JP2007265449A - 広告対象決定方法、広告対象決定装置および広告対象決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】局地的な気象予測をもとに、売上効果の高い商品広告を、店舗の所在する地域毎にリアルタイムに変更することができる。
【解決手段】コンピュータにより実行される、広告の対象とする商品を該商品の販売地の気象予測情報２ａに基づいて特定するための広告対象決定方法において、情報受信手段が、観測日時と観測場所に関する情報と観測要素に関する情報とを含む観測情報と、予測対象日時と予測場所に関する情報と予測要素に関する情報とを含む予測情報とを受信し、受信した観測情報と予測情報とを気象データベースに格納するステップと、広告対象決定手段が、広告の対象とする商品を選択する複数のステップのうち、２つ以上のステップを実行し、それぞれで選択した商品のうち売上額が最大となる商品を広告の対象として決定するステップとを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は広告対象決定方法、広告対象決定装置および広告対象決定プログラムに関し、特に広告の対象とする商品を該商品の販売地の気象予測情報に基づいて特定するための広告対象決定方法、広告対象決定装置および広告対象決定プログラムに関する。

現在、様々な企業が、インターネットを通じて自社の情報を配信している。たとえば、各企業は、自社の販売する製品の仕様や特徴などをインターネットのホームページに掲載し、消費者がいつでも閲覧できるようにしている。

このような、インターネットで配信される広告は、通常、ウェブサーバ内に画像データとして格納されている。ＨＴＭＬ(Hyper Text Markup Language)文書において、広告の画像データをインライン表示（他のオブジェクトをページ内に挿入すること）の指定をしておくことで、そのＨＴＭＬ文書に基づいて表示されるウェブページに、広告画像を表示させることができる。

一般的に、ウェブページ内に表示させる広告画像は、予め決められている。広告画像の内容を変更する場合には、ウェブサイトの管理者がＨＴＭＬ文書の内容を編集する必要がある。なお、広告画像が定期的に変更されるウェブサイトもあるが、それは、予め用意された広告画像が順番に、あるいはランダムに選択されて表示されるものである。

ところで、広告による商品販売促進効果を高めるには、そのときの消費者の購買ニーズに合った広告を提供することが必要である。購買ニーズは、様々な要因によって変化する。購買ニーズに影響を及ぼす要因の１つとして、気象条件がある。

気象条件の影響を受けて、販売量が著しく変わる商品が存在することは、よく知られている。そのため、季節毎の大きな気象条件の変化の影響を受ける季節商品については、対応する季節が到来する前に販売準備を行い、新聞広告等に宣伝を出すことは多い。

一方、一日毎の気象条件の変化に応じて販売数量が変化する商品もある。コンビニエンスストアではＰＯＳ(Point Of Sales)システムで、気象条件と売れる商品の関係を把握しており、当日の気象条件により、店頭に置く商品や配置を変更している。これにより、顧客の購買ニーズを満たし、売上を向上させることができる。たとえば、雨の日に、ビニール傘を店頭で販売するのは良く見かける光景である。

しかし、気象条件に合った商品を店頭に並べただけでは、店頭を通りがかった人に対してしか、その商品の存在を知らせることができない。そこで、気象条件に合った商品を取り揃えていることを、広告によって消費者に事前に告知できることが望まれている。

ここで、適宜変更可能な広告手段として、インターネットを介した広告配信が有効となる。ただし、気象条件に応じて小売店の店員が逐次ＨＴＭＬ文書の編集を行うのは、非常に手間が掛かる。しかも、全国各地に店舗展開している小売り企業（デパートやスーパーマーケットなど）では、全ての店舗の所在地の局所的な気象条件を監視して広告を変更する作業を人手で行うのは、困難である。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、局地的な気象予測をもとに、売上効果の高い商品広告を、店舗の所在する地域毎にリアルタイムに変更することができる広告対象決定方法、広告対象決定装置および広告対象決定プログラムを提供することを目的とする。

本発明では上記課題を解決するために、コンピュータにより実行される、広告の対象とする商品を該商品の販売地の気象予測情報に基づいて特定するための広告対象決定方法において、情報受信手段が、観測日時と観測場所に関する情報と観測要素に関する情報とを含む観測情報と、予測対象日時と予測場所に関する情報と予測要素に関する情報とを含む予測情報とを受信し、受信した前記観測情報と前記予測情報とを気象データベースに格納するステップと、広告対象決定手段が、前記広告の対象とする商品を選択する複数のステップのうち、２つ以上のステップを実行し、それぞれで選択した商品のうち売上額が最大となる商品を広告の対象として決定するステップとを含み、前記商品を選択する複数のステップは、前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する最高値または最低値を取得し、該最高値または最低値に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の値と売上額とを対応付けて管理する気象条件売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第１のステップと、前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する一日の変化量を算出し、該変化量に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の変化率と売上額とを対応付けて管理する気象変化量売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第２のステップと、前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する平年値との差を算出し、該平年値との差に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の平年値との差と売上額とを対応付けて管理する平年値比較売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第３のステップと、のうちの２つ以上のステップを含むことを特徴とする広告対象決定方法が提供される。

このような広告対象決定方法によれば、情報受信手段により、観測情報と予測情報とが受信され、気象データベースに格納される。広告対象決定手段により、前記広告の対象とする商品を選択する複数のステップのうち、２つ以上のステップが実行され、それぞれで選択した商品のうち売上額が最大となる商品が広告の対象として決定される。

本発明では、気象に関する情報を求め、求めた情報につき複数の観点から判断を行うようにしたので、より確実に売上額が最大となる商品を選択することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
まず、本発明の実施の形態に適用される発明の概要について説明し、その後、本発明の実施の形態の具体的な内容を説明する。

図１は、本発明の実施の形態に適用される発明の概念図である。本発明では、コンピュータ１によりネットワークを介した広告配信が行われる。なお、コンピュータ１は、広告配信処理の内容を記述した広告配信プログラムを起動することにより、広告配信処理を実行する広告配信装置として機能する。

まず、コンピュータ１は、ネットワークを介して接続された他のコンピュータ２から、商品の販売地近辺における気象予測情報２ａを取得する（ステップＳ１）。気象予測情報２ａは、たとえば、東京や北海道の気象予測情報である。図１の例では、東京の天気が晴れ、最高気温が３２℃と予測されている。また、北海道の天気が雨、最高気温が２０℃と予測されている。なお、ここでいう商品の販売地近辺における気象予測情報２ａは、商品の販売地（たとえば、店舗の場所）の最も近くの気象予測地点における気象予測情報である。

次に、コンピュータ１は、取得した気象予測情報２ａが商品に関して予め設定された広告採用条件１ａを満たすか否かを判定する（ステップＳ２）。広告採用条件１ａは、各商品の売上が伸びるための気象条件が設定されている。図１の例では、広告採用条件１ａとして、商品が傘であれば、気象条件として雨であることが設定されている。また、商品がエアコンであれば、気象条件として暑いこと（３０℃以上）が設定されている。

広告採用条件１ａを満たした場合、コンピュータ１は、販売地に対応づけて設けられた文書情報１ｄ，１ｅに、商品の広告情報１ｂ，１ｃを関連づける（ステップＳ３）。図１の例では、東京の最高気温が３２℃であるため、エアコンの広告採用条件を満たしている。そこで、コンピュータ１は、東京店に対応する文書情報１ｅに対して、エアコンの広告情報１ｃを関連づける。また、北海道の天気が雨であるため、傘の広告採用条件を満たしている。そこで、コンピュータ１は、北海道店に対応する文書情報１ｄに対して、傘の広告情報１ｂを関連づける。

コンピュータ１は、ネットワークを介して接続された端末装置３，４からの文書情報１ｄ，１ｅの取得要求に応答して、文書情報１ｄ，１ｅと、文書情報１ｄ，１ｅに関連づけられた広告情報１ｂ，１ｃとを、端末装置３，４へ出力する（ステップＳ４）。たとえば、東京の消費者が使用する端末装置３から東京店に対応する文書情報１ｅの取得要求が出されると、東京店の文書情報１ｅと、東京店に関連づけられたエアコンの広告情報１ｃとが、端末装置３に対して出力される。その結果、端末装置３には、文書情報１ｅに基づいて、東京店を紹介する画像５が表示されると共に、エアコンの広告５ａが表示される。同様に、北海道の消費者が使用する端末装置４から北海道店に対応する文書情報１ｄの取得要求が出されると、北海道店の文書情報１ｄと、北海道店に関連づけられた傘の広告情報１ｂとが、端末装置４に対して出力される。その結果、端末装置４には、文書情報１ｄに基づいて、北海道店を紹介する画像６が表示されると共に、エアコンの広告６ａが表示される。

このような広告配信方法によれば、気象予測情報２ａを取得したコンピュータ１により、商品販売地の気象予測情報２ａが広告採用条件を満たすか否かが判定される。そして、気象予測情報２ａが広告採用条件を満たした場合には、販売地に対応づけられた文書情報１ｄ，１ｅに広告情報１ｂ，１ｃが関連づけられ、これらの情報が端末装置３，４からの取得要求に応答して出力される。

