JP2017173956A - Information processing device, information processing system, control method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing system, a control method, and a program.
電化製品などの商品を購入する際に、有償の保証が提供されている場合がある。有償の保証は、デフォルトで付帯されている無償保証よりも保証内容が充実していたり、保証期間が長かったりする。 A paid warranty may be provided when purchasing a product such as an appliance. Paid guarantees are richer and longer than the free warranty that comes with the default.
一般に顧客は、有償保証への加入料などを基準に、有償保証に加入する方が得なのか、それとも加入しない方が得なのかを考えて、有償保証に入るか否かを判断する。しかし、その判断の材料となる情報は、商品を既に使っている人の口コミや、店員の経験によるアドバイスなどの定性的なものである。 In general, the customer determines whether to enter the paid guarantee, considering whether it is better to join the paid guarantee or not, based on the subscription fee for the paid guarantee. However, the information used for the judgment is qualitative information such as word-of-mouth from people who have already used the product and advice based on the experience of the store clerk.
ここで、有償保証に加入した方が得なのか否かの指標の1つとして、商品の故障のしやすさがある。商品の故障を予測する技術として、特許文献1がある。特許文献1は、既に稼働している冷蔵庫のコンプレッサについて、予め定められている予測寿命を、稼働実績及び過去に他の冷蔵庫から収集された情報に基づいて修正する技術を開示している。しかしながら、部品の予測寿命が分かるだけでは、有償保証に加入することが得なのかどうかを判断することは難しい。 Here, one of the indicators of whether or not it is better to subscribe to a paid warranty is the likelihood of a product failure. As a technique for predicting a product failure, there is Patent Document 1. Patent Document 1 discloses a technique for correcting a predetermined predicted life of a compressor of a refrigerator that is already in operation based on the operation results and information collected from other refrigerators in the past. However, it is difficult to determine whether it is advantageous to join a paid warranty only by knowing the expected life of a component.
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、有償保証へ加入するか否かの判断材料となる定量的な情報を提供する技術を提供することである。 The present invention has been made in view of the above problems. An object of the present invention is to provide a technique for providing quantitative information that is used as a material for determining whether or not to join a paid guarantee.
本発明の情報処理装置は、(1)購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得手段と、(2)前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、(3)前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、を有する。 The information processing apparatus according to the present invention includes (1) performance information acquisition means for acquiring performance information in which usage status and failure information are associated with a product of the same type as the product to be purchased; Cost information acquisition means for acquiring cost information related to the cost required for repair of a product failure, and (3) a time transition of an expected value of repair costs for the product to be purchased based on the performance information and the cost information. Expected value information generating means for generating expected value information to be shown.
本発明の情報処理システムは、第1の情報処理装置と第2の情報処理装置とを含む。
前記第1の情報処理装置は、(1)購入対象の商品と同じ種類の商品について、前記第2の情報処理装置によって生成された実績情報を取得する実績情報取得手段と、(2)商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、(3)前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、有する。
前記第2の情報処理装置は、(1)使用されている商品から、その商品の使用状況及びその商品の故障の有無に関する現況情報を収集する収集手段と、(2)商品から取得した前記現況情報に基づき、その商品について前記実績情報を生成する実績情報生成手段と、を有する。
The information processing system of the present invention includes a first information processing apparatus and a second information processing apparatus.
The first information processing apparatus includes (1) performance information acquisition means for acquiring performance information generated by the second information processing apparatus for the same type of product as the purchase target product; Cost information acquisition means for acquiring cost information related to the cost required for repairing a failure, and (3) an expectation indicating a time transition of an expected value of repair cost for the product to be purchased based on the result information and the cost information Expected value information generating means for generating value information;
The second information processing apparatus includes: (1) a collecting unit that collects current status information on the usage status of the product and whether or not the product has malfunctioned from the used product; and (2) the current status acquired from the product. Performance information generating means for generating the performance information for the product based on the information.
本発明の制御方法は、コンピュータによって実行される。当該制御方法は、(1)購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得ステップと、(2)前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得ステップと、(3)前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成ステップと、を有する。 The control method of the present invention is executed by a computer. The control method includes: (1) a record information acquisition step of acquiring record information in which usage status and failure information are associated with each other for a product of the same type as the purchase target product; and (2) a failure of the purchase target product. A cost information acquisition step for acquiring cost information relating to a cost required for repair of the product, and (3) an expected value indicating a time transition of an expected value of the repair cost for the product to be purchased based on the result information and the cost information. An expected value information generation step for generating information.
本発明のプログラムは、本発明の制御方法が有する各ステップをコンピュータに実行させる。 The program of this invention makes a computer perform each step which the control method of this invention has.
本発明によれば、有償保証へ加入するか否かの判断材料となる定量的な情報を提供する技術が提供される。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the technique which provides the quantitative information used as the judgment material of whether to join a paid guarantee is provided.
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また各ブロック図において、特に説明がない限り、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく機能単位の構成を表している。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In all the drawings, the same reference numerals are given to the same components, and the description will be omitted as appropriate. In each block diagram, unless otherwise specified, each block represents a functional unit configuration, not a hardware unit configuration.
[実施形態1]
図1は、実施形態1の情報処理装置2000を例示するブロック図である。実施形態1の情報処理装置2000は、実績情報取得部2020、費用情報取得部2040、及び期待値情報生成部2060を有する。
[Embodiment 1]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an
実績情報取得部2020は、購入対象の商品について、実績情報を取得する。或る商品に関する実績情報は、その商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた情報である。ここで、商品の種類の定義については後述する。
The track record
費用情報取得部2040は、購入対象の商品について、費用情報を取得する。或る商品に関する費用情報は、その商品の故障の修理に要する費用に関する情報を示す。
The cost
期待値情報生成部2060は、購入対象の商品について取得された実績情報及び費用情報に基づいて、購入対象の商品に関する期待値情報を生成して出力する。或る商品に関する期待値情報は、その商品の修理費用の期待値の時間推移を示す。修理費用の期待値の時間推移は、修理費用の期待値が時間と共にどのように推移していくかを示す。
The expected value
図2は、期待値情報をグラフで例示した図である。図2のグラフにおいて、X 軸は商品の使用期間を示し、Y 軸は修理費用の期待値を示す。図2において、修理費用の期待値は時間の経過と共に増加している。例えば、商品購入後1年経過時における修理費用の期待値は 6,000 円であり、商品購入後3年経過時における修理費用の期待値は 10,000 円であり、商品購入後5年経過時における修理費用の期待値は 20,000 円である。 FIG. 2 is a diagram illustrating expected value information in a graph. In the graph of Fig. 2, the X-axis shows the product usage period, and the Y-axis shows the expected repair cost. In FIG. 2, the expected value of repair costs increases with the passage of time. For example, the expected repair cost after 1 year from purchase of the product is 6,000 yen, the expected repair cost after 3 years from purchase is 10,000 yen, and the repair cost after 5 years from purchase. Expected value is 20,000 yen.
<作用・効果>
本実施形態の情報処理装置2000によれば、購入対象の商品について期待値情報が出力される。期待値情報は、購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す。期待値情報を利用することで、商品を購入しようとしている顧客は、購入対象の商品の修理費用の期待値が、時間の経過によってどのように推移していくかを把握することができる。
<Action and effect>
According to the
顧客は、購入対象の商品について提供されている有償保証に加入すべきか否かを判断するための材料として、期待値情報を利用できる。例えば、購入日から3年間が保証期間である有償保証の加入料が3千円であるとする。この場合、購入日から3年後における修理費の期待値が3千円未満であれば、その保証に加入する方が顧客にとって得である蓋然性が高い。一方、購入日から3年後における修理費の期待値が3千円より大きければ、その保証に加入しない方が顧客にとって得である蓋然性が高い。このように、期待値情報を利用することで、顧客が、有償保証に加入するか否かを定量的に判断することができるようになる。 The customer can use the expected value information as a material for determining whether or not to subscribe to the paid guarantee provided for the product to be purchased. For example, it is assumed that the subscription fee for a paid warranty with a warranty period of 3 years from the purchase date is 3,000 yen. In this case, if the expected repair cost after three years from the date of purchase is less than 3,000 yen, it is more likely that the customer will benefit from joining the warranty. On the other hand, if the expected value of repair costs after three years from the date of purchase is greater than 3,000 yen, it is more likely that customers will not be eligible for the warranty. In this way, by using the expected value information, it becomes possible for the customer to quantitatively determine whether or not to join the paid guarantee.
また顧客は、購入する商品を選ぶ際の判断材料として、期待値情報を利用できる。具体的には、顧客は、商品の価格だけでなく、商品の修理にかかる費用も考慮して、購入する商品を選ぶことができる。 Further, the customer can use the expected value information as a judgment material when selecting a product to be purchased. Specifically, the customer can select a product to purchase in consideration of not only the price of the product but also the cost of repairing the product.
例えば顧客が、性能にはほとんど差がない冷蔵庫Aと冷蔵庫Bのどちらを購入するか迷っているとする。ここで、冷蔵庫Aの価格は5万円であり、冷蔵庫Bの価格は6万円であるとする。この場合、冷蔵庫Aの方が1万円安いため、冷蔵庫Aを買う方が顧客にとって得であるように思える。 For example, assume that the customer is wondering whether to purchase refrigerator A or refrigerator B, which has little difference in performance. Here, it is assumed that the price of the refrigerator A is 50,000 yen and the price of the refrigerator B is 60,000 yen. In this case, since the refrigerator A is cheaper by 10,000 yen, it seems that it is better for the customer to buy the refrigerator A.
ところが、冷蔵庫Aの期待値情報と冷蔵庫Bの期待値情報を比較すると、購入から5年以上経過した場合、冷蔵庫Aの修理費用の期待値が、冷蔵庫Bの修理費用の期待値よりも 1万円以上高くなっているとする。この場合、顧客が冷蔵庫を5年以上利用するのであれば、商品の価格と修理費用の合計値は冷蔵庫Bの方が安くなることになる。よって、価格だけで比較した場合と異なり、冷蔵庫Bを購入する方が顧客にとって得であると考えられる。 However, when the expected value information of the refrigerator A is compared with the expected value information of the refrigerator B, the expected repair cost of the refrigerator A is 10,000 more than the expected repair cost of the refrigerator B when five years have passed since the purchase. Suppose it is higher than the yen. In this case, if the customer uses the refrigerator for more than 5 years, the total value of the price of the product and the repair cost will be cheaper for the refrigerator B. Therefore, unlike the case of comparison only by price, it is considered that it is more advantageous for the customer to purchase the refrigerator B.
このように、期待値情報を利用することにより、顧客は、商品自体の価格だけでなく、修理費用も考慮して商品を選択することができるようになる。 In this way, by using the expected value information, the customer can select a product in consideration of not only the price of the product itself but also the repair cost.
以下、本実施形態についてさらに詳細を述べる。 Hereinafter, the present embodiment will be described in further detail.
