JP7116627B2 - Information processing device, information processing method and information processing program - Google Patents

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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。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

従来、旅館、ホテル、飲食店などの施設を利用しようとするユーザは、一般にインターネットや電話などを通じて施設を予約することができる。また、施設事業者は、例えば、予約のキャンセルが発生することを想定して、予約枠数よりも多めに予約を受け入れる、いわゆるオーバーブッキングを行う場合がある。 2. Description of the Related Art Conventionally, users who wish to use facilities such as inns, hotels, and restaurants can generally reserve facilities through the Internet, telephone, and the like. Further, the facility operator may perform so-called overbooking, for example, in anticipation of cancellations of reservations, accepting more reservations than the number of reservation slots.

特開2003-196406号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-196406

ところで、施設事業者がオーバーブッキングを行った場合、利用日において施設を実際に利用する顧客が予約枠数よりも多くなったり、反対に少なくなったりする場合がある。つまり、施設事業者にとって、オーバーブッキング可能な予約枠数を正確に把握することは容易ではない。 By the way, when the facility operator overbooks, the number of customers who actually use the facility on the day of use may exceed the number of reservation slots, or conversely, the number may decrease. In other words, it is not easy for facility operators to accurately grasp the number of reservation slots that can be overbooked.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、オーバーブッキング可能な予約枠数を精度よく決定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。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program capable of accurately determining the number of reservation slots that can be overbooked.

本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部と、決定部とを備える。前記取得部は、所定の予約枠数を有する施設の予約に関する情報である予約情報を取得する。前記推定部は、前記取得部が取得した前記予約情報に基づいて前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する。前記決定部は、前記推定部によって推定された前記リスクに基づいて前記施設においてオーバーブッキング可能な予約枠数である過剰枠数を決定する。 An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit, an estimation unit, and a determination unit. The acquisition unit acquires reservation information, which is information related to reservations for facilities having a predetermined number of reservation slots. The estimation unit estimates a risk of cancellation of the reservation based on the reservation information acquired by the acquisition unit. The determination unit determines an excess number of reservation slots that can be overbooked at the facility based on the risk estimated by the estimation unit.

実施形態の一態様によれば、オーバーブッキング可能な予約枠数を精度よく決定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ができる。 According to one aspect of the embodiments, it is possible to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of accurately determining the number of reservation slots that can be overbooked.

図1は、実施形態に係る情報処理の説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of information processing according to the embodiment. 図2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。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing system according to the embodiment; 図3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。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing apparatus according to an embodiment; 図4は、実施形態に係るユーザ情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a user information table according to the embodiment; 図5は、実施形態に係る予約情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a reservation information table according to the embodiment; 図6は、実施形態に係る補償関連情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a compensation-related information table according to the embodiment; 図7Aは、決定部による過剰枠数の決定処理を示す図である。FIG. 7A is a diagram illustrating processing for determining the number of excess slots by the determining unit; 図7Bは、決定部による過剰枠数の決定処理を示す図である。FIG. 7B is a diagram illustrating processing for determining the number of excess frames by the determining unit; 図8は、決定部による過剰枠数の決定処理を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating processing for determining the number of excess frames by the determination unit. 図9は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating a processing procedure of processing executed by the information processing apparatus according to the embodiment; 図10は、実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。10 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that executes a program according to the embodiment; FIG.

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。 Embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment.

図1を用いて、実施形態に係る情報処理について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の説明図である。図1では、情報処理装置が予約のキャンセルが発生するリスクを推定し、推定したリスクに基づいてオーバーブッキング可能な予約枠数(以下、過剰枠数と記載する)を決定する情報処理について説明する。 Information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram of information processing according to the embodiment. FIG. 1 describes information processing in which an information processing device estimates the risk of cancellation of a reservation and determines the number of reservation slots that can be overbooked (hereinafter referred to as the number of excess slots) based on the estimated risk. .

まず、図1に示すように、ユーザが予約サーバに対し施設利用の予約を要求する予約要求を行う(ステップS1)。予約サーバは、予約要求を受け付けた場合、施設の予約可能数に空きが有れば、予約要求に基づいて予約要求にかかる予約を登録する(ステップS2)。一方、予約サーバは、施設の予約可能数に空きが無ければ、ユーザに対して予約ができない旨を通知する。なお、予約可能数とは、施設が有する予約枠数(例えば、宿泊施設の場合では部屋の数)と、上記した過剰枠数とを合算した数である。また、予約サーバは、施設利用の予約に関する情報である予約情報を情報処理装置へ送信する(ステップS3)。 First, as shown in FIG. 1, a user makes a reservation request to the reservation server to request a reservation for facility use (step S1). When the reservation server receives the reservation request, and if there is a vacancy in the number of facilities that can be reserved, the reservation server registers the reservation related to the reservation request based on the reservation request (step S2). On the other hand, the reservation server notifies the user that the reservation cannot be made if there is no vacancy in the number of facilities that can be reserved. The number of available reservations is the sum of the number of reservation slots (for example, the number of rooms in the case of accommodation facilities) held by the facility and the excess number of slots described above. In addition, the reservation server transmits reservation information, which is information relating to reservation of facility use, to the information processing device (step S3).

情報処理装置は、予約サーバから予約情報を取得すると、取得された予約情報に基づいて、予約のキャンセルが発生するリスク(以下、キャンセルリスクと記載する)を推定するリスク推定処理を行う(ステップS4)。かかるリスク推定処理は、予約毎に行われる。 When acquiring the reservation information from the reservation server, the information processing device performs risk estimation processing for estimating the risk of cancellation of the reservation (hereinafter referred to as cancellation risk) based on the acquired reservation information (step S4 ). Such risk estimation processing is performed for each reservation.

情報処理装置は、リスク評価モデルを記憶している。情報処理装置は、かかるリスク評価モデルによってキャンセルリスクのスコア(以下、キャンセルスコアScと記載する)を演算することができる。かかるキャンセルスコアScがキャンセルリスクの推定値であり、キャンセルが発生する確率を示す情報である。 The information processing device stores a risk evaluation model. The information processing apparatus can calculate a cancellation risk score (hereinafter referred to as a cancellation score Sc) using such a risk evaluation model. The cancellation score Sc is an estimated value of the cancellation risk, and is information indicating the probability of occurrence of cancellation.

リスク評価モデルは、例えば、過去の予約情報を説明変数とし、過去のキャンセルの有無を教師データ(目的変数)として生成される。予約情報には、例えば、予約された施設の地域、予約された施設の利用期間、利用価格、利用される部屋の数や広さの情報が含まれており、これらの情報を説明変数としてリスク評価モデルを生成することができる。 A risk evaluation model is generated, for example, by using past reservation information as an explanatory variable and teacher data (objective variable) as to whether or not a reservation has been canceled in the past. Reservation information includes, for example, the area of the reserved facility, the period of use of the reserved facility, the price of use, and the number and size of rooms to be used. A valuation model can be generated.

さらに、予約情報から得られる特徴情報に加え、予約したユーザの情報から得られる特徴情報を説明変数としてリスク評価モデルを生成することができる。予約情報には、ユーザの識別情報が含まれており、情報処理装置は、ユーザの識別情報に基づいて、ユーザの属性や行動履歴の情報を取得し、取得したユーザの属性や行動履歴を説明変数とすることができる。なお、予約情報に含まれるユーザの情報に、ユーザの属性や行動履歴の情報が含まれていてもよい。 Furthermore, in addition to the characteristic information obtained from the reservation information, the characteristic information obtained from the information of the user who made the reservation can be used as an explanatory variable to generate a risk evaluation model. The reservation information includes user identification information, and the information processing device acquires user attribute and action history information based on the user identification information, and explains the acquired user attribute and action history. Can be a variable. The user information included in the reservation information may include user attributes and action history information.

情報処理装置は、ステップS4で推定したキャンセルリスクに基づいて、施設においてオーバーブッキング可能な予約枠数である過剰枠数を決定する(ステップS5)。情報処理装置は、例えば、キャンセルが発生する予約枠数の確率分布を用いて過剰枠数を決定することができるが、かかる点については後述する。 Based on the cancellation risk estimated in step S4, the information processing device determines the number of excess slots, which is the number of reservation slots that can be overbooked at the facility (step S5). The information processing device can determine the number of excess slots by using, for example, the probability distribution of the number of reservation slots that will be canceled, which will be described later.

情報処理装置は、決定した過剰枠数に基づく提供情報を、予約サーバを介して施設を提供する事業者(以下、施設事業者と記載する)へ送信する(ステップS6)。提供情報とは、施設事業者が上記した予約可能数(予約枠数および過剰枠数の合算)を決定するための情報であり、例えば、過剰枠数や予約可能数等の情報を含む。施設事業者は、例えば、過剰枠数の情報を含む提供情報に基づいて、上記した予約可能数を決定する。施設事業者は、1以上の過剰枠数を含む予約可能数を決定した場合、予約サーバに対してオーバーブッキングの許可を要求するオーバーブッキング許可要求を送信する(ステップS7)。なお、施設事業者は、決定した予約可能数に含まれる過剰枠数がゼロの場合、オーバーブッキングを許可しない旨を要求するオーバーブッキング不可要求を送信する。 The information processing device transmits provision information based on the determined number of excess slots to a facility provider (hereinafter referred to as a facility provider) via the reservation server (step S6). Provided information is information for the facility operator to determine the number of available reservations (the sum of the number of reservation slots and the number of excess slots), and includes, for example, information such as the number of excess slots and the number of available reservations. The facility operator determines the above-described number of reservations that can be made, for example, based on the provided information including information on the number of excess slots. When the facility operator determines the number of available reservations including one or more excess slots, the facility operator transmits an overbooking permission request to the reservation server for permission of overbooking (step S7). If the number of excess slots included in the determined number of available reservations is zero, the facility operator transmits an overbooking disapproval request requesting that overbooking is not permitted.

予約サーバは、オーバーブッキング許可要求を受け付けると、オーバーブッキング許可要求にかかる予約可能数を更新する(ステップS8)。これにより、施設事業者は、オーバーブッキング可能に予約を受け入れることができる。また、施設事業者は、キャンセルリスクに基づく過剰枠数から最終的な予約可能数を決定することで、施設の利用日における予約枠数の空きを少なくすることができる。また、施設事業者は、利用日において施設を実際に利用する顧客が予約枠数よりも多くなったり、反対に少なくなったりする状況を回避することができる。 Upon receiving the overbooking permission request, the reservation server updates the number of reservations that can be made for the overbooking permission request (step S8). This allows the facility operator to accept reservations so that overbooking is possible. In addition, the facility operator can reduce the number of vacant reservation slots on the date of use of the facility by determining the final number of available reservations from the excess number of slots based on the cancellation risk. In addition, the facility operator can avoid situations in which the number of customers actually using the facility on the day of use exceeds the number of reservation slots, or conversely, the number of customers actually using the facility decreases.

