(57)【要約】【課題】  逆オークションにおいて、バイヤーの設定条件の妥当性や、サプライヤーの入札価格の妥当性を知る際に有効となる判断材料をバイヤー又はサプライヤーに提供できる逆オークションシステムを提供する。【解決の手段】  センター装置２２の情報解析処理部２２ｄは、逆オークション情報処理部２２ｂにおいて記憶された終了逆オークション情報１００を受信し、「解析」及び「推定」を行うことにより、解析済逆オークション情報４００を作成する。作成された解析済逆オークション情報４００は、解析済逆オークション情報ＤＢへ送信されて、管理される。解析済逆オークション情報提供部２２ｆは、ユーザからの請求に応じて、解析済逆オークション情報ＤＢの中から所定の解析済逆オークション情報４００を抽出し、購入者装置３２又は入札者装置４２へ送信する。【選択図】 図１９
2005078132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、前記入札行為に関する情報を前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記センター装置は、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、  前記推定手段が推定した前記入札情報を、前記販売者側端末又は購入者側端末のいずれか一方又は双方に送信する送信手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項２】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、逆オークション開始から逆オークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記販売者側端末装置は、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として他販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項３】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、逆オークション開始から逆オークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記購入者側端末装置は、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項４】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、前記入札行為に関する情報を前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記センター装置は、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を、前記販売者側端末又は購入者側端末のいずれか一方又は双方に送信する送信手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項５】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、逆オークション開始から逆オークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記販売者側端末装置は、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として他販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項６】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、逆オークション開始から逆オークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記購入者側端末装置は、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項７】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、前記入札行為に関する情報を前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記センター装置は、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を、前記販売者側端末又は購入者側端末のいずれか一方又は双方に送信する送信手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項８】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、逆オークション開始から逆オークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記販売者側端末装置は、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項９】
販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、
購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、
前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、逆オークション開始から逆オークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、
を含み、
前記購入者側端末装置は、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステム。
【請求項１０】
請求項１記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とするセンター装置。
【請求項１１】
請求項２記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末において、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として他販売者の原価を推定することを特徴とする購入者側端末。
【請求項１２】
請求項３記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末において、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする販売者側端末。
【請求項１３】
請求項４記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とするセンター装置。
【請求項１４】
請求項５記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末において、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする購入者側端末。
【請求項１５】
請求項６記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末において、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする販売者側端末。
【請求項１６】
請求項７記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とするセンター装置。
【請求項１７】
請求項８記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末において、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする購入者側端末。
【請求項１８】
請求項９記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末において、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする販売者側端末。
【請求項１９】
逆オークションにおける入札に関する情報を解析する装置において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析装置。
【請求項２０】
逆オークションにおける入札に関する情報を解析する装置において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析装置。
【請求項２１】
逆オークションにおける入札に関する情報を解析する装置において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、
を含み、
前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析装置。
【請求項２２】
逆オークションにおける入札に関する情報を解析する方法において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析ステップと、
前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定ステップと、
を含み、
前記推定ステップにおいては、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析方法。
【請求項２３】
逆オークションにおける入札に関する情報を解析する方法において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析ステップと、
前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定ステップと、
を含み、
前記推定ステップにおいては、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析方法。
【請求項２４】
逆オークションにおける入札に関する情報を解析する方法において、
逆オークション開始から逆オークション終了に至る入札行為を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析ステップと、
前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定ステップと、
を含み、
前記推定ステップにおいては、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析方法。
【請求項２５】
コンピュータを、請求項１記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の原価を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項２６】
コンピュータを、請求項２記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の原価を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項２７】
コンピュータを、請求項３記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の原価を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項２８】
コンピュータを、請求項４記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項２９】
コンピュータを、請求項５記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項３０】
コンピュータを、請求項６記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項３１】
コンピュータを、請求項７記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項３２】
コンピュータを、請求項８記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定させることを特徴とするプログラム。
【請求項３３】
コンピュータに、請求項９記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、
前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、
前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、
前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、
を実行させ、
前記推定手順においては、前記コンピュータに、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、逆オークションシステムに関する。また、逆オークションの入札履歴を解析する装置及びその解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ネットワークを介して、商品や発注業務の売買を実現するオークションや逆オークション（以下、「Ｒ／Ａｕ」と記載することもある）が利用されている。一般的に、オークションでは、サプライヤーが出品した商品に対して、バイヤーが入札を繰り返すことにより、入札価格が引き上げられ、最終的に最高価格を提示したバイヤーに上記商品が落札される。
【０００３】
このオークションにおいては、バイヤー及び購入者の両者がより多くの利益を得るため、種々の工夫がなされている。例えば、下記特許文献１では、複数の会場で行われるオークションへバイヤーが直接訪れなくても、パソコン端末等により遠隔地からでも、所望のオークションに参加できるシステムが開示されている。
【０００４】
また、下記特許文献２には、電気通信回路を通じてオークションを行う際に、各フロントコンピュータ間で処理するデータ等の量を低減させることにより、当該データ処理に要する時間を大幅に短くすることができるとともに、バイヤーが所定のオークション会場に集合することなく、所望のオークションに参加できる方法が開示されている。
【０００５】
また、下記特許文献３には、出品者（以下、サプライヤーと記載することもある）又は入札者（以下、バイヤーと記載することもある）に、落札価格を含む終了逆オークション情報を提供することにより、出品者は適切な入札開始価格を設定することができ、一方、入札者は入札希望商品について、妥当な入札価格を決定することができる方法が開示されている。
【０００６】
一方、逆オークションは、バイヤーにとって通常の相対取引では容易に得がたい大幅な購入価格の低減を実現可能とする手段である一方、サプライヤーにとっては新規参入の機会を公平に得られる手段として、産業界に急速に浸透しつつある購買価格低減ツールである。
【０００７】
一般的に、逆オークションでは、バイヤーが決定した入札開始価格、及び入札時間等の逆オークションの設定条件に基づいて、一定時間内にサプライヤーが入札を繰り返すことにより、入札価格が引き下げられ、最終的に最低価格を提示した上記商品が落札される。資材を安く調達したい企業が、「Ｒ／Ａｕ」を実施すれば、参加者（サプライヤー）の競争を促し、大きなコスト削減を期待できるとされる。
【０００８】
【特許文献１】特許第２９３２３８９号公報
【特許文献２】特公平７−４３７４８号公報
【特許文献３】特開２００２−３５２１１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記特許文献１及び２に記載の方法では、バイヤー及びサプライヤーのいずれも、過去のオークションに関する情報を取得することが困難である。このため、サプライヤーは適切な入札開始価格を設定することが困難となる場合がある。一方、バイヤーは、適切な判断材料がないため、自己の入札価格の妥当性を判断することが困難となる場合がある。
【００１０】
また、上記特許文献３に記載の方法では、バイヤー又はサプライヤーは、提供された終了逆オークション情報について、主に落札価格を参考にする。このため、例えば、バイヤーについて、入札希望商品に対する購入意欲の程度や、他のバイヤーに関する情報所有の程度を推定することは困難であると考えられる。しかしながら、上記落札価格は、オークションにおけるバイヤーの購入意欲の程度や、他のバイヤーに関する情報所有の程度によって大きな影響を受けて、決定される可能性が高い。
【００１１】
さらに、上記逆オークションにおいても、一般的に、バイヤー及びサプライヤーは、過去の逆オークション情報を取得することが困難である。このため、バイヤーは、適切な判断材料がないため、入札開始価格、及び入札時間等の逆オークションにおける設定条件を適切に設定することが困難となる場合が多い。一方、サプライヤーは、自己が参加する逆オークションにおいて、その対象業界の原価構造や、競合企業である特定のサプライヤーの受注意欲等を知ることができない。このためサプライヤーは、自己の入札価格の妥当性を知ることができず、逆オークションにおいて効率よく入札を行うことができない。
【００１２】
一般的に、原価構造は業界毎に異なるため、上記オークションにおいても、上記逆オークションにおいても、入札価格を決定することは困難である。このため、上記原価構造は、サプライヤーやバイヤーのノウハウにより推定されていた。
【００１３】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、上記逆オークションにおいて、バイヤーの設定条件の妥当性や、サプライヤーの入札価格の妥当性を知る際に有効となる判断材料をバイヤー又はサプライヤーに提供できる逆オークションシステ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】
【００１４】
そこで上記課題を解決するために、本発明者等は、過去の逆オークションにおける入札履歴（以下、ビット履歴と記載することもある）について「解析」及び「推定」を行い、得られた「解析」及び「推定」結果を逆オークションに参加するバイヤー又はサプライヤーに提供する逆オークションシステムを提案する。提供された「解析」及び「推定」結果を参照することにより、バイヤー又はサプライヤーは（１）サプライヤーの原価ライン、（２）サプライヤーの情報所有の程度、（３）サプライヤーの受注意欲の程度、を知ることができる。
【００１５】
上記（１）〜（３）に示す推定に基づいて、バイヤーは逆オークションの設定条件の妥当性を判断することが容易となり、サプライヤーは入札価格の妥当性を判断することが容易となる。尚、ビットとは、サプライヤーが逆オークションにおいて行った入札をいう。
【００１６】
本発明の第１グループは、逆オークションシステムに関するものである。本発明の第１グループの１つの発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、前記入札行為に関する情報を前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記センター装置は、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を、前記販売者側端末又は購入者側端末のいずれか一方又は双方に送信する送信手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００１７】
本発明の第１グループの他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、オークション開始からオークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記販売者側端末装置は、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として他販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００１８】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、オークション開始からオークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記購入者側端末装置は、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００１９】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、前記入札行為に関する情報を前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記センター装置は、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を、前記販売者側端末又は購入者側端末のいずれか一方又は双方に送信する送信手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００２０】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、オークション開始からオークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記販売者側端末装置は、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として他販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００２１】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、オークション開始からオークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記購入者側端末装置は、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００２２】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、前記入札行為に関する情報を前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記センター装置は、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を、前記販売者側端末又は購入者側端末のいずれか一方又は双方に送信する送信手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００２３】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、オークション開始からオークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記販売者側端末装置は、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００２４】
本発明の第１グループのさらに他の発明は、販売者の入札行為を入力する販売者側端末と、購入者に前記入札行為に関する情報を提供する購入者側端末と、前記販売者側端末と、前記購入者側端末と、に接続し、オークション開始からオークション終了に至るまで、前記販売者側端末から前記入札行為を受信し、受信した前記入札行為を記憶手段に記憶し、前記記憶手段に記憶した前記入札行為に関する情報を前記販売者側端末装置及び前記購入者側端末に送信するセンター装置と、を含み、前記購入者側端末装置は、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークションシステムである。
