JP2001216369A - 商品購入データ処理システム及び商品購入データ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 特定顧客の購入履歴を生成し、これを分析す
る。 【解決手段】 購入情報作成装置１００は、例えば商品
分類や価格等の商品購入情報を作成し、顧客情報取得装
置２００は、顧客を特定する顧客情報を取得する。この
顧客情報は、顧客情報に基づき商品購入履歴が作成され
ることを望まない顧客のため、商品購入履歴作成可否の
情報も含まれている。購入履歴作成装置３００は、商品
購入情報と顧客情報を取得し、商品購入情報と顧客情報
とを関連付けて商品購入履歴を作成する。関連付けられ
たことにより、顧客情報の属性から関連付けられた商品
購入情報を引き出すことができる。逆も同様である。作
成された商品購入履歴は、購入履歴記憶装置４００に転
送され、分類・整理した後、保存される。購入履歴分析
装置５００は、所定の商品購入履歴を読み出し、顧客属
性と商品購入履歴とから分析を行なうとともに、分析結
果を分析の指示を行なった操作者に提示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は商品購入データ処理
システム及び商品購入データ処理方法に関し、特に商品
購入履歴を作成し、その履歴を分析する商品購入データ
処理システム及び商品購入データ処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａ
ｌｅｓ）システムが普及し、コンビニエンスストアや量
販店の店頭で何時に何が売れたかといった販売情報を品
目毎に管理することができるようになっている。

【０００３】このようなＰＯＳシステムでは、主として
商品に付けられたバーコードが利用されている。店頭の
ＰＯＳレジスタは、バーコードを読み出し、時刻や価格
等とともに販売情報を作成するコンピュータに転送す
る。作成された販売情報は、例えば、在庫管理や消費者
の嗜好に合わせた商品の入れ替え等に用いられる。ま
た、販売情報を蓄積することにより、季節や天候の変動
による商品の購入傾向等を把握することができる等、販
売促進に大いに役立っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のＰＯＳ
システムでは、特定顧客の購買履歴を把握することがで
きないという問題がある。

【０００５】上記説明のように、店頭のＰＯＳレジスタ
は購入が発生した時点で購買データを生成するのみであ
り、ＰＯＳにより収集されるデータは、あくまでのワン
ショットの購買データである。また、収集されるデータ
は、商品の品目、購入時刻、購入店舗、購入価格等、商
品に関する情報であり、これらの購買データと特定の顧
客とを結びつけることができなかった。

【０００６】このため、特定の顧客の商品購入履歴を把
握することができなかった。近年では、消費者の嗜好が
多様化しており、特定の顧客の購買履歴に基づいて個々
の消費者の消費傾向、あるいは年齢層等、特定の属性毎
の消費傾向等を細かに把握してマーケティング活動を行
なう必要が生じてきている。

【０００７】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、特定顧客の商品購入履歴を生成し、これを分
析する商品購入データ処理システム及び商品購入データ
処理方法を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、商品購入履歴を作成し、その履歴を分析
する商品購入データ処理システムにおいて、購入された
商品を特定する情報を含む購入に関する商品購入情報を
作成する商品購入情報作成手段と、前記商品を購入した
顧客を特定する顧客情報を取得する顧客情報取得手段
と、前記商品購入情報と前記顧客情報とを取得し、前記
商品購入情報と前記顧客情報とを関連付けて商品購入履
歴を作成する商品購入履歴作成手段と、前記作成された
商品購入履歴を分類・整理し、データベースとして保存
する商品購入履歴記憶手段と、前記商品購入履歴記憶手
段から所定の商品購入履歴を読み出し、読み出した前記
商品購入履歴を前記商品購入履歴に含まれる所定の属性
に応じて分析し、所定の分析結果を提示する商品購入履
歴分析手段と、を有することを特徴とする商品購入デー
タ処理システム、が提供される。

