(57)【要約】【課題】  店舗等における顧客行動を把握し、行動パターンから興味を示す商品を推定し、さらには購入に至るまでの行動パターンなどの特徴を、商品の購入、非購入に関係なく収集すること。【解決手段】  店舗の入出口および売場毎に設置され、顧客が保持している無線タグから顧客識別情報を読み取る読み取り手段と、読み取った顧客識別情報に基づき各顧客の店舗内での移動経路および立ち寄った売場での滞在時間を格納する第１のデータベースと、格納した移動経路および売場毎の滞在時間に基づき各顧客が興味を示す商品を推定し、その推定した商品の情報を第２のデータベースに格納する手段とを備えることを特徴とする。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗の入出口および売場毎に設置され、顧客が保持している無線タグから顧客識別情報を読み取る読み取り手段と、読み取った顧客識別情報に基づき各顧客の店舗内での移動経路および立ち寄った売場での滞在時間を格納する第１のデータベースと、格納した移動経路および売場毎の滞在時間に基づき各顧客が興味を示す商品を推定し、その推定した商品の情報を第２のデータベースに格納する手段とを備えることを特徴とする顧客情報収集システム。
【請求項２】
前記顧客識別情報毎に第３のデータベースに予め格納された顧客の個人情報と前記第２のデータベースに格納した顧客別の商品情報とに基づき、各売場の商品に対して興味を示した客層を分析して出力する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の顧客情報収集システム。
【請求項３】
前記顧客識別情報毎に第３のデータベースに予め格納された顧客の個人情報と前記第２のデータベースに格納した顧客別の商品情報とに基づき、広告チラシに掲載した商品の売場へ訪れた顧客および客層を分析し、広告宣伝効果に関する情報を定量的に収集する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の顧客情報収集システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スーパーマーケット、デパート等の量販店などを対象にした中規模および大規模店舗および施設における顧客行動に係る情報を定量的に収集する顧客情報収集システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、商品購入を行う潜在顧客等の顧客情報を収集する際に、例えば下記の特許文献１に開示されたものが知られている。
特許文献１に記載のものは、店舗出入口および売場出入口にカードリーダを設置して顧客データとともに顧客の入店および退店日時を取得する装置に関するものである。
【特許文献１】特開２００１−３５０７９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術は、入店と退店および売場の入口にリーダを設置し、時刻を記録するが、店内における顧客の移動状況などの顧客行動あるいは顧客行動のパターンを把握する仕掛けではないため、店舗内での顧客行動の把握や時刻情報から得られる顧客それぞれの傾向分析材料の収集などについてのメリットが失われている。
【０００４】
本発明の目的は、店舗等における顧客行動を把握し、行動パターンから興味を示す商品を推定し、さらには購入に至るまでの行動パターンなどの特徴を、商品の購入、非購入に関係なく収集することができる顧客情報収集システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、店舗の入出口および売場毎に設置され、顧客が保持している無線タグから顧客識別情報を読み取る読み取り手段と、読み取った顧客識別情報に基づき各顧客の店舗内での移動経路および立ち寄った売場での滞在時間を格納する第１のデータベースと、格納した移動経路および売場毎の滞在時間に基づき各顧客が興味を示す商品を推定し、その推定した商品の情報を第２のデータベースに格納する手段とを備えることを特徴とする。
また、前記顧客識別情報毎に第３のデータベースに予め格納された顧客の個人情報と前記第２のデータベースに格納した顧客別の商品情報とに基づき、各売場の商品に対して興味を示した客層を分析して出力する手段をさらに備えることを特徴とする。
