JP6783097B2 - 決済方法および決済支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理技術を用いた商品の販売方法、特に商品の決済方法に関する。

ＩＴ（Information Technology）を用いた商品の販売システムとして、例えば特許文献１には、商品毎の二次元コードが印刷された広告を携帯電話で読み取ることで、二次元コードに係るＵＲＬ（Uniform Resource Locator）情報のＷｅｂサーバにアクセスするショッピングカートシステムが開示されている。このシステムでは、二次元コードは商品に固有の二次元コードであってショッピングカートのＷｅｂページのＵＲＬ情報を含み、Ｗｅｂサーバが、携帯電話から送信された二次元コードに係るＵＲＬ情報に基づく、商品の購入処理を、当該携帯電話の端末識別情報を利用しながら制御している。

特開２０１２−０６８８６８号公報 特開２００３−１７９０３０号公報 特開２０１４−０７１５５５号公報 特開２０１５−０４３１６７号公報 特開２０１６−１３３８１６号公報 特開２０１６−００９４２６号公報 特開２００４−２７２６７４号公報

特許文献１に記載の技術は、商品毎の二次元コードによって、購買者が商品の購入を行うことを可能にするが、実店舗との連携を考慮するものではなかった。また、販売者側の推奨商品や物流の状況を反映することができなかった。

上記課題を解決する本発明の一側面は、情報処理システムと店舗システムを備える購買システムを用いた決済方法である。この決済方法では、情報処理システムが、商品を特定する商品ＩＤを含む推奨商品リストを店舗システムに送信する第１のステップ、店舗システムが、推奨商品リストから所望の商品を選択商品として選択する入力を受け付ける第２のステップ、店舗システムが、選択商品を特定する商品ＩＤを含む商品カード発行依頼を情報処理システムに送信する第３のステップ、情報処理システムが、選択商品に対応する商品カードを作成するための商品カード作成データを生成する第４のステップ、情報処理システムが、商品カード作成データを店舗システムに送信する第５のステップ、店舗システムが、商品カード作成データに基づいて、購買情報を担持する商品カードを作成する第６のステップ、店舗システムが、商品カードから購買情報を読み取る第７のステップ、店舗システムが、購買情報に基づいて、外部システムに対して配送依頼を送信する第８のステップ、を実行する。

本発明の他の一側面は、情報処理システムと店舗システムを備える購買システムにおいて、情報処理システムを用いた決済支援方法である。この決済支援方法では、情報処理システムは、商品を特定する商品ＩＤを含む推奨商品リストを店舗システムに送信する推奨ステップ、推奨商品リストから選択された選択商品を特定する商品ＩＤを含む商品カード発行依頼を店舗システムから受信する依頼受信ステップ、選択商品に対応する商品カードを作成するための商品カード作成データを生成する生成ステップ、商品カード作成データを店舗システムに送信する送信ステップ、を実行する。

本発明の他の一側面は、情報処理システムと店舗システムを備える購買システムにおいて、店舗システムを用いた決済方法である。この決済方法では、店舗システムは、商品を特定する商品ＩＤを含む推奨商品リストを情報処理システムから受信する推奨商品受信ステップ、推奨商品リストから所望の商品を選択商品として選択する入力を受け付ける商品選択ステップ、選択商品を特定する商品ＩＤを含む商品カード発行依頼を情報処理システムに送信するカード発行依頼ステップ、商品カード発行依頼に対応して情報処理システムから送付される選択商品に対応する商品カードを作成するための商品カード作成データを受信するカード作成データ受信ステップ、商品カード作成データに基づいて購買情報を担持する商品カードを作成するカード生成ステップ、商品カードから購買情報を読み取る読み取りステップ、購買情報に基づいて外部システムに対して配送依頼を送信する配送依頼ステップ、を実行する。

本発明のさらに他の一側面は、決済システムであって、管理システム、情報処理ベンダシステム、店舗システム、物流システムを有し、管理システムは、商品売上データを記憶する記録部を有し、情報処理ベンダシステムは、前記商品売上データを管理システムから受領し、そのデータおよび各商品が売れた時点におけるメディアでの言及度や外部データに基づき、現在のメディアでの言及度や外部データから現在高い売上が見込まれる商品群を抽出し、抽出した商品群の中から、配送時間が閾値以内の制約条件を満たし、利益が最大となることが推定される商品を上位から複数個選定し推奨商品とし、推奨商品データを店舗システムに送信し、店舗システムは、前記推奨商品データを元に商品カードを作成し、店舗システムにおいて前記商品カードに基づく決済が為された際に、店舗システムは当該商品の配送依頼を情報処理ベンダシステムに通知し、情報処理ベンダシステムは商品配送方針を決定し管理システムに通知し、管理システムは物流システムに商品配送依頼し、物流システムは該商品を店舗システムまたは購買者に発送することを特徴とする決済システムである。

