(57)【要約】【課題】これまで以上に効果的に販売員の接客業務を支援することができる接客支援システムおよび接客支援方法を提供する。【解決手段】識別装置は、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する。車両識別子に基づき、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データが取得される。同時に、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データが取得される。演算処理回路は、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する。算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けが実施される。販売員には所定のサービスが順位付けに従って提示されることができる。したがって、販売員は顧客に的確にサービスを提案することができる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する識別装置と、車両識別子ごとに、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを記憶する車両情報記憶回路と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを記憶するサービス情報記憶回路と、車両識別子データで特定される車両識別子に基づき車両情報記憶回路から対応の履歴情報データを取得し、履歴情報データで特定されるサービスごとにサービス情報記憶回路からサービス情報データを読み出す演算処理回路とを備え、演算処理回路は、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出するとともに、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成することを特徴とする接客支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の接客支援システムにおいて、前記演算処理回路は、現在の年月日および前記予定日に基づき、予定日までの残りの日数および予定日からの遅延の日数の少なくともいずれか一方を算出することを特徴とする接客支援システム。
【請求項３】
請求項２に記載の接客支援システムにおいて、前記演算処理回路で前記残りの日数および遅延の日数が算出される際に、前記予定日前のサービスと前記予定日後のサービスとを個別に表示する表示装置をさらに備えることを特徴とする接客支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の接客支援システムにおいて、前記車両識別子ごとに、単位距離の走行にあたって予測される時間長を特定する距離換算係数データを記憶する距離換算係数記憶回路をさらに備え、前記演算処理回路は、前記サービス情報データ内で前記間隔が走行距離で示される際に、距離換算係数データで特定される時間長および走行距離に基づき前記予定日を算出することを特徴とする接客支援システム。
【請求項５】
請求項１に記載の接客支援システムにおいて、サービスごとに相対的にサービスの重要度を特定する重み係数データを記憶する重み係数記憶回路をさらに備え、前記演算処理回路は、重み係数データで特定される重要度に基づき前記順位付けを修正することを特徴とする接客支援システム。
【請求項６】
予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する手順と、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを取得する手順と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを取得する手順と、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する手順と、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成する手順とを備えることを特徴とする接客支援方法。
【請求項７】
請求項６に記載の接客支援方法において、現在の年月日および前記予定日に基づき、予定日までの残りの日数および予定日からの遅延の日数の少なくともいずれか一方を算出する手順をさらに備えることを特徴とする接客支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の接客支援方法において、前記残りの日数および遅延の日数が算出される際に、前記予定日前のサービスと前記予定日後のサービスとを個別に表示させる手順をさらに備えることを特徴とする接客支援方法。
【請求項９】
請求項６に記載の接客支援方法において、前記車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、単位距離の走行にあたって予測される時間長を特定する距離換算係数データを取得する手順と、前記サービス情報データ内で前記間隔が走行距離で示される際に、距離換算係数データで特定される時間長および走行距離に基づき前記予定日を算出する手順とをさらに備えることを特徴とする接客支援方法。