また、前記顧客識別情報毎に第３のデータベースに予め格納された顧客の個人情報と前記第２のデータベースに格納した顧客別の商品情報とに基づき、広告チラシに掲載した商品の売場へ訪れた顧客および客層を分析し、広告宣伝効果に関する情報を定量的に収集する手段をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、店舗側は顧客動線、購入商品の関連性を意識した売場作りを行うことができる。また、顧客ごとに購入傾向や行動分析を行うことで各顧客に対してよりきめ細かなサービスを提供することが可能となる。
これにより、例えば遠方に在住しているにも関わらず、特売に反応する顧客に対しては特売のダイレクトメールの送付を実施するなどより効果的な販売促進施策の実施が可能となる。
さらに、特定の商品にのみ興味を示す傾向を持つ顧客などに対しては特定商品とともに関連商品についても販売促進を行うことで店舗の利用幅を広げる施策を展開することも可能となる。
また、販売促進策としての広告チラシの効果をこれまでのように来客人数と実際の売り上げだけでなく、顧客の移動経路などからより詳細に分析することで、宣伝効果を定量的に分析することが可能である。
また、店舗ごとの分析結果を本部で集計し、地域は異なっているものの客層などに類似点が見られる場合にはそれぞれの店舗情報を参考にした商品展開や販売戦略を立案することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明を実施する場合の一形態を、図面を参照して具体的に説明する。
図１は、本発明による顧客情報収集システムの実施の形態を示すシステム構成図である。
本実施形態のシステムにあっては、顧客は店舗が予め発行したＩＣカード１０を携帯している。このＩＣカード１０には、無線タグ（ＲＦＩＤ）１０Ａが組み込まれ、その無線タグ１０Ａには顧客識別情報（顧客ＩＤ）が記録されている。
顧客が店舗内に設置してある店舗ＲＦＩＤリーダ３０付近を通過すると、顧客が所持しているＩＣカード１０の無線タグ１０Ａに記録された顧客ＩＤがＲＦＩＤリーダ３０によって非接触で読み取られる。
ＲＦＩＤリーダ３０は読み取った顧客ＩＤを店舗内のネットワーク回線５０を介して店舗サーバ２０に逐次送信する。
店舗サーバ２０は、顧客登録部２０１、商品登録部２０２、時刻管理部２０３、情報分析部２０４、情報分類部２０５といった機能を持ち、これらは顧客情報ＤＢ２１１、商品情報ＤＢ２１２、店舗情報ＤＢ２１３を利用して利用者端末６０に顧客の移動経路および顧客が立ち寄った売場での滞在時間などの情報を表示させる。
さらに、店舗サーバ２０をＰＯＳシステム４０と連動させることで店舗スタッフやマーケティング担当者は顧客の消費動向を明確に捉えられるだけでなく、実際には購入にまで至らなかった商品の存在や機会損失の有無も把握可能になっている。
【０００８】
図２は、図１で示した顧客情報ＤＢ２１１、商品情報ＤＢ２１２、店舗情報ＤＢ２１３のテーブル情報を示した図である。
顧客情報ＤＢ２１１は、顧客情報テーブル３１、顧客販売テーブル４１、顧客移動テーブル５１、顧客傾向テーブル６１Ａ，６１Ｂで構成されている。
また、商品管理ＤＢ２１２は商品テーブル７１、陳列位置テーブル８１で構成され、店舗情報ＤＢ２１３は店舗情報テーブル９１および店舗内マップテーブル１０１で構成される。
【０００９】
図３は、図２で示した顧客情報テーブル３１の具体的な内容を示したものである。
このテーブル３１には、顧客ＩＤ３０１、顧客氏名３０２、性別３０３、生年月日３０４、住所３０５などから構成される顧客情報が家族の情報も含めて格納されている。
家族の情報は、家族ＩＤ３０６、３０８、３１０，３１２が割当てられ、それぞれに家族氏名３０７、３０９、３１１、３１３が格納されている。
この顧客情報テーブル３１の格納情報は、顧客が利用者端末６０により入力し、ネットワーク回線５０を介して店舗サーバ２０に送信して登録する方法と、店舗における申し込み用紙に記入した内容を店舗側の係員が入力することによって登録する方法がある。
