JP2018180921A - Final order time identification device - Google Patents
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Abstract
Description
注文者からの注文に関する日締め作業(例えば、商品の発送作業)を行う場合に、該作業を効率的に行うための技術に関する。 The present invention relates to a technique for efficiently performing a closing operation (for example, a shipping operation of a product) for an order from a customer.
近年、インターネット上には多数の仮想店舗が開設されており、“BtoB”、“BtoC”何れの取引においても、当該仮想店舗にて商品・サービスを購入することは珍しくなくなっている。 In recent years, a large number of virtual stores have been opened on the Internet, and it is not uncommon to purchase goods and services at the virtual stores in any transaction of "BtoB" and "BtoC".
特に、BtoB取引においては、注文者に自身の在庫リスクをなるべく小さくしたいというニーズがあるところ、上記のような仮想店舗では、手軽に都度注文が可能であるため、一日に何度も小口の注文が行われる場合が有る。このような状況下、仮想店舗では、注文の最終締め時刻を設定し、最終締め時刻後に注文品の発送作業を行うことがよく行われている。 In particular, in the BtoB transaction, there is a need for the orderer to reduce his inventory risk as much as possible, but in such a virtual store as described above, since it is possible to easily place an order each time, small items are sold several times a day. There may be an order. Under such circumstances, in the virtual shop, it is often performed to set the final closing time of the order and to carry out the shipping work of the order after the final closing time.
一方で、複数の注文者に関し上記の発送作業を行う時間帯が重なってしまうと、複数の注文者に関して当該作業を同時に並行して行うことは困難であるため、より多くの人手・作業時間・設備が必要になってしまう。 On the other hand, if the time for carrying out the above-mentioned shipping work for a plurality of orderers overlaps, it is difficult to simultaneously carry out the work for a plurality of orderers at the same time. Equipment will be needed.
そのような背景の下、上記のような発送作業(日締め作業)を効率化する試みは盛んに行われており、例えば、特許文献1では、「荷物の出荷を効率よく且つ低コストに行うことができる出荷支援システム」が提案されている。 Under such a background, attempts to streamline the above-mentioned shipping operation (day-closing operation) are actively being carried out. For example, in Patent Document 1, “Performing shipment of luggage efficiently and at low cost” A shipping support system that can be used has been proposed.
しかしながら、上記従来技術のように、日締め作業そのものの効率化を目指すアプローチでは、効率化できることに限界があるという問題点があった。 However, in the approach aiming at the efficiency improvement of the daily closing work itself like the said prior art, there existed a problem that there was a limit in being able to be efficient.
そこで本発明では、上記問題点に鑑み、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げる最終注文時刻特定装置を提供することを目的とする。 Therefore, in the present invention, in view of the above problems, the time required for daily closing work such as shipment of goods, the number of workers efficiently is reduced, and the final order time specifying device for reducing the load of the equipment used for the work Intended to provide.
開示する最終注文時刻特定装置の一形態は、一の注文者に関し当日の最終注文時刻がX軸を時刻、Y軸を発生頻度とする一の確率分布に従うと見做す場合、前記一の確率分布に係る累積分布関数においてパーセンタイル値が所定の設定値付近となる最終注文予想時刻を特定する最終時刻特定手段と、前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知する最終時刻報知手段と、を有し、前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする。 One form of the final order time specifying device disclosed is that if it is assumed that the last order time on the day of an orderer follows the probability distribution with the X axis as the time and the Y axis as the occurrence frequency. A final time specifying means for specifying a final order expected time when the percentile value becomes near a predetermined set value in a cumulative distribution function related to distribution, and a final time notifying means for notifying the final order expected time specified by the final time specifying means , And the predetermined setting value is a value set based on an allowable degree that an order can be made on the day after the estimated last order time for the one orderer. Do.
開示する最終注文時刻特定装置は、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げる。 The disclosed final order time specifying device efficiently reduces the time required for daily closing work such as shipping of goods and the number of workers, and reduces the load on equipment used for the work.
図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について説明する。
(本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置の動作原理)
図1乃至10を用いて、本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置(以下、単に「特定装置」という。)100の動作原理について説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(Operation principle of final order time specifying device according to the present embodiment)
The operation principle of the final order time specifying device (hereinafter, simply referred to as “specific device”) 100 according to the present embodiment will be described using FIGS. 1 to 10.
