特許 7405137 商品需要予測装置、商品需要予測方法、及び、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-12-18

(45)【発行日】2023-12-26

(54)【発明の名称】商品需要予測装置、商品需要予測方法、及び、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0202 20230101AFI20231219BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0202

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021508787

(86)(22)【出願日】2020-02-19

(86)【国際出願番号】 JP2020006588

(87)【国際公開番号】W WO2020195375

(87)【国際公開日】2020-10-01

【審査請求日】2023-01-16

(31)【優先権主張番号】P 2019055919

(32)【優先日】2019-03-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】森崎 充敬

(72)【発明者】

【氏名】菅ヶ谷 啓希

【審査官】橋沼 和樹

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１８／００８２０３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－０４１１２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０９－２５１４５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－２５６２８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０１１７２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２６５７４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１６／０２５３６１９（ＵＳ，Ａ１）

(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】

店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を、前記区域における人物の端末装置の稼働状況を表す検出情報を用いて取得する取得手段と、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、
を備える商品需要予測装置。

【請求項2】

店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を、前記区域に関する人物のスケジュール情報を用いて取得する取得手段と、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、
を備える商品需要予測装置。

【請求項3】

前記取得手段は、前記人物に関する情報として、前記区域に前記時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物の人数を取得し、
前記予測手段は、前記取得した人数と、前記人物による商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
請求項１または２に記載の商品需要予測装置。

【請求項4】

前記取得手段は、前記人物に関する情報として、前記区域に前記時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物の識別子を取得し、
前記予測手段は、前記取得した識別子の人物による前記商品の購入傾向に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
請求項１または２に記載の商品需要予測装置。

【請求項5】

前記予測手段は、前記取得した識別子の人物により登録された前記商品の購入傾向に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
請求項４に記載の商品需要予測装置。

【請求項6】

さらに、前記予測した前記商品の需要に基づいて、該商品の発注処理を行う発注手段を備えた、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の商品需要予測装置。

【請求項7】

コンピュータが、
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を、前記区域における人物の端末装置の稼働状況を表す検出情報を用いて取得し、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
商品需要予測方法。

【請求項8】

コンピュータが、
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を、前記区域に関する人物のスケジュール情報を用いて取得し、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
商品需要予測方法。

【請求項9】

コンピュータに、
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を、前記区域における人物の端末装置の稼働状況を表す検出情報を用いて取得し、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
処理を実行させるプログラム。

【請求項10】

コンピュータに、
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を、前記区域に関する人物のスケジュール情報を用いて取得し、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
処理を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、商品需要予測装置、商品需要予測システム、商品需要予測方法、及び、記録媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

小売店舗（コンビニエンスストア、スーパーマーケットなど）における売上げ向上のためには、店舗における商品需要を予測することが重要である。

【0003】

店舗における商品需要を予測する技術が、例えば、特許文献１、２、及び、３に開示されている。特許文献１に記載の技術では、商圏の固定客や流動客のマーケットごとに、商品の販売個数を算出し、店舗の売上げを予測する。特許文献２に記載の技術では、イベントの開催予定、及び、イベントと商品の販売実績の増減との相関関係に基づき、商品の仕入量を調整する。特許文献３に記載の技術では、店舗に対する売れ行きに影響を与える影響情報（開催されるイベントに関する情報等）に基づいて仕入計画を調整する。

【0004】

なお関連技術として、特許文献４には、行動スケジュールに基づいて、商品やサービスをリコメンデーションする技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２００２－３２４１６０号公報

【文献】特開２０１１－１４５９６０号公報

【文献】特開２００２－２８８４９６号公報

【文献】特開２００２－２５９８００号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上述の特許文献においては、商圏内に予測対象時刻に居る人々の情報やそれらの人々のニーズを考慮できていないため、商品需要を正確に予測できない可能性がある。

【0007】

本開示の目的の一つは、上述の課題を解決し、店舗における商品需要を精度よく予測できる、商品需要予測装置、商品需要予測システム、商品需要予測方法、及び、記録媒体を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示の一態様における商品需要予測装置は、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する取得手段と、前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、を備える。

【0009】

本開示の一態様における第１の商品需要予測システムは、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する取得手段と、前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、を含む商品需要予測装置と、前記区域における人物の検出情報を記憶する検出情報管理装置と、を備え、前記取得手段は、前記検出情報管理装置から取得した前記区域における人物の検出情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する。

【0010】

本開示の一態様における第２の商品需要予測システムは、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する取得手段と、前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、を含む商品需要予測装置と、前記区域に関する人物のスケジュール情報を記憶するスケジュール情報管理装置と、を備え、前記取得手段は、前記スケジュール情報管理装置から取得した前記区域に関する人物のスケジュール情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する。

【0011】

本開示の一態様における商品需要予測方法は、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する。

【0012】

本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、処理を実行させる。

【発明の効果】

【0013】

本開示の効果は、店舗における商品需要を精度よく予測できることである。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】第１の実施形態における商品需要予測システム１０の全体的な構成を示すブロック図である。

【図2】第１の実施形態における検出情報の例を表す図である。

【図3】第１の実施形態における検出情報の他の例を表す図である。

【図4】第１の実施形態におけるスケジュール情報の例を表す図である。

【図5】第１の実施形態におけるＰＯＳ装置５１０の構成の詳細を示すブロック図である。

【図6】第１の実施形態における購入データの例を示す図である。

【図7】第１の実施形態における店舗サーバ５２０Ａの構成の詳細を示すブロック図である。

【図8】第１の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂの構成の詳細を示すブロック図である。

【図9】第１の実施形態における購入履歴の例を示す図である。

【図10】第１の実施形態における購入傾向情報の例を示す図である。

【図11】第１の実施形態における購入傾向情報の他の例を示す図である。

【図12】第１の実施形態における予想滞在情報の例を示す図である。

【図13】第１の実施形態における予想滞在情報の他の例を示す図である。

【図14】第１の実施形態における購入傾向生成処理を示すフローチャートである。

【図15】第１の実施形態における商品需要予測処理を示すフローチャートである。

【図16】第１の実施形態における商品需要予測結果の例を示す図である。

【図17】第１の実施形態における予測結果画面の例を示す図である。

【図18】第１の実施形態の第４の変形例における購入傾向情報の例を示す図である。

【図19】第２の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。

【図20】第２の実施形態における商品需要予測処理を示すフローチャートである。

【図21】第２の実施形態における予測結果画面の例を示す図である。

【図22】第３の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。

【図23】第４の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。

【図24】第５の実施形態における店舗サーバ５２０Ａ、及び、店舗サーバ５２０Ｂの構成の詳細を示すブロック図である。

【図25】第６の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。

【図26】各実施形態におけるコンピュータ９００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。

【図27】第７の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂの構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面、及び、明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同一の符号を付与し、説明を適宜省略する。

【0016】

（第１の実施形態）
第１の実施形態について説明する。

【0017】

はじめに、第１の実施形態における商品需要予測システム１０の構成を説明する。図１は、第１の実施形態における商品需要予測システム１０の全体的な構成を示すブロック図である。商品需要予測システム１０は、店舗の商品需要を予測するシステムである。予測対象の店舗は、ある区域に居る人物を対象に商品を販売する。区域は、ビル内のフロア等建物内のエリア、ビル等の建物、隣接或いは近接するビル群等の建物群、これらの建物や建物群を含む敷地等、他の場所と区別された場所の範囲を示す。

【0018】

ここでは、上述の区域が、企業のオフィスビルであり、店舗がオフィスビル内に居る、該企業の従業員を対象に商品を販売する場合を例に、実施形態を説明する。また、区域に居る人物を識別するための識別子（以下、ＩＤ（IDentifier）とも記載する）として、従業員の従業員ＩＤを用いる。