【００２５】
本発明の第２グループは、逆オークションシステムに用いられる各装置に関するものである。本発明の第２グループの１つの発明は、請求項１記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とするセンター装置である。
【００２６】
本発明の第２グループの他の発明は、請求項２記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末において、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として他販売者の原価を推定することを特徴とする購入者側端末である。
【００２７】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項３記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末において、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする販売者側端末である。
【００２８】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項４記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とするセンター装置である。
【００２９】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項５記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末において、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする購入者側端末である。
【００３０】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項６記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末において、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする販売者側端末である。
【００３１】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項７記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とするセンター装置である。
【００３２】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項８記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末において、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする購入者側端末である。
【００３３】
本発明の第２グループのさらに他の発明は、請求項９記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末において、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した前記入札情報を表示する表示手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする販売者側端末である。
【００３４】
本発明の第３グループは、逆オークションの入札情報解析装置に関するものである。本発明の第３グループの発明は、逆オークションにおける入札に関する情報を解析する装置において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析装置である。
【００３５】
本発明の第３グループの他の発明は、逆オークションにおける入札に関する情報を解析する装置において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析装置である。
【００３６】
本発明の第３グループの他の発明は、逆オークションにおける入札に関する情報を解析する装置において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為について、所定の解析を行う解析手段と、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定手段と、を含み、前記推定手段は、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析装置である。
【００３７】
本発明の第４グループは、逆オークションにおける入札に関する情報の解析方法に関するものである。本発明の第４グループの発明は、逆オークションにおける入札に関する情報を解析する方法において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析ステップと、前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定ステップと、を含み、前記推定ステップにおいては、前記入札情報として販売者の原価を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析方法である。
【００３８】
本発明の第４グループの他の発明は、逆オークションにおける入札に関する情報を解析する方法において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析ステップと、前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定ステップと、を含み、前記推定ステップにおいては、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析方法である。
【００３９】
本発明の第４グループのさらに他の発明は、逆オークションにおける入札に関する情報を解析する方法において、オークション開始からオークション終了に至る入札行為を記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析ステップと、前記解析の結果に基づき、所定の入札情報を推定する推定ステップと、を含み、前記推定ステップにおいては、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定することを特徴とする逆オークション入札情報解析方法である。
【００４０】
本発明の第５グループは、逆オークションに用いられる各装置を動作させるプログラムに関するものである。本発明の第５グループの発明は、コンピュータを、請求項１記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の原価を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４１】
本発明の第５グループの他の発明は、コンピュータを、請求項２記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の原価を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４２】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータを、請求項３記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の原価を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４３】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータを、請求項４記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４４】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータを、請求項５記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに、前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４５】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータを、請求項６記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として販売者の受注意欲を表す指数を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４６】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータを、請求項７記載の逆オークションシステムに用いられる前記センター装置として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記記憶手段に記憶された入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を、外部に送信する送信手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４７】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータを、請求項８記載の逆オークションシステムに用いられる前記購入者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定させることを特徴とするプログラムである。
【００４８】
本発明の第５グループのさらに他の発明は、コンピュータに、請求項９記載の逆オークションシステムに用いられる前記販売者側端末として動作させるプログラムにおいて、前記コンピュータに、前記センター装置から送られてきた前記入札行為について、所定の解析を行う解析手順と、前記解析手順において得られた解析結果に基づいて、所定の入札情報を推定する推定手順と、前記推定手順において推定した前記入札情報を表示する表示手順と、を実行させ、前記推定手順においては、前記コンピュータに、前記入札情報として、販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数を推定させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００４９】
上記の通り、本発明の逆オークションシステムによれば、逆オークション開始から終了に至までの入札行為に関する情報を記憶し、この記憶した情報について解析を行う。さらに、本発明の逆オークションシステムは、上記解析の結果に基づいて、所定の入札情報、すなわち、販売者の原価、販売者の受注意欲を表す指数、及び販売者が他の販売者に関してどの程度の情報を有しているかを表す指数、について推定を行う。これらの推定の結果は、購入者又は販売者に提供される。
【００５０】
購入者は、上記推定の結果を参考にすることにより、逆オークションにおける設定条件の妥当性を知るための判断材料を得ることができる。一方、販売者は、上記推定結果を参考にすることにより、逆オークションにおける入札行為、すなわち入札価格及び入札時刻の妥当性を知るための判断材料を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、図面に基づき、本発明の逆オークションシステムを詳細に説明する。
【００５２】
１．逆オークションシステムの概要
図１には、本実施の形態において、ネットワーク１０を介して実現された逆オークションシステムの構成ブロック図が示されている。本実施の形態では、運営会社２０が企画・運営する逆オークションに、バイヤー３０及びサプライヤー４０がネットワーク１０を介して参加する。
【００５３】
管理会社２０は、バイヤー３０によって予め設定された入札開始価格や対象商材等の所定の条件に基づき、逆オークションを開催する。一般的に、この逆オークションでは、予め設定された入札時間内（この設定された入札時間は延長される場合もある）に、最低価格を入札したサプライヤー４０が落札する。
【００５４】
サプライヤー４０及びバイヤー３０は、管理会社２０に請求することにより、後述する解析済逆オークション情報を、ネットワーク１０を介して入手することができる。本発明の逆オークションシステムにおいて特徴的なことは、過去のビット履歴から、（１）サプライヤー４０の原価ライン、（２）サプライヤー４０の情報所有の程度、（３）サプライヤー４０の受注意欲の程度、を推定できることである。
【００５５】
図２には、上記逆オークションの入札方法を説明する図が示されている。図２の上段に示すように、一般競争入札においては、バイヤー３０が提示した案件に対して、各サプライヤー４０は１回のみ入札し、最低価格を入札したサプライヤー４０が落札する。この時、サプライヤー４０は互いに入札価格を知ることはなく、バイヤー３０の決定をもって受注が決まる仕組みである。そのため、サプライヤー４０相互の駆け引きが十分に行われず、価格が十分に引き下がらない場合がある。
【００５６】
これに対して、図２の下段に示すように「Ｒ／Ａｕ」は、上記一般競争入札とは異なり、バイヤー３０の購入希望価格や条件に基づき、サプライヤー４０が他のサプライヤー４０の価格を参照しながら、繰り返し複数回入札することによって価格を引き下げていき、最終的に最も安い価格を提示したサプライヤー４０が受注する。この場合、サプライヤー４０同士は、競い合って価格を下げる場合があるという利点がある。また、バイヤー３０の調達担当者のノウハウだけでは引き出せなかった安い価格を、サプライヤー４０が提示する場合があるという利点がある。すなわち、調達担当者の営業努力によって引き出せなかった安い価格を引き出すことができる場合がある。
【００５７】
本実施の形態では、逆オークションのビット履歴を解析することにより、逆オークションに関する有効な情報を得ること、すなわち（１）サプライヤー４０の原価ライン、（２）サプライヤー４０の情報所有の程度、（３）サプライヤー４０の受注意欲の程度、を推定することを特徴とする。以下、ビット履歴の解析及びその前処理について説明する。
【００５８】
２．ビット履歴
２−１．分析データ［ビット履歴］の正規化
図３の上段には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」におけるビット履歴の例を示すグラフが示されている。図３の上段のグラフの縦軸は、実際にサプライヤー４０によって入札された価格を表し、横軸は上記入札が行われた時間を表している。
【００５９】
まずは、ビット履歴の正規化を行う。ビット履歴は、１件毎に入札価格と入札時間が異なる場合がある。そこで、本実施の形態の逆オークションにおいては、（１）複数の業界におけるビット履歴を比較して、業界毎のビット履歴の特徴を把握するため、（２）複数商材におけるビット履歴を比較して、商材毎のビット履歴の特徴を把握するため、（３）ビット履歴の解析をより簡便に行うため、に図３の上段に示されるビット履歴のグラフを正規化する必要がある。図３の下段には、図３の上段のビット履歴を示すグラフを正規化したグラフが示されている。図３の下段に示すグラフの縦軸は、正規化された入札価格を示す指数である価格指数を表し、横軸は、正規化された入札時間を示す指数である時間指数を表す。尚、正規化とは一定基準に基づく指標化のことであり、以下この正規化の方法を記載する。
【００６０】
・価格指数（Ｐ）
開始設定価格を１．０とし、最終落札価格を０．０として、各ビット価格を１．０〜０．０の間に換算する。各価格指数（Ｐ）は、以下に示す式（１）を用いて算出される。式（１）において、スタート価格は、本実施の形態における逆オークションが開始されてから、サプライヤー４０によって１回目に入札された入札価格であり、入札価格は、上記逆オークションにおいて、各サプライヤー４０が入札を行った際の任意の価格である。また、落札価格は、上記逆オークション終了時における落札価格である。この場合、正規化されたグラフの縦軸は、サプライヤー４０の入札行為にのみ基づき、決定される。
【００６１】
『数１』
価格指数（Ｐ）＝１−（スタート価格−入札価格）／（スタート価格−落札価格）・・・式（１）
尚、本実施の形態においては、上記式（１）の代わりに、下記式（１’）を用いて、価格指数（Ｐ）を算出することも可能である。この場合、正規化されたグラフの縦軸は、バイヤー３０の設定条件にのみ基づき、決定される。
【００６２】
『数２』
価格指数（Ｐ）＝１−（開始設定価格−入札価格）／（開始設定価格−落札価格）・・・式（１’）
この場合、開始設定価格は、バイヤー３０によって設定された上記逆オークション開始時の価格である。
【００６３】
尚、本実施の形態においては、上記式（１）または（１’）の代わりに、下記式（１”）を用いて、価格指数（Ｐ）を算出することも可能である。この場合、正規化されたグラフの縦軸は、バイヤー３０の設定条件及びサプライヤー４０の入札行為の双方に基づいて、決定される。
【００６４】
『数３』
価格指数（Ｐ）＝１−（スタート価格−入札価格）／（開始設定価格−落札価格）・・・式（１”）
以上、式（１）、式（１’）、及び式（１”）を説明した。ところで、本実施の形態においては、（スタート価格／開始設定価格）の値も、分析の対象として重要な要素となり得る。
【００６５】
・時間指数（Ｔ）
入札開始時刻を１．００とし、最終落札時間を０．００として、各ビット時刻を１．００〜０．００の間に換算する。各時間指数（Ｔ）は、以下に示す式（２）を用いて算出される。
【００６６】
式（２）において、入札開始時刻は、バイヤー３０によって設定された本実施の形態の逆オークションを開始する時刻である。この時刻が経過した後、入札が行われる。また、以下の各式において、スタート時刻は、上記逆オークションが開始されてから、サプライヤー４０によって１回目の入札が行われた時刻であり、入札時刻は、上記逆オークションにおいて、各サプライヤー４０が入札を行った際の任意の時間である。また、総入札時間は、上記逆オークションにおいて、最初に入札が行われた時刻から、最後に入札が行われた時刻までに要した時間である。この場合、正規化されたグラフの横軸は、サプライヤー４０の入札行為にのみ基づき、決定される。この場合、ビット履歴の横軸は、スタート時点（最初に入札が行われた時刻）を基点に正規化される。
【００６７】
『数４』
ビット時間（Ｔ）＝１−（入札時刻−スタート時刻）／総入札時間・・・式（２）
この様子が図３に示されている。また、本実施の形態においては、上記式（２）の代わりに、下記式（２’）を用いて、時間指数（Ｔ）を算出することも好ましい。この場合、正規化されたグラフの横軸は、バイヤー３０の設定条件にのみ基づき、決定される。この場合、ビット履歴の横軸は、設定開始時点（バイヤー３０によって設定された逆オークションを開始する時刻）を基点に正規化される。
【００６８】
『数５』
ビット時間（Ｔ）＝１−（入札時刻−入札開始時刻）／総設定時間・・・式（２’）
この場合、入札開始時刻は、バイヤー３０によって設定された本実施の形態の逆オークションを開始する時刻であり、総設定時間は、バイヤー３０によって設定された上記逆オークションの入札時間、すなわち設定された開始時刻から、設定された終了時刻までに要する時間である。
【００６９】
尚、本実施の形態においては、上記式（２）及び（２’）の代わりに、下記式（２”）を用いて、ビット時間（Ｔ）（これを時間指数（Ｔ）と呼ぶ）を算出することも可能である。この場合、正規化されたグラフの横軸は、バイヤー３０の設定条件及びサプライヤー４０の入札行為の双方に基づいて、決定される。この式（２”）を用いれば、サプライヤー４０による最初の入札時刻が、バイヤー３０が設定した逆オークションの入札開始時刻から遅れた場合、ビット履歴の縦軸にこの遅れが加味される。ただし、この場合には、終了時刻が０にはならない。
【００７０】
『数６』
ビット時間（Ｔ）＝１−（入札時刻−スタート時刻）／総設定時間・・・式（２”）
また、本実施の形態においては、上記式（２）、（２’）、及び式（２”）の代わりに、下記式（２’”）を用いて、ビット時間（Ｔ）（これを時間指数（Ｔ）と呼ぶ）を算出することも可能である。この場合、正規化されたグラフの横軸は、バイヤー３０の設定条件及びサプライヤー４０の入札行為の双方に基づいて、決定される。この式（２’”）を用いれば、逆オークションにおいて実際に入札が行われた時間（バイヤー３０によって設定された入札開始時刻から、サプライヤー４０によって最後に入札が行われた時刻までに要する時間）が、バイヤー３０によって設定された入札時間（総設定時間）より延長した場合、ビット履歴の横軸にこの延長が加味される。ただし、この場合には、終了時刻が０とはならずに、マイナス表示される。
【００７１】
『数７』
ビット時間（Ｔ）＝１−（入札時刻−入札開始時刻）／総入札時間・・・式（２’”）
以上、式（２）、式（２’）、式（２”）、及び式（２’”）を説明した。なお、本実施の形態においては、（スタート時刻−入札開始時刻）／総入札時間の値も、管理する。この値は、サプライヤー４０による最初の入札時刻が、バイヤー３０が設定した逆オークションの入札開始時刻から遅れた場合、このスタート時刻の遅れの指標になり得る。  
２−２．ビット履歴のパターン
図４には、本実施の形態の逆オークションにおけるビット履歴を、上記の方法によって正規化したグラフの一例が示されている。図４に示すグラフにおいても、図３の下段に示すグラフと同様に、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表している。また、この図４に示すグラフにおいて、グラフの左上端は上記逆オークション開始時における価格及び時間であり、右下端は、逆オークション終了時における価格及び時間であることはいうまでもない。さらに図４のグラフには、上記ビット履歴の傾向を示すために、グラフに沿って４本の矢印ａ〜ｄが付されている。この４本の矢印は、グラフの大まかな傾向を表している。
【００７２】
図４のグラフにおいて、矢印ａは、時間指数が１．０〜０．６２付近に付されて横軸に対して平行であり、矢印ｂは、時間指数が０．６２〜０．３６付近に付されて横軸に対して右下がりであり、矢印ｃは、時間指数が０．３６〜０．０９付近に付されて横軸に対して平行であり、矢印ｄは、時間指数が０．０９〜０．０付近に付されて横軸に対して右下がりである。
【００７３】
図４のグラフにおいて上記矢印ａ〜ｄが示すように、逆オークションのビット履歴は、多くの場合、横軸に対して「平行→右下がり→平行→右下がり」というパターンで推移する。このようなビット履歴のパターンは、「Ｒ／Ａｕ」の基本価格履歴パターンとして既に知られている。尚、上記「平行」は、価格低下のスピードが極端に低下する時期を意味しており、厳密に横軸に対して平行ではない。
【００７４】
２−３．データ分析から読み取れる行動
本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」において、経時的な入札価格の推移を検討するために、７種類の商材で実施した「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴データから、各ビット履歴を正規化して１つのグラフに合成し、比較を行った。図５には、このとき正規化されたグラフが示されている。図５に示すグラフにおいても、図３の下段に示すグラフと同様に、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表している。
【００７５】
