特許 6873030 情報処理装置、情報処理方法及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】6873030

(24)【登録日】2021年4月22日

(45)【発行日】2021年5月19日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/06 20120101AFI20210510BHJP

   G06Q 30/02 20120101ALI20210510BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/06 312

   G06Q30/02 450

【請求項の数】9

【全頁数】22

(21)【出願番号】特願2017-245519(P2017-245519)

(22)【出願日】2017年12月21日

(65)【公開番号】特開2019-113963(P2019-113963A)

(43)【公開日】2019年7月11日

【審査請求日】2020年3月9日

(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】山上 洋平

【審査官】 石川 正二

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００１−２５６３５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−０２４５４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０９−２４５２６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−２１２９２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２８７０２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１３／００７３３３７（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ１０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の出品者から所定の商品の出品を受け付ける出品受付部と、
出品者による商品の仕入れ実績を示す仕入れ情報から前記出品者が前記商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を予測するよう学習された第１モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報を入力することにより、前記所定の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値を算出する第１算出部と、
前記出品者による前記商品の販売実績を示す販売情報から前記出品者が前記商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を予測するよう学習された第２モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記販売情報を入力することにより、前記所定の出品者が前記所定の商品を販売する前記販売能力を示す第２指標値を算出する第２算出部と、
前記所定の出品者から前記所定の商品の買取要求を受け付ける買取要求受付部と、
前記買取要求受付部が前記買取要求を受け付けた場合に、前記出品受付部によって出品を受け付けられた前記所定の商品の前記買取要求を受け付けた時点における市場価格を取得し、前記所定の商品の前記第１算出部によって算出された第１指標値と前記第２算出部によって算出された第２指標値とを前記所定の商品の市場価格に乗じることにより、前記所定の商品の前記買取要求を受け付けた時点における買取額を算出する買取額算出部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記買取要求受付部は、
前記所定の商品の在庫状況が前記所定の商品の出品時に前記所定の出品者から受け付けた所定条件を満たしたか否かを判定し、
前記買取額算出部は、
前記買取要求受付部によって前記所定の商品の在庫状況が前記所定の商品の出品時に前記所定の出品者から受け付けた所定条件を満たしたと判定された場合に、前記所定の商品の在庫状況が前記所定条件を満たした時点における前記所定の商品の買取額を算出する、
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】

前記第１算出部は、
前記第１モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報として、前記所定の商品の販売促進費と前記所定の商品の原価とを加えた額を前記所定の商品の売価から引くことにより得られる前記所定の商品の利ざや、前記所定の商品の原価を前記所定の商品の売価で除することにより得られる前記所定の商品の原価率、又は、前記所定の商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値のうち、少なくともいずれか１つを入力することにより、前記第１指標値を算出する、
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】

前記第２算出部は、
前記第２モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の販売情報として、前記所定の商品を仕入れてから前記所定の商品を売却するまでにかかる平均売却期間、前記所定の商品の販売促進費と前記所定の商品の原価とを加えた額を前記所定の商品の売価から引くことにより得られる前記所定の商品の利ざや、又は、前記所定の商品の販売促進費を前記所定の商品の売価で除することにより得られる前記所定の商品のプロモーション投下率のうち、少なくともいずれか１つを入力することにより、前記第２指標値を算出する、
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】

前記買取額算出部は、
前記所定の出品者とは異なる他の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報の平均値に対する前記所定の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報の割合を用いて算出された第１指標値と、前記他の出品者による前記所定の商品の前記販売情報の平均値に対する前記所定の出品者による前記所定の商品の前記販売情報の割合を用いて算出された第２指標値とを、前記所定の商品の市場価格に乗じることにより、前記買取額を算出する、
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】

前記買取額算出部は、
前記所定の出品者による前記所定の商品の出品歴に応じて生成された前記第１モデルを用いて前記第１算出部によって算出された第１指標値と、前記所定の出品者による前記所定の商品の出品歴に応じて生成された前記第２モデルを用いて前記第２算出部によって算出された第２指標値とを、前記所定の商品の市場価格に乗じることにより、前記買取額を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記所定の出品者とは異なる他の出品者の中から前記所定の商品の買取先を決定する決定部をさらに備え、
前記第１算出部は、
前記第１モデルに対し、前記他の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報を入力することにより、前記他の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値を算出し、
前記決定部は、
前記所定の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値よりも前記他の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値が下回る前記他の出品者が存在する場合には、前記他の出品者を前記所定の商品の買取先として決定し、
前記第２算出部は、
前記第２モデルに対し、前記他の出品者による前記所定の商品の前販売情報を入力することにより、前記他の出品者が前記所定の商品を販売する前記販売能力を示す第２指標値を算出し、
前記決定部は、
前記所定の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値よりも前記他の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値が下回る前記他の出品者が複数存在する場合には、複数の前記他の出品者のうち、前記他の出品者が前記所定の商品を販売する前記販売能力を示す第２指標値が最も高い前記他の出品者を前記所定の商品の買取先として決定する、
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】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定の出品者から所定の商品の出品を受け付ける出品受付工程と、
出品者による商品の仕入れ実績を示す仕入れ情報から前記出品者が前記商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を予測するよう学習された第１モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報を入力することにより、前記所定の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値を算出する第１算出工程と、
前記出品者による前記商品の販売実績を示す販売情報から前記出品者が前記商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を予測するよう学習された第２モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記販売情報を入力することにより、前記所定の出品者が前記所定の商品を販売する前記販売能力を示す第２指標値を算出する第２算出工程と、
前記所定の出品者から前記所定の商品の買取要求を受け付ける買取要求受付工程と、
前記買取要求受付工程が前記買取要求を受け付けた場合に、前記出品受付工程によって出品を受け付けられた前記所定の商品の前記買取要求を受け付けた時点における市場価格を取得し、前記所定の商品の前記第１算出工程によって算出された第１指標値と前記第２算出工程によって算出された第２指標値とを前記所定の商品の市場価格に乗じることにより、前記所定の商品の前記買取要求を受け付けた時点における買取額を算出する買取額算出工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項9】

