JP7568676B2

JP7568676B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

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Publication number: JP7568676B2
Application number: JP2022099019A
Authority: JP
Inventors: 桂酒井
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2022-06-20
Filing date: 2022-06-20
Publication date: 2024-10-16
Anticipated expiration: 2042-06-20
Also published as: JP2024000300A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、ネットワークを介して商品を販売する電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）が行われる電子商店街（オンラインモール）が知られている。例えば、ユーザは、電子商店街において商品を売買すると、売買金額に応じたポイント還元などインセンティブが支払われる（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１９－２３９８３８号公報

しかしながら、従来技術では、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供するうえで改善の余地があった。具体的には、近年では、持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ；Sustainable Development Goals）に関する意識が高まってきているものの、これらを解決するための電子商取引に関するサービスは提供されていなかった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る電子商取引におけるユーザの商品の買換えに関する買換え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前記買換え情報に基づき、前記商品の買換えに伴う社会貢献に関する貢献度を推定する推定部と、前記推定部によって推定された前記貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図３は、実施形態に係るユーザ情報データベースの一例を示す図である。図４は、実施形態に係る製品情報データベースの一例を示す図である。図５は、実施形態に係る買換え前後における商品の対応付けの一例を示す図である。図６は、実施形態に係る通知画面の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る付与処理の一例を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

［実施形態］
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

図１に示す実施形態に係る情報処理装置１００は、電子商取引サービスにおけるユーザの売買行動に応じて、各電子商取引サービスで使用可能なポイント等をユーザに対して付与する情報処理装置である。

図１に示すように、電子商取引サービスは、電子商店街を運営するＥＣサイト、ネットワーク上でオークションを運営するオークションサイト、ネットワーク上でフリーマーケットを運営するフリマサイトなどが含まれる。なお、図１に示す電子商取引サービスは、一例であって、例えば、クラウドファンディングサイト、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信等のサービスなど、その他のサービスを含むようにしてもよい。

ユーザ端末５０は、ユーザＵによる操作に基づき、電子商取引サービスが提供する各種サービスをユーザＵに対して提供する。例えば、ユーザＵは、ユーザ端末５０を介して、電子商取引サービスが提供するＷｅｂサービスを介して、商品を売買することができる。

ところで、近年では、社会全体でＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals）に関する興味あるいは活動が盛んになりつつある。電子商取引サービスにおいても、これらの活動を加速させることが求められる。

そこで、実施形態に係る情報処理装置１００は、電子商取引サービスにおけるユーザＵによる商品の買換えた商品に応じて、社会貢献に関する貢献度（以下、単に「貢献度」とも記載）を推定し、貢献度に応じてユーザＵに対してインセンティブを付与することとした。

具体的には、図１に示すように、ユーザＵが電子商取引サービスにおいて商品の買換えを行うと（ステップＳ１）、情報処理装置１００は、各電子商取引サービスからユーザＵの買換え情報を取得する（ステップＳ２）。

例えば、買換え情報には、買換え前の商品、買換え後の商品に関する情報が含まれる。例えば、買換え情報は、商品購入時に買換え前の商品を処分（あるいは下取り）した情報が含まれていてもよく、電子商取引サービスを介して、ユーザＵが買換え前の商品を販売し、買換え後の商品を購入した売買情報であってもよい。

また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザ端末５０に保存されたカメラ画像や、ＳＮＳの投稿履歴を買換え情報として取得するようにしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、自宅の電化製品が変更されたことが確認できるカメラ画像、あるいは、ＳＮＳの投稿から買換えに関する投稿を買換え情報として取得するようにしてもよい。

つづいて、情報処理装置１００は、ステップＳ２にて取得した買換え情報に基づき、社会貢献に関する貢献度を推定する（ステップＳ３）。なお、ここでの貢献度とは、例えば、ＳＤＧｓの観点から買換えに伴う社会貢献に寄与する度合いを示す。

後述するように、情報処理装置１００は、買換え情報と、貢献度との関係性を学習したモデルを予め生成しておき、当該モデルに対して取得した買換え情報を入力することで、ユーザＵの売買に伴う貢献度を推定する。

