(57)【要約】      （修正有）【課題】電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム、方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】コンピュータシステムは、電子商取引における販売店に関する情報を受信することＳ６０１と、販売店に関する情報に基づいて、販売店の将来債権額を予測することＳ６０２と、予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案を販売店の端末装置に送信することＳ６０３と、を行う。【選択図】図６
2020205079.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
本明細書に記載の発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子商取引における販売店（本明細書では、「ネットショップ」ともいう）は、ネットワーク上で商取引を行うことができる。ネットショップは、実店舗を持つことなく商取引を行うことができるため、実店舗よりも出店しやすい。しかしながら、電子商店街を運営する運営者の知名度の高さで集客を図る従来の電子商店街方式では、ネットショップの出店に際してネットショップの運営者が電子商店街を運営する運営者に多額の出店料を支払う必要がある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−７４１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ネットショップを出店してみたものの、商品が売れなければ、出店料を支払った分だけ赤字になってしまう。また、ネットショップを運営していくには、商品仕入代等の運転資金も必要である。このような事情から、特に、個人の経営者にとって、ネットショップの出店および運営はハードルが高い。
【０００５】
本発明の発明者は、より多くの人（特に、個人の経営者）がネットショップを出店することを促すためには、ネットショップの出店および運営のハードルを低くすることが重要であると考えた。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム、方法、およびプログラム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】
【０００７】
本発明の一実施形態では、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステムが提供され、前記コンピュータシステムは、電子商取引における販売店に関する情報を受信するための受信手段と、前記販売店に関する情報に基づいて、前記販売店の将来債権額を予測するための予測手段と、前記予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案を前記販売店の端末装置に送信するための送信手段とを備える。
【０００８】
一実施形態において、前記条件は、前記資金提供において提供される金額である提供額、および、前記提供額をどのくらいの割合で回収するかを示す回収率を含む。
【０００９】
一実施形態において、前記条件は、前記資金提供のための手数料をさらに含む。
【００１０】
一実施形態において、前記条件は、少なくとも前記将来債権額に応じて変動し、前記コンピュータシステムは、前記予測された将来債権額に基づいて前記条件を決定するための決定手段をさらに備える。
【００１１】
一実施形態において、前記販売店に関する情報は、前記販売店の実績、前記販売店で購入した消費者の行動、前記販売店の取扱商品の属性のうちの少なくとも１つを含み、前記決定手段は、前記販売店の実績、前記販売店で購入した消費者の行動、前記販売店の取扱商品の属性のうちの前記少なくとも１つにさらに基づいて、前記条件を決定する。
【００１２】
一実施形態において、前記販売店に関する情報は、前記販売店の実績と、前記販売店で購入した消費者の行動と、前記販売店の取扱商品の属性とを含み、前記決定手段は、前記販売店の実績と、前記販売店で購入した消費者の行動と、前記販売店の取扱商品の属性とにさらに基づいて、前記条件を決定する。
【００１３】
一実施形態において、前記受信手段は、資金提供のリクエストを前記販売店の端末装置からさらに受信し、前記予測手段は、所定期間毎に前記販売店の将来債権額を予測し、前記決定手段は、前記資金提供のリクエストを受信したときに予測されている前記販売店の将来債権額に基づいて前記条件を決定する。
【００１４】
一実施形態において、前記販売店に関する情報は、前記販売店の実績、前記販売店で購入した消費者の行動、前記販売店の取扱商品の属性のうちの少なくとも１つを含み、前記予測手段は、前記販売店の実績、前記販売店で購入した消費者の行動、前記販売店の取扱商品の属性のうちの前記少なくとも１つに基づいて、前記販売店の将来債権額を予測する。
【００１５】
一実施形態において、前記コンピュータシステムは、前記販売店に関する情報を記憶するための記憶手段をさらに備え、前記受信手段は、前記記憶手段に記憶された前記販売店に関する情報を受信する。
【００１６】
一実施形態において、前記資金提供は、前記予測された将来債権額の少なくとも一部の買取である。
【００１７】
一実施形態において、前記コンピュータシステムは、前記販売店の電子商取引における決済を行う決済手段と、前記決済によって取得された売上金を前記販売店に支払う支払手段であって、前記支払手段は、前記取得された売上金の回収率分を回収し、残りを前記販売店に支払う、支払手段とをさらに備える。
【００１８】
本発明の一実施形態において、電子商取引における販売店に資金提供を行うための方法が提供され、前記方法は、電子商取引における販売店に関する情報を受信することと、前記販売店に関する情報に基づいて、前記販売店の将来債権額を予測することと、前記予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案を前記販売店の端末装置に送信することとを含む。
【００１９】
本発明の一実施形態において、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのプログラムが提供され、前記プログラムは、プロセッサ部を含むコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、実行されると、電子商取引における販売店に関する情報を受信することと、前記販売店に関する情報に基づいて、前記販売店の将来債権額を予測することと、前記予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案を前記販売店の端末装置に送信することとを含む処理を前記プロセッサ部に行わせる。
【００２０】
本発明の一実施形態において、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのシステムが提供され、前記システムは、サーバ装置と前記販売店の端末装置とを備え、前記サーバ装置は、電子商取引における前記販売店に関する情報を受信することと、前記販売店に関する情報に基づいて、前記販売店の将来債権額を予測することと、前記予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案を前記販売店の前記端末装置に送信することとを行うように構成されており、前記販売店の前記端末装置は、前記提案を前記サーバ装置から受信することと、前記提案の承諾を前記サーバ装置に送信することとを行うように構成されており、前記サーバ装置は、前記提案の承諾を受信することと、前記承諾を受信することに応答して、前記販売店に資金提供を行うこととを行うようにさらに構成されている。
【００２１】
本発明の一実施形態において、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステムが提供され、前記コンピュータシステムは、提供額と回収率とを含む資金提供の条件に従って前記販売店への資金提供を実行する実行手段であって、前記提供額は、前記資金提供において提供される金額であり、前記回収率は、前記提供額をどのくらいの割合で回収するかを示す、実行手段と、消費者の端末装置から前記販売店の電子商取引における決済リクエストを受信する受信手段と、前記販売店の電子商取引における決済を行う決済手段と、前記決済によって取得された売上金のうち、回収率分を回収し、残りを前記販売店に支払う支払手段とを備える。
【００２２】
