JPH0728902A - 売筋商品分析システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】どんな商品がなぜ良く売れるのかの把握を支援
する売筋商品分析システムを提供する。 【構成】商品の外観を示す画像情報を含むアパレルＤＢ
と、前記商品の使用目的関連情報（企画意図／購入目的
／購入理由）を格納する企画情報ＤＢと、前記商品の売
れ行きを示すＰＯＳデータを格納する販売実績ＤＢと、
前記ＰＯＳデータから売筋商品を抽出する売筋商品抽出
手段（ＳＴ１０〜ＳＴ２０）と、この抽出された売筋商
品の商品関連情報（画像含む）を前記アパレルＤＢから
取り出すとともにこの売筋商品の使用目的関連情報を前
記企画情報ＤＢから取り出す売筋商品情報取出手段（Ｓ
Ｔ２２）と、前記商品関連情報から売筋商品のサンプル
画像を表示するとともに前記使用目的関連情報を表示す
る表示手段（ＳＴ２６、２０Ｔ）とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、どんな商品が良く売
れ、またその商品がなぜ良く売れるのかの分析を支援す
る売筋商品分析システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえばアパレル業界において、商品
（衣料品）を供給するアパレルメーカ各社にとって、自
社製品のみならず他社製品も含め、どんな服が良く売れ
またその服がなぜ良く売れたのかは、次期商品企画にあ
たり重要度の極めて高い市場情報である。

【０００３】アパレルメーカが、自社直販あるいは一部
の販売提携小売店に的を絞り、そこで実際に買い物をし
た顧客から自社商品（服）について購入理由を逐一聞き
出せれば、上記市場情報を独自に獲得できるように思わ
れるかも知れない。

【０００４】しかしながら、たとえ一部の小売店でこの
ような購入理由の調査をしても、それは広いアパレル業
界の極く一部での限定された情報に過ぎず、そのアパレ
ルメーカの次期商品企画／商品販売戦略に使う生きた市
場情報として十分なものとはいえない。

【０００５】また、同じ商品でも、特注品でない限り、
それは通常複数の無関係な顧客が購入する。この場合は
その購入理由も複数あるのが普通であり、複数の購入理
由のどれが実際の市場ニーズの高いものに該当するのか
は、上述したような一部の限られた販売情報からはなか
なか掴めない。

【０００６】さらに、上記生きた市場情報をまともに得
ようとすると、多数の小売店／ブティックなどにおいて
実際に販売された種々雑多な多数の服それぞれについ
て、一々顧客にその購入理由を聞かねばならない。しか
し大多数の顧客は購入理由を問われることを好まない
し、たとえ答えるにしても質問方法をよほど工夫しない
と本当の購入理由をなかなか答えてくれない。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】顧客がなぜその服を選
んで購入したのかが分かれば次の商品仕入れ計画に都合
がよいので、小売店も自店取り扱い商品の売れた理由は
知りたい筈である。しかし小売店側も顧客が嫌うことは
したくないので、多くの小売店が積極的かつ継続的に上
記購入理由調査を行なうことは期待できない。

【０００８】また仮に幾つかの小売店が自発的に上記購
入理由調査を行なったとしても、それらの小売店がチェ
ーン店等で経営上の連係を持つ場合を除いて、従来はそ
れらの調査結果全体を集計するシステムがない。このた
め、業界全体から大局的かつ客観的に眺めた購入理由調
査データは、結果的にどの小売店およびどのアパレルメ
ーカも得られないことになる。

【０００９】つまり、アパレル業界において「どんな服
がなぜ良く売れたのか」を示唆する生きた市場情報を実
際に得るのは極めて困難であり、結局は、結果的に良く
売れた服について主観的にその売れた理由を各小売店あ
るいは各アパレルメーカ側で独自に推測するしか手がな
かった。しかし、この推測結果が本当の市場ニーズを表
しているといえる根拠はどこにもない。

【００１０】それでも、「どんな服がなぜ良く売れるの
か」の本当の理由／原因は「どんな服がこれからのヒッ
ト商品になるのか」を予測する上で不可欠の情報であ
り、とくに商品供給元であるアパレルメーカにとっては
咽から手が出るほど欲しい情報なのである。

【００１１】この発明の目的は、販売された種々雑多な
多数の商品について、「どんな商品がなぜ良く売れるの
か」を把握／分析することを支援する売筋商品分析シス
テムを提供することである。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、この発明の売筋商品分析システムは、商品の外観
（デザイン／色など）を示す画像情報を含む商品関連情
報を格納する商品情報格納手段（アパレルＤＢ）と、前
記商品の使用目的に関係した情報（アパレルの企画意図
あるいは顧客の購入目的／購入理由）を格納する目的情
報格納手段（企画情報ＤＢ／顧客管理ＤＢ）と、前記商
品の売れ行きを示す販売情報を格納する販売情報格納手
段（販売実績ＤＢ）と、前記販売情報格納手段（販売実
績ＤＢ）に格納された販売情報（ＰＯＳデータ）から、
販売量（あるいは売上高）の多い売筋商品を抽出する売
筋商品抽出手段（ＳＴ１０〜ＳＴ２０）と、前記売筋商
品抽出手段（ＳＴ２０）により抽出された売筋商品の商
品関連情報（画像含む）を前記商品情報格納手段（アパ
レルＤＢ）から取り出すとともに、この売筋商品の使用
目的関連情報（企画意図／購入目的／購入理由）を前記
目的情報格納手段（企画情報ＤＢ／顧客管理ＤＢ）から
取り出す売筋商品情報取出手段（ＳＴ２２）と、前記売
筋商品情報取出手段（ＳＴ２２）により取り出された商
品関連情報から売筋商品の画像（サンプル画像）を表示
するとともに、この売筋商品情報取出手段（ＳＴ２２）
により取り出された使用目的関連情報（企画意図／購入
目的／購入理由）を表示する表示手段（ＳＴ２６、２０
Ｔ）とを備えている。

【００１３】

【作用】上記構成によれば、売筋商品の外観（デザイン
／色など）が画像表示され、かつその商品の使用目的
（なんのために使われるのか、あるいはなぜ売れたの
か）も同時に表示される。したがって、この売筋商品画
像表示を見たシステム利用者は、どんなデザインの商品
がなぜ良く売れたのかを、実際の販売情報（ＰＯＳデー
タ他）を加工して得られた統計データに基づき客観的に
推測できるようになる。

【００１４】

【実施例】以下図面を参照してこの発明の一実施例に係
る売筋商品分析システムを説明する。まず、この発明の
売筋商品分析システムが特定付加価値システム（Value
Adding System 略してＶＡＳ）会社の情報サービスシス
テム内で稼働しており、このＶＡＳ会社にアパレル業界
の関連企業が加入している状況の説明から始める。

【００１５】図７に示すように、上記ＶＡＳ会社は統一
されたコード体系で処理が行なわれる統合データベース
１００を備えており、このデータベース１００はホスト
コンピュータ１００Ｓにより管理される。

