特許 7569399 支援システム、方法、およびプログラム

(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】2024-10-08

(45)【発行日】2024-10-17

(54)【発明の名称】支援システム、方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0202 20230101AFI20241009BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0202

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023022705

(22)【出願日】2023-02-16

(65)【公開番号】P2024116872

(43)【公開日】2024-08-28

【審査請求日】2023-02-16

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 掲載年月日：令和４年１０月２４日 掲載アドレス：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓｍｂｃ－ｃａｒｄ．ｃｏｍ／ｃｏｍｐａｎｙ／ｎｅｗｓ／ｎｅｗｓ０００１７２１．ｐｄｆ 掲載年月日：令和４年１０月２４日 掲載アドレス：ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００２４４．００００３２３２１．ｈｔｍｌ 掲載年月日：令和４年１１月８日 掲載アドレス：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓｍｂｃ－ｃａｒｄ．ｃｏｍ／ｃａｍｐ／ｃｕｓｔｅｌｌａ／ｓｅｒｖｉｃｅ／ｍａｐｓ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ

(73)【特許権者】

【識別番号】594103301

【氏名又は名称】三井住友カード株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001243

【氏名又は名称】弁理士法人谷・阿部特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】細谷 友樹

(72)【発明者】

【氏名】登坂 崇平

【審査官】松田 岳士

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－１７０７７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－０７２９６０（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】

商圏分析のための支援システムであって、
カード利用者の会員情報データの住所情報に対応する地域コードを付与して会員集計用データを作成し、および読み込んだ購入情報データにおける加盟店の住所情報に基づく地域コードを付与して加盟店集計用データを作成する地域情報付与手段と、
前記会員集計用データと、前記購入情報データとに基づいて会員別データを作成する会員別データ作成手段であって、前記会員別データは、前記地域コードと、前記購入情報データにおける利用業種データの細分化業種名とを含むデータとに基づいて決済情報データが集計される会員別データ作成手段と、
前記加盟店集計用データと、前記会員集計用データとを含むデータに基づいて、加盟店別データを作成する加盟店別データ作成手段であって、前記加盟店別データは、前記地域コード、前記加盟店集計用データの加盟店コードおよび前記利用業種データの前記細分化業種名を含むデータに基づいて前記決済情報データが集計される加盟店別データ作成手段と、
前記会員別データと、前記加盟店別データとを含むデータに基づき商圏分析データを作成する商圏分析データ作成手段であって、前記商圏分析データ作成手段は、前記加盟店別データの前記地域コードに基づく利用人数合計または利用金額合計を含むデータを表示するように前記加盟店別データに基づく前記商圏分析データを作成し、前記会員別データの前記地域コードに基づく前記利用人数合計または前記利用金額合計を含むデータを表示するように前記会員別データに基づく前記商圏分析データを作成する商圏分析データ作成手段と、
を備えることを特徴とする支援システム。

【請求項2】

前記利用業種データは、区分と、前記細分化業種名とを含み、前記細分化業種名は、前記区分に応じた店舗種類を含む、請求項１に記載の支援システム。

【請求項3】

前記店舗種類は、チェーン店に基づく前記店舗種類を含む、請求項２に記載の支援システム。

【請求項4】

前記商圏分析データ作成手段で作成された前記商圏分析データは、表示画面から選択された前記細分化業種名の項目に応じて表示される、請求項１に記載の支援システム。

【請求項5】

前記商圏分析データは、メッシュ単位の区画、または町丁目単位の区画に基づいて表示される、請求項４に記載の支援システム。

【請求項6】

商圏分析のための支援システムで実行される方法であって、
カード利用者の会員情報データの住所情報に対応する地域コードを付与して会員集計用データを作成し、および読み込んだ購入情報データにおける加盟店の住所情報に基づく地域コードを付与して加盟店集計用データを作成するステップと、
前記会員集計用データと、前記購入情報データとに基づいて会員別データを作成するステップであって、前記会員別データは、前記地域コードと、前記購入情報データにおける利用業種データの細分化業種名とを含むデータに基づいて決済情報データが集計されるステップと、
前記加盟店集計用データと、前記会員集計用データとを含むデータに基づいて、加盟店別データを作成するステップであって、前記加盟店別データは、前記地域コード、前記加盟店集計用データの加盟店コードおよび前記利用業種データの前記細分化業種名を含むデータに基づいて前記決済情報データが集計されるステップと、
前記会員別データと、前記加盟店別データとを含むデータに基づき商圏分析データを作成するステップであって、前記商圏分析データを作成するステップは、前記加盟店別データの前記地域コードに基づく利用人数合計または利用金額合計を含むデータを表示するように前記加盟店別データに基づく前記商圏分析データを作成し、前記会員別データの前記地域コードに基づく前記利用人数合計または前記利用金額合計を含むデータを表示するように前記会員別データに基づく前記商圏分析データを作成する、ステップと
を備えることを特徴とする方法。

【請求項7】

請求項６に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、商圏分析のための支援システム、方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、クレジットカードの利用者情報を使用して特定地域に対する商圏分析を行うシステムが存在する。この商圏分析によって、当該地域での消費動向を知り、企業などの販売戦略に役立てることができる。

【0003】

ここで、以下の特許文献１においては、店舗形態や業種などにかかわらず特定地域における消費動向を包括的に分析するマーケティング情報生成方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００７－１０２３４０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に記載のマーケティング情報生成方法では、企業に提供するためのマーケティング情報の元になる決済データに「利用店舗名」と「購入品目」が含まれているが、「業種情報」が開示されていない。

