JP2022012059A - 品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】利便性の改善を図りやすい、品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システムを提供する。【解決手段】品質管理支援方法は、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗２０での商品の品揃を提案する方法である。複数のアルゴリズムは、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの各々は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を表示部に表示する表示処理を有する。表示処理において表示部に表示される画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。【選択図】図１

Description

本開示は、一般に品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システムに関する。より詳細には、対象店舗での商品の品揃を提案するための品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システムに関する。

特許文献１には、本部側で多くの店舗を管理する業務形態において、適切な商品の在庫管理を通じて売上を増加させるために、推奨する品揃を決定する品揃推奨装置が記載されている。

特許文献１に記載の品揃推奨装置では、予め定めた過去の期間における対象店舗の販売実績に基づいて、その対象店舗で販売実績がある商品の販売金額構成情報である第一構成情報を算出する。また、品揃推奨装置は、上記期間において対象店舗で販売実績がない商品の販売金額構成情報である第二構成情報を、商品単品の販売金額構成情報を予測する予測モデルに基づいて算出する。そして、品揃推奨装置は、第一構成情報が算出された商品と第二構成情報が算出された商品の中から、販売金額構成情報が示す金額の高い順に、指定された数の商品を選択する。

ＷＯ２０１８／０５６２２０Ａ１

対象店舗で取り扱われる商品のカテゴリによっては、例えば、ＳＫＵ（Stock Keeping Unit）数が多いために処理を簡素化することが重視されたり、カテゴリ内での商品のバランスが重視されたりと、品揃の決定に際して重視される要素が異なる場合がある。しかし、特許文献１に記載の品揃推奨装置では、商品のカテゴリにかかわらず、いずれの商品についても共通のアルゴリズムに従って推奨する品揃を決定するので、利便性の改善が望まれる。

本開示は上記事由に鑑みてなされており、利便性の改善を図りやすい、品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システムを提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る品質管理支援方法は、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗での商品の品揃を提案する方法である。前記複数のアルゴリズムは、前記品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。前記第１アルゴリズム及び前記第２アルゴリズムの各々は、前記対象店舗について推奨し得る前記品揃に関する品揃推奨情報を表示部に表示する表示処理を有する。前記表示処理において前記表示部に表示される画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとで互いに異なる。

本開示の一態様に係るプログラムは、前記品揃管理支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

本開示の一態様に係る品揃管理支援システムは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗での商品の品揃を提案するシステムであって、表示制御部を備える。前記表示制御部は、前記第１アルゴリズム及び前記第２アルゴリズムの各々に従って前記品揃を提案するに際して、前記対象店舗について推奨し得る前記品揃に関する品揃推奨情報を表示部に表示させる。前記複数のアルゴリズムは、前記品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。前記表示制御部が前記表示部に表示させる画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとで互いに異なる。

本開示によれば、利便性の改善を図りやすい、品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システムを提供できる、という利点がある。

図１は、実施形態１に係る品揃管理支援方法を用いるシステムの全体構成を示す概略図である。 図２は、実施形態１に係る品揃管理支援方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、同上の品揃管理支援方法にて表示されるログイン画面の例を示す概略図である。 図４は、同上の品揃管理支援方法にて表示されるカテゴリ選択画面の例を示す概略図である。 図５は、同上の品揃管理支援方法にて表示される第１画面の例を示す概略図である。 図６は、同上の品揃管理支援方法にて表示される第２画面の例を示す概略図である。 図７は、同上の品揃管理支援方法にて表示される出力画面の例を示す概略図である。 図８は、同上の品揃管理支援方法にて表示される出力画面の例を示す概略図である。 図９は、同上の品揃管理支援方法にて表示されるガイダンス画面の例を示す概略図である。 図１０は、同上の品揃管理支援方法にて表示される第３画面の例を示す概略図である。 図１１は、同上の品揃管理支援方法にて表示される個別出力画面の例を示す概略図である。 図１２は、同上の品揃管理支援方法にて表示される値引きリストの例を示す概略図である。 図１３は、実施形態２に係る品揃管理支援システムの全体構成を示す概略図である。

（実施形態１）
以下、品揃管理支援方法、プログラム及び品揃管理支援システム１０について、図１～図１２を参照して説明する。

（１）概要
本実施形態に係る品揃管理支援方法は、対象店舗２０（図１参照）での商品の品揃を提案することで、対象店舗２０での品揃の管理を支援するため方法である。ここでいう対象店舗２０は、複数の店舗２（図１参照）のうち、品揃管理支援方法による支援の対象となる店舗２である。本実施形態では、品揃管理支援方法が、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、百貨店、ドラッグストア、衣料品店、家電量販店又はホームセンター等の小売店の店舗２に導入される場合を例として説明する。

この種の店舗２においては、商品の品揃の状況によって、経営状況が左右される。しかも、店舗２によって、地域、規模、立地、営業時間帯又は客層等の種々の条件が異なるため、適正な品揃は一律ではなく、店舗２によって異なることが多い。そして、店舗２において、商品の品揃が適正でなく、例えば、売れ筋の商品の取り扱いが無い場合には、この店舗２における売上高等の経営指標は悪化しやすい。同様に、店舗２において、商品の品揃が適正でなく、例えば、売れ行きの悪い商品の在庫が過剰である場合には、商品の廃棄ロスが生じやすく店舗２の利益等の経営指標は悪化しやすい。また、売れ筋の商品は、時間経過に伴って（例えば季節又は世間の流行の変化に伴って）随時変動し、さらには、新商品又は期間限定商品等、店舗２で取扱可能な商品自体も随時変動する。そのため、この種の店舗２においては、定期的又は不定期に、様々な事情を考慮して適正な品揃となるように、品揃の決定（更新を含む）を実施することが望まれる。

本実施形態に係る品揃管理支援方法は、対象店舗２０での商品の品揃を提案することにより、対象店舗２０での品揃の決定を支援する。つまり、品揃管理支援方法は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を表示（提示）することにより、上述したような、品揃の決定の作業を支援する。これにより、対象店舗２０では、品揃の決定に係る作業の手間を軽減でき、かつ品揃の適正化を図りやすくなる。ここで、品揃管理支援方法は、少なくとも対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報（品揃推奨情報）を提示すればよく、対象店舗２０での品揃を最終的に決定する主体は、システム（品揃管理支援システム１０）であってもよいし、人であってもよい。つまり、品揃管理支援方法は、あくまで対象店舗２０について推奨し得る品揃を提案するに過ぎず、提案された品揃を採用するか否かの判断は人が行ってもよい。

また、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報（品揃推奨情報）を提示すればよいのであって、提案された品揃推奨情報を、対象店舗２０ではどのように利用してもよい。例えば、対象店舗２０で採用中の品揃を更新（見直し）する際に、品揃を決定する主体は、品揃推奨情報に基づいて、更新後の対象店舗２０の品揃を決定してもよい。あるいは、新規オープン又はリニューアルオープンする対象店舗２０の品揃を新規に決定する際に、品揃を決定する主体は、品揃推奨情報に基づいて、対象店舗２０の品揃を決定してもよい。

結果的に、対象店舗２０においては、品揃管理支援方法にて提案される品揃推奨情報に基づいて、品揃を決定することで、品揃の適正化を図りやすくなり、ひいては、経営指標の向上を図ることで、経営状況の改善を図ることができる。言い換えれば、品揃管理支援方法は、対象店舗２０の経営指標の向上を図るための手段として、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を提案する。

また、本実施形態では、品揃管理支援方法は、一例として、品揃管理支援システム１０（図１参照）にて実行される。言い換えれば、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０は、品揃管理支援方法を具現化するための一態様である。図１に示すように、品揃管理支援システム１０は、上位システム１と、クライアント端末３と、を備えている。クライアント端末３は、タブレット端末、スマートフォン又はパーソナルコンピュータ等の情報端末であって、少なくとも表示部３１（図３参照）及び操作部３２（図３参照）の機能を有している。クライアント端末３は、対象店舗２０に設置され、対象店舗２０の店員等からなるユーザＵ１によって使用される。

ここで、品揃管理支援方法は、クライアント端末３の表示部３１に品揃推奨情報を表示することで、対象店舗２０での商品の品揃を提案する。すなわち、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、一例として、品揃管理支援システム１０に用いられ、品揃推奨情報を含む第１画面Ｄ３（図５参照）等の画面を、クライアント端末３の表示部３１に表示させる。本開示でいう第１画面Ｄ３等の「画面」は、クライアント端末３等の表示部３１に映し出される像（テキスト、グラフ及びアイコン等を含む）である。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援方法によれば、クライアント端末３には、品揃推奨情報を含む第１画面Ｄ３等が表示される。したがって、クライアント端末３を使用するユーザＵ１は、このクライアント端末３に表示される品揃推奨情報を見て、品揃の決定の作業の支援を受けることができる。

要するに、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、コンピュータシステムのグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）上で用いられる。つまり、品揃管理支援方法は、コンピュータシステムを主構成とするクライアント端末３にて、第１画面Ｄ３等の画面を表示する方法である。

ところで、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、複数のアルゴリズムに従って、対象店舗２０での商品の品揃を提案する方法である。複数のアルゴリズムは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む。複数のアルゴリズムは、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの各々は、品揃推奨情報を表示部３１に表示する表示処理を有する。品揃推奨情報は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報である。表示処理において表示部３１に表示される画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。

ここでいう「画面構成」は、表示部３１に表示される画面の構成に係る態様を意味し、例えば、表示部３１に表示される画面内における複数の要素（アイコン及びオブジェクト等）の種類、数、配置及び比率等の少なくとも一つを含む。ここでいう「画面遷移」は、表示部３１に表示される画面の遷移に係る態様を意味し、例えば、表示部３１に表示される画面の遷移の順番、遷移する画面の数、及び遷移のための条件等の少なくとも一つを含む。要するに、表示部３１に表示される画面は、その構成（画面内における複数の要素の種類又は配置等）と、その遷移（画面の遷移の順番又は遷移する画面の数等）と、の少なくとも一方が、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。

この態様によれば、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって複数のアルゴリズムが択一的に適用され、かつ、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとでは、品揃推奨情報の表示に係る画面構成と画面遷移との少なくとも一方が異なる。したがって、例えば、ＳＫＵ数が多いために処理を簡素化することが重視されたり、カテゴリ内での商品のバランスが重視されたりと、品揃の決定に際して重視される要素が異なる場合、商品のカテゴリによってアルゴリズムを使い分けることができる。そのため、商品のカテゴリにかかわらず、いずれの商品についても共通のアルゴリズムに従って推奨する品揃を提案する場合に比較して、利便性の改善を図りやすい、という利点がある。

さらに、この品揃管理支援方法を具現化する品揃管理支援システム１０は、複数のアルゴリズムに従って、対象店舗での商品の品揃を提案するシステムであって、表示制御部１４を備える。複数のアルゴリズムは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む。表示制御部１４は、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの各々に従って品揃を提案するに際して、品揃推奨情報を表示部３１に表示させる。品揃推奨情報は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報である。複数のアルゴリズムは、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。表示制御部１４が表示部３１に表示させる画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。

また、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、対象店舗２０での商品の品揃を提案する方法であって、表示処理を有する。表示処理は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を表示部３１に表示する。表示処理では、品揃推奨情報と、対象店舗２０での品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、品揃推奨情報を表示する。

ここでいう対象店舗２０での品揃の「実績」は、対象店舗２０の現状の品揃を意味する。このような対象店舗２０での品揃の実績は、例えば、後述するストア端末４若しくは本部端末５１等から取得される実績情報に基づいて、又は、品揃管理支援方法が過去に提案した品揃推奨情報に基づいて特定可能である。つまり、品揃管理支援方法が過去に提案した品揃推奨情報が、そのまま採用されている場合には、この品揃推奨情報にて表される品揃が、対象店舗２０での現状の品揃になることがある。要するに、表示部３１に表示される品揃推奨情報は、品揃推奨情報で対象店舗２０について推奨し得る品揃と、対象店舗２０での現状の品揃と、の差分を特定可能な態様で表示される。

この態様によれば、品揃推奨情報を表示するための表示処理では、対象店舗２０について推奨し得る品揃と、対象店舗２０での現状の品揃と、の差分を特定可能な態様での表示がなされる。したがって、例えば、ユーザＵ１が最終的に品揃の採否を決定する場合に、ＳＫＵ数が多い商品のカテゴリに関しても、推奨される品揃に係る多数の商品の情報の中からではなく、現状の品揃との差分となる商品についてのみ、ユーザＵ１は確認すれば足りる。そのため、推奨される品揃に係る全ての商品について確認を要する場合に比較して、利便性の改善を図りやすい、という利点がある。

さらに、この品揃管理支援方法を具現化する品揃管理支援システム１０は、対象店舗２０での商品の品揃を提案するシステムであって、表示制御部１４を有する。表示制御部１４は、品揃推奨情報を表示部３１に表示させる。品揃推奨情報は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報である。表示制御部１４は、品揃推奨情報と、対象店舗２０での品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、品揃推奨情報を表示させる。

（２）前提
本実施形態では、品揃管理支援方法が適用される対象店舗２０は、コーポレートチェーン（レギュラーチェーン）又はフランチャイズチェーンのようにチェーン展開されている複数の店舗２の１つであることと仮定する。つまり、品揃管理支援方法による商品の品揃の提案の対象となる対象店舗２０は、図１に示すように、チェーン展開されている複数の店舗２のいずれかの店舗２である。さらに、対象店舗２０は、少なくとも１つの店舗２であればよく、複数の店舗２であってもよい。例えば、同一チェーンの複数の店舗２が、対象店舗２０であってもよい。本実施形態では一例として、対象店舗２０が１つの店舗２である場合を想定する。特に、本実施形態では一例として、対象店舗２０がコンビニエンスストアである場合について説明する。この種の対象店舗２０においては、対象店舗２０の店長及び従業員（アルバイト及びパートタイマを含む）等の店員が、商品の品揃を管理している。

本開示でいう対象店舗２０での商品の「品揃」は、対象店舗２０で取り扱う商品構成、言い換えれば、対象店舗２０で取り扱う商品の編成を意味する。よって、対象店舗２０は、品揃に含まれる商品については販売し、品揃に含まれない商品については販売しない。言い換えれば、対象店舗２０の品揃に含まれる商品は、対象店舗２０での「取り扱いあり」の商品となり、対象店舗２０の品揃に含まれない商品は、対象店舗２０での「取り扱いなし」の商品となる。そのため、例えば、コンビニエンスストア等の小売店においては、一般的には、品揃に含まれる商品については、発注し、在庫として抱えることになる。

本実施形態ではコンビニエンスストアから対象店舗２０を想定するので、対象店舗２０においては、複数の商品が店内に陳列された状態で、複数の商品の販売が行われている。対象店舗２０に来店した顧客は、店内に陳列されている複数の商品の中から所望の商品をピックアップし、ピックアップした商品について精算を行うことで、所望の商品を購入する。したがって、これら対象店舗２０に陳列されている複数の商品は、対象店舗２０での「取り扱いあり」の商品であって、対象店舗２０の品揃に含まれる。ただし、品出し前の商品、印紙及び切手等のカウンタ内に在庫が置かれている商品、又はホットスナック等の商品のように、商品によっては店内に陳列されないケースもある。したがって、陳列されていない商品であっても、顧客が対象店舗２０で購入可能な商品については、対象店舗２０での「取り扱いあり」の商品に該当し、対象店舗２０の品揃に含まれる。

本開示でいう「品揃推奨情報」は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報であって、例えば、対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得る商品と、対象店舗２０の品揃に含まれないことを推奨し得る商品と、の少なくとも一方を表す情報である。一例として、「菓子類」というカテゴリの商品に関して「Ａ」及び「Ｂ」という商品のうち、「Ａ」という商品について対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得る場合を想定する。この場合、品揃推奨情報は、対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得る商品として「Ａ」を特定する情報と、対象店舗２０の品揃に含まれないことを推奨し得る商品として「Ｂ」を特定する情報と、の少なくとも一方を含む。

