JP6225442B2 - 価格決定プログラム、価格決定装置、価格決定方法、価格算出支援プログラム、価格算出支援方法及び価格算出支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、価格決定プログラム、価格決定装置及び価格決定方法に関する。

例えば、商品の価格を設定する際には様々な方法がある。例えば、ネットオークション等で出品商品の設定価格が相場から逸脱しているか否かを判定する技術がある。このような技術では、出品商品の設定価格が相場から逸脱しているか否かを判定し、その判定結果に基づき商品に適正な価格を設定できる。

また、例えば、自動車の見積価格を設定する際に、見積価格を設定する自動車と同一又は類似の仕様の自動車の市場価格の平均値を利用したものが知られている。このような技術では、同一又は類似の仕様の商品の市場価格の平均値に基づき見積価格を設定することで、自動車に適正な価格を設定できる。

特開２００３−３１６９７５号公報 特開２００３−１７３４０６号公報

価格を設定する商品と同一若しくは類似する仕様の商品の販売実績を用いて当該商品の価格を設定する。しかしながら、商品の価格は、商品の相場変動等の外部要因に大きく依存するものの、商品の相場変動等の外部要因に配慮していないのが実情である。その結果、商品の仕様を配慮した場合のみでは、商品に対して適正価格を設定するのは困難である。

一つの側面では、商品の相場変動等の外部要因を反映した、商品の適正価格を決定できる価格決定プログラム、価格決定装置及び価格決定方法を提供することを目的とする。

一つの案では、コンピュータに、各商品の属性情報、時間情報及び実績価格を対応付けて記憶した記憶部から、各商品の指定期間毎の分布を示す第一の分布を算出する処理を実行させる。更に、コンピュータに、前記第一の分布に基づき、価格を決定すべきタイミングの分布を示す第二の分布を算出する処理を実行させる。更に、コンピュータに、対象商品の属性情報を検出すると、当該属性情報に類似した商品及び当該商品の実績価格を前記記憶部から特定する処理を実行させる。更に、コンピュータに、当該特定商品の実績価格に関わる前記第一の分布内で占める位置を特定する処理を実行させる。更に、コンピュータに、前記特定した位置に関わる前記第一の分布から前記第二の分布までの推移及び、前記特定商品の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定する処理を実行させる。

開示の態様では、商品の相場変動等の外部要因を反映した、商品の適正価格を決定できる。

図１は、実施例の価格決定装置の一例を示す説明図である。 図２は、販売実績ＤＢの構成の一例を示す説明図である。 図３は、実績価格テーブルの一例を示す説明図である。 図４は、価格帯テーブルの一例を示す説明図である。 図５は、増減率テーブルの一例を示す説明図である。 図６は、価格決定装置の各処理の一例を示す説明図である。 図７は、価格帯分布に使用する箱ひげの一例を示す説明図である。 図８は、月別価格帯分布処理に関わる価格決定装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図９は、価格帯別価格決定処理に関わる価格決定装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、商品価格決定処理に関わる価格決定装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１１は、商品価格決定処理に関わる処理動作の一例を示す説明図である。 図１２は、価格決定プログラムを実行する情報処理装置の一例を示す説明図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する価格決定プログラム、価格決定装置及び価格決定方法の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。

図１は、実施例の価格決定装置の一例を示す説明図である。図１に示す価格決定装置１は、記憶部１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０とを有する。価格決定装置１は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置である。価格決定装置１は、入力装置２及び出力装置３と接続する。入力装置２は、様々な情報等を価格決定装置１に入力する、例えば、キーボード、マウス、媒体読取装置やタッチパネル機能等の入力インタフェースである。出力装置３は、価格決定装置１から様々な情報を外部出力する、例えば、表示部３Ａ等を含む出力インタフェースである。

記憶部１０は、各種情報を記憶する、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置である。記憶部１０は、販売実績ＤＢ１１と、実績価格テーブル１２と、価格帯テーブル１３と、増減率テーブル１４とを有する。

販売実績ＤＢ１１は、各商品の属性情報である販売実績データを管理するデータベースである。図２は、販売実績ＤＢ１１の構成の一例を示す説明図である。図２に示す販売実績ＤＢ１１は、レコードＩＤ１１Ａと、販売日付１１Ｂと、車種１１Ｃと、実績価格１１Ｄと、年式１１Ｅと、走行距離１１Ｆと、修復歴１１Ｇと、色１１Ｈとを対応付けて管理している。レコードＩＤ１１Ａは、商品の販売実績データを識別するＩＤである。販売日付１１Ｂは、商品の販売実績の日付である。車種１１Ｃは、商品である車の種別を識別するものである。実績価格１１Ｄは、商品の販売実績価格である。年式１１Ｅは、商品である車の年式を識別するものである。走行距離１１Ｆは、商品である車の走行距離である。修復歴１１Ｇは、商品である車の修復歴である。色１１Ｈは、商品である車の色を識別するものである。

