JP6844113B2 - 情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラムに関する。

電化製品などの商品を購入する際に、有償の保証が提供されている場合がある。有償の保証は、デフォルトで付帯されている無償保証よりも保証内容が充実していたり、保証期間が長かったりする。

特開平０３−２２５５９４号公報 特開２００８−０８４１５７号公報

一般に顧客は、有償保証への加入料などを基準に、有償保証に加入する方が得なのか、それとも加入しない方が得なのかを考えて、有償保証に入るか否かを判断する。しかし、その判断の材料となる情報は、商品を既に使っている人の口コミや、店員の経験によるアドバイスなどの定性的なものである。

ここで、有償保証に加入した方が得なのか否かの指標の１つとして、商品の故障のしやすさがある。商品の故障を予測する技術として、特許文献１がある。特許文献１は、既に稼働している冷蔵庫のコンプレッサについて、予め定められている予測寿命を、稼働実績及び過去に他の冷蔵庫から収集された情報に基づいて修正する技術を開示している。しかしながら、部品の予測寿命が分かるだけでは、有償保証に加入することが得なのかどうかを判断することは難しい。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、有償保証へ加入するか否かの判断材料となる定量的な情報を提供する技術を提供することである。

本発明の情報処理装置は、（１）顧客が購入しようとしている購入対象の商品について、その商品の種類を特定可能な種類特定情報を取得し、前記取得した種類特定情報によって特定される種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得手段と、（２）前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、（３）前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成し、前記生成した期待値情報を出力する期待値情報生成手段と、を有する。

本発明の情報処理システムは、第１の情報処理装置と第２の情報処理装置とを含む。
前記第１の情報処理装置は、（１）顧客が購入しようとしている購入対象の商品について、その商品の種類を特定可能な種類特定情報を取得し、前記取得した種類特定情報によって特定される種類の商品について、前記第２の情報処理装置によって生成された実績情報を取得する実績情報取得手段と、（２）商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、（３）前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成し、前記生成した期待値情報を出力する期待値情報生成手段と、有する。
前記第２の情報処理装置は、（１）使用されている商品から、その商品の使用状況及びその商品の故障の有無に関する現況情報を収集する収集手段と、（２）商品から取得した前記現況情報に基づき、その商品について前記実績情報を生成する実績情報生成手段と、を有する。

本発明の制御方法は、コンピュータによって実行される。当該制御方法は、（１）顧客が購入しようとしている購入対象の商品について、その商品の種類を特定可能な種類特定情報を取得し、前記取得した種類特定情報によって特定される種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得ステップと、（２）前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得ステップと、（３）前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成し、前記生成した期待値情報を出力する期待値情報生成ステップと、を有する。

本発明のプログラムは、本発明の制御方法が有する各ステップをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、有償保証へ加入するか否かの判断材料となる定量的な情報を提供する技術が提供される。

実施形態１の情報処理装置を例示するブロック図である。 期待値情報をグラフで例示した図である。 情報処理装置を実現するための計算機を例示する図である。 実施形態１の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 実績情報をテーブル形式で例示する図である。 実施形態２の情報処理装置を例示するブロック図である。 実施形態２の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 実施形態３の情報処理装置を例示するブロック図である。 実施形態３の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 期待値情報と共に、保証の満期に対応する修理費用の期待値がディスプレイ装置３０に出力される様子を例示する図である。 保証の満期に対応する修理費用の期待値が、期待値情報とは別途ディスプレイ装置３０に表示される様子を例示する図である。 実施形態４の情報処理装置を例示するブロック図である。 購入後の期待値情報と購入時の期待値情報が一つのグラフにまとめて出力される様子を例示する図である。 購入時の商品の期待値情報と購入後の期待値情報を比較する例を示す図である。 実施形態５の情報処理システムを例示する図である。 現況情報が商品から収集される様子を例示する図である。 実施形態５の第２情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また各ブロック図において、特に説明がない限り、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく機能単位の構成を表している。

［実施形態１］
図１は、実施形態１の情報処理装置２０００を例示するブロック図である。実施形態１の情報処理装置２０００は、実績情報取得部２０２０、費用情報取得部２０４０、及び期待値情報生成部２０６０を有する。

実績情報取得部２０２０は、購入対象の商品について、実績情報を取得する。或る商品に関する実績情報は、その商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた情報である。ここで、商品の種類の定義については後述する。

費用情報取得部２０４０は、購入対象の商品について、費用情報を取得する。或る商品に関する費用情報は、その商品の故障の修理に要する費用に関する情報を示す。

期待値情報生成部２０６０は、購入対象の商品について取得された実績情報及び費用情報に基づいて、購入対象の商品に関する期待値情報を生成して出力する。或る商品に関する期待値情報は、その商品の修理費用の期待値の時間推移を示す。修理費用の期待値の時間推移は、修理費用の期待値が時間と共にどのように推移していくかを示す。

図２は、期待値情報をグラフで例示した図である。図２のグラフにおいて、X 軸は商品の使用期間を示し、Y 軸は修理費用の期待値を示す。図２において、修理費用の期待値は時間の経過と共に増加している。例えば、商品購入後１年経過時における修理費用の期待値は 6,000 円であり、商品購入後３年経過時における修理費用の期待値は 10,000 円であり、商品購入後５年経過時における修理費用の期待値は 20,000 円である。

＜作用・効果＞
本実施形態の情報処理装置２０００によれば、購入対象の商品について期待値情報が出力される。期待値情報は、購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す。期待値情報を利用することで、商品を購入しようとしている顧客は、購入対象の商品の修理費用の期待値が、時間の経過によってどのように推移していくかを把握することができる。

顧客は、購入対象の商品について提供されている有償保証に加入すべきか否かを判断するための材料として、期待値情報を利用できる。例えば、購入日から３年間が保証期間である有償保証の加入料が３千円であるとする。この場合、購入日から３年後における修理費の期待値が３千円未満であれば、その保証に加入する方が顧客にとって得である蓋然性が高い。一方、購入日から３年後における修理費の期待値が３千円より大きければ、その保証に加入しない方が顧客にとって得である蓋然性が高い。このように、期待値情報を利用することで、顧客が、有償保証に加入するか否かを定量的に判断することができるようになる。

また顧客は、購入する商品を選ぶ際の判断材料として、期待値情報を利用できる。具体的には、顧客は、商品の価格だけでなく、商品の修理にかかる費用も考慮して、購入する商品を選ぶことができる。

例えば顧客が、性能にはほとんど差がない冷蔵庫Ａと冷蔵庫Ｂのどちらを購入するか迷っているとする。ここで、冷蔵庫Ａの価格は５万円であり、冷蔵庫Ｂの価格は６万円であるとする。この場合、冷蔵庫Ａの方が１万円安いため、冷蔵庫Ａを買う方が顧客にとって得であるように思える。

ところが、冷蔵庫Ａの期待値情報と冷蔵庫Ｂの期待値情報を比較すると、購入から５年以上経過した場合、冷蔵庫Ａの修理費用の期待値が、冷蔵庫Ｂの修理費用の期待値よりも １万円以上高くなっているとする。この場合、顧客が冷蔵庫を５年以上利用するのであれば、商品の価格と修理費用の合計値は冷蔵庫Ｂの方が安くなることになる。よって、価格だけで比較した場合と異なり、冷蔵庫Ｂを購入する方が顧客にとって得であると考えられる。

このように、期待値情報を利用することにより、顧客は、商品自体の価格だけでなく、修理費用も考慮して商品を選択することができるようになる。

以下、本実施形態についてさらに詳細を述べる。

＜情報処理装置２０００のハードウエア構成の例＞
情報処理装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、情報処理装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。

図３は、情報処理装置２０００を実現するための計算機１０００を例示する図である。計算機１０００は種々の計算機である。例えば計算機１０００は、Personal Computer（PC）、サーバマシン、タブレット端末、又はスマートフォンなどである。計算機１０００は、情報処理装置２０００を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。

計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージ１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージ１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１０４０は、CPU (Central Processing Unit) や GPU (Graphics Processing Unit) などの演算処理装置である。メモリ１０６０は、RAM (Random Access Memory) や ROM (Read Only Memory) などのメモリである。ストレージ１０８０は、ハードディスク、SSD (Solid State Drive)、又はメモリカードなどの記憶装置である。ストレージ１０８０は、RAM や ROM などのメモリであってもよい。

