(57)【要約】【課題】店舗に陳列する商品を棚に配置するときの商品配置状態を、販売利益に対応する評価値を考慮して生成することを課題とする。【解決手段】種類の異なる複数の商品を、棚位置のいずれかに配置したとしたならば、得られる利益に対応したその商品の便益情報を、各商品および各棚位置ごとに生成する便益情報設定部と、前記第１の初期個体集団および第Ｎ（Ｎ≧１）の個体集団に属する複数個の商品配置状態に対して、所定の演算を実行し、複数個の新たな商品配置状態からなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する処理を繰り返し行う遺伝的配置生成部と、第１および第Ｎ＋１の個体集団に属する各商品配置状態に対して、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を加算した評価値を算出し、この評価値に基づいて、最適な商品配置状態を決定する配置決定部とを備えたことを特徴とする。【選択図】図４
2010152504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
種類の異なる複数の商品を、複数の棚位置を持つ棚に配置する商品棚配置装置であって、配置される商品の情報と、商品を配置しようとする棚位置の数を設定する配置情報設定部と、
前記特定の商品を、前記棚位置のいずれかに配置したとしたならば、得られる利益に対応したその商品の便益情報を、各商品および各棚位置ごとに過去の販売実績情報から生成する便益情報設定部と、
前記複数の商品のうち任意の商品を前記棚位置に仮配置した商品配置状態を複数個生成し、生成された複数個の商品配置状態を第１の初期個体集団に設定する初期配置設定部と、
前記第１の初期個体集団および第Ｎ（Ｎ≧１）の個体集団に属する商品配置状態に対して、所定の演算を実行し、複数個の新たな商品配置状態からなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する処理を繰り返し行う遺伝的配置生成部と、
前記生成された第１および第Ｎ＋１の個体集団に属する各商品配置状態に対して、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を加算した評価値を算出し、この評価値に基づいて、最適な商品配置状態を決定する配置決定部とを備えたことを特徴とする商品棚配置装置。
【請求項２】
前記遺伝的配置生成部は、
前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態のそれぞれに対して、前記便益情報設定部によって生成された前記便益情報の中からすべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を抽出し、抽出されたすべての配置商品の便益情報を加算した評価値を算出する評価値算出部と、
前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態の中から任意の２つの商品配置状態を選択し、選択された２つの商品配置状態に対して、１または複数の対応する棚位置に配置されている商品を互いに置換することにより、新たな２つの商品配置状態を生成する交叉処理部と、
前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態の中から選択される所定数の商品配置状態について、任意の棚位置に配置されている商品を他の商品に変更することにより新たな商品配置状態を生成する突然変異処理部と、
前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態と、前記交叉処理部と前記突然変異処理部によって生成された新たな商品配置状態の中から、前記評価値に基づいて、複数個の商品配置状態を選択し、選択された商品配置状態の新たな組合せからなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する選択処理部とを備えたことを特徴とする請求項１の商品棚配置装置。
【請求項３】
前記選択処理部は、選択対象となる複数個の商品配置状態のうち、前記評価値の高いものから順に、所定数の商品配置状態を選択することを特徴とする請求項２の商品棚配置装置。
【請求項４】
前記商品の便益情報は、その商品を特定の棚位置に配置したときに販売の可能性を示す販売確率と、その商品が販売された場合に得られるその商品の販売時利益とを乗算した数値であることを特徴とする請求項１，２または３のいずれかの商品棚配置装置。
【請求項５】
前記配置情報設定部が、前記遺伝的配置生成部の実行する処理の繰り返し回数を初期設定し、前記遺伝的配置生成部が、前記設定された繰り返し回数だけ、所定の演算処理を繰り返し実行し、前記配置決定部が、前記繰り返し回数だけ実行した後に生成された最後の個体集団に属する商品配置状態のうち、最も大きな評価値を持つ商品配置状態を、最適な商品配置状態に決定することを特徴とする請求項１または２の商品棚配置装置。
【請求項６】
前記配置情報設定部が、前記評価値と対比する配置決定条件を初期設定し、前記配置決定部が、生成された個体集団に属する商品配置状態の前記評価値が前記配置決定条件を満たしたとき、その商品配置状態を最適な商品配置状態に決定することを特徴とする請求項１または２の商品棚配置装置。
【請求項７】
前記初期配置設定部は、１つの棚位置には、同一種類の商品のみを配置し、かつ同一種類の商品は１つの棚位置のみに配置することを条件として、複数の商品を各棚位置に配置することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかの商品棚配置装置。
【請求項８】
前記初期配置設定部は、１つの棚位置には、同一種類の商品のみを配置し、かつ同一種類の商品は複数の棚位置に配置することを条件として、複数の商品を各棚位置に配置することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかの商品棚配置装置。
【請求項９】
種類の異なる複数の商品を、複数の棚位置を持つ棚に配置するための商品棚配置プログラムであって、コンピュータを、
配置される商品の情報と、商品を配置しようとする棚位置の数を設定する配置情報設定部と、
前記特定の商品を、前記棚位置のいずれかに配置したとしたならば、得られる利益に対応したその商品の便益情報を、各商品および各棚位置ごとに過去の販売実績情報から生成する便益情報設定部と、
前記複数の商品のうち任意の商品を前記棚位置に仮配置した商品配置状態を複数個生成し、生成された複数個の商品配置状態を第１の初期個体集団に設定する初期配置設定部と、
前記第１の初期個体集団および第Ｎ（Ｎ≧１）の個体集団に属する商品配置状態に対して、所定の演算を実行し、複数個の新たな商品配置状態からなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する処理を繰り返し行う遺伝的配置生成部と、
