JP2016091075A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】収益を得ることができる案件の発見可能性を高めること。【解決手段】プロジェクト分析情報記憶部５４は、クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、案件の販売履歴に関する販売履歴情報とを記憶する。処理部５１は、プロジェクト分析情報記憶部５４に記憶された販売情報と販売履歴情報とを用いて案件が成立したか否かを判断する。生成部５２は、処理部５１により成立したと判断された案件について、案件に対する融資又は投資の可否を検討するためのレポート情報を生成する。出力部５３は、生成部５２により生成されたレポート情報を出力する。【選択図】図１０

Description

本発明は情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

例えば銀行や投資家等が、ある案件（事業、プロジェクト等）への融資又は投資の検討を行う際、その融資又は投資をするか否かの判断種別は、大きく分けて「可決」と「否決」の二つに大別できる。

案件への融資又は投資の検討を行う際「否決」と判断されると、融資又は投資を行う者は、融資又は投資を行う機会、すなわち収益機会を逸する。また、融資又は投資を受ける者は、当該案件に係る資金調達ができないことにより、当該案件の実施による収益の機会を逸するといった状況にある。
ところで「否決」となった案件はさらに「不適格案件」と「デューデリジェンスが困難な案件（以下、「対象案件」と言う）」の二つに分類することができる。

対象案件は、否決に属する案件ではあるが、実際にはデューデリジェンスが困難なことによって可決と判断するに至らない案件であり、適切な方法でデューデリジェンスを実施して検討を行うことにより可決となり得る案件である。具体的には新創業、第二創業、新製品開発、その他新規のプロダクト全般といった、所謂アーリーステージ（事業を立ち上げて間もない段階）に位置する案件等が該当することが多い。

特開２０１３−２５７７８４号公報

ところで、事業者等が、ある案件への融資又は投資を受けたいと希望する場合、銀行や投資家へ依頼したりする他に、クラウドファンディング（Crowd funding）を利用するといった方法があることが知られている。

クラウドファンディングは、案件を実行するために必要な資金について、インターネットを通じて少額の資金を多数の支援者から集めることで調達し、案件を実現する仕組みである。

クラウドファンディングは資金提供者に対するリターン（見返り）の形態によって大別される。金銭的リターンのない「寄付型」、金銭的リターンが伴う「投資型」、案件が提供する何らかの権利や物品を購入することで支援を行う「購入型」がある。

例えば、まず案件ファイナンス（紐付きの短期調達）をクラウドファンディングで行ない、その結果を基に、銀行や投資家等が案件ファイナンス（紐付きの長期調達）や、コーポレートファイナンス（紐付き無しの長期調達）を行なっていく際に収益を得ることができるか否かを見極める判断の基礎となる、何らかの判断材料が得られれば便宜である。
１つの側面では、本発明は、収益を得ることができる案件の発見可能性を高めることを目的とする。

上記目的を達成するために、開示の情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、記憶部と、判断部と、生成部と、出力部とを有している。

記憶部は、クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、案件の販売履歴に関する販売履歴情報とを記憶する。
判断部は、記憶部に記憶された販売情報と販売履歴情報とを用いて案件が成立したか否かを判断する。
生成部は、判断部により成立したと判断された案件について、案件に対する融資又は投資の可否を検討するための指標を生成する。
出力部は、生成部により生成された指標を出力する。

１態様では、収益を得ることができる案件の発見可能性を高めることができる。

実施の形態のシステムを示す図である。 クラウドファンディングの一例を説明する図である。 実施の形態の情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。 実施の形態のクラウドファンディングサーバ装置の機能を示すブロック図である。 プロジェクト情報テーブルを説明する図である。 リターン情報テーブルを説明する図である。 アクセス情報テーブルを説明する図である。 販売履歴テーブルを説明する図である。 ＩＤ登録者テーブルを説明する図である。 情報処理装置の機能を説明するブロック図である。 プロジェクト分析情報を説明する図である。 リターン分析情報を説明する図である。 レポート情報を説明する図である。 情報処理装置の処理を説明するフローチャートである。 分析処理を説明するフローチャートである。 分析処理を説明するフローチャートである。 分析情報生成処理を説明するフローチャートである。

以下、実施の形態のシステムを、図面を参照して詳細に説明する。
＜実施の形態＞

図１は、実施の形態のシステムを示す図である。
第１の実施の形態のシステム１は、クラウドファンディングサーバ装置２と、クライアント装置３と、インターネットクラウド４と、情報処理装置５と、検討者端末装置６とを備えている。

クラウドファンディングサーバ装置２は、前述したクラウドファンディングを行う際に、プロジェクトの履行を担保することを目的に定められた最低販売額（又は販売目標額）の達成を契約成立条件として、先行販売の形態で広く一般から資金を調達する仕組みを、インターネットを通じて実現する。
クライアント装置３は、インターネットクラウド４を介してクラウドファンディングサーバ装置２に接続されている。

図２は、クラウドファンディングの一例を説明する図である。
図２に示す画面２０は、クライアント装置３がウェブブラウザを用いてクラウドファンディングサーバ装置２から取得した、あるクラウドファンディングのウェブページに関する画面である。この画面２０は、クライアント装置３に接続されたモニタ３ａに表示されている。

画面２０に示すクラウドファンディングは、プロジェクトが提供する何らかの権利や物品を購入することで支援を行う「購入型」の一例である。具体的には、画面２０には、プロジェクト名（図２では、「一緒に火星行きのロケットを開発しませんか？」を表示する表示部２０ａと、プロジェクトの内容を説明する文書や画像を表示する表示部２０ｂとが表示されている。

