特許 7499462 店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システム

(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】2024-06-06

(45)【発行日】2024-06-14

(54)【発明の名称】店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0631 20230101AFI20240607BHJP

   G06Q 30/06 20230101ALI20240607BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0631

G06Q30/06

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2020071913

(22)【出願日】2020-04-13

(65)【公開番号】P2021168090

(43)【公開日】2021-10-21

【審査請求日】2023-03-20

(73)【特許権者】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002527

【氏名又は名称】弁理士法人北斗特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】杉本 貴大

(72)【発明者】

【氏名】淺井 康汰

(72)【発明者】

【氏名】安田 昭博

【審査官】星野 裕

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１８５２２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－３４２５３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０３４０５５０（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｑ ３０／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

特定の店舗である対象店舗の営業に必要な資源に関する資源情報を取得する取得処理と、
前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって前記対象店舗に推奨し得る推奨情報を、前記資源情報に基づいて求めて出力する出力処理と、
前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する経営予測処理と、を有する、
店舗支援方法。

【請求項2】

前記対象店舗外から取得される情報であって前記対象店舗の経営に影響する外的要因に関する要因情報を取得する要因取得処理を更に有し、
前記推奨情報には、前記資源情報に加えて前記要因情報が反映される、
請求項１に記載の店舗支援方法。

【請求項3】

前記対象店舗の経営に関する経営指標の予測結果を含む経営予測情報を取得する予測取得処理を更に有し、
前記推奨情報には、前記資源情報に加えて前記経営予測情報が反映される、
請求項１又は２に記載の店舗支援方法。

【請求項4】

前記経営指標の予測結果に基づいて前記推奨情報を更新する更新処理と、を更に有する、
請求項１～３のいずれか１項に記載の店舗支援方法。

【請求項5】

前記経営予測処理では、前記対象店舗外から取得される情報であって前記対象店舗の経営に影響する外的要因に関する要因情報を用いて、前記経営指標を予測する、
請求項４に記載の店舗支援方法。

【請求項6】

前記対象店舗に係る制約条件に関する制約情報を設定する設定処理を更に有し、
前記推奨情報には、前記資源情報に加えて前記制約情報が反映される、
請求項１～５のいずれか１項に記載の店舗支援方法。

【請求項7】

前記制約情報は、前記対象店舗の作業者に関する作業者情報についての条件を含む、
請求項６に記載の店舗支援方法。

【請求項8】

前記推奨情報は、前記対象店舗において営業を行う営業エリアに関する運営の形態を示す営業エリア情報を含む、
請求項１～７のいずれか１項に記載の店舗支援方法。

【請求項9】

前記推奨情報は、前記対象店舗において営業を行う営業時間に関する運営の形態を示す営業時間情報を含む、
請求項１～８のいずれか１項に記載の店舗支援方法。

【請求項10】

前記推奨情報に合わせて、前記対象店舗の作業者に対する作業の割り当てを行う作業割当処理を更に有する、
請求項１～９のいずれか１項に記載の店舗支援方法。

【請求項11】

特定の店舗である対象店舗の経営に関する経営指標の予測結果を含む経営予測情報を取得する予測取得処理と、
前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって前記対象店舗に推奨し得る推奨情報を
、前記経営予測情報に基づいて求めて出力する出力処理と、
前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する経営予測処理と、を有する、
店舗支援方法。

【請求項12】

請求項１～１１のいずれか１項に記載の店舗支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラム。

【請求項13】

特定の店舗である対象店舗の営業に必要な資源に関する資源情報を取得する取得部と、
前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって前記対象店舗に推奨し得る推奨情報を、前記資源情報に基づいて求めて出力する出力部と、
前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する経営予測部と、を備える、
店舗支援システム。

【請求項14】

特定の店舗である対象店舗の経営に関する経営指標の予測結果を含む経営予測情報を取得する予測取得部と、
前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって前記対象店舗に推奨し得る推奨情報を、前記経営予測情報に基づいて求めて出力する出力部と、
前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する経営予測部と、を備える、
店舗支援システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、一般に店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システムに関し、より詳細には、特定の店舗である対象店舗の運営を支援する店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、店舗情報管理装置と、複数の店舗業務端末と、を備えた店舗システムが記載されている。

【0003】

この店舗システムにおいては、店舗業務端末ごとに作業開始時刻、作業終了時刻及び各端末への送信時刻を作業指示情報として、予め店舗情報管理装置に登録している。店舗情報管理装置は、タイマ装置の持つ時刻と、各店舗業務端末への送信時刻との一致判定処理を行い、一致した作業指示情報について作業指示情報を抽出し、作業指示送信ファイルを作成し店舗業務端末へ送信する。各店舗業務端末では、受信した作業指示送信ファイルに基づき、作業指示内容の画面表示を実行する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開平１０－２０８１４８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、特許文献１に記載のシステムでは、例えば、繁忙期等において、作業指示を受ける作業者（店員）の数が足りない等、対象店舗の営業に必要な資源が不足することで、対象店舗の運営に支障が生じる可能性がある。

【0006】

本開示は上記事由に鑑みてなされており、対象店舗の運営に支障が生じにくい、店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システム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】

【0007】

本開示の一態様に係る店舗支援方法は、取得処理と、出力処理と、経営予測処理と、を有する。前記取得処理では、資源情報を取得する。前記資源情報は、対象店舗の営業に必要な資源に関する情報である。前記対象店舗は、特定の店舗である。前記出力処理では、推奨情報を、前記資源情報に基づいて求めて出力する。前記推奨情報は、前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって、前記対象店舗に推奨し得る情報である。前記経営予測処理では、前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する。

【0008】

本開示の一態様に係る店舗支援方法は、予測取得処理と、出力処理と、経営予測処理と、を有する。前記予測取得処理では、経営予測情報を取得する。前記経営予測情報は、対象店舗の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。前記対象店舗は、特定の店舗である。前記出力処理では、推奨情報を、前記経営予測情報に基づいて求めて出力する。前記推奨情報は、前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって、前記対象店舗に推奨し得る情報である。前記経営予測処理では、前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する。

【0009】

本開示の一態様に係るプログラムは、前記店舗支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

【0010】

本開示の一態様に係る店舗支援システムは、取得部と、出力部と、経営予測部と、を有する。前記取得部は、資源情報を取得する。前記資源情報は、対象店舗の営業に必要な資源に関する情報である。前記対象店舗は、特定の店舗である。前記出力部は、推奨情報を、前記資源情報に基づいて求めて出力する。前記推奨情報は、前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって、前記対象店舗に推奨し得る情報である。前記経営予測部は、前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する。

【0011】

本開示の一態様に係る店舗支援システムは、予測取得部と、出力部と、経営予測部と、を有する。前記予測取得部は、経営予測情報を取得する。前記経営予測情報は、対象店舗の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。前記対象店舗は、特定の店舗である。前記出力部は、推奨情報を、前記経営予測情報に基づいて求めて出力する。前記推奨情報は、前記対象店舗の運営の形態に関する情報であって、前記対象店舗に推奨し得る情報である。前記経営予測部は、前記推奨情報に従って前記対象店舗が運営された場合の前記対象店舗の経営に関する経営指標を予測する。

【発明の効果】

【0012】

本開示によれば、対象店舗の運営に支障が生じにくい、という利点がある。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、実施形態１に係る店舗支援システムの概略構成を示す説明図である。

【図2】図２は、実施形態１に係る店舗支援方法の適用例を示す説明図である。

【図3】図３は、同上の店舗支援方法の基本シーケンスの一例のフローチャートである。

【図4】図４は、同上の店舗支援方法の更新処理の一例の説明図である。

【図5】図５Ａ及び図５Ｂは、同上の店舗支援方法が適用される対象店舗の営業エリアを変更する例を示す概略図である。

【図6】図６は、実施形態２に係る店舗支援システムの概略構成を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

（実施形態１）
以下、本実施形態に係る店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システム１（図１参照）について、図１～図５Ｂを参照して説明する。

【0015】

（１）概要
本実施形態に係る店舗支援方法は、図１及び図２に示すように、対象店舗Ａ１の運営を支援する方法である。ここでいう対象店舗Ａ１は、複数の店舗Ａ１０（図１参照）のうち、店舗支援方法による支援の対象となる店舗Ａ１０である。本実施形態では、店舗支援方法が、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、百貨店、ドラッグストア、衣料品店、家電量販店又はホームセンター等の小売店の対象店舗Ａ１に導入される場合を例として説明する。

【0016】

本実施形態に係る店舗支援方法は、この種の対象店舗Ａ１に関して、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する提案を行うことにより、対象店舗Ａ１の運営を支援する。本開示でいう「運営の形態」は、対象店舗Ａ１の運営に係る種々の形態であって、例えば、営業エリア及び営業時間等を含む。つまり、少なくとも対象店舗Ａ１においては、運営の形態は固定的ではなく、運営の形態を変更する余地がある。そのため、本実施形態に係る店舗支援方法では、このような運営の形態を対象店舗Ａ１に対して提案することにより、対象店舗Ａ１の運営に支障が生じにくくする。つまり、対象店舗Ａ１の現状に見合った適切な運営の形態の提案があれば、対象店舗Ａ１においては、例えば、営業エリア又は営業時間等の運営の形態を変更しやすくなり、対象店舗Ａ１の運営に支障が生じにくくなる。

【0017】

ところで、本実施形態に係る店舗支援方法は、上述したような運営の形態の提案に際して、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する資源情報Ｄ１（図２参照）を用いている。本開示でいう「資源」は、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源であって、例えば、人員及び物品等を含む。資源としての人員は、対象店舗Ａ１の営業に関連する作業を実行する「作業者」であって、一例として、対象店舗Ａ１の店員（アルバイト及びパートタイマを含む）、配送業者、清掃業者及びメンテナンス業者等を含む。また、資源としての物品は、一例として、対象店舗Ａ１で販売される商品を含む。さらに、資源としての物品は、例えば、レジ（register）、複合機又は什器等の対象店舗Ａ１に設置される設備、レジ袋、レジロール紙、買物かご、清掃用具、キャンペーン等で配布されるノベルティグッズ、並びに商品の販売促進に用いるポップ及びチラシ等を含む。

【0018】

対象店舗Ａ１の営業に用いられる資源が不足することがあれば、対象店舗Ａ１での営業に支障をきたす可能性がある。具体的には、例えば、資源としての店員が不足していると、顧客のレジ待ちの時間が長くなったり、対象店舗Ａ１の清掃が行き届かなかったりと、対象店舗Ａ１での営業に支障をきたす可能性がある。同様に、例えば、資源としての商品が不足していると、顧客が所望する商品を購入できなかったり、商品を販売できないことで機会損失が生じたりと、対象店舗Ａ１での営業に支障をきたす可能性がある。

【0019】

そこで、本実施形態に係る店舗支援方法では、このような対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する資源情報Ｄ１に基づいて、対象店舗Ａ１に対して運営の形態を提案することにより、対象店舗Ａ１での営業に支障が生じにくくする。つまり、店舗支援方法によれば、現状の資源に見合った運営の形態を対象店舗Ａ１に提案可能となるので、対象店舗Ａ１の営業に用いられる資源について不足が生じにくくなり、対象店舗Ａ１での営業に支障が生じにくくなる。