本発明の一実施形態において、電子商取引における販売店に資金提供を行うための方法が提供され、前記方法は、提供額と回収率とを含む資金提供の条件に従って前記販売店への資金提供を実行することであって、前記提供額は、前記資金提供において提供される金額であり、前記回収率は、前記提供額をどのくらいの割合で回収するかを示す、ことと、消費者の端末装置から前記販売店の電子商取引における決済リクエストを受信することと、前記販売店の電子商取引における決済を行うことと、前記決済によって取得された売上金のうち、回収率分を回収し、残りを前記販売店に支払うこととを含む。
【００２３】
本発明の一実施形態において、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのプログラムが提供され、前記プログラムは、プロセッサ部を含むコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、実行されると、提供額と回収率とを含む資金提供の条件に従って前記販売店への資金提供を実行することであって、前記提供額は、前記資金提供において提供される金額であり、前記回収率は、前記提供額をどのくらいの割合で回収するかを示す、ことと、消費者の端末装置から前記販売店の電子商取引における決済リクエストを受信することと、前記販売店の電子商取引における決済を行うことと、前記決済によって取得された売上金のうち、回収率分を回収し、残りを前記販売店に支払うこととを含む処理を前記プロセッサ部に行わせる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム、方法、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】ネットショップの運営支援のための新たなサービスにおけるフローを概略的に示す図。
【図２】電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示す図。
【図３Ａ】電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を達成するためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示す図。
【図３Ｂ】電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を達成するためのコンピュータシステム１００の別の実施形態（コンピュータシステム１００’）の構成の一例を示す図。
【図３Ｃ】電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を達成するためのコンピュータシステム１００のさらに別の実施形態（コンピュータシステム１０００）の構成の一例を示す図。
【図４】予測手段１２１が利用し得るニューラルネットワーク１２１０の構造の一例を示す図。
【図５Ａ】データベース部２００に格納されているネットショップに関する情報の構成の一例を示す図。
【図５Ｂ】データベース部２００に格納されている会員登録された消費者に関する情報の構成の一例を示す図。
【図６】電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム１００における処理の一例を示す図。
【図７】電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム１０００’における処理の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００２７】
１．ネットショップの運営支援のための新たなサービス
本発明の発明者は、ネットショップの運営支援のための新たなサービスを開発した。そのサービスとは、ネットショップの電子商取引における未だ発生していない将来の売上（本明細書では、「将来債権」ともいう）を買い取ることにより、ネットショップに運転資金を提供するというものである。ネットショップの運営者は、その運転資金を元手にネットショップの運営を行い、実際に売上が立ったときに、実際の売上の少なくとも一部を買い取られた売上分として支払う。このサービスにより、ネットショップの運営者は、売上が立つ前に運転資金を調達することができ、元手のない運営者でもネットショップを運営することができる。さらに、実際の売上が立ったときにのみ買い取られた売上分を支払うことができ、売上が立たなかったときのリスクを低減することができる。
【００２８】
図１は、ネットショップの運営支援のための新たなサービスにおけるフローの一例を概略的に示す図である。図１では、ネットショップ管理会社１０、ネットショップ２０、消費者３０の間のフローを説明する。
【００２９】
ネットショップ管理会社１０は、ネットショップの運営支援を行う。ネットショップ２０は、ネットショップ管理会社１０が管理するネットワークサイト（例えば、インターネットサイト）上に出店されたネットショップである。ネットショップ管理会社１０は、例えば、単一の会社で構成されてもよいし、複数の会社から構成されてもよい。複数の会社から構成される場合、例えば、ネットショップ管理会社１０は、ネットショップ作成サービスを提供する会社と、金融サービスを提供する会社とから構成されることができる。消費者３０は、ネットショップ管理会社１０が管理するネットワークサイトにネットワークブラウザ（例えば、Ｗｅｂブラウザ）を介して、または、ローカルアプリケーションを介してアクセスし、ネットショップ２０の商品を閲覧、注文、購入することができる。また、消費者３０は、ネットショップ管理会社１０が管理するネットワークサイト上で、ネットショップ２０の評価をすることができる。例えば、消費者３０は、段階評価および／または記述式で、そのネットショップまたは販売されている商品の評価をすることができる。
【００３０】
十分な運転資金を有しないネットショップ２０は、このサービスを利用するために、資金提供のリクエストをネットショップ管理会社１０に送信する。ネットショップ管理会社１０がこのリクエストを受信すると、ステップＳ１において、ネットショップ管理会社１０が、ネットショップ２０の将来の売上を予測し、その将来の売上の買取をネットショップ２０に提案する。例えば、上述したようにネットショップ管理会社１０が複数の会社から構成される場合には、ネットショップ管理会社１０を構成する複数の会社のうちの金融サービスを提供する会社が、ネットショップ２０の将来の売上を予測し、その将来の売上の買取をネットショップ２０に提案することができる。
【００３１】
この提案には、例えば、将来の売上をいくらで買い取るかを示す買取額、買い取られた売上を実際の売上に対するどのくらいの割合で支払うかを示す支払率（本明細書では、「回収率」ともいう）を含む。提案は、買い取られた売上がどのくらいの期間で償還されるかを示す支払期間を含んでもよい。
【００３２】
例えば、ネットショップ管理会社１０によって、ネットショップ２０の今後１か月の売上が１０００万円だと予測されたとすると、ネットショップ管理会社１０は、ネットショップ２０に対して、１００万円の買取額、１０％の支払率で、今後１か月の売上を買い取ることを提案する。
【００３３】
次に、ステップＳ２において、ネットショップ２０が、買取の提案を承諾し、将来の売上をネットショップ管理会社１０に売却する。例えば、上述したようにネットショップ管理会社１０が複数の会社から構成される場合には、ネットショップ管理会社１０を構成する複数の会社のうちの金融サービスを提供する会社に将来の売上を売却することができる。
【００３４】
そして、ステップＳ３において、ネットショップ管理会社１０が、将来の売上の買取額をネットショップ２０に支払う。例えば、上述したようにネットショップ管理会社１０が複数の会社から構成される場合には、ネットショップ管理会社１０を構成する複数の会社のうちの金融サービスを提供する会社が、将来の売上の買取額をネットショップ２０に支払うことができる。
【００３５】
例えば、上述した具体例では、ネットショップ管理会社１０は、１００万円をネットショップ２０に支払う。このとき、例えば、手数料分を差し引いた額をネットショップ２０に支払うようにしてもよい。手数料は、このサービスを利用するためにネットショップ２０からネットショップ管理会社１０に支払われる手数料である。
【００３６】
ネットショップ２０の運営者は、支払われた運転資金を元手にネットショップ２０を運営することができる。消費者３０は、ネットショップ２０の商品をネットワークを介して閲覧し、気に入った商品があれば購入することができる。
【００３７】
消費者３０がネットショップ２０から商品を購入する際、ステップＳ４では、ネットショップ２０が、消費者３０に商品の提供を行い、ステップＳ５では、消費者３０が、商品代金をネットショップ管理会社１０に支払う。
【００３８】