【0006】

したがって、例えばカード利用者の購入品目データが「とんかつ」、利用店舗名データが「タナカ」の場合、とんかつは、通常、スーパー、コンビニ、飲食小売り店、ファミレス、洋食屋、とんかつ屋、定食屋、弁当販売チェーン店など様々な業種や店舗形態で提供されているため、「利用店舗名」データだけではどの業種や店舗形態で「とんかつ」が提供されたのかわかりにくい。よって、例えば、Ａ地区のＢスポーツ用品店の利用者の購入品目データに「とんかつ」がある場合、「Ａ地区のＢスポーツ用品店の利用者がとんかつを食べる時は、定食屋やスーパーで購入するよりもファミレスの使用が一番多い」といった業種や店舗形態ごとの商圏分析情報を提供することが難しい。

【0007】

また、特許文献１では、店舗形態や業種に関係なく特定地域の消費動向を把握する発明が開示されているため、業種の区分を分ける基準が開示されていない。したがって、例えばスーパーやカレーチェーン店など特定の業種にターゲットを絞っているユーザーのニーズに応えにくい可能性がある。さらに、特許文献１に記載の発明において業種ごとの商圏分析情報を取得するには、「利用店舗名」データに基づいて各利用店舗の業種を改めて振り分ける必要があり、非効率となる。

【0008】

本発明は、上記実情に鑑みて提案されたもので、クレジットカードの利用者情報に基づき、細分化された業種情報ごとの商圏分析データを自動的に生成・提供することにより効率化を図り、さらに例えばとんかつ屋のチェーン店の新規出店など細分化された業種や店舗形態ごとの商圏分析に資する支援システム、方法、およびプログラ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】

【0009】

上記目的を達成するために、本発明に係る支援システムは、商圏分析のための支援システムであって、カード利用者の会員情報データの住所情報に対応する地域コードを付与して会員集計用データを作成し、および読み込んだ購入情報データにおける加盟店の住所情報に基づく地域コードを付与して加盟店集計用データを作成する地域情報付与手段と、会員集計用データと、購入情報データとに基づいて会員別データを作成する会員別データ作成手段であって、会員別データは、地域コードと、購入情報データにおける利用業種データの細分化業種名とを含むデータとに基づいて決済情報データが集計される会員別データ作成手段と、加盟店集計用データと、会員集計用データとを含むデータに基づいて、加盟店別データを作成する加盟店別データ作成手段であって、加盟店別データは、地域コード、加盟店集計用データの加盟店コードおよび利用業種データの細分化業種名を含むデータに基づいて決済情報データが集計される加盟店別データ作成手段と、会員別データと、加盟店別データとを含むデータに基づき商圏分析データを作成する商圏分析データ作成手段とを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、クレジットカードの利用者情報に基づき、店舗の種類など細分化された業種情報ごとの商圏分析データを自動的に生成・提供することにより手間を省き、効率化を図ることができる。また、拡大推計を行わず、十分な数のクレジットカードの利用者情報に基づいて商圏分析データを作成するため、より正確な商圏分析データを作成することができる。さらに、細分化された業種情報により、例えばスイーツや牛丼といった特定の業種のチェーン企業が新たに出店したい場合などに、ユーザーのニーズに応じたより詳細で具体的な内容の商圏分析データを迅速に提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の実施形態に係る支援システムの構成図である。

【図2】本発明の実施形態に係るカード会社サーバの構成例を示す図である。

【図3】本発明の実施形態に係る地図サーバの構成例を示す図である。

【図4】本発明の実施形態に係る支援システムの会員別データのデータ構造の一例を示す図である。

【図5】本発明の実施形態に係る支援システムの加盟店別データのデータ構造の一例を示す図である。

【図6】本発明の実施形態に係る支援システムの加盟店情報データのデータ構造の一例を示す図である。

【図7】本発明の実施形態に係る支援システムの地域情報付与手段を説明するためのフローチャートである。

【図8】本発明の実施形態に係る支援システムの会員別データ作成手段を説明するためのフローチャートである。

【図9】本発明の実施形態に係る支援システムの加盟店別データ作成手段を説明するためのフローチャートである。

【図10】本発明の実施形態に係る支援システムのデータ送信手段を説明するためのフローチャートである。

【図11】本発明の実施形態に係る支援システムの商圏分析データ作成手段を説明するためのフローチャートである。

【図12】本発明の実施形態に係る支援システムの購入情報データにおける利用業種データのデータ構造の一例を示す図である。

【図13】本発明の実施形態に係る支援システムの加盟店別データに基づく商圏分析データを説明するための画面図である。

【図14】本発明の実施形態に係る支援システムの加盟店別データに基づく商圏分析データを説明するための別の画面図である。

【図15】本発明の実施形態に係る支援システムの加盟店別データに基づく商圏分析データを説明するための更に別の画面図である。

【図16】本発明の実施形態に係る支援システムの会員別データに基づく商圏分析データを説明するための画面図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明に係る実施形態を図面とともに説明する。

