発明の目的および利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素および組み合わせによって実現され達成される。
前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は、典型例および説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない、と理解される。
本発明の非限定的な実施形態を、図面を参照して説明する。図面において、同様のコンポーネントおよび要素には同じ参照番号が付されている。
発明者は、販売店において不足が見込まれる種類または品目の商品の不足数または納品依頼時間に応じてその種類の商品の納入に対してインセンティブを与えれば、その種類の商品の販売機会の逸失を避けまたは減らすことができると、認識した。ここで、インセンティブは、報奨、奨励または動機付けを表す。
図1は、実施形態による、ネットワーク5に接続される、サーバ装置10、在庫管理端末20、料金端末30、情報処理端末40、50、60、および携帯情報端末64を含むシステムの概略的な構成(configuration)の例を示している。
図1において、サーバ装置10は、情報処理装置であり、例えば、プロセッサ102、メモリ104、内部バス、ネットワーク・インタフェース(NW I/F)108、等を含むコンピュータであってもよい。サーバ装置10は、さらに、内部バスに結合された、記録媒体読み取り用のドライブ106、およびデータベース162を含むハードディスク・ドライブ(HDD)のような記憶装置16を含んでいる。ドライブ106は、ソフトウェアが記録された例えば光ディスクのような記録媒体164を読み取るために設けられている。そのソフトウェアは、例えば、OS、データベース管理システム(DBMS)、アプリケーション・プログラム、等を含んでいてもよい。
プロセッサ102は、コンピュータ用のCPU(Central Processing Unit)であってもよい。メモリ104には、例えば、主記憶装置および半導体メモリ等が含まれる。
プロセッサ102は、メモリ104および/または記憶装置16に格納されたそのソフトウェアまたはその一部に従って動作するものであってもよい。そのソフトウェアは、記録媒体164に格納されていて、ドライブ106によって記録媒体164から読み出されてサーバ装置10にインストールされてもよい。また、代替形態として、プロセッサ102は、上述のソフトウェアの機能の少なくとも一部を含む例えば集積回路として実装された専用のプロセッサであってもよい。サーバ装置10は、ネットワーク・インタフェース108を介し、さらに外部ネットワーク5を介して、在庫管理端末20、料金端末30、情報処理端末40〜60および携帯情報端末64に接続され得る。
在庫管理端末20は、例えば、在庫管理用の専用情報処理端末または在庫管理ソフトがインストールされた汎用の情報処理装置(例えば、パーソナル・コンピュータ)であってもよく、ラベル発行機22およびリーダ・ライタ(R/W)24が結合されている。在庫管理端末20は、商品在庫情報を管理し、各商品の納入および在庫に関する情報をデータベース162に保存し管理する。在庫管理端末20は、販売店に配置され、例えば農家のような商品納入者または店員のようなユーザによって操作することができる。
リーダ・ライタ(R/W)24は、商品納入者の操作に従って、在庫管理端末20の制御の下で、商品納入者のICカードの納入者ID等の情報を読み取りまたはICカードへ情報を書き込む。在庫管理端末20は、納入者をその納入者IDおよびパスワード等の情報で認証して、その後の操作を可能にする。
商品納入者は、在庫管理端末20上で、例えば、各商品の商品名、単位重量当り価格、単位個数、重量、販売価格、等の商品および価格情報を入力して決定してそのような商品および価格情報を含むラベルを発行する。ラベル発行機22は、納入者の操作に従って、在庫管理端末20の制御の下で、発行日時、その商品および価格情報を表すテキスト(文字、記号)、および一次元コード(バーコード)または二次元コード、等を含むラベルを用紙にプリントアウトする。ラベル発行機22は、商品を計量して価格を表す文字および一次元または二次元コードを含むラベルをプリントアウトする計量プリンタを含んでいてもよい。納入者は、そのラベルを対応する商品に貼付して、販売店によって指定された商品配列棚の位置にその商品を並べる。
在庫管理端末20は、ラベルが発行されるときに、日時、納入者ID、その納入された商品の商品コード(識別情報)、その商品に設定されているインセンティブ・ポイント、およびその納入数等をデータベース162の商品納入情報に記録する。在庫管理端末20は、さらに、その商品にインセンティブ・ポイントが設定されている場合には、その商品のその納入者にインセンティブ・ポイントを報奨値として与える処理を実行する。在庫管理端末20は、商品納入情報が保存または更新される度に、データベース162における各商品の商品在庫情報を更新し管理してもよい。その商品在庫情報の更新および管理は、商品納入情報が記録される度に、サーバ装置10によって行われてもよい。
料金端末30は、例えば、レジ端末(金銭登録機端末)、POS端末、等であってもよく、リーダ・ライタ(R/W)34が結合されていてもよい。料金端末30は、販売店に配置され、例えば、販売店の店員またはユーザによって操作され得る。リーダ・ライタ34は、商品のラベル情報を走査して読み取る機能または装置、およびICカードまたは電子マネー等に対して情報の書き込みと読み取りを行う機能または装置を含んでいてもよい。料金端末30は、日時、販売された商品の商品コード、およびその販売数等の商品販売情報をデータベース162に保存する。料金端末30は、商品販売情報が記録または更新される度に、データベース162における各商品の商品在庫情報を更新し管理してもよい。その商品在庫情報の更新および管理は、商品販売情報が記録される度に、サーバ装置10によって行われてもよい。
情報処理端末40は、販売店に配置された、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよく、リーダ・ライタ(R/W)44が結合されていてもよい。リーダ・ライタ44は、ICカードまたは電子マネー等に対して入力金額および/またはポイント数の書き込みおよび読み取りを行うものであってもよい。情報処理端末40は、店員、納入者または顧客のようなユーザによって操作されてもよい。情報処理端末40は、データベース162またはICカードまたは電子マネーに記録された残高の金額および/またはポイント数を読み出してそのディスプレイに表示してもよい。
情報処理端末50は、販売店に配置され、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよく、リーダ・ライタ(R/W)54が結合されていてもよい。店員または商品納入者のようなユーザは、情報処理端末50のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および納入者に対する商品補充依頼情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。情報処理端末50は、さらに、情報処理端末40と同様の機能を含んでいてもよい。
情報処理端末60は、農家のような商品納入者の家屋または施設に配置され、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよい。商品納入者のようなユーザは、情報処理端末60のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および納入者に対する商品補充依頼情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。
携帯情報端末64は、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばタブレット端末、スマートフォン、その他の携帯端末または携帯電話であってもよい。携帯情報端末64は、無線基地局またはアクセスポイント72を介し移動体通信網7を介してネットワーク5に接続されてもよい。農家のような商品納入者またはユーザは、携帯情報端末64のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および納入者に対する商品補充依頼情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。
図2は、サーバ装置10のプロセッサ102の概略的な構成(configuration)の例を示している。
プロセッサ102は、制御部1220を含み、さらに、インセンティブ実績反映部1224、タイミング判定部1226を含みまたはその一部を含んでいてもよい。プロセッサ102は、さらに、インセンティブ補正部1228、不足数計算部1230、インセンティブ設定部1232、インセンティブ付与部1234、およびその他の処理部1240を含みまたはその一部を含んでいてもよい。制御部1220は、インセンティブ実績反映部1224、タイミング判定部1226、インセンティブ補正部1228、不足数計算部1230、インセンティブ設定部1232、インセンティブ付与部1234および処理部1240に制御信号を供給して、これらの要素の動作を制御してもよい。
図3A〜3Iは、データベース162に格納される各情報レコードのデータ構造の例を示している。図3A〜3Iの各情報は表の形態をとってもよい。
