JP6926385B2 - 配達管理装置、配達管理方法および配達管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、商品の物流量を平準化する配達管理装置、配達管理方法および配達管理プログラムに関する。

インターネット上において、電子商取引を運営する事業者によって、多岐にわたるカテゴリの商品を取り扱うＥＣ（Electric Commerce）サイトや多数の仮想店舗が集約された
ショッピングモールと称されるサイトが提供されている。そして、このようなサイトで購入される商品を対象として、商品について複数の配達方法を提示したり購入された複数の商品の配達日を揃えたりすることで商品の配達効率を向上させる技術が提案されている（例えば特許文献１、２）。

特許第６００１２３３号公報 特許第５５０７７４７号公報

上記のサイトでは、実店舗と同様、１年における特定の期間や毎月特定の日にセールが開催されることがある。そして、セールの開催中はユーザからの受注が集中するため、商品の配達日も注文日の翌日など所定の日に集中する可能性がある。

しかしながら、上記の技術では、上記のサイトを利用して商品を購入するユーザの利便性を向上することはできても、１日に配達される商品の物流量を抑えることはできない。このため、セールなどで注文が集中的に発生した場合に、配達拠点に輸送される物流量が突発的に増加し、商品の配達を処理する配達サービスにおいて配達拠点が１日に配達を完了できる処理能力を上回る可能性がある。

本件開示の技術の一側面は、上記の事情に鑑み、商品の配達サービスを利用するユーザの顧客満足度の向上と商品の物流量の平準化を支援する配達管理装置を提供することである。

本件開示の技術の一側面に係る配達管理装置は、商品の配達サービスを利用するユーザの端末から、商品の配達日時の確認要求を受信する受信部と、商品の配達日時ごとの、商品の配達拠点が処理可能な最大物流量を示す物流量情報と、配達拠点における物流量の予測値を示す予測情報または配達日時が確定された配達に基づく配達拠点における物流量の実績値を示す実績情報と、を取得する取得部と、取得した物流量情報と予測情報または実績情報とに基づいて、ユーザに付与される特典を決定する決定部と、選択可能な商品の配達日時と選択可能な商品の配達日時それぞれに対応する決定された特典とを示す情報をユーザの端末に送信する送信部とを有する。

また、上記の配達管理装置はさらに、取得した物流量情報と予測情報または実績情報とに基づいて、最大物流量に占める予測値または実績値の割合を算出する算出部を有し、決定部は、算出された割合に基づいて特典を決定する。また、上記の配達管理装置において、取得部は、物流量情報と予測情報と実績情報とを取得し、算出部は、実績値が予測値未
満である場合は、最大物流量に占める予測値の割合を算出し、実績値が予測値以上である場合は、最大物流量に占める実績値の割合を算出してもよい。また、特典は、ユーザが配達サービスにおいて使用可能なポイントであり、決定部は、配達サービスにおいて付与可能なポイントの残高に基づいて、ポイントの量を決定してもよい。さらに、決定部は、配達サービスにおいて付与可能なポイントの残高の変化の傾向に基づいて、特典としてのポイントの量を決定してもよい。

また、本件開示の技術の一側面に係る配達管理方法は、コンピュータが、商品の配達サービスを利用するユーザの端末から、商品の配達日時の確認要求を受信するステップと、商品の配達日時ごとの、商品の配達拠点が処理可能な最大物流量を示す物流量情報と、配達拠点における物流量の予測値を示す予測情報または配達日時が確定された配達に基づく配達拠点における物流量の実績値を示す実績情報と、を取得するステップと、取得した物流量情報と予測情報または実績情報とに基づいて、ユーザに付与される特典を決定するステップと、選択可能な商品の配達日時と選択可能な商品の配達日時それぞれに対応する決定された特典とを示す情報をユーザの端末に送信するステップとを実行する。