これにより、局地的な気象予測をもとに、売上効果の高い商品広告を、店舗の所在する地域毎にリアルタイムに変更することができる。すなわち、各地域の消費者のニーズに合った商品の広告を、ネットワークを介して事前に配信することが可能となる。気象条件に応じて適宜変化する消費者ニーズに合致した商品の広告を配信することで、それらの商品を必要とする消費者に対して、その商品を販売していることを事前に認知させることがきる。その結果、販売促進効果が期待できる。

ところで、気象条件に応じて一時的に消費者のニーズが高まった商品を、即座に特売（値段を通常よりも下げて販売すること）することで、売上額を更に増加させることができる。

また、同一販売地に対して、広告採用条件を満たした商品が複数あった場合、広告採用条件を満たした各商品の広告情報を端末装置に配信することもできるが、消費者ニーズに合った商品を特売する場合、特売品を厳選することが望まれる。その場合、気象予測情報に基づいて、各広告対象商品の予測売上額を判定し、最も予測売上額が高い商品を特売品として採用することができる。すなわち、予測売上高の高い商品から順に優先的に特売品として、その商品の広告の配信を行う。

以下、気象予測情報に応じた予測売上額が最も高い商品を特売品として決定し、その特売品の広告を、インターネットで配信する場合の例を、本発明の実施の形態として具体的に説明する。また、本発明の実施の形態では、局地的な気象予測情報により、広域に分散する多店舗における商品販売の変動を予測し、店舗間の商品移動、物流倉庫からの商品配送の意志決定の支援も行う。

以下、本発明を全国に店舗展開しているデパートのウェブ広告提供システムに適用した場合の実施の形態について、具体的に説明する。
図２は、ウェブ広告提供システムの構成例を示す図である。ウェブ広告提供システムは、ウェブサーバ１００、データベース（ＤＢ）サーバ２００、店舗端末装置３１０，３２０、物流倉庫端末装置３３０、気象情報サーバ４００、及び消費者端末装置５１０，５２０で構成されている。ウェブサーバ１００は、イントラネット２１を介して、ＤＢサーバ２００、店舗端末装置３１０，３２０および物流倉庫端末装置３３０と接続されている。また、ウェブサーバ１００は、インターネット２２を介して、気象情報サーバ４００や、消費者端末装置５１０，５２０に接続されている。

ウェブサーバ１００は、ウェブページをインターネット２２を介して提供するためのサーバコンピュータである。ＤＢサーバ２００は、商品の在庫情報や気象情報などを管理するためのデータベースを保持するサーバコンピュータである。店舗端末装置３１０は、デパートの本店（ウェブ広告提供システムの管理者が所属しているものとする）に設置されたクライアントコンピュータである。店舗端末装置３２０は、デパートの支店（たとえば、北海道店）に設置されたクライアントコンピュータである。物流倉庫端末装置３３０は、デパートで取り扱う商品の物流を管理するためのクライントコンピュータである。気象情報サーバ４００は、気象予報を提供している会社に設置されたサーバコンピュータであり、インターネット２２を介して気象観測情報や気象予測情報などの気象情報を配信する。消費者端末装置５１０，５２０は、消費者が使用しているクライアントコンピュータ、携帯電話機、情報携帯端末装置（ＰＤＡ:Personal Digital Assistants）などである。店舗端末装置３１０，３２０、物流倉庫端末装置３３０、消費者端末装置５１０，５２０は、それぞれウェブページの閲覧機能（ウェブブラウザ）を備えている。

このようなシステムにおいて、ウェブサーバ１００は、気象情報サーバ４００から気象予報情報を取得して、その気象予報情報に基づいて各店舗用のウェブページに掲示する広告を変更する。また、ウェブサーバ１００は、気象予報情報に基づいて、商品の配送指示を出すことができる。

なお、本実施の形態の機能上、ＤＢサーバ２００は、ウェブサーバ１００における広告配信処理に必要な情報を格納しているだけであり、ウェブサーバ１００に内蔵することもできる。そこで、以下の説明では、説明を簡単にするため、ＤＢサーバ２００の機能（気象情報等の格納機能）をウェブサーバ１００の一機能として説明する。

図３は、ウェブサーバのハードウェア構成例を示す図である。ウェブサーバ１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＡＭ(Random Access Memory)１０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、および通信インタフェース１０６が接続されている。

ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ(Operating System)のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションプログラムが格納される。

グラフィック処理装置１０４には、モニタ１１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１１の画面に表示させる。入力インタフェース１０５には、キーボード１２とマウス１３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１２やマウス１３から送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。

通信インタフェース１０６は、イントラネット２１やインターネット２２に接続されている。通信インタフェース１０６は、イントラネット２１やインターネット２２を介して、他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う。

以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図３には、ウェブサーバ１００のハードウェア構成例について説明したが、ＤＢサーバ２００、店舗端末装置３１０、店舗端末装置３２０、物流倉庫端末装置３３０、気象情報サーバ４００、及び消費者端末装置５１０，５２０も同様なハードウェア構成で実現することができる。ただし、通信インタフェース１０６は、イントラネット２１とインターネット２２との何れか一方に接続されていればよい。

図４は、ウェブサーバの内部構成を示す機能ブロック図である。ウェブサーバ１００には、コンテンツデータベース１１１、気象データベース１１２、広告所在管理テーブル１１３、店舗情報１１４、気象対応売上情報１１５、在庫情報テーブル１１６、ウェブページ提供部１２０、気象情報取得部１３０、特売品決定部１４０、広告設定部１５０および商品輸送指示部１６０を有している。なお、コンテンツデータベース１１１、気象データベース１１２、広告所在管理テーブル１１３、店舗情報１１４、気象対応売上情報１１５、および在庫情報テーブル１１６については、ＤＢサーバ２００内に設けてもよい。

各構成要素は、情報の受け渡しが行われる要素同士で互いに接続関係を有している。なお、ここで言う接続関係とは、接続される要素間で、情報の受け渡しのための取り決めがなされていることである。具体的には、ウェブページ提供部１２０は、コンテンツデータベース１１１、店舗端末装置３１０，３２０、および消費者端末装置５１０，５２０に接続されている。気象情報取得部１３０は、気象情報サーバ４００と気象データベース１１２とに接続されている。特売品決定部１４０は、店舗情報１１４、気象対応売上情報１１５、広告設定部１５０および商品輸送指示部１６０に接続されている。広告設定部１５０は、前述した接続関係以外に、広告所在管理テーブル１１３、商品輸送指示部１６０およびコンテンツデータベース１１１に接続されている。商品輸送指示部１６０は、前述した接続関係以外に、在庫情報テーブル１１６に接続されている。

コンテンツデータベース１１１は、他のクライアントコンピュータ（店舗端末装置３１０，３２０、および消費者端末装置５１０，５２０など）に提供するウェブページの情報を格納したデータベースである。ウェブページの情報には、ウェブページの画面構成を定義したＨＴＭＬ文書又はＸＭＬ（eXtensible Markup Language）文書、及びそれらの文書内にインライン表示される画像データが含まれる。以降、代表的にＨＴＭＬ文書についての事例について説明する。

気象データベース１１２は、気象情報サーバ４００から取得した気象情報（気象予測情報や気象観測情報）を保持、管理するためのデータベースである。気象データベース１１２には、デパートの店舗の所在地毎の気象情報が格納される。具体的には、気象データベース１１２の気象情報は、時系列に気象要素毎に格納される。また、気象データベース１１２には、気象要素によって「日最高値・最低値」、「日変化」、「平年値（過去３０年の当日（同じ月日）の平均値）との差」が登録される。これらの気象条件に含まれる気象要素の「日最高値・最低値」、「日変化」、「平年値（過去３０年の当日の平均値）との差」は、予測売上額の判定において利用される情報である。なお、本実施の形態における気象条件とは、各気象要素（気温、降水量（降水確率）、風向・風速、日射量、気圧等、又は、これらの組み合わせによるもの（例えば不快指数）を含む）を含む。

広告所在管理テーブル１１３は、気象条件に応じて表示させる広告画像データの格納場所を管理するデータテーブルである。広告所在管理テーブル１１３には、商品名や商品番号に対応づけて、その商品の広告を表す広告画像データの格納場所が登録される。格納場所は、たとえばＵＲＬ(Uniform Resource Locator)で示される。

店舗情報１１４は、各店舗の場所を示す情報である。たとえば、店舗情報１１４には、店舗名（あるいは店舗番号）に対応づけて、その店舗の緯度と経度とが登録される。
気象対応売上情報１１５は、気象条件に応じて商品の売り上げがどのように推移するかが設定された情報である。すなわち、気象対応売上情報１１５には、販売対象となる商品の「気象条件」と「売れる商品」の関係が定義されている。商品の売り上げの推移は、過去のデータ（どのような気象条件でどれだけの売り上げがあったか）に基づいて設定される。

