(57)【要約】【課題】  担当者の商品展開スキルを容易かつ安価に定量化できる商品展開スキル定量化方法、商品展開スキル定量化プログラム、個人評価支援プログラムおよび商品販売支援プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】  販売単位１で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルをコンピュータを用いて定量化する商品展開スキル定量化方法であって、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して第１の値を第２の値で除する計算ステップと、第１の値を前記第２の値で除した結果を担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップとを有することにより上記課題を解決する。【選択図】  図２
2006285681.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルをコンピュータを用いて定量化する商品展開スキル定量化方法であって、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を有することを特徴とする商品展開スキル定量化方法。
【請求項２】
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルを定量化するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を実行させるための商品展開スキル定量化プログラム。
【請求項３】
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルを定量化するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から販売単位毎に読み出して、前記第１の値と前記第２の値とを用いて一次元の線形回帰計算を行う計算ステップと、
前記計算ステップによる結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を実行させるための商品展開スキル定量化プログラム。
【請求項４】
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の評価を支援するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記担当者の評価を支援する為、前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を実行させるための個人評価支援プログラム。
【請求項５】
１つ以上の販売単位で販売する商品の販売を支援するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと、
前記販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者のうち前記商品展開スキル値が高い担当者に市場規模の大きな販売単位が割り当てられるように、前記担当者を前記販売単位に割り当てる割当ステップと
を実行させるための商品販売支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品展開スキル定量化方法、商品展開スキル定量化プログラム、個人評価支援プログラムおよび商品販売支援プログラムに係り、特に１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキル定量化方法、商品展開スキル定量化プログラム、定量化した商品展開スキルを用いる個人評価支援プログラムおよび商品販売支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば販売／営業担当者（以下、単に営業担当者という）の能力的な評価は、ほとんどの場合、その営業担当者の達成した商品の売上高や利益を指標として行われるのが通常である。従来技術として、定番となる商品の売上高を計測して需要予測を行い、その値に基づいて商品供給や在庫量を調整するシステムは存在する。しかし、販売データから営業担当者のスキルを定量化するシステムは、ほとんど見受けられない。
【０００３】
例外的に特許文献１には、商品販売の機会損失を販売の現場でカウントし、その購入担当者の能力評価に利用する内容が開示されている。特許文献１では、顧客の購入申し入れ時に品切れであった回数を数え、その数を担当者の能力指標に使用している。
【０００４】
また、特許文献２には、業績の良い営業員の営業活動上の行動パターンをデータベース化し、そのデータベースを元にして一般の営業員の活動計画（顧客訪問周期など）を自動生成する内容が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−１６２３４号公報
【特許文献２】特開２００４−４６４７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
営業担当者の能力的な評価は、その営業担当者の達成した商品の売上高や利益を指標として行われるのが通常である。しかしながら、営業担当者の担当している市場規模や質が異なるような場合、営業担当者の達成した商品の売上高や利益などの指標で単純な評価を行うことは、必ずしも公平でない。
