JP2007148627A - 売上予測サーバ及び売上予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 メディアで紹介された商品に対して、商品購入動機を考慮して商品の売上げを予測する。
【解決手段】 サーバ１０は、商品の紹介を行うメディアに関するメディア情報及びその商品の紹介内容に関する情報をテレビ情報データベース２０及び商品情報データベース３０から取得し、予め設定された期間の商品の売上実績に関する第１の売上実績情報及びメディアにより商品の紹介が行われた後の商品の売上実績に関する第２の売上実績情報を売上情報データベース４０から取得する。そして、サーバ１０は、これら取得した情報に基づいて、将来にメディアにより商品の紹介が行われた後の商品の売上数を予測する。
【選択図】図１

Description

本発明は、テレビなどのメディアで紹介された商品の売上げを予測する売上予測サーバ及び売上予測プログラムに関する。

従来、テレビなどのメディアの影響を考慮した商品の売上予測方法として、テレビ番組の視聴率を利用するものがあった。例えば、基幹サーバ装置が、テレビ番組などのメディアに関する情報（番組名に対応付けられた、放送日、取扱商品、平均視聴率等の情報）をメディア情報提供装置から受信して、これをメディア情報データベースに管理し、メディア情報データベースに管理された視聴率に基づいて、メディアによる商品紹介後の商品の売上げを予測するものである（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−３３４３８８

しかしながら、従来の売上予測方法では、テレビ番組の視聴率、すなわち、視聴者数以外の予測を行うための要因として、視聴者の商品購入動機については全く考慮されておらず、視聴者の商品購入動機に基づいた商品の売上げ予測を行うことができなかった。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、メディアで紹介された商品に対して、商品購入動機を考慮して商品の売上げを予測する売上予測サーバ及び売上予測プログラムを提供することにある。

本発明は、商品の紹介を行うメディアに関する情報及びその商品の紹介内容に関する情報をデータベースから取得し、予め設定された期間の商品の売上実績に関する第１の売上実績情報をデータベースから取得し、メディアにより商品の紹介が行われた後の商品の売上実績に関する第２の売上実績情報をデータベースから取得し、これらの取得した情報に基づいて、将来にメディアにより商品の紹介が行われた後の商品の売上数を予測する売上予測サーバである。

本発明によると、メディアで紹介された商品に対して、商品購入動機を考慮して商品の売上げを予測する売上予測サーバ及び売上予測プログラムを提供できる。

以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。なお、以下の実施の形態では、本発明を、テレビ番組で紹介された商品の売上げを予測する場合に適用して説明する。

図１は、商品の売上げを予測するためのシステム全体の構成を示す図である。このシステムは例えば、商品の販売等を行う店舗内に設けられる。図１に示すように、システムは、商品の売上予測を行うサーバ１０、商品の紹介を行う番組に関する情報を保存するテレビ情報データベース２０、商品に関する情報を保存する商品情報データベース３０、商品の売上情報を保存する売上情報データベース４０、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されており、店舗内で販売した商品の売上情報を管理可能なＰＯＳ端末６０、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されておりサーバ１０から情報の取得が可能なクライアントＰＣ５０からなる。

テレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０及び売上情報データベース４０はネットワーク２を介してサーバ１０と接続されている。なお、テレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０及び売上情報データベース４０はサーバ１０内に存在する構成でも良い。

テレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０及び売上情報データベース４０内のデータに対しては、サーバ１０はネットワーク２を介してデータの新規登録、削除、変更が可能となっている。

図２は、サーバ１０の構成を示す図である。前記サーバ１０は、制御部本体であるＣＰＵ１１、制御プログラムや固定データ等を記憶したＲＯＭ１２、ワークエリア等が形成されたＲＡＭ１３、書き換え可能なメモリからなりアプリケーションプログラムや各種データを記憶する記憶部１４、キーボード１５ａからのキー入力処理を行うキー入力部１５、液晶ディスプレイなどの表示装置１６ａへの表示を行う表示装置接続部１６、時刻を計時し日時情報を生成する時計部１７、テレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０及び売上情報データベース４０と接続し、各データベース２０，３０，４０に対してデータの書き込みや読み出しを行うデータベース接続部１８、ＰＯＳ端末６０及びクライアントＰＣ５０と接続するためのネットワーク接続部１９を備え、それぞれバスラインによって電気的に接続されている。なお、ネットワーク接続部１９は、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等に接続可能となっている。

