(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
販売者側端末及び購入者側端末とネットワークを介して接続され、販売者側端末から発せられた販売情報と、購入者側端末から発せられた購入情報とに基づいて、商品の売買取引処理を行う商品取引処理装置であって、
前記販売者側端末から受信した、ある期間を過ぎると価値がなくなる或いは減少する商品に関する複数の販売情報及び前記購入者側端末から受信した、ある期間を過ぎると価値がなくなる或いは減少する商品に関する複数の購入情報を記憶する記憶手段と、
前記販売情報に含まれる商品属性によって販売情報をクラスタリングする第一のクラスタリング手段と、
前記購入情報に含まれる購入希望商品属性によって購入情報をクラスタリングする第二のクラスタリング手段と、
前記クラスタリングされた販売情報と、前記クラスタリングされた購入情報と、について、同一条件でクラスタリングされた、販売情報の集合と、購入情報の集合と、に含まれる個々の販売情報と、購入情報と、を用いて、前記第一及び第二のクラスタリング手段でクラスタリングする際の条件数の多い集合から順に、互いの条件を満たす販売情報と、購入情報と、を検索し、前記条件を満たす販売情報と、購入情報と、を紐付け処理する取引処理手段と、
を有することを特徴とする商品取引処理装置。
【請求項２】
前記取引処理手段は、同一条件でクラスタリングされた、販売情報の集合と、購入情報の集合と、について前記紐付け処理を行った後、前記購入情報に残数がある場合は、前記販売情報の集合に含まれる販売情報との紐付け処理を繰り返し行うことを特徴とする請求項１に記載の商品取引処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、花卉や青果物等のライフサイクルの短い生鮮商品や、有効期限のある航空チケット等のサービス商品のように、ある期間が過ぎてしまうと商品価値がなくなる或いは減少する各種商品の売買取引において、特に、複数の買手業者と複数の売手業者間の取引の際に有効な商品取引処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えば、生花の売り買いの取引は、卸売市場で行われる。すなわち、買手業者は現場に出向き、売手業者が実際に販売している現物を観察し、どのような生花がいくらで販売されているか等を把握する。そして、希望する生花が販売されていた場合には、その売手と価格等を含めた取引を行う。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述したような商品の売買取引を、電子的にシステム化したものが提案されている。このシステム（商品取引システム）では、買手業者側の端末装置から入力された購入情報（販売希望する生花の品目又は品種、色、等階級等の属性や、販売希望価格、最低販売価格等の情報）と、売手業者側の端末装置から入力された販売情報（購入希望する生花の品目又は品種、色、等階級等の属性や、購入希望価格等の情報）とに基づいて、購入情報と販売情報を引き当て、商品の取引を決定（成約）するようになされている。これにより、各業者は、卸売市場まで出向くことなく、自端末装置上にて商品の売買取引を行うことができる。
このとき、複数の買手業者及び複数の売手業者がシステムに参加しており、各々の業者から購入情報及び販売情報が発行された場合には、買手業者から提示された各々の販売情報に対する購入の意思や条件、購入情報の入力順、購入情報に含まれる購入希望価格の高い順、というような固定のルールに従って、販売情報との引当を行い、取引を決定する。
【０００４】
しかしながら、買手業者と売手業者が取引する際の条件とは多種多様なものであり、各々が発する購入情報と販売情報は異なっているのが通常である。このような状況において、単に固定のルールに従って取引を決定すると、取引の機会を限定することになり、また、取引の決定の機会や割合も低くなってしまう。
具体的には例えば、単純に購入希望価格の高い順に、購入情報と販売情報の引当を行った場合、購入希望価格が低い買手業者に対する取引が成立しにくくなる。これは、とにかく商品の単価を安くして大量の商品を裁きたい売手業者や、とにかく単価の安い商品を大量に購入したい買手業者にとっては不利になる。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、複数の買手業者と複数の売手業者間の売買取引を効率的に行い、該売買取引の成立の割合を高めることが可能な商品取引処理装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そこで、上記問題を解決するため、本発明は、販売者側端末及び購入者側端末とネットワークを介して接続され、販売者側端末から発せられた販売情報と、購入者側端末から発せられた購入情報とに基づいて、商品の売買取引処理を行う商品取引処理装置であって、前記販売者側端末から受信した、ある期間を過ぎると価値がなくなる或いは減少する商品に関する複数の販売情報及び前記購入者側端末から受信した、ある期間を過ぎると価値がなくなる或いは減少する商品に関する複数の購入情報を記憶する記憶手段と、前記販売情報に含まれる商品属性によって販売情報をクラスタリングする第一のクラスタリング手段と、前記購入情報に含まれる購入希望商品属性によって購入情報をクラスタリングする第二のクラスタリング手段と、前記クラスタリングされた販売情報と、前記クラスタリングされた購入情報と、について、同一条件でクラスタリングされた、販売情報の集合と、購入情報の集合と、に含まれる個々の販売情報と、購入情報と、を用いて、前記第一及び第二のクラスタリング手段でクラスタリングする際の条件数の多い集合から順に、互いの条件を満たす販売情報と、購入情報と、を検索し、前記条件を満たす販売情報と、購入情報と、を紐付け処理する取引処理手段と、を有することを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２２】
（第１の実施の形態）
本発明は、例えば、図１に示すような生花取引システム１００に適用される。
【００２３】
