JP5733869B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
ところで「否決」となった案件はさらに「不適格案件」と「デューデリジェンスが困難な案件(以下、「対象案件」と言う)」の二つに分類することができる。
1つの側面では、本発明は、収益を得ることができる案件の発見可能性を高めることを目的とする。
判断部は、記憶部に記憶された販売情報と販売履歴情報とを用いて案件が成立したか否かを判断する。
生成部は、判断部により成立したと判断された案件について、案件に対する融資又は投資の可否を検討するための指標を生成する。
出力部は、生成部により生成された指標を出力する。
<実施の形態>
第1の実施の形態のシステム1は、クラウドファンディングサーバ装置2と、クライアント装置3と、インターネットクラウド4と、情報処理装置5と、検討者端末装置6とを備えている。
クライアント装置3は、インターネットクラウド4を介してクラウドファンディングサーバ装置2に接続されている。
図2に示す画面20は、クライアント装置3がウェブブラウザを用いてクラウドファンディングサーバ装置2から取得した、あるクラウドファンディングのウェブページに関する画面である。この画面20は、クライアント装置3に接続されたモニタ3aに表示されている。
再び図1に戻って説明する。
以下、開示のシステム1をより具体的に説明する。
情報処理装置5は、CPU(Central Processing Unit)101によって装置全体が制御されている。CPU101には、バス108を介してRAM(Random Access Memory)102と複数の周辺機器が接続されている。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図3には情報処理装置5のハードウェア構成を示したが、他のコンピュータも同様のハードウェア構成である。
図3に示すようなハードウェア構成の情報処理装置5内には、以下のような機能が設けられる。
クラウドファンディングサーバ装置2は、処理部21と、クラウドファンディング情報DB22とを備えている。
処理部21は、クラウドファンディングのプロジェクトが実行される際に収集したデータをクラウドファンディング情報DB22に記憶する。
プロジェクト情報テーブルT1には、プロジェクトに関するプロジェクト情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、プロジェクト情報テーブルT1には、プロジェクト識別ID、名称、登録者ID、最低販売額、開始日時、終了日時、及びプロジェクトページURLの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
プロジェクト識別IDの欄には、当該プロジェクトを識別するIDが格納されている。
名称の欄には、当該プロジェクトの名称が格納されている。
登録者IDの欄には、当該プロジェクトを登録したプロジェクト実行者のIDが格納されている。
最低販売額の欄には、当該プロジェクトを遂行するために設定した下限の販売額が格納されている。
開始日時の欄には、当該プロジェクトを開始した日時が格納されている。
終了日時の欄には、当該プロジェクトを終了する日時が格納されている。
プロジェクトページURLの欄には、当該プロジェクトの内容を閲覧したり当該プロジェクトをサポートできるウェブページのURLが格納されている。
リターン情報テーブルT2には、サポーターがプロジェクトをサポートしたときに得られるリターンに関するリターン情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、リターン情報テーブルT2には、プロジェクト識別ID、リターンID、名称、販売価額、最大販売数、残り販売数、及びリターン詳細の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
プロジェクト識別IDの欄には、当該プロジェクトを識別するIDが格納されている。
リターンIDの欄には、リターンを識別するIDが格納されている。
名称の欄には、当該リターンの名称が格納されている。
販売価額の欄には、当該リターンの販売価額が格納されている。
最大販売数の欄には、当該リターンの最大販売数が格納されている。
残り販売数の欄には、当該リターンの残りの販売数が格納されている。
リターン詳細の欄には、当該リターンの詳細を説明する文書が格納されている。
アクセス情報テーブルT3には、サポーターがクラウドファンディングのウェブページにアクセスしたときのアクセス情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、アクセス情報テーブルT3には、トラッキングID、参照元、閲覧時間、コンバージョン、IPアドレス、ブラウザ、及びデバイスの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
トラッキングIDの欄には、販売履歴情報と連動させるための、サイトにアクセスしてきたユーザーに自動で割り振るIDが格納されている。
