JP2014035707A - 配置販売システム、商品管理サーバ、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのニーズに合致する可能性の高い商品を選択可能な配置販売システムを提供する。
【解決手段】配置箱１１および商品管理サーバ２０を備える配置販売システム１であって、販売実績が低い商品と、商品データベースとのマッチングをとることによって配置箱に配置する第１の候補商品を抽出する商品抽出部２４と、第１の候補商品の優先度を引き上げる優先度設定部２５とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザ宅に配置箱を配備し、使用した商品の代金を決済する配置販売に関する。

配置販売方式または先用後利方式と呼ばれる販売形態（以下、配置販売と記載する）が、たとえば薬販売の分野において普及している。

特許文献１には、薬を配置販売するシステムであって、顧客（ユーザ）の配置薬に対するニーズ、および、その使用状況を把握することを可能にする配置薬販売システムが記載されている。この配置薬販売システムにおいて、配置薬収納箱（配置箱）は、配置薬収容箱のふたの開動作、および、各薬収容部からの配置薬の取出動作を検出する動作検出手段と、配置薬収容箱の開動作があった旨を通知する信号、および、配置薬の取出動作があった旨を通知する信号を管理センター側に送信する信号送信手段とを備えている。一方、管理センターは、上記信号送信手段から送信される上記信号を受信する信号受信手段と、開動作および取り出された配置薬に関する情報を配置薬管理データとして記録するデータ記録手段とを備えている。

特許文献２には、在庫切れを防止しかつ不良在庫の発生を防止する配置販売業における在庫管理装置および在庫管理方法が記載されている。この在庫管理装置は、消化率と総消化量から次期の必要配置量を算出して下限在庫量を設定し、この下限在庫量を下回らないように商品の総在庫量を管理する。これにより、在庫切れおよび在庫過剰を防止する。

特開２００５−２７５７４１号公報（２００５年１０月６日公開） 特開２００２−５３２０９号公報（２００２年２月１９日公開）

上述のように、従来の配置販売システムの目的は、(i) 配置箱の使用状況をより正確に把握および管理する、(ii) 得られた管理情報に基づいて、より効率的にユーザを訪問（または配送）する、の２点である。ユーザの使用状況を正確に把握することは、すでに配置箱に配置されている商品を効率よく補充するために有益である。その一方で、従来の配置販売システムは、配置箱に配置されていない商品（薬）に関するユーザのニーズを取得できないという課題を有する。従来の販売システムは、配置箱に配置されている商品の使用状況を取得し、配置販売の事業者は、その使用状況に基づいてユーザのニーズを推測するためである。以下において、配置販売の事業者のことを、単に事業者と表現する。

また、配置販売において取り扱う商品は薬だけに限られない。よって、配置箱に配置可能な商品は莫大な数にのぼる。一方で、配置箱に配置可能な商品の数は、配置箱の収容可能容量によって制約をうける。言い換えれば、配置箱に配置される商品は、事業者が扱う全商品のうちごくわずかな商品である。配置箱に配置されている商品がユーザのニーズと合致していれば、ユーザは配置箱から商品を購入する確率が高くなる。一方、ユーザのニーズと合致していなければ、ユーザは商品を購入せず、配置箱が利用される頻度は低下する虞がある。すなわち、配置箱に各ユーザのニーズと合致する商品を配置することは、配置販売における売り上げを伸ばすためのポイントである。

本発明は、上述の課題を鑑みなされたものであり、配置販売において、事業者が取り扱う莫大な商品の中から、各ユーザのニーズに合致する可能性の高い商品を選択可能な配置販売システムを提供することを目的とする。

本発明の一実施形態に係る配置販売システムは、上記の課題を解決するために、事業者がユーザに寄託する配置箱、および、上記事業者が管理する商品管理サーバを備える配置販売システムであって、上記配置箱は、複数の商品を配置する配置スペースと、上記配置スペースに配置されている上記複数の商品の状態を検知する商品検知手段と、上記商品検知手段の検知結果を送信する送信手段とを備え、上記商品管理サーバは、上記送信手段が送信する検知結果を受信する受信手段と、上記検知結果を逐次記憶することによって蓄積し、かつ、上記事業者が取り扱う各商品の商品情報を登録した商品データベースを記憶している記憶手段と、上記記憶手段に蓄積された検知結果から上記複数の商品に含まれる各商品の販売実績の高いか低いかを判定する販売実績判定手段と、上記販売実績が低いと判定された商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第１の候補商品を抽出する商品抽出手段と、当該第１の候補商品の優先度を引き上げる優先度設定手段と、を備えていることを特徴とする。

上記の構成によれば、配置販売システムは、事業者がユーザに寄託する配置箱、および、事業者が管理する商品管理サーバを備えている。

配置箱は、配置スペースと、商品検知手段と、送信手段とを備えている。商品検知手段は、配置スペースに配置されている複数の商品の在庫数を検知する。商品検知手段は、これらの検知結果を送信手段を介して送信する。

一方、商品管理サーバは、受信手段と、記憶手段と、販売実績判定手段と、商品抽出手段と、優先度設定手段とを備えている。受信手段は、配置箱が備える送信手段が送信する検知結果を受信し、記憶手段に出力する。記憶手段は、検知結果を逐次記憶し蓄積する。また、記憶手段は、事業者が取り扱う各商品の商品情報を登録した商品データベースを記憶している。販売実績判定手段は、記憶手段に蓄積された検知結果から上記複数の商品に含まれる各商品の販売実績の高いか低いかを判定する。商品抽出手段は、販売実績判定手段によって販売実績が低いと判定された商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第１の候補商品を抽出する。優先度設定手段は、第１の候補商品の優先度を引き上げる。

このように、上記候補商品の優先度を引き上げることによって、事業者が取り扱う膨大な商品の中から、各ユーザのニーズに合致する可能性の高い商品を選択できる。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムでは、さらに、上記優先度設定手段は、販売実績が高いと判定された商品の優先度を引き上げ、販売実績が低いと判定された商品の優先度を引き下げることが好ましい。

上記の構成によれば、販売実績が高いと判定された商品は売れ行きのよい商品であり、低いと判定された商品は売れ行きの悪い商品である。上記の構成によれば、売れ行きのよい商品の優先度を引き上げることによって、配置スペースにおいて当該商品の在庫切れを防止可能である。一方、売れ行きの悪い商品の優先度を引き下げることによって、売れ行きの悪い商品が、ユーザのもとへ配送される可能性を抑制可能である。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムでは、さらに、ユーザの視聴履歴を送信する通信手段を有するテレビジョン受像器をさらに備え、上記商品抽出手段は、上記視聴履歴に含まれるテレビ番組のメタ情報を取得し、さらに、上記メタ情報に含まれるキーワードと上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第２の候補商品を抽出し、上記優先度設定手段は、当該第２の候補商品の優先度を引き上げることが好ましい。

上記の構成によれば、ユーザが視聴したテレビ番組の視聴履歴は、ユーザの嗜好および興味対象を反映している可能性が高い。商品抽出手段は、視聴履歴に含まれるテレビ番組のメタ情報に含まれるキーワードと、商品データベースとのマッチングをとることによりユーザに配送する第２の候補商品を抽出する。さらに、優先度設定手段は、メタ情報に含まれるキーワードと関連性の高い第２の候補商品の優先度を引き上げる。このことによって、ユーザが視聴したテレビ番組で紹介された商品、または、当該テレビ番組で紹介された商品に関連のある第２の候補商品の優先度が高く設定される。したがって、各ユーザの潜在的なニーズにも合致する可能性の高い商品を選択することが可能である。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムでは、さらに、ユーザの体重を含む健康情報を送信する通信手段を有する体重計をさらに備え、上記通信手段が送信する健康情報を受信する受信手段と、上記健康情報を逐次記憶することによって蓄積する記憶手段と、上記商品データベースに格納される商品情報は、カロリーに関する情報を含み、上記商品抽出手段は、上記配置スペースに配置されている上記複数の商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第３の候補商品を抽出し、さらに、上記第３の候補商品の商品情報に基づいて、上記第３の候補商品のそれぞれが高カロリーな候補商品または低カロリーな候補商品のいずれに該当するかを判定し、上記優先度設定手段は、蓄積されている上記健康情報に基づいて、上記ユーザの体重が増加傾向にあるか否かを判定し、増加傾向にあれば上記高カロリーな候補商品の優先度を引き下げ、上記低カロリーな候補商品の優先度を引き上げることが好ましい。

