JP7779708B2 - 情報処理装置、分析データ出力方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、分析データ出力方法、およびプログラムに関する。

小売店は、特売日の設定などの販売戦略を策定、実行することで売上向上を図っている。販売戦略の策定には、市場の情報が不可欠である。例えば、特売日の設定においては、小売店は、自己が販売する商品について、他社の販売価格の推移を調査するなどして特売の時期、対象商品、価格を設定している。

他社情報の収集は、店内ＰＯＰ（Point Of Purchase）やチラシなどの情報を収集しているのが実情で大きな手間を要している。複数の企業のレシートデータが収集可能な電子レシートシステムも知られている（例えば、特許文献１）が、単にレシートデータを得るだけでは販売戦略の策定に充分な情報が得られるものではなかった。

また、市場の情報を得ることが有用であるのは小売店に限るものではない。例えば、小売店に商品を提供する企業においても、新規顧客の開拓などの販売戦略の策定には市場の情報が有用である。

本発明が解決しようとする課題は、小売店等に有用な情報を提供することが可能な情報処理装置、分析データ出力方法、およびプログラムを提供することである。

実施形態の情報処理装置は、販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積された購買情報記憶部から、自装置に入力された企業及び商品の条件に合致する購買データを取得する取得手段と、前記取得手段が取得した購買データを店舗毎に分類した店舗別購買データに基づいて、当該店舗別購買データにおいて販売回数が最も多い価格又は販売日数が最も多い価格を、当該店舗別購買データに含まれる商品の価格代表値として店舗毎に設定する設定手段と、前記設定手段が設定した価格代表値が同一の店舗を選定する選定手段と、前記選定手段が選定した店舗の店舗別購買データを価格代表値毎に結合して特定の企業における特定の商品の購買情報に関する分析データとして生成する生成手段と、前記生成手段が生成した前記分析データを出力する出力手段と、を備える。

図１は、実施形態の分析データ提供装置（情報処理装置）を含む分析データ提供システムを含むシステム全体の概略を示す図である。 図２は、実施形態の電子レシートサーバの購買情報記憶部のデータ構成を示す図である。 図３は、実施形態の分析データ提供装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図４は、実施形態の分析データ提供装置のメモリ部に記憶される分析データ管理ファイルのデータ構成を示す図である。 図５は、実施形態の分析データ提供装置の制御部の機能構成を示すブロック図である。 図６は、実施形態の分析データ提供装置の制御部による分析データ出力処理の流れを示すフローチャートである。 図７は、実施形態の分析データ提供装置の制御部によって分類された店舗別購買データを示す図である。 図８は、実施形態の分析データ提供装置の制御部によって生成される表示データの生成方法を示す図である。 図９は、実施形態の分析データ提供装置の制御部によって生成された表示データの一例を示す図である。 図１０は、実施形態の分析データ提供装置の制御部によって生成された表示データの他の一例を示す図である。 図１１は、実施形態の分析データ提供装置の制御部によって生成された表示データのその他の一例を示す図である。

以下、図面を参照して実施形態の情報処理装置、分析データ出力方法、およびプログラムについて説明する。なお、以下に説明する実施形態により本発明が限定されるものではない。例えば、以下に説明する実施形態では、電子レシートサーバを管理する事業者が分析データ提供装置を管理する例で説明するが、分析データ提供装置は電子レシートサーバを管理する事業者とは別の事業者が管理してもよい。

図１は、実施形態の分析データ提供システム１を含むシステム全体の概略を示す図である。分析データ提供システム１は、電子レシートサーバ２と分析データ提供装置３とを備えている。電子レシートサーバ２と分析データ提供装置３とは、同一の事業者によって管理され、ＬＡＮ（Local Area Network)などのネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。

