JP6522046B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

商品配送を効率化するため、商品の配送処理に関する分析を行う技術が望まれている。従来、商品配送処理の分析は、物流システムの運用実績に基づいて行われている。

特開２００１−２９７１４０号公報

しかしながら、従来の技術は、物流システムの運用を分析しているにすぎず、商品配送に関する精度の高い分析を行っているとは言えない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品配送に関する精度の高い分析を可能にすることを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する算出部と、分析対象ストアのスコアに基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行う分析部と、分析部の分析結果に基づく情報の出力を行う出力制御部と、を備える。

実施形態の一態様によれば、商品配送に関する精度の高い分析を可能にすることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置の動作の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、実績情報記憶部の構成例を示す図である。 図４は、実績情報の一例を示す図である。 図５は、商品配送プロセスを説明するための図である。 図６は、スコア情報記憶部の構成例を示す図である。 図７は、スコア情報の一例を示す図である。 図８は、業務情報記憶部の構成例を示す図である。 図９は、業務情報の一例を示す図である。 図１０は、制御部の機能ブロック図である。 図１１は、分析処理のフローチャートである。 図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理装置の動作の概要〕
最初に、本実施形態の情報処理装置１０の動作の概要を説明する。情報処理装置１０は、ストアの商品配送に関する分析（例えば、商品配送プロセス毎の他のストアとの比較）を行う装置である。商品配送プロセスとは、商品配送処理を構成するプロセスのことである。情報処理装置１０は、ストア（例えば、オンラインストア）の過去の商品配送に関する実績の情報に基づいて、ストアの商品配送に関する分析を行う。以下の説明では、情報処理装置１０が分析対象とするストアのことを分析対象ストアという。

図１は、実施形態に係る情報処理装置１０の動作の概要を示す図である。情報処理装置１０は、ネットワークを介して端末装置１及びサーバ２と接続されている。情報処理装置１０に接続される端末装置１及びサーバ２は、それぞれ複数あってもよい。端末装置１は、ストアが使用する端末である。端末装置１は、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等のユーザ端末である。また、サーバ２は、ユーザ或いはストアに対して各種サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。サーバ２は、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトとして機能するサーバである。サーバ２は、端末装置１を操作するストアの店員等に対して、商品配送に関するサービス（例えば、商品配送の管理サービス）を提供する。

また、サーバ２は、商品の配送処理に関する管理機能（注文管理機能）を有している。そして、サーバ２は、複数のストアに対して商品配送処理に関する管理サービス（注文管理サービス）を提供している。商品配送処理は、出荷待ちプロセス、出荷処理中プロセス等の複数の商品配送プロセスで構成されている。サーバ２は、ストアの指定商品に関する商品配送処理が現在どの商品配送プロセスにあるかをフラグ等によりステータス管理する。ステータスの変更は、サーバ２が備えるユーザインタフェースを使って、ストアの店員が行ってもよい。また、ステータスは、商品購入者、銀行等からの入力に基づいて、サーバ２が変更してもよい。サーバ２は、ステータスが変わったタイミング（例えば、ステータスが出荷待ちから出荷処理中に変わったタイミング）の情報に基づいてストアが各商品配送プロセスにかけた時間を判別する。サーバ２は、判別した時間の情報をストアの実績情報として蓄積する。なお、商品配送プロセスについては後に詳述する。以下、図１を参照しながら、情報処理装置１０の動作の概要を説明する。

まず、情報処理装置１０は、サーバ２から分析対象ストア（例えば、ストアＡ）の実績情報を取得する（ステップＳ１）。実績情報は、ストアの商品配送処理に関する実績の情報である。商品配送処理は、出荷待ちプロセス、出荷処理中プロセス等の複数の商品配送プロセスで構成される。情報処理装置１０は、例えば、各商品配送プロセスにかかった時間の長さの情報を実績情報として取得する。例えば、情報処理装置１０は、過去、ストアＡが、“出荷待ちプロセス”、“出荷処理中プロセス”等にかけた時間が、５．１時間、２．５時間であるとの情報をサーバ２から取得する。時間は、過去一定期間の平均であってもよい。

そして、情報処理装置１０は、実績情報に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する（ステップＳ２）。スコアは、ストアの商品配送処理（或いはストアの商品配送処理プロセス）の優劣の程度を数値或いは記号等により示したものである。例えば、スコアは、商品配送処理にかかった処理時間（或いは商品配送処理プロセスにかかった処理時間）を予め設定された基準に従って正規化したものである。正規化の方法は種々の方法を使用可能である。例えば、情報処理装置１０は、時間とスコアの変換テーブルを備え、処理時間を変換テーブルに適用することによってスコアを算出してもよい。情報処理装置１０は、処理時間が短いほど良いスコア（例えば、高い数値）となり、処理時間が長いほど悪いスコア（例えば、低い数値）となるようスコアを算出してもよいし、予め設定された基準値に近い場合に高いスコアとなるようスコアを算出してもよい。このとき、「予め設定された基準値」は、例えば、複数のストア（例えば、複数の類似ストア）の処理時間の平均値、最頻値、或いは中央値であってもよい。情報処理装置１０は、商品配送処理全体のスコアと、商品配送処理プロセスそれぞれのスコアを算出する。図１の例では、商品配送処理全体のスコアが“６７”、出荷待ちプロセスと出荷処理中プロセスのスコアがそれぞれ“１６”、“８８”となっている。

次に、情報処理装置１０は、他ストアのスコア情報を取得する。他ストアは、分析対象ストアとは別のストアである。他ストアは複数であってもよい。情報処理装置１０は、複数のストアのスコア情報を取得する。図１の例では、情報処理装置１０は、ストアＢのスコア情報と、ストアＣのスコア情報等を取得している。スコア情報には、分析対象ストアのスコアと同じ算出基準で算出されたスコアが格納されている。図１の例では、ストアＢの商品配送処理全体、出荷待ちプロセス、出荷処理中プロセスのスコアがそれぞれ“６６”、“５６”、“７５”となっている。また、図１の例では、ストアＣの商品配送処理全体、出荷待ちプロセス、出荷処理中プロセスのスコアがそれぞれ“６４”、“６９”、“５２”となっている。

続いて、情報処理装置１０は、分析対象ストアのスコアに基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行う（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１０は、分析対象ストアのスコアと他ストアのスコアとに基づき、分析対象ストアと他ストアとの商品配送に関する比較を行う。具体的には、情報処理装置１０は、他ストアのスコアの平均と分析対象ストアのスコアとの比較を行い、比較結果を分析結果とする。例えば、他ストアがストアＡとストアＢの２つであるとすれば、情報処理装置１０は、ストアＢの商品配送処理全体のスコア“６６”とストアＣの商品配送処理全体のスコア“６４”の平均スコア“６５”を算出する。そして、情報処理装置１０は、平均スコア“６５”とストアＡの商品配送処理全体のスコア“６７”とを比較し、分析対象ストア（ストアＡ）のスコアが高いか否かの情報を分析結果として取得する。例えば、情報処理装置１０は、“ストアＡのスコアの方が高い”といった情報を分析結果として取得する。

同様に、情報処理装置１０は、各商品配送プロセスについても比較を行う。例えば、情報処理装置１０は、ストアＢの出荷待ちプロセスのスコア“５６”とストアＣの出荷待ちプロセスのスコア“６９”の平均スコア“６２.５”を算出する。そして、情報処理装置１０は、平均スコアとストアＡの出荷待ちプロセスのスコア“１６”とを比較し、分析対象ストアのスコアが高いか否かの情報を分析結果として取得する。また、情報処理装置１０は、ストアＢの出荷処理中プロセスのスコア“７５”とストアＣの出荷処理中プロセスのスコア“５２”の平均スコア“６３．５”を算出する。そして、情報処理装置１０は、平均スコアとストアＡの出荷処理中プロセスのスコア“８８”とを比較し、分析対象ストアのスコアが高いか否かの情報を分析結果として取得する。

