JP5336675B1 - サービス評価診断システム、サービス評価診断方法及びサービス評価診断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】
開示のサービス評価診断システムは、臨店調査が行われる環境の違いに基づく調査結果への影響を修正すると共に、修正後の調査結果に基づく現実に即したアドバイス情報を提示することができる。
【解決手段】
開示のサービス評価診断システムは、複数回に渡って行われた調査について、調査結果を従属変数、所定の調査説明情報を説明変数とする回帰分析を行い、当該回帰分析の結果を用いて、現実の調査結果を修正する。そして、開示のサービス評価診断システムは、修正された調査結果及び調査期間に対応する売上情報を軸とする２次元平面上にプロットし、当該プロットされた領域に応じたアドバイス情報を提示する。
【選択図】図３

Description

覆面調査などの店舗調査において、該店舗調査が行われた種々の状況に応じて調査結果を修正すると共に、調査対象店舗の運営者などに対し修正後の調査結果に基づくアドバイス情報を提示する技術に関する。

サービス品質の維持及び向上を行うには定期的な測定や調査が有効であり、当該定期的な測定や調査を行うとき、第三者による調査が有用な場合がある。この第三者による調査手法の一つとして、覆面調査というものがある。

ここで覆面調査とは、調査員がその身分を隠し、一般人に扮してサービスを受けた結果をサービス提供者へフィードバックする調査形態であり、サービス提供者は通常の調査では知ることのできない情報を入手することができる。つまり覆面調査では、サービスを提供する側から見れば、どの消費者が調査官であるのか、さらには調査が行われていること自体が明らかにされていないため、サービスの品質をより消費者に近い立場で知ることができるのである。

上記のような覆面調査は、サービスの現場では随時行われており、また、コンピュータシステムを利用した覆面調査に関連する技術の開発も盛んに行われている。なお、特許文献１乃至９では、覆面調査そのものの技術ではないが、各文献の一部において覆面調査に関連する技術が提案されている。

特開２０１１−２２１６２７号公報 特開２０１１−２１０１３３号公報 特開２０１１−２１０１００号公報 特開２０１１−１６４７１０号公報 特開２００９−１１０１８１号公報 特開２００８−２１００８２号公報 特開２００７−１４８８４３号公報 特開２００６−３０１８４５号公報 特開２００６−０４０００７号公報

一方で、覆面調査のような臨店調査では、当該調査が行われる環境の違いによって、得られる調査結果が異なってしまい、調査結果に基づき行われる改善アドバイスが的確なものではない可能性があるという問題点があった。

ここで、調査が行われる環境の違いとは、調査が実施された時間帯ごとの、調査対象店舗内の混雑度や店舗内に配置される店員数の違いであったり、調査員の調査技術や調査を受ける従業員の接客技術の熟練度（例えば、勤務年数の長短による差異）の違いなどであったりする。

そこで本発明では、上記問題点を鑑み、臨店調査が実施された環境の違いに基づく調査結果への影響を修正した上で、修正後の調査結果に基づく現実に即したアドバイス情報を提示するサービス評価診断システムを提案することを目的とする。

開示するサービス評価診断システムの一形態は、調査員が店舗調査のために操作する携帯情報端末と、該携帯情報端末と通信ネットワークで接続され、調査対象店舗における該調査時点を含む所定期間のＰＯＳ情報を記憶するＰＯＳ情報記憶手段を有するサーバ装置と、を含むサービス評価診断システムであって、前記携帯情報端末が、前記調査員による前記店舗調査の結果の入力を受け付ける調査結果受付手段と、前記調査結果受付手段により受け付けた前記店舗調査の結果を、前記サーバ装置に対し送信する調査結果送信手段と、を有し、前記サーバ装置が、前記調査結果送信手段により送信された前記店舗調査の結果を受信する調査結果受信手段と、前記調査結果受信手段により受信された前記店舗調査の結果と該店舗調査が実施された日時を識別する調査日時情報と各前記店舗調査の個別の実施状況を説明する調査説明情報とを関連付けて記憶する調査結果記憶手段と、前記調査結果記憶手段において記憶される前記調査日時情報が異なる複数の前記店舗調査の結果を用いて、前記調査説明情報及び各前記店舗調査の結果の組合せに対し回帰分析を行い、該組合せ要素間の関係を表す回帰分析情報を算出する回帰分析手段と、前記ＰＯＳ情報に含まれる売上情報及び前記店舗調査の結果の組合せ要素の座標と、前記調査対象店舗に対するアドバイス情報と、を関連付けて記憶するアドバイス情報記憶手段と、前記回帰分析手段により算出された前記回帰分析情報に基づいて、所定の前記調査説明情報に対応する前記前記店舗調査の結果である修正調査結果を算出する調査結果修正手段と、前記アドバイス情報記憶手段から、前記売上情報及び前記調査結果修正手段により算出された前記修正調査結果の組合せ要素の座標に対応する前記アドバイス情報を抽出するアドバイス情報抽出手段と、前記アドバイス情報抽出手段により抽出された前記アドバイス情報を表示装置に表示させるアドバイス情報表示手段と、を有することを特徴とする。

