特許 7605545 情報処理装置、演算プログラム、および演算方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-16

(45)【発行日】2024-12-24

(54)【発明の名称】情報処理装置、演算プログラム、および演算方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0202 20230101AFI20241217BHJP

   G06Q 30/08 20120101ALI20241217BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0202

G06Q30/08

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2024106252

(22)【出願日】2024-07-01

【審査請求日】2024-07-17

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】321009443

【氏名又は名称】株式会社エコノミクスデザイン

(74)【代理人】

【識別番号】110004370

【氏名又は名称】弁理士法人片山特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】星野 崇宏

(72)【発明者】

【氏名】加藤 諒

【審査官】牧 裕子

(56)【参考文献】

【文献】特開２００６－３１３３９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－１２９０７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／１４１０７４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】欧州特許出願公開第０３１５６９６０（ＥＰ，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】

参加者に対し、商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、前記購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）が前記参加者に支払われ、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額が前記参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力部と、
乱数を用いて前記設定金額を設定する設定部と、
前記事前情報出力部が前記事前情報を出力した後に、前記参加者から前記購入希望金額を取得する取得部と、
前記購入希望金額≧前記設定金額となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）を第２金額として算出し、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額を前記第２金額とする算出部と、
前記算出部の結果を出力する結果出力部と、
前記設定部が前記設定金額を設定し、前記取得部が前記購入希望金額を取得し、前記算出部が前記第２金額を算出し、前記結果出力部が前記算出部の結果を出力するという一連の動作が複数回行われた場合に、前記取得部が最後に取得した前記購入希望金額を用いて前記算出部が算出した前記第２金額を第３金額として決定する決定部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記設定部は、前記設定金額に上限および下限を設け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】

前記設定部は、上限および下限を有する乱数の発生方法として、正の範囲に定義域を有する確率分布を利用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】

前記設定部は、前記確率分布に、ベータ分布を用い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】

前記設定部は、前記決定部が複数の参加者に対して前記第３金額を決定した場合に、前記決定部が前記複数の参加者に対して前記第３金額を決定した結果に応じて、前記設定金額を設定するための乱数を調整することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記設定部は、前記決定部が複数の参加者に対して前記第３金額を決定した場合に、前記複数の参加者のうち、前記購入希望金額≧前記設定金額となる参加者の比率が所定範囲に入るように、前記乱数を調整することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記決定部が複数の参加者に対して前記第３金額を決定した場合に、前記決定部が前記複数の参加者に対して前記第３金額を決定した結果に応じて、前記商品の売上予測に関する情報を提供する情報提供部をさらに備え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】

コンピュータに、
参加者に対し、商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、前記購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）が前記参加者に支払われ、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額が前記参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力処理と、
乱数を用いて前記設定金額を設定する設定処理と、
前記事前情報出力処理によって前記事前情報が出力された後に、前記参加者から前記購入希望金額を取得する取得処理と、
前記購入希望金額≧前記設定金額となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）を第２金額として算出し、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額を前記第２金額とする算出処理と、
前記算出処理の結果を出力する結果出力処理と、
前記設定処理で前記設定金額を設定し、前記取得処理で前記購入希望金額を取得し、前記算出処理で前記第２金額を算出し、前記結果出力処理で前記算出処理の結果を出力するという一連の動作が複数回行われた場合に、前記取得処理において最後に取得した前記購入希望金額を用いて前記算出処理によって算出された前記第２金額を第３金額として決定する決定処理と、を実行させることを特徴とする演算プログラム。

