JP2024066332A - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品の取引を促進することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、付与部とを備える。取得部は、３次元の仮想空間で移動するアバターを操作するユーザの仮想空間における商品の取引履歴の情報である取引履歴情報を取得する。付与部は、取得部によって取得された取引履歴情報に基づいて、仮想空間に関する特典を、商品の出品者およびユーザのうちの少なくとも一方に付与する特典として決定する。【選択図】図１０

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

従来、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）サイトを用いた商品の取引が一般的に行われているが、近年では、ユーザの操作によってアバターが移動する３次元の仮想空間で商品の取引を行うための技術が提案されている。例えば、特許文献１には、３次元の仮想空間に配置される仮想店舗において接客を行う複数の仮想店員の中からユーザのアバターを接客する仮想店員を選択する技術が開示されている。

特開２０２２－０３６６９０号公報

しかしながら、上記従来技術では、複数の仮想店員の中からユーザのアバターを接客する仮想店員を選択することに留まり、仮想空間において商品の取引を促進する点でさらなる改善の余地がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品の取引を促進することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、取得部と、付与部とを備える。取得部は、３次元の仮想空間で移動するアバターを操作するユーザの仮想空間における商品の取引履歴の情報である取引履歴情報を取得する。付与部は、取得部によって取得された取引履歴情報に基づいて、仮想空間に関する特典を、商品の出品者およびユーザのうちの少なくとも一方に付与する特典として決定する。

実施形態の一態様によれば、商品の取引を促進することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置による第１の商品取引の促進方法の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置による第２の商品取引の促進方法の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置による第３の商品取引の促進方法の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置による第４の商品取引の促進方法の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置による第５の商品取引の促進方法の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置による第６の商品取引の促進方法の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る端末装置の構成の一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係るユーザ情報記憶部に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る出品者情報記憶部に記憶される出品者情報テーブルの一例を示す図である。 図１３は、実施形態に係る出品情報記憶部に記憶される出品情報テーブルの一例を示す図である。 図１４は、実施形態に係る取引履歴情報記憶部に記憶される取引履歴情報テーブルの一例を示す図である。 図１５は、実施形態に係る情報処理装置の配置部によって３次元仮想空間において販売エリアおよび仮想商品オブジェクトが配置された状態の一例を示す図である。 図１６は、実施形態に係る情報処理装置の提供部によって提供され端末装置の表示部に表示されるフリマサイト情報の一例を示す図である。 図１７は、実施形態に係る情報処理装置の提供部によって提供され端末装置の表示部に表示される３次元仮想空間情報の一例を示す図である。 図１８は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１９は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による人気度処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による第１販売エリア処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による第２販売エリア処理の一例を示すフローチャートである。 図２２は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による価格処理の一例を示すフローチャートである。 図２３は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による特典処理の一例を示すフローチャートである。 図２４は、実施形態に係る情報処理装置の処理部によるオーダーメイド処理の一例を示すフローチャートである。 図２５は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による要求処理の一例を示すフローチャートである。 図２６は、実施形態に係る情報処理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、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、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。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。

〔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り、情報処理装置１によって実行される。

図１に示す情報処理装置１は、電子商取引サイトでの電子商取引サービスを提供する。電子商取引サイトでの電子商取引サービスは、例えば、フリーマーケット形式の電子商取引サービス、オークション形式の電子商取引サービス、電子商店街（ＥＣモール）による電子商取引サービスなどである。

フリーマーケット形式の電子商取引は、ユーザ間(ＣｔｏＣ)の電子商取引サービスであり、売却側のユーザが出品物の販売価格である商品価格を決定し、購入側のユーザがその商品価格に合意すれば、出品物の取引が成立する形式の電子商取引であり、購入側のユーザが価格を決定するオークション形式の電子商取引と異なる。フリーマーケット形式の電子商取引では、購入側のユーザが、売却側のユーザＵの商品価格に対して、値下げ交渉なども可能である。

本明細書では、電子商取引において、売却側のユーザを出品者Ｅと規定し、購入側のユーザをユーザＵと規定する。以下においては、フリーマーケット形式の電子商取引サービスについて主に説明するが、以下に示す技術は、フリーマーケット形式の電子商取引サービスと同様に、オークション形式の電子商取引サービスや電子商店街による電子商取引サービスなどに適用することができる。以下において、フリーマーケット形式の電子商取引サービスをフリマサービスと記載する場合があり、フリマサービスを提供するサイトをフリマサイトと記載する場合がある。

ユーザＵが操作する端末装置３には、ユーザＵが購入側のユーザとしてフリマサービスを利用するためのアプリケーションプログラム（以下、ユーザ用ＥＣフリマアプリと記載する場合がある）がインストールされている。ユーザＵは、端末装置３にインストールされているユーザ用ＥＣフリマアプリを用いて、フリマサービスでの商品の閲覧や購入を行うことができる。

また、出品者Ｅの端末装置２には、出品者Ｅが売却側のユーザとしてフリマサービスを利用するためのアプリケーションプログラム（以下、出品者用ＥＣフリマアプリと記載する場合がある）がインストールされている。出品者Ｅは、端末装置２にインストールされている出品者用ＥＣフリマアプリを用いて、フリマサービスでの商品の出品や売却を行うことができる。

また、情報処理装置１は、３次元の仮想空間（以下、３次元仮想空間または仮想空間と記載する場合がある）においてフリーマーケット形式での商品の取引を支援するサービスであるメタバースフリマサービスを提供する。かかる３次元仮想空間では、出品者Ｅのアバター、ユーザＵのアバター、各種の３次元の仮想オブジェクトなどが配置される。以下において、３次元の仮想オブジェクトを単に仮想オブジェクトと記載する場合がある。上述したフリマサイトは、３次元仮想空間外でフリーマーケット形式の電子商取引サービスを提供するサイトであるが、かかる例に限定されない。

ユーザＵが操作する端末装置３には、ユーザＵが購入側のユーザとしてメタバースフリマサービスを利用するためのアプリケーションプログラム（以下、ユーザ用フリマメタバースアプリと記載する場合がある）がインストールされている。ユーザＵは、端末装置３にインストールされているユーザ用フリマメタバースアプリを用いて、メタバースフリマサービスでの商品の閲覧や購入を行うことができる。なお、ユーザ用フリマメタバースアプリの機能は、ユーザ用ＥＣフリマアプリの機能の一部としてユーザ用ＥＣフリマアプリに含まれてもよい。

また、出品者Ｅの端末装置２には、出品者Ｅが売却側のユーザとしてメタバースフリマサービスを利用するためのアプリケーションプログラム（以下、出品者用メタバースフリマアプリと記載する場合がある）がインストールされている。出品者Ｅは、端末装置２にインストールされている出品者用メタバースフリマアプリを用いて、メタバースフリマサービスでの商品の出品や売却を行うことができる。なお、出品者用フリマメタバースアプリの機能は、出品者用ＥＣフリマアプリの機能の一部として出品者用ＥＣフリマアプリに含まれてもよい。

出品者Ｅは、端末装置２を操作することで、３次元仮想空間において、出品者ＥのアバターＥＡを操作することができ、ユーザＵは、端末装置３を操作することで、３次元仮想空間において、ユーザＵのアバターＵＡを操作することができる。以下において、出品者ＥのアバターＥＡおよびユーザＵのアバターＵＡの各々を個別に区別せずに示す場合、アバターＡと記載する場合がある。

情報処理装置１によって構築される３次元仮想空間は、現実世界を各種の仮想オブジェクトで再現したものであるが、仮想空間の一部だけ現実世界を再現し、残りは創作された仮想オブジェクトを用いて構築される空間であってもよい。また、情報処理装置１によって構築される３次元仮想空間は、すべてが創作された仮想オブジェクトを用いて構築される空間であってもよい。

上述した３次元仮想空間は、情報処理装置１などによって構築される。情報処理装置１などによって構築される３次元仮想空間は、ユーザによって種々の目的を達成することが可能に構成されており、かかる３次元仮想空間で行われるユーザの行動は、商品の取引に限定されない。なお、情報処理装置１によって構築される３次元仮想空間は、商品の取引に限定された空間であってもよい。

３次元仮想空間において、出品者Ｅは、売却側のユーザとして販売エリアＳＡに商品を出品することができ、ユーザＵは、購入側のユーザとして、出品者Ｅによって販売エリアＳＡに出品された商品を購入することができる。

このように構築される３次元仮想空間における商品の取引の概要について、図１を参照して説明する。出品者Ｅは、端末装置２を操作することで、情報処理装置１に出品要求を送信する処理を端末装置２に実行させる（ステップＳ１）。出品要求は、３次元仮想空間への商品の出品の要求であり、かかる出品要求には、例えば、出品者ＩＤ（Identifier）または出品者ＩＤに対応する情報が含まれる。

情報処理装置１は、端末装置２からの出品要求を受け付けると、出品者Ｅの情報である出品者情報などに基づいて、出品者Ｅによる３次元仮想空間での出品を許可する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１は、出品者情報などに基づいて、出品者Ｅが出品条件を満たす場合に、出品者Ｅの３次元仮想空間での出品を許可する。

出品者Ｅは、情報処理装置１によって出品が許可された場合、端末装置２を操作することで、情報処理装置１に出品情報を送信する処理を端末装置２に実行させる（ステップＳ３）。出品情報には、例えば、３次元仮想空間での出品対象となる商品の情報などが含まれる。

出品情報は、出品対象となる商品を特定する情報を含み、例えば、フリマサービスで出品している商品を指定する情報、または、フリマサービスで出品していないが３次元仮想空間で新たに出品する商品の商品情報などを含む。商品情報には、例えば、商品名、商品のカテゴリ、商品の画像、商品の説明文、商品の価格などの情報が含まれる。

情報処理装置１は、端末装置２からの出品情報を受け付けると、３次元仮想空間において販売エリアＳＡを配置する（ステップＳ４）。かかる販売エリアＳＡは、出品者Ｅが商品を出品するためのエリアであり、かかる販売エリアＳＡには、例えば、仮想ブルーシートオブジェクトや仮想レジャーシートオブジェクトなどの仮想オブジェクトである仮想シートオブジェクトが配置される。なお、販売エリアＳＡには、仮想テントオブジェクトなどの仮想オブジェクトがさらに配置されてもよい。また、販売エリアＳＡは、仮想シートオブジェクトや仮想テントオブジェクトなどが配置されなくてもよい。

仮想オブジェクトは、３次元仮想空間に配置されるオブジェクトであり、３ＤＣＧ（three-Dimensional Computer Graphics）技術によって生成される。例えば、仮想オブジェクトは、複数のポリゴンによって形成されるが、かかる例に限定されない。

また、情報処理装置１は、出品情報で特定される商品の仮想オブジェクトである仮想商品オブジェクトを販売エリアＳＡに配置する。仮想商品オブジェクトが配置される位置は、例えば、端末装置２から送信される出品情報で指定される位置であるが、かかる例に限定されない。例えば、仮想商品オブジェクトは、売却可能性が最も高くなると情報処理装置１によって判定された位置に配置されてもよい。

つづいて、ユーザＵは、端末装置３を操作することによって、情報処理装置１に参加要求を送信する処理を端末装置３に実行させる（ステップＳ５）。参加要求は、ユーザＵが３次元仮想空間に参加（ログイン）するための要求であり、かかる参加要求には、例えば、ユーザＵを特定するための情報が含まれる。

情報処理装置１は、端末装置３からの参加要求を受け付けると、３次元仮想空間情報を生成する（ステップＳ６）。ステップＳ６の処理において、情報処理装置１は、参加要求で特定されるユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する。

そして、情報処理装置１は、ステップＳ６で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ７）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、ユーザＵは、３次元仮想空間のうちユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする領域の画像を視認することができる。

また、ユーザＵは、端末装置３を操作することで、情報処理装置１に対してアバター操作情報を送信する処理を端末装置３に実行させることができる。情報処理装置１は、端末装置３からのアバター操作情報を受信すると、アバター操作情報で示される動作をアバターＵＡの動作としてアバターＵＡを動作させる。

ユーザＵは、例えば、アバターＵＡを操作して、アバターＵＡの手、脚、頭、胴体などを動かすことができ、３次元仮想空間においてアバターＵＡを移動させることができる。アバターＵＡの動作は、人間の動作を模擬した動作であるが、人間以外の動物の動作を模擬した動作であってもよく、機械の動作を模擬した動作であってもよい。

図１に示す例では、ユーザＵによるアバターＵＡの操作によって、アバターＵＡが出品者Ｅの販売エリアＳＡに近づいており、アバターＵＡの視線方向には、販売エリアＳＡが位置する。そのため、情報処理装置１は、３次元仮想空間のうち出品者Ｅの販売エリアＳＡを含む領域の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成し、端末装置３の表示領域には、出品者Ｅの販売エリアＳＡを含む領域の画像が表示される。これにより、ユーザＵは、販売エリアＳＡに配置された仮想商品オブジェクトを閲覧することができる。

また、ユーザＵは、端末装置３を操作することで、ユーザＵのアバターＵＡおよび出品者ＥのアバターＥＡを介して出品者Ｅとの間での会話を行うことができる。かかる会話は、例えば、チャットでの会話であるが、音声による会話であってもよい。これにより、ユーザＵは、例えば、出品者Ｅとの間で値下げ交渉を行ったり、出品者Ｅに商品の詳細を尋ねたりすることができる。

また、ユーザＵは、端末装置３を操作することで、販売エリアＳＡに配置された仮想商品オブジェクトをアバターＵＡに把持させてアバターＵＡから見た仮想商品オブジェクトの角度を変えたり、アバターＵＡの目に近づけたりすることができる。

出品者ＥおよびユーザＵの各々の数は、２以上であり、情報処理装置１は、各出品者Ｅの販売エリアＳＡを３次元仮想空間に設けることができる。各出品者Ｅの販売エリアＳＡは、例えば、３次元仮想空間においてフリーマーケット形式での商品販売のために設けられた特定の領域（以下、フリマ会場と記載する場合がある）や後述する販売可能エリアなどに配置される。

ユーザＵは、端末装置３を操作することで、ユーザＵのアバターＵＡを移動させ、フリマ会場内を巡ることができ、フリマ会場の販売エリアＳＡで出品されている所望の商品の有無を確認したり購入したりすることができる。

ユーザＵは、フリマ会場に多くの出品者Ｅの販売エリアＳＡがある場合、どの出品者Ｅの商品を購入すればよいのかを迷う場合がある。そこで、情報処理装置１では、出品者Ｅに関する情報などを３次元仮想空間においてユーザＵに提供することで、商品の取引を促進する。

〔１．１．第１の商品取引の促進方法〕
図２は、実施形態に係る情報処理装置１による第１の商品取引の促進方法の一例を示す図であり、以下において、図２を参照して、情報処理装置１による第１の商品取引の促進方法を説明する。

図２に示すように、情報処理装置１は、内部の記憶部または外部装置から各出品者Ｅの出品者情報を取得する（ステップＳ１０）。出品者情報は、出品者Ｅに関する情報であり、例えば、出品者Ｅの属性を示す情報、第１出品履歴情報、および第２出品履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報を含む。

出品者Ｅの属性は、例えば、出品者Ｅのデモグラフィック属性および出品者Ｅのサイコグラフィック属性のうちの少なくとも一方を含む。出品者Ｅのデモグラフィック属性は、例えば、出品者Ｅの性別、年齢、居住地、および職業などであり、出品者Ｅのサイコグラフィック属性は、例えば、出品者Ｅの旅行、服、車、宗教などの興味関心対象、生活スタイル、思想や思想の傾向などである。

第１出品履歴情報は、出品者Ｅのフリマサイトでの商品の出品履歴を示す情報である。かかる第１出品履歴情報は、例えば、フリマサイトで出品中の商品の情報、フリマサイトで取引済みの商品の情報、フリマサイトでの出品期間が経過した商品の情報、第１会話情報、および第１評価情報などを含む。

第１会話情報は、フリマサイトでのユーザＵと出品者Ｅとの会話の情報であり、例えば、ユーザＵからの相談の内容を示す情報、およびユーザＵからの相談（例えば、商品説明依頼や値下げ交渉など）に対する出品者Ｅの返答を示す情報などを含む。

第１評価情報は、フリマサイトでの出品者Ｅに対するユーザＵの評価を示す情報であり、例えば、０～５までの範囲の値である評価値で示される。この場合、「０」が最低の評価を示し、「５」が最高の評価を示し、値が大きいほど評価が高いことを示す。なお、第１評価情報は、０～５までの範囲の値を示す情報に限定されず、出品者Ｅに対するユーザＵの評価を示す情報であればよく、例えば、０～１０までの範囲の値を示す情報であってもよく、それ以外の値を示す情報であってもよい。

第１評価情報は、例えば、フリマサイトでの商品の取引を行った複数のユーザＵによる評価の平均値で示される。第１評価情報は、フリマサイトでの出品者Ｅの商品取引全体に対する評価を示す情報であるが、フリマサイトでの出品者Ｅにおける商品カテゴリ毎の商品取引に対する評価を示す情報などであってもよい。

第２出品履歴情報は、出品者Ｅの３次元仮想空間での商品の出品履歴を示す情報である。かかる第２出品履歴情報は、例えば、３次元仮想空間で出品中の商品の情報、３次元仮想空間で取引済みの商品の情報、３次元仮想空間での出品期間が経過した商品の情報、第２会話情報、および第２出品情報などを含む。

第２会話情報は、３次元仮想空間でのユーザＵと出品者Ｅとの会話の情報であり、例えば、ユーザＵからの相談（例えば、商品説明依頼や値下げ交渉など）の内容を示す情報、およびユーザＵからの相談に対する出品者Ｅの返答を示す情報などを含む。

第２評価情報は、３次元仮想空間での出品者Ｅに対するユーザＵの評価を示す情報であり、例えば、０～５までの範囲の値である評価値で示される。この場合、「０」が最低の評価を示し、「５」が最高の評価を示し、値が大きいほど評価が高いことを示す。なお、第２評価情報は、０～５までの範囲の値を示す情報に限定されず、出品者Ｅに対するユーザＵの評価を示す情報であればよく、例えば、０～１０までの範囲の値を示す情報であってもよく、それ以外の値を示す情報であってもよい。

第２評価情報は、例えば、３次元仮想空間での商品の取引を行った複数のユーザＵによる評価の平均値で示される。第２評価情報は、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品取引全体に対する評価を示す情報であるが、３次元仮想空間での出品者Ｅにおける商品カテゴリ毎の商品取引に対する評価を示す情報などであってもよい。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ１０で取得した出品者情報に基づいて、出品者Ｅの人気度を判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の処理において、情報処理装置１は、例えば、第１出品情報および第２出品情報のうちの少なくとも一方に基づいて、人気度を判定する。

第１出品情報は、例えば、フリマサイトで出品者Ｅが出品した商品である出品商品の販売数を示す情報、出品商品を購入したユーザＵである購入者による評価の値である評価値を示す情報、出品商品を閲覧したユーザＵである閲覧者の数を示す情報、および出品商品についての相談を出品者Ｅと行ったユーザＵである相談者の数を示す情報のうち少なくとも１つの情報を含む。

また、情報処理装置１は、フリマサイトにおける上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のち少なくとも１つに基づいて、人気度を判定することができる。また、情報処理装置１は、例えば、フリマサイトにおける上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のうちの２以上を重み付け加算して得られるスコアを算出し、かかるスコアまたはかかるスコアに比例する値を人気度とすることもできる。

第２出品情報は、３次元仮想空間で出品者Ｅが出品した商品である出品商品の販売数を示す情報、出品商品を購入したユーザＵである購入者による評価の値である評価値を示す情報、出品商品を閲覧したユーザＵである閲覧者の数を示す情報、および出品商品についての相談を出品者Ｅと行ったユーザＵである相談者の数を示す情報のうち少なくとも１つの情報を含む。

情報処理装置１は、３次元仮想空間における上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のうち少なくとも１つに基づいて、人気度を判定することができる。また、情報処理装置１は、例えば、３次元仮想空間における上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のうちの２以上を重み付け加算して得られるスコアを算出し、かかるスコアまたはかかるスコアに比例する値を人気度とすることもできる。

また、情報処理装置１は、フリマサイトにおける上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数、および３次元仮想空間における上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者を重み付け加算して得られるスコアを算出し、かかるスコアまたはかかるスコアに比例する値を人気度とすることもできる。

情報処理装置１は、例えば、３次元仮想空間で初めて出品する出品者Ｅの人気度を、第１出品情報を用いて、上述した判定方法によって判定する。また、情報処理装置１は、例えば、フリマサイトでの出品を行っていない出品者Ｅの人気度を、第２出品情報を用いて、上述した判定方法によって判定する。また、情報処理装置１は、例えば、フリマサイトと３次元仮想空間とで共に出品を行っている出品者Ｅの人気度を、第１出品情報と第２出品情報とを用いて、上述した判定方法によって判定する。

なお、情報処理装置１による出品者Ｅの人気度の判定方法は、上述した例に限定されない。例えば、情報処理装置１は、出品者Ｅが購入側のユーザであるユーザＵとしても商品の取引を行う場合、上述した情報に加えて他の売却側ユーザによる評価なども用いて出品者Ｅの人気度を判定することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ１１で判定した人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、情報処理装置１は、例えば、ステップＳ１１で判定した人気度に応じた情報を３次元仮想空間における出品者Ｅに対応する位置に配置する。

例えば、３次元仮想空間における出品者Ｅの販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置を出品者Ｅに対応する位置として人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置する。なお、情報処理装置１は、人気度が閾値以上である場合に、人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置するが、人気度が閾値未満である場合または人気度が予め定められた範囲内である場合に、人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置することもできる。

出品者Ｅに対応する位置は、例えば、出品者Ｅの販売エリアＳＡ、出品者Ｅの販売エリアＳＡの周囲の位置、出品者ＥのアバターＥＡ、または出品者ＥのアバターＥＡの周囲の位置などである。

人気度に応じた情報である人気対応情報は、例えば、人気度に応じた数のダミーアバター、出品者ＥのアバターＥＡに付加されるアイテムである付加アイテム、または人気度に応じた強調表示を販売エリアＳＡに行う情報である強調情報などの種類の情報である。

情報処理装置１は、ダミーアバター、付加アイテム、および強調情報の中から１以上の種別の人気対応情報を予め定められた選択条件に基づいて選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

ダミーアバターは、ダミーのアバターである。かかるダミーアバターは、ユーザＵのアバターＵＡや出品者ＥのアバターＥＡのようにユーザＵや出品者Ｅによって操作されるアバターＡとは異なり、情報処理装置１によって操作される仮想オブジェクトである。

付加アイテムは、出品者ＥのアバターＥＡに付加されるアイテムであり、例えば、アバターＥＡに装着される帽子、バッジ、メダル、服、またはその他のオブジェクト（例えば、王冠、靴、杖、マスク、ネックレス、ピアスなど）に対応する仮想オブジェクトである。

強調情報は、販売エリアＳＡに付加される強調表示の情報であり、かかる強調表示は、例えば、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更するによって行われる。また、強調表示は、例えば、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つに加えまたは代えて、仮想シートオブジェクトの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって行われてもよい。

予め定められた選択条件は、例えば、出品者Ｅの属性に関連付けられた選択条件、出品される商品のカテゴリ（商品カテゴリ）に関連付けられた選択条件、出品者Ｅによって指定された選択条件、またはイベント毎に決定される選択条件である。

出品者Ｅの属性に関連付けられた選択条件は、例えば、出品者Ｅの属性と人気対応情報の種別とを関連付けた情報である選択条件情報で示される条件である。情報処理装置１は、選択条件情報において出品者Ｅの属性に関連付けられた種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。出品者Ｅの属性は、複数の属性項目で特定される属性であるが、１つの属性項目で特定される属性であってもよい。属性項目は、例えば、年齢、性別、住所、職業などである。

出品される商品のカテゴリ（商品カテゴリ）に関連付けられた選択条件は、例えば、商品カテゴリと人気対応情報の種別とを関連付けた情報である選択条件情報で示される条件である。情報処理装置１は、選択条件情報において出品者Ｅによって出品される商品の商品カテゴリに関連付けられた種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

出品者Ｅによって指定された選択条件は、出品者Ｅによって指定された人気対応情報の種別を選択対象とする条件であり、例えば、指定情報で示される。情報処理装置１は、出品者Ｅの端末装置２から情報処理装置１に送信される指定情報で示される種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

イベント毎に決定される選択条件は、イベントと人気対応情報の種別とを関連付けた情報である選択条件情報で示される条件である。情報処理装置１は、選択条件情報において人気対応情報の配置対象となるイベントに関連付けられた種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

情報処理装置１は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別がダミーアバターである場合、ステップＳ１１で判定した人気度が高いほど多くの数のダミーアバターを人気度に応じた情報として出品者Ｅの販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置に配置する。

また、情報処理装置１は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別が付加アイテムである場合、ステップＳ１１で判定した人気度が高いほど目立つ付加アイテムを人気度に応じた情報として出品者ＥのアバターＥＡに配置する。

例えば、情報処理装置１は、付加アイテムが帽子である場合、人気度が高いほど高さを高くした帽子の仮想オブジェクトを人気度に応じた情報として出品者ＥのアバターＥＡに配置する。

また、情報処理装置１は、付加アイテムがバッチやメダルである場合、色、形、大きさ、および文字などが人気度に応じて設定される付加アイテムを人気度に応じた情報として出品者ＥのアバターＥＡに配置する。

また、情報処理装置１は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別が付加アイテムである場合、ステップＳ１１で判定した人気度が高いほど多くの数の付加アイテムを出品者ＥのアバターＥＡに配置することもできる。

