JP2020154782A

JP2020154782A - 提案装置、提案方法および提案プログラム

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Publication number: JP2020154782A
Application number: JP2019053085A
Authority: JP
Inventors: 亮蔵内; Akira Kurauchi
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2019-03-20
Filing date: 2019-03-20
Publication date: 2020-09-24
Anticipated expiration: 2039-03-20
Also published as: JP7091276B2

Abstract

【課題】利用者の購入履歴に基づき、利用者にとってより有用な情報を提供する事が可能な提案装置、提案方法および提案プログラムを提供する。【解決手段】提案装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、特定部１３３と、提案部１３４と、通知部１３５を備える。推定部１３２は、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。提案部１３４は、推定部１３２により推定された傾向に基づくタイミングで、利用者に対して取引対象の販売を提案する。【選択図】図４

Description

本発明は、提案装置、提案方法および提案プログラムに関する。

従来、種々の需要を予測する技術が提供されている。例えば、利用者の投稿情報やアンケートの回答に基づいて、所定の取引対象についての相対的な購買態様を推定し、推定結果に応じた情報提供技術が知られている。例えば、利用者が早期の購入者、すなわち、イノベーターとなるか否か、インフルエンサーとなるか否か等を推定し、推定結果に応じた情報提供を行う技術が知られている。

特開２００７−１４０６０３号公報特開２０１５−０６９５０２号公報特表２０１０−５１５１６０号公報

しかしながら、上述した従来技術では、利用者にとって有用な情報を提供しているとは言えない場合がある。

例えば、上述した従来技術では、イノベーターやインフルエンサーとなる利用者に対して取引対象の購入を促しているに過ぎず、利用者に対して、取引対象の適切な売り時等を提案することができない。このため、利用者間における取引対象の流通を促進させることができなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者にとってより有用な情報を提供することを目的とする。

本願に係る提案装置は、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する推定部と、推定部により推定された傾向に基づくタイミングで、前記利用者に対して前記取引対象の販売を提案する提案部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、利用者にとってより有用な情報を提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る提案処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る提案システムの構成例を示す図である。図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図４は、実施形態に係る提案装置の構成例を示す図である。図５は、実施形態に係る購入履歴記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る推定情報記憶部の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る提案処理の一例を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る提案処理の一例を示すフローチャートである。図９は、提案装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る提案装置、提案方法及び提案プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る提案装置、提案方法及び提案プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が提案装置１００により実行される例を示す。

図１では、利用者の購入履歴に基づいて、他の利用者よりも先に取引対象を購入する傾向を有する先行利用者と、他の利用者よりも後に取引対象を購入する傾向を有する後発利用者とを特定し、後発利用者が購入を開始するタイミングで、先行利用者に対して販売を提案し、後発利用者に対して販売を通知する場合を示す。なお、実施形態に係るイノベーターは、先行利用者の一例であり、実施形態に係るレイトマジョリティは、後発利用者の一例である。以下、図１を用いて、実施形態に係る提案処理の一例を説明する。

提案装置１００は、利用者の購入履歴を収集する（ステップＳ１０１）。図１に示すように、提案装置１００は、利用者群Ｇ１に含まれる複数の利用者の購入履歴を収集する。また、提案装置１００は、利用者Ｕ１の購入履歴を収集する（ステップＳ１０２）。ここで、利用者Ｕ１は、利用者群Ｇ１の一人であってもよいし、なくてもよい。なお、利用者Ｕ１が利用者群Ｇ１の一人である場合には、ステップＳ１０２に係る処理は省略されるものとする。提案装置１００は、収集した購入履歴に基づいて、利用者Ｕ１が取引対象を購入する際の相対的な時期の傾向を推定する（ステップＳ１０３）。また、図１に示すように、提案装置１００は、取引対象の販売数（売上個数）と、取引対象が販売されてから利用者が購入するまでに掛かる期間を示す販売時期とに基づいたグラフＧＲ１を生成してもよい。なお、グラフＧＲ１は、利用者が購入した他の取引対象の購入履歴に基づいて生成されたグラフであって、提案装置１００が販売を提案する又は通知する取引対象の購入に基づいて生成されたグラフではない。ここで、提案装置１００は、推定結果に基づいて、利用者Ｕ１がイノベーターであると特定したとする。例えば、提案装置１００は、利用者Ｕ１が購入すると推定された時期と、他の利用者が購入すると推定された時期とを比較することにより、利用者Ｕ１がイノベーターであると特定したとする。また、提案装置１００は、レイトマジョリティと呼ばれる利用者を特定する。例えば、提案装置１００は、グラフＧＲ１に基づいて、レイトマジョリティと呼ばれる利用者を特定する。