【００１６】このＶＡＳ会社にはアパレル業界を活動の
場とする種々雑多な業者が加入している。これらの業者
は、ＶＡＳ会社から加入者に貸与される自分の端末機を
用い、ＶＡＳ会社のデータベース１００に適宜アクセス
できるようになっている。

【００１７】統合デ−タベ−ス１００には、高速デジタ
ル回線（電話回線その他の通信回線）１を介して、販売
会社グループ１０、アパレルメ−カグループ２０、縫製
会社グループ３０、部材会社グループ４０、物流会社グ
ループ５０、業界関連会社グループ６０が接続されてい
る。１０〜６０（または１０〜４０）はデ−タベ−ス１
００を用いて情報サ−ビスを行なうＶＡＳ会社にとって
の加入者となる。つまり、デ−タベ−ス１００は加入者
１０〜６０にとって共通のデ−タベ−スとなっている。

【００１８】販売会社グループ１０は互いに独立した複
数の販売会社１０Ｈおよび小売店（ブティック等）１０
Ｋの集合体であり、各々独自の小売り商品コ−ドを用い
て営業している。また、各小売店１０Ｋはデータベース
１００と通信を行なう端末機１０Ｔを備えている。

【００１９】小売店１０Ｋの端末機１０Ｔは、統合デー
タベース１００にアクセスしてＶＡＳ会社から各種情報
サービスを受けるための基本機能を備える他に、その店
の販売実績情報を直接取り込むことができるように、Ｐ
ＯＳ（ポイントオブセールス）機能、レジスタ機能、１
次元または２次元のバーコード読取／書込機能も備えて
いる。

【００２０】この端末機１０Ｔは、ＧＵＩ（グラフィッ
クユーザインターフェイス）ベースのパーソナルコンピ
ュータと同様なビットマップ画像表示装置を備えてい
る。このため端末機１０Ｔは文字情報とともに画像情報
も取り扱うことができ、そのオペレータは取り扱い商品
の画像情報を見ながらＰＯＳ機能、レジ機能、バーコー
ド処理機能その他を適宜利用できるようになっている。

【００２１】また端末機１０Ｔの表示画面にはタッチパ
ネル機能が付与されており、ユーザが表示画面の所定部
分を指で押すとその部分に表示された項目が選択され、
それに対応した動作が行なわれるようになっている。

【００２２】アパレルメ−カグループ２０も互いに独立
した複数のアパレルメ−カ２０Ａの集合体であり、これ
また各々独自のアパレル商品コ−ドを用いて営業してい
る。（アパレルメ−カ２０Ａと販売会社１０Ｈは同一企
業の系列下にある場合もある。）各アパレルメーカ２０
Ａも、小売店１０Ｋと同様な画像表示端末機２０Ｔを備
えている。

【００２３】アパレルメーカ２０Ａ各社はまた、自社商
品の画像データを統合データベース１００のアパレルＤ
Ｂに登録するために、画像取り込み装置２０Ｐ（スキャ
ナあるいは画像取り込みアプリケーションがインストー
ルされたコンピュータとビデオカメラとの組合せ）も備
えている。

【００２４】縫製会社グループ３０も互いに独立した複
数の縫製会社３０Ｈの集合体であり、これらも各々独自
の経営をしている。これらの縫製会社３０Ｈの中には独
自の商品コ−ドを用い大規摸経営している会社から、独
自の商品コ−ドなど用いずに数人の縫い子で細々と経営
しているものまで含まれる（独自コードを持たない零細
縫製会社がＶＡＳ会社にアクセスする際は、ＶＡＳ会社
が定める統一コードを利用する）。これらの縫製会社３
０Ｈはそれぞれ、縫製に必要な附属品（ボタン、ファス
ナ等）を扱うメ−カ３０Ｆと取引しながら仕事をしてい
る。図示しないが、各縫製会社３０Ｈも小売店１０Ｋと
同様な画像表示端末機を備えることができる。（なお、
縫製会社の端末機にはＰＯＳ／レジ機能は必要でな
い。）部材会社グループ４０は、部材商社／生地商社／
副資材商社４０Ｂ、糸／織会社４０Ｉ、染／整理会社４
０Ｓ、原材料／副資材会社４０Ｇ等、各種生地を作るた
めの会社の集合組織であり、分業組織であることもあれ
ば、単一企業であることもある。図示しないが、各商社
４０Ｂも画像表示端末機を備えることができる（この端
末機もＰＯＳ／レジ機能を必要としない）。

【００２５】物流会社グループ５０は１０〜４０それぞ
れの間で商品（または部材）を運ぶ１以上の物流会社
（運送会社）５０Ｂで構成される。業界関連会社グルー
プ６０には、経営コンサルタント、会計士、広告会社、
商品プランナ、トレンドウォッチャ等、種々雑多なもの
が含まれる。

【００２６】物流会社５０および／または業界関連会社
６０は、デ−タベ−ス１００を運用するＶＡＳ会社が専
属に抱えていてもよい。図示しないが、各物流会社およ
び各業界関連会社も画像表示端末機を備えることができ
る。

【００２７】なお、ＶＡＳ会社に加入する物流会社５０
Ｂおよび業界関連各社６０は、データベース１００にア
クセスする必要上、画像表示端末機をもたない場合はキ
ャラクタベースの端末機を備える。

【００２８】統合デ−タベ−ス１００は、消費者（顧
客）と各小売店間および加入者１０〜４０間の取引状況
／販売実績の情報がリアルタイムで登録されるデータベ
ース（販売実績ＤＢ）と、アパレルメ−カグループ２０
により作り出される新旧商品の各種情報が登録されるデ
−タベ−ス（アパレルＤＢ）と、商品の部材手配から縫
製までの生産関連情報が登録されるデ−タベ−ス（生産
情報ＤＢ）と、商品企画（企画意図等）に関する情報が
登録されるデ−タベ−ス（企画情報ＤＢ）と、加入者１
０〜６０の経営支援に関する情報が登録されるデ−タベ
−ス（経営支援ＤＢ）と、商品の生地に使用される織物
（テキスタイル）の情報およびその関連情報が登録され
るデ−タベ−ス（生地ＤＢ）と、消費者（顧客）に関す
る情報が登録されるデータベース（顧客管理ＤＢ）とで
構成されている。

【００２９】統合データベース１００の販売実績ＤＢに
は、各小売店１０ＫからのＰＯＳデータに基づき、「い
つ、どこで、どんな商品が、いくらでどれだけ売れた
か」といった情報が格納される。

【００３０】統合データベース１００の顧客管理ＤＢに
は、各小売店１０Ｋからの情報に基づき、実際に売れた
商品が、「どんな顧客に売れたのか、その顧客の購入目
的は何か、その商品の購入決定理由は何か」といった情
報が適宜格納される。