また、情報処理装置１は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別が強調情報である場合、強調情報を人気度に応じた情報として出品者Ｅの販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置に配置する。

例えば、情報処理装置１は、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって、人気度に応じた情報を出品者Ｅの販売エリアＳＡに配置する。また、情報処理装置１は、販売エリアＳＡにおける仮想シートオブジェクトの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって、人気度に応じた情報を出品者Ｅの販売エリアＳＡに配置することもできる。

情報処理装置１は、ユーザＵ毎に３次元仮想空間に人気対応情報の配置を行うか否かを決定することができる。例えば、情報処理装置１は、出品者Ｅの販売エリアＳＡとの位置関係が予め定められた位置関係にあるアバターＵＡに対応するユーザＵを人気対応情報の配置を行う対象となるユーザＵである対象ユーザとして決定する。

予め定められた位置関係は、例えば、アバターＵＡから販売エリアＳＡまでの距離が閾値以内である関係、またはアバターＵＡが販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置である関係などである。販売エリアＳＡの周囲の位置は、販売エリアＳＡに配置されている商品をユーザＵがアバターＵＡを介して見ることができる位置、または販売エリアＳＡの手前の予め定められた領域の位置であるが、かかる例に限定されない。

また、情報処理装置１は、出品者Ｅが出品している商品との関係が予め定められた条件を満たす属性を有するユーザＵを対象ユーザとして決定することもできる。予め定められた条件は、例えば、出品者Ｅが出品している商品に興味関心を有するユーザＵであるとする条件、または、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性があるユーザＵであるとする条件などである。

情報処理装置１は、例えば、ユーザＵの情報であるユーザ情報を内部の記憶部または外部装置などから取得する。そして、情報処理装置１は、取得したユーザ情報に基づいて、出品者Ｅが出品している商品に対するユーザＵが興味を有するか否かを判定したり、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性を判定したりすることができる。

ユーザ情報は、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報を含む。ユーザＵの属性を示す情報は、例えば、ユーザＵのデモグラフィック属性およびユーザＵのサイコグラフィック属性のうちの少なくとも一方を含む。

ユーザＵのデモグラフィック属性は、例えば、ユーザＵの性別、年齢、居住地、および職業などであり、ユーザＵのサイコグラフィック属性は、例えば、ユーザＵの旅行、服、車、宗教などの興味関心対象、生活スタイル、思想や思想の傾向などである。

第１行動履歴情報は、ユーザＵのフリマサイトでの行動履歴を示す情報である。かかる第１行動履歴情報は、例えば、フリマサイトでユーザＵが取引（購入）した商品の情報、フリマサイトでユーザＵが出品者Ｅに相談をした商品の情報、フリマサイトでユーザＵが閲覧した商品の情報、フリマサイトで検索した商品の情報などを含む。

第２行動履歴情報は、ユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間の行動履歴を示す情報である。かかる第２行動履歴情報は、例えば、３次元仮想空間でユーザＵがアバターＵＡを用いて取引（購入）した商品の情報、３次元仮想空間でユーザＵがアバターＵＡを用いて相談をした商品の情報、３次元仮想空間でユーザＵがアバターＵＡを用いて閲覧した商品の情報、および３次元仮想空間での各時点におけるアバターＵＡの位置を示す情報などを含む。

第３行動履歴情報は、ウェブ検索やウェブ閲覧の履歴を示す情報である。かかる第３行動履歴情報は、ユーザＵによりウェブ検索に用いられた検索キーワードの情報、ユーザＵにより閲覧されたウェブページの情報などを含む。

情報処理装置１は、例えば、ユーザＵのサイコグラフィック属性を示す情報で示されるユーザＵの興味関心対象の商品または商品カテゴリを、ユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリとして判定する。

また、情報処理装置１は、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリとして判定することもできる。

例えば、情報処理装置１は、興味関心モデルを用いて、出品者Ｅが出品している商品にユーザＵがどの程度興味関心を有するかを示す興味関心スコアを判定する。かかる興味関心スコアは、例えば、０～１までの範囲であり、ユーザＵの興味関心が高い商品ほど高い値になる。

興味関心モデルは、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報を入力とし、商品毎または商品カテゴリ毎の興味関心スコアを出力するモデルであり、機械学習によって生成される学習モデルである。

また、興味関心モデルは、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報と出品者Ｅが出品している商品の情報とを入力とし、興味関心スコアを出力するモデルであってもよい。

情報処理装置１は、例えば、興味関心モデルから出力される興味関心スコアが閾値以上である商品または商品カテゴリの商品をユーザＵが興味関心を有する商品であると判定する。この場合、閾値は、出品者Ｅが出品している商品またはかかる商品カテゴリ毎に設定されてもよい。

また、情報処理装置１は、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性を示す購入予測スコアを判定する。

例えば、情報処理装置１は、購入予測モデルを用いて、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性を示す購入予測スコアを判定する。かかる興味関心スコアは、例えば、０～１までの範囲であり、ユーザＵが購入する可能性が高い商品ほど高い値になる。

そして、情報処理装置１は、例えば、購入予測スコアが閾値以上である商品または商品カテゴリの商品をユーザＵが購入する可能性がある商品として判定する。なお、この場合、閾値は、出品者Ｅが出品している商品またはかかる商品カテゴリ毎に設定されてもよい。

購入予測モデルは、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報を入力とし、商品毎または商品カテゴリ毎の購入予測スコアを出力するモデルであり、機械学習によって生成される学習モデルである。

また、購入予測モデルは、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報と出品者Ｅが出品している商品の情報とを入力とし、購入予測スコアを出力するモデルであってもよい。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ１２において人気対応情報を配置した３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ１３）。３次元仮想空間情報は、ユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。

なお、情報処理装置１は、対象ユーザとして決定されていないユーザＵに対する３次元仮想空間情報として、人気対応情報が配置されない３次元仮想空間の画像を示す情報を生成する。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ１３で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ１４）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、ユーザＵは、出品者Ｅの人気度に応じた情報が出品者Ｅに対応する位置に配置された画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

例えば、図２に示す例では、販売エリアＳＡの周辺の位置に３つのダミーアバターＤＡが配置された３次元仮想空間の画像が端末装置３に表示されており、これにより、ユーザＵは、３次元仮想空間情報で示される出品者Ｅの人気があることを容易に把握することができる。

〔１．２．第２の商品取引の促進方法〕
図３は、実施形態に係る情報処理装置１による第２の商品取引の促進方法の一例を示す図であり、以下において、図３を参照して、情報処理装置１による第２の商品取引の促進方法を説明する。

図３に示すように、情報処理装置１は、内部の記憶部または外部装置からユーザＵの情報であるユーザ情報を取得する（ステップＳ２０）。ユーザ情報は、例えば、上述したように、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報を含む。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ２０で取得したユーザ情報に基づいて、複数の出品者Ｅの中から２以上の出品者Ｅの各々を対象出品者として選択する（ステップＳ２１）。

情報処理装置１は、例えば、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵが興味を有する商品を出品している出品者Ｅ、ユーザＵが購入する可能性がある商品を出品している出品者Ｅなどを対象出品者として選択する。ユーザＵが興味を有する商品は、ユーザＵが興味を有する商品カテゴリの商品を含み、ユーザＵが購入する可能性がある商品は、ユーザＵが購入する可能性がある商品カテゴリの商品を含む。

情報処理装置１は、例えば、ユーザＵの属性の情報に基づいて、１以上の対象出品者を選択する。例えば、情報処理装置１は、ユーザＵのサイコグラフィック属性を示す情報で示されるユーザＵの興味関心対象の商品を出品している出品者Ｅを対象出品者として選択する。

また、情報処理装置１は、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリを判定することもできる。

例えば、情報処理装置１は、興味関心モデルを用いて、出品者Ｅが出品している商品にユーザＵがどの程度興味関心を有するかを示す興味関心スコアを判定する。情報処理装置１は、例えば、上述した興味関心モデルから出力される興味関心スコアが閾値以上である商品または商品カテゴリをユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリであると判定する。

また、情報処理装置１は、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、購入の可能性を示す購入予測スコアを商品毎または商品カテゴリ毎に判定する。

例えば、情報処理装置１は、上述した購入予測モデルを用いて、商品の購入の可能性を示す購入予測スコアを商品毎または商品カテゴリ毎に判定する。情報処理装置１は、例えば、購入予測モデルから出力される購入予測スコアが閾値以上である商品をユーザＵが購入する可能性がある商品として判定する。また、情報処理装置１は、例えば、購入予測モデルから出力される購入予測スコアが閾値以上である商品カテゴリの商品をユーザＵが購入する可能性がある商品として判定する。

このように、情報処理装置１は、ユーザＵの属性を示す情報、ユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報、ユーザＵのフリマサイトでの行動履歴などに基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品やユーザＵが購入する可能性がある商品を判定することができる。

アバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報には、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度や移動経路なども含まれる。情報処理装置１は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度および移動経路のうちの少なくとも１つを興味関心モデルや購入予測モデルに入力し、興味関心モデルや購入予測モデルから出力されるスコアに基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品やユーザＵが購入する可能性がある商品を判定することができる。

また、情報処理装置１は、例えば、３次元仮想空間において、ユーザＵがアバターＵＡを介して、閲覧した商品、出品者Ｅに相談した商品、購入した商品、またはこれら商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の商品を出品している出品者Ｅを対象出品者として選択することもできる。

また、情報処理装置１は、例えば、フリマサイトで、ユーザＵが、閲覧した商品、出品者Ｅに相談した商品、購入した商品、検索した商品、またはこれら商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の商品を出品している出品者Ｅを対象出品者として選択することもできる。

また、情報処理装置１は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度と対象出品者とする出品者Ｅの属性とを関連付けた情報である関連情報を有し、かかる関連情報に基づいて、対象出品者を選択することもできる。例えば、情報処理装置１は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度に関連付けられた属性を有する出品者Ｅを出品対象物として選択する。

また、情報処理装置１は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動経路と対象出品者とする出品者Ｅの属性とを関連付けた情報である関連情報を有し、かかる関連情報に基づいて、対象出品者を選択することもできる。例えば、情報処理装置１は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動経路に関連付けられた属性を有する出品者Ｅを出品対象物として選択する。

なお、上述した関連情報では、出品者Ｅの属性との関係が示されるが、関連情報は、出品者Ｅの属性に代えてまたは加えて出品者Ｅが出品している商品または商品カテゴリとの関係を示す情報であってもよい。

つづいて、情報処理装置１は、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定する（ステップＳ２２）。情報処理装置１は、例えば、フリマ会場における複数のエリアの各々とスコア順位とを関連付けた配置表情報を有し、かかる配置表情報に基づいて、各対象出品者の販売エリアＳＡの配置を決定する。

スコア順位は、例えば、各対象出品者に対する興味関心スコアを高い順に並べた場合の順位、各対象出品者に対する購入予測スコアを高い順に並べた場合の順位、または、各対象出品者に対する総合スコアを高い順に並べた場合の順位である。

総合スコアは、例えば、興味関心スコアと購入予測スコアとを合算して得られるスコア、または興味関心スコアと購入予測スコアとを重み付け加算して得られるスコアである。以下において、興味関心スコア、購入予測スコア、および総合スコアの各々を個別に区別せずに示す場合、ユーザスコアと記載する。

ユーザスコアは、例えば、ステップＳ２１の処理で判定される興味関心スコアや購入予測スコア、またはこれらから得られる総合スコアであるが、かかる例に限定されない。情報処理装置１は、ステップＳ２２において、ステップＳ２０で取得したユーザ情報に基づいて、興味関心スコア、購入予測スコア、および総合スコアを新たに判定することもできる。

上述した配置表情報では、例えば、ユーザＵの興味関心スコアや購入予測スコアが高いほどフリマ会場の入り口に近い位置のエリアが関連付けられている。この場合、情報処理装置１は、ユーザＵの興味関心スコアや購入予測スコアが高い対象出品者ほどフリマ会場の入り口に近い位置のエリアを販売エリアＳＡとして３次元仮想空間に配置される。

また、フリマ会場をｎ区画に区切った場合においてフリマ会場の入り口に最も近い区画を第１区画とし、フリマ会場の入り口から最も遠い区画を第２区画とし、第１区画と第２区画との間の中央にある区画を第３区画とし、それ以外の区画を第４区画とすることもできる。

この場合、配列表情報では、高いスコア順位から低いスコア順位にかけて、第１区画の販売エリア、第２区画の販売エリア、第３区画の販売エリア、第４区画の販売エリアの順に関連付けられる。したがって、例えば、第１区画の販売エリアには、最も高いスコア順位が関連付けられ、第４区画の販売エリアには、最も低いスコア順位が関連付けられる。

このように、情報処理装置１は、ユーザＵの属性を示す情報、ユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報、ユーザＵのフリマサイトでの行動履歴などから、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定することができる。

また、情報処理装置１は、例えば、互いに配置関係が異なる複数種類の配置表情報のうち、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度や移動経路に応じた配置表情報を選択することができる。

また、情報処理装置１は、例えば、時間帯毎の配置表情報、曜日毎の配置表情報、イベント毎またはイベントの種類毎の配置表情報などを有していてもよく、時間帯、曜日、およびイベントの種類のうちの２以上の組み合わせ毎の配置表情報を有していてもよい。この場合、情報処理装置１は、複数種類の配置表情報の中から、時間帯、曜日、イベントの種別などに応じた配列表情報を選択し、選択した配列表情報を用いて、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定する。

また、情報処理装置１は、複数の出品者Ｅの出品者情報とユーザＵのユーザ情報とを入力とし、フリマ会場における複数の出品者Ｅの販売エリアＳＡの位置を示す情報を出力するエリア設定モデルを用いて、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定することもできる。

上記エリア設定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。かかるエリア設定モデルは、例えば、フリマ会場における過去の売上総額または過去の売上率が閾値以上であるフリマ会場における複数の販売エリアＳＡの配置と、そのときの複数の出品者Ｅの出品者情報およびユーザＵのユーザ情報とを含む学習用データを用いて生成される。なお、売上率は、例えば、フリマ会場において出品された商品の総額に対する取引額の割合である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ２１で選択した２以上の対象出品者の販売エリアを、ステップＳ２２で決定した配置で、３次元仮想空間に配置する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３における出品可能エリアの配置方法は、ステップＳ４における出品可能エリアの配置方法と同様である。なお、情報処理装置１は、ステップＳ２３において、上述した人気対応情報を３次元仮想空間に配置することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ２３において２以上の対象出品者の販売エリアなどを配置した３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ２４）。３次元仮想空間情報は、ユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ２４で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ２５）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、ユーザＵは、ユーザＵに応じた出品者Ｅの販売エリアＳＡが配置された画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

図３に示す例では、ユーザＵに応じた出品者Ｅ１，Ｅ２の販売エリアＳＡ１，ＳＡ２が配置された３次元仮想空間の画像が端末装置３に表示されており、これにより、ユーザＵは、ユーザＵに応じた出品者Ｅ１，Ｅ２の販売エリアＳＡ１，ＳＡ２が配置された画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

情報処理装置１は、上述したステップＳ２０～Ｓ２５の処理をユーザＵ毎に行う。なお、情報処理装置１は、例えば、２以上のユーザＵの組毎に上述したステップＳ２０～Ｓ２５の処理を行うこともできる。かかる２以上のユーザＵには、互いに同じ販売エリアＳＡが同じ配置で示される３次元仮想空間の画像が３次元仮想空間情報として提供される。

この場合、情報処理装置１は、ステップＳ２０において、２以上のユーザＵのユーザ情報を取得し、ステップＳ２１において、２以上のユーザＵのユーザ情報に基づいて、２以上の対象出品者を選択する。例えば、情報処理装置１は、１つのユーザスコアに代えて、２以上のユーザスコアの合計値を用いて、上述した方法と同様の方法で、２以上の対象出品者を選択する。

そして、情報処理装置１は、ステップＳ２２において、２以上のユーザＵのユーザ情報に基づいて、２以上の対象出品者の配置を決定する。例えば、情報処理装置１は、１つのユーザスコアに代えて、２以上のユーザスコアの合計値を用いて、上述した方法と同様の方法で、２以上の対象出品者の配置を決定する。

また、情報処理装置１は、２以上のユーザＵの移動速度の平均値の算出結果や２以上のユーザＵの移動経路の合成結果に基づいて、かかる算出結果や合成結果に応じた配置表情報を用いて、２以上の対象出品者の配置を決定する。

なお、２以上のユーザＵは、例えば、家族や友人などのようにユーザＵによって情報処理装置１に予め設定されるが、かかる例に限定されず、例えば、３次元仮想空間で行動を共にしていると判定される２以上のユーザＵであってもよい。３次元仮想空間で行動を共にしていると判定される２以上のユーザＵは、３次元仮想空間での互いの距離が予め定められた範囲である状態を予め定められた期間以上継続している２以上のユーザＵであってもよい。

このように、情報処理装置１は、３次元仮想空間の画像を提供するユーザＵの情報であるユーザ情報を取得し、かかるユーザ情報に基づいて、複数の出品者Ｅの中から２以上の対象出品者を選択し、かかる２以上の対象出品者の販売エリアを３次元仮想空間に配置する。これにより、ユーザＵは、複数の出品者Ｅから選択されたユーザＵに適した２以上の出品者Ｅの出品エリアが配置されたフリマ会場を巡ることができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

図３に示す例では、ユーザＵに適した出品者Ｅ１，Ｅ２の販売エリアＳＡ１，ＳＡ２を含む３次元仮想空間の画像がユーザＵに提供されており、これにより、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

〔１．３．第３の商品取引の促進方法〕
図４は、実施形態に係る情報処理装置１による第３の商品取引の促進方法の一例を示す図であり、以下において、図４を参照して、情報処理装置１による第３の商品取引の促進方法を説明する。

図４に示すように、情報処理装置１は、３次元仮想空間における出品可能エリアを決定する（ステップＳ３０）。ステップＳ３０において、情報処理装置１は、例えば、予め定められた規則またはランダムに出品可能エリアを決定する。

例えば、情報処理装置１は、３次元仮想空間における領域単位またはエリア単位で出品可能エリアとするか否かを示すスケジュール情報を有しており、かかるスケジュール情報に基づいて、出品可能エリアを決定する。なお、領域単位は、予め定められた領域（以下、単位領域と記載する場合がある）毎の単位を意味し、単位領域には、複数の販売可能エリアが設定可能である。

また、情報処理装置１は、ランダムに選択されるエリアを出品可能エリアとして決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、特定の領域において、ランダムに選択されるエリアを出品可能エリアとして決定し、それ以外の領域では、スケジュール情報に基づいて、出品可能エリアを決定する。

また、情報処理装置１は、例えば、出品者情報に基づいて、出品可能エリアを決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、出品対象となる商品毎または出品対象となる商品カテゴリ毎の販売可能エリアまたは販売可能領域を示す情報を含む販売可能位置情報を有し、かかる販売可能位置情報に基づいて、出品可能エリアを決定する。

また、情報処理装置１は、出品者Ｅの属性毎の販売可能エリアまたは販売可能領域を示す情報を含む販売可能位置情報を有し、かかる販売可能位置情報に基づいて、出品者Ｅの出品可能エリアを決定することもできる。

また、情報処理装置１は、例えば、周囲の状況に応じて、販売可能エリアまたは販売可能領域を決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、周囲を通過するアバターＵＡの単位時間当たりの数が閾値以上であるエリアまたは領域を、販売可能エリアまたは販売可能領域として決定する。

また、情報処理装置１は、周囲を通過するアバターＵＡの平均速度が閾値以下のエリアまたは領域を、販売可能エリアまたは販売可能領域として決定することもできる。また、情報処理装置１は、周囲を通過するアバターＵＡの単位時間当たりの数が閾値以上且つ周囲を通過するアバターＵＡの平均速度が閾値以下であるエリアまたは領域を、販売可能エリアまたは販売可能領域として決定することもできる。

情報処理装置１は、例えば、予め定められたタイミングで、上述した決定方法によって、３次元仮想空間における出品可能エリアを決定する。予め定められたタイミングは、例えば、出品者Ｅの出品要求を受け付けたタイミング、出品者ＥのアバターＥＡが３次元仮想空間に配置されたタイミング、３次元仮想空間におけるアバターＥＡの移動距離または滞在時間が閾値以上になったタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。

例えば、情報処理装置１は、出品者Ｅの出品要求にエリアを指定する情報であるエリア指定情報が含まれている場合、エリア指定情報で指定されるエリアが出品可能エリアであるか否かを判定する。そして、情報処理装置１は、エリア指定情報で指定されるエリアが出品可能エリアである場合に、エリア指定情報で指定されるエリアを出品者Ｅに対する出品可能エリアとして決定する。

また、情報処理装置１は、出品者Ｅの出品要求に指定情報が含まれていない場合、３次元仮想空間における出品者ＥのアバターＥＡの位置を含む予め定められ範囲に上述した出品可能エリアがあるか否かを判定する。そして、情報処理装置１は、アバターＥＡの位置を含む予め定められ範囲に上述した出品可能エリアがある場合に、かかる出品可能エリアを出品者Ｅに対する出品可能エリアとして決定する。

予め定められ範囲は、例えば、アバターＥＡの位置を中心とする予め定められた距離内の範囲、アバターＥＡの移動方向である前方の所定距離内の範囲などであるが、かかる例に限定されず、適宜設定可能である。また、情報処理装置１は、予め定められ範囲の大きさを、例えば、アバターＵＡの移動速度が速いほど大きくすることもできる。

つづいて、情報処理装置１は、出品可能エリアでの販売可能な商品である販売可能商品を決定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１において、情報処理装置１は、予め定められた規則またはランダムに出品可能商品を決定する。

情報処理装置１は、３次元仮想空間における出品可能エリアの周囲の状況に基づいて、販売可能商品を決定する。例えば、情報処理装置１は、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲に存在する店舗の種別に基づいて、販売可能商品を決定する。３次元仮想空間において、店舗は仮想店舗オブジェクトとして配置される。

仮想店舗オブジェクトは、店舗を模擬した仮想オブジェクトであり、店舗内に配置される種々のオブジェクトに対応する種々の仮想オブジェクトが配置される。アバターＡは、仮想店舗オブジェクト内を移動することができる。

例えば、情報処理装置１は、店舗の種別と許可商品または許可商品カテゴリとを関連付けた許可商品情報を有する。店舗は、１以上の種別を有する。許可商品は、販売可能商品として許可される商品であり、許可商品カテゴリは、販売可能商品として許可される商品カテゴリである。

店舗の種別は、例えば、店舗での取扱商品で分類される種別であり、例えば、雑貨、家電、文具、衣料、靴、ジュエリー、書籍、コンピュータなどである。また、店舗の種別は、店舗での取扱商品で分類される種別に代えてまたは加えて、店舗形態で分類される種別を含んでもよい。

店舗形態で分類される種別は、例えば、専門店、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ホームセンターなどであるが、かかる例に限定されない。専門店は、特定の商品カテゴリの商品を中心に販売する店舗であり、例えば、本屋、電器店、マンガ専門店、パソコンショップ、衣装品店、ブティック、カー用品店などである。

情報処理装置１は、許可商品情報に基づいて、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲に存在する店舗の種別に関連付けられた許可商品または許可商品カテゴリを判定する。そして、情報処理装置１は、許可商品または許可商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

また、情報処理装置１は、許可商品情報に代えて、店舗の種別と禁止商品または禁止商品カテゴリとを関連付けた禁止商品情報を有してもよい。禁止商品は、販売可能商品とされない商品であり、禁止商品カテゴリは、販売可能商品とされない商品カテゴリである。

情報処理装置１は、禁止商品情報に基づいて、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲に存在する店舗の種別に関連付けられた禁止商品または禁止商品カテゴリを判定する。そして、情報処理装置１は、禁止商品以外の商品または禁止商品カテゴリ以外のカテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

また、情報処理装置１は、許可商品情報や禁止商品情報に代えて、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲を通過するアバターＵＡに対応するユーザＵ（以下、対応ユーザと記載する場合がある）のユーザ情報（以下、対応ユーザ情報と記載する場合がある）に基づいて、販売可能商品を決定することもできる。

例えば、情報処理装置１は、各対応ユーザの対応ユーザ情報に基づいて、各対応ユーザが興味関心を有する商品または商品カテゴリを判定する。対応ユーザが興味関心を有する商品または商品カテゴリは、例えば、上述した興味関心スコアが閾値以上の対応ユーザである。

情報処理装置１は、各対応ユーザが興味関心を有する商品または商品カテゴリのうち、興味関心を有する対応ユーザの数が多い商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

例えば、情報処理装置１は、興味関心を有する対応ユーザの数が多い順に上位ｎ個の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。ｎは、自然数である。また、情報処理装置１は、興味関心を有する対応ユーザの数が閾値以上の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、情報処理装置１は、各対応ユーザの対応ユーザ情報に基づいて、各対応ユーザが購入する可能性がある商品または商品カテゴリを判定することもできる。購入する可能性がある対応ユーザは、例えば、上述した購入予測スコアが閾値以上の対応ユーザである。

情報処理装置１は、各対応ユーザが購入する可能性がある商品または商品カテゴリのうち、購入する可能性がある対応ユーザの数が多い商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