所定の出品者から所定の商品の出品を受け付ける出品受付手順と、
出品者による商品の仕入れ実績を示す仕入れ情報から前記出品者が前記商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を予測するよう学習された第１モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記仕入れ情報を入力することにより、前記所定の出品者が前記所定の商品を仕入れる前記仕入れ能力を示す第１指標値を算出する第１算出手順と、
前記出品者による前記商品の販売実績を示す販売情報から前記出品者が前記商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を予測するよう学習された第２モデルに対し、前記所定の出品者による前記所定の商品の前記販売情報を入力することにより、前記所定の出品者が前記所定の商品を販売する前記販売能力を示す第２指標値を算出する第２算出手順と、
前記所定の出品者から前記所定の商品の買取要求を受け付ける買取要求受付手順と、
前記買取要求受付手順が前記買取要求を受け付けた場合に、前記出品受付手順によって出品を受け付けられた前記所定の商品の前記買取要求を受け付けた時点における市場価格を取得し、前記所定の商品の前記第１算出手順によって算出された第１指標値と前記第２算出手順によって算出された第２指標値とを前記所定の商品の市場価格に乗じることにより、前記所定の商品の前記買取要求を受け付けた時点における買取額を算出する買取額算出手順と、
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】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、インターネットを用いて過剰在庫を転売する技術が提案されている。具体的には、販売希望者が登録する販売希望商品の商品紹介を購入希望者に電子メールで通知し、購入希望者からの購入希望等に基づいて販売希望者から商品を購入及び検品した上で購入希望者に販売する過剰在庫の販売仲介システムの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２００１−３０６８４４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、ストアによる出品を促すことができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、インターネットを用いて過剰在庫を転売するにすぎず、ストアによる出品を促すことができるとは限らない。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ストアによる出品を促すことができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、商品の出品者から前記商品の買取要求を受け付けた場合に前記商品の在庫を買い取る買取りが保証された商品の出品を受け付ける出品受付部と、前記出品受付部によって出品を受け付けられた商品の買取額を算出する算出部とを備えたことを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、ストアによる出品を促す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、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る仕入れ情報記憶部の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る販売情報記憶部の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係るモデル記憶部の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係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、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及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、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各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、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理システム１は、ストア端末１０と情報処理装置１００と買取業者端末２００とを有する。

【0011】

ストア端末１０と情報処理装置１００と買取業者端末２００は、図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台のストア端末１０と複数台の情報処理装置１００と複数台の買取業者端末２００とが含まれてもよい。

【0012】

ストア端末１０は、ストア端末１０の管理者である出品者Ｓ１によって利用される情報処理装置である。なお、出品者とは、ストアやストアを運営する事業者、個人事業主等を指す。ストア端末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）等により実現される。

【0013】

また、ストア端末１０は、出品者Ｓ１の操作に応じて、商品Ｇ１の在庫を買い取る買取りが保証された商品Ｇ１を情報処理装置１００が提供するショッピングサービスに出品する。また、ストア端末１０は、出品した商品Ｇ１が売れ残ったと出品者Ｓ１が判断した場合には、出品者Ｓ１の操作に応じて、商品Ｇ１の買取要求を情報処理装置１００に送信する。

【0014】

情報処理装置１００は、複数のストアから複数の商品の出品を受け付けて、インターネットを通じて商品を販売するショッピングサービスを提供するサーバ装置である。情報処理装置１００は、ショッピングサービスへの出店申込みを行なったストアに対して、在庫商品の買取保証プランを提供する。情報処理装置１００は、ストアが出品する商品に対して買取保証を付けるサービスを提供する。また、情報処理装置１００は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けた場合に商品Ｇ１の在庫を買い取る買取りが保証された商品Ｇ１の出品を出品者Ｓ１のストア端末１０から受け付ける。また、情報処理装置１００は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けたことを契機として、出品を受け付けた商品Ｇ１の買取額を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した買取額に基づいて商品Ｇ１を買い取る買取り処理を実行する。ここで、買取額とは、算出時点において出品者Ｓ１によって商品Ｇ１が売却される場合に、この金額であれば商品Ｇ１を売却できるであろうと想定される金額を意味する。なお、情報処理装置１００は、ショッピングサービスの代わりに、オークションサービスを提供するサーバ装置であってもよい。

【0015】

買取業者端末２００は、買取業者Ｔ１によって利用される情報処理装置である。買取業者端末２００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等により実現される。また、買取業者端末２００は、情報処理装置１００と連携して、商品Ｇ１を出品者Ｓ１から買い取る買取りサービスを提供する。

【0016】

以下、図１を用いて、情報処理の一例を説明する。図１に示す例では、ストアがショッピングサービスへの出店申込みを行うことを前提に、情報処理装置１００の管理者と出品者Ｓ１との間で、買取保証契約が締結される。具体的には、ストアから商品Ｇ１の買取要求を受け付けた場合に、情報処理装置１００の管理者が商品Ｇ１の買取額に基づいて出品者Ｓ１から商品Ｇ１を買い取る買取保証契約が締結される（ステップＳ１）。出品者Ｓ１は、ショッピングサービスに出品する商品Ｇ１の在庫を仕入れ先から仕入れる（ステップＳ２）。なお、情報処理装置１００の管理者は、出品者Ｓ１がショッピングサービスに商品Ｇ１を出品するために、出品者Ｓ１が商品Ｇ１の在庫の仕入れ資金を情報処理装置１００の管理者から借りる場合に、仕入れ資金の借入契約と同時に買取保証契約を締結するようにしてもよい。

【0017】

ストア端末１０は、出品者Ｓ１によって商品Ｇ１の在庫の仕入れが行われると、出品者Ｓ１の操作に応じて、出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けた場合に商品Ｇ１の在庫を買い取る買取りが保証された商品Ｇ１を情報処理装置１００が提供するショッピングサービスに出品する。また、ストア端末１０は、出品者Ｓ１の操作に応じて、商品Ｇ１の画像や商品Ｇ１の価格といった商品Ｇ１に関する情報を出品申込みとともに情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けた場合に商品Ｇ１の在庫を買い取る買取りが保証された商品Ｇ１の出品をストア端末１０から受け付ける（ステップＳ３）。

【0018】

ストアによる出品を受け付けてから所定期間が経過した時点で、ショッピングサービスに出品された商品Ｇ１のうち所定数以上の商品Ｇ１が売れ残ったとする。出品者Ｓ１は、出品した商品Ｇ１が所定期間に所定数以上売れ残ったので、商品Ｇ１が過剰在庫となったと判断する。出品者Ｓ１は、商品Ｇ１が過剰在庫となったと判断すると、出品前に締結した買取保証契約に基づいて、商品Ｇ１の買取りを希望する。ストア端末１０は、出品者Ｓ１の操作に応じて、過剰在庫となった商品Ｇ１の買取要求を情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、商品Ｇ１の買取要求をストア端末１０から受け付ける（ステップＳ４）。

