特開 2025-1408 判定装置、判定方法および判定プログラム

(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】P2025001408

(43)【公開日】2025-01-08

(54)【発明の名称】判定装置、判定方法および判定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/08 20120101AFI20241225BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/08

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023100974

(22)【出願日】2023-06-20

(71)【出願人】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥ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】勝間田 聡俊

(72)【発明者】

【氏名】十河 智樹

(72)【発明者】

【氏名】大俣 亮介

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB73

5L049BB73

(57)【要約】      （修正有）

【課題】出品する商品の画像の判定を容易にする判定装置、判定方法及び判定プログラムを提供する。
【解決手段】インターネットオークションや電子商取引サイト等、インターネットを介して商品の取引を行う電子商取引においての出品者の撮影した画像を判定するシステムであって、判定装置は、商品の画像を取得する取得部と、取得部により取得された商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かを示すスコアを算出する算出部と、算出部により算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する出力部と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

商品の画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かを示すスコアを算出する算出部と、
前記算出部により算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する出力部と
を備えることを特徴とする判定装置。

【請求項2】

前記商品の画像の解析を行い、前記商品の形状を特定し、前記商品の画像が出品者により撮影された画像であるか否かを推定する推定部をさらに備え、
前記算出部は、前記推定部によって推定された推定結果に基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記推定部は、推定した前記商品の形状に基づいて、出品者が過去に出品した同一の商品の位置との比較を行い、出品者の手元に前記商品の在庫が存在するか否かを推定する推定部をさらに備え、
前記算出部は、前記推定部によって推定された推定結果に基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。

【請求項4】

前記推定部は、推定した前記商品の位置に基づいて、前記商品の画像が立体物か否かを判定し、出品者の手元に前記商品の在庫が存在するか否かを推定する推定部をさらに備え、
前記算出部は、前記推定部によって推定された推定結果に基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。

【請求項5】

前記推定部は、推定した前記商品の位置と形状に基づいて、前記商品の画像が撮影された時刻と、出品の時刻が所定の閾値以上離れているか否かを推定する推定部をさらに備え、
前記算出部は、前記推定部によって推定された推定結果に基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。

【請求項6】

前記出力部は、前記算出部で算出された前記スコアが所定の閾値を下回った場合、出品を不可とすることを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の判定装置。

【請求項7】

判定装置により実行される判定方法であって、
商品の画像を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かをスコアとして算出する算出工程と、
前記算出工程により算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する出力工程と
を含んだことを特徴とする判定方法。

【請求項8】

商品の画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かをスコアとして算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する出力ステップと
をコンピュータに実行させるための判定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、判定装置、判定方法および判定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、インターネットオークションや電子商取引（ＥＣ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイト等、インターネットを介して商品の取引を行う電子商取引が利用されている。このような電子商取引においては、商品を撮影した画像や商品の説明等、出品対象となる商品の情報である商品情報を準備し、準備した商品情報を、電子商取引を提供するシステムに提供するといった出品作業が出品者により行われている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００５－１２２３０４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、上記の従来技術では、出品者が撮影した商品の画像か否かを判定することが困難であった。例えば、オークションサイトやＥＣサイト等に掲載されている商品の画像が、出品者の手元に存在する商品を撮影したものであるか、購入者が判定するのは困難である。また、例えば、出品された商品の画像に、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像が流用されることがある。これにより、実際は商品が手元に無いにも関わらず、インターネットオークションやＥＣサイトに商品が出品されることがあった。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、出品する商品の画像の判定を容易にする判定装置、判定方法、判定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】

本願に係る判定装置は、商品の画像を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かをスコアとして算出する算出部と、前記算出部により算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする判定装置。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一様態によれば、出品者が撮影した商品の画像か否かを容易に判定することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る判定方法の一例示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る判定方法の判定処理の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る判定装置が実行する判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図5】図５は、実施形態に係る判定装置が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図6】図６は、ハードウェア構成図の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る判定装置、判定方法、および判定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判定装置、判定方法、および判定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、判定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。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与し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．判定装置の概要〕
まず、図１を参照しながら実施形態に係る判定の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定の一例を示す図であり、判定装置１００によって実現される。図１の例では、全体システム１は、出品者端末１０と、判定装置１００と、単品または複数の商品とを含む。また、出品者端末１０と判定装置１００とは、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。

