JP2013152588A - プログラム、方法、および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】予定された商品入荷の情報を、選択された客に提供する。
【解決手段】プログラムは、記憶装置(16)における、客の入場時間を含む客の入場情報を検出し、記憶装置における客の過去の滞在情報に基づいて、その入場情報の入場時間からの客の可能性ある滞在時間を求め(512)、記憶装置における予定商品入荷情報に基づいて、特定の商品の予定入荷時間を決定し(520)、予定入荷時間がその可能性ある滞在時間内である場合に、客に対する特定の商品の予定入荷時間を含む通知情報を生成する(524)処理を情報処理装置(10)に実行させる。
【選択図】図４Ｂ

Description

本発明は、商品の入荷に関する情報の処理に関する。

商品を販売する店舗では、営業時間中に、商品が新たに入荷して店頭に並べられることがある。例えば生鮮食料品のような高い鮮度が好まれる商品は、入荷した直後が最も鮮度が高いので、入荷直後に顧客に販売されれば、顧客は鮮度が落ちていない状態でその商品を入手することができる。

例えば、産地直売店事業は、農家のような農産物等の商品納入者が卸売市場など通常の流通経路を通さずにその店舗に直接持ち込んだ商品を受託販売し、農家に対して販売の場所および販売役務を提供する事業である。それによって、農家は流通コストを低減でき、消費者はより新鮮な農産物を購入できる。しかし、産地直売店は、一般的なスーパーマーケットなどと比較すると、十分な保冷設備を備えていないことが多いので、商品入荷後の時間経過とともに鮮度が劣化しやすい。

例えば、パンおよび洋菓子の製造販売業では、パンおよび洋菓子を製造して、例えばいつどの商品が焼き上がるかといった予定された商品の入荷情報を顧客に表示することがある。

既知の個別広告出力装置は、個々の顧客の購入履歴に関する購入履歴情報に対応した広告用情報を記憶している広告情報記憶手段と、店舗へ入店した顧客を特定するための顧客特定情報を入力する顧客特定情報入力手段とを備えている。個別広告出力装置は、さらに、その顧客特定情報に対応した広告用情報を呼び出す広告情報演算手段と、広告用情報を出力する広告出力手段とを備えている。個別広告出力装置は、例えばチラシ・プリンタを備えていてもよい。それによって、個々の顧客に適した広告および割引を行うことができる。

特開平１１−２１９４８１号公報

既知の個別広告出力装置では、個々の顧客に適した広告情報を出力することによって、個々の顧客に対して商品の入荷情報を知らせることができるであろう。

一方、入店した利用客に対してその後の予定された商品の入荷情報を知らせても、利用客がその商品の予定入荷時刻まで待つかどうかは、利用客しだいである。発明者たちは、利用客が来店した時間からまたは予定された商品入荷情報を知らされた時間から、その商品の入荷時刻までの時間の長さが短いほど、利用客がその商品の入荷を待つ可能性が高いであろう、と認識した。また、発明者たちは、その商品の入荷まで待つ可能性の低い利用客に、予定された商品入荷時情報を知らせても、その情報はその利用客にとって有用な情報でなく、予定された商品入荷時情報を知らせたことが店舗の売上増加に結びつかないであろう、と認識した。

実施形態の目的は、予定の商品入荷情報を選択された客に提供するための処理を実現することである。

実施形態の一観点によれば、記憶装置における、客の入場時間を含むその客の入場情報を検出し、その記憶装置におけるその客の過去の滞在情報に基づいて、その入場情報のその入場時間からのその客の可能性ある滞在時間を求め、その記憶装置における予定商品入荷情報に基づいて、特定の商品の予定入荷時間を決定し、その予定入荷時間がその可能性ある滞在時間内である場合に、その客に対するその特定の商品のその予定入荷時間を含む通知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が提供される。

実施形態の一観点によれば、予定の商品入荷情報を選択された客に提供するための処理を実現することができる。

図１は、実施形態による、ネットワークに接続される、サーバ装置、在庫管理端末、料金端末、情報処理端末、車両管理装置、および携帯情報端末を含むシステムの概略的な構成（configuration）の例を示している。 図２は、サーバ装置のプロセッサの概略的な構成（configuration）の例を示している。 図３Ａ〜３Ｊは、データベース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４Ａおよび４Ｂは、実施形態による、サーバ装置によって実行される予定商品納入情報の通知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4Aで説明） 図５Ａは、図４Ａおよび４Ｂのフローチャートと並行してまたはその後で、サーバ装置によって実行される予定商品納入情報を通知するための処理のフローチャートの例を示している。 図５Ｂは、図４Ａおよび４Ｂのフローチャートと並行してまたはその後で、情報処理端末によって実行される予定商品納入情報を通知するための処理のフローチャートの例を示している。 図６は、図４Ａのステップ５０８（平均滞在時間の決定）の具体的なフローチャートの例を示している。 図７Ａ〜７Ｅは、図６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および８Ｂは、図４Ａのステップ５１２（滞在時間の補正）に使用される表の例を示している。 図９は、図４Ａのステップ５１４（商品購入傾向の決定）の具体的なフローチャートの例を示している。 図１０Ａおよび１０Ｂ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１１は、図４Ｂのステップ５１６（在庫情報の取得）に使用される商品在庫情報の表の例を示している。 図１２は、図４Ｂのステップ５２０（商品納入情報の決定）の具体的なフローチャートの例を示している。 図１３Ａ〜１３Ｃは、図１２のフローチャートに使用される表の例を示している。 図１４は、図４Ｂのステップ５２４（通知される予定商品納入情報の決定）に使用される表示用の予定商品納入情報の表の例を示している。 図１５は、各顧客が情報処理端末のリーダ・ライタに顧客カードまたは会員カードを接触させたときに情報処理端末のディスプレイに表示される予定商品納入情報の表示画面の例を示している。 図１６は、別の実施形態による、サーバ装置によって実行される顧客の商品購入傾向を決定する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１７は、図１６のフローチャートに用いられる、サーバ装置によって実行される予定商品納入情報の通知のための概略的な処理のフローチャートの別の例を示している。

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。

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および６０、車両管理装置５０、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および６０、車両管理装置５０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、各商品の納入または入荷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、ユーザの操作に従って、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（識別情報）等の情報を読み取りまたはその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）、およびその納入数または入荷数等をデータベース１６２の商品納入情報に記録する。商品納入情報は、販売店または顧客の視点で商品入荷情報と称されてもよい。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または顧客購入履歴情報をデータベース１６２に保存する。料金端末３０は、商品販売情報または顧客購入履歴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、磁気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、磁気カードもしく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。店員、商品納入者または顧客のようなユーザは、情報処理端末４０のディスプレイ上で、販売店の情報、および実際のおよび予定された商品入荷に関する情報、等を含む情報を閲覧することができる。