消費者３０から商品代金の支払いがあると、ステップＳ６では、ネットショップ管理会社１０が、支払われた商品代金をネットショップ２０に支払う。このとき、ネットショップ管理会社１０は、商品代金をネットショップ２０に支払った後で、商品代金に支払率を乗じた額（支払率分）をネットショップ２０から回収するようにしてもよいが、ネットショップ管理会社１０は、支払われた商品代金に支払率を乗じた額（支払率分）を差し引き、残った額をネットショップ２０に支払うことが好ましい。なぜなら、支払率分を先に回収してから残りをネットショップ２０に支払う方が、ネットショップ管理会社１０にとって、回収の手間が少なく、かつ、回収しそびれるリスクが少ないからである。ネットショップ管理会社１０が買い取ったネットショップ２０の将来の売上は、回収された支払率分で償還されていく。ネットショップ管理会社１０が買い取った将来の売上が全部償還されるまで、ステップＳ４〜ステップＳ６が繰り返され、消費者３０から商品代金の支払いがあるたびに、ネットショップ管理会社１０は、支払率分を差し引き、残った額をネットショップ２０に支払う。ネットショップ管理会社１０が買い取った将来の売上が全部償還されると、ネットショップ管理会社１０は、支払われた商品代金をそのままネットショップ２０に支払うようになる。
【００３９】
例えば、上述した具体例では、１個１万円の商品を消費者３０が購入したとすると、ネットショップ管理会社１０は、１万円に支払率１０％を乗じた額（すなわち、１，０００円）を差し引き、残った額（すなわち、９，０００円をネットショップ２０に支払う。このように、商品１個の販売につき、１００万円の買取額のうちの１，０００円が償還される。１００万円の買取額全額が償還されるまで（すなわち、商品が１，０００個購入されるまで）、ステップＳ４〜ステップＳ６が繰り返される。
【００４０】
上述したフローにより、ネットショップ２０の運営者は、売上が立つ前に運転資金を調達することができ、元手がなくともネットショップ２０を運営することができる。さらに、売上が立った場合にのみ、買い取られた売上が償還されるので、売上が立たない場合のリスクを低減することができる。
【００４１】
ネットショップ２０のリスクを低減する代わりに、ネットショップ管理会社１０がそのリスクを負うことになるが、その分、ネットショップ管理会社１０は、買取条件を適切に設定する（例えば、買取額を低くする、支払率を高くする、手数料を高くする等）ことによって、高いリスクをカバーすることができる。ネットショップ管理会社１０は、ネットショップ２０ごとに適切な買取条件（例えば、買取額、支払率、手数料）を設定することが好ましい。適切な買取条件の設定を行うために、ネットショップ管理会社１０は、ネットショップ２０の将来の売上を精度よく予測することが好ましい。
【００４２】
上述した例では、ネットショップ２０が資金提供のリクエストをネットショップ管理会社１０に送信し、ネットショップ管理会社１０がこのリクエストを受信することをトリガとしてフローが開始されたが、開始のトリガは、これに限定されない。例えば、資金提供のリクエストを受信することなく、フローを開始するようにしてもよい。例えば、資金提供のリクエストとは関係なしに、ランダムに、または、所定期間毎に、または、所定のタイミングで、ステップＳ１でネットショップ２０の将来の売上を予測し、その将来の売上の買取をネットショップ２０に提案してもよい。所定期間は、例えば、１分、１時間、１２時間、１日、１週間、１月、６月、１年等の任意の期間であり得る。所定のタイミングは、例えば、ネットショップ２０の売上が所定額（例えば、１００万円）を上回ったとき、ネットショップ２０の継続期間が所定年数（例えば、１年）を超えたとき、消費者３０からネットショップ２０の評価があったとき等であり得る。
【００４３】
上述した例では、将来の売上を買い取ることを説明したが、買取は一例であり、このネットショップの運営支援のための新たなサービスでは、任意の手法により、販売店に資金を提供することができる。例えば、将来の売上を担保に融資することにより販売店に資金提供をしてもよい。ネットショップの運営支援のための新たなサービスでは、融資よりも買取の方が好ましい。
【００４４】
このネットショップの運営支援のための新たなサービスは、例えば、以下に説明する電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステムによって実現されることができる。
【００４５】
２．電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステムの構成
図２は、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示す。
【００４６】
コンピュータシステム１００は、データベース部２００に接続されている。また、コンピュータシステム１００は、少なくとも１つの販売店端末装置３００と、少なくとも１つの消費者端末装置４００とにネットワーク５００を介して接続されている。
【００４７】
ネットワーク５００は、任意の種類のネットワークであり得る。ネットワーク５００は、例えば、インターネットであってもよいし、ＬＡＮであってもよい。ネットワーク５００は、有線ネットワークであってもよいし、無線ネットワークであってもよい。
【００４８】
コンピュータシステム１００の一例は、図１に示されるネットショップ管理会社１０に設置されているコンピュータ（例えば、サーバ装置）であるが、これに限定されない。販売店端末装置３００の一例は、図１に示されるネットショップ２０に設置されているコンピュータ（例えば、端末装置）であるが、これに限定されない。消費者端末装置４００の一例は、図１に示される消費者３０が所持するコンピュータ（例えば、端末装置）であるが、これに限定されない。ここで、コンピュータ（サーバ装置または端末装置）は、任意のタイプのコンピュータであり得る。例えば、端末装置は、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、スマートグラス等の任意のタイプの端末装置であり得る。
【００４９】
コンピュータシステム１００は、例えば、ネットショップを作成および管理する機能を有し得る。コンピュータシステム１００は、ネットショップを作成および管理する機能のために、例えば、公知の任意の構成を有することができる。
【００５０】
例えば、コンピュータシステム１００は、ネットワーク５００を介して、販売店端末装置３００からネットショップ作成のリクエストとネットショップ作成に必要とされる情報（例えば、運営者情報（氏名、住所、年齢、性別等、口座情報、ＳＮＳアカウント情報等）、取扱商品情報）とを受信し、これらに応答して、ネットショップを作成するように構成されている。また、コンピュータシステム１００は、ネットショップの運営者が販売店端末装置３００を使用してネットショップを運営することができるように構成されている。
【００５１】
例えば、コンピュータシステム１００は、ネットワーク５００を介して、消費者端末装置４００からネットショップサイトの会員登録のリクエストとネットショップサイトの会員登録に必要とされる情報（例えば、消費者情報（ユーザ名、パスワード、住所、口座情報、ＳＮＳアカウント情報等））とを受信し、これらに応答して、その消費者を会員登録するように構成されている。また、コンピュータシステム１００は、会員登録された消費者が消費者端末装置４００を使用してコンピュータシステム１００が管理するネットショップ上で商品を閲覧、注文、購入することができるように構成されている。
【００５２】
なお、消費者の会員登録は必須ではなく、コンピュータシステム１００は、消費者が会員登録することなく、コンピュータシステム１００が管理するネットショップ上で商品を閲覧、注文、購入することができるように構成されてもよい。この場合、例えば、コンピュータシステム１００は、消費者が、購入のたびに、住所、電話番号、メールアドレス等の個人情報を入力して決済手続きを行うことを可能にするように構成されてもよいし、消費者が別の決済サービスにログインして決済を行うことを可能にするように構成されてもよい。
【００５３】
コンピュータシステム１００は、ネットショップを作成および管理する機能に加えて、または、ネットショップを作成および管理する機能に代えて、電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を有することができる。
【００５４】
図３Ａは、電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を達成するためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示す。
【００５５】
コンピュータシステム１００は、受信手段１１０と、プロセッサ部１２０と、送信手段１３０と、メモリ部１４０とを備えている。
【００５６】
