"販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて該商品の購入処理を実行する電子商取引サーバであって、前記ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、前記商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定手段であって、前記アクセス情報が前記ユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定手段と、前記商品の販売後における前記ウェブページへの前記ユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された基準時と、前記設定手段により設定された優先度とに基づいて前記購入処理を調整する調整手段とを備えることを特徴とする電子商取引サーバ。前記調整手段が、前記基準時を含む所定の調整期間を設定し、該調整期間において前記優先度に基づいて前記購入処理を調整する、ことを特徴とする請求項1に記載の電子商取引サーバ。前記閾値が、前記商品の当初の販売個数と該商品が購入候補から外される所定の確率とに基づいて設定される、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の電子商取引サーバ。前記閾値が前記商品の当初の販売個数である、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の電子商取引サーバ。前記判定手段が、現時点において一以上のユーザが購入候補として選択している前記商品の総数を予測購入数として算出し、該予測購入数が前記閾値を超えている場合に現時点を前記基準時とする、ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の電子商取引サーバ。前記判定手段が、販売開始時刻から現在までの、一以上のユーザが購入候補として選択した前記商品の総数の増加傾向に基づいて前記予測購入数を算出し、該予測購入数が前記閾値を超える将来の時点を前記基準時とする、ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の電子商取引サーバ。前記判定手段が、販売開始時刻から現在までの、一以上のユーザが購入した前記商品の総数の増加傾向に基づいて前記予測購入数を算出し、該予測購入数が前記閾値を超える将来の時点を前記基準時とする、ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の電子商取引サーバ。前記設定手段が、前記アクセス日時が早いユーザほど高い優先度が付与され、前記アクセス日時が同じユーザが複数存在する場合には前記アクセス回数が多いユーザほど高い優先度が付与されるように、前記優先度を設定する、ことを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の電子商取引サーバ。前記商品の発売日が設定されていない場合に、前記設定手段が、前記アクセス回数が多いユーザほど高い優先度が付与され、前記アクセス回数が同じユーザが複数存在する場合には前記アクセス日時が早いユーザほど高い優先度が付与されるように、前記優先度を設定する、ことを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の電子商取引サーバ。前記優先度が、前記商品を購入できる優先順位、又は前記商品を購入する権利を獲得できる確率である、ことを特徴とする請求項1~9のいずれか一項に記載の電子商取引サーバ。販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて前記商品の購入処理を実行する電子商取引サーバにより実行される電子商取引方法であって、前記ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、前記商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定ステップであって、前記アクセス情報が前記ユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定ステップと、前記商品の販売後における前記ウェブページへの前記ユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて判定された基準時と、前記設定ステップにおいて設定された優先度とに基づいて前記購入処理を調整する調整ステップとを含むことを特徴とする電子商取引方法。