【0011】

判定装置１００は、出品者が出品者端末１０にインストールされた専用のアプリケーションプログラム（以下、「専用アプリ」と称する。）を用いて商品の画像を撮影する（ステップＳ１）。例えば、出品者が、手元にある商品を出品する際に、出品者は出品者端末１０内の専用アプリを起動し、カメラを用いて、出品する商品を撮影する。

【0012】

次に、判定装置１００は、出品者端末１０から商品の画像を取得する（ステップＳ２）。例えば、判定装置１００は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された、単品または複数の商品の画像を取得する。

【0013】

次に、判定装置１００は、取得した商品の画像が、出品者が撮影した画像か否かを推定する。例えば、判定装置１００は、撮影された商品の位置と、過去に出品した商品の位置との比較を行い、出品者により撮影された商品の画像か否を推定する。また、例えば、判定装置１００は、カメラキャリブレーションなどの技術を用いて、出品者が撮影した商品の位置を推定する。

【0014】

次に、判定装置１００は、出品者の手元に商品が存在するか否かを推定し、推定結果を基に、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像か否かを示すスコアとして算出する。例えば、推定した商品の画像より、出品者または他の出品者が過去に出品した商品と位置が異なるほどスコアが高くなるように計算を行う。

【0015】

次に、判定装置１００は、商品の画像に対し算出したスコアに基づいて、出品者の手元に商品が存在するか否かの判定を行い、出品の可否を決定する（ステップＳ３）。そして、判定装置１００は、スコアに基づいて、出品の可否を決定した後、出品の可否に関する情報を出品者端末１０に出力する。例えば、判定装置１００は、出品の可否を決定する方法として所定の閾値よりスコアが高いか否かを判定する。そして、判定装置１００は、スコアが所定の閾値より高ければ出品が可能、低ければ出品が不可と判定し、出力する。その後、判定装置１００は、出品情報を記憶部１２０に記憶する。

【0016】

判定装置１００は、商品が出品者の手元に存在していると判定した場合は、出品を可能とし、商品が出品者の手元に存在しないと判定した場合は、出品を不可とする。つまり、判定装置１００が、出品者の商品の画像からスコアを算出し、スコアが低い場合は、出品者の手元に商品がないものと判定し、画像に係る商品の出品を許可しない。そのため、判定装置１００は、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像の流用と、出品者の手元に商品が無いにも関わらず、出品しようとする行為を防ぐことができる。

【0017】

〔２．判定装置の構成〕
次に、図２を用いて、判定装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る判定装置１００は、出品者端末１０と、ネットワークＮと、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、を有する。

【0018】

判定装置１００は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの判定装置であってよい。判定装置１００は、例えば、出品者端末１０からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

【0019】

出品者端末１０は、出品者が利用する情報処理装置である。例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、出品者端末１０がスマートフォンである場合を示している。

【0020】

ネットワークＮは、判定装置１００と出品者端末１０とを有線または無線により相互に通信可能に接続する。ネットワークＮが有線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．３に規定されるイーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））により実現されてよい。また、ネットワークＮが無線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．１１に規定される無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）により実現されてよい。

【0021】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）などによって実現される。そして、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、出品者端末１０などとの間で情報の受送信を行う。

【0022】

（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２に示すように、記憶部１２０は、出品者情報記憶部１２１と、商品画像記憶部１２２と、算出結果記憶部１２３と、出品情報記憶部１２４を有する。以下、これらの構成について、順を追って説明する。

【0023】

（出品者情報記憶部１２１について）
出品者情報記憶部１２１は、出品者に関係する情報を記憶する。例えば、出品者情報記憶部１２１は、出品者の氏名、これまでに出品した商品の画像を含む情報などを記憶する。また、例えば、出品者情報記憶部１２１は、出品者に対する購入者からの評価を記憶する。

【0024】

（商品画像記憶部１２２について）
商品画像記憶部１２２は、出品者の手元にある商品の画像を記憶する。例えば、商品画像記憶部１２２は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像を記憶する。また、例えば、商品画像記憶部１２２は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像のみを記憶する。また、例えば、商品画像記憶部１２２は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した単品または複数の商品の画像を記憶する。また、例えば、商品画像記憶部１２２は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した複数枚の商品の画像を記憶する。また、例えば、商品画像記憶部１２２は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像を２４時間以内であれば下書き保存し記憶する。

【0025】

（算出結果記憶部１２３について）
算出結果記憶部１２３は、出品者が撮影した商品の画像が否かをスコアとして記憶する。例えば、算出結果記憶部１２３は、商品画像記憶部１２２に記憶された商品の画像に基づき、算出されたスコアを記憶する。