【０００９】このような構成の商品購入データ処理シス
テムでは、商品購入情報作成手段は、例えば商品分類や
価格等の商品購入情報を作成し、顧客情報取得手段は、
顧客を特定する顧客情報を取得する。商品購入情報と顧
客情報とは、商品購入履歴作成手段へ転送される。商品
購入履歴作成手段は、商品購入情報と顧客情報とを関連
付けて商品購入履歴を作成する。関連付けられたことに
より、顧客情報の属性から関連付けられた商品購入情報
を引き出すことができる。逆も同様である。作成された
商品購入履歴は、商品購入履歴記憶手段に転送され、分
類・整理した後、保存される。商品購入履歴分析手段
は、所定の商品購入履歴を読み出し、所定の属性と商品
購入履歴とから分析を行なうとともに、分析結果を分析
の指示を行なった操作者に提示する。

【００１０】また、上記課題を解決するために、商品購
入履歴を作成し、その履歴を分析する商品購入データ処
理方法において、購入された商品を特定する情報を含む
購入に関する商品購入情報を作成し、前記商品を購入し
た顧客を特定する顧客情報を取得し、前記商品購入情報
と前記顧客情報とを関連付けて商品購入履歴を作成し、
前記作成された商品購入履歴を分類・整理してデータベ
ースとして保存し、前記データベースから所定の商品購
入履歴を読み出し、読み出した前記商品購入履歴を前記
商品購入履歴に含まれる所定の属性に応じて分析し、前
記分析した結果を提示する手順を有することを特徴とす
る商品購入データ処理方法、が提供される。

【００１１】このような手順の商品購入データ処理方法
は、商品が購入されたとき、購入商品に関する商品購入
情報を生成し、その商品を購入した顧客に関する顧客情
報を取得する。商品購入情報と顧客情報とを関連付けて
商品購入履歴が作成される。商品購入履歴は、分類・整
理された後、データベースとして蓄積される。蓄積され
たデータベースから所定の商品購入履歴を読み出して、
所定の属性と商品購入履歴とから所定の分析が行なわれ
る。この分析結果は、分析の指示を行なった操作者に提
示される。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は、本発明の一実施の形態で
ある商品購入データ処理システムの構成図である。

【００１３】本発明に係る商品購入データ処理システム
は、商品購入情報処理手段である購入情報作成装置１０
０、顧客情報取得手段である顧客情報取得装置２００、
商品購入履歴作成手段である購入履歴作成装置３００、
商品購入履歴記憶手段である購入履歴記憶手段４００、
及び商品購入履歴分析手段である購入履歴分析装置５０
０とから構成される。各装置間は、ネットワークによっ
て接続している。

【００１４】購入情報作成装置１００は、例えば、店頭
に設置されたＰＯＳレジスタ等であって、購入された商
品の商品名や商品分類コード、価格等の商品購入情報を
作成し、購入履歴作成装置３００へ転送する。複数の商
品を購入した場合は、複数の商品購入情報を一括して送
信する。

【００１５】顧客情報取得装置２００は、例えば、ＩＣ
カードリーダ等であり、ＩＣカード等の記録媒体に記録
された商品を購入した顧客に関する情報を読み出して取
得する。顧客情報には、顧客を特定するための情報が含
まれている。ただし、このような顧客を特定するための
情報は、個人のプライバシーに関わるため、このような
顧客情報が作成されることを望まない顧客もいる。この
ような顧客のため、商品購入履歴作成の拒否ができるよ
うに、ＩＣカードには、商品購入履歴作成の可否を設け
ておくこともできる。また、その場で、店員等が商品購
入履歴作成の可否を確認することもできる。商品購入履
歴作成可否は、該当顧客が重要でない場合等、商品購入
データ処理システムを運用する側で判断して設定するよ
うにしてもよい。また、顧客情報の一部、例えば、年齢
や性別、職業等、顧客の特徴を表す属性のみを顧客情報
とすることも可能である。

