JP2020086909A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＳＮＳに投稿された情報と、国内販売に一定の規制が課された外国の製品の売上との関係を定量的に示すことが可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】分析装置は、所定の商品を販売するショッピングサイトにアクセスし、第１の期間における所定の商品の単位期間毎の販売数を取得する取得部と、販売数情報に基づいて、第１の期間において、所定の商品の需要が増加した傾向があるか否かを判定する判定部と、あると判定すると、所定の傾向が発生したタイミングより前の第２の期間において、所定の商品に関する情報を所定のＳＮＳサイトに投稿したユーザを特定する特定部と、ユーザの投稿の閲覧数及び出現回数に基づいて、所定の商品の需要の増加とユーザとの関係を示す指標を計算する第１計算部と、を備える。所定の商品は、店舗での販売に所定の規制が課されている商品であり、ショッピングサイトは、所定の領域内の利用者を対象とする。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

インターネットにおけるサービスとして、複数のユーザが各種情報を共有できるソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Social Networking Service）がある（例えば、特許文献１）。

特開２０１８−３７０７６号公報

ところで、例えば中国のような国では、国内の店舗で販売することに一定の規制が課されている外国の商品が、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトで購入できることがある。そして、このような国では、ＳＮＳサイトで紹介された外国の商品が、ＥＣサイトで大量に売れる現象がみられることがある。しかしながら、ＳＮＳサイトに投稿された情報と、大量に売れた外国の商品との関係を定量的に把握することは困難であった。

本発明は、上記のような従来の問題に鑑みてなされたものであって、ＳＮＳサイトに投稿された情報と、国内販売に一定の規制が課された外国の商品の売上との関係を定量的に示すことが可能な情報処理装置を提供することにある。

前述した課題を解決する主たる本発明は、所定の商品を販売するショッピングサイトの情報を提供するウェブサーバにアクセスし、第１の期間における前記所定の商品の単位期間毎の販売数を示す販売数情報を取得する取得部と、前記販売数情報に基づいて、前記第１の期間において、前記所定の商品の需要が増加したことを示す所定の傾向があるか否かを判定する判定部と、前記判定部が前記所定の傾向があると判定すると、前記所定の傾向が発生したタイミングより前の第２の期間において、前記所定の商品に関する情報を所定のＳＮＳサイトに投稿したユーザを特定する特定部と、前記ユーザの前記投稿の閲覧数及び出現回数に基づいて、前記所定の商品の需要の増加と前記ユーザとの関係を示す指標を計算する第１計算部と、を備え、前記所定の商品は、所定の領域内の店舗での販売に所定の規制が課されている、前記所定の領域外の商品であり、前記ショッピングサイトは、前記所定の領域内の利用者を対象としたサイトであること、を特徴とする情報処理装置である。

本発明によれば、ＳＮＳサイトに投稿された情報と、国内販売に一定の規制が課された外国の製品の売上との関係を定量的に示すことが可能な情報処理装置を提供することができる。

分析装置１０の概要を説明するため図である。 分析装置１０に実現される機能ブロックの一例を示す図である。 ＳＮＳサイトＷに投稿されたメッセージの一例を示す図である。 分析装置１０で実行される処理の一例を示すフローチャートである。 商品Ｘの売上の変化の一例を示す図である。 指標Ｙを説明するための図である。

本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。

＝＝＝本実施形態＝＝＝
＜＜＜分析装置１０とウェブサーバ２０等＞＞＞
図１は、分析装置１０の概要を説明するための図であり、図１には、分析装置１０、ウェブサーバ２０ａ〜２０ｃ、ＳＮＳサーバ２１、及び端末２２が描かれている。なお、本実施形態において、分析装置１０、ウェブサーバ２０ａ〜２０ｃ、及びＳＮＳサーバ２１は、例えば中国に配置され、端末２２は、例えば日本に配置されていることとする。

分析装置１０（情報処理装置）は、中国のＥＣサイト（ショッピングサイト）を介して大量に販売された外国製の商品であり、国内の販売に所定の規制が課されているもの（例えば、化粧品、食品、サプリメント）と、ＳＮＳサイトに投稿された情報との関係を分析する装置である。なお、分析装置１０の詳細については後述する。

