JP2006139343A - Demand forecast information delivery system - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system which performs mechanically a demand forecast more than a certain level without depending upon an experience or intuition and can provide its forecast result to each dealer. <P>SOLUTION: A demand forecast information delivery system 10 includes a store information DB 46 in which a weather area belonging to each dealer is registered, a weather information DB 36 which stores weather information per weather area unit, a demand forecast reference DB 42 which registers a forecast reference for computing a demand enlargement time according to an article category based on the weather information, a demand prediction part 30 which computes the demand enlargement time according to the weather area and article category by applying weather information in each weather area to the corresponding demand forecast reference and stores them in the prediction result DB 44, and a delivery screen forming part 34 which identifies the weather area belonging to the dealer with reference to the store information DB 46 when the delivery request of the demand forecast information is transmitted from the client terminal 20 of the dealer, extracts the demand enlargement time information of each article category in the weather area by referring to the extracted result DB 44, forms the screen describing it and transmits it to the client terminal 20. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

この発明は需要予測情報配信システムに係り、特に、気象情報に基づいて商品の需要拡大時期を予測し、その結果を各販売店に提供するシステムに関する。   The present invention relates to a demand prediction information distribution system, and more particularly, to a system for predicting a demand expansion period of a product based on weather information and providing the result to each store.

商品の中には、気候に応じて需要が大きく変動するものが存在している。
例えば、使い捨てカイロの場合、前日に比べて最高気温が大きく低下した時点、あるいはそのシーズンにおいて初めて雪が降った時点で爆発的に需要が拡大する傾向がみられる。
また、防虫剤や殺虫剤についても、駆除の対象となる各害虫の出現が気候の変化と連動しているため、やはり需要が気候によって大きく変動することとなる。
このため、需要拡大時期を事前に察知し、タイムリーに特売を打つことで売上を大きく伸ばすことができる反面、これを逃すと挽回が困難となり、不良在庫を抱える原因ともなる。 There are some products whose demand varies greatly according to the climate.
For example, in the case of disposable body warmers, there is a tendency for demand to expand explosively when the maximum temperature drops significantly compared to the previous day, or when snow falls for the first time in the season.
In addition, for insect repellents and insecticides, the demand for pests that are subject to extermination is linked to changes in the climate, so the demand will vary greatly depending on the climate.
For this reason, it is possible to significantly increase sales by detecting in advance the demand expansion period and selling special sales in a timely manner, but if this is missed, it will be difficult to recover and cause a bad inventory.

したがって、ドラッグストアや量販店の仕入担当者や売場担当者には、気候の推移を注意深く観察し、需要の高まり先取りする形で必要な商品の発注を行い、店頭のディスプレイを迅速に変更することが求められる。
しかしながら、これまでは最も肝心な気候の変化に基づく需要予測自体が各担当者の経験と勘に委ねられていたため、人によって判断結果に差異が生じやすかった。 Therefore, purchasers and salespersons at drugstores and mass merchandisers should carefully monitor climate changes, place orders for necessary products in anticipation of rising demand, and quickly change store displays. Is required.
However, until now the demand forecast itself based on the most important climate change has been left to the experience and intuition of each person in charge.

この発明は、気候連動型商品の販売現場が抱える上記の問題点を解決するために案出されたものであり、個人の経験や勘に頼ることなく一定水準以上の需要予測を機械的に実行すると共に、その予測結果を各販売店に対して提供可能なシステムを提供することを目的としている。   This invention was devised to solve the above-mentioned problems in the climate-linked product sales field, and mechanically executes demand forecasts above a certain level without relying on personal experience and intuition. In addition, an object is to provide a system capable of providing the prediction result to each dealer.

上記の目的を達成するため、請求項１に記載の需要予測情報配信システムは、少なくとも各販売店の属する気候区及び電子メールアドレスが登録された店舗情報記憶手段と、気候区単位で気象情報を格納しておく気象情報記憶手段と、気象情報に基づいて特定の商品カテゴリの需要拡大時期を算出するための需要予測基準を、気候区毎に登録しておく記憶手段と、各気候区における気象情報を対応の需要予測基準に当てはめることにより、気候区及び商品カテゴリ別の需要拡大時期を算出し、予測結果記憶手段に格納する手段と、上記店舗情報記憶手段を参照し、各販売店の気候区及び電子メールアドレスを取得する手段と、上記予測結果記憶手段を参照し、各販売店の属する気候区における各商品カテゴリの需要拡大時期情報を抽出する手段と、宛先欄に各販売店の電子メールアドレスを記述すると共に、本文欄に当該販売店の属する気候区における商品カテゴリ毎の需要拡大時期情報を記述した電子メールを生成する手段と、この電子メールを送信する手段とを備えたことを特徴としている。   In order to achieve the above object, the demand forecast information distribution system according to claim 1 includes store information storage means in which at least a climate zone to which each store belongs and an e-mail address are registered, and weather information for each climate zone. Meteorological information storage means for storing, storage means for registering demand forecast criteria for calculating the demand expansion period of a specific product category based on weather information for each climate zone, and weather in each climate zone By applying the information to the corresponding demand forecasting criteria, the demand expansion timing for each climate zone and product category is calculated and stored in the forecast result storage means, and the store information storage means is referred to, and the climate of each dealer A method for extracting demand expansion timing information of each product category in the climate zone to which each store belongs by referring to the means for acquiring the ward and the e-mail address and the prediction result storage means. And means for generating an e-mail in which the e-mail address of each store is described in the address field and the demand expansion timing information for each product category in the climate zone to which the store belongs is described in the text field, and the e-mail And means for transmitting.

請求項２に記載の需要予測情報配信システムは、少なくとも各販売店の属する気候区が登録された店舗情報記憶手段と、気候区単位で気象情報を格納しておく気象情報記憶手段と、気象情報に基づいて特定の商品カテゴリの需要拡大時期を算出するための需要予測基準を、気候区毎に登録しておく記憶手段と、各気候区における気象情報を対応の需要予測基準に当てはめることにより、気候区及び商品カテゴリ別の需要拡大時期を算出し、予測結果記憶手段に格納する手段と、通信ネットワーク経由で販売店のクライアント端末から需要予測情報の配信リクエストが送信された場合に、上記店舗情報記憶手段を参照し、当該販売店の属する気候区を特定する手段と、上記予測結果記憶手段を参照し、当該販売店の属する気候区における各商品カテゴリの需要拡大時期情報を抽出する手段と、当該需要拡大時期情報の少なくとも一部を記述した画面を生成し、クライアント端末に送信する手段とを備えたことを特徴としている。   The demand forecast information distribution system according to claim 2 includes store information storage means in which at least a climate zone to which each store belongs is registered, weather information storage means for storing weather information for each climate zone, and weather information By storing the demand forecast criteria for calculating the demand expansion time of a specific product category based on the storage means for each climate zone, and applying the weather information in each climate zone to the corresponding demand forecast criteria, When store demand information is transmitted from a client terminal of a store via a communication network, a means for calculating a demand expansion period for each climate zone and product category and storing it in a prediction result storage means, and the store information Each product in the climate zone to which the dealer belongs by referring to the storage means, identifying the climate zone to which the dealer belongs, and referring to the prediction result storage means Means for extracting the demand timing information categories, and generates a screen which describes at least part of the demand time information, is characterized in that a means for sending to the client terminal.

