(57)【要約】【課題】同時入札によるオークションにおける予想落札価格を算出すること。【解決手段】入札案件毎に、過去の入札対象商品の商品情報と、商品の種類と、落札価格と、入札数と、落札者とを対応付けた落札履歴データを予め記憶する落札履歴データベースを備え、同種の商品毎に、落札履歴データに基づいて、入札数及び商品情報を説明変量とし落札価格を目的変量とした重回帰分析を行うことにより、落札価格の予測式のパラメータを算出し、新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者が過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び落札履歴データベースに記憶される各落札者の過去の落札数に基づき、新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出し、予測式に、予想入札数と、新たに入札対象となる商品の商品情報とを当てはめることによって、新たに入札対象となる商品の予想落札価格を算出する。【選択図】図２
2010055569.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入札案件毎に、過去の入札対象商品の商品情報と、商品の種類と、落札価格と、入札数と、落札者とを対応付けた落札履歴データを予め記憶する落札履歴データベースと、
同種の商品毎に、前記落札履歴データに基づいて、入札数及び商品情報を説明変量とし落札価格を目的変量とした重回帰分析を行うことにより、落札価格の予測式のパラメータを算出する予測式算出部と、
新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者が過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び前記落札履歴データベースに記憶される各落札者の過去の落札数に基づき、前記新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出する予想入札数算出部と、
前記予測式に、前記予想入札数と、前記新たに入札対象となる商品の商品情報とを当てはめることによって、前記新たに入札対象となる商品の予想落札価格を算出する予想落札価格算出部と、
を備える予想落札価格算出装置。
【請求項２】
前記予想入札数算出部は、前記類似度を各落札者の過去の落札数に乗算し、全ての落札者における乗算結果を加算することによって予想入札数を算出する、請求項１に記載の予想落札価格算出装置。
【請求項３】
前記落札履歴データを項目毎にクラスタリングするクラスタリング部をさらに備え、
前記予想入札数算出部は、新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者のクラスが過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び各落札者のクラスに含まれる落札者の過去の落札数の平均に基づき、前記新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出する、
請求項１に記載の予想落札価格算出装置。
【請求項４】
入札案件毎に、過去の入札対象商品の商品情報と、商品の種類と、落札価格と、入札数と、落札者とを対応付けた落札履歴データを予め記憶する落札履歴データベースを備える予想落札価格算出装置が、同種の商品毎に、前記落札履歴データに基づいて、入札数及び商品情報を説明変量とし落札価格を目的変量とした重回帰分析を行うことにより、落札価格の予測式のパラメータを算出するステップと、
前記予想落札価格算出装置が、新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者が過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び前記落札履歴データベースに記憶される各落札者の過去の落札数に基づき、前記新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出するステップと、
前記予想落札価格算出装置が、前記予測式に、前記予想入札数と、前記新たに入札対象となる商品の商品情報とを当てはめることによって、前記新たに入札対象となる商品の予想落札価格を算出するステップと、
を含む予想落札価格算出方法。
【請求項５】
入札案件毎に、過去の入札対象商品の商品情報と、商品の種類と、落札価格と、入札数と、落札者とを対応付けた落札履歴データを予め記憶する落札履歴データベースを備えるコンピュータに対し、
