特許 6768105 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6768105

(24)【登録日】2020年9月24日

(45)【発行日】2020年10月14日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20201005BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20201005BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 310

   G06Q10/04

【請求項の数】12

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2019-51982(P2019-51982)

(22)【出願日】2019年3月19日

(65)【公開番号】特開2020-154657(P2020-154657A)

(43)【公開日】2020年9月24日

【審査請求日】2019年8月20日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】319013263

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】高橋 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】株田 達矢

(72)【発明者】

【氏名】寺田 幸弘

(72)【発明者】

【氏名】森 泰介

(72)【発明者】

【氏名】澁川 高昌

(72)【発明者】

【氏名】金 氣範

(72)【発明者】

【氏名】小川 知紘

【審査官】 塩田 徳彦

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１１−１０８１９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１８−０８１４４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１０／０１８５４８６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 ダイナミックプライシングは万能か 繁閑差がビジネスチャンスを生む ＰＡＲＴ ３ 新幹線も料金変動？ ＡＩでホテルの需要予測が飛躍的に向上，日経ＸＴＲＥＮＤ ｖｏｌ．０１２，日本，日経ＢＰ社，２０１９年 ３月１４日，P.22-23，ISSN 2434-0219

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１の業種に関する情報として、前記第１の業種への需要に関連する所定の情報に基づき、前記第１の業種に属する第１事業者が設定した価格情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された価格情報に基づいて、前記第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する予測部と
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記予測部は、前記第１の業種とは異なる業種であって、当該第１の業種と所定の関連性を有する第２の業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記取得部は、前記第１の業種に関する情報として、前記第１の業種に属する第１事業者に関する情報を前記第１事業者それぞれから取得する
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。

【請求項4】

前記取得部は、前記第１の業種に関する情報として、前記第１の業種に属する第１事業者が提供する所定のサービスに対して前記第１事業者が設定した価格情報を取得し、
前記予測部は、前記価格情報に基づいて、前記第２の業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記取得部は、所定のエリアにおける前記第１の業種に関する情報を取得し、
前記予測部は、前記所定のエリアと所定の関係性を有する第２の業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記予測部は、前記第２の業種として、前記所定のエリアにおける交通機関に関する業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記予測部は、前記取得部により取得された情報が示す変動に基づいて、前記第２の業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記予測部は、前記取得部により取得された情報が示す価格変動に基づいて、前記第２の業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記予測部は、前記価格変動の傾向が所定の上昇傾向を示すか否かに基づいて、前記第２の業種に対するユーザの需要を予測する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記予測部により予測された予測結果に基づく情報を、前記第２の業種に属する第２事業者に提供する提供部をさらに有する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項11】

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
第１の業種に関する情報として、前記第１の業種への需要に関連する所定の情報に基づき、前記第１の業種に属する第１事業者が設定した価格情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された価格情報に基づいて、前記第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する予測工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項12】

第１の業種に関する情報として、前記第１の業種への需要に関連する所定の情報に基づき、前記第１の業種に属する第１事業者が設定した価格情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された価格情報に基づいて、前記第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する予測手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、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。

【背景技術】

【0002】

従来、種々の需要を予測する技術が提供されている。例えば、施設に対する予約数等から施設の需要を予測する技術が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８−２０６２２４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、異業種間での適切な需要予測を実現することができるとは限らない。

【0005】

例えば、上記の従来技術では、施設に対する予約数と、当該施設が検索された検索数（あるいは、施設が閲覧された閲覧数）とに基づいて、施設の需要を予測している。このように、上記の従来技術では、一の施設に閉じた需要予測を行っているに過ぎず、異業種間の概念が存在しない。このため、上記の従来技術では、異業種間での適切な需要予測を実現することができるとは限らない。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願にかかる情報処理装置は、第１の業種に関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された情報に基づいて、前記第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する予測部とを有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、異業種間での適切な需要予測を実現することができるといった効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態にかかる需要情報記憶部の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態にかかる事業者情報記憶部の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、情報処理装置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。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願にかかる情報処理装置、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説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、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。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。

【0011】

図１の説明に先立って、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図２に示すように、第１事業者装置１０と、第２事業者装置２０と、外部装置３０と、情報処理装置１００とを含む。第１事業者装置１０と、第２事業者装置２０、外部装置３０、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１には、複数台の第１事業者装置１０や、複数台の第２事業者装置２０や、複数台の外部装置３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

【0012】

第１事業者装置１０は、第１の業種に属する第１事業者よって利用される情報処理装置である。第１事業者装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、第１事業者装置１０は、第１事業者の操作に応じて、外部装置３０に対して各種情報設定を行う。