【請求項9】

コンピュータが、
参加者に対し、商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、前記購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）が前記参加者に支払われ、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額が前記参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力処理と、
乱数を用いて前記設定金額を設定する設定処理と、
前記事前情報出力処理によって前記事前情報が出力された後に、前記参加者から前記購入希望金額を取得する取得処理と、
前記購入希望金額≧前記設定金額となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）を第２金額として算出し、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額を前記第２金額とする算出処理と、
前記算出処理の結果を出力する結果出力処理と、
前記設定処理で前記設定金額を設定し、前記取得処理で前記購入希望金額を取得し、前記算出処理で前記第２金額を算出し、前記結果出力処理で前記算出処理の結果を出力するという一連の動作が複数回行われた場合に、前記取得処理において最後に取得した前記購入希望金額を用いて前記算出処理によって算出された前記第２金額を第３金額として決定する決定処理と、を実行させることを特徴とする演算方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、演算プログラム、および演算方法に関する。

【背景技術】

【0002】

新製品や既存製品について、ＷＴＰ：Willingness to Payを正確に設定することができれば、消費者が損を感じない範囲で販売者は最大限の利益を得ることができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特表２０２１－５０３６３８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、新製品や既存製品に関するＷＴＰを消費者から聞き出すことは困難である。そこで、第２価格オークション（例えば、特許文献１を参照）の思想を用いて消費者からＷＴＰを取得することが考えられる。しかしながら、単純に第２価格オークションの思想を取り入れても、消費者がＷＴＰを正確に提示するのは困難である。

【0005】

本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、消費者がＷＴＰを正確に提示することができる、情報処理装置、演算プログラム、および演算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】

本発明に係る情報処理装置は、参加者に対し、商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、前記購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）が前記参加者に支払われ、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額が前記参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力部と、乱数を用いて前記設定金額を設定する設定部と、前記事前情報出力部が前記事前情報を出力した後に、前記参加者から前記購入希望金額を取得する取得部と、前記購入希望金額≧前記設定金額となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）を第２金額として算出し、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額を前記第２金額とする算出部と、前記算出部の結果を出力する結果出力部と、前記参加者から前記取得部が複数回にわたって前記購入希望金額を取得した際に、前記取得部が最後に取得した前記購入希望金額を用いて前記算出部が算出した前記第２金額を第３金額として決定する決定部と、を備えることを特徴とする。

【0007】

上記情報処理装置において、前記設定部は、前記設定金額に上限および下限を設けてもよい。

【0008】

上記情報処理装置において、前記設定部は、上限および下限を有する乱数の発生方法として、正の範囲に定義域を有する確率分布を利用してもよい。

【0009】

上記情報処理装置において、前記設定部は、前記確率分布に、ベータ分布を用いてもよい。

【0010】

上記情報処理装置において、前記設定部は、前記決定部が複数の参加者に対して前記第３金額を決定した場合に、前記決定部が前記複数の参加者に対して前記第３金額を決定した結果に応じて、前記設定金額を設定するための乱数を調整してもよい。

【0011】

上記情報処理装置において、前記設定部は、前記決定部が複数の参加者に対して前記第３金額を決定した場合に、前記複数の参加者のうち、前記購入希望金額≧前記設定金額となる参加者の比率が所定範囲に入るように、前記乱数を調整してもよい。

【0012】

上記情報処理装置は、前記決定部が複数の参加者に対して前記第３金額を決定した場合に、前記決定部が前記複数の参加者に対して前記第３金額を決定した結果に応じて、前記商品の売上予測に関する情報を提供する情報提供部をさらに備えていてもよい。

【0013】

本発明に係る演算プログラムは、コンピュータに、参加者に対し、商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、前記購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）が前記参加者に支払われ、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額が前記参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力処理と、乱数を用いて前記設定金額を設定する設定処理と、前記事前情報出力処理によって前記事前情報が出力された後に、前記参加者から前記購入希望金額を取得する取得処理と、前記購入希望金額≧前記設定金額となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）を第２金額として算出し、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額を前記第２金額とする算出処理と、前記算出処理の結果を出力する結果出力処理と、前記参加者から前記取得処理によって複数回にわたって前記購入希望金額を取得した際に、前記取得処理において最後に取得した前記購入希望金額を用いて前記算出処理によって算出された前記第２金額を第３金額として決定する決定処理と、を実行させることを特徴とする。