図3Aは、商品に対するインセンティブ設定情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品に対するインセンティブ設定情報は、例えば、商品コード(識別情報)、商品名、設定されたインセンティブ・ポイント、設定区分(または設定フラグ)、設定時間(日時)、平均補充数、補正比率、および補正された平均補充数のフィールドを含んでいる。ここで、設定区分=1はインセンティブ・ポイントの“設定”を表し、設定=0または空白はインセンティブ・ポイントの“設定なし”を表す。販売店の運営者は、各商品に対して1つ以上の異なるインセンティブ・ポイントの値を予め用意または設定することができる。設定時間は、インセンティブ・ポイントが設定された時間または設定される時間を表す。平均補充数は、或る商品にインセンティブ・ポイントを設定した後で納入されたその商品の実績の納入数を表す。納入実績が未だ存在しない場合は、デフォルト値を用いればよい。ここで、補充とは、インセンティブ・ポイントが設定された商品の納入を表す。
図3Bは、営業終了までの商品販売予測情報のレコードのデータ構造の例を示している。その営業終了までの商品販売予測情報は、例えば、販売時間(時刻〜時刻)、商品コードおよび数量のフィールドを含んでいる。ここで、販売時間は、1日の営業開始以後の或る時刻から営業終了時刻までの期間、またはその或る時刻を表すものであってもよい。その或る時刻は、例えば、現在の時刻、営業終了の2時間前または3時間前の時刻であってもよい。営業終了時刻は、例えば、17時または18時であってもよい。
図3Cは、商品在庫情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品在庫情報は、例えば、商品コードおよび在庫数のフィールドを含んでいる。その商品在庫情報は、さらに納入数(合計)のフィールドを含んでいてもよい。在庫数Sは、例えば、或る商品のその日の或る時点までの納入数(合計)CPからその時点までの販売数(合計)CTを減算して求めてもよい。
図3Dは、商品補充情報のレコードのデータ構造の例を示している。商品補充情報は、例えば、日付、納入時間(時刻)、商品コード、設定されたインセンティブ・ポイント、納入者ID(生産者ID)、および納入数のフィールドを含んでいる。
図3Eは、商品販売情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品販売情報は、例えば、日付、販売時間(時刻)、顧客ID、商品コード、および販売数量のフィールドを含んでいる。
図3Fは、商品納入情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品納入情報は、例えば、日付、納入時間(時刻)、商品コード、設定されたインセンティブ・ポイント、納入者ID(生産者ID)、および納入数のフィールドを含んでいる。この場合、設定されたインセンティブ・ポイントは0(ゼロ)または空白であることがある。図3Dの商品補充情報は、図3Fの商品納入情報の一部であってもよい。
図3Gは、納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報のレコードのデータ構造の例を示している。その納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報は、例えば、納入者ID(生産者ID)、日付、時間(時刻)、付与・消費区分(1=付与、2=消費)、およびポイント数のフィールドを含んでいる。付与・消費区分は、納入者にインセンティブ・ポイントが付与された場合に値1を示し、納入者がインセンティブ・ポイントを使用した場合に値2を示す。
図3Hは、経過時間tに対する商品販売予測情報のレコードのデータ構造の例を示している。その経過時間tに対する商品販売予測情報は、例えば、商品コード、販売日区分、およびt分後の販売数のフィールドを含んでいる。販売日区分は、例えば、平日、土曜日、日曜日・祝日、特別日、等の区分を表す値1〜4等であってもよい。t分後は、営業開始からの経過時間であってもよい。経過時間tは、例えば、t=15分、30分、45分、60分、等であってもよい。
図3Iは、商品補充時間情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品補充時間情報は、例えば、商品コード、納入者ID(生産者ID)、補充日時、補充時間(分)のフィールドを含んでいる。ここで、補充時間は、商品にインセンティブ・ポイントが設定された(設定区分=1)時刻から、その商品の納入が在庫管理端末20によって商品納入情報(図3F)に記録された時刻までの経過時間(分)を表すものであってもよい。
図4は、サーバ装置10によって実行されるインセンティブ設定のための概略的な処理のフローチャートの例を示している。
図4を参照すると、ステップ502において、サーバ装置10のプロセッサ102(またはそのインセンティブ実績反映部1224)は、現在時間が図3Aのような商品に対するインセンティブ設定情報の表を更新する時間(時刻)かどうかを判定する。その更新の時間は、例えば、営業開始時間(例、9時、10時)乃至営業終了時間(例、17時、18時)の1つまたは複数の特定の時間、および/または営業終了時間以後の特定の時間(例、18時、19時)であってもよい。現在時間が更新時間であると判定された場合は、手順はステップ504に進む。現在時間が更新時間でないと判定された場合は、手順はステップ506に進む。
ステップ504において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、インセンティブ設定情報の表を更新するための処理を実行する。それによって、例えば、インセンティブ設定情報において、各インセンティブ・ポイントに対する商品の平均補充数または平均納入数が更新される。
ステップ506において、プロセッサ102(またはそのタイミング判定部1226)は、インセンティブ設定のタイミングを判定する。そのタイミングは、例えば、営業開始時間と終了時間の間の1つ以上の特定の時間、例えば、10時、12時、13時、15時、16時であってもよい。代替形態として、そのタイミングは、後で説明するように、営業終了時間より前に商品の品切れの発生が予測される時間に基づいて判定されてもよい。
ステップ508において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、ステップ506の判定結果に従って、現在時間がインセンティブ・ポイントを計算するタイミングであるかどうかを判定する。現在時間がインセンティブ・ポイントを計算するタイミングであると判定された場合は、手順はステップ510に進む。現在時間がインセンティブ・ポイントを計算するタイミングでないと判定された場合は、手順はステップ518に進む。
ステップ510において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、現在が当日の営業終了時間の特定時間(n時間)前かどうかを判定する。特定時間nは、例えば、3時間であってもよい。現在が営業終了時間の特定時間(n時間)前と判定された場合は、手順はステップ512に進む。現在が営業終了時間の特定時間(n時間)前ではないと判定された場合は、手順はステップ514に進む。
ステップ512において、プロセッサ102(またはそのインセンティブ補正部1228)は、インセンティブ設定情報の表に特定時間(n時間)における補正処理を施す。その補正処理は、現在から営業終了時間までの残り時間に応じて、インセンティブ設定情報の表における商品に対して設定するインセンティブ・ポイントまたはインセンティブ・ポイントに対応する商品の平均補充数を補正する処理である。それによって、営業終了までの残り時間に応じて、品切れまたは不足が見込まれる商品に対して適切なインセンティブ・ポイントを用意することができる。
ステップ514において、プロセッサ102(またはその不足数計算部1230)は、品切れが発生すると予測される特定の商品の予測不足数を決定または算出する。ステップ506において予測不足数が先に求められていた場合には、その値を予測不足数として決定してもよい。
ステップ516において、プロセッサ102(またはそのインセンティブ設定部1232)は、データベース162のインセンティブ設定情報の表において、不足が予測される商品に対して、その予測不足数および現在時間(または現在時刻)に応じてインセンティブ・ポイントを設定する。それによって、営業終了時間までに不足が予測される商品の納入に対して、その予測不足数および現在時間に応じて、インセンティブを与えることができる。また、サーバ装置10のプロセッサ102(インセンティブ付与部1234)は、データベース162の納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報の表において、インセンティブ・ポイントが設定された商品を納入した納入者に対してインセンティブ・ポイントの付与を記録する。
ステップ518において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、現在時間が営業終了時間かまたは営業終了時間を過ぎたかどうかを判定する。現在時間が未だ営業終了時間前であると判定された場合は、手順はステップ502に戻る。現在時間が営業終了時間であるまたは営業終了時間を過ぎたと判定された場合は、手順は図4のルーチンを出る。