【0020】

すなわち、本実施形態に係る店舗支援方法は、取得処理と、出力処理と、を有している。取得処理では、資源情報Ｄ１を取得する。資源情報Ｄ１は、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する情報である。対象店舗Ａ１は、特定の店舗Ａ１０である。出力処理では、推奨情報Ｄ１０（図２参照）を、資源情報Ｄ１に基づいて求めて出力する。推奨情報Ｄ１０は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する情報であって、対象店舗Ａ１に推奨し得る情報である。

【0021】

このように、店舗支援方法によれば、資源情報Ｄ１に基づいて、対象店舗Ａ１に対して運営の形態を提案することにより、対象店舗Ａ１での営業に支障が生じにくくすることができる。要するに、対象店舗Ａ１の現状に見合った適切な運営の形態の提案があれば、対象店舗Ａ１においては、例えば、営業エリア又は営業時間等の運営の形態を柔軟に変更しやすくなり、対象店舗Ａ１の営業に用いられる資源について不足が生じにくくなる。つまり、店舗支援方法によれば、例えば、対象店舗Ａ１における営業エリア又は営業時間等の運営の形態を調整することで、有限の資源でありながらも、対象店舗Ａ１での営業に支障が生じにくい、という利点がある。結果的に、店舗支援方法によれば、限られた資源の中で、対象店舗Ａ１の経営に関する指標（経営指標）の最大化を図りやすくなる。

【0022】

また、本実施形態に係る店舗支援方法は、一例として、店舗支援システム１にて実行される。言い換えれば、店舗支援システム１は、上述した店舗支援方法を具現化するための一態様である。つまり、店舗支援システム１は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する提案を行うことにより、対象店舗Ａ１の運営を支援する。本実施形態に係る店舗支援システム１は、取得部１１と、出力部１２と、を備えている。取得部１１は、資源情報Ｄ１を取得する。資源情報Ｄ１は、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する情報である。対象店舗Ａ１は、特定の店舗Ａ１０である。出力部１２は、推奨情報Ｄ１０を、資源情報Ｄ１に基づいて求めて出力する。推奨情報Ｄ１０は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する情報であって、対象店舗Ａ１に推奨し得る情報である。

【0023】

ここにおいて、本実施形態に係る店舗支援システム１は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。言い換えれば、本実施形態に係る店舗支援方法は、コンピュータシステム（店舗支援システム１）上で用いられる。つまり、店舗支援方法は、プログラムでも具現化可能である。本実施形態に係るプログラムは、本実施形態に係る店舗支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

【0024】

（２）詳細
以下、本実施形態に係る店舗支援方法、プログラム及び店舗支援システム１について詳しく説明する。

【0025】

（２．１）前提
本実施形態では、店舗支援方法が適用される対象店舗Ａ１は、コーポレートチェーン（レギュラーチェーン）又はフランチャイズチェーンのようにチェーン展開されている複数の対象店舗Ａ１の１つであることと仮定する。つまり、店舗支援方法にて運営の形態に関する提案がされる対象店舗Ａ１は、チェーン展開されている複数の店舗Ａ１０のいずれかの店舗Ａ１０である。特に、本実施形態では一例として、対象店舗Ａ１がコンビニエンスストアである場合について説明する。この種の対象店舗Ａ１には、対象店舗Ａ１の管理を行うオーナＢ１（図１参照）と、対象店舗Ａ１に雇用されている店員Ｃ１（図１参照）と、が対応付けられている。

【0026】

本開示でいう「運営の形態」は、上述したように、対象店舗Ａ１の運営に係る種々の形態であって、例えば、営業エリア及び営業時間等を含む。ここで、少なくとも対象店舗Ａ１においては、営業エリア又は営業時間等の運営の形態は、固定的ではなく、変更する余地がある。「運営の形態」は、営業エリア及び営業時間の他、例えば、販売商品カテゴリ、設備の稼働状況、及び有人店舗か無人店舗か等を含む。

【0027】

ここでいう「営業エリア」は、対象店舗Ａ１において営業を行うエリアであって、例えば、対象店舗Ａ１がコンビニエンスストアである場合に、イートインスペース又はトイレ等の用途別に区画されるエリアのうち、営業用に開放されるエリアを意味する。営業用に開放されるエリアは、具体的には、営業用に店員Ｃ１又は顧客Ｃ２（図５Ａ参照）に対して利用可能に開放されるエリアである。

【0028】

さらに、対象店舗Ａ１内に、陳列している商品の種別ごとに複数のエリア、例えば、書籍の販売エリア、日用品の販売エリア又は医薬品の販売エリア等が存在する場合には、これらのエリアのうち、営業用に開放されるエリアも「営業エリア」に含まれる。対象店舗Ａ１が配達等のサービスを行う場合には、サービスの提供エリアも「営業エリア」に含まれる。

【0029】

ここでいう「営業時間」は、対象店舗Ａ１において営業を行う時間であって、例えば、６時から２３時までというように開店時刻及び閉店時刻の組み合わせ、又は２４時間営業か否か等で表される。さらに、対象店舗Ａ１の営業を行う時間を日、曜日、週、月又は季節単位で定めた場合、例えば、平日のみ営業等の規定も「営業時間」に含まれる。

【0030】

また、ここでいう「販売商品カテゴリ」は、対象店舗Ａ１で販売される商品のカテゴリであって、例えば、酒類、書籍、日用品又は医薬品等のカテゴリで表される。ここでいう「設備の稼働状況」は、対象店舗Ａ１に設置されている設備の稼働状況であって、例えば、マルチコピー機又は現金自動預け払い機等の設備を稼働させるか否かである。ここでいう「有人店舗」は、対象店舗Ａ１において顧客Ｃ２の応対をする作業者（店員Ｃ１）が存在する形態であって、反対に「無人店舗」は、対象店舗Ａ１において顧客Ｃ２の応対をする作業者（店員Ｃ１）が存在しない形態である。

【0031】

本実施形態では一例として、対象店舗Ａ１においては、少なくとも営業エリア及び営業時間の２つが、運営の形態として変更可能である場合について説明する。すなわち、本実施形態に係る店舗支援方法では、少なくとも営業エリア及び営業時間の２種類の「運営の形態」に関して、推奨情報Ｄ１０により対象店舗Ａ１に提案することが可能である。

【0032】

また、本実施形態に係る店舗支援方法では、対象期間について、対象店舗Ａ１の運営の形態を提案する。本開示でいう「対象期間」は、店舗支援方法での対象店舗Ａ１の運営の形態の提案の対象となる期間である。本実施形態では一例として、対象期間は、現在に対して将来に設定される期間であって、例えば、１日単位、１週間単位又は１か月単位等、任意の単位で設定される。具体的には、例えば、来週（翌週）の月曜日から金曜日までの５日間等のように、将来の任意の期間が対象期間として設定される。

【0033】

また、本開示でいう「資源」は、上述したように、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源であり、例えば、人員及び物品等を含む。本実施形態では一例として、「資源」は、少なくとも対象店舗Ａ１の営業に必要な「人員」を含むこととする。より詳細には、本実施形態のように、対象店舗Ａ１がコンビニエンスストアである場合においては、対象店舗Ａ１で雇用されている店員Ｃ１が、「資源」に含まれる。本実施形態に係る店舗支援方法では、このような「資源」に関する資源情報Ｄ１に基づいて、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する推奨情報Ｄ１０を求める。

【0034】

また、本開示でいう「店舗」は、不動産（施設）としての店舗Ａ１０だけでなく、組織としての店舗Ａ１０を含むこともある。例えば、組織としての対象店舗Ａ１には、対象店舗Ａ１の管理者（オーナＢ１）、対象店舗Ａ１で雇用されている店員Ｃ１が含まれてもよい。一例として、「対象店舗Ａ１に推奨し得る」という場合に、推奨先は、不動産としての対象店舗Ａ１に限らず、対象店舗Ａ１のオーナＢ１等を指すこともある。

【0035】

また、本開示でいう「作業」は、対象店舗Ａ１において発生する作業であって、対象店舗Ａ１の人員（店員Ｃ１）に業務として課され、人員によって実行される種々の作業を意味する。一般的に、このような「作業」は、タスク（task）とも呼ばれ、対象店舗Ａ１の営業に関連する作業である。対象店舗Ａ１がコンビニエンスストアであれば、作業の一例として、商品の陳列、棚卸、トイレ清掃、レジ対応、ホットスナック対応、電気ポットの湯の補充、ホットスナックの補充（作り置き）、ごみ袋の交換、商品の品出し及び消耗品の補充等がある。さらに、対象店舗Ａ１の内部で実行される作業だけでなく、例えば、対象店舗Ａ１の周辺道路の清掃等の、対象店舗Ａ１の外部で実行される作業も、「作業」に含まれる。

【0036】

また、本開示でいう「経営指標」は、対象店舗Ａ１の経営に関する指標であって、例えば、対象店舗Ａ１の売上高に関する情報である。この種の経営指標の具体例としては、対象店舗Ａ１における、売上高（総売上高）、商品カテゴリごとの売上高、客単価、ＬＴＶ（Life Time Value）の平均値、利益（粗利及び営業利益等を含む）、又は客数等がある。

【0037】

ここでいう「客数」は、対象店舗Ａ１を利用して対価を支払った顧客Ｃ２の数（利用客数）であってもよいし、対象店舗Ａ１に来ただけの顧客Ｃ２も含めた顧客Ｃ２の数（来客数）であってもよい。さらに、利用客数のカウントの仕方としては、１人の顧客Ｃ２が複数回、例えば２回に分けて会計した場合に、客数を「２」とカウントしてもよいし、客数を「１」とカウントしてもよい。ここでいう「ＬＴＶ（Life Time Value）」は、顧客Ｃ２が、サービスに対する対価として所定期間（Life Time）に支払う対価を意味する。ここでいう「利益」は、対象店舗Ａ１における売上に関係する利益全般を意味し、例えば、粗利（売上総利益）、営業利益、経営利益、税引前当期純利益、及び税引後当期純利益等を含む。

【0038】

また、本実施形態においては一例として、店舗Ａ１０の数が、１００００店以上である場合を想定する。以下では、これら複数（多数）の店舗Ａ１０のうちの１つが、店舗支援方法による支援の対象となる対象店舗Ａ１である場合について説明するが、実際には、複数の店舗Ａ１０がそれぞれ対象店舗Ａ１となり得る。すなわち、店舗支援方法は、複数の店舗Ａ１０のそれぞれを支援の対象とし得るが、以下では、説明を簡単にするため、対象店舗Ａ１が１つである場合を例に説明する。

【0039】

（２．２）店舗支援システムの構成
次に、本実施形態に係る店舗支援システム１の構成について、図１を参照して説明する。

【0040】

店舗支援システム１は、上述したように、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する提案を行うことで、対象店舗Ａ１の運営を支援するシステムである。本実施形態では、上述したように、対象店舗Ａ１は、チェーン展開されている複数の店舗Ａ１０のいずれかの店舗Ａ１０である。