ウェブサーバ２０ａは、例えば、中国の国内での販売に所定の規制が課されている外国製商品を販売可能な並行輸入品のＥＣサイト（以下、“ＥＣサイトＳａ”とする。）を、利用者の端末に提供するサーバである。

ウェブサーバ２０ｂ，２０ｃは、ウェブサーバ２０ａと同様の並行輸入品のＥＣサイトＳｂ，Ｓｃを、利用者の端末に提供するサーバである。なお、ウェブサーバ２０ａ〜２０ｃの夫々が提供するＥＣサイトＳａ〜Ｓｃは、例えば、中国の利用者を対象とするタオバオ、天猫国際、Ｋａｏｌａ等のサイトであるが、これらに限られない。

ＳＮＳサーバ２１は、例えば、中国の国内で利用可能なＳＮＳサイト（以下、“ＳＮＳサイトＷ”とする。）を、ユーザに提供するサーバである。なお、本実施形態において、ＳＮＳサーバ２１の提供するソーシャルネットワーキングサービスとしては、例えば、ＷｅｉｂｏやＷｅｃｈａｔが挙げられるが、これらに限られない。

端末２２は、例えば、日本の利用者が操作するスマートフォンやタブレット等のコンピュータであり、分析装置１０で分析された、外国製の商品とＳＮＳサイトＷに投稿された情報との関係を示す情報を受信する。そして、端末２２は受信した情報を、利用者に把握させるべく、端末２２の画面２５に表示する。

なお、例えば、中国では、店舗にて外国で製造された一部の“商品Ｘ”を販売することが規制されているが、それらの“商品Ｘ”をＥＣサイトＳａ〜Ｓｃで購入することが可能である。したがって、このような状況では、“商品Ｘ”は、原則、ＥＣサイトＳａ〜Ｓｃを介してのみ販売されることになり、ＥＣサイトＳａ〜Ｓｃの販売数が、中国の国内での“商品Ｘ”の販売数とほぼ等しくなる。また、中国では、ＳＮＳサイトＷが広く普及している。そこで、本実施形態の分析装置１０は、“商品Ｘ”の需要と、ＳＮＳサイトＷの情報との関係を把握すべく、両者の関係を分析する。なお、ここで、中国の店舗にて販売が規制され、外国で製造された“商品Ｘ”としては、例えば、化粧品、食品、サプリメント等の商品が挙げられるがこれらには限られない。

＜＜＜分析装置１０の詳細＞＞＞
分析装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０、メモリ３１、記憶装置３２、入力部３３、画面３４、及び通信装置３５を含んで構成される。

ＣＰＵ３０は、例えば、メモリ３１や記憶装置３２に格納されたプログラムを実行する。

メモリ３１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等であり、プログラムやデータ等の一時的な記憶領域として用いられる。

記憶装置３２は、例えばハードディスク等の不揮発性の記憶手段領域であり、プログラムやデータ等の様々な情報が格納される。

入力部３３は、例えば、キーボードやマウスであり、分析装置１０の利用者の操作結果が入力される。

画面３４は、利用者の操作結果や各種情報を表示し、通信装置３５は、各種情報を他の装置等とやり取りする。

＜＜＜分析装置１０に実現される機能ブロック＞＞＞
図２は、分析装置１０に実現される機能ブロックの一例を示す図である。分析装置１０は、記憶装置３２に格納された、分析処理（後述）を行うためのプログラムを実行する。この結果、分析装置１０には、取得部５０、計算部５１，５４、判定部５２、特定部５３、及び送信部５５が実現される。

取得部５０は、ウェブサーバ２０ａ〜２０ｃの記憶部（不図示）に格納されている、所定の“商品Ｘ”の月毎の販売数を示す販売数情報Ｉ１と、“商品Ｘ”の月毎の価格を示す価格情報Ｉ２とを、例えば過去２年分（第１の期間）だけ取得する。

