WO2014083656A1 - 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム - Google Patents

店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム Download PDF

Info

Publication number
WO2014083656A1
WO2014083656A1 PCT/JP2012/080952 JP2012080952W WO2014083656A1 WO 2014083656 A1 WO2014083656 A1 WO 2014083656A1 JP 2012080952 W JP2012080952 W JP 2012080952W WO 2014083656 A1 WO2014083656 A1 WO 2014083656A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
store
pattern
situation
employee
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/080952
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
富田　裕之
森脇　紀彦
教夫 大久保
幹 早川
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to JP2014549705A priority Critical patent/JP5926819B2/ja
Priority to PCT/JP2012/080952 priority patent/WO2014083656A1/ja
Publication of WO2014083656A1 publication Critical patent/WO2014083656A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations

Definitions

  • the present invention relates to an operation information system for a store or business system, and in particular, a store manager who is a manager of a chain store, etc., is required to operate his store or business system (hereinafter referred to as a store).
  • the present invention relates to a management information system for supporting the grasp of the current state of an employee, etc., and for assisting the creation of work schedules and business instructions for employees working in stores based on the present state grasp.
  • ISM In-Store Merchandising
  • the ISM shows the importance of grasping the current status of flow line length, stopover rate, purchase rate, number of items purchased, and unit price of goods, and measures based on it to improve productivity at retail sites. .
  • accurate understanding of customer behavior in the store is the key to determine the success or failure of such management.
  • the flow line length is measured by mounting a sensor in the shopping cart to visualize the customer flow line.
  • a statistical analysis or a technique for analyzing a stay time, a flow line length, and an average moving speed for each product area.
  • stop-off rate and purchase rate for example, it is possible to detect a stop at a fitting store in a clothing store with a sensor, detect a stop based on a camera image of a convenience store, etc.
  • a technique for analyzing a purchase rate in combination with a POS (Point of Sales) system is disclosed. Needless to say, information on the number of items purchased and the product unit price can be obtained from the POS system.
  • the “schedule table creation device” in Patent Document 1 creates a shift table based on the business volume for each time zone and the business volume prediction model, and the sensor attached to each store clerk.
  • a technique for creating a shift table using information and POS system data is disclosed. As a technology to support store operations in this way, the sensor burden is used to automatically create employee schedules (shift table creation) using the IT system. Can be reduced.
  • Store managers and employees (store clerks) at stores have general know-how and knowledge about what kind of in-store promotions can increase sales and what kind of product layout and shelf allocation can increase sales.
  • it tends to be a final judgment based on each person's experience, skills, and intuition. Therefore, it is possible to manage the store manager by using the IT system to visualize or recommend (recommend) based on POS data and human behavior data by attaching sensors to measure the behavior of customers and employees. It is thought that this will contribute to improving the productivity of the store.
  • An object of the present invention is to provide an operation information system for a store or business system that obtains employee behavior and proposes an operation improvement with a high probability of directly leading to an increase in sales of the store based on the analysis of the collected data and the like There is to do.
  • One of representative examples of the present invention is as follows.
  • Multiple types of store support functions which are a plurality of indicators indicating the operation state of a store based on a function given in advance, with information indicating an employee's behavior changing with time in a predetermined real space inside the store
  • a store support function calculation unit that calculates the pattern
  • a pattern determination unit that determines which type of the situation pattern matches the output of the store support function, each calculated output value of the plurality of types of store support functions
  • the A situation pattern storage unit that records situation patterns as time series data
  • a pass / fail correlation information storage unit that records a plurality of preset pass / fail correlation determination patterns, a shift pattern for each employee, and the work status thereof
  • a shift pattern storage unit that records time-series data
  • a productivity improvement information generation unit wherein the plurality of types of store support functions are the working status of the employee, Work contents of work personnel, location arrangement, time distribution, data representing motivation and vitality, and data representing the sales situation of the store, of the plurality
  • the manager generates operation information that can be comprehensively evaluated the current state of the store, etc., which is generated from information relating the employee behavior and the sales improvement of the store, etc., and provides the manager with the management information. You can increase opportunities to be directly involved in improving the management of your store.
  • the present invention collects data by using sensors worn by customers and employees in stores and business systems (hereinafter simply referred to as stores), and can provide store managers with useful information for store operations. Regarding information systems.
  • stores store management support information system
  • the invention “store management support information system” in the present specification may be abbreviated as “the present system” hereinafter.
  • This system uses employee sensors to calculate (1) location, (2) time allocation, (3) motivation and vitality, and (4) work efficiency for each employee and work content.
  • First to fourth data are acquired.
  • the numerical processing functions (store support functions) F1, F2, F3, and F4 are defined corresponding to these four types of data.
  • threshold values Th1, Th2, Th3, and Th4 are provided for each of the functions F1, F2, F3, and F4 in order to calculate a “pattern” obtained by combining these plural values.
  • the situation pattern 1.
  • the store's status is comprehensively combined with the combination of the location of the store clerk, the time distribution of the store clerk, the morale and vitality of the store clerk, and the work efficiency of the store clerk. Can be expressed.
  • comparisons between multiple stores are also made using situation patterns.
  • a schedule table (shift table) and a business instruction sheet corresponding to the type of the situation pattern are output so that the store manager can view them.
  • the present invention discloses an invention that aggregates data collected by a sensor system and provides information to a manager such as a store manager or recommends (recommends) the data to achieve introduction promotion of the sensor system to an actual store.
  • a manager such as a store manager or recommends (recommends) the data to achieve introduction promotion of the sensor system to an actual store.
  • an IT system capable of supporting a store manager / manager of a store in order to appropriately give instructions to employees in order to achieve a profit quota is provided.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the overall configuration and functions of a store management support information system according to an embodiment of the present invention.
  • reference numeral 100 denotes a server of the store A that is a main body of the store management support information generation system according to the present invention
  • 101 is an input processing unit
  • 102 is an output processing unit
  • 107 is a communication processing unit.
  • 103 is a store A function pattern / countermeasure definition unit based on a combination of store support functions
  • 104 is a store support function (F1-F4) calculation unit
  • 105 is a store A situation pattern determination unit using the store support function
  • Reference numeral 106 denotes a productivity improvement information generation unit.
  • the store management support information generation system 100 further stores, as storage means, a database 110 that stores information on “store support functions” and a database that stores information on “store situation patterns / good / bad correlation determination patterns / countermeasure definition”. 111, database 112 holding “other store information”, database 113 holding “external factor” information, database 114 holding “time series data / good / bad correlation” information, “shift table / business improvement” A database 115 or the like for holding the above information.
  • Reference numeral 120 denotes a store manager or a manager terminal equivalent to the store manager, and the display screen thereof has a user interface function and is configured to be able to communicate with the server 100 of the store A by wireless communication.
  • 131 is a customer sensor associated with a customer at store A
  • 132 is an employee sensor associated with an employee at store A
  • 133 is a POS system.
  • a sensor of various shapes such as a name tag type sensor, a camera, an RFID, a shopping cart, or a shopping basket may be used.
  • the sensor type any of various sensors for detecting infrared rays and acceleration, a device for detecting sound such as a microphone, and a device for acquiring an image such as a camera may be used.
  • 140 is a diagram showing an outline of the store support functions F1 to F4 generated by the store support function calculation unit 104 based on data collected by the sensors 131 and 132 and the POS system 133.
  • the value that is output when the first data related to the “location / arrangement” is input to the store support function F1 is a calculated value based on spatial activity data representing the work situation of the store clerk.
  • the value output when the second data related to the “time allocation” is input to the function F2 is a calculated value based on the time activity data of the store clerk.
  • the value output by inputting the third data related to “motivation / energy” to the function F3 is a calculated value based on the internal activity data of the store clerk.
  • the value output when the first data related to the “working efficiency” is input to the function F4 is a calculated value necessary for PDCA based on the relationship between the clerk activity and the store sales. Details of the store support functions F1 to F4 will be described later.
  • the server 100 of the store A is connected to the head office server 150 and the server 160 of another store via the communication network 170.
  • the headquarters server 150 has a function 151 for collecting / managing / distributing each store information and a function 152 for setting “external factor” common to each store as functions realized by executing the program on the server. , A function 153 for setting “countermeasure information” and the like, and a related database.
  • the server 100 of the store A collects various data in the store A, generates a store support function, analyzes the current status of the store A based on the current status pattern obtained from those values, and improves it. By visualizing the strategy and presenting it to the store manager, the store manager is supported by the busy business. By using the present invention, it is possible to particularly reduce the office work of the store manager / manager and to secure time for the store manager to stay at the site.
  • FIG. 2 is a view for overlooking the types of data that the store information system of the present invention should collect in a store.
  • the customer sensor 131, employee sensor 132, and POS system 133 are used to collect, analyze, and visualize p and q data as shown in FIG.
  • the purpose of acquiring customer behavior in a store using a sensor and its related system is to perform analysis mainly for improving sales in the productivity improvement of the store.
  • the upper half of FIG. 2 shows the relationship among the indicators (flow line length (p1), stopover rate (p2), purchase rate (p3), purchase quantity, product unit price (p4)) that should be grasped in ISM. Show.
  • the number of purchases can be obtained by multiplying the elements of the flow line length (p1), the stop-by rate (p2), and the purchase rate (p3).
  • a customer unit price is obtained by multiplying the number of purchased items by an element of the product unit price (p4).
  • the sales amount (Rx) is obtained by integrating the customer unit price for a predetermined time.
  • Sales (Rx) / External factor f (p1, p2, p3, p4) (11)
  • “External factors” mean factors outside the company, such as climate and economic trends, which affect the sales of each store, for example. Equation (11) means “sales excluding fluctuations due to external factors”.
  • the number of purchases (p1), the product unit price (p4), the unit price of customers, the sales amount (Rx) using only the POS system. ( ⁇ (customer unit price)) can be acquired and used as input data of the server 100.
  • the employee sensor 132 is attached to the employee with the consent of the employee on the premise that it is necessary to better understand the behavior of the employee for the purpose of improving operational efficiency.
  • the employee management work is considered to increase the burden for the number of employees. In supermarkets, home centers, discount shops and other large stores, the number of employees is large, and this tendency is particularly noticeable.
  • what kind of data is to be acquired using the employee sensor, (1) “location / location” (q1), (2) “time allocation” (for each worker and work content shown in FIG. It is sufficient to acquire q2), (3) “Motivation / Vitality” (q3), and (4) “Working efficiency” (q4).
  • the above (1) and (2) are spatial and temporal activity data that can be grasped from the appearance to the clerk, and the above (3) is internal activity data that cannot be grasped from the appearance.
  • FIG. 2 shows an object to be measured by attaching a sensor to an employee along a general 5W1H system.
  • the 5W1H of the employee's behavior is divided into the work staff (who), the work content (what), the location (where (q1)), the time distribution (when (q2)), the motivation / energy (how (Q3)), and the purpose (why) of the action is to improve the sales of the store.
  • q1, q2, and q3 alone do not provide correlation with store sales (Rx), which is an objective numerical value, the concept of work efficiency (q4) is introduced, and the clerk's activities It helps to understand how it correlates with sales.
  • Equation (11) and Equation (12) capture the sales of the same store A at the same time from two different viewpoints.
  • the relationship between the sales results and the store operation status is analyzed from the information of these p (p1, p2, p3, p4) and q (q1, q2, q3, q4), and fed back to the store operation.
  • numerical processing functions F1, F2, F3, and F4 corresponding to the four types of data (1) to (4) acquired by the employee sensor 132 are defined.
  • a value (hereinafter referred to as F1 ((1) place arrangement)) output when the place arrangement data is input to F1 is a calculated value based on the spatial activity data of the store clerk.
  • F2 ((2) time allocation) is a calculated value based on the time activity data of the store clerk.
  • F3 ((3) Motivation / Vitality) is a calculated value based on the internal activity data of the store clerk.
  • F4 ((4) work efficiency) is a calculated value necessary for PDCA based on the relationship between the salesclerk's activity and the sales of the store.
  • F1 (1) place arrangement
  • F2 (2) time distribution
  • F3 (3) motivation and vitality
  • F4 (4) work efficiency
  • Th1, Th2, Th3, Th4 are set for F1, F2, F3, and F4, respectively.
  • the threshold value of all stores is naturally larger than the threshold value during recession.
  • the threshold may be changed due to circumstances specific to only a specific store, such as when a store of a competitor in the industry is opened near a certain store and competition intensifies.
  • the advantages expressed in the situation pattern as described above are the overall condition of the store by the combination of the location of the store clerk, the time distribution of the store clerk, the motivation / activity of the store clerk, and the level of work efficiency of the store clerk. It can be expressed in It is considered that comparison between multiple stores can be performed relatively easily by using the situation pattern.
  • the merit of displaying the status of the store in a situation pattern is not only improving the comparability.
  • Another advantage is that a prescription corresponding to each situation pattern can be presented to the store manager. Specifically, the schedule table (shift table) and business instructions are automatically created by the IT system according to the prescription, which reduces the time required for employee management operations, which is a heavy workload for store managers. It becomes possible to connect.
  • the actual data of (1) to (4) for each worker and work content shown in FIG. 2 are aggregated and numerically expressed by the above formulas (11) and (12), and objective by the situation pattern
  • a store information system for shifting to store operations can be provided to support busy operations such as store managers. In particular, it is possible to reduce office work and secure on-site stay time for store managers and the like, thereby supporting effective store management.
  • Fig. 2 we tried to comprehensively describe the data elements necessary for store operation according to the ISM theoretical system for customer data and the 5W1H system for employee data. Other than the example shown in Fig. 2, it is thought that there are other factors necessary for store operation. However, the main purpose of store operation is to improve store productivity, particularly to improve both sales and operational efficiency. For example, in FIG. 2, it is considered that the elements necessary for store management are almost covered.
  • the four functions F1, F2, F3, and F4 are used as the corresponding numerical processing functions.
  • the definition used is an example, and it may be defined by three or more functions different from this.
  • FIG. 3A is a diagram showing data related to (1) “place / arrangement”, (2) “time distribution”, (3) “motivation / energy”, and (4) “work efficiency” shown in FIG. It is. This is data obtained by measuring with a sensor or the like for a certain store. All of (1) to (4) are data with the horizontal axis representing elapsed time (t). As the data acquisition period, the basic unit from the opening time to the closing time of the store is acquired continuously over multiple days, or weekdays (Monday to Friday), weekends (Saturday and Sunday) or each Get data for only the day of the week.
  • the first data relating to the employee's “location / arrangement” indicates the relationship between the number of customers staying (bar graph) and the number of shop assistants (line graph) for each product area. It is data.
  • the notation “Area 1” in the upper left square indicates that this plot is data in the product area 1 region. Therefore, in addition to area 1, there is similar data for each product area in the store, area 2, area 3,.
  • the purpose of acquiring the first data related to this (1) “place / placement” is to increase the number of employees (store clerk) during the time when the number of staying customers increases. , Based on the hypothesis that it may encourage customer purchasing activities.
  • the second data relating to the “time allocation” of the employee in FIG. 3A (2) is data indicating the time allocation regarding the work contents for each worker.
  • the notation “store clerk A” in the upper left square indicates that this plot is data for clerk A, one of the employees. Therefore, in addition to store clerk A, the same data for each store employee (including store manager, deputy store manager, manager, employee, store clerk, part, part-time job, staff, etc.) such as store clerk B, store clerk C,. Exists. Alternatively, it is possible to obtain data of the entire salesclerk, which is a total of all salesclerks.
  • Front (responsible) is the time period during which store clerk A is primarily engaged in store operations
  • front (non-responsible) is that store clerk A is primarily engaged in store operations that are not in charge.
  • front (unknown) is the time when clerk A is engaged in store operations, but it is unclear whether the person in charge or not is in charge
  • office work means that clerk A is in the office, etc.
  • Backyard is the time during which clerk A is engaged in inventory work in the backyard (the backside of the sales floor where the product inventory is stored and processing)
  • the belt and the “checkout counter” are times when the clerk A is engaged in business at the cashier or service counter.
  • the purpose of acquiring the second data related to this (2) “time allocation” is essentially non-existing, such as how much the store clerk is engaged in the work that should be in charge of, or the support of other store clerk. Identify how much you are engaged in the work you are responsible for and see if there is an uneven distribution of work, or whether the work volume is excessive or insufficient. This is to make use of the actual situation to create an optimal shift table. Similar to the first data, if the second data is also possible, it is desirable to obtain data for every business day.
  • the third data related to the employee's “motivation / energy” in (3) of FIG. 3A is data indicating the energy / activity of each store in a plurality of stores.
  • the notation “whole” in the upper left square indicates that this plot is data relating to the entire store clerk.
  • the data for the entire store clerk is calculated by the sum of the measured values of motivation and vitality for each individual, but since the value for each individual is not important, the total amount of motivation and vitality for the entire store is important, so the display is It is enough to have only “whole”.
  • the purpose of acquiring the third data related to this (3) “Motivation / Vitality” is that the store manager selects the store (A store here) and the other excellent store (B store here). This is because, by comparing the degree of motivation and vitality of employees (store clerk), the actual situation is utilized in the creation of business instructions. As with the first data, if the third data is also possible, it is desirable to obtain data for every business day.
  • the fourth data relating to the “work efficiency” of the employee (4) in FIG. 3A is the work input amount for each product, product group or product area (for example, customer service time, stay time, shelf) Sales amount for each product, product group, or product area.
  • the sales amount is displayed as a representative as the business performance of the store.
  • the cost amount and the profit amount may be displayed.
  • the sales amount for each product can be extracted from the POS data. Sales information and cost information can be extracted from ERP (Enterprise Resource Planning).
  • the notation “product group 1” in the upper left square indicates that this plot represents the sales amount of a product group. Therefore, in addition to the product group 1, similar data such as a product group 2, a product group 3,. It is also possible to acquire data that is a product that constitutes a product group, a product area that is composed of a plurality of product groups, or the total store for the entire store.
  • the purpose of acquiring the data in (4) is to determine how much the amount of work input by employees is related to sales, so whether they are engaged in work that is not linked to sales increase. This is to clarify what work is related to work improvement and to make use of the actual situation in the creation of the optimal shift table and business instructions. As with the first data, if the fourth data is also possible, it is desirable to obtain data for every business day.
  • the first to fourth data relating to (1) “place / arrangement”, (2) “time allocation”, (3) “motivation / energy”, and (4) “work efficiency” shown in FIG. 3A F1, F2, F3, and F4 that are functions to be calculated will be described.
  • the first to fourth data can be visualized as they are on the store manager's terminal with a graph or the like, so that the store manager's awareness and decision-making can be encouraged. From the viewpoint of making an appropriate decision in a short time, it is desirable to perform processing using the result value.
  • the “place / placement” function F1 is a function for calculating the comparison between the number of customers and the number of employees with the first data in FIG. 3A as input, and is represented by the following equation (1).
  • C represents the number of customers and S represents the number of shoppers.
  • C in a product area a and time zone t is denoted as C at and S at .
  • is the absolute value of the difference between the two.
  • the function F1 is a value obtained by integrating
  • the “time allocation” function F2 is a function for calculating the comparison of the work time allocation of the employee with another store using the second data in FIG. 3A as input, and is expressed by the following equation (2). .
  • a in the formula (2) indicates that the data is from the store A and B is the data from the other excellent store B.
  • T work in a certain time zone t (time zone).
  • a percentage value (%) is read as time allocation.
  • the function F2 assumes an average value of a plurality of employees.
  • a time distribution (%) of the work T in the time zone t at the store A is denoted as A Tt .
  • store B is denoted as B Tt .
  • is the absolute value of the difference between the two.
  • F2 is a value obtained by integrating
  • the time distribution function F2 is larger, the ratio of how much time is spent in which work for each time zone is larger than the ratio of excellent stores. If it is assumed that the time distribution of work in an excellent other store with a large amount, profit rate, etc. is excellent, it indicates that there is much room for improvement in the time distribution of the store clerk at the own store. On the other hand, the smaller F2 is, the lower the time distribution of the store clerk compared with other excellent stores is.
  • the ratio of the time zone A 1t in the store A to the entire time zone is larger than the ratio of the time zone B 1t in the store B to the entire time zone. It can be seen that there is room for improvement in the time distribution of this time zone.
  • the store manager may determine the work time distribution for each employee (store clerk) time zone so that the function F2 becomes small.
  • the function F2 provides a basic numerical value in creating a shift table and a business instruction as an improvement measure.
  • the function F3 of “motivation / energy” is a function for calculating the comparison of the employee's energy / energy with other stores by using the third data in FIG. 3A and is expressed by the following equation (3). It is.
  • A indicates that the data is from the store A
  • B is the data from the excellent other store B.
  • measurement methods for example, conventional methods such as questionnaires and hearings, measurement methods using sensors, etc.
  • An example of measurement using an IT system is shown.
  • the sensor indicates the sensor and its related IT system. From the sensor, it is possible to obtain analysis indexes such as interaction data, relationships between persons, behavioral indicators, or active activity and concentration duration, and these analytical indicators are used as the value of “motivation / energy” in this specification. Can be used in many ways.
  • function F3 an average value of a plurality of employees is assumed.
  • the employee's motivation / activity (activity level) in the time zone t at the store A is denoted as A At .
  • the store B is similarly written as B At .
  • div (A At , B At ) is a division between them, that is, A At / B At .
  • the function F3 is a value obtained by integrating 1 / div (A At , B At ) in all time zones. The larger this div (A At , B At ) is, the higher the motivation and vitality of the employee (store clerk) of the store A is compared to the other store B.