なお、顧客情報は上記の他に、年齢層、性別、職業などの項目が適宜に付加される。
【００１０】
図４は、顧客が実際に購入した商品を格納する顧客販売テーブル４１の具体的な内容を示したものであり、購入日４０１、顧客ＩＤ４０２、商品ＩＤ４０３が格納される。
このテーブル４１には、精算時に、ＰＯＳシステム４０によって取得された顧客ＩＤ４０２、商品ＩＤ４０３が記録される。また、商品を購入した顧客が当該売り場に滞在して商品購入に至るまでに要した時間４０４が記録される。
【００１１】
図５は、顧客移動テーブル５１の内容を示した図である。
この顧客移動テーブル５１には、各顧客が店舗内を移動した際に、顧客のＩＣカード１０に組み込まれた無線タグ１０Ａを感知したＲＦＩＤリーダ３０の位置が、顧客が通過または滞在した店舗内位置データ５０４として格納される。さらに無線タグ１０Ａを感知した時刻が移動時刻データ５０３として顧客ＩＤ５０１、来店日５０２を付加して格納される。また、退店した際には、退店時刻５０６が格納される。さらに、店舗内位置データ５０４で示される位置に滞在した滞在時間が店舗サーバ２０によって計算されて格納される。
この場合、滞在時間５０５は、所定時間以上（例えば、５分以上）に亘って同じ位置に滞在した場合のみ格納される。所定時間未満の場合には単に通過したものと看做し、滞在時間は記録されない。また、複数の売り場にそれぞれ５分以上に亘って滞在した場合には、それらの位置データ５０４と滞在時間５０５のデータがそれぞれ格納される。
【００１２】
図６は、顧客傾向テーブル６１Ａおよび６１Ｂの具体的な内容を示したものである。
顧客傾向テーブル６１Ａには、各顧客の店舗内における移動経路および売り場での滞在時間によって顧客が興味を示す商品を推定し、その推定した商品情報（商品種別あるいは商品群名）が注目商品分類Ａ（６０１）からＧ（６０８）に分類されて保持されるようになっている。
分類Ａには、顧客が最も多く訪れた売り場の商品情報、あるいは最も長く滞在した売り場の商品情報が保持される。以下、訪問回数および滞在時間の順に分類Ｂ〜Ｇに分類されて記録される。
一方、顧客傾向テーブル６１Ｂには、１月当たりの売り場毎の訪問客数および商品購入客数の平均値が記録されるようになっている。
【００１３】
図７は、商品テーブル７１の具体的内容を示したものである。
ここでは商品コード７０１の他に、商品名７０２、メーカーコード７０３、メーカ名７０４を保持している。
【００１４】
図８は、陳列位置テーブル８１を示す図である。
図７で示した商品テーブル７１で保持されている商品がどこに陳列されているかについて商品コード８０１、店舗ＩＤ８０２、陳列位置コード８０３、陳列位置８０４から構成される情報によって保持している。
これにより、顧客の移動経路と商品の陳列位置とを結びつけることができ、顧客がどの売り場に向かったのか、滞在したのかを知ることができる。
【００１５】
図９は、店舗テーブル９１の例を示している。
このテーブル９１では、店舗名９０２ごとに店舗ＩＤ９０１を結びつけて他のテーブルで利用している。
【００１６】
図１０、は店舗内マップテーブル１０１の具体的内容を示している。
このテーブル１０１の情報は、店舗ＩＤ１００１において陳列位置を確定するために店舗内位置１００３に位置コード１００２を結びつけたものである。
【００１７】
図１１は、本発明における処理の流れを示すフローチャートである。
まず、店舗のマーケティング担当部署側が、顧客に対してＩＣカード（ポイントカード）１０の内容を説明し登録を受け付ける。登録を行う顧客は、顧客情報として氏名、住所、生年月日、電話番号等の顧客個人の情報とともに、家族構成などの家族情報についても申し込み用紙記入してもらう（ステップ１１０１）。
登録の申込み用紙を受取ったマーケティング部署は実際に顧客情報ＤＢ２１１に顧客情報を新規登録する（ステップ１１０２、１１０３）。
登録終了後、顧客にポイントカードを発行して渡す（ステップ１１０４，１１０５）。
渡されたポイントカードを保持した顧客が入店し（ステップ１１０６）、ＲＦＩＤリーダ３０付近を通過した時に無線タグ１０Ａから顧客情報を取得する（ステップ１１０７）。
取得された情報（顧客ＩＤ，入店時刻）はＲＦＩＤリーダ３０によって店舗サーバ２０に送信される。（ステップ１１０８）。