同種の商品毎に、前記落札履歴データに基づいて、入札数及び商品情報を説明変量とし落札価格を目的変量とした重回帰分析を行うことにより、落札価格の予測式のパラメータを算出するステップと、
新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者が過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び前記落札履歴データベースに記憶される各落札者の過去の落札数に基づき、前記新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出するステップと、
前記予測式に、前記予想入札数と、前記新たに入札対象となる商品の商品情報とを当てはめることによって、前記新たに入札対象となる商品の予想落札価格を算出するステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品に対して複数の者が入札する入札システムにおいて、最も高い入札価格（落札価格）を予想する予想落札価格算出装置、予想落札価格算出方法、及びそのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
図１１は、従来のオークションの仕組みの概念を表す概念図である。図１１に表されるように、従来のオークションは、提供者（サプライヤー）が商品を売りに出し、その商品に対して買い取りを希望する複数の業者（バイヤー）がそれぞれ入札を行い、最も高い入札価格（落札価格）を提示したバイヤーがその商品を買い取る仕組みとなっている。したがって、各バイヤーは、入札を行う時点では、他のバイヤーによる入札数や入札金額を知ることはできない。しかし、各バイヤーにとっては、他のバイヤーによる入札数や入札金額を知ることが可能となれば、その情報に基づいて自身の入札を検討し有利に入札を行うことが可能となる。そのため、他のバイヤーによる入札数や入札金額は、各バイヤーにとって貴重な情報となる。
【０００３】
このような各バイヤーのニーズに対し、過去の落札履歴に基づいて、落札価格を予測し、予想落札価格をバイヤーに提供するサービスが提案されている。具体的には、売りに出された商品に関する情報（例えば、型番、性能、状態の良し悪しなど）を用いて落札価格を予測するモデルを、過去の落札履歴に基づいて構築し、予想落札価格を算出する技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１に開示された技術は、不動産を商品として取り扱うオークションにおいて、オークションにおける物件の落札価格の確率分布を算出し、最高入札価格の推移をシミュレーションすることを可能とする。
【特許文献１】特開２００８−０７０９１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された技術では、エージェントと呼ばれる計算機上の仮想的なバイヤーが、その時点における最高入札価格に基づいて入札金額を決定して入札を行うということを複数回繰り返してシミュレートすることによって、最終的な最高入札価格（落札価格）の予測値を算出する。そのため、同時入札を前提としているオークションに対しては予測値を算出することが困難であるという問題があった。
【０００６】
上記事情に鑑み、本発明は、同時入札によるオークションにおける落札価格を予想し、予想落札価格を算出することを可能とする予想落札価格算出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による予想落札価格算出装置は、入札案件毎に、過去の入札対象商品の商品情報と、商品の種類と、落札価格と、入札数と、落札者とを対応付けた落札履歴データを予め記憶する落札履歴データベースと、同種の商品毎に、前記落札履歴データに基づいて、入札数及び商品情報を説明変量とし落札価格を目的変量とした重回帰分析を行うことにより、落札価格の予測式のパラメータを算出する予測式算出部と、新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者が過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び前記落札履歴データベースに記憶される各落札者の過去の落札数に基づき、前記新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出する予想入札数算出部と、前記予測式に、前記予想入札数と、前記新たに入札対象となる商品の商品情報とを当てはめることによって、前記新たに入札対象となる商品の予想落札価格を算出する予想落札価格算出部と、を備える。