  • the functions F1 and F2 are functions indicating that the smaller the value, the better the store operation, the larger the value, the better the function div (A At , B At ) Similar to F1 and F2, the function F3 is also defined to be a function that indicates that the smaller the value, the better the store management, and the higher the motivation and vitality of the store clerk. On the other hand, the greater the value of F3, the lower the motivation and vitality of the store clerk. Therefore, the store manager may implement measures to improve the motivation of the employee (the store clerk) so that the function F3 becomes smaller. In the present system, the function F3 provides a basic numerical value in creating a shift table and a business instruction as an improvement measure.
  • the “efficiency function” F4 is a function for calculating the comparison between the sales amount and the employee work amount with the fourth data in FIG. 3A as input, and is expressed by the following equation (4).
  • R represents a sales amount (Revenue) which is a typical return
  • T represents a salesclerk's work amount (Task).
  • R at represents a sales amount (Revenue) which is a typical return
  • T represents a salesclerk's work amount (Task).
  • R at represents a product area a and time zone t
  • T is denoted as T at .
  • the value obtained by dividing R at by T at that is, R at / T at is calculated from ROW at (return on work: return on work) and the present specification from the analogy of ROI (return on investment: return on investment). Then I named it.
  • the function F4 is a value obtained by integrating 1 / ROW at in all time zones and all areas.
  • the store manager needs to consider measures for improving business efficiency if the value of the function F4 is large even if the values of the functions F1 to F3 are small.
  • the function F4 provides a basic numerical value in creating a shift table and a business instruction as an improvement measure.
  • threshold values Th1, Th2, Th3, Th4 can be set for the functions F1, F2, F3, F4 shown in the equations (1) to (4), respectively.
  • the threshold value an average value or median value of a plurality of actually measured values from F1 to F4 can be used, and other values can be freely set. This threshold value is set in common for all stores based on, for example, “external factors” at the headquarters. If the value of F1 at a certain store is greater than or equal to Th1, it is “large”, and if it is less than Th1, it is “small”. Similarly, “large” and “small” can be obtained for F2 to F4.
  • each of the four functions F1 to F4 is “large” or “small”, there are 16 combinations (types) of 2 to the 4th power.
  • four functions from F1 to F4 are clearly shown. However, if only three of them are used, there are nine functions, and new functions such as F5 and F6 are added on the contrary. You can also The larger the function, the larger the number of combinations, and it is expected that detailed situation pattern classification will be possible.
  • 16 situation patterns composed of combinations of “large” and “small” compared with threshold values Th1 to Th4 are shown for each of the functions F1 to F4.
  • the status of each of the 16 patterns (types) is shown in the “Employee status” column.
  • F1 to F4 since all of F1 to F4 are “large”, “location placement” is bad, “time allocation” is bad, “motivation / energy” is low, and “business efficiency” Indicates a low situation. Therefore, it can be said that the situation is “motivated / low energy and significant improvement in store management”.
  • a shift table creation macro is executed, and to create a business instruction, a business instruction macro is executed.
  • Each macro incorporates creation logic (called a solution in this embodiment).
  • Each type of situation pattern in FIG. 4 is associated with a solution that is a prescription corresponding to each situation pattern.
  • Each solution is structured with logic to improve the situation based on the situation judgment indicated by each situation pattern.
  • a recommendation plan for work schedule table (work shift table) and work instructions is created by the IT system.
  • the store manager can be urged to change store operations.
  • the store manager determines which of the situation pattern types shown in FIG. It makes it easier to understand how to improve store operations.
  • the manager's office work can be reduced by creating recommendation plans for work schedules (work shift tables) and work instructions.
  • a schedule table (shift table) and business instructions in combination with past examples and examples of other stores, it becomes easy to incorporate know-how of other stores into the own store. Also. Even if the store manager is replaced by personnel rotation, the know-how of the past store manager can be taken over.
  • the shift table creation macro includes two types of rule sets (hereinafter, rule set A and rule set B) and employee entry information.
  • Rule set A is a rule set common to retail stores
  • rule set B is an individual rule set for store conditions.
  • Employee entry information includes the types of employees in each store, such as regular employees, contract employees, and temporary employees (see Fig. 15), specialized sales floor types and skills, and information on the date and time of work. It is a list that contains information about employees that can be used to create a shift table. The latter employee entry information stores information on available resources, whereas the company-wide rule set stores binding conditions.
  • the rule set A is, for example, a rule regarding the number of working hours, such as a regular employee who works either on weekends or holidays, or has a maximum of three consecutive working days for a long period of work.
  • general-purpose rules such as rules regarding fairness of work such as making the number of early and late numbers fair are stored.
  • this rule set A is applied to narrow down the number of employees who can work from the viewpoint of the number of working hours of the candidates and the fairness of work.
  • the rule set B is an individual rule set for making necessary improvements such as reviewing the arrangement for each employee when the current operation status is bad according to the situation pattern of the store.
  • the business instruction macro is determined that (1) “place / arrangement”, (2) “time allocation”, (3) “motivation / energy”, and (4) “work efficiency” are bad (low), respectively.
  • FIG. 5 shows an example in which measurement at an actual store is performed using a sensor.
  • FIG. 5A shows a sketch 501 of a certain store. There are two entrances on the left, followed by a cash register corner (shown as a square). Since various products are sold at the store, product shelves 502 are arranged at various locations in the store. As shown in FIG. 5B, each product shelf 502 is provided with a product 504 and a beacon 503 that communicates infrared rays 506 to the aisle at a certain time interval (for example, every 10 seconds). Yes. Each beacon is assigned an identification number, and is associated with an in-store product area, a product shelf, a product group, and the identification number. For this reason, the customer or employee wears the sensor and passes or stops near each beacon 503, whereby the in-store flow line information of the customer or employee can be stored in the IT system.
  • infrared rays 506 are emitted from each beacon 503, and are detected by an infrared sensor built in the wearable sensor 505 worn by the customer.
  • the wearable sensor 505 is a name tag type, but has high directivity, and can accurately measure which one the customer is facing. Therefore, the customer flow lines such as the flow line length and the stop-by rate in FIG. 2 can be measured with high accuracy.
  • FIG. 5D by providing the wearable sensor 505 with a function of communicating infrared rays 506, it is possible to detect whether the employee and the customer are facing each other.
  • an acceleration sensor for example, a triaxial acceleration sensor
  • the movement of the store clerk's body can be detected.
  • the acceleration sensor and the infrared communication function it is possible to visualize and quantify clerk duties such as customer service.
  • the store manager / manager wears a wearable sensor 505 having an acceleration sensor and an infrared communication function, thereby quantifying the communication amount between the store manager and the employee (store clerk). It is also possible.
  • working employees can be obtained by attaching a sensor to each employee and assigning a different management number (ID) to each sensor.
  • the work content can be acquired by classifying the operation pattern by attaching a triaxial acceleration sensor to the employee sensor, for example. Alternatively, it can be obtained by image recognition using a camera.
  • the location arrangement can be obtained by, for example, attaching an infrared sensor to the employee sensor and arranging an infrared beacon at various locations in the store, and where the infrared sensor and the infrared beacon reacted.
  • time distribution can be acquired by incorporating a clock function in the employee sensor and simultaneously recording the time at which the above-described three-axis acceleration sensor is acquired.
  • data relating to human activities such as motivation and vitality can be acquired by the voice technique or the technique using an acceleration sensor described in the background art.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a specific system configuration example of the store information system according to the first embodiment.
  • the upper left part of FIG. 6 is a sensor group, and the store sensor related equipment group in the upper right part shows peripheral devices of the sensor group.
  • the lower right part of FIG. 6 is a hardware configuration that processes the sensor signals acquired from the sensor group and executes the processes necessary for the present invention.
  • a name tag type sensor is, for example, a sensor that has a compact shape of length (several centimeters) x width (several centimeters) x thickness (several millimeters to centimeters) of the name tag that each person puts on the chest. It is a sensor 605 equipped with an acceleration, temperature, and infrared sensor. It has a memory function and can store information in the MEM section of the sensor 605. Data can be transmitted from these sensors to the wireless transmission / reception unit 606 via wireless and transferred to the communication device 615 via the Internet network 607.
  • the sensor 605 in FIG. 6 and the wearable sensor 505 in FIG. 5 show the same sensor in this embodiment.
  • the data once stored in the sensor 605 of FIG. 6 is transferred to the communication device 615 via the Internet network 607, for example, by using the cradle transfer function by setting the sensor 605 in the cradle 610, for example.
  • the hardware (server 100 and the like) constituting the main part of the store management support information generation system of this embodiment includes a display device 613 such as a display, an input device 614 such as a keyboard and a mouse, a communication device 615, a CPU 616, a memory 617, For example, it is composed of data and calculation program group 630 developed on the hard disk 618. Note that data once transferred from the sensor group or store sensor-related device group to the server 100 and the like, processed data thereof, and data such as intermediate files in the middle of calculation are stored by the data management server 612 and the data backup 611. The reason for this is to reduce the amount of communication through the Internet network 607 as much as possible and to store (back up) data twice.
  • headquarter server 640 is also connected to the Internet network 607.
  • Data groups developed on the hard disk 618 constituting the main algorithm of the present invention are “face-to-face data” 619, “POS data” 620, “beacon / map data” 621, “acceleration data” 622, “situation pattern / good / bad”.
  • the calculation program group 630 developed on the hard disk 618 includes, in the order of execution, “read sensor data” 631, “time series conversion” 632, “first data to fourth data creation” 633, “F1 to F4 calculation ”634,“ situation pattern definition / classification / good / bad correlation determination ”635, and“ improvement proposal / shift table output ”636.
  • “First data to fourth data creation” 633 are (1) first data related to “location / arrangement” in FIG. 3A, (2) second data related to “time allocation”, ( 3) Processing for creating third data related to “motivation / energy” and (4) fourth data related to “work efficiency”.
  • “F1 to F4 calculation” 634 is a process for calculating store support functions from F1 to F4.
  • the “situation pattern definition / classification” 635 is a process of deriving “employee situation” and “measure” by comparing the calculation result of the store support function with the defined situation pattern table of FIG. That is.
  • FIG. 7A is a diagram in which a data group and a calculation program portion are extracted from FIG.
  • a data group is shown on the left side of FIG. 7A, and a calculation program is shown on the right side.
  • FIG. 7A shows an example in which data read from a storage medium such as a hard disk is expanded in the memory to increase the speed.
  • “read sensor data” 631 reads data from sensors attached to employees, such as face-to-face data and acceleration data.
  • time series conversion 632
  • the data (face-to-face data and acceleration data) from the sensor and the POS data are merged with their time and time intervals aligned to create a data table.
  • the data table is divided every [opening time to closing time ⁇ N days].
  • first data to fourth data creation for the first data creation, 1) the face-to-face data and the beacon / map data are collated, and 2) the number of staying customers and the number of staying clerks are accumulated for each area. Process. Regarding the next second data creation, 1) the face-to-face data, the beacon / map data, and the same data of other stores are collated, and 2) it is determined whether the job is in charge / non-charge for each time zone.
  • the third data creation 1) Calculate the motivation and vitality data from the acceleration data, 2) Check the motivation and vitality data of the store and other stores, and 3) The store and other stores for each time zone Accumulate motivation and vitality data.
  • the final fourth data creation 1) the above first data creation 2), second data creation 2), third data creation 4) and POS data are collated, and 2) every product every time zone The sales amount and the amount of work are matched.
  • [F1 to F4 calculation] 634 in FIG. 7A calculates the comparison between the number of customers and the number of employees by substituting data into Formula (1) for F1.
  • the data is substituted into Equation (2), and the comparison of the work time distribution of the employee with other stores is calculated.
  • About F3 data are substituted into Formula (3), and the amount of activity of an employee is compared with other stores.
  • data is substituted into equation (4) to calculate the comparison between sales and employee work.
  • each threshold value is used for F1 to F4 and divided into “large” and “small”, and the result is one of the types of the situation pattern data shown in FIG. It is determined whether the shift table creation macro and the business instruction macro should be executed as countermeasures as to the situation of the employee, the situation of the employee, and the countermeasure.
  • “Extract correlation between status pattern pass / fail for each employee” 636 obtains a time-series correlation between pass / fail status pattern and employee shift for each employee, and extracts a highly correlated one.
  • FIG. 7B is a diagram illustrating an example of the definition of the pass / fail correlation determination pattern 6230 of the time-series change of the situation pattern.
  • the first pattern to the eighth pattern are defined.
  • the time-series change of the situation pattern determined by the combination of the functions F1 to F4 maintains the “good situation pattern”. It is.
  • the second pattern is a continuous improvement of the situation pattern
  • the third pattern is a continuous decline of the situation pattern
  • the fourth pattern is a bad situation pattern
  • the fifth pattern is a temporary improvement of the situation pattern
  • the sixth putter is a temporary decline in the situation pattern.
  • FIG. 7C is a diagram showing an example of an improvement / decrease factor pattern 6231 in the first to sixth patterns of FIG. 7B.
  • (A) shows a single factor (improvement)
  • (B) shows a pattern of “single factor (decrease)
  • (C) shows a“ causal relationship of multiple factors ”.
  • any one of the functions F1 to F4 is used for the temporary improvement as shown in FIG. 7A (A).
  • the factors are extracted as to whether they contribute solely or whether multiple functions are involved in combination as shown in FIG. 7C.
  • FIG. 800 is a flowchart for creating a schedule table (shift table) and the like based on the calculation program 630 of FIG.
  • customer data data relating to flow line length, stop-off rate, purchase rate, etc.
  • employee data data relating to work personnel, work content, location arrangement, time distribution, motivation / energy, etc.
  • information such as situation pattern definition / threshold Th / store information / rule set / good / bad correlation determination pattern is also acquired (S803).
  • the customer data and employee data for every fixed time are aggregated (S804).
  • data related to (1) “location / placement”, (2) data related to “time allocation”, and (3) data related to “motivation / energy” shown in FIG. 3A. And (4) data related to “work efficiency” can be created.
  • FIG. 9 shows an example of a display screen of situation pattern information of a certain store.
  • This display is displayed, for example, on the screen of an administrator's terminal such as a store.
  • the upper part of the screen shows the transition of the pattern number (FIG. 4) during a certain month.
  • the transition of each value of the functions F1 to F4 which is the basis for calculating the pattern number, is plotted.
  • F1 to F4 if it is plotted upward from the threshold line (location arrangement, time distribution) is good or (motivation / energy, efficiency is high), it is plotted downward from the threshold line. (Location, time allocation) is poor or (motivation, vitality, efficiency) is low.
  • X month 1 (Monday) is classified into the situation pattern 10 according to FIG. 4 because the place arrangement: good, time distribution: bad, motivation / energy: high, efficiency: low.
  • the situation pattern is calculated in the same manner after the second day.
  • the store manager / manager can change the situation pattern in his / her store, the location of employees, time allocation, motivation / energy, and the quality of work efficiency (or high / low). It is possible to grasp in series.
  • Typical patterns corresponding to a plurality of pass / fail correlation determination patterns are extracted from time-series data of situation patterns from the past to the present as shown in FIG. 9 (FIG. 8, S807). That is, a typical pattern corresponding to the “good / bad correlation determination pattern” 6230 of the time-series change of the situation pattern shown in FIG. 7B is extracted. If a typical pattern corresponding to the first to sixth patterns in FIG. 7B is extracted, it is analyzed which of the “improvement / decrease factor pattern” 6231 shown in FIG. 7C corresponds.
  • an improvement shift pattern reflecting the good / bad correlation information of each employee is generated (S809).
  • “employee priority” it is possible to generate an improvement plan of a reasonable situation pattern in accordance with the priority order from a plurality of possible shift patterns.
  • a schedule table (shift table) is created based on the rule set and the improvement shift pattern of all employees (S810).
  • the shift table is created in units of weeks, months, and days.
  • the shift tables can be called a next week shift table, a next month shift table, and a next day shift table, respectively.
  • the store manager / manager can view these shift tables on the user interface displayed on the display device. These shift tables are displayed as recommendations on the user interface in the form of recommendations (S811). When the store manager / manager performs an approval process for this recommendation (S812), the shift table is finally fixed, and the fixed shift table is printed out by, for example, a printer. If the manager / manager does not approve the recommendation, the process returns to the shift table creation process again, and the modified shift table is recommended.
  • Fig. 10 shows an example of a screen displaying time-series data of situation patterns.
  • the situation pattern 1 is good or high
  • one judgment that the situation patterns 2 to 5 are good or high
  • two judgments that the situation patterns 6 to 11 are good or high.
  • the situation patterns 12 to 15 there are three judgments that are good or high
  • the situation pattern 16 there are four judgments that are good or high. Therefore, from the top to the bottom of the screen of FIG. 10, the situation pattern 16 is the top layer, the patterns 12 to 15 are the second layer, the patterns 6 to 11 are the third layer, the patterns 2 to 5 are the fourth layer, and the pattern 1 is Located in the bottom layer.
  • the numbers in each black circle represent the date, and the pattern number for each date is the same as the content shown on the pattern information display screen of FIG.
  • FIG. 11 shows an example of a comparison display screen with other stores regarding store management.
  • the contents of the left half of FIG. 11 are the same as the display contents of FIG.
  • the content on the right half of FIG. 11 is a diagram relating to store C of another store that has increased sales and profit margins.
  • store C plots are gathered in the upper layer of the figure, and in store C, it can be seen that the location of employees, time allocation, motivation / energy, and efficiency are maintained at a high level.
  • efforts such as analyzing good stores, formalizing them as best practices, and creating guidelines for other stores have been made, but according to the present invention, it can be compared with multi-faceted other stores. , Making it easier to share best-practice initiatives across stores.
  • FIG. 12 shows an example of extraction of typical patterns during the period from October 1, 2012 to October 31, 2012. For example, a good pavement management state is maintained from the 15th to the 20th, which corresponds to the “first pattern”. Further, the state of continuously transitioning from the lower layer on the screen to the upper layer for 8 days ⁇ 9 days ⁇ 10 days ⁇ 11 days corresponds to the “second pattern”. Similarly, “third pattern”, “fifth pattern”, “sixth pattern”, and “seventh pattern” are also extracted.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a flowchart 1300 for obtaining an extracted typical pattern and employee time-series correlation information.
  • a process of determining an extracted typical pattern / factor and generating an improved shift pattern based on the result will be described.
  • a period and an employee name are input (S1401), and it is determined whether there is a time-series correlation of employees having correlation with the pass / fail correlation determination pattern of FIG. 7B (S1402). If there is, the factor to be improved regarding the employee is analyzed based on the improvement / decrease factor pattern of FIG. 7C (S1403). Further, it is also possible to grasp each employee's assigned / non-assigned time zone (S1404).
  • next week / next month / next day shift table is created (S1407), and is displayed on the store manager's terminal as a recommendation along with comments regarding improvement (S1408).
  • the process is repeated until the store manager's approval is obtained (S1409), and the improvements and changes are recorded as the rule set B, and the approved shift table is put into execution.
  • FIG. 15 is an example of a shift table displayed on the user interface according to the flowchart of FIG.
  • FIG. 15 shows an example of a next day shift table that is a shift table created on a daily basis.
  • Information representing the creation range of the shift table such as date, store name, product name, and sales floor name is displayed at the top of the shift table.
  • the column of the shift table in the center of the screen is displayed in the order of name, type, shift, start time, time zone display, and remarks column from the left.
  • auxiliary total information such as the number of people and the attendance rate (%) for each time zone is displayed at the bottom of the screen.
  • the type column is recommended (next day), actual result (previous day), and plan (previous day) from the top.
  • the recommendation (next day) is a draft of the shift table for the next day created by the system, meaning that the actual result (previous day) is the actual value of the previous day, and the plan (previous day) is the planned value approved on the previous day.
  • the shift column displays information such as whether the employee's work shift is the first shift (S1) or the second shift (S2).
  • the start time column the start time corresponding to the normal shift is displayed. In the time zone display, any one of front (in charge), front (not in charge), backyard, office work, break, etc.
  • the store manager / manager determines whether to approve the recommendation for the next day with reference to the plan and results of the previous day, and presses an “approval” button to approve the recommendation. If it cannot be approved, press the “Reorganize” button and create a new shift table plan according to the screen. Alternatively, when the next day shift table creation work itself is interrupted, it is possible to move to another screen by pressing a “return” button.
  • a new shift table can be created under more detailed conditions added to the rule set A.
  • a new shift table corresponding to the situation pattern of FIG. 4 is automatically created, thereby reducing the office work burden of the store manager / manager.
  • FIG. 16 shows a business instruction system of the store information system of the present invention.
  • a business instruction is created by a business instruction macro suitable for each situation pattern in FIG. For example, when it is determined that (1) “place / arrangement”, (2) “time allocation”, (3) “motivation / energy”, and (4) “work efficiency” are bad (low), respectively,
  • the contents of business instructions related to each of (1) to (4) are selected and displayed on the screen, or printed as distribution materials to employees.
  • By linking business instructions with POS data it is also possible to display information such as sales trends by product.
  • FIG. 16 shows a business instruction system of the store information system of the present invention.
  • the business instructions according to the situation pattern in FIG. 4 are automatically created, so that the office work burden of the store manager / manager can be reduced.
  • the effects of this embodiment can be summarized in the following four points.
  • the store manager can comprehensively evaluate the current state of the store he / she is responsible for based on patterns.
  • the present invention data and numerical processing functions necessary for management of store employees are embodied and incorporated in the IT system.
  • the present invention it is possible to provide a flexible and easy-to-handle system that matches the store manager's on-site sensation.
  • the running cost is low, and it can be easily compared with other excellent stores etc. according to the situation pattern, and by showing specific measures, the store manager is shown a specific direction and encourages actions to improve the store. It is expected.
  • the present invention can be used to improve profits in actual stores and improve the operating efficiency of actual stores.
  • a plurality of companies that perform the same business under one company organization such as the medical field of nursing care / hospital and the educational field such as a cram school, etc.
  • the state of the business system is the same as in the first embodiment. Is created in a multifaceted manner, and a table comprising the situation pattern information and countermeasures is constructed. By using the table, the IT system can automatically create a schedule (shift) table and a business instruction that appropriately correspond to the situation of each store, and can support the person in charge of operating the business system.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Cash Registers Or Receiving Machines (AREA)