入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードやマウスなどの入力デバイスや、ディスプレイ装置などの出力デバイスが接続される。

ネットワークインタフェース１１２０は、通信回線を介して計算機１０００を他の装置と接続するためのインタフェースである。

ストレージ１０８０は情報処理装置２０００の各機能を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールをメモリ１０６０に読み出して実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能を実現する。

計算機１０００のハードウエア構成は図３に示した構成に限定されず、他の様々な構成をとりうる。例えば、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。また例えば、各プログラムモジュールはメモリ１０６０に格納されてもよい。この場合、計算機１０００は、ストレージ１０８０を備えていなくてもよい。

＜処理の流れ＞
図４は、実施形態１の情報処理装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。情報処理装置２０００は、購入対象の商品の種類を特定するための情報（以下、種類特定情報）を取得する（Ｓ１０２）。実績情報取得部２０２０は、種類特定情報によって特定される種類の商品について、実績情報を取得する（Ｓ１０４）。費用情報取得部２０４０は、実績情報が取得された各商品について、費用情報を取得する（Ｓ１０６）。期待値情報生成部２０６０は、上記実績情報及び費用情報に基づいて、購入対象の商品に関する期待値情報を生成する（Ｓ１０８）。期待値情報生成部２０６０は、生成した期待値情報を出力する（Ｓ１１０）。

＜「商品の種類」について＞
情報処理装置２０００は、購入対象の商品と同じ種類の商品に関する実績情報を利用して、購入対象の商品の期待値情報を生成する。この際、「商品の種類」をどのように定めるかによって、期待値情報の生成に利用される実績情報が異なってくる。例えば、「冷蔵庫」のように、商品の一般名称によって商品の種類を定めると、過去に販売された種々の冷蔵庫についての実績情報が利用される。一方、例えば「ABCDEF という型番を持つＡ社製の冷蔵庫」のように、製造メーカが割り振った型番で商品の種類を定めると、過去に販売された冷蔵庫の内、Ａ社製でありなおかつ型番が「ABCDEF」であるもののみの実績情報が利用される。

商品の種類を定める方法は様々である。以下、商品の種類を定める方法について例示する。

＜＜一般名称＞＞
例えば商品の種類は、前述した「冷蔵庫」などのように、商品の一般名称で定められる。この場合、商品が冷蔵庫であれば、その商品の製造メーカなどを問わず、「冷蔵庫」という種類に属する。

＜＜一般名称及び製造メーカ＞＞
例えば商品の種類は、「Ａ社製の冷蔵庫」などのように、商品の一般名称及び製造メーカの組合せで定められる。

＜＜ブランド名やシリーズ名＞＞
例えば商品の種類は、ブランド名やシリーズ名で定められる。例えば同じ製造メーカによって製造された冷蔵庫であっても、異なるブランド名で販売されることがある。このような場合、同じブランド名で販売されている商品を同じ種類の商品に分類することができる。同様に、例えば同じメーカによって製造された冷蔵庫であっても、「Ａシリーズ」や「Ｂシリーズ」などのように、シリーズ名で分類されることがある。このような場合、同じシリーズに属する商品を同じ種類の商品に分類することができる。

＜＜商品名＞＞
例えば商品の種類は、商品名で定められる。商品を順次バージョンアップしていくケースなどにおいては、商品名は同じであるものの型番が互いに異なる商品が存在することがある。このような場合、商品名で商品を分類することで、バージョン違いの商品のように類似する商品を、同じ種類の商品に分類することができる。

＜＜同じ型番の商品＞＞
例えば商品の種類は、商品の型番で定められる。例えば或る商品の型番が「ABCDEF」である場合、その商品と同じ種類の商品は、同じく「ABCDEF」という型番を持つ商品である。

ただし、内部構造が同一で外装（例えば色）が互いに異なる商品のように、類似するものの型番の一部が異なる商品が存在しうる。例えば、黒色の商品Ａの型番が「ABCDEF-B」であり、赤色の商品Ａの型番が「ABCDEF-R」であるケースである。この場合、型番が完全に一致するもの（外装も一致するもの）を同じ種類の商品に分類してもよいし、型番の一部（例えば内部構造を規定する部分）が一致するものを同じ種類の商品に分類してもよい。前者の場合、「ABCDEF-B」と「ABCDEF-R」は異なる種類の商品となり、後者の場合はこれらが同じの種類の商品となる。

情報処理装置２０００において「商品の種類」をどのように定めるかを示す情報は、情報処理装置２０００に予め設定されていてもよいし、情報処理装置２０００からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよいし、情報処理装置２０００のユーザ（顧客や店員など）によって設定されてもよい。

＜商品の種類の識別情報の取得方法：Ｓ１０２＞
情報処理装置２０００は種類特定情報を取得する（Ｓ１０２）。例えば種類特定情報は、前述した商品の種類を定義する種々の情報（一般名称、ブランド名、シリーズ名、商品名、又は型番など）を含む。種類特定情報は、情報処理装置２０００のユーザによって手動で入力されてもよいし、商品の識別子（以下、商品ＩＤ（Identifier））を利用して自動で取得されてもよい。以下、商品ＩＤを利用する方法を具体的に例示する。

まず情報処理装置２０００は、購入対象の商品の商品ＩＤを取得する。情報処理装置２０００が商品ＩＤを取得する方法は様々である。例えば情報処理装置２０００は、情報処理装置２０００に接続されているリーダを用いて商品から読み取られた商品ＩＤを取得したり、他の装置に接続されているリーダによって読み取られた商品ＩＤをその装置から取得したり、入力デバイスを用いて手動で入力される商品ＩＤを取得したりする。ここで、種々のリーダを用いて商品ＩＤを読み取る技術には、既存の技術を利用できる。例えば、商品にバーコードが付されている場合、バーコードリーダを用いてそのバーコードをスキャンすることにより、その商品の商品ＩＤを読み取ることができる。

次に情報処理装置２０００は、商品ＩＤを検索キーとして店舗の商品データベースを検索することで、購入対象の商品の種類を特定する前述した種々の情報を取得する。この場合、店舗の商品データベースに、商品ＩＤに対応付けて、商品の一般名称やブランド名などの種々の情報を記憶しておく。

ただし、店舗の商品データベースに記憶されているのは、商品の種類を特定する情報の一部であってもよい。例えば店舗のデータベースでは、商品ＩＤに対応付けて、その商品の型番及びその商品の製造メーカが提供しているデータベースのアドレス（IP アドレスなど）を記憶しておく。この場合、まず情報処理装置２０００は、商品ＩＤを検索キーとして店舗の商品データベースを検索することで、商品の型番及び製造メーカのデータベースのアドレスを取得する。その後、情報処理装置２０００は、取得した型番を検索キーとして、その製造メーカのデータベースを検索する。こうすることで、情報処理装置２０００は、商品の一般名称やブランド名などの種々の情報を取得する。この場合、製造メーカのデータベースにおいて、商品の型番に対応付けて、商品の一般名称やブランド名などを記憶しておく。

商品ＩＤに基づいて上述した種々の情報を取得した場合、情報処理装置２０００は、取得した情報の全てを種類特定情報として利用してもよいし、取得した情報の一部を種類特定情報として利用してもよい。後者の場合、例えば情報処理装置２０００は、ユーザから、種類特定情報として利用する情報を選択する入力を受け付ける。

＜実績情報について＞
実績情報取得部２０２０は、種類特定情報で特定される種類の商品について、実績情報を取得する（Ｓ１０４）。実績情報は、商品の使用状況と故障情報とを対応付けた情報である。以下、使用状況と故障情報のそれぞれについて具体的に説明する。

＜＜商品の使用状況＞＞
商品の使用状況を構成するパラメタは様々である。例えば商品の使用状況は、使用期間、使用頻度、又は使用環境というパラメタを含む。

＜＜＜使用期間＞＞＞
使用期間は、商品を使用している期間である。使用期間の始期は、その商品を購入した時点であってもよいし、その商品の使用が開始された時点であってもよい。使用期間の終期は、実績情報が生成された時点などである。

