JP7370556B2 - 酒類の情報管理システム及び管理方法 - Google Patents
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Description
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
しかしながら、これらのアプリは、ワイン向けアプリ、日本酒向けアプリ、ウィスキー向けアプリなど、特定のカテゴリの酒類にのみ対応しており、カテゴリを超えて銘柄を登録することができず、ワインも日本酒もたしなむユーザなど、幅広いカテゴリのお酒をたしなむユーザにとっては、カテゴリごとに異なるアプリを起動して管理する必要があり、不便であった。
また、これらのアプリでは、ユーザが実際に飲んだ銘柄を登録することができるが、ユーザが飲みたいと思った銘柄について、簡単にその情報を登録もしくは確認することができなかった。
例えば、飲んだ銘柄や飲みたい銘柄をスキャン表示し、また飲みたい銘柄を飲める店舗を地図やリストで表示することを可能とする。
図1は、全体の管理システム1の構成図の例である。
管理システム1は、複数の流通企業端末102、複数のユーザ端末103、複数の店舗端末104、複数のメーカ端末105、複数のその他業者端末106を備え、それぞれがネットワークを介して統合管理サーバ101に接続されている。なお、ネットワークは有線、無線を問わず、それぞれの端末はネットワークを介して情報を送受信することができる。
本明細書では、各モジュールが、処理を行う主体(主語)として記載をしているが、実際には各種プログラムやアプリケーションなど(モジュール)を処理するプロセッサが処理を実行する。
統合管理サーバ101は、例えばクラウド上に配置されたサーバで構成される。
主記憶装置201には、データ整形モジュール211、データ突合モジュール212、ユーザデータ管理モジュール213、銘柄判定モジュール214、データ解析モジュール215等のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ203が実行することで統合管理サーバ101の各機能要素が実現される。
一方、企業横断マスタDB222に対応する情報がない場合には、流通企業データの整形DB223の情報に基づいて、新たなレコードを企業横断マスタDB222に追加する。
銘柄判定モジュール214は、ユーザ端末103から受信した画像または画像に関する情報に基づき、画像に移っている酒類の銘柄を判定する。
データ解析モジュール215は、企業横断マスタDB222や流通企業データの整形DB223に格納された情報を解析することにより、ユーザや流通企業等に有用な情報を生成し、ユーザ端末103や流通企業端末102等に提供する。
流通企業データの受領DB224は複数の流通企業端末102から受信した、商品情報、店舗情報、担当者情報、販売実績情報などを格納している。流通企業データの整形DB223は、各流通企業端末102から受信した、商品情報、店舗情報、販売実績情報等を、共通の統一したフォーマットに整形した情報を格納する。
流通企業端末102から受領した商品情報、店舗情報、販売実績情報は、各流通企業によってそのフォーマットやIDやキー情報が異なっているため、通常複数の流通企業端末102の情報はそのままの状態では流通企業を跨いだ比較や処理・分析をすることができない。本実施例では、これらの情報のフォーマットをデータ整形モジュール211の処理により整形し、共通のフォーマットに整えて企業横断マスタDB222に保存することで、複数の流通企業の販売実績情報等をまとめて処理・分析・利用することが可能となる。
解析データDB221は、企業横断マスタDB222や流通企業データの整形DB223の情報を解析した情報を格納する。
ユーザ端末103は、酒類などの商品を飲食店や小売店から購入するユーザが使用する端末である。
主記憶装置301には、銘柄登録モジュール311、銘柄スキャンモジュール312、一覧表示モジュール313等のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ303が実行することでユーザ端末103の各機能要素が実現される。
銘柄スキャンモジュール312は、カメラ部307により取得された画像情報を処理し、統合管理サーバ101の銘柄判定モジュール214と連携して、撮影画像上に酒類の情報を重畳して表示する。例えばAR(Augmented Reality:拡張現実)の機能を用いて、表示してもよい。
一覧表示モジュール313は、ユーザにより登録された銘柄情報や、統合管理サーバ101から送られてきたおすすめ情報等を表示する。
流通企業端末102は、酒類などの商品を飲食店や小売店に卸す流通企業が使用する端末である。
主記憶装置401には、販売実績管理モジュール411、商品管理モジュール412、顧客店舗管理モジュール413、統合管理サーバ連携モジュール414等のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ403が実行することで流通企業端末102の各機能要素が実現される。
商品管理モジュール412は、流通企業で販売・管理される商品の商品名や酒類の銘柄名を流通企業マスタ422に登録、管理する。なお、このマスタDBは必須ではなく、商品や店舗の情報をすべて販売実績データの中に書き込んで管理するという構成でもよい。
顧客店舗管理モジュール413は、流通企業が商品・酒類を販売する先の顧客の情報を流通企業マスタ422に登録、管理する。
店舗端末104は、飲食店や小売店など、流通企業から酒類や商品を購入し、ユーザに販売する店舗で使われる端末である。
主記憶装置501には、在庫管理モジュール511、商品管理モジュール512、統合管理サーバ連携モジュール513等のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ503が実行することで店舗端末104の各機能要素が実現される。
商品管理モジュール512は、店舗企業が販売する商品の商品名や酒類の銘柄名を商品データ522に登録し、管理する。
また、統合管理サーバ連携モジュール513は、統合管理サーバ101から送られてくる銘柄情報や、解析情報などを出力する。アプリケーションのような形ではなく、単にWebブラウザ経由で統合管理サーバにアクセスして統合管理サーバと連携することにより、Webブラウザの機能を用いて情報を送受信するという形にしてもよい。
補助記憶装置には、飲食店や小売店の在庫データが格納されている。
メーカ端末105は、酒類などの商品を製造・販売する企業が使用する端末である。
主記憶装置601には、在庫管理モジュール611、商品管理モジュール612、統合管理サーバ連携モジュール613等のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ603が実行することでメーカ端末105の各機能要素が実現される。
商品管理モジュール612は、メーカ企業が生産・販売する商品の商品名や酒類の銘柄名を商品データ622に登録し、管理する。
補助記憶装置602には、メーカ企業が生産・販売する商品の商品名や酒類の銘柄名および、その商品・銘柄に関連する情報や画像などが商品データ622として記憶されている。
その他業者端末106は、酒類などの商品の流通に関与する企業が使用する端末である。
主記憶装置には、在庫管理モジュール、商品管理モジュール、統合管理サーバ連携モジュール等のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサが実行することでその他業者端末106の各機能要素が実現される。
図7は、ユーザマスタテーブル700の例である。
ユーザマスタテーブル700は、ユーザ端末103を使用するユーザの情報を記憶している。
ユーザマスタテーブル700は、管理システム全体で統一して使用されるマスタユーザID701の他、ユーザ名702、国籍703、性別704、生年月日705などの情報を有する。また、これら以外にも各ユーザがユーザ端末103のアプリケーションを利用するためのログインパスワードや住所情報、クレジットカード情報などの決済情報などを記憶していてもよい。
銘柄マスタテーブル800は、管理システム1で管理される酒類の銘柄及びその関連情報を管理するためのテーブルである。なお、図8は酒類を例として記載をしているが、これに限られるものではなく、その他の飲料や食品等でも実施が可能である。
銘柄マスタテーブル800は、管理システム全体で統一して使用されるマスタ銘柄ID801の他、銘柄名802、カテゴリ803、親ブランド名804、ブランド名805、メーカ806、原産国807、地域808、蔵・醸造所809、原材料810、ラベル画像811、特徴情報812などの関連情報を記憶する。
店舗マスタテーブル900は、管理システム1で管理される飲食店や小売店などの店舗情報及びその関連情報を管理するためのテーブルである。