また、表示部２０ｂの右側には、プロジェクト実行者（プロジェクトオーナー）の名称を表示する表示部２０ｃと、集まっている金額を表示する表示部２０ｄ、当該プロジェクトを支持するサポーター（クラウドファンディングの支持者）、及び当該プロジェクトを締め切るまでの残り時間を表示する表示部２０ｅが表示されている。

また、画面２０には、プロジェクトをサポートすることにより得られるリターン（リターン）を表示する表示部２０ｆ、２０ｇが表示されている。例えば、サポーターが１０００円を支援した場合、当該プロジェクトに関するステッカーがもらえる。サポーターが３０００円を支援した場合、当該プロジェクトに関するカレンダーがもらえる。等、金額に応じて様々なリターンが用意されている。
再び図１に戻って説明する。

情報処理装置５は、クラウドファンディングサーバ装置２に接続されている。情報処理装置５は、クラウドファンディングの際にクラウドファンディングサーバ装置２に集められた種々のデータを用いて分析する。具体的には、情報処理装置５は、クラウドファンディングのプロジェクトを実行したときの実行過程や、実行結果を分析する。そして、情報処理装置５は、分析結果を用いて融資や投資を検討する検討者が投資や融資の判断基準となり得るレポート情報（指標）を生成し、出力する。

従って、例えば、まず、プロジェクトファイナンス（紐付きの短期調達）をクラウドファンディングで行ない、その結果を基に、銀行や投資家等がプロジェクトファイナンス（紐付きの長期調達）や、コーポレートファイナンス（紐付き無しの長期調達）を行なっていくという仕組みに、本実施の形態を適用した場合を考える。

この場合には、プロジェクトファイナンス（紐付きの長期調達）やコーポレートファイナンス（紐付き無しの長期調達）を行う際に、情報処理装置５が発行したレポート情報を参照することにより、融資や投資を判断する際の低コストかつ高精度なデューデリジェンスを実施することができる。

検討者端末装置６は、情報処理装置５に接続されている。検討者端末装置６は、検討者が操作する装置である。検討者としては、例えば、銀行員や投資家等が挙げられる。

なお、本実施の形態では、１台のクライアント装置３、検討者端末装置６を図示したが、クライアント装置３の数や検討者端末装置６の数は、特に限定されない。
以下、開示のシステム１をより具体的に説明する。

図３は、実施の形態の情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
情報処理装置５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。

ＲＡＭ１０２は、情報処理装置５の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に使用する各種データが格納される。

バス１０８には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、ドライブ装置１０６、及び通信インタフェース１０７が接続されている。

ハードディスクドライブ１０３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込み及び読み出しを行う。ハードディスクドライブ１０３は、情報処理装置５の二次記憶装置として使用される。ハードディスクドライブ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、及び各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を使用することもできる。

グラフィック処理装置１０４には、モニタ１０４ａが接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１０４ａの画面に表示させる。モニタ１０４ａとしては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や、液晶表示装置等が挙げられる。

入力インタフェース１０５には、キーボード１０５ａとマウス１０５ｂとが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１０５ａやマウス１０５ｂから送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス１０５ｂは、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、例えばタッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボール等が挙げられる。

ドライブ装置１０６は、例えば、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された光ディスクや、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の持ち運び可能な記録媒体に記録されたデータの読み取りを行う。例えば、ドライブ装置１０６が光学ドライブ装置である場合、レーザ光等を利用して、光ディスク２００に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２００には、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等が挙げられる。

通信インタフェース１０７は、ネットワーク１００に接続されている。通信インタフェース１０７は、ネットワーク１００を介して、クラウドファンディングサーバ装置２や検討者端末装置６等、他のコンピュータ又は通信機器との間でデータを送受信する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図３には情報処理装置５のハードウェア構成を示したが、他のコンピュータも同様のハードウェア構成である。
図３に示すようなハードウェア構成の情報処理装置５内には、以下のような機能が設けられる。

図４は、実施の形態のクラウドファンディングサーバ装置の機能を示すブロック図である。
クラウドファンディングサーバ装置２は、処理部２１と、クラウドファンディング情報ＤＢ２２とを備えている。
処理部２１は、クラウドファンディングのプロジェクトが実行される際に収集したデータをクラウドファンディング情報ＤＢ２２に記憶する。

クラウドファンディング情報ＤＢ２２にはプロジェクト情報テーブル、リターン情報テーブル、アクセス情報テーブル、販売履歴テーブル、ＩＤ登録者テーブルが設けられている。以下、テーブルの内容を順番に説明する。

図５は、プロジェクト情報テーブルを説明する図である。
プロジェクト情報テーブルＴ１には、プロジェクトに関するプロジェクト情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、プロジェクト情報テーブルＴ１には、プロジェクト識別ＩＤ、名称、登録者ＩＤ、最低販売額、開始日時、終了日時、及びプロジェクトページＵＲＬの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
プロジェクト識別ＩＤの欄には、当該プロジェクトを識別するＩＤが格納されている。
名称の欄には、当該プロジェクトの名称が格納されている。
登録者ＩＤの欄には、当該プロジェクトを登録したプロジェクト実行者のＩＤが格納されている。
最低販売額の欄には、当該プロジェクトを遂行するために設定した下限の販売額が格納されている。
開始日時の欄には、当該プロジェクトを開始した日時が格納されている。
終了日時の欄には、当該プロジェクトを終了する日時が格納されている。
プロジェクトページＵＲＬの欄には、当該プロジェクトの内容を閲覧したり当該プロジェクトをサポートできるウェブページのＵＲＬが格納されている。