図３は、実績価格テーブル１２の一例を示す説明図である。図３に示す実績価格テーブル１２は、車種毎に、例えば、月単位（ｔ−３月、ｔ−２月、ｔ−１月…）の実績価格を分類して登録したテーブルである。図３に示す実績価格テーブル１２は、コード１２Ａと、実績価格１２Ｂと、年式１２Ｃと、走行距離１２Ｄと、修復歴１２Ｅとを対応付けて月単位の販売実績データを管理している。コード１２Ａは、販売実績データのレコードを識別するコードである。尚、実績価格テーブル１２は、ある車種の販売実績価格を昇順に月単位で管理している。

図４は、価格帯テーブル１３の一例を示す説明図である。図４に示す価格帯テーブル１３は、例えば、車種毎に、価格帯毎の実績価格を月単位（ｔ−３月、ｔ−２月、ｔ−１月…）で管理している。価格帯は、例えば、最大値の価格帯１３Ａ、７５％の価格帯１３Ｂ、中央値の価格帯１３Ｃ、２５％の価格帯１３Ｄ及び最小値の価格帯１３Ｅを有する。尚、最大値から最小値までの各実績価格の順番を百分率で換算した場合、実績価格の高い順に最大値を１００％、中央値を５０％、最小値を０％で表現する。例えば、実績価格を１００個あるとした場合、最大値は第１番目の最高値の価格、７５％は第２５番目の価格、中央値は第５０番目の価格、２５％は第７５番目の実績価格、最小値は第１００番目の価格に相当する。

最大値の価格帯１３Ａは、例えば、最大値（１００％）≦Ｘ１＜７５％、７５％の価格帯１３Ｂは、例えば、７５％≦Ｘ２＜５０％、中央値の価格帯１３Ｃは、例えば、５０％＝Ｘ３で表現する。更に、２５％の価格帯１３Ｄは、例えば、５０％＜Ｘ４≦２５％、最小値の価格帯１３Ｅは、例えば、２５％＜Ｘ５≦０％で表現する。

また、価格帯テーブル１３は、現時点ｔの価格帯１３Ａ〜１３Ｅ毎の予測価格も管理している。尚、現時点ｔは、例えば、販売実績のない予測対象商品の価格を予測するタイミングである。ＣＰＵ２０は、価格帯テーブル１３を参照することで、価格帯毎の実績価格の月単位の第１の価格帯分布を取得できると共に、現時点ｔの価格帯毎の予測価格の第２の価格帯分布を取得できる。ＣＰＵ２０は、例えば、価格帯テーブル１３内の７５％の価格帯１３Ｂに対応するｔ−３月の実績価格に着目した場合、ｔ−３月の実績価格「７８．７５」を取得できる。

図５は、増減率テーブル１４の一例を示す説明図である。図５に示す増減率テーブル１４は、例えば、ある車種につき、価格帯１４Ａ（１４Ｂ，１４Ｃ，１４Ｄ，１４Ｅ）毎に、前月の実績価格と比較した増減率を月単位で管理している。ＣＰＵ２０は、増減率テーブル１４を参照することで、前月の実績価格と比較した増減率を取得できる。ＣＰＵ２０は、例えば、増減率テーブル１４内の２５％の価格帯１４Ｄのｔ−１月の増減率に着目した場合、２５％の価格帯１４Ｄのｔ−２月の実績価格からｔ−１月までの実績価格の増減率「０．５６」を取得できる。

ＣＰＵ２０は、記憶部１０内の図示せぬＲＯＭに記憶されるプログラムを読み出し、読み出したプログラムに基づき、各種機能をプロセスとして実行する。ＣＰＵ２０は、各種プロセスの実行部として、第１の算出部２１と、第２の算出部２２と、特定部２３と、決定部２４とを有する。第１の算出部２１は、販売実績ＤＢ１１から、各商品の指定期間、例えば、月単位の実績価格の価格帯分布を算出する。第２の算出部２２は、月単位の第１の価格帯分布に基づき、価格を決定すべき現時点ｔの第２の価格帯分布を算出する。

特定部２３は、予測対象商品の検索条件を検出すると、検索条件に合致した商品及び当該商品の実績価格を実績価格テーブル１２から特定する。更に、特定部２３は、当該特定商品の実績価格に関わる月別の価格帯を特定する。決定部２４は、特定した価格帯に関わる月別の第１の価格帯分布から現時点ｔの第２の価格帯分布までの価格推移及び、特定商品の実績価格に基づき、予測対象商品の予測価格を決定する。

図６は、価格決定装置１の各処理の一例を示す説明図である。価格決定装置１のＣＰＵ２０は、販売実績ＤＢ１１から車種Ａの型式００１の販売実績データを月単位で抽出する。ＣＰＵ２０内の第１の算出部２１は、抽出した車種Ａの型式００１の販売実績データを実績価格の高い順に並び替えて、月単位の販売実績データを図３に示す実績価格テーブル１２内に登録する（ステップＳ１）。

更に、第１の算出部２１は、実績価格テーブル１２内に実績価格を月単位で登録した後、月単位で価格帯毎の実績価格を価格帯分布として図４に示す価格帯テーブル１３内に順次登録する（ステップＳ２）。尚、ＣＰＵ２０は、ステップＳ１及びＳ２で月別価格帯分布処理を実行するものである。更に、ＣＰＵ２０内の第２の算出部２２は、価格帯毎に、指定月の実績価格と前月の実績価格とを比較して増減率を算出し、指定月の増減率を、図５に示す増減率テーブル１４内に順次登録する。

