JP3594908B2

JP3594908B2 - Game facility proposal device

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Publication number: JP3594908B2
Application number: JP2001115107A
Authority: JP
Inventors: 山本英俊
Original assignee: Fields Corp
Current assignee: Fields Corp
Priority date: 2001-04-13
Filing date: 2001-04-13
Publication date: 2004-12-02
Anticipated expiration: 2021-04-13
Also published as: JP2002312527A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パチンコホールなどの遊技施設を新規に開業する場合と、既存店舗を改善改良する場合の遊技施設のモデル提案及び、規模、売上予測に関するものである。新規遊技施設においては、エンタティメント性の企画を提案し、遊技施設に併設することで商圏を拡大し、従来の来客が予想される商圏に加えて、拡張された商圏において来客予測をおこなうことで、新規ホールの売上を予測し、規模を確定するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、パチンコ店などの遊技施設を新規に開業する場合の出店計画又は、既存店舗の改善改良を計画する場合は、出店計画をおこなう地点又は、対象とする店舗から、例えば、半径５キロメートル程度の商圏を設定し、商圏内における競合店舗について店舗規模、来客率、商圏に居住する人口、通行する人口などから遊技人口の予測をおこない、ハフモデルなどを用いて、集客予測をし、出店改善計画をおこなっていた。ここでは、半径５キロメートルとしたが、立地の条件によっては、もっと広くなることも、狭くなりことも有り、駐車場、付近の道路事情などから、集客が予想される範囲が商圏として確定される。従って、従来の店舗モデルの商圏は、遊技施設のみの吸引力よっての集客数を求めており、遊技施設を中心としたある一定の範囲である商圏内の遊技人口以上の来客は望めず、それ以上の売上増も望めなかった。
【０００３】
さらに、商圏内に立地する競合店舗との顧客の配分については、立地条件、設置遊技台の台数、駐車場の完備度など定量的に把握できるもののみの評価により、配分し、売上予測をおこなっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の出店計画では、駐車場、道路事情、競合店舗の立地条件などから、自然と遊技人口の集客地域が限定され、集客できる遊技人口も頭打ちであった。集客地域が広がらない限り、遊技人口の増は望めず、遊技人口以上の売上増も望めなかった。さらに、従来型の出店計画においては、遊技人口増を期待できる商圏を拡大することはできなかった。
【０００５】
つまり、商圏を拡大できるような企画を提案するシステムは無く、さらに、商圏を拡大できた場合における来客数の予測、売上予測をおこなうシステムもなかった。
【０００６】
一方、遊技店の大きな魅力である感覚的な部分や、射幸性要素については、定量的に評価する尺度が無く、競合店舗との魅力度の比較や、設置されている遊技台についての定量的な評価、比較をおこなうことは困難であった。従って、競合店舗に対して、具体的にどの部分について劣っているか、勝っているか客観的に評価することが困難であった。従って、どのような対策をとれば、競合店舗より集客できるか、明確な判断ができなかった。
【０００７】
従って、新たに商圏を拡大できる企画を評価し、企画によりどれくらい商圏が拡大できるか予測し、拡大した商圏に適合する新規の店舗モデルを提案することが必要となった。さらに、現状においては、そのような企画を評価し、提案するシステムは、無かった。さらに、新規店舗における売上予測、店舗規模提案をおこなえるシステムも無かった。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明による遊技施設提案装置による遊技施設の提案は、人口地域分布情報記憶手段に記憶された人口構成種別毎の人口の地域分布情報と、地域認識率情報記憶手段に記憶された人口構成種別毎の、複数の集客要因について、各集客要因を認識している人口の地域分布情報から成る複数の集客要因毎の地域認識率情報と、店舗情報記憶手段に記憶された商圏内に存在する遊技施設の設置遊技台台数を含む遊技台情報、設置遊技台における人口構成種別毎の遊技者数を含む遊技者情報、及び店舗集客力から成る店舗情報を用いて行われる。
【０００９】
先ず、地域認識率情報記憶手段から地域認識率情報を読み出し、読み出した前記地域認識率情報に基づいて、集客要因毎に商圏候補選定手段により、地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上で連続した所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として選定する。
【００１０】
次に、第１の商圏候補地域の内さらに地域認識率の高い順に複数の地域を第２の商圏候補地域として選択する。
【００１１】
さらに、複数の第２の商圏候補地域毎に、集客要因による集客数を集客数予測手段により演算し、第２の商圏候補地域毎にそれぞれ設置された遊技施設の予測される新来客数を第２の商圏候補毎に求められた集客数を用いて新来客数予測手段により演算し、遊技施設ごとの来客数を来客数予測手段により演算し求める。
【００１２】
求められた新来客数と、来客数を用いて遊技施設毎に予測される新売上額を売上予測手段において演算する。
【００１３】
売上予測手段によって求めた売上額に基づいて、第２の商圏候補地域の内、新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補確定手段により商圏候補地域として確定し、集客要因と、予測される新売上額と、確定された商圏候補地域を出力手段より、出力する。
【００１４】
ここに、集客数予測手段は、
地域認識率情報記憶手段から地域認識率情報を読み出し、読み出した前記地域認識率情報に基づいて、第２の商圏候補地域Ｗを構成する居住地Ｗ _w （１≦ｗ≦ｎ _w ）、但し、
【数１６】
Ｗ＝Σ_wＷ_w …（１６）
において集客要因Ｖ_v（１≦ｖ≦ｎ_v）を認識している人口構成種別ｉの人口Ｐxs_wvi を地域認識率情報記憶手段に記憶されている地域認識率情報に基づいて演算する集客数第１予測手段と、
居住地Ｗ_wにおける集客要因Ｖ_vに対しての人口構成種別ｉ毎の出向き率Ｒ_wviを、集客要因Ｖ _v の規模及び人口構成種別ｉに対する魅力度Ｓ _vi 、居住地Ｗ _w から集客要因Ｖ _v への時間距離Ｔ _wv 、距離に対する抵抗係数 fv に対して値を設定して、
【数１７】
Ｒ_wvi＝(Ｓ_vi／Ｔ_wv ^fv)／Σ_v(Ｓ_vi／Ｔ_wv ^fv) …（１７）
（ただし、Σ _vi Ｒ _wvi ＝１）
により、演算する集客数第２予測手段と、
集客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉ毎の人口Ｐ xs _wvi と集客数第２予測手段により演算された人口構成種別毎ｉ毎の出向き率Ｒ _wvi とを用いて、第２の商圏候補地域Ｗにおける人口構成種別ｉ毎の集客数Ｘ _i を
【数１８】
Ｘ_i＝Σ_wＲ_wviＰxs_wvi …（１８）
によって、演算する集客数第３予測手段
（但し、第２の商圏候補地域Ｗにおける集客数Ｘは、
【数１９】
Ｘ＝Σ _i Ｘ _i ( １≦ｉ≦ｎ _i ） …（１９）
である）とを有し、
集客数を求める手段である。
【００１５】
さらに、新来客数予測手段は、
人口構成種別ｉの新来客数Ｐ HX _i を、集客数第３予測手段により演算された人口構成種別ｉの集客数Ｘ _i と、その人口構成種別ｉに対応する遊技人口係数ＰF_i とを用いて、
【数２０】
ＰHX_i＝Ｘ_iＰF_i …（２０）
により求める新来客数第１予測手段と、
新来客数Ｐ HX を、新来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの新来客数Ｐ HX _i を用いて、
【数２１】
ＰHX＝Σ_iＰHX_i (１≦ｉ≦ｎ_i)、…（２１）
により演算する新来客数第２予測手段と
を有する。
【００１６】
さらに、来客数予測手段は、
人口地域分布情報記憶手段に記憶された人口構成種別ｉ毎の地域情報分布に基づいて居住地Ｚ _z （１≦ｚ≦ｎ _z ）に存在する人口構成種別ｉの人口Ｐ _iz を演算する来客数第１予測手段と、
居住地Ｚ _z に居住する人口のうち商圏に存在する遊技施設ｊ (1 ≦ｊ≦ｎ _j )への出向き率Ｒ _zj を、遊技施設ｊの集客力Ｇ _j と、居住地Ｚ _z から遊技施設ｊへの時間距離Ｔ _zj に値を設定して、
【数２２】
Ｒ_zj＝(Ｇ_j／Ｔ_zj ²)／Σ_j(Ｇ_j／Ｔ_zj ²) …（２２）
（但し、Σ_jＲ_zj＝１）
により演算する来客数第２予測手段と、
遊技施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚ _z に存在する人口構成種別ｉの遊技人口Ｐ H _z を、来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの人口Ｐ _iz と、遊技人口係数Ｐ F _i とを用いて、
【数２３】
ＰH_z＝Σ_iＰ_izＰF_i …（２３）
により演算する来客数第３予測手段と、
遊技施設ｊの来客数ＰH_jを、
【数２４】
ＰH_j＝Σ_zＲ_zjＰH_z …（２４）
により演算する来客数第４予測手段と
を有する。
【００１７】
さらに、売上予測手段は、
売上額Ｕを、新来客数第２予測手段により演算された新来客数ＰHX、来客数第４予測手段により演算された遊技施設ｊへの来客数ＰH_j、平均来店回数Ｎ、台当り平均売上額ＤTを用いて、
【数２５】
Ｕ＝(ＰH_jＮ＋ＰHX)ＤT、 …（２５）
により求める演算手段を有する。
【００１８】
さらに、請求項２の発明によれば、店舗情報記憶手段から各機種の評価値を評価項目ごとに読み出し、読み出した機種ｋの評価項目ｄ（１≦ｄ≦ｎ _d ）の評価値ａ _kd と、その評価項目ｄの遊技台の評価に占める重みα _d を用いて、機種ｋの遊技台の集客力Ｅ _k を、
【数２６】
Ｅ_k＝Σ_dａ_kdα_d／Σ_dα_d …（２６）
によって演算し、
店舗情報記憶手段から各店舗の評価値を評価項目ごとに読み出し、読み出した店舗の評価項目ｙ（１≦ｙ≦ｎ _y ）の評価値ｂ_y と評価項目ｙの店舗の評価に占める重みβ_y と、重みβ ' と、遊技施設ｊにおける機種ｋの遊技台の設置台数Ｄ_jk とを用いて、遊技施設ｊの集客力Ｇ _j を、
【数２７】
Ｇ_j＝(β 'Σ_kＥ_kＤ_jk＋Σ_yｂ_yβ_y)／(β ' ＋Σ_yβ_y) …（２７）
によって演算して、
求めた遊技施設別の集客力Ｇ _j を前記店舗情報記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００１９】
さらに、請求項３の発明によれば、人口地域分布情報記憶手段から人口構成種別 i 毎の人口の地域分布情報を読み出し、読み出した地域分布情報に基づいて居住地Ｚ_z に存在する人口構成種別ｉの人口Ｐ_iz を求め、求めた人口Ｐ _iz と前記遊技人口係数Ｐ F _i を用いて、遊技施設jの商圏に存在する人口構成種別ｉの最大遊技人口Ｈ_i を、
【数２８】
Ｈ_i＝Σ_zＰ_izＰF_i、 …（２８）
によって演算し、演算によって求めた最大遊技人口Ｈ _i と、新来客数予測手段によって演算した人口構成種別ｉの新来客数Ｐ HX _i と、店舗情報記憶手段から読み出した商圏内の全ての店舗の全ての遊技台の機種における人口構成種別ｉの遊技者数Ｐ _i とを用いて、遊技者数Ｐ _iに対する潜在遊技者数の差Ｆを、
【数２９】
Ｆ＝Σ_i(Σ_iＨ_i＋ＰHX_i−Ｐ_i) ；(１≦ｉ≦ｎ_i） …（２９）
によって演算し、
機種ｋの遊技台の集客力Ｅ _k と、予め値が設定された機種ｋの遊技台の設置コストＣ_k と、潜在遊技者数との差Ｆ以下で設定される新規店舗Ｍの遊技台の総設置台数ｆと、機種別遊技台の設置台数Ｄ_Mfk（ｆ＝Σ_kＤ_Mfk）と、店舗Ｍの評価項目ｑ（１≦ｑ≦ｎ _q ）の店舗規模ｆによる評価値をｂ_fq と、評価項目ｑの店舗の評価に占める重みβ _q と、重みβ '' 、β ''' を用いて、新規店舗の規模を評価する店舗規模評価値Ｑ _Mf を
【数３０】
Ｑ_Mf＝(β ''Σ_kＥ_kＤ_Mfk＋β '''Σ_kＣ_kＤ_Mfk＋Σ_qｂ_fqβ_q)／(β '' ＋β ''' ＋Σ_qβ_fq) …（３０）
によって演算し、
店舗規模評価値Ｑ _Mf を最大とする各機種の遊技台の設置台数Ｄ _Mfk の組み合わせを求めて店舗規模を確定する前記店舗規模確定手段を備えることを特徴とする。
【００２０】
【００２１】
【００２２】
【発明の作用及び、効果】
上記構成により、本発明による遊技施設提案装置によれば、記憶手段に記憶された人口構成種別毎の人口の地域分布情報と、複数の集客要因毎の地域認識率情報と、商圏内に存在する遊技施設の店舗情報を用いて、先ず、集客要因毎に商圏候補選定手段により複数の第１の商圏候補地域を選定する。次に、第１の商圏候補地域の内さらに地域認識率の高い順に第２の商圏候補地域として複数選択する。さらに、複数の第２の商圏候補地域毎に、集客要因による集客数を集客数予測手段により演算し、第２の商圏候補地域毎にそれぞれ設置された遊技施設の予測される新来客数を第２の商圏候補毎に求められた集客数を用いて新来客数予測手段により演算する。同時に、遊技施設毎の来客数を店舗情報を用いて来客数予測手段により演算求める。
【００２３】
次に、求められた新来客数と、来客数を用いて遊技施設毎に予測される新売上額を売上予測手段において演算し、第２の商圏候補地域の内、新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補確定手段により商圏候補地域として確定し、集客要因と、予測される新売上額と、確定された商圏候補地域を出力手段より、出力できるようにした。従って、集客要因の認識率により、商圏を抽出できるようになり、集客要因の認識率の高い所に、集客要因による企画を立案することができるようになる。その結果、他の地域に比べて、集客要因によるより多くの集客が期待できるようになる。次に、集客要因による集客数を集客数予測手段により求めることができるようになるので、具体的な集客数が予測できるようになる。さらに、集客数を用いて、新来客数予測手段により、新来客数を求めることができるようになる。これにより、どれくらいの規模の遊技施設を計画したらよいか、具体的な数値を求めることができるようになる。この遊技施設の来客数を来客数予測手段により求めることができるようになる。
【００２４】
さらに、新来客数と来客数を用いて遊技施設毎に予測される新売上額を売上予測手段において求めることができるようになる。これにより、最も高い売上が期待できる所から順に商圏候補地とすることができるようになる。さらに、出力手段を用いて、集客要因と、予測される新売上額と、求められた商圏候補地域を出力できるようになる。
【００２５】
さらに、店舗情報は、設置遊技台台数を含む遊技台情報及び、設置遊技台における遊技者数を含む遊技者情報、店舗集客力からなるので、商圏内における遊技台の設置状況、遊技人口の動向、及び店舗集客力からなる店舗の詳しい状況を把握することができるようになり、より、正確に、集客予測、売上予測ができるようになる。
【００２６】
さらに、遊技施設を、既に設置されている遊技施設とする場合には、既に設置されている遊技施設についても、来客増を期待できる遊技施設を提案することができるようになる。
【００２７】
さらに、地域認識率情報は、人口構成種別毎の集客要因を認識している人口の地域分布情報であるので、集客要因によっては、年代及び、男女差が顕著であるが、人口構成種別において、集客数に差が有る場合においても、正確に遊技人口に反映することができるようになる。
【００２８】
さらに、商圏候補選定手段は、地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域とする。
【００２９】
さらに、集客数予測手段は、集客要因Ｖ_vによる人口構成種別ｉの集客数をＸ_iとすると、集客数Ｘは、人口構成種別ｉの集客数をＸ_iの和であるので、式（４）により求めることができる。
【００３０】
次に、第２の商圏候補地域Ｗが、居住地Ｗ_w（１≦ｗ≦ｎ_w）により、構成されているので、第２の商圏候補地域Ｗは、居住地Ｗ_wの和、式（１）により、表される。地域認識率情報の集客要因Ｖ_vを認識している居住地Ｗ_wの人口構成種別ｉの人口を、Ｐxs_wviとし、居住地ｗにおける集客要因Ｖ_vに対しての人口構成種別ｉの出向き率Ｒ_wviを、ハフモデルを用いて、式（３）により、求める。このとき、Ｓ_viは、集客要因Ｖ_vの規模であり、人口構成種別ｉに対する魅力度を表す数値である。この数値は、集客要因により異なるため、類似の集客要因による既存の集客施設などを参考にして、個別に決定される。さらに、Ｔ_wvは、居住地Ｗ_wから、集客要因Ｖ_vへの時間距離であり、例えば、居住地から、集客要因までの所要時間が使われる。また、fvは、距離に対する抵抗係数であり、例えば、ショッピングセンターにおいては、日用品を買う場合は、2.0、買回り品においては、1.5程度が用いられる。この場合も、個々の集客要因により異なるため、個別に決定される。集客要因Ｖ_vについては、本発明で提案する集客要因のみについてだけでなく、商圏に存在する既存の類似の集客施設も集客要因として式（２）に反映している。このようにして、求めた集客要因による人口構成種別ｉの居住地別の出向き率を求めることができるようになり、居住地域に居住する人口と出向き率により、式（３）により、実際にどれぐらいの人数が、集客されるか予測をおこなうことができるようになる。
【００３１】
さらに、新来客数予測手段は、式（３）により求めた人口構成種別集客人口Ｘ_iと、人口構成種別ｉ毎の遊技人口係数ＰF_iを用いて式（５）により、人口構成種別ｉの新来客数ＰHX_iを求めることができる。遊技人口係数ＰF_iは、人口構成種別ｉ毎の人口に占める遊技人口割合である。さらに、式（６）により、新来客数の総数ＰHXが求められるようになる。
【００３２】
さらに、来客数予測手段は、遊技施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚ_z（１≦ｚ≦ｎ_z）に居住する遊技人口のうち、商圏に存在する遊技施設ｊ(1≦ｊ≦ｎ_j）への出向き率Ｒ_zjを、修正ハフモデルを用いて、式（７）により求める。このとき、商圏に存在する店舗についての出向き率の合計は、Σ_jＲ_zj＝１、である。つまり、遊技施設へ出向く場合、商圏内の遊技店へ出向くことを前提としている。さらに、Ｇ_jは、遊技店の魅力をあらわしており、例えば、図４に示す店舗情報の調査と、図５に示す遊技台集客力調査に基づいて、店舗の魅力を数値化することにより式（１２）により求める。Ｔ_zjは、居住地Ｚ_zから、遊技施設ｊへの時間距離であり、例えば、所要時間つまり、車なら乗車時間となる。
【００３３】
次に、居住地Ｚ_zに存在する居住地Ｚ_zの遊技人口ＰH_zを人口構成種別ｉの人口Ｐ_izと、人口構成種別ｉにおける遊技人口係数ＰF_iを用いて、式（８）より求め、遊技施設ｊの来客数ＰH_jを出向き率Ｒ_zjを用いて、式（９）により求めることができるようになる。
【００３４】
さらに、売上予測手段は、式（６）により求めた新来客数ＰHXと、遊技施設ｊへの来客人口ＰH_jと、平均来店回数Ｎと、台当り平均売上額をＤTを用いて、売上額Ｕ式（１０）により求めることができるようになる。
【００３５】
さらに、第２の発明によると、遊技施設は、集客数と店舗情報により、店舗規模を確定する店舗規模確定手段により求められた遊技施設であるので、集客要因により増加が期待できる遊技人口を用いて、新たに設置する遊技施設の店舗規模を確定できるので、集客要因による集客数に適合した遊技施設を設置できるようになる。
さらに、第３の発明によれば、遊技台情報は、さらに各々の遊技施設ｊにおける機種別設置遊技台台数、機種別遊技台集客力からなり、機種ｋの遊技台の集客力Ｅ_kは、遊技台の評価項目ｄ（１≦ｄ≦ｎ_d）の機種ｋの評価値をａ_kd、評価項目ｄの遊技台の評価に占める重みをα_dとすると式（１１）により求めることができ、店舗集客力Ｇ_jは、店舗の評価項目ｙ（１≦ｙ≦ｎ_y）の評価値をｂ_y、評価項目ｙの店舗の評価に占める重みをβ_y、更に重みβ ' 、遊技施設ｊにおける機種ｋの遊技台の設置台数をＤ_jkとすると、式（１２）により求められるようになる。遊技台の評価項目とは、例えば、図５に示す、大当たり確率、平均大当たり出玉数などの、数値として得られるものと、当たりそう、勝てそう、遊べそうといった感覚的な側面も具体的に、評価基準を示すことにより数値として評価し、遊技台の魅力度を求めるようにしたものである。例えば、スタート感は、スタートしっぱなし（最高水準５ポイント）、すぐにスタートする（良好水準４ポイント）、ほどほどにスタートする（合格水準３ポイント）、めったにスタートしない（劣等水準２ポイント）、スタートがほぼ皆無である（最低水準１ポイント）、と５段階に具体的な評価基準を作り、実際に遊技台で、プレイしてみて、評価をおこない、それぞれの段階にポイントを与え数値化する。全ての項目について、具体的な評価基準を定めることにより、多機種との比較を行う中で、遊技台の評価値を式（１１）により求める。また、上記例では、１ポイント毎の差であるが、評価項目によっては、与えるポイントを変えてもよい。
【００３６】
さらに、遊技台の評価値と、店舗自身の評価項目による評価値を加えて、店舗の集客力を求める。店舗の集客力については、例えば、図４に示す店舗情報調査表に示す項目を調査することにより求める。例えば、駐車場の完備率など数値として求められるものは、充分完備してて、駐車し易い場合については、最高水準を、完備しているが、改善の余地ありには、良好水準を、一応駐車できるできるには、合格水準を、停められない場合があるには、劣等水準を、停める気になれないには、最低水準などを割り当てても良い。さらに、射幸性要素など、数値として捕らえられない項目についても、具体的な評価基準を設けることにより数値化する。例えば、交換率で言えば、極めて高い（最高水準５ポイント）、やや高い（良好水準４ポイント）、普通（合格水準３ポイント）、やや低い（劣悪水準２ポイント）、極めて低い（最低水準１ポイント）となるが、これらは、他店舗との比較により決まるため、実際の数値は、調査する地域、時期により異なる。他の項目についても、例えば、５段階での具体的な評価基準を定めることにより、他店舗と比較し、数値化する。これらの評価方法は、ＳＷＯＴ分析を応用したものである。
【００３７】
さらに、第４の発明によれば、店舗規模確定手段は、人口構成種別ｉの第２の商圏候補地域からの新来客数ＰHX_iと、居住地Ｚ_zの遊技人口Ｐ_izと、人口比率ＰF_iにより、遊技施設ｊの商圏に存在する人口構成種別ｉの最大遊技人口Ｈ_i(１≦ｉ≦ｎ_i）を式（１３）により求め、Ｐ_i(１≦ｉ≦ｎ_i）を遊技者情報である商圏内の全ての店舗の全ての遊技台の機種における遊技人口構成種別ｉにおける遊技者数としたとき、遊技者数に対する潜在遊技者数の差Ｆを、式（１４）により求める。次に、新規店舗Ｍの遊技台の総設置台数をｆ（ｆ≦Ｆ）、Ｅ_kを機種ｋの遊技台の集客力、Ｃ_kを機種ｋの遊技台の設置コスト、機種別遊技台の設置台数をＤ_Mfk（ｆ＝Σ_kＤ_Mfk）としたとき、新規店舗の規模を評価する店舗規模評価値Ｑ_Mfは、店舗Ｍfの評価項目ｑ（１≦ｑ≦ｎ_q）の店舗規模ｆによる評価値をｂf_q、評価項目ｑの店舗の評価に占める重みをβ_q、更に重みβ '' 及びβ '''とすると、式（１５）により求めることができるようにした。従って、店舗規模評価値Ｑ_Mfを最大とするＤ_Mfkの組み合わせを求めることにより、店舗規模を確定することができるようになる。
【００３８】
ここで、機種ｋの遊技台の集客力Ｅ_kは、第１２の発明により説明したとおりであり、プラスの評価値が得られるものである。これに対し、機種ｋの遊技台の設置コストＣ_kは、遊技台を設置するコストである。例えば、遊技台の購入費用、設置スペースの取得費用等負の要因である。売上を伸ばすことのみを考えれば、潜在遊技人口であるＦ台の遊技台を設置すれば、最高の売上が期待できるが、実際には、遊技施設を建設する費用、スペースなどの上限が必ずあり、設置する遊技台が多ければ良いというわけではない。個々の遊技台についての不の要因が、Ｃ_kにより評価される。さらに、店舗Ｍfの評価項目ｑの店舗規模ｆによる評価値をｂ_fqとして、遊技施設の建設費用、施設の維持費などの規模に対するコストを評価する。設置台数変化させながら、これらを総合的に評価して繰り返し演算を行うことにより、店舗規模を確定する。
【００３９】
さらに、他の発明では、人口構成種別毎の人口の地域分布情報と、集客要因毎の地域認識率情報と、店舗情報とを入力する情報入力手段を有するので、人口構成種別毎の人口の地域分布情報と、集客要因毎の地域認識率情報と、店舗情報とが情報入力手段より入力できるようになり、情報記憶手段へ記憶させることができるようになる。
【００４０】
さらに、他の発明によれば、出力手段は、地図情報システム出力手段を有しているので、求められた商圏候補地域を地図に重ね合わせて出力することができるようになる。
【００４１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施例である遊技施設提案システムを実現する遊技施設提案装置の構成を示すブロック図である。制御装置１０は、商圏候補選定手段２１と、集客数予測手段２２と、新来客数予測手段２３と、売上予測手段２４と、来客数予測手段２５と、店舗規模確定手段２６と、商圏候補地確定手段２７とを有する演算手段であるＣＰＵ２０と、人口構成種別毎の人口の地域分布情報記憶手段３１と、集客要因毎の地域認識率情報記憶手段３２と、店舗情報記憶手段３３を記憶する記憶手段３０により構成される。操作入力装置５０である情報入力手段５１は、キーボード５２、マウス５３、スキャナ５４、タッチパネル５５、モデム５６からなり、情報入力手段５１を介して人口構成種別毎の人口の地域分布情報、集客要因毎の地域認識率情報、店舗情報が記憶手段３０へ入力記憶される。
人口構成種別毎の人口の地域分布情報は、行政区分における人口分布でも良いし、例えば、予め決めた縦横５０メートル毎の地域における、人口分布などを用いる。集客要因毎の地域認識率情報は、それぞれの地点において、全数調査、又はサンプリング調査を行い、それぞれの地域毎に人口構成種別毎の認識率情報を収集し、地域認識率情報記憶手段３２へ記憶させる。地域分布情報、地域認識率情報は、地図情報システム（ＧＩＳ）の情報を用いても良い。
【００４２】
店舗情報記憶手段３３に記憶される店舗情報は、図２に示す設置遊技台調査入力表が、表示手段６２を介して表示されるので、表に記入する要領で、店舗名、調査日、設置機種名、設置台数を入力する。各入力欄の選択及び、入力は、マウスでも、タッチパネルなどを用いてもよく入力方法によらない。次に、図３に示す設置遊技台遊技人数調査表を用いて、設置されている遊技台において遊技している人数である客付数を調査する。この場合においても、店舗名、調査日、天候、調査日が、祭日のような特殊日かどうか、調査時間をまず入力し、設置されている遊技台について、実際に遊技している人数を年代別、男女別に調査し、入力する。
【００４３】
さらに、図４に示す店舗情報調査表が、表示手段６２を介して表示されるので、これも表に記入する要領で、店舗名、店舗所在地、電話番号等の基礎データと、評価項目についての評価値を入力する。評価項目については、図４に示される評価項目を選択すると、具体的な、評価基準が表示され、選択することで評価を入力することができるようになっている。設置機種及び、設置台数については、図２設置遊技台調査入力表において、入力されているデータを共有する。また、店舗情報調査表において、入力訂正された情報は設置遊技台調査入力表へ、反映される。さらに、入力情報は、いずれの情報も、表示手段６２により表示され、確認訂正できる。
【００４４】
出力手段６０は、印刷手段６１、表示手段６２、ＧＩＳ出力手段６３により構成されている。これ以外に、音声出力手段を備えていても良い。
さらに、入力された情報は、操作入力装置５０からの入力により、外部記憶装置４０へ記憶保存し、記憶保存した情報は、記憶手段３０へ読み込むことができる。外部記憶装置４０としては、ＭＯ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、メモリーステイックなどの記憶媒体であればどのようなものでも良い。
【００４５】
店舗情報の調査入力に関しては、携帯端末で行っても良く、この場合は、記憶媒体である外部記憶装置４０を介して、記憶手段３０の店舗情報記憶手３３へ入力する。さらに、インタネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどの通信機能を用いて、携帯端末から直接記憶手段３０へ送信しても良い。この場合、情報入力手段５１は、通信機能を備えた入力手段であるモデム５６などである。これらの装置については良く知られているので、ここでは詳しく説明しない。
【００４６】
