特許 7582358 情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法

(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】2024-11-05

(45)【発行日】2024-11-13

(54)【発明の名称】情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0202 20230101AFI20241106BHJP

   G06Q 30/0203 20230101ALI20241106BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20241106BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0202

G06Q30/0203

G06Q50/10

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023020362

(22)【出願日】2023-02-13

(65)【公開番号】P2024114533

(43)【公開日】2024-08-23

【審査請求日】2024-03-18

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003768

【氏名又は名称】東洋製罐グループホールディングス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100214248

【弁理士】

【氏名又は名称】青山 純

(74)【代理人】

【識別番号】100214260

【弁理士】

【氏名又は名称】相羽 昌孝

(72)【発明者】

【氏名】國正 英彦

(72)【発明者】

【氏名】田辺 卓

(72)【発明者】

【氏名】古川 聡史

(72)【発明者】

【氏名】岡村 浩

(72)【発明者】

【氏名】三木 逸平

(72)【発明者】

【氏名】竹内 友里

【審査官】松田 岳士

(56)【参考文献】

【文献】特開２００６－０７２９４２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－０１０４５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第５９６５５２６（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１１／０１１４６４７（ＵＳ，Ａ１）

(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】

内容物が充填されて商品を構成する容器に付された情報記憶担体に含まれるウェブアクセス情報に基づいて、当該商品の消費者が当該容器と同一仕様の容器に充填可能な内容物のうち購買希望の内容物の種類を示す購買情報を、予測対象の容器の市場情報として取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記予測対象の容器の市場情報を、学習対象の容器の前記市場情報と、当該容器と同一仕様の容器に前記内容物が充填された前記商品の需要又は供給に関する情報を前記種類毎に含む需要供給情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデルに入力することで、前記予測対象の容器の市場情報に対する前記需要供給情報を生成する生成処理部と、を備える、
情報処理装置。

【請求項2】

前記市場情報は、
前記同一仕様の容器が複数の流通段階を経て流通される際の流通情報と、複数の前記流通段階にて在庫される際の在庫情報とのうち、少なくとも１つを含む容器管理情報をさらに含む、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記流通情報は、前記容器が流通される際の位置に関する流通位置情報を含み、
前記在庫情報は、前記容器が在庫される際の位置に関する在庫位置情報を含む、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

複数の前記流通段階は、
前記容器を洗浄する洗浄段階と、
前記容器に前記内容物を充填する充填段階と、
前記容器に充填された前記内容物が前記消費者により消費される消費段階とを少なくとも含む、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記需要供給情報は、
前記商品の需要に関する情報として、前記商品の需要予測に関する需要予測情報、及び、前記商品の供給に関する情報として、前記商品の供給計画に関する供給計画情報のうち、少なくとも１つを含む、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

内容物が充填されて商品を構成する容器に付された情報記憶担体に含まれるウェブアクセス情報に基づいて取得された情報として、当該商品の消費者が当該容器と同一仕様の容器に充填可能な内容物のうち購買希望の内容物の種類を示す購買情報を含む市場情報と、当該容器と同一仕様の容器に前記内容物が充填された前記商品の需要又は供給に関する情報を前記種類毎に含む需要供給情報とで構成される学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記市場情報と前記需要供給情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
前記機械学習部により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
機械学習装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
内容物が充填されて商品を構成する容器に付された情報記憶担体に含まれるウェブアクセス情報に基づいて、当該商品の消費者が当該容器と同一仕様の容器に充填可能な内容物のうち購買希望の内容物の種類を示す購買情報を、予測対象の容器の市場情報として取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程により取得された前記予測対象の容器の市場情報を、学習対象の容器の前記市場情報と、当該容器と同一仕様の容器に前記内容物が充填された前記商品の需要又は供給に関する情報を前記種類毎に含む需要供給情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデルに入力することで、前記予測対象の容器の市場情報に対する前記需要供給情報を生成する生成処理工程と、を備える、
情報処理方法。

【請求項8】

コンピュータが実行する機械学習方法であって、
内容物が充填されて商品を構成する容器に付された情報記憶担体に含まれるウェブアクセス情報に基づいて取得された情報として、当該商品の消費者が当該容器と同一仕様の容器に充填可能な内容物のうち購買希望の内容物の種類を示す購買情報を含む市場情報と、当該容器と同一仕様の容器に前記内容物が充填された前記商品の需要又は供給に関する情報を前記種類毎に含む需要供給情報とで構成される学習用データを学習用データ記憶部に複数組記憶する学習用データ記憶工程と、
複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記市場情報と前記需要供給情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習工程と、
前記機械学習工程により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを学習済みモデル記憶部に記憶する学習済みモデル記憶工程と、を備える、
機械学習方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、容器に内容物が充填された商品が流通市場を流通する際の管理方法として、容器に付与された容器識別コードを用いて、商品の在庫管理、売上予測、マーケティング、トレース等を行うことが知られている。例えば、特許文献１には、容器に印刷されたバーコードをバーコードリーダで読み取ることで商品を管理する技術が開示されている。また、特許文献２には、容器に取り付けられたＩＣタグをリーダライタで読み取ることで商品を管理する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００３－２５６７６５号公報

【文献】特開２０１８－１８８１９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１及び特許文献２では、容器に付された容器識別コードを用いて商品の流通や在庫の管理が行われている。例えば、複数の種類の内容物に対して同一仕様の容器が用いられる多品種少量生産のような生産形態を採用した場合、内容物の種類の違いによって、内容物がそれぞれ充填された各商品の流通状況が異なる。そのため、内容物の種類毎に、商品の需要や供給に関する情報を事前に把握することができれば、上記のような生産形態の実現において非常に有用な情報になり得ると考えられる。

【0005】

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、容器を安定的に流通させることを可能とする情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習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】

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、
内容物が充填されて商品を構成する容器に付された情報記憶担体に含まれるウェブアクセス情報に基づいて、当該商品の消費者が当該容器と同一仕様の容器に充填可能な内容物のうち購買希望の内容物の種類を示す購買情報を、予測対象の容器の市場情報として取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記予測対象の容器の市場情報を、学習対象の容器の前記市場情報と、当該容器と同一仕様の容器に前記内容物が充填された前記商品の需要又は供給に関する情報を前記種類毎に含む需要供給情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデルに入力することで、前記予測対象の容器の市場情報に対する前記需要供給情報を生成する生成処理部と、を備える。

【発明の効果】

【0007】

本発明の一態様に係る情報処理装置によれば、商品を構成する容器に付された情報記憶担体に含まれる情報に基づいて、当該商品の消費者が当該容器と同一仕様の容器に充填可能な内容物のうち購買希望の内容物の種類を示す購買情報を、予測対象の容器の市場情報
として取得し、その購買情報を学習モデルに入力することで、当該容器と同一仕様の容器に内容物が充填された商品の需要又は供給に関する情報を内容物の種類毎に含む需要供給情報を生成する。したがって、需要供給情報を利活用することで容器を安定的に流通させることができる。

【0008】

上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態に係る容器流通システム１の一例を示す全体図である。

【図2】容器１０の各流通段階の一例を示す説明図である。

【図3】本実施形態に係る情報処理装置２の一例を示すブロック図である。

【図4】容器出資管理機能２００と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。

【図5】流通管理データベース２１０の一例を示すデータ構成図である。

【図6】容器出資管理データベース２１１の一例を示すデータ構成図である。

【図7】容器購買管理機能２０１と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。

【図8】ウェブ管理データベース２１２の一例を示すデータ構成図である。

【図9】容器購買管理データベース２１３の一例を示すデータ構成図である。

【図10】学習機能２０２と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。の一例を示す機能説明図である。

【図11】需要供給管理機能２０３と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。

【図12】各装置を構成するコンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。

【図13】容器購買管理機能２０１による容器購買管理方法の一例を示すフローチャートである。

【図14】学習機能２０２による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。

【図15】需要供給管理機能２０３による需要供給管理方法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】

【0010】

以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。

【0011】

（容器流通システム１の構成）
図１は、本実施形態に係る容器流通システム１の一例を示す全体図である。図２は、容器１０の各流通段階の一例を示す説明図である。

【0012】

容器流通システム１は、その主要な構成要素として、情報処理装置２を備える。情報処理装置２は、内容物１１が充填されて商品１２を構成する容器１０が流通市場を流通する過程で取得される各種の情報を管理し、複数の機能（詳細は後述）を実現する装置である。