<情報処理装置2000のハードウエア構成の例>
情報処理装置2000の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア(例:ハードワイヤードされた電子回路など)で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ(例:電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど)で実現されてもよい。以下、情報処理装置2000の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
<Example of Hardware Configuration of
Each functional component of the
図3は、情報処理装置2000を実現するための計算機1000を例示する図である。計算機1000は種々の計算機である。例えば計算機1000は、Personal Computer(PC)、サーバマシン、タブレット端末、又はスマートフォンなどである。計算機1000は、情報処理装置2000を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating a
計算機1000は、バス1020、プロセッサ1040、メモリ1060、ストレージ1080、入出力インタフェース1100、及びネットワークインタフェース1120を有する。バス1020は、プロセッサ1040、メモリ1060、ストレージ1080、入出力インタフェース1100、及びネットワークインタフェース1120が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ1040は、CPU (Central Processing Unit) や GPU (Graphics Processing Unit) などの演算処理装置である。メモリ1060は、RAM (Random Access Memory) や ROM (Read Only Memory) などのメモリである。ストレージ1080は、ハードディスク、SSD (Solid State Drive)、又はメモリカードなどの記憶装置である。ストレージ1080は、RAM や ROM などのメモリであってもよい。
The
入出力インタフェース1100は、計算機1000と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース1100には、キーボードやマウスなどの入力デバイスや、ディスプレイ装置などの出力デバイスが接続される。
The input / output interface 1100 is an interface for connecting the
ネットワークインタフェース1120は、通信回線を介して計算機1000を他の装置と接続するためのインタフェースである。
The
ストレージ1080は情報処理装置2000の各機能を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ1040は、これら各プログラムモジュールをメモリ1060に読み出して実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能を実現する。
The
計算機1000のハードウエア構成は図3に示した構成に限定されず、他の様々な構成をとりうる。例えば、プロセッサ1040などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。また例えば、各プログラムモジュールはメモリ1060に格納されてもよい。この場合、計算機1000は、ストレージ1080を備えていなくてもよい。
The hardware configuration of the
<処理の流れ>
図4は、実施形態1の情報処理装置2000によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。情報処理装置2000は、購入対象の商品の種類を特定するための情報(以下、種類特定情報)を取得する(S102)。実績情報取得部2020は、種類特定情報によって特定される種類の商品について、実績情報を取得する(S104)。費用情報取得部2040は、実績情報が取得された各商品について、費用情報を取得する(S106)。期待値情報生成部2060は、上記実績情報及び費用情報に基づいて、購入対象の商品に関する期待値情報を生成する(S108)。期待値情報生成部2060は、生成した期待値情報を出力する(S110)。
<Process flow>
FIG. 4 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by the
<「商品の種類」について>
情報処理装置2000は、購入対象の商品と同じ種類の商品に関する実績情報を利用して、購入対象の商品の期待値情報を生成する。この際、「商品の種類」をどのように定めるかによって、期待値情報の生成に利用される実績情報が異なってくる。例えば、「冷蔵庫」のように、商品の一般名称によって商品の種類を定めると、過去に販売された種々の冷蔵庫についての実績情報が利用される。一方、例えば「ABCDEF という型番を持つA社製の冷蔵庫」のように、製造メーカが割り振った型番で商品の種類を定めると、過去に販売された冷蔵庫の内、A社製でありなおかつ型番が「ABCDEF」であるもののみの実績情報が利用される。
<About "Product Type">
The
商品の種類を定める方法は様々である。以下、商品の種類を定める方法について例示する。 There are various ways to determine the type of product. Hereinafter, a method for determining the type of product will be exemplified.
<<一般名称>>
例えば商品の種類は、前述した「冷蔵庫」などのように、商品の一般名称で定められる。この場合、商品が冷蔵庫であれば、その商品の製造メーカなどを問わず、「冷蔵庫」という種類に属する。
<< General name >>
For example, the type of product is defined by the general name of the product, such as “refrigerator” described above. In this case, if the product is a refrigerator, it belongs to the type “refrigerator” regardless of the manufacturer of the product.
<<一般名称及び製造メーカ>>
例えば商品の種類は、「A社製の冷蔵庫」などのように、商品の一般名称及び製造メーカの組合せで定められる。
<< General name and manufacturer >>
For example, the type of the product is determined by a combination of the general name of the product and the manufacturer, such as “Fridge manufactured by Company A”.
<<ブランド名やシリーズ名>>
例えば商品の種類は、ブランド名やシリーズ名で定められる。例えば同じ製造メーカによって製造された冷蔵庫であっても、異なるブランド名で販売されることがある。このような場合、同じブランド名で販売されている商品を同じ種類の商品に分類することができる。同様に、例えば同じメーカによって製造された冷蔵庫であっても、「Aシリーズ」や「Bシリーズ」などのように、シリーズ名で分類されることがある。このような場合、同じシリーズに属する商品を同じ種類の商品に分類することができる。
<< Brand name and series name >>
For example, the type of product is determined by a brand name or a series name. For example, even refrigerators manufactured by the same manufacturer may be sold under different brand names. In such a case, products sold under the same brand name can be classified into the same type of products. Similarly, even refrigerators manufactured by the same manufacturer, for example, may be classified by series name such as “A series” or “B series”. In such a case, products belonging to the same series can be classified into the same type of products.
<<商品名>>
例えば商品の種類は、商品名で定められる。商品を順次バージョンアップしていくケースなどにおいては、商品名は同じであるものの型番が互いに異なる商品が存在することがある。このような場合、商品名で商品を分類することで、バージョン違いの商品のように類似する商品を、同じ種類の商品に分類することができる。
<< Product name >>
For example, the product type is determined by the product name. In the case of sequentially upgrading products, there may be products with the same product name but different model numbers. In such a case, by classifying the products by the product name, similar products such as products of different versions can be classified into the same type of products.
<<同じ型番の商品>>
例えば商品の種類は、商品の型番で定められる。例えば或る商品の型番が「ABCDEF」である場合、その商品と同じ種類の商品は、同じく「ABCDEF」という型番を持つ商品である。
<< Products with the same model number >>
For example, the product type is determined by the product model number. For example, when the model number of a certain product is “ABCDEF”, the same type of product as the product is a product having the model number “ABCDEF”.
ただし、内部構造が同一で外装(例えば色)が互いに異なる商品のように、類似するものの型番の一部が異なる商品が存在しうる。例えば、黒色の商品Aの型番が「ABCDEF-B」であり、赤色の商品Aの型番が「ABCDEF-R」であるケースである。この場合、型番が完全に一致するもの(外装も一致するもの)を同じ種類の商品に分類してもよいし、型番の一部(例えば内部構造を規定する部分)が一致するものを同じ種類の商品に分類してもよい。前者の場合、「ABCDEF-B」と「ABCDEF-R」は異なる種類の商品となり、後者の場合はこれらが同じの種類の商品となる。 However, there may be similar products with different part numbers, such as products with the same internal structure and different exteriors (for example, colors). For example, the model number of the black product A is “ABCDEF-B”, and the model number of the red product A is “ABCDEF-R”. In this case, products whose model numbers match completely (those whose exteriors also match) may be classified into the same type of product, or products whose model numbers partially match (for example, the part that defines the internal structure) match the same type. May be classified into In the former case, “ABCDEF-B” and “ABCDEF-R” are different types of products, and in the latter case, they are the same type of products.
情報処理装置2000において「商品の種類」をどのように定めるかを示す情報は、情報処理装置2000に予め設定されていてもよいし、情報処理装置2000からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよいし、情報処理装置2000のユーザ(顧客や店員など)によって設定されてもよい。
Information indicating how to define the “product type” in the
<商品の種類の識別情報の取得方法:S102>
情報処理装置2000は種類特定情報を取得する(S102)。例えば種類特定情報は、前述した商品の種類を定義する種々の情報(一般名称、ブランド名、シリーズ名、商品名、又は型番など)を含む。種類特定情報は、情報処理装置2000のユーザによって手動で入力されてもよいし、商品の識別子(以下、商品ID(Identifier))を利用して自動で取得されてもよい。以下、商品IDを利用する方法を具体的に例示する。
<Acquisition method of product type identification information: S102>
The
まず情報処理装置2000は、購入対象の商品の商品IDを取得する。情報処理装置2000が商品IDを取得する方法は様々である。例えば情報処理装置2000は、情報処理装置2000に接続されているリーダを用いて商品から読み取られた商品IDを取得したり、他の装置に接続されているリーダによって読み取られた商品IDをその装置から取得したり、入力デバイスを用いて手動で入力される商品IDを取得したりする。ここで、種々のリーダを用いて商品IDを読み取る技術には、既存の技術を利用できる。例えば、商品にバーコードが付されている場合、バーコードリーダを用いてそのバーコードをスキャンすることにより、その商品の商品IDを読み取ることができる。
First, the
次に情報処理装置2000は、商品IDを検索キーとして店舗の商品データベースを検索することで、購入対象の商品の種類を特定する前述した種々の情報を取得する。この場合、店舗の商品データベースに、商品IDに対応付けて、商品の一般名称やブランド名などの種々の情報を記憶しておく。
Next, the
ただし、店舗の商品データベースに記憶されているのは、商品の種類を特定する情報の一部であってもよい。例えば店舗のデータベースでは、商品IDに対応付けて、その商品の型番及びその商品の製造メーカが提供しているデータベースのアドレス(IP アドレスなど)を記憶しておく。この場合、まず情報処理装置2000は、商品IDを検索キーとして店舗の商品データベースを検索することで、商品の型番及び製造メーカのデータベースのアドレスを取得する。その後、情報処理装置2000は、取得した型番を検索キーとして、その製造メーカのデータベースを検索する。こうすることで、情報処理装置2000は、商品の一般名称やブランド名などの種々の情報を取得する。この場合、製造メーカのデータベースにおいて、商品の型番に対応付けて、商品の一般名称やブランド名などを記憶しておく。
However, what is stored in the store's product database may be a part of information for specifying the type of product. For example, in the store database, the model number of the product and the address (IP address or the like) of the database provided by the manufacturer of the product are stored in association with the product ID. In this case, the
商品IDに基づいて上述した種々の情報を取得した場合、情報処理装置2000は、取得した情報の全てを種類特定情報として利用してもよいし、取得した情報の一部を種類特定情報として利用してもよい。後者の場合、例えば情報処理装置2000は、ユーザから、種類特定情報として利用する情報を選択する入力を受け付ける。
When the above-described various information is acquired based on the product ID, the
<実績情報について>
実績情報取得部2020は、種類特定情報で特定される種類の商品について、実績情報を取得する(S104)。実績情報は、商品の使用状況と故障情報とを対応付けた情報である。以下、使用状況と故障情報のそれぞれについて具体的に説明する。
<About achievement information>
The track record
<<商品の使用状況>>
商品の使用状況を構成するパラメタは様々である。例えば商品の使用状況は、使用期間、使用頻度、又は使用環境というパラメタを含む。
<< Product usage status >>
There are various parameters that constitute the usage status of the product. For example, the usage status of a product includes parameters such as a usage period, a usage frequency, or a usage environment.
<<<使用期間>>>
使用期間は、商品を使用している期間である。使用期間の始期は、その商品を購入した時点であってもよいし、その商品の使用が開始された時点であってもよい。使用期間の終期は、実績情報が生成された時点などである。
<<< use period >>>
The usage period is a period during which the product is used. The start of the use period may be the time when the product is purchased or the time when the use of the product is started. The end of the usage period is the time when the performance information is generated.
