JPH06243332A - 自動販売機管理システム - Google Patents
自動販売機管理システムInfo
- Publication number
- JPH06243332A JPH06243332A JP5125493A JP5125493A JPH06243332A JP H06243332 A JPH06243332 A JP H06243332A JP 5125493 A JP5125493 A JP 5125493A JP 5125493 A JP5125493 A JP 5125493A JP H06243332 A JPH06243332 A JP H06243332A
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- JP
- Japan
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- vending machine
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- automatic vending
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- Control Of Vending Devices And Auxiliary Devices For Vending Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 自動販売機の売切を発生させずに配送回数を
減少させるようにして（１回の配送でより多くの商品を
補給できるようにして）、配送効率を向上させる。 【構成】 所定の自動販売機につき、自動販売機内の最
大在庫数ａを計算する手段（ステップＳ１）と、直近一
定期間の販売数の平均値μを計算する手段（ステップＳ
２）と、直近一定期間の販売数の標準偏差値σを計算す
る手段（ステップＳ３）と、最小在庫率の商品について
の最大在庫数ａA および在庫数ｂA を取得する手段（ス
テップＳ４）と、ｂA ／ａA と２（μ＋σ）／ａとを比
較し、ｂA／ａA ≦２（μ＋σ）／ａの場合に商品の配
送が必要な自動販売機であると判断する手段（ステップ
Ｓ５，Ｓ６）とを備える。
減少させるようにして（１回の配送でより多くの商品を
補給できるようにして）、配送効率を向上させる。 【構成】 所定の自動販売機につき、自動販売機内の最
大在庫数ａを計算する手段（ステップＳ１）と、直近一
定期間の販売数の平均値μを計算する手段（ステップＳ
２）と、直近一定期間の販売数の標準偏差値σを計算す
る手段（ステップＳ３）と、最小在庫率の商品について
の最大在庫数ａA および在庫数ｂA を取得する手段（ス
テップＳ４）と、ｂA ／ａA と２（μ＋σ）／ａとを比
較し、ｂA／ａA ≦２（μ＋σ）／ａの場合に商品の配
送が必要な自動販売機であると判断する手段（ステップ
Ｓ５，Ｓ６）とを備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は自動販売機管理システム
に関し、特に、商品の配送の効率を高めるために配送の
要否を判定できるようにした技術に関するものである。
に関し、特に、商品の配送の効率を高めるために配送の
要否を判定できるようにした技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】自動販売機では商品が売切とならないよ
うに、ルートマンと呼ばれる作業員により商品の配送お
よび補充が行われる。
うに、ルートマンと呼ばれる作業員により商品の配送お
よび補充が行われる。
【０００３】なお、最近では無線テレメータ技術を用
い、隔たって配置された多数の自動販売機の在庫状態を
センタ側で把握し、ルートマンによる配送コストを低減
可能としたシステムが提供されるに到っている。
い、隔たって配置された多数の自動販売機の在庫状態を
センタ側で把握し、ルートマンによる配送コストを低減
可能としたシステムが提供されるに到っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、従来は、各
自動販売機から得られた販売数，在庫数等のデータから
商品の配送が必要な自動販売機を自動的に特定する方式
が存在せず、販売数の多い自動販売機に対する配送の周
期を単に短くしたり、一定の下限値を切った商品が存在
する自動販売機を配送対象としたりといった方法によっ
て、実際の配送をスケジューリングしていた。