このように、実施形態に係る情報処理装置は、キャンセルリスクを用いて過剰枠数を決定することで、過剰枠数を精度よく決定することができる。 As described above, the information processing apparatus according to the embodiment can accurately determine the number of excess slots by using the cancellation risk to determine the number of excess slots.

なお、上述した例では、提供情報の提供先が施設事業者である場合について示したが、例えば、提供情報の提供先が予約サーバであってもよい。例えば、予約サーバに提供情報を提供した場合、予約サーバは、提供情報に基づいて、施設事業者から送信される予約可能数の可否を判定してもよい。具体的には、予約サーバは、施設事業者で独自に決定した過剰枠数が情報処理装置で決定された過剰枠数を超えていた場合、施設事業者に対して予約可能数を受け付けない旨を通知する。これにより、施設事業者が過剰枠数を多く設定することを防止できる。 In the above example, the destination of the provision information is the facility operator, but the destination of the provision information may be the reservation server, for example. For example, when the provision information is provided to the reservation server, the reservation server may determine whether or not the number of available reservations transmitted from the facility operator is possible based on the provision information. Specifically, if the number of excess slots determined independently by the facility operator exceeds the number of excess slots determined by the information processing device, the reservation server will not accept the number of available reservations from the facility operator. to notify you. As a result, it is possible to prevent the facility operator from setting a large number of excess quotas.

図2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2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2~2(nは2以上の整数)と、予約サーバ3と、複数の施設装置4~4(mは2以上の整数)と、情報提供サーバ5とを備える。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing system according to the embodiment; As shown in FIG. 2, the information processing system 100 according to the embodiment includes an information processing device 1, a plurality of terminal devices 2 1 to 2 n (n is an integer equal to or greater than 2), a reservation server 3, and a plurality of facilities. It comprises devices 4 1 to 4 m (m is an integer equal to or greater than 2) and an information providing server 5 .

これら情報処理装置1、複数の端末装置2~2、予約サーバ3、複数の施設装置4~4、および情報提供サーバ5は、ネットワーク6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。ネットワーク6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。端末装置2~2は、ユーザU~Uによって操作される。 The information processing device 1, the plurality of terminal devices 2 1 to 2 n , the reservation server 3, the plurality of facility devices 4 1 to 4 m , and the information providing server 5 can communicate with each other by wire or wirelessly via the network 6. Connected. The network 6 is, for example, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) such as the Internet. Terminal devices 2 1 to 2 n are operated by users U 1 to U n .

以下においては、端末装置2~2の各々を区別せずに示す場合、端末装置2と記載する。また、施設装置4~4の各々を区別せずに示す場合、施設装置4と記載し、ユーザU~Uの各々を区別せずに示す場合、ユーザUと記載する。 In the following description, each of the terminal devices 2 1 to 2 n is referred to as a terminal device 2 when indicated without distinction. Also, facility devices 4 1 to 4 m are referred to as facility device 4 when they are indicated without distinction, and users U 1 to U n are referred to as user U when they are indicated without distinction.

端末装置2は、ユーザUの端末装置であり、スマートフォン、タブレット型端末、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナルコンピュータなどのスマートデバイス(通信端末)である。端末装置2は、ブラウザ、施設予約アプリケーションなどの各種のアプリケーションが実行可能である。端末装置2は、ブラウザ、施設予約アプリケーションなどのアプリケーションから、予約サーバ3にネットワーク6を介してアクセスし、各施設事業者が提供する施設を予約することができる。 The terminal device 2 is a terminal device of the user U, and is a smart device (communication terminal) such as a smart phone, a tablet terminal, a PDA (Personal Digital Assistant), or a personal computer. The terminal device 2 can execute various applications such as a browser and a facility reservation application. The terminal device 2 can access the reservation server 3 via the network 6 from an application such as a browser or a facility reservation application, and reserve facilities provided by each facility operator.

施設装置4は、施設事業者の装置であり、図2に示す例では、施設事業者毎に設けられる。施設事業者は、例えば、旅館、ホテル、ペンション、飲食店、マッサージ店、歯科医院、美容院などの施設を運営する事業者である。 The facility device 4 is a facility company's device, and is provided for each facility company in the example shown in FIG. The facility operator is, for example, a company that operates facilities such as inns, hotels, pensions, restaurants, massage parlors, dental clinics, and beauty salons.

図2に示すように、予約サーバ3は、通信部50と、記憶部51と、制御部52とを備える。通信部50は、ネットワーク6との間で情報の送受信を行う通信インターフェイスである。制御部52は、通信部50およびネットワーク6を介して、情報処理装置1、端末装置2、および施設装置4の各々との間で各種の情報を送受信することができる。 As shown in FIG. 2 , the reservation server 3 includes a communication section 50 , a storage section 51 and a control section 52 . The communication unit 50 is a communication interface that transmits and receives information to and from the network 6 . Control unit 52 can transmit and receive various types of information to and from each of information processing device 1 , terminal device 2 , and facility device 4 via communication unit 50 and network 6 .

記憶部51は、施設予約サービスに必要な各種の情報を記憶する。記憶部51は、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、HDD(Hard Disk Drive)、光ディスク等の記憶装置である。 The storage unit 51 stores various information necessary for the facility reservation service. The storage unit 51 is, for example, a semiconductor memory device such as a flash memory, or a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an optical disk.

制御部52は、施設装置4から施設情報を取得し、記憶部51に記憶する。施設装置4の施設情報には、予約可能な施設の情報が含まれる。予約可能な施設の情報は、例えば、施設が宿泊施設である場合、予約可能な部屋の数、各部屋の広さ、各部屋の利用可能人数、各部屋の利用価格などの情報が含まれる。 The control unit 52 acquires facility information from the facility device 4 and stores it in the storage unit 51 . The facility information of the facility device 4 includes information on reservable facilities. Information on reservable facilities includes information such as the number of reservable rooms, the size of each room, the number of people who can use each room, and the usage price of each room, for example, when the facility is an accommodation facility.

制御部52は、端末装置2からアクセスがあった場合、施設の予約をするための施設情報画面の情報を端末装置2へ提供する。端末装置2は、施設情報画面の情報を不図示の表示部に表示する。施設情報画面には、例えば、上述した予約可能な施設の情報が含まれる。ユーザUは、表示部に表示される施設情報画面を見ながら不図示の入力部への入力によって、施設の予約申請を予約サーバ3へ送信することができる。 When accessed from the terminal device 2, the control unit 52 provides the terminal device 2 with information on a facility information screen for making a reservation for a facility. The terminal device 2 displays information on the facility information screen on a display unit (not shown). The facility information screen includes, for example, information on the above-described reservable facilities. The user U can transmit a facility reservation application to the reservation server 3 by inputting to an input unit (not shown) while viewing the facility information screen displayed on the display unit.

制御部52は、予約申請があった場合、予約申請の対象となる施設の施設装置4へ予約申請の情報を送信する。施設装置4は、予約サーバ3から送信された予約申請の情報に基づいて、予約の可否を判定し、予約が可能であると判定した場合、予約が可能であることを示す情報を予約サーバ3へ送信する。制御部52は、施設装置4から予約が可能であることを示す情報を取得すると、予約を確定するか否かを問い合わせる情報を端末装置2へ送信する。これにより、端末装置2の表示部には、予約確定ボタンが表示される。 When there is a reservation application, the control unit 52 transmits information of the reservation application to the facility device 4 of the facility for which the reservation application is made. The facility device 4 determines whether or not the reservation can be made based on the reservation application information transmitted from the reservation server 3. Send to When the control unit 52 acquires information indicating that the reservation is possible from the facility device 4 , the control unit 52 transmits to the terminal device 2 information inquiring whether or not to confirm the reservation. As a result, the reservation confirmation button is displayed on the display section of the terminal device 2 .

端末装置2のユーザUが予約確定ボタンを操作すると、端末装置2から予約要求が予約サーバ3へ送信される。制御部52は、予約要求を受け付けると、現時点で予約済枠数が予約可能数以下であった場合、施設装置4へ予約要求があったことを示す情報を送信する。施設装置4は、予約要求があったことを示す情報を予約サーバ3から取得すると、予約を確定する。なお、制御部52は、予約済枠数が予約可能数を超えていた場合、ユーザUの端末装置2へ予約不可の旨を送信する。なお、制御部52は、予約済枠数が予約可能数を超えていた場合、予約申請を受け付けないようにしてもよく、あるいは、施設情報画面として表示しないようにしてもよい。 When the user U of the terminal device 2 operates the reservation confirmation button, the terminal device 2 transmits a reservation request to the reservation server 3 . When receiving the reservation request, the control unit 52 transmits information indicating that the reservation has been requested to the facility device 4 if the number of reserved slots is equal to or less than the number of available reservations at this time. When the facility device 4 acquires information indicating that there is a reservation request from the reservation server 3, the reservation is confirmed. When the number of reserved frames exceeds the number of available reservations, the control unit 52 notifies the terminal device 2 of the user U that the reservation is not possible. If the number of reserved slots exceeds the available number of reservations, the control unit 52 may not accept the reservation application, or may not display the facility information screen.

また、制御部52は、予約要求を受け付けると、予約情報を情報処理装置1へ送信する。情報処理装置1へ送信される予約情報には、例えば、予約を行ったユーザUのユーザID(identifier)、予約ID、予約の受付日時、および予約内容の情報が含まれる。予約内容の情報には、例えば、利用期間、施設名、施設の地域、利用人数、利用価格、利用部屋数、および利用する部屋の広さなどの情報が含まれる。 Further, when receiving a reservation request, the control unit 52 transmits reservation information to the information processing device 1 . The reservation information transmitted to the information processing device 1 includes, for example, the user ID (identifier) of the user U who made the reservation, the reservation ID, the reception date and time of the reservation, and information on the content of the reservation. The reservation content information includes, for example, usage period, facility name, facility area, number of users, usage price, number of rooms to be used, and size of room to be used.

また、制御部52は、施設装置4からオーバーブッキング許可要求を取得、または、情報処理装置1から提供情報を取得すると、取得した要求または情報に基づいて予約可能数を更新する。 Further, when the control unit 52 acquires an overbooking permission request from the facility device 4 or acquires provision information from the information processing device 1, the control unit 52 updates the number of available reservations based on the acquired request or information.

また、制御部52は、端末装置2から予約のキャンセルがあった場合、キャンセル要求を施設装置4へ送信し、その後、予約がキャンセル済であることを示すキャンセル済情報を取得すると、情報処理装置1へキャンセル情報を送信する。 Further, when the reservation is canceled from the terminal device 2, the control unit 52 transmits a cancellation request to the facility device 4, and then acquires canceled information indicating that the reservation has been canceled. Send cancellation information to 1.

