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特許7066151注文決済装置、コンピュータプログラム及び注文決済方法
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(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】
(24)【登録日】2022-05-02
(45)【発行日】2022-05-13
(54)【発明の名称】注文決済装置、コンピュータプログラム及び注文決済方法
(51)【国際特許分類】
   G06Q 20/40 20120101AFI20220506BHJP
   G06Q 20/24 20120101ALI20220506BHJP
【FI】
G06Q20/40
G06Q20/24
【請求項の数】 10
(21)【出願番号】P 2018236648
(22)【出願日】2018-12-18
(65)【公開番号】P2020098491
(43)【公開日】2020-06-25
【審査請求日】2020-06-26
(73)【特許権者】
【識別番号】508238473
【氏名又は名称】株式会社Paidy
(74)【代理人】
【識別番号】100114557
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 英仁
(74)【代理人】
【識別番号】100078868
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 登夫
(72)【発明者】
【氏名】リー・ジョン・スミス
(72)【発明者】
【氏名】ラッセル・フランク・カマー
【審査官】加内 慎也
(56)【参考文献】
【文献】特開2013-206410(JP,A)
【文献】特開2003-308250(JP,A)
【文献】特開2018-045649(JP,A)
【文献】特開2002-298054(JP,A)
【文献】特開2008-129796(JP,A)
【文献】米国特許出願公開第2011/0307388(US,A1)
【文献】仕掛け人に聞く ~ECを支える影の功労者たち~,月刊ネット販売,第17巻 第8号,JU,宏文出版株式会社,2016年07月25日,第39頁
【文献】キャリア決済代行(ドコモ ケータイ払い、auかんたん決済、ソフトバンクまとめて支払い),[online],2017年07月25日,[2021年4月20日検索],インターネット <URL:https://web.archive.org/web/20170725223915/https://www.sonypaymentservices.jp/consider/career/>
【文献】山本 正行,拡大する後払い決済市場の現状と課題,CardWave,第31巻 第2号,日本,株式会社カード・ウェーブ,2018年04月25日,第18-21頁
【文献】仕掛け人に聞く ~ECを支える影の功労者たち~,月刊ネット販売,第17巻 第8号,JU,宏文出版株式会社,2016年07月25日,第39頁
(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】
オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する識別情報取得部と、
前記ユーザの、店舗でアカウントを作成してからの経過日数、取引開始から現在までの注文総数、取引開始から現在までの注文の総額、及び最後の注文からの経過日数の少なくとも一つを含む注文データを取得する注文データ取得部と、
該識別情報取得部で取得した電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得する認証情報取得部と、
前記注文データ取得部で取得した注文データ、並びに注文に対する未払い金額及び未払い期間に応じて前記ユーザの注文決済の可否を判定する判定部と
を備える注文決済装置。
【請求項2】
前記注文データ取得部は、
前記注文データに含まれる前記ユーザの住所を取得し、
前記判定部は、
前記ユーザの住所の存否又は住所の変遷に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する請求項1に記載の注文決済装置。
【請求項3】
前記注文データに含まれる前記ユーザの電話番号の使用履歴を取得する使用履歴取得部を備え、
前記判定部は、
前記電話番号の使用履歴に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する請求項1又は請求項2に記載の注文決済装置。
【請求項4】
注文データに基づいて学習した学習モデルに、前記注文データを入力する入力部を備え、
前記判定部は、
前記学習モデルの出力に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の注文決済装置。
【請求項5】
前記判定部は、
前記学習モデルが出力する未払いの確率に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する請求項4に記載の注文決済装置。
【請求項6】
前記判定部は、
前記学習モデルが出力する信用度に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する請求項4又は請求項5に記載の注文決済装置。
【請求項7】
前記判定部で前記ユーザの注文決済が可であると判定した場合、前記オンラインストアでの前記ユーザの注文額を立替えて前記オンラインストア側に支払う支払部と、
前記ユーザの注文額の所定期間内の合計額を前記ユーザ側に請求する請求部と
を備える請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の注文決済装置。
【請求項8】
前記判定部で前記ユーザの定期購買の注文決済が可であると判定した場合、前記オンラインストアでの定期購買のための購買識別情報を生成する生成部と、
前記ユーザの定期購買の注文を受け付けた場合、前記生成部で生成した購買識別情報に基づいて前記ユーザの注文額を立替えて前記オンラインストア側に支払う支払部と、
前記ユーザの注文額の所定期間内の合計額を前記ユーザ側に請求する請求部と
を備える請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の注文決済装置。
【請求項9】
コンピュータに、
オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する処理と、
前記ユーザの、店舗でアカウントを作成してからの経過日数、取引開始から現在までの注文総数、取引開始から現在までの注文の総額、及び最後の注文からの経過日数の少なくとも一つを含む注文データを取得する処理と、
