(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のコンピューティングデバイスと、
ネットワーク上において該１つ以上のコンピューティングデバイスに結合される車両データシステムと
を備え、該車両データシステムは、
プロセッサと、
命令を記録したコンピュータ可読記憶媒体と
を備え、該命令は、該プロセッサに該命令を実行させ、該命令は、
処理モジュールを備え、該処理モジュールは、
該車両データシステムに通信的に接続されたユーザデバイスを介して、ユーザから指定の車両構成を受信することであって、該ユーザデバイスは、該１つ以上のコンピューティングデバイスのうちの１つである、ことと、
該ユーザから受信された該指定の車両構成に基づいて、該車両データシステムに関連するデータ記憶装置から履歴取引データを選択することであって、該履歴取引データは、該指定の車両構成の車両に関連する取引に関するデータを含む、ことと、
該履歴取引データを処理することにより、該指定の車両構成に対応する価格設定データを決定することと
を行うように構成され、該処理することは、
１つ以上のディーラ費用モデルを該指定の車両構成に関連する該履歴取引データに適用して、該指定の車両構成に対するディーラ費用を決定することと、
該ディーラ費用を用いて該指定の車両構成に対する平均価格を計算することと、
該指定の車両構成に対する該平均価格を用いて１つ以上の価格範囲を計算することと
を含み、該価格設定データは、該平均価格および該１つ以上の価格範囲を含み、該１つ以上の価格範囲は、該平均価格に基づいて決定される良好価格範囲および優秀価格範囲を含み、該良好価格範囲および該優秀価格範囲は、該平均価格よりも低く、該優秀価格範囲は、該良好価格範囲よりも低い、システム。
【請求項２】
前記命令は、インターフェースモジュールをさらに備え、該インターフェースモジュールは、前記価格設定データを提示するインターフェースを前記ユーザデバイス上に表示させるように構成され、該インターフェースは、前記良好価格範囲および前記優秀価格範囲を取引価格に対して提示するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上のディーラ費用モデルの各ディーラ費用モデルは、製造業者に特有である、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記指定の車両構成に対する前記平均価格は、該指定の車両構成の製造業者に対する前記ディーラ費用モデルによって決定される前記ディーラ費用と、価格比回帰方程式から決定される価格比とを用いて計算される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記価格比回帰方程式は、郵便番号に関連する変数を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記履歴取引データは、インセンティブのために取引価格を調整するようにさらに処理される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記取引価格は、パススルー率に基づいて、インセンティブのために前記処理モジュールによって調整される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記平均価格は、価格比回帰方程式を前記履歴取引データの取引価格に適用し、前記ディーラ費用を乗じることによって決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
コンピュータによって実行される方法であって、該方法は、
該コンピュータが、該コンピュータに通信的に接続されたユーザデバイスを介して、ユーザから指定の車両構成を受信することと、
該コンピュータが、該ユーザから受信された該指定の車両構成に基づいて、該コンピュータに関連するデータ記憶装置から履歴取引データを選択することであって、該履歴取引データは、該指定の車両構成の車両に関連する取引に関するデータを含む、ことと、
該コンピュータが、該履歴取引データを処理することにより、該指定の車両構成に対応する価格設定データを決定することと
を含み、該処理することは、
１つ以上のディーラ費用モデルを該指定の車両構成に関連する該履歴取引データに適用して、該指定の車両構成に対するディーラ費用を決定することと、
該ディーラ費用を用いて該指定の車両構成に対する平均価格を計算することと、
該指定の車両構成に対する該平均価格を用いて１つ以上の価格範囲を計算することと
を含み、該価格設定データは、該平均価格および該１つ以上の価格範囲を含み、該１つ以上の価格範囲は、該平均価格に基づいて決定される良好価格範囲および優秀価格範囲を含み、該良好価格範囲および該優秀価格範囲は、該平均価格よりも低く、該優秀価格範囲は、該良好価格範囲よりも低い、方法。
【請求項１０】
前記コンピュータが、前記価格設定データを提示するインターフェースを前記ユーザデバイス上に表示させることをさらに含み、該インターフェースは、前記良好価格範囲および前記優秀価格範囲を取引価格に対して提示するように構成されている、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上のディーラ費用モデルの各ディーラ費用モデルは、製造業者に特有である、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記指定の車両構成に対する前記平均価格は、該指定の車両構成の製造業者に対する前記ディーラ費用モデルによって決定される前記ディーラ費用と、価格比回帰方程式から決定される価格比とを用いて計算される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記価格比回帰方程式は、郵便番号に関連する変数を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記履歴取引データは、インセンティブのために取引価格を調整するようにさらに処理される、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記取引価格は、パススルー率に基づいて、インセンティブのために前記コンピュータによって調整される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記平均価格は、価格比回帰方程式を前記履歴取引データの取引価格に適用し、前記ディーラ費用を乗じることによって決定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
コンピュータ命令を記録したコンピュータ可読媒体であって、該命令は、コンピュータのプロセッサによって実行可能であり、該命令は、
該コンピュータが、該コンピュータに通信的に接続されたユーザデバイスを介して、ユーザから指定の車両構成を受信することと、
該コンピュータが、該ユーザから受信された該指定の車両構成に基づいて、該コンピュータに関連するデータ記憶装置から履歴取引データを選択することであって、該履歴取引データは、該指定の車両構成の車両に関連する取引に関するデータを含む、ことと、
該コンピュータが、該履歴取引データを処理することにより、該指定の車両構成に対応する価格設定データを決定することと
のための命令であり、該処理することは、
１つ以上のディーラ費用モデルを該指定の車両構成に関連する該履歴取引データに適用して、該指定の車両構成に対するディーラ費用を決定することと、
該ディーラ費用を用いて該指定の車両構成に対する平均価格を計算することと、
該指定の車両構成に対する該平均価格を用いて１つ以上の価格範囲を計算することと
を含み、該価格設定データは、該平均価格および該１つ以上の価格範囲を含み、該１つ以上の価格範囲は、該平均価格に基づいて決定される良好価格範囲および優秀価格範囲を含み、該良好価格範囲および該優秀価格範囲は、該平均価格よりも低く、該優秀価格範囲は、該良好価格範囲よりも低い、コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記価格設定データを提示するインターフェースを前記ユーザデバイス上に表示させることのための、前記プロセッサによって実行可能なコンピュータ命令をさらに含み、該インターフェースは、前記良好価格範囲および前記優秀価格範囲を取引価格に対して提示するように構成されている、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上のディーラ費用モデルの各ディーラ費用モデルは、製造業者に特有である、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記指定の車両構成に対する前記平均価格は、該指定の車両構成の製造業者に対する前記ディーラ費用モデルによって決定される前記ディーラ費用と、価格比回帰方程式から決定される価格比とを用いて計算される、請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記価格比回帰方程式は、郵便番号に関連する変数を含む、請求項２０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記履歴取引データは、インセンティブのために取引価格を調整するようにさらに処理される、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記取引価格は、パススルー率に基づいて、インセンティブのために前記コンピュータによって調整される、請求項２２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記平均価格は、価格比回帰方程式を前記履歴取引データの取引価格に適用し、前記ディーラ費用を乗じることによって決定される、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、Ｔａｉｒａらによる米国仮特許出願第６１／０９５，５５０号（名称「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＡＧＧＲＥＧＡＴＩＯＮ，ＡＮＡＬＹＳＩＳ，ａｎｄ  ｍｏｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｒｉｃｉｎｇ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｄａｔａ  ｆｏｒ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｃｏｍｍｏｄｉｔｉｅｓ」、２００８年９月９日出願）（ＴＣＡＲ１１１０）およびＴａｉｒａらによる米国仮特許出願第６１／０９５，３７６号（名称「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＮＧ  ＡＮＤ  ＤＩＳＰＬＡＹＩＮＧ  ｃｏｍｐｌｅｘ  ｐｒｏｄｕｃｔ  ｐｒｉｃｅ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ」、２００８年９月９日出願）（ＴＣＡＲ１１２０）の優先権の利益を主張し、これらの出願は、すべての目的のために十分に本明細書に参考として援用される。
【０００２】
（発明の分野）
本開示は、概して、商品の価格設定に関する。より具体的には、本開示は、商品に関する販売または他の種類のデータの集約、分析、および提示に関する。さらに具体的には、本開示は、車両の販売に関する取引データの集約および分析、そのような集約および分析の表示、ならびに集約および分析されたデータからの収入の生成およびそのようなデータの提示または分布のための種々な方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
消費者は、特に所望の製品に関する情報を有しないか、またはそのような情報を理解していないときには真剣な交渉において不利である。現地の需要と製品または製品特性の入手可能性との間における相互依存、取引が生じる製品のライフサイクルにおける時点、および相互の様々な取引の相互関係等の様々な要因によって、消費者にとって複雑な交渉取引を理解することが困難である可能性があるという事実がこの問題を深刻化させている。例えば、売り手は、１つの取引の１つの側面のマージンを犠牲にし、同一（または異なる）の顧客との別の取引からそのマージンを回収し得る。
【０００４】
さらに、複雑な取引のために現在使用可能なデータは単一の次元である。特定の実施例を用いて図示するために、推奨される価格（例えば、＄１，０００）は、その価格がどれほど鋭敏であるか（＄９９０は、良好または不良の価格であるか）？ということを考慮しなくてもよい。推奨される価格はまた、製品、場所、および指定の製品の使用可能性がより高い特異性で画定されるために徐々に不正確になる。また、ディーラは、異なる人に販売される同一の製品に異なる価格設定を使用してもよく、そのため、この価格設定を消費者に公表しない。これらの状況は、様々な場合において見ることができる。具体的には、自動車取引プロセスは、この種類の複雑さを伴ってもよい。具体的には、消費者が支払う価格は、車両、ディーラシップ、履歴パターン、予想される販売パターン、促進プログラム、指定の日、１日のある時間、月のある日の顧客およびディーラの気分、および交渉自体の力学等によって異なってもよい。多くの場合、顧客またはディーラのいずれかは、車名、型式、トリムコンビネーションまたはパッケージ等の指定の組み合わせを有する指定の車両にとって何が良好または優秀価格であるか完全に理解することができない。また、新車両が商品であるが、単に、顧客のための分かりやすい価格設定情報源は、存在しない。数名のディーラは、自動車車両購入の設定において消費者と必然的に生じる交渉プロセスを介して各個々の消費者から価格設定を最適化または最大化しようと試みる。
【０００５】
したがって、車両価格設定データを取得、分析、および提示することに関して言えば、多くの満たされてない要望が存在する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
車両に適用されると特に有用であり得る、一般商品の価格設定データの集約、分析、表示、および収益化のためのシステムおよび方法の実施形態を開示する。具体的には、ある実施形態においては、履歴取引データが、データセットおよび価格設定データを決定するように処理されるデータセットに集約されてもよく、この決定された価格設定データは、車両の指定の構造に関連してもよい。
【０００７】
一実施形態においては、処理は、例えば、平均価格、一組の取引価格、ならびに良好価格および優秀価格範囲を含む、１つ以上の価格範囲を含む価格設定データを決定するために、車両構成に関連する一組の履歴取引データに１つ以上のモデルを適用するステップを含んでもよい。さらに、車両構成に関するインセンティブデータは、この決定中に考慮されてもよい。例えば、一実施形態においては、履歴取引時に車両構成と併せて提供された車両構成に関するインセンティブは、車両構成の履歴取引または他の価格設定データと関連する取引価格を調整するために使用されてもよい。また、現在提供されているインセンティブはまた、車両構成の履歴取引価格または価格設定データを調整するために使用されてもよい。
【０００８】
したがって、ユーザに提示された価格設定データは、指定の車両に対して他者が支払った額、そのような車両のディーラ費用、車両に支払われた平均価格等に対する増大した正確度を含む、指定の車両に対応する価格設定データのより正確な所見を提示する、インセンティブデータを考慮してもよく、それは、次に、ユーザが購入する車両に対してよりよい決断を下すことを可能にする。
【０００９】
インターフェースは、ユーザに提示されてもよく、ユーザは、所望の車両構成の属性等の関連する情報を提供してもよい。次いで、集約されたデータセットまたは関連する決定されたデータを使用して、ユーザに、提供された情報に関するディスプレイで提示することができ、ユーザは、提供されたディスプレイに基づいて、所望の車両の平均価格、価格設定分布等の様々な決定を行うことができる。一実施形態においては、このインターフェースは、ユーザが関連する情報を提供するためにウェブサイトに行くことができ、かつ提供された情報に対応するディスプレイがウェブサイト上で提示されるようなウェブサイトであってもよい。
【００１０】
これらの現在提供されているインセンティブはまた、車両構成の取引価格または他の価格設定データを調整するために使用されてもよい。特定の一実施形態においては、ユーザが指定の車両構成を選択することを可能する、ユーザに提示されたインターフェースはまた、ユーザが選択された車両構成に関して提供された１つ以上のインセンティブを選択することを可能にする。次いで、この選択されたインセンティブは、ユーザに提示された取引価格または他の価格設定データを調整するために使用されてもよい。
【００１１】
特定の一実施形態においては、指定の車両構成に関連する取引価格は、取引が生じた時点で使用可能なインセンティブのために調整することができる。次いで、指定の車両に対応するディーラ費用は、履歴取引に対応する調整された取引価格を使用して決定されてもよい。現在、指定の車両のために使用可能な任意のインセンティブが存在する場合には、履歴取引の調整された取引価格および支払われた平均価格または平均ディーラ費用は、これらのインセンティブに基づいて見積もることができる。この方法で、インセンティブが地理に基づいて変動してもよいため、使用可能なインセンティブの変化によって過度に影響されている全価格範囲を表示する代わりに、ユーザがどれだけ交渉の余地があるかを評価するための方法として、ユーザの地域市場価格に適合された価格を表示することが可能である。
【００１２】
したがって、ユーザに提示される価格設定データは、指定の車両に対して他者が支払った額、そのような車両のディーラ費用、車両に支払われた平均価格等に対する増大した正確度を含む、指定の車両に対応する価格設定データのより正確な所見を提示する、インセンティブデータを考慮してもよく、それは、次に、ユーザが購入する車両に対してよりよい決断を下すことを可能にする。ユーザの提示された価格設定データの評価を補助するために、価格設定データが提示される時に、インターフェースはまた、そのような価格設定データの決定に使用されたインセンティブデータを提示してもよい。
【００１３】
そのような車両データシステムの実施形態は、様々な種類のユーザに適合されてもよい、データの簡素化および複雑な見解の両方を提示することによって、新車販売プロセスに関与するすべての人（ディーラ、消費者、および仲介人においても）に役立つことができる。特定の実施形態において、視覚的インターフェースを使用することによって、価格設定データは、参照価格設定データ点に関する定量化可能な価格または価格範囲を反映する、価格曲線、棒チャート、ヒストグラム等で提示されてもよい。これらの種類の視覚的提示を使用することは、ユーザが指定の車両構成に関連する価格設定データをさらに理解することを可能にしてもよい。また、実質的に同一方法で異なる車両構成に対応するデータを提示することによって、ユーザは、異なる車両構成に関連する価格設定データ間の比較を容易に行うことができる。
【００１４】
本発明のこれらの態様および他の態様は、以下の説明および付属の図面と併せて考慮されるときに、より理解され、解釈されるであろう。以下の説明は、本発明の様々な実施形態およびそれらの多くの具体的な詳細を示しながら、限定目的ではなく、図示目的で提供される。多くの置換、修正、追加、または再配置は、本発明の範囲内で行われてもよく、本発明は、そのような置換、修正、追加、または再配置のすべてを含む。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