例えば、情報処理装置１は、購入する可能性がある対応ユーザの数が多い順に上位ｎ個の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。ｎは、自然数である。また、情報処理装置１は、購入する可能性がある対応ユーザの数が閾値以上の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、情報処理装置１は、興味関心を有する対応ユーザの数と購入する可能性がある対応ユーザの数とに基づいて、販売可能商品を決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、興味関心を有する対応ユーザの数と購入する可能性がある対応ユーザの数とを重み付け加算して得られる総合スコアが多い順に上位ｎ個の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定したり、総合スコアが閾値以上の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定したりすることもできる。

また、情報処理装置１は、許可商品情報で示される許可商品または許可カテゴリの商品の中から、各対応ユーザの対応ユーザ情報に基づいて上述した決定方法によって決定される商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、情報処理装置１は、対応ユーザの属性と許可商品または許可商品カテゴリとを関連付けた許可商品情報を有し、対応ユーザの属性のうち最も多い属性に関連付けられた許可商品または許可商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、情報処理装置１は、対応ユーザの属性と禁止商品または禁止商品カテゴリとを関連付けた禁止商品情報を有し、対応ユーザの属性のうち最も多い属性に関連付けられた禁止商品以外の商品または禁止商品カテゴリ以外のカテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ３０で決定した出品可能エリアにおけるステップＳ３１で決定した出品可能商品の商品販売を特定の出品者Ｅに対して許可する（ステップＳ３２）。

特定の出品者Ｅは、複数の出品者Ｅのうち予め定められた条件を満たす出品者Ｅである。情報処理装置１は、販売可能エリアの数と一致する数の特定の出品者Ｅを決定するが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置１は、２以上の販売エリアＳＡに対して一人の出品者Ｅを割り当てる場合がある場合、販売可能エリアの数よりも少ない数の特定の出品者Ｅを決定する場合がある。

予め定められた条件を満たす出品者Ｅは、例えば、出品要求を端末装置２から送信させた出品者Ｅ、出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅ、３次元仮想空間で開催される商品販売のイベントの参加条件を満たす出品者Ｅなどである。

出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅは、例えば出品者Ｅに対する問い合わせによって判定される。例えば、情報処理装置１は、出品可能エリアで出品可能商品の販売が予め定められた期間内に可能であるかを各出品者Ｅに問い合わせる。かかる問い合わせは、例えば、情報処理装置１から出品確認クエリを各出品者Ｅの端末装置２に送信することによって行われる。情報処理装置１は、出品確認クエリに対して肯定的な応答を行った出品者Ｅを、出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅとして判定する。

肯定的な応答を示す肯定応答情報は、出品者Ｅの端末装置２から情報処理装置１に送信され、情報処理装置１は、肯定応答情報を送信した端末装置２のユーザである出品者Ｅを、出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅとして判定する。

３次元仮想空間で開催される商品販売のイベントの参加条件は、例えば、イベントのテーマを満たす商品をフリマサイトにおいて出品している出品者Ｅであるという条件、イベントの参加申請を行った出品者Ｅである条件、ランダムにイベントへの参加が許可された出品者Ｅであるという条件などである。

イベントのテーマは、例えば、雑貨、なんでも、家電、エコ（エコロジー）、ＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals）、ハンドメイド、ゴルフなどであるが、かかる例に限定されない。

例えば、イベントのテーマが雑貨である場合、雑貨をフリマサイトにおいて出品している出品者Ｅが、上述した参加条件を満たす出品者Ｅである。また、イベントのテーマがハンドメイドである場合、ハンドメイドの商品をフリマサイトにおいて出品している出品者Ｅが、上述した参加条件を満たす出品者Ｅである。

情報処理装置１は、テーマとテーマを満たす商品とをテーマ毎に関連付けたテーマ対応商品情報を有しており、かかるテーマ対応商品情報に基づいて、イベントのテーマを満たす商品を特定することができる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ３２で商品販売が許可された特定の出品者Ｅの販売エリアＳＡを出品可能エリアに配置する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３における出品可能エリアの配置方法は、ステップＳ４における出品可能エリアの配置方法と同様である。なお、情報処理装置１は、ステップＳ３３において、上述した人気対応情報を３次元仮想空間に配置することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ３３において特定の出品者Ｅの販売エリアＳＡなどを配置した３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ３４）。３次元仮想空間情報は、ユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ３４で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ３５）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、ユーザＵは、情報処理装置１によって決定された販売可能エリアに特定の出品者Ｅの販売エリアＳＡが配置された画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

図４に示す例では、情報処理装置１によって決定された販売可能エリアに特定の出品者Ｅの販売エリアＳＡが配置された３次元仮想空間の画像が端末装置３に表示されており、これにより、ユーザＵは、情報処理装置１によって決定された販売可能エリアに特定の出品者Ｅの販売エリアＳＡが配置された画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

なお、情報処理装置１は、出品可能商品を決定しないこともでき、この場合、ステップＳ３１の処理を行わずに、ステップＳ３２～Ｓ３５の処理を実行する。

〔１．４．第４の商品取引の促進方法〕
図５は、実施形態に係る情報処理装置１による第４の商品取引の促進方法の一例を示す図であり、以下において、図５を参照して、情報処理装置１による第４の商品取引の促進方法を説明する。

図５に示すように、情報処理装置１は、内部の記憶部または外部装置からユーザＵの情報であるユーザ情報を取得する（ステップＳ４０）。ユーザ情報は、例えば、上述したように、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報を含む。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ５０で取得したユーザ情報に基づいて、３次元仮想空間において出品者Ｅが出品している各商品の価格である商品価格をユーザＵ毎にまたは上述した２以上のユーザ単位で決定する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１では、情報処理装置１は、商品の売却側の装置として、商品価格を決定し、出品者Ｅの販売を支援する。

情報処理装置１は、ユーザＵによって予め定められた価格範囲内で商品価格を決定するが、ユーザＵによって下限価格だけが予め定められている場合、下限価格以上の価格をユーザＵに提示する商品価格として決定する。

また、情報処理装置１は、商品価格の判定対象となる商品が、３次元仮想空間での商品販売を仲介または支援するサービスにおいて損失補填の対象となる出品者Ｅまたは商品である場合には、予め定められた価格範囲や下限価格よりも低い価格をユーザＵに提示す商品価格として決定することもできる。

ステップＳ４０で取得されたユーザ情報に含まれる第２行動履歴情報には、ユーザＵのアバターＵＡの位置を示す情報が含まれている。情報処理装置１は、ユーザＵのアバターＵＡの位置を示す情報に基づいて、ユーザＵのアバターＵＡの位置と出品者Ｅの販売エリアＳＡの位置とから、出品者Ｅの販売エリアＳＡからアバターＵＡまでの距離を示す情報をユーザ情報として算出する。なお、出品者Ｅの販売エリアＳＡの位置を示す情報は、出品者Ｅの情報である出品者情報または空間情報に含まれる情報であり、情報処理装置１は、出品者情報を内部の記憶部または外部装置から取得する。

この場合、情報処理装置１は、出品者Ｅの販売エリアＳＡからアバターＵＡまでの距離である第１距離に基づいて、出品者Ｅの販売エリアＳＡで出品されている商品である対象商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定する。

例えば、情報処理装置１は、第１距離が短くなるほど低い価格を商品価格として決定する。また、情報処理装置１は、第１距離が閾値未満である場合の商品価格を第１距離が閾値以上である場合の商品価格よりも低くなるように商品価格を決定することもできる。

また、情報処理装置１は、第１距離が短くなる過程において商品価格を上げたり下げたりを繰り返すこともできる。また、情報処理装置１は、第１距離が予め定められた範囲にある場合に限り、それ以外の範囲よりも商品価格を低くすることもできる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵのアバターＵＡの位置と出品者Ｅの販売エリアＳＡの位置とから、出品者Ｅの販売エリアＳＡに出品されている商品である対象商品からアバターＵＡまでの距離を示す情報をユーザ情報として算出する。なお、対象商品の位置を示す情報は、出品者Ｅの情報である出品者情報または空間情報に含まれる情報であり、情報処理装置１は、出品者情報を内部の記憶部または外部装置から取得する。

この場合、情報処理装置１は、対象商品からアバターＵＡまでの距離である第２距離に基づいて、対象商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、第２距離が短くなるほど低い価格を対象商品の商品価格として決定する。また、情報処理装置１は、第２距離が閾値未満である場合の対象商品の商品価格を第２距離が閾値以上である場合の対象商品の商品価格よりも低くなるように対象商品の商品価格を決定することもできる。

また、情報処理装置１は、第２距離が短くなる過程において商品価格を上げたり下げたりを繰り返すこともできる。また、情報処理装置１は、第２距離が予め定められた範囲にある場合に限り、それ以外の範囲よりも商品価格を低くすることもできる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵのアバターＵＡの位置を示す情報に基づいて、出品者Ｅの販売エリアＳＡを含む特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間をユーザ情報として算出する。特定エリアは、販売エリアＳＡと販売エリアＳＡの周囲のエリアとを含むエリアである。

販売エリアＳＡの周囲のエリアは、例えば、販売エリアＳＡに出品されている商品をユーザＵがアバターＵＡを介して閲覧可能なエリアであり、例えば、販売エリアＳＡの手前のエリアである。販売エリアＳＡの手前は、例えば、ユーザＵがアバターＵＡを介して見ることができるエリアであり、アバターＵＡの前方のエリアである。

情報処理装置１は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間に基づいて、対象商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。例えば、情報処理装置１は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が長いほど低い価格を商品価格として決定する。また、情報処理装置１は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が閾値以上である場合の商品価格を特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が閾値未満である場合の商品価格よりも低くする。

また、情報処理装置１は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在期間において商品価格を上げたり下げたりを繰り返すこともできる。また、情報処理装置１は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が予め定められた範囲にある場合に限り、それ以外の期間よりも商品価格を低くすることもできる。

ステップＳ４０で取得されるユーザ情報には、ユーザＵのアバターＵＡの姿を示す情報が含まれている。情報処理装置１は、アバターＵＡの姿を示す情報に基づいて、販売エリアＳＡに出品されている商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。

例えば、情報処理装置１は、アバターＵＡの姿の種別と価格増減率との関係を示す価格関連情報を商品毎または商品カテゴリ毎に有しており、かかる価格関連情報に基づいて、商品価格を決定することができる。

アバターＵＡの姿の種別は、例えば、幼児、子供、大人といった人間の成長状態に対応する種別、女性、男性といった人間の性別に対応する種別、アバターＵＡが装着しているアイテム（例えば、服装、靴、帽子、アクセサリーなど）のジャンルなどである。

例えば、情報処理装置１は、対象商品または対象商品の商品カテゴリの価格関連情報から、アバターＵＡの姿の種別に対応する価格増減率を取得し、取得した価格増減率に対象商品の基準価格を乗算した結果に基準価格を加算することで得られる価格を商品価格として決定する。

対象商品の基準価格は、出品者Ｅによって予め定められた価格であるが、例えば、出品者Ｅによって予め定められた価格範囲の中央値または上限値などであってもよい。

また、情報処理装置１は、各アバターＵＡの位置の情報に基づいて、出品者Ｅの販売エリアＳＡを含む特定エリアにおけるアバターＵＡの数をユーザ情報として算出することができる。情報処理装置１は、特定エリアにおけるアバターＵＡの数に基づいて、対象商品の価格であって特定エリアにおけるアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することができる。

例えば、情報処理装置１は、特定エリアにおけるアバターＵＡの数が多くなるほど商品価格を高くしたり、特定エリアにおけるアバターＵＡの数が多くなるほど商品価格を低くしたりすることができる。

また、情報処理装置１は、特定エリアにおけるアバターＵＡの数であるアバター数が閾値以上である場合の商品価格をアバター数が閾値未満である場合の商品価格よりも高くしたり、特定エリアにおけるアバターＵＡの数であるアバター数が閾値以上である場合の商品価格をアバター数が閾値未満である場合の商品価格よりも低くしたりすることもできる。

また、情報処理装置１は、特定エリアにおけるアバターＵＡの現時点の数、特定エリアにおけるアバターＵＡの現時点までの滞在時間の平均値、および特定エリアにおけるアバターＵＡの販売エリアＳＡまでの現時点での距離の平均値を重み付け加算して得られるスコアであるエリアスコアを算出することができる。

この場合、情報処理装置１は、エリアスコアが高いほど商品価格を高くしたり、エリアスコアが高いほど商品価格を低くしたりする。また、情報処理装置１は、エリアスコアが閾値以上である場合の商品価格をエリアスコアが閾値未満である場合の商品価格よりも高くしたり、エリアスコアが閾値以上である場合の商品価格をエリアスコアが閾値未満である場合の商品価格よりも低くしたりすることもできる。

また、上述した第２行動履歴情報には、アバターＵＡの各時点の位置の情報がアバターＵＡの移動履歴の情報として含まれている。情報処理装置１は、アバターＵＡの移動履歴の情報に基づいて、販売エリアＳＡに出品されている商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。

例えば、情報処理装置１は、アバターＵＡの移動履歴の情報に基づいて、アバターＵＡの移動距離、アバターＵＡの移動経路、および販売エリアＳＡを含む特定エリアにおけるアバターＵＡの通過回数である特定エリア通過回数などを算出する。

情報処理装置１は、アバターＵＡの移動距離、アバターＵＡの移動経路、およびアバターＵＡの特定エリア通過回数などに基づいて、対象商品の価格である商品価格を決定する。

例えば、情報処理装置１は、アバターＵＡの移動距離が長いほど商品価格を低くしたり、アバターＵＡの移動距離が長いほど商品価格を高くしたりすることができる。また、情報処理装置１は、アバターＵＡの移動距離が閾値以上である場合の商品価格をアバターＵＡの移動距離が閾値未満である場合の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、情報処理装置１は、アバターＵＡの移動経路が特定の経路を含む場合の商品価格をアバターＵＡの移動経路が特定の経路を含まない場合の商品価格よりも低くまたは高く設定することもできる。また、情報処理装置１は、アバターＵＡの移動経路が特定の経路を含む回数が多いほど商品価格を低くまたは高く設定することもできる。

また、情報処理装置１は、特定エリア通過回数が多いほど商品価格を低くしたり、特定エリア通過回数が少ないほど商品価格を低くしたりすることができる。また、情報処理装置１は、特定エリア通過回数が閾値以上である場合の商品価格を特定エリア通過回数が閾値未満である場合の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、情報処理装置１は、アバターＵＡの移動距離、アバターＵＡの移動経路、およびアバターＵＡの特定エリア通過回数を重み付け加算して得られるスコアであるアバタースコアを算出することができる。

情報処理装置１は、アバタースコアが高いほど商品価格を低くしたり、アバタースコアが低いほど商品価格を低くしたりすることができる。また、情報処理装置１は、アバタースコアが閾値以上である場合の商品価格をアバタースコアが閾値未満である場合の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵが興味関心を有する商品ほど商品価格を高くしたり、ユーザＵが興味関心を有する商品ほど商品価格を低くしたりすることもできる。例えば、情報処理装置１は、上述した興味関心スコアが高い商品ほど商品価格を高くしたり、興味関心スコアが高いほど商品価格を低くしたりすることができる。また、情報処理装置１は、興味関心スコアが閾値以上である商品の商品価格を興味関心スコアが閾値未満である商品の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵが購入する可能性が高い商品ほど商品価格を高くしたり、ユーザＵが購入する可能性が高い商品ほど商品価格を低くしたりすることもできる。例えば、情報処理装置１は、上述した購入予測スコアが高い商品ほど商品価格を高くしたり、購入予測スコアが高いほど商品価格を低くしたりすることができる。また、情報処理装置１は、購入予測スコアが閾値以上である商品の商品価格を購入予測スコアが閾値未満である商品の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ４１で決定された商品価格を示す情報を３次元仮想空間における商品に対応する位置に配置する（ステップＳ４２）。商品価格を示す情報は、例えば、ステップＳ４１で決定された商品価格が数字や文字で示される仮想値札オブジェクト、またはステップＳ４１で決定された商品価格が数字や文字で示される仮想ラベルオブジェクトである。

商品に対応する位置は、仮想商品オブジェクト上の位置、仮想商品オブジェクトに一部が取り付けられる位置、仮想商品オブジェクトの手前の位置などであるが、商品の商品価格をユーザＵがアバターＵＡを介して確認できる位置であればよく、かかる例に限定されない。なお、情報処理装置１は、ステップＳ４２において、上述した人気対応情報を３次元仮想空間に配置することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ４２において商品価格を示す情報を３次元仮想空間における商品に対応する位置に配置した３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ４３）。３次元仮想空間情報は、ユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ４３で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ４４）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、ユーザＵは、ユーザＵの情報に応じた商品価格が付加された商品の画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

図５に示す例では、ユーザＵのアバターＵＡが販売エリアＳＡに近づく前までは商品価格が２０００円であり、ユーザＵのアバターＵＡが販売エリアＳＡに近づいた後では商品価格が１８００円である。このように、アバターＵＡの販売エリアＳＡからの距離によって商品価格を変化することから、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

〔１．５．第５の商品取引の促進方法〕
図６は、実施形態に係る情報処理装置１による第５の商品取引の促進方法の一例を示す図であり、以下において、図６を参照して、情報処理装置１による第５の商品取引の促進方法を説明する。

図６に示すように、情報処理装置１は、内部の記憶部または外部装置から取引履歴情報を取得する（ステップＳ５０）。取引履歴情報は、第１取引履歴情報および第２取引履歴情報のうちの少なくとも１つの情報を含む。

第１取引履歴情報は、フリマサイトにおいて行われた商品の取引履歴の情報であり、フリマサイトで取引が行われた商品の情報を含む。かかる商品の情報には、例えば、商品名を示す情報、商品のカテゴリ（商品カテゴリ）を示す情報、商品の取引価格を示す情報、商品の説明文を示す情報、商品を売却した出品者Ｅの情報、商品を購入したユーザＵの情報などの情報が含まれる。

第２取引履歴情報は、３次元仮想空間において行われた商品の取引履歴の情報であり、３次元仮想空間で取引が行われた商品の情報を含む。かかる商品の情報は、例えば、商品名を示す情報、商品のカテゴリ（商品カテゴリ）を示す情報、商品の取引価格を示す情報、商品の説明文を示す情報、商品を売却した出品者Ｅの情報、商品を購入したユーザＵの情報などの情報が含まれる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ５０で取得した取引履歴情報に基づいて、３次元仮想空間に関する特典を、出品者ＥおよびユーザＵのうち少なくとも一方に付与する特典として決定する（ステップＳ５１）。

出品者Ｅに対する特典は、例えば、販売エリアＳＡの拡張、販売エリアＳＡを含む特定エリアの拡張、販売エリアＳＡの有利な位置への移動、販売エリアＳＡの利用時間の延長、特定のイベントへの参加許可、販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇、販売エリアＳＡの強調表示などであるが、かかる例に限定されない。

販売エリアＳＡの拡張は、販売エリアＳＡの敷地面積の拡張（面積の拡張）であるが、販売エリアＳＡの敷地面積に加えてまたは代えて販売エリアＳＡの上方の空間の拡張（体積の拡張）を含んでいてもよい。

販売エリアＳＡを含む特定エリアの拡張は、特定エリアの敷地面積の拡張（面積の拡張）であるが、特定エリアの敷地面積に加えて販売エリアＳＡの上方の空間の拡張（体積の拡張）を含んでいてもよい。

有利な位置のエリアは、例えば、３次元仮想空間において周囲を通過するアバターＵＡの数が現在位置よりも多いエリア、過去の販売総額が現在の販売エリアＳＡよりも大きなエリアなどである。上述の「周囲」は、例えば上述した特定エリアに含まれる領域であるが、特定エリアに含まれない領域を含んでいてもよい。

また、有利な位置のエリアは、過去の購入者の数が現在の販売エリアＳＡよりも多いエリア、過去の閲覧者の数が現在の販売エリアＳＡよりも多いエリア、過去の相談者の数が現在の販売エリアＳＡよりも多いエリアなどであってもよい。

販売エリアＳＡの利用時間の延長は、販売エリアＳＡの利用時間が延長可能な場合に付与される特典であり、かかる特典は、販売エリアＳＡの利用時間が固定的である場合には付与されない。

販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇は、販売エリアＳＡでの出品数の増加が可能な場合に付与される特典であり、かかる特典は、販売エリアＳＡの出品数が固定的である場合には付与されない。なお、販売エリアＳＡでの出品数の増加は、出品領域の拡大であるが、複数の商品を時分割で配置することで実現することもできる。

販売エリアＳＡの強調表示は、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更するによって行われる。また、強調表示は、例えば、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つに加えまたは代えて、仮想シートオブジェクトの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって行われてもよい。なお、特典による販売エリアＳＡの強調表示は、人気度に応じた強調表示とは異なる態様で行われるが、人気度に応じた強調表示をさらに強調表示して行ってもよい。

情報処理装置１は、ステップＳ５０で取得した取引情報に基づいて、例えば、フリマサイトで出品された商品の売却総額、３次元仮想空間で出品された商品の売却総額、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額を出品者Ｅ毎に算出する。

情報処理装置１は、例えば、第１出品者、第２出品者、および第３出品者に対して付与する特典を決定する。第１出品者は、フリマサイトで出品された商品の売却総額（販売総額）が第１閾値以上である出品者Ｅである。第２出品者は、３次元仮想空間で出品された商品の売却総額が第２閾値以上である出品者Ｅである。第３出品者は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額が第３閾値以上である出品者Ｅである。

情報処理装置１は、例えば、第１出品者、第２出品者、および第３出品者に対して付与する特典として互いに異なる特典を決定することができる。また、情報処理装置１は、フリマサイトで出品された商品の売却総額が大きい第１出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、３次元仮想空間で出品された商品の売却総額が大きい第２出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。情報処理装置１は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額が大きい第３出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

出品者Ｅに対する特典は、例えば、販売エリアＳＡの拡張量が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡを含む特定エリアの拡張量が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡのより有利な位置への移動ほどより大きな特典である。また、出品者Ｅに対する特典は、例えば、販売エリアＳＡの利用時間の延長量が多いほどより大きな特典であり、特定のイベントへの参加許可数が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇量が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡの強調表示量が多いほどより大きな特典である。

また、情報処理装置１は、例えば、出品者Ｅの第１スコア、出品者Ｅの第２スコア、または出品者Ｅの第３スコアなどに基づいて、出品者Ｅに特典を付与するか否かを決定することができる。

出品者Ｅの第１スコアは、例えば、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の売却総額、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の売却数（販売数）、フリマサイトで出品者Ｅの商品を閲覧したユーザＵの数、フリマサイトで出品者Ｅの商品についての相談を行ったユーザＵの数、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の出品数、およびフリマサイトでの出品者Ｅの販売エリアＳＡでの総販売時間のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

出品者Ｅの第２スコアは、例えば、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の売却総額、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の売却数（販売数）、３次元仮想空間で出品者Ｅの商品を閲覧したユーザＵの数、３次元仮想空間で出品者Ｅの商品についての相談を行ったユーザＵの数および３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の出品数、および３次元仮想空間での出品者Ｅの販売エリアＳＡでの総販売時間のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

出品者Ｅの第３スコアは、出品者Ｅの第１スコアと出品者Ｅの第２スコアとを重み付け加算して得られるスコアである。なお、出品者Ｅの第１スコア、出品者Ｅの第２スコア、または出品者Ｅの第３スコアに用いられる情報は、単位期間当たりの情報であるが、期間を区切らない情報であってもよい。

情報処理装置１は、第１スコアが第４閾値以上である出品者Ｅを第１出品者とし、第２スコアが第５閾値以上である出品者Ｅを第２出品者とし、第３スコアが第６閾値以上である出品者Ｅを第１出品者とすることもできる。

また、情報処理装置１は、第１スコアが大きい第１出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第２スコアが大きい第２出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第３スコアが大きい第３出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

次に、ユーザＵに対する特典について説明する。ユーザＵに対する特典は、例えば、３次元仮想空間におけるユーザＵのアバターＵＡの移動速度の上限値の上昇、３次元仮想空間における特定の販売エリアまたは特定の販売エリアを含む特定エリアへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可、３次元仮想空間における特定のイベントへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可などである。

また、ユーザＵに対する特典は、３次元仮想空間におけるユーザＵのアバターＵＡの滞在期間の上限値の延長、３次元仮想空間における特定の販売エリアでの商品の購入許可、３次元仮想空間における特定のイベントでの商品の購入許可などを含んでいてもよい。

情報処理装置１は、アバターＵＡの移動速度の上限値を、例えば、アバターＵＡの動作速度の上限値を増加させることによって増加させる。また、情報処理装置１は、アバターＵＡの静止状態での動作速度の上限値を変更することなく、アバターＵＡの移動状態での動作速度の上限値を増加させることによって増加させることもできる。

特定の販売エリアＳＡまたは特定の販売エリアＳＡを含む特定エリアは、進入が許可されるユーザＵが制限されるエリアである。特定のイベントは、参加が許可されるユーザＵが制限されるイベントである。アバターＵＡの滞在期間の上限値は、例えば、３次元仮想空間における１回当たりの滞在期間の上限値である。

情報処理装置１は、ステップＳ５０で取得した取引情報に基づいて、例えば、フリマサイトで出品された商品の購入総額、３次元仮想空間で出品された商品の購入総額、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の購入総額をユーザＵ毎に算出する。

情報処理装置１は、例えば、第１ユーザ、第２ユーザ、および第３ユーザに特典を付与する。第１ユーザは、フリマサイトで出品された商品の購入総額が第１閾値以上であるユーザＵである。第２ユーザは、３次元仮想空間で出品された商品の購入総額が第２閾値以上であるユーザＵである。第３ユーザは、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の購入総額が第３閾値以上であるユーザＵである。