【0013】

まず、図１を参照して、本発明に係る実施形態における支援システム１００の全体的な構成の例について説明する。図１において、支援システム１００は、クレジットカード会社５内におけるカード会社サーバ１および地図サーバ２と、複数の顧客端末４ａ、４ｂ・・・（以下、「顧客端末４」）とを含む。なお、図１では便宜上、顧客端末４ａ、および４ｂのみ記載しているが、顧客端末４の数が限定されることはない。カード会社サーバ１と、地図サーバ２と、顧客端末４とは、ネットワーク３を介して相互に接続される。ここで、ネットワーク３は、インターネットであっても、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよく、特に限定されない。

【0014】

カード会社サーバ１は、本実施形態に係る主要な処理を実施するコンピュータデバイスである。カード会社サーバ１は、クレジットカード会社によって管理されるサーバコンピュータである。したがって、カード会社サーバ１は、従来から存在するクレジットカード会社のシステムに実装されても良い。また、カード会社サーバ１は、単独のコンピュータデバイスによって実装されても良く、または複数のコンピュータデバイスによって実装されても良い。カード会社サーバ１の構成要素および機能については後述する。

【0015】

地図サーバ２は、地図情報や統計情報などを有するサーバであり、クレジットカード会社によって管理されるサーバコンピュータであるが、他の会社によって管理されても良い。地図サーバ２は、カード会社サーバ１から受信した決済データに基づき、商圏分析データを作成する。地図サーバ２は、従来から存在するクレジットカード会社のシステムに実装されても良く、あるいは他の会社のシステムに実装されても良い。前者の場合には、カード会社サーバ１が地図サーバ２の保有するデータも有し、また、地図サーバ２が実行する各種機能も実行することになる。また、地図サーバ２は、単独のコンピュータデバイスによって実装されても良く、または複数のコンピュータデバイスによって実装されても良い。地図サーバ２の構成要素および機能については後述する。

【0016】

顧客端末４は、それぞれ支援システム１００の利用者が使用する端末を表す。利用者は、顧客端末４から地図サーバ２にアクセスし、支援システム１００に基づく商圏分析サービスを受けることができる。また、利用者は顧客端末４から地図サーバ２にアクセスして、支援システム１００に基づく商圏分析サービスの申し込みを行うことができる。

【0017】

ここで、顧客端末４は、キーボードやタッチパネルなどのヒューマンインターフェースを持つものであり、具体的には、デスクトップ型のパーソナル・コンピュータや、スマートフォン、タブレット型またはノート型のパーソナル・コンピュータなどがあげられる。

【0018】

次に、図２および図３を参照して、カード会社サーバ１および地図サーバ２の詳細な構成要素の例を説明する。

【0019】

図２に示すように、カード会社サーバ１は、制御部１０、入力部１１、出力部１２、送受信部１３、メモリ部１４、および記憶部１６を含み、それらの各要素がシステムバス１５によって結合されている。記憶部１６の各構成要素については後述する。

【0020】

制御部１０はプロセッサとも称され、例えばＣＰＵなどを指す。制御部１０は、上記各構成要素の制御やデータの演算を実行する。また、制御部１０は、本実施形態に係る各処理を実行するため、プログラムをメモリ部１４に読みだして実行する。ここでプログラムとは、支援システム１００が実行する機能の一部について実装するためのプログラムであり、記憶部１６に格納されている。

【0021】

入力部１１は、外部からの操作指示などを受け付ける。入力部１１は、例としてキーボードやタッチパネルなどが挙げられる。出力部１２は、記憶部１６に記憶されたデータや演算処理の結果を出力する。出力部１２の例として、ディスプレイやプリンタなどが挙げられる。

【0022】

送受信部１３は、ネットワーク３を介して、カード会社サーバ１と顧客端末４や地図サーバ２との間で相互に通信を行う。例えば、送受信部１３は地図サーバ２に対してカード会社サーバ１で作成した決済データの送信を行う。

【0023】

メモリ部１４は、カード会社サーバ１上のデータ、コンピュータ実行可能な命令などを記憶する揮発性データ記憶装置である。メモリ部１４は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのＲＡＭにより実装される。

【0024】

記憶部１６は、例えばＲＯＭやハードディスクドライブなどの磁気記憶装置などによって実装される。記憶部１６は、それぞれ支援システム１００で実行される処理に係る地域情報付与手段２０、会員別データ作成手段２１、加盟店別データ作成手段２２、およびデータ送信手段２３を備える。さらに記憶部１６は、それぞれ支援システム１００で取り扱うデータを格納する加盟店情報記憶部３０、会員情報記憶部３１、売上情報記憶部３２、および送信データ記憶部３３を備える。

【0025】

図３に示すように、地図サーバ２は、制御部４０、入力部４１、出力部４２、送受信部４３、メモリ部４４、および記憶部４６を含み、それらの各要素がシステムバス４５により結合されている。制御部４０、入力部４１、出力部４２、送受信部４３、およびメモリ部４４は、カード会社サーバ１に含まれる制御部１０、入力部１１、出力部１２、送受信部１３、およびメモリ部１４とそれぞれ同様に機能するので、詳細な説明は省略する。

【0026】

地図サーバ２の記憶部４６は、カード会社サーバ１の記憶部１６と同様に、例えばＲＯＭやハードディスクドライブなどの磁気記憶装置などによって実装される。記憶部４６は、支援システム１００で実行される処理に係る商圏分析データ作成手段５０を備える。さらに記憶部４６は、それぞれ支援システム１００で取り扱うデータを格納する受信データ記憶部５１、出力用データ記憶部５２、統計情報記憶部５３、および地図情報記憶部５４を備える。