店舗に来店した購買者に対して、商品の実物がない場合であっても、通常の購買と同様の感覚で購入することを可能とする。

本発明の購買システムの一例を示す全体構成図。 物流システムの有する物流管理テーブルの一例を示す表図。 管理システムの有する商品の一例を示す表図。 処理システムの一例を示す機能ブロック図。 売上見込商品リストの一例を示す表図。 配送コストテーブルの一例を示す表図。 配送コスト定義テーブルの一例を示す表図。 推奨商品リストの一例を示す表図。 処理システム実行する処理の流れを示すフロー図。 購買システムの全体の動作を示すフロー図。 商品カードの平面図。 推奨商品の選定のアルゴリズム概要図。 処理Ｓ１２０８の詳細フロー図。 情報処理システムにおける処理の他の例を示すフロー図。 予約商品リストの一例を示す表図。 商品カードデータ作成処理Ｓ１４０３の詳細フロー図。 商品カード管理テーブルの一例を示す表図。 店舗システムにおける商品購入処理Ｓ１００２の詳細フロー図。 店舗システムの一例を示すブロック図。 商品カードリストの一例を示す表図。

実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

本明細書で引用した刊行物、特許および特許出願は、そのまま本明細書の説明の一部を構成する。

＜１．購買システムの全体構成＞
図１は、本発明の購買システムの一例を示す全体構成図である。購買システムは、物流システム１０１、管理システム１０２、情報処理システム１０３、店舗システム１０４を含んでいる。各システム１０１〜１０４は、夫々が基本的にはサーバに代表される情報処理装置であり、各サーバはハードウェアとして入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置を含む。

図１の例では、各システム１０１〜１０４は有線または無線のネットワーク１０５で接続されているが、各システム１０１〜１０４を一体の構成としてもよい。ネットワーク１０５と接続する場合には、各システムはネットワークに対してデータを送受信するためのネットワークインタフェースを備える。なお、各システムの入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他の情報処理装置で構成されてもよい。

以下の実施例では、情報処理装置の計算や制御等の機能は、記憶装置に格納されたプログラム（ソフトウェア）が処理装置によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現されるものとして説明する。情報処理装置が実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合があり、便宜上これらを主語として説明を行う場合がある。

また、本実施例中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、FPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。そのような態様も本願発明の範囲に含まれる。

＜２．物流システム＞
物流システム１０１は、商品の物流を管理するシステムであり、記憶装置に物流管理テーブルを格納する。物流管理テーブルの物流データは、ネットワーク１０５を介して情報処理システム１０３に提供される。また、物流システム１０１は、管理システム１０２からネットワーク１０５を介して受信する商品配送依頼に基づいて、商品の輸送・配送や保管の指示を、例えば携帯端末を通して作業員に対して行う。

図２は、物流管理テーブルの一例を示す表図である。図２の例では、物流管理テーブル２００は、物流データとして商品を特定する商品ＩＤ２０１、商品名２０２、商品の個数２０３、商品がある場所２０４、データの更新時間２０５、商品の環境温度２０６などの情報を含んでいる。

物流管理テーブル２００の物流データは、少なくとも商品を特定する情報および、当該商品が何処にあるかの情報を含むが、上記のように商品の個数、性質、その他の情報を含んでいても良い。物流管理テーブルの物流データは、商品の輸送・配送や保管の実行に伴って、定期的あるいは任意の時刻に更新される
図２に示すような物流データは、特開２００３−１７９０３０号公報（特許文献２）のように携帯用記録媒体を用いて収集することができる。あるいは、特開２０１４−０７１５５５号公報（特許文献３）のように、ＩＣタグを用いて収集することができる。また、上記手法に限らず、作業者が手入力によって作成したデータであってもよい。

＜３．店舗システム＞
店舗システム１０４は、実際の各店舗に備えられているシステムであり、典型的にはＰＯＳシステムまたはその一部である。店舗システム１０４は通常のＰＯＳシステムの機能を備えるとともに、後述する機能が付加される。

＜４．管理システム＞
管理システム１０２は、店舗システム１０４からネットワーク１０５を介して売上データを受信して集計する。また、情報処理システム１０３にネットワーク１０５を介して売上データを提供する。また、情報処理システム１０３あるいは店舗システム１０４からネットワーク１０５を介して商品配送依頼を受信すると、それを販売実績として売上データに反映し、物流システム１０１に対して商品配送依頼を行う。

図３は、管理システム１０２の記憶装置が格納する売上データテーブル３００の一例を示す表図である。図３の売上データテーブル３００は、商品を特定する商品ＩＤ３０１、商品名３０２、売上データ３０３を含む。図３の例では、売上データは月別の集計としている。売上データ３０３の時間的な粒度は、年別、日別等の他の粒度を用いても良い。また、売上データ３０３は、店舗別、地域別など細分化することもできる。

＜５．情報処理システム＞
図４に情報処理システム１０３の機能ブロック図を示す。情報処理システム１０３は、ハードウェアとして入力装置４０１、出力装置４０２、処理装置４０３、記憶装置４０４を含む。各装置は内部バス４０５を介して連携が可能である。記憶装置４０４は磁気ディスク装置等の不揮発性の記憶装置や、半導体メモリ等の高速で揮発性の記憶装置など、異なる種類のものを含んでも良い。入力装置４０１と出力装置４０２には、ネットワーク１０５に対するインタフェースを含むものとする。また、画像モニタやキーボード等、周知の入出力装置を備えてもよい。