＜＜＜使用頻度＞＞＞
使用頻度は、商品が使用された頻度を表す任意の情報である。例えば使用頻度は、商品の電源が ON 又は OFF された回数で表される。また例えば、使用頻度は、商品が操作された回数で表される。また例えば、使用頻度は、商品の電源が ON になっていた時間又は商品が操作されていた時間の合計値を、前述した使用期間で割った値で表される。

＜＜＜使用環境＞＞＞
使用環境は、商品がどのような環境で利用されているかを表す情報である。例えば使用環境は、使用地域、温度、湿度、又は屋内と屋内のどちらで使用されているかなどで定められる。

ここで、使用地域の表し方は様々である。例えば使用地域は、その商品が使用されている場所の住所の一部又は全部で表される。ここで、住所の一部とは、例えば住所が「Ａ県Ｂ市Ｃ町Ｄ−Ｅ−Ｆ」である場合、Ａ県、Ａ県Ｂ市、又はＡ県Ｂ市Ｃ町などである。さらに、使用地域は、地方名（関東地方や中部地方など）や国名で表されてもよい。

なお、携帯端末のように移動しながら利用される商品は、使用地域が頻繁に変動しうる。このような商品の使用地域を定める方法は様々である。例えばこのような商品の使用地域は、顧客の住所に基づいて定められてもよいし、その商品が最もよく使用されている１つの地域で定められてもよいし、その商品が頻繁に利用されている複数の地域で定められていてもよいし、その商品が利用された全ての地域で定められてもよい。ここで、複数の地域で使用地域を定める方法は、それら複数の地域を列挙する方法であってもよいし、それら複数の地域を包含する地域の総称で表す方法であってもよい。後者の場合、例えば複数の地域が全て関東地方に属していれば関東地方を使用地域とし、複数の地域が全てＡ県Ｂ市内であればＡ県Ｂ市を使用地域とする。

＜＜故障情報＞＞
商品の故障情報は、商品の故障に関する種々の情報である。例えば故障情報は、商品の故障の有無を表す。故障情報が商品の故障を示す場合、故障情報は、故障の種類をさらに示してもよい。故障の種類は、どの部品について故障が発生したのか、又はどのような症状の故障が発生したのかなどを示す。故障の症状は、例えば「音が出ない」や「入力操作に反応しない」などである。なお、故障した部品を示す情報は、その部品がどのように故障したのかをさらに示してもよい。

＜＜実績情報の構成例＞＞
図５は、実績情報をテーブル形式で例示する図である。図５のテーブルを実績情報５００と呼ぶ。実績情報５００は、使用状況５０２及び故障情報５０４を含む。

使用状況５０２は、使用期間５０６、使用頻度５０８、及び使用環境５１０を含む。使用期間５０６は、使用期間を「時間:分;秒」の形式で示している。使用環境５１０は、使用地域５１２、温度５１４、湿度５１６、及び屋内外５１８を含む。ここで、屋内外５１８は、商品が屋内と屋外のどちらで使用されているかを示す。

故障情報５０４は、故障有無５２０、部品５２２、及び症状５２４を含む。故障有無５２０は、商品が故障しているか否かを示す。部品５２２は、商品が故障している場合に、故障している部品を示す。症状５２４は、商品が故障している場合に、故障の症状を示す。

＜実績情報の生成方法＞
実績情報は、人手で入力される情報に基づいて生成されてもよいし、コンピュータによって自動で収集される情報に基づいて生成されてもよい。ここでは前者について説明し、後者については後述の実施形態で説明する。

例えば実績情報は、商品の修理を行う修理メーカによって生成される。このメーカは、修理品を管理するデータベースに対し、修理品においてどの部品が故障しているか、又はどのような症状の故障が発生しているかなどを入力する。こうすることで、故障情報が生成される。商品の使用状況は、例えば修理を依頼してきた商品のユーザに関する情報を利用して特定される。使用地域は、例えば商品のユーザの住所によって特定される。使用期間は、例えば保証書に記載されている購入日などによって特定される。使用頻度は、例えば修理を受け付ける際に商品のユーザに記入してもらうことで特定できる。

上記データベースは、故障情報と使用状況とを対応付けて実績情報を生成する。このようにすることで、各修理メーカにおける修理の実績から、実績情報が生成される。

情報処理装置２０００へ提供するために実績情報を記憶しておく場所は様々である。例えば実績情報は、修理メーカが所有する記憶装置に記憶されてもよいし、商品の製造メーカが所有する記憶装置に記憶されてもよいし、商品の販売メーカが所有する記憶装置に記憶されてもよい。商品の製造メーカや販売メーカの記憶装置に実績情報を記憶する場合、修理メーカのデータベースで生成された実績情報は、商品の製造メーカや販売メーカの記憶装置へ送信される。

また例えば、実績情報は、修理メーカではなく、商品のユーザから提供される情報に基づいて生成されてもよい。例えば商品の製造メーカや販売メーカは、定期的にユーザから商品に関するアンケートを受け付ける。このアンケートには、故障情報を生成するための項目（商品の故障の有無、商品がいつ故障したか、どの部品が故障したか、又はどのような症状の故障が発生したかなど）及び使用状況を特定するための項目（使用地域、使用期間、又は使用頻度など）が含まれる。商品の製造メーカや販売メーカは、このアンケートを用いて実績情報を生成する。この実績情報は、商品の製造メーカや販売メーカが所有する記憶装置に記憶される。

＜実績情報の取得方法：Ｓ１０４＞
実績情報取得部２０２０は、購入した商品について実績情報を取得する（Ｓ１０４）。具体的には、実績情報取得部２０２０は、購入した商品と同じ種類の各商品に関する実績情報を取得する。例えば実績情報取得部２０２０は、種類特定情報を検索キーとして、実績情報が記憶されているデータベースを検索することにより、購入した商品と同じ種類の各商品に関する実績情報を取得する。実績情報は、修理メーカ、製造メーカ、又は販売メーカなどが所有する記憶装置に記憶される。また、実績情報は情報処理装置２０００の内部に記憶されていてもよい。

＜費用情報の取得方法：Ｓ１０６＞
費用情報取得部２０４０は、購入対象の商品について費用情報を取得する（Ｓ１０６）。具体的には、費用情報取得部２０４０は、取得された実績情報に示されている故障が購入対象の商品において発生した場合に要する修理費用を取得する。

故障情報が商品全体の故障（故障の有無）を示している場合、例えば費用情報取得部２０４０は、購入対象の商品の故障の修理に要する修理費用の代表値を取得する。ここで、修理費用の代表値の定め方は任意である。例えば修理費用の代表値は、購入対象の商品において最もよく発生する故障の修理に要する費用や、購入対象の商品の各部品の修理費用の統計値（平均値や最頻値など）である。

故障情報が部品単位で故障を示している場合（どの部品が故障したかを示している場合）、費用情報取得部２０４０は、故障情報が示す部品が購入対象の商品で故障した場合に要する修理費用を取得する。例えば、故障情報が「ディスプレイの破損」を示している場合、費用情報取得部２０４０は、購入対象の商品でディスプレイが破損した場合に要する修理費用を取得する。

故障情報が症状単位で故障を示している場合（どのような症状の故障が発生したかを示している場合）、費用情報取得部２０４０は、故障情報が示す症状の故障が購入対象の商品で発生した場合に要する修理費用を取得する。例えば、故障情報が「音が出ない」を示している場合、費用情報取得部２０４０は、購入対象の商品で音が出なくなった場合に修理に要する費用を取得する。

費用情報は、購入対象の商品の製造メーカや販売メーカ、又はその商品の修理を請け負う修理メーカなどから提供される。費用情報取得部２０４０は、費用情報が記憶されている記憶装置から費用情報を取得する。この記憶装置は、商品の製造メーカや修理メーカが保有する記憶装置であってもよいし、その他の記憶装置（例えば情報処理装置２０００の内部の記憶装置）であってもよい。

＜期待値情報の生成方法：Ｓ１０８＞
期待値情報生成部２０６０は、実績情報に基づいて期待値情報を生成する。まず期待値情報生成部２０６０は、取得した各実績情報に示されている故障情報に基づいて、故障率の時間推移を算出する。例えば期待値情報生成部２０６０は、１ヶ月単位や１年単位などの粒度で故障率の算出を行う。例えば１ヶ月を粒度として故障率を算出する場合、期待値情報生成部２０６０は、「使用期間＝１ヶ月、使用期間＝２ヶ月経過後、使用期間＝３ヶ月経過後、・・・」のそれぞれについて故障率を算出する。