【0019】

続いて、情報処理装置１００は、出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けると、商品Ｇ１の買取額を算出する（ステップＳ５）。具体的には、情報処理装置１００は、ストアから商品Ｇ１の買取要求を受け付けると、記憶部に格納された出品者Ｓ１の仕入れ実績に基づいて、出品者Ｓ１が商品Ｇ１を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を算出する。また、情報処理装置１００は、ストアから商品Ｇ１の買取要求を受け付けると、記憶部に格納された出品者Ｓ１の販売実績に基づいて、出品者Ｓ１が商品Ｇ１を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を算出する。続いて、情報処理装置１００は、算出した第１指標値と第２指標値とを買取要求を受け付けた時点における商品Ｇ１の市場価格に乗じることにより、商品Ｇ１の買取額を算出する。

【0020】

続いて、情報処理装置１００は、商品Ｇ１の買取額を算出すると、買取業者Ｔ１に商品Ｇ１を引き渡すよう出品者Ｓ１のストア端末１０に要求を送信する（ステップＳ６）。

【0021】

ストア端末１０は、商品Ｇ１の引き渡し要求を受け付ける。出品者Ｓ１は、買取業者Ｔ１に商品Ｇ１を受け渡す（ステップＳ７）。

【0022】

買取業者Ｔ１は、出品者Ｓ１から商品Ｇ１を受け取る。買取業者端末２００は、買取業者Ｔ１の操作に応じて、商品Ｇ１の受取連絡を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ８）。

【0023】

情報処理装置１００は、買取業者端末２００から商品Ｇ１の受取連絡を受け付けると、出品者Ｓ１に買取額を支払う支払い処理を実行する（ステップＳ９）。例えば、情報処理装置１００は、買取保証契約時に出品者Ｓ１によって指定された口座に買取額を入金する。

【0024】

買取業者Ｔ１は、出品者Ｓ１から受け取った商品Ｇ１を査定して、商品Ｇ１の買取価格を決定する（ステップＳ１０）。ここで、買取業者Ｔ１による買取価格は、情報処理装置１００によって算出された買取額と異なってもよい。買取業者端末２００は、買取価格を決定すると、情報処理装置１００の管理者に対して買取価格を支払う支払い処理を実行する（ステップＳ１１）。

【0025】

上述したように、情報処理装置１００は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けた場合に商品Ｇ１の在庫を買い取る買取りが保証された商品Ｇ１の出品を受け付ける。また、情報処理装置１００は、出品を受け付けた商品Ｇ１の買取額を算出する。これにより、情報処理装置１００は、ショッピングサービスに出品するストアに対して、万が一商品Ｇ１が売れ残っても、商品Ｇ１の在庫を買い取ってもらえるという安心感を与えることができる。すなわち、情報処理装置１００は、ショッピングサービスへのストアによる出品を促すことができる。また、情報処理装置１００は、出品者Ｓ１がショッピングサービスに出品する商品Ｇ１の在庫を仕入れるために投じた資金のうち、買取申込み時の時価相当の金額を補償することができる。すなわち、情報処理装置１００は、出品者Ｓ１の運営リスクを低減することができる。特に、情報処理装置１００は、出品者Ｓ１がショッピングサービスに出品する商品Ｇ１の在庫を仕入れるために銀行等から資金を借り入れた場合に、ストアの運営リスクを低減することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0026】

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２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。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

【0027】

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、ストア端末１０との間で情報の送受信を行う。

【0028】

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）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、図２に示すように、仕入れ情報記憶部１２１と、販売情報記憶部１２２と、モデル記憶部１２３とを有する。

【0029】

（仕入れ情報記憶部１２１）
仕入れ情報記憶部１２１は、商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を算出するのに用いられる各種の情報を記憶する。図３に、実施形態に係る仕入れ情報記憶部の一例を示す。図３に示す例では、仕入れ情報記憶部１２１は、「日時」、「出品者ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「利ざや（売価−（原価＋販売促進費））（億円）」、「原価率（原価／売価）」、「従業員の専門性（商品数／従業員数）」といった項目を有する。

【0030】

「日時」は、仕入れ情報記憶部１２１の各項目に格納された情報が取得された日時を示す。図３では、出品者から商品の買取要求を受け付けた日時である場合を示す。

【0031】

「出品者ＩＤ」は、ショッピングサービスに出品した出品者を識別するための識別情報を示す。

【0032】

「商品ＩＤ」は、ショッピングサービスに出品された商品を識別するための識別情報を示す。図３の１レコード目は、出品者ＩＤ「Ｓ１」で識別される出品者（出品者Ｓ１）によって商品ＩＤ「Ｇ１」で識別される商品（商品Ｇ１）が出品されたことを示す。

【0033】

「利ざや（売価−（原価＋販売促進費））（億円）」は、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる金額を示す。なお、販売促進費とは、商品やサービスの販売を促進するために支出される費用を意味する。

【0034】

「原価率（原価／売価）」は、商品の原価を商品の売価で除することにより得られる商品の原価率を示す。

【0035】

「従業員の専門性（商品数／従業員数）」は、商品数を従業員数で除することにより得られる商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値を示す。

【0036】

（販売情報記憶部１２２）
販売情報記憶部１２２は、商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を算出するのに用いられる各種の情報を記憶する。図４に、実施形態に係る販売情報記憶部の一例を示す。図４に示す例では、販売情報記憶部１２２は、「日時」、「出品者ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「平均売却期間（日）」、「利ざや（売価−（原価＋販売促進費））（億円）」、「プロモーション投下率（販売促進費／売価）」といった項目を有する。

【0037】

「日時」は、販売情報記憶部１２２の各項目に格納された情報が取得された日時を示す。図４では、出品者から商品の買取要求を受け付けた日時である場合を示す。

【0038】

「出品者ＩＤ」は、ショッピングサービスに出品した出品者を識別するための識別情報を示す。

【0039】

「商品ＩＤ」は、ショッピングサービスに出品された商品を識別するための識別情報を示す。図４の１レコード目は、出品者ＩＤ「Ｓ１」で識別される出品者（出品者Ｓ１）によって商品ＩＤ「Ｇ１」で識別される商品（商品Ｇ１）が出品されたことを示す。

