台湾专利TW201301192A 資訊提供裝置、資訊提供方法、資訊提供程式產品及記錄媒體

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专利摘要:
本發明以提昇用戶研究預約時之便利性之態樣而提供與服務相關之資訊。資訊提供裝置包括：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶剩餘數記憶機構中所記憶之剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與用戶之請求相應之服務之剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由歷程取得機構取得之剩餘數增加歷程，推測與用戶之請求相應之預約對象中、在藉由剩餘數取得機構而取得之剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於用戶之請求之預約對象相關之資訊。
公开号:TW201301192A
申请号:TW101106593
申请日:2012-02-29
公开日:2013-01-01
发明作者:Atsushi Udagawa
申请人:Rakuten Inc；
IPC主号:G06Q10-00

专利说明:
資訊提供裝置、資訊提供方法、資訊提供程式產品及記錄媒體
本發明之技術領域係關於一種受理服務預約之預約系統中之提供與服務相關之資訊的資訊提供裝置及資訊提供方法。
先前，已知有一種於網際網路上受理例如住宿設施之住宿預約或交通機構之票務預約等服務利用之預約的預約系統。需要預約之服務通常於一個時期內可提供服務之數量(例如客房數、座位數等)之上限已定。因此，預約系統管理預約剩餘數，以不產生重複預約。
提供可預約之服務之資訊之資訊提供裝置例如檢索滿足用戶指定之條件之服務，提供與滿足條件之服務相關之資訊。此時，存在一種資訊提供裝置，其對於因不存在可預約之服務之剩餘、或剩餘數少於用戶所指定之利用數故而無用戶預約所必需之數之剩餘數之服務，並不將其資訊作為檢索結果而顯示。另一方面，亦存在無論剩餘數如何均顯示與滿足條件之服務相關之資訊之資訊提供裝置。
此處，存在儘管為在用戶瀏覽資訊之時間點無用戶所必需之剩餘數之情形，但於服務之提供時期剩餘數會增加至用戶所必需之數之情形。其原因在於：例如有產生預約之取消、或可同時提供服務之數增加之情形。例如，於專利文獻1中，記載有當已預約之顧客不在距離服務之提供場所之特定範圍內之情形時，預約系統側取消該預約之技術。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特開2007-149120號公報
若先前之資訊提供裝置對於在用戶瀏覽資訊之時間點無用戶所必需之數之剩餘數之服務一律不顯示資訊，則用戶無法識別該服務之存在。因此，用戶無法進行該服務之預約之取消等待，由此有用戶錯失該服務之預約機會之情形。用戶為了不錯失預約機會，例如，必須於後日進行再次檢索、或以其他方法檢索無用戶所必需之剩餘數之服務。如此，對於用戶而言必須進行煩雜之作業。
與此相對地，假設對於無用戶所必需之剩餘數之服務亦單純地顯示資訊。於此情形時，用戶可進行該服務之預約之取消等待。然而，於該服務之剩餘數變為用戶之必需之數以上之可能性較低之情形時，無法於該服務之提供時期之前預約，取消等待不利於用戶之可能性較高。而且，存在由於用戶進行了取消等待，而錯失有用戶所必需之剩餘數之其他服務之預約機會之情形。如此，無論為哪種情形，對於用戶而言均不便。
本發明係鑒於以上方面而完成者，其目的在於提供一種可以提昇用戶研究預約時之便利性之態樣提供與服務相關之資訊之資訊提供裝置、資訊提供方法、資訊提供程式產品及記錄媒體。
為解決上述問題，技術方案1所記載之發明之特徵在於包括：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由上述歷程取得機構取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由上述推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
根據本發明，以與至剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期為止該預約對象之剩餘數變為閾值以上之概率相應之顯示態樣，提供與預約對象相關之資訊，故而可提昇用戶研究預約時之便利性。
技術方案2所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於：上述用戶之請求包含預約對象之利用日及利用數，且上述推測機構推測藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達上述利用數之預約對象之剩餘數在上述利用日之前成為上述利用數以上之概率，上述提供機構提供與對應於上述用戶之請求之預約對象中、藉由上述推測機構而推測之概率為預先設定之值以上之預約對象相關之資訊。
根據本發明，顯示剩餘數未達閾值之預約對象中至提供時期為止剩餘數變為閾值以上之概率為預先設定之值以上的預約對象之資訊，故而用戶可不用研究剩餘數未達閾值之預約對象中剩餘數變為閾值以上之概率較低之預約對象之預約。
技術方案3所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於：上述用戶之請求包含識別服務之識別資訊，上述推測機構推測在藉由上述剩餘數取得機構取得之剩餘數未達1之預約對象之上述利用日之前該預約對象之剩餘數成為1以上之概率，上述提供機構與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊相關聯而提供表示藉由上述推測機構而推測之概率之資訊。
根據本發明，顯示表示至剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期為止該預約對象之剩餘數變為閾值以上之概率之資訊，故而用戶可根據表示概率之資訊，研究是否等待至剩餘數變為閾值以上為止。
技術方案4所記載之發明係如技術方案3之資訊提供裝置，其特徵在於進而包括取得機構，其從自上述剩餘數記憶機構取得與上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供者所提供之服務對應之上述剩餘數並且針對每個上述預約對象記憶該預約對象之預約對象數之預約對象數記憶機構，取得對應於上述提供者所提供之服務之上述預約對象數，且上述提供機構根據藉由上述取得機構取得之上述剩餘數及上述預約對象數，針對與上述用戶之請求相應之預約對象中、上述提供者所提供之服務之預約率未達預先設定之值之預約對象，提供表示藉由上述推測機構而推測之概率之資訊。
根據本發明，對於預約數不增加亦可之程度地具有所提供之服務之整體之預約率的提供者所提供之預約對象，可不顯示表示剩餘數變為閾值以上之概率之資訊。
技術方案5所記載之發明係如技術方案1至4中任一項之資訊提供裝置，其特徵在於：於上述剩餘數增加歷程中，記憶預約者取消服務之預約之歷程作為上述剩餘數增加歷程，且上述推測機構推測在上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供時期之前由於該預約對象之預約取消而使上述剩餘數成為上述閾值以上之概率。
根據本發明，基於對應於剩餘數未達閾值之預約對象之服務的預約取消之歷程，可推測剩餘數變為閾值以上之概率。
技術方案6所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於：於上述剩餘數增加歷程中，記憶服務之預約對象數之增加之歷程作為上述剩餘數增加歷程，且上述推測機構推測在上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供時期之前由於該預約對象之預約對象數之增加而使上述剩餘數成為上述閾值以上之概率。
根據本發明，基於對應於剩餘數未達閾值之預約對象之服務的預約對象之數之增加之歷程，可推測剩餘數變為閾值以上之概率。
技術方案7所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於進而包括天數取得機構，其自記憶即便已到取消日而預約者仍未滿足預先設定之條件時取消預約之服務之上述取消日至該服務之提供日為止之天數之天數記憶機構，取得對應於上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述天數，且上述推測機構於至上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供時期為止之剩餘天數較藉由上述取得機構取得之上述天數長之情形時，推測較該剩餘天數為該天數以下之情形更高之上述概率。
根據本發明，推測至預約對象之提供時期為止存在若未滿足條件則預約者會自動地取消預約之取消日之預約對象之剩餘數變為閾值以上之概率較高，故而可提昇剩餘數變為閾值以上之概率之推測精度。
技術方案8所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於進而包括預約資訊取得機構，其自記憶包含已預約之預約對象之利用人數之預約資訊之預約資訊記憶機構，取得上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述預約資訊，且上述推測機構於藉由上述預約資訊取得機構取得之上述預約資訊中所含之上述利用人數為預先設定之人數之情形時，推測較該利用人數非為該預先設定之人數之情形更高之上述概率。
根據本發明，於根據當前正預約剩餘數未達閾值之預約對象之預約者利用該預約對象之情形時之人數而改變該預約者取消預約之概率時，可提昇剩餘數變為閾值以上之概率之推測精度。
技術方案9所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於進而包括：用戶識別資訊取得機構，其自記憶包含識別已預約預約對象之用戶之用戶識別資訊之預約資訊之預約資訊記憶機構，取得上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述預約資訊中所含之上述用戶識別資訊；及預約歷程取得機構，其自記憶用戶之預約及預約取消之預約歷程之預約歷程記憶機構，取得藉由由上述用戶識別資訊取得機構取得之上述用戶識別資訊而識別之用戶之上述預約歷程；且上述推測機構根據藉由上述預約歷程取得機構取得之上述預約歷程，已預約上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之用戶的預約之取消率越高，則推測越高之上述概率。