図５において上記商材毎にビット履歴を解析すると、解析されたビット履歴は以下に示す３つのビット履歴パターン（右下がりの線）に分類できることが判明した。
【００７６】
（ａ）逆オークション開始時に著しく入札価格が下がる。
【００７７】
（ｂ）逆オークションの入札価格の様子を見た後、逆オークション終了間際（逆オークションの時間延長を含む）になって入札価格が著しく低下する。
【００７８】
（ｃ）逆オークションの入札価格の様子を見た後、チキンゲームの様相を呈する。
【００７９】
この履歴パターンの違いは、商材／業界の違いによる、「Ｒ／Ａｕ」の性質を示すものと考えられる。尚、チキンゲームは、危険な場面で競争を続けることをいう。
【００８０】
２−４．３種類のビット行動 
上記３種類のビット履歴カーブをそれぞれ解析すると、各ビット履歴カーブはサプライヤー４０のビット行動に基いて形成されていると考えられる。さらに、そのビット行動は、以下の３種類に分類できる。尚、本実施の形態において、ビット行動とは、逆オークションにおいて、サプライヤー４０が入札する行為のことである。
【００８１】
１）探索型ビットを入れる。
【００８２】
２）チキンゲームを行う。
【００８３】
３）決着型ビットを入れ始める。
【００８４】
上記１）において、「探索型ビットを入れる」とは、各サプライヤー４０が他のサプライヤー４０の出方を探るためにビットを入れることである。さらに、上記２）において、「チキンゲームを行う」とは、残った２社がぎりぎりまで争いながらビットを入れることである。また、上記３）において、「決着型ビットを入れ始める」とは、サプライヤー４０が落札のために行動を開始する（入札を行う）ことである。
【００８５】
上記分類された１）〜３）のビット行動に基づき、（ａ）〜（ｃ）それぞれのビット履歴パターンを解析すると、下記のように解釈できる。
【００８６】
・（ａ）のビット履歴は、前半から決着型ビットが入れられた場合である。
【００８７】
・（ｂ）のビット履歴は、探索型ビットからチキンゲームへ移行した場合である。
【００８８】
・（ｃ）のビット履歴は、長い探索型ビットの後、終了間際になって決着ビットが入れられた場合である。
【００８９】
本実施の形態における逆オークションシステムにおいては、上記（ａ）〜（ｃ）の各ビット履歴パターンに対して、後述するマクロ解析を行うことにより、それぞれのビット履歴パターンが形成される理由の一部を推定できる。
【００９０】
３．サプライヤーの原価ライン
本実施の形態の逆オークションシステムにおいて、サプライヤー４０が有する原価ラインの推定が重要な意味を持つ。原価ラインとは、各サプライヤー４０の管理原価のことである。通常、各サプライヤー４０は複数の管理原価を有する。
【００９１】
３−１．サプライヤーの原価ラインのビット履歴への影響
まずは、逆オークションにおいて、サプライヤー４０が有する原価ラインが、このサプライヤー４０のビット履歴に及ぼす影響について、実際の逆オークションにおけるビット履歴データを用いて説明する。図６の右図には、本実施の形態の逆オークションにおいて、任意のサプライヤー４０のビット履歴の一例を示すグラフが示されている。この図６の右図において、縦軸は入札価格を表し、横軸は入札時間を表す。図６の右図に示すグラフには、何回かビット履歴カーブが平行に近くなる部分が存在する。つまり、小刻みな低減幅で入札を繰り返す期間が複数存在する。これは、サプライヤー４０が上記原価ラインを複数持っていて、その原価ラインを突破することに心理的躊躇があるため、このような平行に近くなる部分が出現すると考えられる。
【００９２】
次に、上記と同じ逆オークションにおいて２個の会社がほぼ同じビット履歴をたどった例を示す。図６の左図には、図６の右図と同じ逆オークションにおいて、２個のサプライヤー４０がほぼ同じビット履歴をたどった一例を示すグラフが示されている。この図６の左図においても、図６の右図と同様に、縦軸は入札価格を表し、横軸は入札時間を表す。この場合には、２つのサプライヤー４０がほぼ同じ原価ラインを持っているか、相互に牽制して探索ビットを入れ合ってこのようになった可能性がある。但し、後者の場合は、入札の全履歴カーブが類似することはないであろう。
【００９３】
３−２．サプライヤーの原価ラインの推定
各商材の価格構成は、費目別原価の積み上げで構成されている。こうした原価構成は、同一商材であってもサプライヤー４０毎に異なる。そこで、上記「Ｒ／Ａｕ」に参加したサプライヤー４０であるメーカＴ社のビット履歴を抜き出して、原価ラインとの対応について考えてみる。
【００９４】
図７には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」における上記Ｔ社のビット履歴と、一般的な価格の構成と、の対応を表す説明図が示されている。この図７において、左側には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」における上記Ｔ社のビット履歴を示すグラフが示されており、右側に一般的な価格の構成を示すグラフが示されている。
【００９５】
図７の左図に示すように、Ｔ社のビット履歴のグラフには、横軸に対して平行に近い部分が４つ存在する。これら４つの平行に近い部分から、図７の右図に示すように、Ｔ社には個別原価ラインが４本存在すると想定できる。そして、Ｔ社はこれらの個別原価ラインに基づいた行動を取っていると考えられる。（本明細書においては、便宜上、標準売価(以下、「商品原価」と記載することもある。)も「原価」ラインの１つとして表現している。）
３−３．サプライヤーの個別原価に基づいた行動に関する考察
各サプライヤー４０の推定原価ラインが異なる場合を設定して、「Ｒ／Ａｕ」における各サプライヤー４０のビット行動について考えてみる。
【００９６】
・各サプライヤーの推定原価ラインから推定されるビット行動
まずは、各サプライヤー４０の推定原価ラインに基づき、サプライヤー４０毎にそのビット行動について推定する。図８には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」に参加した３社のサプライヤー４０がそれぞれ有する推定原価ラインと、これらの推定原価ラインから推定される各サプライヤー４０のビット履歴と、が示されている。図８のグラフにおいても、図３の下段に示すグラフと同様に、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。さらに図８には、各サプライヤー４０の推定原価価格が示されている。
【００９７】
本実施の形態における「製造原価ライン」は、各サプライヤー４０であるＡ社、Ｂ社及びＣ社ともほぼ同水準である。Ｂ社は受注したいがために、短時間で工場原価まで引き下げて決着（落札）を目論んだが、Ａ社及びＣ社の工場原価はさらに低い位置にあるから落札できない。
【００９８】
Ｂ社が落札するためには、自社の直接原価ラインまでさらに入札価格を引き下げる必要がある。しかし、Ｃ社の受注意欲が強く、工場原価〜直接原価まで入札価格を引き下げてきた場合には、Ａ社・Ｂ社には勝算はない。但し、Ｃ社は、Ａ社・Ｂ社の直接原価ラインを把握していない場合、価格を下げ過ぎる可能性があるため、様子見あるいは小刻みなビット行動を取るべきである。
【００９９】
Ｃ社にあまり受注意欲がなく、製造原価水準での競争で離脱した場合、Ａ社・Ｂ社に受注機会が訪れる。この場合、Ｂ社が工場原価水準での競争で離脱しない限り、直接原価までチキンゲームが展開される可能性がある。更に、直接原価以下〜赤字受注まで価格を引き下げるビット行動をとる場合は、その理由として「商権確保」、「セット販売で他の商材で儲ける」ということが考えられる。
【０１００】
・全体のビット履歴
次に、上記推定されたＡ社〜Ｃ社の原価ライン及びビット行動を比較する。図９には、上記推定されたＡ社〜Ｃ社の原価ライン及びビット履歴を重ね合わせたグラフが示されている。図９のグラフにおいても、図３の下段のグラフと同様に、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。さらに、各サプライヤー４０の推定原価価格が示されている。
【０１０１】
図９に示すように、商品原価ラインまでは、いずれのサプライヤー４０も入札価格を一気に下げやすい。製造原価ライン以降からは、各サプライヤー４０の原価構成が異なるため、各社のビット行動のバラツキが大きくなる。オークションから脱落していくのは、各サプライヤー４０の原価ラインの差が要因となっている。
【０１０２】
サプライヤー４０の受注意欲が非常に強い場合は、ビット履歴カーブにおいて、最後に横軸に対して平行なラインが、そのサプライヤー４０の直接原価ラインであると推定できる。また、この最後の平行ライン以下で横軸に対して平行にならないで価格が下がる場合は、赤字受注と推定できる。
【０１０３】
３−４．原価ラインとビット履歴カーブとの関係
上記３−１〜３−３を総合的に考察すると、原価ラインとビット履歴カーブとの関係は、以下のようにまとめることができる。
【０１０４】
１）各ビット行動に各サプライヤー４０の原価ラインが反映している。
【０１０５】
２）サプライヤー４０は同じ原価ラインを持って競争しているわけではない。
【０１０６】
３）各サプライヤー４０は、それぞれ複数の原価ラインを持っている。ビットを行う際に、何らかの原価ラインを基準にして行動している。
【０１０７】
４）但し、どの原価ラインを基準にしてビットを入れるかは、各サプライヤー４０の受注方針によって異なる。従って、最も原価上の競争力があるサプライヤー４０が受注するとは限らない。
【０１０８】
５）ビット履歴線の傾きが平行に近くなる部分は、その価格付近に個別の原価ラインがあることを示す。
【０１０９】
６）各サプライヤー４０の原価ラインのバラツキが小さい時には、早目に落札会社が絞られて行く。（例えば蛍光灯（例えば、図５に示す「ランプ」）のビット主体は販社・代理店であり、仕入れ原価のバラツキは小さい。この場合、各社の原価ラインの水準が類似しているため、決着が早い。）
７）原価ラインが元々違う場合、一気に入札価格を下げることができるサプライヤー４０が落札する。但し、入札価格を一気にどこまで下げるかは、サプライヤー４０の受注意欲の程度によって異なる。サプライヤー４０の受注意欲が高い場合には、赤字受注も存在する。
【０１１０】
８）ビット履歴を見れば、各サプライヤー４０が原価ラインを何本持っているのか、どの原価ラインを参照（基準）にして入札しているのか、あるいは何故逆オークションを離脱したのかがある程度推定できる。
【０１１１】
９）サプライヤー４０間の原価ラインの違いが大きい業種なのか、小さい業種なのかについて判定できれば、サプライヤー４０のビット行動を予測する材料となる。
【０１１２】
本実施の形態においては、上述したように、逆オークションにおけるビット履歴からサプライヤー４０のビット行動を予測する材料となる原価ラインを推定する。さらにこの推定した原価ラインをバイヤー３０又はサプライヤー４０に提供することにより、バイヤー３０は、例えば入札開始価格を決定する際の判断材料を得ることができ、サプライヤー４０は、例えば入札価格及び入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。このため、本実施の形態の逆オークションは効率よく行われる。
【０１１３】
３−５．「４５°ライン分析」
上記２−２で述べたように、「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴は、基本的には、「平行→右下がり→平行→右下がり」のパターンとなる。しかし、同時に２−４で述べたように、より詳細に分析すると、ビット履歴パターンは１種類であるとは限らない。そこで本実施の形態では、ビット履歴カーブの形状の特徴を指標化する方法として、「４５°ライン分析」を提案する。図１０には、４５°ライン分析の方法を説明するための概略図が示されている。図１０のグラフにおいて、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０１１４】
４５°ライン分析では、まず、「Ｒ／Ａｕ」の正規化したビット履歴カーブのグラフに４５°ラインを描く。次に、下記の方法により上記ビット履歴ラインを近似した近似曲線をグラフに描く。そして４５°ライン及び近似曲線の関係から、サプライヤーの受注意欲の程度や、他のサプライヤーに関する情報所有の程度等を推定する。
【０１１５】
４５°ラインとは、「Ｒ／Ａｕ」の正規化されたビット履歴を表すグラフにおいて、価格指数のスタート価格と落札価格を結んだ直線のことであり、「Ｒ／Ａｕ」においては“右下がり”となる。４５°ラインは、落札価格まで徐々に均一のビット幅で入札価格を下げていく場合にたどる、ビット履歴想定線である。尚、ビット幅は、単位入札時間当たりにおける入札価格の変動幅のことである。この４５°ラインは、各サプライヤー４０が他サプライヤー４０との駆け引きをしないでビット行動した際に現れるビット履歴線であると想定できる。しかし、実際には、各サプライヤー４０は他のサプライヤー４０との駆け引きを行なうため、ビット履歴は４５°ラインの上や下に移動する。
【０１１６】
上記４５°ライン分析による推定により、サプライヤー４０は「Ｒ／Ａｕ」において自社の入札価格及びその入札時刻の妥当性を知るための判断材料を得ることができる。またバイヤー３０は、逆オークションの入札開始価格や入札時間等の設定条件の妥当性を知るための判断材料を得ることができる。
【０１１７】
・４５°ライン分析の概要
次に、正規化された「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴を表すグラフを用いて、実際にどのように上記４５°ライン分析が行われるか説明する。
【０１１８】
実際のビット履歴カーブの近似曲線は、図１０に示すような逆Ｓ字型となる。ここで４５°ラインより上にビット履歴カーブの近似曲線がある期間（図１０のａ）を”上に凸”な期間、４５°ラインより下にビット履歴カーブの近似曲線がある期間（図１０のｂ）を”下に凸”な期間と呼ぶ。
【０１１９】
本実施の形態においては、ビット履歴カーブの形状を定量化するために、後述する方法によりビット履歴カーブの近似曲線を求め、次に、４５°ラインと近似曲線に囲まれた部分の面積を積分によって求める。そして、全体の面積（”上に凸”な期間と”下に凸”な期間とを合計した面積）を１００とした場合の”上に凸”と”下に凸”の期間面積比率（ある形状が連続している期間の面積比率）を算出する。
【０１２０】
例えば、図１０に示す場合には、ａはその面積比率が３０％となり、ｂはその面積比率が７０％となる。ちなみに、このビット履歴カーブの近似曲線の形状は、サプライヤーが入札価格引下げに心理的抵抗がある場合に”上に凸”になり、サプライヤーが落札のために積極的に入札価格を引き下げる場合に”下に凸”になると想定される。すなわち、サプライヤーの受注意欲が低い場合には”上に凸”となり、サプライヤーの受注意欲が高い場合には”下に凸”になると推定される。尚、４５°ライン分析の結果から、どのように他のサプライヤーに関する情報所有の程度を推定するかについては、下記５−８において具体例を示し、詳細に説明する。
【０１２１】
３−６．ビット履歴カーブの数式化
本実施の形態においては、回帰分析を利用したビット履歴カーブの数式化を行なう。この数式化を行う場合には、相関係数が Ｒ２＞０．９５以上をとる式が「Ｒ／Ａｕ」のビットカーブを近似するものとして適切であると考えられる。
【０１２２】
ビット履歴カーブのような複雑な曲線には、多項式近似が有効であり、本実施の形態において分析した全データ（以下に記載するデータも含む）について、Ｒ２＞０．９５以上が得られたことから、多次元多項式型の価格変動式（ｙ＝αXｎ + ・・・ +βXｎ-１ + cX + d）を用いることが有効であると考えられる。したがって、この多次元多項式型の価格変動式を用いて、「Ｒ／Ａｕ」に関する近似式を算出する。図１１には、実際の逆オークションのビット履歴カーブ正規化した後、上記多次元多項式型の価格変動式を用いて算出した近似式が示されている。尚、上記多次元多項式型の価格変動式において、ＸｎはＸのｎ乗を表している。
【０１２３】
４．ビット行動の行動モデル
４５°ライン分析を実際にどう活用するかについて述べる前に、本実施の形態において想定するサプライヤー４０の行動及びビット行動の決定モデルについて説明する。
【０１２４】
４−１．ビット行動の３つの要因
「Ｒ／Ａｕ」における全体としてのビット履歴は、各サプライヤーがとる合理的なビット行動の合成によってもたらされると考えられる。この行動様式の前提となっているのが、各サプライヤー４０が元々保有している「（ａ）個別原価ラインの高・低（＝コスト競争力）」であり、ビット行動の前提条件、すなわちビット行動を決定する際の要因となっている。
【０１２５】
本発明者等は、この原価ラインに加えて、（ｂ）他社の原価情報を持っているかどうか（「情報所有の程度」）、及び（ｃ）「受注意欲」の程度もビット行動を決定する際の要因となって、個々のサプライヤーがビット行動を行うと想定している。
【０１２６】
図１２には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」において、サプライヤー４０が有する（ａ）個別原価ラインと、（ｂ）情報所有の程度と、（ｃ）受注意欲の程度と、の関係の一例を示す図が示されている。本実施の形態では、図１２に示す関係をサプライヤーの行動モデルと定義した。以下、この行動モデルを「「Ｒ／Ａｕ」行動決定モデル」（以下、「内部モデル」と記載することもある）と記載する。本発明者等は、これらの（ａ）〜（ｃ）の要因がサプライヤーのビット行動の背景にある内部モデルの要素となっていると推定したのである。
【０１２７】
図１２に示すように、（ａ）〜（ｃ）の要因は、「Ｒ／Ａｕ」におけるビット履歴ラインの形成に大きな影響を及ぼすことが推定される。具体的には、（ａ）個別原価ラインは、ビット履歴ラインの傾きに影響を及ぼすと推定される。すなわち、個々のサプライヤーが有する個別原価ラインが高い場合には、入札価格が下がり難くなる傾向があるため、ビット履歴ラインの傾きの絶対値が小さくなると考えられる。一方、個々のサプライヤーが有する個別原価ラインが低い場合には、入札価格が下がり易くなる傾向があるため、ビット履歴ラインの傾きの絶対値が大きくなると考えられる。
【０１２８】
また、（ｂ）情報所有の程度及び（ｃ）受注意欲の程度は、上記ビット履歴ラインが４５°ラインからの乖離する幅に影響を及ぼすと推定される。すなわち、サプライヤーが他のサプライヤーに関する情報所有の程度が高い場合、又はサプライヤーの受注意欲が低い場合には、サプライヤーが積極的には入札価格を下げない傾向にあるため、上記ビット履歴ラインは、４５°ラインに対して”上に凸”の方向へ乖離幅が大きくなると考えられる。一方、他のサプライヤーの情報所有の程度が低い場合、又はサプライヤーの受注意欲が高い場合には、サプライヤーが積極的に入札価格を下げる傾向にあると考えられるため、上記ビット履歴ラインは、４５°ラインに対して”下に凸”の方向へ乖離幅が大きくなると考えられる。
【０１２９】
４−２．「Ｒ／Ａｕ」の落札決定メカニズムの例
「Ｒ／Ａｕ」における、サプライヤー４０のビット行動の３個の決定要因（上記（ａ）〜（ｃ））が、各サプライヤー４０のビット行動にどの様な影響を与えるかについて、「Ｒ／Ａｕ」の行動決定モデルを使って説明する。
【０１３０】
・「Ｒ／Ａｕ」の行動決定モデル
図１３には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」に参加したサプライヤー４０である企業Ａ、企業Ｂ及び企業Ｃの上記行動決定モデルがそれぞれ示されている。
【０１３１】
企業Ａは、既得商権の確保のために、強い受注意欲のもと「Ｒ／Ａｕ」に臨んだが、元々低い原価ラインを持つ企業Ｂに対して勝算はない。企業Ｃが他社コスト情報を把握し、受注意欲が強い場合は一気にコストを下げるという決着ビットを入れる可能性がある（下に大きく凸）。
【０１３２】
しかし、企業Ｂの受注意欲が低く、価格調査のための入札で、途中離脱したと仮定する。この場合の企業Ａの競争相手は、自社と近い原価ラインを持つ企業Ｃである。この場合、原価ラインは若干企業Ｃが優勢であるが、企業Ｃの持つ他社のコスト情報或いは受注意欲の程度によっては、企業Ａは落札できる可能性がある。結局は低い原価ラインを持つ企業が勝つことが多いが、各企業の受注方針によってどの原価ラインを採用するかは変わる。
【０１３３】
このように、各サプライヤー４０は、主に自社が有する上記３個の決定要因に基づき、そのビット履歴を決定する。換言すれば、上記３個の決定要因は、各サプライヤー４０のビット行動に大きな影響を与える。
【０１３４】
５．マクロ的解析とミクロ的解析
５−１．マクロ的解析とミクロ的解析の定義
上記３−５で、ビット履歴カーブ形状の特徴を分析する方法として、「４５°ライン分析」を述べた。以下では、上記推定された「原価ライン」と、「４５°ライン分析」と、の具体的な動作について、（１）マクロ的解析、（２）ミクロ的解析という２通りの解析方法を通じて詳細に説明する。
【０１３５】
（１）マクロ的解析とは、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」において、結果として合成された“全体のビット履歴”における入札価格の時間的推移のパターンとその原因の解析を行なうことである。このマクロ解析の結果をバイヤー３０又はサプライヤー４０へ提供することにより、１）バイヤー３０の視点から、業界の原価ライン（価格情報）とそのバラツキ、及び「Ｒ／Ａｕ」による価格低減余地の判断ができ、２）サプライヤー４０の視点から、業界の原価ラインのバラツキを判断できる。
【０１３６】
（２）ミクロ的解析とは、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」において、“個々のサプライヤー４０のビット履歴”のパターンとその理由の解析を行なうことである。このミクロ解析の結果をバイヤー３０又はサプライヤー４０へ提供することにより、１）サプライヤー４０の視点からは、競合他社の原価ライン及び受注意欲（取引（落札）への執着度）の推定から、自社の入札行動を決める判断材料を得ることができ、２）バイヤー３０視点からは、各サプライヤー４０の原価ラインおよび受注意欲を判断できる。
【０１３７】
個々のサプライヤー４０のビット履歴情報と、全体のビット履歴情報を入札できる場合は、上記マクロ解析及びミクロ解析のいずれも行うことができる。一方、個々のサプライヤー４０のビット履歴情報を入手できず、全体のビット履歴情報のみを入手できる場合は、マクロ的解析のみ行うことができる。
【０１３８】
本実施の形態の逆オークションでは、バイヤー３０又はサプライヤー４０が上記マクロ解析及び上記ミクロ解析の結果を利用した結果、逆オークションが効率よく行われる。
【０１３９】
５−２．マクロ的要因とミクロ的要因の関係
次に、個々のサプライヤー４０のビット行動（ミクロ的要因）と、全体のビット履歴（マクロ的要因）と、の相互関係について説明する。図１４には、上記個々のサプライヤー４０のビット行動及び全体のビット履歴の関係を示す図が示されている。図１４に示すように、個々のサプライヤー４０は、全体のビット履歴（最低価格の履歴情報）を参照して、ビット行動を起こす。このビット行動は、全体のビット履歴に反映されて、新たな全体のビット履歴（最低価格の履歴情報）が形成される。さらに個々のサプライヤー４０は、次のビット行動を起こすために、この新たなビット履歴（最低価格の履歴情報）を参照する。このようにミクロ的要因及びマクロ要因は、相互に関係しているのである。
【０１４０】
図１４において、１）の「他社の設定価格を知らせる」とは、ビット履歴（最低価格の履歴情報）をもとに、他社の内部モデルを推定し、各サプライヤー４０は自社の内部モデル（原価ラインと受注意欲）を勘案して、個々のビット行動を起こすことを意味する。
【０１４１】