送信を受けた店舗サーバ２０は、取得した顧客情報中の顧客ＩＤが顧客情報ＤＢ２１１に格納された顧客情報と照合し、読み取り情報が妥当であるかのチェック、すなわち当該店舗に顧客登録を行っている顧客であるかのチェックを行う（ステップ１１０９、１１１０）。読み取り情報が妥当だった場合には、通過時刻（入店時刻）を顧客情報ＤＢ２１１に記憶する（ステップ１１１１、１１１２）。他の店舗に顧客登録した顧客であった場合には、エラー処理を行い（ステップＳ１１３）、顧客情報ＤＢ２１１には記録しない。
なお、他の店舗に顧客登録した顧客であった場合には、それらの顧客に対して仮の顧客ＩＤを一時的に割り当て、店舗内での移動経路や立ち寄った売場での滞在時間などを収集することにより、興味を示した商品や消費行動などを推定することができる。そして、推定結果に基づいて、当該顧客に対する顧客登録を促す活動を行うことが可能になる。
【００１８】
図１２は、顧客が店舗内を移動する際の情報取得手順を示すフローチャートである。
顧客が店舗内を移動すると、店舗内の各コーナーまたは売場に設置されたＲＦＩＤリーダ３０が無線タグ１０Ａから顧客情報を読み取り、当該位置を通過した時の移動時刻データと顧客ＩＤ並びに店舗内位置データを店舗サーバ２０に送信する（ステップ１２０〜１２０３）。ここで、店舗内位置データは顧客のＩＣカード１０の無線タグを感知したＲＦＩＤリーダ３０の設置位置であり、予め各ＲＦＩＤリーダ３０に登録されているものである。
店舗サーバ２０は、受信した移動時刻データと顧客ＩＤを顧客移動テーブル５１に格納する。このとき、顧客が同じＲＦＩＤリーダ３０の感知範囲内に滞在していた場合には、移動時刻データが変化しないため、別の位置のＲＦＩＤリーダ３０に感知されるまでの時間だけ、顧客が同じ位置に滞在したものとしてその滞在時間を顧客移動テーブル５１に格納する。滞在時間Ｔは、位置ＡのＲＦＩＤリーダ３０が取得した移動時刻データｔａと位置ＢのＲＦＩＤリーダ３０が取得した移動時刻データｔｂとの差によって算出する（ステップ１２０４，１２０５）。
【００１９】
図１３は、顧客が商品を購入してその代金を精算する時に顧客情報を取得する手順を示すフローチャートである。
ＰＯＳシステム４０は、商品の代金清算時に精算時刻とともに購入商品情報を取得し、さらにＩＣカード１０から顧客情報を取得し、店舗サーバ２０に送信する（ステップ１３０１〜１３０３）。
店舗サーバ２０は、顧客情報ＤＢ２１１に登録されている顧客情報とＰＯＳシステム４０が取得した顧客情報を照合し、ＰＯＳシステム４０が取得した顧客情報が妥当であるかのチェックを行う（ステップ１３０４〜１３０６）。顧客情報が妥当であった場合には（すなわち、当該店舗に予め顧客登録した顧客であった場合には）、顧客販売テーブル４１に、購入日、顧客ＩＤ、商品ＩＤを記録する（ステップ１３０７）。顧客情報が妥当でなかった場合には、何もしない（ステップ１３０８）。
【００２０】
図１４は、顧客が退店する際に情報を取得する手順を示すフローチャートである。
顧客が店舗の出口に設置されたＲＦＩＤリーダ３０付近を通過して退店すると、出口に設置されたＲＦＩＤリーダ３０がＩＣカード１０の無線タグ１０Ａから顧客情報を取得する（ステップ１４０１，１４０２）。
取得された情報（顧客ＩＤ，退店時刻）は店舗サーバ２０に送信される。（ステップ１４０３）。
店舗サーバ２０は、取得した顧客情報中の顧客ＩＤが顧客情報ＤＢ２１１に格納された顧客情報と照合し、読み取り情報が妥当であるかのチェック、すなわち当該店舗に顧客登録を行っている顧客であるかのチェックを行う（ステップ１４０４〜１４０６）。読み取り情報が妥当であった場合には、通過時刻（退店時刻）を顧客情報ＤＢ２１１の顧客移動テーブル５１に記憶する（ステップ１４０７）。他の店舗に顧客登録した顧客であった場合には、エラー処理を行い（ステップＳ１４０８）、顧客移動テーブル５１には記録しない。
【００２１】
図１５は、情報分析部２０４が実行する顧客傾向分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