根據本發明，對應於當前正在預約剩餘數未達閾值之預約對象之預約者的過去之預約取消率而推測該預約對象之剩餘數變為閾值以上之概率，故而可提昇剩餘數變為閾值以上之概率之推測精度。
技術方案10所記載之發明係如技術方案1之資訊提供裝置，其特徵在於進而包括用戶識別資訊取得機構，其自記憶包含識別預約預約對象之用戶之用戶識別資訊之預約資訊之預約資訊記憶機構，取得上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述預約資訊中所含之上述用戶識別資訊；且上述推測機構於包含藉由上述用戶識別資訊取得機構取得之上述用戶識別資訊之上述預約資訊中、與上述剩餘數未達上述閾值之預約對象同時期地提供之其他預約對象之上述預約資訊記憶於上述預約資訊記憶機構中之情形時，推測較未記憶之情形更高之上述概率。
於預約者預約被同時期地提供之複數個預約對象之情形時，預約者有可能會於該提供時期之前取消任一預約對象之預約。根據本發明，於當前正在預約剩餘數未達閾值之預約對象之預約者預約與該預約對象同時期地提供之預約對象之情形時，推測預約對象之剩餘數變為閾值以上之概率較高，故而可提昇剩餘數變為閾值以上之概率之推測精度。
技術方案11所記載之發明之特徵在於，其係由資訊提供裝置執行者，且包括：剩餘數取得步驟，自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得步驟，自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測步驟，根據上述歷程取得步驟中所取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在上述剩餘數取得步驟中所取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供步驟，以與上述推測步驟中所推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
技術方案12所記載之發明之特徵在於使資訊提供裝置中所包含之電腦作為如下機構發揮功能：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由上述歷程取得機構取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由上述推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
技術方案13所記載之發明之特徵在於電腦可讀取地記錄有資訊提供程式者，該資訊提供程式使資訊提供裝置中所包含之電腦作為如下機構發揮功能：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由上述歷程取得機構取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由上述推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
根據本發明，以與至剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期為止該預約對象之剩餘數變為閾值以上之概率相應之顯示態樣，提供與預約對象相關之資訊，故而可提昇用戶研究預約時之便利性。
以下，參照圖式對本發明之實施形態進行詳細說明。再者，以下所說明之實施形態係將本發明應用於住宿設施預約系統之情形時之實施形態。 [1.住宿設施預約系統之構成及功能概要]
首先，使用圖1至圖3，對本實施形態之住宿設施預約系統S之構成及功能概要進行說明。圖1係表示本實施形態之住宿設施預約系統S之概要構成之一例之圖。
如圖1所示，住宿設施預約系統S包含住宿設施預約伺服器1、複數個用戶終端3、及複數個住宿設施終端2而構成。而且，住宿設施預約伺服器1與各用戶終端3及住宿設施終端2例如可於通訊協定中使用TCP/IP等(Transmission Control Protocol，傳輸控制協定)/IP(Internet Protocol，網際網路協定)經由網路NW(Network)相互收發資料。再者，網路NW係例如由網際網路、專用通訊線路(例如，CATV(Community Antenna Television，社區公用天線電視)線路)線路)、移動通訊網(包含基地台等)、及閘道等構建。
住宿設施預約伺服器1(本發明之資訊提供裝置之一例)係執行與進行住宿設施之住宿之預約之受理之Web站點(以下，稱為「住宿設施預約站點」)相關之各種處理之伺服器裝置。住宿設施預約站點受到複數個住宿設施委託預約之受理。住宿設施預約伺服器1根據來自用戶終端3之請求，例如，將關於住宿設施或住宿方案之資訊向用戶終端3提供、或進行預約住宿設施之處理。住宿方案例如為由住宿設施方等企畫之住宿服務，於每個住宿方案中，規定有客房之類型與服務之內容。
住宿設施終端2係向住宿設施預約站點進行預約之委託之住宿設施之從業員等所利用之終端裝置。從業員等藉由操作住宿設施終端2，進行委託預約之客房之分配、或瀏覽空房情況。作為住宿設施終端2，例如有個人電腦等。
用戶終端3(本發明之終端裝置之一例)係利用住宿設施預約站點之用戶之終端裝置。用戶終端3根據來自用戶之操作向住宿設施預約伺服器1進行存取，藉此自住宿設施預約伺服器1接收並顯示網頁。於用戶終端3上，組裝有瀏覽器或電子郵件用戶端等軟體。作為用戶終端3，例如可使用個人電腦、PDA(Personal Digital Assistant，個人數位助手)、智慧型手機等可攜式資訊終端、行動電話機等。
於此種構成之住宿設施預約系統S中，住宿設施預約伺服器1在將關於與用戶之請求相應之住宿方案之資訊向用戶終端3提供時，於住宿方案之空房數(本發明之剩餘數之一例)為必要數以下之情形時，推測至入住日為止空房數(余房數)變為必要數以上之概率。然後，住宿設施預約伺服器1以與所推測之概率相應之態樣提供與住宿方案相關之資訊。此處，所謂空房數係指可於特定之日提供特定之住宿方案之客房數之中當前未被預約而剩餘之客房之數。所謂必要數係指作為有空房的數值且為顯示與住宿方案相關之資訊而必需之空房之數。空房數為必要數以上之概率之推測係於提供住宿方案之住宿設施中根據空房數之增加之歷程而進行。作為空房數之增加之歷程，由來自用戶之預約之取消之歷程。例如，對於預約過取消之比例越大越有空房數增加之可能性，從而空房數增加至必要數以上之概率越高。又，作為空房數之增加之歷程，有來自住宿設施之預約之受理之委託的分配數之增加之歷程。例如，分配數之增加之頻度越高或數量越多，空房數增加至必要數以上之概率越高。住宿設施預約伺服器1實際上決定空房產生得分作為相當於該概率之資訊，取代計算空房數增加至必要數以上之概率。空房產生得分越高，表示空房數變為必要數以上之可能性越高。例如，藉由使用取代概率之此種資訊，使概率之推測處理簡易化。再者，住宿設施預約伺服器1亦可實際上進行概率計算。
其次，對與所推測之概率相應之顯示態樣進行說明。用戶可於檢索住宿方案時，指定檢索條件。作為可指定之檢索條件，例如有入住日、退房日、利用客房數(本發明之利用數之一例)、地域、客房之類型、利用人數、費用等。住宿設施預約伺服器1檢索滿足所指定之檢索條件之住宿方案，將表示所檢索到之住宿方案之一覽表之網頁(以下，稱為「檢索結果頁面」)發送至用戶終端3。此時，住宿設施預約伺服器1針對空房數未達用戶所指定之利用客房數之住宿方案，推測至入住日為止空房數變為必要數以上之概率。然後，住宿設施預約伺服器1發送不包含所推測之概率未達預先設定之概率之住宿方案之資訊的檢索結果頁面。
圖2(a)及圖2(b)係檢索結果頁面之顯示例。圖2(a)係所檢索到之任一住宿方案均係空房數為利用客房數以上之情形時之顯示例。如圖2(a)所示，於檢索結果頁面上，住宿方案顯示區域100(100a~100c)針對每個檢索到之住宿方案而顯示。於住宿方案顯示區域100內，顯示酒店頁面連結110、商品方案連結120、費用顯示區域130、住宿方案說明140、預約按鈕150、空房日曆按鈕160等。酒店頁面連結110表示提供住宿方案之酒店名。又，酒店頁面連結110係向顯示酒店名所表示之酒店之資訊之網頁(以下，稱為「酒店頁面」)之超連結。住宿方案連結120表示住宿方案名。又，住宿方案連結120係向顯示住宿方案名所表示之住宿方案之資訊之網頁(以下，稱為「住宿方案頁面」)之超連結。於費用顯示區域130內，顯示住宿方案之費用。於住宿方案說明140中，顯示於住宿方案之說明或住宿方案中所提供之客房之說明等。預約按鈕150係用以進行預約手續之按鈕。空房日曆160係用以顯示顯示住宿方案之1個月之空房情況之網頁(以下，稱為「空房日曆頁面」)之按鈕。
於圖2(a)之例中，顯示有表示酒店A之A1方案之資訊之住宿方案顯示區域100a、表示酒店A之A2方案之資訊之住宿方案顯示區域100b、及表示酒店B之B1方案之資訊之住宿方案顯示區域100c。即，檢索到A1方案、A2方案及B1方案。例如，若假設用戶指定1作為檢索條件之利用客房數，則A1方案、A2方案及B1方案之任一者均有1個房間以上之空房。
圖2(b)係所檢索到之住宿方案之中一部分住宿方案之空房數未達利用客房數之情形時之顯示例。假設用戶例如指定2作為檢索條件之利用客房數。與此相對地，假設A1方案之空房數為2以上，A2方案及B1方案之空房數為1。又，假設A2方案之空房數變為2以上之概率未達閾值，B1方案之空房數變為2以上之概率為閾值以上。於此情形時，如圖2(b)所示，顯示表示A1方案之資訊之住宿方案顯示區域100a及表示B1方案之資訊之住宿方案顯示區域100c，不顯示表示A2方案之資訊之住宿方案顯示區域100b。顯示於住宿方案顯示區域100c內之預約按鈕150並非用以進行通常之預約手續之按鈕。若顯示於住宿方案顯示區域100c內之預約按鈕150被用戶選擇，則於畫面上顯示無空房之意思之訊息，並且顯示是否進行取消等待之訊息。然後，若用戶實施進行取消等待之意思之選擇操作，則當至入住日為止空房數變為利用客房數以上時自動地進行預約。將該預約稱為「等待空房預約」。再者，亦可於住宿方案顯示區域100b內，顯示無空房之意思之訊息。又，亦可顯示用以進行等待空房預約之手續之專用按鈕即等待空房預約按鈕，或顯示用以將於顯示區域100內顯示有資訊之住宿方案登錄至收藏中之收藏登錄按鈕，取代預約按鈕150。例如，可於住宿設施預約站點上之用戶專用之網頁中，顯示用戶登錄於收藏中之住宿方案之一覽表。用戶藉由自該網頁進行特定之操作，例如可顯示登錄於收藏中之住宿方案之住宿方案頁面、或確認空房情況。