参照元の欄には、当該プロジェクトのウェブページにジャンプしてくる前に閲覧していたウェブページのURLが格納されている。
閲覧時間の欄には、当該プロジェクトのウェブページを閲覧した時間が格納されている。
IPアドレスの欄には、当該プロジェクトのウェブページにアクセスしたコンピュータのIPアドレスが格納されている。
ブラウザの欄には、当該プロジェクトのウェブページにアクセスしたブラウザの種別が格納されている。
デバイスの欄には、当該プロジェクトのウェブページにアクセスしたデバイスの種別が格納されている。
販売履歴テーブルT4には、サポーターがプロジェクトをサポートしたときにリターンとして販売した商品やサービスの販売履歴情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、販売履歴テーブルT4には、プロジェクト識別ID、購入者ID、販売したリターンID、販売価額、販売日時、決済方法、及びトラッキングIDの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
プロジェクト識別IDの欄には、販売したプロジェクトのプロジェクト識別IDが格納されている。
購入者IDの欄には、販売したプロジェクトに関する商品やサービスを購入した購入者のIDが格納されている。
販売したリターンIDの欄には、当該プロジェクトを販売したリターンIDが格納されている。
販売価額の欄には、当該プロジェクトを販売した価額が格納されている。
販売日時の欄には、当該プロジェクトを販売した日時が格納されている。
決済方法の欄には、当該プロジェクトに関する商品やサービスを購入したときの決済方法が格納されている。
トラッキングIDの欄には、アクセス情報と連動させるための、サイトにアクセスしてきたユーザーに自動で割り振るIDが格納されている。
ID登録者テーブルT5には、ID登録者情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、ID登録者テーブルT5には、登録者ID、氏名又は名称、住所、生年月日、電話番号、及びメールアドレスの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
登録者IDの欄には、プロジェクトを登録したプロジェクト実行者のIDが格納されている。
氏名又は名称の欄には、当該プロジェクト実行者の氏名又は名称が格納されている。
住所の欄には、当該プロジェクト実行者の住所が格納されている。
生年月日の欄には、当該プロジェクト実行者が個人である場合の生年月日が格納されている。
電話番号の欄には、当該プロジェクト実行者の電話番号が格納されている。
メールアドレスの欄には、当該プロジェクト実行者のメールアドレスが格納されている。
次に、情報処理装置5の機能を説明する。
情報処理装置5は、処理部51と、生成部52と、出力部53と、プロジェクト分析情報記憶部54と、リターン分析情報記憶部55と、統計情報記憶部56と、認証情報記憶部57とを備えている。
次に、プロジェクト分析情報記憶部54と、リターン分析情報記憶部55に記憶されている情報を説明する。
プロジェクト分析テーブルT6には、プロジェクト分析情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、プロジェクト分析テーブルT6には、プロジェクト識別ID、名称、登録者ID、最低販売額、開始日時、終了日時、プロジェクトページURL、販売総額、販売数合計、プロジェクトステータス、ページビュー分布曲線、成立傾向値、及び成立傾向値偏差値の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
以下、プロジェクト情報とは異なる部分を説明する。
販売総額の欄には、当該プロジェクトの販売総額が格納されている。
販売数合計の欄には、当該プロジェクトの販売数の合計が格納されている。
プロジェクトステータスの欄には、当該プロジェクトが成功したことを示す「成立」又は当該プロジェクトが失敗したことを示す「不成立」が格納される。
なお、数値の範囲は、販売総額が最低販売額以上の場合、0以上100未満となる。但し、販売総額が最低販売額に満たない場合、すなわち、プロジェクトが成立しなかった場合の数値はマイナスとなる。
成立傾向値偏差値の欄には、成立傾向値の偏差値が格納される。
リターン分析テーブルT7には、リターン分析情報がテーブル化されて記憶されている。具体的には、リターン分析テーブルT7には、プロジェクト識別ID、リターンID、名称、販売価額、リターン詳細、売上寄与率、販売数比率、コンバージョン率、購入者属性区分リスト、流入経路区分リスト、売上分布曲線、販売数分布曲線、販売額傾向値、販売額傾向値偏差値、販売数傾向値、販売数傾向値偏差値、流入経路傾向値、流入経路傾向値偏差値、購入者属性傾向値、購入者属性傾向値偏差値、販売数小計、及び販売額小計の欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
なお、購入者属性区分リスト、流入経路区分リストが、分布グラフに関するデータの格納箇所となる。