記憶部１４には、商品の売上予測に必要な各種プログラムがアプリケーションプログラムとして、図３に示すように設置されている。予測式作成プログラム１４ａは、商品予測を行う予測式を過去のデータより作成する。売上予測プログラム１４ｂは予測式を使い商品の売上予測を行う。テレビ情報取得プログラム１４ｃ、商品情報取得プログラム１４ｄ及び売上情報取得プログラム１４ｅは、キー入力部１５やネットワーク接続部１９を介して取得したデータを、テレビ情報データベース２０、商品情報デーベース及び売上情報デーベースにそれぞれ保存したり、売上予測式の作成や売上予測に必要なデータをテレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０及び売上情報データベース４０からそれぞれ取得して予測式作成プログラム１４ａや売上予測プログラム１４ｂに引数として渡す。予測式再作成プログラム１４ｆは、予測式作成プログラム１４ａで作成された予測式を一定期間ごとに再作成する。売上予測通知プログラム１４ｇは、一定期間ごとに売上予測を行い、結果を例えば電子メールで通知する。

記憶部１４に記憶された上記アプリケーションプログラム１４ａ〜１４ｇがＲＡＭ１３にロードされてＣＰＵ１１により実行されることにより、サーバ１０は、予測式作成機能、売上予測機能、テレビ情報取得機能、商品情報取得機能、売上情報取得機能、予測式再作成機能、売上予測通知機能を実現できるようになっている。これらの各機能は、クライアントＰＣ５０のウェブブラウザを介して実行することが可能である他に、サーバ１０に接続されたキーボード１５ａや表示装置１６ａを使い実行することも可能である。

図４は、ＰＯＳ端末６０の構成を示す図である。ＰＯＳ端末６０は、制御部本体であるＣＰＵ６１、制御プログラムや固定データ等を記憶したＲＯＭ６２、ワークエリア等が形成されたＲＡＭ６３、書き換え可能なメモリからなりアプリケーションプログラムや販売した商品に関する商品販売データ等の各種データを記憶する記憶部６４、キーボード６５ａからのキー入力処理を行うキー入力部６５、画像やテキストなどの情報を表示する表示部６６、バーコードリーダ６７ａからの入力を行うバーコード入力部６７、売上情報データベース４０と接続し、データの書き込みや読み出しを行うデータベース接続部６８、ネットワーク１を介してサーバ１０に接続可能なネットワーク接続部６９から構成される。なお、記憶部６４に記憶される販売した商品に関する売上実績データは、サーバ１０の指示により、売上情報データベース４０に記憶される。または、記憶部６４に記憶される販売した商品に関する売上実績データは、サーバ１０の指示によらず、１日ごとなどの一定の間隔で売上情報データベース４０に記憶される。

図５は、クライアントＰＣ５０の構成を示す図である。クライアントＰＣ５０は、制御部本体であるＣＰＵ５１、制御プログラムや固定データ等を記憶したＲＯＭ５２、ワークエリア等が形成されたＲＡＭ５３、書き換え可能なメモリからなりアプリケーションプログラムや各種データを記憶する記憶部５４、キーボード５５ａからのキー入力処理を行うキー入力部５５、画像やテキストなどの情報を表示する表示部５６、ネットワーク１を介してサーバ１０に接続可能なネットワーク接続部５７から構成される。

図６（ａ）は、テレビ情報データベース２０に保存されるデータ例を示す図である。テレビ情報データベース２０には、例えば、商品の紹介を行う番組の放映日、番組名、番組内で紹介する対象商品、商品を紹介する内容を示す紹介内容、番組の当日の視聴率などの情報が保存されている。これらデータは表示装置１６ａに図６（ｂ）のような画面を表示してサーバ１０から、テレビ情報データベース２０に入力される。ここで番組名や商品名の入力は選択式などにしても良い。

図７（ａ）は、商品情報データベース３０に保存されるデータ例を示す図である。商品情報データベース３０には、例えば、商品ＩＤ、商品名、商品の分類、商品の標準価格などの情報が保存されている。これらデータは表示装置１６ａに図７（ｂ）のような画面を表示してサーバ１０から、商品情報データベース３０に入力される。ここで商品分類の入力は選択式などにしても良い。

図８（ａ）は、商品売上データベースに保存されるデータ例を示す図である。商品売上データベースには、例えば、日付、商品名、売上個数、販売価格、陳列状況、チラシ掲載の状況、店内ＰＯＰの有無などの情報が保存されている。これらデータの一部は表示装置１６ａに図８（ａ）のような画面を表示してサーバ１０から、商品売上データベースに入力される。ここで対象商品名は選択式などで、陳列状況やチラシ掲載状況はラジオボタン形式で入力するようにしても良い。また、売上個数と販売価格はＰＯＳ端末６０からサーバ１０が取得した売上の実績値を入力する。ＰＯＳ端末６０からのデータの取得は例えば１日ごとに行うなどする。また、販売価格、陳列状況、チラシ掲載の状況などの販促に関わる情報は、日付を指定することにより将来の予定も入力可能である。

