特許 7361232 販売促進支援システム及び販売促進支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-10-04

(45)【発行日】2023-10-13

(54)【発明の名称】販売促進支援システム及び販売促進支援方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20231005BHJP

   G06Q 30/06 20230101ALI20231005BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06Q30/06

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2023031392

(22)【出願日】2023-03-01

【審査請求日】2023-04-03

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】596127554

【氏名又は名称】株式会社日立社会情報サービス

(74)【代理人】

【識別番号】110001807

【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所

(72)【発明者】

【氏名】堀内 静

(72)【発明者】

【氏名】小西 奈緒子

(72)【発明者】

【氏名】照屋 麻衣子

(72)【発明者】

【氏名】中屋 文江

【審査官】藤澤 美穂

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１１７５７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０６４２６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－０３２６４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－１０８０５３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

一品を調理するための調理法であるレシピを記憶している記憶部と、
未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、前記予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測する販売促進商品予測部と、
前記販売促進商品、前記レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、前記カテゴリごとに一品候補を抽出する一品抽出部と、
前記カテゴリごとの前記一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する献立作成部と、を有し、
前記レシピには、食材と前記カテゴリとの関係が特定されており、
前記一品抽出部は、前記販売促進商品から食材を特定し、該特定された食材に基づいて前記レシピを検索し該当するカテゴリを抽出し、前記販売促進商品が対象とするカテゴリで見出すことができない場合、同じカテゴリであって、該同じカテゴリから前記レシピを検索して推奨する一品を抽出する
ことを特徴とする販売促進支援システム。

【請求項2】

前記所定のカテゴリは、主食、主菜、副菜、汁物、その他である
ことを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。

【請求項3】

前記献立用パラメータには、消費者の好みの献立ジャンルを有しており、
前記一品抽出部は、一品を抽出する際に用いる前記レシピについて、前記献立ジャンルと売上影響データの所定のキーからレシピタグを抽出し、前記記憶部に記憶されている前記レシピが有するレシピタグに基づいて、該当するレシピを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。

【請求項4】

前記販売促進支援システムは、情報端末から前記消費者の好みの献立ジャンル、使いたい食材の情報を入手する
ことを特徴とする請求項３に記載の販売促進支援システム。

【請求項5】

前記一品抽出部は、一品を抽出する際に用いる前記レシピについて、前記入手した献立ジャンルと前記売上影響データの所定のキーから、前記記憶部に記憶されている前記レシピが有するレシピタグに基づいて、該当する前記レシピを抽出するとともに、前記使いたい食材の前記レシピを抽出する
ことを特徴とする請求項４に記載の販売促進支援システム。

【請求項6】

前記献立作成部は、前記献立候補を抽出する際に、前記献立ジャンルから、前記一品抽出部で抽出された一品を、一つ以上抽出する
ことを特徴とする請求項３に記載の販売促進支援システム。

【請求項7】

前記献立作成部は、前記カテゴリごとの前記一品を抽出する際に、前記記憶部に記憶されている前記レシピが有するレシピタグに基づいて、該当する前記一品を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。

【請求項8】

前記販売促進商品予測部は、気象条件データの天気、売上影響データのイベントを入力とし過去の販売状況の販売数を出力として機械学習又は深層学習にて学習し、該学習の結果と現在の情報を用いて、前記販売促進商品を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。

【請求項9】

一品を調理するための調理法であるレシピを記憶している記憶部と、処理部とを有するシステムの販売促進支援方法であって、
前記処理部は、
未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、前記予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測し、
前記販売促進商品、前記レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、前記カテゴリごとに一品候補を抽出し、
前記カテゴリごとの前記一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する際に、
前記レシピには、食材と前記カテゴリとの関係が特定されており、
前記処理部は、前記販売促進商品から食材を特定し、該特定された食材に基づいて前記レシピを検索し該当するカテゴリを抽出し、前記販売促進商品が対象とするカテゴリで見出すことができない場合、同じカテゴリであって、該同じカテゴリから前記レシピを検索して推奨する一品を抽出することを特徴とする販売促進支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は販売促進支援システム及び販売促進支援方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、食品ロスは大きな社会問題であり、スーパーマーケットなど小売り業界は、食品ロスの改善を進めている。特許文献１では、所定の時間において、在庫数量が所定の数より多い食材について、当該食材の値引き販売による販売促進を行うとともに、当該食材を使用したレシピをタッチディスプレイ部に表示させ、タッチディスプレイ部に対する顧客の操作に応じて、レシピを描画した印刷物を印刷デバイスから出力させるシステムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００５－１６５５２３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１のシステムは、店舗内にて販売される食材の販売促進活動の開始時刻を予め設定しておき、ある食材の販売促進活動の開始時刻が到来すると、その食材を用いた料理のレシピデータを店舗内備え付けの電子棚札から提示するようにしたシステムである。これにより、販売促進を意図する食材を顧客に強く印象付け、その購買意欲を最大限に引き出すことができる。また、販売促進活動とは、店舗内において販売される特定商品の価格を値下げすると共に、その商品の購買意欲を引き出すための好適な情報を顧客へ提供する一連の催しを意味するとしている。しかしながら、消費者の購買意欲を引き出すには、価格の値下げは大切であるが、必ずしも十分でないという課題があった。