また、本件開示の技術の一側面に係る配達管理プログラムは、コンピュータを、商品の配達サービスを利用するユーザの端末から、商品の配達日時の確認要求を受信する受信手段と、商品の配達日時ごとの、商品の配達拠点が処理可能な最大物流量を示す物流量情報と、配達拠点における物流量の予測値を示す予測情報または配達日時が確定された配達に基づく配達拠点における物流量の実績値を示す実績情報と、を取得する取得手段と、取得した物流量情報と予測情報または実績情報とに基づいて、ユーザに付与される特典を決定する決定手段と、選択可能な商品の配達日時と選択可能な商品の配達日時それぞれに対応する決定された特典とを示す情報をユーザの端末に送信する送信手段として機能させる。

本件開示の技術の一側面によれば、商品の配達サービスを利用するユーザの顧客満足度の向上と商品の物流量の平準化を支援する配達管理装置を提供することができる。

図１は、一実施形態に係る電子商取引システムの概略構成図である。 図２は、一実施形態に係る電子商取引システムのサーバの概略構成図である。 図３は、一実施形態に係る電子商取引システムの端末の概略構成図である。 図４は、一実施形態に係る電子商取引システムのサーバにより実行されるポイントの決定処理のフローチャートである。 図５は、一実施形態に係る電子商取引システムのサーバにより実行されるポイントの決定処理のサブルーチンである。 図６は、一実施形態に係る電子商取引システムのデータベースに格納されるポイントマスタの一例を示すテーブルである。 図７は、一実施形態における配達日ごとに決定される付与ポイントを模式的に示す図である。 図８は、一実施形態に係る電子商取引システムの端末に表示される画面の一例を示す図である。

以下、実施形態の詳細について、図面を参照しながら説明する。ただし、以下に説明する実施形態は一例にすぎず、本開示に係る配達管理装置、配達管理方法および配達管理プログラムを以下に説明する具体的構成に限定するものではない。また、実施にあたっては、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用され、種々の改良や変形が行われてよい。

図１に、一実施形態における電子商取引システム１の概略構成図を示す。図１に示すように、電子商取引システム１は、サーバ１００、データベース１０１、端末１０２〜１０５を有する。電子商取引システム１において、サーバ１００が端末１０２〜１０５との電子商取引を実行する。サーバ１００が配達管理装置の一例である。端末１０２〜１０５の各ユーザは、端末１０２〜１０５を操作して商品の注文を行う。データベース１０１には、本実施形態におけるサーバ１００と端末１０２〜１０５との間で行われる電子商取引に使用される種々の情報が格納されている。なお、データベース１０１が記憶部の一例に相当する。

なお、図１では、電子商取引システム１において使用される多数の端末を、端末１０２〜１０５に代表させて示している。サーバ１００は、ネットワークＮを経由して端末１０２〜１０５と接続されている。本実施形態では、ネットワークＮは、インターネットを想定しているが、代わりにイントラネット等の種々のネットワークが採用されてよい。

図２は、サーバ１００のハードウェア構成を示す概略構成図である。図２に示すように、サーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００ｂ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１００ｃ、ＮＩＣ（Network Interface Card）１００ｄを備える。また、図３は、本実施形態における端末１０２のハードウェア構成を示す概略構成図である。図３に示すように、端末１０２は、ＣＰＵ１０２ａ、ＲＡＭ１０２ｂ、フラッシュメモリ１０２ｃ、通信モジュール１０２ｄ、ディスプレイ１０２ｅ、カメラ１０２ｆを有する。

なお、端末１０３〜１０５は端末１０２と同様の構成を有するため、ここでは端末１０３〜１０５の構成に関する説明は省略する。また、本実施形態では、端末１０２〜１０５は、いわゆるスマートフォンを想定しているが、代わりにタブレットなどの種々の端末装置が採用されてよい。また、端末１０２〜１０５は、いわゆるPersonal Computer（ＰＣ
）でもよい。以下の説明では、サーバ１００およびデータベース１０１はそれぞれ１つずつ使用する場合を想定しているが、サーバ１００およびデータベース１０１は１つに限られない。また、例えばサーバ１００と端末１０２との間の通信は、ＮＩＣ１００ｄと通信モジュール１０２ｄを用いる構成に限定されない。