なお、情報処理装置１０は、複数の商品配送プロセスの中から、スコアが平均スコアより低い商品配送プロセスを抽出し、抽出結果を分析結果として取得してもよい。例えば、ストアＡの複数の商品配送プロセスのうち、出荷待ちプロセスのスコアのみが平均スコアより低いとする。このとき、情報処理装置１０は、“出荷待ちのスコアが低い”といった情報を分析結果として取得してもよい。

また、比較対象となる他ストアは、比較対象ストアと類似する類似ストアであってもよい。例えば、情報処理装置１０は、クラスタリング等の手法を使用して、 他ストアの中からストアＡと類似する類似ストアを選択する。例えば、情報処理装置１０は、ストアＡが家電製品販売店なのであれば、他ストアの中から業種が家電製品販売となっているストアを類似ストアとして選択する。そして、情報処理装置１０は、類似ストアの平均スコアとストアＡのスコアとの比較を行い、比較結果（例えば、平均スコアより低いスコアを有する商品配送プロセスの情報）を分析結果として取得する。

そして、情報処理装置１０は、端末装置１に向けて分析結果を出力する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１０は、平均スコアより低いスコアを有する商品配送プロセスの情報を分析結果として出力する。図１の例では、情報処理装置１０は、“出荷待ちのスコアが低い”との情報を端末装置１に向けて送信している。

以上のように、情報処理装置１０は、分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出している。そして、情報処理装置１０は、分析対象ストアのスコアに基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行っている。情報処理装置１０は、物流システムの分析ではなく、ストアの商品配送に関する分析を精度よくできる。

〔２．情報処理装置の構成例〕
次に、本実施形態の情報処理装置１０の構成を詳細に説明する。情報処理装置１０は、各種情報を処理するコンピュータである。例えば、情報処理装置１０は、クライアント端末（例えば、端末装置１或いはサーバ２）からの要求を処理するサーバ用ホストコンピュータ（以下、単に「サーバ」という。）である。情報処理装置１０は、ＰＣサーバであってもよいし、ミッドレンジサーバであってもよいし、メインフレームサーバであってもよい。また、情報処理装置１０は、１つのサーバにより構成されていてもよいし、協同して処理を実行する複数のサーバにより構成されていてもよい。情報処理装置１０を複数のサーバで構成する場合、これらサーバの設置場所は離れていてもよい。設置場所が離れていたとしても、協同して処理を実行するのであれば、これらサーバは１つの情報処理装置１０とみなすことができる。

図２は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。情報処理装置１０は、通信部１１と、出力部１２と、記憶部１３と、制御部１４と、を備える。なお、図２に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。

（通信部１１）
通信部１１は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部１１は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等のＬＡＮインタフェースであってもよいし、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースであってもよい。また、通信部１１は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部１１は、情報処理装置１０の通信手段として機能する。通信部１１は、制御部１４の制御に従って外部の装置と通信する。

（出力部１２）
出力部１２は、ユーザに情報を通知するための出力装置である。出力部１２は、例えば、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ(Organic Electroluminescence Display)等の表示装置である。勿論、出力部１２は表示装置に限定されない。例えば、出力部１２は、スピーカー、ブザー等の音響発生装置であってもよいし、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）ランプ等の点灯装置であってもよい。出力部１２は、情報処理装置１０の出力手段（通知手段）として機能する。出力部１２は、制御部１４の制御に基づいて、ユーザに対し各種情報を出力する。

（記憶部１３）
記憶部１３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部１３は、情報処理装置１０の記憶手段として機能する。記憶部１３は、実績情報記憶部１３１と、スコア情報記憶部１３２と、業務情報記憶部１３３と、を有している。

（実績情報記憶部１３１）
実績情報記憶部１３１は、実績情報を記憶する記憶領域である。実績情報は、ストアの商品配送処理に関する実績を記録した情報である。実績情報は、例えば、後述の取得部１４１がサーバ２から取得して保存する。なお、実績情報は、ストアの店員が実績情報記憶部１３１に保存してもよいし、情報処理装置１０の設計者若しくは運用者が予め実績情報記憶部１３１に保存してもよい。図３は、実績情報記憶部１３１の構成例を示す図である。実績情報記憶部１３１には、複数のストアそれぞれの実績情報が保存されている。例えば、実績情報記憶部１３１には、ストアＡの実績情報、ストアＢの実績情報、ストアＣの実績情報等が保存されている。図４は、実績情報の一例を示す図である。図４の例では、各商品配送プロセスにかかった時間の長さの情報（処理時間の情報）が実績情報として保存されている。処理時間は過去所定の期間の平均時間であってもよい。図４の例では、新規注文プロセス、新規予約プロセス、予約中プロセス、入金待ちプロセス、出荷待ちプロセス、出荷処理中プロセス、注文完了待ちプロセス、注文完了プロセス、保留プロセス、にかかった時間の平均がそれぞれ、４．３時間、４．１時間、２７８.６時間、７３．５時間、５．１時間、２．５時間、１８．３時間、１．４時間、１７．３時間であるとの情報が格納されている。

ここで、商品配送処理を構成する商品配送プロセスについて説明する。図５は、商品配送プロセスを説明するための図である。商品配送処理は、商品配送プロセスとして、新規注文プロセスＰ１と、新規予約プロセスＰ２と、予約中プロセスＰ３と、入金待ちプロセスＰ４と、出荷待ちプロセスＰ５と、出荷処理中プロセスＰ６と、注文完了待ちプロセスＰ７と、注文完了プロセスＰ８と、を有している。なお、図５に示した各商品配送プロセスは、商品配送処理の分類の一例を示したものである。商品配送処理の分類は図５に示した分類に限定されるものではない。例えば、図５の例では保留プロセスの図示は省略されているが、商品配送処理に商品配送プロセスとして保留プロセスが含まれていてもよい。サーバ２は、商品配送処理が現在どの商品配送プロセスにあるのかを管理する機能を有している。ストアの店員は、端末装置１を使って、該当の商品の配送処理が現在どのステータスにあるのか（すなわち、該当の商品の配送処理に関してストアが現在どの商品配送プロセスを実行しているのか）をサーバ２に入力する。なお、一部のステータス（例えば、“新規注文”、“新規予約”）に関しては、商品購入者の商品購入に関する入力（注文）に基づいてサーバ２が自動的に入力を行ってもよい。

新規注文プロセスＰ１は、ストアがユーザから在庫のある商品の注文を受けた場合に実行されるプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、例えば、客の注文内容の確認処理を行う。ストアの店員は、注文を受けた商品が他の客に販売されてしまわないように社内システム等を使って在庫の商品を確保する処理を行ってもよい。なお、ユーザの注文がサーバ２のオンラインショッピングサービスを使って行われた場合、ステータスの新規注文への変更（或いは、該当の商品の配送処理に関するステータスの新規立ち上げ）は、サーバ２が行ってもよい。新規注文プロセスＰ１が終了したら、ストアの店員は商品配送処理を出荷待ちプロセスＰ５或いは出荷処理中プロセスＰ６に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“出荷待ち”或いは“出荷処理中”に変更する。客からの入金が確認できない場合、ストアの店員は商品配送処理を入金待ちプロセスＰ４に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“入金待ち”に変更してもよい。客からの入金が確認できない場合とは、例えば、決済方法が銀行振り込みの場合（クレジット決済或いは代引きでない場合）である。サーバ２は、ステータスが“新規注文”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ１）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ１は、過去一定期間の新規注文プロセスＰ１の平均時間であってもよい。