次に、本発明における集客要因と、データベースである人口構成種別による人口の地域分布情報、集客要因の地域認識率情報、及び店舗情報について、基本的な考え方について説明する。人口構成種別による人口の地域分布情報は、例えば、国勢調査などで得られた年代別、男女別の人口分布情報である。行政区画別の情報であっても、単位面積あたりの情報であっても良く、ＧＩＳデータなどとして提供されているものを使っても良い。これにより、どの地域に、どの年代の人口がどれくらい分布しているか把握できるようになる。次に、集客要因の地域認識率情報について説明する。例えば、遊技施設だけでは、来店する人口も、遊技施設目的の人のみに限定される。さらに、遊技施設目的の人の場合は、一般的には、遊技施設を中心として、半径５キロメートル程度からの来店がほとんどである。従って、遊技人口も一定の人数以上は期待できない。そこで、遊技施設の商圏以外からの来客を増加させることにより、遊技施設への来客増加を図ることが考えられる。従って、遊技施設のある場所へ、遊技施設以外の目的で来店する人口を増加させることにより、目的以外で来店した人口の内パチンコファンの来店を期待できるようになる。つまり、遊技施設以外の目的が、集客要因である。例えば、ショッピングセンター、劇場、映画館、スポーツセンター、博物館、美術館等、遊技施設以外の目的で、集客できる要因であれば良い。この集客要因としては、出来るだけ多くの人に、興味を持たれ何度も足を運びたいと思われるようなものが最も望ましい。従って、地域認識率情報は、この集客要因を認識している人口構成種別の人口の分布状況を地域別に収集したものである。全数調査ができることが望ましいが、実際には、全数調査は、時間、費用ともに莫大なものとなるため、サンプリング調査を行い、認識率から人口へ換算し分布情報とする。この集客要因を認識している人口の内、一定の比率で、来客が期待できることが知られている。商圏が、大きく拡大できれば、それだけ沢山の来客が期待でき、結果的に、遊技施設への来客の増加が期待できるようになる。
【００４７】
次に、店舗情報は、対象とする地点、又は、店舗を中心とした遊技施設のみの集客範囲に在る遊技施設についての情報を収集したものである。例えば、図４に示す、店舗情報調査表に示す店舗名、所在地、電話番号、資本金、設置遊技台台数、等の基礎情報。周辺人口、立地タイプ（郊外型、駅前型）、主たる交通手段の割合と、設置遊技台に対する駐車場完備率、駐輪場完備率等からなる立地要素。交換率、タイムサービスの有無、頻度、イベントの頻度、イベントの面白さ、ポイント制度の充実度、機械入替えの頻度、店内演出の効果、釘調整の効果などからなる射幸性要素。企業力ポイント（ブランドイメージの良し悪し、経営安定度）、建物ポイント（豪華さ、新しさ、デザインの優劣、）、設置遊技台ポイント（人気機種の設置割合、機種の設置バランス）、営業活動ポイント（サービス、照明、環境、景品内容、）などからなる定性分析要素。それぞれの項目について、具体的な評価基準を定め、地域に存在する全ての店舗について、同一の基準で調査し、評価した情報と、各店舗における、設置遊技台の機種及び、設置台数と、それぞれの店舗での、曜日別、時間帯別に機種毎の客付き状況を調査した情報から店舗情報は構成されている。これらの店舗情報の評価の仕方は、ＳＷＯＴ分析を応用したものであり、ＳＷＯＴ分析は、「自店舗」に対する分析と、「自店舗を取り巻く環境」についての分析をするための考え方と、手法である。それぞれの要因について具体的な評価基準を定め数値化し、最終的に自店舗と、他店舗の魅力度を数値化するものである。
【００４８】
強み（Strength）、弱み（Weakness）、機会（Opportunity）、脅威（Threat）について、分析を行う。具体的には、上述したとおりであり、基本的には、「自店舗」と、「環境」の２つに分けて考える。「自店舗」とは、自店舗の競合相手と比較した相対的な強みと、弱みであり、「環境」とは、例えば、自店舗を取り巻く環境に関するビジネス上の機会と、脅威のことである。さらに、強み、弱みとしては、他店舗と比べて、強いか、弱いか評価することであり、例えば、製品の品質、生産コストの低さ、流通の広さ、顧客へのサービス等である。脅威としては、自店舗のビジネス継続を脅かす外的要因をあげて、評価する。例えば、競争相手の反撃、新規競争相手の参入、価格競争の発生、消費者の好みの変化の大きさ等である。機会としては、自店舗にとって、ビジネスチャンスとなる要因を具体的に挙げて、評価する。例えば、市場の規模、市場の成長率、技術変化等である。これらの要因についても、評価項目ごとに評価ポイントを定め数値化する。
【００４９】
また、上述した人口の地域分布情報は、住宅地等の居住区域を例に取ったが、駅前などの商店街においては、駅への乗り換え人口も含む人口分布情報である。従って、人口の地域分布情報は、地域の条件に合わせて、調査され提供されている。つまり、地域における人口とは、地域に居住、往来、又は滞在する年齢別男女別人口となる。さらに、人口の地域分布は、曜日、時間帯によって、異なるため、人口の地域分布情報は、曜日別、時間帯別に構成されていても良い。また、上述したとおり、ＧＩＳデータを用いることにより、地図上に人口分布データを視覚的に取り扱うことができるようになるため、商圏把握、人口分布の状況などが捕らえ易くなる。国勢調査データ、市役所などで得られる人口データでも良い。
【００５０】
次に、図６、図７、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５、図１６に示すフローチャートに従い本遊技施設提案システムの処理手順について詳細に説明する。
【００５１】
まず、図６の処理の概略のフローチャートに従い処理の概略について説明する。ステップ１００において第１の商圏候補地域の選定を行う。第１の商圏候補地域として、集客要因を認知している人口分布が所定の人数以上で、遊技施設の商圏に対して、拡張された商圏としての面積を有しているものを選定する。ステップ１０２において、第１の商圏候補地域のなかで、集客要因の地域認識率の高いものを第２商圏候補地域とする。さらに、ステップ１０４において、第２商圏候補地域となった地域について、それぞれ期待できる集客数を求める。ステップ１０６において、ステップ１０４により求めた集客数を用いて、第２商圏候補地域から期待できる新来客数を求める。つぎに、ステップ１０７において来客数を求める。さらに、ステップ１０８において、新来客数と、来客数を用いて、新売上額を求める。ステップ１１０において、新売上額の多い順に、商圏候補地域として確定する。ステップ１１２において、商圏候補地域、集客要因、新売上額、商圏候補地域における店舗案を出力する。
【００５２】
上述したステップ１００から、ステップ１１２について、フローチャートに従い詳細な説明をする。
【００５３】
まず、図７、図８に従い商圏候補選定手段の第１の商圏候補地域の選定の処理について説明する。第１の商圏候補地域の選定は、全ての集客要因に付いて地域認識率情報の提供されている地域を調査し、認識率が所定の値以上の地域で、商圏とするだけの面積のある地域を第１の商圏候補地域とする処理である。まず、ステップ２００において、複数ある集客要因Ｖ_v（１≦ｖ≦ｎ_v）の第１の集客要因を設定するために、v＝１をセット。ステップ２０２において、地域認識率情報の提供されている地域Ｅ_e（１≦ｅ≦ｎ _e）について認識率を調べるため調査地域をＥ_eとしたとき、地域の初期値として、ｅ＝１と設定する。さらに、第１の商圏候補地域の初期値もｆ＝１を設定する。ステップ２０４において、第１の商圏候補地域の候補を初期化する。ステップ２０６において、集客要因Ｖ_vを設定する。ステップ２０８において、地域Ｅ_eについて集客要因Ｖ_vを認識している人口密度が所定値以上か調べる。ここでの、人口密度は、第１の商圏候補地域の面積と密接に関係しており、第１の商圏候補地域とするためには、所定の面積が必要であり、同様に、得られる集客人口は、地域認識率情報の人口密度と面積から得られる。東京ディズニーランドのように、アジア圏全てが商圏という場合もあるが、一般的には、集客要因により、ある程度の集客範囲が、予め認識されている。従って、集客要因毎に定められた、所定の面積から導き出される必要とされる認識率が、ここでの人口密度である。人口密度が、所定の値以上の場合は、ステップ２１０において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに加える。ステップ２１２において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに隣接した次の地域Ｅeを得る。ステップ２１４において、地域Ｅ_eが、集客要因Ｖ_vの認識率が所定の人口密度以上であるか調べ、所定の値以上の場合は、ステップ２１０において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ_1tに加える。Noの場合は、ステップ２１６において第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに隣接する地域が無いか調べる。隣接する地域で、同様の操作を繰り返すことで、所定の人口密度以上の地域が商圏候補地として、拡大されていく。連続する地域がなくなった場合、第1の商圏候補地域の候補となった、Ｗ_1tが所定の面積以上かどうか調べる（ステップ２１８）。所定の面積以上の場合は、第１の商圏候補地域Ｗ_1vf（ｆ：第１の商圏候補地域番号）とする。
【００５４】
ステップ２２４において、地域認識率情報の提供されている地域は全て調査したかチェックする。調査していない地域Ｅ_eがある場合は、次の第１の商圏候補地域の候補として、調べ、情報のある地域について全て調べ、候補となる地域は全て、第１の商圏候補地域とする。
【００５５】
調査すべき地域Ｅ_eが終了したときは、次の集客要因Ｖ_vをセットするように、集客因番号ｖへ次の番号をセットする（ステップ２２６）。次の集客要因Ｖ_vについても同様の処理を繰り返すことで、第１の商圏候補地域Ｗ_1vfを選定していく。ステップ２２８において、集客要因Ｖ_vが終了したか調べ、終了していない場合は、次の集客要因Ｖ_vについて調べ、第１の商圏候補地域を繰り返し選定する。終了した場合は、第１の商圏候補地域として、全てのＷ_1vfを出力する。この出力は、地域名の列挙であっても、ＧＩＳデータとして、表示しても良い。また、データファイルとして、記憶手段３０へ記憶され、外部記憶装置４０へ記憶されても良い。
【００５６】
次に、図９に従い、商圏候補選定手段の第２の商圏候補地域を複数選定する方法について説明する。ステップ３００において、全ての第１の商圏候補地域Ｗ1_vfについて、認識率の平均を求める。ステップ３０２において、認識率の平均の高い順にＭ地域選択する。ステップ３０４において、認識率の高い順に、Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvfとして出力する。
【００５７】
次に、図１０、図１１のフローチャートに従い、集客数予測手段による第２の商圏候補地域Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvfの１地域について第２の商圏候補地域をＷとしたときの集客数Ｘを求める処理について説明する。
【００５８】
先ず、ステップ４００において、集客要因による距離抵抗係数f_vをセットする。この距離抵抗係数は、日常的なものであればあるほど、近くで済まそうという意識が働くため、大きな数値となり、非日常的な得難いものであればあるほど、遠くまで足を運ぶので、小さな値となる。集客要因により、ほぼ決まっており、また、異なるためその値をセットする。第２の商圏候補地域Ｗは、式（１）により、居住地Ｗ_w（１≦ｗ≦ｎ_w）により構成されている。そこで、ステップ４０２において、第２の商圏候補地域を構成する居住地をＷ_wとして、ｗへ初期値をセットする。
【００５９】
つぎに、ステップ４０４において、居住地Ｗ_wから、集客要因Ｖ_vへの時間距離をＴ_wvへセットする。ここでの集客要因Ｖ_vの位置は、便宜上第２の商圏候補地域の時間距離的な中心地とする。実際には、集客要因となる施設が建設可能な場所などの制約があるため、第２の商圏候補地域の中での偏った地点となる場合もあるが、予測値としての値を得る場合は、平均的な値を得るという観点からも、時間距離的にみての中心地を集客要因Ｖ_vの位置とする。時間距離とは、その位置へ到達するまでに必要とする時間の事である。人口構成種別iそれぞれについて、集客数を求めるため、iへ初期値をセットする（ステップ４０６）。ステップ４０８において、集客要因Ｖ_vの人口構成種別iに対する魅力度Ｓ_viをセットする。魅力度Ｓ_viは、集客要因Ｖ_v によっては、人口構成種別毎に、魅力ある場合と、魅力を感じられない場合があるためである。さらに、一商圏内に存在し競合する同様の集客要因となる施設、イベントなどがあれば、これも全て、セットする。式（２）により、この集客要因Ｖ_vに対する出向き率を求める（ステップ４１０）。ステップ４０８から、ステップ４１４を繰り返し、全ての人口構成種別iについて居住地Ｗ_wからの出向き率Ｒ_wviを求める。さらに、ステップ４０４から、ステップ４１８を繰り返すことで、商圏Ｗを構成する全ての居住地Ｗ_wからの出向き率Ｒ_wvi(１≦ｗ≦ｎ_w、１≦ｖ≦ｎ_v、１≦ｉ≦ｎ_i）を求める。
【００６０】
次に、ステップ４２０において、地域認識率情報の集客要因Ｖ_vを認識している居住地Ｗ_wの人口構成種別ｉの人口を、Ｐxs_wviとしたとき、式（３）により、人口構成種別ｉの集客数Ｘ_iを求める。さらに、商圏Ｗにおける集客要因Ｖ_vによる全集客数Ｘを式（４）により求める（ステップ４２１）。ステップ４００から、ステップ４２１までの処理を繰り返し行い、全ての第２の商圏候補地域Ｗ_1vf、Ｗ_2vf…、Ｗ_mvfについてそれぞれ人口構成種別ｉによる集客数Ｘ_iと、全集客数Ｘを求める。集客数Ｘ_iと、全集客数Ｘを第２の商圏候補地域Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvf毎に区別する場合は、集客数Ｘ_fiと、全集客数Ｘ_fと記載する。簡単に記載する場合は、集客数Ｘ_iと、全集客数Ｘとのみ記載する。
次に、図１２のフローチャートに従い、新来客数予測手段２３による新来客数ＰHXを求める処理について説明する。ここでの説明は、第２の商圏候補地域を代表する１地域について説明する。他の地域の集客数については同様の処理を行うことにより求める。記号の簡単のため、第２の商圏候補地域の区別は行わないが、実際は、複数存在するため、区別して処理を行う。まず、ステップ５００において、人口構成種別に新来客数を求めるため、iを初期化する。ステップ５０１において、集客数予測手段により求めた対応する集客数Ｘ_iをセットする。ステップ５０２において、人口構成種別ｉに対応する遊技人口係数ＰF_iをセットする。ステップ５０４において、式（５）により人口構成種別ｉの新来客数ＰHX_iを求める。ステップ５０１から、ステップ５０８を(１≦ｉ≦ｎ_i）繰り返すことで、人口構成種別ｉ毎の新来客数ＰHX_iを全て求める。次に、ステップ５０１において、新来客数総数ＰHXを式（６）により求める。
【００６１】
次に、ステップ１０７の詳細な説明である来客数予測手段２５による来客数を求める処理について図１３のフローチャートに従い説明する。ここでは、来客数を求める遊技施設ｊの規模は定まっているものとして説明する。実際には、遊技施設ｊは、店舗規模確定手段２６により、第２の商圏候補地域における最大の売上が期待できる店舗としその規模を定めるが、説明を分かり易くするため、あとで詳細に説明する。
【００６２】
ここでの、商圏Ｚは、遊技施設ｊを目的として来店する人を集客できる範囲をさす。商圏Ｚは、居住地Ｚ_zにより構成されており、Ｚ＝Σ_zＺ_z（１≦ｚ≦ｎ_z）である。商圏Ｚに存在する複数の遊技施設である遊技施設ｊ（１≦ｊ≦ｎ_j）への出向き率をＲ_zjとしたとき、出向き率をＲ_zjは、式（７）により求められる。式（７）は、修正ハフモデルを用いた式であり、出向き率をＲ_zjは、商圏Ｚに存在する遊技施設ｊの集客力Ｇ_jと、居住地Ｚ_zから、遊技施設ｊへの時間距離により求めることができる。遊技施設ｊの集客力Ｇ_jは、遊技施設ｊに設定されている遊技台の集客力E_kと、店舗の魅力によって求められる。ステップ６００から、ステップ６０６により、商圏内に設置されている全ての遊技台の集客力Ｅ_kを求める。ステップ６００において、遊技台の機種番号を初期化する。ステップ６０２において、遊技台の機種ｋの遊技台の集客力Ｅ_kを式（１１）により求め、ステップ６０４、６０６により、繰り返しを行い求めることができる。次に、ステップ６１０から、ステップ６１６を繰り返し行うことにより、全ての遊技施設ｊの集客力Ｇ_jを求める。ステップ６１２において、ステップ６０２により求めた遊技台の集客力Ｅ_kを用いて式（１２）により求める。さらに、ステップ６１８において、遊技施設ｊの集客力Ｇ_jと、居住地Ｚ_zから遊技施設ｊへの時間距離Ｔ_zjを用いて商圏Ｚを構成する全ての地域Ｚ_zから、自遊技施設ｊへの出向き率Ｒ_zjを式（７）により求める。ステップ６２０において、全ての地域Ｚ_zの遊技人口を居住地Ｚ_zに存在する遊技人口ＰH_zを人口構成種別ｉの人口をＰ_iz、人口構成種別ｉにおける遊技人口係数をＰF_iとして、式（８）により求める。さらに、ステップ６２２において、式（９）により、自遊技施設ｊへの出向き率Ｒ_zjと、遊技人口ＰH_zを用いて、自遊技施設ｊへの来客数ＰH_jを求める。
【００６３】
次に、売上予測手段２４による新売上額を求める処理の説明を図１４のフローチャートに従い説明する。まず、全ての第２の商圏候補地域Ｗfについての売上額Ｕ_fを求めるために、ｆを初期化する（ステップ７００）。次にステップ７０２において、第２の商圏候補地域Ｗ_fをセットする。ステップ７０４において、第２の商圏候補地域Ｗ_f毎の新来客数PHX_fをセットする。さらに、ステップ７０６において、遊技施設ｊへの来客数ＰH_jfをセットする。予め統計的に分かっている平均来店回数Ｎ（ステップ７０８）と、台当り平均売上額ＤT（ステップ７１０）を用いて、式（１０）により売上額を求める（ステップ７１２）。ステップ７０２から、ステップ７１６を繰り返すことにより、全ての第２の商圏候補地域Ｗfについて新売上額Ｕ_fを求める。
【００６４】
次に、商圏候補地確定手段２７による商圏候補地の確定方法について図１５のフローチャートに従い説明する。売上予測手段２４により求められた第２の商圏候補地域Ｗ_f毎の新売上額Ｕ_fの高い順に第２の商圏候補地域Ｗ_fをならべかえる（ステップ８００）。さらに、ステップ８０２において、売上額の高い順に商圏候補地域とする。
【００６５】
ここで、店舗規模確定手段２６による店舗規模の確定処理について、図１６のフローチャートに従い説明する。まず、ステップ９００において、商圏内の遊技人口Ｈ_iを求める。ここでの商圏Ｚは、遊技施設ｊを目的として来店する人を集客できる範囲をさす。商圏Ｚは、居住地Ｚ_zにより構成されており、Ｚ＝Σ_zＺ_z（１≦ｚ≦ｎ_z）である。商圏Ｚにおける人口構成種別ｉ毎の最大遊技人口Ｈ_i(１≦ｉ≦ｎ_i）を居住地Ｚ_zに存在する人口構成種別ｉの人口をＰ_iz、人口構成種別ｉにおける遊技人口係数をＰF_iとして、式（１３）により求める。次に、ステップ９０２により、遊技者情報から商圏内の全ての店舗の全ての遊技台の機種における遊技人口構成種別ｉにおける実遊技者数Ｐ_i(１≦ｉ≦ｎ_i）を求める。これは、図３に示す、設置遊技台遊技人数調査入力表により、商圏内に存在する全ての店舗について、実際に遊技台において遊んでいる人の人数を遊技台の機種別に人口構成種別に調査したものである。
【００６６】
Ｐ_ijk（１≦ｉ≦ｎ，０≦ｊ≦ｍ−１，１≦ｋ≦ｌ）を遊技者情報である商圏内の遊技施設ｊの機種ｋの遊技台における遊技人口構成要素ｉにおける遊技人数としたとき、Ｐ_ijは、
【数３１】
Ｐ_ij＝Σ_kＰ_ijk、…（３１）
としたとき、
遊技施設ｊにおいて、遊技している人口構成種別ｉの人数となり、さらに、Ｐ_iは、
【数３２】
Ｐ_i＝Σ_tＰ_ti …（３２）
としたとき、商圏において遊技している遊技人口構成要素ｉにおける遊技人数となる。このとき、自店舗は、計画中であるので、考慮に入れなくて良い。
【００６７】
次に、ステップ９０４において、集客要因によって拡大された第２の商圏候補地域における潜在遊技者数Ｆを商圏Ｚ内の遊技人口と、集客要因により拡大された地域である第２の商圏候補地域からの来客数と、もう既に、他店舗で、遊技している人との差において、潜在遊技人口とするように、式（１４）により求める。このようにして求められた潜在遊技者数Ｆが、来店の期待できる最大の人口である。したがって、新規店舗の設置遊技台の最大数は、Ｆとなる。従って、Ｆを最大値とする遊技施設が最も大きな店舗として考えられる。しかし、大きければその施設を建設する費用、維持する費用等負の要因も同時に大きくなる。従って、最も、多くの売上が期待できるとともに、かかる費用とのバランスにおいて、最適な店舗規模を提案することが必要となる。つまり、新規店舗Ｍの遊技台の総設置台数をｆ（ｆ≦Ｆ）、Ｅ_kを機種ｋの遊技台の集客力、Ｃ_kを機種ｋの遊技台の設置コスト、機種別遊技台の設置台数をＤ_Mfk（ｆ＝Σ_kＤ_Mfk）としたとき、新規店舗の規模を評価する店舗規模評価値Ｑ_Mfは、店舗Ｍの評価項目ｑ（１≦ｑ≦ｎ_q）の店舗規模ｆによる評価値をｂ_fq、評価項目ｑの店舗の評価に占める重みをβ_q 、更に重みβ '' 及びβ ''' （図１６ではそれぞれβ _nq+1 、β _nq+2 ）とすると、式（１５）により求めることができるので、店舗規模評価値Ｑ_Mfを最大とするＤ_Mfkの組み合わせを求めることである。売上を伸ばすことのみを考えれば、潜在遊技人口であるＦ台の遊技台を設置すれば、最高の売上が期待できるが、実際には、遊技施設を建設する費用、スペースなどの上限が必ずあり、また、施設を維持するためにも費用が発生し、設置する遊技台が多ければ良いというわけではない。個々の遊技台についての負の要因が、Ｃ_kにより評価される。さらに、店舗Ｍの評価項目ｑの店舗規模ｆによる評価値をｂ_fqとして、遊技施設の建設費用、施設の維持費などの規模に対するコストを評価する。さらに、設置遊技台も、集客力の高い機種のみを設置すれば良いというわけではない。なぜなら、店舗の評価要因として、設置機種の多様性、バランスも重要な集客要因だからである。さらに、人口構成種別つまり、男女別、年代別によって、好まれる機種が異なるため、来客が期待できる人口構成種別似合わせて、遊技台を設置することも必要である。従って、総設置台数を変化させながら、これらを総合的に評価して繰り返し演算を行うことにより、店舗規模を確定する。
【００６８】
最後に、出力手段６０を介して、商圏候補地域及び、予測結果を出力する。図１７のフローチャートに従い説明する。ステップ１０００において、第Ｎ位までの集客要因と地図を用いて商圏候補地域をＧＩＳ出力手段６３を介して出力する。例えば、図１８に示すような一覧表により、売上の高い順に商圏候補地域の所在地、集客要因、新売上額、考えられる店舗規模、集客予測人数を表示、印刷出力する。同時に、外部記憶装置40へ記憶しても良い（ステップ１０００、ステップ１００２）。また、ＧＩＳ出力手段６３を用いることにより、商圏候補地域を地図に重ね合わせて出力し、さらに、商圏候補地域を地図として、表示手段６２に表示し、印刷手段６１を用いて印刷しても良い。
【００６９】
さらに、図１９に示す商圏候補地域明細として、商圏候補地域所在地地名、商圏候補地域と構成する地域の詳細、それぞれの詳細地域における集客予測人数、新売上額、主たる人口構成種別の年代、商圏に占める割合、中心地からの距離等の明細票を表示、出力しても良い。さらに、例えば、図２０に示す、店舗規模明細として、商圏候補地域名、必要とされる店舗面積、所在地、商圏面積、遊技台設置台数、機種別遊技台設置台数等の明細を表示、出力しても良い（ステップ１００４）。
【００７０】
なお、店舗規模確定手段においては、上記実施例のほかに、先ず、第２の商圏候補地域の中心地に遊技施設を設置すると仮定する。次に、設置地点から、遊技施設の魅力による集客範囲を遊技施設の商圏とする。次に、遊技施設の商圏内の店舗情報を元に、遊技施設の商圏における店舗規模を一旦確定する。次に、第２の商圏候補地域からの新来客数を加えた店舗規模を求め、提案する店舗規模としても良い。このとき、遊技施設の商圏における店舗規模は、遊技施設の商圏における遊技人口と、実際設置されている遊技施設の実遊技者数から求めても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の一例を示す遊技施設提案装置の接続ブロック図。
【図２】設置遊技台調査入力表の説明図。
【図３】設置遊技台遊技人数調査入力表の説明図。
【図４】店舗情報調査表の説明図。
【図５】遊技台集客力調査表の説明図。
【図６】遊技施設提案システムの概要の処理手順を示したフローチャート。
【図７】第１の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート（その１）。
【図８】第１の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート（その２）。
【図９】第２の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート。
【図１０】第２の商圏候補地域における集客数の予測の処理手順を示したフローチャート（その１）。
【図１１】第２の商圏候補地域における集客数の予測の処理手順を示したフローチャート（その２）。
【図１２】新来客数の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１３】来客数の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１４】新売上額の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１５】商圏候補地域の確定の処理手順を示したフローチャート。
【図１６】店舗規模の確定の処理手順を示したフローチャート。
【図１７】商圏候補地域、集客要因、新売上額の出力の処理手順を示したフローチャート。
【図１８】遊技施設提案表の説明図。
【数１９】商圏候補地域の明細の説明図。
【図２０】店舗案の明細の説明図。
【符号の説明】
１０…制御装置
２０…ＣＰＵ
２１…商圏候補選定手段
２２…集客数予測手段
２３…新来客数予測手段
２４…売上予測手段
２５…来客数予測手段
２６…店舗規模確定手段
２７…商圏候補地確定手段
３０…記憶手段
３１…地域分布情報記憶手段
３２…地域認識率情報記憶手段
３３…店舗情報記憶手段
４０…外部記憶装置
５０…操作入力装置
５１…情報入力手段
５２…キーボード
５３…マウス
５４…スキャナ
５５…タッチパネル
５６…モデム
６０…出力手段
６１…印刷手段
６２…表示手段[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a model proposal, a scale, and a sales forecast of a game facility when a game facility such as a pachinko hall is newly opened and an existing store is improved and improved. For new amusement facilities, propose entertainment plans, expand the business area by adding it to the game facilities, and perform customer forecasts in the expanded business area in addition to the existing business area where customers are expected to be Is to predict the sales of the new hall and determine the scale.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a store opening plan when newly opening a game facility such as a pachinko store, or when planning improvement and improvement of an existing store, for example, a radius of about 5 km from a point where the store opening is planned or a target store. Set up a trade area, predict the game population based on the store size, visitor rate, population living in the trade area, population passing by, etc. for competing stores in the trade area, predict customer attraction using Huff models, etc. I was doing it. Here, the radius is 5 km, but depending on the location conditions, it may be wider or narrower, and the range in which customers are expected to be attracted is determined as a commercial area from parking lots, nearby road conditions, etc. . Therefore, the commercial area of the conventional store model requires the number of customers to be attracted by the attraction of only the gaming facilities, and it is not possible to expect the number of customers who exceed the gaming population in the commercial area, which is a certain range around the gaming facilities. We couldn't expect more sales.
