特許 6945612 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】6945612

(24)【登録日】2021年9月16日

(45)【発行日】2021年10月6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 10/08 20120101AFI20210927BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/08 300

【請求項の数】12

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2019-229568(P2019-229568)

(22)【出願日】2019年12月19日

(65)【公開番号】特開2021-96796(P2021-96796A)

(43)【公開日】2021年6月24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】株田 達矢

【審査官】 相澤 祐介

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１８／０４７２８９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２０１９−１８５６００（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−１７６２３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 大谷 巌一，物流不動産ビジネスのすすめ，初版，日本，日刊工業新聞社，2012年02月25日，p.80,81,136,137

【文献】 鈴木 邦成，図解 物流センターのしくみと実務，初版，日本，日刊工業新聞社，2014年03月25日，p.28,29

【文献】 ＩｏＴ／ＡＩを物流・ロジスティクス革新に具体化，ＡＲの実用提案も，ＭＡＴＥＲＩＡＬ ＦＬＯＷ，日本，株式会社流通研究社，2018年02月01日，第５９巻 第２号 ，p.26〜p.31

(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】

電子商取引における利用者の購買履歴を記憶する記憶部と、
前記購買履歴に加え、配送時の周辺地域の道路渋滞に関する道路交通情報、天気に関する気象情報、配送先と配送料とに関する情報、及び物流拠点の候補となる物件に関する不動産情報に基づいて前記利用者への商品配送に係る物流拠点のうち、前記利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を示すラストワンマイルの物流拠点の最適な位置を算出し、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を決定する決定部と、
前記利用者への商品配送に係る事業者に、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を提案する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記決定部は、前記購買履歴と、道路渋滞に関する道路交通情報とに基づいて、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点を決定する
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】

前記決定部は、前記購買履歴と、天気に関する気象情報とに基づいて、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記決定部は、前記購買履歴のうち配送先と配送料とに関する情報に基づいて、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点を決定する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記決定部は、前記購買履歴と、前記物流拠点の候補となる物件に関する空テナント情報とに基づいて、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点を決定する
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記決定部は、前記購買履歴と、前記物流拠点の物件の妥当な価格を算出する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記決定部は、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点の倉庫の置き方を決定する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記決定部は、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点の人員配置を決定する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記決定部は、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点として、前記利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を決定する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記決定部により決定された前記物流拠点に関する提案情報を、前記利用者への商品配送に係る前記物流拠点を有する事業者に提供する提供部
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか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、
電子商取引における利用者の購買履歴を記憶する記憶部と、
前記購買履歴に加え、配送時の周辺地域の道路渋滞に関する道路交通情報、天気に関する気象情報、配送先と配送料とに関する情報、及び物流拠点の候補となる物件に関する不動産情報に基づいて前記利用者への商品配送に係る物流拠点のうち、前記利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を示すラストワンマイルの物流拠点の最適な位置を算出し、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を決定する決定工程と、
前記利用者への商品配送に係る事業者に、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を提案する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項12】

電子商取引における利用者の購買履歴を記憶する記憶手順と、
前記購買履歴に加え、配送時の周辺地域の道路渋滞に関する道路交通情報、天気に関する気象情報、配送先と配送料とに関する情報、及び物流拠点の候補となる物件に関する不動産情報に基づいて前記利用者への商品配送に係る物流拠点のうち、前記利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を示すラストワンマイルの物流拠点の最適な位置を算出し、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を決定する決定手順と、
前記利用者への商品配送に係る事業者に、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を提案する提供手順と
をコンピュータに実行させるための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、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、電子商店街やオークションサイト等、ネットワークを介して商品を販売する電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）が知られている。このような電子商取引では、商品の購入または落札が行われた場合には、商品を出品した出品者からの依頼を受けた配送業者が、商品を購入又は落札した利用者に対して商品を配送する。このような商品の配送において、配送スケジュールによる配送コストと維持コストとに基づいて、最も安価な輸送スケジュールを最適輸送スケジュールとして選択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２００４−２２０２３４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、効率的な物流拠点を選択しているとは言えない場合がある。例えば、上記の従来技術では、物流コストを最も安価にするための最適輸送スケジュールの選択については考慮されているが、利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な物流拠点（いわゆるラストワンマイルの物流拠点）について効率的な物流拠点を決定することは考慮されていない。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対して実際に商品の配送を行う物流拠点を決定する情報処理装置、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。

【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、電子商取引における利用者の購買履歴を記憶する記憶部と、前記購買履歴に加え、配送時の周辺地域の道路渋滞に関する道路交通情報、天気に関する気象情報、配送先と配送料とに関する情報、及び物流拠点の候補となる物件に関する不動産情報に基づいて前記利用者への商品配送に係る物流拠点のうち、前記利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を示すラストワンマイルの物流拠点の最適な位置を算出し、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を決定する決定部と、前記利用者への商品配送に係る事業者に、前記ラストワンマイルの物流拠点として妥当な物件を提案する提供部とを備え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、利用者に対して実際に商品の配送を行う物流拠点を決定することができる。

【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方法の概要を示す説明図である。

【図2】図２は、実施形態に係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、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、ユーザ情報記憶部の一例を示す図である。