特に、対象店舗２０の品揃に含まれないことを推奨し得る商品のうち、対象店舗２０の現状の品揃に含まれる商品は、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品として扱われる。一方、対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得る商品のうち、対象店舗２０の現状の品揃に含まれていない商品は、対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品として扱われる。そのため、品揃推奨情報は、例えば、品揃からの除外を推奨し得る商品の一覧、品揃への追加を推奨し得る商品の一覧、又は単に品揃に含まれることを推奨し得る商品の一覧等を含む。本実施形態では一例として、品揃推奨情報は、複数の商品について、対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得るか、又は含まれないことを推奨し得るか、を商品ごとに区別する商品の一覧（リスト）を含み得る。本実施形態では一例として、品揃推奨情報は、複数の商品について、品揃からの除外を推奨し得るか、又は品揃に含まれることを推奨し得るか、を商品ごとに特定可能な態様の情報である。

本開示でいう「ユーザ」は、品揃管理支援方法及び品揃管理支援システム１０の利用者であって、例えば、対象店舗２０の店長及び従業員等のように、対象店舗２０の品揃を管理する者である。特に、本実施形態では、品揃推奨情報は、クライアント端末３の表示部３１に表示されるので、ユーザＵ１は、クライアント端末３を使用する者である。本実施形態では一例として、ユーザＵ１は、品揃を更新（決定）する権限を持つ者であって、具体的には、対象店舗２０の店長であると仮定する。

本開示でいう「ＳＫＵ（Stock Keeping Unit）」は、商品の受発注管理又は在庫管理における最小の管理単位を意味する。例えば、同一商品名の商品でも、サイズ、色、パッケージ又は入り数等の違いで個別のＳＫＵとしてカウントされ、ＳＫＵとしてはアイテムよりも小さな単位に分類される。

本開示でいう「アイテム」は、広義の１つの商品を意味し、例えば、同一商品名の商品は１つのアイテムとしてカウントする。一例として、「ＡＢＣ食パン」という名称の商品に４枚切り、５枚切り及び６枚切りの３種類がある場合、「ＡＢＣ食パン」についてのアイテム数は「１」であって、ＳＫＵ数は「３」となる。

本開示でいう「経営指標」は、店舗２（対象店舗２０を含む）の経営に関する指標であって、例えば、店舗２の売上高に関する情報である。この種の経営指標の具体例としては、店舗２における、商品のカテゴリごとの売上高、客単価、ＬＴＶ（Life Time Value）の平均値、利益（粗利及び営業利益等を含む）又は客数等がある。本開示でいう売上高、客単価、ＬＴＶの平均値、利益又は客数等は、いずれも所定期間（例えば、当月、直近の３ヵ月間、直近の１ヵ月間、又は直近の１週間等）において算出される値である。

本開示でいう「ＬＴＶ」は、店舗２にてサービスの提供を受ける顧客が、サービスに対する対価として所定期間（Life Time）に支払う対価を意味する。一例として、所定期間が１日（２４時間）であれば、ある顧客が１日に対象店舗２０で使用する金額が、この顧客のＬＴＶとなる。そのため、ある顧客が１日にＮ回（Ｎは２以上）、対象店舗２０で買物をするようなケースにおいては、この顧客が１回の買物で使用する金額ではなく、Ｎ回の買物で使用した合計金額が、この顧客のＬＴＶとなる。このように、ＬＴＶは、一見すると客単価に類似するものの、所定期間に使用した合計金額を表す点で、客単価とは相違する。

本開示でいう「利益」は、店舗２における売上高に関係する利益全般を意味し、例えば、粗利（売上総利益）、営業利益、経営利益、税引前当期純利益、及び税引後当期純利益等を含む。

本開示でいう「商品のカテゴリ」は、商品を用途、機能又は客層等で分類するためのラベルであって、例えば、食品、衣類、医薬品、美容関連商品、電化品又は日用品等のように、比較的大きな分類（大カテゴリ）であってもよい。さらに、商品のカテゴリは、大カテゴリを更に複数に分類する中カテゴリであってもよく、中カテゴリの具体例として、食品の中には、ソフトドリンク、お酒、弁当、総菜、スイーツ、お菓子及びアイス等の中カテゴリがある。さらに、商品のカテゴリは、中カテゴリを更に複数に分類する小カテゴリであってもよく、小カテゴリの具体例として、ソフトドリンクの中には、麦茶、緑茶、紅茶、コーヒー、乳酸飲料、炭酸飲料、ミネラルウォータ及びスポーツドリンク等の小カテゴリがある。

コンビニエンスストアのような店舗２においては、上述したような商品のカテゴリ単位で、商品の発注を行うことが一般的である。そのため、本実施形態では、商品の「カテゴリ」を「発注単位」ということもある。

ところで、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、上述したように、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報（品揃推奨情報）を提案（表示）すればよく、提案された品揃を最終的に採用するか否かの判断は人が行ってもよい。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援案方法によって提案される品揃は、対象店舗２０において最終的に採用されることに限らないが、例えば、対象店舗２０の品揃の決定時に参考とされることで、対象店舗２０の品揃に反映され得る。本実施形態では一例として、対象店舗２０で採用中の品揃を更新（見直し）する際、品揃管理支援案方法にて提案される品揃をベースに、ユーザＵ１が対象店舗２０の品揃を決定する場合を想定する。つまり、品揃管理支援案方法にて対象店舗２０にて推奨し得る品揃の提案がなされることで、ユーザＵ１にとっては品揃の決定に係る作業の手間を軽減でき、かつ品揃の適正化を図りやすくなる。

特に、本実施形態では、品揃管理支援案方法にて提案される品揃を基に決定された対象店舗２０の品揃は、対象店舗２０における商品の発注計画に反映されることとする。言い換えれば、品揃管理支援案方法にて提案される品揃は、対象店舗２０における商品の発注計画に利用されることになる。ここでいう発注計画は、対象店舗２０において発注可能な商品の一覧である発注リストの作成（更新を含む）、及び、在庫数に応じて又は定期的に、自動的に発注される商品の一覧である自動発注リストの作成（更新を含む）等である。例えば、対象店舗２０の品揃を更新（見直し）するタイミングにおいて、対象店舗２０の現状の品揃に含まれる商品を、対象店舗２０の品揃から除外する場合には、この商品についての発注を停止するように、品揃が発注計画に反映される。反対に、対象店舗２０の品揃を更新（見直し）するタイミングにおいて、対象店舗２０の現状の品揃に含まれない商品を、対象店舗２０の品揃に追加する場合には、この商品について新規に発注可能とするように、品揃が発注計画に反映される。

また、本実施形態においては一例として、対象店舗２０となり得る店舗２の数が、１００００店以上である場合を想定する。以下では、これら複数（多数）の店舗２のうちの１つが、対象店舗２０である場合について説明するが、実際には、複数の店舗２がそれぞれ対象店舗２０となり得る。すなわち、品揃管理支援方法は、複数の店舗２のそれぞれに適用され得るが、以下では、説明を簡単にするため、対象店舗２０が１つである場合を例に説明する。

（３）構成
（３．１）全体構成
ここではまず、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０を含む全体の構成について、図１を参照して説明する。

本実施形態に係る品揃管理支援システム１０は、図１に示すように、上位システム１と、クライアント端末３と、を備えている。上位システム１は、インターネット等のネットワークＮＴ１に接続された、クラウド（クラウドコンピューティング）又はサーバ装置にて実現される。クライアント端末３は、複数の店舗２の各々で使用され、ゲートウェイ等を介してネットワークＮＴ１に接続された、タブレット端末、スマートフォン又はパーソナルコンピュータ等の汎用の情報端末にて実現される。

また、複数の店舗２（対象店舗２０を含む）には、それぞれストア端末４が設置されている。ストア端末４は、例えば、ＰＯＳ（Point Of Sales）システムとしての機能を有しているか、又はＰＯＳシステムと連携可能に構成されている。ストア端末４は、ゲートウェイ等を介してネットワークＮＴ１に接続されている。さらに、複数の店舗２を展開するチェーン本部５には、本部端末５１が設置されている。本部端末５１もまた、ゲートウェイ等を介してネットワークＮＴ１に接続されている。

ストア端末４及び本部端末５１は、本実施形態では、品揃管理支援システム１０の構成要素に含まれない。ただし、ストア端末４及び本部端末５１の少なくとも一方は、品揃管理支援システム１０の構成要素に含まれてもよい。この場合には、品揃管理支援システム１０は、上位システム１及びクライアント端末３に加えて、ストア端末４及び本部端末５１の少なくとも一方を備えることになる。

図１では、複数の店舗２のうち対象店舗２０としての１つの店舗２に設けられたクライアント端末３及びストア端末４のみを図示しているが、クライアント端末３及びストア端末４は、他の店舗２についても同様に設けられていることとする。

上述したように、品揃管理支援システム１０を構成する上位システム１及びクライアント端末３、更には、品揃管理支援システム１０外のストア端末４及び本部端末５１は、いずれも、インターネット等のネットワークＮＴ１に接続されている。ここで、上位システム１は、クライアント端末３、ストア端末４及び本部端末５１の各々と通信可能に構成されている。本開示でいう「通信可能」とは、有線通信又は無線通信の適宜の通信方式により、直接的、又はネットワークＮＴ１若しくは中継器等を介して間接的に、信号を授受できることを意味する。本実施形態では、上位システム１は、クライアント端末３、ストア端末４及び本部端末５１の各々と、双方向に通信可能である。さらに、本実施形態では、ストア端末４及び本部端末５１の間でも、相互に通信可能に構成されている。上位システム１、クライアント端末３、ストア端末４及び本部端末５１の少なくとも１つは、例えば、通信事業者が提供する携帯電話網（キャリア網）又は公衆無線ＬＡＮ（Local Area Network）等を介してネットワークＮＴ１に接続されてもよい。

各店舗２（対象店舗２０を含む）には、上述したように、クライアント端末３及びストア端末４が、それぞれ１台以上設置されている。クライアント端末３がタブレット端末等の携帯型（可搬型）の情報端末である場合、クライアント端末３は、店舗２に設置されているといっても、店舗２に据え置かれているわけではなく、店舗２内で使用可能となるように店舗２で管理されていればよい。クライアント端末３及びストア端末４は、それぞれ１つの店舗２に複数台設けられていてもよい。図１においては、各店舗２がネットワークＮＴ１に接続されているかのように表記しているが、実際には、各店舗２に設置されているクライアント端末３及びストア端末４等の機器が、ゲートウェイ等を介してネットワークＮＴ１に接続される。

ここで、ストア端末４は、店舗２における在庫管理を行うＰＯＳシステムとしての機能を有している。本実施形態では特に、ストア端末４は、ＩＤ－ＰＯＳデータを取り扱うことが可能な、いわゆる「ＩＤ－ＰＯＳ」としての機能を有している。ここでいう「ＩＤ－ＰＯＳデータ」は、ＰＯＳデータに顧客の識別情報（ＩＤ：identification）としての「顧客ＩＤ」が付加されたデータである。この種のＰＯＳシステム（ＩＤ－ＰＯＳ）は、顧客が買物を行う際に顧客の認証を行うことで、顧客の識別情報（顧客ＩＤ）を取得する。顧客の認証は、一例として、会員カード、ポイントカード又はクレジットカード等の各種カード等で実現されてもよいし、顧客の携帯情報端末との通信、又は生体認証（顔認証を含む）等によって実現されてもよい。

このようなストア端末４によれば、少なくとも店舗２における商品の購買履歴をデータとして、ネットワークＮＴ１経由で、上位システム１に送信することが可能である。特に、本実施形態では、ＰＯＳシステムは、ＩＤ－ＰＯＳデータを取り扱うことが可能であるため、例えば、会計が行われる度に、購入された商品の情報を、顧客の識別情報（顧客ＩＤ）と対応付けた状態で購買履歴として出力できる。

ストア端末４は、ユーザインタフェースとして、キーボード及びディスプレイ、又はタッチパネルディスプレイ等を有しており、ユーザの操作の受け付けと、ユーザへの情報の提示（表示）を行う。

また、本実施形態では、ストア端末４は、読取機４１を有している。読取機４１は、商品に関する商品情報を、光学的に読み取る装置である。本実施形態では、一例として、読取機４１は、店員が手に持って使用するハンディタイプのバーコードリーダであって、例えば、バーコードを光学的に読み取って、商品情報を読み取る。したがって、店員は、バーコード等の識別子を読取機にかざす操作により、読取機４１で商品情報の読取りが行われ、ストア端末４による商品の登録処理が実行されることになる。

本部端末５１は、上述したように、複数の店舗２を展開するチェーン本部５に設置されている。本部端末５１は、ユーザインタフェースとして、キーボード及びディスプレイ、又はタッチパネルディスプレイ等を有しており、ユーザの操作の受け付けと、ユーザへの情報の提示（表示）を行う。本部端末５１のユーザは、主としてチェーン本部５のオペレータ等である。

本実施形態では、ストア端末４及び本部端末５１の各々は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを含むコンピュータシステムを主構成とする。すなわち、コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを、１以上のプロセッサが実行することにより、ストア端末４及び本部端末５１の各々の機能が実現される。プログラムはメモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

また、各店舗２には、クライアント端末３及びストア端末４以外にも、ネットワークＮＴ１に接続される機器があってもよい。一例として、各店員が所持する携帯端末（スマートフォン及びウェアラブル端末等を含む）等のコンピュータシステムを主構成とする機器が、各店舗２に設けられ、ネットワークＮＴ１に接続されていてもよい。

ところで、本実施形態においては、ストア端末４は、対象店舗２０での商品の発注に用いられる。本実施形態では、品揃管理支援案方法にて提案される品揃を基に決定された対象店舗２０の品揃が、対象店舗２０における商品の発注計画に反映される。つまり、品揃管理支援案方法にて提案される品揃を基に決定された対象店舗２０の品揃は、後述する出力処理によってストア端末４に出力されることになる。

言い換えれば、ストア端末４が品揃管理支援方法を具現化する品揃管理支援システム１０と連携することで、品揃管理支援案方法にて提案される品揃が、対象店舗２０における商品の発注計画に利用されることになる。本実施形態では、ストア端末４は、品揃管理支援システム１０のうちのクライアント端末３と連携する。詳しくは後述するが、ストア端末４は、読取機４１を使用して、クライアント端末３から、対象店舗２０の品揃に係る情報をオフラインで取得する。これにより、品揃管理支援案方法にて提案される品揃は、対象店舗２０における商品の発注計画に反映されることになる。

（３．２）品揃管理支援システム
次に、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０の構成について、図１を参照して詳しく説明する。

本実施形態に係る品揃管理支援システム１０は、上述したように、上位システム１とクライアント端末３とを含む、クライアントサーバ（client-server）型のコンピュータシステムにて実現される。このコンピュータシステムは、品揃管理支援システム１０を構成する。

上位システム１は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。上位システム１は、ネットワークＮＴ１に接続されている。上位システム１は、例えば、品揃管理支援システム１０若しくは品揃管理支援方法を提供するサービス会社、又は店舗２の運営会社等に設置される。上位システム１は、ＰａａＳ（Platform asa Service）環境を用い、ＯＳ、ランタイム及びミドルウェアの管理が無いパブリッククラウド環境であることが好ましい。

本実施形態では、上位システム１は、図１に示すように、表示制御部１４に加えて、取得部１１、推奨部１２、演算部１３、受付部１５、出力部１６及びデータ格納部１７を更に備えている。つまり、品揃管理支援システム１０における上位システム１は、取得部１１と、推奨部１２と、演算部１３と、表示制御部１４と、受付部１５と、出力部１６と、データ格納部１７と、を備えている。

上位システム１では、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記録されているプログラムを実行することにより、少なくとも取得部１１、推奨部１２、演算部１３、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６として機能する。プログラムはメモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

取得部１１は、通信により、例えば、ストア端末４及び本部端末５１等から、ネットワークＮＴ１を介して種々の情報（データ）を取得する取得処理を実行する。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、種々の情報を取得する取得処理を有している。本実施形態では、取得部１１は、少なくとも、複数の店舗２のストア端末４から商品の購買履歴を含む店舗情報を取得する。

推奨部１２は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報、つまり、品揃推奨情報を生成する推奨処理を実行する。要するに、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、品揃推奨情報を生成する推奨処理を有している。推奨処理では、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、品揃推奨情報を生成する。推奨部１２は、対象店舗２０について経営指標の向上につながる品揃を、対象店舗２０について推奨し得る品揃として、品揃推奨情報を生成する。推奨部１２の動作について詳しくは、「（４．１）品揃推奨情報の生成」の欄で説明する。

演算部１３は、各種の演算を行うための演算処理を実行する。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、演算を行う演算処理を有している。本実施形態では、演算部１３は、例えば、対象店舗での商品の品揃を提案する際のアルゴリズムの選択、及び品揃推奨情報と品揃実績情報との差分の抽出等の演算を行う。