図６（ｂ）、図７（ｂ）、図８（ｂ）のデータを入力する入力画面表示は、サーバ１０の表示装置接続部１６と接続された表示装置１６ａの表示に限らず、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０の表示部５６に表示しても良い。またサーバ１０へのデータの入力は、サーバ１０のキーボード１５ａから入力しても、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０のキーボード５５ａから入力しても良い。

次に、テレビで紹介された商品の需要予測を行う方法として重回帰分析を利用する場合について説明を行う。
重回帰分析は複数の要因（独立変数または説明変数）から、ある値（従属変数または目的変数）を予測するものである。独立変数と従属変数の関係を数式（予測式）で表し、この予測式に予測を行いたい対象の独立変数を代入して従属変数を求め、この求めた従属変数を予測値とする。予測式は過去（既知）の独立変数と従属変数の複数の組から作成される。予測式は一般的に、各独立変数に各独立変数固有の係数（偏回帰係数）を掛け、それぞれを足しあわせたものに定数を加えたものを従属変数にするという形で表される。偏回帰係数は従属変数の実績値（既知の従属変数の値）と予測式から得られる予測値との誤差が小さくなるように最小二乗法によって求める。なお、重回帰分析については、「わかりやすい数学モデルによる 多変量解析入門」木下栄蔵著；近代科学社などに詳細が記載されている。尚、予測式を作成する場合は必ずしも重回帰分析を用いる必要はない。

本実施の形態では重回帰分析の従属変数には番組放映翌日の商品の売上個数を用いる。そして、それを説明するための要因である独立変数にはテレビ番組に関する情報、対象商品に関する情報及び対象商品の販促活動状況から、視聴者が商品を購入する際に影響を受けるテレビの情報と売上数に関連する情報を選択する。

次に、各独立変数について詳細を説明する。
テレビに関する情報としては、その番組の種類(番組名)、視聴率などが考えられる。本実施の形態では番組内での商品の紹介内容を独立変数とする。消費者は番組内で紹介された商品に対して、自分が興味を持つ情報を新たに得た場合にその商品を購入すると考えられる。例えばダイエットに興味を持っている人が、ある商品がダイエットに効果があるということを番組で知って、その商品を購入する場合などが考えられる。逆に番組を視聴していても、興味がない情報が紹介された場合は、その商品を購入しようとは思わない。よって商品についてどのような内容が紹介されたかは、商品の売上に大きな影響を与える要因と考えられ、視聴率だけでは分からない購買に影響を与える要因である。

商品の紹介内容に関する情報としては、商品の健康効果を紹介するもの、商品の美容(ダイエット)効果を紹介するもの、商品をおいしく食べるコツや調理法などの商品の紹介内容がある。これら商品の紹介内容は、ダミー変数を用いて表す。ここでダミー変数は、ある変数に対して、その変数が取りうる種類分だけ新たに変数を設け、その新たに設けた変数を「０」と「１」で表すというものである。例えば商品の紹介方法として健康、美容、食べ方の３種類が存在する場合、健康、美容、食べ方の３種類の変数を新たに設ける。そして、あるデータが健康である場合は、健康変数を「１」に、その他の美容変数と食べ方変数は「０」として表す。商品の紹介内容について健康、美容、食べ方の３つに分類したが、これに限らず、健康を病気の予防や栄養情報の紹介などさらに詳細に分類しても良い。また健康と美容など複数の紹介内容を持つ分類を設けても良い。商品の紹介内容は、番組の予告または実際に放映された番組を視聴するか、番組に関する情報を記載している雑誌などから取得することができる。

また、商品の紹介内容に関する情報としては、商品の分類がある。ここで商品の分類は、野菜、果物、お菓子などであり、これら商品の分類はダミー変数を用いて表す。消費者が番組で紹介された商品に興味を持った場合でも、実際にその商品を購入するかどうかは、その商品に関係すると思われる。例えば果物やお菓子など調理を必要としないものは気軽に商品を購入することができるが、野菜は肉など調理を必要とするものは、その調理の煩わしさのため購入をためらう可能性がある。よって商品の種類も商品の売上に大きな影響を与える要因と考えられる。また予測対象を、長期の保存ができない生鮮食品や店内で加工を必要とする商品に絞ることも考えられる。この場合商品分類は、精肉、惣菜、弁当などのダミー変数を用いて表す。

このように番組での商品の紹介内容と商品の分類を独立変数とすることで、テレビ番組の影響度を、番組視聴者の商品購入動機に基づいて説明することが可能となる。この実施の形態では、さらに独立変数に、商品の過去の売上個数と商品の販促活動状況として放映翌日の商品の値引情報を加える。これにより従属変数である放映翌日の商品の売上個数をより正確に予測することが可能となる。