請求項３に記載の需要予測情報配信システムは、請求項２に記載のシステムを前提とし、さらに同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区及び商品カテゴリに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段を参照し、当該販売店の気候区及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、このリストを含む画面を生成する手段と、この画面をクライアント端末に送信する手段とを備えたことを特徴としている。   The demand forecast information distribution system according to claim 3 is based on the system according to claim 2, and further, a combination pattern of product units in which similar products are stored in a certain standardized box is preliminarily stored in a climate zone and Unit pattern storage means that is registered in association with a product category, and when the demand expansion timing information related to a specific product category is transmitted to the client terminal, the unit pattern storage means is referred to and the store's climate zone And means for generating a list of product units suitable for the product category, means for generating a screen including the list, and means for transmitting the screen to the client terminal.

請求項４に記載の需要予測情報配信システムは、請求項２に記載のシステムを前提とし、さらに上記店舗情報記憶手段には各販売店の店舗タイプが登録されており、同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区、商品カテゴリ、販売店の店舗タイプに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段及び店舗情報記憶手段を参照し、当該販売店の気候区、店舗タイプ及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、このリストを含む画面を生成する手段と、この画面をクライアント端末に送信する手段とを備えたことを特徴としている。   The demand forecast information distribution system according to claim 4 is based on the system according to claim 2, and the store information storage means stores the store type of each store. Unit pattern storage means for registering in advance a plurality of combination patterns of product units stored in an integrated box in association with a climate zone, a product category, and a store type of a store, and a demand expansion period related to a specific product category Means for generating a list of product units suitable for the store's climate, store type, and product category with reference to the unit pattern storage means and store information storage means when transmitting information to the client terminal; and It is characterized by comprising means for generating a screen including a list and means for transmitting the screen to the client terminal.

請求項５に記載の需要予測情報配信システムは、請求項２に記載のシステムを前提とし、さらに同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区及び商品カテゴリに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、各組合せパターンに関連付けられた商品ユニットの画像ファイルを格納しておく画像ファイル記憶手段と、特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段を参照し、当該販売店の気候区及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、上記画像ファイル記憶手段から対応の画像ファイルを抽出する手段と、上記リスト及び画像を含む画面を生成する手段と、この画面をクライアント端末に送信する手段とを備えたことを特徴としている。   The demand forecast information distribution system according to claim 5 is based on the system according to claim 2, and further, a combination pattern of product units in which similar products are stored in a certain standardized box is preliminarily stored in a climate zone and Unit pattern storage means for registering a plurality of items in association with product categories, image file storage means for storing image files of product units associated with each combination pattern, and demand expansion timing information relating to a specific product category When transmitting to the client terminal, the unit pattern storage means is referred to, a means for generating a list of product units suitable for the store's climatic zone and product category, and a corresponding image file from the image file storage means. Means for extracting; means for generating a screen including the list and image; and It is characterized in that a means for sending the cement terminal.

請求項６に記載の需要予測情報配信システムは、請求項２に記載のシステムを前提とし、さらに上記店舗情報記憶手段には各販売店の棚段構成が登録されており、同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区、商品カテゴリ、販売店の棚段構成に関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、各組合せパターンに関連付けられた、棚段に各商品ユニットを配置させた状態を示す画像ファイルを格納しておく画像ファイル記憶手段と、特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段及び店舗情報記憶手段を参照し、当該販売店の気候区、棚段構成及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、上記画像ファイル記憶手段から対応の画像ファイルを抽出する手段と、上記リスト及び画像を含む画面を生成する手段と、この画面をクライアント端末に送信する手段とを備えたことを特徴としている。   The demand forecast information distribution system according to claim 6 is premised on the system according to claim 2, and further, the store information storage means stores the shelf configuration of each store, and stores the same type of products at a certain level. Unit pattern storage means for registering a plurality of combination patterns of product units stored in standardized boxes in advance in association with the climate zone, product category, and shelf configuration of the store, and associated with each combination pattern An image file storage means for storing an image file indicating a state in which each product unit is arranged on the shelf, and the unit pattern storage when the demand expansion timing information relating to a specific product category is transmitted to the client terminal. Means and store information storage means to generate a list of product units suitable for the store's climate zone, shelf configuration and product category Means, means for extracting a corresponding image file from the image file storage means, means for generating a screen including the list and images, and means for transmitting the screen to a client terminal. .

請求項７に記載の需要予測情報配信システムは、請求項２に記載のシステムを前提とし、さらに同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区及び商品カテゴリに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、各組合せパターンに関連付けられた店頭POPの画像ファイルを格納しておく画像ファイル記憶手段と、特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段を参照し、当該販売店の気候区及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、上記画像ファイル記憶手段から対応の画像ファイルを抽出する手段と、上記リスト及び画像を含む画面を生成する手段と、この画面をクライアント端末に送信する手段とを備えたことを特徴としている。   The demand forecast information distribution system according to claim 7 is based on the system according to claim 2, and further, a combination pattern of product units in which similar products are stored in a certain standardized box is pre- Unit pattern storage means for registering a plurality of items in association with product categories, image file storage means for storing image files of storefront POPs associated with each combination pattern, and demand expansion timing information relating to a specific product category When transmitting to the client terminal, the unit pattern storage means is referred to, a means for generating a list of product units suitable for the store's climatic zone and product category, and a corresponding image file from the image file storage means. Means for extracting; means for generating a screen including the list and image; and It is characterized in that a means for transmitting powder to.

請求項１及び請求項２に記載の需要予測情報配信システムにあっては、予め設定された需要予測基準及び気象情報に基づいて商品カテゴリ毎に需要拡大時期がシステムによって算出され、電子メールやWebを介して販売店に配信される仕組みであるため、経験の乏しい担当者であっても、一定水準以上の需要予測が可能となり、事前に商品の発注や入れ替え作業を実施することが可能となる。
しかも、システムによる需要予測は各販売店の属する気候区毎に実行されるため、この気候区を十分細かく設定すると共に、気象情報の更新を頻繁に行うことにより、より高精度の需要予測を実現可能となる。 In the demand forecast information distribution system according to claim 1 and claim 2, the system calculates a demand expansion time for each product category based on a preset demand forecast standard and weather information. Because it is a mechanism that is distributed to sales outlets via the service, even inexperienced personnel can forecast demand above a certain level, and can perform product ordering and replacement work in advance. .
In addition, demand forecasting by the system is executed for each climate zone to which each dealer belongs, so this climate zone is set sufficiently finely, and weather information is updated frequently to achieve more accurate demand forecasting. It becomes possible.

請求項３に記載の需要予測情報配信システムによれば、販売店のクライアント端末において、需要拡大時期を迎える商品カテゴリに属する具体的な商品が、ユニット単位でリスト表示されることとなる。
このため、販売店の担当者は必要な商品をユニット単位で迅速に発注することが可能となる。また、店頭のディスプレイを変更するに際しても、これまでの商品ユニットを配送された商品ユニットに置き換えれば済むため、短時間で作業を完了できる。 According to the demand prediction information distribution system of the third aspect, at the client terminal of the store, the specific products belonging to the product category that reaches the demand expansion time are displayed in a list in units.
For this reason, the person in charge at the store can quickly order necessary products in units. In addition, when changing the store display, it is only necessary to replace the previous product unit with the delivered product unit, so that the work can be completed in a short time.

請求項４に記載の需要予測情報配信システムによれば、各販売店の店舗タイプ（規模や業態）に最適化された商品ユニットの組合せがクライアント端末においてリスト表示されるため、経験に乏しい担当者であっても自店に適した商品を迅速に発注することが可能となる。   According to the demand forecast information distribution system according to claim 4, since combinations of product units optimized for the store type (scale and business type) of each store are displayed in a list on the client terminal, the person in charge with little experience Even so, it is possible to promptly order products suitable for the store.