１つ以上のコンピューティングデバイスと、
ネットワーク上において該１つ以上のコンピュータデバイスに結合される車両データシステムと
を備え、該車両データシステムは、
処理モジュールであって、該処理モジュールは、
指定の車両構成を受信することと、
該指定の車両構成に関連する一組の履歴取引データを取得することであって、該一組の履歴取引データは、該指定の車両構成の車両に関連する取引に関するデータを含む、ことと、
１つ以上のモデルを該指定の車両構成に関連する該一組の履歴取引データに適用することによって、該指定の車両構成に対応する価格設定データを決定することであって、該価格設定データは、該指定の車両構成に関連する該一組の履歴取引データに基づいて決定される平均価格、一組の取引価格、および１つ以上の価格範囲を含み、該１つ以上の価格範囲は、該平均価格に基づいて決定される良好価格範囲および優秀価格範囲を含む、ことと
を行うように構成される、処理モジュールと、
インターフェースモジュールであって、
該価格設定データに基づいてインターフェースを生成するように構成され、該インターフェースは、該一組の取引価格を提示するように構成され、該良好価格範囲および該優秀価格範囲が、該一組の取引価格に対して提示される、インターフェースモジュールと
を備える、システム。
（項目２）
前記１つ以上のモデルは、ディーラ費用モデルを含む、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記ディーラ費用モデルは、一組のディーラ費用モデルのうちの１つであり、各ディーラ費用モデルは、製造業者に対応する、項目２に記載のシステム。
（項目４）
前記１つ以上のモデルは、価格回帰モデルを含む、項目３に記載のシステム。
（項目５）
前記価格回帰モデルは、郵便番号に関連する変数を含む、項目４に記載のシステム。
（項目６）
前記価格設定データを決定することは、インセンティブのために前記一組の取引価格が調整されることを含む、項目４に記載のシステム。
（項目７）
前記一組の取引価格は、パススルー率に基づいて、インセンティブのために調整される、項目６に記載のシステム。
（項目８）
前記平均価格は、価格比モデルを前記一組の取引価格に適用し、前記ディーラ費用モデルから決定されるディーラ費用を乗じることによって決定される、項目１に記載のシステム。
（項目９）
指定の車両構成を受信することと、
該指定の車両構成に関連する一組の履歴取引データを取得することであって、該一組の履歴取引データは、該指定の車両構成の車両に関連する取引に関するデータを含む、ことと、
１つ以上のモデルを該指定の車両構成に関連する該一組の履歴取引データに適用することによって、該指定の車両構成に対応する価格設定データを決定することであって、該価格設定データは、該指定の車両構成に関連する該一組の履歴取引データに基づいて決定される平均価格、一組の取引価格、および１つ以上の価格範囲を含み、該１つ以上の価格範囲は、該平均価格に基づいて決定される良好価格範囲および優秀価格範囲を含む、ことと、
該価格設定データに基づいてインターフェースを生成することであって、該インターフェースは、該一組の取引価格を提示するように構成され、該良好価格範囲および該優秀価格範囲は、該一組の取引価格に対して提示される、ことと
を含む、方法。
（項目１０）
前記１つ以上のモデルは、ディーラ費用モデルを含む、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記ディーラ費用モデルは、一組のディーラ費用のうちの１つであり、各ディーラ費用モデルは、製造業者に対応する、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
前記１つ以上のモデルは、価格回帰モデルを含む、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記価格回帰モデルは、郵便番号に関連する変数を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記価格設定データを決定することは、インセンティブのために前記一組の取引価格を調整することを含む、項目１２に記載の方法。
（項目１５）
前記一組の取引価格は、パススルー率に基づいて、インセンティブのために調整される、項目１４に記載の方法。
（項目１６）
前記平均価格は、価格比モデルを前記一組の取引価格に適用し、前記ディーラ費用モデルから決定されるディーラ費用を乗じることによって決定される、項目９に記載の方法。
（項目１７）
コンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行可能なコンピュータ命令を備え、該命令は、
指定の車両構成を受信することと、
該指定の車両構成に関連する一組の履歴取引データを取得することであって、該一組の履歴取引データは、該指定の車両構成の車両に関連する取引に関するデータを含む、ことと、
１つ以上のモデルを該指定の車両構成に関連する該一組の履歴取引データに適用することによって、該指定の車両構成に対応する価格設定データを決定することであって、該価格設定データは、該指定の車両構成に関連する該一組の履歴取引データに基づいて決定される平均価格、一組の取引価格、および１つ以上の価格範囲を含み、該１つ以上の価格範囲は、該平均価格に基づいて決定される良好価格範囲および優秀価格範囲を含む、ことと、
該価格設定データに基づいてインターフェースを生成することであって、該インターフェースは、該一組の取引価格を提示するように構成され、該良好価格範囲および該優秀価格範囲は、該一組の取引価格に対して提示される、ことと
のための命令である、媒体。
（項目１８）
前記１つ以上のモデルは、ディーラ費用モデルを含む、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記ディーラ費用モデルは、一組のディーラ費用モデルのうちの１つであり、各ディーラ費用モデルは、製造業者に対応する、項目１８に記載の方法。
（項目２０）
前記１つ以上のモデルは、価格回帰モデルを含む、項目１９に記載の方法。
（項目２１）
前記価格回帰モデルは、郵便番号に関連する変数を含む、項目２０に記載の方法。
（項目２２）
前記価格設定データを決定することは、インセンティブのために前記一組の取引価格を調整することを含む、項目２０に記載の方法。
（項目２３）
前記一組の取引価格は、パススルー率に基づいて、インセンティブのために調節される、項目２２に記載の方法。
（項目２４）
前記平均価格は、価格比モデルを前記一組の取引価格に適用し、前記ディーラ費用モデルから決定されるディーラ費用を乗じることによって決定される、項目１６に記載の方法。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
この仕様書の一部に付随し、それを形成する図面は、本発明の指定の態様を図示するために含まれる。本発明、ならびに本発明で提供されるシステムの構成要素および動作のより明確な印象は、同一の参照番号が同一の構成要素を指定する図面に図示する、例示的実施形態、したがって、非限定的な実施形態を参照することによって、より容易に明らかになるであろう。図面に図示する特性は、必然的に一定の縮尺で図示されていないことに留意されたい。
【図１】図１は、車両データシステムを含むトポロジーの一実施形態を図示する。
【図２Ａ】図２Ａおよび図２Ｂは、価格設定データを決定および提示するための方法の一実施形態を図示する。
【図２Ｂ】図２Ａおよび図２Ｂは、価格設定データを決定および提示するための方法の一実施形態を図示する。
【図３】図３は、車両データシステムのためのアーキテクチャの一実施形態を示す。
【図４Ａ】図４Ａおよび４Ｂは、価格設定データを決定および提示するための方法の実施形態を図示する。
【図４Ｂ】図４Ａおよび４Ｂは、価格設定データを決定および提示するための方法の実施形態を図示する。
【図５】図５は、価格設定データを決定および提示するための方法の実施形態を図示する。
【図６】図６は、式の決定に関連する分布を図示する。
【図７Ａ】図７Ａおよび７Ｂは、価格設定データを提示するためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図７Ｂ】図７Ａおよび７Ｂは、価格設定データを提示するためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図８Ａ】図８Ａおよび図８Ｂは、価格設定データを提示するためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図８Ｂ】図８Ａおよび図８Ｂは、価格設定データを提示するためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図９Ａ】図９Ａ〜Ｄは、車両構成情報の獲得および価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図９Ｂ】図９Ａ〜Ｄは、車両構成情報の獲得および価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図９Ｃ】図９Ａ〜Ｄは、車両構成情報の獲得および価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図９Ｄ】図９Ａ〜Ｄは、車両構成情報の獲得および価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図１０Ａ】図１０Ａ〜１４は、価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を示す。
【図１０Ｂ】図１０Ａ〜１４は、価格設定データの生成をグラフを使用して図示する。
【図１１】図１０Ａ〜１４は、価格設定データの生成をグラフを使用して図示する。
【図１２】図１０Ａ〜１４は、価格設定データの生成をグラフを使用して図示する。
【図１３】図１０Ａ〜１４は、価格設定データの生成をグラフを使用して図示する。
【図１４】図１０Ａ〜１４は、価格設定データの生成をグラフを使用して図示する。
【図１５】図１５〜１８は、価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図１６】図１５〜１８は、価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図１７】図１５〜１８は、価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図１８】図１５〜１８は、価格設定データの提示のためのインターフェースの実施形態を図示する。
【図１９】図１９は、ディーラ費用を決定するための方法の一実施形態を図示する。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明ならびにその様々な特性および有利な詳細は、添付の図面に図示され、かつ以下の説明に詳細に記載される、非限定的な実施形態を参照してより完全に説明される。公知の出発材料、処理技術、構成要素および機器の説明は、本発明の詳細を不必要に曖昧にしないように省略される。しかしながら、本発明の好ましい実施形態を示しながら、詳細な説明および具体的な実施例は、図示目的のみであり、限定する目的で与えられるものではないことを理解されたい。基本的な発明概念の精神および／または範囲内の様々な代替、修正、追加および／または再配置は、本開示から当業者には明らかであろう。本明細書に説明する実施形態は、コンピュータ可読媒体（例えば、ＨＤ）、ハードウエア回路もしくは同等物、またはいかなる組み合わせに存在する、好適なコンピュータ実行可能命令において実施することができる。
【００１７】
具体的な実施形態を説明する前に、ある実施形態を実施するためのハードウエアアーキテクチャの実施形態を本明細書に説明する。一実施形態は、ネットワークに通信的に結合される、１つ以上のコンピュータを含むことができる。当業者に公知のように、コンピュータは、中央処理装置（「ＣＰＵ」）、少なくとも１つの読み取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）、少なくとも１つのランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、少なくとも１つのハードドライブ（「ＨＤ」）、および１つ以上の入力／出力（「Ｉ／Ｏ」）デバイスを含むことができる。Ｉ／Ｏデバイスは、キーボード、モニター、プリンター、電子ポインティングデバイス（マウス、トラックボール、スタイリスト等）、または同等物を含むことができる。様々な実施形態においては、コンピュータは、ネットワーク上で少なくとも１つのデータベースへのアクセスを有する。
【００１８】
ＲＯＭ、ＲＡＭおよびＨＤは、ＣＰＵによって実行可能な（言い換えると、直接実行するか、または例えばコンパイル、翻訳等によって実行可能に作成することができる）コンピュータ命令を記憶するためのコンピュータメモリである。本開示内の「コンピュータ可読媒体」という用語は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびＨＤに限定されず、プロセッサによって読み込むことができる、任意の種類のデータ記憶媒体を含むことができる。いくつかの実施形態においては、コンピュータ可読媒体は、データカートリッジ、データバックアップ磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスケット、フラッシュメモリドライブ、光学データ記憶ドライブ、ＣＯ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ、または同等物を指してもよい。
【００１９】
本明細書に説明する機能性またはプロセスの少なくとも一部は、好適なコンピュータ実行可能命令において実施することができる。コンピュータ実行可能命令は、１つ以上のコンピュータ可読媒体（非揮発性メモリ、揮発性メモリ、ＤＡＳＤアレイ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスケット、ハードドライブ、光学記憶デバイス等、または任意の他の適切なコンピュータ可読媒体もしくは記憶デバイス）上のソフトウエアコードコンポーネントまたはモジュールとして記憶されてもよい。一実施形態においては、コンピュータ実行可能命令は、一連のコンパイルされたＣ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、ＨＴＭＬ、または任意の他のプログラミングもしくはスクリプティングコードを含んでもよい。
【００２０】
また、開示する実施形態の機能は、ネットワーク内またはそれを介して、１つのコンピュータ上で実装されるか、または１つ以上のコンピュータ間に共有／分散され得る。実施形態を実装するコンピュータ間の通信は、任意の電子、光学、無線周波数信号、または公知のネットワークプロトコルに従う、通信の他の好適な方法およびツールを使用して達成することができる。
【００２１】
本明細書に使用されるとき、「備える」「備えている」、「含む」、「含んでいる」、「有する」、「有している」という用語、またはそれらの任意の他の変化は、包括的な含有を含むことを意図する。例えば、要素のリストを備えるプロセス、物品、または装置は、それらの要素のみを必然的に限定するのではなく、明確に記載されていない、またはそのようなプロセス、物品または装置に特有の他の要素も含んでもよい。さらに、それとは反対に明確に記載されないかぎり、「または」は、排他的なまたはではなく、包含的なまたはを指す。例えば、状態ＡまたはＢは、以下のうちのいずれか１つによって満足される：Ａは真であり（または存在する）、かつＢは偽であり（または存在しない）、Ａは偽であり（または存在しない）、かつＢは真である（または存在する）、ならびにＡおよびＢの両方は真である（または存在する）。さらに、本明細書に提供する任意の実施例または図は、それらと使用される任意の用語または複数の用語の定義を限定するか、制限するか、または表現するものとして決して見なされないものとする。代わりに、これらの実施例または図は、１つの実施例に関して説明され、図示のみと見なされるものである。当業者は、これらの実施例または図で使用される任意の用語または複数の用語が、仕様書の中または別の場所で提供されてもよい、または提供されなくてもよい、他の実施形態を含み、そのような実施形態のすべては、用語または複数の用語の範囲内に含まれることを意図することを理解するであろう。そのような非限定的な実施例および図を指定する言語には、「例えば（ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅ）」、「例えば（ｆｏｒ  ｉｎｓｔａｎｃｅ）」、「例えば（ｅ．ｇ．）」、「一実施形態」が挙げられるが、これらに限定されない。
【００２２】
本発明ならびにその様々な特性および利点的詳細は、添付図面に図示され、以下の説明において詳細に説明される、非限定的な実施形態への参照により、より完全に説明される。これらの実施形態は、２００９年９月９日（ＴＣＡＲ１１１０−１）に出願された、Ｔａｉｒａらによる米国特許第／表題「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＡＧＧＲＥＧＡＴＩＯＮ，ＡＮＡＬＹＳＩＳ，ＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮ  ＡＮＤ  ＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＰＲＩＣＩＮＧ  ＤＡＴＡ  ＦＯＲ  ＶＥＨＩＣＬＥＳ  ＡＮＤ  ＯＴＨＥＲ  ＣＯＭＭＯＤＩＴＩＥＳ」および２００９年９月９日（ＴＣＡＲ１１２０−１）に出願された、Ｔａｉｒａらによる米国特許第＿＿／＿＿＿＿表題「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＮＧ  ＡＮＤ  ＤＩＳＰＬＡＹＩＮＧ  ＰＲＩＣＥ  ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＩＯＮＳ  ＢＡＳＥＤ  ＯＮ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＯＦ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ」への参照により、より理解されてもよく、それらは、参照によりすべての目的のためにその全体として本明細書に組み込まれる。周知の出発材料、処理技術、構成要素および機器の説明は、本発明の詳細を不必要に曖昧にしないように省略されるが、しかしながら、本発明の好ましい実施形態を示しながら、詳細な説明および具体的な実施例は、図示目的のみであり、限定する目的で与えられるものではないことを理解されたい。本発明の概念の精神および／または範囲内の様々な置換、修正、追加、および／または再配置は、本開示から当業者には明らかになるであろう。例えば、本発明の実施形態は、車両の例としての商品を使用して示されているが、他の実施形態が他の商品に同等に有効に適用されてもよいことを理解されたい。
【００２３】