商品の過去の売上個数として、商品の紹介を行う番組の放映前ｎ週間の売上個数の平均値を用いる。ここでｎは正の整数であり、例えばｎ＝１を用いる。過去ｎ週間の売上個数は、できるだけ放映日に近いものを集計する方が望ましい。例えば図９に示すように集計日を決定する。番組放映が１１月１５日であり、その番組の影響を予測する日が放映５日前の１１月１０日である場合は、番組放映の６日前からの１週間の平均売上個数を従属変数として用いるようにする。

また、商品の値引情報を独立変数に用いるには、まずは商品の普段の価格を得る必要がある。普段の価格は、過去の売上個数同様に放映前ｎ週間の平均価格を集計するか、その商品に関する標準価格が存在する場合は標準価格を用いる。次に、予測式を作成する場合は放映翌日の価格を、予測を行う場合は放映翌日の商品の予定価格を、平均価格または標準価格で割る。すなわち、値引きの比率を求める。この結果得られた値引率を値引情報とする。

図１０は、独立変数と従属変数の例を示す図である。独立変数として、紹介内容（健康，美容，おいしさ）、商品分類（野菜，果物，嗜好品，調味料）、値引率、平均売上個数及び従属変数として、翌日の売上個数がテーブルに設定されている。紹介内容、紹介分類については、ダミー変数によりどのような内容、分類であるかが設定されており、値引率、平均売上個数、翌日の売上個数にはそれぞれ値が設定されている。

なお、その他に対象商品の販促活動状況として、商品の陳列状況、チラシ掲載の有無などを独立変数に加えても良い。商品の陳列状況としては、売上個数の予測を行う日に商品が通常の棚に陳列されているのか、特売用に目立つ位置に陳列されているのかどうかの情報を用いる。チラシ掲載の有無としては、売上個数の予測を行う日に商品がチラシに掲載されているかどうかなどの情報を用いる。

このように独立変数を定めると、予測式は、例えば、図１１に示すように、
Ｙ＝ａ_１Ｘ_１＋ａ_２Ｘ_２＋ａ_３Ｘ_３＋ａ_４Ｘ_４＋…
とすることができる。ここで、Ｘ_１からＸ_４は独立変数であり、ａ_１からａ_４は編回帰係数である。独立変数Ｘ_１はテレビ情報についての独立変数であり、独立変数Ｘ_２は商品種類についての独立変数であり、独立変数Ｘ_３は過去売上数についての独立変数であり、独立変数Ｘ_４は販促情報についての独立変数である。また、Ｙは従属変数である。

次に、サーバ１０がテレビ番組で紹介された商品の放映翌日の売上個数を予測する予測式の作成方法について説明する。図１２は、サーバ１０が実行する予測式を作成する予測式作成処理を示すフローチャートである。

先ず、サーバ１０は予測式の作成用の独立変数と従属変数にするデータの条件を取得し、その条件を設定する（Ｓ１１）。例えばテレビ（番組）に関する情報、商品に関する情報、販促状況に関する情報に対して、過去いつの期間のものを利用するか、過去に放映されたどの番組を対象とするのかなどの条件が決定される。サーバ１０はこれらの条件を図１３の画面Ｄ１及び図１４の画面Ｄ２を介して入力された情報をそれぞれ取得する。図１３では、データ参照期間を入力することができるようになっており、週間、月間、年間を選択できるようになっている。また、図１４では、番組名を入力することができるようになっており、番組名と対応するチェックボックスにチェックをいれることにより、番組を選択できるようになっている。なお、対象番組は番組単位で選択をするものとする。

次に、サーバ１０は予測式を作成する（Ｓ１２）。このサーバ１０が予測式を作成する予測式作成処理については、図１５に示すサブフローチャートを参照して説明する。

サーバ１０は、Ｓ１１で取得した条件に基づくテレビに関する情報をテレビ情報データベース２０から取得する（Ｓ２１）。取得する情報は、番組で紹介した商品と商品紹介内容である。続いて、サーバ１０は、Ｓ２１で取得した番組で紹介された商品に関する情報を商品情報データベース３０から取得する（Ｓ２２）。このときに取得する情報は、商品分類、標準価格である。このＳ２１とＳ２２で情報取得手段を構成する。次に、サーバ１０は、Ｓ２１で取得した番組で紹介された商品の一定期間内の第１の売上実績情報である売上情報を売上情報データベース４０から取得する（Ｓ２３，第１の売上実績取得手段）。このときに取得する情報は、放映前１週間の売上個数等である。次にサーバ１０は、売上情報データベース４０から商品を紹介する番組放映された放映日の翌日の第２の売上実績情報である売上情報を取得する（Ｓ２４，第２の売上実績取得手段）。このときに取得する情報は、放映翌日の売上個数と価格である。次に、サーバ１０は、取得した情報を重回帰分析に使用する変数に変換する（Ｓ２５，比率算出手段）。ここでは前述したように、放映前１週間の売上個数の平均値の計算、放映翌日の値引情報の計算を行う。次に、サーバ１０は、Ｓ２１からＳ２５で取得したデータを使い重回帰分析を実施して予測式を作成する（Ｓ２６，予測式作成手段）。独立変数には、商品紹介内容、商品分類、放映前１週間の平均売上個数、放映翌日の値引情報を用い、従属変数には、放映翌日の売上個数を用いる。そして、サーバ１０は、重回帰分析の結果得られた予測式を記憶部１４に保存する（Ｓ２７，保存手段）。

