JP2019128865A - 情報提供装置、情報処理プログラム及び情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】取り扱いを終了する品目の決定をより簡易に、かつ適切に行える可能性を高めることを可能とする情報提供装置及びそのプログラムを提供することである。【解決手段】 実施形態の情報提供装置は、取得手段、生成手段及び出力手段を備える。取得手段は、販売取り扱い中の商品についての品目毎の過去の売上実績を表した第１の実績データを取得する。生成手段は、取得手段により取得された第１の実績データに基づいて品目のうちで取り扱いを終了すべき候補を識別可能に表した候補データを生成する。出力手段は、生成手段により生成された候補データを出力する。【選択図】 図４

Description

本発明の実施形態は、情報提供装置、情報処理プログラム及び情報提供方法に関する。

商品を販売する店舗等においては、これまでに売上実績のない商品の販売の開始は、メーカ又は卸売業者による売り込みに基づいて店舗の担当者により決定されることが多い。
このため、店舗において販売するのが有効ではない商品が販売を開始する商品として選定される恐れがあった。
このような事情から、新規に販売を開始する商品を選定する担当者に対して、その選定のための有用な情報を提供できることが望まれていた。

特開平１−３００３９６号公報

本発明が解決しようとする課題は、新規に販売を開始する商品を選定する担当者に対して、その選定のための有用な情報を提供できる情報提供装置、情報処理プログラム及び情報提供方法を提供することである。

実施形態の情報提供装置は、第１の取得手段、生成手段及び出力手段を備える。第１の取得手段は、第１の店舗における第１の商品の売上実績を表した第１の実績データを取得する。生成手段は、第１の取得手段により取得された第１の実績データに基づいて、第１の店舗とは異なる第２の店舗で第１の商品を販売することについての有効性を判定するための有効性データを生成する。出力手段は、生成手段により生成された有効性データを出力する。

一実施形態に係る情報提供サーバの要部回路構成及び当該情報提供サーバが適用される情報提供システムの概略構成を示すブロック図。 図１中のプロセッサによる情報提供アプリに基づく情報処理のフローチャート。 候補ＳＫＵリストに含まれるデータレコードの構成を模式的に示す図。 図１中のプロセッサによる売上予想処理の手順の一例を示すフローチャート。 図１中のプロセッサによる売上予想処理の手順の一例を示すフローチャート。 期待金額リストに含まれるデータレコードの構成を模式的に示す図。 売上予想リストに含まれるデータレコードの構成を模式的に示す図。 図１中のプロセッサによる情報閲覧のための情報処理のフローチャート 一覧画面の一例を示す図。 一覧画面の一例を示す図。 詳細画面の一例を示す図。

以下、実施の形態の一例について図面を用いて説明する。なお、本実施の形態では、情報提供装置の一例として、通信ネットワークを介した情報提供を行う情報提供サーバを例に説明する。

図１は本実施形態に係る情報提供サーバの要部回路構成及び当該情報提供サーバが適用される情報提供システムの概略構成を示すブロック図である。
この情報提供システムは、情報提供サーバ１、複数の店舗システム２、本部サーバ３及び情報端末４を含む。そして情報提供サーバ１、複数の店舗システム２、本部サーバ３及び情報端末４は、通信ネットワーク５を介して通信可能とされている。また情報提供サーバ１は、本部サーバ３とセキュリティ回線６を介して通信可能とされている。
なお、本実施形態において「店舗」とは、実店舗及び仮想店舗のいずれであってもよい。そして複数の店舗には、実店舗及び仮想店舗が混在していてもよい。

情報提供サーバ１は、後述する情報提供サービスを提供するための情報処理を実行する。情報提供サーバ１は、例えば情報提供サービスを提供する事業者により運営される。情報提供サーバ１は、当該事業者により所有されていてもよいし、レンタルサーバが用いられてもよい。つまり情報提供サービスは、情報提供サービスの利用者から見ると、クラウドサービスとして提供される。なお、情報提供サービスの提供は、営利及び非営利のいずれであるかは問わない。情報提供サービスを提供する事業者は、店舗を運営する事業者と同じであってもよい。

店舗システム２は、商品を販売する店舗毎に設けられる。店舗システム２は、複数のＰＯＳ端末２１、店舗サーバ２２及び店内通信網２３を含む。ＰＯＳ端末２１は、商品の販売に係わる登録、勘定及び決済などに関わる情報処理を行う。そしてＰＯＳ端末２１は、そのような情報処理の結果として得られる販売データを店舗サーバ２２に送る。販売データは、店舗コード、取引日時、商品リスト、決済結果及び顧客コードなどを含むものであり、既存のＰＯＳシステムで用いられているものと同様なものであってよい。店舗コードは、ＰＯＳ端末２１が設置されている店舗を識別するために予め定められたコードである。取引日時は、取引が行われた日時である。商品リストは、該当する取引により販売された商品を識別するために定められたＳＫＵ（stock keeping unit）コードのリストである。ＳＫＵコードは、ＪＡＮ（Japan article number）コードが用いられてもよいし、それ以外に定められたコードが用いられてもよい。なお、ＳＫＵとは、販売管理上での商品のグループを表す。例えば、「ミックス・サンドウィッチ」と称される同様な多数の商品が販売される場合、これら「ミックス・サンドウィッチ」と称される同様な多数の商品は同一のＳＫＵに属する。従って、商品の販売の開始又は終了は、通常はこのＳＫＵの単位で行われる。決済結果は、決済した金額及び適用した決済方法などを表す。顧客コードは、買物客を識別するために定められたコードである。顧客コードは、登録又は決済に際して顧客を特定できた場合にのみ販売データに含められる。顧客コードとしては、何らかの顧客サービスを利用するための会員コードを用いることが想定される。店舗サーバ２２は、複数のＰＯＳ端末２１から送られる販売データを収集し、管理する。店舗サーバ２２は、収集した販売データを予め定められたタイミングで一括して本部サーバ３へと送る。店舗サーバ２２は、販売データに任意のデータを付加してもよい。例えば、ＰＯＳ端末２１では店舗コードを販売データに含めず、店舗サーバ２２が店舗コードを販売データに付加してもよい。

本部サーバ３は、例えば複数の店舗システム２が設けられている複数の店舗を統括する本部に設けられる。本部サーバ３は、複数の店舗システム２のそれぞれの店舗サーバ２２から一括して送られる販売データを収集し、管理する。本部サーバ３は、収集した販売データを予め定められたタイミングで一括して情報提供サーバ１へとセキュリティ回線６を介して送る。複数の店舗システム２が複数のグループに分けられ、これら複数のグループのそれぞれに対応するように複数の本部サーバ３が設けられてもよい。この場合の各グループは、同一の企業に属していていてもよいし、別々の企業に属していてもよい。

情報端末４は、情報提供サーバ１が販売データ管理のために提供する各種の情報を本部又は店舗の担当者が確認するために用いる情報処理装置である。情報端末４としては、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、あるいはスマートフォンなどのようなウェブブラウジング機能を備えた既存の機器を用いることが想定される。なお、情報端末４は、複数が情報提供システムに含まれ得るが、図１においては１つのみを図示している。

情報提供サーバ１は、プロセッサ１１、メインメモリ１２、補助記憶デバイス１３、通信インタフェース１４，１５及びシステムバス１６を含む。この情報提供サーバ１のハードウェアとしては、例えば汎用の情報処理装置を用いることができる。
情報提供サーバ１においては、プロセッサ１１、メインメモリ１２及び補助記憶デバイス１３をシステムバス１６によって接続することにより、情報提供サーバ１としての機能を実現するための情報処理のためのコンピュータを構成する。

プロセッサ１１は、上記コンピュータの中枢部分に相当する。プロセッサ１１は、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムに従って、上記の情報処理を実行する。

メインメモリ１２は、上記コンピュータの主記憶部分に相当する。メインメモリ１２は、不揮発性のメモリ領域と揮発性のメモリ領域とを含む。メインメモリ１２は、不揮発性のメモリ領域ではオペレーティングシステムやアプリケーションプログラムを記憶する。またメインメモリ１２は、プロセッサ１１が各種の情報処理を実行する上で必要なデータを不揮発性又は揮発性のメモリ領域で記憶する場合もある。メインメモリ１２は、揮発性のメモリ領域を、プロセッサ１１によってデータが適宜書き換えられるワークエリアとして使用する。

補助記憶デバイス１３は、上記コンピュータの補助記憶部分に相当する。補助記憶デバイス１３は、例えばＥＥＰＲＯＭ（electric erasable programmable read-only memory）、ＨＤＤ（hard disc drive）、ＳＳＤ（solid state drive）などである。補助記憶デバイス１３は、プロセッサ１１が各種の情報処理を行う上で使用するデータや、プロセッサ１１での処理によって生成されたデータを保存する。補助記憶デバイス１３は、上記のアプリケーションプログラムを記憶する場合もある。