上記の構成によれば、ユーザの体重が増加傾向にあれば、上記優先度設定手段は、上記カロリーが高い商品の優先度を引き下げ、上記カロリーが低い商品の優先度を引き上げる。したがって、ユーザの健康状態に適した商品を選択することが可能である。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムでは、さらに、上記商品データベースに含まれる各商品の商品情報は、ユーザが上記各商品を購入した際の環境情報を含み、上記商品抽出手段は、上記各商品が売れたタイミングと、上記環境情報との相関関係を解析することによって、上記商品データベースから特定の環境において売れる可能性の高い商品を抽出し、上記優先度設定手段は、上記特定の環境において売れる可能性の高い商品の優先度を引き上げることが好ましい。

上記の構成によれば、商品抽出手段は、各商品が売れたタイミングと、環境情報との相関関係を解析することによって、商品データベースから特定の環境において売れる可能性の高い商品を抽出する。優先度設定手段は、特定の環境において売れる可能性の高い商品の優先度を引き上げる。したがって、特定の環境が続くことが予想される場合に、ユーザの潜在的なニーズに合致する可能性の高い商品を選択することが可能である。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムでは、さらに、上記記憶手段は、各ユーザの属性情報をユーザデータベースとして格納しており、上記属性情報は、ユーザの居住地域、性別、年齢層、既婚または未婚、子供の有無に関する情報を含み、上記商品抽出手段は、上記属性情報が含む情報のうち少なくとも１つを条件として、上記ユーザデータベースの中から当該ユーザと一致するユーザグループを抽出し、上記販売実績判定手段は、当該ユーザグループの購入履歴を解析することによって、当該ユーザグループにおける人気商品を特定し、上記優先度設定手段は、当該ユーザグループにおける人気商品の優先度を引き上げることが好ましい。

上記の構成によれば、商品抽出手段は、ユーザデータベースの中から属性情報が当該ユーザの属性情報と一致するユーザグループを抽出する。販売実績手段は、このユーザグループの購入履歴を解析することによって、このユーザグループにおける人気商品を特定する。優先度設定手段は、このユーザグループにおける人気商品の優先度を引き上げる。このように特定された人気商品は、このユーザグループに属するユーザが購入する可能性が高い。したがって、ユーザの潜在的なニーズに合致する可能性の高い商品を選択することが可能である。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムでは、さらに、上記商品抽出手段は、上記商品データベースに新たに追加された新商品があれば当該新商品を抽出し、上記優先度設定手段は、上記新商品の優先度を高く設定することが好ましい。

上記の構成によれば、優先度設定手段は、商品データベースに新たに追加された新商品の優先度を高く設定する。新製品の優先度を高く設定することによって、新製品を配置箱に配置する可能性が高まる。

また、本発明に係る商品管理サーバでは、事業者がユーザに寄託し、配置スペースに配置されている商品の状態を購入情報として送信する配置箱とともに配置販売システムを構成する商品管理サーバにおいて、上記送信手段が送信する検知結果を受信する受信手段と、上記検知結果を逐次記憶することによって蓄積し、かつ、上記事業者が取り扱う各商品の商品情報を登録した商品データベースを記憶している記憶手段と、上記記憶手段に蓄積された検知結果から上記複数の商品に含まれる各商品の販売実績の高いか低いかを判定する販売実績判定手段と、上記販売実績が低いと判定された商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第１の候補商品を抽出する商品抽出手段と、当該第１の候補商品の優先度を引き上げる優先度設定手段と、を備えていることを特徴とする。

また、本発明の一態様に係る配置販売システムが含む商品管理サーバが備えている各手段としてコンピュータを動作させるためのプログラム、および、それらの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ついても本発明の範疇に含まれる。

このように、本発明の一態様に係る配置販売システムは、事業者がユーザに寄託する配置箱、および、上記事業者が管理する商品管理サーバを備える配置販売システムであって、上記配置箱は、複数の商品を配置する配置スペースと、上記配置スペースに配置されている上記複数の商品の状態を検知する商品検知手段と、上記商品検知手段の検知結果を送信する送信手段とを備え、上記商品管理サーバは、上記送信手段が送信する検知結果を受信する受信手段と、上記検知結果を逐次記憶することによって蓄積し、かつ、上記事業者が取り扱う各商品の商品情報を登録した商品データベースを記憶している記憶手段と、上記記憶手段に蓄積された検知結果から上記複数の商品に含まれる各商品の販売実績の高いか低いかを判定する販売実績判定手段と、上記販売実績が低いと判定された商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する候補商品を抽出する商品抽出手段と、上記販売実績が低いと判定された商品の優先度を引き下げるとともに、上記候補商品の優先度を引き上げる優先度設定手段とを備えている。

上記配置販売システムによれば、事業者が取り扱う膨大な商品の中から、各ユーザのニーズに合致する可能性の高い商品を選択することが可能になる。

本発明の一実施形態に係る配置販売システムの概略を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る配置販売システムが用いる商品データベースの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る配置販売システムが備える商品抽出部が実行する処理を示すフローチャートである。 本発明の別の実施形態に係る配置販売システムの概略を示すブロック図である。 本発明の別の実施形態に係る配置販売システムが用いるテレビ番組のメタ情報の一例を示す図である。 本発明の別の実施形態に係る配置販売システムが備える商品抽出部が実行する処理を示すフローチャートである。 （ａ）は上記配置販売システムが備える商品抽出部が抽出した候補商品の一例を示す図であり、（ｂ）は上記配置販売システムが備える優先度設定部が優先度を設定した後の候補商品の一例を示す図である。 上記配置販売システムが備える優先度設定部が実行する処理を示すフローチャートである。 上記配置販売システムが備える優先度設定部が実行する別の処理を示すフローチャートである。 上記配置販売システムが備える商品抽出部および優先度設定部が実行するさらに別の処理を示すフローチャートである。 本発明の別の実施形態に係る配置販売システムの概略を示す概略図である。

〔第１の実施形態〕
（配置販売システム１の概略）
配置販売システム１について、図１および２を参照しながら説明する。図１は、配置販売システム１の概略を示すブロック図である。配置販売システム１は、事業者がユーザＡに寄託する配置箱１１、および、事業者が管理する商品管理サーバ２０を備えている。本実施形態において、配置箱１１は、ユーザＡ宅１０に配備されているものとして説明する。なお、ユーザＡが配置販売システム１の利用を始める際に、ユーザＡは、氏名、住所、電話番号などのユーザ情報を事業者に対して提供する。これらの情報を、以下では、ユーザＡの属性情報と呼ぶ。一方、事業者は、ユーザＡに固有の識別情報であるユーザＩＤを付与する。各ユーザのユーザＩＤおよび属性情報は、ユーザデータベースにまとめられ、たとえば後述する記憶部２２に記憶されている。

（配置箱１１）
配置箱１１は、複数の商品１２が配置される配置スペース１３を備えている。商品１２は、常備薬、食料品、飲料品、日用雑貨など、いかなる商品であってもよい。配置スペース１３には、一例として１０種類の商品１２ａ〜１２ｊが配置されているとして説明する。なお、本実施形態において、商品１２ａ〜１２ｊのそれぞれは、沖縄ビール、ポテチうす塩、沖縄塩、・・・というように、１種類の商品を表している。配置されている各商品１２ａ〜１２ｊの在庫数は特に限定されるものではない。