なお、図１３の画面Ｄ１及び図１４の画面Ｄ２のデータを入力する入力画面表示は、サーバ１０の表示装置接続部１６と接続された表示装置１６ａの表示に限らず、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０の表示部５６に表示しても良い。またサーバ１０へのデータの入力は、サーバ１０のキーボード１５ａから入力しても、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０のキーボード５５ａから入力しても良い。

次に、サーバ１０が放映予定のテレビ番組で紹介される商品の放映翌日の売上個数を予測する処理について説明する。図１６は、サーバ１０が実行する売上個数を予測する処理を示すフローチャートである。

先ず、サーバ１０は、まず予測を行う番組を選択する（Ｓ３１）。番組は、例えば、図１７に示す画面Ｄ３の表示画面で選択可能である。図１７では、リストボックスで対象番組が選択された後、予測ボタンＤ３１が押されることで選択が確定する。リストボックスには、Ｓ１１にて選択された番組の内で放映日が最も近いものを表示する。続いて、サーバ１０は、記憶部１４に保存されている予測式を用いて売上予測を実行する（Ｓ３２，売上予測手段）。この予測式を用いて売上予測を実行する処理についての詳細は、後述する。次に、サーバ１０は、予測結果を図１８に示す画面Ｄ４のように表示する（Ｓ３３）。図１８では、「１１７／１６のリンゴの予想売上個数は、２２１個」であること、及び「普段の２．５倍程度です。」と表示されている。このように、予想売上個数だけでなく、放映前1週間の平均売上個数と予測売上個数の比率などを表示しても良い。

次に、売上予測を実行する処理についてサブフローチャートを参照しながら説明する。図１９は、サーバ１０が売上予測を実行する処理（すなわち、Ｓ３２の処理）を示すサブフローチャートである。

先ず、サーバ１０は、Ｓ３１で選択された番組の番組情報をテレビ情報データベース２０から取得する（Ｓ４１）。取得する情報は、番組で紹介予定の商品と商品紹介内容である。続いて、サーバ１０は、Ｓ３１で選択された番組で紹介予定の商品に関する情報を商品情報データベース３０から取得する（Ｓ４２）。取得する情報は、商品分類、標準価格である。次に、サーバ１０は、Ｓ４１で選択された番組で紹介される商品の売上個数と価格に関する売上情報を売上情報データベース４０から取得する（Ｓ４３）。取得する情報は、放映前もしくは予測を行う日から１週間前の売上個数と価格、放映日の翌日の予定価格である。次に、サーバ１０は、取得した情報を予測式に代入する変数に変換し、変数を作成する（Ｓ４４）。ここでは前述したように、放映前１週間の売上個数の平均値の計算、放映翌日の予定値引情報の計算が行われる。次に、サーバ１０は予測式を記憶部１４から取得する（Ｓ４５）。そして、サーバ１０は、Ｓ４１からＳ４４で取得したデータを独立変数として、Ｓ２７で記憶部１４に保存した予測式に代入して予測の計算を実行する（Ｓ４６）。この計算により、予測結果として放映翌日の商品の売上個数を得る。

なお、図１７の画面Ｄ３及び図１８の画面Ｄ４のようなデータを入力する入力画面表示は、サーバ１０の表示装置接続部１６と接続された表示装置１６ａの表示に限らず、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０の表示部５６に表示しても良い。またサーバ１０へのデータの入力は、サーバ１０のキーボード１５ａから入力しても、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０のキーボード５５ａから入力しても良い。

また、テレビに関する情報が商品の売上に与える影響は、時間とともに変わる可能性がある。そのため、予測式は一度作成して終わりではなく、定期的に作成し直す方が良い。予測式の再作成は、店員が定期的にＳ１１及びＳ１２の作業を実施することでも可能である。また、例えば店の商圏に住む人が変わることで、その商圏で最も多くの人が興味もつ番組情報に違いが生じるなど考えられる。この実施の形態では、時間とともに変わる可能性があることに基付き次に説明するように予測式の再作成を行うようにする。