補助記憶デバイス１３が記憶するアプリケーションプログラムの１つは、情報提供アプリ１３ａである。情報提供アプリ１３ａは、情報提供のための後述する情報処理について記述した情報処理プログラムである。また補助記憶デバイス１３の記憶領域の一部は、商品マスタデータベース（商品マスタＤＢ）１３ｂ、カテゴリマスタデータベース（カテゴリマスタＤＢ）１３ｃ、実績データベース（実績ＤＢ）１３ｄ、候補ＳＫＵリスト１３ｅ、期待金額リスト１３ｆ及び売上予想リスト１３ｇを記憶する領域として利用される。

商品マスタＤＢ１３ｂは、店舗毎に用意され、当該店舗で販売されている商品が属するＳＫＵのそれぞれに関しての様々な情報の集合である。商品マスタＤＢ１３ｂに含まれる情報は、例えばＳＫＵコード、商品カテゴリコード、商品名及び単価などである。商品カテゴリコードは、商品が属する商品カテゴリにユニークなコードである。商品カテゴリは、複数のＳＫＵが含まれるように、例えば本部の担当者などによって任意に定められる。例えば、「パン売場」で販売される各種の商品は、「パン」なるカテゴリ名のカテゴリに含むように定められる。なお、商品マスタＤＢ１３ｂは、複数の店舗に共通のものであってもよい。

カテゴリマスタＤＢ１３ｃは、商品カテゴリに関しての様々な情報の集合である。カテゴリマスタＤＢ１３ｃに含まれる情報は、例えば上記のカテゴリコード及び商品カテゴリ名などである。商品カテゴリ名は、商品カテゴリを人間が識別しやすいように定めた名称である。

これら商品マスタＤＢ１３ｂ及びカテゴリマスタＤＢ１３ｃは、店舗の運営形態に応じて定められる。商品マスタＤＢ１３ｂ及びカテゴリマスタＤＢ１３ｃは、店舗で販売する商品に変更が生じた場合、あるいは商品カテゴリを変更する場合などに、例えば本部又は店舗の担当者、あるいは情報提供サーバ１の管理者などの操作の下にプロセッサ１１が書き替える。

実績ＤＢ１３ｄ、候補ＳＫＵリスト１３ｅ、期待金額リスト１３ｆ及び売上予想リスト１３ｇは、後述する情報処理によって適宜に更新される。これら実績ＤＢ１３ｄ、候補ＳＫＵリスト１３ｅ、期待金額リスト１３ｆ及び売上予想リスト１３ｇについては後述する。

通信インタフェース１４は、通信ネットワーク５を介したデータ通信のインタフェースである。通信インタフェース１５は、セキュリティ回線６を介したデータ通信のインタフェースである。
システムバス１６は、アドレスバス、データバスおよび制御信号線等を含み、接続された各部の間で授受されるデータ及び制御信号を伝送する。

次に以上のように構成された情報提供サーバ１の動作について説明する。
店舗で商品の販売を伴う取引が行われると、ＰＯＳ端末２１では当該取引に関する販売データが生成される。そして、１つの店舗システム２に含まれた複数のＰＯＳ端末２１でそれぞれ生成された販売データは、予め定められたタイミング毎にＰＯＳ端末２１から店舗サーバ２２に収集される。複数の店舗システム２に含まれた複数の店舗サーバ２２がそれぞれ収集した販売データは、予め定められたタイミング毎に本部サーバ３により収集される。そして本部サーバ３が各店舗から収集した販売データは、予め定められたタイミング毎に本部サーバ３から情報提供サーバ１へとセキュリティ回線６を介して送信される。なお、以上の各種データの収集及び送信を行うタイミングは、それぞれに任意であってよく、例えば本部又は店舗の担当者、あるいは情報提供サーバ１の管理者などにより定められてよい。なお以下においては、本部サーバ３からは、店舗の一日の営業終了後に、その一日に行われた取引に関する全ての販売データが情報提供サーバ１へと送信されることとする。

本部サーバ３から送信された販売データがセキュリティ回線６を介して情報提供サーバ１へと伝送されると、情報提供サーバ１においては通信インタフェース１５が当該販売データを受信する。そしてこの受信が開始されるとプロセッサ１１は、情報提供のためのデータ解析を行うための情報処理を情報提供アプリ１３ａに基づいて実行する。なお、実績データは、通信ネットワーク５を介して本部サーバ３から情報提供サーバ１へと送られてもよい。
図２はプロセッサ１１による情報提供アプリ１３ａに基づく情報処理のフローチャートである。

Ａｃｔ１としてプロセッサ１１は、受信された販売データを含むように実績ＤＢ１３ｄを更新する。実績ＤＢ１３ｄは、商品販売に係わる取引毎の実績データの集合である。実績データには、取引の対象となった商品のＳＫＵコードのリストを少なくとも含む。なお実績データとしては、上記のように本部サーバ３から送られた販売データをそのまま用いることができる。実績データは、販売データから一部のデータを省いたものであってもよいし、販売データに任意のデータを追加したものであってもよい。プロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄを、解析期間として予め定められた最近の数日間の商品販売に関する実績データを含むものとして更新する。解析期間は、例えば情報提供アプリ１３ａの作成者などにより任意に定められてよいが、例えば７日間とすることが想定される。解析期間は、情報提供サーバ１の管理者などによる操作の下に、プロセッサ１１が変更設定してもよい。そしてこの場合にプロセッサ１１は、解析期間として設定可能な最長の期間分の実績データを実績ＤＢ１３ｄに含めることとする。プロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄに既に含まれている解析期間外の実績データを削除するとともに、新たに受信された実績データを含むように実績ＤＢ１３ｄを更新する。

図２に示す情報処理は、実績ＤＢ１３ｄに示された解析期間中の販売の実績を分析する処理を含んでおり、その処理量は大きくなることがある。しかしながら、図２に示す処理を、上述の様に一日に一度、店舗の一日の営業終了後に行うのであれば、処理に要する時間が長くなることは大きな問題とはならない。

Ａｃｔ２としてプロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄに基づいて、複数の店舗のいずれか１店舗ででも販売されている商品が属するＳＫＵについての売上実績に関するＡＢＣＺ分析を行う。つまりプロセッサ１１は、あるＳＫＵについての売上実績がある店舗を、その実績がよい順にＡランク、Ｂランク、Ｃランクとするとともに、売上実績がない店舗はＺランクとするように各店舗を分類する。なお、以下においては、Ａランク、Ｂランク、Ｃランク及びＺランクに分類された各店舗を、Ａ店舗、Ｂ店舗、Ｃ店舗及びＺ店舗と称することとする。ＡＢＣＺ分析における具体的な処理は、周知の処理であってよい。

Ａｃｔ３としてプロセッサ１１は、Ｚ店舗として分類された店舗が存在するＳＫＵのリストとして候補ＳＫＵリスト１３ｅを生成する。
図３は候補ＳＫＵリスト１３ｅに含まれるデータレコードＲ１の構成を模式的に示す図である。

候補ＳＫＵリスト１３ｅは、複数のデータレコードＲ１の集合である。複数のデータレコードＲ１は、Ｚ店舗として分類された店舗が存在するＳＫＵのそれぞれに対応する。従って、Ｚ店舗として分類された店舗が存在するＳＫＵが１つのみである場合には、候補ＳＫＵリスト１３ｅには、データレコードＲ１が１つのみ含まれる場合もある。なお、Ｚ店舗として分類された店舗が存在するＳＫＵが１つもない場合は、プロセッサ１１は候補ＳＫＵリスト１３ｅを生成できない。そこでこの場合にはプロセッサ１１は、図２に示す情報処理を終了する。

データレコードＲ１は、フィールドＦ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５を含む。フィールドＦ１は、対応するＳＫＵのＳＫＵコードを表す。フィールドＦ２は、対応するＳＫＵについてＺ店舗として分類された店舗の店舗コードを表す。図３の例では、店舗コードが「２８３」である店舗のみがＺ店舗として分類された場合を示している。対応するＳＫＵについてＺ店舗として分類された店舗が複数である場合には、フィールドＦ２には複数の店舗コードが列記される。フィールドＦ３，Ｆ４及びＦ５は、対応するＳＫＵについてＡ店舗、Ｂ店舗及びＣ店舗として分類された店舗の店舗コードをそれぞれ示す。図３の例では、店舗コードが「２９５」「３２３」及び「３３１」である３店舗がＡ店舗として、「３４８」及び「３７２」である２店舗がＢ店舗として、また「３８８」である１店舗がＣ店舗として分類された場合を示している。