【0013】

また、本実施形態では、第１の業種は、ホテルや旅館の運営を行う宿泊業であるものとする。したがって、本実施形態では、第１の業種に属する第１事業者とは、ホテルや旅館の運営を行う事業者である。一方で、本実施形態で対象とする第１の業種は、必ずしも宿泊業である必要はなく、第１の業種は任意の業種であってよい。

【0014】

第２事業者装置２０は、第２の業種に属する第２事業者よって利用される情報処理装置である。第２事業者装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。例えば、第２事業者装置２０は、情報処理装置１００から受信した各種情報を表示する。また、第２事業者装置２０は、第２事業者の操作に応じて、外部装置３０に対して各種情報設定を行うこともできる。

【0015】

また、本実施形態では、第２の業種は、第１の業種とは異なる業種であるものとする。例えば、第２の業種は、第１の業種とは異なる業種であって、当該第１の業種と所定の関連性を有する業種である。一例を示すと、第２の業種は、交通機関に関する業種である。上記例では、第１の業種は宿泊業であるため、本実施形態では、第２の業種は、第１の業種以外の業種となる。本実施形態では、第２の業種は、旅客向けの運輸業（例えば、バス会社、鉄道会社、航空会社がこれに属する）であるものとする。

【0016】

外部装置３０は、実施形態にかかる情報処理装置１００と連携するサーバ装置である。本実施形態では、外部装置３０は、宿泊予約サービスＴ１を提供するサーバ装置であるものとする。なお、外部装置３０と、情報処理装置１００とは一体化されてもよい。したがって、宿泊予約サービスＴ１は、情報処理装置１００を管理する「事業者Ｔ」によって運営されるサービスであってもよい。

【0017】

上記の通り、第１の業種は宿泊業であるため、第１の業種に属する第１事業者（例えば、ホテルや旅館の運営を行う事業者）は、第１事業者装置１０を用いて、外部装置３０にアクセスすることで、宿泊予約サービスＴ１に対して、自社ホテル等での宿泊プラン、価格、空室状況、サービス内容等を登録（設定）する。そして、外部装置３０は、第１事業者によって登録された内容を宿泊予約サービスＴ１を介して適宜ユーザに公開する。また、情報処理装置１００は、外部装置３０にアクセスし、第１事業者により登録された登録情報を取得することができる。

【0018】

ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、第１の業種に属する第１事業者の一例としてホテル会社を挙げる。ホテル会社は、例えば、曜日やイベントに合わせて、自社ホテルにどれほどの需要があるかを予測し、需要に合わせて、価格を変動させる。例えば、ホテル会社は、利用客が少ない平日には価格を下げ、利用客が多い祝祭日には価格を上げたりする。また、ホテル会社は、周辺地域で突発的なイベントがあり、平日であっても普段よりも多い利用客が見込まれる場合には、一時的に価格を上げたりする。このようなことからホテル会社の価格推移（価格変動）には、そのホテル会社のホテル、あるいは、周辺地域で起こる何らかのイベント毎等に対するユーザの需要が比較的に精度よく反映された情報といえる。

【0019】

したがって、ホテル会社の価格推移に着目すれば、需要を予測することができるようになる。また、予測した需要は、ホテル会社である第１の業種とは異なる第２の業種に属する第２事業者にとっても有益な情報となり得る。例えば、上記のように、イベント等により周辺地域に対する需要が高まることが予測された場合には、その周辺地域での交通や観光需要の予測につなげることができるようになるため、第２の業種に属する第２事業者であるバス会社や土産物販売店等に対して需要に関する情報提供ができるようになる。

【0020】

また、上記の通り、施設に対する予約数と、当該施設が検索された検索数（あるいは、施設が閲覧された閲覧数）とに基づいて、この施設の需要を予測するといった従来技術が存在するが、かかる技術では施設での価格情報（価格推移、価格変動）が考慮されていない。上記の通り、価格情報は、需要がより反映され易い情報であるため、この価格情報を用いる点で従来技術に対して優位性を持たせることができるようになると考えられる。

【0021】

以上のような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、第１の業種に関する情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した情報に基づいて、第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する。より具体的には、情報処理装置１００は、第１の業種に関する情報として、第１の業種に属する第１事業者に関する情報を第１事業者それぞれから取得する。

【0022】

また、情報処理装置１００は、例えば、所定のエリア毎に、当該所定のエリアでの第１の業種に関する情報を取得し、所定のエリア毎に、当該所定のエリアでの第２の業種に対するユーザの需要を予測する。

【0023】

また、例えば、情報処理装置１００は、第１の業種に関する情報として、第１の業種に属する第１事業主が提供する所定のサービスに対して第１の事業者が設定した価格情報を取得し、この価格情報（例えば、価格情報が示す価格変動）に基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。一例を示すと、情報処理装置１００は、価格変動の傾向が所定の上昇傾向を示すか否かに基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。以では、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。具体的には、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例を手順を追って説明する。また、情報処理装置１００が有する記憶部についても適宜説明する。