提案装置１００は、レイトマジョリティが購入を開始する所定のタイミングを特定する（ステップＳ１０４）。例えば、提案装置１００は、グラフＧＲ１に基づいて特定したレイトマジョリティが取引対象の購入を開始する所定のタイミングを特定する。提案装置１００は、販売数が所定の条件を満たす販売時期をレイトマジョリティが購入を開始するタイミングとして特定する。なお、図１に示すグラフＧＲ２は、提案装置１００が実行する情報処理を説明するための概念的なグラフであって、実際に、提案装置１００が生成するグラフではない。しかしながら、提案装置１００が、グラフＧＲ２を生成する場合には、提案装置１００が提案する所定のタイミング以降のデータポイントは仮想であり、実際のデータポイントではない。また、提案装置１００が、グラフＧＲ２を生成する場合には、所定のタイミング以降のデータポイントを仮想のデータポイントとしてプロットしてもよいし、プロットしなくてもよい。ここで、レイトマジョリティが購入を開始するタイミングとは、例えば、所定の取引対象に対するレイトマジョリティの購入数が所定の閾値以上となったタイミングである。

提案装置１００は、利用者Ｕ１に対して、所定のタイミングで取引対象の販売を提案する（ステップＳ１０５）。例えば、提案装置１００は、レイトマジョリティが購入を開始するタイミングで、利用者Ｕ１に対して取引対象の販売を提案する。また、提案装置１００は、所定のタイミングになると、イノベーターに対して、イノベーター向けのコンテンツ（イノベーターに限定のコンテンツ）を提案する。具体的な例を挙げると、提案装置１００は、イノベーターに対して、ショッピングサイトに５００円で売られている取引対象を、「オークションサイトでは２００円で売れています。出品しませんか？」といった情報を提案する。これにより、提案装置１００は、取引対象の売りを加速させることができる。なお、提案装置１００は、イノベーターに対して、所定のタイミングまでは、所定の取引対象を「まだ売らない方がよい」といった旨の情報を提案してもよい。例えば、提案装置１００は、レイトマジョリティが購入を開始するタイミングまでは、所定の取引対象を「まだ売らない方がよい」といった旨の情報を、利用者Ｕ１が閲覧する所定のコンテンツに表示してもよい。これにより、提案装置１００は、後発利用者の需要が高まる時に販売を提案することができる。

提案装置１００は、利用者Ｕ１が取引対象を販売した場合、利用者群Ｇ１に含まれるレイトマジョリティに対して、利用者Ｕ１が取引対象を販売した旨の情報を通知する（ステップＳ１０６）。このように、提案装置１００は、レイトマジョリティに対して、レイトマジョリティ向けのコンテンツ（広告、ターゲティング広告）を通知する。例えば、提案装置１００は、所定のコンテンツに含まれる所定の枠（例えば、広告枠）内に、レイトマジョリティ向けのコンテンツを表示する。これにより、取引対象の買いを加速させることができる。提案装置１００は、利用者ＵＩがショッピングサイトやオークションサイトに出品した場合には、ショッピングサイト等における商品情報を通知する。例えば、提案装置１００は、プッシュ通知により商品情報を通知してもよい。これにより、提案装置１００は、ショッピングサイトとオークションサイトとを用いた経済圏及び流通圏を加速させることができる。図１の例では、提案装置１００は、イノベーターとレイトマジョリティとの間で経済圏を作り、ショッピングサイトとオークションサイトとにおける取引対象の流通を加速させることができる。