【0019】

図１を参照すると、第１の実施形態における商品需要予測システム１０は、管理システム１００、店舗システム５００Ａ、５００Ｂ（以下、まとめて店舗システム５００とも記載）、及び、本部システム６００を含む。

【0020】

管理システム１００は、管理センター１に設置される。管理センター１は、オフィスビル２の各種設備や企業の従業員等を管理する管理部門である。

【0021】

店舗システム５００Ａ、５００Ｂは、それぞれ、店舗５Ａ、店舗５Ｂ（以下、まとめて店舗５とも記載）に設置される。店舗５Ａ、店舗５Ｂは、コンビニエンスストアやスーパーマーケットのチェーン等の店舗である。

【0022】

このうち、例えば、店舗５Ａは、オフィスビル２の外であって、オフィスビル２の近くに設置され、店舗５Ｂは、オフィスビル２内に設置される。店舗５Ａは店舗５Ｂの母店舗であり、店舗５Ｂを管理する。店舗５Ｂは店舗５Ａの子店舗である。

【0023】

また、店舗５Ａは、例えば上述のチェーンにおける通常店舗であり、店舗５Ｂは、省人型店舗や無人型店舗である。省人型店舗や無人型店舗は、業務効率化や小規模商圏への展開を目的に、コンピュータシステムにより、購入商品の登録、精算をはじめ、接客支援、店内監視、在庫管理、設備管理等に関する店員の作業を低減し、常駐する店員の数を通常店舗より削減、或いは、ゼロにした、小型店舗である。店舗５Ｂで販売される商品は、店舗５Ａや店舗５Ｂから本部６に発注され、本部６からの配送指示に基づき、店舗５Ａの商品と一緒に、配送センター７から店舗５Ａに配送される。店舗５Ｂの商品は、例えば、店舗５Ａの店員等により、さらに、店舗５Ａから店舗５Ｂに配送され、店舗５Ｂの陳列棚等に品出し（陳列）される。

【0024】

なお、店舗５Ａと店舗５Ｂの両方が通常店舗であってもよいし、店舗５Ａと店舗５Ｂの両方が省人型店舗や無人型店舗であってもよい。また、店舗５Ｂで販売される商品が、配送センター７から直接店舗５Ａに配送されてもよい。

【0025】

店舗システム５００Ａは、ＰＯＳ（Point Of Sale）装置５１０、店舗サーバ５２０Ａ、及び、店舗端末５８０Ａを含む。

【0026】

店舗システム５００Ｂは、ＰＯＳ装置５１０、店舗サーバ５２０Ｂ、及び、店舗端末５８０Ｂを含む。以下、店舗サーバ５２０Ａ、５２０Ｂをまとめて店舗サーバ５２０、店舗端末５８０Ａ、５８０Ｂをまとめて店舗端末５８０とも記載する。

【0027】

各店舗システム５００において、ＰＯＳ装置５１０、店舗サーバ５２０、及び、店舗端末５８０は、例えば、店舗内ネットワークにより接続される。

【0028】

オフィスビル２には、さらに、ゲート３、及び、オフィス４が設置される。ゲート３は、オフィスビル２の出入り口である。オフィス４は、企業の従業員が業務に従事する場所である。

【0029】

本部システム６００は、上述のチェーンの本部６に設置される。本部６は、チェーンの店舗５を管理する部門である。

【0030】

管理システム１００、店舗システム５００、及び、本部システム６００は、通信ネットワーク７００により接続される。

【0031】

管理システム１００には、企業内の通信ネットワーク８００を通じて、ゲート３に設置されたカードリーダライタ３１０やバーコードリーダ３２０、カメラ３３０が接続される。カードリーダライタ３１０は、磁気カードや非接触ＩＣ（Integrated Circuit）カードとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。バーコードリーダ３２０は、バーコードの読み取りを行う装置である。カメラ３３０は、従業員等の画像を取得する撮像装置である。

【0032】

また、管理システム１００には、通信ネットワーク８００を通じて、オフィス４に設置された従業員端末４００ａ、ｂ、…（以下、まとめて、従業員端末４００とも記載）が接続されていてもよい。従業員端末４００は、各従業員が業務で用いる端末装置である。

【0033】

管理システム１００は、検出情報管理装置１１０、及び、スケジュール情報管理装置１２０を含む。

【0034】

検出情報管理装置１１０は、オフィスビル２（区域）における従業員（人物）の検出情報を記憶する。検出情報は、オフィスビル２において検出された（オフィスビル２に居る）従業員を表す情報である。

【0035】

検出情報は、例えば、オフィスビル２（区域）における従業員（人物）の入退場状況を表す情報である。図２は、第１の実施形態における検出情報の例を表す図である。この場合、検出情報には、図２のように、従業員ＩＤ、入場時刻、及び、退場時刻が関連付けて設定される。入場時刻は、従業員ＩＤが示す従業員がオフィスビル２に入場した時刻を表す。退場時刻は、該従業員がオフィスビル２から退場した時刻を表す。入場時刻は、従業員の入場が検出されたときに設定される。退場時刻は、従業員の入場が検出されたときに初期化され、退場が検出されたときに設定される。

【0036】

検出情報管理装置１１０は、カードリーダライタ３１０やバーコードリーダ３２０、カメラ３３０を用いて、ゲート３を通じてオフィスビル２に入場、または、オフィスビル２から退場する従業員の従業員ＩＤを取得する。例えば、検出情報管理装置１１０は、カードリーダライタ３１０から、従業員の磁気カードや非接触ＩＣカード形式の社員証から読み出された従業員ＩＤを取得する。また、検出情報管理装置１１０は、バーコードリーダ３２０やカメラ３３０から、社員証から読み取られた従業員ＩＤを示すバーコードや２次元バーコードの情報を取得してもよい。また、検出情報管理装置１１０は、カメラ３３０から従業員の顔画像を取得し、顔画像認証により従業員ＩＤを特定してもよい。同様に検出情報管理装置１１０は、ゲート３に設置された他のセンサを用いて、虹彩認証、指紋認証、静脈認証等、顔画像認証以外の他の生体認証手段により従業員ＩＤを特定してもよい。

【0037】

なお、オフィスビル２に居る従業員を検出できれば、カードリーダライタ３１０やバーコードリーダ３２０、カメラ３３０、他のセンサは、オフィスビル２内の通路や各オフィス４の出入り口等、ゲート３以外の任意の場所に設置されていてもよい。

【0038】

また、検出情報は、オフィスビル２（区域）における従業員の従業員端末４００（人物の端末装置）の稼働状況を表す情報でもよい。図３は、第１の実施形態における検出情報の他の例を表す図である。この場合、検出情報には、図３のように、従業員ＩＤ、稼動開始時刻、及び、稼動終了時刻が関連付けて設定される。稼動開始時刻は、従業員ＩＤが示す従業員により該従業員の従業員端末４００の稼動が開始された時刻を表す。稼動終了時刻は、該従業員により該従業員端末４００の稼動が終了された時刻を表す。稼動開始時刻は、従業員端末４００の稼動開始が検出されたときに設定される。稼動終了時刻は、従業員端末４００の稼動開始が検出されたときに初期化され、稼動終了が検出されたときに設定される。

【0039】

稼動開始時刻、稼動終了時刻は、それぞれ、例えば、従業員が従業員端末４００を起動した時刻、停止させた時刻である。また、稼動開始時刻、稼動終了時刻は、それぞれ、従業員が従業員端末４００にログインした時刻、ログオフした時刻でもよいし、該従業員が従業員端末４００を介して通信ネットワーク８００に接続された業務用のサーバ装置（図示せず）にログインした時刻、ログオフした時刻でもよい。