電子レシートサーバ２は、ネットワークを介して複数の企業Ｃａ～Ｃｎがそれぞれ保有する企業サーバＳａ～Ｓｎと通信可能に接続されている。ネットワークはＶＰＮ（Virtual Private Network）やインターネット等である。これら企業Ｃａ～Ｃｎは、商品あるいはサービス（以下、総称して「商品」という）を販売する企業であり、本実施形態においてはスーパーマーケットなどの小売店を運営する事業者である。各企業Ｃａ～Ｃｎは、顧客に電子レシートを提供する電子レシートサービスに参画する企業である。

各企業Ｃａ～Ｃｎは、複数の店舗をそれぞれ有している。各店舗には店舗サーバ（図示せず）が設けられている。店舗サーバは、店舗内に配設された複数のＰＯＳ（Point Of Sales）端末（図示せず）と接続され、当該ＰＯＳ端末から取引に係るレシートデータを取得する。企業サーバは、店舗サーバからレシートデータを取得する。

例えば、企業Ｃａの各店舗のレシートデータは、社内ネットワークを介して企業サーバＳａに送信される。同様に、企業Ｃｎの各店舗のレシートデータは、社内ネットワークを介して企業サーバＳｎに送信される。レシートデータは、１取引の取引情報が示されたデータである。

電子レシートサーバ２は、購買情報記憶部２１を備える。購買情報記憶部２１は、各企業サーバＳａ～Ｓｎから受信したレシートデータを記憶する。購買情報記憶部２１は、電子レシートサービスを受けることができる電子レシート会員毎にレシートデータを記憶している。なお、購買情報記憶部２１の詳細は後述する。

電子レシートサーバ２は、インターネットなどのネットワークを介して消費者のスマートフォンなどの情報端末４と接続されている。消費者の情報端末４は、電子レシート会員の情報端末である。消費者は、自己の情報端末４で電子レシートサーバ２から受信した電子レシートを閲覧することができる。

分析データ提供装置３は、インターネットなどのネットワークを介して会員端末５と接続されている。会員端末５は、分析データ提供サービスを受けることができる会員事業者（以下、「利用者」ともいう）が管理する情報端末である。利用者は、分析データ提供装置３から分析データの提供を受けることが可能である。利用者は、電子レシートサービスに参画する企業、すなわち電子レシートサーバ２にレシートデータを提供する企業であってもよいし、電子レシートサービスに参画しない企業であってもよい。

分析データ提供装置３は、電子レシートサーバ２が管理するレシートデータ（購買データ）を分析して、利用者に有用な分析データを提供する。例えば、分析データ提供装置３は、特定商品について特定企業の価格代表値（基準価格）Ｐと、当該価格代表値Ｐに対する価格推移を示す分析データを提供する。分析データ提供装置３は、情報処理装置の一例である。

分析データの提供を受けた利用者は、上記特定商品に関する上記特定企業の販売価格推移を認識することにより、上記特定企業の値引き状況等を把握することができ、当該分析データを参考として自己の販売戦略の策定に役立てることができる。分析データに基づく販売戦略の策定、言い換えれば分析データの活用方法は、利用者によってそれぞれ任意に実行される。したがって、提供を受けた分析データが同じであっても、利用者によって異なる販売戦略が策定されることも考えられる。

図２は、電子レシートサーバの購買情報記憶部２１のデータ構成を示す図である。購買情報記憶部２１は、各企業サーバＳａ～Ｓｎから受信したレシートデータを管理する。購買情報記憶部２１は、各企業サーバＳａ～Ｓｎからレシートデータを受信するたびに書き換えられる。購買情報記憶部２１に記憶されるレシートデータは、会員、レシートＮｏ、日付、企業、店舗、商品、および価格を示す各情報が対応付けられている。

会員の項目には、顧客を特定する情報、例えば会員コードが登録される。会員コードは、電子レシートサービスの会員コードである。レシートＮｏの項目には、レシートデータを特定する情報、例えばレシート番号が登録される。レシートＮｏは、取引を特定する情報ということができる。

日付の項目には、取引がなされた日付を示す情報が登録される。言い換えれば、日付の項目には、商品が販売された販売日を示す情報が登録される。企業の項目には、商品を販売した店舗を運営する企業を特定する情報、例えば企業コードが登録される。店舗の項目には、商品が販売された店舗を特定する情報、例えば店舗コードが登録される。