【０００８】
［２］また、本発明の一態様による予想落札価格算出装置において、前記予想入札数算出部は、前記類似度を各落札者の過去の落札数に乗算し、全ての落札者における乗算結果を加算することによって予想入札数を算出する、ように構成されても良い。
【０００９】
［３］また、本発明の一態様による予想落札価格算出装置は、前記落札履歴データを項目毎にクラスタリングするクラスタリング部をさらに備え、前記予想入札数算出部は、新たに入札対象となる商品の商品情報と各落札者のクラスが過去に落札した商品の商品情報との類似度、及び各落札者のクラスに含まれる落札者の過去の落札数の平均に基づき、前記新たに入札対象となる商品に対する予想入札数を算出する、ように構成されても良い。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上述した予想落札価格算出装置が行う予想落札価格算出方法として特定されても良い。また、本発明の一態様は、上述した落札履歴データベースを備えるコンピュータに対し、上記方法を実行させるためのコンピュータプログラムとして特定されても良い。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、同時入札によるオークションにおける予想落札価格を算出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、入札支援情報提供装置（本発明における「予想落札価格算出装置」に相当）を用いたオークションの仕組みの概念を表す概念図である。このオークションの仕組みでは、サプライヤーが商品を提供し、その商品に関する情報を入札支援情報提供装置が入力する。次に、入札支援情報提供装置が、入札数及び落札価格を予想し、予想入札数及び予想落札価格（以下、この二つをまとめて「入札支援情報」という）をバイヤーに提供する。そして、バイヤーが、入札支援情報に基づいて入札を行う。
【００１３】
以下、取り引きされる商品が中古車である場合の入札支援情報提供装置１について説明する。図２は、中古車のオークションにおいて入札支援情報を予測しバイヤーに提供する入札支援情報提供装置１の機能構成を表す機能ブロック図である。図示するように、入札支援情報提供装置１は、落札履歴ＤＢ１０１、車種履歴ＤＢ１０２、車種履歴作成部１０３、予測式算出部１０４、バイヤー履歴ＤＢ１０５、バイヤー履歴作成部１０６、クラスタリングＤＢ１０７、クラスタリング部１０８、予想入札数算出部１０９、予想落札価格算出部１１０を備える。
【００１４】
落札履歴ＤＢ１０１は、中古車のオークションにおける過去の落札履歴データを予め記憶する。
車種履歴ＤＢ１０２は、落札履歴ＤＢ１０１に記憶される落札履歴データから車種毎に抽出された車種履歴データを記憶する。
【００１５】
車種履歴作成部１０３は、落札履歴ＤＢ１０１に記憶される落札履歴データから車種履歴データを抽出し車種履歴ＤＢ１０２に書き込む。
予測式算出部１０４は、車種履歴ＤＢ１０２に記憶される車種履歴データに基づいて、予想落札価格算出部１１０において用いられる予測式の各パラメータの値を算出する。
【００１６】
バイヤー履歴ＤＢ１０５は、落札履歴ＤＢ１０１に記憶される落札履歴データからバイヤー毎に抽出されたバイヤー履歴データを記憶する。
バイヤー履歴作成部１０６は、落札履歴ＤＢ１０１に記憶される落札履歴データからバイヤー履歴データを抽出しバイヤー履歴ＤＢ１０５に書き込む。
【００１７】
クラスタリングＤＢ１０７は、バイヤー、車種、複数の車情報がそれぞれクラスタリングされた結果であるクラスタリングデータ及びクラス対応データを記憶する。
クラスタリング部１０８は、バイヤー履歴データに基づいて、バイヤー、車種、複数の車情報それぞれに基づいてクラスタリングデータ及びクラス対応データを作成し、クラスタリングデータ及びクラス対応データをクラスタリングＤＢ１０７に書き込む。
【００１８】
予想入札数算出部１０９は、クラスタリングＤＢ１０７に記憶されるクラスタリングデータ、クラス対応データ、及び入札の対象となる中古車の車情報（入札対象車情報）に基づいて、入札の対象となる中古車に対する入札数の予想数（予想入札数）を算出する。
予想落札価格算出部１１０は、予想入札数算出部１０９によって算出された予想入札数と、予測式算出部１０４によって算出された予測式の各パラメータの値に基づいて、入札の対象となる中古車の落札価格の予想価格（予想落札価格）を算出する。