在庫情報テーブル１１６は、店舗や物流倉庫における商品の在庫状況が設定されたデータテーブルである。
ウェブページ提供部１２０は、各種端末装置（店舗端末装置３１０，３２０、消費者端末装置５１０，５２０など）からの要求に応答して、ウェブページのデータ（ＨＴＭＬ文書やインライン表示される画像データ）をコンテンツデータベース１１１から取得する。そして、ウェブページ提供部１２０は、各種端末装置へ取得したウェブページのデータを配信する。

気象情報取得部１３０は、気象情報サーバ４００から定期的に各地の気象情報（気象予報情報や気象観測情報）を取得する。たとえば、気象予報情報は、気象情報サーバ４００から６時間間隔で配信される。また、気象観測情報は、気象情報サーバ４００から１時間間隔で配信される。気象情報取得部１３０は、取得した気象情報を、気象データベース１１２に格納する。

特売品決定部１４０は、気象データベース１１２に登録されている最新の気象情報に基づいて、各店舗のウェブページに表示させる広告を決定する。広告決定の際には、特売品決定部１４０は、店舗情報１１４と気象対応売上情報１１５とを参照する。具体的には、特売品決定部１４０は、店舗情報１１４を参照し、店舗の所在地を取得する。次に、特売品決定部１４０は、気象データベース１１２に基づいて、店舗の所在地での気象条件を判断する。さらに、特売品決定部１４０は、気象対応売上情報１１５を参照して、店舗の所在地の気象条件において、最も売上が高くなる商品を判定する。すなわち、特売品決定部１４０は、予測売上額が、広告対象となる他の商品よりも高くなる商品を特売品（広告対象商品）として決定する。そして、特売品決定部１４０は、その商品を紹介する広告を、店舗に対応するウェブページに表示させる広告として決定する。

決定内容は、特売品決定部１４０から広告設定部１５０と商品輸送指示部１６０とに渡される。決定内容には、店舗名（あるいは店舗の識別情報）と決定された商品名（あるいは商品の識別情報）とが含まれる。なお、商品輸送指示部１６０に渡す決定内容には、特売品の予測売上額も含める。

広告設定部１５０は、特売品決定部１４０の決定内容に従って、コンテンツデータベース１１１に登録されているコンテンツの内容を編集する。具体的には、広告設定部１５０は、広告所在管理テーブル１１３を参照し、特売品決定部１４０の決定内容で示された商品に対応する広告画像データの所在情報を取得する。次に、広告設定部１５０は、特売品決定部１４０の決定内容で示された商品に対応するＨＴＭＬ文書をコンテンツデータベース１１１から取り出す。そして、広告設定部１５０は、取り出したＨＴＭＬ文書のメインの広告画像データの所在指定部分を、広告所在管理テーブル１１３から取得した所在情報に置き換える。最後に、広告設定部１５０は、広告画像データの所在指定部分を変更したＨＴＭＬ文書をコンテンツデータベース１１１内の元のＨＴＭＬ文書と置き換える（上書き格納をする）。

商品輸送指示部１６０は、特売品決定部１４０の決定内容に応じて、物流倉庫端末装置３３０に商品の輸送指示を出す。具体的には、商品輸送指示部１６０は、特売品決定部１４０の決定内容で示された店舗における、決定内容で示された商品の在庫数を判断する。そして、商品輸送指示部１６０は、在庫数が、販売が予想される数量に満たない場合、その商品の在庫に余裕がある店舗（あるいは物流倉庫）から特売を行う店舗への商品の輸送指示を、物流倉庫端末装置３３０に対して出力する。

次に、ウェブサーバ１００に格納される各種情報のデータ構造例について説明する。
図５は、コンテンツデータベースのデータ構造例を示す図である。コンテンツデータベース１１１には、デパートの紹介や各店舗のイベント情報などを消費者に告知するためのウェブサイトを表示させるための画面定義データ集である。コンテンツデータベース１１１は、ＨＴＭＬ文書群１１１ａと広告画像データ集１１１ｂとを有している。

ＨＴＭＬ文書群１１１ａには、端末装置の表示させる画面（ウェブページ）の構成を定義したＨＴＭＬ文書１１１１〜１１１３が含まれている。ＨＴＭＬ文書１１１１は、Ｆ通デパートを紹介するメインページの画面構造が定義されている。ＨＴＭＬ文書１１１２，１１１３は、Ｆ通デパートの各店舗を紹介する店舗紹介ページの画面構造が定義されている。ＨＴＭＬ文書１１１２で定義された店舗紹介ページは、東京本店を紹介するページである。ＨＴＭＬ文書１１１３で定義された店舗紹介ページは、北海道店を紹介するページである。

ＨＴＭＬ文書１１１１〜１１１３は、互いにリンク関係を有している。図５では、リンク関係を実線の矢印で示している。矢印は、リンク元のＨＴＭＬ文書からリンク先のＨＴＭＬ文書を指し示している。たとえば、メインページのＨＴＭＬ文書１１１１から各店舗紹介ページのＨＴＭＬ文書１１１２，１１１３に対して、リンクが張られている。

広告画像データ集１１１ｂには、消費の広告画像データ１１１４〜１１１８が含まれている。広告画像データ１１１４〜１１１８は、端末装置に実装されたブラウザで表示可能なデータ形式である。広告画像データ１１１４〜１１１８には、売り上げが気象条件の影響を余り受けない商品の広告画像データ１１１４，１１１５と、売り上げが気象条件の影響を強く受ける商品の広告画像データ１１１６，１１１７，１１１８とがある。広告画像データ１１１４は時計を宣伝するための画像データであり、広告画像データ１１１５は宝石を宣伝するための画像データである。時計や宝石は、売上が気象条件の影響を余り受けない商品である。広告画像データ１１１６はビールを宣伝するための画像データであり、広告画像データ１１１７はエアコンを宣伝するための画像データであり、広告画像データ１１１８は傘を宣伝するための画像データである。ビール、エアコン、および傘は、売上が気象条件の影響を強く受ける商品である。

ＨＴＭＬ文書１１１１〜１１１３内でインライン表示の指定を受けた広告画像データ１１１４〜１１１８は、そのＨＴＭＬ文書に基づいて端末装置がウェブページを表示する際に、そのウェブページ内に表示される。図５では、インライン表示の指定関係を、点線の矢印で示している。矢印は、インライン表示指定元からインライン表示対象画像データを指し示している。たとえば、東京店紹介ページのＨＴＭＬ文書１１１２では、時計の広告画像データ１１１４のインライン表示が指定されている。また、北海道店紹介ページのＨＴＭＬ文書１１１３では、宝石の広告画像データ１１１５のインライン表示が指定されている。

このように、コンテンツデータベース１１１では、店舗紹介ページ用のＨＴＭＬ文書１１１２，１１１３の初期状態として、売上が気象条件の影響を受けない商品の広告画像データ１１１４，１１１５が、インライン表示させる画像データとして指定されている。

図６は、気象データベースのデータ構造例を示す図である。気象データベース１１２には、複数の観測情報１１２ａ，１１２ｂ，１１２ｃと、複数の予測情報１１２ｄ，１１２ｅ，１１２ｆとが格納されている。

観測情報１１２ａ，１１２ｂ，１１２ｃは、各地での実際の気象観測結果を表す情報である。観測情報１１２ａ，１１２ｂ，１１２ｃには、観測場所（緯度、経度）と観測要素（気温、湿度、風向、風速、日照時間、降水量など）とが格納されている。観測情報は、気象情報サーバ４００からウェブサーバ１００へ、定期的（たとえば、１時間毎）に転送される。観測場所は、日本であればアメダス（ＡＭｅＤＡＳ(Automated Meteorological Data Acquisition System)：地域気象観測システム）の設置場所である。

予測情報１１２ｄ，１１２ｅ，１１２ｆは、気象予報会社が予測した各地での未来の気象条件である。予測情報１１２ｄ，１１２ｅ，１１２ｆには、予報対象日時毎（たとえば、予報の発行時から１時間後から１８時間後までの１時間毎）に、予測場所（格子点座標：緯度と経度とで表される）と予測要素（気温、湿度、風向、風速、日照時間、降水量など）とが格納されている。予測情報は、気象情報サーバ４００からウェブサーバ１００へ、定期的（たとえば、６時間毎）に転送される。予測場所は、たとえば、約１０ｋｍ格子の面の位置である。

このような気象データベース１１２に格納された最新の予測情報を用いて、ウェブサイトで表示させる広告画像が決定される。
図７は、広告所在管理テーブルのデータ構造例を示す図である。広告所在管理テーブル１１３には、商品名、商品番号、および広告画像格納場所の欄が設けられている。商品名の欄には、広告対象となる商品の名称が設定される。商品番号の欄には、対応する商品の商品番号が設定される。この商品番号によって、広告画像データと気象対応売上情報１１５内の気象条件売上対応表とが関連づけられる。広告画像格納場所の欄には、商品に対応する広告画像データの格納場所が設定される。格納場所は、たとえば、ＵＲＬで設定される。

