JP6417002B1 - 生成装置、生成方法及び生成プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本願に係る生成装置は、取得部と、生成部とを有する。取得部は、商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する。生成部は、取得部によって取得された物流に関する情報に基づいて、商取引の対象者の信用度を算出するためのモデルを生成する。例えば、取得部は、物流に関する情報として、提供者が商品を発送したのちに、商品が返品された返品率を取得する。生成部は、返品率に基づいて、提供者の信用度を算出するモデルを生成する。
【選択図】図1
Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図1では、実施形態に係る生成装置100によって実行される生成処理の一例について説明する。具体的には、図1では、生成装置100によって、商品の物流に関する情報に基づいて、ネットワーク上の所定の商取引サイトに出店するストア、及び、当該商取引サイトを利用するユーザの信用度を算出するためのモデル(算出式)を生成する処理が行われる例について説明する。
図2を用いて、実施形態に係る生成装置100が含まれる生成システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る生成システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る生成システム1には、ユーザ端末10と、ストア端末20と、ウェブサーバ30と、配送業者装置50と、生成装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図2に示した生成システム1が含む装置の数は図示した数に限られず、例えば生成システム1には、複数台のユーザ端末10等が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る生成装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る生成装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、生成装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、生成装置100は、生成装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。かかる通信部110は、通信ネットワークと有線又は無線で接続され、通信ネットワークを介して、ユーザ端末10等との間で情報の送受信を行う。
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。実施形態に係る記憶部120は、ストア情報記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、ストア用モデル記憶部123と、ユーザ用モデル記憶部124とを有する。以下、各記憶部について順に説明する。
ストア情報記憶部121は、所定の商取引サイトに出店するストアに関する情報を記憶する。例えば、生成装置100は、ストア情報記憶部121に記憶される情報を、ネットワークNを介してウェブサーバ30や配送業者装置50から取得する。ここで、図4に、実施形態に係るストア情報記憶部121の一例を示す。図4に示すように、ストア情報記憶部121は、「ストアID」、「ストア素性情報」といった項目を有する。また、「ストア素性情報」の項目は、「返品率」、「受注キャンセル率」、「在庫切れ商品率」、「在庫切れ平均期間」、「ストア評価値」、「ユーザレビュー指標値」といった小項目を含む。
ユーザ情報記憶部122は、商取引における商品の購入者であるユーザに関する情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係るユーザ情報記憶部122の一例を示す。図5に示すように、ユーザ情報記憶部122は、「ユーザID」、「ユーザ素性情報」といった項目を有する。また、「ユーザ素性情報」の項目は、「返品率」、「中途キャンセル率」、「レビュー適性度」、「配送成功率」、「配送日時変更率」、「配送業者レビュー指標値」といった小項目を含む。
ストア用モデル記憶部123は、ストアの信用度を算出するためのモデルに関する情報を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係るストア用モデル記憶部123の一例を示す。図6に示すように、ストア用モデル記憶部123は、「ストアモデルID」、「素性」といった項目を有する。また、「素性」の項目には、図4で示したストア素性情報に対応する小項目と、それぞれの素性の結果とスコアとの対応を示した小項目が含まれる。
ユーザ用モデル記憶部124は、ユーザの信用度を算出するためのモデルに関する情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係るユーザ用モデル記憶部124の一例を示す。図7に示すように、ユーザ用モデル記憶部124は、「ユーザモデルID」、「素性」といった項目を有する。また、「素性」の項目には、図5で示したユーザ素性情報に対応する小項目と、それぞれの素性の結果とスコアとの対応を示した小項目が含まれる。
制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、生成装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行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 Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する。
生成部132は、取得部131によって取得された物流に関する情報に基づいて、商取引の対象者の信用度を算出するモデルを生成する。
算出部133は、商取引の対象者の信用度を算出する。具体的には、算出部133は、生成部132が生成したモデルに、ある商取引の対象者の情報を入力して、当該商取引の対象者の信用度を算出する。
次に、図8及び図9を用いて、実施形態に係る生成装置100による生成処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る生成装置100による処理手順を示すフローチャート(1)である。
上述した実施形態に係る生成装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の生成装置100の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態において、生成装置100は、生成したモデルにストア又はユーザに関する情報を入力して、信用度を算出する例を示した。ここで、生成装置100は、モデルを生成するために用いられた情報と、モデルに入力されるストア又はユーザの情報との取得時期を対応させるようにしてもよい。
上記実施形態において、生成装置100は、ネットワーク上で取得可能な種々の情報に基づいて、モデルを生成する例を示した。ここで、生成装置100は、各種ウェブサイトを利用する一般ユーザから取得される情報が一定の閾値を超えたもののみを用いて処理を行うようにしてもよい。
上記実施形態において、生成装置100は、ショッピングモール等に投稿されるユーザレビュー等に基づいてモデルを生成する例を示した。ここで、生成装置100が扱う情報のバリエーションに関して、より詳細に説明する。
生成装置100は、算出した信用度を可視化する処理を行ってもよい。例えば、生成装置100は、ユーザ又はストアから信用度の算出の要求を受け付けた場合には、要求に応じて、当該ユーザ又はストアの信用度を算出する。そして、生成装置100は、例えばユーザ端末10やストア端末20の画面に、算出した信用度を表示させる。例えば、生成装置100は、算出した信用度の数値を示してもよいし、所定のグラフで表示させてもよい。一例として、生成装置100は、各素性情報のスコアが一目でわかるようなチャートや円グラフを用いて、ユーザ又はストアの信用度を可視化してもよい。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、上述してきた実施形態に係る生成装置100やユーザ端末10等やストア端末20やウェブサーバ30や配送業者装置50は、例えば図10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。以下、生成装置100を例に挙げて説明する。図10は、生成装置100の機能を実現するコンピュータ1000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、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