【００１６】購入履歴作成装置３００は、購入情報作成
装置１００からは商品購入情報を、顧客情報取得装置か
らは顧客情報と必要に応じて商品購入履歴作成可否とを
取得する。商品購入履歴作成可否が、作成可の場合、商
品購入情報と顧客情報を一意のＩＤ等を用いて紐付け
し、商品購入履歴を作成する。また、購入情報作成装置
１００から取得した情報が商品名や商品分類コード、価
格等のみであった場合、必要に応じて、店舗情報や時刻
等の情報を付加する。図２は、本発明の一実施の形態で
ある商品購入履歴の構造図である。本発明に係る商品購
入履歴は、ＩＤ等のヘッダ部と、時刻や店舗情報等の付
加情報部と、取得した顧客情報と、購入した商品に関す
る商品購入情報をまとめた商品購入情報部とから構成さ
れる。

【００１７】図１に戻って説明する。このようにして作
成された商品購入履歴は、専用線、あるいは一般のネッ
トワークを経由して購入履歴記憶装置４００に転送され
る。ネットワークがインターネット等の場合、商品購入
履歴の盗聴／改鼠防止のため、システム操作者の指定等
に電子署名を付して暗号化する。暗号化の手法は、一般
的な手法のいずれかが適宜選択される。

【００１８】購入履歴記憶装置４００は、購入履歴作成
装置３００から受信した商品購入履歴を分類・整理して
データベースとして保存する。データの分類は、例え
ば、顧客や商品、購入店舗や時間等によって行なわれ
る。また、システム操作者の指定により、データを特定
のファイルに追加したり、新規ファイルを作成して蓄積
したり、情報を複数のファイルに分散保存する。このよ
うにして、管理保存された商品購入履歴は、購入履歴分
析装置５００から指定された検索項目等に応じて検索さ
れる。検索された商品購入履歴は、専用線、あるいはネ
ットワークを介して購入履歴分析装置５００へ転送され
る。このとき、購入履歴作成装置３００と購入履歴記憶
装置４００との間と同様、必要に応じて暗号化処理が行
なわれる。

【００１９】購入履歴分析装置５００は、購入履歴記憶
装置４００から取得した商品購入履歴を分析し、その分
析結果を保存する。このような構成の商品購入データ処
理システムの動作及びそのデータ処理方法について説明
する。

【００２０】店頭での商品購入時、購入した商品に関す
る商品購入情報が購入情報作成装置１００によって作成
されるとともに、購入した顧客に関する顧客情報が顧客
情報取得装置２００によって作成され、購入履歴作成装
置３００へ転送される。また、必要に応じて、顧客情報
取得装置２００から、商品購入履歴作成を許可するか否
かの商品購入履歴作成可否が購入履歴作成装置３００へ
転送される。購入履歴作成装置３００は、商品購入履歴
作成が拒否されていなければ、取得した商品購入情報と
顧客情報とを紐付け等により結び付けて、商品購入履歴
を作成する。さらに、必要に応じて店舗情報等の情報が
商品購入履歴に付加される。このようにして、作成され
た商品購入履歴は、所定のタイミングで購入履歴記憶装
置４００へ転送される。購入履歴作成装置３００と購入
履歴記憶装置４００間のデータ転送は、必要であれば、
システム操作者の指定により電子署名を付して暗号化す
る。購入履歴記憶装置４００は、受け取った商品購入履
歴を分類・整理し、蓄積する。このとき、顧客や商品、
購入店舗等によって、データをフィルタリングする。ま
た、システム操作者の指定により、データを特定のファ
イルに追加したり、新規ファイルを作成して蓄積した
り、情報を複数のファイルに分散保存する。保存された
商品購入履歴は、顧客や商品、購入店舗等の所定の条件
に従って検索することができる。購入履歴分析装置５０
０は、購入履歴記憶装置４００から所定の商品購入履歴
を読み出し、分析を行なう。分析の結果は、装置内に保
存され、必要に応じて、データ分析者に提示される。