更に、第２の算出部２２は、価格帯毎に、前月の実績価格及び予測価格に基づき指定月の同価格帯の予測価格を順次登録する（ステップＳ３）。第２の算出部２２は、価格帯毎に、前月の予測価格＋係数α×（前月の実績価格−前月の予測価格）の指数平滑法を用いて次月の予測価格を算出し、次月の予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する。尚、係数αは、例えば、「０．９」の固定値としたが、適宜、設定変更可能である。第２の算出部２２は、月単位の価格帯分布に基づき、価格を決定すべき現時点ｔの価格帯分布を示す予測価格を算出し、現時点ｔの価格帯分布を示す予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する。

図７は、価格帯分布に使用する箱ひげの一例を示す説明図である。図７に示す箱ひげ４０は、上ひげの先端を最大値（１００％）の価格、下ひげの先端を最小値（０％）の価格、第１四分位を２５％の価格、第２四分位を中央値（５０％）の価格、第３四分位を７５％の価格とする。更に、箱ひげ４０は、最大値の価格帯Ｘ１（１００％）≦Ｘ１＜７５％）、７５％の価格帯Ｘ２（７５％≦Ｘ２＜５０％）、中央値の価格帯Ｘ３（５０％＝Ｘ３）、２５％の価格帯Ｘ４（５０％＜Ｘ４≦２５％）、最小値の価格帯Ｘ５（２５％＜Ｘ５≦０％）を表現する。ＣＰＵ２０は、月単位（ｔ−３月、ｔ−２月、ｔ−１月、ｔ月）の箱ひげ４０を表示部３Ａに画面表示できる。尚、利用者は、表示部３Ａに画面表示中の箱ひげ４０を見て価格帯毎の実績価格や予測価格の推移を認識できる。また、価格帯は、商品の程度を意味付けし、例えば、７５％の価格帯Ｘ２を「程度良好」、中央値の価格帯Ｘ３を「普通」、２５％の価格帯Ｘ４を「程度不良」と意味付けしても良い。

次に本実施例の価格決定装置１の動作について説明する。図８は、月別価格帯分布処理に関わる価格決定装置１のＣＰＵ２０の処理動作の一例を示すフローチャートである。図８に示す月別価格帯分布処理は、販売実績データから対象商品の販売実績データに関わる価格帯分布を月単位で算出して登録する処理である。

図８に示すＣＰＵ２０内の第１の算出部２１は、販売実績ＤＢ１１から対象商品の販売実績データの対象期間を指定する（ステップＳ１１）。尚、対象期間は、例えば、現在から１年前までの期間である。第１の算出部２１は、対象商品の販売日付１１Ｂを参照し、対象期間内の最初の月を指定する（ステップＳ１２）。尚、対象期間内の最初の月とは、例えば、対象期間を１年間とし、現在を３月とした場合、１年前の３月である。

第１の算出部２１は、指定月の対象商品の販売実績データを販売実績ＤＢ１１から抽出し（ステップＳ１３）、抽出された指定月の対象商品の販売実績データを実績価格テーブル１２内に登録する（ステップＳ１４）。更に、第１の算出部２１は、指定月の対象商品の販売実績データを所定の価格帯に分類する（ステップＳ１５）。尚、所定の価格帯は、例えば、最大値、７５％、中央値、２５％及び最小値の５種類の価格帯である。第１の算出部２１は、指定月内の実績価格の高い順に並べ替えて価格帯を分類する。

第１の算出部２１は、指定月の価格帯の分類結果である第１の価格帯分布を価格帯テーブル１３内に登録する（ステップＳ１６）。尚、価格帯の分類結果は、価格帯毎の商品価格である。第１の算出部２１は、指定月の価格帯の分類結果を価格帯テーブル１３内に登録した後、対象期間内の全月の価格帯の分類結果の登録が完了したか否かを判定する（ステップＳ１７）。第１の算出部２１は、対象期間内の全月の価格帯の分類結果の登録が完了した場合（ステップＳ１７肯定）、図８に示す処理動作を終了する。

第１の算出部２１は、対象期間内の全月の価格帯の分類結果の登録が完了していない場合（ステップＳ１７否定）、指定月を＋１インクリメントして次月を指定し（ステップＳ１８）、指定月の販売実績データを抽出すべく、ステップＳ１３に移行する。

図８に示す月別価格帯分布処理では、商品毎の月別の販売実績データに基づき価格帯に分類し、月別の価格帯の分類結果である価格帯分布を価格帯テーブル１３内に登録する。その結果、ＣＰＵ２０は、価格帯テーブル１３を参照し、対象商品の月別の価格帯分布を取得できる。

図９は、価格帯別価格決定処理に関わる価格決定装置１のＣＰＵ２０の処理動作の一例を示すフローチャートである。図９に示す価格帯別価格決定処理は、商品の価格帯毎に、月単位の実績価格を順次登録し、前月との実績価格と比較した増減率に基づき、価格推移を反映した販売実績のない現時点の価格帯の予測価格を算出して登録する処理である。