【請求項１０】
請求項６に記載の接客支援方法において、前記サービスごとに相対的にサービスの重要度を特定する重み係数データを取得する手順と、重み係数データで特定される重要度に基づき前記順位付けを修正する手順とをさらに備えることを特徴とする接客支援方法。
【請求項１１】
予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する手順と、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを取得する手順と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを取得する手順と、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する手順と、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成する手順とを演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の接客支援プログラムにおいて、現在の年月日および前記予定日に基づき、予定日までの残りの日数および予定日からの遅延の日数の少なくともいずれか一方を算出する手順をさらに演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の接客支援プログラムにおいて、前記残りの日数および遅延の日数が算出される際に、前記予定日前のサービスと前記予定日後のサービスとを個別に表示させる手順をさらに演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラム。
【請求項１４】
請求項１１に記載の接客支援プログラムにおいて、前記車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、単位距離の走行にあたって予測される時間長を特定する距離換算係数データを取得する手順と、前記サービス情報データ内で前記間隔が走行距離で示される際に、距離換算係数データで特定される時間長および走行距離に基づき前記予定日を算出する手順とをさらに演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラム。
【請求項１５】
請求項１１に記載の接客支援プログラムにおいて、前記サービスごとに相対的にサービスの重要度を特定する重み係数データを取得する手順と、重み係数データで特定される重要度に基づき前記順位付けを修正する手順とをさらに演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両販売店などで好適に用いられることができる接客支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１に開示されるように、接客支援システムは広く知られる。この接客支援システムでは予めデータベースに蓄積された顧客情報が販売員に提示される。顧客情報には例えば顧客の購買実績や嗜好などが含まれる。販売員はそういった顧客情報に基づき顧客に対して様々な販売促進策を施すことができると考えられる。
【特許文献１】特開２００２−５６０６６号公報
【特許文献２】特開２００２−２３０２６４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、実際には、単純に顧客の購買実績や嗜好が販売員に提示されても、販売員は、提示された情報に基づきなかなか販売促進策そのものを考え出すことはできない。しかも、販売員は、限られた時間内に過去の購買実績や嗜好と現在の商品とを結び付けることはできない。
【０００４】
本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、これまで以上に効果的に販売員の接客業務を支援することができる接客支援システムおよび接客支援方法を提供することを目的とする。
【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、本発明によれば、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する識別装置と、車両識別子ごとに、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを記憶する車両情報記憶回路と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを記憶するサービス情報記憶回路と、車両識別子データで特定される車両識別子に基づき車両情報記憶回路から対応の履歴情報データを取得し、履歴情報データで特定されるサービスごとにサービス情報記憶回路からサービス情報データを読み出す演算処理回路とを備え、演算処理回路は、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出するとともに、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成することを特徴とする接客支援システムが提供される。
【０００６】
こういった接客支援システムによれば、販売員には所定のサービスが順位付けに従って提示されることができる。したがって、販売員は顧客に的確にサービスを提案することができる。販売員の接客業務は効果的に支援されることができる。
