JP2020154510A - 品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨する。【解決手段】店舗サーバ１２０は、取得部１２６、及び、商品決定部１２７を含む。取得部１２６は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する。商品決定部１２７は、対象店舗に来店した客が他の店舗において購入した商品の他の店舗における購入履歴に基づき、対象店舗における発注推奨商品を決定する。【選択図】図１４

Description

本開示は、品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラムに関する。

小売店舗（コンビニエンスストア、スーパーマーケットなど）における売上げ向上のためには、店舗を利用している客が必要とする商品を品揃えすることが重要である。

店舗における品揃えを推奨する技術が、例えば、特許文献１に開示されている。特許文献１に記載の品揃推奨装置は、店舗で販売実績のある商品の販売金額構成情報の算出と、販売実績のない商品の販売金額構成情報の予測とを行い、これらの商品から、販売金額構成比に基づき、推奨する商品を決定する。

国際公開第２０１８／０５６２２０号

特許文献１に記載の技術では、品揃えを推奨する商品の決定にあたって、店舗を利用している客が必要とする商品を考慮することは記載されていない。このため店舗を利用している客が該店舗に買物に行っても、該客にとって必要な商品が品揃えされておらず、該商品を購入できないことがある。

本開示の目的の一つは、上述の課題を解決し、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる、品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラムを提供することである。

本開示の一態様における品揃推奨装置は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、を備える。

本開示の一態様における品揃推奨方法は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する。

本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、処理を実行させる。

本開示の効果は、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できることである。

第１の実施形態における品揃推奨システム１０の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における、購入データの例を示す図である。 第１の実施形態における、来店データの例を示す図である。 第１の実施形態における、来店履歴の例を示す図である。 第１の実施形態における、商品情報の例を示す図である。 第１の実施形態における、発注情報の例を示す図である。 第１の実施形態における、購入履歴の例を示す図である。 第１の実施形態における、来店処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における、購入処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における、商品決定処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における、商品決定処理の例を示す図である。 第１の実施形態における、発注推奨画面の例を示す図である。 第１の実施形態における、入荷通知画面の例を示す図である。 第２の実施形態における、店舗サーバ１２０の構成を示すブロック図である。 コンピュータ５００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。

実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面、及び、明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同一の符号を付与し、説明を適宜省略する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態について説明する。

はじめに、第１の実施形態における品揃推奨システム１０の構成を説明する。図１は、第１の実施形態における品揃推奨システム１０の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、品揃推奨システム１０は、店舗システム１００Ａ、Ｂ、…（以下、まとめて、店舗システム１００とも記載）、本部システム２００、及び、客端末３００ａ、ｂ、…（以下、まとめて、客端末３００とも記載）を含む。店舗システム１００は、例えば、小売業におけるコンビニエンスストアやスーパーマーケットのチェーン等の店舗１Ａ、Ｂ、…（以下、まとめて、店舗１とも記載）の各々に設置される。本部システム２００は、例えば、該チェーンの本部２に設置される。店舗システム１００、本部システム２００、及び、客端末３００は、例えば、通信ネットワーク４００により接続される。

店舗１は、通常店舗、及び、省人型店舗または無人型店舗を含んでいてもよい。省人型店舗、及び、無人型店舗は、業務効率化や小規模商圏への展開を目的に、コンピュータシステムにより、購入商品の登録、精算をはじめ、接客支援、店内監視、在庫管理、設備管理等に関する店員の作業を低減し、常駐する店員の数を通常店舗より削減、或いは、ゼロにした、小型店舗である。

図１を参照すると、店舗システム１００は、ＰＯＳ（Point of Sale）装置１１０、店舗サーバ１２０、及び、店舗端末１８０を含む。ＰＯＳ装置１１０、店舗サーバ１２０、及び、店舗端末１８０は、例えば、店舗内ネットワークにより接続される。

ＰＯＳ装置１１０や店舗サーバ１２０には、店舗内ネットワーク等を通じて、カードリーダライタ１４０やバーコードリーダ１５０、カメラ１６０が接続されていてもよい。カードリーダライタ１４０やバーコードリーダ１５０、カメラ１６０は、例えば、店舗１の出入り口等、店舗１内の任意の位置に設置される。

また、ＰＯＳ装置１１０には、カードリーダライタ１４１や、バーコードリーダ１５１、カメラ１６１、タグリーダライタ１７１が接続されていてもよい。カードリーダライタ１４１や、バーコードリーダ１５１、カメラ１６１、タグリーダライタ１７１は、例えば、ＰＯＳ装置１１０の近くに設置される。

カードリーダライタ１４０、１４１は、磁気カードや非接触ＩＣ（Integrated Circuit）カードとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。バーコードリーダ１５０、１５１は、バーコードの読み取りを行う装置である。カメラ１６０、１６１は、店舗１の内部や店舗１内の客、商品の画像を取得する撮像装置である。タグリーダライタ１７１は、ＩＣタグとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。

ＰＯＳ装置１１０は、購入客特定部１１１、登録部１１２、精算部１１３、及び、購入データ生成部１１４を含む。

購入客特定部１１１は、商品を購入する客の客ＩＤ（Identifier）を特定する。客ＩＤは、客を識別するための識別子である。第１の実施形態では、客ＩＤとして、コンビニエンスストアやスーパーマーケットのチェーンの会員ＩＤを用いる。購入客特定部１１１は、例えば、客の会員証により客ＩＤ（会員ＩＤ）を特定する。購入客特定部１１１は、カードリーダライタ１４１を用いて、客が提示した磁気カードや非接触ＩＣカード形式の会員証から、客ＩＤを読み出す。

また、購入客特定部１１１は、クレジットカードや電子マネーカードの固有のＩＤにより客ＩＤを特定してもよい。この場合、購入客特定部１１１は、カードリーダライタ１４１を用いて、客が提示した磁気形式や非接触ＩＣカード形式のクレジットカードや電子マネーカードから、固有のＩＤを読み出す。