【0013】

情報処理装置２は、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図１２参照）で構成される。情報処理装置２には、有線又は無線のネットワーク８を介して、出資者Ｕ１が使用する出資者端末装置３と、情報利用者Ｕ２が使用する情報利用者端末装置４と、情報処理装置２の管理事業者Ｕ３が使用する管理事業者端末装置５と、容器製造者Ｕ４、内容物製造者Ｕ５及び容器洗浄者Ｕ６がそれぞれ使用する流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃと、消費者Ｕ７が使用する消費者端末装置７とが接続される。なお、各装置２～７の数やネットワーク８
の構成は、図１の例に限られない。

【0014】

出資者端末装置３、情報利用者端末装置４、管理事業者端末装置５、流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃ、及び、消費者端末装置７は、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図１２参照）であり、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成される。そして、ブラウザやアプリ等のプログラムがインストールされて、各種の入力操作を受け付けるとともに、表示画面や音声を介して各種の情報を出力する。

【0015】

容器１０は、例えば、プラスチック、金属、ガラス、紙等の原材料を用いて製造されており、任意の形状やサイズを有する。容器１０の仕様としては、容器１０の種類、原材料、容量、形状、サイズ等により定められる。容器１０の種類としては、例えば、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）等のプラスチック製ボトル、スチール、アルミ等の金属缶、ガラス瓶、紙パック、ラミネートパウチ等が挙げられる。なお、容器１０は、リターナブル容器でもよいし、ワンウェイ容器でもよい。

【0016】

ここで、複数の容器１０が同一仕様である条件としては、複数の仕様項目のうち少なくとも１つの仕様項目において、その数値が同じであるか若しくは特定の近似範囲内に含まれる場合、又は、その内容が同じであるか若しくは特定の類似範囲内である場合に満たされるものとして扱われる。容器１０の容量という１つの仕様項目において、２つの容器１０の容量が、例えば、両方ともに２００ｍｌである場合に同一仕様の容器と扱われてもよいし、２つの容器１０の容量が、例えば、２００ｍｌと１８０ｍｌという近似範囲内である場合に同一仕様の容器と扱われてもよい。また、容器１０の種類という１つの仕様項目において、２つの容器１０の種類が、例えば、両方ともにガラス瓶である場合に同一仕様の容器と扱われてもよいし、２つの容器１０の種類が、例えば、スチール缶とアルミ缶という近似範囲内である場合に同一仕様の容器と扱われてもよい。

【0017】

容器１０には、図２に示すように、容器識別情報Ｄ７及びウェブアクセス情報Ｄ８を記憶可能な情報記憶担体１００が付される。容器識別情報Ｄ７は、容器１０を識別するとともに、容器１０の仕様を特定するための情報である。容器識別情報Ｄ７は、例えば、容器１０を個別単位やロット単位で識別するための容器ＩＤ（容器識別コード）である。なお、容器識別情報Ｄ７は、情報記憶担体１００に記憶せずに省略されてもよい。ウェブアクセス情報Ｄ８は、消費者Ｕ７が、例えば、管理事業者Ｕ３により運営されるウェブサービスにアクセスするために必要な情報である。ウェブアクセス情報Ｄ８には、例えば、ウェブサービスにより提供されるウェブページにアクセスするためのウェブアドレス（ＵＲＬ）や、ウェブサービスにより提供されるアプリを起動するためのリンク情報が含まれる。

【0018】

情報記憶担体１００は、一元コードや二次元コード等のコード画像で構成される。その場合には、コード画像が印刷されたラベルが、容器１０に貼付又は巻回されてもよいし、容器１０の成形体内部に埋め込まれてもよい。また、情報記憶担体１００は、ＲＦＩＤと呼ばれる電子タグ（ＩＣタグ）等で構成される。その場合には、電子タグが、容器１０の成形体内部に埋め込まれる。なお、容器１０には、複数の情報記憶担体１００が付されてもよく、例えば、容器識別情報Ｄ７を含む情報記憶担体１００と、ウェブアクセス情報Ｄ８を含む情報記憶担体１００とがそれぞれ付されてもよい。

【0019】

内容物１１は、液体、固体、粉体、粒体等である。内容物１１の種類としては、例えば、水、ジュース、牛乳等の飲料、食品、医薬品、化粧品、洗剤等が挙げられる。内容物１１は、常温、チルド（冷蔵）及び冷凍のいずれでもよい。また、内容物１１は、製造工程において加熱及び非加熱のいずれでもよいし、飲料や食品の場合には、生鮮品や加工品でもよい。

【0020】

容器１０は、例えば、容器製造者Ｕ４により製造されて（容器製造段階）、内容物１１は、内容物製造者Ｕ５により製造される（内容物製造段階）。そして、内容物１１が、容器１０に内容物製造者Ｕ５により充填される（充填段階）ことで、商品１２として製造される。内容物製造者Ｕ５は、例えば、飲料メーカや食品メーカ等であり、容器１０の仕様や数量を指定して容器１０を容器製造者Ｕ４や容器洗浄者Ｕ６に発注すると、その発注に応じた容器１０が容器製造者Ｕ４や容器洗浄者Ｕ６から納品されて、その代金を容器製造者Ｕ４や容器洗浄者Ｕ６に支払う。そして、情報記憶担体１００がコード画像で構成される場合には、例えば、充填段階において、コード画像が印刷されたラベルが内容物製造者Ｕ５により容器１０に付される。また、情報記憶担体１００が電子タグで構成される場合には、容器製造段階において、電子タグが容器製造者Ｕ４により容器１０に埋め込まれて、充填段階において、容器識別情報Ｄ７及びウェブアクセス情報Ｄ８が内容物製造者Ｕ５により電子タグに書き込まれる。

【0021】

商品１２は、内容物製造者Ｕ５から出荷されて（出荷段階）、例えば、販売店や倉庫等に輸送される（輸送段階）。そして、商品１２は、例えば、卸売業者、小売業者、商社等を介して消費者Ｕ７に販売されて（販売段階）、内容物１１が消費者Ｕ７により消費される（消費段階）。消費者Ｕ７には、一般消費者だけでなく、事業者等も含まれる。なお、容器１０がリターナブル容器である場合には、内容物１１が消費者Ｕ７により消費される（消費段階）と、容器１０は、消費者Ｕ７から回収されて（回収段階）、容器洗浄者Ｕ６により洗浄される（洗浄段階）。そして、内容物１１が、洗浄済みの容器１０に内容物製造者Ｕ５により充填される（充填段階）ことで、商品１２として製造される。

【0022】

容器１０は、上記のように、流通市場において、複数の流通段階を経て流通される。複数の流通段階には、容器製造段階、内容物製造段階、充填段階、出荷段階、輸送段階、販売段階、消費段階、回収段階、洗浄段階等が挙げられるが、これらに限られない。なお、容器１０がリターナブル容器である場合には、複数の流通段階は、洗浄段階、充填段階、及び、消費段階を少なくとも含むものであり、これらの流通段階が繰り返されることで、容器１０が再利用される。なお、本実施形態では、容器１０の種類は、リターナブル容器として製造されたガラス瓶であり、内容物１１の種類は、水、ジュース、牛乳等の飲料である場合を中心に説明する。

【0023】

（情報処理装置２の構成）
図３は、本実施形態に係る情報処理装置２の一例を示すブロック図である。情報処理装置２は、プロセッサ等により構成される制御部２０と、ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリ等により構成される記憶部２１と、ネットワーク８との通信インターフェースである通信部２２と、キーボード、マウス等により構成される入力部２３と、ディスプレイ等により構成される表示部２４とを備える。なお、入力部２３及び表示部２４は省略されてもよい。

【0024】

記憶部２１は、各種のデータベース（ＤＢ）２１０～２１５、及び、情報処理プログラム２１６を記憶するとともに、オペレーティングシステム、他のプログラムやデータ等を記憶する。

【0025】

制御部２０は、記憶部２１に記憶された情報処理プログラム２１６を実行することにより、容器出資管理機能２００、容器購買管理機能２０１、学習機能２０２、及び、需要供給管理機能２０３を実現する。制御部２０は、容器購買管理機能２０１を実現する各部として、情報取得部２０１Ａ、及び、記憶処理部２０１Ｂを備える。制御部２０は、学習機能２０２を実現する各部として、学習用データ取得部２０２Ａ、及び、機械学習部２０２Ｂを備える。制御部２０は、需要供給管理機能２０３を実現する各部として、情報取得部２０３Ａ、生成処理部２０３Ｂ、及び、出力処理部２０３Ｃを備える。