Abstract

　従業員センサやＰＯＳシステを用いて、勤務人員及び作業内容ごとに、（１）場所配置、（２）時間配分、（３）やる気・活力、並びに（４）作業効率を計算するためのデータを取得する。勤務人員及び作業内容ごとの、（１）から（４）のデータを集約し、データに対応する、それぞれの数値処理の関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４を定義する。これらの複数の値を組み合わせた「状況パターン」を計算するためにＦ１、Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４のそれぞれにしきい値をもうける。各関数が各々のしきい値を超えた場合、「大」、しきい値以下の場合「小」と表し、関数の大小の組み合わせを状況パターンで表し、予め定義された状況パターンの類型と比較することで、店舗の現在の状態を総合的に表現する。複数店舗間の比較も状況パターンで行うことで比較的容易に行える。

Description

店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム
　本発明は、店舗やビジネスシステムの運営情報システムに係り、特に、チェーン店の店長等のマネージャが、自分の店舗やビジネスシステム（以下、店舗等）を運営していく上で必要となる、店舗等の状態の現状把握を支援し、かつ当該現状把握に基づく、店舗等で働く従業員のワークスケジュール及び業務指示書の作成を支援するための運営情報システムに関する。
　小売の現場での生産性を最大化しようとする活動の一つに、インストアマーチャンダイジング（In Store Merchandizing: ＩＳＭ）と呼ばれる活動がある。このＩＳＭにおいて、来店顧客一人当たりの購買単価（客単価）を表す式は、次式（１０）のように表されることが多い。
　　客単価＝買上個数（＝動線長×立寄率×買上率）×商品単価　・・・（１０）
　すなわち客単価の向上のためには、動線長、立寄率、買上率、買上個数、商品単価に分けて把握し、それぞれに対して対策すべきことが指摘されている。このうち「動線長」には商品エリアの分類、商品棚の配置レイアウトが、「立寄率」と「買上率」には商品棚上の商品配置、ＰＯＰ（Point of Purchase：購買時点で直接顧客に広告する手法）などによる情報提供が、「商品単価」にはより高単価品の訴求がポイントとなると考えられている。このようにＩＳＭでは、小売の現場での生産性向上に向けた、動線長、立寄率、買上率、買上個数、商品単価のそれぞれの現状把握とそれに基づく対策の重要性が示されている。いずれにしても、店内における顧客の行動の正確な把握がそれらのマネジメントの成否を分ける鍵となることは言うまでもない。
　ＩＳＭにおいて把握すべき指標、すなわち動線長、立寄率、買上率、買上個数、商品単価のうち、動線長の測定については、例えば、ショッピングカートにセンサを搭載して、顧客動線を可視化したり、統計解析をしたり、商品エリアごとの滞在時間、動線長、平均移動速度の分析をしたりする技術が開示されている。
　また、立寄率や買上率の測定については、例えば、服飾店における試着スペースへの立寄りをセンサで検出したり、コンビニエンスストア等のカメラ画像に基づいて立寄りを検出したり、更にそれら立寄りの情報とＰＯＳ（Point of Sales：ポイント・オブ・セールス）システムとあわせて買上率を分析する技術が開示されている。またＰＯＳシステムから買上個数や商品単価の情報が得られることは言うまでもない。
　これらの顧客の購買行動に着目した技術以外に、従業員の店内行動に着目した技術として、音声などに基づいた、従業員の作業習熟度、顧客満足度と店員満足度の相関及び、売上との相関計算を行う技術も開示されている。また、名札型センサや腕時計型センサ、あるいは携帯電話の使用ログ、その他の手段によって測定されるデータにもとづき、作業者の従事内容を特定する技術も利用可能となっている。このように店舗の売上を向上させることを目的として、顧客の行動や従業員の行動といった、人間行動の情報と、売上高といったＰＯＳシステムの情報とを組み合わせて分析することは、公知の技術として知られている。
　また、従業員のスケジュール作成に関しても、特許文献1の「スケジュール表作成装置」等において、時間帯ごとのビジネス量やビジネス量の予測モデルに基づくシフト表の作成、および店員毎に装着したセンサの情報やＰＯＳシステムのデータを用いてシフト表を作成する技術が開示されている。このように店舗運営を支援するための技術として、センサ技術を援用して、事務処理量が多い従業員スケジュール作成（シフト表の作成）をＩＴシステムにより自動的に行うことで、店長の事務負担を軽減させることが可能となっている。
特開2009－37568号公報
　店舗における店長や従業員（店員）は、どのような店内プロモーションをすれば売上があがるか、あるいはどのような商品レイアウトや棚割をすれば売上があがるかを一般的なノウハウや知見として有しているものの、各人の経験やスキル、直感にたよった最終判断になりがちであるという問題点がある。そこでPOSデータや、顧客や従業員の行動を測定するためにセンサなどを装着することによる人間行動データに基づいた、可視化あるいはリコメンド（推奨）を、ＩＴシステムにより行うことで、店長の店舗運営を支援して、店舗の生産性向上に資するのではないかと考えられる。加えて、多忙な店長の事務処理業務を支援するには、一般に事務処理量が多くなる傾向にある従業員スケジュール作成（シフト表の作成）や従業員の業務指示の作成（業務指示書の作成）を自動的に行うことで、店長の事務負担を軽減させることが考えられる。
　店舗の現場においては、常に業務効率を高めることで店舗の収益を確保することが求められている。しかし、店長は、勘や経験にたよる店舗運営を行っており、そのため、店長は近年益々多忙になっているように思われる。背景技術に記した一群の技術は、従来の勘や経験にたよる店舗運営から、センサやＰＯＳシステムから収集したデータの分析に基づく、一段と精度の高い店舗運営に移行するための幅広い技術開発の一例である。しかし、ＰＯＳシステムがレジに導入されている店舗は数多く見かけるのに対し、顧客や店員にセンサを定期的に装着する取り組みはまだ端緒についたばかりである。そのため、ＰＯＳデータを活用して顧客の嗜好にあわせた新商品が開発されたというニュースはしばしば目にするものの、センサを活用して店舗運営を効率化したという事例は殆どない。
　ＰＯＳシステムと比較して、実店舗でのセンサの導入が進まないのは、顧客や従業員がセンサを装着することに対する心理的抵抗といったことも理由の一つと考えられる。しかしより大きな原因は、（１）センサでどのようなデータを収集して、（２）どのような情報提供や業務支援をＩＴシステムとして行うと、店舗運営を効率化できるかが明確になっていないことにあると考えられる。特に、店舗においてセンサ等を用いて、顧客行動ではなく、従業員行動を取得する目的は、店舗の生産性向上の目的のうち、売上向上というより、業務効率の向上のための分析を主に行うことであると考えられる。
　しかしながら、店長に求められるものは結果としての「自店舗の収益確保」であり、自店舗の売上向上に直結する形での実店舗におけるセンサの導入・活用が望ましい。
　本発明の課題は、従業員行動を取得し、その収集データ等の分析に基づき、店舗等の売上向上に直結する蓋然性の高い運営改善の提案を行う、店舗若しくはビジネスシステムの運営情報システムを提供することにある。
　本発明の代表的なものの１つを示すと、次のとおりである。店舗内部の所定の実空間において時間経過とともに変化する従業員の行動状況を示す情報を入力として、予め与えられた関数に基づき、店舗の運営状態を示す複数の指標である複数種の店舗支援関数を算出する店舗支援関数演算部と、前記店舗支援関数の出力が、状況パターンの類型にいずれに一致するかを判定するパターン判定部と、前記複数種の店舗支援関数の各計算出力値及び前記状況パターンを時系列データとして記録する、状況パターン記憶部と、予め設定された複数の良否相関性判定パターンを記録する良否相関性情報記憶部と、前記従業員毎のシフトパターン及びその勤務状況の時系列データを記録するシフトパターン記憶部と、生産性向上情報生成部とを備え、前記複数種の店舗支援関数は、前記従業員の勤務状況である、各勤務人員の作業内容、場所配置、時間配分、やる気・活力を表すデータ、及び前記店舗の売上状況を表すデータから構成され、前記店舗支援関数演算部において算出された前記複数種の店舗支援関数の組み合わせが、前記状況パターンの類型にいずれに一致するかを、前記状況パターン判定部において判定し、前記生産性向上情報生成部において、前記状況パターンの時系列データから、前記良否相関性判定パターンに該当する典型パターンを抽出し、該典型パターンと前記従業員毎の勤務状況の時系列相関の有無を判定し、該時系列相関を利用して前記店舗の運営改善に関する情報を生成することを特徴とする。
　本発明によれば、従業員行動と店舗等の売上向上とを関連付けた情報から生成される、店舗等の現状を総合的に評価できる運営情報を生成し、マネージャに提供することで、マネージャが自分の受け持つ店舗の運営改善に直接関与する機会を増大させることができる。
本発明の一実施例に係る、店舗運営支援情報システムの全体的な構成とその機能を説明する図である。 本発明の店舗情報システムが店舗において、収集すべきデータの種類を俯瞰するための図である。 本発明の店舗情報システムが店舗において、収集すべき４種類のデータを示す図である。 図３Ａにおける時間配分の定義の一例を示す図である。 本発明の店舗情報システムにおける、従業員の状況のパターンの類型を示すテーブルの例を示す図である。 本発明の店舗情報システムが、実店舗においてセンサを用いてデータを収集する際の利用の例である。 本発明の実施例に係る店舗情報システムの、具体的なシステム構成例を示す図である。 本実施例の店舗情報システムにおける、データ群と計算プログラムの関係を示す図である。 状況パターンの時系変化の良否相関性判定パターンの一例を示す図である。 改善・低下の要因パターンの一例を示す図である。 本実施例の店舗情報システムにおける、場所配置の最適化の処理を行うフローチャートの一例を示す図である。 本実施例の店舗情報システムにおける、状況パターン情報の例を表示した画面を示す図である。 本実施例の店舗情報システムにおける、状況パターンの時系列データの一例を表示した画面を示す図である。 本実施例の店舗情報システムにおける、状況パターンの店舗比較を表示した画面を示す図である。 典型パターンの抽出例を表示した画面を示す図である。 抽出典型パターンと従業員の時系列相関情報を求めるフローチャートの一例を示す図である。 抽出典型パターン・要因に基づく、改善されたシフトパターンを生成するフローチャートの一例を示す図である。 図１４の処理により生成された、時間帯別業務スケジュール（次日リコメンド）画面を示す図である。 本実施例の店舗情報システムにおける、業務指示書の体系を示す図である。
　本発明は、店舗やビジネスシステム（以下、単に店舗）で顧客や従業員が装着したセンサを活用してデータを収集し、店長の店舗運営に有益な情報提供を行うことのできる、店舗運営支援情報システムに関する。本願明細書における発明「店舗運営支援情報システム」を、以下、「本システム」と略記する場合もある。
　本システムでは、従業員センサ等を用いて、従業員及び作業内容ごとに、（１）場所配置、（２）時間配分、（３）やる気・活力、並びに（４）作業効率を計算するための第１～第４のデータを取得する。一方、これら４種類のデータに対応して、それぞれの数値処理の関数（店舗支援関数）Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４を定義する。続いて、これらの複数の値を組み合わせた「パターン」を計算するために上記関数Ｆ１、Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４のそれぞれにしきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３、Ｔｈ４を設ける。関数Ｆ１がしきい値Ｔｈ１を超えた場合、「Ｆ１＝大」、反対にしきい値Ｔｈ１以下の場合、「Ｆ１＝小」などと表すこととする。そして例えば、「Ｆ１＝大」「Ｆ２＝大」「Ｆ３＝大」「Ｆ４＝大」の場合を状況パターン１と定義する。以降も同様である。このように状況パターンとして類型化して表すことで、店員の場所配置の良否、店員の時間配分の良否、店員のやる気・活力の良否、店員の作業効率の良否の組み合わせにより、店舗の状態を総合的に表現できる。さらに、複数店舗間の比較も状況パターンで行う。最後に、上記状況パターンの類型に対応した、スケジュール表（シフト表）や業務指示書を出力し、店長が閲覧できるようにする。これにより、店長は、従来の勘や経験にたよる店舗運営から、センサやＰＯＳシステムから収集したデータの分析に基づく、一段と精度の高い店舗運営に移行するための情報が提供されるので、多忙な業務を、特に事務作業を低減し、現場滞在時間を確保し、適格な店舗運営を行うことができる。 
　すなわち、センサシステムの実店舗への導入推進を達成するための、センサシステムで収集したデータを集約して、店長等のマネージャに情報提供したり、リコメンド（推奨）したりする発明について開示する。この発明により、店舗の店長・マネージャにとって、収益ノルマを達成するために、従業員に対して適切な指揮命令を行うことを支援できるＩＴシステムを提供する。  
　以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
　図１は、本発明の一実施例に係る、店舗運営支援情報システムの全体的な構成とその機能を説明する図である。
　図１において、１００は本発明に係る店舗運営支援情報生成システムの本体となる店舗Ａのサーバ、１０１は入力処理部、１０２は出力処理部、１０７は通信処理部である。さらに、サーバ１００上でプログラムを実行することにより、以下に述べるような各種の機能が実現される。すなわち、１０３は店舗支援関数の組合せによる店舗Ａの状況パターン／対応策定義部、１０４は店舗支援関数（F1-F4）演算部、１０５は店舗支援関数を用いた店舗Ａの状況パターン判定部、１０６は生産性向上情報生成部である。店舗運営支援情報生成システム１００は、さらに、記憶手段として、「店舗支援関数」の情報を保持するデータベース１１０、「店舗の状況パターン/良否相関性判定パターン/対応策定義」の情報を保持するデータベース１１１、「他店舗情報」を保持するデータベース１１２、「外的要因」の情報を保持するデータベース１１３、「時系列データ/良否相関性」の情報を保持するデータベース１１４、「シフト表/業務改善」の情報を保持するデータベース１１５等を備えている。１２０は店長若しくは店長相当のマネージャ用の端末であり、その表示画面はユーザーインターフェース機能を有し、かつ、無線通信により店舗Ａのサーバ１００と交信可能に構成されている。
　１３１は店舗Ａの顧客に対応づけられた顧客センサ、１３２は店舗Ａの従業員に対応づけられた従業員センサ、１３３はＰＯＳシステムである。センサの形状としては、名札型センサ、カメラ、ＲＦＩＤ、ショッピングカートあるいは買い物籠のような、種々の形状のセンサを用いてもよい。またセンサの種別としては、赤外線、加速度を感知する各種センサ、マイクロフォンなどの音声を検出するデバイス、カメラなどの画像を取得する機器のいずれを用いてもよい。１４０は、センサ１３１，１３２やＰＯＳシステム１３３によって収集されたデータに基づいて店舗支援関数演算部１０４で生成される店舗支援関数Ｆ１～Ｆ４の概要を示す図である。
　上記「場所・配置」に関係する第１のデータを店舗支援関数Ｆ１に入力したことにより出力される値は、店員の勤務状況を表す空間的な活動データに基づく計算値である。上記「時間配分」に関係する第２のデータを関数Ｆ２に入力したことにより出力される値は、店員の時間的な活動データに基づく計算値である。上記「やる気・活力」に関係する第３のデータを関数Ｆ３に入力したことにより出力される値は、店員の内面的な活動データに基づく計算値である。上記「作業効率」に関係する第１のデータを関数Ｆ４に入力したことにより出力される値は、店員の活動と店舗の売上との関係に基づくＰＤＣＡに必要な計算値である。店舗支援関数Ｆ１～Ｆ４の詳細については、後で説明する。
　また、店舗Ａのサーバ１００は、通信ネットワーク１７０を介して、本部サーバ１５０や他店舗のサーバ１６０と接続されている。本部サーバ１５０は、サーバ上でプログラムを実行することにより実現される機能として、各店舗情報の収集/管理/配信を行う機能１５１、及び各店舗共通の「外的要因」の設定を行う機能１５２、「対応策情報」の設定を行う機能１５３等を備えており、また、関係するデータベースを備えている。
　店舗Ａのサーバ１００では、店舗Ａ内の各種データを収集し、店舗支援関数を生成し、それらの値から得られる現在の状況のパターンを基に、店舗Ａの現在の状況を解析し、改善策を可視化して、店長に提示することで、店長の多忙な業務を支援する。本発明を用いることで、特に店長・マネージャの事務作業を低減し、店長が現場に滞在する時間を確保することが可能となる。
　次に、店舗において、センサでどのようなデータを収集すべきかを説明する。  
　図２は、本発明の店舗情報システムが店舗において収集すべきデータの種類を俯瞰するための図である。現在、店舗の店長がカバーしなくてはならない業務は多岐にわたり、それらに関する多様な意思決定を瞬時かつ適切に行う必要がある。そこで、顧客センサ１３１、従業員センサ１３２、ＰＯＳシステム１３３を用いて、図２に示すようなｐやｑのデータを収集して、解析し、可視化する。
　店舗において顧客の行動をセンサおよびその関連システム（以後、センサシステムと記す）を用いて取得する目的は、店舗の生産性向上のうち、主に売上の向上のための分析を行うことである。図２の上半分は、ＩＳＭにおいて把握すべきとされる指標（動線長（ｐ１）、立寄率（ｐ２）、買上率（ｐ３）、買上個数、商品単価（ｐ４））の間の関係を示している。動線長（ｐ１）、立寄率（ｐ２）、買上率（ｐ３）の要素を掛け合わせることで、買上個数が得られる。この買上個数に商品単価（ｐ４）の要素を掛け合わせることで客単価が得られる。所定時間における客単価を積分することで、売上高（Ｒｘ）が得られる。