【０００７】
演算処理回路は、現在の年月日および前記予定日に基づき、予定日までの残りの日数および予定日からの遅延の日数の少なくともいずれか一方を算出してもよい。こういった残りの日数や遅延の日数に基づき順位付けが実施されれば、確実に的確な接客支援は販売員に提供されることができる。
【０００８】
こういった接客支援システムは、演算処理回路で残りの日数および遅延の日数が算出される際に、予定日前のサービスと予定日後のサービスとを個別に表示する表示装置をさらに備えてもよい。一般に、予定日後のサービスは予定日前のサービスに比べて重要度が高い。したがって、こういして予定日前のサービスと予定日後のサービスとが個別に表示されれば、確実に的確な接客支援は販売員に提供されることができる。
【０００９】
接客支援システムは、車両識別子ごとに、単位距離の走行にあたって予測される時間長を特定する距離換算係数データを記憶する距離換算係数記憶回路をさらに備えてもよい。この場合には、演算処理回路は、サービス情報データ内で間隔が走行距離で示される際に、距離換算係数データで特定される時間長および走行距離に基づき予定日を算出すればよい。こうして確実に順位付けは実現されることができる。
【００１０】
その他、接客支援システムは、サービスごとに相対的にサービスの重要度を特定する重み係数データを記憶する重み係数記憶回路をさらに備えてもよい。この場合には、演算処理回路は、重み係数データで特定される重要度に基づき順位付けを修正すればよい。こうして精度の高い順位付けは実現されることができる。
【００１１】
以上のような接客支援システムによれば、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する手順と、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを取得する手順と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを取得する手順と、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する手順と、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成する手順とを備えることを特徴とする接客支援方法は実現されることができる。こういった接客支援方法の実現にあたって、例えば、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する手順と、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを取得する手順と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを取得する手順と、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する手順と、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成する手順とを演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラムが提供されてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように本発明によれば、これまで以上に効果的に販売員の接客業務を支援することができる接客支援システムおよび接客支援方法は提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しつつ本発明の一実施形態を説明する。
【００１４】
図１は本発明の一実施形態に係る接客支援システムの構成を概略的に示す。この接客支援システム１１は、例えば自動車販売店の店舗内に設置されるコンピュータ装置１２を備える。このコンピュータ装置１２には識別装置１３や撮像装置１４が接続される。接続にあたって有線ケーブルが用いられてもよく無線ユニットが用いられてもよい。コンピュータ装置１２は識別装置１３および撮像装置１４と通信することができる。
【００１５】
コンピュータ装置１２は例えば中央演算処理装置（ＣＰＵ）１５およびメモリ１６を備える。ＣＰＵ１５は所定のソフトウェアプログラムに基づき処理動作を実行する。こういった処理動作の実行にあたってメモリ１６にはソフトウェアプログラムやデータが一時的に保存される。
【００１６】
ＣＰＵ１５にはタイマー１７やカレンダー１８が接続される。こういったタイマー１７やカレンダー１８は例えばオペレーティングシステム（ＯＳ）上で実現されてもよい。こうしてＣＰＵ１５は日時データを取得する。日時データには処理時点すなわち現在の日時が記述される。
【００１７】
ＣＰＵ１５には例えばハードディスク駆動装置（ＨＤＤ）といった大容量記憶装置１９が接続される。この大容量記憶装置１９には接客支援プログラム２１が格納される。ＣＰＵ１５は接客支援プログラム２１を実行する。実行にあたって接客支援プログラム２１は一時的にメモリ１６に取り込まれる。
【００１８】