この生花取引システム１００では、上記図１に示すように、生花の市場管理を行うサーバ側の端末装置１４０と、複数の買手業者Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｎ側の端末装置１２０A1，１２０A2，・・・，１２０Anと、複数の売手業者Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｎ側の端末装置１３０B1，１３０B2，・・・，１３０Bnとが、ＷＡＮ１１０を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
サーバ側、売手業者Ｂ１〜Ｂｎ側、及び買手業者Ａ１〜Ａｎ側の各端末装置は、中央処理装置（ＣＰＵ）、キーボード、マウス、表示器、通信器、及び本システムの処理プログラムが予め格納されたメモリ等を備えたパーソナルコンピュータ（パソコン）からなり、該メモリの処理プログラムをＣＰＵが読み出して実行することで、後述する種々の処理が行われるようになされている。
【００２４】
また、生花取引システム１００では、各々の買手業者Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｎは、自端末装置１２０A1，１２０A2，・・・，１２０Anを用いて、購入したい商品（生花）の情報（購入情報、以下、「注文情報」とも言う）（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）を発行し、各々の売手業者Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｎも同様に、自端末装置１３０B1，１３０B2，・・・，１３０Bnを用いて、販売したい商品（生花）の情報（販売情報、以下、「出荷情報」とも言う）（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）を発行し、互いに互いの情報を端末装置の画面上にて参照することで、種々の取引形態にて生花の取り引きを進めるようになされている。
尚、ここでの”商品の情報”は、例えば、数量、単価、情報入力時刻、及び属性データを含み、該”属性データ”は、期日、期限、品種、及び色等を含む。また、ここでの”売手業者”には、実際の商品の生産者、該生産者から販売の委託を受けている販売代理人、販売卸業者、販売エージェント、或いは輸入業者等も含まれる。
【００２５】
このため、サーバ側の端末装置１４０は、種々の情報の受信及び送信（配信）を行うための情報受信配信機能１４１と、アプリケーション機能（ＡＰＰ機能）１４２と、各種処理に必要なデータを記憶するための記憶機能（データベースメモリ：ＤＢＭ）１４３とを有している。
【００２６】
ＡＰＰ機能１４２としては、注文情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）及び販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）に基づいた取引等の種々の取引形態での取り引きを実行するための取引処理機能と、サーバ側の端末装置１４０を運用して本システム全体を制御管理するためのシステム運用管理機能とが設けられていると共に、クラスタリング機能が設けられている。
クラスタリング機能とは、本システムの最も特徴とする機能であり、詳細は後述するが、各々が複数の購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）及び販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）を、所定のアルゴリズムに従って紐付けして、取引成立を決定するための機能である。
【００２７】
一方、買手業者Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｎ側の端末装置１２０A1，１２０A2，・・・，１２０An、及び売手業者Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｎ側の端末装置１３０B1，１３０B2，・・・，１３０Bnは各々が同様の構成としており、種々の情報の受信及び配信を行う情報受信配信機能１２１と、ＷＷＷブラウザ等によるユーザインターフェース（Ｉ／Ｆ）機能１２２と、アプリケーション機能１２３と、各種処理に必要なデータを記憶するためのＤＢＭ１２４とを有している。
【００２８】
端末装置１２０A1，１２０A2，・・・，１２０An及び１３０B1，１３０B2，・・・，１３０Bnでは、インターフェース機能１２２（ＷＷＷブラウザ等）により、サーバ側から送られてくる各種データ（注文情報や販売情報等）の画面表示が行われ、使用者が該画面を参照してマウスやキーボード等を用いた所定の操作を行うことで、各種の取引形態での処理が進められるようになされている。
【００２９】
そこで、上述のような生花取引システム１００において、例えば、買手業者Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｎと売手業者Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｎが本システムに参加し、各々の端末装置から、購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）と販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）が発行されると、これらの購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）及び販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）は、ＷＡＮ１１０を介してサーバ側の端末装置１４０内のＤＢＭ１４３に格納される。
【００３０】
ここでは、ＤＢＭ１４３に格納された購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）及び販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）を、図２及び図３に示すような情報とする。