情報処理装置１は、例えば、第１ユーザ、第２ユーザ、および第３ユーザに対して互いに異なる特典を、付与する特典として決定することができる。また、情報処理装置１は、フリマサイトで出品された商品の購入総額が大きい第１ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、３次元仮想空間で出品された商品の購入総額が大きい第２ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。情報処理装置１は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額が大きい第３ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

ユーザＵに対する特典は、例えば、３次元仮想空間におけるユーザＵのアバターＵＡの移動速度の上限値の上昇量が多いほどより大きな特典であり、３次元仮想空間における特定の販売エリアまたは特定の販売エリアを含む特定エリアへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可数が多いほどより大きな特典であり、３次元仮想空間における特定のイベントへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可数が多いほどより大きな特典である。

また、情報処理装置１は、例えば、ユーザＵの第１スコア、ユーザＵの第２スコア、またはユーザＵの第３スコアなどに基づいて、ユーザＵに特典を付与するか否かを決定することができる。

ユーザＵの第１スコアは、例えば、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の購入総額、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の購入数、フリマサイトで出品者Ｅの商品を閲覧した数、およびフリマサイトで出品されている商品の相談を出品者Ｅに対して行った数のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

ユーザＵの第２スコアは、例えば、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の購入総額、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の購入数、３次元仮想空間で出品者Ｅの商品を閲覧した数、３次元仮想空間で出品されている商品の相談を出品者Ｅに対して行った数、および３次元仮想空間での販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡを含む特定エリアでの総滞在時間のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

ユーザＵの第３スコアは、ユーザＵの第１スコアとユーザＵの第２スコアとを重み付け加算して得られるスコアである。なお、ユーザＵの第１スコア、ユーザＵの第２スコア、またはユーザＵの第３スコアに用いられる情報は、単位期間当たりの情報であるが、期間を区切らない情報であってもよい。

情報処理装置１は、第１スコアが第７閾値以上であるユーザＵを第１ユーザとし、第２スコアが第８閾値以上であるユーザＵを第２ユーザとし、第３スコアが第９閾値以上であるユーザＵを第１ユーザとすることもできる。

また、情報処理装置１は、第１スコアが大きい第１ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第２スコアが大きい第２ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第３スコアが大きい第３ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ５１で決定した特典を付与または利用可能にした３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ５２）。３次元仮想空間情報は、ユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ５２で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ５３）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、出品者ＥおよびユーザＵのうちの少なくとも一方に特典が付与または利用可能な状態になり、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

図６に示す例では、特典付与により販売エリアＳＡが拡張された３次元仮想空間の画像が端末装置３に表示されており、これにより、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

〔１．６．第６の商品取引の促進方法〕
図７は、実施形態に係る情報処理装置１による第６の商品取引の促進方法の一例を示す図であり、以下において、図７を参照して、情報処理装置１による第６の商品取引の促進方法を説明する。

図７に示すように、ユーザＵは、端末装置３を操作することで、仕様情報を情報処理装置１に送信する処理を端末装置３に実行させる（ステップＳ６０）。仕様情報は、３次元仮想空間においてオーダーメイドの商品（以下、オーダーメイド品と記載する場合がある）の販売を行う出品者Ｅに対するユーザＵからの商品仕様に関する情報である。

オーダーメイドの商品は、例えば、仕様項目毎に予め定められた複数種類の選択肢からユーザＵが所望の要素などを選択して作製されるカスタムメイド品と、仕様項目毎にユーザＵによって任意に選択された要素を選択して作製されるフルオーダー品があるが、かかる例に限定されない。

また、オーダーメイド品は、例えば、服、バッグ、財布、靴、帽子、アクセサリー（イヤリング、ネックレス、指輪など）、絵画、食器、ケーキ、花束、フィギュア、絵本などであるが、これらの例に限定されない。

情報処理装置１は、端末装置３から送信される仕様情報を受け付ける（ステップＳ６１）。情報処理装置１は、例えば、商品の仕様項目毎の情報である仕様項目情報を含む仕様情報を受け付ける。

情報処理装置１は、例えば、仕様項目毎にユーザＵへの問い合わせとユーザＵからの回答の受け付けとを交互に行うことによって、商品の仕様項目毎の仕様項目情報を含む仕様情報を受け付ける。なお、情報処理装置１は、商品の仕様項目毎の仕様項目情報を含む仕様情報を一度に受け付けることもでき、また、一部の仕様項目情報を含まない仕様情報を受け付けたり、仕様項目に従わないユーザＵの要望を示す情報を含む仕様情報を受け付けたりすることもできる。

仕様項目は、オーダーメイド品が服である場合、各部のデザイン、各部の表地、各部の裏地、およびサイズなどであり、オーダーメイド品がバッグである場合、各部のデザイン、各部の素材、およびサイズなどである。また、仕様項目は、オーダーメイド品が絵画である場合、絵画のジャンル、画派、技法、タッチ、およびサイズなどである。

情報処理装置１は、例えば、ユーザＵとのチャット形式の会話または音声による会話などによって仕様項目毎の仕様項目情報を受け付けることができる。かかる会話は、例えば、仕様項目毎にユーザＵへの問い合わせとユーザＵからの回答の受け付けとを交互に行うことによって行われるが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置１は、一部または全部の問い合わせを省略して、ユーザＵによる仕様項目毎の仕様の要求を一部または全部をまとめて受け付けることもできる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵからの回答や要求などのメッセージに対する自然言語処理などによって、仕様項目毎の仕様項目情報を受け付けるが、かかる例に限定されない。例えば、情報処理装置１は、仕様項目毎の複数の選択肢をユーザＵにアバターＥＡを介して提示し、ユーザＵが選択した仕様項目毎の選択肢を仕様項目毎の仕様項目情報として受け付けることもできる。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ６１で受け付けた仕様項目情報を含む仕様情報に基づいて、３次元仮想空間における仕様情報に対応する完成イメージを判定する（ステップＳ６２）。仕様情報に対応する完成イメージは、仕様情報に基づいてオーダーメイド品を作製した場合のオーダーメイド品の完成予想を示し、例えば、３次元の仮想オブジェクトによって具現化されるが、２次元の仮想オブジェクト（例えば、２次元画像）によって具現化されてもよい。

例えば、情報処理装置１は、オーダーメイドの商品毎に予め定められた複種種類の完成イメージを示す情報を含むイメージ情報を有している。完成イメージを示す情報は、例えば、３次元の仮想オブジェクトまたは２次元の仮想オブジェクトである。情報処理装置１は、ステップＳ６１で受け付けた仕様情報に基づいて、イメージ情報で示される予め定められた複種類の完成イメージの中から仕様情報に対応する完成イメージを判定する。

イメージ情報には、例えば、仕様項目毎の選択肢の組み合わせが異なる完成イメージを示す情報が含まれている。例えば、オーダーメイド品の商品が、３つの仕様項目があり、各仕様項目に３つの選択肢がある商品であるとする。かかる商品では、完成イメージを示す情報の種類は、９（＝３×３）種類である。

情報処理装置１は、ユーザＵが選択した仕様項目毎の選択肢の組み合わせに対応する完成イメージを示す情報をイメージ情報から抽出し、抽出した完成イメージを示す情報で示される完成イメージを、仕様情報に対応する完成イメージとして判定する。

また、情報処理装置１は、ユーザＵの属性毎に互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、仕様情報を送信した端末装置３のユーザＵの属性に基づいて、かかるユーザＵの属性のイメージ情報を複数種類のイメージ情報の中から選択することもできる。この場合、情報処理装置１は、選択したイメージ情報を用いて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することができる。

また、情報処理装置１は、アバターＵＡの姿の種別毎に互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、仕様情報を送信した端末装置３のユーザＵのアバターＵＡの姿の種別に基づいて、かかるアバターＵＡの姿の種別のイメージ情報を複数種類のイメージ情報の中から選択することもできる。この場合、情報処理装置１は、選択したイメージ情報を用いて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することができる。

情報処理装置１は、アバターＵＡの情報を入力とし、アバターＵＡの姿の種別毎のスコアを示す種別スコアを出力とする種別判定モデルを用いて、アバターＵＡの姿の種別を判定することができる。種別判定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

また、情報処理装置１は、ユーザＵの嗜好の種別毎互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、仕様情報を送信した端末装置３のユーザＵの嗜好の種別に基づいて、かかるユーザＵの嗜好の種別のイメージ情報を複数種類のイメージ情報の中から選択することもできる。この場合、情報処理装置１は、選択したイメージ情報を用いて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することができる。

情報処理装置１は、例えば、取引履歴情報に含まれるフリマサイトでのユーザＵの取引履歴の情報に基づいて、ユーザＵの上述した嗜好の種別を判定することもできる。ユーザＵの取引履歴の情報には、フリマサイトでユーザＵが取引（購入）した各商品の情報が含まれている。商品の情報には、例えば、商品名を示す情報、商品カテゴリを示す情報、商品の取引価格を示す情報などの情報が含まれる。

情報処理装置１は、例えば、ユーザＵが取引（購入）した商品に対応する種別を嗜好の種別として判定する。また、情報処理装置１は、例えば、ユーザＵが取引（購入）した商品または商品のカテゴリを入力とし、ユーザＵの嗜好の種別毎の嗜好スコアを出力とする判定モデルを用いて、ユーザＵの上述した嗜好の種別を判定することもできる。判定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

情報処理装置１は、例えば、ユーザＵが取引（購入）した商品または商品のカテゴリを判定モデルに入力し、判定モデルから出力される嗜好の種別毎の嗜好スコアが最も高い種別の嗜好を、ユーザＵの嗜好の種別として判定する。

情報処理装置１は、ユーザＵの属性およびアバターＵＡの姿の種別の組み合わせ毎に互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、かかる複数種類のイメージ情報に基づいて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵの属性を示す情報とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第１推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第１推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

また、情報処理装置１は、アバターＵＡの姿の種別を示す情報とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第２推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第２推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

また、情報処理装置１は、フリマサイトでのユーザＵの取引履歴の情報とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第３推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第３推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

また、情報処理装置１は、ユーザＵの属性を示す情報、アバターＵＡの姿の種別を示す情報、およびフリマサイトでのユーザＵの取引履歴の情報のうちの２以上とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第４推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第４推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

なお、情報処理装置１による完成イメージの判定方法は上述した例に限定されず、情報処理装置１は、種々の判定方法によって完成イメージを判定することができる。例えば、情報処理装置１は、ステップＳ６１で受け付けた仕様情報に一致または最も類似する過去の使用情報に対応する完成イメージを、ステップＳ６１で受け付けた仕様情報に対応する完成イメージとして判定する。

過去の仕様情報は、情報処理装置１が過去に受け付けた仕様情報である。また、ステップＳ６１で受け付けた仕様情報と過去の仕様情報との類似度である仕様類似度は、ステップＳ６１で受け付けた仕様情報と過去の仕様情報との間で仕様項目毎の要素が一致する割合である一致割合で示されるが、仕様項目毎の要素間の類似度に応じた値を一致割合に加算した値で示されてもよい。仕様項目毎の要素間の類似度は、例えば、仕様項目が色の場合、色の類似度であり、仕様項目がサイズである場合、サイズの類似度である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ６２で判定した完成イメージを示す情報を３次元仮想空間に配置する（ステップＳ６３）。完成イメージを示す情報は、上述したように、例えば、３次元の仮想オブジェクトまたは２次元の仮想オブジェクトであり、情報処理装置１は、完成イメージを示す情報である仮想オブジェクトを３次元仮想空間に配置する。

ステップＳ６３において、情報処理装置１は、ユーザＵのアバターＵＡのスケールに応じた大きさで完成イメージを示す情報である仮想オブジェクトを３次元仮想空間に配置する。これにより、完成イメージを示す情報である仮想オブジェクトが、アバターＵＡと同じスケールで３次元仮想空間に配置される。

また、情報処理装置１は、オーダーメイド品がユーザＵに装着または所持されるアイテムである場合、ユーザＵのアバターＵＡに完成イメージを示す情報を装着または所持させた状態で３次元仮想空間に配置する。

情報処理装置１は、内部の記憶部または外部装置からユーザ情報に含まれる体型情報を取得する。体型情報には、ユーザＵの体型を示す情報が含まれている。情報処理装置１は、取得した体型情報で示されるユーザＵの体型に合わせた体型のアバターＵＡを生成する。ユーザＵの体型に合わせた体型のアバターＵＡの生成には、ユーザＵの既存のアバターＵＡの体型をユーザＵの体型に合わせた体型への変更が含まれる。

情報処理装置１は、ユーザＵの体型に合わせた体型のアバターＵＡに完成イメージを示す情報を装着または所持させた状態で３次元仮想空間に配置する。なお、完成イメージを示す情報としてユーザＵに装着または所持されるアイテムは、例えば、服、靴、鞄、帽子、バッグ、アクセサリーなどである。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ６３で完成イメージを示す情報を配置した３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ６４）。３次元仮想空間情報は、ユーザＵのアバターＵＡを３次元仮想空間に配置し、ユーザＵのアバターＵＡの目を視点位置としアバターＵＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ６４で生成した３次元仮想空間情報を端末装置３に送信する（ステップＳ６５）。端末装置３は、情報処理装置１から送信される３次元仮想空間情報を受信した場合、かかる３次元仮想空間情報を端末装置３の表示領域に表示する。これにより、ユーザＵは、仕様情報に対応する完成イメージを示す情報を確認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

図７に示す例では、ユーザＵは、アバターＵＡを介して、出品者Ｅとのチャット形式の会話として、「黒いダレスバッグ」、「把手は円筒型で茶色」などといった要求を示すメッセージを含む仕様情報を情報処理装置１に送信している。情報処理装置１は、かかる仕様情報に基づいて、仕様情報に対応する完成イメージを判定する。

また、図７に示す例では、情報処理装置１によって判定された完成イメージを示す情報が配置された３次元仮想空間の画像が端末装置３に表示されており、これにより、ユーザＵは、仕様情報に対応する完成イメージの画像を視認することができ、情報処理装置１は、商品の取引を促進することができる。

なお、上述した例では、情報処理装置１が３次元仮想空間情報を生成して端末装置２，３に表示させるが、３次元仮想空間情報は、端末装置２，３主体の処理により表示されてもよい。例えば、情報処理装置１は、ＡＰＩ（Application Programming Interface）などのインターフェイスを介して端末装置２，３から入力された情報に基づき、複数の情報を端末装置２，３に提供し、端末装置２，３が情報処理装置１から提供された複数の情報に基づいて３次元仮想空間情報を生成して表示させるものであってもよい。

以下、このような処理を行う情報処理装置１、端末装置２、および端末装置３を含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。

〔２．情報処理システムの構成〕
図８は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図８に示すように、実施形態に係る情報処理システム１００は、情報処理装置１と、複数の端末装置２と、複数の端末装置３とを含む。複数の端末装置２の各々は、互いに異なる出品者Ｅによって用いられる。複数の端末装置３の各々は、互いに異なるユーザＵによって用いられる。

情報処理装置１、各端末装置２、および各端末装置３は、ネットワークＮを介して、有線または無線により互いに通信可能に接続される。なお、図８に示す情報処理システム１００には、情報処理装置１が複数含まれてもよい。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

情報処理装置１は、各種の情報を提供する。情報処理装置１は、電子商取引サイトでの取引サービス、および３次元仮想空間での商品販売を仲介または支援するサービスなどのオンラインサービスを提供する。電子商取引サイトでの取引サービスは、フリーマーケット形式の電子商取引サービスであるが、電子商店街（ＥＣモール）による電子商取引サービスなどを含んでいてもよい。

各端末装置２，３は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などである。なお、各端末装置２，３は、上記例に限定されなくともよく、例えば、スマートウォッチまたはウェアラブルデバイス（Wearable Device）などであってもよい。

また、各端末装置２，３は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮなどの近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１と通信することができる。

〔３．端末装置２〕
図９は、実施形態に係る端末装置２，３の構成の一例を示す図である。図９に示すように、実施形態に係る端末装置２，３は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、センサ群１３と、記憶部１４と、処理部１５とを備える。

〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。

〔３．２．表示部１１〕
表示部１１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。

〔３．３．操作部１２〕
操作部１２は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。操作部１２は、表示部１１がタッチパネル対応ディスプレイである場合、タッチパネルを含む。

〔３．４．センサ群１３〕
センサ群１３は、例えば、測位センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、照度センサ、およびイメージセンサなどを含む。測位センサは、端末装置２の位置を検出するセンサである。加速度センサは、端末装置２の加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置２の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。地磁気センサは、地磁気を検出するセンサである。照度センサは、端末装置２の周囲の明暗を示す照度を検出するセンサであり、イメージセンサは、端末装置２の周囲を撮像するセンサである。

〔３．５．記憶部１４〕
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。

記憶部１４には、例えば、情報処理装置１から送信されネットワークＮおよび通信部１０を介して処理部１５によって取得された情報およびセンサ群１３によって検出された情報である検出情報などが記憶される。

〔３．６．処理部１５〕
処理部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２内部の記憶装置（例えば、記憶部１４など）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。

例えば、端末装置２には、端末装置２内部の記憶装置に記憶されている出品者用ＥＣフリマアプリや出品者用メタバースフリマアプリがインストールされており、端末装置２の処理部１５は、出品者用ＥＣフリマアプリや出品者用メタバースフリマアプリなどを実行する。

また、端末装置３は、例えば、端末装置３内部の記憶装置に記憶されているユーザ用ＥＣフリマアプリや出品者用メタバースフリマアプリがインストールされており、端末装置３の処理部１５は、ユーザ用ＥＣフリマアプリやユーザ用メタバースフリマアプリなどを実行する。

処理部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。処理部１５は、情報取得部１６と、表示処理部１７と、情報出力部１８とを備える。

〔３．６．１．情報取得部１６〕
情報取得部１６は、情報処理装置１から送信されネットワークＮを介して通信部１０で受信される種々の情報を取得する。情報処理装置１から送信される情報は、例えば、３次元仮想空間情報、フリマサイト情報、および会話情報などである。

〔３．６．２．表示処理部１７〕
表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。例えば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された３次元仮想空間情報、フリマサイト情報、および会話情報などを表示部１１に表示させる。

〔３．６．３．情報出力部１８〕
情報出力部１８は、例えば、ユーザＵによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。また、情報出力部１８は、センサ群１３によって検出された情報である検出情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。

〔４．情報処理装置１の構成〕
図１０は、実施形態に係る情報処理装置１の構成の一例を示す図である。図１０に示すように、情報処理装置１は、通信部２０と、記憶部２１と、処理部２２とを有する。

〔４．１．通信部２０〕
通信部２０は、例えば、ＮＩＣなどによって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部２０は、端末装置２，３との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。

〔４．２．記憶部２１〕
記憶部２１は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部２１は、ユーザ情報記憶部３０と、出品者情報記憶部３１と、出品情報記憶部３２と、取引履歴情報記憶部３３と、空間情報記憶部３４とを有する。

〔４．２．１．ユーザ情報記憶部３０〕
ユーザ情報記憶部３０は、ユーザＵに関する各種の情報を記憶する。図１１は、実施形態に係るユーザ情報記憶部３０に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。

図１１に示す例では、ユーザ情報記憶部３０に記憶されるユーザ情報テーブルは、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「フリマサイト行動履歴」、「仮想空間行動履歴」、「アバター情報」、および「ウェブ行動履歴」といった項目の情報をユーザＵ毎に含む。

「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別子である。「属性情報」は、ユーザＩＤに対応付けられたユーザＵの属性に関する属性情報である。ユーザＵの属性は、例えば、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的属性であり、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などの複数の属性項目を含む。

サイコグラフィック属性は、心理学的属性であり、例えば、ライフスタイル、価値観、興味関心などに関する複数の属性項目を含む。例えば、サイコグラフィック属性における複数の属性項目の各々は、車、服、旅行、ゲーム、キャンプ、バイク、電車、家電、またはパソコンなどといったユーザＵの興味関心対象となり得る項目である。

「フリマサイト行動履歴」は、ユーザＩＤに対応付けられたユーザＵのフリマサイトでの行動履歴の情報であり、上述した第１行動履歴情報である。かかるフリマサイト行動履歴は、フリマサイトでユーザＵが取引（購入）した商品の情報、フリマサイトでユーザＵが出品者Ｅに相談（例えば、商品説明依頼や値下げ交渉など）をした商品の情報や相談内容を示す情報、フリマサイトでユーザＵが閲覧した商品の情報、フリマサイトで検索した商品の情報などを含む。

「仮想空間行動履歴」は、ユーザＩＤに対応付けられたユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報であり、上述した第２行動履歴情報である。仮想空間行動履歴は、例えば、３次元仮想空間でユーザＵがアバターＵＡを用いて取引（購入）した商品の情報、３次元仮想空間でユーザＵがアバターＵＡを用いて相談をした商品の情報、３次元仮想空間でユーザＵがアバターＵＡを用いて閲覧した商品の情報、および３次元仮想空間でアバターＵＡの行動履歴の情報などを含む。

３次元仮想空間でのアバターＵＡの行動履歴の情報は、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＵＡの位置を示す情報、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＵＡから販売エリアＳＡまでの距離である第１距離を示す情報、３次元仮想空間での各時点における販売エリアＳＡに出品された商品からアバターＵＡまでの距離である第２距離を示す情報を含む。

また、３次元仮想空間でのアバターＵＡの行動履歴の情報は、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＵＡの移動距離、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＵＡの移動経路、および３次元仮想空間での各時点におけるアバターＵＡの特定エリア通過回数を含む。

上述したアバターＵＡの第１距離、第２距離、移動距離、移動経路、および特定エリア通過回数などといったアバターＵＡの位置に基づく情報は、例えば、処理部２２が算出部として算出し、処理部２２によって記憶部２１に記憶されるが、外部装置から処理部２２が取得し、処理部２２によって記憶部２１に記憶されてもよい。

「アバター情報」は、ユーザＩＤに対応するユーザＵのアバターＵＡの情報である。アバターＵＡの情報は、アバターＵＡの姿の情報を含み、アバターＵＡの姿の情報には、例えば、アバターＵＡの顔の形、髪型、頭部の形、体型、衣服、靴、帽子などといったアバターＵＡに関する種々の情報が含まれる。

「ウェブ行動履歴」は、ユーザＩＤに対応するユーザＵのウェブサイトでの行動履歴の情報であり、上述した第３行動履歴情報である。かかるウェブ行動履歴には、ウェブサイトの検索履歴、ウェブサイトの閲覧履歴、広告コンテンツの選択履歴などの種々の行動履歴が含まれる。

また、ユーザ情報記憶部３０に記憶されるユーザ情報テーブルには、例えば、上述した情報に加えて、ユーザＵの体型を示す情報である体型情報、ユーザＵの家族のユーザＩＤや友人のユーザＩＤなどの情報が含まれる。体型情報は、例えば、ユーザＵの身長、体重、胸囲、腹囲、ウェスト、ヒップなどの情報を含む。なお、体型情報は、３次元計測によって得られたユーザＵの体型を示す３次元情報であってもよい。

〔４．２．２．出品者情報記憶部３１〕
出品者情報記憶部３１は、出品者Ｅに関する各種の情報を記憶する。図１２は、実施形態に係る出品者情報記憶部３１に記憶される出品者情報テーブルの一例を示す図である。

図１２に示す例では、出品者情報記憶部３１に記憶される出品者情報テーブルは、「出品者ＩＤ」、「属性情報」、「フリマサイト出品履歴」、「仮想空間出品履歴」、および「アバター情報」といった項目の情報を出品者Ｅ毎に含む。

「出品者ＩＤ」は、出品者Ｅを識別する識別子である。「属性情報」は、出品者ＩＤに対応付けられた出品者Ｅの属性に関する属性情報である。出品者Ｅの属性は、例えば、ユーザＵの属性と同様に、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。

「フリマサイト出品履歴」は、出品者ＩＤに対応付けられた出品者Ｅのフリマサイトでの商品の出品履歴を示す情報であり、上述した第１出品履歴情報の一例である。かかるフリマサイト出品履歴は、例えば、フリマサイトで出品中の商品の情報、フリマサイトで取引済みの商品の情報、フリマサイトでの出品期間が経過した商品の情報、上述した第１会話情報、上述した第１評価情報、および上述した第１出品情報などを含む。なお、第１出品情報は、例えば、フリマサイト出品履歴に含まれる情報などに基づいて、処理部２２によって算出された情報などを含む。

「仮想空間出品履歴」は、出品者ＩＤに対応付けられた出品者Ｅの３次元仮想空間での商品の出品履歴を示す情報であり、上述した第２出品履歴情報の一例である。かかる仮想空間出品履歴は、例えば、３次元仮想空間で出品中の商品の情報、３次元仮想空間で取引済みの商品の情報、３次元仮想空間での出品期間が経過した商品の情報、上述した第２会話情報、および上述した第２出品情報などを含む。なお、第２出品情報は、例えば、仮想空間出品履歴に含まれる情報や空間情報などに基づいて、処理部２２によって算出された情報などを含む。

また、「仮想空間出品履歴」は、３次元仮想空間における出品者ＥのアバターＥＡの行動履歴の情報を含む。アバターＥＡの行動履歴は、例えば、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＥＡの位置、アバターＥＡが３次元仮想空間に配置されたタイミングである配置タイミング、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＥＡの移動距離、３次元仮想空間での各時点におけるアバターＥＡの滞在時間などを含む。

上述したアバターＥＡの配置タイミング、移動距離、および滞在時間などといったアバターＥＡの位置に基づく情報は、例えば、処理部２２が算出部として算出し、処理部２２によって記憶部２１に記憶されるが、外部装置から処理部２２が取得し、処理部２２によって記憶部２１に記憶されてもよい。

