JP2016009426A - トレンド分析装置、及びトレンド分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗における商品のトレンドの双方を考慮して在庫管理上、重要な商品を抽出する。【解決手段】トレンド分析装置１０は、ソーシャルメディアにおいて所定期間に発生する商品に関する発言であるソーシャルメディアデータ１５１を取得し、ソーシャルメディアデータ１５１における、商品に関するキーワードを含むソーシャルメディアデータ１５１の割合に基づき、商品のソーシャルメディアにおける注目度を示す指標であるソーシャル注目度を算出し、店舗における商品の所定期間における売上合計の平均値に基づき特定の商品の店舗における注目度を示す指標である店舗注目度を算出し、ソーシャル注目度及び店舗注目度に基づき商品の注目度を示す指標であるトレンドスコアを算出する。【選択図】図８

Description

本発明は、トレンド分析装置、及びトレンド分析方法に関する。

特許文献１には、「情報分析装置３は、トレンドワード候補と当該トレンドワード候補が属するカテゴリとを相互に対応付けたトレンド候補情報を取得し、提供情報を情報提供装置４からネットワーク２を介して取得し、取得した提供情報に含まれるトレンドワード候補の出現数の時系列推移を、提供情報を提供した第１情報提供者が属するカテゴリ毎に計数する出現数監視部３２ｂと、トレンド候補情報に基づき特定されるトレンドワード候補に対応するカテゴリとは異なるカテゴリについて出現数監視部３２ｂによって計数されたトレンドワード候補の出現数の変化に基づき、トレンドワード候補が流行の特定段階にあることを検知する流行検知部３２ｃとを備える。」と記載されている。

特許文献２には、「ソーシャルメディア上の投稿のうち、オンラインでの商品の販売先のリンク情報を直接的または間接的に含む投稿を時系列的に収集する。投稿の収集と併せて商品の販売状況のデータも時系列的に収集する。収集された投稿データおよび商品販売データに基づいて、最小二乗法を用いてそれぞれの時間的な変化率を算出し、対応する時刻において、両者ともに所定以上の変化率を示している場合には相関ありと判断する。また、両者で対応する変化率が表れる時間的な差違も求める。」と記載されている。

特開２０１０−２０７３１号公報 特開２０１３−９２８５１号公報

近年、口コミサイト、ブログ、ＳＮＳ(Social Networking Service)等の普及が進んでおり、企業側からの宣伝方法において、従来のテレビＣＭ等による一方的な広告配信だけでなく、ソーシャルメディアを通じた消費者との対話によるマーケティングが注目されている。消費者はある商品の購入動機として、ソーシャルメディアによる友人からの口コミを最も重要視するようになっている。よってソーシャルメディアの中で行われる人々の会話の中から流行の可能性のある商品を抽出して、売上予測や在庫管理の効率化への活用が望まれている。

在庫管理において重要商品、例えば、今後追加発注が必要な人気商品などは、在庫管理者が日々の売上から予測するものである。一方、在庫管理の対象となる店舗の販売状況に則した重要商品を抽出するためには、ソーシャルネットワーク上のトレンドのみならず、実際に商品を扱う店舗の販売動向、すなわち店舗のトレンドの双方を考慮するべきである。

ここで上記特許文献１に記載の方法では、各キーワードと商品との関連付け、各商品間の順位付けを判断することはできない。また特許文献２に記載の方法では、対象の商品が在庫管理上、重要商品となるか否かを判定することはできない。

本発明は、ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗における商品のトレンドの双方を考慮して在庫管理上、重要な商品を抽出することが可能なトレンド分析装置、及びトレンド分析方法を提供することを目的としている。

上記目的を達成するための本発明の一つは、プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて実現される、店舗において取り扱われる商品のトレンドを分析する装置であって、ソーシャルメディアにおいて所定期間に発生する前記商品に関する発言であるソーシャルメディアデータを取得する、ソーシャルメディアデータ取得部、取得した前記ソーシャルメディアデータにおける、特定の前記商品に関するキーワードを含む前記ソーシャルメディアデータの割合に基づき、前記特定の商品の前記ソーシャルメディアにおける注目度を示す指標であるソーシャル注目度を算出する、ソーシャル注目度算出部、店舗における前記特定の商品の所定期間における売上合計の平均値に基づき前記特定の商品の前記店舗における注目度を示す指標である店舗注目度を算出する、店舗注目度算出部、及び、前記ソーシャル注目度及び前記店舗注目度に基づき前記商品の注目度を示す指標であるトレンドスコアを算出する、トレンドスコア算出部を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗における商品のトレンドの双方を考慮して、在庫管理上、重要な商品を抽出することができる。

実施例１におけるトレンド分析装置１０を含む情報処理システム１の概略的な構成を示す図である。 ソーシャルメディアデータ１５１が管理されるテーブルの一例である。 辞書データ１５３が管理されるテーブルの一例である。 ソーシャル注目度データ１５５が管理されるテーブルの一例である。 店舗データ１５２が管理されるテーブルの一例である。 店舗注目度データ１５６が管理されるテーブルの一例である。 トレンドスコアデータ１５７の一例である。 トレンド情報表示画面８００の一例である。 パラメータ設定画面９００の一例である。 トレンド分析処理Ｓ１０００を説明するフローチャートである。 ソーシャル注目度生成処理Ｓ１０１２を説明するフローチャートである。 ソーシャル注目度生成処理Ｓ１０１２を説明するデータフロー図である。 店舗注目度生成処理Ｓ１０１３を説明するフローチャートである。 店舗注目度生成処理Ｓ１０１３を説明するデータフロー図である。 トレンドスコアデータ生成処理Ｓ１０１４を説明するデータフロー図である。 実施例２におけるトレンド分析装置１０を含む情報処理システム１の概略的な構成を示す図である。 実施例２のトレンド分析装置１０が行う店舗注目度生成処理Ｓ１０１３を説明するフローチャートである。 実施例２のトレンド分析装置１０が行う店舗注目度生成処理Ｓ１０１３を説明するデータフロー図である。 実施例２のトレンド分析装置１０が表示するトレンド情報表示画面８００の一例である。