【0026】

（出品情報記憶部１２４について）
出品情報記憶部１２４は、全ての出品に関係する情報を記憶する。また、例えば、出品情報記憶部１２４は、出品の可否に関わらず、出品者のすべての出品情報を記憶する。また、例えば、出品情報記憶部１２４は、算出結果記憶部１２３で出品が可能となった商品の画像と商品の情報を記憶する。

【0027】

（制御部１３０について）
次に、図２の制御部１３０について説明する。制御部１３０は、判定装置１００を制御するコントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、判定装置１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実施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 Ｃｉｒｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の集積回路により実現されてもよい。

【0028】

図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、算出部１３３と、出力部１３４とを有する。制御部１３０は、記憶部１２０からプログラムを読み出し、ＲＡＭを作業領域として実行することで、これらの機能を実現し、以下に説明する判定の機能や作用を実現または実行する。以下、これらの処理を、順を追って説明する。

【0029】

（取得部１３１について）
取得部１３１は、商品の画像を取得する。例えば、取得部１３１は、出品者が、手元にある商品を出品する際に、出品者端末１０内の専用アプリを起動し、カメラを用いて、撮影された出品する商品の画像を取得する。また、例えば、取得部１３１は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像のみを取得する。また、例えば、取得部１３１は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された、複数枚の商品の画像を取得することができる。また、例えば、取得部１３１は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された、単品または複数の商品の画像を取得することができる。また、例えば、取得部１３１は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像を、２４時間以内であれば取得することができる。

【0030】

（推定部１３２について）
推定部１３２は、商品の画像の解析を行い、商品の形状を特定し、商品の画像が出品者により撮影された画像であることを推定する。また、推定部１３２は、推定した商品の形状に基づいて、出品者が過去に出品した同一の商品の位置との比較を行い、出品者の手元に商品の在庫が存在するか否かを推定する。また、推定部１３２は、推定した商品の位置に基づいて、商品の画像が立体物か否かを推定し、出品者の手元に商品の在庫が存在するか否かを特定する。また、推定部１３２は、推定した商品の位置と形状に基づいて、商品の画像が撮影された時刻と、出品の時刻が所定の閾値以上離れているか否かを推定する。また、推定部１３２は、出品する商品の画像が専用アプリを起動した後に、カメラ機能を用いて撮影した画像であるか否かを判定してもよい。

【0031】

例えば、推定部１３２は、上記した三つの推定方法の複数を実施してもよいし、いずれか一つを実施してもよい。また、例えば、推定部１３２は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像か否かを、Ｙｅｓ、Ｎｏで推定してもよいし、確率を表す数字などで推定してもよい。また、例えば、推定部１３２は、商品の画像の位置や立体物かを確認する技術として、カメラキャリブレーションなどの技術を用いて商品の画像を推定することができる。カメラキャリブレーションの技術は、商品の画像から出品したい商品と、背景とを切り分けて考えることができる。そのため、推定部１３２は、商品の画像の背景部分を特定し、出品者または他の出品者が過去に出品した商品の画像の背景と比較することができる。また、例えば、推定部１３２は、メーカーが提供している商品の画像、専用アプリに投稿した商品の画像、ユーザがその場で撮影した商品の画像などにＮＦＴ（Ｎｏｎ Ｆｕｎｇｉｂｌｅ Ｔｏｋｅｎ）技術が適応されている場合、商品の画像に所有者等の情報が紐づけられているため、商品の情報に紐付く所有者の情報と、出品者の情報とを比較し、一致するか否かにより出品者の商品の画像であると推定する。そのため、推定部１３２は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像であることを推定するために、ＮＦＴ技術を用いることができる。

【0032】

（算出部１３３について）
算出部１３３は、取得部１３１により取得された商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かを示すスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、推定部１３２で推定した商品の画像より、出品者または他の出品者が過去に出品した商品と位置が異なるほどスコアが高くなるように計算を行う。また、例えば、算出部１３３は、推定部１３２で推定した商品の画像より、立体物である可能性が高いほどスコアが高くなるように計算を行う。また、例えば、算出部１３３は、推定部１３２で推定した商品の画像より、出品者の手元にある商品を出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した時刻と、出品する時刻が離れているほどスコアが低くなるように計算を行う。