開示するサービス評価診断システムは、臨店調査が行われる環境の違いに基づく調査結果への影響を修正した上で、修正後の調査結果に基づく現実に即したアドバイス情報を提示することができる。

本実施の形態に係る調査対象店舗の俯瞰図である。 本実施の形態に係るサービス評価診断システムの概要を説明するための図である。 本実施の形態に係るサービス評価診断システムの機能ブロック図である。 本実施の形態に係る調査員による店舗調査結果の入力態様を説明する図である。 本実施の形態に係る調査結果記憶手段を説明する図である。 本実施の形態に係る調査結果記憶手段における店舗調査結果等の格納態様例（その１）を説明する図である。 本実施の形態に係る調査結果記憶手段における店舗調査結果等の格納態様例（その２）を説明する図である。 本実施の形態に係る調査結果記憶手段における店舗調査結果等の格納態様例（その３）を説明する図である。 本実施の形態に係るアドバイス情報記憶手段を説明する図である。 本実施の形態に係るアドバイス情報記憶手段におけるアドバイス情報の格納態様を説明する図である。 本実施の形態に係るＰＯＳ情報記憶手段を説明する図である。 本実施の形態に係る回帰分析手段による処理例（その１）を説明するための図である。 本実施の形態に係る回帰分析手段による処理例（その２）を説明するための図である。 本実施の形態に係る回帰分析手段による処理例（その３）を説明するための図である。 本実施の形態に係る店舗調査結果が修正された場合のイメージ図である。 本実施の形態に係るサーバ装置のハードウエア構成例を示す図である。 本実施の形態に係る携帯情報端末のハードウエア構成例を示す図である。 本実施の形態に係るサービス評価診断システムによる処理例を示すフローチャートである。

図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について説明する。
（本実施の形態に係るサービス評価診断システムの概要）

図１及び２を用いて、本実施の形態に係るサービス評価診断システム（以下、単に「診断システム」という。）１００の概要について説明する。図１は、診断システム１００が調査実施対象とする店舗５３０の一例を示す図であり、図２は、診断システム１００に関わる装置間の関係を示した図である。

診断システム１００は、物品販売・サービス提供を問わず、店舗５３０において行われる接客状況の調査を行った結果４１０に基づいて、店舗５３０の運営を改善させるためのアドバイス情報５２０を提示するシステムである。

図１で示すように、調査対象店舗５３０には従業員、来店客が存在するが、これらの数の多寡は、その時々によって変化する。接客状況の調査は営業中の店舗において実施されるため、例えば、お昼時で従業員数が少なかったり、来店客数の多い時間帯で店内客数が多かったりすると、客一人に対して割ける時間が少なくなるため、一般的に店舗調査結果４１０は、本来あるべき結果よりも悪くなると予想される。

そのような状況下、調査環境に基づく誤差を含む調査結果４１０に基づいて、調査対象店舗５３０の運営を改善させるためのアドバイス情報を提示したとしても、このアドバイス情報は、本来提示すべきアドバイス情報５２０とは異なっている可能性がある。そのような事態になれば、調査の意義が薄れてしまう。

そこで、診断システム１００は、調査環境に基づく誤差（ゆらぎ）を調査結果４１０から取り除くと共に、誤差が取り除かれた調査結果４２０に基づいて、調査対象店舗５３０の運営を改善させるためのアドバイス情報５２０を提示する。こうすることによって、診断システム１００は、調査対象店舗５３０に対し、より適切なアドバイス情報５２０を提示することができる。

図２で示すように、診断システム１００は、調査員５４０が操作する携帯情報端末２００とサーバ装置３００とを含み、携帯情報端末２００から通信ネットワーク５５０を介して通知される調査結果４１０をサーバ装置３００に蓄積する。次に、診断システム１００は、サーバ装置３００に蓄積された調査結果４１０に対し回帰分析を行うことで、調査時点の異なる調査結果４１０が有する傾向を算出する。そして、診断システム１００は、算出した当該傾向に基づいて、例えば、一定の前提下における調査結果４２０や調査環境による変動要素を完全に除去した調査結果４２０を算出する共に、修正後の調査結果４２０に基づくアドバイス情報５２０を表示装置上に提示する。

アドバイス情報５２０は、前提とする調査環境が明確になっているため、非常に信頼性が高く、調査対象店舗５３０の運営を改善させるための価値ある助言となるものである。なお、図２で示すように、アドバイス情報５２０は、通信ネットワーク５５０を介して、診断システム１００外部の情報処理装置５６０からも、要求に応じた閲覧・参照が可能な形態である。
なお、診断システム１００において、店舗調査とは、主に臨店による調査であって、覆面調査であっても良く、アンケート調査であっても良い。
（本実施の形態に係るサービス評価診断システムの動作原理）