【図5】図５は、店舗情報記憶部の一例を示す図である。

【図6】図６は、商品情報記憶部の一例を示す図である。

【図7】図７は、購買履歴情報記憶部の一例を示す図である。

【図8】図８は、提案情報記憶部の一例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

【図10】図１０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、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」と記載する）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。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．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、情報処理装置１００がラストワンマイルの物流拠点を最適化する場合を例に挙げて説明する。

【0011】

図１に示す情報処理装置１００は、ラストワンマイルの物流拠点の最適化の提案を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１００は、電子商店街に関するサービスを店舗Ｓや利用者Ｕに対して提供する機能を有し、電子商店街に関するサービスの一環として、ラストワンマイルの物流拠点の最適化の提案を行う。なお、ラストワンマイルの物流拠点とは、利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を示す。また、物流拠点の最適化とは、最も効率的な拠点を決定することであるが、実際には、少なくとも現状より効率的な拠点を決定することでもよい。

【0012】

端末装置１０は、利用者Ｕにより利用されるＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン等の情報処理装置である。利用者Ｕは、情報処理装置１００が提供するＷｅｂサービスの利用者であって、情報処理装置１００に自身に関するユーザ情報を登録した会員である。例えば、端末装置１０は、インターネット等のネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して、情報処理装置１００と通信可能である。なお、図１での図示は省略しているが、情報処理装置１００は、さらに任意の数の端末装置１０と通信可能であってもよい。

【0013】

店舗Ｓは、情報処理装置１００が提供する電子商店街のサービスを介して、商品を利用者Ｕに対して販売する店舗である。より具体的には、店舗Ｓは、地域Ａに所在する拠点から商品を発送する店舗である。

【0014】

なお、店舗Ｓが商品を発送する拠点とは、店舗Ｓそのものであってもよく、店舗Ｓが商品を管理する倉庫等、店舗Ｓそのものとは異なる拠点であってもよい。例えば、店舗Ｓは、商品の保管や発送を行う倉庫が地域Ａに所在し、商品の注文を受付ける営業所が、地域Ａ以外の地域に所在する店舗であってもよい。すなわち、店舗Ｓの所在地とは、店舗Ｓそのものが所在する位置のみならず、店舗Ｓの倉庫等、店舗Ｓが商品を発送する拠点をも含む概念である。

【0015】

物流拠点ＤＢは、店舗Ｓから配送の委託を受けた配送業者ＤＣの物流拠点である。より具体的には、物流拠点ＤＢは、地域Ａにおいて配送を行う配送業者ＤＣの物流拠点のうち、エンドユーザである利用者Ｕまでのラストワンマイルの物流拠点（最終拠点）である。

【0016】

例えば、図１に示すように、情報処理装置１００は、店舗Ｓから電子商店街で販売する商品の情報（例えば、画像、価格、送料、在庫数等）の登録を受付ける（ステップＳ１）。

【0017】

そして、情報処理装置１００は、利用者Ｕから商品の検索クエリを受付けた場合は、出品された商品のうち、検索クエリと対応する商品を抽出し、抽出した商品の画像や価格等を示すコンテンツや、店舗Ｓが出品した店舗を購入するためのコンテンツである商品コンテンツを利用者Ｕに対して配信する（ステップＳ２）。

【0018】

また、情報処理装置１００は、商品コンテンツを介して利用者Ｕが店舗Ｓの商品を購入した場合は、商品の配送先（発送先）となる住所や受取人の氏名、商品の配送方法（例えば、航空便であるか陸路の配送であるか等）、希望の配達日時等の配送情報の登録を受付ける（ステップＳ３）。

【0019】

このような場合、情報処理装置１００は、利用者Ｕが商品を購入した店舗Ｓに対して、商品が購入された旨と、上記の配送情報を通知する（ステップＳ４）。

【0020】

例えば、情報処理装置１００は、店舗Ｓに対して、利用者Ｕの自宅の住所を通知するとともに、商品を利用者Ｕに発送するよう指示する。なお、情報処理装置１００は、購入された商品の料金を利用者Ｕに対して課金し、店舗Ｓに対して商品の料金を提供してもよい。また、情報処理装置１００は、商品価格から広告費用や所定の手数料を減算した額の料金を、店舗Ｓに対して提供してもよい。

【0021】

この結果、店舗Ｓは、地域Ａにおいて配送を行う配送業者ＤＣを介して、利用者Ｕに商品を発送する（ステップＳ５）。

【0022】

このとき、店舗Ｓは、配送業者ＤＣに対して、利用者Ｕへの商品の配送を依頼する。配送業者ＤＣは、地域Ａに所在する店舗Ｓから、利用者Ｕが店舗Ｓに注文した商品を集荷する。なお、配送業者ＤＣは、店舗Ｓに所属していてもよいし、店舗Ｓと提携していてもよい。

【0023】

配送業者ＤＣは、地域Ａに位置する物流拠点ＤＢに、利用者Ｕが店舗Ｓに注文した商品とともに、同一の地域Ａに所在する他の利用者へ配送する商品を集約する（ステップＳ６）。