図７の例では、商品名「時計」、商品番号「８８８８」に対応する広告画像データの格納場所は「http://www.f-tsu.com/home/sale/clock.gif」である。商品名「宝石」、商品番号「９９９９」に対応する広告画像データの格納場所は「http://www.f-tsu.com/home/sale/jewel.gif」である。商品名「ビール」、商品番号「１１１１」に対応する広告画像データの格納場所は「http://www.f-tsu.com/home/sale/beer.gif」である。商品名「エアコン」、商品番号「２２２２」に対応する広告画像データの格納場所は「http://www.f-tsu.com/home/sale/air-conditioner.gif」である。商品名「傘」、商品番号「３３３３」に対応する広告画像データの格納場所は「http://www.f-tsu.com/home/sale/umbrella.gif」である。

図８は、店舗情報のデータ構造例を示す図である。店舗情報１１４には、各店舗の所在地が設定されている。店舗情報１１４には、店舗名、緯度、および経度の欄が設けられている。店舗名の欄には、デパートの店舗の名称が設定される。緯度の欄には、各店舗が建てられている場所の緯度が設定されている。経度の欄には、各店舗が建てられている場所の経度が設定されている。

図８の例によれば、店舗名「東京店」は、緯度「北緯３５．６７度」、経度「東経１３９．７０度」の位置（東京都内）に建てられている。また、店舗名「北海道店」は、緯度「北緯４３．０６度」、経度「東経１４１．３５度」の位置（北海道内）に建てられている。

図９は、気象対応売上情報のデータ構造例を示す図である。気象対応売上情報１１５には、気象条件の変化に連動して売上が大きく変化する商品に関する気象条件売上対応表１１５ａ，１１５ｂ，１１５ｃが格納されている。図９の例では、ビールに関する気象条件売上対応表１１５ａ、エアコンに関する気象条件売上対応表１１５ｂ、および傘に関する気象条件売上対応表１１５ｃが格納されている。

気象条件売上対応表１１５ａ，１１５ｂ，１１５ｃには、商品の売り上げに関係する気象要素（気温、降水量など）と、その気象要素の値に対応する一日の売上額（日売上）が設定されている。売上額は、過去の実績から導き出された数値である。たとえば、対応する気象条件における過去の売上額の平均値が設定される。

ビールに関する気象条件売上対応表１１５ａは、商品種別「ビール」、商品番号「１１１１」に対応づけられている。ビールの売り上げが連動する気象要素は気温である。気温が５℃であれば日売上は２０万円、気温が１０℃であれば日売上は一日２０万円、気温が１５℃であれば日売上は一日４０万円、気温が２０℃であれば日売上は一日５０万円、気温が２５℃であれば日売上は一日６０万円、気温が３０℃であれば日売上は一日１００万円、気温が３５℃であれば日売上は一日１２０万円である。

エアコンに関する気象条件売上対応表１１５ｂは、商品種別「エアコン」、商品番号「２２２２」に対応づけられている。エアコンの売り上げが連動する気象要素は気温である。気温が５℃であれば日売上は３０万円、気温が１０℃であれば日売上は一日２０万円、気温が１５℃であれば日売上は一日５万円、気温が２０℃であれば日売上は一日０円、気温が２５℃であれば日売上は一日２０万円、気温が３０℃であれば日売上は一日１６０万円、気温が３５℃であれば日売上は一日１８０万円である。

傘に関する気象条件売上対応表１１５ｃは、商品種別「傘」、商品番号「３３３３」に対応づけられている。傘の売り上げが連動する気象要素は降水量である。降水量が０mm／時間（一時間当たりの降水量）であれば日売上は０万円、降水量が１０mm／時間であれば日売上は一日０万円、降水量が２０mm／時間であれば日売上は一日１０万円、降水量が３０mm／時間であれば日売上は一日２０万円、降水量が４０mm／時間であれば日売上は一日２５万円、降水量が５０mm／時間であれば日売上は一日３５万円、降水量が６０mm／時間であれば日売上は一日５０万円、降水量が７０mm／時間であれば日売上は一日６０万円、降水量が８０mm／時間であれば日売上は一日７０万円、降水量が９０mm／時間であれば日売上は一日８０万円である。

図９に示すように、ビールは気温が上がるほど、売上が上昇する。エアコンは、気温２０℃のときが最も売上が低く、気温が２０℃より低くなっても高くなっても売上が上昇する。傘は、降水量が多いほど売上が上昇する。

このように、気象条件と各商品の売上額との関係が分かっていれば、一日の天気予報に基づいて、各商品の売上予想が可能となる。したがって、予想売上額が最も高い商品の広告をホームページの最も目立つ位置に表示することで、その商品をより多くの消費者に販売することができる。

図１０は、在庫情報テーブルのデータ構造例を示す図である。在庫情報テーブルには、商品名と保管場所との欄が設けられている。商品名の欄には、商品の名称が設定される。保管場所の欄には、保管場所毎の商品の在庫量が設定されている。保管場所として、店舗名や物流倉庫名が設定されている。

図１０の例では、ビールは、本店に１００ケース、東京店に５０ケース、北海道店に１５０ケース、物流倉庫ａに５００ケース、物流倉庫ｂに３５０ケースが保管されている。エアコンは、本店に３０台、東京店に１５台、北海道店に４０台、物流倉庫ａに２０台、物流倉庫ｂに５０台が保管されている。傘は、本店に３２本、東京店に１９本、北海道店に２１本、物流倉庫ａに１４２本、物流倉庫ｂに７３本が保管されている。

次に、以上のような構成およびデータ構造のシステムにおいて実行される処理の詳細を説明する。
図１１は、システム全体の処理の流れを示すシーケンス図である。気象情報サーバ４００からウェブサーバ１００に対して、気象情報が送信される（ステップＳ１１）。その気象情報は、ウェブサーバ１００の気象情報取得部１３０で受信される（ステップＳ１２）。ウェブサーバ１００の特売品決定部１４０は、受信した気象情報に応じて、店舗毎の最も売れそうな商品（天候に応じた売上が最も高い商品）を特売品として決定する（ステップＳ１３）。次に、ウェブサーバ１００の広告設定部１５０は、店舗を紹介するウェブページ内に特売品の広告画像を挿入する（ステップＳ１４）。すなわち、ウェブサーバ１００の広告設定部１５０は、店舗に対応するＨＴＭＬ文書内に、特売品の広告画像データを指定したアンカー表示指示記述を挿入する。

さらに、ウェブサーバ１００の商品輸送指示部１６０は、各店舗において、特売品の在庫が十分に有るかどうかを確認する（ステップＳ１５）。特売品の在庫の不足が予想される店舗があれば、ウェブサーバ１００の商品輸送指示部１６０は、物流倉庫端末装置３３０に対して、在庫に余裕のある店舗から在庫の不足が予想される店舗へ、特売品の配送指示を出す（ステップＳ１６）。物流倉庫端末装置３３０は、ウェブサーバ１００からの配送指示を受け付ける（ステップＳ１７）。これにより、物流倉庫の配送担当者が物流倉庫端末装置３３０を用いて配送指示を確認し、特売品の配送作業を行うことができる。

その後、消費者がたとえば消費者端末装置５１０に対して、Ｆ通デパートのウェブサイトへのアクセスを指示する操作入力（たとえば、Ｆ通デパートのメインページのＵＲＬの入力）を行うと、消費者端末装置５１０からウェブサーバ１００に対して、ウェブページ取得要求が出される（ステップＳ１８）。すると、ウェブサーバ１００が、ウェブページを構成するコンテンツ（ＨＴＭＬ文書や広告画像データなど）を、消費者端末装置５１０に配信する（ステップＳ１９）。消費者端末装置５１０は、ウェブサーバ１００から配信されたコンテンツを取得し、そのコンテンツに基づいてウェブページを画面表示する（ステップＳ２０）。

このような手順で、気象情報に応じた各店舗を紹介するウェブページでの広告画像の変更、および特売品の配送指示が行われる。
なお、気象情報サーバ４００から配信される気象情報には、未来の気象条件を予測する気象予測情報と、現在の気象観測の結果を示す気象観測情報とがある。本実施の形態では、ウェブサーバ１００は、朝の気象予測情報に応じて当日の特売品を決定する。そして、ウェブサーバ１００は、気象観測情報に応じて、決定した特売品が適切であったか否かを判断し、不適切と判断された場合には、特売品の取消を行う。以下、ウェブサーバ１００におけるこれらの処理の詳細を説明する。

図１２は、気象予測情報に応じた特売品決定処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ３１］気象情報取得部１３０は、気象情報サーバ４００から、気象予測情報を受信したか否かを判断する。気象予測情報を受信した場合には、気象情報取得部１３０により、受信した気象情報が気象データベース１１２に格納され、処理がステップＳ３２に進められる。気象予測情報を受信していなければ、気象情報取得部１３０においてステップＳ３１の処理が繰り返され、気象予測情報が送られてくるのを待つ。