【0005】

本発明は、前記した課題を解決するためになされたものであり、消費者の購買意欲を適切に引き出すことができる販売促進支援システム及び販売促進支援方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前記目的を達成するため、本発明の販売促進支援システムは、一品を調理するための調理法であるレシピを記憶している記憶部と、未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、前記予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測する販売促進商品予測部と、前記販売促進商品、前記レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、前記カテゴリごとに一品候補を抽出する一品抽出部と、前記カテゴリごとの前記一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する献立作成部と、を有し、前記レシピには、食材と前記カテゴリとの関係が特定されており、前記一品抽出部は、前記販売促進商品から食材を特定し、該特定された食材に基づいて前記レシピを検索し該当するカテゴリを抽出し、前記販売促進商品が対象とするカテゴリで見出すことができない場合、同じカテゴリであって、該同じカテゴリから前記レシピを検索して推奨する一品を抽出することを特徴とする。本発明のその他の態様については、後記する実施形態において説明する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、消費者の購買意欲を適切に引き出すことができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施形態に係る販売促進支援システムを示す図である。

【図2】実施形態に係る販売促進支援システムの販売促進支援処理の概要を示す図である。

【図3】カテゴリと献立との関係を示す図である。

【図4】データ構成の例を示す図である。

【図5】情報端末の入力画面を示す図である。

【図6】販売促進商品予測処理を示すフローチャートである。

【図7】一品抽出処理を示すフローチャートである。

【図8】献立作成処理を示すフローチャートである。

【図9】献立案の作成処理を示すフローチャートである。

【図10】複数の献立の例を示す図である。

【図11】献立と売り場との関係を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

本発明を実施するための実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、実施形態に係る販売促進支援システム１００を示す図である。販売促進支援システム１００は、スーパー等のお店側で販売促進したい商品を予測し、その商品が使われた一品を抽出し、一品を組み合わせた献立を提案する。このとき、献立は、ユーザ（消費者）の趣向に合わせて提案することが特徴である。

【0010】

最初に、本実施形態で使用する用語を説明する。
商品とは、スーパー等のお店における食品の(肉類、野菜類、加工品、日配品、総菜など）販売単位である。
レシピとは、一品を調理するための調理法である。レシピの材料の一部が商品であり、１レシピに複数商品が入ることも、１商品も入らないこともある。
一品とは、お皿一つにのる料理であり、レシピ(調理法)もしくは商品が１対１で対応、もしくは商品の対応なしの場合もある。
カテゴリとは、一品が属する分類であり、主食・主菜・副菜・汁物・その他(乳製品、さらに果物)がある。
献立とは、カテゴリを組み合わせることによって成立する一回の食事のことである。すなわち一品が「部分」で、献立が「全体」という関係になる。

【0011】

＜全体構成＞
販売促進支援システム１００は、処理部１０、記憶部２０、入力部３０、出力部４０、通信部５０を有する。処理部１０には、販売促進商品予測部１１、一品抽出部１２、献立作成部１３、気象データ取得部１４、交通データ取得部１５、ユーザデータ取得部１６、レシピデータ取得部１７等を有する。

【0012】

記憶部２０には、各種過去のデータを有する過去情報２１、各種現在のデータを有する現在情報２２、レシピ関連情報２３、カテゴリ構成データ２４（図３参照）、販売促進商品予測部１１が予測する販売促進商品データ２５、一品抽出部１２が抽出する一品データ２６、献立作成部１３が作成する献立データ２７を記憶している。

