JP6286076B1 - 情報管理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客満足に加え、経営的観点も考慮した料理を、経験によらずどのような店員でも推薦することができる情報管理装置等を提供する。【解決手段】情報管理装置は、料理等の複数の品目の売上履歴データを記憶する記憶部と、売上履歴データに基づき、複数の品目の各々について、推薦すべき度合いを表す推薦スコアを算出する推薦スコア算出部と、売上履歴データに基づき、複数の品目のうちの任意の２つの品目の間における関連性の強さを表す分析値を算出する分析値算出部と、複数の品目のうちの任意の第１の品目と、複数の品目のうち第１の品目とは異なる第２の品目であって、第１の品目が選択された場合に推薦する少なくとも１つの第２の品目との組み合わせのリストを、推薦スコア及び分析値に基づいて作成するリスト作成部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、料理の注文等に関する情報を管理する情報管理装置及びプログラムに関する。

飲食店においては通常、顧客が所望の料理を注文し、店員がこれを受け付ける。しかしながら、ときには、顧客が店員にお薦め料理を尋ねてくることがある。このような場合、従来は、店員が勘や経験に基づいて顧客に料理の推薦を行っていた。また、飲食店側から積極的にお薦め料理を提案することもある。

特開２００１−１３４６７３号公報

しかしながら、経験の浅い店員にとっては、顧客に尋ねられた場合であっても、適切な料理を推薦することは困難である。ましてや、自ら進んで料理を推薦することは非常に困難である。また、飲食店側にとっては、顧客満足に加え、客単価や利益率が向上するような料理を推薦することが好ましいが、このような経営的観点も考慮して料理を推薦することは、熟練の店員にとっても難しい。

近年においては、注文の受付や会計等を電子的な情報で管理するシステムが飲食店においても普及している（例えば特許文献１参照）。しかしながら、このようなシステムにおいても、顧客を満足させつつ、経営的観点も考慮した料理を推薦できる仕組みは知られていない。

本発明の一態様は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、顧客満足に加え、経営的観点も考慮した料理を、経験によらずどのような店員でも推薦することができる情報管理技術を提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様である情報管理装置は、複数の品目の売上履歴データを記憶する記憶部と、売上履歴データに基づき、複数の品目の各々について、推薦すべき度合いを表す推薦スコアを算出する推薦スコア算出部と、売上履歴データに基づき、複数の品目のうちの任意の２つの品目の間における関連性の強さを表す分析値を算出する分析値算出部と、複数の品目のうちの任意の第１の品目と、複数の品目のうち前記第１の品目とは異なる第２の品目であって、第１の品目が選択された場合に推薦する少なくとも１つの第２の品目との組み合わせのリストを、推薦スコア及び分析値に基づいて作成するリスト作成部と、を備える。ここで、アソシエーション分析における品目の組み合わせの支持度の下限値をｉとし、リストにおいて、１つの品目が推薦品目として提示される回数をｊとし、リストにおいて、１つの品目に組み合わせられる推薦品目の数をｋとし、リストに提示される推薦品目の組み合わせの数をｍ組としたとき、リスト作成部は、支持度がｉを下回る品目の組み合わせを除外し、アソシエーション分析における結論部の品目が同一である品目の組み合わせからリフトの高い組み合わせをｊ個選択し、アソシエーション分析における条件部の品目が同一である品目の組み合わせから結論部の品目の推薦スコアの高い組み合わせをｋ個選択し、結論部の品目の推薦スコアの和の大きい順にｍ組の品目の組み合わせを並び替えることにより、リストを作成する。

上記情報管理装置において、前記推薦スコア算出部は、前記複数の品目の各々の単価又は利益率と、１会計における顧客１人あたりの注文数とに基づいて、前記推薦スコアを算出してもよい。