取得した電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得する処理と、
取得した注文データ、並びに注文に対する未払い金額及び未払い期間に応じて前記ユーザの注文決済の可否を判定する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項10】
オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を識別情報取得部が取得し、
前記ユーザの、店舗でアカウントを作成してからの経過日数、取引開始から現在までの注文総数、取引開始から現在までの注文の総額、及び最後の注文からの経過日数の少なくとも一つを含む注文データを注文データ取得部が取得し、
取得された電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から認証情報取得部が取得し、
取得された注文データ、並びに注文に対する未払い金額及び未払い期間に応じて前記ユーザの注文決済の可否を判定部が判定する注文決済方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、注文決済装置、コンピュータプログラム及び注文決済方法に関する。
【背景技術】
【0002】
インターネット技術及び暗号化技術を含むセキュリティ技術の進展に伴って、パーソナルコンピュータやスマートフォンを用いたオンラインショッピングの利用者が増大している。例えば、特許文献1には、一回使用すると使用不可となる認証番号を用いたオンラインショッピングシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開2006-302311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、特許文献1のようなオンラインショッピングシステムでは、購入代金の支払の決済は、クレジットカードを利用するものや、代金引換を利用するものが多い。このため、クレジッドカードを保有しないユーザはオンラインショッピングができないという不便がある。また、代金引換のためには在宅する必要があり、ユーザにとって不便である。
【0005】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、注文決済を簡素化してユーザの利便性を向上させることができる注文決済装置、コンピュータプログラム及び注文決済方法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】
本発明の実施の形態に係る注文決済装置は、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する識別情報取得部と、前記ユーザの注文データを取得する注文データ取得部と、該識別情報取得部で取得した電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得する認証情報取得部と、前記注文データ取得部で取得した注文データを用いて前記ユーザの注文決済の可否を判定する判定部とを備える。
【0007】
本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する処理と、前記ユーザの注文データを取得する処理と、取得した電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得する処理と、取得した注文データを用いて前記ユーザの注文決済の可否を判定する処理とを実行させる。
【0008】
本発明の実施の形態に係る注文決済方法は、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得し、前記ユーザの注文データを取得し、取得された電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得し、取得された注文データを用いて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、注文決済を簡素化してユーザの利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
図1】本実施の形態の注文決済システムの構成の一例を示すブロック図である。
図2】本実施の形態の注文決済システムのプロセスの第1例を示す説明図である。
図3】端末装置の表示画面に表示される入力画面の第1例を示す模式図である。
図4】端末装置の表示画面に表示される入力画面の第2例を示す模式図である。
図5】端末装置の表示画面に表示される決済判定結果画面の一例を示す模式図である。
図6】注文データの内容の一例を示す説明図である。
図7】注文決済の可否の判定方法の第1例を示す説明図である。
図8】注文決済の可否の判定方法の第2例を示す説明図である。
図9】注文決済の可否の判定方法の第3例を示す説明図である。
図10】学習モデルの構成の一例を示す模式図である。
図11】注文決済の可否の判定方法の第4例を示す説明図である。
図12】本実施の形態の注文決済システムのプロセスの第2例を示す説明図である。
図13】端末装置での処理手順の一例を示すフローチャートである。
図14】注文決済サーバでの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の注文決済システムの構成の一例を示すブロック図である。注文決済システムは、注文決済装置としての注文決済サーバ50を備える。注文決済サーバ50は、インターネットを含むネットワーク1に接続されている。注文決済サーバ50には、審査エンジンサーバ40が接続されている。審査エンジンサーバ40は、学習モデル41及び電話番号検証部42を備える。また、ネットワーク1には、ユーザの端末装置10、ウェブサーバ20及び事業者サーバ30が接続されている。なお、図1の例では、便宜上、端末装置10を1台だけ図示しているが、端末装置10は、1台に限定されない。
【0012】
端末装置10は、例えば、スマートフォン(携帯電話)、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレットなどを含む。端末装置10は、装置全体を制御する制御部11、通信部12、記憶部13、表示画面14及び操作部15を備える。制御部11は、CPU、ROM及びRAMなどで構成することができる。また、制御部11は、事業者サーバ30との間にインタフェース機能を備える。
【0013】
通信部12は、ネットワーク1を介して、ウェブサーバ20、注文決済サーバ50及び事業者サーバ30との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
【0014】
記憶部13は、ハードディスク又はフラッシュメモリなどで構成され、ウェブブラウザなどのアプリケーションプログラム(不図示)を保持する。