サーバ１０が予測式の再作成を行う処理について説明する。図２０はサーバ１０が実行する予測式の予測式再作成の処理を示すフローチャートである。

先ず、サーバ１０は、予測式を再作成するかどうかを決定する。再作成する/しないは、例えば、図２１の画面Ｄ５の表示画面で店員の選択入力に基付き決められる。図２１では、「再作成する」、「再作成しない」を選択できるようになっている。サーバ１０は、Ｓ５１で”再作成する”が取得された場合はＳ５２に移り、Ｓ５１で”再作成しない”が取得された場合はＳ５４に移る（Ｓ５１）。Ｓ５１で“再作成する”が取得された場合は、サーバ１０は予測式を再作成する間隔を取得する（Ｓ５２，更新間隔取得手段）。予測式を再作成する間隔は、例えば図２２の画面Ｄ６の表示画面で店員の選択入力に基付き取得する。図２２では、予測式再作成間隔を、週間、月間、年間のいずれかの期間で設定できるようになっている。なお、再作成の間隔は、図２２で示すような週間、月間、年間の期間に限らず、自由に間隔を設定できるようにしても良い。

次に、サーバ１０は、予測式を作成するのに利用するデータの条件を取得し、設定する（Ｓ５３）。このときに取得されるデータの条件は、Ｓ１１の処理と同様である。すなわち、例えば、テレビに関する情報、商品に関する情報、販促状況に関する情報に対して、過去いつの期間のものを利用するか、過去に放映されたどの番組を対象とするのかなどの条件が決定される。次にサーバ１０は、設定した条件に基づいて、予測式作成処理を実行する（Ｓ５４）。この予測式作成処理は、上述したＳ１２と同様な処理である。すなわち、図１５を参照して説明したＳ２１からＳ２７の処理が行われる。

次に、サーバ１０はＳ５１で予測式を”再作成する”か”再作成しない”かのどちらを取得したかをチェックする（Ｓ５５）。”再作成する”が取得されていた場合はＳ５６に移る。”再作成しない”が取得されていたと判断された場合は処理を終了する。すなわち、予測式を再作成する処理は行われない。

“再作成する”が取得されていた場合は（Ｓ５５でＹＥＳ）、サーバ１０は、Ｓ５４の予測式の作成（記憶部１４への保存）が行われてからどの程度の期間が経過したかチェックする（Ｓ５６）。例えば、記憶部１４に予測式を保存した日時を時計部１７より取得しておき、現在時計部１４により生成される日時情報が示す日時が、前記取得した日時から前記設定された更新期間を経過しているか否かによりチェックされる。ここで、Ｓ５３で取得した間隔が経過していた場合は（Ｓ５６でＹＥＳ）、Ｓ５４に移りサーバ１０は予測式を再作成する。すなわち、Ｓ１２（Ｓ２１からＳ２７）と同様に予測式の作成が行われる。この際、再作成された予測式はＳ２６にて記憶部１４に更新して保存されるようになっている（更新手段）。

また、Ｓ５３で取得した間隔が経過していない場合は（Ｓ５６でＮＯ）、待機状態となる。ここで、待機状態とは、例えば１日置きにＳ５６を実行して、一定期間が経過するまで次の処理に移行しない状態である。

このように、予測式を作成するときに、予め予測式の再作成を行うこと及び再作成間隔（期間）を設定しておくことにより、その期間の経過ごとに予測式を再作成することができる。このように予測式を再作成することで、テレビの売上の影響が時間とともに変化していくのに対応して売上個数の予測を行うことが可能となる。

なお、図２１の画面Ｄ５及び図２２の画面Ｄ６のデータを入力する入力画面表示は、サーバ１０の表示装置接続部１６と接続された表示装置１６ａの表示に限らず、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０の表示部５６に表示しても良い。またサーバ１０へのデータの入力は、サーバ１０のキーボード１５ａから入力しても、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０のキーボード５５ａから入力しても良い。

次に、サーバ１０が商品の売上予測をテレビ番組の放映に合わせて行い、予測結果を通知する処理について説明する。図２３はサーバ１０が実行する予測結果通知処理を示すフローチャートである。なお、本実施の形態では予測結果の通知方法に電子メールを用いる場合について説明する。

先ず、サーバ１０は、予測通知するか、しないかを決定する（Ｓ６１）。サーバ１０は予測通知する／しないは、図２４の画面Ｄ７の表示画面で店員によって入力された情報に基づいて決められる。図２４では、「予測通知する」、「予測通知しない」が選択できるようになっている。サーバ１０は”予測通知する”を取得した場合はＳ６２に移り、”予測通知しない”を取得した場合は処理を終了する。

“予測通知する”が取得された場合は、サーバ１０は予測を実行する予測実行日を取得し、設定する（Ｓ６２，予測実行日取得手段）。ここで予測実行日には予測対象となる番組の放映日の何日前かが指定される。サーバ１０は予測実行日を、図２５の画面Ｄ８の表示画面で店員によって入力された情報に基づいて取得する。図２５では、番組放映前の何日前に予測を実行するかを入力できるようになっている。ここで、予測対象となる番組はＳ３１の処理で選択されたものである。また、Ｓ１１の処理の条件の設定で設定する番組に関する情報を利用しても良い。また、Ｓ３１で選択された番組に代えて、新たに予測通知をする番組が選択されるようにしても良い。