上記情報管理装置において、前記分析値算出部は、アソシエーション分析による支持度及びリフトを前記分析値として算出してもよい。

本発明の別の態様であるプログラムは、複数の品目の売上履歴データに基づき複数の品目の各々について、推薦すべき度合いを表す推薦スコアを算出するステップと、売上履歴データに基づき、複数の品目のうちの任意の２つの品目の間における関連性の強さを表す分析値を算出するステップと、複数の品目のうちの任意の第１の品目と、複数の品目のうち第１の品目とは異なる第２の品目であって、第１の品目が選択された場合に推薦する少なくとも１つの第２の品目との組み合わせのリストを、推薦スコア及び分析値に基づいて作成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムであって、アソシエーション分析における品目の組み合わせの支持度の下限値をｉとし、リストにおいて、１つの品目が推薦品目として提示される回数をｊとし、リストにおいて、１つの品目に組み合わせられる推薦品目の数をｋとし、リストに提示される推薦品目の組み合わせの数をｍ組としたとき、リストを作成するステップは、支持度がｉを下回る品目の組み合わせを除外し、アソシエーション分析における結論部の品目が同一である品目の組み合わせからリフトの高い組み合わせをｊ個選択し、アソシエーション分析における条件部の品目が同一である品目の組み合わせから結論部の品目の推薦スコアの高い組み合わせをｋ個選択し、結論部の品目の推薦スコアの和の大きい順にｍ組の品目の組み合わせを並び替えることにより、リストを作成する。

本発明の一態様によれば、売上履歴データに基づいて算出された推薦スコア及び分析値をもとに、注文された品目と推薦する品目との組み合わせのリストを作成するので、このようなリストを参照することにより、経験によらずどのような店員でも、顧客満足に加え、経営的観点も考慮した料理を顧客に推薦することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る情報管理システムの概略構成を示す図である。 本実施形態に係る情報管理装置の主要構成を示すブロック図である。 レコメンドメニューリストを例示する模式図である。 注文受付端末の表示部に表示される注文画面を例示する模式図である。 本実施形態に係る情報管理装置の動作を示すフローチャートである。 推薦対象とする品目の組み合わせを例示する表である。 推薦対象とする品目の組み合わせを例示する表である。 推薦対象とする品目の組み合わせを例示する表である。 推薦対象とする品目の組み合わせを例示する表である。 推薦対象とする品目の組み合わせを例示する表である。

以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施形態では、飲食店における料理の注文に関する情報を管理する場合を例に説明するが、これに限る趣旨ではない。本実施形態に係る情報管理システムは、持ち帰り料理の販売店や、料理の出前を行う店においても適用することが可能である。また、料理の注文に関する情報の管理に限らず、他の情報の管理にも適用可能である。

（１）実施形態の構成
図１は、本実施形態に係る情報管理システム１の概略構成を示す図である。
情報管理システム１は、飲食店における料理の注文と売上に関する情報を管理する、所謂ＰＯＳ（Point of Sales）レジシステム又はＰＯＳレジシステムと同様のシステムであり、図１に示すように、情報管理サーバ１０と、顧客からの料理の注文を受け付ける注文受付端末２０と、飲食を終えた顧客の会計を行うレジ端末３０とを備える。これらの情報管理サーバ１０と、注文受付端末２０と、レジ端末３０とは、通信ネットワークＮを介して接続される。

ここで、図１においては、注文受付端末２０及びレジ端末３０を１台ずつ図示しているが、注文受付端末２０及びレジ端末３０を複数台ずつ設けてもよい。この場合において、１つの店舗に注文受付端末２０及びレジ端末３０を複数台ずつ設置してもよいし、同じ系列の飲食店チェーンの複数の店舗に注文受付端末２０及びレジ端末３０を１台ずつ又は複数台ずつ設置してもよい。

通信ネットワークＮは、情報管理サーバ１０、注文受付端末２０、及びレジ端末３０の間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース(登録商標)、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

図２は、本実施形態に係る情報管理装置である情報管理サーバ１０の主要構成を示すブロック図である。情報管理サーバ１０は、例えば、演算処理能力の高いコンピュータによって構成され、所定のプログラムを実行することにより、注文受付端末２０及びレジ端末３０と連携して料理の注文及び売上に関する情報を管理するサーバ機能を実現する。図２に示すように、情報管理サーバ１０は、通信インタフェース１１と、記憶部１２と、プロセッサ１３とを備える。

通信インタフェース１１は、情報管理サーバ１０を通信ネットワークＮに接続し、通信ネットワークＮ上の他の端末と通信をするためのハードウェアモジュールである。通信インタフェース１１は、例えば、ＩＳＤＮモデム、ＡＤＳＬモデム、ケーブルモデム、光モデム、ソフトモデム等の変調復調装置である。

