JP7280403B1 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現され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一例を示す図である。なお、図1では、本実施形態に係る情報処理装置10によって、実施形態に係る情報処理などが実現されるものとする。
ここで、情報処理装置10が実行する提供処理に先立ち、利用者端末50を用いた決済(電子決済)の一例について説明する。なお、以下の説明では、店舗Aに配置された2次元コード(QRコード(登録商標))であって、店舗Aを識別する店舗識別情報を示す2次元コードを用いて、利用者Uが利用者端末50を用いた決済を行う例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。以下に説明する決済の一例は、任意の利用者が任意の利用者端末50を用いて、任意の店舗にて決済を行う場合においても適用可能である。また、店舗識別情報は、QRコードのみならず、バーコードや所定のマーク、番号等であってもよい。
実施形態に係る情報処理装置10は、各店舗で行われた電子決済サービスの決済履歴に基づき、各店舗の事業者に対しファクタリングサービスを提供する。ここで、ファクタリングサービスとは、店舗の将来の売り上げの一部を債権として買い取ることで、事業者に対し資金を提供するサービスである。
たとえば、上記の学習データには、各チェーンストアのチェーン情報と、当該チェーンストアのチェーン店の増減数や、電子決済サービスの取引高を示すラベル(「正解情報」ともいう)とを対応付けたデータが含まれる。
次に、図3を用いて、情報処理装置10の構成例について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置10の構成例を示すブロック図である。図2に示すように、情報処理装置10は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
次に、図11を用いて、実施形態に係る情報処理装置10が実行する処理手順の一例について説明する。図11は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
ところで、上述した実施形態では、実店舗を対象として場合について説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、オフライン販売とオンライン販売を組み合わせてサービスを提供する店舗を対象とすることにしてもよい。たとえば、この場合、オンライン販売分については、たとえば、各種ECサイトの販売履歴を学習データとしてモデルMの学習を行う。また、たとえば、このような場合には、オフライン販売分とオンライン販売分とをあわせてモデルMの学習を行うようにしてもよく、オフライン販売分のモデルMとオンライン販売分のモデルMとをそれぞれ学習するようにしてもよい。
実施形態に係る情報処理装置10は、実店舗それぞれに関する店舗情報を取得する取得部131と、取得部131によって取得された店舗情報を入力した際に、所定のエリアにおける決済サービスの利用態様に関する将来情報を出力する学習モデルをエリア毎に学習する学習部132とを備える。したがって、実施形態に係る情報処理装置10によれば、実店舗における将来の動向を適切に予測することができる。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置10は、例えば図12に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図12は、実施形態に係る情報処理装置10の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
10 情報処理装置
50 利用者端末
100 決済サーバ
121 店舗情報データベース
122 加盟店情報データベース
123 地理情報データベース
124 モデルデータベース
125 ファクタリングデータベース
130 制御部
131 取得部
132 学習部
133 推定部
134 決定部
200 店舗端末
300 事業者端末
M モデル(学習モデルの一例)
Claims (11)
- 実店舗それぞれに関する店舗情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記店舗情報を入力した際に、所定のエリアにおける決済サービスの利用態様に関する将来情報として前記実店舗が前記決済サービスの加盟店から撤退するか否かを示す撤退スコアを出力する学習モデルを前記エリア毎に学習する学習部と
を備え、
前記学習部は、
利用者の端末装置にインストールされたアプリケーションが店舗を示す識別情報を読み取り、利用者の個人口座を示す識別情報を送金元の情報とし、読み取られた店舗を示す識別情報を送金先として所定の決済サーバに送信することで、あるいは、当該アプリケーションが表示する当該利用者の個人口座を示す識別情報を店舗の端末が読み取り、当該利用者の個人口座を示す識別情報を送金元とし、当該店舗を示す識別情報を送金先として電子マネーを移動させることで決済が実現される前記決済サービスの取引履歴を含む前記店舗情報を用いて、前記学習モデルを前記エリア毎に学習すること
を特徴とする情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記実店舗における前記決済サービスの取引高に関する情報を学習データとして前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記実店舗の店舗カテゴリに基づき、前記将来情報を出力する前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記店舗カテゴリが類似する前記実店舗の前記店舗情報を学習データとして前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記エリアの人口に関する人口情報を学習データとして前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記人口情報として、前記決済サービスの利用者数に関する情報を利用すること
を特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記実店舗それぞれの家賃に関する家賃情報を学習データとして前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記学習部によって学習された前記学習モデルから出力される前記将来情報に基づいて、前記実店舗の債権の買い取りに関する買い取り条件を決定する決定部
を備えることを特徴とする請求項1~7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、
前記実店舗の債権が回収不能になる確率を前記将来情報として出力する前記学習モデルを学習し、
前記決定部は、
前記回収不能になる確率が低いほど、有利な前記買い取り条件を決定すること
を特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
実店舗それぞれに関する店舗情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記店舗情報を入力した際に、所定のエリアにおける決済サービスの利用態様に関する将来情報として前記実店舗が前記決済サービスの加盟店から撤退するか否かを示す撤退スコアを出力する学習モデルを前記エリア毎に学習する学習工程と
を含み、
前記学習工程は、
利用者の端末装置にインストールされたアプリケーションが店舗を示す識別情報を読み取り、利用者の個人口座を示す識別情報を送金元の情報とし、読み取られた店舗を示す識別情報を送金先として所定の決済サーバに送信することで、あるいは、当該アプリケーションが表示する当該利用者の個人口座を示す識別情報を店舗の端末が読み取り、当該利用者の個人口座を示す識別情報を送金元とし、当該店舗を示す識別情報を送金先として電子マネーを移動させることで決済が実現される前記決済サービスの取引履歴を含む前記店舗情報を用いて、前記学習モデルを前記エリア毎に学習すること
を特徴とする情報処理方法。 - 実店舗それぞれに関する店舗情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記店舗情報を入力した際に、所定のエリアにおける決済サービスの利用態様に関する将来情報として前記実店舗が前記決済サービスの加盟店から撤退するか否かを示す撤退スコアを出力する学習モデルを前記エリア毎に学習する学習手順と
をコンピュータに実行させ、
前記学習手順は、
利用者の端末装置にインストールされたアプリケーションが店舗を示す識別情報を読み取り、利用者の個人口座を示す識別情報を送金元の情報とし、読み取られた店舗を示す識別情報を送金先として所定の決済サーバに送信することで、あるいは、当該アプリケーションが表示する当該利用者の個人口座を示す識別情報を店舗の端末が読み取り、当該利用者の個人口座を示す識別情報を送金元とし、当該店舗を示す識別情報を送金先として電子マネーを移動させることで決済が実現される前記決済サービスの取引履歴を含む前記店舗情報を用いて、前記学習モデルを前記エリア毎に学習すること
を特徴とする情報処理プログラム。
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