請求項５に記載の需要予測情報配信システムによれば、商品ユニットのリストと共に、商品ユニットの画像がクライアント端末に配信されることとなる。
このため、販売店の担当者は店頭に当該商品を配置させた際のイメージを容易に把握することが可能となる。 According to the demand prediction information distribution system of the fifth aspect, the image of the product unit is distributed to the client terminal together with the list of product units.
For this reason, the person in charge of the store can easily grasp the image when the product is arranged at the store.

請求項６に記載の需要予測情報配信システムによれば、商品ユニットのリストと共に、各商品ユニットを販売店の棚段と同様の棚段に配置させた状態を示す画像がクライアント端末に配信されることとなる。
このため、販売店の担当者は店頭に当該商品を配置させた際のイメージを容易に把握することが可能となると共に、商品ユニットを置き換える際にこれを参考にすることが可能となる。 According to the demand prediction information distribution system according to claim 6, together with the list of product units, an image showing a state in which each product unit is arranged on a shelf similar to the store shelf is distributed to the client terminal. It will be.
For this reason, the person in charge of the store can easily grasp the image when the product is arranged at the store, and can refer to this when replacing the product unit.

請求項７に記載の需要予測情報配信システムによれば、商品ユニットのリストと共に、店頭POPの画像がクライアント端末に配信されることとなる。
このため、販売店の担当者はこれに従ってPOPを自作したり、画像ファイルをプリントアウトすることにより、商品構成にマッチしたPOPを容易に店頭に飾ることが可能となる。 According to the demand prediction information distribution system of the seventh aspect, the image of the storefront POP is distributed to the client terminal together with the list of product units.
For this reason, the person in charge of the store can easily decorate the store with a POP that matches the product structure by making a POP by himself or printing out an image file.

図１は、この発明に係る需要予測情報配信システム10の機能構成を示す概念図であり、システムの中核をなすAP（アプリケーション）サーバ12と、メールサーバ14と、Webサーバ16と、オペレータが操作するＰＣ等の管理端末18と、各販売店の担当者が操作するＰＣ等の複数のクライアント端末20と、卸業者が管理する複数の電子商取引サーバ22と、気象情報の提供者（例えば気象庁）が管理する気象情報提供サーバ24とを備えている。   FIG. 1 is a conceptual diagram showing a functional configuration of a demand forecast information distribution system 10 according to the present invention, which is operated by an AP (application) server 12, a mail server 14, a web server 16, and an operator that form the core of the system. A management terminal 18 such as a PC, a plurality of client terminals 20 such as a PC operated by a person in charge at each store, a plurality of electronic commerce servers 22 managed by a wholesaler, and a weather information provider (for example, the Japan Meteorological Agency) And a weather information providing server 24 managed by.

APサーバ12、メールサーバ14、Webサーバ16、及び管理端末18間は、LANを介してネットワーク接続されている。
また、メールサーバ14及びWebサーバ16は、インターネット26等の通信網を介してクライアント端末20と接続されている。
管理端末18は、インターネット26を介して気象情報提供サーバ24と接続されている。 The AP server 12, the mail server 14, the web server 16, and the management terminal 18 are network-connected via a LAN.
In addition, the mail server 14 and the Web server 16 are connected to the client terminal 20 via a communication network such as the Internet 26.
The management terminal 18 is connected to the weather information providing server 24 via the Internet 26.

APサーバ12は、需要予測部30と、メール生成部32と、配信画面生成部34と、気象情報データベース36と、気候区分データベース38と、観測所データベース40と、需要予測基準データベース42と、予測結果データベース44と、店舗情報データベース46と、ユニットパターンデータベース48と、画像ファイル格納部50を備えている。
これらの中、需要予測部30、メール生成部32、配信画面生成部34は、APサーバ12のCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、気象情報データベース36、気候区分データベース38、観測所データベース40、需要予測基準データベース42、予測結果データベース44、店舗情報データベース46、ユニットパターンデータベース48、画像ファイル格納部50は、APサーバ12のハードディスク内に設けられている。 The AP server 12 includes a demand prediction unit 30, a mail generation unit 32, a distribution screen generation unit 34, a weather information database 36, a climate classification database 38, an observation station database 40, a demand prediction reference database 42, a prediction A result database 44, a store information database 46, a unit pattern database 48, and an image file storage unit 50 are provided.
Among these, the demand prediction unit 30, the mail generation unit 32, and the distribution screen generation unit 34 are realized by the CPU of the AP server 12 executing necessary processes according to the OS and a dedicated application program.
In addition, the weather information database 36, the climate classification database 38, the observation station database 40, the demand prediction reference database 42, the prediction result database 44, the store information database 46, the unit pattern database 48, and the image file storage unit 50 are stored in the hard disk of the AP server 12. Is provided inside.

気候区分データベース38内には、日本全国の市町村を多数の気候区に振分けるためのテーブルが格納されている。
図２は気候区分のイメージを示すものであり、東京都に属する特別区及び市町村が、82、81、78の３つの気候区に分類される様子を例示している。
また、観測所データベース40には、各気候区とこれを担当する観測所（気象台または測候所）との対応関係が予め登録されている。 The climate classification database 38 stores a table for assigning municipalities throughout Japan to a large number of climate zones.
FIG. 2 shows an image of the climate classification, and illustrates how the special wards and municipalities belonging to Tokyo are classified into three climatic zones 82, 81, and 78.
In addition, in the observation station database 40, a correspondence relationship between each climate zone and an observation station (meteorological observatory or weather station) in charge thereof is registered in advance.

上記気象情報データベース36には、各観測所によって収集された気象情報が、観測所毎に格納されている。
ここで「気象情報」とは、各気候区における１日の降水量、最大降水量、平均気温、最高気温、最低気温、平均風速、最大風速、平均湿度、最高湿度、最低湿度等の実測データの他に、同項目に係る将来の予測データや各種花類の開花予測データをも含むものである。 In the weather information database 36, weather information collected by each station is stored for each station.
Here, “meteorological information” refers to measured data such as daily precipitation, maximum precipitation, average temperature, maximum temperature, minimum temperature, average wind speed, maximum wind speed, average humidity, maximum humidity, and minimum humidity in each climate zone. In addition to this, it includes future prediction data related to the same item and flowering prediction data of various flowers.

上記需要予測基準データベース42には、気象情報に基づき特定の商品カテゴリの需要を予測するためのロジックやルール、数式等を反映させたプログラムコードが、気候連動型の商品カテゴリ毎に格納されている。
以下において、蚊取り線香や蚊取りマット等の「蚊」に関連した商品カテゴリの予測基準について説明する。 The demand forecast reference database 42 stores, for each climate-linked product category, a program code reflecting logic, rules, mathematical formulas, etc. for predicting demand for a specific product category based on weather information. .
In the following, prediction criteria for product categories related to “mosquitoes” such as mosquito coils and mosquito coils will be described.