記憶部１２は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からなる物理デバイスの記憶領域が提供する論理デバイスである。記憶部１２は、複数の物理デバイスを１つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、１つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。記憶部１２は、オペレーティングシステムプログラムやドライバプログラムを含む各種プログラム及びこれらのプログラムの実行中に使用される各種データを格納する。具体的には、記憶部１２は、プロセッサ１３に実行させる情報管理プログラム１２１と、このプログラムの実行中に使用される登録メニューデータベース１２２、売上履歴データベース１２３、及びレコメンドメニューデータベース１２４とを記憶している。

登録メニューデータベース１２２は、飲食店において提供される料理の品目に関する情報（登録メニュー情報）を格納する。登録メニュー情報は、例えば、各品目の識別情報、名称、カテゴリ（前菜、ご飯もの等）、単価、利益率等の情報を含む。

売上履歴データベース１２３は、後述するレジ端末３０から送信される売上データに基づき、売り上げられた品目の識別情報及び数量を含む売上履歴データを、１会計ごとに、客単価、利益、及び利益率等の経理データ、売上日、曜日、時間帯、及び天気等の背景データ、並びに、顧客の人数、性別、年齢層、及びグループ構成（家族、友人同士など）等の顧客の属性データと関連付けて格納する。

レコメンドメニューデータベース１２４は、顧客が注文した品目に対し、併せて注文することを推薦する品目（レコメンドメニュー）のリストを格納する。図３は、レコメンドメニューリストを例示する模式図である。図３に示すように、レコメンドメニューリストは、顧客が注文した品目（注文品目）と、推薦する品目（推薦品目１、２）との組み合わせを、優先順位に沿ってリスト化したものである。図３においては、１つの注文品目に対して２つの推薦品目を提示しているが、推薦品目の提示数は設定により変更することができる。レコメンドメニューリストにおける推薦スコアの和については後述する。

プロセッサ１３は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニット（ＣＰＵなど）及び各種レジスタから構成され、記憶部１２に格納されている各種プログラムを実行することで情報管理サーバ１０の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。また、プロセッサ１３は、情報管理プログラム１２１を実行することにより、注文受付端末２０及びレジ端末３０と連携して料理の注文及び売上に関する情報管理機能を実現する。

詳細には、プロセッサ１３は、設定情報取得部１３１と、推薦スコア算出部１３２と、分析値算出部１３３と、レコメンドメニュー作成部１３４とを有する。

設定情報取得部１３１は、レコメンドメニューリストを作成する際に用いられる各種設定情報を取得する。設定情報の内容については後述する。

推薦スコア算出部１３２は、飲食店において提供される料理の品目の各々について、強く推薦すべき度合いを表す推薦スコアを算出する。推薦スコアの要素や演算式は、飲食店に応じて適宜設定することができる。好ましくは、単価や利益率が高く、且つ、推薦した場合に顧客が受け入れやすい品目や他の品目の注文を妨げにくい品目の推薦スコアが高くなるように設定するとよい。推薦スコアの要素や演算式は固定としてもよいし、季節、曜日、クリスマスや忘年会などのイベント等に応じて適宜変更してもよい。

分析値算出部１３３は、飲食店において提供される料理の品目のうち、任意の２つの品目の間における関連性の強さを表す分析値を算出する。算出される分析値として、アソシエーション分析における支持度及びリフトの値を採用してもよい。ここで、アソシエーション分析とは、商店や飲食店などにおいて１回の取引（トランザクション）で購入（注文）される商品間の関連性を分析する手法のことである。アソシエーション分析においては、ＰＯＳデータなどの取引データを蓄積し、１回の取引の中に表れる品目の組み合わせを抽出して、頻出する組み合わせや組み合わせの規則性を導き出す。支持度とは、全ての取引のうち、特定の品目又は品目の組み合わせを含む取引の数ないし比率を表すパラメータである。例えば、品目Ｘ及びＹの支持度は、１回の取引の中に品目Ｘ及びＹを含む取引の数を、全ての取引の総数で割ることにより算出することができる。リフトは、品目Ｘが購入される条件で品目Ｙが購入される確率と類似する概念であり、例えば、品目Ｘ及びＹの支持度を、品目Ｘの支持度及び品目Ｙの支持度で割ることにより算出することができる。