【0024】

なお、他の利用者へ配送する商品は、利用者Ｕが店舗Ｓに注文した商品と同一の商品でもよい。例えば、利用者Ｕ以外の他の利用者が店舗Ｓに注文した商品であってもよい。ここでは、同一の地域Ａに所在する利用者Ｕおよび他の利用者は、同じ配送先グループＤＬに属する。配送先グループＤＬは、配送業者ＤＣが同日中に商品を配達する配送先のグループである。

【0025】

配送業者ＤＣは、ラストワンマイルの配送として、物流拠点ＤＢに集約された商品を、配送先グループＤＬに配送する（ステップＳ７）。

【0026】

すなわち、配送業者ＤＣは、配送先グループＤＬに属するそれぞれの顧客の下に、それぞれの顧客が注文した商品を配送する。これに伴い、配送業者ＤＣは、物流拠点ＤＢから利用者Ｕの下（例えば自宅等）へ、利用者Ｕが店舗Ｓに注文した商品を配送する。

【0027】

また、配送業者ＤＣは、配送先グループＤＬに属するそれぞれの顧客の下に、それぞれの顧客が注文した商品を配送する際に、配送時の道路渋滞や、天気、周辺環境等に関する情報を情報処理装置１００に通知してもよい。

【0028】

情報処理装置１００は、同じ配送先グループＤＬに属する利用者Ｕおよび他の利用者の購買ログ（購買履歴）等から、ラストワンマイルの物流拠点（最終拠点）を最適化する（ステップＳ８）。

【0029】

利用者Ｕの購買履歴には、商品の配送先として、その利用者Ｕの住所や配送希望時間帯等が記憶されている。そこで、電子商店街やオークションサイト等が保有する膨大な購買履歴（いわゆるビッグデータ）から、地域ごとに、配送先となった利用者Ｕの分布や偏在、配送希望が集中する時間帯等を分析し、これらを用いて物流の改善や物流拠点の最適化を図る。

【0030】

例えば、情報処理装置１００は、購買者の購買履歴に加え、配送時の周辺地域の道路渋滞等に関する道路交通情報、天気に関する気象情報、配送先と配送料とに関する情報、物流拠点の候補となる物件に関する空テナント情報（不動産情報）等から、最適な物流拠点（以下、最適物流拠点と称する）ＯＰＤＢの位置を算出する。なお、情報処理装置１００は、算出した最適物流拠点ＯＰＤＢの位置又はその周辺の空き地、空き店舗、空き倉庫等の物件に関する不動産情報から、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件を抽出する。このとき、情報処理装置１００は、その位置に最適物流拠点ＯＰＤＢを構えた場合の配送スケジュールや配送料を推測し、さらに最適物流拠点ＯＰＤＢとなる物件の妥当な価格（取得価格、賃料等）を算出し、総合的に判断して最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件を抽出する。

【0031】

また、情報処理装置１００は、空き地等に倉庫を新設する場合、倉庫の置き方や設置数についても最適化する。すなわち、情報処理装置１００は、最適物流拠点ＯＰＤＢの倉庫の配置や棟数についても最適化する。また、情報処理装置１００は、最適物流拠点ＯＰＤＢの人員配置（人員数や人員構成、配置状況等）についても最適化する。

【0032】

なお、最適物流拠点ＯＰＤＢは、常設のものに限らず、一時的なものでもよい。

【0033】

近年、物流センタや倉庫などの物流施設（物流不動産）は、物流コストを下げるため、超大型物流施設に集約する傾向にある。このような超大型物流施設への集約により中規模・小規模の物流施設に空きが生まれている。特に、大半の小規模施設は、古い保管型倉庫で、新規の荷主・テナントを見つけることが難しい。そこで、このような空き倉庫等を一時的に利用して、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することが期待される。

【0034】

また、人口減少に伴う空き家や空き部屋の増加や、いわゆるシャッター街のような閉店・閉鎖した商店や事務所の増加が懸念されている。そこで、このような空き家や空き部屋、空き店舗等を一時的に利用して、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することも期待される。

【0035】

また、都心部のオフィスや店舗、倉庫、個人の所有地（個人宅、駐車場等）等でも、空きスペースを時間貸しするサービスが増加している。このような時間貸しの物件等を一時的に利用して、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することも期待される。

【0036】

また、近隣のウィークリーマンションやホテル等と提携することで、これらの一室や集荷場、荷物置場等を一時的に利用して、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することも期待される。この場合、一般の配送業者ＤＣであれば、商品の配送とともに、ウィークリーマンションやホテル等への荷物等の配送や、反対にこれらからの荷物等の発送にも随時対応できるため、互いにとってメリットがある。また、ウィークリーマンションやホテル等に限らず、近隣にオフィスを構える企業等の大口顧客等と提携してもよい。

【0037】

さらに、近年は、マンション内物流システムを構築し、マンション内に宅配スタッフが常駐する物流センタを作る動きもある。このようなマンション内物流システムを一時的に利用して、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することも期待される。

【0038】

情報処理装置１００は、決定した最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件を、店舗Ｓ又は配送業者ＤＣに提案する（ステップＳ９）。

【0039】

例えば、情報処理装置１００は、道路渋滞や周辺環境、気象（降水、積雪、台風等）、地形（浸水地域か否か）等を加味して、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件の位置を絞り込む。そして、情報処理装置１００は、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件の位置、妥当な価格（取得価格、賃料等）、その位置や価格が妥当である理由（物流コストの低減、配送スケジュールの短縮化、人員配置の最適化等）について、店舗Ｓ又は配送業者ＤＣに提案する。