まず、蚊のシーズンの前半には、屋内においてアカイエカ及びチカイエカの発生が日本全国でみられるが、これに対する発生ピーク日は以下のロジック及び数式によって特定される。
(1)５月中旬〜６月中旬において、週平均気温が摂氏20度以上、週累計降水量が20ml以上130ml未満の週を検出し、この基準週の末日を起算日とする。
(2)上記の起算日から発生ピーク日までの日数Ｙ_１を以下の数式によって算出する。
Ｙ_１＝（１１９／１１７０）＊Ｘ^２−（２４１７／３９０）＊Ｘ＋（５１７／５）
Ｘ：基準週の平均気温 First, in the first half of the mosquito season, the occurrence of Acacia and Chicaeca are observed indoors in Japan. The peak date of occurrence is specified by the following logic and formula.
(1) From mid-May to mid-June, a week with an average weekly temperature of 20 degrees Celsius or more and a weekly cumulative rainfall of 20 ml or more and less than 130 ml is detected, and the last day of this reference week is taken as the starting date.
(2) calculated by the following equation dates Y ₁ from the above value date to generate peak day.
Y ₁ = (119/1170) * X ² − (2417/390) * X + (517/5)
X: Average temperature in the reference week

つぎに、蚊のシーズンの後半には、屋外においてコガタアカイエカ及びヒトスジシマカの発生が日本全国でみられるが、これに対する発生ピーク日は以下のロジック及び数式によって特定される。
(1)７月初旬〜８月初旬において、週累計降水量が20ml以上130ml未満の週を検出し、この基準週の末日を起算日とする。
(2)コガタアカイエカについては、上記の起算日から発生ピーク日までの日数Ｙ_２を以下の数式によって算出する。
Ｙ_２＝（３／５０）＊Ｘ^２−（３７／１０）＊Ｘ＋６２
Ｘ：基準週の平均気温
(3)ヒトスジシマカについては、上記の起算日から発生ピーク日までの日数Ｙ_３を以下の数式によって算出する。
Ｙ_３＝（４／２５）＊Ｘ^２−（−４６／５）＊Ｘ＋１４４
Ｘ：基準週の平均気温 Next, during the second half of the mosquito season, outbreaks of Aedes albopictus and Aedes albopictus are found throughout Japan. The peak occurrence date is specified by the following logic and formula.
(1) From the beginning of July to the beginning of August, a week with a cumulative weekly precipitation of 20 ml or more and less than 130 ml is detected, and the last day of this reference week is taken as the starting date.
(2) For Culex, calculated by the following equation dates Y ₂ from the above value date to generate peak day.
Y ₂ = (3/50) * X ² − (37/10) * X + 62
X: Average temperature in the reference week
(3) For the Aedes albopictus, calculated by a formula of the following dates Y ₃ to generate peak day from the above value date.
Y ₃ = (4/25) * X ² − (− 46/5) * X + 144
X: Average temperature in the reference week

以上要するに、「蚊関連商品」の需要動向にはアカイエカ、チカイエカ、コガタアカイエカ、ヒトスジシマカの発生状況が密接に絡んでいるため、それぞれの発生ピーク日を同商品カテゴリの需要ピーク日と推定している。
そして、需要予測基準データベース42には、「蚊関連商品」の需要予測基準として上記のロジック及び数式をコーディングしたものが格納されている。
なお、上記の予測基準は、過去における蚊の生態観測データと気象条件とを統計的に解析することで得られたものであるが、あくまでも一例であり、他の予測基準を適用することを妨げるものではない。また、このシステム10の運用を通じて得られた実績データ（需要予測結果の当否データ）に基づき、予測基準を随時更新させることが望ましい。 In short, the demand trends for “mosquito-related products” are closely related to the occurrences of Akaieka, Chikaieka, Kogataakaeka, and Aedes albopictus, so the peak occurrence date is estimated as the peak demand day for the same product category.
The demand prediction reference database 42 stores data obtained by coding the above logic and mathematical expressions as the demand prediction reference for “mosquito-related products”.
Note that the above prediction criteria are obtained by statistically analyzing past mosquito ecological observation data and weather conditions, but are only an example and prevent other prediction criteria from being applied. It is not a thing. In addition, it is desirable to update the prediction criteria as needed based on the actual data obtained through the operation of the system 10 (whether or not data of the demand prediction result).

需要予測基準データベース42には、気候区毎に異なる予測基準が格納されている。
例えば、ある気候区にのみ特殊な蚊が生息している場合、該当の気候区に関してはこの蚊の発生ピーク日を算出するための基準も、「蚊関連商品」の需要予測基準の一つとして同データベース42に登録される。 The demand prediction standard database 42 stores different prediction standards for each climate zone.
For example, if special mosquitoes inhabit only a certain climatic zone, the standard for calculating the peak date of occurrence of this mosquito is also one of the demand forecast criteria for `` mosquito-related products ''. Registered in the database 42.

また、需要予測基準データベース42には、上記した「蚊関連商品」以外の商品カテゴリの需要を予測するための基準も、各気候区毎に多数登録されている。
例えば、衣類の食害を防ぐための「防虫剤」については、イガ、コイガ、ヒメマルカツオブシムシ、ヒメカツオブシムシといった各害虫の生息時期、週の平均最高気温、週の平均湿度、週の晴天日数、開花指数（クローバーやキク、マーガレット等、害虫が交尾する花の開花状況）に基づいて需要拡大期を予測するための基準が、同データベース42に登録されている。
また、「使い捨てカイロ」に関しては、気温（最高気温及び最低気温）や降雪の有無に基づいて需要拡大期を予測するための基準が、同データベース42に登録されている。 In the demand prediction reference database 42, a large number of standards for predicting demand for product categories other than the above-mentioned “mosquito-related products” are registered for each climate zone.
For example, for “insect repellents” to prevent clothing damage, the infestation time of each pest such as moth, koiga, himemaru tsushimushi and himemeka tsushimushi, average weekly maximum temperature, weekly average humidity, weekly sunny days, flowering index The database 42 is registered with a standard for predicting the demand expansion period based on (the flowering status of flowers mated by pests such as clover, chrysanthemum, and margaret).
Regarding “disposable body warmers”, criteria for predicting the demand expansion period based on the temperature (maximum temperature and minimum temperature) and the presence or absence of snowfall are registered in the database 42.

図３に示すように、このシステム10においては、同一寸法・同一形状に規格化された前面及び上面開口型のプラスチック製ボックス52に同種商品を複数充填した状態のものを商品ユニット54と称し、どのような商品を充填したユニットを棚段56のどこに配置するかによって店舗の棚割を特定する方式を採用している。
因みに、図３の場合には、アリ関連商品の需要拡大時期に対応した棚割を実現するため、一般的な殺虫剤のユニット54を最上段から最下段に移し、アリ専用の殺虫剤を充填したユニット54に置き換える様子を示している。
ユニットパターンデータベース48には、このような商品ユニット54の組合せパターンが予め多数登録されている。 As shown in FIG. 3, in this system 10, a state in which a plurality of similar products are filled in a plastic box 52 with front and top opening types standardized to the same size and shape is referred to as a product unit 54. A system is adopted in which the shelf allocation of the store is specified depending on where on the shelf 56 the unit filled with the product is placed.
By the way, in the case of Fig. 3, in order to realize the shelf allocation corresponding to the expansion of demand for ant-related products, the general insecticide unit 54 is moved from the top to the bottom and filled with ant-specific insecticides. It shows how the unit 54 is replaced.
In the unit pattern database 48, many combination patterns of such product units 54 are registered in advance.