商品の項目には、販売された商品を特定する情報、例えば商品コードが登録される。登録される商品コードは、各企業で共通に用いられるものであって、例えばＪＡＮ（Japanese Article Number）コードである。価格の項目には、取引において販売された商品の価格、すなわち販売価格を示す情報が登録される。なお、１取引において１商品が複数個購入された場合、商品の項目には同じ商品コードが複数登録されるようになっている。したがって、購買情報記憶部２１は、１取引で購入された商品の個数も記憶しているということができる。

購買情報記憶部２１は、販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積されて記憶されるものである。また、レシートデータは購買データを含むものであるということができ、例えば１取引で複数の商品が購入された場合、レシートデータは複数の購買データを含むこととなる。

次に、分析データ提供装置３について詳細に説明する。図３は、分析データ提供装置３の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。分析データ提供装置３は、制御部３０と、メモリ部３１と、表示部３２と、操作部３３と、通信部３４と、を備えている。制御部３０、メモリ部３１、表示部３２、操作部３３、および通信部３４は、バス３５等を介して互いに接続されている。

制御部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３を備えたコンピュータで構成されている。ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、互いにバス３５を介して接続されている。

ＣＰＵ３０１は分析データ提供装置３の全体の動作を制御する。ＲＯＭ３０２は、ＣＰＵ３０１の駆動に用いられるプログラムなどの各種プログラムや各種データを記憶する。ＲＡＭ３０３は、抽出データ記憶部３０４を備える。抽出データ記憶部３０４は、後述する制御部３０による分析データ出力処理時に電子レシートサーバ２から取得した購買データを記憶する。具体的には、抽出データ記憶部３０４は、電子レシートサーバ２の購買情報記憶部２１から、指定された企業、商品、販売期間によって絞り込まれた購買データ（以下、「抽出データ」ともいう）を記憶する。また、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用され、ＲＯＭ３０２やメモリ部３１に記憶された各種プログラムや各種データを展開する。制御部３０は、ＣＰＵ３０１がＲＯＭ３０２や、メモリ部３１に記憶されＲＡＭ３０３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、分析データ提供装置３の各種制御処理を実行する。

メモリ部３１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶媒体で構成されており、電源を遮断しても記憶内容を維持する。メモリ部３１は、制御プログラム３１１および分析データ管理ファイル３１２を記憶する。

制御プログラム３１１は、後述する分析データ出力処理を実行させるための制御プログラムなどである。

分析データ管理ファイル３１２は、分析データ提供装置３が出力した分析データを管理するファイルである。分析データは、特定の企業における特定の商品の購買情報に関するデータである。分析データ管理ファイル３１２は、分析データ提供装置３が分析データを出力するたびに更新される。図４は、分析データ管理ファイル３１２のデータ構成を示す図である。分析データ管理ファイル３１２に登録される各データは、Ｎｏ、企業、商品、分析データを示す各情報が対応付けられている。

Ｎｏの項目には、分析データを特定するデータ番号が登録される。企業の項目には、分析データの対象企業を特定する企業コードが登録される。商品の項目には、分析データの対象商品を特定する商品コードが登録される。分析データの項目には、特定の企業における特定の商品の購買情報に関する分析データが登録される。分析データ提供装置３は、会員端末５からの要求に応じて、分析データ管理ファイル３１２に記憶された分析データを適宜会員端末５に出力することができる。あるいは、分析データ提供装置３は、分析データ管理ファイル３１２に記憶された分析データを適宜表示部３２に表示させることができる。

図３に戻って分析データ提供装置３のハードウェア構成について説明する。

表示部３２は、例えば液晶パネルで構成されており、各種情報を表示する。表示部３２は、例えば分析データ管理ファイル３１２に記憶された分析データを表示する。また、表示部３２は、電子レシートサーバ２の購買情報記憶部２１の購買データを絞り込むための条件（以下、「抽出条件」ともいう）を入力するための入力画面を表示する。