【0026】

以下、各機能２００～２０３と、各データベース２１０～２１５の内容について説明する。

【0027】

（容器出資管理機能２００）
図４は、容器出資管理機能２００と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。情報処理装置２の制御部２０は、主に流通管理データベース２１０（後述の図５参照）と、容器出資管理データベース２１１（後述の図６参照）とを用いて、容器出資管理機能２００を実現する。

【0028】

情報処理装置２は、出資者Ｕ１から出資者端末装置３を介して出資情報Ｄ１を受け付けて（図４の矢印（１ａ））、その出資情報Ｄ１を容器出資管理データベース２１１に登録するとともに、その出資情報Ｄ１に基づいて出資対象の容器１０の容器数量や仕様、内容物１１の種類が設定された流通容器設定情報Ｄ２を生成し、容器１０への出資を実施する（矢印（１ｂ））。そして、情報処理装置２は、その出資対象の容器１０が流通市場を流通する際、その容器１０に付された情報記憶担体１００が、読取装置（不図示）で読み取られたときに、容器１０の各流通段階の状態を示す容器状態データを、情報記憶担体１００に含まれる容器識別情報Ｄ７に関連付けて流通管理データベース２１０に登録するとともに、複数の容器１０に対する容器状態データのデータセットとして収集データＤ３を容器出資管理データベース２１１に記憶する（矢印（１ｃ））。読取装置は、例えば、コードリーダ、カメラ、電子タグリーダ等で構成され、固定式又はハンディ式でもよいし、携帯型コンピュータ（スマートフォン等）に組み込まれた組込式でもよい。読取装置は、流通市場における各流通段階で使用され、製造工場、物流拠点、輸送手段、販売店舗、消費者Ｕ７の自宅の冷蔵庫等の各所に設置される。

【0029】

さらに、情報処理装置２は、収集データＤ３に基づく容器流通情報Ｄ４を生成し（矢印（１ｄ））、その容器流通情報Ｄ４を、情報利用者端末装置４を介して情報利用者Ｕ２に提供することで価値媒体１３に変換する（矢印（１ｅ））。そして、情報処理装置２は、その価値媒体１３を出資情報Ｄ１に基づいて分配することで配当情報Ｄ６を生成し（矢印（１ｆ））、その配当情報Ｄ６を容器出資管理データベース２１１に登録するとともに、その配当情報Ｄ６に基づいて出資者Ｕ１への配当を実施する（矢印（１ｇ））。

【0030】

なお、容器１０に対する出資の形態としては、例えば、内容物製造者Ｕ５が容器１０を発注する場合において、その容器１０の購入費用の一部又は全部に出資する形態や、容器製造者Ｕ４や容器洗浄者Ｕ６が容器１０を製造したり洗浄したりする場合において、その容器１０の製造費用や洗浄費用の一部又は全部に出資する形態等が挙げられる。出資対象の容器１０は、内容物製造者Ｕ５からの発注に応じて内容物製造者Ｕ５に提供されるが、内容物製造者Ｕ５は、その出資された分の費用を支払う必要がなく、出資対象の容器１０の提供を受けることができる。その一方で、内容物製造者Ｕ５は、その出資を受ける代わりに、出資対象の容器１０の所有権を保有することなく、その出資対象の容器１０を用いて収集データＤ３を収集することに許諾し、必要に応じて収集データＤ３の収集に協力することが求められる。

【0031】

図５は、流通管理データベース２１０の一例を示すデータ構成図である。流通管理データベース２１０は、容器識別情報Ｄ７（容器ＩＤ）毎にレコードを有する。各レコードは、容器状態データを登録するためのフィールドを有する。図５の例では、容器仕様、製造日時（洗浄日時）、製造場所（洗浄場所）、充填日時、充填場所、充填内容物種類、出荷日時、輸送時間、輸送温度、販売日時、販売場所、消費日時、消費場所、保管温度等が登録可能なフィールドを有する。なお、容器状態データは、容器識別情報Ｄ７が読取装置に読み取られたときに登録されるものであるが、容器状態データの一部は、読取装置と同様に各所に設置された状態検出装置（温度センサ等）で取得されてもよい。また、容器状態
データは、情報処理装置２が、外部のシステム（製造管理システム、輸送管理システム、販売管理システム等）と連携したり、外部のアプリ（ネットショッピングアプリ、冷蔵庫管理アプリ等）と連携したりすることで取得されてもよい。

【0032】

製造場所、洗浄場所、充填場所、販売場所、及び、消費場所等は、容器１０が各流通段階を経て流通される際の位置に関する流通位置情報に相当する。また、容器１０が各流通段階にて一時的に保管される場合（例えば、充填日時から出荷日時までの期間に保管される場合）や、倉庫等の保管場所で保管される場合には、製造場所、洗浄場所、充填場所、販売場所、及び、保管場所等は、容器１０が在庫される際の位置に関する在庫位置情報に相当する。流通位置情報、及び、在庫位置情報は、例えば、それぞれの場所を示す緯度経度等の座標で記録されてもよいし、行政区画やメッシュ区画等のような地域やエリア等で記録されてもよい。

【0033】

図６は、容器出資管理データベース２１１の一例を示すデータ構成図である。容器出資管理データベース２１１は、容器出資管理機能２００で取り扱う各種の情報を関連付けるための出資ＩＤ毎にレコードを有する。各レコードは、例えば、出資情報Ｄ１、流通容器設定情報Ｄ２、収集データＤ３、容器流通情報Ｄ４、価値媒体情報Ｄ５、配当情報Ｄ６等が登録可能なフィールドを有する。なお、容器出資管理データベース２１１は、管理事業者端末装置５から参照可能であり、管理事業者端末装置５の表示画面において、各データの追加、削除、修正等の編集操作が行われるようにしてもよい。

【0034】

出資情報Ｄ１は、出資者Ｕ１と、その出資者Ｕ１による出資金額とを少なくとも含む。出資者Ｕ１が複数の場合には、出資者Ｕ１毎の出資金額を含む。なお、出資情報Ｄ１は、出資対象の容器１０の仕様、及び、出資対象の容器１０に充填される内容物１１の種類の少なくとも１つを含むものでもよい。

【0035】

流通容器設定情報Ｄ２は、出資対象の容器１０の容器数量と、その出資対象の容器１０を容器識別情報Ｄ７によりそれぞれ特定する出資対象容器ＩＤとを少なくとも含む。なお、流通容器設定情報Ｄ２は、出資対象の容器１０の仕様、及び、出資対象の容器１０に充填される内容物１１の種類の少なくとも１つを含むものでもよい。

【0036】

収集データＤ３は、出資対象の容器１０が流通市場を流通することで取得された容器１０毎の容器状態データで構成される。例えば、出資ＩＤが「Ｉ００１」で特定されるレコードにおいて、流通容器設定情報Ｄ２が、容器数量が「１０００」、出資対象容器ＩＤが「Ａ０００１～Ａ１０００」で設定されているような場合、収集データＤ３は、図５に示すように、１０００個分の容器１０に対する容器状態データで構成される。

【0037】

容器流通情報Ｄ４は、例えば、収集データＤ３に対して集計処理、統計処理、分析処理等のデータ解析処理を行うことで生成されたデータ解析結果等を含む。なお、容器流通情報Ｄ４は、データ解析結果に代えて又は加えて、収集データＤ３そのものを含むものでもよい。

【0038】

価値媒体情報Ｄ５は、価値媒体１３の単位と、その価値媒体１３の数量とを少なくとも含む。価値媒体１３は、容器流通情報Ｄ４の提供と引き換えに情報利用者Ｕ２が受け渡す対価であり、例えば、任意の通貨（デジタル通貨を含む）で支払う場合には、価値媒体１３の数量は、支払金額に相当する。

【0039】

配当情報Ｄ６は、出資者Ｕ１と、その出資者Ｕ１に対する配当金額とを少なくとも含む。出資者Ｕ１が複数の場合には、出資者Ｕ１毎の配当金額を含む。

【0040】

（容器購買管理機能２０１）
図７は、容器購買管理機能２０１と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。情報処理装置２の情報取得部２０１Ａ及び記憶処理部２０１Ｂは、主にウェブ管理データベース２１２（後述の図８参照）と、容器購買管理データベース２１３（後述の図９参照）とを用いて、容器購買管理機能２０１を実現する。