上記図２に示すように、ここでの購入情報は、買手業者が購入を希望する生花の「品目」、「品種」、「色」、「等階級」、「産地」、「購入本数」、及び「購入希望価格」を含む。また、販売情報については、上記図３に示すように、売手業者が販売を希望する生花の「品目」、「品種」、「色」、「等階級」、「産地」、「販売本数」、「販売希望価格」、及び「最低販売価格」を含む。
【００３１】
上記図２及び図３に示したような、ＤＢＭ１４３に格納された購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）と販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）は、サーバ側の端末装置１４０が備えているクラスタリング機能により、以下に説明するようなアルゴリズムに従って紐付けが行われ、取引成立の決定がなされる。
尚、ここでは、上記のアルゴリズムの一例としての［アルゴリズム１］と［アルゴリズム２］について説明する。
【００３２】
［アルゴリズム１］
本アルゴリズムは、例えば、図４のフローチャートにより示される。
【００３３】
ステップＳ２０１：購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）に対してクラスタリング処理を行う。このときのクラスタリング処理は、図５のフローチャートにより示される。
尚、「クラスタリング」とは、予め設定されたクラスタリング属性に基づいて、全ての注文情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）から集合（以下、「クラスタ」又は「クラスタリングフィールド」とも言う）を作成することを意味する。
【００３４】
先ず、ＤＢＭ１４３に格納されている購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）の最初の購入情報（Ａ１）を読み取る（ステップＳ２１１）。
【００３５】
次に、ステップＳ２１１にて読み取った購入情報（Ａ１）のクラスタリング属性を読み取る（ステップＳ２１２）。このクラスタリング属性は、市場運営者により、商品の価格を決定する要素として商品属性の項目の中で重要な項目が設定される。ここでは、その一例として「品目」及び「色」が設定されているものとする。
したがって、このステップＳ２１２では、購入情報（Ａ１）に含まれる「品目−”ヒマワリ”」及び「色−”オレンジ”」が読み取られる。
【００３６】
次に、ステップＳ２１２にて読み取ったクラスタリング属性を判別し（ステップＳ２１３）、その判別結果に従って、該当するクラスタへ購入情報（Ａ１）を割り当てる（ステップＳ２１４）。この結果、購入情報（Ａ１）は、上記図２に示すように、”ヒマワリ−オレンジ”のクラスタｂに割り当てられる。
【００３７】
以降の購入情報（Ａ２），・・・，（Ａｎ）についても同様にして、ステップＳ２１１〜Ｓ２１４の処理を行い、全ての購入情報（Ａ１）〜（Ａｎ）に対してのステップＳ２１１〜Ｓ２１４の処理が終了すると（ステップＳ２１５）、本処理終了となる。
【００３８】
したがって、購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）は、上記図２に示すように、
”キク大輪−白”のクラスタａ：
購入情報(A2)，購入情報(A3)，購入情報(A7)
”ヒマワリ−オレンジ”のクラスタｂ：
購入情報(A1)，購入情報(A5)，購入情報(A8)，購入情報(A9)
”スターチス−紫”のクラスタｃ：
購入情報(A4)，購入情報(A6)
にクラスタリングされる。
【００３９】
ステップＳ２０２：上述のクラスタリング処理にて生成された各クラスタａ〜ｃ内において、購入情報の処理順（引当順）を決定する。
例えば、クラスタａに着目すると、このクラスタａは、購入情報(A2)、購入情報(A3)、及び購入情報(A7)からなる。そこで、これらの購入情報(A2)、(A3)、(A7)を購入希望価格が高い順に処理順を決定する。したがって、この場合の処理順は、購入情報(A3)、購入情報(A7)、購入情報(A2)、となる。ところで、購入情報(A7)の購入希望価格は、購入情報(A2)の購入希望価格よりも高いが、購入条件の指定数（指定項目数）が購入情報(A2)よりも少ない。すなわち、購入情報(A7)は、「品目」、「色」、「購入本数」、及び「購入希望価格」の指定がなされているが、これに対して購入情報(A2)は、購入情報(A7)の指定項目に加えて「品種」、「等階級」、及び「産地」の指定をもなされている。このように、購入希望する生花をより具体的に指定されている場合には、その購入情報(A2)を優先する。したがって、クラスタａ内での処理順は、図６（ａ）に示すように、購入情報(A3)、購入情報(A2)、購入情報(A7)、に決定される。
他のクラスタｂ，ｃについても同様にして、購入情報の処理順を決定する。
【００４０】
ステップＳ２０３：上記図５に示したクラスタリング処理に従って、販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）に対してもクラスタリング処理を行う。
この結果、販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）は、上記図３に示すように、
”キク大輪−白”のクラスタａ’：
販売情報(B1)，販売情報(B5)，販売情報(B6)，販売情報(B9)
”ヒマワリ−オレンジ”のクラスタｂ’：
販売情報(B2)，販売情報(B3)，販売情報(B7)
”スターチス−紫”のクラスタｃ’：
販売情報(B4)，販売情報(B8)
にクラスタリングされる。
【００４１】
ステップＳ２０４：購入情報のクラスタａ，ｂ，ｃと、それに対応する販売情報のクラスタａ’，ｂ’，ｃ’とにおいて、クラスタ毎に、購入情報と販売情報の紐付けを行って取引の成立を決定する。ここでの紐付け処理は、図７のフローチャートにより示される。
【００４２】
例えば、”キク大輪−白”のクラスタに着目する。この場合、上記図６（ａ）及び（ｂ）に示すように、
購入情報のクラスタａ：
購入情報(A3)、購入情報(A2)、購入情報(A7)
販売情報のクラスタａ’：
販売情報(B1)，販売情報(B5)，販売情報(B6)，販売情報(B9)