【0014】

本発明に係る演算方法は、コンピュータが、参加者に対し、商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、前記購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）が前記参加者に支払われ、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額が前記参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力処理と、乱数を用いて前記設定金額を設定する設定処理と、前記事前情報出力処理によって前記事前情報が出力された後に、前記参加者から前記購入希望金額を取得する取得処理と、前記購入希望金額≧前記設定金額となった場合には（前記第１金額－前記設定金額）を第２金額として算出し、前記購入希望金額＜前記設定金額となった場合には前記第１金額を前記第２金額とする算出処理と、前記算出処理の結果を出力する結果出力処理と、前記参加者から前記取得処理によって複数回にわたって前記購入希望金額を取得した際に、前記取得処理において最後に取得した前記購入希望金額を用いて前記算出処理によって算出された前記第２金額を第３金額として決定する決定処理と、を実行することを特徴とする。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、消費者がＷＴＰを正確に提示することができる、情報処理装置、演算プログラム、および演算方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】第１価格オークションの詳細について説明するための図である。

【図2】第２価格オークションの詳細について説明するための図である。

【図3】（ａ）は実施形態に係る情報処理装置のブロック図であり、（ｂ）は演算装置の機能ブロック図であり、（ｃ）は演算装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

【図4】情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。

【図5】事前情報を例示する図である。

【図6】練習処理の詳細を表すフローチャートである。

【図7】実施形態の概要を例示する図である。

【図8】需要予測および売上予測を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

ＷＴＰ：Willingness to Payとは、消費者が商品やサービスに対して支払う意思がある最大金額のことである。新製品や既存製品について、ＷＴＰを正確に設定することができれば、消費者が損を感じない範囲で販売者は最大限の利益を得ることができる。しかしながら、新製品や既存製品に関するＷＴＰを消費者から聞き出すことは困難である。例えば、消費者にとってみれば、製品価格はできるだけ安いことが好ましいからである。

【0018】

そこで、経済的コミットメントを課すことで、消費者の本当のＷＴＰを測定することが考えられる。消費者の本当のＷＴＰを測定する手段として、ＢＤＭ（Becker DeGroot Marscha）オークションが挙げられる。ＢＤＭオークションは、第２価格オークションを元に設計されている。以下、第１価格オークションと第２価格オークションとを対比しながら、ＢＤＭオークションについて説明する。

【0019】

まず、第１価格オークションとは、競売などの一般的なオークションのことである。第１価格オークションでは、最も高い購入希望金額を提示した人が、勝者となって、自身が提示した購入希望金額を支払うことになっている。しかしながら、第１価格オークションでは、たとえ勝者になっても、「より低い購入希望金額にすればよかった」という損を感じる事態が生じ得る。これは、購入希望金額が、勝つためにやむを得ず高く提示した金額になっている場合があるからである。

【0020】

そこで、第２価格オークションが考えられる。第２価格オークションでは、最も高い購入希望金額を提示した人が勝者となるが、オークション参加者の中で２番目に高い購入希望金額を支払う。このようにすることで、正直に最大支払意思額で入札するインセンティブが働くのである。

【0021】

以下、先述の第１価格オークションの詳細について説明する。消費者Ａ氏が商品に対して最大で３００円支払ってもよいと考えているものとする。この場合、ＷＴＰは３００円になる。オークションのライバルの購入希望金額が１００円、２００円、３００円、または４００円であり、消費者Ａ氏の購入希望金額が１００円、２００円、３００円、または４００円であるそれぞれの場合を想定する。以上の想定についての消費者Ａ氏の利益を図１に示す。

【0022】

図１に示すように、例えば、消費者Ａ氏が購入希望金額を２００円とし、ライバルの購入希望金額が３００円になったとする。この場合には、消費者Ａ氏は勝者になれないため、商品を得られない。しかしながら、支払金額も発生しない。したがって、消費者Ａ氏の利益は０円ということになる。