[0003]
In addition, the distribution of customers to competing stores located in the commercial area is distributed, and sales are forecasted by evaluating only those that can be quantitatively grasped, such as location conditions, the number of installed gaming machines, and the completeness of parking lots. I was
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the conventional store opening plan, the area for attracting the game population is naturally limited due to the parking lot, road conditions, location conditions of competing stores, and the like, and the game population that can attract customers has leveled off. Unless the area attracted customers increased, the game population could not be expected to increase, and sales could not be expected to increase beyond the game population. Furthermore, the conventional store opening plan has not been able to expand the trade area where the game population can be expected to increase.
[0005]
That is, there is no system that proposes a plan that can expand the business area, and there is no system that predicts the number of customers and sales when the business area can be expanded.
[0006]
On the other hand, there is no scale to quantitatively evaluate the sensory part and gambling factor, which are the major attractions of a game store. It was difficult to make an appropriate evaluation and comparison. Therefore, it has been difficult to objectively evaluate which part is inferior or superior to the competing store. Therefore, it was not possible to make a clear judgment as to what measures could be taken to attract customers from competing stores.
[0007]
Therefore, it is necessary to evaluate a project that can newly expand a business area, predict how much the business area can be expanded by the plan, and propose a new store model that fits the expanded business area. Furthermore, at present, there is no system that evaluates and proposes such projects. In addition, there was no system that could forecast sales at new stores and propose store sizes.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
Proposal of a game facility by the game facility proposal device according to the present invention is based on population area distribution information storage means.ToThe stored regional distribution information of the population for each demographic type and the demographic information for each demographic type stored in the area recognition rate information storage means., Multiple factorsA game console including area recognition rate information for each of a plurality of customer attraction factors, which is made up of regional distribution information of a population recognizing a customer attraction factor, and a number of game consoles installed in gaming facilities existing in a commercial area stored in the store information storage means. EmotionInformation,In the installation game tableBy demographic typePlayer information, including the number of players,as well asThis is performed using the store information that includes the store attracting power.
[0009]
First,Reading the area recognition rate information from the area recognition rate information storage means, based on the read area recognition rate information,According to the commercial area candidate selection means for each attracting factor, the population distribution of the area recognition rate information is more than a predetermined number of people for a predetermined areaRenContinueddidAn area with a predetermined area or more is considered as the first candidate area for commercial area.SelectSet.
[0010]
Next, among the first commercial area candidate areas, in order of higher area recognition rateMultiple regionsAs the second commercial area candidate areaSelectSelect.
[0011]
Further, for each of the plurality of second commercial area candidate areas, the number of customers due to the attracting factor is calculated by the number of customers attracting prediction means, and the expected number of new visitors of the gaming facilities installed for each of the second commercial area candidate areas is calculated by the second. Using the number of customers obtained for each of the second commercial area candidates, the number of visitors is calculated by the means for predicting new customers, and the number of visitors for each gaming facility is calculated and calculated by the means for predicting visitors.
[0012]
A new sales amount predicted for each game facility is calculated by the sales prediction means using the calculated number of new customers and the number of visitors.
[0013]
Based on the sales amount obtained by the sales forecasting means,Among the second commercial area candidate areas, the area with the highest new sales is determined as the commercial area candidate area in order from the area with the highest new sales amount, and the factors for attracting customers, the predicted new sales amount, and the determined commercial area candidate area are determined. Output from the output means.
[0014]
Here, the means for predicting the number of customers
The area recognition rate information is read from the area recognition rate information storage means, and based on the read area recognition rate information, the residence W configuring the second commercial area candidate area W _w (1 ≦ w ≦ n _w ) However,
(Equation 16)
W = Σ_wW_w  …(16)
AtAttraction Factor V_v(1 ≦ v ≦ n_v) Population Pxs of population type i recognizing_wvi Is calculated based on the area recognition rate information stored in the area recognition rate information storage means.
Residence W_wAttraction Factor V_vPopulation type i foreveryOutgoing rate R_wviToAttraction Factor V _v Of size S and attractiveness S for population type i _vi , Residence W _w To attract customers V _v Time distance T to _wv , Resistance coefficient to distance fv Set a value for
[Equation 17]
R_wvi= (S_vi/ T_wv ^fv) / Σ_v(S_vi/ T_wv ^fv)…(17)
(However, Σ _vi R _wvi = 1)
Means for predicting the number of customers to be calculated,
Population P for each population structure type i calculated by the first number of visitors attracting prediction means xs _wvi And the turnout rate R for each i of each population type calculated by the second forecast means for attracting customers _wvi And the number of customers X for each demographic type i in the second commercial area candidate area W _i To
(Equation 18)
X_i= Σ_wR_wviPxs_wvi  … (18)
Means for predicting the number of customers to be calculated by the third means
(However, the number of customers X in the second commercial area candidate area W is
[Equation 19]
X = Σ _i X _i ( 1 ≦ i ≦ n _i …… (19)
) And
Find the number of customersMeans.
[0015]
In addition, new customer forecasting means
Newcomers of demographic type iP HX _i Is calculated by the number-of-customers attraction third prediction means.Number of visitors of population type iX _i And itsPopulation type iCorresponding toGame population coefficient PF_i And using
(Equation 20)
PHX_i= X_iPF_i  … (20)
Asked byNew number of visitors first forecasting means,
New customersP HX Is calculated as the number of new customers P of the population type i calculated by the first number of new visitors forecasting means. HX _i Using,
(Equation 21)
PHX = Σ_iPHX_i  (1 ≦ i ≦ n_i), ... (21)
ByThe new number of new customers forecasting means to calculate
Having.
[0016]
In addition, the means for predicting the number of visitors
The place of residence Z based on the regional information distribution for each population type i stored in the population area distribution information storage means _z (1 ≦ z ≦ n _z ) Population P of population type i _iz Visitor number first prediction means for calculating
Residence Z _z Gaming facilities in the trade area of the population living in (1 ≦ j ≦ n _j )Outgoing rateR _zj Is the attracting power G of the gaming facility j _j And residence Z _z Distance T from the game facility to j _zj Set the value to
(Equation 22)
R_zj= (G_j/ T_zj ^Two) / Σ_j(G_j/ T_zj ^Two)… (22)
(However,Σ_jR_zj= 1)
Visitor second prediction means calculated by:
Residential area Z that constitutes trade area Z of game facility j _z Game population P of population type i existing in H _z With the population P of the population type i calculated by the number-of-customers first prediction means. _iz And the game population coefficient P F _i And using
(Equation 23)
PH_z= Σ_iP_izPF_i  … (23)
ByMeans for predicting the number of visitors to be calculated,
The number of visitors PH of the gaming facility j_jTo
[Equation 24]
PH_j= Σ_zR_zjPH_z  … (24)
ByMeans for predicting the number of visitors to be calculated
Having.
[0017]
In addition, sales forecasting means
The sales amount U is calculated by the new number-of-new-customers forecasting means.New arrivals PHX,Number of visitors to gaming facility j calculated by the fourth number of visitors prediction meansPH_j, The average number of visits N, the average sales per unit DT,
(Equation 25)
U = (PH_jN + PHX) DT, ... (25)
Ask byHas arithmetic means.
[0018]
SaIn addition,Claim 2According to the invention ofThe evaluation value of each model is read from the store information storage means for each evaluation item, and the read evaluation item d of the model k (1 ≦ d ≦ n _d Evaluation value a) _kd And the weight α of the evaluation item d in the evaluation of the game console. _d To attract customers E of game console of model k _k To
(Equation 26)
E_k= Σ_da_kdα_d/ Σ_dα_d  … (26)
Calculated by
The evaluation value of each store is read from the store information storage means for each evaluation item,Evaluation item y(1 ≦ y ≦ n _y )ofEvaluation value b_y WhenWeight β of evaluation item y in store evaluation_y And weight β ' When,Number of game consoles k of model k installed at gaming facility j_jk , The attracting power G of the gaming facility j _j To
[Equation 27]
G_j= (β 'Σ_kE_kD_jk+ Σ_yb_yβ_y) / (β ' +Σ_yβ_y)… (27)
Is calculated by
Attraction G by gaming facility determined _j In the store information storage means.It is characterized by.
[0019]
further,Claim 3According to the invention ofPopulation composition type from population area distribution information storage means i Every Read the regional distribution information of the population, and based on the read regional distribution informationResidence Z_z Of population type i existing inPopulation P_iz , And the calculated population P _iz And the game population coefficient P F _i Using,Maximum gaming population H of population type i existing in the commercial area of gaming facility j_i To
[Equation 28]
H_i= Σ_zP_izPF_i, (28)
And the maximum game population H obtained by the calculation _i And the number of new visitors P of the population type i calculated by the number of new visitors predicting means HX _i And the number of players P of population type i in all gaming machine models of all stores in the commercial area read from the store information storage means. _i And usingNumber of playersP _i, The difference F of the number of potential players to
(Equation 29)
F = Σ_i(Σ_iH_i+ PHX_i-P_i); (1 ≦ i ≦ n_i)… (29)
Calculated by
Attracting power of game console of model kE _k And the value is set in advanceInstallation cost C of game console of model k_k And the total number f of game consoles of the new store M set to be equal to or less than the difference F between the number of potential players andNumber of game consoles installed by model D_Mfk(F = Σ_kD_Mfk)When,storeM'sEvaluation item q(1 ≦ q ≦ n _q )The evaluation value based on the store size f_fq And the weight β of the evaluation item q in the store evaluation _q And weight β '' , Β ''' Store size evaluation value Q that evaluates the size of a new store using _Mf To
[Equation 30]
Q_Mf= (β ''Σ_kE_kD_Mfk+β '''Σ_kC_kD_Mfk+ Σ_qb_fqβ_q) / (β '' + Β ''' +Σ_qβ_fq)… (30)
Calculated by
Store size evaluation value Q _Mf Number of game consoles of each model that maximizes _Mfk The store size determination means for determining the store size by obtaining a combination ofIt is characterized by.
[0020]
[0021]
[0022]
Actions and effects of the present invention
