WO2013132778A1 - 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to an information processing system, an information processing method, an information processing apparatus, and a control method and control program thereof, and in particular, an information processing system, an information processing method, an information processing apparatus, and a control thereof for product placement in consideration of traffic congestion. It relates to a method and a control program.
- Patent Document 1 discloses a technology for predicting traffic jams based on the product order quantity of a retail store.
- Patent Document 2 discloses a technology for guiding a user to a detour route by giving an extra point at a store on a detour route rather than a store on a traffic jam route.
- Patent Documents 1 and 2 are coping therapy techniques for mitigating traffic congestion on the premise of occurrence of traffic congestion. Therefore, Patent Documents 1 and 2 cannot reduce the user's traffic movement amount itself, which is also one of the root causes of traffic congestion.
- An object of the present invention is to provide an information processing apparatus that solves the above-described problems.
- An information processing apparatus provides a product purchase request acquisition unit that acquires a location of a user and information related to the user's product purchase request, and a communication terminal of a store where the distance between the user's location is shorter than a first threshold.
- product purchase information notification means for notifying information related to the user's product purchase request via a network, and receiving information on arrival of the product to the store via the network
- Product purchase guidance means for notifying the user's communication terminal of purchase guidance at the store via the network.
- the information processing control method acquires a user's location and information related to the user's product purchase request, and for the communication terminal of a store whose distance from the user's location is shorter than a first threshold, Information about the user's product purchase request is notified via the network, the arrival information of the product to the store is received via the network, and purchase guidance of the product at the store is received via the network. To the communication terminal of the user.
- a computer stores a product purchase request acquisition unit that acquires a user's location and information related to the user's product purchase request, and a store whose store is shorter than a first threshold.
- the product purchase information notifying means for notifying information related to the user's product purchase request via the network, and receiving the arrival information of the product to the store via the network.
- the product is operated as product purchase guidance means for notifying the user's communication terminal of purchase guidance at the store via the network.
- traffic congestion can be alleviated by actively reducing the amount of traffic traveled by users involved in product purchases.
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention.
- FIG. 2 is a diagram for explaining the schematic operation of the information processing system according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the information processing system according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 4 is a sequence diagram showing an operation procedure of the information processing system according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 5 is a block diagram showing a functional configuration of the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 6 is a block diagram showing a functional configuration of a user terminal according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 7 is a block diagram showing a functional configuration of a store terminal according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention.
- FIG. 2 is a diagram for explaining the schematic operation of the information processing system according to the second embodiment
- FIG. 8 is a diagram showing the configuration of the user information DB according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 9 is a diagram showing the configuration of the store information DB according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 10 is a diagram showing the configuration of the product information DB according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a distribution / inventory management DB according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 12 is a block diagram showing a hardware configuration of the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 13 is a diagram showing a configuration of a product purchase request table according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 14 is a diagram showing a configuration of a product need table according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 15 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 16 is a flowchart showing an operation procedure of a product need value calculation process according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 17 is a flowchart showing the operation procedure of the product arrangement optimization process according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 18 is a block diagram showing a hardware configuration of a user terminal according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 19 is a flowchart showing the processing procedure of the user terminal according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 20 is a block diagram showing a hardware configuration of a store terminal according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 21 is a flowchart showing the processing procedure of the store terminal according to the second embodiment of the present invention.
- FIG. 22 is a sequence diagram showing an operation procedure of the information processing system according to the third embodiment of the present invention.
- FIG. 23 is a block diagram showing a functional configuration of an information processing apparatus according to the third embodiment of the present invention.
- FIG. 24 is a diagram showing a configuration of a store selection table according to the third embodiment of the present invention.
- FIG. 25 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus according to the third embodiment of the present invention.
- FIG. 26 is a flowchart showing the operation procedure of the product arrangement optimization process according to the third embodiment of the present invention.
- FIG. 27 is a sequence diagram showing an operation procedure of the information processing system according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 28 is a block diagram showing a functional configuration of an information processing apparatus according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 29 is a diagram showing the configuration of the request learning DB according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 30 is a diagram showing a configuration of a product need table according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 31 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 32 is a flowchart showing an operation procedure of user product purchase request prediction processing according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 33 is a sequence diagram showing an operation procedure of the information processing system according to the fifth embodiment of the present invention.
- FIG. 29 is a diagram showing the configuration of the request learning DB according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 30 is a diagram showing a configuration of a product need table according to the fourth embodiment of the present invention.
- FIG. 31 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus according
- FIG. 34 is a block diagram showing a functional configuration of an information processing apparatus according to the fifth embodiment of the present invention.
- FIG. 35 is a diagram showing a configuration of a request learning DB according to the fifth embodiment of the present invention.
- FIG. 36 is a diagram showing a configuration of a product need table according to the fifth embodiment of the present invention.
- FIG. 37 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus according to the fifth embodiment of the present invention.
- FIG. 38 is a flowchart showing the operation procedure of the product arrangement optimization process according to the fifth embodiment of the present invention.
- FIG. 39 is a diagram showing an example of product purchase guidance to the user terminal in the information processing system according to the sixth embodiment of the present invention.
- FIG. 40 is a diagram illustrating an example of a commodity arrival request to the store terminal in the information processing system according to the sixth embodiment of the present invention.
- FIG. 41 is a diagram illustrating an example of giving points to a user and a store in the information processing system according to the seventh embodiment of the present invention.
- the information processing apparatus 100 is an apparatus that controls product arrangement in consideration of traffic congestion.
- the information processing apparatus 100 includes a product purchase request acquisition unit 111, a product purchase information notification unit 112, and a product purchase guide unit 113.
- the product purchase request acquisition unit 111 acquires the user's location 111a and information 111b related to the user's product purchase request.
- the product purchase information notification unit 112 sends information 112b related to the user's product purchase request to the communication terminals of the stores 120 and 130 via the network 140 with respect to the communication terminals of the stores 120 and 130 whose distance from the user's location 111a is shorter than the first threshold Dh (112a). To notify.
- the merchandise purchase guide unit 113 receives the arrival information 113 a of merchandise in the stores 120 and 130 via the network 140. Then, the product purchase guide unit 113 notifies the user's communication terminal of the purchase guide 113b in the product stores 120 and 130 via the network 140.
- the information processing system collects product purchase requests input by the user via the user terminal. In each store, a product that meets the user's product purchase request whose distance from each store is closer than the threshold is prepared. The information processing system provides merchandise purchase guidance at each store to the user.
- each user can purchase a product for which purchase is requested at a closer store, so that the traffic movement amount of the user can be reduced and traffic congestion can be alleviated.
- FIG. 2 is a diagram illustrating a schematic operation of the information processing system 200 according to the present embodiment.
- the left figure is a screen for making a product purchase request in the user terminal 210 of the user A.
- the right figure is a product arrival guidance screen on the user terminal 220 of the user A.
- the left diagram is a product arrival request screen at the store terminal 240 of the store A.
- the right figure is a product arrival report screen in the store terminal 240 of the store A.
- the user inputs a product purchase request in the column 213 of the purchase request product, the number, and the desired date / time in the product purchase request window 212 displayed on the screen 211 of the user terminal 210. Then, when the user presses request 214, the content of the product purchase request is transmitted to information processing device 230 as a product purchase request message.
- the information processing apparatus 230 collects a user's product purchase request from the user terminal.
- the product placement determining unit 231 determines the placement of products so as to satisfy a purchase request to a store close to the location of each user. Then, the information processing device 230 requests arrival of merchandise from each store terminal.
- the lower left figure is an arrival request window 242 displayed on the display screen 241 of the store terminal 240 of the store A.
- the store terminal 240 may display information (product, request number, user location, etc.) of the user's product purchase request in the arrival request window 242.
- the operator of the store A looks at the arrival request window 242 and requests the delivery center 250 to receive the commodity in consideration of the stock of the store A and the like.
- the delivery center 250 the operator responds to the arrival request from the store A in consideration of the entire product inventory, delivery schedule, delivery vehicle schedule, and the like.
- the lower right figure is an arrival report window 244 on the display screen 243 on which an arrival report from the store terminal 240 of the store A to the information processing device 230 is displayed when goods are received from the delivery center 250.
- the information processing apparatus 230 receives the arrival report from the store A in addition to the arrival report from another store. Then, the information processing apparatus 230 arranges a product arrival schedule in a store whose distance from the location of the user A is within a threshold value. And the information processing apparatus 230 alert
- the user terminal 220 may be the same as or different from the user terminal 210.
- a product purchase request is input with a smartphone and a product purchase guide is output with a tablet.
- the user terminal may be a desktop PC, notebook PC, mobile phone, digital camera, car navigation, or the like.
- FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the information processing system 200 according to the present embodiment.
- the information processing system 200 includes one information processing device 230, three stores, and one distribution center 250.
- the information processing apparatus 230 includes a product arrangement determining unit 231.
- the three stores include store A240-1, store B240-2, and store C240-3, which are groups of stores that are not separated from other stores.
- the figure of the doll in FIG. 3 represents the location of the user.
- the figure of the hatched doll represents the location of the user who transmitted the product purchase request to the information processing device 230.
- FIG. 3 shows a state in which the information processing apparatus 230 collects product purchase requests from users.
- the information processing device 230 sends the collected product purchase requests from the user within the predetermined range 310 from the store A 240-1, the user within the predetermined range 320 from the store B 240-2, and the user within the predetermined range 330 from the store C 240-3. Classify to user.
- positioning determination part 231 of the information processing apparatus 230 puts together the goods purchase request of the user within the predetermined range from each store, and notifies the corresponding goods arrival request 311,321,331.
- Each store transmits an arrival request 312, 322, 332 for each product to the distribution center 250.
- the received information is notified to the information processing device 230 from each store or delivery center.
- the information processing device 230 confirms the arrival of the product at each store, and notifies the user who requested the product purchase of the arrival information 314, 324, 334.
- the user who has received the notification of the arrival information 314, 324, 334 purchases merchandise at a nearby store, as indicated by the dashed arrows in the figure.
- the information processing apparatus 230 can guide and guide each user so as to purchase a desired product at a nearby store, so that the user's traffic movement amount is reduced and traffic congestion is alleviated.
- FIG. 4 is a sequence diagram illustrating an operation procedure of the information processing system 200 according to the present embodiment.
- the member registration procedure for the user and the store in the information processing system is omitted for the sake of brevity.
- step S ⁇ b> 401 a product purchase request is transmitted to the information processing device 230 from any of the user terminals in the ranges 310, 320, and 330. Then, the information processing apparatus 230 refers to the user information DB and recognizes the user's location from the user ID added to the product purchase request.
- step S403 the information processing apparatus 230 distributes the product purchase request collected from the user terminal to each store A, store B, and store C based on the location of the user. Then, the information processing apparatus 230 determines the product arrangement in each store A, store B, and store C. It should be noted that the determination of the product arrangement need not be made based solely on the user's product purchase request. For example, when small amounts of products are frequently delivered to stores A to C due to the user's product purchase requests being scattered, the delivery adversely affects traffic congestion and greenhouse gases. In order to avoid this, it is necessary to collect user's product purchase requests in each store so that delivery is performed at an appropriate frequency.
- Non-Patent Document 1 the program of Non-Patent Document 1 can also be used.
- step S405 the information processing apparatus 230 requests each of the stores A to C to receive the commodity whose arrangement has been determined.
- the notification of the arrival request is transmitted from the information processing device 230 to each store. If the store that received the notification of the arrival request accepts the arrival request, the store requests the delivery center 250 to deliver the product in step S409.
- the delivery center 250 determines a delivery schedule including a response to the delivery request in step S411. At that time, the distribution center 250 considers whether or not the received distribution request is possible, whether or not the number of times of delivery / distance increases. Then, the delivery center 250 delivers the merchandise according to the decided delivery schedule. Delivery schedule optimization is also known as the route problem (VRP-Vehicle Routing Problem). As a method for solving the delivery problem, for example, Non-Patent Document 2 “Divided Delivery Route Problem—Regarding a Solution Using Lagrange Relaxation” and the like are available.
- each store that has received the delivery of the product from the delivery center 250 issues an arrival report including the product and the number.
- the information processing device 230 receives the arrival report. If the received product included in the received arrival report is a product requested by the user to purchase the product, the information processing apparatus 230 notifies the arrival information to the user who has requested the product purchase in step S415.
- the information processing device 230 stores the closest store to the user. It is desirable to notify the information of a plurality of nearby stores according to the arrival schedule instead of notifying only the arrival information.
- the number of products received and the number of product purchase requests do not always match due to the influence of inventory management and delivery management. Therefore, the information processing apparatus 230 may notify the arrival information limitedly to other users who have not requested the product purchase, instead of notifying the arrival information only to the user who requested the product purchase.
- FIG. 5 is a block diagram showing a functional configuration of the information processing apparatus 230 according to the present embodiment.
- the information processing apparatus 230 includes a communication control unit 501 that communicates with a user terminal, a store terminal, and a delivery center via a network.
- the user product purchase request acquisition unit 502 acquires a user product purchase request from the message received by the communication control unit 501 from the user terminal. Then, the user product purchase request storage unit 503 accumulates user product purchase requests in the user information DB 504 (see FIG. 8). Further, the store product arrival information acquisition unit 505 acquires store product arrival information from the message received by the communication control unit 501 from the store terminal. Then, the store product storage unit 506 accumulates store product arrival information in the store information DB 507 (see FIG. 9). Further, detailed information on products included in the information accumulated in the user information DB 504 and the store information DB 507 is stored in the product information DB 508 (see FIG. 10).
- the store product need value calculation unit 510 acquires the location of the user stored in the user information DB 504 and the product purchase request from the user, and the location of the store stored in the store information DB 507. Then, the store product need value calculation unit 510 calculates each store from the product purchase request of the user whose distance between the user location and the store location calculated with reference to the map information DB 509 is closer than the first threshold value Dh. Calculate the need value of each product in.
- the store product arrival request transmission unit 511 transmits, from the store product need value calculation unit 510, a request for arrival of a product for which the need value of each product in each store exceeds the second threshold value Nh to each corresponding store.
- the user product purchase guidance generating unit 512 acquires the location of the user stored in the user information DB 504 and the product purchase request from the user, and the product arrival information stored in the store information DB 507.
- the user product purchase guidance generation unit 512 refers to the map information DB 509 and calculates the distance between each user and each store from the location of each user and the location of each store. Then, the user product purchase guide generation unit 512 generates, for each user, a purchase guide for each product in each store in consideration of the distance between the user and each store.
- the user product purchase guide transmission unit 513 transmits the purchase guide for each user generated by the user product purchase guide generation unit 512 to each user.
- Such purchase guidance is preferably guidance that is guided appropriately for each user in consideration of the amount of traffic movement and traffic congestion of the user.
- the user product purchase guide generation unit 512 may group a plurality of users by location or a product requested for purchase and broadcast the purchase guide.
- FIG. 6 is a block diagram illustrating a functional configuration of the user terminals 210 and 220 according to the present embodiment. Various types of user terminals 210 and 220 may be used. FIG. 6 shows only common functions that are essential in the present embodiment.
- the operation unit 601 receives user operations on the user terminals 210 and 220.
- the user product purchase request transmission unit 602 transmits the user's product purchase request to the information processing device 230 via the communication control unit 603 in the operation input to the operation unit 601.
- the user product purchase guidance receiving unit 604 receives a product purchase guide from the information processing device 230 to the user via the communication control unit 603.
- the output unit 605 includes a display unit 606 and a voice input / output unit 607.
- a display unit 606 displays product purchase guidance for the user.
- the voice input / output unit 607 may output a product purchase guide to the user by voice.
- FIG. 7 is a block diagram showing a functional configuration of the store terminal 240 according to the present embodiment. Various types of models may be used for the store terminal 240. FIG. 7 shows only common functions essential in the present embodiment.
- the operation unit 701 receives an operation on the store terminal 240 by the operator.
- the merchandise arrival request transmission unit 702 transmits a merchandise arrival request from the store to the distribution center 250 via the communication control unit 704 in the operation input to the operation unit 701.
- the product arrival notification transmission unit 703 transmits a product arrival notification from the store to the information processing device 230 via the communication control unit 704 during the operation input to the operation unit 701.
- the product arrival request reception unit 705 receives a product arrival request from the information processing device 230 to the store via the communication control unit 704.
- the output unit 706 includes a display unit 707 and a voice input / output unit 708.
- the display unit 707 displays a product arrival request to the store.
- the voice input / output unit 708 may voice output a product arrival request to the store.
- FIG. 8 is a diagram showing a configuration of the user information DB 504 according to the present embodiment.
- the user information DB 504 stores information on member users who subscribe to the information processing system.
- the configuration of the user information DB 504 is not limited to FIG.
- the user information DB 504 stores an address 802 and coordinates 803 on the map in association with the user ID 801. Furthermore, the user information DB 504 stores a purchase request product 804 from the user, the number of product requests 805, a request received request date 806, and a product purchase desired date 807.
- the desired date 807 for purchasing a product may vary depending on the product.
- the period during which the data of the purchase request product is accumulated is determined in relation to the product arrangement adjustment timing in the information processing device 230. For example, if every weekend is an adjustment timing, a product purchase request for one week is accumulated. If there is an adjustment timing once every ten days, the product purchase requests for ten days are accumulated.
- the adjustment timing is preferably a timing suitable for each product.
- FIG. 9 is a diagram showing a configuration of the store information DB 507 according to the present embodiment.
- the store information DB 507 stores information on member stores that join this information processing system.
- the configuration of the store information DB 507 is not limited to FIG.
- the store information DB 507 stores an address 902 and coordinates 903 on the map in association with the store ID 901. Further, the store information DB 507 stores an arrival request product 904 to the distribution center 250, an arrival number 905, an arrival / absence flag 906 indicating that the product has been received, and an expected arrival date 907.
- the scheduled arrival date 907 is a scheduled date when the arrival requested product has not yet arrived (the arrival / absence flag 906 is “none”) but is scheduled to arrive.
- FIG. 10 is a diagram showing a configuration of the product information DB 508 according to the present embodiment. Note that the configuration of the product information DB 508 is not limited to FIG.
- the product information DB 508 stores a product size / weight 1002, a delivery center ID 1003 that can be delivered and delivered, a standard delivery interval 1004, and a standard delivery number 1005 in association with the product ID 1001.
- the size / weight 1002 is information related to the greenhouse gas emission amount together with the truck occupation rate at the time of delivery.