【0040】

「平均売却期間（日）」は、商品を仕入れてから商品を売却するまでにかかる平均日数を示す。

【0041】

「利ざや（売価−（原価＋販売促進費））（億円）」は、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる金額を示す。

【0042】

「プロモーション投下率（販売促進費／売価）」は、商品の販売促進費を商品の売価で除することにより得られる商品のプロモーション投下率を示す。

【0043】

（モデル記憶部１２３）
モデル記憶部１２３は、商品を仕入れる仕入れ能力を示す第１指標値を算出するために用いられる第１モデルと商品を販売する販売能力を示す第２指標値を算出するために用いられる第２モデルに関する各種情報を記憶する。図５に、実施形態に係るモデル記憶部の一例を示す。図５に示す例では、モデル記憶部１２３は、「商品ＩＤ」、「出品歴」、「第１モデルＩＤ」、「第２モデルＩＤ」といった項目を有する。

【0044】

「商品ＩＤ」は、ショッピングサービスに出品された商品を識別するための識別情報を示す。図５の１レコード目は、商品ＩＤ「Ｇ１」で識別される商品（商品Ｇ１）がショッピングサービスに出品されたことを示す。

【0045】

「出品歴」は、出品者によって商品が出品された期間である出品歴を示す。図５の１レコード目は、出品歴「３年未満」は、出品者によって商品Ｇ１が出品された期間が３年未満であることを示す。

【0046】

「第１モデルＩＤ」は、仕入れ能力を示す第１指標値を算出するために用いられる第１モデルを識別するための識別情報を示す。図５の１レコード目に示す例では、第１モデルＩＤ「Ｍ１１」で識別される第１モデル（第１モデルＭ１１）は、商品Ｇ１を仕入れる仕入れ能力を示す第１指標値を算出するために用いられることを示す。また、第１モデルＭ１１は、出品歴が３年未満である出品者に関する第１指標値を算出するために用いられることを示す。

【0047】

「第２モデルＩＤ」は、販売能力を示す第２指標値を算出するために用いられる第２モデルを識別するための識別情報を示す。図５の１レコード目に示す例では、第２モデルＩＤ「Ｍ１２」で識別される第２モデル（第２モデルＭ１２）は、商品Ｇ１を販売する販売能力を示す第２指標値を算出するために用いられることを示す。また、第２モデルＭ１２は、出品歴が３年未満である出品者に関する第２指標値を算出するために用いられることを示す。

【0048】

（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、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（生成プログラムの一例に相当）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、コントローラであり、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。

【0049】

図２に示すように、制御部１３０は、出品受付部１３１と、買取要求受付部１３２と、算出部１３３と、第１算出部１３３Ａと、第２算出部１３３Ｂと、買取り部１３４と、決定部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の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２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。

【0050】

（出品受付部１３１）
出品受付部１３１は、ショッピングサービスへの商品の出品を受け付ける。具体的には、出品受付部１３１は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けた場合に商品Ｇ１の在庫を買い取る買取りが保証された商品Ｇ１の出品を出品者Ｓ１のストア端末１０から受け付ける。

【0051】

（買取要求受付部１３２）
買取要求受付部１３２は、出品者Ｓ１のストア端末１０から商品Ｇ１の買取要求を受け付ける。

【0052】

（算出部１３３）
算出部１３３は、出品受付部１３１によって出品を受け付けられた商品の買取額を算出する。具体的には、算出部１３３は、買取要求受付部１３２がストアから商品Ｇ１の買取要求を受け付けたことを契機として、商品Ｇ１の買取額を算出する。また、算出部１３３は、商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を算出する第１算出部１３３Ａと、商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を算出する第２算出部１３３Ｂと、を有し、第１算出部１３３Ａによって算出された第１指標値と第２算出部１３３Ｂによって算出された第２指標値とに基づいて、買取額を算出する。また、算出部１３３は、商品の市場価格に基づいて、買取額を算出する。

【0053】

図１に示す例では、第１算出部１３３Ａは、買取要求受付部１３２がストアから商品Ｇ１の買取要求を受け付けたことを契機として、仕入れ情報記憶部１２１に格納された出品者Ｓ１の仕入れ実績を参照して、出品者Ｓ１が商品Ｇ１を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を算出する。また、第２算出部１３３Ｂは、買取要求受付部１３２がストアから商品Ｇ１の買取要求を受け付けたことを契機として、販売情報記憶部１２２に格納された出品者Ｓ１の販売実績を参照して、出品者Ｓ１が商品Ｇ１を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を算出する。続いて、算出部１３３は、第１算出部１３３Ａによって算出された第１指標値と第２算出部１３３Ｂによって算出された第２指標値と買取要求を受け付けた時点における商品Ｇ１の市場価格とを乗じることにより、商品Ｇ１の買取額を算出する。また、算出部１３３は、商品Ｇ１の出品歴に基づいて、買取額を算出する。

【0054】

（第１算出部１３３Ａ）
第１算出部１３３Ａは、仕入れ情報記憶部１２１に格納された出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が高い方から所定の割合に含まれる出品者の仕入れ実績を正解データとして、出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する所定の出品者の仕入れ実績から出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する所定の出品者の仕入れ能力を示す第１指標値を予測する第１モデルを生成する。あるいは、第１算出部１３３Ａは、仕入れ情報記憶部１２１に格納された出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が所定の閾値を超える出品者の仕入れ実績を正解データとしてもよい。

【0055】

例えば、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の出品歴が３年未満である場合には、出品歴が３年未満である出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が１５０％を超える出品者の仕入れ実績を正解データとして、出品歴が３年未満である所定の出品者の仕入れ実績から出品歴が３年未満である所定の出品者の仕入れ能力を示す第１指標値を予測する第１モデルＭ１１を生成する。例えば、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の出品歴が３年〜１０年である場合には、出品歴が３年〜１０年である出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が１２５％を超える出品者の仕入れ実績を正解データとして、出品歴が３年〜１０年である所定の出品者の仕入れ実績から出品歴が３年〜１０年である所定の出品者の仕入れ能力を示す第１指標値を予測する第１モデルＭ２１を生成する。例えば、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の出品歴が１０年以上である場合には、出品歴が１０年以上である出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が１１０％を超える出品者の仕入れ実績を正解データとして、出品歴が１０年以上である所定の出品者の仕入れ実績から出品歴が１０年以上である所定の出品者の仕入れ能力を示す第１指標値を予測する第１モデルＭ３１を生成する。