於即便A2方案之空房數變為2以上之概率未達閾值亦於檢索結果中顯示有A2方案之資訊之情形時，有看見所顯示之資訊或A2方案之住宿方案頁面之用戶中意A2方案之情況。若如此，則有用戶對A2方案研究是否等待2個房間以上之空房出現而進行預約之可能性。然而，於A2方案之入住日之前空房數變為利用客房數以上之可能性某種程度上較低，故而用戶對A2方案之資訊之瀏覽、是否進行預約之研究及等待空房出現等行為變為徒勞之可能性較高。又，成為預約之研究對象之住宿方案之數變多，因此各住宿方案之確認作業對於用戶而言較為繁瑣。針對此種情況，於圖2(b)所示之構成中，在檢索結果頁面上，不顯示空房數變為利用客房數以上之可能性較低之住宿方案之資訊，故而可提昇用戶便利性。
圖3係表示空房日曆頁面之顯示例之圖。空房日曆頁面例如於由用戶選擇空房日曆按鈕160時顯示。又，於空房日曆頁面上，顯示前月連結210及下月連結220。前月連結210係向對應於在當前空房日曆頁面上顯示有空房情況之月之前月之空房日曆頁面的超連結。下月連結220係向對應於在當前空房日曆頁面上顯示有空房情況之月之下月之空房日曆頁面的超連結。又，於空房日曆頁面上，日資訊顯示區域230逐日地顯示。於日資訊顯示區域230內，顯示日期231、空房情況資訊232、費用233、空房產生可能性資訊234等。空房情況資訊232係表示日期231所示之日之空房情況之資訊。例如，於空房數為1以上之情形時，作為空房情況資訊232顯示為「○」。又，於空房數為0之情形時，作為空房情況資訊232顯示為「×」。空房情況資訊232亦為用以進行預約之超連結。作為空房情況資訊232之「○」為用以進行通常之預約之超連結。又，作為空房情況資訊232之「×」為用以進行等待空房預約之超連結。空房產生可能性資訊234係於作為空房情況資訊232顯示為「×」之日資訊顯示區域230中，表示至日期231所示之入住日為止空房數變為1以上之概率之資訊。作為空房產生可能性資訊234，例如顯示為「(◎)」、「(○)」、「(△)」、「(×)」之任一者。以「(◎)」、「(○)」、「(△)」、「(×)」之順序，空房數變為1以上之可能性由低到高。再者，圖3係必要數為1之情形時之例，但必要數亦可為2以上。
如此，對於無空房之日，不僅顯示無空房之意思之資訊，亦顯示表示空房數變為必要數以上之可能性之程度之空房產生可能性資訊234，故而用戶可利用空房產生可能性資訊234，作為研究是否等待空房出現而進行預約之材料。藉此，可提昇用戶便利性。
再者，當於提供在空房日曆頁面上顯示有空房情況之住宿方案之住宿設施中，相對於向住宿設施預約站點委託之總客房數，預先設定之期間之預約率(運作率)為預先設定之值以上之情形時，不顯示空房情況資訊232。若顯示空房情況資訊232，則等待空房出現而進行預約之可能性變高。然而，當於住宿設施方中預約率為某程度以上之情形時，會期望某程度之收益，故而並無顯示空房情況資訊232以增加預約之必要。相反地，有時不顯示空房情況資訊232對於住宿設施方而言反倒有益。作為計算預約率之期間，例如可考慮於空房日曆頁面上顯示有空房情況之每月或每日、或者自今天起直至特定天數前或特定天數後為止之期間等。作為計算預約率之對象，例如可考慮對應於設施之所有方案或對應於價格段或房間之類型等各種屬性之方案等。 [2.住宿設施預約伺服器之構成]
其次，使用圖4至圖6，對住宿設施預約伺服器1之構成進行說明。
圖4係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之概要構成之一例之方塊圖。如圖4所示，住宿設施預約伺服器1包括：通訊部11、記憶部12、輸入輸出介面13、及系統控制部14。而且，系統控制部14與輸入輸出介面13經由系統匯流排15而連接。
通訊部11連接於網路NW，控制與用戶終端3等之通訊狀態。
記憶部12(本發明之剩餘數記憶機構、歷程記憶機構、預約對象數記憶機構、天數記憶機構、預約資訊記憶機構及預約歷程記憶機構之一例)係例如包含硬碟驅動器等。於該記憶部12中，構建有會員資訊DB(資料庫)12a、住宿設施資訊DB12b、客房資訊DB12c、住宿方案資訊DB12d、按客房類型分類之空房資訊DB12e、按住宿方案分類之空房資訊DB12f、預約資訊DB12g、等待空房預約資訊DB12h、預約歷程DB12I、分配數增加歷程DB12j等資料庫。
圖5(a)係表示本實施形態之會員資訊DB12a中所登錄之內容之一例之圖。於會員資訊DB12a中，登錄與會員登錄於住宿設施預約系統S中之用戶相關之會員資訊。具體而言，於會員資訊DB12a中，針對每個用戶而相關聯地登錄用戶ID、密碼、別名、姓名、出生年月日、性別、住址、電話號碼、電子郵件位址等。用戶ID係用戶之識別資訊。
圖5(b)係表示本實施形態之住宿設施資訊DB12b中所登錄之內容之一例之圖。於住宿設施資訊DB12b中，登錄與住宿設施相關之住宿設施資訊。具體而言，於住宿設施資訊DB12b中，針對每個住宿設施而相關聯地登錄住宿設施之識別資訊即設施ID、住宿設施名、住址、郵政編碼、電話號碼、FAX號碼、電子郵件位址、住宿設施之指南資訊、強制取消天數、總客房數等。設施ID係住宿設施之識別資訊。強制取消天數係自藉由住宿設施預約伺服器1進行強制性之預約取消之日(以下，稱為「強制取消日」)起直至入住之日為止之天數。若用戶於進行預約之後，直至強制取消日之前日，仍未滿足住宿設施所設定之條件，則於強制取消日被取消預約。作為住宿設施所設定之條件，例如有結算住宿費用等。再者，強制取消天數僅於住宿設施方設置有強制取消日之情形時方設定。
圖5(c)係表示本實施形態之客房資訊DB12c中所登錄之內容之一例之圖。於客房資訊DB12c中，登錄與住宿設施委託於住宿設施預約站點之客房之類型相關之資訊。具體而言，於客房資訊DB12c中，顯示客房類型ID、設施ID、客房類型名、客房類型類別、客房之指南資訊等。客房類型ID係以住宿設施方之基準將客房分類之情形下之客房類型之識別資訊。例如，即便同為雙床間之客房，亦有住宿設施方根據房間之大小、或自房間所能看見之景色等，將客房類型分開之情形。設施ID係具有對應於客房類型ID之住宿類型之客房的住宿設施之設施ID。客房類型類別係表示一般之客房類型之資訊。作為一般之客房類型，例如有單人間、小雙人間、雙人間、雙床間、和室等。
圖5(d)係表示本實施形態之住宿方案資訊DB12d中所登錄之內容之一例之圖。於客房資訊DB12c中，登錄與住宿方案相關之住宿方案資訊。具體而言，於住宿方案資訊DB12d中，登錄方案ID、設施ID、客房類型ID、住宿方案名、住宿方案之指南資訊等。方案ID係住宿方案之識別資訊。設施ID係提供對應於方案ID之住宿方案之住宿設施之設施ID。客房類型ID係對應於方案ID之住宿方案之客房之客房類型ID。
圖5(e)係表示本實施形態之按客房類型分類之空房資訊DB12e中所登錄之內容之一例之圖。於按客房類型分類之空房資訊DB12e中，登錄表示每種客房類型之空房數等之按客房類型分類之空房資訊。具體而言，於按客房類型分類之空房資訊DB12e中，針對每種客房類型及每個日期而相關聯地登錄客房類型ID、日期、分配客房數、空房數等。分配客房數係對應於客房類型ID之客房類型之客房之中，於日期所示之日向住宿設施預約站點分配之客房之總數。即便為相同客房類型，亦有客房數因日期不同而不同之情形。空房數係對應於客房類型ID之客房類型之客房之中，未被預約日期所示之日之住宿之客房之數。
圖5(f)係表示本實施形態之按住宿方案分類之空房資訊DB12f中所登錄之內容之一例之圖。於按住宿方案分類之空房資訊DB12f中，登錄表示每個住宿方案之空房數等之按住宿方案分類之空房資訊。具體而言，於按住宿方案分類之空房資訊DB12f中，針對每個住宿方案及每個日期而相關聯地登錄方案ID、日期、住宿費用、分配客房數(本發明之預約對象數之一例)、預約數、空房數等。分配客房數係對應於方案ID之住宿方案之客房之中，於日期所示之日可向住宿設施預約站點分配之客房之總數。即便為相同住宿方案，亦有客房數因日期不同而不同之情形。預約數係在對應於方案ID之住宿方案中，已被預約日期所示之日之住宿之客房之數。空房數係對應於方案ID之住宿方案之客房之中，可預約日期所示之日之住宿之客房之數。
有時會有預約數與空房數之合計與分配客房數不一致之情形。這會在將同一客房類型之客房分配至複數個住宿方案中之情形時產生。例如，假設於A1方案與A2方案中，分別分配有客房類型T1之客房。假設A1方案之分配客房數設定為5，A2方案之分配客房數設定為2，客房類型T1之分配客房數設定為5。此處，假設A1方案之預約數為2，A2方案之預約數為1。於此情形時，客房類型T1之空房數變成2。於此情形時，A1方案之空房數為2，A2方案之空房數為1。
圖6(a)係表示本實施形態之預約資訊DB12g中所登錄之內容之一例之圖。於預約資訊DB12g中，登錄與住宿方案之預約之內容相關之預約資訊。具體而言，於預約資訊DB12g中，針對每個預約而相關聯地登錄預約編號、預約時間、用戶ID、設施ID、方案ID、客房類型ID、入住日、退房日、利用客房數、利用人數等。預約編號係用以識別預約之編號。預約時間係進行預約之時間。用戶ID係進行預約之用戶之用戶ID。設施ID係提供已預約之住宿方案之住宿設施之設施ID。方案ID係已預約之住宿方案之方案ID。客房類型ID係已預約之住宿方案之客房類型之客房類型ID。預約資訊於經過入住日時或已取消預約時，自預約資訊DB12g中刪除。
圖6(b)係表示本實施形態之等待空房預約資訊DB12h中所登錄之內容之一例之圖。於等待空房預約資訊DB12h中，登錄與住宿方案之等待空房預約之內容相關之預約資訊。具體而言，於等待空房預約資訊DB12h中，針對每個預約而相關聯地登錄預約編號、預約時間、用戶ID、設施ID、方案ID、客房類型ID、入住日、退房日、利用客房數、利用人數等。
圖6(c)係表示本實施形態之預約歷程資訊DB12i中所登錄之內容之一例之圖。於預約歷程資訊DB12i中，登錄住宿方案之預約之歷程即預約歷程。具體而言，於預約歷程資訊DB12i中，針對每個預約而相關聯地登錄預約編號、預約時間、用戶ID、設施ID、方案ID、客房類型ID、入住日、退房日、利用客房數、利用人數、取消標記、取消時間等。取消標記係表示對應於預約編號之預約是否已被取消之資訊。當取消標記設定為OFF之情形時，預約未被取消。另一方面，當取消標記設定為ON之情形時，預約已被取消。取消時間僅於取消標記設定為ON之情形時才會登錄。取消時間表示進行取消之時間。
圖6(d)係表示本實施形態之分配數增加歷程DB12j中所登錄之內容之一例之圖。於分配數增加歷程DB12j中，登錄來自住宿設施方之客房之分配數之增加之歷程即分配數增加歷程。具體而言，於分配數增加歷程DB12j中，將方案ID、登錄日、分配對象日、增加數等相關聯而登錄。方案ID係客房數增加之住宿方案之方案ID。登錄日係進行客房數之分配數之增加之登錄之日。分配對象日係成為客房數之增加對象之日。分配對象日亦可為複數。增加數係所增加之客房數。
