JP2021033352A - 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの滞留在庫の発生を抑制して小売店の利益を効率的に増大させることを支援できる情報処理システムを提供する。【解決手段】情報処理システム１は、ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得する自社流通データ取得部３２ａと、電子商取引サイトでの対象商品の販売情報を市場流通データとして取得する市場流通データ取得部３２ｂと、ユーザが保有する対象商品の在庫数量を取得する在庫数量取得部３２ｃと、在庫数量と自社流通データと市場流通データとに基づいて、在庫の滞留危険度を判定する滞留危険度判定部３２ｄと、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

少量多品種の商材を扱う小売店（書店、日用雑貨店、ドラッグストア、スポーツ用品店、ホームセンターなど）は、十分な利益の確保に悩まされている。小売店によっては、高く売れる人気商品を必要以上に安売りしてしまったり、逆に利益率にこだわるあまり大量の売れ残りを抱えて余計な処分コストが必要になったりすることがある。

本件発明者らは、小売店における利益を増大させるため鋭意検討を重ね、商品本来の市場における評価を加味して、自店舗に限らず販売先を選定することの重要性を見出した。滞留在庫の存在は、将来的な減損損失として利益を減少させるからである。しかしながら、販売先、さらには必要に応じて販売価格の最適化を行うには変数が多く、現実には困難である。さらに、最適化計算に必要な市場流通データは日々変化するものであり、有効な鮮度で更新し続けることも極めて困難である。

本発明は、以上のような点を考慮してなされたものである。本発明の目的は、ユーザの滞留在庫の発生を抑制して小売店の利益を効率的に増大させることを支援できる情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様に係る情報処理システムは、
ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得する自社流通データ取得部と、
電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報を市場流通データとして取得する市場流通データ取得部と、
前記ユーザが保有する前記対象商品の在庫数量を取得する在庫数量取得部と、
前記在庫数量と前記自社流通データと前記市場流通データとに基づいて、前記在庫の滞留危険度を判定する滞留危険度判定部と、
を備える。

このような態様によれば、ユーザの店舗での販売情報だけでなく、電子商取引サイトでの販売情報も考慮して、滞留在庫の発生リスク、すなわち在庫の滞留危険度が判定される。そのため、この滞留危険度の大小に応じて販売先、さらには必要に応じて販売価格の決定を行うことにより、ユーザの滞留在庫の発生を抑制しつつ、販売収益を増大させることを支援できる。たとえば滞留危険度が低い場合には、自店舗での販売を継続することができる。また、滞留危険度がより高い場合には、滞留在庫の発生を抑制するために、自店舗での販売価格を下げるか、在庫を処分するか、自店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げるかを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となる。

本発明の第２の態様に係る情報処理システムは、第１の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度に応じて異なる販売先または販売価格の提案を表示するための提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する。

本発明の第３の態様に係る情報処理システムは、第１または２の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記自社流通データに基づいて、前記店舗で販売した場合に前記在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間を自社販売時消化期間として予測するとともに、前記市場流通データに基づいて、前記電子商取引サイトで販売した場合に前記在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間を市場販売時消化期間として予測し、前記自社販売時消化期間と前記市場販売時消化期間との関係に基づいて、前記滞留危険度を判定する。

本発明の第４の態様に係る情報処理システムは、第３の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、
前記自社流通データのうち前記店舗での過去の販売価格の経時的な傾向に基づいて将来の販売価格を予測するとともに、当該将来の販売価格にて販売した場合に見込まれる将来の販売数量を、過去の販売数量の経時的な傾向に基づいて予測し、当該将来の販売数量の積算が前記在庫数量に到達するまでに要する時間を算出することで、前記自社販売時消化期間を予測し、
前記市場流通データのうち前記電子商取引サイトでの過去の販売価格の経時的な傾向に基づいて将来の販売価格を予測するとともに、当該将来の販売価格にて販売した場合に見込まれる将来の販売数量を、過去の販売数量の経時的な傾向に基づいて予測し、当該将来の販売数量の積算が前記在庫数量に到達するまでに要する時間を算出することで、前記市場販売時消化期間を予測する。

本発明の第５の態様に係る情報処理システムは、第３または４の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間が予め定められた第１期間より短い場合には、前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満であると判定する。

本発明の第６の態様に係る情報処理システムは、第５の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間が第１期間以上であり、前記市場販売時消化期間が前記自社販売時消化期間より短い場合には、前記滞留危険度が第２ランクまたは前記第２の閾値以上であると判定する。

本発明の第７の態様に係る情報処理システムは、第５または６の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満であると判定した場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する。

本発明の第８の態様に係る情報処理システムは、第６の態様または第６の態様を引用する第７の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する。

本発明の第９の態様に係る情報処理システムは、第６の態様または第６の態様を引用する第７の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクであると判定した場合には、前記電子商取引サイトへの出品を自動的に実行するための出品実行データを前記電子商取引サイトのサーバに送信する。

本発明の第１０の態様に係る情報処理システムは、第８または９の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部により前記滞留危険度が第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定された場合には、前記市場流通データに基づいて、前記電子商取引サイトでの前記対象商品の価格弾力性を求め、ユーザの前記電子商取引サイトでの販売価格を、前記在庫数量と前記電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて求める販売価格算出部をさらに備える。

本発明の第１１の態様に係る情報処理システムは、第１０の態様に係る情報処理システムであって、
前記販売価格算出部は、前記電子商取引サイトでの販売価格について複数のパターンを用意し、各パターンで得られるユーザの利益を前記在庫数量と前記電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて推定し、その結果を互いに比較することで、ユーザの利益を最大にするパターンの販売価格を求める。

本発明の第１２の態様に係る情報処理システムは、第８の態様を引用する第１０の態様または第８の態様を引用する第１１の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案に加えて、前記電子商取引サイトでは前記販売価格算出部により求められた販売価格にて販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する。