コンピュータを、販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて前記商品の購入処理を実行する電子商取引サーバとして機能させるための電子商取引プログラムであって、前記ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、前記商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定手段であって、前記アクセス情報が前記ユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定手段と、前記商品の販売後における前記ウェブページへの前記ユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された基準時と、前記設定手段により設定された優先度とに基づいて前記購入処理を調整する調整手段とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする電子商取引プログラム。コンピュータを、販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて前記商品の購入処理を実行する電子商取引サーバとして機能させるための電子商取引プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記電子商取引プログラムが前記コンピュータに、前記ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、前記商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定手段であって、前記アクセス情報が前記ユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定手段と、前記商品の販売後における前記ウェブページへの前記ユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された基準時と、前記設定手段により設定された優先度とに基づいて前記購入処理を調整する調整手段とを実行させる、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。購入希望者の中には商品購入への熱意が強い者とそうでない者とがいるのが普通である。しかし、上記特許文献1などに示される従来の優先順位の決定手法は、ユーザの熱意を考慮したものとはいえない。店舗側としては、商品の購入を以前から楽しみにしているユーザと、偶然にその商品を見つけて購入しようとしているユーザとでは、なるべく前者の方に優先して販売したいという思惑がある。そこで本発明は、購入意欲が強いユーザが優先して商品を購入することが可能な電子商取引サーバ、電子商取引方法、電子商取引プログラム、及びそのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。本発明の電子商取引サーバは販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて該商品の購入処理を実行する電子商取引サーバであって、ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定手段であって、アクセス情報がユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定手段と、商品の販売後におけるウェブページへのユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定手段と、判定手段により判定された基準時と、設定手段により設定された優先度とに基づいて購入処理を調整する調整手段とを備えることを特徴とする。本発明の電子商取引方法は、販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて商品の購入処理を実行する電子商取引サーバにより実行される電子商取引方法であって、ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定ステップであって、アクセス情報がユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定ステップと、商品の販売後におけるウェブページへのユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定ステップと、判定ステップにおいて判定された基準時と、設定ステップにおいて設定された優先度とに基づいて購入処理を調整する調整ステップとを含むことを特徴とする。本発明の電子商取引プログラムは、コンピュータを、販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて商品の購入処理を実行する電子商取引サーバとして機能させるための電子商取引プログラムであって、ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定手段であって、アクセス情報がユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定手段と、商品の販売後におけるウェブページへのユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定手段と、判定手段により判定された基準時と、設定手段により設定された優先度とに基づいて購入処理を調整