受信手段１１０は、コンピュータシステム１００の外部からデータを受信することが可能であるように構成されている。受信手段１１０は、例えば、販売店端末装置３００または消費者端末装置４００からネットワーク５００を介してデータを受信してもよいし、コンピュータシステム１００に接続された記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリ、光ディスク等）またはデータベース部２００からデータを受信してもよい。受信手段１１０は、ＳＮＳ等の外部サービスからネットワーク５００を介してデータを受信してもよい。受信手段１１０によって受信されたデータは、後続処理のためにプロセッサ部１２０に渡される。
【００５７】
受信手段１１０は、例えば、データベース部２００に格納されているネットショップに関する情報を受信する。ネットショップに関する情報は、例えば、ネットショップの売上情報であり得る。受信手段１１０は、例えば、データベース部２００に格納されている消費者に関する情報も受信するようにしてもよい。受信手段１１０は、例えば、資金提供のリクエストを販売店端末装置３００からネットワーク５００を介して受信するようにしてもよい。受信手段１１０は、例えば、資金提供の条件の提案の承諾を販売店端末装置３００からネットワーク５００を介して受信するようにしてもよい。
【００５８】
受信手段１１０は、例えば、消費者端末装置４００からネットワーク５００を介してネットショップへの商品の注文および商品決済リクエストを受信するようにしてもよい。商品決済リクエストは、例えば、消費者情報（例えば、ユーザＩＤ等）、ネットショップ情報（例えば、販売店ＩＤ等）、商品情報（例えば、商品コード、価格）を含み得、ネットショップの電子商取引における多数の情報が含まれている。コンピュータシステム１００は、管理するすべてのネットショップについて商品決済リクエストを掌握することにより、ネットショップの電子商取引における多数の情報をデータベース部２００に蓄積することができ、これらの情報をビッグデータとして種々の用途に利用することができる。種々の用途は、例えば、後述する予測手段１２１による将来債権額の予測、後述する決定手段１２２による資金提供の条件の決定を含むがこれらに限定されない。
【００５９】
プロセッサ部１２０は、コンピュータシステム１００全体の動作を制御する。プロセッサ１２０は、メモリ部１４０に格納されているプログラムを読み出し、そのプログラムを実行する。これにより、コンピュータシステム１００を所望のステップを実行する装置として機能させることが可能である。プロセッサ部１２０は、単一のプロセッサによって実装されてもよいし、複数のプロセッサによって実装されてもよい。プロセッサ部１２０によって処理されたデータは、送信手段１３０に渡される。
【００６０】
プロセッサ部１２０は、予測手段１２１を少なくとも備える。
【００６１】
予測手段１２１は、受信手段１１０が受信したネットショップに関する情報に基づいて、当該ネットショップの将来債権がいくらになるか、すなわち将来債権額を予測するように構成されている。予測手段１２１は、受信手段１１０が受信したネットショップに関する情報に加えて、受信手段１１０が受信した消費者に関する情報に基づいて、将来債権額を予測するようにしてもよい。
【００６２】
一実施形態において、予測手段１２１は、例えば、回帰分析によって将来債権額を予測することができる。回帰分析は、例えば、単回帰分析である。例えば、過去の売上額に基づいて、単回帰分析を行って回帰式を求めることにより、将来債権額を予測することができる。回帰分析は、例えば、重回帰分析であり得る。単回帰分析よりも、重回帰分析の方が高精度で将来債権額を予測することができる点で好ましい。例えば、過去の売上額に加えて、ネットショップに関する情報、（例えば、ネットショップの実績（ネットショップの開設年月日、ネットショップの継続期間等）、ネットショップで購入した消費者の行動（例えば、消費者によるネットショップの平均評価値、消費者によるネットショップの閲覧数、リピート率（そのネットショップで購入した消費者数に対するそのネットショップで複数回購入した消費者数の割合））のうちの少なくとも１つに基づいて、重回帰分析を行って回帰式を求めることにより、将来債権額を予測することができる。例えば、ネットショップの実績を重回帰分析に用いることにより、ネットショップ毎の事情を考慮して将来債権額を予測することができる。これはネットショップ毎の高精度の予測につながる。例えば、ネットショップで購入した消費者の行動を重回帰分析に用いることにより、そのネットショップに対する消費者の傾向を考慮して将来債権額を予測することができ、これもネットショップ毎の高精度の予測につながる。予測手段１２１は、ネットショップの管理においてコンピュータシステム１００が取得可能なあらゆる情報を将来債権額の予測のために利用することができる。例えば、リピート率は、消費者が会員登録されている場合には、会員ＩＤに基づいて、購入した消費者の同一性を判断することによって導出され得る。消費者が会員登録されていない場合には、リピート率は、例えば、決済時に利用された別の決済サービスのＩＤに基づいて、購入した消費者の同一性を判断することによって導出されるようにしてもよいし、ローカルアプリケーションを介して商品を購入した消費者の端末情報に基づいて、購入した消費者の同一性を判断することによって導出されるようにしてもよいし、商品購入時に入力された個人情報（例えば、住所、電話番号、メールアドレス等）に基づいて、購入した消費者の同一性を判断することによって導出されるようにしてもよい。
【００６３】
別の実施形態において、予測手段１２１は、例えば、機械学習によって将来債権額を予測することができる。予測手段１２１は、例えば、ニューラルネットワークを利用した機械学習によって将来債権額を予測することができる。
【００６４】
図４は、予測手段１２１が利用し得るニューラルネットワーク１２１０の構造の一例を示す。
【００６５】
ニューラルネットワーク１２１０は、入力層と、少なくとも１つの隠れ層と、出力層とを有する。ニューラルネットワーク１２１０の入力層のノード数は、入力されるデータの次元数に対応する。ニューラルネットワーク１２１０の出力層のノード数は、出力されるデータの次元数に対応する。ここでは、出力されるデータは、将来債権額であるため、出力層のノード数は１である。ニューラルネットワーク３００の隠れ層は、任意の数のノードを含むことができる。
【００６６】
ニューラルネットワーク１２１０は、受信手段１１０が受信したデータを使用して予め学習処理が施されている学習済みニューラルネットワークである。学習処理は、過去のデータを使用して、ニューラルネットワーク１２１０の隠れ層の各ノードの重み係数を計算する処理である。学習処理では、例えば、過去の特定の期間内の売上額を出力用教師データとし、その特定の期間前のネットショップに関する情報（例えば、ネットショップの実績（売上履歴、ネットショップの開設年月日、ネットショップの継続期間、ネットショップの平均評価値等）、ネットショップで購入した消費者の行動（例えば、消費者のログイン履歴、消費者によるネットショップの閲覧数、リピート率（そのネットショップで購入した消費者数に対するそのネットショップで複数回購入した消費者数の割合）、ネットショップの取扱商品の属性（例えば、ファッションであるか、食料品であるか、雑貨であるか等）、運営者の属性（住所、年齢、ログイン履歴、ＳＮＳ利用情報等）、消費者の属性（年齢、ＳＮＳ利用情報等））を入力用教師データとして、複数の特定の期間の複数のネットショップのデータを使用してニューラルネットワーク１２１０の隠れ層の各ノードの重み係数を計算する。予測手段１２１は、ネットショップの管理においてコンピュータシステム１００が取得可能なあらゆる情報を教師データとして利用することができる。
【００６７】
例えば、特定の期間を１月とすると、（入力用教師データ，出力用教師データ）の組は、（過去１月〜過去２月間のネットショップに関する情報，現在の売上額）、（過去２月〜過去３月間のネットショップに関する情報，過去１月〜過去２月間の売上額）、（過去３月〜過去４月間のネットショップに関する情報，過去２月〜過去３月間の売上額）・・・等であり得る。
【００６８】
このような学習済のニューラルネットワーク１２１０の入力層に、現在〜過去１月間のネットショップに関する情報を入力すると、出力層に１月後の売上額が出力され得る。
【００６９】
例えば、ネットショップに関する情報を入力データに用いることにより、ネットショップ毎の事情を考慮して将来債権額を予測することができる。これはネットショップ毎の高精度の予測につながる。特に、ネットショップの実績として、過去の売上、ネットショップの開設年月日、ネットショップの継続期間を入力データに利用することにより、そのネットショップの実績が一過性のものなのか持続的なものなのかを考慮した予測をすることができるようになる。例えば、ネットショップで購入した消費者の行動を入力データに用いることにより、そのネットショップに対する消費者の傾向を考慮して将来債権額を予測することができ、これもネットショップ毎の高精度の予測につながる。特に、リピート率を入力データに利用することにより、そのネットショップに対して消費者が満足しているか否かを考慮した予測をすることができるようになる。
