JP4796865B2 - Classification correspondence method, classification correspondence system, and classification correspondence program - Google Patents
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Description
本発明は、商品等の物品の分類の仕方が相異なる２つの分類体系同士を対応付けする方法、システム及びプログラムに関し、コンピュータによる情報処理の技術分野に属する。 The present invention relates to a method, system, and program for associating two classification systems having different ways of classifying articles such as products, and belongs to the technical field of information processing by a computer.
一般に、ホームセンターやスーパーマーケットあるいはドラッグストア等の小売業者にあっては、市場に流通している数多くの商品の中から、自社の販売方針や消費者層あるいは季節的要因等を考慮して、売れる商品だけを品揃えして販売することが肝要であり、そのための一助として、市場調査会社等から、市場全体でいま何がよく売れており何があまり売れていないかを調査した市場データを入手して、市場の全商品の販売動向を分析することが重要となる。 In general, retailers such as home centers, supermarkets, drug stores, etc., sell products that take into account their sales policies, consumer groups, seasonal factors, etc., among the many products distributed in the market. It is important to sell assorted products, and as an aid to that, we obtain market data from market research companies, etc., to investigate what is selling well and what is not selling well in the entire market. Therefore, it is important to analyze the sales trends of all products in the market.
この点、例えば、特許文献１には、小売業者のＰＯＳ（Point of Sales：販売時点情報管理）端末から取得した商品の販売数量データと、倉庫の端末から取得した商品の入庫数量データとに基いて、メーカ等の商品の供給者が、商品の市場全体における在庫状況から市場動向を迅速かつ簡易に分析するように構成されたシステムが開示されている。そして、このシステムは、単に在庫管理のためだけでなく、市場全体の商品の販売動向を捉えるためのシステムとしても活用できるとしている。
In this regard, for example,
また、特許文献２には、通信ネットワークを介して、商品供給業者のコンピュータと、情報提供業者のコンピュータと、運用処理代行業者のコンピュータと、小売業者のＰＯＳ端末及びコンピュータとを接続し、小売業者のＰＯＳ端末から送信されてくる販売情報に基いて運用処理代行業者が商品の販売分析を行い、その結果を、商品供給業者、情報提供業者及び小売業者に送信するように構成されたマーケットリサーチシステムが開示されている。そして、このシステムにより、小売業者が自分の地域に合った市場動向や商品情報をタイムリにかつ的確に把握し、的確な販売戦略を立てることができるとしている。なお、このリサーチシステムで用いられる商品マスタには、商品名やメーカ名等の他、ＪＡＮ（Japan Article Number）コードや、ＪＩＣＦＳ（JAN Item Code File Service）分類コード等が登録されるようになっている。
Further, in
ところで、各小売業者は、前述したように、自社の販売方針や消費者層等に応じて品揃えする商品の種類や陳列形態等が様々に異なるため、それに伴い、各小売業者独自の商品分類体系を有しているのが通例である。例えば、ドラッグストアでは、シャンプーやリンス等の取り扱い量が相対的に多く、ホームセンターでは、相対的に少ないから、ドラッグストアでは、シャンプーやリンス等を、例えば大分類の区分「日用品」から小分類の区分「女性用」、「男性用」、「大人用」、「子供用」まで細かく分けて分類するが、ホームセンターでは、一括して大分類の区分「風呂用品」等に分類したりするのである。このように、同じ商品であっても小売業者によって名称や階層が異なる区分に分類されることになるが、それはそれで各小売業者の従業員にしてみれば自社の独自の分類体系に慣れ親しんでいるから不便を感じることはない。 By the way, as described above, each retailer has different types of products and display forms according to their sales policies and consumer groups. It is customary to have a system. For example, drugstores handle relatively large amounts of shampoos and rinses, and home centers have relatively small amounts. For drugstores, shampoos and rinses are classified into, for example, the major category “Daily Goods”. The categories “for women”, “for men”, “for adults”, and “for children” are subdivided into categories, but at home centers, they are grouped into large categories such as “bathrooms”. . In this way, even if it is the same product, it will be classified into categories with different names and hierarchies depending on the retailer, which is familiar to the company's own classification system for each retailer employee There is no inconvenience.
ところが、小売業者が市場の全商品の販売動向を分析しようとして市場調査会社等から入手する前述の市場データ等は、従来、その市場データを提供する市場調査会社が独自に採用する分類体系か、あるいはＪＩＣＦＳ分類体系等に従っているので、小売業者が市場データを一見しても、自社の分類体系とは異なっているため、市場データを現業に直ちに活用することが困難である、という問題があった。 However, the above-mentioned market data that retailers obtain from market research companies in an attempt to analyze the sales trends of all products in the market is a classification system that is conventionally adopted by the market research company that provides the market data. Or, according to the JICFS classification system, there is a problem that even if retailers look at the market data at a glance, it is different from their own classification system, so it is difficult to immediately use the market data for actual work. .
すなわち、たとえ、自社で取り扱いがあり販売実績がある商品であっても、分類体系が異なっていると、商品名やＪＡＮコード等を手懸りにしたところで、市場データの中からそれを探し出すことが非常に困難になる。ましてや、自社で取り扱いがなく販売実績がない商品であれば、その商品名やＪＡＮコード等が不明であるから、分類体系が異なっていると、せっかく市場データに含まれていても、その商品が自社で販売している商品とどのような関係にある商品なのかが分からず、有益情報（例えば自社で販売している商品と同じ区分に分類される類似の商品が売り上げを伸ばしているという情報）がまったく活用されない可能性があった。 In other words, even if the product is handled by the company and has a sales record, if the classification system is different, the product name, JAN code, etc. can be searched for in the market data. It becomes very difficult. In addition, if the product is not handled by the company and has no sales record, the product name, JAN code, etc. are unknown, so if the classification system is different, the product will be displayed even if it is included in the market data. I don't know how the product is related to the products sold by the company, but useful information (for example, information that sales of similar products classified in the same category as the products sold by the company are growing) ) May not be used at all.
本発明は、自社の品揃え商品に応じて独自の商品分類体系を有している小売業者における前記のような問題に鑑みてなされたもので、コンピュータを用いて、分類の仕方が相異なる２つの分類体系同士を合理的に高い精度で対応付けし、これにより、例えば、小売業者が市場動向の分析用に市場データを容易に活用できるようにすることを課題とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems in retailers who have their own product classification system according to their own assortment products. It is an object to associate two classification systems with a reasonably high accuracy, thereby enabling, for example, a retailer to easily use market data for analyzing market trends.
本発明は、前記課題を解決するため、次のように構成したことを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is configured as follows.
まず、本願の請求項１に記載の発明は、物品を複数の区分に分類する際の分類の仕方が相異なる第１、第２分類体系同士を対応付けする方法であって、コンピュータと該コンピュータで稼動するプログラムとにより実行され、情報取得手段が、前記第１、第２分類体系から、各商品の当該分類体系における区分と両分類体系で共用されるコードとを含む商品データをそれぞれ取得し、第１分類体系用データファイル及び第２分類体系用データファイルにそれぞれ書き込む第１ステップと、マッチングテーブル作成手段が、前記商品コードをキーとして、前記第１分類体系用データファイルに含まれた各商品について、前記第２分類体系用データファイルに含まれているか否かを検索し、含まれているときに、その商品についての商品コードと両分類体系における区分とを含むデータをマッチングテーブルに書き込む第２ステップと、判定手段が、前記マッチングテーブルに書き込まれた商品ごとに、その商品が第１分類体系で属する区分を第１区分、第２分類体系で属する区分を第２区分として、該マッチングテーブル上で第２区分に属する商品の数を全ヒット数として計算すると共に、その第２区分に属する商品が前記第１区分に属する数をヒット数として計算し、前記全ヒット数に対する前記ヒット数の比率が所定の判定用比率を超えているか否かを判定し、超えているときに前記第１区分と第２区分とが対応すると判定する第３ステップと、分類対応記録手段が、前記第３ステップで対応すると判定された第１区分と第２区分とを対応付けて分類対応テーブルに記録する第４ステップと、を備えていることを特徴とする。
First, the invention according to
次に、請求項２に記載の発明は、前記請求項１に記載の分類対応方法において、前記第３ステップで第１区分と第２区分とが対応しないと判定されたときに、階層変更手段が、第１区分の上層の区分を第１区分に変更し又は第２区分の下層の区分を第２区分に変更する第５ステップをさらに実行すると共に、前記第３ステップを、前記第５ステップで変更された区分について改めて実行することを特徴とする。 Next, in the classification correspondence method according to the first aspect, when the third step determines that the first classification and the second classification do not correspond in the classification correspondence method according to the first aspect, the hierarchy changing means is provided. Further executes a fifth step of changing the upper division of the first division to the first division or changing the lower division of the second division to the second division, and the third step to the fifth step It is characterized in that the classification changed in step a is executed again .