レコメンドメニュー作成部１３４は、上記設定情報、推薦スコア、並びに支持度及びリフトに基づいて、レコメンドメニューリストを作成する（図３参照）。

ここで、情報管理サーバ１０を構成するコンピュータは、必ずしも１台である必要はなく、通信ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。例えば、売上履歴データベース１２３及びレコメンドメニューデータベース１２４を別のコンピュータに設け、情報管理サーバ１０と連携させてもよい。

注文受付端末２０及びレジ端末３０は、通信ネットワークＮを介して他の通信機器とデータの授受が可能であり、且つ、受信した情報に基づく画面表示が可能な表示部と、入力デバイスとを備えるあらゆる端末装置を利用することができる。具体的には、注文受付端末２０及びレジ端末３０として、専用の端末装置の他、タブレット端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、スマートフォン、携帯電話機、ＰＤＡ等の汎用の端末装置にアプリケーションプログラムをインストールした機器を用いることができる。また、汎用の端末装置を用いる場合には、端末装置の動作モードを切り換えることにより、注文受付端末２０とレジ端末３０とを１台の端末装置で兼用してもよい。なお、一般的な飲食店においては、注文受付端末２０として、タブレット端末やＰＤＡのような携帯可能な機器を用いることが好ましい。

注文受付端末２０は、注文を受け付ける際に用いられる端末装置であり、メニュー等が表示される表示部と、注文を受けた品目を入力するための入力部（例えばタッチパネル）とを備える。

図４は、注文受付端末２０の表示部に表示される注文画面を例示する模式図である。図４に示す注文画面Ａ１は、卓番や顧客の人数等が表示される連絡欄ａ１１と、注文可能な料理の品目が表示されるメニュー表示欄ａ１２と、注文内容（品目及び数量等）が表示される注文内容表示欄ａ１３と、顧客が注文した品目に応じた推薦品目が表示される推薦品目表示欄ａ１４と、注文の受付を確定するための注文ボタンａ１５とを含む。メニュー表示欄ａ１２に表示される品目は、登録メニューデータベース１２２（図２参照）に予め登録されている品目である。

注文受付端末２０は、メニュー表示欄ａ１２に表示された品目に対する所定の操作（例えばタップ操作）を検知することにより、当該品目の注文を受け付ける。また、注文受付端末２０は、注文を受け付けた品目を注文内容表示欄ａ１３に表示すると共に、通信ネットワークＮを介して当該品目の識別情報を情報管理サーバ１０に送信し、レコメンドメニューデータベース１２４において当該品目と組み合わせられた推薦品目を受信して推薦品目表示欄ａ１４に表示する。

さらに、注文受付端末２０は、注文ボタンａ１５に対する所定の操作（例えばタップ操作）を検知すると、注文内容表示欄ａ１３に表示された品目の注文を確定し、これらの品目の識別情報及び数量を、注文データとして通信ネットワークＮを介してレジ端末３０に送信する。

なお、当然ながら、注文受付端末２０に表示される注文画面や注文された品目の入力方法は、図４に例示するものに限定されない。例えば、顧客が注文した個々の品目に対応する推薦品目を推薦品目表示欄ａ１４に表示する代わりに、図３に例示するレコメンドメニューリストの一覧を注文受付端末２０に表示することとしてもよい。

レジ端末３０は、飲食を終えた顧客が会計を行う際に用いられる端末装置である。レジ端末３０は、注文受付端末２０から送信された注文データに基づいて合計金額を算出するレジ機能に加え、１会計ごとに、注文された品目の識別情報及び数量を含む売上データを、顧客の人数、性別、年齢層、グループ構成等の顧客の属性データと関連付けて情報管理サーバ１０に送信する。

（２）実施形態の動作
図５は、本実施形態に係る情報管理装置である情報管理サーバ１０の動作を示すフローチャートである。詳細には、図３に示すレコメンドメニューリストを作成する動作を示している。図６〜図１０は、レコメンドメニューリストの作成アルゴリズムを説明するためのものであって、推薦対象とする品目の組み合わせを例示する表である。