自動販売機から得られた販売数，在庫数等のデータから
商品の配送が必要な自動販売機を自動的に特定する方式
が存在せず、販売数の多い自動販売機に対する配送の周
期を単に短くしたり、一定の下限値を切った商品が存在
する自動販売機を配送対象としたりといった方法によっ
て、実際の配送をスケジューリングしていた。
【０００５】すなわち、自動販売機では、 機種により商品の格納本数が異なる。 売れる商品は複数のコラムで販売される。 売切とならないための在庫の限界値は、１日当たりの
販売数によって変化する。 季節によって販売数は大きく変化（日本では、夏期は
冬季よりも約１．５倍程度となる。）する。 等の特殊性を有しているが、従来はこれらを充分に考慮
した配送の要否決定が行われておらず、充分な効率化が
図れないという欠点があった。
販売数によって変化する。 季節によって販売数は大きく変化（日本では、夏期は
冬季よりも約１．５倍程度となる。）する。 等の特殊性を有しているが、従来はこれらを充分に考慮
した配送の要否決定が行われておらず、充分な効率化が
図れないという欠点があった。
【０００６】本発明は上記の点に鑑み提案されたもので
あり、その目的とするところは、自動販売機の売切を発
生させずに配送回数を減少させることができ（１回の配
送でより多くの商品を補給することができ）、配送効率
を向上させることのできる自動販売機管理システムを提
供することにある。
あり、その目的とするところは、自動販売機の売切を発
生させずに配送回数を減少させることができ（１回の配
送でより多くの商品を補給することができ）、配送効率
を向上させることのできる自動販売機管理システムを提
供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するため、自動販売機内の最大在庫数ａを計算する手
段と、直近一定期間の販売数の平均値μを計算する手段
と、直近一定期間の販売数の標準偏差値σを計算する手
段と、最小在庫率の商品についての最大在庫数ａA およ
び在庫数ｂA を取得する手段と、ｂA ／ａA と２（μ＋
σ）／ａとを比較し、ｂA ／ａA ≦２（μ＋σ）／ａの
場合に商品の配送が必要な自動販売機であると判断する
手段とを備えるようにしている。
成するため、自動販売機内の最大在庫数ａを計算する手
段と、直近一定期間の販売数の平均値μを計算する手段
と、直近一定期間の販売数の標準偏差値σを計算する手
段と、最小在庫率の商品についての最大在庫数ａA およ
び在庫数ｂA を取得する手段と、ｂA ／ａA と２（μ＋
σ）／ａとを比較し、ｂA ／ａA ≦２（μ＋σ）／ａの
場合に商品の配送が必要な自動販売機であると判断する
手段とを備えるようにしている。
【０００８】また、直近一定期間には、休日もしくは販
売数が０の日を含めないようにすることにより、精度を
高めることもできる。
売数が０の日を含めないようにすることにより、精度を
高めることもできる。
【０００９】
【作用】本発明の自動販売機管理システムにあっては、
所定の自動販売機につき、最大在庫数ａを計算し、直近
一定期間の販売数の平均値μを計算し、直近一定期間の
販売数の標準偏差値σを計算し、最小在庫率の商品につ
いての最大在庫数ａA および在庫数ｂA を取得し、ｂA
／ａA と２（μ＋σ）／ａとを比較することにより、ｂ
A ／ａA ≦２（μ＋σ）／ａの場合に商品の配送が必要
な自動販売機であると判断する。
所定の自動販売機につき、最大在庫数ａを計算し、直近
一定期間の販売数の平均値μを計算し、直近一定期間の
販売数の標準偏差値σを計算し、最小在庫率の商品につ
いての最大在庫数ａA および在庫数ｂA を取得し、ｂA
／ａA と２（μ＋σ）／ａとを比較することにより、ｂ
A ／ａA ≦２（μ＋σ）／ａの場合に商品の配送が必要
な自動販売機であると判断する。
【００１０】
【実施例】以下、本発明の実施例につき、図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１１】図１は本発明の自動販売機管理システムの
一実施例を示すネットワーク構成図である。
一実施例を示すネットワーク構成図である。
【００１２】図１において、自動販売機１１〜１ｎは無
線の送受信機能を有しており、無線基地局３を介して計
算センタ５からのポーリングにより販売数等の所定のデ
ータを返送するようになっている。また、自動販売機２
１〜２ｍは有線ネットワーク４を介して計算センタ５か
らのポーリングにより所定のデータを返送するようにな
っている。なお、有線によるデータ収集経路を設けてい