（商品検知部１４）
商品検知手段である商品検知部１４は、配置スペース１３に配置されている各商品１２ａ〜１２ｊの状態を検知する。より具体的には、商品検知部１４は、各商品１２ａ〜１２ｊの在庫数を検知する。商品検知部１４は、商品１２の状態を検知するたびに検知結果１６を送信部１５に出力する。検知結果１６は、たとえば、商品１２ａは２個、商品１２ｂは５個、商品１２ｃは１個、・・・、１２ｊは３個というように、各商品１２ａ〜１２ｊと、その在庫数とが対応付けられている情報である。

商品検知部１４は、商品１２の状態を、一定の間隔をもって周期的に検知してもよいし、ユーザＡがいずれかの商品を購入するたびに検知してもよいし、後述する商品管理サーバからの検知指示信号を受信することによって検知してもよい。なお、検知結果１６は、商品検知部１４が検知した日時情報を含むことが好ましい。

商品検知部１４は、各商品１２ａ〜１２ｊの在庫数を検知可能な構成であればよい。たとえば、商品の有無を検知可能なセンサーが、各商品１２ａ〜１２ｊを配置する所定の場所にそれぞれ配設されていてもよい。また、商品検知部１４は、配置スペース１３の全領域を撮影可能なデジタルカメラ、および、画像処理部を備えていてもよい。すなわち、デジタルカメラは、配置スペース１３の全領域を撮影し、画像処理部は、この撮影された画像を画像処理することによって各商品１２ａ〜１２ｊの在庫数を検知する構成であってもよい。

（送信部１５）
送信手段である送信部１５は、商品検知部１４から取得する検知結果１６を、ネットワーク３０を介して後述する商品管理サーバ２０が備える受信部２１へ送信する。

（商品管理サーバ２０）
商品管理サーバ２０は、受信部２１と、記憶部２２と、販売実績判定部２３と、商品抽出部２４と、優先度設定部２５とを備えている。

（受信部２１）
受信手段である受信部２１は、送信部１５が送信する検知結果１６を受信し、記憶部２２に出力する。

（記憶部２２）
記憶手段である記憶部２２は、受信部２１から入力される検知結果１６を、逐次記憶し蓄積する。また、記憶部２２は、商品データベースを記憶している。商品データベースとは、事業者が取り扱う全ての商品について、各商品の商品情報を登録したデータベースである。図２に、商品データベースが含む商品情報の一例を示す。商品データベースは、商品情報として、商品コード、商品名、商品ジャンル、キーワード、関連地域、価格、製造者および優先度を含んでいる。本実施形態において、優先度は５段階の数値（１から５）によって表されるものとして説明する。しかし、優先度はこれに限定されるものではない。なお、商品情報は、上記以外の情報（たとえば商品のカロリーなど）を含んでいてもよい。

事業者は、商品データベースに登録されていない新商品を商品データベースに登録に追加する際に、当該追加商品の優先度を任意の値に設定可能である。言い換えれば、事業者は、新商品を商品データベースに登録する際に、その新商品の優先度を事業者独自のルールに基づいて設定すればよい。図２に例示するように、沖縄ビール、ポテチうす塩および沖縄塩の優先度は、それぞれ２に設定されている。

なお、記憶部２２は、商品データベースに加えて、ユーザデータベースを記憶していてもよい。ユーザデータベースは、ユーザＡの属性情報、ユーザＡの配置箱１１に配置されている各商品１２ａ〜１２ｊに関する各商品情報を含んでいる。

（販売実績判定部２３）
販売実績判定手段である販売実績判定部２３は、記憶部２２に蓄積された複数の検知結果１６を解析することによって、ユーザＡ宅１０に配備されている配置箱１１における各商品１２ａ〜１２ｊの販売実績が高いか低いかを判定する。以下において、販売実績とは特に断りのない場合を除き、配置箱１１における販売実績のことを意味する。

ここでは、商品１２ａを例にして販売実績について説明する。販売実績判定部２３は、複数の検知結果１６から商品１２ａの在庫数の推移を抽出する。ユーザＡが商品１２ａを購入していれば、購入した数だけ商品１２ａの在庫数は減少する。一方、ユーザＡが商品１２ａを購入していなければ、商品１２ａの在庫数は変化しない。言い換えれば、記憶部２２に蓄積されている商品１２ａの在庫数の経時変化は、商品１２ａの販売履歴と対応する。販売実績判定部２３は、商品１２ａの販売履歴に基づいて、商品１２ａの販売実績が高いまたは低いのいずれであるかを判定する。

上述の販売実績の判定を、販売実績判定部２３は、各商品１２ａ〜１２ｊのすべてについて実行する。販売実績が高いと判定された商品は、売れ行きがよい商品である。以下において、売れ行きがよい商品のことを人気商品と表現する。一方、販売実績が低いと判定された商品は、売れ行きが悪い商品である。以下において、売れ行きが悪い商品のことを不人気商品と表現する。

なお、販売実績の高いか低いかを判定する際の判定基準は、各商品１２ａ〜１２ｊに対して別個に定められていてもよい。

（商品抽出部２４）
商品抽出手段である商品抽出部２４は、販売実績判定部２３によって販売実績が低いと判定された商品、すなわち、不人気商品と、商品データベースとのマッチングをとる。このマッチングによって、商品抽出部２４は、不人気商品となんらかの関連を有する第１の候補商品を抽出する。そして、第１の候補商品を、配送リスト２６に出力する。なお、商品抽出部２４が抽出する第１の候補商品は、１つであっても複数であってもよい。

図３に示すのフローチャートを参照しながら、商品抽出部２４が第１の候補商品を抽出する流れを説明する。なお、このフローチャートは、販売実績判定部２３による販売実績の判定を含んでいる。本実施形態では、事業者が、ユーザＡのユーザＩＤを入力することをトリガーとして、商品抽出部２４は、第１の候補商品の抽出を実行する。なお、第１の候補商品を抽出するトリガーは、ユーザＩＤの照会に限定されるものではない。たとえば、商品抽出部２４は、所定の期間ごとに、第１の候補商品を抽出する構成であってもよい。

ステップＳ５１：商品抽出部２４は、入力されたユーザＩＤをユーザデータベースに照会することによって、ユーザＡの配置箱１１に配置されている各商品１２ａ〜１２ｊに関する商品情報を取得する。

ステップＳ５２：商品抽出部２４は、各商品１２ａ〜１２ｊを配送リスト２６に追加する。なお、配送リスト２６については後述する。

ステップＳ５３：販売実績判定部２３は、まず、商品１２ａについて販売実績が高いか低いかを判定する。

ステップＳ５４：販売実績判定部２３が、商品１２ａの販売実績を高いと判定した場合（ステップＳ５４においてＮｏの場合）、商品抽出部２４は、商品１２ａに関する処理をしない。

ステップＳ５５：販売実績判定部２３が、商品１２ａの販売実績を低いと判定した場合（ステップＳ５４においてＹｅｓの場合）、商品抽出部２４は、商品１２ａと、商品データベースに登録されている各商品とのマッチングをとる。このマッチングは、商品データベースに格納されている商品情報のうち、商品ジャンルおよびキーワードを参照することによって実行可能である。商品抽出部２４は、商品１２ａの商品情報に対して、商品ジャンルが一致する商品、および、キーワードが一致する商品を第１の候補商品として抽出し、配送リスト２６に追加する。

販売実績判定部２３および商品抽出部２４は、上述のステップＳ５３およびＳ５４、または、ステップＳ５３〜Ｓ５５の処理を、各商品１２ａ〜１２ｊに対して繰り返す。

このようにして、商品抽出部２４は、抽出した第１の候補商品に関する商品情報と、配置箱１１にすでに配置されている各商品１２ａ〜１２ｊに関する商品情報とを、配送リスト２６に出力する。

