(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024000299
(43)【公開日】2024-01-05
(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 30/0207 20230101AFI20231225BHJP
【FI】
G06Q30/02 346
【審査請求】有
【請求項の数】10
【出願形態】OL
(21)【出願番号】P 2022099018
(22)【出願日】2022-06-20
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2023-09-27
(71)【出願人】
【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】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】酒井 桂
【テーマコード(参考)】
5L049
【Fターム(参考)】
5L049BB07
(57)【要約】 (修正有)
【課題】社会問題を解決するための情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】電子商取引サービスにおいて、ユーザの売買行動に応じて、各電子商取引サービスで使用可能なポイント等をユーザに対して付与する情報処理装置100は、ユーザの売買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売買情報に基づき、ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度を推定する推定部133と、推定部133によって推定された貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部134と、を備える。
【選択図】
図2
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品情報に基づき、前記商品の性能に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記取得部は、
前記商品情報として、前記商品の製造過程に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造過程に関する情報に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記取得部は、
前記商品情報として、前記商品の製造元に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項2または3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記取得部は、
前記売買情報としてユーザが売買した商品の発送に関する発送情報を取得し、
前記推定部は、
前記発送情報に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記売買情報と、前記貢献度との関係性を学習したモデルを生成する生成部
を備え、
前記推定部は、
前記生成部によって生成された前記モデルを用い、前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記付与部は、
前記貢献度に応じて、前記電子商取引にて利用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかを前記インセンティブとして前記ユーザへ付与すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記推定部は、
前記社会貢献に関する項目毎に前記貢献度を推定し、
前記付与部は、
前記項目毎の前記貢献度に応じた前記インセンティブを付与すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項10】
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与手順と、
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、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、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)が行われる電子商店街(オンラインモール)が知られている。例えば、ユーザは、電子商店街において商品を売買すると、売買金額に応じたポイント還元などインセンティブが支払われる(例えば、特許文献1参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【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、従来技術では、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供するうえで改善の余地があった。具体的には、近年では、持続可能な開発目標(SDGs;Sustainable Development Goals)に関する意識が高まってきているものの、これらを解決するための電子商取引に関するサービスは提供されていなかった。
【0005】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供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。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる。
【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ブロック図である。
【
図3】
図3は、実施形態に係るユーザ情報データベースの一例を示す図である。
【
図4】
図4は、実施形態に係る社会貢献情報データベースの一例を示す図である。
【
図5】
図5は、実施形態に係る通知画面の一例を示す図である。
【
図6】
図6は、実施形態に係る付与処理の一例を示すフローチャートである。
【
図7】
図7は、実施形態に係る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。
【0010】
[実施形態]
〔1.情報処理〕
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。
【0011】
図1に示す実施形態に係る情報処理装置100は、電子商取引サービスにおけるユーザの売買行動に応じて、各電子商取引サービスで使用可能なポイント等をユーザに対して付与する情報処理装置である。
【0012】
図1に示すように、電子商取引サービスは、電子商店街を運営するECサイト、ネットワーク上でオークションを運営するオークションサイト、ネットワーク上でフリーマーケットを運営するフリマサイトなどが含まれる。なお、
図1に示す電子商取引サービスは、一例であって、例えば、クラウドファンディングサイト、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信等のサービスなど、その他のサービスを含むようにしてもよい。