図5は、図4のステップ504(インセンティブ設定情報の更新)の具体的なフローチャートの例を示している。
図6A〜6Fは、図5のフローチャートに使用される表の例を示している。図6Aは、図4または5のフローチャートが今回実行される前または前日(昨日)における、商品に対するインセンティブ設定情報の表(一部)の例を示している。図6Bは、前日(昨日)における、商品納入情報の表の例を示している。図6Cは、集計した前日分の商品補充情報の表の例を示している。図6Dは、前日までの、過去の商品補充情報の表の例を示している。図6Eは、集計した過去の商品補充情報の表の例を示している。図6Fは、更新後の、商品に対するインセンティブ設定情報の表(一部)の例を示している。
図6Aのインセンティブ設定情報の表を参照すると、例えば、前日10時に商品名「大根」に対してインセンティブ・ポイント30が設定され(設定区分=1)、前日10時に商品名「トマト」に対してインセンティブ・ポイント70が設定されている(設定区分=1)。同じ商品について、他のインセンティブ・ポイントが同時に設定されることはない。
図6Bの商品納入情報の表は、在庫管理端末20によって更新される。商品が納入されたときに、その納入時間(時刻)、商品コード、設定されたインセンティブ・ポイント、納入者ID、納入数、等が、図6Bの商品納入情報の表に記録される。図6Aのインセンティブ設定情報の表における商品「大根」へのインセンティブ・ポイント30の設定に対して、図6Bの表において11時に商品「大根」10本(納入数)が納入されたことが記録されている。また、図6Aのインセンティブ設定情報の表における商品「トマト」へのインセンティブ・ポイント70の設定に対して、図6Bの表において11時10分と11時22分にそれぞれ商品「トマト」5個と14個(納入数)が納入されたことが記録されている。
図6Cの表は、図6Bの表をその日(昨日)の営業開始時間から現在時間までについて、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計または累積したものである。現在時間が営業終了時間であれば、図6Cの表は、図6Bの表をその日の営業開始時間から終了時間までについて、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計したものとなる。図6Dの表は、図6Cのような日毎の商品補充情報を、複数の日にわたって記録したものである。
図5を参照すると、ステップ532において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、図6Bのような当日の商品納入情報の表に基づいて、図6Aの表のようなインセンティブ設定後に納入された商品の納入数を商品毎および各インセンティブ・ポイント毎に集計する。それによって、図6Cのようなその日の営業開始時間から現在時間までの商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計または累積した表が生成される。その日の営業終了時点で、図6Cの表は、その日の営業開始時間から終了時間までの商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計したものとなる。
図6Cにおいて、例えば、商品コード「001001」の商品「大根」のインセンティブ・ポイント30に対する納入数は、集計時点の時刻で合計450本である。例えば、商品コード「002001」の商品「トマト」のインセンティブ・ポイント30に対する補充納入数は、集計時点の時刻で合計1000個である。
図6Cのような日毎に集計した商品補充情報の表を、例えば6ヶ月〜24ヶ月のような複数の日数の期間にわたって記録することによって、図6Dのような過去の日付毎、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の過去の商品補充情報の表が得られる。
ステップ534において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、後で説明する商品不足情報の表(図8H)と、図6Cの商品補充情報の表とを参照して、算出された予測不足数分の商品が納入されたかどうかを判定する。不足数分の商品が納入されたと判定された場合は、手順はステップ536に進む。不足数分の商品が未だ納入されていないと判定された場合は、手順はステップ538に進む。
ステップ536において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、図6Aのインセンティブ設定情報の表において、不足数分が納入された商品のインセンティブ・ポイントに関する設定をクリアしまたは0(ゼロ)にリセットする。それによって、例えば、図6Aにおけるその商品のインセンティブ・ポイントに関する設定区分の値“1”は、図6Cの表において不足数以上の商品の数が納入されたことが記録されたときに、クリアされまたは0にリセットされる。さらに、図6Cの表における設定時間が削除されてもよい。
ステップ538において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、現在時間が営業時間の最後の時間帯かどうかを判定する。最後の時間帯は、例えば、営業終了時間の1時間前〜営業終了時間、または営業終了時間の50分前〜営業終了時間であってもよい。最後の時間帯の開始時点は、商品を売り切る目標時間であってもよい。現在時間が営業時間の最後の時間帯であると判定された場合は、手順はステップ540に進む。現在時間が営業時間の最後の時間帯ではないと判定された場合は、手順はステップ542に進む。
ステップ540において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、不足数分が納入された商品のインセンティブ・ポイントの設定をクリアしまたは0(ゼロ)にリセットする。それによって、最後の時間帯に納入された商品は、不足すると予測されたものであっても、売れ残る可能性が高いので、全てのインセンティブ・ポイントの設定を解除して、インセンティブ・ポイントを与えないようにすることできる。
ステップ542において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、図6Bのような1日の商品納入情報の表における商品毎のインセンティブ・ポイントに対する納入数を集計して、図6Cのような1日の商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の商品補充情報の表を生成する。そのようにして、図6Dのような過去の複数の日にわたる商品補充情報の表が得られる。プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、図6Dのような商品補充情報の表における商品毎のインセンティブ・ポイントに対する納入数を集計して、図6Eのような複数の日における商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の過去の商品補充情報の表を生成する。図6Eの表において、例えば、商品コード「001001」(大根)について、設定されたインセンティブ・ポイント30に関する集計対象の日数125日、および設定されたインセンティブ・ポイント30に対する集計数(納入数の合計)62500本が記録される。
ステップ544において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、図6Eのような商品補充情報の表に基づいて、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の1日当たりの商品の平均補充数(納入数)を算出する。そのために、商品毎の設定された各インセンティブ・ポイントに対する集計された合計の納入数が、その納入の日数で除算される。図6Eの表において、例えば、商品コード「001001」(大根)について、1日当たりの平均納入数または平均補充数500本が記録される。
ステップ546において、プロセッサ102(インセンティブ実績反映部1224)は、各インセンティブ・ポイントに対するその算出された1日当たりの商品の平均補充数を用いてインセンティブ設定情報の表を更新する。それによって、図6Fのような更新後の商品に対するインセンティブ設定情報の表が生成される。図6Fの表において、例えば、商品コード「001001」の商品名「大根」について、1日当たりの平均補充数500本が記録される。このようにして、前日までのまたは営業時間中の或る時点までの過去の実際の納入数に基づいて、図6Eのような商品に対するインセンティブ設定情報の表が生成され更新される。それによって、各インセンティブ・ポイントに対する商品の過去の納入実績に基づいて求めた各平均補充数を、各インセンティブ・ポイントに対する商品の予測補充数として使用することができる。
図7は、図4のステップ514(予測不足数の算出)の具体的なフローチャートの例を示している。
図8A〜8Hは、図7のフローチャートに使用される表の例を示している。図8Aは、過去の商品販売情報の表の例を示している。図8Bは、集計した過去の商品販売情報の表の例を示している。図8Cは、当日の商品販売情報の表の例を示している。図8Dは、集計した当日の現在時間までの商品販売情報の表の例を示している。図8Eは、当日の商品販売予測情報の表の例を示している。図8Fは、当日の現在時間以降の商品販売予測情報の表の例を示している。図8Gは、商品在庫情報の表の例を示している。図8Hは、商品不足情報の表の例を示している。