Ａｃｔ４としてプロセッサ１１は、売上予想処理を実行する。売上予想処理は、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されたＳＫＵに属する商品を、そのＳＫＵに関してＺ店舗として分類された店舗にて販売した場合における売上を、同ＳＫＵに関してＡ店舗として分類された店舗における売上実績に基づいて予想する処理である。本実施形態における情報提供サービスは、ある店舗で販売されていない商品を当該店舗において販売することの有効性を判断するための情報を提供するものである。このため、候補ＳＫＵリスト１３ｅを上記のように生成し、当該候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されたＳＫＵを売上予想処理の対象とすることによって、全てのＳＫＵを対象として売上予測処理を行う場合に比べて処理量を軽減できる。
図４及び図５は、プロセッサ１１による売上予想処理の手順の一例を示すフローチャートである。

Ａｃｔ１１としてプロセッサ１１は、売上を予想するＳＫＵとしての着目ＳＫＵを選択する。プロセッサ１１は具体的には、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されるＳＫＵのうちの１つを着目ＳＫＵとして選択する。なお、ここで選択した着目ＳＫＵのＳＫＵコードをフィールドＦ１に含んでいるデータレコードＲ１を、以下においては着目レコードと称する。

Ａｃｔ１２としてプロセッサ１１は、着目ＳＫＵについての売上を予測するＺ店舗としての着目Ｚ店舗を選択する。プロセッサ１１は具体的には、着目レコードのフィールドＦ２が表している店舗コードのうちの１つを選択し、当該店舗コードで識別される店舗を着目Ｚ店舗とする。

Ａｃｔ１３としてプロセッサ１１は、着目ＳＫＵについての売上を予測するための後述する期待金額を算出するために実績を参照するＡ店舗としての着目Ａ店舗を選択する。プロセッサ１１は具体的には、着目レコードのフィールドＦ３が表している店舗コードのうちの１つを選択し、当該店舗コードで識別される店舗を着目Ａ店舗とする。

Ａｃｔ１４としてプロセッサ１１は、共通ＳＫＵリストを生成する。共通ＳＫＵリストは、着目Ｚ店舗と着目Ａ店舗との双方で販売している商品が属するＳＫＵのうちの着目ＳＫＵと同一のカテゴリに属するＳＫＵ（以下、共通ＳＫＵと称する）のリストである。プロセッサ１１は、着目ＳＫＵが属するカテゴリのカテゴリコードをカテゴリマスタＤＢ１３ｃに基づいて判定する。そしてプロセッサ１１は、当該カテゴリコードが関連付けられ、かつ着目Ｚ店舗に関する商品マスタＤＢ１３ｂ及び着目Ａ店舗に関する商品マスタＤＢ１３ｂに共通に含まれたＳＫＵのリストとして共通ＳＫＵリストを生成する。つまり例えば、着目ＳＫＵが「ミックス・サンドウィッチ」であり、そのカテゴリが「パン」であるとする。このときに同じカテゴリ「パン」に属するＳＫＵとして「タマゴ・サンドウィッチ」及び「クロワッサン」が着目Ｚ店舗及び着目Ａ店舗の双方で販売されているならば、これら「タマゴ・サンドウィッチ」及び「クロワッサン」は共通ＳＫＵとされる。

Ａｃｔ１５としてプロセッサ１１は、売上金額ＳＡ１ｚ及び売上金額ＳＡ１ａをそれぞれ算出する。売上金額ＳＡ１ｚは、共通ＳＫＵリストに示されたＳＫＵに属する全ての商品に関しての着目Ｚ店舗における売上の金額である。売上金額ＳＡ１ａは、共通ＳＫＵリストに示されたＳＫＵに属する全ての商品に関しての着目Ａ店舗における売上の金額である。プロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄから該当する商品についての着目Ｚ店舗での販売価格を全て抽出し、それらの総計として売上金額ＳＡ１ｚを算出する。またプロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄから該当する商品についての着目Ａ店舗での販売価格を全て抽出し、それらの総計として売上金額ＳＡ１ａを算出する。

Ａｃｔ１６としてプロセッサ１１は、売上個数ＳＮａを計数する。売上個数ＳＮａは、共通ＳＫＵリストに示されたＳＫＵに属する全ての商品に関しての着目Ａ店舗における売上の数量である。プロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄから、該当する商品についての着目Ｚ店舗での販売の数量を計数する。

Ａｃｔ１７としてプロセッサ１１は、売上金額ＳＡ２ａを算出する。売上金額ＳＡ２ａは、着目ＳＫＵについての着目Ａ店舗における総売上金額である。プロセッサ１１は、実績ＤＢ１３ｄから着目ＳＫＵについての着目Ａ店舗での販売価格を全て抽出し、それらの総計として売上金額ＳＡ２ａを算出する。

Ａｃｔ１８としてプロセッサ１１は、期待金額ＰＡ１ｚを算出する。期待金額ＰＡ１ｚは、着目Ｚ店舗で着目ＳＫＵを販売した場合の着目ＳＫＵの売上金額として期待される金額のうち、着目Ａ店舗の売上げ実績に基づいて算出するものである。着目Ａ店舗の売上げ実績をどのように加味して期待金額ＰＡ１ｚを算出するかは任意であり、例えば情報提供アプリ１３ａの作成者により定められてよい。本実施形態では、プロセッサ１１は次の式により期待金額ＰＡ１ｚを算出することとする。
ＰＡ１ｚ＝ＳＡ２ａ×（ＳＡ１ｚ／ＳＡ１ａ）

つまりプロセッサ１１は、共通ＳＫＵについての着目Ｚ店舗での売上実績及び着目Ａ店舗での売上実績の比により求まる係数を、着目ＳＫＵについての着目Ａ店舗での売上実績に乗じることによって、期待金額ＰＡ１ｚを算出する。これにより期待金額ＰＡ１ｚは、着目Ｚ店舗と着目Ａ店舗とでともに販売されている同カテゴリの商品の売上実績の違いを考慮して求められる。

Ａｃｔ１９としてプロセッサ１１は、期待金額リスト１３ｆを更新する。
図６は期待金額リスト１３ｆに含まれるデータレコードＲ２の構成を模式的に示す図である。
期待金額リスト１３ｆは、複数のデータレコードＲ２の集合である。複数のデータレコードＲ２は、着目ＳＫＵに関するＡ店舗のそれぞれに対応する。データレコードＲ２は、フィールドＦ１１，Ｆ１２，Ｆ１３を含む。フィールドＦ１１は、対応するＡ店舗の店舗コードを表す。フィールドＦ１２は、対応するＡ店舗が着目Ａ店舗として選択されているときにＡｃｔ１６にて計数された売上個数ＳＮａを表す。フィールドＦ１３は、対応するＡ店舗が着目Ａ店舗として選択されているときにＡｃｔ１８にて算出された期待金額ＰＡ１ｚを表す。

つまりプロセッサ１１はＡｃｔ１９としては、新たなデータレコードＲ２を生成し、当該データレコードＲ２を期待金額リスト１３ｆに追加する。プロセッサ１１は新たなデータレコードＲ２には、着目Ａ店舗の店舗コード、Ａｃｔ１６にて計数した売上個数ＳＮａ及びＡｃｔ１８にて算出した期待金額ＰＡ１ｚをフィールドＦ１１，Ｆ１２，Ｆ１３にそれぞれ含める。なおプロセッサ１１は、図２に示す情報処理を開始した直後、あるいは図４に示す情報処理を開始した直後などに、期待金額リスト１３ｆをクリアしておく。

Ａｃｔ２０としてプロセッサ１１は、着目ＳＫＵに関するＡ店舗の全てを着目Ａ店舗として選択済みであるか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、まだ着目Ａ店舗として選択していないＡ店舗が存在するならばＮｏと判定し、Ａｃｔ１３以降の処理を繰り返す。このときにプロセッサ１１はＡｃｔ１３としては、Ａｃｔ１３−Ａｃｔ２０のループを繰り返すうちにＡｃｔ１３にて既に選択したのとは異なるＡ店舗を選択する。これによりプロセッサ１１は、着目ＳＫＵに関するＡ店舗のそれぞれを着目Ａ店舗として選択してＡｃｔ１３−Ａｃｔ２０のループを繰り返す。これにより、期待金額リスト１３ｆは、着目ＳＫＵに関するＡ店舗のそれぞれに対応するデータレコードＲ２を含んだものとされる。

プロセッサ１１は、着目ＳＫＵに関するＡ店舗の全てを着目Ａ店舗としてＡｃｔ１３−Ａｃｔ２０のループを繰り返し終えたならば、Ａｃｔ２０にてＹｅｓと判定し、図５中のＡｃｔ２１へと進む。