【0041】

本実施形態では一例として、店舗支援システム１は、チェーン本部Ａ２に設置されたサーバ装置である。チェーン本部Ａ２は、少なくとも対象店舗Ａ１を管轄する組織（施設）である。

【0042】

また、本実施形態では、店舗支援システム１は、インターネット等のネットワークＮＴ１に接続されている。ネットワークＮＴ１には、対象店舗Ａ１のオーナＢ１が使用する情報端末３１等が接続可能である。情報端末３１は、例えば、スマートフォン、タブレット端末又はパーソナルコンピュータ等である。情報端末３１の各々は、例えば、通信事業者が提供する携帯電話網（キャリア網）又は公衆無線ＬＡＮ（Local Area Network）等を介してネットワークＮＴ１に接続されてもよい。さらに、ネットワークＮＴ１には、後述するＰＯＳ（Point Of Sales）システム３２及び外部サーバ３３等が接続されている。

【0043】

これにより、店舗支援システム１は、ネットワークＮＴ１を介して、少なくも情報端末３１、ＰＯＳシステム３２及び外部サーバ３３等と通信可能である。本開示でいう「通信可能」とは、有線通信又は無線通信の適宜の通信方式により、直接的、又はネットワークＮＴ１若しくは中継器等を介して間接的に、信号を授受できることを意味する。さらに、本実施形態では、例えば、情報端末３１とＰＯＳシステム３２との間でも、相互に通信可能に構成されている。

【0044】

対象店舗Ａ１には、ＰＯＳシステム３２が設置されている。ＰＯＳシステム３２は、１つの対象店舗Ａ１に複数設けられていてもよい。本実施形態では、ＰＯＳシステム３２は、ＩＤ－ＰＯＳデータを取り扱うことが可能な、いわゆる「ＩＤ－ＰＯＳ」である。ここでいう「ＩＤ－ＰＯＳデータ」は、ＰＯＳデータに顧客Ｃ２の識別情報（ＩＤ：identification）としての「顧客ＩＤ」が付加されたデータである。この種のＰＯＳシステム３２（ＩＤ－ＰＯＳ）は、顧客Ｃ２が買物を行う際に顧客Ｃ２の認証を行うことで、顧客Ｃ２の識別情報（顧客ＩＤ）を取得する。顧客Ｃ２の認証は、一例として、会員カード、ポイントカード又はクレジットカード等の各種カード等で実現されてもよいし、顧客Ｃ２の携帯情報端末との通信、又は生体認証（顔認証を含む）等によって実現されてもよい。また、対象店舗Ａ１には、ＰＯＳシステム３２に加えて又は代えて、ストアコンピュータ等が設置されていてもよい。ＰＯＳシステム３２の代わりにストアコンピュータが設置されている場合には、店舗支援システム１は、ネットワークＮＴ１を介して、ストアコンピュータと通信可能に構成される。

【0045】

このようなＰＯＳシステム３２によれば、少なくとも対象店舗Ａ１における商品の購買履歴を実績データとして、ネットワークＮＴ１経由で、店舗支援システム１に送信することが可能である。特に、本実施形態では、ＰＯＳシステム３２は、ＩＤ－ＰＯＳデータを取り扱うことが可能であるため、例えば、会計が行われる度に、購入された商品の情報を、顧客Ｃ２の識別情報（顧客ＩＤ）と対応付けた状態で購買履歴として出力できる。

【0046】

外部サーバ３３は、少なくとも要因情報Ｄ２（図２参照）を管理するシステムである。本実施形態では、外部サーバ３３は、対象店舗Ａ１でもチェーン本部Ａ２でもない第三者が管理する施設に設置されている。外部サーバ３３にて管理される要因情報Ｄ２は、対象店舗Ａ１外から取得される情報であって、対象店舗Ａ１の経営に影響する外的要因に関する情報である。要因情報Ｄ２は、例えば、対象店舗Ａ１周辺でのイベント（スポーツ又はコンサート等）の開催状況、気象条件（天候を含む）及び交通状況（通行止め等）等の客観的な情報である。このように、要因情報Ｄ２は、対象店舗Ａ１の経営に影響する外的要因に関する情報ではありながらも、対象店舗Ａ１においては操作不能（制御不能）な、対象店舗Ａ１外から取得される客観的な情報である。

【0047】

本実施形態では、店舗支援システム１は、上述したように取得部１１及び出力部１２を備えている。本実施形態では、店舗支援システム１は、取得部１１及び出力部１２に加えて、要因取得部１３、予測取得部１４、経営予測部１５、更新部１６、設定部１７、受付部１８、作業割当部１９、通信部２０及びデータ格納部２１を更に備えている。つまり、店舗支援システム１は、取得部１１、出力部１２、要因取得部１３、予測取得部１４、経営予測部１５、更新部１６、設定部１７、受付部１８、作業割当部１９、通信部２０及びデータ格納部２１を備える。本実施形態では、店舗支援システム１は、上述したように、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステム（ここではサーバ装置）を主構成とする。店舗支援システム１のうち、通信部２０及びデータ格納部２１以外の機能（取得部１１、出力部１２、要因取得部１３、予測取得部１４、経営予測部１５、更新部１６等）は、１以上のプロセッサがプログラムを実行することによって具現化される。

【0048】

取得部１１は、上述したように、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する資源情報Ｄ１を取得する取得処理を実行する。本実施形態では、「資源」は、少なくとも対象店舗Ａ１の営業に必要な人員、つまり対象店舗Ａ１で雇用されている店員Ｃ１を含むので、取得部１１は、資源としての店員Ｃ１に関する資源情報Ｄ１を取得する。取得部１１は、主として対象店舗Ａ１の情報端末３１及びＰＯＳシステム３２から、資源情報Ｄ１を取得する。

【0049】

ここで、取得部１１は、対象店舗Ａ１の運営の形態の提案の対象となる対象期間について、資源情報Ｄ１を取得する。本実施形態では、上述したように、対象期間は、現在に対して将来に設定される期間であるので、取得部１１は、現在に対して将来に設定される対象期間について、資源に関する資源情報Ｄ１を取得する。一例として、来週（翌週）の月曜日から金曜日までの５日間が対象期間である場合、来週の月曜日から金曜日までの５日間が対象期間に確保（準備）可能な資源に関する情報が、資源情報Ｄ１として取得部１１にて取得される。

【0050】

出力部１２は、上述したように、推奨情報Ｄ１０を、資源情報Ｄ１に基づいて求めて出力する出力処理を実行する。推奨情報Ｄ１０は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する情報であって、対象店舗Ａ１に推奨し得る情報である。すなわち、出力部１２にて出力される推奨情報Ｄ１０によれば、対象店舗Ａ１に推奨し得る運営の形態が特定可能である。出力部１２が行う出力の態様には、例えば、データの出力（店舗支援システム１内での出力を含む）、送信、表示、音声出力、非一時的記録媒体への記録（書き込み）及び印刷（プリントアウト）等が含まれる。

【0051】

詳しくは後述するが、本実施形態では、出力部１２は、資源情報Ｄ１だけでなく、要因情報Ｄ２及び経営予測情報Ｄ３（図２参照）にも基づいて、推奨情報Ｄ１０を求める。そのため、推奨情報Ｄ１０には、資源情報Ｄ１に加えて、要因情報Ｄ２が反映される。さらに、推奨情報Ｄ１０には、資源情報Ｄ１に加えて、経営予測情報Ｄ３が反映される。また、本実施形態では、出力部１２は、資源情報Ｄ１だけでなく、制約情報Ｄ４（図２参照）にも基づいて、推奨情報Ｄ１０を求める。そのため、推奨情報Ｄ１０には、資源情報Ｄ１に加えて、制約情報Ｄ４が反映される。

【0052】

要因取得部１３は、要因情報Ｄ２を取得する要因取得処理を実行する。要因情報Ｄ２は、対象店舗Ａ１外から取得される情報であって、対象店舗Ａ１の経営に影響する外的要因に関する情報である。本実施形態では、上述したように、要因情報Ｄ２は外部サーバ３３にて管理されているので、要因取得部１３は、主として外部サーバ３３から、要因情報Ｄ２を取得する。要因情報Ｄ２は、上述したように、出力部１２にて推奨情報Ｄ１０を求める際に用いられ、結果的に、推奨情報Ｄ１０に反映される。ここで、要因取得部１３は、対象店舗Ａ１の運営の形態の提案の対象となる対象期間について、要因情報Ｄ２を取得する。

【0053】

予測取得部１４は、経営予測情報Ｄ３を取得する予測取得処理を実行する。経営予測情報Ｄ３は、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。本実施形態では、経営予測情報Ｄ３は経営予測部１５にて生成されるので、予測取得部１４は、主として経営予測部１５から、経営予測情報Ｄ３を取得する。経営予測情報Ｄ３は、上述したように、出力部１２にて推奨情報Ｄ１０を求める際に用いられ、結果的に、推奨情報Ｄ１０に反映される。ここで、予測取得部１４は、対象店舗Ａ１の運営の形態の提案の対象となる対象期間について、経営予測情報Ｄ３を取得する。

【0054】

経営予測部１５は、経営指標を予測する経営予測処理を実行する。本実施形態では、経営予測部１５は、推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営された場合の対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標を予測する。「経営指標」は、上述したように、対象店舗Ａ１の経営に関する指標であって、例えば、対象店舗Ａ１の売上高に関し、具体例として、売上高（総売上高）、商品カテゴリごとの売上高、客単価、ＬＴＶの平均値、利益、又は客数等を含む。本実施形態では、経営予測部１５は、学習済みモデルを用いて、対象期間における、対象店舗Ａ１の経営指標を推定（予測）する。経営予測部１５は、経営指標の予測結果を含む経営予測情報Ｄ３を生成する。

【0055】

経営予測処理で予測される経営指標は、対象店舗Ａ１ごとに予測されてもよいし、複数の対象店舗Ａ１について一括して予測されてもよい。本実施形態では一例として、経営予測処理において対象店舗Ａ１ごとに、経営指標が予測されて経営予測情報Ｄ３が生成される。

【0056】

本開示でいう「推定」は、おしはかって定める（決める）ことを意味し、特に、人があれこれ考えて決めることに限らず、ある事実に基づいて何らかの決定を行うこと全般を含む。そのため、例えば、コンピュータシステムに対して入力情報が入力された場合に、コンピュータシステムが、入力情報に基づいて演算を行って何らかの情報を出力情報として出力していれば、コンピュータシステムで出力情報が「推定」されたことになる。すなわち、経営予測部１５であれば、資源情報Ｄ１及び要因情報Ｄ２等が入力され、これらの情報に基づいて、対象期間における対象店舗Ａ１の経営指標を推定（予測）することになる。

【0057】

更新部１６は、経営指標の予測結果に基づいて推奨情報Ｄ１０を更新する更新処理を実行する。すなわち、更新部１６は、経営予測部１５で予測された経営指標（経営予測情報Ｄ３）に基づいて、推奨情報Ｄ１０の更新を行う。特に、本実施形態では、経営予測部１５は、上述したように、推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営された場合の対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標を予測する。したがって、更新部１６は、ある推奨情報Ｄ１０が適用された場合に予測される経営指標に基づいて、この推奨情報Ｄ１０を更新することになる。