- the delivery center ID 1003, standard delivery interval 1004, standard delivery number 1005, etc. also affect the traffic congestion caused by preparing a delivery truck separately and the greenhouse gas emissions in dealing with the arrival request from the store. Related information.
- FIG. 11 is a diagram showing a configuration of the distribution / inventory management DB 1100 according to the present embodiment. Note that the configuration of the distribution / inventory management DB 1100 is not limited to FIG.
- the distribution / inventory management DB 1100 stores a product ID 1102 to be stocked in association with a stock location 1101 of a product such as a delivery center or a store.
- the inventory location 1101 may include a manufacturing factory, a collection place for trains, airplanes, ships, and the like.
- the distribution / inventory management DB 1100 associates each product ID 1102 with the number of stocks 1103 before arrival or shipment (sales), the number of arrivals 1104, the number of shipments (sales) 1105, and the stock after arrival or shipment (sale).
- the number 1106 is stored. Note that the stock quantity 1106 after receipt or shipment (sale) is copied to the stock quantity 1103 before receipt or shipment (sale) for the next processing.
- FIG. 12 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 230 according to the present embodiment.
- a CPU 1210 is a processor for arithmetic control.
- the CPU 1210 operates as each functional component of the information processing apparatus 230 in FIG. 5 by executing the program.
- the ROM 1220 stores fixed data and programs such as initial data and programs.
- the communication control unit 501 communicates with the user terminals 210 and 220 and the store terminal 240 via a network. Note that the number of CPUs 1210 is not limited to one.
- the CPU 1210 may be a plurality of CPUs or may include a GPU (Graphics Processing Unit) for image processing.
- the RAM 1240 is a random access memory that the CPU 1210 uses as a work area for temporary storage.
- the RAM 1240 has an area for storing data necessary for realizing the present embodiment.
- the user ID / authentication information 1241 is an identifier of the user who operates the user terminal of the communication partner and its authentication information.
- the product purchase request table 1242 is a table in which product purchase requests received from the user terminal are collected in units of products (see FIG. 13).
- the product purchase guide information 1243 is information representing the product purchase guide transmitted to each user terminal.
- the store ID 1244 is an identifier of a store having a store terminal that is a communication partner.
- the product needs table 1245 is a table in which the needs of each product are collected for each store (see FIG. 14).
- the commodity arrival request information 1246 is information representing a commodity arrival request transmitted to each store.
- the commodity arrival information 1247 is information representing commodity arrival notified from each store.
- Distribution / inventory management information 1248 is information used for distribution and inventory management.
- Transmission / reception data 1249 is data transmitted / received to / from the user terminal and the store terminal via the communication control unit 501.
- the storage 1250 stores a database, various parameters, and the following data and programs necessary for realizing the present embodiment.
- the user information DB 504 is a database shown in FIG.
- the store information DB 507 is a database shown in FIG.
- the product information DB 508 is a database shown in FIG.
- the map information DB 509 is a database that is referred to in order to calculate the distance from the location of the user or the location of the store.
- the distribution / inventory management DB 1100 is a database shown in FIG.
- the storage 1250 stores the following programs.
- the information processing control program 1251 is a program that controls the entire information processing apparatus 230.
- the product purchase request collection module 1252 is a module that collects a user's product purchase request from the user terminal and stores it in the user information DB 504 in the information processing control program 1251.
- the product need value calculation module 1253 is a module that calculates the product need value of each product in each store from the collected user product purchase requests in the information processing control program 1251 (see FIG. 16).
- the product arrival control module 1254 is a module that requests each store to receive a product and receives the product arrival in the information processing control program 1251.
- the product purchase guidance module 1255 is a module that guides the user terminal to purchase requested products at a nearby store (see FIG. 17).
- FIG. 12 only data and programs essential for the present embodiment are shown.
- FIG. 12 does not show data or programs not related to the present embodiment.
- FIG. 13 is a diagram showing a configuration of the product purchase request table 1242 according to the present embodiment.
- the merchandise purchase request table 1242 stores the user ID 1302 that purchased the merchandise in association with the merchandise ID 1301 requested to be purchased by the user.
- the product purchase request table 1242 stores the coordinates 1303 on the map of the user location, the number of product requests 1304, and the desired purchase date 1305 in association with each user ID 1302.
- the desired purchase date 807 for the product may be different depending on the product.
- FIG. 14 is a diagram showing a configuration of the product need table 1245 according to the present embodiment.
- the merchandise needs table 1245 stores a merchandise ID 1402 with a purchase request in association with the store ID 1401.
- the product need table 1245 is a comparison result between the need value 1403 of each product and the threshold of the need value calculated based on the distance and priority between a user location and a store, which will be described later, in association with each product ID 1402.
- the product arrangement necessity flag 1404 and the arrival / non-arrival flag 1405 are stored.
- FIG. 15 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus 230 according to the present embodiment.
- the CPU 1210 in FIG. 12 executes the program while using the RAM 1240, thereby performing the operation of this flowchart as each functional component in FIG.
- step S1511 the user product purchase request acquisition unit 502 determines whether a user product purchase request has been received from the user terminal.
- step S1521 the store product need value calculation unit 510 determines whether it is time to adjust the product arrangement in the store. It is possible to freely set the adjustment timing of the product arrangement, for example, every day, every week, every month, etc. It is also possible to set different timings for each product.
- step S1531 the store product arrival information acquisition unit 505 determines whether or not a product arrival notification has been received from the store.
- the user product purchase request acquisition unit 502 When receiving a product purchase request from the user terminal, the user product purchase request acquisition unit 502 proceeds to step S1513 and stores the product and the user in the user information DB 504 in association with each other.
- the store product need value calculation unit 510 proceeds to step S1523 at the timing for adjusting the product arrangement, and performs a process of calculating the product need value for each product of each store (see FIG. 16).
- step S1525 the store product arrival request transmission unit 511 executes a product placement optimization process for each store using the calculated need value (see FIG. 17). Then, the store product arrival request transmission unit 511 makes a stock placement adjustment request to each store.
- the delivery arrangement from the delivery center to each store is a cause of traffic congestion, so that the delivery schedule is taken into consideration, and the product placement optimization processing in step S1525 is also taken into account when the delivery center and each store are taken into account. Is executed. Therefore, when the determination of the product arrangement in the store is left only to the product need value, the product arrangement optimization process in step S1525 may be omitted.
- the process proceeds to step S1533, and the user product purchase guide transmission unit 513 sends the product arrival information to the user terminals within the range of each store. Notify and guide to purchase products.
- the user product purchase guidance transmission unit 513 may notify product arrival information of a plurality of stores together with a schedule.
- FIG. 16 is a flowchart showing an operation procedure of the product need value calculation process S1523 according to the present embodiment.
- the store product need value calculation unit 510 selects a product whose arrangement is to be adjusted in step S1601.
- the store product need value calculation unit 510 selects products as follows, for example.
- the store product need value calculation unit 510 basically selects a product (or information may be acceptable) that the user thinks is necessary soon, but not immediately.
- the store product need value calculation unit 510 is not perishable food that the user buys in daily shopping, but is sufficient for the user to buy in bulk on weekends (daily necessities, stationery, games, seasonings, etc. For example, household appliances, clothes).
- the present invention is not limited to this.
- step S1603 the store product need value calculation unit 510 selects one notable store from within the area.
- step S1605 the store product need value calculation unit 510 selects one product of interest from the selected products.
- step S1607 the store product need value calculation unit 510 selects and collects purchase requests for the selected product from the purchase requests of the user who can go to the selected store.
- the store product need value calculation unit 510 simply indicates that the distance between the user's location and the location of the selected store is within a threshold value (for example, within 1 km) of the user who can go to the selected store. It is good also as conditions.
- the conditions of the user who can go to the selected store are the distance between the user's location and the store location, the required time, the use status of the transportation facility to go, whether a car is required to go to the store / bicycle / walking
- conditions for the user's age, health condition, and the like may be included.
- the required time may be within 10 minutes by car, or the required time may be within 10 minutes by bicycle.
- the time required from a parking lot or a bicycle parking lot, or a time required for taking a car, bicycle, or walking when using public transportation may be a condition.
- store goods need value calculation part 510 may judge combining these conditions.
- the store product need value calculation unit 510 allocates all users in a certain area to any of the stores in the area without dividing by the distance, time, and conditions.
- assigning users there is a method of assigning each user to the nearest store.
- allocating each user to the nearest store if the users are concentrated in one store, there is a method of allocating to a different store even if it is a little far away. With these methods, it is desirable that all users receive purchase guidance for at least one store in response to a product purchase request.
- step S1609 the store merchandise need value calculation unit 510 determines the product purchase request of each user collected in step S1607 based on the distance between the user location and the store location and the priority of the product purchase.
- a need value of a product is calculated for one product in a store.
- the store product need value calculation unit 510 calculates the product need value according to the following formula, for example. That is, the store product need value calculation unit 510 sets a value obtained by adding the need values of all users who can go to the selected store as the product need value for one product in one store.
- Need value of each user ⁇ priority of product / distance to store ⁇ x ⁇ (user)
- Product need value ⁇ ⁇ Product priority / Distance to store ⁇ x ⁇ (User)
- ⁇ represents adding the needs values of all users who can go to the selected store.
- ⁇ is a correction value for each user for adjusting the weight between the distance and the priority.
- the goal is to alleviate traffic jams, and as a whole, adjustment may be made so that the distance is more weighted than the priority within a range that does not dissatisfy the user.
- step S1611 the store product arrival request transmission unit 511 determines whether or not the calculated need value exceeds the second threshold value Nh. If the calculated need value exceeds the second threshold value Nh, in step S1613, the store product arrival request transmission unit 511 determines the product having the need value as a product to be arranged and adjusted.
- step S1615 for one selected store, the process branches so that the processes in steps S1605 to S1615 are repeated until the need value calculation and the arrangement adjustment determination for all the products selected in step S1601 are completed. .
- step S1617 the process branches so that the processes in steps S1603 to S1617 are repeated until the calculation of the need value and the determination of the arrangement adjustment are completed for all the products selected in step S1601.
- steps S1611 and S1613 may be executed after calculating the need values for all stores or all products.
- the result of calculation of the needs value in store A and store B obtained in step S1609 is the result of store A (condiment 10, daily miscellaneous goods 7, stationery 5, clothing 4), store B (condiments) 8.
- An example of daily goods 11, stationery 6, clothing 2) will be described.
- the second threshold Nh is “9”, “seasoning” is delivered to the store A and “daily miscellaneous goods” is delivered to the store B.
- the second threshold Nh is “6”
- seasoning” is delivered to the store A on Monday
- “daily miscellaneous goods” is delivered to the store B
- “daily miscellaneous goods” is delivered to the store A on Tuesday.
- the arrangement schedule may be determined so that “seasoning” is delivered to the store B.
- the second threshold value Nh is preferably changed in the product distribution process. This is because, when the placement control as in this example is performed, products with a low need value gradually remain in the distribution center, and products that are not placed in the store are generated. Therefore, in that case, it is necessary to lower the second threshold value Nh. For example, setting the second threshold value Nh so as to be proportional to the maximum value of the need value is one solution.
- FIG. 17 is a flowchart showing an operation procedure of the product arrangement optimization process S1525 according to the present embodiment.
- step S1701 the store product arrival request transmission unit 511 acquires the result of the arrangement adjustment of each product of each store determined in the product need value calculation process S1523.
- step S1703 the store product arrival request transmission unit 511 sets the priority of each store and each product. This "priority" is different from the user's priority when calculating the need value, and is a priority that takes into account the degree to which each store is related to traffic jams and the degree of contribution of this system to mitigating traffic jams. is there.
- step S1705 the store product arrival request transmission unit 511 acquires the distribution center and inventory information of each store from the distribution / inventory management DB 1100. Such inventory information is used to consider how much the deliverable products and the stock of each store can compensate for the user's request.
- step S1707 the store product arrival request transmission unit 511 acquires a delivery schedule based on distribution / inventory management of the delivery center. This delivery schedule is planned from statistical distribution / inventory management, separately from the product purchase requests of individual users. Here, it is considered in order to consider the influence of the delivery truck on the traffic jam.
- step S1709 the store product arrival request transmission unit 511 determines an appropriate expected arrival value of each product to each store based on each acquisition information and setting information.
- the optimization of the merchandise arrangement according to the present embodiment based on such multi-conditions reduces the traffic movement amount of the user and the movement amount of the truck for delivery while maintaining the service to the user, thereby realizing traffic congestion alleviation.
- FIG. 18 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the user terminals 210 and 220 according to the present embodiment.
- a CPU 1810 is an arithmetic control processor.
- the CPU 1810 operates as each functional component of the user terminals 210 and 220 in FIG. 6 by executing the program.
- the ROM 1820 stores fixed data such as initial data and a program.
- the communication control unit 603 communicates with the information processing apparatus 230 via a network. Note that the number of CPUs 1810 is not limited to one.
- the CPU 1810 may be a plurality of CPUs.
- the CPU 1810 may include a GPU for image processing.
- the RAM 1840 is a random access memory that the CPU 1810 uses as a work area for temporary storage.
- the RAM 1840 has an area for storing data necessary for realizing the present embodiment.
- the user ID / authentication information 1841 is an identifier of the user who is operating the user terminal and its authentication information.
- the user terminal ID 1842 is an identifier of the user terminal.
- the product purchase request information 1843 is information on a product purchase request input by the user and transmitted to the information processing apparatus 230.
- the product purchase guide information 1844 is information on the product purchase guide received from the information processing device 230.
- Input / output data 1845 represents input / output data input / output via the input / output interface 1860.
- Transmission / reception data 1846 represents transmission / reception data transmitted / received via the communication control unit 603.
- the storage 1850 stores a database, various parameters, and the following data and programs necessary for realizing the present embodiment.
- the product purchase request history 1851 is a history in which product purchase requests transmitted from the user terminal to the information processing device 230 are accumulated.
- the product purchase guidance history 1852 is a history in which product purchase guidance received by the user terminal from the information processing device 230 is accumulated. These are used for confirmation by the user or system.
- the storage 1850 stores the following programs.
- the user terminal control program 1853 is a control program that controls the entire user terminals 210 and 220.
- the product purchase request module 1854 is a module that controls input of a product purchase request by the user and transmission of the product purchase request to the information processing device 230 in the user terminal control program 1853.
- the product purchase guidance module 1855 is a module for controlling the reception of the product purchase guidance from the information processing device 230 and the notification of the product purchase guidance from the own user terminal to the user in the user terminal control program 1853.
- the input / output interface 1860 interfaces input / output data with input / output devices.
- the input / output interface 1860 is connected to an operation unit 601 such as a display unit 606, a keyboard, a touch panel, and a pointing device.
- an audio input / output unit 607 such as a speaker or a microphone is connected to the input / output interface 1860.
- a GPS (Global Positioning System) position generator 1861, a camera 1862, and the like are connected to the input / output interface 1860.
- FIG. 18 shows only data and programs essential for the present embodiment.
- FIG. 18 does not show data and programs not related to this embodiment.
- FIG. 19 is a flowchart showing a processing procedure of the user terminals 210 and 220 according to the present embodiment. 18 executes the program while using the RAM 1840, thereby performing the operations of this flowchart as each functional component of FIG.
- step S1911 the user product purchase request transmission unit 602 determines whether there is a product purchase request by the user.
- step S1921 the user product purchase guidance receiving unit 604 determines whether or not a product purchase guide is received from the information processing device 230.
- step S1913 the user product purchase request transmission unit 602 inputs the product name, the number of purchases, and the purchase that the user inputs using the display screen of the user terminal, the operation unit 601 or the like.
- the desired date is acquired (see FIG. 2).
- step S ⁇ b> 1915 the user product purchase request transmission unit 602 transmits the acquired product name, number of purchases, desired purchase date, and the like to the information processing device 230.
- step S1923 the process advances to step S1923, and the user product purchase guide receiving unit 604 displays the product name, the store where the product can be purchased, the arrival date as the arrival schedule, and the like.
- the user product purchase guidance receiving unit 604 may receive arrival schedules of a plurality of stores.
- step S1925 the output unit 605 displays or obtains a notification of the acquired product name, store, arrival date, and the like.
- FIG. 20 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the store terminal 240 according to the present embodiment.
- a CPU 2010 is a processor for arithmetic control.
- the ROM 2020 stores fixed data such as initial data and a program.
- the communication control unit 704 communicates with the information processing apparatus 230 or the distribution center 250 via a network. Note that the number of CPUs 2010 is not limited to one.
- the CPU 2010 may be a plurality of CPUs.
- the CPU 2010 may include a GPU for image processing.
- the RAM 2040 is a random access memory that the CPU 2010 uses as a temporary storage work area.
- the RAM 2040 has an area for storing data necessary for realizing the present embodiment.
- the operator ID / authentication information 2041 is an identifier of the operator who is operating the store terminal and its authentication information.
- the store terminal ID 2042 is an identifier of the store terminal.
- the product arrival request information 2043 is information on a product arrival request received from the information processing apparatus 230.
- the product arrival information 2044 is information input by the operator and transmitted to the information processing device 230 for confirming that the product has been received.
- Input / output data 2045 represents input / output data input / output via the input / output interface 2060.
- Transmission / reception data 2046 represents transmission / reception data transmitted / received via the communication control unit 704.
- the storage 2050 stores a database, various parameters, and the following data and programs necessary for realizing the present embodiment.
- the inventory management DB 2051 is a database for managing inventory of merchandise in the store.
- the sales management DB 2052 is a database for managing the sales of merchandise at the store.
- the storage 2050 stores the following programs.
- the store terminal control program 2053 is a control program that controls the entire store terminal 240.
- the merchandise arrival request module 2054 is a module that controls reception of a merchandise arrival request from the information processing apparatus 230 and notification from the shop terminal to the operator in the store terminal control program 2053.
- the merchandise arrival notification module 2055 is a module that controls, in the store terminal control program 2053, input of merchandise that has been received by the operator and transmission of merchandise arrival information to the information processing device 230.
- the input / output interface 2060 interfaces input / output data with input / output devices.
- the input / output interface 2060 is connected to an operation unit 701 such as a display unit 707, a keyboard, a touch panel, and a pointing device.
- an audio input / output unit 708 such as a speaker or a microphone is connected to the input / output interface 2060.
- the input / output interface 2060 may further be connected to a GPS position generation unit, a camera, or the like (not shown).
- FIG. 20 shows only data and programs essential to the present embodiment.
- FIG. 20 does not show data and programs not related to the present embodiment.
- FIG. 21 is a flowchart showing a processing procedure of the store terminal 240 according to the present embodiment.