図９においてＣＰＵ２０内の第２の算出部２２は、販売実績ＤＢ１１から対象商品の販売実績データの対象期間を指定する（ステップＳ２１）。第２の算出部２２は、対象商品のある車種の販売日付１１Ｂを参照し、対象期間内の最初の月を指定する（ステップＳ２２）。

第２の算出部２２は、価格帯分布内の複数の価格帯の内、一つの価格帯を指定する（ステップＳ２３）。尚、複数の価格帯は、例えば、最大値、７５％、中央値、２５％及び最小値等の５種類の価格帯である。第２の算出部２２は、価格帯を指定した後、指定価格帯の指定月の実績価格及び予測価格に基づき、同一指定価格帯の次月の予測価格を算出する（ステップＳ２４）。尚、第２の算出部２２は、「前月の予測価格＋係数α×（前月の実績価格−前月の予測価格）」で次月の予測価格を算出するものである。

第２の算出部２２は、次月の予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する（ステップＳ２５）。第２の算出部２２は、例えば、ｔ−２月の７５％の価格帯の予測価格を算出した場合、価格帯テーブル１３内の７５％の価格帯に対応したエントリ内に予測価格を登録するものである。

第２の算出部２２は、指定価格帯の次月の予測価格を価格帯テーブル１３内に登録した後、指定価格帯の次月の実績価格があるか否かを判定する（ステップＳ２６）。第２の算出部２２は、次月の実績価格がある場合（ステップＳ２６肯定）、次月の予測価格に対応したエントリ内に実績価格を登録する（ステップＳ２７）。第２の算出部２２は、例えば、ｔ−２月の７５％の価格帯の実績価格がある場合、価格帯テーブル１３内の７５％の価格帯１３Ｂに対応したｔ−２月のエントリ内に実績価格を登録する。

更に、第２の算出部２２は、同一指定価格帯の指定月及び次月の実績価格に基づき、指定月から次月までの指定価格帯の実績価格の増減率を算出する（ステップＳ２８）。尚、第２の算出部２２は、同一指定価格帯の指定月の実績価格と次月の実績価格との変動率を増減率として算出する。

第２の算出部２２は、指定月から次月までの指定価格帯の増減率を算出した場合、指定価格帯の次月の増減率として増減率テーブル１４内に登録する（ステップＳ２９）。尚、第２の算出部２２は、例えば、ｔ−２月からｔ−１月までの７５％価格帯１３Ｂの増減率を算出した場合、増減率テーブル１４内の７５％価格帯１４Ｂのｔ−１月の増減率エントリ内に増減率を登録する。

更に、第２の算出部２２は、対象期間内の全月の指定が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０）。第２の算出部２２は、対象期間内の全月の指定が完了した場合（ステップＳ３０肯定）、ステップＳ２３にて未指定の価格帯があるか否かを判定する（ステップＳ３１）。第２の算出部２２は、未指定の価格帯がある場合（ステップＳ３１肯定）、図中のステップＳ２３に移行する。また、第２の算出部２２は、未指定の価格帯がない場合（ステップＳ３１否定）、図９に示す処理動作を終了する。

第２の算出部２２は、対象期間内の全月の指定が完了していない場合（ステップＳ３０否定）、指定月を＋１インクリメントして次月を指定する（ステップＳ３２）。第２の算出部２２は、次月を指定月として、当該指定月の次月の同一価格帯の予測価格を算出すべく、ステップＳ２４に移行する。

つまり、第２の算出部２２は、商品の価格帯（最大値、７５％、中央値、２５％、最小値）毎に、月別の実績価格及び予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する。更に、第２の算出部２２は、商品の価格帯毎に、前月の実績価格と比較した増減率を増減率テーブル１４内に登録する。

第２の算出部２２は、次月の指定価格帯の実績価格がない場合（ステップＳ２６否定）、指定月の指定価格帯の実績価格と次月の同一指定価格帯の予測価格に基づき指定月から次月までの指定価格帯の商品価格の増減率を算出する（ステップＳ３３）。尚、第２の算出部２２は、同一指定価格帯の指定月の実績価格と次月の予測価格との変動率を増減率として算出する。ステップＳ３３の処理は、例えば、販売実績のない現時点ｔの次月の実績価格が存在しない場合に実行する。

第２の算出部２２は、指定月から次月までの指定価格帯の増減率を算出した場合、指定価格帯の次月の予測価格の増減率を増減率テーブル１４内に登録する（ステップＳ３４）。尚、第２の算出部２２は、例えば、ｔ−１月から現時点ｔまでの７５％価格帯１３Ｂの増減率を算出した場合、増減率テーブル１４内の７５％価格帯１４Ｂの現時点ｔの増減率エントリ内に増減率を登録する。

つまり、ＣＰＵ２０は、商品の価格帯（最大値、７５％、中央値、２５％、最小値）毎に、販売実績のない現時点ｔでの予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する。その結果、第２の算出部２２は、価格帯テーブル１３を参照して価格帯毎の月別の実績価格及び予測価格を取得できる。