【0056】

また、第１算出部１３３Ａは、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる商品の利ざや、商品の原価を商品の売価で除することにより得られる商品の原価率、又は、商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値のうち、少なくともいずれか１つに基づいて、商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を算出する。

【0057】

具体的には、第１算出部１３３Ａは、第１モデルの素性として、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる商品の利ざや、商品の原価を商品の売価で除することにより得られる商品の原価率、及び、商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値を用いて、第１指標値を予測する第１モデルを生成する。

【0058】

例えば、第１算出部１３３Ａは、商品の利ざやが大きいほど、第１指標値が大きくなるように学習された第１モデルＭ１１を生成する。図３に示す例では、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の利ざやが１０００億円であるのに対して、出品者Ｓ２の商品Ｇ１の利ざやは１００億円である。したがって、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の利ざやは出品者Ｓ２の商品Ｇ１の利ざやよりも大きいので、出品者Ｓ１の第１指標値を出品者Ｓ２の第１指標値よりも大きく算出するように学習された第１モデルＭ１１を生成する。

【0059】

例えば、第１算出部１３３Ａは、商品の原価率が小さいほど、第１指標値が大きくなるように学習された第１モデルＭ１１を生成する。図３に示す例では、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の原価率が０．１であるのに対して、出品者Ｓ２の商品Ｇ１の原価率は０．３である。したがって、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の原価率は出品者Ｓ２の商品Ｇ１の原価率よりも小さいので、出品者Ｓ１の第１指標値を出品者Ｓ２の第１指標値よりも大きく算出するように学習された第１モデルＭ１１を生成する。

【0060】

例えば、第１算出部１３３Ａは、商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値が大きいほど、第１指標値が大きくなるように学習された第１モデルＭ１１を生成する。商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値は、例えば、商品数を従業員数で除することにより得る。図３に示す例では、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の従業員の専門性が１００であるのに対して、出品者Ｓ２の商品Ｇ１の従業員の専門性は１０である。したがって、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の従業員の専門性は出品者Ｓ２の商品Ｇ１の従業員の専門性よりも大きいので、出品者Ｓ１の第１指標値を出品者Ｓ２の第１指標値よりも大きく算出するように学習された第１モデルＭ１１を生成する。

【0061】

なお、商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値は、商品のカテゴリ数を従業員数で除することにより得てもよい。あるいは、商品数を従業員数で除することにより得られる指標値と商品数を従業員数で除することにより得られる指標値とを組み合わせて、商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値を算出するようにしてもよい。

【0062】

また、算出部１３３は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１とは異なる他の出品者との比較に基づいて、買取額を算出する。具体的には、第１算出部１３３Ａは、第１モデルの素性として、出品者Ｓ１の仕入れ実績に加えて、同一商品Ｇ１を出品する他の出品者による仕入れ実績の平均値（相場）に対する出品者Ｓ１による仕入れ実績を用いて、第１指標値を予測する第１モデルを生成する。例えば、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の仕入れ実績に加えて、商品Ｇ１の利ざやの相場に対する出品者Ｓ１の商品Ｇ１の利ざや、商品Ｇ１の原価率の相場に対する出品者Ｓ１の商品Ｇ１の原価率、及び、商品Ｇ１を仕入れる従業員の専門性を示す指標値の相場に対する出品者Ｓ１の商品Ｇ１の従業員の専門性を示す指標値を素性として用いて、出品者Ｓ１が商品Ｇ１を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を予測する第１モデルを生成する。

【0063】

続いて、第１算出部１３３Ａは、出品者Ｓ１の出品歴に応じて生成された第１モデルに出品者Ｓ１の仕入れ実績を入力することにより、出品者Ｓ１の仕入れ能力を示す第１指標値を算出する。

【0064】

（第２算出部１３３Ｂ）
第２算出部１３３Ｂは、販売情報記憶部１２２に格納された出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が高い方から所定の割合に含まれる出品者の販売実績を正解データとして、出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する所定の出品者の販売実績から出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する所定の出品者の販売能力を示す第２指標値を予測する第２モデルを生成する。あるいは、第２算出部１３３Ｂは、販売情報記憶部１２２に格納された出品者Ｓ１の出品歴と同程度の出品歴を有する出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が所定の閾値を超える出品者の販売実績を正解データとしてもよい。

【0065】

例えば、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ１の出品歴が３年未満である場合には、出品歴が３年未満である出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が１５０％を超える出品者の販売実績を正解データとして、出品歴が３年未満である所定の出品者の販売実績から出品歴が３年未満である所定の出品者の販売能力を示す第２指標値を予測する第２モデルＭ１２を生成する。例えば、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ１の出品歴が３年〜１０年である場合には、出品歴が３年〜１０年である出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が１２５％を超える出品者の販売実績を正解データとして、出品歴が３年〜１０年である所定の出品者の販売実績から出品歴が３年〜１０年である所定の出品者の販売能力を示す第２指標値を予測する第２モデルＭ２２を生成する。例えば、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ１の出品歴が１０年以上である場合には、出品歴が１０年以上である出品者のうち、対前年比の売上の伸び率が１１０％を超える出品者の販売実績を正解データとして、出品歴が１０年以上である所定の出品者の販売実績から出品歴が１０年以上である所定の出品者の販売能力を示す第２指標値を予測する第２モデルＭ３２を生成する。

【0066】

また、第２算出部１３３Ｂは、商品を仕入れてから商品を売却するまでにかかる平均売却期間、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる商品の利ざや、又は、商品の販売促進費を商品の売価で除することにより得られる商品のプロモーション投下率のうち、少なくともいずれか１つに基づいて、商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を算出する。

【0067】

具体的には、第２算出部１３３Ｂは、第２モデルの素性として、商品を仕入れてから商品を売却するまでにかかる平均売却期間、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる商品の利ざや、及び、商品の販売促進費を商品の売価で除することにより得られる商品のプロモーション投下率を用いて、第２指標値を予測する第２モデルを生成する。