車両管理装置５０は、例えば、発券機および精算機を含む駐車場装置を含んでいてもよい。また、車両管理装置５０は、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection System、電子料金収受システム）車載器と通信して車両の入場および出場を管理し課金するためのＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication、専用狭域通信）機能を含む駐車場装置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、自己の予定商品納入情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。納入者は、情報処理端末６０を操作してサーバ装置１０にアクセスして、当日またはその後の自己の商品の予定納入数、予定納入日、および予定納入時間に関する予定商品納入情報を入力してデータベース１６２に保存することができる。

携帯情報端末６４は、ブラウザ・アプリケーションおよびメーラ・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機であってもよい。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。携帯情報端末６４は、例えば、サーバ装置１０またはその他のメール・サーバ装置、等からの電子メールを受信して、そのディスプレイ上に表示することができる。顧客またはユーザは、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、予定の商品入荷情報、および商品入荷情報、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、滞在時間決定部１２２４、購入傾向決定部１２２６、納入情報決定部または入荷情報決定部１２２８、通知情報決定部１２３０、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。処理部１２４０は、顧客の入場を検出するための検出部を含んでいてもよい。通知情報決定部１２３０は、新しい予定商品納入情報を検出するための情報検出部を含んでいてもよい。制御部１２２０は、滞在時間決定部１２２４、購入傾向決定部１２２６、納入情報決定部１２２８、通知情報決定部１２３０、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〜３Ｊ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〜３Ｊの各情報は表の形態をとってもよい。

図３Ａは、車両管理装置５０の発券機によって生成されデータベース１６２に保存される駐車券の駐車券情報のレコードのデータ構造の例を示している。その駐車券情報は、例えば、顧客ＩＤ（識別情報）または会員ＩＤ、来店日、入庫時間、および出庫時間のフィールドを含んでいる。

図３Ｂは、車両管理装置５０によってＥＴＣ車載器から顧客情報を受信して生成されデータベース１６２に保存される駐車場ＥＴＣ情報のレコードのデータ構造の例を示している。その駐車場ＥＴＣ情報は、例えば、顧客ＩＤ、来店日、入庫時間、および出庫時間のフィールドを含んでいる。

図３Ｃは、情報処理端末４０、料金端末３０またはサーバ装置１０によって生成されデータベース１６２に保存される顧客カード操作情報のレコードのデータ構造の例を示している。顧客カード操作情報は、例えば、顧客ＩＤ、来店日、端末閲覧時間、およびレジ精算時間のフィールドを含んでいる。

例えば、顧客が入店時に情報処理端末４０のリーダ・ライタ４４に顧客カードまたは会員カードを接触させたときに、情報処理端末４０またはサーバ装置１０は、情報処理端末４０のディスプレイ上で顧客に対して情報を表示し、顧客カード操作情報を生成する。端末閲覧時間は、顧客が入店時に情報処理端末４０のリーダ・ライタ４４に、例えばＩＣカードのような顧客カードまたは会員カードを接触させて情報を閲覧した時間または時刻を表す。また、例えば、店員または顧客が顧客カードまたは会員カードを用いて料金端末３０で購入商品を精算したときに、料金端末３０またはサーバ装置１０は、その精算情報に基づいて顧客カード操作情報を生成する。レジ精算時間は、顧客が入店時に料金端末３０のリーダ・ライタ３４に、例えばＩＣカードのような顧客カードまたは会員カードを接触させた時間または時刻を表す。

図３Ｄは、会員として予め登録された顧客の店舗における滞在情報のレコードのデータ構造の例を示している。その滞在情報は、例えば、顧客ＩＤ、入店時間（日時）、補正された滞在時間、平均滞在時間、補充商品の購入日の滞在時間、および補充商品の非購入日の滞在時間のフィールドを含んでいる。ここで、補充商品とは営業開始時間後に補充納入される予定の商品を表し、補充とはその予定商品納入情報（図３Ｉ）の商品の納入を表す。また、平均滞在時間は、補充商品の購入日および補充商品の非購入日の全体の平均滞在時間を表す。補充商品の非購入日は、顧客が補充商品を購入しなかったが他の商品を購入した日を表す。この場合、補充商品の購入日の滞在時間は、顧客の補充商品の購入日の平均滞在時間を表し、補充商品の非購入日の滞在時間は、顧客が補充商品を購入しなかったが他の商品を購入した日の平均滞在時間を表す。

滞在情報は、その少なくとも一部が、サーバ装置１０、料金端末３０、情報処理端末４０、および／または車両管理装置５０によって生成されて、データベース１６２に保存されてもよい。

図３Ｅは、過去の顧客購入履歴情報のレコードのデータ構造の例を示している。その過去の顧客購入履歴情報は、例えば、顧客ＩＤ、購入日、購入時間、納入者ＩＤまたは生産者ＩＤ、商品コード、および購入数のフィールドを含んでいる。

過去の顧客購入履歴情報は、例えば、料金端末３０によって商品販売情報がデータベース１６２に保存されたときに、その商品販売情報に基づいて、サーバ装置１０および／または料金端末３０、等によって生成されて、データベース１６２に保存されてもよい。

図３Ｆは、顧客購入傾向情報のレコードのデータ構造の例を示している。その顧客購入傾向情報は、例えば、顧客ＩＤ、納入者ＩＤ、商品コードのフィールドを含んでいる。

顧客購入傾向情報は、後で説明するように、例えばサーバ装置１０によってデータベース１６２の情報に基づいて生成されてデータベース１６２に保存されてもよい。

図３Ｇ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、納入者ＩＤ、商品コード、および数量のフィールドを含んでいる。

商品在庫情報は、サーバ装置１０、在庫管理端末２０および／または料金端末３０によって生成されてデータベース１６２に保存されてもよい。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当日の各商品の納入数の累積的な合計から、料金端末３０によって記録された当日のその商品の販売数の累積的な合計を減算した数量が、その商品の在庫数量として記録されてもよい。

図３Ｈは、過去の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。その過去の商品補充情報は、例えば、納入者ＩＤ（生産者ＩＤ）、商品コード、納入数、納入日、および納入時間（時刻）のフィールドを含んでいる。過去の商品補充情報は、予定商品納入情報（図３Ｉ）に対応する商品納入情報に基づいて生成されたものであってもよい。過去の商品補充情報は、過去の商品納入情報の一部であってもよい。

過去の商品補充情報は、サーバ装置１０および／または在庫管理端末２０によって生成されてデータベース１６２に保存されてもよい。

図３Ｉは、予定商品納入情報または予定入荷情報のレコードのデータ構造の例を示している。その予定商品納入情報は、例えば、納入者ＩＤ、商品コード、予定納入数、予定納入日、および予定納入時間（時刻）のフィールドを含んでいる。

予定商品納入情報は、納入者の情報処理端末６０等から受信した予定の商品納入に関する情報に基づいてサーバ装置１０によって生成されてデータベース１６２に保存されてもよい。