使用期間がｉ単位時間（例えば購入時からｉヶ月経過後、ｉは正の整数）の故障率は、「使用期間≦ｉ単位時間」を満たす実績情報を用いて算出される。ここで、故障の履歴に基づいて故障率を算出する方法には、既存の技術を利用できる。

ここで、使用期間がｉ単位時間の故障率を算出する際、期待値情報生成部２０６０は、「使用期間≦ｉ単位時間」を満たす全ての実績情報を用いてもよいし、「使用期間≦ｉ単位時間」を満たす一部の実績情報を用いてもよい。後者の場合、例えば期待値情報生成部２０６０は、「使用期間≦ｉ単位時間」を満たす実績情報の中から、使用環境や使用頻度が外れ値を示すものを除外し、残った実績情報を用いて故障率を算出する。ここで、期待値情報生成部２０６０は、使用環境及び使用頻度を示す複数のパラメタの内、所定個以上のパラメタが外れ値を示している実績情報を除外する。この所定個を表す情報は、期待値情報生成部２０６０に予め設定されていてもよいし、期待値情報生成部２０６０からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよいし、情報処理装置２０００のユーザによって設定されてもよい。

故障率は、商品全体について算出されてもよいし、部品ごとに算出されてもよいし、症状ごとに算出されてもよい。ただし、部品ごとに故障率を算出するためには、故障情報が部品ごとに故障の履歴を示している必要がある。また、症状ごとに故障率を算出するためには、故障情報が症状ごとに故障の履歴を示している必要がある。

期待値情報生成部２０６０は、算出した故障率と、費用情報取得部２０４０によって取得された及び費用情報とを用いて、期待値情報を算出する。商品全体の故障について故障率を算出した場合、期待値情報生成部２０６０は、例えば以下の数式（１）によって期待値情報を生成する。

E[i] は、使用期間がｉ単位時間となる時点における修理費用の期待値である。r[i] は、使用期間がｉ単位時間となる時点における故障率である。c は、購入対象の商品の修理費用の代表値である。

部品ごと又は症状ごとに故障率を算出した場合、期待値情報生成部２０６０は、例えば以下の数式（２）によって期待値情報を生成する。

r[i,j] は、使用期間がｉ単位時間となる時点における、部品ｊまたは症状ｊについての故障率である。c[j] は、購入対象の商品における、部品ｊ又は症状ｊの故障の修理に要する修理費用である。

上述した各数式によれば、期待値情報は数値列 E によって定まる。

＜期待値情報の出力方法：Ｓ１１０＞
期待値情報生成部２０６０は、期待値情報を出力する。ここで、期待値情報の出力先は様々である。例えば期待値情報生成部２０６０は、期待値情報を任意の記憶装置に対して出力する。こうすることで、期待値情報が記憶装置によって記憶される。また例えば、期待値情報生成部２０６０は、期待値情報を、情報処理装置２０００に接続されているディスプレイ装置に出力してもよい。こうすることで、期待値情報がディスプレイ装置によって表示される。また例えば、期待値情報生成部２０６０は、期待値情報を他の装置へ送信してもよい。こうすることにより、期待値情報が情報処理装置２０００以外の装置にも利用される。

なお期待値情報生成部２０６０によって出力される期待値情報は、前述した数値列 E そのものであってもよいし、数値列 E をグラフや表などに加工したものであってもよい。

＜情報処理装置２０００の利用方法＞
情報処理装置２０００の利用方法は様々である。例えば情報処理装置２０００は、商品を顧客に売る店舗において店員が利用する携帯端末として実現される。例えば店員は、顧客が商品を購入する際や、商品の購入を顧客に勧める際に、この携帯端末のディスプレイ装置に期待値情報を表示させて顧客に提示する。こうすることで、顧客は、店舗で商品を購入する際に、期待値情報を参考にして、有償保証に加入するか否かの判断をしたり、修理費用の期待値を加味して商品を選択したりすることができる。この場合、種類特定情報の入力などは、この携帯端末に対して行われる。

また、情報処理装置２０００は、上述した店員が利用する携帯端末と通信可能に接続されているサーバとして実現されてもよい。この場合、店員が利用する携帯端末は、情報処理装置２０００から期待値情報を取得してディスプレイ装置に表示する。この場合、種類特定情報などはこの携帯端末に対して入力され、入力された情報がこの携帯端末から情報処理装置２０００へ送信される。

また情報処理装置２０００は、顧客の端末（PC や携帯端末など）から接続可能なサーバであってもよい。例えばこのサーバは、ネットショッピングを提供するサーバである。こうすることで、顧客は、ネットショッピングで商品を購入する際に、期待値情報を参考にして、有償保証に加入するか否かの判断をしたり、修理費用の期待値を加味して商品を選択したりすることができる。この場合、種類特定情報などは顧客の携帯端末に対して入力され、入力された情報が顧客の端末から情報処理装置２０００へ送信される。

［実施形態２］
図６は、実施形態２の情報処理装置２０００を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態２の情報処理装置２０００は、実施形態１の情報処理装置２０００と同様の機能を有する。

実施形態２の情報処理装置２０００は予想使用状況取得部２０８０を有する。予想使用状況取得部２０８０は、商品の予想使用状況を取得する。

実施形態の期待値情報生成部２０６０は、予想使用状況取得部２０８０によって取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて、期待値情報を生成する。

＜処理の流れ＞
図７は、実施形態２の情報処理装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。ここで、図７に示されているステップのうち、図４にも示されているステップについては説明を省略する。予想使用状況取得部２０８０は予想使用状況を取得する（Ｓ２０２）。期待値情報生成部２０６０は、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を利用して、期待値情報を生成する（Ｓ２０４）。

＜予想使用状況の取得方法：Ｓ２０２＞
予想使用状況取得部２０８０は予想使用状況を取得する（Ｓ２０２）。予想使用状況とは、顧客が購入対象の商品をどのような状況下で使用するかの予想を示す情報である。予想使用状況には、予想される使用頻度や使用環境が含まれる。

予想使用状況取得部２０８０が予想使用状況を取得する方法は様々である。例えば予想使用状況取得部２０８０は、顧客によって入力される予想使用状況を取得する。この場合、顧客は、情報処理装置２０００に接続されている入力デバイスを用いて予想使用状況の入力を行ってもよいし、情報処理装置２０００以外の装置に接続されている入力デバイスを用いて予想使用情報の入力を行ってもよい。後者の場合、予想使用状況取得部２０８０は、予想使用状況の入力を受け付けた装置から、予想使用状況を取得する。例えば顧客が自身の携帯端末で予想使用状況を入力し、情報処理装置２０００がその携帯端末から予想使用状況を取得する。なお、上記入力は、顧客に代わって店員によって行われてもよい。

このように顧客が予想している使用状況を予想使用状況として利用することで、顧客が予想する使用状況に当てはまらない状況下で使用されている商品に関する実績情報は、期待値情報の生成に利用されなくなる。よって、その顧客の使用環境に合った期待値情報が生成されるようになる。

予想使用状況取得部２０８０は、情報処理装置２０００の内部又は外部の記憶装置に予め記憶されている予想使用状況を取得してもよい。この予想使用状況は、例えばその商品について一般的に予想される使用状況を示す。

このように予め用意されている予想使用状況を利用することで、想定されている使用状況（例えば一般的に予想される使用状況）に当てはまらない状況下で使用されている商品の実績情報は、期待値情報の生成に利用されなくなる。よって、予想された状況（例えば一般的に想定される状況）で商品を使用する顧客にとって、より精度が高い期待値情報が生成される。

＜予想使用状況に当てはまる実績情報の利用：Ｓ２０４＞
本実施形態の期待値情報生成部２０６０は、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を利用して、期待値情報を生成する（Ｓ２０４）。ここで、「予想使用状況に当てはまる使用状況」とは、予想使用状況と同一又はそれに含まれる使用状況を意味する。