【0040】

スケジュール情報管理装置１２０は、オフィスビル２（区域）に関する従業員（人物）のスケジュール情報を記憶する。スケジュール情報は、オフィスビル２に勤務する従業員のスケジュールを表す情報である。図４は、第１の実施形態におけるスケジュール情報の例を表す図である。スケジュール情報には、図４のように、従業員ＩＤ、各日の入場予定時刻、退場予定時刻が関連付けて設定される。従業員ＩＤは、オフィスビル２に勤務する従業員の従業員ＩＤを示す。入場予定時刻は、該従業員のオフィスビル２への入場予定時刻を表す。入場予定時刻は、オフィスビル２への出社予定時刻でもよいし、外出からの帰社予定時刻でもよい。退場予定時刻は、該従業員のオフィスビル２からの退場予定時刻を表す。退場予定時刻は、オフィスビル２からの退社予定時刻でもよいし、外出時の出発予定時刻でもよい。スケジュール情報における各従業員のスケジュールは、例えば、各従業員により、従業員端末４００等を介して登録される。

【0041】

なお、スケジュール情報は、オフィスビル２以外に勤務する従業員のスケジュールを含んでいてもよい。この場合、スケジュール情報には、例えば、入場予定時刻として、オフィスビル２への訪問の開始予定時刻が、退場予定時刻として、オフィスビル２への訪問の終了予定時刻が設定される。

【0042】

図５は、第１の実施形態におけるＰＯＳ装置５１０の構成の詳細を示すブロック図である。図５に示すように、ＰＯＳ装置５１０には、カードリーダライタ５４０や、バーコードリーダ５５０、カメラ５６０、タグリーダライタ５７０が接続されていてもよい。カードリーダライタ５４０や、バーコードリーダ５５０、カメラ５６０、タグリーダライタ５７０は、例えば、ＰＯＳ装置５１０の近くに設置される。カードリーダライタ５４０は、磁気カードや非接触ＩＣカードとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。バーコードリーダ５５０は、バーコードの読み取りを行う装置である。カメラ５６０は、商品や従業員等の画像を取得する撮像装置である。タグリーダライタ５７０は、ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentifier）タグとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。

【0043】

図５を参照すると、ＰＯＳ装置５１０は、客特定部５１１、登録部５１２、精算部５１３、及び、購入データ生成部５１４を含む。

【0044】

客特定部５１１は、店舗５にて商品を購入する客である、従業員（人物）の従業員ＩＤ（人物ＩＤ）を特定する。客特定部５１１は、カードリーダライタ５４０や、バーコードリーダ５５０、カメラ５６０を用いて、上述の検出情報管理装置１１０と同様に、社員証や顔認証により、従業員の従業員ＩＤを取得（特定）する。

【0045】

客特定部５１１は、取得した従業員ＩＤを、購入データ生成部５１４へ出力する。

【0046】

登録部５１２は、店舗５において客である従業員が購入する商品の登録を行う。登録部５１２は、バーコードリーダ５５０や、カメラ５６０、タグリーダライタ５７０を用いて、従業員が購入する商品の商品ＩＤを取得する。商品ＩＤは商品を識別するための識別子である。商品ＩＤとして、例えば、商品の名前や商品コードが用いられる。例えば、登録部５１２は、バーコードリーダ５５０やカメラ５６０から、商品から読み取られた商品ＩＤを示すバーコードや２次元バーコードの情報を取得してもよい。また、登録部５１２は、カメラ５６０から商品の画像を取得し、画像認識により商品ＩＤを特定してもよい。また、登録部５１２は、タグリーダライタ５７０から、商品のＲＦＩＤタグから読み取られた商品ＩＤを取得してもよい。

【0047】

登録部５１２は、取得した、従業員が購入する商品の商品ＩＤを、精算部５１３へ出力する。

【0048】

精算部５１３は、客である従業員が購入する商品（登録部５１２により取得された商品ＩＤの商品）の精算（決済）を行う。精算部５１３は、カードリーダライタ５４０や、バーコードリーダ５５０、カメラ５６０を用いて、精算（決済）に必要な情報を取得し、精算（決済）を行う。例えば、精算部５１３は、カードリーダライタ５４０から、従業員が提示した磁気形式や非接触ＩＣカード形式のクレジットカードや電子マネーカードから読み出された決済に必要な情報を取得する。また、精算部５１３は、バーコードリーダ５５０やカメラ５６０から、従業員の端末上で動作する決済用アプリケーションから読み取られた決済用のバーコードや２次元バーコードの情報を取得する。また、精算部５１３は、カメラ５６０から従業員の顔画像を取得し、顔画像認証により従業員ＩＤを特定し、従業員ＩＤに関連付けて予め登録されているクレジットカードや電子マネー、銀行口座等の情報を取得してもよい。同様に精算部５１３は、他のセンサを用いて、虹彩認証、指紋認証、静脈認証等、顔画像認証以外の他の生体認証手段により従業員ＩＤを特定してもよい。また、精算部５１３は、店員による現金の受渡し、または、ＰＯＳ装置５１０に接続された自動釣銭機（図示せず）を用いた現金の受渡しにより、精算を行ってもよい。

【0049】

なお、商品の登録、及び、精算は、例えば、店舗５の店員の操作により行われる形態でもよく、客である従業員の操作により行われる形態でもよい。また、商品の登録が店舗５の店員の操作により行われ、精算が客である従業員の操作により行われる形態でもよい。

【0050】

精算部５１３は、精算が完了すると、精算が完了した商品（従業員が購入した商品）の商品ＩＤと精算が完了した時刻（購入時刻）とを購入データ生成部５１４に出力する。

【0051】

購入データ生成部５１４は、登録部５１２から入力された従業員ＩＤ、及び、精算部５１３から入力された商品ＩＤと購入時刻を用いて、購入データを生成し、自店舗の店舗サーバ５２０に送信する。図６は、第１の実施形態における購入データの例を示す図である。購入データには、図６のように、購入時刻、従業員ＩＤ、及び、商品ＩＤが、関連付けて設定される。購入時刻は、商品が購入された時刻を示す。従業員ＩＤは、商品を購入した従業員の従業員ＩＤを示す。商品ＩＤは、購入された商品の商品ＩＤを示す。

【0052】

図７は、第１の実施形態における店舗サーバ５２０Ａの構成の詳細を示すブロック図である。図７を参照すると、店舗サーバ５２０Ａは、購入履歴記憶部５２１、及び、購入履歴更新部５２２を含む。

【0053】

図８は、第１の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂの構成の詳細を示すブロック図である。図８を参照すると、店舗サーバ５２０Ｂは、店舗システム５００Ａと同様の購入履歴記憶部５２１、購入履歴更新部５２２に加えて、購入傾向記憶部５２３、購入傾向生成部５２４、取得部５２６、及び、予測部５２７を含む。

【0054】

購入履歴記憶部５２１は、購入履歴を記憶する。購入履歴は、自店舗５における従業員による商品の購入履歴を表す。

【0055】

図９は、第１の実施形態における購入履歴の例を示す図である。購入履歴には、図９に示すように、自店舗５のＰＯＳ装置５１０から受信した購入データが購入時刻の順番で設定される。

【0056】

購入履歴更新部５２２は、自店舗５のＰＯＳ装置５１０から受信した購入データで、購入履歴記憶部５２１の購入履歴を更新する。

【0057】

購入傾向記憶部５２３は、従業員（人物）による商品の購入傾向を表す購入傾向情報を記憶する。購入傾向は、商品の購入可能性を表す。

【0058】

購入傾向生成部５２４は、購入履歴記憶部５２１の購入履歴に基づき、購入傾向情報を生成し、購入傾向記憶部５２３に保存する。購入傾向は、例えば、以下のような購入割合により示される。