- the CPU 2010 in FIG. 20 performs the operation of this flowchart as each functional component in FIG. 7 by executing the program while using the RAM 2040.
- step S ⁇ b> 2111 the product arrival request reception unit 705 determines whether or not a product arrival request is received from the information processing device 230.
- step S1921 the product arrival notification transmission unit 703 determines whether there is a product arrival notification to the information processing apparatus 230 by the operator.
- step S2113 If a product arrival request is received from the information processing device 230, the process advances to step S2113, and the product arrival request reception unit 705 acquires information on the product arrival request received from the information processing device 230 (see FIG. 2).
- step S2115 the output unit 706 notifies the operator of the acquired product arrival request information by display or voice.
- step S2123 If there is a product arrival notification by the operator, the process proceeds to step S2123, and the product arrival notification transmission unit 703 acquires the product arrival information input by the operator using the display screen of the store terminal, the operation unit 701, or the like. . Subsequently, in step S2125, the commodity arrival notification transmission unit 703 updates the inventory management DB 2051 and the sales management DB 2052 based on the commodity arrival. In step S ⁇ b> 2127, the commodity arrival notification transmission unit 703 transmits commodity arrival information to the information processing device 230.
- the information processing system according to the present embodiment is different from the second embodiment in that the movement of the user is distributed by going around stores that prepare products for which the user requests purchase.
- Other configurations and operations are the same as those of the second embodiment. Therefore, the same configurations and operations are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- each user can purchase the product requested for purchase at a closer store, the traffic movement amount of the user is reduced, and the movement days of the user are distributed, thereby further reducing traffic congestion. Can be relaxed.
- FIG. 22 is a sequence diagram showing an operation procedure of the information processing system 2200 according to this embodiment.
- FIG. 22 an example in which the store B is selected and the product is guided to arrive at the store B will be described.
- the same step number is attached
- step S2203 the information processing apparatus 2230 collects product purchase requests from each user. Then, the information processing apparatus 2230 calculates a product need value in the same manner as in the second embodiment, and performs a product arrangement optimization process. However, in step S2203, the information processing apparatus 2230 refers to the store selection table 2314 (FIG. 24) during the processing or after the processing, and circulates the product arrival between store groups within a certain range. That is, the information processing apparatus 2230 does not simply distribute the user's product purchase requests to the stores at the shortest distance, but stores stores where products are received and product guidance is provided to the user so that traffic congestion can be reduced. Planned laps between groups.
- the information processing apparatus 2230 avoids the possibility of a new traffic jam due to a bias in the number of merchandise sold by the store or the like by the above-described processing.
- step S2205 the information processing apparatus 2230 makes a product placement request to the selected store.
- store B is the selected store.
- the information processing device 2230 may select a store for each product.
- the information processing apparatus 2230 may select the store B for all products requested by a user whose store from the store A to the store C is the store with the shortest distance.
- the information processing apparatus 2230 may select a common product in the stores A to C requested by the user. Conversely, the information processing apparatus 2230 may distribute the common products in each store requested by the user to each store.
- the store terminal 240 of the store B that has received the product arrival request in step S2207 transmits a product delivery request to the delivery center 250 in step S2209.
- the arrival request and the delivery request are made according to the result of the product arrangement determination process in step S2203, and therefore the arrival request and the delivery request may include products that are not normally in stock at the store B. .
- the store terminal 240 of the store B sends the information to the information processing device 2230 in step S2213.
- the transmission of the product guide information from the information processing device 2230 to the user terminal in step S415 is not only for users in the store 320 range 320 but also for users in the store A and store C ranges. Done. In this case, the target person of the transmission of the product guide information may not be all the users who requested the product purchase.
- the information processing apparatus 2230 may set another distance threshold and select a user to whom the product guide information is transmitted. Alternatively, the information processing apparatus 2230 may select a predetermined number of users to whom product guide information is transmitted in the order in which product purchase requests are made. The selection may be made so as to maintain the service to the user and promote traffic congestion mitigation.
- FIG. 23 is a block diagram illustrating a functional configuration of the information processing apparatus 2230 according to the present embodiment.
- the same reference numerals are given to the same functional components as those in FIG. 5 of the second embodiment, and the description thereof will be omitted.
- the store selection table 2314 shows the order of circulation within the group of stores in the grouped area for each product such as daily necessities, stationery, games, seasonings, home appliances, clothes, etc. requested by the user for purchase. Is stored (see FIG. 24).
- the store product arrival request transmission unit 2311 is different from the second embodiment in that the store selection table 2314 is referred to in selecting a store that transmits a product arrival request.
- FIG. 24 is a diagram showing a configuration of the store selection table 2314 according to the present embodiment.
- the configuration of the store selection table 2314 is not limited to FIG.
- the store selection table 2314 stores a store circulation group 2402 that is the circulation order of stores in association with the product ID 2401.
- the first product includes a group in which the circulation order is store A ⁇ store B ⁇ store C, and a group in which the circulation order is store D ⁇ store F ⁇ store E ⁇ store G.
- the second product corresponds to the store circulation group 2402 including a group in which the tour order is store A ⁇ store G ⁇ store D and a group in which the tour order is store B ⁇ store E ⁇ store F. It is attached.
- a store group may be generated for each product, or a store group may be generated for all products.
- FIG. 25 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus 2230 according to the present embodiment.
- the CPU 1210 in FIG. 12 executes the program while using the RAM 1240, so that the operation of this flowchart is performed as each functional component in FIG.
- the same step number is attached
- step S2525 the store product arrival request transmission unit 2311 optimizes the product arrangement in consideration of the store selection table 2314.
- Other steps are the same as those in FIG. 15 of the second embodiment.
- FIG. 26 is a flowchart showing an operation procedure of the product arrangement optimization process 2525 according to this embodiment.
- steps similar to those in FIG. 17 of the second embodiment are denoted by the same step numbers, and description thereof is omitted.
- step S2603 the store product arrival request transmission unit 2311 acquires store circulation information from the store selection table 2314. Then, in step S2609, the store product arrival request transmission unit 2311, like the second embodiment, the arrangement adjustment information of each store and each product, the priority of each store and each product, the distribution center and the inventory information of the store, Determine the delivery schedule for the delivery center. In addition, the store product arrival request transmission unit 2311 determines the expected arrival value of each store and each product in consideration of the store circulation information.
- the degree of contribution of the store circulation information to the selection of the store where the product is arranged may vary depending on the degree of congestion of the user. For example, in high-rise condominiums and housing estates where users are concentrated in a narrow area, it is advantageous for reducing traffic congestion to limit the products targeted for shop circulation to a small amount. On the other hand, in areas such as suburban residential areas where users are relatively unpopulated, the purchase date and time can be distributed by controlling the product purchase guidance to the user without limiting the number of products to be sold around the store. It is possible to make it.
- the information processing system according to the present embodiment differs from the second and third embodiments in the following points.
- the information processing system according to the present embodiment predicts a user's product purchase request based on the user's product purchase request or product purchase history.
- the information processing system of this embodiment prepares a product at each store based on the prediction of the product purchase request.
- the information processing system of this embodiment transmits the merchandise purchase guidance in each store to the said user. Since other configurations and operations are the same as those in the second embodiment or the third embodiment, the same configurations and operations are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- preparation of a product at a store according to a user's predicted product purchase request is scheduled on a longer time axis. Therefore, the reduction of the user's traffic movement amount or the dispersion of the user's travel dates becomes more appropriate. Accordingly, it is possible to further reduce traffic congestion.
- the information processing system of this embodiment combines the prediction of the product purchase request of this embodiment with the actual product purchase request of the user of the second embodiment, and prepares the product for each store and purchases the product to the user.
- Guidance can be performed. In this case, weighting is applied to the predicted request and the actual request, or if they are close in time, a combination operation such as considering that they are the same request and deleting one of them is performed. Is desirable.
- FIG. 27 is a sequence diagram showing an operation procedure of the information processing system 2700 according to this embodiment.
- the user terminal and the store terminal are illustrated as one user terminal and one store terminal, respectively. However, as shown in FIG. 4, it is assumed that there are a user terminal and a store terminal in each of the plurality of ranges. Further, the delivery request and the product delivery from the store to the delivery center 250 are omitted.
- step S2701 When receiving the product purchase request from the user terminal in step S2701, the information processing device 2730 transfers the product purchase request to the request learning DB 2817.
- step S 2703 the information processing apparatus 2730 accumulates product purchase request data in the request learning DB 2817.
- step S ⁇ b> 2707 the information processing apparatus 2730 accumulates product sales data in the request learning DB 2817. The product purchase request data and product sales data are continuously accumulated.
- the information processing device 2730 reads the product purchase request history and the product purchase history, which is product sales data, from the request learning DB 2817 in step S2711 when it is time to adjust the product placement.
- the information processing apparatus 2730 refers to the purchase request history and the product purchase history of the user so far and predicts a purchase request for each product for each user.
- the predicted product purchase request is used in the following product placement process as a user's pseudo product purchase request.
- a user's product purchase request is also made in parallel.
- the information processing apparatus 2730 accumulates product purchase request data in the request learning DB 2817.
- step S2719 the information processing apparatus 2730 generates an arrival request for each store from the predicted purchase schedule that is the predicted product purchase request schedule.
- the information processing apparatus 2730 may additionally use an actual product purchase request in generating the arrival request. Alternatively, if there is a product purchase request from the user that overlaps the predicted product purchase request, the information processing device 2730 may perform processing using only one of them. Then, in step S2721, the information processing apparatus 2730 transmits an arrival request to the store terminal of the store.
- step S2723 when a stock process is performed at the store, the terminal of the store notifies the information processing device 2730 of the stock information in step S2725.
- the information processing device 2730 receives the arrival information and transmits the product guide information to the corresponding user terminal.
- step S2731 the user terminal that has received the product guide information notifies the product guide information.
- step S2733 When the user purchases the product for which the product guide information exists, the product sales result is notified from the store terminal to the information processing device 2730 in step S2733. The product sales result is transferred to the request learning DB 2817. In step S2735, the product sales data representing the product sales result is accumulated in the request learning DB 2817.
- FIG. 28 is a block diagram illustrating a functional configuration of the information processing apparatus 2730 according to the present embodiment.
- the same functional components as those in FIG. 5 of the second embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
- the store product sales result acquisition unit 2815 acquires the product sales result received from the store terminal via the communication control unit 501. Then, the product sales result storage unit 2816 stores the acquired product sales result data in the request learning DB 2817.
- the request learning DB 2817 also accumulates product purchase requests received from user terminals.
- the product purchase request prediction unit 2818 predicts a user's product purchase request from the data stored in the request learning DB 2817. Unlike the second embodiment, the store product need value calculation unit 2810 uses the pseudo product purchase request predicted by the product purchase request prediction unit 2818 to calculate the need value of each product in each store.
- FIG. 29 is a diagram showing a configuration of the request learning DB 2817 according to the present embodiment.
- the configuration of the request learning DB 2817 is not limited to FIG.
- the request learning DB 2817 stores a product ID 2902 in association with the user ID 2901. Then, the request learning DB 2817 stores a purchase request date 2903 and a purchase request die 2904 when the user transmits a product purchase request in association with each product ID 2902. Further, the request learning DB 2817 stores a purchase guide date 2905 and a guide store 2906 that transmit the product purchase guide to the user terminal in association with each product ID 2902. The request learning DB 2817 further stores a purchase date 2907, a purchase number 2908, and a purchase store 2909 by the user in association with each product ID 2902.
- the product purchase request prediction unit 2818 uses the data of the request learning DB 2817 to determine the tendency of the user to purchase a product (frequency, number, etc.), the tendency of the response to purchase guidance (delay until purchase, selection of a store, etc.), purchase Analyzing trends (purchase frequency, quantity, stores, etc.) to predict product purchase requests.
- FIG. 30 is a diagram showing a configuration of the product need table 3045 according to the present embodiment. Note that the product need table 3045 becomes complicated. FIG. 30 is a schematic diagram of the product needs table 3045.
- the horizontal line represents a prediction period in which the user is expected to make a product purchase request.
- the number is the predicted amount (number) of purchase requests.
- the product arrival request shown in FIG. 30 determined from the above-mentioned pseudo product purchase request does not correspond one-on-one to the pseudo product purchase request of each user.
- the number of products purchased by the user expected from the pseudo product purchase request includes a margin for the number of products actually purchased by the user, unlike the number of products purchased by the user expected from the actual product purchase request. Conceivable. Accordingly, the commodity arrival requests are distributed and scheduled so as to cover the predicted amount (number) at different periods for store A and store B.
- the store product arrival request transmission unit 511 makes a product arrival request that does not increase the number of deliveries unnecessarily and does not concentrate on each store in order to reduce traffic congestion. decide.
- FIG. 31 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus 2730 according to the present embodiment.
- the CPU 1210 in FIG. 12 executes the program while using the RAM 1240, so that the operation of this flowchart is performed as each functional component in FIG.
- the same step number is attached
- FIG. 31 and FIG. 15 of the second embodiment The difference between FIG. 31 and FIG. 15 of the second embodiment is that, in the process of determining the product arrangement adjustment timing, the process of predicting the user's product purchase request from the data of the request learning DB 2817 in step S3121. .
- the user product purchase request acquisition unit 502 receives a user product purchase request for data storage in the request learning DB 2817, in step S3115, the user product purchase request storage unit 503 displays the user product purchase request.
- the store product arrival information acquisition unit 505 receives the store product arrival information
- the store product storage unit 506 stores the store product arrival information in the request learning DB 2817 in step S3135.
- the store product sales result acquisition unit 2815 determines that the product sales information is received from the store in step S3141, and receives the product sales information
- the product sales result storage unit 2816 stores the product sales information in step S3143. Accumulate in the request learning DB 2817. Other steps are the same as those in FIG. 15 of the second embodiment.
- FIG. 32 is a flowchart showing an operation procedure of the user product purchase request prediction process S3121 according to the present embodiment.
- the user product purchase request prediction unit 2818 reads the product purchase request history and product purchase history of one user from the request learning DB 2817.
- the user product purchase request prediction unit 2818 predicts the purchase timing, period, and number of one product purchased by the one user (see FIG. 30).
- the user product purchase request prediction unit 2818 repeats the purchase prediction process until the purchase prediction of all products purchased by the one user is completed.
- the user product purchase request prediction unit 2818 repeats the process of reading the above-described history of the user and the purchase prediction for the user until the purchase prediction of all products in the history of all users in the region is completed. .
- the user product purchase request prediction unit 2818 adjusts the product purchase timing, period, and number predicted for a plurality of users from the viewpoint of reducing traffic congestion (see FIG. 30).
- the information processing system according to the present embodiment is not only a member user's product purchase history registered in the information processing apparatus and provided with a service by the information processing apparatus, It differs in that the products are prepared at each store in consideration of the member user's product purchase history.
- Other configurations and operations are the same as those in the fourth embodiment. Therefore, the same configurations and operations as those of the fourth embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- FIG. 33 is a sequence diagram illustrating an operation procedure of the information processing system 3300 according to the present embodiment.
- steps similar to those in FIG. 27 of the fourth embodiment are denoted by the same step numbers, and description thereof is omitted.
- step S3305 the terminal of the store notifies not only the product purchase result of the member user but also the product purchase result of the non-member user as the product purchase result transmitted from the store to the information processing device 3330.
- step S ⁇ b> 3307 the information processing apparatus 3330 accumulates non-member product sales data in the request learning DB 3417.
- step S3311 the information processing device 3330 reads a non-member product purchase history from the request learning DB 3417.
- step S ⁇ b> 3313 the information processing device 3330 performs purchase prediction for each product of the non-member user.
- step S3319 the information processing apparatus 3330 generates an arrival request for each store from the purchase prediction schedule of the member user and the purchase prediction of the non-member user. Specifically, since a non-member user also purchases a product, the information processing apparatus 3330 transmits a product arrival request on which the predicted value of the product purchased by the non-member user is added, so that the member user can purchase the product at the store. Control to avoid when you can not buy.
- FIG. 34 is a block diagram illustrating a functional configuration of the information processing device 3330 according to the present embodiment.
- the same functional components as those in FIG. 28 of the fourth embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
- the request learning DB 3417 is a database in which non-member product purchase data 3417a is further added to the request learning DB 2817 of the fourth embodiment.
- the non-member purchase prediction unit 3410 refers to the non-member product purchase data 3417a of the request learning DB 3417 and makes a product purchase prediction for a non-member user.
- the store product arrival request transmission unit 3411 also refers to the non-member user's product purchase prediction from the non-member purchase prediction unit 3410 and transmits a product arrival request to each store.
- FIG. 35 is a diagram showing a configuration of the request learning DB 3417 according to the present embodiment. 35, the same part as FIG. 29 of 4th Embodiment is a part shown by request learning DB2817 regarding member product purchase in the figure.
- Non-member product purchase data 3417a which is an additional part, stores a store ID 3502 in association with the product ID 3501.
- the non-member product purchase data 3417a stores the purchase date 3503 and the number of purchases 3504 of the non-member product in association with each store ID 3502.
- FIG. 36 is a diagram showing a configuration of a product need table 3645 according to the fifth embodiment of the present invention.
- the product need table 3645 is complicated when illustrated.
- FIG. 36 is a schematic diagram of the merchandise needs table 3645.
- the pseudo product purchase request in FIG. 36 is a product purchase request predicted for each user from the data in the request learning DB 2817 regarding member product purchase.
- the pseudo product purchase request in FIG. 36 is the same as the pseudo product purchase request in FIG.
- the non-member purchase prediction in FIG. 36 is a purchase prediction predicted from the history of non-member product purchase results at store A and store B.
- the product arrival request in FIG. 36 is determined from the pseudo product purchase request and the non-member purchase prediction.
- the number of products in the product arrival request in FIG. 36 is a number obtained by adding the number of products in the non-member purchase prediction to the number of products in the product arrival request in FIG. 30 determined as in the fourth embodiment. .
- the number of products purchased by the non-member user expected from the non-member purchase prediction includes a margin with respect to the number of products actually purchased by the non-member user. It is done. Therefore, the merchandise arrival request is distributed and scheduled so as to cover the predicted amount (number) at different periods in the store A and the store B, as in the merchandise arrival request in FIG.
- the store product arrival request transmission unit 3411 does not increase the number of deliveries unnecessarily and alleviates traffic congestion, and prevents the user from concentrating on each store. To decide.
- FIG. 37 is a flowchart showing an operation procedure of the information processing apparatus 3330 according to the present embodiment.