表示制御部１４は、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を、表示部３１に表示させる表示処理を実行する。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、品揃推奨情報を表示部３１に表示させる表示処理を有している。ここで、表示制御部１４が表示部３１に表示させる画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。また、表示制御部１４は、品揃推奨情報と、対象店舗２０での品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、品揃推奨情報を表示させる。表示制御部１４により表示部３１に表示される画面について詳しくは、「（４．３）表示画面」の欄で説明する。

受付部１５は、人の操作に起因した各種の入力を受け付ける受付処理を実行する。受付処理では、少なくとも、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を決定するための入力を受け付ける。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を決定するための入力を受け付ける受付処理を有している。本実施形態では、上位システム１は、クライアント端末３、ストア端末４及び本部端末５１等と互いに通信可能である。そのため、受付部１５は、例えば、ユーザＵ１がクライアント端末３を操作して入力した情報を、クライアント端末３との通信により受け付けることが可能である。受付部１５は、例えば、操作によりクライアント端末３で発生する信号を受信することで入力を受け付けてもよいし、クライアント端末３のＷｅｂブラウザ機能で表示部３１に表示される、上位システム１からの配信画面上での操作による入力を受け付けてもよい。

出力部１６は、種々の情報（データ）を出力する出力処理を実行する。出力処理では、少なくとも、品揃推奨情報に基づいて生成される品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示部３１に表示する。つまり、本実施形態に係る品揃管理支援方法は、品揃推奨情報に基づいて生成される品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示部３１に表示する出力処理を有している。

データ格納部１７は、取得部１１にて取得された種々の情報（データ）、推奨部１２で生成された品揃推奨情報、及び推奨部１２での推奨処理に用いられる学習済みモデル等を記憶（格納）する。また、データ格納部１７は、取得部１１、推奨部１２、演算部１３、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６等での演算に必要な情報等を更に記憶する。データ格納部１７は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）のような書き換え可能な不揮発性メモリを含む。

品揃管理支援システム１０の各部の動作について詳しくは「（４）品揃管理支援方法」の欄で説明する。

また、上位システム１は、上記構成に加えて、ユーザインタフェース等を更に備えていてもよい。ただし、ユーザインタフェース等は、上位システム１に必須の構成ではない。

また、クライアント端末３は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを含むコンピュータシステムを主構成とする。すなわち、コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを、１以上のプロセッサが実行することにより、クライアント端末３の各々の機能が実現される。プログラムはメモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

クライアント端末３は、本実施形態では一例として、対象店舗２０において、ユーザＵ１によって使用されるタブレット端末である。つまり、タブレット端末は、専用のアプリケーションソフト（プログラム）をインストールし、このアプリケーションソフトを起動することにより、クライアント端末３として機能する。

クライアント端末３は、表示部３１及び操作部３２を備えている。さらに、クライアント端末３は、通信機能を有しており、少なくとも上位システム１と通信可能に構成されている。本実施形態では一例として、クライアント端末３は、Wi-Fi（登録商標）又はBluetooth（登録商標）等の電波を媒体とする無線通信にて、ゲートウェイを介してネットワークＮＴ１に接続され、ネットワークＮＴ１に接続されている上位システム１と通信を行う。

表示部３１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）を含んでいる。表示部３１は、少なくとも上位システム１からコンテンツとして配信（送信）されるデータを、映像として表示するブラウザとして機能する。

操作部３２は、人（ユーザＵ１）の操作を受け付けて、人（ユーザＵ１）の操作に応じた信号を出力する。本実施形態ではクライアント端末３は汎用のタブレット端末であるので、操作部３２は表示部３１と一体化され、タッチパネルディスプレイを構成する。タッチパネルディスプレイにおいては、クライアント端末３は、表示部３１に表示される各画面上でのボタン等のオブジェクトの操作（タップ、スワイプ又はドラッグ等）が操作部３２で検出されることをもって、ボタン等のオブジェクトが操作されたことと判断する。つまり、表示部３１及び操作部３２は、各種の表示に加えて、人（ユーザＵ１）からの操作入力を受け付けるユーザインタフェースとして機能する。

また、クライアント端末３、上記構成に加えて、音声インタフェース等を更に備えていてもよい。音声インタフェースは、マイクロホンにて人（ユーザＵ１）の音声を受付け、かつスピーカにて音声を出力する。ただし、音声インタフェース等は、クライアント端末３に必須の構成ではない。

本実施形態に係る品揃管理支援方法は、コンピュータシステム（ここではクライアント端末３）のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）上で用いられる。つまり、コンピュータシステムを主構成とするクライアント端末３は、１以上のプロセッサが、グラフィカルユーザインタフェース上において、本実施形態に係る品揃管理支援方法を実行し、表示部３１にログイン画面Ｄ１等の画面の表示を行う。さらに、クライアント端末３は、グラフィカルユーザインタフェース上において、１以上のプロセッサが、第１画面Ｄ３等の画面上でのユーザＵ１の操作を受け付ける。

（４）品揃管理支援方法
以下、本実施形態に係る品揃管理支援方法、つまり本実施形態に係る品揃管理支援システム１０の動作について、図２～図８を参照して詳しく説明する。

以下では、まず、品揃推奨情報の生成に係る推奨処理について説明し、その後、品揃管理支援システム１０の全体動作、つまり品揃管理支援方法の全容についてフローチャートを用いて説明する。その後、品揃管理支援方法にて表示部３１に表示される表示画面の例について説明する。

（４．１）品揃推奨情報の生成
まず、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を生成する、推奨処理について説明する。

本実施形態では、上述したように、推奨部１２は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、対象店舗２０向けの品揃推奨情報を生成する。ここで、推奨部１２は、対象店舗２０について売上高等の経営指標の向上につながる品揃を、対象店舗２０について推奨し得る品揃として、品揃推奨情報を生成する。つまり、推奨部１２では、対象店舗２０の経営指標の向上を目的として、対象店舗２０における商品の品揃を適正化するための品揃推奨情報を生成する。

本実施形態では、このような品揃推奨情報を得るためのアプローチとして、大綱的には、対象店舗２０と類似する店舗２の実績データを利用する。すなわち、品揃管理支援システム１０は、対象店舗２０と類似する店舗２の実績データを利用して、対象店舗２０における商品の品揃を適正化するための品揃推奨情報を生成する。ここで、対象店舗２０と類似する店舗２は、対象店舗２０との間で所定の類似条件を満たす店舗である。例えば、コーポレートチェーン（レギュラーチェーン）又はフランチャイズチェーンのようにチェーン展開されている複数の店舗２が存在する場合には、これら複数の店舗２は互いに類似条件を満たすこととする。類似条件には、地域、規模、立地、営業時間帯又は客層等に関する条件が含まれ得る。

さらに、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０は、細目的には、機械学習された学習済みモデルを用いるアプローチ、及びクラスタリングされたクラスタリングデータを用いるアプローチによって、上述の品揃推奨情報を得る。すなわち、品揃管理支援システム１０は、対象店舗２０と類似する店舗２の実績データにて機械学習された学習済みモデルを利用して、対象店舗２０向けの品揃推奨情報を生成する。対象店舗２０との類似度については、複数の店舗２の各々における地域、規模、立地、営業時間帯又は客層等の運営データに基づいて推定可能である。つまり、この種の運営データから、複数の店舗２のうち、対象店舗２０に類似する店舗２を見出すことが可能である。また、品揃管理支援システム１０は、対象店舗２０と類似する店舗２の実績データを、例えば、顧客、会計又は店舗２といった様々な単位でクラスタリングしたクラスタリングデータを利用して、対象店舗２０向けの品揃推奨情報を生成する。これら２つのアプローチは、組み合わせても適用可能である。

そこで、本実施形態においては、推奨部１２は、学習済みモデルを用いて、少なくとも運営情報を入力とし、経営指標を推定する。ここでいう「運営情報」は、特定の店舗２である対象店舗２０の運営に関する情報であって、対象店舗２０での現状の品揃に関する情報を含む。さらに、運営情報には、地域、規模、立地、営業時間帯又は客層等の運営データが含まれる。経営指標は、上述したように、対象店舗２０の売上高に関する情報等である。このように、推奨部１２は、運営情報を学習済みモデルの入力とし、学習済みモデルを用いて、経営指標を推定することで、対象店舗２０における品揃と売上高等との関係性を見出すことが可能である。そして、推奨部１２は、上述した経営指標の推定結果に基づいて、対象店舗２０向けの品揃推奨情報を生成する。学習済みモデルは、各店舗２の運営に関する情報、及び各店舗２の経営に関する指標を含むデータを訓練データとして、機械学習により生成される。

要するに、推奨部１２では、対象店舗２０における品揃と売上高等との関係性の推定結果に基づいて、「品揃推奨情報」として、対象店舗２０について推奨し得る品揃に関する情報を求めることができる。つまり、推奨部１２は、対象店舗２０において売上高等の経営指標の向上につながる品揃を、対象店舗２０向けの品揃推奨情報として生成することが可能である。

ところで、例えば、コンビニエンスストアのように、対象店舗２０の参考となり得る店舗２の数が、１００店以上、１０００店以上、又は１００００店以上といった多数になり得る場合、品揃管理支援システム１０は特に有用である。

すなわち、通常、多数の店舗２は個々別々の条件の下で営業しているのであって、これら多数の店舗２にわたる膨大な量の情報を、ある対象店舗２０向けに反映するには、人の処理能力を遥かに上回る演算等が必要となり、人では到底実現し得ない。しかも、これらの多数の店舗２の運営及び経営に関する情報は、時間経過に伴って（例えば季節ごとに）随時変動するところ、多数の店舗２の最新の情報を考慮して品揃推奨情報をアップデートすることなど、人では到底なし得ない。さらに、このような膨大かつ変動する情報を処理する処理は、人は勿論のこと、一般的な情報処理装置であっても困難である。

これに対して、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０は、推奨処理で使用される学習済みモデルの機械学習に、多数の店舗２の運営及び経営に関する情報が用いられるのであって、上述したような膨大かつ変動する情報であっても処理し得る。むしろ、機械学習においては、訓練データのデータ量が多いほどに、生成される学習済みモデルの精度の向上が期待できるので、多数の店舗２の情報を訓練データとして用いることは好都合である。このように、多数の店舗２を展開し得る業態においては、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０は特に有用である。

また、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０では、推奨部１２は、複数のクラスタに基づいて、特定の店舗２である対象店舗２０についての商品の購買傾向に関する傾向情報を求める。複数のクラスタは、複数の店舗２における商品の購買履歴を含むデータ群を、商品の購買傾向に関するルールに基づいて複数のクラスタに分類して得られる。

ここで、「傾向情報」は、対象店舗２０についての商品の購買傾向に関する情報であって、複数のクラスタに基づいて推奨部１２にて求められる。傾向情報の具体例としては、対象店舗２０における複数のクラスタの構成比率等がある。また、ここでいう「購買傾向」は、商品の購買に関してみられる傾向である。購買傾向の具体例としては、商品のカテゴリごとによく購入される商品、又は、よく一緒に購入される商品の組み合わせ等がある。

また、複数のクラスタは、例えば、複数の店舗における複数の顧客の購買履歴を含むデータ群を、購買傾向が異なる顧客の種類ごとに分類した情報である。この種の複数のクラスタの具体例としては、「スイーツとスナックとを一緒に購入する顧客」又は「おにぎりとお茶とを一緒に購入する顧客」等がある。推奨部１２は、このような複数のクラスタに基づいて、対象店舗２０の傾向情報を求めることで、対象店舗２０と複数のクラスタとの関係性を考慮して、複数の店舗２における購買傾向から対象店舗２０での購買傾向を見出すことができる。そして、推奨部１２は、このような対象店舗２０での購買傾向を表す傾向情報に基づいて、品揃推奨情報を生成する。

要するに、推奨部１２では、対象店舗２０での傾向情報に合わせて、この対象店舗２０にて推奨し得る推奨し得る品揃に関する情報を、「品揃推奨情報」として求めることができる。つまり、推奨部１２は、対象店舗２０についての商品の購買傾向に則した品揃を、対象店舗２０向けの品揃推奨情報として生成することが可能である。

上述した推奨部１２での推奨処理によれば、例えば、対象店舗２０の経営指標の向上につながり、ひいては対象店舗２０の経営状況の改善につながるような、品揃推奨情報が得られる。ここで、品揃推奨情報を求めるのに用いられる傾向情報は、複数のクラスタに基づいて求められる。そして、傾向情報を求めるのに用いられる複数のクラスタは、対象店舗２０以外の店舗２について、購買傾向に関するルールに基づいて分類して得られているので、傾向情報には、店舗２の実績データが利用されることになる。

ところで、本実施形態では、上述したように、推奨処理にて用いられる学習済みモデルは、学習装置での機械学習により生成される。学習装置は、いかなるタイプの人工知能又はシステムとして実装されてもよい。

（４．２）フローチャート
次に、本実施形態に係る品揃管理支援システム１０の全体動作、つまり品揃管理支援方法の全容について、図２に示すフローチャートを用いて説明する。ここでは、対象店舗２０の品揃を更新（見直し）するタイミングにおいて、品揃管理支援方法が、対象店舗２０での品揃を提案するケースを例示する。つまり、ユーザＵ１は、対象店舗２０の品揃を更新（見直し）するタイミングで、クライアント端末３からログインし、品揃管理支援方法を利用して、対象店舗２０の品揃の更新を行う。図２において、ログイン（Ｓ３）以降の処理Ｓ３～Ｓ１８は、いずれもクライアント端末３の表示部３１に表示される画面上の処理であって、処理Ｓ３～Ｓ１８について詳しくは「（４．３）表示画面」の欄で説明する。

まず、品揃管理支援システム１０は、取得部１１にて、店舗情報を取得する取得処理を実行する（Ｓ１）。このとき、取得部１１は、少なくとも、複数の店舗２のストア端末４から商品の購買履歴を含む店舗情報を取得し、取得した店舗情報をデータ格納部１７に格納（記憶）する。ここでいう「店舗情報」は、複数の店舗２の購買履歴等の実績データ、及び複数の店舗２の運営情報（運営データを含む）等を含んでいる。また、運営情報は、各店舗２での品揃の実績に関する品揃実績情報、つまり店舗２の現状の品揃に関する情報を含んでいる。

次に、品揃管理支援システム１０は、推奨部１２にて、品揃推奨情報を生成する推奨処理を実行する（Ｓ２）。このとき、推奨部１２は、取得処理で取得された店舗情報等を用いて、「（４．１）品揃推奨情報の生成」の欄で説明したような手順で、品揃推奨情報を生成する。

次に、品揃管理支援システム１０は、クライアント端末３の表示部３１にログイン画面Ｄ１（図３参照）を表示し、ログイン画面Ｄ１にて、ユーザＵ１からのログインを受け付ける（Ｓ３）。ユーザＵ１が、クライアント端末３を操作してログインすると（Ｓ３：Ｙｅｓ）、品揃管理支援システム１０は、品揃の提案対象となる商品のカテゴリの選択処理に移行する（Ｓ４）。

このとき、品揃管理支援システム１０は、クライアント端末３の表示部３１にカテゴリ選択画面Ｄ２（図４参照）を表示する。ユーザＵ１は、カテゴリ選択画面Ｄ２上で、品揃の更新（見直し）を希望する商品のカテゴリ（発注単位）を指定することで、指定されたカテゴリが、品揃管理支援方法による品揃の提案対象として選択される。ユーザＵ１からのログインがなければ（Ｓ３：Ｎｏ）、品揃管理支援システム１０は、取得処理（Ｓ１）に戻る。

品揃の提案対象となる商品のカテゴリが選択されると、次に、品揃管理支援システム１０は、対象店舗２０での商品の品揃を提案するために適用するアルゴリズムを判定する（Ｓ５）。このとき、品揃管理支援システム１０は、選択された商品のカテゴリに応じて、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムを択一的に適用する。本実施形態では、対象店舗２０での商品の品揃を提案するための複数のアルゴリズムは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムのみである。つまり、本実施形態では、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムが適用されることになる。

第１アルゴリズムが適用されると（Ｓ５：第１アルゴリズム）、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、第１画面Ｄ３（図５参照）を表示する（Ｓ６）。第１画面Ｄ３は、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品についての品揃推奨情報を表示する画面である。そして、品揃管理支援システム１０は、受付部１５にて、第１画面Ｄ３上において、品揃から除外する商品（除外商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける（Ｓ７）。