【0024】

図１の例では、第１の業種に属する第１事業者を、ホテルを運営するホテル会社であるものとする。具体的には、図１の例では、第１事業者として、ホテルＨ１を運営するホテル会社であるホテルＨ１株式会社と、ホテルＨ２を運営するホテル会社であるホテルＨ２株式会社と、ホテルＨ３を運営するホテル会社であるホテルＨ３株式会社と、ホテルＨ４を運営するホテル会社であるホテルＨ４株式会社とが例示されている。なお、以下では、ホテルＨ１株式会社を単にホテルＨ１、ホテルＨ２株式会社を単にホテルＨ２、ホテルＨ３株式会社を単にホテルＨ３、ホテルＨ４株式会社を単にホテルＨ４と表記する場合がある。

【0025】

また、例えば、ホテルＨ１と表記する場合、これはホテルＨ１株式会社、および、ホテルＨ１という施設そのものの双方、あるいは、いいずれか一方を指示してよいものとする。ホテルＨ２、Ｈ３、Ｈ４についても同様である。また、ホテルＨ１〜Ｈ４それぞれは、各地にチェーン展開されているホテルであってもよいし、単独のホテルであってもよい。

【0026】

さて、図１の例では、ホテルＨ１〜Ｈ４それぞれが、外部装置３０に対して、各種登録を行っている。例えば、ホテルＨ１〜Ｈ４は、外部装置３０に対して、宿泊プランを示すプラン情報の登録、および、宿泊プラン毎の価格を示す価格情報の登録を行っている。もちろん、これら以外の情報が登録されてもよい。また、ホテルＨ１〜Ｈ４は、任意のタイミングで登録内容を変更したり、宿泊プラン毎に数日、数週間、あるいは数ヶ月先までの各日付の価格情報を登録することもできる。外部装置３０は、ホテルＨ１〜Ｈ４それぞれから受け付けた登録情報を第１業種情報記憶部１２１に格納する。

【0027】

ここで、第１業種情報記憶部１２１について説明する。第１業種情報記憶部１２１は、第１の業種に属する第１の事業者（図１の例では、ホテルＨ１〜Ｈ４）に関する情報（例えば、登録情報）を記憶する。図１の例では、第１業種情報記憶部１２１は、「第１の業種」、「第１事業者」、「識別情報」、「所在地」、「宿泊プラン」、「価格情報」、「平均価格」といった項目を有する。

【0028】

「第１の業種」は、第１の業種としてどのような業種であるのかを識別可能な情報（例えば、業種名）を示す。図１に示す第１業種情報記憶部１２１の例では、ホテルＨ１〜Ｈ４に対応する「第１の業種」として「宿泊業」が入力されている。「第１事業者」は、第１事業者を識別可能な情報（例えば、事業者名）を示す。図１に示す第１業種情報記憶部１２１の例では、「第１事業者」として「ホテルＨ１株式会社」といったように正式な事業者名が入力されている。「識別情報」は、対応する「第１事業者」が運営する対象（図１の例では、ホテル）を識別可能な情報（例えば、識別ＩＤや対象の名称）を示す。「所在地」は、「識別情報」で識別される対象（図１の例では、ホテル）の所在地を示す。また、「所在地」には、第１事業者の本拠地（例えば、本社）の所在地も含まれてよい。

【0029】

「宿泊プラン」は、「識別情報」で識別されるホテルでの宿泊プランを示す情報である。図１に示す第１業種情報記憶部１２１の例では、例えば、宿泊プラン「ＰＬ１１」といったように概念的な記号が用いられてるが、実際には、プラン名、プラン内容、宿泊条件、サービス内容を示すテキスト情報や画像情報等がこれに対応する。「価格情報」は、対応する「宿泊プラン」に設定される価格を示す。図１の例では、説明を簡単にするために、各「宿泊プラン」毎に１つの「価格情報」のみ設定されているが、例えば、「宿泊プラン」毎に、数日、数週間、あるいは数ヶ月先までの各日付での価格を示す「価格情報」が設定されてよい。

【0030】

「平均価格」は、「識別情報」で識別されるホテルについて各「宿泊プラン」に設定される「価格情報」を平均した価格を示す。上記の通り、「価格情報」は、例えば、「宿泊プラン」毎に、数日、数週間、あるいは数ヶ月先までの各日付に設定される価格であってよいため、「平均価格」は、例えば、各日付での「宿泊プラン」毎の「価格情報」を平均した価格を示すものであってよい。なお、本実施形態では、「平均価格」を用いるものとするが、必ずしも平均である必要はなく、例えば、価格の中央値であってもよいし、各「宿泊プラン」の中での最大価格であってもよいし、「宿泊プラン」の中での最小価格であってもよい。