住宿設施方操作住宿設施終端2，輸入方案ID、登錄日、分配對象日、增加數等。如此，住宿設施終端2將所輸入之資訊發送至住宿設施預約伺服器1。系統控制部14將所接收到之資訊作為分配數增加歷程而登錄於增加歷程DB12j中。又，系統控制部14將所接收到之增加數分別累加於與所接收到之方案ID及分配對象日相關聯地登錄於按住宿方案分類之空房資訊DB12f中之分配客房數及空房數上。又，系統控制部14自住宿方案資訊DB12d取得對應於所接收到之方案ID之類型ID。然後，系統控制部14將所接收到之增加數分別累加於與所取得之方案ID及所接收到之分配對象日相關聯地登錄於按客房類型分類之空房資訊DB12e中之分配客房數及空房數上。
其次，對記憶部12中所記憶之其他資訊進行說明。於記憶部12中，記憶有取消產生得分決定一次表格、取消產生得分決定二次表格及分配增加產生得分決定表格。該等表格係用以決定空房產生得分之表格資訊。
取消產生得分決定一次表格係用以決定相當於1間客房在入住日之前被取消之概率的一次得分之表格資訊。具體而言，取消產生得分決定一次表格為一次得分與過去之取消率之範圍及剩餘天數相關聯而儲存之2維排列。一次得分越高，被取消之概率越高。取消率表示過去被預約之客房之1個房間於1天之間以多少比例被取消。取消率係根據預約歷程而計算。取消率越高，對應之一次得分越高。取消率係決定取消產生得分時之基本之資訊。一次得分受取消率之影響尤其大。其原因在於：認為過去之取消越多，於未來取消亦多。剩餘天數係自住宿方案之檢索日(今天)起直至入住日為止之天數。剩餘天數越長，對應之一次得分越高。
取消產生得分決定二次表格係用以決定相當於在入住日之前被取消之客房之數為必要數以上之概率的取消產生得分之表格。具體而言，取消產生得分決定二次表格為取消產生得分與一次得分之範圍、預約數及必要增加數相關聯而儲存之3維排列。取消產生得分越高，被取消之客房之數越多，因此空的客房數為必要數以上之概率越高。一次得分越高，對應之取消產生得分越高。取消產生得分受一次得分之影響尤其大。預約數係於當下時間點被預約之客房之總數。預約數越多，對應之取消產生得分越高。必要增加數係為了使空房數為必要數以上而必需之空房之增加數。必要增加數越多，對應之取消產生得分越低。
分配增加產生得分決定表格係用以決定相當於在入住日之前客房之分配之增加數為必要數以上之概率的分配增加產生得分之表格。具體而言，分配增加產生得分決定表格為取消產生得分與過去之分配增加率之範圍、剩餘天數及必要增加數相關聯而儲存之3維排列。分配增加產生得分越高，增加數為必要數以上之概率越高。分配增加率係表示根據過去之來自住宿設施方之客房之分配之增加而於每1天以多大比例增加客房。分配增加率係根據分配數增加歷程而計算。分配增加率越高，對應之分配增加產生得分越高。分配增加率係決定分配增加產生得分時之基本之資訊。分配增加產生得分受分配增加率之影響尤其大。其原因在於：認為過去之客房之分配數增加之次數或頻度越多，或者過去之客房之分配數增加之數量越多，於未來增加亦多。剩餘天數越長，對應之分配增加產生得分越高。又，必要增加數越多，對應之分配增加產生得分越低。
又，於記憶部12中，記憶有空房產生可能性資訊決定表格。空房產生可能性資訊決定表格係用以決定空房產生可能性資訊234之表格資訊。具體而言，空房產生可能性資訊決定表格為空房產生可能性資訊234與空房產生得分之範圍相關聯而儲存之一維排列。空房產生得分越高，便儲存有表示越高可能性之空房產生可能性資訊234。
又，於記憶部12中，記憶有用以顯示網頁之HTML(Hypertext Markup Language，超文本標示語言)文件、XML(Extensible Markup Language，可延伸性標示語言)文件、圖像資料、文字資料、電子文件等各種資料。又，於記憶部12中，記憶有由管理者等設定之各種設定值。
又，於記憶部12中，記憶有作業系統、WWW(World Wide Web，全球資訊網)伺服器程式、DBMS(DataBase Management System，資料庫管理系統)、住宿設施預約處理程式(包含本發明之資訊提供程式(資訊提供程式產品)之一例)等各種程式。住宿設施預約處理程式係用以執行住宿方案之檢索、空房數為必要數以上之概率之推測、住宿方案之預約等處理之程式。再者，各種程式例如既可自其他伺服器裝置等經由網路NW取得，亦可記錄於DVD(Digital Versatile Disc，數位多功能光碟)等記錄媒體中經由驅動裝置而讀入。
輸入輸出介面13可進行通訊部11及記憶部12、與系統控制部14之間的介面處理。
系統控制部14包含CPU(Central Processing Unit，中央處理單元)14a、ROM(Read Only Memory，唯讀記憶體)14b、RAM(Random Access Memory，隨機存取記憶體)14c等。而且，系統控制部14係藉由CPU14a讀出並執行各種程式，而作為本發明之剩餘數取得機構、歷程取得機構、推測機構、提供機構、取得機構、天數取得機構、預約資訊取得機構、用戶識別資訊取得機構及預約歷程取得機構發揮功能。
再者，住宿設施預約伺服器1亦可包含複數個伺服器裝置。例如，進行與住宿方案之檢索、空房數為必要數以上之概率之推測、住宿方案之預約等相關之處理之伺服器裝置、根據來自用戶終端3之請求而發送網頁之伺服器裝置、及管理資料庫之伺服器裝置等亦可相互以LAN(Local Area Network，區域網路)等連接。 [3.住宿設施預約系統之動作]
其次，使用圖7至圖13，對住宿設施預約系統S之動作進行說明。
圖7係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之檢索請求接收時處理中之處理例的流程圖。
例如，用戶於住宿設施站點中，輸入入住日、退房日、利用客房數等檢索條件。如此，用戶終端3將包含所輸入之檢索條件之檢索請求發送至住宿設施預約伺服器1。檢索請求接收時處理於住宿設施預約伺服器1接收到檢索請求時開始。
首先，系統控制部14自所接收到之檢索請求取得檢索條件(步驟S1)。其次，系統控制部14檢索滿足所取得之檢索條件之住宿方案之方案ID(步驟S2)。例如，系統控制部14根據住宿設施資訊DB12b、客房資訊DB12c、住宿方案資訊DB12d、按住宿方案分類之空房資訊DB12f等中所登錄之資訊，檢索滿足檢索條件之住宿方案之方案ID。
其次，系統控制部14判定是否檢索到滿足檢索條件之住宿方案之方案ID(步驟S3)。此時，系統控制部14於判定未檢索到滿足檢索條件之住宿方案之方案ID之情形時(步驟S3：NO)，將顯示無滿足檢索條件之住宿方案之意思之檢索結果頁面之HTML文件發送至檢索請求之發送源之用戶終端3(步驟S4)。系統控制部14一完成此處理，即使檢索請求接收時處理結束。
另一方面，系統控制部14於判定檢索到滿足檢索條件之住宿方案之方案ID之情形時(步驟S3：YES)，自記憶部12取得檢索結果頁面之HTML文件之模板。又，系統控制部14設定包含於檢索條件中之入住日，作為成為空房產生得分之計算對象之對象入住日(步驟S5)。其次，系統控制部14將所檢索到之方案ID中之1個，作為對象方案ID而選擇(步驟S6)。再者，將對應於對象方案ID之住宿方案稱為「對象方案」。
其次，系統控制部14自按住宿方案分類之空房資訊DB12f取得對應於對象方案ID及對象入住日之空房數(步驟S7)。
其次，系統控制部14判定於步驟S7中所取得之空房數是否為包含於檢索條件中之利用客房數以上(步驟S8)。此時，系統控制部14於判定空房數為利用客房數以上之情形時(步驟S8：YES)，生成對象方案之住宿方案顯示區域用資料(步驟S9)。住宿方案顯示區域用資料係用以於檢索結果頁面上顯示住宿方案顯示區域100之HTML文件之部分。系統控制部14一完成步驟S9之處理，即轉移至步驟S13。再者，若實際上自入住日起直至退房日之前日為止之所有空房數非利用客房數以上，則無法以該利用客房數進行預約，於本實施形態中，作為簡易之方法，僅對入住日之空房數進行判定。於步驟S8中，系統控制部14亦可判定自入住日起直至退房日之前日為止之所有空房數是否為利用客房數以上。
於步驟S8中，系統控制部14於判定空房數非利用客房數以上之情形時(步驟S8：NO)，執行下述空房產生得分推測處理(步驟S10)。於空房產生得分推測處理中，決定對象方案之空房產生得分。
其次，系統控制部14判定於空房產生得分推測處理中決定之空房產生得分是否為記憶部12中所記憶之得分之比較用之閾值以上(步驟S11)。此時，系統控制部14於判定空房產生得分為閾值以上之情形時(步驟S11：YES)，生成對象方案之住宿方案顯示區域用資料(步驟S12)。其次，系統控制部14轉移至步驟S13。
於步驟S13中，系統控制部14將於步驟S9或步驟S13中所生成之住宿方案顯示區域用資料追加於檢索結果頁面之HTML文件之模板上。其次，系統控制部14轉移至步驟S14。
於步驟S11中，系統控制部14於判定空房產生得分非閾值以上之情形時(步驟S11：NO)，不生成住宿方案顯示區域用資料地，轉移至步驟S14。
於步驟S14中，系統控制部14判定於所檢索到之方案ID之中是否存在尚未被選擇之方案ID。此時，系統控制部14於判定存在尚未被選擇之方案ID之情形時(步驟S14：YES)，選擇尚未被選擇之方案ID中之1個(步驟S15)。其次，系統控制部14轉移至步驟S7。
另一方面，系統控制部14於判定已選擇所有方案ID之情形時(步驟S14：NO)，將藉由追加住宿方案顯示區域用資料而完成之檢索結果頁面之HTML文件，發送至檢索請求之發送源之用戶終端3(步驟S16)。系統控制部14一完成此處理，即使檢索請求接收時處理結束。
圖8係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之空房日曆請求接收時處理中之處理例的流程圖。
例如，於用戶選擇檢索結果頁面或各設施之方案一覽表頁面上任一住宿方案顯示區域100內所顯示之空房日曆按鈕160之情形時，或者選擇空房日曆頁面所顯示之前月連結210或下月連結220之情形時，用戶終端3將包含對應之住宿方案之方案ID、對應之年月(以下，稱為「顯示年月」)之空房日曆請求發送至住宿設施預約伺服器1。再者，於選擇空房日曆按鈕160之情形時，當前之年月成為顯示年月。空房日曆請求接收時處理於住宿設施預約伺服器1接收到空房日曆請求時開始。
首先，系統控制部14將包含於空房日曆請求中之方案ID作為對象方案ID取得，並且取得顯示年月(步驟S51)。又，系統控制部15自記憶部12取得空房日曆頁面之HTML文件之模板。其次，系統控制部14將對象入住日設定為顯示年月之一天。又，系統控制部14設定1作為利用客房數(步驟S52)。再者，於顯示年月為當前之年月之情形時，對象入住日為今天之日期。