上述のように、複雑な交渉取引は、特に、車両購入という状況では、種々の要因のために、消費者によって理解が困難である可能性がある。特に、車両価格設定に関する従来からの透明性の欠如は、自動車業界に依然として存在し、異なる消費者が、同日に、同一販売代理店に行き、同一販売員によって販売される全く同一車両に対して、実質的に異なる価格を支払う可能性がある場合がある。
【００２４】
このような価格設定情報の可用性欠如を是正するために、種々の解決策が、試みられてきたが、不成功に終わっている。１９９０年中頃、Ａｕｔｏｂｙｔｅｌ（ｗｗｗ．ａｕｔｏｂｙｔｅｌ．ｃｏｍ）等の企業が、製造業者の新車価格設定情報への消費者のアクセスを可能にすることに焦点を当てたウェブサイトを立ち上げた。まもなく、Ｋｅｌｌｅｙ  Ｂｌｕｅ  Ｂｏｏｋ（ｗｗｗ．ＫＢＢ．ｃｏｍ）が、消費者が中古車の概算「下取り価額」および「小売価格」を決定可能な独自のウェブサイトを立ち上げた。
【００２５】
１９９８年、ＣａｒｓＤｉｒｅｃｔは、前金価格設定ツールを立ち上げることによって、車両に対する「消費者が支払うべき」対価の独自の解釈を開発した。ＣａｒｓＤｉｒｅｃｔの前金価格は、消費者が、ＣａｒｓＤｉｒｅｃｔの自動車仲買サービスを通して、車両を実際に購入可能な公表値である。続いて、本価格は、その分野において、ディーラと交渉するための消費者標準価格となる。
【００２６】
２０００年、Ｅｄｍｕｎｄｓ（ｗｗｗ．ｅｄｍｕｎｄｓ．ｃｏｍ）は、地理的地域の実際の販売データに基づいて、新車および中古車に対して他者が支払っている対価を計算する」ものとして、そのウェブサイト上で価格が付けられるＴｒｕｅ  Ｍａｒｋｅｔ  Ｖａｌｕｅ（ＴＭＶ）と呼ばれる価格設定製品を売り出した。このような曖昧な表現は、Ｅｄｍｕｎｄｓが、そのデータを正確なものとしてその顧客に提示可能にする一方、データが、典型的な買い手が所定の領域内の指定の車両に対して支払っていると考えられる対価にすぎない場合がある可能性を与える。必ずしも正確ではないが、ＴＭＶは、市場において、最も広く認識されている新車価格設定「平均」となっている。
【００２７】
２００５年、Ｚａｇ（Ｚａｇ．ｃｏｍ）は、消費者が、その全国のディーラパートナーのネットワークから、前金価格設定で購入可能な類似自動車購入プログラムを立ち上げた。パートナーディーラは、Ｚａｇの価格管理システムに、安価な「一過性」レベルの価格設定を入力するように求められる。これらの価格は、消費者に表示され、Ｋｅｌｌｅｙ  Ｂｌｕｅ  Ｂｏｏｋ’ｓ  Ｎｅｗ  Ｃａｒ  Ｂｌｕｅ  Ｂｏｏｋ  Ｖａｌｕｅ（ＥｄｍｕｎｄｓのＴＭＶに類似）と対照して測定され、これらの価格は、「人々が車両に対して実際に支払っている対価」として、Ｚａｇによって定義される。
【００２８】
問題であることに、ＫＢＢ．ｃｏｍ、Ｅｄｍｕｎｄｓ．ｃｏｍ、ならびに種々のブログおよび調査サイトを含む、現在の消費者車両価格設定リソースは、指定の車両の構成に対して可能であるが、指定された構成にかかわらず、車両に対して単一推奨価格を提示するにすぎない。種々の状況（推奨価格がどのように決定されたのか、推奨価格を決定するために、任意の実際のデータが使用されたのか、どのように使用されたのか、またはどのようにそのようなデータが得られたのかの透明性の欠如を含む）のため、他者が支払った価格に対して、推奨価格がどこに位置するのか、および推奨価格が良好価格、優秀価格等（他の価格と相対的に、または絶対的に意味において）であるかどうかの指標がない。加えて、既存の価格設定サイトの多くは、「リードジェネレーション」サイトであって、ディーラに、指定の価格を約束することを必要とすることなく、消費者をディーラに照会することによって、収益を生むことを意味し、本質的に、消費者に価格を提示する際、これらの種類のサイトは、ディーラに有利にバイアスされている。さらに、これらの価格設定推奨サイトは、実際の販売取引データを利用しておらず、代わりに、総計または操作データに基づいて、手動で計算された予測値である場合がある。
【００２９】
故に、車両および他の商品のための価格設定解決策に対する現在のアプローチには、多種多様な問題が存在する。そのような問題の１つは、消費者が、車両価格設定リソースから得られた価格を解釈するためのいかなる背景も有しておらず、したがって、消費者は、良好価格、優秀価格、平均価格等の概念がほとんどなく、所望の車両に対するディーラの実際の費用がいくらであるのかが分からない場合がある。このような混乱は、消費者が、車両または消費者による所望の車両の指定の構成を購入する意向がある場合の特定の状況を含む、指定の消費者の取引に影響し得る変数の数を考慮すると、悪化する場合がある。その結果、消費者は、価格設定サイトによって提供された価格が、その状況または目的に特に関連していると確信せず、したがって、そのような提供された価格を基準として使用可能であるにすぎない場合がある。
【００３０】
したがって、新車または中古車両価格設定を得る場合、いくつかの満たされない要望が存在することになる。これらの要望は、指定の車両の価格の計算の際、実際の販売取引データを使用して、車両の構成および車両が購入される地理における変動を考慮する能力を含む。さらに、関連販売取引データの全体論的視野が提示され、関連販売データおよび種々の価格範囲の分布が容易に確認され、ある価格レベルの決定が容易に行われることが可能なように、そのような価格設定データが分析され、表示されることが所望される場合がある。
【００３１】
とりわけ、それらのニーズを満たすために、現在、一般に、商品のための価格設定データの集計、分析、表示、および貨幣化に注目が向けられており、特に、車両に適用されることが有用である場合がある。特に、実際の販売取引データは、種々の源から入手される場合がある。このような履歴取引データは、データセットに集計され、データセットは、所望の価格設定データを決定するように処理され、この決定された価格設定データは、車両の指定の構成（例えば、車名、型式、パワートレイン、オプション等）と関連付けられてもよい。インターフェースは、ユーザに提示され、ユーザは、所望の車両構成、地理的地域等の属性のような関連情報を提供してもよい。次いで、ユーザは、集計されたデータセットまたは関連付けられた決定価格設定データを利用して、提供された情報に関連する表示が提示され、ユーザは、提供された表示に基づいて、平均価格、所望の車両のディーラ費用または工場出荷価格、価格分布等の種々の決定を行うことが可能となる。一実施形態では、このインターフェースは、ユーザが、関連情報を提供するウェブサイトを訪問し、提供された情報に対応する表示が、ウェブサイトを通して、ユーザに提示されることが可能なウェブサイトであってもよい。
【００３２】
本発明のシステムおよび方法の実施形態は、本発明のシステムおよび方法の実施形態を実装するために使用され得るトポロジーの一実施形態を描写する、図１を参照して、より詳しく説明されるであろう。トポロジー１００は、ネットワーク１７０を介して、コンピューティングデバイス１１０（例えば、コンピュータシステム、パーソナルデータアシスタント、キオスク、専用端末、携帯電話、スマートフォン等）および棚卸会社１４０における１つ以上のコンピューティングデバイスに、相手先商標製品製造業者（ＯＥＭ）１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、外部情報源１８４、陸運局（ＤＭＶ）１８０、および１つ以上の関連販売地点、本実施形態では、自動車ディーラ１３０に連結される車両データシステム１２０（本明細書において、ＴｒｕｅＣａｒシステムとも称される）を含む、一式の事業体を備える。ネットワーク１７０は、例えば、インターネットまたはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆電話交換網（ＰＴＳＮ）、あるいは郵便、宅配便、または同等物等の任意の他の種類の電子もしくは非電子通信リンク等の無線または有線通信ネットワークであってもよい。
【００３３】
車両データシステム１２０は、１つ以上のコンピュータ可読媒体上に具現化される命令を実行する中央処理ユニットを伴う、１つ以上のコンピュータシステムを備えてもよく、命令は、本発明の実施形態による機能性のうちの少なくともいくつかを行うように構成される。これらのアプリケーションは、車両データシステム１２０によって利用される、インターフェースモジュール１９２、データ収集モジュール１９４、および処理モジュール１９６を実装するように構成される、１つ以上のアプリケーション（コンピュータ可読媒体上で具現化される命令）を備える、車両データアプリケーション１９０を備えてもよい。さらに、車両データシステム１２０は、入手したデータ１２４、動作中に決定されたデータ１２６、一式のディーラ費用モデルまたは価格比モデル、あるいは本発明の実施形態と関連付けられた、もしくはそれらの実施形態の実装中に決定された任意の他の種類のデータを備え得るモデル１２８を記憶するように動作可能なデータ記憶１２２を含んでもよい。
【００３４】
車両データシステム１２０は、コンピューティングデバイス１１０でユーザからのクエリーを受信および対応する、データを入手するために棚卸会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１７０、ＤＭＶ１８０、またはディーラ１３０とインターフェースする、または車両データシステム１２０によって入手される、もしくは決定されるデータを、棚卸会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データ源１８４、またはディーラ１３０のうちのいずれかに提供するように構成される、１つ以上のインターフェース１９２を使用することを含む、広範囲の機能性を提供してもよい。所与の状況において利用される特定のインターフェース１９２は、車両データシステム１２０によって実装される機能性、任意の特定の事業体と通信するために利用されるネットワーク１７０の種類、入手されるまたは提示されるデータの種類、データが事業体から入手される時間間隔、様々な事業体で利用されるシステムの種類等によって異なってもよいことを理解されたい。したがって、インターフェースは、例えば、ウェブページ、ウェブサービス、データを入力する、または別様に、オペレータによってアクセスすることができるデータ入力もしくはデータベースアプリケーション、または特定の状況においてそれを利用することが望ましい、任意の他の種類のインターフェースを含んでもよい。
【００３５】
一般に、次いで、これらのインターフェース１９２を利用して、車両データシステム１２０は、棚卸会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データ源１８４またはディーラ１３０のうちの１つ以上を含む、種々の源からデータを入手し、そのようなデータをデータ記憶１２２に記憶してもよい。このデータは、次いで、データ記憶１２２にも記憶される、所望のデータ１２６またはモデル１２８を決定するために、車両データシステム１２０によってグループ化、分析、または別様に処理される。ユーザは、コンピューティングデバイス１１０において、提供されたインターフェース１９２を介して車両データシステム１２０にアクセスし、所望の車両構成、または該当する場合、ユーザが適用を所望するインセンティブデータ等のあるパラメータを指定してもよい。車両データシステム１２０は、ユーザ指定パラメータに基づいて、データ記憶１２２内の特定のデータセットを選択し、処理モジュール１９６およびモデル１２８を使用して、データセットを処理し、選択されたデータセットおよび処理から決定されたデータを使用するインターフェースモジュール１９２を利用して、インターフェースを生成し、ユーザのコンピューティングデバイス１１０において、これらのインターフェースをユーザに提示することが可能である。より具体的には、一実施形態では、インターフェース１９２は、非常に直感的かつ有用な方法で、選択されたデータセットをユーザに視覚的に提示してもよい。
【００３６】
特に、一実施形態では、視覚インターフェースは、参照価格設定データ点（例えば、インボイス価格、ＭＳＲＰ、ディーラ費用、市場平均、インターネット平均等）に対する、定量化可能な価格または価格範囲（例えば「平均」、「良好」、「優秀」、「高値過ぎ」等）を反映する、価格曲線、棒チャート、ヒストグラム等として、選択されたデータセットの少なくとも一部分を提示してもよい。これらの種類の視覚提示の使用によって、ユーザは、指定車両構成に関連する価格設定データをより理解可能となり得る。加えて、実質的に同じ方法で、異なる車両構成に対応するデータを提示することによって、ユーザは、異なる車両構成と関連付けられた価格設定データ間の比較を容易に行うことが可能である。さらに、提示されたデータのユーザによる理解を支援するために、インターフェースはまた、提示されたデータを決定するために利用されたインセンティブに関連するデータ、またはそのようなインセンティブが提示されたデータを決定するためにどのように適用されたかを提示してもよい。
【００３７】
トポロジー１００の種々の他の事業体を参照すると、ディーラ１３０は、１つ以上のＯＥＭ１５０によって製造された車両の小売店であってもよい。販売、金融、部品、サービス、棚卸および事務管理の必要性を追跡または別様に管理するために、ディーラ１３０は、ディーラ管理システム（ＤＭＳ）１３２を採用してもよい。多くのＤＭＳ１３２がアクティブサーバーページ（ＡＳＰ）ベースのため、取引データ１３４は、データをＤＭＳシステム１３２から読み出すのを可能にする、「キー」（例えば、ＤＭＳシステム１３２内のセットパーミッションを有する、ＩＤおよびパスワード）を用いて、ＤＭＳ１３２から直接入手されてもよい。多くのディーラ１３０はまた、ネットワーク１７０を介してアクセスされてもよい、１つ以上のウェブサイトを有してもよく、そこで、任意の事前決定された価格設定、または前金価格設定を含む、ディーラ１３０に関する価格設定データは、それらのウェブサイト上で提示されてもよい。この価格は、一般的には、「値段交渉のない」（交渉しない価格）価格であり、車両データシステム１２０によって「適正」価格と見なされてもよい。
【００３８】
棚卸会社１４０は、１つ以上のディーラ１３０から棚卸データを入手し、記憶してもよい（例えば、ＤＭＳ１３２からそのようなデータを入手する）、１つ以上の棚卸ポーリング会社、棚卸管理会社、またはリスティング集積者であってもよい。棚卸ポーリング会社は、一般的には、ＤＭＳ１３２からデータを引き出し、ウェブサイト上および他のシステムによって使用するためのデータをフォーマット化するように、ディーラによって委託される。棚卸管理会社は、ディーラの代わりに棚卸情報（写真、説明、仕様書）を手動でアップロードする。棚卸管理会社は、ディーラの代わりに棚卸情報（写真、説明、仕様書）を手動でアップロードする。リスティング集積者は、棚卸内容を表示するウェブサイトを「スクレイピング」または「スパイダリング」し、かつリスティングウェブサイト（例えば、Ａｕｔｏｔｒａｄｅｒ、ＦｏｒｄＶｅｈｉｃｌｅｓ．ｃｏｍ）から直接フィードを受信することによって、そのデータを入手する。
【００３９】
ＤＭＶ１８０は、ユーザが車両に関連するデータを提供する、任意の種類の政府事業体を集合的に含んでもよい。例えば、ユーザが車両を購入する時に、税金およびタイトリング目的のために、州（例えば、ＤＭＶ、総務長官等）に登録しなければければならない。このデータは、一般的には、税金目的のために、車両属性（例えば、年式、車名、型式、マイレージ等）および販売取引価格を含む。
【００４０】
金融機関１８２は、車両の購入に関与する参加者に任意の種類の金融サービスを提供する、銀行、貯蓄貸付、クレジットユニオン等の任意の事業体であってもよい。例えば、買い手が車両を購入する時に、彼らは、機関からの融資を利用してもよく、そこで、融資プロセスには、通常、融資を申し込み、融資に契約する２つの段階が必要とされる。これらの２つの段階は、金融機関が融資のリスク因子を適切に評価し、理解するために、車両および消費者情報を利用してもよい。一般的には、融資申込みおよび融資契約書の両方は、車両の希望価格および実際の販売価格を含む。
【００４１】
販売データ会社１６０は、任意の種類の車両販売データを収集する、任意の事業体を含んでもよい。例えば、シンジケートされた販売データ会社は、指定のディーラ１３０のＤＭＳ１３２システムから新車、および中古車販売取引データを集約する。これらの会社は、他のデータ会社、ディーラ、およびＯＥＭによるデータの内部分析または外部購入の目的のために、収集したデータを集約するために、ディーラ１３０からデータを読み出すことを可能にする、ディーラ１３０との正式契約を有してもよい。
【００４２】
製造業者１５０は、ディーラ１３０によって販売される車両を実際に製造する事業体である。その車両の価格設定を誘導するために、製造業者１５０は、ディーラ費用および価格の一般的ガイドラインとして利用するために、車両およびこれらの車両のオプションの両方のために、インボイス価格および製造業者希望価格帯（ＭＳＲＰ）を提供してもよい。これらの固定価格は、製造業者によって設定され、地理的領域によってわずかに異なってもよい。
【００４３】
外部情報源１８４は、任意の数の他の種々の源、オンラインまたは別様に、他の種類の所望データ、例えば、車両、価格設定、人口動態、経済状況、市場、地域、消費者等に関するデータを提供する源を含んでもよい。
【００４４】
ここで、トポロジー１００で示す種々の事業体のすべては、本発明の実装形態において、必然ではない、または望ましくなく、トポロジー１００に示す事業体に関して説明するある機能性は、単一の事業体に組み合わせる、またはすべて排除されてもよいことに留意されたい。加えて、いくつかの実施形態では、トポロジー１００に示さない他のデータ源を利用してもよい。したがって、トポロジー１００は、例示目的のみであり、本発明の実装形態を任意に制限するものと一切解釈されてはならない。
【００４５】
本発明の種々の実装形態の詳細を探求する前に、再度、車両の例示的商品を使用して、トポロジーの上述の実装形態に関する本発明の実装形態の一般概要を提供することは、有用となるであろう。次いで、一定間隔において、車両データシステム１２０は、棚卸会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データ源１８４、またはディーラ１３０のうちの１つ以上からデータを収集（例えば、インターフェース１９２を使用して、受信または要求）することによって入手されてもよい。このデータは、種々の車両構成、棚卸データ、登録データ、金融データ、車両データ等の販売または他の履歴取引データを含んでもよい（入手された種々の種類のデータは、後により詳細に説明する）。異なる種類のデータは、異なる時間間隔で入手されてもよく、ある種類のデータのための任意の特定の実施形態において利用される時間間隔は、少なくとも部分的に、データ源に更新される頻度、その種類の新しいデータが生成される頻度、データ源と車両データシステム１２０のプロバイダとの間の契約、または種々の他の要因に基づいてもよいことに留意されたい。そのようなデータが、入手され、データ記憶１２２に記憶されると、指定の車両構成（例えば、車名、型式、パワートレイン、オプション等を含んでもよい）および地理的地域（国内、地域、地方、都市、州、郵便番号、国、指定市場地域（ＤＭＡ）、または任意の他の所望の地理的地域）に対応するデータセットを生成するように、分析や別様に処理されてもよい。
【００４６】