【0023】

次に、消費者Ａ氏が購入希望金額を２００円とし、ライバルの購入希望金額が２００円になったとする。この場合には、くじで勝った方が勝者となる。くじで勝つ確率および負ける確率は５０％である。くじで勝てば３００円－２００円＝１００円の利益となり、負ければ０円の利益となる。したがって、期待値は、１００円×５０％＋０円×５０％＝５０円となる。以上のことから、消費者Ａ氏の利益は５０円ということになる。

【0024】

その他の全ての組み合わせについて検討してみても、消費者Ａ氏のＷＴＰの３００円より低い２００円を購入希望金額として提示する場合に、利益が最も大きくなる。したがって、第１価格オークションでは、ＷＴＰと、消費者Ａ氏が最大の利益を得る金額との差が大きくなる。

【0025】

次に、第２価格オークションの詳細について説明する。第１価格オークションと同様に、消費者Ａ氏のＷＴＰは３００円であるものとする。オークションのライバルの購入希望金額が１００円、２００円、３００円、または４００円であり、消費者Ａ氏の購入希望金額が１００円、２００円、３００円、または４００円であるそれぞれの場合を想定する。以上の想定についての消費者Ａ氏の利益を図２に示す。

【0026】

図２に示すように、例えば、消費者Ａ氏が購入希望金額を４００円とし、ライバルの購入希望金額が２００円になったとする。この場合には、３００円払ってもよい商品を２００円で買えることになるため、消費者Ａ氏の利益は、１００円となる。

【0027】

次に、消費者Ａ氏が購入希望金額を２００円とし、ライバルの購入希望金額が３００円になったとする。この場合には、消費者Ａ氏は勝者になれないため、消費者Ａ氏の利益は０円となる。

【0028】

次に、消費者Ａ氏が購入希望金額を２００円とし、ライバルの購入希望金額も２００円になったとする。この場合、くじで勝った方が勝者となる。くじで勝つ確率および負ける確率は５０％である。くじで勝てば３００円－２００円＝１００円の利益となり、負ければ０円の利益となる。したがって、期待値は、１００円×５０％＋０円×５０％＝５０円となる。以上のことから、消費者Ａ氏の利益は、５０円となる。

【0029】

次に、消費者Ａ氏が購入希望金額をＷＴＰと同じ３００円とし、ライバルの購入希望金額が２００円になったとする。この場合、３００円払ってもよい商品を２００円で買えることになるため、消費者Ａ氏の利益は、１００円となる。

【0030】

その他の全ての組み合わせについて検討してみても、消費者Ａ氏がＷＴＰである３００円を提示するときに、最も利益が大きくなる。したがって、第２価格オークションでは、ＷＴＰと、消費者Ａ氏が最大の利益を得る金額との差が小さくなる。

【0031】

以上のことから、ＢＤＭオークションを行うことで、正直に最大支払意思額で入札するインセンティブが働く。したがって、ＢＤＭオークションを行った場合に実際に勝者が支払う金額を商品の販売価格に設定することで、消費者が損をしたと感じることなく、販売者の利益を大きくすることができる。しかしながら、消費者がＷＴＰを正確に提示するのは困難である。以下の実施形態では、消費者がＷＴＰを正確に提示することができる例について説明する。

【0032】

（実施形態）
一例として、新商品などの、まだ価格が決まっていない商品が展示されたイベント会場を想定する。イベント会場には、参加者が招待されているものとする。当該商品の販売者は、適正な商品価格を把握することを希望しているものとする。したがって、販売者は、参加者からＷＴＰを取得することを希望しているものとする。参加者には、第１金額（一例として１０００円）が報酬として渡されているものとする。

【0033】

図３（ａ）は、実施形態に係る情報処理装置１００のブロック図である。図３で例示するように、情報処理装置１００は、演算装置１０、操作装置２０、通知装置３０などを備える。

【0034】

操作装置２０は、参加者が操作するための装置である。操作装置２０は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力装置である。通知装置３０は、参加者に情報を通知できる装置であれば特に限定されるものではない。例えば、通知装置３０は、液晶画面などの表示装置であってもよく、スピーカーなどの音声出力装置などであってもよい。