また、購入客特定部１１１は、客の端末上で動作する会員用アプリケーションにより客ＩＤを特定してもよい。この場合、購入客特定部１１１は、バーコードリーダ１５１を用いて、客の端末上で動作する会員用アプリケーションに表示される、客ＩＤを示すバーコードを読み取る。同様に、購入客特定部１１１は、カメラ１６１を用いて、会員用アプリケーションに表示される、客ＩＤを示す２次元バーコードを読み取ってもよい。また、購入客特定部１１１は、顔画像認証により客ＩＤを特定してもよい。この場合、購入客特定部１１１は、例えば、カメラ１６１を用いて客の顔画像を取得し、顔画像認証を行う。同様に購入客特定部１１１は、虹彩認証、指紋認証、静脈認証等、顔画像認証以外の他の生体認証手段により客ＩＤを特定してもよい。

登録部１１２は、客が購入する商品の登録を行う。登録部１１２は、例えば、商品に付与されたバーコードにより商品ＩＤを特定する。この場合、登録部１１２は、バーコードリーダ１５１を用いて、客が購入する商品に付与された、商品ＩＤを示すバーコードを読み取る。同様に、登録部１１２は、カメラ１６１を用いて、商品ＩＤを示す２次元バーコードを読み取ってもよい。

また、登録部１１２は、ＩＣタグにより商品ＩＤを特定してもよい。この場合、登録部１１２は、タグリーダライタ１７１により、商品に付与されたタグから、商品ＩＤを示す情報を読み出す。また、登録部１１２は、画像認識により商品ＩＤを特定してもよい。この場合、登録部１１２は、カメラ１６１を用いて商品画像を取得し、商品の画像認識を行う。

精算部１１３は、客が購入する商品の精算を行う。精算部１１３は、例えば、クレジットカードや電子マネーカードにより精算を行う。この場合、精算部１１３は、カードリーダライタ１４１を用いて、客が提示した磁気形式や非接触ＩＣカード形式のクレジットカードや電子マネーカードから、決済に必要な情報を読み出し、登録された商品の代金の精算（決済）を行う。

また、精算部１１３は、現金による精算を行ってもよい。この場合、精算部１１３は、例えば、店員による現金の受渡し、または、ＰＯＳ装置１１０に接続された自動釣銭機（図示せず）を用いた現金の受渡しにより、精算を行う。

また、精算部１１３は、客の端末上で動作する決済用アプリケーションにより精算を行ってもよい。この場合、精算部１１３は、バーコードリーダ１５１を用いて、客の端末上で動作する決済用アプリケーションに表示される、決済に必要な情報を示すバーコードを読み取り、精算を行う。同様に、精算部１１３は、カメラ１６１を用いて、決済用アプリケーションに表示される、決済に必要な情報を示す２次元バーコードを読み取ってもよい。

また、精算部１１３は、顔画像認証により精算を行ってもよい。この場合、精算部１１３は、例えば、カメラ１６１を用いて客の顔画像を取得し、顔画像認証により客を特定し、客ＩＤに関連付けて登録されているクレジットカードや電子マネー、銀行口座等による精算を行う。同様に、精算部１１３は、虹彩認証、指紋認証、静脈認証等、顔画像認証以外の他の生体認証手段による精算を行ってもよい。

なお、商品の登録、及び、精算は、例えば、店舗１の店員の操作により行われる形態でもよく、客の操作により行われる形態でもよい。また、商品の登録が店舗１の店員の操作により行われ、精算が客の操作により行われる形態でもよい。

購入データ生成部１１４は、購入データを生成し、店舗サーバ１２０に送信する。図２は、第１の実施形態における、購入データの例を示す図である。購入データには、図２のように、購入日時、購入客ＩＤ、購入商品ＩＤ、及び、購入数が、関連付けて設定される。購入日時は、商品が購入された日時を示す。購入客ＩＤは、商品を購入した客の客ＩＤを示す。購入商品ＩＤ、及び、購入数は、それぞれ、購入された商品の商品ＩＤ、及び、購入された数を示す。なお、購入数の代わりに、購入された量を示す購入量が用いられてもよい。

店舗サーバ１２０は、来店客特定部１２１、来店履歴記憶部１２２、商品情報記憶部１２３、更新部１２４、送信部１２５、取得部１２６、商品決定部１２７、表示制御部１２８、発注受付部１２９、商品発注部１３０、発注情報記憶部１３１、及び、通知部１３２を含む。店舗サーバ１２０、取得部１２６、及び、商品決定部１２７は、それぞれ、本開示における品揃推奨装置、取得手段、及び、決定手段の一実施形態である。また、表示制御部１２８、商品発注部１３０、及び、通知部１３２は、それぞれ、本開示における表示制御手段、商品発注手段、及び、通知手段の一実施形態である。

来店客特定部１２１は、自店舗１に来店した客の客ＩＤを特定する。来店客特定部１２１は、例えば、客の店舗１への入店時に、上述のカードリーダライタ１４０やバーコードリーダ１５０、カメラ１６０を用いて、購入客特定部１１１と同様の方法により、来店した客の客ＩＤを特定する。なお、来店客特定部１２１は、来店した客の客ＩＤを特定できれば、客の店舗１からの出店時等、来店中の任意のタイミングで、客ＩＤを特定してもよい。

また、来店客特定部１２１は、購入客特定部１１１により特定された、商品を購入した客の客ＩＤを、来店客の客ＩＤとして用いてもよい。

来店客特定部１２１は、さらに、来店データを生成し、来店履歴記憶部１２２に保存する。図３は、第１の実施形態における、来店データの例を示す図である。来店データには、図３のように、来店日時、及び、来店客ＩＤが、関連付けて設定される。来店日時は、客が来店した日時を示す。来店客ＩＤは、来店客の客ＩＤを示す。

来店履歴記憶部１２２は、来店履歴を記憶する。来店履歴は、客の来店履歴を表す。図４は、第１の実施形態における、来店履歴の例を示す図である。来店履歴には、例えば、図４に示すように、来店データが来店日時の順番で設定される。