次いで、ある時点において、ユーザは、車両データシステム１２０によって提供される一式のウェブページ等の１つ以上のインターフェース１９２を使用して、コンピューティングデバイスにおいて車両データシステム１２０にアクセスしてもよい。このインターフェース１９２を使用して、ユーザは、ある一式の車両属性（車名、型式、トリム、パワートレイン、オプション等）の値、あるいは地理的位置または指定された構成の車両と関連して提供されるインセンティブ等の他の関連情報を画定することによって、車両構成を指定してもよい。次いで、指定された車両構成と関連付けられた情報は、インターフェース１９２を介してユーザに提示されてもよい。指定された車両構成に対応するデータは、指定された車両構成と関連付けられたデータセットを使用して決定可能であって、決定されたデータは、調整された取引価格、平均価格、ディーラ費用、標準偏差、または一式の定量化可能な価格帯または範囲（例えば「平均」、「良好」、「優秀」、「高値過ぎ」、等価格）等のデータを含んでもよい。車両データシステム１２０によって入手されたデータおよび決定されたデータの処理は、本開示により詳細に後述される。
【００４７】
特に、指定された車両構成と関連付けられた価格設定データは、決定され、視覚的にユーザに提示されてもよい。具体的には、一実施形態では、指定された車両構成と関連付けられた実際の取引データを表す価格曲線（調整されていても、またはそうでなくてもよい）は、１つ以上の価格範囲および１つ以上の参照価格帯を表す視覚的参照とともに、ユーザに視覚的に表示されてもよい（例えば、インボイス価格、ＭＳＲＰ、ディーラ費用、市場平均、ディーラ費用、インターネット平均等）。いくつかの実施形態では、これらの視覚指標は、何パーセントの消費者がある価格を支払ったか、またはある価格範囲内の価格分布をユーザが容易に決定可能であるように表示されてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、インセンティブの効果または適用が、表示と併せて提示されてもよい。再び、これらの種類のインターフェースの実施形態は、後により詳細に論じられる。
【００４８】
車両データシステム１２０によって提供される情報が、潜在的消費者にとって非常に貴重であることが証明され、したがって、多数の「訪問者」を惹き付け得るため、車両データシステム１２０の動作および使用を貨幣化する多くの機会を提示してもよい。これらの貨幣化機構は、車両データシステム１２０のユーザが遭遇するインターフェース１９２上の広告、インターフェース１９２または別のチャネルを介して、ディーラが潜在的消費者に到達する能力の提供（ディーラからユーザへの前金価格の供与または逆オークションを含む）、（取得または決定された）データの使用許可および配信、車両データシステム１２０のデータを利用し得る販売分析ツールセット、または任意の数の他の貨幣化機会を含み、その実施形態は、以下に詳述される。
【００４９】
次に、図２Ａおよび２Ｂを参照すると、車両データシステムの動作のための方法の一特定の実施形態が示される。最初に、図２Ａの実施形態を参照すると、ステップ２１０では、データは、車両データシステム１２０に連結されたデータ源（棚卸会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データ源１８４、ディーラ１３０等）のうちの１つ以上から入手可能であって、入手されたデータは、データ記憶１２２に記憶可能である。特に、データの入手は、データ源からデータを要求または受信することによって、データを収集するステップを備えてもよい。データ源からのデータの入手に関して、異なるデータは、異なるデータ源から、異なる間隔で入手されてもよく、以前に入手されたデータは、同一種類の新しいデータが、入手され、データ記憶１２２に記憶される前に、アーカイブされてもよいことに留意されたい。
【００５０】
ある場合では、これらのデータ源のオペレータのいくつかは、指定の種類のデータ、特に、そのようなデータが個人情報またはある車両情報（ＶＩＮ番号、ナンバープレート番号等）を含むときに、提供することを望まなくてもよい。しかしながら、異なるデータ源から入手される、同一人物、車両等に対応するデータと相関するために、そのような情報を有することが望ましくてもよい。この問題に取り組むために、これらのデータ源のオペレータは、車両データシステム１２０に提供されたデータ内の機密情報が、ハッシュ値としてデータ記憶装置１２２内に送信され、記憶されてもよいように、車両データシステム１２０のオペレータによって、指定のハッシングアルゴリズムおよびキーが提供されてもよい。各データ源がある提供されたデータをハッシュするために、同一のハッシングアルゴリズムを使用するため、同一のデータ値は、同一のハッシュ値を有し、異なる（または同一の）データ源から入手されたデータ間でのマッチングまたは相関を促進する。したがって、データ源のオペレータの懸念は、車両データシステム１２０の動作に悪影響を及ぼすことを同時に回避しながら、取り組むことができる。
【００５１】
データが入手され、データ記憶装置１２２内に記憶されると、入手したデータは、ステップ２２０において、クレンジングされてもよい。このデータのクレンジングは、それが公知の値と一致するか、指定の範囲に含まれるか、または重複するか否かを決定するためのデータの評価を含んでもよい。そのようなデータが発見されたときに、データ記憶装置１２２から取り除かれてもよく、不適格であるか、または閾値の範囲外である値は、１つ以上の値（具体的に公知である、またはデフォルト価であってもよい）で置換されるか、または一部の他の行動が全面的に取られてもよい。
【００５２】
次いで、このクレンジングされたデータは、ステップ２３０において、サンプルデータセットを形成し、最適化するために使用されてもよい。この情報および最適化プロセスは、地域（例えば、全国、地方、地域、州、国、郵便番号、ＤＭＡ、５００マイル以内の場所等の地理的領域のいくつかの他の定義）に従い、データセットにデータをグループ分けするステップと、指定の車両構成のために、これらの地理的データセットを最適化するステップとを含んでもよい。この最適化プロセスは、指定の車両または車両のグループもしくは種類、車両および関連する地理に対応する一組の車両属性に対応する、１つ以上のデータセットを生じてもよい。
【００５３】
最適化プロセスから生じるデータセットを使用して、ステップ２４０において、一組のモデルが生成されてもよい。これらのモデルは、上述の最適化プロセスから生じる、１つ以上のデータセットに対応する、一組のディーラ費用モデルを含んでよい。データセットのための平均価格比（例えば、支払われた価格／ディーラ費用）モデルはまた、入手したデータを使用して生成されてもよい。これらのモデルは、指定の間隔でアップデートされてもよいことに留意されたく、各ディーラ費用モデルまたは平均価格比モデルが生成される間隔は、様々なデータ源からデータが入手される間隔、または他のモデルが生成される割合に関連する、または関連しなくてもよい。図５Ｂに図示する実施形態の一部に移ると、ステップ２５０において、車両データシステムは、提供されたインターフェースを介して指定の車両構成を受信してもよい。一実施形態においては、例えば、ユーザは、車両データシステム１２０によって提供されるウェブページ上で、１つ以上のメニューを使用して指定の車両構成を選択してもよい、または指定の車両構成を提供するために、一組のウェブページをナビゲートしてもよい。この指定された車両構成は、車名、型式、トリムレベル、１つ以上のオプション等の所望の車両の一組の属性のための値を含んでもよい。ユーザはまた、ユーザが位置する、または提供された仕様書の車両を購入する予定である地理的位置を指定してもよい。
【００５４】
ユーザが提供してもよい他の情報は、指定された車両構成に関するインセンティブデータを含んでもよい。一実施形態においては、ユーザが指定の車両構成を指定するときに、車両データシステム１２０は、いずれかが入手可能であれば、指定された車両構成に関連する一組のインセンティブと共にユーザに提示されるであろう。ユーザは、適用するためにこれらのインセンティブのうちのゼロ以上を選択してもよい。
【００５５】
次いで、指定された車両構成に関連する価格設定データは、ステップ２６０において、車両データシステム１２０によって決定されてもよい。このデータは、ある地理的領域（例えば、指定される地理的位置を含む）内の指定された車両構成に関連する価格設定データのための、調整された取引価格、平均、中央、および確率分布、一組の定量化可能価格帯または範囲（例えば、「平均」、「良好」、「優秀」、「高値過ぎ」等の価格または価格範囲）を計算するステップと、履歴価格傾向または価格設定予想を決定するステップと、任意の他の種類の所望のデータを決定するステップとを含んでもよい。一実施形態においては、指定された車両構成に関連するデータは、これから説明する指定された車両構成に関連する価格比モデルおよび履歴取引データを使用して決定されてもよい。
【００５６】
次いで、指定の車両構成に関連する、決定された価格設定データの提示のためのインターフェースは、ステップ２７０において生成されてもよい。これらのインターフェースは、例えば、棒チャート、ヒストグラム、指定の価格帯の指標を有するガウス曲線、履歴傾向または価格予想を示す傾向線を有するグラフ、またはデータの視覚的表示のための任意の他の所望のフォーマットを使用する、そのようなデータの視覚的提示を含んでもよい。具体的には、一実施形態においては、決定されたデータは、１つ以上の定量化可能な価格もしくは１ついじょうの参照価格点（例えば、インボイス価格、ＭＳＲＰ、ディーラ費用、市場平均、ディーラ費用、インターネット平均等）等の決定された価格帯または範囲を示す曲線上の、またはその下の視覚的表示と共に、指定された車両構成に関連する実際の取引データを示す、ガウス曲線と一致し、それとして表示されてもよい。ユーザはまた、価格設定データを決定するために使用される、任意のインセンティブデータに関するデータを提示されてもよい。したがって、そのようなインターフェースを使用して、ユーザは、ある価格帯、何パーセントの消費者がある価格範囲内のある価格または価格の分配を支払ったか容易に決定することができる。ここで、ある実施形態と併せて、ユーザへのデータの提示に関して述べるインターフェースは、視覚的インターフェースであり、音声、触覚、いくつかの組み合わせ、または完全に他の方法を使用する他のインターフェースは、他の実施形態において、そのようなデータを提示するために使用されてもよいことに留意されたい。
【００５７】
インターフェースは、ステップ２８０において、様々なチャネルを介して分配されてもよい。チャネルは、消費者フェ−シングネットワークベースのアプリケーション（例えば、消費者がコンピュータまたは携帯電話等のコンピューティングデバイスにおいてネットワーク上でアクセスしてもよく、消費者の要望または使用に適合される、車両データシステム１２０によって提供される一組のウェブページ）、ディーラフェーシングネットワークベースのアプリケーション（ディーラの要望または使用に適される、車両データシステム１２０によって提供される一組のウェブページ）、テキストまたはマルチメディアメッセージングサービス、ウェブサイト、または携帯電話のアプリケーション等の他のアプリケーション設定で使用するウィジェット、電話を介してアクセス可能なボイスアプリケーション、または所望とされるほぼすべての他のチャネルを含んでもよい。データ分布に関連して本開示内のこの場所および他所に説明するチャネルはまた、データを受信するために使用されてもよく、同一または異なるチャネルのいくつかの組み合わせは、データを受信し、データを分布するために使用されてもよいことに留意されたい。
【００５８】
これらの様々なチャネルを介するこのデータの分布は、ステップ２９０において、収益化されてもよい。この収益化は、車両データシステム１２０によって提供される１つ以上のインターフェース（ウェブページ等）にと併せてディスプレイまたは文字広告、文字リンク、スポンサーシップ等を販売すること、１つ以上の提供されたインターフェースを介して、ディーラから車両を購入するユーザの能力を提供し、このサービスを使用するために、ディーラ、ユーザ、または両方に請求すること、バースオークションシステムを提供し、それによってディーラが指定の車両の価格をユーザに提示することができ、ディーラは、この能力を請求され、得られたもしくは決定されたデータをディーラまたはユーザへの使用許可またはプロビジョニングのためにディーラまたはユーザに請求すること、製造業者、ディーラ、金融機関、リースグループ、および他のエンドユーザのためのツールへのアクセスを請求すること等を含む多くの方法、または車両データシステム１２０に関連するアプリケーション、機能、またはデータを収益化するために望ましいほぼすべての方法で達成されてもよい。上述の説明の概説から明らかであるように、車両データシステム１２０の実施形態は、実質的に同時または異なる間隔で生じる多くのプロセスを伴ってもよく、多くのコンピューティングデバイス１１０は、任意の所与の時点で車両データシステム１２０にアクセスすることが望ましくてもよい。したがって、いくつかの実施形態においては、車両データシステム１２０は、車両データシステム１２０の費用削減、性能、フォールトトレランス、効率および拡張性を促進するアーキテクチャまたはインフラストラクチャを使用して実行されてもよい。そのようなアーキテクチャの一実施形態を図６に図示する。具体的には、車両データシステム１２０の一実施形態は、ユーザが所望の車両構成を指定し、指定された車両構成に対応する価格設定データを受信することができるウェブページを含む、ネットワーク上でアクセス可能な一組のウェブページを含む、ネットワークベースのインターフェースを提供するために動作可能であってもよい。そのような車両データシステム１２０は、１つ以上のネットワーク上に分布される、データ処理および分析サーバ３１０、サービスサーバ３２０、オリジンサーバ３３０、およびサーバファーム３４０を含む、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）を使用して実行されてもよく、データ処理および分析サーバ３１０、サービスサーバ３２０、オリジンサーバ３３０およびサーバファーム３４０のそれぞれのサーバは、複数のネットワーク骨格、またはサーバが当該技術分野において公知のように、ロードバランスであってもよいネットワークを使用して、複数の場所において配置されてもよい。
【００５９】
データ処理および分析サーバ３２０は、指定の時間間隔（例えば、毎日、毎週、毎時、あるアドホック変動時間間隔等）でこれらのデータ源３５０からデータを入手するために、１つ以上のデータ源３５０（その例は、上記に説明される）と相互作用し、上述および本明細書において後により詳細に説明する、この入手したデータを処理してもよい。この処理は、例えば、入手したデータのクレンジング、サンプルセットの決定および最適化、モデルの生成等を含む。
【００６０】
オリジンサーバ３３０は、コンピューティングデバイス３６０（その実施例を上記に説明する）において、ユーザへのインターフェースのウェブページのプロビジョニングのための内容に、サーバファーム３４０のそれぞれにおいてウェブキャッシュを追加してもよい。サーバファーム３４０は、各サーバファーム３４０のウェブキャッシュを使用して、コンピューティングデバイス１１０において、ユーザに一組のウェブページを提供する。より具体的には、コンピューティングデバイス３６０において、ユーザは、ユーザが提供されたウェブページを介してデータを送信および受信するためにウェブページと相互作用することができるように、ネットワーク上で指定のサーバファーム３４０に接続する。ユーザのこれらのウェブページの使用に関連して、コンテンツへのユーザのリクエストは、指定のサーバファーム３４０にアルゴリズム的に誘導されてもよい。例えば、ユーザへのコンテンツを供給するための実行位置を最適化するときに、ネットワーク上での送達を最適化するように、最少のホップである位置、顧客にリクエストを送るのと同然の最少数のネットワーク、またはサーバ機能に関して最大の利用可能性（現在および履歴の両方）を選ぶことによって選択されてもよい。
【００６１】
特定のウェブページ、または車両データシステム１２０によって提供される他のインターフェースは、ユーザが、サーバファーム３４０のウェブキャッシュ内に記憶されないデータのリクエスト、またはサーバファーム３４０内で実行されない分析等のサーバファーム３４０によって提供することができないサービス、インターフェースまたはデータをリクエストすることを可能にしてもよい。サーバファーム３４０によってサービスすることができないユーザリクエストは、サービスサーバ３３０のうちの１つを経由してもよい。これらのリクエストは、いくつかの場合においては、データ処理および分析サーバ３１０を使用して取得または決定されたデータを使用して、サービスサーバ３３０によって実行されてもよい複雑なサービスへのリクエストを含んでもよい。
【００６２】
これから、上述のアーキテクチャまたは別のアーキテクチャのすべての実施形態に従って構成されてもよい、車両データシステムの動作のための方法の実施形態をより詳細に見直されると有用であってもよい。図４Ａおよび４Ｂは、そのような方法のみの一実施形態を図示する。まず、図４Ａを参照すると、ステップ４１０において、車両データシステムに結合される１つ以上のデータ源、およびデータ記憶内に記憶された取得されたデータからデータを取得することができる。これらの様々なデータ源から取得されたデータは、複数の源から集約され、正規化されてもよい。様々なデータ源およびこれらのデータ源から取得された各データは、ＤＭＳデータ４１１、棚卸データ４１２、登録または他の政府（ＤＭＶ、国務長官等）データ４１３、金融データ４１４、シンジゲートされた販売データ４１５、インセンティブデータ４１７、前金価格設定データ４１８、ＯＥＭ価格設定データ４１９、または経済データ４０９のうちのいくつかの組み合わせを含んでもよい。
【００６３】
ＤＭＳデータ４１１は、ディーラにおいてＤＭＳから入手されてもよい。ＤＭＳは、販売、金融、部品、サービス、棚卸、または事務管理の必要性を管理するために車両ディーラによって使用されるシステムである。したがって、小売店または卸売店でディーラによって販売される新車および中古車の両方のすべての販売取引を追跡するデータは、ＤＭＳ内に記憶され、車両データシステムによって入手されてもよい。具体的には、このＤＭＳデータ４１１は、車両の車名、型式、トリム等の識別および車両が消費者によって購入された関連取引価格を含む、ディーラによって完了されている販売取引（履歴販売取引と称する）上のデータを含んでもよい。いくつかの場合においては、販売取引データは、また、その車両の対応するディーラ価格を有してもよい。大半のＤＭＳがＡＳＰベースであるので、いくつかの実施形態においては、販売取引または他のＤＭＳデータ４１１は、一実施形態においては、車両データシステムまたはＤＭＳポーリング会社が、毎日または毎週入手されてもよいＤＭＳデータ４１１を検索することを可能にする「キー」（例えば、セットパーミッションを有する、ＩＤおよびパスワード）を使用して、ＤＭＳまたはＤＭＳプロバイダから直接入手することができる。棚卸データ４１２は、現在ディーラの棚卸にあるか、または今後ある時点においてディーラの棚卸にあるであろう、車両に関する詳細なデータであってもよい。棚卸データ４１２は、ＤＭＳ、棚卸ポーリング会社、棚卸管理会社、またはリスティング集積者から入手することができる。
【００６４】