情報処理システム１０３は、売上データ解析機能４０６、物流データ解析機能４０７、推奨商品抽出機能４０８、商品配送方針決定機能４０９、商品カードデータ生成機能４１０を備える。図４では便宜的に記憶装置４０４内の機能ブロックとして示すが、前述のように、記憶装置４０４に格納されたプログラムが処理装置４０３によって実行されることで、各機能４０６〜４１０が実現されることはいうまでもない。

＜５−１．売上データ解析機能＞
売上データ解析機能４０６は、購買者がアクセスした場合に、購入する可能性が大きい商品を抽出する機能である。購入する可能性が大きい商品の一例としては、今後売上が増加すると予想される商品である。売上を予測するシステムについては、例えば特開２０１５−０４３１６７号公報（特許文献４）のように、ニューラルネットワークを用いたものがある。また、特開２０１６−１３３８１６号公報（特許文献５）に開示されるように、複数商品の過去の購買情報から今後売筋となる商品を予測するものがある。

売上データ解析機能４０６のために過去の売上データが必要な場合には、管理システム１０２の売上データテーブル４００からデータを入手する。また、上記特許文献の手法に限らず、作業者が予測し、結果を手入力によってデータとして入力してもよい。

また、売上データ解析機能４０６は、例えば特開２０１６−００９４２６号公報（特許文献６）に開示されるように、ソーシャルメディアにおける商品のトレンドと店舗における商品のトレンドの双方を考慮して在庫管理上、重要な商品を抽出してもよい。

図５は、売上データ解析機能４０６によって抽出した商品を一覧とした、売上見込商品リストの一例を示す表図である。図５の例では、売上見込商品リスト５００は、商品を特定する商品ＩＤ５０１、商品名５０２、重要度５０３などの情報を含んでいる。重要度５０３は、売り上げが見込まれる度合いであり、この例では０〜１００としている。重要度は例えば売上予測金額を正規化した数値であり、数値が大きいほうがより度合いが大きい。あるいは、重要度として顧客の注目度を用いても良い。顧客の注目度としては、例えばソーシャルメディアにおける、当該商品の出現頻度等がある。

＜５−２．物流データ解析機能＞
物流データ解析機能４０７は、物流管理テーブル２００の物流データをもとにして、各店舗まで商品を配送するための配送コストを計算し、配送コストテーブルを作成する。

図６は、配送コストテーブル６００の一例を示す図である。店舗が複数ある場合には、配送コストテーブル６００は店舗ごとに作成される。図６の例は、店舗Ａに対する配送コストテーブルであり、商品を特定する商品ＩＤ６０１、商品名６０２、商品の個数６０３、商品がある場所６０４、配送コスト６０５などの情報を含んでいる。

図６の配送コストテーブル６００からは、ビールについては倉庫Ａから店舗Ａまでの配送コストが９９で、ジュースは、倉庫Ｂから店舗Ａまでの配送コストが５であることがわかる。また、パンは店舗Ａにあるため、配送コストは０である。

配送コスト６０５は、商品の現在位置と配送先である店舗との組み合わせによって定められる値である。各商品に対して所定の店舗までの配送コストを定めるために、物流データ解析機能４０７は配送コスト定義テーブルを備える。配送コストは、例えば、商品の現在位置から配送先である店舗への、配送時間の実測値（平均値）を正規化した数値である。時間だけではなく、経済的なコストを反映しても良い。

図７に配送コスト定義テーブルの例を示す。図７の配送コスト定義テーブル７００では、発送場所７０１と受取場所７０２の組み合わせに対して、配送コスト７０３を０〜１００の値で示し、数値が大きいほどコストが大きいことを示している。発送場所７０１は通常倉庫あるいは集積場であり、受取場所７０２は通常店舗である。図７では、例えば倉庫Ａから店舗Ａまでの配送コストは９９で、倉庫Ａから店舗Ｂまでの配送コストは５０である。これは、倉庫Ａからは店舗Ａより店舗Ｂのほうが、配送が容易であることを示す。配送コスト定義テーブル７００の配送コスト７０３は、過去の物流データから所定のプログラムで自動生成しても良いし、作業者が過去の物流データから決定し、手入力によりデータ化してもよい。

＜５−３．推奨商品抽出機能＞
推奨商品抽出機能４０８は、売上見込商品リスト５００と配送コストテーブル６００のデータから、推奨商品を抽出する。このとき、売上見込商品リスト５００の商品のうち、重要度５０３が所定閾値以上の商品で、配送コストテーブル６００の配送コスト６０５が所定閾値以下の商品を抽出する。これにより、各店舗に対して、売上が見込まれ、かつ、配送状況を考慮した商品を抽出することができる。

図８は、推奨商品をリスト化した推奨商品リストの一例を示す表図である。推奨商品リスト８００は、商品を特定する商品ＩＤ８０１、商品名８０２、商品の発送元（現在商品がある場所）８０３、商品の発送先（店舗名）８０４、確保数量８０５などの情報を含んでいる。この例では、売上見込商品リスト５００の重要度５０３が８０以上、かつ、配送コストテーブル６００の配送コスト６０５が２０以下の商品をＡＮＤ条件にて抽出している。