【0015】
表示画面14は、液晶パネル又は有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等で構成することができる。操作部15は、例えば、表示画面14に組み込まれたタッチパネルで構成することができ、ユーザが表示画面14上で行う所定の操作を受付けることができる。また、操作部15は、表示画面14に表示したキ-ボード上の操作を受付けることができる。なお、操作部15は、ハードウェアキーボード、マウスなどでもよい。
【0016】
ウェブサーバ20は、事業者サーバ30を運用する事業者(例えば、商品の販売者)が用意したオンラインストア(ウェブサイト)を提供する。図1の例では、オンラインストA(ウェブページ上の仮想店舗)に、商品a、商品b、…が表示されている。ユーザは、端末装置10を用いてオンラインストアにアクセスし、商品を購入することができる。
【0017】
事業者サーバ30は、注文管理機能を備え、例えば、注文履歴の記憶、商品の発送処理などを行うことができる。
【0018】
注文決済サーバ50は、サーバ全体を制御する制御部51、通信部52、記憶部53、判定部54及び決済実行部55を備える。制御部51は、CPU、ROM及びRAMなどで構成することができる。
【0019】
通信部52は、ネットワーク1を介して、端末装置10、ウェブサーバ20及び事業者サーバ30との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
【0020】
通信部52は、識別情報取得部としての機能を備え、ウェブサーバ20のオンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置10から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報は、電話番号(例えば、携帯電話番号)の他にユーザのメールアドレスとすることができる。
【0021】
通信部52は、認証情報取得部としての機能を有し、ユーザの電話番号を用いて認証された認証コード(認証情報)を端末装置10から取得する。例えば、ユーザの携帯電話に認証コードを送信し、送信した認証コードが端末装置10から送信されることにより、ユーザの認証を行うことができる。この場合、ユーザは、予めクレジットカードを登録することや、クレジットカードの情報を入力する必要がなく、ユーザの利便性を向上させることができる。また、ユーザは、パスワードを用いる必要がなく、利用の都度、認証コードが発行されるので、安全性を失うことなく利便性を向上させることができる。
【0022】
通信部52は、注文データ取得部としての機能を有し、ユーザ識別情報を取得した後に、ユーザの注文データを取得する。注文データは、今回の注文データだけでなく、当該ユーザの過去の注文データ(注文履歴データ)も含めることができる。今回の注文データは、ウェブサーバ20から取得することができる。注文履歴データは、例えば、ユーザのオンラインストアでのアカウント情報等に基づいて抽出することが可能であり、例えば、事業者サーバ30から取得することができる。注文データにより、ユーザの注文に関する状況を検証することができる。
【0023】
より具体的には、注文決済サーバ50とオンラインストアにアクセスした端末装置10との間の情報の授受は、以下のようにして行うことができる。すなわち、予め、事業者が用意したオンラインストアの支払いページ上で動作する決済用アプリケーションを導入しておく。ユーザが、端末装置10を介して行うオンラインストア上での操作に応じて、当該決済用アプリケーションが所要の情報を注文決済サーバ50へ送信することができる。また、注文決済サーバ50が所要の情報を決済用アプリケーションへ送信すると、当該情報が端末装置10に出力又は表示される。
【0024】
判定部54は、取得した注文データを用いてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、ユーザの注文に関する状況に基づいて、ユーザの支払い状況に問題がなければ注文決済可と判定することができる。また、未払い状況が存在する場合、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザは、例えば、電話番号(携帯電話番号)とメールアドレス、及び認証コードを入力するだけで注文決済が完了するので、ユーザの利便性を向上させることができる。注文決済の可否の判定方法の詳細は後述する。
【0025】
記憶部53は、ハードディスク又はフラッシュメモリなどで構成され、注文決済サーバ50の処理手順を定めるコンピュータプログラム、注文履歴DB531を保持する。
【0026】
決済実行部55は、注文の金額の支払い処理、請求処理などを行う。支払い処理及び請求処理の詳細は後述する。
【0027】
図2は本実施の形態の注文決済システムのプロセスの第1例を示す説明図である。第1例は、通常の(一度限りの)決済の場合を示す。以下、プロセスP1からP13について説明する。
【0028】
プロセスP1では、ユーザは、端末装置10を用いてオンラインストアにアクセスし、購入商品を決定し、決済を開始する。
【0029】
プロセスP2では、端末装置10の表示画面14に電話番号及びメールアドレスの入力画面が表示され、ユーザが、電話番号及びメールアドレスを入力すると、端末装置10は、入力された電話番号及びメールアドレスを取得する。
【0030】
プロセスP3では、端末装置10は、入力された電話番号及びメールアドレスを注文決済サーバ50へ送信する。
【0031】
プロセスP4では、注文決済サーバ50は、注文データを取得する。
【0032】
プロセスP5では、注文決済サーバ50は、当該ユーザの注文履歴データを取得する。ここでは、注文データは、今回の注文のデータであり、注文履歴データは、過去の注文データであるが、注文履歴データを含めて注文データとしてもよい。
【0033】
プロセスP6では、注文決済サーバ50は、SMS(Short Message Service)経由で認証コードを端末装置10へ送信する。なお、図2の例では、認証コードを端末装置10に送信する構成であるが、端末装置10と異なる携帯電話に送信してもよい。
【0034】
プロセスP7では、端末装置10の表示画面14に認証コードの入力画面が表示され、ユーザが、認証コードを入力すると、端末装置10は、入力された認証コードを取得する。
【0035】
プロセスP8では、端末装置10は、入力された認証コードを注文決済サーバ50へ送信する。
【0036】
プロセスP9では、注文決済サーバ50は、注文データ(注文履歴データを含む)に基づいて注文決済の可否を判定する。
【0037】
プロセスP10では、注文決済可と判定した場合、注文決済サーバ50は、決済データを事業者サーバ30へ送信する。
【0038】