【0068】

例えば、第２算出部１３３Ｂは、平均売却期間が短いほど、第２指標値が大きくなるように学習された第２モデルＭ１２を生成する。図４に示す例では、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の平均売却期間が３０日であるのに対して、出品者Ｓ２の商品Ｇ１の平均売却期間は１０日である。したがって、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ２の商品Ｇ１の平均売却期間は出品者Ｓ１の商品Ｇ１の平均売却期間よりも短いので、出品者Ｓ２の第２指標値を出品者Ｓ１の第２指標値よりも大きく算出するように学習された第２モデルＭ１２を生成する。

【0069】

例えば、第２算出部１３３Ｂは、商品の利ざやが大きいほど、第２指標値が大きくなるように学習された第２モデルＭ１２を生成する。図４に示す例では、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の利ざやが１０００億円であるのに対して、出品者Ｓ２の商品Ｇ１の利ざやは１００億円である。したがって、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ１の商品Ｇ１の利ざやは出品者Ｓ２の商品Ｇ１の利ざやよりも大きいので、出品者Ｓ１の第２指標値を出品者Ｓ２の第２指標値よりも大きく算出するように学習された第２モデルＭ１２を生成する。

【0070】

例えば、第２算出部１３３Ｂは、プロモーション投下率が小さいほど、第２指標値が大きくなるように学習された第２モデルＭ１２を生成する。図４に示す例では、出品者Ｓ１の商品Ｇ１のプロモーション投下率が０．３であるのに対して、出品者Ｓ２の商品Ｇ１のプロモーション投下率は０．１である。したがって、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ２の商品Ｇ１のプロモーション投下率は出品者Ｓ１の商品Ｇ１のプロモーション投下率よりも小さいので、出品者Ｓ２の第２指標値を出品者Ｓ１の第２指標値よりも大きく算出するように学習された第２モデルＭ１２を生成する。

【0071】

また、算出部１３３は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１とは異なる他の出品者との比較に基づいて、買取額を算出する。具体的には、第２算出部１３３Ｂは、第２モデルの素性として、出品者Ｓ１の販売実績に加えて、同一商品Ｇ１を出品する他の出品者による販売実績の平均値（相場）に対する出品者Ｓ１による販売実績を素性として用いて、第２指標値を予測する第２モデルを生成する。例えば、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ１の販売実績に加えて、商品Ｇ１の平均売却期間の相場に対する出品者Ｓ１の商品Ｇ１の平均売却期間、商品Ｇ１の利ざやの相場に対する出品者Ｓ１の商品Ｇ１の利ざや、及び、商品Ｇ１のプロモーション投下率の相場に対する出品者Ｓ１の商品Ｇ１のプロモーション投下率を素性として用いて、出品者Ｓ１が商品Ｇ１を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を予測する第２モデルを生成する。

【0072】

続いて、第２算出部１３３Ｂは、出品者Ｓ１の出品歴に応じて生成された第２モデルに出品者Ｓ１の販売実績を入力することにより、出品者Ｓ１の販売能力を示す第２指標値を算出する。

【0073】

（買取り部１３４）
買取り部１３４は、買取業者端末２００と連携して、出品者Ｓ１から過剰在庫となった商品を買い取る買取り処理を実行する。具体的には、買取り部１３４は、算出部１３３によって商品Ｇ１の買取額が算出されると、ストアから商品Ｇ１を受け取るよう買取業者端末２００に連絡する。

【0074】

例えば、買取り部１３４は、算出部１３３によって商品Ｇ１の買取額が算出されると、買取業者Ｔ１に商品Ｇ１を引き渡すよう出品者Ｓ１のストア端末１０に要求を送信する。出品者Ｓ１は、商品Ｇ１の引き渡し要求を受け付けると、買取業者Ｔ１に商品Ｇ１を受け渡す。買取業者Ｔ１は、出品者Ｓ１から商品Ｇ１を受け取る。買取業者端末２００は、買取業者Ｔ１の操作に応じて、商品Ｇ１の受取連絡を情報処理装置１００に送信する。買取り部１３４は、買取業者端末２００から商品Ｇ１の受取連絡を受信する。

【0075】

続いて、買取り部１３４は、商品Ｇ１の受取連絡を受信すると、算出部１３３によって算出された買取額を出品者Ｓ１に支払う支払い処理を実行する。

【0076】

（決定部１３５）
図１では、情報処理装置１００が、あらかじめ買取先として決定された買取業者Ｔ１と連携して、出品者Ｓ１から商品を買い取る買取り処理を実行する例を示したが、情報処理装置１００が買い取り時に買取先を決定してもよい。具体的には、決定部１３５は、第１指標値と第２指標値のうち少なくともいずれか１つに基づいて、商品の出品者Ｓ１とは異なる他の出品者の中から商品の買取先を決定する。具体的には、決定部１３５は、出品者Ｓ１よりも第１指標値が下回る他の出品者の中から商品の買取先を決定する。

【0077】

例えば、決定部１３５は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１が抱える過剰在庫の買取先を決定する場合、出品者Ｓ１よりも第１指標値が下回る他の出品者の中から商品Ｇ１の買取先を決定する。例えば、第１指標値が低いことは、商品Ｇ１を仕入れる仕入れ能力が低いことを示す。そして、商品Ｇ１を仕入れる仕入れ能力が低いことは、商品Ｇ１を仕入れるために多くのコストや労力を要することを意味する。すなわち、商品Ｇ１を仕入れる仕入れ能力が低いことは、商品Ｇ１を仕入れるために要する金額である仕入れ値が高いことを意味する。よって、仕入れ能力が低い出品者は、自らの手で商品Ｇ１を仕入れるよりも、他のルートで商品Ｇ１を仕入れる方が商品Ｇ１を安く仕入れることができる可能性が高い。したがって、仕入れ能力が低い出品者は、出品者Ｓ１から商品Ｇ１を買い取ってくれる可能性が高い。