【００３１】商品購入顧客の個人情報については、性
別、年令／誕生日、身長その他の体形、趣味、職業／勤
務先、職場／自宅の地理状況、年収等のデータが可能な
範囲で収集され、これらのデータは収集日時とともに顧
客管理ＤＢに記憶される。

【００３２】統合データベース１００のアパレルＤＢに
は、各小売店１０Ｋで実際に売れた商品に関して、「ど
んな外観／デザインなのか、その商品はどのアパレルメ
ーカのどんなブランドのものか、その商品は幾らの価格
帯のものか、素材は何か、サイズ／着丈はどのくらい
か、その商品を供給したアパレルメーカの企画意図は何
か」等の情報が格納される。

【００３３】なお、売れた商品（服）の素材（生地）に
ついては生地ＤＢを参照することにより詳細な情報が得
られ、その商品の企画意図については企画情報ＤＢを参
照すれば詳細がわかる。従って、素材や企画意図につい
ては、その詳細な情報がどこにあるのかを示すインデッ
クスがアパレルＤＢにあればよい。

【００３４】その商品の外観／デザインについては、実
際の商品の写真をフルカラースキャナ（画像取込装置２
０Ｐ）で取り込んだ画像（通常は正面から見た外観）情
報により、端末機２０Ｔのビットマップカラーディスプ
レイに視覚的に表示できるようになっている。

【００３５】なおこのスキャナ画像は、１つの商品
（服）について複数用意することができ、正面以外に、
裏面、側面、あるいはマネキンに着用させた場合の斜面
等の画像も含むことができる。さらには、その服が使用
されるであろう環境中でその服を着用したモデルが動作
している状況のビデオ映像を用意しておくこともでき
る。（たとえばその商品がイブニングドレスであれば、
そのドレスが使用されるであろうパーティや晩餐会の映
像にそのドレスを着たモデルの動画を合成したビデオを
用意できる。）上記スキャナ画像やビデオ映像がアパレ
ルメーカ２０Ａにより用意されていない場合は、必要に
応じ、ＶＡＳ会社側で、画像取込／処理装置（スキャナ
あるいはビデオカメラと画像処理コンピュータとの組合
せ）１００Ｐにより該当商品のスキャナ画像および／ま
たはビデオ映像を用意し、それを統合データベース１０
０のアパレルＤＢに登録することができる。

【００３６】上記事項を含め、統合データベース１００
のアパレルＤＢには、アパレルメーカ２０各々が扱う商
品に関して、次のような情報が分類整理されて登録され
ている。

【００３７】１）商品情報 型番、サイズ（寸法）、商品分類、ブランド名、服種、
重さ、上代、下代、風合い、素材（使用生地情報；表
地、裏地、糸、ボタン、ファスナ等）品質情報（クリ−
ニングの注意等）、その他 ２）使用生地情報 品番、商品名、素材、糸種（商品名、太さ、経糸、緯
糸、その他）、撚り、織り（組織、密度、その他）、
色、プリント柄、仕上げ、価格（加工賃）、納期、幅、
長さ、重さ、受注ロット、風合い、販売時期（開始期、
期間）、適合服種、販売会社、企画会社、品質検査情
報、留め柄、縫製条件、染色方法、シ−ズン、原材料コ
−ド、その他 ３）販売実績情報 販売数量、品番、単価、納期、支払区分、口座デ−タ、
商品カテゴリ、日付、メ−カ、購入先、地域、服種別、
洋服として売れたかどうかの情報、その他 ４）生産情報 納期（材料入庫、製品出庫）、加工賃（標準）、縫製
国、縫製工場、加工方法、受注最小ロット、針、糸、糸
圧、アタッチメント、部品展開（生地、附属品、パタ−
ン情報等）、仕上条件、品質検査情報・結果、検反結
果、プレス（アイロンかけ）条件、その他 ＊生産情報の分類 加工来歴・・・生産工程・工場、出荷日、出荷価格等 加工情報・・・商品情報にでている情報で加工指示（特
に仕上げ、品質検査情報、縫製条件）がどう出されてい
るか等 ５）画像情報 服のフルカラー画像、服のシルエット、デザイン画、モ
デルに着せた写真、その服を着たモデルの動画（ファッ
ションショーからピックアップしたＶＴＲカット集
等）、その他 ６）在庫情報（取引付帯情報） 在庫数量（品番、商品カテゴリ、日付、メ−カ、販売
店、地域、服種別等）、入庫単価、入庫日、実勢価格、
売れ行き、その他 ７）商品コ−ドマスタ アパレルメ−カ各社、小売各店各々の商品コ−ドとそれ
らに対応する統一コ−ドを含むリスト。

【００３８】以下に述べる実施例では、アパレル業界の
主要部をなすアパレルメーカおよび小売店を主に考え
る。このアパレルメーカにとって必要なものは、自社取
り扱い商品に関連した市場情報（種々な小売店で売れた
自社／他社商品に関するもろもろの情報）である。しか
し、これまでは市場情報がアパレルメーカに十分フィー
ドバックしていない。

【００３９】アパレルメーカがフィードバックを強く希
望する市場情報には、ＰＯＳデータおよび顧客の指向分
析データ（オケージョンデータ）がある。売筋商品（あ
るいは死に筋商品）はＰＯＳデータにより判別でき、ア
パレルメーカがこれから企画する商品のコンセプトは顧
客の指向分析の結果から決めることができるからであ
る。

【００４０】以下に述べる第１の実施例では、ＰＯＳデ
ータに基づきリストアップされた売筋商品ついて、その
商品（服）のイメージ（画像データ）とその商品に対応
するアパレルメーカの企画意図を突き合わせることによ
り、どんな企画意図の服が売筋商品となったのかを分析
し顧客の指向分析を行なう。この分析作業に係わる処理
（分類／集計／統計／関連情報の比較対照等）はＶＡＳ
会社のホストコンピュータ１００Ｓで行なうことがで
き、その分析結果は通信回線１で繋がれたアパレルメー
カ２０Ａ（あるいは小売店１０Ｋ）のビットマップ表示
端末機で表示できるようになっている。

【００４１】またその後に述べる第２、第３の実施例で
は、ＰＯＳデータに基づきリストアップされた売筋商品
ついて、その商品（服）のイメージ（画像データ）とそ
の商品に対応する顧客の購入決定理由を突き合わせるこ
とにより、どんな服がなぜ売筋商品となったのかを分析
し顧客の指向分析を行なう。この分析作業に係わる処理
もＶＡＳ会社のホストコンピュータ１００Ｓで行なうこ
とができ、その分析結果はアパレルメーカ２０Ａ（ある
いは小売店１０Ｋ）のビットマップ表示端末機で表示で
きる。 ＜第１の実施例＞図１は、どんな意図で企画された服が
売筋商品となっているのかを加入者（たとえばアパレル
メーカのマネージャ）がＶＡＳ会社に問い合わせる場合
における、ホストコンピュータ１００Ｓの処理を説明す
るフローチャートである。