提案装置１００は、所定の利用者が購入を開始するタイミングを、どのような手段を用いて推定してもよいし、検出してもよい。ここで、所定の利用者とは、例えば、レイトマジョリティである。例えば、提案装置１００は、所定の利用者の購入履歴に基づいて推定してもよい。具体的には、提案装置１００は、取引対象と同様の属性を有する取引対象が販売されてから所定の利用者が購入するまでに掛かる期間の平均値を統計に基づいて算出することにより推定してもよい。また、提案装置１００は、所定の利用者の投稿履歴に基づいて推定してもよい。例えば、提案装置１００は、所定の利用者がＳＮＳ（Social Networking System）上に投稿した画像やテキスト（文字情報）を解析することにより所定の利用者が購入し始めるタイミングを推定してもよい。具体的な例を挙げると、提案装置１００は、所定の利用者が投稿した画像に、所定の利用者が取引対象を使用していることを示す画像が含まれる場合には、所定の利用者がそのような画像を投稿し始めた日付や日時を、所定の利用者が購入し始めたタイミングと推定してもよい。また、提案装置１００は、所定の利用者が投稿したテキストに、所定の取引対象を示す特定ワード（キーワード）の回数が所定の閾値以上検出され始めた場合には、所定の閾値以上検出され始めた日付や日時を、所定の利用者が購入し始めたタイミングと推定してもよい。また、提案装置１００は、所定の利用者が投稿したテキストやタグに、「ハンドスピナーを買った」といった所定の利用者が実際に購入したことを示す情報が含まれる場合には、そのようなテキストを投稿し始めた日付や日時を、所定の利用者が購入し始めたタイミングと推定してもよい。

提案装置１００は、レイトマジョリティが購入を開始するタイミングを、販売数と販売時期とに基づいて推定してもよい。例えば、提案装置１００は、取引対象の販売数がピーク時の販売数から減少し始めた販売時期に基づいてタイミングを推定してもよい。また、提案装置１００は、オークションサイトでの取引対象の落札数と、取引対象が販売されてからの販売時期とに基づいて推定してもよい。例えば、提案装置１００は、取引対象の販売価格より安値での落札数が増加し始めた販売時期に基づいてタイミングを推定してもよい。

なお、提案装置１００は、取引対象毎に利用者の購入履歴を収集し、取引対象毎にイノベーターやレイトマジョリティを特定し、対応する提案や通知を行ってもよい。また、提案装置１００は、取引対象の種別（カテゴリ）毎に利用者の購入履歴を収集し、取引対象の種別毎にイノベーターやレイトマジョリティを特定し、対応する提案や通知を行ってもよい。このように、イノベーターは、所定の取引対象に対するイノベーターに限らず、所定の種別に属する取引対象に対するイノベーター（種別毎のイノベーター）であってもよい。また、提案装置１００は、取引対象の種別と類似する類似種別を有する取引対象に対する利用者の購入履歴を収集し、類似種別を有する取引対象のイノベーターやレイトマジョリティを特定し、対応する提案や通知を行ってもよい。

なお、実施形態に係る先行利用者は、他の利用者よりも先に取引対象を購入する傾向を有する利用者であれば、イノベーターに限らず、例えば、アーリーアダプターと呼ばれる利用者や、アーリーマジョリティと呼ばれる利用者であってもよい。また、図１に示すような、イノベーター等の表現に限らず、利用者の情報感度を示す表現であれば、先行利用者をどのように表現してもよいし、どのように定義してもよいものとする。一方、後発利用者は、他の利用者よりも後に取引対象を購入する傾向を有する利用者であれば、レイトマジョリティに限らず、ラガードと呼ばれる利用者であってもよい。また、図１に示すような、レイトマジョリティ等の表現に限らず、利用者の情報感度を示す表現であれば、後発利用者をどのように表現してもよいし、どのように定義してもよいものとする。