図３Ｊは、補正された予定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。その補正された予定商品納入情報は、例えば、納入者ＩＤ、商品コード、予定納入数、予定納入日、および予定納入時間（時刻）、および補正された納入時間（時刻）のフィールドを含んでいる。

補正された予定商品納入情報は、サーバ装置１０によってデータベース１６２の当日および過去の予定商品納入情報に基づいて生成されてデータベース１６２に保存されてもよい。

図４Ａおよび４Ｂは、実施形態による、サーバ装置１０によって実行される予定商品納入情報の通知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。

次に、図４Ａを参照して、ステップ５０２〜５２４について概略的に説明する。ステップ５０８〜５２４の一部については、さらに後で図５〜１５を参照して具体的に説明する。

ステップ５０２において、サーバ装置１０のプロセッサ１０２（またはその処理部１２４０）は、顧客が販売店またはその駐車場に入場したことを検出する。その検出は、処理部１２４０中の検出部によって実行されてもよい。

例えば、車両管理装置２０は、顧客の車両が駐車場に入ったときに、駐車券情報または駐車場ＥＴＣ情報を生成してデータベース１６２に保存する。また、例えば、情報処理端末４０は、例えばＩＣカードのような顧客カードがそのリーダ・ライタ４４の接触領域に接触したことを検出して、そのカード情報を読み取って、顧客カード操作情報を生成してデータベース１６２に保存する。顧客カードは、例えば、顧客情報が格納されたＩＣカードまたは磁気カードであってもよい。サーバ装置１０のプロセッサ１０２（処理部１２４０またはその検出部）は、当日の駐車券情報または駐車場ＥＴＣ情報がデータベース１６２に保存されたときにその保存を検出して、顧客の入場を検出してもよい。また、サーバ装置１０のプロセッサ１０２（処理部１２４０またはその検出部）は、当日の顧客カード操作情報がデータベース１６２に保存されたときにその保存を検出して、顧客の入場を検出してもよい。このようにして、販売店またはその駐車場に入場した顧客の顧客ＩＤが決定される。

ステップ５０４において、プロセッサ１０２（またはその滞在時間決定部１２２４）は、データベース１６２のカレンダ情報に基づいて、当日の利用日区分を判定する。利用日区分は、例えば、平日、土曜日、日曜日・祝日、特別日、等の区分であってもよい。

ステップ５０６において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、データベース１６２の天気情報にアクセスして、当日の天候または天気を判定する。天候は、営業時間における天候であり、例えば、晴れ、雨、曇り、雪、等であってもよい。当日の天気情報は、店員が情報処理端末４０を操作し入力してデータベース１６２に保存したものであっても、またはサーバ装置１０がネットワーク５を介してウェブ上の天気情報サイトから自動的に取得してデータベース１６２に保存したものであってもよい。

ステップ５０８において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、データベース１６２におけるその顧客の過去の駐車券情報、駐車場ＥＴＣ情報および顧客カード操作情報から、当日の条件と類似した条件の過去の日の顧客の滞在時間の平均値を求めまたは決定する。但し、それらの日は、顧客が何らかの商品を購入した来店日である。プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、その平均滞在時間を滞在情報としてデータベース１６２に保存する。その条件は、例えば、当日と同じ利用区分の過去の日の内の、当日と同じまたは類似する天候の過去の日であってもよい。プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、さらに、その過去の日の中で、その顧客が補充された商品を購入した日の平均滞在時間と、その顧客が補充された商品を購入しなかった日の平均滞在時間とを求めてそれぞれ滞在情報としてデータベース１６２に保存してもよい。

一方、データベース１６２に顧客のそのような過去の駐車券情報、駐車場ＥＴＣ情報および顧客カード操作情報のいずれの情報も存在しない場合には、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、或る初期値を用いてもよい。

ステップ５１０において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、その顧客の補充商品を購入した日の滞在時間が、その顧客の補充商品を購入しなかった日の滞在時間より長いかどうかを判定する。その補充商品を購入した日の滞在時間が、その補充商品を購入しなかった日の滞在時間より長いと判定された場合、手順はステップ５１２に進む。この場合、その顧客が補充商品を購入する日は、その顧客の滞在時間がその他の日よりも長くなると期待される。

ステップ５１０においてその補充商品を購入した日の滞在時間が、その補充商品を購入しなかった日の滞在時間より長くない、即ちその補充商品を購入した日の滞在時間が、その補充商品を購入しなかった日の滞在時間以下であると判定された場合、手順はステップ５１４に進む。この場合、その顧客が補充商品を購入する日であってもその顧客の滞在時間が長くなることは期待されない。

ステップ５１２において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、その顧客が補充商品の入荷を待つ時間を含めたその顧客の可能性ある滞在時間を求めて、滞在情報中の補正された滞在時間としてデータベース１６２に保存する。可能性ある滞在時間は、推定されまたは予測された滞在時間であってもよい。

プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、例えば、その顧客の補充商品を購入した日の滞在時間および／または補充商品を購入しなかった日の滞在時間に基づいて、その顧客の全体の平均滞在時間を補正し、その補正された滞在時間を可能性ある滞在時間として決定してもよい。その際、顧客が補充商品を購入するために補充商品の入荷を待つ可能性のある追加滞在時間または延長後の限度の時間（時刻）または出場時間が求められてもよい。

ステップ５１４において、プロセッサ１０２（またはその購入傾向決定部１２２６）は、その顧客の過去の顧客購入履歴情報および過去の商品補充情報に基づいて、その顧客の補充商品の購入傾向、即ちその顧客がどの補充商品を購入する傾向があるかを決定する。それによって、その顧客が購入する可能性のあるまたは可能性の高い補充商品を選択することができる。プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、その顧客の補充商品の購入傾向に関する情報を顧客購入傾向情報としてデータベース１６２に保存する。

図４Ｂを参照すると、ステップ５１６において、プロセッサ１０２（またはその通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２の商品在庫情報を取得する。ステップ５１８において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、商品在庫情報に基づいて、顧客の購入傾向のある商品が欠品しているまたは品切れかどうかを判定する。その商品が欠品していると判定された場合は、手順はステップ５２０に進む。このように、欠品している商品を選択することによって、その時点で販売店で購入可能な商品を通知対象から除外することができ、それによってその後の通知効果の低い予定商品納入情報の顧客への通知を回避することができる。その商品が欠品していないと判定された場合は、手順は図４Ａおよび４Ｂのルーチンを出る。

代替形態として、欠品しているかどうかを判定する代わりに、その商品の在庫数量が、欠品に近い或る閾値より少ない状態かどうかが判定されてもよい。例えば、ジャガイモの在庫数または陳列数が閾値３個より少ない場合、顧客は料理するには数が少な過ぎると考えて購入せずその後のジャガイモの入荷を待つ可能性がある。このように、或る閾値より少ない商品を選択することによって、その時点で販売店で充分な数購入可能な商品を通知対象から除外することができ、それによって通知効果の低い予定商品納入情報の顧客への通知を回避することができる。