また、取得部５０は、後述する計算部５１が“商品Ｘ”の売上を計算できるよう、“商品Ｘ”の販売数に対応させて“商品Ｘ”の価格を取得する。具体的には、取得部５０が、例えばＥＣサイトＳａの「店舗Ｔ」が販売する“商品Ｘ”の２０１８年５月の販売数を取得する際には、「店舗Ｔ」が販売する“商品Ｘ”の２０１８年５月の価格を合わせて取得する。このようにして、取得部５０は、ＥＣサイトＳａ〜Ｓｃを介し、過去２年の間に販売された“商品Ｘ”の販売数情報Ｉ１と、販売数情報Ｉ１に対応する価格情報Ｉ２とを取得する。

計算部５１（第２計算部）は、販売数情報Ｉ１と、価格情報Ｉ２とに基づいて、ＥＣサイトＳａ〜Ｓｃで販売された“商品Ｘ”の売上を計算する。例えば、計算部５１は、まず、ＥＣサイトＳａの店舗毎に“商品Ｘ”の売上（＝販売数×価格）を計算し、“商品Ｘ”を販売している全ての店舗の売上を合計する。また、計算部５１は、ＥＣサイトＳｂ，Ｓｃに対しても同様の計算を実行し、最終的に全てのＥＣサイトＳａ〜Ｓｃで販売された“商品Ｘ”の売上を計算する。

判定部５２は、過去２年分の“商品Ｘ”の売上から、“商品Ｘ”の需要が増加したことを示す“傾向Ｆ”の有無を判定する。具体的には、判定部５２は、連続する２カ月の“商品Ｘ”の売上の比率が、例えば１０倍となると、需要の増加を示す“傾向Ｆ”があることを判定する。

特定部５３は、需要の増加を示す“傾向Ｆ”があることが判定されると、“傾向Ｆ”から５カ月前の期間（第２の期間）において、ＳＮＳサイトＷに、例えば、“商品Ｘ”そのものの名称や、“商品Ｘ”のブランド名又は愛称等を含むメッセージ（商品に関する情報）を投稿したユーザを特定する。

図３は、ＳＮＳサイトＷへのユーザＡの投稿１００の一例を示す図である。投稿１００は、「“商品Ｘ”は良いよ、是非使ってみて！」とのメッセージであり、投稿１００には、“商品Ｘ”との商品名が含まれている。したがって、特定部５３は、例えば投稿１００に基づいて、ユーザＡを特定する。

計算部５４（第１計算部）は、特定部５３が特定したユーザの投稿の閲覧数及び出現回数に基づいて、“商品Ｘ”の需要の増加と、ユーザとの関係を示す“指標Ｙ”を算する。ここで、ユーザの「投稿の閲覧数」及び「投稿の出現回数」を、上述したユーザＡの投稿１００を例に説明する。

例えば、ユーザＡの投稿１００の閲覧数は、投稿１００が投稿された時刻から所定時間（例えば、１０分）、ＳＮＳサイトＷを使用しているユーザＡのフォロワー数としてカウントされる。なお、「フォロワー」とは、ＳＮＳサイトＷにおいてユーザの投稿が自身のアカウントのＳＮＳサイトＷに表示される関係（所定の関係）を有する他のユーザである。このため、一般にユーザＡのフォローの数が多い程、ユーザＡの投稿１００の閲覧数は増加することになる。

また、例えば、投稿１００は、ユーザＡのフォロワー等により、ＳＮＳサイトＷに引用（シェア）してコメントが付されることがある。そこで、本実施形態では、ユーザＡの投稿１００の出現回数を、ＳＮＳサイトＷにおいて、図３の投稿１００が引用された回数としている。このため、例えば、ユーザＡのフォロワーが、投稿１００を数多くＳＮＳサイトＷに引用すると、出現回数は増加する。