図8Aの表において、商品販売情報は、各日付における各販売時間(時刻)における顧客に対する各商品の販売数量を含んでいる。図8Bの表において、過去の商品販売情報は、1日当たりの営業開始時間から現在時間までの各商品の平均販売数量、および1日当たり(営業開始時間から終了時間まで)の各商品の平均販売数量を含んでいる。現在時間は、図7のフローチャートが実行される当日の現在時間である。
図8Cの表において、商品販売情報は、当日の各販売時間(時刻)における顧客に対する各商品の販売数量を含んでいる。その商品販売情報は、料金端末30によって生成されたデータベース162の情報であってもよい。図8Dの表において、当日の商品販売情報は、当日の営業開始時間から現在時間までの各商品の合計の販売数量を含んでいる。
図8Gの表において、商品在庫情報は、当日の現在時間において、在庫管理端末20によって記録された各商品の納入数の合計CPから、料金端末30によって記録されたその商品の販売数の合計CTを減算した数量が、その商品の在庫数Sとして記録される。在庫数は、在庫管理端末20またはサーバ装置10(処理部1240)によって計算されてその商品在庫情報に記録されてもよい。
図7を参照すると、ステップ552〜556は商品毎に実行される。ステップ552において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、図8Aのような過去の商品販売情報における営業開始時間乃至現在時間の販売情報に基づいて、図8Bのような各商品の過去の1日当たりの営業開始時間乃至現在時間の平均販売数の値PTを算出する。例えば、図8Bにおいて、商品コード「001001」の商品「大根」の過去の1日当たりの営業開始時間から現在時間までの平均販売数PTは、250本である。
ステップ554において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、図8Cのような当日の営業開始時間から現在時間までの販売情報に基づいて、図8Dのような当日の営業開始時間から現在時間までの合計の販売数の値CTを算出する。例えば、図8Dにおいて、商品コード「001001」の商品「大根」の当日の営業開始時間から現在時間までの販売数CTは225本である。
ステップ556において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各登録商品について、図8Aのような過去の商品販売情報における複数の日にわたる過去の商品販売情報に基づいて、図8Bのような各商品の過去の1日当たりの平均販売数の値PDを算出する。例えば、図8Bにおいて、商品コード「001001」の商品「大根」の過去の1日当たりの平均販売数PDは、1000本である。
ステップ558において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、過去の1日当たりの現在時間までの平均販売数の値PT、当日の現在時間までの販売数の値CT、過去の1日当たりの平均販売数の値PDが、正の値かどうかを判定する。それらの値が正の値でない、または0(ゼロ)であると判定された場合は、手順はステップ566に進む。
ステップ560において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、過去の1日当たり平均販売数PD、過去の1日当たりの現在時間までの販売数PTと、当日の現在時間までの販売数CTとに基づいて、図8Eのような当日1日分の予測販売数CDを算出する。例えば、当日1日分の予測販売数CDは、過去の1日の平均販売数PDに、当日の現在時間までの販売数CTを過去の1日当たりの現在時間までの販売数PTで除算した値を乗じて求めてもよい(CD=PD×CT/PT)。例えば、図8Eにおいて、商品コード「001001」の商品「大根」の当日1日分の予測販売数CDは900本である(1000×225/250=900)。
ステップ562において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、当日1日分の予測販売数CDと、当日の現在時間までの販売数CTとに基づいて、図8Fのような当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数CRを算出する。例えば、当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数CRは、当日1日分の予測販売数CDから当日の現在時間までの販売数CTを減算した値であってもよい(CR=CD−CT、CD=CT+CR)。例えば、図8Fにおいて、商品コード「001001」の商品「大根」の当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数CRは675本である(900−225=675)。その後、手順はステップ570に進む。
ステップ566において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数CRを0(ゼロ)と決定する。その後、手順はステップ574に進む。
ステップ570において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、各商品について、予測不足数Dが正の値かどうかを判定する(D>0)。予測不足数Dは、商品在庫数Sから当日の現在時間以降の予測販売数CRを減算した値である(D=S−CR)。また、予測不足数Dは、当日1日分の累積的な予測販売数CDから実際の納入数CPを減算した値でもある(D=CD−CP)。そのために、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、商品在庫数Sが当日の現在時間以降の予測販売数CRより少ないか(S<CR)どうかを判定してもよい。また、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、当日の現在時間までの実際の納入数(CP=CT+S)が当日1日分の予測販売数CDより少ないか(CP<CD)どうかを判定してもよい。
ステップ570において予測不足数Dが正の値である(D>0)と判定された場合は、手順はステップ572に進む。この場合、商品の不足が見込まれる。ステップ570において予測不足数Dが正の値でない(D≦0)と判定された場合は、手順はステップ574に進む。
ステップ572において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、図8Hのような各商品の予測不足数Dを算出する。そのために、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、商品在庫数Sから当日の現在時間以降の追加的な予測販売数CRを減算しても(D=S−CR)、または当日1日分の累積的な予測販売数CDから実際の納入数CPを減算してもよい(D=CD−CP)。例えば、図8Hにおいて、商品コード「001001」の商品「大根」の予測不足数Dは500本である(675−175=500)。このようにして、各商品について、インセンティブ・ポイントの計算タイミングで、当日の現在時間における予測不足数を求めることができる。その後、手順は図7のルーチンを出る。
ステップ574において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、図8Hの表のように、在庫が少なくない各商品の予測不足数(D)を0(ゼロ)と決定する。その後、手順は図7のルーチンを出る。
図9は、図4のステップ516(インセンティブの設定)における商品に対するインセンティブ・ポイントを設定する処理のための具体的なフローチャートの例を示している。
図10A〜10Cは、図9のフローチャートに使用される表の例を示している。図10Aは、図4のステップ514(図7)で求められた商品不足情報の表の例を示している。
図10Bは、商品に対するインセンティブ設定情報の表(一部)の例を示している。図10Aのような商品不足情報における各予測不足数(D>0)が、図10Bの表におけるいずれかの平均補充数に対応付けられまたはマッピングされる。図10Cは、商品に対するインセンティブ設定情報の表(一部)の別の例を示している。図10Cのインセンティブ設定情報の表において、図10Bのインセンティブ設定情報の表において対応付けられまたはマッピングされた平均補充数に対応する商品のインセンティブ・ポイントに、設定区分“1”が設定される。
図9を参照すると、ステップ600〜602は各商品のインセンティブ・ポイント設定について初期化を行うための処理である。ステップ600において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、全ての商品について、図10Bのような商品に対するインセンティブ設定情報の表の設定区分を参照して、各商品にインセンティブ・ポイントが設定されているか(設定区分=1)どうかを判定する。各商品にインセンティブ・ポイントが設定されていると判定された場合は、手順はステップ602に進む。各商品にインセンティブ・ポイントが設定されていないと判定された場合は、手順はステップ604に進む。
ステップ602において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、各商品に対するインセンティブ設定情報の表におけるインセンティブ・ポイントの設定をクリアまたは削除し、設定区分の値“1”を削除しまたは設定区分に値“0”を設定する。ステップ600〜602によって、全ての設定区分の値が削除されまたは全ての設定区分が値“0”に設定される。