【0031】

すなわち、図１に示す第１業種情報記憶部１２１の例では、ホテルＨ１の所在地は「東京都Ｒ区」であり、ホテルＨ１には、宿泊プランとして、価格情報「ＰＲ１１１」（価格ＰＲ１１１）の宿泊プラン「ＰＬ１１」と、価格情報「ＰＲ１１２」の宿泊プラン「ＰＬ１２」と、価格情報「ＰＲ１１３」の宿泊プラン「ＰＬ１３」が存在する例を示す。図１に示す第１業種情報記憶部１２１の例では、宿泊プラン「ＰＬ１１」、「ＰＬ１２」および「ＰＬ１３」それぞれに対して、将来の日付毎に設定される価格のうち、ある１日（例えば、２０１９年２月１日）に設定される価格を平均した平均価格が「５，５００」円である例を示す。

【0032】

なお、図１の例では、外部装置３０が第１業種情報記憶部１２１を有する例を示すが、情報処理装置１００が、第１業種情報記憶部１２１内から適宜情報を取得することにより、情報処理装置１００も第１業種情報記憶部１２１を有してもよい。後述する図３では、かかる態様が示されている。

【0033】

このような状態において、情報処理装置１００は、第１の業種に属する第１事業者に関する情報として、第１の業種に属する第１事業者が提供する所定のサービスに対して第１の事業者が設定した価格情報を第１事業者それぞれから取得する（ステップＳ１）。図１の例では、情報処理装置１００は、ホテルＨ１〜Ｈ４それぞれから、各宿泊プランに設定される価格情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ホテルＨ１〜Ｈ４それぞれから、各日付での宿泊プラン毎の価格情報を平均した平均価格を示す価格情報を取得する。なお、情報処理装置１００は、各宿泊プランに設定される価格情報を取得することで、自装置側で平均価格を算出してもよい。また、情報処理装置１００は、取得した価格情報を価格情報記憶部１２２に格納する。

【0034】

ここで、価格情報記憶部１２２について説明する。価格情報記憶部１２２は、第１の業種に関する価格情報を記憶する。図１の例では、価格情報記憶部１２２は、「第１の業種」、「所在地」、「識別情報」、「日付」といった項目を有する。また、「日付」には、「２０１９年２月１日」、「２０１９年２月２日」といった将来の実際の日付情報が対応付けられる。

【0035】

「第１の業種」は、第１の業種としてどのような業種であるのかを識別可能な情報（例えば、業種名）を示す。図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、ホテルＨ１〜Ｈ４に対応する「第１の業種」として「宿泊業」が入力されている。「所在地」は、「識別情報」で識別される対象（図１の例では、ホテル）の所在地を示す。また、「所在地」には、第１事業者の本拠地（例えば、本社）の所在地も含まれてよい。「識別情報」は、各ホテルを識別可能な情報（例えば、識別ＩＤやホテルの名称）を示す。「識別情報」は、第１業種情報記憶部１２１に記憶されるものと同様にものである。

【0036】

「日付」は、各日付での宿泊プラン毎の価格情報を平均した当該日付での平均価格を示す価格情報である。例えば、「日付」に含まれる項目「２０１９年２月１日」と、識別情報「Ｈ１」とによって区別される入力欄には、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ１での宿泊プランＰＬ１１の価格情報と、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ１での宿泊プランＰＬ１２の価格情報と、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ１での宿泊プランＰＬ１３の価格情報とを平均した平均した平均価格が入力される。

【0037】

図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ１での宿泊プランＰＬ１１の価格情報と、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ１での宿泊プランＰＬ１２の価格情報と、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ１での宿泊プランＰＬ１３の価格情報とを平均した平均した平均価格が「５，５００」円である例を示す。また、図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ２の宿泊プランＰＬ２１の価格情報と、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ２での宿泊プランＰＬ２２の価格情報と、「２０１９年２月１日」時点におけるホテルＨ２での宿泊プランＰＬ２３の価格情報とを平均した平均した平均価格が「４，５００」円である例を示す。

【0038】

次に、情報処理装置１００は、価格情報記憶部１２２を参照し、日付経過に応じた平均価格の変動である価格変動に基づいて、価格変動の特徴を第１事業者毎に分析する（ステップＳ２）。

【0039】

例えば、情報処理装置１００は、図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、ホテルＨ１について、「２０１９年２月１日」での平均価格「５，０００」円、「２０１９年２月２日」での平均価格「５，５００」円、「２０１９年２月３日」での平均価格「７，０００」円、「２０１９年２月４日」での平均価格「７，１００」円に基づいて、価格変動の特徴を分析する。かかる例では、情報処理装置１００は、例えば、平日にも拘らず「２０１９年２月３日」および「２０１９年２月４日」の間で平均価格が急上昇しているとの分析結果を得る。