一方、２）の「個々の企業のビット行動が価格を引き下げる」とは、サプライヤー４０の原価ラインに基づくビット行動が、全体としての最低価格の履歴を形成することを意味する。
【０１４２】
５−３．マクロ的解析を用いた原価ライン［原価情報］の把握に関する考察
上記３−２で述べたように、ビット履歴カーブにおける横軸に対して平行に近い部分は、サプライヤー４０の原価ラインに対応している可能性が高い。従って、全体のビット履歴カーブが横軸に対して平行に近くなっている部分は、「Ｒ／Ａｕ」の対象業界における複数のサプライヤー４０が共有する原価ラインを示している可能性が高いと思われる。（実際には、サプライヤー４０の相互牽制によって、平行に近くなる部分が形成される可能性もあるが、「いつかは決着をつけなければならない」という理由から、ビット履歴カーブの平行に近い部分の全てが相互牽制によるものであることはないと考えられる。）
図１５には、本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」の全体のビット履歴を正規化したグラフが示されている。この「Ｒ／Ａｕ」の対象商材は、ＰＣ（パソコン），上質紙、電源、段ボール、共同ＯＡ、施工及びランプである。図１５のグラフにおいて、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０１４３】
実際の原価ラインの推定の方法としては、図１５に示すように「Ｒ／Ａｕ」終了後のビット履歴を表す図中に、ビット履歴カーブの形状が横軸に対して平行に近くになっている部分をマーキングする方法を用いる。このマーキングから原価ラインの存在を視覚的に推定する。尚、実際のビット履歴を表すグラフは、入札ビットが「点」で表現され、図１５のような「線」の軌跡はとらないが、本明細書においては視覚的に単純にするために、これらの「点」を結んで「線」へ変更する修正を行っている。ここで、入札ビットとは、ビット履歴を表すグラフにおいて、サプライヤー４０の入札価格及び入札時刻を示す「点」である。
【０１４４】
図１５には、上記７種の商材のビット履歴ラインを１つにまとめたグラフが示されている。図１５に示すように、例えば上質紙の場合は、ビット履歴カーブが横軸に対して平行に近いと判別できる部分が４ヶ所、ランプの場合は小刻みで判別しにくいものの、おおよそ１４ヶ所の横軸に対して平行に近い部分が視覚的に判別できる。
【０１４５】
そして、例えば「上質紙」のように、ビット履歴ラインが横軸に対して平行になっている部分が少なく、かつその期間が長い場合には、原価ラインのバラツキが小さいと想定できる。一方、例えば「ランプ」のように、ビット履歴ラインが横軸に対して平行になっている部分が多く、かつその期間が短い場合は原価ラインのバラツキが大きいと推定できる。
【０１４６】
５−４．ビット履歴カーブが「平行」に近いと判断する方法  （詳細）
上記５−３で述べたように、ビット履歴線が横軸に対して平行に近い部分をマーキングして原価ラインを推定する方法は、視覚的に行なう極めて定性的な推定方法である。上記マーキング以外の方法でも、原価ラインの推定に関して、数式を用いて定量的に判定することが可能である。その方法の概要を以下に述べる。
【０１４７】
１）単位時間あたりのビット履歴カーブの傾き
本実施の形態の「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴カーブを上記２−１に記載の方法で正規化し、この正規化されたビット履歴カーブについて、以下の式（３）を用いて、単位時間あたりのビット履歴線の傾きを算出する。算出された値が一定の範囲内であれば、対象区間のビット履歴線は「平行」であると判断される。
【０１４８】
『数８』
ビット履歴線の傾き（ａ）＝ビット履歴幅（Ｐ１−Ｐ０）÷単位時間（ｔ１―ｔ０）・・・式（３）
尚、単位時間は、時間指数であるＸ（ｔ）が、Ｘ（ｔ）＜１における任意の２点の区間（ｔ１―ｔ０）である。またビット履歴幅は、価格指数であるＹ（p）が、Ｙ（p）＜１の（ｔ１―ｔ０）期間に対応する（Ｐ１−Ｐ０）である。
【０１４９】
ビット履歴線が「平行」に近いとする判断基準は、経験的にはＹ＝−ａＸ＋１（0.05≧ａ≧0.00）となることである。つまり、ビット履歴線の傾きが、Ｘ軸に平行（傾き０）〜右下がり（傾き５％）の範囲にある場合、「平行」部分の候補となる。尚上記「５％」は、過去の事例に基づく経験値である。なお、本実施の形態では５％という値を用いたが、事情・条件に応じて他の値を採用することももちろん好ましい。つまり、別の値にもシステム上は設定可能である。
【０１５０】
２）ビットの粗密度
上記１）と同様の方法で正規化されたビット履歴カーブについて、以下の式（４）を用いて、単位時間あたりのビットの粗密度を算出する。
【０１５１】
『数９』
ビットの粗密度＝ビット履歴数（Ｒｎ）÷単位時間（ｔ１―ｔ０）・・・式（４）
尚、単位時間は、時間指数であるＸ（ｔ）が、Ｘ（ｔ）＜１における任意の２点の区間（ｔ１―ｔ０）であり、ビット履歴数は、単位時間あたりに入札したビット数（Ｒｎ）である。
【０１５２】
対象区間内のビットが「密」であるとする判断基準は、経験的には、上記式（４）を用いて算出されたビット粗密度の値が0.5以上の場合は粗密度が高いと判断され、0.5未満の場合は粗密度が低いと判断される。但し、上記の「５０％」は、過去の事例に基づく経験値である。なお、本実施の形態では５０％という値を用いたが、事情・条件に応じて他の値を採用することももちろん好ましい。つまり、別の値にもシステム上は設定可能である。
【０１５３】
３）単位時間あたりのビット履歴線の傾きとビットの粗密度から「平行」を判定
Ｘ軸に対して平行に近い傾きを持つビット履歴線には、a）単位時間あたりのビット履歴線の粗密度が低い場合と、ｂ）粗密度が高い場合がある。このような粗密度の違いは、上記ビット履歴ラインの「平行」に基づいてサプライヤー４０の原価ラインを推定する際に、重要な判断材料になる。
【０１５４】
ａ）粗密度が「低い」場合
ビットの粗密度が低い場合は、ビット履歴カーブの傾きが５％より小さくても「平行」とは認めない。この理由としては、小刻みな価格削減によるビット行動が続いたとはいい難いからである。これは、各サプライヤー４０が積極的に入札を行わずに、他のサプライヤー４０のビット行動の様子を見ている場合に見られる履歴パターンである。
【０１５５】
ｂ）粗密度が「高い」場合
ビット粗密度が高くて、ビット履歴カーブの傾きが５％より小さい時に「平行」と認める。この理由としては、一般的に原価ラインを割り込んで価格を下げる際には、これ以上は下げたくないという心理的抵抗が働くため、長時間にわたり価格下げ幅の小さい（細かい）ビットが入ることで、ビット粗密度が高くなるからである。
【０１５６】
結論として、Ｘ軸に対して右下がりの傾きが小さく（平行に近く）、且つビット粗密度が高い（密）部分が一定期間続く部分が、「Ｒ／Ａｕ」に参加したサプライヤー４０が保有する原価ラインであると想定できる。このような部分は、視覚上あたかも平行に近いラインとして認識できる。この場合、上述した判定の具体的基準値（５％や0.5）は経験的なものであるので、本発明はこれに限定されない。したがって上記基準値は、今後の事例を考慮することにより、変更することが可能である。
【０１５７】
５−５．マクロ的解析のメリット
上述したように、マクロ的解析とは、結果として合成された“全体のビット履歴”の入札価格の時間的推移のパターンと原因の解析を行なうことである。このマクロ解析の結果をバイヤー３０又はサプライヤー４０へ提供することにより、１）バイヤー３０の視点からは、業界の原価ライン（価格情報）とそのバラツキの推定、及び「Ｒ／Ａｕ」による価格低減余地の判断ができ、２）サプライヤー４０の視点からは、業界の原価ラインのバラツキが判断できる。
【０１５８】
本実施の形態の逆オークションでは、バイヤー３０又はサプライヤー４０が、上述したように、マクロ解析の結果を利用するため、逆オークションが効率よく行われる。以下、上記「推定原価ライン」及び「４５°ライン分析」によるマクロ解析から推定される事項について記載する。
【０１５９】
５−５−１．対象業界の原価ライン［原価情報］の把握
同一商材であっても、サプライヤー４０によって原価ラインが異なる。実際の「Ｒ／Ａｕ」の結果から、まず「平行」部分をマーキングする。この「平行」部分が多い場合は、業界内の原価ラインはばらついていると考えられる。「平行」部分が少ない場合は、その原価ラインが業界共有のものである可能性がある。上記「平行」部分の数が少なく、その部分のビットの粗密度（ビット履歴数（Ｒｎ）÷単位時間（ｔ１―ｔ０））が高い場合は、原価ラインの共有程度は更に高いと考えられる。
【０１６０】
このように「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴において、サプライヤー４０の原価ラインを推定することによって、対象業界における原価ラインの構造（以下、単に原価構造と記載することもある）を推定することができる。
【０１６１】
５−５−２．対象となる商材の価格低減余地（「Ｒ／Ａｕ」の効果が大）の判断
ビット履歴カーブが４５°ラインより”下に凸”の面積が「大」の場合は価格低減の余地が多く、４５°ラインより”上に凸”の面積が「大」の場合は、価格低減の余地が少ないと考えられる。”下に凸”になるのは、原価ラインまで余裕がある企業の存在を示唆すると考えられるからである。
【０１６２】
このように「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴において、４５°ライン分析を行うことによって、対象業界における価格低減の余地を推定することができる。この推定は、バイヤーに対しては入札開始価格を設定する際の判断材料となり、サプライヤーに対しては逆オークションにおける入札価格及び入札時刻を決定する際の判断材料となり得る。このため、本実施の形態の逆オークションは効率よく行われるのである。
【０１６３】
５−６．ミクロ的解析の考え方
ミクロ的解析は、個々のサプライヤー４０のビット履歴を分析するものであり、マクロ的解析よりもビット行動の理由がより確実に推定できると考えられる。但し、ミクロ的解析は、当然ながら個々のサプライヤー別のビット履歴データを入手できる場合のみ行うことができる。ミクロ的解析では、全体としてのビット履歴から、それぞれの履歴パターンをとる理由の一部が推定できる。
【０１６４】
ミクロ的解析では、まず正規化された全体のビット履歴をサプライヤー４０毎のビット履歴に分解する。尚、「４５°ライン分析」及び「原価ラインの推定」は、マクロ解析の場合と同様の処理が行われる。すなわち、正規化されたサプライヤー４０毎のビット履歴について、マクロ解析と同様にビット履歴カーブの近似曲線を求め、次に、４５°ラインと近似曲線に囲まれた面積を積分によって求める。そして、全体の面積を１００とした場合の、”上に凸”と”下に凸”の期間面積比率（”上に凸”又は”下に凸”の状態が連続している期間の面積比率）を算出する。
【０１６５】
これと同時に、マクロ解析と同様に、ビット履歴カーブが横軸に対して平行に近いと判断する方法を用いて、サプライヤー４０の個別原価ラインを推定する。ビット履歴カーブが平行に近いと判断する方法は、視覚的に判断してもよいし、上記式（３）及び式（４）を用いて計算により判断してもよい。
【０１６６】
このように全体のビット履歴をサプライヤー４０毎に分解した後、分解された各ビット履歴を解析することによって、各サプライヤー４０の個別のビット行動を把握することができる。図１６には、実際の「Ｒ／Ａｕ」における全体のビット履歴ラインから、個々のサプライヤー４０のビット履歴ラインを抽出した一例を示すグラフが示されている。尚、この「Ｒ／Ａｕ」の対象商材は、ＯＡ紙である。
【０１６７】
図１６の左側には、「Ｒ／Ａｕ」における参加サプライヤー４０の全６社による全体のビット履歴が示されている。このグラフには、さらに、上述した方法により全体のビット履歴ラインを近似した近似式と、この近似式が表す近似曲線と、上記４５°ラインと、が示されている。このグラフではこの近似曲線が、４５°ラインよりも常に”上に凸”の状態となっていることから、この商材は価格低減度が低いことが推定される。
【０１６８】
一方、図１６の右側には、上記左側の全体のビット履歴における参加サプライヤー６社の中から、Ａ社、Ｎ社、Ｏ社及びＴ社の４社（他の２社は開始直後に離脱）を抽出して作成したビット履歴のグラフが示されている。尚、Ａ社及びＮ社は、１つのグラフにまとめられている。
【０１６９】
図１６の右側には、上段にＡ社及びＮ社のビット履歴ラインが示され、中段にＯ社のビット履歴ラインが示され、下段のＴ社のビット履歴ラインが示されている。これらの抽出されたグラフには、各社の特徴が見受けられる。具体的には、Ａ社及びＮ社は「Ｒ／Ａｕ」の途中で完全に離脱しており、Ｏ社は、「Ｒ／Ａｕ」開始直後には入札を行ったが、途中で様子を見た後、再び「Ｒ／Ａｕ」に参加しており、Ｔ社は、「Ｒ／Ａｕ」開始から終了まで、入札を続けていることが判明した。
【０１７０】
ミクロ解析では、上記右側に示された各グラフのビット履歴ラインに対し、さらに上記原価ラインの推定及び４５°ライン分析を行う。尚、原価ラインの推定及び４５°ライン分析については、下記の変形実施例２において具体例を挙げて説明する。
【０１７１】
５−７．ミクロ的解析のメリット
本実施の形態におけるミクロ的解析によれば、１）サプライヤー４０の視点からは、競合他社の原価ラインおよび受注意欲（取引への執着度）を推定し、自社の入札行動を決める判断材料を得ることができる。２）バイヤー３０視点からは、各サプライヤー４０の原価ラインおよび受注意欲が推定できる。ミクロ解析では、個々のサプライヤー４０のビット履歴を分析するため、マクロ的解析よりもビット行動の理由がより確実に推定できると考えられる。この結果、本実施の形態の逆オークションは、効率よく行われる。
【０１７２】
以下、ミクロ解析により推定できる事項について説明する。
【０１７３】
１）各サプライヤー４０の原価ラインの推定［他社原価ライン］
「（入札価格を）下げて → 様子を見て →（入札価格を）下げて・・・」のパターンにあって、ビット頻度とビット幅が小刻み（小刻みな価格引下げをする）となり、且つ横軸（Ｘ軸）に平行に近くなった期間に対応した価格が、その企業が持つ原価ライン（販売原価、工場原価、直接原価等複数ある）を示している。尚、「（入札価格を）下げて → 様子を見て →（入札価格を）下げて・・・」のパターンとは、上記図４における「右下がり→平行→右下がり」のパターンのことである。
【０１７４】
これは、ビット履歴カーブからの視覚的推定により判断してもよいし、もしくは上記式（３）を用いることにより、ビット履歴カーブの傾きが一定期間ある値以下（経験的には５％以内）の期間を計算によって求めることで得られる。
【０１７５】
上述したように、本実施の形態では、逆オークションのビット履歴における平行に近い部分を見つけることにより、サプライヤー４０の原価ラインを推定することができる。
【０１７６】
２）各サプライヤーのこの取引への執着度の推定［受注意欲］
ビット頻度（ビット参加期間で自社総ビット回数を割った値）が大きいほどサプライヤー４０の受注意欲が高いと推定できる。何故なら、少しでも価格を引き下げないで何とか落札したいという心理が働く場合に、一定期間に何度も小刻みなビットを入れることになると想定できるからである。そして、このビット頻度は、サプライヤー４０の逆オークションの落札に対する熱心さの反映でもあるので、一般にビット頻度が大きい企業が落札する傾向がある。尚、ビット参加期間とは、逆オークションにおいて、サプライヤー４０が最初に入札を行った時刻から、最後に入札を行った時刻までの時間である。
【０１７７】
また、平均ビット幅（自社ビット価格幅の合計を自社総ビット回数で割った値）が大きいほど、自社の原価の低廉度合い（落札できる可能性）に自信があると推定できる。なぜなら平均ビット幅が大きいことは、１回の入札において低減したビット価格幅の平均値が大きいことを意味するからである。また、この指標（平均ビット幅）には、決着ビットの数が反映していると考えられるので、この指標は、サプライヤー４０の受注意欲の強さを示す指標でもあると推定できる。尚、ビット価格幅は、前回入札時の価格指数と、今回入札時の価格指数との差を表している。原価の低廉度合いは、原価の安さ（原価ラインの低さ）を表している。
【０１７８】
このように、本実施の形態では、逆オークションのビット履歴カーブにおけるビット頻度及び平均ビット幅を求めることにより、サプライヤー４０の受注意欲を推定することができる。
【０１７９】
３）各サプライヤーが他社原価をどの程度把握しているかの推定［他社原価情報所有度］
４５°ライン分析において、ビット履歴カーブが”下に凸”になる面積比率が大きいサプライヤー４０は他社原価情報を把握している割合が高いと考えられる。なぜなら、他社原価情報がある場合、それまで価格が下がるのを予想して、先回りして一気に価格を引き下げて他社の出方を探ることが多いということが経験的に知られているからである。
【０１８０】
上記４５°ライン分析の結果から、各サプライヤー４０について、他社の原価情報の所有度に関して推定できる事項を以下に記載する。
【０１８１】
・”下に凸”の面積比率の値が大きいほど、他社の原価水準を把握している。
【０１８２】
・”上に凸”の面積比率の値が大きいほど、他社原価情報を把握できていない。
【０１８３】
このように、本実施の形態では、逆オークションのビット履歴カーブについて４５°ライン分析を行い、”上に凸”又は”下に凸”の面積比率を算出することにより、サプライヤー４０の他社の原価情報所有度を推定することができる。
【０１８４】
４）他社の受注意欲をどの程度把握しているかの推定［他社受注意欲情報所有度］
４５°ライン分析において、ビット履歴カーブが”上に凸”になる面積が大きいサプライヤー４０は他社受注意欲情報を把握している割合が高いと考えられる。なぜなら、”下に凸”になる面積が大きいサプライヤー４０は他社の受注意欲の程度が把握できていないから、自社が決着ビットを入れることによって、落札できると考える場合が多いからである。これに対し、他社の受注意欲を把握できている場合、探索ビットが多くなる傾向があることを経験的に知ることができた。
【０１８５】
上記４５°ライン分析の結果から、各サプライヤー４０について、他社の受注意欲情報の所有度に関して推定できる事項を以下に記載する。
【０１８６】
・”上に凸”の面積が大きいほど、他社の受注意欲情報を把握している。
【０１８７】
・”下に凸”の面積が大きいほど、他社の受注意欲情報を把握できていない。
【０１８８】
このように、本実施の形態では、逆オークションのビット履歴カーブについて４５°ライン分析を行い、”上に凸”又は”下に凸”の面積比率を算出することにより、サプライヤー４０の他社の受注意欲所有度を推定することができる。
【０１８９】
５−８．オークションにおける談合の見分け方
本実施の形態における「Ｒ／Ａｕ」のビット履歴の分析によって、特定のサプライヤー４０間で行われる談合の疑いを見極めることがある程度可能である。なぜならば、特定のサプライヤー４０が談合を行った場合、形成される全体ビット履歴カーブには、以下のような性質が見られると考えられるからである。
【０１９０】
１）常に”上に凸”で段の少ない滑らかな曲線を描き、かつチキンゲームの様相を呈してもビット幅が小さい。
【０１９１】
２）時間が経過するほど、４５°ラインよりも上に乖離していく。また、”上に凸”の面積が大きい傾向がある。
【０１９２】
以下、実際に逆オークションのビット履歴線を分析することにより、特定のサプライヤー４０間で行われた談合を見極める例について説明する。図１７には、実際に談合が行われた逆オークションのビット履歴について、４５°ライン分析を行った一例のグラフが示されている。図１７のグラフにおいても、図３の下段のグラフと同様に、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０１９３】
図１７には、「Ｒ／Ａｕ」における全体のビット履歴ラインが示されている。このグラフには、さらに、上述した方法により上記全体のビット履歴ラインを近似した近似式と、この近似式が表す近似曲線と、上記４５°ラインと、が示されている。また、グラフ中の（＋）は、上記４５°ラインの上の領域（グラフ中の右上の領域）を示し、（−）は上記４５°ラインの下の領域（グラフ中の左下の領域）を示す。上記４５°ライン分析の結果、以下の（１）〜（３）に示す特徴が明らかになった。
【０１９４】
（１）４５°ライン分析によるビット履歴線の近似曲線が常に”上に凸”となり、価格履歴線がＸ軸に対して平行に近い部分が判明しにくい曲線を描く
近似曲線が”上の凸”となるのは、価格を下げたくない心理が働いていることを示す。「段差が少ない」滑らかな曲線（Ｘ軸に対して平行に近い部分が判明しにくい曲線）は、自社の原価ライン間際の「価格を下げたくない」というサプライヤー４０の心理が機能せず、予め調整した価格を狙ったビット行動を取るため、ビット履歴線に段（横軸に対して平行に近い部分）が現れにくいと考えられる。
【０１９５】
（２）複数社でのチキンゲームの様相を呈してもビット幅が小さい
チキンゲームとは、本来２社間競争において出現するものであるが、談合がある場合には、２社以上において、あたかも「チキンゲーム」の様相を呈することがあり、この場合は談合の可能性がある。ただし、この判定を行うためには、個々のサプライヤー４０のビット履歴から個々の原価ラインを推定することが必要である。（チキンゲームは、受注意欲、原価ラインが近い場合に起こる。これらは３社以上で同等であるケースは少ない。）
すなわち、サプライヤー４０のビット行動が、他律的に制限されるとともに、少しでも入札価格を下げずに落札しようという共同心理が働くため、僅差（ビット幅が小さい）で細かく（ビット密度が密）なる傾向がある。しかし、決着ビットが入らず、チキンゲームが発生しないか、又は不自然になる傾向があり、業界内での原価ラインの共有性と区別できる。
【０１９６】
（３）入札時刻が経過するほど、ビット履歴線の近似曲線が、４５°ラインよりも上に乖離していく、つまり、”上に凸”の面積が大きくなる
入札時刻が経過するほど、ビット履歴線の近似曲線が４５°ラインから乖離するのは、最後まで入札価格を引き下げたくないというサプライヤー４０の心理が働くためであり、上記近似曲線が４５°ラインから乖離すればするほど、４５°ラインとビット履歴との間の面積は大きくなる。
【０１９７】
ここで注意すべき点は、談合と一見同じようなビットカーブを描く場合として、「原価価格引下げが著しく困難なケース」があることである。図１８には、上記「原価価格引下げが著しく困難なケース」におけるビット履歴のグラフが示されている。このグラフには、図１７と同様に、上述した方法により上記全体のビット履歴ラインを近似した近似式と、この近似式が表す近似曲線と、上記４５°ラインと、が示されている。また、グラフ中の（＋）は、上記４５°ラインの上の領域（グラフ中の右上の領域）を示し、（−）は上記４５°ラインの下の領域（グラフ中の左下の領域）を示す。
【０１９８】
図１８に示すように、この場合は、談合の場合よりも”上に凸”の面積が大きくなる傾向があり、その点に注目することで判定できる。但し、この場合は、市場価格を調査して、そもそもスタート価格が低かったことを認識する等、補完的情報も必要である。
【０１９９】
このように、本実施の形態においては、ビット履歴線に対して原価ラインの推定及び４５°ライン分析を行うことによって、逆オークションにおいて特定のサプライヤー４０間で談合が行われた場合には、その談合を推定することができる。
【０２００】
５−９．バイヤーによる「Ｒ／Ａｕ」の条件設定
バイヤー企業は、上記ビット履歴を用いたサプライヤー４０の行動分析結果を次回の「Ｒ／Ａｕ」開催条件設定における条件設定の改善に利用できる。さらに、これらの分析結果は、通常の相対交渉の場においても有効な情報として活用することができる。
【０２０１】
一般に、バイヤー３０は以下の条件設定を行なう必要があるが、特に１と２について、過去に行なった「Ｒ／Ａｕ」のサプライヤー４０の行動分析結果を活用できる。