【0058】

設定部１７は、制約情報Ｄ４を設定する設定処理を実行する。制約情報Ｄ４は、対象店舗Ａ１に係る制約条件に関する情報である。本実施形態では、制約情報Ｄ４は、一例として、対象店舗Ａ１のオーナＢ１が情報端末３１にて入力する。そのため、設定部１７は、主として情報端末３１にて入力された制約情報Ｄ４を、対象店舗Ａ１の制約情報Ｄ４として設定する。具体的には、設定部１７は、対象店舗Ａ１ごとに、データ格納部２１に制約情報Ｄ４を記録（登録）することによって、制約情報Ｄ４を設定する。

【0059】

受付部１８は、人による情報（データ）の入力を受け付ける受付処理を実行する。受付部１８での入力の受付けの態様としては、例えば、店舗支援システム１のユーザインタフェースに対する直接的な情報の入力の受付け、及び情報端末３１等に対する間接的な情報の入力の受付け等を含む。一例として、受付処理では、直接的に、又はストアコンピュータ等を介して間接的に、情報端末３１と通信部２０にて通信することで、情報端末３１に対する間接的な制約情報Ｄ４の入力を受け付けることができる。

【0060】

作業割当部１９は、推奨情報Ｄ１０に合わせて、対象店舗Ａ１の作業者（店員Ｃ１）に対する作業の割り当てを行う作業割当処理を実行する。すなわち、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する推奨情報Ｄ１０が決まれば、作業者（店員Ｃ１）に対しては、その運営の形態に合わせた作業の割り当てをすることが好ましい。本実施形態では、作業割当部１９は、対象店舗Ａ１において発生する種々の作業（タスク）の指示を各作業者（店員Ｃ１）に通知することにより、作業の割り当てを行う。作業割当部１９が行う通知の態様には、例えば、データの出力、送信、表示、音声出力、非一時的記録媒体への記録書き込み）及び印刷（プリントアウト）等が含まれる。本実施形態では一例として、作業割当部１９は、店員Ｃ１が使用する店員端末に対して、直接的に、又はストアコンピュータ等を介して間接的に、作業指示情報を配信（送信）することにより、作業の指示を作業者（店員Ｃ１）に通知することとする。

【0061】

通信部２０は、直接的、又は他のネットワーク若しくは中継器等を介して間接的に、ネットワークＮＴ１に接続されている。通信部２０は、ネットワークＮＴ１に接続されているシステム又は端末との通信機能を有している。これにより、通信部２０は、ネットワークＮＴ１に接続されている情報端末３１、ＰＯＳシステム３２及び外部サーバ３３等との間で、通信可能に構成される。これにより、通信部２０は、ネットワークＮＴ１に接続されている複数（多数）のシステム又は端末から様々なデータを収集可能である。一例として、通信部２０は、対象店舗Ａ１に設置された各種センサ（カメラを含む）の検知結果、及びＰＯＳシステム３２等から、様々なデータを収集する。

【0062】

データ格納部２１は、例えば、設定部１７で設定された制約情報Ｄ４、及び通信部２０で収集された様々なデータ等を格納する。また、データ格納部２１は、取得部１１、出力部１２、要因取得部１３、予測取得部１４、経営予測部１５、更新部１６、設定部１７、受付部１８及び作業割当部１９等での演算に必要な情報等を更に格納（記憶）する。さらに、データ格納部２１は、後述する売上予測処理で用いられる学習済みモデルについても格納する。データ格納部２１は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）のような書き換え可能な不揮発性メモリを含む。

【0063】

以上説明した店舗支援システム１の各部の動作の詳細については、「（２．３）店舗支援方法」の欄で説明する。

【0064】

また、店舗支援システム１は、上記構成に加えて、ユーザインタフェース等を更に備えていてもよい。ただし、ユーザインタフェース等は、店舗支援システム１に必須の構成ではない。

【0065】

ユーザインタフェースは、例えば、タッチパネルディスプレイを含み、ユーザの操作の受け付けと、ユーザへの情報の提示（表示）を行う。ユーザインタフェースは、タッチパネルディスプレイに限らず、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、メカニカルなスイッチ、又はジェスチャセンサ等の入力装置を有していてもよい。また、ユーザインタフェースは、タッチパネルディスプレイに代えて、又はタッチパネルディスプレイと共に、音声入出力部を有していてもよい。

【0066】

（２．３）店舗支援方法
以下、本実施形態に係る店舗支援方法について、図２～図５Ｂを参照してより詳細に説明する。ここでは、店舗支援方法が店舗支援システム１にて実行される場合を例とする。

【0067】

以下では一例として、ある対象店舗Ａ１について、ある週の金曜日の現時点で、来週（翌週）の月曜日から金曜日までの５日間を対象期間として、店舗支援方法により、対象期間における対象店舗Ａ１の運営の形態を提案する場合を想定して説明する。「現時点」は一例として、「２０２０年２月１４日」であることとし、この場合の対象期間は「２０２０年２月１７日」から「２０２０年２月２１日」までの５日間となる。特に、図２に例示するケースでは、店舗支援方法は、対象店舗Ａ１における運営の形態に含まれる平日（月曜日から金曜日まで）の「営業時間」の変更を提案する場合を想定している。つまり、図２の例では、平日の「営業時間」について、現時点（２０２０年２月１４日）では「２４時間営業」であるのに対して、対象期間においては「６時から２３時」にすることを推奨情報Ｄ１０にて提案する。ここでいう「２４時間営業」は、対象店舗Ａ１が０時から２４時までの２４時間、つまり終日にわたって営業する運営の形態を意味する。ただし、これらの条件は、あくまで店舗支援方法を説明するための一つの具体例に過ぎず、店舗支援方法の適用範囲を制限する趣旨ではない。

【0068】

以下では、店舗支援方法について、「基本シーケンス」と、「経営予測処理」と、「更新処理」と、「営業エリアの変更例」と、の４項目に分けて説明する。「基本シーケンス」の項では、推奨情報Ｄ１０の生成から出力までの処理全体について説明する。「経営予測処理」の項では経営予測情報Ｄ３の推定（予測）に係る処理について説明し、「更新処理」の項では推奨情報Ｄ１０の更新に係る処理について説明し、「営業エリアの変更例」の項では運営の形態として「営業エリア」を変更する具体例について説明する。

【0069】

また、以下の説明において、例えば、チェーン本部Ａ２と対象店舗Ａ１との間でやり取りされるデータ（情報）は、実際には、店舗支援システム１と、オーナＢ１が使用する情報端末３１又はＰＯＳシステム３２との間で送受信されている。より詳細には、個々の情報端末３１等には、専用のアプリケーションソフト（プログラム）がインストールされており、このアプリケーションソフトを起動することにより、店舗支援システム１等との間でデータ（情報）の送受信が行われる。

【0070】

言い換えれば、本実施形態に係る店舗支援方法は、コンピュータシステムのグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）上で用いられる。つまり、店舗支援方法は、コンピュータシステムを主構成とする情報端末３１又はＰＯＳシステム３２にて、特定の操作画面を表示し、この操作画面上にてオーナＢ１又は店員Ｃ１等の操作を受け付ける。これにより、以下に説明するような、例えば、チェーン本部Ａ２と対象店舗Ａ１との間でのデータ（情報）のやり取りが、実現される。

【0071】

（２．３．１）基本シーケンス
本実施形態に係る店舗支援方法は、基本的には、図２に示すように、資源情報Ｄ１に基づいて、対象店舗Ａ１に対して運営の形態を推奨情報Ｄ１０として提案する。つまり、店舗支援システム１としては、出力部１２にて、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する資源情報Ｄ１に基づいて、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する推奨情報Ｄ１０を求めて出力する出力処理を実行する。

【0072】

また、本実施形態では、上述したように、出力処理では、資源情報Ｄ１だけでなく、要因情報Ｄ２、経営予測情報Ｄ３及び制約情報Ｄ４にも基づいて、推奨情報Ｄ１０を求める。そのため、このような出力処理にて求まる推奨情報Ｄ１０は、資源情報Ｄ１に加えて、要因情報Ｄ２、経営予測情報Ｄ３及び制約情報Ｄ４が反映されることになる。

【0073】

図２の例では、資源情報Ｄ１、要因情報Ｄ２、経営予測情報Ｄ３及び制約情報Ｄ４の４つの情報に基づいて、対象店舗Ａ１の運営の形態として平日の「営業時間」を推奨情報Ｄ１０にて提案する様子を、概念的に表している。図２に例示するように、資源情報Ｄ１、要因情報Ｄ２、経営予測情報Ｄ３及び制約情報Ｄ４から導出される推奨情報Ｄ１０によれば、対象店舗Ａ１に推奨し得る運営の形態として、平日の「営業時間」について「６時から２３時」にすることが提案される。これにより、対象店舗Ａ１では、推奨情報Ｄ１０を受けて、平日の「営業時間」について、現時点では「２４時間営業」であるのに対して、対象期間においては「６時から２３時」にすることが推奨される。

【0074】

このように、本実施形態では、推奨情報Ｄ１０は、営業時間情報を含んでいる。営業時間情報は、対象店舗Ａ１において営業を行う営業時間に関する運営の形態を示す情報である。具体的には、上記の例では、開店時刻が「６時」、閉店時刻が「２３時」であることとして、開店時刻及び閉店時刻の組み合わせが営業時間情報として、推奨情報Ｄ１０に含まれる。

【0075】

出力部１２は、求めた推奨情報Ｄ１０を、例えば、チェーン本部Ａ２から対象店舗Ａ１に出力（送信）される。具体的には、推奨情報Ｄ１０は、一例として、店舗支援システム１の通信部２０から、対象店舗Ａ１のオーナＢ１が使用する情報端末３１に送信されることにより、対象店舗Ａ１に出力される。これにより、対象店舗Ａ１のオーナＢ１が、推奨情報Ｄ１０を参照して、対象期間における対象店舗Ａ１の運営の形態を決定することが可能である。ただし、この場合に、推奨情報Ｄ１０で推奨される運営の形態を採用するか否かは、例えば、オーナＢ１の裁量であって、推奨情報Ｄ１０で推奨される運営の形態を採用しなくてもよい。つまり、上記の例においては、平日の「営業時間」について、「６時から２３時」にすることを推奨する推奨情報Ｄ１０を受けた対象店舗Ａ１であっても、オーナＢ１の判断により、現時点の「２４時間営業」を継続的に採用してもよい。

【0076】

さらに、本実施形態に係る店舗支援方法は、作業割当部１９にて、推奨情報Ｄ１０に合わせて、対象店舗Ａ１の作業者（店員Ｃ１）に対する作業の割り当てを行う。このとき、作業割当部１９が行う作業の割り当ての態様には、例えば、データの出力、送信、表示、音声出力、非一時的記録媒体への記録書き込み）及び印刷（プリントアウト）等が含まれる。本実施形態では一例として、作業割当部１９は、店員Ｃ１が使用する店員端末に対して、作業指示を配信（送信）することにより、作業を作業者（店員Ｃ１）に割り当てる。