【0027】

なお、上記実施形態で説明したハードウェアの構成要素は例示的なものにすぎず、その他の構成も可能である。

【0028】

最初に、カード会社サーバ１の記憶部１６内の加盟店情報記憶部３０、会員情報記憶部３１、売上情報記憶部３２、および送信データ記憶部３３とのそれぞれが格納するデータについて説明する。

【0029】

まず、図６に示すように、加盟店情報記憶部３０は、クレジットカードの加盟店情報データ６００が格納されたデータベースである。ここで、クレジットカードの加盟店とは、クレジットカード会社と契約して、クレジットカードによる販売の許可を得た店舗などを指す。加盟店情報データ６００とは、加盟店名称６０３や、加盟店の企業名を表す企業コード６０４、加盟店の業種コード６０５、加盟店住所の座標６０６などが、加盟店ごとに割り振られた加盟店コード６０１に対応づけられたデータである。なお、加盟店コード６０１には、個々の店舗に割り振られたコードの他に、複数の加盟店にそれぞれ割り振られた加盟店コードをまとめて一つのコードにした複数加盟店コード６０２があっても良い。

【0030】

次に、会員情報記憶部３１は、クレジットカードの会員情報データが格納されたデータベースである。クレジットカードの会員（以下「会員」）とは、クレジットカード会社に申し込みをしてカードが発行され、カード使用が可能になった者を指す。ここで、会員情報データとは、性別、年代（例えば、３０代）、年収（例えば、～５００万円）、家族構成、居住地住所、勤務地住所などが、会員ごとに割り振られた会員番号コードに対応づけられたデータである。ここで、会員の居住地住所および勤務地住所には、エリアごとの商圏分析データが地図サーバ２で出力できるように、それぞれの住所に５００ｍサイズでのメッシュコードが付与されている。なお、メッシュコードは、５００ｍサイズ以外の任意のサイズについても設けることができ、複数種類のメッシュコードを設定することもできる。例えば、第１のメッシュコードは５００ｍサイズとし、第２のメッシュコードは２５０ｍサイズとすることも可能である。

【0031】

次に、売上情報記憶部３２は、カードを使用した会員の購入情報データが格納されたデータベースである。ここで、カードを使用した会員の購入情報データ（以下「購入情報データ」）とは、会員の利用金額、利用回数、利用単価、利用業種などが、会員番号コードおよび加盟店コードに対応付けられたデータである。

【0032】

ここで、売上情報記憶部３２の購入情報データにおける「利用業種」について、図１２を用いて詳細に説明する。図１２は、売上情報記憶部３２の購入情報データのうち利用業種データ１２００を示す図である。

【0033】

利用業種データ１２００は、クレジットカードの利用者が購入した商品もしくはサービスの分野を、大きく「食」、「住」、「衣」、「旅・移動」、「生活・健康美容」、「遊・学」、「ＥＣ」と分類した「区分」１２０１と、当該区分を更に細分化した「細分化業種名」１２０２とを含むことができる。

【0034】

ここで、区分１２０１の一つである「食」１２０１ａの細分化業種名１２０２を見ると、「スーパー」、「コンビニ」、「飲食小売り」、「ファミレス」、「和食」、「洋食（パスタ含む）」、「アジアン」、「ラーメン」、「うどん・そば」、「焼肉・しゃぶしゃぶ」、「寿司（回転寿司含む）」、「お好み焼き・たこ焼き」、「カフェ・喫茶店」、「カレー」、「スイーツ」、「とんかつ」・・・と全部で２７種類の細分化業種名１２０２が、店舗の種類に応じて含まれている。すなわち、例えば、細分化業種名１２０２が「カレー」であれば、カード利用者がカレー専門店を使用したことを意味する。

【0035】

ここで、「細分化業種名」１２０２の項目については、例として、分類に関する統計基準として用いられる日本標準産業分類の大分類、中分類、小分類、細分類などにそれぞれ挙げられている項目だけでなく、チェーン店の店舗種類や専門店の店舗種類など任意に設定することができる。例えば、図１２によると、「食」１２０１ａの細分化業種名１２０２に「とんかつ」が含まれている。ここで、「とんかつ」は、日本標準産業分類の大分類、中分類、小分類、細分類のいずれにも含まれていないが、とんかつチェーン店やとんかつを中心に提供するとんかつ専門店は存在するため、商圏分析の対象に応じて細分化業種名１２０２の項目として設定することができる。

【0036】

同様に、例えば区分１２０１「ＥＣ」の細分化業種名１２０２である「ネット系海外」や「サブスク」など、上述した日本標準産業分類など従来の業種区分に含まれていない細分化されたサービスも細分化業種名１２０２に含むことができる。

【0037】

なお、図１２の区分１２０１の内容や細分化業種名１２０２の内容は一例にすぎず、このような例に限定されるものではない。

【0038】

送信データ記憶部３３は、支援システム１００内で作成された、地図サーバ２に送信するための決済データが格納されているデータベースである。決済データには、会員別データ４００と加盟店別データ５００とが含まれる。会員別データ４００および加盟店別データ５００の詳細については後述する。

【0039】

次に、地図サーバ２の記憶部４６内の受信データ記憶部５１、出力用データ記憶部５２、統計情報記憶部５３、および地図情報記憶部５４のそれぞれが格納するデータについて説明する。