- steps similar to those in FIG. 31 are denoted by the same step numbers and description thereof is omitted.
- step S3723 the non-member product purchase prediction unit 3410 predicts non-member product purchase.
- the store product arrival request transmission unit 3411 optimizes the product placement in consideration of the prediction of non-member product purchase in addition to the process in step S1525 of the second embodiment. Perform (see FIG. 38).
- FIG. 38 is a flowchart showing the operation procedure of the product arrangement optimization process S3725 according to this embodiment.
- steps similar to those in FIG. 17 of the second embodiment are denoted by the same step numbers, and description thereof is omitted.
- step S3801 the store product arrival request transmission unit 3411 acquires the non-member product purchase prediction predicted in step S3723.
- the store product arrival request transmission unit 3411 determines the number of products received at each store in consideration of non-member product purchase prediction.
- FIG. 39 is a diagram showing an example of product purchase guidance to the user terminal in the information processing system 3900 according to this embodiment.
- the example of the merchandise purchase guidance to four user terminals is shown in FIG. 39, it is not limited to this.
- Examples of the merchandise purchase guidance of the present embodiment include various ideas for guiding the user to purchase merchandise so that traffic congestion is reduced compared with the merchandise purchase guidance of other embodiments.
- the display screen 3921 of the user terminal 220 in the upper left diagram of FIG. 39 is a screen for notifying all schedules 3922 of all stores in the area. With this screen, the user can select a store and a purchase date that alleviate traffic congestion.
- the display screen 3931 of the user terminal 220 in the upper right diagram of FIG. 39 is a screen for notifying the schedule 3932 of only one nearby store. This screen allows the user to select a purchase date so that traffic congestion is alleviated. Although not shown, in addition to all the schedules of one nearby store, it may be possible to guide the schedule of another store that sells the product requested for purchase by the user in the earliest schedule.
- the display screen 3941 of the user terminal 220 in the lower left diagram of FIG. 39 says, “If you want an electric kettle, you can buy it at the A store in the neighboring town today and at the B point in the neighborhood this Friday.” Recommendation 3942 is shown. Further, the display screen 3941 shows a recommendation 3944 that states that one box of printer paper is received at the D store in front of the station today and five boxes are received at the neighboring C store this Wednesday. Note that the recommendation is not limited to this.
- the display screen 3951 of the user terminal 220 in the lower right diagram of FIG. 39 shows the recommendation 3942 and “If you go to the A store in the neighboring town today, we recommend the next route.
- the recommendation 3952 is shown.
- the lower right diagram of FIG. 39 shows a display screen when the information processing apparatus according to the present embodiment calculates the best route for the user to pass when determining the product arrangement or generating the product purchase guide. It is an example. In the example in the lower right diagram of FIG. 39, the best route through which the user passes is also presented.
- the product purchase guidance generation unit 512 may add the following information and service guidance in order to take the route presented to the user.
- the information processing apparatus promotes the reduction of traffic congestion by guiding the user by delivering useful information associated with a place in addition to the distribution of products. Good.
- FIG. 40 is a diagram illustrating an example of a commodity arrival request to the store terminal in the information processing system 3900 according to the present embodiment.
- FIG. 40 shows an example of a commodity arrival request to two store terminals.
- the product arrival request is not limited to these examples.
- the merchandise arrival request of the present embodiment includes various ideas for guiding the arrival of merchandise at a store so as to reduce traffic congestion than the merchandise arrival request of other embodiments.
- the display screen 4041 of the store terminal 240 in the left diagram of FIG. 40 is a user request indicating the number of products in the product purchase request from the user, an inventory prediction that is a predicted value of the store inventory, and the operator requests the arrival.
- the request screen 4042 including the number of arrivals that is the number of products input for the purpose is included.
- the request screen 4042 is transmitted from the information processing apparatus.
- the store operator can make a request for arrival of goods to the distribution center so that traffic congestion is alleviated by making a request for arrival on the screen.
- the display screen 4043 of the store terminal 240 on the right side of FIG. 40 is for the center inventory schedule, which is the schedule for the number of inventory at the delivery center, in addition to the above-described user request and store inventory prediction, and for the operator to request arrival.
- the store operator can make a request for the arrival of a product in consideration of the stock of the delivery center to the delivery center so that the traffic congestion is alleviated by making a request for the arrival on the screen.
- the information processing system according to the present embodiment can reduce traffic congestion by the information processing system with respect to the user's behavior related to product purchases and the behavior related to merchandise sales at stores. It is different in that points are given according to contributions. Since other configurations and operations are the same as those in the second to sixth embodiments, the same configurations and operations are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- the example of the provision of the point of this embodiment is the example.
- the information processing system according to the present embodiment may give another point that guides the user to contribute to reducing traffic congestion.
- FIG. 41 is a diagram illustrating an example of giving points to a user and a store in the information processing system 4100 according to the present embodiment.
- the upper part 4110 of FIG. 41 represents an example of points given to guide the user's behavior related to product purchase so as to alleviate traffic congestion.
- the information processing apparatus stores an increased number of points 4112 in association with the user behavior 4111. For example, when the user terminal transmits a product purchase request to the information processing apparatus, the point grant is “+5 points”. Further, when the user purchases the product at the store where the product purchase guidance is received, the point grant is “+10 points”. Further, when the user purchases at the nearest store, the point grant is “+15 points”. By adding such points, it is possible to promote the input behavior of the user's product purchase request and the purchase behavior according to the product purchase guide.
- the middle section 4120 in FIG. 41 is an example of points given to guide the user by providing points or service items when the user stops at or passes through a place set in advance by the information processing apparatus.
- points for user guidance are not given to purchases in stores. For example, a place on the user's route where traffic congestion is eased by going through is set as a stopover place or a passing place.
- the information processing apparatus stores the number of points given and the provided service product 4122 in association with the user's stop / pass location 4121. For example, if the user stops at Super A, the point 10 is added alone. Further, if the user passes the intersection b of the national road B, the point 5 is added.
- the information processing apparatus determines whether the user terminal has stopped by or passed through the setting location by using the SNS “check-in” function or the like based on the GPS information.
- the information processing apparatus provides points and services to the user terminal from the received report.
- the lower part 4130 of FIG. 41 is an example of points given to guide the behavior of the store regarding the arrival of goods and the sale of goods so as to alleviate traffic congestion.
- the information processing apparatus stores the increased point number 4132 in association with the store behavior 4131. For example, when the arrival request is issued in response to the commodity arrival request from the store terminal, the point grant is “+10 points”. Further, when a nearby user purchases a product at a store, the point grant is “+5 points”. In addition, when a user who has received a product purchase guide purchases a product received in response to a product arrival request, the point grant is “+15 points”. By adding such points, it is possible to promote the behavior of the store receiving the product in response to the product arrival request and the behavior unique to the store for guiding the purchase of the product to the user.
- the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to a single device. Furthermore, the present invention can also be applied to a case where a control program that realizes the functions of the embodiments is supplied directly or remotely to a system or apparatus. Therefore, in order to realize the functions of the present invention on a computer, a control program installed in the computer, a medium storing the control program, and a WWW (World Wide Web) server that downloads the control program are also included in the scope of the present invention. include.
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Abstract
[課題]商品購入に関わるユーザの交通移動量を積極的に削減することにより、交通渋滞を緩和すること。 [解決手段]ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得する商品購入要求取得部と、ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知する商品購入情報通知部と、店舗への商品の入荷情報を、ネットワークを介して受信して、商品の店舗における購入案内を、ネットワークを介してユーザの通信端末に対して報知する商品購入案内部と、を備えることを特徴とする。
Description
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラムに関し、特に、交通渋滞を考慮した商品配置のための情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラムに関する。
特許文献1には、小売店舗の商品発注量に基づいて交通渋滞を予測する技術が開示されている。また、特許文献2には、渋滞ルート上の店舗よりも迂回ルート上の店舗において割り増しポイントを付与するようにして、ユーザを迂回ルートに誘導する技術が開示されている。
特許文献1及び2に記載の技術は、交通渋滞の発生を前提として、その交通渋滞をいかに緩和するかという対処療法的な技術である。したがって、特許文献1及び2では、交通渋滞の根本原因の1つでもあるユーザの交通移動量そのものを削減することはできない。
本発明の目的は、上述の課題を解決する情報処理装置を提供することにある。
本発明に係る情報処理装置は、ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得する商品購入要求取得手段と、前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知する商品購入情報通知手段と、前記店舗への前記商品の入荷情報を、前記ネットワークを介して受信して、前記商品の前記店舗における購入案内を、前記ネットワークを介して前記ユーザの通信端末に対して報知する商品購入案内手段と、を備えることを特徴とする。