本発明の第１３の態様に係る情報処理システムは、第９の態様を引用する第１０の態様または第９の態様を引用する第１１の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記販売価格算出部により求められた販売価格にて前記電子商取引サイトへの出品を自動的に実行するための出品実行データを、前記電子商取引サイトのサーバに送信する。

本発明の第１４の態様に係る情報処理システムは、第６〜１３のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間が第１期間以上第２期間未満であり、前記市場販売時消化期間が前記第１期間以上である場合には、前記滞留危険度が前記第２ランクより高い第３ランクまたは前記第２の閾値より大きい第３の閾値以上であると判定し、前記店舗での販売にてセール販売または集客イベントを行うことの提案を表示するための第３提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する。

本発明の第１５の態様に係る情報処理システムは、第１４の態様に係る情報処理システムであって、
前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間と前記市場販売時消化期間のいずれも第２期間以上である場合には、前記滞留危険度が前記第３ランクより高い第４ランクまたは前記第３の閾値より大きい第４の閾値以上であると判定し、前記在庫を処分することの提案を表示する第４提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する。

本発明の第１６の態様に係る情報処理方法は、
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得するステップと、
電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報を市場流通データとして取得するステップと、
前記ユーザが保有する前記対象商品の在庫数量を取得するステップと、
前記在庫数量と前記自社流通データと前記市場流通データとに基づいて、前記在庫の滞留危険度を判定するステップと、
を含む。

本発明の第１７の態様に係る情報処理プログラムは、
コンピュータに、
ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得するステップと、
電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報を市場流通データとして取得するステップと、
前記ユーザが保有する前記対象商品の在庫数量を取得するステップと、
前記在庫数量と前記自社流通データと前記市場流通データとに基づいて、前記在庫の滞留危険度を判定するステップと、
を実行させる。

本発明の第１８の態様に係る情報処理システムは、
ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、前記対象商品の在庫の滞留危険度を付与し、
前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信し、
前記滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末に送信する。

このような態様によれば、ユーザの店舗での販売情報だけでなく、電子商取引サイトでの販売情報も考慮して、滞留在庫の発生リスク、すなわち在庫の滞留危険度を付与し、この滞留危険度の大小に応じて販売先、さらには必要に応じて販売価格の決定を行うことにより、ユーザの滞留在庫の発生を抑制しつつ、販売収益を増大させることを支援できる。すなわち、滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、自店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データをユーザの端末装置に送信することができる。他方、滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、自店舗と電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データをユーザの端末に送信することができる。

本発明の第１９の態様に係る情報処理方法は、
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、前記対象商品の在庫の滞留危険度を付与し、
前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信し、
前記滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末に送信する。

本発明の第２０の態様に係る情報処理プログラムは、
コンピュータに、
ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、前記対象商品の在庫の滞留危険度を付与し、
前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信し、
前記滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末に送信する。
ことを実行させる。

本発明の一態様によれば、ユーザの滞留在庫の発生を抑制して小売店の利益を効率的に増大させることを支援できる。

図１は、一実施の形態に係る情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 図２は、在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間の予測アルゴリズムの一例を説明するための図である。 図３は、自社販売消化期間と市場販売消化期間とに基づいて滞留危険度を判定するアルゴリズムの一例を説明するための図である。 図４は、価格弾力性の一例を示すグラフである。 図５は、電子商取引サイトでの販売価格算出アルゴリズムの一例を説明するための図である。 図６は、一実施の形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図７は、一実施の形態に係る情報処理システムの動作の一変形例を示すフローチャートである。

以下に、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、各図において同等の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、同一符号の構成要素の詳しい説明は繰り返さない。

以下に説明する実施の形態では、「電子商取引サイト」として、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）や楽天（登録商標）、Ｙａｈｏｏ！（登録商標）ショッピングなどのモール型ＥＣサイトを例に挙げて説明することがあるが、「電子商取引サイト」は、モール型ＥＣサイトに限られるものではなく、オークションサイトやフリマサイトなど、複数のユーザがそれぞれ販売価格や販売数量を設定して商品を出品できる各種のＥＣサイトを含む表現である。また、「店舗」とは、オフラインの実店舗と、インターネット上のオンライン店舗（自社ＥＣサイト）の両方を含む表現である。

図１は、一実施の形態に係る情報処理システムの概略的な構成を示す図である。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置２と、サーバ３と、販売情報管理システム５と、倉庫管理システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ；ＷＭＳ）６と、データ収集保存システム７とを有している。端末装置２とサーバ３と各システム５〜７とは、インターネット等のネットワーク４を介して互いに通信可能に接続されている。ネットワーク４は、有線回線と無線回線のいずれでもよく、回線の種類や形態は問わない。なお、端末装置２とサーバ３と各システム５〜７の少なくとも一部は、コンピュータにより実現される。

このうち端末装置２は、ユーザが使用するものであり、たとえば、スマートフォンやタブレット端末などのモバイル端末、ノートブックコンピュータ、またはデスクトップコンピュータなどの電子機器である。

図１に示すように、端末装置２は、端末通信部２１と、端末制御部２２と、端末記憶部２３と、端末入力部２４と、端末表示部２５とを有している。各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

端末通信部２１は、端末装置２とネットワーク４との間の通信インターフェースである。端末通信部２１は、ネットワーク４を介して端末装置２とサーバ３との間で情報を送受信する。

端末制御部２２は、端末装置２の各種処理を行う制御手段である。端末制御部２２は、端末装置２内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

端末記憶部２３は、たとえばフラッシュメモリ等の不揮発性データストレージある。端末記憶部２３には、端末制御部２２が取り扱う各種データが記憶される。端末記憶部２３は、必ずしも端末装置２内に設けられていなくてもよく、端末記憶部２３の一部または全部は、ネットワーク４を介して端末装置２と通信可能に接続された別の装置内に設けられていてもよい。