前記生成された第１および第Ｎ＋１の個体集団に属する各商品配置状態に対して、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を加算した評価値を算出し、この評価値に基づいて、最適な商品配置状態を決定する配置決定部として、機能させるための商品棚配置プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、商品棚配置装置に関し、特に多数の商品を複数の棚に配置する場合に、販売利益などの条件を考慮して商品配置を決定することを可能とした商品棚配置装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンビニエンスストアなどの店舗における商品の陳列の仕方は、売上に大きな影響を及ぼす。すなわち、どの商品を店内のどの位置に置くか、複数の棚位置を持つ棚において、商品をどの高さの棚位置に置くかによって売上が異なることが知られている。そこで、売上を向上させるために、商品配置について種々の工夫がなされている。
【０００３】
たとえば、顧客が商品を見つけやすいようにするために、店の入口から店内に客を導くための導線や、棚のレイアウトが工夫されている。
また、商品を陳列する棚において、よく売れる商品は目立ちやすいように中央付近の棚位置に置くとか、子供用の商品は取りやすいように下方の棚位置に置くとかの工夫が行われている。
【０００４】
さらに、どの商品をどの棚に置くのがよいかを担当者が決定するための情報を提供する支援システムや、いわゆる棚割についての種々の方法やシステムが提案されている。
たとえば、特許文献１では、商品の属性や売上データを考慮して商品の棚割に関する種々の情報を作成して、棚における商品の配置を表示することによって、ユーザが売り上げデータを考慮した棚割を検討するための情報を提供する棚割作成方法が記載されている。
また、特許文献２には、すでに配置された商品のバーコードを読み取り、複数の受信機でこのバーコードを受信して、商品データや陳列棚などの情報を用いてコンピュータによって店舗内の陳列棚における商品のレイアウト情報を作成するシステムが提案されている。
【特許文献１】特開２００２−２３０１２７号公報
【特許文献１】特開２００３−１６１６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような従来のシステムでは、店舗の担当者が、その店舗内の商品の棚割を検討する上で役に立つ情報を得ることができる。しかし、売り上げに基づいた具体的な棚割の検討、すなわち販売利益を向上させるために商品をどの棚位置に配置するかは、その店舗の事情、季節、地域、販売の時間帯といった種々の要因に基づいて、担当者の勘と経験より決定しているのが、現実である。
全く検討することなく商品を配置するよりもこのような担当者の経験により商品を棚割することにより、売り上げをある程度まで向上させることが可能ではあるが、この経験による棚割が最適なものか否かは不明である。また、販売利益の観点から見て、その棚割以外に適切な商品の配置があるかもしれない。さらに、販売実績などの数値データを用いてその棚割が適切なものかどうかを判断する合理的な方法を提供するものはない。
【０００６】
そこで、この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであり、商品を店舗内の棚に配置する際に、定式化されたアルゴリズムを利用することにより、販売利益をできる限り大きくすることができる商品配置状態を生成する商品棚配置装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、種類の異なる複数の商品を、複数の棚位置を持つ棚に配置する商品棚配置装置であって、配置される商品の情報と、商品を配置しようとする棚位置の数を設定する配置情報設定部と、前記特定の商品を、前記棚位置のいずれかに配置したとしたならば、得られる利益に対応したその商品の便益情報を、各商品および各棚位置ごとに過去の販売実績情報から生成する便益情報設定部と、前記複数の商品のうち任意の商品を前記棚位置に仮配置した商品配置状態を複数個生成し、生成された複数個の商品配置状態を第１の初期個体集団に設定する初期配置設定部と、前記第１の初期個体集団および第Ｎ（Ｎ≧１）の個体集団に属する商品配置状態に対して、所定の演算を実行し、複数個の新たな商品配置状態からなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する処理を繰り返し行う遺伝的配置生成部と、  前記生成された第１および第Ｎ＋１の個体集団に属する各商品配置状態に対して、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を加算した評価値を算出し、この評価値に基づいて、最適な商品配置状態を決定する配置決定部とを備えたことを特徴とする商品棚配置装置を提供するものである。
【０００８】
これによれば、商品の配置位置に基づいて生成された便益情報を用いて、販売利益に対応した評価値を算出し、この評価値を利用して最適な商品配置状態を決定しているので、販売利益の観点から見て、従来のように担当者の経験と勘によって決定していた商品配置状態よりも、販売利益を向上させることが可能な商品配置状態を生成することができる。
【０００９】
また、前記遺伝的配置生成部は、前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態のそれぞれに対して、前記便益情報設定部によって生成された前記便益情報の中からすべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を抽出し、抽出されたすべての配置商品の便益情報を加算した評価値を算出する評価値算出部と、前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態の中から任意の２つの商品配置状態を選択し、選択された２つの商品配置状態に対して、１または複数の対応する棚位置に配置されている商品を互いに置換することにより、新たな２つの商品配置状態を生成する交叉処理部と、前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態の中から選択される所定数の商品配置状態について、任意の棚位置に配置されている商品を他の商品に変更することにより新たな商品配置状態を生成する突然変異処理部と、前記第Ｎの個体集団に属する商品配置状態と、前記交叉処理部と前記突然変異処理部によって生成された新たな商品配置状態の中から、前記評価値に基づいて、複数個の商品配置状態を選択し、選択された商品配置状態の新たな組合せからなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する選択処理部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
これによれば、ある世代（第Ｎ）の個体集団に属する商品配置状態に対して、販売利益を考慮した評価値を利用して、交叉処理，突然変異処理および選択処理を実行し、次世代（第Ｎ＋１）の個体集団を生成しているので、販売利益の観点から見て優れた商品配置状態を生成することができる。
ここで、交叉処理、突然変異処理、および選択処理は、いわゆる遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）として知られているデータ処理方法を用いて実行すればよい。
【００１１】
また、この発明において、前記選択処理部は、選択対象となる複数個の商品配置状態のうち、前記評価値の高いものから順に、所定数の商品配置状態を選択するようにしてもよい。
さらに、前記商品の便益報は、その商品を特定の棚位置に配置したときに販売の可能性を示す販売確率と、その商品が販売された場合に得られるその商品の販売時利益とを乗算した数値を用いてもよい。