店舗マスタテーブル900は、管理システム全体で統一して使用されるマスタ店舗ID901の他、カテゴリ902、店舗名903、業態904、住所905、位置906、電話番号907などの関連情報を記憶する。
図10は、ユーザ別登録銘柄テーブル1000の例である。
ユーザ別登録銘柄テーブル1000は、各ユーザ端末103から送られてきた酒類の銘柄を「飲みたい」または「飲んだ」情報や、評価、コメントなどを管理するためのテーブルである。
マスタユーザID1001とマスタ銘柄ID1003には、企業横断マスタDB222で管理されているユーザマスタテーブル700と銘柄マスタテーブル800で管理されているマスタのIDが記憶される。
登録手段1009は、情報を登録した手段が記憶される。ユーザによるカメラスキャン経由、ユーザによるアプリ直接入力経由、システムの自動登録などが記憶される。
店舗別取扱銘柄テーブル1100は、流通企業端末102から送られてきた販売実績データをもとに作成された、各店舗別にどの銘柄のお酒を置いてあるかを管理するためのテーブルである。
マスタ店舗ID1101とマスタ銘柄ID1102には、企業横断マスタDB222で管理されている店舗マスタテーブル900と銘柄マスタテーブル800で管理されているマスタのIDが記憶される。
店舗端末104の統合管理サーバ連携モジュール513による情報の登録・更新には、「店舗申告」が記憶される。
ユーザ端末103の銘柄登録モジュール311や銘柄スキャンモジュール312による情報の登録・更新には、「ユーザ投稿」が記憶される。
更新日1105には、各銘柄の情報が更新された日付が記憶される。例えば流通販売実績による登録では最新購買実績日、店舗申告による登録では最新申告日、ユーザ投稿による登録では最新投稿日が記憶される。
なお、累積での購買の「量」が分かれば良いのであって、上記の例だけに限定されるものではない、例えばこの他にも、累計の容量として「リットル」で管理したり樽の数で管理したりするなどでもよい。
銘柄解析テーブル1200は、各銘柄の評価や人気度、希少度を記憶するためのテーブルである。
銘柄解析テーブル1200は、マスタ銘柄ID1201、平均評価1202、飲みたい人の割合1203、飲んだ人の割合1205、飲食店の取扱率1207、小売店の取扱率1208などを記憶し、これらの値から人気度1204や希少度1206、1208、1210を計算し合わせて記憶する。
流通企業各社(図1の企業P、企業Q、企業R)はそれぞれ各社独自のフォーマットや順番、内容で商品や顧客店舗、販売実績を管理している。これらの流通企業端末102から受領したそれぞれの情報を、データ整形モジュール211が整形して、共通のフォーマットにしたものが、図13~図16として流通企業データの整形DB223に記憶されている。各社の情報を共通のフォーマットのテーブルに格納することで、複数の流通企業の情報を統合した各種データ解析を行うことが可能となる。解析済みデータは解析データDB221に記憶され、ユーザ端末103他に提供される。
流通企業商品テーブル1300は、各流通企業の取扱う商品および商品に関連する情報を管理するためのテーブルである。
流通企業商品テーブル1300は、企業ID1301、商品ID1302、商品名1304、メーカ1305、カテゴリ1306等の商品に関する情報を記憶する。
商品ID1302は、流通企業側で管理されているIDである。統合管理サーバ101の企業横断マスタDB222の銘柄マスタテーブル800のマスタ銘柄ID801とは、銘柄マスタ紐付けテーブル1700により紐付けされている。
流通企業店舗テーブル1400は、各流通企業の取引先の飲食店や小売店などの店舗および店舗に関連する情報を管理するためのテーブルである。
流通企業店舗テーブル1400は、企業ID1401、店舗ID1402、店舗名1404、業態1405、住所1406、電話番号1407、担当者ID1408などの店舗に関する情報を記憶する。
流通企業担当者テーブル1500は、各流通企業の取引先の担当者の情報を管理するためのテーブルである。
流通企業担当者テーブル1500は、企業ID1501、担当者ID1502、担当者名1503、認証情報1504等の担当者に関連する情報を記憶する。
流通企業販売実績テーブル1600は、各流通企業の販売実績を管理するためのテーブルである。
流通企業販売実績テーブル1600は、企業ID1601、受注日1602、商品ID1603、マスタ銘柄ID1604、店舗ID1605、マスタ店舗ID1606、受注数量1607、受注額1608、有効フラグ1609などの販売実績に関連する情報を記憶する。
企業ID1601や商品ID1603は流通企業側で管理されているIDであり、マスタ銘柄ID1604には、同じ商品と紐づけられた統合管理サーバ101の企業横断マスタDB222の銘柄マスタテーブル800のマスタ銘柄ID801が格納される。また、マスタ店舗ID1606には、同じ店舗と紐づけられた統合管理サーバ101の企業横断マスタDB222の店舗マスタテーブル900のマスタ店舗ID901が格納される。
同様に、店舗ID1605とマスタ店舗ID1606は両方を持っていなければならないわけではなく、図18の店舗マスタ紐付けテーブル1800のような対応付けがなされていればいずれかの情報のみでもよい。
有効フラグ1609は、レコードの有効無効を記憶するフラグである。受注取り消しなど無効なデータにはFALSEが記憶される。
銘柄マスタ紐付けテーブル1700は、企業横断マスタDB222に格納される流通企業商品テーブル1300の各企業ごとに使用される各社固有の商品ID1302と、銘柄マスタテーブル800のマスタ銘柄ID801と、を対応付けて記憶している。
この銘柄マスタ紐付けテーブル1700の情報をたどることにより、データ突合処理2000の際に流通企業販売実績テーブルの商品ID1603と対応付けてマスタ銘柄ID1604を記憶することができる。
店舗マスタ紐付けテーブル1800は、企業横断マスタDB222に格納される流通企業店舗テーブル1400の各企業ごとに使用される各社固有の店舗ID1402と、店舗マスタテーブル900のマスタ店舗ID901と、を対応付けて記憶している。
この店舗マスタ紐付けテーブル1800の情報をたどることにより、データ突合処理2000の際に流通企業販売実績テーブルの店舗ID1605と対応付けてマスタ店舗ID1606を記憶することができる。
図19は統合管理サーバ101のデータ整形モジュール211が実施するデータ整形処理フロー1900の例である。
当該モジュールは、受領したデータを流通企業データの受領DB224に格納する(ステップ1920)。
その後、データ突合モジュール212が突合処理を行う。突合処理では整形済みの各テーブルのレコードに対し、データ突合処理を行い、名寄せをすることで、企業横断マスタDB222のマスタIDが挿入される(ステップ1950)。
また、銘柄マスタ紐付けテーブル1700のような対応情報を持つ場合には、商品ID1603の情報が既に銘柄マスタ紐付けテーブル1700に登録されているか確認するだけでよい。
また、当該モジュールは、マスタ情報として不足する情報があれば、メーカ端末105に問い合わせを行う、もしくはインターネットを検索する等の処理により、不足する情報を取得・補完し、銘柄マスタテーブル800に格納してもよい。
特徴情報は、例えば銘柄の全体画像やラベル画像から抽出された特徴情報であり、例えば、ボトルの形状、色、ラベルの形状、色、ラベルに記載されたロゴや文字の内容、形状、色、もしくは、これらの情報から特徴点を抽出した座標情報や位置情報、これらの情報のすべてまたは一部に特定のアルゴリズムで処理を施して抽出された数値情報やデータなどが考えられる。但しこれらに限定されるものではなく、酒類の銘柄を特定する際に比較対象になる情報であればよい。
また、銘柄マスタ紐付けテーブル1700のような対応情報を持つ場合には、追加された新たなマスタ銘柄IDを商品ID1704と対応付けて記憶する。
当該モジュールは、流通企業販売実績テーブル1600の店舗と対応するマスタ店舗IDが存在するかどうかを確認する。つまり、店舗ID1605に関連付けられた流通企業店舗テーブル1400の店舗に、店舗マスタテーブル900で管理される店舗に対応するものがあるかどうかを判定する(ステップ2060)。
また、店舗マスタ紐付けテーブル1800のような対応情報を持つ場合には、店舗ID1605の情報が既に店舗マスタ紐付けテーブル1800に登録されているか確認するだけでよい。
また、当該モジュールは、マスタ情報として不足する情報があれば、店舗端末104に問い合わせを行う、もしくはインターネットを検索する等の処理により、不足する情報を取得・補完し、店舗マスタテーブル900に格納してもよい。
また、店舗マスタ紐付けテーブル1800のような対応情報を持つ場合には、追加された新たなマスタ店舗IDを店舗ID1804と対応付けて記憶する。
受注が有効であれば有効フラグ1609をTRUEに設定し、受注が有効でなければ有効フラグをFALSEに設定する
この処理により、正式に受注が有効な取引の情報のみを後のデータ解析等で使用することができる。