According to the above configuration, according to the gaming facility proposal device of the present invention, the area distribution information of the population for each type of population stored in the storage means, the area recognition rate information for each of a plurality of customer attracting factors, and the presence in the commercial area. First, a plurality of first commercial area candidate areas are selected by the commercial area candidate selection means for each customer attracting factor using the store information of the game facility. Next, a plurality of first commercial area candidate areas are selected as second commercial area candidate areas in descending order of the area recognition rate. Further, for each of the plurality of second commercial area candidate areas, the number of customers due to the attracting factor is calculated by the attracting number predicting means, and the estimated number of new visitors of the gaming facilities installed for each of the second commercial area candidate areas is calculated by the second number. Calculation is performed by the number-of-new-customers forecasting means using the number of customers attracted for each of the second commercial area candidates. At the same time, the number of visitors for each gaming facility is calculated and calculated by the number of visitors predicting means using the store information.
[0023]
Next, the sales forecasting means calculates the new sales amount calculated and the new sales amount predicted for each of the gaming facilities using the number of visitors, and calculates the region having the highest new sales amount among the second commercial area candidate regions. In this order, the trade area candidate determination means is used to determine the trade area candidate area, and the factor for attracting customers, the predicted new sales amount, and the determined trade area candidate area can be output from the output means. Therefore, a trade area can be extracted based on the recognition rate of the customer attracting factor, and a plan based on the customer attracting factor can be made at a place where the recognition rate of the customer attracting factor is high. As a result, more customers can be expected due to the attracting factor than in other regions. Next, since the number of customers to be attracted due to the factor of attracting customers can be obtained by the number-of-acquisitions predicting means, a specific number of customers can be predicted. Further, the number of new customers can be obtained by the new customer number prediction means using the number of customers. As a result, it is possible to obtain a specific numerical value as to how large a game facility should be planned. The number of visitors to the gaming facility can be obtained by the number of visitors predicting means.
[0024]
Further, a new sales amount predicted for each gaming facility using the number of new visitors and the number of visitors can be obtained by the sales prediction means. As a result, it becomes possible to select the commercial area candidate sites in order from the place where the highest sales can be expected. Further, using the output means, it is possible to output the customer attracting factor, the predicted new sales amount, and the obtained commercial area candidate area.
[0025]
Furthermore, since the store information includes game machine information including the number of game machines installed, player information including the number of players at the game machines installed, and the ability to attract customers to stores, the installation status of game machines within the commercial area and trends in the game population , And the store's ability to attract customers can be grasped in detail, and more accurate customer forecasting and sales forecasting can be performed.
[0026]
Furthermore, when the gaming facility is an already installed gaming facility, it is possible to propose a gaming facility that is expected to increase the number of visitors to the already installed gaming facilities.
[0027]
Furthermore, since the regional recognition rate information is regional distribution information of the population recognizing the factor of attracting customers for each demographic type, the age and gender difference are remarkable depending on the factor of attracting customers. Even when there is a difference in the number of customers, it can be accurately reflected on the gaming population.
[0028]
Further, the trade area candidate selection means sets a continuous area having a predetermined area or more in which the population distribution of the area recognition rate information is equal to or more than a predetermined number of people as a first trade area candidate area.
[0029]
Further, the number of customers attracting prediction means is based on the attracting factor V_vThe number of customers of population type i by X_iThen, the number of customers X is represented by X_iIs the sum ofEquation (4)Can be obtained by
[0030]
Next, the second commercial area candidate area W is the place of residence W_w(1 ≦ w ≦ n_w), The second commercial area candidate area W is the place of residence W_wThe sum ofEquation (1)Is represented by Customer recognition factor V for regional recognition rate information_vOf residence W that recognizes_wThe population of population type i of Pxs_wviAnd the customer attracting factor V at the place of residence w_vOutgoing rate R of population type i with respect to_wviIs obtained by Expression (3) using the Huff model. At this time, S_viIs the attracting factor V_vAnd a numerical value representing the degree of attractiveness to the population type i. Since this numerical value differs depending on the factor of attracting customers, it is determined individually with reference to existing facilities for attracting customers with similar factors of attracting customers. Furthermore, T_wvIs the place of residence W_wFrom the attracting factor V_vIs the time distance from the place of residence to the factor for attracting customers. Further, fv is a resistance coefficient with respect to distance. For example, in a shopping center, about 2.0 is used for purchasing daily necessities, and about 1.5 is used for purchased goods. In this case as well, it is determined individually because it differs depending on individual customer attracting factors. Attraction Factor V_vAs for not only the customer attracting factor proposed in the present invention but also existing similar customer attracting facilities existing in the trade area as the customer attracting factorEquation (2)Is reflected in. In this way, it is possible to determine the outgoing rate for each of the residential areas of the population type i based on the obtained customer attracting factor.Equation (3)This makes it possible to predict how many people will actually be attracting customers.
[0031]
In addition, new customer forecasting meansEquation (3)Population by Type of Population X_iAnd the game population coefficient PF for each population type i_iFrom equation (5), the number of new arrivals PHX_iCan be requested. Game population coefficient PF_iIs the ratio of the game population to the population of each population type i. Further, the total number PHX of the number of new customers can be obtained from Expression (6).
[0032]
Further, the number-of-customers prediction means includes a residential area Z constituting a trade area Z of the gaming facility j._z(1 ≦ z ≦ n_z), Among the gaming population, the gaming facilities j (1 ≦ j ≦ n_jOutgoing rate R)_zjIs obtained by Expression (7) using the modified Huff model. At this time, the total turnover rate for stores in the trade area is 商_jR_zj= 1. In other words, when going to a game facility, it is assumed that the player will go to a game store in the commercial area. Furthermore, G_jRepresents the attractiveness of the game store. For example, based on the survey of the store information shown in FIG. 4 and the survey of the game console attracting power shown in FIG. 5, the attractiveness of the store is quantified by formula (12). Ask. T_zjIs the place of residence Z_zIs the time distance to the game facility j, for example, the required time, that is, the riding time for a car.
[0033]
Next, the residence Z_zLocation Z existing in_zGame population PH_zIs the population P of population type i_izAnd the game population coefficient PF in the population type i_iIs calculated from equation (8), and the number of visitors to the game facility j is PH_jOutgoing rate R_zjAnd can be obtained by equation (9).
[0034]
Further, the sales forecasting means calculates the number of new visitors PHX obtained by the equation (6) and the number of visitors to the gaming facility PH._j, The average number of visits N, and the average sales per vehicle can be obtained by the sales amount U formula (10) using DT.
[0035]
Further, according to the second invention, the gaming facility is a gaming facility determined by the store size determining means for determining the store size based on the number of customers and the store information. Thus, the store size of the newly installed gaming facility can be determined, so that a gaming facility suitable for the number of customers due to the factor of attracting customers can be installed.
According to the third aspect of the present invention, the gaming machine information further includes the number of gaming machines installed in each gaming facility j and the number of gaming machines attracting each machine, and the ability to attract customers E of the model k._kIs an evaluation item d (1 ≦ d ≦ n_dA) is the evaluation value of model k_kd, The weight of the evaluation item d in the evaluation of the game console is α_dThen, it can be obtained by the equation (11), and the shop attracting power G_jIs the store evaluation item y (1 ≦ y ≦ n_yB)_y, The weight of the evaluation item y in the store evaluation is β_y,Further weight β ' ,D is the number of game consoles of model k installed at gaming facility j._jkThen, it can be obtained by Expression (12). The evaluation items of the gaming table are, for example, those shown in FIG. 5, such as the jackpot probability and the average number of jackpots, which are obtained as numerical values, and the sensory aspects such as winning, winning, and playing. The evaluation criteria are shown as numerical values, and the degree of attractiveness of the gaming table is obtained. For example, the feeling of starting is to keep starting (highest level 5 points), start immediately (good level 4 points), start moderately (passing level 3 points), rarely start (lower level 2 points), start Is almost nonexistent (minimum level is 1 point), and specific evaluation criteria are created in five stages, actually played on a game console, evaluated, and points are given to each stage to give a numerical value. By determining specific evaluation criteria for all items, the evaluation value of the game console is obtained by equation (11) while comparing with multiple models. Further, in the above example, the difference is for each point, but depending on the evaluation item, the point to be given may be changed.
[0036]
Further, the evaluation value of the gaming table and the evaluation value of the evaluation item of the store itself are added to determine the customer's ability to attract customers. The customer attracting power of the store is obtained by, for example, investigating the items shown in the store information survey table shown in FIG. For example, the required values, such as the completeness of parking lots, are high enough when parking is easy enough and parking is easy, but if there is room for improvement, good In order to be able to park, a pass level may be assigned, an inferior level may be assigned in some cases where the vehicle cannot be stopped, and a minimum level may be assigned in order not to be stopped. Furthermore, items that cannot be captured as numerical values, such as gambling elements, are quantified by setting specific evaluation criteria. For example, the exchange rate is extremely high (highest level 5 points), slightly higher (good level 4 points), normal (passing level 3 points), slightly lower (bad level 2 points), and extremely low (lowest level 1 point). ), Since these are determined by comparison with other stores, the actual numerical values differ depending on the region and time to be surveyed. For other items, for example, specific evaluation criteria in five stages are determined, and compared with other stores and quantified. These evaluation methods apply SWOT analysis.
[0037]
Further, according to the fourth invention, the store size determination means comprises the number of new visitors PHX from the second candidate area for the population type i._iAnd residence Z_zGame population P_izAnd population ratio PF_i, The maximum game population H of the population type i existing in the trade area of the game facility j_i(1 ≦ i ≦ n_i) Is calculated by equation (13), and P_i(1 ≦ i ≦ n_i) Is the player information, the difference F of the number of potential players with respect to the number of players is represented by the following equation (14). ). Next, f (f ≦ F) represents the total number of game consoles installed in the new store M, and E_kIs the attracting power of the game console of model k, C_kIs the installation cost of the game console of model k and the number of_Mfk(F = Σ_kD_Mfk), The store size evaluation value Q for evaluating the size of the new store_MfIs the evaluation item q (1 ≦ q ≦ n) of the store Mf_q) Is evaluated by bf_q, The weight of the evaluation item q in the store evaluation is β_q,Further weight β '' And β '''Then, it can be obtained by equation (15). Therefore, the store scale evaluation value Q_MfD that maximizes_MfkBy determining the combination, the store size can be determined.