そして、一般に、“商品Ｘ”を含む投稿１００の閲覧数及び出現回数が多い程、投稿１００は、“商品Ｘ”の需要の増加に寄与する。

そこで、計算部５４は、例えば、下記の式（１）を用いて、投稿１００に基づくユーザＡの“指標Ｙ”を計算する。

Ｙ＝閲覧数×α＋出現回数×β・・・（１）
なお、ここで、係数α，βの夫々は、“商品Ｘ”の需要の増加と、ユーザＡ閲覧数、出願回数に対する重み係数であり、α＝０．３、β＝０．７等の値である。ただし、これらの値（０．３、０．７等）は、一例であり、これに限られない。

また、本実施形態では、計算部５４は、式（１）を用いて、“指標Ｙ”を計算することとしたが、これに限られず、他の要素を考慮した式であっても良い。具体的には、投稿１００を他のユーザが評価したことを示す評価回数（例えば、“いいね！”が投稿１００に対してクリックされた回数）や、投稿１００の選択回数（クリックされた回数）を含む式としても良い。このような式では、例えば、“閲覧数”、“出願回数”、“評価回数”、及び“選択回数”の夫々が重みづけされて可加算されても良い。

送信部５５は、計算部５４が計算した指標Ｙを、端末２２へと送信する。この結果、端末２２の利用者は、ユーザの指標Ｙを画面２５で確認することができる。

＜＜＜分析処理の一例＞＞＞
図４は、分析装置１０が実行する分析処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、例えば２０１８年８月の時点で、“商品Ｘ”の需要と、ＳＮＳサイトＷの情報との関係が分析された際の一例を説明する。

まず、取得部５０は、ウェブサーバ２０ａ〜２０ｃにアクセスし、“商品Ｘ”の販売数情報Ｉ１及び価格情報Ｉ２を取得する（Ｓ１０：取得処理）。具体的には、取得部５０は、例えば、２０１６年７月〜２０１８年７月までの２年間の“商品Ｘ”の１カ月毎（単位期間毎）の販売数を示す販売数情報Ｉ１と、２年間の“商品Ｘ”の１カ月毎の価格を示す価格情報Ｉ２とを取得する。

そして、計算部５１は、処理Ｓ１０で取得された“商品Ｘ”の販売数情報Ｉ１及び価格情報Ｉ２から、“商品Ｘ”の売上を計算する（Ｓ１１）。具体的には、計算部５１は、“商品Ｘ”の１カ月毎の販売数に対応する価格を乗算し、乗算結果を全て加算することにより“商品Ｘ”の売上を計算する。図５は、例えば、例えば、２０１６年７月〜２０１８年７月までの２年間の“商品Ｘ”の売上の変化を示す一例である。なお、仮に、２年間の“商品Ｘ”の価格に変化はない場合、図５の売上は、“商品Ｘ”の販売数の変化と一致する。

図５では、“商品Ｘ”の売上は、２０１６年７月〜１２月まではほぼ一定であるが、２０１６年１２月〜１月の間に急激に増加している。そして、２０１７年１月以降の売上は、増減を繰り返しつつ、増加している。

そして、判定部５２は、過去２年分の“商品Ｘ”の売上において、連続する２カ月の“商品Ｘ”の売上の比率が１０倍になる“傾向Ｆ”が含まれている否かを判定する（Ｓ１２：判定処理）。具体的には、判定部５２は、“商品Ｘ”の売上の傾き（売上（ｎ＋１）／売上（ｎ））を計算する。ここで、売上（ｎ）は、２０１６年７月〜２０１８年６月の何れかの月の売上であり、売上（ｎ＋１）は、売上（ｎ）の翌月の売上である。判定部５２は、過去２年分の“商品Ｘ”の売上において、“傾向Ｆ”が含まれていないことを判定すると（Ｓ１２：Ｎｏ）、一連の処理は終了する。

一方、判定部５２は、過去２年分の“商品Ｘ”の売上において、“傾向Ｆ”が含まれていることを判定すると（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、処理Ｓ１３が実行される。ここで、図５においては、例えば、２０１６年１２月〜２０１７年１月の売上の比率が１０倍を超えることとするため、判定部５２は、“傾向Ｆ”が含まれることを判定する。