以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一の符号を付して示した構成について重複した説明を省略することがある。

図１に実施例１として説明する情報処理装置（コンピュータ）であるトレンド分析装置１０を含む情報処理システム１の概略的な構成を示している。トレンド分析装置１０は、ブログ、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等のソーシャルメディアから取得される発言や投稿記事等の情報（以下、「ソーシャルメディアデータ」と称する。）から、フランチャイズ・チェーンのように広域に亘って展開される複数の店舗の夫々において取り扱われる商品を特定する情報（以下、キーワードと称する。）のソーシャルメディアにおける注目度を示す指標であるソーシャル注目度を求める。またトレンド分析装置１０は、店舗において取り扱われている商品の売上に関する情報等の商品に関する情報である店舗データから、店舗における商品の注目度を示す指標である店舗注目度を求める。そしてトレンド分析装置１０は、求めたソーシャル注目度と店舗注目度とに基づき、商品のトレンドを示す指標であるトレンドスコアを求める。これにより店舗の店員やフランチャイズ・チェーンの経営者等のユーザは、ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗における商品のトレンドの双方を考慮して、在庫管理上、重要な商品を抽出することができ、商品の売上予測を適切に行い効率的な在庫管理を行うことができる。

同図に示すように、トレンド分析装置１０は、プロセッサ１１、記憶装置１２、入力装置１３、表示装置１４、及び通信装置１５を備える。これらはバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成されている。トレンド分析装置１０に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、トレンド分析装置１０の様々な機能が実現される。記憶装置１２（主記憶装置、補助記憶装置、及び外部記憶装置を含む。）は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶装置（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等である。

入力装置１３は、ユーザから情報や指示の入力を受け付けるユーザインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルである。表示装置１４は、ユーザに情報を提供するユーザインタフェースであり、例えば、液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）である。通信装置１５は、通信ネットワーク５を介して外部装置２と通信する通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）である。尚、外部装置２は、例えば、通信ネットワーク５上でソーシャルメディアを実現している情報処理装置、フランチャイズ・チェーンの経営者等が操作する情報処理装置、他店舗が使用する情報処理装置等である。記憶装置１２には、例えば、トレンド分析装置１０にインストールされているプログラム、通信ネットワーク５を介して外部装置２からダウンロードされたデータが格納される。本実施形態では通信ネットワーク５はインターネットであるものとする。

同図に示すように、記憶装置１２は、ソーシャルメディアデータ取得ＰＧ１１１、フィルタＰＧ１１２、ソーシャル注目度算出ＰＧ１１３、店舗注目度掲載ＰＧ１１４、トレンドスコア算出ＰＧ１１５、トレンド情報提供ＰＧ１１６、及びパラメータ設定ＰＧ１１７を記憶する。以下の説明において、これらのプログラムを実行することにより実現される機能のことを順にソーシャルメディアデータ取得部２１１、フィルタ部２１２、ソーシャル注目度算出部２１３、店舗注目度算出部２１４、トレンドスコア算出部２１５、トレンド情報提供部２１６、パラメータ設定部２１７と称する。これらの機能はＯＳ（Operating System）の配下で実現されるものであってもよいしそうでなくてもよい。またこれらの機能は、仮想化ソフトウェアによって実現される仮想マシン上で実現されるものであってもよい。

図１に示すように、記憶装置１２は、ソーシャルメディアデータ１５１、店舗データ１５２、辞書データ１５３、パラメータ１５４、ソーシャル注目度データ１５５、店舗注目度データ１５６、及びトレンドスコアデータ１５７を記憶する。これらのデータは多様な方法で管理することができるが、本実施形態では原則としていずれのデータもトレンド分析装置１０において動作するＤＢＭＳ（Data Base Management System）のテーブルとして管理されるものとする。

ソーシャルメディアデータ取得部２１１は、通信装置１５を介して、もしくは入力装置１３を介してソーシャルメディアデータ１５１を取得する。ソーシャルメディアデータ取得部２１１は、例えば、ソーシャルメディアが提供するＡＰＩ（Application Programming Interface）等のソフトウェアツールを利用してソーシャルメディアからソーシャルメディアデータ１５１を取得する。ソーシャルメディア側では、ソーシャルメディアデータは多様なデータ形式（例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）やＸＭＬ（eXtensible Markup Language）等の構造化されたデータ、ＪＳＯＮ(JavaScript Object Notation(登録商標))等の構造化されていないデータ）で管理されているが、ソーシャルメディアデータ取得部２１１は、ソーシャルメディアから取得したソーシャルメディアデータを所定のデータフォーマットに成形してソーシャルメディアデータ１５１として記憶装置１２に格納する。

図２はソーシャルメディアデータ１５１が管理されるテーブルの一例である。同図に示すテーブルの各レコードが一つのソーシャルメディアデータ１５１に相当する。同図に示すように、ソーシャルメディアデータ１５１は、ソーシャルメディアデータ１５１ごとに付与される識別子である発言ＩＤ１５１１、当該ソーシャルメディアデータ１５１の発言元を特定する情報である発言者ＩＤ１５１２、当該ソーシャルメディアデータ１５１の発生日時を示す情報である発言日時１５１３、当該ソーシャルメディアデータ１５１の内容である発言内容１５１４の各項目を含む。

発言ＩＤ１５１１は、例えば、ソーシャルメディアにおけるユーザ名とすることができる。複数の異なるソーシャルメディアからソーシャルメディアデータ１５１を取得する場合、発言ＩＤ１５１１にソーシャルメディアを識別する文字列(ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、ドメイン名等)を含ませてもよい。発言日時１５１３は、ソーシャルメディアデータ１５１が発生した日時であり、例えば、ソーシャルメディアデータ１５１がソーシャルメディアに掲載された日時である。発言内容１５１４は、発言の具体的な内容であり、例えば、ソーシャルメディアに掲載された記事のテキストデータ部分である。