以下、リターン情報とは異なる部分を説明する。
売上寄与率の欄には、リターン売上/プロジェクト総売上×100で求められる値が格納される。
販売数比率の欄には、リターン販売数/プロジェクト総販売数×100で求められる値が格納される。
購入者属性区分リストの欄には、ID登録者の属性情報を用いた購入者分類統計が格納される。
流入経路区分リストの欄には、参照元の分類統計が格納される。
売上分布曲線の欄には、販売金額を時系列散布図にした近似曲線に関する情報が格納されている。
販売数分布曲線の欄には、販売数量を時系列散布図にした近似曲線に関する情報が格納されている。
販売額傾向値偏差値の欄には、販売額傾向値の偏差値が格納される。
販売数傾向値偏差値の欄には、販売数傾向値の偏差値が格納される。
流入経路傾向値の欄には、流入経路の不偏分散が格納される。
この不偏分散は、以下の式(2)で表される。
流入経路傾向値偏差値の欄には、流入経路傾向値の偏差値が格納される。
購入者属性傾向値の欄には、購入者属性の不偏分散が格納される。
この不偏分散は、以下の式(3)で表される。
購入者属性傾向値偏差値の欄には、購入者属性傾向値の偏差値が格納される。
販売数小計の欄には、リターン毎の販売数合計が格納されている。
販売額小計の欄には、リターン毎の販売額合計が格納されている。
認証情報記憶部57には、検討者からの情報処理装置5へのアクセスを処理部51が認証する際に用いるID及びパスワードの組み合わせが記憶されている。
図13は、レポート情報を説明する図である。
図13に示すレポート画面60は、レポート情報に基づきモニタ6aに表示される画面である。
プロジェクト名の欄には、プロジェクト分析テーブルT6の名称の欄から取得したプロジェクト名が表示されている。
プロジェクト期間の欄には、プロジェクト分析テーブルT6の開始日時及び終了日時の欄から取得した期間が表示されている。
プロジェクト実行者の欄には、プロジェクト分析テーブルT6のオーナーの登録者IDに基づき特定したプロジェクト実行者名が表示されている。
リターン販売総額の欄には、プロジェクト分析テーブルT6の販売総額の欄から取得した販売総額が表示されている。
最低販売額の欄には、プロジェクト分析テーブルT6の最低販売額の欄から取得した最低販売額が表示されている。
プロジェクトステータスの欄には、プロジェクト分析テーブルT6のプロジェクトステータスの欄から取得したプロジェクトステータスが表示されている。
また、レポート画面60には、反響・需要分析、流入経路等分析、購入者属性分析、リターン詳細のタブが設けられている。
各タブをクリックすることにより、内容を確認することができる。図13に示す例では、反響・需要分析の結果が表示されている。
円グラフ60aは、流入経路等情報の分布を示すグラフであり、円グラフ60bは、購入者属性情報の分布を示す円グラフである。
流入経路等分布タブと購入者属性分析タブをクリックすると、それぞれそのバックデータの表が表示される。
線グラフ60cはPV曲線(全リターン共通)、売上分布曲線、販売数分布曲線である。
線グラフ60cの横軸は時間を示している。縦軸の第一軸は、金額を示している。縦軸の第二軸は、個数及び人数を示している。
次に、情報処理装置5の処理をフローチャートを用いて説明する。
[ステップS1] 処理部51は、検討者端末装置6からのログイン要求に応じてログイン処理を実行する。具体的には、検討者によりユーザーID及びパスワードが入力されると、処理部51は、認証情報記憶部57に記憶されている情報を用いて正当な検討者からのログイン要求か否かを認証する。ID及びパスワードが正しければ、処理部51は、クラウドファンディングの初期画面を検討者端末装置6に接続されたモニタ6aに表示する。
[ステップS2] 処理部51は、プロジェクト検索キーの入力を受け付ける。プロジェクト検索キーが入力されると、ステップS3に遷移する。
[ステップS5] 出力部53は、ステップS4にて生成されたレポート情報を検討者端末装置6に出力する。その後、ステップS6に遷移する。
[ステップS6] 処理部51は、検討者の操作に応じてレポート画面60が閉じられると、ステップS7に遷移する。
[ステップS7] 処理部51は、検討者の操作に応じてログアウト処理を実行する。
以上で図14の処理を終了する。
次に、ステップS3の分析処理をフローチャートを用いて説明する。
図15及び図16は、分析処理を説明するフローチャートである。
[ステップS3a] 処理部51は、クラウドファンディング情報DB22に接続する。その後、ステップS3bに遷移する。
[ステップS3g] 処理部51は、ステップS3fにて抽出したリターン情報をリターン分析テーブルT7に複写する。その後、ステップS3hに遷移する。
[ステップS3q] 処理部51は、プロジェクト分析テーブルT6のプロジェクトステータスの欄に「不成立」を格納する。その後、分析処理を終了する。
次に、ステップS3pの分析情報生成処理をフローチャートを用いて説明する。
図17は、分析情報生成処理を説明するフローチャートである。