新規予約プロセスＰ２は、在庫のない商品の注文をストアがユーザから受けた場合に実行されるプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、例えば、客の注文内容の確認処理を行う。注文を受けた商品がすでに発売されている商品の場合には、ストアの店員は商品をメーカー等に発注する処理を行う。なお、ユーザの注文がサーバ２のオンラインショッピングサービスを使って行われた場合、ステータスの新規予約への変更（或いは、該当の商品の配送処理に関するステータスの新規立ち上げ）は、サーバ２が行ってもよい。新規予約プロセスＰ２が終了したら、ストアの店員は商品配送処理を出荷待ちプロセスＰ５に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“出荷待ち”に変更する。注文を受けた商品が未だ発売されていない商品の場合には、ストアの店員は商品配送処理を予約中プロセスＰ３に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“予約待ち”に変更してもよい。サーバ２は、ステータスが“新規予約”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ２）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ２は、過過去一定期間の新規予約プロセスＰ２の平均時間であってもよい。

予約中プロセスＰ３は、客から注文（予約注文）を受けた商品が未だ発売されていない商品であった場合に実行されるプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、例えば、商品の発売日までの期限管理を行う。ストアの店員は、メーカーへ商品の予約注文を行ってもよい。予約中プロセスＰ３が終了したら（例えば、商品の発売日が到来したら）、ストアの店員は商品配送処理を出荷待ちプロセスＰ５或いは出荷処理中プロセスＰ６に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“出荷待ち”或いは“出荷処理中”に変更する。客からの入金が確認できない場合、ストアの店員は商品配送処理を入金待ちプロセスＰ４に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“入金待ち”に変更してもよい。サーバ２は、ステータスが“予約中”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ３）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ３は、過去一定期間の予約中プロセスＰ３の平均時間であってもよい。

入金待ちプロセスＰ４は、客からの入金が確認できない場合に実行されるプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、例えば、指定口座へ客から入金があったか否かの確認処理を行う。入金待ちプロセスＰ４が終了したら（例えば、入金が確認できたら）、ストアの店員は商品配送処理を出荷待ちプロセスＰ５或いは出荷処理中プロセスＰ６に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“出荷待ち”或いは“出荷処理中”に変更する。サーバ２は、ステータスが“入金待ち”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ４）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ４は、過去一定期間の入金待ちプロセスＰ４の平均時間であってもよい。

出荷待ちプロセスＰ５は、商品の出荷（発送）準備のためのプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、出荷準備のための各種処理（例えば、伝票処理等）を行う。客から注文を受けた商品が在庫のない商品であった場合には、ストアの店員は、メーカーから商品の入庫があったか否かの確認処理を行う。出荷待ちプロセスＰ５が終了したら、ストアの店員は商品配送処理を出荷処理中プロセスＰ６に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“出荷処理中”に変更する。サーバ２は、ステータスが“出荷待ち”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ５）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ５は、過去一定期間の出荷待ちプロセスＰ５の平均時間であってもよい。

出荷処理中プロセスＰ６は、商品の出荷（発送）処理のためのプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、商品の梱包や発送（例えば、配送会社への配送指示等）を行う。出荷処理中プロセスＰ６が完了したら（例えば、商品の発送が完了したら）、ストアの店員は商品配送処理を注文完了待ちプロセスＰ７に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“注文完了待ち”に変更する。サーバ２は、ステータスが“出荷処理中”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ６）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ６は、過去一定期間の出荷処理中プロセスＰ６の平均時間であってもよい。

注文完了待ちプロセスＰ７は、商品の到達完了の確認のためのプロセスである。このプロセスでは、ストアの店員は、例えば、商品が客へ到達したか否かの確認処理を行う。注文完了待ちプロセスＰ７が終了したら（例えば、商品の到達が確認できたら）、ストアの店員は商品配送処理を注文完了プロセスＰ８に移行させるとともに、サーバ２で管理されているステータスを“注文完了”に変更する。なお、商品の配送を配送会社が行っているのであれば、ステータスの変更は配送会社の配送完了情報に基づいてサーバ２が行ってもよい。サーバ２は、ステータスが“注文完了待ち”へ変更されてから他のステータスに変更されるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ７）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ７は、過去一定期間の注文完了待ちプロセスＰ７の平均時間であってもよい。

注文完了プロセスＰ８は、注文完了処理のためのプロセスである。注文完了処理は、商品配送処理をクローズするための処理（例えば、商品配送が完了したことを社内の各部へ知らせるための社内システムへの入力）である。注文完了プロセスＰ８が終了したら、ストアの店員は該当の注文に関するステータスをクローズする。サーバ２は、ステータスが“注文完了”へ変更されてからクローズされるまでの時間（図５に示す処理時間Ｔ８）を算出して記憶する。サーバ２が算出する処理時間Ｔ８は、過去一定期間の注文完了プロセスＰ８の平均時間であってもよい。

保留プロセスは、イレギュラーが発生した場合のプロセスである。保留プロセスは、例えば、上記商品配送プロセスのいずれか（例えば、新規注文プロセスＰ１等）から移行する。このプロセスでは、ストアの店員は、例えば、商品の在庫があるか否かを確認したり、注文内容を客に問い合わせたりする。問題が解決したら、ストアの店員は商品配送処理を基の商品配送プロセスに戻すとともに、サーバ２で管理されているステータスを基のステータスに戻す。サーバ２は、ステータスが“保留”へ変更されてから元のステータスに戻るまでの時間を算出して記憶してもよい。サーバ２が算出する時間は、過去一定期間の保留プロセスの平均時間であってもよい。

（スコア情報記憶部１３２）
スコア情報記憶部１３２は、スコア情報を記憶する記憶領域である。スコア情報は、ストアの商品配送に関するスコアの情報である。スコア情報記憶部１３２に保存されるスコア情報は、後述の算出部１４２で算出されたスコアであってもよい。なお、スコア情報は、算出基準が同じなのであれば、他の装置が算出したものであってもよい。図６は、スコア情報記憶部１３２の構成例を示す図である。スコア情報記憶部１３２には、複数のストアそれぞれのスコア情報が保存されている。例えば、スコア情報記憶部１３２には、ストアＡのスコア情報、ストアＢのスコア情報、ストアＣのスコア情報等が保存されている。

図７は、スコア情報の一例を示す図である。スコア情報には、新規注文プロセスＰ１のスコアと、新規予約プロセスＰ２のスコアと、予約中プロセスＰ３のスコアと、入金待ちプロセスＰ４のスコアと、出荷待ちプロセスＰ５のスコアと、出荷処理中プロセスＰ６のスコアと、注文完了待ちプロセスＰ７のスコアと、注文完了プロセスＰ８のスコアと、保留プロセスのスコアと、発送前期間のスコアと、発送後期間のスコアと、商品配送処理全体のスコアと、ユーザ満足度と、が含まれている。ユーザ満足度もスコアの一種である。なお、図７に示したスコアは一例である。スコア情報には、図７に示したスコア以外のスコアが含まれていてもよいし、図７に示したスコアの一部が含まれていなくてもよい。

新規注文プロセスＰ１のスコアは、新規注文プロセスＰ１の処理時間Ｔ１の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、新規注文プロセスＰ１のスコアとして“８２”が保存されている。新規予約プロセスＰ２のスコアは、新規予約プロセスＰ２の処理時間Ｔ２の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、新規予約プロセスＰ２のスコアとして“８３”が保存されている。予約中プロセスＰ３のスコアは、予約中プロセスＰ３の処理時間Ｔ３の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、予約中プロセスＰ３のスコアとして“７５”が保存されている。入金待ちプロセスＰ４のスコアは、入金待ちプロセスＰ４の処理時間Ｔ４の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、入金待ちプロセスＰ４のスコアとして“６４”が保存されている。出荷待ちプロセスＰ５のスコアは、出荷待ちプロセスＰ５の処理時間Ｔ５の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、出荷待ちプロセスＰ５のスコアとして“１６”が保存されている。出荷処理中プロセスＰ６のスコアは、出荷処理中プロセスＰ６の処理時間Ｔ６の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、出荷処理中プロセスＰ６のスコアとして“８８”が保存されている。注文完了待ちプロセスＰ７のスコアは、注文完了待ちプロセスＰ７の処理時間Ｔ７の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、注文完了待ちプロセスＰ７のスコアとして“６６”が保存されている。注文完了プロセスＰ８のスコアは、注文完了プロセスＰ８の処理時間Ｔ８の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、注文完了プロセスＰ８のスコアとして“７６”が保存されている。保留プロセスのスコアは、保留プロセスにかかった時間の情報に基づき算出されるスコアである。図７の例では、保留プロセスのスコアとして“５３”が保存されている。