【0078】

例えば、出品者Ｓ１の第１指標値は０．８であり、他の出品者Ｓ２の第１指標値は０．５であるとする。すると、出品者Ｓ１は出品者Ｓ２よりも仕入れ能力が高いので、出品者Ｓ２よりも安く商品Ｇ１を仕入れることができる。例えば、出品者Ｓ１による商品Ｇ１の仕入れ値は８０円であるのに対して、出品者Ｓ２による商品Ｇ１の仕入れ値は１８０円である。この場合、出品者Ｓ１から出品者Ｓ２に対して、商品Ｇ１を１５０円で買い取る買取りを提示すると、出品者Ｓ２は、自らの手で商品Ｇ１を仕入れるよりも、出品者Ｓ１から買い取った方が３０円安い仕入れ値で商品Ｇ１を仕入れることができる。さらに、出品者Ｓ１による商品Ｇ１の買取額が１００円である場合には、出品者Ｓ１は、自らの手で商品Ｇ１を売却するよりも、出品者Ｓ２に１５０円で買い取ってもらった方が５０円高い金額で商品Ｇ１を売却できる。したがって、決定部１３５は、出品者Ｓ１よりも第１指標値が下回る他の出品者Ｓ２を商品Ｇ１の買取先として決定する。

【0079】

また、決定部１３５は、出品者Ｓ１よりも第１指標値が下回る他の出品者が複数存在する場合には、その中から第２指標値が高い出品者を商品Ｇ１の買取先として決定してもよい。第２指標値が高いことは、商品Ｇ１を販売する販売能力が高いことを示す。そして、商品Ｇ１を販売する販売能力が高いことは、商品Ｇ１を仕入れる必要性が高いことを意味する。すなわち、販売能力が高い出品者は商品Ｇ１を必要とするので、出品者Ｓ１から商品Ｇ１を買い取ってくれる可能性が高い。

【0080】

例えば、出品者Ｓ１よりも第１指標値が下回る他の出品者が出品者Ｓ２と出品者Ｓ３の２者であるとする。そして、出品者Ｓ２の第２指標値は０．５であり、出品者Ｓ３の第２指標値は０．９であるとする。すると、出品者Ｓ３は出品者Ｓ２よりも販売能力が高いので、出品者Ｓ２よりも早く商品Ｇ１を売却して、出品者Ｓ２よりも早く手元から商品Ｇ１がなくなる可能性が高い。したがって、決定部１３５は、出品者Ｓ１よりも第１指標値が下回る出品者Ｓ２と出品者Ｓ３の２者のうち、第２指標値が高い出品者である出品者Ｓ３を商品Ｇ１の買取先として決定する。

【0081】

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

【0082】

図６に示すように、情報処理装置１００は、ストアから商品の買取り要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００は、ストアから商品の買取り要求を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）は、ストアから商品の買取り要求を受け付けるまで待機する。

【0083】

情報処理装置１００は、ストアから商品の買取り要求を受け付けたと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）は、出品を受け付けた商品の買取額を算出する（ステップＳ１０２）。

【0084】

続いて、情報処理装置１００は、ストアから商品の在庫を受け取ったかを判定する（ステップＳ１０３）。情報処理装置１００は、ストアから商品の在庫を受け取っていないと判定した場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）は、ストアから商品の在庫を受け取るまで待機する。

【0085】

情報処理装置１００は、ストアから商品の在庫を受け取ったと判定した場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）は、出品者に算出した買取額を支払う（ステップＳ１０４）。

【0086】

〔４．変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム１の他の実施形態について説明する。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

【0087】

〔４−１．同一商品の出品者ごとにモデルを生成する〕
図１に示す例では、第１算出部１３３Ａが、第１モデルの素性として、同一商品Ｇ１を出品する他の出品者による仕入れ実績の平均値（相場）に対する出品者Ｓ１による仕入れ実績を用いる例を示した。また、第２算出部１３３Ｂが、第２モデルの素性として、同一商品Ｇ１を出品する他の出品者による販売実績の平均値（相場）に対する出品者Ｓ１による販売実績を用いる例を示した。

【0088】

これに対して、第１算出部１３３Ａは、同一商品Ｇ１を出品する他の出品者による仕入れ実績の平均値（相場）に対する出品者Ｓ１による仕入れ実績を第１モデルの素性に含める代わりに、同一商品Ｇ１を出品する出品者ごとに第１モデルを生成してもよい。また、第２算出部１３３Ｂは、同一商品Ｇ１を出品する他の出品者による販売実績の平均値（相場）に対する出品者Ｓ１による販売実績を第２モデルの素性に含める代わりに、同一商品Ｇ１を出品する出品者ごとに第２モデルを生成してもよい。このようにして、情報処理装置１００は、商品Ｇ１の出品者Ｓ１とは異なる他の出品者との比較に基づいて、買取額を算出してもよい。

【0089】

〔４−２．買取要求を受け付ける代わりに在庫状況が所定の条件を満たしたか否かを判定して買い取る〕
図１に示す例では、算出部１３３は、出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付けたことを契機として、商品Ｇ１の買取額を算出する例を示したが、出品者Ｓ１から商品Ｇ１の買取要求を受け付ける代わりに商品Ｇ１の在庫状況が所定の条件を満たしたことを契機として、商品Ｇ１の買取額を算出してもよい。

【0090】

具体的には、買取要求受付部１３２は、出品者Ｓ１から買取要求を受け付ける代わりに、出品者Ｓ１が商品Ｇ１の買取りを希望する所定の条件を出品時に出品者Ｓ１から受け付ける。例えば、買取要求受付部１３２は、所定期間に所定数以上の商品Ｇ１が売れ残っている場合に、商品Ｇ１の買取額を算出するという条件を受け付ける。

【0091】

続いて、買取要求受付部１３２は、所定期間に所定数以上の商品Ｇ１が売れ残っているか否かを判定する。続いて、買取要求受付部１３２は、所定期間に所定数以上の商品Ｇ１が売れ残っていると判定した場合に、商品Ｇ１の買取額を算出する。買取り部１３４は、算出部１３３によって商品Ｇ１の買取額が算出されると、出品者Ｓ１から商品Ｇ１を買い取る買取り処理を実行する。

【0092】

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、出品受付部１３１と、算出部１３３とを備える。出品受付部１３１は、商品の出品者から商品の買取要求を受け付けた場合に商品の在庫を買い取る買取りが保証された商品の出品を受け付ける。算出部１３３は、出品受付部１３１によって出品を受け付けられた商品の買取額を算出する。