Ａｃｔ２１としてプロセッサ１１は、期待金額ＰＡ２ｚを算出する。期待金額ＰＡ２ｚは、着目Ｚ店舗で着目ＳＫＵを販売した場合の着目ＳＫＵの売上として期待される金額のうち、全てのＡ店舗の売上げ実績に基づいて算出したものである。全てのＡ店舗の売上げ実績をどのように加味して期待金額ＰＡ２ｚを算出するかは任意であり、例えば情報提供アプリ１３ａの作成者により定められてよい。本実施形態では、プロセッサ１１は、Ａ店舗のそれぞれに関して当該Ａ店舗に関する期待金額ＰＡ１ｚに同じＡ店舗に関する共通ＳＫＵの数を乗じて求まる値の総和を、各Ａ店舗に関する共通ＳＫＵの数の総和で除して求まる値として期待金額ＰＡ２ｚを算出する。

つまり、着目ＳＫＵに関するＡ店舗が３つであったとし、それら３つのＡ店舗について、期待金額をＰＡ１ｚ(1)，ＰＡ１ｚ(2)，ＰＡ１ｚ(3)と表し、共通ＳＫＵの数をＵＮａ(1)，ＵＮａ(2)，ＵＮａ(3)と表すとするならば、期待金額ＰＡ２ｚは次の式により算出される。
ＰＡ２ｚ＝［ＰＡ１ｚ(1)×ＵＮａ(1)＋ＰＡ１ｚ(2)×ＵＮａ(2)＋ＰＡ１ｚ(3)×ＵＮａ(3)］／［ＵＮａ(1)＋ＵＮａ(2)＋ＵＮａ(3)］

これにより期待金額ＰＡ２ｚは、各Ａ店舗に関して求めた期待金額ＰＡ１ｚを、共通ＳＫＵの多さに応じて重み付けした上で、当該重み付けによる増加分を差し引く形で求められる。ここで、共通ＳＫＵの多さに応じて重み付けしているのは、共通ＳＫＵが多い程、該当のＡ店舗とＺ店舗との類似性が高く、該当のＡ店舗における売上実績とＺ店舗における売上実績が近いものになる可能性が高いためである。

Ａｃｔ２２としてプロセッサ１１は、参考価格を判定する。参考価格は、着目ＳＫＵを着目Ｚ店舗で販売する場合の販売価格の設定のための参考となる価格である。プロセッサ１１は、予め定められたルールに従って参考価格を判定する。当該ルールは任意であり、例えば情報提供アプリ１３ａの作成者により定められてよい。当該ルールは一例としては、着目ＳＫＵに関してのＡ店舗における販売価格のうちの最大値とすることが想定される。

Ａｃｔ２３としてプロセッサ１１は、期待個数ＰＮｚを算出する。期待個数ＰＮｚは、着目ＳＫＵを着目Ｚ店舗で販売する場合における着目Ｚ店舗での着目ＳＫＵの売上個数の期待値である。プロセッサ１１は具体的には、Ａｃｔ２１で算出した期待金額ＰＡ２ｚをＡｃｔ２２で判定した参考価格で除して求まる値として、期待個数ＰＮｚを算出する。なおプロセッサ１１は、Ａｃｔ２１で算出した期待金額ＰＡ２ｚをＡｃｔ２２で判定した参考価格で除して求まる値が小数点以下の値を含む場合には、その値に予め定められた端数処理を行って得られる値を期待個数ＰＮｚとする。端数処理としては、四捨五入、切り捨て、あるいは切り上げなどの周知の処理を適宜に適用できる。

Ａｃｔ２４としてプロセッサ１１は、期待金額ＰＡ２ｚを補正する。つまり、Ａｃｔ２３にて端数処理を行った場合には、Ａｃｔ２１で算出した期待金額ＰＡ２ｚは、Ａｃｔ２３で算出した期待個数ＰＮｚをＡｃｔ２２で判定した参考価格で売り上げた場合の売上金額と一致しない。そこでプロセッサ１１は、Ａｃｔ２２で判定した参考価格にＡｃｔ２で算出した期待個数ＰＮｚを乗じて求まる金額を、補正後の期待金額ＰＡ２ｚとする。

Ａｃｔ２５としてプロセッサ１１は、売上予想リスト１３ｇを更新する。
図７は売上予想リスト１３ｇに含まれるデータレコードＲ３の構成を模式的に示す図である。
売上予想リスト１３ｇは、複数のデータレコードＲ３の集合である。複数のデータレコードＲ３は、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されたＳＫＵの１つと、そのＳＫＵコードで識別されるＳＫＵに関してのＺ店舗の１つとの組み合わせに対応する。データレコードＲ３は、フィールドＦ２１，Ｆ２２，Ｆ２３，Ｆ２４，Ｆ２５，Ｆ２６を含む。フィールドＦ２１は、ＳＫＵコードを表す。フィールドＦ２２は、店舗コードを表す。そして、このフィールドＦ２１，Ｆ２２に表されたＳＫＵコード及び店舗コードで識別されるＳＫＵ及び店舗の組み合わせにデータレコードＲ３が対応している。フィールドＦ２３は、フィールドＦ２１が表すＳＫＵコードで識別されるＳＫＵが着目ＳＫＵとされ、フィールドＦ２２が表す店舗コードで識別される店舗が着目Ｚ店舗とされた状態でプロセッサ１１によりＡｃｔ２４として補正された後の期待金額ＰＡ２ｚを表す。フィールドＦ２４は、フィールドＦ２３が表す期待金額ＰＡ２ｚが得られたのと同状態でプロセッサ１１によりＡｃｔ２２として判定された参考価格を表す。フィールドＦ２５は、フィールドＦ２３が表す期待金額ＰＡ２ｚが得られたのと同状態でプロセッサ１１によりＡｃｔ２３として算出された期待個数ＰＮｚを表す。フィールドＦ２６は、当該データレコードＲ３で示される情報がブックマークされているか否かを表すブックマークフラグを表す。つまりプロセッサ１１はＡｃｔ２５としては、新たなデータレコードＲ３を生成し、当該データレコードＲ３を候補ＳＫＵリスト１３ｅに追加する。プロセッサ１１は新たなデータレコードＲ３のフィールドＦ２１，Ｆ２２，Ｆ２３，Ｆ２４，Ｆ２５には、図４中のＡｃｔ１１で選択した着目ＳＫＵのＳＫＵコード、Ａｃｔ１２で選択した着目Ｚ店舗の店舗コード、図２４中のＡｃｔ２４で補正済みの期待金額ＰＡ２ｚ、Ａｃｔ２２で判定した参考価格及びＡｃｔ２３で算出した期待個数ＰＮｚをそれぞれ表す。またプロセッサ１１は、新たなデータレコードＲ３のフィールドＦ２６のブックマークフラグを「ブックマークなし」を表す状態とする。なお、プロセッサ１１は、図２に示す情報処理を開始した直後、あるいは図４に示す情報処理を開始した直後などに、候補ＳＫＵリスト１３ｅをクリアしておく。

Ａｃｔ２６としてプロセッサ１１は、着目ＳＫＵに関するＺ店舗の全てを着目Ｚ店舗として選択済みであるか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、まだ着目Ｚ店舗として選択していないＺ店舗が存在するならばＮｏと判定し、図４中のＡｃｔ１２以降の処理を繰り返す。プロセッサ１１はＡｃｔ１２としては、Ａｃｔ１２−Ａｃｔ２６のループを繰り返すうちにＡｃｔ１２にて既に選択した店舗とは異なるＺ店舗を選択する。これによりプロセッサ１１は、着目ＳＫＵに関するＺ店舗のそれぞれを着目Ｚ店舗として選択してＡｃｔ１２−Ａｃｔ２６のループを繰り返す。これにより、売上予想リスト１３ｇは、着目ＳＫＵと当該着目ＳＫＵに関するＺ店舗の１つとの組み合わせのそれぞれに対応するデータレコードＲ３を含んだものとされる。

プロセッサ１１は、着目ＳＫＵに関するＺ店舗の全てを着目Ｚ店舗としてＡｃｔ１２−Ａｃｔ２６のループを繰り返し終えたならば、Ａｃｔ２６にてＹｅｓと判定し、Ａｃｔ２７へと進む。
Ａｃｔ２７としてプロセッサ１１は、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されるＳＫＵの全てを着目ＳＫＵとして選択済みであるか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、まだ着目ＳＫＵとして選択していないＳＫＵが存在するならばＮｏと判定し、図４中のＡｃｔ１１以降の処理を繰り返す。このときにプロセッサ１１はＡｃｔ１１としては、Ａｃｔ１１−Ａｃｔ２７のループを繰り返すうちにＡｃｔ１１にて既に選択したのとは異なるＳＫＵを選択する。これによりプロセッサ１１は、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されるＳＫＵのそれぞれを順次に着目ＳＫＵとして選択しながらＡｃｔ１１−Ａｃｔ２７のループを繰り返す。これにより、売上予想リスト１３ｇは、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示される全てのＳＫＵに関して、当該ＳＫＵと当該ＳＫＵに関するＺ店舗の１つとの組み合わせのそれぞれに対応するデータレコードＲ３を含んだものとされる。