商品情報記憶部１２３は、商品情報を記憶する。商品情報は、自店舗１において取り扱っている（販売対象の）商品に関する情報である。図５は、第１の実施形態における、商品情報の例を示す図である。商品情報には、例えば、図５のように、取扱商品ＩＤと、商品単価、在庫数、販売数、及び、売上高が関連付けて設定される。取扱商品ＩＤは、店舗１において取り扱っている商品の商品ＩＤを示す。商品単価、及び、在庫数は、それぞれ、取扱商品ＩＤで示される商品の単価、在庫の数を示す。販売数、及び、売上高は、それぞれ、所定期間（例えば、直近の１年間や、１ヶ月間、１週間）における該商品の販売された数の合計値、及び、売上金額の合計値である。なお、販売数の代わりに、販売量が用いられてもよい。

更新部１２４は、ＰＯＳ装置１１０から受信した購入データに基づき、商品情報を更新する。

送信部１２５は、ＰＯＳ装置１１０から受信した購入データを本部システム２００に送信する。

取得部１２６は、来店履歴記憶部１２２から、自店舗１の来店履歴を取得する。また、取得部１２６は、店舗システム１００から、自店舗１以外の各他店舗１の購入データを取得する。

商品決定部１２７は、自店舗１における発注を推奨する商品（以下、発注推奨商品とも記載）を決定する。商品決定部１２７は、自店舗１（以下、対象店舗とも記載）に来店した客が他店舗１において購入した各商品の購入履歴に基づき、自店舗１における発注推奨商品を決定する。ここで、商品決定部１２７は、例えば、自店舗１に来店した客が他店舗１において購入した商品のうち、自店舗１において取り扱っていない商品の中から発注推奨商品を決定する。さらに、商品決定部１２７は、上述の購入履歴に基づき、発注推奨商品の発注推奨数を決定する。なお、発注推奨数の代わりに発注推奨量が用いられてもよい。

表示制御部１２８は、自店舗１における発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を、店舗端末１８０に送信し、店員に表示させる。

発注受付部１２９は、店舗端末１８０から、店員による発注推奨商品の発注要求を受付ける。

商品発注部１３０は、発注推奨商品の発注処理を行う。発注処理は、例えば、本部システム２００に、商品の発注情報を送信し、該商品の自店舗１への配送を要求する処理である。

発注情報記憶部１３１は、発注情報を記憶する。発注情報は、発注推奨商品の発注に関する情報である。図６は、第１の実施形態における、発注情報の例を示す図である。発注情報には、例えば、図６のように、発注推奨商品ＩＤ、発注日時、発注数、及び、入荷通知先客ＩＤが関連付けて設定される。発注推奨商品ＩＤは、発注された発注推奨商品の商品ＩＤを示す。発注日時、及び、発注数は、それぞれ、発注推奨商品ＩＤが示す商品が発注された日時、及び、発注された数を示す。発注数の代わりに発注量が用いられてもよい。入荷通知先客ＩＤは、該商品が自店舗１に入荷された場合に、入荷通知を送信する客の客ＩＤを示す。

通知部１３２は、発注推奨商品が配送され自店舗１に入荷された場合に、客の客端末３００に、発注推奨商品の入荷通知を送信する。

店舗端末１８０は、店舗１の店員が利用する端末である。店舗端末１８０は、店舗サーバ１２０から受信した発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を表示する。さらに、店舗端末１８０は、店舗サーバ１２０に発注推奨商品の発注要求を送信する。

本部システム２００は、本部サーバ２１０を含む。

本部サーバ２１０は、購入履歴記憶部２１１、購入履歴更新部２１２、購入履歴送信部２１３、及び、配送指示部２１４を含む。

購入履歴記憶部２１１は、各店舗１の購入履歴を記憶する。購入履歴は、来店した客による商品の購入履歴を表す。

図７は、第１の実施形態における、購入履歴の例を示す図である。購入履歴記憶部２１１には、例えば、図７に示すように、店舗１ごとの購入履歴が記憶される。各購入履歴には、各店舗１の店舗システム１００から受信した購入データが購入日時の順番で設定される。

購入履歴更新部２１２は、店舗システム１００から受信した購入データで、購入履歴記憶部２１１に記憶される購入履歴を更新する。

購入履歴送信部２１３は、購入履歴記憶部２１１に記憶される購入履歴から、店舗システム１００から要求された客についての購入履歴を抽出し、店舗サーバ１２０へ送信する。

配送指示部２１４は、各店舗１の店舗システム１００から発注された商品の発注元の店舗１への配送を、配送センター（図示せず）等に指示する。

なお、店舗サーバ１２０の構成要素の一部が、本部サーバ２１０に含まれていてもよい。例えば、取得部１２６、及び、商品決定部１２７のうち少なくとも一方が、本部サーバ２１０に含まれていてもよい。

客端末３００は、例えば、携帯電話やスマートフォン等、客が所持する端末装置である。客端末３００は、店舗１の店舗システム１００から受信した、発注推奨商品の入荷の通知を表示する。

次に、第１の実施形態の動作について説明する。

はじめに、来店処理について説明する。

図８は、第１の実施形態における、来店処理を示すフローチャートである。来店処理は、各店舗１において、客の来店ごとに実行される。

各店舗１の店舗システム１００において、店舗サーバ１２０の来店客特定部１２１は、来店した客の客ＩＤを特定する（ステップＳ１０１）。

来店客特定部１２１は、来店データを生成し、来店履歴記憶部１２２に保存する（ステップＳ１０２）。

例えば、来店客特定部１２１は、店舗１の出入り口に設置されたカードリーダライタ１４０を用いて、店舗１に入店する客の会員証から客ＩＤを読み出す。そして、来店客特定部１２１は、図３のような来店データを生成する。