【０００６】
また、営業担当者の能力には様々な側面がある。特に、営業担当者の担当市場の状況に合わせた商品展開スキルの評価が目的である場合、担当市場の市場規模が大きくばらついている状況では、営業担当者の達成した商品の売上高や利益などの指標で商品展開スキルの評価を行なうと不公平となる。
【０００７】
この理由は、営業担当者の達成した商品の売上高や利益などの指標が市場規模の大きさに大きな影響を受けるため、商品展開スキルの劣っている営業担当者であっても市場規模が大きければ、優秀な商品展開スキルを保持する営業担当者よりも高い商品の売上高や利益を獲得することが往々にして起こるからである。
【０００８】
このような問題点を軽減する方法としては、各営業担当者の担当する市場規模を、商圏人口，通行人数，競争状態などに対する市場調査から推定し、この市場規模に対する商品の売上高や利益の比率で評価することが考えられる。しかしながら、規模の小さな多数の販売単位（自動販売機，小規模店舗など）に対し、このような市場調査を行なうことは調査コストの面および調査量の面から現実的でないという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、担当者の商品展開スキルを容易かつ安価に定量化できる商品展開スキル定量化方法、商品展開スキル定量化プログラム、個人評価支援プログラムおよび商品販売支援プログラム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】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明は、１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルをコンピュータを用いて定量化する商品展開スキル定量化方法であって、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップとを有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルを定量化するコンピュータに、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップとを実行させるための商品展開スキル定量化プログラムであることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルを定量化するコンピュータに、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から販売単位毎に読み出して、前記第１の値と前記第２の値とを用いて一次元の線形回帰計算を行う計算ステップと、前記計算ステップによる結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップとを実行させるための商品展開スキル定量化プログラムであることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の評価を支援するコンピュータに、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、前記担当者の評価を支援する為、前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップとを実行させるための個人評価支援プログラムであることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、１つ以上の販売単位で販売する商品の販売を支援するコンピュータに、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと、前記販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者のうち前記商品展開スキル値が高い担当者に市場規模の大きな販売単位が割り当てられるように、前記担当者を前記販売単位に割り当てる割当ステップとを実行させるための商品販売支援プログラムであることを特徴とする。
【００１５】
本発明では、非定番商品の売り上げに応じた第１の値を市場規模に応じた第２の値で除した結果、又は第１の値と第２の値とを用いた一次元の線形回帰計算の結果を担当者の商品展開スキルとして定義し、担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力している。本発明では市場規模に応じた第２の値として通常収集される販売データ等に含まれる値を利用することにより、調査コストの高い市場調査を行わなくても市場規模を推定できる。
【００１６】
また、本発明では、商品展開スキル値を用いることで、公平な担当者の評価、販売単位に対する担当者の効果的な割り当て、商品展開スキル値の高い担当者が展開している商品の推奨を行なうことができる。
【発明の効果】
【００１７】
上述の如く、本発明によれば、担当者の商品展開スキルを容易かつ安価に定量化できる商品展開スキル定量化方法、商品展開スキル定量化プログラム、個人評価支援プログラムおよび商品販売支援プログラムを提供可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