プロセッサ１１は、候補ＳＫＵリスト１３ｅに示されるＳＫＵの全てを着目ＳＫＵとしてＡｃｔ１１−Ａｃｔ２７のループを繰り返し終えたならば、Ａｃｔ２７にてＹｅｓと判定し、図４及び図５に示す情報処理を、さらには図２に示す情報処理を終了する。

プロセッサ１１が、以上のようにして図２に示す処理を実行することにより、例えば７日間と定められた解析期間における複数の店舗における売上実績に基づいて、図７に示すようなデータレコードＲ３の集合としての売上予想リスト１３ｇが生成される。

さて、店舗システム２が設けられた店舗において販売する商品の管理を担当する担当者は、情報端末４を用い、通信ネットワーク５を介して情報提供サーバ１にアクセスする。このアクセスは、情報端末４に備えられた汎用のウェブブラウザを用いることが想定されるが、情報提供サーバ１が提供する情報提供サービスの利用のための専用のアプリケーションが用いられてもよい。

プロセッサ１１は、情報端末４からのアクセスが通信インタフェース１４により検出されると、情報端末４での情報閲覧のための情報処理を情報提供アプリ１３ａに基づいて実行する。なおプロセッサ１１は、この情報処理を、図２に示す情報処理と並行して実行する。ただし、担当者による情報端末４を用いての情報閲覧は、通常は店舗の営業時間内に行われることが想定される。つまり、情報端末４から情報提供サーバ１へのアクセスは、図２に示す情報処理が終了したのちに行われることが多い。またプロセッサ１１は、複数の情報端末４からのアクセスがあった場合には、それら複数の情報端末４のそれぞれに対して、以下に説明する情報処理を並列して実行する。
図８は情報閲覧のためのプロセッサ１１による情報処理のフローチャートである。

Ａｃｔ３１としてプロセッサ１１は、アクセス元の情報端末４に対してログイン画面を送信する。プロセッサ１１は具体的には、ログイン画面の内容を表したウェブページデータを、情報端末４に宛てて通信インタフェース１４から通信ネットワーク５へと送出させる。ログイン画面は、情報端末４を操作する担当者が、情報提供サーバ１により提供される情報提供を受ける権限を有することを認証するための認証データを担当者が入力するためのＧＵＩ（graphical user interface）画面である。

情報端末４では、上記のウェブページデータが通信ネットワーク５を介して伝送されると、例えば情報端末４が備える表示デバイスにてログイン画面を表示する。そして情報端末４は、ログイン画面において担当者がログインデータを入力すると、当該ログインデータを情報提供サーバ１へと通知する。情報端末４は具体的には、ログインデータを上記のウェブページデータに対する応答として通知するための通知データを情報提供サーバ１に宛てて通信ネットワーク５へと送出する。この通知データは、通信ネットワーク５を介して情報提供サーバ１へと伝送されると、通信インタフェース１４によって受信される。

Ａｃｔ３２としてプロセッサ１１は、ログインデータが通知されるのを待ち受ける。そしてプロセッサ１１は、上記のように通知データが通信インタフェース１４によって受信されたならばＹｅｓと判定し、Ａｃｔ３３へと進む。

Ａｃｔ３３としてプロセッサ１１は、通信インタフェース１４によって受信された通知データにより通知されたログインデータに基づいて情報端末４を操作する担当者の認証するための認証処理を行う。そしてプロセッサ１１は、認証に成功したならばＡｃｔ３４へと進む。なお認証処理としては、周知の処理を適用できる。なおプロセッサ１１は、認証に失敗したならば、Ａｃｔ３１に戻るか、図８に示す情報処理を終了する。

Ａｃｔ３４としてプロセッサ１１は、情報端末４に対して一覧画面を送信する。プロセッサ１１は具体的には、一覧画面の内容を表したウェブページデータを、情報端末４に宛てて通信インタフェース１４から通信ネットワーク５へと送出させる。一覧画面は、売上予想リスト１３ｇの内容を閲覧させるための閲覧画面である。一覧画面は、表示を変更するための操作を受けるためのＧＵＩ画面でもある。
図９は一覧画面ＳＣ１の一例を示す図である。
一覧画面ＳＣ１は、一覧表ＣＨ１、リストボックスＲＢ１，ＲＢ２，ＲＢ３，ＲＢ４及びチェックボックスＣＢ１，ＣＢ２を図示のように表す。

一覧表ＣＨ１は、売上予想リスト１３ｇ及び候補ＳＫＵリスト１３ｅの内容を表したものであり、同一行の複数の欄に売上予想リスト１３ｇの１つのデータレコードＲ３の各フィールドに示されるデータに基づく文字列を表している。同一行の複数の欄は左から、番号（Ｎｏ．）、商品名、期待金額、価格、期待数、ＳＫＵコード、Ｚ店舗の数、Ａ店舗の数、Ｂ店舗の数、Ｃ店舗の数、販売している店舗の総数をそれぞれ表す。

プロセッサ１１は、一覧表ＣＨ１における表示順を表す連続番号を番号の欄に表す。プロセッサ１１は、フィールドＦ２１に示されたＳＫＵコードに商品マスタＤＢ１３で関連付けられている商品名を、商品名の欄に表す。プロセッサ１１は、フィールドＦ２３に示された値を期待金額の欄に表す。プロセッサ１１は、フィールドＦ２４に示された値を価格の欄に表す。プロセッサ１１は、フィールドＦ２５に示された値を期待数の欄に表す。プロセッサ１１は、フィールドＦ２１に示された値をＳＫＵコードの欄に表す。プロセッサ１１は、フィールドＦ２１に示されたＳＫＵコードを含んだデータレコードＲ１を候補ＳＫＵリスト１３ｅから選択する。そしてプロセッサ１１は、選択したデータレコードＲ１のフィールドＦ２に示されている店舗コードの数をＺ店舗の数の欄に表す。プロセッサ１１は、選択したデータレコードＲ１のフィールドＦ３に示されている店舗コードの数をＡ店舗の数の欄に表す。プロセッサ１１は、選択したデータレコードＲ１のフィールドＦ４に示されている店舗コードの数をＢ店舗の数の欄に表す。プロセッサ１１は、選択したデータレコードＲ１のフィールドＦ５に示されている店舗コードの数をＣ店舗の数の欄に表す。プロセッサ１１は、Ｚ店舗の数、Ａ店舗の数、Ｂ店舗の数及びＣ店舗の数の各欄の数の総和を店舗の総数の欄に表す。つまり、例えば図９中の番号「２」の行が、図７に示す状態のデータレコードＲ３に基づき、図３に示すデータレコードＲ１を参照して表されたものである。そしてプロセッサ１１は、各行を、期待金額の降順でソートして一覧表ＣＨ１に表す。

なお、Ｚ店舗が複数存在するＳＫＵの場合、そのＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されたデータレコードＲ３が複数存在することになる。プロセッサ１１はこの場合には、それら複数のデータレコードＲ３のフィールドＦ２３にそれぞれ示された値の平均値を期待金額の欄に表す。またプロセッサ１１は、それら複数のデータレコードＲ３のフィールドＦ２４にそれぞれ示された値の平均値を価格の欄に表す。またプロセッサ１１は、それら複数のデータレコードＲ３のフィールドＦ２５にそれぞれ示された値の平均値を期待数の欄に表す。
かくして担当者は、一覧表ＣＨ１を閲覧することにより、Ｚ店舗において販売することが有効である商品としてどのような商品が存在するか、またその商品の販売をＺ店舗において開始することによって、どのような売上が期待できるかを確認できる。そして担当者はこれに基づいて、ある店舗において新規に販売を開始する商品を適正に決定することが可能となる。

リストボックスＲＢ１〜ＲＢ４及びチェックボックスＣＢ１，ＣＢ２は、一覧表ＣＨ１に表す情報のフィルタ条件を設定するためのＧＵＩである。リストボックスＲＢ１は、Ｚ店舗によるフィルタのための設定であり、図９では当該フィルタを適用しない設定状態を示している。リストボックスＲＢ２は、商品カテゴリによるフィルタのための設定であり、図９では当該フィルタを適用しない設定状態を示している。リストボックスＲＢ３は、Ａ店舗での売上金額によるフィルタのための設定であり、図９では当該フィルタを適用しない設定状態を示している。リストボックスＲＢ４は、リピート期間によるフィルタのための設定であり、図９では当該フィルタを適用しない設定状態を示している。チェックボックスＣＢ１は、価格変更によるフィルタのための設定であり、図９では当該フィルタを適用しない設定状態を示している。チェックボックスＣＢ２は、割引によるフィルタのための設定であり、図９では当該フィルタを適用しない設定状態を示している。
プロセッサ１１はＡｃｔ３４においては、各フィルタを不適用として、売上予想リスト１３ｇに含まれる全てのデータレコードＲ３に基づく行をそれぞれ一覧表ＣＨ１に表す。