［ステップＳ３２］特売品決定部１４０は、特売品決定処理を行っていない店舗を１つ選択し、選択した店舗の位置情報を店舗情報１１４から取得する。
［ステップＳ３３］特売品決定部１４０は、気象予測情報が出されている格子点毎の中から、気象予測情報を採用すべき格子点座標を決定する。具体的には、特売品決定部１４０は、選択した店舗の位置情報で示される所在地に最も近い格子点座標を、採用すべき気象予測情報の格子点座標として決定する。

［ステップＳ３４］特売品決定部１４０は、ステップＳ３３で採用した格子点座標における最新の気象予測情報（たとえば、予報の発行時から１８時間後までの気象予測情報）を、気象データベース１１２から取得する。

［ステップＳ３５］特売品決定部１４０は、気象対応売上情報１１５を参照し、気象条件に応じて売上が変動する各商品の予測売上額を決定する。具体的には、特売品決定部１４０は、まず、各商品に関する気象条件売上対応表を参照する。そして、特売品決定部１４０は、売上を左右する気象要素の予測値に対応する売上額（予測売上額）を取得する。

なお、気象予測情報は、たとえば１時間間隔の情報であるため、一日の予測値であっても、予測時間毎に存在する。そこで、商品毎に、どの予測値を元に予測売上額を決定するのかを予め決めておく。たとえば、商品がエアコンであれば、売上額の判定基準となる予測値（判定基準予測値）としては、たとえば、その日の最高値（最高気温など）を採用することができる。また、売上が影響を受ける時間帯が予想できるとき（たとえば、傘は夕方以降の降水量の影響が大きい）は、影響の大きい時間帯における気象要素の予測値の平均値を、判定基準予測値として採用してもよい。また、一日の予測値の平均値を、判定基準予測値として採用してもよい。

なお、気象条件売上対応表には、気象要素の値が所定値間隔で設定されている。そこで、特売品決定部１４０は、気象条件売上対応表内に設定されている気象要素の値のうち、判定基準予測値に最も近い値に対応する日売上を予測売上額とする。

［ステップＳ３６］特売品決定部１４０は、予測売上額が最大となる商品を選択する。
［ステップＳ３７］特売品決定部１４０は、選択した商品の予測売上額が基準額以上か否かを判断する。ここで、基準額は、予め設定された値である。たとえば、過去の平均的な気象条件における売上額を基準額とすることができる。予測売上額が基準額以上であれば、処理がステップＳ３８に進められる。予測売上額が基準額未満であれば、処理がステップＳ３９に進められる。

［ステップＳ３８］広告設定部１５０は、選択した商品を特売品として決定し、その商品に対応する広告画像データを、ステップＳ３２で選択した店舗のウェブページに設定する。

［ステップＳ３９］特売品決定部１４０は、全ての店舗について、特売品の要否判定処理を行ったか否かを判断する。全ての店舗についての処理が完了していれば、特売品決定処理が終了する。未処理の店舗があれば、処理がステップＳ３２に進められる。

このようにして、店舗それぞれの所在地の気象予測情報に応じて、それぞれの店舗の特売品を決定し、インターネット２２を通じて特売品の広告を配信することができる。
ところで、図１２で示した処理は、あくまで気象予測情報に基づいて特売品を決定しているため、気象予測が外れる場合もある。その場合、商品の特売を取りやめることもできる。そのための処理を以下に示す。

図１３は、気象観測情報に応じた特売取消処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１３に示す処理をステップ番号に沿って説明する。なお、図１３のフローチャートの説明において予測値とは、特売品決定の際の判定基準として用いられた判定基準予測値を指す。

［ステップＳ５１］気象情報取得部１３０は、気象観測情報が配信されたか否かを判断する。気象観測情報を受信したか否かを判断する。気象観測情報を受信した場合には、気象情報取得部１３０により、受信した気象情報が気象データベース１１２に格納され、処理がステップＳ５２に進められる。気象予測情報を受信していなければ、気象情報取得部１３０においてステップＳ５１の処理が繰り返され、気象予測情報が送られてくるのを待つ。

［ステップＳ５２］特売品決定部１４０は、特売品取消処理を行っていない店舗を１つ選択し、選択した店舗の位置情報を店舗情報１１４から取得する。
［ステップＳ５３］特売品決定部１４０は、気象観測情報が出されている観測地点の中から、気象観測情報を採用すべき観測地点を決定する。具体的には、特売品決定部１４０は、選択した店舗の位置情報で示される所在地に最も近い観測地点を、採用すべき気象観測情報の観測地点として決定する。

［ステップＳ５４］特売品決定部１４０は、ステップＳ５３で採用した観測地点における最新の気象観測情報を、気象データベース１１２から取得する。
［ステップＳ５５］特売品決定部１４０は、商品を特売品として決定する根拠となった気象条件の要素（気温等）の予測値と観測値との誤差を計算する。

［ステップＳ５６］特売品決定部１４０は、予測値と観測値との誤差が、予め設定された誤差基準値以上か否かを判断する。誤差基準値は、たとえば、気象予測値に係数をかけた値（１０％の誤差であれば０．１をかける）とすることができる。誤差が誤差基準値以上で有れば処理がステップＳ５７に進められる。誤差が誤差基準値未満であれば処理がステップＳ５８に進められる。

なお、予測値と観測値との誤差であっても、売上を向上させる方の誤差と、売上を低下させる方の誤差がある。ステップＳ５６においては、売上を低下させる方の誤差のみを判断対象とする。たとえば、ビールであれば、最高気温の予測値よりも観測値の方が高い場合、特売を取り消す必要はないため、誤差とはみなさない。

［ステップＳ５７］広告設定部１５０は、特売品として決定されている商品の特売を取り消し、その商品に対応する広告画像データを初期状態に戻す。
［ステップＳ５８］特売品決定部１４０は、全ての店舗について、特売品の取り消し判定処理を行ったか否かを判断する。全ての店舗について処理完了していれば、処理が終了する。未処理の店舗があれば、処理がステップＳ５２に進められる。

このようにして、気象予測情報と気象観測情報との誤差が大きいことが分かった時点で、商品の特売が取り消される。なお、図１３の説明では、特売の取り消し処理についてのみ説明しているが、気象観測情報に基づいて、特売品を別の商品に切り換えることもできる。すなわち、気象観測情報を受信したウェブサーバ１００は、気象観測情報に基づいて、図１２と同様の特売品決定処理を実行する。これにより、予想外の天候の変化にも即座に対応することができる。

次に、特売品を決定した際の店舗間での在庫調整処理について説明する。
図１４は、店舗間在庫調整処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。なお、この処理は特売品決定部１４０によって特売品が決定されたときに実行される処理である。

［ステップＳ７１］商品輸送指示部１６０は、特売を行う店舗での販売数量を推定する。具体的には、商品輸送指示部１６０は、予測売上額を単価（特売価格）で割った数量を販売数量とする。

［ステップＳ７２］商品輸送指示部１６０は、在庫情報テーブル１１６を参照し、特売を行う店舗での特売品の在庫数量を抽出する。
［ステップＳ７３］商品輸送指示部１６０は、特売を行う店舗で、特売品の在庫が不足しているか否かを判断する。たとえば、商品輸送指示部１６０は、推定された販売量よりも在庫量が少ない場合には、在庫が不足していると判断する。在庫が不足している場合、処理がステップＳ７４に進められる。在庫が不足していない場合、処理が終了する。

［ステップＳ７４］商品輸送指示部１６０は、特売品の移動元を決定する。たとえば、商品輸送指示部１６０は、気象条件の異なる店舗（同一商品の特売を行っていない店舗）の中で、特売を行う店舗に最も近い場所の店舗を、商品移動元と決定する。

［ステップＳ７５］商品輸送指示部１６０は、物流倉庫端末装置３３０に対して、移動元の店舗に保管されている特売品を、特売を行う店舗へ移動する商品輸送指示を転送する。その後、処理が終了する。

このようにして、気象予測に応じて特売品と決定された商品の在庫が、特売を行う店舗に十分な量確保されていなかった場合、ウェブサーバ１００から物流倉庫端末装置３３０へ、特売品を補充するための配送指示が出される。

次に、本実施の形態の運用例について説明する。
図１５は、気象予測情報に応じた広告変更処理の運用例を示すタイミングチャートである。図１５には、一日に行われる処理の例が、時間軸に沿って示されている。

図１５の例では、７時（７：００）に、ウェブサーバ１００に対して気象予測情報（１８時間後までの気象予測情報）が入力される。その後、６時間毎に、ウェブサーバ１００に対して気象予測情報が入力される。

ウェブサーバ１００は、８時（８：００）に特売品を決定し、ウェブページ内の広告画像を更新する。同時に、ウェブサーバ１００は、特売を行う店舗での特売品の在庫不足量を算出し、在庫が不足している場合には、商品の輸送指示を物流倉庫端末装置３３０へ出力する。その後、気象観測情報が１時間毎に入力され、その度に、予測値と観測値との誤差の大きさに基づいて、特売品の特売取り消しの要否が判断される。