（優先度設定部２５）
優先度設定手段である優先度設定部２５は、商品抽出部２４から配送リスト２６を取得する。優先度設定部２５は、配送リスト２６に含まれる各商品１２ａ〜１２ｊおよび第１の候補商品の優先度を、各商品の販売実績に応じて設定する。具体的には、優先度設定部２５は、各商品１２ａ〜１２ｊのうち、人気商品の優先度を１引き上げ、不人気商品の優先度を１引き下げる。また、優先度設定部２５は、不人気商品と関連を有する第１の候補商品の優先度を１引き上げる構成であってもよい。さらには、優先度設定部２５は、長期間にわたって販売実績のない商品を不良在庫商品とみなし、当該不良在庫商品の優先度を１に設定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、人気商品の優先度を引き上げることによって、後述する配送リスト２６に人気商品が含まれる確率が高くなる。したがって、配置スペース１３における人気商品の在庫切れを防止しやすくなる。また、不人気商品の優先度を引き下げることによって、後述する配送リスト２６に人気商品が含まれる確率が低くなる。したがって、不人気商品が、ユーザＡ宅１０へ配送される可能性を抑制可能である。また、第１の候補商品の優先度を引き上げることによって、不人気商品の代わりに第１の候補商品が配送リスト２６に含まれる確率が高くなる。すなわち、第１の候補商品がユーザＡ宅１０に配送される確率が高くなる。

（配送リスト２６および配送商品２７）
商品抽出部２４が出力する配送リスト２６は、第１の候補商品に関する商品情報と、各商品１２ａ〜１２ｊに関する商品情報とを含んでいる。また、優先度設定部２５によって、各商品の商品情報が含む優先度は、各商品の販売実績に応じて設定されている。

商品管理サーバ２０が備える配送商品選択部（図１には図示せず）は、第１の候補商品について設定された優先度、および、各商品１２ａ〜１２ｊについて設定された優先度を比較し、優先度の高い商品をユーザＡに配送すべき配送商品２７として選択する。配送リスト２６が含む優先度に基づいて選択された配送商品２７は、ユーザＡ宅１０に配送され、配置箱１１の配置スペース１３に配置される。

また、配送商品選択部は、各商品１２ａ〜１２ｊのなかに、所定の優先度より低い優先度を有する商品が含まれているか否かを判定してもよい。たとえば、優先度１の商品が各商品１２ａ〜１２ｊのなかに含まれている場合、その商品は不良在庫商品とみなされており、ユーザＡが購入する可能性は著しく低いと予想される。この場合、配送商品選択部は、不良在庫商品を配置箱１１から撤去する指示を出力してもよい。配送商品選択部が、不良在庫商品を撤去する指示を出力することによって、不良在庫商品と第１の候補商品との入れ替えを実現する。

なお、配置スペース１３への配置、および、配置スペース１３からの撤去は、ユーザＡ自身が行ってもよいし、配送商品２７を配送する配送員が行ってもよい。

（配置販売システム１の変形例）
配置販売システム１の変形例について、以下に説明する。販売実績判定部２３は、記憶部２２に蓄積された複数の検知結果１６を解析することによって、前年の同じ時期に販売実績が高かった商品を選択することが可能である。優先度設定部２５は、当該商品の優先度をたとえば１引き上げてもよい。この構成によれば、前年の同時期にユーザＡが頻繁に購入していた商品が配送商品として選択される可能性が高くなる。

また、販売実績判定部２３は、記憶部２２に蓄積された複数の検知結果１６を解析することによって、ユーザＡが所定の期間ごとに定期的に購入する傾向がある商品を選択することが可能である。販売実績判定部２３は、ユーザＡが当該商品を最後に購入した日と、上記所定の期間から、当該商品の次回購入予定日を算出する。優先度設定部２５は、次回購入予定日が近づいてきた場合に、当該商品の優先度をたとえば１引き上げてもよい。この構成によれば、次回購入予定日が近づいてきた場合に、当該商品が配送商品として選択される可能性が高まる。

〔第２の実施形態〕
（配置販売システム１０１の概略）
配置販売システム１０１について、図４〜１１を参照しながら説明する。図４は、配置販売システム１０１の概略を示すブロック図である。配置販売システム１と同様の部材に関しては同様の部材番号を付し、その説明を省略する。配置販売システム１０１は、事業者がユーザＡに寄託する配置箱１１、および、事業者が管理する商品管理サーバ１２０を備えている。本実施形態において、配置箱１１は、ユーザＡ宅１１０内に配備されているものとして説明する。

配置販売システム１０１は、ユーザＡ宅１１０内にテレビジョン受像器（以下において、ＴＶと記載する）１１１およびヘルスメータ（体重計）１１３を備えている。また、外部記録部１３２および外部記録部１４２を備えている。また、配置販売システム１０１において、検知結果１６は記憶部１２２ａに記憶され、商品データベースは記憶部１２２ｂに記憶されている。これらの点において、配置販売システム１０１は、配置販売システム１と異なる。

（ＴＶ１１１）
ＴＶ１１１は、ユーザＡの視聴履歴１１６を送信する通信部（通信手段）１１２を備えている。外部記録部１３２は、図４に図示しない受信部を介して視聴履歴１１６を取得し、記憶する。本実施形態において、外部記録部１３２は、後述する情報提供者１３０が所有するものとして説明する。しかし、視聴履歴１１６を記録する記録部は、外部記録部１３２に限定されるものではない。たとえば、商品管理サーバ１２０が備える記憶部１２２ａに記憶してもよい。

（情報提供者１３０）
外部記録部１３２を所有する情報提供者は、テレビ番組のメタ情報を提供するメタ情報提供者である。テレビ番組のメタ情報は、テレビ番組の番組名、視聴日時に加え、番組ジャンル、ヘッドライン、紹介された商品情報などを含む情報である。図５に、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報の一例を示す。メタ情報は、図５に示す項目以外に、キーワードおよび関連地域を含んでいてもよい。

（商品抽出部１２４）
商品抽出手段である商品抽出部１２４は、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を利用して、外部記録部１３２からユーザＡの視聴履歴１１６、および、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報を取得する。視聴履歴１１６およびメタ情報を取得する対象期間は、たとえば、前回の商品配送日から現在までとする。

また、記憶部１２２ｂから、事業者が取り扱う全商品の商品情報を登録した商品データベースを取得する。さらに、商品抽出部１２４は、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報に含まれるキーワードと、商品データベースとのマッチングをとることによって、配置箱１１に配置する第２の候補商品を抽出し配送リスト２６に出力する。図５に示すメタ情報を例にすると、沖縄ビール、琉球ガラス皿、ポーク缶詰、沖縄限定ポテチなどの商品名、そして、飲料品／酒／ビール、食器／ガラス／皿、食料品／加工／缶詰、食料品／菓子／スナックなどの商品ジャンルを、マッチングのキーワードにすればよい。なお、メタ情報の中から選ぶキーワードは紹介された商品の商品名に限定されるものではない。たとえば、テレビ番組において紹介された観光地の名称などをキーワードとしてもよい。

図６に示すのフローチャートを参照しながら、商品抽出部１２４が第２の候補商品を抽出する流れを説明する。本実施形態では、事業者が、ユーザＡのユーザＩＤを入力することをトリガーとして、商品抽出部１２４は、第２の候補商品の抽出を実行する。なお、第２の候補商品を抽出するトリガーは、ユーザＩＤの照会に限定されるものではない。たとえば、商品抽出部１２４は、所定の期間ごとに、第２の候補商品を抽出する構成であってもよい。

ステップＳ６１：商品抽出部１２４は、入力されたユーザＩＤをユーザデータベースに照会することによって、ユーザＡの配置箱１１に配置されている各商品１２ａ〜１２ｊに関する商品情報を取得する。

ステップＳ６２：商品抽出部１２４は、各商品１２ａ〜１２ｊを配送リスト２６に追加する。

ステップＳ６３：商品抽出部１２４は、外部記録部１３２からユーザＡの視聴履歴１１６、および、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報を取得する。