更に、第２の算出部２２は、商品の価格帯毎に、販売実績のない現時点ｔの予測価格の前月の実績価格と比較した増減率を増減率テーブル１４内に登録する。その結果、第２の算出部２２は、増減率テーブル１４を参照して価格帯毎の月別の増減率を取得できる。

図９に示す処理のＣＰＵ２０は、商品の価格帯毎に、今月の販売実績のない現時点ｔでの予測価格を「前月の予測価格＋係数α×（前月の実績価格−前月の予測価格）」の指数平滑法を用いて算出し、価格帯毎の予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する。その結果、ＣＰＵ２０は、価格帯テーブル１３を参照して、販売実績のない現時点ｔでの価格帯毎の予測価格を取得できる。

ＣＰＵ２０は、商品の価格帯（最大値、７５％、中央値、２５％、最小値）毎に、月別の実績価格及び予測価格を価格帯テーブル１３内に登録する。その結果、ＣＰＵ２０は、価格帯テーブル１３を参照して、ある商品の価格帯毎の月別の実績価格及び予測価格を取得できる。

更に、ＣＰＵ２０は、販売実績のない現時点ｔの予測価格の前月の実績価格との増減率を増減率テーブル１４内に登録する。その結果、ＣＰＵ２０は、増減率テーブル１４を参照して、販売実績のない現時点ｔでの価格帯毎の増減率を取得できる。

図１０は、商品価格決定処理に関わる価格決定装置１のＣＰＵ２０の処理動作の一例を示すフローチャート、図１１は、商品価格決定処理の処理動作の一例を示す説明図である。図１０に示す商品価格決定処理は、現時点ｔの価格帯毎の予測価格及び増減率に基づき、対象商品の予測価格を決定する処理である。

図１０においてＣＰＵ２０内の特定部２３は、予測対象商品の検索条件を入力したか否かを判定する（ステップＳ４１）。尚、予測対象商品とは、商品価格を予測する対象の商品である。検索条件は、予測対象の商品の属性情報、例えば、車種、販売日付、実績価格、年式、走行距離、修復歴や色等の各種条件である。特定部２３は、予測対象商品の検索条件を入力した場合（ステップＳ４１肯定）、検索条件に類似した商品情報の販売実績データを実績価格テーブル１２から検索する（ステップＳ４２）。

特定部２３は、検索結果に基づき、実績価格テーブル１２内に検索条件に類似した商品情報の販売実績データがあるか否かを判定する（ステップＳ４３）。尚、特定部２３は、図１１に示すように、車種「Ａ」、年式「２０１１」、走行距離「５０００」、修復歴「０」及び色「２」の検索条件に類似した商品として、実績価格テーブル１２からｔ−１月のＥ２６の販売実績データを検索したとする。尚、特定部２３は、例えば、車種、年式、走行距離、修復歴及び色の５個の検索条件の内、４個の検索条件に合致した場合、検索条件に類似したと判定するようにしたが、この類似条件の設定は適宜変更可能である。また、検索条件の項目毎に重み付けを変えて重要項目の検索条件が合致した場合、ＣＰＵ２０は、検索条件に合致した条件項目が４個に満たなくても、類似と判定するようにしても良い。

特定部２３は、検索条件に類似した商品情報の販売実績データがある場合（ステップＳ４３肯定）、実績価格テーブル１２から販売実績データに対応した実績価格を特定する（ステップＳ４４）。尚、特定部２３は、実績価格テーブル１２からエントリコードＥ２６の販売実績データを検索した場合、Ｅ２６の販売実績データに対応した実績価格「３０」を特定する。

特定部２３は、販売実績データに対応した実績価格を特定した後、価格帯テーブル１３内の実績価格に対応した同月の価格帯を特定する（ステップＳ４５）。尚、特定部２３は、Ｅ２６の販売実績データに対応した実績価格「３０」を特定した場合、価格帯テーブル１３から実績価格「３０」のｔ−１月の価格帯「２５％」を特定する。更に、特定部２３は、実績価格に対応した同月の価格帯を特定した後、増減率テーブル１４から特定した同月から現在までの特定価格帯の増減率を特定する（ステップＳ４６）。尚、特定部２３は、ｔ−１月の実績価格「３０」に対応した「２５％」の価格帯を特定した後、価格帯「２５％」のｔ−１月から現時点ｔまでの現時点ｔの増減率「０．８８」を特定する。

更に、ＣＰＵ２０内の決定部２４は、特定した増減率及び、検索結果である販売実績データに対応した実績価格に基づき、予測対象商品の予測価格を算出する（ステップＳ４７）。尚、決定部２４は、検索結果である販売実績データに対応した実績価格に増減率を乗算することで、予測対象商品の予測価格を算出する。決定部２４は、例えば、検索結果がＥ２６の販売実績データの場合、実績価格「３０」×増減率「０．８８」で予測対象商品の予測価格「２６．４」を算出することになる。

決定部２４は、算出した予測対象商品の予測価格を決定して表示部３Ａに画面表示し（ステップＳ４８）、図１０に示す処理動作を終了する。その結果、利用者は、表示部３Ａの表示内容を見て、今月の販売実績がない現時点ｔの商品についても、増減率の相場変動を反映した予測価格として、予測対象商品についての商品の適正価格を認識できる。