【００４２】図７に示す多数の小売店１０Ｋで販売され
た種々なアパレル商品の売上データは、小売各店のＰＯ
Ｓ付き端末機１０Ｔから、通信回線１を介して、統合デ
ータベース１００の販売実績ＤＢに継続的に回収されて
いる（ＳＴ１０）。

【００４３】回収されたＰＯＳデータが示す服（商品）
には、その服を供給するアパレルメーカのコード（品番
等）およびその服を販売した小売店の商品コードが付い
ている。しかし、これらのコードはアパレルメーカある
いは小売店がそれぞれ独自に使用しているもので、アパ
レル業界全体から見ると全く統一性がない。

【００４４】そこで、ＶＡＳ会社では、回収したＰＯＳ
データの該当商品も含め、統一データベース１００に登
録される全ての商品について、種々なアパレルメーカの
コード体系および種々な小売店のコード体系とは別のコ
ード体系を持った統一コードを付与している（ＳＴ１
２）。

【００４５】たとえば、あるアパレルメーカ２０Ａ１が
品番１２３４の服を小売店１０Ｋ１と小売店１０Ｋ２に
それぞれ１０着づつ卸し、小売店１０Ｋ１がその商品に
商品コードＡ５６を付け、小売店１０Ｋ２がその商品に
商品コードＢ７８を付けているとする。小売店１０Ｋ１
がその商品を３着販売し、小売店１０Ｋ２が同じ商品を
５着販売すると、ＶＡＳ会社には、アパレル品番１２３
４の服が２０着出荷されたことと、小売商品コードＡ５
６の服が３着売れ、小売商品コードＢ７８の服が５着売
れたというデータが回収される。

【００４６】このときＶＡＳ会社のホストコンピュータ
１００Ｓは、アパレル品番１２３４で特定される同一の
服に対して、まだ統一コードが付与されていないなら、
ＶＡＳ会社独自の統一コード、例えばＡ００１／１２３
４／ＷＸＹＺを付与する（Ａ００１はアパレルメーカ２
０Ａ１を特定するコードであり、ＷＸＹＺはＶＡＳ会社
がその服に対して用いるコードである）。

【００４７】その後は、ＶＡＳ会社内部では商品コード
Ａ５６やＢ７８あるいは品番１２３４といった加入者独
自のコードの代わりに統一コードが用いられ、統一コー
ドＡ００１／１２３４／ＷＸＹＺの服が計８着売れたと
いうＰＯＳデータが、統合データベース１００の販売実
績ＤＢに登録される。

【００４８】なお、別のアパレルメーカ２０Ａ２がアパ
レルメーカ２０Ａ１の品番１２３４と同じ商品（あるい
は類似商品）を品番９８７６で出荷している場合、その
商品の統一コードは例えばＡ００２／９８７６／ＷＸＹ
Ｚとなる。ここで、統一コードのうち下位４文字（ＷＸ
ＹＺ）が共通する商品を検索すれば、その商品のＰＯＳ
データから、複数アパレルメーカおよび複数小売店をか
らめたその種の商品（Ａ００１／１２３４／ＷＸＹＺま
たはＡ００２／９８７６／ＷＸＹＺの商品）について、
グローバルな販売実績データを得ることができる。

【００４９】以上のようにしてＶＡＳ会社に加入する多
数の小売店１０Ｋから種々な商品について大量のＰＯＳ
データがＶＡＳ会社に送られ、それらが統合データベー
ス１００の販売実績ＤＢに蓄積される。

【００５０】その後、ＶＡＳ会社の加入者であるアパレ
ルメーカ２０Ａから、売筋商品に関する情報サービスの
リクエストが出されたとする（ＳＴ１４、イエス）。こ
の場合、そのアパレルメーカの担当者は、自社の端末機
２０Ｔから回線１を介してＶＡＳ会社の情報処理システ
ムにログインする。そして、所望の商品の区分（たとえ
ば秋冬ものヤングレディ向けジャケット）およびその販
売期間（たとえば１９９２年９月〜１２月）、さらに必
要ならその商品が販売された地域（たとえば関東地区；
ＶＡＳ会社が外国にも加入者を持つようになれば外国の
特定地域または国でもよい）を自社端末機２０Ｔから入
力する（ＳＴ１６）。

【００５１】商品区分、期間、地域が特定されると、ホ
ストコンピュータ１００Ｓは、指定された商品の統一コ
ードを用いて、特定された商品区分／期間／地域の条件
の範囲内で統一データベース１００の販売実績ＤＢを検
索し、販売数量の多い順（あるいは売上高順）に見つか
ったものをソートする（ＳＴ１８）。なお、商品区分が
指定されない場合は、ＶＡＳ会社に加入する全てのアパ
レルメーカの全取り扱い商品が検索／ソートの対象にな
る。

【００５２】統一コードは「その商品についてＶＡＳ会
社が独自に使用するコード」を含んでいる（前記Ａ００
１／１２３４／ＷＸＹＺではＷＸＹＺの部分）。いま、
このＶＡＳ会社が独自使用する統一コード部分（ＷＸＹ
Ｚ）が、その商品の大分類部分Ｗ（服の種類等）、中分
類部分Ｘ（デザイン／ブランド／色等）、小分類部分Ｙ
（素材、サイズ、附属品等）および細分類Ｚ（例えば、
襟／袖等、その服を構成するパーツ）を適宜含んでいる
とする。

【００５３】ここで、前記アパレルメーカの担当者が入
力した統一コード部分（ＷＸＹＺ）が大分類部分Ｗ（た
とえばジャケット）しか特定せず、中分類部分Ｘ、小分
類部分Ｙおよび細分類部分Ｚを任意とした場合は、中小
細分類部分ＸＹＺに関係なく大分類Ｗの範囲で該当商品
が見つけだされ、販売数量（あるいは売上高）の多い順
にソートされる。ホストコンピュータ１００Ｓは、ソー
トされた商品のうち、売筋商品として、たとえば販売数
量の上位１０着を抽出する（ＳＴ２０）。

【００５４】次にホストコンピュータ１００Ｓは、抽出
された１０着の服それぞれの詳細な情報を、それぞれの
服の統一コード（Ａ００１／１２３４／ＷＸＹＺ等）を
用いて、統合データベース１００から読み出す（ＳＴ２
２）。

【００５５】たとえば、統一コード「？？？？／？？？
？／ＷＸＹＺ」（？は任意のコード）により検索／ソー
トされて見つかった販売数量第１位のジャケットの統一
コードが「Ａ００１／１２３４／ＷＸＹＺ」であったと
する。この統一コードＡ００１／１２３４／ＷＸＹＺに
より統合データベース１００のアパレルＤＢを検索すれ
ば、その服の画像、アパレルメーカ名、ブランド、上
代、サイズ／着丈等のデータを取り出すことができる。