Ａｃｔ３５としてプロセッサ１１は、詳細表示が要求されたか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、該当する要求がなされていないならばＮｏと判定し、Ａｃｔ３６へと進む。
Ａｃｔ３６としてプロセッサ１１は、条件が通知されたか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、該当する通知がなされていないならばＮｏと判定し、Ａｃｔ３５へと戻る。
かくしてプロセッサ１１はＡｃｔ３５及びＡｃｔ３６としては、詳細表示が要求されるか、あるいは条件が通知されるのを待ち受ける。

情報端末４では、上記のウェブページデータが通信ネットワーク５を介して伝送されると、例えば情報端末４が備える表示デバイスにて一覧画面ＳＣ１を表示する。そして情報端末４は、リストボックスＲＢ１〜ＲＢ４及びチェックボックスＣＢ１，ＣＢ２における条件の設定が変更されたならば、その変更内容を情報提供サーバ１へと通知する。情報端末４は具体的には、変更後の条件を通知するための通知データを情報提供サーバ１に宛てて通信ネットワーク５へと送出する。なお情報端末４は、リストボックスＲＢ１〜ＲＢ４のそれぞれに示された三角マークがクリックされるなどによりリスト表示が指示されると、そのリストボックスに対応するフィルタの条件のリストを表示する。そして情報端末４は、当該リストから選択された条件を表すように該当のリストボックスを更新するとともに、該当のフィルタの条件として設定する。また情報端末４は、チェックボックスＣＢ１，ＣＢ２のいずれかがクリックされるなどにより設定の変更が指示されると、そのチェックボックスに対応するフィルタの適用／不適用の設定を反転させる。情報端末４はこの場合はさらに、設定を反転させたチェックボックスに重ねて表すチェックマークの表示状態を反転後の設定に応じた状態に変更する。

上記の条件の通知データが通信ネットワーク５を介して情報提供サーバ１に伝送されると、この通知データが通信インタフェース１４によって受信され、その旨がプロセッサ１１に通知される。この通知に応じてプロセッサ１１はＡｃｔ３６にてＹｅｓと判定し、Ａｃｔ３７へと進む。

Ａｃｔ３７としてプロセッサ１１は、通知された条件を加味してフィルタ処理をやり直して絞り込まれたデータレコードＲ３に基づく新たな一覧画面ＳＣ１を生成し、当該一覧画面ＳＣ１をＡｃｔ３４の場合と同様にして送信する。そしてプロセッサ１１はこののち、Ａｃｔ３５及びＡｃｔ３６の待受状態に戻る。なおフィルタ処理は、売上予想リスト１３ｇから表示対象とするデータレコードＲ３を抽出するための処理であり、例えば次のような処理である。プロセッサ１１は、Ｚ店舗によるフィルタの対象店舗が指定された場合は、その対象店舗の店舗コードがフィールドＦ２２に示されるデータレコードＲ３を表示対象として抽出する。プロセッサ１１は、商品カテゴリによるフィルタの対象カテゴリが指定された場合は、その対象カテゴリがカテゴリマスタＤＢ１３ｃで関連付けられているＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されているデータレコードＲ３を表示対象として抽出する。プロセッサ１１は、Ａ店舗の売上金額によるフィルタのため閾値が指定された場合は、Ａ店舗における期待金額ＰＡ１ｚが閾値以上であるＳＫＵのＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されているデータレコードＲ３を表示対象として抽出する。プロセッサ１１は、リピート期間によるフィルタの対象期間が指定された場合は、その対象期間内に同一の買物客により繰り返し購入された実績のあるＳＫＵのＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されているデータレコードＲ３を表示対象として抽出する。プロセッサ１１は、価格変更によるフィルタが有効に設定された場合は、解析期間内に価格変更が行われたことがないＳＫＵのＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されているデータレコードＲ３を表示対象として抽出する。割引によるフィルタが有効に設定された場合は、解析期間内の個々の取引の際に販売価格が値引きされたことがないＳＫＵのＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されているデータレコードＲ３を表示対象として抽出する。なおプロセッサ１１は、値引きの割合が指定された場合には、その指定された割合以上の値引きがなされたことがないＳＫＵのＳＫＵコードがフィールドＦ２１に示されているデータレコードＲ３を表示対象として抽出してもよい。なお、プロセッサ１１が行うフィルタ処理は、これらの処理のうちの一部のみとしてもよいし、別の条件に基づく処理が含まれていてもよい。

図１０はフィルタ処理後の一覧画面ＳＣ１の一例を示す図である。
図１０に示す一覧画面ＳＣ１は、図９に示す一覧画面ＳＣ１が表示された状態から、リピート期間によるフィルタの対象期間として「３日間」が指定され、さらに価格変更によるフィルタ及び割引によるフィルタがともに有効に設定された場合の例である。

このように様々な条件によるフィルタ処理によって、一覧表ＣＨ１に表す商品を絞り込むことができる。そしてフィルタ処理の条件は、担当者が任意に設定できる。従って、例えば期待金額のみではなく、リピート客の来店を促す効果の有無をも考慮したいなどの事情に適応した適切な情報提供が行える。

担当者は一覧画面に示されたＳＫＵの売上実績の詳細を確認したい場合は、予め定められた詳細表示要求のための操作を行う。この操作は例えば、一覧表の行内のクリックとすることが想定される。そしてこのような操作が行われたならば情報端末４は、指定されたＳＫＵのＳＫＵコードの通知を伴って詳細表示を情報提供サーバ１へと要求する。情報端末４は具体的には、ＳＫＵコードを含んだ要求データを情報提供サーバ１に宛てて通信ネットワーク５へと送出する。

上記の要求データが通信ネットワーク５を介して情報提供サーバ１に伝送され、通信インタフェース１４によって受信されると、その旨がプロセッサ１１に通知される。この通知に応じてプロセッサ１１はＡｃｔ３５にてＹｅｓと判定し、Ａｃｔ３８へと進む。
Ａｃｔ３８としてプロセッサ１１は、詳細画面を送信する。プロセッサ１１は具体的には、詳細画面の内容を表したウェブページデータを、情報端末４に宛てて通信インタフェース１４から通信ネットワーク５へと送出させる。詳細画面は、詳細表示が指定されたＳＫＵ（以下、指定ＳＫＵと称する）についての販売予測及び売上実績の詳細を閲覧させるための閲覧画面である。本実施形態においてプロセッサ１１は、詳細画面を一覧画面ＳＣ１とは別の表示ウィンドウとして表示するよう指示する指示コマンドを上記のウェブページデータに含めることとする。

情報端末４では、上記のウェブページデータが通信ネットワーク５を介して伝送されると、例えば情報端末４が備える表示デバイスにて詳細画面を表示する。なお情報端末４では、上記の指示コマンドに応じて、それまで表示していた一覧画面ＳＣ１を開いたままで、当該一覧画面ＳＣ１の上に重ねる形で、詳細画面を新たな表示ウィンドウとして表示する。
図１１は詳細画面ＳＣ２の一例を示す図である。
詳細画面ＳＣ２は、一覧表ＣＨ２及びボタンＢＵ１を図示のように表す。

一覧表ＣＨ２は、指定ＳＫＵに関する販売予測及び売上実績を表したものであり、一行が１つの店舗に対応する。同一行の複数の欄は左から、番号（Ｎｏ．）、店舗コード／店舗名、期待金額又は売上実績、価格、期待数又は実績数、実績ランク、ブックマークをそれぞれ表す。なお、一覧表ＣＨ２の欄外左上に表された文字列は、指定ＳＫＵの商品名及びＳＫＵコードを表す。つまり図１１の例では、商品名が「ＢＢＢＢ」であり、ＳＫＵコードが「４９０１８２０５８６」であるＳＫＵについての売上実績を示すことを表している。プロセッサ１１は、要求データに含まれたＳＫＵコードと、当該ＳＫＵコードに商品マスタＤＢ１３ｂで関連付けられている商品名とを「商品名（ＳＫＵコード）」の形で一覧表ＣＨ２の左上に表す。

プロセッサ１１は、指定ＳＫＵのＳＫＵコードを含んだデータレコードＲ１を候補ＳＫＵリスト１３ｅから選択し、当該データレコードＲ１のフィールドＦ２−Ｆ５に示された店舗コードで識別される各店舗にそれぞれ対応する行を一覧表ＣＨ２に含める。そしてプロセッサ１１は各行を、Ｚ店舗、Ａ店舗、Ｂ店舗、Ｃ店舗の順でソートし、さらに同じランクの店舗に関しては期待金額又は売上実績の降順でソートした順序で並べる。