統合管理サーバ101のデータ解析モジュール215は、流通企業販売実績テーブル1600から、解析対象のマスタ店舗IDを有するレコードの情報をすべて取得する(ステップ2110)。
なお、店舗別取扱銘柄テーブル1100にすでに登録日・更新日が格納されている場合には、差分の購買回数のみをカウントすればよいため、この最新の更新日以降の受注回数を累積購買回数に加算する。
当該モジュールは、すべての流通企業について処理が完了したかを判定する(ステップ2140)。すべての流通企業について処理が完了していない場合には、流通企業販売実績テーブル1600の企業ID1601すべてについて処理が終わるまで同様の処理を繰り返す(ステップ2150)。この処理により、複数の流通企業P、Q、Rから取得した商品情報、店舗情報、販売実績情報などの物流データを統合した、店舗Kに対する取扱銘柄のリストを生成することが可能となる。
登録手段1103には、店舗端末104の統合管理サーバ連携モジュール513によりデータが登録・更新された場合には、「店舗申告」が設定される。ユーザ端末103の銘柄登録モジュール311や銘柄スキャンモジュール312によりデータが登録・更新された場合には、「ユーザ投稿」が設定される。
例えば、以下のような判定により取扱い切れのリスクを決定することができる。
経過期間が1回分の注文の消費に係る月数を超えている場合には、取扱切リスクを高とする。
経過期間が同月数の半分未満の場合にはリスク低とする。
経過期間が同月数の半分以上だが同月数を超えていない場合にはリスク中とする。
また、別途1年以上経過している場合にはリスク高とする。
図29は銘柄登録処理の際にディスプレイに表示される画面2900の例である。
酒類情報管理アプリがユーザから銘柄登録の指示を受け付けると、銘柄登録モジュール311が処理を開始する。例えば図29の画面例における画面中央下のプラスマーク2901がタップされると銘柄登録モジュール311が起動し、処理を開始する。
ボタンの選択は、それぞれのボタンがタップされることを検知して選択受付としてもよいし、図29のプラスマークをタップして各ボタンを表示し、左右のボタンの方向にフリックやスワイプすることを検知して、左右いずれかのボタンの選択受付としてもよい。
当該モジュールは、ユーザからの画像取込指示を受け付ける(ステップ2240)。例えば、図29の画面中央下のプラスマーク2901の画像取込ボタンのタップや、ハイライト部分2905や2906のタップなどを画像取込指示と判断する。
図29のように複数のお酒が画面上に写っており、ハイライト部分が複数ある場合であって、プラスマーク2901のタップによる画像取込指示を受け付けた場合には、複数のハイライト部分の画像を切り抜き、その後にユーザから画像の選択を受け付ければよい。
複数のハイライト部分から一つのハイライト部分がタップされた場合には、当該ハイライト部分の画像を切り抜けばよい。
ユーザ端末103の銘柄登録モジュール311は、受領した判定結果及び付加情報をディスプレイ305等に表示する(ステップ2270)。
当該モジュールは、撮影された画像、判定された銘柄IDまたは銘柄名等の銘柄を特定する情報、銘柄に関連する例えば評価、コメント、店舗名等の情報を合わせてユーザ記憶装置のユーザ端末データ321および統合管理サーバ101の解析DBのユーザ別登録銘柄テーブル1000に記憶する(ステップ2290)。
「登録場所」1007には、銘柄登録を行った場所のGPS情報などから特定した場所や店舗名や店舗ID等が記憶される。店舗名や店舗IDはGPSにより取得された位置情報を店舗マスタテーブル900の位置情報906と比較することで取得することができる。まだ未登録の店舗については、位置情報のみ記憶するか、ユーザに記入してもらってもよい。
銘柄判定モジュール214は、ユーザ端末103からお酒に関する部分の画像関連情報を受信する(ステップ2310)。
当該モジュールは、画像関連情報の中の特徴情報を抽出する(ステップ2320)。
類似する特徴情報が見つからない場合には、該当する銘柄情報がない旨の判定結果を生成する(ステップ2340)。
特定した銘柄に対応する銘柄マスタテーブル800の情報を付加情報として取得する(ステップ2360)。また、特定した銘柄のマスタ銘柄IDを持つ銘柄解析テーブル1200の情報を付加情報として取得してもよい。
検出されたお酒に関する内容が記載された部分は、3306の下線や破線枠のようにユーザ端末の画像3304の上に重ねてハイライトして表示することができる。
特定された銘柄に関する情報は、3305のようにユーザ端末の画像3304の上に重ねて表示することができる。
統合管理サーバ101の銘柄判定モジュール214は送信されたテキストの文字列中のお酒に関する銘柄名や、カテゴリ、ブランド名、メーカ、蔵・醸造所等の情報を、銘柄マスタテーブル800と照合することで、飲みたい銘柄を特定して登録する。
これらの画像やテキストの照合・類似度判定にはAI、機械学習、ディープラーニング等の反復計算を用いることもできる。
なお、ユーザ端末103のマシンスペックが高い場合には、銘柄判定処理のすべてをユーザ端末103の中で実施する構成としてもよい。この場合には、図8の銘柄マスタテーブルのラベル画像811や特徴情報812のような判定のために比較する情報はユーザ端末103の補助記憶手段302に記憶させておけばよい。
データ解析モジュール215は、ユーザ別登録銘柄テーブル1000から、解析を行いたい銘柄のマスタ銘柄ID1003を有するレコードの情報をすべて取得する(ステップ2410)。
人気度は、例えば飲みたい人の割合が大きい順に並べた場合の分布から分類することができる。例えば図34の例のように「飲みたい」が記憶されている銘柄の中から銘柄数が均等になるように3分割で「高」「中」「低」の3つに分けて登録する(3401、3402、3003)。「飲みたい」が全く登録されていない銘柄3404については、人気度「低」としてもよいし、情報無しとして人気度「-」を設定してもよい。
なお、縦軸は、飲みたい人の割合だけではなく、「飲みたい人」に「飲んだ人の評価」を掛け合わせた指数を縦軸として人気度を計算してもよい。
希少度は、例えば飲んだ人の割合が大きい順に並べた場合の分布から分類することができる。例えば図35の例のように、「飲んだ」が記憶されている銘柄の中から、その飲んだ人の総数が均等になるように3分割で「低」「中」「高」の3つに分けて希少度1として登録する(3501、3502、3503)。
この場合に、飲んだ人の数が極端に少ない場合には、希少度が高いわけではなく、情報が登録されていないだけの可能性が高いため、飲んだ人の数が所定の数や割合以下(例えば100人や0.1%)以下の場合は(3506)、希少度の評価対象外3504として図12の銘柄解析テーブル1200の希少度に「-」を記憶する。
当該モジュールは、このマスタ銘柄IDのお酒を、所定の期間以降(例えば直近1年間)に購入した飲食店舗数を総計する。そしてその値を全飲食店の店舗数で割ることで、直近1年間での飲食店の取扱率を計算し、計算結果を銘柄解析テーブル1200の飲食店の取扱率に記憶する(ステップ2460)。
希少度は、図35の例と同様に飲食店の取扱率が大きい順に並べた場合の分布から例えば3段階で「低」「中」「高」の3つに分けて希少度2として登録する。
この場合に、飲食店の取扱率が極端に少ない場合には、希少度が高いわけではなく、情報が登録されていないだけの可能性もあるため、このお酒を取り扱う飲食店の数が所定の数や割合(例えば10店舗や0.1%)以下の場合は、希少度の評価対象外として図12の銘柄解析テーブル1200に「-」を記憶する。
また、これらの情報を切り替えて表示できることとすれば、直近1年間、半年、1月それぞれでの飲食店の取扱率や希少度を期間ごとに表示することも可能となる。
希少度は、図35の例と同様に小売店の取扱率が大きい順に並べた場合の分布から例えば3段階で「低」「中」「高」の3つに分けて希少度3として登録する。
この場合に、小売店の取扱率が極端に少ない場合には、希少度が高いわけではなく、情報が登録されていないだけの可能性もあるため、このお酒を取り扱う小売店の数が所定の数や割合(例えば10店舗や0.1%)以下の場合は、希少度の評価対象外として図12の銘柄解析テーブル1200に「-」を記憶する。
また、これらの情報を切り替えて表示できることとすれば、直近1年間、半年、1月それぞれでの小売店の取扱率や希少度を期間ごとに表示することも可能となる。
図31~図33は銘柄スキャン処理の際にユーザ端末103のディスプレイ305に表示される画面の例である。
酒類情報管理アプリがユーザから銘柄スキャンの指示を受け付けると、銘柄スキャンモジュール312が処理を開始する(ステップ2510)。例えば図31の画面例における画面右上の「銘柄スキャン」ボタン3110がタップされると銘柄スキャンモジュール312が起動し、処理を開始する。
当該モジュールは、画像を解析し、お酒に関する部分を検出する(ステップ2530)。例えば、お酒のボトルの形状、色彩、ラベルの形状、色彩、などを検出することで当該部分をお酒の候補として検出する。