【００１９】
図３は、落札履歴ＤＢ１０１によって予め記憶される落札履歴データの概略を表す概略図である。落札履歴データは、入札案件毎に、落札したバイヤーのバイヤーＩＤ、落札された中古車の車種を表す車種番号、落札価格、入札数、落札された中古車に関する複数の車情報（車情報１〜車情報Ｎ）を対応付けたデータである。車情報は、例えば車の全長、車幅、車高、車体重量、走行距離、年数、傷の有無などに関する情報である。また、傷の有無のような二値情報は、“０”又は“１”の二値表現（バイナリ表現）を用いて表される。例えば、“１”は傷が有ることを表し、“０”は傷がないことを表す。
【００２０】
図４は、車種履歴ＤＢ１０２によって記憶される車種履歴データの概略を表す概略図である。車種履歴データは、車種毎に、各入札案件における落札価格、入札数、複数の車情報（車情報１〜Ｎ）を対応付けたデータである。車種履歴データは、車種履歴作成部１０３によって作成され、車種履歴ＤＢ１０２に書き込まれる。
【００２１】
図５は、バイヤー履歴ＤＢ１０５によって記憶されるバイヤー履歴データの概略を表す概略図である。バイヤー履歴データは、バイヤーＩＤ毎に、各車種（車種１〜車種Ｌ）の落札数、平均落札価格、過去に落札した中古車に関する各車情報の平均値を対応付けたデータである。バイヤー履歴データは、バイヤー履歴作成部１０６によって作成され、バイヤー履歴ＤＢ１０５に書き込まれる。バイヤー履歴データにおいて、バイナリ表現を用いて表される車情報の値は、“０”又は“１”に丸められた値であっても良いし、小数値であっても良い。
【００２２】
図６は、クラスタリングＤＢ１０７によって記憶されるクラスタリングデータの概略を表す概略図である。クラスタリングデータは、バイヤークラス番号毎に、各車種クラスの落札数、全車種を通した落札価格の平均値、各車情報クラスの平均値を対応付けたデータである。各車種クラスの落札数は、該当するバイヤークラスに含まれる各バイヤーによる落札数のうち、その車種クラスに含まれる車種毎の落札数の総和を表す。落札価格の平均値は、車種クラスに関わらず、該当するバイヤークラスに含まれる各バイヤーによって落札された全ての落札価格の平均値を表す。各車情報クラスの平均値は、該当するバイヤークラスに含まれるバイヤーによって落札された車に関する車情報数のうち、その車情報クラスに含まれる車情報毎の平均値を表す。クラスタリングデータは、クラスタリング部１０８によって作成され、クラスタリングＤＢ１０７に書き込まれる。
【００２３】
図７は、クラスタリングＤＢ１０７によって記憶されるクラス対応データの概略を表す概略図である。クラス対応データは、バイヤークラス対応データ（図７（ａ））、車種クラス対応データ（図７（ｂ））、車情報クラス対応データ（図７（ｃ））からなる。バイヤークラス対応データは、バイヤーＩＤ毎にバイヤークラス番号を対応付けたデータである。車種クラス対応データは、車種番号毎に車種クラス番号を対応付けたデータである。車情報対応データは、車情報番号毎に車情報クラス番号を対応付けたデータである。クラス対応データは、クラスタリング部１０８によって作成され、クラスタリングＤＢ１０７に書き込まれる。
【００２４】
図８は、入札支援情報提供装置１の動作例を表すフローチャートである。以下、図８を用いて入札支援情報提供装置１の動作例について説明する。まず、車種履歴作成部１０３が、落札履歴ＤＢ１０１から落札履歴データを読み出し、車種履歴データを作成して車種履歴ＤＢ１０２に書き込む（ステップＳ１０１）。
【００２５】
次に、予測式算出部１０４が、車種履歴データを車種履歴ＤＢ１０２から読み出し、全ての車種について、車種毎に予測式の各パラメータの値を算出する（ステップＳ１０２）。具体的には、予測式算出部１０４は、ある車種について入札数、各車情報１〜Ｎのそれぞれを説明変量とし、落札価格を目的変量とした重回帰分析を行うことによって、この車種についての予想落札価格を算出するための予測式に用いられる各パラメータの値を算出する。予測式とは、例えば式１であり、各パラメータとは、例えば式１におけるａ＿１〜ａ＿｛Ｎ＋１｝及びｂである。このとき、予測式算出部１０４は、ステップワイズ法に基づいて変数の選択を行っても良い。
【００２６】
【数１】
2010055569.tif 000003
【００２７】
図９は、予測式算出部１０４によって算出される各パラメータの概略を表す概略図である。図９に示されるように、予測式算出部１０４は、予測式算出部１０４は、上述した処理を全ての車種に対して行うことによって、全ての車種毎（即ち車種番号毎）に、入札数と各車情報に係る各パラメータの値（切片を含む）を算出する。