図６は、リターン情報テーブルを説明する図である。
リターン情報テーブルＴ２には、サポーターがプロジェクトをサポートしたときに得られるリターンに関するリターン情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、リターン情報テーブルＴ２には、プロジェクト識別ＩＤ、リターンＩＤ、名称、販売価額、最大販売数、残り販売数、及びリターン詳細の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
プロジェクト識別ＩＤの欄には、当該プロジェクトを識別するＩＤが格納されている。
リターンＩＤの欄には、リターンを識別するＩＤが格納されている。
名称の欄には、当該リターンの名称が格納されている。
販売価額の欄には、当該リターンの販売価額が格納されている。
最大販売数の欄には、当該リターンの最大販売数が格納されている。
残り販売数の欄には、当該リターンの残りの販売数が格納されている。
リターン詳細の欄には、当該リターンの詳細を説明する文書が格納されている。

図７は、アクセス情報テーブルを説明する図である。
アクセス情報テーブルＴ３には、サポーターがクラウドファンディングのウェブページにアクセスしたときのアクセス情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、アクセス情報テーブルＴ３には、トラッキングＩＤ、参照元、閲覧時間、コンバージョン、ＩＰアドレス、ブラウザ、及びデバイスの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
トラッキングＩＤの欄には、販売履歴情報と連動させるための、サイトにアクセスしてきたユーザーに自動で割り振るＩＤが格納されている。
参照元の欄には、当該プロジェクトのウェブページにジャンプしてくる前に閲覧していたウェブページのＵＲＬが格納されている。
閲覧時間の欄には、当該プロジェクトのウェブページを閲覧した時間が格納されている。

コンバージョンの欄には、当該プロジェクトのコンバージョンをしたか否かが格納されている。コンバージョンをした場合には「１」が格納される。コンバージョンをしていない場合には「０」が格納される。
ＩＰアドレスの欄には、当該プロジェクトのウェブページにアクセスしたコンピュータのＩＰアドレスが格納されている。
ブラウザの欄には、当該プロジェクトのウェブページにアクセスしたブラウザの種別が格納されている。
デバイスの欄には、当該プロジェクトのウェブページにアクセスしたデバイスの種別が格納されている。

図８は、販売履歴テーブルを説明する図である。
販売履歴テーブルＴ４には、サポーターがプロジェクトをサポートしたときにリターンとして販売した商品やサービスの販売履歴情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、販売履歴テーブルＴ４には、プロジェクト識別ＩＤ、購入者ＩＤ、販売したリターンＩＤ、販売価額、販売日時、決済方法、及びトラッキングＩＤの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
プロジェクト識別ＩＤの欄には、販売したプロジェクトのプロジェクト識別ＩＤが格納されている。
購入者ＩＤの欄には、販売したプロジェクトに関する商品やサービスを購入した購入者のＩＤが格納されている。
販売したリターンＩＤの欄には、当該プロジェクトを販売したリターンＩＤが格納されている。
販売価額の欄には、当該プロジェクトを販売した価額が格納されている。
販売日時の欄には、当該プロジェクトを販売した日時が格納されている。
決済方法の欄には、当該プロジェクトに関する商品やサービスを購入したときの決済方法が格納されている。
トラッキングＩＤの欄には、アクセス情報と連動させるための、サイトにアクセスしてきたユーザーに自動で割り振るＩＤが格納されている。

図９は、ＩＤ登録者テーブルを説明する図である。
ＩＤ登録者テーブルＴ５には、ＩＤ登録者情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、ＩＤ登録者テーブルＴ５には、登録者ＩＤ、氏名又は名称、住所、生年月日、電話番号、及びメールアドレスの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
登録者ＩＤの欄には、プロジェクトを登録したプロジェクト実行者のＩＤが格納されている。
氏名又は名称の欄には、当該プロジェクト実行者の氏名又は名称が格納されている。
住所の欄には、当該プロジェクト実行者の住所が格納されている。
生年月日の欄には、当該プロジェクト実行者が個人である場合の生年月日が格納されている。
電話番号の欄には、当該プロジェクト実行者の電話番号が格納されている。
メールアドレスの欄には、当該プロジェクト実行者のメールアドレスが格納されている。
次に、情報処理装置５の機能を説明する。

図１０は、情報処理装置の機能を説明するブロック図である。
情報処理装置５は、処理部５１と、生成部５２と、出力部５３と、プロジェクト分析情報記憶部５４と、リターン分析情報記憶部５５と、統計情報記憶部５６と、認証情報記憶部５７とを備えている。

処理部５１は、検討者端末装置６から情報処理装置５へのアクセス要求を受け付けると、ログイン処理を実行する。具体的には、処理部５１は、アクセス要求を受け付けるとユーザーＩＤ及びパスワードの入力画面を検討者端末装置６に接続されたモニタ６ａに表示する。利用者によりユーザー及びパスワードが入力されると、認証情報記憶部５７に記憶されている情報を用いて認証を行う。認証されれば、処理部５１は、クラウドファンディングの初期画面を表示する。この初期画面には、プロジェクト名に関するキーワードの入力を受け付ける入力受付部が含まれている。

検討者が、あるキーワード（プロジェクト検索キー）を入力受付部に入力すると、処理部５１は、プロジェクト情報テーブルＴ１を参照する。そして、処理部５１は、入力されたキーワードを含むプロジェクト情報（以下、「該当プロジェクト」と言う）を抽出する。