情報分析部２０４は、各顧客の商品に対する趣向や興味、購買意欲などの消費者行動を分析するために、顧客が入店してから退店するまでの間、店舗内の各売場等に設置されたＲＦＩＤリーダ３０によって収集した顧客の移動経路と各売場での滞在時間の情報を利用する。
顧客は店舗内をすべての経路巡るわけではない。また、入店から退店まで一定の速度で移動を行うわけでもない。時には売り場で立ち止まったり、商品選別に時間を費やしたりといった行動もする。そういった情報を顧客移動テーブル５１に記録された移動経路の情報と滞在時間の情報に基づいて分析を行う。
図１５において、各ＲＦＩＤリーダ３０で取得した顧客の移動時刻データを顧客ＩＤ別に時刻順に並べることにより、各顧客の店舗内における移動経路および各売り場での滞在時間を算出する（ステップ１５０１）。滞在時間のデータは、顧客移動テーブル５１に記録する。
次に、移動経路上の売り場における購入商品データを顧客販売テーブル４１から抽出する（ステップ１５０２）。
次に、商品購入までに要した時間を算出し、顧客販売テーブル４１に記録する（ステップ１５０３）。この商品購入までに要した時間には、商品を購入した売り場における滞在時間を記録する。
次に、商品購入に要した時間、店舗内の移動順序、商品データ（陳列位置、販売促進の有無も含む）から顧客が興味を示した商品を分析する（ステップ１５０４）。
次に、分析結果を顧客が興味を示した商品情報として顧客傾向テーブル６１Ａに記録する。また、１ヶ月あたりの売り場毎の商品購入客数の平均値を算出し、顧客傾向テーブル６１Ｂに記録する（ステップ１５０４）。
この場合、顧客が何ら商品を購入せずに退店した場合には、退店するまでに立ち寄った売り場の商品情報を滞在時間の順に分類して顧客傾向テーブル６１Ａに記録する。
【００２２】
顧客傾向テーブル６１Ａには、顧客が興味を示した商品情報が記録されるが、移動経路の情報を考慮することにより、次のような消費行動パターンを分析して収集することができる。
（１）開店とほぼ同時に入店し、特定の売り場まで標準よりも早めの速度で店舗内を移動した場合、ある特定商品の購入を目的に来店した顧客である。
（２）特定商品が広告チラシなどに掲載された商品であった場合には、その顧客は広告チラシという販売促進物の効果が高い顧客である。
（３）通常よりも１０パーセント割り引かれた商品についてのみ購入する顧客は、価格に対して鋭く観察している顧客である。
（４）入店と退店を繰返し、同じ商品の売場に所定時間以上にわたって滞在した顧客は、他の店舗の同じ商品について価格や品質などを比較検討し、購入するかどうかを決めるタイプの顧客である。
【００２３】
図１６は、それぞれの店舗の地理的条件を考慮した購買傾向を分析する場合の処理手順の例を示すフローチャートである。
スーパーマーケットなどの店舗では、その周辺の環境によって売れ筋の商品が異なる。例えば、周辺に会社や工場などが多い店舗にあっては、その客層はサラリーマンが多く、食品売り場においては生鮮食料品の売り上げよりも弁当やパンなどの加工商品の売り上げが多いという傾向を示す。
図１６は、このような各店舗での購買傾向を分析する場合の例を示すものであり、まず、顧客傾向テーブル６１Ａに記録した顧客別の情報を全ての顧客について集計し、来店顧客全体が興味を示す商品情報を求める（ステップ１６０１）。
次に、顧客傾向テーブル６１Ｂに記録した売り場毎の商品購入客数の平均値および訪問客数の平均値を取得する（ステップ１６０２）。
次に、顧客全体が興味を示す商品情報と売り場毎の商品購入客数の平均値および訪問客数の平均値とから当該店舗において顧客が興味を示している商品の特徴と客数を分析して出力する（ステップ１６０３）。
これにより、Ａ店舗は例えば生鮮食料品や日常生活用品を購入対象にしている顧客が多く、しかも来店顧客数は殆ど変動しない店舗であるという分析結果が出力される。あるいは、生鮮食料品や日常生活用品を購入する顧客が多いが、広告チラシに反応して来店顧客数が大幅に増加する傾向の店舗であるという分析結果が出力される。
あるいは、音楽ＣＤやスポーツ用品を購入する顧客が多く、かつ休日の４〜５日前に訪問客数が多くなり、休日の前日に商品購入顧客が多いという若年層が得意顧客の店舗であるという分析結果が出力される。