操作部３３は、制御部３０に情報を入力するためのもので、キーボード、タッチパネル、マウスなどで構成される。操作部３３は、例えば、購買情報記憶部２１における購買データの抽出条件を入力する。

通信部３４は、電子レシートサーバ２、利用者の会員端末５などの外部装置と通信するためのインターフェイスである。制御部３０は、通信部３４を介して外部装置と接続されることで、外部装置と情報（データ）の送受信が可能となる。

続いて、分析データ提供装置３の機能構成について説明する。図５は、分析データ提供装置３の主たる機能構成の一例を示すブロック図である。制御部３０は、ＣＰＵ３０１がＲＯＭ３０２やメモリ部３１に記憶された制御プログラム３１１にしたがって動作することで、入力手段３００１、取得手段３００２、設定手段３００３、選定手段３００４、生成手段３００５、および出力手段３００６として機能する。なお、これら各機能を専用回路等のハードウェアで構成してもよい。

入力手段３００１には、操作部３３の操作に基づく各種情報が入力される。例えば、入力手段３００１には、電子レシートサーバ２の購買情報記憶部２１における購買データの抽出条件が入力される。抽出条件は、指定された企業（以下、「指定企業」ともいう）、および指定された商品（以下、「指定商品」ともいう）を含む。本実施形態においては、指定された販売日の期間（以下、「指定期間」ともいう）も抽出条件となっている。

したがって、入力手段３００１には、抽出条件として、指定企業の企業コード、指定商品の商品コード、および指定期間を特定する情報が入力される。なお、入力手段３００１には、会員端末５から受信した抽出条件が入力されてもよい。

取得手段３００２は、販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積された購買情報記憶部２１から、指定された企業および指定された商品によって絞り込まれた購買データを取得する。本実施形態においては、取得手段３００２は、指定期間でさらに絞り込まれた購買データを取得する。

具体的には、取得手段３００２は、購買情報記憶部２１に蓄積された購買データのうち、入力手段３００１に入力された抽出条件に合致する購買データを取得する。より詳細には、取得手段３００２は、入力手段３００１に入力された企業コードで特定される指定企業が運営する店舗に係る購買データ、かつ、入力手段３００１に入力された商品コードで特定される指定商品に係る購買データ、かつ、入力手段３００１に入力された期間を示す情報で特定される指定期間に係る購買データを、抽出データとして購買情報記憶部２１から取得する。取得手段３００２が取得した抽出データは、抽出データ記憶部３０４に記憶される。

本実施形態では、取得手段３００２は、レシート情報を管理する電子レシートサーバ２から抽出データを取得しているがこれに限らない。例えば、レシート情報とは別に購買データを記憶する記憶部を備えた装置から抽出データを取得してもよい。また、分析データ提供装置３のメモリ部３１に購買データを記憶し、取得手段３００２がメモリ部３１から抽出データを取得してもよい。

設定手段３００３は、取得手段３００２が取得した購買データを店舗毎に分類した店舗別購買データに基づいて、指定された商品の価格代表値Ｐを店舗毎に設定する。具体的には、設定手段３００３は、取得手段３００２が取得した抽出データを店舗コード毎に分類して店舗別購買データを生成する。そして、設定手段３００３は、各店舗別購買データにおいて指定商品の価格代表値Ｐを設定する。

価格代表値Ｐは、各店舗における指定商品の基準価格ということができるものであって、本実施形態では、店舗別購買データにおいて、販売された回数が最も多い指定商品の価格である。言い換えれば、価格代表値Ｐは、指定商品の販売価格のうち、最も個数が売れた価格としている。なお、価格代表値Ｐは、店舗別購買データにおいて、販売された日数が最も多い指定商品の価格とすることもできる。価格代表値Ｐの設定は、分析データ提供装置３を管理して分析データ提供サービスを行う事業者、あるいは分析データ提供サービスの利用者によって任意に設定することができる。