その後、特定部５３は、ＳＮＳサーバ２１にアクセスし、“傾向Ｆ”の発生から５カ月前の期間（２０１６年７月〜１１月）において、ＳＮＳサイトＷに“商品Ｘ”に関する情報を投稿したユーザを特定する（Ｓ１３）。なお、特定部５３は、“商品Ｘ”のメッセージの投稿（例えば、図３の投稿１００）と、投稿１００等の引用（シェア）とを区別し、投稿を引用したユーザは特定しない。また、本実施形態では、例えば、２０１６年７月〜１１月において、ＳＮＳサイトＷに、“商品Ｘ”に関するメッセージを投稿したユーザは、例えば、ユーザＡ〜Ｊの１０人であることとする。

計算部５４は、“商品Ｘ”の需要の増加と、ユーザＡ〜Ｊの夫々との関係を示す“指標Ｙ”を、例えば式（１）を用いて計算する（Ｓ１４）。図６は、処理Ｓ１４での計算結果のうち、“指数Ｙ”の値の高いユーザ、つまり、“商品Ｘ”の需要の増加と相関の高いユーザを選択して示した図である。なお、ここでは、便宜上、１０人のユーザＡ〜Ｊのうち、“指数Ｙ”の高いユーザのみ示している。図６に示すように、例えば、ユーザＣ，Ａ，Ｄ，Ｄの夫々の“指数Ｙ”は、“５０”，“２４”，“１７”，“７”であるため、１０人のユーザのうち、ユーザＣが最も“商品Ｘ”の需要の増大に影響を与えたユーザであると推定される。

そして、送信部５５は、計算部５４が計算した“指標Ｙ”を、端末２２へと送信する（Ｓ１５）。この結果、端末２２の利用者は、例えば、“商品Ｘ”の需要の増加に影響を与えたユーザを、定量的に把握することが可能となる。なお、“商品Ｘ”の需要の増加に影響を与えたユーザ（例えば、インフルエンサー）を把握することができると、“商品Ｘ”の販売者等は、今後、インフルエンサーに、ＳＮＳサイトＷを介して新商品を紹介してもらうことを依頼できる。これにより、新商品の広告、宣伝を効率的に行うことが可能となる。

＜＜＜まとめ＞＞＞
以上、本実施形態の分析装置１０について説明した。本実施形態では、例えば、過去２年間の“商品Ｘ”の売上（または販売数）の変化において、売上（または販売数）が増加した“傾向Ｆ”がある場合、“商品Ｘ”の情報を投稿したＳＮＳサイトＷのユーザの特定が行われる。そして、計算部５４は、“商品Ｘ”の需要の増加と、ユーザとの関係を示す“指標Ｙ”を計算する。上述のように、ＥＣサイトＳａ〜Ｓｃの“商品Ｘ”の販売数は、中国国内での“商品Ｘ”の販売数とほぼ等しくなる。このような状況下では、インターネットでの“商品Ｘ”の需要の増加と、インターネットのＳＮＳサイトＷのユーザの投稿との間の相関は、より強くなる。したがって、利用者は、“指標Ｙ”を参照することにより、定量的に“商品Ｘ”の需要の増加と、ユーザとの関係を把握することができる。

また、過去２年間の“商品Ｘ”の売上（または販売数）の変化において、売上（または販売数）が増加した“傾向Ｆ”があるか否かは、例えば、売上が所定値（または販売数が所定数）を超えたか否かに基づいて判定しても良い。しかし、このような場合、例えば、“商品Ｘ”の通常時の販売数が非常に多く、“傾向Ｆ”の把握が困難である場合がある。本実施形態では、連続する２カ月の“商品Ｘ”の売上の比率に基づいて、“傾向Ｆ”があるか否かを判定しているため、通常時の販売数の絶対値によらず、精度よく“傾向Ｆ”の有無を判定できる。

また、本実施形態では、過去２年間の“商品Ｘ”の売上（または販売数）の変化において、“傾向Ｆ”が複数含まれている場合、少なくとも時間的に最も古い“傾向Ｆ”を需要が増加したタイミングとして、特定部５３は、ユーザを特定する。このため、本実施形態では、最初に“商品Ｘ”の需要の増加に寄与したユーザを特定できる。