【0035】

図３（ｂ）は、演算装置１０の機能ブロック図である。図３（ｂ）で例示するように、演算装置１０は、事前情報出力部１１、設定部１２、取得部１３、算出部１４、結果出力部１５、決定部１６、情報提供部１７などとして機能する。

【0036】

図３（ｃ）は、演算装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図３（ｃ）で例示するように、演算装置１０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３に記憶されている演算プログラムをＣＰＵ１０１が実行することによって、演算装置１０の各部の機能が実現される。なお、演算装置１０の各部の機能は、それぞれ専用の回路等によって構成されていてもよい。

【0037】

図４は、情報処理装置１００の動作の一例を表すフローチャートである。以下、図４を参照しつつ、情報処理装置１００の動作の一例について説明する。

【0038】

まず、事前情報出力部１１は、参加者に対して事前情報を通知するために、通知装置３０に対して事前情報を出力する（ステップＳ１）。それにより、通知装置３０は、事前情報出力部１１から受け取った事前情報を参加者に対して通知する。図５は、事前情報を例示する図である。例えば、以下のような事前情報が参加者に対して通知される。
「提示される商品について買いたいと思う金額を正直に入力してください。あなたの前に回答してもらった５名がつけた最高金額Ａ円を記録してあります。その最高金額Ａ円よりもあなたのつけた金額Ｂ円が高ければ、あなたは提示される商品をＡ円で手に入れられる、というゲームです。
＜勝った場合＞商品に加えて、１０００円から、過去の最高金額Ａ円を引いた額の報酬を得ることができます。
＜負けた場合＞１０００円を得ることができ、そこでゲームは終了です。
ルールを理解したら、開始ボタンを押してください。開始ボタンを押すと、練習を３回行い、その後に本番１回となります。」

【0039】

次に、参加者が操作装置２０を用いて開始ボタンを押した後、練習処理が実行される（ステップＳ２）。練習処理は、少なくとも１回実行される。本実施形態においては、練習処理は、３回実行される。

【0040】

図６は、練習処理の詳細を表すフローチャートである。図６で例示するように、設定部１２は、乱数を用いて、設定金額（上記の最高金額Ａ円）を設定する（ステップＳ１１）。

【0041】

次に、取得部１３は、参加者が操作装置２０を用いて入力した購入希望金額を取得する（ステップＳ１２）。なお、この練習処理で参加者に提示される商品は、後述する本番の処理とは異なるものであり、練習用の商品である。例えば、練習用の商品および本番用の商品として、飲料といった同じカテゴリで異なる商品としてもよく、食品と飲料といった異なるカテゴリの商品としてもよい。

【0042】

次に、算出部１４は、第２金額を算出する（ステップＳ１３）。具体的には、算出部１４は、購入希望金額≧設定金額となった場合には、（第１金額－設定金額）を第２金額として算出し、購入希望金額＜設定金額となった場合には第１金額を第２金額とする。

【0043】

次に、結果出力部１５は、ステップＳ１３における算出部１４の算出結果を通知装置３０に対して出力する（ステップＳ１４）。それにより、通知装置３０は、算出部１４から受け取った算出結果を参加者に対して通知する。具体的には、購入希望金額≧設定金額となった場合には、通知装置３０は、参加者が勝者であって商品を獲得することができることを参加者に対して通知するとともに、第２金額を参加者に対して通知する。購入希望金額＜設定金額となった場合には、通知装置３０は、参加者が敗者であって商品を獲得することができないことを参加者に対して通知するとともに、第２金額を参加者に対して通知する。

【0044】

ステップＳ２の練習処理が終了した後、本番の処理が実行される。具体的には、設定部１２は、乱数を用いて、設定金額（上記の最高金額Ａ円）を設定する（ステップＳ３）。

【0045】

次に、取得部１３は、参加者が操作装置２０を用いて入力した購入希望金額を取得する（ステップＳ４）。

【0046】

次に、算出部１４は、第２金額を算出する（ステップＳ５）。具体的には、算出部１４は、購入希望金額≧設定金額となった場合には、（第１金額－設定金額）を第２金額として算出し、購入希望金額＜設定金額となった場合には第１金額を第２金額とする。