一方、請求項３に記載の発明は、物品を複数の区分に分類する際の分類の仕方が相異なる第１、第２分類体系同士を対応付けするシステムであって、コンピュータと該コンピュータで稼動するプログラムとで構成され、前記第１、第２分類体系から、各商品の当該分類体系における区分と両分類体系で共用される商品コードとを含むデータをそれぞれ取得し、第１分類体系用データファイル及び第２分類体系用データファイルにそれぞれ書き込む情報取得手段と、前記商品コードをキーとして、前記第１分類体系用データファイルに含まれた各商品について、前記第２分類体系用データファイルに含まれているか否かを検索し、含まれているときに、その商品についての商品コードと両分類体系における区分とを含むデータをマッチングテーブルに書き込むマッチングテーブル作成手段と、前記マッチングテーブルに書き込まれた商品ごとに、その商品が第１分類体系で属する区分を第１区分、第２分類体系で属する区分を第２区分として、該マッチングテーブル上で第２区分に属する商品の数を全ヒット数として計算すると共に、その第２区分に属する商品が前記第１区分に属する数をヒット数として計算し、前記全ヒット数に対する前記ヒット数の比率が所定の判定用比率を超えているか否かを判定し、超えているときに前記第１区分と第２区分とが対応すると判定する判定手段と、前記判定手段により対応すると判定された第１区分と第２区分とを対応付けて分類対応テーブルに記録する分類対応記録手段と、を備えていることを特徴とする。
On the other hand, the invention according to
次に、請求項４に記載の発明は、前記請求項３に記載の分類対応システムにおいて、前記判定手段により第１区分と第２区分とが対応しないと判定されたときに、第１区分の上層の区分を第１区分に変更し又は第２区分の下層の区分を第２区分に変更する階層変更手段をさらに備え、前記判定手段は、前記階層変更手段によって区分が変更されたときに、変更された区分について改めて第１区分と第２区分とが対応するか否かを判定することを特徴とする。
Next, in the invention according to
また、請求項５に記載の発明は、物品を複数の区分に分類する際の分類の仕方が相異なる第１、第２分類体系同士を対応付けするプログラムであって、コンピュータを、前記第１、第２分類体系から、各商品の当該分類体系における区分と両分類体系で共用される商品コードとを含むデータをそれぞれ取得し、第１分類体系用データファイル及び第２分類体系用データファイルにそれぞれ書き込む情報取得手段、前記商品コードをキーとして、前記第１分類体系用データファイルに含まれた各商品について、前記第２分類体系用データファイルに含まれているか否かを検索し、含まれているときに、その商品についての商品コードと両分類体系における区分とを含むデータをマッチングテーブルに書き込むマッチングテーブル作成手段、前記マッチングテーブルに書き込まれた商品ごとに、その商品が第１分類体系で属する区分を第１区分、第２分類体系で属する区分を第２区分として、該マッチングテーブル上で第２区分に属する商品の数を全ヒット数として計算すると共に、その第２区分に属する商品が前記第１区分に属する数をヒット数として計算し、前記全ヒット数に対する前記ヒット数の比率が所定の判定用比率を超えているか否かを判定し、超えているときに前記第１区分と第２区分とが対応すると判定する判定手段、及び、前記判定手段により対応すると判定された第１区分と第２区分とを対応付けて分類対応テーブルに記録する分類対応記録手段、として機能させることを特徴とする。The invention according to
さらに、請求項６に記載の発明は、前記請求項５に記載の分類対応プログラムにおいて、前記判定手段により第１区分と第２区分とが対応しないと判定されたときに、コンピュータを、第１区分の上層の区分を第１区分に変更し又は第２区分の下層の区分を第２区分に変更する階層変更手段としてさらに機能させ、前記判定手段として機能させるときは、前記階層変更手段によって区分が変更されたときに、変更された区分について改めて第１区分と第２区分とが対応するか否かを判定するように機能させることを特徴とする。
Furthermore, in the invention according to
前記の構成により、本願の各請求項に記載の発明によれば、次のような効果が得られる。 With the above configuration, according to the invention described in each claim of the present application, the following effects can be obtained.
まず、請求項１に記載の分類対応方法によれば、例えば商品等の物品を複数の区分に分類する際の分類の仕方が互いに異なる２つの分類体系同士を対応付けようとする場合に、コンピュータにより、まず、両方の分類体系の区分に関する情報（区分の名称や区分に分類される物品に関する情報等が含まれる）が取得され、次に、この取得した情報に基いて、同じ物品が分類されている一方の分類体系の１の区分と他方の分類体系の１の区分とが見出され、次に、この見出された一方の分類体系の１の区分と他方の分類体系の１の区分とが対応するかどうかが判定され、対応すると判定されたときに、前記一方の分類体系の１の区分と他方の分類体系の１の区分とが互いに対応付けられてテーブル形式で記憶されるから、分類の仕方が相異なる２つの分類体系同士がコンピュータによって合理的に高い精度で対応付けられることとなる。
First, according to the classification correspondence method according to
図面を参照してより詳しく説明する。例えば図４３に示すように、一方の分類体系１では、大分類の区分「ａ」の下層に中分類の区分「ｂ」があり、その下層に小分類の区分「ｃ」及び「ｄ」があって、区分「ｃ」には商品１及び商品２が分類されており、区分「ｄ」には商品３、商品４、商品５及び商品６が分類されているとし、これに対して、他方の分類体系２では、大分類の区分「ｅ」の下層に中分類の区分「ｆ」があり、その下層に小分類の区分「ｇ」及び「ｈ」があって、区分「ｇ」には商品１及び商品２が分類されており、区分「ｈ」には商品５、商品１１及び商品１２が分類されているとする。つまり、図４３は、両方の分類体系１，２の区分に関する情報（区分の名称「ａ」〜「ｈ」や区分に分類される物品に関する情報「商品１」、「商品２」…等が含まれる）を取得し、この取得した情報に基いて、相互に同じ商品が分類されている一方の分類体系１の１の区分及び他方の分類体系２の１の区分をすでに見出した後の状態を示している。
This will be described in more detail with reference to the drawings. For example, as shown in FIG. 43, in one
この場合、分類体系１の区分「ｃ」と分類体系２の区分「ｇ」とを見比べると、どちらも同じ商品１及び商品２が分類されているから、分類体系１の区分「ｃ」と分類体系２の区分「ｇ」とは互いに高い対応関係にあるといえる。
Classification in this case, and compare the classification of the
一方、分類体系１の区分「ｄ」と分類体系２の区分「ｈ」とを見比べると、商品５だけが同じ商品であり、他は全て違う商品が分類されているから、分類体系１の区分「ｄ」と分類体系２の区分「ｈ」とは互いに高い対応関係にはないといえる。
On the other hand, if compare the classification of the
その場合に、請求項２に記載の方法によれば、前記一方の分類体系の１の区分と他方の分類体系の１の区分とが対応しないと判定されたときに、例えばコンピュータにより自動的に又はキーボードやマウス等の入力装置を用いた外部からの操作に応じて、一方の分類体系の区分及び／又は他方の分類体系の区分が下位の階層の区分又は上位の階層の区分へ変更され、そして、その変更された下位の階層の区分又は上位の階層の区分について再度判定が行われるから、区分を広い範囲の区分（大分類の区分等）や狭い範囲の区分（小分類の区分等）に様々に変更することにより、対応する区分が見出されることとなる。
In that case, according to the method of
一方、請求項３、４に記載の分類対応システムによれば、これらのシステムを作動させることにより前記請求項１、２の分類対応方法が実行されるから、これらの方法と同様の効果が得られる。
On the other hand, according to the classification correspondence system according to
そして、請求項５、６に記載の分類対応プログラムによれば、これらのプログラムをコンピュータに搭載することにより前記請求項３、４に記載のシステムと同様の分類対応システムが構成されるから、前記請求項３、４に記載のシステムひいては請求項１、２に記載の方法と同様の効果が得られることとなる。
And according to the classification corresponding | compatible program of
以下、本発明の実施の形態に係る分類対応システムについて説明する。なお、この分類対応システムは、本発明に係る分類対応方法を実施するものであり、また、この分類対応システムをコンピュータと共に構成するプログラムは、本発明に係る分類対応プログラムの実施の形態を構成する。 Hereinafter, a classification correspondence system according to an embodiment of the present invention will be described. In addition, this classification corresponding | compatible system implements the classification | category corresponding | compatible method concerning this invention, and the program which comprises this classification | category corresponding | compatible system with a computer comprises embodiment of the classification | category corresponding | compatible program based on this invention. .
図１は、本発明に係る分類対応システムを導入したビジネスモデルの全体像を示すものである。このビジネスモデルは、市場調査会社から小売業者へ市場データを提供するもので、市場に流通している数多くの商品の中から、自社の販売方針や消費者層あるいは季節的要因等を考慮して、売れる商品だけを品揃えして販売する、ホームセンターやスーパーマーケットあるいはドラッグストア等の小売業者と、本発明に係る分類対応システムを使用する本システムユーザと、市場全体でいま何がよく売れており何があまり売れていないかを調査した市場データを提供する市場調査会社とがこのビジネスモデルに加わっている。 FIG. 1 shows an overview of a business model in which a classification support system according to the present invention is introduced. This business model provides market data from market research firms to retailers, taking into account their sales policies, consumer groups, seasonal factors, etc. from the many products distributed in the market. And retailers such as home centers, supermarkets, drug stores, etc., and system users who use the classification support system according to the present invention, what is selling well in the market as a whole? Market research firms that provide market data that investigates whether they are not selling well have joined this business model.
まず、小売業者は、毎日、全国の各店舗から供給されてくるＰＯＳデータ（i）を集計し（このようなデータの授受はコンピュータネットワークや各種記録媒体等を介して行われる。以下特に断らない限り同じ）、これを全店ＰＯＳデータベース（i i）に蓄積する。小売業者は、このデータベース（i i）の中から、市場調査用ＰＯＳデータ（例えば地域を代表する５店舗のＰＯＳデータ）（i i i）を選抜して、本システムユーザに、適宜間隔で（例えば１四半期毎に）供給する。 First, the retailer tabulates the POS data (i) supplied from each store nationwide (transmission and reception of such data is performed via a computer network, various recording media, etc., unless otherwise specified). As long as it is the same), this is stored in the all-store POS database (ii). The retailer selects POS data for market research (for example, POS data for five stores representing the region) (iii) from this database (ii), and prompts the system user at appropriate intervals (for example, for one quarter). Supply)
本システムユーザは、前記市場調査用ＰＯＳデータ（i i i）を市場調査会社向けにフォーマット変換を行ったうえで（動作I）、市場調査会社に供給する。市場調査会社は、フォーマット変換された前記市場調査用ＰＯＳデータ（i i i）と、他の小売業者から同様にして供給されてくるＰＯＳデータとを調査対象として、市場データを作成し（動作II）、市場データのデータベース（iv）に蓄積する。そして、市場調査会社は、要求に応じて、他の顧客及び本システムユーザに市場データ（iv）を供給する。 The system user converts the format of the market research POS data (i i i) for the market research company (operation I) and supplies it to the market research company. The market research company creates market data by using the POS data for market research (iii) whose format has been converted and the POS data supplied from other retailers in the same manner (operation II), Accumulate in the market data database (iv). Then, the market research company supplies the market data (iv) to other customers and the system user on demand.