そして、上記実施形態では、イノベーターとレイトマジョリティとの情報感度に基づいて、取引対象の販売を提案するタイミングを決定する例を示したが、イノベーターとレイトマジョリティとの場合に限られなくてもよい。例えば、提案装置１００は、イノベーターとラガードとの情報感度に基づいて、ラガードが購入を開始するタイミングを、取引対象の販売を提案するタイミングとして決定してもよい。また、提案装置１００は、イノベーター及びアーリーアダプターと、レイトマジョリティ及びラガードとの情報感度に基づいて、レイトマジョリティ及びラガードが購入を開始するタイミングを、イノベーター及びアーリーアダプターに対して、取引対象の販売を提案するタイミングとして決定してもよい。

また、実施形態に係る先行利用者は、他の利用者よりも先に取引対象を購入する傾向を有する利用者であって、かつ、所定のサービスにおいて信用度が高いと判定された利用者であってもよい。ここで、信用度とは、利用者の信用を示す指標値である。信用度は、どのような指標に基づいて算出された値であってもよい。例えば、信用度は、ショッピングサイトやオークションサイトにおける他の利用者からの評価や評価数に基づいて算出された値であってもよい。提案装置１００は、信用度が高いと判定された先行利用者に対して販売を提案し、信用度が高いと判定された先行利用者から出品された取引対象を、後発利用者に通知してもよい。これにより、後発利用者は、安心して取引対象を購入することができるため、提案装置１００は、後発利用者に対して、取引対象を購入する動機付けを与えることができる。これにより、提案装置１００は、取引対象の経済圏及び流通圏を加速させることができる。

なお、実施形態に係る取引対象は、電子商店街で取引されるものであれば、どのようなものであってもよい。例えば、実施形態に係る取引対象は、ショッピングサイトやオークションサイトで取引されるものである。また、実施形態に係る利用者は、ショッピングサイトやオークションサイトに登録された会員であってもよいし、なくてもよい。

〔情報処理システムの構成〕
図２に示す提案システム１について説明する。図２に示すように、提案システム１は、端末装置１０と、提案装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提案装置１００とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図２は、実施形態に係る提案システムの構成例を示す図である。なお、図２に示した提案システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提案装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、利用者によって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、イノベーターやレイトマジョリティ等によって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の装置であってもよい。

提案装置１００は、利用者の情報感度に基づいて、取引対象の販売を提案するタイミングを決定するために用いられる。提案装置１００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work Station）等の情報処理装置であり、端末装置１０からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

〔２．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、提案装置１００との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、利用者からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。また、出力部１３は、提案装置１００から送信された情報を出力する。例えば、出力部１３は、取引対象を「販売しませんか」といった情報を出力する。また、出力部１３は、販売された取引対象の商品情報を出力する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、提案装置１００から送信された情報を表示するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１４は、送信部１４１と、受信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

（送信部１４１）
送信部１４１は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４１は、提案装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４１は、所定の記憶部に記憶された情報を送信する。例えば、送信部１４１は、利用者の購入履歴を送信する。例えば、送信部１４１は、利用者が購入した取引対象と、利用者が取引対象を購入した時期に関する情報とを送信する。

（受信部１４２）
受信部１４２は、各種情報を受信する。受信部１４２は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４２は、提案装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４２は、取引対象を「販売しませんか」といった旨の情報を受信する。例えば、受信部１４２は、販売された取引対象の商品情報を受信する。

〔３．提案装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る提案装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る提案装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、提案装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提案装置１００は、提案装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、購入履歴記憶部１２１と、推定情報記憶部１２２とを有する。