図３乃至１５を用いて、診断システム１００の動作原理について説明する。図３は、診断システム１００の機能ブロック図である。図３で示すように、診断システム１００は、携帯情報端末２００、サーバ装置３００を有し、携帯情報端末２００は、調査結果受付手段２１０、調査結果送信手段２２０を有する。なお、携帯情報端末２００は、機動的な覆面調査を行うために適したツールである。

調査結果受付手段２１０は、店舗調査（臨店調査）を実施する調査員５４０による、店舗調査の結果４１０の入力を受け付ける。例えば、図４で示すように、携帯情報端末２００の入出力装置２０６０，２０７０上には、調査項目「待機」「アプローチ」「お迎え／挨拶」などが表示されると共に、その横には各項目に対応する調査結果（点数）を選択入力するようになっている。そして、調査員５４０が各項目の点数を表示画面にタッチするなどして入力すると、調査結果受付手段２１０が調査員による調査結果４１０の入力を受け付ける。なお、調査結果４１０には、調査対象店舗５３０内の混雑の程度を表す混雑度情報４８０、店舗５３０内に配置されている店員数の多寡の程度を表す店員数情報４９０、店舗調査が実施された日時を識別する調査日時情報４３０が含まれる形態としても良い。また、調査項目は、図４に示される項目には限られず、調査対象店舗５３０の属性に応じて自由に設定することができ、調査項目数についても図４で示す項目を増減させることが自由にできる。

調査結果送信手段２２０は、調査結果受付手段２１０により受け付けられた店舗調査結果４１０を、通信ネットワーク５５０を介してサーバ装置３００へ送信する。

サーバ装置３００は、調査結果受信手段３１０、回帰分析手段３２０、調査結果修正手段３３０、アドバイス情報抽出手段３４０、アドバイス情報表示手段３５０、調査結果記憶手段３６０、アドバイス情報記憶手段３７０、ＰＯＳ情報記憶手段３８０を有する。

図５で示すように、調査結果記憶手段３６０は、店舗調査結果４１０、調査日時情報４３０、各店舗調査の個別の実施状況（実施環境）を説明する調査説明情報４７０を関連付けて記憶する。ここで調査説明情報４７０とは、混雑度情報４８０、店員数情報４９０、調査対象店舗５３０に配置される店員の接客技術熟練度の程度を表す店員熟練度情報５１０、調査員５４０の調査技術熟練度の程度を表す調査員熟練度情報５００を含む。

なお、調査結果記憶手段３６０に記憶される調査日時情報４３０は、調査員５４０が入力する店舗調査結果４１０に含まれるものを利用しても良いし、調査結果送信手段２２０による送信処理の日時情報を利用しても良い。また、調査結果記憶手段３６０に記憶される調査日時情報４３０は、後述する調査結果受信手段３１０が店舗調査結果４１０を受信した日時情報を利用しても良く、適宜その他の情報を使用することができる。

図６で示すように、例えば、調査結果記憶手段３６０では、行方向に調査項目・混雑度情報４８０を配置し、列方向に調査日時情報４３０を配置して記憶する。例えば、図４で示した店舗調査結果４１０は、図６の調査日時情報４３０「１回目」の列の項目値として記憶される。その他、図７では調査結果記憶手段３６０において、行方向に調査項目・店員数情報４９０を配置し、列方向に調査日時情報４３０を配置して記憶する例を示し、図８では調査結果記憶手段３６０において、行方向に調査項目・調査員熟練度情報５００を配置し、列方向に調査日時情報４３０を配置して記憶する例を示している。

なお、図４及び図６乃至８では、店舗調査結果４１０を１０点満点で表示し、混雑度情報４８０、店員数情報４９０、店員熟練度情報５１０を１点満点で表示しているが、店舗調査結果４１０、混雑度情報４８０、店員数情報４９０、店員熟練度情報５１０及び調査員熟練度情報５００の評価尺度は、任意に選択可能である。

図９で示すように、アドバイス情報記憶手段３７０は、所定の座標情報と、調査対象店舗５３０の運営を改善させるためのアドバイス情報５２０とを関連付けて記憶する。ここで所定の座標情報とは、店舗調査結果４１０又は後述する修正後の店舗調査結果４２０を一の軸上の点とし、後述するＰＯＳ情報４５０の一部である売上情報４６０を他の軸上の点とする座標である。

例えば図１０で示すように、アドバイス情報記憶手段３７０では、店舗調査結果４１０又は後述する修正後の店舗調査結果４２０をＸ軸上の点とし、売上情報４６０をＹ軸上の点とした場合（直交座標系）、２次元平面上で４つに区分される領域毎に、アドバイス情報５２０を記憶する。つまり、アドバイス情報記憶手段３７０では、４つに区分される領域毎に、左上グループ、右上グループ、右下グループ及び左下グループなどと区分し、各グループに１つずつアドバイス情報５２０が割り当てられる。