特定装置100は、通信ネットワーク310を介して、ユーザー290が操作するユーザー端末300と接続される。なお、通信ネットワーク310は、有線通信ネットワークであっても良く、無線通信ネットワークであっても良い。また、ユーザー290とは、例えば、毎日の日締め作業(注文者230による注文に係る商品の発送作業等)を行う者をいう。
The
特定装置100は、「一の注文者230につき、1日に1度、当日の注文に対応する商品をまとめて注文者230に発送する作業(日締め作業)がある」、「1日のうちに、複数回の注文がある」、「複数の注文者230に関する上記作業時間帯が重なると、より多くの人手・作業時間・作業設備が必要になる(各注文者230に関する上記作業を同時に並行して行うことが困難)」という環境下で動作させることが好適である。
The
特定装置100は、上記のような制約条件下、注文者230毎に、日締め作業を開始する適切な時刻を算出(特定)し、ユーザー290(ユーザー端末300)にその時刻を日締め作業を開始すべき時刻として指示するものである。そして、ユーザー290は、特定装置100から指示のあった時刻に日締め作業を開始する。こうすることによって、特定装置100は、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げることができる。
The
図2は、特定装置100の機能ブロック図である。図2で示すように、特定装置100は、最終時刻特定手段110、最終時刻報知手段120、実績データ記憶手段130を有する。なお、実績データ記憶手段130は、特定装置100が備える代わりに、特定装置100の外部に配置されると共に、通信ネットワーク310を介して特定装置100に接続され、必要に応じ最終時刻特定手段110とデータの授受を行う形態であっても良い。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
実績データ記憶手段130は、注文者230毎に、所定期間における日毎の最終注文時刻240の実績データを記憶する。図3及び4は、実績データ記憶手段130に記憶されるデータの一例を示す図である。なお、図3及び4では、最終注文時刻240を基準にして実績データがソートされている。
The result
図3で示すように、実績データ記憶手段130は、注文者230:「0001−00」について、2016年4月30日の最終注文時刻240:「11時13分」、2017年1月24日の最終注文時刻240:「12時55分」等のデータを記憶する。また、図4で示すように、実績データ記憶手段130は、注文者230:「0016−00」について、2016年8月3日の最終注文時刻240:「9時19分」、2017年1月11日の最終注文時刻240:「9時36分」等のデータを記憶する。
As shown in FIG. 3, for the orderer 230: “0001-00”, the actual data storage means 130 has a
最終時刻特定手段110は、一の注文者230に関し、当日の最終注文時刻240がX軸を時刻、Y軸を発生頻度とする一の確率分布210に従うと見做して処理を行う。最終時刻特定手段110は、一の確率分布210に係る累積分布関数220においてパーセンタイル値280が所定の設定値250付近となる時刻を最終注文予想時刻260として特定する。最終注文予想時刻260とは、所定の前提条件下、一の注文者230に関し、当日の最終の注文が行われると予想する時刻である。
The final
図5で示すように、確率分布210は、ポアソン分布(二項分布)であっても良く、その他、正規分布、指数分布、ガンマ分布等であっても良く、選択される確率分布の種類は限定されない。図6で示すように、確率分布210をポアソン分布と想定した場合、累積分布関数220は、時刻が遅くなるにつれ、パーセンタイル値280が大きくなる形状を成す。
As shown in FIG. 5, the probability distribution 210 may be a Poisson distribution (binomial distribution), or may be a normal distribution, an exponential distribution, a gamma distribution, etc. It is not limited. As shown in FIG. 6, assuming that the probability distribution 210 is a Poisson distribution, the cumulative distribution function 220 has a shape in which the
また、図3及び4で示すように、確率分布210は、所定期間における、注文者230毎、かつ、日毎の最終注文時刻240に係る実績データの度数分布(X軸:時刻、Y軸:発生頻度)であっても良い。図7及び8で示すように、確率分布210を最終注文時刻240に係る実績データの度数分布(X軸:時刻、Y軸:発生頻度)と想定した場合、累積分布関数(累積相対度数)220は、時刻が遅くなるにつれ、パーセンタイル値280が大きくなる形状を成す。なお、図7及び8で示すように、注文者230毎に、累積分布関数220の形状は異なるものとなる。
Also, as shown in FIGS. 3 and 4, the probability distribution 210 is a frequency distribution of actual data related to the
ここで、所定の設定値250とは、一の注文者230に関し、当日、最終注文予想時刻260以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値である。つまり、当日、最終注文予想時刻260以後の注文をなるべく発生させたくない場合、所定の設定値250は相対的に大きくなり、最終注文予想時刻260以後の注文をある程度許容できる場合、所定の設定値250は相対的に小さくなる。
Here, the predetermined set value 250 is a value set based on the degree to which an order can be made after the estimated last order time 260 for the
また、最終注文予想時刻260以後に注文が行われることを許容できる度合いは、最終注文予想時刻260以後に注文が行われる確率と考えても良く、そのとき、所定の設定値250は、“100(%)−最終注文予想時刻260以後に注文が行われる確率(%)”となる。最終注文予想時刻260以後に注文が行われることを許容できる度合いは、当日の注文の多寡、当日作業に投入可能な人員数等に応じて適宜設定される。 Also, the degree to which an order can be placed after the final order expected time 260 may be considered as the probability that an order will be placed after the final order estimated time 260, in which case the predetermined set value 250 is “100 (%)-Probability of order being placed after final order expected time 260 (%) ". The degree to which an order can be made after the final order expected time 260 is appropriately set according to the number of orders on the day, the number of personnel who can be input to the day, and the like.