本実施形態におけるサーバ１００は、ＣＰＵ１００ａがＲＡＭ１００ｂに実行可能に展開されたコンピュータプログラムに従って、サーバ１００の受信部（受信手段）、取得部（取得手段）、算出部（算出手段）、決定部（決定手段）、送信部（送信手段）などの各部（手段）としての処理を実行する。なお、各部の処理の詳細については後述する。ＣＰＵ１００ａは、単一のプロセッサに限定される訳ではなく、マルチプロセッサ構成であってもよい。また、単一のソケットで接続される単一のＣＰＵがマルチコア構成であってもよい。上記各部の少なくとも一部の処理がＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、数値演算プロセッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用プロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）
などによって提供されてもよい。また、上記各部の少なくとも一部が、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの専用ＬＳＩ（Large Scale Integration）、その他のデジタル回路であってもよい。また、上記各部の少なくとも一部にアナログ回路が含まれてもよい。

なお、以下の説明において、電子商取引システム１によって提供される電子商取引で注文された商品は、配達拠点に届けられた後、配達拠点に配置された配達者によって出荷され、商品の受取人に配達される。また、以下の説明において、例えば、商品の配達に使用される配達拠点から１日に出荷可能な物流量の上限を、その配達拠点の「出荷キャパシテ
ィ」と称し、配達拠点に配置された配達者によって１日に配達を完了できる物流量の上限を、その配達拠点の「配達キャパシティ」と称する。なお、出荷キャパシティは、例えば配達拠点が１日に出荷可能な出荷行数などに基づいて決定できる。また、配達キャパシティも同様に出荷行数などに基づいて決定できる。そして、出荷キャパシティと配達キャパシティのうち物流量の上限の低い方を、商品の配達拠点が処理可能な最大物流量の一例とする。以下の説明では、出荷キャパシティの方が配達キャパシティより物流量の上限が低く、出荷キャパシティを最大物流量として使用することを想定する。出荷キャパシティを示す情報は、データベース１０１に格納される。

なお、最大物流量は、商品の出荷からユーザへの配達完了までの配送に係る作業工数や人員配置などさまざまな要素を反映した指標として決定してもよい。例えば、いわゆる物流センターから配達拠点に届けられる商品の出荷行数、物流センターや配達拠点に配置される人員、物流センターや配達拠点における作業工数を最大物流量に反映させることで、配達拠点から商品の受取人までの間に想定される物流量に限らず、物流センターから配達拠点までの間に想定される物流量も加味して最大物流量を決定することができるため、以下に説明する実施形態において、商品の注文から配達完了に至るまでの物流量がより精度よく反映された予測値や実績値に基づいてポイントを決定することができる。

図４、５に、本実施形態のサーバ１００によって実行される処理のフローチャートを示す。本実施形態では、一例として、ユーザが端末１０２〜１０５を操作して商品の配達日（お届け日）を決定する画面を表示した際に、サーバ１００のＣＰＵ１００ａが図４、５に示すフローチャートの処理を開始する。なお、以下の説明では、一例として、ユーザが端末１０２を操作して商品の配達日を決定する画面を表示したと想定する。本実施形態では、サーバ１００が図４、５の処理を実行することで、ユーザが端末１０２〜１０５を使用してサーバ１００との電子商取引の処理を行う際に、商品の配達日ごとに、商品購入などにおいて通貨として利用できるポイントの付与の提示を受けることができる。ポイントの量は商品の配達日ごとに異なる場合がある。このため、ユーザは商品の配達日を決定する際に、ポイントがより多く付与される日を配達日に選ぶことができる。