【0040】

受信データ記憶部５１には、カード会社サーバ１から受信した、会員別データ４００、加盟店別データ５００、および加盟店情報記憶部３０の加盟店情報データ６００が格納されている。

【0041】

出力用データ記憶部５２には、支援システム１００に基づく商圏分析サービスのユーザーの求めに応じて、顧客端末４上に出力するための商圏分析データが格納されている。ここで、商圏分析データとは、地図情報に基づき、特定の地域における出店の可否などマーケティングに資するデータを示す。

【0042】

統計情報記憶部５３には、国勢調査や住民基本台帳、総務省統計局のデータなど商圏分析データ作成に資する統計データが格納されている。

【0043】

地図情報記憶部５４には、任意のエリアに対する商圏分析データを提供するための地図データが格納されている。

【0044】

次に、図２におけるカード会社サーバ１の記憶部１６内の地域情報付与手段２０、会員別データ作成手段２１、加盟店別データ作成手段２２、およびデータ送信手段２３の各処理について説明する。

【0045】

まず、図７を用いて、地域情報付与手段２０の処理について以下に説明する。

【0046】

地域情報付与手段２０は、会員情報記憶部３１より会員情報データを読み込む（ステップＳ７０１）。そして、地域情報付与手段２０は、読み込んだ会員情報データに対し、当該データの会員の居住地住所および会員の勤務地住所のそれぞれに地域コードを付与して、会員集計用データとして出力する。

【0047】

さらに、地域情報付与手段２０は、売上情報記憶部３２より購入情報データを読み込み、加盟店情報記憶部３０より加盟店情報データ６００を読み込む。そして、地域情報付与手段２０は、読み込んだ購入情報データの加盟店コードに対応する加盟店住所の座標６０６を加盟店情報データ６００から読み込み、購入情報データの加盟店コードに対して対応する地域コードを付与して、加盟店集計用データとして出力する。（ステップＳ７０２）。

【0048】

ここで、会員の居住地住所、会員の勤務地住所、および購入情報データの加盟店コードのそれぞれに付された地域コードは、任意のメッシュ単位で付与されることができる。例えば、地域コードは、５００ｍサイズあるいはそれ以下のメッシュ単位で付与されても良い。

【0049】

次に図４および図８を用いて、会員別データ作成手段２１の処理について以下に説明する。

【0050】

まず、図８に示されているように、会員別データ作成手段２１は、地域情報付与手段２０で出力された、会員集計用データを読み込んで取得する。ならびに、会員別データ作成手段２１は、売上情報記憶部３２から購入情報データを読み込んで取得する（ステップＳ８０１）。

【0051】

次に、会員別データ作成手段２１は、会員集計用データと購入情報データとの「会員番号」をキーとして、会員別データの地域コード、購入情報データの利用業種などに基づいて「利用人数合計」および「利用金額合計」から成る決済情報データを集計し、会員別データ４００を出力する（ステップＳ８０２）。

【0052】

ここで、「利用人数合計」は、購入情報データの利用回数を集計したものであり、カードを利用した延べ人数の合計、すなわち決済件数の合計を表す。「利用金額合計」は、購入情報データの会員の「利用金額」の合計、すなわち決済額の合計を表す。なお、会員別データ４００の詳細については後述する。

【0053】

次に、図４および図１２を用いて、会員別データ作成手段２１で出力された、会員別データ４００について説明する。

【0054】

図４に示すように、会員別データ４００は、会員集計用データに付された地域コード４０１（例、居住地住所：１１１１１１１１１）、図１２における購入情報データの利用業種データ１２００の「細分化業種名」１２０２から取得された利用業種コード４０２（例、１：コンビニ）、会員集計用データから取得された性別コード４０３（例、１：男性）、年代コード４０４（例、２：３０代）、年収コード４０５（例、２：～５００万円）、および家族構成コード４０６（例、２：２人家族）、購入情報データの利用回数の合計である利用人数合計４０７（例、３５０人）、および購入情報データの利用金額の合計である利用金額合計４０８（例、２００００００円）を含む。

【0055】

すなわち、例えば、図４の会員別データ４００からは「地域コード１１１１１１１１１の地区に居住する、年収が５００万円以下である２人家族の３０代の男性がコンビニを利用した人数は合計延べ３５０人であり、この３５０人全員のコンビニの利用金額の合計は２００００００円」ということが分かる。なお、会員別データ４００の構成は一例にすぎず、上記のような例に限定されるものではない。

【0056】

次に図５および図９を用いて、加盟店別データ作成手段２２の処理について以下に説明する。

【0057】

まず、図９に示されているように、加盟店別データ作成手段２２は、地域情報付与手段２０で出力された、購入情報データの加盟店コードに地域コードが付与された加盟店集計用データを読み込んで取得する。ならびに、加盟店別データ作成手段２２は、地域情報付与手段２０で出力された会員集計用データを読み込んで取得する。さらに、加盟店別データ作成手段２２は、加盟店情報記憶部３０から購入情報データの加盟店コードに対応した図５の企業コード５０４を読み込んで取得する（ステップＳ９０１）。

【0058】

次に、加盟店別データ作成手段２２は、加盟店集計用データと会員集計用データとの「会員番号」をキーとして、加盟店集計用データの地域コード、加盟店コードおよび利用業種などに基づいて「利用人数合計」および「利用金額合計」から成る決済情報データを集計し、加盟店別データ５００として出力する（ステップＳ９０２）。