【0040】

店舗Ｓ又は配送業者ＤＣが提案に応じて最適物流拠点ＯＰＤＢを構えた場合、物流コストの低減や配送スケジュールの短縮化、人員配置の最適化等につながる。最適物流拠点ＯＰＤＢを構えるために、配送料のダイナミックプライシングを採用してもよい。

【0041】

なお、情報処理装置１００は、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件の観点から、店舗Ｓ又は配送業者ＤＣと、物件とのマッチングを行うようにしてもよい。このとき、情報処理装置１００は、一般公開されている不動産情報から物件に関する情報を取得してもよいし、情報処理装置１００に登録されている不動産情報から物件に関する情報を取得してもよい。

【0042】

また、店舗Ｓが、商品配送の委託先を、現在の配送業者ＤＣから、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な位置に物流拠点ＤＢを有する別の配送業者に変更することも、新たに最適物流拠点ＯＰＤＢを構えたことに該当する。

【0043】

物流の状況や需要は随時変化している。例えば、大規模戸建住宅街や大規模マンションが完成して住人が入居することで、その地域の物流が急激に増大することがある。このような場合、既存のマンション等に対応していた物流拠点が、新規のマンション等への物流も考慮した場合には、最適ではなくなる可能性がある。また、事業所や工場の移転や新設／閉鎖に伴い、従業員が大量に流入／流出し、その地域の物流が増大／減少することもある。また、頻繁又は大量に商品を購入していた大口顧客が引越し等により移動することで、大量の商品の配送先が変わることもある。また、地域性や季節、局地的な流行等の要因により、特定の地域や時期に一時的に特定の商品の需要が増大し、物流が急激に増大することもある。このような物流の変化に対して、ラストワンマイルの物流拠点を適宜変更して最適化を図ることが望まれている。

【0044】

本実施形態によれば、物流の状況や商品需要の変化に応じて、適宜、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することができる。また、利用者に近い場所に物流拠点を構えることで、再配達の連絡（依頼）にも迅速に対応することができる。例えば、着払いや本人確認（住所を含む）が必要な商品や、大型商品、高額商品等を配送する際、様々な用事のため配達可能な時間帯のうち限られた僅かな隙間時間（短時間）しか自宅にいられない利用者にも、連絡に応じて直ちに商品を再配達することができる。さらに、通常配送の場合でも、利用者自身が商品を受け取りに向かうことが容易になるため、利便性が向上する。

【0045】

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が含まれる情報処理システム１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システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報処理装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

【0046】

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

【0047】

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）、ＰＣ（Personal Computer）等である。

【0048】

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１００と通信することができる。

【0049】

情報処理装置１００は、例えばＰＣやサーバ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報処理装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

【0050】

〔３．情報処理装置の構成例〕
次に、図３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３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。

【0051】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。

【0052】

（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（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。図３に示すように、記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、店舗情報記憶部１２２と、商品情報記憶部１２３と、購買履歴情報記憶部１２４と、提案情報記憶部１２５とを有する。

【0053】

（ユーザ情報記憶部１２１について）
ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図４は、ユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示した例では、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

【0054】

「ユーザＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

【0055】

また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図４に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

【0056】

また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地の位置情報を示す。なお、図４に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

【0057】

また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。なお、図４に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

【0058】

例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

【0059】

図４に示す例では、理解の便宜のため、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」および「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」および「ＬＣ１２」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な符号を図示する場合がある。

【0060】

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、職業、職位、収入、資格、居住形態、車の有無、通学・通勤時間、趣味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部１２１は、利用者Ｕが使用している端末装置１０の種別（スマートフォン、デスクトップＰＣ等）や識別情報、アドレス情報等の情報を記憶してもよい。

【0061】

（店舗情報記憶部１２２について）
店舗情報記憶部１２２は、店舗Ｓに関する各種情報を記憶する。図５は、店舗情報記憶部１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、店舗情報記憶部１２２は、「店舗ＩＤ」、「倉庫ＩＤ」、「所在位置」、「商品ＩＤ」、「在庫数」といった項目を有する。

【0062】

「店舗ＩＤ」とは、店舗Ｓを識別するための識別情報を示す。「倉庫ＩＤ」とは、対応付けられた「店舗ＩＤ」が示す店舗Ｓが有する倉庫、すなわち、対応付けられた「店舗ＩＤ」が示す店舗Ｓが商品の発送元とする施設の識別子である。また、「所在位置」とは、対応付けられた「倉庫ＩＤ」が示す倉庫の所在位置、すなわち、対応付けられた「店舗ＩＤ」が示す店舗Ｓが発送元とする施設が所在する地域を示す。

【0063】

例えば、図５に示す例では、店舗ＩＤ「Ｓ１」、倉庫ＩＤ「Ｍ１」、所在位置「Ａ１」、商品ＩＤ「Ｃ１」、および在庫数「５」が対応付けて登録されている。このような情報は、店舗ＩＤ「Ｓ１」が示す店舗Ｓが、発送元となる施設として倉庫ＩＤ「Ｍ１」が示す施設が、所在位置「Ａ１」が示す地域に所在している旨を示す。また、このような情報は、倉庫ＩＤ「Ｍ１」が示す施設に、商品ＩＤ「Ｃ１」が示す商品が格納されており、その在庫数が「５」個である旨を示す。