発送前期間のスコアは、ストアの発送前期間（図５に示すＴＡ）の情報に基づき算出されるスコアである。「発送前期間」とは、指定商品の受注から発送までにかかる期間のことである。図５の例であれば、新規注文プロセスＰ１或いは新規予約プロセスＰ２の開始から出荷処理中プロセスＰ６の終了（注文完了待ちプロセスＰ７の開始）までの期間ＴＡが発送前期間である。このとき、発送前期間ＴＡは、新規注文プロセスＰ１〜出荷処理中プロセスＰ６それぞれの処理時間Ｔ１〜Ｔ６の合計であってもよい。図７の例では、発送前期間のスコアとして“６８”が保存されている。

発送後期間のスコアは、ストアの発送後期間（図５に示すＴＢ）の情報に基づき算出されるスコアである。「発送後期間」とは、指定商品の発送から指定商品の到達までにかかる時間のことである。図５の例であれば、出荷処理中プロセスＰ６の終了（注文完了待ちプロセスＰ７の開始）から注文完了待ちプロセスＰ７の終了（注文完了プロセスＰ８の開始）までの期間ＴＢが発送後期間である。このとき、発送後期間ＴＢは、注文完了待ちプロセスＰ７そのものであってもよい。図７の例では、発送後期間のスコアとして“６６”が保存されている。

商品配送処理全体のスコアは、商品の配送処理全体にかかった時間（図５に示すＴＣ）の情報に基づき算出されるスコアである。商品配送処理全体の処理時間ＴＣは、ストアが、過去一定期間、配送処理全体にかかった時間の平均であってもよい。例えば、商品配送処理全体の処理時間ＴＣは、新規注文プロセスＰ１〜注文完了プロセスＰ８それぞれの処理時間Ｔ１〜Ｔ８の合計であってもよい。商品配送処理全体の処理時間ＴＣには、保留プロセスにかかった時間が含まれていてもよい。図７の例では、商品配送処理全体のスコアとして“６７”が保存されている。

ユーザ満足度は、ストアの商品の配送に関するユーザの満足の程度を示すスコアである。ユーザ満足度は、ユーザの主観評価に基づき算出されたスコアであってもよい。例えば、ユーザ満足度は、商品到達後のユーザに向けたアンケート結果（例えば、ユーザが主観でつけた点数）に基づき算出されたスコアであってもよい。或いは、ユーザ満足度は、客観指標に基づき算出されたスコアであってもよい。例えば、ユーザ満足度は、ユーザの満足感と相関があると思われる指標（例えば、ストアの売り上げ、一定期間にストアから配送された商品数、客のリピート率等）に基づき算出されたスコアであってもよい。勿論、ユーザの主観評価と客観指標の双方を使用して算出されたスコアであってもよい。図７の例では、ユーザ満足度として“６２”が保存されている。

（業務情報記憶部１３３）
業務情報記憶部１３３は、業務情報を記憶する記憶領域である。業務情報は、ストアの商品配送の業務に関する情報である。業務情報は、例えば、後述の取得部１４１がサーバ２から取得して保存する。なお、業務情報は、ストアの店員が業務情報記憶部１３３に保存してもよいし、情報処理装置１０の設計者若しくは運用者が予め業務情報記憶部１３３に保存してもよい。図８は、業務情報記憶部１３３の構成例を示す図である。業務情報記憶部１３３には、複数のストアそれぞれの業務情報が保存されている。例えば、業務情報記憶部１３３には、ストアＡの業務情報、ストアＢの業務情報、ストアＣの業務情報等が保存されている。

図９は、業務情報の一例を示す図である。業務情報には、受注業務情報と、出荷業務情報と、使用配送会社情報等が含まれている。受注業務情報は、ストアの受注業務に関する情報である。例えば、受注業務情報は、ストアの受注システム（例えば、受注ソフトウェア）がどのシステムかを示す情報である。図９の例では、受注業務情報として“Ｘ社のシステムを使用”との情報が保存されている。また、出荷業務情報は、ストアの出荷業務に関する情報である。例えば、出荷業務情報は、ストアの出荷業務（発送業務）がオートメーション化されているか手動（マニュアル）で行っているかを示す情報である。図９の例では、出荷業務情報として“Ｘ社のシステムを使用”との情報が保存されている。また、使用配送会社情報は、ストアが商品の配送に使用している配送会社に関する情報である。図９の例では、配送会社情報として“Ｚ社を使用”との情報が保存されている。

なお、図９に示した業務情報は一例である。業務情報には、図９に示した情報の一部が含まれていなくてもよい。また、業務情報には、図９に示した情報以外の情報が含まれていてもよい。例えば、配送場所情報、配送距離情報、受け渡し手順情報、出荷頻度情報が含まれていてもよい。配送場所情報は、ストアが過去どのような場所（例えば、日本の関東地方、日本の関西地方）に配送したことがあるかを示す情報である。配送距離情報は、商品の配送に要する距離の情報（例えば、ストアが過去取り扱った商品の配送距離の合計或いは平均）である。受け渡し手順情報は、受け渡しの手順を示した情報（例えば、近くのコンビニでの受け渡しか、客の自宅での受け渡しか等の情報）である。出荷頻度情報は、出荷の頻度の情報（例えば、１日あたりの出荷数）の情報である。出荷頻度情報に含まれる出荷頻度は複数あってもよい。例えば、出荷頻度情報には、平日の出荷頻度の情報、祭日の出荷頻度の情報、時間帯別の出荷頻度の情報が含まれていてもよい。

（制御部１４）
制御部１４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（分析プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１４は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図１０は、制御部１４の機能ブロック図である。制御部１４は、取得部１４１と、算出部１４２と、分析部１４３と、生成部１４４と、出力制御部１４５と、を備える。制御部１４を構成するブロック（取得部１４１〜出力制御部１４５）はそれぞれ制御部１４の機能を示す機能ブロックである。これら機能ブロックはソフトウェアブロックであってもよいし、ハードウェアブロックであってもよい。例えば、上述の機能ブロックが、それぞれ、ソフトウェア（マイクロプログラムを含む。）で実現される１つのソフトウェアモジュールであってもよいし、半導体チップ（ダイ）上の１つの回路ブロックであってもよい。勿論、各機能ブロックがそれぞれ１つのプロセッサ或いは１つの集積回路であってもよい。機能ブロックの構成方法は任意である。なお、「分析処理」が実現されるのであれば、制御部１４はこれら機能ブロックとは異なる機能単位で構成されていてもよい。

（取得部１４１）
取得部１４１は、算出部１４２の他ストアのスコアを取得する。また、取得部１４１は、分析対象ストアの商品配送に関する業務情報と、他ストアの商品配送に関する業務情報と、を取得する。また、取得部１４１は、他ストアの商品配送に関するユーザ満足度の情報を取得する。取得部１４１の動作は、後述の分析処理の説明の箇所で詳述する。

（算出部１４２）
算出部１４２は、分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する。例えば、算出部１４２は、実績情報に基づいて、商品配送を構成する複数の商品配送プロセスの少なくとも１つの個別スコアを算出する。算出部１４２の動作は、後述の分析処理の説明の箇所で詳述する。

（分析部１４３）
分析部１４３は、分析対象ストアのスコアに基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行う。例えば、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと他ストアのスコアとに基づき、分析対象ストアと他ストアとの商品配送に関する比較を行う。分析部１４３の動作は、後述の分析処理の説明の箇所で詳述する。