　顧客センサ１３１は、顧客の動線長（ｐ１）、立寄率（ｐ２）、買上率（ｐ３）を算出する。さらに、これらの顧客センサのデータをＰＯＳシステムのデータ（商品単価（ｐ４））と組み合わせて、次式（１１）の関係から、売上高（Ｒｘ）＝（Σ（客単価））が得られる。
　売上高（Ｒｘ）／外的要因＝ｆ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ４）　　（１１）
　なお、「外的要因」とは、例えば、各店舗の売り上げに影響を及ぼす、気候や景気動向などの企業外部の要因を意味する。式（１１）は、「外的要因による変動を除いた売上高」を意味する。
　また、顧客にセンサを装着することが、コスト面や運営面などで難しい場合には、ＰＯＳシステムだけを用いて、買上個数（ｐ１）、商品単価（ｐ４）、客単価、売上高（Ｒｘ）＝（Σ（客単価））を取得して、サーバ１００の入力データとすることもできる。
　従業員センサ１３２については、業務効率の向上を目的として、従業員の行動をよりよく把握する必要があることを前提に、従業員の同意を得て、従業員に装着する。店長の業務の中でも従業員管理業務は、従業員の数が多くなるについて負担が大きくなると考えられる。スーパーマーケット、ホームセンター、ディスカウントショップその他の大型店舗では、従業員の数も多く、その傾向が特に顕著となっている。従業員センサを用いてどのようなデータを取得するのかについては、図２に示す、勤務人員及び作業内容ごとに、（１）「場所・配置」（ｑ１）、（２）「時間配分」（ｑ２）、（３）「やる気・活力」（ｑ３）、並びに（４）「作業効率」（ｑ４）を取得することで足りる。上記（１）と（２）は店員に対し外観から把握可能な空間的及び時間的な活動のデータ、上記（３）は外観からは把握できない内面的な活動のデータである。そして、上記（４）は店員の活動が店舗の売上とどのように相関しているかを把握して、全体としてＰＤＣＡ（Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Act（改善））サイクルを回すためのデータである。ｑ１～ｑ４を基に、次式（１２）の関係から、売上高（Ｒｘ）＝（Σ（客単価））が得られる。
　売上高（Ｒｘ）／外的要因＝ｇ（ｑ１，ｑ２，ｑ３，ｑ４）　　（１２）
　ここで、図２の下半分は、従業員にセンサを装着して計測する対象を、一般的な５Ｗ１Ｈの体系にそって記している。図２では従業員の行動の５Ｗ１Ｈを、勤務人員（だれが）、作業内容（なにを）、場所配置（どこで（ｑ１））、時間配分（いつ（ｑ２））、やる気・活力（どのように（ｑ３））と規定し、その行動の目的（なぜ）は店舗の売上高の向上にあるとした。但し、ｑ１，ｑ２，ｑ３のみでは、客観的な数値である店舗の売上高（Ｒｘ）との相関性が得られないので、作業効率（ｑ４）の概念を導入し、店員の活動が店舗の売上とどのように相関しているかを把握できるようにしている。
　換言すると、式（１１）と式（１２）は、同じ店舗Ａの同じ時期の売上高を、異なる２つの視点で捉えたものである。本発明では、これらｐ（ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ４）、ｑ（ｑ１，ｑ２，ｑ３，ｑ４）の情報から、売上成績と店舗運営状況との関係を解析し、店舗運営にフィードバックする。
　そのために、本発明では、従業員センサ１３２で取得した上記（１）～（４）の４種類のデータに対応する、それぞれの数値処理の関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４を定義する。（１）場所配置のデータをＦ１に入力したことにより出力される値（以後、Ｆ１（（１）場所配置）と記す）は、店員の空間的な活動データに基づく計算値である。Ｆ２（（２）時間配分）は、店員の時間的な活動データに基づく計算値である。Ｆ３（（３）やる気・活力）は、店員の内面的な活動データに基づく計算値である。Ｆ４（（４）作業効率）は、店員の活動と店舗の売上との関係に基づくＰＤＣＡに必要な計算値である。
　なお、Ｆ１（（１）場所配置）、Ｆ２（（２）時間配分）、Ｆ３（（３）やる気・活力）、Ｆ４（（４）作業効率）はそれぞれ、店員の活動の異なる面を示している。そのため、より少数の関数や指標に集約して表示することは適切でない。そこで、店員の活動を単一の値、もしくは単一指標として表すことは適切でなく、複数の値を組み合わせた「状況パターン」によって表現することがより適切と考えられる。そこでＦ１、Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４のそれぞれにしきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３、Ｔｈ４を設定する。このしきい値を、例えば本部のサーバ１５０において「外的要因」に基づいて変更することで、式（１１）、（１２）、換言すると「状況パターン」の「継続性」や「客観性」が担保される。例えば、好景気時は一般に全店舗の売り上げが増大する蓋然性が高いので全店舗のしきい値は不況時のしきい値よりも当然大きくなる。あるいはある店舗の近くに同業他社の店舗が開設され競争が激化した場合のように、特定の店舗のみ固有の事情でしきい値が変更されることもある。
　「状況パターン」では、例えば、Ｆ１（（１）場所配置）がしきい値Ｔｈ１を超えた場合、「Ｆ１＝大」、反対にしきい値Ｔｈ１以下の場合、「Ｆ１＝小」などと表すこととする。Ｆ２からＦ４においても同様に表すことができる。そして例えば、「Ｆ１＝大」「Ｆ２＝大」「Ｆ３＝大」「Ｆ４＝大」の場合を状況パターン１と定義する。次に例えば、「Ｆ１＝大」「Ｆ２＝大」「Ｆ３＝大」「Ｆ４＝小」の場合を状況パターン２と定義する。それ以降も同様である。このように状況パターンで表す利点は、店員の場所配置の良し悪し、店員の時間配分の良し悪し、店員のやる気・活力の高低、店員の作業効率の高低の組み合わせにより、店舗の状態を総合的に表現できることである。複数店舗間の比較も状況パターンで行うことで比較的容易に行えるようになると考えられる。
　店舗の状態を状況パターンで表示するメリットは比較可能性が向上するだけではない。もう一つのメリットは、各状況パターンに応じた処方箋を店長に提示することができることである。具体的には、処方箋に応じて、スケジュール表（シフト表）および、業務指示書を、ＩＴシステムによって自動的に作成することで、店長にとって業務負荷の高い、従業員の管理業務の時間低減につなげることが可能となる。
　このように図２に示す、勤務人員及び作業内容ごとの、上記（１）から（４）の実データを集約して、上記式（１１）、（１２）で数値化し、状況パターンによる客観的な判定を行い、それらの結果を、店長等のマネージャに情報提供したり、リコメンド（推奨）したりすることで、店舗のＰＤＣＡにおける業務効率の向上を支援することができる。すなわち、本発明に係る店舗運営支援情報生成システムによれば、センサやＰＯＳシステムから収集した実データの分析に基づく、客観的な判定結果を店長等のマネージャに提示することで、一段と精度の高い店舗運営に移行するための店舗情報システムを提供して、店長等の多忙な業務を支援することができる。特に、店長等に対して、事務作業を低減し現場滞在時間を確保し、効果的な店舗運営を支援することができる。
　図２において、顧客データについてはＩＳＭの理論体系に従って、従業員データについては５Ｗ１Ｈの体系に従って、店舗運営に必要なデータ要素を網羅的に記述することを試みた。図２に示した例以外にも店舗運営に必要な要素はあると考えられるが、店舗運営の主要な目的が店舗の生産性向上、特に売上の向上と業務効率の向上の両立にあるとすれば、図２でほぼ店舗運営に必要な要素は網羅できていると考えられる。
　なお、従業員センサで取得した５Ｗ１Ｈの体系の上記（１）～（４）の４種類の従業員データについて、対応する数値処理の関数として、上記Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の４つの関数を用いた定義はその一例であり、これとは異なる３つ以上の関数で定義しても良い。
　図３Ａは、図１に示した（１）「場所・配置」、（２）「時間配分」、（３）「やる気・活力」、及び（４）「作業効率」に関係するデータを示す図である。ある店舗を対象にセンサなどによる計測を行い取得したデータである。そして（１）から（４）のいずれも横軸を経過時間（ｔ）とするデータである。データ取得期間としては、当該店舗の開店時刻から閉店時刻までを基本単位とし、複数日にわたり連続して取得するか、もしくは複数の週にわたるウィークデー（月曜日から金曜日）、週末（土曜日と日曜日）もしくは各曜日のみのデータを取得する。
　まず、図３Ａ（１）の、従業員の「場所・配置」に関係する、第１のデータは、商品エリアごとの、滞在顧客数（棒グラフ）と滞在店員数（線グラフ）の関係を示すデータである。左上の四角の「エリア１」という表記は、このプロットが商品エリア１の領域内におけるデータであることを示している。従って、エリア１以外にエリア２、エリア３、・・・という当該店舗における商品エリアごとの同様のデータが存在する。この（１）「場所・配置」に関係する、第１のデータを取得する目的は、滞在顧客が多くなる時間帯に従業員（店員）を多く配置することができれば、接客の機会が増大し、顧客の購買活動を促せる可能性があるという仮説に根拠がある。反対に滞在顧客が少なくなる時間帯に従業員（店員）を多く配置しても、業務効率が悪く、その時間帯は他の業務に従業員（店員）を従事させることが望ましいと考えられる。この滞在顧客数の時間分布は、曜日によっても異なる可能性があるし、季節の変わり目、競合他店舗の有無、イベントの有無、ゴールデンウィークや正月などの長期休暇時でも異なっていると考えられるので、可能であれば、毎営業日のデータを取得することが望ましい。
　次に、図３Ａ（２）の、従業員の「時間配分」に関係する、第２のデータは、勤務人員ごとの、作業内容に関する時間配分を示すデータである。左上の四角の「店員Ａ」という表記は、このプロットが従業員の一人である店員Ａに対するデータであることを示している。従って、店員Ａ以外に、店員Ｂ、店員Ｃ、・・・という当該店舗における各従業員（店長、副店長、責任者、社員、店員、パート、アルバイト、スタッフなどを含む）に対し同様のデータが存在する。もしくは全ての店員について合計した、店員全体というデータも取得することができる。「フロント（担当）」とは、店員Ａが本来担当すべき店頭業務に従事している時間帯、「フロント（非担当）」とは、店員Ａが本来非担当の店頭業務に従事している時間帯、「フロント（不明）」は、店員Ａが店頭業務に従事しているが、担当業務か非担当業務のいずれかが不明な時間帯、「事務」とは、店員Ａが事務室等で事務作業に従事している時間帯、「バックヤード」とは、店員Ａがバックヤード（商品の在庫の保管場所や加工場などがある売場の裏側）で棚卸し作業等に従事している時間帯、そして、「レジ・カウンター」とは、店員Ａがレジやサービスカウンタで業務に従事している時間帯である。この（２）「時間配分」に関係する、第２のデータを取得する目的は、店員が本来担当すべき業務にどの程度従事しているのか、あるいは他の店員の支援にまわるなど、本来非担当の業務にどの程度従事しているのかを把握することにより、業務の配分の偏りがないか、業務量に対して人員が過剰になっているのかそれとも不足しているのかを明らかにすることで、その実態を最適なシフト表の作成に活かすためである。第１のデータと同様に、第２のデータも可能であれば、毎営業日のデータを取得することが望ましい。
　続いて、図３Ａの（３）の、従業員の「やる気・活力」に関係する、第３のデータは、複数店舗における、それぞれの店舗ごとのやる気・活力を示すデータである。左上の四角の「全体」という表記は、このプロットが店員全体に関するデータであることを示している。店員全体のデータは、個人ごとのやる気・活力の測定値の和により計算されるが、個人ごとの値が重要なのではなく、店舗全体でのやる気・活力の総量が重要であるので、表示は「全体」のみとすることでも足りる。この（３）「やる気・活力」に関係する、第３のデータを取得する目的は、店長が自店舗（ここではＡ店とする）と、優良他店舗（ここではＢ店とする）とを比較して、従業員（店員）のやる気・活力がどの程度異なるのかを明らかにすることで、その実態を業務指示書などの作成に活かすためである。第１のデータと同様に、第３のデータも可能であれば、毎営業日のデータを取得することが望ましい。
　最後に、図３Ａの（４）の、従業員の「作業効率」に関係する、第４のデータは、商品、商品群あるいは商品エリアごとの作業投入量（例えば、接客時間、滞在時間、棚替時間、棚卸時間）に対する、当該商品、商品群あるいは商品エリアごとの売上額である。従業員の作業には色々な目的があるが、最終的にはその店舗の業績を向上させる（売上額を上げる、原価を下げる、利益を上げる）ことが目的であると考えられる。図３Ａの第４のデータでは、店舗の業績として売上額を代表として表示している。ただし、売上額以外に、原価額や利益額を表示してもよい。ＰＯＳデータから商品ごとの売上額を取り出すことができる。またＥＲＰ（Enterprise Resource Planning：統合型業務ソフトウェア）から売上情報や原価情報を取り出すことができる。左上の四角の「商品群１」という表記は、このプロットがある商品群の売上額であることを示している。従って、商品群１以外に、商品群２、商品群３、・・・という同様のデータが存在する。商品群を構成する商品、複数の商品群から構成される商品エリア、もしくは店舗全体について合計した店舗全体というデータも取得することができる。この（４）のデータを取得する目的は、従業員の作業投入量がどの程度売上額に関係しているのか、を把握することにより、売上向上に結びついていない作業に従事していないか、作業向上に関係のある作業は何かを明らかにし、その実態を最適なシフト表や業務指示書の作成に活かすためである。第１のデータと同様に、第４のデータも可能であれば、毎営業日のデータを取得することが望ましい。
　次に、図３Ａに示した（１）「場所・配置」、（２）「時間配分」、（３）「やる気・活力」、及び（４）「作業効率」に関する第１～第４のデータを入力として、計算処理する関数であるＦ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４について、説明する。なお、第１～第４のデータをそのまま、店長等の端末に対してグラフ等で可視化することで、店長の気づき及び意思決定をうながすことも可能であるが、店舗支援関数に変換する処理を通して、その結果の値を用いた処理を行うことが、短時間により適切な判断を行うという観点で、望ましい。
　まず、「場所・配置」の関数Ｆ１は、図３Ａの第１のデータを入力として、顧客人数と従業員人数の対比を計算する関数であり、次式（１）で表わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　式（１）中のＣは顧客（Customer）人数、Ｓは店員（Shopper）人数を表す。ある商品エリアa、時間帯tにおけるＣをＣat、Ｓatと記す。|Ｃat－Ｓat|は、両者の差の絶対値である。関数Ｆ１は、この|Ｃat－Ｓat|を、全商品エリア、全時間帯で積分した値である。この場所配置の関数Ｆ１が大きいほど、商品エリアごと時間帯ごとの顧客人数に対する店員人数の差が大きいことを表しており、結果として顧客人数の変動に応じた適切な店員の場所配置ができていないことを示している。反対にこの関数Ｆ１が小さいほど、顧客人数の変動に応じた適切な店員の場所配置ができていることを示している。店長は、関数Ｆ１が小さくなるように、従業員（店員）の商品エリアごと時間帯ごとの配置を決めれば良い。本システムにおいて、改善策としてのシフト表や業務指示書の作成において、基本となる数値を提供するのが関数Ｆ１である。
　次に、「時間配分」の関数Ｆ２は、図３Ａの第２のデータを入力として、従業員の作業時間配分の他店舗との対比を計算する関数であり、次式（２）で表わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　式（２）中のＡは店舗Ａ、Ｂは優良他店舗Ｂのデータであることを示す。  
　時間配分といっても色々な定義があると思われるが、本実施例では、図３Ｂの円グラフに示すように、ある従業員がある時間帯ｔ（time zone）において、どの作業Ｔ（Task）に従事したかパーセンテージ値（%）で表した値を時間配分と読んでいる。
　関数Ｆ２は、複数の従業員の平均値を想定している。店舗Ａでの時間帯ｔにおける作業Ｔの時間配分（%）をＡTtと記す。店舗Ｂについても同様にＢTtと記す。|ＡTt－ＢTt |は、両者の差の絶対値である。Ｆ２は、この|ＡTt－ＢTt |を、全作業、全時間帯で積分した値である。この時間配分の関数Ｆ２が大きいほど、時間帯ごとにどれだけの時間をどの作業に費やしているかの割合が、優良店舗の割合と比較して差が大きいことを表しており、売上額、利益額、利益率などが大きい優良他店舗における作業の時間配分が優れていると仮定すると、自店舗では、店員の時間配分に向上の余地が大きいことを示している。反対にこのＦ２が小さいほど、優良他店舗と比較した店員の時間配分には遜色がないことを示している。
　例えば、図３Ｂの円グラフによれば、店舗Ａにおける時間帯A１ｔの全時間帯に対する割合が、店舗Ｂにおける時間帯Ｂ１ｔの全時間帯に対する割合に比べて大きくなっており、店舗Ａにおいてこの時間帯の時間配分に改善の余地があることが分かる。
　そこで、店長は、関数Ｆ２が小さくなるように、従業員（店員）の時間帯ごとの作業時間配分を決めれば良い。本システムにおいて、改善策としてのシフト表や業務指示書の作成において、基本となる数値を提供するのが関数Ｆ２である。