<<<使用頻度>>>
使用頻度は、商品が使用された頻度を表す任意の情報である。例えば使用頻度は、商品の電源が ON 又は OFF された回数で表される。また例えば、使用頻度は、商品が操作された回数で表される。また例えば、使用頻度は、商品の電源が ON になっていた時間又は商品が操作されていた時間の合計値を、前述した使用期間で割った値で表される。
<<< frequency of use >>>
The usage frequency is arbitrary information indicating the frequency of use of the product. For example, the frequency of use is expressed as the number of times the product is turned on or off. Further, for example, the use frequency is represented by the number of times that the product is operated. Further, for example, the use frequency is represented by a value obtained by dividing the total value of the time when the product is turned on or the time when the product is operated by the use period.
<<<使用環境>>>
使用環境は、商品がどのような環境で利用されているかを表す情報である。例えば使用環境は、使用地域、温度、湿度、又は屋内と屋内のどちらで使用されているかなどで定められる。
<<< Usage environment >>>
The usage environment is information indicating in what environment the product is used. For example, the use environment is determined by the use area, temperature, humidity, or indoor or indoor use.
ここで、使用地域の表し方は様々である。例えば使用地域は、その商品が使用されている場所の住所の一部又は全部で表される。ここで、住所の一部とは、例えば住所が「A県B市C町D−E−F」である場合、A県、A県B市、又はA県B市C町などである。さらに、使用地域は、地方名(関東地方や中部地方など)や国名で表されてもよい。 Here, there are various ways of expressing the area of use. For example, the use area is represented by a part or all of the address of the place where the product is used. Here, the part of the address is, for example, A prefecture, A prefecture B city, A prefecture B city C town, or the like when the address is “A prefecture B city C town D-E-F”. Further, the use area may be represented by a local name (such as Kanto region or Chubu region) or a country name.
なお、携帯端末のように移動しながら利用される商品は、使用地域が頻繁に変動しうる。このような商品の使用地域を定める方法は様々である。例えばこのような商品の使用地域は、顧客の住所に基づいて定められてもよいし、その商品が最もよく使用されている1つの地域で定められてもよいし、その商品が頻繁に利用されている複数の地域で定められていてもよいし、その商品が利用された全ての地域で定められてもよい。ここで、複数の地域で使用地域を定める方法は、それら複数の地域を列挙する方法であってもよいし、それら複数の地域を包含する地域の総称で表す方法であってもよい。後者の場合、例えば複数の地域が全て関東地方に属していれば関東地方を使用地域とし、複数の地域が全てA県B市内であればA県B市を使用地域とする。 In addition, the goods used while moving like a portable terminal may change frequently in a use area. There are various methods for determining the use area of such products. For example, the region where such a product is used may be determined based on the customer's address, may be determined in one region where the product is most commonly used, or the product is frequently used. It may be determined in a plurality of regions, or may be determined in all regions where the product is used. Here, the method of determining the use area in a plurality of areas may be a method of enumerating the plurality of areas, or a method of representing the areas including the plurality of areas by a generic name. In the latter case, for example, if all of the plurality of regions belong to the Kanto region, the Kanto region is used, and if all of the plurality of regions are the A prefecture B city, the A prefecture B city is used.
<<故障情報>>
商品の故障情報は、商品の故障に関する種々の情報である。例えば故障情報は、商品の故障の有無を表す。故障情報が商品の故障を示す場合、故障情報は、故障の種類をさらに示してもよい。故障の種類は、どの部品について故障が発生したのか、又はどのような症状の故障が発生したのかなどを示す。故障の症状は、例えば「音が出ない」や「入力操作に反応しない」などである。なお、故障した部品を示す情報は、その部品がどのように故障したのかをさらに示してもよい。
<< Failure information >>
The product failure information is various information related to product failure. For example, the failure information represents the presence or absence of a product failure. When the failure information indicates a failure of the product, the failure information may further indicate the type of failure. The type of failure indicates for which part the failure has occurred or what kind of symptom has occurred. Symptoms of failure are, for example, “no sound” or “no response to input operation”. Note that the information indicating the failed part may further indicate how the part has failed.
<<実績情報の構成例>>
図5は、実績情報をテーブル形式で例示する図である。図5のテーブルを実績情報500と呼ぶ。実績情報500は、使用状況502及び故障情報504を含む。
<< Example structure of track record information >>
FIG. 5 is a diagram illustrating the result information in a table format. The table shown in FIG. The
使用状況502は、使用期間506、使用頻度508、及び使用環境510を含む。使用期間506は、使用期間を「時間:分;秒」の形式で示している。使用環境510は、使用地域512、温度514、湿度516、及び屋内外518を含む。ここで、屋内外518は、商品が屋内と屋外のどちらで使用されているかを示す。
The
故障情報504は、故障有無520、部品522、及び症状524を含む。故障有無520は、商品が故障しているか否かを示す。部品522は、商品が故障している場合に、故障している部品を示す。症状524は、商品が故障している場合に、故障の症状を示す。
The
<実績情報の生成方法>
実績情報は、人手で入力される情報に基づいて生成されてもよいし、コンピュータによって自動で収集される情報に基づいて生成されてもよい。ここでは前者について説明し、後者については後述の実施形態で説明する。
<Generation method of achievement information>
The record information may be generated based on information input manually, or may be generated based on information automatically collected by a computer. Here, the former will be described, and the latter will be described in an embodiment described later.
例えば実績情報は、商品の修理を行う修理メーカによって生成される。このメーカは、修理品を管理するデータベースに対し、修理品においてどの部品が故障しているか、又はどのような症状の故障が発生しているかなどを入力する。こうすることで、故障情報が生成される。商品の使用状況は、例えば修理を依頼してきた商品のユーザに関する情報を利用して特定される。使用地域は、例えば商品のユーザの住所によって特定される。使用期間は、例えば保証書に記載されている購入日などによって特定される。使用頻度は、例えば修理を受け付ける際に商品のユーザに記入してもらうことで特定できる。 For example, the performance information is generated by a repair manufacturer that repairs a product. This manufacturer inputs to the database managing the repaired product which part has failed in the repaired product, what kind of symptom failure has occurred, and the like. In this way, failure information is generated. The usage status of the product is specified by using information related to the user of the product who requested the repair, for example. The use area is specified by the address of the user of the product, for example. The period of use is specified by, for example, the purchase date described in the warranty. The frequency of use can be specified by, for example, having a product user fill in when receiving repairs.
上記データベースは、故障情報と使用状況とを対応付けて実績情報を生成する。このようにすることで、各修理メーカにおける修理の実績から、実績情報が生成される。 The database generates performance information by associating failure information with usage status. By doing in this way, performance information is produced | generated from the performance of repair in each repair maker.
情報処理装置2000へ提供するために実績情報を記憶しておく場所は様々である。例えば実績情報は、修理メーカが所有する記憶装置に記憶されてもよいし、商品の製造メーカが所有する記憶装置に記憶されてもよいし、商品の販売メーカが所有する記憶装置に記憶されてもよい。商品の製造メーカや販売メーカの記憶装置に実績情報を記憶する場合、修理メーカのデータベースで生成された実績情報は、商品の製造メーカや販売メーカの記憶装置へ送信される。
There are various places where the record information is stored for provision to the
また例えば、実績情報は、修理メーカではなく、商品のユーザから提供される情報に基づいて生成されてもよい。例えば商品の製造メーカや販売メーカは、定期的にユーザから商品に関するアンケートを受け付ける。このアンケートには、故障情報を生成するための項目(商品の故障の有無、商品がいつ故障したか、どの部品が故障したか、又はどのような症状の故障が発生したかなど)及び使用状況を特定するための項目(使用地域、使用期間、又は使用頻度など)が含まれる。商品の製造メーカや販売メーカは、このアンケートを用いて実績情報を生成する。この実績情報は、商品の製造メーカや販売メーカが所有する記憶装置に記憶される。 Further, for example, the performance information may be generated based on information provided from the user of the product instead of the repair manufacturer. For example, a manufacturer or sales maker of a product regularly receives a questionnaire regarding the product from the user. This questionnaire includes items for generating failure information (whether there is a product failure, when the product has failed, which component has failed, what symptom failure has occurred, etc.) and usage status Items (such as use region, use period, or use frequency) for identifying the item. The manufacturer or sales maker of the product generates result information using this questionnaire. This record information is stored in a storage device owned by the manufacturer or distributor of the product.
<実績情報の取得方法:S104>
実績情報取得部2020は、購入した商品について実績情報を取得する(S104)。具体的には、実績情報取得部2020は、購入した商品と同じ種類の各商品に関する実績情報を取得する。例えば実績情報取得部2020は、種類特定情報を検索キーとして、実績情報が記憶されているデータベースを検索することにより、購入した商品と同じ種類の各商品に関する実績情報を取得する。実績情報は、修理メーカ、製造メーカ、又は販売メーカなどが所有する記憶装置に記憶される。また、実績情報は情報処理装置2000の内部に記憶されていてもよい。
<Acquisition information acquisition method: S104>
The record
<費用情報の取得方法:S106>
費用情報取得部2040は、購入対象の商品について費用情報を取得する(S106)。具体的には、費用情報取得部2040は、取得された実績情報に示されている故障が購入対象の商品において発生した場合に要する修理費用を取得する。
<Cost information acquisition method: S106>
The cost
故障情報が商品全体の故障(故障の有無)を示している場合、例えば費用情報取得部2040は、購入対象の商品の故障の修理に要する修理費用の代表値を取得する。ここで、修理費用の代表値の定め方は任意である。例えば修理費用の代表値は、購入対象の商品において最もよく発生する故障の修理に要する費用や、購入対象の商品の各部品の修理費用の統計値(平均値や最頻値など)である。
When the failure information indicates a failure of the entire product (whether there is a failure), for example, the cost
故障情報が部品単位で故障を示している場合(どの部品が故障したかを示している場合)、費用情報取得部2040は、故障情報が示す部品が購入対象の商品で故障した場合に要する修理費用を取得する。例えば、故障情報が「ディスプレイの破損」を示している場合、費用情報取得部2040は、購入対象の商品でディスプレイが破損した場合に要する修理費用を取得する。
When the failure information indicates a failure on a component basis (when indicating which component has failed), the cost
故障情報が症状単位で故障を示している場合(どのような症状の故障が発生したかを示している場合)、費用情報取得部2040は、故障情報が示す症状の故障が購入対象の商品で発生した場合に要する修理費用を取得する。例えば、故障情報が「音が出ない」を示している場合、費用情報取得部2040は、購入対象の商品で音が出なくなった場合に修理に要する費用を取得する。
When the failure information indicates a failure on a symptom basis (when indicating what symptom failure has occurred), the expense
費用情報は、購入対象の商品の製造メーカや販売メーカ、又はその商品の修理を請け負う修理メーカなどから提供される。費用情報取得部2040は、費用情報が記憶されている記憶装置から費用情報を取得する。この記憶装置は、商品の製造メーカや修理メーカが保有する記憶装置であってもよいし、その他の記憶装置(例えば情報処理装置2000の内部の記憶装置)であってもよい。
The cost information is provided from the manufacturer or sales maker of the product to be purchased, or a repair maker that contracts the product. The cost
<期待値情報の生成方法:S108>
期待値情報生成部2060は、実績情報に基づいて期待値情報を生成する。まず期待値情報生成部2060は、取得した各実績情報に示されている故障情報に基づいて、故障率の時間推移を算出する。例えば期待値情報生成部2060は、1ヶ月単位や1年単位などの粒度で故障率の算出を行う。例えば1ヶ月を粒度として故障率を算出する場合、期待値情報生成部2060は、「使用期間=1ヶ月、使用期間=2ヶ月経過後、使用期間=3ヶ月経過後、・・・」のそれぞれについて故障率を算出する。
<Generation method of expected value information: S108>
The expected value
使用期間がi単位時間(例えば購入時からiヶ月経過後、iは正の整数)の故障率は、「使用期間≦i単位時間」を満たす実績情報を用いて算出される。ここで、故障の履歴に基づいて故障率を算出する方法には、既存の技術を利用できる。 The failure rate when the usage period is i unit time (for example, i is a positive integer after e-month elapses from the time of purchase) is calculated using performance information that satisfies “use period ≦ i unit time”. Here, an existing technique can be used as a method of calculating the failure rate based on the failure history.