本発明に係る情報処理の制御方法は、ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得し、前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知し、前記店舗への前記商品の入荷情報を、前記ネットワークを介して受信して、前記商品の前記店舗における購入案内を、前記ネットワークを介して前記ユーザの通信端末に対して報知する、ことを特徴とする。
本発明に係る情報処理プログラムは、コンピュータを、ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得する商品購入要求取得手段と、前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知する商品購入情報通知手段と、前記店舗への前記商品の入荷情報を、前記ネットワークを介して受信して、前記商品の前記店舗における購入案内を、前記ネットワークを介して前記ユーザの通信端末に対して報知する商品購入案内手段と、して動作させることを特徴とする。
本発明によれば、商品購入に関わるユーザの交通移動量を積極的に削減することにより、交通渋滞を緩和することができる。
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
[第1実施形態]
本発明の第1実施形態としての情報処理装置100について、図1を用いて説明する。情報処理装置100は、交通渋滞を考慮した商品配置を制御する装置である。
本発明の第1実施形態としての情報処理装置100について、図1を用いて説明する。情報処理装置100は、交通渋滞を考慮した商品配置を制御する装置である。
図1に示すように、情報処理装置100は、商品購入要求取得部111と、商品購入情報通知部112と、商品購入案内部113と、を含む。商品購入要求取得部111は、ユーザの所在地111aとユーザの商品購入要求に関する情報111bとを取得する。商品購入情報通知部112は、ユーザの所在地111aとの距離が第1閾値Dhより短い(112a)店舗120、130の通信端末に対して、ユーザの商品購入要求に関する情報112bを、ネットワーク140を介して通知する。商品購入案内部113は、店舗120、130への商品の入荷情報113aを、ネットワーク140を介して受信する。そして、商品購入案内部113は、商品の店舗120、130における購入案内113bを、ネットワーク140を介してユーザの通信端末に対して報知する。
本実施形態によれば、商品購入に関わるユーザの交通移動量を積極的に削減することにより、交通渋滞を緩和することができる。
[第2実施形態]
次に、本発明の第2実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザがユーザ端末を介して入力した商品購入要求を収集する。各店舗では、各店舗からの距離が閾値より近いユーザの商品購入要求に合った商品が用意される。情報処理システムは、当該ユーザに各店舗での商品購入案内をする。
次に、本発明の第2実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザがユーザ端末を介して入力した商品購入要求を収集する。各店舗では、各店舗からの距離が閾値より近いユーザの商品購入要求に合った商品が用意される。情報処理システムは、当該ユーザに各店舗での商品購入案内をする。
本実施形態によれば、各ユーザは購入を要求した商品をより近い店舗で購入できるので、ユーザの交通移動量が削減されて、交通渋滞を緩和することができる。
《情報処理システム》
以下、図2乃至図4に従って、本実施形態のサーバ装置である情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。
以下、図2乃至図4に従って、本実施形態のサーバ装置である情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。
(概略動作の説明)
図2は、本実施形態に係る情報処理システム200の概略動作を説明する図である。
図2は、本実施形態に係る情報処理システム200の概略動作を説明する図である。
図2の上段では、左図が、ユーザAのユーザ端末210における、商品購入要求をするための画面である。右図が、ユーザAのユーザ端末220における、商品入荷案内の画面である。また、図2の下段では、左図が、店舗Aの店舗端末240における、商品入荷リクエストの画面である。右図が、店舗Aの店舗端末240における、商品入荷報告の画面である。
以下、本情報処理システム200の概略動作を説明する。
まず、上段左図において、ユーザは、ユーザ端末210の画面211に表示された商品購入要求ウインドウ212に、購入要求商品、数、希望日時の欄213に商品購入要求の入力を行なう。そして、ユーザがリクエスト214を押すと、商品購入要求の内容は商品購入要求メッセージとして情報処理装置230に送信される。
情報処理装置230は、ユーザ端末からのユーザの商品購入要求を収集する。情報処理装置230は、商品配置決定部231により、各ユーザの所在地に近い店舗への購入要求を満足させるように商品の配置を決定する。そして、情報処理装置230は、各店舗の端末に商品の入荷をリクエストする。
下段左図は、店舗Aの店舗端末240の表示画面241に表示された入荷リクエストウインドウ242である。なお、店舗端末240は、入荷リクエストウインドウ242に、ユーザの商品購入要求の情報(商品、要求数、ユーザ所在地など)を表示してもよい。店舗Aのオペレータは、入荷リクエストウインドウ242を見て、店舗Aの在庫などを考慮して配送センター250に商品の入荷を依頼する。配送センター250においては、オペレータが、全体の商品在庫や配送スケジュール、配送車両スケジュールなどを考慮して、店舗Aからの入荷依頼に対応する。
下段右図は、配送センター250から商品入荷があった場合の、店舗Aの店舗端末240から情報処理装置230への入荷報告が表示された、表示画面243上の入荷報告ウインドウ244である。
情報処理装置230は、他の店舗からの入荷報告に加えて、店舗Aからの入荷報告を受信する。そして、情報処理装置230は、ユーザAの所在地からの距離が閾値内の店舗における商品入荷スケジュールを整理する。そして、情報処理装置230は、上段右図のように、ユーザAのユーザ端末220の表示画面221に表示された入荷スケジュールウインドウ222により報知する。入荷スケジュールウインドウ222には、ユーザAが購入要求した商品の内、プリンタ用紙とタオルとが既に店舗Aに用意され、電気ポットは、離れていない店舗Bに、明日入荷することが報知されている。
なお、ユーザ端末220は、ユーザ端末210と同じであっても異なってもよい。本例では、スマートフォンで商品購入要求が入力され、タブレットで商品購入案内が出力される例が示されているが、これに限定されない。ユーザ端末は、デスクトップ型PCやノート型PC、携帯電話、デジタルカメラ、あるいはカーナビゲーションなどであってよい。
(システム構成)
図3は、本実施形態に係る情報処理システム200の構成を示すブロック図である。
図3は、本実施形態に係る情報処理システム200の構成を示すブロック図である。
情報処理システム200は、1つの情報処理装置230と、3つの店舗と、1つの配送センター250とを備える。情報処理装置230は、商品配置決定部231を有する。3つの店舗は、それぞれの店舗が他の店舗と離れていない店舗のグループである店舗A240-1、店舗B240-2、店舗C240-3とからなる。また、図3の人形の図形はユーザの所在地を表わしている。ハッチングのある人形の図形は、商品購入要求を情報処理装置230に送信したユーザの所在地を表わしている。
図3は、情報処理装置230がユーザからの商品購入要求を収集した状態を示している。情報処理装置230は、収集したユーザからの商品購入要求を、店舗A240-1から所定範囲310内のユーザ、店舗B240-2から所定範囲320内のユーザ、店舗C240-3から所定範囲330内のユーザに分類する。そして、情報処理装置230の商品配置決定部231は、各店舗から所定範囲内のユーザの商品購入要求をまとめて、対応する各店舗に商品入荷リクエスト311、321、331を通知する。各店舗は、配送センター250に、各商品の入荷依頼312、322、332を送信する。
配送センター250からの配送トラックによる配送313、323、333によって、商品が各店舗に届けられると、入荷済み情報が、各店舗あるいは配送センターから、情報処理装置230に通知される。情報処理装置230は、各店舗における商品の入荷を確認して、商品購入要求をしたユーザに対して入荷情報314、324、334を報知する。
入荷情報314、324、334の報知を受けたユーザは、図中の破線の矢印で示すように、近い店舗で商品を購入する。このように、各ユーザが、より近い店舗で所望の商品を購入するように、情報処理装置230が案内して誘導できるので、ユーザの交通移動量が削減されて、交通渋滞が緩和される。
(動作手順)
図4は、本実施形態に係る情報処理システム200の動作手順を表すシーケンス図である。なお、図4においては、ユーザおよび店舗の本情報処理システムへの会員登録手順は、簡略化のため省略されている。
図4は、本実施形態に係る情報処理システム200の動作手順を表すシーケンス図である。なお、図4においては、ユーザおよび店舗の本情報処理システムへの会員登録手順は、簡略化のため省略されている。
まず、ステップS401において、各範囲310、320、330のユーザ端末のいずれかから、商品購入要求が情報処理装置230に送信される。そして、情報処理装置230は、ユーザ情報DBを参照して、商品購入要求に付加されるユーザIDから、ユーザの所在地を認識する。
情報処理装置230は、ステップS403において、ユーザ端末から収集された商品購入要求を、ユーザの所在地に基づいて各店舗A、店舗B、店舗Cに振り分ける。そして、情報処理装置230は、各店舗A、店舗B、店舗Cへの商品配置を決定する。なお、この商品配置の決定は、単にユーザの商品購入要求のみに基づいて行われる必要はない。例えば、ユーザの商品購入要求がバラバラであることにより頻繁に少量の商品が店舗A~Cに配送される場合、配送が交通渋滞や温暖化ガスに悪影響を与える。これを避けるためには、適切な頻度で配送が行われるように、ユーザの商品購入要求を各店舗にまとめる必要がある。一方、ユーザの商品購入要求を商品単位でまとめることにより、特定の商品の配置が特定の店舗に偏ると、各店舗の商売に対する介入が強くなり過ぎる。情報処理装置230は、これらを考慮して、各店舗への適切な商品配置を決定する。なお、商品の最適配置については、その一例を図16に従って詳細に後述する。その他、下記の非特許文献1のプログラム決定のアルゴリズム等も使用可能である。
(非特許文献1)http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/conf/2008/program/pdf/100001.pdf
次に、情報処理装置230は、ステップS405において、各店舗A~Cに対して、配置が決定された商品を入荷するように依頼する。ステップS407において、その入荷リクエストの通知が情報処理装置230から各店舗に送信される。入荷リクエストの通知を受信した店舗が、その入荷リクエストを受諾すれば、ステップS409において、その店舗は配送センター250に対して商品の配送をリクエストする。
次に、情報処理装置230は、ステップS405において、各店舗A~Cに対して、配置が決定された商品を入荷するように依頼する。ステップS407において、その入荷リクエストの通知が情報処理装置230から各店舗に送信される。入荷リクエストの通知を受信した店舗が、その入荷リクエストを受諾すれば、ステップS409において、その店舗は配送センター250に対して商品の配送をリクエストする。
配送センター250は、ステップS411において、配送リクエストへの対応を含む配送スケジュールを決定する。その際、配送センター250は、受信した配送リクエストが可能か否か、あるいは、配送回数/距離が増加しないか、などを考慮する。そして、配送センター250は、決定した配送スケジュールに従って商品を配送する。配送スケジュールの最適化は、送路問題(VRP - Vehicle Routing Problem)としても知られている。配送問題の解法として、例えば、非特許文献2の『分割配送路問題-ラグランジュ緩和を利用した解法について―』などがある。
(非特許文献2)http://www.orsj.or.jp/~archive/pdf/e_mag/Vol.39_3_372.pdf
配送センター250から商品の配送を受領した各店舗は、ステップS413において、商品と数とを含む入荷報告を行なう。情報処理装置230は、入荷報告を受信する。情報処理装置230は、受信した入荷報告に含まれる入荷商品が、ユーザが商品購入要求した商品であれば、ステップS415において、商品購入要求をしたユーザに対して入荷情報を報知する。
配送センター250から商品の配送を受領した各店舗は、ステップS413において、商品と数とを含む入荷報告を行なう。情報処理装置230は、入荷報告を受信する。情報処理装置230は、受信した入荷報告に含まれる入荷商品が、ユーザが商品購入要求した商品であれば、ステップS415において、商品購入要求をしたユーザに対して入荷情報を報知する。
なお、上述のように、必ずしも、1回のユーザの商品購入要求に対して1回の商品配置の決定が行われるわけではない場合、情報処理装置230は、ユーザに対して、一番近い店舗の入荷情報だけを報知するのではなく、近辺の複数の店舗の情報を入荷スケジュールに従って報知するのが望ましい。また、在庫管理や配送管理の影響により商品入荷数と商品購入要求数も必ずしも一致しない。したがって、情報処理装置230は、商品購入要求したユーザだけに入荷情報を報知するのではなく、商品購入要求をしなかった他のユーザにも限定的に入荷情報を報知してもよい。
《情報処理装置の機能構成》
図5は、本実施形態に係る情報処理装置230の機能構成を示すブロック図である。
図5は、本実施形態に係る情報処理装置230の機能構成を示すブロック図である。
情報処理装置230は、ネットワークを介してユーザ端末や店舗端末や配送センターと通信する通信制御部501を有する。ユーザ商品購入要求取得部502は、通信制御部501がユーザ端末から受信したメッセージから、ユーザの商品購入要求を取得する。そして、ユーザ商品購入要求記憶部503は、ユーザの商品購入要求をユーザ情報DB504に蓄積する(図8参照)。また、店舗商品入荷情報取得部505は、通信制御部501が店舗端末から受信したメッセージから、店舗の商品入荷情報を取得する。そして、店舗商品記憶部506は、店舗の商品入荷情報を店舗情報DB507に蓄積する(図9参照)。また、ユーザ情報DB504および店舗情報DB507に蓄積されている情報に含まれる商品の詳細な情報は、商品情報DB508に格納されている(図10参照)。
店舗商品ニーズ値算出部510は、ユーザ情報DB504が蓄積するユーザの所在地およびユーザからの商品購入要求と、店舗情報DB507が蓄積する店舗の所在地とを取得する。そして、店舗商品ニーズ値算出部510は、地図情報DB509を参照して算出した、ユーザの所在地と店舗の所在地との間の距離が、第1閾値Dhより近いユーザの商品購入要求から、各店舗における各商品のニーズ値を算出する。店舗商品入荷リクエスト送信部511は、店舗商品ニーズ値算出部510からの各店舗における各商品のニーズ値が第2閾値Nhを超える商品の入荷リクエストを、対応する各店舗に送信する。
ユーザ商品購入案内生成部512は、ユーザ情報DB504が蓄積するユーザの所在地およびユーザからの商品購入要求と、店舗情報DB507が蓄積した商品入荷情報とを取得する。ユーザ商品購入案内生成部512は、地図情報DB509を参照して、各ユーザの所在地と各店舗の所在地とから、各ユーザと各店舗との距離を算出する。そして、ユーザ商品購入案内生成部512は、ユーザごとに、ユーザと各店舗との距離を考慮した、各店舗における各商品の購入案内を生成する。ユーザ商品購入案内送信部513は、ユーザ商品購入案内生成部512が生成した各ユーザへの購入案内を、各ユーザに送信する。かかる購入案内は、ユーザの交通移動量や交通渋滞を考慮して、ユーザごとに適切に誘導する案内であるのが望ましい。しかし、通信のトラフィックを考慮すると、ユーザ商品購入案内生成部512は、複数のユーザを所在地や購入要求した商品によりグループ化して、購入案内を同報通信してもよい。
《ユーザ端末の機能構成》
図6は、本実施形態に係るユーザ端末210、220の機能構成を示すブロック図である。なお、ユーザ端末210、220には種々の機種が使用されてよい。図6には、本実施形態において必須の共通機能のみが示される。
図6は、本実施形態に係るユーザ端末210、220の機能構成を示すブロック図である。なお、ユーザ端末210、220には種々の機種が使用されてよい。図6には、本実施形態において必須の共通機能のみが示される。
操作部601は、ユーザによるユーザ端末210、220への操作を受け付ける。ユーザ商品購入要求送信部602は、操作部601に入力された操作の中で、ユーザの商品購入要求を、通信制御部603を介して、情報処理装置230に送信する。
ユーザ商品購入案内受信部604は、通信制御部603を介して、情報処理装置230からユーザへの商品購入案内を受信する。出力部605は、表示部606と音声入出力部607とを有する。表示部606はユーザへの商品購入案内を表示する。また、音声入出力部607はユーザへの商品購入案内を音声出力してもよい。
《店舗端末の機能構成》
図7は、本実施形態に係る店舗端末240の機能構成を示すブロック図である。なお、店舗端末240には種々の機種が使用されてよい。図7には、本実施形態において必須の共通機能のみが示される。
図7は、本実施形態に係る店舗端末240の機能構成を示すブロック図である。なお、店舗端末240には種々の機種が使用されてよい。図7には、本実施形態において必須の共通機能のみが示される。
操作部701は、オペレータによる店舗端末240への操作を受け付ける。商品入荷依頼送信部702は、操作部701に入力された操作の中で、店舗からの商品入荷依頼を、通信制御部704を介して、配送センター250に送信する。商品入荷通知送信部703は、操作部701に入力された操作の中で、店舗からの商品入荷通知を、通信制御部704を介して、情報処理装置230に送信する。
商品入荷リクエスト受信部705は、通信制御部704を介して、情報処理装置230から店舗への商品入荷リクエストを受信する。出力部706は、表示部707と音声入出力部708とを有する。表示部707は店舗への商品入荷リクエストを表示する。また、音声入出力部708は店舗への商品入荷リクエストを音声出力してもよい。
(ユーザ情報DB)
図8は、本実施形態に係るユーザ情報DB504の構成を示す図である。ユーザ情報DB504は、本情報処理システムに加入する会員ユーザの情報を蓄積する。なお、ユーザ情報DB504の構成は、図8に限定されない。
図8は、本実施形態に係るユーザ情報DB504の構成を示す図である。ユーザ情報DB504は、本情報処理システムに加入する会員ユーザの情報を蓄積する。なお、ユーザ情報DB504の構成は、図8に限定されない。
ユーザ情報DB504は、ユーザID801に対応付けて、住所802と地図上の座標803とを記憶する。さらに、ユーザ情報DB504は、ユーザからの購入要求商品804、商品の要求数805、要求受信した要求日806、商品購入の希望日807を記憶する。
なお、商品購入の希望日807は、商品によって異なってよい。また、購入要求商品のデータが蓄積される期間は、情報処理装置230における商品配置の調整タイミングとの関連で決められる。例えば、毎週末が調整タイミングであるなら、一週間分の商品購入要求が蓄積される。十日に一回、調整タイミングがあるなら、十日分の商品購入要求が蓄積される。かかる調整タイミングは、商品毎に好適なタイミングであるのが望ましい。
(店舗情報DB)
図9は、本実施形態に係る店舗情報DB507の構成を示す図である。店舗情報DB507は、本情報処理システムに加入する会員店舗の情報を蓄積する。なお、店舗情報DB507の構成は、図9に限定されない。
図9は、本実施形態に係る店舗情報DB507の構成を示す図である。店舗情報DB507は、本情報処理システムに加入する会員店舗の情報を蓄積する。なお、店舗情報DB507の構成は、図9に限定されない。
店舗情報DB507は、店舗ID901に対応付けて、住所902と地図上の座標903とを記憶する。さらに、店舗情報DB507は、配送センター250への入荷要求商品904、入荷数905、商品の入荷済みを表わす入荷有無フラグ906、入荷予定日907を記憶する。ここで、入荷予定日907は、入荷要求商品がまだ入荷してないが(入荷有無フラグ906は"無")、入荷予定がある場合の予定日である。
(商品情報DB)
図10は、本実施形態に係る商品情報DB508の構成を示す図である。なお、商品情報DB508の構成は、図10に限定されない。
図10は、本実施形態に係る商品情報DB508の構成を示す図である。なお、商品情報DB508の構成は、図10に限定されない。
商品情報DB508は、商品ID1001に対応付けて、商品のサイズ/重量1002、商品の在庫があり配送可能な配送センターID1003、標準配送間隔1004、標準配送数1005を記憶する。ここで、サイズ/重量1002は、配送時のトラック占有率などと共に温暖化ガス排出量に関連する情報である。また、配送センターID1003、標準配送間隔1004、標準配送数1005なども、店舗からの入荷依頼への対処において、別途に配送トラックを準備することによる交通渋滞への影響や、温暖化ガス排出量に関連する情報である。
(流通/在庫管理DB)
図11は、本実施形態に係る流通/在庫管理DB1100の構成を示す図である。なお、流通/在庫管理DB1100の構成は、図11に限定されない。
図11は、本実施形態に係る流通/在庫管理DB1100の構成を示す図である。なお、流通/在庫管理DB1100の構成は、図11に限定されない。
本実施形態においては、ユーザによる商品購入要求に基づく、店舗での商品入荷やユーザへの商品購入案内のみが説明される。しかし、実際の商品流通や在庫の管理は、ユーザによる商品購入要求のみでなく、月や季節、年などの中長期スパン、あるいは催しものや人気などの短期スパンの、製造・流通・在庫・販売の統計手法によって行われる。本実施形態の交通渋滞緩和のための商品配置は、これら既存の商品流通や在庫管理技術と組み合わせることで、さらに好適な商品配置を達成できる。そして、本実施形態の交通渋滞緩和のための商品配置は、交通渋滞緩和や温暖化ガス排出量削減を促進できる。ここでは、そのための流通/在庫管理DB1100の構成の一例が示される。しかし、本発明の各実施形態の説明では、流通/在庫管理についての説明は省略される。
流通/在庫管理DB1100は、本実施形態の例では、配送センターや店舗などの商品の在庫場所1101に対応付けて、在庫する商品ID1102を記憶する。なお、在庫場所1101は、製造工場や列車・飛行機・船の集荷場などを含んでもよい。そして、流通/在庫管理DB1100は、各商品ID1102に対応付けて、入荷や出荷(販売)の前の在庫数1103、入荷数1104、出荷(販売)数1105、入荷や出荷(販売)後の在庫数1106を記憶する。なお、入荷や出荷(販売)後の在庫数1106は、次の処理のため、入荷や出荷(販売)の前の在庫数1103にコピーされる。
《情報処理装置のハードウェア構成》
図12は、本実施形態に係る情報処理装置230のハードウェア構成を示すブロック図である。
図12は、本実施形態に係る情報処理装置230のハードウェア構成を示すブロック図である。
図12で、CPU1210は演算制御用のプロセッサである。CPU1210は、プログラムを実行することで、図5の情報処理装置230の各機能構成部として動作する。ROM1220は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部501は、本実施形態においては、ネットワークを介してユーザ端末210、220や店舗端末240と通信する。なお、CPU1210は1つに限定されない。CPU1210は、複数のCPUであっても、あるいは画像処理用のGPU(Graphics Processing Unit)を含んでもよい。
RAM1240は、CPU1210が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM1240には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。ユーザID/認証情報1241は、通信相手のユーザ端末を操作するユーザの識別子とその認証情報である。商品購入要求テーブル1242は、ユーザ端末から受信した商品購入要求が商品単位でまとめられたテーブルである(図13参照)。商品購入案内情報1243は、各ユーザ端末に送信される商品購入案内を表わす情報である。店舗ID1244は、通信相手である店舗端末を有する店舗の識別子である。商品ニーズテーブル1245は、店舗ごとに各商品のニーズがまとめられたテーブルである(図14参照)。商品入荷リクエスト情報1246は、各店舗に送信される商品入荷リクエストを表わす情報である。商品入荷情報1247は、各店舗から通知された商品入荷を表す情報である。流通/在庫管理情報1248は、流通および在庫管理に使用される情報である。送受信データ1249は、ユーザ端末および店舗端末と通信制御部501を介して送受信されるデータである。