図3、4及び9を用いて、最終時刻特定手段110による処理の一例を説明する。このとき、確率分布210は、所定期間における、注文者230毎、かつ、日毎の最終注文時刻240の実績データの度数分布(X軸:時刻、Y軸:発生頻度)とし、所定の設定値250は“90(%)”とする。
An example of processing by the final
図3で示すように、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0001−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ:「17時16分」を最終注文予想時刻260として特定する。また、図4で示すように、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0016−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ:「17時19分」を最終注文予想時刻260として特定する。
As shown in FIG. 3, for the orderer 230: “0001-00”, the final
最終時刻特定手段110は、上記処理を注文者230毎に実施し、注文者230毎に最終注文予想時刻260を特定する。図9で示すように、最終時刻特定手段110は、各注文者230に対応する最終注文予想時刻260を、(0001−00,17時16分)、(0016−00,17時19分)、…、(0055−00,16時52分)のように、それぞれ特定する。
The final
図3で示すデータにおいて、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0001−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」より小さく、かつ、最も時刻が遅いデータ:「17時16分」(パーセンタイル値280:89.56)を最終注文予想時刻260として特定する形態としても良い。図4で示すデータにおいても同様に、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0016−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」より小さく、かつ、最も時刻が遅いデータ:「17時10分」(パーセンタイル値280:87.50)を最終注文予想時刻260として特定する形態としても良い。
In the data shown in FIG. 3, the final
また、図3で示すデータにおいて、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0001−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」に最も近いデータ:「17時16分」(パーセンタイル値280:90.11)を最終注文予想時刻260として特定する形態としても良い。図4で示すデータにおいても同様に、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0016−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」に最も近いデータ:「17時19分」(パーセンタイル値280:91.67)を最終注文予想時刻260として特定する形態としても良い。
Further, in the data shown in FIG. 3, the final time specifying means 110 sets the
最終時刻報知手段120は、最終時刻特定手段110が特定した最終注文予想時刻260をユーザー290(ユーザー端末300)に対し報知する。最終時刻報知手段120は、ユーザー290に対し、最終注文予想時刻260を一の注文者230に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する形態としても良い。
The final
また、最終時刻報知手段120は、ユーザー290に、当日の“時刻”が最終注文予想時刻260と同一又は当日の“時刻”が最終注文予想時刻260の所定の時間前となるタイミングで、一の注文者230に関する日締め作業を開始するよう通知する形態としても良い。
Further, the final time notification means 120 allows the
特定装置100は、複数の注文者230それぞれについて、最終時刻特定手段110及び最終時刻報知手段120による処理を行うことによって、注文者230毎に、最終注文予想時刻260を特定し、特定した最終注文予想時刻260をユーザー290に対し報知する。
The specifying
図10は、特定装置100の効果を説明する図であり、特定装置100を導入した前後の単位時間当たりの作業量の変化を示す図である。図10では、導入前の単位時間当たりの作業量を実線で、導入後のそれを点線でぞれぞれ示している。特定装置100の導入前、複数の注文者230に係る日締め作業は17時から一斉に行われている。一方、特定装置100の導入後、各注文者230に係る最終注文予想時刻260を各注文者230に係る日締め作業の開始時刻とし、日締め作業の開始時刻の前倒しが行われている。図10で示すように、特定装置100は、その導入によって、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げることができる。
(本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置のハードウエア構成)
FIG. 10 is a diagram for explaining the effect of the
(Hardware configuration of final order time specifying device according to the present embodiment)
図11を用いて、特定装置100のハードウエア構成例について説明する。図11は、特定装置100のハードウエア構成の一例を示す図である。図11で示すように、特定装置100は、CPU(Central Processing Unit)410、ROM(Read-Only Memory)420、RAM(Random Access Memory)430、補助記憶装置440、通信I/F450、入力装置460、出力装置(表示装置)470、記録媒体I/F480を有する。
A hardware configuration example of the
CPU410は、ROM420に記憶されたプログラムを実行する装置であり、RAM430に展開(ロード)されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、特定装置100全体を制御する。ROM420は、CPU410が実行するプログラムやデータを記憶している。RAM430は、CPU410でROM420に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開(ロード)され、演算の間、演算データを一時的に保持する。
The
補助記憶装置440は、基本ソフトウエアであるOS(Operating System)や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置であり、例えば、HDD(Hard Disc Drive)やフラッシュメモリなどである。
The
通信I/F450は、有線・無線LAN(Local Area Network)、インターネットなどの通信ネットワーク310に接続し、通信機能を提供する他装置130、300とデータの授受を行うためのインターフェースである。
The communication I /