「アバター情報」は、出品者ＩＤに対応付けられた出品者ＥのアバターＥＡの情報である。アバターＥＡの情報は、アバターＥＡの姿の情報を含み、アバターＥＡの姿の情報には、例えば、アバターＥＡの顔の形、髪型、頭部の形、体型、衣服、靴、帽子などといったアバターＥＡに関する種々の情報が含まれる。

〔４．２．３．出品情報記憶部３２〕
出品情報記憶部３２は、出品者Ｅによって出品された商品に関する各種の情報を記憶する。図１３は、実施形態に係る出品情報記憶部３２に記憶される出品情報テーブルの一例を示す図である。

図１３に示す例では、出品情報記憶部３２に記憶される出品情報テーブルは、「出品ＩＤ」、「出品者ＩＤ」、「商品情報」、「閲覧履歴情報」、および「相談履歴情報」といった項目の情報を出品された商品毎に含む。

「出品ＩＤ」は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかに出品された商品であるかを識別する識別子である。「出品者ＩＤ」は、出品ＩＤに対応する商品を出品した出品者Ｅの出品者ＩＤである。

「商品情報」は、出品ＩＤに対応する商品の情報である。かかる商品情報は、例えば、商品名を示す情報、商品のカテゴリ（商品カテゴリ）を示す情報、商品の取引価格を示す情報、商品の説明文を示す情報、商品の出品期間を示す情報が含まれる。

「閲覧履歴情報」は、出品ＩＤに対応する商品の閲覧履歴の情報である。かかる閲覧履歴情報は、出品ＩＤに対応する商品がユーザＵによって閲覧された日時や期間を示す情報、および出品ＩＤに対応する商品を閲覧したユーザＵのユーザＩＤなどの情報を含む。

「相談履歴情報」は、出品ＩＤに対応する商品の相談履歴の情報である。かかる相談履履歴情報は、出品ＩＤに対応する商品についてユーザＵが出品者Ｅに相談した日時、期間、および相談内容を示す情報、および出品ＩＤに対応する商品について出品者Ｅに相談したユーザＵのユーザＩＤなどの情報を含む。

図１３には示されていないが、出品情報テーブルには、出品状態を示す出品フラグなどの情報も含む。かかる出品フラグは、例えば、「０」である場合に出品中であることを示し、「１」である場合に取引（売買）済みであることを示し、「２」である場合に、取引されずに出品期間が経過して出品が終了したことを示す。

〔４．２．４．取引履歴情報記憶部３３〕
取引履歴情報記憶部３３は、出品者Ｅによって出品された商品の取引に関する各種の情報を記憶する。図１４は、実施形態に係る取引履歴情報記憶部３３に記憶される取引履歴情報テーブルの一例を示す図である。

図１４に示す例では、取引履歴情報記憶部３３に記憶される取引履歴情報テーブルは、「取引ＩＤ」、「出品ＩＤ」、「取引日時」、「購入者ＩＤ」、および「取引価格」といった項目の情報を取引毎に含む。

「取引ＩＤ」は、出品者Ｅによって出品された商品の取引を識別する識別子である。「出品ＩＤ」は、取引ＩＤに対応する取引の対象となった商品の出品ＩＤである。「取引日時」は、取引ＩＤに対応する取引の対象となった商品が取引された日時を示す情報である。

「購入者ＩＤ」は、取引ＩＤに対応する取引の対象となった商品を購入したユーザＵのユーザＩＤである。「取引価格」は、取引ＩＤに対応する取引の対象となった商品の取引価格（売買価格）を示す情報である。なお、取引履歴情報テーブルは、出品ＩＤに代えて、取引ＩＤに対応する取引の対象となった商品の情報を含んでいてもよく、購入者ＩＤに代えて、取引ＩＤに対応する取引の対象となった商品を購入したユーザＵの情報を含んでいてもよい。

〔４．２．５．空間情報記憶部３４〕
空間情報記憶部３４は、３次元仮想空間に配置される各種の仮想オブジェクトの情報を含む空間情報を記憶する。

３次元仮想空間に配置される各種の仮想オブジェクトは、例えば、店舗、病院、マンション、ビル、家、倉庫、学校、体育館、工場などの建築物の仮想オブジェクト、道路、橋、トンネルなどの構造物の仮想オブジェクト、公園や遊園地などの仮想オブジェクトなどである。

また、３次元仮想空間に配置される仮想オブジェクトは、ユーザＵのアバターＵＡ、出品者ＥのアバターＥＡ、仮想シートオブジェクト、仮想テントオブジェクト、出品される商品に対応する仮想商品オブジェクトなどの種々の仮想オブジェクトなどを含む。

空間情報には、各種の仮想オブジェクトの情報に加えて、例えば、販売エリアＳＡの情報（例えば、位置やサイズの情報など）、販売エリアＳＡを含む特定エリアの情報（例えば、位置やサイズの情報など）、販売エリアＳＡでの出品数の上限値を示す情報、特定のイベントの情報（例えば、イベントの開催期間や開催場所の情報など）、販売エリアＳＡの強調表示の情報などが含まれる。

さらに、空間情報には、例えば、特定の販売エリアＳＡの情報（例えば、位置やサイズの情報など）、特定の販売エリアＳＡを含む特定エリアの情報（例えば、位置やサイズの情報など）、販売エリアＳＡの利用時間の上限値を示す情報、ユーザＵのアバターＵＡの移動速度の上限値を示す情報、アバターＵＡの滞在期間の上限値を示す情報などの種々の情報が含まれる。

〔４．３．処理部２２〕
処理部２２は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵまたはＭＰＵなどのプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置（例えば、記憶部２１）に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）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、処理部２２は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。

図１０に示すように、処理部２２は、受付部４０と、取得部４１と、選択部４２と、判定部４３と、決定部４４と、特定部４５と、許可部４６と、生成部４７と、配置部４８と、提供部４９と、付与部５０とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部２２の内部構成は、図１０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。

〔４．３．１．受付部４０〕
受付部４０は、外部の情報処理装置から種々の要求や情報を受け付ける。例えば、受付部４０は、端末装置２，３から送信される各種の要求を受け付ける。

例えば、受付部４０は、端末装置２から送信される出品要求を受け付ける。かかる出品要求には、例えば、出品者ＩＤまたは出品者ＩＤに対応する情報が含まれる。受付部４０は、出品要求に含まれる情報に基づいて、出品要求に対応する出品者Ｅを特定する。

また、受付部４０は、端末装置３から送信される参加要求を受け付ける。参加要求は、ユーザＵが３次元仮想空間に参加するための要求であり、参加要求には、例えば、ユーザＵを特定するための情報が含まれる。受付部４０は、参加要求に含まれる情報に基づいて、参加要求に対応するユーザＵを特定する。

また、受付部４０は、端末装置２から送信される出品情報を受け付ける。出品情報は、例えば、３次元仮想空間での出品対象となる商品の情報などが含まれる。なお、出品情報は、上述した出品要求に含まれてもよい。受付部４０は、受け付けた出品情報を記憶部２１に記憶させる。

また、受付部４０は、端末装置２から送信される肯定応答情報や否定応答情報を受け付ける。肯定応答情報は、出品確認クエリに対する肯定的な応答を示す情報であり、否定応答情報は、出品確認クエリに対する否定的な応答を示す情報である。

また、受付部４０は、端末装置２，３から送信される操作情報を受け付ける。操作情報は、例えば、アバターＡを操作するためのアバター操作情報、アバターＡを介した会話を行うための会話操作情報、フリマサイトや３次元仮想空間での商品の出品を行うための出品操作情報、フリマサイトや３次元仮想空間での商品の購入を行うための購入操作情報などである。

また、受付部４０は、端末装置３から送信される仕様情報を受け付ける。仕様情報は、であり、出品者Ｅに対するユーザＵからの商品仕様に関する情報である。受付部４０は、例えば、商品の仕様項目毎の情報である仕様項目情報を含む仕様情報を受け付ける。また、受付部４０は、仕様項目に従わないユーザＵの要望を示す情報を含む仕様情報を受け付けたりすることもできる。

また、受付部４０は、端末装置３から送信される検索クエリを受け付ける。検索クエリは、フリマサイトで出品されている商品を検索するためのクエリであり、検索キーワードなどの情報が含まれる。

また、受付部４０は、端末装置３から送信される指定情報を受け付ける。指定情報は、ユーザＵによって指定される人気対応情報の種別を示す情報などが含まれる。受付部４０は、端末装置３から送信される特典付与要求を受け付ける。特典付与要求は、付与部５０によって付与が決定された特典の付与を求める要求であり、付与部５０によって付与が決定された特典を示す情報を含む。

〔４．３．２．取得部４１〕
取得部４１は、外部の情報処理装置や端末装置２，３などから種々の情報を取得し、取得した情報を記憶部２１に記憶させる。これにより、上述したユーザ情報記憶部３０、出品者情報記憶部３１、出品情報記憶部３２、取引履歴情報記憶部３３、空間情報記憶部３４などに記憶される情報が更新される。

例えば、取得部４１は、外部の情報処理装置または端末装置３などからユーザＵの情報であるユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部３０のユーザ情報テーブルに追加する。

また、取得部４１は、例えば、外部の情報処理装置または端末装置２などから出品者Ｅの情報である出品者情報を取得し、取得した出品者情報を出品者情報記憶部３１の出品者情報テーブルに追加する。また、取得部４１は、例えば、端末装置２などから出品情報を取得し、取得した出品情報を出品情報記憶部３２の出品情報テーブルに追加する。

また、取得部４１は、記憶部２１から各種の情報を取得する。例えば、取得部４１は、ユーザＵの情報であるユーザ情報をユーザ情報記憶部３０などから取得する。取得部４１によって取得されるユーザ情報は、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報を含む。

また、取得部４１は、出品者Ｅの情報である出品者情報を出品者情報記憶部３１などから取得する。取得部４１によって取得される出品者情報は、例えば、出品者Ｅに関する情報であり、例えば、出品者Ｅの属性を示す情報、第１出品履歴情報、および第２出品履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報を含む。

また、取得部４１は、出品された商品の情報である出品情報を出品情報記憶部３２などから取得する。また、取得部４１は、取引履歴情報を取引履歴情報記憶部３３などから取得する。なお、取引履歴情報は、取引履歴情報記憶部３３以外に記憶される情報を含んでいてもよい。また、取得部４１は、３次元仮想空間の情報である空間情報を空間情報記憶部３４などから取得する。

〔４．３．３．選択部４２〕
選択部４２は、取得部４１によって取得されたユーザＵの情報であるユーザ情報に基づいて、３次元仮想空間において商品販売を行う複数の出品者Ｅの中から２以上の出品者Ｅの各々を対象出品者としてユーザＵ毎に選択する。

選択部４２は、例えば、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵが興味を有する商品を出品している出品者Ｅ、ユーザＵが購入する可能性がある商品を出品している出品者Ｅなどを対象出品者として選択する。ユーザＵが興味を有する商品は、ユーザＵが興味を有する商品カテゴリの商品を含み、ユーザＵが購入する可能性がある商品は、ユーザＵが購入する可能性がある商品カテゴリの商品を含む。

選択部４２は、例えば、ユーザＵの属性の情報に基づいて、１以上の対象出品者を選択する。例えば、選択部４２は、ユーザＵのサイコグラフィック属性を示す情報で示されるユーザＵの興味関心対象の商品を出品している出品者Ｅを対象出品者として選択する。

また、選択部４２は、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリを判定することもできる。

例えば、選択部４２は、興味関心モデルを用いて、出品者Ｅが出品している商品にユーザＵがどの程度興味関心を有するかを示す興味関心スコアを判定する。

興味関心モデルは、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報を入力とし、商品毎または商品カテゴリ毎の興味関心スコアを出力するモデルであり、機械学習によって生成される学習モデルである。

興味関心モデルは、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報と出品者Ｅが出品している商品の情報または商品カテゴリの情報とを入力とし、興味関心スコアを出力するモデルであってもよい。

選択部４２は、興味関心モデルを用いる場合、例えば、興味関心モデルから出力される興味関心スコアが閾値以上である商品または商品カテゴリをユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリであると判定する。

また、選択部４２は、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、購入の可能性を示す購入予測スコアを商品毎または商品カテゴリ毎に判定する。例えば、選択部４２は、購入予測モデルを用いて、商品の購入の可能性を示す購入予測スコアを商品毎または商品カテゴリ毎に判定する。

購入予測モデルは、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報を入力とし、商品毎または商品カテゴリ毎の購入予測スコアを出力するモデルであり、機械学習によって生成される学習モデルである。

購入予測モデルは、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報と出品者Ｅが出品している商品の情報とを入力とし、購入予測スコアを出力するモデルであってもよい。

選択部４２は、購入予測モデルを用いる場合、例えば、購入予測モデルから出力される購入予測スコアが閾値以上である商品をユーザＵが購入する可能性がある商品として判定する。また、選択部４２は、例えば、購入予測モデルから出力される購入予測スコアが閾値以上である商品カテゴリの商品をユーザＵが購入する可能性がある商品として判定する。

このように、選択部４２は、ユーザＵの属性を示す情報、ユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報、ユーザＵのフリマサイトでの行動履歴などに基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品やユーザＵが購入する可能性がある商品を判定することができる。

アバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報には、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度や移動経路なども含まれる。選択部４２は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度および移動経路のうちの少なくとも１つを興味関心モデルや購入予測モデルに入力し、興味関心モデルや購入予測モデルから出力されるスコアに基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品やユーザＵが購入する可能性がある商品を判定することができる。

興味関心モデルは、例えば、ユーザＵのユーザ情報と、ユーザＵが興味関心を有するか否かを示す商品毎の情報またはユーザＵが興味関心を有するか否かを示す商品カテゴリ毎の情報とを含む学習用データを用いて処理部２２による機械学習によって生成される。商品毎の情報または商品カテゴリ毎の情報は、ラベルとして用いられる。

また、購入予測モデルは、例えば、ユーザＵのユーザ情報と、ユーザＵによって購入されたか否かを示す商品毎の情報またはユーザＵによって購入されたか否かを示す商品カテゴリ毎の情報とを含む学習用データを用いて処理部２２による機械学習によって生成される。商品毎の情報または商品カテゴリ毎の情報は、ラベルとして用いられる。

例えば、興味関心モデルおよび購入予測モデルの各々は、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用した深層学習（Deep Learning）によって生成される学習モデルまたはＧＢＤＴ（Gradient Boosting Decision Tree）によって生成される学習モデルなどであるが、かかる例に限定されず、その他の機械学習方法で生成される学習モデルであってもよい。

例えば、興味関心モデルおよび購入予測モデルの各々は、線形回帰、重回帰、またはロジスティック回帰といった回帰手法やサポートベクタマシンなどの学習アルゴリズムなどのように他の学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。

また、選択部４２は、例えば、３次元仮想空間において、ユーザＵがアバターＵＡを介して、閲覧した商品、出品者Ｅに相談した商品、購入した商品、またはこれら商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の商品を出品している出品者Ｅを対象出品者として選択することもできる。

また、選択部４２は、例えば、フリマサイトで、ユーザＵが、閲覧した商品、出品者Ｅに相談した商品、購入した商品、検索した商品、またはこれら商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の商品を出品している出品者Ｅを対象出品者として選択することもできる。

また、選択部４２は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度と対象出品者とする出品者Ｅの属性とを関連付けた情報である関連情報を有し、かかる関連情報に基づいて、対象出品者を選択することもできる。例えば、選択部４２は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度に関連付けられた属性を有する出品者Ｅを出品対象物として選択する。

また、選択部４２は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動経路と対象出品者とする出品者Ｅの属性とを関連付けた情報である関連情報を有し、かかる関連情報に基づいて、対象出品者を選択することもできる。例えば、選択部４２は、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動経路に関連付けられた属性を有する出品者Ｅを出品対象物として選択する。

なお、上述した関連情報では、出品者Ｅの属性との関係が示されるが、関連情報は、出品者Ｅの属性に代えてまたは加えて出品者Ｅが出品している商品または商品カテゴリとの関係を示す情報であってもよい。

また、選択部４２は、ユーザＵの属性と一致または類似する属性を有する出品者Ｅを対象出品者として選択することもできる。ユーザＵの属性と類似するとは、例えば、内容が一致する属性項目の数が閾値以上であること、または内容が一致する属性項目の割合が閾値以上であることなどであるが、かかる例に限定されない。

また、選択部４２は、ユーザＵ毎に２以上の対象出品者を選択することに代えてまたは加えて、２以上のユーザＵ毎に２以上の対象出品者を選択することもできる。２以上のユーザＵは、例えば、家族や友人などのようにユーザＵによって情報処理装置１に予め設定されるが、かかる例に限定されず、例えば、３次元仮想空間で行動を共にしていると判定部４３によって判定される２以上のユーザＵであってもよい。

選択部４２は、２以上のユーザＵ毎に２以上の対象出品者を選択する場合、２以上のユーザＵのユーザ情報に基づいて、２以上の対象出品者を２以上のユーザＵ毎に選択する。選択部４２は、１つのユーザスコアに代えて、２以上のユーザスコアの合計値を用いて、上述した方法と同様の方法で、２以上の対象出品者を２以上のユーザＵ毎に選択する。

また、選択部４２は、３次元仮想空間において、２以上のユーザＵがアバターＵＡを介して、閲覧した商品、出品者Ｅに相談した商品、購入した商品、またはこれら商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の商品を出品している出品者Ｅを２以上のユーザＵに対応する対象出品者として選択することもできる。

また、選択部４２は、例えば、フリマサイトで、２以上のユーザＵが、閲覧した商品、出品者Ｅに相談した商品、購入した商品、検索した商品、またはこれら商品のカテゴリ（商品カテゴリ）の商品を出品している出品者Ｅを２以上のユーザＵに対応する対象出品者として選択することもできる。

また、選択部４２は、上述した関連情報を用いて、２以上のユーザＵ毎の対象出品者を選択する場合、２以上のユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度の平均値、２以上のユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での共通の移動経路などを用いる。

〔４．３．４．判定部４３〕
判定部４３は、種々の判定を行う。例えば、判定部４３は、各出品者Ｅの人気度、完成イメージ、２以上のユーザＵの組などの判定を行う。

まず、判定部４３による各出品者Ｅの人気度の判定について説明する。例えば、判定部４３は、取得部４１によって取得された出品者情報に基づいて、出品者Ｅの人気度を判定する。判定部４３は、例えば、第１出品情報および第２出品情報のうちの少なくとも一方に基づいて、人気度を判定する。

第１出品情報は、例えば、フリマサイトで出品者Ｅが出品した商品である出品商品の販売数を示す情報、出品商品を購入したユーザＵである購入者による評価の値である評価値を示す情報、出品商品を閲覧したユーザＵである閲覧者の数を示す情報、および出品商品についての相談を出品者Ｅと行ったユーザＵである相談者の数を示す情報のうち少なくとも１つの情報を含む。

また、判定部４３は、フリマサイトにおける上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のち少なくとも１つに基づいて、人気度を判定することができる。また、判定部４３は、例えば、フリマサイトにおける上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のうちの２以上を重み付け加算して得られるスコアを算出し、かかるスコアまたはかかるスコアに比例する値を人気度とすることもできる。

第２出品情報は、３次元仮想空間で出品者Ｅが出品した商品である出品商品の販売数を示す情報、出品商品を購入したユーザＵである購入者による評価の値である評価値を示す情報、出品商品を閲覧したユーザＵである閲覧者の数を示す情報、および出品商品についての相談を出品者Ｅと行ったユーザＵである相談者の数を示す情報のうち少なくとも１つの情報を含む。

判定部４３は、３次元仮想空間における上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のうち少なくとも１つに基づいて、人気度を判定することができる。また、判定部４３は、例えば、３次元仮想空間における上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数のうちの２以上を重み付け加算して得られるスコアを算出し、かかるスコアまたはかかるスコアに比例する値を人気度とすることもできる。

また、判定部４３は、フリマサイトにおける上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者の数、および３次元仮想空間における上述した販売数、評価値、閲覧者の数、および相談者を重み付け加算して得られるスコアを算出し、かかるスコアまたはかかるスコアに比例する値を人気度とすることもできる。

判定部４３は、例えば、３次元仮想空間で初めて出品する出品者Ｅの人気度を、第１出品情報を用いて、上述した判定方法によって判定する。また、判定部４３は、例えば、フリマサイトでの出品を行っていない出品者Ｅの人気度を、第２出品情報を用いて、上述した判定方法によって判定する。

また、判定部４３は、例えば、フリマサイトと３次元仮想空間とで共に出品を行っている出品者Ｅの人気度を、第１出品情報と第２出品情報とを用いて、上述した判定方法によって判定する。

なお、判定部４３による出品者Ｅの人気度の判定方法は、上述した例に限定されない。例えば、判定部４３は、出品者Ｅが購入側のユーザであるユーザＵとしても商品の取引を行う場合、上述した情報に加えて他の売却側ユーザによる評価なども用いて出品者Ｅの人気度を判定することもできる。

まず、判定部４３による完成イメージの判定について説明する。判定部４３は、受付部４０によって受け付けられた商品の仕様項目毎の仕様項目情報を含む仕様情報に基づいて、３次元仮想空間における仕様情報に対応する完成イメージを判定する。

仕様情報に対応する完成イメージは、仕様情報に基づいてオーダーメイド品を作製した場合のオーダーメイド品の完成予想を示し、例えば、３次元の仮想オブジェクトによって具現化されるが、２次元の仮想オブジェクト（例えば、２次元画像）によって具現化されてもよい。

例えば、判定部４３は、オーダーメイドの商品毎に予め定められた複種種類の完成イメージを示す情報を含むイメージ情報を有している。完成イメージを示す情報は、例えば、３次元の仮想オブジェクトまたは２次元の仮想オブジェクトである。判定部４３は、受付部４０によって受け付けられた仕様情報に基づいて、イメージ情報で示される予め定められた複種類の完成イメージの中から仕様情報に対応する完成イメージを判定する。

イメージ情報には、例えば、仕様項目毎の選択肢の組み合わせが異なる完成イメージを示す情報が含まれている。例えば、オーダーメイド品の商品が、３つの仕様項目があり、各仕様項目に３つの選択肢がある商品であるとする。かかる商品では、完成イメージを示す情報の種類は、９（＝３×３）種類である。

仕様項目は、オーダーメイド品が服である場合、各部のデザイン、各部の表地、各部の裏地、およびサイズなどであり、オーダーメイド品がバッグである場合、各部のデザイン、各部の素材、およびサイズなどである。また、仕様項目は、オーダーメイド品が絵画である場合、絵画のジャンル、画派、技法、タッチ、およびサイズなどである。

判定部４３は、ユーザＵが選択した仕様項目毎の選択肢の組み合わせに対応する完成イメージを示す情報をイメージ情報から抽出し、抽出した完成イメージを示す情報で示される完成イメージを、仕様情報に対応する完成イメージとして判定する。

また、判定部４３は、ユーザＵの属性毎に互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、仕様情報を送信した端末装置３のユーザＵの属性に基づいて、かかるユーザＵの属性のイメージ情報を複数種類のイメージ情報の中から選択することもできる。この場合、判定部４３は、選択したイメージ情報を用いて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することができる。

また、判定部４３は、アバターＵＡの姿の種別毎に互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、仕様情報を送信した端末装置３のユーザＵのアバターＵＡの姿の種別に基づいて、かかるアバターＵＡの姿の種別のイメージ情報を複数種類のイメージ情報の中から選択することもできる。この場合、判定部４３は、選択したイメージ情報を用いて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することができる。

判定部４３は、アバターＵＡの情報を入力とし、アバターＵＡの姿の種別毎のスコアを示す種別スコアを出力とする種別判定モデルを用いて、アバターＵＡの姿の種別を判定することができる。種別判定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

また、判定部４３は、ユーザＵの嗜好の種別毎に互いに異なる複数種類のイメージ情報を有し、仕様情報を送信した端末装置３のユーザＵの嗜好の種類に基づいて、かかるユーザＵの嗜好の種類のイメージ情報を複数種類のイメージ情報の中から選択することもできる。この場合、判定部４３は、選択したイメージ情報を用いて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することができる。

判定部４３は、例えば、取引履歴情報に含まれるフリマサイトおよび３次元仮想空間のうちの少なくとも一方でのユーザＵの取引履歴の情報に基づいて、ユーザＵの上述した嗜好の種別を判定することもできる。ユーザＵの取引履歴の情報には、フリマサイトおよび３次元仮想空間のうちの少なくとも一方でユーザＵが取引（購入）した各商品の情報が含まれている。商品の情報には、例えば、商品名を示す情報、商品カテゴリを示す情報、商品の取引価格を示す情報などの情報が含まれる。

例えば、判定部４３は、ユーザＵが取引（購入）した商品に対応する種別を嗜好の種別として判定する。また、判定部４３は、例えば、ユーザＵが取引（購入）した商品または商品のカテゴリを入力とし、ユーザＵの嗜好の種別毎の嗜好スコアを出力とする判定モデルを用いて、ユーザＵの上述した嗜好の種別を判定することができる。判定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

判定部４３は、例えば、ユーザＵが取引（購入）した商品または商品のカテゴリを判定モデルに入力し、判定モデルから出力される嗜好の種別毎の嗜好スコアが最も高い種別の嗜好を、ユーザＵの嗜好の種別として判定する。

判定部４３は、ユーザＵの属性およびアバターＵＡの姿の種別の組み合わせ毎に互いに異なる複数の種類イメージ情報を有し、かかる複数の種類イメージ情報に基づいて、上述した判定方法によって、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。