端末入力部２４は、ユーザが端末装置２に情報を入力するためのインターフェースであり、たとえばモバイル端末におけるタッチパネルやマイクロフォン、ノートブックコンピュータにおけるタッチパッド、キーボードまたはマウスなどである。

端末表示部２５は、端末装置２からユーザに対して各種情報を表示するインターフェースであり、たとえば液晶ディスプレイ等の映像表示手段である。具体的には、たとえば、端末表示部２５は、ユーザからの操作を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を表示してもよい。

販売情報管理システム５は、たとえば販売時点情報管理（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｅｓ；ＰＯＳ）システムであり、ユーザの実店舗での販売時にＰＯＳ端末にて読み取られた商品の売り上げ情報（商品名・数量・金額など）やオンライン店舗での販売時にオンライン店舗運営サーバにて生成された商品の売り上げ情報を、各実店舗のＰＯＳ端末やオンライン店舗運営サーバからそれぞれ収集してデータベースにて管理する。なお、販売情報管理システム５は、ＰＯＳシステムに限定されるものではなく、ＰＯＳシステムの情報を受けた販売管理システム（基幹システム）であってもよい。

倉庫管理システム（ＷＭＳ）６は、それ自体は公知のシステムであり、ユーザの倉庫での入出庫時にＷＭＳ端末にて読み取られた商品の入出庫情報（商品名・数量・在庫数量など）を、ＷＭＳ端末から収集してデータベースにて管理する。

データ収集保存システム７は、１ないし複数の電子商取引サイトを一定の時間間隔で巡回して、各電子商取引サイトでの商品の販売情報（販売価格や販売数量など）を収集し、データベースにて管理する。電子商取引サイトに同じ商品が複数の出品者からそれぞれ異なる販売価格で出品されている場合には、当該電子商取引サイトでの当該商品の販売価格および販売数量は、当該電子商取引サイトでの当該当該商品の最低販売価格およびその販売数量であってもよいし、当該電子商取引サイトでの当該商品の平均販売価格およびその販売数量であってもよい。データ収集保存システム７としては、たとえば、国際公開第２０１３／０４６４６５号に開示された情報取得手段を利用してもよい。

次に、サーバ３について説明する。図１に示すように、サーバ３は、サーバ通信部３１と、サーバ制御部３２と、サーバ記憶部３３とを有している。各部は、バスやネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。

このうちサーバ通信部３１は、サーバ３とネットワーク４との間の通信インターフェースである。サーバ通信部３１は、ネットワーク４を介してサーバ３と端末装置２との間で情報を送受信する。

サーバ記憶部３３は、たとえばフラッシュメモリ等の不揮発性データストレージある。サーバ記憶部３３には、サーバ制御部３２が取り扱う各種データが記憶される。サーバ記憶部３３は、必ずしもサーバ３内に設けられていなくてもよく、サーバ記憶部３３の一部または全部は、ネットワーク４を介してサーバ３と通信可能に接続された別の装置内に設けられていてもよい。

図１に示すように、サーバ制御部３２は、自社流通データ取得部３２ａと、市場流通データ取得部３２ｂと、在庫数量取得部３２ｃと、滞留危険度判定部３２ｄと、販売価格算出部３２ｅとを有している。これらの各部３２ａ〜３２ｅは、サーバ３内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

自社流通データ取得部３２ａは、販売情報管理システム５にアクセスし、販売情報管理システム５に記憶されているユーザの店舗での対象商品の現時点までの（過去の）販売情報（たとえば販売価格および販売数量）を、自社流通データとしてネットワーク４を介して取得する。

市場流通データ取得部３２ｂは、データ収集保存システム７にアクセスし、データ収集保存システム７に記憶されている電子商取引サイトでの対象商品の現時点までの（過去の）販売情報（たとえば販売価格および販売数量）を、市場流通データとしてネットワーク４を介して取得する。

在庫数量取得部３２ｃは、倉庫管理システム（ＷＭＳ）６にアクセスし、倉庫管理システム（ＷＭＳ）６に記憶されている対象商品の現時点での在庫数量を、ネットワーク４を介して取得する。

滞留危険度判定部３２ｄは、ユーザの店舗での対象商品の現時点までの販売情報（すなわち自社流通データ）と、電子商取引サイトでの対象商品の現時点までの販売情報（すなわち市場流通データ）とに基づいて、現時点での対象商品の在庫の滞留危険度（滞留在庫の発生リスク）を付与する。滞留危険度判定部３２ｄは、対象商品の現時点での在庫数量と、現時点までの自社流通データと、現時点までの市場流通データとに基づいて、現時点での対象商品の在庫の滞留危険度を判定してもよい。

具体的には、たとえば、滞留危険度判定部３２ｄは、図２に示すように、ユーザの店舗での対象商品の過去の販売価格の経時的な傾向に基づいて将来の販売価格を予測するとともに、当該将来の販売価格にて販売した場合に見込まれる将来の販売数量を、過去の販売数量の経時的な傾向に基づいて予測し、現時点等の基準時点を始点として、当該将来の販売数量の積算が在庫数量に到達するまでに要する時間を算出することで、店舗で販売した場合に在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間（以下、自社販売時消化期間という）を予測する。同様に、滞留危険度判定部３２ｄは、電子商取引サイトでの対象商品の過去の販売価格の経時的な傾向に基づいて将来の販売価格を予測するとともに、当該将来の販売価格にて販売した場合に見込まれる将来の販売数量を、過去の販売数量の経時的な傾向に基づいて予測し、現時点等の基準時点を始点として、当該将来の販売数量の積算が在庫数量に到達するまでに要する時間を算出することで、電子商取引サイトで販売した場合に在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間（以下、市場販売時消化期間という）を予測する。そして、滞留危険度判定部３２ｄは、予測した自社販売時消化期間と市場販売時消化期間との関係に基づいて、現時点での対象商品の在庫の滞留危険度を判定する。滞留危険度判定部３２ｄは、滞留危険度を、離散的な値で判定（たとえば複数段階のランクに区分）してもよいし、連続的な値で判定（たとえば自社販売時消化期間と市場販売時消化期間とをパラメータとする関数で算出）してもよい。滞留危険度判定部３２ｄは、滞留危険度を、内部では連続的な値で判定して保持するとともに、ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）上の工夫として離散的な値に変換したものをユーザの端末装置２に送信して表示させてもよい。