【0040】

また、例えば、情報処理装置１００は、図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、ホテルＨ２について、「２０１９年２月１日」での平均価格「４，５００」円、「２０１９年２月２日」での平均価格「４，５００」円、「２０１９年２月３日」での平均価格「６，０００」円、「２０１９年２月４日」での平均価格「６，１００」円に基づいて、価格変動の特徴を分析する。かかる例では、情報処理装置１００は、例えば、平日にも拘らず「２０１９年２月３日」および「２０１９年２月４日」の間で平均価格が急上昇しているとの分析結果を得る。

【0041】

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２での第１事業者毎の分析結果に基づいて、所定のエリア毎に当該エリアに所在する第１の業種全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する（ステップＳ３）。図１の例では、ホテルＨ１およびＨ２は、双方とも「東京都Ｒ区」といった同一エリア内に所在している。したがって、情報処理装置１００は、「東京都Ｒ区」に所在する第１の業種、すなわち、「東京都Ｒ区」に所在するホテルＨ１およびＨ２全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する。

【0042】

なお、どのような範囲を所定のエリアとして設定するかは、任意であってよい。したがって、かかる例のように、行政区画の「区」単位が所定のエリアとして設定されてもよいし、都道府県単位が所定のエリアとして設定されてもよい。都道府県単位が所定のエリアとして設定される場合、情報処理装置１００は、ホテルＨ１〜Ｈ４全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する。

【0043】

例えば、情報処理装置１００は、図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、ホテルＨ１に対する分析結果である、平日にも拘らず「２０１９年２月３日」および「２０１９年２月４日」の間で平均価格が急上昇しているとの分析結果と、ホテルＨ２に対する分析結果である、平日にも拘らず「２０１９年２月３日」および「２０１９年２月４日」の間で平均価格が急上昇しているとの分析結果とを比較することにより、「２０１９年２月３日」および「２０１９年２月４日」の間での平均価格の変動傾向に何らかの傾向があるか否かを分析する。

【0044】

また、情報処理装置１００は、ステップＳ２およびＳ３にかけて、例えば、平均価格の変動を示すグラフを第１事業者毎に生成し、生成したグラフを比較することで、例えば、特定の期間において、平均価格の変動傾向に何らかの傾向があるか否かを分析してもよい。

【0045】

例えば、情報処理装置１００は、図１に示す価格情報記憶部１２２の例では、ステップＳ３での分析の結果、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区における第１の業種での設定価格が急上昇傾向にある」との分析結果を得る。また、情報処理装置１００は、このような分析結果から「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区にて何らかのイベントがあるため、平日にも拘らず東京都Ｒ区への訪問者が増える」との分析結果も得ることができる。なお、かかる分析結果を示す情報を例えば分析結果ＡＮ１２とすると、情報処理装置１００は、この分析結果ＡＮ１２を後述する需要情報記憶部１２３に格納する。

【0046】

また、情報処理装置１００は、これまでの価格情報に基づく学習によって生成された学習モデルを用いて、例えば、この先どの期間においてどのような価格変動の特徴が現れるかを予測し、この予測結果を分析結果として定めてもよい。一例を示すと、情報処理装置１００は、日付情報と、日付情報が示す日付経過に応じた価格情報の変動の実績とから、どのような関係性（傾向）が成立しているかを学習する。例えば、情報処理装置１００は、ある期間にはあるエリアでの第１の業種の設定価格が３割増しになる、といった傾向を学習する。そして、情報処理装置１００は、学習結果を反映したモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、あるエリアでの第１の業種を入力すると、価格が通常時より「Ｘ割増し」になるような期間を出力するようなモデルを生成し、生成したモデルを用いて、この先どの期間において価格が通常時より「Ｘ割増し」になるかを予測してもよい。

【0047】

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３での分析結果に基づいて、第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、後述する事業者情報記憶部１２４を参照し、第１の業種「宿泊業」とは異なる業種を特定し、特定した業種を第２の業種として定める。かかる例では、情報処理装置１００は、旅客向けの運輸業を第２の業種するとともに、この第２の業種に属する第２事業者であって、東京都Ｒ区に所在する第２事業者としてバス会社ＥＰ１を特定したとする。

【0048】

そうすると、情報処理装置１００は、例えば、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区に所在するバス会社ＥＰ１に対するユーザの需要が高まる」といった需要を予測することができる。もちろんこれは一例に過ぎず、情報処理装置１００は、例えば、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区に所在する観光サービス業者に対する観光需要が高まる」といった需要を予測することができる。また、情報処理装置１００は、例えば、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区に所在する小売業者（例えば、土産物屋）に対する購買需要が高まる」といった需要を予測することができる。