【００２１】このように、商品購入時に生成される商品
購入情報と顧客情報を結びつけた商品購入履歴を作成
し、これをデータベースとして蓄積することによって、
特定の顧客の購買履歴を作成することができ、これに基
づいて個々の消費者の消費傾向を把握することができる
ようになる。また、顧客情報の各要素である顧客属性を
用いて、商品購入履歴を分析することにより、例えば、
年齢層毎の消費傾向等を分析することができる。

【００２２】次に、購入履歴分析装置５００について、
詳しく説明する。図３は、本発明の一実施の形態である
購入履歴分析装置の構成図である。本発明に係る購入履
歴分析装置５００は、装置全体を制御するデータ処理手
段５１０、データ分析者の指示を入力する指示入力手段
５２０、所定の分析を行なう分析手段５３０、分析結果
を記憶する分析結果記憶手段５４０、分析結果を表示す
る表示手段５５０、及び分析処理プログラムを追加する
アドオン手段５６０とから構成される。

【００２３】データ処理手段５１０は、装置各部の制御
を行なう。また、指示入力手段５２０の取得した指示を
入力し、指示に従って購入履歴記憶装置から取得した商
品購入履歴を分析手段５３０に転送し、分析を実行させ
る。分析結果を受け取ると、分析結果記憶手段５４０に
記憶するとともに、表示手段５５０へ結果を送る。

【００２４】指示入力手段５２０は、データ分析者から
の指示を入力し、これをデータ処理手段５１０へ転送す
る。分析手段５３０は、所定の分析アルゴリズムを持つ
分析処理プログラムに従って商品購入履歴の分析を行な
う。分析処理プログラムは、全て共通のインターフェー
スを持っており、プラグイン／プラグアウトが可能であ
る。データ分析者あるいは、システム操作者の指定によ
り、アドオン手段５６０によって新たに分析処理プログ
ラムを追加することができる。さらに、分析アルゴリズ
ムに付随した購入予想機能により、分析結果に基づいた
所定の新規顧客の購入予想が可能な分析処理プログラム
もある。

【００２５】分析結果記憶手段５４０は、分析結果を保
存する。分析結果を保存する場合、システム操作者の指
定により、結果を特定のファイルに追加したり、新規フ
ァイルを作成して蓄積したり、複数のファイルに分散し
たりする。

【００２６】表示手段５５０は、データ処理手段５１０
に従って分析結果の表示を行なう。データ処理手段５１
０は、分析結果を、分析方法や分析時刻、分析対象とな
ったデータを指定することにより検索し、所望のものを
表示する。また、必要であれば、顧客の詳細情報を記録
したデータベースから別途顧客情報を読み込み、分析結
果と合わせて表示手段５５０へ送り、表示する。

【００２７】アドオン手段５６０は、指令により、分析
用プログラムモジュールを分析手段５３０に追加する処
理を行なう。このような構成の購入履歴分析装置５００
の動作について説明する。データ処理手段５１０は、指
示入力手段５２０を経由して取得したデータ分析者の指
示に従って、所定の商品購入履歴の読み出しを行なう。
読み出した商品購入履歴は、分析手段５３０によって分
析される。さらに、分析結果に基づいて、特定の属性を
備えた新規顧客の購入予想をすることもできる。得られ
た分析結果及び購入予想は、データ処理手段５１０によ
って、分析結果記憶手段５４０に記憶されるとともに、
表示手段５５０に表示される。分析手段５３０を構成す
る分析処理プログラムは、プラグイン／プラグアウトが
可能であり、アドオン手段５６０によって、任意にアド
オンすることができる。