プロセスP11では、事業者サーバ30は、商品の発送処理を行うと、決済完了を行い、プロセスP12では、事業者サーバ30は、決済完了通知を注文決済サーバ50へ送信する。これにより、注文決済サーバ50は、ユーザの注文の金額(注文額)を立替えて事業者に支払う。
【0039】
プロセスP13では、注文決済サーバ50は、所定期間(例えば、1か月間)の当該ユーザの注文額を纏めて請求(1回の請求)を行う。
【0040】
図3は端末装置10の表示画面14に表示される入力画面100の第1例を示す模式図である。入力画面100には、ユーザが購入を決定した商品を表示する領域101、電話番号を入力する領域102、メールアドレスを入力する領域103、支払アイコン104などが表示される。ユーザが購入する商品を決定して、不図示の画面にて支払開始の操作を行うことにより、入力画面100が表示される。領域101には、ユーザが商品を購入した店舗名(図の例では、オンラインストアA)、商品名、金額などが表示される。ユーザは、自分の電話番号及びメールアドレスを入力した後、支払アイコン104を操作すると、後述の入力画面110が表示される。
【0041】
図4は端末装置10の表示画面14に表示される入力画面110の第2例を示す模式図である。入力画面110には、領域101の他に、認証コードを入力する領域111が表示される。認証コードは、入力画面100で入力した電話番号(図の例では、××××)の携帯電話(端末装置10でもよい)にSMS経由で送られる。
【0042】
図5は端末装置10の表示画面14に表示される決済判定結果画面120の一例を示す模式図である。注文決済サーバ50によって、ユーザの注文データに基づいて注文決済可の判定がされると、決済判定結果画面120が表示される。これにより、ユーザは、電話番号(携帯電話番号)とメールアドレス及び認証コードを入力するだけで注文決済が完了するので、ユーザの利便性を向上させることができる。なお、図3から図5に示す画面は一例であって、これらの画面に限定されるものではない。
【0043】
次に、注文データに基づいて注文決済の可否の判定方法について説明する。まず、注文データについて説明する。
【0044】
図6は注文データの内容の一例を示す説明図である。図6に示すように、注文データは、オンラインストアの店舗名、今回の注文情報、ユーザ情報、ユーザの住所(商品の送付先住所)、及び履歴情報を含む。今回の注文情報は、商品ID、商品の数、商品の名称及び商品の単価を含む。ユーザ情報は、氏名、電話番号及びメールアドレスを含む。履歴情報は、店舗でアカウントを作成してからの経過日数、取引開始から現在までの注文総数、取引開始から現在までの注文の総額、最後の注文の金額、最後の注文からの経過日数を含む。図6に示すような注文データは、ユーザ毎に、注文履歴DB531に記録することができる。注文データにより、ユーザの注文に関する状況を検証することができる。なお、注文データの内容は図6の例に限定されない。
【0045】
次に、ユーザの電話番号を用いた注文決済の可否の判定方法について説明する。
【0046】
判定部54は、注文データに含まれるユーザの電話番号を審査エンジンサーバ40へ出力する。審査エンジンサーバ40の電話番号検証部42は、電話番号の使用履歴データベースを備え、使用履歴データベースを探索して、注文決済サーバ50から出力された電話番号の使用履歴を特定する。電話番号検証部42は、特定した使用履歴を注文決済サーバ50に出力する。
【0047】
判定部54は、使用履歴取得部としての機能を有し、注文データに含まれるユーザの電話番号の使用履歴を審査エンジンサーバ40から取得する。電話番号の使用履歴は、例えば、電話番号の利用開始からの経過期間、使用回数などを含む。使用履歴の取得は、例えば、電話番号の使用履歴データベース等を利用することができる。
【0048】
判定部54は、電話番号の使用履歴に基づいてユーザの注文決済の可否を判定することができる。
【0049】
図7は注文決済の可否の判定方法の第1例を示す説明図である。図7に示すように、例えば、電話番号の利用期間(利用開始からの経過期間)が6か月以上である場合、今回の注文の金額に関わらず、注文決済可と判定することができる。また、電話番号の利用期間が3か月以上(6か月未満)の場合、今回の注文の金額が10,000円未満であれば、注文決済可と判定することができる。また、電話番号の利用期間が1か月以上(3か月未満)の場合、今回の注文の金額が5,000円未満であれば、注文決済可と判定することができる。電話番号の利用期間が1か月未満である場合、注文決済不可と判定することができる。なお、図7の例は一例であって、期間、金額は図7の例に限定されない。
【0050】
上述のように、利用開始からの経過期間が短い場合、あるいは、1度も使用されていない電話番号などは、不正利用やなりすまし等の可能性が高いと考えられ、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、注文決済の可否を適切に判定することができる。
【0051】
次に、ユーザの住所を用いた注文決済の可否の判定方法について説明する。
【0052】
判定部54は、ユーザの住所の存否又は住所の変遷に基づいてユーザの注文決済の可否を判定することができる。
【0053】
図8は注文決済の可否の判定方法の第2例を示す説明図である。図8に示すように、例えば、ユーザの住所の状況が実在しない場合、注文決済不可と判定することができる。また、ユーザの住所の状況が過去6か月の間に2回変更になっている場合、注文決済不可と判定することができる。また、ユーザの住所の状況が過去1年以上変更なしの場合、注文決済可と判定することができる。なお、図8の例は一例であって、図8の例に限定されない。
【0054】
上述のように、ユーザの住所が実在しない住所である場合(ただし、送付先住所は実在するような場合)、当該ユーザの信用度は低いとして、注文決済不可と判定することができる。また、ユーザの住所が比較的短期間の間に変更されている場合も、当該ユーザの信用度は低いとして、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、注文決済の可否を適切に判定することができる。
【0055】
次に、ユーザの未払い情報を用いた注文決済の可否の判定方法について説明する。
【0056】
判定部54は、注文に対する未払い情報に基づいてユーザの注文決済の可否を判定することができる。
【0057】
図9は注文決済の可否の判定方法の第3例を示す説明図である。図9に示すように、例えば、未払い金額が0円の場合、注文決済可と判定することができる。また、未払い金額が3,000円未満の場合に、未払日数(支払期日からの経過日数)が2か月未満であれば、注文決済可と判定し、未払日数が2か月以上であれば、注文決済不可と判定することができる。また、未払い金額が3,000円以上5,000円未満の場合に、未払日数が1か月未満であれば、注文決済可と判定し、未払日数が1か月以上であれば、注文決済不可と判定することができる。また、未払い金額が5,000円以上の場合は、注文決済不可と判定することができる。なお、図9の例は一例であって、期間、金額は図9の例に限定されない。