当該モジュールは、銘柄判定のために検出した画像情報を統合管理サーバ101に送信する(ステップ2540)。
当該モジュールは、ディスプレイの画像上のステップ2530で検出したお酒に関する部分の上に、受領した情報を重畳表示する(ステップ2570)。
この際、すべての受信情報を表示するのではなく、ユーザに有益な情報のみを表示する。例えばユーザが過去に飲んだことのある銘柄に関する情報や人気度「高」の銘柄の情報、希少度「高」の銘柄の情報などのみを表示する。
例1:人気度について人気度「中」「高」の銘柄を表示する。
例2:希少度について希少度「高」の銘柄を表示する。
例3:平均評価が4.5以上のものを表示する。
という設定を登録したり、変更したりすることが可能である。
陳列されている酒類のボトルのうち、例えばラベル部分がすべてお酒に関する部分の画像として検出され、統合管理サーバ101に送られて銘柄判定される。このうち最終的な結果としては、3101、3103、3105の部分に対応する銘柄が有用な情報を持っており、これらについてのみ情報を表示している例である。
ユーザが過去に飲んだことのある回数は、ユーザ別登録銘柄テーブル1000の銘柄が特定されたマスタ銘柄IDを持つ全レコードについて、「位置づけ」1004に「飲んだ」が記憶されているものの数を累積し、「飲んだ」が記憶されているすべての銘柄の全レコードの数で割ることで、今までに「飲んだ」が登録されたお酒の中で、どれくらいの割合で当該特定された銘柄のお酒を飲んでいるのかを計算することができる。
なお、解析データDB221のユーザ別登録銘柄テーブル1000と同様の情報は、ユーザ端末103のユーザ端末データ321にも格納されているため、ユーザ端末103側で処理して表示してもよい。
この他、ユーザが評価コメント1005をつけている場合には、この評価コメント1005及びその登録日1002をユーザ別登録銘柄テーブル1000かユーザ端末103のユーザ端末データ321から取得して、その全文もしくは省略した一部を表示してもよい。
ユーザが「飲みたい」銘柄を登録している場合に、評価コメント1005及びその登録日1002をユーザ別登録銘柄テーブル1000かユーザ端末103のユーザ端末データ321から取得して、その全文もしくは省略した一部を表示する。
人気度や希少度は、銘柄解析テーブル1200の人気度、希少度1、希少度2、希少度3等の情報(1204、1206、1208、1210)のうち、特定された銘柄のマスタ銘柄IDに対応するものを付加情報として取得する。
銘柄スキャンモジュール312は統合管理サーバ101から当該付加情報を受信して人気度や希少度を3106に表示する。
希少度としては、希少度1(飲んだ人の少ないもの)、希少度2(飲食店の取扱率の低いもの)、希少度3(小売店の取扱率の低いもの)のうち、すべてを表示してもよいし、そのうちの一部を表示したり、加重平均を取るなどしてその全部または一部を統合して表示してもよい。
また、複数の流通企業から受信した物流データを用いることで、販売店や小売店での取扱い割合を希少度としてユーザに提示することができる。
銘柄判定スピードが遅いと、撮影している画像が動いてしまう場合があるが、銘柄スキャンモジュール312が、切り抜き部分の画面中の位置をトラックし続ければ対応可能である。つまり画面が動いた場合であっても、トラックした移動後の切り抜き部分の位置に、判定結果及び付加情報を表示すればよい。
しかしながら、銘柄スキャン処理では、スマートフォンを上向きでスキャンする場合だけでなく、図31のように横向きにしてスキャンすることもありえる。またこの際、スマートフォンの右方向を上にして撮影するか、左方向を上にして撮影するかはユーザの好みにより異なる。図29の銘柄登録の例ではスマートフォンの下方向にプラスマークが出ており、図31はスマートフォンを左に倒して(右方向を上にして)撮影したものである。
例えば、撮影の向きが分からないと、同じ画像について画像のどちらの方向が元のボトルの上下左右の方向なのかが分からないため、90度ずつ画像を回転させながら特徴情報の一致を確認することとなり、最大で4倍時間がかかる可能性がある。
このように、方向の情報と共に画像の判定処理を行うことで、画像の判定制度や速度を上げることができる。
銘柄スキャンモジュール312は、画面中のすべてのお酒を検知してその情報を表示することができるため、図31でハイライトされているものは当然として、それ以外のハイライトされていない銘柄についても、ユーザからのタップによる銘柄の選択を検知すると、その銘柄を特定した情報および付加情報を表示できる。
例えば雑誌の記事の場合には、雑誌の記事の撮影画像を統合管理サーバ101に送信し、統合管理サーバ101の銘柄判定処理でOCR等の文字認識処理を施し、検出されたテキスト中のお酒に関する銘柄名や、カテゴリ、ブランド名、メーカ、蔵・醸造所等の情報を、銘柄マスタテーブル800と照合することで、飲みたい銘柄を特定する。
特定された銘柄及びその付加情報を取得することで、雑誌記事画像上にそのお酒の情報を表示する(3305)。店舗のお酒のメニューの表示であっても、同様にスキャン処理することができる。
なお、図31、図32の例でも、同様に「飲んだ」「飲みたい」銘柄を登録することが可能である。
図26の画面左下の「投稿一覧」2601がタップされる等により、酒類情報管理アプリがユーザから投稿一覧表示の指示を受け付けると、ユーザ端末103の一覧表示モジュール313が起動する。
一覧表示モジュール313は、ユーザ端末103の補助記憶装置302に格納されているユーザ端末データ321から対応する情報を取得し、表示する。
ユーザ端末データ321は、統合管理サーバ101の解析データDB221のユーザ別登録銘柄テーブル1000にも格納されており、このデータから情報を取得してもよい。
2603には、ユーザ名が表示されている。当該モジュールは、ユーザ端末103のユーザ端末データ321に記憶されている情報、もしくは統合管理サーバ101のユーザマスタテーブル700に記憶されているユーザ名702の情報を、ユーザ名として表示する。
図27の画面左下の「銘柄一覧」2701がタップされる等により、酒類情報管理アプリがユーザから銘柄一覧表示の指示を受け付けると、ユーザ端末103の一覧表示モジュール313が起動する。
一覧表示モジュール313は、ユーザ端末103の補助記憶装置302に格納されているユーザ端末データ321から対応する情報を取得し、表示する。
ユーザ端末データ321は、統合管理サーバ101の解析データDB221のユーザ別登録銘柄テーブル1000にも格納されており、このデータから情報を取得してもよい。
これら以外にも、ユーザ別登録銘柄テーブル1000や、ユーザマスタテーブル700、銘柄マスタテーブル800、銘柄解析テーブル1200等の各種テーブルの情報を表示してもよい。
おすすめ情報としては、ユーザの過去に飲んだ銘柄に関連するお酒など、ユーザの嗜好に添った銘柄が登録されている。他には、嗜好に添った銘柄のうち人気度・希少度の高いお酒の情報などを登録・表示してもよい。
一覧表示モジュール313は、図26の2610や図27の2708等の「飲めるお店」を表示する選択を受け付けると、図28のような飲めるお店一覧を地図上に表示する。
飲めるお店一覧の情報は、一覧表示モジュール313が、統合管理サーバ101に問い合わせ、統合管理サーバ101のデータ解析モジュール215が、解析データDB221の店舗別取扱銘柄テーブル1100から、当該銘柄を取り扱う店舗の情報を抽出することで生成できる。
一覧表示モジュール313は、位置906に記載された座標の位置に、これらの取得した情報を表示する(2804)。
取扱切れリスク1108では、「高」「中」「低」「取扱終了確定」があり、これらのすべての情報を地図上に表示してもよいが、図28の例のように「取扱終了確定」については、表示しないという構成をとることもできる。
ハイライトされた画像部分のタップ等による選択を受け付けると、銘柄登録モジュール311は、特定された銘柄の付加情報を表示する(3003)。
表示される情報としては、ユーザ別登録銘柄テーブル1000やユーザ端末データ321、銘柄解析テーブル1200、銘柄マスタテーブル800等に格納されている情報を付加情報として取得して、表示することができる。
図32は、銘柄スキャン画面の別の表示例である。
図33は、銘柄スキャン画面の別の表示例である。
図31~図35の説明は図25の銘柄スキャン処理フローの中で説明を行った。
データ解析モジュール215は、すべての銘柄について「飲みたい人の割合」を計算し、銘柄解析テーブル1200に「飲みたい人の割合」1203として記憶している。この「飲みたい人の割合」を縦軸とし、割合が多い順に各銘柄を並べる。横軸は各銘柄名である。
なお、縦軸は、飲みたい人の割合だけではなく、「飲みたい人」に「飲んだ人の評価」を掛け合わせた指数を縦軸として人気度を計算してもよい。
このグラフの分布から、飲みたい人の割合の値が大きい方から所定の範囲で人気度を「高」「中」「低」として銘柄を分類する。