但し、図４Ｂに破線矢印で示されているように、ステップ５１４の後、ステップ５１６および５１８をスキップしてステップ５２０に進んでもよい。この場合、顧客の購入傾向のある商品がその時点で販売店で販売されている場合でも、その後で入荷するより新鮮な商品の入荷に関する情報の通知が可能になる。

ステップ５２０において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、過去の商品補充情報およびその予定商品納入情報に基づいて、予定納入時間と実際の納入時間の間の誤差に従ってその欠品商品または購入傾向ありの商品の予定商品納入情報の納入時間を補正してもよい。納入時間は、販売店または顧客の視点で入荷時間と称されてもよい。プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、例えば、過去の予定納入時間と実際の納入時間の間の誤差時間が０または無視し得る場合には、予定商品納入情報の納入時間を補正しない。プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、その誤差に基づいて補正されたまたは補正されなかった予定商品納入情報を、適用される予定商品納入情報として決定する。補正された予定商品納入情報は、その商品の補正された納入時間を含んでいてもよい。補正がない場合、補正された納入時間は、結果的に補正前の元の納入時間と同じであってもよい。このように、予定商品納入情報の納入時間を過去の商品補充情報および過去の予定商品納入情報に基づいて補正することによって、より信頼性の高い納入時間を使用することができ、できるだけ顧客の期待を裏切らないようにすることができる。

ステップ５２２において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、適用される予定商品納入情報の中に、顧客の滞在情報の滞在時間もしくは補正後の滞在時間内にまたは待つ可能性のある限度の時間前に補充納入される予定の商品があるかどうかを判定する。顧客のその滞在時間内に補充納入される予定の商品があると判定された場合は、手順はステップ５２４に進む。一方、顧客の滞在時間内に補充納入される予定の商品がないと判定された場合は、手順は図４Ａおよび４Ｂのルーチンを出る。それによって、顧客が補充商品を購入するために補充商品の入荷を待つ可能性のある滞在時間内または限度の時間の前に補充納入される予定の商品を選択することができ、通知効果の小さいまたは顧客が望まない可能性のある情報の通知を回避することができる。

ステップ５２４において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、ステップ５２２で判定されて選択された予定商品納入情報を、その顧客に通知される予定商品納入情報または予定入荷情報として決定してデータベース１６２に保存する。その後、手順は図４Ａおよび４Ｂのルーチンを出る。

図５Ａは、図４Ａおよび４Ｂのフローチャートと並行してまたはその後で、サーバ装置１０によって実行される予定商品納入情報を通知するための処理のフローチャートの例を示している。

図５Ａを参照すると、ステップ５０２は図４Ａのものと同様である。ステップ５０２の後のステップ７２６において、プロセッサ１０２（処理部１２４０）は、データベース１６２から、図４Ｂのステップ５２４で決定されたその顧客に通知される予定商品納入情報または予定入荷情報を取り出して、顧客の携帯情報端末６４に送信する。予定商品納入情報または予定入荷情報は、例えば電子メールの形態で携帯情報端末６４に送信されてもよい。顧客は、自己の携帯情報端末６４のディスプレイ上でその選択された予定商品納入情報または予定入荷情報を表示して見る。それによって、入場した顧客に短時間で着実にその予定商品納入情報を通知することができる。

図５Ｂは、図４Ａおよび４Ｂのフローチャートと並行してまたはその後で、情報処理端末４０によって実行される予定商品納入情報を通知するための処理のフローチャートの例を示している。

ステップ７０２において、情報処理端末４０は、顧客によって顧客カードがそのリーダ・ライタ４４の接触領域に接触させられたことを検出する。ステップ７０２は、図４Ａのステップ５０２における情報処理端末４０による顧客カードの検出であってもよい。ステップ７４６において、情報処理端末４０は、データベース１６２から、図４Ｂのステップ５２４で決定されたその顧客に通知される予定商品納入情報または予定入荷情報を取り出して、そのディスプレイ上に表示する。そのために、情報処理端末４０は、予定商品納入情報または予定入荷情報の送信要求をサーバ装置１０に送信してもよい。この場合、その要求に応答して、サーバ装置１０は、データベース１６２からその顧客に通知される予定商品納入情報または予定入荷情報を取り出して情報処理端末４０に送信する。それによって、駐車場を利用しない顧客にもその選択された予定商品納入情報を通知することができ、また、顧客の店舗での滞在中に発生した予定商品納入情報の中の選択された情報を通知することができる。

図６は、図４Ａのステップ５０８（平均滞在時間の決定）の具体的なフローチャートの例を示している。

図７Ａ〜７Ｅは、図６のフローチャートに使用される表の例を示している。
図７Ａは、駐車券情報の表の例を示している。図７Ｂは、駐車場ＥＴＣ情報の表の例を示している。図７Ｃは、顧客カード操作情報の表の例を示している。図７Ｄは、滞在情報の表の例を示している。図７Ｅは、顧客の過去のデータが存在しない場合における初期値を使用した滞在情報の表の例を示している。

図６を参照すると、ステップ６０２において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、データベース１６２の例えば図７Ａの表のような駐車券情報を或る条件で検索して、その条件に適合する駐車券情報を抽出し取得する。その条件は、例えば、図４Ａのステップ５０２で読み取られた顧客カードのカード情報の顧客ＩＤ、ステップ５０４で判定された利用日区分、ステップ５０６で判定された天候、および補充商品の購入の有無であってもよい。補充商品の購入の有無の条件は、例えば、補充商品を購入した日の駐車券情報のみの抽出、補充商品を購入しなかった商品購入日の駐車券情報のみの抽出、および補充商品の購入に関係なく商品購入日の駐車券情報の抽出であってもよい。補充商品を購入した日と購入しなかった日は、例えば、過去の顧客購入履歴情報（図３Ｅ）、過去の商品補充情報（図３Ｈ）、および／または通知用の予定商品納入情報（図１４）に基づいて決定されてもよい。但し、駐車券情報は存在しないことがある。

ステップ６０４において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、ステップ６０２で抽出された駐車券情報の日以外の日について、データベース１６２の例えば図７Ｂの表のような駐車場ＥＴＣ情報をステップ６０２の条件と同様の条件で検索する。それによって、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、その条件に適合する駐車場ＥＴＣ情報を抽出し取得する。ステップ６０２で抽出された駐車券情報の日以外の日について検索することによって、同じ日の情報を重複して抽出することが回避される。但し、駐車場ＥＴＣ情報は存在しないことがある。