また、本実施形態では、上記のポイントとしてユーザに付与可能なポイントの合計量の上限があらかじめ設定されている。なお、ポイントの合計量の上限は、例えば日単位、週単位、月単位など所定の期間においてユーザに付与可能なポイントの合計量として設定することができる。また、上記所定の期間における現在までに付与されたポイントの合計量など、本実施形態で使用されるポイントに関する情報は、データベース１０１に格納される。

また、サーバ１００によって処理される電子商取引において確定された商品の注文に基づいて決定される、各配達拠点が処理する物流量（以下の説明では「実績値」と称する）に関する情報もデータベース１０１に格納される。この実績値が、配達日時が確定された配達に基づく配達拠点における物流量の実績値の一例である。また、サーバ１００によって処理される電子商取引における商品の注文数の予測に基づいて決定される、各配達拠点が処理する物流量の予測値（以下の説明では「予測値」と称する）に関する情報もデータベース１０１に格納される。この予測値が、配達拠点における物流量の予測値の一例である。また、物流量の実績値および予測値は、例えば電子商取引において発生する注文の出荷行数に基づいて決定される。また、注文が確定される度にデータベース１０１の実績値が更新され、更新された実績値を用いて予測値も更新されるようにしてもよい。

さらに、データベース１０１には、図６に例示する、出荷キャパシティに占める実績値あるいは予測値の割合（図中「出荷キャパシティに占める割合」）と付与されるポイントの量（図中「付与ポイント」）との対応関係を示す情報（以下の説明では「ポイントマス
タ」と称する）も格納される。

ＯＰ１０１において、ユーザが端末１０２を操作して注文する商品の配達日を確認する。このとき、選択可能な配達日を確認する要求を端末１０２のＣＰＵ１０２ａがサーバ１００に送信する。そして、サーバ１００のＣＰＵ１００ａは、受信部として機能し、端末１０２から配達日の確認要求を受信する。次いで、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ１０２に進める。ＯＰ１０２において、ＣＰＵ１００ａは、データベース１０１から、上記所定の期間において現在までに付与されたポイントの合計量とポイントの合計量の上限に関する情報を取得する。次いで、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ１０３に進める。

ＯＰ１０３では、ＣＰＵ１００ａは、ＯＰ１０１において取得した情報から、現在までに付与されたポイントの合計量が上限に達したか否かを判定する。現在までに付与されたポイントの合計量が上限に達した場合は（ＯＰ１０３：Ｙ）、ユーザに付与可能なポイントが残っていないため、ＣＰＵ１００ａは、本フローチャートの処理を終了する。一方、現在までに付与されたポイントの合計量が上限に達していない場合は（ＯＰ１０３：Ｎ）、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ１０４に進める。このように、本実施形態によれば、ユーザに付与可能なポイントの残高に基づいて、配達日ごとのポイントを付与するか否かを決定することができる。

次いで、ＣＰＵ１００ａは、ＯＰ１０４の処理を行う。図５に、ＣＰＵ１００ａがＯＰ１０４で実行するサブルーチンの処理の一例を示す。具体的には、ＯＰ１０４では、ＣＰＵ１００ａは、ユーザが端末１０２を操作して選択することができる配達日ごとに、実績値と予測値との大小関係を判定する。まず、ＯＰ２０１において、ＣＰＵ１００ａは、取得部として機能し、ユーザが端末１０２を操作して選択することができるいずれかの配達日を対象として、当該商品の配達を処理する配達拠点の出荷キャパシティを示す情報、当該配達拠点における物流量の予測値および実績値を示す情報をデータベース１０１から取得する。次いで、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ２０２に進める。

ＯＰ２０２において、ＣＰＵ１００ａは、ＯＰ２０１において取得した実績値を示す情報と予測値を示す情報とから、実績値が予測値以上であるか否かを判定する。実績値が予測値以上である場合は（ＯＰ２０２：Ｙ）、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ２０３に進める。一方、実績値が予測値未満である場合は（ＯＰ２０２：Ｎ）、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ２０４に進める。