レコメンドメニューリストの作成に先立ち、ユーザは、各種設定情報を、通信ネットワークＮを介して、又は、情報管理サーバ１０に対する直接操作により情報管理サーバ１０に入力する。設定情報としては、推薦品目の組み合わせ候補とする品目、推薦品目の組み合わせ候補とする品目のアソシエーション分析における支持度の下限値ｉ、レコメンドニューリストにおける登場回数ｊ、推薦品目の提示数ｋ、及び、レコメンドメニューリストにおける組み合わせの数ｍとがある。これらの設定情報は、ユーザが任意に設定することができる。

推薦品目の組み合わせ候補とする品目は、顧客が注文した際に何等かの推薦を行う品目、及び、顧客が注文した品目に対して推薦する品目のことである。例えば、お通しのようにどの顧客にも提供する品目や、ドリンク類などは、組み合わせ候補とする品目から除外することが好ましい。

支持度の下限値ｉは、他の品目と組み合わせて注文される傾向が低い品目を推薦品目の組み合わせ候補から外す趣旨で設定される。

レコメンドニューリストにおける登場回数ｊは、レコメンドメニューリスト全体において１つの品目を注文品目又は推薦品目として提示する回数を表す。登場回数ｊを設定することにより、同じ品目のみが繰り返し推薦されるのを防ぐことができる。図３においては、登場回数ｊを２回に設定している。これにより、レコメンドメニューリスト全体において、各品目が２回ずつ登場するようになる。例えば、「握り寿司盛り合わせ」は、セルｃ０１、ｃ０２にのみ表示されている。

推薦品目の提示数ｋは、１つの注文品目に対して組み合わせられる推薦品目の数を表す。図３においては、推薦品目の提示数ｋを２つ（推薦品目１、推薦品目２）に設定している。

レコメンドメニューリストにおける組み合わせの数ｍは、レコメンドメニューリストにおいて提示される注文品目及び推薦品目の組み合わせの数であり、図３における行の数に相当する。

まず、図５に示すステップＳ１０１において、設定情報取得部１３１は、通信ネットワークＮを介して又は直接操作により入力された設定情報を取得し、登録メニューデータベース１２２を検索することにより、推薦品目の組み合わせ候補とする品目を抽出する。これにより、例えば、上述したように、お通しなどの品目を組み合わせ候補から外すことができる。以下においては、説明を簡素化して理解を容易にするため、品目Ａ、品目Ｂ、品目Ｃ、品目Ｄ、品目Ｅの５品目を組み合わせ候補とする場合を説明する。

続くステップＳ１０２において、設定情報取得部１３１は、通信ネットワークＮを介して又は直接操作により入力された設定情報を取得し、パラメータとして、支持度の下限値ｉ、登場回数ｊ、推薦品目の提示数ｋ、および組み合わせの数ｍを設定する。

続くステップＳ１０３において、推薦スコア算出部１３２は、ステップＳ１０１において抽出された各品目について、推薦スコアを算出する。推薦スコアの算出方法は特に限定されず、単価や利益率が高く、且つ、他の品目の注文を妨げにくい品目の推薦スコアが高くなるような算出方法であればよい。一例として、各品目の単価又は利益率を、当該品目を含む１会計の１人あたりの注文数の中央値で割った値が挙げられる。以下においては、理解を容易にするため、各品目の推薦スコアを、品目Ａ：１０点、品目Ｂ：８点、品目Ｃ：１２点、品目Ｄ：３点、品目Ｅ：５点として算出されたものとする。

続くステップＳ１０４において、分析値算出部１３３は、ステップＳ１０１において抽出された品目同士を組み合わせ、売上履歴データベース１２３に蓄積された情報に基づいて、各組み合わせの関連性の強さを表す分析値を算出する。算出される分析値としては、例えば、アソシエーション分析における支持度及びリフトの値を適用することができる。

図６は、条件部に示された品目と結論部に示された品目の組み合わせに係るリフト値の一例を示す図である。すなわち、条件部に示された品目が注文されたときに、結論部に示された品目が一緒に注文される場合の確率に類似するパラメータを示している。図６において、各品目Ａ〜Ｅの後に示す括弧内の数値は、当該品目の推薦スコアである。なお、以下においては、理解を容易にするため、リフトの値として、整数値を仮に用いている。