（生成部１４４）
生成部１４４は、分析部１４３の分析結果に基づいて提案情報を生成する。生成部１４４の動作は、後述の分析処理の説明の箇所で詳述する。

（出力制御部１４５）
出力制御部１４５は、分析部の分析結果に基づく情報の出力を行う。出力制御部１４５は、分析対象ストアのスコアと平均スコアとの比較結果を出力する。また、出力制御部１４５は、生成部１４４が生成した提案情報を出力する。出力制御部１４５の動作は、後述の分析処理の説明の箇所で詳述する。

〔３．情報処理装置の動作の詳細〕
次に、情報処理装置１０の動作を説明する。図１１は、分析処理のフローチャートである。分析処理は、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行う処理である。例えば、分析処理は、分析対象ストアと他のストアとのスコアの比較を行い、比較結果を分析結果として出力する処理である。情報処理装置１０の制御部１４は、通信部１１を介して端末装置１から処理開始指示を受け取ると、分析対象ストア（例えば、端末装置１を所持するストア）の分析処理を開始する。以下、図１１を参照しながら分析処理を説明する。

まず、取得部１４１は、分析対象ストアの商品配送に関する実績情報を取得する（ステップＳ１１）。取得部１４１は、サーバ２から実績情報を取得してもよいし、端末装置１から、直接、実績情報を取得してもよい。また、取得部１４１は、実績情報記憶部１３１に予め保存されている実績情報を分析対象ストアの実績情報として取得してもよい。また、取得部１４１は、実績情報に加えて、分析対象ストアの業務情報を取得してもよい。このとき、取得部１４１は、サーバ２から業務情報を取得してもよいし、端末装置１から直接業務情報を取得してもよい。また、取得部１４１は、業務情報記憶部１３３に保存されている業務情報を分析対象ストアの業務情報として取得してもよい。また、取得部１４１は、サーバ２からユーザ満足度の情報を取得してもよい。

次に、算出部１４２は、ステップＳ１１で取得した実績情報に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する（ステップＳ１２）。スコアの算出方法は種々の方法を使用可能である。例えば、算出部１４２は、時間とスコアの変換テーブルを備え、実績情報に含まれる処理時間を変換テーブルに適用することによりスコアを算出してもよい。或いは、算出部１４２は、他ストアの商品配送に関する処理時間の情報を複数取得し、複数の処理時間を母集団とし、母集団における分析対象ストアの処理時間の位置（例えば、偏差値）をスコアとして算出してもよい。算出部１４２は、実績情報に含まれる処理時間の情報に基づいて商品配送処理全体の処理時間ＴＣを特定し、処理時間ＴＣに基づいて商品配送処理全体のスコアを算出する。

また、算出部１４２は、実績情報に含まれる商品配送処理プロセスの処理時間の情報に基づいて、商品配送処理プロセスそれぞれのスコア（以下、個別スコアという。）を算出する。例えば、算出部１４２は、実績情報に含まれる新規注文プロセスＰ１の処理時間Ｔ１に基づいて、新規注文プロセスＰ１の個別スコアを算出する。同様に、算出部１４２は、実績情報に含まれる新規予約プロセスＰ２〜注文完了プロセスＰ８の処理時間Ｔ２〜Ｔ８に基づいて、新規注文プロセスＰ１〜注文完了プロセスＰ８それぞれの個別スコアを算出する。また、算出部１４２は、実績情報に含まれる処理時間の情報に基づいて発送前期間ＴＡを特定する。そして、算出部１４２は、発送後期間ＴＡに基づいて発送後期間ＴＡのスコアを算出する。また、算出部１４２は、実績情報に含まれる処理時間の情報に基づいて発送後期間ＴＢを特定する。そして、算出部１４２は、発送後期間ＴＢに基づいて発送後期間ＴＢのスコアを算出する。発送後期間ＴＡのスコア及び発送後期間ＴＢのスコアも個別スコアの一種である。

なお、算出部１４２は、実績情報に基づいてユーザ満足度を算出してもよい。例えば、算出部１４２は、商品配送処理全体の処理時間ＴＣに基づいてユーザ満足度を算出してもよい。算出方法は、商品配送処理全体のスコアと同じ算出方法であってもよい。また、算出部１４２は、サーバ２から別途取得した情報に基づいてユーザ満足度を算出してもよい。そして、取得部１４１は、算出部１４２が算出したユーザ満足度を分析対象ストアのユーザ満足度として取得してもよい。

次に、取得部１４１は、他ストアの情報を取得する（ステップＳ１３）。例えば、取得部１４１は、ステップＳ１２で算出されたスコアと同一の算出基準で算出された他ストアのスコアを取得する。取得部１４１は、スコア情報記憶部１３２に保存されているスコアを他ストアのスコアとして取得してもよいし、他の装置（例えば、サーバ２）が算出したスコアを他ストアのスコアとして取得してもよい。このとき、取得部１４１は、商品配送処理全体のスコアに加えて、商品配送処理プロセスそれぞれの個別スコアも取得する。また、取得部１４１は、発送後期間ＴＡの個別スコア、発送後期間ＴＢの個別スコア、及びユーザ満足度も取得する。

また、取得部１４１は、他ストアの業務情報を取得する。このとき、取得部１４１は、サーバ２から業務情報を取得してもよいし、端末装置１から直接業務情報を取得してもよい。また、取得部１４１は、業務情報記憶部１３３に保存されている業務情報を他ストアの業務情報として取得してもよい。また、取得部１４１は、サーバ２から他ストアのユーザ満足度の情報を取得してもよい。

次に、分析部１４３は、他ストアの中から比較対象となるストア（以下、比較対象ストアという。）を抽出する（ステップＳ１４）。例えば、分析部１４３は、他ストアの中から分析対象ストアと類似する類似ストアを比較対象ストアとして選択する。類似ストアの選択方法は種々の方法を使用可能である。例えば、分析部１４３は、ストア情報に基づくクラスター分析により類似ストアを選択してもよい。このとき、ストア情報は、例えば、ストアの所在地を示す所在地情報、ストアが取り扱う商品を示す取扱商品情報、ストアの業種（例えば、家電製品販売、食料品販売等）を示す業種情報である。分析部１４３は、単純に同一業種のストアを類似ストアとして選択してもよい。例えば、分析対象ストアが家電製品販売店なのであれば、他ストアの中から業種が家電製品販売となっているストアを類似ストアとして選択してもよい。

また、分析部１４３は、他ストアの中から予め設定された基準を満たすスコアを有するストアを比較対象ストアとして選択してもよい。例えば、分析部１４３は、他ストアの中から商品配送処理全体のスコア或いはユーザ満足度が最も高いストアを比較対象ストアとして選択してもよい。なお、他ストアは類似ストアであってもよい。例えば、分析部１４３は、類似ストアの中から予め設定された基準を満たすスコアを有するストアを比較対象ストアとして選択してもよい。このとき、分析部１４３は、類似ストアの中から商品配送処理全体のスコアが最も高いストアを比較対象ストアとして選択してもよい。勿論、分析部１４３は、ステップＳ１３で情報を取得した全ての他ストアを比較対象ストアとして選択してもよい。

続いて、分析部１４３は、分析対象ストアの商品配送に関する分析（すなわち、商品配送処理の分析）を行う（ステップＳ１５）。例えば、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと比較対象ストアのスコアとに基づき、分析対象ストアと比較対象ストアとの商品配送に関する比較を行う。比較対象ストアが分析対象ストアの類似ストアなのであれば、分析部１４３は、例えば次の通り比較を行う。