【0064】

なお、店舗情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、店舗情報記憶部１２２は、店舗Ｓが所属する企業グループ等に関する情報を記憶していてもよい。

【0065】

（商品情報記憶部１２３について）
商品情報記憶部１２３は、各店舗Ｓが出品する商品に関する各種情報を記憶する。図６は、商品情報記憶部１２３の一例を示す図である。図６に示した例では、商品情報記憶部１２３は、「店舗ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「識別情報」、「在庫情報」、「価格」、「送料」、「状態情報」といった項目を有する。

【0066】

「店舗ＩＤ」とは、各店舗Ｓを識別する識別子である。また、「商品ＩＤ」とは、各店舗Ｓが出品する商品を商品ごとに識別する識別子である。また、「識別情報」とは、ＪＡＮコード等、商品を識別する識別子である。また、「在庫情報」、とは、商品の在庫の数を示す情報である。また、「価格」とは、商品の販売価格を示す情報である。また、「送料」、とは、商品の配送に要する料金を示す情報である。また、「状態情報」とは、商品の状態を示す情報であり、新品であるか中古であるかを示す情報である。

【0067】

例えば、図６に示す例では、商品情報記憶部１２３には、店舗ＩＤ「Ｓ１」、商品ＩＤ「Ｃ１」、識別情報「Ｂ１」、在庫情報「１５」、価格「２６００」、送料「５００」、および状態情報「新品」が対応付けて登録されている。このような情報は、店舗ＩＤ「Ｓ１」が示す店舗Ｓにより、電子商店街において商品ＩＤ「Ｃ１」により識別される商品であって、識別情報「Ｂ１」が示す商品が出品されている旨を示す。また、このような情報は、商品ＩＤ「Ｃ１」により識別される商品の在庫の数が、「１５」であり、販売価格が「２６００」円であり、送料が「５００」円であり、状態が「新品」である旨を示す。

【0068】

なお、商品情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部１２３は、商品の種別／カテゴリに関する情報を記憶していてもよい。

【0069】

（購買履歴情報記憶部１２４について）
購買履歴情報記憶部１２４は、各利用者Ｕによる電子商店街における商品の購買の履歴に関する各種情報を記憶する。図７は、購買履歴情報記憶部１２４の一例を示す図である。図７に示した例では、購買履歴情報記憶部１２４は、「注文ＩＤ」、「商品ＩＤ」、「発送元」、「配送先」、および「発送フラグ」といった項目を有する。

【0070】

「注文ＩＤ」とは、利用者Ｕによる注文内容を識別する識別子である。また、「発送元」とは、商品の発送元となる各店舗Ｓの拠点を示す情報であり、例えば、図５に示す「倉庫ＩＤ」である。また、「配送先」とは、商品の個々の配送先を示す情報であり、例えば、図４に示す「ユーザＩＤ」である。同じ地域Ａにおけるこの配送先の集まりが、配送先グループＤＬとなる。また、「発送フラグ」とは、対応付けられた「商品ＩＤ」が示す商品が発送済みであるか否かを示すフラグである。「発送フラグ」は、例えば、未発送であれば「０」であり、発送済みになると「１」となる。

【0071】

例えば、図７に示す例では、注文ＩＤ「Ｄ１」、商品ＩＤ「Ｃ１」、発送元「Ｍ１」、配送先「Ｕ２」、および発送フラグ「０」が対応付けて登録されている。このような情報は、注文ＩＤ「Ｄ１」によって識別される注文の内容が、商品ＩＤ「Ｃ１」が示す商品を、発送元「Ｍ１」が示す拠点から、配送先「Ｕ２」が示す利用者の住所まで配送するものであり、発送フラグ「０」が示すように、発送がまだ行われていない旨を示す。

【0072】

なお、購買履歴情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、購買履歴情報記憶部１２４は、商品の配送先となる住所や受取人の氏名に加え、商品の配送方法（例えば、航空便であるか陸路の配送であるか等）、希望の配達日時等の配送情報を記憶していてもよい。また、購買履歴情報記憶部１２４は、商品が大型商品である旨や、商品が要冷蔵／要冷凍である旨に関する情報を記憶していてもよい。

【0073】

（提案情報記憶部１２５について）
提案情報記憶部１２５は、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な物件の提案内容に関する各種情報を記憶する。例えば、提案情報記憶部１２５は、図８は、提案情報記憶部の一例を示す図である。図８に示した例では、提案情報記憶部１２５は、「提案ＩＤ」、「地域」、「妥当位置」、「妥当価格」、「妥当理由」、「物件候補」といった項目を有する。

【0074】

「提案ＩＤ」は、配送業者ＤＣに対する提案を識別するための識別情報を示す。また、「地域」は、店舗Ｓや物流拠点ＤＢが所在する地域Ａを示す。なお、「地域」は、例えば都道府県や市町村など既定の地域であってもよいし、任意に範囲指定した地域であってもよい。