ここで、各アドバイス情報５２０が配置される領域を分けるＸ軸、Ｙ軸は、必ずしも座標（０，０）で交わる訳ではなく、例えば、座標（調査結果４１０の平均値，売上情報４６０の平均値）となる形態であっても良く、Ｘ軸及びＹ軸が交わる座標としてその他種々の設定を行っても良い。

図１１で示すように、ＰＯＳ情報記憶手段３８０は、調査対象店舗５３０における調査実施時点を含む所定期間のＰＯＳ情報４５０、特に、ＰＯＳ情報４５０の一部である売上情報４６０を記憶する。
調査結果受信手段３１０は、調査結果送信手段２２０により送信された店舗調査結果４１０を通信ネットワーク５５０経由で受信する。

回帰分析手段３２０は、調査結果記憶手段３６０に記憶される、異なる調査日時情報４３０の店舗調査結果４１０及び調査説明情報４７０を用いて、店舗調査結果４１０を従属変数とし、調査説明情報４７０を説明変数とした回帰分析を行う。そして、回帰分析手段３２０は、回帰分析の結果、回帰式の係数である回帰分析情報４４０を算出する。

例えば、回帰分析手段３２０は、回帰式をＹ（店舗調査結果４１０）＝ａ×Ｘ（調査説明情報４７０）＋ｂとした場合に、回帰分析情報４３０として係数ａ、ｂを算出する。図６の例では調査説明情報４７０が混雑度情報４８０である場合を示し、回帰分析手段３２０は、回帰分析情報４４０として（ａ，ｂ）＝（−１２．６，７４．９）を算出する。図１２で示すように、回帰分析手段３２０による処理によって、店舗調査結果４１０及び混雑度情報４８０の間には、Ｙ＝−１２．６×Ｘ＋７４．９という直線で近似される関係があることが推計される。

また、図７の例では調査説明情報４７０が店員数情報４９０である場合を示し、回帰分析手段３２０は、回帰分析情報４４０として（ａ，ｂ）＝（１４．９，６９．９）を算出する。図１３で示すように、回帰分析手段３２０による処理によって、店舗調査結果４１０及び店員数情報４９０の間には、Ｙ＝１４．９×Ｘ＋６９．９という直線で近似される関係があることが推計される。

また、図８の例では調査説明情報４７０が調査員熟練度情報５００である場合を示し、回帰分析手段３２０は、回帰分析情報４４０として（ａ，ｂ）＝（８．９，６０．３）を算出する。図１４で示すように、回帰分析手段３２０による処理によって、店舗調査結果４１０及び調査員熟練度情報５００の間には、Ｙ＝８．９×Ｘ＋６０．３という直線で近似される関係があることが推計される。

調査結果修正手段３３０は、回帰分析手段３２０が算出した回帰分析情報４４０を用いて修正された店舗調査結果４１０である修正調査結果４２０を算出する。さらに具体的には、調査結果修正手段３３０は、回帰分析情報４４０を係数とする回帰式において、説明変数である調査説明情報４７０を所定値とした場合の従属変数である修正調査結果４２０を算出する。ここで、調査説明情報４７０に設定される所定値は、店舗調査毎の変動要素全てを取り除くことを意図しゼロに設定しても良いし、例えば、調査対象店舗５３０の平均的な値を設定しても良く、ユーザが任意に設定することができる値である。

アドバイス情報抽出手段３４０は、アドバイス情報記憶手段３７０から、調査結果修正手段３３０が算出した修正調査結果４２０及びＰＯＳ情報記憶手段３８０に記憶される売上情報４６０が各要素となる座標が属する領域に対応するアドバイス情報５２０を抽出する。図１０の例では、アドバイス情報抽出手段３４０は、修正調査結果４２０及び売上情報４６０の座標が「左上グループ」、「右上グループ」、「右下グループ」及び「左下グループ」の領域のうちどこに属するかを判定し、判定したグループのアドバイス情報５２０を抽出する。

アドバイス情報表示手段３５０は、アドバイス情報抽出手段３４０が抽出したアドバイス情報５２０を表示装置に表示させる。ここで、アドバイス情報表示手段３５０がアドバイス情報を表示させる表示装置は、サーバ装置３００が備える表示装置３０７０であっても良く、診断システム１００には属さない外部の情報処理装置５６０が備える表示装置であっても良い。つまり、アドバイス情報表示手段３５０は、ＡＳＰ（Application Service Provide）形式でもアドバイス情報５２０を提供することができる。

図１５では、横軸（店舗調査結果４１０）と縦軸（売上情報４６０）との交点を（７０点、月商２００万円）に設定し、修正調査結果４２０を算出する際の調査説明情報４７０にゼロを設定した場合の、図６で示される店舗調査結果４１０の店舗調査の例を図示している。