店舗は１０時（１０：００）に開店する。この際、特売品に決定された商品を店頭の目立つ場所に陳列することで、販売量をさらに増やすことができる。なお、在庫の補充が必要な場合には、商品の輸送指示が８時に出されているため、気象条件の異なる他の店舗から商品を輸送し、迅速に商品を補充することができる。そして、店舗は２０時（２０：００）に閉店する。

ここで、気象予測情報に応じた特売品決定の具体例について説明する。特売品決定方法としては、たとえば、「日最高値・最低値」（最高気温、最大降水量）を基準にする場合、「一日の変化量」を基準にする場合、「平年値（過去３０年の当日の平均値）との差」を基準にする場合が考えられる。

まず、「日最高値・最低値」（最高気温、最大降水量）を基準に特売品を決定する場合の具体例について説明する。
以下の例では、夏季の最高気温と降水確率とに基づいて特売品を決定する場合について説明する。この場合、ウェブサーバ１００の特売品決定部１４０は、当日、朝の気象予測と気象対応売上情報１１５（図９参照）とを対比し、各商品の売り上げ額を予測する。

最高気温の予測値が３０℃であれば、エアコンの売上が最も多いので、エアコンが特売品に決定される。その結果、ウェブページの広告画像は、エアコンの広告に変更される。最高気温の予測が２０℃であれば、エアコンの売上よりもビールの売上が多いので、ビールが特売品に決定される。その結果、ウェブページの広告画像は、ビールの広告に変更される。ただし、もし降水量の最大値が７０mm／時間を超えたなら、傘の売上がビールより多くなるので、傘が特売品に決定される。その結果、ウェブページの広告画像は、傘の広告に変更される。

予測値は６時間毎に受信されるので、ウェブページ上の特売品の広告は６時間毎に更新される可能性がある。また、気象観測値は１時間毎に受信される。予測値との差を毎時、自動計算し、事前に定めた設定値を超えたとき、予測ははずれたと判断し広告内容をデフォルト設定の商品に置き替えられる。

このような処理が、店舗毎に行われる。その結果、各店舗の所在地の天候に応じた特売品を、リアルタイムに決定することができる。
図１６は、気象予測情報に応じた特売品決定例を示す概念図である。図１６（Ａ）は東京本店の特売品決定例を示しており、図１６（Ｂ）は北海道店の特売品決定例を示している。たとえば、午前７時発表の１日の気象予測情報に基づいて、その日の特売品を決定するものとする。図１６の例では、東京本店付近の気象予測情報として、最高気温２５℃、降水量２０mm／時間が予測されている。また、北海道店付記の気象予測情報では、最高気温１５℃、降水量７０mm／時間が予測されている。

ウェブサーバ１００は、このような気象予測情報と気象対応売上情報１１５（図９参照）とに基づき、各商品の売り上げ額を予測する。東京本店では、最高気温が２５℃であることからビールの売り上げが６０万円、エアコンの売り上げが２０万円と予測される。また、降水量が２０mm／時間であることから傘の売り上げが１０万円と予測される。北海道店では、最高気温が１５℃であることからビールの売り上げが４０万円、エアコンの売り上げが５万円と予測される。また、降水量が７０mm／時間であることから傘の売り上げが６０万円と予測される。

ウェブサーバ１００は、店舗毎の各商品の予測売上額を比較し、最も売上額が高い商品を特売品として決定する。その結果、ウェブサーバ１００は、東京本店の特売品をビールに決定し、北海道店の特売品を傘に決定する。

ウェブサーバ１００は、特売品を決定すると、各店舗用のウェブページを更新する。たとえば、ウェブサーバ１００は、各店舗の紹介ページにおいて表示させる広告画像の指定先を変更する。

図１７は、リンク関係変更後のコンテンツデータベース内のデータ構造例を示す図である。コンテンツデータベース１１１は、図５に示した初期状態に対して、ＨＴＭＬ文書１１１１，１１１２，１１１３内での広告画像データのインライン表示指定が変更されている。たとえば、東京店紹介ページを定義したＨＴＭＬ文書１１１２では、インライン表示指定先として、ビールの広告画像データ１１１６を指定している。また、北海道店紹介ページを定義したＨＴＭＬ文書１１１３では、インライン表示指定先として、傘の広告画像データ１１１８を指定している。

図１８は、特売品が設定されたときのウェブサイトにおける画面遷移例を示す図である。消費者が、たとえば消費者端末装置５１０を用いてウェブサーバ１００に対してＦ通デパートのウェブサイトにアクセスすると、消費者端末装置５１０には、メインページ画面４０が表示される。メインページ画面４０には、Ｆ通デパートの紹介情報と共に、特売情報を表示させるための店舗選択部４１が設けられている。店舗選択部４１には、Ｆ通デパートの店舗がリストアップされている。たとえば、図１８の例では、東京本店、北海道店、沖縄店がリストアップされている。ここで、消費者の操作入力により東京本店が選択された場合、消費者端末装置５１０の画面は、東京本店の特売情報画面５０に遷移する。特売情報画面５０には、東京本店周辺の気象予測に応じた特売品の広告画像が表示される。図１８の例では、ＡＢＣビールの広告画像が表示されている。

以上の様にして、地域ごとの気象予測情報に基づいて、各地域に展開する店舗での特売品を決定し、その特売品の広告をインターネット２２で配信することができる。その結果、気象条件に応じて必要となる商品を、消費者が消費者端末装置５１０，５２０を用いてインターネット上から探すと、Ｆ通デパートの特売品情報を見つけだすことができる。その結果、Ｆ通デパートは、商品の売り上げを向上させることができる。

次に、「一日の変化量」に基づいて特売品を決定する例（降水量の時間変化）について説明する。たとえば、朝は晴れていて、午後に雨になるような日は、傘を持たずに外出し、帰りに傘を必要とし購入することがある。このような気象条件の一日の変化と、良く売れる商品とには密接な関係がある。

そこで、ウェブサーバ１００の特売品決定部１４０では、所定の計算式に基づいて、一日の変化を定量的に表す。気象変化を定量的に表す方法の一つに、気象要素の数値の時間変化を表す曲線の傾きを求める方法がある。

図１９は、降水量の時間変化の一例を示す図である。図１９では、横軸に時刻（０時から２４時）、縦軸に降水量を取っている。図１９には、第１のケース７１と第２のケース７２とが示されている。第１のケース７１では、朝の降水量は少なく夜の降水量は多い。そこで、第１のケース７１の曲線から、近似直線を求める。近似直線は、以下の式で表すことができる。

(数１)
Ｒ＝α₁ｔ＋β₁ ・・・（１）
ここで、Ｒは降水量、ｔは時刻、α₁は近似直線の傾き、β₁は近似直線と降水量の軸との交点における降水量の値である。図１９の例では、第１のケース７１における近似直線の傾きα₁は正の値である。

第２のケース７２では、朝の降水量は多く夜の降水量は少ない。そこで、第２のケース７２の曲線から、近似直線を求める。近似直線は、以下の式で表すことができる。

(数２)
Ｒ＝α₂ｔ＋β₂ ・・・（２）
ここで、α₂は近似直線の傾き、β₂は近似直線と降水量の軸との交点における降水量の値である。図１９の例では、第２のケース７２における近似直線の傾きα₂は負の値である。

ここで、特売品決定部１４０は、予測値に対する近似直線の傾きが大きいほど、売上が高くなると予測する。従って、図１９の例では、第１のケース７１の方が、高い売上が予測される。

降水量の日変化を示す曲線の近似直線の傾きと、日売上との関係を示すテーブル（気象変化量売上対応表）で予め用意しておけば、近似直線の傾きから予測売上額を決定することができる。気象変化量売上対応表は、気象対応売上情報１１５に含められる。

図２０は、気象変化量売上対応表の一例を示す図である。気象対応売上情報１１５には、商品毎の気象変化量売上対応表１１５ｄが含まれている。図２０の例では、傘の気象変化量売上対応表１１５ｄが示されている。降水量変化率αは、一時間当たりの降水量の変化を定量的に示しており、式（１）、式（２）におけるα₁、α₂に相当する。

図２０の例によれば、降水量変化率αが−１０のときは傘の売上は０円、降水量変化率αが０のときは傘の売上は５万円、降水量変化率αが１０のときは傘の売上は１０万円、降水量変化率αが２０のときは傘の売上は２５万円、降水量変化率αが３０のときは傘の売上は３０万円、降水量変化率αが４０のときは傘の売上は４０万円、降水量変化率αが５０のときは傘の売上は６０万円、降水量変化率αが６０のときは傘の売上は８０万円、降水量変化率αが８０のときは傘の売上は１００万円、降水量変化率αが７０のときは傘の売上は１２０万円である。

特売品決定部１４０は、このような気象変化量売上対応表を参照することで、降水量の変化に応じた傘の売上額を予測することができる。
次に、「平年値との差」に基づいて特売品を決定する場合の例（不快指数の平年値との差）について説明する。不快指数は、気温と湿度とから計算される。たとえば、不快指数は、以下の式で計算することができる。