【００１２】
また、この発明の１つの実施形態として、前記配置情報設定部が、前記遺伝的配置生成部の実行する処理の繰り返し回数を初期設定し、前記遺伝的配置生成部が、前記設定された繰り返し回数だけ、所定の演算処理を繰り返し実行し、前記配置決定部が、前記繰り返し回数だけ実行した後に生成された最後の個体集団に属する商品配置状態のうち、最も大きな評価値を持つ商品配置状態を、最適な商品配置状態に決定するようにしてもよい。
さらに、別の実施形態として、前記配置情報設定部が、前記評価値と対比する配置決定条件を初期設定し、前記配置決定部が、生成された個体集団に属する商品配置状態の前記評価値が前記配置決定条件を満たしたとき、その商品配置状態を最適な商品配置状態に決定するようにしてもよい。
【００１３】
また、この発明において、前記初期配置設定部は、１つの棚位置には、同一種類の商品のみを配置し、かつ同一種類の商品は１つの棚位置のみに配置することを条件として、複数の商品を各棚位置に配置するようにしてもよい。
あるいは、前記初期配置設定部は、１つの棚位置には、同一種類の商品のみを配置し、かつ同一種類の商品は複数の棚位置に配置することを条件として、複数の商品を各棚位置に配置するようにしてもよい。
【００１４】
また、この発明は、種類の異なる複数の商品を、複数の棚位置を持つ棚に配置するための商品棚配置プログラムであって、コンピュータを、配置される商品の情報と、商品を配置しようとする棚位置の数を設定する配置情報設定部と、前記特定の商品を、前記棚位置のいずれかに配置したとしたならば、得られる利益に対応したその商品の便益情報を、各商品および各棚位置ごとに過去の販売実績情報から生成する便益情報設定部と、前記複数の商品のうち任意の商品を前記棚位置に仮配置した商品配置状態を複数個生成し、生成された複数個の商品配置状態を第１の初期個体集団に設定する初期配置設定部と、前記第１の初期個体集団および第Ｎ（Ｎ≧１）の個体集団に属する商品配置状態に対して、所定の演算を実行し、複数個の新たな商品配置状態からなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する処理を繰り返し行う遺伝的配置生成部と、  前記生成された第１および第Ｎ＋１の個体集団に属する各商品配置状態に対して、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を加算した評価値を算出し、この評価値に基づいて、最適な商品配置状態を決定する配置決定部として機能させるための商品棚配置プログラムを提供するものである。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、商品を棚位置への配置したときの利益に対応した便益情報を商品ごとに生成し、個体集団に属する複数の商品配置状態に対して、所定の演算を実行することによって生成された新たな各商品配置状態ごとにその便益情報を用いて評価値を算出し、この評価値に基づいて、最適な商品配置状態を決定しているので、従来のように担当者の経験を勘によって決定していた商品配置状態よりも、販売利益の観点から見て、より好ましい商品配置状態を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図に示す実施例に基づいて本発明を詳述する。なお、本発明はこれによって限定されるものではない。
＜この発明の商品棚配置装置の構成＞
この発明は、複数の商品を、店舗内に設置された棚を構成する複数の棚位置に配置する処理を、コンピュータに実行させるものである。したがって、この発明の商品棚配置装置は、パソコンやワークステーションなどのコンピュータによって実現される。コンピュータは、主として、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏインターフェース，タイマー等からなるマイクロコンピュータと、ハードディスクなどの記憶装置と、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体と、ＬＣＤやＣＲＴなどの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置とから構成される。
【００１７】
また、上記したこの発明の商品棚配置装置の各機能ブロック、すなわち、配置情報設定部，便益情報設定部，初期配置設定部，遺伝的配置生成部，配置決定部，評価値算出部，交叉処理部，突然変異処理部，および選択処理部の各機能は、ＣＰＵが、ＲＯＭ等に格納されたこの装置の制御プログラムに基づいて、各ハードウェアを有機的に動作させることにより、実現される。
【００１８】
制御プログラムは、コンピュータを上記各機能ブロックとして機能させるためのものであり、ＲＯＭ等に予め格納された状態で提供してもよいが、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリなどの記憶媒体に格納して提供してもよい。さらに、制御プログラム自体は、外部のサーバ等に記憶しておき、インターネットやＬＡＮなどの通信回線を介して、コンピュータにダウンロードして、そのハードディスク等に記憶するようにしてもよい。
【００１９】
図１０に、この発明の商品棚配置装置の一実施例の構成ブロック図を示す。
図１０において、この発明の商品棚配置装置も、一般的なパソコンなどのコンピュータと同様に、主として、ＬＣＤなどの表示部１，キーボードやマウスなどからなる入力部２，ハードディスクなどの記憶部３を備える。
また、この発明では、特に、初期設定部４と、遺伝的配置生成部５と、配置決定部６とを備えることを特徴とする。
さらに、上記各機能ブロックの動作を制御するためのＣＰＵからなる制御部１０を備える。
【００２０】
図１０において、初期設定部４は、商品を棚に配置するために必要な情報を設定する部分であり、主として、配置情報設定部４１と、便益情報設定部４２と、初期配置設定部４３とからなる。
また、遺伝的配置生成部５は、主として、評価値算出部５１と、交叉処理部５２と、突然変異処理部５３と、選択処理部５４とからなる。
【００２１】
配置情報設定部４１は、少なくとも、配置される商品の情報と、商品を配置しようとする棚に存在する棚位置の数とを設定する部分である。
ここで商品の情報とは、ある店舗で販売する商品であって、棚に配置すべき対象商品に関する情報であり、たとえば、その商品の種類を表す情報，商品コード，対象商品の個数（後述する変数Ｎ）などである。
棚は、１つでも複数でもよいが、棚の数（後述する変数ｍ）も設定する。１つの棚を構成する棚位置の数（後述する変数Ｌ）は、１つの棚における配置場所の段数を意味する。
この配置情報設定部４１の処理は、後述するコード化処理に相当する。
【００２２】
便益情報設定部４２は、過去の販売実績情報から、各商品および各棚位置ごとに便益情報を生成する部分である。
ここで、便益情報（以下、単に便益とも呼ぶ）とは、配置すべき商品のうち、特定の１つの商品を、棚位置のいずれかに配置したとしたならば、得られるであろう利益に対応した情報であり、その１つの商品につき配置される棚位置ごとに生成される情報である。
たとえば、商品ａを、５つの棚位置（１−５）のいずれかに配置したとした場合、棚位置１の便益情報Pa1，棚位置２の便益情報Pa2，棚位置３の便益情報Pa3というように、各棚位置（１−５）ごとに、その商品ａについて合計５つの便益情報が生成される。