【0041】

情報取得部２０１Ａは、商品１２を構成する容器１０に付された情報記憶担体１００に含まれる容器識別情報Ｄ７及びウェブアクセス情報Ｄ８に基づいて、当該商品１２の消費者Ｕ７が当該容器１０と同一仕様の容器（以下、「同一仕様容器」という）に充填可能な内容物１１のうち購買希望の内容物１１の種類（以下、「購買希望内容物種類」という）を示す購買情報Ｄ１２を取得する。なお、同一仕様容器の条件は、管理事業者Ｕ３や容器製造者Ｕ４等により設定されて、記憶部２１に記憶されていてもよい。その場合には、例えば、管理事業者端末装置５や流通事業者端末装置６Ａの表示画面において、同一仕様容器の条件に対して編集操作が行われるようにしてもよい。

【0042】

具体的には、情報取得部２０１Ａは、消費者端末装置７を用いて情報記憶担体１００から読み取られたウェブアクセス情報Ｄ８に基づいてウェブサービスにアクセスされることで、当該ウェブサービスを介して購買情報Ｄ１２を取得する。その際、情報取得部２０１Ａは、ウェブサービスにアクセスされたときに消費者端末装置７から消費者Ｕ７に関する消費者情報Ｄ１３をさらに取得してもよい。

【0043】

例えば、商品１２を購入した消費者Ｕ７が消費者端末装置７を用いて、上記の読取装置と同様に、容器１０に付された情報記憶担体１００を読み取り（図７の矢印（２ａ））、情報記憶担体１００に含まれるウェブアクセス情報Ｄ８に基づいてウェブサービスにアクセスする（矢印（２ｂ））。そして、消費者端末装置７が、ウェブサービスにて提供される表示画面をブラウザやアプリに表示し（矢印（２ｃ））、その表示画面において購買希望内容物種類や購買希望数量等を含む購買希望データＤ９の入力操作を消費者Ｕ７から受け付ける（矢印（２ｄ））ことで、情報取得部２０１Ａは、その購買希望データＤ９を、情報記憶担体１００に含まれる容器識別情報Ｄ７に関連付けてウェブ管理データベース２１２に登録する（矢印（２ｅ））。そして、複数の容器１０（消費者Ｕ７）に対する購買希望データＤ９のデータセットとして購買情報Ｄ１２を取得する。ウェブサービスは、購買希望データＤ９を、商品１２に対する実際の注文として受け付けるものでもよいし、商品１２の予約やアンケートの結果として受け付けるものでもよい。

【0044】

また、情報取得部２０１Ａは、消費者Ｕ７の性別、年齢、嗜好、位置等のペルソナデータＤ１０が消費者端末装置７のメモリに記憶されている場合にはそのメモリを参照したり、消費者端末装置７の表示画面にてペルソナデータＤ１０の入力操作を消費者Ｕ７から受け付けたり、消費者端末装置７の位置検出機能により検出された位置情報を受信したしたりする（矢印（２ｆ）、（２ｇ））。これにより、情報取得部２０１Ａは、そのペルソナデータＤ１０を、情報記憶担体１００に含まれる容器識別情報Ｄ７に関連付けてウェブ管理データベース２１２に登録する（矢印（２ｅ））。そして、複数の容器１０（消費者Ｕ７）に対するペルソナデータＤ１０のデータセットとして消費者情報Ｄ１３を取得する。

【0045】

なお、情報取得部２０１Ａは、同一仕様容器が複数の流通段階を経て流通される際の流通情報、及び、複数の流通段階にて在庫される際の在庫情報のうち、少なくとも１つを含む容器管理情報Ｄ１４をさらに取得してもよい（矢印（２ｈ））。容器管理情報Ｄ１４は、例えば、流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃから取得されてもよいし、流通管理データベース２１０の各フィールドに登録された情報（例えば、流通位置情報、在庫位置情報等）を参照することで取得されてもよいし、情報処理装置２が外部のシステム（製造管理システム、輸送管理システム、販売管理システム等）と連携することで取得されてもよい。

【0046】

記憶処理部２０１Ｂは、情報取得部２０１Ａにより取得された購買情報Ｄ１２を容器購買管理データベース２１３に記憶する（矢印（２ｉ））。なお、記憶処理部２０１Ｂは、情報取得部２０１Ａにより購買情報Ｄ１２の他にも消費者情報Ｄ１３や容器管理情報Ｄ１４が取得された場合には、それらの消費者情報Ｄ１３や容器管理情報Ｄ１４を容器購買管理データベース２１３に記憶する（矢印（２ｉ））。また、記憶処理部２０１Ｂは、情報取得部２０１Ａにより取得された購買情報Ｄ１２等を容器出資管理データベース２１１に記憶してもよく、その場合には、購買情報Ｄ１２等は、容器流通情報Ｄ４の一部として、価値媒体１３と引き換えに情報利用者Ｕ２に提供されてもよい。

【0047】

図８は、ウェブ管理データベース２１２の一例を示すデータ構成図である。ウェブ管理データベース２１２は、容器識別情報Ｄ７（容器ＩＤ）毎にレコードを有する。各レコードは、ウェブサービスを介して取得された購買希望データＤ９やペルソナデータＤ１０を登録するためのフィールドを有する。図８の例では、取得日時、購買希望内容物種類、購買希望数量、消費者Ｕ７の性別、年齢、嗜好、位置等が登録可能なフィールドを有する。

【0048】

ペルソナデータＤ１０に含まれる位置は、消費者Ｕ７の位置に関する消費者位置情報に相当する。消費者位置情報は、例えば、消費者Ｕ７の特定時点（例えば、ウェブサービスへのアクセス時点）における位置を示す緯度経度等の座標で記録される。なお、消費者位置情報は、住所や行動範囲のような位置を示すものでもよく、その場合には、行政区画やメッシュ区画等のような地域やエリア等で記録されてもよい。

【0049】

なお、ウェブ管理データベース２１２は、容器識別情報Ｄ７を介して流通管理データベース２１０と関連付けることも可能である。その場合には、容器識別情報Ｄ７を介して流通管理データベース２１０を参照することで、流通管理データベース２１０の各フィールドに登録された情報（例えば、流通位置情報、在庫位置情報等）を容器１０毎に取得することができる。

【0050】

図９は、容器購買管理データベース２１３の一例を示すデータ構成図である。容器購買管理データベース２１３は、容器購買管理機能２０１で取り扱う各種の情報を関連付けるための管理ＩＤ毎にレコードを有する。各レコードは、例えば、管理情報Ｄ１１、購買情報Ｄ１２、消費者情報Ｄ１３、容器管理情報Ｄ１４等が登録可能なフィールドを有する。なお、容器購買管理データベース２１３は、管理事業者端末装置５や流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃから参照可能であり、管理事業者端末装置５や流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃの表示画面において、各データの追加、削除、修正等の編集操作が行われるようにしてもよい。

【0051】

管理情報Ｄ１１は、管理対象の容器１０の仕様と、管理対象の容器１０を容器識別情報Ｄ７によりそれぞれ特定する管理対象容器ＩＤとを少なくとも含む。管理対象容器ＩＤでそれぞれ特定される複数の容器１０は、同一仕様の容器である。

【0052】

購買情報Ｄ１２は、管理対象の容器１０に内容物１１が充填された商品１２の消費者Ｕ７からウェブサービスを介して取得された容器１０毎の購買希望データＤ９で構成される。例えば、容器管理ＩＤ「Ｊ００１」で特定されるレコードにおいて、管理情報Ｄ１１が、容器１０の仕様が「ガラス瓶２００ｍｌ」、管理対象容器ＩＤが「Ｂ０００１～Ｂ１０００」で設定されているような場合、購買情報Ｄ１２は、図９に示すように、１０００個分の同一仕様の容器１０（ガラス瓶２００ｍｌ）に対する購買希望データＤ９で構成される。なお、購買情報Ｄ１２は、容器１０毎の購買希望データＤ９そのものを含むものでもよいし、それに代えて又は加えて容器１０毎の購買希望データＤ９に対して集計処理、統計処理、分析処理等のデータ解析処理を行うことで生成されたデータ解析結果を含むもの
でもよい。