　続いて、「やる気・活力」の関数Ｆ３は、図３Ａの第３のデータを入力として、従業員のやる気・活力の他店舗との対比を計算する関数であり、次式（３）で表わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　式（３）中のＡは店舗Ａ、Ｂは優良他店舗Ｂのデータであることを示す。やる気・活力といっても色々な定義や測定方法（例えば、アンケートやヒヤリングといった従来からある方法、或いはセンサを用いた測定方法など）があると思われるが、本実施例では、センサとその関連ＩＴシステムを用いて測定する例を示す。本実施例では、以後、特に断りのないかぎり、センサとは、当該センサとその関連ＩＴシステムを示すものとする。センサからは、インタラクションデータ、人物間の関連性、行動指標又は積極アクティブ度と集中継続時間などの分析指標を得ることができ、本願明細書における「やる気・活力」の値として、これらの分析指標を多面的に用いることができるものとする。関数Ｆ３では、複数の従業員の平均値を想定している。店舗Ａでの時間帯ｔにおける従業員のやる気・活力（Activity Level）をＡAtと記す。店舗Ｂについても同様にＢAtと記す。div（ＡAt, ＢAt）は、両者の割り算（division）、すなわち、ＡAt／ＢAtである。関数Ｆ３は、1/ div（ＡAt, ＢAt）を全時間帯で積分した値である。このdiv（ＡAt, ＢAt）が大きいほど、他店舗Ｂと比較して自店舗Ａの従業員（店員）のやる気・活力が高いことを示す。ただし、関数Ｆ１とＦ２が値が小さいほど店舗運営が良好であることを示す関数となっているので、本来は値が大きいほど良いdiv（ＡAt, ＢAt）の逆数をとることで、関数Ｆ１とＦ２と同様に関数Ｆ３でも値が小さいほど店舗運営が良好である、店員のやる気・活力が高いことを示す関数となるように定義を揃えている。反対にＦ３の値が大きいほど店員のやる気・活力が低いことを示している
　そこで、店長は、関数Ｆ３が小さくなるように、従業員（店員）のモチベーション向上を図る施策を実施すれば良い。本システムにおいて、改善策としてのシフト表や業務指示書の作成において、基本となる数値を提供するのが関数Ｆ３である。
　最後に、「効率の関数」Ｆ４は、図３Ａの第４のデータを入力として、売上高と従業員作業量との対比を計算する関数であり、次式（４）で表わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　式（４）中のＲは代表的なリターン（Return）である売上金額（Revenue）を、Ｔは店員作業量（Task）を示す。ある商品エリアa、時間帯tにおけるＲをＲat、ＴをＴatと記す。ここでは、ＲatをＴatで割った値、すなわちＲat／Ｔatを、ＲＯＩ（リターンオンインベストメント：投資収益率）の類推から、ＲＯＷat （リターンオンワーク：作業収益率）と本願明細書では名付けている。関数Ｆ４は、1/ＲＯＷatを全時間帯、全エリアで積分した値である。このＲＯＷatが大きいほど、従業員（店員）の作業量に対し、売上額が大きいことを示す。ただし、関数Ｆ１とＦ２の値が小さいほど店舗運営が良好であることを示す関数となっているので、本来は値が大きいほど良いＲＯＷatの逆数をとることで、関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３と同様に、関数Ｆ４でも値が小さいほど店舗運営が良好である、作業量に対し効率良く売上が上がっていることを示す関数になるように定義を揃えている。反対に関数Ｆ４の値が大きいほど効率が低いことを示している。
　そこで、店長は、例え関数Ｆ１からＦ３の値が小さくても、関数Ｆ４の値が大きい場合には、業務効率向上の施策を考える必要がある。本システムにおいて、改善策としてのシフト表や業務指示書の作成において、基本となる数値を提供するのが関数Ｆ４である。
　なお、式（１）～（４）に示した関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４のそれぞれに対し、しきい値（Threshold）Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３、Ｔｈ４を設定することができる。しきい値として、Ｆ１からＦ４の複数の実測値の平均値、もしくは中央値を用いることができるし、それ以外の値を自由に設定することができる。このしきい値は、例えば本部において「外的要因」に基いて、全店舗共通に設定される。ある店舗においてＦ１の値がＴｈ１以上の値であれば「大」、Ｔｈ１未満の値であれば「小」とする。Ｆ２からＦ４についても同様に、「大」「小」を求めることができる。Ｆ１からＦ４までの４つの関数に対して、それぞれ「大」もしくは「小」のいずれかとなるとすると、その組み合わせ（類型）は２の４乗、１６通り存在する。本実施例では、Ｆ１からＦ４までの４つの関数を明示しているが、仮にその内の３つの関数のみを用いれば、９通りとなるし、その反対にＦ５やＦ６といった新たな関数を追加することもできる。関数が大きくなればなるほど組み合わせの数は大きくなり、きめ細かな状況パターン分類が可能となることが期待される。
　図４の状況パターンテーブル４００に、関数Ｆ１からＦ４のそれぞれに対して、しきい値Ｔｈ１からＴｈ４と比較した、「大」「小」の組み合わせからなる１６の状況パターン（類型）について示した。また、この１６のパターン（類型）のそれぞれがどのような状況を示しているのかを、「従業員の状況」欄に示した。例えば、状況パターン１は、Ｆ１からＦ４までの全てが「大」であるため、「場所配置」が悪い、かつ「時間配分」が悪い、かつ「やる気・活力」が低い、かつ「業務効率」が低いという状況を示している。従って、「やる気・活力低く、店舗運営に大幅な改善が必要」である状況であるといえる。
　この現状分析に従って、「場所・配置」及び「時間配分」の改善、並びに、「やる気・活力」及び「業務効率」の向上を意図した、勤務スケジュール表（勤務シフト表）や業務指示書の作成を行う。なおシフト表作成のためには、シフト表作成マクロを実行し、業務指示書作成のためには、業務指示書マクロを実行する。各マクロには、作成ロジック（本実施例ではソリューションと呼ぶ）が組み込まれている。図４の状況パターンの類型のそれぞれに対し、各状況パターンに対応した処方箋であるところのソリューションを対応させている。各ソリューションは、各状況パターンの示す状況判断に基づき、その状況を改善するように、ロジックが組まれている。
　図４の、状況パターン２以降も、状況パターン１と同様に「従業員の状況」欄に示した現状分析に従って、勤務スケジュール表（勤務シフト表）や業務指示書のリコメンド案をＩＴシステムにより作成することより、店長に対し店舗運営の変化を促すことができる。図４のような状況パターン表を用いることで、店長は自店舗が図４の状況パターンの類型のどれに当てはまるか、他店舗の状況パターンとどの点で異なっているのか。どのようにすれば店舗運営を改善できるのかを、理解しやすくしている。また、単に状況パターンを示すにとどまらず、勤務スケジュール表（勤務シフト表）や業務指示書のリコメンド案を作成することで、店長の事務作業を低減できる。またスケジュール表（シフト表）や業務指示書の作成を、過去の例や他店舗の例と組み合わせて行うことで、他店舗のノウハウを自店舗に取り込むことが容易となる。また。店長が人事ローテーションなどで交代した場合も、過去の店長のノウハウを引き継ぐことが可能となる。
　ここで、図４の各状況パターンに適合した、スケジュール表（シフト表）を作成するためのシフト表作成マクロについて説明する。当該シフト表作成マクロは、２種類のルールセット（以下、ルールセットＡ、ルールセットＢ）、及び従業員エントリー情報から構成されている。ルールセットＡは、小売店舗に共通のルールセットであり、ルールセットＢは、店舗の状況に対する個別のルールセットである。従業員エントリー情報とは、各店舗の各従業員の、正社員、契約社員、派遣社員といった種別（図１５参照）、専門とする売場の種類やスキル、勤務可能な日時や時間帯の情報といった、シフト表を作成する上で、利用可能な従業員の情報を含んだリストである。後者の従業員エントリー情報は、利用可能な資源の情報を格納するのに対し、全社のルールセットは、束縛条件を格納するという関係にある。
　前記ルールセットＡは、例えば、正社員であれば土日の休日のうち、どちらかは勤務するとか、長期間勤務の連続勤務日数を最大３日にするといった、勤務回数に関するルールや、全てのスタッフに対して、早番や遅番の回数を公平にするようにするといった勤務の公平性に関するルールといった汎用的なルールが格納されている。シフト表を作成する際、まず従業員エントリー情報を参照して、開店日のそれぞれに対し、出勤可能な人員を候補者としてピックアップする。続いて、このルールセットＡを適用して、候補者の勤務回数や勤務の公平性の観点から、勤務可能な人員を絞り込む。
　ルールセットＢは、店舗の状況パターンに応じて、現在の運営状況が悪い場合に、従業員毎に配置の見直し等の必要な改善を行うための、個別のルールセットである。
　次に、図４の各状況パターンに適合した、業務指示書を作成するための業務指示書マクロについて説明する。当該業務指示書マクロは、（１）「場所・配置」、（２）「時間配分」、（３）「やる気・活力」、及び（４）「作業効率」が、それぞれ悪い（低い）と判定された場合に、これら（１）～（４）のそれぞれに対して関係のある業務指示の内容を選択して画面に表示したり、従業員への配布資料として印刷したりする機能を有している（図１６参照）。
　図５は、実店舗における測定を、センサを利用して行う例を示している。図５の（Ａ）はある店舗の見取り図５０１を示している。左側に２箇所の出入り口があり、続いて（正方形で示す）レジコーナーがある。店舗では、各種商品を販売しているため、商品棚５０２が店内各所に配置されている。図５の（Ｂ）に示すように、各商品棚５０２には、商品５０４が配置されると共に、ある時間間隔（例えば１０秒ごと）で赤外線５０６を通路側に通信するビーコン５０３も設置されている。各ビーコンには識別番号がふられており、店内の商品エリア、商品棚、商品群と識別番号により紐付けされている。そのため、顧客や従業員がセンサを装着して、各ビーコン５０３の近傍を通過したり立ち寄ったりすることで、顧客や従業員の店内動線情報をＩＴシステムに記憶させることができる。
　図５の（Ｃ）に示すように、各ビーコン５０３からは赤外線５０６が発せられ、顧客が装着しているウェアラブルセンサ５０５に内蔵された赤外線センサで感知する。このウェアラブルセンサ５０５は、名札型であるが、指向性が高く、顧客がどちらを向いているかを、高精度に測定することが可能となっている。従って、図２の動線長、立寄率などの顧客動線を高い精度で測定することができる。続いて図５の（Ｄ）に示すように、ウェアラブルセンサ５０５に赤外線５０６を通信する機能を持たせることで、従業員と顧客が向かい合っているか否かを検出することができる。加えて、ウェアラブルセンサ５０５に加速度センサ（例えば３軸の加速度センサ）を内蔵させることで、店員の体の動きを検出することができる。このように加速度センサと赤外線通信機能により、接客業務などの店員業務を見える化、定量化することができる。更に図５の（Ｅ）に示すように、加速度センサおよび赤外線通信機能を有するウェアラブルセンサ５０５を、店長・マネージャが装着することで、店長と従業員（店員）の間のコミュニケーション量を定量化することも可能である。
　これらのうち、勤務人員については、従業員ごとにセンサを装着し、センサごとに異なる管理番号（ＩＤ）をふることで取得できる。また作業内容については、例えば従業員センサに３軸の加速度センサをつけることで、動作パターンを分類することで取得できる。もしくはカメラを用いた画像認識によっても取得することができる。次に場所配置については、例えば従業員センサに赤外線センサをつけ、かつ店内各所に赤外線ビーコンを配置して、赤外線センサと赤外線ビーコンがどこで反応したかによって取得できる。続いて時間配分については、従業員センサに時計機能を内蔵させて、前述の３軸の加速度センサを取得する時刻を同時に記録することで取得できる。最後に、やる気・活力といった人間の活動に関するデータは、背景技術において記した、音声による技術、あるいは加速度センサを用いた技術等によって取得することができる。
　図６は、実施例１に係る店舗情報システムの具体的なシステム構成例を示す図である。図６の左上部がセンサ群であり、右上部の店舗センサ関連機器群が、センサ群の周辺機器を示す。図６の右下部は、センサ群から取得したセンサ信号を処理して、本発明に必要な処理を実行するハードウェアの構成である。
　図６の左上部のセンサ群６００は、例えば名札型センサ６０１、ＲＦＩＤ６０２、赤外線センサ６０３、加速度センサ６０４などから構成される。名札型センサとは例えば、各人員が胸につける名札様の縦（数ｃｍ）×横（数ｃｍ）×厚さ（数ｍｍ～ｃｍ）のコンパクトな形状を有しているセンサで、音、加速度、温度、赤外線センサを搭載しているセンサ６０５のことである。メモリ機能を有しておりセンサ内６０５のＭＥＭ部に情報を格納することができる。これらのセンサから、無線を介して無線送受信部６０６にデータを送信し、インターネット網６０７を経由して、通信装置６１５にデータ転送することができる。
　図６の右上部の店舗センサ関連機器群は、システム端末６０８、アプリケーションサーバ６０９、クレードル（例えば充電機能、データ転送機能を有する）６１０、及び図５のビーコン５０３より構成される。なお図６のセンサ６０５と図５のウェアラブルセンサ５０５は本実施例では同一のセンサを示している。図６のセンサ６０５に一旦格納されたデータは、例えばクレードル６１０にセンサ６０５をセットすることでクレードルの転送機能を利用して、例えばインターネット網６０７を経由して、通信装置６１５にデータ転送する。
　本実施例の店舗運営支援情報生成システムの主要部分を構成するハードウェア（サーバ１００等）は、ディスプレイ等の表示装置６１３、キーボードやマウス等の入力装置６１４、通信装置６１５、ＣＰＵ６１６、メモリ６１７、及び例えばハードディスク６１８上に展開されるデータや計算プログラム群６３０により構成される。なお、センサ群や店舗センサ関連機器群からサーバ１００等に一旦転送されたデータ及びその加工データや、計算途上の中間ファイルなどのデータは、データ管理サーバ６１２、データバックアップ６１１により保存される。この理由は、インターネット網６０７を介した通信量を出来る限り少なくすること、データを二重に保存しておく（バックアップする）ことである。
　なお、インターネット網６０７には、本部サーバ６４０も接続される。
　本発明の主要アルゴリズムを構成するハードディスク６１８上に展開されるデータ群は、「対面データ」６１９、「ＰＯＳデータ」６２０、「ビーコン／地図データ」６２１、「加速度データ」６２２、「状況パターン/良否相関性判定パターン/対応策定義データ」６２３、「店舗支援関数」６２４、「他店舗情報/快適要因等」６２５、「時系列データ/良否相関性情報」６２６及び「改善／シフト表等テンプレート」６２７などからなる。また同ハードディスク６１８上に展開される計算プログラム群６３０は、その実行の順番に、「センサデータ読み込み」６３１、「時系列変換」６３２、「第１データ～第４データ作成」６３３、「Ｆ１～Ｆ４計算」６３４、「状況パターン定義／分類／良否相関性判定」６３５、及び「改善提案／シフト表等出力」６３６から構成される。なお「第１データ～第４データ作成」６３３とは、図３Ａの（１）「場所・配置」に関係する第１のデータ、（２）「時間配分」に関係する第２のデータ、（３）「やる気・活力」に関係する第３のデータ及び（４）「作業効率」に関係する第４のデータを作成する処理のことである。また「Ｆ１～Ｆ４計算」６３４とは、Ｆ１からＦ４までの店舗支援関数の計算を行う処理のことである。そして「状況パターン定義／分類」６３５とは、店舗支援関数の計算結果と定義された図４の状況パターンテーブルと照合することで、「従業員の状況」や「対応策」を導出する処理のことである。
　上記各データ群と計算プログラムの関係の詳細を、図７Ａに示す。  
　図７Ａは、図６からデータ群と計算プログラムの部分を抽出した図である。図７Ａの左側にデータ群、右側に計算プログラムを示す。図７Ａでは、ハードディスクなどの記憶媒体から読込んだデータは、メモリ内に展開して、高速化する例を示している。まず「センサデータ読込み」６３１では、対面データや加速度データといった、従業員に装着するセンサからのデータを読込む。次の「時系列変換」６３２では、センサからのデータ（対面データや加速度データ）とＰＯＳデータとを、それらの時刻・時間間隔を揃えてマージして、データテーブルを作成する。そして[開店～閉店時刻×Ｎ日分]ごとにデータテーブルを区分けする。
　「第１データ～第４データ作成」６３３では、第１のデータ作成について、１）対面データとビーコン／地図データを照合し、２）エリアごとに、滞在顧客数と滞在店員数をそれぞれ積算する処理を行う。次の第２のデータ作成について、１）対面データとビーコン／地図データ、他店の同データを照合し、２）人員ごと時間帯ごとに、担当／非担当業務かなどを判定する。続いて第３のデータ作成について、１）加速度データからやる気・活力データを計算し、２）自店と他店のやる気・活力データを照合し、３）時間帯ごとに、自店・他店のやる気・活力データを積算する。最後の第４のデータ作成について、１）上記の第の１データ作成２）、第２のデータ作成２）、第３のデータ作成４）及びＰＯＳデータを照合し、２）商品ごと時間帯ごとに売上額と作業量とを突合する。
　図７Ａの「Ｆ１～Ｆ４計算」６３４では、Ｆ１について、式（１）にデータを代入して、顧客人数と従業員人数の対比を計算する。Ｆ２について、式（２）にデータを代入して、従業員の作業時間配分の他店舗との対比を計算する。Ｆ３について、式（３）にデータを代入して、従業員の活動量と他店舗との対比を計算する。Ｆ４について、式（４）にデータを代入して、売上高と従業員作業量との対比を計算する。
　図７Ａの「状況パターン分類」６３５では、Ｆ１～Ｆ４に対しそれぞれのしきい値を用いて、「大」「小」に分けて、その結果が、図４に示す状況パターンデータの類型のいずれに該当するのか、従業員の状況はどうなっているのか、対応策として、どのようなシフト表作成マクロや業務指示書マクロを実行すればよいかを判定する。
　「従業員毎の、状況パターン良否／シフトの相関性を抽出」６３６では、従業員毎に、状況パターン良否と従業員シフトとの時系列相関を求め、相関性の高いものを抽出する。
　「シフト表等の生成・出力」６３７では、相関性の高い情報を利用して、状況パターンを改善しあるいは良い状態を維持するために、シフト表等テンプレートから関連するテンプレート情報や過去の情報を読込んで、実際に、シフト表作成マクロや業務指示書マクロを実行する。その結果、シフト表は業務指示書が生成される。
　図７Ｂは、状況パターンの時系変化の良否相関性判定パターン６２３０の定義の一例を示す図である。ここでは、第１パターン～第８パターンが定義されており、例えば、第１パターンは関数Ｆ１～Ｆ４の組み合わせで決まる状況パターンの時系変化が、「良好な状況パターン」を維持している状態である。第２パターンは、状況パターンの連続的な改善、第３パターンは、状況パターンの連続的な低下、第４パターンは、悪い状況パターンを維持、第５パターンは、一時的な状況パターンの改善、第６パターは、一時的な状況パターンの低下である。