そして、処理部５１は、抽出した該当プロジェクトに関するプロジェクト情報にいくつかの付加情報（後述）を付加したプロジェクト分析情報を生成する。処理部５１は、生成したプロジェクト分析情報をプロジェクト分析情報記憶部５４に記憶する。

また、処理部５１は、該当プロジェクトに関するリターン情報をリターン情報テーブルＴ２から抽出する。そして、処理部５１は、抽出したリターン情報にいくつかの付加情報（後述）を付加したリターン分析情報を生成する。処理部５１は、生成したリターン分析情報をリターン分析情報記憶部５５に記憶する。

また、処理部５１は、プロジェクト情報テーブルＴ１に記憶されている情報と、販売履歴テーブルＴ４に記憶されている情報とを用いて当該プロジェクトが成立しているか否かを判断する。具体的には、処理部５１は、販売総額をプロジェクトの履行を担保することを目的に定められた最低販売額又は販売目標額と比較する。そして、処理部５１は、販売総額が最低販売額又は販売目標額以上である場合、購入者とプロジェクト実行者との間に販売契約が成立し、プロジェクトが成立していると判断する。

生成部５２は、処理部５１が成立したと判断したプロジェクトについて、検討者がプロジェクトに対する融資又は投資の可否を検討するための指標を生成する。具体的には、生成部５２は、クラウドファンディング情報ＤＢ２２に記憶されている各テーブルを用いて販売額傾向値、販売数傾向値、流入経路傾向値、購入者属性傾向値を求める。

これら４つの傾向値はいずれも、「将来における売上の伸び率に強い相関を表すものとして統計上認められる値」である。具体的には、販売額傾向値は、金額ベースで市場の反響を表す指数である。販売数傾向値は、数量ベースで市場の反響を表す指数である。流入経路傾向値は、潜在市場の多様さ又は偏りを表す指数である。購入者属性傾向値は、購入者属性の多様さ又は偏りを表す指数である。なお、これらの値の求め方については後に詳述する。

そして、生成部５２は、統計情報記憶部５６に記憶されている過去に行われたプロジェクトに関する各傾向値（販売額傾向値、販売数傾向値、流入経路傾向値、購入者属性傾向値）から求められた標準偏差を用いて、今回生成部５２が求めた各傾向値（販売額傾向値、販売数傾向値、流入経路傾向値、購入者属性傾向値）の偏差値を求める。生成部５２は、求めた傾向値の偏差値をリターン分析情報記憶部５５に記憶する。
次に、プロジェクト分析情報記憶部５４と、リターン分析情報記憶部５５に記憶されている情報を説明する。

図１１は、プロジェクト分析情報を説明する図である。
プロジェクト分析テーブルＴ６には、プロジェクト分析情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、プロジェクト分析テーブルＴ６には、プロジェクト識別ＩＤ、名称、登録者ＩＤ、最低販売額、開始日時、終了日時、プロジェクトページＵＲＬ、販売総額、販売数合計、プロジェクトステータス、ページビュー分布曲線、成立傾向値、及び成立傾向値偏差値の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
以下、プロジェクト情報とは異なる部分を説明する。
販売総額の欄には、当該プロジェクトの販売総額が格納されている。
販売数合計の欄には、当該プロジェクトの販売数の合計が格納されている。
プロジェクトステータスの欄には、当該プロジェクトが成功したことを示す「成立」又は当該プロジェクトが失敗したことを示す「不成立」が格納される。

成立傾向値の欄には、販売履歴を用いてプロジェクトの成立度合いを表す値が格納される。この値の一例としては、販売総額の何％が最低販売額を超えて調達された金額であるかが挙げられる。この場合、成立傾向値の計算式は、以下の式（１）で表される。

成立傾向値＝（販売総額−最低販売額）／販売総額×１００・・・（１）
なお、数値の範囲は、販売総額が最低販売額以上の場合、０以上１００未満となる。但し、販売総額が最低販売額に満たない場合、すなわち、プロジェクトが成立しなかった場合の数値はマイナスとなる。
成立傾向値偏差値の欄には、成立傾向値の偏差値が格納される。

図１２は、リターン分析情報を説明する図である。
リターン分析テーブルＴ７には、リターン分析情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、リターン分析テーブルＴ７には、プロジェクト識別ＩＤ、リターンＩＤ、名称、販売価額、リターン詳細、売上寄与率、販売数比率、コンバージョン率、購入者属性区分リスト、流入経路区分リスト、売上分布曲線、販売数分布曲線、販売額傾向値、販売額傾向値偏差値、販売数傾向値、販売数傾向値偏差値、流入経路傾向値、流入経路傾向値偏差値、購入者属性傾向値、購入者属性傾向値偏差値、販売数小計、及び販売額小計の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
なお、購入者属性区分リスト、流入経路区分リストが、分布グラフに関するデータの格納箇所となる。
以下、リターン情報とは異なる部分を説明する。
売上寄与率の欄には、リターン売上／プロジェクト総売上×１００で求められる値が格納される。
販売数比率の欄には、リターン販売数／プロジェクト総販売数×１００で求められる値が格納される。

コンバージョン率の欄には、プロジェクトページ来訪者の内、それぞれのリターンを購入した人の割合が格納されている。但し、既に購入したサポーター等、当然控除すべきと判断出来るものについてはプロジェクトページ来訪者の数から差し引く。なお、実務的には、全てのユーザーがページにたどり着いた時点でトラッキングＩＤを付与し、ウェブサイト上での全ての動向を記録して、登録された利用者情報や購入時の入力内容、その他の閲覧履歴などと組み合わせることで精度の高い様々な情報を蓄積することができる。
購入者属性区分リストの欄には、ＩＤ登録者の属性情報を用いた購入者分類統計が格納される。
流入経路区分リストの欄には、参照元の分類統計が格納される。
売上分布曲線の欄には、販売金額を時系列散布図にした近似曲線に関する情報が格納されている。
販売数分布曲線の欄には、販売数量を時系列散布図にした近似曲線に関する情報が格納されている。