一方、小売業者は、全店ＰＯＳデータベース（i i）の中から、調査報告書用ＰＯＳデータ（例えば商品の販売実績のある全店のＰＯＳデータ）（v）を選抜して、本システムユーザに供給する。そして、本システムユーザは、市場調査会社からの前記市場データ（iv）と、小売業者からの前記調査報告書用ＰＯＳデータ（v）とに基いて、商品の分類対応が済んだ小売業者向けの調査報告書Ｘを作成し（動作III）、これを小売業者に供給する（この場合は調査報告書Ｘの印刷物を郵便等で送付してもよい）。 On the other hand, the retailer selects the POS data for survey report (for example, POS data of all stores with sales results of products) (v) from the all store POS database (ii) and supplies it to the system user. Then, the system user uses the market data (iv) from the market research company and the POS data (v) for the research report from the retailer for the retailers who have finished the classification of the products. A survey report X is created (operation III) and supplied to the retailer (in this case, a printed matter of the survey report X may be sent by mail).
図２は、本実施の形態に係る分類対応システム１０の全体構成を示すものである。この分類対応システム１０はコンピュータを中心に構成されており、当該コンピュータにプログラムに従って所定の処理を実行させる中央処理装置１１と、キーボードやマウス等の入力装置１２と、表示装置や印刷装置等の出力装置１３と、プログラム記憶部１４ａ及びデータ記憶部１４ｂを有して、当該コンピュータに所定の処理を実行させるためのプログラムや各種データファイル、テーブル及びワークテーブルを格納している記憶装置１４と、小売業者のコンピュータ及び市場調査会社のコンピュータ等とネットワークを介して情報を送受信する通信装置１５とを具備している。
FIG. 2 shows the overall configuration of the
図３は、図１の本システムユーザにおいて前記分類対応システム１０が行う前記調査報告書作成動作（III）の手順を示している。まず、分類対応システム１０は、小売業者からの調査報告書用ＰＯＳデータ（v）をＰＯＳデータファイルに書き込む。ここで、ＰＯＳデータファイルは、図１７に示すように、部門名称、品類名称、品種名称、ＪＡＮコード番号、商品名称等の各種データが記録されるものである。ここで、各項目の名称や商品の分類の仕方等は、小売業者が独自に定めて運用しているものである。
FIG. 3 shows the procedure of the survey report creation operation (III) performed by the
次に、分類対応システム１０は、前記ＰＯＳデータ（v）を市場データのフォーマットに変換し（サブ動作III−１）、これを変換済みＰＯＳデータファイルに書き込む。ここで、変換済みＰＯＳデータファイルは、次に説明するように、市場調査会社からの市場データ（iv）と照合させ易いように、各項目の並びや各項目の名称等を市場データ（iv）に合わせたもので、図１８に示すように、図１７と比較して、例えば、ＪＡＮコード番号及び商品名（商品名称から改称）が先頭に位置し、かつ、部門名称が小売大分類に、品類名称が小売中分類に、品種名称が小売小分類にそれぞれ改称されている。
Next, the
一方、分類対応システム１０は、市場調査会社からの市場データ（iv）を市場データファイルに書き込む。ここで、市場データファイルは、図１９に示すように、調査の週開始日、市場分類、商品名、ＪＡＮコード番号、メーカー名、属性等の各種データが記録されるものである。ここで、各項目の名称や商品の分類の仕方等は、市場調査会社が独自に定めて運用しているものである。
On the other hand, the
次に、分類対応システム１０は、前記市場データ（iv）をＰＯＳデータの集計期間に編集し（サブ動作III−２）、これを編集済み市場データファイルに書き込む。ここで、編集済み市場データファイルは、次に説明するように、小売業者からのＰＯＳデータ（v）と照合させ易いように、調査の対象期間をＰＯＳデータ（v）の集計期間（例えば１四半期毎）に合わせたもので、図２０に示すように、図１９と比較して、先頭の調査の週開始日が期間に変更されている。ここで、この編集に用いられるカレンダーテーブルの１例を図２７に示した。
Next, the
そして、前記変換済みＰＯＳデータファイルと前記編集済み市場データファイルとを用いて、ＰＯＳデータ全件に対してＪＡＮコードでマッチした市場データを結合する（サブ動作III−３）。そして、それを販売データファイルに書き込む。また、同様にして、前記変換済みＰＯＳデータファイルと前記編集済み市場データファイルとを用いて、市場データ全件に対してＪＡＮコードでＰＯＳデータとマッチしなかったデータを抽出する（サブ動作III−４）。そして、それを非販売データファイルに書き込む。 Then, using the converted POS data file and the edited market data file, the market data matched with the JAN code is combined with all the POS data (sub operation III-3). Then write it to the sales data file. Similarly, using the converted POS data file and the edited market data file, data that does not match the POS data in the JAN code is extracted for all market data (sub-operation III- 4). It is then written to a non-sales data file.
ここで、販売データファイルは、図２１及び図２２に示すように、図１８に示した変換済みＰＯＳデータファイルと、図２０に示した編集済み市場データファイルの中から図１８に示した変換済みＰＯＳデータファイルにＪＡＮコードでマッチしたもの（図２０で「＊」が付されたもの）とを、前半部分と後半部分とに分けて並べたもので、その場合に、重複するＪＡＮコード番号や商品名あるいは期間等の項目は１つにまとめられている。 Here, as shown in FIGS. 21 and 22, the sales data file is converted from the converted POS data file shown in FIG. 18 and the edited market data file shown in FIG. A POS data file matched with a JAN code (indicated by “*” in FIG. 20) is divided into a first half part and a second half part. In this case, duplicate JAN code numbers and Items such as product names or periods are grouped together.
また、非販売データファイルは、図２３に示すように、図２０に示した編集済み市場データファイルの中から図１８に示した変換済みＰＯＳデータファイルにＪＡＮコードでマッチしなかったもの（図２０で「＊」が付されていないもの）を抽出したものである。 Further, as shown in FIG. 23, the non-sale data file is a file in which the JAN code does not match the converted POS data file shown in FIG. 18 from the edited market data file shown in FIG. 20 (FIG. 20). In which “*” is not attached).
そして、次に、前記販売データファイルと前記非販売データファイルとを用いて、ＰＯＳデータの商品分類体系（つまり小売業者の商品分類体系）に従って調査報告書を作成する（サブ動作III−５）。そして、それを調査報告書データファイルに書き込む。調査報告書Ｘは、この調査報告書データファイルからデータを呼び出して、前記出力装置１３（図２参照）により印刷物とする。 Then, using the sales data file and the non-sales data file, a survey report is created in accordance with the POS data product classification system (that is, the retailer product classification system) (sub-operation III-5). Then, it is written in the survey report data file. The survey report X is called from the survey report data file and is printed out by the output device 13 (see FIG. 2).
ここで、調査報告書データファイルは、図２４〜図２６に示すように、図２１及び図２２に示した販売データファイルに追加して、図２３に示した非販売データファイルを下段部分に結合したものである（ここで、理解のため、販売データファイルに由来する部分に「〇」を付し、非販売データファイルに由来する部分に「◎」を付してある）。その場合に、下段部分の非販売データファイルは、小売業者は販売しないが市場で販売されている商品についての市場データであるから、本来は、その商品は、小売業者の分類体系では未だ分類されていないものである。しかし、図示したように、この調査報告書データファイルにおいては、その非販売商品についても、小売業者の分類体系で分類されている。これにより、小売業者は、この調査報告書Ｘに基いて、自社が管理する使い慣れた独自の分類体系で市場動向の分析ができることとなり、この調査報告書Ｘを現業に直ちに活用することが容易となる。 Here, as shown in FIGS. 24 to 26, the survey report data file is added to the sales data file shown in FIGS. 21 and 22, and the non-sales data file shown in FIG. (For the sake of understanding, “◯” is added to the part derived from the sales data file, and “◎” is added to the part derived from the non-sales data file for the sake of understanding.) In that case, the non-sale data file in the lower part is market data for products that are not sold by the retailer but sold in the market, so that the product is still classified in the classification system of the retailer. It is not. However, as shown in the figure, in the survey report data file, the non-sale products are also classified according to the retailer classification system. This enables retailers to analyze market trends based on this research report X using their own unique classification system managed by the company, and it is easy to immediately use this research report X in the field. Become.
次に、前記調査報告書の作成動作（III−５）に用いる分類対応テーブルの作成動作（IV）について説明する。この動作（IV）も本システムユーザにおいて前記分類対応システム１０が行う。
Next, the classification correspondence table creation operation (IV) used for the survey report creation operation (III-5) will be described. This operation (IV) is also performed by the
図４に示すように、まず、前記変換済みＰＯＳデータファイルと前記編集済み市場データファイルとを用いて、ＪＡＮコード（又はＪＩＣＦＳ分類）に拠りマッチングテーブルを作成する（サブ動作IV−１）。ここで、マッチングテーブルは、図２９に示すように、ＪＡＮコード番号、商品名、小売大分類、小売中分類、小売商分類、市場分類、メーカー名、属性等の各種データが記録されるものである。 As shown in FIG. 4, first, a matching table is created based on the JAN code (or JICFS classification) using the converted POS data file and the edited market data file (sub-operation IV-1). Here, as shown in FIG. 29, the matching table records various data such as a JAN code number, a product name, a large retail category, a retail category, a retailer category, a market category, a manufacturer name, and an attribute. is there.
そして、このマッチングテーブルに基いて、かつ、全ヒット数ワークテーブル及びヒット数ワークテーブルを用いて、小売業者の分類体系の区分の階層及び／又は市場調査会社の分類体系の区分の階層を様々に変更することにより、分類対応テーブルを作成する（サブ動作IV−２）。ここで、分類対応テーブルは、図２８に示すように、連番を付して、小売業者の分類体系である、小売大分類の区分（図例では「日用品」）−小売中分類の区分（図例では「シャンプー」、「リンス」、「石鹸」等）−小売小分類の区分（図例では「大人」、「子供」、「ボディソープ」等）の１つ１つの組み合せと、市場調査会社の分類体系である、市場分類の区分（図例では「シャンプー」、「リンス・コンディショナー」、「インバストリートメント」、「ボディシャンプー」等）−属性の区分（図例では「オトナヨウ」、「コドモヨウ」等）の１つ１つの組み合せとが、互いに対応付けられている。 Based on this matching table and using the total number of hits work table and the number of hits work table, the classification hierarchy of the retailer classification system and / or the classification hierarchy of the classification system of the market research company can be varied. By changing, a classification correspondence table is created (sub-operation IV-2). Here, as shown in FIG. 28, the classification correspondence table is assigned a serial number, and is a classification system of retailers, which is a classification of retail large classification (“daily necessities” in the illustrated example) −classification of retail classification ( “Shampoo”, “Rinse”, “Soap”, etc. in the example)-A combination of each category of retail small categories (“Adult”, “Children”, “Body soap”, etc.) and market research Classification of the company's classification system, such as “Shampoo”, “Rinse Conditioner”, “Invasion Treatment”, “Body Shampoo”, etc. in the example)-Attribute categories (“Otonayo”, “Kodomoyo” in the example) , Etc.) are associated with each other.