例えば「飲みたい」が登録されている銘柄が300銘柄あると仮定すると、「高」「中」「低」に100銘柄ずつが割り振られる。そして「飲みたい」が登録されていない銘柄は評価「低」にする。
例えば図34の例では、飲みたい人の割合が「0」でない部分について、「高」「中」「低」それぞれの棒グラフの総面積が均等になるように分類する。
なお、均等に3分割する以外にも所定の割合や方法で分類して評価してもよい。
データ解析モジュール215は、すべての銘柄について「飲んだ人の割合」を計算し、銘柄解析テーブル1200に記憶している。この「飲んだ人の割合」を縦軸とし、割合が多い順に各銘柄を並べる。横軸は各銘柄名である。
このグラフの分布から、飲んだ人の割合の値が大きい方から所定の範囲で希少度を「低」「中」「高」として銘柄を分類する。
例えば、ユーザ別登録銘柄テーブル1000の位置づけに「飲んだ」が登録されている銘柄で、飲んだ人が100人より多いものについて、銘柄数を均等に3分割して、飲んだ人の割合が多い順に「低」「中」「高」としてもよい。
例えば「飲んだ」が登録されていて、「飲んだ」人が100人より多い銘柄が300銘柄あると仮定すると、希少度「低」「中」「高」に100銘柄ずつが割り振られる。そして「飲んだ」人が100人以下の銘柄は評価対象外として「-」にする。
例えば図35の例では、飲んだ人が0.1%より多い部分(もし10万人ユーザがいる場合飲んだ人の割合が100人より上)について、「低」「中」「高」それぞれの棒グラフの総面積が均等になるように分類する。
人気度や希少度の分類は、各銘柄を飲みたい人、飲んだ人、取り扱う飲食店、小売店などの数の分布や偏差によって分類してもよいし、単純に上位10銘柄を人気度や希少度「高」として分類するなどとしてもよい。
なお、上述の実施例は少なくとも下記を開示している。
(1)
情報管理システムであって、
統合管理サーバは、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれ販売実績情報を受け付けるデータ整形手段と、
前記店舗に販売される酒類の銘柄を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための銘柄マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新するデータ突合手段と、
ユーザ端末から受信した画像関連情報を解析し、前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の銘柄を特定し、特定された酒類の銘柄に関する情報をユーザ端末に送信する銘柄判定手段と、
を有し、
ユーザ端末は、
送信された酒類の銘柄に関する情報を表示する表示手段
を有する
ことを特徴とする情報管理システム。
(2)
(1)に記載の情報管理システムであって、
前記データ整形手段は、前記それぞれの販売実績情報から取得した情報を、前記複数の流通企業に対して共通に管理するための共通販売実績情報に記憶し、
共通販売実績情報に記憶し、
前記データ突合手段は、
前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄が、前記共通販売実績情報に存在していた場合には、対応する酒類の銘柄を特定する銘柄特定情報を前記共通販売実績情報に記憶し、
前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄が前記共通販売実績情報に存在しなかった場合には、前記存在しなかった酒類の銘柄に関する情報を前記銘柄マスタ情報に追加する
ことで前記銘柄マスタ情報を更新する
ことを特徴とする情報管理システム。
(3)
(1)または(2)に記載の情報管理システムであって、
前記ユーザ端末は、
ユーザから飲んだ銘柄または飲みたい銘柄の選択を受け付ける銘柄登録手段を有し、
前記銘柄登録手段は、飲んだ銘柄か飲みたい銘柄かを示す情報と共に、カメラ部により取得された画像の一部またはすべてを前記画像関連情報として前記統合管理サーバに送信し、
前記統合管理サーバは、前記銘柄判定手段により前記画像関連情報を解析することで特定された酒類の銘柄に関する情報と対応付けて、飲んだ銘柄か飲みたい銘柄かを示す情報を記憶する
ことを特徴とする情報管理システム。
(4)
(3)に記載の情報管理システムであって、
前記統合管理サーバは、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記飲みたい銘柄を示す情報が記憶されているユーザの量に基づいて人気度を計算し、
前記銘柄判定手段は、前記特定された酒類の銘柄に関する情報として、前記人気度を前記ユーザ端末に送信し、
前記ユーザ端末は、前記送信された酒類の銘柄に関する情報に基づいて、前記酒類の銘柄名と共に前記人気度を表示する
ことを特徴とする情報管理システム。
(5)
(1)~(4)のいずれか1項に記載の情報管理システムであって、
前記統合管理サーバは、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記それぞれの販売実績情報に記憶された銘柄情報、店舗情報、販売量に基づいて、所定の酒類の銘柄を取り扱う店舗の量を希少度として計算し、
前記銘柄判定手段は、前記特定された酒類の銘柄に関する情報として、前記希少度を前記ユーザ端末に送信し、
前記ユーザ端末は、前記送信された酒類の銘柄に関する情報に基づいて、前記酒類の銘柄名と共に前記希少度を表示する
ことを特徴とする情報管理システム。
(6)
(1)~(5)のいずれか1項に記載の情報管理システムであって、
前記統合管理サーバは、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて、所定の店舗における所定の銘柄の取扱切れリスクを求め、前記特定された酒類の銘柄に関する情報として、前記取扱切れリスクを示す情報を前記ユーザ端末に送信し、
前記ユーザ端末は、前記送信された酒類の銘柄に関する情報に基づいて、前記所定の店舗における前記所定の銘柄の前記取扱切れリスクを示す情報を表示する
ことを特徴とする情報管理システム。
(7)
(6)に記載の情報管理システムであって、
前記取扱切れリスクは、地図上の前記所定の店舗を示す情報と対応付けて表示される
ことを特徴とする情報管理システム。
(8)
(6)または(7)に記載の情報管理システムであって、
前記取扱切れリスクは、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づく購買頻度および前記所定の店舗に販売した時期の情報に基づいて判定される
ことを特徴とする情報管理システム。
(9)
(1)~(8)のいずれか1項に記載の情報管理システムであって、
前記ユーザ端末は、
カメラ部から取得したスキャン対象画像から、酒類に関連する部分画像を複数検出し、検出した複数の部分画像を前記統合管理サーバに送信する銘柄スキャン手段を有し、
前記銘柄判定手段は、前記複数の部分画像を前記画像関連情報として解析し、対応する複数の酒類の銘柄を特定し、特定された複数の酒類の銘柄に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
前記ユーザ端末の前記表示手段は、前記スキャン対象画像の上の前記複数の部分画像の位置と対応付けて、受信した前記複数の酒類の銘柄に関する情報を表示する
ことを特徴とする情報管理システム。
(10)
(9)に記載の情報管理システムであって、
前記複数の酒類の銘柄に関する情報は、それぞれの銘柄の人気度、希少度、平均評価のうちの少なくとも1つである
ことを特徴とする情報管理システム。
(11)
(9)または(10)に記載の情報管理システムであって、
前記スキャン対象画像は、酒類の複数のボトルが写った画像であり、
前記銘柄スキャン手段は、前記スキャン対象画像の前記複数のボトルのラベル部分を、前記複数の部分画像として検出する
ことを特徴とする情報管理システム。
(12)
(9)または(10)に記載の情報管理システムであって、
前記スキャン対象画像は、酒類に関する記事もしくはメニューであり、
前記銘柄スキャン手段は、前記スキャン対象画像の記事もしくはメニューに記載された文字列から、酒類に関する記載の部分を前記複数の部分画像として検出する
ことを特徴とする情報管理システム。
(13)
酒類に関する情報を表示するユーザ端末であって、
カメラ部から画像を取得する画像取得手段と、
画像関連情報を送信する銘柄登録手段と、
送信された画像関連情報に基づいて銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄に対応する特徴情報との比較を行うことにより特定された酒類の銘柄に関する情報を統合管理サーバから受信する受信手段と、
受信した酒類の銘柄に関する情報を表示する表示手段と、
を有し、
前記銘柄マスタ情報は、店舗に販売される酒類の銘柄を複数の流通企業端末に対して共通に管理されるものであり、前記複数の流通企業端末から受け付けたそれぞれの販売実績情報に基づいて更新される
ことを特徴とするユーザ端末。
(14)
(13)に記載のユーザ端末であって、