　図７Ｃは、図７Ｂの第１パターン～第６パターンにおける、改善・低下の要因パターン６２３１の一例を示す図である。（Ａ）は単独要因（改善）、（Ｂ）は「単独要因（低下）、（Ｃ）は「複合要因の因果関係」の各パターンを示している。例えば、「一時的な状況パターンの改善」が見られる図７Ｂの第５パターンについて、その一時的な改善には、図７Ｃの（Ａ）に示すように、関数Ｆ１～Ｆ４の何れか１つが単独に寄与しているのか、あるいは、図７Ｃの（Ｃ）に示すように、複数の関数が複合して関与しているのか、それらの要因を抽出する。
　次に、本実施例の店舗情報システムにおける、場所配置の最適化の処理を、図８のフローチャートで説明する。８００は、図６の計算プログラム６３０に基づき、スケジュール表（シフト表）等を作成するためのフローチャートである。まず顧客センサやＰＯＳシステムから、店内エリアごとの顧客データ（動線長、立寄率、買上率などに関するデータ）を収集する（Ｓ８０１）。続いて、従業員センサから、店内エリアごとの従業員データ（勤務人員、作業内容、場所配置、時間配分、やる気・活力などに関するデータ）を収集する（Ｓ８０２）。また、状況パターン定義/閾値Ｔｈ/店舗情報/ルールセット/良否相関性判定パターン等の情報も取得する（Ｓ８０３）。
　その次に、一定時間ごとの顧客データと従業員データを集計処理する（Ｓ８０４）。この集計処理を行うことで、図３Ａに示した（１）「場所・配置」に関係するデータ、（２）「時間配分」に関係するデータ、（３）「やる気・活力」に関係するデータ、及び（４）「作業効率」に関係するデータを作成することができる。
　その後、式（１）～（４）に示した関数Ｆ１～Ｆ４を計算し（Ｓ８０５）、Ｆ１～Ｆ４の大小の組合せにより、図４に示した状況パターンデータと対比し、現在の店舗の状況パターンを判定する（Ｓ８０６）。
　図９に、ある店舗の状況パターン情報の表示画面の例を示す。この表示は例えば店等の管理者の端末の画面に表示される。画面上部には、ある一ヶ月間における、パターン番号（図４）の推移を示している。画面下部には、当該パターン番号の算出の元となった、関数Ｆ１からＦ４のそれぞれの値の推移がプロットされている。Ｆ１～Ｆ４のプロットでは、しきい値の線から上方にプロットされれば（場所配置、時間配分が）良いまたは（やる気・活力、効率が）高い、しきい値の線から下方にプロットされれば（場所配置、時間配分が）悪いまたは（やる気・活力、効率が）低いことを意味している。例えばＸ月１日（月）は、場所配置：良、時間配分：悪、やる気・活力：高、効率：低なので、図４より、状況パターン１０に分類される。２日以降も同様にして、状況パターンが計算される。この図９のような画面を用いることで、店長・マネージャは、自店舗における状況パターンの推移や、従業員の場所配置、時間配分、やる気・活力及び業務効率の良否（もしくは高低）について、時系列に把握することが可能である。
　図９のような、過去から現在までの状況パターンの時系列データから、複数の良否相関性判定パターンに該当する典型パターンを抽出する（図８、Ｓ８０７）。すなわち、図７Ｂに示した状況パターンの時系変化の「良否相関性判定パターン」６２３０に該当する典型パターンを抽出する。もし、図７Ｂの第１パターン～第６パターンに該当する典型パターンが抽出された場合には、それが図７Ｃ示した「改善・低下の要因パターン」６２３１の何れに該当するかを解析する。
　次に、抽出典型パターン・要因に対する、従業員毎の時系列相関の有無を判定し、従業員毎の良否相関性情報を生成する（Ｓ８０８）。すなわち、「改善・低下の要因パターン」６２３１と従業員のシフトパターンとから、従業員毎の改善・低下の要因パターンに対する時系列相関の有無を判定し、相関がある場合は、改善・低下と従業員のシフトとの相関性の情報を生成する。例えば、「一時的な状況パターンの改善」に「やる気活力」が寄与し、それに特定の従業員のシフト状況が対応している場合には、これらは相関性が高いものとして記録される。
　次に、例えば店長により予め設定された「従業員優先順」に沿って、各従業員の良否相関性情報を反映した、改善シフトパターンを生成する（Ｓ８０９）。「従業員優先順」を設定することにより、複数の可能性のあるシフトパターンから、優先順に沿った合理的な状況パターンの改善案を生成できる。
　更に、ルールセットと全従業員の改善シフトパターンを基に、スケジュール表（シフト表）を作成する（Ｓ８１０）。シフト表は週単位、月単位、日単位で作成され、本実施例においては、それぞれ次週シフト表、次月シフト表、次日シフト表と呼んできる。
　店長・マネージャは、これらのシフト表を表示装置に表示されたユーザーインターフェースで閲覧することができる。これらのシフト表は推奨（リコメンド）という形で、あくまでも案としてユーザーインターフェース上に表示される（Ｓ８１１）。店長・マネージャが、このリコメンドに対し、承認処理をおこなうことで（Ｓ８１２）、シフト表が最終的にフィックスされ、このフィックスされたシフト表は、例えばプリンタ等で印刷出力される。もし、店長・マネージャがリコメンドに対して承認しない場合には、再度、シフト表作成処理に戻って、改変されたシフト表がリコメンドされる。
　図１０に、状況パターンの時系列データを表示した画面の例を示す。図４に示したように、状況パターン１では良いもしくは高いという判定がゼロ個、状況パターン２から５では良いもしくは高いという判定が１個、状況パターン６から１１では良いもしくは高いという判定が２個、状況パターン１２から１５では良いもしくは高いという判定が３個、状況パターン１６では良いもしくは高いという判定が４個である。そこで、図１０の画面上から下に向かって、状況パターン１６をトップ層、パターン１２から１５を第二層、パターン６から１１を第三層、パターン２から５を第四層、パターン１を最下層に配置している。各黒丸の中の数字は日付を表しており、日付ごとのパターン番号は、図９のパターン情報表示画面に示された内容と同一である。画面下方の層から上方の層に遷移した場合、店舗運営状況が改善していると考えられるので、太実線で表示されている。反対に画面上方の層から下方の層に遷移した場合、店舗運営状況が改善していないと考えられるので、点線で示されている。また同一の層の間で遷移した場合、店舗運営状況は維持されていると考えられるので、細実線で表示されている。
　図１０の例では、例えば８日→９日→１０日→１１日の間、継続して画面下方の層から上方の層に遷移しており、店舗運営状況が連続して改善されていることが見て取れる。この８日から１１日までの間のシフト表（計画）とシフト表（実績）を閲覧することで、従業員の勤務状況がどのようであったかを振り返ることができ、店長・マネージャに気づきを与える契機となりうる。
　図１１に、店舗運営に関する他店舗との比較表示の画面の例を示す。図１１の左半分の内容は、図１０の表示内容と同一の、自店舗（Ａ店）に関する図である。図１１の右半分の内容は、高い売上や利益率を上げている他店舗のＣ店に関する図である。Ｃ店では、図の上方の層にプロットが集まっており、Ｃ店では、従業員の場所配置、時間配分、やる気・活力、及び効率が高いレベルで維持されていることが分かる。従来、優良な店舗を分析して、ベストプラクティスとして形式知化し、他店舗に対するガイドラインを作成するなどといった取り組みがなされてきたが、本発明によれば、多面的な他店舗との比較が行えるので、ベストプラクティスの取り組みの店舗間での共有が容易に行えるようになる。
　図１２は、２０１２年１０月１日－２０１２年１０月３１日の期間における、典型パターンの抽出例を示すものである。例えば、１５日から２０日の間は、良好な舗運営状況が維持されており、「第１パターン」に該当する。また、８日→９日→１０日→１１日の間、継続して画面下方の層から上方の層に遷移している状態は、「第２パターン」に該当する。同様に、「第３パターン」、「第５パターン」、「第６パターン」、「第７パターン」も抽出されている。
　図１３は、抽出典型パターンと従業員の時系列相関情報を求めるフローチャート１３００の一例を示す図である。まず、検索条件として、検索期間、抽出典型パターン、従業員名等を入力する（Ｓ１３０１）。次に、１週間前のシフト情報で「抽出典型パターン」と一致するものがあるかをチェックし（Ｓ１３０２）、一致すればその時の関係するデータを蓄積する（Ｓ１３０３）。以下、同様に、２週間前のシフト情報で一致するものがあるか（Ｓ１３０４）、２週間より前のシフト情報で一致するものがあるか（Ｓ１３０６）をチェックし、一致すればその時の関係するデータを蓄積する（Ｓ１３０５、Ｓ１３０７）。する。最後に、これらを纏め、抽出典型パターン・要因に対する、従業員の時系列相関情報を生成し（Ｓ１３０８）、店長等が必要な情報を登録して、終了する。
　次に、図１４で、抽出典型パターン・要因を判定し、その結果に基づく、改善されたシフトパターンを生成する処理を説明する。まず、判定条件として、期間、従業員名を入力し（Ｓ１４０１）、図７Ｂの良否相関性判定パターンと相関性を有する従業員の時系列相関が有るか判定し（Ｓ１４０２）、時系列相関が有る場合、図７Ｃの改善・低下の要因パターンに基づき、従業員に関する改善すべき要因を解析する（Ｓ１４０３）。さらに、各従業員の、担当／非担当の時間帯の把握も行う（Ｓ１４０４）。
　前記ルールセットＢによれば、例えば、図７Ｂの第８パターンであれば、（１）「場所・配置」、（２）「時間配分」、（３）「やる気・活力」、及び（４）「作業効率」、のいずれも悪い若しくは低いため、これら（１）～（４）のいずれも優先順位を上げてシフト表や業務指示書を作成する必要がある。他方、例えば、図４の状況パターン１２であれば、（１）「場所配置」のみが悪く、それ以外の（２）～（４）については、現状良好な状態である。そこで（１）「場所配置」を、顧客の時間帯ごとの来店者に合わせて、シフトするといった処理が実行される。この場合、状況パターン１２と相関性の高い従業員に関して「場所配置」のシフトが必要である。また例えば、状況パターン１３であれば、（２）「時間配分」のみが悪く、それ以外の（１）、（３）、（４）については、現在良好な状態である。このパターンと相関性の高い従業員が、非担当部門への応援が多い場合は、応援が集まっている部門の割り当てを増やして（Ｓ１４０５）、非担当部門への応援時間がなるべく減少するような処理が実行される（Ｓ１４０６）。また例えば、図７Ｂの第７パターンであれば、（１）～（４）のいずれも良い若しくは高いため、従業員の配置も含めて、現状維持に努めることで足りる。このようにして、次週／次月／次日シフト表を作成し（Ｓ１４０７）、改善に関するコメントと共に、リコメンドとして店長の端末に表示する（Ｓ１４０８）。このようにして、店長の承認が得られるまで処理を繰り返し（Ｓ１４０９）、改善、変更事項をルールセットＢとして記録し、承認されたシフト表を実行に移す。
　図１５は、図８のフローチャートに従って、ユーザーインターフェース上に表示されるシフト表の一例である。図１５は、一日単位で作成するシフト表である次日シフト表の例が示されている。シフト表の上部には日付、店舗名、商品名、売場名といったシフト表の作成範囲を表す情報が表示される。画面中央のシフト表の欄は、左から氏名、種別、シフト、始業時間、時間帯表示、備考欄の順番に表示されている。また画面下方には、時間帯ごとの人数や出勤率（％）といった補助的な集計情報が表示されている。シフト表の左端（氏名欄の左隣）には、チェックボックス欄があり、一部の従業員のシフト表情報について承認したりする場合に使用することができる。氏名欄には、従業員の氏名もしくはスタッフであるかアルバイトであるかといった情報が常時される。種別欄は、上から推奨（次日）、実績（前日）、計画（前日）となっている。推奨（次日）はシステムで作成された次日のシフト表の案であり、実績（前日）は前日の実績値、計画（前日）は前日に承認された計画値であることを意味する。シフト欄は、従業員の勤務シフトが第一シフト（Ｓ１）であるか、第二シフト（Ｓ２）であるかなどといった情報が表示される。始業時間欄には、通常シフトに応じた始業時間が表示される。時間帯表示には、凡例にあるような、フロント（担当）、フロント（非担当）、バックヤード、事務、休憩などのいずれかが色分け表示される。店長・マネージャは、前日の計画や実績を参考に、次日のリコメンドを承認するか否かを決定し、承認する場合は、「承認」ボタンを押下する。もし承認できない場合は「再編成」ボタンを押下して、以後画面にしたがって新たなシフト表の案を作成する。あるいは、この次日シフト表作成作業自体を中断する場合は、「戻る」ボタンを押下することで別画面に移動することができる。
　このように、前記ルールセットＡの適用後に、ルールセットＢを適用することで、ルールセットＡに追加した更に詳細な条件での新たなシフト表作成を行うことができるようになる。このように図４の状況パターンに応じた新たなシフト表が自動的に作成されることで、店長・マネージャの事務負担を低減することが可能となる。
　図１６に、本発明の店舗情報システムの、業務指示書の体系を示す。この業務指示書の体系に基づき、図４の各状況パターンに適合した業務指示書マクロにより、業務指示書が作成される。例えば、（１）「場所・配置」、（２）「時間配分」、（３）「やる気・活力」、及び（４）「作業効率」がそれぞれ悪い（低い）と判定された場合に、図１６に示すように、これら（１）～（４）のそれぞれに対して関係のある業務指示の内容を選択して画面に表示したり、従業員への配布資料として印刷したりする。業務指示書をPOSデータとリンクさせることで商品別の売上推移などの情報と合わせた表示を行うこともできる。図１６の例は、従業員への業務指示の内容を、店舗運営の観点から、スペースマネージメント（店内空間マネジメント）とインストアプロモーション（店内販売促進活動）に分け、前者を更に、フロア（床）マネジメントとシェルフ（棚）マネジメントに分けている。このうち、（１）「場所・配置」が悪い場合、主に関係していると考えられるスペースマネジメントの改善に関する業務指示がなされるようになっている。次に（２）「時間配分」が悪い場合、主に関係していると考えられるインストアプロモーションの改善に関する業務指示がなされるようになっている。続いて（３）「やる気・活力」は、スペースマネジメントとインストアプロモーションの双方に関する業務指示がなされるようになっている。最後に（４）「作業効率」も、スペースマネジメントとインストアプロモーションの双方に関する業務指示がなされるようになっている。
　図１６の業務指示の内容について、より具体的には、フロアマネジメントについてであれば、例えば、一緒に買われる可能性の高い品物同士（お茶とお弁当など）の棚を近くに配置する、商品別の売上推移からゾーニングを行う、集視ポイントの設置を検討する、といった内容が単独もしくは組み合わせて表示されたりプリントアウトされたりする。また、シェルフマネジメントについてであれば、注力商品同士を棚上の近傍に配置する、欠品に注意し、早めの発注処理を行う、といった内容が単独もしくは組み合わせて表示されたりプリントアウトされたりする。そして、フロアマネジメントとシェフルマネジメント共通の内容として、例えば、整理、整頓などの５Ｓ活動や、本社への照会などが業務指示の内容が単独もしくは組み合わせて表示されたりプリントアプトされたりする。最後にインストアプロモーションについてであれば、例えば、ＰＯＰの活用、意識的な接客、販促員弁との実施、といった内容が単独もしくは組み合わせて表示されたりプリントアウトされたりする。
　このように図４の状況パターンに応じた業務指示が自動的に作成されることで、店長・マネージャの事務負担を低減することが可能となる。
　本実施例の効果は次の４点に要約することができる。（１）店長に対して、自分の受け持つ店舗の現状をパターンにより総合的に評価できる。（２）他の優良店舗等とパターンにより比較できるため、自店舗向上のため変化の方向性を示すことができ、具体的な変化を促すことができる。（３）柔軟で店長の現場感覚に合う処方箋の作成につなげることができる。（４）店長が運営しやすいシフト表や業務指示書の作成を支援することができ、店長が現場に滞在できる時間を確保することができる。
　本発明では、店舗従業員の管理に必要なデータと数値処理関数を具体化して、ＩＴシステムに組み込んでいる。本発明を用いることで、店長の現場感覚に合致した柔軟で扱い易いシステムを提供できる。ランニングコストが廉価で、かつ他の優良店舗等と状況パターンにより簡便比較でき、かつ対策を具体的に示すことで店長に対して具体的な方向性を示して、店舗改善に向けた行動を促すことが期待される。
　本発明は、実店舗における収益を向上させたり、実店舗の運営効率を向上させたりするのに利用できる。ただし、実施例１で述べた商品の販売や外食店等の店舗以外でも、例えば、介護・病院の医療分野、学習塾等の教育分野など、１つの会社組織の下に同じ事業を行う複数の系列店や施設（ビジネスシステムの各店舗）が存在し、各店舗に複数の従業員が、一連の関連する業務（サービスの提供）を分担して行うような分野において、本発明を利用することが可能である。
　すなわち、これら各分野の各系列店や施設（ビジネスシステムの各店舗）の従業員の管理に必要なデータと数値処理関数とを組み合わせることで、実施例１と同様にして、そのビジネスシステムの状態を多面的に表す状況パターンを作成し、当該状況パターン情報と対応策等から成るテーブルを構成する。当該テーブルを用いることで、ＩＴシステムによって、各店舗の状況に適切に対応したスケジュール（シフト）表や業務指示書の自動作成につなげ、ビジネスシステムを運営する責任者の支援を行うことができる。
１００…サーバ、１０１…入力処理部、１０２…出力処理部、１０３…店舗の状況パターン／対応策定義部、１０４…店舗支援関数（F1-F4）演算部、１０５…店舗支援関数を用いた店舗の状況パターン判定部、１０６…生産性向上情報生成部、１０７…通信処理部、１１０…「店舗支援関数」の情報を保持するデータベース、１１１…「店舗の状況パターン/良否相関性判定パターン/対応策定義」の情報を保持するデータベース、１１２…「他店舗情報」を保持するデータベース、１１３…「外的要因」の情報を保持するデータベース、１１４…「時系列データ/良否相関性」の情報を保持するデータベース、１１５…「シフト表/業務改善」の情報を保持するデータベース、１２０…ネージャ用の端末、１３１…顧客センサ、１３２…従業員センサ、１３３…ＰＯＳシステム、１４０…店舗支援関数Ｆ１～Ｆ４。　　　　