[0038]
Here, the attracting power E of the game console of the model k_kIs as described in the twelfth invention, and a positive evaluation value is obtained. On the other hand, the installation cost C of the game console of model k_kIs the cost of installing a gaming table. For example, it is a negative factor such as a game table purchase cost and an installation space acquisition cost. Considering only sales growth, the highest sales can be expected if F game machines are installed, which is a potential game population, but in reality, there is always an upper limit to the cost of building a game facility and space. However, it is not always good to have many gaming tables. The factors for each game console are C_kIs evaluated by Further, the evaluation value of the evaluation item q of the store Mf based on the store size f is represented by b_fqAssess the cost for the scale such as the construction cost of the game facility and the maintenance cost of the facility. While changing the number of installations, these are comprehensively evaluated and repeated calculations are performed to determine the store scale.
[0039]
Further, in another invention, since there is provided information input means for inputting the area distribution information of the population for each demographic type, the area recognition rate information for each attracting factor, and the shop information, the area of the population for each demographic type is provided. The distribution information, the area recognition rate information for each attracting factor, and the store information can be input from the information input means, and can be stored in the information storage means.
[0040]
Further, according to another aspect of the present invention, since the output unit has the map information system output unit, the obtained commercial area candidate area can be output while being superimposed on the map.
[0041]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a game facility proposal device for realizing a game facility proposal system according to an embodiment of the present invention. The control device 10 includes a trade area candidate selecting means 21, a customer attracting number predicting means 22, a new customer number predicting means 23, a sales predicting means 24, a customer number predicting means 25, a store size determining means 26, a commercial area candidate area, CPU 20, which is an arithmetic unit having a determination unit 27, a local distribution information storage unit 31 for each population type, a local recognition rate information storage unit 32 for each factor of customer attraction, and a store for storing the store information storage unit 33. It is constituted by the means 30. The information input means 51, which is the operation input device 50, is composed of a keyboard 52, a mouse 53, a scanner 54, a touch panel 55, and a modem 56. Is input and stored in the storage means 30.
The regional distribution information of the population for each demographic structure type may be the population distribution in the administrative division, or, for example, the population distribution in a predetermined area every 50 meters in length and width is used. The regional recognition rate information for each attracting factor is obtained by performing a 100% survey or a sampling survey at each point, collecting the recognition rate information for each population structure type for each region, and storing the information in the regional recognition rate information storage means 32. Let it. As the area distribution information and the area recognition rate information, information of a map information system (GIS) may be used.
[0042]
The store information stored in the store information storage means 33 is displayed in the installation game table survey input table shown in FIG. 2 through the display means 62, so that the store name, the survey date, and the installation Enter the model name and the number of installations. Selection and input of each input field may be performed using a mouse, a touch panel, or the like, regardless of the input method. Next, using the installed gaming table game number survey table shown in FIG. 3, the number of customers who are the number of players playing at the installed gaming table is investigated. In this case as well, whether the store name, survey date, weather, or survey date is a special day such as a national holiday, enter the survey time first, and chronologically determine the number of people who actually play Survey by gender and enter.
[0043]
Further, since the store information survey table shown in FIG. 4 is displayed via the display means 62, this is also entered into the table in a manner similar to that described in the table, such as basic data such as store name, store location, telephone number, and the like. Enter the evaluation value. As for the evaluation items, when the evaluation items shown in FIG. 4 are selected, specific evaluation criteria are displayed, and by selecting the evaluation items, the evaluation can be input. About the installation model and the number of installations, the input data is shared in the installation game table input table in FIG. Further, in the store information survey table, the input corrected information is reflected in the installed gaming table survey input table. Further, any of the input information is displayed by the display means 62 and can be confirmed and corrected.
[0044]
The output unit 60 includes a printing unit 61, a display unit 62, and a GIS output unit 63. In addition to this, an audio output unit may be provided.
Further, the input information can be stored and stored in the external storage device 40 by the input from the operation input device 50, and the stored information can be read into the storage unit 30. The external storage device 40 may be any storage medium such as an MO, a CD-R, a CD-R / W, and a memory stick.
[0045]
The survey input of the store information may be performed by a portable terminal. In this case, the survey information is input to the store information storage unit 33 of the storage unit 30 via the external storage device 40 which is a storage medium. Further, the data may be directly transmitted from the portable terminal to the storage unit 30 using a communication function such as the Internet, a LAN, or a WAN. In this case, the information input unit 51 is a modem 56 which is an input unit having a communication function. These devices are well known and will not be described in detail here.
[0046]
Next, the basic concept of the customer attracting factor in the present invention, the regional distribution information of the population according to the population structure type, the area recognition rate information of the customer attracting factor, and the store information, which are databases, will be described. The regional distribution information of the population according to the demographic type is, for example, population distribution information by age and gender obtained by a census or the like. The information may be information for each administrative division, information per unit area, or information provided as GIS data or the like. As a result, it becomes possible to understand the distribution of population of which age and in which region. Next, the area recognition rate information of the attracting factor will be described. For example, if only a gaming facility is used, the number of people who visit the store is also limited to those who want to play the game. Furthermore, in the case of a person for a game facility, in general, most visitors come from a radius of about 5 km around the game facility. Therefore, the gaming population cannot be expected to exceed a certain number. Therefore, it is conceivable to increase the number of visitors to the game facility by increasing the number of visitors from areas other than the trade area of the game facility. Therefore, it is possible to expect pachinko fans of the population who visit the place other than the purpose of the game by increasing the number of people who visit the place where the game facility is located for purposes other than the game facility. That is, the purpose other than the gaming facility is a factor for attracting customers. For example, any factor that can attract customers for purposes other than game facilities, such as a shopping center, a theater, a movie theater, a sports center, a museum, and a museum, may be used. The most desirable factor for attracting customers is one that is interested in as many people as possible and wants to visit again and again. Therefore, the regional recognition rate information is obtained by collecting the distribution status of the population of each demographic type recognizing the factor of attracting customers for each region. Although it is desirable to be able to perform a 100% survey, in practice, since a 100% survey would be enormous in both time and cost, sampling surveys are performed and the recognition rate is converted into population to obtain distribution information. It is known that visitors can be expected at a certain ratio among the population who recognizes this factor of attracting customers. If the trade area can be greatly expanded, more visitors can be expected, and as a result, an increase in visitors to the amusement facilities can be expected.
[0047]
Next, the store information is obtained by collecting information on a target facility or a game facility located within a customer attraction range of only the game facility centered on the store. For example, basic information such as the store name, the location, the telephone number, the capital, the number of installed gaming machines, and the like shown in the store information survey table shown in FIG. Location factors consisting of the surrounding population, location type (suburban type, station type), ratio of main transportation means, parking lot completeness ratio for installed gaming tables, bicycle parking lot completeness ratio, etc. The gambling factor consists of exchange rate, presence / absence of time service, frequency, frequency of events, fun of events, fulfillment of point system, frequency of machine replacement, effects of in-store performance, effects of nail adjustment, etc. Corporate strength points (good / bad brand image, management stability), building points (luxury, newness, superiority of design, etc.), installed gaming table points (popular model installation ratio, model installation balance), sales activities points (Service, lighting, environment, premium content, etc.). For each item, set specific evaluation criteria, surveyed and evaluated the same standard for all stores in the area, and the information of the evaluated gaming machines and the number of installed gaming machines at each store, The store information is configured from information obtained by investigating the customer-attached status of each model at each store for each day of the week and time zone. The method of evaluating these store information is based on the application of SWOT analysis. The SWOT analysis is based on an analysis for “own store” and an analysis for “environment surrounding the store” and a method. is there. For each factor, specific evaluation criteria are determined and quantified, and finally the degree of attractiveness of the own store and other stores is quantified.
[0048]
Analyze strength, weakness, opportunity, and threat. Specifically, it is as described above. Basically, it is divided into “own shop” and “environment”. "Own store" refers to the relative strengths and weaknesses of your store relative to its competitors; "Environment" refers to, for example, business opportunities and threats related to the environment surrounding your store . Further, the strengths and weaknesses are to evaluate whether the stores are strong or weak as compared with other stores, and for example, product quality, low production cost, wide distribution, service to customers, and the like. The threat is that your business will continueToEvaluate the threatening external factors. For example, counterattacks of competitors, entry of new competitors, occurrence of price competition, magnitude of change in consumer preferences, and the like. As an opportunity, factors that become business opportunities for the store itself are specifically listed and evaluated. For example, market size, market growth rate, technological change, and the like. Regarding these factors, evaluation points are determined for each evaluation item and quantified.
[0049]