まず、分析部１４３は、類似ストアの平均スコアを算出する。平均スコアは、類似ストアのスコアの平均である。例えば、類似ストアがストアＢとストアＣの２つであり、ストアＢの商品配送処理全体のスコアが“６６”、ストアＣの商品配送処理全体のスコアが“６４”であるとする。このとき、分析部１４３は、類似ストアの商品配送処理全体の平均スコアを“６５”と算出する。平均スコアは、平均個別スコアであってもよい。平均個別スコアは、類似ストアの個別スコアの平均である。例えば、類似ストアがストアＢとストアＣの２つであり、ストアＢの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコアが“５６”、ストアＣの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコアが“６９”であるとする。このとき、分析部１４３は、類似ストアの出荷待ちプロセスＰ５の平均個別スコアを“６２.５”と算出する。同様に、分析部１４３は、他の商品配送プロセスの個別平均スコアを算出する。また、分析部１４３は、発送前期間及び発送後期間の平均個別スコアをそれぞれ算出する。分析部１４３は、類似ストアのユーザ満足度の平均を算出してもよい。

そして、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと平均スコアとの比較を行い、比較結果を分析結果として取得する。例えば、分析対象ストアの商品配送処理全体のスコアが“６７”、類似ストアの商品配送処理全体の平均スコアが“６５”であるとする。このとき、分析部１４３は、分析対象ストアの商品配送処理全体のスコア“６７”と類似ストアの商品配送処理全体の平均スコア“６５”とを比較し、比較結果（例えば、“分析対象ストアのスコアの方が高い”との情報）を分析結果として取得する。また、分析対象ストアの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコアが“１６”、類似ストアの出荷待ちプロセスＰ５の平均個別スコアが“６２．５”であるとする。このとき、分析部１４３は、分析対象ストアの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコア“１６”と類似ストアの出荷待ちプロセスＰ５の平均個別スコア“６２．５”とを比較し、比較結果（例えば、“分析対象ストアの個別スコアの方が低い”との情報）を分析結果として取得する。同様に分析部１４３は、発送前期間及び発送後期間についても、それぞれ個別スコアと平均個別スコアの比較を行う。分析部１４３は、分析対象ストアのユーザ満足度と類似ストアのユーザ満足度の平均との比較を行ってもよい。

なお、分析部１４３は、分析対象ストアの複数の個別スコアを、それぞれ、類似ストアの対応の平均個別スコアと比較してもよい。そして、分析部１４３は、比較結果に基づいて分析対象ストアの複数の商品配送プロセスの中から、予め設定された基準を満たす商品配送プロセスを抽出してもよい。例えば、分析部１４３は、分析対象ストアの新規注文プロセスＰ１の個別スコアと、類似ストアの新規注文プロセスＰ１の平均個別スコアと、を比較する。同様に、分析部１４３は、分析対象ストアの新規予約プロセスＰ２〜注文完了プロセスＰ８それぞれの個別スコアと、類似ストアの新規予約プロセスＰ２〜注文完了プロセスＰ８それぞれの平均個別スコアと、を比較する。そして、分析部１４３は、分析対象ストアの複数の商品配送プロセスの中から、平均個別スコアより低い（或いは高い）スコアを有する商品配送プロセスを抽出する。例えば、分析対象ストアの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコア“１６”のみが平均個別スコアより低いのであれば、分析部１４３は出荷待ちプロセスＰ５を、基準を満たす商品配送プロセスとして抽出する。分析部１４３は抽出した商品配送プロセスを分析結果として取得する。

なお、分析部１４３は、類似ストアの中の予め設定された基準を満たすスコアを有するストアを比較対象ストアとして選択してもよい。例えば、分析部１４３は、類似ストアの中の最も高いスコアを有するストアを比較対象ストアとして選択してもよい。より具体的には、分析部１４３は、類似ストアの中の、商品配送処理全体のスコアが最も高いストアを比較対象ストアとして選択してもよい。或いは、分析部１４３は、類似ストアの中の、ユーザ満足度が最も高いストアを比較対象ストアとして選択してもよい。勿論、分析部１４３は、類似ストアの中の最も低いスコアを有するストアを比較対象ストアとして選択してもよい。

そして、分析部１４３は、選択したストア（類似ストアの中の予め設定された基準を満たすスコアを有するストア）のスコアと分析対象ストアのスコアとの比較を行ってもよい。例えば、分析部１４３は、比較対象ストアの各商品配送プロセスの個別スコアと、比較対象ストアの各商品配送プロセスの個別スコアとを比較し、比較対象ストアの個別スコアの方が低い（或いは高い）商品配送プロセスを抽出する。分析部１４３は抽出した商品配送プロセスを分析結果として取得する。

また、分析部１４３は、選択したストア（類似ストアの中の予め設定された基準を満たすスコアを有するストア）の業務情報と分析対象ストアの業務情報とを比較して業務の相違部分を抽出してもよい。例えば、分析部１４３は、受注業務情報、出荷作業情報、使用配送会社情報、配送場所情報、配送距離情報、受け渡し手順情報、出荷頻度情報それぞれを比較し、相違部分を抽出してもよい。例えば、分析対象ストアの受注業務情報が“Ｘ社システムを使用”となっており、選択したストアの受注業務情報が“Ｙ社システムを使用”となっているとする。この場合、分析部１４３は、受注業務に使用するシステムを相違部分として抽出する。なお、分析部１４３は、類似ストアではなく“他ストア”の中の予め設定された基準を満たすスコアを有するストアの業務情報と分析対象ストアの業務情報とを比較して業務の相違部分を抽出してもよい。分析部１４３は、相違部分を分析結果として取得する。

次に、生成部１４４は、分析部１４３の分析結果に基づいて、提案情報を生成する（ステップＳ１６）。提案情報は、分析対象ストアに業務改善を提案する推奨情報である。例えば、分析対象ストアの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコアが類似ストアの出荷待ちプロセスＰ５の平均個別スコアより低かったとする。この場合、生成部１４４は、例えば、“出荷待ちプロセスのスコアが低いです。出荷待ちプロセスＰ５の業務を改善することで商品出荷処理全体のスコアが改善する可能性があります。”との提案情報を生成する。また、分析対象ストアの業務と比較対象ストア（例えば、ユーザ満足度が高いストア）の業務の相違部分が受注業務に使用するシステムであるとする。この場合、生成部１４４は、例えば、“受注業務に使用するシステムをＹ社システムに変更することで、新規注文プロセス及び新規予約プロセスＰ２のスコアが改善する可能性があります。” との提案情報を生成する。

次に、出力制御部１４５は、分析部の分析結果に基づく情報の出力を行う（ステップＳ１７）。例えば、分析対象ストアの出荷待ちプロセスＰ５の個別スコアが類似ストアの出荷待ちプロセスＰ５の平均個別スコアより低かったとする。この場合、生成部１４４は、例えば、“出荷待ちプロセスのスコアが低いです。”との情報を端末装置１に向けて出力する。出力制御部１４５は、業務の相違部分の情報を出力してもよいし、ステップＳ１６で生成した提案情報を出力してもよい。なお、出力制御部１４５は、端末装置１ではなく、出力部１２に情報を出力してもよい。

情報の出力が完了したら、制御部１４は、分析処理を終了する。

〔４．効果〕
本実施形態によれば、情報処理装置１０は、分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する算出部１４２と、分析対象ストアのスコアに基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行う分析部１４３と、分析部１４３の分析結果に基づく情報の出力を行う出力制御部１４５と、を備える。情報処理装置１０は、分析対象ストアのスコアに基づいて分析を行っているので、ストアが使用する物流システムに依存せず、ストアの商品配送に関する分析を精度よくできる。

また、情報処理装置１０は、他ストアのスコアを取得する取得部１４１、をさらに備える。そして、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと他ストアのスコアとに基づき、分析対象ストアと他ストアとの商品配送に関する比較を行う。そして、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。これにより、情報処理装置１０は、他ストアとの比較に基づく精度の高い分析ができる。分析対象ストアのスコアと他ストアのスコアとの比較であるので、例え分析対象ストアが使用する物流システムと他ストアが使用する物流システムとが異なっていたとしても、情報処理装置１０は商品配送に関する比較を行うことが可能である。

また、他ストアには、分析対象ストアと類似する類似ストアが含まれる。そして、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと類似ストアのスコアとに基づき、分析対象ストアと類似ストアとの商品配送に関する比較を行う。そして、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。情報処理装置１０は、単に他ストアとの比較を行うのではなく類似ストアとの比較を行っているので、さらに精度の高い分析ができる。