【0077】

図３は、本実施形態に係る店舗支援方法の基本シーケンスの一例を示すフローチャートである。

【0078】

すなわち、本実施形態に係る店舗支援方法は、まず取得部１１にて、対象店舗Ａ１の営業に必要な資源に関する資源情報Ｄ１を取得する取得処理を実行する（Ｓ１）。このとき取得される資源情報Ｄ１は、対象店舗Ａ１の運営の形態の提案の対象となる「対象期間」、つまり「２０２０年２月１７日」から「２０２０年２月２１日」までの５日間についての、資源情報Ｄ１である。具体的には、取得部１１は、例えば、オーナＢ１の情報端末３１等から、対象期間における対象店舗Ａ１の営業に必要な「資源」である人員（店員Ｃ１）のシフトを、資源情報Ｄ１として少なくとも取得する。ここでいう「シフト」は、対象店舗Ａ１で雇用されている店員Ｃ１ごとの勤務時間割である。

【0079】

次に、店舗支援方法は、要因取得部１３にて、要因情報Ｄ２を取得する要因取得処理を実行する（Ｓ２）。要因情報Ｄ２は、上述したように、対象店舗Ａ１の経営に影響する外的要因に関する情報ではありながらも、対象店舗Ａ１においては操作不能（制御不能）な、対象店舗Ａ１外から取得される客観的な情報である。具体的には、要因取得部１３は、外部サーバ３３から、対象期間における、対象店舗Ａ１周辺でのイベントの開催状況、気象条件及び交通状況等の情報を、要因情報Ｄ２として取得する。

【0080】

次に、店舗支援方法は、予測取得部１４にて、経営予測情報Ｄ３を取得する予測取得処理を実行する（Ｓ３）。経営予測情報Ｄ３は、上述したように、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。具体的には、予測取得部１４は、経営予測部１５から、対象期間における、対象店舗Ａ１の売上高（総売上高）等の予測結果からなる情報を、経営予測情報Ｄ３として取得する。

【0081】

次に、店舗支援方法は、対象店舗Ａ１について制約情報Ｄ４が設定されているか否かを判断する（Ｓ４）。制約情報Ｄ４が設定されている場合には（Ｓ４：Ｙｅｓ）、店舗支援方法は、制約情報を取得する制約取得処理を実行する（Ｓ５）。制約情報Ｄ４は、上述したように、対象店舗Ａ１に係る制約条件に関する情報である。具体的には、制約取得処理では、データ格納部２１から、対象店舗Ａ１について設定（登録）されている制約情報Ｄ４を取得する。制約情報Ｄ４が設定されていなければ（Ｓ４：Ｎｏ）、制約取得処理（Ｓ５）をスキップする。

【0082】

ここにおいて、制約情報Ｄ４は、オーナＢ１等が主観的に設定可能な制約条件であって、対象店舗Ａ１として受容可能なリスク及び／又はコスト等を規定する情報である。つまり、対象店舗Ａ１として受容可能な売上高及び客数等の最低値等が、制約情報Ｄ４にて規定される。一例として、対象店舗Ａ１の前年同月の売上高を、対象店舗Ａ１として受容可能な売上高の最低値として、制約情報Ｄ４にて規定することも可能である。

【0083】

本実施形態では、制約情報Ｄ４は、対象店舗Ａ１の作業者（店員Ｃ１）に関する作業者情報についての条件を含む。ここでいう「作業者情報」は、対象店舗Ａ１の店員Ｃ１に関する種々の情報を含み、一例として、店員Ｃ１の労働時間、人件費、作業負荷及び作業スキルに係る情報を含む。「作業スキル」は、融通の対象としての資源である店員Ｃ１に関して、作業の実行に要求されるスキルである。一例として、「作業スキル」は、店員Ｃ１に関して、初心者、レギュラ又はリーダ等で段階的に表される。あるいは、例えば、レジ対応の可否、棚卸の可否、又はホットスナックの補充の可否等のように、具体的に作業の可否によって「作業スキル」が表される。このような作業者情報についての条件として、制約情報Ｄ４は、例えば、店員Ｃ１の労働時間の上限値が５時間、作業負荷の上限値が「５０」、といった条件を含む。このような制約情報Ｄ４によれば、例えば、作業者（店員Ｃ１）に対する負担が大きくなりすぎることによる、作業者のモチベーションの低下を抑制しやすい。

【0084】

さらに、制約情報Ｄ４は、対象店舗Ａ１のコア営業時間及び／又はコア営業エリア等を規定する情報を含み得る。コア営業時間は、対象エリアＡ１が営業する上でコアとなる営業時間（時間帯）であって、対象店舗Ａ１の営業時間は、コア営業時間を必ず含むこととする。コア営業エリアは、対象エリアＡ１が営業する上でコアとなる営業エリアであって、対象店舗Ａ１の営業エリアは、コア営業エリアを必ず含むこととする。コア営業時間及びコア営業エリアが規定されることは、対象店舗Ａ１の営業が社会的に期待される最低限の営業時間及び営業エリアを担保し、対象店舗Ａ１の社会的な信用及び印象を守ることになるため、対象店舗Ａ１として需要可能なリスクの規定につながる。つまり、社会的には、コア営業時間及びコア営業エリアが規定されれば、対象店舗Ａ１で販売されている飲食料品及び日用品等が、この時間、このエリアで入手し得るという期待が担保される。

【0085】

次に、店舗支援方法は、出力部１２にて、推奨情報Ｄ１０を導出し（Ｓ６）、導出した推奨情報Ｄ１０を出力する出力処理を実行する（Ｓ７）。推奨情報Ｄ１０は、一例として、店舗支援システム１の通信部２０から、対象店舗Ａ１のオーナＢ１が使用する情報端末３１に送信されることにより、対象店舗Ａ１に出力される。このとき、出力部１２では、処理Ｓ１～Ｓ３で取得された資源情報Ｄ１、要因情報Ｄ２及び経営予測情報Ｄ３に基づいて、推奨情報Ｄ１０を導出する。また、処理Ｓ５で制約情報Ｄ４を取得している場合には、出力部１２では、資源情報Ｄ１、要因情報Ｄ２、経営予測情報Ｄ３及び制約情報Ｄ４に基づいて、推奨情報Ｄ１０を導出する。

【0086】

一例として、対象店舗Ａ１において、資源情報Ｄ１で表される対象期間における、深夜時間帯の店員Ｃ１の人数が、対象店舗Ａ１周辺でのイベントの開催状況、気象条件及び交通状況等の要因情報Ｄ２から推定される来客数に照らして、不足していると仮定する。さらに、経営予測情報Ｄ３に含まれている対象期間における深夜時間帯の売上高の予測結果が、資源情報Ｄ１から求まる人件費に比較して十分ではないと仮定する。さらに、制約情報Ｄ４にて定められている店員Ｃ１の作業負荷の上限値に照らすと、対象店舗Ａ１においては、深夜時間帯（２３時から６時）は営業しないことが推奨されたと仮定する。このような場合に、「営業時間」について「６時から２３時」にすることを推奨する推奨情報Ｄ１０が生成される。

【0087】

次に、店舗支援方法は、運営パラメータの修正を受付部１８にて受け付けたか否かを判断する（Ｓ８）。ここでいう「運営パラメータ」は、対象店舗Ａ１の運営の形態に係る具体的なパラメータであって、例えば、運営の形態が「営業時間」であれば、開店時刻及び閉店時刻のそれぞれの値が「運営パラメータ」となる。すなわち、処理Ｓ７にて、推奨情報Ｄ１０が出力された後、対象店舗Ａ１のオーナＢ１は、推奨情報Ｄ１０中の運営パラメータの修正を希望する場合には、情報端末３１を操作して運営パラメータの修正を行う。運営パラメータの修正があれば（Ｓ８：Ｙｅｓ）、店舗支援方法では、推奨情報Ｄ１０に運営パラメータの修正を反映することによって（Ｓ９）、運営パラメータを確定する（Ｓ１０）。運営パラメータの修正がなければ（Ｓ８：Ｎｏ）、店舗支援方法では、処理Ｓ９をスキップして、運営パラメータを確定する（Ｓ１０）。

【0088】

また、図３に示すフローチャートは、一例に過ぎず、処理の順番が適宜変更されてもよいし、処理が適宜追加又は削除されてもよい。

【0089】

（２．３．２）経営予測処理
次に、経営予測情報Ｄ３の推定（予測）に係る経営予測処理について説明する。

【0090】

本実施形態では、経営予測情報Ｄ３を生成するための「経営予測処理」は、経営予測部１５にて実行される処理である。ここで、経営予測処理では、機械学習された学習済みモデルを利用して、対象店舗Ａ１の経営指標が予測される。

【0091】

すなわち、経営予測部１５は、同一チェーンに属する（加盟する）多数の店舗Ａ１０の実績データにて機械学習された学習済みモデルを利用して、対象店舗Ａ１の経営指標の予測を行う。具体的には、経営予測部１５は、学習済みモデルを用いて、例えば要因情報Ｄ２及び運営情報を入力とし、経営予測情報Ｄ３を推定する。

【0092】

運営情報は、対象店舗Ａ１の運営状況に関する情報であって、例えば、品揃え（商品構成）に関する情報、具体的には、商品カテゴリごとの、ＳＫＵ（Stock Keeping Unit）数又はアイテム数等の情報を含む。さらに、運営情報は、例えば、対象店舗Ａ１における購買傾向に関する情報、対象店舗Ａ１の周辺環境、並びに対象店舗Ａ１の立地及び間取り等に関する情報を含み得る。対象店舗Ａ１の周辺環境の具体例としては、対象店舗Ａ１から一定範囲（商圏）内における、総人口、年齢層別の人口、昼夜間の人口比、オフィス数、従業員数、駅の数、又は駅の利用者数等がある。また、対象店舗Ａ１の周辺環境の具体例としては、対象店舗Ａ１から一定範囲（商圏）内における、対象店舗Ａ１の競合店の数及び種別、又は、競技場若しくはコンサートホール等の集客効果のある施設の数及び種別等もある。対象店舗Ａ１の立地及び間取りの具体例としては、駐車場の有無、駐輪場の有無、駐車場台数、敷地面積、イートインスペースの有無、看板有無、又は幹線道路に面しているか否か等がある。

【0093】

一方、学習済みモデルの生成に用いられる実績データは、学習対象期間における、店舗Ａ１０の売上高、客単価、ＬＴＶの平均値、又は利益等に関連する情報である。学習対象期間は、現在に対して過去に設定される期間であって、例えば、１日単位、１週間単位又は１か月単位等、任意の単位で設定される。ここで、学習済みモデルの生成には、１以上の店舗Ａ１０の実績データが用いられる。学習済みモデルの生成には、複数の店舗Ａ１０の実績データが用いられることが好ましく、より好ましくは、同一チェーンに属する全店舗等の多数の店舗Ａ１０の実績データが用いられる。

【0094】

経営予測処理では、このような学習済みモデルを用いて、対象店舗Ａ１の経営指標に関する経営予測情報Ｄ３が生成される。経営予測処理では店舗Ａ１０ごとに経営予測情報Ｄ３が生成されるので、経営予測処理では、少なくともある対象店舗Ａ１の要因情報Ｄ２及び運営情報を入力とし、学習済みモデルを用いて、この対象店舗Ａ１の経営指標を予測する。