ステップＳ６４：商品抽出部１２４は、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報に含まれる商品から、１つの商品（以下、商品ａとする）を選択する。

ステップＳ６５：商品抽出部１２４は、商品ａと、商品データベースに登録されてる各商品とのマッチングをとる。商品抽出部１２４は、商品名、商品ジャンル、キーワードおよび関連地域を参照することによって、このマッチングを実行する。マッチングの結果、商品ａとマッチする商品が商品データベースになければ、商品抽出部１２４は、商品ａに関する処理を終了し、ステップＳ６４に戻る。

ステップＳ６６：マッチングの結果、商品ａとマッチする商品が商品データベースにあれば、商品抽出部１２４は、これらのマッチする商品を第２の候補商品として配送リスト２６に追加する。

商品抽出部１２４は、上述のステップＳ６４およびＳ６５、または、ステップＳ６４〜Ｓ６６の処理を、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報に含まれる全ての商品について実行する。

このようにして、商品抽出部１２４は、抽出した第２の候補商品に関する商品情報と、配置箱１１にすでに配置されている各商品１２ａ〜１２ｊに関する商品情報とを、配送リスト２６に出力する。このようにして、商品抽出部１２４によって抽出された第２の候補商品の一例を、図７（ａ）に示す。図７（ａ）において、沖縄ビール、ポテチうす塩および沖縄塩の優先度は、それぞれ２に設定されている。

なお、商品抽出部１２４は、配送リスト２６とともに、ユーザＡの視聴履歴１１６、および、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報を、優先度設定部１２５に出力する構成であってもよい。

（優先度設定部１２５）
優先度設定手段である優先度設定部１２５は、商品抽出部１２４によって抽出された第２の候補商品の優先度を、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報を利用して設定する。

上述のメタ情報に含まれるキーワードとは、たとえば、テレビ番組中で紹介された店舗名、食べ物、旅行先地域、アーティスト名などである。これらのキーワードと、商品データベースとのマッチングをとることによって抽出された第２の候補商品は、これらのキーワードと高い関連性を有している商品である。

また、一般的にユーザは、自分の興味の対象または嗜好に合っている、または、合いそうなテレビ番組を選択して視聴する可能性が高い。したがって、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報に含まれるキーワードと、ユーザの興味の対象または嗜好とは、高い関連性を有している可能性が高い。

以上のことから、ユーザの興味の対象または嗜好と第２の候補商品とは、高い関連性を有している可能性が高い。さらに、優先度設定部１２５が、上述のメタ情報を利用して第２の候補商品の優先度を設定する。したがって、優先度設定部１２５は、ユーザＡの潜在的なニーズに合致する可能性の高い商品が高い優先度を有する配送リスト２６を出力可能である。ユーザＡの潜在的なニーズとは、配置箱１１における販売実績に直接的に現れないニーズのことである。視聴履歴１１６に代表されるユーザの生活情報から、ユーザの興味の対象または嗜好に関する情報を取得し、ユーザの潜在的なニーズを把握することは、配置販売の売り上げを伸ばすために有益である。

図８に示すフローチャートを参照しながら、優先度設定部１２５が、配送リスト２６に含まれる各商品１２ａ〜１２ｊ、および、第２の候補商品の優先度を設定する流れを説明する。本実施形態では、優先度設定部１２５は、商品抽出部１２４が出力する配送リスト２６を取得することをトリガーとして優先度設定の処理を実行する。

ステップＳ７１：優先度設定部１２５は、ユーザＩＤをユーザデータベースに照会し、外部記録部１３２からユーザＡの視聴履歴１１６、および、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報を取得する。なお、商品抽出部１２４が視聴履歴１１６、および、視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報を出力する構成であれば、優先度設定部１２５は、商品抽出部１２４からこれらの情報を取得してもよい。

ステップＳ７２：優先度設定部１２５は、配送リスト２６に含まれる商品から１つの商品（以下、商品ａとする）を選択する。

ステップＳ７３：優先度設定部１２５は、商品ａの商品名と、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品の商品名とのマッチングをとる。

ステップＳ７４：商品ａの商品名と、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品の商品名とが一致した場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を最も高い５に設定する。

ステップＳ７５：商品ａの商品名と、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品の商品名とが一致しない場合、優先度設定部１２５は、商品ａのジャンルおよびキーワードと、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品のジャンルおよびキーワードとのマッチングをとる。

ステップＳ７６：商品ａのジャンルおよびキーワードと、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品のジャンルおよびキーワードとが一致した場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を２引き上げる。

ステップＳ７７：商品ａのジャンルおよびキーワードと、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品のジャンルおよびキーワードとが一致しない場合、優先度設定部１２５は、商品ａの関連地域と、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる商品の関連地域とのマッチングをとる。

ステップＳ７８：商品ａの関連地域と、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報に含まれる関連地域とが一致した場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を１引き上げる。

優先度設定部１２５は、上述のステップＳ７２〜Ｓ７７、または、ステップＳ７２〜Ｓ７８の処理を、配送リスト２６に含まれる全ての商品について実行する。このようにして、優先度設定部１２５によって優先度を設定された商品の一例を、図７（ｂ）に示す。図７（ｂ）において、沖縄ビールは、その商品名が上記メタ情報（図５参照）が含む商品の商品名と一致している。したがって、沖縄ビールの優先度は、優先度設定部１２５によって５に設定されている。ポテチうす塩は、その商品ジャンルが上記メタ情報（図５参照）が含む商品の商品ジャンルと一致している。したがって、ポテチうす塩の優先度は、優先度設定部１２５によって、２から４に引き上げられている。沖縄塩の商品情報は、関連地域として日本／沖縄という情報を含んでいる。上記メタ情報は、図５には図示しないが、関連地域として日本／沖縄という情報を含んでいる。したがって、沖縄塩の関連地域は、上記メタ情報が含む関連地域と一致している。よって、沖縄塩の優先度は、優先度設定部１２５によって、２から３に引き上げられる。

以上のように、優先度設定部１２５は、配送リスト２６に含まれる商品と、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報とのマッチング結果に応じて、配送リスト２６に含まれる各商品の優先度を設定する。このことによって、第２の候補商品の中でも、ユーザＡが視聴したテレビ番組とより高い関連性を有する商品の優先度が高く設定される。

（配送リスト２６および配送商品２７）
商品抽出部１２４が出力する配送リスト２６は、第２の候補商品に関する商品情報と、各商品１２ａ〜１２ｊに関する商品情報とを含んでいる。また、優先度設定部１２５によって、各商品の商品情報が含む優先度は、ユーザＡが視聴したテレビ番組のメタ情報とのマッチング結果に応じて設定されている。

商品管理サーバ２０が備える配送商品選択部（図４には図示せず）は、第２の候補商品について設定された優先度、および、各商品１２ａ〜１２ｊの優先度を比較し、優先度の高い商品をユーザＡに配送すべき配送商品２７として選択する。配送リスト２６が含む優先度に基づいて選択された配送商品２７は、ユーザＡ宅１０に配送され、配置箱１１の配置スペース１３に配置される。すなわち、本実施形態における配送商品選択部は、第１の実施形態における配送商品選択部と同様の機能を有する。

（健康情報を用いた優先度設定）
配置販売システム１０１は、ユーザＡの体重を含む健康情報１１７を送信する通信部（通信手段）１１４を有するヘルスメータ１１３を備えていてもよい。体重のほかに、体脂肪率、内臓脂肪の多さ、筋肉量など、最近普及しているヘルスメータを用いて測定可能な情報を健康情報１１７として用いてもよい。また、ヘルスメータ１１３は、あらかじめユーザの身長を記憶しておくことによって、ユーザが体重を測定した際に、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）を健康情報１１７の１つとして算出する構成であってもよい。なお、通信部１１４が送信する健康情報１１７は、商品管理サーバ１２０が備える受信部１２１を介して記憶部１２２ａに記憶されている。