店舗１において、客が来店するたびに、ステップＳ１０１、Ｓ１０２の処理が繰り返される。

これにより、例えば、店舗１Ａの店舗サーバ１２０の来店履歴記憶部１２２には、図４のように来店データが記憶される。

次に、購入処理について説明する。

図９は、第１の実施形態における、購入処理を示すフローチャートである。購入処理は、各店舗１において、客の商品の購入ごとに実行される。

各店舗１の店舗システム１００において、ＰＯＳ装置１１０の購入客特定部１１１は、商品を購入する客の客ＩＤを特定する（ステップＳ２０１）。

例えば、購入客特定部１１１は、ＰＯＳ装置１１０の近くに設置されたカードリーダライタ１４１を用いて、客の会員証から客ＩＤを読み出す。

登録部１１２は、客が購入する商品の登録を行う（ステップＳ２０２）。

例えば、登録部１１２は、ＰＯＳ装置１１０の近くに設置されたバーコードリーダ１５１を用いて、客が購入する商品の商品ＩＤを読み取る。

精算部１１３は、客が購入する商品の精算を行う（ステップＳ２０３）。

例えば、精算部１１３は、カードリーダライタ１４１を用いて、電子マネーカードによる精算を行う。

購入データ生成部１１４は、購入データを生成し、店舗サーバ１２０に送信する（ステップＳ２０４）。

例えば、購入データ生成部１１４は、図２のような購入データを生成する。

店舗サーバ１２０の更新部１２４は、受信した購入データに基づき、商品情報記憶部１２３の商品情報を更新する（ステップＳ２０５）。ここで、更新部１２４は、商品情報における、購入データに含まれる購入商品ＩＤと一致する取扱商品ＩＤに関連付けられた在庫数から、購入データに含まれる購入数を減算する。また、更新部１２４は、該取扱商品ＩＤに関連付けられた販売数に、購入データに含まれる購入数を加算する。さらに、更新部１２４は、該取扱商品ＩＤに関連付けられた売上高に、該取扱商品ＩＤに関連付けられた単価と購入データに含まれる購入数とを乗じた値を加算する。

送信部１２５は、受信した購入データを、本部システム２００に送信する（ステップＳ２０６）。

本部サーバ２１０の購入履歴更新部２１２は、店舗システム１００から受信した購入データで、購入履歴記憶部２１１の購入履歴を更新する（ステップＳ２０７）。

店舗１において、客が商品を購入するたびに、ステップＳ２０１からＳ２０７の処理が繰り返される。

これにより、例えば、店舗１Ａの店舗サーバ１２０の商品情報記憶部１２３には、図５のように、自店舗１Ａの商品情報が記憶される。また、本部サーバ２１０の購入履歴記憶部２１１には、図７のように、各店舗１Ａ〜１Ｃの購入履歴が記憶される。

次に、商品決定処理について説明する。

図１０は、第１の実施形態における、商品決定処理を示すフローチャートである。商品決定処理は、例えば、各店舗１の店舗端末１８０において、店員が商品の発注画面を表示させる操作をしたときに実行される。

店舗端末１８０は、店舗サーバ１２０に、発注推奨商品を要求する（ステップＳ３０１）。

店舗サーバ１２０の取得部１２６は、商品情報記憶部１２３から、自店舗１の商品情報を取得する（ステップＳ３０２）。

例えば、店舗１Ａの取得部１２６は、図５のような、商品情報を取得する。

取得部１２６は、来店履歴記憶部１２２から、自店舗１の来店履歴を取得する（ステップＳ３０３）。

例えば、店舗１Ａの取得部１２６は、図４のような、来店履歴を取得する。

取得部１２６は、来店履歴から、自店舗１に来店したことがある客の客ＩＤを１つ選択する（ステップＳ３０４）。ここで、取得部１２６は例えば、所定期間（例えば、直近の１年間や、１ヶ月間、１週間）に来店したことがある客を選択する。以下、選択した客を対象客とも記載する。

例えば、店舗１Ａの取得部１２６は、図４の来店履歴から対象客Ｍ００１を選択する。

取得部１２６は、本部システム２００の本部サーバ２１０に、対象客の、自店舗１以外の各他店舗１にける購入履歴を要求する（ステップＳ３０５）。

本部サーバ２１０の購入履歴送信部２１３は、購入履歴記憶部２１１に記憶される購入履歴から、対象客について、各他店舗１の購入履歴を抽出し、店舗サーバ１２０へ送信する（ステップＳ３０６）。

例えば、店舗１Ａの取得部１２６は、対象客Ｍ００１について、図７における、店舗１Ｂ、１Ｃの購入履歴を取得する。

商品決定部１２７は、各店舗１の購入履歴を参照し、対象客が他店舗１において購入したことがある商品を抽出する（ステップＳ３０７）。以下、抽出した商品を対象商品とも記載する。

図１１は、第１の実施形態における、商品決定処理の例を示す図である。例えば、店舗１Ａの商品決定部１２７は、図７における対象客Ｍ００１の店舗１Ｂ、１Ｃでの購入履歴に基づき、図１１のように、対象客Ｍ００１について、対象商品Ｘ００１、Ｘ００２、Ｘ１０１、Ｘ１０２、及び、Ｘ１０３を抽出する。

商品決定部１２７は、自店舗１の商品情報を参照し、対象商品が自店舗１において取り扱っている（販売対象の）商品かどうかを判定する（ステップＳ３０８）。ここで、商品決定部１２７は、商品ＩＤが、商品情報に含まれる取扱商品ＩＤと一致する商品を、自店舗１において取り扱っている商品と判定する。

対象商品が自店舗１において取り扱っている商品の場合（ステップＳ３０８／ＹＥＳ）、ステップＳ３１２に進む。

対象商品が自店舗１において取り扱っていない商品の場合（ステップＳ３０８／ＮＯ）、商品決定部１２７は、該対象商品の発注の推奨度合いを示す発注推奨度を算出する（ステップＳ３０９）。

ここで、商品決定部１２７は、例えば、各他店舗１の購入履歴を参照し、対象客による所定期間（例えば、直近の１年間や、１ヶ月間、１週間）における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を算出する。購入頻度は、例えば、所定期間内の各単位期間（例えば、各月や各週、各日）における購入数の平均値である。商品決定部１２７は、例えば、所定期間の購入頻度や購入数、購入量が大きいほど発注推奨度が高くなるように、発注推奨度を算出する。この場合、商品決定部１２７は、購入頻度や購入数、購入量の値に対して、予め発注推奨度を定義した、推奨度決定テーブルに基づいて、発注推奨度を決定してもよい。

例えば、図１１の対象商品の内、商品Ｘ１０１、Ｘ１０２、及び、Ｘ１０３は、図４の商品情報に含まれておらず、自店舗１において取り扱っていない商品である。商品決定部１２７は、図１１のように、商品Ｘ１０１、Ｘ１０２、及び、Ｘ１０３について購入頻度を算出し、発注推奨度を決定する。