また、判定部４３は、ユーザＵの属性を示す情報とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第１推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第１推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

第１推定モデルは、例えば、ユーザＵの属性を示す情報と仕様情報と、完成イメージを示す情報とを含む学習用データを用いて生成される。完成イメージを示す情報は、教師データ（ラベル）として用いられる。

また、判定部４３は、アバターＵＡの姿の種別を示す情報とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第２推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第２推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

第２推定モデルは、例えば、アバターＵＡの姿の種別を示す情報と仕様情報と、完成イメージを示す情報とを含む学習用データを用いて生成される。完成イメージを示す情報は、教師データ（ラベル）として用いられる。アバターＵＡの姿の種別は、例えば、幼児、子供、大人といった成長状態の種別、女性、男性といった性別、アバターＵＡが装着しているアイテム（例えば、服装、靴、帽子、アクセサリーなど）のジャンルなどである。

また、判定部４３は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のうちの少なくとも一方でのユーザＵの取引履歴の情報とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第３推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第３推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

第３推定モデルは、例えば、フリマサイトおよび３次元仮想空間のうちの少なくとも一方での取引履歴の情報と仕様情報と、完成イメージを示す情報とを含む学習用データを用いて生成される。完成イメージを示す情報は、教師データ（ラベル）として用いられる。

第３推定モデルの生成または使用に用いられる取引履歴の情報は、例えば、フリマサイトでの取引履歴の情報または３次元仮想空間での取引履歴の情報である。取引履歴の情報は、フリマサイトまたは３次元仮想空間でユーザＵが購入した商品、フリマサイトまたは３次元仮想空間でユーザＵが閲覧した商品、フリマサイトまたは３次元仮想空間でユーザＵが相談した商品などの情報を含む。なお、取引履歴の情報は、フリマサイトまたは３次元仮想空間でのユーザＵの商品の購入数、フリマサイトまたは３次元仮想空間でのユーザＵの商品の閲覧数、フリマサイトまたは３次元仮想空間でのユーザＵの出品者Ｅとの間の相談数などを重み付け加算した値であって商品または商品の種別毎のスコアであってもよい。

また、判定部４３は、ユーザＵの属性を示す情報、アバターＵＡの姿の種別を示す情報、およびフリマサイトでのユーザＵの取引履歴の情報のうちの２以上とユーザＵから受け付けた仕様情報とを入力とし、完成イメージを示す情報を出力する第４推定モデルを用いて、仕様情報に対応する完成イメージを判定することもできる。かかる第４推定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。

上述した第１～第４推定モデルの各々は、例えば、機械学習によって生成されるモデルであり、ディープニューラルネットワークを利用した深層学習によって生成される学習モデルまたはＧＢＤＴによって生成される学習モデルなどであるが、かかる例に限定されず、その他の機械学習方法で生成される学習モデルであってもよい。

例えば、第１～第４推定モデルの各々は、線形回帰、重回帰、またはロジスティック回帰といった回帰手法やサポートベクタマシンなどの学習アルゴリズムなどのように他の学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。

なお、判定部４３による完成イメージの判定方法は上述した例に限定されず、判定部４３は、種々の判定方法によって完成イメージを判定することができる。例えば、判定部４３は、受付部４０によって受け付けられた仕様情報に一致または最も類似する過去の使用情報に対応する完成イメージを、受付部４０によって受け付けられた仕様情報に対応する完成イメージとして判定する。

過去の仕様情報は、受付部４０によって過去に受け付けられ仕様情報である。また、受付部４０によって受け付けられた仕様情報と過去の仕様情報との類似度である仕様類似度は、受付部４０によって受け付けられた仕様情報と過去の仕様情報との間で仕様項目毎の要素が一致する割合である一致割合で示されるが、仕様項目毎の要素間の類似度に応じた値を一致割合に加算した値で示されてもよい。仕様項目毎の要素間の類似度は、例えば、仕様項目が色の場合、色の類似度であり、仕様項目がサイズである場合、サイズの類似度である。

また、判定部４３は、３次元仮想空間で行動を共にしていると判定される２以上のユーザＵを判定する。３次元仮想空間で行動を共にしていると判定される２以上のユーザＵは、３次元仮想空間での互いの距離が予め定められた範囲である状態を予め定められた期間以上継続している２以上のユーザＵであってもよい。

〔４．３．５．決定部４４〕
決定部４４は、種々の決定を行う。例えば、決定部４４は、取得部４１によって取得された情報などに基づいて、人気度に応じた情報の配置の有無、対象出品者の販売エリアＳＡの配置、出品可能エリア、販売可能商品、出品されている商品の価格である商品価格などを決定する。

まず、決定部４４による人気度に応じた情報の配置の有無の決定方法について説明する。決定部４４は、人気度に応じた情報である人気対応情報の配置を行うか否かをユーザＵ毎に決定する。

例えば、決定部４４は、出品者Ｅの販売エリアＳＡとの位置関係が予め定められた位置関係にあるアバターＵＡに対応するユーザＵを人気対応情報の配置を行う対象となるユーザＵである対象ユーザとして決定する。

予め定められた位置関係は、例えば、アバターＵＡから販売エリアＳＡまでの距離が閾値以内である関係、またはアバターＵＡが販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置である関係などである。販売エリアＳＡの周囲の位置は、販売エリアＳＡに配置されている商品をユーザＵがアバターＵＡを介して見ることができる位置、または販売エリアＳＡの手前の予め定められた領域の位置であるが、かかる例に限定されない。

決定部４４は、例えば、取得部４１によって取得されたユーザ情報、出品者情報、および空間情報などに基づいて、出品者Ｅの販売エリアＳＡとの位置関係が予め定められた位置関係にあるアバターＵＡに対応するユーザＵを対象ユーザとして決定する。

また、決定部４４は、出品者Ｅが出品している商品との関係が予め定められた条件を満たす属性を有するユーザＵを対象ユーザとして決定することもできる。予め定められた条件は、例えば、出品者Ｅが出品している商品に興味関心を有するユーザＵであるとする条件、または、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性が高いユーザＵであるとする条件などである。

決定部４４は、取得部４１によって取得されたユーザ情報に基づいて、出品者Ｅが出品している商品に対するユーザＵが興味を有するか否かを判定したり、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性を判定したりすることができる。

決定部４４は、例えば、ユーザＵのサイコグラフィック属性を示す情報で示されるユーザＵの興味関心対象の商品または商品カテゴリを、ユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリとして判定する。

また、決定部４４は、例えば、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、ユーザＵが興味関心を有する商品または商品カテゴリとして判定することもできる。

例えば、決定部４４は、上述した興味関心モデルを用いて、出品者Ｅが出品している商品にユーザＵがどの程度興味関心を有するかを示す興味関心スコアを判定する。決定部４４は、例えば、興味関心モデルから出力される興味関心スコアが閾値以上である場合に、出品者Ｅが出品している商品にユーザＵに興味関心を有すると判定する。なお、この場合、閾値は、出品者Ｅが出品している商品またはかかる商品カテゴリ毎に設定されてもよい。

また、決定部４４は、例えば、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの１以上の情報に基づいて、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性を示す購入予測スコアを判定する。

例えば、決定部４４は、上述した購入予測モデルを用いて、出品者Ｅが出品している商品を購入する可能性を示す購入予測スコアを判定する。そして、決定部４４は、例えば、購入予測スコアが閾値以上である商品または商品カテゴリの商品をユーザＵが購入する可能性がある商品として判定する。なお、この場合、閾値は、出品者Ｅが出品している商品またはかかる商品カテゴリ毎に設定されてもよい。

次に、決定部４４による対象出品者の販売エリアＳＡの配置の決定方法について説明する。決定部４４は、選択部４２によって選択された２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定する。

例えば、決定部４４は、ユーザＵの属性を示す情報、ユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報、およびユーザＵのフリマサイトでの行動履歴などのうちの１以上の情報を含むユーザの情報に基づいて、選択部４２によって選択された２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定する。

決定部４４は、例えば、フリマ会場または販売可能エリアにおける複数のエリアの各々とスコア順位とを関連付けた配置表情報を有し、かかる配置表情報に基づいて、各対象出品者の販売エリアＳＡの配置を決定する。

スコア順位は、例えば、ユーザスコアを高い順に並べた場合の順位である。ユーザスコアは、上述した興味関心スコア、購入予測スコア、または総合スコアである。総合スコアは、興味関心スコアと購入予測スコアとを合算して得られるスコア、または興味関心スコアと購入予測スコアとを重み付け加算して得られるスコアである。

配置表情報では、例えば、ユーザＵの興味関心スコアや購入予測スコアが高いほどフリマ会場の入り口に近い位置のエリアが関連付けられている。この場合、決定部４４は、ユーザＵの興味関心スコアや購入予測スコアが高い対象出品者ほどフリマ会場の入り口に近い位置のエリアを販売エリアＳＡとして３次元仮想空間に配置される。

また、フリマ会場をｎ区画に区切った場合においてフリマ会場の入り口に最も近い区画を第１区画とし、フリマ会場の入り口から最も遠い区画を第２区画とし、第１区画と第２区画との間の中央にある区画を第３区画とし、それ以外の区画を第４区画とすることもできる。

この場合、配列表情報では、高いスコア順位から低いスコア順位にかけて、第１区画の販売エリア、第２区画の販売エリア、第３区画の販売エリア、第４区画の販売エリアの順に関連付けられる。したがって、例えば、第１区画の販売エリアには、最も高いスコア順位が関連付けられ、第４区画の販売エリアには、最も低いスコア順位が関連付けられる。

このように、決定部４４は、ユーザＵの属性を示す情報、ユーザＵのアバターＵＡの３次元仮想空間での行動履歴の情報、ユーザＵのフリマサイトでの行動履歴などから、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定することができる。

また、決定部４４は、例えば、互いに配置関係が異なる複数種類の配置表情報のうち、アバターＵＡの３次元仮想空間での移動速度や移動経路に応じた配置表情報を選択することができる。

また、決定部４４は、例えば、時間帯毎の配置表情報、曜日毎の配置表情報、イベント毎またはイベントの種類毎の配置表情報などを有していてもよく、時間帯、曜日、およびイベントの種類のうちの２以上の組み合わせ毎の配置表情報を有していてもよい。この場合、決定部４４は、複数種類の配置表情報の中から、時間帯、曜日、イベントの種別などに応じた配列表情報を選択し、選択した配列表情報を用いて、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定する。

また、決定部４４は、複数の出品者Ｅの出品者情報とユーザＵのユーザ情報とを入力とし、フリマ会場における複数の出品者Ｅの販売エリアＳＡの位置を示す情報を出力するエリア設定モデルを用いて、２以上の対象出品者の各々の販売エリアＳＡの配置を決定することもできる。

上記エリア設定モデルは、例えば、フリマ会場における過去の売上総額または過去の売上率が閾値以上であるフリマ会場における複数の販売エリアＳＡの配置と、そのときの複数の出品者Ｅの出品者情報およびユーザＵのユーザ情報とを含む学習用データを用いて生成される。なお、売上率は、例えば、フリマ会場において出品された商品の総額に対する取引額の割合である。

エリア設定モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルであり、ディープニューラルネットワークを利用した深層学習によって生成される学習モデルまたはＧＢＤＴによって生成される学習モデルなどであるが、かかる例に限定されず、その他の機械学習方法で生成される学習モデルであってもよい。

例えば、エリア設定モデルは、線形回帰、重回帰、またはロジスティック回帰といった回帰手法やサポートベクタマシンなどの学習アルゴリズムなどのように他の学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。

次に、決定部４４による出品可能エリアの決定方法について説明する。決定部４４は、３次元仮想空間において商品販売が可能なエリアである出品可能エリアを決定する。決定部４４は、例えば、予め定められた規則またはランダムに出品可能エリアを決定する。

例えば、決定部４４は、３次元仮想空間における領域単位またはエリア単位で出品可能エリアとするか否かを示すスケジュール情報を有しており、かかるスケジュール情報に基づいて、出品可能エリアを決定する。なお、領域単位は、予め定められた領域である単位領域毎の単位を意味し、単位領域には、複数の販売可能エリアが設定可能である。

また、決定部４４は、ランダムに選択されるエリアを出品可能エリアとして決定することもできる。例えば、決定部４４は、特定の領域において、ランダムに選択されるエリアを出品可能エリアとして決定し、それ以外の領域では、スケジュール情報に基づいて、出品可能エリアを決定する。

また、決定部４４は、例えば、出品者情報に基づいて、出品可能エリアを決定することもできる。例えば、決定部４４は、出品対象となる商品毎または出品対象となる商品カテゴリ毎の販売可能エリアまたは販売可能領域を示す情報を含む販売可能位置情報を有し、かかる販売可能位置情報に基づいて、出品可能エリアを決定する。

また、決定部４４は、出品者Ｅの属性毎の販売可能エリアまたは販売可能領域を示す情報を含む販売可能位置情報を有し、かかる販売可能位置情報に基づいて、出品者Ｅの出品可能エリアを決定することもできる。

また、決定部４４は、例えば、周囲の状況に応じて、販売可能エリアまたは販売可能領域を決定することもできる。例えば、決定部４４は、周囲を通過するアバターＵＡの単位時間当たりの数が閾値以上であるエリアまたは領域を、販売可能エリアまたは販売可能領域として決定する。

また、決定部４４は、周囲を通過するアバターＵＡの平均速度が閾値以下のエリアまたは領域を、販売可能エリアまたは販売可能領域として決定することもできる。また、決定部４４は、周囲を通過するアバターＵＡの単位時間当たりの数が閾値以上且つ周囲を通過するアバターＵＡの平均速度が閾値以下であるエリアまたは領域を、販売可能エリアまたは販売可能領域として決定することもできる。

決定部４４は、例えば、予め定められたタイミングで、上述した決定方法によって、３次元仮想空間における出品可能エリアを決定する。予め定められたタイミングは、例えば、出品者Ｅの出品要求を受け付けたタイミング、出品者ＥのアバターＥＡが３次元仮想空間に配置されたタイミング、３次元仮想空間におけるアバターＥＡの移動距離または滞在時間が閾値以上になったタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。

例えば、決定部４４は、出品者Ｅの出品要求にエリアを指定する情報であるエリア指定情報が含まれている場合、エリア指定情報で指定されるエリアが出品可能エリアであるか否かを判定する。そして、決定部４４は、エリア指定情報で指定されるエリアが出品可能エリアである場合に、エリア指定情報で指定されるエリアを出品者Ｅに対する出品可能エリアとして決定する。

また、決定部４４は、出品者Ｅの出品要求に指定情報が含まれていない場合、３次元仮想空間における出品者ＥのアバターＥＡの位置を含む予め定められ範囲に上述した出品可能エリアがあるか否かを判定する。そして、決定部４４は、アバターＥＡの位置を含む予め定められ範囲に上述した出品可能エリアがある場合に、かかる出品可能エリアを出品者Ｅに対する出品可能エリアとして決定する。

予め定められ範囲は、例えば、アバターＥＡの位置を中心とする予め定められた距離内の範囲、アバターＥＡの移動方向である前方の所定距離内の範囲などであるが、かかる例に限定されず、適宜設定可能である。また、決定部４４は、予め定められ範囲の大きさを、例えば、アバターＥＡの移動速度が速いほど大きくすることもできる。

次に、決定部４４による出品可能商品の決定方法について説明する。決定部４４は、出品可能エリアでの販売可能な商品である販売可能商品を決定する。例えば、決定部４４は、予め定められた規則またはランダムに出品可能商品を決定する。

決定部４４は、３次元仮想空間における出品可能エリアの周囲の状況に基づいて、販売可能商品を決定する。例えば、決定部４４は、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲に存在する店舗の種別に基づいて、販売可能商品を決定する。３次元仮想空間において、店舗は仮想店舗オブジェクトとして配置される。

仮想店舗オブジェクトは、店舗を模擬した仮想オブジェクトであり、店舗内に配置される種々のオブジェクトに対応する種々の仮想オブジェクトが配置される。アバターＡは、仮想店舗オブジェクト内を移動することができる。

例えば、決定部４４は、店舗の種別と許可商品または許可商品カテゴリとを関連付けた許可商品情報を有する。店舗は、１以上の種別を有する。許可商品は、販売可能商品として許可される商品であり、許可商品カテゴリは、販売可能商品として許可される商品カテゴリである。

店舗の種別は、例えば、店舗での取扱商品で分類される種別であり、例えば、雑貨、家電、文具、衣料、靴、ジュエリー、書籍、コンピュータなどである。また、店舗の種別は、店舗での取扱商品で分類される種別に代えてまたは加えて、店舗形態で分類される種別を含んでもよい。

店舗形態で分類される種別は、例えば、専門店、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ホームセンターなどであるが、かかる例に限定されない。専門店は、特定の商品カテゴリの商品を中心に販売する店舗であり、例えば、本屋、電器店、マンガ専門店、パソコンショップ、衣装品店、ブティック、カー用品店などである。

決定部４４は、許可商品情報に基づいて、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲に存在する店舗の種別に関連付けられた許可商品または許可商品カテゴリを判定する。そして、決定部４４は、許可商品または許可商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

また、決定部４４は、許可商品情報に代えて、店舗の種別と禁止商品または禁止商品カテゴリとを関連付けた禁止商品情報を有してもよい。禁止商品は、販売可能商品とされない商品であり、禁止商品カテゴリは、販売可能商品とされない商品カテゴリである。

決定部４４は、禁止商品情報に基づいて、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲に存在する店舗の種別に関連付けられた禁止商品または禁止商品カテゴリを判定する。そして、決定部４４は、禁止商品以外の商品または禁止商品カテゴリ以外のカテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

また、決定部４４は、許可商品情報や禁止商品情報に代えて、３次元仮想空間において出品可能エリアの周囲を通過するアバターＵＡに対応するユーザＵである対応ユーザのユーザ情報である対応ユーザ情報に基づいて、販売可能商品を決定することもできる。

例えば、決定部４４は、各対応ユーザの対応ユーザ情報に基づいて、各対応ユーザが興味関心を有する商品または商品カテゴリを判定する。対応ユーザが興味関心を有する商品または商品カテゴリは、例えば、上述した興味関心スコアが閾値以上の対応ユーザである。

決定部４４は、各対応ユーザが興味関心を有する商品または商品カテゴリのうち、興味関心を有する対応ユーザの数が多い商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

例えば、決定部４４は、興味関心を有する対応ユーザの数が多い順に上位ｎ個の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。ｎは、自然数である。また、決定部４４は、興味関心を有する対応ユーザの数が閾値以上の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、決定部４４は、各対応ユーザの対応ユーザ情報に基づいて、各対応ユーザが購入する可能性がある商品または商品カテゴリを判定することもできる。購入する可能性がある対応ユーザは、例えば、上述した購入予測スコアが閾値以上の対応ユーザである。

決定部４４は、各対応ユーザが購入する可能性がある商品または商品カテゴリのうち、購入する可能性がある対応ユーザの数が多い商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。

例えば、決定部４４は、購入する可能性がある対応ユーザの数が多い順に上位ｎ個の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定する。ｎは、自然数である。また、決定部４４は、購入する可能性がある対応ユーザの数が閾値以上の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、決定部４４は、興味関心を有する対応ユーザの数と購入する可能性がある対応ユーザの数とに基づいて、販売可能商品を決定することもできる。例えば、決定部４４は、興味関心を有する対応ユーザの数と購入する可能性がある対応ユーザの数とを重み付け加算して得られる総合スコアが多い順に上位ｎ個の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定したり、総合スコアが閾値以上の商品または商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定したりすることもできる。

また、決定部４４は、許可商品情報で示される許可商品または許可カテゴリの商品の中から、各対応ユーザの対応ユーザ情報に基づいて上述した決定方法によって決定される商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、決定部４４は、対応ユーザの属性と許可商品または許可商品カテゴリとを関連付けた許可商品情報を有し、対応ユーザの属性のうち最も多い属性に関連付けられた許可商品または許可商品カテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

また、決定部４４は、対応ユーザの属性と禁止商品または禁止商品カテゴリとを関連付けた禁止商品情報を有し、対応ユーザの属性のうち最も多い属性に関連付けられた禁止商品以外の商品または禁止商品カテゴリ以外のカテゴリの商品を販売可能商品として決定することもできる。

次に、決定部４４による商品価格の決定方法について説明する。決定部４４は、取得部４１によって取得されたユーザ情報に基づいて、３次元仮想空間において出品者Ｅが出品している各商品の価格である商品価格をユーザＵ毎にまたは上述した２以上のユーザ単位で決定する。決定部４４は、商品の売却側のユーザとして、商品価格を決定し、出品者Ｅの販売を支援する。

決定部４４は、ユーザＵによって予め定められた価格範囲内で商品価格を決定するが、ユーザＵによって下限価格だけが予め定められている場合、下限価格以上の価格をユーザＵに提示する商品価格として決定する。

また、決定部４４は、商品価格の判定対象となる商品が、３次元仮想空間での商品販売を仲介または支援するサービスにおいて損失補填の対象となる出品者Ｅまたは商品である場合には、予め定められた価格範囲や下限価格よりも低い価格をユーザＵに提示す商品価格として決定することもできる。

取得部４１によって取得されるユーザ情報には、例えば、出品者Ｅの販売エリアＳＡからアバターＵＡまでの距離である第１距離を示す情報、出品者Ｅの販売エリアＳＡに出品されている商品である対象商品からアバターＵＡまでの距離である第２距離を示す情報、および出品者Ｅの販売エリアＳＡを含む特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間を示す情報などが含まれる。

決定部４４は、例えば、第１距離に基づいて、対象商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定する。例えば、決定部４４は、第１距離が短くなるほど低い価格を商品価格として決定する。また、決定部４４は、第１距離が閾値未満である場合の商品価格を第１距離が閾値以上である場合の商品価格よりも低くなるように商品価格を決定することもできる。

また、決定部４４は、第１距離が短くなる過程において商品価格を上げたり下げたりを繰り返すこともできる。また、決定部４４は、第１距離が予め定められた範囲にある場合に限り、それ以外の範囲よりも商品価格を低くすることもできる。

また、決定部４４は、第２距離に基づいて、対象商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。例えば、決定部４４は、第２距離が短くなるほど低い価格を対象商品の商品価格として決定する。また、決定部４４は、第２距離が閾値未満である場合の対象商品の商品価格を第２距離が閾値以上である場合の対象商品の商品価格よりも低くなるように対象商品の商品価格を決定することもできる。

また、決定部４４は、第２距離が短くなる過程において商品価格を上げたり下げたりを繰り返すこともできる。また、決定部４４は、第２距離が予め定められた範囲にある場合に限り、それ以外の範囲よりも商品価格を低くすることもできる。

また、決定部４４は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間に基づいて、対象商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。例えば、決定部４４は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が長いほど低い価格を商品価格として決定する。また、決定部４４は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が閾値以上である場合の商品価格を特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が閾値未満である場合の商品価格よりも低くする。

また、決定部４４は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在期間において商品価格を上げたり下げたりを繰り返すこともできる。また、決定部４４は、特定エリアでのアバターＵＡの滞在時間が予め定められた範囲にある場合に限り、それ以外の期間よりも商品価格を低くすることもできる。

取得部４１によって取得されるユーザ情報には、ユーザＵのアバターＵＡの姿を示す情報が含まれている。決定部４４は、アバターＵＡの姿を示す情報に基づいて、販売エリアＳＡに出品されている商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。

例えば、決定部４４は、アバターＵＡの姿の種別と価格増減率との関係を示す価格関連情報を商品毎または商品カテゴリ毎に有しており、かかる価格関連情報に基づいて、商品価格を決定することができる。

アバターＵＡの姿の種別は、例えば、幼児、子供、大人といった人間の成長状態に対応する種別、女性、男性といった人間の性別に対応する種別、アバターＵＡが装着しているアイテム（例えば、服装、靴、帽子、アクセサリーなど）のジャンルなどである。決定部４４は、例えば、上述した種別判定モデルを用いてアバターＵＡの姿の種別を判定することができる。

例えば、決定部４４は、対象商品または対象商品の商品カテゴリの価格関連情報から、アバターＵＡの姿の種別に対応する価格増減率を取得し、取得した価格増減率に対象商品の基準価格を乗算した結果に基準価格を加算することで得られる価格を商品価格として決定する。

対象商品の基準価格は、出品者Ｅによって予め定められた価格であるが、例えば、出品者Ｅによって予め定められた価格範囲の中央値または上限値などであってもよい。

また、決定部４４は、各アバターＵＡの位置の情報に基づいて、出品者Ｅの販売エリアＳＡを含む特定エリアにおけるアバターＵＡの数をユーザ情報として算出することができる。決定部４４は、特定エリアにおけるアバターＵＡの数に基づいて、対象商品の価格であって特定エリアにおけるアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することができる。

例えば、決定部４４は、特定エリアにおけるアバターＵＡの数が多くなるほど商品価格を高くしたり、特定エリアにおけるアバターＵＡの数が多くなるほど商品価格を低くしたりすることができる。

また、決定部４４は、特定エリアにおけるアバターＵＡの数であるアバター数が閾値以上である場合の商品価格をアバター数が閾値未満である場合の商品価格よりも高くしたり、特定エリアにおけるアバターＵＡの数であるアバター数が閾値以上である場合の商品価格をアバター数が閾値未満である場合の商品価格よりも低くしたりすることもできる。