図３は、自社販売消化期間と市場販売消化期間とに基づいて滞留危険度を判定するアルゴリズムの一例を説明するための図である。

図３に示す例では、滞留危険度判定部３２ｄは、自社販売時消化期間が予め定められた第１期間（たとえば３か月）より短い場合には、在庫の滞留危険度が第１ランク（または第１の閾値以上第２の閾値未満）であると判定する。ここで、自社販売時消化期間が第１期間（たとえば３か月）より短いということは、店舗での販売を継続する場合に（電子商取引サイトでの販売を行わなくても）、十分短い期間である第１期間（たとえば３か月）未満で在庫数量を売り切ることが見込まれることを意味している。

なお、一例として、「第１期間」および後述する「第２期間」は、それぞれ、各企業（ユーザ）が内部的に保有している「賞味期限」および「消費期限」と考えることができ、商品のカテゴリーごとに、仕入れ日からの経過日数および／または特定の期日にて適宜設定され得る。たとえば、食品の場合は自明であるが、耐久消費財においても賞味期限・消費期限は存在し、たとえばスノーボードのウェアは消費期限が例年１月末であり、スノーボードに使用するワックスは消費期限が３年間であるなど、商品のカテゴリーによって値は適宜設定され得る。また、同一の商品のカテゴリーであっても、企業（ユーザ）によって、賞味期限が消費期限の半分に設定されることもあるし、１／３に設定されることもある。

また、図３に示す例では、滞留危険度判定部３２ｄは、自社販売時消化期間が第１期間（たとえば３か月）以上であり、市場販売時消化期間が自社販売時消化期間より短い場合には、在庫の滞留危険度が第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定する。ここで、自社販売時消化期間が第１期間（たとえば３か月）以上であり、市場販売時消化期間が自社販売時消化期間より短いということは、店舗での販売を継続する場合には在庫数量を売り切るまでに第１期間（たとえば３か月）以上の時間がかかるが、電子商取引サイトでの販売を行う場合には、店舗での販売を継続する場合よりも短時間で在庫数量を売り切ることが見込まれることを意味している。

また、図３に示す例では、滞留危険度判定部３２ｄは、自社販売時消化期間が第１期間（たとえば３か月）以上第２期間（たとえば６か月）未満であり、市場販売時消化期間が第１期間（３か月）以上である場合には、在庫の滞留危険度が第３ランク（または第３の閾値以上第４の閾値未満）であると判定する。ここで、自社販売時消化期間が第１期間（たとえば３か月）以上第２期間（たとえば６か月）未満であり、市場販売時消化期間が第１期間（３か月）以上であるということは、店舗と電子商取引サイトのいずれで販売を行っても在庫数量を売り切るまでに第１期間（たとえば３か月）以上の時間がかかることが見込まれることを意味している。

また、図４に示す例では、自社販売時消化期間と市場販売時消化期間のいずれも第２期間（たとえば６か月）以上である場合には、在庫の滞留危険度が第４ランク（または第４の閾値以上）であると判定する。ここで、自社販売時消化期間と市場販売時消化期間のいずれも第２期間（たとえば６か月）以上であるということは、店舗と電子商取引サイトのいずれで販売を行っても在庫数量を売り切るまでに第２期間（たとえば６か月）以上の長い時間がかかることが見込まれることを意味している。

滞留危険度判定部３２ｄは、現時点での在庫の滞留危険度に応じて異なる販売方法の提案（たとえば滞留危険度に応じて異なる販売先または販売価格の提案）を表示するための提案表示データを、ユーザの端末装置２にネットワーク４を介して送信してもよい。

たとえば、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第１ランク（または第１の閾値以上第２の閾値未満）であると判定した場合には、店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信してもよい。上述したように、在庫の滞留危険度が第１ランク（または第１の閾値以上第２の閾値未満）の場合には、店舗での販売を継続する場合に（電子商取引サイトでの販売を行わなくても）、十分短い期間である第１期間（たとえば３か月）未満で在庫数量を売り切ることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗での販売を継続することを選択することにより、滞留在庫の発生を抑制しつつ、不必要な安売りを低減することにより販売収益を増大させることができるようになる。

また、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定した場合には、店舗と電子商取引サイトの両方で販売（併売）することの提案を表示するための第２提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信してもよい。上述したように、在庫の滞留危険度が第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）の場合には、店舗での販売を継続する場合には在庫数量を売り切るまでに第１期間（たとえば３か月）以上の時間がかかるが、電子商取引サイトでの販売を行う場合には、店舗での販売を継続する場合よりも短時間で在庫数量を売り切ることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うことを選択することにより、滞留在庫の発生を抑制するための方策として、店舗での販売価格を下げたり在庫を処分するのではなく、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げることを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができるようになる。

一変形として、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定した場合には、電子商取引サイトへの対象商品の出品を自動的に実行するための出品実行データを、電子商取引サイトのサーバ（不図示）に送信してもよい。この場合も、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うことにより、滞留在庫の発生を抑制するための方策として、店舗での販売価格を下げたり在庫を処分するのではなく、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げることを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができるようになる。