ＯＰ２０３において、ＣＰＵ１００ａは、算出部として機能し、ＯＰ２０１において取得した出荷キャパシティを示す情報と実績値を示す情報とから、以下の式（１）によって、出荷キャパシティに占める実績値の割合を算出する。次いで、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ２０５に進める。

また、ＯＰ２０４において、ＣＰＵ１００ａは、算出部として機能し、ＯＰ２０１において取得した出荷キャパシティを示す情報と予測値を示す情報とから、以下の式（２）によって、出荷キャパシティに占める予測値の割合を算出する。次いで、ＣＰＵ１００ａは、処理をＯＰ２０５に進める。

ＯＰ２０５において、ＣＰＵ１００ａは、データベース１０１からポイントマスタのデータを取得する。そして、ＣＰＵ１００ａは、決定部として機能し、取得したポイントマスタのデータとＯＰ２０３またはＯＰ２０４において算出した割合とを用いて、現在のＯＰ２０１〜ＯＰ２０５のループ処理の対象である配達日に対して付与されるポイントの量を決定する。そして、ＣＰＵ１００ａは、ＯＰ２０１〜ＯＰ２０５の処理によってポイントの量を決定していない各配達日に対してＯＰ２０１〜ＯＰ２０５の処理を実行してポイントの量を決定する。なお、付与されるポイントが、ユーザに付与される特典の一例である。

なお、例えば配達日ごとに付与されるポイントの量が決定済みであるか否かを示すフラグをデータベース１０１に格納しておき、ＣＰＵ１００ａがＯＰ２０５の処理によってポイントの量を決定したときに配達日に対応するポイントの量が決定済みであることを示すようにフラグを切り替えてもよい。これにより、ＣＰＵ１００ａは、ＯＰ２０５の処理が完了したときに当該フラグを参照し、ポイントの量が決定済みでないことを示すフラグに対応する配達日に対してＯＰ２０１〜ＯＰ２０５の処理を実行する。なお、ＯＰ２０１〜ＯＰ２０５のループ処理において、各配達日についてポイントの量が決定済みであるか否かを判定する構成は、上記に限らず種々の周知技術を用いて実現することができる。ＣＰＵ１００ａは、各配達日に対して付与されるポイントの量を決定するとＯＰ２０１〜ＯＰ２０５のループ処理を終了して処理をＯＰ１０５に進める。

ここで、図７を参照して、各配達日において付与されるポイントの量の決定例について説明する。図７に示す例では、６月６日に（図中「注文当日」）、サーバ１００が処理する電子商取引において、ユーザが端末１０２を操作して注文する商品の配達日を決定する場合を想定する。この例では、ユーザは６月７日〜９日のいずれかの日を配達日として選択できるものとする。また、データベース１０１には図５に示すポイントマスタが格納されているものとする。

データベース１０１には、６月７日〜９日の各配達日について、ユーザが注文する商品の配達を処理する配達拠点の出荷キャパシティ（図中「キャパシティ」）、物流量の予測値（図中「予測値」）および配達日が確定された注文に基づく現在の物流量（図中「実績値」）を示す情報が格納されている。各情報を棒グラフにすると図７のように示される。図７に示すように、配達日が６月７日の場合は、出荷キャパシティに対して予測値および実績値がともに小さく、さらに実績値が予測値以上である。また、上記の式（１）より算出される出荷キャパシティに占める実績値の割合（図中「出荷キャパシティ率」）は７５％である。したがって、図６に示すポイントマスタに従って６月７日を配達日に選択した場合に付与されるポイントの量（図中「付与ポイント」）は２０ｐｔと決定される。

次に配達日が６月８日の場合は、出荷キャパシティに対して実績値が小さいが、予測値が出荷キャパシティを上回っている。例えば、６月７日にセールが予定されている場合などに翌日の８日の物流量が増えるとみなされて予測値が大きくなる。さらに実績値が予測値未満である。また、上記の式（２）より算出される出荷キャパシティに占める予測値の割合（図中「出荷キャパシティ率」）は１００％以上である。したがって、図６に示すポイントマスタに従って６月８日を配達日に選択した場合に付与されるポイントの量（図中「付与ポイント」）は０ｐｔと決定され、ポイントは付与されない。