次に、本発明を実施するための最良の形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。まず、本発明の理解を容易とする為、本発明の原理について説明する。
（商品展開スキルの定量化）
本発明は、営業担当者の商品展開スキルの評価を行なう場合に、担当市場の市場規模が大きくばらついている状況において、営業担当者の達成した商品の売上高や利益などの指標で商品展開スキルの評価を行なうと不公平になるという問題点を以下のように解決するものである。
【００１９】
具体的に、本発明は各営業担当者の担当する市場規模を、詳細な市場調査を行なうことなく推定するため、通常収集される販売データから推定可能な定番商品の売上数や売上額が市場規模と比例する量であると仮定し、定番商品の売上数や売上額を用いて商品展開能力を定量化するものである。
【００２０】
例えば商品展開能力を定量化した商品展開スキル値ｋ１は、各営業担当者の商品総売上数（額）をＴ，各営業担当者の定番商品売上数（額）をＳとすると、以下の式（１）のように定義することができる。また、商品展開スキル値ｋ２は、式（２）のように定義してもよい。
【００２１】
ｋ１＝（Ｔ−Ｓ）／Ｓ・・・（１）
ｋ２＝（Ｔ−Ｓ）／Ｔ・・・（２）
式（１）及び式（２）の定義の基本となる考え方は、多くの営業担当者が定番商品を商品展開すると想定し、定番商品以外の商品（非定番商品）の売り上げを市場規模に相当する定番商品売上数（額）または総売上数（額）で除した値を商品展開スキル値とし、商品展開スキル値が大きいほど商品展開スキルも大きいとするものである。
【００２２】
商品展開スキル値ｋ１，ｋ２は、（ａ）各営業担当者の商品総売上数（額）をＴ，各営業担当者の定番商品売上数（額）をＳとして算術計算する方法と、（ｂ）各営業担当者が担当する販売単位毎の商品総売上数（額）Ｔｉ（ｉ=１，２，３・・・ｎ，ｎは販売単位数），定番商品売上数（額）Ｓｉ（ｉ＝１，２，３・・・ｎ，ｎは販売単位数）を使い、一次元の線形回帰計算によって決定する方法とが考えられる。
【００２３】
従って、商品展開スキル定量化方法は式（１），式（２）及び計算方法（ａ），（ｂ）の組み合わせにより４通りが考えられる。以下の説明では、式（１）により定義された商品展開スキル値ｋ１を計算方法（ｂ）で計算する例を説明する。図１は、式（１）により定義された商品展開スキル値ｋ１を計算方法（ｂ）で計算した例を表す説明図である。
【００２４】
なお、以下の式（３）の関係から、市場規模が変化した場合の各営業担当者の売り上げを予測することも可能である。以下の説明では、商品展開スキル値ｋ１を単に商品展開スキル値ｋという。
【００２５】
Ｔ＝（ｋ＋１）Ｓ・・・（３）
次に、定番商品について説明する。本発明のポイントは、定番商品をどのように決定するかという点である。例えば定番商品は、全体の売上シェアの上位ｎ個，商品が各営業担当者に採用されている比率の上位ｎ個などとすることが考えられる。なお、ｎ個は自動販売機，小規模店舗などの販売単位により適当に決定する必要があるが、例えば１０個程度である。また、良い定番商品の組み合わせを統計的な商品展開スキルの弁別能力から判定することも考えられる。
（商品展開スキルの利用）
上記のように算出した商品展開スキル値は、営業担当者の評価を支援する個人評価支援システム，商品展開スキルの高い営業担当者に多くの販売単位又は市場規模の大きな販売単位を担当させる商品販売支援システム，商品展開スキルの高い営業担当者が展開している商品を他の営業担当者に推奨する商品販売支援システム，商品展開スキルの高い営業担当者が展開している商品を他の営業担当者に推奨するときに、類似した販売単位（例えば商品カテゴリ別シェアの類似）で採用されている商品を優先する商品販売支援システムなどに利用可能である。
【００２６】
以下の実施例では、販売単位の一例として自動販売機（以下、自販機という）で販売する商品の販売を支援する商品販売支援システムを例に説明するが、この例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００２７】
図２は、本発明による商品販売支援システムの一実施例の構成図である。図２の商品販売支援システムは、営業担当者が複数の販売単位である自販機１を担当し、自販機１における販売データの収集，自販機１の設置条件に合わせた商品展開の決定，自販機１への商品の補給などを行っていると想定する。営業担当者は、携帯端末２を所持しており、携帯端末２を利用して販売戦略を統括する中央部１０と情報のやり取りが可能である。
【００２８】
営業担当者は、携帯端末２を利用して自販機１から販売データを収集し、中央部１０に含まれる図３のような商品販売情報ＤＢ３にエントリする。図３は、商品販売情報ＤＢ３の一例の構成図である。商品販売情報ＤＢ３は、販売単位ＩＤ，商品ＩＤ，商品単価および売上数をデータ項目として有する。
【００２９】
また、中央部１０には、営業担当情報ＤＢ４，推奨商品情報ＤＢ５，スキル情報ＤＢ６が含まれる。営業担当情報ＤＢ４は、自販機１と営業担当者との担当関係を表す。図４は営業担当情報ＤＢ４の一例の構成図である。営業担当情報ＤＢ４は、販売単位ＩＤ，販売エリア名および担当者ＩＤをデータ項目として有する。
【００３０】
スキル情報ＤＢ６は、営業担当者の商品展開スキル値を表す。図５は、スキル情報ＤＢ６の一例の構成図である。スキル情報ＤＢ６は、担当者ＩＤおよびスキル値をデータ項目として有している。推奨商品情報ＤＢは、各自販機１に対して推奨される商品を表す。図６は推奨商品情報ＤＢ５の一例の構成図である。推奨商品情報ＤＢ５は、販売単位ＩＤおよび１つ以上の推奨商品ＩＤをデータ項目として有する。