なお、商品決定部１２７は、所定期間内の各単位期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を比較して、発注推奨度を算出してもよい。この場合、商品決定部１２７は、例えば、単位期間の購入頻度や購入数、購入量が増えている場合、発注推奨度が高くなるように、発注推奨度を算出する。

商品決定部１２７は、発注推奨度に基づき発注推奨商品を決定する（ステップＳ３１０）。ここで、商品決定部１２７は、例えば、発注推奨度が所定の閾値以上の場合、対象商品を発注推奨商品に決定する。

例えば、所定の閾値が、発注推奨度「１」の場合、商品決定部１２７は、図１１のように、発注推奨度「１」以上の商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２を抽出する。

なお、商品決定部１２７は、発注推奨度によらず、対象商品が自店舗１において取り扱っていない商品の場合、該対象商品を発注推奨商品に決定してもよい。

さらに、商品決定部１２７は、発注推奨商品の発注推奨数や推奨量を決定する（ステップＳ３１１）。ここでも、商品決定部１２７は、例えば、各他店舗１の購入履歴を参照し、対象客による所定期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を用いて、発注推奨数や推奨量を算出する。商品決定部１２７は、例えば、所定期間の購入頻度や購入数、購入量が大きいほど発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨数や推奨量を算出する。この場合、商品決定部１２７は、購入頻度や購入数、購入量の値に対して、発注推奨数や推奨量を定義した、推奨数や推奨量決定テーブルに基づいて、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。

例えば、商品決定部１２７は、図１１のように、商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２の発注推奨数を決定する。

なお、商品決定部１２７は、所定期間内の各単位期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を比較して、単位期間の購入頻度や購入数、購入量が増えている場合、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨数や推奨量を算出してもよい。

また、商品決定部１２７は、発注推奨度の算出と、発注推奨数や推奨量の算出とで、購入履歴から得られる異なるデータを用いてもよい。例えば、商品決定部１２７は、所定期間における対象商品の購入頻度を用いて発注推奨度を算出し、購入数や購入量を用いて発注推奨数や推奨量を算出してもよい。

また、商品決定部１２７は、購入履歴によらず、予め商品ごとに設定された所定の数や量を、発注推奨商品の発注推奨数や推奨量として決定してもよい。

店舗サーバ１２０は、来店履歴に含まれる各客について、ステップＳ３０４からの処理を繰り返す（ステップＳ３１２）。

商品決定部１２７は、発注推奨商品の商品ＩＤ、発注推奨度、及び、発注推奨数や推奨量を、自店舗１の店舗端末１８０に送信する（ステップＳ３１３）。

例えば、商品決定部１２７は、商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２の発注推奨度、及び、発注推奨数を送信する。

店舗端末１８０は、店舗サーバ１２０から受信した発注推奨商品の商品ＩＤ、発注推奨度、及び、発注推奨数や推奨量を表示する（ステップＳ３１４）。

図１２は、第１の実施形態における、発注推奨画面の例を示す図である。図１２の例では、発注推奨商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２が、それぞれの発注推奨度、発注推奨量とともに設定されている。また、各発注推奨商品の発注数の入力欄も設けられている。例えば、店舗１Ａの店舗端末１８０は、図１２の発注推奨画面を、店員に表示する。

店舗端末１８０は、店員から、発注推奨商品の発注の入力を受け付ける（ステップＳ３１５）。店員は発注推奨画面における発注推奨度、及び、発注推奨数や推奨量を参照して、発注推奨商品の発注数や発注量を決定し、入力する。店舗端末１８０は、発注推奨商品の商品ＩＤ、及び、発注数や発注量の入力を受け付ける。

店舗端末１８０は、発注推奨商品の商品ＩＤ、及び、発注数や発注量を含む発注要求を店舗サーバ１２０に送信する（ステップＳ３１６）。

例えば、店舗端末１８０は、商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２の発注要求を送信する。

店舗サーバ１２０の発注受付部１２９は、店舗端末１８０から店員による発注要求を受付ける（ステップＳ３１７）。

商品発注部１３０は、発注要求で指定された発注推奨商品について、発注処理を行う（ステップＳ３１８）。ここで、商品発注部１３０は、発注要求で指定された発注推奨商品の商品ＩＤ、及び、発注数や発注量を含む発注処理データを、本部システム２００に送信する。

例えば、店舗１の店舗サーバ１２０の商品発注部１３０は、商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２の発注処理データを送信する。

なお、商品発注部１３０は、店舗端末１８０からの発注要求によらず、商品決定部１２７により決定された発注推奨商品について、発注推奨数や推奨量を発注数や発注量として用いて、自動的に発注処理を行ってもよい。この場合、商品決定処理（商品決定部１２７による発注推奨商品の決定、及び、商品発注部１３０による発注）が定期的に（例えば、１週間毎や、毎日）実行されてもよい。

商品発注部１３０は、発注情報記憶部１３１の発注情報を更新する（ステップＳ３１９）。ここで、商品発注部１３０は、発注推奨商品の発注推奨商品ＩＤと、発注日時、発注数、及び、入荷通知先客ＩＤを、発注情報に設定する。商品発注部１３０は、入荷通知先客ＩＤとして、例えば、発注推奨商品ＩＤで示される発注推奨商品が決定されたときの対象客（購入履歴を参照した客）の客ＩＤを設定する。また、商品発注部１３０は、入荷通知先客ＩＤとして、対象客以外に、該発注推奨商品を各店舗１で購入したことがある他の客の客ＩＤも設定してよい。

例えば、商品発注部１３０は、図６のように、商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２について、発注情報を更新する。

本部システム２００における本部サーバ２１０の配送指示部２１４は、店舗システム１００から受信した発注処理データに基づき、発注推奨商品の発注元の店舗１への配送を配送センター等に指示する（ステップＳ３２０）。これにより、発注推奨商品が発注元の店舗１へ配送される。