更に、決定部２４は、図１１に示すように、予測対象商品に類似する商品の販売実績データＥ２６を含む月の箱ひげ４１及び、現時点の商品の予測価格Ｅ３１に関わる箱ひげ４２を表示部３Ａに画面表示する。その結果、利用者は、画面表示中の箱ひげ４１及び４２を見て、予測対象商品の予測価格を参考にした月から現時点までの商品の価格推移を識別できる。

更に、特定部２３は、予測対象商品の検索条件を入力しなかった場合（ステップＳ４１否定）、図１０に示す処理動作を終了する。更に、決定部２４は、検索条件に類似した商品情報の販売実績データがない場合（ステップＳ４３否定）、該当なしを表示部３Ａに画面表示し（ステップＳ４９）、図１０に示す処理動作を終了する。

図１０に示す処理のＣＰＵ２０は、予測対象商品の検索条件に類似した商品の販売実績価格が実績価格テーブル１２内にある場合、その実績価格、その販売実績の販売月の価格帯を特定し、特定された価格帯での販売月から現時点ｔまでの増減率を特定する。更に、ＣＰＵ２０は、検索条件に類似した商品の実績価格、当該実績価格の販売月及び増減率に基づき、予測対象商品の商品価格を予測し、予測価格を表示部３Ａに画面表示する。その結果、利用者は、表示部３Ａの表示内容を見て、今月の販売実績がない現時点ｔの商品についても、増減率の相場変動を反映した予測価格として、予測対象商品についての適正価格を認識できる。

尚、特定部２３は、類似した商品の実績価格がｔ−２月のＥ２６の販売実績データに該当した場合、「４０」の実績価格を特定する。更に、特定部２３は、「４０」の実績価格が２５％の価格帯であるため、当該２５％の価格帯に対応した、次月であるｔ−１月の増減率「０．５６」を特定する（図５参照）。更に、特定部２３は、当該２５％の価格帯に対応した現時点の増減率「０．８８」を特定する（図５参照）。つまり、特定部２３は、予測対象商品と類似のｔ−２月のＥ２６の実績価格「４０」、ｔ−１月の２５％価格帯の増減率「０．５６」、現時点ｔの２５％価格帯の増減率「０．８８」を特定する。そして、決定部２４は、４０×０．５６×０．８８で予測対象商品の予測価格「１９．７１」を算出することになる。

実施例のＣＰＵ２０では、商品毎に上下のバラツキがある過去の販売実績をマクロに捉え、商品の実績価格を複数の価格帯に分類し、価格帯毎に商品の実績価格を時系列に価格帯テーブル１３内に登録した。その結果、ＣＰＵ２０は、商品の価格帯毎の価格推移の傾向を取得できる。

更に、ＣＰＵ２０は、商品毎の価格帯毎の価格推移の傾向を用いて、販売実績のない現時点ｔの価格帯毎の増減率を算出し、価格帯毎の商品価格の月単位の増減率を増減率テーブル１４内に登録した。その結果、ＣＰＵ２０は、商品の価格帯毎の価格推移である増減率を取得できる。

ＣＰＵ２０は、予測対象商品の同一又は類似の商品の過去の実績価格を引き当て、実績価格の価格帯に対応する同時点から現時点までの増減率及び、引き当てた実績価格に基づき予測対象商品の予測価格を決定する。そして、ＣＰＵ２０は、決定した予測対象商品の予測価格を表示部３Ａに画面表示する。その結果、販売実績のない現時点ｔの場合でも、商品相場の変動を反映した適正な価格を提示できる。しかも、市場経験の豊かな相場観のある経験者の判断に依存することなく、商品相場の変動を反映した適性価格を提示できる。

また、商品の価格は、内的要因と外的要因との両方に影響されるので、その両方を考慮する必要がある。例えば、一つの商品に設定された価格につき、購買者が適切だと思うか否かは、その商品が有している複数の属性、いわば内的要因によって大きく影響される。例えば、中古車の場合、年式が新しく走行距離も少ないものであれば、高い価格であっても適正価格と受け取られる可能性が高い。

また、その一方で、商品に設定された価格は、その時の景気など、いわば外的要因によっても大きく影響される。例えば、好景気の時には景気が悪い時と比較して、同一の商品が高い価格であっても適正価格と受け取られる可能性が高い。

過去と現時点とでは、価格帯全体の相場に変更があるだろうが、過去のあるタイミングにおいて希少性があった価格帯分布の中で異端であった商品と同じ属性を有する商品であれば、現時点でも希少性があるため、価格帯分布の中でも異端である。

そこで、上記実施例では、月単位の実績価格の価格帯分布から現時点の予測価格の価格帯分布を算出することで、商品の価格帯全体の変化傾向が得られる。更に、上記実施例では、予測対象商品の予測価格を算出する上で、予測対象商品と類似する商品の価格帯を特定することで、予測対象商品の商品全体に占める傾向を価格帯で特定できる。つまり、上記実施例では、商品の価格帯全体の変化傾向及び予測対象商品の商品全体に示す傾向を考慮して、予測対象商品につき、商品相場等の外的要因を反映した予測価格を決定できる。