【0013】

過去情報２１には、現在時刻より過去の商品データ２１１、在庫データ２１２、売上データ２１３、過去気象データ２１４、売上影響データ２１５等を有する。現在情報２２には、現在時刻の商品データ２２１、在庫データ２２２、売上データ２２３、予報気象データ２２４、売上影響データ２２５、趣向データ２２６等を有する。

【0014】

レシピ関連情報２３は、レシピタグデータ２３１、レシピデータ２３２、レシピ連携用商品データ２３３等を有する。

【0015】

販売促進支援システム１００は、ネットワークＮＷを介して、お店内外にあるデジタルサイネージ用のディスプレイ１１０、１２０に接続されている。また、販売促進支援システム１００は、ユーザの情報端末２００（例えば、スマートフォン）と情報を送受信することができる。

【0016】

ユーザ（消費者）の家事に関する悩みの１位は料理であり、中でも「献立」を考えるのが大変なことが知られている。販売促進支援システム１００は、この「献立」の悩みを助けるサイトを準備している。ユーザは、情報端末２００から、本サイトにアクセスすると、現在時点でのおすすめの献立の情報を得ることができる。詳細については図５で後記する。

【0017】

（データ説明）
商品データ２１１、２２１は、商品の持つ詳細データであり、キーは商品名称（ＩＤ）、食品区分、販売場所、価格、重さ、製造元、販売元等である。
在庫データ２１２、２２２は、商品ごとの購入在庫状況であり、在庫の商品の消費・賞味期限、在庫場所等である。
売上データ２１３、２２３は、商品の販売状況であり、日時、個数、購入者等である。
過去気象データ２１４、予報気象データ２２４は、日付、時間とその時の気象情報であり、気象庁のオープンデータを利用する。

【0018】

売上影響データ２２５は、交通情報（国交省のオープンデータ）、立地、季節、曜日、イベントなどのスーパー個別で入力しておく情報等である。各スーパーマーケットにより、情報量や情報項目は異なる。

【0019】

趣向データ２２６は、客層(お年寄り、ファミリー、学生、一人暮らし、ビーガン、ハラルなど宗教上、アレルギーなど)、客層からくる好まれる食のジャンル、規定カテゴリパターン、スーパーマーケットにヒアリングして設定するデータである。

【0020】

レシピタグデータ２３１は、レシピに対し、趣向データを分類するためのタグを、複数有する。例えば、和食、中華、お年寄り向け、ひなまつり、冬、パーティなど分類別に多数軸で付与する。主キーは、レシピ名（レシピＩＤ）である。
レシピデータ２３２は、一品を調理するためのレシピデータであり、外部レシピ提供会社との連携やスーパー所有の既存のＤＢを利用する。キーは、食材等である。

【0021】

レシピ連携用商品データ２３３は、スーパーの取扱商品がレシピのどの食材と合致するか／一品と合致するかの関連を示すデータである。例えば、商品「豚肩ロース薄切り２００ｇパック」「国産豚小間切れ」のとき、レシピ食材の「豚肉」「豚薄切り肉」である。商品「たまご１０個」「赤玉４個」のとき、レシピ食材の「卵」、「卵黄」、「卵白」である。商品「ほうれん草の胡麻和え１００ｇ」「ほうれん草の胡麻和え１５０ｇ」のとき、レシピ料理の「ほうれん草のおひたし」「ほうれん草の胡麻和え」である。

【0022】

（処理部の概要）
処理部１０の各部について説明する。
販売促進商品予測部１１は、未来（所定時間後）における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測する。販売促進商品予測部１１は、販売促進商品予測処理Ｓ１０（図２参照）を実行する。

【0023】

一品抽出部１２は、販売促進商品、レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、カテゴリごとに一品候補を抽出する。所定のカテゴリとは、主食・主菜・副菜・汁物・その他(乳製品、さらに果物)である。一品抽出部１２は、一品抽出処理Ｓ２０（図２参照）を実行する。

【0024】

献立作成部１３は、カテゴリごと（詳細は図３参照）の一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する。献立作成部１３は、献立作成処理Ｓ３０（図２参照）を実行する。