購入履歴記憶部１２１は、利用者の購入履歴に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る購入履歴記憶部１２１の一例を示す。図５に示すように、購入履歴記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「取引対象」、「種別」、「時期」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「取引対象」は、利用者が購入した取引対象を示す。図５に示す例では、「取引対象」に「対象＃Ｕ１−１」などの概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、取引対象の名称やブランド名が格納される。「種別」は、利用者が購入した取引対象の種別を示す。図５では、「種別」に「種別＃Ｕ１−１」などの概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「洋服」や「化粧品」といった具体的な種別を示す情報が格納される。「時期」は、購入対象が販売されてから利用者が購入するまでに掛かる期間を示す。図５では、「時期」に「時期＃Ｕ１−１」などの概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、時、分、秒などにより示される具体的な時間に関する情報が格納される。

推定情報記憶部１２２は、利用者が取引対象を購入する際の時期に関する情報を記憶する。推定情報記憶部１２２は、提案装置１００が推定した推定結果に関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る推定情報記憶部１２２の一例を示す。図６に示すように、推定情報記憶部１２２は、「推定ＩＤ」、「対象ＩＤ」、「利用者ＩＤ」、「時期」、「利用者」といった項目を有する。

「推定ＩＤ」は、提案装置１００による推定結果を識別するための識別情報を示す。「対象ＩＤ」は、利用者が購入する取引対象を識別するための識別情報を示す。「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「時期」は、取引対象が販売されてから利用者が購入するまでに掛かると推定された期間を示す。図６では、「時期」に「時期＃Ｔ１−Ｕ１」などの概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、時、分、秒などにより示される具体的な時間に関する情報が格納される。「利用者」は、提案装置１００が推定した相対的な時期のうち、利用者がどの時期に属する利用者であるかを示す。例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により示される利用者は、イノベーターであることを示す。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、提案装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、特定部１３３と、提案部１３４と、通知部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部１３１は、購入履歴記憶部１２１や推定情報記憶部１２２から各種情報を取得する。取得部１３１は、取得した各種情報を購入履歴記憶部１２１に格納する。

取得部１３１は、他の機能構成により推定又は特定された各種情報を取得する。取得部１３１は、利用者の購入履歴を取得する。取得部１３１は、利用者が購入した取引対象に関する情報と、利用者が取引対象を購入した時期に関する情報とを取得する。

（推定部１３２）
推定部１３２は、各種情報を推定する。推定部１３２は、外部の情報処理装置から各種情報を推定する。推定部１３２は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を推定する。

推定部１３２は、購入履歴記憶部１２１や推定情報記憶部１２２から各種情報を推定する。推定部１３２は、推定した各種情報を購入履歴記憶部１２１や推定情報記憶部１２２に格納する。

推定部１３２は、他の機能構成により取得又は特定された各種情報を推定する。推定部１３２は、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。推定部１３２は、利用者の情報感度に応じて、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。例えば、推定部１３２は、取引対象が販売されてから利用者が購入するまでの期間に応じて推定する。また、推定部１３２は、利用者が取引対象を購入するまでに取引対象が購入された個数に応じて推定する。例えば、推定部１３２は、利用者が取引対象を購入するまでに取引対象が購入された個数が少ない場合には、利用者が先行利用者であると推定する。

推定部１３２は、各利用者の購入履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。例えば、推定部１３２は、取引対象を販売から所定の期間内に購入するといった先発組の利用者と、取引対象を販売から所定の期間後に購入するといった後発組の利用者との相対的な時期の傾向を推定する。例えば、推定部１３２は、各利用者が取引対象と類似する取引対象を購入した購入履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。また、推定部１３２は、各利用者の投稿履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。例えば、推定部１３２は、各利用者が取引対象に関して投稿した情報に基づいて取引対象を購入した時期を推定し、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。また、推定部１３２は、利用者が所定のカテゴリに属する取引対象を購入した相対的な時期の傾向を推定する。

（特定部１３３）
特定部１３３は、各種情報を特定する。特定部１３３は、外部の情報処理装置から各種情報を特定する。特定部１３３は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を特定する。