その他、大容量記憶装置１９には、車両情報データ用データベース２２、顧客情報データ用データベース２３、サービス情報データ用データベース２４および重み係数データ用データベース２５が格納される。ＣＰＵ１５は接客支援プログラム２１の実行にあたってこれらのデータベース２２〜２５を参照する。データベース２２〜２５の詳細は後述される。大容量記憶装置１９は本発明に係る車両情報記憶回路、サービス情報記憶回路、距離換算係数記憶回路および重み係数記憶回路として機能する。
【００１９】
コンピュータ装置１２には表示装置２６が接続される。表示装置２６には例えば液晶ディスプレイといったフラットパネルディスプレイが用いられればよい。表示装置２６の画面上にはＣＰＵ１５の指示に従って様々なテキストやグラフィックスが表示される。
【００２０】
識別装置１３は、例えば無線ＩＣタグ２７との間で無線通信を確立する読み取りユニット２８を備える。無線ＩＣタグ２７には例えば車両識別子データが書き込まれる。車両識別子データでは車両２９に固有に割り当てられた車両識別子が記述される。ここでは、例えば車両識別子に車体ナンバーが利用される。読み取りユニット２８は無線ＩＣタグ２７から車両識別子データを取得することができる。無線ＩＣタグ２７は例えば車両２９に取り付けられればよい。読み取りユニット２８は例えば駐車場の入り口に配置されればよい。
【００２１】
識別装置１３は送信ユニット３１を備える。送信ユニット３１はコンピュータ装置１２の受信ユニット３２との間で通信を確立する。送信ユニット３１から受信ユニット３２に向けて車両識別子データは送信されることができる。こうしてＣＰＵ１５は識別装置１３から車両識別子データを取得する。
【００２２】
撮像装置１４は例えばカメラユニットといった読み取りユニット３３を備える。読み取りユニット３３は例えば来店客識別データを生成する。この来店客識別データは例えば容姿画像データで構成される。容姿画像データでは例えば来店客の上半身や顔の画像３４が記述される。読み取りユニット３３は例えば識別装置１３に連動してもよい。こうした連動に基づき来店客識別データは車両識別子データに関連付けられることができる。
【００２３】
撮像装置１４は送信ユニット３５を備える。送信ユニット３５はコンピュータ装置１２の受信ユニット３２との間で通信を確立する。送信ユニット３５から受信ユニット３２に向けて来店客識別データは送信されることができる。こうしてＣＰＵ１５は撮像装置１４から来店客識別データを取得する。
【００２４】
図２に示されるように、車両情報データ用データベース２２には「車体ナンバー」ごとに車両情報データが記述される。車両情報データには例えば「ナンバープレート」「型式」「距離換算係数」「サービス履歴」および「顧客ＩＤ」といった項目が含まれる。「型式」には例えば運輸省で認可される車体の型式が記述される。「距離換算係数」には単位距離（例えば１ｋｍ）の走行にあたって予測される時間長（日数）が記述される。この「距離換算係数」の算出にあたって、例えば車両所有者に対して実施されるアンケートの結果が参照されてもよく、来店ごとに読み取られる車両の走行距離が利用されてもよい。例えば３０日の来店間隔で６０ｋｍの走行距離が確認されれば、「距離換算係数」には０．５日／ｋｍが書き込まれる。「サービス履歴」では、過去に実施されたサービスの実施日が特定される。こういった特定にあたって「サービス履歴」には「サービスＩＤ」および「実施日」が書き込まれる。後述されるように、「サービスＩＤ」に基づきサービスの種類は特定される。「実施日」にはサービスＩＤごとにサービスの実施日が書き込まれる。ここでは、「実施日」は６桁の数字で表現される。最初の２桁は西暦の下２桁を示す。次の２桁は「月」を示す。最後の２桁は「日」を示す。ただし、「実施日」には日付に代えて例えば走行距離が書き込まれてもよい。後述されるように、「顧客ＩＤ」に基づき個々の顧客は特定される。
【００２５】
図３に示されるように、顧客情報データ用データベース２３には「顧客ＩＤ」ごとに顧客情報データが記述される。顧客情報データには例えば「氏名」「性別」「年令」「趣味」「家族構成」および「車体ナンバー」といった項目が含まれる。「顧客ＩＤ」に基づき顧客情報データは前述の車両情報データに関連付けられることができる。
【００２６】
図４に示されるように、サービス情報データ用データベース２４には「型式」ごとにサービス情報データが記述される。サービス情報データでは「型式」ごとに要求される「サービス名」が羅列される。個々のサービスは例えば「サービスＩＤ」で区別される。個々のサービスごとに実施の間隔すなわち「周期」が書き込まれる。「周期」は例えば月単位といった期間で表現されてもよく走行距離で表現されてもよい。「周期」は関連の法律やいわゆるサービスマニュアルに則って書き込まれればよい。したがって、例えば「車検」では初回の周期と２回目以降の周期とは個別に設定される。
【００２７】
図５に示されるように、重み係数データ用データベース２５には「サービスＩＤ」ごとに重み係数データが記述される。重み係数データでは、サービスごとに相対的にサービスの重要度が特定される。重要度が高いほど、実施の遅延は避けられなければならない。ここでは、サービスの重要度が高いほど、大きな値の重み係数が設定される。
【００２８】
いま、例えば２００５年１月１０日に本田一郎氏が来店する場面を想定する。本田氏の車両２９が駐車場の入り口を通過すると、識別装置１３は車両２９の無線ＩＣタグ２７と通信する。読み取りユニット２８は無線ＩＣタグ２７から車両識別子データを取得する。同時に、撮像装置１４は車両２９の運転手すなわち本田氏の顔を撮影する。こうして読み取りユニット３３は来店客識別データを生成する。車両識別子データおよび来店客識別データは送信ユニット３１、３５からコンピュータ装置１２の受信ユニット３２に送り込まれる。来店客識別データは車両識別子データに関連付けられる。