【0025】

気象データ取得部１４は、気象庁が持つ気象ＤＢ１４０から気象データを取得し、過去気象データ２１４、及び、予報気象データ２２４に格納する。

【0026】

交通データ取得部１５は、国交省が持つ交通ＤＢ１５０から交通情報を取得し、売上影響データ２１５、２２５に格納する。

【0027】

ユーザデータ取得部１６は、ユーザ（消費者）が有する情報端末２００（例えば、スマートフォン）から、消費者の好みの献立ジャンル、使いたい食材の情報を入手し、趣向データ２２６に格納する。

【0028】

レシピデータ取得部１７は、外部レシピ提供会社のレシピＤＢ１７０からレシピデータを取得し、レシピデータ２３２に格納する。

【0029】

図１において、処理部１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）であり、ＲＡＭやＨＤＤ等に格納される各種プログラムを実行する。記憶部２０は、ＨＤＤであり、販売促進支援システム１００が処理を実行するための各種データを保存する。入力部３０は、キーボードやマウス等のコンピュータに指示を入力するための装置であり、プログラム起動等の指示を入力する。出力部４０は、ディスプレイ等であり、販売促進支援システム１００による処理の実行状況や実行結果等を表示する。通信部５０は、ネットワークＮＷを介して、他の装置と各種データやコマンドを交換する。

【0030】

＜販売促進商品予測処理＞
図２は、実施形態に係る販売促進支援システム１００の販売促進支援処理Ｓ１００の概要を示す図である。販売促進支援処理Ｓ１００は、販売促進商品予測処理Ｓ１０、一品抽出処理Ｓ２０、献立作成処理Ｓ３０を含んで構成される。

【0031】

販売促進商品予測処理Ｓ１０は、未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測する。この際に、気象データ（過去気象データ２１４）、売上影響データ（売上影響データ２１５）を用いて過去の販売状況を機械学習や深層学習にて学習し、該学習の結果と現在の情報（例えば、予報気象データ２２４、売上影響データ２２５）を用いて、販売促進商品を予測してもよい。気象データの天気、売上影響データのイベント等は説明変数であり、販売状況の販売数等は目的変数となる。複数の説明変数を用いて重回帰分析等をするとよい。図２においては、Ｎ個の商品を予測している。

【0032】

一品抽出処理Ｓ２０は、販売促進商品、レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、カテゴリごとに一品候補を抽出する。一品候補を抽出する際に、売上に影響するデータや購買者の趣向データを考慮する。図２においては、Ｍ個の一品候補を抽出している。

【0033】

献立作成処理Ｓ３０は、カテゴリごとの一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する。献立候補を作成する際に、売上に影響するデータや購買者の趣向データをもとに各カテゴリから最適な献立を作成する。図２においては、Ｌ個の献立候補を作成している。

【0034】

図３は、カテゴリと献立との関係を示す図である。図３には、カテゴリ構成データ２４と献立例６２を示す。カテゴリ構成データ２４には、どのカテゴリの組合せで献立を作成するかが予め定義されており、「規定カテゴリ」と称する。図中〇は一品が一つ選択されることを示す。例えば、献立１は、主食のみで構成されている。献立２は、主食と主菜と副菜で構成されている。献立３は、主食と副菜と汁物で構成されている。

【0035】

献立例６２は、献立２の例であり、主食である「ごはん」と主菜である「豚ひき肉」「ミニトマト」等と副菜である「カボチャサラダ」で構成されている。この場合、販売促進商品として「豚ひき肉」、「ミニトマト」、「カボチャサラダ」がある。

【0036】

図４は、データ構成の例を示す図である。図４には、趣向データ７１、売上影響データ７２、レシピ関連データ７３を示す。各データ構成は、データ種類、テーブル（テーブル名）、主キー、項目１、項目２、項目３、・・・等から構成される。★は、検索時にキーとして利用される。

【0037】

趣向データ７１では、例えば、テーブルが「客層」の場合、主キーの「客層」を入力すると、食のジャンルＩＤ、規定カテゴリＩＤ、レシピタグ等が抽出される。また、テーブルが「規定カテゴリ」の場合、主キーの「規定カテゴリＩＤ」を入力すると、主食の有無、主菜の有無、副菜の有無当が抽出される。

【0038】

売上影響データ７２では、例えば、テーブルが「イベント」の場合、主キーの「日時」を入力すると、客層、レシピタグ、商品分野等が抽出される。テーブルが「交通情報」の場合、主キーの「時間帯」を入力すると、時間帯交通量、商品分野が抽出される。