ストレージ1250には、データベース、各種のパラメータ、本実施形態の実現に必要な以下のデータおよびプログラムが記憶されている。ユーザ情報DB504は、図8に示されるデータベースである。店舗情報DB507は、図9に示されるデータベースである。商品情報DB508は、図10に示されるデータベースである。地図情報DB509は、ユーザの所在地や店舗の所在地から距離などを算出するために参照するデータベースである。流通/在庫管理DB1100は、図11に示されるデータベースである。
ストレージ1250には、以下のプログラムが格納される。情報処理制御プログラム1251は、本情報処理装置230の全体を制御するプログラムである。商品購入要求収集モジュール1252は、情報処理制御プログラム1251において、ユーザ端末からのユーザの商品購入要求を収集してユーザ情報DB504に蓄積するモジュールである。商品ニーズ値算出モジュール1253は、情報処理制御プログラム1251において、収集されたユーザの商品購入要求から各店舗の各商品の商品ニーズ値を算出するモジュールである(図16参照)。商品入荷制御モジュール1254は、情報処理制御プログラム1251において、各店舗に商品入荷を依頼し、また商品入荷を受信するモジュールである。商品購入案内モジュール1255は、ユーザ端末に対して、近い店舗における要求商品の購入を案内するモジュールである(図17参照)。
なお、図12には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されている。図12には、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。
(商品購入要求テーブル)
図13は、本実施形態に係る商品購入要求テーブル1242の構成を示す図である。
図13は、本実施形態に係る商品購入要求テーブル1242の構成を示す図である。
商品購入要求テーブル1242は、ユーザから商品購入要求のあった商品ID1301に対応付けて、商品購入したユーザID1302を記憶する。そして、商品購入要求テーブル1242は、各ユーザID1302に対応付けて、ユーザ所在地の地図上の座標1303、商品の要求数1304、購入の希望日1305、を記憶する。なお、商品購入の希望日807は、商品によって異なってよい。
(商品ニーズテーブル)
図14は、本実施形態に係る商品ニーズテーブル1245の構成を示す図である。
図14は、本実施形態に係る商品ニーズテーブル1245の構成を示す図である。
商品ニーズテーブル1245は、店舗ID1401に対応付けて、購入要求のある商品ID1402を記憶する。そして、商品ニーズテーブル1245は、各商品ID1402に対応付けて、後述のユーザ所在地と店舗との距離や優先度を基に算出された各商品のニーズ値1403、ニーズ値の閾値の比較結果である商品の配置要否フラグ1404、入荷有無フラグ1405を記憶する。
《情報処理装置の動作手順》
図15は、本実施形態に係る情報処理装置230の動作手順を示すフローチャートである。図12のCPU1210は、RAM1240を使用しながらプログラムを実行することにより、図5の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。
図15は、本実施形態に係る情報処理装置230の動作手順を示すフローチャートである。図12のCPU1210は、RAM1240を使用しながらプログラムを実行することにより、図5の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。
まず、ステップS1511において、ユーザ商品購入要求取得部502は、ユーザの商品購入要求をユーザ端末から受信した否かを判定する。また、ステップS1521において、店舗商品ニーズ値算出部510は、店舗における商品配置を調整するタイミングであるか否かを判定する。なお、商品配置の調整タイミングを、例えば、日毎、週毎、月毎など、自由に設定することが可能である。また、商品ごとに異なるタイミングを設定することも可能である。また、ステップS1531においては、店舗商品入荷情報取得部505は、商品の入荷済み通知を店舗から受信したか否かを判定する。
ユーザ商品購入要求取得部502は、商品購入要求をユーザ端末から受信した場合はステップS1513に進んで、ユーザ情報DB504に商品とユーザを対応づけて記憶する。
店舗商品ニーズ値算出部510は、商品配置を調整するタイミングであればステップS1523に進んで、各店舗の各商品について商品ニーズ値を算出する処理を行なう(図16参照)。次に、ステップS1525において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、算出したニーズ値を使用して各店舗への商品配置最適化処理を実行する(図17参照)。そして、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、各店舗に商品配置調整の入荷リクエストを行なう。なお、配送センターから各店舗への配送車両が交通渋滞の一因であるために配送スケジュールを考慮し、また、配送センターや各店舗の在庫も考慮する場合に、ステップS1525の商品配置最適化処理は実行される。したがって、店舗への商品配置の決定を商品ニーズ値のみに委ねる場合には、ステップS1525の商品配置最適化処理は無くてもよい。
また、店舗商品入荷情報取得部505が商品の入荷済み通知を店舗から受信した場合はステップS1533に進んで、ユーザ商品購入案内送信部513は、各店舗の範囲にあるユーザ端末に商品入荷情報を通知して、商品購入案内をする。なお、ユーザ商品購入案内送信部513は、複数の店舗の商品入荷情報をスケジュールと共に報知してもよい。
(商品ニーズ値算出処理)
図16は、本実施形態に係る商品ニーズ値算出処理S1523の動作手順を示すフローチャートである。
図16は、本実施形態に係る商品ニーズ値算出処理S1523の動作手順を示すフローチャートである。
まず、店舗商品ニーズ値算出部510は、ステップS1601において、配置調整を行なう商品を選別する。店舗商品ニーズ値算出部510は、例えば、以下のように、商品を選別する。店舗商品ニーズ値算出部510は、基本的に、ユーザが、今すぐではないが近いうちに必要であると考えている商品(または情報でも可)を選別する。具体的には、店舗商品ニーズ値算出部510は、ユーザが毎日の買い物で買うような生鮮食品ではなく、ユーザが週末などにまとめて買えば十分であるもの(日用品、文房具、ゲーム、調味料類、家電類、洋服類など)を選別することが考えられる。しかし、これに限定される訳ではない。
ステップS1603において、店舗商品ニーズ値算出部510は、地域内から1つの注目する店舗を選択する。次に、ステップS1605において、店舗商品ニーズ値算出部510は、選別された商品から1つの注目する商品を選択する。そして、ステップS1607において、店舗商品ニーズ値算出部510は、選択した店舗に行けるユーザの購入要求から、選択した商品の購入要求を選別して収集する。なお、ここで、店舗商品ニーズ値算出部510は、単純にユーザの所在地と選択した店舗の所在地間の距離が閾値以内(例えば、1km以内など)であることを、選択した店舗に行けるユーザの条件としてもよい。また、選択した店舗に行けるユーザの条件は、ユーザの所在地と店舗の所在地の間の距離や必要時間、行くための交通機関の利用状態、店舗まで行くには車が必要か/自転車か/徒歩か、あるいは、ユーザの年齢や健康状態などに対する条件を含んでもよい。ユーザの所在地と店舗の所在地の間の必要時間に対する条件として、例えば、所要時間が車で10分以内であること、あるいは所要時間自転車で10分以内であることなどが考えられる。あるいは、さらに詳細に駐車場や駐輪場からの徒歩時間、公共交通を使う場合の車や自転車、徒歩を考慮した所要時間が条件であってもよい。あるいは、店舗商品ニーズ値算出部510は、これら条件を組み合わせて判断してもよい。もしくは、店舗商品ニーズ値算出部510は、距離や時間、条件では区切らず、あるエリア内の全ユーザを、そのエリア内の店舗のいずれかに割り振るようにする。ユーザを割り振る方法として、各ユーザを、最も近い店舗に割り振る方法もある。各ユーザを最も近い店舗に割り振った結果、一店舗にユーザが集中するのであれば、多少遠くても違う店舗に割り振る方法もある。これらの方法によって、全てのユーザが商品購入要求に対して少なくとも1店舗への購入案内を受けるようにするのが望ましい。
ステップS1609において、店舗商品ニーズ値算出部510は、ステップS1607で収集した各ユーザの商品購入要求を、ユーザの所在地と店舗の所在地間の距離と、商品購入の優先度とに基づいて、1つの店舗の1つの商品について商品のニーズ値を算出する。
店舗商品ニーズ値算出部510は、商品のニーズ値算出を、例えば、以下の式に従って行なう。すなわち、店舗商品ニーズ値算出部510は、選択した店舗に行けるユーザ全員によるニーズ値を加算した値を、1つの店舗の1つの商品について商品のニーズ値とする。
各ユーザのニーズ値={商品の優先度/店舗までの距離}×α(ユーザ)
商品のニーズ値=Σ{商品の優先度/店舗までの距離}×α(ユーザ)
ここで、Σは、選択した店舗に行けるユーザ全員のニーズ値を加算することを表す。そして、αは、距離と優先度との間で重みを調整するための、ユーザ毎の補正値である。なお、本実施形態においては、交通渋滞の緩和を目標としているので、全体としては、ユーザに不満を与えない範囲で優先度よりも距離に重みをおくように調整が加えられてもよい。
商品のニーズ値=Σ{商品の優先度/店舗までの距離}×α(ユーザ)
ここで、Σは、選択した店舗に行けるユーザ全員のニーズ値を加算することを表す。そして、αは、距離と優先度との間で重みを調整するための、ユーザ毎の補正値である。なお、本実施形態においては、交通渋滞の緩和を目標としているので、全体としては、ユーザに不満を与えない範囲で優先度よりも距離に重みをおくように調整が加えられてもよい。
次に、ステップS1611において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、算出されたニーズ値が第2閾値Nhを超えるか否かを判定する。算出されたニーズ値が第2閾値Nhを超える場合、ステップS1613において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、そのニーズ値を持つ商品を配置調整する商品に決定する。
ステップS1615において、選択された1つの店舗について、ステップS1601で選別された全商品に対するニーズ値算出と配置調整決定とが完了するまで、ステップS1605からS1615の処理が繰り返されるように、処理が分岐する。また、ステップS1617において、全店舗の、ステップS1601で選別された全商品についてニーズ値算出と配置調整決定とが完了するまで、ステップS1603からS1617の処理が繰り返されるように、処理が分岐する。
なお、ステップS1611とS1613の処理は、全店舗あるいは全商品についてのニーズ値算出の後に実行されてもよい。
例えば、ステップS1609において得られた、店舗Aと店舗Bにおけるニーズ値の算出の結果が、店舗A(調味料類10、日用雑貨7、文房具5、衣料品4)、店舗B(調味料類8、日用雑貨11、文房具6、衣料品2)である例について説明する。第2閾値Nhが"9"である場合、店舗Aには"調味料類"の配送が行われ、店舗Bには"日用雑貨"の配送が行なわれる。また、第2閾値Nhが"6"である場合、月曜日には、店舗Aに"調味料類"、店舗Bに"日用雑貨"が配送され、火曜日には、店舗Aに"日用雑貨"、店舗Bに"調味料類"が配送されるように、配置スケジュールが決定されてもよい。なお、第2閾値Nhは、商品の配分過程で変化するのが望ましい。なぜなら、本例のような配置制御をすると、次第にニーズ値の低い商品が配送センターに残っていき、店舗に配置されない商品が発生してしまうからである。したがって、その場合には、第2閾値Nhを下げる必要が出てくる。例えば、ニーズ値の最大値に比例するように第2閾値Nhを設定するのも、1つの解決方法である。
(商品配置最適化処理)
図17は、本実施形態に係る商品配置最適化処理S1525の動作手順を示すフローチャートである。
図17は、本実施形態に係る商品配置最適化処理S1525の動作手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS1701において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、商品ニーズ値算出処理S1523において決定された、各店舗の各商品の配置調整の結果を取得する。次に、ステップS1703において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、各店舗および各商品の優先度を設定する。かかる"優先度"は、ニーズ値算出時のユーザの有する優先度とは異なり、各店舗が交通渋滞に関係する度合いや、本システムの交通渋滞緩和への貢献度なども考慮された優先度である。
ステップS1705において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、配送センターや各店舗の在庫情報を、流通/在庫管理DB1100から取得する。かかる在庫情報は、配送可能な商品や各店舗の在庫がユーザの要求をどこまで補えるかなどを考慮するために使用される。また、ステップS1707において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、配送センターの流通/在庫管理に基づく配送スケジュールを取得する。この配送スケジュールは、個々のユーザの商品購入要求とは別に、統計的な流通/在庫管理から計画されたものである。ここでは、配送トラックの交通渋滞への影響も考慮するために考慮される。
そして、ステップS1709において、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、上記各取得情報および設定情報に基づいて、各店舗への各商品の適切な入荷期待値を決定する。かかる多条件による本実施形態の商品配置の最適化は、ユーザへのサービスを維持しながら、ユーザの交通移動量と配送のためのトラック移動量とを削減して、交通渋滞緩和を実現する。
《ユーザ端末のハードウェア構成》
図18は、本実施形態に係るユーザ端末210、220のハードウェア構成を示すブロック図である。
図18は、本実施形態に係るユーザ端末210、220のハードウェア構成を示すブロック図である。
図18で、CPU1810は演算制御用のプロセッサである。CPU1810は、プログラムを実行することで図6のユーザ端末210、220の各機能構成部として動作する。ROM1820は、初期データなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部603は、本実施形態においては、ネットワークを介して情報処理装置230と通信する。なお、CPU1810は1つに限定されない。CPU1810は複数のCPUであってもよい。CPU1810は画像処理用のGPUを含んでもよい。
RAM1840は、CPU1810が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM1840には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。ユーザID/認証情報1841は、ユーザ端末を操作中のユーザの識別子とその認証情報である。ユーザ端末ID1842は、当該ユーザ端末の識別子である。商品購入要求情報1843は、情報処理装置230に送信される、ユーザが入力した商品購入要求の情報である。商品購入案内情報1844は、情報処理装置230から受信した商品購入案内の情報である。入出力データ1845は、入出力インタフェース1860を介して入出力される入出力データを表す。送受信データ1846は、通信制御部603を介して送受信される送受信データを表す。
ストレージ1850には、データベースと、各種のパラメータと、本実施形態の実現に必要な以下のデータとプログラムが記憶されている。商品購入要求履歴1851は、自ユーザ端末が情報処理装置230に送信した商品購入要求が蓄積された履歴である。商品購入案内履歴1852は、自ユーザ端末が情報処理装置230から受信した商品購入案内が蓄積された履歴である。これらは、ユーザあるいはシステムによる確認のため使用される。ストレージ1850には、以下のプログラムが格納される。ユーザ端末制御プログラム1853は、本ユーザ端末210、220の全体を制御する制御プログラムである。商品購入要求モジュール1854は、ユーザ端末制御プログラム1853において、ユーザによる商品購入要求の入力と商品購入要求の情報処理装置230への送信とを制御するモジュールである。商品購入案内モジュール1855は、ユーザ端末制御プログラム1853において、情報処理装置230からの商品購入案内の受信と商品購入案内の自ユーザ端末からユーザへの報知を制御するモジュールである。
入出力インタフェース1860は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース1860には、表示部606、キーボード、タッチパネル、ポインティンデバイスなどの操作部601が接続される。また、入出力インタフェース1860には、スピーカやマイクなどの音声入出力部607が接続される。さらに、入出力インタフェース1860には、GPS(Global Positioning System)位置生成部1861やカメラ1862などが接続される。
なお、図18には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されている。図18には、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。
《ユーザ端末の処理手順》
図19は、本実施形態に係るユーザ端末210、220の処理手順を示すフローチャートである。図18のCPU1810は、RAM1840を使用しながらプログラムを実行することにより、図6の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。
図19は、本実施形態に係るユーザ端末210、220の処理手順を示すフローチャートである。図18のCPU1810は、RAM1840を使用しながらプログラムを実行することにより、図6の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。
まず、ステップS1911において、ユーザ商品購入要求送信部602は、ユーザによる商品購入要求があるか否かを判定する。また、ステップS1921において、ユーザ商品購入案内受信部604は、情報処理装置230からの商品購入案内の受信があるか否かを判定する。
ユーザによる商品購入要求があれば、ステップS1913に進んで、ユーザ商品購入要求送信部602は、ユーザがユーザ端末の表示画面や操作部601などを使用して入力した、商品名、購入数、購入希望日などを取得する(図2参照)。続いて、ステップS1915において、ユーザ商品購入要求送信部602は、取得した商品名、購入数、購入希望日などを情報処理装置230に送信する。
また、情報処理装置230からの商品購入案内の受信があれば、ステップS1923に進んで、ユーザ商品購入案内受信部604は、商品名、その商品が購入可能な店舗、入荷スケジュールである入荷日などを取得する。なお、ユーザ商品購入案内受信部604は、複数の店舗の入荷スケジュールを受信してもよい。続いて、ステップS1925において、出力部605は、取得した商品名、店舗、入荷日などを表示あるいは音声により報知する。
《店舗端末のハードウェア構成》
図20は、本実施形態に係る店舗端末240のハードウェア構成を示すブロック図である。
図20は、本実施形態に係る店舗端末240のハードウェア構成を示すブロック図である。
図20で、CPU2010は演算制御用のプロセッサである。CPU2010は、プログラムを実行することで、図7の店舗端末240の各機能構成部として動作する。ROM2020は、初期データなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部704は、本実施形態においては、ネットワークを介して情報処理装置230あるいは配送センター250と通信する。なお、CPU2010は1つに限定されない。CPU2010は複数のCPUであってもよい。CPU2010は画像処理用のGPUを含んでもよい。
RAM2040は、CPU2010が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM2040には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。オペレータID/認証情報2041は、店舗端末を操作中のオペレータの識別子とその認証情報である。店舗端末ID2042は、当該店舗端末の識別子である。商品入荷リクエスト情報2043は、情報処理装置230から受信した商品入荷リクエストの情報である。商品入荷済情報2044は、オペレータが入力した、情報処理装置230に送信される、商品入荷済みを確認するための情報である。入出力データ2045は、入出力インタフェース2060を介して入出力される入出力データを表す。送受信データ2046は、通信制御部704を介して送受信される送受信データを表す。
ストレージ2050には、データベースと、各種のパラメータと、本実施形態の実現に必要な以下のデータとプログラムが記憶されている。在庫管理DB2051は、自店舗の商品の在庫管理を行なうためのデータベースである。売上管理DB2052は、自店舗の商品の売上げ管理を行なうためのデータベースである。ストレージ2050には、以下のプログラムが格納される。店舗端末制御プログラム2053は、本店舗端末240の全体を制御する制御プログラムである。商品入荷リクエストモジュール2054は、店舗端末制御プログラム2053において、情報処理装置230からの商品入荷リクエストの受信と店舗端末からオペレータへの報知を制御するモジュールである。商品入荷通知モジュール2055は、店舗端末制御プログラム2053において、オペレレータによる商品入荷済みの入力と、商品入荷情報の情報処理装置230への送信とを制御するモジュールである。
入出力インタフェース2060は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース2060には、表示部707、キーボード、タッチパネル、ポインティンデバイスなどの操作部701が接続される。また、入出力インタフェース2060には、スピーカやマイクなどの音声入出力部708が接続される。入出力インタフェース2060には、さらに、図示しない、GPS位置生成部やカメラなどが接続されてもよい。
なお、図20には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されている。図20には、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。
《店舗端末の処理手順》
図21は、本実施形態に係る店舗端末240の処理手順を示すフローチャートである。図20のCPU2010は、RAM2040を使用しながらプログラムを実行することにより、図7の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。
図21は、本実施形態に係る店舗端末240の処理手順を示すフローチャートである。図20のCPU2010は、RAM2040を使用しながらプログラムを実行することにより、図7の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。
まず、ステップS2111において、商品入荷リクエスト受信部705は、情報処理装置230からの商品入荷リクエストの受信があるか否かを判定する。また、ステップS1921において、商品入荷通知送信部703は、オペレータによる情報処理装置230への商品入荷通知があるか否かを判定する。
情報処理装置230からの商品入荷リクエストの受信があれば、ステップS2113に進んで、商品入荷リクエスト受信部705は、情報処理装置230から受信した商品入荷リクエストの情報を取得する(図2参照)。そして、ステップS2115において、出力部706は、取得した商品入荷リクエスト情報を表示あるいは音声によりオペレータに報知する。