フィルタ部２１２は、ソーシャルメディアデータ取得部２１１が取得した複数のソーシャルメディアデータ１５１の中から、所定の条件に従ってソーシャルメディアデータ１５１を選出する。フィルタ部２１２は、例えば、発言内容１５１４に辞書データ１５３に登録されている単語を含むソーシャルメディアデータ１５１を選出する。またフィルタ部２１２は、例えば、発言内容１５１４に辞書データ１５３に登録されている単語を含んでいないソーシャルメディアデータ１５１を選出する。記憶装置１２のリソースを有効に利用するため、フィルタ部２１２により選出したソーシャルメディアデータ１５１のみを記憶装置１２に記憶するようにしてもよい。

図３に辞書データ１５３が管理されるテーブルの一例を示す。同図に示すテーブルの各レコードが一つの辞書データ１５３に相当する。

ソーシャル注目度算出部２１３は、ソーシャルメディアデータ１５１に基づきソーシャル注目度データ１５５を生成する。

図４にソーシャル注目度データ１５５が管理されるテーブルの一例を示す。同図に示すテーブルの各レコードが一つのソーシャル注目度データ１５５に相当する。同図に示すように、ソーシャル注目度データ１５５は、注目度順位１５５１、キーワード１５５２、ソーシャル注目度平均値１５５３、及びソーシャル注目度１５５４の各項目を含む。

注目度順位１５５１は、ソーシャル注目度平均値１５５３によって順位付けされたキーワードの順位を示す指標（本例では自然数）である。注目度順位１５５１の順位が小さいキーワード程、注目度が高い。キーワード１５５２は、ユーザがトレンドを把握しようとする商品を特定することが可能な文字又は文字列である。本実施形態では、キーワードは、ユーザがトレンドを把握しようとする商品の名称（商品名）であるものとする。ソーシャル注目度平均値１５５３は、当該キーワード１５５２について、ある期間（以下、指定期間と称する。）に発生したソーシャルメディアデータ１５１に基づき求めたソーシャル注目度１５５４の平均値である。ソーシャル注目度１５５４は、当該キーワード１５５２について、指定期間を複数の期間に分割した期間（以下、対象期間と称する。）の夫々において発生したソーシャルメディアデータ１５１に基づき求めたソーシャル注目度である。各対象期間のソーシャル注目度１５５４の平均値がソーシャル注目度平均値１５５３となる。本実施形態では、指定期間を２０１４年４月１日〜４月３０日に、対象期間を２０１４年４月の各日に設定している。ソーシャル注目度１５５４の具体的な算出方法については後述する。

店舗注目度算出部２１４は、店舗データ１５２に基づき店舗注目度データ１５６を生成する。

図５に店舗データ１５２が管理されるテーブルの一例を示す。同図に示すテーブルの各レコードが一つの店舗データ１５２に相当する。店舗データ１５２は、店舗において取り扱われる商品（取り扱われている商品、及び取り扱われる可能性のある商品の双方を含む。以下同様。）に関する情報で構成される。同図に示すように、店舗データ１５２は、日付１５２１、商品名１５２２、商品ジャンル１５２３、販売価格１５２４、リードタイム１５２５、在庫１５２６、売上１５２７、配置１５２８、売れる時期・旬１５２９、及び欠品・過剰経験１５３０の各項目を含む。

日付１５２１は、当該店舗データ１５２が登録された日付である。商品名１５２２は、店舗において取り扱われる商品の識別子（商品名）である。商品ジャンル１５２３は、当該商品の分類名である。販売価格１５２４は、当該商品の販売価格である。リードタイム１５２５は、当該商品を発注した後、当該商品が入荷するまでに要する時間である。在庫１５２６は、当該商品の在庫量である。売上１５２７は、当該商品の売上金額の合計である。配置１５２８は、店舗における当該商品の配置位置を示す情報である。売れる時期・旬１５２９は、当該商品の販売が期待される時期、当該商品の旬の時期を示す情報である。欠品・過剰経験１５３０は、過去に当該商品について需要があったにも関わらず販売することができなった個数の合計である欠品数、及び過去に当該商品の在庫が過剰となった際の当該商品の個数合計である過剰数である。

図６に店舗注目度データ１５６が管理されるテーブルの一例を示す。同図に示すテーブルの各レコードが一つの店舗注目度データ１５６に相当する。同図に示すように、店舗注目度データ１５６は、注目度順位１５６１、商品名１５６２、店舗注目度平均値１５６３、及び店舗注目度１５６４の各項目を含む。

注目度順位１５６１は、店舗注目度平均値１５６３によって順位付けされた商品の注目度の順位を示す指標（本例では自然数）である。注目度順位１５６１が小さい商品程、注目度が高い。商品名１５６２は、店舗で取り扱われている商品の名称である。店舗注目度平均値１５６３は、当該商品について指定期間に発生した店舗データ１５２に基づき求めた店舗注目度１５６４の平均値である。店舗注目度１５６４は、当該商品について、対象期間の夫々において発生した店舗データ１５２に基づき求めた店舗注目度である。各対象期間の店舗注目度１５６４の平均値が店舗注目度平均値１５６３となる。店舗注目度１５６４の具体的な算出方法については後述する。

トレンドスコア算出部２１５は、ソーシャル注目度データ１５５、店舗注目度データ１５６、及びパラメータ１５４に基づき、トレンドスコアデータ１５７を生成する。

図７にトレンドスコアデータ１５７の一例を示す。同図に示すように、トレンドスコアデータ１５７は、順位１５７１、商品名１５７２、及びトレンドスコア１５７３の各項目を含む。トレンドスコア１５７３は、商品の在庫管理において、店舗における売上情報等から把握される売れ筋商品のトレンドだけでなく、ソーシャルメディアにおける人気商品のトレンドも反映された商品の注目度を示す指標である。ユーザはトレンドスコアを参照することで、ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗における商品のトレンドの双方を考慮して、在庫管理上、重要な商品（追加発注すべき商品や新規に取り扱うべき商品等）を抽出することができ、商品の売上予測を適切に行い効率的な在庫管理を行うことができる。