【0047】

次に、結果出力部１５は、ステップＳ５における算出部１４の算出結果を通知装置３０に対して出力する（ステップＳ６）。それにより、通知装置３０は、算出部１４から受け取った算出結果を参加者に対して通知する。具体的には、購入希望金額≧設定金額となった場合には、通知装置３０は、参加者が勝者であって商品を獲得することができることを参加者に対して通知するとともに、第２金額を参加者に対して通知する。購入希望金額＜設定金額となった場合には、通知装置３０は、参加者が敗者であって商品を獲得することができないことを参加者に対して通知するとともに、第２金額を参加者に対して通知する。

【0048】

次に、決定部１６は、ステップＳ５で算出された第２金額を第３金額として決定する（ステップＳ７）。参加者には、第３金額が渡される。

【0049】

図７に、本実施形態の概要を示す。

【0050】

ここで、本実施形態の効果について説明する。

【0051】

一般の消費者の多くは、ＢＤＭオークションに慣れていないため、練習処理が実行されずに本番処理が実行されると、参加者はＷＴＰを正確に提示できないおそれがある。例えば、練習処理を実行せずに参加者にＢＤＭオークションの仕組みを説明したうえで本番の処理を実行することも考えられるが、この場合には参加者は実際にＢＤＭオークションを実体験しないことになるため、やはり正確なＷＴＰを提示することは困難である。

【0052】

これに対して、本実施形態によれば、練習処理が１回以上実行されてから、本番の処理が実行される。この場合、参加者は、ＢＤＭオークションを実体験するため、ＢＤＭオークションの仕組みを十分に理解したうえでＢＤＭオークションに参加することができる。それにより、参加者は、ＷＴＰを正確に提示することができるようになる。また、乱数を用いて設定金額が設定されるため、販売者の思惑を排除することができ、公平な設定金額が設定されるようになる。それにより、参加者は、ＷＴＰを正確に提示することができるようになる。

【0053】

なお、参加者は１人に限られないため、複数の参加者が図４のフローチャートに従ってＢＤＭオークションを行うことになる。この場合、同一の商品について、複数の参加者からＷＴＰを取得することができる。そこで、情報提供部１７は、決定部１６が複数の参加者に対して第３金額を決定した結果に応じて、商品の売上予測に関する情報を提供する。

【0054】

一例として、情報提供部１７は、決定部１６が複数の参加者に対して第３金額を決定した結果と、マーケティングモデルとを組み合わせて、需要予測および売上予測を提供する。図８は、需要予測および売上予測を例示する図である。情報提供部１７は、予め、上記のＢＤＭオークションでの対象商品についての市場調査データおよび追加調査データを取得しているものとする。また、情報提供部１７は、予め、上記のＢＤＭオークションでの対象商品以外の同カテゴリ商品についての市場調査データおよび追加調査データも取得しているものとする。市場調査データには、認知率と配架率、それらを市場に拡大推計するための属性情報や購入経路情報、カテゴリ全体の売上規模、などが含まれる。追加調査データには、リピート確率、スイッチバック確率などが含まれる。

【0055】

まず、情報提供部１７は、ＢＤＭオークションの対象商品を認知して入手可能という条件の下での価格ごとのトライアル確率（＝Ｆ）を取得する。ここで、トライアル確率とは、試用購入する確率（１回目の購買をする確率）を指す。

【0056】

例えば、トライアル確率は、以下のようにして推定することができる。まず、上記のＢＤＭオークションによって、各消費者のＷＴＰを得ることができる。ＷＴＰは、上述したように消費者が商品やサービスに対して支払う意思がある最大金額のことであるため、各消費者は各々のＷＴＰと新製品の価格が等しい、或いはそれよりも低ければトライアルをする、という意思決定をすると考えられる。この情報から価格ごとの消費者全体のトライアル確率Ｆを推定する。