する調整手段とをコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータを、販売個数が限定されている商品のウェブページに対するユーザ操作に基づいて商品の購入処理を実行する電子商取引サーバとして機能させるための電子商取引プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、電子商取引プログラムがコンピュータに、ウェブページへのユーザ端末のアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶するアクセス情報記憶手段を参照して、商品を購入する優先度をユーザ毎に設定する設定手段であって、アクセス情報がユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つである、該設定手段と、商品の販売後におけるウェブページへのユーザ端末のアクセス状況に基づいて該ウェブページに対応する商品の予測購入数を算出し、該予測購入数が所定の閾値を超える基準時を判定する判定手段と、判定手段により判定された基準時と、設定手段により設定された優先度とに基づいて購入処理を調整する調整手段とを実行させる、ことを特徴とする。このような発明によれば、ユーザ端末のアクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つを示すアクセス情報に基づいて商品購入の優先度が設定される。これは、どの時点でウェブページにアクセスしたか、及び/又はどれだけ多くウェブページにアクセスしたかを基準に、すなわち、ユーザの商品購入の意欲を想定して、優先度が設定されることを意味する。また、商品の購入数が所定の閾値を超えると予測される時点が基準時として求められ、購入処理が基準時及び優先度に基づいて調整される。このように、予測購入数が一定数以上になると見込まれる時点を考慮して、優先度に基づく購入処理の調整を行うことで、購入意欲が強いユーザが優先して商品を購入することが可能となる。本発明の電子商取引サーバでは、調整手段が、基準時を含む所定の調整期間を設定し、該調整期間において優先度に基づいて購入処理を調整してもよい。この場合には、基準時を含む一定の期間が調整期間として設定され、この調整期間において優先度に基づく購入処理の調整が実行される。このように、予測購入数が一定数以上になると見込まれる時点を含む期間において優先度に基づく購入処理の調整を行うことで、購入意欲が強いユーザが優先して商品を購入することが可能となる。本発明の電子商取引サーバでは、閾値が、商品の当初の販売個数と該商品が購入候補から外される所定の確率とに基づいて設定されてもよい。この場合には、当初の販売個数及び上記確率いわゆるドロップ率に基づいて閾値が設定されるので、商品購入時のユーザの行動を考慮して調整期間を適切に設定することができる。本発明の電子商取引サーバでは、閾値が商品の当初の販売個数であってもよい。この場合には、閾値を簡単に設定することができ、また、調整期間を適切に設定することができる。本発明の電子商取引サーバでは、判定手段が、現時点において一以上のユーザが購入候補として選択している商品の総数を予測購入数として算出し、該予測購入数が閾値を超えている場合に現時点を基準時としてもよい。このように、現時点における、購入候補として選択された商品の総数に基づいて基準時を設定することで、調整期間を適切に設定することができる。本発明の電子商取引サーバでは、判定手段が、販売開始時刻から現在までの、一以上のユーザが購入候補として選択した商品の総数の増加傾向に基づいて予測購入数を算出し、該予測購入数が閾値を超える将来の時点を基準時としてもよい。このように、購入候補として選択された商品の総数の増加傾向に基づいて将来の購入数を予測することで、調整期間を適切に設定することができる。本発明の電子商取引サーバでは、判定手段が、販売開始時刻から現在までの、一以上のユーザが購入した商品の総数の増加傾向に基づいて予測購入数を算出し、該予測購入数が閾値を超える将来の時点を基準時としてもよい。このように、実際に購入された商品の総数の増加傾向に基づいて将来の購入数を予測することで、調整期間を適切に設定することができる。本発明の電子商取引サーバでは、設定手段が、アクセス日時が早いユーザほど高い優先度が付与され、アクセス日時が同じユーザが複数存在する場合にはアクセス回数が多いユーザほど高い優先度が付与されるように、優先度を設定してもよい。この場合には、アクセス日時に基づいて優先度が設定されるので、早くから商品に注目してアクセスしてきた熱心なユーザほど、優先して商品を購入することができるようになる。本発明の電子商取引サーバでは、商品の発売日が設定されていない場合に、設定手段が、アクセス回数が多いユーザほど高い優先度が付与され、アクセス回数が同じユーザが複数存在する場合にはアクセス日時が早いユーザほど高い優先度が付与されるように、優先度を設定してもよい。この場合には、商品の発売日が未定の場合にアクセス回数に基づいて優先度が設定されるので、商品の発売が告知された後にその商品のページに何度もアクセスして発売のタイミングを確認するような熱心なユーザほど、優先して商品を購入することができるようになる。