其次，系統控制部14計算成為空房日曆頁面之顯示對象之住宿設施之客房之預約率(步驟S53)。例如，系統控制部14自住宿方案資訊DB12d取得對應於對象方案ID之設施ID。其次，系統控制部14自客房資訊DB12c取得所有對應於所取得之設施ID之客房類型ID。繼而，系統控制部14自按客房類型分類之空房資訊DB12e取得所有對應於所取得之各客房類型ID之分配客房數及空房數之中自顯示年月之一天起直至最後一天為止之分配客房數及空房數。其次，系統控制部14將所取得之所有分配客房數相累加出總分配客房數，並且將所取得之所有空房數相累加出總空房數。然後，系統控制部14藉由將總空房數除以總分配客房數，而計算預約率。
其次，系統控制部14自按住宿方案分類之空房資訊DB12f取得對應於對象方案ID及對象入住日之空房數(步驟S54)。其次，系統控制部14判定所取得之空房數是否為利用客房數以上(步驟S55)。此時，系統控制部14於判定空房數為利用客房數以上之情形時(步驟S55：YES)，生成對象入住日之日資訊顯示區域用資料(步驟S56)。日資訊顯示區域用資料係用以於空房日曆頁面上顯示日資訊顯示區域230之HTML文件之部分。系統控制部14以作為日期231顯示對象入住日之方式且作為空房情況資訊232顯示「○」之方式，生成日資訊顯示區域用資料。系統控制部14一完成步驟S56之處理，即轉移至步驟S61。
另一方面，系統控制部14於判定空房數非利用客房數以上之情形時(步驟S55：NO)，判定於步驟S53中計算所得之預約率是否為記憶部12中所記憶之閾值以上(步驟S57)。此時，系統控制部14於判定預約率非閾值以上之情形時(步驟S57：NO)，執行空房產生得分推測處理(步驟S58)。其次，系統控制部14生成對象入住日之日資訊顯示區域用資料(步驟S59)。此時，系統控制部14以作為空房情況資訊232顯示為「×」之方式，生成日資訊顯示區域用資料。又，系統控制部14自空房產生可能性資訊決定表格取得對應於在空房產生得分推測處理中計算所得之空房產生得分之空房產生可能性資訊234，以顯示所取得之空房產生可能性資訊234之方式，生成日資訊顯示區域用資料。系統控制部14一完成步驟S59之處理，即轉移至步驟S61。
於步驟S57中，系統控制部14於判定預約率為閾值以上之情形時(步驟S57：YES)，生成對象入住日之日資訊顯示區域用資料(步驟S60)。此時，系統控制部14以作為空房情況資訊232顯示為「×」之方式，生成日資訊顯示區域用資料。又，系統控制部14以不顯示空房產生可能性資訊234之方式，生成日資訊顯示區域用資料。系統控制部14一完成步驟S60之處理，即轉移至步驟S61。
於步驟S61中，系統控制部14將於步驟S56、S59或S60中所生成之日資訊顯示區域用資料追加於空房日曆頁面之HTML文件之模板上。繼而，系統控制部14於對象入住日上加1(步驟S62)。其次，系統控制部14判定對象入住日是否超過顯示年月之最後一天(步驟S63)。此時，系統控制部14於判定對象入住日未超過顯示年月之最後一天之情形時(步驟S63：NO)，轉移至步驟S54。
另一方面，系統控制部14於判定對象入住日超過顯示年月之最後一天之情形時(步驟S63：YES)，將藉由追加日資訊顯示區域用資料而完成之空房日曆頁面之HTML文件發送至空房日曆請求之發送源之用戶終端3(步驟S64)。系統控制部14一完成此處理，即使空房日曆請求接收時處理結束。
圖9係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之空房產生得分推測處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14藉由自對象入住日減去今天之日期，而計算剩餘天數(步驟S101)。其次，系統控制部14取得對應於對象方案ID及對象入住日之預約數(步驟S102)。其次，系統控制部14計算必要增加數(步驟S103)。具體而言，系統控制部14藉由自利用客房數減去對應於對象方案ID及對象入住日之空房數，而計算必要增加數。
其次，系統控制部14執行下述取消產生得分推測處理(步驟S104)。於取消產生得分推測處理中，決定對象方案之取消產生得分。其次，系統控制部14執行下述分配增加產生得分推測處理(步驟S105)。於分配增加產生得分推測處理中，決定對象方案之分配增加產生得分。繼而，系統控制部14藉由將分配增加產生得分推測處理中所決定之分配增加產生得分累加於取消產生得分推測處理中所決定之取消產生得分上，而計算空房產生得分(步驟S106)。系統控制部14一完成此處理，即使空房產生得分推測處理結束。
圖10係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之取消產生得分推測處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14自預約歷程DB12f檢索對應於對象方案ID之預約歷程(步驟S201)。此時，系統控制部14例如既可僅檢索自今天起直至特定天數前為止之間進行預約之預約歷程，亦可僅檢索於上一年以前與今天相同之日之前後特定天數之間進行預約之預約歷程。
其次，系統控制部14根據所檢索到之預約歷程，計算1個房間之每1天之取消率(步驟S202)。具體而言，系統控制部14根據包含於所檢索到之預約歷程中之利用客房數，計算已被預約之客房之總數。又，系統控制部14根據包含於預約歷程中之利用客房數與取消標記，計算取消預約之客房之總數。其次，系統控制部14藉由將取消預約之客房之總數除以已被預約之客房之總數，而計算每1個房間之取消率。其次，系統控制部14計算自預約起至取消為止所經過之經過天數。更詳細而言，系統控制部14藉由自包含於取消標記設定為ON之預約資訊中之取消日減去預約日，而計算經過天數。繼而，系統控制部14將計算所得之所有經過天數之各者乘以各利用客房數之後，將所有經過天數相加而計算合計值。其次，系統控制部14藉由將每1個房間之取消率除以經過天數之合計值，而計算1個房間之每1天之取消率。
其次，系統控制部14自取消產生得分決定一次表格取得對應於1個房間之每1天之取消率及剩餘天數之一次得分(步驟S203)。
其次，系統控制部14於對象方案中，根據與入住日為對象入住日之當前之各預約之各者相關之情況，修正一次得分。首先，系統控制部14將一次得分合計值設定為0(步驟S204)。其次，系統控制部14自預約資訊DB12g檢索對應於對象方案ID及對象入住日之預約資訊(步驟S205)。其次，系統控制部14選擇所檢索到之預約資訊中之1個(步驟S206)。然後，系統控制部14將得分值設定為於步驟S203中所取得之一次得分(步驟S207)。
繼而，系統控制部14執行下述利用人數得分修正處理、用戶取消歷程得分修正處理及同日預約得分修正處理(步驟S208~S210)。於各修正處理中，修正得分值。其次，系統控制部14將得分值乘以包含於所選擇之預約資訊中之利用客房數，將其結果加於得分合計值上(步驟S211)。
其次，系統控制部14判定於所檢索到之預約資訊之中是否存在尚未被選擇之預約資訊(步驟S212)。此時，系統控制部14於判定存在尚未被選擇之預約資訊之情形時(步驟S212：YES)，選擇尚未被選擇之預約資訊中之1個(步驟S213)。其次，系統控制部14轉移至步驟S207。
另一方面，系統控制部14於判定已選擇所有預約資訊之情形時(步驟S212：NO)，藉由將一次得分合計值除以預約數，而計算一次得分之平均值(步驟S214)。其次，系統控制部14執行下述強制取消日得分修正處理(步驟S215)。於強制取消日得分修正處理中，修正一次得分之平均值。
其次，系統控制部14自取消產生得分決定二次表格取得對應於一次得分之平均值、預約數及必要增加數之取消產生得分(步驟S216)。系統控制部14一完成此處理，即使取消產生得分推測處理結束。
再者，於圖10中，系統控制部14推測僅取消對象方案之預約之概率。然而，系統控制部14亦可將被分配予與分配於對象方案中之客房類型相同之客房類型之住宿方案含括在內地，對取消預約之概率進行推測。例如，假設於A1方案與A2方案中，分別分配有客房類型T1之客房，A1方案之分配客房數為5，A2方案之分配客房數為5，客房類型T1之分配客房數設定為8。又，假設A1方案之預約數為3，A2方案之預約數為5。於此情形時，A1方案及A2方案之任一者空房數均為0。此處，若取消1個A2方案之預約，則客房類型T1之空房數變為1。由於客房類型T1之客房可分配至A1方案中，由此A1方案之空房數增加至1。因此，於此種情形時，系統控制部14於推測取消A1方案之預約之概率時亦可考慮到取消A2方案之預約之概率。另一方面，即便取消A2方案之預約，A2方案之空房數亦不增加。其原因在於A2方案之預約數已達到A2方案之分配客房數。
又，系統控制部14於計算1個房間之每1天之取消率時，係僅根據對應於對象方案之預約歷程而計算。然而，系統控制部14例如亦可根據對應於提供對象方案之住宿設施所提供之所有住宿方案之預約歷程，計算取消率。
圖11(a)係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之利用人數得分修正處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14判定包含於所選擇之預約資訊中之利用人數是否為1(步驟S251)。此時，系統控制部14於判定利用人數非1之情形時(步驟S251：NO)，結束利用人數得分修正處理。
另一方面，系統控制部14於判定利用人數非1之情形時(步驟S251：YES)，將記憶部12中所記憶之修正值1累加於得分值上(步驟S252)。即，系統控制部14提高取消利用人數為1人之預約之概率。於利用人數為1人之情形時，比起利用人數為2人以上之情形，以商務為目的而利用住宿服務之可能性更高。而且，於商務目的之情形時，例如，相較休閒目的等而言，因商務關係而變更行程之可能性較大。因此，認為由於行程變更，被取消之可能性會變高。系統控制部14一完成步驟S252之處理，即使利用人數得分修正處理結束。再者，亦可針對每種利用人數而使修正值預先記憶於記憶部12中，以對應於利用人數之修正值修正得分值。
圖11(b)係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之用戶取消歷程得分修正處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14自所選擇之預約資訊取得用戶ID，自預約歷程DB1h檢索包含所取得之用戶ID之預約歷程。其次，系統控制部14自所選擇之預約資訊取得利用人數，自所檢索到之預約歷程之中，檢索包含所取得之利用人數之預約歷程(步驟S261)。