プロセッサ１１は、一覧表ＣＨ２における表示順を表す連続番号を番号の欄に表す。プロセッサ１１は、対応する店舗の店舗コード及び店舗名を、店舗コード／店舗名の欄に表す。プロセッサ１１は、対応する店舗がＺ店舗である行については、指定ＳＫＵのＳＫＵコードと対応する店舗の店舗コードとをフィールドＦ２１とフィールドＦ２２とにそれぞれ示すデータレコードＲ３を売上予想リストから抽出する。そしてプロセッサ１１は、当該データレコードＲ３のフィールドＦ２３，Ｆ２４，Ｆ２５に示される値を、期待金額又は売上実績、価格、期待数又は実績数の各欄に表す。またプロセッサ１１は、実績ランクの欄には「Ｚ」と表す。さらにプロセッサ１１は、ブックマークの欄は、データレコードＲ３のフィールドＦ２６が「ブックマークなし」を示す状態であるならばブランクとし、「ブックマークあり」を示す状態であるならば、例えば図１１に示すようなチェックマークＣＭ１を表す。プロセッサ１１は、対応する店舗がＡ店舗、Ｂ店舗又はＣ店舗である行については、その店舗での指定ＳＫＵの売上金額、売上個数、及び販売価格を実績ＤＢ１３ｄから求めて、期待金額又は売上実績、価格、期待数又は実績数の各欄に表す。なおプロセッサ１１は、対応する店舗における販売価格が解析期間中に変更されているなどの事情で実績ＤＢ１３ｄに示される指定ＳＫＵの販売価格に幅がある場合には、その最低値と最高値とを求めて、「最低値−最高値」の形で価格の欄に表す。図１１の例では２行目の「７６−８６」が、最低販売価格が７６円で、最高販売価格が８６円であった場合の表示例である。プロセッサ１１は、対応する店舗が、Ａ店舗である行については「Ａ」を、Ｂ店舗である行については「Ｂ」を、Ｃ店舗である行については「Ｃ」を、それぞれ実績ランクの欄に表す。プロセッサ１１は、対応する店舗がＡ店舗、Ｂ店舗又はＣ店舗である行のブックマークの欄はいずれもブランクとする。ただしプロセッサ１１は、Ａ店舗、Ｂ店舗又はＣ店舗の店舗コードとＳＫＵコードとの組み合わせに関するブックマーク状態を表したデータをメインメモリ１２又は補助記憶デバイス１３に記憶させておいてもよい。そしてプロセッサ１１は、そのデータが「ブックマークあり」を表す場合にはブックマークの欄にチェックマークＣＭ１を表すようにしてもよい。
ボタンＢＵ１は、詳細画面ＳＣ２の表示終了を宣言するためのＧＵＩである。

かくして担当者は、一覧表ＣＨ２を閲覧することにより、指定ＳＫＵを販売する場合にどのような売上実績が得られるのかを、Ｚ店舗毎に確認できる。これにより担当者は、一覧画面ＳＣ１に基づいて新規販売の候補とした商品が、ある店舗において新規販売するのに適するかどうかを詳細に確認することができる。また担当者は、指定ＳＫＵを販売する場合にどのような売上実績が得られるのかを、他店の実績と比較して確認できる。

Ａｃｔ３９としてプロセッサ１１は、情報端末４からブックマーク状態の変更が要求されたか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、当該要求がなされていなければＮｏと判定し、Ａｃｔ４０へと進む。
Ａｃｔ４０としてプロセッサ１１は、詳細表示が要求されたか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、該当する要求がなされていないならばＮｏと判定し、Ａｃｔ４１へと進む。
Ａｃｔ４１としてプロセッサ１１は、条件が通知されたか否かを確認する。そしてプロセッサ１１は、該当する通知がなされていないならばＮｏと判定し、Ａｃｔ３９へと戻る。
かくしてプロセッサ１１はＡｃｔ３９−Ａｃｔ４１としては、ブックマーク状態の変更が要求されるか、詳細表示が要求されるか、あるいは条件が通知されるのを待ち受ける。

担当者は、詳細画面ＳＣ２に基づき、あるＳＫＵをＺ店舗で販売する場合における販売予測と、他店での売上実績とを比較して詳細に確認することができる。そしてこれにより、該当のＳＫＵをＺ店舗において販売するか否かを検討することができる。

なお担当者は、該当のＳＫＵを販売するか否かの決定を保留する場合などにおいては、Ｚ店舗における販売予測を後に再確認するなどのために、ブックマークすることができる。この場合に担当者は、該当するＺ店舗に関する販売予測が表された行に含まれるブックマークの欄をクリックするなどしてブックマークの設定変更を指示する。また担当者は、既に設定済みのブックマークを解除したい場合にも、同様に設定変更を指示する。

そうすると情報端末４は、詳細画面ＳＣ２の表示対象となっているＳＫＵのＳＫＵコードとクリックされた欄を含む行に対応するＺ店舗の店舗コードとの通知を伴って、ブックマーク状態の変更を情報提供サーバ１へと要求する。情報端末４は具体的には、上記のＳＫＵコード及び上記の店舗コードを含んだ要求データを情報提供サーバ１に宛てて通信ネットワーク５へと送出する。

上記の要求データが通信ネットワーク５を介して情報提供サーバ１に伝送され、通信インタフェース１４によって受信されると、その旨がプロセッサ１１に通知される。この通知に応じてプロセッサ１１はＡｃｔ３９にてＹｅｓと判定し、Ａｃｔ４２へと進む。

Ａｃｔ４２としてプロセッサ１１は、要求データによる要求に応じて売上予想リスト１３ｇを更新する。プロセッサ１１は具体的には、売上予想リスト１３ｇから、フィールドＦ２１，Ｆ２２に示されるＳＫＵコード及び店舗コードのいずれもが、要求データに含まれたＳＫＵコード及び店舗コードとともに一致するデータレコードＲ３を選択する。そしてプロセッサ１１は、当該選択したデータレコードＲ３のフィールドＦ２６に示されるブックマークフラグの状態を反転させる。プロセッサ１１はこののち、Ａｃｔ３９−Ａｃｔ４１の待受状態に戻る。なお、詳細画面ＳＣ２におけるブックマークの欄でのチェックマークＣＭ１の表示状態の変更は、情報端末４によって行われてもよいし、プロセッサ１１が更新した詳細画面ＳＣ２を情報端末４へと送信することにより実現されてもよい。

一方、担当者は、詳細画面ＳＣ２の確認を終えた場合は、ボタンＢＵ１をクリックするなどにより詳細画面ＳＣ２の表示終了を指示する。そうすると情報端末４は、詳細画面ＳＣ２の表示を終了し、詳細画面ＳＣ２により見えなくなっていた一覧画面ＳＣ１を見せるように表示を更新する。かくしてこの後には、担当者は前述と同様に、条件の設定を変更するための操作又は詳細表示要求のための操作を行うことができる。

条件の設定を変更するための操作に基づく通知データが情報端末４から送信され、この通知データが通信インタフェース１４によって受信されると、プロセッサ１１はＡｃｔ４１にてＹｅｓと判定し、Ａｃｔ３７以降を前述と同様に実行する。また詳細表示要求のための操作に基づく要求データが情報端末４から送信され、この要求データが通信インタフェース１４によって受信されると、プロセッサ１１はＡｃｔ４０にてＹｅｓと判定し、Ａｃｔ３８以降を前述と同様に実行する。

以上に説明したように情報提供サーバ１によれば、担当者が、新規に販売を開始するＳＫＵを選定するにあたっての有用な様々な情報を提供できる。

以下、以上に説明した実施形態と、本願の出願当初の特許請求の範囲の記載との関係について説明する。
期待金額ＰＡ２ｚは、Ａ店舗における第１の商品の売上実績に基づいてＺ店舗で第１の商品を販売することについての有効性を判定するためのデータである。ここで、Ａ店舗及びＺ店舗は、それぞれ第１の店舗及び第２の店舗に相当する。つまり期待金額ＰＡ２ｚは、第１の店舗における第１の商品の売上実績に基づいて第２の店舗で第１の商品を販売することについての有効性を判定するための有効性データに相当する。従って情報提供アプリ１３ａに基づき図４及び図５に示す情報処理をプロセッサ１１が実行することによって、プロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは上記の有効性データを生成する生成手段として機能する。そして、実績データは、第１の店舗における第１の商品の売上実績を表した第１の実績データに相当する。かくして情報提供アプリ１３ａに基づき図２中のＡｃｔ１としての処理をプロセッサ１１が実行することによって、プロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは、そのような第１の実績データを取得する第１の取得手段として機能する。