また、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと、類似ストアのスコアの平均である平均スコアと、の比較を行う。そして、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。これにより、ユーザ（分析対象ストア）は、類似ストア全体における自身の位置づけを知ることが容易となる。

また、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと、類似ストアの中の所定の基準を満たすスコアを有するストアのスコアと、の比較を行う。そして、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。これにより、ユーザ（分析対象ストア）は、スコアが高い（或いは低い）ストアと自身との比較が容易となる。

また、取得部１４１は、類似ストアの商品配送に関するユーザ満足度の情報を取得し、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと、類似ストアの中の所定の基準を満たすユーザ満足度を有するストアのスコアと、の比較を行う。そして、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。これにより、ユーザ（分析対象ストア）は、ユーザ満足度が高い（或いは低い）ストアと自身との比較が容易となる。

また、取得部１４１は、分析対象ストアの商品配送に関する業務情報と、他ストアの商品配送に関する業務情報と、を取得し、分析部１４３は、分析対象ストアのスコアと他ストアのスコアとに基づいて他ストアの中から所定の基準を満たすスコアを有するストアを選択し、該ストアの業務情報と分析対象ストアの業務情報とを比較して業務の相違部分を抽出し、出力制御部１４５は、相違部分を示す情報を出力する。これにより、ユーザは、分析対象ストアと比較対象ストアとの業務の相違を知ることができる。

また、業務情報には、受注業務情報、出荷作業情報、使用配送会社情報、配送場所情報、配送距離情報、受け渡し手順情報、出荷頻度情報の中から選択される少なくとも１つの情報が含まれる。これにより、ユーザは、分析対象ストアと比較対象ストアとのさまざまな業務の相違を知ることができる。

また、算出部１４２は、商品配送にかかった時間の長さに基づきスコアを算出する。これにより、情報処理装置１０は、時間の長さに基づく精度の高い分析ができる。

また、商品配送は、複数の商品配送プロセスで構成されている。また、商品配送に関するスコアには、商品配送プロセスのスコアである個別スコアが含まれる。そして、算出部１４２は、実績情報に基づいて、複数の商品配送プロセスの少なくとも１つの個別スコアを算出する。そして、分析部１４３は、分析対象ストアの個別スコアに基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行う。情報処理装置１０は、個別スコアを使って分析対象ストアの商品配送に関する分析を行っているので、更に精度の高い分析ができる。

また、情報処理装置１０は、他ストアの個別スコアを取得する取得部１４１、をさらに備える。そして、分析部１４３は、分析対象ストアの個別スコアと他ストアの個別スコアとに基づき、分析対象ストアと他ストアとの商品配送に関する比較を行う。そして、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。これにより、情報処理装置１０は、他ストアとの比較に基づく精度の高い分析ができる。分析対象ストアの個別スコアと他ストアの個別スコアとの比較であるので、例え分析対象ストアが使用する物流システムと他ストアが使用する物流システムとが異なっていたとしても、情報処理装置１０は商品配送に関する比較を行うことが可能である。

また、他ストアには、分析対象ストアと類似する類似ストアが含まれる。そして、分析部１４３は、分析対象ストアの個別スコアと類似ストアの個別スコアとに基づき、分析対象ストアと類似ストアとの商品配送に関する比較を行い、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。情報処理装置１０は、単に他ストアとの比較を行うのではなく類似ストアとの比較を行っているので、さらに精度の高い分析ができる。

また、分析部１４３は、分析対象ストアの個別スコアと、類似ストアのスコアの平均である平均個別スコアと、の比較を行い、出力制御部１４５は、分析部１４３の比較結果に基づく情報の出力を行う。これにより、ユーザ（分析対象ストア）は、類似ストア全体における自身の位置づけを知ることが容易となる。

また、算出部１４２は、分析対象ストアの複数の商品配送プロセスに対してそれぞれ個別スコアを算出し、分析部１４３は、分析対象ストアの複数の個別スコアを、それぞれ、類似ストアの対応の平均個別スコアと比較し、比較結果に基づいて分析対象ストアの複数の商品配送プロセスの中から所定の基準を満たす商品配送プロセスを抽出し、出力制御部１４５は、分析部１４３で抽出された商品配送プロセスを示す情報を出力する。これにより、ユーザ（分析対象ストア）は、他のストアより劣っている或いは優れている商品配送プロセスを容易に知ることができる。

また、複数の商品配送プロセスには、新規注文プロセスＰ１と、新規予約プロセスＰ２と、予約中プロセスＰ３と、入金待ちプロセスＰ４と、出荷待ちプロセスＰ５と、出荷処理中プロセスＰ６と、注文完了待ちプロセスＰ７と、注文完了プロセスＰ８と、が含まれる。これにより、ユーザは、さまざま商品配送プロセスの分析結果を知ることができる。

また、分析部１４３の分析結果に基づいて提案情報を生成する生成部１４４、をさらに備える。出力制御部１４５は、提案情報を出力する。これにより、ユーザ（分析対象ストア）は改善すべき業務を容易に知ることができる。

〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。

例えば、上述の実施形態では、商品を取り扱う“ストア”としてオンラインストアを例示したが、ストアはオンラインストアに限定されない。例えば、ストアは店舗を構えて客と対面して商品の売買を行う現実のストアであってもよい。商取引を行う個人をストアとみなすことも可能である。

また、上述の実施形態では、発送前期間ＴＡは、新規注文プロセスＰ１或いは新規予約プロセスＰ２の開始から出荷処理中プロセスＰ６の終了（注文完了待ちプロセスＰ７の開始）までの期間であるものとしたが、発送前期間ＴＡは指定商品ごとに異なっていてもよい。例えば、発送前期間ＴＡは、ストアに在庫がある商品と在庫がない商品とで異なっていてもよい。例えば、ストアに在庫がある商品の場合、発送前期間ＴＡは、新規注文プロセスＰ１の処理時間Ｔ１と、出荷待ちプロセスＰ５の処理時間Ｔ５と、出荷処理中プロセスＰ６の処理時間Ｔ６と、の合計であってもよい。ストアに在庫がない商品の場合、発送前期間ＴＡは、新規予約プロセスＰ２の処理時間Ｔ２と、出荷待ちプロセスＰ５の処理時間Ｔ５と、出荷処理中プロセスＰ６の処理時間Ｔ６と、の合計であってもよい。予約中プロセスＰ３の処理時間Ｔ３と入金待ちプロセスＰ４の処理時間Ｔ４は、発送前期間ＴＡに含まれていてもよいし含まれていなくてもよい。

また、上述の実施形態（ステップＳ１２）では、算出部１４２は、商品配送にかかった時間の長さに基づきスコアを算出した。しかし、算出部１４２は、商品配送にかかった時間のムラ（例えば、分散、標準偏差）に基づきスコアを算出してもよい。例えば、算出部１４２は、ストアの商品配送全体にかかった処理時間を複数取得し、その複数の処理時間の分散を算出する。或いは、算出部１４２は、ストアのある商品配送プロセスにかかった処理時間を複数取得し、その複数の処理時間の分散を算出する。そして、算出部１４２は、分散に基づきスコアを算出してもよい。

この場合、算出部１４２は、指定商品ごとにスコアの算出方法を変更してもよい。例えば、算出部１４２は、ストアに在庫がない商品（或いは、発売日がまだ到来していない予約商品）の場合は、商品配送にかかった時間のムラに基づきスコアを算出し、それ以外（例えば、ストアに在庫がある商品）の場合は、商品配送にかかった時間の長さに基づきスコアを算出してもよい。そして、分析部１４３は、ストアに在庫がない商品（或いは、発売日がまだ到来していない予約商品）の場合は、商品配送にかかった時間のムラに基づくスコアを使って分析を行い、それ以外（例えば、ストアに在庫がある商品）の場合は、商品配送にかかった時間の長さに基づくスコアを使って分析を行ってもよい。