トレンド情報提供部２１６は、ソーシャル注目度データ１５５、店舗注目度データ１５６、及びトレンドスコアデータ１５７に基づいて、ユーザが売上予測や在庫管理の効率化を図る際に有用な情報（以下、「トレンド情報」と称する。）を生成及び出力する。

図８にトレンド分析装置１０が表示装置１４に表示する画面（以下、トレンド情報表示画面８００と称する。）の一例を示す。トレンド情報表示画面８００は、選択ボタン８１１、順位８１２、商品名８１３、トレンドスコア８１４、ソーシャル注目度８１５、店舗注目度８１６、及びトレンドスコア推移グラフ８１７の各表示欄を有する。選択ボタン８１１は、トレンドスコア推移グラフ８１７に表示する商品を選択するためのボタンである。順位８１２は、トレンドスコアによって順位付けされた商品の順位である。商品名８１３は、商品の名称を示す。トレンドスコア８１４は、当該商品について算出したトレンドスコアである。ソーシャル注目度８１５は、当該商品について算出したソーシャル注目度である。店舗注目度８１６は、当該商品について算出した店舗注目度である。トレンド情報表示画面８００の内容を参照することで、ユーザは、例えば、追加発注すべき商品や新規に取り扱うべき商品を効率よく把握することができる。

パラメータ設定部２１７は、前述した指定期間、ソーシャル注目度の算出式、店舗注目度の算出式、トレンドスコアの算出式、これらの算出式で用いる重み係数等の、後述するトレンド分析処理Ｓ１０００の実行に際してトレンド分析装置１０が利用する各種パラメータの入力を受け付ける。

図９に、ユーザが入力装置１３を介してトレンド分析装置１０にパラメータを設定する際にトレンド分析装置１０が表示装置１４に表示する画面（以下、パラメータ設定画面９００と称する。）の一例を示す。同図に示すように、パラメータ設定画面９００は、指定期間の設定欄９１１及び算出式の設定欄９１２を有する。このうち算出式の設定欄９１２は、ソーシャル注目度の算出式の設定欄、店舗注目度の算出式の設定欄、及びトレンドスコアの算出式の設定欄を有する。トレンド分析装置１０は、通信ネットワーク２を介した方法や可搬型記録媒体を介した方法等、入力装置１３を介する方法以外の方法でパラメータの設定を受け付けてもよい。

続いて、トレンド分析装置１０が行う処理について説明する。

＜トレンド分析処理＞
図１０は、トレンド分析装置１０がトレンド情報の生成及び出力に際して行う一例の処理（以下、トレンド分析処理Ｓ１０００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともにトレンド分析処理Ｓ１０００について説明する。

同図に示すように、トレンド分析装置１０は、まずパラメータ１５４の設定を受け付け、受け付けたパラメータ１５４を記憶装置１２に記憶する（Ｓ１０１１）。

続いて、トレンド分析装置１０は、ソーシャルメディアデータ１５１に基づきソーシャル注目度データ１５５を生成する（Ｓ１０１２）。この処理（以下、ソーシャル注目度生成処理Ｓ１０１２と称する。）の詳細については後述する。

続いて、トレンド分析装置１０は、店舗データ１５２に基づき店舗注目度データ１５６を生成する（Ｓ１０１３）。この処理（以下、店舗注目度生成処理Ｓ１０１３と称する。）の詳細については後述する。

続いて、トレンド分析装置１０は、ソーシャル注目度データ１５５、店舗注目度データ１５６、及びパラメータ１５４に基づき、トレンドスコアデータ１５７を生成する（Ｓ１０１４）。この処理（以下、トレンドスコア生成処理Ｓ１０１４と称する。）の詳細については後述する。

続いて、トレンド分析装置１０は、ソーシャル注目度データ１５５、店舗注目度データ１５６、及びトレンドスコアデータ１５７に基づきトレンド情報を生成し、生成したトレンド情報の内容を記載したトレンド情報表示画面８００を表示装置１４に表示する（Ｓ１０１５）。

Ｓ１０１６では、トレンド分析装置１０は、入力装置１３や通信装置１５等からパラメータ１５４が変更されたか否かを判定する（Ｓ１０１６）。パラメータ１５４が変更された場合（Ｓ１０１６：Ｙｅｓ）、トレンド分析装置１０は、変更されたパラメータ１５４を用いてＳ１０１２からの処理を繰り返す。パラメータ１５４が変更されていない場合（Ｓ１０１６：Ｎｏ）、トレンド分析装置１０は、トレンド分析処理Ｓ１０００を終了する（Ｓ１０１１からの処理を繰り返してもよい）。

＜ソーシャル注目度生成処理＞
図１１は、図１０のソーシャル注目度生成処理Ｓ１０１２の詳細を説明するフローチャートである。また図１２は、ソーシャル注目度生成処理Ｓ１０１２を説明するデータフロー図である。以下、これらの図とともにソーシャル注目度生成処理Ｓ１０１２について説明する。尚、以下の説明において、予め複数の商品の商品名がキーワードとして設定され、それらをトレンド分析装置１０がパラメータ１５４として記憶しているものとする。キーワードの設定をパラメータ設定画面９００から行えるようにしてもよい。

まずトレンド分析装置１０は、指定期間におけるソーシャルメディアデータ１５１を取得する（Ｓ１１１１）。

続いて、トレンド分析装置１０は、対象期間を選択する（Ｓ１１１２）。

続いて、トレンド分析装置１０は、対象期間におけるソーシャルメディアデータ１５１を対象として、パラメータ１５４に指定されている全てのキーワードについて、夫々の出現数（夫々を含むソーシャルメディアデータ１５１の数。以下同様。）を求め、その平均値（以下、「全キーワード出現数平均値」と称する。）を求める（Ｓ１１１３）。