となる。
そこで、ステップＳ２０２にて決定された処理順に従って、購入情報(A3)から順に、上記図７に示される処理を実行する。
【００４３】
先ず最初の購入情報(A3)について、購入情報(A3)の購入希望価格”１３０円”に最も近い販売希望価格を有し、且つ購入希望価格”１３０円”が最低販売価格を下回っていない販売情報を検索する（ステップＳ２２１）。ここでは、販売情報(B9)が検索される。
【００４４】
次に、ステップＳ２２１にて検索した販売情報(B9)の販売本数が”０”でないか否か、すなわち販売情報(B9)の販売本数の全てが取引終了（取引成立が決定）していないか否かを判別する（ステップＳ２２２）。ここでは、販売情報(B9)についての取引は未だ行われていないため、次のステップＳ２２３からの処理が実行される。
【００４５】
ステップＳ２２３では、販売情報(B9)の販売本数を購入情報(A3)に引き当てる。このとき、購入情報(A3)の購入本数は”５０００本”であり、販売情報(B9)の販売本数は”４０００本”であるため、図８に示すように、販売本数”４０００本”を購入本数”５０００本”のうちの”４０００本”に引き当てるようにする（図中斜線部分）。この結果、購入情報(A3)の購入本数”５０００本”のうちの”４０００本”と、販売情報(B9)の販売本数”４０００本”との取引が成立する。
【００４６】
ステップＳ２２３により購入情報(A3)と販売情報(B9)の取引が成立すると、販売情報(B9)の販売本数を更新する（ステップＳ２２４）。ここでは、販売情報(B9)の販売本数”４０００本”全てが取引成立しているため、該販売本数が”０”に更新される。
【００４７】
そして、購入情報(A3)の購入本数に残本数が有るか否かを判別する（ステップＳ２２５）。ここでは、購入情報(A3)の購入本数”５０００本”のうちの”４０００本”が販売情報(B9)と取引成立しており、”１０００本”が未だ取引成立していないため、残本数有りと判別される。したがって、この場合には、次のステップＳ２２６により、購入本数が”１０００本”に更新される。その後、ステップＳ２２１に戻る。
【００４８】
ステップＳ２２１に戻ると、該ステップＳ２２１及び次のステップＳ２２２により、販売情報(B9)の次に条件の合う販売情報(B1)が検索される。そして、ステップＳ２２３により、上記図８に示すように、購入情報(A3)の残りの購入本数”１０００本”に対して、販売情報(B1)の販売本数”１００００本”のうちの”１０００本”が引き当てられ（図中黒部分）、購入情報(A3)の残りの購入本数”１０００本”と、販売情報(B1)の販売本数”１００００本”のうちの”１０００本”との取引が成立する。これにより、購入情報(A3)の購入本数”５０００本”全てが、取引終了する。
【００４９】
そして、ステップＳ２２４により、販売情報(B1)の販売本数が”９０００本”に更新された後、ステップＳ２２５により、購入情報(A3)の残本数無しと判別されて、購入情報(A3)に対する本処理が終了する。
【００５０】
上述のようにして、購入情報(A3)に対する処理が終了すると、次の購入情報(A2)に対する処理を行う。この場合も、購入情報(A3)と同様にして、先ず、購入情報(A2)の購入希望価格”８５円”に最も近い販売希望価格を有し、且つ購入希望価格”８５円”が最低販売価格を下回っていない販売情報を検索する（ステップＳ２２１）。ここでは、販売情報(B1)が検索される。
【００５１】
次に、ステップＳ２２１にて検索した販売情報(B1)の販売本数が”０”でないか否か、すなわち販売情報(B1)の販売本数の全てが取引終了（取引成立が決定）していないか否かを判別する（ステップＳ２２２）。ここでは、販売情報(B1)の取引成立していない本数は”９０００本”であるため、次のステップＳ２２３からの処理が実行される。
【００５２】
ステップＳ２２３では、販売情報(B1)の販売本数を購入情報(A2)に引き当てる。このとき、購入情報(A2)の購入本数は”１２０００本”であり、販売情報(B1)の販売本数は”９０００本”であるため、販売本数”９０００本”を購入本数”１２０００本”のうちの”９０００本”に引き当てるようにする。この結果、購入情報(A2)の購入本数”１２０００本”のうちの”９０００本”と、販売情報(B1)の販売本数”９０００本”との取引が成立する。
【００５３】
ステップＳ２２３により購入情報(A2)と販売情報(B1)の取引が成立すると、販売情報(B1)の販売本数を更新する（ステップＳ２２４）。ここでは、販売情報(B1)の販売本数”９０００本”全てが取引成立しているため、該販売本数が”０”に更新される。
そして、購入情報(A2)の購入本数に残本数が有るか否かを判別する（ステップＳ２２５）。ここでは、購入情報(A2)の購入本数”１２０００本”のうちの”９０００本”が販売情報(B1)と取引成立しており、”３０００本”が未だ取引成立していないため、残本数有りと判別される。したがって、この場合には、次のステップＳ２２６により、購入本数が”３０００本”に更新される。
【００５４】
その後、ステップＳ２２１に戻り、上述したようにして、以降の処理が進められる。そして、購入情報(A2)に対する処理が終了すると、次の購入情報(A7)に対する処理が同様にして行われる。
【００５５】
ステップＳ２０５：上述のようなステップＳ２０４にて決定された取引成立については、各々の買手業者及び売手業者に通知される。
【００５６】
上述のように、［アルゴリズム１］では、各々の買手業者側から出力される購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）を、予め市場運営者から設定されたクラスタリング属性（「品目」、「色」）に従ってクラスタリングすることで、クラスタａ，ｂ，ｃ，・・・を生成する。このとき、各クラスタ内で購入情報の処理順も決定しておく。また、各々の売手業者側から出力される販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）についても同様にしてクラスタリングすることで、クラスタａ’，ｂ’，ｃ’，・・・を生成する。そして、購入情報のクラスタａと販売情報のクラスタａ’、購入情報のクラスタｂと販売情報のクラスタｂ’、・・・の各々の中で、購入希望価格の高い順等に従って、購入情報と販売情報の紐付けを行う。これにより、多様な売買要求に従ったかたちで、複数の購入情報と複数の販売情報の紐付けを行うことができ、短時間に効率的に取引成立の割合を高めることができる。