【００２８】
次に、バイヤー履歴作成部１０６が、落札履歴ＤＢ１０１から落札履歴データを読み出し、バイヤー履歴データを作成してバイヤー履歴ＤＢ１０５に書き込む（ステップＳ１０３）。
【００２９】
次に、クラスタリング部１０８が、バイヤー履歴ＤＢ１０５からバイヤー履歴データを読み出し、クラスタリングを行うことによってクラスタリングデータ及びクラス対応データを作成し、クラスタリングデータ及びクラス対応データをクラスタリングＤＢ１０７に書き込む（ステップＳ１０４）。なお、クラスタリング部１０８が行う処理の詳細については後述する。
【００３０】
クラスタリング部１０８の処理が終了すると、予想入札数算出部１０９が、クラスタリングＤＢ１０７からクラスタリングデータを読み出し、入札の対象となる車に対する予想入札数を算出する（ステップＳ１０５）。なお、予想入札数算出部１０９が行う処理の詳細についても、クラスタリング部１０８が行う処理と同様に後述する。
【００３１】
予想入札数算出部１０９の処理が終了すると、予想落札価格算出部１１０が、予測式算出部１０４によって算出された予測式と、予想入札数算出部１０９によって算出された予想入札数と、入札の対象となる車の車種及び車情報１〜Ｎに基づいて、予想落札価格を算出する（ステップＳ１０６）。
【００３２】
図１０は、入札の対象となる車に関する情報として入札支援情報提供装置１に入力される情報（入札対象車情報）の概略を表す概略図である。入力対象車情報は、入札の対象となる車の車種番号、及び車情報１〜Ｎを有する。予想落札価格算出部１１０は、具体的には、入札対象車情報と、入札の対象となる車の車種に対応する予測式の各パラメータ（図９に表されるパラメータ）と、予想入札数とを用いて、予想落札価格を算出する。そして、予想落札価格算出部１１０は、予想入札数及び予想落札価格（即ち入札支援情報）を出力し（ステップＳ１０７）、フローチャート全体の処理を終える。
【００３３】
次に、クラスタリング部１０８が行う処理の詳細について説明する。落札履歴データを、Ｄ＝｛ＤＰ、ＤＴ、ＤＲ、ＤＢ、ＤＣ｝というベクトルとして捉える。ＤＰは、バイヤーｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）の平均落札価格ｄｉ（Ｐ）を第ｉ要素にもつ、Ｎ次元のベクトルである。ＤＴは、バイヤーｉが過去に落札した車種ｔ（ｔ＝１，２，・・・，ＬＴ）の台数ｄｉ，ｔ（Ｔ）を第（ｉ，ｔ）要素にもつ、Ｎ×ＬＴ行列である。ＤＲは、バイヤーｉが過去に落札した車に関する車情報（連続値）ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ＬＲ）の平均値ｄｉ，ｊ（Ｒ）を第（ｉ，ｊ）要素にもつ、Ｎ×ＬＲ行列である。ここで、車情報（連続値）とは、車情報のうちその値が連続値であるものであり、例えば車の全長や車体重量のように連続値で表現される車情報である。ＤＢは、バイヤーｉが過去に落札した車に関する車情報（バイナリ値）ｋ（ｋ＝１，２，・・・，ＬＢ）の平均値ｄｉ，ｋ（Ｂ）を第（ｉ，ｋ）要素にもつ、Ｎ×ＬＢ行列である。ここで、車情報（バイナリ値）とは、車情報のうちその値がバイナリ値であるものであり、例えば車検の有無やキズの有無など、バイナリ値（０，１）で表現される車情報である。なお、平均値ｄｉ，ｋ（Ｂ）は、四捨五入するなどして０か１に丸められた値である。ＤＣは、バイヤーｉが過去に落札した車に関する車情報（カウント値）ｌ（ｌ＝１，２，・・・，ＬＣ）の平均値ｄｉ，ｌ（Ｃ）を第（ｉ，ｌ）要素にもつ、Ｎ×ＬＣ行列である。ここで、車情報（カウント値）とは、車情報のうちその値がカウント値であるものであり、例えば登録月数やキズの総数など、頻度（正数）で表現される車情報である。なお、平均値ｄｉ，ｌ（Ｃ）は、四捨五入するなどして整数値に丸められた値である。
【００３４】
クラスタリング部１０８は、バイヤー、車種、車情報（連続値）、車情報（バイナリ値）、車情報（カウント値）をそれぞれクラスタリングする。ここで、クラスタリング対象ごとにクラス番号を並べたベクトル“クラス割り当てベクトルＡ”をＡ＝｛Ｚ，ＷＴ，ＷＲ，ＷＢ，ＷＣ｝のように定義する。Ｚは、バイヤーｉの所属するバイヤークラスｚｉを第ｉ要素にもつＮ次元ベクトルである。ＷＴは、車種ｔの所属する車種クラス番号ｗｔを第ｔ要素にもつＬＴ次元ベクトルである。ＷＲは、特徴ｊの所属する車情報（連続値）クラス番号ｗｊを第ｊ要素にもつＬＲ次元ベクトルである。ＷＢは、特徴ｋの所属する車情報（バイナリ値）クラス番号ｗｋを第ｋ要素にもつＬＢ次元ベクトルである。ＷＣは、特徴ｌの所属する車情報（カウント値）クラス番号ｗｌを第ｌ要素にもつＬＣ次元ベクトルである。このように、ベクトルの要素の異なり数がクラス数となる。例えば、バイヤーの数Ｎ＝５とすると、Ｚ＝［１，２，４，３，１］の場合はクラス数が４となり、Ｚ＝［２，２，２，１，１］の場合はクラス数が２となる。