情報提供サーバ5は、各種情報を情報処理装置1および端末装置2へ提供する。例えば、情報提供サーバ5は、例えば、時事に関する時事情報を提供するニュース提供サービスや、天気予報サービス、検索サービス、ショッピングサービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、ブログサービス等がある。 The information providing server 5 provides various information to the information processing device 1 and the terminal device 2 . For example, the information providing server 5 provides, for example, a news providing service that provides current affairs information, a weather forecast service, a search service, a shopping service, a route search service, a map providing service, a travel service, a restaurant introduction service, and a blog service. etc.

図3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3に示すように、情報処理装置1は、通信部10と、記憶部11と、制御部12(コントローラ)とを備える。以下、通信部10、記憶部11および制御部12を具体的に説明する。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing apparatus according to an embodiment; As shown in FIG. 3, the information processing apparatus 1 includes a communication section 10, a storage section 11, and a control section 12 (controller). The communication unit 10, the storage unit 11, and the control unit 12 will be specifically described below.

通信部10は、ネットワーク6との間で情報の送受信を行う通信インターフェイスである。制御部12は、通信部10およびネットワーク6を介して、端末装置2、予約サーバ3、および情報提供サーバ5の各々との間で各種の情報を送受信することができる。 The communication unit 10 is a communication interface that transmits and receives information to and from the network 6 . The control unit 12 can transmit and receive various information to and from each of the terminal device 2 , the reservation server 3 , and the information providing server 5 via the communication unit 10 and the network 6 .

記憶部11は、ユーザ情報DB20と、予約情報DB21と、施設情報DB22とを有する。記憶部11は、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、HDD、光ディスク等の記憶装置である。 The storage unit 11 has a user information DB 20, a reservation information DB 21, and a facility information DB 22. The storage unit 11 is, for example, a semiconductor memory device such as a flash memory, or a storage device such as an HDD or an optical disk.

ユーザ情報DB20は、ユーザUの情報であるユーザ情報を複数含むユーザ情報テーブルを有する。ユーザUは、情報処理装置1の運営および管理を行う事業者が提供するサービスのユーザである。かかる事業者が提供するサービスは、ユーザUに対してオンラインでサービスを提供するオンラインサービスであり、例えば、予約サーバ3の施設予約サイトで提供される施設予約サービス、電子商取引サイトで提供される電子商取引サービス、オークションサイトで提供されるオークションサービス、動画配信サイトで提供される動画配信サービス、ニュースサイトで提供されるニュース配信サービスなどが含まれる。 The user information DB 20 has a user information table including a plurality of pieces of user information, which is user U's information. A user U is a user of a service provided by a business operator who operates and manages the information processing device 1 . The service provided by such a business operator is an online service that provides services to the user U online. Commercial transaction services, auction services provided by auction sites, video distribution services provided by video distribution sites, news distribution services provided by news sites, and the like are included.

図4は、実施形態に係るユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図4に示すユーザ情報テーブル41は、「ユーザID」、「デモグラフィック属性」、「サイコグラフィック属性」、および「行動履歴」などの情報が互いに関連付けられた情報である。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a user information table according to the embodiment; The user information table 41 shown in FIG. 4 is information in which information such as "user ID", "demographic attribute", "psychographic attribute", and "behavior history" are associated with each other.

「ユーザID」は、ユーザUの識別情報であり、図4に示す例では、ユーザU、U、UのユーザIDとして「U1」、「U2」、「U3」が設定される。かかるユーザIDは、上述したオンラインサービスに対するユーザUのアカウントである。なお、ユーザIDは、ユーザUを識別する情報であればよく、ユーザUが使用する端末装置2の識別情報をユーザIDとしてもよい。例えば、ユーザIDは、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)クッキーで特定される識別情報であってもよい。 “User ID” is identification information of user U. In the example shown in FIG. 4, “U1”, “U2”, and “U3” are set as user IDs of users U 1 , U 2 , and U 3 . Such user ID is user U's account for the online service described above. The user ID may be any information that identifies the user U, and the identification information of the terminal device 2 used by the user U may be used as the user ID. For example, the user ID may be identification information specified by an HTTP (Hypertext Transfer Protocol) cookie.

「デモグラフィック属性」は、ユーザUの人口統計学的な属性の情報である。かかる「デモグラフィック属性」は、例えば、ユーザUの「性別」、「年齢」などの情報である。「性別」には、ユーザUが女性である場合には「1」が設定され、ユーザUが男性である場合には「2」が設定される。また、「年齢」には、ユーザUの年齢が設定される。なお、「デモグラフィック属性」は、図4に示した属性の例に限られず、ユーザUの職業、家族構成、年収、住所、出身地、学歴など様々な属性を含んでいてもよい。 “Demographic attribute” is information on user U's demographic attribute. Such "demographic attributes" are information such as user U's "sex" and "age", for example. "Gender" is set to "1" if the user U is female, and is set to "2" if the user U is male. Also, the age of the user U is set in the "age". Note that the "demographic attributes" are not limited to the attribute examples shown in FIG. 4, and may include various attributes such as the user U's occupation, family structure, annual income, address, birthplace, and educational background.

「サイコグラフィック属性」は、ユーザUの心理学的な属性の情報であり、例えば、ユーザUの価値観、ライフスタイル、性格、嗜好などの情報である。図4に示す例では、属性要素毎に、ユーザUの嗜好が相対的に高い場合に「1」が設定され、それ以外の場合には「0」が設定される。また、「サイコグラフィック属性」は、図4に示した属性の例に限られず、経済、政治、野球、サッカー、その他スポーツ、スイーツ、パソコン、白物家電、家具など様々な属性を含んでいてもよい。なお、属性の情報は、0と1の2段階に限定されず、3段階以上の値であってもよい。 “Psychographic attribute” is information on psychological attributes of the user U, such as information on the values, lifestyle, personality, and preferences of the user U, for example. In the example shown in FIG. 4, "1" is set for each attribute element when the preference of the user U is relatively high, and "0" is set otherwise. In addition, the "psychographic attribute" is not limited to the attributes shown in FIG. 4, and may include various attributes such as economy, politics, baseball, soccer, other sports, sweets, personal computers, white goods, furniture good. Note that the attribute information is not limited to two levels of 0 and 1, and may be values of three or more levels.

「行動履歴」は、上述した各種サイトでのユーザUの行動履歴の情報である。「行動履歴」は、例えば、施設予約サイトでの施設の予約の履歴、電子商取引サイトやオークションサイトでの商品またはサービスの購入履歴、動画配信サイトでの動画の視聴履歴、ニュースサイトで閲覧したニュースの履歴などである。また、「行動履歴」には、各サイトで提供される広告に対するアクション(例えば、クリック)などの情報が含まれる。 The “action history” is information on the action history of the user U on the various sites described above. "Action history" includes, for example, the history of facility reservations on facility reservation sites, the purchase history of products or services on e-commerce sites and auction sites, the viewing history of videos on video distribution sites, and the news viewed on news sites. history of The "action history" includes information such as actions (for example, clicks) on advertisements provided on each site.

予約情報DB21は、施設事業者の施設の予約に関する情報である予約情報を複数含む予約情報テーブルを有する。図5は、実施形態に係る予約情報テーブルの一例を示す図である。図5に示す予約情報テーブル42は、「予約ID」、「ユーザID」、「受付日時」、「予約内容」、「キャンセル情報」、および「キャンセルスコア」などの情報が互いに関連付けられた情報である。 The reservation information DB 21 has a reservation information table containing a plurality of pieces of reservation information that are information relating to reservations of facilities of facility operators. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a reservation information table according to the embodiment; The reservation information table 42 shown in FIG. 5 is information in which information such as "reservation ID", "user ID", "reception date and time", "reservation details", "cancellation information", and "cancellation score" are associated with each other. be.

「予約ID」は、予約毎に割り当てられる固有の識別情報である。「ユーザID」は、ユーザU毎に割り当てられる固有の識別情報である。「受付日時」は、予約サーバ3によってユーザUから予約を受け付けた日時を示す情報である。 "Reservation ID" is unique identification information assigned to each reservation. “User ID” is unique identification information assigned to each user U. The “reception date and time” is information indicating the date and time when the reservation server 3 received the reservation from the user U. FIG.

「予約内容」は、予約サーバ3によってユーザUから受け付けられた予約の内容を示す情報である。「予約内容」には、利用期間、施設名、利用人数、施設の地域、利用価格、利用部屋数、利用する部屋の広さなどの情報が含まれる。 “Reservation content” is information indicating the content of the reservation received from the user U by the reservation server 3 . The "reservation details" include information such as the period of use, the name of the facility, the number of users, the region of the facility, the usage price, the number of rooms to be used, and the size of the room to be used.

利用期間は、ユーザUが施設を利用する期間である。施設名は、ユーザUが予約した施設の名称である。利用人数は、施設を利用する人数である。施設の地域は、ユーザUが予約した施設が位置する地域である。 The usage period is a period during which the user U uses the facility. The facility name is the name of the facility reserved by the user U. The number of users is the number of people who use the facility. The area of the facility is the area where the facility reserved by the user U is located.

利用価格は、予約内容に従って施設を利用した場合にユーザUが施設事業者に支払う額である。例えば、予約された施設が宿泊施設である場合、予約の内容に飲食やマッサージなどが含まれる場合には、利用価格には、宿泊料に加え、食事やマッサージなどの料金が含まれる。また、予約された施設が飲食店の場合、利用価格は、施設内での飲食に必要な価格である。 The usage price is an amount that the user U pays to the facility operator when the facility is used according to the reservation details. For example, if the reserved facility is a lodging facility, and if the content of the reservation includes eating, drinking, massage, etc., the usage price includes the fee for meals, massage, etc., in addition to the accommodation fee. Moreover, when the reserved facility is a restaurant, the usage price is the price necessary for eating and drinking in the facility.

利用部屋数は、ユーザUが予約した部屋の数である。利用する部屋の広さは、ユーザUが予約した部屋の広さである。なお、予約された施設が飲食店の場合、利用部屋数に代えて、利用場所の種別(テーブル席、カウンター席、座敷など)の情報や、利用場所の広さなどが含まれる。 The number of rooms to be used is the number of rooms reserved by the user U. The size of the room to be used is the size of the room reserved by the user U. If the reserved facility is a restaurant, information on the type of place of use (table seats, counter seats, tatami mats, etc.) and the size of the place of use are included instead of the number of rooms.

「キャンセル情報」は、予約のキャンセルに関する情報であり、予約のキャンセルの有無を示す情報、および予約のキャンセルが受け付けられた日時であるキャンセル日時の情報を含む。 "Cancellation information" is information about cancellation of a reservation, and includes information indicating whether or not the reservation has been canceled, and information on the date and time of cancellation, which is the date and time when the cancellation of the reservation was received.