【００５６】この統一コードＡ００１／１２３４／ＷＸ
ＹＺにより統合データベース１００の生地ＤＢを検索す
れば、その服の素材等のデータを取り出すことができ
る。この統一コードＡ００１／１２３４／ＷＸＹＺによ
り統合データベース１００の企画情報ＤＢを検索すれ
ば、その服を作り出したアパレルメーカの企画意図のデ
ータを取り出すことができる。以下同様に、販売数量第
２位〜第１０位の服（ジャケット）のデータも統合デー
タベース１００から取り出すことができる。

【００５７】こうして統合データベース１００から読み
出された販売数量の上位１０着のデータは、回線１を介
して、売筋商品に関する情報サービスのリクエストを出
したアパレルメーカ２０Ａに転送される（ＳＴ２４）。

【００５８】上記データを受信したアパレルメーカ２０
Ａの画像表示端末機２０Ｔには、たとえば図５に示すよ
うな情報がフルカラーで（たとえば２４ビット処理され
たカラービットマップ画像）表示される（ＳＴ２６）。
（全く同じデザインの服でも色／色合いによって売れ行
きが違うことはよくあるので、フルカラー表示は必要で
ある。）図５は、あるアイテム分類（たとえば第１分類
／ジャケット）の商品について、所定期間（たとえば１
９９２年１０月１日から１０月７日までの１週間）に、
ある売場分類（たとえば某百貨店／第９店／第１６売場
／平場／ヤングキャリアコーナー）で販売された販売数
量ベスト１０のうち上位３位のものを例示している。こ
こでは、売筋上位３商品の、個別造形／企画要因に関す
る情報がビジュアルに表示されている。

【００５９】なお、図５では上位３位までしか示してい
ないが、高解像度の大型モニタを用いれば、販売数量ラ
ンキング第１位〜第１０位のすべてのデータを同時に表
示できる。もしモニタが小型で第１位〜第１０位のすべ
てのデータを同時に表示できないときは、図５に示すよ
うに、たとえば３着分づつ画面を切り替えながら表示す
ればよい。あるいは販売数量ランキング第１位〜第１０
位のサンプル画像のみをモニタに出し、その中で注目し
た画像の服について、図５に示すように企画意図その他
の詳細データを逐次ポップアップウインドウ内で表示す
るようにしてもよい。

【００６０】図５に示すような情報をたとえば１９９２
年９月〜１２月の３箇月について集めれば、その期間に
たとえば関東地区の甲デパート乙売り場で良く売れた秋
冬ものヤングレディ向けジャケットの外観（イメージ）
とそのジャケットについてのアパレルメーカの企画意図
等が判明する（そのジャケットを売り出したアパレルメ
ーカは、図１のＳＴ１４でリクエストを出したアパレル
メーカと同じこともあれば違うこともある）。

【００６１】すなわち、図５の情報をみたアパレルメー
カ２０Ａの担当者（セールスマン、デザイナ、マネージ
ャ等）は、関東地区で１９９２年９月〜１２月の間に最
も良く売れた女性用ジャケットは茶色系統の「オブラー
ト」ブランドであり、それを供給するアパレルメーカ
（夜明商事）の企画意図は「ヤングキャリアが、通勤、
仕事後のアフターファイブ、あるいはパーティ用に使用
することを想定し、流行性が高く（アップデイテッ
ド）、フェミニン、エレガント、ロマンティック、モダ
ン、ソフト、ソフィスティケートといったイメージでデ
ザインしたもの」ということを知ることができる。（こ
こで、星印＊の数はその項目のウエイトの高さを示して
いる。）また、図５のビジュアル表示から、２番目に良
く売れた女性用ジャケットは、黄色系統の「サンセッ
ト」ブランドであり、それを供給するアパレルメーカ
（夕暮商事）の企画意図は「ヤングキャリアが、セミフ
ォーマルあるいはパーティ用に使用することを想定し、
あまり流行に捕われずに（エスタブリシュド）、フェミ
ニン、エレガント、ロマンティック、ソフト、ソフィス
ティケートといったイメージでデザインしたもの」とい
うことを知ることができる。

【００６２】同様に、図５のビジュアル表示から、３番
目に良く売れた女性用ジャケットは、緑色系統の「ミラ
クル」ブランドであり、それを供給するアパレルメーカ
（ミューズ）の企画意図は「ヤングが、休日の外出ある
いは通勤／アフターファイブに使用することを想定し、
あまり流行に捕われずに（エスタブリシュド）、ソフト
でシンプルさを狙ってデザインしたもの」ということを
知ることができる。

【００６３】なお、上記売筋商品の服が統一データベー
ス１００に登録されているものであれば、生産情報ＤＢ
および生地ＤＢを検索することによりその服の製作に必
要な情報が全て手に入る。すると、たとえその服の現物
が市場から入手できなくても、その服と同等のものをア
パレルメーカ２０Ａで試作することが可能になる。

【００６４】同様なデータを同種の色々な売筋商品につ
いて収集／検討すれば、特定の時期、場所、顧客層にお
いてなぜヒット商品（売筋上位の服）が生まれたのか
を、比較的正確にかつ客観的に推測できるようになる。

【００６５】もしＳＴ１４でリクエストを出したアパレ
ルメーカ２０Ａの担当者が上述したようにして得られた
売筋商品の情報だけでは満足できないときは、別のリク
エストを出し（ＳＴ２８およびＳＴ１４のイエス）、別
の条件を指定して（ＳＴ１６）、他の売筋商品を検索す
ることができる。

【００６６】リクエストを出したアパレルメーカの担当
者が得られた売筋商品の情報に満足できたときは（ＳＴ
２８、ノー）、ＶＡＳ会社のシステムからログアウト
し、図１の処理を終了する。 ＜第２の実施例＞図２は、売筋商品が何であるのかを調
査するにあたって、消費者がその売筋商品をなんの目的
で購入し、またなぜその商品を選んだのかを調査する場
合における、小売店端末機１０Ｔの内部コンピュータ
（図示せず）の処理を説明するフローチャートである。
この処理により、売筋商品に関する消費者の指向分析デ
ータ（オケージョンデータ）を得ることができる。

【００６７】図２において、ある小売店１０Ｋに来店し
た顧客がある商品の購入を決め、商品をレジ（図７のＰ
ＯＳ／レジつき画像表示端末機１０Ｔ）に持参したとす
る。すると、レジの店員がその商品の品番および金額を
入力する（ＳＴ３０）。なお図示しないが、このレジの
キーボードには、顧客の性別および年齢層（１０才以
下、２０〜３０代、４０〜５０代、６０才以上など）の
キーがあり、レジの店員は自分の判断で顧客の性別およ
び年齢層のキーを押すようになっている。