【0039】

レシピ関連データ７３では、例えば、テーブルが「レシピ」の場合、項目１の「食材」を入力すると、レシピタグ、献立ジャンル、カテゴリ等が抽出される。テーブルが「レシピ連携用」の場合、項目１の「商品名」を入力すると、食材、食品分野等が抽出される。

【0040】

図５は、情報端末２００の入力画面を示す図である。ユーザは、お店のサイトで、献立表示のページにはいる。そして、「あなたのお好み」のチェックボックスにチェックし、「使いたい食材」の入力欄に食材を入力して検索すると、ユーザにおすすめの献立メニューを得ることができる。図５の例では、ユーザは、「肉派」「こってり」にチェックしており、キャベツを使用したいと思っている。なお、ユーザの好みのデータの入力方法には、各種考えられるが、例えば、お店で導入しているＬｉｎｅ（登録商標）アプリケーションを活用してもよい。

【0041】

（各処理の詳細）
図６は、販売促進商品予測処理Ｓ１０を示すフローチャートである。適宜図１、図２を参照して説明する。販売促進商品予測部１１は、過去蓄積している売上、在庫、商品データ、気象情報、売上影響データを入力（取得）し（ステップＳ１１）、現在の商品、売上、在庫データを入力（取得）する（ステップＳ１２）。なお、データの入力は自動的に入力（取得）しても、お店の方が随時入力してもよい。

【0042】

また、販売促進商品予測部１１は、予測用外部パラメータを入力（取得）し、現在の日時情報から検索した現在の気象情報、売上影響データ（商品分野）を入力（取得）する（ステップＳ１３）。予測用外部パラメータには、出力商品数、特別販売推進商品、優先度を高くする情報（例えば、消費、賞味残り期限日数）がある。

【0043】

販売促進商品予測部１１は、販売促進商品を予測する（ステップＳ１４）。予測方法を説明すると、売上影響データは、売上に影響するだろうイベントなどの情報から、こんな商品が売れるという範囲指定まではヒントとして、スーパーが知っている範囲でスーパー側が補足情報として入力される。ステップＳ１４においては、インプット情報を元に、この時間帯からすると、どんなものが売れ残りそうかを予測する。

【0044】

例えば、（１）夕方から雨が降りだし気温が低下した気象情報と、夜はサラリーマン層が多くお惣菜が売れやすいとの売上影響データとに基づいて、ステップＳ１４の処理では、いつもは売れるお刺身盛(一人前)は、今日は売れ残りそうと予測する。
（２）近隣学校の運動会前日なので、お弁当食材が売れやすいとの売上影響データに基づきステップＳ１４の処理では、この時間でこの在庫量で、この販売スピードだと、鶏モモ肉(唐揚げに利用想定)が売れ残りそうと予測する。

【0045】

そして、販売促進商品予測部１１は、予測した販売促進商品を出力する（ステップＳ１５）。すなわち、図２において、商品１、商品２、・・・、商品Ｎ個が出力される。

【0046】

図７は、一品抽出処理Ｓ２０を示すフローチャートである。適宜図１、図２を参照して説明する。一品抽出部１２は、売れ残り（販売促進）商品の販売促進商品予測部１１から出力群を入力（取得）し（ステップＳ２１）、現在の気象情報、売上影響データ、献立用パラメータを入力（取得）する（ステップＳ２２）。ここで、献立用パラメータには、規定カテゴリパターン、出力献立数、献立ジャンルがある。献立ジャンルには、例えば、和風、洋風、お年寄り向け、量重視などがあり、レシピデータ、趣向データ内に存在する。

【0047】

一品抽出部１２は、エンドユーザ（ユーザ）からのカスタマイズがあるか否かを判定し（ステップＳ２３）、カスタマイズがある場合（ステップＳ２３，Ｙｅｓ）、アプリケーションからの入力を受け、献立ジャンルの上書き、使いたい食材の追加をし（ステップＳ２３Ａ）、ステップＳ２４に進む。一方、カスタマイズがない場合（ステップＳ２３，Ｎｏ）、ステップＳ２４に進む。なお、ステップＳ２３において、カスタマイズがあるか否かは、図５における情報端末２００からのアクセスであり、入力があるか否かで判定する。