ここでのモデルは、例えば、買換え前後の商品の消費電力等の性能差に応じて貢献度が出力されるモデルである。例えば、モデルは、買換え前後で消費電力が少なくなるほど、高い貢献度が出力されるように学習されたモデルである。

また、情報処理装置１００は、例えば、電子商取引サービスにおけるレビューや口コミ等のＵＧＣ（User Generated Contents）に基づき、貢献度を推定するようにしてもよい。

さらに、情報処理装置１００は、例えば、電子商店街に出店するストアのユーザレビューの評価に基づき、環境意識が高いストアか否かを推定し、環境意識が高いストアの貢献度を高くするようにしてもよい。一例として、情報処理装置１００は、環境に意識した梱包を行うストアか否かに基づき、環境意識が高いストアか否かを推定するようにしてもよい。

また、情報処理装置１００は、例えば、オークションの取引相手に対し、売り手からの評価が高い場合には、貢献度を高く推定するようにしてもよい。一例として、情報処理装置１００は、オークションの取引において、売り手による簡易包装に関する問い合わせに対して快諾して、簡易包装による取引を行った結果、売り手からの評価が高い買い手について高い貢献度を推定するようにしてもよい。

そして、実施形態に係る情報処理装置１００は、ステップＳ３にて推定した貢献度に応じて、ユーザＵに対してインセンティブを付与する（ステップＳ４）。例えば、インセンティブは、各電子商取引サービスで利用可能な独自通貨（いわゆるポイント）であるが、割引券、引換券であってもよい。

情報処理装置１００は、貢献度が高いほど、高いインセンティブをユーザＵに対して付与する。つまり、ユーザＵによる買換えが社会貢献に寄与するほど、ユーザＵは高いインセンティブを受け取ることができる。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザＵの社会貢献に関する貢献度に応じて、ユーザＵに対しインセンティブを付与することで、例えば、ユーザＵの購買行動を起点として、ユーザＵの社会貢献に関する意識向上を図ることができる。

したがって、実施形態に係る情報処理装置１００によれば、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる。

〔２．情報処理装置の構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークと有線又は無線で接続される。

（記憶部１２０）
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、又は、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。図２に示すように、記憶部１２０は、ユーザ情報データベース１２１と、製品情報データベース１２２と、モデルデータベース１２３とを有する。

（ユーザ情報データベース１２１）
ユーザ情報データベース１２１は、ユーザ情報を格納するデータベースである。ユーザ情報は、各ユーザＵに関する情報である。図３は、実施形態に係るユーザ情報データベース１２１の一例を示す図である。

図３に示すように、実施形態に係るユーザ情報データベース１２１は、「ユーザＩＤ」、「登録情報」および「売買履歴」といった項目を有する。「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別するための識別子であり、例えば、各ユーザＵには、それぞれの電子商取引サービスで共通のＩＤが付与される。

「登録情報」は、対応するユーザＵの氏名、年齢、住所、決済口座など、ユーザＵが電子商取引サービスに登録している情報である。「売買履歴」は、電子商取引サービスにおけるユーザＵの売買履歴である。例えば、「売買履歴」には、いつ、どの電子商取引サービスで、何を誰にいくらで販売したかなどといった情報が随時登録される。

（製品情報データベース１２２）
図２の説明に戻る。製品情報データベース１２２は、製品情報を格納するデータベースである。図４は、実施形態に係る製品情報データベース１２２の一例を示す図である。

図４に示すように、実施形態に係る製品情報データベース１２２は、「製品ＩＤ」、「製品情報」、「製造元情報」、「販売元情報」などといった項目を有する。「製品ＩＤ」は、電子商取引サービスにおいて取引される製品を識別するための識別子であり、同一製品に対し、同一の製品ＩＤが付与されるものとする。

「製品情報」は、製品カテゴリ、商品の性能、消費電力、耐久年数など、対応する製品に関する各種情報である。「製造元情報」は、対応する商品の製造元（あるいは栽培元）に関する情報であり、特に、その製造元がＳＤＧｓの観点でどのような取り組みを行っているかに関する情報が含まれる。