抽出した商品は、発送先となる各店舗システム１０４にネットワーク１０５を介して通知される。たとえば、店舗Ａに対しては、ジュースを推奨し、個数２０を確保した旨を通知する。店舗Ｆに対しては、チョコレートを推奨し、個数１０を確保した旨を通知する。これを受けて、店舗システム１０４は商品カードを作成する。各店舗では、商品カードを用いて購買者が商品の購入手続きを行う。店舗システム１０４および商品カードについては後述する。

＜５−４．商品配送方針決定機能＞
商品配送方針決定機能４０９は、商品の購入を受けて店舗システム１０４からネットワーク１０５を介して送信される商品配送依頼を受信する。商品配送依頼には、配送対象となる商品名と、配送先の情報が含まれる。商品配送方針決定機能４０９は、当該商品配送依頼に基づいて、物流データを参照し、どの商品をどこに配送するかを決定し、ネットワーク１０５を介して管理システム１０２に商品配送依頼を行う。商品の配送先としては、自店舗のほか、購買者の自宅などの配送先がある。

＜５−５．処理システムの処理フロー＞
図９は、情報処理システム１０３が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図中太線の矢印は処理の流れを、細線の矢印はデータの参照あるいは生成を示す。

処理Ｓ９０１で、売上データ解析機能４０６は、売上データテーブル４００から、売上データを読み込む。

処理Ｓ９０２で、売上データ解析機能４０６は売上データを解析し、売上が見込める商品群を抽出し、売上見込商品リスト５００を作成する。

処理Ｓ９０３で、物流データ解析機能４０７は、物流管理テーブル２００から物流データを読み込む。

処理Ｓ９０４で、物流データ解析機能４０７は、物流データと配送コスト定義テーブル７００から、配送コストテーブル６００を作成する。

なお、以上で解析処理Ｓ９０２，Ｓ９０４の順序は問わない。また、データ読み込み処理Ｓ９０１、Ｓ９０３は、当該データを解析する処理の前であれば順序は問わない。

処理Ｓ９０５で、推奨商品抽出機能４０８は、売上見込商品リスト５００と配送コストテーブル６００の情報を用いて、所定の要件を満たす商品を推奨商品として抽出し、推奨商品リスト８００を作成する。推奨商品リスト８００は、各店舗に対応して推奨商品をリストアップしている。推奨商品リストに基づいて、推奨商品を各店舗に通知する。その後、店舗システム１０４から商品配送依頼があると、商品配送方針決定機能４０９が処理Ｓ９０６で配送方針を決定して、管理システム１０２に通知する。

＜６．購買システムの全体動作＞
図１０は、図１に示す購買システムの全体の動作を示すフローチャートである。ここで、物流システム１０１、管理システム１０２、情報処理システム１０３、店舗システム１０４、および、購買者１０００の動作を説明する。図９で説明した情報処理システム１０３の動作については、同じ符号を付して説明を省略する。

一つの典型的な例を挙げると、店舗システム１０４は、例えば小売店舗内に配置された小型のサーバあるいは入出力端末を想定する。ＰＯＳシステム（point of sales system）を利用しても良い。各店舗の従業員は、店舗システム１０４を用いて、売上データの入力や商品配送依頼を行うことができる。物流システム１０１は店舗システム１０４への商品の配送を管理するサーバである。管理システム１０２は店舗システム１０４や物流システム１０１全体を管理するサーバである。管理システム１０２は、各店舗の売上データの管理や、物流システム１０１への配送指示を行う。

情報処理システム１０３は、例えば店舗システム１０４とネットワークで接続された、ベンダサーバであり、店舗システム１０４に対して有用な情報を提供するサービスを行う。また、このサービスのために、物流システム１０１や管理システム１０２からデータを入手可能である。

図９で説明した処理の後、処理Ｓ９０５で作成された推奨商品リスト８００に基づいて、情報処理システム１０３は、店舗システム１０４に推奨商品をネットワーク１０５を介して通知する。たとえば、図８の例によると、店舗Ａに対しては、売り上げが見込まれるジュースが、配送コストの低い倉庫Ｂに在庫があるので、推奨商品としてジュースを通知する。これを受けて、店舗システム１０４は商品カードを作成する。

なお、実施例２以降で説明するように、店舗システム１０４側で、推奨商品リスト８００から、実際に商品カードを作成する商品を選択することもできる。また、商品カードの真正性を担保するための認証情報を作成することもできる。商品カードデータ生成機能４１０は、これらの商品カードに関するデータを生成する。

＜７．商品カード＞
図１１は商品カードの外観図（平面図）である。商品カード１１００の上部には、売り場に吊り下げて置けるよう穴が空いている。商品カード１１００には、商品カードであることを示す情報、商品カードにより購入できる商品名、価格、商品写真、バーコード情報、バーコードの数値情報、本商品カードが使用可能な有効期限が記載されている。