【0093】

これにより、情報処理装置１００は、電子商取引サービスに出品する出品者に対して、万が一商品が売れ残っても、商品の在庫を買い取ってもらえるという安心感を与えることができる。すなわち、情報処理装置１００は、電子商取引サービスへのストアによる出品を促すことができる。また、情報処理装置１００は、出品者が電子商取引サービスに出品する商品の在庫を仕入れるために投じた資金のうち、買取申込み時の時価相当の金額を補償することができる。すなわち、情報処理装置１００は、出品者の運営リスクを低減することができる。特に、情報処理装置１００は、出品者が電子商取引サービスに出品する商品の在庫を仕入れるために銀行等から資金を借り入れた場合に、ストアの運営リスクを低減することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0094】

また、算出部１３３は、商品の買取要求を受け付けたことを契機として、商品の買取額を算出する。あるいは、算出部１３３は、商品の在庫状況が所定条件を満たしたことを契機として、商品の買取額を算出する。

【0095】

これにより、情報処理装置１００は、ストアから買取要求を受け付けた時点に相応の買取額で商品を買い取る買取り処理を行うことができる。あるいは、情報処理装置１００は、商品の在庫状況が所定条件を満たした時点に相応の買取額で商品を買い取る買取り処理を行うことができる。すなわち、情報処理装置１００は、商品を買い取ることにより、大きな損失を抱えるリスクが少ない。つまり、情報処理装置１００は、出品者に対して買取りサービスの事業を継続して提供することができる。よって、情報処理装置１００は、買取りサービスに対するストアからの信頼を得ることができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0096】

また、算出部１３３は、商品を仕入れる能力である仕入れ能力を示す第１指標値を算出する第１算出部１３３Ａと、商品を販売する能力である販売能力を示す第２指標値を算出する第２算出部１３３Ｂと、を有し、第１算出部１３３Ａによって算出された第１指標値と第２算出部１３３Ｂによって算出された第２指標値とに基づいて、買取額を算出する。

【0097】

これにより、情報処理装置１００は、出品者の仕入れ能力と出品者の販売能力の双方を考慮して、出品者の能力を総合的かつ客観的に算出することができる。また、情報処理装置１００は、総合的かつ客観的に算出された能力に応じた買取額を算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、出品者にとって納得感のある買取額で買取保証サービスを提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0098】

また、第１算出部１３３Ａは、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる商品の利ざや、商品の原価を商品の売価で除することにより得られる商品の原価率、又は、商品を仕入れる従業員の専門性を示す指標値のうち、少なくともいずれか１つに基づいて、第１指標値を算出する。

【0099】

これにより、情報処理装置１００は、特定の指標値に偏らずに、多数の指標値に基づいて出品者の仕入れ能力を多面的に評価することができる。すなわち、情報処理装置１００は、客観的に納得感のある第１指標値を算出することができる。つまり、情報処理装置１００は、出品者にとって納得感のある買取額で買取保証サービスを提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0100】

また、第２算出部１３３Ｂは、商品を仕入れてから商品を売却するまでにかかる平均売却期間、商品の販売促進費と商品の原価とを加えた額を商品の売価から引くことにより得られる商品の利ざや、又は、商品の販売促進費を商品の売価で除することにより得られる商品のプロモーション投下率のうち、少なくともいずれか１つに基づいて、第２指標値を算出する。

【0101】

これにより、情報処理装置１００は、特定の指標値に偏らずに、多数の指標値に基づいて出品者の販売能力を多面的に評価することができる。すなわち、情報処理装置１００は、客観的に納得感のある第２指標値を算出することができる。つまり、情報処理装置１００は、出品者にとって納得感のある買取額で買取保証サービスを提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0102】

また、算出部１３３は、商品の出品者とは異なる他の出品者との比較に基づいて、買取額を算出する。

【0103】

これにより、情報処理装置１００は、商品間の格差に関わらず、同じ商品を扱う同業者の相場に応じた買取額を算出することができる。なぜならば、一般的に、商品を仕入れる困難さや商品を販売する困難さは、商品ごとに異なるからである。よって、情報処理装置１００は、出品者にとって納得感のある買取額で買取保証サービスを提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0104】

また、算出部１３３は、商品の出品歴に基づいて、買取額を算出する。

【0105】

これにより、情報処理装置１００は、出品歴の格差に関わらず、出品歴が同程度のストアに相応の買取額を算出することができる。なぜならば、一般的に、出品歴が浅いストアに比べると、出品歴が長いストアの売上の伸び率は低くなる傾向があるように、出品者の能力を算出するための指標値は、出品歴ごとに異なるからである。よって、情報処理装置１００は、出品者にとって納得感のある買取額で買取保証サービスを提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0106】

また、算出部１３３は、商品の市場価格に基づいて、買取額を算出する。

【0107】

これにより、情報処理装置１００は、ストアから買取要求を受け付けた時点における商品の市場価格である時価に基づいて、商品の買取額を算出することができる。したがって、情報処理装置１００は、電子商取引サービスに出品したストアに、買取りを要求した時点に相応の買取額で商品を買い取ってもらえるという安心感を与えることができる。

【0108】

また、情報処理装置１００は、決定部１３５をさらに備える。決定部１３５は、第１指標値と第２指標値のうち少なくともいずれか１つに基づいて、商品の出品者とは異なる他の出品者の中から商品の買取先を決定する。また、決定部１３５は、出品者よりも第１指標値が下回る他の出品者の中から商品の買取先を決定する。

【0109】

これにより、情報処理装置１００は、例えば、仕入れ能力は高いが販売能力は低いストアＡの過剰在庫となった商品の買取先として、仕入れ能力は低いが販売能力は高いストアＢを決定することができる。すなわち、情報処理装置１００は、ストアＡとストアＢの双方に利益がある過剰在庫となった商品の買取サービスの仲介をすることができる。したがって、情報処理装置１００は、ストアによる出品を促すことができる。

【0110】

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置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を備える。

【0111】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００または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。

【0112】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、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、所定の通信網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所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

【0113】

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。

【0114】

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また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。

【0115】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置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またはデータを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。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、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0116】

以上、本願の実施形態のいくつかを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。

【0117】

〔７．その他〕
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。

【0118】

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。

【0119】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0120】

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、算出部は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0121】

１ 情報処理システム
１０ ストア端末
１００ 情報処理装置
２００ 買取業者端末
１２１ 仕入れ情報記憶部
１２２ 販売情報記憶部
１２３ モデル記憶部
１３１ 出品受付部
１３２ 買取要求受付部
１３３ 算出部
１３３Ａ 第１算出部
１３３Ｂ 第２算出部
１３４ 買取り部
１３５ 決定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】