次に、サーバ１０は、予測結果を通知するメールアドレスを取得し、設定する（Ｓ６３）。メールアドレスは、図２６の画面Ｄ９の表示画面で入力される情報に基付いて取得する。

次に、サーバ１０は、現在が予測実行日かチェックする（Ｓ６４）。すなわち、時計部１７で生成される日時情報が示す日とＳ６２で設定された日が同じとなっているかがチェックされる。予測実行日の場合は（Ｓ６４でＹＥＳ）、Ｓ６５に移りサーバ１０は予測を実行する（Ｓ６５）。この予測の実行は、Ｓ３２と同様な処理である。すなわち、上述したＳ４１からＳ４６の処理が行われる。また、予測実行日でない場合は（Ｓ６４でＮＯ）、サーバ１０は待機状態となる。ここで、待機状態とは、例えば１日置きにＳ６４の判断を実行して、予測日になるまで次の処理に移行しない状態である。

次に、サーバ１０は、予測の結果をＳ６３で設定したメールアドレスに電子メールとして送信して通知する（Ｓ６６，通知手段）。この電子メールには、宛先名、予測日の商品の売上げ予測の個数、及び売上予測の個数は普段の売上個数のおよそ何倍位であるか等の内容が含まれる。図２７は電子メールで送信される内容の例を示す図である。図２７に示すように、「××様」、「１１／１６日のリンゴの売上個数予測は２２１個です」、「普段の２．５倍程度です」という売上個数予測と予測倍率が示されている。

このように、予め予測を行う予測実行日をテレビ番組の放映日に基づいて設定しておくと、サーバ１０はその予測日になる度に予測を実行して予測結果を電子メールで利用者に通知する。このように予測結果が通知されることにより、売上予測を知りたい者は一々操作をすることなく簡便に予測結果を得ることができる。

なお、図２４の画面Ｄ７、図２５の画面Ｄ８及び図２６の画面Ｄ９のデータを入力する入力画面表示は、サーバ１０の表示装置接続部１６と接続された表示装置１６ａの表示に限らず、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０の表示部５６に表示しても良い。またサーバ１０へのデータの入力は、サーバ１０のキーボード１５ａから入力しても、サーバ１０とネットワーク１を介して接続されたクライアントＰＣ５０のキーボード５５ａから入力しても良い。

上述したシステムは、テレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０、売上情報データベース４０は店舗内に設けられネットワーク２を介してサーバ１０に接続されている場合で説明しているが、これに限られるものではない。例えば、テレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０、売上情報データベース４０は例えば本部のサーバ内等の店舗外に設け、サーバ１０はネットワーク接続部１９を介してテレビ情報、商品情報、売上情報を、売上予測の作成時、又は売上予測の実行時に取得するようにしても良い。

また、テレビで紹介される商品の売上予測は、店舗内のサーバ１０が実行する場合で説明しているがこれに限られるものではない。例えば、店舗外のサーバ１０が売上予測を実行するようにしても良い。この場合、先ず店舗内のサーバ１０（サーバ１０直接の操作でなくても、クライアントＰＣ５０の操作に基づくものでも良い。）からＰＯＳ端末６０の記憶部６４に記憶された売上情報、予測実行日等の売上予測に必要な情報を店舗外のサーバに送信する。そして、店舗外のサーバ１０で取得した売上情報、予測実行日等の情報に加え、内部又は外部のテレビ情報データベース２０、商品情報データベース３０からテレビ情報、商品情報を取得し、予測式を作成した後、予測を実行する。そして、店舗外のサーバ１０は、予測結果を店舗内のサーバ１０に通知するようにする。これにより、例えば本部のサーバは売上予測を各店舗に供給できるようになる。店舗においては、テレビで商品が紹介された後のその商品の売上予測を知ることができる。

本実施の形態では装置内部に発明を実施する機能が予め記録されている場合で説明をしたが、これに限らず同様の機能をネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様の機能を記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等プログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい
なお、本発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できるものである。