【００６８】レジの端末機１０Ｔの前には、顧客の方向
にプリンタ付きのタッチパネル式グラフィックディスプ
レイが設置されている。店員がお買上商品の品番を入力
すると、その商品に関して予め用意された購入目的選択
技がディスプレイに出てくる（ＳＴ３２）。（「その商
品に関して」とは、その商品に無関係な選択枝は出さな
いようにして、選択枝の数を絞ることをいう。例えば、
その商品がイブニングドレスの場合に、購入目的の選択
枝としてリクルートや通勤は出ない。）このディスプレ
イには音声発生装置が付いており、それが「お買上有難
うございます。領収書および保証書を発行いたしますの
で、お買上商品の使用目的について、表示された項目の
うちいずれかの表示部分を指先で軽くお押しくださ
い。」と喋る。

【００６９】なお、選択技が多すぎると客が混乱するの
で、選択枝は精々５個程度とする。例えば、１．セミフ
ォーマル、２．パーティ、３．通勤／アフターファイ
ブ、４．休日の外出、５．その他、とする（後の統計で
「その他」が選択される確率が２０％以上あるときは、
選択技のうち選択される確率が２０％以下の項目を見直
し修正する）。

【００７０】上記音声発生装置は、メモリ／ハードディ
スクに格納された音声データをコンピュータ処理で合成
／再生するものか、再生動作がコンピュータ制御される
テープレコーダや光磁気ディスク（ミニディスクＭＤ）
レコーダで実現できる。

【００７１】上記５枝からの選択（パネルタッチ）が済
むと（ＳＴ３４、イエス）、ディスプレイに購入決定理
由調査項目が表示され（ＳＴ３６）、音声発生装置が続
いて「ありがとうございました。もしよろしければお買
上の理由に該当する項目を幾つでも結構ですが指でお押
くださいますか？あるいは終了の項目を指で押してくだ
さい。領収書および保証書を発行いたします。」と喋
る。

【００７２】この場合も、選択枝は精々１０個程度とす
る。例えば、１．デザイン、２．色、３．風合い／肌触
り、４．着回し、５．着心地、６．値頃感、７．実売価
格、８．素材のよさ、９．販売員の勧め、１０．その
他、とする（後の統計で「その他」が選択される確率が
１０％以上あるときは、選択技のうち選択される確率が
最も低いもの項目を見直し修正する）。

【００７３】上記項目表示状態において、顧客が終了項
目を押す（ＳＴ３８、イエス）かそれ以外の項目（たと
えば１．デザイン）を押す（ＳＴ４０、イエス）と、タ
ッチパネル式グラフィックディスプレイの近傍に据え付
けられたプリンタから、お買上商品の領収書およびその
店の保証書がプリントアウトされる（ＳＴ４２）。

【００７４】なお、その客がＶＡＳ会社の発行するのカ
ードで支払をする場合は、そのカードからその客の個人
情報をＰＯＳデータの一部として同時に取り込むことが
できる。この場合は顧客の正確な年令、生活地域（住所
／居所）その他の詳細な個人情報が判明する。支払が現
金、小切手あるいはＶＡＳ会社と無関係の他社発行カー
ドによる場合は、必要に応じて、商品購入者に「お客様
カード」を記入してもらうこともできる。この「お客様
カード」には、種々な個人情報が記入されるようになっ
ている。

【００７５】上記タッチパネル操作で得られた、商品購
入目的／購入決定理由のアンケートデータは、その商品
のＰＯＳデータとともに、その小売店の端末機１０Ｔに
付属するローカルデータベース（たとえば図示しないハ
ードディスク）内の売上ファイルに自動的に落とされる
（ＳＴ４４）。そして、その日の業務終了後、上記小売
店ローカルデータベースの売上ファイルの中身は、たと
えばバッチ処理により、回線１を介してＶＡＳ会社の統
合データベース１００に転送される（ＳＴ４８）。

【００７６】転送されたデータのうち、顧客の個人情報
に関する部分は統一データベース１００の顧客管理ＤＢ
に登録され、売れた商品のＰＯＳデータに関する部分は
販売実績ＤＢに登録される。これらの登録処理は、図１
のＳＴ１０の処理の一部となる。なお、顧客管理ＤＢに
登録される個人情報は、「その個人がいつどこでどんな
商品をどれだけどのような支払方法で購入したか」の情
報も含み、ここでの商品の特定にはＶＡＳ会社の統一コ
ードが使用される。

【００７７】この後は、ホストコンピュータ１００Ｓは
図１のＳＴ１２以降と同様の処理を行なうことができ
る。すなわち、図２の処理によりデータ収集のなされた
商品について図１のＳＴ１４のリクエストがあると、Ｓ
Ｔ２６の処理において、たとえば図６に示すような表示
を行なうことができる。

【００７８】図６は、あるアイテム分類（たとえば第１
分類／ジャケット）の商品について、所定期間（たとえ
ば１９９２年１０月１日から１０月７日までの１週間）
に、ある売場分類（たとえば某百貨店／第９店／第１６
売場／平場／ヤングキャリアコーナー）で販売された販
売数量ベスト１０のうち上位３位のものを例示してい
る。ここでは、売筋上位３商品の、個別マーケティング
／購入者要因に関する情報がビジュアルに表示されてい
る。

【００７９】図６においては、売上げ上位３種のヤング
レディ用ジャケットについて、実売価格の分布データ、
購入者年令層の分布データ、購入目的の分布データ、購
入決定理由の分布データが示されている。（図６では購
入者年令層の分布データを２歳単位で細かく区切ってい
るが、収集できるデータの内容によっては、これを１０
歳単位あるいはそれ以上の大まかな単位で区切ることも
ある。）なお、スペースの関係で図示はしていないが、
図６の余白Ｇ１〜Ｇ４は棒グラフになっており、統計上
最も頻度の高い部分に長いグラフが表示されるようにな
っている。

【００８０】たとえば、売上ランキング第１位のジャケ
ットについてみると、実売価格では定価販売が一番長い
棒グラフであり、購入者年齢層では２４〜２７才が一番
長い棒グラフであり、購入目的では通勤／アフターファ
イブが一番長い棒グラフであり、購入決定理由ではプロ
パー／値頃感（価格が手頃）とデザインが一番長い棒グ
ラフであったとする。

【００８１】この場合、上記売上ランキングの統計を取
った時期および地域に関して、２４〜２７才の女性が通
勤／アフターファイブに着用するジャケットとして最も
良く売れた服は、その価格設定とデザインが最重要ポイ
ントであり、そのデザインはディスプレイ上にサンプル
画像として表示されたものであることが判明する。さら
に、この商品では値引きしないほうが良く売れるという
ことも判明する。