【0049】

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ４での予測結果、すなわち予測した需要に基づく情報提案を第２の業種に属する第２事業者に対して行う（ステップＳ５）。情報処理装置１００は、東京都Ｒ区に所在する第２事業者としてバス会社ＥＰ１を特定している場合には、例えば、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて利用客が増える可能性があるため、それに向けて特別料金を設定したり臨時便の運行数を増やすこと」を提案する情報を予測結果に基づく情報として提供する。例えば、情報処理装置１００は、バス会社ＥＰ１の第２事業者装置２０に対して、予測結果に基づく情報を送信する。

【0050】

さて、これまで説明してきたように実施形態にかかる情報処理装置１００は、第１の業種に関する情報を取得する。特に、情報処理装置１００は、第１の業種での価格情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した情報に基づいて、第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する。そして、情報処理装置１００は、予測結果に基づく情報を第１の業種とは異なる業種の事業者に提供する。

【0051】

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、異業種間での適切な需要予測を実現することができる。例えば、情報処理装置１００は、第２の業種の業種に関する情報が不足している場合には第２の業種に対する需要を正確に予測することは出来ない。しかしながら、情報処理装置１００は、第１の業種として、例えば、需要の影響を受けやすい価格情報であって、第１の業種での価格情報を用いることにより、第２の業種に対する需要を適切に予測することができる。

【0052】

また、情報処理装置１００は、図１で説明したように所定のエリア単位で需要地域活性化にも貢献することができる。を予測することができるため、例えば、この所定のエリアにおける地域活性化にも貢献することができる。例えば、情報処理装置１００は、この所定のエリアへのユーザの動向を予測することができるため、所定のエリアにおける自治体に対して各種観光サービスに関する対策や検討を行わせることができる。この結果、情報処理装置１００は、地域活性化にも貢献することができる。

【0053】

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。

【0054】

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、第１業種情報記憶部１２１と、価格情報記憶部１２２と、需要情報記憶部１２３と、事業者情報記憶部１２４とを有する。第１業種情報記憶部１２１、および、価格情報記憶部１２２については、図１で説明した通りであるため、ここでの詳細な説明を省略する。

【0055】

（需要情報記憶部１２３について）
需要情報記憶部１２３は、第１の業種における価格変動に関して分析された分析結果を記憶する。また、需要情報記憶部１２３は、予測された需要やこの需要に対応する第２の業種に関しても記憶する。ここで、図４に実施形態にかかる需要情報記憶部１２３の一例を示す。図４の例では、需要情報記憶部１２３は、「対応第１事業者」、「分析結果」、「予測需要」、「第２の業種」といった項目を有する。

【0056】

上記の通り、情報処理装置１００は、価格変動の特徴や価格変動の傾向を分析するが、「対応第１事業者」は、この分析の対処となった第１事業者、または、かかる第１事業者の第１事業者装置１０を識別する識別情報を示す。図１の例では、ホテルＨ１〜Ｈ４がこの「対応第１事業者」となる。

【0057】

「分析結果」は、「対応第１事業者」が示す第１事業者間において、価格変動の傾向が分析された分析結果を示す。図１の例では、ホテルＨ１およびＨ２は、双方とも「東京都Ｒ区」といった同一エリア内に所在している。したがって、情報処理装置１００は、「東京都Ｒ区」に所在する第１の業種、すなわち、「東京都Ｒ区」に所在するホテルＨ１およびＨ２全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析している。そして、情報処理装置１００は、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区における第１の業種での設定価格が急上昇傾向にある」との分析結果を示す情報である分析結果ＡＮ１２を得ている。このため、図４の例では、対応第１事業者「Ｈ１、Ｈ２」に対応する分析結果として「ＡＮ１２」が入力されている。

【0058】

「予測需要」は、「分析結果」から予測された需要であって、第２の業種に対するユーザの需要を示す情報である。「第２の業種」は、このときの第２の業種はどの業種であるかを示す。図４の例では、対応第１事業者「Ｈ１、Ｈ２」、分析結果「ＡＮ１２」と、予測需要「ＤＭ１２」と、第２の業種「運輸業（旅客バス）」とが対応付けられている。かかる例は、第１事業者「Ｈ１、Ｈ２」が属する第１の業種とは異なる業種である第２の業種として、「運輸業（旅客バス）」が特定されたことにより、第２の業種「運輸業（旅客バス）」に対して、分析結果「ＡＮ１２」に基づき予測需要「ＤＭ１２」で示されるユーザ需要があることを予測されている例を示す。

【0059】

（事業者情報記憶部１２４について）
事業者情報記憶部１２４は、需要に基づく情報提供を受ける事業者であって、第１の業種とは異なる第２の業種に属する第２事業者となり得る候補の事業者に関する情報を記憶する。ここで、図５に実施形態にかかる事業者情報記憶部１２４の一例を示す。図５の例では、事業者情報記憶部１２４は、「事業者ＩＤ」、「業種」、「所在地」といった項目を有する。