例えば、配送指示部２１４は、商品Ｘ１０１、及び、Ｘ１０２の店舗１Ａへの配送を指示する。

店舗システム１００における店舗サーバ１２０の通知部１３２は、発注推奨商品が配送され、自店舗１に入荷した場合に、該発注推奨商品の入荷通知を、客の客端末３００に送信する（ステップＳ３２１）。ここで、通知部１３２は、発注情報において該発注推奨商品の発注推奨商品ＩＤに関連付けられた入荷通知先客ＩＤの客の客端末３００に入荷通知を送信する。通知部１３２は、店舗サーバ１２０や本部サーバ２１０の客情報記憶部（図示せず）等から、各客の客ＩＤと関連付けて予め記憶された客端末３００の端末ＩＤを取得し、該端末ＩＤの客端末３００に入荷通知を送信する。

例えば、店舗１Ａに商品Ｘ１０１が入荷した場合、店舗１Ａの店舗サーバ１２０は、図６の発注情報を参照し、入荷通知先客Ｍ００１の客端末３００ａに、商品Ｘ１０１の入荷通知を送信する。

客端末３００は、店舗サーバ１２０から受信した入荷通知を客に表示する（ステップＳ３２２）。

図１３は、第１の実施形態における、入荷通知画面の例を示す図である。図１３の例では、商品Ｘ１０１が店舗１Ａに入荷されたことが示されている。例えば、客端末３００ａは、図１３の入荷通知画面を、客に表示する。

以上により、第１の実施形態の動作が完了する。

なお、第１の実施形態では、購入客や来店客を識別するための客ＩＤとして、会員ＩＤを用いた。しかしながら、これに限らず、客を識別することができれば、客ＩＤとして、客のクレジットカードのＩＤや電子マネーのＩＤ、バーコードや２次元バーコードによる決済用アプリケーションのＩＤを用いてもよい。

次に、第１の実施形態の効果を説明する。

第１の実施形態によれば、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる。その理由は、店舗サーバ１２０の商品決定部１２７が、自店舗１に来店した客が他店舗１において購入した商品の他店舗１における購入履歴に基づき、自店舗１における発注推奨商品を決定するためである。これにより、店舗１を利用している客が該店舗１に買物に行ったときに、該店舗１において該客にとって必要な商品が品揃えされ、購入できるようになり、該店舗１の売上げ向上が期待できる。

（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態の品揃推奨システム１０には、いくつかの変形例が考えられる。以下、各変形例について説明する。

（第１の変形例）
第１の実施形態の品揃推奨システム１０では、商品決定部１２７は、自店舗１に来店した客が他店舗１において購入した商品のうち、自店舗１において取り扱っていない商品の中から発注推奨商品を決定した。しかしながら、これに限らず、商品決定部１２７は、自店舗１に来店した客が他店舗１において購入した商品（対象商品）のうち、自店舗１において取り扱っている商品の中からも発注推奨商品を決定してよい。

この場合、商品決定部１２７は、上述のステップＳ３０９〜Ｓ３１１と同様に、対象客による所定期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量、或いは、所定期間内の各単位期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量の比較結果に基づき、発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。

さらに、商品決定部１２７は、これらに加えて、自店舗１における対象商品の売上高、及び、在庫数のうち少なくとも一方に基づき、発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。この場合、商品決定部１２７は、対象商品が自店舗１において取り扱っている商品であれば（ステップＳ３０８／ＹＥＳ）、商品情報記憶部１２３に記憶された自店舗１の商品情報から、対象商品の売上高や在庫数を取得する。そして、商品決定部１２７は、上述のステップＳ３０９〜Ｓ３１１において、例えば、対象商品の在庫数が少ないほど、或いは、対象商品の売上高が高いほど、発注推奨度が高くなる、或いは、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出する。また、商品決定部１２７は、対象商品の在庫数が少なく、かつ、対象商品の売上高が高いほど、発注推奨度が高くなる、或いは、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出してもよい。

以降、ステップＳ３１３〜Ｓ３２２と同様に、発注推奨商品の店舗端末１８０への表示、本部システム２００への発注、及び、入荷通知の客端末３００へへの表示が行われる。

これにより、店舗を利用している客が必要とする商品の品切れを低減できる。

（第２の変形例）
第１の実施形態の品揃推奨システム１０では、商品決定部１２７が、自店舗１に来店した客について、発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を決定した。しかしながら、これに限らず、自店舗１に来店した複数の客が他店舗１において同じ商品（対象商品）を購入していた場合、商品決定部１２７は、該複数の客の該商品の他店舗１における購入履歴に基づき、発注推奨商品、或いは、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。

商品決定部１２７は、上述のステップＳ３０９〜Ｓ３１１において、例えば、より多くの客が同じ対象商品を他店舗１で購入していた場合に、発注推奨度が高くなる、或いは、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、該対象商品の発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出する。

この場合、商品決定部１２７は、複数の客による所定期間における同じ対象商品の購入頻度や購入数、購入量の合計値に基づき、発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出してもよい。また、商品決定部１２７は、複数の客による同じ対象商品の発注推奨度の合計値を、該対象商品の発注推奨度として算出してもよい。

これにより、店舗を利用している複数の客が必要とする商品の品揃えを推奨できる。

（第３の変形例）
第１の実施形態の品揃推奨システム１０では、商品決定部１２７は、自店舗１に来店したことがある客について商品決定処理を行い、発注推奨商品を決定した。しかしながら、これに限らず、商品決定部１２７は、自店舗１に来店したことがある客の自店舗１への来店履歴に基づき、該客について上述の商品決定処理を行うかどうかを判定してもよい。

この場合、商品決定部１２７は、上述のステップＳ３０４において、来店履歴から抽出した客の所定期間（例えば、直近の１年間や、１ヶ月間、１週間）における来店頻度や来店回数、来店日数を算出する。来店頻度は、例えば、所定期間内の各単位期間（例えば、各月や各週、各日）における来店回数の平均値である。商品決定部１２７は、例えば、所定期間の来店頻度や来店回数、来店日数が所定値以上の場合、抽出した客を対象客として、ステップＳ３０４以降の処理を実行する。

これにより、客が特によく利用する店舗１において、客が必要な商品の品揃えを推奨できる。

（第４の変形例）
商品決定部１２７が、発注推奨商品、或いは、発注推奨数や推奨量を決定する場合に用いられる、自店舗１に来店した客の他店舗１における購入履歴は、自店舗１から所定の範囲に存在する他店舗１の販売履歴でもよい。ここで、所定の範囲とは、例えば、店舗間の距離が所定の距離内、或いは、店舗間の移動時間が所定の時間内の範囲である。