棚卸ポーリング会社は、一般的には、ディーラのＤＭＳからのデータを引き出し、ウェブサイト上および他のシステムによって使用するためデータをフォーマット化するために、ディーラによって委託される。棚卸管理会社は、ディーラの代わりに、所望の位置に棚卸情報（例えば、ディーラの在庫に関する写真、説明、仕様書等）を手動でアップロードする。リスティング集積者は、ディーラの棚卸（例えば、ディーラの在庫に関する写真、説明、仕様書等）を表示するウェブサイトを「スクラッピング」または「スパイダリング」することによってデータを入手する、またはリスティングウェブサイト（例えば、ＦｏｒｄＶｅｈｉｃｌｅｓ．ｃｏｍ）から直接フィードを受信してもよい。登録または他の政府データ４１３はまた、ステップ４１０において入手されてもよい。買い手が車両を購入するときに、税金、タイトリングまたは検査目的のために、州（例えば、ＤＭＶ、国防長官等）に登録しなければならない。この登録データ４１３は、車両の説明（例えば、型式年式、車名、型式、マイレージ等）および税金目的のために使用されてもよい販売取引価格を含んでもよい。
【００６５】
金融および契約書データ４１４が、また、入手されてもよい。金融機関からの貸付またはリースプロセスを使用して車両を購入するときに、貸付またはリースプロセスは、通常、貸付またはリースを申し込むステップと貸付またはリースに契約するステップの２つの段階を必要とする。これらの２つのステップは、金融機関が、貸付またはリースのリスク因子を適切に評価し、理解するために、車両および消費者情報を使用する。この金融申込書または契約データ４１４は、また、ステップ４１０において入手されてもよい。多くの場合では、申込書および契約書の両方は、車両の提案された価格および実際の販売価格を含む。
【００６６】
シンジケートされた販売データ４１５は、また、ステップ４１０において、車両データシステムによって入手することができる。シンジケートされた販売データ会社は、彼らのパートナーであるか、または契約をしているディーラのＤＭＳから新規または中古販売取引データを集約する。これらのシンジケートされた販売データ会社は、他のデータ会社、ディーラまたはＯＥＭからの分析または購入の目的で、取引データをシンジケートするために、彼らが取引データを検索することを可能にするディーラとの正式な契約を有してもよい。
【００６７】
インセンティブデータ４１６はまた、車両データシステムによって入手することができる。ＯＥＭは、車両の取引価格を低下させるか、または販売を刺激する手助けとなるようにディーラへのさらなる金融支援を割り当てるために、製造業者とディーラ、製造業者と消費者のインセンティブまたはリベートを使用する。これらのリベートは、しばしば、大きい（車両価格の２％〜２０％）ので、彼らは、車両価格設定への劇的効果を有することができる。これらのインセンティブは、全国または地域ベースで消費者またはディーラに分配することができる。インセンティブが車両または地域に特異的であってもよいので、それらの価格設定との相互作用は、複雑であり、取引価格設定を理解するための重要なツールである可能性がある。このインセンティブデータは、指定の車両の正確な取引価格または他の価格を決定するために車両データシステムによって使用することができるように、ＯＥＭ、ディーラ、または他の源からすべて入手することができる。
【００６８】
ディーラが、彼らの車両の価格設定を事前に決定する機会を有してもよいので、ステップ４１０において、この前金価格設定データ４１８が入手されると有用であり得る。Ｚａｇ．ｃｏｍ  Ｉｎｃ．等の会社は、ディーラが事前決定または前金価格設定を消費者のために入力することを可能にする。この前金価格は、一般的には、「値段交渉のない」（交渉しない価格）価格である。多くのディーラはまた、ウェブサイト上に彼らの前金価格を提示し、「値段交渉のない」価格設定の概念に完全なビジネスモデルさえ構築する。これらの値は、入手した履歴取引データと関連する取引価格のチェックを提供するステップを含む、様々な理由で使用されてもよい。
【００６９】
また、ＯＥＭ価格設定データ４１９は、ステップ４１０において入手することができる。このＯＥＭ価格設定データは、車両およびディーラ価格に対する取引価格の重要な参照点を提供してもよい。ＯＥＭは、通常、車両販売、インボイス価格およびＭＳＲＰ（スティッカ価格とも称される）の場合において、ディーラ費用および価格のための一般的なガイドラインとして使用される２つの重要な数字を設定する。これらは、製造業者によって設定された固定価格であり、地理的位置によってわずかに異なってもよい。インボイス価格は、製造業者が車両に対してディーラに請求する価格である。しかしながら、このインボイス価格は、ディーラの実際の費用をインボイス価格よりも通常低くさせる割引、インセンティブ、またはホールドバックを含まない。
【００７０】
米国自動車協会（ＡＡＡ）によれば、ＭＳＲＰは、ディーラが実際に車両に支払う価格から平均１３．５％相違している。したがって、ＭＳＲＰは、ほぼ常に、交渉に対してオープンである。ＯＥＭは、また、ディーラホールドバックまたは単にホールドバックとして公知のように定義されてもよい。ホールドバックは、車両のディーラシップの資金を補助するための製造業者からのディーラへの支払いである。ホールドバックは、一般的には、ＭＳＲＰのパーセント（２〜３％）である。
【００７１】
ＭＳＲＰは、実際の取引価格と一致しなくてもよいが、インボイス価格は、ディーラ費用がインボイスに偶発的であるので、ディーラの実際の費用の推定を決定するために使用することができる。実際のディーラ費用は、任意の適用可能な製造業者とディーラとの間のインセンティブまたはホールドバックよりも少ないインボイス価格として定義することができる。したがって、車両データシステムは、「先取り」利鞘（ディーラ費用よりも少ない取引価格として定義することができ、金融、保険、保証、付属および他の補助製品を含む「最終段階」で入手された任意のマージンを含まなくてもよい）を決定することを可能にする、ディーラの実際の費用の推定を決定するために、履歴取引に関連する車両のインボイス価格を使用してもよい。
【００７２】
データはまた、ガス価格、世帯収入等の人口統計データ、市場、地域、消費者、または所望とされるほぼすべての他の種類のデータを含む、経済のほぼすべての一面の現在、過去、または未来の状態に関連する、経済データ４０９を含む、多種多様な他のデータ源から入手されてもよい。経済データは、指定の地理的区域に特異的か、またはそれに関連してもよい。また、この経済データは、車両の平均価格として指定のインターネットリサーチサイトによって報告される車両の平均価格から決定されてもよい、インターネットインデックスを含んでもよい。これらのインターネットリサーチサイトは、一般的には、消費者に焦点を置いているが、ディーラシップに広告およびリードを販売し、したがって、消費者への彼らの支払いは、ディーラシップであり、これらのサイト上の価格は、ディーラシップを優遇するように、より高い上限の規模を示す傾向がある。
【００７３】
所望のデータが入手されたら、入手したデータは、ステップ４２０においてクレンジングされてもよい。具体的には、入手されたデータは、それが不正確であるか、重複するか、または指定のパラメータと一致しない場合に有用でなくてもよい。したがって、車両データシステムは、エンドユーザに提示されるデータの全体の品質および精度を維持するために入手したデータをクレンジングしてもよい。このクレンジングプロセスは、所望とされるほぼすべての基準に基づいて、指定のデータの除去または変更を伴ってもよく、これらの基準は、次に、他の入手もしくは決定されたデータ、または、それが公知の値と一致するか、指定の範囲に含まれるか、または重複するか否かを決定するためのデータの評価によって左右されてもよい。そのようなデータが発見されたときは、車両データシステムのデータ記憶から除去されてもよく、不適格または閾値の範囲外である値は、１つ以上の値（具体的に周知である、またはデフォルト値であってもよい）によって置換されてもよいか、またはいくつかの他の行動を完全に取ってもよい。一実施形態においては、このクレンジングプロセス中に、ＶＩＮ解読４２８が行われてもよく、データ（例えば、履歴取引）に関連するＶＩＮ番号は、解読されてもよい。
【００７４】
具体的には、販売されたすべての車両は、他の車両と区別するために、車両識別願望（ＶＩＮ）、またはシリアル番号を持たなければならない。ＶＩＮは、製造業者、年式、車両属性、プラント、および独自の識別コードを含む、１７文字から成る。車両データシステムは、各車両のＶＩＮに基づく車両の属性（例えば、車名、型式年式、車名、パワートレイン、トリム等）を決定し、決定された車両情報をそこからＶＩＮが入手される販売取引と関連付けするために外部サービスを使用してもよい。いくつかの場合においては、このデータは、履歴取引データと共に提供されてもよく、１つ以上の履歴取引に関して生じる必要がなくてもよいことに留意されたい。
【００７５】
また、不正確または不完全データは、除去されてもよい４２２。一実施形態においては、車両データシステムは、その取引（例えば、先取り利鞘、車両の車名、型式、またはトリム等）に関連する１つ以上の値の決定に使用されてもよい、１つ以上の重要なフィールドを含まない任意の履歴取引データを除去してもよい。他の高レベル品質チェックは、不正確な（不良品質を含む）履歴取引データを除去するために実施されてもよい。具体的には、一実施形態においては、履歴取引に関連する費用情報（例えは、ディーラ費用）は、それが履歴取引データが関連する車両の車名、型式、またはトリムに関連する、他の周知または決定された費用値と適合するか否かを決定するために評価されてもよい。不一致がある（例えば、費用情報が、公知または決定された値からある量だけ外れる）場合には、費用情報は、公知または決定された値で置換されてもよく、あるいは、その取引に関連する履歴取引データは、データ記憶から除去されてもよい。
【００７６】
一実施形態においては、入手された各履歴取引において、以下の行動を実施してもよい。取引価格が、履歴取引に対応する予想される車両ＭＳＲＰの指定の範囲（例えば、基本車両のＭＳＲＰの６０％〜１４０％）内に含まれること確認する、取引のディーラ費用が予想されるディーラ費用の範囲（例えば、基本車両のインボイス−ホールドバックの７０％〜１３０％）内に含まれること確認する、履歴取引の総利鞘（先取り＋最終利鞘）が許容可能な範囲（例えば、車両の基本ＭＳＲＰの−２０％〜５０％）内であることを確認するか、販売（新車／中古）の種類が車両のマイル数（例えば、５００マイル以上の車両は、新車と見なされてはならない）に整合することを確認する。
【００７７】
また、新車マージン（先取り利鞘）は、高いかまたは低い最終利鞘を有する取引のために上下に調整されてもよい。この調整は、最終利鞘の大きさ、および履歴分析に基づく要因（例えば、＄５０００の取引金額および＄７０００の実際の取引価値を有する販売取引を有し、したがって、車両取引において＄２０００を生んだディーラシップでは、この販売取引車両の先取り利鞘は、このディーラが低い取引価格を容認しうるため、この＄２０００ほど増大するであろう）の組み合わせであってもよい。先取り利鞘はまた、この割戻しのパーセンテージが顧客に渡るため、直接ディーラに行く製造業者からの割戻しまたはインセンティブに基づいて調整されてもよい。所与の例において使用するための的確な要因は、履歴分析および現在の市場状態に基づいて決定されてもよい。例えば、製造業者がディーラにマーケティング支援において＄５０００を提供する場合に、ディーラは、この金額をエンド消費者に渡す必要はないが、この金銭のパーセンテージ（例えば、５０％〜８０％）は、通常、低い取引価格の形態で消費者に与えられる。さらに、先取り利鞘は、個々のディーラシップの会計実務に基づいて先取り利鞘を変更する多くの些細な要因に従って調整され得る。例えば、数名のディーラは、販売員の歩合に影響するように先取り利鞘を調整し、これらの調整は可能なときに除去される。
【００７８】
重複データは、また、除去されてもよい４２４。多くの場合において、多くの履歴取引データ源が存在してもよいため、重複履歴取引データが入手されてもよい。そのような重複データは、車両データシステムの出力の結果を歪曲することができるので、そのような重複データを除去することが望ましくてもよい。ＶＩＮ等の独自に指定可能な属性が使用可能である場合においては、このプロセスは、単純明快である（例えば、履歴取引に関連するＶＩＮは、重複を指定するために一致してもよい）。取引データが独自の属性（言い換えると、ＶＩＮ等の１つの車両にのみ関することができる属性）を有さない場合においては、使用可能な属性の組み合わせは、重複が存在するか否かを決定するために使用されてもよい。例えば、販売日、取引の種類、取引状態、取引において下取りがあったか否か、車両取引価格または報告された利鞘の組み合わせはすべて、重複を指定するために使用されてもよい。いずれかの場合において、重複が指定されると、大半の属性源を含む取引データは、保持されてもよい一方、重複は、破棄される。あるいは、重複履歴取引からのデータは、いくつかの方法において単一の履歴取引に組み合わされてもよい。
【００７９】
外れ値データはまた、除去されてもよい４２６。外れ値データは、取引を適切に表すために現れない可能性のあるデータとして定義される。一実施形態においては、高いネガティブマージン（ディーラが大金を失う）または高いポジティブマージン（ディーラが大金を稼ぐように見える）の取引に関する履歴取引データは、除去されてもよい。一実施形態においては、異なる地理的レベルにおける外れ値データを除去することは、異なる組の取引データを除去してもよいため、外れ値データを除去することは、データの国内、地方、地域、または他の地理的グループに対する外れ値データを除去することによって達成されてもよい。また、関連性のある、または絶対的トリミングは、指定の標準偏差を超える取引の指定のパーセンテージが履歴取引の上位および下位から除去されてもよいように、使用されてもよい。
【００８０】
ステップ４２０後、クレンジングされたデータは、車両データシステムに関連するデータ記憶内に記憶されてもよく、クレンジングされたデータは、一組の履歴取引を含み、各履歴取引は、少なくとも一組の車両属性（例えば、車名、型式、エンジンの種類、トリム等）および取引価格または先取り利鞘に関連する。
【００８１】
次いで、ステップ４３０において、クレンジングされたデータは、地理にしたがい、ビンニングプロセスおよび指定の車両構成に最適化されたこれらの地理的データセットを使用して、データセット内でグループ化されてもよい。この最適化プロセスは、指定の車両、または車両のグループもしくは種類、車両のトリムレベルもしくは一組の属性、および関連する地理に対応する１つ以上のデータセットをもたらしてもよい。
【００８２】
一実施形態においては、属性の順列は、マージンに最も多大な影響を与える属性を決定するために繰り返し反復されてもよい。反復は、マージンに最大から最小の影響を与える属性のスタックランク付けリストが決定されるまで継続してもよい。次いで、指定の場所および車両の取引をグループ化するときに、このランク付けリストを使用して、マージンに最も少ない影響を与える属性を無視する、またはそれを重要視しないことによって、有意および関連性のあるデータセットを生成することができる。
【００８３】
車両価格設定データをより正確にするために、提示または使用されるデータの適時性または関連性が維持されることが重要であってもよい。次いで、一実施形態においては、最近（所望の期間内）および関連性のある取引の総数は、クレンジングされたデータに関して最適化されてもよい。指定の地理的領域および指定の車両に対する関連性のあるデータは、各地理的領域内の各車両に使用可能なデータの量を最適化するためにビンニングされてもよい。このデータ量は、データ４３２の地理的割り当て、ならびにトリム４３６に対する属性分類およびマッピングを使用して、指定の型式の車のトリムレベル（車両に対応するある組の属性）および関連する地理に対応する履歴取引データのビンをもたらすように最適化されてもよい。
【００８４】
データ４３２の地理的割り当て中に、データは、国内（すべてのデータ）、地方、州、またはＤＭＡの定義のうちの１つ以上で標識される。属性分類およびトリムマッピング４３６が、また生じてもよい。車両データは、トリムレベルで（例えば、ＶＩＮ解読または他の源から入手された車両に関するデータを使用して）ソートすることができる。これは、所与の時間枠（最新を最適化する）内の同様の車両に基づいて、関連性のある価格設定の正確な提示を可能にする。いくつかの場合においては、決定は、期間に対応する統計的に有意なデータを決定するためにトリムレベルにおける指定の車両のためのデータの閾値量が存在しないように行われてもよい。車両データシステムは、型式（例えば、Ａｃｃｏｒｄ、Ｃａｍｒｙ、Ｆ−１５０）レベルで車両を分析し、属性レベルにおいて一貫性（属性とトリムとの間の相互関係）があるか否かを決定するために、属性レベル（例えば、ドライブトレイン、パワートレイン、車体の種類、キャブの種類、ベットの長さ等）で分析を行う。属性レベルでビンするときに、より多くの数の取引が存在するため、属性レベルのビンニングは、これらの状況において、トリムレベルのビンニングの代わりに使用されてもよく、それによって、指定のデータセット（トリムレベルビンニングのみに関して）においてより多数の履歴取引をもたらすが、処理のために関連性のあるデータセットが依然として使用される。これらのデータセットに関して、指定のデータセット内のデータは、決定された属性間の相互関係に基づいて、異なる車名、型式、トリムレベル、または属性に対応してもよいことに留意されたい。例えば、指定のデータセットは、２つの車両間に相互関係が存在すると決定された場合に、異なる車名または型式に対応するデータを有してもよい。
【００８５】
同様に、指定のデータセットは、相互関係がこれらの異なるトリムレベル間または属性間に存在する場合に、異なるトリムに対応する、または異なる属性を有するデータを有してもよい。
【００８６】
履歴取引データセットを使用して、一組の型式は、ステップ４４０において生成されてもよい。このモデル生成プロセスは、属性、地理、または販売時の売り手のマージンを理解するために、履歴取引データの個々の態様を分析するステップを含んでもよい。個々の履歴取引のマージンを理解することは、これらの履歴取引が、それらの特異的に構成された車両および場所に基づいて、個々のユーザに最も関連性のある統計的に有意なサンプルにグループ化されることを可能にする。
【００８７】
したがって、生成されたモデルは、１つ以上のデータセットのそれぞれに対応する一組のディーラ費用モデルを含んでもよい。これらのディーラ費用モデルおよびデータセットに関連する履歴取引データから、平均価格比（例えば、支払われた価格／ディーラ費用）は、価格比モデルを使用して、指定の車両構成に対応するデータセットのために生成されてもよい。これらのモデルは、本開示において、後により詳細に説明する。
【００８８】
図４Ｂに図示する実施形態の一部に移ると、ステップ４５０において、車両データシステムは、提供されたインターフェースを介して、指定の車両構成４５２を受信してもよい。一実施形態においては、例えば、ユーザは、車両データシステムによって提供されるウェブページ上で１つ以上のメニューを使用して指定の車両構成を選択してもよい、または指定の車両構成４５２を提供するために一組のウェブページ上をナビゲートしてもよい。ユーザが、またユーザが位置するか、または提供された仕様書の車両を購入する予定である地理的位置を指定してもよいか、またはユーザが潜在的な購入に関して使用することを望んでもよい１つ以上の消費者インセンティブを選択してもよい。提供されたインターフェースが、また指定の車両構成に関するインセンティブデータを含む、他のデータを入手するために使用されてもよい。一実施形態においては、ユーザが指定の車両構成を指定するときに、指定の車両構成に関連する一組のインセンティブを有するインターフェースは、そのようなインセンティブのいずれかが使用可能である場合に、ユーザに提示されてもよい。ユーザは、適用するためにこれらのインセンティブのうちのゼロ以上を選択してもよい。