次に配達日が６月９日の場合は、出荷キャパシティに対して予測値および実績値がともに小さく、さらに実績値が予測値未満である。また、上記の式（２）より算出される出荷キャパシティに占める予測値の割合（図中「出荷キャパシティ率」）は５０％である。したがって、図６に示すポイントマスタに従って６月９日を配達日に選択した場合に付与されるポイントの量（図中「付与ポイント」）は５０ｐｔと決定される。

ＯＰ１０５において、ＣＰＵ１００ａは、送信部として機能し、ＯＰ１０４のサブルーチンにおいて決定した各配達日のポイントの量を示す情報を端末１０２に送信する。端末１０２は、サーバ１００から受信した各配達日のポイントの量を示す情報を用いて、ユーザの画面操作に応じて表示中の配達日に対応するポイントの量を表示する。

図８に、一例として図７に示すように各配達日のポイントの量が決定される場合において、ユーザが端末１０２を操作して注文する商品の配達日を選択する際に端末１０２のディスプレイ１０２ｅに表示される表示例を示す。図８に示すように、ディスプレイ１０２ｅには、ユーザが端末１０２を操作して行った注文の商品の配達先の住所（図中「お届け先」欄内の情報）、商品の内訳（図中「お届け商品」欄内の情報）、商品の配達日時（図中「お届け日時」欄内の情報）が表示される。図８に示す例では、ディスプレイ１０２ｅに、商品の配達日を選択するためのドロップダウンリスト１０２ｇと配達時間を選択するためのドロップダウンリスト１０２ｈが表示されている。ユーザは、端末１０２を操作して、ドロップダウンリスト１０２ｇから希望する商品の配達日を選択する。そして、ユーザによって商品の配達日が選択されると（図８の場合は「２０１７／６／７」を選択）上記の処理によって決定されたポイントの量（図８の場合は「２０ｐｔ」）をユーザに通知するメッセージ１０２ｉが表示される。メッセージ１０２ｉは、ユーザがドロップダウンリスト１０２ｇから別の配達日を選択する度に、上記の処理によって決定されたポイントの量に合わせて更新される。

さらに、図８に示す例では、ユーザがドロップダウンリスト１０２ｇから配達日を選択した際に、他の配達日を選択した場合に付与されるポイントの量をユーザに通知するメッセージ１０２ｊが表示される。これにより、ユーザは、複数の配達日の間で付与されるポイントの量を比較しながら配達日を決定することができる。

このように、本実施形態によれば、物流量の実績値が予測値以上にならない間は予測値を、実績値が予測値以上となった場合は実績値をそれぞれ用いて、出荷キャパシティに占める予測値または実績値の割合が高くなるほどユーザに付与されるポイントの量が小さくなる。ユーザは商品の配達日を選択する際に、付与されるポイントの量を１つの基準とし、付与されるポイントの量がより大きい配達日を選択する可能性がある。この場合、付与されるポイントの量がより大きい配達日、すなわち出荷キャパシティに占める予測値または実績値の割合がより低い配達日の選択をユーザに促すことができる。この結果、サーバ１００によって処理される電子商取引において、商品の配達に伴う物流量が平準化される効果を期待できる。また、配達日の選択に伴ってポイントが付与されることによってユーザの電子商取引に対する満足度が向上する効果も期待できる。

以上が本実施形態に関する説明であるが、上記の電子商取引システムの構成や処理は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想と同一性を失わない範囲内において種々の変更が可能である。また、上記の実施形態で説明した処理などを適宜組み合わせて実施してもよい。