ステップ604において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、個々の商品について、図10Aのような商品不足情報の表を参照して、予測不足数が正の値か(>0)、または正の予測不足数が存在するかどうかを判定する。予測不足数が正の値でないまたは0(ゼロ)であると判定された場合は、手順はステップ614に進む。図10Aにおいて、例えば、商品コード「001002」の商品は予測不足数が0(ゼロ)である。予測不足数が正の値であるまたは正の予測不足数が存在すると判定された場合は、手順はステップ606に進む。図10Aにおいて、例えば、商品コード「001001」、「002001」の商品「大根」、「トマト」は、その予測不足数がそれぞれ500本、900個である。
ステップ606において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、不足する商品が図10Bのようなインセンティブ設定情報の表に存在するかどうかを判定する。図10Bにおいて、例えば、インセンティブ・ポイントが設定された商品「大根」、「トマト」が存在する。商品がインセンティブ設定情報の表に存在すると判定された場合は、手順はステップ608に進む。商品がインセンティブ設定情報の表に存在しないと判定された場合は、手順はステップ614に進む。例えば、新しい商品がデータベース162に登録された場合、商品がインセンティブ設定情報の表に存在しないことがある。
ステップ608において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、図10Bのようなインセンティブ設定情報において不足する商品の各インセンティブ・ポイントについて過去の平均補充数が今回の予測不足数以下(平均補充数≦予測不足数)となるものがあるかどうかを判定する。但し、現在時間が営業終了のn時間前以降で(図4、ステップ510)、インセンティブ設定情報中に図10Bの表の括弧内に示されているような補正された平均補充数が設定されている場合は、平均補充数として補正された平均補充数が使用される。
ステップ608においてその商品について平均補充数が予測不足数以下となるインセンティブ・ポイントが存在しないと判定された場合は、手順はステップ614に進む。その商品について平均補充数が予測不足数以下となるインセンティブ・ポイントが存在すると判定された場合は、手順はステップ610に進む。この場合、インセンティブ設定情報の表には、その予測不足数を対応付け可能なまたはマッピング可能な平均補充数、またはその予測不足数と整合する平均補充数が対応付けられたインセンティブ・ポイントが、存在する。
図10Bにおいて、例えば、破線矢印で示されているように、予測不足数500と等しい商品「大根」の平均補充数500が存在する。また、例えば、破線矢印で示されているように、商品「トマト」の平均補充数には、予測不足数900と等しいものはないが、予測不足数900より少ない最大の数700が存在する。
一方、現在時間が営業終了のn時間前以降で、インセンティブ設定情報中に補正された平均補充数が存在する場合は、その補正された平均補充数が用いられる。この場合、図10Aにおいて、予測不足数が括弧内の値とする。図10Bにおいて、例えば、一点鎖線矢印で示されているように、商品「大根」の平均補充数には、予測不足数360と等しいものはないが、予測不足数360より少ない最大の数350が存在する。例えば、一点鎖線矢印で示されているように、予測不足数500と等しい商品「トマト」の補正された平均補充数500本が存在する。
ステップ610において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、図10Cのようなインセンティブ設定情報の表において、各商品について平均補充数が予測不足数以下(平均補充数≦予測不足数)となる最大の平均補充数に対応するインセンティブ・ポイントを選択する。それによって、その予測不足数をそのような平均補充数に対応づけまたはマッピングして、その平均補充数に対応するインセンティブ・ポイントが選択される。次いで、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、図10Cのようなインセンティブ設定情報の表においてその商品のその選択されたインセンティブ・ポイントに設定区分の値“1”を設定する。このように、商品の平均補充数に、予測不足数と等しいものがない場合に、予測不足数より少ない平均補充数を選択することによって、営業終了時において商品の売れ残りが発生する可能性をできるだけ小さくすることができる。図10Cにおいて、例えば、商品「大根」のインセンティブ・ポイント30の行における設定区分に値“1”が設定される。また、図10Cにおいて、例えば、商品「トマト」のインセンティブ・ポイント50の行における設定区分に値“1”が設定される。
上述のように、現在時間が営業終了のn時間前以降で、インセンティブ設定情報中に補正された平均補充数が存在する場合は、その補正された平均補充数が用いられる。この場合、図10Cにおいて、括弧内に示されているように、例えば、商品「大根」のインセンティブ・ポイント50の行における設定区分に値“1”が設定される。また、図10Cにおいて、例えば、商品「トマト」のインセンティブ・ポイント70の行における設定区分に値“1”が設定される。このように、営業終了n時間前以降において、補正された平均補充数を用いることにより、予測不足数が早い時間帯の場合より相対的に少ない場合でも、予測不足数の割に相対的に高いインセンティブ・ポイントを設定して、商品納入に対し相対的に高いインセンティブを付与することができる。
ステップ614において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、インセンティブ設定情報の表において、その商品のそのインセンティブ・ポイントにおいて設定区分の値“0”を設定するかまたは空白を維持する。商品がインセンティブ設定情報の表に存在しない場合には、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、インセンティブ設定情報の表に対して何もしなくてよい。
ステップ618において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、インセンティブ・ポイントが設定された商品名およびその予測不足数を含む商品補充依頼情報を生成する。プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、商品補充依頼情報を、電子メールとして各納入者の情報処理端末60または携帯情報端末64用の電子メール・アドレスに送信するか、またはウェブページの商品補充依頼情報画面(図17)として保存して閲覧可能にする。プロセッサ102(処理部1240)は、情報処理端末50、60、携帯情報端末64によってアクセス可能なウェブサイトにそのウェブページを格納しまたはアップロードしてもよい。
図11は、図4のステップ516(インセンティブの付与)におけるインセンティブ・ポイントを納入者に付与する処理のための具体的なフローチャートの例を示している。図9と図11のフローチャートは、同時に実行されても、またはその一方の後にその他方が実行されてもよい。
図12A〜12Cは、図11のフローチャートに使用される表の例を示している。図12Aは、商品に対するインセンティブ設定情報の表(一部)の例を示している。図12Bは、商品納入情報の表の例を示している。図12Bの表は、商品の納入時に、納入者によって操作された在庫管理端末20によって生成されまたは更新される。
図12Cは、各納入者に与えられたインセンティブ・ポイントの情報の表の例を示している。サーバ装置10によって、日付、時間、インセンティブ・ポイントの付与または消費の区分、および加算または減算されるインセンティブ・ポイントが、データベース162のインセンティブ・ポイント情報に記録される。商品納入者が、インセンティブ・ポイントを、例えば、換金、商品の購入、条件の良い商品配列棚を使用する権利、等に使用できるようになっていてもよい。
図12Aの表において、設定区分(=1)および「設定時間」を参照すると、当日10時に商品名「大根」に対してインセンティブ・ポイント30が設定され、当日10時に商品名「トマト」に対してインセンティブ・ポイント70が設定されている。
図12Bの表において、当日(今日)の異なる時間に、納入者によって納入された商品の商品コードとその納入数が記録される。図12Bの表において、図12Aの表におけるインセンティブ・ポイントが設定された商品が、図12Aの表における設定時間(10時)以降に納入された場合には、その納入に対してそのインセンティブ・ポイントが記録される。図12Bに示されているように、図12Aにおける或る商品に設定されたインセンティブ・ポイントが或る時間または時刻(12時)に変更された場合には、その変更された時間以降に納入された商品にはその変更されたインセンティブ・ポイントが記録され適用される。