【００２８】分析手段５３０により行なわれる分析方法
を、いくつかの例で説明する。第１の分析方法として、
マーケットバスケット分析がある。マーケットバスケッ
ト分析により、商品購入履歴から特定の顧客が商品をど
のような組み合わせて購入したのか、その頻度のランキ
ングを求める。また、購入時刻や、季節別での組み合わ
せ頻度を求める。さらに、組み合わせの頻度が時の経過
につれてどのように変化したかを求める。このようにし
て分析された組み合わせ頻度のランキングは、表示手段
５５０により表示される。これにより、特定の顧客の消
費傾向を把握することができる。

【００２９】第２の分析方法として、クラスタ分析があ
る。顧客属性と商品購入履歴とから、Ｋ−ｍｅａｎｓ法
を用いて顧客のグループ分けを行なう。分類の結果は、
表示手段５５０により表示される。これにより、ある属
性を備えた顧客の消費傾向を把握することができる。

【００３０】第３に、分析・購入予想方法として、記憶
ベース推論がある。取得した商品購入履歴に基づき、商
品購入履歴に記録された顧客の顧客属性を、顧客属性、
地域、時間帯、季節等といった複数の座標の空間にプロ
ットする。今後購入を行なう新規顧客を想定し、その属
性や地域、季節、時間帯等から、座標の空間にプロット
された最近傍の点をいくつか選び出す。選択された点
は、個々の顧客を表している。さらに、選択された顧客
がかつて購入した購入履歴に基づいて、新規顧客の購入
予想を行なう。

【００３１】第４に、分析・購入予想方法として、決定
木を生成する方法がある。顧客属性と商品購入履歴とか
ら、顧客をツリー上に分類する、すなわち、クラスに分
類する。決定木とは、中間ノード（葉以外のノード）が
テストされるべき属性を、枝がその属性値を、葉ノード
がクラスを表している木構造である。例えば、空の決定
木から始まって、すべてのデータが正しく分類できるよ
うな決定木が得られるまでノードを付け加えていくこと
により、徐々に決定木を精密化していく。このとき、葉
ノードに分類された顧客が同じ傾向の商品（あるいは金
額）を購入しているように分類を行なう。ここで、新規
顧客を想定し、この顧客がどの葉ノードに属するかを判
断することによって、この新規顧客に対する購入予想を
行なう。

【００３２】第５に、分析・購入予想方法として、ニュ
ーラル・ネットワークを用いる方法がある。まず、顧客
属性及び商品購入履歴の購入商品名／商品分類を数値化
する。数値化された個々の属性値を加重合計し、結果が
購入商品名／商品分類の数値に等しくなるようにモデル
構築する。このモデルの構築は、商品購入履歴情報を学
習することによって行なう。ここで、新規顧客を想定
し、この顧客の属性値からモデルを使用して、購入予想
を行なう。

【００３３】なお、上記の処理機能は、コンピュータに
よって実現することができる。その場合、商品購入デー
タ処理システムが有すべき機能の処理内容は、コンピュ
ータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラム
に記述しておく。そして、このプログラムをコンピュー
タで実行することにより、上記処理がコンピュータで実
現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体とし
ては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場を流
通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read O
nly Memory)やフロッピーディスク等の可搬型記録媒体
にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを
介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納してお
き、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送する
こともできる。コンピュータで実行する際には、コンピ
ュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納し
ておき、メインメモリにロードして実行する。

【００３４】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、商品購
入時、例えば店頭のＰＯＳレジスタ等で商品購入情報と
顧客情報とが生成され、これらの情報を関連付けて商品
購入履歴が作成される。これにより、顧客情報の属性か
ら関連付けられた商品購入情報を引き出すことも、その
逆も可能になる。作成された商品購入履歴は、分類・整
理した後、保存される。さらに、所定の商品購入履歴を
読み出し、所定の属性と商品購入履歴とから分析を行な
う。

【００３５】このように顧客情報と商品購入情報とを結
び付けた商品購入履歴を蓄積することにより、特定の顧
客の購買履歴を分析可能になる。このように、特定の属
性を持つ顧客の購買履歴を分析することにより、顧客属
性に応じた購入傾向等を得ることができるようになる。