選定手段３００４は、設定手段３００３が設定した価格代表値Ｐが同一の店舗を選定する。言い換えれば、選定手段３００４は、設定手段３００３が生成した店舗別購買データを、設定された価格代表値Ｐ毎に分類する。

生成手段３００５は、選定手段３００４が選定した店舗の店舗別購買データを統合して分析データを生成する。具体的には、生成手段３００５は、価格代表値Ｐが同一の店舗の店舗別購買データを統合して分析データを生成する。

また、生成手段３００５は、分析データをグラフにするなど可視化して表示データを生成する。例えば、生成手段３００５は、価格代表値Ｐが同一の店舗の店舗別購買データを統合した分析データを加工して、指定商品の日毎の価格推移を示すグラフとした表示データを生成する。分析データの加工、言い換えれば分析データの見せ方は任意に行うことができ、当該分析データの内容検討に適したものを表示データとすることができる。生成された表示データも分析データの一例である。

一般的に商品の価格は、地域間、企業間、店舗間で異なる場合が多く、単に購買データ全体を見ただけでは、市場においてどの価格が基準価格（通常の販売価格）で、どの価格が値引きされた価格なのかの判断が困難である。特定企業に絞って購買データを見ても、地域間、店舗間で商品の価格設定が異なることが多いため、同様に、どの価格が基準価格で、どの価格が値引きされた価格なのかの判断が困難である。

一方、一店舗の購買データのみに着目することで、当該店舗における商品の販売価格の推移を把握する試みも行われているが、一店舗の購買データでは指定商品が購入されない日などもあり、充分な購買データが得られない。結果として、やはり、どの価格が基準価格で、どの価格が値引きされた価格なのかの判断が困難である。このため、他社における特売日の設定や特売価格の設定の仕方を把握することが困難であった。

これに対し、本実施形態の分析データ提供装置３は、特定企業の特定商品に係る購買データについて、店舗毎に基準価格となる価格代表値Ｐを設定し、価格代表値Ｐが同一の店舗の店舗別購買データを統合して分析データを生成する。すなわち、指定企業の購買データを基準価格毎にグループ分けしたものを分析データとして生成する。基準価格毎にグループ分けされた購買データは、店舗別データを複数統合したものであるので、データ数も充分に確保することができる。

このため、生成された分析データによって、指定企業の指定商品について、各基準価格に対する価格推移を的確に把握することができる。したがって、指定企業が指定商品について、どのようなタイミングで、どの程度値引きしているか等を基準価格毎に把握することが可能となる。

出力手段３００６は、生成手段３００５が生成した分析データを出力する。例えば、出力手段３００６は、生成手段３００５が生成した表示データを表示部３２に出力する。表示部３２は表示データを表示することができる。また、出力手段３００６は、生成手段３００５が生成した表示データを会員端末５に出力する。出力手段３００６は、別途設けられたＷｅｂサーバに表示データを出力してもよい。この場合、出力手段３００６は、表示データが公開されるＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を会員端末５に送信する。Ｗｅｂブラウザを実装してなる会員端末５は、受信したＵＲＬを指定することにより、Ｗｅｂ上に公開された表示データをダウンロードしてＷｅｂブラウザで閲覧することができる。

さらに、出力手段３００６は、入力手段３００１に入力された購買情報記憶部２１における購買データの抽出条件を電子レシートサーバ２に出力する。具体的には、出力手段３００６は、入力手段３００１に入力された指定企業の企業コード、指定商品の商品コード、および販売日の期間を指定するための情報を電子レシートサーバ２に出力する。

次に、上記構成の分析データ提供装置３が実行する分析データ出力処理について説明する。図６は、分析データ提供装置３の制御部３０による分析データ出力処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すフローチャートは、分析データ提供装置３が実行する分析データ出力方法の流れを示すものであるということができる。

制御部３０は、入力手段３００１に抽出条件が入力されたか否かを判断し（ステップＳ１）、入力されなければステップＳ１の処理に戻り待機する。抽出条件が入力されると（ステップＳ１のＹ）、出力手段３００６は、入力された抽出条件を電子レシートサーバ２に出力する（ステップＳ２）。