販売額傾向値の欄には、プロジェクト開始から７２時間以内の総プロジェクト期間に対する販売額比率が格納される。ここで、７２時間以内としたのは、プロジェクト期間の当初の３日間の傾向を見ると、当該プロジェクトに対する市場の関心がおおまかに分かるからである。しかし、この７２時間は一例であり、適用する期間が７２時間に限定されないのは言うまでもない。
販売額傾向値偏差値の欄には、販売額傾向値の偏差値が格納される。

販売数傾向値の欄には、プロジェクト開始から７２時間以内の総プロジェクト期間に対する販売数量比率が格納される。ここで、７２時間以内としたのは、プロジェクト期間の当初の３日間の傾向を見ると、当該プロジェクトに対する市場の関心がおおまかに分かるからである。しかし、この７２時間は一例であり、適用する期間が７２時間に限定されないのは言うまでもない。
販売数傾向値偏差値の欄には、販売数傾向値の偏差値が格納される。
流入経路傾向値の欄には、流入経路の不偏分散が格納される。
この不偏分散は、以下の式（２）で表される。

ここで、ａは、流入経路の各流入元の構成割合（％）である。
流入経路傾向値偏差値の欄には、流入経路傾向値の偏差値が格納される。
購入者属性傾向値の欄には、購入者属性の不偏分散が格納される。
この不偏分散は、以下の式（３）で表される。

ここで、ａは、購入者属性の各購入者属性の構成割合（％）である。
購入者属性傾向値偏差値の欄には、購入者属性傾向値の偏差値が格納される。
販売数小計の欄には、リターン毎の販売数合計が格納されている。
販売額小計の欄には、リターン毎の販売額合計が格納されている。

生成部５２は、検討者の操作に応じてプロジェクト分析情報とリターン分析情報を用いてレポート情報（指標）を生成する。なお、レポート情報に含まれる情報の内容については、後述する。

出力部５３は、生成部５２により生成されたレポート情報を検討者端末装置６に送る。これにより、検討者端末装置６は、受信したレポート情報に基づき生成したレポート画面を、検討者端末装置６に接続されたモニタ６ａに表示する。
認証情報記憶部５７には、検討者からの情報処理装置５へのアクセスを処理部５１が認証する際に用いるＩＤ及びパスワードの組み合わせが記憶されている。
図１３は、レポート情報を説明する図である。
図１３に示すレポート画面６０は、レポート情報に基づきモニタ６ａに表示される画面である。

レポート画面６０には、プロジェクト名、プロジェクト期間、プロジェクト実行者、リターン販売総額、最低販売額、プロジェクトステータス、分析対象リターンの欄が設けられている。
プロジェクト名の欄には、プロジェクト分析テーブルＴ６の名称の欄から取得したプロジェクト名が表示されている。
プロジェクト期間の欄には、プロジェクト分析テーブルＴ６の開始日時及び終了日時の欄から取得した期間が表示されている。
プロジェクト実行者の欄には、プロジェクト分析テーブルＴ６のオーナーの登録者ＩＤに基づき特定したプロジェクト実行者名が表示されている。
リターン販売総額の欄には、プロジェクト分析テーブルＴ６の販売総額の欄から取得した販売総額が表示されている。
最低販売額の欄には、プロジェクト分析テーブルＴ６の最低販売額の欄から取得した最低販売額が表示されている。
プロジェクトステータスの欄には、プロジェクト分析テーブルＴ６のプロジェクトステータスの欄から取得したプロジェクトステータスが表示されている。
また、レポート画面６０には、反響・需要分析、流入経路等分析、購入者属性分析、リターン詳細のタブが設けられている。
各タブをクリックすることにより、内容を確認することができる。図１３に示す例では、反響・需要分析の結果が表示されている。
円グラフ６０ａは、流入経路等情報の分布を示すグラフであり、円グラフ６０ｂは、購入者属性情報の分布を示す円グラフである。
流入経路等分布タブと購入者属性分析タブをクリックすると、それぞれそのバックデータの表が表示される。
線グラフ６０ｃはＰＶ曲線（全リターン共通）、売上分布曲線、販売数分布曲線である。
線グラフ６０ｃの横軸は時間を示している。縦軸の第一軸は、金額を示している。縦軸の第二軸は、個数及び人数を示している。

また、レポート画面６０の下部には、それぞれ販売額、販売数、流入経路、購入者属性、及び成立に関する指標を表示する部位６０ｄ、６０ｅ、６０ｆ、６０ｇ、６０ｈが設けられている。

各部位は、傾向値／偏差値を表示している。具体的には、部位６０ｄは、販売額傾向値が「４３」であり、販売額傾向値偏差値が「６２」であることを示している。部位６０ｅは、販売数傾向値が「３７」であり、販売数傾向値偏差値が「５６」であることを示している。部位６０ｆは、流入経路傾向値が「２３７」であり、流入経路傾向値偏差値が「４７」であることを示している。部位６０ｇは、購入者属性傾向値が「５８３」であり、購入者属性傾向値偏差値が「５９」であることを示している。部位６０ｈは、成立傾向値が「２０」であり、成立傾向値偏差値が「５５」であることを示している。