ここで、使用期間がi単位時間の故障率を算出する際、期待値情報生成部2060は、「使用期間≦i単位時間」を満たす全ての実績情報を用いてもよいし、「使用期間≦i単位時間」を満たす一部の実績情報を用いてもよい。後者の場合、例えば期待値情報生成部2060は、「使用期間≦i単位時間」を満たす実績情報の中から、使用環境や使用頻度が外れ値を示すものを除外し、残った実績情報を用いて故障率を算出する。ここで、期待値情報生成部2060は、使用環境及び使用頻度を示す複数のパラメタの内、所定個以上のパラメタが外れ値を示している実績情報を除外する。この所定個を表す情報は、期待値情報生成部2060に予め設定されていてもよいし、期待値情報生成部2060からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよいし、情報処理装置2000のユーザによって設定されてもよい。
Here, when calculating the failure rate whose usage period is i unit time, the expected value
故障率は、商品全体について算出されてもよいし、部品ごとに算出されてもよいし、症状ごとに算出されてもよい。ただし、部品ごとに故障率を算出するためには、故障情報が部品ごとに故障の履歴を示している必要がある。また、症状ごとに故障率を算出するためには、故障情報が症状ごとに故障の履歴を示している必要がある。 The failure rate may be calculated for the entire product, may be calculated for each part, or may be calculated for each symptom. However, in order to calculate the failure rate for each component, the failure information needs to indicate a failure history for each component. Further, in order to calculate the failure rate for each symptom, the failure information needs to indicate a failure history for each symptom.
期待値情報生成部2060は、算出した故障率と、費用情報取得部2040によって取得された及び費用情報とを用いて、期待値情報を算出する。商品全体の故障について故障率を算出した場合、期待値情報生成部2060は、例えば以下の数式(1)によって期待値情報を生成する。
E[i] は、使用期間がi単位時間となる時点における修理費用の期待値である。r[i] は、使用期間がi単位時間となる時点における故障率である。c は、購入対象の商品の修理費用の代表値である。
The expected value
E [i] is an expected value of repair costs when the usage period is i unit hours. r [i] is a failure rate at the time point when the usage period is i unit time. c is the typical repair cost for the product being purchased.
部品ごと又は症状ごとに故障率を算出した場合、期待値情報生成部2060は、例えば以下の数式(2)によって期待値情報を生成する。
上述した各数式によれば、期待値情報は数値列 E によって定まる。 According to the above equations, the expected value information is determined by the numerical sequence E.
<期待値情報の出力方法:S110>
期待値情報生成部2060は、期待値情報を出力する。ここで、期待値情報の出力先は様々である。例えば期待値情報生成部2060は、期待値情報を任意の記憶装置に対して出力する。こうすることで、期待値情報が記憶装置によって記憶される。また例えば、期待値情報生成部2060は、期待値情報を、情報処理装置2000に接続されているディスプレイ装置に出力してもよい。こうすることで、期待値情報がディスプレイ装置によって表示される。また例えば、期待値情報生成部2060は、期待値情報を他の装置へ送信してもよい。こうすることにより、期待値情報が情報処理装置2000以外の装置にも利用される。
<Expected Value Information Output Method: S110>
The expected value
なお期待値情報生成部2060によって出力される期待値情報は、前述した数値列 E そのものであってもよいし、数値列 E をグラフや表などに加工したものであってもよい。
Note that the expected value information output by the expected value
<情報処理装置2000の利用方法>
情報処理装置2000の利用方法は様々である。例えば情報処理装置2000は、商品を顧客に売る店舗において店員が利用する携帯端末として実現される。例えば店員は、顧客が商品を購入する際や、商品の購入を顧客に勧める際に、この携帯端末のディスプレイ装置に期待値情報を表示させて顧客に提示する。こうすることで、顧客は、店舗で商品を購入する際に、期待値情報を参考にして、有償保証に加入するか否かの判断をしたり、修理費用の期待値を加味して商品を選択したりすることができる。この場合、種類特定情報の入力などは、この携帯端末に対して行われる。
<Use Method of
There are various methods of using the
また、情報処理装置2000は、上述した店員が利用する携帯端末と通信可能に接続されているサーバとして実現されてもよい。この場合、店員が利用する携帯端末は、情報処理装置2000から期待値情報を取得してディスプレイ装置に表示する。この場合、種類特定情報などはこの携帯端末に対して入力され、入力された情報がこの携帯端末から情報処理装置2000へ送信される。
Further, the
また情報処理装置2000は、顧客の端末(PC や携帯端末など)から接続可能なサーバであってもよい。例えばこのサーバは、ネットショッピングを提供するサーバである。こうすることで、顧客は、ネットショッピングで商品を購入する際に、期待値情報を参考にして、有償保証に加入するか否かの判断をしたり、修理費用の期待値を加味して商品を選択したりすることができる。この場合、種類特定情報などは顧客の携帯端末に対して入力され、入力された情報が顧客の端末から情報処理装置2000へ送信される。
The
[実施形態2]
図6は、実施形態2の情報処理装置2000を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態2の情報処理装置2000は、実施形態1の情報処理装置2000と同様の機能を有する。
[Embodiment 2]
FIG. 6 is a block diagram illustrating an
実施形態2の情報処理装置2000は予想使用状況取得部2080を有する。予想使用状況取得部2080は、商品の予想使用状況を取得する。
The
実施形態の期待値情報生成部2060は、予想使用状況取得部2080によって取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて、期待値情報を生成する。
The expected value
<処理の流れ>
図7は、実施形態2の情報処理装置2000によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。ここで、図7に示されているステップのうち、図4にも示されているステップについては説明を省略する。予想使用状況取得部2080は予想使用状況を取得する(S202)。期待値情報生成部2060は、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を利用して、期待値情報を生成する(S204)。
<Process flow>
FIG. 7 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by the
<予想使用状況の取得方法:S202>
予想使用状況取得部2080は予想使用状況を取得する(S202)。予想使用状況とは、顧客が購入対象の商品をどのような状況下で使用するかの予想を示す情報である。予想使用状況には、予想される使用頻度や使用環境が含まれる。
<Obtained usage status acquisition method: S202>
The expected usage
予想使用状況取得部2080が予想使用状況を取得する方法は様々である。例えば予想使用状況取得部2080は、顧客によって入力される予想使用状況を取得する。この場合、顧客は、情報処理装置2000に接続されている入力デバイスを用いて予想使用状況の入力を行ってもよいし、情報処理装置2000以外の装置に接続されている入力デバイスを用いて予想使用情報の入力を行ってもよい。後者の場合、予想使用状況取得部2080は、予想使用状況の入力を受け付けた装置から、予想使用状況を取得する。例えば顧客が自身の携帯端末で予想使用状況を入力し、情報処理装置2000がその携帯端末から予想使用状況を取得する。なお、上記入力は、顧客に代わって店員によって行われてもよい。
There are various methods by which the expected usage
このように顧客が予想している使用状況を予想使用状況として利用することで、顧客が予想する使用状況に当てはまらない状況下で使用されている商品に関する実績情報は、期待値情報の生成に利用されなくなる。よって、その顧客の使用環境に合った期待値情報が生成されるようになる。 By using the usage status expected by the customer as the expected usage status in this way, actual information on products used in situations that do not fit the usage status expected by the customer can be used to generate expected value information. It will not be done. Therefore, expected value information suitable for the usage environment of the customer is generated.
予想使用状況取得部2080は、情報処理装置2000の内部又は外部の記憶装置に予め記憶されている予想使用状況を取得してもよい。この予想使用状況は、例えばその商品について一般的に予想される使用状況を示す。
The predicted usage
このように予め用意されている予想使用状況を利用することで、想定されている使用状況(例えば一般的に予想される使用状況)に当てはまらない状況下で使用されている商品の実績情報は、期待値情報の生成に利用されなくなる。よって、予想された状況(例えば一般的に想定される状況)で商品を使用する顧客にとって、より精度が高い期待値情報が生成される。 By using the expected usage situation prepared in advance in this way, the actual result information of products used under circumstances that do not fit into the assumed usage situation (for example, generally expected usage situation) It will not be used to generate expected value information. Therefore, expected value information with higher accuracy is generated for a customer who uses a product in an expected situation (for example, a generally assumed situation).
<予想使用状況に当てはまる実績情報の利用:S204>
本実施形態の期待値情報生成部2060は、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を利用して、期待値情報を生成する(S204)。ここで、「予想使用状況に当てはまる使用状況」とは、予想使用状況と同一又はそれに含まれる使用状況を意味する。
<Use of performance information applicable to expected usage situation: S204>
The expected value
例えば、実績情報の使用地域が予想使用状況に当てはまるとは、実績情報の使用地域が、予想使用状況の使用地域と同一又はその内部にある地域であることを意味する。例えば予想使用状況が「使用地域:関東地方」を示す場合、「使用地域:関東地方」、「使用地域:東京都」又は「使用地域:東京都葛飾区」などを示す実績情報の使用状況が、予想使用状況に当てはまる。 For example, the fact that the usage area of the performance information is applicable to the predicted usage situation means that the usage area of the performance information is the same area as or inside the usage area of the expected usage situation. For example, when the predicted usage status indicates “use region: Kanto region”, the usage status of the performance information indicating “use region: Kanto region”, “use region: Tokyo”, “use region: Katsushika City, Tokyo”, etc. This is true for expected usage.
また例えば、実績情報の使用状況において数値で表されるパラメタ(使用頻度、温度、及び湿度など)が予想使用状況に当てはまるとは、そのパラメタの値が、予想使用状況に示される値と同一か、又は予想使用状況に示される値の範囲に含まれることを意味する。ここで、実績情報の使用状況及び予想使用状況において、数値で表されるパラメタは、一意の値(例えば「温度:10℃」)又は数値の範囲(例えば「温度:10℃以上20℃以下」を示す。例えば予想使用状況が「温度:10℃以上20℃以下」を示す場合、「温度:13℃」や「温度:12℃以上17℃以下」などを示す実績情報の使用状況が、予想使用状況に当てはまる。 In addition, for example, if a parameter (usage frequency, temperature, humidity, etc.) expressed numerically in the usage status of the performance information is applicable to the expected usage status, is the parameter value the same as the value indicated in the expected usage status? Or within the range of values indicated in the anticipated usage status. Here, in the usage status and the expected usage status of the performance information, the parameter represented by a numerical value is a unique value (for example, “temperature: 10 ° C.”) or a numerical range (for example, “temperature: 10 ° C. to 20 ° C.”). For example, when the predicted usage status indicates “temperature: 10 ° C. or higher and 20 ° C. or lower”, the usage status of the performance information indicating “temperature: 13 ° C.” or “temperature: 12 ° C. or higher and 17 ° C. or lower” indicates Applies to usage.