【００５７】
［アルゴリズム２］
本アルゴリズムは、例えば、図９のフローチャートにより示される。
【００５８】
ステップＳ３０１：上記図２に示したような購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）の全てにおいて、次のステップＳ３０２からの処理を実行する処理順を決定する。この処理順の決定は、［アルゴリズム１］でのステップＳ２０２と同様に、例えば、購入希望価格が高い順とする。また、指定項目が多い購入情報を優先とする。
したがって、購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）の処理順は、図１０に示すような順に決定される。
【００５９】
ステップＳ３０２：ステップＳ３０３にて決定された処理順に従って、先ず最初の購入情報（Ａ５）を読み込む（上記図１０参照）。
【００６０】
ステップＳ３０３：ステップＳ３０２にて読み込んだ購入情報（Ａ５）のクラスタリング属性を読み取る。ここでのクラスタリング属性についても、［アルゴリズム１］と同様に、「品目」及び「色」とする。
したがって、このステップＳ３０３では、購入情報（Ａ５）に含まれる「品目−”ヒマワリ”」及び「色−”オレンジ”」が読み取られる。
【００６１】
ステップＳ３０４：ステップＳ３０３にて読み取ったクラスタリング属性（「品目−”ヒマワリ”」及び「色−”オレンジ”」）に従って、上記図３に示したような販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）に対してクラスタリング処理を行う。
したがって、販売情報（Ｂ１），（Ｂ２），・・・，（Ｂｎ）からは、図１１に示すように、
”ヒマワリ−オレンジ”のクラスタｂ’：
販売情報(B2)，販売情報(B3)，販売情報(B7)
が得られることになる。
【００６２】
ステップＳ３０５：購入情報（Ａ５）と、クラスタｂ’内の販売情報(B2)，販売情報(B3)，販売情報(B7)とにおいて、［アルゴリズム１］でのステップＳ２０４と同様にして紐付けを行い、取引成立を決定する。
このとき、購入情報にて「品目」及び「色」以外の項目が指定されていた場合には、その指定に合った販売情報を優先する。これにより、購入情報（Ａ５）は、「品目」及び「色」以外に項目の指定がなされているため（「産地」等）、該指定に合った販売情報（Ｂ３）との紐付けが行われることになる。したがって、販売情報（Ｂ３）の販売本数”１１０００本”が、購入情報（Ａ５）の購入本数”１２０００本”のうちの”１１０００本”に引き当てられる。また、残りの”１０００本”については、次に条件の合う販売情報（Ｂ２）の販売本数”８０００”のうちの”１０００本”が引き当てられる。
【００６３】
ステップＳ３０６：ステップＳ２０５にて決定された取引成立については、各々の買手業者及び売手業者に通知される。
【００６４】
ステップＳ３０７：上述のようにして、購入情報（Ａ５）に対する処理が終了すると、次の購入情報（Ａ３）に対する処理を実行するために、ステップＳ３０２に戻る。したがって、購入情報（Ａ３）についても同様にしてステップＳ３０２〜Ｓ３０６の処理が行われる。また、それ以降の購入情報（Ａ６），（Ａ４），・・・に対しても、同様にして処理が行われる。
【００６５】
上述のように、［アルゴリズム２］では、各々の買手業者側から出力される購入情報（Ａ１），（Ａ２），・・・，（Ａｎ）を、購入希望価格の高い順等に従ってソートし、その順番で、購入情報のクラスタリング属性（「品目」、「色」）に従って販売情報をクラスタリングすることで生成したクラスタ内での紐付けを行う。これによっても、［アルゴリズム１］と同様に、多様な売買要求に従ったかたちで、複数の購入情報と複数の販売情報の紐付けを行うことができ、短時間に効率的に取引成立の割合を高めることができる。
【００６６】
尚、上述の［アルゴリズム１］及び［アルゴリズム２］において、購入情報の処理順を購入価格の高い順としたが、これに限られることはない。例えば、購入本数が多い順、或いは入力順としてもよい。
また、クラスタリング属性についても、「品目」及び「色」に限られることはない。
【００６７】
（第２の実施の形態）
上述した第１の実施の形態では、クラスタリング属性の項目（「品目」と「色」等）を市場運営者が予め決定するものとした。これに対して本実施の形態では、クラスタリング属性の項目及びその内容（条件）を、買手業者が任意に設定できるものとする。
このアルゴリズムの一例として、ここでは次のような［アルゴリズム３］と［アルゴリズム４］について説明する。
【００６８】
［アルゴリズム３］
図１２は、本アルゴリムを図示したものである。
この図１２に示すように、「品種」及び「色」をクラスタリング属性とするレベル１（図中（Ａ））、「品種」、「色」、及び「規格」をクラスタリング属性とするレベル２（図中（Ｂ））、「品種」、「色」、「規格」、及び「生産者」をクラスタリング属性とするレベル３（図中（Ｃ））が、予め規定されている。すなわち、レベル１よりもレベル２が、レベル２よりもレベル３が細かい条件指定となる。このレベル規定は、例えば、市場運営者がこれらのレベル（以下、「クラスタレベル」とも言う）を予め決定してシステム的に用意しておく。
尚、ここでは説明の簡単のために３つのレベル規定とするが、これに限られることはなく、その他複数レベル用意するようにしてもよい。
【００６９】
買手業者は、これらレベル１〜３のどのレベルで取引を行うか指定し、その指定したレベルのクラスタリング属性の各項目に、その内容を設定する。
具体的には例えば、ある買手業者は、レベル１での取引を指定し、そのレベル１のクラスタリング属性の項目「品種」と「色」に対して、希望する”精雲”と”白”を設定する。また、ある買手業者は、レベル２での取引を指定し、そのレベル２のクラスタリング属性の項目「品種」、「色」、及び「規格」に対して、希望する”精雲”、”白”、及び”秀Ｌ”を設定する。