また、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第３ランク（または第３の閾値以上第４の閾値未満）であると判定した場合には、店舗での販売にてセール販売または集客イベントを行うことの提案を表示するための第３提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信してもよい。上述したように、在庫の滞留危険度が第３ランク（または第３の閾値以上第４の閾値未満）の場合には、店舗と電子商取引サイトのいずれで販売を行っても在庫数量を売り切るまでに第１期間（たとえば３か月）以上の時間がかかることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗での販売にてセール販売または集客イベントを行うことを選択することにより、滞留在庫の発生を抑制するための方策として、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げるのではなく、店舗での販売価格を下げたり集客イベントを行うことを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができる。

また、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第４ランク（または第４の閾値以上）であると判定した場合には、在庫を処分することの提案を表示する第４提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信してもよい。上述したように、在庫の滞留危険度が第４ランクまたは第４の閾値以上）の場合には、店舗と電子商取引サイトのいずれで販売を行っても在庫数量を売り切るまでに第２期間（たとえば６か月）以上の長い時間がかかることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、在庫を処分することを選択することにより、倉庫代などの在庫の長期滞留により発生するコストを削減することができるようになる。

販売価格算出部３２ｅは、滞留危険度判定部３２ｄによって在庫の滞留危険度が第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定された場合には、電子商取引サイトでの対象商品の販売情報（すなわち市場流通データ）に基づいて、電子商取引サイトでの対象商品の価格弾力性を求める。図４は、価格弾力性の一例を示すグラフである。図４に示す例では、対象商品の販売価格が１００円の場合には販売数量が３０個であり、販売数量を６０個に増やしたい場合には、販売価格を６０円まで下げればよいことが分かる。販売価格算出部３２ｅは、ユーザが電子商取引サイトで販売するときに設定する対象商品の販売価格を、対象商品の在庫数量と電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて求める。

具体的には、たとえば、図５を参照し、販売価格算出部３２ｅは、電子商取引サイトでの販売価格について複数のパターンを用意し、各パターンで得られるユーザの利益を、対象商品の在庫数量と電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて推定し、その結果を互いに比較することで、当該複数のパターンの中でユーザの利益を最大にするパターンの販売価格を求めてもよい。

図５に示す例では、対象商品の在庫数量が１００個であり、その仕入価格が５０円／個である場合に、販売価格算出部３２ｅは、パターン１として、ＥＣサイトＡ、Ｂでの販売価格をそれぞれ６０円、７０円として設定する。この場合、販売価格算出部３２ｅは、ＥＣサイトＡ、Ｂでの対象商品の価格弾力性に基づいて、ＥＣサイトＡ、Ｂでの今後６か月での販売数量がそれぞれ５５個、４０個であると予測する。また、販売価格算出部３２ｅは、図２を参照し、店舗ａでの対象商品の過去の販売数量および販売価格に基づいて、その傾向から、店舗ａでの今後６か月での販売価格が１００円であり、販売数量が５個であると予測する。したがって、販売価格算出部３２ｅは、対象商品についてのユーザの売上が、５×１００＋５５×６０＋４０×７０＝６６００円になると推定する。一方、対象商品の在庫数量が１００個であり、その仕入価格が５０円／個であることから、１００×５０＝５０００円が費用として発生している。以上より、販売価格算出部３２ｅは、パターン１の場合のユーザの利益が、６６００−５０００＝１６００円であると推定する。

また、図５に示す例では、販売価格算出部３２ｅは、パターン２として、ＥＣサイトＡ、Ｂでの販売価格をそれぞれ５０円、８０円として設定する。この場合、販売価格算出部３２ｅは、ＥＣサイトＡ、Ｂでの対象商品の価格弾力性に基づいて、ＥＣサイトＡ、Ｂでの今後６か月での販売数量がそれぞれ６０個、３５個であると予測する。また、販売価格算出部３２ｅは、図２を参照し、店舗ａでの対象商品の過去の販売数量および販売価格に基づいて、その傾向から、店舗ａでの今後６か月での販売価格が１００円であり、販売数量が５個であると予測する。したがって、販売価格算出部３２ｅは、対象商品についてのユーザの売上が、５×１００＋６０×５０＋３５×８０＝６３００円になると推定する。一方、対象商品の在庫数量が１００個であり、その仕入価格が５０円／個であることから、１００×５０＝５０００円が費用として発生している。以上より、販売価格算出部３２ｅは、パターン２の場合のユーザの利益が、６３００−５０００＝１３００円であると推定する。

販売価格算出部３２ｅは、パターン１の場合のユーザの利益（１６００円）と、パターン２の場合のユーザの利益（１３００円）とを比較することで、パターン１、２の中でユーザの利益を最大にするパターン１の販売価格、すなわちＥＣサイトＡ、Ｂでの販売価格をそれぞれ５０円、８０円にすることを、ユーザが電子商取引サイトＡ、Ｂで販売するときに設定する対象商品の販売価格として求める。

滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定した場合には、店舗と電子商取引サイトの両方で販売（併売）するとともに、電子商取引サイトでは販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて販売することの提案を表示するための第２提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信してもよい。この場合、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うことを選択するとともに、電子商取引サイトでは販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて販売することを選択することにより、ユーザの販売収益をより大きくできるようになる。

一変形として、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度を第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定した場合には、販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて電子商取引サイトへの対象商品の出品を自動的に実行するための出品実行データを、電子商取引サイトのサーバ（不図示）に送信してもよい。この場合も、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うとともに、電子商取引サイトでは販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて販売することにより、ユーザの販売収益をより大きくできるようになる。