本実施形態において、実績情報取得部2020は、予想使用状況に当てはまるか否かを問わずに実績情報を取得してもよいし、予想使用状況に当てはまる実績情報のみを取得してもよい。前者の場合、期待値情報生成部2060は、実績情報取得部2020によって取得された実績情報の中から、予想使用状況に当てはまる症状強を示す実績情報を割り出し、その割り出した実績情報を利用して期待値情報を生成する。後者の場合、期待値情報生成部2060は、実績情報取得部2020によって取得された各実績情報を利用して、期待値情報を生成する。なおこの場合、予想使用状況の取得(S202)は、実績情報の取得(S104)の前に行われる。
In the present embodiment, the record
<ハードウエア構成>
実施形態2の情報処理装置2000を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態1と同様に、例えば図3によって表される。ただし、本実施形態の情報処理装置2000を実現する計算機1000のストレージ1080には、本実施形態の情報処理装置2000の機能を実現するプログラムモジュールがさらに記憶される。
<Hardware configuration>
The hardware configuration of a computer that implements the
<作用・効果>
本実施形態の情報処理装置2000によれば、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて、期待値情報が生成される。ここで、商品の故障率は、その商品の使用環境や使用頻度によって左右されうる。そのため、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて期待値情報が生成されることにより、その顧客が購入対象の商品を使用した場合における故障率がより高い精度で算出される。その結果、その顧客が購入対象の商品を使用した場合における修理費用の期待値がより高い精度で算出される。よって、本実施形態の情報処理装置2000によれば、顧客は、購入対象の商品の修理費用の期待値がどのように推移するかを、より正確に把握することができるようになる。
<Action and effect>
According to the
[実施形態3]
図8は、実施形態3の情報処理装置2000を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態3の情報処理装置2000は、実施形態1又は実施形態2の情報処理装置2000と同様の機能を有する。
[Embodiment 3]
FIG. 8 is a block diagram illustrating an
実施形態3の情報処理装置2000は保証情報出力部2100を有する。保証情報出力部2100は、保証の満期を示す満期情報を取得する。ここでいう保証とは、商品が故障した際に無償又は安価で商品を修理することを、製造メーカや販売メーカが保証するものである。例えば一般に、商品の購入から一定期間、故障を無償で修理する保証が商品に付帯されていることが多い。
The
保証情報出力部2100は、期待値情報において保証の満期に対応している修理費用の期待値を出力する。例えば、保証の満期が購入日から1年である場合、保証情報出力部2100は、期待値情報において購入後1年の時点に対応する修理費用の期待値を出力する。
The warranty
<処理の流れ>
図9は、実施形態3の情報処理装置2000によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。保証情報出力部2100は、満期情報を取得する(S302)。保証情報出力部2100は、期待値情報において保証の満期に対応している修理費用の期待値を出力する(S304)。
<Process flow>
FIG. 9 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by the
<満期情報の取得方法:S302>
保証情報出力部2100が満期情報を取得する方法は様々である。例えば保証情報出力部2100は、情報処理装置2000の内部又は外部の記憶装置に記憶されている満期情報を取得する。この場合、満期情報は、保証の提供者(例えば商品の製造メーカや販売メーカ)から提供される。また例えば、保証情報出力部2100は、情報処理装置2000のユーザによって手動で入力される満期情報を取得してもよい。
<Maturity information acquisition method: S302>
There are various methods for the guarantee
なお、1つの商品について付帯できる保証として、複数の種類の保証が存在する場合がある。例えば、購入日から1年を満期として製造メーカが無償で提供する保証、及び購入日から5年を満期として販売メーカが有料で提供する保証などが存在しうる。 There may be a plurality of types of guarantees that can be attached to one product. For example, there may be a guarantee provided free of charge by a manufacturer with a maturity of one year from the purchase date, and a guarantee provided by a sales manufacturer for a fee of five years from the purchase date.
保証情報出力部2100は、これら複数の保証それぞれについて満期情報を取得してもよいし、これらの一部について満期情報を取得してもよい。後者の場合、例えば保証情報出力部2100は、複数の保証の内の一部を選択する入力をユーザから受け付け、選択された保証に対応する満期情報を取得する。
The guarantee
<期待値の出力方法:S304>
保証情報出力部2100は、期待値情報において保証の満期に対応している修理費用の期待値を割り出して出力する(S304)。なお、満期情報を複数取得した場合、保証情報出力部2100は、各満期情報について、保証の満期に対応する修理費用の期待値を割り出して出力する。
<Expected Value Output Method: S304>
The warranty
ここで、保証期間の開始時点が購入時である一方で、期待値情報における使用期間の開始時点が商品の使用を開始した時点となっていることが考えられる。この場合、保証情報出力部2100は、期待値情報における使用期間の開始時点が、商品の購入時であるとみなして、保証の満期に対応する修理費用の期待値を割り出す。例えば、保証期間が1年である場合、保証情報出力部2100は、商品の使用を開始した時点から1年後(「使用期間=1年」の時点)における修理費用の期待値を、保証の満期に対応する修理費用の期待値とする。
Here, it is conceivable that the start time of the guarantee period is the time of purchase, while the start time of the use period in the expected value information is the time when the use of the product is started. In this case, the warranty
保証情報出力部2100が保証の満期に対応する修理費用の期待値を出力する方法は様々である。保証情報出力部2100は、例えば期待値情報生成部2060と同様に、修理費用の期待値を記憶装置に出力したり、ディスプレイ装置に出力したり、他の装置に送信したりする。
There are various methods by which the warranty
修理費用の期待値は、期待値情報と共に出力されてもよいし、別途出力されてもよい。図10は、期待値情報と共に、保証の満期に対応する修理費用の期待値がディスプレイ装置30に出力される様子を例示する図である。グラフは期待値情報を表している。図10では、購入日から3年が保証の満期である保証Aと、購入日から5年が保証の満期である保証Bが扱われている。
The expected repair cost value may be output together with the expected value information, or may be output separately. FIG. 10 is a diagram illustrating a state in which the expected value of repair costs corresponding to the expiration date of the warranty is output to the
保証Aの加入料は 14,000 円である。一方、保証Aの満期である3年に対応する修理費用の期待値は 10,000 円である。よって、保証Aの加入料は修理費用の期待値よりも高い。そのため、保証Aの加入料を示す点はグラフよりも上にある。 The subscription fee for Warranty A is 14,000 yen. On the other hand, the expected repair cost corresponding to 3 years, which is the expiration date of warranty A, is 10,000 yen. Therefore, the warranty A subscription fee is higher than the expected repair cost. Therefore, the point indicating the guarantee A subscription fee is above the graph.
保証Bの加入料は 18,000 円である。一方、保証Bの満期である5年に対応する修理費用の期待値は 20,000 円である。よって、保証Bの加入料は修理費用の期待値よりも安い。そのため、保証Bの加入料を示す点はグラフよりも下にある。 The subscription fee for Warranty B is 18,000 yen. On the other hand, the expected repair cost corresponding to 5 years, which is the expiration date of warranty B, is 20,000 yen. Therefore, the warranty B subscription fee is lower than the expected repair cost. Therefore, the point indicating the guarantee B subscription fee is below the graph.
このように顧客は、ディスプレイ装置30を見ることにより、保証Aに入ると損をする蓋然性が高い一方で、保証Bに入ると得をする蓋然性が高いことを容易に把握することができる。
Thus, by looking at the
図11は、保証の満期に対応する修理費用の期待値が、期待値情報とは別途ディスプレイ装置30に表示される様子を例示する図である。図11では、保証に関する情報と、保証の満期に対応する修理費用の期待値とが、並べて表示されている。各保証に関する情報、及び保証の満期に対応する修理費用の期待値は、図10のケースと同様である。
FIG. 11 is a diagram illustrating a state in which an expected value of repair costs corresponding to the expiration date of the warranty is displayed on the
この表を見ることによっても、顧客は、保証Aに入ると損をする蓋然性が高い一方で、保証Bに入ると得をする蓋然性が高いことを容易に把握することができる。 By looking at this table, the customer can easily grasp that the probability of losing when entering the guarantee A is high, but the probability of obtaining the guarantee when entering the guarantee B is high.