【００７０】
上述した例では特定の期間を１月としたが、特定の期間は、例えば、１分、１時間、１２時間、１日、１週間、１月、６月、１年等の任意の期間であり得る。
【００７１】
図３Ａを再び参照して、送信手段１３０は、コンピュータシステム１００の外部にデータを送信することが可能であるように構成されている。送信手段１３０は、プロセッサ部１２０から渡されたデータを送信する。送信手段１３０は、例えば、販売店端末装置３００または消費者端末装置４００にネットワーク５００を介してデータを送信してもよいし、コンピュータシステム１００に接続された記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリ、光ディスク等）またはデータベース部２００にデータを送信してもよい。送信手段１３０は、消費者端末装置４００から受信された商品の注文を販売店端末装置３００に送信するようにしてもよい。
【００７２】
送信手段１３０は、例えば、プロセッサ部１２０の予測手段１２１によって予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案を販売店端末装置３００に送信し得る。
【００７３】
資金提供の条件は、例えば、資金の提供額、回収率、手数料を含み得る。提供額は、資金提供において提供される金額であり、例えば、将来債権額に対する一定割合（例えば、１０〜５０％、例えば、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％等）の額であってもよいし、定額（例えば、７万円、１４万円、２１万円等）であってもよい。後述する別の実施形態では、提供額は、決定手段１２２によって決定される額であってもよい。回収率は、提供額をどのくらいの割合で回収するかを示し、一定割合（例えば、１０〜５０％、例えば、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％等）であり得る。後述する別の実施形態では、回収率は、決定手段１２２によって決定される割合であってもよい。手数料は、将来債権額または提供額に対する一定割合（例えば、１０〜５０％、例えば、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％等）の額であってもよいし、一定金額（例えば、１，０００円／月、５，０００円／月、１０，０００円／月等）であってもよい。後述する別の実施形態では、手数料は、決定手段１２２によって決定される額であってもよい。
【００７４】
メモリ部１４０には、コンピュータシステム１００における処理を実行するためのプログラムやそのプログラムの実行に必要とされるデータ等が格納されている。メモリ部１４０には、例えば、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのプログラム（例えば、後述する図６、図７に示される処理を実現するプログラム）が格納されている。メモリ部１４０には、任意の機能を実装するアプリケーションが格納されていてもよい。例えば、ネットショップを作成および管理する機能のためのプログラムが格納され得る。ここで、プログラムをどのようにしてメモリ部１４０に格納するかは問わない。例えば、プログラムは、メモリ部１４０にプリインストールされていてもよい。あるいは、プログラムは、ネットワーク５００を経由してダウンロードされることによってメモリ部１４０にインストールされるようにしてもよい。メモリ部１４０は、任意の記憶手段によって実装され得る。
【００７５】
プロセッサ部１２０は、さらに、資金提供の条件の承諾に応答して、資金提供を実行するための実行手段を備えるようにしてもよい。実行手段は、公知の任意の手法によって、ネットショップに対して資金提供を行うことができる。資金は、例えば、口座振込によって提供されてもよいし、電子マネーによって提供されてもよいし、仮想通貨によって提供されてもよいし、現金によって提供されてもよい。
【００７６】
図３Ａに示される例では、コンピュータシステム１００の各構成要素がコンピュータシステム１００内に設けられているが、本発明はこれに限定されない。コンピュータシステム１００の各構成要素のいずれかがコンピュータシステム１００の外部または遠隔に設けられることも可能である。例えば、プロセッサ部１２０、メモリ部１４０のそれぞれが別々のハードウェア部品で構成されている場合には、各ハードウェア部品が任意のネットワークを介して接続されてもよい。このとき、ネットワークの種類は問わない。各ハードウェア部品は、例えば、ＬＡＮを介して接続されてもよいし、無線接続されてもよいし、有線接続されてもよい。コンピュータシステム１００は、特定のハードウェア構成には限定されない。例えば、プロセッサ部１２０をデジタル回路ではなくアナログ回路によって構成することも本発明の範囲内である。コンピュータシステム１００の構成は、その機能を実現できる限りにおいて上述したものに限定されない。
【００７７】
図３Ｂは、電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を達成するためのコンピュータシステム１００の別の実施形態（コンピュータシステム１００’）の構成の一例を示す。図３Ｂでは、図３Ａに示される要素と同一の要素に同じ参照番号を付し、ここでは説明を省略する。図３Ｂに示される実施形態は、プロセッサ部１２０’が、決定手段１２２をさらに備える実施形態である。プロセッサ部１２０’は、決定手段１２２を備える点を除き、プロセッサ部１２０と同一の構成であり得る。
【００７８】
決定手段１２２は、予測手段１２１によって予測された将来債権額に基づいて、資金提供の条件を決定するように構成されている。資金提供の条件は、少なくとも、将来債権額に応じて変動する。決定手段１２２は、例えば、予測手段１２１によって予測された将来債権額に加えて、受信手段１１０が受信したネットショップに関する情報に基づいて、資金提供の条件を予測するようにしてもよい。このとき、資金提供の条件は、将来債権額とネットショップに関する情報とに応じて変動する。資金提供の条件は、例えば、資金の提供額、回収率、手数料を含み得る。
【００７９】
提供額は、例えば、定額（例えば、７万円、１４万円、２１万円等）であり得、決定手段１２２は、予測された将来債権額に基づいて、提供額をどの定額とするかを決定するようにしてもよい。例えば、将来債権額が１００万円未満の場合に提供額を７万円とし、将来債権額が５００万円未満の場合に提供額を１４万円とし、将来債権額が５００万円以上の場合に提供額を２１万円とするようにすることができる。
【００８０】
提供額は、例えば、将来債権額に対する所定割合の額であり得、決定手段１２２は、予測された将来債権額に基づいて所定割合を変動させて提供額を決定するようにしてもよい。変動させる手法は問わない。例えば、将来債権額を変数とする特定の式に基づいて所定割合を連続的に変動させてもよいし、所定割合を離散的に変動させてもよい。例えば、将来債権額が１００万円未満の場合に所定割合を１０％とし、将来債権額が５００万円未満の場合に所定割合を１５％とし、将来債権額が５００万円以上の場合に所定割合を２０％とするようにすることができる。
【００８１】
決定手段１２２は、予測された将来債権額に基づいて回収率を決定するようにしてもよい。例えば、将来債権額を変数とする特定の式に基づいて回収率を決定するようにしてもよいし、離散的に回収率を決定するようにしてもよい。例えば、将来債権額が１００万円未満の場合に回収率を１０％とし、将来債権額が５００万円未満の場合に回収率を１５％とし、将来債権額が５００万円以上の場合に回収率を２０％とするようにすることができる。
【００８２】
手数料は、例えば、提供額に対する所定割合の額であり得、決定手段１２２は、所定割合を予測された将来債権額に基づいて変動させて提供額を決定するようにしてもよい。変動させる手法は問わない。例えば、提供額を変数とする特定の式に基づいて所定割合を連続的に変動させてもよいし、所定割合を離散的に変動させてもよい。例えば、提供額が１０万円未満の場合に所定割合を１０％とし、提供額が５０万円未満の場合に所定割合を１５％とし、提供額が５０万円以上の場合に所定割合を２０％とするようにすることができる。
【００８３】
別の実施形態において、決定手段１２２は、例えば、機械学習によって資金提供の条件を予測することができる。予測手段１２１は、例えば、ニューラルネットワークを利用した機械学習によって資金提供の条件を予測することができる。
【００８４】