【００２９】
図６に示されるように、ステップＳ１でＣＰＵ１５は例えば車両識別子データの受信に応じて接客支援プログラムを起動する。こういった起動にあたってＣＰＵ１５には例えば受信ユニット３２から割り込み要求信号ＩＲＱが供給されればよい。続いてステップＳ２でＣＰＵ１５は接客支援プログラムの動作に応じて車両識別子データおよび来店客識別データから車両識別子「１１２２３４５」および画像３４を抽出する。抽出された車両識別子に基づきＣＰＵ１５はステップＳ３で車両情報データ用データベース２２および顧客情報データ用データベース２３から車両情報データおよび顧客情報データを読み出す。ここでは、車両識別子「１１２２３４５」に関連付けられた一連の車両情報データと、顧客ＩＤ「Ｂ００１」に関連付けられた一連の顧客情報データが読み出される。ステップＳ４でＣＰＵ１５は読み出した車両情報データに基づきサービスＩＤごとに優先順位を算出する。こうした優先順位の算出にあたってＣＰＵ１５は個々のサービスＩＤごとに実施の「予定日」を算出する。ＣＰＵ１５は、現在の年月日および「予定日」に基づき、予定日までの残り日数すなわち残日数と、予定日からの遅延の日数すなわち遅延日数とを算出する。優先順位の算出方法は後述される。
【００３０】
こうして優先順位が算出されると、例えば図７に示されるように、ＣＰＵ１５は優先順位に従って表示装置２６の画面上に「サービス名称」を表示する。ここでは、予定日前のサービスと、予定日後のサービスとは個別に表示される。同時に、ＣＰＵ１５は表示装置２６の画面上に顧客の画像３４や顧客情報データを表示する。店員は画面上の表示に基づき本田氏に対して接客することができる。特に、店員は、優先順位に応じて最適なサービスを勧めることができる。しかも、店員が本田氏の容貌を記憶していなくても、店員は画面上の画像３４に基づき店内で簡単に本田氏を特定することができる。
【００３１】
図８に示されるように、優先順位の算出にあたって、ＣＰＵ１５は、ステップＴ１で、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して１車両情報データを取得する。取得にあたってＣＰＵ１５は車両情報データ用データベース２２を参照する。車両情報データ用データベース２２中で車両識別子「１１２２３４５」は検索される。
【００３２】
ステップＴ２でＣＰＵ１５はサービス情報データを取得する。取得にあたってＣＰＵ１５はサービス情報データ用データベース２４を参照する。サービス情報データ用データベース２４中で１「型式」が検索される。検索にあたって前述の車両情報データから型式「ＡＢ−ＡＢ１」が読み出される。こうしてサービス情報データでは型式「ＡＢ−ＡＢ１」に関連付けられる「サービスＩＤ」Ｓ００１〜Ｓ０１０が特定される。
【００３３】
続くステップＴ３でＣＰＵ１５は、走行距離で指定される「周期」に基づき「期間」の「周期」を導き出す。この算出にあたってＣＰＵ１５は車両情報データから「距離換算係数」を読み出す。同時に、ＣＰＵ１５はサービス情報データから個々の「サービスＩＤ」ごとに「周期」の「走行距離」を読み出す。例えば図９に示されるように、ＣＰＵ１５は「サービスＩＤ」ごとに「距離換算係数」に基づき「走行距離」から「期間」を算出する。「走行距離」と「距離換算係数」との積が求められればよい。算出された「期間」は一時的にメモリ１６に記憶される。
【００３４】
ステップＴ４でＣＰＵ１５は個々の「サービスＩＤ」ごとにサービスの「予定日」を算出する。算出にあたってＣＰＵ１５は車両情報データから「サービス履歴」を読み出す。この「サービス履歴」は履歴情報データに相当する。ＣＰＵ１５は「サービスＩＤ」ごとに「実施日」を読み出す。「サービスＩＤ」ごとに前回の（最後の）「実施日」に「周期」の「期間」が足し合わせられる。こうして「予定日」は特定される。算出方法の詳細は後述される。
【００３５】
ステップＴ５でＣＰＵ１５は個々の「サービスＩＤ」ごとに「残日数」または「遅延日数」を算出する。算出にあたってＣＰＵ１５は「予定日」と現在の日時とを比較する。現在の日時は前述のように日時データから取得されればよい。ＣＰＵ１５は「予定日」と現在の日時との差分を算出する。例えば図１０に示されるように、「予定日」が現在の日時よりも遅い場合には、ＣＰＵ１５は「残日数」に差分の日数を当てはめる。反対に、現在の日時が「予定日」を過ぎていた場合には、ＣＰＵ１５は「遅延日数」に差分を当てはめる。「残日数」および「遅延日数」の区別は例えば差分の符号に基づき特定されればよい。こうして算出された「残日数」および「遅延日数」は例えばメモリ１６に一時的に記憶される。
【００３６】
ステップＴ６でＣＰＵ１５は「残日数」および「遅延日数」に対して重み付けを実施する。この重み付けにあたってＣＰＵ１５は重み係数データ用データベース２５を参照する。重み係数データ用データベース２５から個々の「サービスＩＤ」ごとに重み係数データが読み出される。個々の「サービスＩＤ」ごとに「重み係数」と「遅延日数」との積が算出される。その結果、サービスの重要度が高いほど、「遅延日数」は多めに見積もられる。同時に、個々の「サービスＩＤ」ごとに「重み係数」の逆数と「残日数」との積が算出される。その結果、サービスの重要度が高いほど、「残日数」は少な目に見積もられる。