例えば、上記の実施形態では、商品の配達日ごとにユーザに付与されるポイントの量が決定されるが、ユーザが選択可能な配達時間帯ごと（例えば、午前中、１３：００〜１４
：００、１４：００〜１５：００など）に図５の処理を繰り返して、配達時間帯ごとに付与されるポイントの量を決定してもよい。また、ユーザが配達日時を指定する場合、配達日のみの指定もこれに含まれる。これにより、１日の商品の配達に伴う物流量が配達時間帯全体で平準化される効果を期待できる。また、出荷キャパシティ、予測値、実績値は、配達日ごとに限らず配達日時ごとに決定されてもよい。また、図８に示す画面例において、ユーザが指定した配達日時に自宅や自宅外に設置されたロッカーなどを介して商品を受け取って配達が完了できた場合に、ユーザに追加のポイントが付与されることを通知するメッセージを表示してもよい。例えば、追加のポイントの量は、上記の処理によって算出される出荷キャパシティに占める予測値または実績値の割合に基づいて決定し、ＯＰ１０５において配達日ごとに付与されるポイントの量を示す情報とともに端末１０２に送信することができる。

さらに、データベース１０１に格納されている上記の所定の期間においてユーザに付与可能なポイントは、ユーザが商品の配達日を選択して注文を確定すると、当該配達日に対応して付与されるポイントが差し引かれて更新される。そこで、サーバ１００のＣＰＵ１００ａは、データベース１０１から現在の付与可能なポイントの量を示す情報を取得して当該ポイントの残高の変化の傾向を追跡し、上記の処理において、配達日ごとに付与されるポイントの量を決定する際に、当該変化の傾向に応じてポイントの量を増減してもよい。例えば、ＣＰＵ１００ａは、付与可能なポイントの量の減少幅が大きくなった場合に、付与されるポイントの量をさらに減少してもよい。これにより、ユーザに付与可能なポイントの量の推移に応じて、配達日ごとに付与されるポイントの量を制御することができる。

また、上記の実施形態において、電子商取引における商品の注文数の予測に基づいて決定される各配達拠点が処理する物流量の予測値は、電子商取引に関連する種々の要素に基づいて算出することができる。例えば、当該要素としては、曜日、祝日であるか否か、ＥＣサイトにおけるキャンペーンを通知するバナー表示の有無、商品の値引きに使用可能なクーポンの有無や値引き額、ユーザにポイントが付与される日であるか否か、ユーザに付与されたポイントが失効する日であるか否か、商品の購入金額に応じて付与されるポイントの決定に使用される倍率、電子商取引が提供するサービスの会員であるか否か、商品の配達日前日における倍率、各種のキャンペーンで付与可能なポイントの量、過去（例えば前月など）の物流量の平均値などが挙げられる。そして、これらの各要素を、いわゆるブーリアンベクトルやスカラーなどの特徴量（パラメータ）として用いて、一般的な線形回帰モデル、線形結合、勾配降下法によるパラメータ推定などに当てはめることで、上記の予測値を算出することができる。

また、上記の実施形態では、式（１）または（２）によって算出される出荷キャパシティに占める実績値または予測値の割合を用いて付与されるポイントの量が決定されるが、配達日ごとに設定される重み付けを用いて実績値と予測値の加重平均を算出して式（１）または（２）の実績値または予測値の代わりに用いてもよい。これにより、例えば配達日が注文当日に近い日であるほど実績値を重視してポイントの量を決定することができる。さらに、配達日が注文当日から遠い日であるほどポイントの量が増える重み付けを用いてポイントの量を決定してもよい。

また、配達日に応じてポイントが付与される代わりに、商品の値引き、購入代金の一部が払い戻されるいわゆるキャッシュバックなどがユーザに提示されてもよい。また、キャッシュバックの対象がポイントである場合に、ポイントの量を決定する倍率がユーザに提示されてもよい。この場合は、上記のポイントマスタの代わりに出荷キャパシティに占める割合とユーザに提示されるポイント倍率の対応関係を示すテーブルが用いられる。

また、上記の実施形態では、電子商取引において商品の配達日が決定される場合を想定しているが、電子商取引に限らずサーバ１００を商品の配達を管理する配達管理装置として用いて、上記の処理を商品の配達を提供するサービスに適用することもできる。