<ハードウエア構成>
実施形態3の情報処理装置2000を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態1と同様に、例えば図3によって表される。ただし、本実施形態の情報処理装置2000を実現する計算機1000のストレージ1080には、本実施形態の情報処理装置2000の機能を実現するプログラムモジュールがさらに記憶される。
<Hardware configuration>
The hardware configuration of a computer that implements the
<作用・効果>
本実施形態の情報処理装置2000によれば、保証の満期に対応する修理費用の期待値が出力される。そのため、顧客は、保証の加入料と保証の満期に対応する修理費用の期待値とを容易に比較することができる。よって、顧客は、保証に加入すべきか否かの判断を容易に行うことができる。
<Action and effect>
According to the
[実施形態4]
図12は、実施形態4の情報処理装置2000を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態4の情報処理装置2000は、実施形態1から実施形態3の情報処理装置2000のいずれか1つと同様の機能を有する。
[Embodiment 4]
FIG. 12 is a block diagram illustrating an
実施形態4の情報処理装置2000は期待値情報取得部2120を有する。また、実施形態4の情報処理装置2000は、期待値情報記憶部10に対してアクセス可能に接続されている。
The
期待値情報記憶部10は、期待値情報生成部2060によって過去に生成された期待値情報を記憶している。
The expected value
期待値情報取得部2120は、購入後の商品について、その商品が購入対象の商品であった時(商品の購入時)に期待値情報生成部2060によって生成された期待値情報を、期待値情報生成部2060から取得する。
The expected value
期待値情報生成部2060は、上記購入後の商品について、期待値情報を生成する。この際、実績情報取得部2020が、この購入後の商品と同じ種類の商品に関する実績情報を取得する。そして、期待値情報生成部2060は、この実績情報及び費用情報に基づいて、この購入後の商品について期待値情報を生成する。さらに期待値情報生成部2060は、この購入後の商品について生成した期待値情報と、その商品について期待値情報記憶部10から取得した期待値情報を、共に出力する。
The expected value
つまり、本実施形態の情報処理装置2000によれば、購入時に期待値情報が生成された商品について、その後に再度、期待値情報が生成される。例えば、或る商品を購入してから数ヶ月後に、その時点において取得される実績情報に基づいて、その商品の期待値情報が生成される。
That is, according to the
なお、購入後の商品について実績情報取得部2020によって取得される実績情報には、その商品自体の実績情報が含まれていてもよい。例えばその商品を購入してから6ヶ月後に取得される実績情報には、その商品を6ヶ月間使用したことによって得られた実績情報が含まれうる。こうすることで、顧客自身の商品の使用実績も期待値情報の生成に反映されるようになる。
In addition, the performance information acquired by the performance
期待値情報生成部2060が購入後の商品について期待値情報を生成するタイミングは様々である。例えば期待値情報生成部2060は、情報処理装置2000のユーザによる入力操作に応じて、購入後の商品について期待値情報を生成する。また例えば、期待値情報生成部2060は、所定のタイミングで自動的に期待値情報を生成してもよい。例えば期待値情報生成部2060は、商品が購入されてから(購入時に期待値情報が生成されてから)所定時間経過後に、その商品について再度期待値情報を生成する。この所定時間は、期待値情報生成部2060に予め設定されていてもよいし、期待値情報生成部2060からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよいし、ユーザによって設定可能であってもよい。
There are various timings at which the expected value
本実施形態の期待値情報生成部2060が購入後の商品について期待値情報を出力する方法は、実施形態1の期待値情報生成部2060が購入対象の商品について期待値情報を出力する方法と同様である。ここで、期待値情報生成部2060がグラフや表などの形式で期待値情報を出力する場合、購入後の期待値情報と購入時の期待値情報は、一つのグラフや表にまとめて出力されてもよいし、別々のグラフや表に出力されてもよい。
The method in which the expected value
図13は、購入後の期待値情報と購入時の期待値情報が一つのグラフにまとめて出力される様子を例示する図である。図13において、グラフ20は購入時の期待値情報を表し、グラフ22は購入後の期待値情報を表す。
FIG. 13 is a diagram illustrating a state in which the expected value information after purchase and the expected value information at the time of purchase are output together in one graph. In FIG. 13, a
図13を見ると、グラフ22が示す期待値は、グラフ20が示す期待値よりも大きくなっている。これは、現時点(購入後)の商品の修理費用の期待値が、購入時よりも大きくなっていることを意味する。例えば商品の購入後にその商品と同じ種類の商品が故障する事例が増加すると、このように購入後の期待値情報が示す期待値が、購入時の期待値情報が示す期待値よりも大きくなる。特に、発売して日が浅い商品を顧客が購入した場合、購入時には故障の事例が少ないと考えられる。そのため、購入後に故障の事例が増加し、このように購入後の期待値情報が示す期待値が、購入時の期待値情報が示す期待値よりも大きくなりやすいと考えられる。
Referring to FIG. 13, the expected value indicated by the
なお、上述のように、所定のタイミングで自動的に期待値情報を生成した場合、期待値情報生成部2060は、期待値情報が生成されたことを顧客へ通知してもよい。具体的には、期待値情報生成部2060は、期待値情報が生成されたことをメールなどで顧客へ送信する。こうすることで、顧客は、情報処理装置2000によって期待値情報が生成されたことを把握することができる。
As described above, when the expected value information is automatically generated at a predetermined timing, the expected value
この際、期待値情報生成部2060は、期待値情報を顧客へ送信してもよいし、送信しなくてもよい。後者の場合、例えば期待値情報生成部2060は、期待値情報が閲覧できる web ページのリンクをメールに記載して顧客へ送信する。顧客は、このリンクを利用することで、期待値情報を閲覧することができる。
At this time, the expected value
<ハードウエア構成>
実施形態4の情報処理装置2000を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態1と同様に、例えば図3によって表される。ただし、本実施形態の情報処理装置2000を実現する計算機1000のストレージ1080には、本実施形態の情報処理装置2000の機能を実現するプログラムモジュールがさらに記憶される。
<Hardware configuration>
The hardware configuration of a computer that implements the
また、実施形態1で説明した、購入対象の商品について期待値情報を生成する情報処理装置2000と、本実施形態で説明した、購入後の商品について期待値情報を生成する情報処理装置2000は、異なる計算機で実現されてもよい。例えば、前者は、店舗で店員が操作する携帯端末として実現される一方で、後者は、店舗で保有しているサーバ装置によって実現される。
In addition, the
<作用・効果>
本実施形態の情報処理装置2000によれば、購入後の商品について期待値情報が生成される。ここで、購入後の商品について期待値情報を生成する際における実績情報は、その商品を購入した際における実績情報から変化しうる。例えば、購入後の商品について取得される実績情報には、顧客が商品を購入した後に同じ種類の商品で発生した故障に関する実績情報が新たに加わる。そのため、購入後の商品について生成される期待値情報は、購入時に生成された期待値情報とは異なるものとなる。よって、本実施形態の情報処理装置2000によれば、購入時に生成された期待値情報と、購入後に生成された期待値情報を比較することで、商品の修理費用の期待値の時間推移がどのように変化したのかを把握することができる。
<Action and effect>
According to the
購入時の期待値情報と購入後の期待値情報との比較は、例えば購入後に保証の内容を変更したり、購入後に新たに保証に加入したりするか否かの判断に利用することができる。以下、その例を説明する。 The comparison between the expected value information at the time of purchase and the expected value information after the purchase can be used, for example, to determine whether to change the warranty after purchase or to newly join the warranty after purchase. . Examples thereof will be described below.
図14は、購入時の商品の期待値情報と購入後の期待値情報を比較する例を示す図である。この例では、5年の有償保証(保証A)に加入するための条件として、「購入後1年以内に加入すること」という条件があるとする。この場合、顧客は、購入時に保証に入らなくても、購入後1年以内であれば、後から保証に加入することができる。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of comparing the expected value information of the product at the time of purchase with the expected value information after the purchase. In this example, it is assumed that there is a condition that “subscribe within one year after purchase” as a condition for subscribing to a five-year paid guarantee (guarantee A). In this case, even if the customer does not enter the warranty at the time of purchase, the customer can join the warranty later within one year after the purchase.
図14において、グラフ20は購入時の期待値情報を示す。グラフ20において保証Aの満期である5年に対応する期待値は、保証の加入料を下回っている。そのため顧客は、商品購入時には保証に入らないと判断した。
In FIG. 14, a
そこで情報処理装置2000は、保証に加入できる期間内(例えば保証に加入できる期限の1ヶ月前)に、その時点における商品の期待値情報を生成し、顧客に提供する。グラフ22は、この購入後の期待値情報を示す。
Therefore, the
ここでグラフ22において保証の満期に対応する期待値は、保証の加入料を上回っている。よって顧客は、「今から保証に加入すべきである」という判断を行うことができる。
Here, the expected value corresponding to the expiration date of the guarantee in the
<変形例1>
本実施形態の情報処理装置2000は、購入後の期待値情報を生成する際に、顧客から、商品の実際の使用状況(使用頻度や使用環境)を表す情報を取得してもよい。この場合、期待値情報生成部2060は、顧客から取得した使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成する。なお、顧客から取得した使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成する方法は、実施形態2の期待値情報生成部2060が予想使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成する方法と同様である。
<Modification 1>
When the
この方法によれば、顧客が実際に商品を使用することによって把握された、顧客の実際の使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて期待値情報が生成されるため、商品の故障率がより高い精度で算出される。その結果、修理費用の期待値がより高い精度で算出される。よって、顧客は、商品の修理費用の期待値がどのように推移するかを、より正確に把握することができるようになる。 According to this method, since the expected value information is generated using the actual information that indicates the usage status that is applicable to the actual usage status of the customer, which is grasped by the customer actually using the product, the failure rate of the product Is calculated with higher accuracy. As a result, the expected value of the repair cost is calculated with higher accuracy. Therefore, the customer can grasp more accurately how the expected value of the repair cost of the product changes.
ここで、購入時の期待値情報が、実施形態2で説明したように、予想使用状況に当てはまる実績情報を用いて生成されていたとする。この場合、購入時における予想使用状況と、実際の商品の使用状況が異なることが考えられる。例えば、購入前は商品を頻繁に利用すると予想していたものの、実際の使用頻度が予想よりも低くなることがありうる。具体的には、毎日洗濯しようと思って洗濯機を買ったものの、実際には週に2回しか洗濯をしていないケースなどがありうる。また、商品購入後に引っ越したことにより、実際の使用環境(使用地域、気温、及び湿度など)が予想使用環境と異なることがありうる。具体的には、商品購入後に顧客が東京から北海道に引っ越した場合、実際の使用環境と予想使用環境が大きく異なる。これらの場合、購入時の期待値情報と購入後の期待値情報が大きく異なる可能性がある。 Here, it is assumed that the expected value information at the time of purchase has been generated using the record information applicable to the expected usage situation as described in the second embodiment. In this case, it is conceivable that the expected usage status at the time of purchase is different from the actual usage status of the product. For example, although it was predicted that the product is frequently used before purchase, the actual usage frequency may be lower than expected. More specifically, there may be cases where a customer buys a washing machine in order to do laundry every day, but actually does laundry only twice a week. Moreover, the actual use environment (use area, temperature, humidity, etc.) may differ from the expected use environment due to moving after purchasing the product. Specifically, when a customer moves from Tokyo to Hokkaido after purchasing a product, the actual usage environment and the expected usage environment differ greatly. In these cases, there is a possibility that the expected value information at the time of purchase and the expected value information after the purchase are greatly different.
このような場合でも、顧客から取得した実際の使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成することで、顧客は、変化後の実際の使用状況に対応した期待値情報を得ることができる。よって、顧客は、実際の使用状況に即した精度の高い期待値情報を得ることができる。 Even in such a case, the customer may obtain expected value information corresponding to the actual usage situation after the change by generating the expected value information using the actual information obtained from the customer and applied to the actual usage situation. it can. Therefore, the customer can obtain the expected value information with high accuracy according to the actual use situation.