【0095】

需要予測処理に用いられる運営情報は、対象店舗Ａ１に設置された各種センサ（カメラを含む）の検知結果、及びストアコンピュータ又はＰＯＳシステム３２等から、通信部２０が収集する情報により特定可能である。また、学習済みモデルの生成（機械学習）に用いられる実績データについても、各対象店舗Ａ１のストアコンピュータ又はＰＯＳシステム３２等から、通信部２０が適宜収集可能である。

【0096】

特に、本実施形態においては、経営予測処理では、要因情報Ｄ２を用いて、経営指標を予測する。要因情報Ｄ２は、対象店舗Ａ１外から取得される情報であって対象店舗Ａ１の経営に影響する外的要因に関する情報である。すなわち、経営予測処理では、例えば、対象店舗Ａ１周辺でのイベントの開催状況、気象条件及び交通状況等のように、時々刻々と変化し得る情報でありながら、対象店舗Ａ１の経営に影響する外的要因を考慮して、経営指標を予測する。したがって、経営予測処理での経営指標の予測精度の向上を図ることができる。

【0097】

また、本実施形態においては、経営予測処理では、推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営された場合の、経営指標を予測する。つまり、推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営されたと仮定した場合の、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標が、経営予測処理にて予測される。推奨情報Ｄ１０は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する情報であるところ、対象店舗Ａ１の運営の形態が変われば、予測される対象店舗Ａ１の経営指標も変化する。一例として、対象店舗Ａ１の営業時間が短くなれば、一般的には、予測される対象店舗Ａ１の売上高も低くなる。そこで、本実施形態では、推奨情報Ｄ１０が表す運営の形態を対象店舗Ａ１が採用したと仮定した場合の、対象店舗Ａ１の経営指標を予測する。その結果、経営予測処理での経営指標の予測精度の向上を図ることができる。厳密には、オーナＢ１等による運営パラメータの修正があった場合には、修正後の推奨情報Ｄ１０、つまり確定した運営パラメータに基づいて、対象店舗Ａ１の経営指標が予測される。

【0098】

ところで、例えば、コンビニエンスストアのように、店舗支援方法が適用され得る店舗Ａ１０の数が、１００店以上、１０００店以上、又は１００００店以上といった多数になり得る場合、学習済みモデルを用いた経営指標の予測は特に有用である。

【0099】

すなわち、通常、多数の店舗Ａ１０は個々別々の条件の下で営業しているのであって、これら多数の店舗Ａ１０にわたる膨大な量の情報を、ある特定の対象店舗Ａ１向けに反映するには、人の処理能力を遥かに上回る演算等が必要となり、人では到底実現し得ない。しかも、これらの多数の店舗Ａ１０の運営及び経営に関する情報は、時間経過に伴って（例えば季節ごとに）随時変動するところ、多数の店舗Ａ１０の最新の情報を考慮して需要予測をアップデートすることなど、人では到底なし得ない。さらに、このような膨大かつ変動する情報を処理する処理は、人は勿論のこと、一般的な情報処理装置であっても困難である。

【0100】

本実施形態に係る店舗支援方法では、経営予測処理で使用される学習済みモデルの機械学習に、多数の店舗Ａ１０に関する情報（実績データ等）が用いられるのであって、上述したような膨大かつ変動する情報であっても処理し得る。むしろ、機械学習においては、訓練データのデータ量が多いほどに、生成される学習済みモデルの精度の向上が期待できるので、多数の店舗Ａ１０の情報を訓練データとして用いることは好都合である。このように、多数の店舗Ａ１０を展開し得る業態においては、本実施形態に係る店舗支援方法は特に有用である。

【0101】

（２．３．３）更新処理
次に、推奨情報Ｄ１０の更新に係る処理について説明する。図４は、本実施形態に係る店舗支援方法の更新処理の全体像を模式的に表す概略図である。

【0102】

すなわち、図４に示すように、資源情報Ｄ１、要因情報Ｄ２、経営予測情報Ｄ３及び制約情報Ｄ４の４つの情報に基づいて、推奨情報Ｄ１０が生成される（矢印Ｆ１～Ｆ４）。推奨情報Ｄ１０の生成については「（２．３．１）基本シーケンス」で説明した通りである。

【0103】

そして、生成された推奨情報Ｄ１０は、オーナＢ１等による運営パラメータの修正を適宜受けて（矢印Ｆ５）、運営パラメータＤ１１が確定する。確定した運営パラメータＤ１１は、経営予測部１５に入力される（矢印Ｆ６）。「（２．３．２）経営予測処理」で説明したように、経営予測部１５は、運営パラメータＤ１１に加えて、要因情報Ｄ２（矢印Ｆ７）も用いて、経営指標を予測して経営予測情報Ｄ３を生成する（矢印Ｆ８）。このとき、経営予測部１５は、推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営された場合の、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標を予測する。厳密には、オーナＢ１等による運営パラメータの修正があった場合には、修正後の推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営されたと仮定した場合の、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標が予測される。

【0104】

このようにして生成された経営予測情報Ｄ３は、例えば、オーナＢ１が使用する情報端末３１に送信される（矢印Ｆ９）。これにより、オーナＢ１は、情報端末３１にて、推奨情報Ｄ１０に従って対象店舗Ａ１が運営されたと仮定した場合の、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標を確認することが可能となる。そして、オーナＢ１は、経営指標を確認した上で、運営パラメータを修正してもよいし、制約情報Ｄ４を設定してもよい（矢印Ｆ１０）。

【0105】

そして、上述した一連の処理によれば、推奨情報Ｄ１０を出発点にして、新たに経営予測情報Ｄ３が生成される。また、推奨情報Ｄ１０を出発点にして、新たに制約情報Ｄ４が生成されることもある。そのため、新たに生成された経営予測情報Ｄ３（及び制約情報Ｄ４）に基づいて、推奨情報Ｄ１０が生成可能となる。このように、推奨情報Ｄ１０は、固定的な情報ではなく、推奨情報Ｄ１０に基づいて生成された情報（経営予測情報Ｄ３）がフィードバックされることで、随時更新されることになる。推奨情報Ｄ１０の更新の周期は、例えば、数分、１時間、３時間、６時間、２４時間、１週間、１カ月又は１年等、適宜選択される。

【0106】

（２．３．４）営業エリアの変更例
次に、対象店舗Ａ１の運営の形態として「営業エリア」を変更する具体例について、図５Ａ及び図５Ｂを参照して説明する。

【0107】

図５Ａ及び図５Ｂは、対象店舗Ａ１の見取り図であって、セルフ精算装置及びサービス提供端末等の、対象店舗Ａ１に設置されている各種の設備を模式的に表している。また、図５Ａ及び図５Ｂにおける斜線領域は、顧客Ｃ２目線において、閉鎖されたエリア、つまり進入又はアクセスが禁止されたエリアを意味している。つまり、対象店舗Ａ１において、図５Ａ及び図５Ｂの斜線領域以外の領域が、顧客Ｃ２に開放された「営業エリア」である。

【0108】

図５Ａ及び図５Ｂの例では、対象店舗Ａ１の内部は、バックヤードＡ１０１、カウンタエリアＡ１０２、トイレＡ１０３、イートインスペースＡ１０４（グローサラントエリア）及びショッピングエリアＡ１０５を含む、複数の小エリアに区画されている。

【0109】

図５Ａは、営業エリアが、対象店舗Ａ１内におけるバックヤードＡ１０１以外の全域である状況を表している。つまり、カウンタエリアＡ１０２、トイレＡ１０３、イートインスペースＡ１０４及びショッピングエリアＡ１０５が全て、営業エリアとして顧客Ｃ２に開放される運営の形態では、図５Ａに示すように、顧客Ｃ２は、対象店舗Ａ１内の全てのサービスを利用できる。このとき、カウンタエリアＡ１０２も営業エリアとして開放されているので、顧客Ｃ２は、カウンタエリアＡ１０２内の店員Ｃ１の接客を受けることができ、対象店舗Ａ１の運営の形態は「有人店舗」となる。

【0110】

一方、図５Ｂは、対象店舗Ａ１内におけるショッピングエリアＡ１０５のみが、営業エリアとして顧客Ｃ２に開放される状況を表している。つまり、バックヤードＡ１０１に加えて、カウンタエリアＡ１０２、トイレＡ１０３及びイートインスペースＡ１０４が全て、顧客Ｃ２目線では閉鎖され、営業エリアから外されている。このとき、カウンタエリアＡ１０２も閉鎖されているので、顧客Ｃ２は、カウンタエリアＡ１０２内の店員Ｃ１の接客を受けることができず、対象店舗Ａ１の運営の形態は「無人店舗」となる。

【0111】

図５Ａ及び図５Ｂに示すような営業エリアの変更は、例えば、対象店舗Ａ１内に設定された複数の小エリアの各々の入口のシャッタの開閉等によって実現可能である。ただし、シャッタ等は必須でなく、シャッタ等が無くても、例えば、張り紙等により顧客Ｃ２に認知させるだけでもよい。

【0112】

本実施形態では、推奨情報Ｄ１０は、営業エリア情報を含んでいる。営業エリア情報は、対象店舗Ａ１において営業を行う営業エリアに関する運営の形態を示す情報である。具体的には、上記の例では、カウンタエリアＡ１０２、トイレＡ１０３及びイートインスペースＡ１０４の各々について、顧客Ｃ２に開放される営業エリアに含めるか否かの指示が営業エリア情報として、推奨情報Ｄ１０に含まれる。つまり、例えば、図５Ｂに示す営業エリアを、対象店舗Ａ１の運営の形態として推奨する場合には、ショッピングエリアＡ１０５のみが営業エリアであることを示す営業エリア情報が、推奨情報Ｄ１０に含まれることになる。

【0113】

また、推奨情報Ｄ１０は、営業エリア情報として、営業エリアの中でも、例えば、店員Ｃ１が商品の陳列、棚卸及び清掃等の作業を行うための作業エリアとなるエリアに関する情報を含んでいてもよい。つまり、営業エリアには、顧客Ｃ２には開放せず、店員Ｃ１には開放するような、作業エリアとしての性質を有するエリアが含まれてもよく、このような作業エリアに関する運営の形態を示す情報を、推奨情報Ｄ１０が営業エリア情報として含んでいてもよい。一例として、ショッピングエリアＡ１０５の一部が作業エリアであることを示す営業エリア情報が、推奨情報Ｄ１０に含まれ得る。これにより、顧客Ｃ２対応等のための資源（店員Ｃ１）の必要量を抑えながら、対象店舗Ａ１の作業に資源（店員Ｃ１）を充てて、効率的な対象店舗Ａ１の営業が可能となる。

【0114】

作業エリアと同様の考え方は営業時間にも適用可能である。すなわち、推奨情報Ｄ１０は、営業時間情報として、営業時間の中でも、例えば、店員Ｃ１が商品の陳列、棚卸及び清掃等の作業を行うための作業時間となる時間帯に関する情報を含んでいてもよい。つまり、営業時間には、顧客Ｃ２には開放せず、店員Ｃ１には開放するような、作業時間としての性質を有する時間帯が含まれてもよく、このような作業時間に関する運営の形態を示す情報を、推奨情報Ｄ１０が営業時間情報として含んでいてもよい。一例として、対象店舗Ａ１が顧客Ｃ２に開放される時間帯の前後の各１時間が作業時間であることを示す営業時間情報が、推奨情報Ｄ１０に含まれ得る。