本発明の電子商取引サーバでは、優先度が、商品を購入できる優先順位、又は商品を購入する権利を獲得できる確率であってもよい。この場合には、優先度が高いユーザほど商品をより確実に購入することができる。本発明によれば、アクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つを示すアクセス情報に基づいて優先度が設定され、商品の購入数が所定の閾値を超えると予測される時点基準時を考慮して、優先度に基づく購入処理の調整が実行される。これにより、購入意欲が強いユーザが優先して商品を購入することが可能となる。以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。まず、図1~5を用いて、実施形態に係る電子商取引サーバ10の機能及び構成を説明する。電子商取引サーバ10は、ユーザ端末Tにオンラインショッピングサイトのウェブページを提供し、そのウェブページに対するユーザ操作に基づいて商品の購入処理を実行するコンピュータシステムである。図1に示すように、電子商取引サーバ10は通信ネットワークNを介して複数のユーザ端末Tと接続されている。なお、図1では3台のユーザ端末Tを示しているが、ユーザ端末Tは何台でもよい。ユーザ端末Tの例としてはパーソナルコンピュータや携帯情報端末PDA、携帯電話機などが挙げられるが、端末の種類は限定されず、ウェブブラウザの機能を備えていれば何でもよい。図2に示すように、電子商取引サーバ10は機能的構成要素としてアクセス監視部11、アクセス情報記憶部アクセス情報記憶手段12、判定部判定手段13、設定部設定手段14、及び調整部調整手段15を備えている。この電子商取引サーバ10は、図3に示すように、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムなどを実行するCPU101と、ROM及びRAMで構成される主記憶部102と、ハードディスクなどで構成される補助記憶部103と、ネットワークカードなどで構成される通信制御部104と、キーボードやマウスなどの入力部105と、モニタなどの出力部106とで構成される。図2に示す各機能は、CPU101や主記憶部102の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、CPU101の制御の下で通信制御部104や入力部105、出力部106などを動作させ、主記憶部102や補助記憶部103におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部102や補助記憶部103内に格納される。なお、図3では電子商取引サーバ10が1台のコンピュータで構成されているように示しているが、電子商取引サーバ10の機能を複数台のコンピュータに分散させてもよい。例えば、データベース機能アクセス情報記憶部12を備えるコンピュータとそれ以外の機能を備えるコンピュータとにより電子商取引サーバ10を構成してもよい。図2に戻って、アクセス情報記憶部12は、商品のウェブページへのユーザ端末Tのアクセスに関するアクセス情報をユーザ毎に記憶する手段である。アクセス情報は、ユーザを一意に特定するユーザIDと、商品を特定する商品名と、その商品のウェブページに最初にアクセスした日時初回アクセス日時と、そのウェブページへのアクセス回数とが関連付けられた情報である。なお、本実施形態における商品とは、販売個数が限定されている商品のことである。アクセス情報記憶部12に記録されるアクセス情報の例を図4に示す。一人のユーザが複数の商品ページを閲覧する場合もあるので、1ユーザについて複数のアクセス情報が記録され得る。また、一つの商品についてのウェブページが複数のユーザにより閲覧される場合もあるので、1商品1ウェブページについて複数のアクセス情報が記録され得る。図4の例では、ユーザAについては商品X,Y,Zに関するアクセス情報が記録され、商品YについてはユーザA,B,Cに関するアクセス情報が記録されている。アクセス監視部11は、商品のウェブページに対するユーザ端末Tのアクセスを監視及び記録する手段である。具体的には、アクセス監視部11はユーザ端末Tから受信したリクエスト信号とその信号に応じてユーザ端末Tに送られるウェブページとから、ユーザID、商品名、及びウェブページへのアクセス時刻を抽出する。そして、アクセス監視部11は抽出した各情報に基づいてアクセス情報記憶部12内のアクセス情報を更新する。アクセス情報が図4に示すように記録されているとして、例えばアクセス監視部11がユーザIDユーザC、商品名商品Z、及びアクセス時刻2010年9月1日21時30分00秒を取得した場合には、アクセス監視部11はそのユーザID及び商品名で特定されるアクセス情報のアクセス回数を6に更新する。このとき、アクセス監視部11は初回アクセス日時を更新しない。別の例で、アクセス監視部11がユーザIDユーザC、商品名商品X、及びアクセス時刻2010年9月1日21時30分00秒を取得した場合には、アクセス監視部11はユーザIDユーザC、商品名商品X、初回アクセス日時2010/09/0121:30:00、及びアクセス回数1を示す新規のアクセス情報を生成してアクセス情報記憶部12に格納する。