入力装置460は、キーボードやタッチパネルなど特定装置100にデータ入力を行うための装置である。出力装置470は、LCD(Liquid Crystal Display)等で構成される装置であり、特定装置100が有する機能をユーザーが利用する際や各種設定を行う際のユーザーインターフェースとして機能する装置である。
記録媒体I/F480は、CD−ROM、DVD−ROM、USBメモリなどの記録媒体490とデータの送受信を行うためのインターフェースである。
The
The recording medium I /
特定装置100が有する各手段は、CPU410が、ROM420又は補助記憶装置440に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、特定装置100が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現される形態としても良い。また、通信I/F450を介して外部サーバー装置から本発明に係るプログラムを読み込ませたり、記録媒体I/F480を介して記録媒体490から本発明に係るプログラムを読み込ませたりして、特定装置100に当該プログラムを実行させる形態としても良い。
(本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置による処理例)
Each unit included in the
(Example of processing by the final order time specifying device according to the present embodiment)
図3、4、9、10、12を用いて、特定装置100による処理の流れの一例について説明する。図12は、特定装置100による処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、確率分布210は、所定期間における、注文者230毎、かつ、日毎の最終注文時刻240の実績データの度数分布(X軸:時刻、Y軸:発生頻度)とし、所定の設定値250は“90(%)”とする。
An example of the flow of processing by the
S10で最終時刻特定手段110が、実績データ記憶手段130に記憶される、所定期間における、注文者230毎、かつ、日毎の最終注文時刻240の実績データについて、最終注文時刻240を基準にしてソートする。図3で示すように、最終時刻特定手段110は、例えば、注文者230:「0001−00」について、2016年4月30日の最終注文時刻240:「11時13分」、2017年1月24日の最終注文時刻240:「12時55分」等のデータを生成する。
The final time specifying means 110 at S10 sorts the actual result data of the
S10で最終時刻特定手段110が、一の注文者230に関し、所定期間における、注文者230毎、かつ、日毎の最終注文時刻240の実績データの累積相対度数において、パーセンタイル値280が“90(%)”付近となる時刻を最終注文予想時刻260として特定する。図3で示すように、最終時刻特定手段110は、例えば、注文者230:「0001−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ:「17時16分」を最終注文予想時刻260として特定する。
In S10, for the
S20で最終時刻報知手段120が、S10において特定した最終注文予想時刻260を、一の注文者230に関する日締め作業を開始すべき時刻として、ユーザー端末300に対し報知(通知)する。報知の別形態としては、当日の“時刻”が最終注文予想時刻260と同一又は当日の“時刻”が最終注文予想時刻260の所定の時間前となるタイミングで、一の注文者230に関する日締め作業を開始するよう通知する形態でも良い。
In S20, the final time notification means 120 notifies (notifies) the final order expected time 260 specified in S10 to the
最終時刻報知手段120は、例えば、ユーザー端末300に対し、最終注文予想時刻260:「17時16分」を、注文者230:「0001−00」に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する。
The final time notification means 120 notifies the
S30で、S10及びS20における処理を適用していない注文者320がいる場合(S30でYes)、処理はS10へ移行する。例えば、注文者230:「0016−00」について未処理であった場合、S30から遷移したS10において、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0016−00」について、2016年8月3日の最終注文時刻240:「9時19分」、2017年1月11日の最終注文時刻240:「9時36分」等のデータを生成する(図4参照)。
In S30, when there is an orderer 320 to which the process in S10 and S20 is not applied (Yes in S30), the process proceeds to S10. For example, when the orderer 230: "0016-00" is not processed yet, at S10, which is a transition from S30, the final
さらに、図4で示すように、最終時刻特定手段110は、注文者230:「0016−00」について、最終注文時刻240に対応するパーセンタイル値280が所定の設定値250:「90(%)」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ:「17時19分」を最終注文予想時刻260として特定する。
Further, as shown in FIG. 4, the final time specifying means 110 sets the
次に、S20において最終時刻報知手段120は、ユーザー端末300に対し、最終注文予想時刻260:「17時19分」を、注文者230:「0016−00」に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する。
Next, in S20, the final time notification means 120 requests the
一方でS30において、S10及びS20における処理を適用していない注文者320がいない場合、つまり、全ての処理適用対象の注文者230についてS10及びS20における処理を適用した場合(S30でNo)、特定装置100の処理は終了する。
On the other hand, in S30, when there is no orderer 320 to whom the process in S10 and S20 is not applied, that is, when the process in S10 and S20 is applied to all
図9で示すように、全ての処理適用対象の注文者230について、S10及びS20における処理を適用し終えたとき、最終時刻特定手段110は、各注文者230に対応する最終注文予想時刻260を、(0001−00,17時16分)、(0016−00,17時19分)、…、(0055−00,16時52分)のように、それぞれ特定する。そして、最終時刻報知手段120は、ユーザー端末300に対し、各注文者230:「0001−00、0016−00、…、0055−00」に対応する最終注文予想時刻260:「17時16分、17時19分、…、16時52分」を、各注文者230に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する。