図５は、前記調査報告書作成動作IIIの基本概念を示すものである。図示したように、一般に、小売業者が販売している商品の数は市場全体で販売されている商品の数よりも少ないものである。したがって、小売業者は、自社も販売し市場でも販売されている商品（販売商品）の販売動向もさることながら、自社は販売していないが市場では販売されている商品（非販売商品）の販売動向がより気になるところである。したがって、調査報告書Ｘを作成するに当たっては、小売業者の販売商品の市場データだけでなく、非販売商品の市場データも併せて掲載するのである。なお、市場では販売されないが小売業者のみで販売される商品とは、例えばプライベートブランドの商品である。 FIG. 5 shows the basic concept of the survey report creation operation III. As illustrated, in general, the number of merchandise sold by retailers is less than the number of merchandise sold throughout the market. Therefore, retailers sell products not sold by themselves but sold in the market (non-sale products) as well as sales trends of products sold by the company and sold in the market (sales products). The trend is more worrisome. Therefore, when creating the survey report X, not only the market data of the merchandise sold by the retailer but also the market data of the non-sales merchandise are posted together. A product that is not sold in the market but sold only by a retailer is, for example, a private brand product.
次に、図６〜図１０は、前記分類対応テーブル作成動作IVの基本概念を示すものである。例えば図６に示すように、小売業者の分類体系では、大分類の区分「日用品」の下層に中分類の区分「リンス」及び「シャンプー」があり、「リンス」の下層に小分類の区分「リンス」及び「コンディショナー」があって、区分「リンス」には商品Ｒ２及び商品Ｂ３が分類され、区分「コンディショナー」には商品Ｒ４及び商品Ｂ４が分類されているとする。また、「シャンプー」の下層に小分類の区分「大人」及び「子供」があって、区分「大人」には商品Ｂ６、商品Ｓ１及び商品Ｓ２が分類され、区分「子供」には商品Ｓ４、商品Ｓ５及び商品Ｓ７が分類されているとする。 Next, FIGS. 6 to 10 show the basic concept of the classification correspondence table creation operation IV. For example, as shown in FIG. 6, in the classification system of retailers, there are medium classification categories “rinse” and “shampoo” below the large classification category “daily necessities”, and small classification categories “ Assume that there are “rinse” and “conditioner”, and the product “R2” and the product “B3” are classified into the category “rinse”, and the product “R4” and the product “B4” are classified into the category “conditioner”. Further, there are subcategories “adult” and “children” below “shampoo”, the product “B6”, the product “S1” and the product “S2” are classified into the category “adult”, and the product “S4” It is assumed that the product S5 and the product S7 are classified.
これに対し、市場調査会社の分類体系では、市場分類の区分「リンス・コンディショナー」に商品Ｒ１〜商品Ｒ７が分類され、市場分類の区分「インバストリートメント」に商品Ｂ１〜商品Ｂ７が分類され、市場分類の区分「シャンプー」に商品Ｓ１〜商品Ｓ７が分類されているとする。つまり、図６は、小売業者の分類体系の区分に関する情報と、市場調査会社の分類体系の区分に関する情報とを取得し（区分の名称「日用品」、「リンス」、「大人」、「リンス・コンディショナー」…や区分に分類される商品に関する情報「Ｒ２」、「Ｂ３」、「Ｓ１」…等を取得し）、この取得した情報に基いて、相互に同じ商品が分類されている小売業者の分類体系の１の区分及び市場調査会社の分類体系の１の区分をすでに見出した後の状態を示している。 On the other hand, in the classification system of the market research company, the products R1 to R7 are classified into the market classification category “Rinse Conditioner”, and the products B1 to B7 are classified into the market classification category “Invas Treatment”. It is assumed that the products S1 to S7 are classified into the classification “shampoo”. In other words, FIG. 6 obtains information on the classification of the retailer classification system and information on the classification of the market research company classification system (the names of the categories “daily necessities”, “rinse”, “adult”, “rinse / "Conditioners" ... and information "R2", "B3", "S1" ... etc. regarding products classified into categories), and based on this acquired information, It shows the state after having already found one category of the classification system and one category of the market research company's classification system.
この場合、小売業者の分類体系のいずれの１の小分類の区分「リンス」、「コンディショナー」、「大人」、「子供」と、市場調査会社の分類体系のいずれの１の市場分類の区分「リンス・コンディショナー」、「インバストリートメント」、「シャンプー」とを見比べても、同じ商品が分類されている重複率が全て相対的に低いから、このままでは、互いに高い対応関係にある小売業者の分類体系の区分と市場調査会社の分類体系の区分との組み合せは発見することができない。 In this case, any one of the classification categories “rinse”, “conditioner”, “adult”, “child” in the retailer classification system, and any one of the market classification categories in the market research company classification system “ Even if you compare `` Rinse Conditioner '', `` In Bath Treatment '', and `` Shampoo '', the overlapping rate of all the same products being classified is relatively low. The combination of the category and the category of the market research company's classification system cannot be found.
そこで、例えば図７に示すように、市場分類の区分「シャンプー」の下層に属性１の区分「オトナヨウ」及び「コドモヨウ」を設定すると、商品Ｓ１及び商品Ｓ２は前記区分「オトナヨウ」に分類されており、商品Ｓ４、商品Ｓ５及び商品Ｓ７は前記区分「コドモヨウ」に分類されていたので、これにより、小売業者の分類体系の区分「大人」と市場調査会社の分類体系の区分「オトナヨウ」とを見比べると、どちらも同じ商品Ｓ１及び商品Ｓ２が分類されているから、小売業者の分類体系から見ても市場調査会社の分類体系から見ても重複率が相対的に高くなり、よって、小売業者の分類体系の区分「大人」と市場調査会社の分類体系の区分「オトナヨウ」とは互いに高い対応関係にあるといえる（図２８の分類対応テーブルの連番「１」を参照）。同様に、小売業者の分類体系の区分「子供」と市場調査会社の分類体系の区分「コドモヨウ」とを見比べると、どちらも同じ商品Ｓ４、商品Ｓ５及び商品Ｓ７が分類されているから、小売業者の分類体系から見ても市場調査会社の分類体系から見ても重複率が相対的に高くなり、よって、小売業者の分類体系の区分「子供」と市場調査会社の分類体系の区分「コドモヨウ」とは互いに高い対応関係にあるといえる（図２８の分類対応テーブルの連番「２」を参照）。したがって、小売業者の非販売商品Ｓ３やＳ６の属性１が「オトナヨウ」又は「コドモヨウ」であれば、該非販売商品Ｓ３やＳ６は、それに応じて、小売業者の分類体系の区分「大人」又は「子供」に高い精度で分類される（実際、図２４参照）。
Therefore, for example, as shown in FIG. 7, when the category “Otonayo” and “Kodomoyo” of the
一方、図８は、図６の状態から図７の組み合せを抜いたものである。再び、このままでは、互いに高い対応関係にある小売業者の分類体系の区分と市場調査会社の分類体系の区分との組み合せは発見することができない状態が残った。そこで、例えば図９に示すように、小売小分類の区分「リンス」と「コンディショナー」とを１つ上の階層の小売中分類の区分「リンス」に集約すると、商品Ｒ２及び商品Ｒ４は、市場分類の区分「リンス・コンディショナー」に分類され、かつ、集約した小売中分類の区分「リンス」に分類されることとなるので、これにより、小売業者の分類体系の区分「リンス」と市場調査会社の分類体系の区分「リンス・コンディショナー」とを見比べると、どちらも同じ商品Ｒ２及び商品Ｒ４が分類されているから、小売業者の分類体系から見ても市場調査会社の分類体系から見ても重複率が相対的に高くなり、よって、小売業者の分類体系の区分「リンス」と市場調査会社の分類体系の区分「リンス・コンディショナー」とは互いに高い対応関係にあるといえる（図２８の分類対応テーブルの連番「３」の上段を参照）。したがって、小売業者の非販売商品Ｒ１やＲ３あるいはＲ５〜Ｒ７は、小売業者の分類体系の区分「リンス」に高い精度で分類される（実際、図２４参照）。 On the other hand, FIG. 8 is obtained by removing the combination of FIG. 7 from the state of FIG. Again, there remains a state in which the combination of the classification system of the retailers and the classification system of the market research company, which have a high correspondence with each other, cannot be found. Therefore, for example, as shown in FIG. 9, when the classification “rinse” and “conditioner” of the retail small classification are aggregated into the classification “rinse” of the retail classification one level above, the products R2 and R4 are marketed. Since it is classified in the classification category “Rinse Conditioner” and in the aggregated retail category “Rinse”, the classification of the retailer classification system “Rinse” and the market research company Compared with the classification system “Rinse Conditioner”, the same product R2 and product R4 are classified in both categories, so both the retailer classification system and the market research company classification system overlap. The rate is relatively high, so the classification of the retailer classification system “Rinse” and the classification of the market research company classification system “Rinse Conditioner” are highly compatible with each other. It can be said that (see upper serial number of the class mapping table in FIG. 28, "3"). Therefore, the retailer's non-sale products R1 and R3 or R5 to R7 are classified with high accuracy into the classification “rinse” of the retailer's classification system (in fact, refer to FIG. 24).