「販売元情報」は、商品の販売元（例えば、ＥＣサイトに出店する店舗）に関する情報であり、特に、その販売元がＳＤＧｓの観点でどのような取り組みを行っているかに関する情報が含まれる。なお、例えば、製造元情報および販売元情報は、例えば、各企業のホームページ等から取得可能である。その他、製品情報データベース１２２は、例えば、各電子商取引サービスで配送を請け負う配送業者それぞれの社会貢献に関する情報を配送業者毎に格納するようにしてもよい。

（モデルデータベース１２３）
モデルデータベース１２３は、モデルを格納するデータベースである。ここでのモデルは、買換え情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルである。なお、モデルは、１種類である必要はなく、例えば、ＳＤＧｓの項目別に複数種類に分割するようにしてもよい。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報処理装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図２に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、推定部１３３と、付与部１３４とを有する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、通信部１１０を介して、電子商取引サービスそれぞれからユーザＵによる買換え情報を取得する。例えば、取得部１３１は、買換え情報として、買換え情報として、買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報、取引先に関する情報を取得する。なお、買換え前の商品に関する情報は、販売情報の一例であり、買換え後の商品に関する情報は、購入情報の一例に対応する。

また、取得部１３１は、電子商取引サービスにおける複数のサービスから買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報を取得するようにしてもよい。この場合、取得部１３１は、買換え前の商品と、買換え後の商品との対応付けを行う。図５は、実施形態に係る買換え前後における商品の対応付けの一例を示す図である。例えば、図５に示すように、ユーザＵがフリマサイトで冷蔵庫を販売し、オークションサイトで冷蔵庫を購入したとする。

この場合、取得部１３１は、所定期間内におけるユーザＵの売買履歴に基づき、フリマサイトでの冷蔵庫を販売と、オークションサイトでの冷蔵庫を購入とを対応付けることで、ユーザＵによる商品の買換えを把握することができる。

このように、取得部１３１は、複数のサービスを横断して、買換え前の商品と、買換え後の商品とを対応付けることで、ユーザＵによる商品の買換えを適切に検出することができる。

なお、ここでは、買換え前後が共に同一カテゴリの商品である場合について説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、エアコンと扇風機など機能が重複する商品を対応付けるようにしてもよい。また、買換え前後の商品は一対一の関係である必要はなく、例えば、全自動洗濯機に対し洗濯機と衣類乾燥機とを対応付けるようにしてもよい。

また、取得部１３１は、取得した買換え情報に基づき、ユーザ情報データベース１２１を更新する。また、取得部１３１は、図４に示したように、製品情報データベース１２２に格納される製品情報を取得し、製品情報データベース１２２を更新する。

（生成部１３２）
図２の説明に戻る。生成部１３２は、買換え情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、製品情報データベース１２２に登録された情報に基づき、買換え情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルを生成する。

例えば、生成部１３２は、各製品の性能差に応じて、貢献度を推定するモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、性能差と、電力消費量、あるいは、二酸化炭素の排出量との関係性を学習したモデルを生成する。

なお、生成部１３２は、ＳＤＧｓの各項目別に買換え情報と、社会貢献に関する貢献度との関係性を学習したモデルを生成するようにしてもよい。また、生成部１３２は、例えば、ユーザＵによる商品の買換えに伴い発生する発送に関する輸送距離が短いほどに応じて高い貢献度が出力されるようにモデルを生成するようにしてもよい。すなわち、この場合、ユーザＵが複数の店舗で販売される商品のうち、輸送距離が最も近い店舗から商品を購入した場合に、他の店舗で商品を購入する場合に比べ、高い貢献度となる。

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、生成部１３２は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。

学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。生成部１３２は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

（推定部１３３）
推定部１３３は、取得部１３１によって取得された買換え情報に基づき、ユーザＵの商品の買換えに伴う社会貢献に関する貢献度を推定する。例えば、推定部１３３は、取得部１３１から受け取った買換え情報、すなわち、買換え前後それぞれの製品に関する情報をモデルデータベース１２３に登録されたモデルに入力し、その出力値を貢献度として推定する。例えば、推定部１３３は、買い替え前後の製品の性能差（例えば、省エネ性能の差）に応じて、貢献度を推定する。