【0059】

図１０は、第１の実施形態における購入傾向情報の例を示す図である。図１０の例では、購入傾向情報には、時間帯、商品ＩＤ、従業員ＩＤ、購入割合が関連付けて設定される。時間帯は、例えば、１日を所定の方法で分割した時間（例えば、数時間毎）の各区間を示す。なお、時間帯は、１年を所定の方法で分割した各区間（例えば、各季節や各月等）、１月を所定の方法で分割した各区間（各日等）、１週間を所定の方法で分割した各区間（各曜日等）でもよい。ここで、購入割合は、各時間帯について、該時間帯の少なくとも一部にオフィスビル２に従業員ＩＤが示す従業員が居た場合を１回とカウントして得られる回数に対する、該時間帯に該従業員により商品ＩＤが示す商品が購入された回数の割合を示す。購入傾向生成部５２４は、所定期間（例えば、直近の１年間や、１ヶ月間、１週間）の購入履歴に基づき、時間帯、商品、及び、従業員の組み合わせごとに、購入割合を算出する。

【0060】

図１１は、第１の実施形態における購入傾向情報の他の例を示す図である。図１１の例では、購入傾向情報には、時間帯、商品ＩＤ、及び、購入割合が関連付けて設定される。ここで、購入割合は、各時間帯について、該時間帯にオフィスビル２に居る従業員数に対する、商品ＩＤが示す商品を購入した従業員数の割合を示す。購入傾向生成部５２４は、所定期間の購入履歴に基づき、時間帯及び商品の組み合わせごとに、購入割合を算出する。

【0061】

取得部５２６は、予想滞在情報を取得する。予想滞在情報は、商品の需要を予測する対象である時間帯（以下、対象時間帯とも記載）のうち少なくとも一部に、オフィスビル２（区域）に居ることが予想される従業員（人物）に関する情報である。

【0062】

取得部５２６は、例えば、検出情報管理装置１１０から上述の検出情報を取得し、該検出情報から予想滞在情報を生成（取得）する。また、取得部５２６は、スケジュール情報管理装置１２０から上述のスケジュール情報を取得し、該スケジュール情報から予想滞在情報を生成（取得）してもよい。

【0063】

図１２は、第１の実施形態における予想滞在情報の例を示す図である。予想滞在情報における従業員（人物）に関する情報は、例えば、オフィスビル２に居ることが予想される従業員の従業員ＩＤ（人物の識別子）を表す。この場合、予想滞在情報には、図１２に示すように、対象時間帯、及び、従業員ＩＤが関連付けて設定される。従業員ＩＤは、対象時間帯のうち少なくとも一部にオフィスビル２に居ることが予想される従業員の従業員ＩＤを示す。

【0064】

取得部５２６は、例えば、対象時間帯以前に商品需要の予測を実行する時刻（以下、実行時刻とも記載）に、図２のような検出情報を取得し、入場時刻が設定されているが、退場時刻が未設定の従業員の従業員ＩＤを抽出する。また、取得部５２６は、図３のような検出情報を取得し、稼動開始時刻が設定されているが、稼動終了時刻が未設定の従業員の従業員ＩＤを抽出してもよい。取得部５２６は、抽出した従業員ＩＤを、オフィスビル２に居ることが予想される従業員の従業員ＩＤとする。例えば、外出が少ない企業では、オフィスビル２に出勤時間までに入場した従業員は、退勤時刻までオフィスビル２内に留まることが予想される。この場合、実行時刻を出勤時間以後かつ対象時間帯以前の時刻、対象時間帯を実行時刻以後かつ退勤時刻以前の時間帯とすることで、上記方法により、従業員ＩＤを予想できる。

【0065】

また、取得部５２６は、実行時刻に、図４のようなスケジュール情報を取得し、入場予定時刻と退場予定時刻との間の時間帯、及び、対象時間帯が重なる従業員の従業員ＩＤを抽出してもよい。取得部５２６は、抽出した従業員の従業員ＩＤを、オフィスビル２に居ることが予想される従業員の従業員ＩＤとする。

【0066】

図１３は、第１の実施形態における予想滞在情報の他の例を示す図である。予想滞在情報における従業員（人物）に関する情報は、オフィスビル２に居ることが予想される従業員の従業員数（人物の人数）を表していてもよい。この場合、予想滞在情報には、図１３に示すように、対象時間帯、及び、従業員数が関連付けて設定される。従業員数は、対象時間帯のうち少なくとも一部にオフィスビル２に居ることが予想される従業員の数を示す。

【0067】

取得部５２６は、例えば、上述のように実行時刻に図２や図３のような検出情報から抽出した従業員の数を、オフィスビル２に居ることが予想される従業員の数とする。

【0068】

また、取得部５２６は、上述のように実行時刻に図４のようなスケジュール情報から抽出した従業員の数を、オフィスビル２に居ることが予想される従業員の数としてもよい。

【0069】

取得部５２６は、さらに、検出情報から抽出した従業員の数に、実行時刻や、対象時間帯、実行時刻と対象時間帯との間の時間差等に応じた所定係数を乗じた数を、従業員の数としてもよい。所定係数は、例えば、過去の検出情報に基づき、予め決定される。

【0070】

なお、取得部５２６の代わりに、検出情報管理装置１１０が検出情報から予想滞在情報を生成し、取得部５２６は検出情報管理装置１１０から予想滞在情報（従業員ＩＤや従業員数）を取得してもよい。同様に、スケジュール情報管理装置１２０がスケジュール情報から予想滞在情報を生成し、取得部５２６はスケジュール情報管理装置１２０から予想滞在情報（従業員ＩＤや従業員数）を取得してもよい。

【0071】

この場合、予想滞在情報は出社率（オフィスビル２における全従業員数に対する、入場した従業員の割合）でもよい。取得部５２６は、出社率に全従業員数を乗じることで、従業員数を算出できる。

【0072】

取得部５２６は、取得した予想滞在情報を、予測部５２７に出力する。

【0073】

予測部５２７は、対象時間帯のうち少なくとも一部に、オフィスビル２に居ることが予想される従業員（人物）に関する情報と、従業員（人物）による商品の購入傾向と、に基づき、店舗５Ｂの対象時間帯における商品の需要（以下、商品需要とも記載する）を予測する。商品需要は、従業員により必要とされる（従業員による購入が見込まれる）商品の数や量（以下、需要数や需要量とも記載する）である。また、商品需要は、需要数や需要量の大小を表すレベル（以下、需要レベルとも記載する）でもよい。ここで、予測部５２７は、購入傾向記憶部５２３の購入傾向情報と、取得部５２６が取得した予想滞在情報と、に基づき、商品需要を予測する。商品需要の予測方法の詳細は、後述する。

【0074】

予測部５２７は、さらに、予測した商品需要（需要予測結果）を、店舗端末５８０に送信（出力）する。

【0075】

店舗端末５８０は、店舗５の店員が利用する端末である。店舗５Ａの店舗端末５８０Ａは、店舗５Ｂの店舗サーバ５２０Ｂに商品需要の予測を要求（需要予測要求を送信）する。また、店舗端末５８０Ａは、店舗サーバ５２０Ｂから受信した需要予測結果を表示する。

【0076】

本部サーバ６１０は、店舗システム５００Ａや５００Ｂから受信した発注要求に応じて、配送センター７等に、店舗５Ａへの商品の配送指示を行う。

【0077】

なお、第１の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂ、取得部５２６、及び、予測部５２７は、それぞれ、本開示における商品需要予測装置、取得手段、及び、予測手段の一実施形態である。

【0078】

次に、第１の実施形態の動作について説明する。

【0079】

はじめに、購入傾向生成処理について説明する。

【0080】

図１４は、第１の実施形態における購入傾向生成処理を示すフローチャートである。購入傾向生成処理は、例えば、毎日や所定曜日、毎月の所定日における所定時刻等、所定のタイミングで実行される。