そして、図１０は、図８の状態から図９の組み合せを抜いたものである。再び、このままでは、互いに高い対応関係にある小売業者の分類体系の区分と市場調査会社の分類体系の区分との組み合せは発見することができない状態が残った。この場合、例えば判定用重複率を下げることにより、小売業者の分類体系の区分「リンス」と市場調査会社の分類体系の区分「インバストリートメント」とを強制的に対応付けしてもよく（図２８の分類対応テーブルの連番「３」の下段を参照）、その場合は、小売業者の非販売商品Ｂ１やＢ２あるいはＢ５やＢ７もまた、小売業者の分類体系の区分「リンス」に分類される（実際、図２４参照）。 FIG. 10 is obtained by removing the combination of FIG. 9 from the state of FIG. Again, there remains a state in which the combination of the classification system of the retailers and the classification system of the market research company, which have a high correspondence with each other, cannot be found. In this case, for example, the classification “rinse” of the retailer classification system and the classification “invas treatment” of the classification system of the market research company may be forcibly associated by lowering the determination duplication rate (FIG. 28). In this case, the retailer's non-sale products B1 and B2 or B5 and B7 are also classified into the classification "Rinse" of the retailer's classification system. (In fact, see FIG. 24).
次に、前記図３及び図４に示した主なサブ動作のより詳しい内容をフローチャートを参照して説明する。 Next, more detailed contents of the main sub-operations shown in FIGS. 3 and 4 will be described with reference to flowcharts.
まず、図３においてＰＯＳデータに市場データを結合するサブ動作III−３は、図１１に示すように、図１８のＰＯＳデータの全件について、ＰＯＳデータを１件読み込み（ステップＳ１１）、そのＰＯＳデータが図２０の市場データにも存在しているか、つまりその商品が小売業者でも市場でも販売されている商品か否かをＪＡＮコードを介して判定し（ステップＳ１２）、その結果、存在しているときは、ＰＯＳデータに市場データを結合して（ステップＳ１３）、そのレコードを図２１〜図２２の販売データファイルに書き込む（ステップＳ１４）。ただし、ステップＳ１２でＮＯのとき、つまりその商品が例えばプライベートブランドの商品であるときは、市場データが無いので、ステップＳ１３をスキップしてステップＳ１４を実行する。 First, as shown in FIG. 11, the sub-operation III-3 for combining the market data with the POS data in FIG. 3 reads one POS data for all the POS data in FIG. 18 (step S11), and the POS data. It is determined through the JAN code whether the data is also present in the market data of FIG. 20, that is, whether the product is a product sold in the retailer or the market (step S12). If so, the market data is combined with the POS data (step S13), and the record is written in the sales data files of FIGS. 21 to 22 (step S14). However, if NO in step S12, that is, if the product is, for example, a private brand product, there is no market data, so step S13 is skipped and step S14 is executed.
また、図３においてＰＯＳデータとマッチしなかった市場データを抽出するサブ動作III−４は、図１２に示すように、図２０の市場データの全件について、市場データを１件読み込み（ステップＳ２１）、その市場データが図１８のＰＯＳデータにも存在しているか否かをＪＡＮコードを介して判定し（ステップＳ２２）、その結果、存在していないとき、つまりその商品が小売業者では販売されていないが市場では販売されている商品であるときは、その市場データのレコードを図２３の非販売データファイルに書き込む（ステップＳ２３）。ただし、ステップＳ２２でＹＥＳのとき（図１１のステップＳ１２でＹＥＳの場合に相当）、つまりその商品が小売業者でも市場でも販売されている商品であるときは、ステップＳ２３をスキップする。 Further, the sub-operation III-4 for extracting the market data that does not match the POS data in FIG. 3 reads one market data for all the market data in FIG. 20, as shown in FIG. 12 (step S21). ) To determine whether the market data also exists in the POS data of FIG. 18 via the JAN code (step S22). As a result, when the market data does not exist, that is, the product is sold at the retailer. If the product is not sold in the market, the market data record is written in the non-sale data file of FIG. 23 (step S23). However, if YES in step S22 (corresponding to the case of YES in step S12 in FIG. 11), that is, if the product is a product that is sold in both the retailer and the market, step S23 is skipped.
また、図３においてＰＯＳデータの商品分類体系で調査報告書を作成するサブ動作III−５は、図１３に示すように、図２８の分類対応テーブルの全連番について、連番に対応する小売分類に属する図２１〜図２２の販売データファイルのレコードを図２４〜図２６の調査報告書データファイルに書き込む（ステップＳ３１）。また、連番に対応する市場分類に属する図２３の非販売データファイルのレコードを図２４〜図２６の調査報告書データファイルに書き込む（ステップＳ３２）。ここで、理解のため、図２１〜図２２の販売データファイル及び図２３の非販売データファイルにおいては、調査報告書データファイルに書き込む連番順に丸付数字を付してある。 Further, in FIG. 3, the sub-operation III-5 for creating the survey report by the product classification system of the POS data is the retail corresponding to the serial numbers for all the serial numbers in the classification correspondence table of FIG. 28 as shown in FIG. The records of the sales data files of FIGS. 21 to 22 belonging to the classification are written into the survey report data files of FIGS. 24 to 26 (step S31). Further, the record of the non-sale data file of FIG. 23 belonging to the market classification corresponding to the serial number is written into the survey report data file of FIGS. 24 to 26 (step S32). Here, for the sake of understanding, in the sales data files of FIGS. 21 to 22 and the non-sales data file of FIG. 23, circled numbers are given in the order of sequential numbers written in the survey report data file.
一方、図３において分類対応テーブルを作成する動作IV（換言すれば図４の動作）は、図１４に示すように、まず図２９のマッチングテーブルを作成し（ステップＳ４１：図４のサブ動作IV−１）、このマッチングテーブルの全件について、ヒット率（重複率）を計算し、その計算結果に応じてヒット率がヒット率条件値（判定用重複率）を超えた区分同士の対応関係を図２８の分類対応テーブルに書き込む（ステップＳ４２：図４のサブ動作IV−２）。そして、未だ分類対応テーブルに書き込みが完了していないマッチングテーブルの全件を画面（出力装置１３である表示装置）に表示する（ステップＳ４３）。なお、この画面表示については後に詳しく述べる。 On the other hand, in the operation IV for creating the classification correspondence table in FIG. 3 (in other words, the operation in FIG. 4), as shown in FIG. 14, the matching table in FIG. 29 is first created (step S41: sub-operation IV in FIG. 4). -1) The hit rate (duplication rate) is calculated for all cases in this matching table, and the correspondence relationship between the categories in which the hit rate exceeds the hit rate condition value (judgment duplication rate) according to the calculation result Write to the classification correspondence table of FIG. 28 (step S42: sub-operation IV-2 of FIG. 4). Then, all the matching table entries that have not yet been written to the classification correspondence table are displayed on the screen (display device as the output device 13) (step S43). This screen display will be described in detail later.
そして、図４においてマッチングテーブルを作成するサブ動作IV−１（換言すれば図１４のステップＳ４１）は、図１５に示すように、図１８のＰＯＳデータの全件について、ＰＯＳデータを１件読み込み（ステップＳ５１）、そのＰＯＳデータが図２０の市場データにも存在しているか、つまりその商品が小売業者でも市場でも販売されている商品か否かをＪＡＮコードを介して判定し（ステップＳ５２）、その結果、存在しているときは、ＰＯＳデータと市場データとを結合して（ステップＳ５３）、そのレコードを図２９のマッチングテーブルに書き込む（ステップＳ５４）。ただし、ステップＳ５２でＮＯのとき、つまりその商品が例えばプライベートブランドの商品であるときは、市場データが無いので、ステップＳ５３，５４をスキップする。 Then, the sub-operation IV-1 for creating the matching table in FIG. 4 (in other words, step S41 in FIG. 14) reads one POS data for all the POS data in FIG. 18, as shown in FIG. (Step S51) It is determined via the JAN code whether or not the POS data is also present in the market data of FIG. 20, that is, whether or not the product is a product sold in the retailer or the market (Step S52). As a result, if it exists, the POS data and the market data are combined (step S53), and the record is written in the matching table of FIG. 29 (step S54). However, if NO in step S52, that is, if the product is, for example, a private brand product, there is no market data, so steps S53 and 54 are skipped.
また、図４において分類対応テーブルを作成するサブ動作IV−２（換言すれば図１４のステップＳ４２）は、図１６に示すように、まず図２９のマッチングテーブルから市場分類別の全ヒット数を計算し、図３７に示す全ヒット数ワークテーブルに書き込む（ステップＳ６１）。例えば、図３７（ａ）では、図２９から明らかなように、市場分類の区分「インバストリートメント」に全部で３つの商品Ｂ３、Ｂ４、Ｂ６がヒットし（図６参照）、市場分類の区分「リンス・コンディショナー」に全部で２つの商品Ｒ２、Ｒ４がヒットし（図６参照）、市場分類の区分「シャンプー」に全部で５つの商品Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ７がヒットしている（図６参照）。 Further, the sub-operation IV-2 for creating the classification correspondence table in FIG. 4 (in other words, step S42 in FIG. 14) first calculates the total number of hits by market classification from the matching table in FIG. 29, as shown in FIG. Calculate and write to the total hit number work table shown in FIG. 37 (step S61). For example, in FIG. 37A, as is apparent from FIG. 29, a total of three products B3, B4, and B6 hit the market classification category “Invas Treatment” (see FIG. 6). “Rinse conditioner” has a total of two products R2 and R4 (see FIG. 6), and the market classification “shampoo” has a total of five products S1, S2, S4, S5 and S7 (see FIG. 6). (See FIG. 6).