【００３５】
まず、クラスタリング部１０８は、各バイヤー、各車種、各車情報（連続値）、各車情報（バイナリ値）、各車情報（カウント値）それぞれに対し、それぞれのクラス数をランダムに決定し、それぞれのデータに対しランダムにクラス番号を割り当てる。次に、クラスタリング部１０８は、一つのデータ（例えば、一人のバイヤーや、一つの車種や、一つの車情報など）を選択し、選択されたデータに対し新たなクラス番号を割り当てることによって、このデータに対して割り当てられているクラス番号を更新する。新たなクラス番号の選択方法については後述する。そして、更新後に、クラスタリング部１０８は、クラス割り当てベクトルＡの事後確率を算出する。クラスタリング部１０８は、これらの処理を他のデータに対しても繰り返し実行し、毎回算出される事後確率の値を比較する。そして、所定の条件、例えば事後確率の値が所定の回数連続して閾値以上上昇しなかった場合や、事後確率の値が閾値を超えた場合に、クラスタリング部１０８はこの繰り返し処理を終了し、終了した時点でのクラス番号の割り当てでクラスタリングを確定させる。
【００３６】
ここで、無限関係モデルは、落札履歴が与えられた下でのクラス割り当てベクトルＡの出現確率、すなわちクラス割り当てベクトルＡの事後確率を最大にするＡ＊を出力する。このときＡ＊は式２のように表される。
【００３７】
【数２】
2010055569.tif 000004
【００３８】
また、クラス割り当てベクトルの事後確率は、仮定したモデルの下では式３のように展開できる。
【００３９】
【数３】
2010055569.tif 000005
【００４０】
落札履歴に含まれる各データに対して仮定される分布は予め設定されている。具体的には、式４〜式８のような分布が予め設定されている。
【００４１】
【数４】
2010055569.tif 000006
【００４２】
【数５】
2010055569.tif 000007
【００４３】
【数６】
2010055569.tif 000008
【００４４】
【数７】
2010055569.tif 000009
【００４５】
【数８】
2010055569.tif 000010
【００４６】
ここで、ΘＰ、ΘＴ、ΘＲ、ΘＢ、ΘＣは、それぞれの分布に対するパラメータを表す。具体的には、式９は、バイヤークラスｒにおける正規分布のパラメータ（平均と分散）を表す。
【００４７】
【数９】
2010055569.tif 000011
【００４８】
式１０は、バイヤークラスｒかつ車種クラスｓにおける、多項分布のパラメータを表す。
【００４９】
【数１０】
2010055569.tif 000012
【００５０】
式１１は、バイヤークラスｒかつ車情報（連続値）クラスｓにおける、正規分布のパラメータ（平均と分散）を表す。
【００５１】
【数１１】
2010055569.tif 000013
【００５２】
式１２は、バイヤークラスｒかつ車情報（バイナリ値）クラスｓにおける、ベルヌーイ分布のパラメータを表す。
【００５３】
【数１２】
2010055569.tif 000014
【００５４】
式１３は、バイヤークラスｒかつ車情報（カウント値）クラスｓにおける、ポアソン分布のパラメータを表す。
【００５５】
【数１３】
2010055569.tif 000015
【００５６】
なお、分布のパラメータには、それぞれ事前分布ｐ（ΘＰ）、ｐ（ΘＴ）、ｐ（ΘＲ）、ｐ（ΘＢ）、ｐ（ΘＣ）を設定する。また、クラス割り当てベクトルＡに対しても同様に事前分布を設定する。例えば、Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓ事前分布をそれぞれ設定することが可能である。
【００５７】
【数１４】
2010055569.tif 000016
【００５８】
【数１５】
2010055569.tif 000017
【００５９】
【数１６】
2010055569.tif 000018
【００６０】
【数１７】
2010055569.tif 000019
【００６１】
【数１８】
2010055569.tif 000020
【００６２】
ただし、α、βＴ、βＲ、βＢ、βＣは、Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓ事前分布のパラメータを表す。