図４は、ユニットパターンデータベース48における登録レコード58を示すものであり、それぞれパターンID、棚段構成、気候区、店舗タイプ、売れ筋商品、ユニット配列、ユニット画像、POP画像の各データ項目を備えている。
「棚段構成」は、各販売店に設置された棚段に配置可能なユニットの組合せが記録されるデータ項目であり、「３×４」は一列３個のユニットが４段重ねに配置可能な棚段であることを意味している。
「気候区」は、販売店が属する気候区を記録するデータ項目であり、ここに例えば「２５」の区分が記述されている場合には、当該気候区に属する販売店にのみ適用可能なユニットパターンであることを意味する。これに対し、気候区に「全国」が記述されている場合には、気候区の如何を問わず全ての販売店に適用可能なユニットパターンであることを意味する。
「店舗タイプ」は、当該ユニットパターンが適用されるべき販売店の類型を記録するデータ項目であり、例えば小規模専門店、中規模専門店、大規模量販店等が記述される。
「売れ筋商品」は、当該ユニットパターンが対応している商品カテゴリを記録するデータ項目であり、ここに「防虫剤」が記述されている場合、防虫剤を充填したユニットが当該ユニットパターンに多く含まれていることを意味する。
「ユニット配列」には、商品ユニットIDと棚段における座標が記録されている。すなわち、売れ筋商品が「防虫剤」であっても、この商品カテゴリには多くの具体的な商品が含まれるため、ユニット配列には個別商品、例えばパラゾールノンカット（中）のユニットIDと、これを載置すべき座標との組合せが複数記述される。
「ユニット画像」には、上記のユニット配列に従って商品ユニットを配列させた状態を撮影した画像ファイルを特定する情報が記録されている。
「POP画像」には、このユニットパターンに対応した店頭POPの画像ファイルを特定する情報が記録されている。 FIG. 4 shows a registration record 58 in the unit pattern database 48, which includes data items of pattern ID, shelf configuration, climate zone, store type, best-selling product, unit array, unit image, and POP image, respectively. Yes.
“Shelves configuration” is a data item that records the combination of units that can be placed on the shelves installed at each store. “3 × 4” can be placed in a row with 3 units in 4 rows. It means that it is a heavy shelf.
“Climate Zone” is a data item that records the climate zone to which the dealer belongs. For example, if the category “25” is described here, the unit is applicable only to the dealer belonging to the climate zone. Means a pattern. On the other hand, when “Nationwide” is described in the climate zone, it means that the unit pattern can be applied to all dealers regardless of the climate zone.
“Store type” is a data item for recording the type of store to which the unit pattern should be applied. For example, a small store, a medium store, a large-scale store, etc. are described.
“Selling Goods” is a data item that records the product category to which the unit pattern corresponds. If “insect repellent” is described here, many units filled with the repellent are included in the unit pattern. Means that
In the “unit arrangement”, the product unit ID and the coordinates on the shelf are recorded. That is, even if the popular product is “insect repellent”, since this product category includes many specific products, the unit array includes unit IDs of individual products, for example, parasol non-cut (medium), A plurality of combinations with coordinates to be placed are described.
In the “unit image”, information for specifying an image file in which the product units are arranged according to the unit arrangement is recorded.
In the “POP image”, information for specifying an image file of the storefront POP corresponding to the unit pattern is recorded.

上記店舗情報データベース46には、このシステム10を利用する各販売店のID、パスワード、名称、住所、電話番号、電子メールアドレス、担当者名といった一般的な属性情報の他に、棚段構成、所属気候区及び店舗タイプがデータ項目として用意されている。
これらの中、所属気候区は住所の市町村から自動的に特定されるが、棚段構成及び店舗タイプについては、利用開始時（システム加入契約時）に販売店の担当者によって選択される。 In the store information database 46, in addition to general attribute information such as ID, password, name, address, telephone number, e-mail address, person in charge of each store that uses the system 10, the shelf configuration, The affiliation climate zone and the store type are prepared as data items.
Among these, the affiliation climate zone is automatically identified from the municipality of the address, but the shelf configuration and the store type are selected by the person in charge at the store at the start of use (at the time of system subscription).

つぎに、図５のフローチャートに従い、この需要予測情報配信システム10における処理手順について説明する。
まず、オペレータは週に一度（例えば毎週月曜日の午前中）、管理端末18から気象情報提供サーバ24にアクセスし、必要な気象情報（各観測所における過去の実測データ及び将来の予報データ）をダウンロードする（Ｓ10）。
つぎにオペレータは、ダウンロードした気象情報を所定の形式に加工した後、気象情報データベース36に格納する（Ｓ12）。 Next, a processing procedure in the demand prediction information distribution system 10 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the operator accesses the weather information providing server 24 from the management terminal 18 once a week (for example, every Monday morning), and downloads necessary weather information (past measured data and future forecast data at each station). (S10).
Next, the operator processes the downloaded weather information into a predetermined format and then stores it in the weather information database 36 (S12).

気象情報データベース36に新しい気象情報が格納されると、需要予測部30が起動し、各気候区・商品カテゴリ毎に需要拡大時期を予測する。
まず需要予測部30は、観測所データベース40及び気候区分データベース38を参照し、各観測所から収集された気象情報を気候区毎に区分する（Ｓ14）。
つぎに需要予測部30は、需要予測基準データベース42を参照し、各商品カテゴリ別の需要予測基準に各観測所からの具体的な気象情報を適用することにより、各気候区における商品カテゴリ毎の需要拡大時期を算出する（Ｓ16）。 When new weather information is stored in the weather information database 36, the demand prediction unit 30 is activated to predict the demand expansion time for each climate zone / product category.
First, the demand prediction unit 30 refers to the observation station database 40 and the climate classification database 38, and classifies the weather information collected from each observation station for each climate zone (S14).
Next, the demand forecasting unit 30 refers to the demand forecasting standard database 42 and applies specific weather information from each station to the demand forecasting standard for each product category. The demand expansion time is calculated (S16).

つぎに需要予測部30は、この需要拡大時期を気候区及び商品カテゴリに関連付けて予測結果データベース44に登録する（Ｓ18）。
この際、同一の気候区・商品カテゴリに係る需要拡大時期情報が予測結果同データベース44に既に登録されていた場合、最新の気象情報に基づいて算出された需要拡大時期情報によって上書きされる。 Next, the demand prediction unit 30 registers the demand expansion period in the prediction result database 44 in association with the climate zone and the product category (S18).
At this time, if the demand expansion time information related to the same climate zone / commodity category has already been registered in the database 44 of the prediction result, it is overwritten by the demand expansion time information calculated based on the latest weather information.

上記のようにして予測結果データベース44に新たな需要拡大時期情報が登録されると、メール生成部32が起動し、各加盟店に宛てた告知用の電子メールを自動生成する（Ｓ20）。
まずメール生成部32は、予測結果データベース44に格納された特定の気候区の需要予測情報（商品カテゴリ毎の需要拡大時期情報）及びWebサイトのURLを電子メールの本文に記述する。
つぎにメール生成部32は、店舗情報データベース46を参照し、当該気候区に属する販売店の電子メールアドレスを抽出する。
つぎにメール生成部32は、電子メールの宛先欄に各販売店の電子メールアドレスを記載し、メールサーバ14に転送する。
これを受けたメールサーバ14は、インターネット26経由でこの告知用の電子メールを各販売店の電子メールアドレスに宛てて送信する（Ｓ22）。
メール生成部32は、この告知用の電子メールを全ての気候区毎に生成し、メールサーバ14を介して関係販売店に送信する。 When new demand expansion time information is registered in the prediction result database 44 as described above, the mail generation unit 32 is activated to automatically generate an e-mail for notification addressed to each member store (S20).
First, the mail generation unit 32 describes the demand forecast information (demand expansion timing information for each product category) of the specific climate zone and the URL of the website stored in the prediction result database 44 in the body of the email.
Next, the mail generation unit 32 refers to the store information database 46 and extracts the e-mail addresses of the stores belonging to the climate zone.
Next, the mail generation unit 32 writes the e-mail address of each store in the e-mail address field and forwards it to the mail server 14.
Receiving this, the mail server 14 transmits the notification e-mail to the e-mail address of each store via the Internet 26 (S22).
The mail generation unit 32 generates the notification e-mail for each climate zone and transmits it to the related dealer via the mail server 14.