次に、同じく図２９のマッチングテーブルから小売分類別のヒット数を計算し、かつ、小売分類別ランキング及びヒット数ランキングを算出して、図３８〜図４１に示すヒット数ワークテーブルに書き込む（ステップＳ６２）。例えば、図３８では、図２９から明らかなように、小売分類の区分「リンス」−「リンス」に市場分類の区分「インバストリートメント」に分類されている１つの商品Ｂ３がヒットし（図６参照）、小売分類の区分「リンス」−「コンディショナー」に市場分類の区分「インバストリートメント」に分類されている１つの商品Ｂ４がヒットし（図６参照）、小売分類の区分「シャンプー」−「大人」に市場分類の区分「インバストリートメント」に分類されている１つの商品Ｂ６がヒットし（図６参照）、小売分類の区分「シャンプー」−「大人」に市場分類の区分「シャンプー」に分類されている２つの商品Ｓ１、Ｓ２がヒットし（図６参照）、小売分類の区分「シャンプー」−「子供」に市場分類の区分「シャンプー」に分類されている３つの商品Ｓ４、Ｓ５、Ｓ７がヒットし（図６参照）、小売分類の区分「リンス」−「リンス」に市場分類の区分「リンス・コンディショナー」に分類されている１つの商品Ｒ２がヒットし（図６参照）、小売分類の区分「リンス」−「コンディショナー」に市場分類の区分「リンス・コンディショナー」に分類されている１つの商品Ｒ４がヒットしている（図６参照）。 Next, the number of hits for each retail category is calculated from the matching table of FIG. 29, and the ranking for each retail category and the hit number ranking are calculated and written in the hit number work table shown in FIGS. S62). For example, in FIG. 38, as is clear from FIG. 29, one product B3 classified into the market classification “Invas Treatment” is hit in the retail classification “Rinse” − “Rinse” (see FIG. 6). ), One product B4, which is classified in the retail category “rinse”-“conditioner”, and the market category “invas treatment” is hit (see FIG. 6), and the retail category “shampoo” — “adult” ”Hits one product B6 that is classified as“ Invas Treatment ”in the market classification (see FIG. 6), and is classified as“ shampoo ”as the market classification as“ shampoo ”-“ adult ”as the retail classification. The two products S1 and S2 are hit (see FIG. 6) and are classified into the retail category “Shampoo”-“children” and the market category “Shampoo”. One product S4, S5, S7 is hit (see FIG. 6), and one product R2 classified in the market classification category “Rinse Conditioner” is hit in the retail classification category “Rinse”-“Rinse” ( In FIG. 6), one product R4 classified into the market classification “Rinse Conditioner” is hit in the retail classification “rinse”-“conditioner” (see FIG. 6).
なお、ここで、小売分類別ランキングとは、小売分類の中での市場分類別のヒット数のランキングのことであり、ヒット数ランキングは、市場分類の中でのヒット率（次ステップＳ６３で計算）のランキングのことである。 Here, the ranking by retail category is the ranking of the number of hits by market category in the retail category, and the hit number ranking is the hit rate in the market category (calculated in the next step S63). ) Ranking.
次に、前記図３７の全ヒット数ワークテーブル及び前記図３８〜図４１のヒット数ワークテーブルのデータに基いてヒット率を計算して、ヒット数ワークテーブルに書き込む（ステップＳ６３）。なお、ここで、ヒット率は、全ヒット数に対するヒット数の割合のことである。例えば、図３７（ａ）及び図３８から明らかなように、市場分類の区分「インバストリートメント」の全ヒット数が３であるから、ヒット数が１の小売分類のヒット率はそれぞれ３３％、市場分類の区分「シャンプー」の全ヒット数が５であるから、ヒット数が２の小売分類のヒット率は４０％、ヒット数が３の小売分類のヒット率は６０％、市場分類の区分「リンス・コンディショナー」の全ヒット数が２であるから、ヒット数が１の小売分類のヒット率はそれぞれ５０％となっている。 Next, the hit rate is calculated based on the data of the total hit number work table in FIG. 37 and the hit number work table in FIG. 38 to FIG. 41, and is written in the hit number work table (step S63). Here, the hit rate is the ratio of the number of hits to the total number of hits. For example, as can be seen from FIGS. 37 (a) and 38, since the total number of hits in the market classification “Invas Treatment” is 3, the hit rate of the retail classification with 1 hit is 33% respectively. Since the total number of hits in the category “Shampoo” is 5, the hit rate for the retail category with 2 hits is 40%, the hit rate for the retail category with 3 hits is 60%, and the market category “Rinse” -Since the total number of hits for "Conditioner" is 2, the hit rate for the retail category with 1 hit is 50% each.
そして、前記ヒット率（重複率）がヒット率条件値（判定用重複率）を超えたか否かを判定し（ステップＳ６４）、その結果、超えたときは、連番を付して、その小売分類の区分と市場分類の区分とを相互に対応付けて図２８の分類対応テーブルに書き込む（ステップＳ６５）。ただし、ステップＳ６４でＮＯのとき、つまり区分同士の対応関係が高くないときは、分類対応テーブルへの書き込みをスキップする。その後、図１４のステップＳ４３に進んで、未だ分類対応テーブルへの書き込みが完了していないマッチングテーブルの全件を画面表示することとなる。次に、この画面表示について詳しく説明する。 Then, it is determined whether or not the hit rate (duplication rate) exceeds the hit rate condition value (determination overlap rate) (step S64). The classification category and the market classification category are associated with each other and written to the classification correspondence table in FIG. 28 (step S65). However, if NO in step S64, that is, if the correspondence between the categories is not high, writing to the classification correspondence table is skipped. Thereafter, the process proceeds to step S43 in FIG. 14, and all the matching table items that have not yet been written to the classification correspondence table are displayed on the screen. Next, this screen display will be described in detail.
図３０は、図１４のステップＳ４３で、出力装置１３である表示装置に表示される画面の説明図であって、図６の状態に対応するものである（画面１）。この画面１では小売分類によりソートされているので、「市場分類」ボタンを押下することにより、市場分類によるソートに並び替える（画面２へ）。
FIG. 30 is an explanatory diagram of a screen displayed on the display device that is the
図３１に示すように、画面２では、図３７（ａ）に示した全ヒット数ワークテーブルの内容と、図３８に示したヒット数ワークテーブルの内容とが表示される。また、ヒット数条件値（判定用重複率）は、入力装置１２を用いて変更可能に入力し指定できる（図例は９０％）。図６を参照して前述したように、ヒット率（重複率）が３３％から高々６０％であり、ヒット数条件値の９０％に及ばないから、このままでは、互いに高い対応関係にある小売業者の分類体系の区分と市場調査会社の分類体系の区分との組み合せは発見できない。そこで、市場分類の区分「シャンプー」の下層に属性１を設定するように、画面右下のプルダウンメニューで「シャンプー」を選択し、属性１の「はい」ボタンを押下する。そして、画面中央上の「実行」ボタンを押下する（画面３へ）。
As shown in FIG. 31, on the
図３２に示すように、画面３では、市場分類の区分「シャンプー」の下層に属性１の区分「オトナヨウ」及び「コドモヨウ」が設定され、これにより、図７を参照して前述したように、市場分類の区分「シャンプー」−属性１の区分「オトナヨウ」の全ヒット数が２となり、市場分類の区分「シャンプー」−属性１の区分「コドモヨウ」の全ヒット数が３となって、いずれもヒット率が１００％となる（図３７（ｂ）及び図３９参照）。その結果、ヒット率がヒット数条件値の９０％を超えたので、この区分同士の対応関係を示す２つの列が反転表示され、画面から消える（画面４へ）。同時に、この区分同士の対応関係が図２８の分類対応テーブル（連番１及び２）に書き込まれる（図１６のステップＳ６５参照）。
As shown in FIG. 32, on the
図３３に示すように、画面４では、図８を参照して前述したように、ヒット率が３３％から高々５０％であり、ヒット数条件値の９０％に及ばないから、再び、このままでは、互いに高い対応関係にある小売業者の分類体系の区分と市場調査会社の分類体系の区分との組み合せは発見できない状態となった。そこで、小売小分類の区分「リンス」及び「コンディショナー」を１つ上の階層の小売中分類の区分「リンス」に集約するように、小売小分類の区分「リンス」ボタン及び「コンディショナー」ボタンを押下し、「小分類を編集」ボタンを押下する。現れた小画面で「同じ中分類に全小分類を集約」を選択し、「集約」ボタンを押下する。そして、画面中央上の「実行」ボタンを押下する（画面５へ）。
As shown in FIG. 33, on the
なお、図３４（ａ）に、「中分類を編集」ボタンを押下したときに現れる小画面を例示し、図３４（ｂ）に、「大分類を編集」ボタンを押下したときに現れる小画面を例示した。 FIG. 34A illustrates a small screen that appears when the “Edit middle category” button is pressed, and FIG. 34B illustrates a small screen that appears when the “Edit large category” button is pressed. Was illustrated.
図３５に示すように、画面５では、小売小分類の区分「リンス」及び「コンディショナー」が１つ上の階層の小売中分類の区分「リンス」に集約され、これにより、図９を参照して前述したように、市場分類の区分「リンス・コンディショナー」のヒット数が２となって、ヒット率が１００％となる（図４０参照）。その結果、ヒット率がヒット数条件値の９０％を超えたので、この区分同士の対応関係を示す１つの列が反転表示され、画面から消える（画面６へ）。同時に、この区分同士の対応関係が図２８の分類対応テーブル（連番３の上段）に書き込まれる（図１６のステップＳ６５参照）。
As shown in FIG. 35, in the
図３６に示すように、画面６では、図１０を参照して前述したように、ヒット率が３３％から高々６６％であり、ヒット数条件値の９０％に及ばないから、再び、このままでは、互いに高い対応関係にある小売業者の分類体系の区分と市場調査会社の分類体系の区分との組み合せは発見できない状態となった。しかし、あとは、市場分類の区分「インバストリートメント」を、小売分類の区分「日用品」−「リンス」に対応付けるか、又は小売分類の区分「日用品」−「シャンプー」−「大人」に対応付けるかの選択であるから、ヒット率がより高い「日用品」−「リンス」への対応付けを「はい」ボタンで選択し、「実行」ボタンを押下する（図４１参照及び図２８の分類対応テーブルの連番３の下段参照）。
As shown in FIG. 36, on the
なお、以上は、ＪＡＮコードを介して図２９のマッチングテーブルを作成する例であったが（図１５のフローチャート参照）、図４のサブ動作IV−１で説明したように、ＪＩＣＦＳ分類を介してマッチングテーブルを作成することもできる。すなわち、ＰＯＳデータ（v）にＪＩＣＦＳ分類があれば、それを抽出して、図４２（ａ）に示すようなＰＯＳデータ／ＪＩＣＦＳ分類対応テーブルを作成する。同様に、市場データ（iv）にＪＩＣＦＳ分類があれば、それを抽出して、図４２（ｂ）に示すような市場データ／ＪＩＣＦＳ分類対応テーブルを作成する。そして、これらの両テーブルから、ＪＩＣＦＳ分類を仲介して、図４２（ｃ）に示すようなマッチングテーブルを作成すればよい。 The above is an example of creating the matching table in FIG. 29 via the JAN code (see the flowchart in FIG. 15), but as described in the sub-operation IV-1 in FIG. 4, via the JICFS classification. A matching table can also be created. That is, if the POS data (v) has a JICFS classification, it is extracted to create a POS data / JICFS classification correspondence table as shown in FIG. Similarly, if there is a JICFS classification in the market data (iv), it is extracted and a market data / JICFS classification correspondence table as shown in FIG. 42B is created. Then, a matching table as shown in FIG. 42 (c) may be created from these tables by mediating the JISFS classification.