(数３)
不快指数＝0.81T＋0.01U(0.99T−14.3)＋46.3 ・・・・（３）
ここで、Ｔは気温（℃）、Ｕは湿度（％）である。日本では、不快指数は梅雨時に高くなる。その結果、じめじめした感覚を感じた消費者が除湿剤を購入し、小売店では除湿剤の販売が増加する。

予測値と平年値との差は、１時間毎の予測データ値から計算することができる。予測値と平年値との差に基づいて、商品の売上を予想することができる。売上を予想する場合、たとえば、予測値と平年値との差とに応じた売上額を示すテーブル（平年値比較売上対応表）を予め用意しておく。平年値比較売上対応表は、気象対応売上情報１１５に含ませることができる。

図２１は、平年値比較売上対応表の一例を示す図である。気象対応売上情報１１５には、商品毎の平年値比較売上対応表１１５ｅが含まれている。図２１の例では、除湿剤の平年値比較売上対応表１１５ｅが示されている。除湿剤は、不快指数の平年値との変化に応じて売上額が変動する。

図２１の例によれば、不快指数の平年値との差が−１０のときは除湿剤の売上は１０万円、不快指数の平年値との差が−５のときは除湿剤の売上は２０万円、不快指数の平年値との差が０のときは除湿剤の売上は５０万円、不快指数の平年値との差が５のときは除湿剤の売上は８０万円、不快指数の平年値との差が１０のときは除湿剤の売上は１００万円である。

特売品決定部１４０は、このような表を参照することで、不快指数の年平均との差に応じた除湿剤の売上額を予測することができる。
このように、気象予測情報に応じた売上額は、様々な方法により予測することができる。特売品決定部１４０は、これらの複数の方法を組み合わせて、特売品を決定することができる。すなわち、特売品決定部１４０は、それぞれの方法で各商品の売上額を予測し、最大の売上が予測される商品を特売品として決定する。

決定された特売品は、広告設定部１５０によって商品番号で識別され、その商品番号に対応する広告画像データが、ウェブページに設定される。消費者はウェブページを閲覧し、各店舗の特売情報を入手し、必要な商品を安価で購入できる。

一方、店舗責任者は、ウェブページの表示内容を参考に各店舗間の商品の調整、物流倉庫からの商品配送の意志決定を行うことができる。また、店内にも特売品の広告を出し商品を陳列することで、ウェブページの広告と連携した宣伝が可能である。これにより、特売品の販売促進、および欠品の発生防止を図ることができる。

なお、上記実施の形態では、気象予測情報に応じて多く販売できると予測される商品を特売品としたが、特売品とせずに、単に広告だけをウェブページに表示させるようにしてもよい。たとえば、即日に十分な販売数量を揃えられない場合、特売によって安く販売せずにウェブページに広告だけを表示させ、通常の価格で在庫にある商品を販売することができる。

また、上記の実施の形態では、特売品の広告が画像データで用意されているが、この画像データは静止画であっても動画であってもよい。また、広告画像データに代えて、文字による宣伝文句のみの広告をウェブページに表示してもよい。さらに、文字による宣伝文句と広告画像とを合わせて、ウェブページに表示させることもできる。

なお、日本においては、気象観測情報としてアメダスデータを利用することができる。気象予測情報は、気象庁のＧＰＶ（Grid Point Value）データを使用することができる。ＧＰＶデータには、全球モデル（ＧＳＭ：全地球を計算対象）、領域モデル（ＲＳＭ：東アジアの広領域を計算対象）、メソ数値予報モデル（ＭＳＭ）などがある。

たとえば、メソ数値予報モデルでは、協定世界時（ＵＴＣ：Coordinated Universal Time）で００時、０６時、１２時、１８時に予報が出される。予報時間としては、１８時間予報（地上では１時間間隔）が行われる。領域は、北緯４７．６度・東経１２０度から北緯２２．４度・東経１５０度の範囲をカバーしている。格子系は、等緯度等経度の格子（地上０．１×０．１２５度）が定義されている。このような気象予測情報は、日本においては、たとえば、財団法人気象業務支援センターから取得することができる。

また、アメダスデータを元に独自にコンピュータで気象予測モデルを実行して、気象予測を行ってもよい。予測期間の範囲を超える未来のデータは、たとえば平年値を使用することができる。

なお、コンテンツを提供する際のメインページでは、地域選択、販売日、あるいは商品名による特売品検索をできるようにしてもよい。これにより、特定日の地域別、特売情報の閲覧が可能となる。さらに、販売者の都合（各店の在庫）も考慮し広告情報を固定（たとえば、季節商品）にする機能や、表示内容を手動で修正する機能を、ウェブサーバ１００に備えることもできる。

また、気象予測がはずれた場合は、前日の気象予測情報に基づいて表示していた広告を小さく表示し、当日の気象観測情報に従った広告を大きく載せるように変更するようにしてもよい。これらの広告が気象予測に基づいて出していることをウェブページの画面上にコメントしておいてもよい。さらに、各店舗の店員が、店内の広告表示、商品の陳列を、インターネットで配信する広告内容に合わせることで、販売促進効果を上げることができる。

また、過去の気象データと掲載広告、販売実績をデータベースに保存し、気象対応売上情報１１５に反映させることで、予測売上額判定の精度を向上させることができる。これにより、特売品とすべき商品選択が的確に行われ、宣伝効果の精度向上を図ることができる。

なお、現在、ネットワークを介して取得できる気象情報としては、次の様なものがある。たとえば、津波地震情報、火山情報、各種警報・注意報、気象情報（台風の位置情報など）、各種予報（地上海上予報など）、長期予報資料（気象要素の地上月平均値など）、アメダスデータ、特殊気象報（黄砂、竜巻など）、航空気象資料（定時／特別航空気象実況報など）、海洋情報（海氷予報や海氷情報など）、数値予報ＧＰＶ（地上ＧＰＶや波浪ＧＰＶを含む）、長期予報資料（北半球海面気圧など）、量的予報（地方天気分布予報など）である。

また、図２に示したシステム構成では、イントラネット２１とインターネット２２との２つのネットワークを使用しているが、全ての情報通信をインターネット２２で行うこともできる。

また、上記の処理機能をウェブサーバ１００で実現するためには、ウェブサーバ１００が有すべき機能の処理内容を記述したサーバプログラムが提供される。ウェブサーバ１００は、端末装置からの要求に応答して、サーバプログラムを実行する。これにより、上記処理機能がウェブサーバ１００上で実現され、処理結果が端末装置に提供される。

処理内容を記述したサーバプログラムは、ウェブサーバ１００で読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。ウェブサーバ１００で読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、ＤＶＤ−ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ(Recordable)／ＲＷ(ReWritable)などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ(Magneto-Optical disc)などがある。

サーバプログラムを流通させる場合には、たとえば、そのサーバプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。
サーバプログラムを実行するウェブサーバ１００は、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたサーバプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、ウェブサーバ１００は、自己の記憶装置からサーバプログラムを読み取り、サーバプログラムに従った処理を実行する。なお、ウェブサーバ１００は、可搬型記録媒体から直接サーバプログラムを読み取り、そのサーバプログラムに従った処理を実行することもできる。

（付記１） コンピュータによりネットワークを介して広告を配信するための広告配信方法において、
前記ネットワークを介して接続された他のコンピュータから、商品の販売地近辺における気象予測情報を取得し、
取得した前記気象予測情報が前記商品に関して予め設定された広告採用条件を満たすか否かを判定し、
前記気象予測情報が前記広告採用条件を満たした場合、前記販売地に対応づけて設けられた文書情報に、前記商品の広告情報を関連づけ、
前記ネットワークを介して接続された端末装置からの前記文書情報の取得要求に応答して、前記文書情報と、前記文書情報に関連づけられた前記広告情報とを、前記端末装置へ出力する、
ことを特徴とする広告配信方法。

（付記２） 前記広告採用条件として、前記商品の売上額に関する条件が設定されており、前記気象予測情報を取得した際には、前記気象予測情報通りの気象条件となったときの前記商品の予測売上額を判定し、判定された前記予測売上額が前記広告採用条件を満たすか否かを判定することを特徴とする付記１記載の広告配信方法。

（付記３） 前記広告採用条件は、広告対象として指定された他の商品よりも、予測売上額が高いという条件であることを特徴とする付記２記載の広告配信方法。
（付記４） 前記広告採用条件は、前記予測売上額が、予め設定された基準額よりも高いという条件であることを特徴とする付記２記載の広告配信方法。

（付記５） 前記予測売上額の判定では、前記気象条件を構成する所定の気象要素の値に対応づけて前記商品の売上額が設定されている気象対応売上情報を参照し、取得した前記気象予測情報における前記気象要素の値に対応づけられた売上額を、前記商品の予測売上額と判定することを特徴とする付記２記載の広告配信方法。

（付記６） 前記予測売上額の判定では、前記気象条件を構成する所定の気象要素の値の変化率に対応づけて前記商品の売上額が設定されている気象対応売上情報を参照し、取得した前記気象予測情報における前記気象要素の値の変化率に対応づけられた売上額を、前記商品の予測売上額と判定することを特徴とする付記２記載の広告配信方法。