【0053】

消費者情報Ｄ１３は、管理対象の容器１０に内容物１１が充填された商品１２の消費者Ｕ７からウェブサービスを介して取得された容器１０毎のペルソナデータＤ１０（性別、年齢、嗜好、位置等）で構成される。図９の例では、消費者情報Ｄ１３は、１０００個分の同一仕様の容器１０（ガラス瓶２００ｍｌ）に対するペルソナデータＤ１０で構成される。なお、消費者情報Ｄ１３は、容器１０毎のペルソナデータＤ１０そのものを含むものでもよいし、それに代えて又は加えて容器１０毎のペルソナデータＤ１０に対して集計処理、統計処理、分析処理等のデータ解析処理を行うことで生成されたデータ解析結果を含むものでもよい。

【0054】

容器管理情報Ｄ１４は、管理対象の容器１０と同一仕様の容器が複数の流通段階を経て流通される際の流通情報、及び、複数の流通段階にて在庫される際の在庫情報のうち、少なくとも１つを含む。流通情報は、例えば、各流通段階における流通数、流通率、流通時間、流通費用等である。在庫情報は、例えば、各流通段階における在庫数、在庫率、在庫時間、在庫費用である。

【0055】

なお、流通情報は、流通位置情報を含むものでもよい。流通位置情報としては、例えば、容器１０が各流通段階を経て流通される際の各位置（製造場所、洗浄場所、充填場所、販売場所、及び、消費場所等）の情報が含まれる。その場合には、流通情報は、各位置における流通数、流通率、流通時間、流通費用等でもよい。

【0056】

また、在庫情報は、在庫位置情報を含むものでもよい。在庫位置情報としては、例えば、容器１０が各流通段階にて在庫される際の各位置（製造場所、洗浄場所、充填場所、販売場所、及び、保管場所等）の情報が含まれる。その場合には、在庫情報は、各位置における在庫数、在庫率、在庫時間、在庫費用等でもよい。

【0057】

（学習機能２０２）
図１０は、学習機能２０２と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。情報処理装置２の学習用データ取得部２０２Ａ及び機械学習部２０２Ｂは、主に容器購買管理データベース２１３と、学習用データ管理データベース２１４（学習用データ記憶部）と、学習済みモデル管理データベース２１５（学習済みモデル記憶部）とを用いて、学習機能２０２を実現する。

【0058】

学習用データ取得部２０２Ａは、学習対象の容器１０の市場情報Ｄ１５と、当該容器１０の需要供給情報Ｄ１６とで構成される学習用データＤ１７を取得する。学習用データＤ１７は、教師あり学習における教師データ（トレーニングデータ）、検証データ及びテストデータとして用いられるデータである。また、需要供給情報Ｄ１６は、教師あり学習における正解ラベルとして用いられるデータである。

【0059】

学習用データＤ１７の入力データを構成する市場情報Ｄ１５は、学習対象の容器１０に付された情報記憶担体１００に含まれる容器識別情報Ｄ７及びウェブアクセス情報Ｄ８に基づいて取得された情報として、当該容器１０で構成される商品１２の消費者Ｕ７が当該容器１０と同一仕様の容器に充填可能な内容物１１のうち購買希望の内容物１１の種類を示す購買情報Ｄ１２を含む。

【0060】

購買情報Ｄ１２は、学習モデルＤ１８への入力を考慮して、例えば、複数の容器１０（消費者Ｕ７）による購買希望データＤ９に基づくデータ解析結果であるのが好ましい。購買情報Ｄ１２は、例えば、図１０を示すように、購買希望内容物種類のそれぞれの割合を示すものであり、「水」を購入希望の割合、「ジュース」を購入希望の割合、「牛乳」を
購入希望の割合として表される。購買情報Ｄ１２は、単一の種類の内容物１１に対するものでもよく、例えば、「水」を購入希望の割合で表されてもよい。

【0061】

なお、市場情報Ｄ１５は、学習対象の容器１０で構成される商品１２の消費者Ｕ７に関する消費者情報Ｄ１３をさらに含むものでもよい。また、市場情報Ｄ１５は、学習対象の容器１０と同一仕様の容器が複数の流通段階を経て流通される際の流通情報と、複数の流通段階にて在庫される際の在庫情報とのうち、少なくとも１つを含む容器管理情報Ｄ１４をさらに含むものでもよい。

【0062】

学習用データＤ１７の出力データを構成する需要供給情報Ｄ１６は、学習対象の容器１０と同一仕様の容器に内容物１１が充填された商品１２の需要又は供給に関する情報である。需要供給情報Ｄ１６は、例えば、商品１２の需要に関する情報として、商品１２の需要予測に関する需要予測情報、及び、商品１２の供給に関する情報として、商品１２の供給計画に関する供給計画情報のうち、少なくとも１つを含む。

【0063】

需要予測情報は、学習モデルＤ１８からの出力を考慮して、例えば、内容物１１の種類毎の需要度合を示す数値（図１０に示すように、０～１の範囲で正規化された数値）や、内容物１１の種類毎における各需要分類（「低い」、「普通」、「高い」等）に対するスコアで表される。なお、需要予測情報は、単一の種類の内容物１１に対するものでもよく、例えば、「水」に対する需要度合を示す数値やスコアで表されてもよい。

【0064】

供給計画情報は、学習モデルＤ１８からの出力を考慮して、例えば、内容物１１の種類毎の供給度合を示す数値（図１０に示すように、０～１の範囲で正規化された数値）や、内容物１１の種類毎における各需要分類（「低い」、「普通」、「高い」等）に対するスコアで表される。なお、供給計画情報は、単一の種類の内容物１１に対するものでもよく、例えば、「水」に対する供給度合を示す数値や分類値で表されてもよい。

【0065】

例えば、学習用データ取得部２０２Ａは、容器購買管理データベース２１３に登録された購買情報Ｄ１２、消費者情報Ｄ１３及び容器管理情報Ｄ１４を参照したり、管理事業者端末装置５や流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃから入力操作を受け付けたりすることにより、学習用データＤ１７を構成する市場情報Ｄ１５を取得する。また、学習用データ取得部２０２Ａは、外部のシステム（製造管理システム、輸送管理システム、販売管理システム等）に実績値、計画値、シミュレーション値等として登録された需要供給情報Ｄ１６を参照したり、管理事業者端末装置５や流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃから入力操作を受け付けたりすることにより、学習用データＤ１７を構成する需要供給情報Ｄ１６を取得する。

【0066】

学習用データ管理データベース２１４は、学習用データ取得部２０２Ａにより取得された学習用データＤ１７を複数組記憶する。

【0067】

機械学習部２０２Ｂは、学習用データ管理データベース２１４に記憶された複数組の学習用データＤ１７を用いて機械学習を実施する。すなわち、機械学習部２０２Ｂは、学習モデルＤ１８に学習用データＤ１７を複数組入力し、学習用データＤ１７に含まれる市場情報Ｄ１５と需要供給情報Ｄ１６との相関関係を学習モデルＤ１８に学習させることで、学習済みの学習モデルＤ１８を生成する。機械学習部２０２Ｂは、機械学習を実施する際、例えば、オンライン学習、バッチ学習、ミニバッチ学習等の任意の手法を採用することができる。なお、機械学習部２０２Ｂは、学習モデルＤ１８に入力する入力データ（市場情報Ｄ１５）に対して所定の前処理を行うようにしてもよいし、学習モデルＤ１８から出力される出力データ（需要供給情報Ｄ１６）に対して所定の後処理を行うようにしてもよい。

【0068】

学習モデルＤ１８は、例えば、ニューラルネットワークの構造を採用したものであり、入力層１１０、中間層１１１、及び、出力層１１２を備える。各層の間には、各ニューロンをそれぞれ接続するシナプス（不図示）が張られており、各シナプスには、重みがそれぞれ対応付けられている。各シナプスの重みからなる重みパラメータ群が、機械学習により調整される。

【0069】

入力層１１０は、入力データとしての市場情報Ｄ１５に対応する数のニューロンを有し、市場情報Ｄ１５の各値が各ニューロンにそれぞれ入力される。出力層１１２は、出力データとしての需要供給情報Ｄ１６に対応する数のニューロンを有し、市場情報Ｄ１５に対する需要供給情報Ｄ１６の予測結果（推論結果）が、出力データとして出力される。学習モデルＤ１８が、回帰モデルで構成される場合には、需要供給情報Ｄ１６は、例えば、図１１に示すように、内容物１１の種類毎の需要度合を示す数値（０～１の範囲で正規化された数値）と、内容物１１の種類毎の供給度合を示す数値（０～１の範囲で正規化された数値）とで出力される。また、学習モデルＤ１８が、分類モデルで構成される場合には、需要供給情報Ｄ１６は、例えば、内容物１１の種類毎における各需要分類に対するスコアと、内容物１１の種類毎における各供給分類に対するスコアとで出力される。