【0048】

ステップＳ２４において、ステップＳ２５及びステップＳ２６の繰り返し処理をする。ステップＳ２５において、一品抽出部１２は、レシピ連携用ＤＢ（レシピ連携用商品データ２３３）から食材を検索する。ステップＳ２６において、食材、現在の気象情報、売上影響データ、献立用パラメータをもとに、レシピタグ、献立ジャンル、カテゴリを利用しレシピを検索する。具体的には、献立ジャンルのワードから、同じワードを使ってレシピタグを検索する。レシピタグの中には、献立ジャンル、イベント、カレンダー（時期、季節）・・・を示すデータがある。

【0049】

そして、一品抽出部１２は、全カテゴリがあるか否かを判定し（ステップＳ２７）、全カテゴリがない場合（ステップＳ２７，Ｎｏ）、すなわち、販売促進商品が対象とするカテゴリで見出すことができない場合、同じカテゴリであって、献立用パラメータに基づいて推奨する一品を抽出（選択）し（ステップＳ２９）、ステップＳ２８に進む。一方、一品抽出部１２は、全カテゴリがある場合（ステップＳ２７，Ｙｅｓ）、ステップＳ２８に進む。

【0050】

ステップ２８において、一品抽出部１２は、カテゴリごとに一品、レシピ、関連商品を出力する。すなわち、図２において、一品主食、一品主菜、一品副菜、・・・、一品Ｍ個が出力される。

【0051】

図８は、献立作成処理Ｓ３０を示すフローチャートである。適宜図１、図２を参照して説明する。献立作成部１３は、一品抽出部１２から出力された一品群を入力（取得）し（ステップＳ３１）、売れ残り（販売促進）商品の販売促進商品予測部１１から出力された商品群を入力（取得）する（ステップＳ３２）。

【0052】

献立作成部１３は、エンドユーザ（ユーザ）からのカスタマイズがあるか否かを判定し（ステップＳ３３）、カスタマイズがある場合（ステップＳ３３，Ｙｅｓ）、アプリケーションからの入力を受け、献立ジャンルの上書き、使いたい食材の追加をし（ステップＳ３３Ａ）、ステップＳ３４に進む。一方、カスタマイズがない場合（ステップＳ３３，Ｎｏ）、ステップＳ３４に進む。なお、ステップＳ３３において、カスタマイズがあるか否かは、図５における情報端末２００からの入力があるか否かで判定する。

【0053】

ステップ３４において、献立作成部１３は、現在の気象情報、売上影響データ、献立用パラメータを入力（取得）する。ここで、献立用パラメータには、前記したように、規定カテゴリパターン、出力献立数、献立ジャンルがある。献立ジャンルには、例えば、和風、洋風、お年寄り向け、量重視などがあり、レシピデータ、趣向データ内に存在する。

【0054】

そして、献立作成部１３は、献立案を作成し（ステップＳ３５、詳細は図９参照）、商品がすべて入っているか、現在の気象情報、売上影響データとのレシピタグのマッチングが成立しているか、規定カテゴリがそろっているか、指定した献立数があるかを判定する（ステップＳ３６）。判定を満たさない場合（ステップＳ３６，Ｎｏ）、ステップＳ３５に戻り、判定を満たす場合（ステップＳ３６，Ｙｅｓ）、ステップＳ３７に進む。

【0055】

ステップＳ３５において作成される献立例を説明すると、販売促進商品を、牛肉、玉ねぎ、豆腐とする。図３の献立１、献立２、献立３は、例えば、
・献立１：主食のみ
牛丼［主食］(「牛丼」、「牛肉薄切り500ｇ」、「玉ねぎ」)
・献立２：主食・主菜・副菜
ごはん［主食］、肉豆腐［主菜］(牛肉薄切り等)、オニオンサラダ［副菜］(玉ねぎ等)
・献立３：主食・副菜・汁物
ビーフピラフ［主食］(牛肉、玉ねぎ等)、豆腐のサラダ［副菜］(豆腐)、コンソメスープ［汁物］(玉ねぎ)
である。

【0056】

図９は、献立案の作成処理（ステップＳ３５）を示すフローチャートである。献立作成部１３は、規定カテゴリパターン分（献立１、献立２、・・・）について、ステップＳ３５２、Ｓ３５３、Ｓ３５４を繰り返す（ステップＳ３５１）。ステップＳ３５２において、規定カテゴリ内のカテゴリ分について、ステップＳ３５３、Ｓ３５４を繰り返す。