バーコード情報には、このバーコードが商品カードであることを示す識別子、商品を特定する商品ＩＤが含まれており、これに加えて、商品の価格を示す情報、有効期限、認証情報、ユニーク情報を含んでいても良い。商品カードは商品の発注を行うことができるため、真正であることを保証することが好ましく、認証情報を備えることが望ましい。

認証情報は、バーコードが、予め定められた発行者（正規の発行者）により生成されたことを示す証明書（電子署名）の情報であり、店舗システムにおいてバーコードが正規の発行者によって生成されているか否かを判定することができる。商品カードのユニーク情報は、同じ商品ＩＤに対して異なる値を設定することにより、その商品の購入に用いられた商品カードの種別を特定するために用いる。例えば、商品カードを配布した場所、時期等を示すユニーク情報を付加することにより、このカードがどこで配布されたかをユニーク情報から識別し、マーケティング等に利用することが可能となる。

このような、商品カードは、店舗システム１０４の記憶装置に商品ＩＤに対応してプリントすべき画像データを格納しておき、適宜プリントすればよい。あるいはそのつど情報処理システム１０３からデータを送信しても良い。従って、処理Ｓ１００１では、情報処理システム１０３から通知される商品ＩＤ８０１もしくは商品名８０１に基づいて、店舗システム１０４は推奨商品の商品カードを、出力装置の一つとして持つプリンタなどにより作成することができる。なお、バーコードの代わりに、ＱＲコード（登録商標）などの他の２次元コードを用いても良い。また、システムが対応可能であれば、書き込み可能なＩＣタグを用いても良い。

購買者は、店舗システムに在庫がない商品でも商品カード１１００により購入することが可能となる。すなわち、商品の代わりに商品カードの情報を店舗システム１０４に読み取らせ、システムに購入したい商品を認識させることができる（処理Ｓ１００２）。

店舗システム１０４は、商品カード１１００で購入された商品について、商品カードに保持される商品ＩＤ等の情報に従って、配送依頼を情報処理システム１０３に対して行う（処理Ｓ１００３）。配送先については、当該依頼を行った店舗をデフォルトとし、別途入力した住所あるいは住所を特定するカードの登録住所に配送することができる。なお、配送依頼は、物流システム１０１等他の外部システムに送付し、当該システムで処理しても良い。

情報処理システム１０３は商品の配送方針を決定し、管理システム１０２に通知する（処理Ｓ９０６）。配送方針としては、例えば何を何処に送るかを決定するが、その他の効率を考慮した計画を作成しても良い。

管理システム１０２は商品配送依頼を物流システム１０１に対して行う（処理Ｓ１００４）。

依頼を受けた物流システム１０１は該当商品を配送するように作業者に指示を行う。配送先は、配送依頼を行った店舗システムまたは直接購買者である（処理Ｓ１００５）。

なお、上記の実施例では、配送依頼を情報処理システム１０３に対して行っているが、その代わりに管理システム１０２あるいは物流システム１０１に行っても良い。

図１２は、本発明の第２の実施例の推奨商品の選定のアルゴリズム概要図である。図４の売上データ解析機能４０６、物流データ解析機能４０７、推奨商品抽出機能４０８の処理の他の例に相当する。

過去の店舗毎の商品売上データ１２０１、過去のメディアでの各商品の言及データ１２０２、過去の外部データ（気温、季節、イベント等）１２０３より、メディアの言及度および外部データと店舗毎の商品売上の相関を算出する（Ｓ１２０４）。このような相関関係を算出する手法としては、例えば特開２００４−２７２６７４号公報（特許文献７）がある。

算出した相関に基づき、現在のメディアでの各商品の言及データ１２０５、現在の外部データ（気温、季節、イベント等）１２０３より、現在高い売上が見込める商品を上位から複数抽出する（Ｓ１２０７）。

抽出した商品群の中から、配送コストテーブル６００を参照して、配送コストがa以下の制約条件を満たし、配送コストと推定売上を説明変数とし、目的変数の利益が最大となる商品を上位からb個選定する（Ｓ１２０８）。選定した推奨商品を店舗に通知する（Ｓ１２０９）。

単純な例では、例えば過去データからは、気温が３０度以上で、半径１０ｋｍ以内で花火のイベントがある場合、これらの現象とビールの売上に相関があるということがわかる（処理Ｓ１２０４）。これに対して、現在の外部データからは、今夜の気温が３３度と予想され、半径１０ｋｍ以内で花火のイベントがある場合、高い売上が見込める商品としてビールの銘柄を複数抽出する（Ｓ１２０７）。次に、配送コストテーブル６００を参照すると、ビールの銘柄Ａ，Ｂ，Ｃのうち、ＡとＢは配送コストが閾値より低く、Ｃは閾値より高い場合、ＡとＢを推奨商品として店舗に通知する（Ｓ１２０９）。

図１３は、図１２の処理Ｓ１２０８の詳細フローである。

処理Ｓ１３０１では、処理Ｓ１２０７で抽出した商品から所定数ｂ個を選択する。例えば、処理Ｓ１２０７で高い売上が見込める商品を上位から５個抽出したとし、処理Ｓ１３０１では５個のうちから３個を選択する。