【００２３】
この便益情報の一実施例を、後述する図６に示す。
便益情報は、過去の販売実績情報から生成されるが、たとえば、ある特定の商品を特定の棚位置に配置したときに販売の可能性を示す販売確率と、その商品が販売された場合に得られるその商品の販売時利益（売価−原価）とを乗算することによって算出された数値を用いてもよい。
また、便益情報は、上記のような乗算の他に、他の計算式を定義して算出してもよく、あるいは、この装置の利用者が自らの基準で求めた数値として直接入力してもよい。
この便益情報設定部４２の処理は、後述する初期化処理の一部分に相当する。
【００２４】
初期配置設定部４３は、第１の個体集団である初期個体集団（第１の初期個体集団とも呼ぶ）を生成する部分であり、後述する初期化処理に相当する。
ここで、初期個体集団とは、複数個（後述する変数Ｍ）の商品配置状態を含む集団を意味し、後述する染色体の集合に相当するものである。
また、配置すべき複数個の商品の中から選択された任意の商品を、複数個の棚位置のいずれかに仮配置した商品配置状態を複数個（Ｍ個）を含むものが、初期個体集団である。複数の商品をすべての棚位置に仮配置した１つの商品配置状態が、後述する１つの染色体Ｘに相当する。
したがって、初期個体集団を構成する複数の商品配置状態は、互いに、どれかの商品の配置場所が異なるか、あるいは棚位置に配置される商品が異なるものであることが好ましい。
このような複数の商品配置状態の初期的な生成は、全くランダムに行うことが好ましいが、担当者が意図的に生成してもよい。
【００２５】
遺伝的配置生成部５は、上記のようにして生成した第１の初期個体集団に属する商品配置状態に対して、所定の演算を実行し、複数個の新たな商品配置状態からなる個体集団であって初期個体集団とは異なるものを生成する部分である。
また、上記の所定の演算を繰り返して行い、第Ｎ（Ｎ≧１の整数）の個体集団に属する商品配置状態から、複数個の新たな商品配置状態からなる第Ｎ＋１の個体集団を生成する部分である。この個体集団の番号Ｎは、後述する世代数（ｔ）を意味する。
また、所定の演算とは、いわゆる遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下ＧＡと呼ぶ）によって定められたデータ処理に対応し、具体的には、後述するような、交叉処理，突然変異処理，選択処理，評価値算出処理からなる一連の処理を意味する。
【００２６】
遺伝的配置生成部５は、上記一連の処理のうちそれぞれの処理を実行する４つの機能ブロック（５１〜５４）から構成される。
ここで、評価値算出部５１は、棚位置に配置されたすべての商品（配置商品）の便益情報を加算した評価値を算出する部分である。この評価値は、後述する目標関数値Ｊに相当するものである。評価値は、たとえば第Ｎの個体集団に属する商品配置状態のそれぞれに対して算出する。
【００２７】
また、その各商品配置状態に対して、便益情報設定部４２によって生成された便益情報の中から、すべての棚位置に配置された商品それぞれについて生成されていた便益情報を抽出し、配置商品ごとに抽出された便益情報を、すべて加算することにより算出したものが、評価値である。
たとえば、１つの商品配置状態について、ある商品ａが、棚位置３に配置されていたとすると、便益情報設定部４２によって生成されていた便益情報（後述する図６の便益テーブル）の中から、その商品ａが棚位置３に配置した場合に得られる利益に対応した便益情報が抽出される。
【００２８】
同様に、他の棚位置に配置された配置商品についても、その商品および棚位置によって特定される便益情報を抽出する。
たとえば、棚位置の数が２０個であったとすると、合計２０個の便益情報が抽出されるが、この抽出された２０個の便益情報を加算したものが、その商品配置状態の評価値である。
なお、第Ｎの個体集団に属する商品配置状態が１００通りあったとすると、この第Ｎの個体集団に対して算出される評価値も１００個である。
【００２９】
交叉処理部５２は、いわゆるＧＡで定められた交叉に相当する処理を行う部分である。たとえば、第Ｎの個体集団に属する商品配置状態の中から任意の２つの商品配置状態（ＡとＢ）を選択し、この選択された２つの商品配置状態に対して、１または複数の対応する棚位置に配置されている商品を互いに置換することにより、新たな２つの商品配置状態（Ａ'とＢ'）を生成する部分である。
【００３０】
ここで、最初に選択された商品配置状態Ａと、新たに生成された商品配置状態Ａ'とを比べると、１または複数の特定の棚位置に配置されている商品のみが異なる。異なっている商品で商品配置状態Ａ'のその棚位置に配置されている商品は、選択された商品配置状態Ｂにもともと配置されていた商品である。
このように選択された２つの商品配置状態（Ａ，Ｂ）は、後述する親染色体に相当し、置換後に新たに生成された商品配置状態（Ａ'，Ｂ'）は、後述する子染色体に相当する。
【００３１】
突然変異処理部５３は、いわゆるＧＡで定められた突然変異に相当する処理を行う部分である。
たとえば、第Ｎの個体集団に属する商品配置状態の中から、所定数（１または複数）の商品配置状態（Ｃ）を選択し、その状態Ｃについて、任意の棚位置に配置されている商品を、配置すべき商品の中から選択した他の商品に変更することにより、新たな商品配置状態（Ｃ'）を生成する部分である。
具体的には、１つの商品配置状態において、ある商品ｄが棚位置２に配置されていたとすると、その商品ｄを、他の商品ｅに変更することを意味する。
ここで、商品を変更する棚位置は、任意でよく、ランダムに選択すればよい。ただし、所定のルールに基づいて選択してもよい。
【００３２】
選択処理部５４は、いわゆるＧＡで定められた選択に相当する処理を行う部分である。
ここでは、ある個体集団に属するＭ個の商品配置状態の中から、Ｍ個よりも少ない個数の商品配置状態を選択する。選択する基準は、ランダムでもよいが、販売利益的に見てより優れた商品配置状態を選択することが好ましい。したがって上記した評価値を、選択する基準として用いる。
たとえば、第Ｎの個体集団に属する商品配置状態と、交叉処理部と突然変異処理部によって生成された新たな商品配置状態の中から、それらの商品配置状態それぞれについて算出した評価値に基づいて、複数個の商品配置状態を選択する。
ここで選択する個数は、後述する変数Ｐに相当する。この選択された複数個の商品配置状態の新たな組合せが、次世代に相当する第Ｎ＋１の個体集団として生成される。
【００３３】
選択する基準となる評価値の使い方は、特定のものに限定されるものではない。
たとえば、第Ｎの個体集団に属するＭ個の商品配置状態についてそれぞれ評価値を算出し、その評価値の高いものから順に、所定数（変数Ｐ）の商品配置状態を選択すればよい。この選択方法は、ＧＡにおいてエリート戦略と呼ばれる方法に相当する。あるいは、この他に、ＧＡにおいてルーレット選択と呼ばれている方法などを用いてもよい。
【００３４】
図１０に示したこの発明の配置決定部６は、遺伝的配置生成部５によって定められた演算処理を繰り返し行った後に生成された個体集団の中から、最適と考えられる商品配置状態を決定する部分である。この決定にも、上記した評価値を用いることができる。
たとえば、生成された第１および第Ｎ＋１の個体集団に属する各商品配置状態に対して、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を加算した評価値を算出し、この評価値が最大となる商品配置状態を、最適な商品配置状態として決定する。