また、送信部５５は、計算部５４が計算した“指標Ｙ”を端末２２へ送信する。一般に、ＥＣサイトＳａ〜Ｓｃ等で取得された情報を中国の外へ送信することは制限されている。しかしながら、“指標Ｙ”は、中国の外（例えば、日本）へ送信することが可能であり、日本に在住する“商品Ｘ”の販売者であっても、日本に設けられた端末２２の画面２５を参照することにより、“商品Ｘ”の売上に影響を与えたユーザを把握することができる。

また、本実施形態では、販売数でなく、売上が増加した“傾向Ｆ”があるか否かが判定されているため、正確に“商品Ｘ”の売上と、ＳＮＳサイトＷのユーザとの関係が把握できる。

また、一般に、“商品Ｘ”がＳＮＳサイトＷで紹介されてから、実際のＥＣサイトＳａ等での需要が増加するまでには、１〜５カ月程度かかることがある。本実施形態では、“傾向Ｆ”のタイミングから５カ月以内の期間において、ＳＮＳサイトＷに“商品Ｘ”に関する情報を投稿したユーザを特定する。このため、分析装置１０は、精度良く、“商品Ｘ”の需要の増加と、ユーザとの関係を分析することができる。

また、一般に、インターネットのブログ等に比べ、ＳＮＳサイトＷへの投稿は多く閲覧されることがある。本実施形態では、ＳＮＳサイトＷへの投稿された“商品Ｘ”の情報が用いられることから、精度良く、“商品Ｘ”の需要の増加に関する情報を把握可能となる。

上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。また、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更や改良され得るとともに、本発明にはその等価物が含まれるのはいうまでもない。例えば、以下に示すような変形が可能である。

例えば、過去２年間の“商品Ｘ”の売上（または販売数）の変化において、“傾向Ｆ”が複数含まれている場合、特定部５３は、全ての“傾向Ｆ”について、ユーザを特定しても良い。そのような場合、売上増加に影響を与えたユーザを全て特定可能となる。

また、分析処理を実行するためのプログラムは、記憶装置３２に記憶されていることとしたが、例えば、データを記憶する媒体（ＤＶＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等に格納されており、分析装置１０のＣＰＵ３０が実行しても良い。

また、本実施形態では、ウェブサーバ２０ａ〜２０ｃ、ＳＮＳサーバ２１は例えば中国に設けられ、端末２２は日本に設けられることとしたが、これに限られない。例えば、全ての装置が同じ国（例えば、日本）に設けられても良い。そのような場合であっても、ＳＮＳサイトで紹介される商品が、一般店舗よりＥＣサイトで販売される割合が高い場合、本実施形態を用いることにより、ＳＮＳサイトのユーザと、売上の増加した商品との定量的な相関を把握できる。

また、実行可能なプログラムが記憶された非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ ｗｉｔｈ ａｎ ｅｘｅｃｕｔａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍ ｔｈｅｒｅｏｎ）を用いて、コンピュータにプログラムを供給することも可能である。なお、非一時的なコンピュータの可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等がある。

１０ 分析装置
２０ａ〜２０ｃ ウェブサーバ
２１ ＳＮＳサーバ
２２ 端末
２５ 画面
３０ ＣＰＵ
３１ メモリ
３２ 記憶装置
３３ 入力部
３４ 画面
３５ 通信装置
５０ 取得部
５１，５４ 計算部
５２ 判定部
５３ 特定部
５５ 送信部

Claims (9)