処理Ｓ１３０２では、処理Ｓ１３０１で全ての組み合わせを選択したかをチェックする。全ての組み合わせを選択済みであれば処理Ｓ１３０６へ進む。５個から３個を選択する組み合わせは１０通りなので、１１回目には処理Ｓ１３０６（後述）へ進む。選択していない組み合わせがある場合には、その組み合わせについて、処理Ｓ１３０３で選択した商品の配送コスト合計を計算する。この場合、配送コストは金額に換算した数値を用いることにする。

処理Ｓ１３０４では、配送コストの合計が閾値ａ以下かどうかをチェックし、閾値を超える場合には、処理１３０１に戻り、５個のうちから新しい組み合わせで３個を選択する。配送コストの合計が閾値以下の場合には、処理Ｓ１３０５で利益見込み額を計算する。このためには、（売上見込み合計）−（配送コスト合計）を計算することになる。計算結果は別途記憶装置に記憶しておく。その後、処理１３０１に戻り、５個のうちから新しい組み合わせで３個を選択する。

処理Ｓ１３０２では、全ての組み合わせを選択済みであれば処理Ｓ１３０６へ進む。処理Ｓ１３０６では、記憶装置に記憶した計算結果を参照し、利益見込み額が最大の組み合わせを推奨商品として抽出する。先に述べたように、配送コストは店舗ごとに異なるので、推奨商品は店舗ごとに異なり、異なる推奨商品がそれぞれの店舗に通知される（Ｓ１２０９）。

図１４は実施例１の変形例であり、情報処理システム１０３における処理の他の例を示している。図１０と同様の処理は、同じ符号を付して説明を省略する。

図１０の例では売上データ解析Ｓ９０２と物流データ解析Ｓ９０４を行っているが、図１４の例では、物流データ解析Ｓ９０４を省略している。また、推奨商品抽出処理Ｓ９０５において、物流管理テーブル２００に登録されている商品だけではなく、将来入荷する商品を考慮する。このために、例えば管理システム１０２がその記憶装置に格納している、予約商品リスト１５００を利用する。

図１５は予約商品リスト１５００の一例を示す表図である。予約商品リスト１５００は、商品を特定する商品ＩＤ１５０１、商品名１５０２、商品の販売開始時１５０３、予約の受付開始時１５０４、予約の受付終了時１５０５などの情報を含んでいる。予約商品リスト１５００は、シーズン商品やイベント商品あるいはあらかじめ売上が見込まれる発売前の商品をリスト化しておくことにより、発売に先行して推奨商品として提示することができる。従って、推奨商品リスト８００には、予約商品リスト１５００から選択された商品ＩＤ１５０１が、商品ＩＤ８０１として格納される。商品の発送元８０３、確保数量８０５については、予約商品の場合には予約を示すフラグを格納する。

図１４の例では、推奨商品を抽出した後、店舗システム１０４側で商品選択を可能としており、商品選択処理Ｓ１４０１を含む。処理Ｓ１４０１では、情報処理システム１０３から提示された推奨商品リスト８００は、例えば店舗システム１０４の表示装置に表示され、その中から、店舗システム側の操作者が発注すべき商品を選択する。このとき同時に商品の個数を指定することもできる。

商品選択後、店舗システム１０４は情報処理システム１０３に商品カードの発行依頼Ｓ１４０２を行う。発行依頼には、例えば商品を特定する商品ＩＤ、ユニーク情報を含む。商品カードの発行依頼Ｓ１４０２を受けた情報処理システム１０３は、商品ＩＤおよびユニーク情報が同一の商品カードが既に発行されていれば、そのカードの情報を後述する送付処理に通知し、同一の商品カードがなければ商品カードデータを作成し、作成した情報を送付処理に通知する。

図１６は、情報処理システム１０３における、商品カードデータ作成処理Ｓ１４０３の詳細を示すフロー図である。処理Ｓ１６０４で、店舗システム１０４から商品カード発行依頼を受信する。

処理Ｓ１６０５では、情報処理システム１０３は、商品カード発行依頼から商品ＩＤを抽出する。

処理Ｓ１６０６では、情報処理システム１０３は、処理Ｓ１６０５で抽出した情報から商品カード管理テーブルを生成または更新する。

図１７は商品カード管理テーブル１７００の一例を示す表図である。商品カード管理テーブル１７００には、商品カードＩＤ１７０１、商品ＩＤ１７０２、商品名１７０３、ユニーク情報１７０４、有効期限１７０６を格納する。図１７の例では、商品ＩＤ１７０２が１０１の２つの商品はユニーク情報が異なるため、別の商品カードＩＤ１７０１が付与されている。この例では、ユニーク情報の指定がない、あるいはユニーク情報の設定を禁止している商品においては、ユニーク情報１７０４を「なし」（具体例としては0000などの特殊な意味を持つコード）となる。また、図１７には示していないが、商品カードに商品の写真を表示したい場合には、商品ＩＤに関連付けて画像ファイルを持つ。