【0057】

次に、情報提供部１７は、市場調査データに基づいて、新製品の認知率（＝Ｋ）を取得する。認知率とは、市場全体の構成人数のうち、当該新製品を認知している人数の割合のことである。次に、情報提供部１７は、当該市場調査データに基づいて、配架率（＝Ｄ）を取得する。

【0058】

次に、情報提供部１７は、トライアル確率Ｆと、認知率Ｋと、配架率Ｄとに基づいて、最終的な累積トライアル確率Ｔを算出する。例えば、情報提供部１７は、Ｔ＝Ｆ×Ｋ×Ｄを算出する。この累積トライアル確率Ｔは、市場全体の構成人数のうち、当該新製品を試しに（少なくとも１回）購入する人数の割合に相当する。

【0059】

次に、情報提供部１７は、追加調査に基づいて、トライアルをした人の価格ごとのリピート確率（＝ｐ）を取得する。リピート確率ｐは、トライアル購買（１回目の購買）を行った人のうち、次回購買機会に再度購入する人の割合のことである。次に、情報提供部１７は、追加調査に基づいて、トライアルしなかった人の価格ごとのスイッチバック確率（＝ｑ）を取得する。スイッチバック確率ｑは、トライアル購買（１回目の購買）をしなかった人のうち、次回購買機会に購入する予定の人の割合のことである。

【0060】

次に、情報提供部１７は、リピート確率ｐと、スイッチバック確率ｑとに基づいて、トライアルした人の最終的な継続購買率Ｒを算出する。例えば、情報提供部１７は、Ｒ＝ｑ／（１－ｐ＋ｑ）を算出する。継続購買率Ｒは、トライアル購入（１回目の購買）を行った人のうち、継続して２回目以降の購買を続ける人の割合のことである。

【0061】

次に、情報提供部１７は、累積トライアル確率Ｔと、継続購買率Ｒとに基づいて、長期的なマーケットシェア・需要予測Ｍを算出する。マーケットシェア・需要予測Ｍは、最終的なマーケットシェアのことである。例えば、情報提供部１７は、Ｍ＝Ｔ×Ｒを算出する。

【0062】

最後に、情報提供部１７は、マーケットシェア・需要予測Ｍと、カテゴリ全体の売上規模とから、売上予測に関する情報を提供する。

【0063】

なお、設定部１２が設定する設定金額はランダムであっても構わないが、現実的にあり得る値の範囲で設定金額が設定されることが好ましい。例えば、５００ｍｌのペットボトル飲料の新製品について、５０円は安すぎて、５００円は高すぎるおそれがある。そこで、設定部１２は、上限と下限を有する乱数を発生させることが好ましい。上限と下限を有する乱数の発生方法として、例えば、正の範囲に定義域を有する確率分布を利用することができる。正の範囲に定義域を有する確率分布として、例えば、ベータ分布などを用いることができる。

【0064】

ベータ分布は、２つのパラメータαおよびβを持つ［０，１］の値をとる確率密度である。確率変数をｘとすると、確率密度関数は、ｆ（ｘ｜α，β）＝ｘ^α―１（１－ｘ）^β－１／Ｂ（α，β）のように表すことができる。なお、Ｂ（・）は、ベータ関数を表す。

【0065】

まず、乱数の従う分布ｆ^＊のとり得る上限をＵとし、下限をＬとする。

【0066】

次に、目標とする乱数の中央値を設定する。当該中央値をＭ^＊とする。

【0067】

次に、Ｍ^＊の［Ｕ，Ｌ］におけるパーセンタイルｑ_Ｍ＊を求める。ｑ_Ｍ＊は、（Ｍ^＊－Ｌ）／（Ｕ－Ｌ）と表すことができる。

【0068】

ベータ分布ｆの中央値が、（α－１／３）／（α＋β－２／３）で近似できることを利用して、ｆ^＊のパラメータα^＊およびβ^＊を求める。ここでは、β^＊に適切な値を設定し、α^＊＝（３βｑ_Ｍ＊－２ｑ_Ｍ＊＋１）／３（１－ｑ_Ｍ＊）によってｆ^＊（ｙ｜α^＊，β^＊）を決定し、ベータ乱数をｆ^＊から発生させる。なお、ｙは、ｆ^＊に従う確率変数である。