ステップ６０６において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、ステップ６０２と６０４で抽出された駐車券情報と駐車場ＥＴＣ情報の日以外の日について、データベース１６の例えば図７Ｃの表のような顧客カード操作情報をステップ６０２の条件と同様の条件で検索する。それによって、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、その条件に適合する顧客カード操作情報を抽出し取得する。同じ日付の複数の顧客カード操作情報が存在する場合には、時間または時刻の早いものが選択されてもよい。ステップ６０２および６０４で抽出された日以外の日について検索することによって、同じ日の情報を重複して抽出することが回避される。但し、顧客カード操作情報は存在しないことがある。このように駐車券情報、駐車場ＥＴＣ情報および顧客カード操作情報を取得することによって、顧客の入場に関する情報が取得される可能性が高くなる。

ステップ６０８において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、取得された駐車券情報、駐車場ＥＴＣ情報および顧客カード操作情報のいずれかの情報があるかどうかを判定する。いずれかの情報があると判定された場合は、手順はステップ６１０に進む。いずれの情報もないと判定された場合は、手順はステップ６１２に進む。

ステップ６１０において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、顧客の取得された駐車券情報、駐車場ＥＴＣ情報および顧客カード操作情報のいずれかの情報に基づいて、図７Ｄの表のようなその顧客の各平均滞在時間を算出して滞在情報としてデータベース１６２に保存する。平均滞在時間は、例えば、出庫時間から入庫時間を減算して得られた差の時間、およびレジ精算時間から端末閲覧時間を減算して得られた差の時間を用いて求められてもよい。また、平均滞在時間は、例えば、駐車券情報および駐車場ＥＴＣ情報における、出庫時間から入庫時間を減算して得られた差の時間から、駐車場と店舗の間の平均的な移動時間を減算した時間を用いて求められてもよい。

図７Ｄの滞在情報には、顧客ＩＤ「０００００１」の顧客の、当日の入店時間８時２０分、および補充商品の購入の有無に関係ない商品購入日の平均滞在時間１時間４０分が含まれている。その滞在情報には、さらに、補充商品の購入日の平均滞在時間２時間２分、および補充商品を購入しなかった日（商品購入日）の平均滞在時間１時間が含まれている。

当日の入店時間は、当日の駐車券情報または駐車場ＥＴＣ情報の入庫時間、または顧客カード操作情報の最初の端末閲覧時間であってもよい。補充商品の購入日の平均滞在時間は、第１の形態として、例えば、過去の顧客購入履歴情報の中で、購入商品の予定商品納入情報（図３Ｉ）の発生時またはその前に入場し、かつその商品補充情報（図３Ｈ）の納入時間の後でその補充された商品を購入した日の平均滞在時間を表していてもよい。この場合、補充商品を購入しなかった日の平均滞在時間は、それ以外の商品購入日の平均滞在時間を表していてもよい。代替的第２の形態として、補充商品の購入日の平均滞在時間は、例えば、過去の顧客購入履歴情報の中で、携帯情報端末６４に予定商品納入情報を含む電子メールを送信しまたは情報処理端末４０で予定商品納入情報が閲覧された後でその商品が購入された日の平均滞在時間であってもよい。この場合、補充商品を購入しなかった日の平均滞在時間は、例えば、顧客への予定商品納入情報の通知がない、顧客が情報処理端末４０で予定商品納入情報を閲覧しなかった、および通知された予定商品納入情報の商品入荷を待たずに出場した商品購入日、の平均滞在時間であってもよい。補充商品の購入日の平均滞在時間は、第１と第２の形態の双方で選択された相異なる日の平均滞在時間であってもよい。

ステップ６１２において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、データベース１６２における滞在時間に関する初期値の情報に基づいて、図７Ｅの表のような初期値の各平均滞在時間を決定する。その初期値は、利用日区分および天候等の条件別に異なるものが使用されてもよい。

図７Ｅの滞在情報には、初期値として、顧客の平均滞在時間１時間、補充商品の購入日の滞在時間１時間、および補充商品を購入しなかった日の滞在時間１時間が含まれている。

このように、各滞在時間は当日の利用日区分および天候の条件に応じて決定されるので、当日の利用日区分および天候に応じた各滞在時間が求められ得る。ステップ６１０および６１２で決定された各滞在時間は、図４Ａのステップ５１０および５１２で使用される。

図８Ａおよび８Ｂは、図４Ａのステップ５１２（滞在時間の補正）に使用される表の例を示している。
図８Ａは、補正されていない滞在情報の表の例を示している。図８Ｂは、補正された滞在情報の表の例を示している。

図４Ａの５１２において、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、例えば顧客の過去の滞在情報に基づいて、その顧客が補充商品の入荷を待つ時間を含めたその顧客の可能性ある滞在時間を求める。その可能性ある滞在時間は、例えば、顧客の平均滞在時間ａまたは補充商品を購入した日の滞在時間ｂを補正しまたは延長した滞在時間ｅであってもよい。

そのために、プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、例えば図８Ａの滞在情報の表において、顧客の補充商品を購入した日の滞在時間ｂと補充商品を購入しなかった日の滞在時間ｃとに基づいて、平均滞在時間ａを補正し、補正された滞在時間ｅを求めてもよい。例えば、滞在時間ｂから滞在時間ｃを減算して得られた差が補正時間ｄとして求められ（ｄ＝ｂ−ｃ）、平均滞在時間ａに補正時間ｄを加算して得られた和が、補正された滞在時間ｅとして求められてもよい（ｅ＝ａ＋ｄ）。代替形態として、例えば、補正された滞在時間ｅとして、補充商品を購入した日の平均の滞在時間ｂに補正時間ｄ（＝ｂ−ｃ）の２分の１を加算して得られた和が使用されてもよい（ｅ＝ｂ＋ｄ／２）。

それによって、顧客の可能性ある滞在時間が、顧客が補充商品の入荷を待つ可能性のある追加時間を含むように、また補充商品を購入した日の平均の滞在時間ｂより幾分か長く設定できるであろう。

別の代替形態として、補正された滞在時間ｅの代わりに、補充商品を購入した日の平均の滞在時間ｂが、顧客が補充商品の入荷を待つ時間を含めたその顧客の可能性ある滞在時間として使用されてもよい。それによって、その顧客の可能性ある滞在時間を簡単に求めることができる。但し、この場合、補充商品を購入した日の平均の滞在時間ｂは平均の滞在時間なので、顧客は実際にはそれより長い時間待つ可能性がある。

プロセッサ１０２（滞在時間決定部１２２４）は、例えば図８Ｂの滞在情報の表のような、補正された滞在時間ｅ＝２時間４２分を含む滞在情報をデータベース１６２に保存する。但し、ステップ５１２が実行されず、滞在情報が補正された滞在時間を含まないこともある。この場合、平均滞在時間ａと補充商品を購入した日の平均の滞在時間ｂのうちのいずれか長い滞在時間が、ステップ５２２において可能性ある滞在時間として使用されてもよい。