其次，系統控制部14計算對應於所取得之用戶ID之用戶之過去之取消率(步驟S262)。具體而言，系統控制部14根據包含於步驟S262中所檢索到之預約歷程中之取消標記，計算對應於用戶ID之用戶之預約之總數、及取消之預約之總數。其次，系統控制部14藉由將取消之預約之總數除以預約之總數，而計算取消率。
其次，系統控制部14根據計算所得之取消率計算修正值2(步驟S263)。例如，系統控制部14藉由自取消率減去記憶部12中所記憶之基準值再將其結果乘以記憶部12中所記憶之計數，而計算修正值2。
繼而，系統控制部14將計算所得之修正值2累加於得分值上(步驟S264)。即，預約之用戶之過去之取消率越高，系統控制部14推測取消預約之概率越高。此處，將計算取消率之過去之預約之利用人數與當前之預約之利用人數設為相同係由於例如存在根據利用人數，住宿服務之利用目的或是否可隨意地取消等發生變化之情形。再者，系統控制部14亦可不管利用人數多少地根據所有預約歷程計算取消率。系統控制部14一完成步驟S264之處理，即使用戶取消歷程得分修正處理結束。
圖11(c)係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之同日預約得分修正處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14自所選擇之預約資訊取得用戶ID，自預約歷程DB1h檢索包含所取得之用戶ID之預約歷程，自所檢索到之預約歷程之中，檢索住宿日與所選擇之預約資訊重合之預約資訊(步驟S271)。所謂住宿日係指自入住日起直至退房日之前日為止之各日。
其次，系統控制部14判定是否檢索到複數個預約資訊(步驟S272)。此時，系統控制部14於判定未檢索到複數個預約資訊之情形時(步驟S272：NO)，使同日預約得分修正處理結束。
另一方面，系統控制部14於判定檢索到複數個預約資訊之情形時(步驟S272：YES)，將記憶部12中所記憶之修正值3累加於得分值上(步驟S273)。即，系統控制部14在對應於所取得之用戶ID之用戶正進行住宿日與正預約之對象方案重合之另一預約之情形時，提高取消對象方案之預約之概率。其原因在於：當由同一人進行複數個預約之情形時，有暫且先預約複數個住宿方案，而之後才決定實際上會利用之住宿方案之可能性。再者，亦可為預約之數越多，系統控制部14便將被取消之概率提昇得越高。系統控制部14一完成步驟S273之處理，即使利用人數得分修正處理結束。
圖11(d)係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之強制取消日得分修正處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14自住宿方案資訊DB12d取得對應於對象方案ID之設施ID，自住宿設施資訊DB12b取得對應於所取得之設施ID之強制取消天數(步驟S281)。其次，系統控制部14判定剩餘天數是否較強制取消天數長(步驟S282)。此時，系統控制部14於判定剩餘天數並不較強制取消天數長之情形時(步驟S282：NO)，使強制取消日得分修正處理結束。
另一方面，系統控制部14於判定剩餘天數較強制取消天數長之情形時(步驟S282：YES)，將記憶部12中所記憶之修正值4累加於一次得分平均值上(步驟S283)。即，系統控制部14於強制取消日包含在自明日直至對象入住日為止之間之情形時，提高取消預約之概率。其原因在於：一旦到強制取消日，便會取消進行了預約之用戶未滿足條件之預約。系統控制部14一完成步驟S283之處理，即使強制取消日得分修正處理結束。
圖12係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之分配增加產生得分推測處理中之處理例的流程圖。
首先，系統控制部14自分配數增加歷程DB12i檢索對應於對象方案ID之分配數增加歷程之中登錄日包含於特定期間之分配數增加歷程(步驟S301)。此時，系統控制部14例如既可將特定期間設為自今天起至特定天數前，亦可設為上一年以前與今天相同之日之前後特定天數之間。
其次，系統控制部14判定是否檢索到分配數增加歷程(步驟S302)。此時，系統控制部14於未檢索到判定分配數增加歷程之情形時(步驟S302：NO)，將分配增加產生得分設定為0(步驟S303)。系統控制部14一完成此處理，即使分配增加產生得分推測處理結束。
另一方面，系統控制部14於判定檢索到分配數增加歷程之情形時(步驟S302：YES)，計算每1天之分配增加率。首先，系統控制部14將增加數合計值設定為0(步驟S304)。其次，系統控制部14選擇所檢索到之分配數增加歷程中之1個(步驟S305)。
其次，系統控制部14判定包含於所選擇之分配數增加歷程中之增加數是否為必要增加數以下(步驟S306)。此時，系統控制部14於判定增加數為必要增加數以下之情形時(步驟S306：YES)，將包含於所選擇之分配數增加歷程中之增加數累加於增加數合計值上(步驟S307)。另一方面，系統控制部14於判定增加數非必要增加數以下之情形時(步驟S306：NO)，將必要增加數累加於增加數合計值上(步驟S308)。為了使空房數達到利用客房數，只要增加必要增加數數量之客房之分配即可。因此，即便一度較必要增加數多地增加分配，客房之分配之增加數為必要數以上之概率亦不會變高。步驟S308之處理為用以反映該事實之處理。因此，分配增加產生得分會比起自住宿設施分配之客房數實際上增加之數，更優先地反映出增加之頻度。
系統控制部14一完成步驟S307或S308之處理，即判定於所檢索到之分配數增加歷程之中是否存在尚未被選擇之分配數增加歷程(步驟S309)。此時，系統控制部14於判定存在尚未被選擇之分配數增加歷程之情形時(步驟S309：YES)，選擇尚未被選擇之分配數增加歷程中之1個(步驟S310)。其次，系統控制部14轉移至步驟S306。
另一方面，系統控制部14於判定已選擇所有分配數增加歷程之情形時(步驟S309：NO)，藉由將增加數合計值除以步驟S301中之檢索所使用之特定期間之天數，而計算每1天之分配增加率(步驟S311)。
其次，系統控制部14自分配增加產生得分決定表格取得對應於每1天之分配增加率、剩餘天數及必要增加數之分配增加產生得分(步驟S312)。系統控制部14一完成此處理，即使分配增加產生得分推測處理結束。
再者，系統控制部14亦可以提供有對象方案之住宿設施中之客房之預約率為預先設定之值(例如90%等)以上且該住宿設施當前分配至住宿設施預約站點之客房數相對於該住宿設施之總客房數之比例(以下，稱為「分配率」)越小分配增加產生得分變得越高之方式決定增加產生得分。於此種情形時，有住宿設施方因於住宿設施預約站點之預約率較高而判斷要增加分配至住宿設施預約站點之客房之數之可能性。又，分配率越低，客房相對於住宿設施預約站點之分配數增加之可能性越高。作為該情形時之分配增加產生得分之決定方法，例如，將僅與分配增加率、剩餘天數及必要增加數相關聯地儲存有格分配增加產生得分之第1分配增加產生得分決定表格及與分配增加率、剩餘天數、必要增加數及分配率相關聯地儲存有分配增加產生得分之第2分配增加產生得分決定表格預先記憶於記憶部12中。系統控制部14於預約率未達預先設定之值之情形時，使用第1分配增加產生得分決定表格決定分配增加產生得分，於預約率為預先設定之值以上之情形時，使用第2分配增加產生得分決定表格決定分配增加產生得分。住宿設施之總客房數可自住宿設施資訊DB12b取得。又，預約率之計算方法亦可與圖8所示之空房日曆請求接收時處理中之步驟S53之情形相同。
又，系統控制部14於分配增加產生得分推測處理中，亦可以如下所說明之方法決定分配增加產生得分。首先，系統控制部14將對象方案之分配增加產生得分設定為初始值(例如，0等)。其次，系統控制部14自分配數增加歷程DB12j檢索對象方案之分配數增加歷程。系統控制部14於檢索之結果為未檢索到分配數增加歷程之情形時，決定當前之分配增加產生得分作為最終之分配增加產生得分。另一方面，系統控制部14於檢索到分配數增加歷程之情形時，將特定值(例如1等)累加於分配增加產生得分上。由於有對象方案之分配之增加之實績，由此分配增加產生得分提高。
其次，系統控制部14藉由自包含於所檢索到之分配數增加歷程中之分配對象日減去登錄日，而計算自登錄其直至成為客房數之增加對象之入住日為止之所需天數。其次，系統控制部14判定計算所得之所需天數是否較自今天起直至對象入住日為止之剩餘天數短。此時，系統控制部14於判定所需天數並不較剩餘天數短之情形時，決定當前之分配增加產生得分作為最終之分配增加產生得分。另一方面，系統控制部14於判定所需天數較剩餘天數短之情形時，將特定值累加於分配增加產生得分上。於所需天數較剩餘天數短之情形中，認為當於今天以後進行客房之分配數之增加之登錄時，分配對象日成為對象入住日之可能性變高，故而分配增加產生得分提高。
繼而，系統控制部14判定包含於所檢索到之分配數增加歷程中之增加數是否為利用客房數以上。此時，系統控制部14於判定增加數非利用客房數以上之情形時，決定當前之分配增加產生得分作為最終之分配增加產生得分。另一方面，系統控制部14於判定增加數為利用客房數以上之情形時，將特定值累加於分配增加產生得分上。由於有對象方案之客房數增加至利用客房數以上之實績，由此分配增加產生得分提高。系統控制部14決定該分配增加產生得分作為最終之分配增加產生得分。
圖13(a)係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之等待空房預約請求接收時處理中之處理例的流程圖。
當於用戶終端3上顯示有檢索結果頁面時，用戶選擇無空房之住宿方案之住宿方案顯示區域100之預約按鈕150，若進而選擇進行取消等待之意思，則顯示用以輸入為進行等待空房預約而必需之資訊、或確認預約內容之網頁。又，當於用戶終端3上顯示有空房日曆頁面時，於用戶選擇表示為「×」之空房情況資訊232之情形亦顯示相同之網頁。因此，若用戶進行輸入各種資訊等而確定預約之操作，則用戶終端3發送包含所預約之住宿方案之方案ID、入住日、退房日、利用客房數、利用人數等之等待空房預約請求。等待空房預約請求接收時處理於住宿設施預約伺服器1接收到等待空房預約請求時開始。
首先，系統控制部14取得發送等待空房預約請求之用戶終端3之用戶ID(步驟S401)。系統控制部14例如根據由用戶事先進行之登入操作，自用戶終端3接收用戶ID，並藉由對話管理而保持。因此，系統控制部14自對話管理，取得對應於發送等待空房預約請求之用戶終端3之用戶ID。
其次，系統控制部14生成新的預約編號(步驟S402)。其次，系統控制部14根據包含於等待空房預約請求中之資訊與新的預約編號生成等待空房預約資訊，並將所生成之等待空房預約資訊登錄於等待空房預約資訊DB12h中(步驟S403)。系統控制部14一完成此處理，即使等待空房預約請求接收時處理結束。