続いて、第１アルゴリズムでは、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、第２画面Ｄ４（図６参照）を表示する（Ｓ８）。第２画面Ｄ４は、対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品についての品揃推奨情報を表示する画面である。そして、品揃管理支援システム１０は、受付部１５にて、第２画面Ｄ４上において、品揃に追加する商品（追加商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける（Ｓ９）。

続いて、第１アルゴリズムでは、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、除外商品の出力画面Ｄ５（図７参照）を表示する（Ｓ１０）。出力画面Ｄ５は、品揃から除外する商品（除外商品）についての品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する画面である。それから、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、追加商品の出力画面Ｄ６（図８参照）を表示する（Ｓ１１）。出力画面Ｄ６は、品揃に追加する商品（追加商品）についての品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する画面である。

このように、第１アルゴリズムが適用される場合には、以下の処理が適用される。すなわち、第１アルゴリズムは、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を決定するための入力を受け付ける受付処理（Ｓ７，Ｓ９）を有している。特に、第１アルゴリズムにおける受付処理は、品揃から除外する商品（除外商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける処理（Ｓ７）と、品揃に追加する商品（追加商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける処理（Ｓ９）と、を含んでいる。

また、第１アルゴリズムは、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、品揃推奨情報を生成する推奨処理（Ｓ２）を有している。推奨処理は、第１アルゴリズムが選択される前に実行される処理であるが、第１アルゴリズムが適用される場合に実行される処理であるので、第１アルゴリズムに含まれることとする。

さらに、第１アルゴリズムにおける表示処理では、第１画面Ｄ３と、第２画面Ｄ４と、を個別に表示する（Ｓ６，Ｓ８）。第１画面Ｄ３は、対象店舗２０での品揃からの除外を推奨し得る商品についての品揃推奨情報を表示する画面である。第２画面Ｄ４は、対象店舗２０での品揃への追加を推奨し得る商品についての品揃推奨情報を表示する画面である。

さらに、第１アルゴリズムは、品揃推奨情報に基づいて生成される品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示部３１に表示する出力処理（Ｓ１０、Ｓ１１）を有する。つまり、第１アルゴリズムにおいて、出力部１６にて、クライアント端末３の表示部３１に、除外商品の出力画面Ｄ５を表示する処理（Ｓ１０）、及び追加商品の出力画面Ｄ６を表示する処理（Ｓ１１）が、出力処理に該当する。

一方、第２アルゴリズムが適用されると（Ｓ５：第２アルゴリズム）、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、第３画面Ｄ８（図１０参照）を表示する（Ｓ１２）。第３画面Ｄ８は、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品、及び対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品の両方についての品揃推奨情報を表示する画面である。そして、品揃管理支援システム１０は、受付部１５にて、第３画面Ｄ８上において、品揃から除外する商品（除外商品）、及び品揃に追加する商品（追加商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける（Ｓ１３）。

続いて、第２アルゴリズムでは、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、除外商品の出力画面Ｄ５を表示する（Ｓ１４）。出力画面Ｄ５は、品揃から除外する商品（除外商品）についての品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する画面である。それから、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、追加商品の出力画面Ｄ６を表示する（Ｓ１５）。出力画面Ｄ６は、品揃に追加する商品（追加商品）についての品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する画面である。さらに、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、個別出力画面Ｄ９（図１１参照）を表示する（Ｓ１６）。個別出力画面Ｄ９は、ストア端末４に個別登録される商品であって、品揃から除外する商品（除外商品）、及び品揃に追加する商品（追加商品）についての品揃採用情報を、一覧表示する画面である。

このように、第２アルゴリズムが適用される場合には、以下の処理が適用される。すなわち、第２アルゴリズムは、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を決定するための入力を受け付ける受付処理（Ｓ１３）を有している。特に、第２アルゴリズムにおける受付処理は、品揃から除外する商品（除外商品）と、品揃に追加する商品（追加商品）とについて、同時に、ユーザＵ１の操作を受け付ける。

また、第２アルゴリズムは、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、品揃推奨情報を生成する推奨処理（Ｓ２）を有している。推奨処理は、第２アルゴリズムが選択される前に実行される処理であるが、第２アルゴリズムが適用される場合に実行される処理であるので、第２アルゴリズムに含まれることとする。

さらに、第２アルゴリズムにおける表示処理では、第３画面Ｄ８を表示する（Ｓ１２）。第３画面Ｄ８は、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品、及び対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品の両方についての品揃推奨情報を表示する画面である。つまり、第２アルゴリズムでは、第１アルゴリズムのように、第１画面Ｄ３と第２画面Ｄ４とで分けるのではなく、同一画面（第３画面Ｄ８）中に、除外商品及び追加商品の両方についての品揃推奨情報を表示する。

さらに、第２アルゴリズムは、品揃推奨情報に基づいて生成される品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示部３１に表示する出力処理（Ｓ１４、Ｓ１５）を有する。つまり、第２アルゴリズムにおいて、出力部１６にて、クライアント端末３の表示部３１に、除外商品の出力画面Ｄ５を表示する処理（Ｓ１４）、及び追加商品の出力画面Ｄ６を表示する処理（Ｓ１５）が、出力処理に該当する。

そして、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムにより、出力画面Ｄ５，Ｄ６又は個別出力画面Ｄ９の表示まで終えると、品揃管理支援システム１０は、演算部１３にて、値引き対象の有無を判断する（Ｓ１７）。ここでいう「値引き対象」は、対象店舗２０の品揃から除外した時点より、所定時間（一例として、１週間、２週間又は３週間等）が経過したにも関わらず、在庫がある商品である。すなわち、商品は、品揃から除外されても、顧客が購入されるか廃棄されるかしなければ、対象店舗２０の在庫として存在する。そこで、このような商品があれば、値引き対象として、例えば、「値引き」の対象とすることが好ましい。

値引き対象があれば（Ｓ１７：Ｙｅｓ）、品揃管理支援システム１０は、表示制御部１４にて、クライアント端末３の表示部３１に、値引きリストＤ１０（図１２参照）を表示する（Ｓ１８）。値引きリストＤ１０は、値引き対象と判定された商品を一覧表示する画面である。値引き対象が無ければ（Ｓ１７：Ｎｏ）、品揃管理支援システム１０は、処理Ｓ１８をスキップして、処理を終了する。

また、図２に示すフローチャートは、一例に過ぎず、処理の順番が適宜変更されてもよいし、処理が適宜追加又は削除されてもよい。例えば、第１アルゴリズムにおいて、第１画面Ｄ３を表示する処理（Ｓ６）及び第１画面Ｄ３上での受付処理（Ｓ７）と、第２画面Ｄ４を表示する処理（Ｓ８）及び第２画面Ｄ４上での受付処理（Ｓ９）と、は順番が逆であってもよい。つまり、第２画面Ｄ４を表示する処理（Ｓ８）及び第２画面Ｄ４上での受付処理（Ｓ９）の実行後に、第１画面Ｄ３を表示する処理（Ｓ６）及び第１画面Ｄ３上での受付処理（Ｓ７）が実行されてもよい。

（４．３）表示画面
本実施形態に係る品揃管理支援方法は、コンピュータシステムのグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）上において実現される。以下に、本実施形態に係る品揃管理支援方法において、品揃の更新（見直し）を行う場合の画面遷移の具体例について、図３～図１２を参照して説明する。図３～図１２は、表示部３１に表示される画面の具体例を示しており、領域を示す一点鎖線及び参照符号は説明のために表記しているに過ぎず、実際には、これらの一点鎖線及び参照符号は表示部３１に表示されない。また、表示部３１に表示される各画面上でのボタン等のオブジェクトは、ユーザＵ１による操作（タップ、スワイプ又はドラッグ等）が可能である。また、本実施形態では一例として、ログイン画面Ｄ１等の画面は、いずれも、横方向（水平方向）の寸法が縦方向（垂直方向）の寸法よりも大きい、横長の画面である。

（４．３．１）ログインからアルゴリズムの判定まで
まずは、ユーザＵ１は、品揃管理支援方法を利用するに際して、図３に示す、ログイン画面Ｄ１にて、ログインを行う。

図３に示すログイン画面Ｄ１は、認証ステップにおいてクライアント端末３の表示部３１に表示され、ユーザＵ１がログインするために用いられる画面である。具体的には、ログイン画面Ｄ１は、図３に示すように、店番号入力欄Ｒ１１、従業員番号入力欄Ｒ１２、パスワード入力欄Ｒ１３及びログインボタンＲ１４を含んでいる。店番号入力欄Ｒ１１は、各店舗２に割り当てられた店番号を入力するための入力欄である。従業員番号入力欄Ｒ１２は、店舗２の各従業員（店員）に割り当てられた従業員番号を入力するための入力欄である。パスワード入力欄Ｒ１３は、パスワードを入力するための入力欄である。

ユーザＵ１は、ログイン画面Ｄ１において、店番号入力欄Ｒ１１、従業員番号入力欄Ｒ１２及びパスワード入力欄Ｒ１３に、それぞれ店番号、従業員番号及びパスワードを入力し、ログインボタンＲ１４をタップする。ここで、店番号、従業員番号及びパスワードの認証に成功すれば、ログインが可能となる。本実施形態では、ユーザＵ１が品揃管理支援方法を利用するためには、ユーザＵ１が、少なくとも品揃を更新（決定）する権限を持つことが必要である。そのため、ログインに際しては、従業員番号にて識別されるユーザＵ１が、このような権限を持つ者であることにつき認証が行われる。

ログインに成功すると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、ログイン画面Ｄ１から、図４に示すカテゴリ選択画面Ｄ２へと遷移する。カテゴリ選択画面Ｄ２は、品揃の更新（見直し）を希望する商品のカテゴリ（発注単位）を指定するための画面である。

ところで、本実施形態では、品揃管理支援方法にて表示される画面のうち、ログイン画面Ｄ１以外の画面（カテゴリ選択画面Ｄ２、第１画面Ｄ３及び第２画面Ｄ４等）は全て、以下に説明する基本レイアウトを、共通のレイアウトとして採用している。すなわち、カテゴリ選択画面Ｄ２等の画面は、基本レイアウトとして、画面の縦方向において、第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２及び第３領域の３つの領域に分割されている。

最上段に位置する第１領域Ｒ１は、横方向に長い帯状の領域であって、ユーザＵ１を特定する情報（図４の例では「店長」）、ログアウトするためのログアウトボタンＢ１１、及びメニューを呼び出すためのメニューボタンＢ１２を含んでいる。

第１領域Ｒ１の下方に位置する第２領域Ｒ２は、横方向に長い帯状の領域であって、ステータス領域Ｒ２１、「戻る」ボタンＢ２１及び「次へ」ボタンＢ２２を含んでいる。ステータス領域Ｒ２１は、画面の状態を表す領域である。「戻る」ボタンＢ２１は、１つ前の画面（カテゴリ選択画面Ｄ２ではログイン画面Ｄ１）に戻る（画面遷移する）ためのボタンである。「次へ」ボタンＢ２２は、１つ先の画面（カテゴリ選択画面Ｄ２では第１画面Ｄ３）に進む（画面遷移する）ためのボタンである。

第３領域Ｒ３は、第２領域Ｒ２の下方に位置し、画面（ここではカテゴリ選択画面Ｄ２）の大半を占める領域である。第３領域Ｒ３は、メイン表示欄Ｒ３０を含んでいる。メイン表示欄Ｒ３０は、各画面における主たる情報の表示を行う領域である。

カテゴリ選択画面Ｄ２においては、ステータス領域Ｒ２１には「発注単位選択」との文字列を表示する。

カテゴリ選択画面Ｄ２においては、メイン表示欄Ｒ３０は、商品のカテゴリ（発注単位）を一覧表示する。図４では一例として、「ドライ」、「チルド飲料」、「加工食品」及び「お菓子」等の複数のカテゴリ（発注単位）が、各行ごとに表示されるよう、縦方向に並べてメイン表示欄Ｒ３０内に表示されている。メイン表示欄Ｒ３０は、これら複数のカテゴリに一対一で対応する複数のチェックボックスＢ２０１を含んでいる。ユーザＵ１は、カテゴリ選択画面Ｄ２上で、任意のカテゴリ（発注単位）のチェックボックスＢ２０１をタップすることで、チェックしたカテゴリを、品揃の更新（見直し）の対象として指定する。図４では、指定されたカテゴリ（図４の例では「日配・生鮮」、「酒」）は、例えば、着色等により強調表示され、他のカテゴリとは区別される。さらに、図４においては、メイン表示欄Ｒ３０では、複数のカテゴリの各々について、「発注ダメ判定」、「採用判定」、「発注ダメ入力」及び「採用入力」の進行状態、及び最終更新日等の付帯情報が表示される。

また、カテゴリ選択画面Ｄ２においては、第３領域Ｒ３は、メイン表示欄Ｒ３０の周囲に、サブ表示欄Ｒ３１及びスライドバーＢ３１を含んでいる。サブ表示欄Ｒ３１は、例えば、「品揃を行う発注単位を選択してください」といった操作を案内する情報、及び「分析期間 １０月３１日～１１月０７日」といった内部処理を表す情報等を表示する。スライドバーＢ３１は、メイン表示欄Ｒ３０内の表示を縦方向にスクロールさせるためのオブジェクトである。つまり、ユーザＵ１がスライドバーＢ３１を縦方向にドラッグすることにより、メイン表示欄Ｒ３０内に表示しきれていない表示部分が表示可能となる。

さらに、本実施形態では、「次へ」ボタンＢ２２は、メイン表示欄Ｒ３０に未表示部分がある状態では、例えば、非アクティブ化（一例としてグレーアウト表示）されることで、操作を受け付けない状態となる。つまり、メイン表示欄Ｒ３０に未表示の部分がある場合、この未表示部分が表示されるようにスライドバーＢ３１が操作されて初めて、「次へ」ボタンＢ２２の操作が可能となる。

カテゴリ選択画面Ｄ２において、いずれかのカテゴリ（発注単位）が選択された状態で、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、カテゴリ選択画面Ｄ２から、第１画面Ｄ３、又は第３画面Ｄ８へと遷移する。すなわち、本実施形態に係る品揃管理支援方法では、品揃の更新（見直し）を希望する商品のカテゴリ（発注単位）として、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定された商品のカテゴリに応じて、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムが択一的に適用される。つまり、第１アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリが指定されると第１アルゴリズムが適用され、第２アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリが指定されると第２アルゴリズムが適用される。

そして、第１アルゴリズムが適用されると、表示処理により、図５に示す第１画面Ｄ３が表示部３１に表示され、一方、第２アルゴリズムが適用されると、表示処理により、図１０に示す第３画面Ｄ８が表示部３１に表示される。第１画面Ｄ３及び第３画面Ｄ８は、いずれも、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定された商品のカテゴリについて、対象店舗２０での品揃を推奨し得る品揃推奨情報を表示する画面である。第１画面Ｄ３及び第３画面Ｄ８について詳しくは、それぞれ「（４．３．２）第１アルゴリズム」の欄及び「（４．３．３）第２アルゴリズム」の欄で説明する。

ただし、本実施形態では、ログイン画面Ｄ１からカテゴリ選択画面Ｄ２に直接的に遷移するのではなく、ログイン画面Ｄ１から、トップ画面を介して、カテゴリ選択画面Ｄ２に遷移する。そして、トップ画面は、第１アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの群と、第２アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの群とのいずれかを、選択可能に構成される。言い換えれば、トップ画面では、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとのいずれを適用するかを、ユーザＵ１が指定可能である。ユーザＵ１が、第１アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの群を指定した場合には、カテゴリ選択画面Ｄ２では、第１アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの一覧が表示される。一方、ユーザＵ１が、第２アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの群を指定した場合には、カテゴリ選択画面Ｄ２では、第２アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの一覧が表示される。

したがって、本実施形態では、カテゴリ選択画面Ｄ２に至る前のトップ画面において、予め商品のカテゴリの絞り込みが行われることで、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムが択一的に選択されることになる。図４で例示するカテゴリ選択画面Ｄ２は、トップ画面にて第１アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの群が指定された場合のカテゴリ選択画面Ｄ２である。つまり、図４で例示するカテゴリ選択画面Ｄ２は、第１アルゴリズムに対応付けられた商品のカテゴリの一覧を表示する。