In addition, the above-mentioned population distribution information is based on a residential area such as a residential area as an example. However, in a shopping street such as a station, the population distribution information includes the number of people who transfer to a station. Therefore, information on the regional distribution of the population is researched and provided according to the local conditions. In other words, the population in the area is the population by age and gender living, traveling, or staying in the area. Furthermore, since the regional distribution of the population differs depending on the day of the week and the time zone, the regional distribution information of the population may be configured for each day of the week and for each time zone. In addition, as described above, by using GIS data, the population distribution data can be visually handled on a map, so that it is easy to grasp the trade area, the state of the population distribution, and the like. Census data and population data obtained from city halls may be used.
[0050]
Next, in accordance with the flowcharts shown in FIGS. 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 12, 13, 14, 15, and 16, the processing procedure of the present gaming facility proposal system will be described in detail. explain.
[0051]
First, the outline of the process will be described according to the flowchart of the outline of the process of FIG. In step 100, a first commercial area candidate area is selected. As the first commercial area candidate area, an area whose population distribution that recognizes the factor of attracting customers is equal to or more than a predetermined number and has an area as an expanded commercial area with respect to the commercial area of the game facility is selected. In step 102, among the first commercial area candidate areas, the one with a high area recognition rate of the customer attracting factor is set as the second commercial area candidate area. Further, in step 104, the expected number of customers to be attracted is calculated for each of the second commercial area candidate areas. In step 106, the number of new customers expected from the second commercial area candidate area is calculated using the number of customers collected in step 104. Next, in step 107, the number of visitors is obtained. Further, in step 108, a new sales amount is obtained using the number of new customers and the number of visitors. In step 110, the areas are determined as the commercial area candidate areas in descending order of the new sales amount. In step 112, a trade area candidate area, a customer attracting factor, a new sales amount, and a shop plan in the trade area candidate area are output.
[0052]
Steps 100 to 112 described above will be described in detail with reference to a flowchart.
[0053]
First, the process of selecting the first commercial area candidate area by the commercial area candidate selecting means will be described with reference to FIGS. In selecting the first commercial area candidate area, the area where the area recognition rate information is provided for all the factors of attracting customers is investigated, and the area where the recognition rate is equal to or more than a predetermined value has an area enough to be a commercial area. This is a process in which an area is set as a first commercial area candidate area. First, in step 200, a plurality of customer attracting factors V_v(1 ≦ v ≦ n_vV) is set to set the first attracting factor of (1). In step 202, the area E where the area recognition rate information is provided_e(1 ≦ e ≦n _eE) to determine the recognition rate for_eThen, e = 1 is set as the initial value of the area. Further, the initial value of the first commercial area candidate area also sets f = 1. In step 204, a candidate for the first commercial area candidate area is initialized. At step 206, the customer attracting factor V_vSet. In step 208, region E_eAbout the attracting factor V_vCheck if the population density that recognizes is more than a predetermined value. Here, the population density is closely related to the area of the first commercial area candidate area, and a predetermined area is necessary in order to be the first commercial area candidate area. The population is obtained from the population density and area of the regional recognition rate information. As in Tokyo Disneyland, the entire Asian region may be a commercial area, but in general, a certain degree of customer attraction range is recognized in advance due to customer attraction factors. Therefore, the required recognition rate derived from a predetermined area determined for each customer attracting factor is the population density here. If the population density is equal to or greater than the predetermined value, in step 210, the population is added to the candidate W1t of the first commercial area candidate area. In step 212, the next area Ee adjacent to the candidate W1t of the first commercial area candidate area is obtained. In step 214, region E_eIs the attracting factor V_vIt is checked whether or not the recognition rate is equal to or higher than a predetermined population density._1tAdd to If No, in step 216, it is checked whether there is any area adjacent to the candidate W1t of the first commercial area candidate area. By repeating the same operation in an adjacent area, an area having a predetermined population density or more is expanded as a potential commercial area. If there are no more consecutive areas, W becomes the candidate for the first commercial area candidate area._1tIs checked to see if it is greater than or equal to a predetermined area (step 218). If the area is equal to or greater than the predetermined area, the first commercial area candidate area W_1vf(F: first commercial area candidate area number).
[0054]
In step 224, it is checked whether all the areas for which the area recognition rate information is provided have been investigated. Area E not surveyed_eIf there is, the candidate is examined as a next first commercial area candidate area, all the informational areas are examined, and all candidate areas are regarded as first commercial area candidate areas.
[0055]
Area E to be surveyed_eIs completed, the next attracting factor V_vIs set to the customer attracting factor number v (step 226). Next Customer Attraction Factor V_vThe same processing is repeated for the first trade area candidate area W_1vfWill be selected. At step 228, the customer attracting factor V_vIs completed, and if not completed, the next customer attracting factor V_vAnd repeatedly select the first commercial area candidate area. If the processing has been completed, all W_1vfIs output. This output may be a list of area names or may be displayed as GIS data. Further, the data file may be stored in the storage unit 30 and stored in the external storage device 40.
[0056]
Next, a method of selecting a plurality of second commercial area candidate areas by the commercial area candidate selecting means will be described with reference to FIG. In step 300, all the first commercial area candidate areas W1_vFor f, find the average of the recognition rates. In step 302, M regions are selected in descending order of the average of the recognition rate. In step 304, W_1vf, W_2vf, ..., W_mvfIs output as
[0057]
Next, in accordance with the flowcharts of FIGS. 10 and 11, the second commercial area candidate area W by the number-of-customers forecast means_1vf, W_2vf, ..., W_mvfA process of calculating the number of customers X when the second commercial area candidate area is W for one area will be described.
[0058]
First, in step 400, a distance resistance coefficient f due to a customer attracting factor._vIs set. This distance resistance coefficient is large because the more everyday it is, the more conscious it is to work closer, and the more unusual it is hard to get it, the farther it will travel, the smaller it will be. Value. It is almost decided by the factor of attracting customers, and since it is different, the value is set. The second commercial area candidate area W isEquation (1)By the place of residence W_w(1 ≦ w ≦ n_w). Therefore, in step 402, the place of residence constituting the second commercial area candidate area is set to W_wTo set an initial value to w.
[0059]
Next, in step 404, the residence W_wFrom the attracting factor V_vTime distance to T_wvSet to Attraction factor V here_vIs a time-distance center of the second commercial area candidate area for convenience. Actually, there are restrictions such as places where facilities that can attract customers can be constructed, so it may be a biased point in the second commercial area candidate area, but when obtaining a value as a predicted value, From the viewpoint of obtaining an average value, the center V in terms of time distance is a factor for attracting customers._vPosition. The time distance is the time required to reach the position. An initial value is set to i in order to obtain the number of customers for each population type i (step 406). At step 408, the customer attracting factor V_vOf attractiveness S of population type i_viIs set. Attractiveness S_viIs the attracting factor V_v ToThis is because, depending on the type of population composition, there are cases where there is attractiveness and cases where no attractiveness is felt. Further, if there are facilities, events, and the like existing in one trade area and competing with each other, they are also set.Equation (2)By this, this attracting factor V_vIs calculated (step 410). Steps 408 to 414 are repeated to set the residence W for all population type i._wOutgoing rate R_wviAsk for. Further, by repeating step 418 from step 404, all the residences W forming the trade area W_wOutgoing rate R_wvi(1 ≦ w ≦ n_w, 1 ≦ v ≦ n_v1 ≦ i ≦ n_i).
[0060]
Next, at step 420, the customer recognition factor V of the area recognition rate information_vOf residence W that recognizes_wThe population of population type i of Pxs_wviAnd whenEquation (3)Attracts customers of population type inumberX_iAsk for. Further, the customer attracting factor V in the trade area W_vThe total number of customers XEquation (4)(Step 421). The processing from step 400 to step 421 is repeated, and all the second commercial area candidate areas W_1vf, W_2vf…, W_mvfNumber of customers X by population composition type i_iAnd the total number of customers X is obtained. Number of customers X_iAnd the total number of customers X to the second commercial area candidate area W_1vf, W_2vf, ..., W_mvfIf you want to distinguish each, the number of customers X_fiAnd the total number of customers X_fIt is described. If simply described, the number of customers attracted X_iAnd only the total number of customers X.
Next, a process of calculating the number of new customers PHX by the number of new customers predicting means 23 will be described with reference to the flowchart of FIG. The description here is for one area that represents the second commercial area candidate area. The number of customers in other regions is obtained by performing the same processing. For simplicity of the symbol, the second commercial area candidate area is not distinguished, but in reality, there are a plurality of candidate areas, so the processing is performed with the distinction. First, in step 500, i is initialized in order to obtain the number of new customers for the population type. In step 501, the corresponding number of customers X obtained by the number of customers prediction means_iIs set. In step 502, the game population coefficient PF corresponding to the population type i_iIs set. In step 504, the number of new customers PHX of the population type i is calculated by the equation (5)._iAsk for. From step 501, step 508 is replaced by (1 ≦ i ≦ n_i) By repeating, the number of new customers PHX for each population type i_iAsk for all. Next, in step 501, the total number of new customers PHX is obtained by equation (6).
[0061]
Next, step 107ofThe process of calculating the number of visitors by the number-of-customers prediction means 25, which is a detailed description, will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, the description will be made assuming that the scale of the gaming facility j for which the number of visitors is determined is fixed. Actually, the amusement facility j is determined by the store size determination means 26 as a store where the largest sales can be expected in the second commercial area candidate area, and its size is determined. However, in order to make the description easy to understand, it will be described in detail later. .
[0062]