【0058】
上述のように、注文に対する未払いが発生していない場合、当該ユーザの信用度は高いとして、注文決済可と判定することができる。また、注文に対する未払いが発生している場合、未払い金額や未払い期間に応じて注文決済の可否を判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、注文決済の可否を適切に判定することができる。
【0059】
次に、学習モデル41を用いた注文決済の可否の判定方法について説明する。
【0060】
判定部54は、入力部としての機能を有し、注文データに基づいて学習した学習モデル41に、ユーザの注文データを入力する。学習モデル41は、例えば、多層のニューラルネットワーク(深層学習)を用いることができるが、他の機械学習を用いてもよい。学習モデル41は、例えば、注文データと、当該注文データに対応する注文の信頼性(ユーザの信頼性)を教師データとして学習した学習済の学習モデルである。
【0061】
判定部54は、学習モデル41の出力に基づいてユーザの注文決済の可否を判定することができる。多数の注文データによって学習した学習モデル41を用いることによって、精度よく注文決済の可否を判定することができる。
【0062】
図10は学習モデル41の構成の一例を示す模式図である。図10に示すように、入力層、出力層及び複数の中間層から構成されている。なお、図10では、便宜上、2つ中間層を図示しているが、中間層の層数は2つに限定されず、3つ以上であってもよい。
【0063】
入力層、出力層及び中間層には、1つ又は複数のノード(ニューロン)が存在し、各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重みで結合されている。入力層のノードの数と同数の成分を有するベクトルが、学習モデル41の入力データとして与えられる。入力データは、例えば、アカウント作成後の経過日数、注文総数、注文総額、最後の注文の金額、最後の注文からの経過日数などを含む注文データとすることができる。なお、アカウント作成後の経過日数、注文総数、注文総額、最後の注文の金額、最後の注文からの経過日数などのデータは、ベクトル化して入力層の各ノードに入力することができる。
【0064】
入力層の各ノードに与えられたデータは、最初の中間層に入力して与えられると、重みおよび活性化関数を用いて中間層の出力が算出され、算出された値が次の中間層に与えられ、以下同様にして出力層の出力が求められるまで次々と後の層(下層)に伝達される。なお、ノードを結合する重みのすべては、学習アルゴリズムによって計算される。
【0065】
学習モデル41の出力層は、例えば、出力データとして信用度を出力する。出力データは、出力層のノードの数(出力層のサイズ)と同じサイズの成分を有するベクトル形式のデータとすることができる。出力層のノードは、例えば、ユーザの注文(又はユーザ自身)の信用度が100%、90%、80%、…、50%のように区分することができる。なお、出力層からの出力値は、各区分に分類される信用度の確率と解釈することができる。例えば、信用度が100%、90%、80%、…、50%の各ノードのうち、確率が最も高いノード、あるいは確率が閾値以上であるノードの信用度を学習モデル41の出力値とすることができる。また、信用度の数値は、図10の例に限定されるものではなく、例えば、5%間隔で出力してもよく、0%~100%の範囲を出力するようにしてもよい。また、出力層からの出力データは、信用度に限定されるものではなく、未払いの確率などであってもよい。
【0066】
なお、学習モデル41は、図10に示すような入力データ及び出力データを教師データとして学習させることができる。
【0067】
学習モデル41は、例えば、CPU(例えば、複数のプロセッサコアを実装したマルチ・プロセッサなど)、GPU(Graphics Processing Units)、DSP(Digital Signal Processors)、FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)などのハードウェアを組み合わせることによって構成することができる。また、量子プロセッサを組み合わせることもできる。学習モデル41は、ニューラルネットワークモデルに限定されるものではなく、他の機械学習モデルでもよい。
【0068】
図11は注文決済の可否の判定方法の第4例を示す説明図である。図11に示すように、学習モデル41の出力値が信用度100%の場合、注文決済可と判定することができる。また、学習モデル41の出力値が信用度90%の場合、今回の注文の金額が10,000円未満であれば、注文決済可と判定することができる。なお、図示していないが、学習モデル41の出力値が信用度90%の場合、今回の注文の金額が10,000円以上であれば、注文決済不可と判定することができる。また、学習モデル41の出力値が信用度80%の場合、今回の注文の金額が5,000円未満であれば、注文決済可と判定することができる。また、学習モデル41の出力値が信用度70%以下の場合、注文決済不可と判定することができる。なお、信用度を示す数値(90%など)は一例であって、これらの値に限定されるものではない。
【0069】
上述のように、判定部54は、学習モデル41が出力する信用度に基づいてユーザの注文決済の可否を判定することができる。例えば、信用度が100%であれば、注文決済可と判定することができる。また、信用度が80%以上であれば、注文の金額の多少に応じて、注文決済の可否を判定することができる。また、信用度が70%以下であれは、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、精度よく注文決済の可否を判定することができる。
【0070】
なお、学習モデル41が出力する信用度は、前述のような相対値(80%、90%、100%)に限定されるものではなく、550点、600点の如く得点(絶対値)としてもよい。例えば、信用度の最高点を1,000点とし、学習モデル41が出力する信用度が900点以上の場合、注文決済可と判定することができる。また、学習モデル41が出力する信用度が900点未満であって700点以上の場合、今回の注文の金額が10,000円未満であれば、注文決済可と判定することができる。また、学習モデル41が出力する信用度が700点未満であって550点以上の場合、今回の注文の金額が5,000円未満であれば、注文決済可と判定することができる。また、学習モデル41が出力する信用度が550点未満の場合、注文決済不可と判定することができる。なお、得点は一例であって、これらの値に限定されるものではない。
【0071】