＜コンピュータが読み取り可能な記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記サーバの設定を行うための管理ツール、ＯＳその他を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリ等のメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。

１ 電子商取引システム
１００ サーバ
１０１ データベース
１０２〜１０５ 端末
Ｎ ネットワーク

Claims (9)

1. 配達サービスによって配達される商品の配達日時ごとの、前記商品の配達拠点が処理可能な最大物流量を示す物流量情報と、前記配達拠点における物流量の予測値を示す予測情報または配達日時が確定された配達に基づく前記配達拠点における物流量の実績値を示す実績情報と、を取得する取得部と、
   前記取得した前記物流量情報と前記予測情報または前記実績情報とに基づいて、前記最大物流量に占める前記予測値または前記実績値の割合を算出する算出部と、
   前記商品の配達日時ごとに、前記算出された前記割合に基づいて、ユーザに付与される特典を決定する決定部と
   を有することを特徴とする配達管理装置。
2. 前記取得部は、前記物流量情報と前記予測情報と前記実績情報とを取得し、
   前記算出部は、前記実績値が前記予測値未満である場合は、前記最大物流量に占める前記予測値の割合を算出し、前記実績値が前記予測値以上である場合は、前記最大物流量に占める前記実績値の割合を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の配達管理装置。
3. 前記特典は、前記ユーザが前記配達サービスにおいて使用可能なポイントであり、
   前記決定部は、前記配達サービスにおいて付与可能なポイントの残高に基づいて、前記ポイントの量を決定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の配達管理装置。
4. 前記決定部は、前記配達サービスにおいて付与可能なポイントの残高の変化の傾向に基づいて、前記特典としての前記ポイントの量を決定する、ことを特徴とする請求項３に記載の配達管理装置。
5. 前記特典は、前記ユーザが前記配達サービスにおいて使用可能なポイントであり、
   前記決定部は、前記取得した前記物流量情報と前記予測情報または前記実績情報とに基づいて、配達日ごとに前記ポイントの量を決定する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の配達管理装置。
6. 前記決定部は、前記取得した前記物流量情報と前記予測情報または前記実績情報とに基
   づいて、前記予測値または前記実績値が前記最大物流量以上となる配達日には前記ユーザに前記特典を付与しないことを決定する、ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の配達管理装置。
7. 商品の配達サービスを利用するユーザの端末から、前記商品の配達日時の確認要求を受信する受信部をさらに有し、
   前記決定部は、前記受信部が前記確認要求を受信すると、前記ユーザに付与される前記特典を決定する
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の配達管理装置。
8. コンピュータが
   配達サービスによって配達される商品の配達日時ごとの、前記商品の配達拠点が処理可能な最大物流量を示す物流量情報と、前記配達拠点における物流量の予測値を示す予測情報または配達日時が確定された配達に基づく前記配達拠点における物流量の実績値を示す実績情報と、を取得するステップと、
   前記取得した前記物流量情報と前記予測情報または前記実績情報とに基づいて、前記最大物流量に占める前記予測値または前記実績値の割合を算出するステップと、
   前記商品の配達日時ごとに、前記算出された前記割合に基づいて、ユーザに付与される特典を決定するステップと
   を実行する配達管理方法。
9. コンピュータを、
   配達サービスによって配達される商品の配達日時ごとの、前記商品の配達拠点が処理可能な最大物流量を示す物流量情報と、前記配達拠点における物流量の予測値を示す予測情報または配達日時が確定された配達に基づく前記配達拠点における物流量の実績値を示す実績情報と、を取得する取得手段と、
   前記取得した前記物流量情報と前記予測情報または前記実績情報とに基づいて、前記最大物流量に占める前記予測値または前記実績値の割合を算出する算出手段と、
   前記商品の配達日時ごとに、前記算出された前記割合に基づいて、ユーザに付与される特典を決定する決定手段
   として機能させるための配達管理プログラム。

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