利用者からの要求を送信する第１の端末装置と、提案者からの提案を送信する第２の端末装置とがネットワークを介して接続され、前記利用者及び前記提案者の間のマッチングを行うサーバであって、
   利用者及び提案者に関する各種利用履歴データを格納するデータベースを備え、
   前記第１の端末装置から受信した利用者からの要求をネットワーク上に公開し、
   前記第２の端末装置から受信した、公開された前記要求に基づく提案者による提案を前記ネットワーク上に公開し、
   公開された前記提案に対する前記利用者及び前記提案者の各種利用履歴データを前記データベースに蓄積することを特徴とするサーバ。

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