このような分析結果に対して、広告チラシを配布し、その配布後の来店顧客の購入傾向を再度分析することにより、さらにきめ細かな店舗の傾向を求め、重点的な販売戦略を立案することが可能になる。
【００２４】
以上のように、本発明は、ポイントカードなどに組み込んだ無線タグによって店舗内における顧客の移動経路や売り場における滞在時間などの顧客行動に係る情報を収集し、その情報と予め登録しておいた顧客の個人情報との関連により、商品に対する客層毎の興味や嗜好を分析して出力するものであり、その分析結果により、きめ細かな商品の販売戦略の立案に寄与することができる。
特に、本発明においては、商品を購入しなかった顧客についても商品への興味や嗜好を、売り場毎の滞在時間や目的の売り場に到着するまでの移動経路と移動時間によって推定することができ、商品購入に至らなかった顧客の客層の分析結果を得て、その客層に対する販売戦略を立案するのに役立てることができるという優れた効果が期待できる。
なお、上記の分析の方法については一例を示したものであり、店舗の規模や販売商品の種類などによって分析の仕方を適宜に変更することは言うまでもない。
また、店舗に限らず、博物館、美術館、図書館等において、利用者が興味を示す対象を収集する場合についても適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明による顧客情報収集システムの実施の形態を示す概略構成図である。
【図２】店舗サーバにおける各ＤＢのテーブル構成を示す図である。
【図３】顧客情報テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図４】顧客販売テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図５】顧客移動テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図６】顧客傾向テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図７】商品テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図８】陳列位置テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図９】店舗情報テーブルの格納情報の例を示す図である。
【図１０】店舗内マップテーブルの格納情報の例を示す図である。
【図１１】無線タグを組み込んだＩＣカードの受領から入店後までの処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】店舗内での顧客移動時の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】精算時の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】退店時の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】顧客傾向分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】店舗傾向分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２６】
１０    ＩＣカード
１０Ａ  無線タグ
２０    店舗サーバ
３０    店舗ＲＦＩＤリーダ
４０    ＰＯＳシステム
５０    ネットワーク回線
６０    利用者端末
【図１】
2006185293.tif 000003
【図２】
2006185293.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2006185293.tif 000012
【図１１】
2006185293.tif 000013
【図１２】
2006185293.tif 000014
【図１３】
2006185293.tif 000015
【図１４】
2006185293.tif 000016
【図１５】
2006185293.tif 000017
【図１６】
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