【0070】

学習済みモデル管理データベース２１５は、機械学習部２０２Ｂにより生成された学習済みの学習モデルＤ１８（具体的には、調整済みの重みパラメータ群）を記憶する。学習済みモデル管理データベース２１５に記憶された学習済みの学習モデルＤ１８は、ネットワーク８や記録媒体等を介して他のシステムに提供されてもよい。また、学習済みの学習モデルＤ１８は、容器出資管理データベース２１１に記憶されてもよく、その場合には、学習済みの学習モデルＤ１８は、容器流通情報Ｄ４の一部として、価値媒体１３と引き換えに情報利用者Ｕ２に提供されてもよい。

【0071】

なお、本実施形態では、学習用データＤ１７及び学習モデルＤ１８のデータ構成は、図１０で示すように構成される場合について説明したが、例えば、機械学習の手法、容器１０の仕様、市場情報Ｄ１５に含まれるデータの種類、需要供給情報Ｄ１６に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数のデータ構成を採用してもよい。その場合には、学習用データ取得部２０２Ａは、条件が異なる複数のデータ構成にそれぞれ対応する複数種類の学習用データＤ１７を取得するとともに、機械学習部２０２Ｂは、それらの学習用データＤ１７をそれぞれ用いて機械学習を実施し、学習済みの学習モデルＤ１８を学習済みモデル管理データベース２１５に記憶すればよい。

【0072】

（需要供給管理機能２０３）
図１１は、需要供給管理機能２０３と、情報の流れの一例を示す機能説明図である。情報処理装置２の情報取得部２０３Ａ、生成処理部２０３Ｂ及び出力処理部２０３Ｃは、主に容器購買管理データベース２１３と、学習済みモデル管理データベース２１５とを用いて、需要供給管理機能２０３を実現する。

【0073】

情報取得部２０３Ａは、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５を取得する。例えば、情報取得部２０３Ａは、容器購買管理データベース２１３を参照し、容器購買管理データベース２１３に登録された購買情報Ｄ１２を、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５として取得する。なお、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５は、購買情報Ｄ１２の他に、図１１に示すように、消費者情報Ｄ１３及び容器管理情報Ｄ１４の少なくとも一方をさらに含むものでもよい。

【0074】

生成処理部２０３Ｂは、情報取得部２０３Ａにより取得された予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５を入力データとして学習モデルＤ１８に入力することで出力される需要供給情報Ｄ１６に基づいて、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５に対する需要供給情報Ｄ１
６を生成する。なお、生成処理部２０３Ｂは、学習モデルＤ１８に入力する入力データ（市場情報Ｄ１５）に対して所定の前処理を行うようにしてもよいし、学習モデルＤ１８から出力される出力データ（需要供給情報Ｄ１６）に対して所定の後処理を行うようにしてもよい。

【0075】

生成処理部２０３Ｂにて用いられる学習モデルＤ１８は、学習済みモデル管理データベース２１５に記憶された学習済みの学習モデルＤ１８である。なお、条件が異なる複数の学習モデルＤ１８が学習済みモデル管理データベース２１５に記憶されている場合には、生成処理部２０３Ｂは、例えば、市場情報Ｄ１５や需要供給情報Ｄ１６に含まれるデータの種類に合わせて、複数の学習モデルＤ１８を選択的又は並列的に用いてもよい。

【0076】

出力処理部２０３Ｃは、生成処理部２０３Ｂにより生成された需要供給情報Ｄ１６を出力するための出力処理を行う。例えば、出力処理部２０３Ｃは、需要供給情報Ｄ１６を管理事業者端末装置５や流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃに送信してもよい。また、出力処理部２０３Ｃは、需要供給情報Ｄ１６を容器購買管理データベース２１３や容器出資管理データベース２１１に記憶してもよい。その際、容器出資管理データベース２１１に記憶された需要供給情報Ｄ１６は、容器流通情報Ｄ４の一部として、価値媒体１３と引き換えに情報利用者Ｕ２に提供されてもよい。

【0077】

図１２は、各装置を構成するコンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。

【0078】

容器流通システム１における各装置２～７の各々は、汎用又は専用のコンピュータ９００により構成される。コンピュータ９００は、図１２に示すように、その主要な構成要素として、バス９１０、プロセッサ９１２、メモリ９１４、入力デバイス９１６、出力デバイス９１７、表示デバイス９１８、ストレージ装置９２０、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部９２２、外部機器Ｉ／Ｆ部９２４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスＩ／Ｆ部９２６、及び、メディア入出力部９２８を備える。なお、上記の構成要素は、コンピュータ９００が使用される用途に応じて適宜省略されてもよい。

【0079】

プロセッサ９１２は、１つ又は複数の演算処理装置（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等）で構成され、コンピュータ９００全体を統括する制御部として動作する。メモリ９１４は、各種のデータ及びプログラム９３０を記憶し、例えば、メインメモリとして機能する揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）と、不揮発性メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等とで構成される。

【0080】

入力デバイス９１６は、例えば、キーボード、マウス、テンキー、電子ペン等で構成され、入力部として機能する。出力デバイス９１７は、例えば、音（音声）出力装置、バイブレーション装置等で構成され、出力部として機能する。表示デバイス９１８は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタ等で構成され、出力部として機能する。入力デバイス９１６及び表示デバイス９１８は、タッチパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置９２０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等で構成され、記憶部として機能する。ストレージ装置９２０は、オペレーティングシステムやプログラム９３０の実行に必要な各種のデータを記憶する。

【0081】

通信Ｉ／Ｆ部９２２は、インターネットやイントラネット等のネットワーク９４０（図１のネットワーク８と同じであってもよい）に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う通信部として機能する。外
部機器Ｉ／Ｆ部９２４は、カメラ、プリンタ、スキャナ、リーダライタ等の外部機器９５０に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って外部機器９５０との間でデータの送受信を行う通信部として機能する。Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部９２６は、各種のセンサ、アクチュエータ等のＩ／Ｏデバイス９６０に接続され、Ｉ／Ｏデバイス９６０との間で、例えば、センサによる検出信号やアクチュエータへの制御信号等の各種の信号やデータの送受信を行う通信部として機能する。メディア入出力部９２８は、例えば、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）ドライブ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）ドライブ等のドライブ装置、メモリカードスロット、ＵＳＢコネクタで構成され、ＤＶＤ、ＣＤ、メモリカード、ＵＳＢメモリ等のメディア（非一時的な記憶媒体）９７０に対してデータの読み書きを行う。

【0082】

上記構成を有するコンピュータ９００において、プロセッサ９１２は、ストレージ装置９２０に記憶されたプログラム９３０をメモリ９１４に呼び出して実行し、バス９１０を介してコンピュータ９００の各部を制御する。なお、プログラム９３０は、ストレージ装置９２０に代えて、メモリ９１４に記憶されていてもよい。プログラム９３０は、インストール可能なファイル形式又は実行可能なファイル形式でメディア９７０に記録され、メディア入出力部９２８を介してコンピュータ９００に提供されてもよい。プログラム９３０は、通信Ｉ／Ｆ部９２２を介してネットワーク９４０経由でダウンロードすることによりコンピュータ９００に提供されてもよい。また、コンピュータ９００は、プロセッサ９１２がプログラム９３０を実行することで実現する各種の機能を、例えば、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウエアで実現するものでもよい。

【0083】

コンピュータ９００は、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成され、任意の形態の電子機器である。コンピュータ９００は、クライアント型コンピュータでもよいし、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータでもよい。

【0084】

（容器流通システム１の動作）
以下、容器流通システム１の動作として、情報処理装置２により実現される各機能２０１～２０３について説明する。なお、情報処理装置２は、各情報Ｄ１～Ｄ１６を登録したり参照したりするために、各データベース２１０～２１５にアクセスするが、以下では、そのアクセスする動作については適宜省略して説明する。

【0085】

（容器購買管理方法）
図１３は、容器購買管理機能２０１による容器購買管理方法の一例を示すフローチャートである。

【0086】

まず、ステップＳ１００にて、商品１２を購入した消費者Ｕ７が消費者端末装置７を用いて、商品１２を構成する容器１０に付された情報記憶担体１００を読み取る。その結果、消費者端末装置７は、情報記憶担体１００に含まれるウェブアクセス情報Ｄ８に基づいてウェブサービスにアクセスし、ウェブサービスに基づく表示画面を表示する。