本実施形態では、健康情報１１７としてＢＭＩを用いる場合について、図９を参照しながら説明する。図９は、優先度設定部１２５が、ＢＭＩを用いて配送リスト２６に含まれる商品の優先度を設定する処理の流れを示すフローチャートである。優先度設定部１２５は、商品抽出部１２４が出力する配送リスト２６を取得することをトリガーとして優先度設定の処理を実行する。

ステップＳ８１：優先度設定部１２５は、ユーザＩＤをユーザデータベースに照会することによって、ユーザＡのＢＭＩ（健康情報１１７）を取得する。

ステップＳ８２：優先度設定部１２５は、配送リスト２６に含まれる商品から１つの商品（以下、商品ａとする）を選択する。なお、本実施形態において、配送リスト２６に含まれる各商品の商品情報は、各商品のカロリーを含んでいる。

ステップＳ８３：優先度設定部１２５は、商品ａのカロリーと、所定のカロリー閾値（たとえば３００ｋｃａｌ）とを比較することによって、商品ａがカロリーの高い商品であるか、低い商品であるかを判定する。商品ａのカロリーがカロリー閾値より高ければ、商品ａはカロリーの高い商品であると判定する。一方、商品ａのカロリーがカロリー閾値以下であれば、商品ａはカロリーの低い商品であると判定する。

ステップＳ８４：商品ａがカロリーの高い商品である場合、優先度設定部１２５は、ユーザＡのＢＭＩと、所定のＢＭＩ閾値（たとえば標準とされる２２）とを比較することによって、ユーザＡのＢＭＩが高いか低いかを判定する。ユーザＡのＢＭＩがＢＭＩ閾値より高ければ、ユーザＡのＢＭＩを高いと判定する。一方、ユーザＡのＢＭＩがＢＭＩ閾値以下であれば、ユーザＡのＢＭＩを低いと判定する。

ステップＳ８５：ユーザＡのＢＭＩが高い場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を１引き下げる。

ステップＳ８６：ユーザＡのＢＭＩが低い場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を１引き上げる。

ステップＳ８７：商品ａがカロリーの低い商品である場合、優先度設定部１２５は、ユーザＡのＢＭＩと、所定のＢＭＩ閾値（たとえば標準とされる２２）とを比較することによって、ユーザＡのＢＭＩが高いか低いかを判定する。

ステップＳ８８：ユーザＡのＢＭＩが高い場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を１引き上げる。

ステップＳ８９：ユーザＡのＢＭＩが低い場合、優先度設定部１２５は、商品ａの優先度を１引き下げる。

優先度設定部１２５は、上述の処理を、配送リスト２６に含まれる全ての商品について実行する。そして、優先度設定部１２５は、配送リスト２６を配送商品選択部に出力する。上述の処理によって、優先度設定部１２５は、ユーザＡのＢＭＩに応じて好ましい商品の優先度を引き上げることができる。なお、本実施形態において、ステップＳ８６では、商品がカロリーの高い商品であり、かつ、ユーザＡのＢＭＩが低い場合に、当該商品の優先度を１引き上げている。また、ステップＳ８９では、商品がカロリーの低い商品であり、かつ、ユーザＡのＢＭＩが低い場合に、当該商品の優先度を１引き下げている。しかし、優先度設定部１２５はこれらの構成に限定されるものではなく、ステップＳ８６およびＳ８９を省略する構成であってもよい。すなわち、優先度設定部１２５は、ユーザＡのＢＭＩが高いときに限って、各商品の優先度を設定する構成であってもよい。

（健康情報を用いた別の優先度設定）
以下に、健康情報として体重を用いる例を説明する。

受信部１２１は、通信部１１４が送信する健康情報１１７を受信し、記憶部１２２ａに出力する。記憶部１２２ａは、健康情報１１７を逐次記憶し蓄積する。また、記憶部１２２ｂが記憶している商品データベースにおいて、格納されている商品情報は、商品のカロリーに関する情報を含んでいる。商品抽出部１２４は、配置スペース１３に配置されている各商品１２ａ〜１２ｊと、商品データベースとのマッチングをとることによって、第３の候補商品を抽出する。さらに、商品抽出部１２４は、第３の候補商品の商品情報に含まれているカロリーに関する情報に基づいて、第３の候補商品が高いカロリーな候補商品であるのか、または、低いカロリーな候補商品であるのかを判定する。商品抽出部１２４は、第３の候補商品が高いカロリーの候補商品なのか、低いカロリーの候補商品なのかを、当該商品のカロリーと、上述のカロリー閾値とを比較することによって判定する。

優先度設定部１２５は、記憶部１２２ａに蓄積されている健康情報に基づいて、ユーザＡの体重が増加傾向にあるのか否かを判定する。ユーザＡの体重が増加傾向にある場合、高カロリーな候補商品の優先度を引き下げ、低カロリーな候補商品の優先度を引き上げる。

この構成によれば、ユーザＡの健康状態に適した商品を選択することが可能である。

なお、本実施形態において、ユーザＡの健康情報は記憶部１２２ａに蓄積するものとして説明した。しかし、ユーザＡの健康情報は、最近普及しているアプリによって蓄積および管理されていてもよい。この構成では、商品管理サーバ１２０は、ＡＰＩを利用して当該アプリのサーバにアクセスし、ユーザＡの健康情報を取得することが可能である。

（環境情報を用いた優先度設定）
商品管理サーバ１２０は、環境情報（たとえば天気予報）に基づいて取り扱い商品の優先度を設定する構成であってもよい。ここで、配置箱１１が備える商品検知部１４は、ユーザＡが商品を購入する度に、検知結果１６を送信する構成であるとする。この場合、１２２ａに蓄積される検知結果１６は、ユーザＡが特定の商品（たとえば商品１２ｄ）を購入した日時に関する情報を含んでいる。

一方、商品抽出部１２４は、ユーザＡが商品１２ｄを購入した日時における天気および気温、すなわち環境情報を、外部記憶部１４２から取得する。外部記憶部１４２は、天気予報提供事業者である情報提供者１４０が所有する外部記憶部である。商品データベースに含まれる商品１２ｄの商品情報には、商品１２ｄが売れる度に、購入された日時における環境情報が蓄積される。商品データベースには、配置販売システム１０１を利用している全ユーザが商品１２ｄを購入した日時における環境情報が蓄積される。したがって、商品１２ｄが売れるタイミングと、環境情報との相関関係を解析することによって、商品１２ｄが売れる可能性の高い環境情報を特定することができる。この解析を、商品データベースに含まれている各商品に対して実行することによって、商品抽出部１２４は、たとえば暑い日に売れる可能性の高い商品を抽出することが可能である。同様に、商品抽出部１２４は、たとえば暑い日に売れる可能性の低い商品を抽出することが可能である。

しばらくの間、暑い日が続くことが天気予報から分かっている場合には、優先度設定部１２５は、この暑い日に売れる可能性の高い商品の優先度を１引き上げればよい。また、優先度設定部１２５は、この暑い日に売れる可能性の低い商品の優先度を１引き下げればよい。

同様に、商品抽出部１２４は、寒い日によく売れる商品、晴れの日によく売れる商品、雨の日によく売れる商品、雪の日によく売れる商品をそれぞれ抽出することが可能である。優先度設定部１２５は、天気予報に応じて、該当する商品の優先度を１引き上げればよい。

（属性情報を用いた優先度設定）
商品管理サーバ１２０は、ユーザＡの属性情報に基づいて取り扱い商品の優先度を設定する構成であってもよい。ユーザＡの属性情報とは、性別、年齢層、居住地域、既婚または未婚、子供の有無などが挙げられる。ユーザの属性情報は、各ユーザが配置販売システム１０１の利用申し込みをする際に事業者に対して提供する情報である。各ユーザの属性情報は、ユーザデータベースとして記憶部１２２ｂに記憶されている。