<変形例2>
本実施形態の期待値情報生成部2060は、購入対象の商品の期待値情報を生成する機能を持たなくてもよい。この場合、期待値情報生成部2060は、購入後の商品の期待値情報を生成して出力する装置となる。なおこの場合、実績情報取得部2020は、購入対象の商品と同じ種類の商品について実績情報を取得せず、購入対象の商品と同じ種類の商品について実績情報を取得する。
<Modification 2>
The expected value
[実施形態5]
図15は、実施形態5の情報処理システム4000を例示する図である。情報処理システム4000は、実施形態1から実施形態4のいずれかの情報処理装置2000、及び第2情報処理装置3000を有する。図15において、情報処理装置2000の構成は省略されている。
[Embodiment 5]
FIG. 15 is a diagram illustrating an
本実施形態は、実績情報をコンピュータによって自動生成する方法の一例を示す。第2情報処理装置3000は、実績情報の生成に必要なデータを収集し、そのデータに基づいて実績情報を生成する装置である。そのために、第2情報処理装置3000は、収集部3020及び実績情報生成部3040を有する。収集部3020は、使用されている商品から現況情報を取得する。現況情報は、実績情報の生成のために商品から収集されるデータであり、商品の使用状況やその商品の故障の有無などを示す。
This embodiment shows an example of a method for automatically generating performance information by a computer. The second
図16は、現況情報が商品から収集される様子を例示する図である。第2情報処理装置3000は、WAN(Wide Area Network)60を介して商品40から現況情報を取得する。ここで、商品40は、直接 WAN 60に接続されていてもよいし、他の装置(例えばホームゲートウェイ50)を介して WAN 60に接続されていてもよい。後者の場合、商品40は、ホームゲートウェイ50などと LAN(Local Area Network)を介して接続されている。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of how current status information is collected from a product. The second
実績情報生成部3040は、取得した現況情報に基づいて、実績情報を生成する。実績情報生成部3040によって生成された実績情報は、第2情報処理装置3000の内部又は外部に設けられた記憶装置に記憶される。
The track record information generation unit 3040 generates track record information based on the acquired current status information. The record information generated by the record information generating unit 3040 is stored in a storage device provided inside or outside the second
本実施形態の実績情報取得部2020は、実績情報生成部3040によって生成された実績情報を取得する。具体的には、実績情報取得部2020は、上記記憶装置から、実績情報を取得する。そのために、情報処理装置2000は、この記憶装置に対してアクセス可能に接続されている。
The track record
<処理の流れ>
図17は、実施形態5の第2情報処理装置3000によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。収集部3020は、使用されている商品から現況情報を取得する(S502)。実績情報生成部3040は、現況情報に基づいて実績情報を生成する(S504)。
<Process flow>
FIG. 17 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by the second
<現況情報について>
現況情報は、商品に設置された(例えば内蔵された)現況情報生成装置によって生成される。現況情報生成装置は、例えば SoC(System On Chip)を用いて実現される小型の計算機である。現況情報生成装置は、定期的なタイミング又は所定の事象が発生したタイミングで現況情報を生成する。所定の事象とは、例えば部品の故障である。部品が故障したことは、例えば商品に内蔵された種々のセンサを用いて検出できる。現況情報は、現況情報生成装置から第2情報処理装置3000へ送信される。
<About current status information>
The current status information is generated by a current status information generation device (for example, incorporated) installed in the product. The current status information generation device is a small computer realized using, for example, an SoC (System On Chip). The current status information generating device generates current status information at a regular timing or a timing when a predetermined event occurs. The predetermined event is, for example, a component failure. The failure of a component can be detected by using various sensors built into the product, for example. The current status information is transmitted from the current status information generation device to the second
現況情報は、商品の現在の状況を示す。具体的には、現況情報は、商品の使用頻度や使用環境(設置場所、温度、湿度、又は屋内と屋外のどちらで使用されているかなど)を示す。商品の設置場所は、例えば商品に内蔵されている GPS(Global Positioning System)センサを用いて把握されるGPS 座標によって表される。商品の温度や湿度は、商品に内蔵されている温度センサや湿度センサなどを用いて把握される。商品が屋内と屋外のどちらに設置されているかは、例えば温度の変化を監視することによって把握される。具体的には、一日における温度の変化が大きい場合、商品は屋外で使用されていると分かる。商品の使用頻度は、例えば電源が ON と OFF のどちらであるかを把握するセンサや、電源の ON/OFF をカウントするカウンタを用いて把握される。商品の故障の有無は、例えば前述したように、商品に内蔵されたセンサなどで把握される。 The current status information indicates the current status of the product. Specifically, the current status information indicates the usage frequency and usage environment of the product (installation location, temperature, humidity, or whether the product is used indoors or outdoors). The location of the product is represented by GPS coordinates that are grasped using, for example, a GPS (Global Positioning System) sensor built into the product. The temperature and humidity of the product are grasped using a temperature sensor, a humidity sensor, or the like built in the product. Whether the product is installed indoors or outdoors is grasped by monitoring, for example, a change in temperature. Specifically, when the temperature change during the day is large, it can be understood that the product is used outdoors. The usage frequency of a product is grasped using, for example, a sensor that grasps whether the power is ON or OFF, and a counter that counts ON / OFF of the power. The presence / absence of a product failure is ascertained by, for example, a sensor incorporated in the product as described above.
また、商品の故障の有無は、現況情報の有無によって把握されてもよい。例えば商品の電源が故障した場合など、現況情報生成装置から現況情報を送信できなくなってしまう故障もありうる。この場合、実績情報生成部3040は、現況情報を一種のハートビートとして扱うことで、商品の故障を把握することができる。具体的には、実績情報生成部3040は、商品から定期的に送信されるはずの現況情報が送信されなくなった場合に、商品が故障したと判断する。 Moreover, the presence or absence of the failure of goods may be grasped | ascertained by the presence or absence of the present condition information. For example, there may be a failure in which the current status information cannot be transmitted from the current status information generation device, such as when a power supply of a product fails. In this case, the performance information generation unit 3040 can grasp the failure of the product by handling the current status information as a kind of heartbeat. Specifically, the performance information generation unit 3040 determines that the product has failed when the current status information that should be periodically transmitted from the product is not transmitted.
<実績情報の生成方法:S504>
実績情報生成部3040は、各商品から取得する現況情報に基づいて、その商品の実績情報を生成する。実績情報が示す使用状況は、現況情報に示される使用頻度や使用環境に基づいて定まる。
<Result information generation method: S504>
The track record information generation unit 3040 generates track record information for the product based on the current status information acquired from each product. The usage status indicated by the performance information is determined based on the usage frequency and usage environment indicated in the current status information.
ここで、実績情報が示す使用状況は、現況情報に示される使用頻度や使用環境そのものであってもよいし、現況情報に示される使用頻度や使用環境を加工したものであってもよい。後者の場合、例えば実績情報生成部3040は、GPS 座標で示されている商品の設置場所から、その設置場所の住所を割り出し、その住所を、実績情報が示す使用地域とする。また例えば、実績情報生成部3040は、複数の現況情報を用いて、実績情報に示す使用頻度を算出する。例えば実績情報生成部3040は、電源が ON と OFF のどちらであるか示す現況情報を複数用いて、現況情報に示す使用頻度を算出する。具体的には、実績情報生成部3040は、N 個の現況情報における電源 ON/OFF の内訳が、ON が a 個で OFF が N-a 個である場合、実績情報の使用状況が示す使用頻度を a/N とする。 Here, the usage status indicated by the performance information may be the usage frequency or the usage environment itself indicated in the current status information, or may be a result of processing the usage frequency or usage environment indicated in the current status information. In the latter case, for example, the record information generation unit 3040 determines the address of the installation location from the installation location of the product indicated by the GPS coordinates, and sets the address as the use area indicated by the record information. Further, for example, the record information generation unit 3040 calculates the use frequency indicated in the record information using a plurality of current status information. For example, the track record information generation unit 3040 calculates a use frequency indicated in the current status information by using a plurality of current status information indicating whether the power source is ON or OFF. Specifically, the performance information generation unit 3040 determines the usage frequency indicated by the usage status of the performance information when the breakdown of power ON / OFF in the N current status information is ON for a and OFF for Na. / N.
実績情報が示す使用期間は、現況情報の生成時点に基づいて定まる。実績情報生成部3040は、現況情報の生成時点から商品の購入時点又は使用開始時点を引いた値を、使用期間とする。なお商品の購入時点は、例えば商品を販売した店舗などから提供される。また、商品の使用開始時点は、例えばその商品から初めて取得した現況情報の生成時点で定めることができる。 The period of use indicated by the performance information is determined based on the generation time of the current status information. The record information generation unit 3040 sets a value obtained by subtracting the purchase time or the use start time of the product from the generation time of the current status information. The purchase time of the product is provided, for example, from a store where the product is sold. Moreover, the use start time of goods can be defined, for example, at the time of generation of current status information acquired for the first time from the goods.
実績情報の故障情報は、現況情報に示されている故障の有無によって定まる。現況情報が商品全体の故障や部品の故障を示している場合、実績情報の故障情報は、その故障を示す。一方、現況情報に故障が無いことが示されている場合、実績情報の故障情報は、故障が無いことを示す。 The failure information in the performance information is determined by the presence or absence of a failure indicated in the current status information. When the current state information indicates a failure of the entire product or a component, the failure information of the performance information indicates the failure. On the other hand, when the current status information indicates that there is no failure, the failure information in the performance information indicates that there is no failure.
<ハードウエア構成>
実施形態5の情報処理装置2000を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態1と同様に、例えば図3によって表される。
<Hardware configuration>
The hardware configuration of a computer that implements the
実施形態5の第2情報処理装置3000を実現する計算機のハードウエア構成は、情報処理装置2000を実現する計算機と同様に、例えば図3によって表される。第2情報処理装置3000は、PC、サーバ装置、又は携帯端末などの種々の計算機で実現される。第2情報処理装置3000を実現する計算機1000のストレージ1080には、第2情報処理装置3000の機能を実現するプログラムモジュールが記憶される。また、第2情報処理装置3000を実現する計算機1000のストレージ1080は、実績情報を記憶する記憶装置としても機能する。ただし、実績情報を記憶する記憶装置は、第2情報処理装置3000の外部に設けられている記憶装置であってもよい。
The hardware configuration of a computer that implements the second
また、商品40に設けられている現況情報生成装置のハードウエア構成も、実施形態1と同様に、例えば図3によって表される。現況情報生成装置を実現する計算機1000は、例えば SoC などを用いて実現される小型の計算機である。現況情報生成装置を実現する計算機1000のストレージ1080には、現況情報生成装置の機能を実現するプログラムモジュールが記憶される。
Further, the hardware configuration of the current status information generation device provided in the
ここで、商品40が直接 WAN 60と接続されている場合、現況情報生成装置を実現する計算機1000のネットワークインタフェース1120は、WAN と接続可能なネットワークインタフェースである。一方、商品40が LAN を介して WAN と接続されている場合、現況情報生成装置を実現する計算機1000のネットワークインタフェース1120は、LAN と接続可能なネットワークインタフェースである。
Here, when the
<効果>
本実施形態の情報処理システム4000によれば、商品から現況情報が収集され、その現況情報に基づいて実績情報が自動的に生成される。よって、実勢形態1で説明したように、修理メーカの作業員などが実績情報を手動で入力する必要が無くなる。よって、作業員の手間が軽減される。
<Effect>
According to the
また、このように商品から現況情報を収集して実績情報を生成することで、商品の販売メーカや製造メーカは、商品がどの程度の使用期間で故障しているか、商品がどのような状況で使用されているか、どのような状況で使用されている商品が故障しやすいかなどといったことを把握することができる。これにより、製造メーカは、商品の改良点を把握し、今後の開発に活かすことができる。また販売メーカは、顧客に対して商品の説明をする際に、商品を使用する際の注意点などを細かく説明することができるようになる。 In addition, by collecting the current status information from the product in this way and generating performance information, the manufacturer and manufacturer of the product can determine how long the product has failed, It is possible to grasp whether the product is being used or under what circumstances the product being used is likely to break down. As a result, the manufacturer can grasp the improvement points of the product and use it for future development. Further, the sales maker can explain in detail the points to be noted when using the product when explaining the product to the customer.
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態の組み合わせ、又は上記以外の様々な構成を採用することもできる。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described with reference to drawings, these are illustrations of this invention, The combination of said each embodiment or various structures other than the above can also be employ | adopted.