また、学習モデル41が出力値として未払い確率を出力する場合、以下のように注文決済の可否を判定することができる。すなわち、判定部54は、学習モデル41が出力する未払いの確率に基づいてユーザの注文決済の可否を判定することができる。例えば、未払いの確率が0%であれば、注文決済可と判定することができる。また、未払いの確率が30%未満であれば、注文の金額の多少に応じて、注文決済の可否を判定することができる。また、未払いの確率が30%以上であれは、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、精度よく注文決済の可否を判定することができる。
【0072】
決済実行部55は、支払部としての機能を有し、判定部54でユーザの注文決済が可であると判定した場合、オンラインストアでのユーザの注文額を立替えてオンラインストア側(すなわち、事業者サーバ30、オンラインストを運用する事業者又は販売者など)に支払う。
【0073】
決済実行部55は、請求部としての機能も有し、ユーザの注文額の所定期間内の合計額をユーザ側(例えば、端末装置10又はその他のユーザが使用する携帯電話又は情報処理装置など)に請求する。所定期間は、例えば、1か月とすることができる。これにより、ユーザは、所定期間の間に複数回注文をした場合でも、注文の都度支払いを請求されるのではなく、所定期間毎に纏めて1回だけ支払いを請求されるので、ユーザにとっては、買い物ごとに手数料などの支払いが発生しないというメリットがる。
【0074】
次に、定期購入(例えば、ある商品を定期的に購入)する場合について説明する。
【0075】
図12は本実施の形態の注文決済システムのプロセスの第2例を示す説明図である。第2例は、定期購入の決済の場合を示す。以下、プロセスP21からP38について説明する。
【0076】
プロセスP21では、ユーザは、端末装置10を用いてオンラインストアにアクセスし、購入商品を決定し、定期購買の決済を開始する。
【0077】
以下、プロセスP22からプロセスP28までは、図2に例示したプロセスP2からプロセスP8までと同様であるので説明は省略する。
【0078】
プロセスP29では、注文決済サーバ50は、定期購買識別情報を生成する。定期購買識別情報は、注文決済サーバ50でユーザの決済を行うためのユーザ識別情報(事業者毎にユーザのアカウントを識別する情報)である。
【0079】
プロセスP30では、注文決済サーバ50は、注文データ(注文履歴データを含む)に基づいて注文決済の可否を判定する。
【0080】
プロセスP31では、注文決済可と判定した場合、注文決済サーバ50は、決済データ及び定期購買識別情報を事業者サーバ30へ送信する。
【0081】
プロセスP32では、事業者サーバ30は、商品の発送処理を行うと、決済完了を行い、プロセスP33では、事業者サーバ30は、決済完了通知を注文決済サーバ50へ送信する。これにより、注文決済サーバ50は、ユーザの注文の金額(注文額)を立替えて事業者に支払う。
【0082】
プロセスP34では、注文決済サーバ50は、所定期間(例えば、1か月間)の当該ユーザの注文額を纏めて請求(1回の請求)を行う。
【0083】
プロセスP35では、端末装置10は、次回の定期購買の注文を注文決済サーバ50へ送信する。
【0084】
プロセスP36では、当該ユーザの定期購買識別情報を用いて、決済データを事業者サーバ30へ送信する。
【0085】
プロセスP37では、事業者サーバ30は、商品の発送処理を行うと、決済完了を行い、プロセスP38では、事業者サーバ30は、決済完了通知を注文決済サーバ50へ送信する。これにより、注文決済サーバ50は、ユーザの注文の金額(注文額)を立替えて事業者に支払う。
【0086】
プロセスP39では、注文決済サーバ50は、所定期間(例えば、1か月間)の当該ユーザの注文額を纏めて請求(1回の請求)を行う。以降、プロセスP34からプロセスP38が同様に繰り返される。
【0087】
なお、上述の例において、プロセスP35を行うことなく、2回目以降の定期購買を行うこともできる。すなわち、2回目以降の決済処理日、商品の発送日などを予め定めておき、当該日になったときに、プロセスP36からプロセスP38までを行ってもよい。
【0088】
決済実行部55は、生成部としての機能を有し、ユーザの認証後に(より具体的には、注文決済可否判定前に)、オンラインストアでの定期購買のための購買識別情報を生成する。
【0089】
決済実行部55は、ユーザの定期購買の注文を受け付けた場合、生成した購買識別情報に基づいてユーザの注文額を立替えてオンラインストア側に支払う。決済実行部55は、ユーザの注文額の所定期間内の合計額をユーザ側に請求する。購買識別情報を用いることにより、ユーザの注文に対する継続課金を行うことができ、ユーザは、定期購入をすることができる。
【0090】
図13は端末装置10での処理手順の一例を示すフローチャートである。以下では、便宜上、処理の主体を制御部11として説明する。制御部11は、オンラインストアにアクセスし(S11)、ユーザの操作に応じて購入商品を決定する(S12)。制御部11は、ユーザの操作に応じて注文の決済を開始する(S13)。
【0091】
制御部11は、ユーザが入力した電話番号、メールアドレスを受け付け(S14)、受け付けた電話番号、メールアドレスを注文決済サーバ50へ送信する(S15)。ユーザが、SMS経由で携帯電話(端末装置10でもよい)に送られてきた認証コードを見て、端末装置10に認証コードを入力すると、制御部11は、入力された認証コードを受け付け(S16)、受け付けた認証コードを注文決済サーバ50へ送信する(S17)。
【0092】
制御部11は、注文決済サーバ50から決済判定結果を受信し(S18)、決済可であるか否かを判定する(S19)。決済可である場合(S19でYES)、制御部11は、他の商品の購入を受け付けたか否かを判定し(S20)、他の商品の購入を受け付けた場合(S20でYES)、ステップS12以降の処理を続ける。
【0093】
他の商品の購入を受け付けていない場合(S20でNO)、制御部11は、処理を終了する。決済不可である場合(S19でNO)、制御部11は、決済不可を通知し(S21)、処理を終了する。
【0094】
図14は注文決済サーバ50での処理手順の一例を示すフローチャートである。以下では、便宜上、処理の主体を制御部51として説明する。制御部51は、決済が開始されたか否かを判定し(S31)、決済が開始されていない場合(S31でNO)、ステップS31の処理を続ける。決済が開始された場合(S31でYES)、制御部51は、電話番号、メールアドレスを端末装置10から受信し(S32)、ユーザの注文データを取得する(S33)。
【0095】
制御部51は、認証コードをSMS経由で送信する(S34)。制御部51は、端末装置10から認証コードを受信したか否かを判定し(S35)、認証コードを受信した場合(S35でYES)、受信した認証コードが送信した認証コードと一致することを照合すると、ユーザの注文データを用いて、決済可否を判定する(S36)。