【0059】

ここで、「利用人数合計」は、加盟店集計用データの利用回数を集計したものであり、カードを加盟店で利用した延べ人数の合計、すなわち加盟店での決済件数の合計を表す。「利用金額合計」は、加盟店集計用データの「利用金額」の合計、すなわち加盟店での決済額の合計を表す。なお、加盟店別データ５００の詳細については後述する。また、加盟店別データ作成手段２２は、「地域コード」および「企業コード」別の加盟店別データ５００を出力することもできる。

【0060】

ここで、図５および図１２を用いて、加盟店別データ作成手段２２で出力された加盟店別データ５００について説明する。

【0061】

図５に示すように、加盟店別データ５００は、加盟店集計用データから取得した「地域コード」５０１（例、加盟店Ａの住所：２２２２２２２２２）、および加盟店の店舗ごとに付与された「加盟店コード」５０２（例、加盟店Ａの加盟店コード：３３３３３３３３３３）、加盟店情報データに基づく「企業コード」５０４（例、加盟店Ａの企業名であるＢ社：４４４４４４）、加盟店集計用データの図１２における利用業種データ１２００の「細分化業種名」１２０２から取得された利用業種コード５０５（例、３：ラーメン）、会員集計用データから取得された性別コード５０６（例、１：男性）、年代コード５０７（例、２：３０代）、年収コード５０８（例、２：～５００万円）、および家族構成コード５０９（例、３：３人家族）、さらに加盟店集計用データの利用回数の合計である、利用人数合計５１０（例、１２０人）、および加盟店集計用データの利用金額の合計である利用金額合計５１１（例、１００００００円）を含む。

【0062】

すなわち、例えば、図５の加盟店別データ５００からは「地域コード２２２２２２２２２の地区にある加盟店コード３３３３３３３３３３の加盟店Ａはラーメン屋であり、企業名がＢ社である。ここで、年収が５００万円以下である３人家族の３０代の男性でこのラーメン屋を利用した人数は合計延べ１２０人であり、この１２０人全員のラーメン屋の利用金額の総計は１００００００円」ということが分かる。なお、加盟店別データ５００には、複数の加盟店にそれぞれ割り振られた加盟店コードをまとめて一つのコードにした「複数加盟店コード」５０３を含めても良い。加盟店別データ５００の構成は一例にすぎず、上記のような例に限定されるものではない。

【0063】

次に図１０を用いて、データ送信手段２３の処理について以下に説明する。

【0064】

図１０に示されているように、データ送信手段２３は、会員別データ作成手段２１で出力された会員別データ４００と、加盟店別データ作成手段２２で出力された加盟店別データ５００とを読み込んで取得する。さらに、データ送信手段２３は、加盟店情報記憶部３０を読み込んで加盟店情報データ６００を取得する。その次に、データ送信手段２３は、会員別データ４００と、加盟店別データ５００と、加盟店情報データ６００とについて地図サーバ２に送信する（ステップＳ１００１）。

【0065】

なお、本発明に係る支援システム１００では、会員情報記憶部３１の会員情報データおよび売上情報記憶部３２の購入情報データの双方において十分なＮ数を確保しているため、拡大推計を行っていない。

【0066】

次に、図１１を用いて、地図サーバ２における商圏分析データ作成手段５０の処理について以下に説明する。

【0067】

図１１に示されているように、商圏分析データ作成手段５０は、カード会社サーバ１のデータ送信手段２３のステップＳ１００１で送信された会員別データ４００と、加盟店別データ５００と、加盟店情報データ６００とを受信して、それぞれを受信データ記憶部５１に格納する。そして、商圏分析データ作成手段５０は、統計情報記憶部５３を読み込んで統計情報データを取得する。ならびに、商圏分析データ作成手段５０は、地図情報記憶部５４を読み込んで地図情報データを取得する（ステップＳ１１０１）。

【0068】

次に、商圏分析データ作成手段５０は、会員別データ４００、加盟店別データ５００、加盟店情報データ６００、統計情報データ、および地図情報データに基づき商圏分析データを作成し、出力用データ記憶部５２に格納する。（ステップＳ１１０２）。

【0069】

商圏分析データ作成手段５０は、本発明に係る実施形態における支援システム１００に基づく商圏分析サービスのユーザーからの使用の申し込みについて顧客端末４を介して受信し、入力情報を取得する（ステップＳ１１０３）。

【0070】

次に、商圏分析データ作成手段５０は、ステップＳ１１０３で取得したユーザーからの入力情報に応じて、出力用データ記憶部５２に格納された商圏分析データを読み込んで送信し、顧客端末４の画面に表示する（ステップＳ１１０４）。なお、顧客端末４の画面に表示された商圏分析データの詳細については後述する。

【0071】

なお、上記実施形態で説明した処理の順序は、必ずしも説明した順序で実行される必要がなく、任意の順序で実行されてもよい。さらに、本発明の基本的な概念から逸脱することなく、追加の処理が新たに加えられてもよい。

【0072】

次に、図４、図５、および図１２乃至図１６を用いて、顧客端末４の画面に表示された商圏分析データについて説明する。

【0073】

図１３においては、例として、カフェである「カフェＧ」が自社の商圏分析を行った場合の商圏分析データが、加盟店別データ５００に基づいて自社利用画面１３００に示されている。ここで「カフェＧ」はＤ県Ｅ市Ｆ区に店舗が存在する加盟店である。そして、「カフェＧ」はカフェであるため、図１３の表示画面における業種設定項目１３０４において「カフェ・喫茶店」業種１３０４ａが選択される。ここで、業種設定項目１３０４には、利用業種データ１２００の区分１２０１（例：「食」）と細分化業種名１２０２の項目（例：スーパー）とがそれぞれ表示される。