決定手段１２２は、例えば、図４に示されるニューラルネットワーク１２１０と同様のニューラルネットワークを利用した機械学習によって資金提供の条件を決定することができる。ニューラルネットワークは、受信手段１１０が受信したデータを使用して予め学習処理が施されている学習済みニューラルネットワークである。学習処理は、過去のデータを使用して、ニューラルネットワークの隠れ層の各ノードの重み係数を計算する処理である。学習処理では、例えば、特定の期間内の売上額を入力用教師データとし、その売上額に対する理想の資金提供の条件を出力用教師データとして、複数の特定の期間のデータを使用してニューラルネットワーク１２１０の隠れ層の各ノードの重み係数を計算する。あるいは、学習処理では、例えば、特定の期間内の売上額と、その特定の期間前のネットショップに関する情報（例えば、ネットショップの実績（売上履歴、ネットショップの開設年月日、ネットショップの継続期間、ネットショップの平均評価値等）、ネットショップで購入した消費者の行動（例えば、消費者のログイン履歴、消費者によるネットショップの閲覧数、リピート率（そのネットショップで購入した消費者数に対するそのネットショップで複数回購入した消費者数の割合））、ネットショップの取扱商品の属性（例えば、ファッションであるか、食料品であるか、雑貨であるか等）、運営者の属性（住所、年齢、ログイン履歴、ＳＮＳ利用情報等）、消費者の属性（年齢、ＳＮＳ利用情報等））を入力用教師データと、その売上額およびネットショップに関する情報に対する理想の資金提供の条件を出力用教師データとして、複数のデータを使用してニューラルネットワーク１２１０の隠れ層の各ノードの重み係数を計算する。
【００８５】
例えば、ネットショップの開設年月日が１０年以上前である、または、ネットショップの継続期間が長いネットショップの情報を入力用教師データにするとき、資金提供の条件を優遇するように出力用教師データを設定することができる。そのようなネットショップは、長年商売を維持しており、将来も継続して売上を上げる可能性が高いため、資金提供の条件を優遇したとしても、提供した資金を回収し損なうリスクは低いからである。例えば、ネットショップの平均評価値が高い、または、リピート率が高いネットショップの情報を入力用教師データにするとき、資金提供の条件を優遇するように出力用教師データを設定することができる。そのようなネットショップは、消費者に支持されており、将来も継続して売上を上げる可能性が高いいため、資金提供の条件を優遇したとしても、提供した資金を回収し損なうリスクは低いからである。
【００８６】
決定手段１２２は、ネットショップの管理においてコンピュータシステム１００’が取得可能なあらゆる情報を教師データとして利用することができる。
【００８７】
例えば、このような学習済のニューラルネットワークの入力層に、特定の期間前の売上額を入力すると、出力層に資金提供の条件が出力され得る。あるいは、学習済のニューラルネットワークの入力層に、特定の期間前の売上額および特定の期間前のネットショップに関する情報を入力すると、出力層に資金提供の条件が出力され得る。ここで、特定の期間は、例えば、１分、１時間、１２時間、１日、１週間、１月、６月、１年等の任意の期間であり得る。
【００８８】
例えば、ネットショップに関する情報を入力データに用いることにより、ネットショップ毎の事情を考慮して資金提供の条件を決定することができる。特に、ネットショップの実績として、ネットショップの開設年月日、ネットショップの継続期間等を入力データに利用することにより、過去の売上額だけではわからないネットショップの成長可能性を考慮して資金提供の条件を決定することができる。例えば、ネットショップで購入した消費者の行動を入力データに用いることにより、そのネットショップに対する消費者の傾向を考慮して資金提供の条件を決定することができる。特に、リピート率を入力データに用いることにより、過去の売上額だけではわからないネットショップの成長可能性を考慮して資金提供の条件を決定することができる。
【００８９】
このように、決定手段１２２によって決定される資金提供の条件は、ネットショップにとって適した条件となり得る。これにより、できるだけリスクを軽減した資金提供の条件で資金提供を行うことが可能になる。
【００９０】
図３Ｂに示される例では、プロセッサ部１２０が予測手段１２１と決定手段１２２とを別々に備え、予測手段１２１が予測した将来債権額に基づいて、決定手段１２２が資金提供の条件を決定することを説明したが、本発明は、これに限定されない。例えば、予測手段１２１と決定手段１２２とが単一の構成であり、将来債権額の予測を介することなく、受信したネットショップに関する情報に基づいて、資金提供の条件を決定するようにしてもよい。これは、例えば、上述したニューラルネットワークを利用した機械学習によって達成され得る。
【００９１】
例えば、特定の期間のネットショップに関する情報を入力用教師データとし、そのネットショップに関する情報に対する理想の資金提供の条件を出力用教師データとして、複数の特定の期間のデータを使用してニューラルネットワークの隠れ層の各ノードの重み係数を計算することにより、学習処理が施される。学習済のニューラルネットワークの入力層に、特定期間のネットショップに関する情報を入力すると、出力層に資金提供の条件が出力され得る。
【００９２】
図３Ｂに示される例では、コンピュータシステム１００’の各構成要素がコンピュータシステム１００’内に設けられているが、本発明はこれに限定されない。コンピュータシステム１００’の各構成要素のいずれかがコンピュータシステム１００’の外部または遠隔に設けられることも可能である。例えば、プロセッサ部１２０’、メモリ部１４０のそれぞれが別々のハードウェア部品で構成されている場合には、各ハードウェア部品が任意のネットワークを介して接続されてもよい。このとき、ネットワークの種類は問わない。各ハードウェア部品は、例えば、ＬＡＮを介して接続されてもよいし、無線接続されてもよいし、有線接続されてもよい。コンピュータシステム１００’は、特定のハードウェア構成には限定されない。例えば、プロセッサ部１２０’をデジタル回路ではなくアナログ回路によって構成することも本発明の範囲内である。コンピュータシステム１００’の構成は、その機能を実現できる限りにおいて上述したものに限定されない。
【００９３】
図３Ｃは、電子商取引における販売店に資金提供を行うための機能を達成するためのコンピュータシステム１００のさらに別の実施形態（コンピュータシステム１０００）の構成の一例を示す。図３Ｃでは、図３Ａまたは図３Ｂに示される要素と同一の要素に同じ参照番号を付し、ここでは説明を省略する。図３Ｃに示される実施形態は、コンピュータシステム１０００が、コンピュータシステム１００またはコンピュータシステム１００’と、コンピュータシステム１００’’とを備える実施形態であり、例えば、ネットショップに資金提供を行うサーバ装置（コンピュータシステム１００またはコンピュータシステム１００’）と、ネットショップの決済を代行するサーバ装置（コンピュータシステム１００’’）とを備えるシステムに対応する。コンピュータシステム１００’’は、プロセッサ部１２０’’が、予測手段１２１の代わりに決済手段１２３と支払手段１２４とを備える点を除き、コンピュータシステム１００と同一の構成であり得る。
【００９４】
決済手段１２３は、受信手段１１０が受信した商品決済リクエストに応答して、決済を行うように構成されている。決済手段１２３は、公知の任意の手法によって決済を行うことができる。決済は、例えば、クレジットカード決済、口座振替決済、電子マネー決済、仮想通貨決済等であり得る。決済により、決済手段１２３は、消費者から売上金を取得することができる。
【００９５】
支払手段１２４は、決済によって取得された売上金をネットショップに支払うように構成されている。ネットショップへの支払は、例えば、口座振り込みによる支払であり得るが、例えば、電子マネーによる支払、仮想通貨による支払、現金による支払等であってもよい。
【００９６】
ネットショップがコンピュータシステム１００または１００’から資金提供を受けている場合、支払手段１２４は、決済によって取得された売上金に回収率を乗じた額を回収し、残りをネットショップに支払うようにしてもよい。支払手段１２４は、ネットショップに提供した提供額分を回収するまで、決済があるたびに、決済によって取得された売上金に回収率を乗じた額を回収し、残りをネットショップに支払うようにすることができる。このとき、支払手段１２４は、例えば、決済によって取得された売上金に回収率を乗じた額を回収し、さらに手数料分を差し引いたうえで、残りをネットショップに支払うようにしてもよい。これにより、コンピュータシステム１００’’は、コンピュータシステム１００または１００’が提供した資金に加えて、手数料も回収することができる。
【００９７】