【0057】

ステップＳ３５３において、献立作成部１３は、カテゴリ内の一品から一つ選択し（ステップＳ３５３）、ここでは、ジャンルや趣向データが同じ一品がそろっている前提であるので、各カテゴリから一品を取ってきて献立化する。

【0058】

そして、ステップＳ３５４において、一品同士が、より献立として親和性が高そうなものを選択する。すなわち優先度の高いものから選択する。一般的に主菜が決まると、主食、副菜を選択しやすいが、（１）主菜がない場合、主食は「主菜不要」レシピタグがついた主食とする。（２）規定カテゴリ内の他カテゴリとは別商品の一品を優先して選択する。（３）指定レシピタグ以外のレシピタグの重複が多いものを優先的に選択するとよい。

【0059】

なお、指定レシピタグとは、例えば、ひな祭り、和食、ファミリーである。
指定レシピタグ以外のレシピタグとは、前記レシピタグが付いているレシピが持つレシピタグである。例えば、パーティ、春、3/3、こども、離乳食、温まる、等である。この指定レシピタグ以外のレシピタグに重複が多い場合は、献立として親和性が高いと判断できる。

【0060】

図８に戻り、ステップＳ３７において、献立が成立し出力される。なお、ステップＳ３６において、指定回数を繰り返しても献立が成立しなければ、一品抽出数を増やしてもよい。

【0061】

図１０は、複数の献立の例を示す図である。図１０は、ユーザの「献立」の悩みを助ける献立となっている。図１０は、主菜と副菜と汁物の組合せの場合である。販売促進商品として、「鶏ひき肉」「はんぺん」「にら」があり、ユーザの好みの食材として「キャベツ」があった場合に、販売促進支援処理Ｓ１００（図２参照）が出力した献立として、献立Ａ、献立Ｂがある。

【0062】

献立Ａは、主菜として「鶏ひき肉」、「はんぺん」、「にら」の入ったにら入り豆腐ハンバーグと、副菜として「キャベツ」の入ったコールスロー、汁物としてかぶの葉とわかめの味噌汁が提案されている。
献立Ｂは、主菜として「鶏ひき肉」、「にら」の入った彩り野菜炒め、副菜として「キャベツ」の入った塩だれキャベツ、汁物として「はんぺん」の入ったふわふわだんごのスープが提案されている。

【0063】

図１１は、献立と売り場との関係を示す図である。販売促進支援システム１００は、ディスプレイ１１０、１２０に表示する際に、本日の献立に使用する食材の売り場の位置を示してもよい。こうすることにより、ユーザは、どの売り場に行けば食材を購入できるか容易に判断できる。

【0064】

ディスプレイ１１０は、スーパーの入り口にあるディスプレイであり、スーパーの買い物かごの横に設置されたものである。ユーザが献立に悩んでいる際に、献立を示すことにより、ユーザの悩みを早期に解決するとともに、スーパー側の販売促進商品の販売を促進することができる。
ディスプレイ１２０は、スーパー内の商品棚のところに設置したディスプレイである。ユーザが食材を手にとるところで、献立を示すことにより、ユーザの悩みを早期に解決するとともに、スーパー側の販売促進商品の販売を促進することができる。

【0065】

以上説明した本実施形態の販売促進支援システム１００及び販売促進支援方法は、次の特徴を有する。
（１）本実施形態の販売促進支援システム１００は、一品を調理するための調理法であるレシピを記憶している記憶部２０と、未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測する販売促進商品予測部１１と、販売促進商品、レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、カテゴリごとに一品候補を抽出する一品抽出部１２と、カテゴリごとの一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する献立作成部１３と、を有する。これによれば、消費者の献立の悩みを解決するとともに、消費者の購買意欲を適切に引き出すことができる。

【0066】

（２）（１）において、所定のカテゴリは、主食、主菜、副菜、汁物、その他である（図３参照）。これによれば、各カテゴリを組み合わせた献立を提供できる。

【0067】

（３）（１）において、献立用パラメータには、消費者の好みの献立ジャンルを有しており、一品抽出部１２は、献立ジャンルと売上影響データから、記憶部２０に記憶されているレシピが有するレシピタグに基づいて、該当するレシピを抽出する。これによれば、ユーザ（消費者）の趣向に合わせて提案することができる。