【0013】
ユーザ端末50は、ユーザUによる操作に基づき、電子商取引サービスが提供する各種サービスをユーザUに対して提供する。例えば、ユーザUは、ユーザ端末50を介して、電子商取引サービスが提供するWebサービスを介して、商品を売買することができる。
【0014】
ところで、近年では、社会全体でSDGs(Sustainable Development Goals)に関する興味あるいは活動が盛んになりつつある。電子商取引サービスにおいても、これらの活動を加速させることが求められる。
【0015】
そこで、実施形態に係る情報処理装置100は、電子商取引サービスにおけるユーザUの売買情報に基づき、社会貢献に関する貢献度(以下、単に「貢献度」とも記載)を推定し、貢献度に応じてユーザUに対してインセンティブを付与することとした。
【0016】
具体的には、
図1に示すように、ユーザUが電子商取引サービスにおいて商品の売買を行うと(ステップS1)、情報処理装置100は、各電子商取引サービスからユーザUの売買情報を取得する(ステップS2)。
【0017】
例えば、売買情報には、売買した商品、商品の包装、取引相手(例えば、店舗)、運送方法などに関する情報が含まれる。つづいて、情報処理装置100は、ステップS2にて取得した売買情報に基づき、社会貢献に関する貢献度を推定する(ステップS3)。なお、ここでの貢献度とは、例えば、SDGsの観点からその商品の売買が社会貢献に寄与する度合いを示す。
【0018】
後述するように、情報処理装置100は、売買情報と、貢献度との関係性を学習したモデルを予め生成しておき、当該モデルに対して取得した売買情報を入力することで、ユーザUの売買に伴う貢献度を推定する。
【0019】
ここでのモデルは、例えば、ユーザUが売買した商品が環境負荷の低い商品(いわゆるエシカル商品など)である場合や、売買した商品がフェアトレード商品である場合、ユーザの貢献度が高い値となるように学習されたモデルである。また、ここでのモデルは、売買される商品に加え、例えば、商品の製造元(あるいは生産者)、商品の販売元、商品を輸送する輸送業者など、商品の販売に携わる企業等のそれぞれの社会貢献の取り組みに応じて、貢献度を推定するモデルであってもよい。
【0020】
また、情報処理装置100は、例えば、電子商取引サービスにおけるレビューや口コミ等のUGC(User Generated Contents)に基づき、貢献度を推定するようにしてもよい。
【0021】
さらに、情報処理装置100は、例えば、電子商店街に出店するストアのユーザレビューの評価に基づき、環境意識が高いストアか否かを推定し、環境意識が高いストアの貢献度を高くするようにしてもよい。一例として、情報処理装置100は、環境に意識した梱包を行うストアか否かに基づき、環境意識が高いストアか否かを推定するようにしてもよい。
【0022】
また、情報処理装置100は、例えば、オークションの取引相手に対し、売り手からの評価が高い場合には、貢献度を高く推定するようにしてもよい。一例として、情報処理装置100は、オークションの取引において、売り手による簡易包装に関する問い合わせに対して快諾して、簡易包装による取引を行った結果、売り手からの評価が高い買い手について高い貢献度を推定するようにしてもよい。
【0023】
そして、実施形態に係る情報処理装置100は、ステップS3にて推定した貢献度に応じて、ユーザUに対してインセンティブを付与する(ステップS4)。例えば、インセンティブは、各電子商取引サービスで利用可能な独自通貨(いわゆるポイント)であるが、割引券、引換券であってもよい。
【0024】
情報処理装置100は、貢献度が高いほど、高いインセンティブをユーザUに対して付与する。つまり、ユーザUによる売買が社会貢献に寄与するほど、ユーザUは高いインセンティブを受け取ることができる。
【0025】
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザUの社会貢献に関する貢献度に応じて、ユーザUに対しインセンティブを付与することで、例えば、ユーザUの購買行動を起点として、ユーザUの社会貢献に関する意識向上を図ることができる。
【0026】
したがって、実施形態に係る情報処理装置100によれば、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる。
【0027】
〔2.情報処理装置の構成例〕
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100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100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
【0028】
(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。また、通信部110は、ネットワークと有線又は無線で接続される。
【0029】
(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、又は、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2に示すように、記憶部120は、ユーザ情報データベース121と、社会貢献情報データベース122と、モデルデータベース123とを有する。
【0030】
(ユーザ情報データベース121)
ユーザ情報データベース121は、ユーザ情報を格納するデータベースである。ユーザ情報は、各ユーザUに関する情報である。
図3は、実施形態に係るユーザ情報データベース121の一例を示す図である。
【0031】
図3に示すように、実施形態に係るユーザ情報データベース121は、「ユーザID」、「登録情報」および「売買履歴」といった項目を有する。「ユーザID」は、ユーザUを識別するための識別子であり、例えば、各ユーザUには、それぞれの電子商取引サービスで共通のIDが付与される。
【0032】
「登録情報」は、対応するユーザUの氏名、年齢、住所、決済口座など、ユーザUが電子商取引サービスに登録している情報である。「売買履歴」は、電子商取引サービスにおけるユーザUの売買履歴である。例えば、「売買履歴」には、いつ、どの電子商取引サービスで、何を誰にいくらで販売したかなどといった情報が随時登録される。
【0033】
(社会貢献情報データベース122)
図2の説明に戻る。社会貢献情報データベース122は、社会貢献情報を格納するデータベースである。
図4は、実施形態に係る社会貢献情報データベース122の一例を示す図である。
【0034】
図4に示すように、実施形態に係る社会貢献情報データベース122は、「商品ID」、「商品情報」、「製造元情報」、「販売元情報」などといった項目を有する。「商品ID」は、電子商取引サービスにおいて売買される商品を識別するための識別子であり、同一商品に対し、同一の商品IDが付与されるものとする。
【0035】
「商品情報」は、商品カテゴリ、商品の性能、消費電力、耐久年数など、商品に関する各種情報である。「製造元情報」は、対応する商品の製造元(あるいは栽培元)に関する情報であり、特に、その製造元がSDGsの観点でどのような取り組みを行っているかに関する情報が含まれる。
【0036】