【0115】

また、営業時間の変更と、営業エリアの変更とは、１つの推奨情報Ｄ１０により一緒に提案されてもよい。

【0116】

（３）変形例
実施形態１は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。実施形態１は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、本開示で参照する図面は、いずれも模式的な図であり、図中の各構成要素の大きさ及び厚さそれぞれの比が、必ずしも実際の寸法比を反映しているとは限らない。また、実施形態１に係る店舗支援方法と同様の機能は、店舗支援システム１、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るプログラムは、実施形態１に係る店舗支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

【0117】

また、実施形態１では、店舗支援方法として、取得処理及び出力処理を最小限の処理とするように説明したが、これに限らず、店舗支援方法は、予測取得処理及び出力処理を最小限の処理としてもよい。すなわち、店舗支援方法は、資源情報Ｄ１を取得する取得処理に代えて、経営指標の予測結果を含む経営予測情報Ｄ３を取得する予測取得処理を採用してもよい。この場合、出力処理においても、推奨情報Ｄ１０を、資源情報Ｄ１に代えて、経営予測情報Ｄ３に基づいて求めることになる。

【0118】

要するに、実施形態１の第１変形例に係る店舗支援方法は、予測取得処理と、出力処理と、を有する。予測取得処理では、経営予測情報Ｄ３を取得する。経営予測情報Ｄ３は、対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。対象店舗Ａ１は、特定の店舗Ａ１０である。出力処理では、推奨情報Ｄ１０を、経営予測情報Ｄ３に基づいて求めて出力する。推奨情報Ｄ１０は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する情報であって、対象店舗Ａ１に推奨し得る情報である。

【0119】

また、実施形態１の第１変形例に係る店舗支援方法については、一例として、第１変形例に係る店舗支援システム１にて実行される。実施形態１の第１変形例に係る店舗支援システム１は、予測取得部１４と、出力部１２と、を備えている。予測取得部１４は、経営予測情報Ｄ３を取得する。経営予測情報Ｄ３は、特定の店舗である対象店舗Ａ１の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。対象店舗Ａ１は、特定の店舗Ａ１０である。出力部１２は、推奨情報Ｄ１０を、経営予測情報Ｄ３に基づいて求めて出力する。推奨情報Ｄ１０は、対象店舗Ａ１の運営の形態に関する情報であって、対象店舗Ａ１に推奨し得る情報である。

【0120】

実施形態１の第１変形例に係る店舗支援方法と同様の機能は、店舗支援システム１に限らず、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。

【0121】

以下、実施形態１の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。

【0122】

本開示における店舗支援システム１は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における店舗支援システム１としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

【0123】

また、店舗支援システム１における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは店舗支援システム１に必須の構成ではない。店舗支援システム１の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、店舗支援システム１の少なくとも一部の機能は、クラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよいし、店舗支援システム１の機能は、クラウド（又はサーバ）及びエッジに分散して実現されてもよい。

【0124】

一例として、店舗支援システム１の機能が、各対象店舗Ａ１のストアコンピュータに分散して設けられている場合、チェーン本部Ａ２を介さずとも、各対象店舗Ａ１間で、推奨情報Ｄ１０の出力が可能となる。

【0125】

反対に、実施形態１において、複数の装置に分散されている店舗支援システム１の少なくとも一部の機能が、１つの筐体内に集約されていてもよい。例えば、チェーン本部Ａ２に設置されたサーバ装置と情報端末３１とに分散されている店舗支援システム１の一部の機能が、１つの筐体内に集約されていてもよい。

【0126】

また、店舗支援システム１の用途はコンビニエンスストアに限らず、コンビニエンスストア以外の対象店舗Ａ１に店舗支援システム１が導入されていてもよい。

【0127】

また、対象店舗Ａ１での商品の販売形態は、実施形態１のように、複数の商品が店内に陳列された状態で販売される形態に限らない。例えば、対象店舗Ａ１が、修理店又は保険代理店等のように、サービスを提供するような業態である場合には、商品の販売は行われない。さらに、複数の商品が店内に陳列された状態で販売される形態であっても、例えば、セルフレジ（Self-checkout）等を用いることにより、顧客Ｃ２が店員Ｃ１を介さずに精算を行う販売形態であってもよい。

【0128】

また、需要予測のための学習済みモデルの生成に用いられる訓練データは、１以上の店舗Ａ１０についての実績データを含んでいればよい。ここで、訓練データが抽出される１以上の店舗Ａ１０は、対象店舗Ａ１を含んでいてもよいし、対象店舗Ａ１を含まなくてもよい。つまり、前者の場合、対象店舗Ａ１を含む１以上の店舗Ａ１０から抽出される訓練データを用いて、学習済みモデルが生成されることになる。

【0129】

また、経営予測部１５が、学習済みモデルを用いて対象店舗Ａ１の経営指標の予測を行う経営予測処理において、要因情報Ｄ２及び運営情報を入力とすることは必須ではない。一例として、経営予測部１５は、単に日時情報（カレンダ情報を含む）を入力として経営指標の予測を実行してもよい。この場合、例えば、過去の実績（傾向）から、金曜日は売上が相対的に高く、土曜日及び日曜日は売上が相対的に低い等の簡易な経営指標の予測が可能である。

【0130】

また、経営予測処理では、機械学習された学習済みモデルを利用することは必須ではない。例えば、経営予測処理においては、単に、対象店舗Ａ１の過去の実績（履歴）に基づく統計処理等に基づいて、対象店舗Ａ１の経営指標が予測されてよい。

【0131】

また、実施形態１において店舗支援システム１で行っている一部の処理については、人が行ってもよい。一例として、経営指標の予測結果に基づいて推奨情報Ｄ１０を更新する更新処理については、更新部１６に代えて、人が行ってもよい。

【0132】

また、実施形態１では、外部サーバ３３は、対象店舗Ａ１でもチェーン本部Ａ２でもない第三者が管理する施設に設置されているが、この構成に限らない。すなわち、外部サーバ３３は、外的要因に関する要因情報Ｄ２を管理していればよく、第三者が管理する施設に限らず、例えば、チェーン本部Ａ２等に設置されていてもよい。この場合でも、要因取得部１３は、対象店舗Ａ１外から取得される情報であって外的要因に関する要因情報Ｄ２を、外部サーバ３３から取得することになる。さらに、外部サーバ３３は、単体のサーバ装置に限らず、例えば、複数のサーバ装置で実現されてもよいし、クラウド（クラウドコンピューティング）等のサーバ装置以外の外部システムで実現されてもよい。

【0133】

また、店舗支援方法での対象店舗Ａ１の運営の形態の提案の対象となる「対象期間」は、現在に対して将来に設定される期間に限らない。すなわち、「対象期間」は、現在、又は現在に対して過去に設定される期間であってもよい。対象期間が現在である場合、店舗支援方法では、現在、対象店舗Ａ１について推奨し得る運営の形態を推奨情報Ｄ１０として出力する。対象期間が現在又は過去の期間であれば、対象店舗Ａ１についての推奨が現在又は過去にさかのぼって行われるので、例えば、対象店舗Ａ１のオーナＢ１は、対象店舗Ａ１の運営の形態の評価（振り返り）及び分析を行うことができる。そのため、対象店舗Ａ１のオーナＢ１は、例えば、店員Ｃ１の増減、又は、店舗Ａ１０の新規出店、撤退若しくは改装等の、中長期的な資源の見直しの参考として、推奨情報Ｄ１０を用いることができる。一例として、推奨情報Ｄ１０として、ある営業エリアの縮小が繰り返し推奨される場合、この営業エリアをリニューアルして別のサービスに利用する等、運営の見直しに役立てることができる。さらに、対象期間が、現在、又は現在に対して過去に設定される期間である場合、取得部１１は、現在、又は現在に対して過去に設定される対象期間について、資源に関する資源情報Ｄ１を取得する。

【0134】

また、資源情報Ｄ１で表される「資源」は、人員（店員Ｃ１）に限らず、物品であってもよいし、電力、ガス又は水道水等のライフラインを通して供給される資源を含んでいてもよい。資源は、有体物に限らず、権利（チケットの販売権等）又は電力等の無対物であってもよい。

【0135】

また、実施形態１では、資源情報Ｄ１にて表される現状の資源に見合った運営の形態を対象店舗Ａ１に提案する態様について説明したが、この例に限らず、資源の補充又は削減等の調整を行った上で、運営の形態を対象店舗Ａ１に提案してもよい。

【0136】

（実施形態２）
本実施形態に係る店舗支援方法は、図６に示すように、推奨情報Ｄ１０に従って店舗設備３４を制御する点で、実施形態１に係る店舗支援方法と相違する。以下、実施形態１と同様の構成については、共通の符号を付して適宜説明を省略する。

【0137】

本実施形態では、ネットワークＮＴ１には、店舗設備３４が、直接的に、又はストアコンピュータ等を介して間接的に接続されている。これにより、本実施形態に係る店舗支援システム１Ａは、ネットワークＮＴ１を介して、情報端末３１、ＰＯＳシステム３２及び外部サーバ３３に加えて、店舗設備３４とも通信可能である。

【0138】

図６の例では、対象店舗Ａ１には、１台以上の店舗設備３４が設置されている。店舗設備３４は、対象店舗Ａ１において、店員Ｃ１及び顧客Ｃ２の利用に供する種々の設備（機器、装置及びシステムを含む）であって、可搬型の設備及び据え置き型の設備を含む。店舗設備３４の例としては、デジタルサイネージ、照明装置、マルチコピー機、自動扉、シャッタ、現金自動預け払い機又は給湯ポット等の設備がある。店舗設備３４は、上述したように、直接的に、又はストアコンピュータ等を介して間接的に、ネットワークＮＴ１に接続されているため、ネットワークＮＴ１経由で、店舗支援システム１Ａと通信可能である。

【0139】

本実施形態では、出力部１２は、推奨情報Ｄ１０を出力することで、対象店舗Ａ１の店舗設備３４を推奨情報Ｄ１０に従って制御する。店舗設備３４の制御は、出力部１２が直接的に行ってもよいし、例えば、対象店舗Ａ１のストアコンピュータ等を介して出力部１２が間接的に行ってもよい。後者の場合、出力部１２は、対象店舗Ａ１のストアコンピュータ等に推奨情報Ｄ１０を出力（送信）することで、ストアコンピュータ等に店舗設備３４を制御させることになる。すなわち、本実施形態に係る店舗支援システム１Ａでは、出力部１２は、推奨情報Ｄ１０の出力の一態様として、推奨情報Ｄ１０に従った店舗設備３４の制御を行う。言い換えれば、推奨情報Ｄ１０に従った店舗設備３４の制御もまた、情報端末３１への推奨情報Ｄ１０の出力（送信）等と同様に、店舗支援方法における出力処理の一態様である。