【０２０２】
１．「Ｒ／Ａｕ」開催時における最適開始価格の設定
開始価格が低すぎると入札が得られない。開始価格が高すぎると落札価格まで下がり切らず、逆オークションの開催時間が長時間化する。
【０２０３】
２．最適な競争環境の設定（＝最適サプライヤー選定）
価格競争力があって競合しているサプライヤー４０を逆オークションにエントリーさせる。また、談合の阻止を図ることができる。
【０２０４】
３．対象商材に応じた開催時間、自動延長時間  等の条件設定  
各商材の業界・市場・業態等により、価格の下がり方が異なるため、最適システム設定（最適条件設定）を行なう。
【０２０５】
４．最適な購買要件定義の設定  
サプライヤー４０の逆オークションへのエントリーを促し、且つ自社の購買条件を満足させるための購買要件定義を策定する。
【０２０６】
５−１０．サプライヤーのビット行動
サプライヤー企業は、上記ビット履歴を用いたサプライヤーの行動分析結果を、次回の「Ｒ／Ａｕ」において、入札価格及び入札時刻を決定する際の判断材料とすることができる。これにより、サプライヤー４０は、逆オークションにおける自社の入札価格及び入札時刻の妥当性を判断することができる。
【０２０７】
５−１１．逆オークションのメリット
上述したように、本実施の形態では、過去の「Ｒ／Ａｕ」におけるビット履歴を解析及び推定し、これらの結果をバイヤー３０又はサプライヤー４０へ提供する。バイヤー３０又はサプライヤー４０は、この提供された結果に基づき、（１）サプライヤー４０の原価ライン、（２）サプライヤー４０の情報所有の程度、（３）サプライヤー４０の受注意欲の程度、を知るすることができる。バイヤー３０又はサプライヤー４０は、逆オークションにおいて、これらの推定を上記５−９及び上記５−１０に示す通りに活用する。もって、本実施の形態における逆オークションは、効率よく行われる。尚、本実施の形態においては、上記結果をバイヤー３０又はサプライヤー４０のいずれか一方へ提供する例を示したが、本発明はこれに限定されず、上記分析結果をバイヤー３０及びサプライヤー４０の両者に提供してもよい。
【０２０８】
以下、図面に基づき本発明の具体的な実施例を記載する。
【実施例１】
【０２０９】
６．全体構成
図１９には、逆オークションシステムの機能ブロック図が示されている。この逆オークションシステムは、管理会社２０が所有するセンター装置２２と、バイヤー３０が所有する購入者装置３２と、各サプライヤー４０が所有する入札者装置４２と、から構成される。図１９に示すように、センター装置２２はネットワーク１０を介して、購入者装置３２及び入札者装置４２に接続している。このネットワーク１０は、例えばインターネット等である。また、センター装置２２には、管理者５０がセンター装置２２に対して所定の指示を行う際に用いる入力手段３１０や、後述する逆オークションに関する情報を表示する表示手段３００が接続されている。
【０２１０】
本実施例１において、センター装置２２は、特許請求の範囲に記載されたセンター装置であり、逆オークション入札情報解析装置の一例に相当する。また、本実施例１では、センター装置２２は、特許請求の範囲に記載された逆オークション入札情報解析装置の一例に相当する。
【０２１１】
また、本特許におけるいずれの実施例においても、購入者装置３２は、特許請求の範囲に記載された購入者側端末の一例に相当し、入札者装置４２は、特許請求の範囲に記載された販売者側端末の一例に相当する。
【０２１２】
本実施例１では、逆オークションシステムのセンター装置２２が、対象商材が「ランプ」である過去の逆オークション情報（以下、終了逆オークション情報と記載することもある）を解析する機能を有する例について説明する。しかしながら、本発明の逆オークションシステムはこれに限定されず、例えば実施例２〜４において後述するように、対象商材として「オフィス施工」、「ＯＡ用紙」及び「段ボール」等に対する情報を解析することもできる。また、変形実施例３において後述するように、センター装置２２の代わりに、購入者装置３２及び入札者装置４２のいずれか一方、又は両方の装置において上記解析を行うことが可能である。
【０２１３】
本実施例１で特徴的なことは、センター装置２２が過去の逆オークション情報を解析し、解析した結果をサプライヤー４０及びバイヤー３０（以下、サプライヤー４０及びバイヤー３０を総称してユーザと記載することもある）に提供することである。この解析結果を参照することにより、サプライヤー４０は自社の入札価格及び入札時刻の妥当性に関する判断材料を得ることができる。一方バイヤー３０は、上記逆オークションにおいて、特定のサプライヤー４０間で談合が行われた場合に、その談合を推定することができる。もって、本実施例１の逆オークションは効率よく行われる。
【０２１４】
７．センター装置
上記センター装置２２は、利用者認証処理部２２ａと、逆オークション情報処理部２２ｂ、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃと、情報解析処理部２２ｄと、通信部２２ｅと、解析済逆オークション情報提供部２２ｆと、を備えている。このセンター装置２２は、例えば、ネットワークサーバ機能を有する情報処理装置（例えばコンピュータ）であるのが好ましい。
【０２１５】
利用者認証処理部２２ａは、ユーザが逆オークションに参加する場合や、後述する解析済逆オークション情報を請求した場合等に、ユーザの認証を行う。すなわち、この利用者認証処理部２２ａは、ユーザのユーザＩＤやパスワードを記憶しており、ユーザから送信されたユーザＩＤやパスワードに基づいてユーザ認証を行う。利用者認証処理部２２ａは、認証結果に基づいて、ユーザの逆オークションへの参加や、解析済逆オークション情報の提供の可否を決定する。この利用者認証処理部２２ａは、例えばメモリ及びＣＰＵ（中央演算装置）により構成される。この認証は、上記認証を実行するためのプログラムをメモリが格納し、ＣＰＵがこのプログラムを実行することにより、実現されることが好ましい。
【０２１６】
逆オークション情報処理部２２ｂは、バイヤー３０の企業名、対象商材、業界、及び入札時間等の逆オークションの設定条件を記憶するとともに、逆オークションの際に、入札者端末４２から送信されたサプライヤー４０の企業名、入札価格及び入札時刻等のサプライヤー４０の入札行為を記憶する。すなわち、この逆オークション情報処理部２２ｂは、バイヤー３０の逆オークションの設定条件と、逆オークション開始から終了に至るまで現在行っている逆オークションに対するサプライヤー４０の入札行為と、を含む逆オークション情報をリアルタイムに記憶する。記憶された設定条件や入札行為は、逆オークション終了時に、終了逆オークション情報１１０として情報解析処理部２２ｄへ送信され、解析される。
【０２１７】
この逆オークション情報処理部２２ｂは、特許請求の範囲に記載された記憶手段の一例に相当する機能を含むものである。また、逆オークション情報処理部２２ｂが、上述したように、逆オークション開始から終了に至るまでサプライヤー４０の入札行為を記憶する動作は、特許請求の範囲に記載の記憶ステップの一例に相当する。
【０２１８】
この逆オークション情報処理部２２ｂは、例えばメモリ及びＣＰＵ（中央演算装置）により構成される。上記記憶及び送信は、これらを実行するためのプログラムをメモリが格納し、ＣＰＵがこのプログラムを実行することにより、実現されることが好ましい。
【０２１９】
情報解析処理部２２ｄは、逆オークション情報処理部２２ｂから送信された上記終了逆オークション情報１１０について、所定の「解析」を行う。その結果、得られた解析結果に基づいて、さらに情報解析処理部２２ｄは、逆オークションの参加サプライヤー４０のビット行動について所定の「推定」を行う。
【０２２０】
本実施例１において、情報解析処理部２２ｄは、上記終了逆オークション情報１１０について、この逆オークションにおける参加サプライヤー４０全体のビット履歴に対する「マクロ解析」と、特定の参加サプライヤー４０のビット履歴に対する「ミクロ解析」と、のいずれの「解析」も行う。「マクロ解析」及び「ミクロ解析」の具体的な動作は、下記１０−１において詳細に説明する。この結果、「マクロ解析」については、ＰＣマクロ解析結果１２２が得られ、「ミクロ解析」については、ＰＣミクロ解析結果１２４が得られる。以下、これらのＰＣマクロ解析結果１２２及びＰＣミクロ解析結果１２４を総称して、ＰＣ解析結果１２０と呼ぶ。本実施の形態では、ＰＣとはパーソナルコンピュータを意味し、このＰＣを冠した言葉は、コンピュータによって求められた結果などを表す。
【０２２１】
情報解析処理部２２ｄは、得られた上記ＰＣマクロ解析結果１２２に基づき、逆オークションにおける参加サプライヤー４０全体のビット行動について、所定の「推定」を行う。この「推定」の結果、ＰＣマクロ推定結果１３２が得られる。このように、ＰＣマクロ解析結果１２２に基づいて、所定の「推定」を行う際の具体的な動作は、下記１０−３において詳細に説明する。
【０２２２】
さらに、情報解析処理部２２ｄは、ＰＣミクロ解析結果１２４に基づき、逆オークションにおける特定の参加サプライヤー４０のビット行動について、所定の「推定」を行う。この「推定」の結果、ＰＣミクロ推定結果１３４が得られる。このように、ＰＣミクロ解析結果１２４に基づき、「推定」を行う際の具体的な動作は、下記１０−４において詳細に説明する。以下、ＰＣマクロ推定結果１３２及びＰＣマクロ推定結果１３４を総称して、ＰＣ推定結果１３０と呼ぶ。
【０２２３】
また、終了逆オークション情報１１０と、ＰＣ解析結果１２０と、ＰＣ推定結果１３０と、を総称してＰＣ逆オークション情報１００と呼ぶ。得られたＰＣ解析済逆オークション情報１００は、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃへ送信される。
【０２２４】
尚、本実施の形態では、このＰＣ解析済逆オークション情報１００について、後述するように人間が「推定」を行うことにより、得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００を上記ＰＣ解析済逆オークション情報１００に付加した後、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃへ送信するのも好ましい。以下、このＰＣ解析済逆オークション情報１００と、ＨＭ解析済逆オークション情報２００と、を総称して解析済逆オークション情報４００と呼ぶ。
【０２２５】
尚、上述したように、人間が「推定」を行う場合、後述するように、「マクロ解析」に基づいて「推定」を行う場合には、ＨＭマクロ解析結果２３２が得られる。一方、「ミクロ解析」に基づいて「推定」を行う場合には、ＨＭミクロ解析結果２３４が得られる。上記ＨＭ解析済逆オークション情報２００とは、このようにして得られたＨＭマクロ解析結果２３２及びＨＭミクロ解析結果２３４の総称である。
【０２２６】
なお、本実施の形態では、ＨＭとは「人間」を意味し、このＨＭが冠された言葉は、人間が解析・推定した結果等を表す。
【０２２７】
図２０には、情報解析処理部２２ｄにより得られたＰＣ解析済逆オークション情報１００について、管理者５０が「推定」を行い、得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００をＰＣ解析済逆オークション情報１００に付加する際の動作の説明図が示されている。  上述したように、ＰＣ解析済逆オークション情報１００について管理者５０等の人間が「推定」を行い、得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００を、ＰＣ解析済逆オークション情報１００へ付加する動作については、下記１０−５において詳細に説明する。
【０２２８】
尚、この情報解析処理部２２ｄは、例えばメモリ、ＣＰＵ（中央演算装置）及びＲＯＭにより構成される。上記「解析」及び「推定」は、これらの動作を実行するためのプログラムをメモリが格納し、ＣＰＵがこのプログラムを実行することにより、実現されることが好ましい。このプログラムは、特許請求の範囲に記載された解析手順及び推定手順を実行させるプログラムの一例に相当する。
【０２２９】
情報解析処理部２２ｄは、特許請求の範囲に記載された解析手段及び推定手段の一例に相当する機能を含むものである。また、情報解析処理部２２ｄが上記「解析」を行う動作は、特許請求の範囲に記載の解析ステップの一例に相当する。さらに、情報解析処理部２２ｄが上記「推定」を行う動作は、特許請求の範囲に記載の推定ステップの一例に相当する。
【０２３０】
解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃは、情報解析処理部２２ｄから送信された解析済逆オークション情報４００を記録するデータベースである。この解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃには、解析済逆オークション情報４００が、例えば逆オークションの対象商材や対象業種毎に記録されている。尚、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃは、例えばハードディスクによって構成される。もちろん、各種光ディスク等を利用することも好ましい。
【０２３１】
解析済逆オークション情報提供部２２ｆは、ユーザからの請求に応じて、所定の解析済逆オークション情報４００を上記解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃから抽出し、通信部２２ｅへ送信する。尚、この解析済逆オークション情報提供部２２ｆは、例えばメモリ及びＣＰＵ（中央演算装置）により構成される。上記抽出及び送信は、これらを実行するためのプログラムをメモリが格納し、ＣＰＵがこのプログラムを実行することにより、実現されることが好ましい。
【０２３２】
通信部２２ｅは、購入者装置３２又は入札者装置４２に対して、逆オークションに関する特定の情報の送受信を行う。例えば、上記解析済逆オークション情報４００を所定の購入者装置３２又は入札者装置４２への送信動作や、逆オークションにおいて、入札者装置４２からの入札価格や購入者装置３２からの設定条件の受信動作等を実行する。通信部２２ｅは、ネットワーク１０に接続するインターフェースである。この通信部２２ｅは、特許請求の範囲に記載された送信手段の一例に相当する機能を含むものである。
【０２３３】
８．購入者装置
購入者装置３２は、ネットワーク１０を介して接続されたセンター装置２２へアクセスし、本発明の逆オークションシステムを利用するための機能を有している。具体的に、上記購入者装置３２は、予めバイヤー３０が設定した開始設定価格や入札時間等の逆オークションの設定条件をセンター装置２２へ送信する機能、上記解析済逆オークション情報４００をセンター装置２２へ請求したり、この請求に応じてセンター装置２２から送信された情報を受信する機能、及び受信した解析済逆オークション情報４００を表示する機能等を有していればよい。
【０２３４】
このような購入者装置３２の具体例は、例えば、入力手段と、通信手段と、表示手段と、を備えたパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと記載することもある）等が好ましい。このＰＣにおいて、入力手段としては、キーボードやマウス等が用いられ、通信手段としては、モデム、ＡＤＳＬとの通信インターフェース、及び光ファイバーとの通信インターフェース等が用いられ、表示手段としては、ＣＲＴを搭載した表示装置や液晶表示装置等が用いられる。これらの手段を有するＰＣを用いて上記機能を実現するものは、従来からよく知られているため、上記機能は容易に実現可能であることは明らかである。
【０２３５】
９．入札者装置
入札者装置４２は、上記購入者装置３２と同様に、ネットワーク１０を介して接続されたセンター装置２２へアクセスし、上記逆オークションシステムを利用するための機能を有している。具体的に、入札者装置４２は、逆オークションの際に、サプライヤー４０の所望の入札価格をセンター装置２２へ送信する機能、上記解析済逆オークション情報４００をセンター装置２２へ請求したり、この請求に応じてセンター装置２２から送信された情報を受信する機能、及び受信した解析済逆オークション情報４００を表示する機能等を有する。
【０２３６】
このような入札者装置４２の具体例は、例えば上記ＰＣである。入札者装置４２として上記ＰＣを用いれば、これらの機能は容易に実現可能である。
【０２３７】
１０．解析済逆オークション情報の作成
本実施の形態において、解析済逆オークション情報４００は、以下の手順により作成される。まず、センター装置２２の情報解析処理部２２は、終了逆オークション情報１１０を「解析」及び「推定」し、ＰＣ解析済逆オークション情報１００を作成する。さらに、管理者５０等の人間が、上記ＰＣ解析済逆オークション情報１００について「推定」を行い、ＨＭ解析済逆オークション情報２００を作成する。この得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００を、ＰＣ解析済逆オークション情報１００に付加することにより、解析済逆オークション情報４００が作成される。
【０２３８】
まずは、ＰＣ解析済逆オークション情報１００について説明する。図２１には、図２０におけるＰＣ解析済逆オークション情報１００のデータの一例が示されている。このＰＣ解析済逆オークション情報１００は、終了逆オークション情報１１０と、情報解析処理部２２ｄの上記「解析」により得られたＰＣ解析結果１２０と、情報解析処理部２２ｄの上記「推定」により得られたＰＣ推定結果１３０と、から構成される。
【０２３９】
また、上述したように、本実施例１においては、上記ＰＣ解析結果１２０は、ＰＣマクロ解析結果１２２と、ＰＣミクロ解析結果１２４と、から構成される。さらに、上記ＰＣ推定結果１３０は、ＰＣマクロ推定結果１３２と、ＰＣミクロ推定結果１３４と、から構成される。
【０２４０】
以下、センター装置２２の情報解析処理部２２ｄが、終了逆オークション情報１１０をどのように「解析」及び「推定」し、ＰＣ解析済逆オークション情報１００を作成するか、具体的な動作について説明する。
【０２４１】
情報解析処理部２２ｄは、逆オークション情報処理部２２ｂから送信された終了逆オークション情報１１０の中から、入札行為に関する情報、すなわちビット履歴を抽出する。本実施例１において、情報解析処理部２２ｄは、まず上記ビット履歴について「解析」を行う。
【０２４２】
「マクロ解析」を行う場合には、情報解析処理部２２ｄは、抽出したビット履歴を直接正規化した後、上記（１）４５°ライン分析、及び（２）平行ラインの抽出による「解析」を行う。一方、「ミクロ解析」を行う場合には、情報解析処理部２２ｄは、抽出したビット履歴から特定のサプライヤーであるＢ社のビット履歴をさらに抽出した後、得られたＢ社のビット履歴について上記（１）４５°ライン分析、及び（２）平行ラインの抽出による「解析」を行う。尚、（１）４５°ライン分析、及び（２）平行ラインの抽出の解析方法は、「マクロ解析」及び「ミクロ解析」において同様である。
【０２４３】
情報解析処理部２２ｄは、これらの「解析」により得られたＰＣ解析結果１２０に基づき、所定の「推定」を行う。以下、これらの「解析」及び「推定」の方法について詳細に説明する。
【０２４４】
１０−１．４５°ライン分析による「解析」
情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記（１）４５°ライン分析において算出したビット履歴の近似曲線と４５°ラインとの関係から、上記”上に凸”又は”下に凸”の面積の積分値、及びその面積比率の値をそれぞれ算出する。面積の積分値は、正規化したビット履歴のグラフ全体の面積を「１」とした場合における”上に凸”又は”下に凸”の割合を示す値である。また面積比率は、既に説明したように、”上に凸”の面積比率の場合には、”上に凸”及び”下に凸”の合計面積を１００とした場合における”上に凸”の面積の割合を％で表した値である。この”上に凸”の面積比率は、０〜１００の％で表される。また”下に凸”の面積比率は、”上に凸”の面積比率と同様に、”上に凸”及び”下に凸”の合計面積を１００とした場合における”下に凸”の面積の割合を％で表した値である。この”下に凸”の面積比率も、”上に凸”の面積比率と同様に、０〜１００の％で表される。
【０２４５】
「マクロ解析」を行った場合には、上記近似曲線を表す近似式は、図２１のＰＣマクロロ解析結果１２２中に示される。また”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値は図２１のＰＣマクロ解析結果１２２中に示され、上記”上に凸”及び”下に凸”の面積比率は、上記各積分値の後ろの括弧内にそれぞれ示される。
【０２４６】
一方、「ミクロ解析」を行った場合には、上記近似曲線を表す近似式は、図２１のＰＣミクロ解析結果１２４中に示される。また”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値は図２１のＰＣミクロ解析結果１２４中に示され、上記”上に凸”及び”下に凸”の面積比率は、上記各積分値の後ろの括弧内にそれぞれ示される。
【０２４７】
１０−２．平行ラインの抽出による「解析」
情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記（２）平行ラインの抽出において、得られた算出平行ラインの価格指数を算出する。この価格指数は、ビット履歴における算出平行ラインの位置を表している。
【０２４８】
「マクロ解析」を行った場合には、算出平行ラインの価格指数は、図２１のＰＣマクロ解析結果１２２に示される。一方、「ミクロ解析」を行った場合には、算出平行ラインの価格指数は、図２１のＰＣミクロ解析結果１２４に示される。
【０２４９】
１０−３．「マクロ解析」の結果に基づく「推定」
情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記ＰＣマクロ解析結果１２２に基づいて、逆オークションの参加サプライヤー４０全体における価格低減の余地、及び原価構造、に関する「推定」を行う。この結果、得られたＰＣマクロ推定結果１３２は、推定原価ラインと、コメントと、から構成される。
【０２５０】
具体的には、（１）４５°ライン分析による解析結果に基づいて、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記参加サプライヤー４０全体における価格低減の余地に関する所定のコメントを情報解析処理部２２ｄのＲＯＭから抽出する。一方、（２）平行ラインの抽出による解析結果に基づいて、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、原価構造を推定する際に重要な判断材料となる推定原価ラインを求めるとともに、原価構造に関するコメントを上記ＲＯＭから抽出する。これらのコメント及び推定原価ラインは、以下の手順に従って得られる。
【０２５１】
・価格低減の余地
価格低減の余地に関するコメントについては、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵが、上記（１）４５°ライン分析による「解析」の結果、得られた”下に凸”の面積比率に基づき、情報解析処理部２２ｄのＲＯＭから抽出する。具体的には、例えば、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、”下に凸”の面積比率が８０％より大きい場合には、「逆オークションにおける価格低減の余地が多い」とのコメントを抽出し、”下に凸”の面積比率が６０〜８０％である場合には、「原価ラインにおける価格低減の余地が中くらい」とのコメントを抽出し、”下に凸”の面積比率が６０％未満である場合には、「逆オークションにおける価格低減の余地が少ない」とのコメントを抽出するのが好ましい。
【０２５２】
・原価構造