[ステップS11] 処理部51は、販売履歴テーブルT4を参照し、リターン毎の販売履歴情報を抽出する。その後、ステップS12に遷移する。
[ステップS15] 処理部51は、アクセス情報テーブルT3を参照し、リターン毎の流入経路等情報を抽出する。その後、ステップS16に遷移する。
[ステップS19] 処理部51は、ID登録者テーブルT5を参照し、リターン毎の購入者属性情報を抽出する。その後、ステップS20に遷移する。
また、本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の構成(特徴)を組み合わせたものであってもよい。
2 クラウドファンディングサーバ装置
3 クライアント装置
4 インターネットクラウド
5 情報処理装置
6 検討者端末装置
20 画面
21 処理部
22 クラウドファンディング情報DB
51 処理部
52 生成部
53 出力部
54 プロジェクト分析情報記憶部
55 リターン分析情報記憶部
56 統計情報記憶部
57 認証情報記憶部
T1 プロジェクト情報テーブル
T2 リターン情報テーブル
T3 アクセス情報テーブル
T4 販売履歴テーブル
T5 ID登録者テーブル
T6 プロジェクト分析情報テーブル
T7 リターン分析情報テーブル
Claims (9)
- クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、前記案件の販売履歴に関する販売履歴情報と、前記案件への流入経路に関するアクセス情報とを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記販売目標情報と前記販売履歴情報とを用いて前記案件が成立したか否かを判断する判断部と、
前記判断部により成立したと判断された案件について、前記アクセス情報から流入経路情報を抽出し、前記販売履歴情報の立ち上がりもしくは分散と前記流入経路情報の分散を算出することにより市場の反響を示す傾向値を生成する生成部と、
前記生成部により生成された傾向値を出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記生成部は、前記販売履歴情報に基づき前記案件の募集期間の全期間に占める案件開始から所定時間以内の販売数量比率を示す販売数傾向値を生成し、前記流入経路情報に基づき潜在市場の多様さ又は偏りを示す流入経路傾向値を生成する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、前記案件に対する販売履歴を用いて金額ベースで市場の反響を表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、前記案件に対する販売履歴を用いて数量ベースで市場の反響を表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、前記案件に対する流入経路を用いて潜在市場の多様さ又は偏りを表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、前記案件に対する購入者の属性を用いて購入者属性の多様さ又は偏りを表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、前記案件に対するプロジェクトの成立度合いに基づく市場の反響を表す傾向値を算出し、過去に行われた案件の傾向値から求められた標準偏差を用いて、算出した前記傾向値の偏差値を算出する請求項1に記載の情報処理装置。
- コンピュータが、
クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、前記案件の販売履歴に関する販売履歴情報と、前記案件への流入経路に関するアクセス情報とを記憶する記憶部に記憶された前記販売目標情報と前記販売履歴情報とを用いて前記案件が成立したか否かを判断し、
前記判断により成立したと判断された案件について、前記アクセス情報から流入経路情報を抽出し、前記販売履歴情報の立ち上がりもしくは分散と前記流入経路情報の分散を算出することにより市場の反響を示す傾向値を生成し、
生成された傾向値を出力する、
ことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
クラウドファンディングの対象となる所定の案件の最低販売額又は販売目標額に関する販売目標情報と、前記案件の販売履歴に関する販売履歴情報と、前記案件への流入経路に関するアクセス情報とを記憶する記憶部に記憶された前記販売目標情報と前記販売履歴情報とを用いて前記案件が成立したか否かを判断し、
前記判断により成立したと判断された案件について、前記アクセス情報から流入経路情報を抽出し、前記販売履歴情報の立ち上がりもしくは分散と前記流入経路情報の分散を算出することにより市場の反響を示す傾向値を生成し、
生成された傾向値を出力する、
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
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