【0060】

「事業者ＩＤ」は、需要に基づく情報提供を受ける事業者あって、第１の業種とは異なる第２の業種に属する第２事業者となり得る候補の事業者を識別する識別情報を示す。「業種」は、「事業者ＩＤ」によって識別される事業者の業種を示す。「所在地」は、「事業者ＩＤ」によって識別される事業者の所在地を示す。例えば、「所在地」は、「事業者ＩＤ」によって識別される事業者の本社の所在地であってもよいし、かかる事業者がサービスを展開されている地（例えば、ホテル業者であれば、ホテルの所在地）であってもよい。

【0061】

すなわち、図５の例では、事業者ＩＤ「ＥＰ１」によって識別される事業者であって、第２事業者となり得る候補の事業者は、旅客向けの運輸業（例えば、バス会社）を営んでおり、所在地が「ＬＣ１１」である例を示す。

【0062】

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

【0063】

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、分析部１３２と、予測部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0064】

（取得部１３１について）
取得部１３１は、第１の業種に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第１の業種に関する情報として、第１の業種に属する第１事業者に関する情報を第１事業者それぞれから取得する。また、取得部１３１は、所定のエリアにおける第１の業種に関する情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、第１の業種に関する情報として、第１の業種に属する第１事業者が提供する所定のサービスに対して第１事業者が設定した価格情報を取得する。例えば、取得部１３１は、所定のサービスを提供する外部装置３０から価格情報を取得することができる。また、取得部１３１は、取得した価格情報を価格情報記憶部１２２に格納する。

【0065】

また、取得部１３１は、実施形態にかかる情報処理が行われる所定のタイミングで、適宜、価格情報記憶部１２２から価格情報を取得し、対応する処理部へと出力する。例えば、取得部１３１は、分析部１３２によって価格変動に関する分析が行われる際には、価格情報記憶部１２２から価格情報を取得し、取得した価格情報を分析部１３２に出力する。

【0066】

（分析部１３２について）
分析部１３２は、取得部１３１によって取得された価格情報に基づいて、価格変動の特徴を分析する。例えば、分析部１３２は、価格情報記憶部１２２を参照し、日付経過に応じた価格変動に基づいて、価格変動の特徴を第１事業者毎に分析する。なお、図１の例では、分析部１３２は、価格情報記憶部１２２を参照し、日付経過に応じた平均価格の変動である価格変動に基づいて、価格変動の特徴を第１事業者毎に分析している。しかし、平均価格の変動の特徴を分析することは一例に過ぎず、例えば、分析部１３２は、日付経過に応じた中央値の変動の特徴を分析してもよい。また、図１の例では、第１事業者毎に複数の宿泊プランが存在するため、第１事業者毎にこの複数の宿泊プランそれぞれの価格情報を平均する例を示しているが、例えば、分析部１３２は、第１事業者毎に特定の一つのプランに着目して、そのプランでの日付経過での価格変動の特徴を分析してもよい。

【0067】

また、分析部１３２は、第１の事業者毎に分析した価格変動の特徴に基づいて、所定のエリア毎に当該エリアに所在する第１の業種全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する。図１の例では、ホテルＨ１およびＨ２は、双方とも「東京都Ｒ区」といった同一エリア内に所在している。したがって、分析部１３２は、「東京都Ｒ区」に所在する第１の業種、すなわち、「東京都Ｒ区」に所在するホテルＨ１およびＨ２全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する。

【0068】

このようなことから、分析部１３２は、図１のステップＳ２およびＳ３に示される処理を行う。また、分析部１３２は、分析によって得られた分析結果を需要情報記憶部１２３に格納する。

【0069】

（予測部１３３について）
予測部１３３は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する。具体的には、予測部１３３は、第１の業種とは異なる業種であって、当該第１の業種と所定の関連性を有する第２の業種に対するユーザの需要を予測する。また、予測部１３３は、取得部１３１により取得された価格情報に基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。

【0070】

また、取得部１３１は、所定のエリアにおける第１の業種に関する情報を取得するため、予測部１３３は、所定のエリアと所定の関係性を有する第２の業種に対するユーザの需要を予測する。例えば、予測部１３３は、第２の業種として、所定のエリアにおける交通機関に関する業種に対するユーザの需要を予測する。

【0071】

また、予測部１３３は、取得部１３１により取得された情報が示す変動に基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。例えば、予測部１３３は、取得部１３１により取得された情報が示す価格変動に基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。一例としては、予測部１３３は、価格変動の傾向が所定の上昇傾向を示すか否かに基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。