例えば、実績情報の使用地域が予想使用状況に当てはまるとは、実績情報の使用地域が、予想使用状況の使用地域と同一又はその内部にある地域であることを意味する。例えば予想使用状況が「使用地域：関東地方」を示す場合、「使用地域：関東地方」、「使用地域：東京都」又は「使用地域：東京都葛飾区」などを示す実績情報の使用状況が、予想使用状況に当てはまる。

また例えば、実績情報の使用状況において数値で表されるパラメタ（使用頻度、温度、及び湿度など）が予想使用状況に当てはまるとは、そのパラメタの値が、予想使用状況に示される値と同一か、又は予想使用状況に示される値の範囲に含まれることを意味する。ここで、実績情報の使用状況及び予想使用状況において、数値で表されるパラメタは、一意の値（例えば「温度：１０℃」）又は数値の範囲（例えば「温度：１０℃以上２０℃以下」を示す。例えば予想使用状況が「温度：１０℃以上２０℃以下」を示す場合、「温度：１３℃」や「温度：１２℃以上１７℃以下」などを示す実績情報の使用状況が、予想使用状況に当てはまる。

本実施形態において、実績情報取得部２０２０は、予想使用状況に当てはまるか否かを問わずに実績情報を取得してもよいし、予想使用状況に当てはまる実績情報のみを取得してもよい。前者の場合、期待値情報生成部２０６０は、実績情報取得部２０２０によって取得された実績情報の中から、予想使用状況に当てはまる症状強を示す実績情報を割り出し、その割り出した実績情報を利用して期待値情報を生成する。後者の場合、期待値情報生成部２０６０は、実績情報取得部２０２０によって取得された各実績情報を利用して、期待値情報を生成する。なおこの場合、予想使用状況の取得（Ｓ２０２）は、実績情報の取得（Ｓ１０４）の前に行われる。

＜ハードウエア構成＞
実施形態２の情報処理装置２０００を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態１と同様に、例えば図３によって表される。ただし、本実施形態の情報処理装置２０００を実現する計算機１０００のストレージ１０８０には、本実施形態の情報処理装置２０００の機能を実現するプログラムモジュールがさらに記憶される。

＜作用・効果＞
本実施形態の情報処理装置２０００によれば、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて、期待値情報が生成される。ここで、商品の故障率は、その商品の使用環境や使用頻度によって左右されうる。そのため、予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて期待値情報が生成されることにより、その顧客が購入対象の商品を使用した場合における故障率がより高い精度で算出される。その結果、その顧客が購入対象の商品を使用した場合における修理費用の期待値がより高い精度で算出される。よって、本実施形態の情報処理装置２０００によれば、顧客は、購入対象の商品の修理費用の期待値がどのように推移するかを、より正確に把握することができるようになる。

［実施形態３］
図８は、実施形態３の情報処理装置２０００を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態３の情報処理装置２０００は、実施形態１又は実施形態２の情報処理装置２０００と同様の機能を有する。

実施形態３の情報処理装置２０００は保証情報出力部２１００を有する。保証情報出力部２１００は、保証の満期を示す満期情報を取得する。ここでいう保証とは、商品が故障した際に無償又は安価で商品を修理することを、製造メーカや販売メーカが保証するものである。例えば一般に、商品の購入から一定期間、故障を無償で修理する保証が商品に付帯されていることが多い。

保証情報出力部２１００は、期待値情報において保証の満期に対応している修理費用の期待値を出力する。例えば、保証の満期が購入日から１年である場合、保証情報出力部２１００は、期待値情報において購入後１年の時点に対応する修理費用の期待値を出力する。

＜処理の流れ＞
図９は、実施形態３の情報処理装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。保証情報出力部２１００は、満期情報を取得する（Ｓ３０２）。保証情報出力部２１００は、期待値情報において保証の満期に対応している修理費用の期待値を出力する（Ｓ３０４）。

＜満期情報の取得方法：Ｓ３０２＞
保証情報出力部２１００が満期情報を取得する方法は様々である。例えば保証情報出力部２１００は、情報処理装置２０００の内部又は外部の記憶装置に記憶されている満期情報を取得する。この場合、満期情報は、保証の提供者（例えば商品の製造メーカや販売メーカ）から提供される。また例えば、保証情報出力部２１００は、情報処理装置２０００のユーザによって手動で入力される満期情報を取得してもよい。

なお、１つの商品について付帯できる保証として、複数の種類の保証が存在する場合がある。例えば、購入日から１年を満期として製造メーカが無償で提供する保証、及び購入日から５年を満期として販売メーカが有料で提供する保証などが存在しうる。

保証情報出力部２１００は、これら複数の保証それぞれについて満期情報を取得してもよいし、これらの一部について満期情報を取得してもよい。後者の場合、例えば保証情報出力部２１００は、複数の保証の内の一部を選択する入力をユーザから受け付け、選択された保証に対応する満期情報を取得する。

＜期待値の出力方法：Ｓ３０４＞
保証情報出力部２１００は、期待値情報において保証の満期に対応している修理費用の期待値を割り出して出力する（Ｓ３０４）。なお、満期情報を複数取得した場合、保証情報出力部２１００は、各満期情報について、保証の満期に対応する修理費用の期待値を割り出して出力する。

ここで、保証期間の開始時点が購入時である一方で、期待値情報における使用期間の開始時点が商品の使用を開始した時点となっていることが考えられる。この場合、保証情報出力部２１００は、期待値情報における使用期間の開始時点が、商品の購入時であるとみなして、保証の満期に対応する修理費用の期待値を割り出す。例えば、保証期間が１年である場合、保証情報出力部２１００は、商品の使用を開始した時点から１年後（「使用期間＝１年」の時点）における修理費用の期待値を、保証の満期に対応する修理費用の期待値とする。

保証情報出力部２１００が保証の満期に対応する修理費用の期待値を出力する方法は様々である。保証情報出力部２１００は、例えば期待値情報生成部２０６０と同様に、修理費用の期待値を記憶装置に出力したり、ディスプレイ装置に出力したり、他の装置に送信したりする。

修理費用の期待値は、期待値情報と共に出力されてもよいし、別途出力されてもよい。図１０は、期待値情報と共に、保証の満期に対応する修理費用の期待値がディスプレイ装置３０に出力される様子を例示する図である。グラフは期待値情報を表している。図１０では、購入日から３年が保証の満期である保証Ａと、購入日から５年が保証の満期である保証Ｂが扱われている。

保証Ａの加入料は 14,000 円である。一方、保証Ａの満期である３年に対応する修理費用の期待値は 10,000 円である。よって、保証Ａの加入料は修理費用の期待値よりも高い。そのため、保証Ａの加入料を示す点はグラフよりも上にある。

保証Ｂの加入料は 18,000 円である。一方、保証Ｂの満期である５年に対応する修理費用の期待値は 20,000 円である。よって、保証Ｂの加入料は修理費用の期待値よりも安い。そのため、保証Ｂの加入料を示す点はグラフよりも下にある。

このように顧客は、ディスプレイ装置３０を見ることにより、保証Ａに入ると損をする蓋然性が高い一方で、保証Ｂに入ると得をする蓋然性が高いことを容易に把握することができる。

図１１は、保証の満期に対応する修理費用の期待値が、期待値情報とは別途ディスプレイ装置３０に表示される様子を例示する図である。図１１では、保証に関する情報と、保証の満期に対応する修理費用の期待値とが、並べて表示されている。各保証に関する情報、及び保証の満期に対応する修理費用の期待値は、図１０のケースと同様である。

この表を見ることによっても、顧客は、保証Ａに入ると損をする蓋然性が高い一方で、保証Ｂに入ると得をする蓋然性が高いことを容易に把握することができる。

＜ハードウエア構成＞
実施形態３の情報処理装置２０００を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態１と同様に、例えば図３によって表される。ただし、本実施形態の情報処理装置２０００を実現する計算機１０００のストレージ１０８０には、本実施形態の情報処理装置２０００の機能を実現するプログラムモジュールがさらに記憶される。

＜作用・効果＞
本実施形態の情報処理装置２０００によれば、保証の満期に対応する修理費用の期待値が出力される。そのため、顧客は、保証の加入料と保証の満期に対応する修理費用の期待値とを容易に比較することができる。よって、顧客は、保証に加入すべきか否かの判断を容易に行うことができる。