【００８９】
次いでユーザによって提供された指定された車両構成に関連するデータは、ステップ４６０において車両データシステムによって決定されてもよい。具体的には、一実施形態においては、車両データシステムは、ユーザの指定された車両に対応する指定のデータを決定するために、１つ以上のデータセット（例えば、指定された車両構成に関連する、車両の車名、型式、トリムまたは属性、様々な地理的領域等）によってグループ化された履歴取引データ）を処理するために、ユーザによって指定された車両構成に関連する（例えば、指定された車両の車名、型式、トリムレベル、または１つ以上の属性に関連する）モデル４６２（ステップ４４０に関して上述のように決定されていてもよい）のうちの１つ以上を使用してもよい。指定された車両構成に対応する決定されたデータは、国内、地方、または地域の地理的レベルにおける、指定された車両に関連する調整された取引価格および平均、中央、または確率分布４６４を含んでもよい。指定された車両に対応するデータセットはまた、国内、地方、および地域レベルのデータのヒストグラムを作成するために、バケット４６６（例えば、パーセンタイルバケット）されてもよい。「良好」、「優秀」、または他の価格および対応する価格範囲４６８はまた、平均最低価格設定（指定の車両構成に対応するデータセットの最低の取引価格）またはアルゴリズムで決定にされたデバイダ（例えば、「良好」、「優秀」、または「高値過ぎ」範囲）に基づいて決定されてもよい。各価格または価格範囲は、国内、地方、および地域の地理的レベルで決定されてもよい。これらの価格または価格範囲は、指定された車両に対応するデータセットから決定された統計的情報に基づいてもよい。例えば、「良好」および「優秀」の価格または価格範囲は、指定された車両に対応するデータセットの販売取引に関連する平均価格からの様々な標準偏差に基づいてもよい。例えば、「優秀」価格範囲は、平均価格の下方に標準偏差の半分以上である任意の価格であってもよく、「良好」価格範囲は、平均価格と平均の下方に標準偏差の半分の間である任意の価格であってもよい。「高値過ぎ」範囲は、平均価格または平均を上回るものであってもよい、または「良好」価格範囲を上回る任意の価格であってもよい。
【００９０】
指定された車両構成に対応する履歴平均取引価格および予想４６９はまた、国内、地方、および地域の地理的レベルで決定されてもよく、予想される価格設定は、指定された車両に対応するデータセット内の履歴傾向、ならびに予想される棚卸、型式年式サイクル、インセンティブまたは他の変数に基づいて決定することができる。
【００９１】
次いで、決定されたデータに基づいて、決定されたデータの提示のためのインターフェースは、ステップ４７０において生成されてもよい。生成されたインターフェースは、車両データシステムによって提供された他のインターフェースとのユーザの相互作用に基づいて、車両データシステムで受信されたユーザリクエストに応じて決定されてもよい。この様にして、ユーザは、所望の方法で提示された指定された車両構成についての所望のデータを入手するために、車両データシステムによって提供されたインターフェーエスを介して「ナビゲート」してもよい。
【００９２】
これらのインターフェースは、簡素化された正規分布および１つ以上のデータセットに基づく価格設定推奨を含む、様々な視覚的フォーマットの決定されたデータと通信するために機能してもよい。いくつかの実施形態においては、指定された車両構成に関連する指定のデータセットのための価格分布は、ガウス曲線４７２としてユーザに提示することができる。所与の地理的領域における取引データの正規分布を使用して、価格設定の平均および分散を、エンドユーザに対して視覚的に図示することができる。視覚的に、ガウス曲線４７２は、価格設定の正規化された分布（例えば、取引価格の正規化された分布）を図示するために示されてもよい。曲線のＸ軸上に、支払われた平均価格が、これらの価格の取引価格との関連性および関係を示すために、決定されたディーラ費用、インボイス、またはスティッカ価格と共に表示されてもよい。決定された「良好」、「優秀」、「高値過ぎ」等の価格範囲はまた、ユーザがこれらの範囲を指定することを可能にするために、表示された曲線の下に視覚的に表示される。提示されたデータを決定するために使用されるインセンティブデータが、また、ユーザに表示されてもよい。
【００９３】
ヒストグラム４７４はまた、ユーザのために表示用に作成されてもよい。ヒストグラムは、一組の棒を含む、データセットまたは決定されたデータの表集計された頻度のグラフを使った表示であり、棒の高さは、頻度の割合を示し、棒の幅は、価格範囲を表す。ヒストグラムのＸ軸上に、支払われた平均価格、ディーラ費用、インボイス、およびスティッカ価格が、これらの取引価格との関連性および関係を示すために表示されてもよい。決定された「良好」、「優秀」等の価格または範囲が、また、ユーザがこれらの範囲を認識することを可能にするために、ヒストグラムを用いて視覚的に表示されてもよい。提示されたデータを決定するために使用するインセンティブデータが、また、ユーザに提示されてもよい。
【００９４】
決定された履歴傾向または予想４７８が、また、生成されてもよい。例えば、履歴傾向チャートは、ユーザが、所与の期間にわたって平均取引価格がどのように変化したか確認することを可能にする折れ線グラフであってもよい。Ｙ軸は、所与の期間にわたる変化の割合を表し、Ｘ軸は、所与の期間を表す。ユーザはまた、所与の期間にわたる平均取引価格および平均インセンティブを確認することが可能であろう。さらに、ユーザはまた、アルゴリズム分析に基づいて、将来価格がどのように変化してもよいか確認することが可能であろう。水平または垂直フォーマットのいずれかである指定の価格帯（例えば、支払われた平均価格、ディーラ費用、インボイス、およびスティッカ価格）および範囲（例えば、「良好」、「優秀」、「高値過ぎ」等）を図示する棒チャート等の他の種類のインターフェースはまた、使用されてもよい。
【００９５】
これらの種類の視覚的インターフェースを使用することは、ユーザが、それらの指定の車両の関連情報に基づく価格分布を直感的に理解することを可能にしてもよく、それは、次に、価格設定においてどれだけの変化が存在するか理解および交渉し、かつ良好価格を構成するものは何かを理解するために、これらのユーザに力強い事実に基づくデータを提供してもよい。さらに、実質的に同一のフォーマットで異なる車両に関連するデータセットを表示することによって、ユーザは、複数の車両または車両構成に関連する価格設定データを容易に比較することが可能になってもよい。
【００９６】
生成されたインターフェースは、ステップ４８０において様々なチャネルを介して分布することができる。多くの場合において、そこを介してインターフェースが分布されるチャネルは、ユーザがそこを介して車両データシステムと初期に相互作用したチャネル（例えば、ユーザが車両を指定することを可能にしたインターフェースがそこを介して分布されたチャネル）であってもよいことは、明らかであろう。しかしながら、また、異なるデータチャネルを介してこれらのインターフェースを分布することが可能であってもよい。したがって、データセットおよびこれらのデータセットの処理結果を提示するインターフェースは、複数のインターフェースを使用してアクセスまたは表示されてもよく、ユーザが複数の種類のデバイスを使用して、複数のチャネルを介して複数のフォーマットの所望のデータにアクセスすることを可能にする、複数のチャネルを介して分布されるであろう。これらの分布方法には、消費者およびディーラフェーシングインターネットベースのアプリケーション４８２が挙げられるが、これに限定されなくてもよい。例えば、ユーザは、ブラウザを介してワールドワイドウェブ（例えば、ｗｗｗ．ｔｒｕｅｃａｒ．ｃｏｍ）上のアドレスにアクセスし、そのウェブツールを介して指定の車両および地理的情報を入力することが可能であってもよい。次いで、指定の車両および地理的情報に関するデータは、ユーザのブラウザにおいてインターフェースを提示することによって、ユーザに表示されてもよい。そのようなデータのアクセスまたは操作のためのデータおよびオンラインツールはまた、ウェブ上の他の自動車関連ウェブサイトおよびソーシャルネットワーキングツールに分布されてもよい。これらのインターネットベースのアプリケーションはまた、第三者のウェブサイトにおけるウィジェットを介して、車両データシステムの機能性の一部、またはすべてへのアクセスを可能にするために第三者によって提供されるウェブサイトに組み込まれてもよい、例えば、ウィジェットを含んでもよい。他のインターネットベースのアプリケーションは、フェースブックまたはツイッター等の１つ以上のソーシャルネットワーキングまたはメディアサイトを介してアクセス可能である、または１つ以上のＡＰＩもしくはウェブサービスを介してアクセス可能であるアプリケーションを含んでもよい。
【００９７】
ユーザはまた、車両データシステムに指定の車両のＶＩＮのメッセージを送る（例えば、テキスト、写真またはボイスメッセージを使用して）ためにメッセージングチャネル４８４を使用してもよい。車両データシステムは、指定の車両の価格設定情報を含むメッセージ（例えば、テキスト、写真またはボイスメッセージ）に反応する。さらに、ある実施形態においては、提示された価格設定情報を決定するために使用する地理的位置は、メッセージまたはユーザのコンピューティングデバイスの位置を提出するためにユーザによって使用される電話番号の市外局番に基づいてもよい。ある場合においては、地理的位置が決定することができない場合には、ある人は、位置を求められてもよいか、または国内平均が提示されてもよい。
【００９８】
一実施形態においては、ユーザは、車両データシステムに電話をかけ、ボイス命令を使用して、指定の車両構成を提供するために、電話ベースのアプリケーション４８６を使用することが可能であってもよい。与えられた情報に基づいて、車両データシステムは、ユーザに価格設定データを言葉で提示することが可能であろう。地理は、ユーザの市外局番に基づいてもよい。市外局番を決定することができない場合には、ユーザは、郵便番号または他の情報を示すことによって、彼らの位置を確認するように求められてもよい。そのような電話ベースのアプリケーション４８６は、本来自動であってもよい、またはユーザと直接の通信するライブオペレータを伴ってもよく、ライブオペレータは、車両データシステムによって提供されたインターフェースを使用してもよいことに留意されたい。
【００９９】
車両データシステムが、複数のチャネルを介して、複数のフォーマットの異なる種類の車両データへのアクセスを提供してもよいため、車両データシステムを収益化するための多数の機会は、そのようなシステムのオペレータに提示されてもよい。したがって、車両データシステムは、ステップ４９０において、そのオペレータによって収益化されてもよい。より具体的には、集約されたデータセットとして、データセットもしくは他のデータ上の結果もしくはそれに行われた処理、または車両データシステムによって提供された利点は、有益であってもよく、車両データシステムのオペレータは、提供されたウェブサイト、分布されたウィジェット、データ、データ分析の結果等を使用することによる等、様々なアクセスおよび分布チャネルを介して、そのデータまたは利点を収益化してもよい。例えば、収益化は、自動車（車両、金融、保険等）関連の広告４９１を使用して達成されてもよく、車両データシステムのオペレータは、ディスプレイ広告、文脈的リンク、スポンサーシップ等を、ＯＥＭ、地方マーケティンググループ、ディーラ、金融会社または保険プロバイダを含む、自動車関連広告者に販売してもよい。
【０１００】
加えて、車両データシステムは、事前決定された前金価格設定に基づいて、見込まれるジェネレーション４９３を促進することによって収益化されてもよい。ユーザが車両データシステムのインターフェースを確認すると、彼らはまた、前金価格（例えば、提示された「良好」または「優秀」の価格範囲に含まれてもよい）を承認する選択肢を有する。この価格は、ユーザが交渉を伴わずに車を購入することを可能にする。
【０１０１】
車両データシステムのオペレータはまた、ディーラ入札システムまたは同等物に基づいて、リバースオークション４９６を実施することによって、その動作を収益化してもよい。ディーラは、車両データシステムを介して、ユーザへ前金価格設定を提示することに入札する機会を有してもよい。価格が低いほど、ディーラは入札し、優先順位が高いほど、それらは、車両データシステム内にある（例えば、ユーザに提示される優先順位の配置および第１の価格）または、いくつかの他の優先順位スキームは、使用されてもよい。ユーザは、ユーザの郵便番号または他の地理的領域のユーザが選択した半径内の入札者を確認し、落札者を選択することができる。
【０１０２】
車両データシステムのオペレータはまた、アプリケーションプロバイダまたは他のウェブサイトにデータ、データ分析の結果、または指定のアプリケーションを許諾４９２してもよい。具体的には、車両データシステムのオペレータは、棚卸管理ツール、ＤＭＳ、ディーラウェブサイトマーケティング会社等を含む、指定のディーラツール上、またはそれと共に使用するためのそのデータまたはアプリケーションを許諾してもよい。車両データシステムのオペレータはまた、消費者フェイシングウェブサイト（例えば、Ｙａｈｏｏ！Ａｕｔｏｓまたは同等物）上でそのデータへのアクセスおよびそのツールの使用を許諾してもよい。
【０１０３】
車両データシステムの収益化は、また、分散ウィジェットまたは同等物等のあるアプリケーション上の文脈的広告４９５を購入するためにＯＥＭを可能にすることによって達成されてもよい。ユーザは、ウィジェット上で「考慮する他の車両」としてそのような広告を見てもよい。オペレータはまた、ＯＥＭ、金融会社、リース会社、ディーラグループ、および他の論理的エンドユーザのためにオンラインツール４９７へのアクセスを展開し、販売してもよい。これらのツール４９７は、顧客が、統計解析ツールセットまたは同等物等の消費者フェイシングウェブサイト上で使用不可能であってもよいカスタマイズされた分析報告を実行することを可能にする。価格設定情報の精度および特異性は、本明細書に提示する車両データシステムの実施形態の有意な利点であってもよいので、これから、そのような価格設定情報がどのように決定されるかを図示するために、車両データシステムによって使用されてもよい分析論の実施形態の概要が提示されると有用であってもよい。具体的には、一実施形態においては、情報源からのデータフィードは、モデル変数にレバレッジされ、多変量回帰を構築してもよい。より具体的には、一実施形態においては、１つの組の履歴データを使用して、一組のディーラ費用モデルは、インボイスおよびＭＳＲＰデータに基づく式として決定されてもよく、第２の組の履歴データを使用して、価格比回帰モデルは、ユーザが指定した車両構成に対応する価格設定データの計算において、車両データシステムがこれらの決定されたディーラ費用モデルおよび価格比回帰モデルを使用するように構成され得るように決定されてもよい。そのような指定された車両構成が受信されると、その指定された車両構成に関連する履歴取引データを入手することができる。履歴取引データに関連する取引価格は、ユーザに提示するために所望のデータを決定するために提供されるインセンティブならびにディーラ費用モデルおよび価格比モデルのために調整することができる。具体的には、一実施形態においては、ユーザは、車両データシステムによって提供されたインターフェースを使用して、車両データシステムにそのような指定の車両構成を提供してもよい。ユーザは、また、現在使用可能なインセンティブが指定された車両構成に関連する場所に適用するために、１つ以上の現在使用可能なインセンティブを選択してもよい。指定された車両構成は、所望の構造の一組の属性（例えば、トランスミッションの種類、ＭＳＲＰ、インボイス価格、エンジン排気量、エンジンシリンダ、ドア数、車体タイプ、地理的位置、使用可能なインセンティブ等を含む）の値を画定してもよく、これらの属性の値は、ユーザによって指定された属性の値を使用して、ユーザによって指定されるか、または車両データシステムによって入手されてもよい。これらの属性の値に基づいて、指定された車両のビンが識別されてもよい。一実施形態においては、車両に対するビンは、指定の期間（例えば、過去４週間、またはその他の期間）内の履歴取引データが存在する、同一の年式、車名、型式、および車体タイプを有する車両グループとして定義される。
【０１０４】
指定された車両に対応するビンにおける履歴取引に関連する価格設定情報を使用して、定常価格は、履歴取引データ内の価格からインセンティブを除去することによって決定されてもよい。正確な取引価格が決定されると、指定された車両の平均価格および平均費用は、指定された車両のビンに関連する履歴取引データを使用して計算されてもよい。このビンレベルで決定された平均価格および平均費用は、次に、これらの値を価格比回帰モデルに当てはめ、解決することによって、指定された車両の平均価格比を決定するために、指定された車両構成と共に使用されてもよい。指定された車両のビン内の履歴取引データに対応する、この平均価格比および支払われた価格（例えば、インセンティブに調整された）を使用して、指定の価格範囲が計算されてもよい（例えば、価格帯（例えば、平均）からの標準偏差に基づいている）。次いで、ガウス曲線は、ビンの履歴取引データに対応する実際の価格分布および計算された価格帯と共にユーザに視覚的に表示された結果に、パラメータ的に一致し得る。
【０１０５】
図５を参照すると、正確で関連性のある車両価格設定情報を決定する方法の一実施形態を図示する。ステップ５１０において、データが上述のように入手およびクレンジングされてもよい。このデータは、一組の履歴取引データを含み、履歴取引データは、生じた一組の取引に関するデータを含んでもよく、指定の履歴取引のデータは、例えば、インボイス価格、ディーラ費用、ＭＳＲＰ、消費者によって支払われた価格（取引価格とも称する）等を含む、消費者に実際に販売された車両に関連する１つ以上の価格、および販売された車両に対応する一組の属性（例えば、車名、型式、トランスミッションタイプ、ドア数、パワートレイン等）の値を含んでもよい。次いで、この履歴取引データは、クレンジングされてもよい。このクレンジングは、データ値に基づく指定の履歴取引の排除（例えば、＄５，０２１の販売価格を有する取引は、低すぎると見なされてもよく、その販売取引は排除される）、または履歴取引に関連する指定の値の置換を伴ってもよい。
【０１０６】
ある実施形態においては、後で説明するように、このディーラ費用がユーザにとって価格設定データを決定する上で重要であり得るので、履歴取引に関連するディーラ費用を正確に決定することができることが望ましくあり得る。あるデータ源は、提供された履歴取引データと併せて粗利益データを提供してもよい一方で、この粗利益フィールドは、ディーラ費用を決定するために使用されてもよく、この粗利益データは、しばしば、不確かである。次いで、一実施形態においては、履歴取引データがクレンジングされるときに、一組の履歴取引のそれぞれに対応するディーラ費用は、車両データシステムに関連するディーラ費用モデル、および履歴取引が関連したディーラ費用を有しない場合に対応する履歴取引に関連する決定されたディーラ費用を使用して決定されてもよい。また、受信された履歴取引に関連するディーラ費用は、元のディーラ費用が決定されたディーラ費用からいくらかの閾値だけ外れていると決定されるか、またはさもなければ、不正確であると決定される場合に、元のディーラ費用が決定されたディーラ費用で置換され得るように、その取引に対応する決定されたディーラ費用を使用して評価されてもよい。この種のクレンジングに使用するためのディーラ費用の決定のための方法の実施形態を、図１９を参照して後により詳細に説明する。