【0096】
決済可と判定した場合(S37でYES)、制御部51は、決済可通知を端末装置10に送信し(S38)、注文に関する決済データを事業者サーバ30へ送信する(S39)。制御部51は、決済完了通知を事業者サーバ30から受信したか否かを判定し(S40)、決済完了通知を受信していない場合(S40でNO)、ステップS40の処理を続ける。
【0097】
決済完了通知を受信した場合(S40でYES)、制御部51は、所定期間の当該ユーザの注文の総額をまとめて請求し(S41)、処理を終了する。認証コードを受信していない場合(S35でNO)、あるいは決済不可と判定した場合(S37でNO)、制御部51は、決済不可通知を端末装置10に送信し(S42)、処理を終了する。
【0098】
注文決済サーバ50は、CPU(プロセッサ)、RAMなどを備えたコンピュータを用いて実現することもできる。図14に示すような処理の手順を定めたコンピュータプログラム(記録媒体に記録可能)をコンピュータに備えられたRAMにロードし、コンピュータプログラムをCPU(プロセッサ)で実行することにより、コンピュータ上で注文決済サーバ50を実現することができる。
【0099】
上述のように、本実施の形態によれば、ユーザは電話番号及びメールアドレスを入力するだけで、オンラインストアでの注文の決済が完了するので、クレジットカードを保有していなくてもオンラインショッピングを行うことができる。また、クレジットカードの登録や、クレジットカード情報の入力の手間も軽減できるので、ユーザの利便性が向上する。また、クレジットカードを使用する場合のセキュリティ不安も生じない。また、ユーザは、パスワードを用いる必要がなく、利用の都度、認証コードが発行されるので、安全性を失うことなく利便性を向上させることができる。
【0100】
また、本実施の形態によれば、代金引換のような支払い方法も必要ないので、商品の到着を待って在宅する必要もなく、ユーザの利便性が向上する。
【0101】
また、本実施の形態によれば、所定期間(例えば、1か月間)に何回商品を購入しても、その都度支払いが発生せずに、所定期間に1回だけ購入代金を支払えばよいので、例えば、商品購入の都度、手数料の支払いが発生しない。これにより、ユーザは無駄な費用を支払う必要がないというメリットを得ることができる。
【0102】
また、本実施の形態によれば、ユーザが商品を購入した後に、事業者(加盟店)の在庫が確定し出荷時に行われるキャプチャー処理時に、決済が完了し、事業者は購入代金を受け取ることができるので、例えば、代引きによるキャンセルリスクが発生しない。
【0103】
本実施の形態に係る注文決済装置は、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する識別情報取得部と、前記ユーザの注文データを取得する注文データ取得部と、該識別情報取得部で取得した電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得する認証情報取得部と、前記注文データ取得部で取得した注文データを用いて前記ユーザの注文決済の可否を判定する判定部とを備える。
【0104】
本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する処理と、前記ユーザの注文データを取得する処理と、取得した電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得する処理と、取得した注文データを用いて前記ユーザの注文決済の可否を判定する処理とを実行させる。
【0105】
本実施の形態に係る注文決済方法は、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得し、前記ユーザの注文データを取得し、取得された電話番号を用いて認証された認証情報を前記端末装置から取得し、取得された注文データを用いて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0106】
識別情報取得部は、オンラインストアにアクセスしたユーザの端末装置から電話番号を含むユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報は、電話番号(例えば、携帯電話番号)の他にユーザのメールアドレスとすることができる。端末装置は、スマートフォンでもよく、パーソナルコンピュータやタブレットでもよい。
【0107】
注文データ取得部は、ユーザの注文データを取得する。注文データは、今回の注文データだけでなく、当該ユーザの過去の注文データ(注文履歴データ)も含めることができる。注文履歴データは、例えば、ユーザのオンラインストアでのアカウント情報等に基づいて抽出することが可能である。注文データにより、ユーザの注文に関する状況を検証することができる。
【0108】
認証情報取得部は、取得した電話番号を用いて認証された認証情報を端末装置から取得する。例えば、ユーザの携帯電話に認証情報を送信し、送信した認証情報が端末装置から送信されることにより、ユーザの認証を行うことができる。この場合、ユーザは、予めクレジットカードを登録することや、クレジットカードの情報を入力する必要がなく、ユーザの利便性を向上させることができる。
【0109】
判定部は、取得した注文データを用いてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、ユーザの注文に関する状況に基づいて、ユーザの支払い状況に問題がなければ注文決済可と判定することができる。また、未払い状況が存在する場合、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザは、ユーザ識別情報と認証情報を入力するだけで注文決済が完了するので、ユーザの利便性を向上することができる。
【0110】
本実施の形態に係る注文決済装置において、前記注文データ取得部は、前記注文データに含まれる前記ユーザの住所を取得し、前記判定部は、前記ユーザの住所の存否又は住所の変遷に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0111】
注文データ取得部は、注文データに含まれるユーザの住所を取得する。判定部は、ユーザの住所の存否又は住所の変遷に基づいてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、ユーザの住所が実在しない住所である場合(ただし、送付先住所は実在するような場合)、当該ユーザの信用度は低いとして、注文決済不可と判定することができる。また、ユーザの住所が比較的短期間の間に変更されている場合も、当該ユーザの信用度は低いとして、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、注文決済の可否を適切に判定することができる。