また、オペレータによる商品入荷通知があれば、ステップS2123に進んで、商品入荷通知送信部703は、オペレータが店舗端末の表示画面や操作部701などを使用して入力した、商品入荷情報を取得する。続いて、ステップS2125において、商品入荷通知送信部703は、商品入荷に基づいて在庫管理DB2051および売上管理DB2052を更新する。そして、ステップS2127において、商品入荷通知送信部703は、商品入荷情報を情報処理装置230に送信する。
[第3実施形態]
次に、本発明の第3実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態と比べると、ユーザが購入要求する商品を用意する店舗を周回させてユーザの移動を分散する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様である。そのため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
次に、本発明の第3実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2実施形態と比べると、ユーザが購入要求する商品を用意する店舗を周回させてユーザの移動を分散する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様である。そのため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
本実施形態によれば、各ユーザは購入を要求した商品をより近い店舗で購入できるためにユーザの交通移動量が削減されると共に、ユーザの移動日が分散されることにより、さらに交通渋滞を緩和することができる。
《情報処理システムの動作手順》
図22は、本実施形態に係る情報処理システム2200の動作手順を示すシーケンス図である。なお、図22において、店舗Bが選択され、商品が店舗Bに入荷するように誘導する例を説明する。図22において、第2実施形態の図4と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図22は、本実施形態に係る情報処理システム2200の動作手順を示すシーケンス図である。なお、図22において、店舗Bが選択され、商品が店舗Bに入荷するように誘導する例を説明する。図22において、第2実施形態の図4と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
ステップS2203において、情報処理装置2230は、各ユーザからの商品購入要求を収集する。そして、情報処理装置2230は、第2実施形態と同様に商品のニーズ値を算出して、商品配置の最適化処理を行なう。しかし、情報処理装置2230は、ステップS2203において、その処理中あるいは処理後に、店舗選択テーブル2314(図24)を参照して、ある範囲内にある店舗グループ間で商品入荷を周回させる。すなわち、情報処理装置2230は、ユーザの商品購入要求を単純に最短距離の店舗に分散するのではなく、商品が入荷しユーザへの商品案内が行われる店舗を、交通渋滞緩和を図れるように店舗グループ間で計画的に周回させる。第2実施形態のように、ユーザの商品購入要求を単純に最短距離の店舗に分散させるだけでは、店舗による商品販売数の偏りなどにより新たに交通渋滞が発生する可能性がある。情報処理装置2230は、上述の処理によって、店舗による商品販売数の偏りなどにより新たに交通渋滞が発生する可能性を回避する。
次に、情報処理装置2230は、ステップS2205において、選択された店舗への商品配置依頼を行なう。本例では店舗Bが選択された店舗である。なお、情報処理装置2230は、商品毎に店舗を選択してもよい。情報処理装置2230は、例えば店舗Aから店舗Cまでのいずれかの店舗が最短距離の店舗であるユーザから要求があった全商品に対して、店舗Bを選択してもよい。また、情報処理装置2230は、ユーザから要求があった、店舗A乃至店舗Cにおいて共通の商品を選択してもよい。情報処理装置2230は、逆に、ユーザから要求があった、各店舗において共通の商品を、各店舗に分散させてもよい。
ステップS2207において商品入荷リクエストを受信した店舗Bの店舗端末240は、ステップS2209において、商品の配送リクエストを配送センター250に送信する。なお、上述のように、入荷リクエストや配送リクエストは、ステップS2203の商品配置決定処理の結果に従って行われるので、入荷リクエストや配送リクエストには、店舗Bが通常は在庫していない商品が含まれ得る。
店舗Bの店舗端末240が配送リクエストを送信した商品が、配送センター250から、配送スケジュールも考慮して、店舗Bに入荷すると、ステップS2213において、店舗Bの店舗端末240は、情報処理装置2230に入荷報告を行なう。なお、ステップS415における情報処理装置2230からユーザ端末への商品案内情報の送信は、店舗Bの範囲320内のユーザに対してだけでなく、店舗Aおよび店舗Cの範囲内のユーザに対しても行われる。なお、この場合、商品案内情報の送信の対象者は、商品購入要求したユーザ全員でなくてよい。情報処理装置2230は、別の距離の閾値を設けて、商品案内情報が送信されるユーザを選択してもよい。あるいは、情報処理装置2230は、商品購入要求をした順に所定数の、商品案内情報が送信されるユーザを選択してもよい。選択は、ユーザへのサービスを維持して、交通渋滞緩和を促進するように行なわれればよい。
《情報処理装置の機能構成》
図23は、本実施形態に係る情報処理装置2230の機能構成を示すブロック図である。なお、図23において、第2実施形態の図5と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。
図23は、本実施形態に係る情報処理装置2230の機能構成を示すブロック図である。なお、図23において、第2実施形態の図5と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。
店舗選択テーブル2314は、ユーザが購入要求をした、日用品、文房具、ゲーム、調味料類、家電類、洋服類などの商品毎に、グループ分けされた地域内の店舗の、グループ内の周回の順序を記憶する(図24参照)。店舗商品入荷リクエスト送信部2311は、第2実施形態と比較すると、商品入荷リクエストを送信する店舗の選択において、店舗選択テーブル2314を参照する点で異なる。
(店舗選択テーブル)
図24は、本実施形態に係る店舗選択テーブル2314の構成を示す図である。店舗選択テーブル2314の構成は、図24に限定されない。
図24は、本実施形態に係る店舗選択テーブル2314の構成を示す図である。店舗選択テーブル2314の構成は、図24に限定されない。
店舗選択テーブル2314は、商品ID2401に対応付けて、店舗の周回順である店舗周回グループ2402を記憶する。例えば、図24においては、第1の商品は、巡回の順序が店舗A→店舗B→店舗Cであるグループと、巡回の順序が店舗D→店舗F→店舗E→店舗Gであるグループとを含む、店舗周回グループ2402に対応付けられている。また、第2の商品は、巡回の順序が店舗A→店舗G→店舗Dであるグループと、巡回の順序が店舗B→店舗E→店舗Fであるグループとを含む、店舗周回グループ2402に対応付けられている。上述のように、商品ごとに店舗グループを生成しても、全商品について店舗グループを生成してもよい。
《情報処理装置の動作手順》
図25は、本実施形態に係る情報処理装置2230の動作手順を示すフローチャートである。図12のCPU1210がRAM1240を使用しながらプログラムを実行することで、図23の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。なお、第2実施形態の図15と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図25は、本実施形態に係る情報処理装置2230の動作手順を示すフローチャートである。図12のCPU1210がRAM1240を使用しながらプログラムを実行することで、図23の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。なお、第2実施形態の図15と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
第2実施形態の図15との相違は、ステップS2525における、商品配置最適化処理である(図26参照)。ステップS2525において、店舗商品入荷リクエスト送信部2311は、店舗選択テーブル2314も考慮して、商品配置の最適化が行なわれる。他のステップは、第2実施形態の図15と同様である。
(商品配置最適化処理)
図26は、本実施形態に係る商品配置最適化処理2525の動作手順を示すフローチャートである。なお、図26において、第2実施形態の図17と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図26は、本実施形態に係る商品配置最適化処理2525の動作手順を示すフローチャートである。なお、図26において、第2実施形態の図17と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図26においては、ステップS2603において、店舗商品入荷リクエスト送信部2311は、店舗選択テーブル2314から店舗周回情報を取得する。そして、ステップS2609において、店舗商品入荷リクエスト送信部2311は、第2実施形態と同様に、各店舗および各商品の配置調整情報、各店舗および各商品の優先度、配送センターおよび店舗の在庫情報、配送センターの配送スケジュールを決定する。加えて、店舗商品入荷リクエスト送信部2311は、店舗周回情報を考慮して、各店舗および各商品の入荷期待値を決定する。
なお、商品が配置される店舗の選択への店舗周回情報の寄与度は、ユーザの密集程度により異なってもよい。例えば、狭い範囲にユーザが密集している高層マンションや団地などでは、店舗周回の対象の商品を少量の商品に限定することが、交通渋滞緩和のために有利である。一方、郊外の住宅地などの、ユーザが比較的密集していない地域では、店舗周回の対象の商品を少量の商品に限定せずユーザへの商品購入案内を制御することにより、購入日時を分散させることも考えられる。
[第4実施形態]
次に、本発明の第4実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2および第3実施形態と比べると、以下の点で異なる。本実施形態の情報処理システムは、ユーザの商品購入要求や商品購入の履歴に基づいてユーザの商品購入要求を予測する。本実施形態の情報処理システムは、その商品購入要求の予測を基に商品を各店舗に用意させる。そして、本実施形態の情報処理システムは、当該ユーザに各店舗での商品購入案内を送信する。その他の構成および動作は、第2実施形態あるいは第3実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
次に、本発明の第4実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2および第3実施形態と比べると、以下の点で異なる。本実施形態の情報処理システムは、ユーザの商品購入要求や商品購入の履歴に基づいてユーザの商品購入要求を予測する。本実施形態の情報処理システムは、その商品購入要求の予測を基に商品を各店舗に用意させる。そして、本実施形態の情報処理システムは、当該ユーザに各店舗での商品購入案内を送信する。その他の構成および動作は、第2実施形態あるいは第3実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
本実施形態によれば、あらかじめ予測されたユーザの商品購入要求による店舗での商品の用意がより長い時間軸でスケジュールされる。よって、ユーザの交通移動量の削減あるいはユーザの移動日の分散がより適切になる。従って、さらに交通渋滞を緩和することができる。
なお、本実施形態の情報処理システムは、本実施形態の商品購入要求の予測と、第2実施形態のユーザの実際の商品購入要求とを組み合わせて、各店舗の商品用意とユーザへの商品購入案内とを行なうことができる。この場合に、予測された要求と実際の要求とに重み付けを行なうか、あるいはそれらが時間的に近い要求である場合はそれらが同じ要求であるとみなして一方を削除するなどの組み合わせ操作を行なうのが望ましい。
《情報処理システムの動作手順》
図27は、本実施形態に係る情報処理システム2700の動作手順を示すシーケンス図である。なお、図27においては、ユーザ端末と店舗の端末は、それぞれ、1つのユーザ端末と1つの店舗の端末として図示される。しかし、図4のように、複数の範囲のそれぞれに、ユーザ端末と店舗の端末があるものとする。また、店舗から配送センター250への配送依頼と商品配送については省略されている。
図27は、本実施形態に係る情報処理システム2700の動作手順を示すシーケンス図である。なお、図27においては、ユーザ端末と店舗の端末は、それぞれ、1つのユーザ端末と1つの店舗の端末として図示される。しかし、図4のように、複数の範囲のそれぞれに、ユーザ端末と店舗の端末があるものとする。また、店舗から配送センター250への配送依頼と商品配送については省略されている。
まず、情報処理装置2730のリクエスト学習DB2817(図29参照)へのデータ蓄積の手順を説明する。情報処理装置2730は、ステップS2701においてユーザ端末からの商品購入要求を受信すると、その商品購入要求をリクエスト学習DB2817に転送する。そして、ステップS2703において、情報処理装置2730は、リクエスト学習DB2817に商品購入要求データを蓄積する。また、情報処理装置2730は、ステップS2705において店舗端末からの商品販売結果を受信すると、その商品販売結果をリクエスト学習DB2817に転送する。そして、ステップS2707において、情報処理装置2730は、リクエスト学習DB2817に商品販売データを蓄積する。かかる商品購入要求データと商品販売データとの蓄積は、継続して行われる。
情報処理装置2730は、商品配置調整のタイミングになった場合、ステップS2711において、リクエスト学習DB2817から商品購入要求履歴と商品販売データである商品購入履歴とを読み出す。そして、情報処理装置2730は、ステップS2713において、今までのユーザの購入要求履歴と商品購入履歴とを参照して、各ユーザについて各商品の購入要求を予測する。予測された商品購入要求は、ユーザの疑似商品購入要求として、以下の商品配置処理に使われる。なお、実際には、ステップS2715のように、ユーザの商品購入要求も並行して行なわれる。その場合には、ステップS2717において、情報処理装置2730は、リクエスト学習DB2817に商品購入要求データを蓄積する。
情報処理装置2730は、ステップS2719において、予測された商品購入要求のスケジュールである購入予測スケジュールから、各店舗の入荷リクエストを生成する。情報処理装置2730は、この入荷リクエストの生成において、実際の商品購入要求を追加して使用してもよい。あるいは、情報処理装置2730は、予測された商品購入要求に重なる、ユーザからの商品購入要求があれば、一方のみを使用する処理を行なってもよい。そして、情報処理装置2730は、ステップS2721において、店舗の店舗端末に対して入荷リクエストを送信する。
ステップS2723において、店舗における入荷処理が行なわれると、ステップS2725において、店舗の端末は、入荷情報を情報処理装置2730に通知する。情報処理装置2730は、入荷情報を受けて、商品案内情報を対応するユーザ端末に送信する。商品案内情報を受信したユーザ端末は、ステップS2731において、商品案内情報を報知する。
ユーザが商品案内情報のあった商品を購入すると、ステップS2733において、店舗端末から情報処理装置2730に商品販売結果が通知される。商品販売結果は、リクエスト学習DB2817に転送される。ステップS2735において、商品販売結果を表す商品販売データは、リクエスト学習DB2817に蓄積される。
《情報処理装置の機能構成》
図28は、本実施形態に係る情報処理装置2730の機能構成を示すブロック図である。なお、図28において、第2実施形態の図5と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明は省略する。
図28は、本実施形態に係る情報処理装置2730の機能構成を示すブロック図である。なお、図28において、第2実施形態の図5と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明は省略する。
店舗商品販売結果取得部2815は、通信制御部501を介して店舗端末から受信した商品販売結果を取得する。そして、商品販売結果記憶部2816は、取得した商品販売結果のデータをリクエスト学習DB2817に記憶する。リクエスト学習DB2817は、ユーザ端末から受信した商品購入要求も蓄積する。
商品購入要求予測部2818は、リクエスト学習DB2817に蓄積されたデータからユーザの商品購入要求を予測する。店舗商品ニーズ値算出部2810は、第2実施形態と異なり、商品購入要求予測部2818が予測した疑似商品購入要求も使って、各店舗の各商品のニーズ値を算出する。
(リクエスト学習DB)
図29は、本実施形態に係るリクエスト学習DB2817の構成を示す図である。リクエスト学習DB2817の構成は、図29に限定されない。
図29は、本実施形態に係るリクエスト学習DB2817の構成を示す図である。リクエスト学習DB2817の構成は、図29に限定されない。
リクエスト学習DB2817は、ユーザID2901に対応付けて、商品ID2902を記憶する。そして、リクエスト学習DB2817は、各商品ID2902に対応付けて、ユーザが商品購入要求を送信した購入要求日2903および購入要求臼2904を記憶する。また、リクエスト学習DB2817は、各商品ID2902に対応付けて、商品購入案内をユーザ端末に送信した購入案内日2905および案内店舗2906を記憶する。リクエスト学習DB2817は、さらに、各商品ID2902に対応付けて、ユーザによる購入日2907と、購入数2908と、購入店舗2909とを記憶する。
商品購入要求予測部2818は、これらのリクエスト学習DB2817のデータから、ユーザの商品購入要求の傾向(頻度や個数など)、購入案内に対する反応の傾向(購入までの遅延や店舗の選択など)、購入の傾向(購入頻度や個数、店舗など)を分析して、商品購入要求を予測する。
(商品ニーズテーブル)
図30は、本実施形態に係る商品ニーズテーブル3045の構成を示す図である。なお、商品ニーズテーブル3045を図示すると複雑になる。図30は、商品ニーズテーブル3045の模式図である。
図30は、本実施形態に係る商品ニーズテーブル3045の構成を示す図である。なお、商品ニーズテーブル3045を図示すると複雑になる。図30は、商品ニーズテーブル3045の模式図である。
図30の疑似商品購入要求は、リクエスト学習DB2817のデータから各ユーザについて予測された商品購入要求である。ここで、横線は、ユーザが商品購入要求を行うことが予測される予測期間を表す。また、数字は購入要求の予測量(数)である。これらは、リクエスト学習DB2817のデータから推測される平均頻度や平均個数と、それらの標準偏差値などから予測された値である。したがって、周期と個数が、実際とは異なって理想化されている。しかし、これらは図30の例に限定される必要はない。
上記疑似商品購入要求から決定された図30の商品入荷リクエストは、個々のユーザの疑似商品購入要求に一対一に対応しない。疑似商品購入要求から期待されるユーザが購入する商品数は、実際の商品購入要求から期待されるユーザが購入する商品数と違って、実際にユーザが購入する商品数に対して余裕を含むと考えられる。したがって、商品入荷リクエストは、店舗Aと店舗Bとに対して異なる周期で、予測量(数)をカバーできるように分散してスケジュールされる。ここにおいても、本実施形態では、店舗商品入荷リクエスト送信部511は、交通渋滞緩和のために、配送回数をむやみに増加させることなく、かつ、ユーザが各店舗に集中しないような商品入荷リクエストを決定する。
《情報処理装置の動作手順》
図31は、本実施形態に係る情報処理装置2730の動作手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210がRAM1240を使用しながらプログラムを実行することで、図28の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。なお、第2実施形態の図15と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図31は、本実施形態に係る情報処理装置2730の動作手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210がRAM1240を使用しながらプログラムを実行することで、図28の各機能構成部として、このフローチャートの動作を行う。なお、第2実施形態の図15と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図31と第2実施形態の図15との相違は、商品の配置調整タイミングを決定する処理において、ステップS3121の、リクエスト学習DB2817のデータからユーザの商品購入要求を予測する処理を有することである。そして、そのリクエスト学習DB2817へのデータ蓄積のために、ユーザ商品購入要求取得部502がユーザの商品購入要求を受信した場合、ステップS3115において、ユーザ商品購入要求記憶部503は、ユーザの商品購入要求をリクエスト学習DB2817に蓄積する。また、店舗商品入荷情報取得部505が店舗の商品入荷情報を受信した場合、ステップS3135において、店舗商品記憶部506は、店舗の商品入荷情報をリクエスト学習DB2817に蓄積する。さらに、店舗商品販売結果取得部2815が、ステップS3141において商品販売情報の店舗からの受信を判別し、商品販売情報を受信した場合、ステップS3143において、商品販売結果記憶部2816は、商品販売情報をリクエスト学習DB2817に蓄積する。他のステップは、第2実施形態の図15と同様である。
(ユーザ商品購入要求予測処理)
図32は、本実施形態に係るユーザ商品購入要求予測処理S3121の動作手順を示すフローチャートである。
図32は、本実施形態に係るユーザ商品購入要求予測処理S3121の動作手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS3021において、ユーザ商品購入要求予測部2818は、リクエスト学習DB2817から、1人のユーザの商品購入要求の履歴および商品購入の履歴を読み出す。そして、ステップS3203において、ユーザ商品購入要求予測部2818は、その1人のユーザが購入する、1つの商品の購入タイミング、期間、数を予測する(図30参照)。ステップS3205においては、ユーザ商品購入要求予測部2818は、その1人のユーザが購入する、全商品の購入予測が終了するまで、購入予測の処理を繰り返す。また、ステップS3207においては、ユーザ商品購入要求予測部2818は、地域の全ユーザの履歴の全商品の購入予測が終了するまで、ユーザの上述の履歴の読み出しとそのユーザに対する購入予測の処理を繰り返す。
最後に、ユーザ商品購入要求予測部2818は、複数のユーザに対して予測した、商品購入タイミング、期間、数を、交通渋滞緩和の観点から調整する(図30参照)。
[第5実施形態]
次に、本発明の第5実施形態に係る情報処理システムについ説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第4実施形態と比べると、本情報処理装置に登録されて本情報処理装置がサービスを提供する会員ユーザの商品購入履歴のみでなく、非登録の非会員ユーザの商品購入履歴も考慮して各店舗の商品用意を行なう点で異なる。その他の構成および動作は、第4実施形態と同様である。そのため、第4実施形態と同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
次に、本発明の第5実施形態に係る情報処理システムについ説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第4実施形態と比べると、本情報処理装置に登録されて本情報処理装置がサービスを提供する会員ユーザの商品購入履歴のみでなく、非登録の非会員ユーザの商品購入履歴も考慮して各店舗の商品用意を行なう点で異なる。その他の構成および動作は、第4実施形態と同様である。そのため、第4実施形態と同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
本実施形態によれば、非会員ユーザの商品購入によって会員ユーザが商品を購入できない事故を減らし、サービスへの信頼性を高めることができる。
《情報処理システムの動作手順》