商品抽出部１２４は、ユーザデータベースの中から、たとえば居住地域がユーザＡと一致するユーザグループを抽出する。販売実績判定部１２３は、当該ユーザグループの購入履歴を解析し、当該ユーザグループにおける人気商品および不人気商品を特定する。このように特定された人気商品は、同じユーザグループに属するユーザが購入する確率が高い。すなわち、ユーザＡは、当該人気商品を購入する可能性が高い。したがって、優先度設定部１２５は、当該人気商品の優先度を１引き上げればよい。一方、このように特定された不人気商品は、同じユーザグループに属するユーザが購入する可能性が低い。すなわち、ユーザＡは、当該不人気商品を購入する可能性が低い。したがって、優先度設定部１２５は、当該不人気商品の優先度を１引き下げればよい。

なお、商品抽出部１２４がユーザグループを抽出する際に用いる属性情報は、居住地域に限定されるものではなく、性別、年齢層、既婚または未婚、子供の有無などであってもよい。また、商品抽出部１２４は、上述の属性情報のうち、いくつかを組み合わせた条件を用いてユーザグループを抽出してもよい。

（商品管理サーバ１２０の変形例）
図１０を参照しながら、商品管理サーバ１２０の変形例について説明する。図１０は、商品管理サーバ１２０の変形例における処理の流れを示すフローチャートである。上述の商品管理サーバ１２０は、視聴履歴１１６および健康情報１１７を利用して優先度の設定を行っている。しかし、優先度の設定を行うために用いる情報は、視聴履歴１１６および健康情報１１７に限定されるものではない。優先度を設定する際に利用可能な情報としては、たとえば、(i)新商品情報、(ii)配置販売システム１０１を利用している全ユーザにおける販売実績、(iii)配置箱１１から、過去に回収された商品であるか否か、(iv) ユーザの属性情報、 (v) ユーザの居住地域における環境情報があげられる。上記の情報のうち、(i)、(ii)および(iii)を用いる場合の処理の流れを説明するのが図８である。なお、以下において、配置販売システム１０１を利用している全ユーザにおける販売実績のことを全販売実績と表現する。

ステップＳ１２１：商品抽出部１２４は、商品データベースに新しく登録された商品があるか否かを判定する。

ステップＳ１２２：商品データベースに新しく登録（追加）された商品がある（Ｓ１２１においてＹｅｓ）場合、商品抽出部１２４は、当該商品を抽出し配送リスト２６に出力する。その上で、優先度設定部１２５は、当該商品の優先度を１引き上げる。この後、処理はＳ１２１に戻る。なお、このステップにおいて優先度設定部１２５は、当該商品の優先度を５に設定してもよい。

ステップＳ１２３：商品データベースに新しく登録された商品がない（Ｓ１２１においてＮｏ）場合、販売実績判定部１２３は、全販売実績を解析し、全ユーザにおける最近の人気商品を抽出する。

ステップＳ１２４：商品抽出部１２４は、Ｓ１２３において抽出された人気商品と、商品データベースとのマッチングをとることによって、候補商品を抽出し配送リスト２６に出力する。

ステップＳ１２５：候補商品が存在する（Ｓ１２４においてＹｅｓ）場合、優先度設定部１２５は、候補商品の優先度を引き上げる。

ステップＳ１２６：販売実績判定部１２３は、過去の配送リストを参照して、過去に配置箱１１から回収された商品を抽出する。

ステップＳ１２７：商品抽出部１２４は、過去に回収された商品を配送リスト２６に追加する。その上で、過去に回収された商品と、商品データベースとのマッチングをとることによって、商品データベースに当該商品が登録されているか否かを検索する。商品データベースに過去に回収された商品が登録されていない（Ｓ１２７においてＮｏ）場合、優先度設定部１２５による優先度の設定処理は終了する。

ステップＳ１２８：商品データベースに過去に回収された商品が登録されている（Ｓ１２７においてＹｅｓ）場合、優先度設定部１２５は、当該商品の優先度を引き下げる。

以上の処理が終了すると、優先度設定部１２５は、配送リスト２６を配送商品選択部（図示せず）に出力する。配送商品選択部が、配送リスト２６に含まれる商品の中から優先度の高い商品をユーザＡに配送すべき配送商品２７として選択する。配送商品２７は、ユーザＡ宅１０に配送され、配置箱１１の配置スペース１３に配置される。すなわち、商品管理サーバ１２０の変形例が備える配送商品選択部は、上述の実施形態における配送商品選択部と同様の機能を有する。

（まとめ）
図１１は、配置販売システム１０１の構成の概略を示す概略図である。配置販売システム１０１は、配置箱１１、記憶部１２２ｂ、商品抽出部１２４、優先度設定部１２５および外部記憶部１５２を備えている。記憶部１２２ｂは、商品データベースを記憶している。外部記憶部１５２は、上述の外部記録部１３２および外部記録部１４２を１つにまとめたものである。外部記憶部１５２は、配置販売システム１０１を利用している全ユーザにおける全販売実績を記憶している。また、外部記憶部１５２は、ユーザＡのテレビ番組の視聴履歴（視聴情報）、健康情報、属性、環境情報などを記憶している。

商品抽出部１２４は、次のように第１の候補商品、第２の候補商品および第３の候補商品を抽出する。
・配置箱１１における不人気商品（販売実績が低い商品）と、商品データベースとのマッチングをとることによって、不人気商品と何らかの関連を有する第１の候補商品を抽出する。
・視聴履歴１１６に含まれるテレビ番組のメタ情報に含まれるキーワードと、商品データベースとのマッチングをとることによって、配置箱１１に配置する第２の候補商品を抽出する。
・配置スペース１３に配置されている各商品１２ａ〜１２ｊと、商品データベースとのマッチングをとる。このことによって、販売実績とは関係なく、各商品１２ａ〜１２ｊのいずれかとなんらかの関連を有する第３の候補商品を抽出する。

商品抽出部１２４は、第１の候補商品、第２の候補商品および第３の候補商品のうち少なくとも１つの候補商品を、配送リスト２６に出力する。また、商品抽出部１２４は、各商品１２ａ〜１２ｊを配送リスト２６に出力する。たとえば、商品抽出部１２４が出力した配送リスト２６は、商品Ａ、Ｃ、ＬおよびＸという４つの商品を含んでいる（図１１参照）。商品Ａの優先度は３であり、商品Ｃの優先度は４であり、商品Ｌの優先度は３であり、商品Ｘの優先度は１である。なお、配置販売システム１０１において、優先度は１から５の５段階で表しており、数値が大きいほど優先度が高い。

優先度設定部１２５は、商品抽出部１２４から配送リスト２６を取得する。優先度設定部１２５は、配置箱１１における販売実績、全販売実績、ユーザＡのテレビの視聴履歴、健康情報、属性、環境情報などに基づいて、配送リスト２６に含まれている商品の優先度を新たに設定する。優先度設定部１２５が、配送リスト２６に含まれている商品の優先度を設定する様々な態様については、第１の実施形態および第２の実施形態に記載した通りである。そして、優先度設定部１２５は、優先度を設定した後の配送リスト２６を、配送商品選択部（図示せず）に出力する。優先度設定部１２５が出力した配送リスト２６において、商品Ａの優先度は５であり、商品Ｃの優先度は３であり、商品ＬおよびＸの優先度はいずれも１である。

配送商品選択部は、配送リスト２６に含まれている商品の優先度と、配置箱１１の在庫状況（配置スペース１３における商品１２の配置状況）とに応じて、ユーザＡ宅１０に配送する配送商品２７を選択する。ユーザＡ宅１０に１つの商品を送るべき状況であれば、配送商品選択部は、最も高い優先度を有する商品Ａを配送商品２７として選択する。また、ユーザＡ宅１０に２つの商品を送るべき状況であれば、優先度の高い順に商品ＡおよびＣを配送商品２７として選択する。