尚、上記実施例では、中古車の適正価格を決定する価格決定装置１を例示したが、価格帯が季節や景気動向等の市場相場で変動する商品、例えば、住宅の売買、住宅の賃貸や電気の売買等にも適用可能である。

また、上記実施例では、商品の属性情報として、例えば、車種、年式、走行距離、修復歴及び色等を例示したが、これらに限定されるものではなく、適宜変更可能である。上記実施例では、実績価格テーブル１２内に販売実績データを所定期間として月単位で管理したが、その所定期間は、適宜変更可能である。

また、上記実施例では、商品の販売実績価格に基づき各商品の価格帯を分類するようにしたが、例えば、走行距離や修復歴等の内容に応じた加減算額を販売実績価格に加減算し、その加減算結果で商品の価格帯を分類しても良い。

また、上記実施例では、商品価格を予測する上で商品全体の傾向を把握するために商品の価格帯の分布を例示したが、価格帯に限定されるものではなく、商品全体の傾向が把握できる項目を用いても良い。

また、図示した各部の各構成要素は、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、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを情報処理装置で実行することで実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する情報処理装置の一例を説明する。図１２は、価格決定プログラムを実行する情報処理装置１００の一例を示す説明図である。

図１２において価格決定プログラムを実行する情報処理装置１００では、ＲＯＭ１１０、ＲＡＭ１２０及びＣＰＵ１３０を有する。

そして、ＲＯＭ１１０には、上記実施例と同様の機能を発揮する価格決定プログラムが予め記憶されている。尚、ＲＯＭ１１０ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に価格決定プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。価格決定プログラムとしては、第１の算出プログラム１１０Ａ、第２の算出プログラム１１０Ｂ、特定プログラム１１０Ｃ及び決定プログラム１１０Ｄである。尚、プログラム１１０Ａ〜１１０Ｄについては、適宜統合又は分散しても良い。

ＲＡＭ１２０には、各商品の属性情報、時間情報及び実績価格を対応付けて記憶してある。

そして、ＣＰＵ１３０は、これらのプログラム１１０Ａ〜１１０ＤをＲＯＭ１１０から読み出し、これら読み出された各プログラムを実行する。そして、ＣＰＵ１３０は、各プログラム１１０Ａ〜１１０Ｄを、第１の算出プロセス１３０Ａ、第２の算出プロセス１３０Ｂ、特定プロセス１３０Ｃ及び決定プロセス１３０Ｄとして機能する。

ＣＰＵ１３０は、各商品の属性情報、時間情報及び実績価格を対応付けて記憶したＲＡＭ１２０から、各商品の指定期間毎の分布を示す第一の分布を算出する。更に、ＣＰＵ１３０は、前記第一の分布に基づき、価格を決定すべきタイミングの分布を示す第二の分布を算出する。更に、ＣＰＵ１３０は、対象商品の属性情報を検出すると、当該属性情報に類似した商品及び当該商品の実績価格をＲＡＭ１２０から特定する。更に、ＣＰＵ１３０は、当該特定商品の実績価格に関わる第一の分布内で占める位置を特定する。更に、ＣＰＵ１３０は、特定した位置に関わる前記第一の分布から前記第二の分布までの推移及び、前記特定商品の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定する。その結果、商品の相場変動等の外部要因を反映した、商品の適正価格を決定できる。

１ 価格決定装置
３Ａ 表示部
１０ 記憶部
１１ 販売実績ＤＢ
１２ 実績価格テーブル
１３ 価格帯テーブル
１４ 増減率テーブル
２１ 第１の算出部
２２ 第２の算出部
２３ 特定部
２４ 決定部

Claims (9)