ここにおいて、本実施形態では、複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかは、カテゴリについての品揃の更新周期に基づいて選択される。すなわち、第１アルゴリズムに対応付けられる商品のカテゴリと、第２アルゴリズムに対応付けられる商品のカテゴリとは、品揃の更新（見直し）の周期にて区別されている。本実施形態では、上述したトップ画面にて、第１アルゴリズムに対応する商品のカテゴリの群と、第２アルゴリズムに対応する商品のカテゴリの群とのいずれかが選択されるため、これら２つの群に含まれるカテゴリが品揃の更新周期にて区別される。具体的に、本実施形態では、消費期限又は賞味期限等が長いために品揃の更新周期が比較的長い（一例として１カ月）カテゴリは、第１アルゴリズムに対応付けられる。一方、消費期限又は賞味期限等が短いために品揃の更新周期が比較的短い（一例として１週間）カテゴリは、第２アルゴリズムに対応付けられる。

また、本実施形態では、複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかは、カテゴリについて対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて選択される。すなわち、第１アルゴリズムに対応付けられる商品のカテゴリと、第２アルゴリズムに対応付けられる商品のカテゴリとは、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方にて区別されている。本実施形態では、上述したトップ画面にて、第１アルゴリズムに対応する商品のカテゴリの群と、第２アルゴリズムに対応する商品のカテゴリの群とのいずれかが選択されるため、これら２つの群に含まれるカテゴリがＳＫＵ数等にて区別される。具体的に、本実施形態は、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的多いカテゴリは、第１アルゴリズムに対応付けられ、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的少ないカテゴリは、第２アルゴリズムに対応付けられる。

本実施形態では、上述したように、カテゴリについての品揃の更新周期、及びカテゴリについて対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムに対応付けられるカテゴリが決定されている。

ところで、本実施形態では、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって、品揃推奨情報を表示するタイミングが異なることになる。具体的には、カテゴリ選択画面Ｄ２では、常に全ての商品のカテゴリ（発注単位）が指定（選択）可能というわけではなく、商品のカテゴリによって、指定可能なタイミングが決められている。一例として、発注計画の更新（見直し）の周期が商品のカテゴリごとに決められている場合には、発注計画の更新の周期に合わせて、カテゴリ選択画面Ｄ２にて各カテゴリを指定可能となるタイミングが決められる。例えば、消費期限又は賞味期限等が短いために発注周期が短く（回転が速く）、発注計画の更新（見直し）の周期が１週間の商品のカテゴリについては、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能となるタイミングも１週間周期に設定される。一方、消費期限又は賞味期限等が長いために発注周期が長く（回転が遅く）、発注計画の更新（見直し）の周期が１カ月の商品のカテゴリについては、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能となるタイミングも１カ月周期に設定される。

図４の例では、メイン表示欄Ｒ３０に表示される商品のカテゴリ（発注単位）は、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能となるタイミングにて分類されている。具体的には、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能なタイミングが１カ月周期のカテゴリ（「ドライ」及び「チルド飲料」等）と、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能なタイミングが１週間周期のカテゴリ（「調理麺」及び「調理パン」等）とは、分かれて表示される。その上で、各カテゴリのチェックボックスＢ２０１は、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能となるタイミング以外では、非アクティブ化（一例としてグレーアウト表示）されることで、操作を受け付けない状態となる。

つまり、各カテゴリのチェックボックスＢ２０１は、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能となるタイミングでのみ、指定するための操作を受付可能となる。そして、各カテゴリについて表示処理にて品揃推奨情報が表示されるためには、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定されることが必須であるので、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定可能となるタイミングは、品揃推奨情報を表示するタイミングに相当する。結果的に、表示処理では、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって、品揃推奨情報を表示するタイミングが異なる。

（４．３．２）第１アルゴリズム
次に、第１アルゴリズムが適用された場合の、表示部３１に表示される画面の具体例について、図５～図９を参照して説明する。本実施形態では、上述したように、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、消費期限又は賞味期限等が長いために品揃の更新周期が比較的長いカテゴリである場合に、第１アルゴリズムが適用される。さらに、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的多いカテゴリである場合に、第１アルゴリズムが適用される。

図５に示す第１画面Ｄ３は、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定された商品のカテゴリについて、対象店舗２０での品揃を推奨し得る品揃推奨情報を表示する画面である。特に、第１画面Ｄ３は、品揃推奨情報のうち、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品（除外商品）についての品揃推奨情報を表示する画面である。第１画面Ｄ３は、カテゴリ選択画面Ｄ２と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、カテゴリ選択画面Ｄ２と相違する。

すなわち、第１画面Ｄ３においては、第２領域Ｒ２は、ステータス領域Ｒ２１、「戻る」ボタンＢ２１及び「次へ」ボタンＢ２２に加えて、「中止」ボタンＢ２３を更に含んでいる。「中止」ボタンＢ２３は、処理を中止するためのボタンである。ステータス領域Ｒ２１には「発注ダメ判定＞採用判定＞発注ダメ入力＞採用入力」との文字列を表示し、そのうち「発注ダメ判定」を強調表示する。このようなステータス領域Ｒ２１は、「発注ダメ判定」、「採用判定」、「発注ダメ入力」、「採用入力」の４つの状態のうち、現在の画面（第１画面Ｄ３）が「発注ダメ判定」のための画面であることを意味する。

また、第１画面Ｄ３においては、メイン表示欄Ｒ３０は、品揃推奨情報のうち、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品（除外商品）についての品揃推奨情報を表示する。図５では一例として、商品名が「ＡＡＡＡＡＡＡ」、「ＢＢＢＢＢＢＢ」及び「ＣＣＣＣＣＣＣ」等の複数の商品（除外商品）が、各行ごとに表示されるよう、縦方向に並べてメイン表示欄Ｒ３０内に表示されている。

メイン表示欄Ｒ３０は、これら複数の商品に一対一で対応する複数の非除外ボタンＢ３０１、複数の除外ボタンＢ３０２及び複数の保存ボタンＢ３０３を含んでいる。第１画面Ｄ３は、これら非除外ボタンＢ３０１及び除外ボタンＢ３０２により、品揃から除外する商品（除外商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける。除外ボタンＢ３０２が選択されることで、対応する商品を品揃から除外するという「除外商品」としての推奨が採用される。一方、非除外ボタンＢ３０１が選択されることで、対応する商品を品揃から除外するという「除外商品」としての推奨が非採用となる。つまり、第１画面Ｄ３に表示される複数の商品のうち、対応する除外ボタンＢ３０２が選択されている商品のみが、「除外商品」として対象店舗２０の品揃から除外される。本実施形態では、除外ボタンＢ３０２がデフォルトで選択されており、ユーザＵ１が、非除外ボタンＢ３０１をタップすることで、非除外ボタンＢ３０１が選択されることになる。

また、第１アルゴリズムにおける表示処理では、対象店舗２０での品揃からの除外を推奨し得る商品のうち、保存指定がされた商品については品揃推奨情報を表示せず、保存指定がされていない商品については品揃推奨情報を表示する。すなわち、第１画面Ｄ３に表示される除外商品のうち、保存指定がされた商品については、次回以降の第１画面Ｄ３においては、品揃推奨情報として表示されない。本実施形態では一例として、保存指定の手段として、保存ボタンＢ３０３が用いられる。つまり、ユーザＵ１は、保存ボタンＢ３０３をタップすることで、この保存ボタンＢ３０３に対応する商品については、次回以降の表示処理にて表示される第１画面Ｄ３に表示されなくなる。さらに、本実施形態では、保存ボタンＢ３０３が操作された商品については、自動的に、非除外ボタンＢ３０１が選択されて、除外ボタンＢ３０２が選択できない状態（非アクティブ）となる。

保存指定の解除は、例えば、メンテナンス画面にて行われる。つまり、メンテナンス画面では、保存指定されている商品の一覧が表示され、保存指定を解除する商品を選択する操作がなされることで、この商品についての保存指定が解除される。保存指定が解除された商品については、次回以降の第１画面Ｄ３において、品揃推奨情報として表示され得る。

さらに、第１アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報と、対象店舗２０での品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、品揃推奨情報を表示する。すなわち、第１画面Ｄ３においては、品揃推奨情報は、品揃推奨情報で対象店舗２０について推奨し得る品揃と、対象店舗２０での現状の品揃と、の差分を特定可能な態様で表示される。本実施形態では一例として、第１画面Ｄ３は、対象店舗２０の品揃に含まれないことを推奨し得る商品のうち、対象店舗２０の現状の品揃に含まれる商品のみを、除外商品として表示する。言い換えれば、第１画面Ｄ３は、品揃推奨情報と品揃実績情報との差分に相当する「除外商品」のみを表示することで、品揃推奨情報と品揃実績情報との差分を特定可能な態様での品揃推奨情報の表示を実現する。

第１アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由に関する理由情報を、表示部３１に更に表示する。すなわち、第１画面Ｄ３においては、品揃推奨情報に加えて、この品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由を表す理由情報が表示される。具体的には、第１画面Ｄ３のメイン表示欄Ｒ３０に、「除外商品」として推奨し得るに至った理由が「判定理由」として、商品ごとに表示される。判定理由は、一例として、何らかの理由で発注が停止された「発注停止」、又は、学習済みモデルを用いた推奨処理にて低評価となった「ＡＩ低評価商品」等を含む。さらに、図５の例では、第１画面Ｄ３は、理由情報として商品ごとの「売上指数」が表示されている。ここでいう売上指数は、品揃に含まれることによる対象店舗２０の売上高等の経営指標に相当する指数であって、売上指数が高いほど、経営指標の向上につながることを意味する。つまり、図５に例示するような、売上指数が「－０．３」又は「０．４」といった商品については、品揃に含まれることによる経営指標の向上への期待値が低い。

また、第１アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報を、品揃の提案対象となる商品の陳列スペースごとに分類して表示する。すなわち、第１画面Ｄ３においては、品揃推奨情報に含まれる複数の商品は、その陳列スペース（モジュール）ごとに分類して表示されている。ここでいう「陳列スペース」は、対象店舗２０において商品が陳列されるスペースであって、例えば、陳列棚単位で指定される。具体的には、第１画面Ｄ３のメイン表示欄Ｒ３０に、「除外商品」として推奨し得る商品が、一例として、「スナック棚１」及び「スナック棚２」といった陳列スペース（モジュール）ごとに分類して表示されている。

また、第１アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報を、品揃の提案対象となる商品のカテゴリごとに分類して表示する。すなわち、第１画面Ｄ３においては、品揃推奨情報に含まれる複数の商品は、そのカテゴリ（中分類）ごとに分類して表示されている。ここでいう「カテゴリ」は、中カテゴリ（「お菓子」等）を更に複数に分類する小カテゴリである。具体的には、第１画面Ｄ３のメイン表示欄Ｒ３０に、「除外商品」として推奨し得る商品が、一例として、「袋スナック」及び「箱スナック」といったカテゴリ（中分類）ごとに分類して表示されている。ここで、カテゴリごとの分類は、陳列スペースごとの分類の下位の位置づけとなる。そのため、例えば、「スナック棚１」という陳列スペース（モジュール）の中に、「袋スナック」及び「箱スナック」といった複数のカテゴリ（中分類）が含まれる。

また、第１画面Ｄ３においては、第３領域Ｒ３は、メイン表示欄Ｒ３０の周囲に、サブ表示欄Ｒ３１及びスライドバーＢ３１に加えて、タブ領域Ｒ３２を含んでいる。サブ表示欄Ｒ３１は、例えば、「ＡＩの判断を参考に判定を行ってください」といった操作を案内する情報、及び「商品総数 ７０」といった情報等を表示する。タブ領域Ｒ３２には、現在選択中の商品、つまり品揃の提案対象となる商品のカテゴリ（発注単位）が表示される。タブ領域Ｒ３２を操作することで、品揃の提案対象となる商品のカテゴリ（発注単位）の切り替えが可能である。

第１画面Ｄ３において、全ての商品について非除外ボタンＢ３０１又は除外ボタンＢ３０２が選択された状態で、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、第１画面Ｄ３から第２画面Ｄ４へと遷移する。このとき、第１画面Ｄ３に表示されている複数の商品のうち、対応する除外ボタンＢ３０２が選択されている商品のみを「除外商品」として、対象店舗２０の品揃から除外することが確定する。これのようにして、確定した「除外商品」についての品揃推奨情報が、品揃採用情報となる。つまり、受付処理を経て、品揃推奨情報に基づく品揃採用情報が生成される。

図６に示す第２画面Ｄ４は、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定された商品のカテゴリについて、対象店舗２０での品揃を推奨し得る品揃推奨情報を表示する画面である。特に、第２画面Ｄ４は、品揃推奨情報のうち、対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品（追加商品）についての品揃推奨情報を表示する画面である。第２画面Ｄ４は、第１画面Ｄ３と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、第１画面Ｄ３と相違する。

すなわち、第２画面Ｄ４においては、ステータス領域Ｒ２１には「発注ダメ判定＞採用判定＞発注ダメ入力＞採用入力」との文字列を表示し、そのうち「採用判定」を強調表示する。このようなステータス領域Ｒ２１は、「発注ダメ判定」、「採用判定」、「発注ダメ入力」、「採用入力」の４つの状態のうち、現在の画面（第２画面Ｄ４）が「採用判定」のための画面であることを意味する。

また、第２画面Ｄ４においては、メイン表示欄Ｒ３０は、品揃推奨情報のうち、対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品（追加商品）についての品揃推奨情報を表示する。図６では一例として、商品名が「ＡＡＡＢＢＢ」、「ＣＣＣＤＤＤ」及び「ＥＥＥＦＦＦ」等の複数の商品（追加商品）が、各行ごとに表示されるよう、縦方向に並べてメイン表示欄Ｒ３０内に表示されている。

メイン表示欄Ｒ３０は、非除外ボタンＢ３０１、除外ボタンＢ３０２及び保存ボタンＢ３０３に代えて、これら複数の商品に一対一で対応する複数の追加ボタンＢ４０１及び複数の非追加ボタンＢ４０２を含んでいる。第２画面Ｄ４は、これら追加ボタンＢ４０１及び非追加ボタンＢ４０２により、品揃に追加する商品（追加商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける。追加ボタンＢ４０１が選択されることで、対応する商品を品揃に追加するという「追加商品」としての推奨が採用される。一方、非追加ボタンＢ４０２が選択されることで、対応する商品を品揃に追加するという「追加商品」としての推奨が非採用となる。つまり、第２画面Ｄ４に表示される複数の商品のうち、対応する追加ボタンＢ４０１が選択されている商品のみが、「追加商品」として対象店舗２０の品揃に追加される。本実施形態では、追加ボタンＢ４０１及び非追加ボタンＢ４０２はいずれもデフォルトで非選択であって、ユーザＵ１が、追加ボタンＢ４０１又は非追加ボタンＢ４０２をタップすることで、追加ボタンＢ４０１又は非追加ボタンＢ４０２が選択されることになる。

また、第２画面Ｄ４においては、商品の表示態様については、第１画面Ｄ３とほぼ共通である。つまり、第２画面Ｄ４においては、品揃推奨情報は、品揃推奨情報で対象店舗２０について推奨し得る品揃と、対象店舗２０での現状の品揃と、の差分を特定可能な態様で表示される。本実施形態では一例として、第２画面Ｄ４は、対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得る商品のうち、対象店舗２０の現状の品揃に含まれない商品のみを、追加商品として表示する。言い換えれば、第２画面Ｄ４は、品揃推奨情報と品揃実績情報との差分に相当する「追加商品」のみを表示することで、品揃推奨情報と品揃実績情報との差分を特定可能な態様での品揃推奨情報の表示を実現する。

さらに、第２画面Ｄ４においては、品揃推奨情報に加えて、この品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由を表す理由情報が表示される。ただし、第２画面Ｄ４においては、理由情報に加えて、特定の商品については、強調マークＢ４０３を付すことによって、他の商品に比べて目立つような表示態様を採用する。つまり、第１アルゴリズムにおける表示処理では、判定条件を満たす商品について、判定条件を満たさない商品とは異なる態様で品揃推奨情報を表示する。図６の例では、商品名が「ＩＩＩＪＪＪ」である商品等は、判定条件を満たすため、商品名が「ＥＥＥＦＦＦ」である商品等と区別可能となるように、強調マークＢ４０３が付されている。