【００６３】
事後確率を最大にするクラス番号ベクトルＺ＊、ＷＴ＊、ＷＲ＊、ＷＢ＊、ＷＣ＊を算出する方法として、ギブズサンプラー法を用いることができる。この場合、クラス番号ベクトルを一つ一つ更新していくことにより、事後確率の最大化を図ることができる。例えば、バイヤーｉのバイヤークラス番号ｚｉを更新する際には、まず、バイヤーｉが各バイヤークラスｃ（ｃ＝１，２，・・・）に帰属する確率を、式１９を用いて算出する。
【００６４】
【数１９】
2010055569.tif 000021
【００６５】
クラスタリング部１０８は、あるデータに対するクラス番号の割り当てを更新する際に、式１９によって確率を算出する。次に、クラスタリング部１０８は、各バイヤークラス番号の出現する確率を式１９によって算出された確率とし、出現したバイヤークラス番号を、バイヤーｉに対して新たに割り当てることによって更新する。例えば、クラスタリング部１０８は、各“目”の出る確率が式１９によって算出された確率と一致する仮想的なサイコロを設定し、このサイコロを振って出た“目”（バイヤークラス番号）をバイヤーｉに対して新たに割り当てる。
【００６６】
同様の手順で、車種クラス番号ｗｔ、車情報（連続値）クラス番号ｗｊ、車情報（バイナリ値）クラス番号ｗｋ、車情報（カウント値）クラス番号ｗｔをそれぞれ更新する。例えば、車種クラス番号ｗｔの更新については式２０を用い、車情報（連続値）クラス番号ｗｊの更新については式２１を用いる。
【００６７】
【数２０】
2010055569.tif 000022
【００６８】
【数２１】
2010055569.tif 000023
【００６９】
なお、クラス番号を更新する順番は適宜設計者によって設定されて良く、例えばバイヤークラス番号ｚｉ、車種クラス番号ｗｔ、車情報（連続値）クラス番号ｗｊ、車情報（バイナリ値）クラス番号ｗｋ、車情報（カウント値）クラス番号ｗｔの順番でそれぞれ一つずつ更新するように設定されても良い。
【００７０】
次に、予想入札数算出部１０９の処理の詳細について説明する。入札の対象となっている車（以下、「出品車」という）の車種をｔとし、車情報（連続値）、車情報（バイナリ値）、車情報（カウント値）をそれぞれｘ（Ｒ）、ｘ（Ｂ）、ｘ（Ｃ）とする。すると、バイヤークラスｒが過去に落札した車と出品車との類似度を、バイヤークラスｒにおいて出品車の属性情報が出現する確率として式２２のように算出することができる。
【００７１】
【数２２】
2010055569.tif 000024
【００７２】
式２２において算出される値が大きいほど、バイヤークラスｒが過去に落札した車と出品車とが類似していることとなる。したがって、算出される値が大きいほど、バイヤークラスｒによって入札される可能性が高いといえる。そこで、予想入札数を式２３のように表すことができる。
【００７３】
【数２３】
2010055569.tif 000025
【００７４】
ここで、Ｕはバイヤークラス数を表し、値２４はバイヤークラスｒにおける車種ｔの平均落札数を表す。なお、値２５〜値２７は、事前に設定された各データに対する確率分布と、クラスタリングの結果得られるモデルパラメータΘ（Ｒ）、Θ（Ｂ）、Θ（Ｃ）から算出することが可能である。例えば、値２５は式２８によって算出できる。
【００７５】
【数２４】
2010055569.tif 000026
【００７６】
【数２５】
2010055569.tif 000027
【００７７】
【数２６】
2010055569.tif 000028
【００７８】
【数２７】
2010055569.tif 000029
【００７９】
【数２８】
2010055569.tif 000030
【００８０】
予想入札数算出部１０９は、このように数２２を用いることによって、予想入札数を算出する。
【００８１】
このように構成された入札支援情報提供装置１は、各バイヤークラスが落札した車情報と出品車との類似度を算出し、この類似度に従って各バイヤークラスにおける予想入札数を算出し、全てのバイヤークラスにおける予想入札数を加算することによって予想入札数を算出する。そして、この予想入札数に基づいて、予想落札価格を算出する。そのため、従来のような仮想バイヤーによる入札のシミュレートを複数回繰り返す必要がなく、同時入札を前提としたオークションにおいても予想落札価格を算出することが可能となる。
【００８２】