「販売元情報」は、商品の販売元(例えば、ECサイトに出店する店舗)に関する情報であり、特に、その販売元がSDGsの観点でどのような取り組みを行っているかに関する情報が含まれる。なお、例えば、製造元情報および販売元情報は、例えば、各企業のホームページ等から取得可能である。その他、社会貢献情報データベース122は、例えば、各電子商取引サービスで配送を請け負う配送業者それぞれの社会貢献に関する情報を配送業者毎に格納するようにしてもよい。
【0037】
(モデルデータベース123)
モデルデータベース123は、モデルを格納するデータベースである。ここでのモデルは、売買情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルである。なお、モデルは、1種類である必要はなく、例えば、SDGsの項目別に複数種類に分割するようにしてもよい。
【0038】
(制御部130)
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の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2に示す例では、制御部130は、取得部131と、生成部132と、推定部133と、付与部134とを有する。
【0039】
(取得部131)
取得部131は、通信部110を介して、電子商取引サービスそれぞれからユーザUによる売買情報を取得する。例えば、取得部131は、売買情報として、売買した商品に関する情報、売買価格、簡易包装の選択の有無、取引相手に関する各種情報を取得する。また、取得部131は、例えば、売買情報として、商品の発送に関する発送情報を取得する。
【0040】
また、取得部131は、取得した売買情報に基づき、ユーザ情報データベース121を更新する。また、取得部131は、
図4に示したように、社会貢献情報データベース122に格納される社会貢献情報を取得し、社会貢献情報データベース122を更新する。
【0041】
(生成部132)
生成部132は、売買情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルを生成する。例えば、生成部132は、社会貢献情報データベース122に登録された情報に基づき、売買情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルを生成する。
【0042】
例えば、生成部132は、商品の性能(例えば、消費電力)、製造過程における環境配慮(二酸化炭素の排出量削減や、脱炭素に関する取り組みなど)、製造工程における労働環境(例えば、適正賃金である否か、衛生的な労働環境であるか、従業員の労働時間は適正か、など)、製造元、あるいは、販売元における社会貢献に関する各種取り組みに基づき、モデルを生成する。
【0043】
この際、生成部132は、SDGsの各項目別に売買情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルを生成するようにしてもよい。また、生成部132は、例えば、商品の発送に関する輸送距離が短いほどに応じて高い貢献度が出力されるようにモデルを生成するようにしてもよい。すなわち、この場合、ユーザUが複数の店舗で販売される商品のうち、輸送距離が最も近い店舗から商品を購入した場合に、他の店舗で商品を購入する場合に比べ、高い貢献度となる。
【0044】
なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、生成部132は、SVM(Support Vector Machine)やDNN(Deep Neural Network)をモデルとして採用してもよい。ここで、DNNは、CNN(Convolutional Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)であってもよい。また、RNNは、LSTM(Long short-term memory)等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、CNNとRNNとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。
【0045】
学習は、例えばディープニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)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。生成部132は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。
【0046】
(推定部133)
推定部133は、取得部131によって取得された売買情報に基づき、ユーザUの売買に伴う社会貢献に関する貢献度を推定する。例えば、推定部133は、取得部131から受け取った売買情報をモデルデータベース123に登録されたモデルに入力し、その出力値を貢献度として推定する。例えば、推定部133は、売買した商品の性能(省エネ性能)、製造過程に関する情報、製造元の社会貢献の取り組み、商品の発送に関する発送情報のいずれかの情報をモデルに入力することで、貢献度を推定する。
【0047】
なお、モデルデータベース123に、SDGsの各項目別のモデルが登録されている場合、推定部133は、例えば、売買される商品、あるいは、ユーザUに応じて、貢献度を推定するモデルを選択するようにしてもよい。
【0048】
すなわち、推定部133は、商品毎、あるいは、ユーザU毎にそれぞれ異なる切り口で貢献度を推定するようにしてもよい。また、例えば、ユーザUの理念に応じて、項目毎の貢献度に重み付けを行うようにしてもよい。
【0049】
このような構成によれば、商品あるいはユーザUにあわせて柔軟に貢献度を推定することができる。なお、ユーザUの理念は、ユーザUの消費行動、あるいは、SNSから推定するようにしてもよい。
【0050】
また、上述のように、推定部133は、売買される商品の輸送距離、あるいは、配送業者の社会貢献に関する取り組みに基づき、貢献度を推定するようにしてもよい。
【0051】
(付与部134)
付与部134は、推定部133によって推定された貢献度に応じたインセンティブをユーザUへ付与する。例えば、推定部133は、インセンティブとして、電子商取引サービスにて利用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかをユーザUへ付与する。なお、ここでの特定商品は、例えば、SDGsに関する商品であることが好ましく、さらに、ユーザUの消費行動にあった商品が好ましい。
【0052】
付与部134は、例えば、所定の算定式を用いて、貢献度に応じて、ユーザUへ付与するインセンティブを決定する。例えば、付与部134は、所定の算定式を用いて、貢献度に応じて、ポイント(あるいは割引券の割引率)を算出する。この際、付与部134は、貢献度が高いほど、付与するポイント(あるいは割引券の割引率)が高くなるようにポイント(あるいは割引券の割引率)を算出する。
【0053】
そして、付与部134は、決定したインセンティブをユーザUに対して付与する。例えば、ユーザUは、付与されたインセンティブを
図5に示すような通知画面にて確認することができる。
図5は、実施形態に係る通知画面の一例を示す図である。
【0054】
図5に示すように、インセンティブが付与されると、情報処理装置100からユーザ端末50に通知が行き、ユーザ端末50には、