原価構造に関するコメントについては、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵが、上記情報解析処理部２２ｄが行った（２）平行ラインの抽出の「解析」の結果、得られた算出平行ラインの個数に基づいて、情報解析処理部２２ｄのＲＯＭから抽出する。
【０２５３】
具体的には、例えば、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、算出平行ラインの個数が２個以上の場合には、「原価ラインのバラツキが大きい」とのコメントを抽出し、算出平行原価ラインの個数が１個の場合には、「原価ラインのバラツキが中くらい」とのコメントを抽出し、推定原価ラインの個数が０個の場合には、「原価ラインのバラツキが小さい」とのコメントを抽出するのが好ましい。
【０２５４】
尚、本実施例１においては、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、情報解析処理部２２ｄが「推定」した推定原価ラインの個数に基づいて、上記コメント抽出した。しかし、本実施の形態は、これに限定されず、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵが、後述するように、逆オークションの管理者等の人間が、「推定」した推定視認原価ライン（この「推定」された全ての推定視認原価ラインには、上記管理者によりマーキング付されている。）の個数に基づいて、原価構造に関する上記コメントを抽出しても構わない。
【０２５５】
このように、推定視認原価ラインに対応するマーキング３５０の個数に基づいて、コメントを抽出する場合には、後述するように、管理者５０等はマーキング３５０を付した後、入力手段３１０を用いて、特定の操作を行うことにより、この抽出を指示することが好ましい。尚、管理者５０が、上記特定の操作を行わない場合には、情報解析処理部２２ｄが算出した算出平行ラインに基づいて、コメントが抽出されることはいうまでもない。
【０２５６】
マーキング３５０の個数に基づいて、コメントが抽出される場合には、例えば、マーキング３５０の個数が２１個以上の場合には、「原価ラインのバラツキが大きい」とのコメントが抽出され、マーキング３５０の個数が１１〜２０個の場合には、「原価ラインのバラツキが中くらい」とのコメントが抽出され、マーキング３５０の個数が１０個以下の場合には、「原価ラインのバラツキが小さい」とのコメントが抽出されるのが好ましい。
【０２５７】
本実施例では、このようにしきい値として、２１個以上、１１〜２０個、１０個以下で分けたが、条件によって他の値を採用する事も好ましい。
【０２５８】
上記価格低減の余地及び原価構造のコメントデータの一例は、図２１のＰＣマクロ推定結果１３２中に示されている。
【０２５９】
・推定原価ライン
原価構造を推定する際に重要な判断材料となる推定原価ラインについては、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵが、上記（２）平行ラインの抽出による「解析」の結果、得られた算出平行ラインに基づき、「推定」を行う。上記算出された全ての算出平行ラインは、推定原価ラインとして推定される。
【０２６０】
具体的には、例えば、（２）平行ラインの抽出による「解析」の結果、２個の算出原価ラインが算出され、それらの価格指数が０．６１及び０．０８である場合、推定原価ラインは、それらの価格指数が０．６１及び０．０８である位置に２個推定される。
【０２６１】
上記推定原価ラインデータの一例は、図２１のＰＣマクロ推定結果１３２中に示されている。
【０２６２】
１０−４．「ミクロ解析」の結果に基づく「推定」
情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記ＰＣミクロ解析結果１２４に基づいて、特定のサプライヤー４０であるＢ社について、（ａ）Ｂ社の他のサプライや４０に関する情報所有の程度、（ｂ）Ｂ社の受注意欲の程度、及び（ｃ）Ｂ社の原価ライン、に関する「推定」を行う。この結果、得られたＰＣミクロ解析結果１３４は、情報所有指数と、意欲指数と、推定原価と、推定原価ラインと、から構成される。
【０２６３】
具体的には、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記ＰＣミクロ解析結果１２４における”上に凸”の面積比率に基づき、（ａ）Ｂ社の他のサプライや４０に関する情報所有の程度を「推定」し、”下に凸”の面積比率に基づき、（ｂ）Ｂ社の受注意欲の程度を「推定」し、算出平行ラインの個数及びその価格指数の値に基づき、（ｃ）Ｂ社の推定原価及び推定原価ライン、を「推定」する。
【０２６４】
尚、上記（ａ）Ｂ社の他のサプライや４０に関する情報所有の程度、及び（ｂ）Ｂ社の受注意欲の程度を表す指数を算出するステップと、（ｃ）Ｂ社の原価ラインに対応する推定原価を算出するステップと、はそれぞれ特許請求の範囲における算出ステップの一例に相当する。これらの算出は、以下の手順で行われる。
【０２６５】
・情報所有指数及び受注意欲指数  
（ａ）サプライヤー４０の情報所有の程度については、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵが、（１）４５°ライン分析による「解析」の結果、得られた”上に凸”の面積比率に基づき、情報所有指数を算出する。この情報所有指数の算出には、下記式（５）が用いられる。
【０２６６】
一方、（ｂ）サプライヤー４０の受注意欲の程度については、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵが、（１）４５°ライン分析による「解析」の結果、得られた”下に凸”の面積比率に基づき、意欲指数を算出する。この意欲指数の算出には、下記式（６）が用いられる。
【０２６７】
尚、算出した値について、小数点以下は切り捨てる。また”上に凸”（又は”下に凸”）の領域が２以上ある場合には、全ての”上に凸”（又は”下に凸”）の領域の面積比率を合計した後、所定の指数を算出する。
【０２６８】
『数１０』
情報所有指数＝”上に凸”の面積比率×０．１    ・・・式（５）
『数１１』
意欲指数＝”下に凸”の面積比率×０．１        ・・・式（６）
情報所有指数は、特定のサプライヤー４０であるＢ社について、他のサプライヤー４０に関する情報所有の程度（Ｂ社が所有する、他のサプライヤー４０に関する情報の量）を表す指数である。この情報所有指数は、０〜１０の整数で表されれる。Ｂ社が他のサプライヤーに関して所有する情報量が最も多い場合には１０となり、他のサプライヤーに関して全く情報を所有していない場合には０となる。
【０２６９】
意欲指数は、Ｂ社の落札に対する意欲の程度を表す指数である。この意欲指数は、０〜１０の整数で表される。Ｂ社が、落札に対する意欲が最も高い場合には１０となり、全く意欲がない場合には０となる。これらの情報所有指数及び意欲指数のデータの一例は、図２１のＰＣミクロ推定結果１３４中に示されている。
【０２７０】
・推定原価ライン及び推定価格
「ミクロ解析」にの結果、得られた算出平行ラインに基づき、推定原価ラインは、推定される。この推定原価ラインは、上記「マクロ解析」の場合と、同様の方法により推定される。また推定価格は、推定された推定原価ラインの価格指数に基づき、算出される。
【０２７１】
１０−５．管理者による「推定」
次に、人間、すなわち管理者５０により得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００について説明する。図２２には、図２０におけるＨＭ解析済逆オークション情報２００のデータの一例が示されている。上述したように、本実施例１においては、ＨＭ解析済逆オークション情報２００は、ＨＭマクロ推定結果２３２と、ＨＭミクロ推定結果２３４と、から構成される。
【０２７２】
以下、逆オークションの管理者５０が、上記ＰＣ解析済逆オークション情報１００について、さらに「推定」を行い、得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００をＰＣ解析済逆オークション情報１００に付加する動作について詳細に説明する。
【０２７３】
管理者５０が、センター装置２２の入力手段３１０を通じて所定の指示を行うことにより、情報解析処理部２２ｄのＣＰＵは、上記終了逆オークション情報１１０と、ＰＣ解析結果１２０と、ＰＣ推定結果１３０と、を含む情報を画像へ変換して、表示手段３００に表示する。表示手段３００はセンター装置２２に接続している。この様子が図１９に示されており、図１９には入力手段３１０も示されている。入力手段３１０は、キーボードやマウス等である。
【０２７４】
尚、本実施例１のように、「マクロ解析」及び「ミクロ解析」のいずれの「解析」も行った場合には、表示手段３００は、「マクロ解析」に関する画像と、「ミクロ解析」に関する画像と、の２個の画像を表示する。表示手段３００は、センター装置２２に含まれているので、「マクロ解析」に対応する画像は、終了逆オークション情報１１０と、ＰＣマクロ解析結果１２２と、ＰＣマクロ推定結果１３２と、を含む情報を変換して得られる。一方、「ミクロ解析」に対応する画像は、終了済逆オークション情報１１０と、ＰＣミクロ解析結果１２４と、ＰＣミクロ推定結果１３４と、を含む情報を変換して得られる。
【０２７５】
この場合、これらの２個の画像は、上記表示手段３００において同時に表示されてもよいし、管理者５０が、入力手段３１０を操作することにより１個ずつ表示されてもよい。表示手段３００は、いわゆるＣＲＴや液晶表示装置等である。
【０２７６】
表示手段３００に表示される画像は逆オークション情報、すなわちビット履歴をグラフに表した画像を基本的に含む。さらに、これらの画像には、それぞれＰＣ解析結果１２０中の近似式、”上に凸”の面積の積分値、及びその面積比率が所定の位置に表示される。さらに、ＰＣ推定結果１３０の推定原価ラインの値の位置に点線を引くことにより、推定原価ラインを明確に表示している。
【０２７７】
また、「マクロ解析」に対応する画像には、さらに上述したコメントが表示される。コメントは、上述したように、原価構造及び低減の余地の多少を表すコメントである。
【０２７８】
一方、「ミクロ解析」に対応する画像には、さらに、上述した情報所有指数、意欲指数、及び推定原価、が表示されている。
【０２７９】
管理者５０は、表示手段３００に表示されたこれらの画像を目視することによって、グラフ中の平行な部分を肉眼で探す。ここで、平行とはグラフのＸ軸に平行な部分を意味する。そして、管理者５０は、肉眼で認識したこの平行な部分に、画像処理ソフトを用いて三角形の印を描写する。この三角形の印は、画像情報に書き込む形式で付される。本実施の形態においては、この三角形の印をマーキング３５０と呼ぶ。この様子が図２０の右上に示されている。この画像処理ソフトは、画像データを処理可能なソフトウェアであればどのようなものでも構わない。たとえば、画像描画ソフト、ペイントソフト、ドローソフト、等と呼ばれるソフトウェア、又はそのような機能を有するソフトウェアであればどのようなものでも良い。
【０２８０】
次に、管理者５０が入力手段３１０を介して、このマーキング３５０の「推定」をセンター装置２２に指示する。すると、情報解析処理部２２ｄは、表示手段３００に表示される画像中のマーキング３５０のＹ座標、すなわち価格指数を認識する。すなわち、図２０の右上の画面中のマーキング３５０のＹ座標に基づき、価格指数を求めることが可能である。このようにして求めたマーキング３５０が表す価格指数は、いわば人間の肉眼によって「推定」された推定視認原価ラインである。
【０２８１】
マーキング３５０は、人間が「手作業」で入力した三角形のマークである。すなわち、マーキング３５０が表す価格指数は、純粋に人間が推定したものである。これとは別に、本実施の形態では、コンピュータが所定の計算式を用いて推定した価格指数も存在する事に留意されたい。
【０２８２】
尚、「マクロ解析」に基づいて「推定」された推定視認原価ラインのデータの一例が、図２２中のＨＭマクロ解析結果２３２中に示されている。一方、「ミクロ解析」に基づいて「推定」された推定視認原価ラインのデータの一例が、図２２中のＨＭミクロ解析結果２３４中に示されている。
【０２８３】
このようにして得られたＨＭ解析済逆オークション情報２００は、ＰＣ解析済逆オークション情報１００に付加される。上述したように、本実施の形態においては、解析済逆オークション情報４００としては、ＰＣ解析済逆オークション情報１００と、ＨＭ解析済逆オークション情報２００と、を含む情報である。この解析済逆オークション情報４００は、情報解析処理部２２ｄから、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃへ送信され、記憶・管理される。
【０２８４】
尚、本実施例１においては、センター装置２２が購入者装置３２及び入札者装置４２に対し、グラフデータを送信する例について説明したが、本発明はこれに限定されず、上記センター装置２２は、グラフデータに基づいて描かれた画像を購入者装置３２及び入札者装置４２に送信しても構わない。
【０２８５】
ユーザからの請求があった場合には、センター装置２２の解析済逆オークション情報提供部ｆは、所定の解析済逆オークション情報４００を解析済逆オークション情報ＤＢから抽出する。この抽出された解析済逆オークション情報４００は、通信部ｅにより、ネットワーク１０を介して、購入者装置３２又は入札者装置４２へ送信される。送信された解析済逆オークション情報４００は画像へ変換された後、表示手段により後述するグラフとして表示される。また、ユーザは表示画面に表示されたグラフを参照することにより、後述するように、解析済逆オークション情報４００を利用する。
【０２８６】
１１．解析済逆オークション情報の取得
以下、センター装置２２が、上記解析済逆オークション情報４００を購入者装置３２へ提供する動作について詳細に説明する。尚、この解析済逆オークション情報４００の対象商材は「ランプ」である。図２３には、バイヤー３０からの請求に応じて、センター装置２２が、購入者装置３２へ解析済逆オークション情報４００を提供する際の購入者装置３２及びセンター装置２２の動作を表すフローチャートが示されている。
【０２８７】
Ｓ１−１において、バイヤー３０は、バイヤー３０の所有するユーザＩＤやパスワードを、購入者装置３２における例えばキーボード等の入力手段３１０を用いて入力し、ネットワーク１０を介して、センター装置２２へ送信する。
【０２８８】
Ｓ１−２において、センター装置２２は利用者認証処理部２２ａにおいて、ネットワーク１０を介して購入者装置３２から送信されたＩＤ及びパスワードを確認する。確認後、この購入者装置３２のアクセスを許可する。センター装置２２は、許可に対するメッセージを、通信部ｅからネットワーク１０を介して購入者装置３２へ送信する。
【０２８９】
Ｓ１−３において、バイヤー３０は、購入者装置３２における入力手段を用いて、バイヤー３０が取得を希望する解析済逆オークション情報４００に関する情報を入力する。この入力情報としては、具体的に、バイヤー３０が取得を希望する情報の対象商材又は対象業界、及び取得希望の逆オークションが行われた対象期間等である。
【０２９０】
本実施例１においては、バイヤー３０は、取得希望の対象商材として「ランプ」と入力し、対象期間として「最新」と入力する。バイヤー３０は、入力した上記情報をネットワーク１０を介してセンター装置２２へ送信することにより、所定の解析済逆オークション情報４００を請求する。
【０２９１】
Ｓ１−４において、センター装置２２は、通信部２２ｅにおいて、ネットワーク１０を介して、購入者装置３２から送信された上記解析済逆オークション情報４００の請求を受信する。受信された請求の情報は、解析済逆オークション情報提供部２２ｆへ送信される。
【０２９２】
Ｓ１−５において、解析済逆オークション情報提供部２２ｆは、上記解析済逆オークション情報４００に含まれる対象商材である「ランプ」や対象期間である「最新」の請求に基づき、所定の解析済逆オークション情報４００を、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃから抽出する。抽出された解析済逆オークション３００は、通信部２２ｅへ送信される。
【０２９３】
Ｓ１−６において、通信部ｅは、受信した解析済逆オークション情報４００をネットワーク１０を介して、購入者装置３２へ送信する。
【０２９４】
Ｓ１−７において、購入者装置３２は、ネットワーク１０を介して、送信された上記解析済逆オークション情報４００を受信する。この解析済逆オークション情報４００は、ＣＰＵにより画像へ変換された後、上記表示手段３００によりグラフとして表示される。このグラフを参照することにより、バイヤー３０は、解析済逆オークション情報４００を後述するように利用することができる。
【０２９５】
尚、入札者装置４２は、センター装置２２から解析済逆オークション情報４００を取得する際に、購入者装置３２と同様の動作を行う。このため、図２３における購入者装置３２を入札者装置４２と読み替えることができる。上記バイヤー３０の場合と同様に、サプライヤー４０は、入札者装置４２の表示手段により表示されたグラフを参照する。これにより、サプライヤー４０は、解析済逆オークションの情報３００を後述するように利用することができる。
【０２９６】
１２．解析済逆オークション情報の利用
以下、購入者装置３２及び入札者装置４２の表示手段３００が表す解析済逆オークション情報４００のグラフを、バイヤー３０及びサプライヤー４０がどのように利用するか、詳細に説明する。
【０２９７】
１２−１．センター装置から送信された解析済逆オークション情報の利用
図２４には、上記購入者装置３２及び入札者装置４２において、表示手段３００が表す「マクロ解析」による解析済逆オークション情報４００のグラフの一例が示されている。また図２５には、上記表示手段３００が表す「ミクロ解析」による解析済逆オークション情報４００を表すグラフの一例が示されている。これらの解析済逆オークション情報４００の対象商材は「ランプ」である。尚、図２４及び図２５に示すグラフは、上記表示手段３００において同時に表示してもよいし、入力手段３１０（例えば、キーボードやマウス等）を操作することにより１個ずつ表示してもよい。また図２４及び図２５に示すいずれのグラフにおいても、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０２９８】
・マクロ解析について（図２４）
図２４には、対象商材が「ランプ」である逆オークションにおける全体のビット履歴に対する「マクロ解析」の結果を表すグラフが示されている。このグラフには、正規化されたビット履歴とともに、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらに、この近似曲線と４５°ラインの関係から算出された”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。
【０２９９】
また、図２４のグラフ中には、上記算出された原価ラインが示されており、この原価ラインの位置を明確に表示するためにさらに点線が引かれている。またこのグラフには、原価ラインのバラツキ及び低減の余地の多少を表すコメントが示されている。さらにこのグラフには、上記管理者５０による１４個のマーキング３５０が示されている。
【０３００】
バイヤー３０及びサプライヤー４０は、表示手段３００により表示された図２４のグラフにおける上記２個のコメントを参照することにより、対象商材が「ランプ」である場合の参加サプライヤー４０全体の原価構造や、逆オークションにおける価格低減の余地を知ることができる。具体的には、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、上記逆オークションにおいて、サプライヤー４０の原価ラインのバラツキが中くらい（標準的）であることや、価格低減の余地が多いことを知ることができる。
【０３０１】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２４のグラフ中の点線によって明確にされた推定原価ライン及びマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおける参加サプライヤー４０全体の原価構造及び価格低減の余地をより詳細に推定することもできる。
【０３０２】
このように、バイヤー３０は、コメント及び推定原価ライン等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、上記コメント及び推定原価ライン等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３０３】
・ミクロ解析について（図２５）
一方、図２５には、対象商材が「ランプ」である上記逆オークションにおいて、所定のサプライヤー４０であるＢ社のビット履歴を抽出し、この抽出したビット履歴に対して行った「ミクロ解析」の結果を表すグラフが示されている。このグラフには、Ｂ社の正規化されたビット履歴とともに、図２５と同様に、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらに、この近似曲線と４５°ラインの関係から算出された”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。さらにこのグラフ中には、これらの面積比率から算出されたＢ社の情報所有指数及び意欲指数が示されている。
【０３０４】
また、図２５のグラフ中には、上記算出された原価ラインが示されており、この原価ラインの位置を明確に表示するためにさらに点線が引かれている。このグラフ中には、算出された上記原価ラインの位置に対応する推定原価が示されている。さらに、このグラフには、上記管理者５０による５個のマーキング３５０が示されている。
【０３０５】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２５中のグラフにおける、推定原価、情報所有指数及び意欲指数を参照することにより、特定のサプライヤー４０であるＢ社について、推定原価の価格、受注意欲の程度、及び他のサプライヤー４０の情報所有の程度を知ることができる。
【０３０６】
具体的にはバイヤー３０及びサプライヤー４０は、グラフ中の２個の推定原価を参照することにより、Ｂ社が２個の原価ラインを有し、それらの推定原価が「１４０，３００円」、及び「１２０，４００円」であることを知ることができる。
【０３０７】
またバイヤー３０及びサプライヤー４０は、上記意欲指数が「９」であることから、Ｂ社が落札に対する意欲が高いことを知ることができる。また、上記情報所有指数が「０」であることから、Ｂ社が他のサプライヤー４０に関する情報をほとんど所有していないことを知ることができる。
【０３０８】
またバイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２３のグラフ中の点線によって明確にされた推定原価ライン及びマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”上に凸”及び”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおいて、Ｂ社が所有する原価ライン、他のサプライヤーに関する情報所有の程度、及び受注意欲をより詳細に推定することもできる。
【０３０９】
このように、バイヤー３０は、上記表示された意欲指数や推定原価ライン等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、上記表示された意欲指数や推定原価ライン等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３１０】
１２−２．ユーザ自身の解析による解析済逆オークションの利用