るのは、地下の施設やビル構内等に配置された自動販売
機からは無線によりデータを収集できないからである。
線の送受信機能を有しており、無線基地局３を介して計
算センタ５からのポーリングにより販売数等の所定のデ
ータを返送するようになっている。また、自動販売機２
１〜２ｍは有線ネットワーク４を介して計算センタ５か
らのポーリングにより所定のデータを返送するようにな
っている。なお、有線によるデータ収集経路を設けてい
るのは、地下の施設やビル構内等に配置された自動販売
機からは無線によりデータを収集できないからである。
【００１３】図２は各自動販売機１１〜１ｎ，２１〜２
ｍに対する配送要否判定の処理を示すフローチャートで
ある。なお、これらの処理は必要な収集データに基づい
て計算センタ５において行ってもよいし、個々の自動販
売機内において行ってもよい。個々の自動販売機内にお
いて配送要否判定を行う場合は、図３に示すように、各
種センサから得た最大在庫数，在庫数，販売数と、バー
コードリーダ等の入力装置から得た商品番号とから、マ
イクロプロセッサ６により情報処理を行い、配送の要否
を決定する。この場合には、計算センタ５側の負担が軽
減できる利点がある。
ｍに対する配送要否判定の処理を示すフローチャートで
ある。なお、これらの処理は必要な収集データに基づい
て計算センタ５において行ってもよいし、個々の自動販
売機内において行ってもよい。個々の自動販売機内にお
いて配送要否判定を行う場合は、図３に示すように、各
種センサから得た最大在庫数，在庫数，販売数と、バー
コードリーダ等の入力装置から得た商品番号とから、マ
イクロプロセッサ６により情報処理を行い、配送の要否
を決定する。この場合には、計算センタ５側の負担が軽
減できる利点がある。
【００１４】また、自動販売機において最大在庫数，在
庫数，販売数を取得するための構成例を図４に示す。す
なわち、商品１０を格納するコラム７毎に上部センサ８
および下部センサ９を設け、コラム７を空にしてリセッ
トした後に商品を満杯まで投入した際の上部センサ８の
通過検出回数が最大在庫数となり、その後の下部センサ
９の通過検出回数が販売数となり、最大在庫数から販売
数を引いた値が在庫数となる。
庫数，販売数を取得するための構成例を図４に示す。す
なわち、商品１０を格納するコラム７毎に上部センサ８
および下部センサ９を設け、コラム７を空にしてリセッ
トした後に商品を満杯まで投入した際の上部センサ８の
通過検出回数が最大在庫数となり、その後の下部センサ
９の通過検出回数が販売数となり、最大在庫数から販売
数を引いた値が在庫数となる。
【００１５】以下、図２のフローチャートに沿って配送
要否判定の処理を説明する。
要否判定の処理を説明する。
【００１６】先ず、ある自動販売機について、その自動
販売機内の最大在庫数ａを計算する（ステップＳ１）。
図５は自動販売機内の各コラムの状態の例を示したもの
であり、各コラムの最大在庫数ａi の総和をとることに
より、最大在庫数ａを求めることができる。なお、隣接
するコラムの最大在庫数が階段状になっているのは、商
品の投入口が自動販売機の前面に設けられ、投入口と各
コラムとを接続する経路のスペースのために前側に配置
されたコラムの高さが制限されるからである。
販売機内の最大在庫数ａを計算する（ステップＳ１）。
図５は自動販売機内の各コラムの状態の例を示したもの
であり、各コラムの最大在庫数ａi の総和をとることに
より、最大在庫数ａを求めることができる。なお、隣接
するコラムの最大在庫数が階段状になっているのは、商
品の投入口が自動販売機の前面に設けられ、投入口と各
コラムとを接続する経路のスペースのために前側に配置
されたコラムの高さが制限されるからである。
【００１７】次いで、図２において、直近一定期間の販
売数の平均値μを計算する（ステップＳ２）。例えば、
過去３０日の各日における販売数ｃ（＝Σｃi ）の平均
をとることによりμを得る。なお、オフィス等に設置さ
れた自動販売機にあっては、土曜日，日曜日，祝日等の
休日には販売数が０となり、これらを考慮しないと平均
値が下がり、後述する標準偏差値は大きくなってしまっ
て、予測が正確でなくなるため、これらを計算から除外
するのが望ましい。具体的な手法としては、カレンダー
情報に基づいて休日を除外してもよいが、単に販売数が
０の日を除外するようにしてもよい。
売数の平均値μを計算する（ステップＳ２）。例えば、
過去３０日の各日における販売数ｃ（＝Σｃi ）の平均
をとることによりμを得る。なお、オフィス等に設置さ