【0140】

具体的には、出力部１２は、推奨情報Ｄ１０で表される対象店舗Ａ１の運営の形態に合わせて店舗設備３４が作動するように、推奨情報Ｄ１０に従って店舗設備３４を制御する。

【0141】

一例として、推奨情報Ｄ１０にて、対象店舗Ａ１における運営の形態に含まれる平日の「営業時間」の変更を提案する場合、出力部１２は、変更後の「営業時間」に合わせてデジタルサイネージからなる店舗設備３４が作動するように店舗設備３４を制御する。例えば、平日の「営業時間」について、現時点では「２４時間営業」であるのに対して、対象期間においては「６時から２３時」にすることを推奨情報Ｄ１０にて提案する場合を想定する。この場合、出力部１２は、対象期間において、デジタルサイネージからなる店舗設備３４が「営業時間」として「６時から２３時」であることを表示するように、推奨情報Ｄ１０に従って店舗設備３４を制御する。さらに、この場合に、出力部１２は、対象期間において、「６時から２３時」という営業時間に合わせて、照明装置、マルチコピー機、自動扉、シャッタ、現金自動預け払い機又は給湯ポット等の、デジタルサイネージ以外の店舗設備３４を制御してもよい。

【0142】

他の例として、推奨情報Ｄ１０にて、対象店舗Ａ１における運営の形態に含まれる「営業エリア」の変更を提案する場合、出力部１２は、変更後の「営業エリア」に合わせて照明設備及びシャッタからなる店舗設備３４が作動するように店舗設備３４を制御する。例えば、２０時以降の「営業エリア」について、現時点ではイートインスペースＡ１０４が「開放」であるのに対して、対象期間においてはイートインスペースＡ１０４を「閉鎖」することを推奨情報Ｄ１０にて提案する場合を想定する。この場合、出力部１２は、対象期間において、２０時以降はイートインスペースＡ１０４の照明設備が消灯し、イートインスペースＡ１０４の入口のシャッタが閉まるように、推奨情報Ｄ１０に従って照明設備及びシャッタからなる店舗設備３４を制御する。さらに、この場合に、出力部１２は、対象期間において、営業エリアに合わせて、デジタルサイネージ、マルチコピー機、自動扉、現金自動預け払い機又は給湯ポット等の、照明設備及びシャッタ以外の店舗設備３４を制御してもよい。

【0143】

実施形態２の変形例として、店舗設備３４の制御に用いる推奨情報Ｄ１０は、修正後の推奨情報Ｄ１０、つまり、オーナＢ１等によって修正された運営パラメータＤ１１であってもよい。要するに、出力部１２は、オーナＢ１等によって修正された運営パラメータＤ１１に従って、店舗設備３４を制御してもよい。

【0144】

実施形態２で説明した種々の構成（変形例を含む）は、実施形態１で説明した種々の構成（変形例を含む）と適宜組み合わせて採用可能である。

【0145】

（まとめ）
以上説明したように、第１の態様に係る店舗支援方法は、取得処理と、出力処理と、を有する。取得処理では、資源情報（Ｄ１）を取得する。資源情報（Ｄ１）は、対象店舗（Ａ１）の営業に必要な資源に関する情報である。対象店舗（Ａ１）は、特定の店舗（Ａ１０）である。出力処理では、推奨情報（Ｄ１０）を、資源情報（Ｄ１）に基づいて求めて出力する。推奨情報（Ｄ１０）は、対象店舗（Ａ１）の運営の形態に関する情報であって、対象店舗（Ａ１）に推奨し得る情報である。

【0146】

この態様によれば、資源情報（Ｄ１）に基づいて、対象店舗（Ａ１）に対して運営の形態を提案することにより、対象店舗（Ａ１）での営業に支障が生じにくくすることができる。要するに、対象店舗（Ａ１）の現状に見合った適切な運営の形態の提案があれば、対象店舗（Ａ１）においては、営業エリア又は営業時間等の運営の形態を柔軟に変更しやすくなり、対象店舗（Ａ１）の営業に用いられる資源について不足が生じにくくなる。つまり、店舗支援方法によれば、例えば、対象店舗（Ａ１）における営業エリア又は営業時間等の運営の形態を調整することで、有限の資源でありながらも、対象店舗（Ａ１）での営業に支障が生じにくい、という利点がある。

【0147】

第２の態様に係る店舗支援方法では、第１の態様において、要因取得処理を更に有する。要因取得処理では、対象店舗（Ａ１）外から取得される情報であって対象店舗（Ａ１）の経営に影響する外的要因に関する要因情報（Ｄ２）を取得する。推奨情報（Ｄ１０）には、資源情報（Ｄ１）に加えて要因情報（Ｄ２）が反映される。

【0148】

この態様によれば、外的要因を考慮した、より適切な運営の形態の提案が可能となる。

【0149】

第３の態様に係る店舗支援方法では、第１又は２の態様において、予測取得処理を更に有する。予測取得処理では、対象店舗（Ａ１）の経営に関する経営指標の予測結果を含む経営予測情報（Ｄ３）を取得する。推奨情報（Ｄ１０）には、資源情報（Ｄ１）に加えて経営予測情報（Ｄ３）が反映される。

【0150】

この態様によれば、経営指標の予測結果を考慮した、より適切な運営の形態の提案が可能となる。

【0151】

第４の態様に係る店舗支援方法では、第１～３のいずれかの態様において、経営予測処理と、更新処理と、を更に有する。経営予測処理では、推奨情報（Ｄ１０）に従って対象店舗（Ａ１）が運営された場合の対象店舗（Ａ１）の経営に関する経営指標を予測する。更新処理では、経営指標の予測結果に基づいて推奨情報（Ｄ１０）を更新する。

【0152】

この態様によれば、推奨情報（Ｄ１０）を適宜更新して、より適切な運営の形態の提案が可能となる。

【0153】

第５の態様に係る店舗支援方法は、第４の態様において、経営予測処理では、対象店舗（Ａ１）外から取得される情報であって対象店舗（Ａ１）の経営に影響する外的要因に関する要因情報（Ｄ２）を用いて、経営指標を予測する。

【0154】

この態様によれば、外的要因が考慮されることで、経営指標の予測精度の向上を図ることができる。

【0155】

第６の態様に係る店舗支援方法では、第１～５のいずれかの態様において、設定処理を更に有する。設定処理では、対象店舗（Ａ１）に係る制約条件に関する制約情報（Ｄ４）を設定する。推奨情報（Ｄ１０）には、資源情報（Ｄ１）に加えて制約情報（Ｄ４）が反映される。

【0156】

この態様によれば、制約条件を考慮した、より適切な運営の形態の提案が可能となる。

【0157】

第７の態様に係る店舗支援方法では、第６の態様において、制約情報（Ｄ４）は、対象店舗（Ａ１）の作業者（店員Ｃ１）に関する作業者情報についての条件を含む。

【0158】

この態様によれば、作業者に関する制約条件を考慮した、より適切な運営の形態の提案が可能となる。

【0159】

第８の態様に係る店舗支援方法では、第１～７のいずれかの態様において、推奨情報（Ｄ１０）は、対象店舗（Ａ１）において営業を行う営業エリアに関する運営の形態を示す営業エリア情報を含む。

【0160】

この態様によれば、対象店舗（Ａ１）の経営への影響が比較的大きい営業エリアについて、適切な提案が可能となる。

【0161】

第９の態様に係る店舗支援方法では、第１～８のいずれかの態様において、推奨情報（Ｄ１０）は、対象店舗（Ａ１）において営業を行う営業時間に関する運営の形態を示す営業時間情報を含む。

【0162】

この態様によれば、対象店舗（Ａ１）の経営への影響が比較的大きい営業時間について、適切な提案が可能となる。

【0163】

第１０の態様に係る店舗支援方法では、第１～９のいずれかの態様において、作業割当処理を更に有する。作業割当処理では、推奨情報（Ｄ１０）に合わせて、対象店舗（Ａ１）の作業者（店員Ｃ１）に対する作業の割り当てを行う。

【0164】

この態様によれば、提案する運営の形態に合わせた、作業の割り当てが可能となる。

【0165】

第１１の態様に係る店舗支援方法は、予測取得処理と、出力処理と、を有する。予測取得処理では、経営予測情報（Ｄ３）を取得する。経営予測情報（Ｄ３）は、対象店舗（Ａ１）の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。対象店舗（Ａ１）は、特定の店舗である。出力処理では、推奨情報（Ｄ１０）を、経営予測情報（Ｄ３）に基づいて求めて出力する。推奨情報（Ｄ１０）は、対象店舗（Ａ１）の運営の形態に関する情報であって、対象店舗（Ａ１）に推奨し得る情報である。

【0166】

この態様によれば、対象店舗（Ａ１）での営業に支障が生じにくい、という利点がある。

【0167】

第１２の態様に係るプログラムは、第１～１１のいずれかの態様に係る店舗支援方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

【0168】

この態様によれば、対象店舗（Ａ１）での営業に支障が生じにくい、という利点がある。

【0169】

第１３の態様に係る店舗支援システム（１，１Ａ）は、取得部（１１）と、出力部（１２）と、を有する。取得部（１１）は、資源情報（Ｄ１）を取得する。資源情報（Ｄ１）は、対象店舗（Ａ１）の営業に必要な資源に関する情報である。対象店舗（Ａ１）は、特定の店舗である。出力部（１２）は、推奨情報（Ｄ１０）を、資源情報（Ｄ１）に基づいて求めて出力する。推奨情報（Ｄ１０）は、対象店舗（Ａ１）の運営の形態に関する情報であって、対象店舗（Ａ１）に推奨し得る情報である。

【0170】

この態様によれば、対象店舗（Ａ１）での営業に支障が生じにくい、という利点がある。

【0171】

第１４の態様に係る店舗支援システム（１，１Ａ）は、予測取得部（１４）と、出力部（１２）と、を有する。予測取得部（１４）は、経営予測情報（Ｄ３）を取得する。経営予測情報（Ｄ３）は、対象店舗（Ａ１）の経営に関する経営指標の予測結果を含む情報である。対象店舗（Ａ１）は、特定の店舗である。出力部（１２）は、推奨情報（Ｄ１０）を、経営予測情報（Ｄ３）に基づいて求めて出力する。推奨情報（Ｄ１０）は、対象店舗（Ａ１）の運営の形態に関する情報であって、対象店舗（Ａ１）に推奨し得る情報である。

【0172】

この態様によれば、対象店舗（Ａ１）での営業に支障が生じにくい、という利点がある。

【0173】

上記態様に限らず、実施形態１及び実施形態２に係る店舗支援方法の種々の態様（変形例を含む）は、店舗支援システム（１，１Ａ）、プログラム及びプログラムを記録した非一時的記録媒体にて具現化可能である。

【0174】

第２～１０の態様に係る構成については、店舗支援方法に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。

【符号の説明】

【0175】

１，１Ａ 店舗支援システム
１１ 取得部
１２ 出力部
１４ 予測取得部
Ａ１ 対象店舗
Ａ１０ 店舗
Ｃ１ 店員（作業者）
Ｄ１ 資源情報
Ｄ２ 要因情報
Ｄ３ 経営予測情報
Ｄ４ 制約情報
Ｄ１０ 推奨情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】