「キャンセルスコア」は、制御部12によって演算されるキャンセルスコアScの情報である。図6に示す例では、キャンセルスコアScを便宜上「Sc1」、「Sc2」、「Sc3」などと表しているが、キャンセルスコアScは数値化されたスコアである。 “Cancellation score” is information of the cancellation score Sc calculated by the control unit 12 . In the example shown in FIG. 6, the cancellation scores Sc are expressed as "Sc1", "Sc2", "Sc3", etc. for convenience, but the cancellation scores Sc are numerical scores.

施設情報DB22は、各施設に関する情報である施設情報を複数含む施設情報テーブルを有する。図6は、実施形態に係る施設情報テーブルの一例を示す図である。図6に示す施設情報テーブル43は、「施設ID」、「施設名」、「予約枠数」、および「予約状況」などの情報が互いに関連付けられた情報である。 The facility information DB 22 has a facility information table containing a plurality of pieces of facility information that are information about each facility. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a facility information table according to the embodiment; The facility information table 43 shown in FIG. 6 is information in which information such as "facility ID", "facility name", "number of reservation slots", and "reservation status" are associated with each other.

「施設ID」は、施設毎に割り当てられる固有の識別情報である。「施設名」は、施設の名称である。「予約枠数」は、施設が有する予約枠数の上限値である。「予約枠数」は、例えば、宿泊施設の場合、全部屋数であってもよく、あるいは、部屋のグレード(スイートルームか通常の部屋か等)やタイプ(禁煙か喫煙か、シングルベッドかダブルベッドか等)等の区分毎の部屋数であってもよい。つまり、「予約状況」の予約済枠数や過剰枠数についても、全部屋数を基準としてもよく、部屋の区分毎の部屋数を基準としてもよい。 “Facility ID” is unique identification information assigned to each facility. "Facility name" is the name of the facility. "Number of reservation slots" is the upper limit of the number of reservation slots that the facility has. For example, in the case of accommodation facilities, the "reservation quota" may be the total number of rooms, or the room grade (suite room or normal room, etc.) or type (non-smoking or smoking, single bed or double bed). bed, etc.) may be the number of rooms for each category. That is, the number of reserved slots and the number of surplus slots in the "reservation status" may be based on the total number of rooms or the number of rooms for each room category.

「予約状況」は、施設の予約状況に関する情報である。「予約状況」には、利用日や、予約済枠数、過剰枠数などの情報が含まれる。利用日は、ユーザUが施設を利用する日である。予約済枠数は、予約サーバ3が受け付けた予約の数を示す。過剰枠数は、オーバーブッキング可能な予約枠数を示す。なお、過剰枠数の情報は、情報処理装置1によって決定された過剰枠数、または、施設事業者によって登録された過剰枠数のいずれかが入力される。 "Reservation status" is information about the reservation status of facilities. The "reservation status" includes information such as the date of use, the number of reserved slots, and the number of excess slots. The usage date is the date on which the user U uses the facility. The number of reserved slots indicates the number of reservations received by the reservation server 3 . The number of excess slots indicates the number of reservation slots that can be overbooked. As the information on the number of excess slots, either the number of excess slots determined by the information processing device 1 or the number of excess slots registered by the facility operator is input.

例えば、施設名「施設A」は、利用日が「2018/8/3」について、既に「70
が予約済みであることを示す。また、「施設A」は、過剰枠数が「10」、すなわち、予約可能数は「110」であり、残り「40」の予約枠数が残っていることを示す。
For example, the facility name "facility A" has already been "70
is reserved. "Facility A" indicates that the number of excess slots is "10", that is, the number of available reservations is "110", and the remaining number of reservation slots is "40".

また、例えば、施設名「施設A」は、利用日が「2018/8/4」について、過剰枠数が「15」であり、予約済枠数が「115」である。すなわち、利用日が「2018/8/4」については、施設Aの予約ができない状況であることを示す。 Further, for example, for the facility name “facility A”, the usage date is “2018/8/4”, the number of excess slots is “15”, and the number of reserved slots is “115”. That is, it indicates that the facility A cannot be reserved for the usage date of "2018/8/4".

なお、施設情報テーブル43について、利用日が過ぎた場合、該当する利用日の予約済枠数や過剰枠数は、施設情報テーブル43から削除される。 Regarding the facility information table 43 , when the date of use has passed, the number of reserved slots and the number of excess slots for the relevant date of use are deleted from the facility information table 43 .

制御部12は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。 The control unit 12 includes, for example, a microcomputer having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an input/output port, and various circuits.

図3に示すように、制御部12は、取得部30と、生成部31と、推定部32と、決定部33と、提供部34とを備える。かかる取得部30、生成部31、推定部32、決定部33および提供部34の機能は、例えば、制御部12のCPUが制御部12のRAM、ROM、または記憶部11に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。 As shown in FIG. 3 , the control unit 12 includes an acquisition unit 30 , a generation unit 31 , an estimation unit 32 , a determination unit 33 and a provision unit 34 . The functions of the acquiring unit 30, the generating unit 31, the estimating unit 32, the determining unit 33, and the providing unit 34 are, for example, controlled by the CPU of the control unit 12 by executing a program stored in the RAM, ROM, or storage unit 11 of the control unit 12. is implemented by reading and executing

なお、取得部30、生成部31、推定部32、決定部33および提供部34は、それぞれ一部または全部がASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成されてもよい。 Note that the acquiring unit 30, the generating unit 31, the estimating unit 32, the determining unit 33, and the providing unit 34 are each configured partially or wholly by hardware such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array). may be

取得部30は、予約サーバ3から予約情報、およびキャンセル情報などを取得する。取得部30は、予約サーバ3から予約情報を取得すると、取得した予約情報を予約情報テーブル42に追加する。予約情報には、予約ID、ユーザID、受付日時、および予約内容の情報が含まれており、これらの情報が予約情報テーブル42に追加される。また、取得部30は、予約情報を予約情報テーブル42に反映するとともに、施設情報テーブル43の該当する施設IDおよび利用日の予約済枠数をカウントアップする。 The acquisition unit 30 acquires reservation information, cancellation information, and the like from the reservation server 3 . After acquiring the reservation information from the reservation server 3 , the acquisition unit 30 adds the acquired reservation information to the reservation information table 42 . The reservation information includes a reservation ID, a user ID, reception date and time, and reservation details, and these pieces of information are added to the reservation information table 42 . The acquiring unit 30 also reflects the reservation information in the reservation information table 42 and counts up the corresponding facility ID and the number of reserved slots for the date of use in the facility information table 43 .

また、取得部30は、予約サーバ3からキャンセル情報を取得すると、取得したキャンセル情報を予約情報テーブル42に追加する。キャンセル情報には、予約ID、およびキャンセル日時の情報が含まれており、これらの情報に基づいて、予約のキャンセルが有りを示す情報、およびキャンセル日時の情報が予約情報テーブル42に追加される。また、取得部30は、キャンセル情報を予約情報テーブル42に反映するとともに、施設情報テーブル43の該当する施設IDおよび利用日の予約済枠数をカウントダウンする。 Further, when acquiring the cancellation information from the reservation server 3 , the acquisition unit 30 adds the acquired cancellation information to the reservation information table 42 . The cancellation information includes a reservation ID and information on the date and time of cancellation. Based on this information, information indicating that the reservation has been canceled and information on the date and time of cancellation are added to the reservation information table 42 . In addition, the acquiring unit 30 reflects the cancellation information in the reservation information table 42 and counts down the number of reserved slots for the corresponding facility ID and usage date in the facility information table 43 .

また、取得部30は、情報提供サーバ5からユーザUのユーザ情報を取得することができる。取得部30は、ユーザ情報を取得すると、取得したユーザ情報をユーザ情報テーブル41へ追加する。なお、取得部30は、端末装置2からユーザ情報を取得することもでき、この場合も、取得したユーザ情報をユーザ情報テーブル41へ追加することができる。 Further, the acquisition unit 30 can acquire user information of the user U from the information providing server 5 . After acquiring the user information, the acquiring unit 30 adds the acquired user information to the user information table 41 . Note that the acquiring unit 30 can also acquire user information from the terminal device 2 , and in this case also, can add the acquired user information to the user information table 41 .

また、取得部30は、情報提供サーバ5から施設の利用日に発生する外部要因に関する外部要因情報を取得する。外部要因には、例えば、施設における天候や、施設の周辺で行われるイベント、施設が関わる時事等がある。 In addition, the acquisition unit 30 acquires external factor information related to external factors occurring on the day of use of the facility from the information providing server 5 . External factors include, for example, the weather at the facility, events occurring around the facility, current affairs related to the facility, and the like.

例えば、施設における天候の情報として、晴れ、雨、曇り等の天気や、降水確率、予想降雨量、風速、気象警報等の情報がある。施設の周辺で行われるイベントとして、開催期間や、開催場所、イベント内容等の情報がある。施設が関わる時事に関する情報として、施設周辺で事件が起きたことを示す情報や、施設や施設周辺の他の施設がブログやSNS(Social Networking Service)で話題になったことを示す情報、施設を紹介するテレビ放送が行われたことを示す情報等が含まれる。 For example, information on the weather in a facility includes weather such as sunny, rainy, and cloudy weather, probability of precipitation, expected amount of rainfall, wind speed, weather warning, and the like. As an event held around a facility, there is information such as the holding period, the holding place, and the content of the event. Information related to current affairs related to the facility includes information indicating that an incident occurred in the vicinity of the facility, information indicating that the facility and other facilities in the vicinity became a hot topic on blogs and SNS (Social Networking Services), and facilities. Information indicating that the introduced television broadcast was performed, etc. is included.

生成部31は、記憶部11に記憶されたユーザ情報および予約情報を用いた機械学習を実行し、予約に対するキャンセルのリスクを評価する学習モデルであるリスク評価モデルを生成する。生成部31は、生成したリスク評価モデルの情報を記憶部11に記憶する。 The generation unit 31 executes machine learning using the user information and reservation information stored in the storage unit 11 to generate a risk evaluation model, which is a learning model for evaluating the risk of cancellation of reservations. The generating unit 31 stores the generated risk evaluation model information in the storage unit 11 .

例えば、生成部31は、予約に対するキャンセルの有無を目的変数(正解データ)とし、予約情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報を説明変数(素性)とする回帰モデルを学習モデルとして求めることができる。予約情報から抽出される特徴情報には、例えば、施設の利用期間、施設名、施設の地域、利用人数、利用価格、利用部屋数、利用する部屋の広さなどがある。 For example, the generation unit 31 may obtain a regression model as a learning model, with the presence or absence of cancellation of a reservation as an objective variable (correct answer data), and each feature information extracted from reservation information and user information as explanatory variables (features). can. The characteristic information extracted from the reservation information includes, for example, the period of use of the facility, the name of the facility, the region of the facility, the number of users, the price of use, the number of rooms to be used, and the size of the room to be used.