【0075】

また、「妥当位置」は、最適物流拠点ＯＰＤＢを構えるのに妥当な位置を示す。なお、「妥当位置」は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）又はその他の測位手段により取得した座標位置でもよいし、ＰＯＩ（Point of Interest）として地図上で指定した位置でもよい。

【0076】

また、「妥当価格」は、最適物流拠点ＯＰＤＢとなる物件の妥当な価格（取得価格、賃料等）を示す。なお、「妥当価格」は、所定の金額に限らず、所定の金額の範囲を示す情報であってもよい。

【0077】

また、「妥当理由」は、最適物流拠点ＯＰＤＢを構えるのに妥当な位置や価格である理由を示す。「妥当理由」は、例えば、その位置や価格で最適物流拠点ＯＰＤＢを構えた場合に、物流コストの低減や配送スケジュールの短縮化、人員配置の最適化等が実現できることを示す。また、「妥当理由」は、現状と比較して削減されると予想される物流コストや、短縮されると予想される搬送時間（配送に要する時間）、および最低限必要な人数等の具体的な数値であってもよい。

【0078】

また、「物件候補」は、最適物流拠点ＯＰＤＢの候補となる物件を示す。なお、「物件候補」は、例えば、最適物流拠点ＯＰＤＢとして妥当な位置に所在し、妥当な価格で取得／賃借可能と推測される物件である。

【0079】

例えば、図８に示す例において、提案ＩＤ「ＰＲ１」により識別される提案の内容は、地域「ＡＲ１」において、妥当位置「ＰＴ１」に、妥当価格「ＶＬ１」で最適物流拠点ＯＰＤＢを構えることにより、妥当理由「ＲＳ１」のため、ラストワンマイルの物流拠点を最適化できることと、その最適物流拠点ＯＰＤＢとなり得る物件として物件候補「ＥＳ１１、ＥＳ１２、…」が挙げられていることを示す。

【0080】

なお、提案情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、提案情報記憶部１２５は、周辺の主要な配送先に関する情報を記憶していてもよい。

【0081】

（制御部１３０について）
図３に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）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（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図３に示す例では、制御部１３０は、受付部１３１と、分析部１３２と、最適化部１３３と、提供部１３４と、学習部１３５とを有する。

【0082】

（受付部１３１について）
受付部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕに関する各種情報の登録を受付け、ユーザ情報記憶部１２１に記憶する。

【0083】

また、受付部１３１は、通信部１１０を介して、各店舗Ｓから、その店舗Ｓに関する各種情報の登録を受付け、店舗情報記憶部１２２に記憶する。さらに、受付部１３１は、通信部１１０を介して、各店舗Ｓから、その店舗Ｓが出品する商品に関する各種情報の登録を受付け、商品情報記憶部１２３に記憶する。

【0084】

また、受付部１３１は、商品コンテンツを介して利用者Ｕが店舗Ｓの商品を購入した場合は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、商品の配送先となる住所や受取人の氏名、商品の配送方法、希望の配達日時等の配送情報の登録を受付け、購買履歴情報として購買履歴情報記憶部１２４に記憶する。そして、受付部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕが商品を購入した店舗Ｓに対して、商品が購入された旨と、上記の配送情報を通知する。

【0085】

（分析部１３２について）
分析部１３２は、購買履歴情報記憶部１２４に記憶された購買履歴情報から、物流の現状を分析する。例えば、分析部１３２は、現状における物流コストや配送スケジュール、物流拠点に配置された人員について分析する。また、分析部１３２は、配送先の分布や偏在についても分析する。

【0086】

また、分析部１３２は、最適物流拠点ＯＰＤＢを新設した後に、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設による効果について検証する。例えば、最適物流拠点ＯＰＤＢの位置および価格と、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設前後における物流の状況の変化とについて検証する。すなわち、分析部１３２は、検証部としても機能する。なお、検証部は、分析部１３２から独立して設けられていてもよい。

【0087】

（最適化部１３３について）
最適化部１３３は、購買履歴情報記憶部１２４に記憶された購買履歴情報と、物流の現状の分析結果とに基づいて、ラストワンマイルの物流拠点を最適化する。具体的には、最適化部１３３は、ラストワンマイルの最適な物流拠点を決定する。すなわち、最適化部１３３は、利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を決定する決定部に相当する。また、最適化部１３３は、最適化された物流拠点である最適物流拠点ＯＰＤＢに関する情報を、提案情報記憶部１２５に記憶する。

【0088】

なお、最適化部１３３は、購買履歴情報記憶部１２４に記憶された購買履歴情報の総数が所定数（例えば、１万件）以上となった場合に、ラストワンマイルの物流拠点を最適化するようにしてもよい。また、最適化部１３３は、ある地域Ａに所在する利用者の購買履歴情報の数が所定数（例えば、１００件）以上となった場合に、ラストワンマイルの物流拠点を最適化するようにしてもよい。あるいは、最適化部１３３は、同じ配送先グループＤＬに属する利用者の数が所定の人数（例えば、１００人）以上となった場合に、ラストワンマイルの物流拠点を最適化するようにしてもよい。

【0089】

（提供部１３４について）
提供部１３４は、提案情報記憶部１２５に記憶された提案情報に基づいて、最適物流拠点ＯＰＤＢに関する提案情報を、店舗Ｓ又は配送業者ＤＣに提供する。