図5に示すような通知画面が表示される。例えば、通知画面には、売買に伴う社会貢献度(貢献度)と、貢献度に応じて付与されるインセンティブが表示される。
【0055】
これにより、ユーザUは、自身の売買行動に伴う貢献度を容易に確認することができ、さらには、貢献度に応じたインセンティブを確認することができる。
【0056】
また、例えば、同図に示すように、通知画面には、貢献度の内訳を表示するようにしてもよく、内訳を表示することによって、ユーザUに対し、貢献要因を可視化することができる。これにより、ユーザUの社会貢献に関する知識向上が期待できる。
【0057】
また、同図では、貢献度をポイントで表記しているが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザUに応じて変更するようにしてもよい。例えば、ユーザUが温暖化に関心がある場合には、二酸化炭素の削減量等を可視化したものであってもよい。なお、
図5に示す通知画面は、一例であり、任意に変更可能である。
【0058】
〔3.処理フロー〕
次に、
図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100が実行する処理フローについて説明する。
図6は、実施形態に係る付与処理の一例を示すフローチャートである。
【0059】
図6に示すように、情報処理装置100は、各電子商取引サービスからユーザUによる売買情報を取得する(ステップS101)。つづいて、情報処理装置100は、売買情報に基づき、社会貢献に関する貢献度を推定する(ステップS102)。
【0060】
つづいて、情報処理装置100は、推定した貢献度に応じて、ユーザUへ付与するインセンティブを決定する(ステップS103)。つづいて、情報処理装置100は、決定したインセンティブをユーザUに対し付与する(ステップS104)。そして、情報処理装置100は、処理を終了する。
【0061】
〔4.変形例〕
上述した実施形態では、インセンティブの付与対象が電子商取引サービスを利用するユーザUである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。例えば、ECサイトに出店する店舗をユーザUとしてインセンティブの付与対象とするようにしてもよい。すなわち、SDGsに配慮した商品を販売する店舗に対して、その売買情報に基づき、インセンティブを付与するようにしてもよい。なお、この際のインセンティブは、店舗がECサイトに支払う各種手数料を値下げするものであってもよい。
【0062】
このように、店舗に対しインセンティを付与することで、販売側の立場からも社会問題の解決を促すことができる。
【0063】
〔5.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置100は、電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度を推定する推定部133と、推定部133によって推定された貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部134と、を備える。
【0064】
また、取得部131は、売買情報として、ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、推定部133は、商品情報に基づき、商品の性能に基づいて貢献度を推定する。また、取得部131は、商品情報として、商品の製造過程に関する情報を取得し、推定部133は、商品の製造過程に関する情報に基づいて貢献度を推定する。
【0065】
また、取得部131は、商品情報として、商品の製造元に関する情報を取得し、推定部133は、商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいてユーザの貢献度を推定する。
【0066】
また、取得部131は、売買情報としてユーザが売買した商品の発送に関する発送情報を取得し、推定部133は、発送情報に基づいて貢献度を推定する。売買情報と、貢献度との関係性を学習したモデルを生成する生成部132を備え、推定部133は、生成部132によって生成されたモデルを用い、貢献度を推定する。
【0067】
付与部134は、貢献度に応じて、電子商取引にて利用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかをインセンティブとしてユーザへ付与する。
【0068】
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる。
【0069】
〔6.ハードウェア構成〕
また、上述し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、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
【0070】
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
【0071】
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USBメモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
【0072】
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、USB等により実現される。
【0073】
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
【0074】
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
【0075】
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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から情報を読み出す装置であってもよい。
【0076】
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0077】
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0078】
例えば、コンピュータ1000が情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040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、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
【0079】
〔7.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。
【0080】
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。
【0081】
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。
【0082】
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等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0083】