販売額傾向値と販売数傾向値は、大きければ大きいほど市場の反響が大きいことを示している。また、流入経路傾向値と購入者属性傾向値は、大きければ大きいほどその偏りが大きいことを示している。成立傾向値は、大きければ大きいほど、市場の反響が大きいことを示している。

ＰＶ推移、売上推移、流入経路、購入者属性、コンバージョン率等からプロジェクトの市場性、成長可能性を読み取ることができる。同時に、リターン同士の比較を行なう事で、リターンを通じたニーズのより詳細な規模や特性を把握することが可能となる。さらに、これまでクラウドファンディングプラットフォームとしてさまざまな事業の資金調達を支援してきた経験から、統計上、傾向値（販売額傾向値、販売数傾向値、流入経路傾向値、購入者属性傾向値）とその後の成長性には強い相関関係があることが示唆されており、それを活用してクラウドファンディング後のプロジェクトの成長について一定の指標を得ることができる。
次に、情報処理装置５の処理をフローチャートを用いて説明する。

図１４は、情報処理装置の処理を説明するフローチャートである。
［ステップＳ１］ 処理部５１は、検討者端末装置６からのログイン要求に応じてログイン処理を実行する。具体的には、検討者によりユーザーＩＤ及びパスワードが入力されると、処理部５１は、認証情報記憶部５７に記憶されている情報を用いて正当な検討者からのログイン要求か否かを認証する。ＩＤ及びパスワードが正しければ、処理部５１は、クラウドファンディングの初期画面を検討者端末装置６に接続されたモニタ６ａに表示する。
［ステップＳ２］ 処理部５１は、プロジェクト検索キーの入力を受け付ける。プロジェクト検索キーが入力されると、ステップＳ３に遷移する。

［ステップＳ３］ 処理部５１及び生成部５２は、分析処理を実行する。具体的には、処理部５１は、プロジェクトが成立したか否かを判断する。また、プロジェクトが成立したプロジェクトについて生成部５２は、プロジェクトの市場性や、成長可能性を判断するレポート情報を生成する。なお、分析処理については、後に詳述する。分析処理が完了すると、ステップＳ４に遷移する。

［ステップＳ４］ 生成部５２は、プロジェクト分析テーブルＴ６及びリターン分析テーブルＴ７を参照し、レポート情報を生成する。その後、ステップＳ５に遷移する。
［ステップＳ５］ 出力部５３は、ステップＳ４にて生成されたレポート情報を検討者端末装置６に出力する。その後、ステップＳ６に遷移する。
［ステップＳ６］ 処理部５１は、検討者の操作に応じてレポート画面６０が閉じられると、ステップＳ７に遷移する。
［ステップＳ７］ 処理部５１は、検討者の操作に応じてログアウト処理を実行する。
以上で図１４の処理を終了する。
次に、ステップＳ３の分析処理をフローチャートを用いて説明する。
図１５及び図１６は、分析処理を説明するフローチャートである。
［ステップＳ３ａ］ 処理部５１は、クラウドファンディング情報ＤＢ２２に接続する。その後、ステップＳ３ｂに遷移する。

［ステップＳ３ｂ］ 初期画面において検討者により入力受付部にキーワードが入力されると、処理部５１は、プロジェクト情報テーブルＴ１の名称の欄を参照し、入力されたキーワードを含む名称のプロジェクト（該当プロジェクト）を検索する。その後、ステップＳ３ｃに遷移する。

［ステップＳ３ｃ］ 処理部５１は、該当プロジェクトが存在するか否か、すなわち、ステップＳ３ｂの検索にて該当プロジェクトが抽出されたか否かを判断する。該当プロジェクトが存在する場合（ステップＳ３ｃのＹｅｓ）、ステップＳ３ｄに遷移する。該当プロジェクトが存在しない場合（ステップＳ３ｃのＮｏ）、ステップＳ３ｒに遷移する。

［ステップＳ３ｄ］ 処理部５１は、プロジェクト情報テーブルＴ１内の該当プロジェクト情報をプロジェクト分析テーブルＴ６に複写する。その後、ステップＳ３ｅに遷移する。

［ステップＳ３ｅ］ 処理部５１は、プロジェクト分析テーブルＴ６を参照し、該当プロジェクト識別ＩＤ、及び最低販売額（又は販売目標額）を抽出する。その後、ステップＳ３ｆに遷移する。

［ステップＳ３ｆ］ 処理部５１は、リターン情報テーブルＴ２を参照し、該当プロジェクトに関するリターン情報を抽出する。その後、ステップＳ３ｇに遷移する。
［ステップＳ３ｇ］ 処理部５１は、ステップＳ３ｆにて抽出したリターン情報をリターン分析テーブルＴ７に複写する。その後、ステップＳ３ｈに遷移する。

［ステップＳ３ｈ］ 処理部５１は、販売履歴テーブルＴ４を参照し、販売履歴を抽出する。また、処理部５１は、販売総額を積算する。その後、ステップＳ３ｉに遷移する。

［ステップＳ３ｉ］ 処理部５１は、ステップＳ３ｅにて抽出した最低販売額及びステップＳ３ｈにて求めた販売総額を、前述した式（１）に代入して成立傾向値を算出する。処理部５１は、算出した成立傾向値を、プロジェクト分析テーブルＴ６の成立傾向値の欄に格納する。その後、ステップＳ３ｊに遷移する。