尚、本実施例１においては、バイヤー３０及びサプライヤー４０が上記解析済逆オークション情報４００のビット履歴を自ら「解析」及び「推定」を行い、この結果を逆オークションに役立てることも可能である。以下、バイヤー３０及びサプライヤー４０が上記解析済逆オークション情報４００のビット履歴について自ら「解析」及び「推定」を行った例を説明する。
【０３１１】
・マクロ解析について
バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２４に示す「マクロ解析」の結果を表すグラフを参照することにより、以下の推定を行うことができる。具体的にはバイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２４に示すグラフを参照することにより、上記５−５−１及び５−５−２で述べた判断基準を用いて、逆オークションの対象商材「ランプ」における参加サプライヤー４０全体における原価構造、及び価格低減の余地を推定することができる。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２４のグラフにおける下記の特徴を判断材料とする。
【０３１２】
（１）初動から価格が下がり始める。少し様子見が続いた後、決着ビットに触発されて入札価格はノコギリ状に下がる。
【０３１３】
（２）価格競争にもつれ込み、近似曲線は４５°ラインを割って”下に凸”のラインを描く。
【０３１４】
これら（１）及び（２）の特徴と、グラフ中のコメントから、バイヤー３０及びサプライヤー４０は下記の事項を推定する。
【０３１５】
（３）多数の「平行」部分が存在するため、異なった原価ラインを持つサプライヤー４０が多数存在する。
【０３１６】
（４）”下に凸”の面積が大きいため、元々価格水準に余裕があった商材であることが推定でき、オークションに適した商材である。
【０３１７】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２４に示すグラフを参照することにより、上記５−８で述べた特徴に基づいて、逆オークションに参加した特定のサプライヤー４０間における談合の有無について推定することができる。具体的には、図２４のグラフにおいて、その近似曲線の”上に凸”の面積が小さく、多数の推定原価ラインが見られることから、この逆オークションにおいて、談合が行われていた可能性は極めて低いことを推定できる。
【０３１８】
このように本実施例１では、バイヤー３０及びサプライヤー４０が、図２４のグラフ中のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行うことにより、逆オークションの参加サプライヤー４０全体における原価構造、価格低減の余地、及び談合の有無を推定することも可能である。
【０３１９】
１３．解析済逆オークション情報の効果
上述したように、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、解析済逆オークション情報４００を利用することにより、逆オークションにおける自社の行動を決定するための判断材料を得ることができる。このため、本実例１における逆オークションは、効率よく行われる。
【実施例２】
【０３２０】
実施例２では、対象商材が「オフィス施工」である終了逆オークション情報１１０を解析する例について説明する。対象商材が「オフィス施工」である点を除き、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、実施例１と同様の方法で、「マクロ解析」及び「ミクロ解析」のいずれの結果も含む解析済逆オークション情報４００を取得した。尚、この終了済逆オークション情報４００は、ＰＣ解析済逆オークション情報１００と、ＨＭ解析済逆オークション情報２００と、から構成されている。
【０３２１】
１４．解析済逆オークション情報の利用
以下、購入者装置３２及び入札者装置４２における、表示手段３００が表す解析済逆オークション情報４００のグラフを、バイヤー３０及びサプライヤー４０がどのように利用するか、詳細に説明する。
【０３２２】
１４−１．センター装置から送信された解析済逆オークション情報の利用
・マクロ解析について（図２６）
図２６には、購入者装置３２及び入札者装置４２において、それらの表示手段３００が表す解析済逆オークション情報のグラフの一例が示されている。尚、図２６のグラフの対象商材が「オフィス施工」であり、このグラフは、マクロ解析の結果を示している。図２６のグラフにおいて、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０３２３】
図２６に示すグラフには、実施例１の図２４と同様に、正規化されたビット履歴とともに、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらにこのグラフには、実施例１の図２４と同様の”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。また、図２６のグラフ中には、実施例１の図２４と同様の２個のコメントや、管理者５０による２５個のマーキング３５０が示されている。
【０３２４】
さらに、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２６のグラフ中の２個のコメントを参照することにより、サプライヤー４０の原価ラインのバラツキが大きいことや、価格低減の余地が多いことを知ることができる。
【０３２５】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２６のグラフ中のマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおける参加サプライヤー４０全体の原価構造及び価格低減の余地をより詳細に推定することも可能である。
【０３２６】
このように、バイヤー３０は、図２６中のコメント及びマーキング３５０等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、上記コメント及びマーキング３５０等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて、入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３２７】
・ミクロ解析について（図２７）
一方、図２７には、対象商材が「オフィス施工」である上記逆オークションにおいて、特定のサプライヤー４０であるＤ社のビット履歴を抽出し、この抽出したビット履歴に対して行った「ミクロ解析」の結果を表すグラフが示されている。
【０３２８】
このグラフには、Ｄ社の正規化されたビット履歴とともに、実施例１の図２５と同様に、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらにこのグラフには、上記図２５と同様の”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。また、図２７のグラフ中には、実施例１の図２５と同様に算出されたＤ社の情報所有指数及び意欲指数や、管理者５０による５個のマーキング３５０が示されている。
【０３２９】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２７中の情報所有指数及び意欲指数を参照することにより、特定サプライヤー４０であるＤ社について、上記意欲指数が「８」であることから、Ｄ社が落札に対する意欲が高いことを知ることができる。また、上記情報所有指数が「２」であることから、Ｄ社が他のサプライヤー４０に関する情報を少し所有していることを知ることができる。
【０３３０】
またバイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２７のグラフ中のマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”上に凸”及び”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおいて、Ｄ社が所有する原価ライン、他のサプライヤーに関する情報所有の程度、及び受注意欲をより詳細に推定することも可能である。
【０３３１】
このように、バイヤー３０は、図２７中の意欲指数やマーキング３５０等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、図２７中の意欲指数やマーキング３５０等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３３２】
１４−２．ユーザ自身の解析による解析済逆オークションの利用
以下、実施例１と同様に、バイヤー３０及びサプライヤー４０が上記解析済逆オークション情報４００のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行った例を説明する。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２６に示すグラフを参照することにより、上記５−５−１及び５−５−２で述べた判断基準を用いて、逆オークションの対象商材「オフィス施工」における原価構造を推定することができる。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２６のグラフにおける下記の特徴を判断材料とする。
【０３３３】
（１）一定の時間様子見が続いた後、入札時間内に決着をつけようとするサプライヤーが出現する。
【０３３４】
（２）上記様子見の後、価格競争にもつれ込み、近似曲線は４５°ラインを割って”下に凸”のラインを描く。
【０３３５】
（３）入札価格の下げ幅は大きくなりながら、近似曲線がＸ軸に対して平行に近い部分がノコギリ状に多数現れてくる。
【０３３６】
これら（１）〜（３）の特徴から、バイヤー３０及びサプライヤー４０は下記の事項を推定する。
【０３３７】
（４）異なった原価ラインを持つサプライヤーが多数存在する。
【０３３８】
（５）サプライヤー間の原価ラインのバラツキは大きい。
【０３３９】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２６に示すグラフを参照することにより、上記５−８で述べた特徴に基づいて、逆オークションに参加した特定のサプライヤー４０間における談合の有無について推定することができる。具体的には、図２６のグラフにおいて、その近似曲線の”上に凸”の面積があまり大きくなく、かつ多数の推定原価ラインが見られることから、この逆オークションにおいて、談合が行われていた可能性は低いことを推定できる。
【０３４０】
このように本実施例２では、バイヤー３０及びサプライヤー４０が、図２６のグラフ中のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行うことにより、逆オークションの参加サプライヤー４０全体における原価構造、及び談合の有無を推定することも可能である。
【０３４１】
１５．解析済逆オークション情報の効果
上述したように、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、解析済逆オークション情報４００を利用することにより、逆オークションにおける自社の行動を決定するための判断材料を得ることができる。このため、本実例２における逆オークションは、効率よく行われる。
【実施例３】
【０３４２】
実施例３では、対象商材が「ＯＡ用紙（共同購買）」である終了逆オークション情報１１０を解析する例について説明する。対象商材が「ＯＡ用紙（共同購買）」である点を除き、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、実施例１と同様の方法で、「マクロ解析」及び「ミクロ解析」のいずれの結果も含む解析済逆オークション情報４００を取得した。尚、この終了済逆オークション情報４００は、ＰＣ解析済逆オークション情報１００と、ＨＭ解析済逆オークション情報２００と、から構成されている。
【０３４３】
１６．解析済逆オークション情報の利用
以下、購入者装置３２及び入札者装置４２における表示手段３００が表す解析済逆オークション情報４００のグラフを、バイヤー３０及びサプライヤー４０がどのように利用するか、詳細に説明する。
【０３４４】
１６−１．センター装置から送信された解析済逆オークション情報の利用
・マクロ解析について（図２８）
図２８には、購入者装置３２及び入札者装置４２において、それらの表示手段３００が表す解析済逆オークション情報のグラフの一例が示されている。尚、図２８のグラフの対象商材が「ＯＡ用紙（共同購買）」であり、このグラフは、マクロ解析の結果を示している。図２８のグラフにおいて、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０３４５】
図２８に示すグラフには、実施例１の図２４と同様に、正規化されたビット履歴とともに、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらにこのグラフには、実施例１の図２４と同様の”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。
【０３４６】
また、図２８のグラフ中には、実施例１の図２４と同様に、算出された原価ラインが示されており、この原価ラインの位置を明確に表示するための点線が引かれている。また、図２８のグラフ中には、実施例１の図２４と同様の２個のコメントや、管理者５０による１０個のマーキング３５０が示されている。
【０３４７】
さらに、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２８のグラフ中の２個のコメントを参照することにより、サプライヤー４０の原価ラインのバラツキが小さいことや、価格低減の余地が少ないことを知ることができる。
【０３４８】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２８のグラフ中の点線によって明確にされた推定原価ライン及びマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおける参加サプライヤー４０全体の原価構造及び価格低減の余地をより詳細に推定することも可能である。
【０３４９】
このように、バイヤー３０は、図２８中のコメント及び推定原価ライン等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、上記コメント及び推定原価ライン等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて、入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３５０】
・ミクロ解析について（図２９）
一方、図２９には、対象商材が「ＯＡ用紙（共同購買）」である上記逆オークションにおいて、特定のサプライヤー４０であるＥ社のビット履歴を抽出し、この抽出したビット履歴に対して行った「ミクロ解析」の結果を表すグラフが示されている。
【０３５１】
このグラフには、Ｅ社の正規化されたビット履歴とともに、実施例１の図２５と同様に、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらにこのグラフには、上記図２５と同様の”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。また、図２９のグラフ中には、実施例１の図２６と同様に算出されたＥ社の情報所有指数及び意欲指数や、管理者５０による２５個のマーキング３５０が示されている。
【０３５２】
また、図２９のグラフ中には、実施例１の図２９と同様に、算出された原価ラインと、この原価ラインの位置を明確に表示するための点線と、推定原価と、が示されている。さらに、このグラフには、実施例１の図２９と同様の管理者５０による４個のマーキング３５０が示されている。
【０３５３】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２９中のグラフ中の２個の推定原価を参照することにより、Ｅ社が２個の原価ラインを有し、それらの推定原価が、「１８２，１００円」、及び「１５  ２，４００円」であることを知ることができる。
【０３５４】
またバイヤー３０及びサプライヤー４０は、上記意欲指数が「５」であることから、Ｂ社が落札に対する意欲が標準的であることを知ることができる。また、上記情報所有指数が「４」であることから、Ｂ社が他のサプライヤー４０に関する情報をある程度所有していることを知ることができる。
【０３５５】
またバイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２９のグラフ中の点線によって明確にされた推定原価ライン及びマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”上に凸”及び”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおいて、Ｂ社が所有する原価ライン、他のサプライヤーに関する情報所有の程度、及び受注意欲をより詳細に推定することもできる。
【０３５６】
このように、バイヤー３０は、上記表示された意欲指数や推定原価ライン等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、上記表示された意欲指数や推定原価ライン等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３５７】
１６−２．ユーザ自身の解析による解析済逆オークションの利用
以下、実施例１と同様に、バイヤー３０及びサプライヤー４０が上記解析済逆オークション情報４００のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行った例を説明する。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２８に示すグラフを参照することにより、上記５−５−１及び５−５−２で述べた判断基準を用いて、逆オークションの対象商材「オフィス施工」における原価構造を推定することができる。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２８のグラフにおける下記の特徴を判断材料とする。
【０３５８】
（１）一定の時間様子見が続いた後、入札時間内に決着をつけようとするサプライヤーが出現する。
【０３５９】
（２）上記様子見の後、価格競争にもつれ込み、近似曲線は４５°ラインを割って”下に凸”のラインを描く。
【０３６０】
（３）価格下げ幅は大きくなりながら、階段状に何度も入札価格の低下が起こる。
【０３６１】
これら（１）〜（３）の特徴から、バイヤー３０及びサプライヤー４０は下記の事項を推定する。
【０３６２】
（４）異なった原価ラインを持つサプライヤーが存在する。
【０３６３】
（５）但し、原価ラインの格差は小さい。
【０３６４】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図２８に示すグラフを参照することにより、上記５−８で述べた特徴に基づいて、逆オークションに参加した特定のサプライヤー４０間における談合の有無について推定することができる。具体的には、図２８のグラフにおいて、その近似曲線の”上に凸”の面積があまり大きくなく、かつ多数の推定原価ラインが見られることから、この逆オークションにおいて、談合が行われていた可能性は低いことを推定できる。
【０３６５】
このように本実施例３では、バイヤー３０及びサプライヤー４０が、図２８のグラフ中のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行うことにより、逆オークションの参加サプライヤー４０全体における原価構造、及び談合の有無を推定することも可能である。
【０３６６】
１７．解析済逆オークション情報の効果
上述したように、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、解析済逆オークション情報４００を利用することにより、逆オークションにおける自社の行動を決定するための判断材料を得ることができる。このため、本実例３における逆オークションは、効率よく行われる。
【実施例４】
【０３６７】
実施例４では、対象商材が「段ボール」である終了逆オークション情報１１０を解析する例について説明する。対象商材が「段ボール」である点を除き、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、実施例１と同様の方法で、「マクロ解析」及び「ミクロ解析」のいずれの結果も含む解析済逆オークション情報４００を取得した。尚、この終了済逆オークション情報４００は、ＰＣ解析済逆オークション情報１００と、ＨＭ解析済逆オークション情報２００と、から構成されている。
【０３６８】
１８．解析済逆オークション情報の利用
以下、購入者装置３２及び入札者装置４２における表示手段３００が表す解析済逆オークション情報４００のグラフを、バイヤー３０及びサプライヤー４０がどのように利用するか、詳細に説明する。
【０３６９】
１８−１．センター装置から送信された解析済逆オークション情報の利用
・マクロ解析について（図３０）
図３０には、購入者装置３２及び入札者装置４２において、それらの表示手段３００が表す解析済逆オークション情報のグラフの一例が示されている。尚、図３０のグラフの対象商材が「段ボール」であり、このグラフは、マクロ解析の結果を示している。図３０のグラフにおいて、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０３７０】
図３０に示すグラフには、実施例１の図２４と同様に、正規化されたビット履歴とともに、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらにこのグラフには、実施例１の図２４と同様の”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。また、図３０のグラフ中には、実施例１の図２４と同様の２個のコメントや、管理者５０による２４個のマーキング３５０が示されている。
【０３７１】
さらに、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３０のグラフ中の２個のコメントを参照することにより、サプライヤー４０の原価ラインのバラツキが大きいことや、価格低減の余地が多いことを知ることができる。
【０３７２】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３０のグラフ中のマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおける参加サプライヤー４０全体の原価構造及び価格低減の余地をより詳細に推定することも可能である。
【０３７３】
このように、バイヤー３０は、図３０中のコメント及びマーキング３５０等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、上記コメント及びマーキング３５０等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて、入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３７４】
・ミクロ解析について（図３１）
一方、図３１には、対象商材が「段ボール」である上記逆オークションにおいて、特定のサプライヤー４０であるＦ社のビット履歴を抽出し、この抽出したビット履歴に対して行った「ミクロ解析」の結果を表すグラフが示されている。