As shown in FIG. 9, when the processes in S10 and S20 have been applied to all the process
なお、上記した処理の流れとは異なり、一旦全ての処理適用対象の注文者230について、S10における処理を行った後、S20における処理に移行する形態としても良い。つまり、特定装置100の動作原理として述べた処理内容を満たす限り、その他どの様な処理の流れが採用されても良い。
It should be noted that, unlike the flow of the process described above, the process may be shifted to the process in S20 after the process in S10 is performed once for all the order subjects 230 to which the process application is applied. That is, as long as the process contents described as the operation principle of the
ユーザー290は、特定装置100から通知を受けた日締め作業を開始すべき時刻(=最終注文予想時刻260)に、当該各時刻に対応する注文者230についての日締め作業を開始する。
The
図10で示すように、上記のような処理を特定装置100が行い、ユーザー290が特定装置100からの通知に従った時刻に日締め作業を開始することによって、日締め作業を開始する時刻を前倒しする。それによって、日締め作業に要する時間、作業者の数は効率的に削減され、当該作業に使用される設備の負荷は低減される。
As shown in FIG. 10, when the
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。 As mentioned above, although the embodiment of the present invention was explained in full detail, the present invention is not limited to the specific embodiment concerned, and various modifications can be made within the scope of the subject matter of the present invention described in the claims.・ Change is possible.
100 最終注文時刻特定装置
110 最終時刻特定手段
120 最終時刻報知手段
130 実績データ記憶手段
210 確率分布
220 累積分布関数
230 注文者
240 最終注文時刻
250 所定の設定値
260 最終注文予想時刻
270 所定期間における一の注文者に関する最終注文時刻の日毎の実績データ
280 パーセンタイル値
290 ユーザー
300 ユーザー端末
310 通信ネットワーク
410 CPU
420 ROM
430 RAM
440 補助記憶装置
450 通信インターフェース
460 入力装置
470 出力装置
480 記録媒体インターフェース
490 記録媒体
100 last order
420 ROM
430 RAM
440
Claims (13)
前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知する最終時刻報知手段と、を有し、
前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする最終注文時刻特定装置。 If it is assumed that the last order time of the day according to one probability distribution with X axis as time and Y axis as occurrence frequency for one orderer, the percentile value is predetermined in the cumulative distribution function according to the one probability distribution A final time specifying means for specifying a final order estimated time that is near the set value;
Final time notifying means for notifying the final order estimated time specified by the final time specifying means;
A final order time specifying device characterized in that the predetermined setting value is a value set based on the degree of being able to place an order on the day after the estimated last order time for the one orderer. .
最終時刻報知手段が、前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知するステップと、を含み、
前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする最終注文時刻特定方法。 The cumulative distribution function according to the one probability distribution, when the final time specifying means regards the last order time of the day according to the one probability distribution with the X axis as the time and the Y axis as the occurrence frequency for one orderer Identifying a final order expected time at which the percentile value is near a predetermined set value at
The final time notifying means notifying the final order estimated time specified by the final time specifying means;
A final order time specifying method characterized in that the predetermined setting value is a value set based on the degree of being able to place an order on the day after the expected last order time for the one orderer. .
A final order time specification program for causing a computer to execute the method according to any one of claims 7 to 12.
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