【0074】

ここで、図１３における加盟店別データ５００の内容として、図５の地域コード５０１（例：５５５５５５５５５、Ｄ県Ｅ市Ｆ町１丁目）、加盟店コード５０２（例：６６６６６６６６６６、店名「カフェＧ」）、企業コード５０４（例：７７７７７７、社名「株式会社Ｈ社」）、利用業種コード５０５（例：４、業種名「カフェ・喫茶店」）が含まれている。

【0075】

カフェＧは、図１３の矢印１３０１の位置に店舗を有する。そして、店舗近くの地域１３０２ａ（例えば、地域コード５０１：５５５５５５５５６、Ｄ県Ｅ市Ｆ町２丁目）においては、「カフェＧ」の加盟店別データ５００の利用人数合計５１０が多いことを示すようにハッチングがなされている。すなわち、例として、地域１３０２ａの居住者に「カフェＧ」の利用者が多く、カフェＧのシェアが高いことがわかる。ここでハッチングは一例であり、色分けなど任意の手段を用いることができる。また、ハッチングは例として５００ｍメッシュ単位や町丁目単位など任意の単位の区画で行うことができる。したがって、例えばある地域における５００ｍメッシュ単位での任意の業種内の自社のシェアなどの表示を画面上で行うこともできる。

【0076】

一方、矢印１３０１の店舗から離れた地域１３０２ｂ（例えば、地域コード５０１：５５５５５５５６０、Ｄ県Ｉ市Ｊ町）においては、「カフェＧ」の加盟店別データ５００の利用人数合計５１０が少ない、すなわちカフェＧのシェアが低いことを示すようにハッチングがなされている。すなわち、地域１３０２ｂの居住者に「カフェＧ」の利用者が少ないことがわかる。

【0077】

地域１３０２ｃの部分や地域１３０２ｄの部分などもハッチングがなされており、地域ごとの「カフェＧ」の利用者数がわかるようになっている。

【0078】

なお、自社利用タブ１３０３ａをクリックすることで、地域コード５０１ごとの利用人数合計５１０や利用金額合計５１１を表示することができる。また、利用者属性タブ１３０３ｂをクリックすることで、地域コード５０１ごとの性別コード５０６、年代コード５０７、年収コード５０８などの利用者属性などを表示することができる。なお、タブの項目は一例であり、任意に設定することができる。

【0079】

次に図１４では、例として、「カフェＧ」が図１３と同地域において、他業種の商圏分析を行った場合の商圏分析データを表示する業種利用画面１４００が示されている。図１４では、図１３と同地域について図５の利用業種コード５０５の業種名が「スーパー」であるデータについて商圏分析を行う。したがって、図１４の業種設定項目１４０３において業種「スーパー」１４０３ａが選択されている。すなわち、「カフェＧ」が業種「スーパー」についての商圏分析を行うことを意味する。なお、図１４において、カフェＧは矢印１４０１の位置に店舗を有する。

【0080】

図１４では、図１３では「カフェＧ」の利用人数合計５１０が少なかった地域、すなわちカフェＧのシェアが低い地域１３０２ｂに対応する地域１４０２ａについて、業種「スーパー」の利用人数合計５１０が多い、すなわち「スーパー」のシェアが高いことを示すようにハッチングがなされている。すなわち、「カフェＧ」の利用人数合計５１０が少なかった地域１３０２ｂでは、居住者がスーパーに流れている可能性が考えられる。なお、同様のことが「カフェＧ」の利用人数合計５１０が少なかった地域１３０２ｄに対応する、業種「スーパー」の利用人数合計５１０が多い地域１４０２ｂにも当てはまる。

【0081】

一方、図１４の地域１４０２ｃにおいては、業種「スーパー」の加盟店別データ５００の利用人数合計５１０が少ない、すなわち「スーパー」のシェアが低いことを示すハッチングがなされている。したがって、地域１４０２ｃの居住者は業種「スーパー」の利用人数が少ないことが分かる。

【0082】

次に図１５では、例として、「カフェＧ」が図１３および図１４と同地域において、他業種である「アジアン」について商圏分析を行った場合の商圏分析データを表示する業種利用画面１５００が示されている。図１５の業種設定項目１５０２において業種「アジアン」１５０２ａが選択されており、「カフェＧ」が業種「アジアン」料理についての商圏分析を行うことを意味する。

【0083】

図１５では、業種利用画面１５００にハッチングがなされておらず、「カフェＧ」の店舗を示す矢印１５０１周囲の地域ではアジアン料理の利用者がいないことが分かる。したがって、例えば「カフェＧ」が従来のメニューに加えてアジアン料理を出したり、「カフェＧ」２号店を同地域に出店してアジアン料理を提供することで「カフェＧ」の利用者を集めることが考えられる。

【0084】

一方、図１６においては、図４の会員別データ４００に基づいて、特定の地域における特定の業種についての商圏分析を行う商圏分析データ、例えばここでは寿司チェーン店の商圏分析データが会員別利用画面１６００に示されている。