アクセス監視部11は、商品に関する所定の告知がなされた時点からその商品のウェブページについてのアクセス情報を記録し始める。例えば、アクセス監視部11は、商品の発売がメディア例えば、ウェブサイト、雑誌、テレビ、メールなどを介して初めて予告された時からその商品に関するアクセス情報を記録し始めてもよい。これは、商品が実際に販売される前からアクセス情報が記録され得ることを意味する。あるいは、アクセス監視部11は、電子商取引サーバ10により提供されるオンラインショッピングサイト上で、既に販売されている商品についてのタイムセールが予告された時点からその商品に関するアクセス情報を記録し始めてもよい。判定部13は、商品の販売後における該商品のウェブページへのユーザ端末Tのアクセス状況に基づいて該商品の予測購入数を算出し、その予測購入数が所定の閾値を超える時点を基準時として判定する手段である。ここで、商品の販売後とは、商品に関する所定の告知がなされた後、その告知に基づく販売が実際に始まった時刻以降の時間帯を意味する。例えば、発売が告知された商品が実際に販売され始めた時刻以降や、告知されたタイムセールの開始時刻以降が、商品の販売後に相当する。まず、判定部13は閾値を設定するが、閾値の設定方法は限定されない。例えば、判定部13は商品の当初の販売個数仕入数又は残在庫数を該商品の閾値として設定してもよい。あるいは、判定部13は商品の当初の販売個数とドロップ率とに基づいて閾値を設定してもよい。ここで、ドロップ率とは、その商品が購入候補から外される確率、すなわちユーザが買物かごに入れた商品をそのかごから出して選択対象から外す確率のことである。このドロップ率は、オンラインショッピングサイトにおける過去の商品選択の傾向に基づいて予め設定されている。例えば、当初の販売個数が90個であり、ドロップ率が10に設定されている場合には、判定部13は閾値を90/1-0.1=100個に設定する。このように、判定部13は、途中で商品の購入を諦めるユーザを考慮し、当初の販売個数にドロップ率の分を上乗せすることで閾値を設定してもよい。あるいは、判定部13は経験則や他の計算モデルなどに基づいて閾値を設定してもよい。このように閾値を設定すると、判定部13は予測購入数を算出し、その予測購入数が閾値を超える時点を基準時として設定する。判定部13は下記の方法1,2のいずれかにより基準時を設定する。なお、仕入数を閾値として用いる場合には、予測購入数は、ユーザが購入候補として選択する全ての商品の総数になる。すなわち、判定部13は、現在買い物かごに入っている商品に加えて、既に決済されて購入された商品もカウントする。一方、残在庫数を閾値として用いる場合には、予測購入数は、現在ユーザが購入候補として選択している商品の総数のみである。すなわち、判定部13は、既に決済されて購入された商品はカウントせずに、現在買い物かごに入っている商品の総数だけをカウントする。なお、残在庫数とは、仕入数から、購入された商品の数を引いた数である。[基準時設定方法1]判定部13は、現時点で、オンラインショッピングサイト上で一以上のユーザが購入候補として選択している商品の総数を予測購入数とする。ここで、商品を購入候補として選択するとは、ユーザが買物かごに商品を入れる操作のことである。例えば、現時点で5人のユーザが商品Yを1個ずつ選択し、3人のユーザが商品Yを2個ずつ選択している場合には、判定部13は商品Yの予測購入数を1×52×3=11個と算出する。続いて、判定部13はその予測購入数が閾値を超えていれば現時点を基準時として設定し、この基準時を示すデータを調整部15に出力する。また、判定部13は優先度の設定を指示するための指示信号を設定部14に出力する。一方、予測購入数が閾値を超えていなければ、判定部13は基準時及び指示信号を出力せず、したがって、後述する設定部14及び調整部15の処理は行われない。判定部13はこのような基準時の設定及び出力を各商品について実行する。[基準時設定方法2]判定部13は、商品の販売が実際に始まった時点から現時点t1までの、一以上のユーザが購入候補として選択した商品の総数の増加傾向に基づいて、該商品の予測購入数を求める。図5を用いてこの予測方法を具体的に説明する。グラフの横軸は販売開始時刻t0からの経過時間を示し、縦軸は選択された一商品買物かごに入れられた一商品の総数を示す。t1は現時点を示している。判定部13は時刻t0から時刻t1までの増加率の変化に基づいて今後の販売数の推移を予測する。選択された商品の総数が図5に示すように推移している場合実線参照には、判定部13は、その総数が指数関数的に増えていくと予測してもよいし破線L1参照。あるいは、判定部13は、現時点までの増加傾向時間帯t0~t1における増加傾向を線形に均した上で、その総数がそのまま線形に増えていくと予測してもよい破線L2参照。なお、予測に用いる計算モデルはこれらのものに限定されない。このように将来の予測購入数を求めると、判定部13は予測購入数が閾値を超える将来の時点すなわち、商品が完売すると予想される時点を基準時として設定し、この基準時を示すデータを調整部15に出力する。