図11を参照すると、ステップ630において、プロセッサ102(インセンティブ付与部1234)は、図12Aおよび12Bのようなインセンティブ設定情報および商品納入情報の表を参照して、図12Bにおける納入商品に設定されたインセンティブ・ポイントが存在するかどうかを判定する。納入商品に設定されたインセンティブ・ポイントが存在すると判定された場合は、手順はステップ632に進む。納入商品に設定されたインセンティブ・ポイントが存在しないと判定された場合は、手順は図11のルーチンを出る。
ステップ632において、プロセッサ102(インセンティブ付与部1234)は、図12Bのような商品納入情報の表において、商品コードおよび納入時間に基づいて図12Aのようなインセンティブ設定情報の表を参照し、該当する納入時間の商品にインセンティブ・ポイントを記録する。それによって、インセンティブ・ポイント付与対象の商品の納入数と、付与されるインセンティブ・ポイントの値とが関連付けられる。さらに、プロセッサ102(インセンティブ付与部1234)は、インセンティブ・ポイントの設定値に納入数の値を乗算して、納入者に与えられるインセンティブ・ポイントの合計を算出する。
この場合、係数としての設定インセンティブ・ポイント(設定された報奨値)Iに、変数としての補充納入数Pが乗算されて、その積である合計の報奨値が、納入者に付与される報奨または報酬Rとして決定される。但し、納入者に付与される報奨または報酬Rの決定法はこれに限定されない。納入者に付与される報奨または報酬Rは、設定インセンティブ・ポイント(設定された報奨値)Iおよび補充納入数Pの関数であればよい。例えば、納入者に付与される報奨または報酬Rは、或る複数の値Lを超えた分の納入数(P−L)については、設定インセンティブ・ポイントの値Iと“納入数の2分の1”(P−L)/2との間の積であってもよい(R=I×L+I×(P−L)/2)。従って、設定インセンティブ・ポイント(設定された報奨値)Iは、報奨または報酬Rを決定するために使用される設定値、基準値または基礎値であってもよい。
ステップ634において、プロセッサ102(インセンティブ付与部1234)は、データベース162の図12Cのようなインセンティブ・ポイント情報の表に、該当する納入者に対して付与の日付および時間とその算出されたインセンティブ・ポイント値とを記録する。それによって、商品の納入数に応じたインセンティブ・ポイントがその納入者に報奨または特典として与えられる。
図12Cの表において、例えば、納入者ID「00000A」に対して、図12Bの表におけるポイント30に10個を乗算して得られた値300がインセンティブ・ポイントとして与えられる。また、例えば、納入者ID「00000D」に対して、図12Bの表におけるポイント70に5個を乗算して得られた値350がインセンティブ・ポイントとして与えられる。また、例えば、納入者ID「00000C」に対して、図12Bの表におけるポイント70に14個を乗算して得られた値980がインセンティブ・ポイントとして与えられる。また、例えば、納入者ID「00000R」に対して、図12Bの表におけるポイント20に5個を乗算して得られた値100がインセンティブ・ポイントとして与えられる。
このようにして、日付、時間、インセンティブ・ポイントの付与または消費の区分、および加算または減算されるインセンティブ・ポイントが、データベース162の納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報に記録される。情報処理端末40は、任意の時点で、商品納入者の操作に従って、データベース162のインセンティブ・ポイント情報を納入者のICカード、電子マネー等に移動またはコピーしてもよい。情報処理端末40または料金端末30は、任意の時点で、商品納入者または店員の操作に従って、データベース162またはICカード、電子マネー等のインセンティブ・ポイント情報に基づいて、そのインセンティブ・ポイントの消費を記録してもよい。
図13は、図4のステップ512(インセンティブ設定情報の補正)の具体的なフローチャートの例を示している。
図14A〜14Dは、図13のフローチャートに使用される表の例を示している。図14Aは、過去の商品補充情報の表の例を示している。図14Bは、全ての商品について集計した1日当たりの営業開始時間から終了時間までの過去の商品補充情報の表の例を示している。図14Cは、全ての商品について集計した1日当たりの或る時間から営業終了までの過去の商品補充情報の表の例を示している。図14Dは、補正された平均補充数を含む、商品に対するインセンティブ設定情報の表(一部)の例を示している。
図13を参照すると、ステップ650において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、図14Aのような過去の商品補充情報の表に基づいて、各インセンティブ・ポイントに対する営業開始時間から終了時間までの1日当たりの平均納入数または補充数を算出する。この場合、同じインセンティブ・ポイント値に対して、商品毎ではなく全ての商品について商品横断的に1日当たりの平均納入数が算出されてもよい。それによって、各インセンティブ・ポイントに対して、例えば図14Bのような1日当たりの平均納入数が算出される。また、全ての商品について算出された平均納入数を用いることによって、個々の商品について商品補充情報が統計的に少ない場合であっても、信頼性の高い補正を行うことができる。また、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、1日の営業時間における単位時間当たりの納入数、または1日のインセンティブ・ポイント設定後における単位時間当たりの納入数を算出してもよい。単位時間は、例えば、30分、1時間または2時間であってもよい。この場合、単位時間は1時間である。図14Bにおいて、インセンティブ・ポイント10、20に対して1日当たりの平均納入数はそれぞれ50000個、150000個であり、単位時間当たりの納入数はそれぞれ6250個、1875個である。
ステップ652において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、図14Aのような過去の商品補充情報の表に基づいて、ステップ650の場合と同様に、各インセンティブ・ポイントに対する1日当たりの営業終了n時間前から終了時間までの平均納入数を算出する。この場合も、ステップ650の場合と同様に、同じインセンティブ・ポイント値に対して、商品毎ではなく全ての商品について商品横断的に1日当たりの営業終了n時間前から終了時間までの平均納入数が算出されてよい。営業終了n時間前は、例えば、n=2時間として、終了時間が17時の場合に15時であってもよい。それによって、各インセンティブ・ポイントに対して、例えば図14Cのような1日当たりのn時間前から終了時間までの平均納入数が算出される。図14Cにおいて、インセンティブ・ポイント10、20に対してその平均納入数は、それぞれ5000個、14000個である。
ステップ654において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、図14Bおよび14Cのような過去の商品補充情報の表に、各インセンティブ・ポイントに対する過去の商品補充情報のデータが存在するかどうかを判定する。各インセンティブ・ポイントに対する過去の商品補充情報のデータが存在すると判定された場合は、手順はステップ656に進む。各インセンティブ・ポイントに対する過去の商品補充情報のデータが存在しないと判定された場合は、手順はステップ658に進む。
ステップ656において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、各インセンティブ・ポイントについて補正比率を算出する。その補正比率は、例えば図14Bのような集計した過去の商品補充情報の表における1日当たりまたは単位時間当たりの納入数に対する、例えば図14Cのような過去の商品補充情報の表におけるn時間前以降の納入数の比率であってもよい。例えば、図14Bおよび14Cにおいて、インセンティブ・ポイント10について1日8時間当たり補充納入数が50000個なので、1日の1時間当たり納入数は6250個である。営業終了までの2時間(n=2)の補充納入数は5000個なので、その1時間当たり納入数は2500個である。この場合、補正比率は、1時間当たり補充納入数6250個に対する15時以降の1時間当たり補充納入数は2500個なので、補正比率は0.4(=2500/6250)として算出される。このようにして、1日の平均補充数に対する営業終了までの最後のn時間における平均補充数の比率に基づいて、営業終了までのn時間における平均補充数を求めるための補正比率を求めることができる。
但し、補正比率の求め方は、これに限定されない。1日の営業時間の単位時間当たりの平均納入数の代わりに、例えば、1日のインセンティブ・ポイント設定後の経過時間における単位時間当たりの納入数が算出されてもよい。また、全ての商品の代わりに、補正比率を適用する商品自体かまたはその商品と類似性の高い商品の単位時間当たりの平均納入数が算出されてもよい。その商品に類似した商品とは、例えば、経過時間に対する商品の補充数の推移が類似した商品であってもよい。例えば、インセンティブ・ポイント設定後の大根の補充数の時間的推移は、インセンティブ・ポイント設定後の例えばゴボウおよびニンジン等の根菜類の補充数の時間的推移と高い類似性を有する可能性がある。一方、例えば、インセンティブ・ポイント設定後の大根の補充数の時間的推移は、インセンティブ・ポイント設定後の例えばイチゴ等の鮮度が落ちやすい果実の補充数の時間的推移と低い類似性を有する可能性がある。このように類似した商品の補充数を用いることによって、各商品について、より正確な補正比率を求めることができる。