［ステップＳ３ｊ］ 処理部５１は、統計情報記憶部５６に記憶されている統計情報との比較を行い、偏差値を算出する。具体的には、処理部５１は、統計情報、即ち過去に行われたプロジェクトの傾向値から求められた標準偏差を用いてステップＳ３ｉで算出した成立傾向値の偏差値を求める。その後、ステップＳ３ｋに遷移する。

［ステップＳ３ｋ］ 処理部５１は、ステップＳ３ｊにて算出した偏差値をプロジェクト分析テーブルＴ６の成立傾向値偏差値の欄に格納する。その後、ステップＳ３ｍに遷移する。

［ステップＳ３ｍ］ 処理部５１は、該当プロジェクトが成立しているか否かを判断する。具体的には、処理部５１は、ステップＳ３ｉにて算出した成立傾向値がゼロ又はプラスか否かを判断する。成立傾向値がゼロ又はプラスである場合（ステップＳ３ｍのＹｅｓ）、ステップＳ３ｎに遷移する。成立傾向値がマイナスである場合（ステップＳ３ｍのＮｏ）、ステップＳ３ｑに遷移する。

［ステップＳ３ｎ］ 処理部５１は、プロジェクト分析テーブルＴ６の販売総額の欄に販売総額を格納する。また、処理部５１は、プロジェクト分析テーブルＴ６のプロジェクトステータスの欄に「成立」を格納する。その後、ステップＳ３ｐに遷移する。

［ステップＳ３ｐ］ 生成部５２は、統計情報との比較及び各種情報を算出並びに格納する分析情報生成処理を実行する。なお、分析情報生成処理については、後に詳述する。分析情報生成処理が終了すると、分析処理を終了する。
［ステップＳ３ｑ］ 処理部５１は、プロジェクト分析テーブルＴ６のプロジェクトステータスの欄に「不成立」を格納する。その後、分析処理を終了する。

［ステップＳ３ｒ］ 処理部５１は、該当プロジェクトが存在しない旨をモニタ６ａに表示する。そして、処理部５１は、ステップＳ２に遷移して初期画面をモニタ６ａ表示し、プロジェクト検索キーの入力を待機する。プロジェクト検索キーが入力されると、処理部５１はステップＳ３以降の処理を引き続き実行する。
次に、ステップＳ３ｐの分析情報生成処理をフローチャートを用いて説明する。
図１７は、分析情報生成処理を説明するフローチャートである。
［ステップＳ１１］ 処理部５１は、販売履歴テーブルＴ４を参照し、リターン毎の販売履歴情報を抽出する。その後、ステップＳ１２に遷移する。

［ステップＳ１２］ 処理部５１は、ステップＳ１１にて抽出したリターン毎の販売履歴情報を用いて売上分布曲線及び販売額傾向値を算出する。処理部５１は、算出した売上分布曲線の情報を、リターン分析テーブルＴ７の売上分布曲線の欄に格納する。また、処理部５１は、算出した販売額傾向値を、リターン分析テーブルＴ７の販売額傾向値の欄に格納する。

また、処理部５１は、ステップＳ１１にて抽出したリターン毎の販売履歴情報のうち、販売リターンＩＤと販売日時の情報を用いて販売数分布曲線および販売数傾向値を算出する。処理部５１は、算出した販売数分布曲線の情報を、リターン分析テーブルＴ７の販売数分布曲線の欄に格納する。また、処理部５１は、算出した販売数傾向値を、リターン分析テーブルＴ７の販売数傾向値の欄に格納する。その後、ステップＳ１３に遷移する。

［ステップＳ１３］ 処理部５１は、統計情報記憶部５６に記憶されている統計情報との比較を行い、偏差値を算出する。具体的には、処理部５１は、統計情報、即ち過去に行われたプロジェクトの傾向値から求められた標準偏差を用いてステップＳ１２で算出した販売額傾向値の販売額傾向値偏差値、及び販売数傾向値の販売数傾向値偏差値を求める。その後、ステップＳ１４に遷移する。

［ステップＳ１４］ 処理部５１は、ステップＳ１３にて算出した各偏差値をリターン分析テーブルＴ７の販売額傾向値偏差値の欄及び販売数傾向値偏差値の欄に格納する。その後、ステップＳ１５に遷移する。
［ステップＳ１５］ 処理部５１は、アクセス情報テーブルＴ３を参照し、リターン毎の流入経路等情報を抽出する。その後、ステップＳ１６に遷移する。

［ステップＳ１６］ 処理部５１は、ステップＳ１５にて抽出したリターン毎の流入経路等情報を用いて分布グラフ及び流入経路傾向値を算出する。この分布グラフは、流入経路等情報を格納された値ごとに分類して割合をグラフ化したものである。処理部５１は、算出した分布グラフの情報を、リターン分析テーブルＴ７の流入経路区分リストの欄に格納する。また、処理部５１は、算出した流入経路傾向値を、リターン分析テーブルＴ７の流入経路傾向値の欄に格納する。その後、ステップＳ１７に遷移する。

［ステップＳ１７］ 処理部５１は、統計情報記憶部５６に記憶されている統計情報との比較を行い、偏差値を算出する。具体的には、処理部５１は、統計情報、即ち過去に行われたプロジェクトの傾向値から求められた標準偏差を用いてステップＳ１６で算出した流入経路傾向値の偏差値を求める。その後、ステップＳ１８に遷移する。

［ステップＳ１８］ 処理部５１は、ステップＳ１７にて算出した偏差値をリターン分析テーブルＴ７の流入経路傾向値偏差値の欄に格納する。その後、ステップＳ１９に遷移する。
［ステップＳ１９］ 処理部５１は、ＩＤ登録者テーブルＴ５を参照し、リターン毎の購入者属性情報を抽出する。その後、ステップＳ２０に遷移する。