［実施形態４］
図１２は、実施形態４の情報処理装置２０００を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態４の情報処理装置２０００は、実施形態１から実施形態３の情報処理装置２０００のいずれか１つと同様の機能を有する。

実施形態４の情報処理装置２０００は期待値情報取得部２１２０を有する。また、実施形態４の情報処理装置２０００は、期待値情報記憶部１０に対してアクセス可能に接続されている。

期待値情報記憶部１０は、期待値情報生成部２０６０によって過去に生成された期待値情報を記憶している。

期待値情報取得部２１２０は、購入後の商品について、その商品が購入対象の商品であった時（商品の購入時）に期待値情報生成部２０６０によって生成された期待値情報を、期待値情報生成部２０６０から取得する。

期待値情報生成部２０６０は、上記購入後の商品について、期待値情報を生成する。この際、実績情報取得部２０２０が、この購入後の商品と同じ種類の商品に関する実績情報を取得する。そして、期待値情報生成部２０６０は、この実績情報及び費用情報に基づいて、この購入後の商品について期待値情報を生成する。さらに期待値情報生成部２０６０は、この購入後の商品について生成した期待値情報と、その商品について期待値情報記憶部１０から取得した期待値情報を、共に出力する。

つまり、本実施形態の情報処理装置２０００によれば、購入時に期待値情報が生成された商品について、その後に再度、期待値情報が生成される。例えば、或る商品を購入してから数ヶ月後に、その時点において取得される実績情報に基づいて、その商品の期待値情報が生成される。

なお、購入後の商品について実績情報取得部２０２０によって取得される実績情報には、その商品自体の実績情報が含まれていてもよい。例えばその商品を購入してから６ヶ月後に取得される実績情報には、その商品を６ヶ月間使用したことによって得られた実績情報が含まれうる。こうすることで、顧客自身の商品の使用実績も期待値情報の生成に反映されるようになる。

期待値情報生成部２０６０が購入後の商品について期待値情報を生成するタイミングは様々である。例えば期待値情報生成部２０６０は、情報処理装置２０００のユーザによる入力操作に応じて、購入後の商品について期待値情報を生成する。また例えば、期待値情報生成部２０６０は、所定のタイミングで自動的に期待値情報を生成してもよい。例えば期待値情報生成部２０６０は、商品が購入されてから（購入時に期待値情報が生成されてから）所定時間経過後に、その商品について再度期待値情報を生成する。この所定時間は、期待値情報生成部２０６０に予め設定されていてもよいし、期待値情報生成部２０６０からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよいし、ユーザによって設定可能であってもよい。

本実施形態の期待値情報生成部２０６０が購入後の商品について期待値情報を出力する方法は、実施形態１の期待値情報生成部２０６０が購入対象の商品について期待値情報を出力する方法と同様である。ここで、期待値情報生成部２０６０がグラフや表などの形式で期待値情報を出力する場合、購入後の期待値情報と購入時の期待値情報は、一つのグラフや表にまとめて出力されてもよいし、別々のグラフや表に出力されてもよい。

図１３は、購入後の期待値情報と購入時の期待値情報が一つのグラフにまとめて出力される様子を例示する図である。図１３において、グラフ２０は購入時の期待値情報を表し、グラフ２２は購入後の期待値情報を表す。

図１３を見ると、グラフ２２が示す期待値は、グラフ２０が示す期待値よりも大きくなっている。これは、現時点（購入後）の商品の修理費用の期待値が、購入時よりも大きくなっていることを意味する。例えば商品の購入後にその商品と同じ種類の商品が故障する事例が増加すると、このように購入後の期待値情報が示す期待値が、購入時の期待値情報が示す期待値よりも大きくなる。特に、発売して日が浅い商品を顧客が購入した場合、購入時には故障の事例が少ないと考えられる。そのため、購入後に故障の事例が増加し、このように購入後の期待値情報が示す期待値が、購入時の期待値情報が示す期待値よりも大きくなりやすいと考えられる。

なお、上述のように、所定のタイミングで自動的に期待値情報を生成した場合、期待値情報生成部２０６０は、期待値情報が生成されたことを顧客へ通知してもよい。具体的には、期待値情報生成部２０６０は、期待値情報が生成されたことをメールなどで顧客へ送信する。こうすることで、顧客は、情報処理装置２０００によって期待値情報が生成されたことを把握することができる。

この際、期待値情報生成部２０６０は、期待値情報を顧客へ送信してもよいし、送信しなくてもよい。後者の場合、例えば期待値情報生成部２０６０は、期待値情報が閲覧できる web ページのリンクをメールに記載して顧客へ送信する。顧客は、このリンクを利用することで、期待値情報を閲覧することができる。

＜ハードウエア構成＞
実施形態４の情報処理装置２０００を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態１と同様に、例えば図３によって表される。ただし、本実施形態の情報処理装置２０００を実現する計算機１０００のストレージ１０８０には、本実施形態の情報処理装置２０００の機能を実現するプログラムモジュールがさらに記憶される。

また、実施形態１で説明した、購入対象の商品について期待値情報を生成する情報処理装置２０００と、本実施形態で説明した、購入後の商品について期待値情報を生成する情報処理装置２０００は、異なる計算機で実現されてもよい。例えば、前者は、店舗で店員が操作する携帯端末として実現される一方で、後者は、店舗で保有しているサーバ装置によって実現される。

＜作用・効果＞
本実施形態の情報処理装置２０００によれば、購入後の商品について期待値情報が生成される。ここで、購入後の商品について期待値情報を生成する際における実績情報は、その商品を購入した際における実績情報から変化しうる。例えば、購入後の商品について取得される実績情報には、顧客が商品を購入した後に同じ種類の商品で発生した故障に関する実績情報が新たに加わる。そのため、購入後の商品について生成される期待値情報は、購入時に生成された期待値情報とは異なるものとなる。よって、本実施形態の情報処理装置２０００によれば、購入時に生成された期待値情報と、購入後に生成された期待値情報を比較することで、商品の修理費用の期待値の時間推移がどのように変化したのかを把握することができる。

購入時の期待値情報と購入後の期待値情報との比較は、例えば購入後に保証の内容を変更したり、購入後に新たに保証に加入したりするか否かの判断に利用することができる。以下、その例を説明する。

図１４は、購入時の商品の期待値情報と購入後の期待値情報を比較する例を示す図である。この例では、５年の有償保証（保証Ａ）に加入するための条件として、「購入後１年以内に加入すること」という条件があるとする。この場合、顧客は、購入時に保証に入らなくても、購入後１年以内であれば、後から保証に加入することができる。

図１４において、グラフ２０は購入時の期待値情報を示す。グラフ２０において保証Ａの満期である５年に対応する期待値は、保証の加入料を下回っている。そのため顧客は、商品購入時には保証に入らないと判断した。

そこで情報処理装置２０００は、保証に加入できる期間内（例えば保証に加入できる期限の１ヶ月前）に、その時点における商品の期待値情報を生成し、顧客に提供する。グラフ２２は、この購入後の期待値情報を示す。

ここでグラフ２２において保証の満期に対応する期待値は、保証の加入料を上回っている。よって顧客は、「今から保証に加入すべきである」という判断を行うことができる。

＜変形例１＞
本実施形態の情報処理装置２０００は、購入後の期待値情報を生成する際に、顧客から、商品の実際の使用状況（使用頻度や使用環境）を表す情報を取得してもよい。この場合、期待値情報生成部２０６０は、顧客から取得した使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成する。なお、顧客から取得した使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成する方法は、実施形態２の期待値情報生成部２０６０が予想使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成する方法と同様である。

この方法によれば、顧客が実際に商品を使用することによって把握された、顧客の実際の使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を用いて期待値情報が生成されるため、商品の故障率がより高い精度で算出される。その結果、修理費用の期待値がより高い精度で算出される。よって、顧客は、商品の修理費用の期待値がどのように推移するかを、より正確に把握することができるようになる。