次に、図６を参照して、一実施の形態に係る情報処理システム１の動作の一例について説明する。図６は、情報処理システム１の動作の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、まず、在庫数量取得部３２ｃが、倉庫管理システム（ＷＭＳ）６にアクセスし、倉庫管理システム（ＷＭＳ）６に記憶されている商品（対象商品）毎の現時点での在庫数量を、ネットワーク４を介して取得する（ステップＳ１１）。

次に、在庫数量取得部３２ｃにより在庫数量の情報が取得されたそれぞれの商品（対象商品）について、サーバ３の自社流通データ取得部３２ａが、販売情報管理システム５にアクセスし、販売情報管理システム５に記憶されているユーザの店舗での対象商品の現時点までの販売情報（たとえば販売価格および販売数量）を、自社流通データとしてネットワーク４を介して取得する（ステップＳ１２）。

また、在庫数量取得部３２ｃにより在庫数量の情報が取得されたそれぞれの商品（対象商品）について、市場流通データ取得部３２ｂが、データ収集保存システム７にアクセスし、データ収集保存システム７に記憶されている電子商取引サイトでの対象商品の現時点までの販売情報（たとえば販売価格および販売数量）を、市場流通データとしてネットワーク４を介して取得する（ステップＳ１３）。

なお、ステップＳ１２、Ｓ１３の順序は特に限定されるものではなく、ステップＳ１３がステップＳ１２の前に行われてもよいし、ステップＳ１２、Ｓ１３ｇ同時に行われてもよい。ステップＳ１１〜Ｓ１３は、ほぼ同時（たとえば１秒以内）に行われるのが好ましい。

ステップＳ１１〜Ｓ１３の後、滞留危険度判定部３２ｄが、ユーザの店舗での現時点までの対象商品の販売情報（すなわち自社流通データ）と、電子商取引サイトでの対象商品の現時点までの販売情報（すなわち市場流通データ）とに基づいて、現時点での対象商品の在庫の滞留危険度を求める（ステップＳ１４）。

そして、滞留危険度判定部３２ｄは、求められた在庫の滞留危険度の大小を判定する（ステップＳ１５）。

在庫の滞留危険度が第１ランク（または第１の閾値以上第２の閾値未満）であると判定された場合には（ステップＳ１５：第１ランク）、滞留危険度判定部３２ｄは、店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信する（ステップＳ１６）。上述したように、在庫の滞留危険度が第１ランク（または第１の閾値以上第２の閾値未満）の場合には、店舗での販売を継続する場合に（電子商取引サイトでの販売を行わなくても）、十分短い期間である第１期間（たとえば３か月）未満で在庫数量を売り切ることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗での販売を継続することを選択することにより、滞留在庫の発生を抑制しつつ、不必要な安売りを低減することにより販売収益を大きくできるようになる。

在庫の滞留危険度が第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定された場合には（ステップＳ１５：第２ランク）、滞留危険度判定部３２ｄは、店舗と電子商取引サイトの両方で販売（併売）することの提案を表示するための第２提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信する（ステップＳ１７）。上述したように、在庫の滞留危険度が第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）の場合には、店舗での販売を継続する場合には在庫数量を売り切るまでに第１期間（たとえば３か月）以上の時間がかかるが、電子商取引サイトでの販売を行う場合には、店舗での販売を継続する場合よりも短時間で在庫数量を売り切ることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うことを選択することにより、滞留在庫の発生を抑制しための方策として、店舗での販売価格を下げたり在庫を処分するのではなく、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げることを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができるようになる。

ステップＳ１７において、販売価格算出部３２ｅが、電子商取引サイトでの対象商品の販売情報（すなわち市場流通データ）に基づいて、電子商取引サイトでの対象商品の価格弾力性を求めるとともに、ユーザが電子商取引サイトで販売するときに設定する対象商品の販売価格を、対象商品の在庫数量と電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて求め、滞留危険度判定部３２ｄが、店舗と電子商取引サイトの両方で販売（併売）するとともに、電子商取引サイトでは販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて販売することの提案を表示するための第２提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信してもよい。この場合、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うことを選択するとともに、電子商取引サイトでは販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて販売することを選択することにより、ユーザの販売収益をより大きくできるようになる。

一変形として、図７に示すように、在庫の滞留危険度が第２ランク（または第２の閾値以上第３の閾値未満）であると判定された場合には（ステップＳ１５：第２ランク）、滞留危険度判定部３２ｄは、電子商取引サイトへの対象商品の出品を自動的に実行するための出品実行データを、電子商取引サイトのサーバ（不図示）に送信してもよい（ステップＳ１７１）。この場合も、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うことにより、滞留在庫の発生を抑制するための方策として、店舗での販売価格を下げたり在庫を処分するのではなく、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げることを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、店舗での販売を継続する場合よりも短時間で在庫数量を売り切ることができ、結果的に電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができるようになる。

ステップＳ１７１において、販売価格算出部３２ｅが、電子商取引サイトでの対象商品の販売情報（すなわち市場流通データ）に基づいて、電子商取引サイトでの対象商品の価格弾力性を求めるとともに、ユーザが電子商取引サイトで販売するときに設定する対象商品の販売価格を、対象商品の在庫数量と電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて求め、滞留危険度判定部３２ｄが、販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて電子商取引サイトへの対象商品の出品を自動的に実行するための出品実行データを、電子商取引サイトのサーバ（不図示）に送信してもよい。この場合も、店舗と電子商取引サイトの両方での販売（併売）を行うとともに、電子商取引サイトでは販売価格算出部３２ｅにより求められた販売価格にて販売することにより、ユーザの販売収益をより大きくできるようになる。