1. 所定の商品を販売するショッピングサイトの情報を提供するウェブサーバにアクセスし、第１の期間における前記所定の商品の単位期間毎の販売数を示す販売数情報を取得する取得部と、
   前記販売数情報に基づいて、前記第１の期間において、前記所定の商品の需要が増加したことを示す所定の傾向があるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部が前記所定の傾向があると判定すると、前記所定の傾向が発生したタイミングより前の第２の期間において、前記所定の商品に関する情報を所定のＳＮＳサイトに投稿したユーザを特定する特定部と、
   前記ユーザの前記投稿の閲覧数及び出現回数に基づいて、前記所定の商品の需要の増加と前記ユーザとの関係を示す指標を計算する第１計算部と、
   を備え、
   前記所定の商品は、所定の領域内の店舗での販売に所定の規制が課されている、前記所定の領域外の商品であり、
   前記ショッピングサイトは、前記所定の領域内の利用者を対象としたサイトであること、
   を特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記判定部は、
   前記第１の期間に含まれる複数の単位期間のうち、連続する２つの期間の前記所定の商品の販売数の比率が所定値になると、前記所定の傾向があると判定すること、
   を特徴とする情報処理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記特定部は、
   前記第１の期間に複数の前記所定の傾向があると前記判定部が判定した場合、前記複数の前記所定の傾向のうち、少なくとも時間的に最も古い前記所定の傾向より前の前記第２の期間において、前記投稿を行った前記ユーザを特定すること、
   を特徴とする情報処理装置。
4. 請求項１〜３の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記第１計算部の計算結果を、前記所定の領域外に設けられた端末に送信する送信部を更に含むこと、
   を特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１〜４の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記第１の期間における前記所定の商品の売上を計算する第２計算部を更に含み、
   前記取得部は、
   前記ウェブサーバにアクセスし、前記第１の期間における前記所定の商品の価格を示す価格情報を取得し、
   前記第２計算部は、
   前記販売数情報及び前記価格情報に基づいて、前記第１の期間における前記所定の商品の単位期間毎の売上を計算し、
   前記判定部は、
   前記第２計算部で計算された前記売上に基づいて、前記第１の期間において、前記所定の傾向があるか否かを判定すること、
   を特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１〜５の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記第２の期間は、５か月以内の期間であること、
   を特徴とする情報処理装置。
7. 請求項１〜６の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記所定の商品に関する情報は、所定のソーシャルネットワーキングサービスに投稿された情報であること、
   を特徴とする情報処理装置。
8. 所定の商品を販売するショッピングサイトの情報を提供するウェブサーバにアクセスし、第１の期間における前記所定の商品の単位期間毎の販売数を示す販売数情報を取得するステップと、
   前記販売数情報に基づいて、前記第１の期間において、前記所定の商品の需要が増加したことを示す所定の傾向があるか否かを判定するステップと、
   前記所定の傾向があると判定されると、前記所定の傾向が発生したタイミングより前の第２の期間において、前記所定の商品に関する情報を所定のＳＮＳサイトに投稿したユーザを特定するステップと、
   前記ユーザの前記投稿の閲覧数及び出現回数に基づいて、前記所定の商品の需要の増加と前記ユーザとの関係を示す指標を計算するステップと、
   を備え、
   前記所定の商品は、所定の領域内の店舗での販売に所定の規制が課されている、前記所定の領域外の商品であり、
   前記ショッピングサイトは、前記所定の領域内の利用者を対象としたサイトであること、
   を特徴とする情報処理方法。
9. コンピュータに、
   所定の商品を販売するショッピングサイトの情報を提供するウェブサーバにアクセスし、第１の期間における前記所定の商品の単位期間毎の販売数を示す販売数情報を取得する取得処理と、
   前記販売数情報に基づいて、前記第１の期間において、前記所定の商品の需要が増加したことを示す所定の傾向があるか否かを判定する判定処理と、
   前記所定の傾向があると判定されると、前記所定の傾向が発生したタイミングより前の第２の期間において、前記所定の商品に関する情報を所定のＳＮＳサイトに投稿したユーザを特定する特定処理と、
   前記ユーザの前記投稿の閲覧数及び出現回数に基づいて、前記所定の商品の需要の増加と前記ユーザとの関係を示す指標を計算する第１計算処理と、
   を実行させ、
   前記所定の商品は、所定の領域内の店舗での販売に所定の規制が課されている、前記所定の領域外の商品であり、
   前記ショッピングサイトは、前記所定の領域内の利用者を対象としたサイトであること、
   を特徴とする情報処理プログラム。
   
   
   

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