れた自動販売機にあっては、土曜日，日曜日，祝日等の
休日には販売数が０となり、これらを考慮しないと平均
値が下がり、後述する標準偏差値は大きくなってしまっ
て、予測が正確でなくなるため、これらを計算から除外
するのが望ましい。具体的な手法としては、カレンダー
情報に基づいて休日を除外してもよいが、単に販売数が
０の日を除外するようにしてもよい。
【００１８】次いで、直近一定期間の販売数の標準偏差
値σを計算する（ステップＳ３）。例えば、平均と同じ
過去３０日の各日における販売数ｃの二乗の総和から平
均値μの二乗を引き、その平方根をとることによりσを
得る。
値σを計算する（ステップＳ３）。例えば、平均と同じ
過去３０日の各日における販売数ｃの二乗の総和から平
均値μの二乗を引き、その平方根をとることによりσを
得る。
【００１９】次いで、最小在庫率の商品、すなわち最も
売れている商品についての最大在庫数ａA および在庫数
ｂA を取得する（ステップＳ４）。
売れている商品についての最大在庫数ａA および在庫数
ｂA を取得する（ステップＳ４）。
【００２０】次いで、ｂA ／ａA と２（μ＋σ）／ａと
を比較する（ステップＳ５）。ここで、右辺は現時点か
ら２日以内に売れると予想される商品の割合を示してお
り、左辺は最も残りが少ない商品の在庫の割合を示して
いる。すなわち、最終データの次の日（計算の当日）に
おける販売数は、図６に示すように、μ＋σより小さい
値となる確率が９５パーセントであることが統計数学の
原理から明らかであり、これを自動販売機の最大在庫数
ａで割ったものが当日に売れる商品の割合となる。な
お、「２」を掛けているのは、１日分の多めの販売予想
数（μ＋σ）／ａだけでは現時点から次回翌日の計測時
までに売切が発生する確率が高いため、配送までに売切
を発生させないためである。
を比較する（ステップＳ５）。ここで、右辺は現時点か
ら２日以内に売れると予想される商品の割合を示してお
り、左辺は最も残りが少ない商品の在庫の割合を示して
いる。すなわち、最終データの次の日（計算の当日）に
おける販売数は、図６に示すように、μ＋σより小さい
値となる確率が９５パーセントであることが統計数学の
原理から明らかであり、これを自動販売機の最大在庫数
ａで割ったものが当日に売れる商品の割合となる。な
お、「２」を掛けているのは、１日分の多めの販売予想
数（μ＋σ）／ａだけでは現時点から次回翌日の計測時
までに売切が発生する確率が高いため、配送までに売切
を発生させないためである。
【００２１】そして、上記の判断の結果、ｂA ／ａA ≦
２（μ＋σ）／ａの場合（ステップＳ５の右側）には、
商品の配送が必要な自動販売機であると断定する（ステ
ップＳ６）。すなわち、最も在庫が少なくなっている商
品の在庫は、２日以内に９５パーセントの確率で売れる
数よりも少なくなっているからである。
２（μ＋σ）／ａの場合（ステップＳ５の右側）には、
商品の配送が必要な自動販売機であると断定する（ステ
ップＳ６）。すなわち、最も在庫が少なくなっている商
品の在庫は、２日以内に９５パーセントの確率で売れる
数よりも少なくなっているからである。
【００２２】一方、ｂA ／ａA ＞２（μ＋σ）／ａの場
合（ステップＳ５の左側）には、商品の配送は必要でな
いと断定し（ステップＳ７）、続いて、何日後に配送す
る必要が生ずるかを計算する（ステップＳ８）。例え
ば、ｂA ／ａA が３（μ＋σ）／ａを越える場合には２
日後とし、４（μ＋σ）／ａを越える場合には３日後と
する。
合（ステップＳ５の左側）には、商品の配送は必要でな
いと断定し（ステップＳ７）、続いて、何日後に配送す
る必要が生ずるかを計算する（ステップＳ８）。例え
ば、ｂA ／ａA が３（μ＋σ）／ａを越える場合には２
日後とし、４（μ＋σ）／ａを越える場合には３日後と
する。
【００２３】このようにして、全ての自動販売機につい
ての配送の要否を取得した後、配送の必要のある自動販
売機をルートマンによる配送スケジュールに組み込む。
なお、ルートマンは土曜日，日曜日，祝日は休日となっ
ていることが多いため、配送予定日が休日となる場合に
は、その前に配送を行う必要がある。一方、配送のスケ
ジューリングにあっては、配送ルートが最短になるよう
に、地理的な配置も考慮される。
ての配送の要否を取得した後、配送の必要のある自動販
売機をルートマンによる配送スケジュールに組み込む。
なお、ルートマンは土曜日，日曜日，祝日は休日となっ
ていることが多いため、配送予定日が休日となる場合に
は、その前に配送を行う必要がある。一方、配送のスケ