例えば、所定の範囲が５００メートルの場合、商品決定部１２７は、自店舗１に来店したことがある客の、自店舗１から５００メートル内に存在する他店舗１の販売履歴に基づき、自店舗１における発注推奨商品を決定する。

これにより、客が必要な商品にもかかわらず、自店舗１に取り扱っていなかったために、客が近隣の他店舗１で購入していた商品の品揃えを推奨できる。

（第５の変形例）
商品決定部１２７が、発注推奨商品、或いは、発注推奨数や推奨量を決定する場合に用いられる、自店舗１に来店した客の他店舗１における購入履歴は、所定の時間帯の購入履歴でもよい。ここで、所定の時間帯とは、例えば、１日のうちの特定の時間帯でもよいし、特定の曜日や、月内の特定の日や週、年内の特定の日や月等、カレンダー上の特定の期間でもよい。

この場合、所定の時間帯は、複数の所定の時間帯のうち、自店舗１に来店した客が自店舗１に来店したことがある時間帯と同じ時間帯でもよい。

例えば、自店舗１がオフィス街に設置される店舗の場合、商品決定部１２７は、所定の時間帯を、９時から１７時等、昼間に設定し、他店舗１における昼間の購入履歴を用いる。

これにより、自店舗１に来店した客がオフィス付近にいる昼間に必要であるが、他店舗１で購入していた商品の品揃えを推奨できる。また、客が自宅付近等、オフィス付近ではない場所にいる夜間で必要であり、自店舗１で購入される可能性の低い商品の品揃え推奨を防ぐことができる。

（第６の変形例）
商品決定部１２７は、さらに、自店舗１における発注推奨商品として発注された商品の少なくとも入荷後の購入履歴に基づき、発注取下げ推奨商品を決定してもよい。発注取下げ推奨商品は、発注を中止、或いは、発注数や発注量を削減すべき商品である。

例えば、商品決定部１２７は、自店舗１において発注推奨商品が発注された場合に、該商品の入荷後の所定期間（例えば、１年間や、１ヶ月間、１週間）における購入頻度や購入数、購入量の合計値を算出する。そして、商品決定部１２７は、算出した合計値が所定の閾値以下の場合、該商品を発注取下げ推奨商品に決定する。

また、例えば、商品決定部１２７は、自店舗１において発注推奨商品が発注された場合に、該商品の入荷前、及び、入荷後の所定期間における購入頻度や購入数、購入量の合計値を算出する。そして、商品決定部１２７は、算出した合計値を入荷前、及び、入荷後で比較し、入荷後の合計値が入荷前の合計に比べて増えていない場合は、該商品を発注取下げ推奨商品に決定する。

表示制御部１２８は、自店舗１における発注取下げ推奨商品を、店舗端末１８０に送信し、表示させる。

なお、発注取下げ推奨商品に決定された商品が商品発注部１３０により自動的に発注されていた場合、商品発注部１３０は、その発注を中止、或いは、発注数や発注量を削減してもよい。この場合、発注受付部１２９が店舗端末１８０から店員による発注の中止、或いは、発注数や発注量の削減を受付けてもよいし、商品発注部１３０が自動的に発注の中止、或いは、発注数や発注量の削減を行ってもよい。

これにより、発注推奨商品として発注されたにもかかわらず、売上げ向上が期待できない商品の発注を取り下げることができる。

（第７の変形例）
第１の実施形態の品揃推奨システム１０では、通知部１３２は、発注推奨商品が自店舗１に入荷された場合に、発注情報の入荷通知先客ＩＤで示される客の客端末３００に、入荷通知を送信した。しかしながら、これに限らず、通知部１３２は、入荷通知先客ＩＤで示される客に入荷を通知できれば、他の方法で通知を行ってもよい。例えば、通知部１３２は、入荷通知先客ＩＤで示される客が自店舗１に来店した場合に、店舗１内に設置されたデジタルサイネージやＰＯＳ装置１１０に接続されたディスプレイ装置等に、発注推奨商品が入荷されたことを示す情報を表示してもよい。

これにより、客が利用する店舗１に該客が来店したタイミングで、該客が必要としていたにもかかわらず、これまで品揃えされていなかった商品が入荷されたことを該客に通知し、該商品の購入を促すことができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。

図１４は、第２の実施形態における、店舗サーバ１２０の構成を示すブロック図である。

図１４を参照すると、店舗サーバ１２０は、取得部１２６、及び、商品決定部１２７を含む。店舗サーバ１２０、取得部１２６、及び、商品決定部１２７は、それぞれ、本開示における品揃推奨装置、取得手段、及び、決定手段の一実施形態である。

取得部１２６は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する。商品決定部１２７は、対象店舗に来店した客が他の店舗において購入した商品の他の店舗における購入履歴に基づき、対象店舗における発注推奨商品を決定する。

次に、第２の実施形態の効果を説明する。

第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる。その理由は、店舗サーバ１２０の商品決定部１２７が、自店舗１に来店した客が他店舗１において購入した商品の他店舗１における購入履歴に基づき、自店舗１における発注推奨商品を決定するためである。

（ハードウェア構成）
上述した各実施形態において、各装置（ＰＯＳ装置１１０、店舗サーバ１２０、店舗端末１８０、本部サーバ２１０等）の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、コンピュータ５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

図１５、はコンピュータ５００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図１５を参照すると、コンピュータ５００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３、プログラム５０４、記憶装置５０５、ドライブ装置５０７、通信インタフェース５０８、入力装置５０９、出力装置５１０、入出力インタフェース５１１、及び、バス５１２を含む。