【００３７】
こうして重み付けされた「残日数」および「遅延日数」すなわち「残度」および「遅延度」が特定されると、ＣＰＵ１５はステップＴ７で「残日数」および「遅延日数」ごとに優先順位を決定する。こうして任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データは生成される。図１１に示されるように、「遅延度」が大きいほど「サービスＩＤ」には高い優先順位が付与される。図１２に示されるように、例えば「残度」が小さいほど「サービスＩＤ」には高い優先順位が付与される。こういった順位付けは、前述のように、重み係数で特定される重要度に基づき修正される。
【００３８】
ここで、「予定日」の算出方法を簡単に説明する。図１３に示されるように、ＣＰＵ１５はステップＶ１で個々の「サービスＩＤ」Ｓ００１〜Ｓ０１０ごとに「サービス履歴」から「実施日」を取得する。「実施日」には予め「納車日」が書き込まれる。この「納車日」に続けてサービスの実施日が記述される。
【００３９】
ステップＶ２でＣＰＵ１５は前回の「実施日」が「納車日」か否かを判定する。「実施日」に１データすなわち「納車日」のみが書き込まれていれば、ＣＰＵ１５はステップＶ３で初回の「期間」を取得する。ＣＰＵ１５はステップＶ４で「納車日」に「期間」を足し合わせる。こうして「予定日」は算出される。
【００４０】
ステップＶ２で「実施日」に複数のデータが書き込まれていれば、ＣＰＵ１５はステップＶ５で２回目以降の「期間」を取得する。続くステップＶ４でＣＰＵ１５は最後の「実施日」に「期間」を足し合わせる。こうして「予定日」は算出される。
【００４１】
以上のような接客支援システム１１では、車両識別子データの取得にあたって前述の識別装置１３に代えて例えば撮像装置が用いられてもよい。こういった撮像装置は例えば車両のナンバープレートを撮影すればよい。撮像装置はナンバープレートの画像からナンバープレートを読み取ればよい。この場合には、ナンバープレートの番号が車両識別子として機能する。
【００４２】
その他、来店客識別データの取得にあたって大容量記憶装置１９には予め来店客の画像３４が保存されていてもよい。この場合には、来店客の識別にあたって前述の撮像装置１４に代えて例えば無線ＩＣタグ受信装置が用いられてもよい。こういった無線ＩＣタグ受信装置の利用にあたって無線ＩＣタグはクレジットカードやポイントカード、会員証といったカード類などに内蔵されればよい。来店客が来店時にこういったカード類を所持していれば、無線ＩＣタグ受信装置の働きで確実に来店客は識別されることができる。
【００４３】
前述のようなコンピュータ装置１２は例えばＰＯＳ（販売時点管理）システムの一部として動作してもよい。前述のような重み付けにあたって「残日数」および「遅延日数」には個別に「重み係数」が設定されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態に係る接客支援システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】車両情報データ用データベースの構造を概略的に示す概念図である。
【図３】顧客情報データ用データベースの構造を概略的に示す概念図である。
【図４】サービス情報データ用データベースの構造を概略的に示す概念図である。
【図５】重み係数データ用データベースの構造を概略的に示す概念図である。
【図６】接客支援プログラムの実行にあたってＣＰＵの処理動作を示すフローチャートである。
【図７】接客支援プログラムの実行に基づき形成される画像を概略的に示す概念図である。
【図８】優先順位の算出工程を概略的に示すフローチャートである。
【図９】「期間」に統一された「周期」を含むサービス情報データの構造を概略的に示す概念図である。
【図１０】「残日数」および「遅延日数」の算出結果を概略的に示す概念図である。
【図１１】「遅延日数」に基づき順位付けされたサービスを示す概念図である。
【図１２】「残日数」に基づき順位付けされたサービス群を示す概念図である。
【図１３】「予定日」の算出方法を概略的に示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１１  接客支援システム、１３  識別装置、１５  演算処理回路（ＣＰＵ）、１９  大容量記憶装置（車両情報記憶回路、サービス情報記憶回路、距離換算係数記憶回路および重み係数記憶回路）、２１  接客支援プログラム、２６  表示装置。
【図１】
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【図２】
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【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】
2006201902.tif 000011
【図１０】
2006201902.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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