また、上述の実施形態（ステップＳ１２）では、算出部１４２は、複数の商品配送プロセス全ての個別スコアを算出した。しかし、算出部１４２が算出する個別スコアは複数の商品配送プロセスの一部であってもよい。例えば、算出部１４２は、複数の商品配送プロセスのうち、出荷待ちプロセスＰ５、出荷処理中プロセスＰ６、及び注文完了待ちプロセスＰ７の個別スコアを算出してもよい。そして、分析部１４３は、分析対象ストアの出荷待ちプロセスＰ５、出荷処理中プロセスＰ６、及び注文完了待ちプロセスＰ７の個別スコアと、他ストアの出荷待ちプロセスＰ５、出荷処理中プロセスＰ６、及び注文完了待ちプロセスＰ７の個別スコアと、に基づいて、分析対象ストアの商品配送に関する分析を行ってもよい。出荷待ちプロセスＰ５、出荷処理中プロセスＰ６、及び注文完了待ちプロセスＰ７は、客の行為にあまり依存しない商品配送プロセスである。情報処理装置１０は、出荷待ちプロセスＰ５、出荷処理中プロセスＰ６、及び注文完了待ちプロセスＰ７の個別スコアを使って分析を行うことで、より現実に即した分析が可能となる。

また、上述の実施形態（ステップＳ１５）では、比較対象ストアが類似ストアであるものとして分析部１４３が行う処理の一例を示したが、比較対象ストアは必ずしも類似ストアでなくてもよい。比較対象ストアは単に“他ストア”であってもよい。この場合、上述のステップＳ１５で示した“類似ストア”の言葉は“他ストア”と置き換えることが可能である。

また、上述の実施形態（ステップＳ１５）では、分析対象ストアと比較対象ストアとの比較を“商品配送に関する分析”としたが、“商品配送に関する分析”は分析対象ストアと比較対象ストアとの比較に限定されない。例えば、“商品配送に関する分析”は、分析対象ストアのスコア（或いは個別スコア）と予め情報処理装置１０に設定されたスコア（或いは個別スコア）との比較であってもよい。

また、上述の実施形態（ステップＳ１７）では、出力制御部１４５は、個別スコアが低い商品配送プロセスの情報や業務の相違部分の情報を出力した。しかし、出力制御部１４５が出力する情報はこれらの情報に限定されない。例えば、出力制御部１４５は、実績情報に含まれる各商品配送プロセスの処理時間の情報（例えば、各商品配送プロセスの平均処理時間の情報）をユーザに出力するよう構成されていてもよい。このとき、出力制御部１４５は、例えば図５に示すようなプロセス図とともに処理時間の情報をユーザに出力するよう構成されていてもよい。出力制御部１４５は、提案情報に従って分析対象ストアが業務改善を行った場合の配送短縮期間を出力するよう構成されていてもよい。

また、出力制御部１４５が出力する情報はユーザ（分析対象ストア）へのアラート（警告）であってもよい。例えば、出力制御部１４５は、分析対象ストアのスコア（或いは個別スコア）が予め設定された期間、継続して予め設定された基準を満たす場合（例えば、スコアが閾値より低い場合）、アラートを出力するよう構成されていてもよい。アラートは画面に表示される情報であってもよいし、音による通知（例えば、ブザーや音声による警告）であってもよい。

本実施形態の情報処理装置１０を制御する制御装置は、専用のコンピュータシステムによって実現してもよいし、通常のコンピュータシステムにより実現してもよい。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムを、光ディスク、半導体メモリ、磁気テープ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールし、上述の処理を実行することによって制御装置を構成してもよい。制御装置は、情報処理装置１０の外部の装置（例えば、パーソナルコンピュータ）であってもよいし、内部の装置（例えば、制御部１４）であってもよい。また、上記プログラムをインターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）とアプリケーションソフトとの協働により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分を媒体に格納して配布してもよいし、ＯＳ以外の部分をサーバ装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。

〔６．ハードウェア構成〕
実施形態及び変形例に係る情報処理装置１０は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によっても実現可能である。図１２は、情報処理装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インタフェース１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インタフェース１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インタフェース１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインタフェース１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインタフェース１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出部は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。

１…端末装置
２…サーバ
１０…情報処理装置
１１…通信部
１２…出力部
１３…記憶部
１３１…実績情報記憶部
１３２…スコア情報記憶部
１３３…業務情報記憶部
１４…制御部
１４１…取得部
１４２…算出部
１４３…分析部
１４４…生成部
１４５…出力制御部

Claims (11)

1. 分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、前記分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する算出部と、
   他ストアのスコアと、前記分析対象ストアの商品配送に関する業務情報と、前記他ストアの商品配送に関する業務情報と、を取得する取得部と、
   前記分析対象ストアのスコアと前記他ストアのスコアとに基づいて前記他ストアの中から所定の基準を満たすスコアを有するストアを選択し、該ストアの業務情報と前記分析対象ストアの業務情報とを比較して業務の相違部分を抽出する分析部と、
   前記相違部分を示す情報を出力する出力制御部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記業務情報には、受注業務情報、出荷作業情報、使用配送会社情報、配送場所情報、配送距離情報、受け渡し手順情報、出荷頻度情報の中から選択される少なくとも１つの情報が含まれる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記他ストアには、前記分析対象ストアと類似する類似ストアが含まれ、
   前記分析部は、前記分析対象ストアのスコアと前記類似ストアのスコアとに基づき、前記分析対象ストアと前記類似ストアとの商品配送に関する比較を行い、
   前記出力制御部は、前記分析部の比較結果に基づく情報の出力を行う、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記分析部は、前記分析対象ストアのスコアと、前記類似ストアのスコアの平均である平均スコアと、の比較を行い、
   前記出力制御部は、前記分析部の比較結果に基づく情報の出力を行う、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記分析部は、前記分析対象ストアのスコアと、前記類似ストアの中の所定の基準を満たすスコアを有するストアのスコアと、の比較を行い、
   前記出力制御部は、前記分析部の比較結果に基づく情報の出力を行う、
   ことを特徴とする請求項３又は４に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、前記類似ストアの商品配送に関するユーザ満足度の情報を取得し、
   前記分析部は、前記分析対象ストアのスコアと、前記類似ストアの中の所定の基準を満たすユーザ満足度を有するストアのスコアと、の比較を行い、
   前記出力制御部は、前記分析部の比較結果に基づく情報の出力を行う、
   ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記算出部は、商品配送にかかった時間の長さに基づきスコアを算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、商品配送にかかった時間のムラに基づきスコアを算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記分析部の分析結果に基づいて提案情報を生成する生成部、をさらに備え、
   前記出力制御部は、前記提案情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、前記分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する算出工程と、
    他ストアのスコアと、前記分析対象ストアの商品配送に関する業務情報と、前記他ストアの商品配送に関する業務情報と、を取得する取得工程と、
    前記分析対象ストアのスコアと前記他ストアのスコアとに基づいて前記他ストアの中から所定の基準を満たすスコアを有するストアを選択し、該ストアの業務情報と前記分析対象ストアの業務情報とを比較して業務の相違部分を抽出する分析工程と、
    前記相違部分を示す情報を出力する出力制御工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
11. 分析対象ストアの商品配送に関する実績情報に基づいて、前記分析対象ストアの商品配送に関するスコアを算出する算出手順と、
    他ストアのスコアと、前記分析対象ストアの商品配送に関する業務情報と、前記他ストアの商品配送に関する業務情報と、を取得する取得手順と、
    前記分析対象ストアのスコアと前記他ストアのスコアとに基づいて前記他ストアの中から所定の基準を満たすスコアを有するストアを選択し、該ストアの業務情報と前記分析対象ストアの業務情報とを比較して業務の相違部分を抽出する分析手順と、
    前記相違部分を示す情報を出力する出力制御手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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