【0087】

次に、ステップＳ１１０にて、消費者端末装置７は、その表示画面において購買希望内容物種類や購買希望数量等を含む購買希望データＤ９の入力操作を消費者Ｕ７から受け付けると、その購買希望データＤ９を、情報記憶担体１００に含まれる容器識別情報Ｄ７とともに情報処理装置２に送信する。

【0088】

そして、ステップＳ１２０にて、情報処理装置２の情報取得部２０１Ａは、消費者端末装置７から購買希望データＤ９及び容器識別情報Ｄ７を受信し、その購買希望データＤ９
を容器識別情報Ｄ７に関連付けてウェブ管理データベース２１２に登録する。なお、購買希望データＤ９とともにペルソナデータＤ１０が取得された場合には、ウェブ管理データベース２１２には、ペルソナデータＤ１０についても登録される。

【0089】

上記のステップＳ１００～Ｓ１２０が、商品１２を購入した複数の消費者Ｕ７によりそれぞれ行われることで、ウェブ管理データベース２１２には、複数の容器１０（消費者Ｕ７）に対する購買希望データＤ９が蓄積される。

【0090】

次に、ステップＳ１３０にて、情報取得部２０１Ａは、ウェブ管理データベース２１２を参照し、複数の容器１０（消費者Ｕ７）に対する購買希望データＤ９のデータセットとして購買情報Ｄ１２を取得する。なお、ウェブ管理データベース２１２にペルソナデータＤ１０も登録されている場合には、情報取得部２０１Ａは、複数の容器１０（消費者Ｕ７）に対するペルソナデータＤ１０のデータセットとして消費者情報Ｄ１３を取得する。さらに、情報取得部２０１Ａは、容器管理情報Ｄ１４を取得してもよい。

【0091】

次に、ステップＳ１４０にて、記憶処理部２０１Ｂは、情報取得部２０１Ａにより取得された購買情報Ｄ１２を容器購買管理データベース２１３に記憶する。なお、情報取得部２０１Ａにより消費者情報Ｄ１３や容器管理情報Ｄ１４が取得されている場合には、情報取得部２０１Ａは、消費者情報Ｄ１３や容器管理情報Ｄ１４を容器購買管理データベース２１３に記憶する。

【0092】

上記のようにして、図１３に示す一連の容器購買管理方法が終了する。なお、容器購買管理方法において、ステップＳ１００～Ｓ１３０が情報取得工程、ステップＳ１４０が記憶処理工程にそれぞれ相当する。

【0093】

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置２の容器購買管理機能２０１及び容器購買管理方法（情報処理方法）によれば、商品１２を構成する容器１０に付された情報記憶担体１００に含まれるウェブアクセス情報Ｄ８に基づいて、当該商品１２の消費者Ｕ７が当該容器１０と同一仕様の容器に充填可能な内容物１１のうち購買希望の内容物１１の種類を示す購買情報Ｄ１２を取得し、その購買情報Ｄ１２が容器購買管理データベース２１３（記憶装置）に記憶される。したがって、購買情報Ｄ１２を利活用することで容器１０を安定的に流通させることができる。

【0094】

例えば、複数の種類の内容物１１に対して同一仕様の容器が用いられる多品種少量生産を行う場合に、購買情報Ｄ１２に基づいて、消費者Ｕ７の需要予測や流通事業者（容器製造者Ｕ４、内容物製造者Ｕ５及び容器洗浄者Ｕ６等）の供給計画を高精度に実現することが可能になるので、容器１０を安定的に流通させることができる。特に、出資対象の容器１０に対して上記のような購買情報Ｄ１２を取得することで、出資対象の容器１０を用いた商品１２の需要予測や供給計画が高精度に実現されて、出資対象の容器１０の流通が流通市場にて促進されるので、出資対象の容器１０による収集データＤ３が迅速かつ確実に収集される。これにより、出資に対する配当を確実に実施することができるので、容器出資管理機能２００の付加価値を向上させることができる。

【0095】

（機械学習方法）
図１４は、学習機能２０２による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。

【0096】

まず、ステップＳ２００において、情報処理装置２の学習用データ取得部２０２Ａは、機械学習を開始するための事前準備として、所望の数の学習用データＤ１７を取得し、その取得した学習用データＤ１７を学習用データ管理データベース２１４に記憶する。ここで準備する学習用データＤ１７の数については、最終的に得られる学習モデルＤ１８に求
められる推論精度を考慮して設定すればよい。

【0097】

次に、ステップＳ２１０において、機械学習部２０２Ｂは、機械学習を開始すべく、学習前の学習モデルＤ１８を準備する。ここで準備する学習前の学習モデルＤ１８は、図１０に例示したニューラルネットワークのモデルで構成されており、各シナプスの重みが初期値に設定されている。

【0098】

次に、ステップＳ２２０において、機械学習部２０２Ｂは、学習用データ管理データベース２１４に記憶された複数組の学習用データＤ１７から、例えば、ランダムに１組の学習用データＤ１７を取得する。

【0099】

次に、ステップＳ２３０において、機械学習部２０２Ｂは、１組の学習用データＤ１７に含まれる市場情報Ｄ１５（入力データ）を、準備された学習前（又は学習中）の学習モデルＤ１８の入力層１１０に入力する。その結果、学習モデルＤ１８の出力層１１２から推論結果として需要供給情報Ｄ１６（出力データ）が出力されるが、当該出力データは、学習前（又は学習中）の学習モデルＤ１８によって生成されたものである。そのため、学習前（又は学習中）の状態では、推論結果として出力された出力データは、学習用データＤ１７に含まれる需要供給情報Ｄ１６（正解ラベル）とは異なる情報を示す。

【0100】

次に、ステップＳ２４０において、機械学習部２０２Ｂは、ステップＳ２２０において取得された１組の学習用データＤ１７に含まれる需要供給情報Ｄ１６（正解ラベル）と、ステップＳ２３０において出力層１１２から推論結果として出力された需要供給情報Ｄ１６（出力データ）とを比較し、各シナプスの重みを調整する処理（バックプロパゲーション）を実施することで、機械学習を実施する。これにより、機械学習部２０２Ｂは、市場情報Ｄ１５と需要供給情報Ｄ１６との相関関係を学習モデルＤ１８に学習させる。

【0101】

次に、ステップＳ２５０において、機械学習部２０２Ｂは、所定の学習終了条件が満たされたか否かを、例えば、学習用データＤ１７に含まれる需要供給情報Ｄ１６（正解ラベル）と、推論結果として出力された需要供給情報Ｄ１６（出力データ）とに基づく誤差関数の評価値や、学習用データ管理データベース２１４内に記憶された未学習の学習用データＤ１７の残数に基づいて判定する。

【0102】

ステップＳ２５０において、機械学習部２０２Ｂが、学習終了条件が満たされておらず、機械学習を継続すると判定した場合（ステップＳ２５０でＮｏ）、ステップＳ２２０に戻り、学習中の学習モデルＤ１８に対してステップＳ２２０～Ｓ２４０の工程を未学習の学習用データＤ１７を用いて複数回実施する。一方、ステップＳ２５０において、機械学習部２０２Ｂが、学習終了条件が満たされて、機械学習を終了すると判定した場合（ステップＳ２５０でＹｅｓ）、ステップＳ２６０に進む。

【0103】

そして、ステップＳ２６０において、機械学習部２０２Ｂは、各シナプスに対応付けられた重みを調整することで生成された学習済みの学習モデルＤ１８（調整済みの重みパラメータ群）を学習済みモデル管理データベース２１５に記憶する。

【0104】

上記のようにして、図１４に示す一連の機械学習方法を終了する。機械学習方法において、ステップＳ２００が学習用データ記憶工程、ステップＳ２１０～Ｓ２５０が機械学習工程、ステップＳ２６０が学習済みモデル記憶工程に相当する。

【0105】

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置２の学習機能２０２及び機械学習方法によれば、商品１２を構成する容器１０に付された情報記憶担体１００に含まれるウェブアクセス情報Ｄ８に基づいて取得された情報として、少なくとも購買情報Ｄ１２を含む、学
習対象の容器１０の市場情報Ｄ１５と、当該容器１０と同一仕様の容器に内容物１１が充填された商品１２の需要又は供給に関する情報を内容物１１の種類毎に含む需要供給情報Ｄ１６との相関関係を学習モデルＤ１８に学習させるので、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５から当該容器１０の需要供給情報Ｄ１６を生成（推論）することが可能な学習モデルＤ１８を提供することができる。