【0081】

ここでは、店舗サーバ５２０Ｂの購入履歴記憶部５２１に、店舗５Ｂの購入データに基づく、図９のような購入履歴が記憶されているとする。

【0082】

店舗サーバ５２０Ｂの購入傾向生成部５２４は、購入履歴記憶部５２１から、所定期間の購入履歴を取得する（ステップＳ１０１）。

【0083】

購入傾向生成部５２４は、取得した購入履歴に基づき、購入傾向情報を生成する（ステップＳ１０２）。購入傾向生成部５２４は、生成した購入傾向情報を購入傾向記憶部５２３に保存する。

【0084】

例えば、店舗サーバ５２０Ｂの購入傾向生成部５２４は、図９のような購入履歴に基づき、図１０や図１１のような購入傾向情報を生成する。

【0085】

次に、商品需要予測処理について説明する。

【0086】

図１５は、第１の実施形態における商品需要予測処理を示すフローチャートである。商品需要予測処理は、例えば、店舗端末５８０Ａ上で、店舗５Ａの店員が商品の需要予測を表示させる操作をしたときに実行される。

【0087】

ここでは、店舗サーバ５２０Ｂの購入傾向記憶部５２３に、図１０や図１１のような購入傾向情報が記憶されているとする。

【0088】

店舗端末５８０Ａは、店舗５Ｂの店舗サーバ５２０Ｂに、需要予測要求を送信する（ステップＳ２０１）。ここで、店舗端末５８０Ａは、店員から対象時間帯、及び、需要予測の対象商品の商品ＩＤの指定を受け付け、需要予測要求に含めて送信する。

【0089】

例えば、店舗端末５８０Ａは、現在時刻「2019/03/01 10:00」に、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」、及び、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」を含む需要予測要求を、店舗サーバ５２０Ｂに送信する。

【0090】

店舗サーバ５２０Ｂの取得部５２６は、検出情報管理装置１１０やスケジュール情報管理装置１２０から検出情報を取得する（ステップＳ２０２）。

【0091】

取得部５２６は、ステップＳ２０２で取得した検出情報から予想滞在情報を生成する（ステップＳ２０３）。取得部５２６は、需要予測要求に含まれる対象時間帯について、予想滞在情報を生成する。

【0092】

予測部５２７は、購入傾向記憶部５２３から購入傾向情報を取得する。そして、予測部５２７は、購入傾向情報から、対象時間帯、需要予測要求に含まれる商品ＩＤ、及び、予想滞在情報に含まれる従業員ＩＤの組に関連付けられた購入傾向を取得する（ステップＳ２０４）。

【0093】

予測部５２７は、ステップＳ２０４で取得した購入傾向と、ステップＳ２０３で生成した予想滞在情報と、に基づき、対象時間帯における商品の需要を予測する（ステップＳ２０５）。

【0094】

図１６は、第１の実施形態における商品需要結果の例を示す図である。例えば、取得部５２６は、検出情報管理装置１１０から、図２や図３のような、現在時刻「2019/03/01 10:00」時点の検出情報を取得する。取得部５２６は、図２や図３の検出情報に基づき、図１２のように、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」について、従業員ＩＤ「Ｍ００１」、「Ｍ００３」、…を含む予想滞在情報を生成する。予測部５２７は、図１０の購入傾向情報から、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の各々、及び、従業員ＩＤ「Ｍ００１」、「Ｍ００３」の組に関連付けられた購入割合を取得する。予測部５２７は、各商品ＩＤについて取得した購入割合を合計することで、図１６のように商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の商品の予測需要数を算出する。

【0095】

また、例えば、取得部５２６は、スケジュール情報管理装置１２０から、図４のような、現在時刻「2019/03/01 10:00」時点のスケジュール情報を取得する。取得部５２６は、図４のスケジュール情報に基づき、図１３のように、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」について、従業員の数「１００」を示す予想滞在情報を生成する。予測部５２７は、図１１の購入傾向情報から、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」、及び、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の各々の組に関連付けられた購入割合を取得する。予測部５２７は、従業員の数「１００」に、各商品について取得した購入割合を乗じることで、図１６のように商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の商品の予測需要数を算出する。

【0096】

予測部５２７は、需要予測結果を、店舗端末５８０Ａに送信する（ステップＳ２０６）。ここで、予測部５２７は、需要を予測した商品の商品ＩＤ、及び、該商品の需要数や需要量、需要レベルを送信する。

【0097】

例えば、予測部５２７は、図１６のような需要予測結果を送信する。

【0098】

店舗５Ａの店舗端末５８０Ａは、店舗サーバ５２０Ｂから受信した需要予測結果を表示する（ステップＳ２０７）。

【0099】

図１７は、第１の実施形態における予測結果画面の例を示す図である。図１７の例では、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の商品について、予測需要数が設定されている。例えば、店舗端末５８０Ａは、図１７の予測結果画面を、店員に表示する。

【0100】

店舗５Ａの店員は、予測結果画面に表示された商品の需要を参照し、店舗５Ｂに配送すべき商品の数や量を決定し、店舗５Ｂに配送し、品出し（陳列）できる。

【0101】

以上により、第１の実施形態の動作が完了する。

【0102】

第１の実施形態によれば、店舗における商品需要を精度よく予測できる。その理由は、店舗サーバ５２０Ｂの取得部５２６が、店舗５Ｂが設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、予測部５２７が、人物に関する情報と、人物による商品の購入傾向と、に基づき、店舗５Ｂの該時間帯における商品の需要を予測するためである。

【0103】

（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態の商品需要予測システム１０には、いくつかの変形例が考えられる。以下、各変形例について説明する。

【0104】

（第１の変形例）
第１の実施形態では、店舗５Ａの店舗端末５８０Ａが店舗５Ｂの店舗サーバ５２０Ｂに需要予測要求を送信し、店舗サーバ５２０Ｂから受信した需要予測結果を表示した。しかしながら、これに限らず、店舗５Ｂの店舗端末５８０Ｂが店舗サーバ５２０Ｂに需要予測要求を送信し、店舗サーバ５２０Ｂから受信した需要予測結果を表示してもよい。これにより、店舗５Ｂの店員は、需要予測結果に従って、店舗５Ｂに在庫のある商品の品出し（陳列）や、店舗５Ａへの商品の配送依頼を行うことができる。

【0105】

（第２の変形例）
第１の実施形態では、店舗サーバ５２０Ｂの予測部５２７は、需要予測結果を店舗端末５８０Ａに送信した。しかしながら、これに限らず、予測部５２７は、需要予測結果を、従業員端末４００や従業員個人の他の端末装置（図示せず）に送信（出力）してもよい。この場合、予測部５２７は、例えば、取得部５２６が取得した、対象時間帯のうち少なくとも一部にオフィスビル２に居ることが予想される従業員の従業員端末４００に、需要予測結果を送信する。これにより、従業員は、商品の需要を知ることができ、例えば、需要の多い商品の購入タイミングの決定に役立てることができる。

【0106】

また、予測部５２７は、需要予測結果を、本部システム６００の本部サーバ６１０や本部システム６００内の端末装置（図示せず）に送信（出力）してもよい。これにより、本部６におけるチェーンの管理者は、店舗５Ｂにおける商品の需要を知ることができ、例えば、配送センター７に用意すべき商品の数や量の決定に役立てることができる。

【0107】

（第３の変形例）
第１の実施形態では、区域が企業のオフィスビル２であり、店舗５Ｂがオフィスビル２内に設置される店舗であった。しかしながら、対象時間帯に居ることが予想される人物に関する情報を取得できれば、区域はオフィスビル２以外であってもよい。例えば、区域が隣接、或いは、近接する複数のオフィスビルにより構成されるビル群であり、店舗５Ｂが複数のオフィスビルのいずれかに設置される店舗でもよい。この場合、取得部５２６は、各オフィスビルの従業員の検出情報やスケジュール情報を用いて、区域（ビル群）に居ることが予想される人物に関する情報を取得する。