ここで、購入時の期待値情報が、実施形態２で説明したように、予想使用状況に当てはまる実績情報を用いて生成されていたとする。この場合、購入時における予想使用状況と、実際の商品の使用状況が異なることが考えられる。例えば、購入前は商品を頻繁に利用すると予想していたものの、実際の使用頻度が予想よりも低くなることがありうる。具体的には、毎日洗濯しようと思って洗濯機を買ったものの、実際には週に２回しか洗濯をしていないケースなどがありうる。また、商品購入後に引っ越したことにより、実際の使用環境（使用地域、気温、及び湿度など）が予想使用環境と異なることがありうる。具体的には、商品購入後に顧客が東京から北海道に引っ越した場合、実際の使用環境と予想使用環境が大きく異なる。これらの場合、購入時の期待値情報と購入後の期待値情報が大きく異なる可能性がある。

このような場合でも、顧客から取得した実際の使用状況に当てはまる実績情報を用いて期待値情報を生成することで、顧客は、変化後の実際の使用状況に対応した期待値情報を得ることができる。よって、顧客は、実際の使用状況に即した精度の高い期待値情報を得ることができる。

＜変形例２＞
本実施形態の期待値情報生成部２０６０は、購入対象の商品の期待値情報を生成する機能を持たなくてもよい。この場合、期待値情報生成部２０６０は、購入後の商品の期待値情報を生成して出力する装置となる。なおこの場合、実績情報取得部２０２０は、購入対象の商品と同じ種類の商品について実績情報を取得せず、購入対象の商品と同じ種類の商品について実績情報を取得する。

［実施形態５］
図１５は、実施形態５の情報処理システム４０００を例示する図である。情報処理システム４０００は、実施形態１から実施形態４のいずれかの情報処理装置２０００、及び第２情報処理装置３０００を有する。図１５において、情報処理装置２０００の構成は省略されている。

本実施形態は、実績情報をコンピュータによって自動生成する方法の一例を示す。第２情報処理装置３０００は、実績情報の生成に必要なデータを収集し、そのデータに基づいて実績情報を生成する装置である。そのために、第２情報処理装置３０００は、収集部３０２０及び実績情報生成部３０４０を有する。収集部３０２０は、使用されている商品から現況情報を取得する。現況情報は、実績情報の生成のために商品から収集されるデータであり、商品の使用状況やその商品の故障の有無などを示す。

図１６は、現況情報が商品から収集される様子を例示する図である。第２情報処理装置３０００は、WAN（Wide Area Network）６０を介して商品４０から現況情報を取得する。ここで、商品４０は、直接 WAN ６０に接続されていてもよいし、他の装置（例えばホームゲートウェイ５０）を介して WAN ６０に接続されていてもよい。後者の場合、商品４０は、ホームゲートウェイ５０などと LAN（Local Area Network）を介して接続されている。

実績情報生成部３０４０は、取得した現況情報に基づいて、実績情報を生成する。実績情報生成部３０４０によって生成された実績情報は、第２情報処理装置３０００の内部又は外部に設けられた記憶装置に記憶される。

本実施形態の実績情報取得部２０２０は、実績情報生成部３０４０によって生成された実績情報を取得する。具体的には、実績情報取得部２０２０は、上記記憶装置から、実績情報を取得する。そのために、情報処理装置２０００は、この記憶装置に対してアクセス可能に接続されている。

＜処理の流れ＞
図１７は、実施形態５の第２情報処理装置３０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。収集部３０２０は、使用されている商品から現況情報を取得する（Ｓ５０２）。実績情報生成部３０４０は、現況情報に基づいて実績情報を生成する（Ｓ５０４）。

＜現況情報について＞
現況情報は、商品に設置された（例えば内蔵された）現況情報生成装置によって生成される。現況情報生成装置は、例えば SoC（System On Chip）を用いて実現される小型の計算機である。現況情報生成装置は、定期的なタイミング又は所定の事象が発生したタイミングで現況情報を生成する。所定の事象とは、例えば部品の故障である。部品が故障したことは、例えば商品に内蔵された種々のセンサを用いて検出できる。現況情報は、現況情報生成装置から第２情報処理装置３０００へ送信される。

現況情報は、商品の現在の状況を示す。具体的には、現況情報は、商品の使用頻度や使用環境（設置場所、温度、湿度、又は屋内と屋外のどちらで使用されているかなど）を示す。商品の設置場所は、例えば商品に内蔵されている GPS（Global Positioning System）センサを用いて把握されるGPS 座標によって表される。商品の温度や湿度は、商品に内蔵されている温度センサや湿度センサなどを用いて把握される。商品が屋内と屋外のどちらに設置されているかは、例えば温度の変化を監視することによって把握される。具体的には、一日における温度の変化が大きい場合、商品は屋外で使用されていると分かる。商品の使用頻度は、例えば電源が ON と OFF のどちらであるかを把握するセンサや、電源の ON/OFF をカウントするカウンタを用いて把握される。商品の故障の有無は、例えば前述したように、商品に内蔵されたセンサなどで把握される。

また、商品の故障の有無は、現況情報の有無によって把握されてもよい。例えば商品の電源が故障した場合など、現況情報生成装置から現況情報を送信できなくなってしまう故障もありうる。この場合、実績情報生成部３０４０は、現況情報を一種のハートビートとして扱うことで、商品の故障を把握することができる。具体的には、実績情報生成部３０４０は、商品から定期的に送信されるはずの現況情報が送信されなくなった場合に、商品が故障したと判断する。

＜実績情報の生成方法：Ｓ５０４＞
実績情報生成部３０４０は、各商品から取得する現況情報に基づいて、その商品の実績情報を生成する。実績情報が示す使用状況は、現況情報に示される使用頻度や使用環境に基づいて定まる。

ここで、実績情報が示す使用状況は、現況情報に示される使用頻度や使用環境そのものであってもよいし、現況情報に示される使用頻度や使用環境を加工したものであってもよい。後者の場合、例えば実績情報生成部３０４０は、GPS 座標で示されている商品の設置場所から、その設置場所の住所を割り出し、その住所を、実績情報が示す使用地域とする。また例えば、実績情報生成部３０４０は、複数の現況情報を用いて、実績情報に示す使用頻度を算出する。例えば実績情報生成部３０４０は、電源が ON と OFF のどちらであるか示す現況情報を複数用いて、現況情報に示す使用頻度を算出する。具体的には、実績情報生成部３０４０は、N 個の現況情報における電源 ON/OFF の内訳が、ON が a 個で OFF が N-a 個である場合、実績情報の使用状況が示す使用頻度を a/N とする。

実績情報が示す使用期間は、現況情報の生成時点に基づいて定まる。実績情報生成部３０４０は、現況情報の生成時点から商品の購入時点又は使用開始時点を引いた値を、使用期間とする。なお商品の購入時点は、例えば商品を販売した店舗などから提供される。また、商品の使用開始時点は、例えばその商品から初めて取得した現況情報の生成時点で定めることができる。

実績情報の故障情報は、現況情報に示されている故障の有無によって定まる。現況情報が商品全体の故障や部品の故障を示している場合、実績情報の故障情報は、その故障を示す。一方、現況情報に故障が無いことが示されている場合、実績情報の故障情報は、故障が無いことを示す。

＜ハードウエア構成＞
実施形態５の情報処理装置２０００を実現する計算機のハードウエア構成は、実施形態１と同様に、例えば図３によって表される。

実施形態５の第２情報処理装置３０００を実現する計算機のハードウエア構成は、情報処理装置２０００を実現する計算機と同様に、例えば図３によって表される。第２情報処理装置３０００は、PC、サーバ装置、又は携帯端末などの種々の計算機で実現される。第２情報処理装置３０００を実現する計算機１０００のストレージ１０８０には、第２情報処理装置３０００の機能を実現するプログラムモジュールが記憶される。また、第２情報処理装置３０００を実現する計算機１０００のストレージ１０８０は、実績情報を記憶する記憶装置としても機能する。ただし、実績情報を記憶する記憶装置は、第２情報処理装置３０００の外部に設けられている記憶装置であってもよい。

また、商品４０に設けられている現況情報生成装置のハードウエア構成も、実施形態１と同様に、例えば図３によって表される。現況情報生成装置を実現する計算機１０００は、例えば SoC などを用いて実現される小型の計算機である。現況情報生成装置を実現する計算機１０００のストレージ１０８０には、現況情報生成装置の機能を実現するプログラムモジュールが記憶される。

ここで、商品４０が直接 WAN ６０と接続されている場合、現況情報生成装置を実現する計算機１０００のネットワークインタフェース１１２０は、WAN と接続可能なネットワークインタフェースである。一方、商品４０が LAN を介して WAN と接続されている場合、現況情報生成装置を実現する計算機１０００のネットワークインタフェース１１２０は、LAN と接続可能なネットワークインタフェースである。