前記それぞれの販売実績情報から取得した情報は、前記複数の流通企業に対して共通に管理するための共通販売実績情報として前記統合管理サーバに記憶されており、
前記銘柄マスタ情報は、
前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄が前記共通販売実績情報に存在していた場合には、対応する酒類の銘柄を特定する銘柄特定情報が前記共通販売実績情報に記憶され、
前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄が、前記共通販売実績情報に存在しなかった場合には、前記存在しなかった酒類の銘柄に関する情報が前記銘柄マスタ情報に追加される
ことにより更新される
ことを特徴とするユーザ端末。
(15)
(13)または(14)に記載のユーザ端末であって、
前記ユーザ端末は、
ユーザから飲んだ銘柄または飲みたい銘柄の選択を受け付ける銘柄登録手段を有し、
前記銘柄登録手段は、飲んだ銘柄か飲みたい銘柄かを示す情報と共に、カメラ部により取得された画像の一部またはすべてを前記画像関連情報として前記統合管理サーバに送信する
ことを特徴とするユーザ端末。
(16)
(15)に記載のユーザ端末であって、
前記受信手段は、前記飲みたい銘柄を示す情報が記憶されているユーザの量に基づいて計算された人気度を酒類の銘柄に関する情報として受信し、
前記表示手段は、前記受信した酒類の銘柄に関する情報に基づいて、前記酒類の銘柄名と共に前記人気度を表示する
ことを特徴とするユーザ端末。
(17)
(13)~(16)のいずれか1項に記載のユーザ端末であって、
前記受信手段は、前記それぞれの販売実績情報に記憶された銘柄情報、店舗情報、販売数量に基づいて計算された所定の酒類の銘柄を取り扱う店舗の量を示す希少度を、酒類の銘柄に関する情報として受信し、
前記表示手段は、前記受信した酒類の銘柄に関する情報に基づいて、前記酒類の銘柄名と共に前記希少度を表示する
ことを特徴とするユーザ端末。
(18)
(13)~(17)のいずれか1項に記載のユーザ端末であって、
前記受信手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて計算された所定の店舗における所定の銘柄の取扱切れリスクを、前記酒類の銘柄に関する情報として受信し、
前記表示手段は、前記受信した酒類の銘柄に関する情報に基づいて、前記所定の店舗における前記所定の銘柄の前記取扱切れリスクを示す情報を表示する
ことを特徴とするユーザ端末。
(19)
(18)に記載のユーザ端末であって、
前記取扱切れリスクは、地図上の前記所定の店舗を示す情報と対応付けて表示される
ことを特徴とするユーザ端末。
(20)
(18)また(19)に記載のユーザ端末であって、
前記取扱切れリスクは、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づく購買頻度および店舗に販売した時期の情報に基づいて判定される
ことを特徴とするユーザ端末。
(21)
(13)~(20)のいずれか1項に記載のユーザ端末であって、
前記ユーザ端末は、
カメラ部から取得したスキャン対象画像から、酒類に関連する部分画像を複数検出し、検出した複数の部分画像を前記画像関連情報として前記統合管理サーバに送信する銘柄スキャン手段を有し、
前記受信部は、前記複数の部分画像に対応して特定された複数の酒類の銘柄に関する情報を受信し、
前記表示手段は、前記スキャン対象画像の上の前記複数の部分画像の位置と対応付けて、受信した前記複数の酒類の銘柄に関する情報を表示する
ことを特徴とするユーザ端末。
(22)
(21)に記載のユーザ端末であって、
前記複数の酒類の銘柄に関する情報は、それぞれの銘柄の人気度、希少度、平均評価のうちの少なくとも1つである
ことを特徴とするユーザ端末。
(23)
(21)または(22)に記載のユーザ端末であって、
前記スキャン対象画像は、酒類の複数のボトルが写った画像であり、
前記銘柄スキャン手段は、前記スキャン対象画像の前記複数のボトルのラベル部分を、前記複数の部分画像として検出する
ことを特徴とするユーザ端末。
(24)
(21)または(22)に記載のユーザ端末であって、
前記スキャン対象画像は、酒類に関する記事もしくはメニューであり、
前記銘柄スキャン手段は、前記スキャン対象画像の記事もしくはメニューに記載された文字列から、酒類に関する記載の部分を前記複数の部分画像として検出する
ことを特徴とするユーザ端末。
(25)
酒類に関する情報を表示するユーザ端末を実現するためのプログラムであって、
前記ユーザ端末を(13)~(24)のいずれか1項に記載の各手段として機能させるためのプログラム。
(26)
統合管理サーバであって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれ販売実績情報を受け付けるデータ整形手段と、
前記店舗に販売される酒類の銘柄を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための銘柄マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新するデータ突合手段と、
ユーザ端末から受信した画像関連情報を解析し、前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の銘柄を特定し、特定された酒類の銘柄に関する情報をユーザ端末に送信する銘柄判定手段と、
を有することを特徴とする統合管理サーバ。
(27)
(26)に記載の統合管理サーバであって、
前記データ整形手段は、前記それぞれの販売実績情報から取得した情報を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための共通販売実績情報に記憶し、
前記データ突合手段は、
前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄が、前記共通販売実績情報に存在していた場合には、対応する酒類の銘柄を特定する銘柄特定情報を前記共通販売実績情報に記憶し、
前記銘柄マスタ情報に登録されている酒類の銘柄が前記共通販売実績情報に存在しなかった場合には、前記存在しなかった酒類の銘柄に関する情報を前記銘柄マスタ情報に追加する
ことで前記銘柄マスタ情報を更新する
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(28)
(26)または(27)に記載の統合管理サーバであって、
前記ユーザ端末から、飲んだ銘柄か飲みたい銘柄かを示す情報と共にカメラ部により取得された画像の一部またはすべてを前記画像関連情報として受信し、
前記銘柄判定手段により前記画像関連情報を解析することで特定された酒類の銘柄に関する情報と対応付けて、飲んだ銘柄か飲みたい銘柄かを示す情報を記憶する
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(29)
(28)に記載の統合管理サーバであって、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記飲みたい銘柄を示す情報が記憶されているユーザの量に基づいて人気度を計算し、
前記銘柄判定手段は、前記特定された酒類の銘柄に関する情報として、前記人気度を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(30)
(26)~(29)のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記それぞれの販売実績情報に記憶された銘柄情報、店舗情報、販売量に基づいて、所定の酒類の銘柄を取り扱う店舗の量を希少度として計算し、
前記銘柄判定手段は、前記特定された酒類の銘柄に関する情報として、前記希少度を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(31)
(26)~(30)のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて、所定の店舗における所定の銘柄の取扱切れリスクを求め、前記特定された酒類の銘柄に関する情報として、前記取扱切れリスクを示す情報を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(32)
(31)に記載の統合管理サーバであって、
前記取扱切れリスクは、前記ユーザ端末に表示される地図上の前記所定の店舗を示す情報と対応付けて表示される
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(33)
(31)または(32)に記載の統合管理サーバであって、
前記取扱切れリスクは、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づく購買頻度および前記所定の店舗に販売した時期の情報に基づいて判定される