【0108】

また、区域は、学校や、病院、ホテル、ホール、スタジアム、公共施設等の施設やその施設を含む敷地であり、店舗５Ｂがこれらの施設や敷地内に設置されていてもよい。この場合、取得部５２６は、これらの施設や敷地における人物の検出情報やこれらの施設や敷地に関する人物のスケジュール情報を用いて、施設や敷地に居ることが予想される人物に関する情報を取得する。この場合、人物の検出情報は、施設や敷地の入退場情報から得られる検出情報でもよい。また、スケジュール情報は、インターネット上で提供されるスケジューラサービスに登録されるスケジュール情報でもよい。

【0109】

（第４の変形例）
第１の実施形態では、区域内に居る人物を識別するための人物ＩＤとして、従業員ＩＤを用いた。しかしながら、これに限らず、区域内に居る人物を識別できれば、人物ＩＤとして、他のＩＤを用いてもよい。例えば、人物ＩＤとして、学校の学生番号や、病院の患者番号、施設を利用するための会員番号を用いてもよい。また、人物ＩＤとして、施設や店舗５Ｂを利用するために用いるクレジットカードや電子マネーの会員番号を用いてもよい。

【0110】

（第５の変形例）
第１の実施形態の商品需要予測システム１０では、商品の購入傾向として、商品を購入した従業員の割合や、従業員が商品を購入した割合を用いた。しかしながら、商品の購入可能性を表すことができれば、購入傾向として、他の情報を用いてもよい。例えば、商品の購入傾向として、従業員により登録された購入傾向が用いられてもよい。

【0111】

図１８は、第１の実施形態の第５の変形例における購入傾向情報の例を示す図である。この場合、購入傾向情報には、図１８に示すように、時間帯、商品ＩＤ、従業員ＩＤ、及び、登録購入傾向が関連付けて設定される。登録購入傾向は、時間帯にオフィスビル２に従業員ＩＤが示す従業員が、商品ＩＤが示す商品を通常購入するか（Ｙｅｓ）否か（Ｎｏ）を示す。登録購入傾向は、従業員が商品の購入を希望するか（Ｙｅｓ）否か（Ｎｏ）を示していてもよい。従業員の購入傾向は、例えば、従業員端末４００から店舗サーバ５２０Ｂに送信され、購入傾向生成部５２４により購入傾向情報に登録される。

【0112】

例えば、取得部５２６は、図２や図３の検出情報に基づき、図１２のように、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」について、従業員ＩＤ「Ｍ００１」、「Ｍ００３」、…を含む予想滞在情報を生成する。予測部５２７は、図１８の購入傾向情報から、対象時間帯「2019/03/01 11:00-14:00」、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の各々、及び、従業員ＩＤ「Ｍ００１」、「Ｍ００３」の各々の組に関連付けられた購入希望が「Ｙｅｓ」の行を抽出する。予測部５２７は、各商品ＩＤについて抽出した行の数を合計することで、図１６のように商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の商品の予測需要数を算出する。

【0113】

これにより、各従業員が自分で登録した購入傾向（購入希望）を反映した商品需要を予測できる。

【0114】

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。

【0115】

第２の実施形態では、店舗サーバ５２０Ｂが予測した商品需要に基づき商品の発注を行う点で、第１の実施の形態と異なる。

【0116】

図１９は、第２の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。図１９を参照すると、第２の実施形態の店舗サーバ５２０Ｂは、第１の実施形態の店舗サーバ５２０Ｂの構成要素（図８）に加えて、発注部５３０を含む。発注部５３０は、予測した商品の需要に基づいて、商品の発注処理を行う。発注処理は、例えば、本部サーバ６１０に、商品の発注情報を送信し、商品の店舗５への配送を要求する処理である。

【0117】

店舗端末５８０Ａは、店舗サーバ５２０Ｂに商品の発注要求を送信する。

【0118】

また、第２の実施形態の本部サーバ６１０は、配送指示部６１１を含む。配送指示部６１１は、店舗サーバ５２０Ｂから受信した発注データに基づき、発注された商品の店舗５Ａへの配送を、配送センター７に指示する。

【0119】

なお、第２の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂ、取得部５２６、予測部５２７、及び、発注部５３０は、それぞれ、本開示における商品需要予測装置、取得手段、予測手段、及び、発注手段の一実施形態である。

【0120】

次に、第２の実施形態の動作について説明する。第２の実施形態における購入傾向生成処理は、第１の実施形態（図１４）と同様となる。

【0121】

図２０は、第２の実施形態における商品需要予測処理を示すフローチャートである。ここで、店舗端末５８０Ａが需要予測要求を送信してから店舗サーバ５２０Ｂから受信した需要予測結果を表示するまでの処理（ステップＳ３０１～Ｓ３０７）は、第１の実施形態（図１５、ステップＳ２０１～Ｓ２０７）と同様となる。

【0122】

図２１は、第２の実施形態における予測結果画面の例を示す図である。図２１の例では、各商品の予測需要数に加えて、発注数の入力欄が設けられている。例えば、店舗端末５８０Ａは、図２１の予測結果画面を、店員に表示する。

【0123】

店舗５Ａの店員は、予測結果画面に表示された商品の需要を参照し、店舗５Ｂにおける商品の発注数や発注量を決定する。

【0124】

店舗端末５８０Ａは、店舗５Ｂの店舗サーバ５２０Ｂに、発注要求を送信する（ステップＳ３０８）。ここで、店舗端末５８０Ａは、店員から需要予測を行った商品の発注数や発注量の指定を受け付け、発注要求に含めて送信する。なお、店員から発注数や発注量の指定がない場合、店舗端末５８０Ａは、予測需要数や予測需要量を発注数や発注量に指定してもよい。

【0125】

例えば、店舗端末５８０Ａは、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の商品の発注量を含む発注要求を送信する。

【0126】

店舗サーバ５２０Ｂの発注部５３０は、店舗端末５８０Ａから発注要求を受け付ける（ステップＳ３０９）。

【0127】

発注部５３０は、店舗端末５８０Ａから受信した発注要求に含まれる商品について、発注処理を行う（ステップＳ３１０）。発注部５３０は、発注要求に含まれる商品の商品ＩＤ、及び、発注数や発注量を含む発注データを、本部サーバ６１０に送信する。

【0128】

例えば、店舗サーバ５２０Ｂの発注部１２９は、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」を含む発注データを送信する。

【0129】

本部サーバ６１０の配送指示部６１１は、店舗システム５００から受信した発注データに基づき、商品の店舗５Ａへの配送を配送センター７に指示する（ステップＳ３１１）。これにより、商品が店舗５Ａを介して発注元の店舗５Ｂへ配送される。

【0130】

例えば、配送指示部２１４は、商品ＩＤ「Ｘ００１」、「Ｘ００２」の商品の店舗５Ａへの配送を指示する。

【0131】

以上により、第２の実施形態の動作が完了する。

【0132】

なお、発注部５３０は、店舗端末５８０からの発注要求によらず、予測部５２７による予測需要数や予測需要量を発注数や発注量として用いて、自動的に発注処理を行ってもよい。この場合、商品需要予測処理（予測部５２７による需要予測、及び、発注部５３０による発注）は、例えば、毎日の所定時刻等、所定のタイミングで実行されてもよい。

【0133】

第２の実施形態によれば、店舗において購入される可能性の高い商品を発注できる。その理由は、発注部５３０が、予測部５２７により予測された商品の需要に基づいて、商品の発注処理を行うためである。