続いて、トレンド分析装置１０は、パラメータ１５４に指定されているキーワードのうちの一つを選択する（Ｓ１１１４）。

続いて、トレンド分析装置１０は、選択中のキーワードについて、選択中の対象期間における出現数（以下、「選択キーワード出現数」と称する。）を求める（Ｓ１１１５）。

続いて、トレンド分析装置１０は、パラメータ１５４のソーシャル注目度の算出式に基づきソーシャル注目度を求め、求めたソーシャル注目度をソーシャル注目度データ１５５のソーシャル注目度１５５４として記憶する（Ｓ１１１６）。ソーシャル注目度の算出式の一例を次に示す。
ソーシャル注目度＝選択キーワード出現数／全キーワード出現数平均値
×ソーシャル注目度の重み係数 ・・・ 式１
尚、上式における「ソーシャル注目度の重み係数」は、パラメータ１５４としてトレンド分析装置１０に与えられる。「ソーシャル注目度の重み係数」の具体例については後述する。

続いて、トレンド分析装置１０は、Ｓ１１１４の処理で未選択のキーワードがあるか否かを判定する（Ｓ１１１７）。未選択のキーワードがある場合（Ｓ１１１７：Ｙｅｓ）、処理はＳ１１１４に戻る。未選択のキーワードがない場合（Ｓ１１１７：Ｎｏ）、処理はＳ１１１８に進む。

Ｓ１１１８では、トレンド分析装置１０は、Ｓ１１１２において未選択の対象期間があるか否かを判定する。未選択の対象期間がある場合（Ｓ１１１８：Ｙｅｓ）、処理はＳ１１１２に戻る。未選択の対象期間がない場合（Ｓ１１１８：Ｎｏ）、処理はＳ１１１９に進む。

Ｓ１１１９では、トレンド分析装置１０は、全ての対象期間におけるソーシャル注目度１５１４の平均値（以下、「ソーシャル注目度平均値」と称する。）を求め、求めたソーシャル注目度平均値をソーシャル注目度データ１５５のソーシャル注目度平均値１５５３として記憶する。

＜店舗注目度生成処理＞
図１３は、図１０の店舗注目度生成処理Ｓ１０１３の詳細を説明するフローチャートである。また図１４は、店舗注目度生成処理Ｓ１０１３を説明するデータフロー図である。以下、これらの図とともに店舗注目度生成処理Ｓ１０１３について説明する。

まずトレンド分析装置１０は、指定期間における店舗データ１５２を取得する（Ｓ１３１１）。

続いて、トレンド分析装置１０は、対象期間を選択する（Ｓ１３１２）。

続いて、トレンド分析装置１０は、対象期間における店舗データ１５２を対象として、パラメータ１５４に指定されている全てのキーワードについて、夫々によって特定される商品の売上合計を求め、その平均値（以下、「全キーワード売上合計平均値」と称する。）を求める（Ｓ１３１３）。

続いて、トレンド分析装置１０は、パラメータ１５４に指定されているキーワードのうちの一つを選択する（Ｓ１３１４）。

続いて、トレンド分析装置１０は、選択中のキーワードにより特定される商品について、選択中の対象期間における売上の合計（以下、「選択キーワード売上合計」と称する。）を求める（Ｓ１３１５）。

続いて、トレンド分析装置１０は、パラメータ１５４の店舗注目度の算出式に基づき店舗注目度を求め、求めた店舗注目度を店舗注目度データ１５６の店舗注目度１５６４として記憶する（Ｓ１３１６）。店舗注目度の算出式の一例を次に示す。
店舗注目度＝選択キーワード売上合計／全キーワード売上合計平均値
×(１／(欠品・過剰経験の合計回数＋１)）
×店舗注目度の重み係数
・・・式２
尚、上式における「店舗注目度の重み係数」は、例えば、パラメータ１５４としてトレンド分析装置１０に与えられる。「店舗注目度の重み係数」の具体例については後述する。

続いて、トレンド分析装置１０は、Ｓ１３１４において未選択のキーワードがあるか否かを判定する（Ｓ１３１７）。未選択のキーワードがある場合（Ｓ１３１７：Ｙｅｓ）、処理はＳ１３１４に戻る。未選択のキーワードがない場合（Ｓ１３１７：Ｎｏ）、処理はＳ１３１８に進む。

Ｓ１３１８では、トレンド分析装置１０は、Ｓ１３１２において未選択の対象期間があるか否かを判定する。未選択の対象期間がある場合（Ｓ１３１８：Ｙｅｓ）、処理はＳ１３１２に戻る。未選択の対象期間がない場合（Ｓ１３１８：Ｎｏ）、処理はＳ１３１９に進む。

Ｓ１３１９では、トレンド分析装置１０は、全ての対象期間の店舗注目度の平均値（以下、「店舗注目度平均値」と称する。）を求め、求めた店舗注目度平均値を店舗注目度データ１５６の店舗注目度平均値１５６３として記憶する。

＜トレンドスコア生成処理＞
図１５は、図１０のトレンドスコア生成処理Ｓ１０１４の詳細を説明するデータフロー図である。

トレンド分析装置１０は、パラメータ１５４として受け付けたトレンドスコアの算出式に従ってトレンドスコアを求め、トレンドスコアデータ１５７として記憶装置１２に記憶する。あるキーワードについてのトレンドスコアの算出式の一例を次に示す。
トレンドスコア＝ソーシャル注目度＋店舗注目度 ・・・式３

上式における「ソーシャル注目度」は、キーワードから特定される商品についてのソーシャル注目度データ１５５のソーシャル注目度平均値１５１３である。また上式における「店舗注目度」は、当該キーワードについての店舗注目度データ１５６の店舗注目度平均値１５６３である。