また、ユーザ情報から抽出される特徴情報には、例えば、予約者であるユーザUの各属性、予約者であるユーザUの行動履歴などがある。ユーザUの属性は、上述したデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性である。ユーザUの行動履歴は、サイトへのアクセス履歴、サイトでのサービスや商品の購入履歴などである。 Further, the feature information extracted from the user information includes, for example, each attribute of the user U who made the reservation, the action history of the user U who made the reservation, and the like. The attributes of the user U are the demographic attributes and psychographic attributes described above. The action history of the user U includes access history to the site, purchase history of services and products on the site, and the like.

また、生成部31は、記憶部11に記憶した予約情報に基づいて、ユーザUの予約履歴やユーザUの他の施設の予約状況を説明変数とすることもできる。例えば、ユーザUによる過去の施設予約のキャンセル率、ユーザUが同じ期間に複数の施設を重複予約しているか否かの情報などである。 In addition, based on the reservation information stored in the storage unit 11, the generation unit 31 can also use the reservation history of the user U and the reservation status of other facilities of the user U as explanatory variables. For example, it is the cancellation rate of past facility reservations by the user U, and information as to whether or not the user U has duplicate reservations for a plurality of facilities during the same period.

生成部31は、例えば、予約に対するキャンセルの有無を目的変数(正解データ)とし、予約情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報を説明変数(素性)とする回帰モデルをリスク評価モデルとして求める。例えば、生成部31は、下記式(1)に示すような回帰モデルをリスク評価モデルとして求める。
y=ω・x+ω・x+・・・+ω・x ・・・(1)
The generating unit 31 obtains, as a risk evaluation model, a regression model in which, for example, whether or not a reservation has been canceled is used as an objective variable (correct answer data), and each feature information extracted from reservation information and user information is used as an explanatory variable (feature). For example, the generation unit 31 obtains a regression model as shown in the following formula (1) as the risk evaluation model.
y=ω 1 x 12 x 2 + + ω n x n (1)

上記式(1)において、「x」は、予約情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報に対応する説明変数である。「y」は、予約に対するキャンセルの有無であり、予約に対するキャンセルがある場合には、「y」=「1」になり、予約に対するキャンセルがない場合には、「y」=「-1」または「0」になる。 In the above formula (1), "x" is an explanatory variable corresponding to each feature information extracted from reservation information and user information. "y" indicates whether or not the reservation has been canceled. If there is a cancellation for the reservation, "y" = "1", and if there is no cancellation for the reservation, "y" = "-1" or becomes "0".

また、上記式(1)において、「ω」は、「x」の係数であり、所定の重み値を示す。具体的には、「ω」は、「x」の重み値であり、「ω」は、「x」の重み値であり、「ω」は、「x」の重み値である。このように、上記式(1)は、予約情報およびユーザ情報から抽出された特徴情報に対応する説明変数「x」と、所定の重み値「ω」とを含む変数(例えば、「ω・x1」)を組合せることにより作成される。 Also, in the above equation (1), "ω" is a coefficient of "x" and indicates a predetermined weight value. Specifically, “ω 1 ” is the weight value of “x 1 ”, “ω 2 ” is the weight value of “x 2 ”, and “ω n ” is the weight value of “x n ”. is. Thus, the above formula ( 1 ) is a variable (for example, "ω1· x 1" ).

なお、生成部31は、説明変数として扱う情報は、上述した例に限定されない。例えば、生成部31は、施設の利用日の予測される天候、および施設の利用日の曜日といった情報も説明変数として扱うことができる。例えば、施設の利用日で予測される天候が悪い(例えば、暴風、台風、寒波など)とキャンセルの可能性が高くなるため、施設の利用日で予測される天候を説明変数とすることで、キャンセルリスクの推定精度を高めることができる。 Note that the information that the generating unit 31 treats as explanatory variables is not limited to the examples described above. For example, the generation unit 31 can also handle information such as the predicted weather on the date of facility use and the day of the week on the date of facility use as explanatory variables. For example, if the weather forecasted on the day the facility is used is bad (for example, storm, typhoon, cold wave, etc.), the possibility of cancellation increases. It is possible to improve the estimation accuracy of the cancellation risk.

また、生成部31は、受付日時と利用日時との差を説明変数とすることもできる。これは、受付日時と利用日時との差でキャンセルの確率が変わることがあるためである。例えば、受付日時が利用日時の直前である場合、受付日時が利用日時から離れている場合に比べて、予約がキャンセルされる可能性は低い。そのため、受付日時と利用日時との差を説明変数とすることで、キャンセルリスクの推定精度を高めることができる。 The generation unit 31 can also use the difference between the reception date and time and the usage date and time as an explanatory variable. This is because the probability of cancellation may change depending on the difference between the reception date and time and the usage date and time. For example, when the date and time of reception is immediately before the date and time of use, the possibility of the reservation being canceled is low compared to when the date and time of reception is far from the date and time of use. Therefore, by using the difference between the reception date and time and the usage date and time as an explanatory variable, it is possible to improve the accuracy of estimating the cancellation risk.

また、生成部31は、周辺の施設の予約状況(例えば、予約率)、利用日時におけるイベント(音楽イベント、スポーツイベント、コミックマーケットなど)の種類毎の開催の有無などをそれぞれ説明変数とすることもできる。 In addition, the generation unit 31 may use the reservation status (for example, reservation rate) of facilities in the vicinity, and the presence or absence of each type of event (music event, sports event, comic market, etc.) at the usage date and time as explanatory variables. can.

なお、生成部31は、全ての施設に共通のリスク評価モデルを生成することもでき、n(nは自然数)以上の施設毎や施設の種別(例えば、ホテル、旅館、ペンションなどの宿泊施設の種別、中華、和食、イタリアンなどの飲食店の種別)毎にリスク評価モデルを生成することもできる。また、生成部31は、季節毎にリスク評価モデルを生成することもできる。また、生成部31は、ユーザ情報を用いずにリスク評価モデルを生成することもできる。 Note that the generation unit 31 can also generate a common risk evaluation model for all facilities, and for each facility of n (n is a natural number) or more and the type of facility (for example, accommodation facilities such as hotels, inns, and pensions). It is also possible to generate a risk evaluation model for each type of restaurant (type of restaurant such as Chinese, Japanese, Italian, etc.). The generation unit 31 can also generate a risk assessment model for each season. The generation unit 31 can also generate a risk evaluation model without using user information.

また、生成部31は、SVM(Support Vector Machine)やその他の機械学習法を用いて、リスク評価モデルを生成することもできる。また、生成部31は、深層学習(ディープラーニング)の技術を用いてリスク評価モデルを生成することもできる。例えば、生成部31は、DNN(Deep Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いてリスク評価モデルを生成することができる。 The generation unit 31 can also generate a risk assessment model using SVM (Support Vector Machine) or other machine learning methods. The generation unit 31 can also generate a risk assessment model using deep learning technology. For example, the generation unit 31 can generate a risk assessment model by appropriately using various deep learning techniques such as DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), and CNN (Convolutional Neural Network).

推定部32は、取得部30によって取得された予約情報に基づいて、キャンセルリスクを推定する。例えば、推定部32は、取得部30によって取得された予約情報に含まれるユーザIDに関連付けられたユーザUの属性情報や行動履歴を含むユーザ情報を記憶部11から抽出する。 The estimation unit 32 estimates cancellation risk based on the reservation information acquired by the acquisition unit 30 . For example, the estimation unit 32 extracts from the storage unit 11 user information including attribute information and action history of the user U associated with the user ID included in the reservation information acquired by the acquisition unit 30 .

そして、推定部32は、抽出したユーザ情報と取得部30によって取得された予約情報から抽出される複数の特徴情報を説明変数とする上記式(1)のリスク評価モデルを用いて、キャンセルスコアScを演算することができる。具体的には、推定部32は、下記式(2)の演算によって、キャンセルスコアScを演算することができる。推定部32は、演算した結果を予約情報テーブル42に追加する。
Sc=ω・x+ω・x+・・・+ω・x ・・・(2)
Then, the estimating unit 32 calculates the cancellation score Sc can be calculated. Specifically, the estimating unit 32 can calculate the cancellation score Sc by calculating the following formula (2). The estimation unit 32 adds the calculated result to the reservation information table 42 .
Sc = ω 1 x 1 + ω 2 x 2 + + ω n x n (2)

決定部33は、推定部32によって推定されたキャンセルリスクに基づいてオーバーブッキング可能な過剰枠数を決定する。例えば、決定部33は、施設の利用日における予約済枠数(図6参照)のキャンセルスコアの平均値を算出し、かかる平均値に基づいて過剰枠数を決定する。 The determination unit 33 determines the number of excess slots that can be overbooked based on the cancellation risk estimated by the estimation unit 32 . For example, the determination unit 33 calculates the average value of the cancellation scores of the number of reserved slots (see FIG. 6) on the date of use of the facility, and determines the excess number of slots based on the average value.

また、決定部33は、例えば、キャンセルリスクに基づいてキャンセルが発生する予約枠数の確率分布を生成し、かかる確率分布に基づいて過剰枠数を決定する。ここで、図7Aおよび図7Bを用いて、確率分布を用いた過剰枠数の決定処理について説明する。 The determination unit 33 also generates, for example, a probability distribution of the number of reservation slots that will be canceled based on the cancellation risk, and determines the number of excess slots based on this probability distribution. Here, the processing for determining the number of excess frames using probability distribution will be described with reference to FIGS. 7A and 7B.

図7Aおよび図7Bは、決定部33による過剰枠数の決定処理を示す図である。図7Aおよび図7Bは、横軸にキャンセル数(キャンセルが発生する予約枠数)を示し、縦軸に各キャンセル数の発生確率を示したグラフを示す。なお、図7Aおよび図7Bでは、キャンセルリスクの平均値は同じであることとする。 7A and 7B are diagrams showing the process of determining the number of excess slots by the determining unit 33. FIG. FIGS. 7A and 7B show graphs in which the horizontal axis indicates the number of cancellations (the number of reservation frames for which cancellations occur), and the vertical axis indicates the probability of occurrence of each number of cancellations. 7A and 7B, the average value of cancellation risk is assumed to be the same.

図7Aおよび図7Bに示すように、決定部33は、キャンセル数を確率変数とし、予約毎のキャンセルリスクに基づいて各キャンセル数の発生確率を算出し、確率分布にプロットする。 As shown in FIGS. 7A and 7B , the determination unit 33 uses the number of cancellations as a random variable, calculates the probability of occurrence of each number of cancellations based on the cancellation risk for each reservation, and plots them on a probability distribution.