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(34)
(26)~(33)のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記ユーザ端末のカメラ部から取得されたスキャン対象画像から検出された、酒類に関連する複数の部分画像を、前記ユーザ端末から受信し、
前記銘柄判定手段は、前記複数の部分画像を前記画像関連情報として解析し、対応する複数の酒類の銘柄を特定し、特定された複数の酒類の銘柄に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
送信された前記複数の酒類の銘柄に関する情報は、前記スキャン対象画像の上の前記複数の部分画像の位置と対応付けて表示される
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(35)
(34)に記載の統合管理サーバであって、
前記複数の酒類の銘柄に関する情報は、それぞれの銘柄の人気度、希少度、平均評価のうちの少なくとも1つである
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(36)
(34)または(35)に記載の統合管理サーバであって、
前記スキャン対象画像は、酒類の複数のボトルが写った画像であり、
前記スキャン対象画像の前記複数のボトルのラベル部分が、前記複数の部分画像として検出される
ことを特徴とする統合管理サーバ。
(37)
(35)または(36)に記載の統合管理サーバであって、
前記スキャン対象画像は、酒類に関する記事もしくはメニューであり、
前記スキャン対象画像の記事もしくはメニューに記載された文字列の酒類に関する記載の部分が前記複数の部分画像として検出される
ことを特徴とする統合管理サーバ。
Claims (23)
- 統合管理サーバであって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれの販売実績情報を受け付けるデータ受領手段と、
前記店舗に販売される酒類の商品を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための商品マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新するデータ突合手段と、
ユーザ端末から受信した商品関連情報を解析し、前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の商品を特定し、特定された酒類の商品に関する情報をユーザ端末に送信する商品判定手段と、
を有し、
前記ユーザ端末から受信する前記商品関連情報は、
・飲んだ商品か又は飲みたい商品かの少なくともいずれかを示す前記酒類の商品に対するユーザ付与情報、
・前記酒類の商品に対する評価を示すユーザ評価情報、
・カメラ部により取得された画像の一部またはすべて、
の少なくとも1つであり、
前記商品関連情報は、前記商品判定手段により前記商品関連情報を解析することにより特定された酒類の商品に関する情報と対応付けて記憶される
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 統合管理サーバであって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれの販売実績情報を受け付けるデータ受領手段と、
前記店舗に販売される酒類の商品を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための商品マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新するデータ突合手段と、
ユーザ端末から受信した商品関連情報を解析し、前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の商品を特定し、特定された酒類の商品に関する情報をユーザ端末に送信する商品判定手段と、
データを解析するデータ解析手段と、
を有し、
前記データ解析手段は、前記それぞれの販売実績情報に記憶された商品情報、店舗情報、販売量に基づいて、所定の酒類の商品を取り扱う店舗の量を希少度として計算し、
前記商品判定手段は、前記特定された酒類の商品に関する情報として、前記希少度を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 統合管理サーバであって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれの販売実績情報を受け付けるデータ受領手段と、
前記店舗に販売される酒類の商品を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための商品マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新するデータ突合手段と、
ユーザ端末から受信した商品関連情報を解析し、前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の商品を特定し、特定された酒類の商品に関する情報をユーザ端末に送信する商品判定手段と、
を有し、
前記商品マスタ情報は、酒類の商品を生産又は販売するメーカが使用するメーカ端末により更新される
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~3のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記データ受領手段は、前記それぞれの販売実績情報から取得した情報を前記複数の流通企業端末に対して共通に管理するための共通販売実績情報に記憶し、
前記データ突合手段は、
前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品が、前記共通販売実績情報に存在していた場合には、対応する酒類の商品を特定する商品特定情報を前記共通販売実績情報に記憶し、
前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品が前記共通販売実績情報に存在しなかった場合には、前記存在しなかった酒類の商品に関する情報を前記商品マスタ情報に追加する
ことで前記商品マスタ情報を更新する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1を引用する請求項4に記載の統合管理サーバであって、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、
・前記ユーザ付与情報の内容又は量、
・前記ユーザ評価情報の内容又は量、
・前記共通販売実績情報の内容又は量、
の少なくとも1つに基づいて人気度を計算し、
前記商品判定手段は、前記特定された酒類の商品に関する情報として、前記人気度を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~5のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記商品判定手段は、推薦する酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信することを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~6のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
データを解析するデータ解析手段を有し、
前記データ解析手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて、所定の店舗における所定の商品の取扱切れリスクを求め、
前記商品判定手段は、前記特定された酒類の商品に関する情報として、特定された酒類の商品の取扱切れリスクを示す情報を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~7のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記商品判定手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて、前記特定された酒類の商品に関する情報として、特定された酒類の商品を取扱中である可能性が高い店舗を示す情報を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項7又は請求項7を引用する請求項8に記載の統合管理サーバであって、
前記特定された酒類の商品を取扱中である可能性が高い店舗を示す情報は、前記ユーザ端末に表示される地図上の前記所定の店舗を示す情報と対応付けて表示される