ステップ658において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、図14Bおよび14Cの表に1つ下位のインセンティブ・ポイントが存在するかどうかを判定する。ここで、1つ下位とは、1等級低いインセンティブ・ポイントを表し、設定インセンティブ・ポイントがより少ない次の設定インセンティブ・ポイントを表す。1つ下位のインセンティブ・ポイントは、例えば、或るインセンティブ・ポイント20に関する過去の商品補充情報が存在しない場合に、それより小さい隣接のインセンティブ・ポイントの値、例えば10である。1つ下位のインセンティブ・ポイントが存在すると判定された場合は、手順はステップ660に進む。1つ下位のインセンティブ・ポイントが存在しないと判定された場合は、手順はステップ662に進む。
ステップ660において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、求めようとしているインセンティブ・ポイントの補正比率として1つ下位のインセンティブ・ポイントの補正比率を利用する。その補正比率は、1つ下位のインセンティブ・ポイントについてステップ656で先にまたは後で求められる補正比率であってもよい。それによって、過去の商品補充情報のないインセンティブ・ポイントに対して、概して妥当な補正比率を決定することができる。
ステップ662において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、補正比率として初期のまたはデフォルトの補正比率の利用を決定する。初期の補正比率は、例えば、0.5であってもよい。
ステップ668において、プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、ステップ656、660、または662において決定された補正比率を、データベース162における図14Dのようなインセンティブ設定情報の表に保存する。プロセッサ102(インセンティブ補正部1228)は、さらに、各商品の各インセンティブ・ポイントに対する平均補充数に補正比率を乗算して、それぞれの補正された平均補充数を算出して、図14Dのようなインセンティブ設定情報の表に保存する。補正された図14Dのようなインセンティブ設定情報の表とその補正された平均補充数を、営業終了n時間前の時点で、図4のステップ516において補正前の平均補充数の代わりに用いて、商品に対してその時間に適したインセンティブ・ポイントを設定することができる。
図15は、図4のステップ506(インセンティブ設定タイミングの判定)の具体的なフローチャートの例を示している。
図16A〜16Cは、図15のフローチャートに使用される表の例を示している。
商品補充依頼の時点から納入者の商品の補充までに掛かる時間すなわち商品補充時間は、一般的に、その商品の種類または納入環境に応じて異なると考えられる。従って、商品補充依頼からその実際の商品補充までに掛かる時間として、商品毎の補充時間の特性が考慮されてもよい。例えば、大根は販売店に近い位置の農家で生産されているので輸送時間が短いが、山芋は販売店から遠い位置の農家で生産されているので輸送時間が長い、といった状況があり得る。また、例えば、キャベツは収穫に掛かる時間が短いが、蓮根は収穫に掛かる時間が長い、といった状況があり得る。例えば、イチゴは容器に並べて包装するので包装時間がかかるが、キャベツは複数個をまとめて箱に詰めればよく1個ずつ包装しなくてよいので包装時間が掛からない、といった状況があり得る。
図16Aは、商品補充時間情報の表の例を示している。図16Aにおいて、各商品について、インセンティブ・ポイント設定後または商品補充依頼後の商品納入までの経過時間が記録される。この記録は、在庫管理端末20によって実行されて、データベース162に保存される。図16Aの商品補充時間の表は、例えば、図6Aのインセンティブ設定情報の表における各商品のインセンティブ・ポイントの設定時間と、図6Bの商品納入情報の表における納入時間とに基づいて生成されてもよい。図16Aの表において、商品毎の補充時間の平均値が求められて保存される。この平均値は、インセンティブ・ポイント設定時間から各補充日時までの経過時間の単純な平均値であっても、または各補充日時のその経過時間を補充数で重み付けした加重平均値であってもよい。但し、商品補充時間情報は、過去の商品補充時間の実績に関係なく、販売店の運営者が商品毎に設定してもよい。
図16Bは、商品販売予測情報の表の例を示している。商品販売予測表は、1日の営業開始時間からの一連の経過時間tに対する一連の予測の累積的販売数を表している。商品販売予測表は、商品の種類および販売日区分毎に設定される。図16Cは、補正された商品販売予測情報の表の例を示している。1日の経過時間tに対する商品の予測販売数の推移は、商品の種類毎に異なることがある。例えば、レタス、キャベツ、トマトのような時間経過と共に鮮度が落ちやすい商品は納入後の1時間以内に良く売れるが、例えば、ジャガイモ、かぼちゃのような時間経過と共に鮮度が落ちにくい商品は、経過時間に関係なく売れるといった状況があり得る。また、1日の経過時間に対する商品の販売数の予測推移は、販売日区分毎(曜日、祝日、特別日、等)によっても異なる。
図15を参照すると、ステップ702において、プロセッサ102(またはそのタイミング判定部1226)は、図8Cのような過去の商品販売情報の表に基づいて、商品毎および販売日区分毎に1日当たりの一連の経過時間tに対する一連の平均販売数を一連の予測販売数CFとして計算する。その一連の経過時間tの間隔は、例えば15分であってもよい。次いで、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、1日当たりの営業開始時間から一連の経過時間t毎の一連の累積的な販売数の平均値を計算して、図16Bのような商品毎および販売日区分毎の商品販売予測情報の表を生成する。
ステップ704において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、当日の現時点における、営業開始時間からの現在の経過時間を測定する。
ステップ706において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、測定された現在の経過時間に従って、図16Bのような過去の実績に基づく商品販売予測情報の表から、図16Cのような補正された商品販売予測情報の表を生成する。
図16Cにおいて、営業開始時間から現在の経過時間までの商品の販売数は、当日の実際の販売数である。一方、図16Cにおいて、現在の経過時間から営業終了時間までの一連の経過時間t毎の累積的な予測販売数CFは、図16Bの商品販売予測情報を、当日の営業開始時間から現在の経過時間までの実際の販売数に基づいて補正した値である。例えば、営業開始時間から現在の経過時間までの予測販売数CF(図16B)に対する当日の現在の経過時間までの実際の販売数CT(図16C)の比率で、現在時間以後の営業終了時間までの経過時間tに対する予測販売数CFが補正されてもよい。例えば、商品コード「001001」および販売日区分3について、経過時間t=30分の時点で、図6Bの予測販売数CF1500に対する図16Cの当日の実際の販売数CT1000の比率は66.66%である。この場合、図16Cにおいて、それ以後の一連の経過時間tにおける一連の予測販売数CFは、図16Bの一連の予測販売数CFに66.66%を乗算した一連の値CF=1600、2000、...に補正される。
ステップ708において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、図16Cの商品予測販売情報における当日の一連の経過時間tにおける一連の予測販売数CFから、図3Cのような当日の現時点までの納入数(合計)CPを減算して、その一連の差を一連の予測不足数Dとしてもよい。
例えば、図16Cにおいて、当日の営業開始時間から現時点(経過時間t=30分)までの納入数(合計)が3700とする。この場合、一連の経過時間t=15分、30分、45分、60分、...120分、135分、...終了時間における一連の予測不足数Dは、−3100、−2700、−2100、−1700、...、−100、+100、...、+500である。
代替形態として、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、図16Cの商品予測販売情報の表における現時点での当日の今後の追加的な一連の予測販売数AFから、図3Cのような当日の現時点の在庫数Sを減算して、その一連の差を一連の予測不足数Dとして算出してもよい。この場合、当日の今後の追加的な一連の予測販売数AFは、当日の営業終了時間までの一連の経過時間における予測販売数CFから、現時点までの実際の販売数CTを減算した値である。
例えば、図16Cにおいて、経過時間30分現在において、その後の一連の経過時間45分、60分、...120分、135分、...終了時間における今後の商品の追加的な予測販売数AFは、それぞれ600、1000、...、2600、2800、...、3200である。これは、累積的予測販売数CF=1600、2000、...、3600、3800、...、4200から現在の販売数1000を減算したものである。さらに、現在の在庫数が2700であるとすると、その後の一連の経過時間45分、60分、...120分、135分、...終了時間における商品の予測不足数Dは、それぞれ−2100、−1700、...、−100、+100、...、+500である。これは、今後の追加的な予測販売数AF=600、1000、...、2600、2800、...、3200から在庫数S=2700を減算したものである。