続くステップＳ１０５において、レコメンドメニュー作成部１３４は、組み合わせ対象の品目を推薦スコア順（降順）にソートする。図７は、結論部における品目の推薦スコアが高い順に、各組み合わせをソートしたものである。

続くステップＳ１０６において、レコメンドメニュー作成部１３４は、支持度が下限値i以下の組み合わせを除外する。例えば、下限値ｉが７に設定されており、品目Ｃと品目Ｄとの組み合わせの支持度が７、品目Ｄと品目Ｅとの組み合わせの支持度が５である場合、これらの組み合わせが除外される（図７の行ｃ１１、ｃ１２参照）。

続くステップＳ１０７において、レコメンドメニュー作成部１３４は、ステップＳ１０６において残った組み合わせを、結論部が同一の品目ごとにリフト順（降順）にソートし、結論部が同一の品目の組み合わせから、リフトの高い組み合わせを、登場回数に相当するｊ個ずつ選択する。例えば、登場回数ｊが２回に設定されている場合、図８に示すように、結論部が品目Ａである組み合わせ（行ｃ２１〜ｃ２４参照）のうち、リフトが１２及び１０である２つの組み合わせ（行ｃ２１、ｃ２２参照）が選択される。結論部が品目Ｂ〜Ｅである組み合わせからも、同様にして、リフトの高い２つの組み合わせが選択される。図８においては、選択された組み合わせの行に網掛けを付している。

続くステップＳ１０８において、レコメンドメニュー作成部１３４は、ステップＳ１０７において選択された組み合わせを、条件部が同一の品目ごとに、結論部における品目の推薦スコア順（降順）にソートし（図９参照）、条件部が同一の品目の組み合わせから、結論部における品目の推薦スコアの高い組み合わせを、推薦品目の提示数に相当するｋ個ずつ選択する。例えば、図９においては、条件部が品目Ａである組み合わせから、結論部が品目Ｂ（推薦スコア８）及びＥ（推薦スコア５）である組み合わせが選択される。また、条件部が品目Ｂである組み合わせから、結論部が品目Ｃ（推薦スコア１２）及びＡ（推薦スコア１０）である組み合わせが選択される。また、条件部が品目Ｃである組み合わせから、結論部が品目Ａ（推薦スコア１０）及びＢ（推薦スコア８）である組み合わせが選択される。条件部が品目Ｄである組み合わせは、ステップＳ１０７までに全て除外される。条件部が品目Ｅである組み合わせからは、残る１つの組み合わせ（条件部が品目Ｃ）のみが選択される。図９においては、選択された組み合わせの行に網掛けを付している。

続くステップＳ１０９において、レコメンドメニュー作成部１３４は、ステップＳ１０８において選択された組み合わせに対し、条件部が同一の品目の組み合わせ同士の結論部における推薦スコアの和を算出し、結論部における推薦スコアの和の大きい順に、レコメンドメニューリストに提示する組み合わせの数に相当するｍ個の組み合わせを選択する。例えば、図９に示すように、条件部が品目Ａの組み合わせにおいては推薦スコアの和が１３となり、条件部が品目Ｂの組み合わせにおいては推薦スコアの和が２２となり、条件部が品目Ｃの組み合わせにおいては推薦スコアの和が１８となり、条件部が品目Ｅの組み合わせにおいては推薦スコアの和が１２となる。従って、この場合、図１０に示すように、条件部の品目がＢ、Ｃ、Ａ、Ｅの順に、組み合わせが選択される。

続くステップＳ１１０において、レコメンドメニュー作成部１３４は、ステップＳ１０９において選択された組み合わせをレコメンドメニューリストとして記憶する。この際、図１０に示すように、選択された組み合わせに対し、推薦スコアの和が大きい順に優先順位をつけ、各組み合わせの中では、条件部における品目を注文品目とし、結論部における品目のうち推薦スコアの高い方を推薦品目１とし、推薦スコアの低い方を推薦品目２とする。

以上説明したように、本実施形態によれば、売上データを蓄積した売上履歴データに基づき、各品目の推薦スコアと、任意の２つの品目の間における関連性の強さを表す分析値（支持度及びリフト）とを算出し、これらの推薦スコア及び分析値を用いてレコメンドメニューリストを作成するので、顧客が好む品目の組み合わせと、単価や利益率などの数値データとが反映されたレコメンドメニューリストを作成することができる。従って、このようなレコメンドメニューリストを参照することにより、経験によらずどのような店員であっても、顧客満足に加え、経営的観点も考慮した品目を顧客に推薦することが可能となる。