図３Ｃに示される例では、コンピュータシステム１００’’の各構成要素がコンピュータシステム１００’’内に設けられているが、本発明はこれに限定されない。コンピュータシステム１００’’の各構成要素のいずれかがコンピュータシステム１００’’の外部または遠隔に設けられることも可能である。例えば、プロセッサ部１２０’’、メモリ部１４０のそれぞれが別々のハードウェア部品で構成されている場合には、各ハードウェア部品が任意のネットワークを介して接続されてもよい。このとき、ネットワークの種類は問わない。各ハードウェア部品は、例えば、ＬＡＮを介して接続されてもよいし、無線接続されてもよいし、有線接続されてもよい。コンピュータシステム１００’’は、特定のハードウェア構成には限定されない。例えば、プロセッサ部１２０’’をデジタル回路ではなくアナログ回路によって構成することも本発明の範囲内である。コンピュータシステム１００’’の構成は、その機能を実現できる限りにおいて上述したものに限定されない。
【００９８】
図３Ｃに示される例では、コンピュータシステム１００またはコンピュータシステム１００’とコンピュータシステム１００’’とが別のコンピュータシステムとして描写されているが、本発明はこれに限定されない。コンピュータシステム１００またはコンピュータシステム１００’とコンピュータシステム１００’’とが単一のコンピュータシステムとして構成されることも可能である。
【００９９】
上述した例では、プロセッサ１２０、プロセッサ１２０’、またはプロセッサ１２０’’の各構成要素が同一のプロセッサ内に設けられているが、本発明はこれに限定されない。プロセッサ１２０、プロセッサ１２０’、またはプロセッサ１２０’’の各構成要素が、複数のプロセッサ部に分散される構成も本発明の範囲内である。
【０１００】
図２を再び参照すると、コンピュータシステム１００には、データベース部が接続されている。データベース部２００には、例えば、作成されたネットショップに関する情報が格納され得る。ネットショップに関する情報は、例えば、運営者情報（氏名、住所、年齢、性別等、口座情報、ＳＮＳアカウント情報等）、販売店情報（開設年月日、取扱商品情報）、売上情報（例えば、いつ、どのユーザに、どの商品を、いくらで販売したかの情報）を含む。データベース部２００には、例えば、会員登録された消費者に関する情報も格納され得る。会員登録された消費者に関する情報は、例えば、消費者情報（ユーザ名、パスワード、住所、口座情報、ＳＮＳアカウント情報等））、ログイン履歴情報、商品購入履歴情報（例えば、いつ、どのネットショップで、どの商品を、いくらで購入したかの情報）を含む。
【０１０１】
データベース部２００には、例えば、コンピュータシステム１００によって予測されたネットショップの将来の売上を示す情報が格納され得る。また、データベース部２００には、例えば、予測された将来の売上の買取額、支払率、手数料が各ネットショップと関連付けて格納され得る。
【０１０２】
図２に示される例では、データベース部２００は、コンピュータシステム１００の外部に設けられているが、本発明はこれに限定されない。データベース部２００をコンピュータシステム１００の内部に設けることも可能である。このとき、データベース部２００は、メモリ部１３０を実装する記憶手段と同一の記憶手段によって実装されてもよいし、メモリ部１３０を実装する記憶手段とは別の記憶手段によって実装されてもよい。いずれにせよ、データベース部２００は、コンピュータシステム１００のための格納部として構成される。データベース部２００の構成は、特定のハードウェア構成に限定されない。例えば、データベース部２００は、単一のハードウェア部品で構成されてもよいし、複数のハードウェア部品で構成されてもよい。例えば、データベース部２００は、コンピュータシステム１００の外付けハードディスク装置として構成されてもよいし、ネットワークを介して接続されるクラウド上のストレージとして構成されてもよい。
【０１０３】
図５Ａは、データベース部２００に格納されているネットショップに関する情報の構成の一例を示す。
【０１０４】
販売店毎に販売店ＩＤが割り振られ、データベース部２００には、ネットショップに関する情報が販売店ＩＤと関連付けられて格納され得る。ネットショップに関する情報は、運営者情報、販売店情報、売上情報を含むが、これらに限定されない。
【０１０５】
図５Ｂは、データベース部２００に格納されている会員登録された消費者に関する情報の構成の一例を示す。
【０１０６】
会員登録された消費者毎に会員ＩＤが割り振られ、データベース部２００には、会員登録された消費者に関する情報が会員ＩＤと関連付けられて格納され得る。会員登録された消費者に関する情報は、消費者情報、ログイン履歴情報、商品購入履歴情報を含むが、これらに限定されない。
【０１０７】
３．電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステムによる処理
図６は、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム１００における処理の一例を示す。図６に示される例では、ネットショップに資金提供を行うための処理６００を説明する。
【０１０８】
ステップＳ６０１では、コンピュータシステム１００の受信手段１１０が、ネットショップに関する情報を受信する。ネットショップに関する情報は、例えば、データベース部２００に格納されており、受信手段１１０は、データベース部２００からネットショップに関する情報を受信する。ネットショップに関する情報は、例えば、ネットワーク５００を介してコンピュータシステム１００の外部から受信するようにしてもよい。
【０１０９】
ネットショップに関する情報は、例えば、ネットショップの売上情報であり得る。ネットショップに関する情報は、例えば、ネットショップの実績（売上履歴、ネットショップの開設年月日、ネットショップの継続期間、ネットショップの平均評価値等）、ネットショップで購入した消費者の行動（例えば、消費者のログイン履歴、消費者によるネットショップの閲覧数、リピート率（そのネットショップで購入した消費者数に対するそのネットショップで複数回購入した消費者数の割合））、ネットショップの取扱商品の属性（例えば、ファッションであるか、食料品であるか、雑貨であるか等）、運営者の属性（住所、年齢、ログイン履歴、ＳＮＳ利用情報等）、消費者の属性（年齢、ＳＮＳ利用情報等）のうちの少なくとも１つであってもよい。
【０１１０】
受信手段１１０は、受信したネットショップに関する情報をプロセッサ部１２０に渡し、プロセッサ部１２０は、ネットショップに関する情報を受信する。
【０１１１】
プロセッサ部１２０がネットショップに関する情報を受信すると、ステップＳ６０２では、プロセッサ部１２０の予測手段１２１が、ネットショップに関する情報に基づいて、ネットショップの将来債権額を予測する。
【０１１２】
予測手段１２１は、例えば、ネットショップに関する情報に基づいて回帰分析を行うことによって将来債権額を予測する。予測手段１２１は、例えば、学習済のニューラルネットワークを利用して、将来債権額を予測する。学習済みのニューラルネットワークを利用する場合、ネットショップに関する情報をニューラルネットワークの入力層に入力することにより、将来債権額が出力層に出力される。
【０１１３】
将来債権額が予測されると、ステップＳ６０３では、プロセッサ部１２０が、送信手段１３０を介して、予測された将来債権額に応じた資金を提供する資金提供の条件の提案をネットショップの端末装置（販売店端末装置３００）に送信する。
【０１１４】
資金提供の条件は、例えば、資金の提供額、回収率、手数料を含む。資金提供の条件は、例えば、予測された将来債権額から一意に決定される条件であり得る。提供額は、例えば、予測された将来債権額から一意に決定される一定割合（例えば、１０〜５０％、例えば、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％等）を将来債権額に乗じた額であってもよいし、予測された将来債権額から一意に決定される定額（例えば、７万円、１４万円、２１万円等）であってもよい。回収率は、例えば、予測された将来債権額から一意に決定される一定割合（例えば、１０〜５０％、例えば、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％等）であり得る。手数料は、例えば、予測された将来債権額から一意に決定される一定割合（例えば、１０〜５０％、例えば、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％等）を将来債権額に乗じた額であってもよいし、予測された将来債権額から一意に決定される一定金額（例えば、１，０００円／月、５，０００円／月、１０，０００円／月等）であってもよい。
【０１１５】
資金提供の条件の提案を受信した販売店端末装置３００が資金提供の条件を受け入れると、資金提供が実行される。このとき、例えば、提供額から手数料を差し引いた額の資金を提供するようにしてもよい。
【０１１６】