例えば、図８Ａにおいて、平均滞在時間ａ＝１時間４０分、補充商品を購入した日の滞在時間ｂ＝２時間２分、補充商品を購入しなかった日の滞在時間ｃ＝１時間であり、補正時間ｄ＝ｂ−ｃ＝１時間２分であり、補正された滞在時間ｅ＝ａ＋ｄ＝２時間４２分である。図８Ｂにおいて、顧客は、補充商品を購入しようと判断した場合には、入店時間８時２０分から２時間４２分後の１１時２分まで待つことが期待される。

図９は、図４Ａのステップ５１４（商品購入傾向の決定）の具体的なフローチャートの例を示している。

図１０Ａおよび１０Ｂ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、過去の顧客購入履歴情報の表の例を示している。図１０Ｂは、顧客購入傾向情報の表の例を示している。

図９を参照すると、ステップ６２２において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、図１０Ａの表のようなデータベース１６２の顧客の過去の顧客購入履歴情報に基づいて、例えば異なる日付の数を集計して、その顧客の来店回数を求める。この場合、来店回数は、その顧客の来店日数または商品購入日の日数であってもよい。例えば、顧客ＩＤ「０００００１」の顧客の来店回数は、１００回である。

ステップ６２４において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、求められた来店回数が正の値かまたは０（ゼロ）回より多いかどうかを判定する。来店回数が正の値であると判定された場合は、手順はステップ６２６に進む。来店回数が正の値でない、即ち０回であると判定された場合は、手順はステップ６３６に進む。

ステップ６２６において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、過去の顧客購入履歴情報に基づいて、その顧客の各商品コードと各納入者ＩＤの組合せごとに購入回数を集計して、その顧客の各納入者の商品ごとの購入回数を求める。例えば、顧客ＩＤ「０００００１」の顧客による納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」の購入回数は、８０回である。例えば、顧客ＩＤ「０００００１」の顧客による納入者ＩＤ「Ｂ」の商品コード「０００００５」の商品「ごぼう」の購入回数は、４０回である。

ステップ６２８において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、その顧客が購入した各納入者の各商品について、顧客の来店回数Ｖに対する各納入者の各商品の購入回数Ｐの割合（Ｐ／Ｖ）が閾値ＴＨより大きいかどうかを判定する（Ｐ／Ｖ＞ＴＨ）。閾値は、例えば０．６、０．７または０．８であってもよい。例えば、納入者ＩＤ「Ａ」の商品「大根」は、顧客の来店回数Ｖ＝１００回に対するその顧客の各納入者の各商品の購入回数Ｐ＝８０回の割合（Ｐ／Ｖ）が閾値ＴＨ＝０．７より大きい場合、その顧客の購入傾向ある商品として選択され決定されてもよい。来店回数Ｖに対する購入回数Ｐの割合（Ｐ／Ｖ）が閾値より大きいと判定された場合は、手順はステップ６３０に進む。それによって、顧客の購入傾向の高い商品が選択され決定される。来店回数Ｖに対する購入回数Ｐの割合（Ｐ／Ｖ）が閾値より大きくないと判定された場合は、手順はステップ６３４に進む。

ステップ６３０において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、その選択された特定の納入者の特定の商品をその顧客の購入傾向がある商品と判定して、図１０Ｂの表のような顧客購入傾向情報を生成してデータベース１６２に保存する。顧客購入傾向情報は、顧客ＩＤ、納入者ＩＤおよび商品コードを含んでいる。顧客購入傾向情報は、図４Ｂのステップ５１８および５２０において使用される。

ステップ６３４において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、その顧客の過去の顧客購入履歴情報における全ての納入者および商品についてステップ６２８〜６３０の処理が実行されたかどうかを判定する。全ての納入者および商品について処理が実行されたと判定された場合には、手順は図９のルーチンを出る。未だ全ての納入者および商品について処理が完了していないと判定された場合には、手順はステップ６２８に戻る。

ステップ６３６において、プロセッサ１０２（購入傾向決定部１２２６）は、平均的な購入傾向の初期値の納入者ＩＤおよび商品コードを顧客購入傾向情報として設定してもよい。その初期値の納入者ＩＤおよび商品コードは、データベース１６２に予め登録され保存された、顧客の性別、年齢、家族構成、利用日区分、当日の天候、現在の時間の時間帯（例えば、朝、昼、夕、晩）、等の情報に応じて予め設定されていてもよい。その後、図９のルーチンを出る。

図１１は、図４Ｂのステップ５１６（在庫情報の取得）に使用される商品在庫情報の表の例を示している。商品在庫情報は、どの納入者のどの商品の在庫数量が何個あるかを表している。

図４Ｂの５１６において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２の商品在庫情報の中から、図４Ａのステップ５１４または図９のステップ６３０において顧客の購入傾向ありと判定された商品の商品在庫情報を抽出して取得する。

上述のように、ステップ５１８において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、商品在庫情報に基づいて、顧客の購入傾向のある商品が欠品しているかどうかを判定する。例えば、図１１の商品在庫情報の表において、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」は、在庫数量が０（ゼロ）で欠品している。上述したように、代替形態として、欠品しているかどうかを判定する代わりに、その商品の在庫数量が或る閾値より少ないかどうかが判定されてもよい。その商品が欠品しているまたは或る閾値より少ないと判定された場合は、手順はステップ５２０に進む。

図１２は、図４Ｂのステップ５２０（商品納入情報の決定）の具体的なフローチャートの例を示している。

図１３Ａ〜１３Ｃは、図１２のフローチャートに使用される表の例を示している。
図１３Ａは、予定商品納入情報の表の例を示している。図１３Ｂは、過去の商品補充情報の表の例を示している。図１３Ｃは、当日の、補正された予定商品納入情報の表の例を示している。

図１２を参照すると、ステップ６５２において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２の当日の予定商品納入情報の中から、その顧客のその欠品しているもしくは少ない商品またはその購入傾向のある商品の予定商品納入情報を抽出して取得する。図１３Ａの予定商品納入情報の表において、例えば、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」は、予定納入日２０１１年９月２９日、予定納入時間１０時に２０本納入予定であることが示されている。

ステップ６５４において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、その顧客のそのような商品の予定商品納入情報があるかどうかを判定する。その商品の予定商品納入情報があると判定された場合は、手順はステップ６５６に進む。その商品の予定商品納入情報がないと判定された場合は、手順は図１２のルーチンを出る。

ステップ６５６において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２の予定商品納入情報から、その顧客のその欠品しているもしくは少ない商品またはその購入傾向のある商品の過去の予定商品納入情報を抽出して取得する。