＜効果＞
本実施形態の情報処理システム４０００によれば、商品から現況情報が収集され、その現況情報に基づいて実績情報が自動的に生成される。よって、実勢形態１で説明したように、修理メーカの作業員などが実績情報を手動で入力する必要が無くなる。よって、作業員の手間が軽減される。

また、このように商品から現況情報を収集して実績情報を生成することで、商品の販売メーカや製造メーカは、商品がどの程度の使用期間で故障しているか、商品がどのような状況で使用されているか、どのような状況で使用されている商品が故障しやすいかなどといったことを把握することができる。これにより、製造メーカは、商品の改良点を把握し、今後の開発に活かすことができる。また販売メーカは、顧客に対して商品の説明をする際に、商品を使用する際の注意点などを細かく説明することができるようになる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態の組み合わせ、又は上記以外の様々な構成を採用することもできる。

以下、参考形態の例を付記する。
１． 購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得手段と、
前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、
を有する情報処理装置。
２． 前記実績情報が示す使用状況は、商品の使用期間、商品の使用頻度、商品の使用地域、商品が使用されている場所の温度若しくは湿度、又は商品が屋外と屋内のどちらで使用されているかを含む、１．に記載の情報処理装置。
３． 商品の予想使用状況を取得する予想使用状況取得手段を有し、
前記実績情報取得手段は、前記取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を取得する、１．又は２．に記載の情報処理装置。
４． 前記期待値情報について、保証の満期における修理費用の期待値を出力する保証情報出力手段を有する、１．乃至３．いずれか一つに記載の情報処理装置。
５． 購入後の商品について、過去に生成された前記期待値情報を記憶する期待値情報記憶手段から、その商品を購入する際に生成された第１の期待値情報を取得する期待値情報取得手段と、
前記期待値情報生成手段は、前記購入後の商品と同じ種類の商品に関する前記実績情報を用いて、前記購入後の商品について第２の前記期待値情報を生成し、第１の前記期待値情報と第２の前記期待値情報を共に出力する、１．乃至４．いずれか一つに記載の情報処理装置。
６． 前記実績情報が前記購入後の商品と同じ種類の商品について取得する前記実績情報には、前記購入後の商品について使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報が含まれる、５．に記載の情報処理装置。
７． 第１の情報処理装置と第２の情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記第１の情報処理装置は、
購入対象の商品と同じ種類の商品について、前記第２の情報処理装置によって生成された実績情報を取得する実績情報取得手段と、
商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成手段と、有し、
前記第２の情報処理装置は、
使用されている商品から、その商品の使用状況及びその商品の故障の有無に関する現況情報を収集する収集手段と、
商品から取得した前記現況情報に基づき、その商品について前記実績情報を生成する実績情報生成手段と、を有する情報処理システム。
８． コンピュータによって実行される制御方法であって、
購入対象の商品と同じ種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得ステップと、
前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得ステップと、
前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成する期待値情報生成ステップと、
を有する制御方法。
９． 前記実績情報が示す使用状況は、商品の使用期間、商品の使用頻度、商品の使用地域、商品が使用されている場所の温度若しくは湿度、又は商品が屋外と屋内のどちらで使用されているかを含む、８．に記載の制御方法。
１０． 商品の予想使用状況を取得する予想使用状況取得ステップを有し、
前記実績情報取得ステップは、前記取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を取得する、８．又は９．に記載の制御方法。
１１． 前記期待値情報について、保証の満期における修理費用の期待値を出力する保証情報出力ステップを有する、８．乃至１０．いずれか一つに記載の制御方法。
１２． 購入後の商品について、過去に生成された前記期待値情報を記憶する期待値情報記憶ステップから、その商品を購入する際に生成された第１の期待値情報を取得する期待値情報取得ステップと、
前記期待値情報生成ステップは、前記購入後の商品と同じ種類の商品に関する前記実績情報を用いて、前記購入後の商品について第２の前記期待値情報を生成し、第１の前記期待値情報と第２の前記期待値情報を共に出力する、８．乃至１１．いずれか一つに記載の制御方法。
１３． 前記実績情報が前記購入後の商品と同じ種類の商品について取得する前記実績情報には、前記購入後の商品について使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報が含まれる、１２．に記載の制御方法。
１４． ８．乃至１３．いずれか一つに記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。

１０ 期待値情報記憶部
２０ グラフ
２２ グラフ
３０ ディスプレイ装置
４０ 商品
５０ ホームゲートウェイ
５００ 実績情報
５０２ 使用状況
５０４ 故障情報
５０６ 使用期間
５０８ 使用頻度
５１０ 使用環境
５１２ 使用地域
５１４ 温度
５１６ 湿度
５１８ 屋内外
５２０ 故障有無
５２２ 部品
５２４ 症状
１０００ 計算機
１０２０ バス
１０４０ プロセッサ
１０６０ メモリ
１０８０ ストレージ
１１００ 入出力インタフェース
１１２０ ネットワークインタフェース
２０００ 情報処理装置
２０２０ 実績情報取得部
２０４０ 費用情報取得部
２０６０ 期待値情報生成部
２０８０ 予想使用状況取得部
２１００ 保証情報出力部
２１２０ 期待値情報取得部
３０００ 第２情報処理装置
３０２０ 収集部
３０４０ 実績情報生成部
４０００ 情報処理システム

Claims (9)

1. 顧客が購入しようとしている購入対象の商品について、その商品の種類を特定可能な種類特定情報を取得し、前記取得した種類特定情報によって特定される種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得手段と、
   前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
   前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成し、前記生成した期待値情報を出力する期待値情報生成手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記実績情報が示す使用状況は、商品の使用期間、商品の使用頻度、商品の使用地域、商品が使用されている場所の温度若しくは湿度、又は商品が屋外と屋内のどちらで使用されているかを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 商品の予想使用状況を取得する予想使用状況取得手段を有し、
   前記実績情報取得手段は、前記取得された予想使用状況に当てはまる使用状況を示す実績情報を取得する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記期待値情報について、保証の満期における修理費用の期待値を出力する保証情報出力手段を有する、請求項１乃至３いずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 購入後の商品について、過去に生成された前記期待値情報を記憶する期待値情報記憶手段から、その商品を購入する際に生成された第１の期待値情報を取得する期待値情報取得手段と、
   前記期待値情報生成手段は、前記購入後の商品と同じ種類の商品に関する前記実績情報を用いて、前記購入後の商品について第２の前記期待値情報を生成し、第１の前記期待値情報と第２の前記期待値情報を共に出力する、請求項１乃至４いずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記実績情報が前記購入後の商品と同じ種類の商品について取得する前記実績情報には、前記購入後の商品について使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報が含まれる、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 第１の情報処理装置と第２の情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
   前記第１の情報処理装置は、
   顧客が購入しようとしている購入対象の商品について、その商品の種類を特定可能な種類特定情報を取得し、前記取得した種類特定情報によって特定される種類の商品について、前記第２の情報処理装置によって生成された実績情報を取得する実績情報取得手段と、
   商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得手段と、
   前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成し、前記生成した期待値情報を出力する期待値情報生成手段と、有し、
   前記第２の情報処理装置は、
   使用されている商品から、その商品の使用状況及びその商品の故障の有無に関する現況情報を収集する収集手段と、
   商品から取得した前記現況情報に基づき、その商品について前記実績情報を生成する実績情報生成手段と、を有する情報処理システム。
8. コンピュータによって実行される制御方法であって、
   顧客が購入しようとしている購入対象の商品について、その商品の種類を特定可能な種類特定情報を取得し、前記取得した種類特定情報によって特定される種類の商品について、使用状況と故障情報とを対応付けた実績情報を取得する実績情報取得ステップと、
   前記購入対象の商品の故障の修理に要する費用に関する費用情報を取得する費用情報取得ステップと、
   前記実績情報及び前記費用情報に基づいて、前記購入対象の商品について、修理費用の期待値の時間推移を示す期待値情報を生成し、前記生成した期待値情報を出力する期待値情報生成ステップと、
   を有する制御方法。
9. 請求項８に記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。

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