＜ソーシャル注目度の重み係数の具体例＞
例えば、ソーシャルメディアにおける、キーワードを含む発言数をソーシャル注目度の重み係数として用いてもよい。キーワードを含む発言数は消費者の購買意欲を示す指標となるため、これを重み係数とすることで消費者の購買意欲をソーシャル注目度に反映することができ、キーワードで特定される商品のトレンドをより正確に把握することができる。

キーワードに関するポジティブな発言は、キーワードにより特定される商品の積極的な購買に繋がると考えられる。そこでキーワードに関してポジティブな発言が含まれている場合はソーシャル注目度が大きくなるようにソーシャル注目度の重み係数（例えば、次式から求まる「キーワードに関するポジティブ・ネガティブ発言の分類結果」）を設定してもよい。これによりキーワードで特定される商品のトレンドをより正確に把握することができる。
キーワードに関するポジティブ・ネガティブ発言の分類結果
＝(１＋ポジティブ発言数)／(１＋ネガティブ発言数) ・・・式４
尚、上式において、「ポジティブ発言数」は、発言内容がキーワードに対して肯定的（ポジティブ）な内容である対象期間に発生したソーシャルメディアデータの数であり、「ネガティブ発言数」は、発言内容がキーワードに対して否定的（ネガティブ）な内容である対象期間に発生したソーシャルメディアデータの数である。発言内容が肯定的であるか否定的であるかの判定は、例えば、肯定的な用語を登録した辞書データと否定的な用語を登録した辞書データを用意し、ソーシャルメディアデータの発言内容を形態素解析等の手法により形態素に分解し、形態素を辞書データの用語と対照することにより判定する。

ソーシャル注目度の重み係数として、例えば、次式から求まる「キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言数の時間的なばらつき」を用いてもよい。キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言数の時間的なばらつきが少ないほど、そのキーワードは時間的に安定して注目されていると考えられ、「キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言数の時間的なばらつき」を重み係数とすることで、キーワードで特定される商品のトレンドをより正確に把握することができる。
キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言数の時間的なばらつき
＝１／(当該商品に対するある期間におけるソーシャルメディアにおける発言数の時間的な標準偏差＋１) ・・・式５

あるキーワードに関する発言について、発言者間で相互に認識がある場合、上記キーワードは発言者が所属しているコミュニティにおいて注目度が高くなっていると推測される。そこでキーワードについて発言者間で相互に認識がある場合は、そのキーワードで特定される商品のソーシャル注目度が高くなるようにソーシャル注目度の重み係数を設定してもよい。例えば、ソーシャルメディアデータにキーワードに関するソーシャルメディアにおける発言の発言者同士の認識が明示的に取得できる情報が含まれている場合はその情報を利用して重み係数を設定する。上記情報の一例としてＴｗｉｔｔｅｒ(登録商標)における「相互フォロー数」がある。

以上の重み係数の例を全て反映したソーシャル注目度の算出式の一例を次に示す。
ソーシャル注目度＝選択キーワード出現数／全キーワード出現数平均値
×キーワードに関するポジティブ・ネガティブ発言の分類結果
×キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言数の時間的なばらつき
×キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言数
×キーワードに関するソーシャルメディアにおける発言者間の関係
・・・式６

＜店舗注目度の重み係数の具体例＞
例えば、商品の配置は商品の売上に影響を与えるので、店舗注目度の重み係数として、商品の配置に応じて定まる値を用いてもよい。

また例えば、次式から求まる「商品の賞味期限の重み係数」を店舗注目度の重み係数として用いてもよい。
商品の賞味期限の重み係数＝商品の賞味期限の残り期間／指定期間
・・・式７
賞味期限が短い商品は在庫余りとなるリスクが高いため、上式から求まる「商品の賞味期限の重み係数」を店舗注目度の重み係数として用いることで、在庫を適切に管理するための要素を店舗注目度に反映させることができる。尚、賞味期限が定められていない商品については、例えば、「商品の賞味期限の重み係数」を１とする。

また例えば、次式から求まる「商品のリードタイムの重み係数」を店舗注目度の重み係数として用いてもよい。
商品のリードタイムの重み係数＝指定期間／リードタイム ・・・式８
ここでリードタイムは商品を注文してから店舗に届くまでに要する時間である。リードタイムが長い商品は一般に需要のタイミングに合わせたきめ細かな供給調整が困難であるため、例えば、リードタイムの短い商品ほど店舗注目度が高くなるように重み係数を設定する。

商品の売れる時期や旬を考慮して店舗注目度の重み係数を設定してもよい。例えば、対象期間が商品の売れる時期や旬に相当する場合、他の期間に比べて店舗注目度が高くなるように重み係数を設定する。

次式から求まる「商品の在庫量の時間的なばらつき」を店舗注目度の重み係数として用いてもよい。
商品の在庫量の時間的なばらつき
＝１／(在庫量の時間的な標準偏差＋１) ・・・式９
在庫量の時間的なばらつきが大きい商品は在庫調整が難しく、在庫余りに繋がる可能性があるため、例えば、在庫量の時間的なばらつきの少ない商品程、店舗注目度が高くなるように重み係数を設定する。

次式から求まる「商品の売上の時間的なばらつき」を店舗注目度の重み係数として用いてもよい。
商品の売上の時間的なばらつき＝１／(売上の時間的な標準偏差＋１) ・・・式１０
ある商品について売上の時間的なばらつきがない場合、その商品は安定して購入されていると考えられるため、例えば、そのような商品については売上の時間的なばらつきがある商品よりも店舗注目度が高くなるように店舗注目度の重み係数を設定する。

以上の重み係数の例を全て反映した店舗注目度の算出式の一例を示す。
店舗注目度＝選択キーワード売上合計／全キーワード売上合計平均値
×(１／(欠品・過剰経験の合計回数＋１)）
×商品の配置に対する注目度の重み係数
×商品の賞味期限の重み係数
×商品のリードタイムの重み係数
×商品の売れる時期や旬の重み係数
×商品の在庫量の時間的なばらつき
×商品の売上の時間的なばらつき
・・・式１１