この電子メールを受信した各販売店の担当者は、本文に記述されたURLをクリックしてWebブラウザを起動させ、クライアント端末20をWebサーバ16に接続させる。
このクライアント端末20から、サービス利用のリクエストを受信したWebサーバ16は（Ｓ24）、認証用画面を送信する（Ｓ26）。
この画面を通じて担当者が自店のID及びパスワードを入力すると、これを受信したWebサーバ16は（Ｓ28）、上記ID及びパスワードに基づいて当該販売店の認証を行った後（Ｓ30）、APサーバ12に対し当該販売店用の初期画面の生成を依頼する。 The person in charge at each dealer who has received this e-mail clicks on the URL described in the text to activate the web browser and connect the client terminal 20 to the web server 16.
The Web server 16 that has received the service use request from the client terminal 20 (S24) transmits an authentication screen (S26).
When the person in charge enters the ID and password of the store through this screen, the Web server 16 that has received this (S28) authenticates the store based on the ID and password (S30), and then the AP server. 12 is requested to generate an initial screen for the dealer.

これを受けたAPサーバ12の配信画面生成部34は、Webサーバ16から送信された店舗IDに基づき、店舗情報データベース46から当該販売店の所属気候区、棚段構成、店舗タイプを取得する（Ｓ32）。
つぎに配信画面生成部34は、予測結果データベース44を参照し、当該販売店が属する気候区に関連付けられた売れ筋商品の需要拡大時期情報を所定期間分（例えば向こう２ヶ月分）抽出する（Ｓ34）。
つぎに配信画面生成部34は、抽出した売れ筋商品の需要拡大時期情報、及び気象情報データベース36内の気象情報に対して必要な加工を施し、所定のテンプレートに充填することによって初期画面（htmlファイル）を生成し、Webサーバ16経由で販売店のクライアント端末20に送信する（Ｓ36）。 Receiving this, the distribution screen generation unit 34 of the AP server 12 acquires the store's belonging climatic zone, shelf configuration, and store type from the store information database 46 based on the store ID transmitted from the Web server 16 ( S32).
Next, the distribution screen generation unit 34 refers to the prediction result database 44 and extracts demand expansion timing information of the best-selling products associated with the climate zone to which the store belongs (for the next two months, for example) (S34). ).
Next, the distribution screen generating unit 34 performs necessary processing on the extracted information on the demand expansion timing of the hot-selling products and the weather information in the weather information database 36, and fills a predetermined template to obtain an initial screen (html file). ) And transmitted to the client terminal 20 of the store via the Web server 16 (S36).

この結果、図６に示すように、クライアント端末20のディスプレイに初期画面60が表示される。
この画面60では、まず当該販売店が属する気候区における向こう２ヶ月間の需要予測情報を週単位で表示する週間情報表示部62が設けられている。
この週間情報表示部62の警告欄に、「注意」が表示されている場合には、その週に需要拡大時期を迎える商品カテゴリ（売れ筋商品）が存在することを意味している。 As a result, an initial screen 60 is displayed on the display of the client terminal 20 as shown in FIG.
This screen 60 is provided with a weekly information display unit 62 that displays demand forecast information for the next two months in the climate zone to which the dealer belongs, in units of weeks.
If “Caution” is displayed in the warning column of the weekly information display section 62, it means that there is a product category (sold product) that reaches the demand expansion period in that week.

ここで、販売店の担当者がマウスポインタ64を「３月５週」に重ねると、ポップアップウィンドウ63が開き、３月第５週が商品カテゴリ＝防虫剤の需要拡大時期であることが表示される。
また、担当者がマウスを左クリックして詳細情報の配信を要求すると、これを受けた配信画面生成部34は（Ｓ40）、当該販売店の棚段構成、気候区、店舗タイプ及び今回の売れ筋商品（防虫剤）に基づいてユニットパターンデータベース48の中から適用すべきユニットパターンを抽出する（Ｓ42）。
つぎに配信画面生成部34は、当該ユニットパターンのユニット配列を参照し、その週の売れ筋商品リストを生成すると共に（Ｓ44）、画像ファイル格納部50から対応のユニット画像及びPOP画像を抽出し（Ｓ46）、これらを所定のテンプレートに充填することによって売れ筋商品提示画面を生成する（Ｓ48）。
この画面はWebサーバ16経由で販売店のクライアント端末20に送信され（Ｓ50）、図７に示すように、クライアント端末20のディスプレイに表示される。
この売れ筋商品提示画面66には、３月第５週における当該販売店に最適な棚割案68及びPOP案70が画像として表示されると共に、商品カテゴリ＝防虫剤に属する具体的な商品ユニットのリスト72が表示されている。 Here, when the person in charge of the store places the mouse pointer 64 on “March 5th week”, a pop-up window 63 is opened, and it is displayed that the 5th week of March is the product category = the demand expansion period for insect repellents. The
Further, when the person in charge requests the distribution of detailed information by left-clicking the mouse, the distribution screen generation unit 34 (S40) that receives the information (S40), the shelf configuration of the store, the climate zone, the store type, and the current best seller Based on the product (insect repellent), a unit pattern to be applied is extracted from the unit pattern database 48 (S42).
Next, the distribution screen generation unit 34 refers to the unit arrangement of the unit pattern, generates the hot selling commodity list for the week (S44), and extracts the corresponding unit image and POP image from the image file storage unit 50 ( S46) A hot selling product presentation screen is generated by filling these into a predetermined template (S48).
This screen is transmitted to the client terminal 20 of the store via the Web server 16 (S50) and displayed on the display of the client terminal 20 as shown in FIG.
The best-selling product presentation screen 66 displays the shelf allocation plan 68 and the POP plan 70 that are most suitable for the store in the fifth week of March as images, and the specific product unit belonging to the product category = insect repellent. Listing 72 is displayed.

これを閲覧した販売店の担当者は、表示されたリスト72に従い、不足している商品ユニットの発注を事前に卸業者の電子商取引サーバ22に対して行う。
そして、卸売業者から商品が配送された後、販売店の現場スタッフは上記の棚割案に従って商品の入れ替えを行う。
このシステム10ではユニット単位で商品を発注し、卸業者からはユニット用のボックスに商品が充填された状態で配送されるため、店頭においては上記の棚割案に従って商品ユニットを交換するだけで商品の入れ替え作業が完了する。
このため、アルバイトやパートタイムの従業員であっても、容易かつ迅速に対応可能となる。 The person in charge of the store who has viewed this places an order for the missing product unit in advance with respect to the electronic commerce server 22 of the wholesaler according to the displayed list 72.
Then, after the merchandise is delivered from the wholesaler, the on-site staff of the store replaces the merchandise according to the shelf allocation plan.
In this system 10, products are ordered in units of units, and delivered from the wholesalers in a state where the units are filled with products. The replacement work is completed.
For this reason, even part-time employees and part-time employees can easily and quickly respond.

なお、店頭POPについては、画面に表示されたPOP案に従って販売店側で作成してもよいが、Webサーバ16から画像ファイルの配信を受けることもできる。
すなわち、販売店の担当者が画面66中のダウンロードボタン74をクリックすると、配信画面生成部34によって画像ファイル格納部50から該当POPの画像ファイルが抽出され、Webサーバ16経由でクライアント端末20に送信される。
販売店の担当者は、これをクライアント端末20のハードディスクに格納した後、適当なアプリケーションプログラムを用いてカラープリンタから出力し、店頭に飾ることで効果的な販売促進活動を展開できる。 The storefront POP may be created by the store in accordance with the POP plan displayed on the screen, but the image file can be distributed from the Web server 16.
That is, when the person in charge at the store clicks the download button 74 in the screen 66, the distribution screen generation unit 34 extracts the image file of the corresponding POP from the image file storage unit 50, and transmits it to the client terminal 20 via the Web server 16. Is done.
The person in charge of the store can develop an effective sales promotion activity by storing it in the hard disk of the client terminal 20, outputting it from a color printer using an appropriate application program, and displaying it on the store.