ステップ６５８において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、そのような取得された過去の予定商品納入情報があるかどうかを判定する。図１３Ａの予定商品納入情報の表において、例えば、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」は、過去の予定納入日２０１１年９月１９日、予定納入時間１０時に、４０本納入予定であることが示されている。そのような取得された過去の予定商品納入情報があると判定された場合は、手順はステップ６６０に進む。そのような取得された過去の予定商品納入情報がないと判定された場合は、手順は図１２のルーチンを出る。

ステップ６６０において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２の過去の商品補充情報から、その取得された過去の予定商品納入情報に対応する過去の商品補充情報を抽出して取得する。この場合、その取得された過去の予定商品納入情報における納入者の納入予定の商品の予定納入日に対応する同じ納入者、商品および納入日の商品補充情報が抽出される。

ステップ６６２において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、その取得された過去の予定商品納入情報に対応する商品補充情報があるかどうかを判定する。そのような対応する商品補充情報があると判定された場合は、手順はステップ６６４に進む。そのような対応する商品補充情報がないと判定された場合は、手順は図１２のルーチンを出る。

図１３Ｂの過去の商品補充情報の表において、例えば、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」は、納入日２０１１年９月１９日、納入時間１１時３０分に４０本納入されたことが示されている。この場合、同日の図１３Ａにおけるその商品の予定納入時間と、図１３Ｂにおける実際の納入時間との間には、１時間３０分の誤差または遅延がある。

ステップ６６４において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、その取得された過去の予定商品納入情報の平均の予定納入時間と、その対応する商品補充情報における平均の納入時間との間の誤差または遅延時間を、納入時間の誤差時間として算出する。前述したように、過去の予定納入時間と実際の納入時間の間の誤差時間が０または無視し得る場合には、予定商品納入情報の納入時間を補正しなくてもよい。あるいは、そのような誤差または補正がない場合、補正された納入時間は、結果的に補正前の元の予定納入時間と同じであってもよい。

図１３Ａの表において、例えば、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」の過去の予定納入時間の平均は、１０時である。図１３Ｂの表において、例えば、それに対応する納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」の過去の実際の納入時間の平均は、１１時である。従って、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」の過去の平均予定納入時間と過去の平均納入時間の間には、１時間の誤差時間または遅延時間がある。

ステップ６６６において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、当日におけるその顧客の欠品しているもしくは少ない商品または購入傾向のある商品の予定商品納入情報の予定納入時間を、その誤差時間だけ補正する。プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、その補正された予定納入時間をデータベース１６２の当日の対応する予定商品納入情報の中に保存する。このように、予定納入時間を過去の納入実績に基づいて補正することによって、信頼性の高い納入時間を使用することができる。その後、手順は図１２のルーチンを出る。

図１３Ａの予定商品納入情報の表において、例えば、納入者ＩＤ「Ａ」の商品コード「０００００１」の商品「大根」の予定納入日２０１１年９月２９日の予定納入時間１０時がその誤差時間または遅延時間１時間だけ加算補正されて、補正後の予定納入時間１１時が得られる。その結果、図１３Ｃの補正された予定商品納入情報の表において、補正された予定納入時間１１時が追加的に保存される。

図４Ｂのステップ５２２において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、図１３Ｃのような予定商品納入情報の中に、図８Ｂのような顧客の滞在情報の滞在時間内に補充納入される予定の商品があるかどうかを判定する。その滞在時間は、上述した、顧客が補充商品の入荷を待つ時間を含めたその顧客の可能性ある滞在時間である。その滞在時間は、補正された滞在時間がある場合はその補正された滞在時間であり、補正された滞在時間がない場合は平均滞在時間と補充商品を購入した日の平均の滞在時間のうちのいずれか長い滞在時間であってもよい。そのような商品があると判定された場合は、手順は図４Ｂのステップ５２４に進む。

例えば、図８Ｂの表における顧客の補正された滞在時間は８時２０分〜１１時２分であり、図１３Ｃの表における補正された予定納入時間は１１時である。従って、納入者ＩＤ「Ａ」の商品「大根」は、顧客の滞在時間内に補充納入される予定である。このようにして、各顧客が商品の入荷を待つ可能性のある時間内に入荷する予定の商品の予定商品納入情報だけが抽出され選択される。

図１４は、図４Ｂのステップ５２４（通知される予定商品納入情報の決定）に使用される通知用の予定商品納入情報の表の例を示している。通知用の予定商品納入情報は、例えば、納入者ＩＤ、商品コード、予定納入数、予定納入日、予定納入時間、通知の有無（１：有、０：無）を含んでいる。この場合、予定納入時間は、例えば図１３Ｃの表におけるような補正された予定納入時間が存在する場合にはその補正された予定納入時間である。通知の“有”は、図１４のような予定商品納入情報の商品の予定納入数、予定納入日および予定納入時間が、電子メール送信またはディスプレイ上での表示によって顧客に通知済みであることを示している。通知の“無”は、図１４のような予定商品納入情報の商品の予定納入数、予定納入日および予定納入時間が、顧客に未だ通知されていないまたは通知されなかったことを示している。

図１５は、各顧客が情報処理端末４０のリーダ・ライタ４４に顧客カードまたは会員カードを接触させたときに情報処理端末４０のディスプレイに表示される予定商品納入情報の表示画面の例を示している。

図４Ｂのステップ５２４において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、図１４のような通知用の予定商品納入情報を、その顧客に通知される予定商品納入情報または予定入荷情報として決定する。図４Ａのステップ５０２または図５Ｂのステップ７０２において情報処理端末４０で顧客カードが検出された場合、図５Ｂのステップ７４６が実行される。その際、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、その決定された予定商品納入情報に基づいて、例えば図１５の表示画面のような予定商品納入情報を情報処理端末４０のディスプレイに表示する。その表示画面は、顧客カードの顧客の購入傾向のある商品の予定入荷時間を含んでいる。

一方、図４Ａのステップ５０２または図５Ａのステップ５０２においてサーバ装置１０で駐車券情報または駐車場ＥＴＣ情報が検出された場合、図４Ａのステップ７２６が実行される。その際、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、図１５の表示画面のような内容の情報を含む予定商品納入情報を電子メールで顧客の携帯情報端末６４に送信して、顧客に通知してもよい。

図１６は、別の実施形態による、サーバ装置１０によって実行される顧客の商品購入傾向を決定する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。

ステップ５０２〜５１４は、図４Ａのものと同様である。この場合、サーバ装置１０のプロセッサ１０２は、顧客の商品購入傾向を決定してデータベース１６２に保存する。図１６のフローチャートは、図４Ｂのステップ５１６〜５２４を含まない。

図１７は、図１６のフローチャートが実行された後で実行される、サーバ装置１０によって実行される予定商品納入情報の通知のための概略的な処理のフローチャートの別の例を示している。但し、図１７のフローチャートは、追加的に、図４Ａおよび４Ｂのフローチャートが実行された後で実行されてもよい。