図１５で示すように、図６の店舗調査結果４１０では、調査実施回毎に店舗調査結果４１０が変動し第１回目、第２回目、第４回目の店舗調査結果４１０が６３点〜６９点であるため、左下グループのアドバイス情報５２０が該当するが、修正調査結果４２０が約７５点であるため、右下グループのアドバイス情報５２０が提示されることとなる。つまり、調査対象店舗５３０にとっては、調査実施回ごとに変動する要素を取り除いた店舗調査結果４２０に基づいたアドバイス情報５２０が得られることとなる。

なお、上記説明では、各調査項目の項目値の合計値を店舗調査結果４１０として説明しているが、各調査項目の項目値そのものを店舗調査結果４１０として処理を行っても良い。また、複数の調査項目でグループを作成し、当該グループに属する調査項目に係る項目値の合計を店舗調査結果４１０として処理を行っても良い。

なお、混雑情報４８０、店員数情報４９０は、調査対象店舗５３０が備えるカメラ装置が撮影した映像に基づいて、算出される情報を使用する形態としても良い。また、混雑情報４８０、店員数情報４９０、店員熟練度情報５１０及び調査員熟練度情報５００は、調査対象店舗５３０が経営情報等として別途保有する情報を使用する形態としても良い。つまりこの場合、混雑情報４８０、店員数情報４９０、店員熟練度情報５１０及び調査員熟練度情報５００は、所与の情報として診断システム１００に備えられていることとなる。
（本実施の形態に係るサービス評価診断システムのハードウエア構成）

図１６を用いて、サーバ装置３００のハードウエア構成例について説明する。図１６は、サーバ装置３００のハードウエア構成の一例を示す図である。図１６で示すように、サーバ装置３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１０、ＲＯＭ（Read-Only
Memory）３０２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３０、補助記憶装置３０４０、通信Ｉ／Ｆ３０５０、入力装置３０６０、表示装置３０７０、記録媒体Ｉ／Ｆ３０８０を有する。

ＣＰＵ３０１０は、ＲＯＭ３０２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ３０３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、サーバ装置３００全体を制御する。ＲＯＭ３０２０は、ＣＰＵ３０１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ３０３０は、ＣＰＵ３０１０でＲＯＭ３０２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。

補助記憶装置３０４０は、基本ソフトウエアであるＯＳ（Operating System）や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。補助記憶装置３０４０は、調査結果記憶手段３６０、アドバイス情報記憶手段３７０、ＰＯＳ情報記憶手段３８０を含み、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリなどである。

通信Ｉ／Ｆ３０５０は、有線・無線ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなどの通信ネットワークに接続し、通信機能を提供する他装置とデータの授受を行うためのインタフェースである。

入力装置３０６０は、キーボードなどサーバ装置３００にデータ入力を行うための装置である。表示装置（出力装置）３０７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される装置であり、サーバ装置３００が有する機能をユーザが利用する際や各種設定を行う際のユーザインタフェースとして機能する装置である。記録媒体Ｉ／Ｆ３０８０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの記録媒体３０９０とデータの送受信を行うためのインタフェースである。

サーバ装置３００が有する各手段は、ＣＰＵ３０１０が、ＲＯＭ３０２０又は補助記憶装置３０４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、サーバ装置３００が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現される形態としても良い。また、通信Ｉ／Ｆ３０５０を介して外部サーバ装置から本発明に係るプログラムを読み込ませたり、記録媒体Ｉ／Ｆ３０８０を介して記録媒体３０９０から本発明に係るプログラムを読み込ませたりして、サーバ装置３００に当該プログラムを実行させる形態としても良い。

次に図１７を用いて、携帯情報端末２００のハードウエア構成例について説明する。図１７は、携帯情報端末２００のハードウエア構成の一例を示す図である。図１７で示すように、携帯情報端末２００は、ＣＰＵ２０１０、ＲＯＭ２０２０、ＲＡＭ２０３０、補助記憶装置２０４０、通信Ｉ／Ｆ２０５０、入力装置２０６０、表示装置２０７０、記録媒体Ｉ／Ｆ２０８０を有する。

ＣＰＵ２０１０は、ＲＯＭ２０２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ２０３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、携帯情報端末２００全体を制御する。ＲＯＭ２０２０は、ＣＰＵ２０１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ２０３０は、ＣＰＵ２０１０でＲＯＭ２０２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。

補助記憶装置２０４０は、基本ソフトウエアであるＯＳや本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。補助記憶装置２０４０は、例えば、ＨＤＤやフラッシュメモリなどである。

通信Ｉ／Ｆ２０５０は、有線・無線ＬＡＮ、インターネットなどの通信ネットワークに接続し、通信機能を提供する他装置とデータの授受を行うためのインタフェースである。入力装置２０６０は、タッチパネルなど携帯情報端末２００にデータ入力を行うための装置である。表示装置（出力装置）２０７０は、ＬＣＤ等で構成される装置であり、携帯情報端末２００が有する機能をユーザが利用する際や各種設定を行う際のユーザインタフェースとして機能する装置である。記録媒体Ｉ／Ｆ２０８０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの記録媒体２０９０とデータの送受信を行うためのインタフェースである。