プログラム５０４は、各装置の各機能を実現するための命令（instruction）を含む。プログラム５０４は、予め、ＲＡＭ５０３や記憶装置５０５に格納される。ＣＰＵ５０１は、プログラム５０４に含まれる命令を実行することにより、各機能を実現する。ドライブ装置５０７は、記録媒体５０６の読み書きを行う。通信インタフェース５０８は、通信ネットワーク４００とのインタフェースを提供する。入力装置５０９は、例えば、マウスやキーボード等であり、管理者等からの情報の入力を受け付ける。出力装置５１０は、例えば、ディスプレイであり、管理者等へ情報を出力（表示）する。入出力インタフェース５１１は、周辺機器とのインタフェースを提供する。ＰＯＳ装置１１０の場合、周辺機器は、上述のカードリーダライタ１４１や、バーコードリーダ１５１、カメラ１６１、タグリーダライタ１７１である。バス５１２は、ハードウェアの各構成要素を接続する。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク４０を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め、記録媒体５０６に格納され、ドライブ装置５０７により読み出され、ＣＰＵ５０１に供給されてもよい。

なお、図１５に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の構成要素が追加されていてもよく、一部の構成要素を含まなくてもよい。

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部または全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路（circuitry）や、これらの組み合わせによって実現されてもよい。これらの回路は、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部又は全部が複数のコンピュータや回路等により実現される場合、複数のコンピュータや回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。

店舗サーバ１２０は店舗１に配置されてもよいし、店舗１とは異なる場所に配置され、通信ネットワーク４００を介してＰＯＳ１１０、及び、店舗端末１８０と接続されてもよい。つまり、店舗サーバ１２０は、クラウドコンピューティングシステムによって実現されてもよい。同様に、本部サーバ２１０も、クラウドコンピューティングシステムによって実現されてもよい。

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本開示のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、
を備えた品揃推奨装置。
（付記２）
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうち前記対象店舗において取り扱っていない商品の中から前記発注推奨商品を決定する、
付記１に記載の品揃推奨装置。
（付記３）
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうちの前記対象店舗において取り扱っている商品の売上高、及び、在庫数のうち少なくとも一方に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記１または２に記載の品揃推奨装置。
（付記４）
前記決定手段は、さらに、前記発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を決定する、
付記１乃至３のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記５）
さらに、前記発注推奨商品と該発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を、店員の端末に表示させる表示制御手段を備える、
付記４に記載の品揃推奨装置。
（付記６）
さらに、前記発注推奨商品の発注処理を行う発注手段を備える、
付記１乃至５のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記７）
さらに、前記発注推奨商品が前記対象店舗に入荷された場合に、前記他の店舗において該発注推奨商品を購入した客に、該発注推奨商品の入荷を通知する通知手段を備える、
付記６に記載の品揃推奨装置。
（付記８）
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した複数の客が前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記１乃至７のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記９）
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客の前記対象店舗への来店履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品の決定を行うか否かを判定する、
付記１乃至８のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記１０）
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が該対象店舗から所定の範囲内の前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記１乃至９のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記１１）
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が所定の時間帯において前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記１乃至１０のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記１２）
前記決定手段は、さらに、前記対象店舗における前記発注推奨商品の少なくとも入荷後の購入履歴に基づき、該発注推奨商品を、発注取下げ推奨商品に決定する、
付記１乃至１１のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
（付記１３）
対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、
品揃推奨方法。
（付記１４）
コンピュータに、
対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、
処理を実行させるプログラム。

１ 店舗
２ 本部
１０ 品揃推奨システム
１００ 店舗システム
１１０ ＰＯＳ装置
１１１ 購入客特定部
１１２ 登録部
１１３ 精算部
１１４ 購入データ生成部
１２０ 店舗サーバ
１２１ 来店客特定部
１２２ 来店履歴記憶部
１２３ 商品情報記憶部
１２４ 更新部
１２５ 送信部
１２６ 取得部
１２７ 商品決定部
１２８ 表示制御部
１２９ 発注受付部
１３０ 商品発注部
１３１ 発注情報記憶部
１３２ 通知部
１４０、１４１ カードリーダライタ
１５０、１５１ バーコードリーダ
１６０、１６１ カメラ
１７１ タグリーダライタ
１８０ 店舗端末
２００ 本部システム
２１０ 本部サーバ
２１１ 購入履歴記憶部
２１２ 購入履歴更新部
２１３ 購入履歴送信部
２１４ 配送指示部
３００ 客端末
４００ 通信ネットワーク
５００ コンピュータ
５０１ ＣＰＵ
５０２ ＲＯＭ
５０３ ＲＡＭ
５０４ プログラム
５０５ 記憶装置
５０６ 記録媒体
５０７ ドライブ装置
５０８ 通信インタフェース
５０９ 入力装置
５１０ 出力装置
５１１ 入出力インタフェース
５１２ バス

Claims (14)

1. 対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、
   前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、
   を備えた品揃推奨装置。
2. 前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうち前記対象店舗において取り扱っていない商品の中から前記発注推奨商品を決定する、
   請求項１に記載の品揃推奨装置。
3. 前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうちの前記対象店舗において取り扱っている商品の売上高、及び、在庫数のうち少なくとも一方に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
   請求項１または２に記載の品揃推奨装置。
4. 前記決定手段は、さらに、前記発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を決定する、
   請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
5. さらに、前記発注推奨商品と該発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を、店員の端末に表示させる表示制御手段を備える、
   請求項４に記載の品揃推奨装置。
6. さらに、前記発注推奨商品の発注処理を行う発注手段を備える、
   請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
7. さらに、前記発注推奨商品が前記対象店舗に入荷された場合に、前記他の店舗において該発注推奨商品を購入した客に、該発注推奨商品の入荷を通知する通知手段を備える、
   請求項６に記載の品揃推奨装置。
8. 前記決定手段は、前記対象店舗に来店した複数の客が前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
   請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
9. 前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客の前記対象店舗への来店履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品の決定を行うか否かを判定する、
   請求項１乃至８のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
10. 前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が該対象店舗から所定の範囲内の前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
11. 前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が所定の時間帯において前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
    請求項１乃至１０のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
12. 前記決定手段は、さらに、前記対象店舗における前記発注推奨商品の少なくとも入荷後の購入履歴に基づき、該発注推奨商品を、発注取下げ推奨商品に決定する、
    請求項１乃至１１のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
13. 対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
    前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、
    品揃推奨方法。
14. コンピュータに、
    対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
    前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、
    処理を実行させるプログラム。

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