＜トレンドスコアの算出式の他の例＞
トレンドスコアの算出に際し、例えば、次に示すように商品のジャンルごとに設定した重み計数を用いてもよい。
トレンドスコア＝（ソーシャル注目度＋店舗注目度）
×商品のジャンルの重み係数 ・・・式１２
上式における「商品ジャンルの重み係数」は、例えば、パラメータ１５４としてトレンド分析装置１０に与えられる。

図１６に実施例２として説明するトレンド分析装置１０の概略的な構成を示している。実施例２のトレンド分析装置１０は、記憶装置１２が、他店舗パラメータ取得ＰＧ１６１、他店舗注目度データ取得ＰＧ１６２、他店舗パラメータ１７１、他店舗注目度データ１７２をさらに記憶している点で実施例１におけるトレンド分析装置１０の構成と異なる。尚、以下の説明において、他店舗パラメータ取得ＰＧ１６１を実行することにより実現される機能のことを他店舗パラメータ取得部２６１と、他店舗注目度データ取得ＰＧ１６２を実行することにより実現される機能のことを他店舗注目度データ取得部２６２と称する。また他店舗注目度データ１７２のレコード形式は図６の店舗注目度データ１５６のレコード形式と同様であるものとする。以下、実施例１との相違点を中心として説明する。

他店舗パラメータ取得部２６１は、通信ネットワーク５もしくは入力装置１３を介して、他店舗において設定されたパラメータを取得し、取得したパラメータを他店舗パラメータ１７１として記憶装置１２に記憶する。店舗注目度算出部２１４は、自店舗の店舗注目度の算出に際して他店舗パラメータ１７１を用いることができる。これにより複数の店舗の間でパラメータの設定手法を共有することができ、在庫管理手法等のノウハウを店舗間で共有することができる。

他店舗注目度データ取得部２６２は、通信ネットワーク５もしくは入力装置１３を介して、他店舗において生成された店舗注目度データを取得し、取得した店舗注目度データを他店舗注目度データ１７２として記憶装置１２に記憶する。

実施例２のトレンド分析装置１０におけるトレンドスコア算出部２１５は、例えば次式の如く、ソーシャル注目度データ１５５と、自店舗の店舗注目度（店舗注目度データ１５６）と他店舗の店舗注目度（他店舗注目度データ１７２）の平均値（以下、自他店舗注目度平均値と称する。）とに基づき、トレンドスコアを算出する。
トレンドスコア＝ソーシャル注目度＋自他店舗注目度平均値 ・・・式１３

このように、実施例２のトレンド分析装置１０は、他店舗において求められた店舗注目度を反映したトレンドスコアを算出するので、より適切に商品のトレンドを分析することができる。

実施例２のトレンド分析装置１０は、実施例１と同様に図１０に示したフローチャートに従ってトレンド分析処理Ｓ１０００を行う。但し店舗注目度生成処理Ｓ１０１３については、トレンド分析装置１０は図１７に示すフローチャート及び図１８示すデータフロー図に従って処理を行う。以下、これらの図とともに実施例２の店舗注目度生成処理Ｓ１０１３について説明する。

図１７のフローチャートにおけるＳ１３１１〜Ｓ１３１８の処理（自店舗の店舗注目度を求める処理）は実施例１（図１３）と同様である。

Ｓ１７１１において、トレンド分析装置１０は、ユーザインタフェース（入力装置１３及び表示装置１４）を介して他店舗注目度データ１７２を使用するか否かの指示をユーザから受け付ける。他店舗注目度データ１７２を使用する旨の指示を受け付けた場合（Ｓ１７１１：Ｙｅｓ）、処理はＳ１７１２に進む。他店舗注目度データ１７２を使用しない旨の指示を受け付けた場合（Ｓ１７１１：Ｎｏ）、トレンド分析装置１０は店舗注目度生成処理Ｓ１０１３を終了する。

Ｓ１７１２では、トレンド分析装置１０は、他店舗を選択する。他店舗を選択する方法としては、例えば、自店舗と立地や購買層などが類似するもの（類似度が所定値を超えるもの）を選択する方法、協調フィルタを用いる方法等がある。

Ｓ１７１３では、トレンド分析装置１０は、通信ネットワーク５もしくは入力装置１３を介して、Ｓ１７１２で選択した他店舗から他店舗注目度データ１７２を取得して記憶する。

Ｓ１７１４では、トレンド分析装置１０は、自店舗の店舗注目度平均値（店舗注目度データ１５６の店舗注目度平均値１５６３）と他店舗の店舗注目度平均値（他店舗注目度データ１７２の店舗注目度平均値１５６３）の平均値（自他店舗注目度平均値）を算出する。

その後、トレンド分析装置１０は、トレンドスコア生成処理Ｓ１０１４トレンドスコア生成処理Ｓ１０１４にて前述した式１３に基づきトレンドスコアを算出する。

トレンド分析装置１０は、図１０のＳ１０１５の処理において、以上の処理において求めた情報を記載したトレンド情報表示画面８００を表示装置１４に表示する。

図１９に実施例２のトレンド分析装置１０が表示するトレンド情報表示画面８００の一例を示す。同図に示すように、各商品について、トレンドスコア８１４、ソーシャル注目度８１５、自他店舗注目度平均値８２１、自店舗注目度８１６、及び他店舗注目度８２２
が表示されている。ユーザは、トレンド情報表示画面８００を参照することで、ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗（自店舗及び他店舗）における商品のトレンドの双方に基づき、在庫管理上、重要な商品（追加発注すべき商品や新規に取り扱うべき商品等）を抽出することができる。このため、ユーザは、商品の売上予測を適切に行って効率よく在庫管理を行うことができる。