抽出条件は、指定企業、指定商品、および指定期間である。したがって、出力手段３００６は、指定企業の企業コード、指定商品の商品コード、および指定期間を示す情報を電子レシートサーバ２に出力する。

電子レシートサーバ２は、出力手段３００６が出力した抽出条件を受信する。そして、電子レシートサーバ２は、受信した抽出条件に基づいて、購買情報記憶部２１の購買データを絞り込み、抽出条件に合致する抽出データを抽出する。電子レシートサーバ２は、抽出した抽出データを分析データ提供装置３に出力する。

取得手段３００２は、電子レシートサーバ２が出力した抽出データである購買データを取得する（ステップＳ３）。なお、メモリ部３１あるいは電子レシートサーバ２とは異なるサーバ装置に購買情報記憶部２１を設け、取得手段３００２は当該購買情報記憶部２１から抽出データを取得するようにしてもよい。

続いて、設定手段３００３は、店舗別購買データを生成する（ステップＳ４）。具体的には、設定手段３００３は、取得手段３００２が取得した抽出データを、店舗コードをキーとして分類し、複数の店舗別購買データを生成する。

図７は、店舗別購買データをグラフ化した図である。図７に示す店舗別購買データは、指定商品「Ａ」、指定企業「Ｂ」、指定期間「８／１～１０／３１」を抽出条件として購買情報記憶部２１から抽出した購買データのうち、店舗「Ｃ」に係る購買データである。図７において、縦軸は価格、横軸は日付を示し、プロットされた点は対応する日付の販売価格を示している。設定手段３００３は、抽出データに含まれる店舗コードの数だけ店舗別購買データを生成する。

さらに、設定手段３００３は、各店舗の店舗別購買データから各店舗における指定商品の価格代表値Ｐを設定する（ステップＳ５）。本実施形態では、店舗別購買データにおいて、販売された回数が最も多い指定商品の価格を価格代表値Ｐに設定する。上記店舗別購買データにおいては、商品Ａが販売された回数が最も多い価格は１６０円であり、設定手段３００３は価格代表値Ｐを１６０円に設定する。なお、図７は、商品Ａの販売回数（販売個数）を示すものではないので、商品Ａが販売された回数が最も多い価格が１６０円であることを示してはいない。一方、上記店舗別データにおいて、価格代表値Ｐを、商品Ａが販売された日数が最も多い価格に設定する場合、図７でプロット数が最も多い価格が価格代表値Ｐとなる。この場合、図７から明らかなように、価格代表値Ｐは同じく１６０円となる。

図６のフローチャートの説明に戻る。設定手段３００３が店舗別購買データそれぞれの価格代表値Ｐを設定した後、選定手段３００４は、価格代表値Ｐが同一の店舗を選定する（ステップＳ６）。言い換えると、選定手段３００４は、複数の店舗別購買データを価格代表値Ｐが同一のグループに分類する。

そして、生成手段３００５は、選定した店舗の店舗別購買データを結合する（ステップＳ７）。言い換えると、生成手段３００５は、同一グループに分類された店舗別購買データを結合して分析データを生成する。続いて、生成手段３００５は、分析データに基づいて表示データを生成する（ステップＳ８）。

図８は、分析データの生成方法を示す図である。図８に示すように、生成手段３００５は、価格代表値Ｐが１６０円である店舗Ｃ、店舗Ｄ、・・・など複数（例では４４）の店舗の店舗別データ購買データを結合する。そして、生成手段３００５は、分析データを生成し、例えば図８に示すようにグラフ化した表示データを生成する。

続いて、出力手段３００６は、生成手段３００５が生成した表示データを出力する（ステップＳ９）。出力手段３００６が表示データを出力する出力先の設定は任意であり、表示部３２や会員端末５などに出力することができる。また、出力手段３００６は、必ずしも生成手段３００５が生成した表示データを出力しなくてもよい。例えば、図８に示す表示データは、分析データの提供を受けた会員端末５によって生成されてもよい。