Claims (15)

  1. 　店舗内部の所定の実空間において時間経過とともに変化する従業員の行動状況を示す情報を入力として、予め与えられた関数に基づき、店舗の運営状態を示す複数の指標である複数種の店舗支援関数を算出する店舗支援関数演算部と、
    　前記店舗支援関数の出力が、状況パターンの類型にいずれに一致するかを判定するパターン判定部と、
    　前記複数種の店舗支援関数の各計算出力値及び前記状況パターンを時系列データとして記録する、状況パターン記憶部と、
    　予め設定された複数の良否相関性判定パターンを記録する良否相関性情報記憶部と、
    　前記従業員毎のシフトパターン及びその勤務状況の時系列データを記録するシフトパターン記憶部と、
    　生産性向上情報生成部とを備え、
    　前記複数種の店舗支援関数は、
    　前記従業員の勤務状況である、各勤務人員の作業内容、場所配置、時間配分、やる気・活力を表すデータ、及び前記店舗の売上状況を表すデータから構成され、
    　前記店舗支援関数演算部において算出された前記複数種の店舗支援関数の組み合わせが、前記状況パターンの類型にいずれに一致するかを、前記状況パターン判定部において判定し、
    　前記生産性向上情報生成部において、
    　前記状況パターンの時系列データから、前記良否相関性判定パターンに該当する典型パターンを抽出し、該典型パターンと前記従業員毎の勤務状況の時系列相関の有無を判定し、該時系列相関を利用して前記店舗の運営改善に関する情報を生成する
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  2. 　請求項１において、
    　前記従業員が保持する前記センサを介して、前記従業員の勤務状況を表すデータが取得され、
    　前記ＰＯＳシステム及び当該店舗内の顧客に対応するセンサを介して、前記店舗の売上状況を表すデータが取得される
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  3. 　請求項２において、
    　前記顧客センサ若しくは前記ＰＯＳシステムのデータと組み合わせて、外的要因による変動を除いた前記店舗の売上高を求め、
    　前記従業員が保持するセンサのデータと前記ＰＯＳシステムのデータと組み合わせて、外的要因による変動を除いた前記店舗の売上高を求め、
    　前記両売上高の関係から、売上成績と店舗運営状況との関係を解析し、当該店舗の従業員の勤務スケジュール表を生成する
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  4. 　請求項２において、
    　前記店舗支援関数は、場所配置の関数Ｆ１、時間配分の関数Ｆ２、やる気・活力の関数Ｆ３及び効率の関数Ｆ４で構成される
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  5. 　請求項４おいて、
    　前記場所配置の関数Ｆ１は、
    　前記店舗内の各商品、商品群、商品エリアごとの、前記時間帯ごとの滞在顧客数及び滞在従業員数を入力データとして、前記顧客人数と前記従業員人数の対比を計算するものであり、
    　前記時間配分の関数Ｆ２は、
    　前記従業員ごとの、前記時間帯ごとの従事作業種別を入力データとして、
    　前記従業員の作業時間配分の他店舗との対比を計算するものであり、
    　前記やる気・活力の関数Ｆ３は、
    　前記従業員ごとの、前記時間帯ごとの活動量を入力データとして、
    　前記従業員の活動量の他店舗との対比を計算するものであり、
    　前記効率の関数Ｆ４は
    　前記店舗内の各商品、商品群、商品エリアごとの、前記時間帯ごとの売上金額と店舗作業量を入力データとして、前記売上高と従業員作業量との対比を計算するものである
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  6. 　請求項４において、
    　前記予め設定された複数の良否相関性判定パターンは、少なくとも、前記関数Ｆ１～Ｆ４の組み合わせで決まる状況パターンの時系変化が、良好な状況パターンを維持している第１パターン、前記状況パターンの連続的な改善状態である第２パターン、状況パターンの連続的な低下状態である第３パターン、悪い状況パターンを維持する第４パターン、一時的な状況パターンの改善である第５パターン、一時的な状況パターンの低下である第６パターンを含んでいる
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  7. 　請求項４において、
    　表示部を備え、
    　前記状況パターンのデータは、前記店舗支援関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の各出力の大小に応じた状況パターン類型に分類して、前記状況パターン記憶部に記憶され、
    　各状況パターン類型に対する従業員の状況判定と、当該状況に対する対応策として、当該状況を改善するためのスケジュール表を作成するマクロ、及び当該スケジュール表を、前記表示部に表示する機能、及び
    　前記表示部に業務指示書を作成するマクロ、及び当該業務指示書を表示する機能
    を備えることを特徴とする店舗運営情報システム。
  8. 　請求項４において、
    　表示部を備え、
    　前記状況パターンは、前記各関数Ｆ１，Ｆ２、Ｆ３及びＦ４の各々値の、予め設定された各関数のしきい値に対する大小関係の組み合わせにより、前記状況パターンデータの時系列データとして生成され、
    　前記各関数のしきい値は、外的要因に応じて変更されるものであり、
    　前記表示部に、前記パターン類型の番号による推移との比較を行えるパターン情報を表示する機能を有する
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  9. 　店舗内のサーバと、
    　前記サーバと交信可能に構成されたマネージャ用の端末とを備え、
    　前記サーバは、プログラムを実行することにより実現される機能として、
    　複数種の店舗支援関数の組合せにより当該店舗の運営状況を表す状況パターンの類型と、該類型に対する対応策とを定義する、状況パターン／対応策定義部と、
    　前記複数種の店舗支援関数を演算する店舗支援関数算部と、
    　演算された前記店舗支援関数を用いて当該店舗の運営状況が前記いずれの状況パターンの類型に該当するかを判定する店舗状況パターン判定部と、
    　前記店舗の状況パターンの類型と前記定義された対応策とに基づき、当該店舗の運営改善情報を生成する、生産性向上情報生成部を備えており、
    　前記複数種の店舗支援関数は、当該店舗の従業員の勤務状況である、勤務人員、作業内容、場所配置、時間配分、やる気・活力、及び前記従業員の勤務目的と結びつく当該店舗の売上状況を表すデータを入力として構成され、
    　前記店舗状況パターン判定部は、演算により求められた前記店舗支援関数の出力が、前記状況パターンの類型にいずれに一致するかを判定し、
    　前記生産性向上情報生成部は、前記状況パターンの類型に従って、当該店舗の運営上の改善情報を自動的に作成する
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  10. 　請求項９において、
    　前記店舗支援関数を計算するために必要なデータを、
    　前記従業員に装着可能で、前記従業員の位置及び動作を認識するための情報を電波や赤外線として送信する無線もしくは赤外線通信デバイスと、
    　前記無線もしくは赤外線通信デバイスから送信される前記無線もしくは赤外線を受信し前記従業員の存在位置及び動作を認識する存在位置認識部と、
    　前記従業員の存在位置及び動作を時系列に記録する記憶部から収集する
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  11. 　請求項９において、
    　前記従業員ごと、時間帯ごとの活動量を計算するために必要なデータを、
    　前記従業員に装着可能で、該従業員の動作の際の加速度情報を取得でき、当該加速度情報を、デバイス外部へ転送する転送機能を有する加速度測定デバイスから収集する
    ことを特徴とする店舗運営情報システム。
  12. 　複数の系列店を有するビジネスシステムの各店舗に適用される運営情報システムであって、
    　前記店舗の内部の所定の実空間において時間経過とともに変化する従業員の勤務状況及び顧客の行動状況を示す情報を入力として、予め与えられた関数に基づき、ビジネスシステムの運営状態を示す複数の指標である複数種の店舗支援関数を演算する店舗支援関数演算部と、
    　前記店舗支援関数の出力が、状況パターンの類型にいずれに一致するかを判定するパターン判定部と、
    　前記複数種の店舗支援関数の各計算出力値及び前記状況パターンを時系列データとして記録する、状況パターン記憶部と、
    　予め設定された複数の良否相関性判定パターンを記録する良否相関性情報記憶部と、
    　前記従業員毎のシフトパターン及びその勤務状況の時系列データを記録するシフトパターン記憶部と、
    　生産性向上情報生成部とを備え、
    　前記複数種の店舗支援関数は、
    　前記従業員の勤務状況である、各勤務人員の作業内容、場所配置、時間配分、やる気・活力を表すデータ、及び前記ビジネスシステムの売上状況を表すデータから構成され、
    　前記店舗支援関数演算部において算出された前記複数種の店舗支援関数の組み合わせが、前記状況パターンの類型にいずれに一致するかを、前記状況パターン判定部において判定し、
    　前記生産性向上情報生成部において、
    　前記状況パターンの時系列データから、前記良否相関性判定パターンに該当する典型パターンを抽出し、該典型パターンと前記従業員毎の勤務状況の時系列相関の有無を判定し、該時系列相関を利用して前記ビジネスシステムの運営改善に関する情報を生成する
    ことを特徴とするビジネスシステムの運営情報システム。
  13. 　請求項１２において、
    　前記店舗のマネージャがアクセス可能な表示画面群において、
    　一定期間における、前記パターン類型の番号による推移と同一の画面上に、前記複数種の店舗支援関数の値を、予め設定された各しきい値を基準としてプロットすることで、前記パターン類型の番号による推移との比較を行えるパターン情報表示機能を有する
    ことを特徴とするビジネスシステムの運営情報システム。
  14. 　請求項１３において、
    　前記パターンデータを用いたビジネスシステムの改善情報を表示する機能として、
    　前記画面群において、
    　前記パターン類型の良好度が高い状態と、パターン類型の良好度が低い状態とを、画面上に整列させて表示し、前記パターン類型の改善度の時系列変化を可視化する
    ことを特徴とするビジネスシステムの運営情報システム。
  15. 　請求項１３において、
    　前記画面群において、
    　自ビジネスシステムと他ビジネスシステムとを並列して同一画面上に表示することで、他ビジネスシステムとの状況比較を可視化する
    ことを特徴とするビジネスシステムの運営情報システム。
PCT/JP2012/080952 2012-11-29 2012-11-29 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム WO2014083656A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014549705A JP5926819B2 (ja) 2012-11-29 2012-11-29 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム
PCT/JP2012/080952 WO2014083656A1 (ja) 2012-11-29 2012-11-29 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/080952 WO2014083656A1 (ja) 2012-11-29 2012-11-29 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014083656A1 true WO2014083656A1 (ja) 2014-06-05