【００３５】
販売利益の点でより好ましい商品配置状態を得るために、この決定処理は、遺伝的配置生成部５による演算処理を、所定数回だけ繰り返した後に行うことが好ましい。
所定数の繰り返し回数は、特に一義的に定められるものではなく、たとえば、上記評価値が特定の値に収束するであろうと経験的に予測される数値に設定してもよい。この繰り返し回数が、後述する最大世代数gmaxに相当する。
【００３６】
あるいは、配置情報設定部４１によって、評価値と対比可能な配置決定条件を初期設定しておき、生成された個体集団に属する商品配置状態のそれぞれの評価値が、上記配置決定条件を満たしたとき、その商品配置状態を最適配置状態に決定するようにしてもよい。
配置決定条件としては、たとえば、１つのしきい値を定めて、このしきい値よりも大きな評価値を持つ商品配置状態が出現すれば、その商品配置状態を、簡便な方法によって得られる準最適配置状態として決定すればよい。
【００３７】
また、この発明において、以下の実施例では、主として、１つの棚位置には、同一種類の商品のみを配置し、かつ同一種類の商品は、１つの棚位置のみに配置することを条件として、複数の商品を各棚位置に配置するものとする。たとえば、ある商品ａを、１つまたは複数個、１つの棚位置３に配置したとすると、このとき、他の商品ｂは棚位置３には配置できず、商品ａは他の棚位置２には配置できない。
ただし、後述するように、同一種類の商品を、複数の棚位置に配置することを条件として、各商品を配置するようにしてもよい。
【００３８】
＜店舗における商品の配置＞
店舗には、多数の陳列什器が配置されている。１つの陳列什器（以下、棚とも呼ぶ）には、商品を置く複数の場所（以下、棚位置と呼ぶ）が構成されている。
図１に、商品棚の構成モデルの一実施例を示す。
ここでは、１つの棚が、５つの棚位置から構成されるものを示している。棚の高さには種々のものが存在するが、一般的に、１３５ｃｍや１５０ｃｍや１８０ｃｍの高さのものがよく用いられている。
【００３９】
一般に、棚には、次のような３つの機能があると考えられている。
（１）商品陳列機能
（２）在庫機能
（３）ディスプレイ機能
商品陳列機能は、顧客が商品を取り出しやすく配置することを意味し、たとえば、床面から４５ｃｍから１５０ｃｍまでの範囲が陳列有効範囲とされている。特に、図１に示すように、７５ｃｍから１３５ｃｍまでの範囲の棚位置（３，４）は、商品が最も見やすく取り出しやすい位置である。
また、１５０ｃｍよりも高い位置（棚位置５）のスペースは、上記したディスプレイ機能を果たす位置であり、商品そのものが配置されることは少ない。さらに、４５ｃｍよりも低い位置（棚位置１）は、重い商品を置いたり、上記した商品の在庫機能を果たす位置として用いられることが多い。
【００４０】
この発明では、複数の商品を、図１のような複数の棚位置を持った棚に配置する場合に、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）として知られている最適化手法を用いることを特徴とする。
以下の実施例では、説明を容易化するため、棚が１つの場合と、２つ以上（棚数≧２）の場合に分けて説明する。
【００４１】
＜遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の説明＞
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）とは、人間を初めとする生物種が、自然に持つ適者存在と自然淘汰の選択手法を人工的に創造し、対象となる事象（たとえば商品棚配置）に繰り返し適用することにより、最適解（たとえば、販売利益の最もよい商品棚配置）を見出そうとする手法である。
【００４２】
生物種は、一般に世代交代するごとに遺伝子情報を引き継いでいくが、全く同一ではなく変化して引き継がれる。このとき適者生存と突然変異という仕組みにより遺伝子情報は変化する。遺伝的アルゴリズムＧＡは、このような生物種の遺伝子情報の変化の様子をまねて、定式化したものである。
【００４３】
ＧＡは、主として、（１）対象となる問題のコード化処理、（２）初期集団の生成処理（初期化）、（３）交叉処理、（４）突然変異処理、（５）選択処理、（６）評価処理（評価値算出）の各処理から構成される。
ここで、ある世代（たとえば、ｔ世代）の個体集団に対して、交叉，突然変異，選択という処理が適用され、次の世代（ｔ＋１世代）の個体集団が生成される。そして、評価処理において、この次世代（ｔ＋１）について所定の評価値（後述する目標関数値）が計算され、この次世代が、目標とする基準を満たしているか否か評価される。満たさなければ再度、この次世代（ｔ＋１）に対して、交叉，突然変異，および選択の各処理が繰り返され、その次の世代（ｔ＋２）の個体集団が生成される。
【００４４】
このような処理の繰り返しにより、次々と新しい世代が生成され、ある世代において基準を満たしたとすると、その世代が最も適切な解であるとして、処理を終了する。あるいは、計算された評価値が収束し、これ以上向上しないと判断された場合は、そこで処理を打ち切り、そのときの世代を最適解と判断する。
このようなＧＡを商品棚配置に適用する場合、定式的のために、商品棚配置に必要な要素を変数として定義し、コード化する必要がある。
また、ＧＡのある世代の個体集団は、対象とするすべての商品を、所定の棚位置に配置した一つの商品配置状態を複数個有するものに相当する。さらに、ＧＡでいう１つの染色体は１つの商品配置状態に相当し、ＧＡの１つの遺伝子は１つの棚位置の配置状態に相当する。
以下、ＧＡを商品棚配置に適用した実施例について示す。
【００４５】
＜コード化処理＞
（１）棚が１つの場合
図２に、１つの棚を構成する棚位置を数値化したものを示す。
図２において、この棚は、Ｌ個の棚位置を持つものであり、棚位置の変数をｋとする。すなわち、k＝1,2…,Lである。
また、棚のいちばん下の棚位置がk＝1であり、最上段の棚位置ｋがＬである。
【００４６】
また、棚位置ｋに配置すべき商品の変数をｉとし、配置すべき商品の種類の数をＮ個とする。ここで、i＝1,2…Nである。
この実施例では、１つの棚位置ｋには、同一種類の商品ｉのみを配置するものとする。
【００４７】
商品ｉを棚位置ｋに置いたときの便益を
【数１】
2010152504.tif 000003
と定義する。
【００４８】
便益とは、
便益＝販売確率×販売時利益            (1)
を指すものとする。
商品ｉを棚位置ｋに置くか置かないかをxi,kとし、置くときをxi,k＝1、置かないときをxi,k＝0とする。
また、商品配置の条件として、次の２つの条件を採用する。
1つの棚位置には商品は1つのみ置けるものとする。
また、商品はどれかの棚位置に置くか置かないかで2ヶ所以上の棚位置には置かないものとする。
【００４９】
以上のような定義および条件をコード化（定式化）すると、次式で表される。
【数２】
2010152504.tif 000004
このようにコード化された商品棚配置の各変数や便益について、次式で表される目標関数値Ｊ（xp(t)）を計算する。
【００５０】
【数３】
2010152504.tif 000005
次々と生成される各世代の個体集団ごとに前記したようなＧＡの処理を適用した後に、この目標関数値Ｊを計算し、評価する。
一般に、目標関数値Ｊは、ある値に収束するように変化することが多いので、たとえば、ＧＡの各処理を繰り返し行った後、目標関数値Ｊをその都度求め、Ｊの値がこれ以上大きくならないようになった場合の世代の個体集団を、最適な商品棚配置として決定する。