また、決定部33は、例えば、モンテカルロシミュレーションを用いて確率分布を生成することができる。具体的には、決定部33は、キャンセルスコアScの演算に用いる各説明変数について、各説明変数のゆらぎ(例えば、気温は、平均XX℃で、標準偏差YY℃の正規分布や、天候は、晴れおよび雨の確率比)に応じて、乱数を用いてシミュレーションを行うことで説明変数を生成する。そして、決定部33は、生成した説明変数を用いたキャンセルスコアScに基づいて全予約(予約済枠数)から生じるキャンセル数を算出する。そして、決定部33は、算出したキャンセル数を1サンプルし、複数サンプルを集積することでキャンセル数の確率分布を生成する。 Also, the determining unit 33 can generate a probability distribution using, for example, Monte Carlo simulation. Specifically, for each explanatory variable used to calculate the cancellation score Sc, the determination unit 33 determines the fluctuation of each explanatory variable (for example, the normal distribution of the temperature with an average of XX ° C. and the standard deviation of Probability ratio of fine weather and rain), explanatory variables are generated by performing simulation using random numbers. Then, the determination unit 33 calculates the number of cancellations from all reservations (the number of reserved slots) based on the cancellation score Sc using the generated explanatory variables. Then, the determination unit 33 generates a probability distribution of the number of cancellations by taking one sample of the calculated number of cancellations and accumulating a plurality of samples.

ここで、図7Aおよび図7Bに示すように、キャンセルリスクの平均値が同じであったとしても、確率変数であるキャンセル数の発生確率は異なる場合がある。つまり、キャンセルリスクの平均値が同じであったとしても、確率分布の分布形状は異なる場合がある。 Here, as shown in FIGS. 7A and 7B, even if the average value of cancellation risk is the same, the occurrence probability of the number of cancellations, which is a random variable, may differ. That is, even if the average value of the cancellation risk is the same, the distribution shape of the probability distribution may differ.

具体的には、分布の山がともにキャンセル数「2」であったとしても、図7Aの分布の山は、図7Bの分布の山に比べて急峻な形状となっている。換言すれば、図7Aの確率分布では、キャンセル数「2」の発生確率P2aは、キャンセル数「1」の発生確率P1aに比べて顕著に高い。一方、分布の山が緩やかな図7Bの確率分布では、キャンセル数「2」の発生確率P2bは、キャンセル数「1」の発生確率P1bに比べてわずかに高い程度である。 Specifically, even if the peaks of the distribution both have the number of cancellations “2”, the peaks of the distribution in FIG. 7A have a steeper shape than the peaks of the distribution in FIG. 7B. In other words, in the probability distribution of FIG. 7A, the occurrence probability P2a of the cancellation number "2" is significantly higher than the occurrence probability P1a of the cancellation number "1". On the other hand, in the probability distribution shown in FIG. 7B, where the peaks of the distribution are gentle, the occurrence probability P2b of the cancellation number "2" is slightly higher than the occurrence probability P1b of the cancellation number "1".

つまり、図7Aの確率分布は、キャンセル数「2」の確率変数が他の確率変数に比べて顕著に起こりやすい確率分布であり、図7Bの確率分布は、キャンセル数「2」以外の他確率変数も比較的起こりやすい確率分布であるといえる。 In other words, the probability distribution of FIG. 7A is a probability distribution in which the random variable with the number of cancellations “2” is more likely to occur than the other random variables, and the probability distribution in FIG. It can be said that the variables also have probability distributions that are relatively likely to occur.

そこで、決定部33は、かかる確率分布に基づいて過剰枠数を決定する。例えば、図7Aに示すように、決定部33は、分布の山であるキャンセル数「2」の発生確率P2aと、キャンセル数「1」の発生確率P1aとの差分が所定の閾値以上である場合、キャンセル数「2」を過剰枠数として決定する。つまり、図7Aでは、キャンセル数「2」となる確率が極めて高いため、過剰枠数「2」に決定する。 Therefore, the determining unit 33 determines the number of excess frames based on such probability distribution. For example, as shown in FIG. 7A, the determination unit 33 determines that the difference between the occurrence probability P2a of the number of cancellations "2", which is the peak of the distribution, and the occurrence probability P1a of the number of cancellations "1" is equal to or greater than a predetermined threshold. , the number of cancellations "2" is determined as the number of excess frames. That is, in FIG. 7A, since the probability of the number of cancellations being "2" is extremely high, the number of excess slots is determined to be "2".

また、例えば、図7Bに示すように、決定部33は、分布の山であるキャンセル数「2」の発生確率P2bと、キャンセル数「1」の発生確率P1bとの差分が所定の閾値未満である場合、キャンセル数「1」を過剰枠数として決定する。つまり、図7Bでは、キャンセル数「2」に比べてキャンセル数「1」も比較的起こりやすいため、安全側をとって過剰枠数「1」に決定する。 Further, for example, as illustrated in FIG. 7B, the determination unit 33 determines that the difference between the probability P2b of occurrence of the number of cancellations “2”, which is the peak of the distribution, and the probability P1b of occurrence of the number of cancellations “1” is less than a predetermined threshold. If there is, the number of cancellations "1" is determined as the number of excess frames. That is, in FIG. 7B, the number of cancellations of "1" is relatively more likely to occur than the number of cancellations of "2", so the surplus number of slots is determined to be "1" on the safe side.

このように、決定部33は、キャンセル数の確率分布を用いることで、オーバーブッキング可能な過剰枠数を精度よく決定することができる。 In this way, the determining unit 33 can accurately determine the number of excess frames that can be overbooked by using the probability distribution of the number of cancellations.

なお、決定部33は、上記で決定した過剰枠数について、さらに所定の枠数だけ減らした過剰枠数を最終的な決定値としてもよい。これにより、利用日において実際に施設を利用する数が予約枠数を超えてしまう状況を高精度に回避することができる。 Note that the determination unit 33 may use the excess number of frames obtained by further reducing the number of excess frames determined above by a predetermined number of frames as the final determination value. As a result, it is possible to avoid with high accuracy the situation in which the number of people actually using the facility on the day of use exceeds the number of reservation slots.

また、決定部33は、外部要因情報を加味して過剰枠数を決定してもよい。具体的には、決定部33は、キャンセルリスクおよび外部要因に基づいて過剰枠数を決定する。例えば、決定部33は、キャンセルリスクと、外部要因との相関をモデル化し、かかるモデルに基づいて過剰枠数を決定する。 Further, the determination unit 33 may determine the number of excess frames by taking external factor information into account. Specifically, the determination unit 33 determines the number of excess slots based on the cancellation risk and external factors. For example, the determination unit 33 models the cancellation risk and the correlation with external factors, and determines the number of excess quotas based on this model.

具体的には、決定部33は、キャンセルリスクが所定値の場合に、施設で雨が降ると、キャンセルリスクが所定値よりも高くなることをモデルとして生成する。より具体的には、決定部33は、降水確率毎、降水量毎、最高気温(あるいは最低気温)毎、風速毎にモデルを生成してもよい。このように、施設の外部要因を加味することで、過剰枠数を精度よく決定することができる。 Specifically, when the cancellation risk is a predetermined value, the determination unit 33 generates a model in which the cancellation risk becomes higher than the predetermined value when it rains at the facility. More specifically, the determining unit 33 may generate a model for each probability of precipitation, for each amount of precipitation, for each maximum temperature (or minimum temperature), and for each wind speed. In this way, the number of excess quotas can be determined with high accuracy by taking into account external factors of the facility.

なお、決定部33は、キャンセルリスクと外部要因との相関をモデル化する場合に限らず、例えば、推定部32によって外部要因を加味して推定されたキャンセルリスクを取得することとしてもよい。 Note that the determining unit 33 is not limited to modeling the correlation between the cancellation risk and the external factor, and may acquire the cancellation risk estimated by the estimating unit 32 in consideration of the external factor, for example.

なお、決定部33による過剰枠数の決定処理のタイミングは、任意に行ってよい。例えば、決定部33は、予約が登録される毎に過剰枠数の決定処理を行ってもよく、あるいは、取得部30が所定の間隔で外部要因情報を取得し、施設の外部要因に変化がある毎に、過剰枠数を決定してもよい。かかる点について、図8を用いて説明する。 Note that the timing of the processing for determining the number of excess frames by the determination unit 33 may be performed arbitrarily. For example, the determining unit 33 may perform the process of determining the number of excess slots each time a reservation is registered, or the acquiring unit 30 acquires external factor information at predetermined intervals and determines whether there is a change in the external factor of the facility. The number of excess slots may be determined on a case-by-case basis. This point will be described with reference to FIG.

図8は、決定部33による過剰枠数の決定処理を示す図である。図8では、外部要因である施設の天気予報が晴れから雨に変化した場合の決定処理について説明する。なお、図8の上段のグラフは、天気予報が晴れの場合の確率分布を示しており、決定部33は、かかる確率分布を用いた場合、過剰枠数「2」に決定していることとする。 FIG. 8 is a diagram showing the process of determining the number of excess frames by the determination unit 33. As shown in FIG. FIG. 8 describes the decision processing when the weather forecast for the facility, which is an external factor, changes from sunny to rainy. Note that the upper graph in FIG. 8 shows the probability distribution when the weather forecast is sunny, and the determination unit 33 determines the number of excess frames to be “2” when using this probability distribution. do.

図8に示すように、例えば、施設における利用日の天気予報が晴れから雨に変化した場合、決定部33は、外部要因が晴れの場合の確率分布を、外部要因が雨の場合の確率分布に生成し直す。 As shown in FIG. 8, for example, when the weather forecast for the day the facility is used changes from sunny to rainy, the determination unit 33 determines the probability distribution when the external factor is sunny, and the probability distribution when the external factor is rain. regenerate to

そして、決定部33は、生成し直した確率分布に基づいて過剰枠数を補正する。図8の下段に示す例では、雨の場合の確率分布において、分布の山がキャンセル数「3」にシフトし、かつ、キャンセル数「1」および「2」の発生確率が極めて低くなっている。かかる場合に、決定部33は、晴れの場合の確率分布に基づき決定された過剰枠数「2」を「3」に補正する。 Then, the determining unit 33 corrects the excess frame number based on the regenerated probability distribution. In the example shown in the lower part of FIG. 8, in the probability distribution for rain, the peak of the distribution shifts to the number of cancellations "3", and the probability of occurrence of the number of cancellations "1" and "2" is extremely low. . In such a case, the determination unit 33 corrects the number of excess frames “2” determined based on the probability distribution for fine weather to “3”.

このように、決定部33は、施設の外部要因の変化に合わせて過剰枠数を補正することで、例えば、天気予報が晴れから雨に変わった場合にキャンセルが多くなることを想定した過剰枠数を決定できるため、過剰枠数を精度よく決定することができる。 In this way, the determining unit 33 corrects the number of excess slots in accordance with changes in the external factors of the facility. Since the number can be determined, it is possible to accurately determine the number of excess frames.