【0090】

例えば、提供部１３４は、最適物流拠点ＯＰＤＢに関する提案情報を、レポート（報告書）として、定期的（１月ごと等）に店舗Ｓ又は配送業者ＤＣに提供するようにしてもよい。あるいは、提供部１３４は、最適物流拠点ＯＰＤＢに関する提案情報を、店舗Ｓ又は配送業者ＤＣのみがアクセス可能な専用のＷｅｂページ等に掲載してもよい。店舗Ｓ又は配送業者ＤＣは、この専用のＷｅｂページ等を閲覧することで、最適物流拠点ＯＰＤＢに関する提案情報を取得する。

【0091】

（学習部１３５について）
学習部１３５は、ラストワンマイルの物流拠点の最適化について機械学習を行う。ここでは、学習部１３５は、最適物流拠点ＯＰＤＢの位置および価格と、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設前後における物流の状況の変化とについて機械学習する。また、学習部１３５は、配送先の分布や偏在についても機械学習を行う。

【0092】

例えば、学習部１３５は、配送業者ＤＣが提案に応じて最適物流拠点ＯＰＤＢを構えた場合、物流コストの低減や配送スケジュールの短縮化、人員配置の最適化等に関する機械学習を行う。すなわち、学習部１３５は、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設前後における実際の物流コストの削減効果や搬送時間の短縮効果等について機械学習を行う。

【0093】

また、学習部１３５は、配送業者ＤＣが最適物流拠点ＯＰＤＢを選定する際の判断基準について機械学習を行うようにしてもよい。例えば、学習部１３５は、配送業者ＤＣが重視するポイントや、最終的に決め手となったポイント、選定された物件の傾向等について機械学習を行う。

【0094】

学習部１３５は、上記の学習結果に基づいて、ラストワンマイルの物流拠点の最適化に関する学習モデル（最適化モデル）を作成する。例えば、最適化部１３３は、この学習モデル（最適化モデル）に基づいて、最適物流拠点ＯＰＤＢの候補となる物件を抽出する。

【0095】

機械学習は、例えばディープニューラルネットワークを利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。

【0096】

〔４．処理手順〕
次に、図９を用いて実施形態に係る情報処理装置１００による処理手順について説明する。図９は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

【0097】

情報処理装置１００の制御部１３０は、商品コンテンツを介して利用者Ｕが店舗Ｓの商品を購入した場合、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０から、商品の配送先となる住所や受取人の氏名、商品の配送方法（例えば、航空便であるか陸路の配送であるか等）、希望の配達日時等の配送情報の登録を受付ける（ステップＳ１０１）。

【0098】

制御部１３０は、購入された商品に関する商品情報と、上記の配送情報とを、購買履歴情報記憶部１２４に記憶する（ステップＳ１０２）。

【0099】

制御部１３０は、通信部１１０を介して、利用者Ｕが商品を購入した店舗Ｓに対して、商品が購入された旨と、上記の配送情報を通知し、利用者Ｕへの商品配送を要求する（ステップＳ１０３）。

【0100】

これにより、店舗Ｓは、地域Ａにおいて配送を行う配送業者ＤＣを介して、利用者Ｕに商品を発送する。配送業者ＤＣは、地域Ａに位置する物流拠点ＤＢに、利用者Ｕが店舗Ｓに注文した商品とともに、同一の地域Ａに所在する他の利用者へ配送する商品を集約し、ラストワンマイルの配送として、物流拠点ＤＢに集約された商品を、配送先グループＤＬに配送する。

【0101】

制御部１３０は、購買履歴情報記憶部１２４に記憶された購買履歴情報に基づいて、物流の現在の状況を分析する（ステップＳ１０４）。

【0102】

制御部１３０は、物流の現在の状況を分析した結果、現在のラストワンマイルの物流拠点ＤＢが最適であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。

【0103】

制御部１３０は、現在のラストワンマイルの物流拠点ＤＢが最適であると判断した場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、現在の状況を維持する。

【0104】

制御部１３０は、現在のラストワンマイルの物流拠点ＤＢが最適ではないと判断した場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、ラストワンマイルの物流拠点の最適化を図る（ステップＳ１０６）。

【0105】

制御部１３０は、ラストワンマイルの物流拠点の最適化の結果として、最適物流拠点ＯＰＤＢに関する提案情報を、店舗Ｓ又は配送業者ＤＣに提供する（ステップＳ１０７）。

【0106】

店舗Ｓ又は配送業者ＤＣは、提案情報に基づいて、最適物流拠点ＯＰＤＢを新設する（ステップＳ１０８）。

【0107】

制御部１３０は、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設の前後の物流コストや搬送時間等の変化から、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設による効果を検証する（ステップＳ１０９）。

【0108】

例えば、制御部１３０は、最適物流拠点ＯＰＤＢの位置および価格と、最適物流拠点ＯＰＤＢの新設前後における物流の状況の変化とについて検証し、その検証結果について機械学習する。

【0109】

〔５．変形例〕
上述した端末装置１０および情報処理装置１００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、実施形態の変形例について説明する。