尚、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置や、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 情報処理システム、１０ トレンド分析装置、１５１ ソーシャルメディアデータ、１５２ 店舗データ、１５３ 辞書データ、１５４ パラメータ、１５５ ソーシャル注目度データ、１５６ 店舗注目度データ、１５７ トレンドスコアデータ、２１１ ソーシャルメディアデータ取得部、２１２ フィルタ部、２１３ ソーシャル注目度算出部、２１４ 店舗注目度算出部、２１５ トレンドスコア算出部、２１６ トレンド情報提供部、２１７ パラメータ設定部、８００ トレンド情報表示画面、Ｓ１０００ トレンド分析処理、Ｓ１０１２ ソーシャル注目度生成処理、Ｓ１０１３ 店舗注目度生成処理、Ｓ１０１４ トレンドスコア生成処理

Claims (15)

1. プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて実現される、店舗において取り扱われる商品のトレンドを分析する装置であって、
   ソーシャルメディアにおいて所定期間に発生する前記商品に関する発言であるソーシャルメディアデータを取得する、ソーシャルメディアデータ取得部、
   取得した前記ソーシャルメディアデータにおける、特定の前記商品に関するキーワードを含む前記ソーシャルメディアデータの割合に基づき、前記特定の商品の前記ソーシャルメディアにおける注目度を示す指標であるソーシャル注目度を算出する、ソーシャル注目度算出部、
   店舗における前記特定の商品の所定期間における売上合計の平均値に基づき前記特定の商品の前記店舗における注目度を示す指標である店舗注目度を算出する、店舗注目度算出部、及び、
   前記ソーシャル注目度及び前記店舗注目度に基づき前記商品の注目度を示す指標であるトレンドスコアを算出する、トレンドスコア算出部
   を備えるトレンド分析装置。
2. 請求項１に記載のトレンド分析装置であって、
   表示装置を備え、
   トレンドスコア算出部は、店舗において取り扱われる複数の商品の夫々について前記トレンドスコアを求め、
   複数の前記商品を夫々の前記トレンドスコアの順序に並べて前記表示装置に表示するトレンド情報提供部をさらに備える
   トレンド分析装置。
3. 請求項２に記載のトレンド分析装置であって、
   前記トレンド情報提供部は、前記商品の前記トレンドスコアの時間的な変化を示すグラフを前記表示装置に表示する
   トレンド分析装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
   前記ソーシャル注目度、及び前記店舗注目度の算出に用いるパラメータの入力を受け付けるパラメータ設定部をさらに備え、
   前記ソーシャル注目度算出部は、前記パラメータを用いて前記ソーシャル注目度を算出し、
   前記店舗注目度算出部は、前記パラメータを用いて前記店舗注目度を算出する
   トレンド分析装置。
5. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
   前記店舗注目度算出部は、第１の店舗において取り扱われる前記特定の商品について第１の前記店舗注目度を求めるとともに、前記特定の商品について第２の店舗における第２の前記店舗注目度を求め、
   前記トレンドスコア算出部は、前記ソーシャル注目度と、前記第１の店舗注目度及び前記第２の店舗注目度の平均値とに基づき前記トレンドスコアを算出する
   トレンド分析装置。
6. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
   前記ソーシャル注目度算出部は、前記ソーシャル注目度の算出に際し、前記取得したソーシャルメディアデータにおける、前記特定の商品について肯定的な発言がされている前記ソーシャルメディアデータの数と、前記特定の商品について否定的な発言がされている前記ソーシャルメディアデータの数との比を重み係数として用いる
   トレンド分析装置。
7. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
   前記ソーシャル注目度算出部は、前記ソーシャル注目度の算出に際し、前記特定の商品についての前記発言数の時間的なばらつきを重み係数として用いる
   トレンド分析装置。
8. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
   前記ソーシャル注目度算出部は、前記ソーシャル注目度の算出に際し、ソーシャルメディアにおける前記キーワードに関する発言数を重み係数として用いる
   トレンド分析装置。
9. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
   前記ソーシャル注目度算出部は、前記ソーシャル注目度の算出に際し、前記キーワードに関する前記ソーシャルメディアにおける発言者間の関係を重み係数として用いる
   トレンド分析装置。
10. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
    前記店舗注目度算出部は、前記店舗注目度の算出に際し、前記特定の商品の賞味期限の残り期間を重み係数として用いる
    トレンド分析装置。
11. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
    前記店舗注目度算出部は、前記店舗注目度の算出に際し、前記特定の商品のリードタイムの逆数を重み係数として用いる
    トレンド分析装置。
12. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
    前記店舗注目度算出部は、前記店舗注目度の算出に際し、前記ソーシャルメディアデータの発生日時が前記特定の商品の売れる時期又は旬に相当するか否かに応じて設定した重み係数を用いる
    トレンド分析装置。
13. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
    前記店舗注目度算出部は、前記店舗注目度の算出に際し、前記特定の商品の在庫量の時間的なばらつきを重み係数として用いる
    トレンド分析装置。
14. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のトレンド分析装置であって、
    前記店舗注目度算出部は、前記店舗注目度の算出に際し、前記特定の商品の売上の時間的なばらつきを重み係数として用いる
    トレンド分析装置。
15. プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて実現される、店舗において取り扱われる商品のトレンドを分析するトレンド分析装置を用いたトレンド分析方法であって、
    前記トレンド分析装置が、
    ソーシャルメディアにおいて所定期間に発生する前記商品に関する発言であるソーシャルメディアデータを取得するステップと、
    取得した前記ソーシャルメディアデータにおける、特定の前記商品に関するキーワードを含む前記ソーシャルメディアデータの割合に基づき、前記特定の商品の前記ソーシャルメディアにおける注目度を示す指標であるソーシャル注目度を算出するステップと、
    店舗における前記特定の商品の所定期間における売上合計の平均値に基づき前記特定の商品の前記店舗における注目度を示す指標である店舗注目度を算出するステップと、
    前記ソーシャル注目度及び前記店舗注目度に基づき前記商品の注目度を示す指標であるトレンドスコアを算出するステップと
    を実行する、トレンド分析方法。

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