図3に戻って提供部34について説明する。提供部34は、決定部33によって決定された過剰枠数に基づく提供情報を提供する。例えば、提供部34は、決定した過剰枠数を含む提供情報を施設事業者へ提供する。あるいは、提供部34は、施設の予約可能数(予約枠数および過剰枠数の合算)を含む提供情報を提供してもよく、予約可能数から予約済枠数を減算した現在予約可能枠数を含む提供情報を提供してもよい。 Returning to FIG. 3, the providing unit 34 will be described. The provision unit 34 provides provision information based on the number of excess slots determined by the determination unit 33 . For example, the provision unit 34 provides the facility operator with provision information including the determined number of excess slots. Alternatively, the providing unit 34 may provide provision information including the number of available reservations for the facility (the sum of the number of reservation slots and the number of excess slots). You may provide provision information including.

これにより、施設事業者は、提供情報に基づいて設定すべき過剰枠数を判断できるため、設定すべき過剰枠数を精度よく判断できる。 As a result, the facility operator can determine the number of excess quotas to be set based on the provided information, and therefore can accurately determine the number of excess quotas to be set.

また、提供部34による提供情報の提供タイミングは、任意であってよい。例えば、提供部34は、施設事業者から取得要求を受け付けた場合に、提供情報を提供してもよい。かかる場合、決定部33は、取得要求を受け付けたタイミングで過剰枠数の決定処理を行い、提供部34は、かかるタイミングで決定された過剰枠数を含む提供情報を提供する。 Moreover, the timing of providing the provision information by the provision unit 34 may be arbitrary. For example, the provision unit 34 may provide the provision information when receiving an acquisition request from the facility operator. In such a case, the determination unit 33 performs processing for determining the excess number of slots at the timing when the acquisition request is received, and the provision unit 34 provides provision information including the excess number of slots determined at this timing.

これにより、施設事業者が必要とするときに限って提供情報を提供できる、換言すれば
不必要に提供情報が提供されることを防止できる。なお、提供部34は、施設事業者から取得要求を受け付けた場合に、提供情報を提供する場合に限らず、例えば、施設の外部要因が変化する毎に提供情報を提供してもよい。
Thereby, the provision information can be provided only when the facility operator needs it, in other words, it is possible to prevent the provision information from being provided unnecessarily. Note that the provision unit 34 may provide the provision information not only when receiving an acquisition request from the facility operator, but also, for example, each time an external factor of the facility changes.

また、提供情報の提供先は、施設事業者に限らず、例えば、予約サーバ3であってもよい。例えば、予約サーバ3は、提供情報に基づいて施設情報テーブル43の過剰枠数を更新する。 Further, the destination of the provided information is not limited to the facility operator, and may be, for example, the reservation server 3 . For example, the reservation server 3 updates the number of excess slots in the facility information table 43 based on the provided information.

図9を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理の処理手順について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。 A processing procedure of processing executed by the information processing apparatus 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 9 . FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of processing executed by the information processing apparatus 1 according to the embodiment.

図9に示すように、提供部34は、施設事業者から取得要求があったか否かを判定する(ステップS101)。取得部30は、施設事業者から取得要求があった場合(ステップS101,Yes)、予約情報を取得する(ステップS102)。 As shown in FIG. 9, the providing unit 34 determines whether or not there is an acquisition request from the facility operator (step S101). When receiving an acquisition request from the facility operator (step S101, Yes), the acquisition unit 30 acquires reservation information (step S102).

つづいて、取得部30は、施設の外部要因に関する情報である外部要因情報を取得する(ステップS103)。推定部32は、取得した予約情報に基づいてキャンセルリスクを推定する(ステップS104)。 Next, the acquisition unit 30 acquires external factor information, which is information about external factors of the facility (step S103). The estimation unit 32 estimates the cancellation risk based on the acquired reservation information (step S104).

つづいて、決定部33は、キャンセルリスクおよび外部要因に基づいてキャンセルが発生する予約枠数の確率分布を生成する(ステップS105)。つづいて、決定部33は、生成した確率分布に基づいて過剰枠数を決定する(ステップS106)。 Subsequently, the determination unit 33 generates a probability distribution of the number of reservation slots that will be canceled based on the cancellation risk and external factors (step S105). Subsequently, the determining unit 33 determines the number of excess slots based on the generated probability distribution (step S106).

つづいて、提供部34は、決定部33によって決定された過剰枠数に基づく提供情報を施設事業者へ提供し(ステップS107)、処理を終了する。一方、ステップS101において、提供部34は、施設事業者から取得要求がなかった場合(ステップS101,No)、処理を終了する。 Subsequently, the provision unit 34 provides the facility operator with provision information based on the excess number of slots determined by the determination unit 33 (step S107), and ends the process. On the other hand, in step S101, when there is no acquisition request from the facility operator (step S101, No), the providing unit 34 ends the process.

上述した実施形態における情報処理装置1は、それぞれ例えば図9に示すような構成のコンピュータ200がプログラムを実行することによって実現される。 The information processing apparatus 1 in the above-described embodiments is realized by executing a program by a computer 200 configured as shown in FIG. 9, for example.

図10は、実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ200は、CPU201、RAM202、ROM203、HDD204、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を備える。 10 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that executes a program according to the embodiment; FIG. Computer 200 includes CPU 201 , RAM 202 , ROM 203 , HDD 204 , communication interface (I/F) 205 , input/output interface (I/F) 206 and media interface (I/F) 207 .

CPU201は、ROM203またはHDD204に格納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等を格納する。 The CPU 201 operates based on programs stored in the ROM 203 or HDD 204 and controls each unit. The ROM 203 stores a boot program executed by the CPU 201 when the computer 200 is started, a program depending on the hardware of the computer 200, and the like.

HDD204は、CPU201によって実行されるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス205は、通信部10に対応し、ネットワーク6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6を介して他の機器へ送信する。 The HDD 204 stores data and the like used by programs executed by the CPU 201 . The communication interface 205 corresponds to the communication unit 10, receives data from other devices via the network 6, sends the data to the CPU 201, and transmits data generated by the CPU 201 to other devices via the network 6.

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等の出力装置、および、キーボードやマウス等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、生成したデータを、入出力インターフェイス206を介して出力装置へ出力する。 The CPU 201 controls output devices such as a display and a printer, and input devices such as a keyboard and a mouse, through an input/output interface 206 . The CPU 201 acquires data from the input device via the input/output interface 206 . The CPU 201 also outputs the generated data to an output device via the input/output interface 206 .

メディアインターフェイス207は、記録媒体208に格納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、当該プログラムを、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)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 207 reads programs or data stored in the recording medium 208 and provides them to the CPU 201 via the RAM 202 . The CPU 201 loads the program from the recording medium 208 onto the RAM 202 via the media interface 207 and executes the loaded program. The recording medium 208 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.

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、上述した取得部30、生成部31、推定部32、決定部33および提供部34の機能を実現することができる。また、かかる取得部30、生成部31、推定部32、決定部33および提供部34は、それぞれ一部または全部がハードウェアのみで構成されてもよい。 The CPU 201 of the computer 200 can implement the functions of the acquisition unit 30 , the generation unit 31 , the estimation unit 32 , the determination unit 33 and the provision unit 34 described above by executing the programs loaded on the RAM 202 . Also, the obtaining unit 30, the generating unit 31, the estimating unit 32, the determining unit 33, and the providing unit 34 may be configured partially or wholly only by hardware.

コンピュータ200のCPU201は、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6を介してこれらのプログラムを取得してもよい。なお、HDD204は、記憶部11に対応し、記憶部11と同様のデータを記憶する。また、HDD204に代えて、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、光ディスク等の記憶装置を用いてもよい。 The CPU 201 of the computer 200 reads the programs from the recording medium 208 and executes them, but as another example, these programs may be acquired via the network 6 from another device. Note that the HDD 204 corresponds to the storage unit 11 and stores data similar to that of the storage unit 11 . Also, instead of the HDD 204, a semiconductor memory device such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as an optical disk may be used.

実施形態に係る情報処理装置1は、取得部30と、推定部32と、決定部33とを備える。取得部30は、所定の予約枠数を有する施設の予約に関する情報である予約情報を取得する。推定部32は、取得部30によって取得された予約情報に基づいて、予約のキャンセルが発生するリスクであるキャンセルリスクを推定する。決定部33は、推定部32によって推定されたキャンセルリスクに基づいて施設においてオーバーブッキング可能な予約枠数である過剰枠数を決定する。これにより、オーバーブッキング可能な予約枠数を精度よく決定することができる。 The information processing device 1 according to the embodiment includes an acquisition unit 30 , an estimation unit 32 and a determination unit 33 . The acquisition unit 30 acquires reservation information, which is information about reservations for facilities having a predetermined number of reservation slots. Based on the reservation information acquired by the acquisition unit 30, the estimation unit 32 estimates a cancellation risk, which is the risk of cancellation of the reservation. Based on the cancellation risk estimated by the estimation unit 32, the determination unit 33 determines the number of excess slots, which is the number of reservation slots that can be overbooked at the facility. This makes it possible to accurately determine the number of reservation slots that can be overbooked.

また、推定部32は、予約毎のキャンセルリスクを推定する。決定部33は、予約毎のリスクに基づいてキャンセルが発生する予約枠数の確率分布を生成し、当該確率分布に基づいて過剰枠数を決定する。このように、確率分布を用いることで、過剰枠数を精度よく決定することができる。 Also, the estimation unit 32 estimates the cancellation risk for each reservation. The determination unit 33 generates a probability distribution of the number of reservation slots that will be canceled based on the risk of each reservation, and determines the number of excess slots based on the probability distribution. By using the probability distribution in this way, it is possible to accurately determine the number of excess frames.

また、取得部30は、施設の利用日に発生する外部要因に関する外部要因情報を取得する。決定部33は、キャンセルリスクおよび外部要因に基づいて過剰枠数を決定する。このように、外部要因を加味して過剰枠数を決定することで、過剰枠数を精度よく決定することができる。 The acquisition unit 30 also acquires external factor information related to external factors that occur on the day the facility is used. The determination unit 33 determines the number of excess slots based on the cancellation risk and external factors. In this way, by determining the number of excess slots in consideration of external factors, it is possible to accurately determine the number of excess slots.

また、外部要因は、施設における天候、施設の周辺で行われるイベントおよび施設が関わる時事の少なくとも一つを含む。これにより、過剰枠数を精度よく決定することができる。 In addition, external factors include at least one of weather at the facility, events occurring around the facility, and current affairs related to the facility. This makes it possible to accurately determine the number of excess frames.

また、取得部30は、外部要因情報を所定の間隔で取得する。決定部33は、外部要因に変化がある毎に、過剰枠数を決定する。これにより、施設の外部要因の変化に合わせて過剰枠数を補正できる。 Further, the acquisition unit 30 acquires external factor information at predetermined intervals. The determination unit 33 determines the number of excess slots each time the external factor changes. As a result, the excess number of slots can be corrected in accordance with changes in external factors of the facility.