販売店の担当者が、図７の画面66において「注意」が表示された「３月２週」をクリックした場合、上記と同様の手順によりWebサーバ16から該当週の売れ筋商品提示画面が送信され、クライアント端末20のディスプレイに表示されることとなる（図示省略）。   When the person in charge of the store clicks “March 2 weeks” in which “Caution” is displayed on the screen 66 in FIG. 7, the Web server 16 sends the selling item display screen for the corresponding week in the same procedure as above. And displayed on the display of the client terminal 20 (not shown).

上記にあっては、売れ筋商品が存在する週の警告欄に一律に「注意」の警告表示がなされる例を示したが、緊急度に応じて警告表示を切り換えるようにシステムを構成することもできる。
例えば、防虫剤に関しては、活動が活発化する害虫の種類が５つ以上の場合に「危険」と表示し、１〜４の場合に「注意」と表示することが該当する。あるいは、害虫がその週に大量発生する確率が一定以上の場合を「危険」と定義し、確率が一定未満の場合に「注意」と定義しておくこともできる。
この緊急度の高低を示す警告表示は、需要予測部30において設定され、予測結果データベース44内に格納される。 In the above, an example is shown in which the warning display of “Caution” is uniformly displayed in the warning column for the week in which the best-selling products exist, but the system may be configured to switch the warning display according to the degree of urgency. it can.
For example, regarding insect repellents, “danger” is displayed when there are five or more types of pests whose activities are activated, and “caution” is displayed when the number is 1 to 4. Alternatively, it is possible to define “danger” when the probability that a large number of pests occur in a given week is more than a certain value, and “caution” when the probability is less than a certain value.
The warning display indicating the level of urgency is set in the demand prediction unit 30 and stored in the prediction result database 44.

上記にあっては、棚割案として表示される商品ユニットの全てが売れ筋商品によって占められていたが、定番商品のユニットと売れ筋商品のユニットとを組み合わせた形の棚割案を提示することも当然に可能である。
この場合、ユニットパターンデータベース48のユニット配列項目に、売れ筋商品のユニットと共に定番商品のユニットを登録しておくと共に、画像ファイル格納部50に両ユニットを併存させた状態を撮影した画像ファイルを登録しておけばよい。 In the above, all of the product units displayed as the shelf allocation plan were occupied by hot selling products, but it is also possible to present a shelf allocation plan in the form of a combination of standard product units and hot selling product units Of course it is possible.
In this case, in the unit array item of the unit pattern database 48, the unit of the standard product is registered together with the unit of the hot selling product, and the image file obtained by photographing the state in which both units coexist is registered in the image file storage unit 50. Just keep it.

また、上記のように棚割案として棚段全体の画像を画面66に表示させる代わりに、売れ筋商品のユニットのみを抽出した画像を表示させることもできる。
この場合、画像ファイル格納部50には、棚段全体を撮影した画像ファイルの代わりに、売れ筋商品のユニットのみを撮影した画像ファイルを登録しておく。 Further, instead of displaying an image of the entire shelf on the screen 66 as a shelf allocation plan as described above, it is also possible to display an image in which only units of hot selling products are extracted.
In this case, in the image file storage unit 50, instead of an image file obtained by photographing the entire shelf, an image file obtained by photographing only the unit of the hot selling product is registered.

さらに、上記においては商品カテゴリ＝防虫剤に関する需要拡大時期情報を週単位でクライアント端末20に配信する例を示したが、需要拡大時期を日単位で配信することもできる。   Furthermore, in the above description, the example in which the demand expansion time information related to the product category = insect repellent is delivered to the client terminal 20 on a weekly basis, but the demand expansion time can also be delivered on a daily basis.

需要予測情報配信システムの機能構成を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the function structure of a demand forecast information delivery system. 気候区分のイメージを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the image of a climate division. 商品ユニットの組合せによって棚割を実現する様子を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a mode that shelf allocation is implement | achieved by the combination of goods unit. ユニットパターンデータベースにおける登録レコードを示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the registration record in a unit pattern database. 需要予測情報配信システムにおける処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence in a demand prediction information delivery system. 販売店のクライアント端末において表示される初期画面の一例を示すレイアウト図である。It is a layout figure which shows an example of the initial screen displayed in the client terminal of a store. 販売店のクライアント端末において表示される売れ筋商品提示画面の一例を示すレイアウト図である。It is a layout figure which shows an example of the hot selling goods presentation screen displayed in the client terminal of a store.

符号の説明Explanation of symbols

10 需要予測情報配信システム
12 APサーバ
14 メールサーバ
16 Webサーバ
18 管理端末
20 クライアント端末
22 電子商取引サーバ
24 気象情報提供サーバ
26 インターネット
30 需要予測部
32 メール生成部
34 配信画面生成部
36 気象情報データベース
38 気候区分データベース
40 観測所データベース
42 予測基準データベース
44 予測結果データベース
46 店舗情報データベース
48 ユニットパターンデータベース
50 画像ファイル格納部
52 プラスチック製ボックス
54 商品ユニット
56 棚段
58 ユニットパターンデータベースの登録レコード
60 初期画面
62 週間情報表示部
64 マウスポインタ
66 売れ筋商品提示画面
68 棚割案
70 POP案
72 売れ筋商品リスト
74 POPファイルダウンロードボタン
10 Demand forecast information distribution system
12 AP server
14 Mail server
16 Web server
18 Management terminal
20 Client terminal
22 Electronic commerce server
24 Weather information server
26 Internet
30 Demand forecasting department
32 Mail generator
34 Distribution screen generator
36 Weather Information Database
38 Climate Classification Database
40 Observatory database
42 Prediction criteria database
44 Forecast results database
46 Store information database
48 Unit pattern database
50 Image file storage
52 Plastic box
54 product units
56 shelves
58 Unit pattern database registration record
60 Initial screen
62 weeks information display
64 Mouse pointer
66 Hot selling product display screen
68 Shelf allocation plan
70 POP proposal
72 Best Selling Product List
74 POP file download button

Claims (7)