在庫の滞留危険度が第３ランク（または第３の閾値以上第４の閾値未満）であると判定された場合には（ステップＳ１５：第３ランク）、滞留危険度判定部３２ｄは、店舗での販売にてセール販売または集客イベントを行うことの提案を表示するための第３提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信する（ステップＳ１８）。上述したように、在庫の滞留危険度が第３ランク（または第３の閾値以上第４の閾値未満）の場合には、店舗と電子商取引サイトのいずれで販売を行っても在庫数量を売り切るまでに第１期間（たとえば３か月）以上の時間がかかることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、店舗での販売にてセール販売または集客イベントを行うことを選択することにより、滞留在庫の発生を抑制するための方策として、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げるのではなく、店舗での販売価格を下げたり集客イベントを行うことを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができる。

在庫の滞留危険度が第４ランク（または第４の閾値以上）であると判定された場合には（ステップＳ１５：第４ランク）、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫を処分することの提案を表示する第４提案表示データを、ユーザの端末装置２に送信する（ステップＳ１９）。上述したように、在庫の滞留危険度が第４ランク（または第４の閾値以上）の場合には、店舗と電子商取引サイトのいずれで販売を行っても在庫数量を売り切るまでに第２期間（たとえば６か月）以上の長い時間がかかることが見込まれるため、ユーザは、端末表示部２５に表示された提案に従って、在庫を処分することを選択することにより、倉庫代などの在庫の長期滞留により発生するコストを削減することができるようになる。

以上のような本実施の形態によれば、ユーザの店舗での販売実績だけでなく、電子商取引サイトでの販売実績も考慮して、滞留在庫の発生リスク、すなわち在庫の滞留危険度が判定される。そのため、この滞留危険度の大小に応じて価格設定・販売先選定を行うことにより、ユーザの滞留在庫の発生を抑制しつつ、販売収益を大きくすることを支援できる。たとえば滞留危険度が低い場合には、店舗での販売を継続して不必要な安売りを低減することにより、滞留在庫の発生を抑制しつつ、販売収益を大きくすることができる。また、滞留危険度がより高い場合には、滞留在庫の発生を抑制するために、店舗での販売価格を下げるか、在庫を処分するか、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げるかを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができる。

なお、本実施の形態では、滞留危険度判定部３２ｄが、ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、対象商品の在庫の滞留危険度を４段階のランク（第１〜第４ランク）でランク分けして付与したが、対象商品の在庫の滞留危険度の付与の仕方は、これに限定されるものではなく、対象商品の在庫の滞留危険度を、２または３段階のランクでランク分けして付与してもよいし、５段階以上のランクでランク分けして付与してもよい。

あるいは、滞留危険度判定部３２ｄは、ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、対象商品の在庫の滞留危険度を連続的な数値（たとえば０〜１００ポイント）で付与してもよい。この場合、たとえば、滞留危険度判定部３２ｄは、在庫の滞留危険度が第１の閾値以上第２の閾値未満（たとえば０〜２０ポイント）である場合には、店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データをユーザの端末装置２に送信し、在庫の滞留危険度が第２の閾値（たとえば２０ポイント以上）である場合には、店舗と電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データをユーザの端末に送信してもよい。

このような態様によっても、ユーザの店舗での販売実績だけでなく、電子商取引サイトでの販売実績も考慮して、滞留在庫の発生リスク、すなわち在庫の滞留危険度が付与され、この滞留危険度の大小に応じて価格設定・販売先選定を行うことにより、ユーザの滞留在庫の発生を抑制しつつ、販売収益を増大させることを支援できる。すなわち、滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データをユーザの端末装置に送信することにより、ユーザは滞留在庫の発生を抑制しつつ、不必要な安売りを低減することができ、販売収益を大きくできる。他方、滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、店舗と電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データをユーザの端末に送信することにより、滞留在庫の発生を抑制するための方策として、店舗での販売価格を下げたり在庫を処分するのではなく、店舗での販売価格を維持しながら販売先を電子商取引サイトに広げることを、電子商取引サイトでの需給を踏まえて選択することが可能となり、電子商取引サイトでの需給を踏まえて販売収益をより大きくする選択を行うことができる。

また、本実施の形態では、図１を参照し、データ収集保存システム７がサーバ３とは別個に設けられていたが、これに限定されるものではなく、データ収集保存システム７はサーバ３の一部として設けられていてもよい（すなわち、データ収集保存システム７とサーバ３とは一体のシステムで構成されていてもよい）。

なお、上述した実施の形態および個々の変形例の記載ならびに図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態および個々の変形例の記載または図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。上述した実施の形態および個々の変形例の構成要素は、発明の主旨を逸脱しない範囲で任意に組み合わせることが可能である。

また、上述した実施の形態に係る情報処理システム１はコンピュータシステムによって構成され得るが、コンピュータシステムに情報処理システム１を実現させるためのプログラム及び当該プログラムを非一時的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、本件の保護対象である。

１ 情報処理システム
２ 端末装置
２１ 端末通信部
２２ 端末制御部
２３ 端末記憶部
２４ 端末入力部
２５ 端末表示部
３ サーバ
３１ サーバ通信部
３２ サーバ制御部
３２ａ 自社流通データ取得部
３２ｂ 市場流通データ取得部
３２ｃ 在庫数量取得部
３２ｄ 滞留危険度判定部
３２ｅ 販売価格算出部
３３ サーバ記憶部
４ ネットワーク
５ 販売情報管理システム
６ 倉庫管理システム（ＷＭＳ）
７ データ収集保存システム

Claims (20)

1. ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得する自社流通データ取得部と、
   電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報を市場流通データとして取得する市場流通データ取得部と、
   前記ユーザが保有する前記対象商品の在庫数量を取得する在庫数量取得部と、
   前記在庫数量と前記自社流通データと前記市場流通データとに基づいて、前記在庫の滞留危険度を判定する滞留危険度判定部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理システム。
2. 前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度に応じて異なる販売先または販売価格の提案を表示するための提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記滞留危険度判定部は、前記自社流通データに基づいて、前記店舗で販売した場合に前記在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間を自社販売時消化期間として予測するとともに、前記市場流通データに基づいて、前記電子商取引サイトで販売した場合に前記在庫数量を売り切るまでの見込み消化期間を市場販売時消化期間として予測し、前記自社販売時消化期間と前記市場販売時消化期間との関係に基づいて、前記滞留危険度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記滞留危険度判定部は、
   前記自社流通データのうち前記店舗での過去の販売価格の経時的な傾向に基づいて将来の販売価格を予測するとともに、当該将来の販売価格にて販売した場合に見込まれる将来の販売数量を、過去の販売数量の経時的な傾向に基づいて予測し、当該将来の販売数量の積算が前記在庫数量に到達するまでに要する時間を算出することで、前記自社販売時消化期間を予測し、
   前記市場流通データのうち前記電子商取引サイトでの過去の販売価格の経時的な傾向に基づいて将来の販売価格を予測するとともに、当該将来の販売価格にて販売した場合に見込まれる将来の販売数量を、過去の販売数量の経時的な傾向に基づいて予測し、当該将来の販売数量の積算が前記在庫数量に到達するまでに要する時間を算出することで、前記市場販売時消化期間を予測する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
5. 前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間が予め定められた第１期間より短い場合には、前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満であると判定する、
   ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理システム。
6. 前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間が前記第１期間以上であり、前記市場販売時消化期間が前記自社販売時消化期間より短い場合には、前記滞留危険度が前記第１ランクより高い第２ランクまたは前記第２の閾値以上であると判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
7. 前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満であると判定した場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する、
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理システム。
8. 前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する、
   ことを特徴とする請求項６または請求項６を引用する請求項７に記載の情報処理システム。
9. 前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記電子商取引サイトへの出品を自動的に実行するための出品実行データを前記電子商取引サイトのサーバに送信する、
   ことを特徴とする請求項６または請求項６を引用する請求項７に記載の情報処理システム。
10. 前記滞留危険度判定部により前記滞留危険度が第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定された場合には、前記市場流通データに基づいて、前記電子商取引サイトでの前記対象商品の価格弾力性を求め、ユーザの前記電子商取引サイトでの販売価格を、前記在庫数量と前記電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて求める販売価格算出部をさらに備えた
    ことを特徴とする請求項８または９に記載の情報処理システム。
11. 前記販売価格算出部は、前記電子商取引サイトでの販売価格について複数のパターンを用意し、各パターンで得られるユーザの利益を前記在庫数量と前記電子商取引サイトでの価格弾力性とに基づいて推定し、その結果を互いに比較することで、前記複数のパターンの中でユーザの利益を最大にするパターンの販売価格を求める、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理システム。
12. 前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案に加えて、前記電子商取引サイトでは前記販売価格算出部により求められた販売価格にて販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する、
    ことを特徴とする請求項８を引用する請求項１０または請求項８を引用する請求項１１に記載の情報処理システム。
13. 前記滞留危険度判定部は、前記滞留危険度を第２ランクまたは第２の閾値以上であると判定した場合には、前記販売価格算出部により求められた販売価格にて前記電子商取引サイトへの出品を自動的に実行するための出品実行データを、前記電子商取引サイトのサーバに送信する、
    ことを特徴とする請求項９を引用する請求項１０または請求項９を引用する請求項１１に記載の情報処理システム。
14. 前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間が第１期間以上第２期間未満であり、前記市場販売時消化期間が前記第１期間以上である場合には、前記滞留危険度が前記第２ランクより高い第３ランクまたは前記第２の閾値より大きい第３の閾値以上であると判定し、前記店舗での販売にてセール販売または集客イベントを行うことの提案を表示するための第３提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する、
    ことを特徴とする請求項６〜１３のいずれかに記載の情報処理システム。
15. 前記滞留危険度判定部は、前記自社販売時消化期間と前記市場販売時消化期間のいずれも前記第２期間以上である場合には、前記滞留危険度が前記第３ランクより高い第４ランクまたは前記第３の閾値より大きい第４の閾値以上であると判定し、前記在庫を処分することの提案を表示する第４提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信する、
    ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理システム。
16. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得するステップと、
    電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報を市場流通データとして取得するステップと、
    前記ユーザが保有する前記対象商品の在庫数量を取得するステップと、
    前記在庫数量と前記自社流通データと前記市場流通データとに基づいて、前記在庫の滞留危険度を判定するステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
17. コンピュータに、
    ユーザの店舗での対象商品の販売情報を自社流通データとして取得するステップと、
    電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報を市場流通データとして取得するステップと、
    前記ユーザが保有する前記対象商品の在庫数量を取得するステップと、
    前記在庫数量と前記自社流通データと前記市場流通データとに基づいて、前記在庫の滞留危険度を判定するステップと、
    を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
18. ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、前記対象商品の在庫の滞留危険度を付与し、
    前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信し、
    前記滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末に送信する
    ことを特徴とする情報処理システム。
19. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、前記対象商品の在庫の滞留危険度を付与し、
    前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信し、
    前記滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末に送信する
    ことを特徴とする情報処理方法。
20. コンピュータに、
    ユーザの店舗での対象商品の販売情報と電子商取引サイトでの前記対象商品の販売情報とに基づいて、前記対象商品の在庫の滞留危険度を付与し、
    前記滞留危険度が第１ランクまたは第１の閾値以上第２の閾値未満である場合には、前記店舗での販売を継続することの提案を表示するための第１提案表示データを前記ユーザの端末装置に送信し、
    前記滞留危険度が前記第１ランクよりも高い第２ランクである場合又は前記第２の閾値以上である場合には、前記店舗と前記電子商取引サイトの両方で販売することの提案を表示するための第２提案表示データを前記ユーザの端末に送信する
    ことを実行させることを特徴とする情報処理プログラム。