上述してきたように、実施形態に係る生成装置100は、取得部131と、生成部132とを有する。取得部131は、商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得された物流に関する情報に基づいて、商取引の対象者の信用度を算出するモデルを生成する。
10 ユーザ端末
20 ストア端末
30 ウェブサーバ
50 配送業者装置
100 生成装置
110 通信部
120 記憶部
121 ストア情報記憶部
122 ユーザ情報記憶部
123 ストア用モデル記憶部
124 ユーザ用モデル記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 算出部
Claims (14)
- 商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成部と、
を備え、
前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記商品の配送に関するユーザレビューを取得し、
前記生成部は、
前記購入者による商品の発送に関するユーザレビューに基づいて、当該購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成装置。 - 商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成部と、
を備え、
前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記商品の配送指定日時において前記購入者が当該商品を受領したか否かを示す商品受領情報を取得し、
前記生成部は、
前記商品受領情報に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成装置。 - 商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成部と、
を備え、
前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記購入者に対して前記商品を配送した配送業者から送信される情報であって、前記購入者を評価した結果を示す評価情報を取得し、
前記生成部は、
前記評価情報に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成装置。 - 前記生成部は、
さらに、前記商取引の対象者として、前記商取引における商品の提供者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記提供者が前記商品を発送したのちに、当該商品が返品された返品率を取得し、
前記生成部は、
前記返品率に基づいて、前記提供者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項4に記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記提供者が商取引の注文を受け付けた際に商品の発送を完了することができたか否かを示す発送情報を取得し、
前記生成部は、
前記発送情報に基づいて、前記提供者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項4又は5に記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記提供者による商品の発送に関するユーザレビューを取得し、
前記生成部は、
前記提供者による商品の発送に関するユーザレビューに基づいて、前記提供者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項4〜6のいずれか一つに記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記物流に関する情報として、前記購入者が前記商品を購入したのちに、当該商品を返品するための申し込みを行った返品申込み率を取得し、
前記生成部は、
前記返品申込み率に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の生成装置。 - コンピュータが実行する生成方法であって、
商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するためのモデルを生成する生成工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記物流に関する情報として、前記商品の配送に関するユーザレビューを取得し、
前記生成工程は、
前記購入者による商品の発送に関するユーザレビューに基づいて、当該購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成方法。 - 商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するためのモデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記物流に関する情報として、前記商品の配送に関するユーザレビューを取得し、
前記生成手順は、
前記購入者による商品の発送に関するユーザレビューに基づいて、当該購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。 - コンピュータが実行する生成方法であって、
商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記物流に関する情報として、前記商品の配送指定日時において前記購入者が当該商品を受領したか否かを示す商品受領情報を取得し、
前記生成工程は、
前記商品受領情報に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成方法。 - 商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記物流に関する情報として、前記商品の配送指定日時において前記購入者が当該商品を受領したか否かを示す商品受領情報を取得し、
前記生成手順は、
前記商品受領情報に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。 - コンピュータが実行する生成方法であって、
商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記物流に関する情報として、前記購入者に対して前記商品を配送した配送業者から送信される情報であって、前記購入者を評価した結果を示す評価情報を取得し、
前記生成工程は、
前記評価情報に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成方法。 - 商取引の対象となる商品の物流に関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された物流に関する情報に基づいて、前記商取引の対象者のうち、当該商取引における商品の購入者の信用度を算出するモデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記物流に関する情報として、前記購入者に対して前記商品を配送した配送業者から送信される情報であって、前記購入者を評価した結果を示す評価情報を取得し、
前記生成手順は、
前記評価情報に基づいて、前記購入者の信用度を算出するモデルを生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。
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