判定部13はこの基準時の設定及び出力を各商品について実行する。また、判定部13は優先度の設定を指示するための指示信号を設定部14に出力する。なお、この設定方法2において、商品の販売期間が限定されており、且つ得られた基準時がその販売期間の終点よりも将来の時点であれば、判定部13は基準時及び指示信号を出力せず、したがって、後述する設定部14及び調整部15の処理は行われない。これは、販売期間内に商品が売り切れる可能性がなく、ユーザの購入処理を制限する必要がないからである。設定部14は、判定部13から指示信号が入力された場合に、商品を購入する優先度をアクセス情報に基づいてユーザ毎に設定する手段である。優先度によるユーザの順位付けは商品毎に行われる。本実施形態では、設定部14は下記の方法1,2のいずれかにより優先度を設定する。[優先度設定方法1]設定部14は、初回のアクセス日時が早いユーザほど高い優先度が付与されるように、優先度を設定する。このとき、二人以上のユーザで初回アクセス日時が同じであれば、設定部14はその中でアクセス回数が多いユーザほど高い優先度が付与されるように、優先度を設定する。図4を前提として、商品Yに関する優先度をユーザA,B,Cに対して付与する場合を説明する。初回アクセス日時は、ユーザA及びBが2010年3月10日15時00分00秒であり、ユーザCが2010年4月10日12時00分00秒である。そして、初回アクセス日時が同じユーザA,Bでは、ユーザBの方が商品Yのウェブページへのアクセス回数が多い。したがって、設定部14はユーザBに最も高い優先度を、ユーザAに2番目に高い優先度を、ユーザCに3番目に高い優先度を、それぞれ付与する。このような設定方法1を採用すれば、商品に関する所定の告知例えば発売の告知がされた後に早くから商品に注目してアクセスしてきた熱心なユーザほど、優先して商品を購入することができるようになる。[優先度設定方法2]設定部14は、アクセス回数が多いユーザほど高い優先度が付与されるように、優先度を設定する。このとき、二人以上のユーザでアクセス回数が同じであれば、設定部14はその中で初回アクセス日時が早いユーザほど高い優先度が付与されるように、優先度を設定する。この設定方法2は、例えば商品の発売日が設定されていない公に告知されていない場合に用いられる。図4を前提として、商品Zに関する優先度をユーザA,B,Cに対して付与する場合を説明する。アクセス回数はユーザA及びCが5であり、ユーザBが0である。そして、アクセス回数が同じユーザA,Cでは、ユーザCの方が早く商品Zのウェブページにアクセスしている。したがって、設定部14はユーザCに最も高い優先度を、ユーザAに2番目に高い優先度を、ユーザBに3番目に高い優先度を、それぞれ付与する。このような設定方法2を採用すれば、商品の発売が告知された後にその商品のページに何度もアクセスして発売のタイミングを確認するような熱心なユーザほど、優先して商品を購入することができるようになる。上記の設定方法1,2のいずれを用いるとしても、各ユーザに付与される優先度の種類や具体的な数値は任意に定めてよい。まず、設定部14は商品を購入できる優先順位を優先度として設定してもよい。この場合には、設定部14は、優先度順に並べたユーザのうち、販売個数に相当する人数の上位ユーザに優先度高を設定し、他の下位ユーザに優先度低を設定してもよい。また、設定部14は上位から1,2,...というように順位をユーザに付与してもよい。また、設定部14は、抽選で商品の購入者を決定するような場合、商品を購入する権利を獲得できる確率を優先度として設定してもよい。例えば、設定部14は、優先度順に並べられたユーザについて、最上位グループGaのn人の確率をPa、次のグループGbのn人の確率をPb、その次のグループGcのn人の確率をPc、...ただし、Pa>Pb>Pc>...というように優先度を設定し、最上位グループGaのユーザが抽選で選ばれる確率を高くするようにしてもよい。設定部14は以上のような手法で設定した各ユーザの優先度の情報をリストとして調整部15に出力する。したがって、リストは商品毎に作成されることになる。調整部15は、判定部13から入力された基準時と、設定部14から入力された優先度とに基づいて商品の購入処理を調整する手段である。まず、調整部15は購入処理の調整を行う期間調整期間を設定する。調整部15は、判定部13における基準時の設定方法に応じて、下記の方法1,2のいずれかにより調整期間を設定する。[調整期間設定方法1]判定部13が上記の基準時設定方法1に従って基準時を設定した場合には、調整部15は当該基準時すなわち現時点を始点とする所定の調整期間を設定する。この場合、調整期間の終点は任意に定めてよく、例えば、基準時から10分後を調整期間の終点としてもよい。[調整期間設定方法2]判定部13が上記の基準時設定方法2に従って基準時を設定した場合には、調整部15は当該基準時を終点とする調整期間を設定する。この場合、調整期間の始点は任意に定めてよい。例えば、調整部15は現時点を調整期間の始点としてもよいし、基準時から所定の時間遡った時点例えば基準時の10分前を始点としてもよい。