ジューリングにあっては、配送ルートが最短になるよう
に、地理的な配置も考慮される。
【００２４】次に、図７は前述した平均値μ，標準偏差
値σを簡単に求めるための手法の例を示したものであ
る。なお、過去３０日間における平均値μ，標準偏差値
σを求める例であり、ｘは各日における販売数の総和で
ある。
値σを簡単に求めるための手法の例を示したものであ
る。なお、過去３０日間における平均値μ，標準偏差値
σを求める例であり、ｘは各日における販売数の総和で
ある。
【００２５】図７において、ｘ1 〜ｘ30について既に計
算された状態（ステップＳ１１）において、新たにｘ31
のデータが追加され、ｘ1 を削除する場合、その時点に
おけるＡ，Ｂの値に対してｘ1,ｘ31を用いた簡単な計算
を施す（ステップＳ１２，Ｓ１３）ことにより、計算を
容易に行うことができる。すなわち、Ａ，Ｂの値を次回
の計算時まで保持しておくことにより、μ，σの計算が
容易に行える。
算された状態（ステップＳ１１）において、新たにｘ31
のデータが追加され、ｘ1 を削除する場合、その時点に
おけるＡ，Ｂの値に対してｘ1,ｘ31を用いた簡単な計算
を施す（ステップＳ１２，Ｓ１３）ことにより、計算を
容易に行うことができる。すなわち、Ａ，Ｂの値を次回
の計算時まで保持しておくことにより、μ，σの計算が
容易に行える。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の自動販売
機管理システムにあっては、次のような効果がある。 統計的な原理を一部に利用しているため、正確な予測
計算が行え、売切を発生させない範囲で最小の配送回数
とすることができる。従って、配送コストを最小とする
ことができる。 商品の数を比率で把握しているため、自動販売機の機
種が異なったり、１つの商品を複数コラムで販売してい
る場合等であっても同じ基準で配送の要否を決定するこ
とができる。 実際の販売数から限界の在庫数を計算しているため、
販売数の大小にかかわらず適切な配送を行うことができ
る。 適当な期間における平均値，標準偏差値を利用してい
るため、季節による販売数の変化にも対応できる。
機管理システムにあっては、次のような効果がある。 統計的な原理を一部に利用しているため、正確な予測
計算が行え、売切を発生させない範囲で最小の配送回数
とすることができる。従って、配送コストを最小とする
ことができる。 商品の数を比率で把握しているため、自動販売機の機
種が異なったり、１つの商品を複数コラムで販売してい
る場合等であっても同じ基準で配送の要否を決定するこ
とができる。 実際の販売数から限界の在庫数を計算しているため、
販売数の大小にかかわらず適切な配送を行うことができ
る。 適当な期間における平均値，標準偏差値を利用してい
るため、季節による販売数の変化にも対応できる。
【図１】本発明の自動販売機管理システムの一実施例を
示すネットワーク構成図である。
示すネットワーク構成図である。
【図２】配送の要否を判定する処理を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】配送の要否を自動販売機側で判断する場合の構
成図である。
成図である。
【図４】自動販売機内に設けられたセンサの説明図であ
る。
る。
【図５】自動販売機内の各コラムの在庫等の説明図であ
る。
る。
【図６】１日の販売数を統計的に予測する原理を示す説
明図である。
明図である。
【図７】平均値および標準偏差値を簡易に計算する手法
を示す説明図である。
を示す説明図である。
１１〜１ｎ…自動販売機（無線機能有り） ２１〜２ｍ…自動販売機（無線機能無し） ３……………無線基地局 ４……………有線ネットワーク ５……………計算センタ ６……………マイクロプロセッサ ７……………コラム ８……………上部センサ ９……………下部センサ １０…………商品
Claims (2)
- 【請求項１】 自動販売機内の最大在庫数ａを計算する
手段と、 直近一定期間の販売数の平均値μを計算する手段と、 直近一定期間の販売数の標準偏差値σを計算する手段
と、 最小在庫率の商品についての最大在庫数ａA および在庫
数ｂA を取得する手段と、 ｂA ／ａA と２（μ＋σ）／ａとを比較し、ｂA ／ａA
≦２（μ＋σ）／ａの場合に商品の配送が必要な自動販
売機であると判断する手段とを備えたことを特徴とする
自動販売機管理システム。 - 【請求項２】 直近一定期間には、休日もしくは販売数
が０の日を含めないことを特徴とする請求項１記載の自