以上、具体例を挙げて詳しく説明したように、本実施形態によれば、商品等の物品「Ｒ１」、「Ｒ２」…、「Ｂ１」、「Ｂ２」…、「Ｓ１」、「Ｓ２」…、を複数の区分に分類する際の分類の仕方が互いに異なる２つの分類体系同士（すなわち、小売業者の分類体系と市場調査会社の分類体系と）を対応付けようとする場合に、コンピュータ（分類対応システム１０）により、まず、両方の分類体系の区分に関する情報（区分の名称「日用品」、「リンス」、「大人」、「リンス・コンディショナー」…や区分に分類される物品に関する情報「Ｒ２」、「Ｂ３」、「Ｓ１」…等が含まれる）が取得され（図１７のＰＯＳデータファイル、図１９の市場データファイル）、次に、この取得した情報に基いて、同じ物品が分類されている一方の分類体系の１の区分と他方の分類体系の１の区分とが見出され（図６）、次に、この見出された一方の分類体系の１の区分に分類されている物品と他方の分類体系の１の区分に分類されている物品との重複率（すなわち同じ物品が分類されている割合）が判定用重複率（１００％としてもよい）を超えているかどうかが判定され（図１６のステップＳ６４）、そして、この判定の結果、前記重複率が判定用重複率を超えているときは、前記一方の分類体系の１の区分と他方の分類体系の１の区分とが互いに対応付けられてテーブル形式（図２８の分類対応テーブル）で記憶されるから（図１６のステップＳ６５）、分類の仕方が相異なる２つの分類体系同士がコンピュータ（分類対応システム１０）によって合理的に高い精度（この精度は前記判定用重複率に依存する）で対応付けられることとなる。 As described above in detail with specific examples, according to the present embodiment, the articles “R1”, “R2”..., “B1”, “B2”..., “S1”, “S2”. When classifying a plurality of categories into two or more categories, a computer (classification) is used to associate two different classification systems (that is, a retailer classification system and a market research company classification system) with each other. The correspondence system 10) first provides information on the classifications of both classification systems (class names “daily necessities”, “rinse”, “adult”, “rinse conditioner”, etc., and information “R2” on articles classified into categories. , “B3”, “S1”, etc. are included) (POS data file in FIG. 17, market data file in FIG. 19), and then the same goods are classified based on this acquired information One minute One category of the system and one category of the other classification system are found (FIG. 6), and then the articles classified into the one category of the one classification system found and the other classification It is determined whether or not the overlap rate (that is, the rate at which the same product is classified) with an item classified in one category of the system exceeds the determination overlap rate (which may be 100%) (see FIG. 16). Step S64) And, as a result of the determination, when the overlap rate exceeds the determination overlap rate, one section of the one classification system and one section of the other classification system are associated with each other. Stored in the table format (classification correspondence table in FIG. 28) (step S65 in FIG. 16), two classification systems having different classification methods can be reasonably highly accurate by the computer (classification correspondence system 10) ( This accuracy is So that the associated at depends on the titration, overlap ratio).
その場合に、コンピュータ（分類対応システム１０）により、同じ物品が分類されている一方の分類体系の１の区分及び他方の分類体系の１の区分が見出されないとき、又は、前記判定の結果、前記重複率が判定用重複率を超えていないときは（図６、図８）、例えばコンピュータ（分類対応システム１０）により自動的に又はキーボードやマウス等の入力装置１２を用いた外部からの操作に応じて、一方の分類体系の区分及び／又は他方の分類体系の区分が下位の階層の区分又は上位の階層の区分へ変更され（図７、図９）、そして、その変更された下位の階層の区分又は上位の階層の区分について再度区分の見出し又は再度重複率の判定が行われるから、区分を広い範囲の区分（大分類の区分等）や狭い範囲の区分（小分類の区分又は属性の区分等）に様々に変更することにより、前記判定用重複率を満足する区分同士の対応関係がコンピュータ（分類対応システム１０）によって必ず見出されることとなる。あるいは、その区分変更の試行錯誤の途中で、前記判定用重複率を低い値に変更することによっても、該判定用重複率を満足する区分同士の対応関係がコンピュータ（分類対応システム１０）によって早期に見出されることとなる。
In that case, when one section of one classification system and one classification of the other classification system in which the same article is classified by the computer (classification correspondence system 10) is not found, or as a result of the determination, When the overlap rate does not exceed the determination overlap rate (FIGS. 6 and 8), for example, automatically by a computer (classification correspondence system 10) or an external operation using the
その場合に、コンピュータ（分類対応システム１０）により、テーブル（図２８の分類対応テーブル）に記憶された１の区分同士の対応付けに基いて、一方の分類体系では分類されていないが他方の分類体系では分類されている物品（例えば「Ｒ１」、「Ｂ１」、「Ｓ３」…等）が一方の分類体系の区分に分類されるから（図２４〜図２６の調査報告書データファイル）、コンピュータ（分類対応システム１０）によって、一方の分類体系で未分類の物品（例えば「Ｒ１」、「Ｂ１」、「Ｓ３」…等）がもしその一方の分類体系で分類されたならば属することになるであろう区分に高い精度（この精度も前記判定用重複率に依存する）で分類されることとなる。 In this case, the computer (classification correspondence system 10) is not classified in one classification system based on the association between one category stored in the table (classification correspondence table in FIG. 28), but the other classification Since articles classified in the system (for example, “R1”, “B1”, “S3”..., Etc.) are classified into one classification system (the survey report data file in FIGS. 24 to 26), the computer By the (classification correspondence system 10), an unclassified article (for example, “R1”, “B1”, “S3”, etc.) in one classification system will belong if it is classified in that one classification system. The classification will be classified with high accuracy (this accuracy also depends on the duplication rate for determination).
したがって、小売業者がその取り扱い商品について作成した分類体系と、市場調査会社がその調査対象商品（小売業者の取り扱い商品を含んでいる）について作成した分類体系とを対応付けようとする場合に、コンピュータ（例えば「Ｒ１」、「Ｂ１」、「Ｓ３」…等）により、小売業者の商品毎の販売実績に関する情報（ＰＯＳデータ（v））及び市場調査会社の商品毎の調査結果に関する情報（市場データ（iv））が取得され、かつ、テーブル形式で記憶した１の区分同士の対応付け（図２８の分類対応テーブル）に基いて、小売業者は販売していないが市場調査では販売されている商品が小売業者の分類体系の区分に分類され、そして、その小売業者の分類体系の区分に分類された状態で、小売業者が販売する商品の調査結果と、小売業者は販売していないが市場調査では販売されている商品の調査結果とが併せて記載された小売業者向けの調査報告書（すなわち市場データ）Ｘが作成されるから（図２４〜図２６の調査報告書データファイル参照）、小売業者は、この調査報告書Ｘに基いて、自社が管理する使い慣れた独自の分類体系で市場動向の分析ができることとなり、この調査報告書Ｘを現業に直ちに活用することが容易となる。 Therefore, when a retailer wants to associate the classification system created for the product handled with the classification system created by the market research company for the surveyed product (including the retailer's handled product), the computer (For example, “R1”, “B1”, “S3”...), Etc., information on the sales performance of each product of the retailer (POS data (v)) and information on the survey results of each product of the market research company (market data) (Iv)) and a product that is not sold by a retailer but is sold in a market research based on the association between one category stored in a table format (classification correspondence table in FIG. 28) Is classified into a category of the retailer's classification system, and in the state of being classified into the category of the retailer's classification system, the survey results of the products sold by the retailer and the retail business Is not sold, but in the market research, a survey report (namely, market data) X for retailers is created together with the survey results of the products sold (the surveys in FIGS. 24 to 26) Based on this survey report X, retailers will be able to analyze market trends with their own familiar classification system managed by the company, and immediately use this survey report X in their operations. It becomes easy.
なお、前記実施形態は、本発明の最良の実施形態ではあるが、特許請求の範囲を逸脱しない限り、更なる種々の改変が可能である。例えば、図２４〜図２６の調査報告書データファイルにおいては、図２１〜図２２の販売データファイルに由来する部分（「〇」印）と、図２３の非販売データファイルに由来する部分（「◎」印）とを明瞭に上下に分けて並べたが、これに代えて、例えば、非販売データファイルに由来する部分を、小売分類に応じて、販売データファイルに由来する部分に混入して並べてもよい（例えば、図２４において、商品Ｓ３を商品Ｓ２の次に記載する、商品Ｓ６を商品Ｓ５の次に記載する、商品Ｒ１、商品Ｒ３、商品Ｒ５〜商品Ｒ７、商品Ｂ１、商品Ｂ２、商品Ｂ５及び商品Ｂ７を商品Ｂ４の次に記載する、等）。さらに、図２４〜図２６の調査報告書データファイルにおいて、各項目の並びや各項目の名称等を、最初の図１７のＰＯＳデータファイルのレベルにまで戻してもよい。 The above embodiment is the best embodiment of the present invention, but various modifications can be made without departing from the scope of the claims. For example, in the survey report data file of FIGS. 24 to 26, a part (“◯” mark) derived from the sales data file of FIGS. 21 to 22 and a part derived from the non-sales data file of FIG. ◎ ”) are clearly divided into upper and lower parts, but instead, for example, a part derived from a non-sales data file is mixed into a part derived from a sales data file according to retail classification. (For example, in FIG. 24, the product S3 is described next to the product S2, the product S6 is described next to the product S5, the product R1, the product R3, the product R5 to the product R7, the product B1, the product B2, Product B5 and Product B7 are described next to Product B4, etc.). Further, in the survey report data file of FIGS. 24 to 26, the arrangement of the items, the names of the items, and the like may be returned to the level of the first POS data file of FIG.