【０１０７】
履歴取引データが入手およびクレンジングされると、ディーラ費用モデルは、ステップ５２０において決定され得る。より具体的には、一実施形態においては、ディーラ費用モデルは、その製造業者に対応するインボイスデータ（ディーラから受信されてもよい）を分析することによって、一組の製造業者のそれぞれのために生成されてもよい。具体的には、インボイスデータは、ディーラ費用関係における由来するホールドバックの式（例えば、ディーラ費用＝インボイス−ホールドバック）を決定するために分析されてもよい。
【０１０８】
通常、各車両インボイスと共に提供されるインボイスデータは、他のデータの中でもとりわけ、ホールドバック価格、インボイス価格、運賃、およびＭＳＲＰを含む。したがって、各車両インボイスを個別の所見として受け取り、式が同様の形を取ることを仮定して、様々な形の式は、どの式が所見にわたって最も一貫性を保持するか確認するためにプロットすることができる。最大の一貫性を保持する式は、その製造業者のホールドバック式（ディーラ費用（ＤｅａｌｅｒＣｏｓｔ）モデルとも称される）であると見なすことができる。
【０１０９】
図６に一時的に戻ると、１つの指定の製造業者（Ｆｏｒｄ）の車両インボイス価格に適用されるホールドバック式のプロットのグラフを使った図示を提示する。ここでは、ホールドバックは、これがＦｏｒｄに関連するインボイスにわたって一貫性を保持する唯一の形であるので、この指定の製造業者において、ホールドバック（ｈｏｌｄｂａｃｋ）＝０．０３＊（構成されたｍｓｒｐ−運賃）として決定することができる。
【０１１０】
これらのディーラ費用モデルの決定は、ほぼすべての所望の時間間隔で行われてもよく、時間間隔は、データ源のうちのいずれかからデータを入手するために使用される時間間隔と異なってもよく、これらのディーラ費用モデルは、新規データが入手されたときに新たに決定される必要はないことに留意されたい。したがって、ディーラ費用モデルの決定は、図５に図示する実施形態に関して本明細書に説明されているが、このステップは、説明する方法の実施形態の必要な部分ではなく、全く、または本実施形態に関して図示する順序で生じる必要はないことに留意されたい。例えば、ディーラ費用モデルは、オフラインで決定されてもよく、車両データシステムは、これらの提供されたディーラ費用モデルと使用するように構成される。
【０１１１】
図５に戻ると、ディーラ費用モデルの他に、価格比回帰式は、ステップ５３０において、履歴取引データを使用して決定されてもよい。次いで、一実施形態においては、グローバル多変量回帰を使用して、価格比式は、
【０１１２】
【数１】
0005538396.tif 000002
の形であってもよく、式中、Ｘｉは、グローバル変数を表し、Ｘｂｋは、指定のビンｂのビンレベルの変数を表し、βｉ’は、係数である。一実施形態においては、例えば、価格比（ＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ）式は、ＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ＝ａ０＋ａｌ＊ＰＲｂｉｎ＋ａ２＊ＰＲｂｉｎ＊ｄｅａｌｅｒｃｏｓｔ＋ａ３＊ＰＲｂｉｎ＊ｃｙｌｉｎｄｅｒｓ＋ａ４＊ＰＲｂｉｎ＊ｄｒｉｖｅ＋ａ５＊ＰＲｂｉｎ＊ｄａｙｓｉｎｍａｒｋｅｔ＋Σ（ａｋ＊ＰＲｂｉｎ＊ｓｔａｔｅｋ）であり、式中、ａｉ＝係数であり、ＰＲｂｉｎは、所与の車両に関連するビンにおけるすべての取引の４週間の平均価格比であり、ｄｅａｌｅｒｃｏｓｔは、所与の車両の定常状態（調節されたインセンティブ）のディーラ費用であり、ｃｙｌｉｎｄｅｒは、所与の車両が有するシリンダの数であり、ｄｒｉｖｅは、ドライブトレインの駆動輪の数（例えば、２輪または４輪駆動）、ｄａｙｓｉｎｍａｒｋｅｔは、所要の車両の型式が市場に出回っている日数であり、ｓｔａｔｅは、地理的な購入状態を指定する一連の指標変数である。この価格比式を用いて、所与の車両に支払われた平均価格を計算することが可能であり、支払われた平均価格（Ａｖｇ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄ）は、ＤｅａｌｅｒＣｏｓｔ（所与の車両の製造業者のディーラ費用モデルから決定される）が乗じられたＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ（価格比回帰式から決定される）に相当するか、またはＡｖｇ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄ＝ＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ（ＤｅａｌｅｒＣｏｓｔ）である。
【０１１３】
一実施形態においては、地域レベルで価格比をモデル化することが望ましくあり得る。したがって、価格比式の指定の実施形態は、郵便番号レベルのモデリングの組み込みによって、この要望の割合を占めてもよい。例えば、上記の価格比式において、状態を識別する一連の指標変数の代わりに、郵便番号を捕らえるための変数が含まれてもよい。しかしながら、車両価格設定データの場合においては、郵便番号を識別する一連の指標変数を組み込むことは、データの希薄性問題に起因して有効性が低くあり得る一方で、郵便番号のストレート連続マッピングは、また、郵便番号の過剰に制約された暗示的数値関係によって所望よりも有効性が低くあり得る。
【０１１４】
したがって、間接的な連続マッピングは、指定の実施形態において、具体的には、中間媒介変数を指定することができる場合において使用されてもよい。例えば、平均収入および平均住宅価格等の連続変数は、中間媒介として有効的にレバレッジすることができる。これらの効果に郵便番号が直接関連する（しばしば、代理変数として称される）ことを考えると、これらの種類の連続変数を中間媒介として使用することは道理にかなう。
【０１１５】
これを達成するために、一実施形態においては、まず、平均収入に対する郵便番号に関連するモデルを展開させる。このモデルは、例えば、郵便番号による平均収入の参照テーブル（例えば、最新の調査データから獲得することができる）である可能性がある。次いで、平均収入は、例えば、上記の価格比式において、変数Ｘｉとして使用される。価格比式は、ａ６＊ｅｓｔ＿ｍｅｄｉａｎ＿ｉｎｃｏｍｅまたはａ６＊ＰＲｂｉｎ＊ｅｓｔ＿ｍｅｄｉａｎ＿ｉｎｃｏｍｅのコンポーネントを有する可能性があり、式中、ｅｓｔ＿ｍｅｄｉａｎ＿ｉｎｃｏｍｅ＝：ｆ（郵便番号（ｚｉｐｃｏｄｅ））（式中、ｆ（郵便番号）は、郵便番号に対応する参照テーブルの値を指す）である。したがって、この種類の価格比式は、ＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ＝ａＯ＋ａｌ＊ＰＲｂｉｎ＋ａ２＊ＰＲｂｉｎ＊ｄｅａｌｅｒｃｏｓｔ＋ａ３＊ＰＲｂｉｎ＊ｃｙｌｉｎｄｅｒ＋ａ４＊ＰＲｂｉｎ＊ｄｒｉｖｅ＋ａ５＊ＰＲｂｉｎ＊ｄａｙｓｉｎｍａｒｋｅｔ＋ａ６＊ＰＲｂｉｎ＊ｅｓｔ＿ｍｅｄｉａｎ＿ｉｎｃｏｍｅであってもよく、式中、ａｉ＝係数であり、ＰＲｂｉｎは、所与の車両に関連するビンにおけるすべての取引の４週間の平均価格比であり、ｄｅａｌｅｒｃｏｓｔは、所要の車両の定常状態（調整されたインセンティブ）のディーラ費用であり、ｃｙｌｉｎｄｅｒは、所与の車両が有するシリンダの数であり、ｄｒｉｖｅは、ドライブトレインの駆動輪の数（例えば、２輪または４輪駆動）であり、ｄａｙｓｉｎｍａｒｋｅｔは、所与の車両の型式がマーケットに出回っている日数であり、ｆ（郵便番号）は、郵便番号に対応する参照テーブルの値を指す。中央住宅価格、または任意の種類の地域レベルの変数（郵便番号、地区、市外局番等）と併せて使用することが望ましい、任意の他のそのような潜在的な中央媒介変数と共に同様のアプローチを取ることができることに留意されたい。
【０１１６】
使用するための価格比式の決定は、ほぼすべての所望の時間間隔で行われてもよく、時間間隔は、データ源のうちのいずれかからデータを入手するために使用される時間間隔と異なってもよく、価格比式は、新規データが入手されたときに新たに決定する必要はないことに再度留意されたい。したがって、価格式の決定は、図５に図示する実施形態に関して本明細書に説明されている一方で、このステップは、説明する方法の実施形態の必要な部分ではないことに留意されたい。例えば、価格比式は、オフラインで決定されてもよく、車両データシステムは、この提供された価格比式を使用するように構成される。データが収集され、使用するディーラモデルおよび価格比回帰式が決定されると、指定された車両構成が受信されてもよく、対応するビンは、ステップ５４０および５５０においてそれぞれ決定される。指定された車両構成は、車両の一組の属性（例えば、一実施形態においては、年式、車名、型式、および車体タイプの属性が使用されてもよい）の値を含んでもよい。したがって、指定された車両構成に対応するビンは、指定された車両に対応する一組の属性の値に関連する指定の期間（例えば、４週間）からの履歴取引データを含んでもよい。
【０１１７】
指定された車両に対応するビンを使用して、ステップ５６０において、ビンにおける履歴取引データのための定常状態の価格設定を決定してもよい。定常状態の価格は、履歴データの取引価格からインセンティブを除去することによって決定され得る。より具体的には、取引価格は、Ｐｒｉｃｅ＿ｓｓ（定常状態の価格）＝Ｐｒｉｃｅ（取引価格）＋Ｉｃ＋λｌｄの式を使用して、インセンティブのために調整することができ、式中、Ｉｃ＝取引に適用される消費者インセンティブ、Ｉｄ＝取引に使用可能なディーラインセンティブ、λ＝ディーラインセンティブパススルー率である。したがって、履歴取引価格が、２０％のディーラキャッシュパススルー率を有すると決定されているディーラに対して、消費者インセンティブに＄５００および使用可能なディーラインセンティブに＄１０００含んだ場合には、その価格は、その時点において提供されるインセンティブを考慮するために＄７００高く調整されるであろう。例えば、Ｈｏｎｄａ  Ｃｉｖｉｃの履歴販売取引に対応する、＄１５，２３４の支払われた価格（取引価格）は、インセンティブのために人為的に低くされている可能性がある。インセンティブは履歴取引が行われる時期において公知であるので、どのインセンティブがその時期に使用可能であったか、それらが履歴取引に対応する価格にどのように影響を及ぼすか（例えば、これらのインセンティブの何割が消費者にパススルーされるか）決定することができる。ディーラインセンティブが消費者に一般に公知であり、パススルーされ得るか、またはされ得ないので、履歴取引データは、履歴平均に基づいて、適宜に調整されたディーラインセンティブのパススルーのパーセンテージを決定するために評価することができる。
【０１１８】
例えば、＄１５００の消費者インセンティブおよび＄１０００のディーラインセンティブが使用可能になっている可能性がある、Ｈｏｎｄａ  Ｃｉｖｉｃの取引の例を使用する。消費者インセンティブは、消費者に１００％パススルーされるので、その＄１５００は、取引の価格を＄１６７３４に調整するために履歴取引価格に追加され得る。この指定の車両の型式では、製造業者からディーラへのインセンティブパススルー率は、５４％であると決定されている可能性がある。したがって、この量は、この車両に対して、平均的に消費者が支払った価格から控除されると決定され得る。したがって、この金額はまた、この取引のインセンティブを伴わない取引価格として＄１７２７４の数字に到達するように、取引の価格に追加されてもよい。同様の計算は、指定された車両のビンにおける他の履歴取引のために実施されてもよい。定常状態の価格が決定された後に、ステップ５７０において、指定された車両に対応する平均ディーラ費用は、ビンにおける履歴取引データ（履歴取引に対応する調整された取引価格を含む）および指定された車両の製造業者に対応するディーラ費用モデルを使用して決定されてもよい。次いで、指定された車両に対応する価格比は、指定された車両に対応する値を価格比式のビンレベルの変数に当てはめ、解決することによって、低価格比式を使用して決定されてもよい。
【０１１９】
決定された価格比を使用して、指定された車両に対して支払われた平均価格（平均）は、Ａｖｇ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄ（支払われた平均価格）＝ＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ＊ＤｅａｌｅｒＣｏｓｔの式を使用して決定されてもよい。
【０１２０】
一実施形態においては、この時点において、現在、指定された車両に使用可能な任意のインセンティブが存在する場合には、履歴取引のために調整された取引価格および支払われた平均価格は、これらのインセンティブに基づいてスケールされ得る。具体的には、提示されたインターフェースを使用して、ユーザは、指定された車両構成と併せて提供される１つ以上の顧客インセンティブを選択していてもよい。これらの指定された顧客インセンティブは、取引価格を調整するために使用されてもよい。より具体的には、これらの取引価格は、さらに、現在のインセンティブの割合を占める定常状態の価格設定を決定する上で使用されたプロセスと同様のプロセスに基づいて調整されてもよい。したがって、式は、Ｐｒｉｃｅ（取引価格）＝Ｐｒｉｃｅ＿ｓｓ（定常状態）−Ｉｃ−λＩｄであってもよく、式中、Ｉｃ＝取引に適用される消費者インセンティブ、Ｉｄ＝取引に使用可能なディーラインセンティブ、λ＝ディーラインセンティブパススルー率である、またはＡｖｅ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄｆｉｎａｌ＝Ａｖｅ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄｃｏｍｐｕｔｅｄ−Ｉｃ−λＩｄである。この様にして、インセンティブは、地理に基づいて変動し得るので、使用可能なインセンティブの変化によって過度に影響を受けている全価格範囲を表示するよりはむしろ、ユーザが交渉の余地がどれほどあるかを判断するための方法として、ユーザの地域市場価格に適合した価格を表示することが可能である。いくつかの実施形態においては、この時点の消費者およびディーラインセンティブの全額によって、決定された平均ディーラ費用を引き下げて調整することが望ましくあり得ることに留意されたい。
【０１２１】
指定された車両に対して支払われた平均価格が決定されると、ステップ５８０において、１つ以上の価格範囲が決定され得る。これらの価格範囲は、ビンの調整された取引価格を含む履歴取引データから決定された標準偏差を使用して決定されてもよい。例えば、「良好」価格範囲の上限は、Ｇｏｏｄ＝Ａｖｇ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄ＋０．１５＊ｓｔｄｄｅｖとして計算されてもよく、「優秀」価格範囲の上限は、Ｇｒｅａｔ＝Ａｖｇ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄ−０．５０＊ｓｔｄｄｅｖとして決定することができる一方、「高値過ぎ」価格範囲は、「良好」取引価格を上回る任意の価格として定義されてもよい。あるいは、「良好」価格は、指定された車両に対応する調整された取引価格を含む最小の中央取引価格および平均取引価格から、ビンの履歴取引データに基づいて決定される平均価格の下方に標準偏差の半分にまで及んでもよい。標準偏差の任意の他の分率が、「良好」、「優秀」、「高値過ぎ」の価格範囲を決定するために使用されてもよいか、またはいくつかの他の方法が全面的に使用されてもよいことに留意されたい。
【０１２２】
次いで、表示は、ステップ５９０において生成されてもよい。一実施形態においては、この表示は、指定された車両に関連するビンの履歴価格設定データに対応する調整された取引価格の分布にガウス曲線を一致させ、視覚的表示のために結果をフォーマット化することによって生成され得る。また、視覚的表示は、１つ以上の価格設定範囲または価格帯が位置する場所を示す、表示された価格設定曲線に対して表示される１つ以上の指標を有してもよい。
【０１２３】
ここで、指定の車両に関する実施例が図示されることが役立ち得る。上記の実施例について継続するために、Ｆｏｒｄの製造業者に対して指定された車両が、オプションのない、２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌであると仮定する。この場合では、Ｆｏｒｄのディーラ費用モデルは、ディーラ費用が基本ＭＳＲＰ−運賃から計算されることを指定してもよい。データ源から入手されたデータからのこの車両のＭＳＲＰは、＄２６，８８０であり、運賃は、＄９８０であると決定することができる。したがって、指定された車両のホールドバックは、Ｈｏｌｄｂａｃｋ＝α０＋α１（ＭＳＲＰ−Ｆｒｅｉｇｈｔ）として計算され、式中、α０＝０、α１＝．０３（Ｆｏｒｄに対応する上記のディーラモデルから）である。したがって、Ｈｏｌｄｂａｃｋ＝．０３＊（２６８８０−９８０）＝７７７である。基本インボイス価格は、入手されたデータから＄２３，０３３であると決定することができ、したがって、工場インボイス＝基本インボイス＋広告費＋運賃＝＄２３，０３３＋＄４２８＋＄９８０＝＄２４，４４１、およびディーラ費用＝工場インボイス−Ｈｏｌｄｂａｃｋ＝＄２４，４４１−＄７７７＝＄２３，６６４である。
【０１２４】
オプション（ビン）のない、２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌに対応する履歴取引データからの価格を使用して、平均価格比が決定されてもよい。前述のように、これらの価格は、インセンティブのために調整されてもよい。
【０１２５】
ここで、２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  ＣｏｍｍｅｒｃｉａｌにＰｒｉｃｅＲａｔｉｏ＝ｆ（ｘ）＝
【０１２６】
【数２】
0005538396.tif 000003
＝１．０４６を仮定すると、この場合において、Ａｖｅｒａｇｅ  Ｐｒｉｃｅ  Ｐａｉｄ＝ＤｅａｌｅｒＣｏｓｔ＊１．０４６＝＄２４，７５２である。この時点で、オプションのない２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌに使用可能である任意の現在使用可能インセンティブが存在した場合には、調整を行うことができる。この例においては、行われなくてもよい。しかしながら、例えば、消費者インセンティブに＄１，５００、ディーラインセンティブに＄５００が存在した場合には、価格はこれらのインセンティブに基づいて再度スケールされることができる。したがって、この状況においては、この車両が過去に３０％のパススルー率を有したことを仮定して、調整された支払われた平均価格＝＄２４，７５２−＄１，５００−．３０（５００）＝＄２３，１０２である。図７Ａおよび７Ｂに簡単に戻ると、そのような価格設定情報をユーザに提示するために、車両データシステムによって使用されてもよいインターフェースの一実施例を図示する。具体的には、図７Ａは、国内レベルの２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌのための決定された実際のディーラ費用、工場インボイス、平均支払い（支払われた平均価格）、およびスティッカ価格を示すインターフェースである一方で、図７Ｂは、地域レベルの同一のデータを示すインターフェースである。