また、共通ＳＫＵに属する商品は、第１の商品とは異なる第２の商品に相当し、実績データは、複数の第２の商品についての第１の店舗及び第２の店舗での売上実績をそれぞれ表した第２の実績データにも相当する。かくして情報提供アプリ１３ａに基づき図２中のＡｃｔ１の処理をプロセッサ１１が実行することによって、プロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは、そのような第２の実績データを取得する第２の取得手段として機能する。

プロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは、生成手段としての機能を実現するために、図４中のＡｃｔ１１−Ａｃｔ２０の処理により、期待金額ＰＡ１ｚを算出している。期待金額ＰＡ１ｚは、複数の第１の店舗のそれぞれに関する複数の第１の実績データのそれぞれに基づいて、第２の店舗で第１の商品を販売することについての有効性の度合いを表す数値に相当する。つまり生成手段としての上記の機能には、当該数値を算出する機能を含む。

プロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは、生成手段としての機能を実現するために、図５中のＡｃｔ２１として、上記の期待金額ＰＡ１ｚに基づいて期待金額ＰＡ２ｚを算出する。そして当該計算においては、上記の期待金額ＰＡ１ｚを、それぞれが対応する第１の店舗としてのＡ店舗と第２の店舗としてのＺ店舗との類似度に応じて重み付けし、当該重み付け後の数値に基づいて期待金額ＰＡ２ｚを算出している。つまり生成手段としての上記の機能には、当該重み付けを行う機能及び重み付け後の数値に基づいて期待金額ＰＡ２ｚを算出する機能を含む。さらに当該期待金額ＰＡ２ｚの計算での重み付けは、前述のように共通ＳＫＵの多さに応じた重み付けとしている。共通ＳＫＵは、Ａ店舗とＺ店舗とで共通に売り上げられたＳＫＵの数であるから、これら共通ＳＫＵ数のＡ店舗毎の差異は、第１の店舗のそれぞれと第２の店舗とのいずれでも販売された第２の商品の売上実績についての複数の第１の店舗毎の差異に相当する。そして、期待金額ＰＡ２ｚの算出においては、この差異を類似度として用いているのである。従ってプロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは、生成手段としての機能を実現するために、上記の売上実績の差異を類似度として求める機能を含む。

一覧画面ＳＣ１及び詳細画面ＳＣ２は、有効性データとしての期待金額ＰＡ２ｚを表したものである。従って、一覧画面ＳＣ１又は詳細画面ＳＣ２の内容を表したウェブページデータを端末装置としての情報端末４へと送信することは、有効性データを出力することに相当する。かくして情報提供アプリ１３ａに基づく情報処理をプロセッサ１１が実行することによって、プロセッサ１１を中枢部分とするコンピュータは出力手段として機能する。

この実施形態は、次のような種々の変形実施が可能である。
期待金額ＰＡ２ｚの算出に当たっては、Ａ店舗のうちの一部の店舗の売上実績のみを考慮してもよい。例えば売上実績に基づいてＺ店舗とＡ店舗それぞれとの相関係数を算出し、当該相関係数が予め定めた閾値以下となるＡ店舗を除外してもよい。あるいは、上記の相関係数が最大であるＡ店舗のみの売上実績のみを考慮してもよい。

期待金額ＰＡ２ｚの算出に当たっては、上記実施形態に示したのとは異なる処理を用いてもよい。例えば、着目Ａ店舗で売上実績のある複数の商品についての着目Ｚ店舗での売上金額と着目Ａ店舗での売上金額との関係の分布に対する回帰分析の解に基づいて、着目ＳＫＵに関する着目Ａ店舗における売上金額に対応する着目Ｚ店舗での売上金額を判定し、それを期待金額ＰＡ２ｚとしてもよい。

Ａ店舗に加えて、Ｂ店舗、さらにはＣ店舗の売上実績をも加味して、Ｚ店舗における売上を予想してもよい。

一覧画面ＳＣ１及び詳細画面ＳＣ２においては、期待金額ＰＡ２ｚをそのまま表すのではなく、期待金額ＰＡ２ｚの大きさに応じて、例えば「有効性：大」「有効性：中」「有効性：小」のように区分した結果を表してもよい。

一覧画面ＳＣ１の一覧表ＣＨ１には、期待金額ＰＡ２ｚが予め定められた閾値以上であるＳＫＵのリストを表すようにしてもよい。

売上金額に代えて、或いは売上金額に加えて、売上個数などの売上実績に関する別の情報に基づいて有効性データを生成してもよい。

情報提供サーバ１で行っている情報処理の全て又は一部を、情報提供サーバ１とは別の情報処理装置で行ってもよい。例えば、図２，図４及び図５に示す情報処理と、図８に示す情報処理とを、それぞれ別々のサーバ装置で行ってもよい。また例えば、情報提供サーバ１の機能と、情報端末４の機能とを、単一の情報処理装置に備えてもよい。この場合、有効性データの出力は、送信によるのではなく、表示がそれに相当する。なお、この場合はさらに、表示に変えて、あるいは表示に加えて、プリント又は音声出力が行われてもよい。

前述した情報処理は、その一部の処理の順番を入れ替えたり、一部の処理を省略したり、別の処理を追加したりしてもよい。例えば図５中のＡｃｔ２４は省略してもよい。

情報提供サーバ１のハードウェアと、情報提供アプリ１３ａとは、同じ事業者が情報提供サーバ１の使用者に譲渡しても良いし、異なった事業者がそれぞれ個別に譲渡しても良い。また情報提供アプリ１３ａの譲渡は、情報提供サーバ１の補助記憶デバイス１３に記憶された状態で行われてもよいし、情報提供サーバ１のハードウェアとは別に、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録された状態で行われてもよい。

情報処理によりプロセッサ１１が実現する各機能は、その一部または全てをロジック回路などのようなプログラムに基づかない情報処理を実行するハードウェアにより実現することも可能である。また上記の各機能のそれぞれは、上記のロジック回路などのハードウェアにソフトウェア制御を組み合わせて実現することも可能である。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…情報提供サーバ、２…店舗システム、３…本部サーバ、４…情報端末、５…通信ネットワーク、６…セキュリティ回線、１１…プロセッサ、１２…メインメモリ、１３…補助記憶デバイス、１４…通信インタフェース、１５…通信インタフェース、１６…システムバス、２１…ＰＯＳ端末、２２…店舗サーバ、２３…店内通信網。

Claims (6)

1. 第１の店舗における第１の商品の売上実績を表した第１の実績データを取得する第１の取得手段と、
   前記第１の取得手段により取得された前記第１の実績データに基づいて、前記第１の店舗とは異なる第２の店舗で前記第１の商品を販売することについての有効性を判定するための有効性データを生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された有効性データを出力する出力手段と、
   を具備する情報提供装置。
2. 前記第１の取得手段は、複数の第１の店舗のそれぞれに関する前記第１の実績データをそれぞれ取得し、
   前記生成手段は、
   前記第１の取得手段により取得される複数の前記第１の実績データのそれぞれに基づいて、前記第２の店舗で前記第１の商品を販売することについての有効性の度合いを表す数値をそれぞれ算出し、
   当該算出した複数の数値を、それぞれが対応する前記第１の店舗と前記第２の店舗との類似度に応じて重み付けし、
   当該重み付け後の複数の数値に基づいて、前記有効性データを生成する、
   請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記第１の商品とは異なる複数の第２の商品についての前記第１の店舗及び前記第２の店舗での売上実績をそれぞれ表した第２の実績データを取得する第２の取得手段、
   をさらに備え、
   前記生成手段は、
   前記第２の取得手段により取得された前記第２の実績データに基づいて、複数の前記第１の店舗のそれぞれと前記第２の店舗とのいずれでも販売された前記第２の商品の売上実績についての複数の前記第１の店舗毎の差異として前記類似度を求める、
   請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記出力手段は、前記有効性データを表した画面のデータを端末装置に送信することで前記有効性データを出力する、
   請求項１−請求項３のいずれか一項に記載の情報提供装置。
5. 情報提供装置が備えるコンピュータを、
   第１の店舗における第１の商品の売上実績を表した第１の実績データを取得する第１の取得手段と、
   前記第１の取得手段により取得された前記第１の実績データに基づいて、前記第１の店舗とは異なる第２の店舗で前記第１の商品を販売することについての有効性を判定するための有効性データを生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された有効性データを出力する出力手段と、
   して機能させるための情報処理プログラム。
6. 第１の店舗における第１の商品の売上実績を表した第１の実績データを取得し、
   当該取得した前記第１の実績データに基づいて、前記第１の店舗とは異なる第２の店舗で前記第１の商品を販売することについての有効性を判定するための有効性データを生成し、
   当該生成した有効性データを出力する、
   情報提供方法。