また、決定部４４は、特定エリアにおけるアバターＵＡの現時点の数、特定エリアにおけるアバターＵＡの現時点までの滞在時間の平均値、および特定エリアにおけるアバターＵＡの販売エリアＳＡまでの現時点での距離の平均値を重み付け加算して得られるスコアであるエリアスコアを算出することができる。

この場合、決定部４４は、エリアスコアが高いほど商品価格を高くしたり、エリアスコアが高いほど商品価格を低くしたりする。また、決定部４４は、エリアスコアが閾値以上である場合の商品価格をエリアスコアが閾値未満である場合の商品価格よりも高くしたり、エリアスコアが閾値以上である場合の商品価格をエリアスコアが閾値未満である場合の商品価格よりも低くしたりすることもできる。

また、取得部４１によって取得されるユーザ情報には、アバターＵＡの各時点の位置の情報がアバターＵＡの移動履歴の情報が含まれている。決定部４４は、アバターＵＡの移動履歴の情報に基づいて、販売エリアＳＡに出品されている商品の価格であってアバターＵＡのユーザＵに提示する価格である商品価格を決定することもできる。

決定部４４は、アバターＵＡの移動距離、アバターＵＡの移動経路、およびアバターＵＡの特定エリア通過回数などに基づいて、対象商品の価格である商品価格を決定する。

例えば、決定部４４は、アバターＵＡの移動距離が長いほど商品価格を低くしたり、アバターＵＡの移動距離が長いほど商品価格を高くしたりすることができる。また、決定部４４は、アバターＵＡの移動距離が閾値以上である場合の商品価格をアバターＵＡの移動距離が閾値未満である場合の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、決定部４４は、アバターＵＡの移動経路が特定の経路を含む場合の商品価格をアバターＵＡの移動経路が特定の経路を含まない場合の商品価格よりも低くまたは高く設定することもできる。また、決定部４４は、アバターＵＡの移動経路が特定の経路を含む回数が多いほど商品価格を低くまたは高く設定することもできる。

また、決定部４４は、特定エリア通過回数が多いほど商品価格を低くしたり、特定エリア通過回数が少ないほど商品価格を低くしたりすることができる。また、決定部４４は、特定エリア通過回数が閾値以上である場合の商品価格を特定エリア通過回数が閾値未満である場合の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、決定部４４は、アバターＵＡの移動距離、アバターＵＡの移動経路、およびアバターＵＡの特定エリア通過回数を重み付け加算して得られるスコアであるアバタースコアを算出することができる。

決定部４４は、アバタースコアが高いほど商品価格を低くしたり、アバタースコアが低いほど商品価格を低くしたりすることができる。また、決定部４４は、アバタースコアが閾値以上である場合の商品価格をアバタースコアが閾値未満である場合の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、決定部４４は、ユーザＵの属性を示す情報、第１行動履歴情報、第２行動履歴情報、および第３行動履歴情報のうちの少なくとも１つ以上の情報に基づいて、商品価格を決定することもできる。例えば、決定部４４は、ユーザＵが興味関心を有する商品ほど商品価格を高くしたり、ユーザＵが興味関心を有する商品ほど商品価格を低くしたりすることもできる。例えば、決定部４４は、取得部４１によって取得されるユーザ情報と上述した興味関心モデルとに基づいて、上述した興味関心スコアを判定する。

決定部４４は、興味関心スコアが高い商品ほど商品価格を高くしたり、興味関心スコアが高いほど商品価格を低くしたりすることができる。また、決定部４４は、興味関心スコアが閾値以上である商品の商品価格を興味関心スコアが閾値未満である商品の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

また、決定部４４は、ユーザＵが購入する可能性が高い商品ほど商品価格を高くしたり、ユーザＵが購入する可能性が高い商品ほど商品価格を低くしたりすることもできる。例えば、決定部４４は、取得部４１によって取得されるユーザ情報と上述した購入予測モデルとに基づいて、上述した購入予測スコアを判定する。

決定部４４は、購入予測スコアが高い商品ほど商品価格を高くしたり、購入予測スコアが高いほど商品価格を低くしたりすることができる。また、決定部４４は、購入予測スコアが閾値以上である商品の商品価格を購入予測スコアが閾値未満である商品の商品価格よりも高くまたは低く設定することもできる。

〔４．３．６．特定部４５〕
特定部４５は、フリマサイトにおける複数の出品者Ｅのうち予め定められた条件を満たす出品者Ｅを特定の出品者Ｅとして特定する。特定の出品者Ｅは、複数の出品者Ｅのうち予め定められた条件を満たす出品者Ｅである。

予め定められた条件を満たす出品者Ｅは、例えば、出品要求を端末装置２から送信させた出品者Ｅ、出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅ、３次元仮想空間で開催される商品販売のイベントの参加条件を満たす出品者Ｅなどである。

出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅは、例えば出品者Ｅに対する問い合わせによって判定される。例えば、特定部４５は、出品可能エリアで出品可能商品の販売が予め定められた期間内に可能であるかを各出品者Ｅに問い合わせる。かかる問い合わせは、例えば、特定部４５から出品確認クエリを各出品者Ｅの端末装置２に送信することによって行われる。特定部４５は、出品確認クエリに対して肯定的な応答を行った出品者Ｅを、出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅとして判定する。

肯定的な応答を示す肯定応答情報は、出品者Ｅの端末装置２から情報処理装置１に送信され、特定部４５は、肯定応答情報を送信した端末装置２のユーザである出品者Ｅを、出品可能エリアでの商品販売が予め定められた期間内に可能な出品者Ｅとして判定する。

３次元仮想空間で開催される商品販売のイベントの参加条件は、例えば、イベントのテーマを満たす商品をフリマサイトにおいて出品している出品者Ｅであるという条件、イベントの参加申請を行った出品者Ｅである条件、ランダムにイベントへの参加が許可された出品者Ｅであるという条件などである。

イベントのテーマは、例えば、雑貨、なんでも、家電、エコ（エコロジー）、ＳＤＧｓ、ハンドメイド、ゴルフなどであるが、かかる例に限定されない。

例えば、イベントのテーマが雑貨である場合、雑貨をフリマサイトにおいて出品している出品者Ｅが、上述した参加条件を満たす出品者Ｅである。また、イベントのテーマがハンドメイドである場合、ハンドメイドの商品をフリマサイトにおいて出品している出品者Ｅが、上述した参加条件を満たす出品者Ｅである。

特定部４５は、テーマとテーマを満たす商品とをテーマ毎に関連付けたテーマ対応商品情報を有しており、かかるテーマ対応商品情報に基づいて、イベントのテーマを満たす商品を特定することができる。

特定部４５は、販売可能エリアの数と一致する数の特定の出品者Ｅを決定するが、かかる例に限定されない。例えば、特定部４５は、２以上の販売エリアＳＡに対して一人の出品者Ｅを割り当てる場合がある場合、販売可能エリアの数よりも少ない数の特定の出品者Ｅを決定する場合がある。

〔４．３．７．許可部４６〕
許可部４６は、決定部４４によって決定された出品可能エリアでの商品販売を、特定部４５によって特定された特定の出品者Ｅに対して許可する。例えば、許可部４６は、決定部４４によって決定された出品可能エリアでの商品販売を、特定部４５によって特定された複数の特定の出品者Ｅに対して許可する。

商品販売の許可とは、出品要求を受け入れることを意味する。出品可能エリアでの商品販売が許可された特定の出品者Ｅは、出品可能エリアに対する出品要求によって、出品可能エリアでの出品が可能である。一方、出品可能エリアでの商品販売の許可されていない出品者Ｅは、出品可能エリアでの出品が拒否される。

また、許可部４６は、出品可能エリアでの販売可能商品の販売を、特定部４５によって特定された特定の出品者Ｅに対して許可する。例えば、許可部４６は、決定部４４によって決定された出品可能エリアでの販売可能商品の販売を、特定部４５によって特定された複数の特定の出品者Ｅに対して許可する。

出品者Ｅは、許可部４６によって３次元仮想空間における出品可能エリアでの販売可能商品の販売が許可された場合、端末装置２を操作することで、情報処理装置１に出品要求や出品情報を送信する処理を端末装置２に実行させる。情報処理装置１は、出品要求や出品情報を受け付けると、３次元仮想空間における出品可能エリアに出品者Ｅの販売エリアＳＡを配置する。これにより、出品者Ｅは、３次元仮想空間における出品可能エリアでの販売可能商品の販売を行うことができる。

〔４．３．８．生成部４７〕
生成部４７は、種々の情報を生成する。例えば、生成部４７は、種々の仮想オブジェクトを生成する。例えば、生成部４７は、取得部４１によって取得された体型情報に基づいて、ユーザＵの体型に合わせた体型のアバターＵＡを生成する。ユーザＵの体型に合わせた体型のアバターＵＡの生成には、ユーザＵの既存のアバターＵＡの体型をユーザＵの体型に合わせた体型への変更が含まれる。

また、生成部４７は、ユーザＵの要求に応じた姿のアバターＵＡを生成したり、出品者Ｅの要求に応じた姿のアバターＥＡを生成したりする。また、生成部４７は、出品者Ｅの要求に応じた態様の仮想シートオブジェクトを生成したり、出品者Ｅが出品する商品の仮想オブジェクトを生成したりする。

また、生成部４７は、空間情報記憶部３４に記憶された空間情報などに基づいて、配置部４８によって種々の情報（仮想オブジェクトを含む）が配置された３次元仮想空間の画像を示す情報を３次元仮想空間情報として生成する。

３次元仮想空間情報は、３次元仮想空間に配置されたアバターＡの目を視点位置としアバターＡの目の向きを視線方向とする３次元仮想空間の画像を示す情報である。生成部４７は、ユーザＵ毎に３次元仮想空間情報を生成し、出品者Ｅ毎に３次元仮想空間情報を生成する。

生成部４７は、フリマサイトに出品された商品の情報であるフリマサイト情報を生成する。例えば、生成部４７は、受付部４０によって受け付けられた検索クエリに含まれる検索キーワードに応じた複数の商品の情報を含む情報をフリマサイト情報として生成する。

〔４．３．９．配置部４８〕
配置部４８は、種々の仮想オブジェクトを含む種々の情報を３次元仮想空間に配置する。配置部４８は、例えば、空間情報記憶部３４に記憶された空間情報に基づいて、種々の情報を３次元仮想空間に配置する。

配置部４８は、人気対応情報、出品者Ｅの販売エリアＳＡ、販売エリアＳＡに出品された価格を示す情報、および完成イメージを示す情報、仮想商品オブジェクトなどを３次元仮想空間に配置する。

まず、人気対応情報の配置について説明する。配置部４８は、判定部４３によって判定された人気度に応じた情報である人気対応情報を仮想空間における出品者Ｅに対応する位置に配置する。

配置部４８は、人気度が閾値以上である場合に、人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置するが、人気度が閾値未満である場合または人気度が予め定められた範囲内である場合に、人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置することもできる。

出品者Ｅに対応する位置は、例えば、出品者Ｅの販売エリアＳＡ、出品者Ｅの販売エリアＳＡの周囲の位置、出品者ＥのアバターＥＡ、または出品者ＥのアバターＥＡの周囲の位置などである。

人気度に応じた情報である人気対応情報は、例えば、人気度に応じた数のダミーアバターＤＡ、出品者ＥのアバターＥＡに付加されるアイテムである付加アイテム、または人気度に応じた強調表示を販売エリアＳＡに行う情報である強調情報などの種類の情報である。

配置部４８は、ダミーアバターＤＡ、付加アイテム、および強調情報の中から１以上の種別の人気対応情報を予め定められた選択条件に基づいて選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

ダミーアバターＤＡは、ダミーのアバターである。かかるダミーアバターＤＡは、ユーザＵのアバターＵＡや出品者ＥのアバターＥＡのようにユーザＵや出品者Ｅによって操作されるアバターＡとは異なり、情報処理装置１によって操作される仮想オブジェクトである。

付加アイテムは、出品者ＥのアバターＥＡに付加されるアイテムであり、例えば、アバターＥＡに装着される帽子、バッジ、メダル、服、またはその他のオブジェクト（例えば、王冠、靴、杖、マスク、ネックレス、ピアスなど）に対応する仮想オブジェクトである。

強調情報は、販売エリアＳＡに付加される強調表示の情報であり、かかる強調表示は、例えば、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更するによって行われる。また、強調表示は、例えば、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つに加えまたは代えて、仮想シートオブジェクトの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって行われてもよい。

予め定められた選択条件は、例えば、出品者Ｅの属性に関連付けられた選択条件、出品される商品のカテゴリ（商品カテゴリ）に関連付けられた選択条件、出品者Ｅによって指定された選択条件、またはイベント毎に決定される選択条件である。

出品者Ｅの属性に関連付けられた選択条件は、例えば、出品者Ｅの属性と人気対応情報の種別とを関連付けた情報である選択条件情報で示される条件である。配置部４８は、選択条件情報において出品者Ｅの属性に関連付けられた種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。出品者Ｅの属性は、複数の属性項目で特定される属性（例えば、２０代男性、東京都在住の３０代女性など）であるが、１つの属性項目で特定される属性であってもよい。属性項目は、例えば、年齢、性別、住所、職業などである。

出品される商品のカテゴリ（商品カテゴリ）に関連付けられた選択条件は、例えば、商品カテゴリと人気対応情報の種別とを関連付けた情報である選択条件情報で示される条件である。配置部４８は、選択条件情報において出品者Ｅによって出品される商品の商品カテゴリに関連付けられた種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

商品のカテゴリは、例えば、カテゴリ「家電」、カテゴリ「靴」、カテゴリ「服」などであるが、例えば、カテゴリ「家電」に代えて、カテゴリ「洗濯機」やカテゴリ「ドラム式洗濯機」などといったより細かいカテゴリであってもよい。

出品者Ｅによって指定された選択条件は、出品者Ｅによって指定された人気対応情報の種別を選択対象とする条件であり、例えば、指定情報で示される。配置部４８は、出品者Ｅの端末装置２から情報処理装置１に送信される指定情報で示される種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

イベント毎に決定される選択条件は、イベントと人気対応情報の種別とを関連付けた情報である選択条件情報で示される条件である。配置部４８は、選択条件情報において人気対応情報の配置対象となるイベントに関連付けられた種別の人気対応情報を選択し、選択した人気対応情報を３次元仮想空間に配置する。

配置部４８は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別がダミーアバターＤＡである場合、判定部４３によって判定された人気度が高いほど多くの数のダミーアバターＤＡを人気度に応じた情報として出品者Ｅの販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置に配置する。

また、配置部４８は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別が付加アイテムである場合、判定部４３によって判定された人気度が高いほど目立つ付加アイテムを人気度に応じた情報として出品者ＥのアバターＥＡに配置する。

例えば、配置部４８は、付加アイテムが帽子である場合、人気度が高いほど高さを高くした帽子の仮想オブジェクトを人気度に応じた情報として出品者ＥのアバターＥＡに配置する。

また、配置部４８は、付加アイテムがバッチやメダルである場合、色、形、大きさ、および文字などが人気度に応じて設定される付加アイテムを人気度に応じた情報として出品者ＥのアバターＥＡに配置する。

また、配置部４８は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別が付加アイテムである場合、判定部４３によって判定された人気度が高いほど多くの数の付加アイテムを出品者ＥのアバターＥＡに配置することもできる。

また、配置部４８は、上述した選択条件に基づいて選択した人気対応情報の種別が強調情報である場合、強調情報を人気度に応じた情報として出品者Ｅの販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡの周囲の位置に配置する。

例えば、配置部４８は、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって、人気度に応じた情報を出品者Ｅの販売エリアＳＡに配置する。また、配置部４８は、販売エリアＳＡにおける仮想シートオブジェクトの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって、人気度に応じた情報を出品者Ｅの販売エリアＳＡに配置することもできる。

また、配置部４８は、複数のユーザＵのうち決定部４４によって人気対応情報の配置を行うと決定されたユーザＵを対象ユーザとし、かかる対象ユーザに対する情報として３次元仮想空間に人気対応情報を配置する。また、配置部４８は、複数のユーザＵのうち対象ユーザ以外のユーザＵに対する情報としては３次元仮想空間に人気対応情報を配置しない。

次に、販売エリアＳＡの配置について説明する。配置部４８は、例えば、販売エリアＳＡの配置タイミングが生じた場合に、３次元仮想空間において販売エリアＳＡを配置する。販売エリアＳＡは、出品者Ｅによる商品の出品および販売が可能となる領域である。

販売エリアＳＡの配置タイミングは、例えば、第１タイミング、第２タイミング、第３タイミング、および第４タイミングなどであるが、かかる例に限定されない。第１タイミングは、端末装置２からの出品要求や出品情報が受付部４０によって受け付けられたタイミングから予め定められた時間内のタイミングである。

第２タイミングは、決定部４４によって販売可能エリアが決定されたタイミングから予め定められた時間内のタイミングである。第３タイミングは、選択部４２によって出品者Ｅが選択されたタイミングから予め定められた時間内のタイミングである。第４タイミングは、許可部４６によって特定の出品者Ｅに商品販売が許可されたタイミングから予め定められた時間内のタイミングである。

配置部４８は、販売エリアＳＡが割り当てられた出品者Ｅがかかる販売エリアＳＡで独占的に商品出品可能に、かかる販売エリアＳＡを配置する。配置部４８は、販売エリアＳＡがどの出品者Ｅに割り当てられた販売エリアＳＡであるかを示す情報を３次元仮想空間に配置する。

なお、配置部４８は、どの出品者Ｅに割り当てられた販売エリアＳＡであるかを示す情報を、かかる販売エリアＳＡが割り当てられた出品者Ｅに限定して３次元仮想空間を配置することもできる。

配置部４８は、例えば、仮想ブルーシートオブジェクトや仮想レジャーシートオブジェクトなどの仮想オブジェクトである仮想シートオブジェクトを販売エリアＳＡに配置する。なお、配置部４８は、仮想テントオブジェクトなどの仮想オブジェクトを販売エリアＳＡにさらに配置することができる。

仮想オブジェクトは、３次元仮想空間に配置されるオブジェクトであり、３ＤＣＧ技術によって生成される。例えば、仮想オブジェクトは、複数のポリゴンによって形成されるが、かかる例に限定されない。

なお、配置部４８は、仮想シートオブジェクト上の領域を販売エリアＳＡとして配置することもでき、仮想シートオブジェクト上の領域であって仮想テントオブジェクトよりも下方の領域を販売エリアＳＡとして配置することもできる。

また、配置部４８は、出品情報で特定される商品の仮想オブジェクトである仮想商品オブジェクトを販売エリアＳＡに配置する。仮想商品オブジェクトが配置される位置は、例えば、端末装置２から送信される出品情報で指定される位置であるが、かかる例に限定されない。例えば、仮想商品オブジェクトは、売却可能性が最も高くなると配置部４８によって判定された位置に配置されてもよい。

配置部４８は、選択部４２によって選択された２以上の出品者Ｅの販売エリアＳＡを仮想空間に配置する。また、配置部４８は、選択部４２によって選択された２以上の出品者Ｅの販売エリアＳＡを決定部４４によって決定された配置で仮想空間に配置する。

また、配置部４８は、許可部４６によって商品販売が許可された複数の特定の出品者Ｅの各々の販売エリアＳＡを出品可能エリアに配置する。また、配置部４８は、決定部４４によって決定された販売可能商品であって特定の出品者Ｅによって出品された商品に対応する仮想商品オブジェクトを販売エリアＳＡに配置する。

図１５は、実施形態に係る情報処理装置１の配置部４８によって３次元仮想空間において販売エリアＳＡおよび仮想商品オブジェクトが配置された状態の一例を示す図である。図１５に示す３次元仮想空間では、出品者ＥのアバターＥＡおよびユーザＵのアバターＵＡに加えて、販売エリアＳＡ、仮想シートオブジェクトＳＯ、および仮想商品オブジェクトが配置されている。

次に、販売エリアＳＡに出品された価格を示す情報の配置について説明する。配置部４８は、決定部４４によって決定された商品価格を示す情報を仮想空間における商品に対応する位置に配置する。

商品価格を示す情報は、例えば、決定部４４によって決定された商品価格が数字や文字で示される仮想値札オブジェクト、決定部４４によって決定された商品価格が数字や文字で示される仮想ラベルオブジェクト、または決定部４４によって決定された商品価格が数字や文字で示された領域を含む吹き出しオブジェクトである。

商品に対応する位置は、仮想商品オブジェクト上の位置、仮想商品オブジェクトに一部が取り付けられる位置、仮想商品オブジェクトの手前の位置などであるが、商品の商品価格をユーザＵがアバターＵＡを介して確認できる位置であればよく、かかる例に限定されない。

次に、完成イメージを示す情報の配置について説明する。配置部４８は、判定部４３によって判定された完成イメージを示す情報を３次元仮想空間に配置する。完成イメージを示す情報は、例えば、３次元の仮想オブジェクトまたは２次元の仮想オブジェクトであり、配置部４８は、完成イメージを示す情報である仮想オブジェクトを３次元仮想空間に配置する。

配置部４８は、ユーザＵのアバターＵＡのスケールに応じた大きさで完成イメージを示す情報である仮想オブジェクトを３次元仮想空間に配置する。これにより、完成イメージを示す情報である仮想オブジェクトが、アバターＵＡと同じスケールで３次元仮想空間に配置される。

また、配置部４８は、オーダーメイド品がユーザＵに装着または所持されるアイテムである場合、ユーザＵのアバターＵＡに完成イメージを示す情報を装着または所持させた状態で３次元仮想空間に配置する。

配置部４８は、ユーザＵの体型に合わせた体型のアバターＵＡに完成イメージを示す情報を装着または所持させた状態で３次元仮想空間に配置する。なお、完成イメージを示す情報としてユーザＵに装着または所持されるアイテムは、例えば、服、靴、鞄、帽子、バッグ、アクセサリーなどである。

〔４．３．１０．提供部４９〕
提供部４９は、種々の情報を提供する。例えば、提供部４９は、種々の情報を端末装置２に送信することで、種々の情報を出品者Ｅに提供する。また、提供部４９は、種々の情報を端末装置３に送信することで、種々の情報をユーザＵに提供する。

提供部４９は、生成部４７によって生成されたフリマサイト情報をユーザＵや出品者Ｅに提供する。ユーザＵに提供されるフリマサイト情報は、各出品者Ｅによって出品された複数の商品の情報が含まれる。また、出品者Ｅに提供されるフリマサイト情報は、出品者Ｅによって出品された複数の商品の情報や出品者Ｅによる商品の出品や売却に関する処理を行うための情報が含まれる。

例えば、提供部４９は、生成部４７によって生成されたフリマサイト情報を端末装置２，３に送信することによって、フリマサイト情報を出品者ＥやユーザＵに提供する。端末装置２，３の処理部１５，２２は、情報処理装置１から送信されたフリマサイト情報を受信し、受信したフリマサイト情報を表示部１１に表示させる。

図１６は、実施形態に係る情報処理装置１の提供部４９によって提供され端末装置３の表示部１１に表示されるフリマサイト情報の一例を示す図である。図１６に示すように、端末装置３の表示部１１に表示されるフリマサイト情報には、出品者Ｅによって出品された複数の商品の情報６０，６１，６２，６３，６４，６５などが含まれる。ユーザＵは、端末装置３の操作部１２への操作によって、出品者Ｅによって出品された商品の詳細情報などを表示部１１に表示させることができる。

また、提供部４９は、例えば、生成部４７によって生成された３次元仮想空間情報を出品者ＥやユーザＵに提供する。例えば、提供部４９は、生成部４７によって生成された３次元仮想空間情報を端末装置２，３に送信することによって、３次元仮想空間情報を出品者ＥやユーザＵに提供する。端末装置２，３の処理部１５，２２は、情報処理装置１から送信された３次元仮想空間情報を受信し、受信した３次元仮想空間情報を表示部１１に表示させる。

図１７は、実施形態に係る情報処理装置１の提供部４９によって提供され端末装置３の表示部１１に表示される３次元仮想空間情報の一例を示す図である。図１７に示す３次元仮想空間情報では、出品者ＥのアバターＥＡと、販売エリアＳＡと、仮想商品オブジェクト７０と、ダミーアバターＤＡとが配置された３次元仮想空間の画像であり、これにより、ユーザＵは、３次元仮想空間情報で示される出品者Ｅの人気があることを容易に把握することができる。

〔４．３．１１．付与部５０〕
付与部５０は、出品者ＥおよびユーザＵのうち少なくとも一方に付与す特典を決定し、決定した特典を付与する。

例えば、付与部５０は、取得部４１によって取得された取引履歴情報に基づいて、３次元仮想空間に関する特典を、出品者ＥおよびユーザＵのうち少なくとも一方に付与する特典として決定する。

出品者Ｅに対する特典は、例えば、販売エリアＳＡの拡張、販売エリアＳＡを含む特定エリアの拡張、販売エリアＳＡの有利な位置への移動、販売エリアＳＡの利用時間の延長、特定のイベントへの参加許可、販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇、販売エリアＳＡの強調表示などであるが、かかる例に限定されない。

販売エリアＳＡの拡張は、販売エリアＳＡの敷地面積の拡張（面積の拡張）であるが、販売エリアＳＡの敷地面積に加えてまたは代えて販売エリアＳＡの上方の空間の拡張（体積の拡張）を含んでいてもよい。

販売エリアＳＡを含む特定エリアの拡張は、特定エリアの敷地面積の拡張（面積の拡張）であるが、特定エリアの敷地面積に加えて販売エリアＳＡの上方の空間の拡張（体積の拡張）を含んでいてもよい。