【０１２７】
したがって、この指定の実施例では、２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌの場合、価格の内訳は、「良好」価格の上限が、ここで「良好」として計算されることができ、「優秀」範囲は、以下の通り計算される：「良好」は、下限（中央（Ｐ）、平均（Ｐ））から、最近の取引にわたる平均価格の下方に標準偏差の半分までに及ぶ。「優秀」価格範囲は、平均の下方に標準偏差の半分からさらに下方に及ぶ。そのため、オプションを有しないこの実施例のＥｃｏｎｏｌｉｎｅでは、国内での平均価格＝＄２４，７５２、「良好」価格範囲の上限＝＄２４，７００（この実施例におけるデータの中央）および「優秀」価格範囲の上限＝２４７５２−０．５＊σｂ＝２４７５２−０．５（８２８）＝＄２４，３３８である。
【０１２８】
次いで、ガウス曲線は、図８Ａおよび８Ｂに図示する視覚的表示の実施例を生成するために、Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌに対応する履歴取引データの実際の価格分布にパラメータ的に一致することができる。ここで、図８Ａは、２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌの価格帯「実際のディーラ費用（Ａｃｔｕａｌ  Ｄｅａｌｅｒ  Ｃｏｓｔ）」、「工場インボイス（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ｉｎｖｏｉｃｅ）」、「支払われた平均（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｐａｉｄ）」（支払われた平均価格）、および「スティッカ価格（Ｓｔｉｃｋｅｒ  Ｐｒｉｃｅ）」が、２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌの価格設定分布を示す価格曲線に対して示されるガウス曲線の一致プロセス後の２００９年式Ｆｏｒｄ  Ｅｃｏｎｏｌｉｎｅ  Ｃａｒｇｏ  Ｖａｎ、Ｅ−１５０  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌの国内レベルの価格分布を視覚的に示すインターフェースである。また、「良好」および「優秀」、ならびに「高値過ぎ」価格範囲は、提示された価格設定曲線に関して示される。図８Ｂは、同一の車両の地域レベルデータに関する同様の価格設定曲線を示す。
【０１２９】
車両データシステムの実施形態と関連して使用されてもよい様々なインターフェースの実施形態をより詳細に説明することは、本発明の実施形態の能力および有効性の図示であり得る。
【０１３０】
図９Ａ〜９Ｄを参照すると、車両構成情報および価格設定データの提示を入手するためのインターフェースの実施形態である。具体的には、まず、図９Ａを参照すると、この時点において、ユーザは、２００９年式Ｄｏｄｇｅ  Ｃｈａｒｇｅｒ  ４ｄｒ  Ｓｅｄａｎ  Ｒ／Ｔ  ＡＷＤを選択していてもよく、ユーザが、１つ以上の属性の選択を介してユーザの所望の車両構成をより詳細に指定することを可能にするインターフェース１５００が提示される。インターフェース１５００は、ユーザが選択し得る属性のうちの各々に関連するインボイスおよびスティッカ価格の両方をユーザに提示することに留意されたい。
【０１３１】
ユーザが所望の属性のうちのいずれかを選択すると、ユーザは、図９Ｂに図示するもの等のインターフェース１５１０の実施形態が提示され得、ユーザは、選択した車両構成（この場合では、２００９年式Ｄｏｄｇｅ  Ｃｈａｒｇｅｒ  ４ｄｒ  Ｓｅｄａｎ  Ｒ／Ｔ  ＡＷＤ）に関連する１つ以上の現在使用可能なインセンティブを選択することが可能になり得る。ある実施形態においては、車両データシステムは、ユーザの指定された車両構成に対応する任意の現在使用可能なインセンティブにアクセスし、ユーザが使用可能なインセンティブのうちのゼロ以上を選択することを可能にするために、入手した現在使用可能なインセンティブを使用してインターフェース１５１０を提示し得る。ここで、提示されたインセンティブのうちの１つは、＄４５００の現金額を含むことに留意されたい。ユーザがこの＄４５００のインセンティブを選択するという、この実施例の残りの目的を仮定する。
【０１３２】
これから、図９Ｃに移ると、選択された車両構成（この場合では、２００９年式Ｄｏｄｇｅ  Ｃｈａｒｇｅｒ  ４ｄｒ  Ｓｅｄａｎ  Ｒ／Ｔ  ＡＷＤ）に関連する価格設定情報を提示するインターフェースの一実施例を図示する。インターフェースは、示す価格が、この実施例において、インターフェース１５１０に関してユーザによって選択された消費者インセンティブに＄４５００を含むことを具体的に留意することが分かるであろう。
【０１３３】
図９Ｄに関して、地域レベルにおける、２００９年式Ｄｏｄｇｅ  Ｃｈａｒｇｅｒ  ４ｄｒ  Ｓｅｄａｎ  Ｒ／Ｔ  ＡＷＤの決定された実際のディーラ費用、工場インボイス、支払われた平均（支払われた平均価格）、およびスティッカ価格を示すインターフェースの一実施形態を示すことが分かるであろう。このインターフェースに関して、ユーザは、指定の価格帯だけでなく、また、＄４５００の消費者インセンティブが、ディーラ費用および支払われた平均価格を決定するためにどのように適用されたかを含む、これらの価格帯がどのように決定されたかに関するデータが提示されることが分かるであろう。インセンティブ情報、およびそのようなインセンティブ情報および他のデータがどのようにディーラ費用および他者によって支払われた平均価格に関連してもよいかを理解することによって、ユーザは、彼らの所望の車両構成に関する価格および価格設定データをより理解し、評価することが可能になってもよい。
【０１３４】
そのようなインターフェーエスを介して提示され得る作成データのグラフを使った図示を提示することが、さらに有用であり得る。上述のように、指定の車両構成のビンは、一組の履歴取引データを含んでもよい。この履歴取引データから、ディーラマージン（取引価格−ディーラ費用）のヒストグラム、ならびに平均および標準偏差等の他の関連性のある統計が計算され得る。例えば、図１０Ａは、６００３取引および１８のバケット（第１のバケットは、平均からの２未満の標準偏差の任意の取引を含み、１６のバケットは、０．２５の標準偏差を含み、最後のバケットは、平均からの２以上の標準偏差の任意の取引を含む）の大きいサンプルセットを有するビンに対応する、Ｈｏｎｄａ  Ａｃｃｏｒｄの国内レベルのヒストグラムを、グラフを使って図示する。図１０Ｂは、Ｈｏｎｄａ  Ａｃｃｏｒｄのヒストグラムの別の実施例を、グラフを使って図示する。
【０１３５】
図１１は、図１０Ａのヒストグラムのグラフへのコンバージョンを図示する。図１２は、ヒストグラムおよび正規曲線の平均ならびにＸ軸の値を調整することによって、正規化された曲線との図１１に図示するヒストグラム曲線の重なりを、グラフを使って図示する。真の曲線が簡素化された正規分布から抽象化されると、次いで、推奨される価格設定範囲は、実際の曲線の複雑性の一部を捕らえるために、正規曲線の上に重なることができる。
【０１３６】
図１３は、その価格以下で車を購入した人のパーセンタイルに基づいて決定されたマージン範囲に基づいて決定された「良好」および「優秀」価格範囲を、グラフを使って図示する。１つのアルゴリズムは、以下の通りである可能性がある：「良好」価格範囲の側面の範囲の上限＝ＭＩＮ（５０番目のパーセンタイル取引マージン、平均マージン）である、「良好」範囲の下限／「優秀」範囲の上限は、２０％未満の取引がネガティブマージンである場合には、３０番目のパーセンタイル取引点、または２０％を上回る取引がネガティブマージンである場合に３２．５番目のパーセンタイル取引点であり得、かつ、「優秀」価格範囲の下限は、２０％未満の取引がディーラ費用を下回る（ネガティブマージンを有する）場合に１０番目のパーセンタイル取引点、または２０％未満の取引がネガティブマージンである場合に１５番目パーセンタイル取引点であり得る。全体のデータ範囲が、表示のために使用することができるか、またはデータの範囲が、曲線を簡略化するために実際のデータのある点においてクリップされてもよい。図１３に図示する実施例においては、データセットは、「優秀」範囲１３０２の一番下においてクリップされている。
【０１３７】
指定された車両に対してディーラ費用が確立されると、ディーラ費用は、この位置および車両仕様のためのマージンのヒストグラムのＸ軸に沿った各バケットに追加され、マージン曲線を図１４にグラフを使って図示する価格曲線に平行移動させる。次いで、価格ヒストグラムは、決定された「良好」／「優秀」価格範囲（ディーラ費用を追加することによってもスケールされ得る）、ならびにディーラ費用、工場インボイス、およびＭＳＲＰ等の他の価格設定帯と重ねられる。この改善されたヒストグラムは、様々なフォーマットでユーザに提示されてもよく、例えば、ヒストグラムは、図１５に図示する簡素化された曲線として、図１６に図示する棒チャートとして、図１７に図示する実際のデータとして、または図１８に図示する履歴傾向データとして提示されてもよい。
【０１３８】
上述のように、指定された車両に対する正確な価格設定情報を決定するために、その車両に関連する履歴取引データに関連する正確な価格情報を有することが重要である。したがって、多くの場合においては、データ源から履歴取引データを取得するときに、履歴取引と併せて提供されるディーラ費用を確認するか、または履歴取引に関連付けるためにディーラ費用を決定することが望ましくあり得る。ディーラ費用モデルは、各製造業者に対して構築されるので（ステップ５２０を参照）、１つ以上の履歴取引のためにディーラ費用を正確に構築し、提供されたディーラ費用を確認するか、または履歴取引と決定されたディーラ費用を関連付けるために、これらのディーラ費用モデルをレバレッジすることが可能であり得る。
【０１３９】
図１９は、履歴取引のための正確なディーラ費用を決定するための方法の一実施形態を図示する。
【０１４０】
初めに、ステップ９１０において、正確なトリムマッピングを有する、入手された履歴データの履歴取引が識別され得る。大半の場合において、履歴取引に関連する車両は、履歴取引に関連する車両識別番号（ＶＩＮ）に基づいて指定のトリムにマッピングされ得る。しかしながら、マッピングを実施するために必要なすべての情報がＶＩＮに含まれない可能性があるので、しばしば、１対１のＶＩＮマッピングが完了することができない。言い換えると、指定のＶＩＮは、車両の多くのトリムレベルに対応し得る。これらの場合では、データのプロバイダは、１つに対して多くのマッピングを提供し、単一履歴取引に関連する複数のトリムを提供してもよい。これは、次いで、実際の販売取引が履歴取引データにおいて複数の履歴取引を有してもよく、各履歴取引は、異なるトリムに関連し、そのうちの１つのみが実際に正確であるので、問題となる。しばしば、これらの履歴取引のどれが正確であるか識別する方法がないことを考えると、適切なモデリングアプローチは、これらの取引を異なるように重み付けするか、またはこれらの潜在的な誤ってマッピングされた取引をモデル構築データセットから除外することである。したがって、一実施形態においては、例えば、単一ＶＩＮに関連する複数の履歴取引が存在するか否かを決定することによって、これらの潜在的な誤ってマッピングされた取引を識別した後に、識別された履歴取引は、（この方法の目的のために）履歴データセットから除外されてもよい。
【０１４１】
残りの履歴取引内において、次いで、正確な情報を有するこれらの履歴取引は、ステップ９２０において識別され得る。前に説明したように、履歴取引データのインボイスおよびディーラ費用フィールドは、不正確であり得る。ディーラ費用の決定の１つの目的が精度であるので、相対精度で決定することができるこれらの履歴取引のみのためにディーラ費用が決定されることが重要である。正確なトリム情報またはオプション情報がディーラ費用を決定するためにレバレッジされ得るので、正確なトリムマッピングまたは識別可能なオプション情報によってこれらの履歴取引を決定するために履歴取引をさらに改良することが望ましくあり得る。
【０１４２】
正確なトリムマッピングおよび識別可能なオプション情報を有する一組の履歴取引を入手しているので、ＭＳＲＰが、ステップ９３０において、これらの履歴取引のうちの各々に対して決定され得る。履歴取引に関連するデータが信頼性がなくてもよく、および構成データとの整合（例えば、ディーラ費用モデルまたは価格比式）が重要であることを再度考えると、公知のデータを使用して、履歴取引データに関連するあるデータを決定することが望ましくあり得る。したがって、ＭＳＲＰが提供されるか、またはさもなければ入手される場合においてさえ、履歴取引のためのＭＳＲＰが決定され得る。まず、基本ＭＳＲＰが決定されてもよい。具体的には、ＶＩＮから具体的に識別される年式、車名、型式、およびトリムを用いて、基本ＭＳＲＰがデータ源から提供されたデータに基づいて決定されてもよい。次いで、履歴取引データによって識別されるさらなるオプションを使用して、これらのオプションのための小売価格設定を提案した製造業者は、取引ＭＳＲＰを形成するために、基本ＭＳＲＰに追加することができる。より具体的には、各履歴取引で、その履歴取引に対応する指定の車両にどのオプションが工場で設置されるかを示す一組のオプションコードを含むフィールドが存在してもよい。この情報を解析すると、オプションコードは、各工場設置オプションのためのＭＳＲＰを識別するためにデータ源から入手されたオプション価格設定情報と併せて使用することができる。オプションのための製造者価格の各々を要約すると、総合オプションＭＳＲＰは、その指定の履歴取引のための取引ＭＳＲＰを生成するために生成され、基本ＭＳＲＰに追加することができる（取引ＭＳＲＰ（Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ＭＳＲＰ）＝基本ＭＳＲＰ（Ｂａｓｅ  ＭＳＲＰ）＋総合オプションＭＳＲＰ（Ｔｏｔａｌ  Ｏｐｔｉｏｎｓ  ＭＳＲＰ））。
【０１４３】
履歴取引のために取引ＭＳＲＰが決定された後に、履歴取引の各々のためのインボイス価格設定は、ステップ９４０において決定され得る。取引インボイスは、取引ＭＳＲＰと同様に生成され得る。まず、基本インボイス価格が決定され得る。具体的には、ＶＩＮから識別される年式、車名、型式、およびトリムを用いて、基本インボイス価格がデータ源から提供されたデータに基づいて決定されてもよい。次いで、履歴取引データによって識別されるさらなるオプションを使用して、これらのオプションのための価格設定が、取引インボイス価格を形成するために、基本インボイス価格に追加することができる。より具体的には、各履歴取引によって、その履歴取引に対応する指定の車両にどのオプションが工場において設置されるかを示す、一組のオプションコードを含むフィールドが存在し得る。この情報を解析すると、オプションコードは、各工場設置オプションのためのオプションインボイス価格を割り当てるために、オプション価格設定情報と併せて使用することができる。オプションに対するオプションインボイス価格の各々を要約すると、総合オプションインボイス価格は、その指定の履歴取引のための取引インボイス価格を生成するために、生成され、基本インボイス価格に追加することができる（取引インボイス（Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  Ｉｎｖｏｉｃｅ）＝基本インボイス（Ｂａｓｅ  ｉｎｖｏｉｃｅ）＋総合オプションインボイス（Ｔｏｔａｌ  Ｏｐｔｉｏｎｓ  Ｉｎｖｏｉｃｅ））。
【０１４４】
決定されたＭＳＲＰおよびインボイス価格を使用して、各履歴取引のためのディーラ費用は、ステップ９５０において決定され得る。このディーラ費用は、履歴取引に関連する車両の製造者に関連するディーラ費用モデルを使用してアルゴリズム的に決定することによって決定され得る。より具体的には、車両の各車名（製造者）は、上述のホールドバック式を有する。指定の履歴取引では、履歴取引が関連する車両の車名、その履歴取引のために決定された取引インボイス価格および取引ＭＳＲＰ、および運賃（基本インボイスおよび基本ＭＳＲＰの決定と同様にデータ源から入手された情報に基づいて決定されてもよい）に対応するホールドバック式を使用して、ホールドバック式は、ディーラ費用（ディーラ費用（ｄｅａｌｅｒｃｏｓｔ）＝インボイス（ｉｎｖｏｉｃｅ）−ホールドバック（ｈｏｌｄｂａｃｋ））を決定するために適用することができる。
【０１４５】
前述の仕様書において、本発明は、指定の実施形態に参照して説明されている。しかしながら、当業者は、下記の請求項に定義する本発明の範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更を行うことができることを理解する。したがって、仕様書および図は、限定目的ではなくむしろ、図示目的と見なされるものであり、そのような修正のすべては、本発明の範囲内に含まれることを意図する。利益、他の利点、および問題に対する解決法は、指定の実施形態に関して上記に説明されている。しかしながら、利益、利点、問題に対する解決策、および任意の利益、利点、または解決策を生じさせるか、またはそれをより明白にさせてもよい任意のコンポーネントは、請求項のいずれかまたはすべての重要な、必要な、または本質的な特徴またはコンポーネントとして解釈されてはならない。
【図１】
0005538396.tif 000004
【図２Ａ】
0005538396.tif 000005
【図２Ｂ】
0005538396.tif 000006
【図３】
0005538396.tif 000007
【図４Ａ】
0005538396.tif 000008
【図４Ｂ】
0005538396.tif 000009
【図５】
0005538396.tif 000010
【図６】
0005538396.tif 000011
【図７Ａ】
0005538396.tif 000012
【図７Ｂ】
0005538396.tif 000013
【図８Ａ】
0005538396.tif 000014
【図８Ｂ】
0005538396.tif 000015
【図９Ａ】
0005538396.tif 000016
【図９Ｂ】
0005538396.tif 000017
【図９Ｃ】
0005538396.tif 000018
【図９Ｄ】
0005538396.tif 000019
【図１０Ａ】
0005538396.tif 000020
【図１０Ｂ】
0005538396.tif 000021
【図１１】
0005538396.tif 000022
【図１２】
0005538396.tif 000023
【図１３】
0005538396.tif 000024
【図１４】
0005538396.tif 000025
【図１５】
0005538396.tif 000026
【図１６】
0005538396.tif 000027
【図１７】
0005538396.tif 000028
【図１８】
0005538396.tif 000029
【図１９】
0005538396.tif 000030