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。
【0084】
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】
【0085】
50 ユーザ端末
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報データベース
122 社会貢献情報データベース
123 モデルデータベース
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 推定部
134 付与部
U ユーザ
【手続補正書】
【提出日】2022-12-26
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部と、
を備え、
前記取得部は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品の製造元に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品情報に基づき、前記商品の性能に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記取得部は、
前記商品情報として、前記商品の製造過程に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造過程に関する情報に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記取得部は、
前記商品情報として、前記商品の製造過程における労働環境に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造工程における労働環境に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記取得部は、
前記売買情報としてユーザが売買した商品の発送に関する発送情報を取得し、
前記推定部は、
前記発送情報に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記売買情報と、前記貢献度との関係性を学習したモデルを生成する生成部
を備え、
前記推定部は、
前記生成部によって生成された前記モデルを用い、前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記付与部は、
前記貢献度に応じて、前記電子商取引にて利用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかを前記インセンティブとして前記ユーザへ付与すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記推定部は、
前記社会貢献に関する項目毎に前記貢献度を推定し、
前記付与部は、
前記項目毎の前記貢献度に応じた前記インセンティブを付与すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定工程は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項10】
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定手順は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2023-05-22
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度をフェアトレード商品か否かに応じて推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部と、
を備え、
前記取得部は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品の製造元に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品情報に基づき、前記商品の性能に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記取得部は、
前記商品情報として、前記商品の製造過程に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造過程に関する情報に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記取得部は、
前記商品情報として、前記商品の製造過程における労働環境に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記商品の製造工程における労働環境に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記取得部は、
前記売買情報としてユーザが売買した商品の発送に関する発送情報を取得し、
前記推定部は、
前記発送情報に基づいて前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記売買情報と、前記貢献度との関係性を学習したモデルを生成する生成部
を備え、
前記推定部は、
前記生成部によって生成された前記モデルを用い、前記貢献度を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記付与部は、
前記貢献度に応じて、前記電子商取引にて利用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかを前記インセンティブとして前記ユーザへ付与すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記推定部は、
前記社会貢献に関する項目毎に前記貢献度を推定し、
前記付与部は、
前記項目毎の前記貢献度に応じた前記インセンティブを付与すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度をフェアトレード商品か否かに応じて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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定工程は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項10】
電子商取引におけるユーザの売買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売買情報に基づき、前記ユーザの売買に伴う社会貢献に関する貢献度をフェアトレード商品か否かに応じて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貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記売買情報として、前記ユーザが購入した商品に関する商品情報を取得し、
前記推定手順は、
前記商品の製造元による社会貢献の取り組みに基づいて前記貢献度を推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。