【0106】

（需要供給管理方法）
図１５は、需要供給管理機能２０３による需要供給管理方法の一例を示すフローチャートである。

【0107】

まず、ステップＳ３００において、情報処理装置２の情報取得部２０３Ａは、例えば、管理事業者端末装置５から予測対象の容器１０を容器識別情報Ｄ７により特定する予測対象容器ＩＤを受け付けると、容器購買管理データベース２１３を参照し、その予測対象容器ＩＤが含まれる管理ＩＤを特定する。そして、情報取得部２０３Ａは、その管理ＩＤに関連付けられた購買情報Ｄ１２、消費者情報Ｄ１３及び容器管理情報Ｄ１４を、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５として取得する。なお、情報取得部２０３Ａは、容器識別情報Ｄ７に代えて、例えば、容器１０の仕様等の他の情報を受け付けることで、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５を取得してもよい。

【0108】

次に、ステップＳ３１０において、生成処理部２０３Ｂは、ステップＳ３００にて取得された予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５を学習モデルＤ１８に入力することで、当該市場情報Ｄ１５に対する需要供給情報Ｄ１６を出力データとして生成する。

【0109】

次に、ステップＳ３２０において、出力処理部２０３Ｃは、ステップＳ３１０にて生成された予測対象の容器１０の需要供給情報Ｄ１６を出力するための出力処理として、その需要供給情報Ｄ１６を管理事業者端末装置５に送信する。そして、管理事業者端末装置５が、その需要供給情報Ｄ１６に基づいて表示画面を表示することで、その容器１０の需要供給情報Ｄ１６が管理事業者Ｕ３に提示される。なお、需要供給情報Ｄ１６の送信先は、管理事業者端末装置５に加えて又は代えて、流通事業者端末装置６Ａ～６Ｃでもよい。

【0110】

上記のようにして、図１５に示す一連の需要供給管理方法を終了する。上記の需要供給管理方法において、ステップＳ３００が情報取得工程、ステップＳ３１０が生成処理工程、ステップＳ３２０が出力処理工程に相当する。

【0111】

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置２の需要供給管理機能２０３及び需要供給管理方法（情報処理方法）によれば、商品１２を構成する容器１０に付された情報記憶担体１００に含まれるウェブアクセス情報Ｄ８に基づいて、当該商品１２の消費者Ｕ７が当該容器１０と同一仕様の容器に充填可能な内容物１１のうち購買希望の内容物１１の種類を示す購買情報Ｄ１２を、予測対象の容器１０の市場情報Ｄ１５として取得し、その市場情報Ｄ１５を学習モデルＤ１８に入力することで、当該容器１０と同一仕様の容器に内容物１１が充填された商品１２の需要又は供給に関する情報を内容物１１の種類毎に含む需要供給情報Ｄ１６が生成される。したがって、需要供給情報Ｄ１６を利活用することで容器１０を安定的に流通させることができる。

【0112】

例えば、出資対象の容器１０を、予測対象の容器１０として扱うことで、出資対象の容器１０の市場情報Ｄ１５に対して上記のような需要供給情報Ｄ１６が生成される。そして、その需要供給情報Ｄ１６を用いて、出資対象の容器１０の流通を流通市場にて活性化することで、出資対象の容器１０による収集データＤ３が迅速かつ確実に収集される。これにより、出資に対する配当を確実に実施することができるので、容器出資管理機能２００の付加価値を向上させることができる。

【0113】

また、市場情報Ｄ１５に含まれる容器管理情報Ｄ１４が、流通位置情報や在庫位置情報を含む場合には、各流通段階における容器１０の位置、すなわち、流通動線における容器１０の分布や滞留状況等の流通状態が考慮された状態で、上記のような需要供給情報Ｄ１６が生成される。これにより、容器１０の流通状態に応じて、より正確な需要予測や供給計画を実現することができる。

【0114】

（他の実施形態）
本発明は上述した実施形態に制約されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。

【0115】

上記実施形態では、情報処理装置２が備える複数の機能２００～２０３は、１つの装置で実現されるものとして説明したが、各機能２００～２０３が複数の装置（コンピュータ）に分散されることで複数の装置で実現されてもよい。その際、４つの機能２００～２０３のそれぞれが単一の装置で実現されてもよいし、４つの機能２００～２０３のうち任意の２つ又は３つの機能が単一の装置で実現されてもよい。

【0116】

上記実施形態では、情報処理装置２が、図１３乃至図１５に示すフローチャートに従って動作する場合について説明したが、各工程（各部）の一部が省略されてもよいし、他の工程が追加されてもよい。その際、省略した各工程（各部）は、外部のシステム（製造管理システム、輸送管理システム、販売管理システム、データ解析システム等）で実行されてもよい。

【0117】

上記実施形態では、学習機能２０２による機械学習を実現する学習モデルＤ１８として、ニューラルネットワークを採用した場合について説明したが、他の機械学習のモデルを採用してもよい。他の機械学習のモデルとしては、例えば、決定木、回帰木等のツリー型、バギング、ブースティング等のアンサンブル学習、再帰型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ＬＳＴＭ等のニューラルネット型(ディープラーニング
を含む)、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング、ｋ近傍法、ｋ平均法等のク
ラスタリング型、主成分分析、因子分析、ロジスティク回帰等の多変量解析、サポートベクターマシン等が挙げられる。

【0118】

（推論装置、推論方法及び推論プログラム）
本発明は、上記実施形態に係る情報処理装置２（方法又はプログラム）の態様によるもののみならず、推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することもできる。その場合、推論装置（推論方法又は推論プログラム）としては、メモリと、プロセッサとを含み、このうちのプロセッサが、一連の処理を実行するものとすることができる。当該一連の処理とは、容器に付された情報記憶担体に含まれるウェブアクセス情報に基づいて、少なくとも購買情報を、推論対象の容器の市場情報として取得する情報取得処理（情報取得工程）と、情報取得処理にて推論対象の容器の市場情報を取得すると、当該推論対象の容器に対する需要供給情報を推論する推論処理（推論工程）とを含む。

【0119】

推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することで、情報処理装置を実装する場合に比して簡単に種々の装置への適用が可能となる。推論装置（推論方法又は推論プログラム）が需要供給情報を推論する際、上記実施形態に係る機械学習装置及び機械学習方法により生成された学習済みの学習モデルを用いて、生成処理部が実施する推論手法を適用してもよいことは、当業者にとって当然に理解され得るものである。

【符号の説明】

【0120】

１…容器流通システム、２…情報処理装置、３…出資者端末装置、
４…情報利用者端末装置、５…管理事業者端末装置、６Ａ～６Ｃ…流通事業者端末装置、７…消費者端末装置、８…ネットワーク、１０…容器、１１…内容物、１２…商品、
２０…制御部、２１…記憶部、２２…通信部、２３…入力部、２４…表示部、
１００…情報記憶担体、２００…容器出資管理機能、
２０１…容器購買管理機能、２０１Ａ…情報取得部、２０１Ｂ…記憶処理部、
２０２…学習機能、２０２Ａ…学習用データ取得部、２０２Ｂ…機械学習部、
２０３…需要供給管理機能、２０３Ａ…情報取得部、２０３Ｂ…生成処理部、
２０３Ｃ…出力処理部、２１０…流通管理データベース、
２１１…容器出資管理データベース、２１２…ウェブ管理データベース、
２１３…容器購買管理データベース、２１４…学習用データ管理データベース、
２１５…モデル管理データベース、２１６…情報処理プログラム、
Ｄ１…出資情報、Ｄ２…流通容器設定情報、Ｄ３…収集データ、
Ｄ４…容器流通情報、Ｄ５…価値媒体情報、Ｄ６…配当情報、Ｄ７…容器識別情報、
Ｄ８…ウェブアクセス情報、Ｄ９…購買希望データ、Ｄ１０…ペルソナデータ、
Ｄ１１…管理情報、Ｄ１２…購買情報、Ｄ１３…消費者情報、
Ｄ１４…容器管理情報、Ｄ１５…市場情報、Ｄ１６…需要供給情報、
Ｄ１７…学習用データ、Ｄ１８…学習モデル、
Ｕ１…出資者、Ｕ２…情報利用者、Ｕ３…管理事業者、Ｕ４…容器製造者、
Ｕ５…内容物製造者、Ｕ６…容器洗浄者、Ｕ７…消費者

【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】

【図15】