携帯情報端末２００が有する各手段は、ＣＰＵ２０１０が、ＲＯＭ２０２０又は補助記憶装置２０４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、携帯情報端末２００が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現される形態としても良い。また、通信Ｉ／Ｆ２０５０を介して外部サーバ装置から本発明に係るプログラムを読み込ませたり、記録媒体Ｉ／Ｆ２０８０を介して記録媒体２０９０から本発明に係るプログラムを読み込ませたりして、携帯情報端末２００に当該プログラムを実行させる形態としても良い。
（本実施の形態に係るサービス評価診断システムによる処理例）

図１８を用いて、診断システム１００による処理例について説明する。ここでは、図６で示される店舗調査結果４１０及び混雑度情報４８０を例にして説明を行う。また、アドバイス情報記憶手段３７０において記憶されるアドバイス情報５２０を区分する軸の水準については、横軸（店舗調査結果４１０）と縦軸（売上情報４６０）との交点を（７０点、月商２００万円）に設定する。また、調査結果修正手段３３０が修正調査結果４２０を算出する際の混雑度情報４８０（調査説明情報４７０）の値を“０”に設定する。

Ｓ１０で調査結果受付手段２１０が、図４で示すような店舗調査結果４１０の入力画面を表示すると共に、調査員５４０による当該入力画面を利用した店舗調査の結果４１０の入力を受け付ける。
Ｓ２０で調査結果送信手段２２０が、Ｓ１０で受け付けられた店舗調査結果４１０を、通信ネットワーク５５０を介して、サーバ装置３００へ送信する。

Ｓ３０で調査結果受信手段３１０が、Ｓ２０で送信された店舗調査結果４１０を通信ネットワーク５５０経由で受信する。そして、Ｓ３０で調査結果受信手段３１０が、受信した店舗調査結果４１０を調査結果記憶手段３６０に記憶させる。

Ｓ４０で調査実施日時を変更して店舗調査を行わない場合（Ｓ４０でＹｅｓ）、診断システム１００の処理はＳ５０に移行する。一方Ｓ４０で調査実施日時を変更して店舗調査を行う場合（Ｓ４０でＮｏ）、診断システム１００の処理はＳ１０に移行する。なお、図６で示すように、本処理例では合計４回の店舗調査が行われる。

Ｓ５０で回帰分析手段３２０が、（店舗調査結果４１０，混雑度情報４８０）＝（６６，０．７）、（６３，０．９５）、（７１，０．３）、（６９，０．５）のデータについて、回帰式をＹ（店舗調査結果４１０）＝ａ×Ｘ（混雑度情報４８０）＋ｂとした回帰分析を行う。つまり、Ｓ５０において回帰分析手段３２０は、（ａ，ｂ）＝（−１２．６，７４．９）と算出する。図１２で示すように、Ｓ５０における回帰分析手段３２０による処理によって、店舗調査結果４１０及び混雑度情報４８０の間には、Ｙ＝−１２．６×Ｘ＋７４．９という直線で近似される関係があることが推計される。

さらにＳ５０で調査結果修正手段３３０が、先にＳ５０において算出された回帰分析情報４４０（ａ，ｂ）＝（−１２．６，７４．９）及び所定の混雑度情報４８０（値は“０”）を回帰式Ｙ（店舗調査結果４１０）＝ａ×Ｘ（混雑度情報４８０）＋ｂに適用して、修正調査結果４２０を７４．９と算出する。

Ｓ６０でアドバイス情報表示手段３５０が、図１５で示すように、売上情報４６０をＹ軸として（Ｘ＝７０点の位置に）設定し、修正調査結果４２０をＸ軸として（Ｙ＝月商２００万円の位置に）設定した２次元平面上に、Ｓ５０で算出された（売上情報４６０，修正調査結果４２０）＝（月商１５０万円，７４．９点）をプロット表示する。

Ｓ６０でアドバイス情報抽出手段３４０が、アドバイス情報記憶手段３７０から、（売上情報４６０，修正調査結果４２０）＝（月商１５０万円，７４．９点）が属する領域に対応するアドバイス情報５２０を抽出する。つまり、アドバイス情報抽出手段３４０が、「右下グループ」のアドバイス情報５２０を抽出する。

さらにＳ６０でアドバイス情報表示手段３５０が、先にＳ６０で抽出したアドバイス情報５２０を表示装置に表示させる。ここで、アドバイス情報５２０を表示させる表示装置は、サーバ装置３００が備える表示装置３０７０であっても良く、診断システム１００には属さない外部の情報処理装置５６０が備える表示装置であっても良い。つまり、アドバイス情報表示手段３５０は、ＡＳＰ形式でもアドバイス情報５２０を提供することが可能である。