なお、モデルデータベース１２３に、ＳＤＧｓの各項目別のモデルが登録されている場合、推定部１３３は、例えば、購入した商品（買換え後の商品）、あるいは、ユーザＵに応じて、貢献度を推定するモデルを選択するようにしてもよい。

すなわち、推定部１３３は、商品毎、あるいは、ユーザＵ毎にそれぞれ異なる切り口で貢献度を推定するようにしてもよい。また、例えば、ユーザＵの理念に応じて、項目毎の貢献度に重み付けを行うようにしてもよい。

このような構成によれば、商品あるいはユーザＵにあわせて柔軟に貢献度を推定することができる。なお、ユーザＵの理念は、ユーザＵの消費行動、あるいは、ＳＮＳから推定するようにしてもよい。

また、上述のように、推定部１３３は、売買される商品の輸送距離、あるいは、配送業者の社会貢献に関する取り組みに基づき、貢献度を推定するようにしてもよい。

（付与部１３４）
付与部１３４は、推定部１３３によって推定された貢献度に応じたインセンティブをユーザＵへ付与する。例えば、推定部１３３は、インセンティブとして、電子商取引サービスにて利用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかをユーザＵへ付与する。なお、ここでの特定商品は、例えば、ＳＤＧｓに関する商品であることが好ましく、さらに、ユーザＵの消費行動にあった商品が好ましい。

付与部１３４は、例えば、所定の算定式を用いて、貢献度に応じて、ユーザＵへ付与するインセンティブを決定する。例えば、付与部１３４は、所定の算定式を用いて、貢献度に応じて、ポイント（あるいは割引券の割引率）を算出する。この際、付与部１３４は、貢献度が高いほど、付与するポイント（あるいは割引券の割引率）が高くなるようにポイント（あるいは割引券の割引率）を算出する。

そして、付与部１３４は、決定したインセンティブをユーザＵに対して付与する。例えば、ユーザＵは、付与されたインセンティブを図６に示すような通知画面にて確認することができる。図６は、実施形態に係る通知画面の一例を示す図である。

図６に示すように、インセンティブが付与されると、情報処理装置１００からユーザ端末５０に通知が行き、ユーザ端末５０には、図６に示すような通知画面が表示される。例えば、通知画面には、買換えに伴う社会貢献度（貢献度）と、貢献度に応じて付与されるインセンティブが表示される。

これにより、ユーザＵは、自身の売買行動に伴う貢献度を容易に確認することができ、さらには、貢献度に応じたインセンティブを確認することができる。

また、例えば、同図に示すように、通知画面には、貢献度の内訳を表示するようにしてもよく、内訳を表示することによって、ユーザＵに対し、貢献要因を可視化することができる。これにより、ユーザＵの社会貢献に関する知識向上が期待できる。

また、同図では、貢献度をポイントで表記しているが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザＵに応じて変更するようにしてもよい。例えば、ユーザＵが温暖化に関心がある場合には、消費電力の削減量や二酸化炭素の削減量等を可視化したものであってもよい。なお、図６に示す通知画面は、一例であり、任意に変更可能である。

〔３．処理フロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する処理フローについて説明する。図７は、実施形態に係る付与処理の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、情報処理装置１００は、各電子商取引サービスからユーザＵによる買換え情報を取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、情報処理装置１００は、買換え情報に基づき、社会貢献に関する貢献度を推定する（ステップＳ１０２）。

つづいて、情報処理装置１００は、推定した貢献度に応じて、ユーザＵへ付与するインセンティブを決定する（ステップＳ１０３）。つづいて、情報処理装置１００は、決定したインセンティブをユーザＵに対し付与する（ステップＳ１０４）。そして、情報処理装置１００は、処理を終了する。

〔４．変形例〕
上述した実施形態では、インセンティブの付与対象が電子商取引サービスを利用するユーザＵである場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ＥＣサイトに出店する店舗をユーザＵとしてインセンティブの付与対象とするようにしてもよい。すなわち、ＳＤＧｓに配慮した商品を販売する店舗に対して、その買換え情報に基づき、インセンティブを付与するようにしてもよい。なお、この際のインセンティブは、店舗がＥＣサイトに支払う各種手数料を値下げするものであってもよい。