図１７を参照すると、ステップ７１６において、サーバ装置１０のプロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２から、納入者によって登録された新しい予定商品納入情報を抽出または検出して取得する。その検出は、通知情報決定部１２３０中の、新しい予定商品納入情報を検出するための情報検出部によって実行されてもよい。

ステップ７１８において、プロセッサ１０２（通知情報決定部１２３０）は、データベース１６２の顧客の滞在情報に基づいて、新しい予定商品納入情報の中に、販売店に滞在中の顧客の購入傾向のある商品があるかどうかを判定する。その商品があると判定された場合は、手順はステップ５２０に進む。その商品がないと判定された場合は、手順は図１７のルーチンを出る。

ステップ５１６〜５２４は、図４Ｂのものと同様である。但し、図１７に破線矢印で示されているように、ステップ５１８の後、ステップ５１６および５１８をスキップしてステップ５２０に進んでもよい。図１７のフローチャートが実行された後で、図５Ａおよび５Ｂの予定商品納入情報の通知のためのフローチャートが実行されてもよい。

図１６および１７の処理または図４Ａおよび４Ｂおよび１７の処理によれば、販売店に顧客が滞在している間に新しい予定商品納入情報が登録された場合に、その顧客にその購入傾向のある商品の予定納入情報を通知することができる。

上述の実施形態によれば、特定の商品の予定納入情報をその商品を購入する可能性の高い顧客にだけ選択的に通知することができ、鮮度の高い商品を顧客に販売することができる。

上述の実施形態では、産地直売店において納入される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。また、実施形態は、例えば、パンおよび洋菓子、生菓子、総菜のような鮮度が好まれまたは賞味期限の短い商品の製造販売を行うスーパーマーケットのような小売店において、そのような商品が入荷する場合における顧客への商品の予定入荷情報の通知にも適用できる。

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）記憶装置における、客の入場時間を含む前記客の入場情報を検出し、
前記記憶装置における前記客の過去の滞在情報に基づいて、前記入場情報の前記入場時間からの前記客の可能性ある滞在時間を求め、
前記記憶装置における予定商品入荷情報に基づいて、特定の商品の予定入荷時間を決定し、
前記予定入荷時間が前記可能性ある滞在時間内である場合に、前記客に対する前記特定の商品の前記予定入荷時間を含む通知情報を生成する
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）前記入場時間からの前記可能性ある滞在時間は、前記過去の滞在情報に基づいて、前記客の平均滞在時間および追加滞在時間を決定し、前記客の前記平均滞在時間に前記客の前記追加滞在時間を加算することによって求められるもの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）前記通知情報は、前記入場情報が検出されたとき、または前記予定商品入荷情報が新しい情報として検出されたときに、生成されるものであ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）前記記憶装置における在庫情報に基づいて前記特定の商品が欠品しているまたは前記特定の商品の在庫数量が閾値より少ないと判定された場合に、前記特定の商品の前記予定入荷時間が決定されるものであることを特徴とする、付記１乃至３のいずれかに記載のプログラム。
（付記５）前記特定の商品の予定入荷時間が、前記特定の商品の前記予定商品入荷情報および過去の商品入荷情報に基づいて決定されるものであることを特徴とする、付記１乃至４のいずれかに記載のプログラム。
（付記６）情報処理装置が、
記憶装置における、客の入場時間を含む前記客の入場情報を検出し、
前記記憶装置における前記客の過去の滞在情報に基づいて、前記入場情報の前記入場時間からの前記客の可能性ある滞在時間を求め、
前記記憶装置における予定商品入荷情報に基づいて、特定の商品の予定入荷時間を決定し、
前記予定入荷時間が前記可能性ある滞在時間内である場合に、前記客に対する前記特定の商品の前記予定入荷時間を含む通知情報を生成する
処理を実行する方法。
（付記７）客の入場時間を含む前記客の入場情報、過去の滞在情報、予定商品入荷情報を格納する記憶装置と、
前記入場情報を検出する検出部と、
前記過去の滞在情報に基づいて、前記入場情報の前記入場時間からの前記客の可能性ある滞在時間を求める滞在時間決定部と、
前記予定入荷時間が前記可能性ある滞在時間内である場合に、前記客に対する前記特定の商品の前記予定入荷時間を含む通知情報を生成する通知情報決定部と、
含む情報処理装置。

５ ネットワーク
１０ サーバ装置
１６ 記憶装置
１０２ プロセッサ
１０４ メモリ
２０ 在庫管理端末
３０ 料金端末
５０、６０ 情報処理端末
６４ 携帯情報端末

Claims (6)

1. 記憶装置における、客の入場時間を含む前記客の入場情報を検出し、
   前記記憶装置における前記客の過去の滞在情報に基づいて、前記入場情報の前記入場時間からの前記客の可能性ある滞在時間を求め、
   前記記憶装置における予定商品入荷情報に基づいて、特定の商品の予定入荷時間を決定し、
   前記予定入荷時間が前記可能性ある滞在時間内である場合に、前記客に対する前記特定の商品の前記予定入荷時間を含む通知情報を生成する
   処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
2. 前記入場時間からの前記可能性ある滞在時間は、前記過去の滞在情報に基づいて、前記客の平均滞在時間および追加滞在時間を決定し、前記客の前記平均滞在時間に前記客の前記追加滞在時間を加算することによって求められるものであることを特徴とする、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記通知情報は、前記入場情報が検出されたとき、または前記予定商品入荷情報が新しい情報として検出されたときに、生成されるものであることを特徴とする、請求項１または２に記載のプログラム。
4. 前記記憶装置における在庫情報に基づいて前記特定の商品が欠品しているまたは前記特定の商品の在庫数量が閾値より少ないと判定された場合に、前記特定の商品の前記予定入荷時間が決定されるものであることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載のプログラム。
5. 情報処理装置が、
   記憶装置における、客の入場時間を含む前記客の入場情報を検出し、
   前記記憶装置における前記客の過去の滞在情報に基づいて、前記入場情報の前記入場時間からの前記客の可能性ある滞在時間を求め、
   前記記憶装置における予定商品入荷情報に基づいて、特定の商品の予定入荷時間を決定し、
   前記予定入荷時間が前記可能性ある滞在時間内である場合に、前記客に対する前記特定の商品の前記予定入荷時間を含む通知情報を生成する
   処理を実行する方法。
6. 客の入場時間を含む前記客の入場情報、過去の滞在情報、予定商品入荷情報を格納する記憶装置と、
   前記入場情報を検出する検出部と、
   前記過去の滞在情報に基づいて、前記入場情報の前記入場時間からの前記客の可能性ある滞在時間を求める滞在時間決定部と、
   前記予定入荷時間が前記可能性ある滞在時間内である場合に、前記客に対する前記特定の商品の前記予定入荷時間を含む通知情報を生成する通知情報決定部と、
   含む情報処理装置。

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