したがって、買手業者からは、各々の指定レベルに従ったクラスタリング属性の項目に、その内容が設定された購入情報が発せられることになる。ここでは、レベル１指定での購入情報を購入情報Ａ−▲１▼、レベル２指定での購入情報を購入情報Ｂ−▲１▼、レベル３指定での購入情報を購入情報Ｃ−▲１▼とする。
【００７０】
そこで、先ず、最も条件指定が細かい購入情報Ａ−▲３▼を、そのクラスタリング属性の項目である「品種」、「色」、「規格」、及び「生産者」でクラスタリングする。また、上記のクラスタリング属性に従って、売手業者側からの販売情報をクラスタリングする。そして、同一クラスタ内で、購入情報と販売情報を紐付けして成約決定する（以下、ここでの成約決定処理を「成約決定処理１」とする）。
【００７１】
次に、次に条件指定が細かい購入情報Ａ−▲２▼を、そのクラスタリング属性の項目である「品種」、「色」、及び「規格」でクラスタリングする。また、上記のクラスタリング属性に従って、売手業者側からの販売情報（成約決定処理１で残った販売情報）をクラスタリングする。そして、同一クラスタ内で、購入情報と販売情報を紐付けして成約決定する（以下、ここでの成約決定処理を「成約決定処理２」とする）。
【００７２】
そして最後に、購入情報Ａ−▲１▼を、そのクラスタリング属性の項目である「品種」及び「色」でクラスタリングする。また、上記のクラスタリング属性に従って、売手業者側からの販売情報（成約決定処理１及び２で残った販売情報）をクラスタリングする。そして、同一クラスタ内で、購入情報と販売情報を紐付けして成約決定する。
【００７３】
ここで、上述のようなアルゴリズムに従ったクラスタリングでは、購入情報と販売情報の対応するクラスタ毎に、予め規定された処理順（ここでは、レベル３→レベル２→レベル１）で成約決定するようにした。これは、例えば、レベル１での”精雲”と”白”のクラスタは、レベル２での”精雲”、”白”、及び”秀Ｌ”のクラスタに含まれる、ということから、各クラスタが他のクラスタと部分的に重複している場合もあるためである。
したがって、通常は売手業者側にとって需要度が高く、価格の高くなるレベル３→レベル２→レベル１の処理順が一般的である、ということから、ここではレベル３→レベル２→レベル１のように、条件指定の細かい順で処理を行うようにした。しかしながら、この処理順に限られることはなく、市場運営者等が任意に予め規定するようにしてもよい。
尚、成約決定の際の紐付けについての詳細は後述する。
【００７４】
［アルゴリズム４］
上述した第１の実施の形態での［アルゴリズム２］では、図１３（ａ）に示すように、買手業者側からの購入情報の処理順（購入希望価格の高い順、数量の多い順、情報入力時刻の早い順等、予め規定された処理順）を決定し、その決定した順に、購入情報の条件に従って販売情報をクラスタリングするようにした。
これに対して本アルゴリズムでは、上記図１３（ｂ）に示すように、販売業者側からの販売情報の処理順（販売希望価格の高い順或いは低い順、数量の多い順、情報入力時刻の早い順等、予め規定された処理順）を決定し、その決定した順に、販売情報の条件に従って購入情報をクラスタリングする。
【００７５】
図１４は、上述したような各アルゴリズムにおいて、購入情報と販売情報の対応するクラスタ内での紐付けの一例を示したものである。
ここでは、ある購入情報のクラスタ内に購入情報（１）〜（４）が存在し、それに対応する販売情報のクラスタ内に販売情報（ａ）〜（ｂ）が存在するものとしている。そして、クラスタ内での紐付けの基準を、価格、数量、及び情報入力時刻としている。
また、購入情報（１）と購入情報（４）は、同じ上限価格を指定しており、数量もその範囲の同じものを指定している。但し、購入情報（１）のほうが購入情報（４）よりも早く入力されたものとする。購入情報（２）と購入情報（３）は、上限価格、数量、及びその範囲を他者と異なるものを指定している。
一方、販売情報（ｂ）は、最も低い下限価格を指定しており、販売情報（ｃ）は、最も高い下限価格を指定している。販売情報（ａ）は、販売情報（ｂ）と販売情報（ｃ）の各下限価格の間の価格を下限価格として指定している。
【００７６】
そこで、上述のような購入情報（１）〜（４）のクラスタと、販売情報（ａ）〜（ｂ）のクラスタとでの紐付けは、次のような順序で行われる。
【００７７】
１．上限価格の高い順に、購入情報の紐付け処理順を決定する。このとき、上限価格が同じ購入情報が存在した場合は数量を多く指定してある方を優先し、数量も同じ指定であった場合は、情報入力時刻の早い方を優先する。
ここでは、最も高い上限価格を指定した購入情報が、購入情報（１）と購入情報（４）の２つであるが、これらの購入情報のうち情報入力時刻が早いのは購入情報（１）であるため、この購入情報（１）を優先する。したがって、購入情報の紐付け処理順は、購入情報（１）→購入情報（４）→購入情報（３）→購入情報（２）となる。
【００７８】
２．下限価格の高い順に、販売情報の紐付け処理順を決定する。或いは、買手業者に上限価格の高値入力を促し、売手業者に下限価格の安値入力を促すという観点から、下限価格の低い順に、販売情報の紐付け処理順を決定する。このときも、下限価格が同じ販売情報が存在した場合は数量を多く指定してある方を優先し、数量も同じ指定であった場合は、情報入力時刻の早い方を優先する。
したがって、下限価格の高い順の場合、販売情報の紐付け処理順は、販売情報（ｃ）→販売情報（ａ）→販売情報（ｂ）となり、下限価格の低い順の場合、販売情報の紐付け処理順は、販売情報（ｂ）→販売情報（ａ）→販売情報（ｃ）となる。
【００７９】
３．販売情報の紐付け処理順が下限価格の高い順である場合、購入情報（１）は、最初の販売情報（ｃ）が条件を満たすものであれば、これと紐付けられて成約決定となる。
このとき、販売情報（ｃ）の条件では満たされない場合、次の販売情報（ａ）と紐付けられる。販売情報（ａ）でも満たされないときは、最後の販売情報（ｂ）と紐付けられる。また、例えば、購入情報（１）と販売情報（ｃ）が紐付けられ、購入情報（１）の希望する数量（必要数量）が販売情報（ｃ）で指定されている数量では満たされない場合、該必要数量が満たされるまで、次の販売情報（ここでは販売情報（ａ）、販売情報（ｂ））との紐付けが繰り返し行われる。