そして、出力手段３００６による表示データの出力を終えると、制御部３０は、分析データ出力処理を終了する。

図９～図１１は、生成された表示データの例を示すものである。図９に示す分析データは、期間「８／１～１０／３１」における商品「ＡＡ」の価格代表値Ｐが「１７０円」である企業「Ｘ」の複数の店舗の購買データとなっている。

図９に示す分析データの提供を受けた利用者は、商品ＡＡの価格代表値が１７０円である企業Ｘの店舗の価格推移を把握することができる。利用者は、企業Ｘの店舗では、商品ＡＡを概ね週１回程度値引きしていて、値引き率が１割あるいは２割程度であることを把握することができる。

利用者が企業Ｘの競業企業である場合、利用者は、分析データを基に売上を拡大するための販売戦略を策定することができる。例えば、利用者は、企業Ｘの店舗が商品ＡＡを値引き販売すると予想される日とは別の日に商品ＡＡを値引き販売する計画を立案することができる。また、利用者は企業Ｘの店舗が商品ＡＡを値引き販売すると予想される日に、企業Ｘの店舗の価格より低い価格で商品ＡＡの値引き販売を行うことを立案することができる。

図１０に示す分析データは、期間「８／１～１０／３１」における商品「ＢＢ」の価格代表値Ｐが「７５円」である企業「Ｙ」の複数の店舗の購買データとなっている。なお、本実施形態では、上述したとおり、販売された回数が最も多い価格を価格代表値Ｐとしているので、商品ＢＢの価格代表値Ｐは図１０のグラフにおいて最もプロット数の多い９８円でなく７５円となっている。

図１０に示す分析データの提供を受けた利用者は、企業Ｙの店舗が商品ＢＢを定期的に繰り返して値引き販売していることを把握することができる。具体的には、利用者は、企業Ｙの店舗では商品ＢＢを概ね１週間のうち５日間を９８円で販売し残りの２日間を７５円で販売していることを把握できる。これにより、企業Ｙの店舗では、商品ＢＢを週１回仕入れて賞味期限が近づくと値引き販売し、しかも値引き販売のときに商品ＢＢが多く売れていることを推測することができる。

利用者が商品ＢＢのメーカである場合、利用者は、分析データを基に新規顧客を獲得するための顧客に対する提案を立案することができる。例えば、利用者は、企業Ｙに対して商品ＢＢの１回あたりの仕入れ個数を減らして週２回の仕入れとすることで、値引き販売する数を減らすことを提案することができる。

図１１に示す分析データは、期間「８／１～１０／３１」における商品「ＣＣ」の価格代表値Ｐが「９８円」である企業「Ｚ」の複数の店舗の購買データとなっている。

図１１に示す分析データの提供を受けた利用者は、企業Ｚの店舗が商品ＣＣを特定期間に集中して値引き販売していることを把握することができる。

利用者が企業Ｚの競業企業である場合、利用者は、分析データを基に集客するための販売戦略を策定することができる。例えば、利用者は、企業Ｚの店舗が商品ＣＣを値引き販売すると予想される日に、商品ＣＣの類似商品について値引き販売を行うことを立案することができる。

なお、上記した分析データの活用方法はあくまで一例であり、利用者は分析データ提供装置が提供する分析データを任意の活用方法で活用することができる。

以上説明したとおり、本実施形態の分析データ提供装置３は、販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積された購買情報記憶部２１から、指定された企業および商品によって絞り込まれた購買データを取得する取得手段３００２と、取得手段３００２が取得した購買データを店舗毎に分類した店舗別購買データに基づいて、前記指定された商品の価格代表値Ｐを店舗毎に設定する設定手段３００３と、設定手段３００３が設定した価格代表値Ｐが同一の店舗を選定する選定手段３００４と、選定手段３００４が選定した店舗の店舗別購買データを統合して分析データを生成する生成手段３００５と、生成手段３００５が生成した分析データを出力する出力手段３００６と、を備える。