動販売機管理システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5051254A JP2520837B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 自動販売機管理システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5051254A JP2520837B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 自動販売機管理システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06243332A true JPH06243332A (ja) | 1994-09-02 |
| JP2520837B2 JP2520837B2 (ja) | 1996-07-31 |
Family
ID=12881818
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5051254A Expired - Fee Related JP2520837B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 自動販売機管理システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2520837B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997040476A1 (fr) * | 1996-04-19 | 1997-10-30 | Fuji Electric Co., Ltd. | Machine de vente automatique |
| JP2002251655A (ja) * | 2001-02-26 | 2002-09-06 | Matsushita Refrig Co Ltd | 自動販売機の制御装置 |
| JP2003036464A (ja) * | 2001-07-24 | 2003-02-07 | Nagase & Co Ltd | 自動販売機における商品の収容数を維持するための方法 |
| JP2016006577A (ja) * | 2014-06-20 | 2016-01-14 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | 情報処理装置、その制御方法、及びプログラム、並びに、情報処理システム、その制御方法、及びプログラム |
-
1993
- 1993-02-18 JP JP5051254A patent/JP2520837B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997040476A1 (fr) * | 1996-04-19 | 1997-10-30 | Fuji Electric Co., Ltd. | Machine de vente automatique |
| JP2002251655A (ja) * | 2001-02-26 | 2002-09-06 | Matsushita Refrig Co Ltd | 自動販売機の制御装置 |
| JP4569012B2 (ja) * | 2001-02-26 | 2010-10-27 | パナソニック株式会社 | 自動販売機の制御装置 |
| JP2003036464A (ja) * | 2001-07-24 | 2003-02-07 | Nagase & Co Ltd | 自動販売機における商品の収容数を維持するための方法 |
| JP4636519B2 (ja) * | 2001-07-24 | 2011-02-23 | 長瀬産業株式会社 | 自動販売機における商品の収容数を維持するための方法 |
| JP2016006577A (ja) * | 2014-06-20 | 2016-01-14 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | 情報処理装置、その制御方法、及びプログラム、並びに、情報処理システム、その制御方法、及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2520837B2 (ja) | 1996-07-31 |
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