以上のように、本発明は、分類の仕方が相異なる２つの分類体系同士をコンピュータを用いて合理的に高い精度で対応付けすることができるもので、その結果、例えば市場調査会社から小売業者へ市場データを提供するビジネスモデルに広範な産業上の利用可能性を有する。 As described above, according to the present invention, two classification systems having different classification methods can be associated with each other with a reasonably high accuracy by using a computer. As a result, for example, from a market research company to a retailer Has a broad industrial applicability to business models that provide market data to
１０ コンピュータ（分類対応システム）
１１ 中央処理装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 記憶装置
１４ａ プログラム記憶部
１４ｂ データ記憶部
ｉｖ 市場データ
ｖ ＰＯＳデータ
Ｘ 調査報告書
10 Computer (Classification compatible system)
11
Claims (6)
コンピュータと該コンピュータで稼動するプログラムとにより実行され、
情報取得手段が、前記第１、第２分類体系から、各商品の当該分類体系における区分と両分類体系で共用される商品コードとを含むデータをそれぞれ取得し、第１分類体系用データファイル及び第２分類体系用データファイルにそれぞれ書き込む第１ステップと、
マッチングテーブル作成手段が、前記商品コードをキーとして、前記第１分類体系用データファイルに含まれた各商品について、前記第２分類体系用データファイルに含まれているか否かを検索し、含まれているときに、その商品についての商品コードと両分類体系における区分とを含むデータをマッチングテーブルに書き込む第２ステップと、
判定手段が、前記マッチングテーブルに書き込まれた商品ごとに、その商品が第１分類体系で属する区分を第１区分、第２分類体系で属する区分を第２区分として、該マッチングテーブル上で第２区分に属する商品の数を全ヒット数として計算すると共に、その第２区分に属する商品が前記第１区分に属する数をヒット数として計算し、前記全ヒット数に対する前記ヒット数の比率が所定の判定用比率を超えているか否かを判定し、超えているときに前記第１区分と第２区分とが対応すると判定する第３ステップと、
分類対応記録手段が、前記第３ステップで対応すると判定された第１区分と第２区分とを対応付けて分類対応テーブルに記録する第４ステップと、
を備えていることを特徴とする分類対応方法。 A method of associating first and second classification systems having different classification methods when classifying articles into a plurality of categories,
Executed by a computer and a program running on the computer;
The information acquisition means acquires, from the first and second classification systems, data including a classification of each product in the classification system and a product code shared by both classification systems, and a first classification system data file and A first step of writing to each second classification system data file;
Matching table creation means searches for whether or not each product included in the first classification system data file is included in the second classification system data file using the product code as a key. A second step of writing data including a product code for the product and a classification in both classification systems to the matching table;
For each product written in the matching table, the determination means sets the category to which the product belongs in the first classification system as the first category and the category to which the product belongs in the second classification system as the second category. The number of products belonging to the category is calculated as the total number of hits, the number of products belonging to the second category is calculated as the number of hits, and the ratio of the number of hits to the total number of hits is a predetermined number. A third step of determining whether or not the determination ratio is exceeded, and determining that the first and second sections correspond when exceeding.
A fourth step in which the classification correspondence recording means records the first classification and the second classification determined to correspond in the third step in association with each other in the classification correspondence table;
Classification corresponding method characterized in that comprises a.
前記第３ステップで第１区分と第２区分とが対応しないと判定されたときに、階層変更手段が、第１区分の上層の区分を第１区分に変更し又は第２区分の下層の区分を第２区分に変更する第５ステップをさらに実行すると共に、
前記第３ステップを、前記第５ステップで変更された区分について改めて実行することを特徴とする分類対応方法。 In the classification corresponding method according to claim 1,
When it is determined in the third step that the first division and the second division do not correspond, the hierarchy changing means changes the upper division of the first division to the first division or the lower division of the second division And further performing a fifth step of changing the
The classification corresponding method , wherein the third step is executed again for the classification changed in the fifth step .
コンピュータと該コンピュータで稼動するプログラムとで構成され、A computer and a program running on the computer;
前記第１、第２分類体系から、各商品の当該分類体系における区分と両分類体系で共用される商品コードとを含むデータをそれぞれ取得し、第１分類体系用データファイル及び第２分類体系用データファイルにそれぞれ書き込む情報取得手段と、From each of the first and second classification systems, data including a classification of each product in the classification system and a product code shared by both classification systems is obtained, and the data for the first classification system and the second classification system are obtained. Information acquisition means for writing to each data file;
前記商品コードをキーとして、前記第１分類体系用データファイルに含まれた各商品について、前記第２分類体系用データファイルに含まれているか否かを検索し、含まれているときに、その商品についての商品コードと両分類体系における区分とを含むデータをマッチングテーブルに書き込むマッチングテーブル作成手段と、Using the product code as a key, for each product included in the first classification system data file, it is searched whether or not it is included in the second classification system data file. A matching table creation means for writing data including a product code for a product and a classification in both classification systems into a matching table;
前記マッチングテーブルに書き込まれた商品ごとに、その商品が第１分類体系で属する区分を第１区分、第２分類体系で属する区分を第２区分として、該マッチングテーブル上で第２区分に属する商品の数を全ヒット数として計算すると共に、その第２区分に属する商品が前記第１区分に属する数をヒット数として計算し、前記全ヒット数に対する前記ヒット数の比率が所定の判定用比率を超えているか否かを判定し、超えているときに前記第１区分と第２区分とが対応すると判定する判定手段と、For each product written in the matching table, the category to which the product belongs in the first classification system is the first category and the category to which the product belongs in the second classification system is the second category, and the products that belong to the second category on the matching table Is calculated as the number of all hits, and the number of products belonging to the second category is calculated as the number of hits, and the ratio of the number of hits to the total number of hits is a predetermined determination ratio. Determining means for determining whether or not the first section and the second section correspond to each other when exceeding,
前記判定手段により対応すると判定された第１区分と第２区分とを対応付けて分類対応テーブルに記録する分類対応記録手段と、A classification correspondence recording means for associating and recording the first classification and the second classification determined to correspond by the determination means in the classification correspondence table;
を備えていることを特徴とする分類対応システム。The classification correspondence system characterized by comprising.
前記判定手段により第１区分と第２区分とが対応しないと判定されたときに、第１区分の上層の区分を第１区分に変更し又は第２区分の下層の区分を第２区分に変更する階層変更手段をさらに備え、When the determination unit determines that the first division and the second division do not correspond, the upper division of the first division is changed to the first division or the lower division of the second division is changed to the second division Further comprising a hierarchy changing means,
前記判定手段は、前記階層変更手段によって区分が変更されたときに、変更された区分について改めて第１区分と第２区分とが対応するか否かを判定することを特徴とする分類対応システム。When the classification is changed by the hierarchy changing unit, the determination unit determines again whether or not the first division and the second division correspond to the changed division.
コンピュータを、Computer
前記第１、第２分類体系から、各商品の当該分類体系における区分と両分類体系で共用される商品コードとを含むデータをそれぞれ取得し、第１分類体系用データファイル及び第２分類体系用データファイルにそれぞれ書き込む情報取得手段、From each of the first and second classification systems, data including a classification of each product in the classification system and a product code shared by both classification systems is obtained, and the data for the first classification system and the second classification system are obtained. Information acquisition means to write to each data file,
前記商品コードをキーとして、前記第１分類体系用データファイルに含まれた各商品について、前記第２分類体系用データファイルに含まれているか否かを検索し、含まれているときに、その商品についての商品コードと両分類体系における区分とを含むデータをマッチングテーブルに書き込むマッチングテーブル作成手段、Using the product code as a key, for each product included in the first classification system data file, it is searched whether or not it is included in the second classification system data file. A matching table creation means for writing data including a product code for a product and a classification in both classification systems into a matching table;
前記マッチングテーブルに書き込まれた商品ごとに、その商品が第１分類体系で属する区分を第１区分、第２分類体系で属する区分を第２区分として、該マッチングテーブル上で第２区分に属する商品の数を全ヒット数として計算すると共に、その第２区分に属する商品が前記第１区分に属する数をヒット数として計算し、前記全ヒット数に対する前記ヒット数の比率が所定の判定用比率を超えているか否かを判定し、超えているときに前記第１区分と第２区分とが対応すると判定する判定手段、及び、For each product written in the matching table, the category to which the product belongs in the first classification system is the first category and the category to which the product belongs in the second classification system is the second category, and the products that belong to the second category on the matching table Is calculated as the number of all hits, and the number of products belonging to the second category is calculated as the number of hits, and the ratio of the number of hits to the total number of hits is a predetermined determination ratio. Determining means for determining whether or not the first section and the second section correspond to each other when exceeding, and
前記判定手段により対応すると判定された第１区分と第２区分とを対応付けて分類対応テーブルに記録する分類対応記録手段、Classification correspondence recording means for associating and recording the first classification and the second classification determined to correspond by the determination means in the classification correspondence table;
として機能させることを特徴とする分類対応プログラム。A classification-compatible program characterized by functioning as
前記判定手段により第１区分と第２区分とが対応しないと判定されたときに、When it is determined by the determination means that the first section and the second section do not correspond,
コンピュータを、第１区分の上層の区分を第１区分に変更し又は第２区分の下層の区分を第２区分に変更する階層変更手段としてさらに機能させ、Causing the computer to further function as a hierarchy changing means for changing the upper division of the first division to the first division or changing the lower division of the second division to the second division;
前記判定手段として機能させるときは、前記階層変更手段によって区分が変更されたときに、変更された区分について改めて第１区分と第２区分とが対応するか否かを判定するように機能させることを特徴とする分類対応プログラム。When functioning as the determination means, when the classification is changed by the hierarchy changing means, it is made to function so as to determine whether or not the first classification and the second classification correspond to the changed classification. The classification correspondence program characterized by.
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