Family

ID=50827329

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/080952 WO2014083656A1 (ja) 2012-11-29 2012-11-29 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP5926819B2 (ja)
WO (1) WO2014083656A1 (ja)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017033047A (ja) * 2015-07-28 2017-02-09 株式会社コンピュータシステム研究所 安全管理支援装置、安全管理支援プログラムおよび記憶媒体
JP6220940B1 (ja) * 2016-09-16 2017-10-25 ウィンワークス株式会社 改善アクション指示システム及び改善アクション指示プログラム
WO2018008203A1 (ja) * 2016-07-05 2018-01-11 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 シミュレーション装置、シミュレーションシステム、及びシミュレーション方法
JP2018005563A (ja) * 2016-07-01 2018-01-11 日本電気株式会社 処理装置、処理方法及びプログラム
JP2018106607A (ja) * 2016-12-28 2018-07-05 株式会社グッドサイクルシステム シフト検証装置、方法、及びコンピュータプログラム
CN110517129A (zh) * 2019-08-28 2019-11-29 深圳前海微众银行股份有限公司 集成运营方法、装置、设备与计算机可读存储介质
JP2020197779A (ja) * 2019-05-31 2020-12-10 グローリー株式会社 店舗業務管理システム、管理装置、店舗業務管理方法及び店舗業務管理プログラム
JP2021111233A (ja) * 2020-01-14 2021-08-02 株式会社エクサウィザーズ 勤務シフト生成装置、勤務シフト生成方法、およびプログラム
JP2021117710A (ja) * 2020-01-24 2021-08-10 株式会社日立ソリューションズ 管理システムおよび方法
JP2022510213A (ja) * 2018-11-26 2022-01-26 エバーシーン リミテッド プロセス具体化のためのシステムおよび方法
JP2022056236A (ja) * 2020-09-29 2022-04-08 株式会社セブン－イレブン・ジャパン 情報処理システム、情報処理装置及び情報処理プログラム

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102278749B1 (ko) * 2018-01-19 2021-07-19 한국전자기술연구원 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼 및 방법
JP7364318B2 (ja) * 2020-10-28 2023-10-18 株式会社ヘルステクノロジー 介護業務管理システム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006285409A (ja) * 2005-03-31 2006-10-19 Bab-Hitachi Industrial Co 店舗等における人数及び人流カウント方法並びにこれらを利用したインストアマーチャンダイジングの提言方法。
JP2008242532A (ja) * 2007-03-24 2008-10-09 Arix Kk コンピテンシーアクションシステム
JP2009037568A (ja) * 2007-08-03 2009-02-19 Winworks Kk スケジュール表作成装置、プログラム
JP2010250864A (ja) * 2010-08-11 2010-11-04 Toshiba Corp 情報処理装置およびプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006285409A (ja) * 2005-03-31 2006-10-19 Bab-Hitachi Industrial Co 店舗等における人数及び人流カウント方法並びにこれらを利用したインストアマーチャンダイジングの提言方法。
JP2008242532A (ja) * 2007-03-24 2008-10-09 Arix Kk コンピテンシーアクションシステム
JP2009037568A (ja) * 2007-08-03 2009-02-19 Winworks Kk スケジュール表作成装置、プログラム
JP2010250864A (ja) * 2010-08-11 2010-11-04 Toshiba Corp 情報処理装置およびプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RYOKO UEOKA: "CSQCC: Computer Supported Quality Control Circle With Behavior Measurement Of Workers And Its Visualization Tool", IPSJ SIG NOTES 2011 (HEISEI 23) NENDO A5V [CD-ROM], 5 March 2012 (2012-03-05) *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017033047A (ja) * 2015-07-28 2017-02-09 株式会社コンピュータシステム研究所 安全管理支援装置、安全管理支援プログラムおよび記憶媒体
JP2018005563A (ja) * 2016-07-01 2018-01-11 日本電気株式会社 処理装置、処理方法及びプログラム
WO2018008203A1 (ja) * 2016-07-05 2018-01-11 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 シミュレーション装置、シミュレーションシステム、及びシミュレーション方法
JPWO2018008203A1 (ja) * 2016-07-05 2018-09-27 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 シミュレーション装置、シミュレーションシステム、及びシミュレーション方法
JP6220940B1 (ja) * 2016-09-16 2017-10-25 ウィンワークス株式会社 改善アクション指示システム及び改善アクション指示プログラム
JP2018045574A (ja) * 2016-09-16 2018-03-22 ウィンワークス株式会社 改善アクション指示システム及び改善アクション指示プログラム
JP2018106607A (ja) * 2016-12-28 2018-07-05 株式会社グッドサイクルシステム シフト検証装置、方法、及びコンピュータプログラム
JP2022510213A (ja) * 2018-11-26 2022-01-26 エバーシーン リミテッド プロセス具体化のためのシステムおよび方法
JP7258142B2 (ja) 2018-11-26 2023-04-14 エバーシーン リミテッド プロセス具体化のためのシステムおよび方法
JP2020197779A (ja) * 2019-05-31 2020-12-10 グローリー株式会社 店舗業務管理システム、管理装置、店舗業務管理方法及び店舗業務管理プログラム
JP7370171B2 (ja) 2019-05-31 2023-10-27 グローリー株式会社 店舗業務管理システム、管理装置、店舗業務管理方法及び店舗業務管理プログラム
CN110517129A (zh) * 2019-08-28 2019-11-29 深圳前海微众银行股份有限公司 集成运营方法、装置、设备与计算机可读存储介质
JP2021111233A (ja) * 2020-01-14 2021-08-02 株式会社エクサウィザーズ 勤務シフト生成装置、勤務シフト生成方法、およびプログラム
JP7335172B2 (ja) 2020-01-14 2023-08-29 株式会社エクサウィザーズ 勤務シフト生成装置、勤務シフト生成方法、およびプログラム
JP2021117710A (ja) * 2020-01-24 2021-08-10 株式会社日立ソリューションズ 管理システムおよび方法
JP7344139B2 (ja) 2020-01-24 2023-09-13 株式会社日立ソリューションズ 管理システムおよび方法
JP2022056236A (ja) * 2020-09-29 2022-04-08 株式会社セブン－イレブン・ジャパン 情報処理システム、情報処理装置及び情報処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2014083656A1 (ja) 2017-01-05
JP5926819B2 (ja) 2016-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5926819B2 (ja) 店舗運営情報システム及びビジネスシステムの運営情報システム
Levy et al. Privacy at the Margins| refractive surveillance: Monitoring customers to manage workers
Mani et al. Estimating the impact of understaffing on sales and profitability in retail stores
Nudurupati et al. Strategic sourcing with multi-stakeholders through value co-creation: An evidence from global health care company
Sulek et al. The impact of a customer service intervention and facility design on firm performance
Chenhall et al. Multiple perspectives of performance measures
JP6082564B2 (ja) データ統合分析システム
CN102859542A (zh) 餐馆管理系统和方法
Price Controlling routine front line service workers: An Australian retail supermarket case
CN101273376A (zh) 排队预警系统
Lee et al. Managing the impact of fitting room traffic on retail sales: Using labor to reduce phantom stockouts
Kaklauskas et al. A neuro-advertising property video recommendation system
Garrouch et al. An investigation into the consumers' sensitivity of the logistics efficiency
Ehbauer et al. Measuring and managing service performance of luxury stores: development of a balanced scorecard
Van Bruggen et al. The powerful triangle of marketing data, managerial judgment, and marketing management support systems
Ruiner et al. Autonomy and new modes of control in digital work contexts–a mixed-methods study of driving professions in food logistics
Kesavan et al. Increasing sales by managing congestion in self-service environments: Evidence from a field experiment
Chen RFID-based intelligent shopping environment: a comprehensive evaluation framework with neural computing approach
Askenazy et al. Working hard for large French retailers
Essel The Effects of Materials Management Practices on Firm Performance in Ghana: Evidence from A Listed Company.
Manoharan et al. Identifying performance indicators and metrics for performance measurement of the workforce is the need of the hour: A case of a retail garment store in Coimbatore
CN112712309A (zh) 一种直复式连锁美容店智能管理运营模式
JP2021051534A (ja) 情報可視化処理装置、情報可視化処理システム、情報可視化処理方法、及び情報可視化処理コンピュータプログラム
KR20200103144A (ko) 소비자의 소비 행태 및 비정형적 정보를 활용한 빅데이터 기반의 마케팅 캠페인 플랫폼
Kirkup Electronic footfall monitoring: experiences among UK clothing multiples

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12889085

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2014549705

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12889085

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1