【００３６】また、本発明の商品購入データ処理方法で
は、商品購入時、商品購入情報と顧客情報を取得し、こ
れらを関連付けて商品購入履歴を作成する。商品購入履
歴は、分類・整理された後、データベースとして蓄積さ
れる。蓄積されたデータベースは、所定の属性に基づい
て分析が行なわれる。

【００３７】このように顧客情報と商品購入情報とを結
び付けた商品購入履歴を蓄積することにより、特定の顧
客の購買履歴が分析可能になる。このように、特定の属
性を持つ顧客の購買履歴を分析することにより、顧客属
性に応じた購入傾向等を得ることができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態である商品購入データ処
理システムの構成図である。

【図２】本発明の一実施の形態である商品購入履歴の構
造図である。

【図３】本発明の一実施の形態である購入履歴分析装置
の構成図である。

【符号の説明】

１００…購入情報作成装置、２００…顧客情報取得装
置、３００…購入履歴作成装置、４００…購入履歴記憶
装置、５００…購入履歴分析装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/401 ３１０Ｄ 15/403 ３４０Ａ Ｆターム(参考） 3E042 BA08 BA18 CD04 EA01 EA07 5B049 AA05 BB11 CC02 CC05 CC08 DD05 EE05 EE12 EE14 EE59 FF03 FF04 GG01 GG04 GG07 GG10 5B075 KK03 KK07 KK13 KK34 KK35 KK37 KK40 KK43 KK54 KK70 MM11 ND03 ND20 ND23 ND36 NK10 NK13 NK24 NK46 NR02 NR12 NS10 PQ02 PQ20 PR03 PR08 UU40 9A001 JJ56 JJ57