（付記７） 前記予測売上額の判定では、前記気象条件を構成する所定の気象要素の平年値と予測値との差に対応づけて前記商品の売上額が設定された気象対応売上情報を参照し、取得した前記気象予測情報における前記気象要素の値と、前記気象要素の平年値との差に対応づけられた売上額を、前記商品の予測売上額と判定することを特徴とする付記２記載の広告配信方法。

（付記８） 前記予測売上額の判定では、前記気象条件の判断指標として用いられる所定の気象判断指標の値に対応づけて前記商品の売上額が設定された気象対応売上情報を参照し、取得した前記気象予測情報に基づいて前記気象判断指標の予測値を計算し、前記予測値に対応づけられた売上額を、前記商品の予測売上額と判定することを特徴とする付記２記載の広告配信方法。

（付記９） 前記気象判断指標は、気温と湿度とから算出される不快指数であることを特徴とする付記８記載の広告配信方法。
（付記１０） 前記商品の前記広告情報は、特売を知らせる画像データであることを特徴とする付記１記載の広告配信方法。

（付記１１） 前記気象予測情報が前記広告採用条件を満たした場合、前記販売地の店舗における前記商品の在庫量の過不足を判定し、在庫の不足が予想される際には、前記店舗以外の場所から前記店舗への前記商品の配送指示を出力することを特徴とする付記１記載の広告配信方法。

（付記１２） ネットワークを介して広告を配信するための広告配信プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記ネットワークを介して接続された他のコンピュータから、商品の販売地近辺における気象予測情報を取得し、
取得した前記気象予測情報が前記商品に関して予め設定された広告採用条件を満たすか否かを判定し、
前記気象予測情報が前記広告採用条件を満たした場合、前記販売地に対応づけて設けられた文書情報に、前記商品の広告情報を関連づけ、
前記ネットワークを介して接続された端末装置からの前記文書情報の取得要求に応答して、前記文書情報と、前記文書情報に関連づけられた前記広告情報とを、前記端末装置へ出力する、
処理を実行させることを特徴とする広告配信プログラム。

（付記１３） ネットワークを介して広告を配信する広告配信装置において、
前記ネットワークを介して接続された他のコンピュータから、商品の販売地近辺における気象予測情報を取得する気象予測情報取得手段と、
前記気象予測情報取得手段で取得した前記気象予測情報が、前記商品に関して予め設定された広告採用条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段において前記広告採用条件を満たすと判定された場合、前記販売地に対応づけて設けられた文書情報に、前記商品の広告情報を関連づける関連づけ手段と、
前記ネットワークを介して接続された端末装置からの前記文書情報の取得要求に応答して、前記文書情報と、前記関連付け手段により前記文書情報に関連づけられた前記広告情報とを、前記端末装置へ出力する配信手段と、
を有することを特徴とする広告配信装置。

（付記１４） ネットワークを介して広告を配信するための広告配信プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記コンピュータに、
前記ネットワークを介して接続された他のコンピュータから、商品の販売地近辺における気象予測情報を取得し、
取得した前記気象予測情報が前記商品に関して予め設定された広告採用条件を満たすか否かを判定し、
前記気象予測情報が前記広告採用条件を満たした場合、前記販売地に対応づけて設けられた文書情報に、前記商品の広告情報を関連づけ、
前記ネットワークを介して接続された端末装置からの前記文書情報の取得要求に応答して、前記文書情報と、前記文書情報に関連づけられた前記広告情報とを、前記端末装置へ出力する、
処理を実行させることを特徴とする広告配信プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

本発明の実施の形態に適用される発明の概念図である。 ウェブ広告提供システムの構成例を示す図である。 ウェブサーバのハードウェア構成例を示す図である。 ウェブサーバの内部構成を示す機能ブロック図である。 コンテンツデータベースのデータ構造例を示す図である。 気象データベースのデータ構造例を示す図である。 広告所在管理テーブルのデータ構造例を示す図である。 店舗情報のデータ構造例を示す図である。 気象対応売上情報のデータ構造例を示す図である。 在庫情報テーブルのデータ構造例を示す図である。 システム全体の処理の流れを示すシーケンス図である。 気象予測情報に応じた特売品決定処理の手順を示すフローチャートである。 気象観測情報に応じた特売取消処理の手順を示すフローチャートである。 店舗間在庫調整処理の手順を示すフローチャートである。 気象予測情報に応じた広告変更処理の運用例を示すタイミングチャートである。 気象予測情報に応じた特売品決定例を示す概念図である。図１６（Ａ）は東京本店の特売品決定例を示しており、図１６（Ｂ）は北海道店の特売品決定例を示している。 リンク関係変更後のコンテンツデータベース内のデータ構造例を示す図である。 特売品が設定されたときのウェブサイトにおける画面遷移例を示す図である。 降水量の時間変化の一例を示す図である。 気象変化量売上対応表の一例を示す図である。 平年値比較売上対応表の一例を示す図である。

符号の説明

１ コンピュータ
１ａ 広告採用条件
１ｂ，１ｃ 広告情報
１ｄ，１ｅ 文書情報
２ コンピュータ
２ａ 気象予測情報
３，４ 端末装置
５，６ 画像
１００ ウェブサーバ
２００ ＤＢサーバ
３１０，３２０ 店舗端末装置
３３０ 物流倉庫端末装置
４００ 気象情報サーバ
５１０，５２０ 消費者端末装置

Claims (3)

1. コンピュータにより実行される、広告の対象とする商品を該商品の販売地の気象予測情報に基づいて特定するための広告対象決定方法において、
   情報受信手段が、観測日時と観測場所に関する情報と観測要素に関する情報とを含む観測情報と、予測対象日時と予測場所に関する情報と予測要素に関する情報とを含む予測情報とを受信し、受信した前記観測情報と前記予測情報とを気象データベースに格納するステップと、
   広告対象決定手段が、前記広告の対象とする商品を選択する複数のステップのうち、２つ以上のステップを実行し、それぞれで選択した商品のうち売上額が最大となる商品を広告の対象として決定するステップとを含み、
   前記商品を選択する複数のステップは、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する最高値または最低値を取得し、該最高値または最低値に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の値と売上額とを対応付けて管理する気象条件売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第１のステップと、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する一日の変化量を算出し、該変化量に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の変化率と売上額とを対応付けて管理する気象変化量売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第２のステップと、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する平年値との差を算出し、該平年値との差に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の平年値との差と売上額とを対応付けて管理する平年値比較売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第３のステップと、
   のうちの２つ以上のステップを含むことを特徴とする広告対象決定方法。
2. 広告の対象とする商品を該商品の販売地の気象予測情報に基づいて特定するための広告対象決定装置において、
   観測日時と観測場所に関する情報と観測要素に関する情報とを含む観測情報と、予測対象日時と予測場所に関する情報と予測要素に関する情報とを含む予測情報とを受信し、受信した前記観測情報と前記予測情報とを気象データベースに格納する情報受信手段と、
   前記広告の対象とする商品を選択する複数のステップのうち、２つ以上のステップを実行し、それぞれで選択した商品のうち売上額が最大となる商品を広告の対象として決定する広告対象決定手段とを有し、
   前記商品を選択する複数のステップは、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する最高値または最低値を取得し、該最高値または最低値に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の値と売上額とを対応付けて管理する気象条件売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第１のステップと、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する一日の変化量を算出し、該変化量に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の変化率と売上額とを対応付けて管理する気象変化量売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第２のステップと、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する平年値との差を算出し、該平年値との差に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の平年値との差と売上額とを対応付けて管理する平年値比較売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第３のステップと、
   のうちの２つ以上のステップを含むことを特徴とする広告対象決定装置。
3. 広告の対象とする商品を該商品の販売地の気象予測情報に基づいて特定するための広告対象決定プログラムにおいて、
   コンピュータに、
   観測日時と観測場所に関する情報と観測要素に関する情報とを含む観測情報と、予測対象日時と予測場所に関する情報と予測要素に関する情報とを含む予測情報とを受信し、受信した前記観測情報と前記予測情報とを気象データベースに格納するステップと、
   前記広告の対象とする商品を選択する複数のステップのうち、２つ以上のステップを実行し、それぞれで選択した商品のうち売上額が最大となる商品を広告の対象として決定するステップとを実行させ、
   前記商品を選択する複数のステップは、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する最高値または最低値を取得し、該最高値または最低値に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の値と売上額とを対応付けて管理する気象条件売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第１のステップと、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する一日の変化量を算出し、該変化量に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の変化率と売上額とを対応付けて管理する気象変化量売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第２のステップと、
   前記商品の販売地に最も近い前記予測場所に関するデータを前記気象データベースから参照して、前記広告を出力すべき日につき、所定の気象要素の前記予測要素に関する平年値との差を算出し、該平年値との差に基づいて、前記商品ごとに前記気象要素の平年値との差と売上額とを対応付けて管理する平年値比較売上対応テーブルを参照することにより、売上額が最大となる商品を選択する第３のステップと、
   のうちの２つ以上のステップを含むことを特徴とする広告対象決定プログラム。

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