少なくとも各販売店の属する気候区及び電子メールアドレスが登録された店舗情報記憶手段と、
気候区単位で気象情報を格納しておく気象情報記憶手段と、
気象情報に基づいて特定の商品カテゴリの需要拡大時期を算出するための需要予測基準を、気候区毎に登録しておく記憶手段と、
各気候区における気象情報を対応の需要予測基準に当てはめることにより、気候区及び商品カテゴリ別の需要拡大時期を算出し、予測結果記憶手段に格納する手段と、
上記店舗情報記憶手段を参照し、各販売店の気候区及び電子メールアドレスを取得する手段と、
上記予測結果記憶手段を参照し、各販売店の属する気候区における各商品カテゴリの需要拡大時期情報を抽出する手段と、
宛先欄に各販売店の電子メールアドレスを記述すると共に、本文欄に当該販売店の属する気候区における商品カテゴリ毎の需要拡大時期情報を記述した電子メールを生成する手段と、
この電子メールを送信する手段と、
を備えたことを特徴とする需要予測情報配信システム。 Store information storage means in which at least a climate zone to which each store belongs and an e-mail address are registered,
Weather information storage means for storing weather information in units of climate zones;
Storage means for registering a demand prediction standard for calculating a demand expansion period of a specific product category based on weather information for each climate zone;
By applying the weather information in each climate zone to the corresponding demand prediction criteria, calculating the demand expansion period for each climate zone and product category, and storing in the prediction result storage means,
Means for referring to the store information storage means and obtaining a climate zone and an e-mail address of each store;
Means for extracting demand expansion timing information of each product category in the climate zone to which each dealer belongs, referring to the prediction result storage means;
Means for generating an e-mail in which the e-mail address of each dealer is described in the address field and the demand expansion timing information for each product category in the climate zone to which the dealer belongs is described in the text field;
Means for sending this email;
A demand forecast information distribution system characterized by comprising: 少なくとも各販売店の属する気候区が登録された店舗情報記憶手段と、
気候区単位で気象情報を格納しておく気象情報記憶手段と、
気象情報に基づいて特定の商品カテゴリの需要拡大時期を算出するための需要予測基準を、気候区毎に登録しておく記憶手段と、
各気候区における気象情報を対応の需要予測基準に当てはめることにより、気候区及び商品カテゴリ別の需要拡大時期を算出し、予測結果記憶手段に格納する手段と、
通信ネットワーク経由で販売店のクライアント端末から需要予測情報の配信リクエストが送信された場合に、上記店舗情報記憶手段を参照し、当該販売店の属する気候区を特定する手段と、
上記予測結果記憶手段を参照し、当該販売店の属する気候区における各商品カテゴリの需要拡大時期情報を抽出する手段と、
当該需要拡大時期情報の少なくとも一部を記述した画面を生成し、クライアント端末に送信する手段と、
を備えたことを特徴とする需要予測情報配信システム。 Store information storage means in which at least the climate zone to which each store belongs is registered,
Weather information storage means for storing weather information in units of climate zones;
Storage means for registering a demand prediction standard for calculating a demand expansion period of a specific product category based on weather information for each climate zone;
By applying the weather information in each climate zone to the corresponding demand prediction criteria, calculating the demand expansion period for each climate zone and product category, and storing in the prediction result storage means,
When a demand request information distribution request is transmitted from a client terminal of a store via a communication network, referring to the store information storage unit, means for specifying a climate zone to which the store belongs,
Means for extracting demand expansion time information of each product category in the climate zone to which the store belongs, referring to the prediction result storage means;
Means for generating a screen describing at least a part of the demand expansion timing information and transmitting it to the client terminal;
A demand forecast information distribution system characterized by comprising: 同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区及び商品カテゴリに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、
特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段を参照し、当該販売店の気候区及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、
このリストを含む画面を生成する手段と、
この画面をクライアント端末に送信する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の需要予測情報配信システム。 Unit pattern storage means for registering a plurality of combination patterns of product units in which similar products are stored in a certain standardized box in association with a climate zone and a product category;
Means for referring to the unit pattern storage means when generating demand expansion timing information relating to a specific product category to the client terminal, and generating a list of product units suitable for the store's climate zone and product category;
Means for generating a screen including this list;
Means for sending this screen to the client terminal;
The demand prediction information distribution system according to claim 2, further comprising: 上記店舗情報記憶手段には各販売店の店舗タイプが登録されており、
同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区、商品カテゴリ、販売店の店舗タイプに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、
特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段及び店舗情報記憶手段を参照し、当該販売店の気候区、店舗タイプ及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、
このリストを含む画面を生成する手段と、
この画面をクライアント端末に送信する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の需要予測情報配信システム。 Store type of each store is registered in the store information storage means,
Unit pattern storage means for registering a plurality of combination patterns of product units in which the same type of products are stored in a certain standardized box in association with a climate zone, a product category, and a store type of a store,
When transmitting demand expansion timing information related to a specific product category to the client terminal, the product unit conforming to the store's climate zone, store type and product category with reference to the unit pattern storage means and store information storage means A means of generating a list of
Means for generating a screen including this list;
Means for sending this screen to the client terminal;
The demand prediction information distribution system according to claim 2, further comprising: 同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区及び商品カテゴリに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、
各組合せパターンに関連付けられた商品ユニットの画像ファイルを格納しておく画像ファイル記憶手段と、
特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段を参照し、当該販売店の気候区及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、
上記画像ファイル記憶手段から対応の画像ファイルを抽出する手段と、
上記リスト及び画像を含む画面を生成する手段と、
この画面をクライアント端末に送信する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の需要予測情報配信システム。 Unit pattern storage means for registering a plurality of combination patterns of product units in which similar products are stored in a certain standardized box in association with a climate zone and a product category;
Image file storage means for storing image files of product units associated with each combination pattern;
Means for referring to the unit pattern storage means when generating demand expansion timing information relating to a specific product category to the client terminal, and generating a list of product units suitable for the store's climate zone and product category;
Means for extracting a corresponding image file from the image file storage means;
Means for generating a screen including the list and images;
Means for sending this screen to the client terminal;
The demand prediction information distribution system according to claim 2, further comprising: 上記店舗情報記憶手段には各販売店の棚段構成が登録されており、
同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区、商品カテゴリ、販売店の棚段構成に関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、
各組合せパターンに関連付けられた、棚段に各商品ユニットを配置させた状態を示す画像ファイルを格納しておく画像ファイル記憶手段と、
特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段及び店舗情報記憶手段を参照し、当該販売店の気候区、棚段構成及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、
上記画像ファイル記憶手段から対応の画像ファイルを抽出する手段と、
上記リスト及び画像を含む画面を生成する手段と、
この画面をクライアント端末に送信する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の需要予測情報配信システム。 In the store information storage means, the shelf configuration of each store is registered,
Unit pattern storage means for registering a plurality of combination patterns of product units in which similar products are stored in a standardized box in association with a climate zone, a product category, and a shelf configuration of a store;
Image file storage means for storing an image file associated with each combination pattern and indicating a state in which each product unit is arranged on the shelf;
When demand expansion timing information related to a specific product category is transmitted to the client terminal, the unit pattern storage means and the store information storage means are referred to, and the product conforms to the store's climate zone, shelf configuration, and product category. Means for generating a list of units;
Means for extracting a corresponding image file from the image file storage means;
Means for generating a screen including the list and images;
Means for sending this screen to the client terminal;
The demand prediction information distribution system according to claim 2, further comprising: 同種商品を一定の規格化されたボックスに収納させた商品ユニットの組合せパターンを、予め気候区及び商品カテゴリに関連付けて複数登録しておくユニットパターン記憶手段と、
各組合せパターンに関連付けられた店頭POPの画像ファイルを格納しておく画像ファイル記憶手段と、
特定の商品カテゴリに係る需要拡大時期情報をクライアント端末に送信する場合に、上記ユニットパターン記憶手段を参照し、当該販売店の気候区及び商品カテゴリに適合した商品ユニットのリストを生成する手段と、
上記画像ファイル記憶手段から対応の画像ファイルを抽出する手段と、
上記リスト及び画像を含む画面を生成する手段と、
この画面をクライアント端末に送信する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の需要予測情報配信システム。
Unit pattern storage means for registering a plurality of combination patterns of product units in which similar products are stored in a certain standardized box in association with a climate zone and a product category;
Image file storage means for storing storefront POP image files associated with each combination pattern;
Means for referring to the unit pattern storage means when generating demand expansion timing information relating to a specific product category to the client terminal, and generating a list of product units suitable for the store's climate zone and product category;
Means for extracting a corresponding image file from the image file storage means;
Means for generating a screen including the list and images;
Means for sending this screen to the client terminal;
The demand prediction information distribution system according to claim 2, further comprising:

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