再者，亦可構成為於等待空房預約資訊中包含表示等待空房之順序之等待空房順序資訊或表示維持等待空房之期限之等待空房期限資訊。系統控制部14對相對於同一住宿方案之等待空房預約資訊，例如以預約日越早等待空房之順序越為上位之方式設定等待空房順序資訊。又，維持等待空房之期限係由請求等待空房預約之用戶指定之期限。於已過該期限之後，取消等待空房。即，即便於利用客房數分之空房出現之情形時亦無法進行預約。系統控制部14例如定期地判定登錄於等待空房預約資訊DB12h中之各等待空房預約資訊之等待空房期限資訊所示之維持等待空房之期限是否已過，並將期限已過之等待空房預約資訊自等待空房預約資訊DB12h刪除。
又，系統控制部14亦可將登錄於等待空房預約資訊DB12h中之等待空房預約資訊之中判定為於等待空房之對象之住宿方案之入住日之前空房數變為利用客房數以上之概率低於預先設定之閾值之等待空房預約資訊自等待空房預約資訊DB12h刪除。然後，系統控制部14亦可向對應於包含在所刪除之等待空房預約資訊中之用戶ID之用戶，發送通知已解除等待空房之意思之電子郵件。關於空房數變為利用客房數以上之概率之判定及刪除等待空房預約資訊之處理，系統控制部14例如既可於下述空房數增加時處理之執行時對與空房數增加之住宿方案對應之等待空房預約資訊進行，亦可定期地對登錄於等待空房預約資訊DB12h中之各等待空房預約資訊進行。又，推測空房數變為利用客房數以上之概率之處理例如亦可與空房產生得分推測處理相同。
圖13(b)係表示本實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之空房數增加時處理中之處理例的流程圖。空房數增加時處理例如藉由預約之取消或客房之分配之增加等，於登錄在按住宿方案分類之空房資訊DB12f中之任一空房數增加時開始。
首先，系統控制部14自等待空房預約資訊DB12h檢索對應於空房數增加之住宿方案(以下，稱為「增加方案」)之方案ID之等待空房預約資訊之中自入住日起直至退房日之前日為止之住宿日與空房數增加之日(以下，稱為「增加日」)重合之預約資訊(步驟S451)。其次，系統控制部14判定是否檢索到等待空房預約資訊(步驟S452)。此時，系統控制部14於判定未檢索到等待空房預約資訊之情形時(步驟S452：NO)，使空房數增加時處理結束。
另一方面，系統控制部14於判定檢索到等待空房預約資訊之情形時(步驟S452：YES)，選擇所檢索到之等待空房預約資訊之中預約時間為最早之等待空房預約資訊(步驟S453)。再者，當使得於等待空房預約資訊中包含有等待空房順序資訊之情形時，選擇等待空房順序資訊所示之順序為最上位之等待空房預約資訊。其次，系統控制部14判定對應於增加方案之方案ID之空房數之中，包含於所選擇之等待空房預約資訊中之自入住日起直至退房日之前日為止之各住宿日之空房數是否為包含於所選擇之等待空房預約資訊中之利用客房數以上(步驟S454)。此時，系統控制部14於判定1天以上之住宿日中空房數非利用客房數以上之情形時(步驟S454：NO)，使空房數增加時處理結束。
另一方面，系統控制部14於判定所有空房數為利用客房數以上之情形時(步驟S454：YES)，進行預約。首先，系統控制部14進行減少空房數之處理(步驟S455)。具體而言，系統控制部14自增加方案之各住宿日之空房數分別減去利用客房數，並且對增加方案之各住宿日之預約數分別加上利用客房數。其次，系統控制部14自分配至增加方案中之客房類型(以下，稱為「增加客房類型」)之各住宿日之空房數，減去利用客房數。繼而，系統控制部14特定分配有增加客房類型之住宿方案之中增加方案以外之住宿方案。其次，系統控制部14於在所特定之住宿方案之各住宿日之空房數之中有比增加客房類型之空房數更多之空房數之情形時，使該空房數與增加客房類型之空房數一致。
其次，系統控制部14將所選擇之等待空房預約資訊作為預約資訊，登錄於預約資訊DB12g中(步驟S456)。此時，系統控制部14將預約時間變更成當前之時間。其次，系統控制部14將包含所選擇之等待空房預約資訊及設定為OFF之取消標記之預約歷程，登錄於預約歷程DB12i中(步驟S457)。繼而，系統控制部14向對應於所選擇之等待空房預約資訊中所含之用戶ID之用戶，發送通知表示預約已完成之電子郵件(步驟S458)。其次，系統控制部14自等待空房預約資訊DB12h刪除所選擇之等待空房預約資訊(步驟S459)。
其次，系統控制部14判定於所檢索到之等待空房預約資訊之中是否存在尚未選擇之等待空房預約資訊(步驟S460)。此時，系統控制部14於判定存在尚未選擇之等待空房預約資訊之情形時(步驟S460：YES)，選擇尚未選擇之等待空房預約資訊之中預約時間為最早之等待空房預約資訊(步驟S461)。其次，系統控制部14轉移至步驟S454。另一方面，系統控制部14於判定已選擇所有等待空房預約資訊之情形時(步驟S460：NO)，使空房數增加時處理結束。
再者，當系統控制部14於步驟S453及S461中決定選擇登錄預約資訊之等待空房預約資訊時之優先順序時，亦可考慮等待空房預約資訊中所含之利用客房數。具體而言，系統控制部14自於步驟S451中所檢索到之等待空房預約資訊之中，擷取利用客房數為增加方案之空房數以下之等待空房預約資訊。其次，系統控制部14選擇所擷取之等待空房預約資訊之中預約時間為最早之等待空房預約資訊(或者等待空房順序資訊所示之順序為最上位之等待空房預約資訊)。然後，系統控制部14對所選擇之等待空房預約資訊登錄預約資訊，更新增加方案之空房數。系統控制部14反覆如上處理，直至空房數變為0、或無法擷取利用客房數為增加方案之空房數以下之等待空房預約資訊為止。
如以上所說明般，根據本實施形態，住宿設施預約伺服器1之系統控制部14自按住宿方案分類之空房資訊DB12f，取得與用戶之請求相應之住宿方案之空房數，自預約歷程DB12i或分配數增加歷程DB12j，取得與用戶之請求相應之住宿方案之預約歷程或分配數增加歷程，根據所取得之歷程，推測與用戶之請求相應之住宿方案之中於空房數未達閾值之住宿方案之入住日之前該住宿方案之空房數變為閾值以上之概率，以與所推測之概率相應之顯示態樣，提供關於與用戶之請求相應之住宿方案之資訊。因此，可提昇用戶研究預約時之便利性。
又，系統控制部14推測所取得之空房數未達利用客房數之住宿方案之空房數於入住日之前變為利用客房數以上之概率，提供關於與用戶之請求相應之住宿方案之中所推測之概率為預先設定之值以上之住宿方案之資訊。因此，用戶可不用研究空房數變為閾值以上之概率較低之住宿方案之預約。
又，系統控制部14推測於所取得之空房數未達1之住宿方案之入住日之前該住宿方案之空房數變為1以上之概率，與關於與用戶之請求相應之住宿方案之資訊相關聯地提供表示所推測之概率之空房產生可能性資訊。因此，用戶可根據空房產生可能性資訊，研究是否等待至空房數變為閾值以上為止。
又，系統控制部14自按住宿方案分類之空房資訊DB12f取得提供空房數未達閾值之住宿方案之住宿設施分配至住宿設施預約站點之住宿方案整體之空房數及分配客房數，根據所取得之空房數及分配客房數，針對與用戶之請求相應之住宿方案之中住宿設施之整體之預約率未達預先設定之值之住宿方案，提供空房產生可能性資訊。因此，對於有預約數不增加亦可之程度之所提供之住宿方案之整體之預約率的住宿設施所提供之住宿方案，可不顯示空房產生可能性資訊。
又，系統控制部14自住宿設施資訊DB12b取得對應於空房數未達閾值之住宿方案之強制取消天數，於空房數未達閾值之住宿方案之入住日之前的剩餘天數較強制取消天數長之情形時，推測出比剩餘天數為強制取消天數以下之情形時更高之概率。因此，推測出強制取消日存在於入住日之前之住宿方案之空房數變為閾值以上之概率較高，故而可提昇空房數變為閾值以上之概率之推測精度。
又，系統控制部14自預約資訊DB12g取得空房數未達閾值之住宿方案之預約資訊，於包含在所取得之預約資訊中之利用人數為預先設定之人數之情形時，推測出比利用人數非預先設定之人數之情形時更高之概率。因此，當根據當前預約空房數未達閾值之住宿方案之預約者利用該住宿方案之情形時之人數該預約者取消預約之概率改變時，可提昇空房數變為閾值以上之概率之推測精度。
又，系統控制部14自預約資訊DB12g取得包含於空房數未達閾值之住宿方案之預約資訊中之用戶ID，自預約歷程DB12i取得藉由所取得之用戶ID而識別之用戶之預約歷程，根據所取得之預約歷程，預約空房數未達閾值之住宿方案之用戶之預約之取消率越高，便推測出越高之概率。因此，可提昇空房數變為閾值以上之概率之推測精度。
又，系統控制部14自預約資訊DB12g取得包含於空房數未達閾值之住宿方案之預約資訊中之用戶ID，於包含所取得之用戶ID之預約資訊之中空房數未達閾值之住宿方案與住宿日重合之其他住宿方案之預約資訊登錄於預約資訊DB12g中之情形時，推測出比未被登錄之情形時更高之概率。因此，可提昇空房數變為閾值以上之概率之推測精度。
再者，於上述實施形態中，住宿設施預約伺服器1根據基於預約歷程之住宿方案之取消之歷程及基於分配數增加歷程之住宿方案之分配客房數之增加之歷程兩者，推測空房數變為閾值以上之概率，但亦可根據任一個歷程進行推測。
又，於上述實施形態中，住宿設施預約伺服器1於空房日曆頁面上顯示空房產生可能性資訊234，作為表示空房數變為閾值以上之概率之資訊。然而，住宿設施預約伺服器1亦可以與以一覽表形式顯示於檢索結果頁面上之住宿方案相關聯地顯示表示空房數變為閾值以上之概率之資訊之方式，提供檢索結果頁面。於此情形時，住宿設施預約伺服器1不管空房數變為閾值以上之概率如何，均使所檢索到之所有住宿方案之一覽表顯示於檢索結果頁面上。又，住宿設施預約伺服器1亦可以於空房數未達閾值之住宿方案之住宿方案頁面上顯示表示空房數變為閾值以上之概率之資訊之方式，提供住宿方案頁面。又，表示空房數變為閾值以上之概率之資訊例如亦可為圖形、圖示、標記、文字等。
又，於上述實施形態中係將本發明應用於住宿設施之預約上，例如可應用於飛機、火車、公共汽車、定期船等交通機構之座位之預約、高爾夫球場等比賽設施之預約等。
1‧‧‧住宿設施預約伺服器
2‧‧‧住宿設施終端
3‧‧‧用戶終端
11‧‧‧通訊部
12‧‧‧記憶部
12a‧‧‧會員資訊DB
12b‧‧‧住宿設施資訊DB
12c‧‧‧客房資訊DB
12d‧‧‧住宿方案資訊DB
12e‧‧‧按客房類型分類之空房資訊DB
12f‧‧‧按住宿方案分類之空房資訊DB
12g‧‧‧預約資訊DB
12h‧‧‧等待空房預約資訊DB
12i‧‧‧預約歷程資訊DB
12j‧‧‧分配數增加歷程DB
13‧‧‧輸入輸出介面
14‧‧‧系統控制部
14a‧‧‧CPU
14b‧‧‧ROM
14c‧‧‧RAM
15‧‧‧系統匯流排
NW‧‧‧網路
S‧‧‧住宿設施預約系統
圖1係表示一實施形態之住宿設施預約系統S之概要構成之一例之圖。
圖2(a)及(b)係檢索結果頁面之顯示例。
圖3係表示空房日曆頁面之顯示例之圖。