また、このように構成された入札支援情報提供装置１における予想入札数算出部１０９は、予想入札数の算出過程において、式２２を用いた処理によって、各バイヤークラスにおける出品車の属性情報が出現する確率を算出する。そこで、入札支援情報提供装置１の予想落札価格算出部１１０は、この値が高いバイヤークラスに含まれるバイヤーに対してのみ入札支援情報を提供するように構成されても良い。このように構成されることにより、実際にこの入札支援情報を必要とする可能性の高いバイヤーに対してのみ入札支援情報を提供することが可能となり、バイヤーの好みに合わせたサービス提供を実現し、バイヤーの満足度の向上を図ることができる。
【００８３】
また、入札支援情報として、この値（上述した式２２によって算出される値）が高いバイヤークラスに含まれる他のバイヤーに関する情報をさらに提供するように構成されても良い。このように構成されることにより、他のバイヤーが入札する可能性が高いか否か、どのバイヤーが入札する可能性が高いかについての情報を提供することが可能となり、より詳細な入札支援が可能となる。
【００８４】
上述した入札支援情報提供装置１についての説明は、取り引きされる商品が中古車である場合の構成についての説明であったが、入札支援情報提供装置１は他の商品についての入札支援情報を提供するように構成されても良い。その場合、落札履歴ＤＢ１０１は、取り引きの対象となる商品についての過去の落札履歴データを予め記憶するように構成される。また、車情報に代えて、取り引きの対象となる商品に関するスペック情報や品質や状態に関する情報が用いられる。そして、入札支援情報提供装置１は、入札の対象となる商品に関する予想入札数及び予想落札価格を出力する。
【００８５】
また、上述した入札支援情報提供装置１では、クラスタリング部１０８を備えることによってクラスタリングを実行し、クラスタリングされたデータに基づいて予想入札数が算出されたが、クラスタリング部１０８を備えず、クラスタリングされていないデータ（バイヤー履歴データ）に基づいて予想入札数が算出されるように構成されても良い。
【００８６】
上述した実施形態における入札支援情報提供装置１の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、入札支援情報提供装置１機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】入札支援情報提供装置を用いたオークションの仕組みの概念を表す概念図である。
【図２】中古車のオークションにおいて入札支援情報を提供する入札支援情報提供装置の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図３】落札履歴ＤＢによって予め記憶される落札履歴データの概略を表す概略図である。
【図４】車種履歴ＤＢによって記憶される車種履歴データの概略を表す概略図である。
【図５】バイヤー履歴ＤＢによって記憶されるバイヤー履歴データの概略を表す概略図である。
【図６】クラスタリングＤＢによって記憶されるクラスタリングデータの概略を表す概略図である。
【図７】クラスタリングＤＢによって記憶されるクラス対応データの概略を表す概略図である。
【図８】入札支援情報提供装置の動作例を表すフローチャートである。
【図９】予測式算出部によって算出される各パラメータの概略を表す概略図である。
【図１０】入札の対象となる車に関する情報として入札支援情報提供装置に入力される情報の概略を表す概略図である。
【図１１】従来のオークションの仕組みの概念を表す概念図である。
【符号の説明】
【００８８】
１…入札支援情報提供装置，  １０１…落札履歴ＤＢ，  １０２…車種履歴ＤＢ，  １０３…車種履歴作成部，  １０４…予測式算出部，１０５…バイヤー履歴ＤＢ，  １０６…バイヤー履歴作成部，  １０７…クラスタリングＤＢ，  １０８…クラスタリング部，  １０９…予想入札数算出部，  １１０…予想落札価格算出部
【図１】
2010055569.tif 000031
【図２】
2010055569.tif 000032
【図３】
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【図４】
2010055569.tif 000034
【図５】
2010055569.tif 000035
【図６】
2010055569.tif 000036
【図７】
2010055569.tif 000037
【図８】
2010055569.tif 000038
【図９】
2010055569.tif 000039
【図１０】
2010055569.tif 000040
【図１１】
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