【0068】

（４）（３）において、販売促進支援システム１００は、情報端末２００から消費者の好みの献立ジャンル、使いたい食材の情報を入手する。これによれば、個々のユーザ（消費者）の趣向に合わせて提案することができる。

【0069】

（５）（４）において、一品抽出部１２は、入手した献立ジャンルと売上影響データから、記憶部２０に記憶されているレシピが有するレシピタグに基づいて、該当するレシピを抽出するとともに、使いたい食材のレシピを抽出する。これによれば、個々のユーザが使いたい食材に合わせて提案することができる。

【0070】

（６）一品抽出部１２は、販売促進商品が対象とするカテゴリで見出すことができない場合、同じカテゴリであって、献立用パラメータに基づいて推奨する一品を抽出することができる（ステップＳ２９参照）。

【0071】

（７）（３）において、献立作成部１３は、献立候補を抽出する際に、献立ジャンルから、一品抽出部１２で抽出された一品を、一つ以上抽出することができる（ステップＳ３５参照）。)

【0072】

（８）（１）において、献立作成部１３は、カテゴリごとの一品を抽出する際に、記憶部２０に記憶されているレシピが有するレシピタグに基づいて、該当する一品を抽出することができる（ステップＳ３５，Ｓ３６参照）。

【0073】

（９）（１）において、販売促進商品予測部１１は、気象条件データ、売上影響データを用いて過去の販売状況を機械学習や深層学習にて学習し、該学習の結果と現在の情報を用いて、販売促進商品を予測することができる（図２参照）。

【0074】

（１０）一品を調理するための調理法であるレシピを記憶している記憶部２０と、処理部とを有するシステムの販売促進支援方法であって、処理部１０は、未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測し、販売促進商品、レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、カテゴリごとに一品候補を抽出し、カテゴリごとの一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する。これによれば、消費者の献立の悩みを解決するとともに、消費者の購買意欲を適切に引き出すことができる。

【符号の説明】

【0075】

１０ 処理部
１１ 販売促進商品予測部
１２ 一品抽出部
１３ 献立作成部
１４ 気象データ取得部
１５ 交通データ取得部
１６ ユーザデータ取得部
１７ レシピデータ取得部
２０ 記憶部
２１ 過去情報
２２ 現在情報
２２１ 商品データ
２２２ 在庫データ
２２３ 売上データ
２２４ 予報気象データ
２２５ 売上影響データ
２２６ 趣向データ
２３ レシピ関連情報
２３１ レシピタグデータ
２３２ レシピデータ
２３３ レシピ連携用商品データ
２４ カテゴリ構成データ
２５ 販売促進商品データ
２６ 一品データ
２７ 献立データ
３０ 入力部
４０ 出力部
５０ 通信部
６２ 献立例
７１ 趣向データ
７２ 売上影響データ
７３ レシピ関連データ
１００ 販売促進支援システム
１１０ ディスプレイ
１２０ ディスプレイ
１４０ 気象ＤＢ
１５０ 交通ＤＢ
１７０ レシピＤＢ
２００ 情報端末
２１１ 商品データ
２１２ 在庫データ
２１３ 売上データ
２１４ 過去気象データ
２１５ 売上影響データ
２２１ 商品データ
２２２ 在庫データ
２２３ 売上データ
２２４ 予報気象データ
２２５ 売上影響データ
２２６ 趣向データ
Ｓ１０ 販売促進商品予測処理
Ｓ２０ 一品抽出処理
Ｓ３０ 献立作成処理
Ｓ１００ 販売促進支援処理

【要約】

【課題】消費者の購買意欲を適切に引き出すことができる販売促進支援システムを提供する。
【解決手段】販売促進支援システム１００は、一品を調理するための調理法であるレシピを記憶している記憶部２０と、未来における食品の予測在庫量を食品ごとに予測し、予測在庫量が所定の基準を満たす程度に大きい販売促進商品を予測する販売促進商品予測部１１と、販売促進商品、レシピ、所定のカテゴリを含む献立用パラメータに基づいて、カテゴリごとに一品候補を抽出する一品抽出部１２と、カテゴリごとの一品候補を組み合わせたカテゴリパターンについて献立候補を作成する献立作成部１３と、を有する。献立用パラメータには、消費者の好みの献立ジャンルを有しており、一品抽出部１２は、献立ジャンルと売上影響データから、記憶部２０に記憶されているレシピが有するレシピタグに基づいて、該当するレシピを抽出する。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】