【００５１】
（２）棚がｍ個の場合、
ここでも、配置すべき商品ｉの種類は、Ｎ個あるものとする（i＝1,…,N）。
また、図３に示すように、棚ｊが、全部でｍ個あるものとする（j＝1,2…,m）。１つの棚ｊは、それぞれＬｊ（j＝1＝1,…,m）個の棚位置ｋを有するものとする（k＝1,…,Lj）。
また、棚ｊ（j＝1,…,m）の棚位置ｋ（k＝1,…,Lj）に商品ｉを置いたときの便益を
【数４】
2010152504.tif 000006
とする。
商品ｉを棚ｊの棚位置ｋに置くか置かないかをxi,k,jとし、置くときをxi,k,j＝1、置かないときをxi,k,j＝0とする。
また、上記した棚１つの場合と同様に、棚位置には商品は1つのみ置けるものとする。商品はどれかの棚位置に置くか置かないかで、2ヶ所以上の棚位置には置かないものとする。
【００５２】
以上のように、棚がｍ個ある場合は、上記の定義および条件を定式化すると次式で表される。
【数５】
2010152504.tif 000007
【００５３】
この場合は、次式で表される目標関数値Ｊを計算する。
【数６】
2010152504.tif 000008
そして、棚が１つの場合と同様に、ＧＡの各処理を繰り返し、Ｊが最大値となったときの世代の商品配置状態を、最適な商品配置状態とすればよい。
以上のような商品棚配置の各変数の定義や条件の定式化を行って、ＧＡの各処理を実行する。
【００５４】
この商品棚配置の実施例では、各変数の具体値を次のように定義するものとする。
対象商品数：N＝20（i＝1,…,20）。
棚位置の数：L＝5（k＝1,…,5）。
棚数：m＝2（j＝1,2）
変数xi,k,j＝1,または0。
このとき、すべての棚位置に置く商品の変数の数は、200（＝20×5×2）であり、変数xi,k,jは２００個存在する。
【００５５】
ここで、変数xi,k,jを示す母集団（以下、染色体と呼ぶ）Ｘを次のように定義する。
【数７】
2010152504.tif 000009
【００５６】
たとえば、x1,1,1＝１であったとすると、商品番号i＝1の商品を、棚番号j＝1の棚の中の棚位置番号k＝1の棚位置に、置くことを意味する。
また、x20,2,1＝0であったとすると、棚番号（ｊ）１の棚の中の棚位置（ｋ）２には、商品（ｉ）２０は置かないことを意味する。
したがって、１つの染色体Ｘは、たとえば（1,0,0,…1,…0）のように、０と１の数値からなり、１つの商品配置状態に対応する。また、染色体を構成する１つの変数xi,k,jは、１つの遺伝子に対応する。
【００５７】
＜初期化処理＞
ここでは、上記したような染色体Ｘを、Ｍ個備えた初期個体集団を生成する。たとえばM＝100とし、ランダムに生成すればよい。ただし、上記した数式（６）,（７）,（８）のすべての条件を満たすように生成する。
このように生成した初期個体集団（Ｍ個の染色体）に属する染色体のそれぞれは、第１世代に相当し、対象となる商品を適当に棚位置に仮配置した１つの商品配置状態を示すものである。このような配置の初期値が最適値である可能性はかなり低いので、ＧＡを繰り返し適用することにより最適と考えられる商品配置状態を生成する。
【００５８】
また、初期化処理では、上記した便益の数値からなる便益テーブルの一つの実施例を生成する。
たとえば、図６に、商品（ロットｉ）を、各棚（j＝1,2）の各棚位置（k＝1〜5）に置いたとした場合の便益テーブルの一実施例を示す。テーブルの中の各数値は、便益の値を示している。ここで、たとえば、i＝1の商品を、棚（ｊ）１の棚位置（ｋ）１に配置したとした場合、その商品（i＝1）の便益は２６であることを示している。
また、同じ商品（i＝1）を、棚（ｊ）２の棚位置（ｋ）３に配置したとした場合、その商品（i＝1）の便益は８０であることを示している。
図６において、商品ｉのうち、i＝1〜10は婦人用の商品、i＝11〜17は男性用の商品、i＝18,19,20は子供用の商品とする。
【００５９】
このテーブルの数値は上記したように商品の販売実績情報から設定されるが、このテーブルを見る限りにおいては、i＝1の商品は、棚２の棚位置３に置いた場合が最も便益が大きく、言いかえるとこの場合に商品（i＝1）の販売利益が最も大きくなることがわかる。
また、このような便益テーブルは、その店舗における過去の商品配置と販売数量や金額などの販売実績情報を基礎とし、その店舗の担当者が店舗の諸事情を考慮して必要に応じて修正しながら作ることもできる。
【００６０】
＜評価値算出処理＞
ここでは、上記した式（５）や式（９）で定義した目標関数値Ｊを計算する。
この目標関数値Ｊが、商品棚配置の評価に用いる評価値に相当する。目標関数値Ｊは、たとえば、第Ｎの個体集団に属する商品配置状態のそれぞれに対して算出される。
また、便益情報設定部によって生成された便益情報（図６の便益テーブル）の中から、すべての棚位置に配置された商品それぞれの便益情報を抽出し、抽出されたすべての配置商品の便益情報を加算することによって求めた評価値が、この目標関数値Ｊである。
この評価値の算出処理は、第1の初期個体集団に属する各商品配置状態に対して実行される。また、第Ｎの個体集団に属する各商品配置状態に対しても実行されるが、このとき、交叉処理と突然変異処理によって生成された新たな商品配置状態に対しても実行される。
【００６１】
＜選択処理＞
ここでは、現在評価の対象となる複数の染色体（商品配置状態）のうち、目標関数値の高いものをいくつか選択する。
たとえば、上記した１００個の染色体からなる初期個体集団について、各染色体の目標関数値Ｊを計算し、その関数値Ｊのうち、大きいものから順に、２０個（＝Ｐ）だけ、染色体を選択する。
ここで、選択する個数Ｐは、特にＰ＝２０に限定するものではなく、任意の値でもよい。
Ｐ＝２０とした場合は、Ｍ＝１００個の染色体のうち、その約２０％の評価値の高いものが選択されることになる。ただし、同じ構造の染色体、すなわち、同じ商品棚配置となる商品配置状態は、重複して選択しないようにする。
【００６２】
＜染色体の交叉処理＞
ここでは、生体において、ある２つの染色体が交叉して次世代の子孫の２つの染色体を生成するのと同様の処理を行う。一般に、染色体Ｘの中の変数ｘについてランダムに選ばれる１点のみで交叉させる１点交叉、あるいは２点以上の点で交叉させる多点交叉などの処理方法がある。
具体的には、選択処理によって選択された染色体の中から、任意の２つの染色体（商品配置状態）を親染色体として選択し、その２つの染色体の中の対応する変数部分を置換する処理（これを交叉と呼ぶ）を行って、新たな２つの子染色体（商品配置状態）を生成する。
【００６３】
商品棚配置について言えば、ある２通りの異なる棚配置の商品配置状態（Ａ，Ｂ）を親配置として選択し、この２つの親配置（Ａ，Ｂ）の中の対応する棚位置の商品を互いに置換して、２つの子配置（Ａ'，Ｂ'）を生成することに対応する。この交叉処理において、一般的に、一点交叉を用いる場合、その交叉率Ｐｃを、０．７とすればよい。
【００６４】
＜遺伝子の突然変異処理＞
ここでは、選択処理によって選択された染色体について、その染色体の中に含まれる遺伝子（変数ｘ）のうち、任意に選択した遺伝子を変更させる。
たとえば、染色体Ｘを構成する任意の変数xi,j,kを選択し、その数値がもともと１であったとすると、その値を０に変更する。
商品棚配置で言いかえると、ある商品を置いていた棚位置を、別の位置に変更することに相当する。