【0134】

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。

【0135】

第３の実施形態では、店舗サーバ５２０Ｂに代わり、本部サーバ６１０が購入傾向情報の生成を行う点で、第１の実施形態と異なる。

【0136】

図２２は、第３の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。図２２を参照すると、店舗サーバ５２０Ｂは、第１の実施形態と同様の取得部５２６、及び、予測部５２７を含む。本部サーバ６１０は、購入履歴記憶部６２１、購入履歴更新部６２２、購入傾向記憶部６２３、及び、購入傾向生成部６２４を含む。購入履歴記憶部６２１、購入履歴更新部６２２、購入傾向記憶部６２３、及び、購入傾向生成部６２４は、第１の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂの購入履歴記憶部５２１、購入履歴更新部５２２、購入傾向記憶部５２３、及び、購入傾向生成部５２４と同様の機能を有する。

【0137】

購入履歴記憶部６２１は、店舗５Ｂにおける従業員による商品の購入履歴を記憶する。

【0138】

購入履歴更新部６２２は、店舗５ＢのＰＯＳ装置５１０から受信した購入データで、購入履歴記憶部６２１に記憶される購入履歴を更新する。

【0139】

購入傾向記憶部６２３は、購入傾向情報を記憶する。

【0140】

購入傾向生成部６２４は、購入履歴記憶部６２１の購入履歴に基づき、購入傾向情報を生成し、購入傾向記憶部６２３に保存する。

【0141】

なお、第３の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂ、取得部５２６、及び、予測部５２７は、それぞれ、本開示における商品需要予測装置、取得手段、及び、予測手段の一実施形態である。

【0142】

店舗サーバ５２０Ｂが店舗端末５８０Ａから需要予測要求を受信すると、取得部５２６は、検出情報管理装置１１０から取得した検出情報やスケジュール情報管理装置１２０から取得したスケジュール情報を用いて、予想滞在情報を生成（取得）する。

【0143】

予測部５２７は、本部サーバ６１０の購入傾向記憶部６２３から取得した購入傾向情報と、取得部５２６が取得した予想滞在情報と、に基づき、店舗５Ｂの対象時間帯における商品の需要を予測し、店舗端末５８０Ａへ送信する。

【0144】

第３の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、店舗における商品需要を精度よく予測できる。その理由は、店舗サーバ５２０Ｂの取得部５２６が、店舗５Ｂが設置された区域に、商品の需要を予測する対象の時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、予測部５２７が、人物に関する情報と、人物による商品の購入傾向と、に基づき、店舗５Ｂの該時間帯における商品の需要を予測するためである。

【0145】

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。

【0146】

第４の実施形態では、第２の実施形態と同様に、店舗サーバ５２０Ｂが、予測した商品需要に基づき商品の発注を行う点で、第３の実施形態と異なる。

【0147】

図２３は、第４の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。図２３を参照すると、第４の実施形態の店舗サーバ５２０Ｂは、第３の実施形態の店舗サーバ５２０Ｂの構成要素（図２２）に加えて、第２の実施形態と同様の発注部５３０を含む。また、第４の実施形態の本部サーバ６１０は、第３の実施形態の本部サーバ６１０の構成要素（図２２）に加えて、第２の実施形態と同様の配送指示部６１１を含む。

【0148】

なお、第４の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂ、取得部５２６、予測部５２７、及び、発注部５３０は、それぞれ、本開示における商品需要予測装置、取得手段、予測手段、及び、発注手段の一実施形態である。

【0149】

第４の実施形態によれば、第２の実施形態と同様に、店舗において購入される可能性の高い商品を発注できる。その理由は、発注部５３０が、予測部５２７により予測された商品の需要に基づいて、商品の発注処理を行うためである。

【0150】

（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態について説明する。

【0151】

第５の実施形態では、店舗サーバ５２０Ａが商品需要を予測する点で、第１の実施形態と異なる。

【0152】

図２４は、第５の実施形態における店舗サーバ５２０Ａ、及び、店舗サーバ５２０Ｂの構成の詳細を示すブロック図である。図２４を参照すると、店舗サーバ５２０Ａは、第１の実施形態と同様の取得部５２６、及び、予測部５２７を含む。店舗サーバ５２０Ｂは、第１の実施形態と同様の購入履歴記憶部５２１、購入履歴更新部５２２、購入傾向記憶部５２３、及び、購入傾向生成部５２４を含む。

【0153】

なお、第５の実施形態における、店舗サーバ５２０Ａ、取得部５２６、及び、予測部５２７は、それぞれ、本開示における商品需要予測装置、取得手段、及び、予測手段の一実施形態である。

【0154】

店舗端末５８０Ａは、店舗サーバ５２０Ａに需要予測要求を送信する。

【0155】

店舗サーバ５２０Ａが需要予測要求を受信すると、取得部５２６は、検出情報管理装置１１０から取得した検出情報やスケジュール情報管理装置１２０から取得したスケジュール情報を用いて、予想滞在情報を生成（取得）する。

【0156】

予測部５２７は、店舗サーバ５２０Ｂの購入傾向記憶部５２３から取得した購入傾向情報と、取得部５２６が取得した予想滞在情報と、に基づき、店舗５Ｂの対象時間帯における商品の需要を予測し、店舗端末５８０Ａへ送信する。

【0157】

第５の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、店舗における商品需要を精度よく予測できる。その理由は、店舗サーバ５２０Ａの取得部５２６が、店舗５Ｂが設置された区域に、商品の需要を予測する対象の時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、予測部５２７が、人物に関する情報と、人物による商品の購入傾向と、に基づき、店舗５Ｂの該時間帯における商品の需要を予測するためである。

【0158】

なお、店舗サーバ５２０Ａは、さらに、第２の実施形態と同様の発注部５３０を含んでいてもよい。

【0159】

（第６の実施形態）
次に、第６の実施形態について説明する。

【0160】

第６の実施形態では、本部システム６００が商品需要を予測する点で、第１の実施形態と異なる。

【0161】

図２５は、第６の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂ、及び、本部サーバ６１０の構成の詳細を示すブロック図である。図２５を参照すると、店舗サーバ５２０Ｂは、第１の実施形態と同様の購入履歴記憶部５２１、購入履歴更新部５２２、購入傾向記憶部５２３、及び、購入傾向生成部５２４を含む。本部サーバ６１０は、取得部６２６、及び、予測部６２７を含む。取得部６２６、及び、予測部６２７は、第１の実施形態における、店舗サーバ５２０Ｂの取得部５２６、及び、予測部５２７と同様の機能を有する。

【0162】

なお、第６の実施形態における、本部サーバ６１０、取得部６２６、及び、予測部６２７は、それぞれ、本開示における商品需要予測装置、取得手段、及び、予測手段の一実施形態である。

【0163】

店舗端末５８０Ａは、本部サーバ６１０に需要予測要求を送信する。

【0164】

本部サーバ６１０が需要予測要求を受信すると、取得部６２６は、検出情報管理装置１１０から取得した検出情報やスケジュール情報管理装置１２０から取得したスケジュール情報を用いて、予想滞在情報を生成（取得）する。

【0165】

予測部６２７は、店舗サーバ５２０Ｂの購入傾向記憶部５２３から取得した購入傾向情報と、取得部６２６が取得した予想滞在情報と、に基づき、店舗５Ｂの対象時間帯における商品の需要を予測し、店舗端末５８０Ａへ送信する。

【0166】

第６の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、店舗における商品需要を精度よく予測できる。その理由は、本部サーバ６１０の取得部６２６が、店舗５Ｂが設置された区域に、商品の需要を予測する対象の時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、予測部６２７が、人物に関する情報と、人物による商品の購入傾向と、に基づき、店舗５Ｂの該時間帯における商品の需要を予測するためである。

【0167】

（第７の実施形態）
次に、第７の実施形態について説明する。

【0168】

図２７は、第７の実施形態における店舗サーバ５２０Ｂの構成を示すブロック図である。

【0169】

図２７を参照すると、店舗サーバ５２０Ｂは、取得部５２６、及び、予測部５２７を含む。取得部５２６は、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する。予測部５２７は、人物に関する情報と、人物による商品の購入傾向と、に基づき、店舗の該時間帯における商品の需要を予測する。