１…情報管理システム
１０…情報管理サーバ
１１…通信インタフェース
１２…記憶部
１３…プロセッサ
２０…注文受付端末
３０…レジ端末
１２１…情報管理プログラム
１２２…登録メニューデータベース
１２３…売上履歴データベース
１２４…レコメンドメニューデータベース
１３１…設定情報取得部
１３２…推薦スコア算出部
１３３…分析値算出部
１３４…レコメンドメニュー作成部（リスト作成部）

Claims (4)

1. 複数の品目の売上履歴データを記憶する記憶部と、
   前記売上履歴データに基づき、前記複数の品目の各々について、推薦すべき度合い を表す推薦スコアを算出する推薦スコア算出部と、
   前記売上履歴データに基づき、前記複数の品目のうちの任意の２つの品目の間にお ける関連性の強さを表す分析値を算出する分析値算出部と、
   前記複数の品目のうちの任意の第１の品目と、前記複数の品目のうち前記第１の品 目とは異なる第２の品目であって、前記第１の品目が選択された場合に推薦する少なくとも１つの第２の品目との組み合わせのリストを、前記推薦スコア及び前記分析値に基づいて作成するリスト作成部と、を備え、
   アソシエーション分析における品目の組み合わせの支持度の下限値をｉとし、
   前記リストにおいて、１つの品目が推薦品目として提示される回数をｊとし、
   前記リストにおいて、１つの品目に組み合わせられる推薦品目の数をｋとし、
   前記リストに提示される推薦品目の組み合わせの数をｍ組としたとき、
   前記リスト作成部は、
   支持度がｉを下回る品目の組み合わせを除外し、
   前記アソシエーション分析における結論部の品目が同一である品目の組み合わせか らリフトの高い組み合わせをｊ個選択し、
   前記アソシエーション分析における条件部の品目が同一である品目の組み合わせか ら結論部の品目の推薦スコアの高い組み合わせをｋ個選択し、
   前記結論部の品目の推薦スコアの和の大きい順にｍ組の品目の組み合わせを並び替 えることにより、前記リストを作成する、情報管理装置。
2. 前記推薦スコア算出部は、前記複数の品目の各々の単価又は利益率と、１会計にお ける顧客１人あたりの注文数とに基づいて、前記推薦スコアを算出する、請求項１に記載の情報管理装置。
3. 前記分析値算出部は、アソシエーション分析による支持度及びリフトを前記分析値 として算出する、請求項１又は２に記載の情報管理装置。
4. 複数の品目の売上履歴データに基づき、前記複数の品目の各々について、推薦すべ き度合いを表す推薦スコアを算出するステップと、
   前記売上履歴データに基づき、前記複数の品目のうちの任意の２つの品目の間にお ける関連性の強さを表す分析値を算出するステップと、
   前記複数の品目のうちの任意の第１の品目と、前記複数の品目のうち前記第１の品 目とは異なる第２の品目であって、前記第１の品目が選択された場合に推薦する少なくとも１つの第２の品目との組み合わせのリストを、前記推薦スコア及び前記分析値に基づいて作成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   アソシエーション分析における品目の組み合わせの支持度の下限値をｉとし、
   前記リストにおいて、１つの品目が推薦品目として提示される回数をｊとし、
   前記リストにおいて、１つの品目に組み合わせられる推薦品目の数をｋとし、
   前記リストに提示される推薦品目の組み合わせの数をｍ組としたとき、
   前記リストを作成するステップは、
   支持度がｉを下回る品目の組み合わせを除外し、
   前記アソシエーション分析における結論部の品目が同一である品目の組み合わせか らリフトの高い組み合わせをｊ個選択し、
   前記アソシエーション分析における条件部の品目が同一である品目の組み合わせか ら結論部の品目の推薦スコアの高い組み合わせをｋ個選択し、
   前記結論部の品目の推薦スコアの和の大きい順にｍ組の品目の組み合わせを並び替 えることにより、前記リストを作成する、プログラム。