ステップ710において、プロセッサ102(不足数計算部1230)は、一連の予測不足数Dのいずれかの値が正の値であるかどうかを判定する。いずれかの予測不足数Dが正の値であると判定された場合は、手順はステップ712に進む。例えば、図16Cにおいて、現時点(経過時間30分)までの納入数(合計)が3700または現在の在庫数が2700とすると、経過時間135分以後における商品の予測不足数Dは、正の値+100、...、+500である。ステップ710においていずれの予測不足数Dも正の値でないまたは0(ゼロ)以下であると判定された場合は、手順はステップ720に進む。
ステップ712において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、図16Cのような商品販売予測情報の表に基づいて、今後の追加的な一連の予測販売数AFが現在の在庫数を超えて、商品が品切れになる現在時間からの経過時間t1を予測する。例えば、図16Cにおいて、現在の在庫数が2700とすると、予測不足数Dが+100となる経過時間t1は105分(=135分−30分)である。
ステップ714において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、図16Aのような商品補充時間情報の表から各商品の平均補充時間を計算して補充時間t2を予測する。図16Aにおいて、平均補充時間t2は120分である。
ステップ716において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、各商品の品切れ時間t1と補充時間t2を比較して、品切れ時間t1が補充時間t2より短いかどうかを判定する。品切れ時間t1が補充時間t2より短いと判定された場合は、手順はステップ718に進む。例えば、品切れの経過時間t1が105分、平均補充時間t2が120分の場合、品切れ時間t1は補充時間t2より短い。ステップ716において品切れ時間t1が補充時間t2より短くはない、または品切れ時間t1が補充時間t2以上であると判定された場合は、手順はステップ720に進む。
ステップ718において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、商品の補充依頼を決定し、即ちインセンティブ・ポイントの設定を決定する。このように、商品の補充時間を考慮して商品補充依頼を出すことによって、商品が一時的に品切れになる可能性を低くすることができ、また営業終了時間において商品が売れ残る可能性を低くすることができる。その後、手順は図15のルーチンを出て図4のステップ508に進む。この場合、図4において、ステップ508でインセンティブ・ポイントの計算タイミングであると判定され、手順はステップ510に進む。ステップ708で求められた営業終了時間における予測不足数は、図4のステップ514において予測不足数として決定されてもよい。
図4のステップ516または図9のステップ618において、プロセッサ102(インセンティブ設定部1232)は、商品補充依頼情報を、各納入者または生産者の情報処理端末60または携帯情報端末64の電子メール・アドレスに送信するかまたはウェブページの商品補充依頼情報画面(図17)として保存して閲覧可能にする。
ステップ720において、プロセッサ102(タイミング判定部1226)は、時間遅延tを生じさせる。時間遅延tは、例えば15分であってもよい。その後、手順はステップ704に戻る。
このようにして、経過時間に従って、図16Cのような補正した商品販売予測情報の表を生成して、各商品の補充時間を考慮してその商品が品切れになる前の適したタイミングで、インセンティブを設定した商品の補充依頼情報を納入者に提示することができる。それによって、営業終了時間により近い時点において、営業終了時間におけるより正確な予測不足数を求めることができ、インセンティブ・ポイントを設定することができる。それによって、商品の販売機会の逸失を減少させつつ、商品の可能性ある売れ残り数を減少させることができる。
図17は、ブラウザ上に表示されるウェブページ上の商品補充依頼情報表示画面の例を示している。
図17において、商品納入者である会員に対して、商品補充依頼情報が表示される。商品補充依頼情報は、インセンティブ・ポイントが適用される開始時間、インセンティブ付与の期限時間、販売店が補充を依頼する商品名、その合計の予測不足数または依頼補充数、商品納入者に対して設定される商品1個当たりのインセンティブ・ポイントが表示される。期限時間は、例えば、営業終了までの最後の1時間のような営業時間の最後の時間帯であっても、または商品を売り切る目標時間であってもよい。このように、潜在的な商品納入者がそのような商品補充依頼情報を閲覧できるようにすることによって、その商品を納入するようその納入者を動機付けることができる。
実施形態によれば、在庫が不足する可能性の或る商品に対してその納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定することができる。また、実施形態によれば、農家のような納入者に対して、納入数が不足する可能性がある商品の納入を促すことができる処理を実現することができ、産地直売店と納入者の間を仲介することができる情報処理システムを実現することができる。
上述の実施形態では、産地直売店の商品に関連する情報の処理について説明したが、実施形態は、その他の販売事業、店舗事業、流通事業、等にも適用可能である。
ここで挙げた全ての例および条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明および概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例および条件に限定することなく解釈され、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない、と理解される。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換および変形を施すことができる、と理解される。
以上の実施例を含む実施形態に関して、さらに以下の付記を開示する。
(付記1) 記憶装置に格納された過去の商品販売情報と当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、
前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求め、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、
前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する
処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
(付記2) 前記設定値は、前記特定の商品の少なくとも1つの設定値に対応する少なくとも1つの平均納入数の中の、前記特定の商品の前記納入数と前記予測販売数の間の差分に等しいまたは前記差分より小さくかつ前記差分に最も近い平均納入数に対応する設定値であることを特徴とする、付記1に記載のプログラム。
(付記3) 前記予測販売数は、当日の経過時間に対する前記特定の商品の予測販売数であり、
当日の前記経過時間に対する前記特定の商品の予測販売数が前記納入数を超える現在時間からの経過時間が前記特定の商品の納入に掛かる時間より短い場合に、前記設定値を決定する処理を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、付記1または2に記載のプログラム。
(付記4) さらに、前記記憶装置に格納された過去の商品納入情報における開始時間以降の前記1つの設定値に対応する納入数と、現在時間以降の前記1つの設定値に対応する納入数とに基づいて、補正比率を求め、
前記特定の商品の前記1つの設定値に対応する前記1つの平均納入数を前記補正比率で補正する処理を、前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、付記2に記載のプログラム。
(付記5) 情報処理装置が、
記憶装置に格納された過去の商品販売情報と当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、
前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求め、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、
前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する
処理を実行する方法。
(付記6) 当日の商品販売情報、過去の商品販売情報、および当日の商品納入情報を格納する記憶装置と、
前記過去の商品販売情報と前記当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求める計算部と、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する設定部と、
含む情報処理装置。