以上のように、商品抽出部１２４が候補商品を抽出し、優先度設定部１２５がそれらの候補商品の優先度をさまざまな情報に基づいて設定することによって、配置販売システム１０１は、ユーザＡのニーズに合致する可能性の高い商品を選択し、ユーザＡ宅１０に配送することを可能にする。なお、ユーザＡのニーズは、直接的なニーズおよび潜在的なニーズの両方を含んでいる。直接的なニーズとは、配置箱１１における販売実績に表れるニーズである。一方、潜在的なニーズとは、テレビの視聴履歴、健康情報、属性、環境情報などから抽出可能なニーズである。すなわち、配置販売システム１０１は、ユーザＡの直接的なニーズだけでなく、潜在的なニーズにも合致する可能性の高い商品を配送商品２７として選択可能である。

なお、配置販売システム１０１は、配置箱１１に配置されている商品に対するユーザＡの要望を受信するように構成されていてもよい。ユーザＡの要望とは、ユーザＡが購入したいと考えている商品であってもよいし、ユーザＡが自分には不要であると考えている特定のジャンルであってもよい。ユーザＡの要望を入力する手段は、たとえば、配置箱１１が備える文字入力可能なユーザインターフェースであってもよいし、ネットワーク３０を介して配置販売システム１０１に接続可能な携帯端末であってもよい。商品抽出部１２４は、ユーザＡの要望に含まれる商品と、商品データベースとのマッチングをとることによって、ユーザＡの要望となんらかの関連を有する商品を抽出し、配送リスト２６に出力する。ユーザＡの要望が購入したい商品に関するものである場合、優先度設定部１２５は、配送リスト２６に出力されたユーザＡの要望と関連する商品の優先度を引き上げてもよい。一方、ユーザＡの要望が自分には不要であると考えている特定のジャンルである場合、優先度設定部１２５は、配送リスト２６に出力されたユーザＡの要望と関連する商品の優先度を１に設定してもよい。

（付記事項）
上述した商品管理サーバ２０および商品管理サーバ１２０の各ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。

後者の場合、上記装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラム及び各種データを格納するメモリなどの記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記各装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体を、上記装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープなどのテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスクなどの磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒなどの光ディスクを含むディスク類、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード類、マスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）／フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ類、あるいはＰＬＤ（Programmable logic device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの論理回路類などを用いることができる。

また、上記各装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網などが利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線などの有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＤＬＮＡ（Digital Living Network Alliance）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、液晶表示素子および液晶表示装置として幅広く利用できる。

１ 配置販売システム
１０ ユーザＡ宅
１１ 配置箱
１２ａ〜１２ｊ 商品
１３ 配置スペース
１４ 商品検知部（商品検知手段）
１５ 送信部（送信手段）
１６ 検知結果
２０ 商品管理サーバ
２１ 受信部（受信手段）
２２ 記憶部（記憶手段）
２３ 販売実績判定部（販売実績判定手段）
２４ 商品抽出部（商品抽出手段）
２５ 優先度設定部（優先度設定手段）
３０ ネットワーク

Claims (10)

1. 事業者がユーザに寄託する配置箱、および、上記事業者が管理する商品管理サーバを備える配置販売システムであって、
   上記配置箱は、
   複数の商品を配置する配置スペースと、
   上記配置スペースに配置されている上記複数の商品の状態を検知する商品検知手段と、
   上記商品検知手段の検知結果を送信する送信手段とを備え、
   上記商品管理サーバは、
   上記送信手段が送信する検知結果を受信する受信手段と、
   上記検知結果を逐次記憶することによって蓄積し、かつ、上記事業者が取り扱う各商品の商品情報を登録した商品データベースを記憶している記憶手段と、
   上記記憶手段に蓄積された検知結果から上記複数の商品に含まれる各商品の販売実績が高いか低いかを判定する販売実績判定手段と、
   上記販売実績が低いと判定された商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第１の候補商品を抽出する商品抽出手段と、
   当該第１の候補商品の優先度を引き上げる優先度設定手段と、を備えていることを特徴とする配置販売システム。
2. 上記優先度設定手段は、販売実績が高いと判定された商品の優先度を引き上げ、販売実績が低いと判定された商品の優先度を引き下げることを特徴とする請求項１に記載の配置販売システム。
3. ユーザの視聴履歴を送信する通信手段を有するテレビジョン受像器をさらに備え、
   上記商品抽出手段は、上記視聴履歴に含まれるテレビ番組のメタ情報を取得し、さらに、上記メタ情報に含まれるキーワードと上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第２の候補商品を抽出し、
   上記優先度設定手段は、当該第２の候補商品の優先度を引き上げることを特徴とする請求項１または２に記載の配置販売システム。
4. ユーザの体重を含む健康情報を送信する通信手段を有する体重計をさらに備え、
   上記通信手段が送信する健康情報を受信する受信手段と、
   上記健康情報を逐次記憶することによって蓄積する記憶手段と、
   上記商品データベースに格納される商品情報は、カロリーに関する情報を含み、
   上記商品抽出手段は、上記配置スペースに配置されている上記複数の商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第３の候補商品を抽出し、さらに、上記第３の候補商品の商品情報に基づいて、上記第３の候補商品のそれぞれが高カロリーな候補商品または低カロリーな候補商品のいずれに該当するかを判定し、
   上記優先度設定手段は、蓄積されている上記健康情報に基づいて、上記ユーザの体重が増加傾向にあるか否かを判定し、増加傾向にあれば上記高カロリーな候補商品の優先度を引き下げ、上記低カロリーな候補商品の優先度を引き上げることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の配置販売システム。
5. 上記商品データベースに含まれる各商品の商品情報は、ユーザが上記各商品を購入した際の環境情報を含み、
   上記商品抽出手段は、上記各商品が売れたタイミングと、上記環境情報との相関関係を解析することによって、上記商品データベースから特定の環境において売れる可能性の高い商品を抽出し、
   上記優先度設定手段は、上記特定の環境において売れる可能性の高い商品の優先度を引き上げることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の配置販売システム。
6. 上記記憶手段は、各ユーザの属性情報をユーザデータベースとして格納しており、
   上記属性情報は、ユーザの居住地域、性別、年齢層、既婚または未婚、子供の有無に関する情報を含み、
   上記商品抽出手段は、上記属性情報が含む情報のうち少なくとも１つを条件として、上記ユーザデータベースの中から当該ユーザと一致するユーザグループを抽出し、
   上記販売実績判定手段は、当該ユーザグループの購入履歴を解析することによって、当該ユーザグループにおける人気商品を特定し、
   上記優先度設定手段は、当該ユーザグループにおける人気商品の優先度を引き上げることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の配置販売システム。
7. 上記商品抽出手段は、上記商品データベースに新たに追加された商品があれば当該追加された商品を抽出し、
   上記優先度設定手段は、上記追加された商品の優先度を高く設定することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の配置販売システム。
8. 事業者がユーザに寄託し、配置スペースに配置されている複数の商品の状態を検知結果として送信する配置箱とともに配置販売システムを構成する商品管理サーバにおいて、
   上記配置箱が送信する検知結果を受信する受信手段と、
   上記検知結果を逐次記憶することによって蓄積し、かつ、上記事業者が取り扱う各商品の商品情報を登録した商品データベースを記憶している記憶手段と、
   上記記憶手段に蓄積された検知結果から、上記複数の商品に含まれる各商品の販売実績の高いか低いかを判定する販売実績判定手段と、
   上記販売実績が低いと判定された商品と、上記商品データベースとのマッチングをとることによって上記配置箱に配置する第１の候補商品を抽出する商品抽出手段と、
   当該第１の候補商品の優先度を引き上げる優先度設定手段と、を備えていることを特徴とする商品管理サーバ。
9. 請求項１から７に記載の配置販売システムが含む商品管理サーバが備えている各手段としてコンピュータを動作させるためのプログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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