【0033】

（出力部１３４について）
出力部１３４は、算出部１３３により算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する。また、出力部１３４は、算出部１３３で算出されたスコアが所定の閾値を下回った場合、出品を不可とする。例えば、出力部１３４は、出品の可否に関する情報を出品者端末１０に出力する。また、出力部１３４は、出品を不可とした場合、出品者端末１０に注意喚起のモーダルを出力する。また、例えば、出力部１３４は、出品を不可とした場合、出品者端末１０を非表示化する。

【0034】

〔３．判定装置の処理の一例〕
次に、図３を用いて、判定装置１００の処理の一例を説明する。図３は、実施形態に係る判定装置の処理の一例を示す図であり、判定装置１００によって実現される。図３の例では、全体システム１は、出品者端末１０と、判定装置１００と、単品または複数の商品と、を有する。

【0035】

まず、判定装置１００は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて商品の画像を撮影する。（ステップＳ１）。例えば、出品者が、手元にある商品を出品する際に、出品者は出品者端末１０内の専用アプリを起動し、カメラを用いて、出品する商品を撮影する。判定装置１００は、出品者端末１０より商品の画像を取得する（ステップＳ２）。また、例えば、出品者は撮影時刻から２４時間以内であれば、商品の画像を下書き保存することができる（ステップＳ２．１）。そして、判定装置１００は、取得された商品の画像を商品画像記憶部１２２に記憶する。

【0036】

判定装置１００は、取得された商品の画像に基づき、出品の可否を決定する。判定装置１００は、判定の結果出品が可能である場合は（ステップＳ３）、出品者端末１０に出品可能であることを出力する。また、例えば、判定装置１００は、商品の画像の判定に時間を要する場合、判定が終了した時点で、出品が可能であれば購入者に信頼を示すバッジを出品者端末１０内の専用アプリに表示する（ステップＳ５）。判定装置１００は、判定の結果出品が不可である場合（ステップＳ４）、出品者端末１０に出品不可であることを出力する。

【0037】

判定装置１００は、判定の結果出品が不可である場合（ステップＳ４）、例えば、出品者端末１０に注意喚起のモーダルを表示する（ステップＳ６）。また、例えば、判定装置１００は、出品者端末１０に注意喚起のモーダルの表示または、非表示化を行う（ステップＳ７）。また、例えば、判定装置１００は、パトロールの精査を行う（ステップＳ８）。これは、専用アプリの運営者または管理者が、不正行為を行った出品者を摘発するために、定期的に監視を行う。

【0038】

さらに、判定装置１００は、不正行為として、必要な商品の画像がないこと、一つの商品に対して複数回撮影を行い、出品をしようとしたこと、直近１年間に補償に至る加害実績があること、スコアが所定の閾値より低いことなどを判定する。そのため、判定装置１００は、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像の流用と、出品者の手元に商品が無いにも関わらず、出品しようとする行為を防ぐことができる。

【0039】

なお、判定装置１００は、判定処理を行う判定装置であり、サーバ装置のみではなく、出品者端末１０により実現してもよい。また、例えば、判定装置１００でのスコアの算出や判定は、出品者端末１０内の専用アプリにより実現してもよい。また、例えば、判定装置１００を出品者端末１０と読み替えることにより、各種の処理を出品者端末１０で実現してもよい。

【0040】

〔４．判定のフロー〕
次に、図４と図５用いて、実施形態に係る判定の手順について説明する。図４と図５は、実施形態に係る判定の一例を示すフローチャートである。以下、図４と図５に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る判定の手順について説明する。

【0041】

まず、図４を用いて、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像を判定する手順を説明する。判定装置１００の取得部１３１は、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて商品の画像を撮影し、商品の画像を取得した場合は（ステップＳ１０１、Ｙｅｓ）、取得した商品の画像が出品者により撮影された商品の画像であるかを推定する。（ステップＳ１０２）。なお、推定処理については、図５を用いて後に詳述する。一方、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いずに、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像を流用しており、商品の画像を取得できない場合（ステップＳ１０１、Ｎｏ）、判定装置１００は、出品が不可と判定する（ステップＳ１０６）。

【0042】

次に、商品の画像が出品者の手元にあるか否かを推定し、推定結果を基に、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像か否かをスコアとして算出する（ステップＳ１０３）。そして、算出されたスコアが所定の閾値より高い場合は（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、判定装置１００は、商品の出品が可能と判定する（ステップＳ１０５）。一方、算出されたスコアが所定の閾値より低い場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、判定装置１００は、出品が不可と判定する（ステップＳ１０６）。