このように、店舗に対しインセンティを付与することで、販売側の立場からも社会問題の解決を促すことができる。

〔５．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置１００は、電子商取引におけるユーザの商品の買換えに関する買換え情報を取得する取得部１３１と、取得部１３１によって取得された買換え情報に基づき、商品の買換えに伴う社会貢献に関する貢献度を推定する推定部１３３と、推定部１３３によって推定された貢献度に応じたインセンティブをユーザへ付与する付与部１３４と、を備える。

また、取得部１３１は、買換え情報として、買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報を取得し、推定部１３３は、買換え前の商品と、買換え後の商品との性能の差に基づき、貢献度を推定する。

また、取得部１３１は、電子取引に関する複数のサービスからそれぞれ買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報を取得する。また、取得部１３１は、電子取引におけるユーザの商品を購入した購入情報と、ユーザが商品を販売した販売情報とを買換え情報として取得する。

また、情報処理装置１００は、買換え情報と、貢献度との関係性を学習したモデルを生成する生成部１３２を備え、推定部１３３は、生成部１３２によって生成されたモデルを用い、貢献度を推定する。また、付与部１３４は、貢献度に応じて、電子商取引にて使用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかをインセンティブとしてユーザへ付与する。推定部１３３は、社会貢献に関する項目毎に貢献度を推定し、付与部１３４は、項目毎の貢献度に応じて、インセンティブを付与する。

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、社会問題を解決するための電子商取引サービスを提供することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図８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。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔７．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

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又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又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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

５０ユーザ端末
１００情報処理装置
１１０通信部
１２０記憶部
１２１ユーザ情報データベース
１２２製品情報データベース
１２３モデルデータベース
１３０制御部
１３１取得部
１３２生成部
１３３推定部
１３４付与部
Ｕユーザ

Claims

電子商取引におけるユーザの買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する買換え情報を取得する取得部と、
持続可能な開発目標に関する社会貢献の貢献度を買換え前の商品と、買換え後の商品との消費電力の差分に応じて出力するように学習したモデルに対し、前記取得部によって取得された前記買換え情報に含まれる買換え前の商品と、買換え後の商品それぞれの消費電力に関する情報を入力し、商品の買換えに伴う前記貢献度を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記貢献度に応じて決定されるインセンティブをユーザへ付与する付与部と、
を備え、
前記取得部は、
前記電子商取引に関する複数のサービスからそれぞれ買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報を取得すること
を特徴とする情報処理装置。
前記取得部は、
前記電子商取引において、前記ユーザが購入した商品に関する購入情報と、前記ユーザが販売した商品に関する販売情報とを前記買換え情報として取得すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記付与部は、
前記貢献度に応じて、前記電子商取引にて使用可能なポイント、割引券および特定商品と交換可能な交換券のいずれかを前記インセンティブとして前記ユーザへ付与すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
電子商取引におけるユーザの買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する買換え情報を取得する取得工程と、
持続可能な開発目標に関する社会貢献の貢献度を買換え前の商品と、買換え後の商品との消費電力の差分に応じて出力するように学習したモデルに対し、前記取得工程によって取得された前記買換え情報に含まれる買換え前の商品と、買換え後の商品それぞれの消費電力に関する情報を入力し、商品の買換えに伴う前記貢献度を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記貢献度に応じて決定されるインセンティブをユーザへ付与する付与工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記電子商取引に関する複数のサービスからそれぞれ買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報を取得すること
を特徴とする情報処理方法。
電子商取引におけるユーザの買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する買換え情報を取得する取得手順と、
持続可能な開発目標に関する社会貢献の貢献度を買換え前の商品と、買換え後の商品との消費電力の差分に応じて出力するように学習したモデルに対し、前記取得手順によって取得された前記買換え情報に含まれる買換え前の商品と、買換え後の商品それぞれの消費電力に関する情報を入力し、商品の買換えに伴う前記貢献度を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記貢献度に応じて決定されるインセンティブをユーザへ付与する付与手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記電子商取引に関する複数のサービスからそれぞれ買換え前の商品と、買換え後の商品とに関する情報を取得すること
を特徴とする情報処理プログラム。