【0072】

すなわち、予測部１３３は、分析部１３２による分析結果が示す価格変動の傾向に基づいて、第２の業種に対するユーザの需要を予測する。例えば、分析部１３２は、事業者情報記憶部１２４を参照し、価格変動の傾向が上昇傾向にある第１の業種とは異なる業種であって、当該第１の業種と所定の関連性を有する業種を特定し、特定した業種を第２の業種として定める。また、予測部１３３は、特定した第２の業種に属する第２事業者のうち、価格変動の傾向が上昇傾向にある第１の業種に属する第１事業者が所在するエリアと同一エリアに所在する第２の業種を特定する。図１の例では、予測部１３３は、このような第２事業者として、バス会社ＥＰ１を特定している。このようなことから、予測部１３３は、分析結果に基づいて、どのような第２の業種が需要の対象となるかを判断しているといえる。

【0073】

また、そうすると、予測部１３３は、図１の例では、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区に所在するバス会社ＥＰ１に対するユーザの需要が高まる」といった需要を予測することができる。もちろんこれは一例に過ぎず、予測部１３３は、例えば、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区に所在する観光サービス業者に対する観光需要が高まる」といった需要を予測することもできる。また、予測部１３３は、例えば、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて、東京都Ｒ区に所在する小売業者（例えば、土産物屋）に対する購買需要が高まる」といった需要を予測することもできる。このようなことから、予測部１３３は、図１のステップＳ４に示される処理を行う。

【0074】

（提供部１３４について）
提供部１３４は、予測部１３３により予測された予測結果に基づく情報を、第２の業種に属する第２事業者に提供する。具体的には、提供部１３４は、予測部１３３により予測された予測結果に基づく情報を、予測部１３３により特定された第２事業者に提供する（第２事業者装置２０に送信する）。図１の例では、東京都Ｒ区に所在する第２事業者としてバス会社ＥＰ１が特定されているため、提供部１３４は、例えば、バス会社ＥＰ１に対して、「２０１９年２月３日および２月４日にかけて利用客が増える可能性があり、それに向けて特別料金を設定したり臨時便の運行数を増やすこと」を提案する情報を予測結果に基づく情報として提供する。

【0075】

なお、情報処理装置１００は、予測された需要に応じてどのような情報提供を行うべきかが記された記憶部をさらに有してもよい。かかる場合、提供部１３４は、記憶部を参照し、予測結果に対応する情報を抽出し、抽出した情報を提供する。

【0076】

〔３．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。

【0077】

まず、取得部１３１は、第１の業種に関する価格情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、第１の業種に属する第１事業者が提供する所定のサービス（例えば、宿泊サービス）に対してこの第１事業者が設定した価格情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した価格情報を価格情報記憶部１２２に格納する。

【0078】

次に、分析部１３２は、価格情報記憶部１２２を参照し、取得部１３１により取得された商品情報が示す価格変動であって、日付経過に応じた価格変動に基づいて、価格変動の特徴を第１事業者毎に分析する（ステップＳ１０２）。

【0079】

次に、分析部１３２は、ステップＳ１０２での第１事業者毎の分析結果に基づいて、所定のエリア毎に当該エリアに所在する第１の業種全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する（ステップＳ１０３）。例えば、分析部１３２は、所定の同一エリア毎エリアに所在する第１の業種全体では、価格変動にどのような変動傾向があるのかを分析する。

【0080】

次に、予測部１３３は、ステップＳ１０３での分析結果に基づいて、第１の業種とは異なる業種である第２の業種に対するユーザの需要を予測する（ステップＳ１０４）。そして、提供部１３４は、予測部１３３により予測された予測結果に基づく情報を、第２の業種に属する第２事業者に提供する（ステップＳ１０５）。

【0081】

なお、提供部１３４は、需要の対象となるユーザとして、例えば、所定のサービス（例えば、宿泊サービス）を利用する特定し、特定したユーザに対して広告コンテンツを配信してもよい。例えば、提供部１３４は、外部装置３０にアクセスし、宿泊予約サービスＴ１を利用し予約しているユーザを特定する。そして、図１の例では、提供部１３４は、例えば、バス会社ＥＰ１のサービスに関する広告コンテンツをかかるユーザに配信する。

【0082】

これにより、例えば、ユーザは現地での移動手段について検討し易くなるし、事業者も収益向上につながる可能性がある。このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理により、ユーザおよび事業者の双方にとって、有益な情報提供を行うことができる。

【0083】

〔４．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図７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７は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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。

【0084】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００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。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

【0085】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かか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１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

【0086】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

【0087】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００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１８００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。

【0088】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0089】

〔５．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

【0090】

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0091】

また、上述してきた「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。

【符号の説明】

【0092】

１ 情報処理システム
１０ 第１事業者装置
２０ 第２事業者装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 第１業種情報記憶部
１２２ 価格情報記憶部
１２３ 需要情報記憶部
１２４ 事業者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 分析部
１３３ 予測部
１３４ 提供部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】