【0085】

例として、本発明に係る実施形態における支援システム１００に基づく商圏分析サービスのユーザーは、新規店舗出店のためなど商圏分析を行いたい特定の地域をあらかじめ指定し（例：Ｄ県Ｅ市）、業種設定項目１６０４の「寿司（回転寿司含む）」業種１６０４ａを選択する。

【0086】

すると、図１６において、店舗Ａと記載されている矢印１６０１と、店舗Ｂと記載されている矢印１６０２とが示される。例として、店舗Ａは、指定されたＤ県Ｅ市における寿司チェーン店であり、店舗Ｂは、同地域における別の寿司チェーン店である。すなわち、Ｄ県Ｅ市には２種類の寿司チェーン店が合計２店舗あることが分かる。

【0087】

図１３および図１４と同様に、例えば地域１６０３ａ（例、地域コード４０１：５５５５５５７０、Ｄ県Ｅ市Ｋ町）では、利用業種コード４０２が寿司（回転寿司含む）である利用人数合計４０７の人数が多い、すなわち「寿司（回転寿司含む）」のシェアが高いことを示すハッチングがなされている。一方、例えば地域１６０３ｅ（例、地域コード：５５５５５５８０、Ｄ県Ｅ市Ｌ町）では、利用業種コード４０２が寿司（回転寿司含む）である利用人数合計４０７の人数が少ない、すなわち「寿司（回転寿司含む）」のシェアが低いため、地域１６０３eの居住者は比較的、寿司や回転ずしを利用しないと考えられる。なお、上記の加盟店別データ５００に基づいて商圏分析を行う場合と同様に、ハッチングは一例であり、色分けなど任意の手段を用いることができる。また、ハッチングは例として５００ｍメッシュ単位や町丁目単位など任意の単位の区画で行うことができる。したがって、例えば、ある地域における５００ｍメッシュ単位での任意の業種内での他社のシェアなどの表示を行うこともできる。

【0088】

したがって、本発明に係る実施形態における支援システム１００に基づく商圏分析サービスのユーザーは、例えばＤ県Ｅ市に寿司チェーン店の新規店舗出店を行いたい場合、既存の寿司チェーン店である店舗Ａあるいは店舗Ｂの利用者が多い、すなわち他社の「寿司（回転寿司含む）」のシェアが高いと考えられる地域１６０３ａおよび１６０３ｃを避けて出店することができる。

【0089】

以上のとおり、本実施形態に係る支援システム１００が構成されている。次に、支援システム１００の効果を説明する。

【0090】

本実施形態によれば、利用業種データ１２００は、区分１２０１と、細分化業種名１２０２とを含み、細分化業種名１２０２は、区分１２０１に応じた店舗種類を含む。したがって、日本標準産業分類など既存の業種区分だけでなく、アジアン料理やとんかつ屋など、ユーザーの商圏分析のターゲットに応じた細分化された業種や店舗形態など、詳細で具体的な商圏分析サービスを迅速に提供することができる。

【0091】

本実施形態によれば、店舗種類は、チェーン店に基づく店舗種類を含む。したがって、例えばカレー専門店やスイーツなど、既存の業種区分にはないが、チェーン店に見られる店舗種類に基づき商圏分析を行うことができるため、チェーン企業が新規店舗を展開する際などに特にニーズに応じた商圏分析データを迅速に提供することができる。

【0092】

本実施形態によれば、商圏分析データ作成手段５０で作成された商圏分析データは、表示画面から選択された細分化業種名の項目に応じて表示される。したがって、商圏分析データのユーザーが、表示画面の業種設定項目における任意の細分化業種名を選択することで、希望する細分化された業種ごとの商圏分析データを容易におよび自動的に見ることができる。

【0093】

本実施形態によれば、商圏分析データは、メッシュ単位の区画、または町丁目単位の区画に基づいて表示される。したがって、ユーザーは細分化された業種ごとの商圏分析データを例えば５００ｍメッシュ単位の区画、またはそれ以下のメッシュ単位の区画に基づき画面上で見ることができる。同様に、ユーザーは、細分化された業種ごとの商圏分析データを町丁目単位の区画でも画面上で見ることができる。よって、ユーザーは、より細かな区画に基づき、細分化された業種ごとの詳細な商圏分析データを画面上で確認できる。

【0094】

以上、本発明に係る実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々なる態様で実施し得ることは言うまでもない。例えば、支援システム１００やカード会社サーバ１の記憶部１６の各手段２０乃至２３、および地図サーバ２の記憶部４６の商圏分析データ作成手段５０の役割は、上述の例に限定されない。

【符号の説明】

【0095】

１ カード会社サーバ
２ 地図サーバ
３ ネットワーク
４ａ、４ｂ 顧客端末
１０、４０ 制御部
１１、４１ 入力部
１２、４２ 出力部
１３、４３ 送受信部
１４、４４ メモリ部
１５、４５ システムバス
１６、４６ 記憶部
２０ 地域情報付与手段
２１ 会員別データ作成手段
２２ 加盟店別データ作成手段
２３ データ送信手段
３０ 加盟店情報記憶部
３１ 会員情報記憶部
３２ 売上情報記憶部
３３ 送信データ記憶部
５０ 商圏分析データ作成手段
５１ 受信データ記憶部
５２ 出力用データ記憶部
５３ 統計情報記憶部
５４ 地図情報記憶部
１００ 支援システム
１３００ 自社利用画面
１４００、１５００ 業種利用画面
１６００ 会員別利用画面

【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】