特定部１３３は、他の機能構成により取得又は推定された各種情報を特定する。特定部１３３は、他の利用者よりも先に取引対象を購入する傾向を有する先行利用者を特定する。特定部１３３は、他の利用者よりも後に取引対象を購入する傾向を有する後発利用者を特定する。また、特定部１３３は、先行利用者が購入した取引対象を購入する後発利用者の数が所定の条件を満たすタイミングを特定する。

（提案部１３４）
提案部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提案する。提案部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提案部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を通知する。例えば、提案部１３４は、端末装置１０へ各種情報を提案する。

提案部１３４は、推定部１３２により推定された傾向に基づくタイミングで、利用者に対して取引対象の販売を提案する。提案部１３４は、先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。提案部１３４は、先行利用者が購入した取引対象を、後発利用者が購入する時期に基づいて、先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。若しくは、提案部１３４は、先行利用者が購入した取引対象を購入する後発利用者の数が所定の条件を満たした場合は、先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。例えば、提案部１３４は、後発利用者の数が販売時期の所定の期間内に増加傾向を示した場合には、先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。提案部１３４は、推定部１３２により推定された傾向に基づくタイミングで、利用者が購入した取引対象のうち所定のカテゴリに属する取引対象の販売を提案する。例えば、提案部１３４は、利用者と所定のカテゴリとの関連性に基づいて、取引対象の販売を提案する。

（通知部１３５）
通知部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を通知する。通知部１３５は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、通知部１３５は、端末装置１０へ各種情報を通知する。

通知部１３５は、取引対象の販売を提案された先行利用者が取引対象を販売した場合には、後発利用者に対して、先行利用者により販売された取引対象の情報を通知する。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図７及び図８を用いて、実施形態に係る提案システム１による情報処理の手順について説明する。図７及び図８は、実施形態に係る提案システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、提案装置１００は、各利用者の購入履歴を取得する（ステップＳ２０１）。提案装置１００は、所定の人数以上の利用者から購入履歴を取得したかを判定する（ステップＳ２０２）。提案装置１００は、所定の人数以上の利用者から購入履歴を取得していない場合（ステップＳ２０２；ＮＯ）、所定の人数以上の利用者から購入履歴を取得するまで待機する。提案装置１００は、所定の人数以上の利用者から購入履歴を取得した場合（ステップＳ２０２；ＹＥＳ）、取得した購入履歴から取引対象を購入する際の相対的な時期の傾向を推定する（ステップＳ２０３）。提案装置１００は、推定した時期の傾向から、先行利用者と後発利用者とを特定する（ステップＳ２０４）。提案装置１００は、後発利用者の数が所定の条件を満たすタイミングを推定する（ステップＳ２０５）。提案装置１００は、推定したタイミングで取引対象の販売を先行利用者に対して提案する（ステップＳ２０６）。

図８に示すように、提案装置１００は、先行利用者が取引対象を販売したかを判定する（ステップＳ３０１）。提案装置１００は、先行利用者が取引対象を販売した場合（ステップＳ３０１；ＹＥＳ）、先行利用者が取引対象を販売した旨を後発利用者に対して通知する（ステップＳ３０２）。提案装置１００は、先行利用者が取引対象を販売しない場合（ステップＳ３０１；ＮＯ）、情報処理を終了する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提案装置１００は、推定部１３２と、提案部１３４とを有する。推定部１３２は、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。提案部１３４は、推定部１３２により推定された傾向に基づくタイミングで、利用者に対して取引対象の販売を提案する。

これにより、実施形態に係る提案装置１００は、後発利用者の購買を加速させると共に、先行利用者の販売を加速させることができる。また、実施形態に係る提案装置１００は、利用者が購入する相対的な時期の傾向に応じた経済圏を作り、ショッピングやオークションにおける取引対象の流通を加速させることができる。

また、提案部１３４は、他の利用者よりも先に取引対象を購入する傾向を有する先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。

これにより、実施形態に係る提案装置１００は、先発利用者に対して有用な情報を提供することができる。

また、提案部１３４は、取引対象を他の利用者よりも後に購入する傾向を有する後発利用者が、先行利用者が購入した取引対象を購入する時期に基づいて、先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。