【０３７５】
このグラフには、Ｆ社の正規化されたビット履歴とともに、実施例１の図２５と同様に、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらにこのグラフには、上記図２５と同様の”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。また、図３１のグラフ中には、実施例１の図２５と同様に算出されたＦ社の情報所有指数及び意欲指数や、管理者５０による６個のマーキング３５０が示されている。
【０３７６】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３１中の情報所有指数及び意欲指数を参照することにより、特定サプライヤー４０であるＦ社について、上記意欲指数が「９」であることから、Ｄ社が落札に対する意欲が高いことを知ることができる。また、上記情報所有指数が「０」であることから、Ｄ社が他のサプライヤー４０に関する情報を全く所有していないことを知ることができる。
【０３７７】
またバイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３１のグラフ中のマーキング３５０の位置及びそれらの個数、並びに”上に凸”及び”下に凸”の面積比率の値を参照することにより、上記逆オークションにおいて、Ｄ社が所有する原価ライン、他のサプライヤーに関する情報所有の程度、及び受注意欲をより詳細に推定することも可能である。
【０３７８】
このように、バイヤー３０は、図３１中の意欲指数やマーキング３５０等を参照することにより、逆オークションの設定条件を決定する際の判断材料を得ることができる。一方、サプライヤー４０は、図３１中の意欲指数やマーキング３５０等を参照することにより、実際の逆オークションにおいて入札価格や入札時刻を決定する際の判断材料を得ることができる。
【０３７９】
１８−２．ユーザ自身の解析による解析済逆オークションの利用
以下、実施例１と同様に、バイヤー３０及びサプライヤー４０が上記解析済逆オークション情報４００のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行った例を説明する。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３０に示すグラフを参照することにより、上記５−５−１及び５−５−２で述べた判断基準を用いて、逆オークションの対象商材「オフィス施工」における原価構造を推定することができる。バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３０のグラフにおける下記の特徴を判断材料とする。
【０３８０】
（１）一定の時間様子見が続いた後、入札時間内に決着をつけようとするサプライヤーが出現する。
【０３８１】
（２）上記様子見の後、価格競争にもつれ込み、近似曲線は４５°ラインを割って”下に凸”のラインを描く。
【０３８２】
（３）入札価格の下げ幅は大きくなりながら、近似曲線がＸ軸に対して平行に近い部分がノコギリ状に多数現れてくる。
【０３８３】
これら（１）〜（３）の特徴から、バイヤー３０及びサプライヤー４０は下記の事項を推定する。
【０３８４】
（４）異なった原価ラインを持つサプライヤーが多数存在する。
【０３８５】
（５）サプライヤー間の原価ラインのバラツキは大きい。
【０３８６】
また、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３０に示すグラフを参照することにより、上記５−８で述べた特徴に基づいて、逆オークションに参加した特定のサプライヤー４０間における談合の有無について推定することができる。具体的には、図３０のグラフにおいて、その近似曲線の”上に凸”の面積が小さく、多数の推定原価ラインが見られることから、この逆オークションにおいて、談合が行われていた可能性は極めて低いことを推定できる。
【０３８７】
このように本実施例４では、バイヤー３０及びサプライヤー４０が、図３０のグラフ中のビット履歴について、自ら「解析」及び「推定」を行うことにより、逆オークションの参加サプライヤー４０全体における原価構造、及び談合の有無を推定することも可能である。
【０３８８】
１９．解析済逆オークション情報の効果
上述したように、バイヤー３０及びサプライヤー４０は、解析済逆オークション情報４００を利用することにより、逆オークションにおける自社の行動を決定するための判断材料を得ることができる。このため、本実例２における逆オークションは、効率よく行われる。
【実施例５】
【０３８９】
上記実施例１〜４では、逆オークションシステムのセンター装置２２が、終了逆オークション情報１００について「解析」及び「推定」を行う機能を有する例について説明した。しかし、本発明はこれに限定されず、上記終了逆オークション情報１００を「解析」及び「推定」を行う機能をセンター装置２２の代わりに、購入者装置３２が有してもよいし、入札者装置４２が有してもよい。以下、購入者装置３２が、終了逆オークション情報１００を解析する機能を有する場合の逆オークションシステムの例について説明する。この場合、購入者装置３２は、特許請求の範囲に記載された逆オークション入札情報解析装置の一例に相当する機能を有するものである。
【０３９０】
図３２には、購入者装置３４が終了逆オークション情報１００を「解析」及び「推定」を行う機能を有する場合における逆オークションシステムの機能ブロック図が示されている。図３２に示すように、購入者装置３４は、実施例１に記載の手段（入力手段３２ａ、表示手段３２ｂ、及び通信手段３２ｅ）の他に、情報解析処理部３４ｄを内蔵する。この情報解析処理部３４ｄは、実施例１の情報解析処理部２２ｄと同様の構成を有する。すなわち、情報解析処理部３４ｄは、終了逆オークション情報１００について「解析」及び「推定」を実行するプログラムをメモリに格納する。情報解析処理部３４ｄのＣＰＵは、このプログラムを実行することにより、センター装置２２から送信された終了逆オークション情報１００について「解析」及び「推定」を実行する。
【０３９１】
このプログラムは、特許請求の範囲に記載された解析手順及び推定手順を実行するプログラムの一例に相当する。また、情報解析処理部３４ｄは、特許請求の範囲に記載された解析手段及び推定手段の一例に相当する機能を有するものである。
【０３９２】
この場合、センター装置２４は、実施例１に記載の情報解析処理部２２ｃを備えていない。また、センター装置２４は、解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃの代わりに、終了逆オークション情報ＤＢ２４ｃを備え、解析済逆オークション情報提供部２２ｆの代わりに、終了逆オークション情報提供部２４ｆを備える。上述した点を除き、センター装置２４は、実施例１のセンター装置２２と同様の構成である。
【０３９３】
終了逆オークション情報ＤＢ２４ｃは、逆オークション情報処理部２２ｂが、終了逆オークション情報ＤＢ２４ｃへ送信した終了逆オークション情報１００を、受信して記録するデータベースである。この終了逆オークション情報１００は、実施例１と同様に、バイヤー３０の設定条件と、サプライヤー４０の入札行為と、を含んでいる。終了逆オークション情報ＤＢ２４ｃの構成は、実施例１の解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃの構成と同じであるのが好ましい。
【０３９４】
終了逆オークション情報提供部２４ｆは、バイヤー３０からの請求に応じて、所定の終了逆オークション情報を終了逆オークション情報ＤＢ２４ｃから抽出し、通信部２２ｅへ送信する。この終了逆オークション情報提供部２４ｆの構成は、実施例１の解析済逆オークション情報提供部２２ｆの構成と同じであるのが好ましい。
【０３９５】
尚、入札者装置４２が実施例１と同様の構成を有することはいうまでもない。
【０３９６】
図３３には、購入者装置３２が特定の終了逆オークション情報１００について、「解析」及び「推定」を行う際の購入者装置３４及びセンター装置２４の動作を表すフローチャートが示されている。図３３のＳ２−１〜Ｓ２−６における購入者装置３４及びセンター装置２４の動作は、実施例１における図２３のＳ１−１〜Ｓ１−６の動作とほぼ同様であるので、説明を省略する。但し、実施例５においては、実施例１における「解析済逆オークション情報ＤＢ２２ｃ」を「終了逆オークション情報ＤＢ２４ｃ」と読替え、「解析済逆オークション情報提供部２２ｆ」を「終了逆オークション情報提供部２４ｆ」と読替え、「解析済逆オークション情報」を「終了逆オークション情報」と読み替える。
【０３９７】
Ｓ２−７において、購入者装置３２の通信手段３２ｅは、ネットワーク１０を介してセンター装置２２から送信された終了逆オークション情報を受信する。この受信された終了逆オークション情報１００は、情報解析処理部３４ｄへ送信される。
【０３９８】
Ｓ２−８において、情報解析処理部３４ｄは受信した終了逆オークション情報１００について、実施例１と同様の「解析」及び「推定」を行うことにより、ＰＣ解析済逆オークション情報２００を得る。
【０３９９】
また必要に応じて、ＰＣ解析済逆オークション情報２００を画像へ変換した後、実施例１の管理者５０の代わりに、バイヤー３０がビット履歴の平行部分にマーキング３５０を付すことにより、推定視認原価ラインを求めることができる。このようにして、得られたＨＭ逆オークション情報１００は、実施例１と同様に、ＰＣ逆オークション情報２００へ付加されることにより、解析済逆オークション情報４００が作成される。
【０４００】
得られた解析済逆オークション情報４００は、情報解析処理部３４ｄのＣＰＵにより画像へ変換された後、表示手段３２ａによりグラフとして表示される。バイヤー３０は、このグラフを参照することにより、解析済逆オークション情報を利用することができる。
【実施例６】
【０４０１】
以下、入札者装置４４が、終了逆オークション情報を解析する機能を有する逆オークションシステムの例について説明する。この場合、入札者装置４４は、特許請求の範囲に記載された逆オークション入札情報解析装置の一例に相当する機能を有するものである。
【０４０２】
図３４には、入札者装置４４が終了逆オークション情報１００について、「解析」及び「推定」を行う機能を有する場合の逆オークションシステムの機能ブロック図が示されている。。図３４に示すように、入札者装置４４は、実施例１に記載の手段（入力手段４２ａ、表示手段４２ｂ、及び通信手段４２ｅ）の他に、情報解析処理部４４ｄを内蔵する。この情報解析処理部４４ｄは、実施例１の情報解析処理部２２ｄと同様の構成を有する。
【０４０３】
すなわち、情報解析処理部４４ｄは、終了逆オークション情報１００について「解析」及び「推定」を実行するプログラムをメモリに格納する。情報解析処理部４４ｄのＣＰＵは、このプログラムを実行することにより、センター装置２２から送信された終了逆オークション情報１００について「解析」及び「推定」を実行する。
【０４０４】
このプログラムは、特許請求の範囲に記載された解析手順及び推定手順を実行するプログラムの一例に相当する。また、情報解析処理部４４ｄは、特許請求の範囲に記載された解析手段及び推定手段の一例に相当する機能を有するものである。
【０４０５】
尚、本実施例６において、センター装置２４は、上記実施例５におけるセンター装置２４と同様の構成を有する。また、購入者装置３２は、実施例１における購入者装置３２と同様の構成を有することはいうまでもない。
【０４０６】
尚、入札者装置４４が、センター装置２４から終了逆オークション情報１００を取得し、取得した情報について「解析」及び「推定」を行う際の動作は、上記実施例５の図３３における購入者装置３４と同様である。このため、図３３における購入者装置３４を入札者装置４４と読み替えることができる。
【０４０７】
上記バイヤー３０の場合と同様に、サプライヤー４０は、入札者装置４２の表示手段により解析済逆オークション情報１００のグラフを参照することができる。これにより、サプライヤー４０は、解析済逆オークションの情報を利用することができる。
【０４０８】
『参考例』
この参考例では、上記ミクロ解析の結果から推定された事項について、その精度を確認する。この「Ｒ／Ａｕ」の対象商材は、ＯＡ紙である。尚、ユーザは、実施例１と同様の方法で、上記ミクロ解析の結果を含む終了逆オークション情報を取得した。
【０４０９】
解析済逆オークション情報
図３５には、センター装置２２が、上記購入者装置３２及び入札者装置４２へ送信したミクロ解析による「ＯＡ」の解析済逆オークション情報を表すグラフの一例が示されている。図３５に示す２個のグラフは、上記５−６及び図１６における「Ｒ／Ａｕ」において、最後まで残ったＯ社及びＴ社のビット履歴ラインを示している。図３５の左側はＯ社のビット履歴ラインを示すグラフであり、右側はＴ社のビット履歴ラインを示すグラフである。図３５の２個のいずれのグラフも、縦軸は価格指数を表し、横軸は時間指数を表す。
【０４１０】
・ミクロ解析による推定結果
図３５に示すグラフには、対象商材が「ＯＡ」である上記逆オークションにおいて、Ｏ社及びＴ社のビット履歴をそれぞれ解析したミクロ解析の結果が示されている。これらのグラフには、それぞれ正規化されたビット履歴とともに、このビット履歴の近似式と、この近似式が表す近似曲線と、４５°ラインと、が示されている。さらに、この近似曲線と４５°ラインとの関係から算出された”上に凸”及び”下に凸”の面積の積分値、並びにそれらの面積比率が示されている。
【０４１１】
また図３５のグラフ中には、算出された原価ラインが示されており、この原価ラインの位置を明確に表示するために、さらに点線が示されている。また、このグラフには、上記管理者によるマーキング３５０が示されている。
【０４１２】
バイヤー３０及びサプライヤー４０は、図３５に示すミクロ解析の結果を比較参照することにより、下記の事項を推定することができる。
【０４１３】
１）ビット履歴カーブの視覚的にＸ軸に対して平行な期間をマーキングして、原価ラインの位置を推定する。Ｏ社のの場合、「Ｒ／Ａｕ」を離脱するまでの期間におよそ３カ所、Ｔ社の場合、落札までの期間におよそ４カ所のＸ軸に対して平行な期間を見つけることができる。この期間に対応する価格がＯ社及びＴ社の原価ラインであると推定できる。
【０４１４】
２）４５°ライン分析の結果、”上に凸”の面積比率が大きいのは、Ｏ社（１００．０％）であり、次いでＴ社（９８．１％）である。”上に凸”の面積比率が大きいことは、価格引下げの逡巡を示す。
【０４１５】
３）４５°ライン分析の結果、”上に凸”の面積そのものが大きいのは、Ｏ社（０．０８７２）であり、次いでＴ社（０．０８５３）であった。”上に凸”の面積が大きいことは、価格の引下げに消極的であることを意味するが、Ｏ社及びＴ社の間にそれほど大きな差はない。
【０４１６】
４）近似曲線式（多次元多項式）の構造から、落札企業、すなわちＴ社の切片の値は最も小さくなる。
【０４１７】
この「Ｒ／Ａｕ」においては、Ｏ社とＴ社の長時間にわたるチキンゲームの結果、Ｔ社が落札した。Ｏ社の方が、（下記のインタビューによれば）主観的には勝算が高い「Ｒ／Ａｕ」であったにもかかわらず、僅差でＴ社に敗北した。図３５から推定すると、Ｔ社の受注意欲はＯ社の想像以上に強烈であって、Ｏ社の受注方針価格を下回るビットを入れたものと考えられる。
【０４１８】
Ｔ社は、Ｏ社より安価な最低原価ラインを保有しているか、或いは、商権確保のために赤字覚悟の受注である可能性もあると考えられる。
【０４１９】
インタビューとアンケート調査に基づく原価ラインの実態の確認
上記「Ｒ／Ａｕ」に参加したＯ社とＴ社にインタビューすることによって、Ｏ社及びＴ社の実際の原価ラインを確認した。図３６は、Ｏ社とＴ社がチキンゲームに入ってからのビット履歴カーブと、後日個別インタビューに協力してもらうことによって知ることができた各サプライヤーの上記「Ｒ／Ａｕ」における実際の原価ラインをプロットしたものである。
【０４２０】
この結果、ミクロ解析から推定した通り、Ｏ社は３本、Ｔ社は４本の原価ラインを実際に保有していることが確認できた。この「Ｒ／Ａｕ」の場合は、Ｔ社が完全な赤字受注ではなく、直接原価ラインをほんの少し上の価格で落札していた。
【０４２１】
上述したインタビューにより、本参考例におけるマクロ解析は、サプライヤーの原価ライン及び受注意欲を精度良く推定していることが判明された。
【図面の簡単な説明】
【０４２２】
【図１】本実施の形態における逆オークションシステムの構成ブロック図である。
【図２】逆オークションの入札方法の説明図である。
【図３】本実施の形態における逆オークションのビット履歴を正規化する方法の説明図である。
【図４】本実施の形態における逆オークションのビット履歴を正規化したグラフの一例である。
【図５】本実施の形態における逆オークションのビット履歴を正規化したグラフのパターンを表す説明図である。
【図６】本実施の形態における逆オークションのビット履歴の一例を示すグラフである。
【図７】本実施の形態における逆オークションのビット履歴と、一般的な価格の構成と、の対応を表す説明図である。
【図８】本実施の形態における逆オークションの各参加サプライヤーのビット履歴と、それらの推定原価ラインと、を示すグラフである。
【図９】図８に示す３個のグラフを重ね合わせたグラフである。
【図１０】本実施の形態における４５°ライン分析の説明図である。
【図１１】本実施の形態における逆オークションのビット履歴の近似式を表す説明図である。
【図１２】本実施の形態の逆オークションにおけるサプライヤーのビット行動の決定モデルを表す説明図である。
【図１３】本実施の形態の逆オークションにおける各サプライヤーのビット行動の決定モデルを表す説明図である。
【図１４】本実施の形態の逆オークションにおける各サプライヤーのビット行動と、サプライヤー全体のビット履歴と、の関係を表す説明図である。
【図１５】本実施の形態の逆オークションにおける複数のビット履歴を正規化したグラフである。
【図１６】本実施の形態の逆オークションにおけるビット履歴から特定のサプライヤーのビット履歴を抽出した一例を示すグラフである。
【図１７】本実施の形態における逆オークションのビット履歴について４５°ライン分歴を行った一例を示すグラフである。
【図１８】本実施の形態における逆オークションのビット履歴について４５°ライン分歴を行った別の一例を示すグラフである。
【図１９】本実施例１における逆オークションシステムの機能ブロック図である。
【図２０】本実施例１における解析済逆オークション情報のデータ構成を表す概念図である。
【図２１】本実施例１におけるＰＣ解析済逆オークション情報のデータを表す概念図である。
【図２２】本実施例１におけるＨＭ解析済逆オークション情報のデータを表す概念図である。
【図２３】本実施例１におけるセンター装置及び購入者装置の動作を表すフローチャートである。
【図２４】本実施例１におけるマクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図２５】本実施例１におけるミクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図２６】本実施例２におけるマクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図２７】本実施例２におけるミクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図２８】本実施例３におけるマクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図２９】本実施例３におけるミクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図３０】本実施例４におけるマクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図３１】本実施例４におけるミクロ解析の結果を表す画像の説明図である。
【図３２】本実施例５における逆オークションシステムの機能ブロック図である。
【図３３】本実施例５におけるセンター装置及び購入者装置の動作を表すフローチャート図である。
【図３４】本実施例６における逆オークションシステムの機能ブロック図である。
【図３５】本参考例におけるミクロ解析の結果を表すグラフである。
【図３６】本参考例の逆オークションにおけるビット履歴と、インタビューにより判明した原価ラインと、を表す説明図である。
【符号の説明】
【０４２３】
１０  ネットワーク
２０  運営会社
２２  センター装置
２２ａ  利用者認証処理部
２２ｂ  逆オークション情報処理部
２２ｃ  解析済逆オークション情報ＤＢ
２２ｄ  情報解析処理部
２２ｅ  通信部
２２ｆ  解析済逆オークション情報提供部
２４  センター装置
３０  バイヤー
３２  購入者装置
３２ａ  入力手段
３２ｂ  表示手段
３２ｅ  通信手段
３４  購入者装置
３４ｄ  情報処理解析処理部
４０  サプライヤー
４２  入札者装置
４２  購入者装置
４２ａ  入力手段
４２ｂ  表示手段
４２ｅ  通信手段
４４  入札者装置
４４ｄ  情報処理解析処理部
５０  管理者
１００  ＰＣ解析済逆オークション情報
１１０  終了逆オークション
１２０  ＰＣ解析結果
１２２  ＰＣマクロ解析結果
１２４  ＰＣミクロ解析結果
１３０  ＰＣ推定結果
１３２  ＰＣマクロ推定結果
１３４  ＰＣミクロ推定結果
２００  ＨＭ解析済逆オークション情報
２３２  ＨＭマクロ推定結果
２３４  ＨＭミクロ推定結果
３００  表示手段
３１０  入力手段
３５０  マーキング
４００  解析済逆オークション情報
【図１】
2005078132.tif 000003
【図１９】
2005078132.tif 000004
【図２０】
2005078132.tif 000005
【図２１】
2005078132.tif 000006
【図２２】
2005078132.tif 000007
【図２３】
2005078132.tif 000008
【図３２】
2005078132.tif 000009
【図３３】
2005078132.tif 000010
【図３４】
2005078132.tif 000011
【図２】
2005078132.tif 000012
【図３】
2005078132.tif 000013
【図４】
2005078132.tif 000014
【図５】
2005078132.tif 000015
【図６】
2005078132.tif 000016
【図７】
2005078132.tif 000017
【図８】
2005078132.tif 000018
【図９】
2005078132.tif 000019
【図１０】
2005078132.tif 000020
【図１１】
2005078132.tif 000021
【図１２】
2005078132.tif 000022
【図１３】
2005078132.tif 000023
【図１４】
2005078132.tif 000024
【図１５】
2005078132.tif 000025
【図１６】
2005078132.tif 000026
【図１７】
2005078132.tif 000027
【図１８】
2005078132.tif 000028
【図２４】
2005078132.tif 000029
【図２５】
2005078132.tif 000030
【図２６】
2005078132.tif 000031
【図２７】
2005078132.tif 000032
【図２８】
2005078132.tif 000033
【図２９】
2005078132.tif 000034
【図３０】
2005078132.tif 000035
【図３１】
2005078132.tif 000036
【図３５】
2005078132.tif 000037
【図３６】
2005078132.tif 000038