【0043】

次に、図５を用いて、出品者が出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像の推定の手順を説明する。判定装置１００の推定部１３２は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像か否かを判定し（ステップＳ２０１）、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像と判断した場合は（ステップＳ２０１、Ｙｅｓ）、出品者または他の出品者が過去に出品した商品の画像と位置の比較を行う（ステップＳ２０２）。一方、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された画像ではないと判断した場合（ステップＳ２０１、Ｎｏ）、判定装置１００は、推定処理を終了する。

【0044】

次に、出品者または他の出品者が過去に出品した商品の画像と、商品の位置の比較し、商品の位置が異なる場合は（ステップＳ２０２、Ｙｅｓ）、撮影した商品の画像が立体物か否かを特定する（ステップＳ２０３）。一方、出品者が過去に出品した商品の画像と商品の位置の比較し、商品の位置に変化が無い場合（ステップＳ２０２）、判定装置１００は、推定処理を終了する。

【0045】

次に、商品の画像が立体物である場合は（ステップＳ２０３、Ｙｅｓ）、商品の画像が撮影されてから２４時間以内か否かを判定する（ステップＳ２０４）。一方、商品の画像が立体物でない場合（ステップＳ２０３、Ｎｏ）、判定装置１００は推定処理を終了する。そして、商品の画像が撮影されてから２４時間以内である場合は（ステップＳ２０４、Ｙｅｓ）、判定装置１００は、推定処理を終了する。一方、商品の画像が撮影されてから２４時間以上経過している場合（ステップＳ２０４、Ｎｏ）、判定装置１００は、推定処理を終了する。

【0046】

これによれば、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像を、出品者の手元に商品があるか否かをスコアとして算出し、スコアが所定の閾値より高ければ出品が可能となる判定を下し、所定の閾値より低ければ出品が不可となる判定を下す。そのため、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像が流用と、出品者の手元に商品が無いにも関わらず、出品しようとする行為を防ぐことができる判定方法、判定プログラムを提供することができる。

【0047】

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る判定装置１００は、例えば図６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６は、判定装置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、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ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0048】

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。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時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記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。

【0049】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタ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ースであり、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ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およ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ースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0050】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

【0051】

ネットワークＩＦ１０８０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。

【0052】

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０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。

【0053】

例えば、コンピュータ１０００が判定装置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、判定装置１００の制御部１３０に機能を実現する。

【0054】

〔６．構成と効果〕
本開示に係る判定装置１００は、商品の画像を取得する取得部１３１と、取得部１３１により取得された商品の画像に基づいて、出品者が撮影した商品の画像か否かを示すスコアを算出する算出部１３３と、算出部１３３により算出されたスコアに基づいて、出品の可否に関する情報を出力する出力部１３４と、を備える。

【0055】

この構成によれば、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像を、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像か否かをスコアとして算出し、スコアが所定の閾値より高ければ出品が可能となる判定を下す。そのため、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像の流用と、出品者の手元に商品が無いにも関わらず、出品しようとする行為を防ぐことができる判定装置１００を提供することができる。

【0056】

本開示に係る判定装置１００の取得部１３１は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影された商品の画像を取得する。

【0057】

この構成によれば、取得部１３１は、出品者端末１０内の専用アプリを用いて撮影した商品の画像のみを取得することができる。また、例えば、出品者は、商品の画像を撮影してから２４時間以内であれば商品の画像を一時保存することができる。そのため、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像の流用と、出品者の手元に商品が無いにも関わらず、出品しようとする行為を防ぐことができる判定装置１００を提供することができる。

【0058】

本開示に係る判定装置１００の出力部１３４は、算出部１３３により算出されたスコアに基づいて、出品者の可否に関する情報を出力する。

【0059】

この構成によれば、出力部１３４は、算出１３３で算出されたスコアが、所定の閾値より高い場合は出品が可能とし、所定の閾値より低い場合は出品を不可と判定し、出品者端末１０に出力する。そのため、メーカーが提供している商品の画像または、他人の商品の画像の流用と、出品者の手元に商品が無いにも関わらず、出品しようとする行為を防ぐことができる判定装置１００を提供することができる。

【0060】

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の様態を始めとして、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。

【0061】

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１３１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】

【0062】

１ 全体システム
１０ 出品者端末
１００ 判定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 出品者情報記憶部
１２２ 商品画像記憶部
１２３ 算出結果記憶部
１２４ 出品情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 算出部
１３４ 出力部
Ｎ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】