処理Ｓ１６０７では、商品カードに対して公開鍵と秘密鍵を生成する。鍵の生成手法については、公知技術でもあるので詳細は省略する。鍵は商品カードＩＤごとに作成しても良いし、図１７のように複数の商品カードに対して共通にしても良い。

処理Ｓ１６０８では、生成した公開鍵を商品カードＩＤとカード有効期限とともに管理システム１０２や物流システム１０１など、商品カードの真偽を確認させたいシステムに対して送付する。

以上のように商品カードデータ作成処理Ｓ１４０３が完了すると、図１４に戻り、情報処理システム１０３は、商品カードデータ送付処理Ｓ１４０４を実行する。商品カードデータ送付処理Ｓ１４０４では、図１７の商品カード管理テーブル１７００の内容に基づいて、依頼元から要求された商品カードの情報を送付する。このとき、秘密鍵１７０７は送付しない。

商品カードデータを受信した店舗システム１０４では、後述する商品カードリスト１９０１を作成し、処理Ｓ１００１で商品カードを作成する。

図１８は実施例１の変形例であり、店舗システム１０４における商品購入処理Ｓ１００２の詳細な例を示している。商品購入処理Ｓ１００２には、購買者による購買のＰＯＳシステムによる処理を含む。

図１９は、店舗システム１０４の一例を示すブロック図である。ハードウェア構成は図４の情報処理システム１０３と同様のため、同様の構成には同じ符号を付し、異なる部分を主に説明する。図１５では記憶装置４０４は、商品カード１１００を管理する商品カードリストと、商品カード１１００を処理する商品カード処理機能１９０２、および通常のＰＯＳ機能１９０３を格納する。

図１８において、処理Ｓ１８０１では、商品カード処理機能１９０２は、購買者による商品カード１１００の提示、および店舗システム１０４による商品カード１１００の読み取りがあったかを判定する。判定は読み込んだデータに商品カードを識別する情報が含まれるか否かにより行う。例えば、図１７では商品カードＩＤの最初の数字が９のときは商品カードと識別する。なお、店舗システム１０４に通常の商品の処理と商品カードの処理とを切り替える、あるいは識別するボタン等を設置してもよい。商品カード１１００の読み取りは、例えば入力装置４０１として備えている光学的読取装置を用いる。

商品カード１１００の提示および読み取りがない場合には、通常の商品売買であるため、処理Ｓ１８０２では、一般的なＰＯＳシステムのＰＯＳ機能１９０３により、レジスターで販売の処理、例えば現金の受領あるいはクレジットカードあるいはプリペイドカードによる決済を行う。

商品カード１１００の読み取りがある場合には、処理Ｓ１８０３により、商品カードリスト１９０１を参照することにより、商品カードＩＤに対応する公開鍵を読み出す。

図２０は商品カードリスト１９０１の一例を示す表図である。商品カードリストは店舗システム１０４の記憶装置４０４に格納されており、当該店舗が管理する商品カードの情報を格納している。図２０に示すように、商品カードリスト１９０１は、商品カードＩＤ２００１に対して、その商品ＩＤ２００２、商品名２００３、有効期限２００４、状態２００５、公開鍵２００６、ユニーク情報２００７を格納する。

商品カードリスト１９０１は、図１４の商品カードデータ送付処理Ｓ１４０４を受信した店舗システム１０４が、商品カードデータの内容を商品カードＩＤ毎に記録することで生成することができる。

図１８に戻り、商品カード処理機能１９０２は、処理Ｓ１８０４で、例えば商品カードに記された電子署名を公開鍵で復号化する（復号結果のデータをＰとする）。一方、処理Ｓ１８０５で、商品配送依頼のハッシュ値を生成する（生成結果のデータをＱとする）。処理Ｓ１８０８で、データＰとデータＱを比較し、比較結果が整合することにより、商品カード１１００の真正性が確認され、商品配送依頼は、物流システム１０１または管理システム１０２に送付される。なお、商品カードの真正性の確認は管理システム１０２で実施してもより、すなわち管理システム１０２へ商品カードＩＤを送付し、管理システム１０２において、上記の真正性の判定を行い、その結果を店舗システム１０４に送信し、店舗システム１０４においては処理Ｓ１８１０に入力する。先に＜５−４＞項で述べたように、商品配送依頼には、情報として配送対象となる商品名と、配送先店舗の情報が含まれる。

処理Ｓ１８０８で、比較結果がＯＫであれば、店舗システム１０４では、商品カード１１００と相手先のシステムの真正性が確認できるので、処理Ｓ１８１０に進む。そうでなければ、処理Ｓ１８０９で処理を終了する。

処理Ｓ１８１０では、最終確認として例えば、店舗システム１０４の出力装置４０２として備える画像モニタで、購買者に対して、商品名、価格などの最終確認を求める。最終確認ＯＫの入力があった場合には、物流システム１０１または管理システム１０２に商品発送依頼（図１０のＳ１００３）を行う。また通常のＰＯＳ機能１９０３により売上処理を行う。ＯＫの入力がない場合には、購入をキャンセルしたものとして処理Ｓ１８１１で処理を終了する。