図33は、本実施形態に係る情報処理システム3300の動作手順を示すシーケンス図である。なお、図33において、第4実施形態の図27と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
図33は、本実施形態に係る情報処理システム3300の動作手順を示すシーケンス図である。なお、図33において、第4実施形態の図27と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。
ステップS3305においては、店舗の端末は、店舗から情報処理装置3330へ送信する商品購入結果として、会員ユーザの商品購入結果のみでなく非会員ユーザの商品購入結果も通知する。そして、ステップS3307においては、情報処理装置3330は、非会員の商品販売データもリクエスト学習DB3417に蓄積する。
また、ステップS3311において、情報処理装置3330は、非会員の商品購入履歴をリクエスト学習DB3417から読み出す。そして、ステップS3313において、情報処理装置3330は、非会員ユーザの各商品の購入予測を行なう。
ステップS3319においては、情報処理装置3330は、会員ユーザの購入予測スケジュールと、非会員ユーザの購入予測とから、各店舗に対する入荷リクエストを生成する。具体的には、非会員ユーザも商品を購入するので、情報処理装置3330は、非会員ユーザが購入する商品の予測値を上乗せした商品の入荷リクエストを送信することで、会員ユーザが店舗で商品を購入できない場合を回避するよう制御する。
《情報処理装置の機能構成》
図34は、本実施形態に係る情報処理装置3330の機能構成を示すブロック図である。なお、図34において、第4実施形態の図28と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。
図34は、本実施形態に係る情報処理装置3330の機能構成を示すブロック図である。なお、図34において、第4実施形態の図28と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。
リクエスト学習DB3417は、第4実施形態のリクエスト学習DB2817にさらに非会員商品購入データ3417aを追加したデータベースである。非会員購入予測部3410は、リクエスト学習DB3417の非会員商品購入データ3417aを参照して、非会員ユーザの商品購入予測を行なう。そして、店舗商品入荷リクエスト送信部3411は、非会員購入予測部3410からの非会員ユーザの商品購入予測も参照して、各店舗に対して商品入荷リクエストを送信する。
(リクエスト学習DB)
図35は、本実施形態に係るリクエスト学習DB3417の構成を示す図である。なお、図35において、第4実施形態の図29と同じ部分は、図中で、会員商品購入に関するリクエスト学習DB2817で示された部分である。
図35は、本実施形態に係るリクエスト学習DB3417の構成を示す図である。なお、図35において、第4実施形態の図29と同じ部分は、図中で、会員商品購入に関するリクエスト学習DB2817で示された部分である。
追加部分である、非会員商品購入データ3417aは、商品ID3501に対応付けて、店舗ID3502を記憶する。そして、非会員商品購入データ3417aは、各店舗ID3502に対応付けて、非会員の商品の購入日3503と購入数3504とを記憶する。
(商品ニーズテーブル)
図36は、本発明の第5実施形態に係る商品ニーズテーブル3645の構成を示す図である。なお、商品ニーズテーブル3645は、図示すると複雑である。図36は、商品ニーズテーブル3645の模式図である。
図36は、本発明の第5実施形態に係る商品ニーズテーブル3645の構成を示す図である。なお、商品ニーズテーブル3645は、図示すると複雑である。図36は、商品ニーズテーブル3645の模式図である。
図36の疑似商品購入要求は、会員商品購入に関するリクエスト学習DB2817のデータから各ユーザについて予測された商品購入要求である。図36の疑似商品購入要求は、図30の疑似商品購入要求と同じである。
図36の非会員購入予測は、店舗Aおよび店舗Bにおける非会員の商品購入結果の履歴から予測される購入予測である。
図36の商品入荷リクエストは、上記疑似商品購入要求および非会員購入予測から決定される。図36の商品入荷リクエストの商品の数は、第4実施形態のように決定された図30の商品入荷リクエストの商品の数に、さらに非会員購入予測の商品の数が付加された数である。この場合にも、図30の例と同様に、非会員購入予測から期待される、非会員ユーザが購入する商品数は、実際に非会員ユーザが購入する商品数に対して余裕を含むと考えられる。したがって、商品入荷リクエストは、図30の商品入荷リクエストのように、店舗Aと店舗Bとで異なる周期で、予測量(数)をカバーできるように分散してスケジュールされる。また、図36の商品入荷リクエストの商品の数は、図30の商品入荷リクエストの商品の数に非会員購入予測の商品の数が追加された数である。ここにおいても、本実施形態では、店舗商品入荷リクエスト送信部3411は、交通渋滞緩和のために、配送回数をむやみに増加させることなく、かつ、ユーザが各店舗に集中しないように、商品入荷リクエストを決定する。
《情報処理装置の動作手順》
図37は、本実施形態に係る情報処理装置3330の動作手順を示すフローチャートである。なお、図37において、図31と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明は省略する。
図37は、本実施形態に係る情報処理装置3330の動作手順を示すフローチャートである。なお、図37において、図31と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明は省略する。
ステップS3723においては、非会員商品購入予測部3410は、非会員商品購入を予測する。そして、ステップS3725の商品配置最適化処理において、店舗商品入荷リクエスト送信部3411は、第2実施形態のステップS1525の処理に加えて、非会員商品購入の予測も考慮して商品配置の最適化を行なう(図38参照)。
(商品配置最適化処理)
図38は、本実施形態に係る商品配置最適化処理S3725の動作手順を示すフローチャートである。なお、図38において、第2実施形態の図17と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明は省略する。
図38は、本実施形態に係る商品配置最適化処理S3725の動作手順を示すフローチャートである。なお、図38において、第2実施形態の図17と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明は省略する。
ステップS3801において、店舗商品入荷リクエスト送信部3411は、ステップS3723で予測された非会員商品購入予測を取得する。そして、ステップS3809において、店舗商品入荷リクエスト送信部3411は、非会員商品購入予測も考慮して、各店舗における各商品の入荷数を決定する。
[第6実施形態]
次に、本発明の第6実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムでは、上記第2乃至第5実施形態と比べると、ユーザ端末への商品購入案内や店舗端末への商品入荷リクエストが異なる。その他の構成および動作は、第2乃至第5実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
次に、本発明の第6実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムでは、上記第2乃至第5実施形態と比べると、ユーザ端末への商品購入案内や店舗端末への商品入荷リクエストが異なる。その他の構成および動作は、第2乃至第5実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
本実施形態によれば、ユーザの商品購入に伴うユーザの移動や店舗への商品入荷に伴う商品配送を分散すべく誘導することにより、さらに交通渋滞を緩和することができる。
なお、本実施形態に記載した種々の商品購入案内や商品入荷リクエストはこれに限定されない。商品購入案内や商品入荷リクエストとして、記載されている例の組合せや他の例が可能である。
《ユーザ端末への商品購入案内》
図39は、本実施形態に係る情報処理システム3900におけるユーザ端末への商品購入案内の例を示す図である。なお、図39には、4つのユーザ端末への商品購入案内の例を示すが、これに限定されない。本実施形態の商品購入案内の例には、他の実施形態の商品購入案内より交通渋滞が緩和されるようにユーザの商品購入を誘導するための種々の工夫が含まれる。
図39は、本実施形態に係る情報処理システム3900におけるユーザ端末への商品購入案内の例を示す図である。なお、図39には、4つのユーザ端末への商品購入案内の例を示すが、これに限定されない。本実施形態の商品購入案内の例には、他の実施形態の商品購入案内より交通渋滞が緩和されるようにユーザの商品購入を誘導するための種々の工夫が含まれる。
図39の左上図の、ユーザ端末220の表示画面3921は、地域内の全店の全スケジュール3922を通知する画面である。ユーザは、かかる画面により、交通渋滞が緩和されるような店舗と購入日を選択することが可能となる。
図39の右上図の、ユーザ端末220の表示画面3931は、近所の1店舗のみの予定3932を通知する画面である。ユーザは、かかる画面により、交通渋滞が緩和されるように購入日を選択することが可能となる。また、図示されないが、近所の1店舗の全予定に加えて、ユーザが購入要求した商品を最も早い日程で売る別の店舗の予定などを案内することも考えられる。
図39の左下図の、ユーザ端末220の表示画面3941は、"電気ポットをご希望であれば、今日は隣町のA店で、今週金曜日には近所のB点で購入可能です。"というリコメンド3942を示す。また、表示画面3941は、"プリンタ用紙は、今日なら駅前のD店に1箱入荷、今週水曜日には、近所のC店に5箱入荷します。"というリコメンド3943を示す。なお、リコメンドはこれに限定されない。
図39の右下図の、ユーザ端末220の表示画面3951は、リコメンド3942と、"今日隣町のA店に行く場合は、次の経路をお勧めします。経路途中で次のサービスが受けられます。"というリコメンド3952を示す。図39の右下の図は、商品配置の決定や商品購入案内の生成の際に、さらに、本実施形態の情報処理装置が、ユーザが通るのに最もよい経路を計算する場合の表示画面の例である。図39の右下の図の例では、ユーザが通るのに最もよい経路が合わせて提示される。商品購入案内生成部512は、ユーザに提示した経路を通ってもらうために、次のような情報やサービスの案内を付加してもよい。そのような案内は、例えば、"おすすめルートを通ると、途中のCチェックポイントでお店のクーポンが手に入ります。"、"セールの耳より情報が手に入ります。"、"節約のコツ情報が手に入ります/商品の限定特典の引換クーポンが手に入ります。"などである。このように、本実施形態に係る情報処理装置は、商品の分散に加えて、場所に紐づけられた有用な情報の配送によって、ユーザの誘導を図ることにより、交通渋滞緩和を促進してもよい。
《店舗端末への商品入荷リクエスト》
図40は、本実施形態に係る情報処理システム3900における店舗端末への商品入荷リクエストの例を示す図である。なお、図40には、2つの店舗端末への商品入荷リクエストの例が示される。商品入荷リクエストは、これらの例に限定されない。本実施形態の商品入荷リクエストには、他の実施形態の商品入荷リクエストより交通渋滞の緩和につながるように店舗の商品入荷を誘導するための、種々の工夫が含まれる。
図40は、本実施形態に係る情報処理システム3900における店舗端末への商品入荷リクエストの例を示す図である。なお、図40には、2つの店舗端末への商品入荷リクエストの例が示される。商品入荷リクエストは、これらの例に限定されない。本実施形態の商品入荷リクエストには、他の実施形態の商品入荷リクエストより交通渋滞の緩和につながるように店舗の商品入荷を誘導するための、種々の工夫が含まれる。
図40の左図の、店舗端末240の表示画面4041は、ユーザからの商品購入要求の商品数を表すユーザ要求と、店舗の在庫数の予測値である在庫予測と、オペレータが入荷を依頼するために入力した商品の個数である入荷数とを含むリクエスト画面4042を含む。リクエスト画面4042は情報処理装置から送信される。店舗のオペレータは、かかる画面によって入荷の依頼を行うことにより、交通渋滞が緩和されるような、配送センターへの商品の入荷のリクエストを行うことが可能である。
図40の右図の、店舗端末240の表示画面4043は、前述のユーザ要求および店舗の在庫予測に加えて、配送センターの在庫数の予定であるセンター在庫予定と、オペレータが入荷を依頼するために入力した商品の個数である入荷数とを含むリクエスト画面4044を含む。リクエストするように、リクエスト画面4044は情報処理装置から送信される。店舗のオペレータは、かかる画面によって入荷の依頼を行うことにより、交通渋滞が緩和されるように、配送センターへの配送センターの在庫も考慮した商品の入荷のリクエストを行うことが可能である。
[第7実施形態]
次に、本発明の第7実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2乃至第6実施形態と比べると、ユーザの商品購入に関する行動や商店の商品販売に関する行動に対して、本情報処理システムによる交通渋滞の緩和への貢献に応じたポイントを付与する点で異なる。その他の構成および動作は、第2乃至第6実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
次に、本発明の第7実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第2乃至第6実施形態と比べると、ユーザの商品購入に関する行動や商店の商品販売に関する行動に対して、本情報処理システムによる交通渋滞の緩和への貢献に応じたポイントを付与する点で異なる。その他の構成および動作は、第2乃至第6実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
本実施形態によれば、ユーザの商品購入に関する行動や商店の商品販売に関する行動を交通渋滞の緩和に資するよう誘導することにより、さらに交通渋滞を緩和することができる。
なお、本実施形態のポイントの付与の例はその一例である。本実施形態の情報処理システムは、交通渋滞緩和に資するよう誘導する、他のポイントを付与してもよい。
《ユーザおよび店舗へのポイント付与》
図41は、本実施形態に係る情報処理システム4100におけるユーザおよび店舗へのポイントの付与の例を示す図である。
図41は、本実施形態に係る情報処理システム4100におけるユーザおよび店舗へのポイントの付与の例を示す図である。
図41の上段4110は、ユーザの商品購入に関する行動を、交通渋滞を緩和するように誘導するために付与されるポイントの例を表す。情報処理装置には、ユーザ行動4111に対応付けて、増加されるポイント数4112が記憶されている。例えば、ユーザ端末が商品購入要求を情報処理装置に送信した場合のポイント付与は、"+5ポイント"である。また、ユーザが商品購入案内を受けた店舗で購入した場合のポイント付与は、"+10ポイント"である。また、ユーザが最も近い店舗で購入した場合のポイント付与は、"+15ポイント"である。このようなポイント付加により、ユーザの商品購入要求の入力行動と、商品購入案内に従った購入行動を促進することができる。
図41の中段4120は、情報処理装置であらかじめ設定した場所に立ち寄った場合や場所を通過した場合に、ポイントやサービス品を提供することにより、ユーザを誘導するために付与されるポイントの例を表す。図41の中段4120の例では、店舗における購入に対して、ユーザの誘導のためのポイントは付与されない。例えば、立ち寄り場所や通過場所として、経由することにより交通渋滞が緩和される、ユーザのルート上の場所が設定される。情報処理装置は、ユーザの立ち寄り/通過場所4121に対応付けて、付与されるポイント数や提供されるサービス品4122を記憶する。例えば、ユーザがスーパーAに立ち寄れば、それだけでポイント10がプラスされる。また、ユーザが国道Bの交差点bを通過すれば、ポイント5がプラスされる。あるいは、ユーザが国道Cの交差点cを通過すれば、クーポン券が提供される。なお、情報処理装置は、設定場所への立ち寄りや通過の判定を、ユーザ端末がGPS情報に基づいてSNSの"チェックイン"機能などを使って情報処理装置に報告することで行なう。情報処理装置は、受信した報告からユーザ端末にポイントやサービスを提供する。
図41の下段4130は、商品入荷や商品販売に関する店舗の行動を、交通渋滞を緩和するように誘導するために付与されるポイントの例である。情報処理装置は、店舗行動4131に対応付けて、増加されるポイント数4132を記憶する。例えば、店舗端末から商品入荷リクエストに応じて入荷依頼が出された場合のポイント付与は、"+10ポイント"である。また、店舗で近隣のユーザが商品購入した場合のポイント付与は、"+5ポイント"である。また、商品入荷リクエストに応じて入荷した商品を、商品購入案内を受けた近隣のユーザが購入した場合のポイント付与は、"+15ポイント"である。このようなポイント付加により、店舗が商品入荷リクエストに応じて商品の入荷を行う行動と、店舗独自の、ユーザに商品の購入を案内する行動を促進できる。
[他の実施形態]
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴をどのように組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴をどのように組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるWWW(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。
この出願は2012年3月8日に出願された日本出願特願2012-051927を基礎とする優先権を主張し、その全てをここに取り込む。
Claims (14)
- ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得する商品購入要求取得手段と、
前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知する商品購入情報通知手段と、
前記店舗への前記商品の入荷情報を、前記ネットワークを介して受信して、前記商品の前記店舗における購入案内を、前記ネットワークを介して前記ユーザの通信端末に対して報知する商品購入案内手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記商品購入情報通知手段は、前記ユーザの所在地との距離が前記第1閾値より短い店舗を異なる日時に選択する店舗選択手段を有し、
前記商品購入案内手段は、選択された店舗における前記異なる日時の購入案内を報知することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記商品が複数の場合に、前記商品購入要求取得手段と、前記商品購入情報通知手段と、前記商品購入案内手段とが、各商品についてそれぞれ処理を行なうことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記商品購入要求取得手段は、前記ユーザからの商品購入要求メッセージを収集して、商品購入要求をユーザの所在地に対応付けて記憶し、
前記商品購入情報通知手段は、記憶された前記商品購入要求とユーザの所在地とに基づいて、各店舗との距離を算出して前記距離が前記第1閾値より短い店舗の通信端末に対して前記ユーザの商品購入要求に関する情報を通知することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記商品購入要求取得手段は、前記ユーザの商品購入履歴を蓄積して、前記ユーザの商品購入要求を予測し、
前記商品購入情報通知手段は、予測された前記商品購入要求とユーザの所在地とに基づいて、各店舗との距離を算出して前記距離が前記第1閾値より短い店舗の通信端末に対して前記ユーザの予測された商品購入要求に関する情報を通知することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記商品購入要求取得手段は、非登録のユーザの商品購入履歴を蓄積して、前記非登録のユーザの商品購入要求を予測し、
前記商品購入情報通知手段は、予測された前記非登録のユーザの商品購入要求に基づいて、さらに、前記距離が前記第1閾値より短い店舗の通信端末に対して前記非登録のユーザの予測された商品購入要求に関する情報を通知することを特徴とする請求項4または5に記載の情報処理装置。 - 前記商品購入情報通知手段は、各店舗について、前記商品購入要求のあるユーザの所在地と前記店舗との距離と、前記ユーザの商品購入の優先度とに基づいて、各商品のニーズ値を算出し、算出された前記ニーズ値が第2閾値を超える場合に、当該商品の購入に関する情報を前記店舗の通信端末に通知することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記商品購入情報通知手段は、前記商品購入要求をもつユーザの数と、前記商品購入要求される要求数と、前記店舗において在庫する在庫数とに基づいて、前記商品と前記商品の入荷数とを、前記ユーザの商品購入要求に関する情報として、前記店舗に通知することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記商品購入情報通知手段は、さらに前記店舗への商品の配送スケジュールを考慮して、前記商品と前記商品の入荷数とを、前記ユーザの商品購入要求に関する情報として、前記店舗に通知することを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。
- 商品購入要求の前記ネットワークを介したユーザからの入力、特定の店舗における商品購入案内の報知に応じたユーザの商品購入、および、ユーザの商品購入要求に関する情報の通知に応じた店舗における入荷商品の販売、に対してポイントを付与するポイント付与手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得し、
前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知し、
前記店舗への前記商品の入荷情報を、前記ネットワークを介して受信して、前記商品の前記店舗における購入案内を、前記ネットワークを介して前記ユーザの通信端末に対して報知する
ことを特徴とする情報処理装置の制御方法。 - コンピュータを、
ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得する商品購入要求取得手段と、
前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末に対して、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を、ネットワークを介して通知する商品購入情報通知手段と、
前記店舗への前記商品の入荷情報を、前記ネットワークを介して受信して、前記商品の前記店舗における購入案内を、前記ネットワークを介して前記ユーザの通信端末に対して報知する商品購入案内手段と、
して動作させることを特徴とする制御プログラム。 - ユーザの通信端末と店舗の通信端末と前記店舗における商品配置を管理する情報処理装置とがネットワークにより接続された情報処理システムであって、
ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得する商品購入要求取得手段と、
前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末から、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を通知する商品購入情報通知手段と、
前記店舗への前記商品の入荷情報に応じて、前記商品の前記店舗における購入案内を前記ユーザの通信端末から報知する商品購入案内手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。 - ユーザの通信端末と店舗の通信端末と前記店舗における商品配置を管理する情報処理装置とがネットワークにより接続された情報処理システムの情報処理方法であって、
ユーザの所在地と該ユーザの商品購入要求に関する情報とを取得し、
前記ユーザの所在地との距離が第1閾値より短い店舗の通信端末から、前記ユーザの商品購入要求に関する情報を通知し、
前記店舗への前記商品の入荷情報に応じて、前記商品の前記店舗における購入案内を前記ユーザの通信端末から報知する
ことを特徴とする情報処理方法。
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