図６の店舗調査結果４１０では、調査実施回毎に店舗調査結果４１０が第１回目、第２回目、第４回目の店舗調査結果４１０が６３点〜６９点と変動するため、修正無しの店舗調査結果４１０を利用すると、左下グループのアドバイス情報５２０が抽出・提示される可能性がある。一方、診断システム１００では、修正調査結果４２０が７４．９点であるため、右下グループのアドバイス情報５２０が提示されることとなる。つまり、診断システム１００は、調査実施回ごとに変動する要素を取り除いた店舗調査結果４２０に基づいた適切なアドバイス情報５２０を提供することができる。

なお、上記処理例では図６で示される店舗調査結果４１０を使用しているが、これを図７及び８で示される店舗調査結果４１０に置換しても診断システム１００の処理は成立する。また、上記処理例では調査説明情報４７０として混雑度情報４８０を使用しているが、混雑度情報４７０の代わりに、店員数情報４９０、店員熟練度情報５１０及び調査員熟練度情報５００のいずれか一つを使用しても、診断システム１００の処理は成立する。さらに、上記処理例では、全ての店舗調査項目に係る店舗調査結果４１０の総和を処理対象としているが、各店舗調査項目に係る店舗調査結果４１０を処理対象とする形態であっても良く、特定のグループに属する店舗調査項目に係る店舗調査結果４１０の総和を処理対象とする形態であっても良い。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。

１００ サービス評価診断システム
２００ 携帯情報端末
２１０ 調査結果受付手段
２２０ 調査結果送信手段
３００ サーバ装置
３１０ 調査結果受信手段
３２０ 回帰分析手段
３３０ 調査結果修正手段
３４０ アドバイス情報抽出手段
３５０ アドバイス情報表示手段
３６０ 調査結果記憶手段
３７０ アドバイス情報記憶手段
３８０ ＰＯＳ情報記憶手段
４１０ 店舗調査結果
４２０ 修正調査結果
４３０ 調査日時情報
４４０ 回帰分析情報
４５０ ＰＯＳ情報
４６０ 売上情報
４７０ 調査説明情報
４８０ 混雑度情報
４９０ 店員数情報
５００ 調査員熟練度情報
５１０ 店員熟練度情報
５２０ アドバイス情報
５３０ 調査対象店舗
５４０ 調査員
５５０ 通信ネットワーク
５６０ 外部情報処理装置
２０１０、３０１０ ＣＰＵ
２０２０、３０２０ ＲＯＭ
２０３０、３０３０ ＲＡＭ
２０４０、３０４０ 補助記憶装置
２０５０、３０５０ 通信インタフェース
２０６０、３０６０ 入力装置
２０７０、３０７０ 表示装置
２０８０、３０８０ 記録媒体インタフェース

Claims (13)