これにより、実施形態に係る提案装置１００は、後発利用者の購買が加速するタイミングで先発利用者に対して有用な情報を提供することができる。

また、提案部１３４は、先行利用者が購入した取引対象を購入する後発利用者の数が所定の条件を満たした場合は、先行利用者に対して取引対象の販売を提案する。

また、実施形態に係る提案装置１００は、取引対象の販売を提案された先行利用者が取引対象を販売した場合は、後発利用者に対し、先行利用者により販売された取引対象の情報を通知する通知部１３５を有する。

これにより、実施形態に係る提案装置１００は、後発利用者に対して有用な情報を提供することができる。

また、推定部１３２は、取引対象が販売されてから利用者が購入するまでの期間に応じて、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。

これにより、実施形態に係る提案装置１００は、先行利用者を推定する精度を向上させることができる。

また、推定部１３２は、利用者が取引対象を購入するまでに取引対象が購入された個数に応じて、利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。

また、推定部１３２は、各利用者の購入履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。

また、推定部１３２は、各利用者の投稿履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する。

また、推定部１３２は、利用者が所定のカテゴリに属する取引対象を購入した相対的な時期の傾向を推定する。また、提案部１３４は、推定部１３２により推定された傾向に基づくタイミングで、利用者が購入した取引対象のうち所定のカテゴリに属する取引対象の販売を提案する。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０および提案装置１００は、例えば、図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、端末装置１０および提案装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０および提案装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４および１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１提案システム
１０端末装置
１００提案装置
１１０通信部
１２０記憶部
１２１購入履歴記憶部
１２２推定情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２推定部
１３３特定部
１３４提案部
１３５通知部
Ｎネットワーク

Claims

利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する推定部と、
推定部により推定された傾向に基づくタイミングで、前記利用者に対して前記取引対象の販売を提案する提案部と
を有することを特徴とする提案装置。
前記提案部は、他の利用者よりも先に取引対象を購入する傾向を有する先行利用者に対して当該取引対象の販売を提案する
ことを特徴とする請求項１に記載の提案装置。
前記提案部は、取引対象を他の利用者よりも後に購入する傾向を有する後発利用者が、前記先行利用者が購入した取引対象を購入する時期に基づいて、前記先行利用者に対して前記取引対象の販売を提案する
ことを特徴とする請求項２に記載の提案装置。
前記提案部は、前記先行利用者が購入した取引対象を購入する後発利用者の数が所定の条件を満たした場合は、前記先行利用者に対して前記取引対象の販売を提案する
ことを特徴とする請求項３に記載の提案装置。
前記取引対象の販売を提案された先行利用者が当該取引対象を販売した場合は、前記後発利用者に対し、当該先行利用者により販売された取引対象の情報を通知する通知部
を有することを特徴とする請求項３または４に記載の提案装置。
前記推定部は、取引対象が販売されてから利用者が購入するまでの期間に応じて、当該利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の提案装置。
前記推定部は、前記利用者が取引対象を購入するまでに当該取引対象が購入された個数に応じて、当該利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の提案装置。
前記推定部は、各利用者の購入履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の提案装置。
前記推定部は、各利用者の投稿履歴に基づいて、各利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の提案装置。
前記推定部は、前記利用者が所定のカテゴリに属する取引対象を購入した相対的な時期の傾向を推定し、
前記提案部は、前記推定部により推定された傾向に基づくタイミングで、前記利用者が購入した取引対象のうち前記所定のカテゴリに属する取引対象の販売を提案する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の提案装置。
提案装置が実行する提案方法であって、
利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する推定工程と、
推定工程により推定された傾向に基づくタイミングで、前記利用者に対して前記取引対象の販売を提案する提案工程と
を含むことを特徴とする提案方法。
利用者が取引対象を購入する相対的な時期の傾向を推定する推定手順と、
推定手順により推定された傾向に基づくタイミングで、前記利用者に対して前記取引対象の販売を提案する提案手順と
をコンピュータに実行させるための提案プログラム。