また、情報処理装置1は、提供部34を備える。提供部34は、決定部33によって決定された過剰枠数に基づく提供情報を提供する。これにより、例えば、施設事業者は、提供情報に基づいて設定すべき過剰枠数を精度よく判断することができる。 The information processing device 1 also includes a providing unit 34 . The provision unit 34 provides provision information based on the number of excess slots determined by the determination unit 33 . As a result, for example, the facility operator can accurately determine the number of excess slots to be set based on the provided information.

また、提供部34は、施設事業者から取得要求を受け付けた場合に、提供情報を提供する。これにより、施設事業者が必要な時に限って提供情報を提供できる、換言すれば、不必要に提供情報が提供されることを防止することができる。 Further, the provision unit 34 provides the provision information when receiving an acquisition request from the facility operator. As a result, the facility operator can provide the information only when necessary, in other words, it is possible to prevent unnecessary information from being provided.

また、上述した情報処理装置1は、それぞれ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フォーム等をAPI(Application Programming Interface)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。 Further, the information processing apparatus 1 described above may be realized by a plurality of server computers, and depending on the function, it may be realized by calling an external platform or the like using an API (Application Programming Interface), network computing, or the like. The configuration can be changed flexibly.

また、上記してきた「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。 Also, the "section, module, unit" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

以上、上記実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described using the above embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments. It is obvious to those skilled in the art that various modifications or improvements can be made to the above embodiments. In addition, it is clear from the description of the scope of the claims that forms with such modifications or improvements can also be included in the technical scope of the present invention.

1 情報処理装置
2,2~2 端末装置
3 予約サーバ
4,4~4 施設装置
5 情報提供サーバ
6 ネットワーク
10,50 通信部
11,51 記憶部
12,52 制御部
20 ユーザ情報DB
21 予約情報DB
22 施設情報DB
30 取得部
31 生成部
32 推定部
33 決定部
34 提供部
41 ユーザ情報テーブル
42 予約情報テーブル
43 施設情報テーブル
100 情報処理システム
1 information processing device 2, 2 1 to 2 n terminal device 3 reservation server 4, 4 1 to 4 m facility device 5 information providing server 6 network 10, 50 communication unit 11, 51 storage unit 12, 52 control unit 20 user information DB
21 Reservation information DB
22 Facility information DB
30 acquisition unit 31 generation unit 32 estimation unit 33 determination unit 34 provision unit 41 user information table 42 reservation information table 43 facility information table 100 information processing system

Claims (9)

所定の予約枠数を有する施設の予約に関する情報である予約情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記予約情報に基づいて前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記リスクに基づいて前記施設においてオーバーブッキング可能な予約枠数である過剰枠数を決定する決定部と、
を備え、
前記取得部は、
前記施設の利用日に発生する外部要因であって、前記施設に関わる時事を含む前記外部要因に関する外部要因情報をさらに取得し、
前記決定部は、
前記リスクおよび前記外部要因に基づいて前記過剰枠数を決定し、
前記推定部は、
前記予約毎の前記リスクを推定し、
前記決定部は、
前記予約毎の前記リスクに基づいて、キャンセルが発生する前記予約枠数であるキャンセル数毎の発生確率を示す確率分布を生成し、前記発生確率が最も高い前記キャンセル数と、前記発生確率が次点の前記キャンセル数とにおける前記発生確率の差分に基づいて、前記発生確率が最も高い前記キャンセル数を前記過剰枠数とするか、前記発生確率が次点の前記キャンセル数を前記過剰枠数とするかを決定すること
を特徴とする情報処理装置。
an acquisition unit for acquiring reservation information, which is information relating to reservations for facilities having a predetermined number of reservation slots;
an estimation unit that estimates a risk of cancellation of the reservation based on the reservation information acquired by the acquisition unit;
a determination unit that determines the number of excess slots, which is the number of reservation slots that can be overbooked in the facility, based on the risk estimated by the estimation unit;
with
The acquisition unit
further acquiring external factor information relating to external factors that occur on the day of use of the facility and include current affairs related to the facility;
The decision unit
determining the number of excess quotas based on the risk and the external factors;
The estimation unit
estimating the risk for each appointment;
The decision unit
Based on the risk for each reservation, a probability distribution is generated that indicates the probability of occurrence for each number of cancellations, which is the number of reservations that can be canceled, and the number of cancellations with the highest probability of occurrence and the probability of occurrence are as follows: Based on the difference in the probability of occurrence between the number of cancellations and the number of cancellations of a point, the number of cancellations with the highest probability of occurrence is set as the excess number of slots, or the number of cancellations with the next highest probability of occurrence is set as the number of excess slots. deciding whether to
An information processing device characterized by:
前記決定部は、
モンテカルロシミュレーションを用いて前記確率分布を生成すること
を特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The decision unit
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the probability distribution is generated using a Monte Carlo simulation.
前記決定部は、
前記リスクおよび前記外部要因に基づいて前記過剰枠数を決定すること
を特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
The decision unit
3. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the excess number of slots is determined based on the risk and the external factor.
前記外部要因は、
前記施設における天候、および、前記施設の周辺で行われるイベントの少なくとも一つを含むこと
を特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The external factors are
4. The information processing apparatus according to claim 3 , including at least one of the weather at said facility and an event taking place around said facility.
前記取得部は、
前記外部要因情報を所定の間隔で取得し、
前記決定部は、
前記外部要因に変化がある毎に、前記過剰枠数を決定すること
を特徴とする請求項3または4に記載の情報処理装置。
The acquisition unit
acquiring the external factor information at predetermined intervals;
The decision unit
5. The information processing apparatus according to claim 3 , wherein the number of excess slots is determined each time the external factor changes.
前記決定部によって決定された前記過剰枠数に基づく提供情報を提供する提供部をさらに備えること
を特徴とする請求項1~のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 , further comprising a provision unit that provides provision information based on the excess number of slots determined by the determination unit.
前記提供部は、
前記施設の事業者から取得要求を受け付けた場合に、前記提供情報を提供すること
を特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The providing unit
7. The information processing apparatus according to claim 6 , wherein the provision information is provided when an acquisition request is received from a business operator of the facility.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定の予約枠数を有する施設の予約に関する情報である予約情報を取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した前記予約情報に基づいて前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記リスクに基づいて前記施設においてオーバーブッキング可能な予約枠数である過剰枠数を決定する決定工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記施設の利用日に発生する外部要因であって、前記施設に関わる時事を含む前記外部要因に関する外部要因情報をさらに取得し、
前記決定工程は、
前記リスクおよび前記外部要因に基づいて前記過剰枠数を決定し、
前記推定工程は、
前記予約毎の前記リスクを推定し、
前記決定工程は、
前記予約毎の前記リスクに基づいて、キャンセルが発生する前記予約枠数であるキャンセル数毎の発生確率を示す確率分布を生成し、前記発生確率が最も高い前記キャンセル数と、前記発生確率が次点の前記キャンセル数とにおける前記発生確率の差分に基づいて、前記発生確率が最も高い前記キャンセル数を前記過剰枠数とするか、前記発生確率が次点の前記キャンセル数を前記過剰枠数とするかを決定すること
を特徴とする情報処理方法。
A computer-executed information processing method comprising:
an acquisition step of acquiring reservation information, which is information relating to reservations for facilities having a predetermined number of reservation slots;
an estimation step of estimating a risk of cancellation of the reservation based on the reservation information acquired by the acquisition step;
a determination step of determining an excess number of reservation slots that can be overbooked at the facility based on the risk estimated by the estimation step;
including
The obtaining step includes
further acquiring external factor information relating to external factors that occur on the day of use of the facility and include current affairs related to the facility;
The determining step includes:
determining the number of excess quotas based on the risk and the external factors;
The estimation step includes
estimating the risk for each appointment;
The determining step includes:
Based on the risk for each reservation, a probability distribution is generated that indicates the probability of occurrence for each number of cancellations, which is the number of reservations that can be canceled, and the number of cancellations with the highest probability of occurrence and the probability of occurrence are as follows: Based on the difference in the probability of occurrence between the number of cancellations and the number of cancellations of a point, the number of cancellations with the highest probability of occurrence is set as the excess number of slots, or the number of cancellations with the next highest probability of occurrence is set as the number of excess slots. deciding whether to
An information processing method characterized by:
所定の予約枠数を有する施設の予約に関する情報である予約情報を取得する取得手順と、
前記取得手順が取得した前記予約情報に基づいて前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記リスクに基づいて前記施設においてオーバーブッキング可能な予約枠数である過剰枠数を決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記施設の利用日に発生する外部要因であって、前記施設に関わる時事を含む前記外部要因に関する外部要因情報をさらに取得し、
前記決定手順は、
前記リスクおよび前記外部要因に基づいて前記過剰枠数を決定し、
前記推定手順は、
前記予約毎の前記リスクを推定し、
前記決定手順は、
前記予約毎の前記リスクに基づいて、キャンセルが発生する前記予約枠数であるキャンセル数毎の発生確率を示す確率分布を生成し、前記発生確率が最も高い前記キャンセル数と、前記発生確率が次点の前記キャンセル数とにおける前記発生確率の差分に基づいて、前記発生確率が最も高い前記キャンセル数を前記過剰枠数とするか、前記発生確率が次点の前記キャンセル数を前記過剰枠数とするかを決定すること
を特徴とする情報処理プログラム。
an acquisition procedure for acquiring reservation information, which is information relating to the reservation of a facility having a predetermined number of reservation slots;
an estimation procedure for estimating a risk of cancellation of the reservation based on the reservation information acquired by the acquisition procedure;
a determination procedure for determining the number of excess slots, which is the number of reservation slots that can be overbooked at the facility, based on the risk estimated by the estimation procedure;
on the computer, and
The acquisition procedure includes:
further acquiring external factor information relating to external factors that occur on the day of use of the facility and include current affairs related to the facility;
The determination procedure includes:
determining the number of excess quotas based on the risk and the external factors;
The estimation procedure includes:
estimating the risk for each appointment;
The determination procedure includes:
Based on the risk for each reservation, a probability distribution is generated that indicates the probability of occurrence for each number of cancellations, which is the number of reservations that can be canceled, and the number of cancellations with the highest probability of occurrence and the probability of occurrence are as follows: Based on the difference in the probability of occurrence between the number of cancellations and the number of cancellations of a point, the number of cancellations with the highest probability of occurrence is set as the excess number of slots, or the number of cancellations with the next highest probability of occurrence is set as the number of excess slots. deciding whether to
An information processing program characterized by
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0573596A (en) * 1991-09-17 1993-03-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method for managing entrance reservation interlocking with queue
JPH0981626A (en) * 1995-09-11 1997-03-28 Toshiba Corp Hotel reservation reception system and its management method

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016024696A (en) 2014-07-23 2016-02-08 株式会社日立製作所 Reservation management system and reservation management method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
福田淳一,モンテカルロ・シミュレーションを克服するための3つの鍵,プロジェクトマネジメント学会誌,第11巻 第4号,日本,プロジェクトマネジメント学会,2009年08月15日,pp.3-8

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