図３Ｂを参照して上述したコンピュータシステム１００’は、コンピュータシステム１００と同様に処理６００を行うことができるが、コンピュータシステム１００’’による処理では、ステップＳ６０２とステップＳ６０３との間で、ステップＳ６０２５を含むようにしてもよい。
【０１１７】
ステップＳ６０２５では、プロセッサ部１２０の決定手段１２２が、ステップＳ６０２で予測された将来債権額に基づいて、資金提供の条件を決定する。資金提供の条件は、例えば、資金の提供額、回収率、手数料を含む。
【０１１８】
決定手段１２２は、例えば、ステップＳ６０２で予測された将来債権額に加えて、受信手段１１０が受信したネットショップに関する情報に基づいて、資金提供の条件を予測することができる。ネットショップに関する情報は、例えば、ネットショップの実績、ネットショップで購入した消費者の行動、ネットショップの取扱商品の属性のうちの少なくとも１つであり得る。
【０１１９】
決定手段１２２は、例えば、学習済みのニューラルネットワークを利用して資金提供の条件を予測することができる。学習済みのニューラルネットワークを利用する場合、ステップＳ６０２で予測された将来債権額をニューラルネットワークの入力層に入力することにより、資金提供の条件が出力層に出力される。あるいは、ステップＳ６０２で予測された将来債権額およびネットショップに関する情報をニューラルネットワークの入力層に入力することにより、資金提供の条件が出力層に出力される。
【０１２０】
このとき、送信手段１３０は、決定手段１２２によって決定された資金提供の条件をネットショップの端末装置（販売店端末装置３００）に送信することになる。
【０１２１】
処理６００では、処理６００の各ステップが実行されるタイミングは問わない。処理６００の各ステップは任意のタイミングで実行されることができる。
【０１２２】
例えば、販売店端末装置３００から資金提供のリクエストを受信したときに、リクエストに応答してステップＳ６０１〜ステップＳ６０３を実行するようにしてもよい。
【０１２３】
例えば、販売店端末装置３００から資金提供のリクエストを受信することなく、ランダムに、または、所定期間毎に、または、所定のタイミングで、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０３を実行するようにしてもよい。所定期間は、例えば、１分、１時間、１２時間、１日、１週間、１月、６月、１年等の任意の期間であり得る。所定のタイミングは、例えば、ネットショップの売上が所定額（例えば、１００万円）を上回ったとき、販売店継続期間が所定年数（例えば、１年）を超えたとき、消費者からネットショップの評価があったとき等であり得る。
【０１２４】
例えば、所定期間毎にステップＳ６０１〜ステップＳ６０２を実行し、販売店端末装置３００から資金提供のリクエストを受信したときに、そのときに予測されている将来債権額に基づいて、ステップＳ６０３、または、ステップＳ６０２５およびステップＳ６０３を実行するようにしてもよいし、所定期間毎にステップＳ６０１〜ステップＳ６０２５を実行し、販売店端末装置３００から資金提供のリクエストを受信したときに、そのときに決定されている資金提供の条件に基づいて、ステップＳ６０３を実行するようにしてもよいし。所定期間は、例えば、１分、１時間、１２時間、１日、１週間、１月、６月、１年等の任意の期間であり得る。所定期間を例えば、１か月またはそれよりも短い期間、例えば、１週間、１日、１時間等とすることにより、ネットショップの将来債権額を“リアルタイムに”予測して、ネットショップの現在の状態をより反映した資金提供の条件を提示することが可能になる。
【０１２５】
例えば、ネットショップで消費者から商品の注文がなされる毎にステップＳ６０１〜ステップＳ６０２を実行し、販売店端末装置３００から資金提供のリクエストを受信したときに、そのときに予測されている将来債権額に基づいて、ステップＳ６０３、または、ステップＳ６０２５およびステップＳ６０３を実行するようにしてもよいし、ネットショップで消費者から商品の注文がなされる毎にステップＳ６０１〜ステップＳ６０２５を実行し、販売店端末装置３００から資金提供のリクエストを受信したときに、そのときに決定されている資金提供の条件に基づいて、ステップＳ６０３を実行するようにしてもよい。これにより、ネットショップの将来債権額を“リアルタイムに”予測して、ネットショップの現在の状態をより反映した資金提供の条件を提示することが可能になる。
【０１２６】
一実施形態において、プロセッサ部１２０は、資金提供のリクエストを受信したとき、資金提供のリクエストをしたネットショップが、資金を提供するに足る適格を有しているか否かを判断するようにしてもよい。資金を提供するに足る適格は、例えば、コンピュータシステム１００による管理のもと、６か月以上の取引実績があるネットショップであることであってもよい。資金を提供するに足る適格は、例えば、過去３か月の売上が月平均１００万以上であることであってもよい。資金を提供するに足る適格を有しているか否かを判断することにより、提供した資金を回収し損なう可能性のあるネットショップを予め排除することができ、提供した資金を回収し損なうリスクを低減することができる。
【０１２７】
資金提供の条件が受け入れられ、資金提供が実行された後、コンピュータシステム１０００’は、例えば、図７に示される処理７００によって、提供した資金を回収することができる。
【０１２８】
図７は、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム１０００’における処理の一例を示す。図７に示される例では、ネットショップに提供した資金の回収を行うための処理７００を説明する。処理７００は、例えば、上述した処理６００によって提示された資金提供の条件に従って資金提供された資金の回収を行うための処理である。以下の説明では、資金提供の条件は、提供額および回収率を少なくとも含むものとする。
【０１２９】
消費者がネットショップで商品を購入するとき、消費者端末装置３００が、商品の注文とともに、商品決済リクエストをコンピュータシステム１０００に送信する。すると、ステップＳ７０１では、コンピュータシステム１０００の受信手段１１０が、商品決済リクエストを受信する。商品決済リクエストは、例えば、消費者情報（例えば、ユーザＩＤ等）、ネットショップ情報（例えば、販売店ＩＤ等）、商品情報（例えば、商品コード、価格）を含み得る。
【０１３０】
受信手段１１０は、受信した商品決済リクエストをプロセッサ部１２０に渡し、プロセッサ部１２０は、ネットショップに関する情報を受信する。
【０１３１】
プロセッサ部１２０が商品決済リクエストを受信すると、ステップＳ７０２では、プロセッサ部１２０の決済手段１２３が、決済を行う。決済により、決済手段１２３は、商品の売上金を取得することができる。
【０１３２】
ステップＳ７０３では、プロセッサ部１２０の支払手段１２４が、決済によって取得された売上金のうち、回収率分を回収し、残りをネットショップに支払う。回収率分は、決済によって取得された売上金に回収率を乗じた額である。支払手段１２４は、例えば、回収率分を回収し、さらに手数料分を差し引いたうえで、残りをネットショップに支払うようにしてもよい。
【０１３３】
ステップＳ７０４では、支払手段１２３が、累積された回収率分と提供額とを比較する。累積された回収率分が提供額よりも少ない場合、ネットショップに提供した提供額をすべて回収できていないため、処理７００は終了せず、ステップＳ７０１に戻る。累積された回収率分が提供額以上となった場合、ネットショップに提供した提供額をすべて回収できたので、処理７００は終了し、以後の決済では、取得された売上金を全額ネットショップに支払うことができる。
【０１３４】
図６、図７を参照して上述した例では、図６、図７に示される各ステップの処理は、プロセッサ部１２０とメモリ部１４０に格納されたプログラムとによって実現することが説明されたが、本発明はこれに限定されない。図６、図７に示される各ステップの処理のうちの少なくとも１つは、制御回路などのハードウェア構成によって実現されてもよい。
【０１３５】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【０１３６】
本発明は、電子商取引における販売店に資金提供を行うためのコンピュータシステム、方法、およびプログラムを提供するものとして有用である。
【符号の説明】
【０１３７】
１０  ネットショップ管理会社
２０  ネットショップ
３０  消費者
１００、１００’、１０００  コンピュータシステム
２００  データベース部
３００  販売店端末装置
４００  消費者端末装置
５００  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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