ここで、判定条件は、商品の売れ行きに関する売行指数についての売行条件を含む。ここでいう売行指数は、品揃に含まれることによる対象店舗２０の売上高等の経営指標に相当する指数であって、売行指数が高いほど、経営指標の向上につながることを意味する。一例として、対象店舗２０以外の店舗２での売れ筋商品である「他店売れ筋」、又は対象店舗２０での過去の売れ筋商品である「実績高」等の商品については、売行指数が閾値より高く、売行条件を満たすことになる。したがって、図６の例では、判定理由が「他店売れ筋」又は「実績高」の商品については、判定条件を満たすと判定され、強調マークＢ４０３により他の商品とは異なる態様で表示されている。

また、第２画面Ｄ４においては、品揃推奨情報に含まれる複数の商品は、その陳列スペース（モジュール）ごとに分類して表示されている。さらに、第２画面Ｄ４においては、品揃推奨情報に含まれる複数の商品は、そのカテゴリ（中分類）ごとに分類して表示されている。

ところで、第２画面Ｄ４においては、メイン表示欄Ｒ３０には、カテゴリ（中分類）ごとに、「採用目安」として採用の目安となるＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が表示されている。特に、第２画面Ｄ４は、品揃推奨情報のうち、対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品（追加商品）についての品揃推奨情報を表示する画面であるところ、「採用目安」は、「追加商品」として採用すべきＳＫＵ数及び／又はアイテム数である。図６では一例として、「コーヒー」というカテゴリ（中分類）について、「追加商品」として採用すべきＳＫＵ数が「６」であるため、「採用目安」に「６ＳＫＵ」と表示されている。この場合、「コーヒー」というカテゴリ（中分類）に含まれる「ＡＡＡＢＢＢ」～「ＫＫＫＬＬＬ」の６つの商品のうち、「６ＳＫＵ」、つまり６つの商品を追加商品として採用することが、目安として示される。すなわち、第１アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報で推奨される品揃の採用数の目安となる目安情報を、表示部３１に更に表示する。

ただし、目安情報は、あくまで品揃の採用数の目安に過ぎず、ユーザＵ１が、品揃推奨情報の採否を決定する際に参考にする情報である。そのため、ユーザＵ１は、品揃推奨情報の採否を決定するに際して、目安情報としてのＳＫＵ数よりも多い、又は少ないＳＫＵ数の商品を、品揃推奨情報として採用してもよい。

本実施形態では一例として、第２画面Ｄ４に表示される商品のＳＫＵ数が、目安情報（採用目安）として規定されるＳＫＵ数を基準に決められている。つまり、第２画面Ｄ４に表示される、「追加商品」として推奨し得る商品のＳＫＵ数は、少なくとも採用目安としてのＳＫＵ数に関連した数となる。ただし、判定理由が「新商品」である商品については、採用目安にかかわらず、「追加商品」として推奨し得る商品が第２画面Ｄ４に表示される。その結果、第２画面Ｄ４に表示される商品のＳＫＵ数は、目安情報（採用目安）として規定されるＳＫＵ数を上回る場合がある。このように、表示処理では、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由（判定理由）によって、品揃推奨情報に含まれるカテゴリのＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が異なる場合がある。つまり、本実施形態では、判定理由が「新商品」であれば、他の判定理由（「キャンペーン」等）の商品よりもＳＫＵ数及び／又はアイテム数が多くなる。

第２画面Ｄ４において、全ての商品について追加ボタンＢ４０１又は非追加ボタンＢ４０２が選択された状態で、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、第２画面Ｄ４から除外商品の出力画面Ｄ５へと遷移する。このとき、第２画面Ｄ４に表示されている複数の商品のうち、対応する追加ボタンＢ４０１が選択されている商品のみを「追加商品」として、対象店舗２０の品揃に追加することが確定する。これのようにして、確定した「追加商品」についての品揃推奨情報が、品揃採用情報となる。つまり、受付処理を経て、品揃推奨情報に基づく品揃採用情報が生成される。

図７に示す出力画面Ｄ５は、品揃から除外する商品（除外商品）についての品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する画面である。つまり、第１画面Ｄ３において、対応する除外ボタンＢ３０２が選択されることで、対象店舗２０の品揃から除外することが確定した「除外商品」に関する情報を、出力画面Ｄ５で表示する。そして、出力画面Ｄ５の表示態様は、ストア端末４の読取機４１にて読取可能な態様である。本実施形態では一例として、バーコードリーダからなる読取機４１で読取可能となるように、出力画面Ｄ５は、「除外商品」としての商品の商品情報を表すバーコードＢ５０１を、一覧表示する。

出力画面Ｄ５は、第２画面Ｄ４と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、第２画面Ｄ４と相違する。すなわち、出力画面Ｄ５においては、ステータス領域Ｒ２１には「発注ダメ判定＞採用判定＞発注ダメ入力＞採用入力」との文字列を表示し、そのうち「発注ダメ入力」を強調表示する。このようなステータス領域Ｒ２１は、「発注ダメ判定」、「採用判定」、「発注ダメ入力」、「採用入力」の４つの状態のうち、現在の画面（出力画面Ｄ５）が「発注ダメ入力」のための画面であることを意味する。

また、出力画面Ｄ５においては、メイン表示欄Ｒ３０は、対象店舗２０の品揃から除外する商品（除外商品）についての品揃採用情報を、除外商品のリストとして表示する。ここで、除外商品のリストは、上述したように、「除外商品」としての商品の商品情報を、読取機４１にて読取可能な態様であるバーコードＢ５０１として一覧表示する。したがって、ユーザＵ１は、出力画面Ｄ５が表示された状態で、ストア端末４の読取機４１を操作し、出力画面Ｄ５に表示されているバーコードＢ５０１を順次読み取ることにより、出力画面Ｄ５に表示される除外商品の情報をストア端末４に取り込む。つまり、ストア端末４は、読取機４１を使用して、クライアント端末３から、対象店舗２０の品揃に係る情報（追加商品の情報）をオフラインで取得する。これにより、品揃管理支援案方法にて提案される品揃は、対象店舗２０における商品の発注計画に反映されることになる。

また、出力画面Ｄ５においては、サブ表示欄Ｒ３１は、例えば、「全てのバーコードをスキャンしてください」といった操作を案内する情報、及び「商品総数 ７０」といった情報等を表示する。さらに、出力画面Ｄ５においては、第３領域Ｒ３は、スライドバーＢ３１に代えて、ページ戻しボタンＢ３２及びページ送りボタンＢ３３を含んでいる。ページ戻しボタンＢ３２及びページ送りボタンＢ３３は、メイン表示欄Ｒ３０内の表示ページを切り替えるためのオブジェクトである。つまり、ユーザＵ１がページ戻しボタンＢ３２又はページ送りボタンＢ３３をタップすることにより、メイン表示欄Ｒ３０内に表示しきれていない表示部分が表示可能となる。

さらに、出力画面Ｄ５では、「次へ」ボタンＢ２２は、メイン表示欄Ｒ３０に未表示部分がある状態では、例えば、非アクティブ化（一例としてグレーアウト表示）されることで、操作を受け付けない状態となる。つまり、メイン表示欄Ｒ３０に未表示の部分がある場合、この未表示部分が表示されるようにページ送りボタンＢ３３が操作されて初めて、「次へ」ボタンＢ２２の操作が可能となる。

出力画面Ｄ５において、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、除外商品の出力画面Ｄ５から追加商品の出力画面Ｄ６へと遷移する。

図８に示す出力画面Ｄ６は、品揃に追加する商品（追加商品）についての品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する画面である。つまり、第２画面Ｄ４において、対応する追加ボタンＢ４０１が選択されることで、対象店舗２０の品揃に追加することが確定した「追加商品」に関する情報を、出力画面Ｄ６で表示する。そして、出力画面Ｄ６の表示態様は、出力画面Ｄ５と同様に、ストア端末４の読取機４１にて読取可能な態様である。つまり、本実施形態では一例として、バーコードリーダからなる読取機４１で読取可能となるように、出力画面Ｄ６は、「追加商品」としての商品の商品情報を表すバーコードＢ６０１を、一覧表示する。

追加商品の出力画面Ｄ６は、除外商品の出力画面Ｄ５と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、出力画面Ｄ５と相違する。すなわち、出力画面Ｄ６においては、ステータス領域Ｒ２１には「発注ダメ判定＞採用判定＞発注ダメ入力＞採用入力」との文字列を表示し、そのうち「採用入力」を強調表示する。このようなステータス領域Ｒ２１は、「発注ダメ判定」、「採用判定」、「発注ダメ入力」、「採用入力」の４つの状態のうち、現在の画面（出力画面Ｄ６）が「採用入力」のための画面であることを意味する。

また、出力画面Ｄ６においては、メイン表示欄Ｒ３０は、対象店舗２０の品揃に追加する商品（追加商品）についての品揃採用情報を、追加商品のリストとして表示する。ここで、追加商品のリストは、上述したように、「追加商品」としての商品の商品情報を、読取機４１にて読取可能な態様であるバーコードＢ６０１として一覧表示する。したがって、ユーザＵ１は、出力画面Ｄ６が表示された状態で、ストア端末４の読取機４１を操作し、出力画面Ｄ６に表示されているバーコードＢ６０１を順次読み取ることにより、出力画面Ｄ６に表示される追加商品の情報をストア端末４に取り込む。つまり、ストア端末４は、読取機４１を使用して、クライアント端末３から、対象店舗２０の品揃に係る情報（追加商品の情報）をオフラインで取得する。これにより、品揃管理支援案方法にて提案される品揃は、対象店舗２０における商品の発注計画に反映されることになる。

また、出力画面Ｄ６においては、第２領域Ｒ２は、「次へ」ボタンＢ２２に代えて、「完了」ボタンＢ２４を含んでいる。出力画面Ｄ６において、「完了」ボタンＢ２４がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、追加商品の出力画面Ｄ６からトップ画面へと遷移する。

ところで、出力画面Ｄ５，Ｄ６を利用して、クライアント端末３から、対象店舗２０の品揃に係る情報（追加商品の情報）をストア端末４に取り込むには、ユーザＵ１のストア端末４の操作が必要である。そこで、本実施形態では、出力画面Ｄ５，Ｄ６の各々を表示する前に、図９に示すような、ガイダンス画面Ｄ７を、クライアント端末３の表示部３１に表示することが好ましい。

ガイダンス画面Ｄ７は、出力画面Ｄ５と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、出力画面Ｄ５と相違する。すなわち、ガイダンス画面Ｄ７においては、第２領域Ｒ２のステータス領域Ｒ２１の表示は省略される。また、ガイダンス画面Ｄ７においては、第３領域Ｒ３には、メイン表示欄Ｒ３０のみが表示され、その他（サブ表示欄Ｒ３１等）の表示は省略される。

ガイダンス画面Ｄ７のメイン表示欄Ｒ３０には、例えば、「以下の手順でストコンを操作してください」といったストア端末４の操作を案内する情報、及び「次へ」ボタンＢ７０１が表示される。ここで、出力画面Ｄ５を表示する手前、つまり、第２画面Ｄ４と出力画面Ｄ５との間に表示されるガイダンス画面Ｄ７では、出力画面Ｄ５を表示中におけるストア端末４の操作に関する情報が表示される。出力画面Ｄ６を表示する手前、つまり、出力画面Ｄ５と出力画面Ｄ６との間に表示されるガイダンス画面Ｄ７では、出力画面Ｄ６を表示中におけるストア端末４の操作に関する情報が表示される。ガイダンス画面Ｄ７においては、メイン表示欄Ｒ３０中の「次へ」ボタンＢ７０１がタップされることで、メイン表示欄Ｒ３０に表示される情報が更新される。

（４．３．３）第２アルゴリズム
次に、第２アルゴリズムが適用された場合の、表示部３１に表示される画面の具体例について、図１０及び図１１を参照して説明する。本実施形態では、上述したように、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、消費期限又は賞味期限等が短いために品揃の更新周期が比較的短いカテゴリである場合に、第２アルゴリズムが適用される。さらに、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的少ないカテゴリである場合に、第２アルゴリズムが適用される。

図１０に示す第３画面Ｄ８は、カテゴリ選択画面Ｄ２にて指定された商品のカテゴリについて、対象店舗２０での品揃を推奨し得る品揃推奨情報を表示する画面である。特に、第３画面Ｄ８は、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品、及び対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品の両方についての品揃推奨情報を表示する画面である。第３画面Ｄ８は、第２画面Ｄ４と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、第２画面Ｄ４と相違する。

すなわち、第３画面Ｄ８においては、ステータス領域Ｒ２１には「発注ダメ・採用判定＞発注ダメ入力＞採用入力＞米飯入力」との文字列を表示し、そのうち「発注ダメ・採用判定」を強調表示する。このようなステータス領域Ｒ２１は、「発注ダメ・採用判定」、「発注ダメ入力」、「採用入力」、「米飯入力」の４つの状態のうち、現在の画面（第３画面Ｄ８）が「発注ダメ・採用判定」のための画面であることを意味する。

また、第３画面Ｄ８においては、メイン表示欄Ｒ３０は、対象店舗２０の品揃からの「除外」を推奨し得る商品（除外商品）、及び対象店舗２０の品揃への「追加」を推奨し得る商品（追加商品）の両方についての品揃推奨情報を表示する。図１０では一例として、商品名が「ＡＢＣＤＥＦ」、「ＢＣＤＥＦＧ」及び「ＣＤＥＦＧＨ」等の複数の商品が、各行ごとに表示されるよう、縦方向に並べてメイン表示欄Ｒ３０内に表示されている。

メイン表示欄Ｒ３０は、追加ボタンＢ４０１及び非追加ボタンＢ４０２に代えて、これら複数の商品に一対一で対応する複数の「あり」ボタンＢ８０１及び複数の「なし」ボタンＢ８０２を含んでいる。第３画面Ｄ８は、これら「あり」ボタンＢ８０１及び「なし」ボタンＢ８０２により、品揃から除外する商品（除外商品）及び品揃に追加する商品（追加商品）の採否に係るユーザＵ１の操作を受け付ける。「あり」ボタンＢ８０１が選択されることで、対応する商品を品揃に追加するという「追加商品」としての推奨が採用される。一方、「なし」ボタンＢ８０２が選択されることで、対応する商品を品揃から除外するという「除外商品」としての推奨が採用される。また、「あり」ボタンＢ８０１及び「なし」ボタンＢ８０２のいずれも非選択であれば、対応する商品については「除外商品」及び「追加商品」のいずれとしての推奨も非採用となる。つまり、第３画面Ｄ８に表示される複数の商品のうち、対応する「あり」ボタンＢ８０１が選択されている商品のみが、「追加商品」として対象店舗２０の品揃に追加される。また、第３画面Ｄ８に表示される複数の商品のうち、対応する「なし」ボタンＢ８０２が選択されている商品のみが、「除外商品」として対象店舗２０の品揃から除外される。本実施形態では、「あり」ボタンＢ８０１及び「なし」ボタンＢ８０２はいずれもデフォルトで非選択であって、ユーザＵ１が、「あり」ボタンＢ８０１又は「なし」ボタンＢ８０２をタップすることで、「あり」ボタンＢ８０１又は「なし」ボタンＢ８０２が選択されることになる。

また、第３画面Ｄ８においては、第１画面Ｄ３及び第２画面Ｄ４と異なり、品揃推奨情報は、品揃推奨情報で対象店舗２０について推奨し得る品揃と、対象店舗２０での現状の品揃と、の差分を特定可能な態様で表示されない。つまり、第１画面Ｄ３では、対象店舗２０の品揃に含まれないことを推奨し得る商品のうち、対象店舗２０の現状の品揃に含まれる商品のみを、除外商品として表示する。第２画面Ｄ４では、対象店舗２０の品揃に含まれることを推奨し得る商品のうち、対象店舗２０の現状の品揃に含まれない商品のみを、追加商品として表示する。これに対して、第３画面Ｄ８においては、対象店舗２０の現状の品揃に含まれるか否かにかかわらず、「除外商品」及び「追加商品」として推奨し得る全ての商品を表示する。すなわち、第２アルゴリズムにおける表示処理では、対象店舗２０で取扱可能な全ての商品について、品揃推奨情報を表示する。