以下、参考形態の例を付記する。
1. 購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得手段と、
前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、
を有する情報処理装置。
2. 前記実績情報が示す使用状況は、商品の使用期間、商品の使用頻度、商品の使用地域、商品が使用されている場所の温度若しくは湿度、又は商品が屋外と屋内のどちらで使用されているかを含む、1.に記載の情報処理装置。
3. 商品の予想使用状況を取得する予想使用状況取得手段を有し、
前記実績情報取得手段は、前記取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を取得する、1.又は2.に記載の情報処理装置。
4. 前記期待値情報について、保証の満期における修理費用の期待値を出力する保証情報出力手段を有する、1.乃至3.いずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 購入後の商品について、過去に生成された前記期待値情報を記憶する期待値情報記憶手段から、その商品を購入する際に生成された第1の期待値情報を取得する期待値情報取得手段と、
前記期待値情報生成手段は、前記購入後の商品と同じ種類の商品に関する前記実績情報を用いて、前記購入後の商品について第2の前記期待値情報を生成し、第1の前記期待値情報と第2の前記期待値情報を共に出力する、1.乃至4.いずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記実績情報が前記購入後の商品と同じ種類の商品について取得する前記実績情報には、前記購入後の商品について使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報が含まれる、5.に記載の情報処理装置。
7. 第1の情報処理装置と第2の情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記第1の情報処理装置は、
購入対象の商品と同じ種類の商品について、前記第2の情報処理装置によって生成された実績情報を取得する実績情報取得手段と、
商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、有し、
前記第2の情報処理装置は、
使用されている商品から、その商品の使用状況及びその商品の故障の有無に関する現況情報を収集する収集手段と、
商品から取得した前記現況情報に基づき、その商品について前記実績情報を生成する実績情報生成手段と、を有する情報処理システム。
8. コンピュータによって実行される制御方法であって、
購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得ステップと、
前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得ステップと、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成ステップと、
を有する制御方法。
9. 前記実績情報が示す使用状況は、商品の使用期間、商品の使用頻度、商品の使用地域、商品が使用されている場所の温度若しくは湿度、又は商品が屋外と屋内のどちらで使用されているかを含む、8.に記載の制御方法。
10. 商品の予想使用状況を取得する予想使用状況取得ステップを有し、
前記実績情報取得ステップは、前記取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を取得する、8.又は9.に記載の制御方法。
11. 前記期待値情報について、保証の満期における修理費用の期待値を出力する保証情報出力ステップを有する、8.乃至10.いずれか一つに記載の制御方法。
12. 購入後の商品について、過去に生成された前記期待値情報を記憶する期待値情報記憶ステップから、その商品を購入する際に生成された第1の期待値情報を取得する期待値情報取得ステップと、
前記期待値情報生成ステップは、前記購入後の商品と同じ種類の商品に関する前記実績情報を用いて、前記購入後の商品について第2の前記期待値情報を生成し、第1の前記期待値情報と第2の前記期待値情報を共に出力する、8.乃至11.いずれか一つに記載の制御方法。
13. 前記実績情報が前記購入後の商品と同じ種類の商品について取得する前記実績情報には、前記購入後の商品について使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報が含まれる、12.に記載の制御方法。
14. 8.乃至13.いずれか一つに記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
Hereinafter, examples of the reference form will be added.
1. For the same type of product as the product to be purchased, a record information acquisition means for acquiring record information in which usage status and failure information are associated;
Cost information acquisition means for acquiring cost information related to costs required for repairing a failure of the product to be purchased;
Expected value information generating means for generating expected value information indicating a time transition of an expected value of repair cost for the product to be purchased based on the result information and the cost information;
An information processing apparatus.
2. The usage status indicated by the record information includes the period of use of the product, the frequency of use of the product, the region where the product is used, the temperature or humidity of the place where the product is used, or whether the product is used outdoors or indoors. Including, The information processing apparatus described in 1.
3. It has an expected usage status acquisition means for acquiring the expected usage status of products,
The performance information acquisition unit acquires performance information indicating a usage status that applies to the acquired expected usage status. Or 2. The information processing apparatus described in 1.
4). 1. Warranty information output means for outputting an expected value of repair costs at the expiration of the warranty for the expected value information. To 3. The information processing apparatus according to any one of the above.
5. Expected value information acquisition means for acquiring first expected value information generated when purchasing the product from expected value information storage means for storing the expected value information generated in the past for the purchased product; ,
The expected value information generation means generates second expected value information for the product after purchase using the result information regarding the same type of product as the product after purchase, and the first expected value information. And the second expected value information are output together. To 4. The information processing apparatus according to any one of the above.
6). 4. The performance information acquired for the same type of product as the product after purchase is the result information in which usage status and failure information are associated with the product after purchase. The information processing apparatus described in 1.
7). An information processing system including a first information processing device and a second information processing device,
The first information processing apparatus includes:
About the same kind of product as the product to be purchased, the result information obtaining means for obtaining the result information generated by the second information processing device;
Cost information acquisition means for acquiring cost information on the cost required for repair of product failure,
Expected value information generating means for generating expected value information indicating a time transition of an expected value of repair cost for the product to be purchased based on the record information and the cost information,
The second information processing apparatus
A collecting means for collecting current information on the use status of the product and the presence or absence of failure of the product from the used product;
An information processing system comprising: record information generating means for generating the record information for the product based on the current status information acquired from the product.
8). A control method executed by a computer,
For a product of the same type as the product to be purchased, a performance information acquisition step for acquiring performance information in which usage status and failure information are associated;
Cost information acquisition step for acquiring cost information related to the cost required for repairing the failure of the product to be purchased;
An expected value information generating step for generating expected value information indicating a time transition of an expected value of repair costs for the product to be purchased based on the result information and the cost information;
A control method.
9. The usage status indicated by the record information includes the period of use of the product, the frequency of use of the product, the region where the product is used, the temperature or humidity of the place where the product is used, or whether the product is used outdoors or indoors. Including, 8. The control method described in 1.
10. An expected usage status acquisition step for acquiring the expected usage status of the product,
The performance information acquisition step acquires performance information indicating a usage situation that applies to the acquired expected usage situation; 8. Or 9. The control method described in 1.
11. A warranty information output step of outputting an expected value of repair costs at the expiration of the warranty for the expected value information; To 10. The control method as described in any one.
12 An expected value information acquisition step of acquiring first expected value information generated when purchasing the product from an expected value information storage step of storing the expected value information generated in the past for the product after purchase; ,
The expected value information generation step generates second expected value information for the product after purchase using the result information regarding the same type of product as the product after purchase, and the first expected value information. And output the second expected value information together; 8. To 11. The control method as described in any one.
13. The track record information acquired by the track record information for the same type of product as the post-purchase product includes track record information in which usage status and failure information are associated with the post-purchase product. The control method described in 1.
14 8). Thru 13. A program for causing a computer to execute each step of the control method according to any one of the above.
10 期待値情報記憶部
20 グラフ
22 グラフ
30 ディスプレイ装置
40 商品
50 ホームゲートウェイ
500 実績情報
502 使用状況
504 故障情報
506 使用期間
508 使用頻度
510 使用環境
512 使用地域
514 温度
516 湿度
518 屋内外
520 故障有無
522 部品
524 症状
1000 計算機
1020 バス
1040 プロセッサ
1060 メモリ
1080 ストレージ
1100 入出力インタフェース
1120 ネットワークインタフェース
2000 情報処理装置
2020 実績情報取得部
2040 費用情報取得部
2060 期待値情報生成部
2080 予想使用状況取得部
2100 保証情報出力部
2120 期待値情報取得部
3000 第2情報処理装置
3020 収集部
3040 実績情報生成部
4000 情報処理システム
10 Expected Value
Claims (9)
前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、
を有する情報処理装置。 For the same type of product as the product to be purchased, a record information acquisition means for acquiring record information in which usage status and failure information are associated;
Cost information acquisition means for acquiring cost information related to costs required for repairing a failure of the product to be purchased;
Expected value information generating means for generating expected value information indicating a time transition of an expected value of repair cost for the product to be purchased based on the result information and the cost information;
An information processing apparatus.
前記実績情報取得手段は、前記取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を取得する、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 It has an expected usage status acquisition means for acquiring the expected usage status of products,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the performance information acquisition unit acquires performance information indicating a usage status that applies to the acquired expected usage status.
前記期待値情報生成手段は、前記購入後の商品と同じ種類の商品に関する前記実績情報を用いて、前記購入後の商品について第2の前記期待値情報を生成し、第1の前記期待値情報と第2の前記期待値情報を共に出力する、請求項1乃至4いずれか一項に記載の情報処理装置。 Expected value information acquisition means for acquiring first expected value information generated when purchasing the product from expected value information storage means for storing the expected value information generated in the past for the purchased product; ,
The expected value information generation means generates second expected value information for the product after purchase using the result information regarding the same type of product as the product after purchase, and the first expected value information. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein both the first and second expected value information are output.
前記第1の情報処理装置は、
購入対象の商品と同じ種類の商品について、前記第2の情報処理装置によって生成された実績情報を取得する実績情報取得手段と、
商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、有し、
前記第2の情報処理装置は、
使用されている商品から、その商品の使用状況及びその商品の故障の有無に関する現況情報を収集する収集手段と、
商品から取得した前記現況情報に基づき、その商品について前記実績情報を生成する実績情報生成手段と、を有する情報処理システム。 An information processing system including a first information processing device and a second information processing device,
The first information processing apparatus includes:
About the same kind of product as the product to be purchased, the result information obtaining means for obtaining the result information generated by the second information processing device;
Cost information acquisition means for acquiring cost information on the cost required for repair of product failure,
Expected value information generating means for generating expected value information indicating a time transition of an expected value of repair cost for the product to be purchased based on the record information and the cost information,
The second information processing apparatus
A collecting means for collecting current information on the use status of the product and the presence or absence of failure of the product from the used product;
An information processing system comprising: record information generating means for generating the record information for the product based on the current status information acquired from the product.
購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得ステップと、
前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得ステップと、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成ステップと、
を有する制御方法。 A control method executed by a computer,
For a product of the same type as the product to be purchased, a performance information acquisition step for acquiring performance information in which usage status and failure information are associated;
Cost information acquisition step for acquiring cost information related to the cost required for repairing the failure of the product to be purchased;
An expected value information generating step for generating expected value information indicating a time transition of an expected value of repair costs for the product to be purchased based on the result information and the cost information;
A control method.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019153279A (en) * | 2017-12-25 | 2019-09-12 | ダッソー システムズDassault Systemes | Prediction of event affecting physical system |
JP2020181433A (en) * | 2019-04-26 | 2020-11-05 | コスモ石油マーケティング株式会社 | Vehicle inspection cost providing system and vehicle inspection cost providing method |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002189787A (en) * | 2000-12-21 | 2002-07-05 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Retail method and system |
JP2005182465A (en) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | Toshiba Corp | Maintenance support method and program |
WO2014171104A1 (en) * | 2013-04-15 | 2014-10-23 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | Information presentation method, information presentation system, program, and recording medium |
-
2016
- 2016-03-22 JP JP2016056704A patent/JP6844113B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002189787A (en) * | 2000-12-21 | 2002-07-05 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Retail method and system |
JP2005182465A (en) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | Toshiba Corp | Maintenance support method and program |
WO2014171104A1 (en) * | 2013-04-15 | 2014-10-23 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | Information presentation method, information presentation system, program, and recording medium |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019153279A (en) * | 2017-12-25 | 2019-09-12 | ダッソー システムズDassault Systemes | Prediction of event affecting physical system |
JP2020181433A (en) * | 2019-04-26 | 2020-11-05 | コスモ石油マーケティング株式会社 | Vehicle inspection cost providing system and vehicle inspection cost providing method |
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