【0110】

上記の実施形態において、通常時にラストワンマイルの物流拠点を最適化することを例に説明しているが、実際には、非常時にラストワンマイルの物流拠点を一時的に変更するために用いてもよい。例えば、上記の実施形態によれば、祭事や花見、その他のイベント等により一時的に近隣地域や道路が混雑する場合に、これを回避してラストワンマイルの物流拠点を最適化することができる。また、台風や水害、地震等の影響で一部の道路が不通となった場合に、これを回避してラストワンマイルの物流拠点を最適化することができる。

【0111】

また、上記の実施形態において、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することを例に説明しているが、実際には、配送車両の駐車場所や停車場所を最適化するために用いてもよい。例えば、配送車両の運転者が住宅地域（住宅街）の顧客にカート等を使用して商品等を届ける場合や、同じアパートやマンションに居住する顧客あるいは団地等において同じ棟や同じ階段に沿った部屋に居住する顧客に商品等を届ける場合には、配送車両自体がラストワンマイルの物流拠点となる。したがって、配送車両の駐車場所や停車場所を最適化することが、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することとなる。

【0112】

また、上記の実施形態において、ネットショッピング等の購入者に対するラストワンマイルの物流拠点を最適化することを例に説明しているが、実際には、実店舗の商品配送希望者に対するラストワンマイルの物流拠点を最適化するために用いてもよい。また、生活協同組合（生協）や宅配牛乳等の定期宅配サービスの利用者に対するラストワンマイルの物流拠点を最適化するために用いてもよい。また、過疎地域等における買い物不便者（買物弱者等）に対するラストワンマイルの物流拠点を最適化するために用いてもよい。

【0113】

また、上記の実施形態において、ラストワンマイルの物流拠点を最適化することを例に説明しているが、実際には、宅配便や宅配チェーン店の新店舗や臨時店舗の出店候補地を最適化するために用いてもよい。同様に、出前や弁当等の宅配サービスを提供している飲食店等の新店舗や臨時店舗の出店候補地を最適化するために用いてもよい。

【0114】

〔６．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置１００は、記憶部１２０と、最適化部１３３（決定部）とを備える。記憶部１２０は、電子商取引における利用者Ｕの購買履歴を記憶する。最適化部１３３（決定部）は、購買履歴に基づいて利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点を決定する。これにより、電子商店街やオークションサイト等が保有する膨大な購買履歴に基づいて、利用者への商品配送に係る物流拠点を決定することができる。

【0115】

また、最適化部１３３（決定部）は、購買履歴と、道路渋滞に関する道路交通情報とに基づいて、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点を決定する。これにより、周辺地域の道路渋滞を考慮して、利用者への商品配送に係る物流拠点を決定することができる。

【0116】

また、最適化部１３３（決定部）は、購買履歴と、天気に関する気象情報とに基づいて、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点を決定する。これにより、周辺地域の気象（降水、積雪、台風等）の傾向を考慮して、利用者への商品配送に係る物流拠点を決定することができる。

【0117】

また、最適化部１３３（決定部）は、購買履歴のうち配送先と配送料とに関する情報に基づいて、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点を決定する。これにより、配送料やダイナミックプライシングを考慮して、利用者への商品配送に係る物流拠点を決定することができる。

【0118】

また、最適化部１３３（決定部）は、購買履歴と、物流拠点の候補となる物件に関する空テナント情報とに基づいて、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点を決定する。これにより、物流拠点の候補となる空き物件を考慮して、利用者への商品配送に係る物流拠点を決定することができる。

【0119】

また、最適化部１３３（決定部）は、購買履歴と、物流拠点の物件取得に使用可能な金額を算出する。これにより、物流拠点の物件を取得するための妥当な金額を算出することができる。

【0120】

また、最適化部１３３（決定部）は、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点の倉庫の置き方を決定する。これにより、利用者への商品配送に係る物流拠点の中身を決定することができる。

【0121】

また、最適化部１３３（決定部）は、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点の人員配置を決定する。これにより、利用者への商品配送に係る物流拠点の必要人数を決定することができる。

【0122】

また、最適化部１３３（決定部）は、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点として、利用者に対して実際に商品の配送を行う最終的な中継地点を決定する。これにより、ラストワンマイルの物流拠点を決定することができる。

【0123】

さらに、本願に係る情報処理装置１００は、提供部１３４をさらに備える。提供部１３４は、最適化部１３３（決定部）により決定された物流拠点に関する提案情報を、利用者Ｕへの商品配送に係る物流拠点を有する事業者に提供する。これにより、最適な物流拠点を事業者に提案することができる。

【0124】

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００および端末装置１０は、例えば図１０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。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、情報処理装置１００および端末装置１０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、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、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、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

【0125】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶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記憶する。

【0126】

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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）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５００を介して他の機器へ送信する。

【0127】

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、および、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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

【0128】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶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、又は半導体メモリ等である。

【0129】

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内のデータが記憶される。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５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0130】

〔８．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0131】

また、上記実施形態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又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又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。

【0132】

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0133】

例えば、上述した情報処理装置１００は、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ホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0134】

また、上述してきた実施形態および変形例は、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。

【0135】

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、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0136】

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 店舗情報記憶部
１２３ 商品情報記憶部
１２４ 購買履歴情報記憶部
１２５ 提案情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 分析部
１３３ 最適化部（決定部）
１３４ 提供部
１３５ 学習部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】