言い換えれば、第２アルゴリズムの表示処理にて表示される第３画面Ｄ８は、品揃推奨情報と品揃実績情報との差分にかかわらず、「除外商品」として推奨し得る商品、及び「追加商品」として推奨し得る商品の全てについて、品揃推奨情報として表示する。つまり、第２アルゴリズムは、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的少ないカテゴリである場合に適用されるので、全ての商品について表示されても、ユーザＵ１の確認負担を小さく抑えられる。

ところで、第３画面Ｄ８においては、メイン表示欄Ｒ３０における商品（除外商品及び追加商品）の表示は、ランキング順とされている。具体的には、カテゴリ（中分類）が共通である複数の商品は、第３画面Ｄ８のメイン表示欄Ｒ３０において、売上指数が高い商品ほど上方に位置するように、カテゴリ（中分類）ごとにランキング順にソートされている。これにより、ユーザＵ１においては、ランキング上位又は下位の商品について、積極的に品揃推奨情報を採用しやすくなる。

また、第３画面Ｄ８においては、メイン表示欄Ｒ３０には、商品ごとに「現状」として、対象店舗２０での現在の取り扱いの有無が表示されている。例えば、対象店舗２０での現状の品揃に含まれる商品については「現状」として「あり」が表示され、対象店舗２０での現状の品揃に含まれない商品については「現状」として「自店なし」が表示される。

さらに、第３画面Ｄ８においては、品揃推奨情報に加えて、この品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由を表す理由情報が表示される。さらに、第３画面Ｄ８においては、理由情報に加えて、特定の商品については、強調マークＢ８０３を付すことによって、他の商品に比べて目立つような表示態様を採用する。つまり、第２アルゴリズムにおける表示処理では、判定条件を満たす商品について、判定条件を満たさない商品とは異なる態様で品揃推奨情報を表示する。

また、第３画面Ｄ８においては、品揃推奨情報に含まれる複数の商品は、その陳列スペース（モジュール）ごとに分類して表示されている。さらに、第３画面Ｄ８においては、品揃推奨情報に含まれる複数の商品は、そのカテゴリ（中分類）ごとに分類して表示されている。

さらに、第３画面Ｄ８においては、メイン表示欄Ｒ３０には、カテゴリ（中分類）ごとに、「採用目安」として採用の目安となるＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が表示されている。すなわち、第２アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報で推奨される品揃の採用数の目安となる目安情報を、表示部３１に更に表示する。

本実施形態では一例として、第３画面Ｄ８に表示される商品のＳＫＵ数が、目安情報（採用目安）として規定されるＳＫＵ数を基準に決められている。つまり、第３画面Ｄ８に表示される、「追加商品」として推奨し得る商品のＳＫＵ数は、少なくとも採用目安としてのＳＫＵ数に関連した数となる。ただし、判定理由が「新商品」である商品については、採用目安にかかわらず、「追加商品」として推奨し得る商品が第３画面Ｄ８に表示される。その結果、第３画面Ｄ８に表示される商品のＳＫＵ数は、目安情報（採用目安）として規定されるＳＫＵ数を上回る場合がある。このように、表示処理では、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由（判定理由）によって、品揃推奨情報に含まれるカテゴリのＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が異なる場合がある。

さらに、第３画面Ｄ８では、「次へ」ボタンＢ２２は、メイン表示欄Ｒ３０に未表示部分がある状態では、例えば、非アクティブ化（一例としてグレーアウト表示）されることで、操作を受け付けない状態となる。つまり、メイン表示欄Ｒ３０に未表示の部分がある場合、この未表示部分が表示されるようにスライドバーＢ３１が操作されて初めて、「次へ」ボタンＢ２２の操作が可能となる。

第３画面Ｄ８において、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、第３画面Ｄ８から、除外商品の出力画面Ｄ５（図７参照）へと遷移する。さらに、除外商品の出力画面Ｄ５において、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、出力画面Ｄ５から、追加商品の出力画面Ｄ６（図８参照）へと遷移する。これら出力画面Ｄ５，Ｄ６の表示態様は、第１アルゴリズムとほぼ共通である。

ただし、第２アルゴリズムにおいては、出力画面Ｄ６の第２領域Ｒ２は、「完了」ボタンＢ２４に代えて、「次へ」ボタンＢ２２を含んでいる。出力画面Ｄ６において、「次へ」ボタンＢ２２がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、追加商品の出力画面Ｄ６から個別出力画面Ｄ９へと遷移する。

図１１に示す個別出力画面Ｄ９は、ストア端末４に個別登録される商品であって、品揃から除外する商品（除外商品）、及び品揃に追加する商品（追加商品）についての品揃採用情報を、一覧表示する画面である。個別出力画面Ｄ９は、出力画面Ｄ５，Ｄ６とは異なり、品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能でない態様で表示する画面である。つまり、個別出力画面Ｄ９は、品揃採用情報を表示するものの、追加商品については「あり」、除外商品については「なし」の表記によって表示するメモ画面として機能する。要するに、ユーザＵ１においては、メモ画面としての個別出力画面Ｄ９を見ながら、品揃採用情報をストア端末４へ手入力することにより、個別出力画面Ｄ９に表示される商品の情報をストア端末４に取り込む。これにより、品揃管理支援案方法にて提案される品揃は、対象店舗２０における商品の発注計画に反映されることになる。

個別出力画面Ｄ９は、追加商品の出力画面Ｄ６と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、出力画面Ｄ６と相違する。すなわち、個別出力画面Ｄ９においては、ステータス領域Ｒ２１には「発注ダメ・採用判定＞発注ダメ入力＞採用入力＞米飯入力」との文字列を表示し、そのうち「米飯入力」を強調表示する。このようなステータス領域Ｒ２１は、「発注ダメ判定・採用判定」、「発注ダメ入力」、「採用入力」、「米飯入力」の４つの状態のうち、現在の画面（個別出力画面Ｄ９）が「米飯入力」のための画面であることを意味する。ここで、「米飯」としているのは、本実施形態では一例として、「おにぎり」等の「米飯」のカテゴリの商品が、個別出力画面Ｄ９を用いた、ストア端末４への個別登録の対象であるためである。さらに、サブ表示欄Ｒ３１は、例えば、「米飯はリストを参考にストコンに反映してください」といったストア端末４の操作を案内する情報、及び「商品総数 ４０」といった情報等を表示する。

また、個別出力画面Ｄ９においては、メイン表示欄Ｒ３０は、商品ごとにチェックボックスＢ９０１を表示する。ユーザＵ１は、個別出力画面Ｄ９を見ながら、ストア端末４に入力（登録）が完了した商品のチェックボックスＢ９０１をタップすることで、入力済みであることを記録として残すことが可能である。図１１では、入力（登録）済みの商品（図１１の例では「ＡＢＣＤＥＦ」、「ＩＪＫＬＭＮ」等）は、例えば、着色等により強調表示され、他の商品とは区別される。

さらに、個別出力画面Ｄ９では、「完了」ボタンＢ２４は、メイン表示欄Ｒ３０に未表示部分がある状態では、例えば、非アクティブ化（一例としてグレーアウト表示）されることで、操作を受け付けない状態となる。つまり、メイン表示欄Ｒ３０に未表示の部分がある場合、この未表示部分が表示されるようにページ送りボタンＢ３３が操作されて初めて、「完了」ボタンＢ２４の操作が可能となる。

個別出力画面Ｄ９において、「完了」ボタンＢ２４がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、個別出力画面Ｄ９からトップ画面へと遷移する。

（４．３．４）値引きリスト
次に、値引き対象があった場合の、表示部３１に表示される画面の具体例について、図１２を参照して説明する。

本実施形態に係る品揃管理支援方法では、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムにより、出力画面Ｄ５，Ｄ６又は個別出力画面Ｄ９の表示まで終えると、演算部１３にて、値引き対象の有無を判断する。つまり、対象店舗２０の品揃から除外した時点より、所定時間が経過したにも関わらず、在庫がある商品（値引き対象）があるか否かを、対象店舗２０の品揃と対象店舗２０の現在の在庫との比較により求める。そして、このような「値引き対象」が存在する場合には、クライアント端末３の表示部３１に、値引きリストＤ１０が表示される。

図１２に示す値引きリストＤ１０は、値引き対象と判定された商品を一覧表示する画面である。本実施形態では、値引きリストＤ１０においても、出力画面Ｄ５，Ｄ６と同様に、商品に関する商品情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示する。つまり、出力画面Ｄ５，Ｄ６と同様に、バーコードリーダからなる読取機４１で読取可能となるように、値引きリストＤ１０は、「値引き対象」としての商品の商品情報を表すバーコードＢ１００１を、一覧表示する。

値引きリストＤ１０は、出力画面Ｄ６と基本レイアウトを共通としながらも、以下の点で、出力画面Ｄ６と相違する。すなわち、値引きリストＤ１０においては、ステータス領域Ｒ２１には「値引きリスト」との文字列を表示する。

また、値引きリストＤ１０においては、メイン表示欄Ｒ３０は、「値引き対象」の商品のリストを表示する。ここで、「値引き対象」のリストは、上述したように、「値引き対象」としての商品の商品情報を、読取機４１にて読取可能な態様であるバーコードＢ１００１として一覧表示する。したがって、ユーザＵ１は、ストア端末４の読取機４１を操作し、値引きリストＤ１０に表示されているバーコードＢ１００１を順次読み取ることにより、値引きリストＤ１０に表示される値引き対象の情報をストア端末４に取り込む。つまり、ストア端末４は、読取機４１を使用して、クライアント端末３から、対象店舗２０の値引き対象に係る情報（商品情報）をオフラインで取得する。

また、値引きリストＤ１０において、「完了」ボタンＢ２４がタップされると、クライアント端末３の表示部３１の表示は、値引きリストＤ１０からトップ画面へと遷移する。

ここで、クライアント端末３の表示部３１の表示は、出力画面Ｄ６又は個別出力画面Ｄ９から直接的に値引きリストＤ１０に遷移してもよいし、出力画面Ｄ６又は個別出力画面Ｄ９から、トップ画面を介して、値引きリストＤ１０に遷移してもよい。後者の場合、ユーザＵ１は、トップ画面において、値引きリストＤ１０を表示するための操作をすることで、値引きリストＤ１０を表示部３１に表示させることができる。

（４．４）その他
本実施形態に係る品揃管理支援方法は、上述したように、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を決定するための入力を受け付ける受付処理を有している。そして、品揃推奨情報で推奨される品揃のうち、採用された商品についての情報が、品揃採用情報となる。そこで、本実施形態に係る品揃管理支援方法では、品揃採用情報に基づいて、品揃推奨情報の評価を行う。

具体的には、品揃推奨情報で推奨される品揃のうちの採用率、及び／又は、品揃推奨情報を採用した結果、得られた成果及び効果等を、評価レポートとして評価する。評価レポートは、例えば、クライアント端末３又は本部端末５１にて確認可能である。このような評価レポートは、例えば、商品のカテゴリごとに整理されてもよい。

（５）変形例
実施形態１は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。実施形態１は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、実施形態１に係る品揃管理支援方法と同様の機能は、品揃管理支援システム１０、（コンピュータ）プログラム、又は（コンピュータ）プログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るプログラムは、実施形態１に係る品揃管理支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

以下、実施形態１の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。

本開示における品揃管理支援システム１０は、例えば、上位システム１等に、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしての１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを主構成とする。コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを１以上のプロセッサが実行することによって、本開示における品揃管理支援システム１０としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

また、品揃管理支援システム１０における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは品揃管理支援システム１０に必須の構成ではなく、品揃管理支援システム１０の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、品揃管理支援システム１０の少なくとも一部の機能、例えば、上位システム１の一部の機能がクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。

反対に、実施形態１において、複数の装置に分散されている品揃管理支援システム１０の少なくとも一部の機能が、１つの筐体内に集約されていてもよい。例えば、上位システム１とクライアント端末３とに分散されている品揃管理支援システム１０の一部の機能が、１つの筐体内に集約されていてもよい。

また、品揃管理支援システム１０の用途はコンビニエンスストアに限らず、コンビニエンスストア以外の店舗２に品揃管理支援システム１０が導入されていてもよい。

また、実施形態１では、品揃管理支援案方法にて提案される品揃を基に決定された対象店舗２０の品揃が、対象店舗２０における商品の発注計画に反映される場合を例示したが、品揃管理支援案方法にて提案される品揃の用途は発注計画への反映に限らない。例えば、品揃管理支援案方法にて提案される品揃を基に決定された対象店舗２０の品揃が、チェーン本部５のホームページの店舗検索、又は配送ルート等に反映されてもよい。

また、ストア端末４の読取機４１は、表示部３１に表示される商品情報を光学的に読取可能な構成であればよくバーコードリーダに限らず、例えば、二次元コードを読み取るリーダ等であってもよい。また、読取機４１は、例えば、光学的文字認識（ＯＣＲ：Optical Character Recognition）又は画像認識の機能により、表示部３１に表示される文字（商品名）又は商品の画像から商品情報を読み取るように構成されていてもよい。このように、読取機４１がバーコードリーダ以外である場合、出力処理にて品揃採用情報を表示部３１に表示するに際し、品揃採用情報は、読取機４１によって読取可能な態様（例えば、二次元コード等）で表示される。

出力部１６での種々の情報（品揃採用情報を含む）の出力の態様は、光学式の読取機４１によって読取可能な態様での表示部３１への表示に限らない。出力部１６での種々の情報（品揃採用情報を含む）の出力の態様は、例えば、ストア端末４等への通信による出力（送信）、音（音声を含む）出力、非一時的記録媒体への記録（書き込み）及び印刷（プリントアウト）等であってもよい。

また、クライアント端末３等におけるユーザインタフェースは、タッチパネルディスプレイに限らず、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、メカニカルなスイッチ、又はジェスチャセンサ等の入力装置を有していてもよい。さらに、ユーザインタフェースは、例えば、プロジェクションマッピング技術により映像を投影するプロジェクタ等の表示装置を含んでいてもよい。また、ユーザインタフェースは、タッチパネルディスプレイに代えて、又はタッチパネルディスプレイと共に、音声入出力部を有していてもよい。この場合、ユーザインタフェースは、スピーカから出力される音声により、店員等に向けて各種の情報を提示することが可能である。さらに、ユーザインタフェースは、マイクロホンから出力された音声信号に対して音声認識及び意味解析の処理を施すことで、店員等においては音声による操作（音声入力）も可能になる。

実施形態１では、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、消費期限又は賞味期限等が長いために品揃の更新周期が比較的長いカテゴリである場合に、第１アルゴリズムが適用されるが、この構成は必須ではない。つまり、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、消費期限又は賞味期限等が長いために品揃の更新周期が比較的長いカテゴリである場合に、第２アルゴリズムが適用されてもよい。また、実施形態１では、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的多いカテゴリである場合に、第１アルゴリズムが適用されるが、この構成は必須ではない。つまり、品揃の提案対象となる商品のカテゴリが、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数が比較的多いカテゴリである場合に、第２アルゴリズムが適用されてもよい。

さらに、第１アルゴリズムが適用される商品のカテゴリ、及び第２アルゴリズムが適用される商品のカテゴリは、ユーザＵ１が任意にカスタマイズできてもよい。

また、実施形態１において、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムのうち、第１アルゴリズムについてのみ適用されている処理のいずれかは、第２アルゴリズムのみに適用されてもよい。例えば、第２アルゴリズムにおける表示処理において、第１画面Ｄ３と、第２画面Ｄ４と、を個別に表示してもよい。また、例えば、第２アルゴリズムにおける表示処理において、対象店舗２０での品揃からの除外を推奨し得る商品のうち、保存指定がされた商品については品揃推奨情報を表示せず、保存指定がされていない商品については品揃推奨情報を表示してもよい。また、第２アルゴリズムにおける表示処理において、品揃推奨情報と、対象店舗２０での品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、品揃推奨情報を表示してもよい。

また、実施形態１において、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムのうち、第２アルゴリズムについてのみ適用されている処理のいずれかは、第１アルゴリズムのみに適用されてもよい。例えば、第２アルゴリズムにおける表示処理において、対象店舗２０で取扱可能な全ての商品について、品揃推奨情報を表示してもよい。

また、実施形態１において、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方に適用されている処理のいずれかは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの両方に適用されてもよい。