【0170】

第７の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、店舗における商品需要を精度よく予測できる。その理由は、店舗サーバ５２０Ｂの取得部５２６が、店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、予測部５２７が、人物に関する情報と、人物による商品の購入傾向と、に基づき、店舗の該時間帯における商品の需要を予測するためである。

【0171】

（ハードウェア構成）
上述した各実施形態において、各装置（ＰＯＳ装置５１０、店舗サーバ５２０、店舗端末５８０、本部サーバ６１０等）の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、コンピュータ９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

【0172】

図２６は、各実施形態におけるコンピュータ９００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図２６を参照すると、コンピュータ９００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）９０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９０３、プログラム９０４、記憶装置９０５、ドライブ装置９０７、通信インタフェース９０８、入力装置９０９、出力装置９１０、入出力インタフェース９１１、及び、バス９１２を含む。

【0173】

プログラム９０４は、各装置の各機能を実現するための命令（instruction）を含む。プログラム９０４は、予め、ＲＡＭ９０３や記憶装置９０５に格納される。ＣＰＵ９０１は、プログラム９０４に含まれる命令を実行することにより、各機能を実現する。ドライブ装置９０７は、記録媒体９０６の読み書きを行う。通信インタフェース９０８は、通信ネットワークとのインタフェースを提供する。入力装置９０９は、例えば、マウスやキーボード等であり、管理者等からの情報の入力を受け付ける。出力装置９１０は、例えば、ディスプレイであり、管理者等へ情報を出力（表示）する。入出力インタフェース９１１は、周辺機器とのインタフェースを提供する。ＰＯＳ装置５１０の場合、周辺機器は、上述のカードリーダライタ５４０や、バーコードリーダ５５０、カメラ５６０、タグリーダライタ５７０である。バス９１２は、ハードウェアの各構成要素を接続する。なお、プログラム９０４は、通信ネットワークを介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め、記録媒体９０６に格納され、ドライブ装置９０７により読み出され、ＣＰＵ９０１に供給されてもよい。

【0174】

なお、図２６に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の構成要素が追加されていてもよく、一部の構成要素を含まなくてもよい。

【0175】

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

【0176】

また、各装置の各構成要素の一部または全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路（circuitry）や、これらの組み合わせによって実現されてもよい。これらの回路は、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

【0177】

また、各装置の各構成要素の一部又は全部が複数のコンピュータや回路等により実現される場合、複数のコンピュータや回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。

【0178】

店舗サーバ５２０Ａ、５２０Ｂは、それぞれ、店舗５Ａ、５Ｂに配置されてもよいし、店舗５Ａ、５Ｂとは異なる場所に配置され、通信ネットワーク７００を介してＰＯＳ装置５１０や店舗端末５８０Ａ、５８０Ｂと接続されてもよい。つまり、店舗サーバ５２０Ａ、５２０Ｂは、クラウドコンピューティングシステムによって実現されてもよい。同様に、本部サーバ６１０も、クラウドコンピューティングシステムによって実現されてもよい。

【0179】

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本開示のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。

【0180】

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する取得手段と、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、
を備える商品需要予測装置。
（付記２）
前記取得手段は、前記人物に関する情報として、前記区域に前記時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物の人数を取得し、
前記予測手段は、前記取得した人数と、前記人物による商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
付記１に記載の商品需要予測装置。
（付記３）
前記取得手段は、前記人物に関する情報として、前記区域に前記時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物の識別子を取得し、
前記予測手段は、前記取得した識別子の人物による前記商品の購入傾向に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
付記１に記載の商品需要予測装置。
（付記４）
前記取得手段は、前記区域における人物の検出情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する、
付記１乃至３のうちいずれか一項に記載の商品需要予測装置。
（付記５）
前記取得手段は、前記区域における人物の入退場状況を表す前記検出情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する、
付記４に記載の商品需要予測装置。
（付記６）
前記取得手段は、前記区域における人物の端末装置の稼働状況を表す前記検出情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する、
付記４に記載の商品需要予測装置。
（付記７）
前記取得手段は、前記区域に関する人物のスケジュール情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する、
付記１乃至３のうちいずれか一項に記載の商品需要予測装置。
（付記８）
前記予測手段は、前記取得した識別子の人物により登録された前記商品の購入傾向に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
付記３に記載の商品需要予測装置。
（付記９）
前記予測手段は、さらに、前記予測した前記商品の需要を、端末装置に出力する、
付記１乃至８のうちいずれか一項に記載の商品需要予測装置。
（付記１０）
さらに、前記予測した前記商品の需要に基づいて、該商品の発注処理を行う発注手段を備えた、
付記１乃至９のうちいずれか一項に記載の商品需要予測装置。
（付記１１）
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する取得手段と、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、
を含む商品需要予測装置と、
前記区域における人物の検出情報を記憶する検出情報管理装置と、
を備え、
前記取得手段は、前記検出情報管理装置から取得した前記区域における人物の検出情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する、
商品需要予測システム。
（付記１２）
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得する取得手段と、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する予測手段と、
を含む商品需要予測装置と、
前記区域に関する人物のスケジュール情報を記憶するスケジュール情報管理装置と、
を備え、
前記取得手段は、前記スケジュール情報管理装置から取得した前記区域に関する人物のスケジュール情報を用いて、前記人物に関する情報を取得する、
商品需要予測システム。
（付記１３）
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
商品需要予測方法。
（付記１４）
コンピュータに、
店舗が設置された区域に、商品の需要を予測する対象である時間帯のうち少なくとも一部に居ることが予想される人物に関する情報を取得し、
前記人物に関する情報と、前記人物による前記商品の購入傾向と、に基づき、前記店舗の前記時間帯における前記商品の需要を予測する、
処理を実行させるプログラム。

【0181】

この出願は、２０１９年３月２５日に出願された日本出願特願２０１９－０５５９１９を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。

【符号の説明】

【0182】

１ 管理センター
１００ 管理システム
１１０ 検出情報管理装置
１２０ スケジュール情報管理装置
２ オフィスビル
３ ゲート
３１０ カードリーダライタ
３２０ バーコードリーダ
３３０ カメラ
４ オフィス
４００ａ、４００ｂ、４００ｃ 従業員端末
５Ａ、５Ｂ 店舗
５００Ａ、５００Ｂ 店舗システム
５１０ ＰＯＳ装置
５１１ 客特定部
５１２ 登録部
５１３ 精算部
５１４ 購入データ生成部
５２０ 店舗サーバ
５２１ 購入履歴記憶部
５２２ 購入履歴更新部
５２３ 購入傾向記憶部
５２４ 購入傾向生成部
５２６ 取得部
５２７ 予測部
５３０ 発注部
５４０ カードリーダライタ
５５０ バーコードリーダ
５６０ カメラ
５７０ タグリーダライタ
５８０Ａ、５８０Ｂ 店舗端末
６ 本部
６００ 本部システム
６１１ 配送指示部
６１０ 本部サーバ
６２１ 購入履歴記憶部
６２２ 購入履歴更新部
６２３ 購入傾向記憶部
６２４ 購入傾向生成部
６２６ 取得部
６２７ 予測部
７ 配送センター
７００、８００ 通信ネットワーク
９００ コンピュータ
９０１ ＣＰＵ
９０２ ＲＯＭ
９０３ ＲＡＭ
９０４ プログラム
９０５ 記憶装置
９０６ 記録媒体
９０７ ドライブ装置
９０８ 通信インタフェース
９０９ 入力装置
９１０ 出力装置
９１１ 入出力インタフェース
９１２ バス
１０ 商品需要予測システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】