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 商品購入履歴を作成し、その履歴を分析
   する商品購入データ処理システムにおいて、 購入された商品を特定する情報を含む購入に関する商品
   購入情報を作成する商品購入情報作成手段と、 前記商品を購入した顧客を特定する顧客情報を取得する
   顧客情報取得手段と、 前記商品購入情報と前記顧客情報とを取得し、前記商品
   購入情報と前記顧客情報とを関連付けて商品購入履歴を
   作成する商品購入履歴作成手段と、 前記作成された商品購入履歴を分類・整理し、データベ
   ースとして保存する商品購入履歴記憶手段と、 前記商品購入履歴記憶手段から所定の商品購入履歴を読
   み出し、読み出した前記商品購入履歴を前記商品購入履
   歴に含まれる所定の属性に応じて分析し、所定の分析結
   果を提示する商品購入履歴分析手段と、 を有することを特徴とする商品購入データ処理システ
   ム。
2. 【請求項２】 前記商品購入履歴作成手段は、前記商品
   購入情報作成手段と前記顧客情報取得手段より入力した
   前記購入された商品の商品購入情報と該商品を購入した
   顧客の顧客情報とを結合し、さらに必要に応じて、前記
   入力した商品購入情報と顧客情報以外の情報を付加して
   商品購入履歴を作成することを特徴とする請求項１記載
   の商品購入データ処理システム。
3. 【請求項３】 前記商品購入履歴分析手段は、 前記商品購入履歴の分析を所望するデータ分析者の指示
   を入力する指示入力手段と、 前記分析者の指示に応じて前記商品購入履歴を前記所定
   の属性に応じて分析を行なう分析手段と、 前記分析の結果を保存する分析結果記憶手段と、 前記分析の結果を表示する表示手段と、 を有することを特徴とする請求項１記載の商品購入デー
   タ処理システム。
4. 【請求項４】 前記商品購入履歴分析手段は、さらに、
   所望の前記分析手段を新たに追加するアドオン手段を備
   えていることを特徴とする請求項３記載の商品購入デー
   タ処理システム。
5. 【請求項５】 前記商品購入履歴分析手段は、さらに、
   前記分析結果に基づき、前記所定の属性を備えた新規顧
   客の購入予想を行なうことを特徴とする請求項１記載の
   商品購入データ処理システム。
6. 【請求項６】 前記商品購入履歴分析手段は、前記商品
   購入履歴から特定の顧客が購入した商品の組み合わせと
   その組み合わせの発生した頻度を算出するマーケットバ
   スケット分析によって前記商品購入履歴を分析すること
   を特徴とする請求項１記載の商品購入データ処理システ
   ム。
7. 【請求項７】 前記商品購入履歴分析手段は、前記顧客
   に関する所定の属性である顧客属性と前記商品購入履歴
   とをクラスタ分析して前記顧客のグループ分けを行なう
   ことを特徴とする請求項１記載の商品購入データ処理シ
   ステム。
8. 【請求項８】 前記商品購入履歴分析手段は、前記商品
   購入履歴が生成された顧客の顧客属性を所定の座標空間
   にプロットし、前記所定の座標空間において想定される
   新規顧客の座標近傍に存在する前記顧客についての前記
   商品購入履歴に基づき前記新規顧客の購入予想を行なう
   ことを特徴とする請求項１記載の商品購入データ処理シ
   ステム。
9. 【請求項９】 前記商品購入履歴分析手段は、前記顧客
   属性と前記商品購入履歴とからそれぞれの顧客をクラス
   に分類した決定木を生成し、想定される新規顧客の属す
   るクラスを判定して前記新規顧客の購入予想を行なうこ
   とを特徴とする請求項１記載の商品購入データ処理シス
   テム。
10. 【請求項１０】 前記商品購入履歴分析手段は、ニュー
    ラル・ネットワークを用いて前記顧客属性及び前記商品
    購入履歴に含まれる購入商品名と商品分類とを数値化
    し、前記数値化された個々の属性値を加重合計した結果
    が前記購入商品名と商品分類値の数値に等しくなるよう
    にモデルを構築するとともに、前記モデルを用いて想定
    される新規顧客の属性値に基づき前記新規顧客の購入予
    想を行なうことを特徴とする請求項１記載の商品購入デ
    ータ処理システム。
11. 【請求項１１】 前記商品購入情報作成手段は、前記商
    品購入履歴作成手段と通信を行なう通信手段を備えてお
    り、販売品目を含む商品購入情報を作成し前記商品購入
    履歴作成手段へ送信するＰＯＳレジスタであることを特
    徴とする請求項１記載の商品購入データ処理システム。
12. 【請求項１２】 前記顧客情報取得手段は、さらに、前
    記商品購入履歴の作成を行なうか否かの商品購入履歴作
    成可否指定を取得し、 前記商品購入履歴作成手段は、前記商品購入履歴作成可
    否指定に従って商品購入履歴作成が可能である場合のみ
    前記商品購入履歴を作成することを特徴とする請求項１
    記載の商品購入データ処理システム。
13. 【請求項１３】 前記顧客情報取得手段は、前記商品購
    入履歴作成手段と通信を行なう通信手段を備えており、
    携帯可能な記録媒体に記録された顧客情報を読み出して
    前記商品購入履歴作成手段へ送信することを特徴とする
    請求項１記載の商品購入データ処理システム。
14. 【請求項１４】 商品購入履歴を作成し、その履歴を分
    析する商品購入データ処理方法において、 購入された商品を特定する情報を含む購入に関する商品
    購入情報を作成し、 前記商品を購入した顧客を特定する顧客情報を取得し、 前記商品購入情報と前記顧客情報とを関連付けて商品購
    入履歴を作成し、 前記作成された商品購入履歴を分類・整理してデータベ
    ースとして保存し、 前記データベースから所定の商品購入履歴を読み出し、 読み出した前記商品購入履歴を前記商品購入履歴に含ま
    れる所定の属性に応じて分析し、 前記分析した結果を提示する手順を有することを特徴と
    する商品購入データ処理方法。