有利な位置のエリアは、例えば、３次元仮想空間において周囲を通過するアバターＵＡの数が現在位置よりも多いエリア、過去の販売総額が現在の販売エリアＳＡよりも大きなエリアなどである。上述の「周囲」は、例えば上述した特定エリアに含まれる領域であるが、特定エリアに含まれない領域を含んでいてもよい。

また、有利な位置のエリアは、過去の購入者の数が現在の販売エリアＳＡよりも多いエリア、過去の閲覧者の数が現在の販売エリアＳＡよりも多いエリア、過去の相談者の数が現在の販売エリアＳＡよりも多いエリアなどであってもよい。

販売エリアＳＡの利用時間の延長は、販売エリアＳＡの利用時間が延長可能な場合に付与される特典であり、かかる特典は、販売エリアＳＡの利用時間が固定的である場合には付与されない。

販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇は、販売エリアＳＡでの出品数の増加が可能な場合に付与される特典であり、かかる特典は、販売エリアＳＡの出品数が固定的である場合には付与されない。なお、販売エリアＳＡでの出品数の増加は、出品領域の拡大であるが、複数の商品を時分割で配置することで実現することもできる。

販売エリアＳＡの強調表示は、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更するによって行われる。また、強調表示は、例えば、販売エリアＳＡの色、形状、および高さなどのうちの１つに加えまたは代えて、仮想シートオブジェクトＳＯの色、形状、および高さなどのうちの１つを変更することによって行われてもよい。なお、特典による販売エリアＳＡの強調表示は、人気度に応じた強調表示とは異なる態様で行われるが、人気度に応じた強調表示をさらに強調表示して行ってもよい。

付与部５０は、取得部４１によって取得された取引情報に基づいて、例えば、フリマサイトで出品された商品の売却総額、３次元仮想空間で出品された商品の売却総額、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額を出品者Ｅ毎に算出する。

付与部５０は、例えば、第１出品者、第２出品者、および第３出品者に対して付与する特典を決定する。第１出品者は、フリマサイトで出品された商品の売却総額（販売総額）が第１閾値以上である出品者Ｅである。第２出品者は、３次元仮想空間で出品された商品の売却総額が第２閾値以上である出品者Ｅである。第３出品者は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額が第３閾値以上である出品者Ｅである。

付与部５０は、例えば、第１出品者、第２出品者、および第３出品者に対して付与する特典として互いに異なる特典を決定することができる。また、付与部５０は、フリマサイトで出品された商品の売却総額が大きい第１出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、３次元仮想空間で出品された商品の売却総額が大きい第２出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。付与部５０は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額が大きい第３出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

出品者Ｅに対する特典は、例えば、販売エリアＳＡの拡張量が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡを含む特定エリアの拡張量が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡのより有利な位置への移動ほどより大きな特典である。また、出品者Ｅに対する特典は、例えば、販売エリアＳＡの利用時間の延長量が多いほどより大きな特典であり、特定のイベントへの参加許可数が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇量が多いほどより大きな特典であり、販売エリアＳＡの強調表示量が多いほどより大きな特典である。

また、付与部５０は、例えば、出品者Ｅの第１スコア、出品者Ｅの第２スコア、または出品者Ｅの第３スコアなどに基づいて、出品者Ｅに特典を付与するか否かを決定することができる。

出品者Ｅの第１スコアは、例えば、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の売却総額、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の売却数（販売数）、フリマサイトで出品者Ｅの商品を閲覧したユーザＵの数、フリマサイトで出品者Ｅの商品についての相談を行ったユーザＵの数、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の出品数、およびフリマサイトでの出品者Ｅの販売エリアＳＡでの総販売時間のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

出品者Ｅの第２スコアは、例えば、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の売却総額、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の売却数（販売数）、３次元仮想空間で出品者Ｅの商品を閲覧したユーザＵの数、３次元仮想空間で出品者Ｅの商品についての相談を行ったユーザＵの数および３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の出品数、および３次元仮想空間での出品者Ｅの販売エリアＳＡでの総販売時間のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

出品者Ｅの第３スコアは、出品者Ｅの第１スコアと出品者Ｅの第２スコアとを重み付け加算して得られるスコアである。なお、出品者Ｅの第１スコア、出品者Ｅの第２スコア、または出品者Ｅの第３スコアに用いられる情報は、単位期間当たりの情報であるが、期間を区切らない情報であってもよい。

付与部５０は、第１スコアが第４閾値以上である出品者Ｅを第１出品者とし、第２スコアが第５閾値以上である出品者Ｅを第２出品者とし、第３スコアが第６閾値以上である出品者Ｅを第１出品者とすることもできる。

また、付与部５０は、第１スコアが大きい第１出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第２スコアが大きい第２出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第３スコアが大きい第３出品者ほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

次に、ユーザＵに対する特典について説明する。ユーザＵに対する特典は、例えば、３次元仮想空間におけるユーザＵのアバターＵＡの移動速度の上限値の上昇、３次元仮想空間における特定の販売エリアまたは特定の販売エリアを含む特定エリアへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可、３次元仮想空間における特定のイベントへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可などである。

また、ユーザＵに対する特典は、３次元仮想空間におけるユーザＵのアバターＵＡの滞在期間の上限値の延長、３次元仮想空間における特定の販売エリアでの商品の購入許可、３次元仮想空間における特定のイベントでの商品の購入許可などを含んでいてもよい。

付与部５０は、アバターＵＡの移動速度の上限値を、例えば、アバターＵＡの動作速度の上限値を増加させることによって増加させる。また、付与部５０は、アバターＵＡの静止状態での動作速度の上限値を変更することなく、アバターＵＡの移動状態での動作速度の上限値を増加させることによって増加させることもできる。

特定の販売エリアＳＡまたは特定の販売エリアＳＡを含む特定エリアは、進入が許可されるユーザＵが制限されるエリアである。特定のイベントは、参加が許可されるユーザＵが制限されるイベントである。アバターＵＡの滞在期間の上限値は、例えば、３次元仮想空間における１回当たりの滞在期間の上限値である。

付与部５０は、取得部４１によって取得された取引情報に基づいて、例えば、フリマサイトで出品された商品の購入総額、３次元仮想空間で出品された商品の購入総額、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の購入総額をユーザＵ毎に算出する。

付与部５０は、例えば、第１ユーザ、第２ユーザ、および第３ユーザに特典を付与する。第１ユーザは、フリマサイトで出品された商品の購入総額が第１閾値以上であるユーザＵである。第２ユーザは、３次元仮想空間で出品された商品の購入総額が第２閾値以上であるユーザＵである。第３ユーザは、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の購入総額が第３閾値以上であるユーザＵである。

付与部５０は、例えば、第１ユーザ、第２ユーザ、および第３ユーザに対して互いに異なる特典を、付与する特典として決定することができる。また、付与部５０は、フリマサイトで出品された商品の購入総額が大きい第１ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、３次元仮想空間で出品された商品の購入総額が大きい第２ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。情報処理装置１は、フリマサイトおよび３次元仮想空間のいずれかで出品された商品の売却総額が大きい第３ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

ユーザＵに対する特典は、例えば、３次元仮想空間におけるユーザＵのアバターＵＡの移動速度の上限値の上昇量が多いほどより大きな特典であり、３次元仮想空間における特定の販売エリアまたは特定の販売エリアを含む特定エリアへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可数が多いほどより大きな特典であり、３次元仮想空間における特定のイベントへのユーザＵのアバターＵＡの進入許可数が多いほどより大きな特典である。

また、付与部５０は、例えば、ユーザＵの第１スコア、ユーザＵの第２スコア、またはユーザＵの第３スコアなどに基づいて、ユーザＵに特典を付与するか否かを決定することができる。

ユーザＵの第１スコアは、例えば、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の購入総額、フリマサイトでの出品者Ｅの商品の購入数、フリマサイトで出品者Ｅの商品を閲覧した数、およびフリマサイトで出品されている商品の相談を出品者Ｅに対して行った数のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

ユーザＵの第２スコアは、例えば、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の購入総額、３次元仮想空間での出品者Ｅの商品の購入数、３次元仮想空間で出品者Ｅの商品を閲覧した数、３次元仮想空間で出品されている商品の相談を出品者Ｅに対して行った数、および３次元仮想空間での販売エリアＳＡまたは販売エリアＳＡを含む特定エリアでの総滞在時間のうちの２以上を重み付け加算することによって得られるスコアである。

ユーザＵの第３スコアは、ユーザＵの第１スコアとユーザＵの第２スコアとを重み付け加算して得られるスコアである。なお、ユーザＵの第１スコア、ユーザＵの第２スコア、またはユーザＵの第３スコアに用いられる情報は、単位期間当たりの情報であるが、期間を区切らない情報であってもよい。

付与部５０は、第１スコアが第７閾値以上であるユーザＵを第１ユーザとし、第２スコアが第８閾値以上であるユーザＵを第２ユーザとし、第３スコアが第９閾値以上であるユーザＵを第１ユーザとすることもできる。

また、付与部５０は、第１スコアが大きい第１ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第２スコアが大きい第２ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定し、第３スコアが大きい第３ユーザほどより大きな特典を、付与する特典として決定することができる。

付与部５０は、決定した特典を付与する。付与部５０は、例えば、付与すると決定した特典に基づいて、空間情報記憶部３４に記憶される空間情報を更新することによって行われる。例えば、付与部５０は、特典付与要求に含まれる特典を示す情報に基づいて、空間情報記憶部３４に記憶される空間情報を更新することによって、特典付与要求で特定される特典を付与する。

例えば、付与部５０は、特典付与要求で特定される特典が販売エリアＳＡの拡張である場合、販売エリアＳＡを拡張した情報によって空間情報を更新し、特典付与要求で特定される特典が販売エリアＳＡのより有利な位置である場合、販売エリアＳＡをより有利な位置に移動させた情報によって空間情報を更新する。

また、付与部５０は、特典付与要求で特定される特典が特定のイベントへの参加許可である場合、特定のイベントへの参加許可を示す情報を空間情報に追加し、特典付与要求で特定される特典が販売エリアＳＡでの出品数の上限値の上昇である場合、販売エリアＳＡでの出品数の上限値を増加させた情報によって空間情報を更新する。

〔５．処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の手順について説明する。図１８は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の一例を示すフローチャートである。

図１８に示すように、情報処理装置１の処理部２２は、人気度処理を行う（ステップＳ１００）。ステップＳ１００における人気度処理は、図１９に示すステップＳ１１０～Ｓ１１３の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、第１販売エリア処理を行う（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１における第１販売エリア処理は、図２０に示すステップＳ１２０～Ｓ１２４の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、第２販売エリア処理を行う（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２における第２販売エリア処理は、図２１に示すステップＳ１３０～Ｓ１３４の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、価格処理を行う（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３における価格処理は、図２２に示すステップＳ１４０～Ｓ１４３の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、特典処理を行う（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４における価格処理は、図２３に示すステップＳ１５０～Ｓ１５２の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、オーダーメイド処理を行う（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５におけるオーダーメイド処理は、図２４に示すステップＳ１６０～Ｓ１６２の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、要求処理を行う（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６における要求処理は、図２５に示すステップＳ１７０～Ｓ１８０の処理であり、後で詳述する。

つづいて、処理部２２は、動作終了タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１０７）。処理部２２は、例えば、情報処理装置１の電源がオフにされた場合、または情報処理装置１の不図示の操作部への操作によって終了操作が行われたと判定した場合に、動作終了タイミングになったと判定する。

処理部２２は、動作終了タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、処理をステップＳ１００へ移行し、動作終了タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、図１８に示す処理を終了する。

図１９は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による人気度処理の一例を示すフローチャートである。

図１９に示すように、処理部２２は、人気度判定タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１１０）。人気度判定タイミングは、例えば、予め定められた周期で到来するタイミング、または３次元仮想空間におけるアバターＡの数が予め定められた数以上増減したタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。

処理部２２は、人気度判定タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、記憶部２１などから出品者情報を取得する（ステップＳ１１１）。そして、処理部２２は、ステップＳ１１１で取得した出品者情報に基づいて、出品者Ｅの人気度を判定する（ステップＳ１１２）。

そして、処理部２２は、ステップＳ１１２で判定した人気度に応じた情報を３次元仮想空間に配置する（ステップＳ１１３）。処理部２２は、ステップＳ１１３の処理が終了した場合、または人気度判定タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、図１９に示す処理を終了する。

図２０は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による第１販売エリア処理の一例を示すフローチャートである。

図２０に示すように、処理部２２は、ユーザＵからの参加要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１２０）。処理部２２は参加要求を受け付けたと判定した場合（ステップＳ１２０：Ｙｅｓ）、記憶部２１などからユーザ情報を取得する（ステップＳ１２１）。

つづいて、処理部２２は、ステップＳ１２１で取得したユーザ情報に基づいて、対象出品者を選択する（ステップＳ１２２）。そして、処理部２２は、ステップＳ１２２で選択した対象出品者の販売エリアＳＡの配置を決定する（ステップＳ１２３）。

つづいて、処理部２２は、対象出品者の販売エリアＳＡを３次元仮想空間に配置する（ステップＳ１２４）。処理部２２は、ステップＳ１２４の処理が終了した場合、または参加要求を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ１２０：Ｎｏ）、図２０に示す処理を終了する。

図２１は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による第２販売エリア処理の一例を示すフローチャートである。

図２１に示すように、処理部２２は、出品可能エリア決定タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１３０）。出品可能エリアタイミングは、例えば、予め定められた周期で到来するタイミング、出品者Ｅからの出品要求があったタイミング、３次元仮想空間におけるアバターＥＡの位置が予め定められたエリア内になったタイミング、または３次元仮想空間におけるアバターＥＡの移動距離が予め定められた距離になる毎のタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。

処理部２２は、出品可能エリア決定タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１３０：Ｙｅｓ）、出品可能エリアを決定する（ステップＳ１３１）。そして、処理部２２は、出品可能エリアで出品が可能な商品である出品可能商品を決定する（ステップＳ１３２）。

つづいて、処理部２２は、ステップＳ１３１で決定した出品可能エリアでのステップＳ１３２で決定した出品可能商品の出品を許可する（ステップＳ１３３）。そして、処理部２２は、ステップＳ１３１で決定した出品者Ｅの販売エリアＳＡを３次元仮想空間に配置する（ステップＳ１３４）。

処理部２２は、ステップＳ１３４の処理が終了した場合、または出品可能エリア決定タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１３０：Ｎｏ）、図２１の処理を終了する。

図２２は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による価格処理の一例を示すフローチャートである。

図２２に示すように、処理部２２は、価格決定タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１４０）。価格決定タイミングは、例えば、予め定められた周期で到来するタイミング、ユーザＵのアバターＵＡが販売エリアＳＡから予め定められた距離内にあるタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。

処理部２２は、価格決定タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、記憶部２１などからユーザ情報を取得する（ステップＳ１４１）。そして、処理部２２は、ステップＳ１４１で取得したユーザ情報に基づいて、商品価格を決定する（ステップＳ１４２）。

つづいて、処理部２２は、ステップＳ１４２で決定した商品価格を示す情報を３次元仮想空間に配置した場合（ステップＳ１４３）、または価格決定タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、図２２に示す処理を終了する。

図２３は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による特典処理の一例を示すフローチャートである。

図２３に示すように、処理部２２は、特典付与タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１５０）。特典付与タイミングは、例えば、予め定められた周期で到来するタイミング、取引履歴情報の更新量が予め定められた閾以上になったタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。

処理部２２は、特典決定タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１５０：Ｙｅｓ）、記憶部２１などから取引履歴情報を取得する（ステップＳ１５１）。そして、処理部２２は、ステップＳ１５１で取得した取引履歴情報に基づいて、出品者ＥおよびユーザＵのうちの少なくとも一方に付与する特典を決定する（ステップＳ１５２）。

処理部２２は、ステップＳ１５２の処理が終了した場合、または特典付与タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１５０：Ｎｏ）、図２３の処理を終了する。

図２４は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２によるオーダーメイド処理の一例を示すフローチャートである。

図２４に示すように、処理部２２は、ユーザＵからの仕様情報を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１６０）。処理部２２は、仕様情報を受け付けたと判定した場合（ステップＳ１６０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０で受け付けた仕様情報に基づいて、仕様情報に対応する完成イメージを判定する（ステップＳ１６１）。

つづいて、処理部２２は、ステップＳ１６１で判定した完成イメージを示す情報を３次元仮想空間に配置する（ステップＳ１６２）。処理部２２は、ステップＳ１６２の処理が終了した場合、または仕様情報を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ１６０：Ｎｏ）、図２４に示す処理を終了する。

図２５は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による要求処理の一例を示すフローチャートである。

図２５に示すように、処理部２２は、空間情報要求があるか否かを判定する（ステップＳ１７０）。処理部２２は、空間情報要求があると判定した場合（ステップＳ１７０：Ｙｅｓ）、空間情報要求の要求元となるユーザＵまたは出品者ＥのアバターＡを視点位置とした３次元仮想空間情報の画像を３次元仮想空間情報として生成する（ステップＳ１７１）。

そして、処理部２２は、ステップＳ１７１で生成した３次元仮想空間情報を空間情報要求の要求元となるユーザＵの端末装置３または出品者Ｅの端末装置２に送信する（ステップＳ１７２）。

処理部２２は、ステップＳ１７２の処理が終了した場合、または空間情報要求がないと判定した場合（ステップＳ１７０：Ｎｏ）、アバター操作情報があるか否かを判定する（ステップＳ１７３）。

処理部２２は、アバター操作情報があると判定した場合（ステップＳ１７３：Ｙｅｓ）、アバター操作情報に基づいて、アバターＡの動作処理を行う（ステップＳ１７４）。処理部２２は、ステップＳ１７４の処理が終了した場合、またはアバター操作情報がないと判定した場合（ステップＳ１７３：Ｎｏ）、会話要求があるか否かを判定する（ステップＳ１７５）。

処理部２２は、会話要求があると判定した場合（ステップＳ１７５：Ｙｅｓ）、会話処理を行う（ステップＳ１７６）。処理部２２は、ステップＳ１７６の処理が終了した場合、または会話要求がないと判定した場合（ステップＳ１７５：Ｎｏ）、購入要求があるか否かを判定する（ステップＳ１７７）。

処理部２２は、購入要求があると判定した場合（ステップＳ１７７：Ｙｅｓ）、購入処理を行う（ステップＳ１７８）。処理部２２は、ステップＳ１７８の処理が終了した場合、または購入要求がないと判定した場合（ステップＳ１７７：Ｎｏ）、その他の要求があるか否かを判定する（ステップＳ１７９）。

処理部２２は、その他の要求があると判定した場合（ステップＳ１７９：Ｙｅｓ）、その他の処理を行う（ステップＳ１８０）。処理部２２は、ステップＳ１８０の処理が終了した場合、またはその他の要求がないと判定した場合（ステップＳ１７９：Ｎｏ）、図２５に示す処理が終了する。

〔６．変形例〕
上述では、フリーマーケット形式の電子商取引サービスについて主に説明したが、上述した技術は、フリーマーケット形式の電子商取引サービスと同様に、オークション形式の電子商取引サービスや電子商店街による電子商取引サービスなどに適用することができる。

情報処理装置１が提供するサービスが、オークション形式の電子商取引サービスである場合、処理部２２は、例えば、フリーマーケット形式の電子商取引サービスでの出品者ＥやユーザＵの情報などに代えて、オークション形式の電子商取引サービスでの出品者ＥやユーザＵの情報などを用いて、上述した処理を行う。また、情報処理装置１が提供するサービスが、電子商店街による電子商取引サービスである場合、処理部２２は、例えば、フリーマーケット形式の電子商取引サービスでの出品者ＥやユーザＵの情報などに代えて、電子商店街の電子商取引サービスでの出品者ＥやユーザＵの情報などを用いて、上述した処理を行う。

また、情報処理装置１が提供するサービスが、オークション形式の電子商取引サービスである場合、情報処理装置１の処理部２２は、フリマ会場に代えて、３次元仮想空間においてオークション形式での商品販売のために設けられた特定の領域を配置することができる。また、情報処理装置１が提供するサービスが、電子商店街による電子商取引サービスである場合、処理部２２は、例えば、フリマ会場に代えて、３次元仮想空間において電子商店街での商品販売のために設けられた特定の領域を配置することができる。

また、処理部２２は、フリマ会場に代えて、フリーマーケット形式での商品販売、オークション形式での商品販売、および電子商店街形式での商品販売のうちの２以上の形式の商品販売のために設けられた特定の領域を配置することもできる。

また、情報処理装置１が提供するサービスが、オークション形式の電子商取引サービスや電子商店街による電子商取引サービスである場合、処理部２２は、例えば、仮想シートオブジェクトに代えて、仮想店舗オブジェクトを販売エリアＳＡに配置することもできる。なお、情報処理装置１が提供するサービスが、フリーマーケット形式の電子商取引サービスである場合においても、処理部２２は、仮想シートオブジェクトに代えてまたは加えて、仮想店舗オブジェクトを販売エリアＳＡに配置することもできる。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図２６に示すような構成のコンピュータ２００によって実現される。図２６は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ２００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０７を有する。

ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０３またはＨＤＤ２０４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ２０３は、コンピュータ２００の起動時にＣＰＵ２０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ２００のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。

ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス２０５は、ネットワークＮ（図８参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ２０１へ送り、ＣＰＵ２０１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス２０７は、記録媒体２０８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ２０２を介してＣＰＵ２０１に提供する。ＣＰＵ２０１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス２０７を介して記録媒体２０８からＲＡＭ２０２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２０８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。

例えば、コンピュータ２００が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ２００のＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部２２の機能を実現する。また、ＨＤＤ２０４には、記憶部２１内のデータが記憶される。コンピュータ２００のＣＰＵ２０１は、これらのプログラムを記録媒体２０８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．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。

例えば、上述した情報処理装置１は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホームなどをＡＰＩやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態および変形例は、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。

〔９．効果〕
情報処理装置１は、３次元の仮想空間で移動するアバターＡを操作するユーザの仮想空間における商品の取引履歴の情報である取引履歴情報を取得する取得部４１と、取得部４１によって取得された取引履歴情報に基づいて、仮想空間に関する特典を、商品の出品者ＥおよびユーザＵのうちの少なくとも一方に付与する特典として決定する付与部５０とを備える。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引を促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間における出品者Ｅの販売エリアＳＡの拡張を出品者Ｅに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間において周囲を通過するアバターＵＡの数がより多い位置への出品者Ｅの販売エリアＳＡの移動を出品者Ｅに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間における販売エリアＳＡの出品者Ｅによる利用時間の延長を出品者Ｅに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間における特定のイベントへの参加許可を出品者Ｅに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間におけるアバターＵＡの移動速度の上限値の上昇をユーザＵに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間における特定の販売エリアＳＡまたは特定の販売エリアＳＡを含む特定エリアへのアバターＵＡの進入許可をユーザＵに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

また、付与部５０は、仮想空間における特定のイベントへの参加許可をユーザＵに付与する特典として決定する。これにより、情報処理装置１は、３次元仮想空間における商品の取引をより促進することができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、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 情報処理装置
２，３ 端末装置
１０，２０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ センサ群
１４，２１ 記憶部
１５，２２ 処理部
１６ 情報取得部
１７ 表示処理部
１８ 情報出力部
３０ ユーザ情報記憶部
３１ 出品者情報記憶部
３２ 出品情報記憶部
３３ 取引履歴情報記憶部
３４ 空間情報記憶部
４０ 受付部
４１ 取得部
４２ 選択部
４３ 判定部
４４ 決定部
４５ 特定部
４６ 許可部
４７ 生成部
４８ 配置部
４９ 提供部
５０ 付与部
１００ 情報処理システム
Ｎ ネットワーク

Claims (10)

1. ３次元の仮想空間で移動するアバターを操作するユーザの前記仮想空間における商品の取引履歴の情報である取引履歴情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記取引履歴情報に基づいて、前記仮想空間に関する特典を、前記商品の出品者および前記ユーザのうちの少なくとも一方に付与する特典として決定する付与部と、を備える
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記付与部は、
   前記仮想空間における前記出品者の販売エリアの拡張を前記出品者に付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記付与部は、
   前記仮想空間において周囲を通過する前記アバターの数がより多い位置への前記出品者の販売エリアの移動を前記出品者に付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記付与部は、
   前記仮想空間における販売エリアの前記出品者による利用時間の延長を前記出品者に付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記付与部は、
   前記仮想空間における特定のイベントへの参加許可を前記出品者に付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記付与部は、
   前記仮想空間における前記アバターの移動速度の上限値の上昇を前記ユーザに付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
7. 前記付与部は、
   前記仮想空間における特定の販売エリアまたは前記特定の販売エリアを含む特定エリアへの前記アバターの進入許可を前記ユーザに付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
8. 前記付与部は、
   前記仮想空間における特定のイベントへの参加許可を前記ユーザに付与する特典として決定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
9. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ３次元の仮想空間で移動するアバターを操作するユーザの前記仮想空間における商品の取引履歴の情報である取引履歴情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された前記取引履歴情報に基づいて、前記仮想空間に関する特典を、前記商品の出品者および前記ユーザのうちの少なくとも一方に付与する特典として決定する付与工程と、を含む
   ことを特徴とする情報処理方法。
10. ３次元の仮想空間で移動するアバターを操作するユーザの前記仮想空間における商品の取引履歴の情報である取引履歴情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得された前記取引履歴情報に基づいて、前記仮想空間に関する特典を、前記商品の出品者および前記ユーザのうちの少なくとも一方に付与する特典として決定する付与手順と、をコンピュータに実行させる
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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