これにより、分析データ提供装置３は、購買データを用いて、商品の販売基準値を設定し、設定した販売基準値に対する価格推移を示す分析データを生成することができる。このため、分析データ提供装置３は、販売戦略の策定等に役立つ有用な情報を利用者に対して提供することができる。

また、本実施形態の分析データ提供装置３の生成手段３００５は、日毎の価格推移を示す表示データを生成することができる。

これにより、分析データ提供装置３は、価格推移を見やすくすることで、より有用な情報を利用者に提供することができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、これら実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。

なお、上記実施形態において、分析データ提供装置３および会員端末５で実行される制御プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。また、分析データ提供装置３および会員端末５で実行される上記制御プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良く、さらには、インターネット等のネットワーク経由で提供するように構成しても良い。

３ 分析データ提供装置（情報処理装置）
２１ 購買情報記憶部
３００２ 取得手段
３００３ 設定手段
３００４ 選定手段
３００５ 生成手段
３００６ 出力手段

特開２０２０－１９１１２７号公報

Claims (6)

1. 販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積された購買情報記憶部から、自装置に入力された企業及び商品の条件に合致する購買データを取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得した購買データを店舗毎に分類した店舗別購買データに基づいて、当該店舗別購買データにおいて販売回数が最も多い価格又は販売日数が最も多い価格を、当該店舗別購買データに含まれる商品の価格代表値として店舗毎に設定する設定手段と、
   前記設定手段が設定した価格代表値が同一の店舗を選定する選定手段と、
   前記選定手段が選定した店舗の店舗別購買データを価格代表値毎に結合して特定の企業における特定の商品の購買情報に関する分析データとして生成する生成手段と、
   前記生成手段が生成した前記分析データを出力する出力手段と、
   を備えた情報処理装置。
2. 前記価格代表値は、前記店舗別購買データにおいて販売された回数が最も多い価格である、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記購買データは商品の販売日も対応付けられたデータであって、
   前記価格代表値は、前記店舗別購買データにおいて販売された日数が最も多い価格である、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記生成手段は、前記分析データに基づき、前記店舗別購買データに含まれる商品の日毎の価格推移を可視化した表示データを生成する、
   請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 情報処理装置が実行する分析データ出力方法であって、
   販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積された購買情報記憶部から、自装置に入力された企業及び商品の条件に合致する購買データを取得する取得ステップと、
   前記取得ステップで取得された購買データを店舗毎に分類した店舗別購買データに基づいて、当該店舗別購買データにおいて販売回数が最も多い価格又は販売日数が最も多い価格を、当該店舗別購買データに含まれる商品の価格代表値として店舗毎に設定する設定ステップと、
   前記設定ステップで設定された価格代表値が同一の店舗を選定する選定ステップと、
   前記選定ステップで選定された店舗の店舗別購買データを価格代表値毎に結合して特定の企業における特定の商品の購買情報に関する分析データとして生成する生成ステップと、
   前記生成ステップで生成された前記分析データを出力する出力ステップと、
   を含む分析データ出力方法。
6. 情報処理装置をコンピュータで制御するためのプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   販売された商品と、当該商品の販売価格と、当該商品が販売された店舗と、当該店舗を運営する企業と、当該商品が販売された販売日と、を対応付けた購買データが蓄積された購買情報記憶部から、自装置に入力された企業及び商品の条件に合致する購買データを取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得した購買データを店舗毎に分類した店舗別購買データに基づいて、当該店舗別購買データにおいて販売回数が最も多い価格又は販売日数が最も多い価格を、当該店舗別購買データに含まれる商品の価格代表値として店舗毎に設定する設定手段と、
   前記設定手段が設定した価格代表値が同一の店舗を選定する選定手段と、
   前記選定手段が選定した店舗の店舗別購買データを価格代表値毎に結合して特定の企業における特定の商品の購買情報に関する分析データとして生成する生成手段と、
   前記生成手段が生成した前記分析データを出力する出力手段と、
   して機能させるプログラム。