反対に、実施形態１において、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの両方に適用されている処理のいずれかは、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方に適用されてもよい。例えば、表示処理において、判定条件を満たす商品について、判定条件を満たさない商品とは異なる態様で品揃推奨情報を表示する機能は、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方のみに実装されてもよい。また、表示処理において、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由に関する理由情報を、表示部３１に更に表示する機能は、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方のみに実装されてもよい。また、表示処理において、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由によって、品揃推奨情報に含まれるカテゴリのＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が異なる機能は、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方のみに実装されてもよい。また、表示処理において、品揃推奨情報を、品揃の提案対象となる商品の陳列スペースごとに分類して表示する機能は、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方のみに実装されてもよい。また、表示処理において、品揃推奨情報を、前記品揃の提案対象となる商品の前記カテゴリごとに分類して表示する機能は、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方のみに実装されてもよい。また、表示処理において、品揃推奨情報で推奨される品揃の採用数の目安となる目安情報を、表示部３１に表示する機能は、第１アルゴリズム又は第２アルゴリズムの一方のみに実装されてもよい。

また、複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかが、カテゴリについて対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて選択される場合、ＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が用いられればよい。つまり、対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数に加えて又は代えて、対象店舗２０で取扱可能なアイテム数に基づいて、適用するアルゴリズムが選択されてもよい。

さらに、適用するアルゴリズムが、カテゴリについての品揃の更新周期に基づいて選択される場合において、ユーザＵ１が、品揃の更新周期に基づいて、アルゴリズムを選択してもよい。同様に、適用するアルゴリズムが、カテゴリについて対象店舗２０で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて選択される場合において、ユーザＵ１が、ＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて、アルゴリズムを選択してもよい。

また、実施形態１では、対象店舗２０での商品の品揃の提案に用いられる複数のアルゴリズムは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムのみを含むが、更に他のアルゴリズムを含んでいてもよい。つまり、複数のアルゴリズムは、３つ以上のアルゴリズムであってもよい。

反対に、対象店舗２０での商品の品揃の提案に用いられる複数のアルゴリズムは、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの一方のみであってもよい。

また、実施形態１では、第２アルゴリズムにおける第３画面Ｄ８では、商品（除外商品及び追加商品）の表示は、ランキング順としているが、この構成は必須ではなく、商品（除外商品及び追加商品）の表示は、ランキング順でなくてもよい。

また、店舗２での商品の販売形態は、実施形態１のように、複数の商品が店内に陳列された状態で販売される形態に限らない。例えば、複数の商品をストックする自動販売機を用いて、顧客が選択した商品について、精算及び商品の払い出しを実行するような形態で、商品が販売されてもよい。さらに、複数の商品が店内に陳列された状態で販売される形態であっても、例えば、セルフレジ（Self-checkout）等を用いることにより、顧客が店員を介さずに精算を行う販売形態であってもよい。

また、実施形態１では、目安情報は、あくまで品揃の採用数の目安に過ぎないが、この構成に限らず、目安情報に従って、品揃推奨情報の採否が自動的に調整されてもよい。例えば、ユーザＵ１が、目安情報としてのＳＫＵ数を超える商品について品揃推奨情報を採用すると、同じ陳列スペース（モジュール）又はカテゴリ（中分類）の他の商品のＳＫＵ数が自動的に調整されてもよい。

また、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、品揃推奨情報を生成することは、品揃提案支援方法に必須の構成ではない。すなわち、推奨部１２は、学習済みモデルを用いずに、例えば、統計処理によって、品揃推奨情報を生成してもよい。

（実施形態２）
本実施形態に係る品揃管理支援システム１０Ａは、図１３に示すように、表示制御部１４の機能がクライアント端末３に設けられている点で、実施形態１に係る品揃管理支援システム１０と相違する。以下、実施形態１と同様の構成については、共通の符号を付して適宜説明を省略する。

本実施形態では、表示制御部１４に加えて、受付部１５及び出力部１６についても、クライアント端末３に実装されている。つまり、クライアント端末３は、表示部３１、操作部３２、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６を備えている。クライアント端末３は、本実施形態では一例として、対象店舗２０において、ユーザＵ１によって使用されるタブレット端末である。つまり、タブレット端末は、専用のアプリケーションソフト（プログラム）をインストールし、このアプリケーションソフトを起動することにより、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６等の機能を具現化する。本実施形態に係る上位システム１においては、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６が省略される。

本実施形態では、クライアント端末３は、上位システム１との通信により、上位システム１の推奨部１２で生成された対象店舗２０向けの品揃推奨情報を上位システム１から取得する。そして、クライアント端末３は、表示制御部１４により、品揃推奨情報を表示部３１に表示する表示処理を実行する。さらに、クライアント端末３は、受付部１５にて、ユーザＵ１の操作を受け付ける受付処理を実行し、出力部１６にて、品揃採用情報を、光学式の読取機４１によって読取可能な態様で表示部３１に表示する出力処理を実行する。

本実施形態に係る品揃管理支援システム１０Ａによれば、クライアント端末３は、品揃推奨情報を上位システム１から取得した以降は、上位システム１と通信することなく、スタンドアロンで動作可能となる。

また、実施形態２の変形例として、例えば、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６の一部が、上位システム１に設けられていてもよい。つまり、表示制御部１４、受付部１５及び出力部１６は、上位システム１とクライアント端末３とに分散して設けられていてもよい。

実施形態２で説明した種々の構成（変形例を含む）は、実施形態１で説明した種々の構成（変形例を含む）と適宜組み合わせて採用可能である。

（まとめ）
以上説明したように、第１の態様に係る品質管理支援方法は、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗（２０）での商品の品揃を提案する方法である。複数のアルゴリズムは、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの各々は、対象店舗（２０）について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を表示部（３１）に表示する表示処理を有する。表示処理において表示部（３１）に表示される画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。

この態様によれば、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって複数のアルゴリズムが択一的に適用され、かつ、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとでは、品揃推奨情報の表示に係る画面構成と画面遷移との少なくとも一方が異なる。したがって、例えば、ＳＫＵ数が多いために処理を簡素化することが重視されたり、カテゴリ内での商品のバランスが重視されたりと、品揃の決定に際して重視される要素が異なる場合、商品のカテゴリによってアルゴリズムを使い分けることができる。そのため、商品のカテゴリにかかわらず、いずれの商品についても共通のアルゴリズムに従って推奨する品揃を提案する場合に比較して、利便性の改善を図りやすい、という利点がある。

第２の態様に係る品揃管理支援方法では、第１の態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方は、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を決定するための入力を受け付ける受付処理を更に有する。

この態様によれば、品揃推奨情報で推奨される品揃の採否を、ユーザ（Ｕ１）が任意に決定できる。

第３の態様に係る品揃管理支援方法では、第１又は２の態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、品揃推奨情報を生成する推奨処理を更に有する。

この態様によれば、大量のデータを用いて品揃推奨情報を生成しやすくなる。

第４の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～３のいずれかの態様において、複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかは、カテゴリについての品揃の更新周期に基づいて選択される。

この態様によれば、カテゴリについての品揃の更新周期ごとに、適切なアルゴリズムを適用可能となる。

第５の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～４のいずれかの態様において、複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかは、カテゴリについて対象店舗（２０）で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて選択される。

この態様によれば、カテゴリについて対象店舗（２０）で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に応じた、適切なアルゴリズムを適用可能となる。

第６の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～５のいずれかの態様において、第１アルゴリズムにおける表示処理では、品揃推奨情報と、対象店舗（２０）での品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、品揃推奨情報を表示する。

この態様によれば、例えば、ユーザ（Ｕ１）が最終的に品揃の採否を決定する場合に、ＳＫＵ数が多い商品のカテゴリに関しても、推奨される品揃に係る多数の商品の情報の中からではなく、現状の品揃との差分となる商品についてのみ、ユーザ（Ｕ１）は確認すれば足りる。そのため、推奨される品揃に係る全ての商品について確認を要する場合に比較して、利便性の改善を図りやすい、という利点がある。

第７の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～６のいずれかの態様において、第２アルゴリズムにおける表示処理では、対象店舗（２０）で取扱可能な全ての商品について、品揃推奨情報を表示する。

この態様によれば、例えば、ＳＫＵ数が少ない商品のカテゴリについては、全体的なバランスを考慮して、対象店舗（２０）での適切な品揃を検討しやすくなる。

第８の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～７のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、判定条件を満たす商品について、判定条件を満たさない商品とは異なる態様で品揃推奨情報を表示する。

この態様によれば、判定条件による絞り込みがされて、品揃推奨情報が見やすくなる。

第９の態様に係る品揃管理支援方法では、第８の態様において、判定条件は、商品の売れ行きに関する売行指数についての売行条件を含む。

この態様によれば、売行条件による絞り込みがされて、品揃推奨情報が見やすくなる。

第１０の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～９のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由に関する理由情報を、表示部（３１）に更に表示する。

この態様によれば、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由についても確認可能となる。

第１１の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１０のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由によって、品揃推奨情報に含まれるカテゴリのＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が異なる。

この態様によれば、品揃推奨情報に係る品揃を推奨し得る理由に応じて、品揃推奨情報に含まれるカテゴリのＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が適切に設定される。

第１２の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１１のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃推奨情報を、品揃の提案対象となる商品の陳列スペースごとに分類して表示する。

この態様によれば、陳列スペース内での品揃のバランスを調整しやすくなる。

第１３の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１２のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃推奨情報を、品揃の提案対象となる商品のカテゴリごとに分類して表示する。

この態様によれば、商品のカテゴリ内での品揃のバランスを調整しやすくなる。

第１４の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１３のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃推奨情報で推奨される品揃の採用数の目安となる目安情報を、表示部（３１）に更に表示する。

この態様によれば、品揃推奨情報で推奨される品揃の採用数を判断しやすくなる。

第１５の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１４のいずれかの態様において、第１アルゴリズムにおける表示処理では、第１画面（Ｄ３）と、第２画面（Ｄ４）と、を個別に表示する。第１画面（Ｄ３）では、対象店舗（２０）での品揃からの除外を推奨し得る商品についての品揃推奨情報を表示する。第２画面（Ｄ４）では、対象店舗（２０）での品揃への追加を推奨し得る商品についての品揃推奨情報を表示する。

この態様によれば、例えば、ＳＫＵ数が多いカテゴリであっても、品揃推奨情報が見やすくなる。

第１６の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１５のいずれかの態様において、第１アルゴリズムにおける表示処理では、対象店舗（２０）での品揃からの除外を推奨し得る商品のうち、保存指定がされた商品については品揃推奨情報を表示せず、保存指定がされていない商品については品揃推奨情報を表示する。

この態様によれば、対象店舗（２０）での品揃からの除外が執拗に推奨されることを回避できる。

第１７の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１６のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方は、品揃推奨情報に基づいて生成される品揃採用情報を、光学式の読取機（４１）によって読取可能な態様で表示部（３１）に表示する出力処理を更に有する。

この態様によれば、品揃採用情報の出力が容易になる。

第１８の態様に係る品揃管理支援方法では、第１～１７のいずれかの態様において、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとの少なくとも一方における表示処理では、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって、品揃推奨情報を表示するタイミングが異なる。

この態様によれば、適切なタイミングで品揃推奨情報を表示可能となる。

第１９の態様に係るプログラムは、第１～１８のいずれかの態様に係る品揃管理支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

この態様によれば、利便性の改善を図りやすい、という利点がある。

第２０の態様に係る品揃管理支援システム（１０，１０Ａ）は、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗（２０）での商品の品揃を提案するシステムであって、表示制御部を備える。表示制御部は、第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムの各々に従って品揃を提案するに際して、対象店舗（２０）について推奨し得る品揃に関する品揃推奨情報を表示部（３１）に表示させる。複数のアルゴリズムは、品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用される。表示制御部が表示部（３１）に表示させる画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、第１アルゴリズムと第２アルゴリズムとで互いに異なる。

この態様によれば、利便性の改善を図りやすい、という利点がある。

上記態様に限らず、実施形態１及び実施形態２に係る品揃管理支援方法の種々の態様（変形例を含む）は、品揃管理支援システム（１０，１０Ａ）、プログラム及びプログラムを記録した非一時的記録媒体にて具現化可能である。

第２～１８の態様に係る構成については、品揃管理支援方法に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。

１０，１０Ａ 品揃管理支援システム
２０ 対象店舗
３１ 表示部
４１ 読取機
Ｄ３ 第１画面
Ｄ４ 第２画面

Claims (20)

1. 第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗での商品の品揃を提案する方法であって、
   前記複数のアルゴリズムは、前記品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用され、
   前記第１アルゴリズム及び前記第２アルゴリズムの各々は、前記対象店舗について推奨し得る前記品揃に関する品揃推奨情報を表示部に表示する表示処理を有し、
   前記表示処理において前記表示部に表示される画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとで互いに異なる、
   品揃管理支援方法。
2. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方は、前記品揃推奨情報で推奨される前記品揃の採否を決定するための入力を受け付ける受付処理を更に有する、
   請求項１に記載の品揃管理支援方法。
3. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記品揃推奨情報を生成する推奨処理を更に有する、
   請求項１又は２に記載の品揃管理支援方法。
4. 前記複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかは、前記カテゴリについての前記品揃の更新周期に基づいて選択される、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
5. 前記複数のアルゴリズムのうちのいずれのアルゴリズムを適用するかは、前記カテゴリについて前記対象店舗で取扱可能なＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方に基づいて選択される、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
6. 前記第１アルゴリズムにおける前記表示処理では、前記品揃推奨情報と、前記対象店舗での前記品揃の実績に関する品揃実績情報と、の差分を特定可能な態様で、前記品揃推奨情報を表示する、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
7. 前記第２アルゴリズムにおける前記表示処理では、前記対象店舗で取扱可能な全ての商品について、前記品揃推奨情報を表示する、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
8. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、判定条件を満たす商品について、前記判定条件を満たさない商品とは異なる態様で前記品揃推奨情報を表示する、
   請求項１～７のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
9. 前記判定条件は、商品の売れ行きに関する売行指数についての売行条件を含む、
   請求項８に記載の品揃管理支援方法。
10. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、前記品揃推奨情報に係る前記品揃を推奨し得る理由に関する理由情報を、前記表示部に更に表示する、
    請求項１～９のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
11. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、前記品揃推奨情報に係る前記品揃を推奨し得る理由によって、前記品揃推奨情報に含まれる前記カテゴリのＳＫＵ数とアイテム数との少なくとも一方が異なる、
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
12. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、前記品揃推奨情報を、前記品揃の提案対象となる商品の陳列スペースごとに分類して表示する、
    請求項１～１１のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
13. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、前記品揃推奨情報を、前記品揃の提案対象となる商品の前記カテゴリごとに分類して表示する、
    請求項１～１２のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
14. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、前記品揃推奨情報で推奨される前記品揃の採用数の目安となる目安情報を、前記表示部に更に表示する、
    請求項１～１３のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
15. 前記第１アルゴリズムにおける前記表示処理では、
    前記対象店舗での前記品揃からの除外を推奨し得る商品についての前記品揃推奨情報を表示する第１画面と、
    前記対象店舗での前記品揃への追加を推奨し得る商品についての前記品揃推奨情報を表示する第２画面と、を個別に表示する、
    請求項１～１４のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
16. 前記第１アルゴリズムにおける前記表示処理では、
    前記対象店舗での前記品揃からの除外を推奨し得る商品のうち、保存指定がされた商品については前記品揃推奨情報を表示せず、前記保存指定がされていない商品については前記品揃推奨情報を表示する、
    請求項１～１５のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
17. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方は、前記品揃推奨情報に基づいて生成される品揃採用情報を、光学式の読取機によって読取可能な態様で前記表示部に表示する出力処理を更に有する、
    請求項１～１６のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
18. 前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとの少なくとも一方における前記表示処理では、前記品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって、前記品揃推奨情報を表示するタイミングが異なる、
    請求項１～１７のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法。
19. 請求項１～１８のいずれか１項に記載の品揃管理支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラム。
20. 第１アルゴリズム及び第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムに従って、対象店舗での商品の品揃を提案する品揃管理支援システムであって、
    前記第１アルゴリズム及び前記第２アルゴリズムの各々に従って前記品揃を提案するに際して、前記対象店舗について推奨し得る前記品揃に関する品揃推奨情報を表示部に表示させる表示制御部を備え、
    前記複数のアルゴリズムは、前記品揃の提案対象となる商品のカテゴリによって択一的に適用され、
    前記表示制御部が前記表示部に表示させる画面構成と画面遷移との少なくとも一方は、前記第１アルゴリズムと前記第２アルゴリズムとで互いに異なる、
    品揃管理支援システム。

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