あるいは、調整部15は判定部13と同様の計算モデルを用いて予測購入数を算出し、商品の当初の商品の販売個数から予測購入数を減じて得られる残数が所定数以下例えば100個以下になる時点を始点としてもよい。調整期間設定方法2の一例を図6に示す。例えば、判定部13が上記破線L1のように予測購入数を求め、この予測購入数と設定された閾値とに基づいて基準時t2を設定した場合には、調整部15はこの基準時t2に対応する始点t3を設定することで、時刻t3から時刻t2にかけての調整期間Tを設定する。調整期間Tの位置及び長さは、基準時終点t2を求めるために行われる閾値の設定や予測購入数の推移、並びに始点t3の設定方法に依存する。続いて、調整部15は上記のいずれかの方法により設定した調整期間において購入処理を調整する。この調整は以下のように実施される。調整部15は、購入対象として選択した商品買物かごに入れた商品の決済処理を指示するユーザ操作に対して、その決済処理を実行するか否かを決定する。このユーザ操作は、例えばユーザ端末Tに表示されたウェブページ上の購入ボタンをクリック操作であり、この操作に基づく要求信号がユーザ端末Tから電子商取引サーバ10に送られてくる。調整部15はその要求信号を解析して、ユーザIDと、商品名と、決済の指示を示す情報とを取得する。続いて、調整部15は対応する商品のリストを参照してそのユーザIDの優先度を取得し、ユーザ端末Tから送られてきた要求信号を受け入れて決済処理を行うべきか否かを決定する。例えば、各ユーザの優先度が高低の二値で設定されている場合には、調整部15は取得した優先度が高であるときのみ決済処理を実行する。この場合、優先度が高であるユーザの端末Tには、ユーザ操作に応答して電子商取引サーバ10から送られてきた決済関連ページ決済情報を入力する画面や、決済完了を知らせる画面などが表示される。一方、優先度が低であるユーザの端末Tには、電子商取引サーバ10から送られてきた、決済処理に進めないことを示すビジー画面のページが表示される。すなわち、ある商品についての優先度が高いユーザは、その商品を確実に購入することができる。別の例で、抽選で商品の購入者を決定するような際に、各ユーザの優先度が購入の権利を獲得できる確率である場合には、調整部15は取得した優先度に基づいて、決済処理を行うべきか否かを確率的に決定する。この場合、ある商品についての優先度が高いユーザはその商品に関する決済処理に絶対に進めるとは限らないが、抽選で選ばれて決済できる確率は優先度が低いユーザよりも高くなる。電子商取引サーバ10は、調整部15の決定に基づいて決済関連画面又は落選を示す画面のウェブページをユーザ端末Tに送信する。次に、図7を用いて、図1に示す電子商取引サーバ10の動作を説明するとともに本実施形態に係る電子商取引方法について説明する。以下では、特定の商品Xに関する所定の告知がなされた時点から収集されたアクセス情報がアクセス情報記憶部12に格納されていることを前提として、その商品Xに関する購入処理の制御に関して説明する。もちろん、電子商取引サーバ10では複数種類の商品について図7に示す処理が並行して実行され得る。商品の販売が開始されると、所定のタイミングで判定部13が、基準時を求めるための閾値を設定するステップS11。続いて、判定部13は販売開始時点からの商品Xのウェブページへのユーザ端末Tのアクセス状況に基づいて商品Xの予測購入数を求め、この予測購入数と閾値とに基づいて基準時を求めるステップS12、判定ステップ。なお、上記基準時設定方法2を用いる場合には、ステップS12の処理は、将来の一時点における予測購入数を求めてステップS121その予測購入数が閾値を超えるか否かを判断するステップS122、という一連の処理を、判断時点を少しずつシフトさせながらステップS123繰り返し実行するものであるといえる。この場合には、ある時点において予測購入数が閾値を超えるとステップS123;YES、その時点が基準時として設定されるステップS124。続いて、設定部14が、アクセス情報記憶部12内の商品Xに関するアクセス情報に基づいて、商品Xに関する優先度をユーザ毎に設定するステップS13、設定ステップ。具体的な設定方法は上記の通りである。続いて、調整部15が判定部13により設定された基準時に基づいて調整期間を設定し、その調整期間において、設定された優先度に基づいて購入処理を調整するステップS14、調整ステップ。上述したように、調整期間の設定方法は一つに限定されるものではない。電子商取引サーバ10は、図7に示す一連の処理を所定の時間間隔をおいて複数回実行してもよい。上述した基準時設定方法2及び調整期間設定方法2を用いる場合には、図5に示される予測購入数の推移は、時刻t0から時刻t1までの実際の推移により変わり得るので、予測購入数の推移に依存する調整期間も変わり得る。なお、判定部13は、選択された商品の総数を求める際に、買物かごに入れられてから一定時間が経過した商品についてはカウントしなくてもよい。これは、買物かごに商品を入れてから一定時間が経過すると、商品を購入する確率が低下するためである。次に、図8を用いて、コンピュータを電子商取引サーバ10として機能させるための情報提供プログラムを説明する。