【0112】
本実施の形態に係る注文決済装置において、前記判定部は、注文に対する未払い情報に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0113】
判定部は、注文に対する未払い情報に基づいてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、注文に対する未払いが発生していない場合、当該ユーザの信用度は高いとして、注文決済可と判定することができる。また、注文に対する未払いが発生している場合、未払い金額や未払い期間に応じて、注文決済の可否を判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、注文決済の可否を適切に判定することができる。
【0114】
本実施の形態に係る注文決済装置は、前記注文データに含まれる前記ユーザの電話番号の使用履歴を取得する使用履歴取得部を備え、前記判定部は、前記電話番号の使用履歴に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0115】
使用履歴取得部は、注文データに含まれるユーザの電話番号の使用履歴を取得する。電話番号の使用履歴は、例えば、電話番号の利用開始からの経過期間、使用回数などを含む。使用履歴の取得は、例えば、電話番号の使用履歴データベース等を利用することができる。
【0116】
判定部は、電話番号の使用履歴に基づいてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、利用開始からの経過期間が短い場合、1度も使用されていない電話番号などは、不正利用やなりすまし等の可能性が高いと考えられ、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、注文決済の可否を適切に判定することができる。
【0117】
本実施の形態に係る注文決済装置は、注文データに基づいて学習した学習モデルに、前記注文データを入力する入力部を備え、前記判定部は、前記学習モデルの出力に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0118】
入力部は、注文データに基づいて学習した学習モデルに、ユーザの注文データを入力する。学習モデルは、例えば、多層のニューラルネットワーク(深層学習)を用いることができるが、他の機械学習を用いてもよい。学習モデルは、例えば、注文データと、当該注文データに対応する注文の信頼性(ユーザの信頼性)を教師データとして学習した学習済の学習モデルである。
【0119】
判定部は、学習モデルの出力に基づいてユーザの注文決済の可否を判定する。多数の注文データによって学習した学習モデルを用いることによって、精度よく注文決済の可否を判定することができる。
【0120】
本実施の形態に係る注文決済装置において、前記判定部は、前記学習モデルが出力する未払いの確率に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0121】
判定部は、学習モデルが出力する未払いの確率に基づいてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、未払いの確率が0%であれば、注文決済可と判定することができる。また、未払いの確率が30%未満であれば、注文の金額の多少に応じて、注文決済の可否を判定することができる。また、未払いの確率が30%以上であれは、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、精度よく注文決済の可否を判定することができる。
【0122】
本実施の形態に係る注文決済装置において、前記判定部は、前記学習モデルが出力する信用度に基づいて前記ユーザの注文決済の可否を判定する。
【0123】
判定部は、学習モデルが出力する信用度に基づいてユーザの注文決済の可否を判定する。例えば、信用度が100%であれば、注文決済可と判定することができる。また、信用度が80%以上であれば、注文の金額の多少に応じて、注文決済の可否を判定することができる。また、信用度が70%以下であれは、注文決済不可と判定することができる。これにより、ユーザの利便性を向上させつつ、精度よく注文決済の可否を判定することができる。
【0124】
本実施の形態に係る注文決済装置は、前記判定部で前記ユーザの注文決済が可であると判定した場合、前記オンラインストアでの前記ユーザの注文額を立替えて前記オンラインストア側に支払う支払部と、前記ユーザの注文額の所定期間内の合計額を前記ユーザ側に請求する請求部とを備える。
【0125】
支払部は、判定部でユーザの注文決済が可であると判定した場合、オンラインストアでのユーザの注文額を立替えてオンラインストア側に支払う。請求部は、ユーザの注文額の所定期間内の合計額をユーザ側に請求する。所定期間は、例えば、1か月とすることができる。これにより、ユーザは、所定期間の間に複数回注文をした場合でも、注文の都度請求されるのではなく、所定期間毎に纏めて1回だけ請求されるので、ユーザにとっては、買い物ごとに手数料などの支払いが発生しないというメリットがある。
【0126】
本実施の形態に係る注文決済装置は、前記判定部で前記ユーザの定期購買の注文決済が可であると判定した場合、前記オンラインストアでの定期購買のための購買識別情報を生成する生成部と、前記ユーザの定期購買の注文を受け付けた場合、前記生成部で生成した購買識別情報に基づいて前記ユーザの注文額を立替えて前記オンラインストア側に支払う支払部と、前記ユーザの注文額の所定期間内の合計額を前記ユーザ側に請求する請求部とを備える。
【0127】
生成部は、判定部でユーザの定期購買の注文決済が可であると判定した場合、オンラインストアでの定期購買のための購買識別情報を生成する。
【0128】
支払部は、ユーザの定期購買の注文を受け付けた場合、生成部で生成した購買識別情報に基づいてユーザの注文額を立替えてオンラインストア側に支払う。請求部は、ユーザの注文額の所定期間内の合計額をユーザ側に請求する。購買識別情報を用いることにより、ユーザの注文に対する継続課金を行うことができ、ユーザは、定期購入をすることができる。
【符号の説明】
【0129】
1 ネットワーク
10 端末装置
11 制御部
12 通信部
13 記憶部
14 表示画面
15 操作部
20 ウェブサーバ
30 事業者サーバ
40 審査エンジンサーバ
41 学習モデル
42 電話番号検証部
50 注文決済サーバ
51 制御部
52 通信部
53 記憶部
531 注文履歴DB
54 判定部
55 決済実行部
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11
図12
図13
図14