以上図１８で商品カードの認証処理、決済処理の一例を示したが、商品カードの真正性が担保されるのであれば他の認証方法を用いてもよい。

以上説明した実施例によれば、店舗において実物の商品がない場合であっても、通常の買い物と同様の感覚で購入が可能となる。さらに、任意の場所への配送を可能としつつ、販売者側の負担を軽減することができる。また、購買者に対して物流面やレコメンド性を考慮した商品を、商品カードによって提示し、商品カードによる購入を誘引することができる。

本実施例では、情報処理システムが、商品売上データ、メディアでの各商品の言及データ、外部データに基づいて、推奨商品データを生成し、これを元に店舗に商品カードを作成させることで、店舗に来店した購買者へのレコメンド性に優れた商品についての商品カードによる購入を誘発することもできる。また、物流状況を踏まえた商品についての商品カードを作成することで、即日配送等の優れた物流サービスも提供しうる。

本実施例では、商品カードの作成や使用が、例えばＰＯＳシステムの追加機能として組み込まれている。そのため、商品カードの内容や供給を能動的に制御することが可能となり、効率的な販売が可能となる。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

物流システム１０１
管理システム１０２
情報処理システム１０３
店舗システム１０４

Claims (7)

1. 情報処理システムと店舗システムを備える決済システムを用いた決済方法であって、
   前記情報処理システムが、商品を特定する商品ＩＤを含む推奨商品リストを前記店舗システムに送信する第１のステップ、
   前記店舗システムが、前記推奨商品リストから所望の商品を選択商品として選択する入力を受け付ける第２のステップ、
   前記店舗システムが、前記選択商品を特定する商品ＩＤを含む商品カードの発行依頼を前記情報処理システムに送信する第３のステップ、
   前記情報処理システムが、前記選択商品に対応する前記商品カードを作成するための商品カード作成データを生成する第４のステップ、
   前記情報処理システムが、前記商品カード作成データを前記店舗システムに送信する第５のステップ、
   前記店舗システムが、前記商品カード作成データに基づいて、購買情報を担持する商品カードを作成する第６のステップ、
   前記店舗システムが、前記商品カードから前記購買情報を読み取る第７のステップ、
   前記店舗システムが、前記購買情報に基づいて、外部システムに対して配送依頼を送信する第８のステップ、
   を実行し、
   前記決済システムは、物流システムを備え、
   前記物流システムは、前記商品ＩＤに対応して前記商品ＩＤで特定される商品の位置に関する位置情報を含む物流管理テーブルを記憶装置に格納しており、
   前記情報処理システムは、前記物流管理テーブルの情報を利用可能であり、
   前記第１のステップにおいて、
   前記情報処理システムが、前記物流管理テーブルの情報に基づいて、前記推奨商品リストを生成する、
   決済方法。
2. 前記情報処理システムは、
   前記店舗システムを特定する店舗ＩＤと前記位置情報の組み合わせに対して定められる配送コストを格納する配送コスト定義テーブルを記憶装置に格納しており、
   前記第１のステップにおいて、
   前記情報処理システムが、前記物流管理テーブルと前記配送コスト定義テーブルの情報に基づいて、前記店舗ＩＤに対応して前記推奨商品リストを生成する、
   請求項１記載の決済方法。
3. 前記決済システムは、管理システムを備え、
   前記管理システムは、前記商品ＩＤに対応して過去の売上データを含む売上データテーブルを記憶装置に格納しており、
   前記情報処理システムは、前記売上データテーブルの情報を利用可能であり、
   前記第１のステップにおいて、
   前記情報処理システムが、前記売上データテーブルの情報に基づいて、前記推奨商品リストを生成する、
   請求項１記載の決済方法。
4. 情報処理システムと店舗システムを備える決済システムにおける、前記情報処理システムを用いた決済支援方法であって、
   前記情報処理システムは、
   商品を特定する商品ＩＤを含む推奨商品リストを、前記店舗システムに送信する、推奨ステップ、
   前記推奨商品リストから選択された選択商品を特定する商品ＩＤを含む商品カードの発行依頼を、前記店舗システムから受信する、依頼受信ステップ、
   前記選択商品に対応する前記商品カードを作成するための商品カード作成データを生成する、生成ステップ、
   前記商品カード作成データを前記店舗システムに送信する送信ステップ、
   を実行し、
   前記推奨ステップは、
   前記商品ＩＤに対応して記憶装置に記憶されている、商品の現在の位置データを考慮して前記推奨商品リストを生成する決済支援方法。
5. 前記商品カード作成データは、可搬性の媒体に目視できる情報を形成するための情報を含んでいる、
   請求項４記載の決済支援方法。
6. 前記商品カード作成データには、前記商品カードが前記商品カード作成データから作成されたことを確認するための認証情報が対応する、
   請求項４記載の決済支援方法。
7. 前記推奨ステップは、
   前記商品ＩＤに対応する過去の売上データ、前記商品ＩＤに対応する過去のメディアでの言及データ、過去の環境あるいはイベントデータから選ばれる少なくとも一つを考慮して前記推奨商品リストを生成する、
   請求項４記載の決済支援方法。

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