【００６５】
この突然変異処理は、ＧＡの繰り返し処理によって、最適でない局所解に収束してしまうことを防止するのに必要な処理である。たとえば、この突然変異処理を全くせずにＧＡの処理を繰り返し行ったとすると、交叉によって新しい染色体が生成される確率が低下し、生成される染色体に偏りが生じるようになり、評価の高い染色体が生成される可能性がかなり低くなる。
すなわち、突然変異処理は、このような偏りを修正するのに有効な方法である。
突然変異を生じさせる遺伝子の位置と個数は特に一意に限定されるものではなく、たとえばランダムに選べばよい。突然変異を生じさせる割合を示す突然変異率Ｐｍは、たとえば、Pm＝0.01とすればよい。
【００６６】
＜ＧＡの処理手順の実施例＞
図４に、この発明の商品棚配置で用いる遺伝的アルゴリズムの処理手順の一実施例を示す。ここで、上記したように１つの染色体は、商品棚配置の１つの商品配置状態に相当する。
ステップ１は、上記したコード化処理に相当する。ここで、商品棚配置に対応したＧＡの各変数について、数値が設定される。
ステップ２は、上記した初期化処理に相当する。ここで、初期解行列とは、上記した初期個体集団を意味し、いわゆる第１世代の染色体Ｘが、Ｍ個生成される。
ステップ３では、初期解行列、すなわち初期個体集団に属する第１世代の染色体に対して、上記した目標関数値Ｊをそれぞれ計算する。
第１世代においては、ステップ２で生成されたすべての初期解行列に属する商品配置状態（染色体）について、関数値Ｊを計算する。
【００６７】
ここで計算された関数値Ｊは、各染色体ごとの評価値であり、一般的にこの評価値が高いものが、目標とする染色体として好ましいものであると言うことができる。
商品棚配置では、この目標関数値Ｊは、便益テーブルから抽出された商品ごとの便益を用いて計算されたものであり、各商品をその染色体（商品配置状態）が示す棚位置に配置したときの全体的な評価値に相当し、販売利益に対応するものである。
【００６８】
したがって、関数値Ｊとしてできるだけ大きなものを求めることは、販売利益を上げることに相当する。しかし、ＧＡの各処理を１回だけ実施しただけでは最大の関数値Ｊを得ることは難しいので、この発明では、得られた次世代の染色体（商品配置状態）に対して、さらにＧＡの一連の処理を行って、販売利益という観点からより適切な染色体（商品配置状態）を得るようにする。
【００６９】
ステップ４では、現在生成した世代ｔの数が、初期設定した最大世代数gmaxよりも大きくなったか否かを判断し、大きくなった場合に処理を終了する。
原則として、関数値Ｊが最大となる場合が最も適切な解である。しかし、一般的に、この関数値Ｊは、複数世代にわたってＧＡを繰り返すことにより一定値（最大値）に収束することが知られているので、適切な回数だけＧＡを繰り返すようにすれば適切な解が得られると考えられる。
【００７０】
したがって、この実施例のフローチャートのステップ４では、そのような適切な解が得られると考えられる回数（最大世代数gmax）だけ処理を行うようにしたものである。
この最大世代数gmaxとしては、任意の数を設定することが可能であるが、たとえば、図８のような収束傾向を示す場合は、gmax＝５０程度に設定すればよい。
【００７１】
ステップ５では、上記したような交叉処理を行い、選択された２つの親染色体から、２つの新たな子染色体を生成する。
ステップ６では、上記したような突然変異処理を行い、特定の位置の遺伝子（ある棚位置の配置状態）を変更した染色体を生成する。
ステップ７では、上記した目標関数値Ｊを計算する。
ここで、Ｊを計算する対象は、ステップ５と６で生成された染色体と、その世代の個体集団に属する他の染色体である。
ステップ８では、上記した選択処理を行い、現在対象となっている染色体の中から、所定数（Ｐ）の染色体（商品配置状態）を選択する。選択しなかった染色体（すなわち、商品配置状態）は削除する。選択基準としては、たとえば、関数値Ｊの大きなものから順に、所定数（Ｐ）の染色体を選択する「エリート戦略方法」を採用すればよい。
ステップ８の後、ステップ４へ戻り、処理を終了しない場合は、選択された新たな染色体群（個体集団）に対して、ステップ５から８の処理を繰り返す。
なお、ステップ５とステップ６の順序は逆でもよい。
【００７２】
＜商品棚配置の評価＞
ここでは、図６に示したような便益テーブルを持つ商品を、合計１０個の棚位置へ配置する場合について、ＧＡを適用した結果の一実施例を示す。
２０個の商品を、それぞれ５つの棚位置（1-5）を有する２つの棚（1,2）に配置する場合、１つの商品配置状態を示す情報は、上記した式（１０）に示すように、２００個の変数を有する染色体Ｘで表される。
しかし、式（１０）の表記方法は複雑なので、図５に示したような変数yiを定義し、変数xi,j,kを、変数yiに変換した表記方法を用いる。
図５は、この変数の変換ルールの一実施例を示したものである。
【００７３】
ここで、変換後の染色体は、２０個の変数yi（y1〜y20）からなるＹで表現される。
Y＝（y1，y2,…,y20）                    (13)
図５において、i＝1であるy1は、k＝1かつj＝1に相当する変数xi,1,1を集合した変数を意味する。これにより、２００個の変数ｘが、より少ない２０個の変数yiで表現できる。
【００７４】
図７に、ステップ２で生成した初期解行列（初期個体集団）の一実施例を示す。
これは、式（１０）で示した染色体Ｘのうちの一部分の具体例を、Ｙの表記で示したものである。
１００個の染色体（x1,…,x100）に対応して、100個の変換染色体（Y1,Y2…Y100）のうち一部分を示している。
このような１００個の染色体Ｙに対して、上記したようなＧＡの処理を適用する。
【００７５】
図８は、この実施例に対して計算された目標関数値Ｊの変化のグラフを示したものである。
図８の縦軸は目標関数値Ｊの数値であり、横軸は生成した染色体の世代番号を示している。また、図中の２つの線グラフのうち、上方の線グラフは、ある世代の個体集団に属する複数個の商品配置状態のうち、最大の目標関数値Ｊを持つ商品配置状態の数値を示している。また、下方の線グラフは、ある世代の個体集団に属する複数個の商品配置状態のそれぞれの目標関数値Ｊの平均値を示している。
図８において、第１世代では、Ｊの値は最大値６５０程度であったが、ＧＡを繰り返し適用することにより、Ｊの値はしだいに大きくなり、第４３世代では、Ｊの値は最大で７１０程度となり、ほぼ収束していることがわかる。
すなわち、最大世代数gmaxを５０以上の数値に設定していたとしても、Ｊの値としては、ほぼ同じ最大値しか得られないことがわかる。
【００７６】
図８の場合、世代数が４３のとき目標関数値Ｊが最大となるが、このときの染色体Ｙは、次のように表されるものである。
【数８】
2010152504.tif 000010
このＹは、J＝712であり、第４３世代の商品配置状態のうち、最も評価値の高い商品配置状態を示している。
【００７７】
ここで、棚位置ｋとしては、５つの位置（k＝1〜5）があり、棚位置１が最下段であるとする。また、２つの棚のうち、棚１が店の入口側で、棚２が店の奥側にあるとする。
この状態において、最適解のＹの最初の値「−３」は、一つ目の商品（i＝1）が、k＝３かつj＝2の位置に配置されていることを意味する。すなわち、店の奥側の棚（j＝2）であって、その棚位置３の位置に、商品（i＝1）を配置することが好ましいことを意味する。