圖4係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之概要構成之一例之方塊圖。
圖5(a)係表示一實施形態之會員資訊DB12a中所登錄之內容之一例之圖，(b)係表示住宿設施資訊DB12b中所登錄之內容之一例之圖，(c)係表示客房資訊DB12c中所登錄之內容之一例之圖，(d)係表示住宿方案資訊DB12d中所登錄之內容之一例之圖，(e)係表示按客房類型分類之空房資訊DB12e中所登錄之內容之一例之圖，(f)係表示按住宿方案分類之空房資訊DB12f中所登錄之內容之一例之圖。
圖6(a)係表示一實施形態之預約資訊DB12g中所登錄之內容之一例之圖，(b)係表示等待空房預約資訊DB12h中所登錄之內容之一例之圖，(c)係表示預約歷程資訊DB12i中所登錄之內容之一例之圖，(d)係表示分配數增加歷程DB12j中所登錄之內容之一例之圖。
圖7係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之檢索請求接收時處理中之處理例的流程圖。
圖8係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之空房日曆請求接收時處理中之處理例的流程圖。
圖9係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之空房產生得分推測處理中之處理例的流程圖。
圖10係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之取消產生得分推測處理中之處理例的流程圖。
圖11(a)係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之利用人數得分修正處理中之處理例的流程圖，(b)係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之用戶取消歷程得分修正處理中之處理例的流程圖，(c)係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之同日預約得分修正處理中之處理例的流程圖，(d)係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之強制取消日得分修正處理中之處理例的流程圖。
圖12係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之分配增加產生得分推測處理中之處理例的流程圖。
圖13(a)係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之等待空房預約請求接收時處理中之處理例的流程圖，(b)係表示一實施形態之住宿設施預約伺服器1之系統控制部14之空房數增加時處理中之處理例的流程圖。
1‧‧‧住宿設施預約伺服器
2‧‧‧住宿設施終端
3‧‧‧用戶終端
NW‧‧‧網路
S‧‧‧住宿設施預約系統

权利要求:
Claims (13)
[1] 一種資訊提供裝置，其特徵在於包括：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由上述歷程取得機構取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由上述推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
[2] 如請求項1之資訊提供裝置，其中上述用戶之請求包含預約對象之利用日及利用數，且上述推測機構推測藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達上述利用數之預約對象之剩餘數在上述利用日之前成為上述利用數以上之概率，上述提供機構提供與對應於上述用戶之請求之預約對象中、藉由上述推測機構而推測之概率為預先設定之值以上之預約對象相關之資訊。
[3] 如請求項1之資訊提供裝置，其中上述用戶之請求包含識別服務之識別資訊，且上述推測機構推測在藉由上述剩餘數取得機構取得之剩餘數未達1之預約對象之上述利用日之前該預約對象之剩餘數成為1以上之概率，上述提供機構與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊相關聯而提供表示藉由上述推測機構而推測之概率之資訊。
[4] 如請求項3之資訊提供裝置，其中進而包括取得機構，其從自上述剩餘數記憶機構取得與上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供者所提供之服務對應之上述剩餘數並且針對每個上述預約對象記憶該預約對象之預約對象數之預約對象數記憶機構，取得對應於上述提供者所提供之服務之上述預約對象數；且上述提供機構根據藉由上述取得機構取得之上述剩餘數及上述預約對象數，針對與上述用戶之請求相應之預約對象中、上述提供者所提供之服務之預約率未達預先設定之值之預約對象，提供表示藉由上述推測機構而推測之概率之資訊。
[5] 如請求項1至4中任一項之資訊提供裝置，其中於上述剩餘數增加歷程中，記憶預約者取消服務之預約之歷程作為上述剩餘數增加歷程，且上述推測機構推測在上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供時期之前由於該預約對象之預約取消而使上述剩餘數成為上述閾值以上之概率。
[6] 如請求項1之資訊提供裝置，其中於上述剩餘數增加歷程中，記憶服務之預約對象數之增加之歷程作為上述剩餘數增加歷程，且上述推測機構推測在上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供時期之前由於該預約對象之預約對象數之增加而使上述剩餘數成為上述閾值以上之概率。
[7] 如請求項1之資訊提供裝置，其中進而包括天數取得機構，其自記憶即便已到取消日而預約者仍未滿足預先設定之條件時取消預約之服務之上述取消日至該服務之提供日為止之天數之天數記憶機構，取得對應於上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述天數；且上述推測機構於至上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之提供時期為止之剩餘天數較藉由上述取得機構取得之上述天數長之情形時，推測較該剩餘天數為該天數以下之情形更高之上述概率。
[8] 如請求項1之資訊提供裝置，其中進而包括預約資訊取得機構，其自記憶包含已預約之預約對象之利用人數之預約資訊之預約資訊記憶機構，取得上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述預約資訊；且上述推測機構於藉由上述預約資訊取得機構取得之上述預約資訊中所含之上述利用人數為預先設定之人數之情形時，推測較該利用人數非為該預先設定之人數之情形更高之上述概率。
[9] 如請求項1之資訊提供裝置，其中進而包括：用戶識別資訊取得機構，其自記憶包含識別已預約預約對象之用戶之用戶識別資訊之預約資訊之預約資訊記憶機構，取得上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述預約資訊中所含之上述用戶識別資訊；及預約歷程取得機構，其自記憶用戶之預約及取消預約之預約歷程之預約歷程記憶機構，取得藉由由上述用戶識別資訊取得機構取得之上述用戶識別資訊所識別之用戶之上述預約歷程；且上述推測機構根據藉由上述預約歷程取得機構取得之上述預約歷程，已預約上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之用戶的預約之取消率越高，則推測越高之上述概率。
[10] 如請求項1之資訊提供裝置，其中進而包括用戶識別資訊取得機構，其自記憶包含識別預約預約對象之用戶之用戶識別資訊之預約資訊之預約資訊記憶機構，取得上述剩餘數未達上述閾值之預約對象之上述預約資訊中所含之上述用戶識別資訊，且上述推測機構於包含藉由上述用戶識別資訊取得機構取得之上述用戶識別資訊之上述預約資訊中、與上述剩餘數未達上述閾值之預約對象同時期地提供之其他預約對象之上述預約資訊記憶於上述預約資訊記憶機構中之情形時，推測較未記憶之情形更高之上述概率。
[11] 一種資訊提供方法，其特徵在於，其係由資訊提供裝置執行者，且包括：剩餘數取得步驟，自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得步驟，自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測步驟，根據上述歷程取得步驟中所取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在上述剩餘數取得步驟中所取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供步驟，以與上述推測步驟中所推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
[12] 一種資訊提供程式產品，其特徵在於使資訊提供裝置中所包含之電腦作為如下機構發揮功能：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由上述歷程取得機構取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由上述推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。
[13] 一種記錄媒體，其特徵在於，其係電腦可讀取地記錄有資訊提供程式者，該資訊提供程式使資訊提供裝置中所包含之電腦作為如下機構發揮功能：剩餘數取得機構，其自針對以服務與該服務之提供時期之組合而特定之每個預約對象記憶該預約對象之剩餘數之剩餘數記憶機構，取得與用戶之請求相應之預約對象之剩餘數；歷程取得機構，其自記憶上述剩餘數記憶機構中所記憶之上述剩餘數之增加之剩餘數增加歷程之歷程記憶機構，取得與上述用戶之請求相應之服務之上述剩餘數增加歷程；推測機構，其根據藉由上述歷程取得機構取得之上述剩餘數增加歷程，推測與上述用戶之請求相應之預約對象中、在藉由上述剩餘數取得機構取得之上述剩餘數未達閾值之預約對象之提供時期之前該預約對象之剩餘數成為上述閾值以上之概率；及提供機構，其以與藉由上述推測機構而推測之概率相應之顯示態樣，提供與對應於上述用戶之請求之預約對象相關之資訊。

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