電子商取引プログラムP1は、メインモジュールP10、アクセス監視モジュールP11、アクセス情報記憶モジュールP12、判定モジュールP13、設定モジュールP14、及び調整モジュールP15を備えている。メインモジュールP10は、電子商取引機能を統括的に制御する部分である。アクセス監視モジュールP11、アクセス情報記憶モジュールP12、判定モジュールP13、設定モジュールP14、及び調整モジュールP15を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記のアクセス監視部11、アクセス情報記憶部12、判定部13、設定部14、及び調整部15の機能と同様である。電子商取引プログラムP1は、例えば、CD-ROMやDVD-ROM等の記録媒体または半導体メモリに記録された態様で提供される。また、電子商取引プログラムP1は、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザ端末Tのアクセス日時及びアクセス回数を示すアクセス情報に基づいて商品購入の優先度が設定される。これは、どの時点でウェブページにアクセスしたか、又はどれだけ多くウェブページにアクセスしたかを基準に、すなわち、ユーザの商品購入の意欲を想定して、優先度が設定されることを意味する。また、商品の予測購入数が閾値を超えると予測される時点が基準時として求められ、その基準時を考慮して、購入処理が優先度に基づいて調整される。具体的には、基準時を含む一定の期間調整期間において、購入処理が優先度に基づいて調整される。このように、予測購入数が一定数以上になると見込まれる時点を考慮して、優先度に基づく購入処理の調整を行うことで、購入意欲が強いユーザが優先して商品を購入することが可能となる。ユーザの通信環境は光ファイバや無線LAN、ADSLなど様々であるが、上記のような調整を行うことで、通信環境の差から生じる不公平感を弱めることが可能になる。すなわち、購入申込が集中する際には、通信速度が速いネットワークを利用するユーザの方が、購入意思の強さにかかわらず商品購入の面で有利になるが、優先度に基づいて購入処理を調整することで、購入申込の公平性を一定のレベル以上に保つことができる。本実施形態では、基準時を決めるための閾値が商品の当初の販売個数とドロップ率とに基づいて設定されてもよい。この場合には、商品購入時のユーザの行動、すなわち、選択した商品を購入対象から外す行動までも考慮して調整期間を適切に設定することができる。また、本実施形態では、単純に商品の当初の販売個数を閾値としてもよく、この場合には、閾値を簡単に設定しつつ、調整期間を適切に設定することができる。以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。上記実施形態では初回アクセス日時とアクセス回数の双方がアクセス情報として記録されたが、それらのどちらか一方のみをアクセス情報としてアクセス情報記憶手段に記憶させてもよい。その場合には、設定手段は初回アクセス日時の昇順、及びアクセス回数の降順のどちらか一方に基づいてユーザを並べ替えた上で、各ユーザの優先度を設定すればよい。上記実施形態では、設定部14が判定部13からの指示信号に基づいて優先度を設定したが、設定部14は、その指示信号にかかわらず予め優先度を設定して調整部15に出力しておいてもよい。この場合には、調整部15は判定部13から基準時のデータを受け取ると上記の処理を実行する。図4に示したアクセス情報は、電子商取引サーバ10のアクセス情報記憶部12に記録されているが、これに限らず、ユーザ端末Tのクッキーcookieに記録されるようにしてもよい。この場合、例えばユーザAのユーザ端末Tのクッキーには、図4に示す商品X、初回アクセス日時:2010/06/0112:30:00、アクセス回数:10などと記録される。上記実施形態では電子商取引サーバ10がアクセス情報記憶部12を備えているが、アクセス情報記憶手段は他のサーバ上に設けられてもよい。この場合には、電子商取引サーバは通信ネットワークNを介してアクセス情報記憶手段にアクセスすればよい。上記実施形態では、アクセス日時及びアクセス回数のうちの少なくとも一つに応じて優先度が設定されたが、設定手段はさらに購入履歴も用いて優先度を設定してもよい。この場合には、設定手段は、購入データベース図示せずに記憶されている各ユーザの購入履歴とアクセス情報とを比較して、商品のウェブページに所定の回数以上アクセスし且つその商品を購入しなかったユーザを特定する。ここで、購入履歴はユーザID、購入商品、及び購入日時を含むデータであり、特定されるユーザは、購入意思があるにもかかわらず商品を購入できなかったと推定される者である。そして、設定手段は特定したユーザに他のユーザよりも高い優先度を付与する。これにより、過去の購入態様も考慮して優先度を設定することができる。上記実施形態では、判定部13は、購入候補として選択された商品の総数の増加傾向に基づいて予測購入数を求めたが、基準時設定方法2を用いる場合には他の手法により予測購入数を求めてもよい。具体的には、判定部13は、販売開始時刻から現在までの、実際に購入された商品の総数の増加傾向に基づいて、予測購入数を求めてもよい。"