1. 調査員が店舗調査のために操作する携帯情報端末と、該携帯情報端末と通信ネットワークで接続され、調査対象店舗における該調査時点を含む所定期間のＰＯＳ情報を記憶するＰＯＳ情報記憶手段を有するサーバ装置と、を含むサービス評価診断システムであって、
   前記携帯情報端末が、
   前記調査員による前記店舗調査の結果の入力を受け付ける調査結果受付手段と、
   前記調査結果受付手段により受け付けた前記店舗調査の結果を、前記サーバ装置に対し送信する調査結果送信手段と、を有し、
   前記サーバ装置が、
   前記調査結果送信手段により送信された前記店舗調査の結果を受信する調査結果受信手段と、
   前記調査結果受信手段により受信された前記店舗調査の結果と該店舗調査が実施された日時を識別する調査日時情報と各前記店舗調査の個別の実施状況を説明する調査説明情報とを関連付けて記憶する調査結果記憶手段と、
   前記調査結果記憶手段において記憶される前記調査日時情報が異なる複数の前記店舗調査の結果を用いて、前記調査説明情報及び各前記店舗調査の結果の組合せに対し回帰分析を行い、該組合せ要素間の関係を表す回帰分析情報を算出する回帰分析手段と、
   前記ＰＯＳ情報に含まれる売上情報を一の軸とし前記店舗調査の結果を他の軸とする座標系において、所定の規則に基づき区分される領域毎に、前記調査対象店舗に対するアドバイス情報を記憶するアドバイス情報記憶手段と、
   前記回帰分析手段により算出された前記回帰分析情報に基づいて、所定の前記調査説明情報に対応する前記前記店舗調査の結果である修正調査結果を算出する調査結果修正手段と、
   前記アドバイス情報記憶手段から、前記売上情報及び前記調査結果修正手段により算出された前記修正調査結果を各要素とする前記座標系の座標が属する領域に対応する前記アドバイス情報を抽出するアドバイス情報抽出手段と、
   前記アドバイス情報抽出手段により抽出された前記アドバイス情報を表示装置に表示させるアドバイス情報表示手段と、を有することを特徴とするサービス評価診断システム。
2. 前記回帰分析手段が、前記回帰分析情報として、前記調査日時情報が異なる複数の前記店舗調査の結果を用いて、前記調査説明情報及び各店舗調査の結果の組合せに係る近似直線の傾き及び切片を算出することを特徴とする請求項１に記載のサービス評価診断システム。
3. 前記調査説明情報が、前記調査対象店舗内の混雑の程度を表す混雑度情報、該店舗内に配置されている店員数の多寡の程度を表す店員数情報、該店員の接客技術熟練度の程度を表す店員熟練度情報及び前記調査員の調査技術熟練度の程度を表す調査員熟練度情報のうち何れか一つであることを特徴とする請求項１又は２に記載のサービス評価診断システム。
4. 前記混雑度情報又は前記店員数情報が、前記店舗内に設置されるカメラ装置が撮影した画像情報に基づき算出されることを特徴とする請求項３に記載のサービス評価診断システム。
5. 前記混雑度情報又は前記店員数情報が、前記調査結果受付手段が受け付ける前記店舗調査の結果に含まれることを特徴とする請求項３に記載のサービス評価診断システム。
6. 前記店舗調査が、覆面調査であることを特徴とする請求項１乃至５の何れか一に記載のサービス評価診断システム。
7. 調査員が店舗調査のために操作する携帯情報端末と、該携帯情報端末と通信ネットワークで接続され、調査対象店舗における該調査時点を含む所定期間のＰＯＳ情報を記憶するＰＯＳ情報記憶手段を有するサーバ装置と、を含むサービス評価診断システムにおいて実行されるサービス評価診断方法であって、
   前記携帯情報端末において、
   調査結果受付手段が、前記調査員による前記店舗調査の結果の入力を受け付けるステップと、
   調査結果送信手段が、前記調査結果受付手段により受け付けた前記店舗調査の結果を、前記サーバ装置に対し送信するステップと、を含み、
   前記店舗調査の結果と該店舗調査が実施された日時を識別する調査日時情報と各前記店舗調査の個別の実施状況を説明する調査説明情報とを関連付けて記憶する調査結果記憶手段と、前記ＰＯＳ情報に含まれる売上情報を一の軸とし前記店舗調査の結果を他の軸とする座標系において、所定の規則に基づき区分される領域毎に、前記調査対象店舗に対するアドバイス情報を記憶するアドバイス情報記憶手段と、を有する前記サーバ装置において、
   調査結果受信手段が、前記調査結果送信手段により送信された前記店舗調査の結果を受信するステップと、
   回帰分析手段が、前記調査結果記憶手段に記憶される前記調査日時情報が異なる複数の前記店舗調査の結果を用いて、前記調査説明情報及び各前記店舗調査の結果の組合せに対し回帰分析を行い、該組合せ要素間の関係を表す回帰分析情報を算出するステップと、
   調査結果修正手段が、前記回帰分析手段により算出された前記回帰分析情報に基づいて、所定の前記調査説明情報に対応する前記前記店舗調査の結果である修正調査結果を算出するステップと、
   アドバイス情報抽出手段が、前記アドバイス情報記憶手段から、前記売上情報及び前記調査結果修正手段により算出された前記修正調査結果を各要素とする前記座標系の座標が属する領域に対応する前記アドバイス情報を抽出するステップと、
   アドバイス情報表示手段が、前記アドバイス情報抽出手段により抽出された前記アドバイス情報を表示装置に表示させるステップと、を含むサービス評価診断方法。
8. 前記回帰分析手段が、前記回帰分析情報として、前記調査日時情報が異なる複数の前記店舗調査の結果を用いて、前記調査説明情報及び各店舗調査の結果の組合せに係る近似直線の傾き及び切片を算出することを特徴とする請求項７に記載のサービス評価診断方法。
9. 前記調査説明情報が、前記調査対象店舗内の混雑の程度を表す混雑度情報、該店舗内に配置されている店員数の多寡の程度を表す店員数情報、該店員の接客技術熟練度の程度を表す店員熟練度情報及び前記調査員の調査技術熟練度の程度を表す調査員熟練度情報のうち何れか一つであることを特徴とする請求項７又は８に記載のサービス評価診断方法。
10. 前記混雑度情報又は前記店員数情報が、前記店舗内に設置されるカメラ装置が撮影した画像情報に基づき算出されることを特徴とする請求項９に記載のサービス評価診断方法。
11. 前記混雑度情報又は前記店員数情報が、前記調査結果受付手段が受け付ける前記店舗調査の結果に含まれることを特徴とする請求項９に記載のサービス評価診断方法。
12. 前記店舗調査が、覆面調査であることを特徴とする請求項７乃至１１の何れか一に記載のサービス評価診断方法。
13. 前記携帯情報端末に、請求項７乃至１２の何れか一に記載のサービス評価診断方法における前記調査結果受付手段及び前記調査結果送信手段が行う各ステップを実行させ、
    前記サーバ装置に、請求項７乃至１２の何れか一に記載のサービス評価診断方法における前記調査結果受信手段、前記回帰分析手段、前記アドバイス情報抽出手段及びアドバイス情報表示手段が行う各ステップを実行させるためのサービス評価診断プログラム。
    

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