また、Ｙの１０番目の値「１」は、１０番目の商品（i＝10）は、k＝1かつj＝1、すなわち店の入口側の棚１であって、そのいちばん下の棚位置１に配置することが好ましいことを意味する。
【００７８】
さらに、Ｙの１１番目の数値「−４」は、商品（i＝11）を、棚番号２の棚の棚位置４の位置に配置することを示している。
以下、同様に、Ｙの１２番目の数値「−５」は、商品（i＝12）を、棚番号２の棚の棚位置５の位置に配置すること、
Ｙの１５番目の数値「５」は、商品（i＝15）を、棚番号１の棚の棚位置５の位置に配置すること、
Ｙの１６番目の数値「３」は、商品（i＝16）を、棚番号１の棚の棚位置３の位置に配置すること、
Ｙの１７番目の数値「４」は、商品（i＝17）を、棚番号１の棚の棚位置４の位置に配置すること、
Ｙの１８番目の数値「−２」は、商品（i＝18）を、棚番号２の棚の棚位置２の位置に配置すること、
Ｙの１９番目の数値「−１」は、商品（i＝19）を、棚番号２の棚の棚位置１の位置に配置すること、
Ｙの２０番目の数値「２」は、商品（i＝20）を、棚番号１の棚の棚位置２の位置に配置することを意味する。
【００７９】
また、この実施例の最適な商品配置状態では、棚位置は１０箇所しかないので、２番目から９番目の商品（i＝2〜9）は、用意された２つの棚には配置されないことを意味する。
図９に、この発明の商品配置状態の一実施例の説明図を示す。
図の中の数字は、図６に示したロットｉ番号であり、たとえば１〜１０は、婦人用の商品を示している。
図９（ａ）は、評価値（目標関数値）Ｊが６８８の商品配置状態の例であり、第１９世代から第２３世代のころに出現する配置である。
図９（ｂ）は、評価値Ｊが７０６の商品配置状態の例であり、第３８および第３９世代で生成された最高点の配置である。
図９（ｃ）は、上記した第４３世代の最高評価値（J＝712）の商品配置状態を示している。これによれば、世代数が増えるにしたがって、しだいに評価値の高い配置が生成されることがわかる。
また、婦人用の商品について見ると、図９（ａ）では、４つ配置されているが、図９（ｂ）では３商品、図９（ｃ）では２商品となっている。したがって、この実施例では、販売利益の観点では、婦人用の商品よりも男性用の商品を多数配置した方が良いということができる。
【００８０】
図１１に、従来のように、担当者の経験と勘によって商品を棚に配置していた場合の商品棚配置の一実施例を示す。ここでも、２０個の商品を、５つの棚位置を持つ２つの棚（1,2）に配置する場合を示す。
図１１（ａ）および図１１（ｂ）は、２０個の商品の中から、１０個の商品を担当者が自らの意思で選択し、その選択した商品を、その商品の特性や売上実績等を考慮して配置したものである。棚１を入口に近い棚とし、棚２を店の奥にある棚とする。また、商品の種類として、子供用（18〜20）と、婦人用（1〜10）と、男性用（11〜17）があったとする。
【００８１】
図１１（ａ）では、このような商品の種類を考慮して、最下段の棚位置１に子供用の商品（18,20）を配置し、その上の棚位置（2,3）に婦人用の商品（1,4,5,10）を配置したものを示している。
また、担当者の経験から、入口に近い棚１には安価な商品を配置し、店の奥の棚２には、棚１に置く商品よりも高価な商品を配置している。
【００８２】
図１１（ａ）の場合、式（９）により計算した目標関数値Ｊは、６４４であった。この数値は、同じ事例に対してＧＡを適用して求められた最終的な関数値Ｊの最大値（712）よりも低い。
【００８３】
また、図１１（ｂ）では、２つの棚（1,2）の最下段の棚位置１には、子供用の商品（18,19）を配置し、棚１の棚位置（2,3）には婦人用の商品（7,1）を、また棚位置（4,5）には男性用の商品（16,14）を配置し、棚２のその他の棚位置（2-5）には婦人用の商品を配置した場合を示している。
この図１１（ｂ）も、担当者の経験に基づいて配置したものであるが、ここでは、一般的に男性は、女性に比べて商品の選択に時間をかけない傾向があることを考慮し、性別の商品を選択しやすいように１つの棚にまとめて配置したものである。
【００８４】
図１１（ｂ）の場合において、式（９）により計算した目標関数値Ｊは、６５８であった。この数値も、ＧＡを適用して求めた関数値の最大値よりも低い。
したがって、ＧＡを適用して商品の配置を生成した場合、担当者が経験と勘で行った商品配置よりも、販売利益を考慮した評価値Ｊが、より高い商品配置状態を生成できることがわかる。
すなわち、ＧＡを適用した一連の処理を繰り返し行うことにより、従来よりも販売利益をより向上させることが可能な商品の配置状態を生成することが可能となる。
【００８５】
以上の実施例では、同一種類の商品は、１つの棚位置のみに配置し、２ヶ所以上の異なる位置に置かないという条件のもとで、ＧＡを適用した。
しかし、現実の店舗では、同一の商品を、複数の異なる棚位置に配置することが、よく行われている。
たとえば、よく売れる商品や、季節的な商品などについては、通常時に配置される位置とは別に、入口に近いところや目立つところに配置されることが多い。
このような場合、１つの商品あるいは同一種類の商品を複数の棚位置へ置くために重複配置を許容した条件のもとで、ＧＡを適用する必要がある。重複配置を許容する場合は、上記した条件式のうち、式（４）および式（８）を採用しないようにすればよい。これにより、同一種類の商品を重複配置した場合の商品棚配置の適切な解を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】この発明の商品棚の構成モデルの一実施例の説明図である。
【図２】この発明において、棚が１つの場合の棚位置の説明図である。
【図３】この発明において、棚が複数個（ｍ個）の場合の棚位置の説明図である。
【図４】この発明の遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の処理手順の一実施例である。
【図５】この発明の変数変換ルールの一実施例の説明図である。
【図６】この発明の便益テーブルの一実施例の説明図である。
【図７】この発明の初期個体集団の一実施例の説明図である。
【図８】この発明の目標関数値の変化を示した一実施例のグラフである。
【図９】この発明の商品配置状態の一実施例の説明図である。
【図１０】この発明の商品棚配置装置の一実施例の構成ブロック図である。
【図１１】従来において、担当者が配置した商品棚配置の一実施例の説明図である。
【符号の説明】
【００８７】
１  表示部
２  入力部
３  記憶部
４  初期設定部
５  遺伝的配置生成部
６  配置決定部
４１  配置情報設定部
４２  便益情報設定部
４３  初期配置設定部
５１  評価値算出部
５２  交叉処理部
５３  突然変異処理部
５４  選択処理部
ｋ  棚位置
ｊ  棚番号
【図１】
2010152504.tif 000011
【図２】
2010152504.tif 000012
【図３】
2010152504.tif 000013
【図４】
2010152504.tif 000014
【図５】
2010152504.tif 000015
【図６】
2010152504.tif 000016
【図７】
2010152504.tif 000017
【図８】
2010152504.tif 000018
【図９】
2010152504.tif 000019
【図１０】
2010152504.tif 000020
【図１１】
2010152504.tif 000021