販売情報の紐付け処理順が下限価格の低い順である場合も同様にして、購入情報（１）は、販売情報（ｂ）、販売情報（ａ）、販売情報（ｃ）の順に、紐付けられて成約決定される。この場合の紐付け処理順で処理を進めると、購入情報（１）の上限価格を下回る販売情報の下限価格（最安値）の商品が、購入情報（１）に紐付けられることになるため、成約決定の確率が高くなり、取引がより活性化される、という効果がある。
その後、次の購入情報（４）が同様にして処理され、続いて、購入情報（３）、購入情報（２）が順に処理される。
【００８０】
上述の処理３．での成約決定の際の価格については、購入情報にて指定されている上限価格（＠１）に基づいて決定するのが一般的であるが、これに限らず、販売情報にて指定されている下限価格（＠２）に基づいて決定するようにしてもよい。或いは、購入情報と販売情報の各々で指定されている価格に基づいて決定するようにしてもよい。例えば、購入情報の上限価格（＠１）と販売情報の下限価格（＠２）の内分点（（＠１＋＠２）／２）に基づいて価格決定する。
【００８１】
尚、上述した紐付け処理と価格決定処理については、対象コンテンツの特性や取引参加者の評価関数によりＮＯＮル−ル化してもよいし、ＧＡを利用するようにしてもよい。
【００８２】
ところで、本実施の形態では、対象商品を生花としているが、これに限られることはない。例えば、航空チケットや他の交通機関のチケット、コンサートチケットのように、使用可能な期限が決まった商品でもよい。
【００８３】
その一例として、図１５は、対象商品を航空チケットとした場合に、売手側の販売情報に対して買手側が様々な条件付け（様々なクラスタレベルでのクラスタリング属性の項目の内容の限定）を行った際の紐付け処理順の抽象度が、上述した生花の場合と、どのように対応するかを示したものである。
この図１５に示すように、航空チケットの場合においても、共通項目である「価格」及び「数量」に加えて、「便名」、「航空会社」、「時間帯」、「フライト日」、「ＯＤ（出発地、到着地）」と、指定項目が多ければ多いほど、抽象度が高くなり、先に処理されることになる。
尚、航空チケットの場合、生産者が航空会社に対応し、大手売手業者が航空会社の支店などの営業部門、或いは大手旅行会社などの販売エ−ジェントに対応し、小口売手業者が各旅行代理店や航空チケットを扱うコンビニエンスストアなどの販売店に対応する。
【００８４】
具体的には例えば、図１６は、クラスタレベル１〜４が仲介業者により予め決定されており、買手側がそれらのクラスタレベル１〜４の中から任意に決定したクラスタレベルのクラスタリング属性の項目にその内容を設定する場合の、買手側１〜３の紐付け処理順を示したものである。
この図１６に示すように、最も条件指定が細かいクラスタレベル４（「フライト日」、「午前又は午後指定」、「航空会社」、及び「便名」の全ての指定）にてその内容を設定した買手側３が先ず最初の処理対象となり、次に条件指定が細かいクラスタレベル３（「フライト日」、「午前又は午後指定」、及び「航空会社」の指定）にてその内容を設定した買手側２が次の処理対象となり、そして最後の買手側１が処理対象となる。
【００８５】
また、図１７は、買手側１〜４が各々クラスタリング属性の項目及びその内容（条件）を任意に設定する場合の、買手側１〜４の紐付け処理順を示したものである。
この図１７に示すように、最も条件指定が細かい買手側４が先ず最初の処理対象となり、続いて、買手側３、買手側２、買手側１が順に処理対象となる。
先ず最初の買手側４については、対応する販売情報は販売情報▲５▼の１つのみであるため、これを紐付けする。次の買手側３については、対応する販売情報は販売情報▲５▼及び▲９▼の２つであるため、それらのうちの販売金額の高い販売情報▲５▼の方を優先して紐付けする。次の買手側２についても同様に、対応する販売情報▲８▼、▲２▼、▲９▼、及び▲５▼の４つのうち、販売金額の高い順で、販売金額が同じならば席数の多い方を優先して、該当する販売情報を紐付けする。そして最後の買手側１についても同様に、対応する販売情報▲１▼〜▲９▼（全ての販売情報）のうち、販売金額の高い順で、販売金額が同じならば席数の多い方を優先して、さらに席数が同じならば情報入力時刻の早い方を優先して、該当する販売情報を紐付けする。
【００８６】
以上の説明から、本実施の形態でのクラスタリング属性の項目指定及び処理順については、次のようにまとめられる。
１．クラスタリング属性の項目とその内容
▲１▼  市場運営者や仲介業者が予め決定する。
▲２▼  買手側が任意に決定する。
２．クラスタ間の処理順
▲１▼  条件指定が細かい（指定項目が多いもの、内容の限定が細かいもの）クラスタから順に処理する。
▲２▼  市場運営者や仲介業者が予め決定する。
３．クラスタ内の処理順
▲１▼  購入情報のクラスタ内の処理順を決定してから、購入情報毎に販売情報をクラスタリングする。
▲２▼  販売情報のクラスタ内の処理順を決定してから、販売情報毎に購入情報をクラスタリングする。
【００８７】
尚、第２の実施の形態で説明したクラスタ間及びクラスタ内の処理順等については、第１の実施の形態にも適用可能であることは言うまでもない。また、第１の実施の形態でも、対象商品を生花としているが、これに限られることはなく、航空チケットや他の交通機関のチケット、コンサートチケットのように、使用可能な期限が決まった商品にも適用可能である。
【００８８】
また、本発明は、上述した各実施の形態での生花取引システムに限られることはない。複数の買手業者と複数の売手業者が参加するようになされた商品取引システムであれば、適用可能である。
【００８９】
また、本発明の目的は、上述した各実施の形態のサーバ及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した各実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、上述した各実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって各実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