1. コンピュータに、
   各商品の属性情報、時間情報及び実績価格を対応付けて記憶した記憶部から、各商品の指定期間毎における価格帯毎の分布を示す第一の分布を算出し、
   前記第一の分布の内、対象商品の価格を決定するタイミングの直近の価格帯毎の実績価格に基づき、当該対象商品の価格を決定するタイミングにおける前記価格帯毎の予測価格の分布を示す第二の分布を算出し、
   前記対象商品の属性情報を検出すると、当該属性情報に類似した商品及び当該商品の実績価格を前記記憶部から特定し、
   当該特定商品の実績価格に関わる前記第一の分布内の価格帯を特定し、
   前記特定した価格帯での前記第一の分布から前記第二の分布までの価格推移で得る増減率及び、前記特定した前記価格帯における前記特定商品の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定する
   処理を実行させることを特徴とする価格決定プログラム。
2. 前記特定商品の実績価格に関わる前記第一の分布内の価格帯を示す第一の箱ひげ及び、前記第二の分布を示す第二の箱ひげを画面表示する
   処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載の価格決定プログラム。
3. 前記第一の分布を算出する処理として、
   各商品の指定期間毎の実績価格の価格帯分布を示す、前記第一の分布である第一の価格帯分布を算出し、
   前記第二の分布を算出する処理として、
   前記第一の価格帯分布に基づき、前記第二の分布である第二の価格帯分布を算出し、
   前記第一の分布内の価格帯を特定する処理として、
   前記第一の価格帯分布内で前記特定商品の実績価格に関わる価格帯を特定し、
   前記対象商品の価格を決定する処理として、
   前記特定した前記価格帯での前記第一の価格帯分布から前記第二の価格帯分布までの価格推移で得る前記増減率及び、前記特定した前記価格帯における前記特定商品の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定する
   処理を実行させることを特徴とする請求項１又は２に記載の価格決定プログラム。
4. 前記第二の価格帯分布を算出する処理として、
   前記第一の価格帯分布の内、前記対象商品の価格を決定するタイミングの直近の価格帯毎の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定するタイミングにおける前記価格帯毎の予測価格の分布を示す前記第二の価格帯分布を算出する
   処理を実行させることを特徴とする請求項３に記載の価格決定プログラム。
5. 各商品の属性情報、時間情報及び実績価格を対応付けて記憶した記憶部と、
   前記記憶部から、各商品の指定期間毎における価格帯毎の分布を示す第一の分布を算出する第一の算出部と、
   前記第一の分布の内、対象商品の価格を決定するタイミングの直近の価格帯毎の実績価格に基づき、当該対象商品の価格を決定するタイミングにおける前記価格帯毎の予測価格の分布を示す第二の分布を算出する第二の算出部と、
   前記対象商品の属性情報を検出すると、当該属性情報に類似した商品及び当該商品の実績価格を前記記憶部から特定し、当該特定商品の実績価格に関わる前記第一の分布内の価格帯を特定する特定部と、
   前記特定した価格帯での前記第一の分布から前記第二の分布までの価格推移で得る増減率及び、前記特定した前記価格帯における前記特定商品の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定する決定部と
   を有することを特徴とする価格決定装置。
6. 情報処理装置が、
   各商品の属性情報、時間情報及び実績価格を対応付けて記憶した記憶部から、各商品の指定期間毎における価格帯毎の分布を示す第一の分布を算出し、
   前記第一の分布の内、対象商品の価格を決定するタイミングの直近の価格帯毎の実績価格に基づき、当該対象商品の価格を決定するタイミングにおける前記価格帯毎の予測価格の分布を示す第二の分布を算出し、
   前記対象商品の属性情報を検出すると、当該属性情報に類似した商品及び当該商品の実績価格を前記記憶部から特定し、
   当該特定商品の実績価格に関わる前記第一の分布内の価格帯を特定し、
   前記特定した価格帯での前記第一の分布から前記第二の分布までの価格推移で得る増減率及び、前記特定した前記価格帯における前記特定商品の実績価格に基づき、前記対象商品の価格を決定する
   処理を実行することを特徴とする価格決定方法。
7. 特定の商品の種類の登録を受け付け、
   登録された前記商品の種類に基づいて前記特定の商品に類似する商品を特定し、
   商品の販売実績価格を記憶する記憶部に記憶された、特定した前記類似する商品の販売実績価格の推移及び指定した期間の価格帯の増減率に基づき、前記特定の商品に関する価格を算出し、
   算出した前記価格を表示部に表示し、
   前記価格帯毎に、指定時の販売実績価格と指定時の直近の販売実績価格との価格推移に基づき、指定時の前記増減率を算出すると共に、前記価格帯毎に、前記指定時の販売実績価格がない場合、直近の販売実績価格から指定時の予測価格を算出し、前記直近の販売実績価格と指定時の予測価格との価格推移に基づき、指定時の前記増減率を算出させる、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする価格算出支援プログラム。
8. 特定の商品の種類の登録を受け付け、
   登録された前記商品の種類に基づいて前記特定の商品に類似する商品を特定し、
   商品の販売実績価格を記憶する記憶部に記憶された、特定した前記類似する商品の販売実績価格の推移及び指定した期間の価格帯の増減率に基づき、前記特定の商品に関する価格を算出し、
   算出した前記価格を表示部に表示し、
   前記価格帯毎に、指定時の販売実績価格と指定時の直近の販売実績価格との価格推移に基づき、指定時の前記増減率を算出すると共に、前記価格帯毎に、前記指定時の販売実績価格がない場合、直近の販売実績価格から指定時の予測価格を算出し、前記直近の販売実績価格と指定時の予測価格との価格推移に基づき、指定時の前記増減率を算出させる、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする価格算出支援方法。
9. 特定の商品の種類の登録を受け付ける受信手段と、
   登録された前記商品の種類に基づいて前記特定の商品に類似する商品を特定する特定手段と、
   商品の販売実績価格を記憶する記憶部に記憶された、特定した前記類似する商品の販売実績価格の推移及び指定した期間の価格帯の増減率に基づき、前記特定の商品に関する価格を算出する第１の算出手段と、
   算出した前記価格を表示部に表示させる表示手段と、
   前記価格帯毎に、指定時の販売実績価格と指定時の直近の販売実績価格との価格推移に基づき、指定時の前記増減率を算出すると共に、前記価格帯毎に、前記指定時の販売実績価格がない場合、直近の販売実績価格から指定時の予測価格を算出し、前記直近の販売実績価格と指定時の予測価格との価格推移に基づき、指定時の前記増減率を算出する第２の算出手段と
   を有することを特徴とする価格算出支援装置。

Images