本発明の実施の形態におけるシステム全体の構成を示す図。 同実施の形態におけるサーバの構成を示す図。 同実施の形態における記憶部内のアプリケーションプログラムを示す図。 同実施の形態におけるＰＯＳ端末の構成を示す図。 同実施の形態におけるクライアントＰＣの構成を示す図。 同実施の形態におけるテレビ情報データベースに保存されるデータ例を示す図。 同実施の形態における商品情報データベースに保存されるデータ例を示す図。 同実施の形態における売上情報データベースに保存されるデータ例を示す図。 同実施の形態における商品の過去の売上個数の集計を説明するための図。 同実施の形態における独立変数と従属変数の例を示す図。 同実施の形態における重回帰分析による予測式を説明するための図。 同実施の形態における予測式作成処理を示すフローチャート。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における図１２のサブフローチャート。 同実施の形態における売上個数を予測する処理を示すフローチャート。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における図１６のサブフローチャート。 同実施の形態における予測式再作成処理を示すフローチャート。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における予測結果通知処理を示すフローチャート。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における画面の表示例を示す図。 同実施の形態における予測結果の内容を説明するための図。

符号の説明

１０…サーバ，１１…ＣＰＵ，１２…ＲＯＭ，１３…ＲＡＭ，１４…記憶部，１４ａ〜１４ｇ…アプリケーションプログラム，１７…時計部，１８…データベース接続部，１９…ネットワーク接続部，２０…テレビ情報データベース、３０…商品情報データベース，４０…売上情報データベース，５０…クライアントＰＣ，６０…ＰＯＳ端末，７０…予測結果の内容，Ｄ１〜Ｄ９…画面表示例，Ｓ２１…情報取得手段，Ｓ２２…情報取得手段，Ｓ２３…第１の売上実績取得手段，Ｓ２４…第２の売上実績取得手段，Ｓ３２…売上予測手段

Claims (6)

1. 商品の紹介を行うメディアに関する情報及びその商品の紹介内容に関する情報をデータベースから取得する情報取得手段と、
   予め設定された期間の前記商品の売上実績に関する第１の売上実績情報をデータベースから取得する第１の売上実績取得手段と、
   前記メディアにより前記商品の紹介が行われた後の前記商品の売上実績に関する第２の売上実績情報をデータベースから取得する第２の売上実績取得手段と、
   前記情報取得手段、前記第１の売上実績取得手段及び前記第２の売上実績取得手段で取得した情報に基づいて、将来に前記メディアにより前記商品の紹介が行われた後の前記商品の売上数を予測する売上予測手段と、
   を具備することを特徴とする売上予測サーバ。
2. 前記第１の売上実績取得手段で取得する第１の売上実績情報から前記商品の所定価格を求め、この所定価格と前記第２の売上実績取得手段で取得する第２の売上実績情報から求める前記メディアで紹介された後の商品の価格との比率を求める比率算出手段と、
   前記情報取得手段、前記第１の売上実績取得手段及び前記第２の売上実績取得手段で取得した情報及び前記比率算出手段で算出した比率を用いて、将来に前記メディアにより前記商品が紹介された後の前記商品の売上数を予測するための予測式を作成する予測式作成手段とをさらに具備し、
   前記売上予測手段は、前記予測式作成手段で作成された予測式を用いて前記商品の売上数の予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の売上予測サーバ。
3. 予測式を再作成する間隔を取得する更新間隔取得手段と、
   前記更新間隔取得手段で取得した間隔に応じて、前記予測式作成手段で作成した予測式を保存する保存手段と、
   前記保存手段に保存した予測式を更新する更新手段と、
   をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の売上予測サーバ。
4. 前記商品がメディアで紹介される日より前の日である予測実行日を取得する予測実行日取得手段と、
   この予測実行日取得手段で取得した予測実行日に前記売上予測手段で前記商品の売上数を予測し、その予測結果を指定された通知先へ通知する通知手段とをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の売上予測サーバ。
5. コンピュータに、
   商品の紹介を行うメディアに関する情報及びその商品の紹介内容に関する情報をデータベースから取得させる情報取得機能と、
   予め設定された期間の前記商品の売上実績に関する第１の売上実績情報をデータベースから取得させる第１の売上実績取得機能と、
   前記メディアにより前記商品の紹介が行われた後の前記商品の売上実績に関する第２の売上実績情報をデータベースから取得させる第２の売上実績取得機能と、
   前記取得させる情報に基づいて、将来に前記メディアにより前記商品の紹介が行われた後の前記商品の売上数を予測させる売上予測機能と、
   を実現させる売上予測プログラム。
6. 前記取得させる第１の売上実績情報から前記商品の所定価格を求めさせ、この所定価格と前記取得させる第２の売上実績情報から求める前記メディアで紹介された後の前記商品の価格との比率を求めさせる比率算出機能と、
   前記情報取得機能、前記第１の売上実績取得機能及び前記第２の売上実績取得機能で取得させる情報及び前記比率を用いて、将来に前記メディアにより前記商品が紹介された後の前記商品の売上数を予測させるための予測式を作成させる予測式作成機能とをさらに実現させ、
   前記売上予測機能は、前記予測式作成機能で作成させた予測式を用いて前記商品の売上数の予測を行わせることを実現させる請求項５に記載の売上予測プログラム。

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