［ステップＳ２０］ 処理部５１は、ステップＳ１９にて抽出したリターン毎の購入者属性情報を用いて分布グラフ及び購入者属性傾向値を算出する。この分布グラフは、購入者属性情報を格納された値ごとに分類して割合をグラフ化したものである。処理部５１は、算出した分布グラフの情報を、リターン分析テーブルＴ７の購入者属性区分リストの欄に格納する。また、処理部５１は、購入者属性傾向値を、リターン分析テーブルＴ７の購入者属性傾向値の欄に格納する。その後、ステップＳ２１に遷移する。

［ステップＳ２１］ 処理部５１は、統計情報記憶部５６に記憶されている統計情報との比較を行い、偏差値を算出する。具体的には、処理部５１は、統計情報、即ち過去に行われたプロジェクトの傾向値から求められた標準偏差を用いてステップＳ２０で算出した購入者属性傾向値の偏差値を求める。その後、ステップＳ２２に遷移する。

［ステップＳ２２］ 処理部５１は、ステップＳ２１にて算出した偏差値をリターン分析テーブルＴ７の購入者属性傾向値偏差値の欄に格納する。その後、分析情報生成処理を終了する。

なお、各傾向値および偏差値を求める順序は、図１７に図示した順序に限られない。例えば、販売額傾向値や販売額傾向値偏差値を求める前に、購入者属性傾向値及び購入者属性傾向値偏差値を求めてもよい。

以上述べたように、本実施の形態のシステム１によれば、クラウドファンディングプロジェクトの実行を行った過程及び結果を活用並びに分析することで、低コストかつ高精度な融資判断又は投資判断の為のデューデリジェンスを実施することができる。これにより、可決となり得るプロジェクトを発見できる可能性を高めることができる。

また、処理部５１がステップＳ４及びステップＳ５の処理を行った結果、モニタ６ａにレポート画面６０を表示するようにした。このレポート画面６０を検討者が閲覧することにより、融資又は投資をすることによって収益を得ることができるプロジェクトの発見可能性を、より高めることができる。

ここで、収益を得ることができると判断できるものの例としては、ステータスが「成立」で、流入経路が多様且つコンバージョン率が高いもの等が挙げられる。対して、ステータスが「不成立」であるものや、コンバージョン率が低いもの、流入経路が限定されているもの（流入経路傾向値が小さいもの）は収益を得ることが困難であると判断することが望ましい。

なお、情報処理装置５が行った処理が、複数の装置によって分散処理されるようにしてもよい。例えば、１つの装置が、プロジェクトが成立しているか否かを判断し、他の装置が、統計情報との比較及び各種情報の算出並びに格納を行うようにしてもよい。

以上、本発明の情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。
また、本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、情報処理装置５が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等が挙げられる。光ディスクには、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ／ＲＷ等が挙げられる。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等が挙げられる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現することもできる。

１ システム
２ クラウドファンディングサーバ装置
３ クライアント装置
４ インターネットクラウド
５ 情報処理装置
６ 検討者端末装置
２０ 画面
２１ 処理部
２２ クラウドファンディング情報ＤＢ
５１ 処理部
５２ 生成部
５３ 出力部
５４ プロジェクト分析情報記憶部
５５ リターン分析情報記憶部
５６ 統計情報記憶部
５７ 認証情報記憶部
Ｔ１ プロジェクト情報テーブル
Ｔ２ リターン情報テーブル
Ｔ３ アクセス情報テーブル
Ｔ４ 販売履歴テーブル
Ｔ５ ＩＤ登録者テーブル
Ｔ６ プロジェクト分析情報テーブル
Ｔ７ リターン分析情報テーブル

Claims (9)

1. クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、前記案件の販売履歴に関する販売履歴情報とを記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記販売情報と前記販売履歴情報とを用いて前記案件が成立したか否かを判断する判断部と、
   前記判断部により成立したと判断された案件について、前記案件に対する融資又は投資の可否を検討するための指標を生成する生成部と、
   前記生成部により生成された指標を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記指標は、将来における売上の伸び率に強い相関を表すものとして統計上認められる値である請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、前記案件に対する販売履歴を用いて金額ベースで市場の反響を表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、前記案件に対する販売履歴を用いて数量ベースで市場の反響を表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、前記案件に対する流入経路を用いて潜在市場の多様さ又は偏りを表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記生成部は、前記案件に対する購入者の属性を用いて購入者属性の多様さ又は偏りを表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記生成部は、前記案件に対するプロジェクトの成立度合いに基づく市場の反響を表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項２に記載の情報処理装置。
8. コンピュータが、
   クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、前記案件の販売履歴に関する販売履歴情報とを記憶する記憶部に記憶された前記販売情報と前記販売履歴情報とを用いて前記案件が成立したか否かを判断し、
   前記判断により成立したと判断された案件について、前記案件に対する融資又は投資の可否を検討するための指標を生成し、
   前記生成部により生成された指標を出力する、
   ことを特徴とする情報処理方法。
9. コンピュータに、
   クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、前記案件の販売履歴に関する販売履歴情報とを記憶する記憶部に記憶された前記販売情報と前記販売履歴情報とを用いて前記案件が成立したか否かを判断し、
   前記判断により成立したと判断された案件について、前記案件に対する融資又は投資の可否を検討するための指標を生成し、
   前記生成部により生成された指標を出力する、
   処理を実行させることを特徴とするプログラム。

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