Here, the trade area Z indicates a range in which people who visit the store for the purpose of the game facility j can be attracted. The trade area Z is the place of residence Z_zAnd Z = Ｚ_zZ_z(1 ≦ z ≦ n_z). A gaming facility j (1 ≦ j ≦ n), which is a plurality of gaming facilities existing in the trade area Z_jR)_zjAnd the outgoing rate is R_zjIs obtained by Expression (7). Equation (7) is an equation using the modified Huff model._zjIs the attracting power G of the gaming facility j existing in the trade area Z._jAnd residence Z_zFrom the time distance to the gaming facility j. Attraction G of gaming facility j_jIs the attracting power E of the gaming table set at the gaming facility j._kAnd the appeal of the store. From step 600 to step 606, the ability to attract customers E of all gaming tables installed in the commercial area_kAsk for. In step 600, the model number of the game console is initialized. In step 602, the customer attraction E of the gaming machine of the gaming machine model k_kIs obtained by the equation (11), and by steps 604 and 606, it can be obtained by repeating. Next, by repeatedly performing step 616 from step 610, the attracting power G of all the gaming facilities j is obtained._jAsk for. In step 612, the gaming machine attracting power E obtained in step 602._kIs obtained by equation (12) using Further, in step 618, the attracting power G of the gaming facility j_jAnd residence Z_zDistance T from the game facility to j_zjAll regions Z that make up the trade area Z using_zOutgoing rate R to own game facility j_zjIs determined by equation (7). In step 620, all regions Z_zThe game population of residence Z_zGame population in Japan_zIs the population of population type i is P_iz, The game population coefficient for population type i is PF_iIs obtained by Expression (8). Further, in step 622, the outgoing rate R to the own game facility j is calculated by the equation (9)._zjAnd the game population PH_z, The number of visitors to the self-playing facility j_jAsk for.
[0063]
Next, a description will be given of a process of obtaining a new sales amount by the sales prediction means 24 with reference to the flowchart of FIG. First, the sales amounts U for all the second trade area candidate areas Wf_fIs initialized (step 700). Next, in step 702, the second commercial area candidate area W_fIs set. In step 704, the second commercial area candidate area W_fNew visitors PHX_fIs set. Further, in step 706, the number of visitors PH to the gaming facility j_jfIs set. Using the average number of visits N (Step 708), which is statistically known in advance, and the average sales per unit DT (Step 710), the sales amount is obtained by Expression (10) (Step 712). By repeating step 716 from step 702, the new sales amount U is obtained for all the second trade area candidate areas Wf._fAsk for.
[0064]
Next, a method of determining a commercial area candidate place by the commercial area candidate place determining means 27 will be described with reference to the flowchart of FIG. Second commercial area candidate area W obtained by sales prediction means 24_fNew sales amount U for each_fTrade area candidate area W in descending order of_f(Step 800). Further, in step 802, the trade area candidate areas are set in descending order of the sales amount.
[0065]
Here, the process of determining the store size by the store size determining means 26 will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step 900, the game population H within the trade area_iAsk for. Here, the trade area Z refers to a range in which people who visit the store for the purpose of the game facility j can attract customers. The trade area Z is the place of residence Z_zAnd Z = Ｚ_zZ_z(1 ≦ z ≦ n_z). Maximum gaming population H for each population type i in the trade area Z_i(1 ≦ i ≦ n_i) Is the place of residence Z_zThe population of population type i existing in_iz, The game population coefficient for population type i is PF_iIs obtained by Expression (13). Next, at step 902, the player information P indicates the actual number P of players in the gaming population type i in all the gaming machine types of all the stores in the commercial area from the player information._i(1 ≦ i ≦ n_i). This is based on the input table for the number of installed gaming machines shown in Fig. 3, which shows the number of people actually playing at the gaming machines for all the stores in the commercial area by population type by gaming machine model. It was done.
[0066]
P_ijk(1.ltoreq.i.ltoreq.n, 0.ltoreq.j.ltoreq.m-1,1.ltoreq.k.ltoreq.) Is the number of players in the gaming population component i at the gaming table of the model k of the gaming facility j in the commercial area which is the player information. When P_ijIs
[Equation 31]
P_ij= Σ_kP_ijk, ... (31)
And when
At the game facility j, the number of people of the population type i playing the game becomes_iIs
(Equation 32)
P_i= Σ_tP_ti  … (32)
Is the number of players in the game population component i playing in the commercial area. At this time, your store is under planningThinkDon't worry.
[0067]
Next, in step 904, the number of potential players F in the second commercial area candidate area expanded by the customer attracting factor is calculated from the gaming population in the commercial area Z and the second commercial area candidate area that is the area enlarged by the customer attracting factor. The difference between the number of visitors and the number of people already playing at another store is determined by equation (14) so as to be a potential game population. The number F of potential players determined in this way is the maximum population expected to visit the store. Therefore, the maximum number of game consoles at the new store is F. Therefore, a gaming facility where F is the maximum value is considered as the largest store. However, if it is large, the negative factors such as the cost of building and maintaining the facility will also increase. Therefore, it is necessary to propose the most suitable store size in the balance with the cost while expecting the most sales. That is, the total number of game consoles installed in the new store M is f (f ≦ F), E_kIs the attracting power of the game console of model k, C_kIs the installation cost of the game console of model k and the number of_Mfk(F = Σ_kD_Mfk), The store size evaluation value Q for evaluating the size of the new store_MfIs a storeMEvaluation item q (1 ≦ q ≦ n_qB) is the evaluation value based on the store size f_fq, The weight of the evaluation item q in the store evaluation is β_q And weight β '' And β ''' (In FIG. 16, β _{nq + 1} , Β _{nq + 2} )Then, since it can be obtained by equation (15), the store scale evaluation value Q_MfD that maximizes_MfkIs to find a combination of Considering only sales growth, the highest sales can be expected if F game machines are installed, which is a potential game population, but in reality, there is always an upper limit to the cost of building a game facility and space. In addition, costs are incurred for maintaining the facilities, and it is not always enough to install many gaming tables. The negative factor for each game console is C_kIs evaluated by In addition, storesMThe evaluation value by the store size f of the evaluation item q of b is b_fqAssess the cost for the scale such as the construction cost of the game facility and the maintenance cost of the facility. Furthermore, it is not always necessary to install only gaming machines with high customer attraction capacity. This is because diversity and balance of installed models are important factors for attracting customers as evaluation factors of stores. Furthermore, since the preferred models differ depending on the demographic type, that is, by gender and age, it is necessary to set up a gaming table in conformity with the demographic type expected by visitors. Therefore, while changing the total number of installations, these are comprehensively evaluated and repeated calculations are performed to determine the store scale.
[0068]
Finally, the commercial area candidate area and the prediction result are output via the output means 60. This will be described with reference to the flowchart of FIG. In step 1000, the commercial area candidate area is output through the GIS output means 63 using the customer attracting factor up to the Nth place and the map. For example, according to a list as shown in FIG. 18, the locations of the commercial area candidate areas, the factors for attracting customers, the new sales amount, the possible store sizes, and the estimated number of customers to attract customers are displayed and printed out in descending order of sales. At the same time, it may be stored in the external storage device 40 (step 1000, step 1002). Further, by using the GIS output means 63, the trade area candidate area may be superimposed on the map and output, and further, the trade area candidate area may be displayed as a map on the display means 62 and printed using the printing means 61. .
[0069]
Further, as the trade area candidate area details shown in FIG. 19, the trade area candidate area location name, the details of the area constituting the trade area candidate area, the predicted number of customers in each detailed area, the new sales amount, the age of the main population composition type, the trade area You may display and output a statement slip, such as the ratio of occupation and the distance from the center. Further, for example, as the store scale details shown in FIG. 20, details such as the trade area candidate area name, the required store area, the location, the trade area area, the number of game consoles installed, and the number of game consoles installed by model are displayed and output. (Step 1004).
[0070]
In the store size determination means, it is assumed that, first of all, in addition to the above-described embodiment, a game facility is set up in the center of the second commercial area candidate area. Next, from the installation point, the range of attracting customers due to the attractiveness of the gaming facility is set as the commercial area of the gaming facility. Next, based on the store information in the trade area of the game facility, the store size in the trade area of the game facility is once determined. Next, the store size obtained by adding the number of new customers from the second commercial area candidate area may be obtained, and the store size may be set as the proposed store size. At this time, the store size in the trade area of the game facility may be obtained from the game population in the trade area of the game facility and the actual number of players of the game facility actually installed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a connection block diagram of a game facility proposal device showing an example of the present embodiment.
FIG. 2 is an explanatory diagram of an installed gaming table survey input table.
FIG. 3 is an explanatory diagram of an installed gaming table gaming headcount survey input table.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a store information survey table.
FIG. 5 is an explanatory diagram of a gaming table customer attraction survey table.
FIG. 6 is a flowchart showing an outline processing procedure of the gaming facility proposal system.
FIG. 7 is a flowchart (part 1) illustrating a processing procedure for selecting a first commercial area candidate area.
FIG. 8 is a flowchart (part 2) illustrating a processing procedure for selecting a first commercial area candidate area.
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure for selecting a second commercial area candidate area.
FIG. 10 is a flowchart (part 1) showing a processing procedure for predicting the number of customers in a second commercial area candidate area.
FIG. 11 is a flowchart (part 2) showing a processing procedure for predicting the number of customers in a second commercial area candidate area.
FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure for predicting the number of new customers.
FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure for predicting the number of visitors.
FIG. 14 is a flowchart illustrating a processing procedure for predicting a new sales amount.
FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure for determining a trade area candidate area.
FIG. 16 is a flowchart showing a processing procedure for determining a store size.
FIG. 17 is a flowchart showing a processing procedure for outputting a trade area candidate area, a customer attracting factor, and a new sales amount.
FIG. 18 is an explanatory diagram of a game facility proposal table.
FIG. 19 is an explanatory diagram of the details of a trade area candidate area.
FIG. 20 is an explanatory diagram of the details of a store plan.
[Explanation of symbols]
10 ... Control device
20 ... CPU
21 ... Trade area candidate selection means
22 ... means for predicting the number of customers
23… New customer number forecasting means
24 ... Sales forecasting means
25 ... Visitor forecasting means
26 ... Store size determination means
27… Trade area candidate place determination means
30 ... storage means
31 ... Regional distribution information storage means
32 ... Region recognition rate information storage means
33 ... Store information storage means
40 ... External storage device
50 ... Operation input device
51 Information input means
52 ... Keyboard
53 ... Mouse
54 ... Scanner
55 ... Touch panel
56… Modem
60 output means
61 printing means
62 ... Display means