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1又は請求項1を直接または間接的に引用する請求項4~9のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記商品判定手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報、前記ユーザ付与情報、又は前記ユーザ評価情報、の少なくとも1つに基づいて絞り込まれた店舗を示す情報を、前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~10のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記商品判定手段は、前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて、所定の店舗で取り扱っている酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~11のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記特定された酒類の商品に関する情報は、それぞれの商品の人気度、希少度、平均評価のうちの少なくとも1つである
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~12のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記商品判定手段は、前記ユーザ端末のカメラ部から取得されたスキャン対象画像から検出された、酒類に関連する複数の部分画像を取得し、前記複数の部分画像を前記商品関連情報として解析し、対応する複数の酒類の商品を特定し、特定された複数の酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
送信された前記複数の酒類の商品に関する情報は、前記スキャン対象画像の上の前記複数の部分画像の位置と対応付けて表示される
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 請求項1~12のいずれか1項に記載の統合管理サーバであって、
前記商品判定手段は、前記ユーザ端末のカメラ部から取得されたスキャン対象画像から検出された、酒類に関連する部分画像を取得し、前記部分画像を前記商品関連情報として解析し、対応する酒類の商品を特定し、特定された酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
送信された前記酒類の商品に関する情報は、前記スキャン対象画像の上の前記部分画像の位置と対応付けて表示され、
前記スキャン対象画像は、酒類のボトルが写った画像、酒類に関する記事が写った画像、又はメニューが写った画像、の少なくとも1つであり、
前記スキャン対象画像の前記ボトルのラベル部分、前記記事に記載された文字列の部分、又は、前記メニューに記載された文字列の部分、の少なくとも1つが、前記部分画像として検出される
ことを特徴とする統合管理サーバ。 - 統合管理サーバにより実行される管理方法であって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれの販売実績情報を受け付け、
前記店舗に販売される酒類の商品を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための商品マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新し、
ユーザ端末から受信した商品関連情報を解析し、前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の商品を特定し、
特定された酒類の商品に関する情報をユーザ端末に送信する、
前記ユーザ端末から受信する前記商品関連情報は、
・飲んだ商品か又は飲みたい商品かの少なくともいずれかを示す前記酒類の商品に対するユーザ付与情報、
・前記酒類の商品に対する評価を示すユーザ評価情報、
・カメラ部により取得された画像の一部またはすべて、
の少なくとも1つであり、
前記商品関連情報は、前記商品関連情報を解析することにより特定された酒類の商品に関する情報と対応付けて記憶される
ことを特徴とする管理方法。 - 統合管理サーバにより実行される管理方法であって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれの販売実績情報を受け付け、
前記店舗に販売される酒類の商品を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための商品マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新し、
ユーザ端末から受信した商品関連情報を解析し、前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の商品を特定し、
前記それぞれの販売実績情報に記憶された商品情報、店舗情報、販売量に基づいて、所定の酒類の商品を取り扱う店舗の量を希少度として計算し、
特定された酒類の商品に関する情報として、前記希少度をユーザ端末に送信する、
ことを特徴とする管理方法。 - 統合管理サーバにより実行される管理方法であって、
店舗に商品を販売する複数の流通企業の複数の流通企業端末から、それぞれの販売実績情報を受け付け、
前記店舗に販売される酒類の商品を前記複数の流通企業に対して共通に管理するための商品マスタ情報を、受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて更新し、
ユーザ端末から受信した商品関連情報を解析し、前記商品マスタ情報に登録されている酒類の商品に対応する特徴情報との比較を行うことにより酒類の商品を特定し、
特定された酒類の商品に関する情報をユーザ端末に送信し、
前記商品マスタ情報は、酒類の商品を生産又は販売するメーカが使用するメーカ端末により更新される
ことを特徴とする管理方法。 - 請求項15~17のいずれか1項に記載の管理方法であって、
推薦する酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信することを特徴とする管理方法。 - 請求項15~18のいずれか1項に記載の管理方法であって、
前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報に基づいて、前記特定された酒類の商品に関する情報として、特定された酒類の商品を取扱中である可能性が高い店舗を示す情報を前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする管理方法。 - 請求項19に記載の管理方法であって、
前記特定された酒類の商品を取扱中である可能性が高い店舗を示す情報は、前記ユーザ端末に表示される地図上の当該店舗を示す情報と対応付けて表示される
ことを特徴とする管理方法。 - 請求項15又は請求項15を直接または間接的に引用する請求項18~20のいずれか1項に記載の管理方法であって、
前記複数の流通企業端末から受け付けた前記それぞれの販売実績情報、前記ユーザ付与情報、又は前記ユーザ評価情報、の少なくとも1つに基づいて絞り込まれた店舗を示す情報を、前記ユーザ端末に送信する
ことを特徴とする管理方法。 - 請求項15~21のいずれか1項に記載の管理方法であって、
前記ユーザ端末のカメラ部から取得されたスキャン対象画像から検出された、酒類に関連する複数の部分画像を取得し、前記複数の部分画像を前記商品関連情報として解析し、対応する複数の酒類の商品を特定し、特定された複数の酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
送信された前記複数の酒類の商品に関する情報は、前記スキャン対象画像の上の前記複数の部分画像の位置と対応付けて表示される
ことを特徴とする管理方法。 - 請求項15~21のいずれか1項に記載の管理方法であって、
前記ユーザ端末のカメラ部から取得されたスキャン対象画像から検出された、酒類に関連する部分画像を取得し、前記部分画像を前記商品関連情報として解析し、対応する酒類の商品を特定し、特定された酒類の商品に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
送信された前記酒類の商品に関する情報は、前記スキャン対象画像の上の前記部分画像の位置と対応付けて表示され、
前記スキャン対象画像は、酒類のボトルが写った画像、酒類に関する記事が写った画像、又はメニューが写った画像、の少なくとも1つであり、
前記スキャン対象画像の前記ボトルのラベル部分、前記記事に記載された文字列の部分、又は、前記メニューに記載された文字列の部分、の少なくとも1つが、前記部分画像として検出される
ことを特徴とする管理方法。
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