【0069】

ｙの変換をｚ＝ｙ（Ｕ－Ｌ）＋Ｌのように行い、乱数ｚとする。この乱数ｚは、上限Ｕ、下限Ｌ、中央値Ｍ^＊を持つベータ分布に従う。

【0070】

なお、情報提供部１７が商品の販売価格に関する情報を提供する際に、商品を獲得した参加者に対してさらなる調査を行うことで、その後の需要予測をより正確に行うことができるようになる。したがって、商品を獲得する参加者が少な過ぎる場合には、正しい需要予測を行うためのサンプルサイズを得ることができないおそれがある。一方で、商品を獲得する参加者が多過ぎる場合には、オークションの意味が薄れ、正確なＷＴＰが得られないおそれがある。

【0071】

そこで、特定の商品について、複数の参加者に対して第３金額が決定した場合に、設定部１２は、決定部１６が当該複数の参加者に対して第３金額を決定した結果に応じて、設定金額を設定するための乱数を調整してもよい。例えば、複数の参加者のうち、購入希望金額が設定金額以上となる参加者の割合が適切になるように、正の範囲に定義域を持つ確率分布の中央値を設定することが好ましい。このようにすることで、新たな複数の参加者が図４のフローチャートに従って購入希望金額を入力する結果を調整することができる。

【0072】

例えば、必要となるサンプルサイズに対して、購入希望金額が設定金額以上となる参加者が少ない場合には、確率分布の中央値を小さくするような変更を適応的に行い、購入希望金額が設定金額以上となる参加者の比率が大きくなるように調整することが好ましい。このようにすることで、複数の参加者のうち、購入希望金額≧設定金額となる参加者の比率が所定範囲に入るように乱数を調整することができるようになる。

【0073】

または、「財」「対人サービス」などのように用意できる個数に制限がある場合には、当該制限に応じて、購入希望金額が設定金額以上となる参加者の比率を調整するように分布を適応的に調整することが好ましい。

【0074】

なお、練習処理の際には、購入希望金額が設定金額以上となる参加者の比率が５割程度になるように、分布の中央値を設定することが好ましい。このようにすることで、適切に購入希望金額を入力しないと購入希望金額が設定金額以上にならない可能性があることを参加者に認識させることができるようになる。

【0075】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

【符号の説明】

【0076】

１０ 演算装置
１１ 事前情報出力部
１２ 設定部
１３ 取得部
１４ 算出部
１５ 結果出力部
１６ 決定部
１７ 情報提供部
２０ 操作装置
３０ 通知装置
１００ 情報処理装置

【要約】

【課題】 消費者がＷＴＰを正確に提示することができる。
【解決手段】 参加者に対し商品について第１金額の範囲での購入希望金額の入力を指示する内容と、購入希望金額≧（乱数で設定された設定金額）となった場合には（第１金額－設定金額）が参加者に支払われ、購入希望金額＜設定金額となった場合には第１金額が参加者に支払われるという内容と、を含む事前情報を出力する事前情報出力部と、乱数を用いて設定金額を設定する設定部と、参加者から購入希望金額を取得する取得部と、購入希望金額≧設定金額となった場合には（第１金額－設定金額）を第２金額として算出し、購入希望金額＜設定金額となった場合には第１金額を第２金額とする算出部と、算出部の結果を出力する結果出力部と、参加者から取得部が複数回にわたって購入希望金額を取得した際に最後に取得した購入希望金額を用いて算出した第２金額を第３金額として決定する決定部と、を備える。
【選択図】 図５

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】