以上説明したように本実施形態では、複数の買手側から出力される複数の購入情報から、購入条件（商品の「種類」や「色」等の属性）に従った集合（クラスタ）を形成する（クラスタリング処理）。この購入条件は、例えば、市場運営者（仲介業者）より予め設定されたり、或いは買手側が任意に設定したりする。一方、複数の売手側から出力される複数の販売情報についても、上記の購入条件に従った集合を形成する。これにより、購入条件毎に、購入情報の集合と販売情報の集合が形成される。そして、同じ購入条件の購入情報の集合と販売情報の集合の間で、購入情報と販売情報の紐付けを行う。このとき、購入情報の集合を構成する購入情報の中で所定の条件（購入希望価格が高い順等）に従って決定された順序で、上記の紐付けを行うようにしてもよい。
また、複数の買手側から出力される複数の購入情報において、販売情報との紐付けを行う順序を、所定の条件（購入希望価格が高い順等）に従って決定する。この順序に従った処理対象の購入情報に含まれる予め設定された購入条件（商品の「種類」や「色」等の属性）に従って、複数の売手側から出力される複数の販売情報から集合（クラスタ）を形成する。これにより、処理対象購入情報の購入条件に対応した販売情報の集合が形成される。そして、この販売情報の集合を構成する販売情報の中で、処理対象購入情報の紐付けを行う。
或いは、複数の売手側から出力される複数の販売情報において、購入情報との紐付けを行う順序を、所定の条件（販売希望価格が高い順或いは低い順等）に従って決定する。この順序に従った処理対象の販売情報に含まれる予め設定された販売条件（商品の「種類」や「色」等の属性）に従って、複数の買手側から出力される複数の購入情報から集合（クラスタ）を形成する。これにより、処理対象販売情報の販売条件に対応した購入情報の集合が形成される。そして、この購入情報の集合を構成する購入情報の中で、処理対象販売情報の紐付けを行う。
上述のような構成とすることで、多様な売買要求に従ったかたちで、複数の購入情報と複数の販売情報の紐付けを行うことができ、短時間に効率的に取引成立の割合を高めることができる。
【００９０】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の買手業者と複数の売手業者間の売買取引を効率的に行い、該売買取引の成立の割合を高めることが可能な商品取引処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態において、  本発明を適用した生花取引システムの構成を示すブロック図である。
【図２】上記生花取引システムにおいて、各々の買手業者側から出力される購入情報を説明するための図である。
【図３】上記生花取引システムにおいて、各々の売手業者側から出力される販売情報を説明するための図である。
【図４】複数の上記購入情報と複数の上記販売情報を紐付けして取引成立するためのアルゴリズム１を説明するためのフローチャートである。
【図５】上記アルゴリズム１でのクラスタリング処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】上記クラスタリング処理により生成された購入情報のクラスタと販売情報のクラスタを説明するための図である。
【図７】上記購入情報のクラスタと販売情報のクラスタ内での紐付け処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】上記紐付け処理を具体的に説明するための図である。
【図９】複数の上記購入情報と複数の上記販売情報を紐付けして取引成立するためのアルゴリズム２を説明するためのフローチャートである。
【図１０】上記アルゴリズム２での購入情報の処理順決定を説明するための図である。
【図１１】上記購入情報の処理順決定に従って、購入情報と販売情報のクラスタ内での紐付け処理を説明するための図である。
【図１２】第２の実施の形態において、複数の上記購入情報と複数の上記販売情報を紐付けして取引成立するためのアルゴリズム３を説明するための図である。
【図１３】複数の上記購入情報と複数の上記販売情報を紐付けして取引成立するためのアルゴリズム４を説明するための図である。
【図１４】上記の各アルゴリズムにおいて、購入情報と販売情報の対応するクラスタ内での紐付けの一例を説明するための図である。
【図１５】対象商品を航空チケットとした場合の、売手側の販売情報に対して買手側が様々な条件付けを行った際の紐付け処理順の抽象度を説明するための図である。
【図１６】上記の紐付け処理順をより具体化（買手側が条件のレベルを指定する場合）して説明するための図である。
【図１７】上記の紐付け処理順をより具体化（買手側が条件を任意に指定する場合）して説明するための図である。
【符号の説明】
１００  生花取引システム
１１０  ＷＡＮ
１２０A1，１２０A2，・・・，１２０An買手業者側端末装置
１２０B1，１２０B2，・・・，１２０Bn売手業者側端末装置
１２１  情報受信配信機能
１２２  インターフェース（Ｉ／Ｆ）機能
１２３  アプリケーション機能
１２４  データベースメモリ
１４０  サーバ側端末装置
１４１  情報受信配信機能
１４２  アプリケーション機能
１４３  データベースメモリ
【図１】
0004237312.tif 000002
【図２】
0004237312.tif 000003
【図３】
0004237312.tif 000004
【図４】
0004237312.tif 000005
【図５】
0004237312.tif 000006
【図６】
0004237312.tif 000007
【図７】
0004237312.tif 000008
【図８】
0004237312.tif 000009
【図９】
0004237312.tif 000010
【図１０】
0004237312.tif 000011
【図１１】
0004237312.tif 000012
【図１２】
0004237312.tif 000013
【図１３】
0004237312.tif 000014
【図１４】
0004237312.tif 000015
【図１５】
0004237312.tif 000016
【図１６】
0004237312.tif 000017
【図１７】
0004237312.tif 000018