【００８２】上記第２の実施例によれば、図６に示すよ
うにＰＯＳデータに基づきリストアップされた売筋上位
の商品ついて、その商品（服）のイメージ（サンプル画
像）とその商品に対応する顧客の購入目的および購入決
定理由を突き合わせることができる。さらにその売筋上
位の商品がどんな年齢層にどんな価格で良く売れたのか
も、収集し得た個人情報およびＰＯＳデータから判明す
る。すると、どんな服がなぜ売筋商品となったのかを分
析し顧客の指向分析を行なうことが可能になる。この分
析作業に係わる統計処理もＶＡＳ会社のホストコンピュ
ータ１００Ｓで行なうことができ、その処理結果はアパ
レルメーカ２０Ａ（あるいは小売店１０Ｋ）のビットマ
ップ表示端末機２０Ｔ（あるいは１０Ｔ）でビジュアル
に表示できる。 ＜第３の実施例＞図３および図４は、売筋商品が何であ
るのかを調査するとともに、消費者（顧客）がその売筋
商品をなんの目的で購入しまたなぜその商品を選んだの
かを顧客に一々問うことなく調査するための処理の一例
を示すフローチャートである。この処理は、加入者（ア
パレルメーカ他）がＶＡＳ会社に問い合わせた場合にホ
ストコンピュータ１００Ｓにより行なわれる。この処理
により、売筋商品に関する消費者の指向分析データを得
ることができる。

【００８３】図３において、ＶＡＳ会社に加入する１以
上のアパレルメーカが、まず、種々な複数サンプル商品
を１以上の小売店に配る（ＳＴ５０）。そして、サンプ
ル商品購入理由その他の情報を顧客がアンケートカード
に記入することを条件に、それらの店に、サンプル商品
を特別価格（例えば定価の１／３〜１／５）で販売して
もらう。こうして、各サンプル毎に、そのサンプル商品
に関するオケージョンデータ（商品の使用目的、商品の
購入理由等）を予め取っておく（ＳＴ５２）。

【００８４】次に、使用目的／購入理由が上記アンケー
トによりある程度判明した複数のサンプル商品（服）を
イメージパーツに分解する（ＳＴ５４）。このイメージ
パーツは前述した統一コード中のたとえば細分類部分の
レベルにあり、襟とか袖といった服の一部分を示してい
る。

【００８５】分解したイメージパーツは、２次元ベクト
ルデータあるいは３次元ワイヤーフレームデータの形
で、アパレルＤＢに登録される（ＳＴ５６）。この登録
内容（アンケートを取った服のイメージパーツデータ）
は時事刻々と（少なくともシーズン単位で）更新するこ
とが望ましい。したがって、ＳＴ５０のサンプル販売お
よびＳＴ５２のアンケート調査は継続的に行なわれる。

【００８６】なお、統合データベース１００の生産情報
ＤＢに、該当する服（サンプル商品）のＣＡＤデータが
登録されているときは、上記２次元ベクトルデータある
いは３次元ワイヤーフレームデータは、生産情報ＤＢ内
のＣＡＤデータから容易に取り出すことができる。

【００８７】このようなＣＡＤデータが登録されていな
い場合は、該当する服の各パーツ部分（袖、襟など）を
スキャナで取り込み、取り込んだ画像のコントラストを
強調する画像処理を行なう。その後、ＣＡＤドローイン
グソフト等が起動しているコンピュータにおいて、マウ
ス、トラックボールあるいはペン入力装置（タブレッ
ト）を用いてコントラスト強調画像の輪郭をコンピュー
タのＣＲＴ画面上でなぞると、登録しようとする服のイ
メージパーツのＣＡＤデータ（この場合は２次元ベクト
ルデータ；線図）が得られる。この２次元ベクトルデー
タがＸーＹ平面上のデータであれば、Ｚ軸方向にこの２
次元データを（人為的にあるいはソフトウエア処理によ
り）展開すれば、そのイメージパーツの３次元ワイヤー
フレームデータが得られる。

【００８８】ところで、前記アンケート調査とは別に、
図１で説明した売筋商品の調査（ＳＴ１０〜ＳＴ２０）
は行なわれている。そこで図１のＳＴ２０の処理により
売筋商品が見つかると（ＳＴ５８）、その商品の統一コ
ードから、売筋商品の詳細が判明する。

【００８９】ここで、その売筋商品を、統一コード中の
細分類レベルのイメージパーツ（襟、袖など）に分解す
る（ＳＴ６０）。そして、各部パーツの名称（襟、袖な
ど）を検索キ−ワ−ドとして、分解されたイメージパー
ツ毎にアパレルＤＢを検索する（ＳＴ６２）。分解した
各パーツについては、各部パーツのデータから得られる
画像（２次元線図または３次元ワイヤーフレーム）を参
照しながら、類似の登録済みパーツ（線図またはワイヤ
ーフレームで端末機のＣＲＴに表示される）を見つけ
る。このパーツ検索において、売筋商品の分解パーツ
（複数ある）のうち、例えば６０〜７０％以上の数、類
似したパーツが見つかればＯＫとする（ＳＴ６４、イエ
ス）。見つからなければ、類似性の判断基準を多少変え
て、再度イメージパーツ毎にアパレルＤＢを検索する
（ＳＴ６２）。

【００９０】見つかった登録済みの各パーツ（大抵は複
数のサンプル商品から抽出されたものになる）は、アパ
レルメーカ２０Ａの端末機２０Ｔで走るＣＡＤソフトに
より、２次元データ（線図）あるいは３次元データ（ワ
イヤーフレーム）として端末機２０Ｔで一括表示される
（ＳＴ６６）。

【００９１】次に図４において、端末機２０Ｔを操作し
ているデザイナは、表示された登録済みのイメージパー
ツ（売筋商品を構成しているパーツに類似のもの）を自
分のセンス／イメージに基づき切り貼りしそれらを組み
合わせて、売筋商品に良く似た服をコンピュータ上で仮
想的に作り上げる（ＳＴ６８）。これが、イメージパー
ツから服を再構成する作業となる。

【００９２】こうして再構成された服（１種とは限らな
い）は、売筋商品と同様な色合いに彩色され、かつその
表面が売筋商品に近くなるように適当なパターンデータ
でマッピングされる（ＳＴ７０）。端末機２０Ｔを操作
しているデザイナは、こうして出来上がった作品が売筋
商品と同じようなイメージであることを確認する（ＳＴ
７２、イエス）。こうして出来上がった作品が売筋商品
と異なるイメージ／雰囲気であるときは（ＳＴ７２、ノ
ー）、ＳＴ６８の切貼／再構成からやり直す。

【００９３】次に、再構成された服の主要構成パーツ
（服の印象を決定する部分）と共通する主要構成パーツ
を持つ登録済みの服（サンプル商品）を、アパレルＤＢ
から検索する（ＳＴ７４）。

【００９４】再構成された服の構成パーツはもともと登
録済みの服のパーツであるので、再構成された服に近い
イメージ（類似）の登録済みサンプル商品がアパレルＤ
Ｂからこの検索により見つかる可能性は十分にある。
（ここで、再構成された服と検索された登録済みサンプ
ル商品の類似性判断は、たとえばアパレルメーカ２０Ａ
のデザイナやセールスマンが行なう。）しかし見つから
ないこともある（ＳＴ７６、ノー）。その場合は、検索
時に指定する共通パーツの数を減らすなどして検索条件
を弛め（ＳＴ７８、イエス）、再度検索を行なう（ＳＴ
７４）。あるいは、この売筋商品に相当するサンプル商
品を新規に作成し（ＳＴ８０）、そのサンプルについて
ＳＴ５０〜ＳＴ５２のアンケート調査を行なって、その
サンプルのオケージョンデータ（購入目的／購入決定理
由など）をアパレルＤＢに追加登録しておく。