Claims

Population area distribution information storage means for storing the area distribution information of the population for each type of population,
Area recognition rate information storage means for storing, as the area recognition rate information, the distribution status of the population for each demographic type that recognizes the customer attracting factor,
Game Taijo report, including the installation gaming table number of the gaming facilities that exist in the commercial area, stores player information, including the player's number of each demographic type in the set置遊skill base, and the store information consisting of store ability to attract customers shop Information storage means;
The area recognition rate information is read from the area recognition rate information storage means, and based on the read area recognition rate information, the population distribution of the area recognition rate information for a predetermined area is determined for each of the customer attracting factors. selects a predetermined area or more area that is continuous in number than the first commercial area candidate area, commercial area candidates more choose more high local recognition rate of the first trade area candidate region of a second commercial area candidate area Selection means,
A customer attracting number predicting means for calculating a customer attracting number based on the customer attracting factor for each of the plurality of second commercial area candidate areas;
New customer number prediction means for calculating the predicted new customer number of the gaming facility installed for each of the second commercial area candidate areas using the number of attracted customers determined for each of the second commercial area candidates,
Visitor number prediction means for calculating the number of visitors for each of the gaming facilities using the store information,
The number of new visitors, sales forecasting means for calculating a new sales amount predicted for each of the gaming facilities using the number of visitors,
A trade area candidate determination means for determining, as a trade area candidate area, the area with the highest new sales amount among the second trade area candidate areas based on the sales amount obtained by the sales prediction means ;
Output means for outputting the customer attracting factor, the predicted new sales amount, and the determined commercial area candidate area,
The customer attracting number prediction means,
The area recognition rate information is read from the area recognition rate information storage means, and based on the read area recognition rate information, a residential area W _w (1 ≦ w ≦ n _w) constituting a second commercial area candidate area W ) However,

, The number-of-customers forecasting means for calculating the population P xs _wvi of the population type i recognizing the customer attracting factor V _v ,
Attract factors of visits rate R _wvi every demographic category i with respect to attract customers factor V _v in the residence W _w, attractiveness of S _vi against the scale and population structure type i of attracting factor V _v, from the residence W _w By setting values for the time distance T _wv to V _v and the resistance coefficient fv for the distance ,

Means for predicting the number of customers to be calculated,
Using the population P xs _{wvi for} each population structure type i calculated by the first customer number prediction means and the outgoing rate R _{wvi for} each population structure type i calculated by the second customer number prediction means , attract customers number of X _i of each demographic type i in 2 of the trade area candidate region W

Means for calculating the number of customers to be acquired
(However, the number of customers X in the second commercial area candidate area W is

) And <br/>
The means for predicting the number of new customers,
New customer traffic P HX _i demographic category i, and attract the number X _i of the computed the demographic category i by the attracting speed third prediction means, and game population factor PF _i corresponding to the demographic category i Using,

And the first prediction means the number of new visitors Ru determined by,
The number of new customers P HX is calculated using the number of new customers P HX _i of the demographic type i calculated by the first number of new customers prediction means ,

Means for predicting the number of new customers calculated by
Has,
The visitor number forecasting means includes:
A visitor who calculates a population P _iz of a population type i existing in a place of residence Z _z (1 ≦ z ≦ _nz ) based on the regional information distribution for each population type i stored in the population area distribution information storage means. Number first prediction means;
The R _zj the visits rate to exist in commercial area gaming facility _{j (1 ≦ j ≦ n j} ) of the population living in the residence Z _z, the pulling power G _j game facility j, from residence Z _z A value is set for the time distance T _zj to the game facility j ,

(However, Σ _j R _zj = 1 )
Visitor second prediction means calculated by:
The game population P H _z demographic type i present in residence Z _z constituting a trade area Z game facility j, and population P _iz of the computed demographic category i by the number of visitors first prediction means, said by using the gaming population coefficient P F _i,

Visitor number third prediction means calculated by:
The number of visitors PH _j of the game facility j,

Means for predicting the number of visitors calculated by
Has,
The sales forecasting means,
The sales amount U is calculated based on the number of new visitors PHX calculated by the second number of new visitors forecasting means , the number of visitors PH _j to the gaming facility j calculated by the fourth number of visitors predicting means , the average number of visits N, Using the average sales per unit DT,

A game facility proposal device, comprising a calculation means for calculating the following.

The evaluation value of each model is read out from the store information storage means for each evaluation item, and the read out evaluation value a _kd of the evaluation item d of the model k (1 ≦ d ≦ _nd ) and the evaluation of the gaming table of the evaluation item d Using the weight α _d occupied by the game machine _k ,

Calculated by
The reading from the store information storage unit for each evaluation item evaluation value for each store, weight to total evaluation of the evaluation value b _y the evaluation items y store the read store evaluation item _{y (1 ≦ y ≦ n y} ) β _y , the weight β ′, and the number of game _consoles D _jk installed in the game facility j, the attracting power G _j of the game facility j ,

Is calculated by
Recreation facility proposed device according to claim 1, a gaming facility another pulling power G _j obtained and to store in the shop information storage means.

It reads out the regional distribution information of the population for each population type i from the population area distribution information storage means , obtains the population P _iz of the population type i existing in the place of residence Z _z based on the read regional distribution information, and obtains Using the population P _iz and the game population coefficient P F _i , the maximum game population H _i of the population type i existing in the trade area of the game facility j ,

The maximum gaming population H _i calculated by the calculation, the number of new customers P HX _i of the population type i calculated by the number-of-new-customers prediction means , and all of the commercial areas read from the store information storage means. The difference F of the number of potential players with respect to the number of players P _i using the number of players P _i of the population type i in the models of all the game consoles in the store ,

Calculated by
Said pulling power E _k of amusement machine model k, gaming new stores M set in advance by the value and installation costs C _k of the amusement machine model k which is set, the following difference F between the potential player number The evaluation value based on the total number f of units installed, the number of game _consoles D _Mfk (f = Σ _k D _Mfk ) for each _model, and the evaluation value q of the evaluation item q (1 ≦ q ≦ n _q ) of the store M is determined by b _The store size evaluation value Q _Mf for evaluating the size of the new store is calculated using _fq , the weight β q of the evaluation item q in the store evaluation, and the weights β ″ and β ′ ″.

Calculated by
_3. The gaming facility according to claim 2 , further comprising the store size determining means for determining a store size by _obtaining a combination of the number of game _consoles D _Mfk of each model that maximizes the store size evaluation value Q _Mf. Proposal device.