【００９５】再構成された服に類似の登録済みサンプル
商品がアパレルＤＢから見つかれば（ＳＴ７６、イエ
ス）、サンプル商品の画像データとともにそのアンケー
トデータがアパレルＤＢから読み出される。すると、図
６に示すような、サンプル画像とそのオケージョンデー
タ（購入目的、購入決定理由など）がアパレルメーカ２
０Ａの端末機２０Ｔに表示される（ＳＴ８２）。

【００９６】なお、イメ−ジパ−ツに分解するまでもな
く売筋商品に類似する登録済みサンプル商品をすぐに検
索できるなら、そうしてもよい。しかし、同一種別のサ
ンプル商品（例えばジャケット）が１００種類登録済み
であるなら１００回もの類似性の比較判断を（アパレル
デザイナが人為的に）行なわなければならない（ある服
と別の服の類似性の比較判断は、その分野で経験のある
人が感覚的に行なう。今のところコンピュ−タでは風合
い要素を含む類似性の比較判断は難しい）。

【００９７】イメ−ジパ−ツに分解してから検索する場
合は検索キ−ワ−ド（パーツ名称）によりタ−ゲットが
絞られるので、検索して見つかる登録済みサンプル商品
の数はずっと少なくなり（人による）比較判断を迅速に
行なえるようになる。

【００９８】その他、売筋商品を購入した各顧客の個人
情報（性別、年令、職業、趣味、収入、生活環境；住
所；体形など）は、以下のようにして収集できる。ま
ず、その小売店で初めて買い物をした新客については、
「新商品の案内のため」などの理由を付けて、その店の
お得意様カードに、個人情報（性別、年令／誕生日、職
業／勤務先、趣味、収入、住所、身長などの体形）を記
入してもらう。お得意様カードの内容は顧客管理ＤＢに
登録される。それ以後お得意様カードで登録された客の
買い物ついては、商品がどのような客に売れたのかが分
かる。

【００９９】なお、どのような手段（カード、小切手、
現金）でその売筋商品が購入されたのかは、ＰＯＳデー
タとともに収集できる。第１の実施例で得られた分析デ
ータ（図５）と第２および／または第３の実施例で得ら
れた分析データ（図６）を同一または同種商品について
比較検討すれば、どんな企画意図の服がなぜ多く売れた
のか（つまりなぜヒット商品となったのか）を比較的正
確に判定できる。この発明の売筋商品分析システムは、
アパレル商品以外（たとえば食料品）の売筋商品の分析
にも利用できる。

【０１００】

【発明の効果】この発明の実施例によれば、いつどこで
どんな商品がどれだけ売れたかをＰＯＳデータに基づき
集計し、そこから売筋動向を掴んだ後、売筋商品がなぜ
どのような消費者／顧客に良く売れたのかを、絵（サン
プル画像）を利用してビジュアルに比較検討できる。こ
の検討の結果から、生きた市場情報（種々な小売店で実
際に売れた商品に関するもろもろの情報）をアパレルに
フィードバックすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、売筋商品関連情報を加入者がＶＡＳ会
社に問い合わせる場合の処理を説明するフローチャー
ト。

【図２】図２は、消費者が売筋商品をなんの目的で購入
し、またなぜその商品を選んだのかを調査する場合にお
ける処理の一例を説明するフローチャート。

【図３】図３は、消費者が売筋商品をなんの目的で購入
し、またなぜその商品を選んだのかを調査する場合にお
ける処理の他例（前半）を説明するフローチャート。

【図４】図４は、消費者が売筋商品をなんの目的で購入
し、またなぜその商品を選んだのかを調査する場合にお
ける処理の他例（後半）を説明するフローチャート。

【図５】図５は、売筋商品のサンプル画像とともにその
商品を供給するアパレルメーカの商品企画意図を含むも
のであって、ＶＡＳ会社の加入者リクエストにより得ら
れた売筋商品の調査結果の表示例を示す図。

【図６】図６は、売筋商品のサンプル画像とともにその
商品を購入した顧客の購入目的および購入決定理由を含
むものであって、ＶＡＳ会社の加入者リクエストにより
得られた売筋商品の調査結果の表示例を示す図。

【図７】図７は、この発明の売筋商品分析システムが使
用されるものであって、アパレル情報サービスを行なう
ＶＡＳ会社のシステム全体構成を示すブロック図。

【符号の説明】

１００・・・ＶＡＳ会社の統合データベース、１００Ｓ
・・・ホストコンピュータ、１００Ｐ・・・画像取込／
処理装置、１・・・高速デジタル回線（通信回線）、１
０・・・販売会社グループ、１０Ｈ・・・販売会社、１
０Ｋ・・・小売店、１０Ｔ・・・小売端末機、２０・・
・アパレルメ−カグループ、２０Ａ・・・アパレルメ−
カ、２０Ｔ・・・アパレル端末機、２０Ｐ・・・画像取
込装置、３０・・・縫製会社グループ、３０Ｈ・・・縫
製会社、３０Ｆ・・・附属品メーカ、４０・・・部材会
社グループ、４０Ｂ・・・部材商社／生地商社／副資材
商社、４０Ｉ・・・糸／織会社、４０Ｓ・・・染／整理
会社、４０Ｇ・・・原材料／副資材会社、５０・・・物
流会社グループ、５０Ｂ・・・物流会社（運送会社）、
６０・・・業界関連会社グループ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 商品の外観を示す画像情報を含む商品関
   連情報またはこの商品の企画意図に関する情報を格納す
   る商品情報格納手段と、 前記商品の使用目的に関する情報またはこの商品の顧客
   に関する情報を格納する目的情報格納手段と、 前記商品の売れ行きを示す販売情報を格納する販売情報
   格納手段と、 前記販売情報格納手段に格納された販売情報から、販売
   量の多い売筋商品を抽出する売筋商品抽出手段と、 前記売筋商品抽出手段により抽出された売筋商品の商品
   関連情報またはその企画意図情報を前記商品情報格納手
   段から取り出すとともに、この売筋商品の使用目的情報
   またはその商品の顧客情報を前記目的情報格納手段から
   取り出す売筋商品情報取出手段と、 前記売筋商品情報取出手段により取り出された商品関連
   情報から売筋商品の画像を表示するとともに、この売筋
   商品情報取出手段により取り出された使用目的情報、購
   入目的情報、または企画意図情報を表示する表示手段と
   を備えたことを特徴とする売筋商品分析システム。