【００３１】
中央部１０には、自販機１全体の営業を管理する営業管理者がおり、自販機１の販売戦略を統括している。営業管理者は、各自販機１に営業担当者を割り当てる決定権を持っているものとする。
【００３２】
中央部１０に含まれる計算機７は、図７に示すような手順で営業担当者の商品展開スキル値を計算する。図７は、商品展開スキル値を決定する処理の一例を表すフローチャートである。
【００３３】
ステップＳ１では、各営業担当者が携帯端末２を利用して全自販機１から収集した販売データが中央部１０に収集される。なお、図７の例では携帯端末２からネットワーク２０を介して全自販機１の販売データが中央部１０に収集されている。
【００３４】
ステップＳ２に進み、計算機７は前述した商品展開スキル定量化方法を利用して商品展開スキル値を計算する。ステップＳ３に進み、計算機７はステップＳ２で算出した商品展開スキル値をスキル情報ＤＢ６にエントリする。ステップＳ４に進み、計算機７はステップＳ１で収集した販売データを商品販売情報ＤＢ３にエントリして図７に示す処理を終了する。
【００３５】
なお、図７に示す処理では、定番商品とする商品の組み合わせが事前に分かっていることが前提になっている。この場合の定番商品は、単純に、全体の売上シェア上位ｎ個または商品が各営業担当者に採用されている比率の上位ｎ個というように決定することも可能である。しかしながら、商品展開スキル値の信頼性を向上させる為には、定番商品の選択による地域的なバイアスを低減させたり、統計的な商品展開スキルの弁別能力を評価して決定することが望ましい。
【００３６】
図８は、定番商品を実験的な試験販売を行って決定する処理の一例のフローチャートである。図９は、試験販売を実施する様子を表したイメージ図である。ステップＳ１１に進み、計算機７は例えば商品販売情報ＤＢ３を利用して、全体の売上シェア上位ｎ個を定番商品候補初期値に決定する。
【００３７】
ステップＳ１２に進み、計算機７は販売エリアに対して出来るだけ同数になるように営業担当者をランダムに選択する。ステップＳ１３に進み、計算機７は各営業担当者に対して出来るだけ同数になるように自販機１をランダムに選択する。
【００３８】
ステップＳ１１で決定した定番商品候補初期値，ステップＳ１２で選択した営業担当者およびステップＳ１３で選択した自販機１に基づく販売指示書を、計算機７は例えばネットワーク２０経由で携帯端末２に配信する。営業担当者は、販売指示書に応じた商品を自販機１にセットする。なお、営業担当者は販売指示書に含まれる商品を必ずセットする必要があるが、残りの商品を自由にセットしてもよい。
【００３９】
ステップＳ１４に進み、試験販売は、販売指示書に応じた商品が自販機にセットされることにより実施される。なお、試験販売は適当な期間の間、行われる。ステップＳ１５に進み、計算機７は各営業担当者が携帯端末２を利用して全自販機１から収集した試験販売データをネットワーク２０経由で収集する。
【００４０】
ステップＳ１５からステップＳ１８に進み、計算機７は商品総売上を販売エリア別に集計する。また、ステップＳ１５からステップＳ１６に進み、計算機７は定番商品候補を生成する。ステップＳ１７に進み、計算機７は定番商品候補の売り上げを販売エリア別に集計する。計算機７は試験販売を実施した商品ｎ種に、それ以外の商品ｍ種を追加し、例えば全体の売上シェア上位を基準として、それらの商品の全ての組合せを表す商品組み合わせ１を生成する。
【００４１】
ステップＳ１７及びステップＳ１８に続いてステップＳ１９に進み、計算機７は販売エリア別の定番商品のシェア（以下、エリア別定番シェアという）の分散値を計算する。ステップＳ２０に進み、計算機７はエリア別定番シェアの分散値が閾値以下の商品の組み合わせ１があるか否かを判定する。
【００４２】
計算機７はエリア別定番シェアの分散値が閾値以下の商品の組み合わせ１があれば（Ｓ２０においてＹＥＳ）、ステップＳ２１に進み、エリア別定番シェアの分散値が閾値以下の商品の組み合わせデータを生成する。ステップＳ２２に進み、計算機７はエリア別定番シェアの分散値が閾値以下の商品組み合わせデータ２から解像度が最大のものを求める。
【００４３】
解像度をＲｅｓ、営業担当者間の商品展開スキル値の偏差をσｓｐ、営業担当者内の商品展開スキル値の偏差をＥ（σｖｍ）とすれば、解像度は以下の式（４）により定義される量である。なお、営業担当者内の商品展開スキル値の偏差とは、営業担当者が担当する自販機１間の商品展開スキル値の偏差である。
【００４４】
Ｒｅｓ＝σｓｐ／Ｅ（σｖｍ）・・・（４）
式（４）で定義される解像度は、商品展開スキル値の営業担当者間のバラツキと、営業担当者内のバラツキとを全営業担当者分で平均した量の比率である。したがって、解像度は現在定番商品として採用している商品の組み合わせに対して算出される商品展開スキル値が、個人の商品展開スキルを弁別する商品展開能力の度合いの指標となっている。
【００４５】
ステップＳ２３に進み、計算機７は最大の解像度が閾値以上か否かを判定する。最大解像度が閾値以上であれば（Ｓ２３においてＹＥＳ）、計算機７はステップＳ１６で生成した定番商品候補を定番商品として決定し、定番商品リストを出力する。なお、最大解像度が閾値以上でなければ（Ｓ２３においてＮＯ）、計算機７はステップＳ２５に進む。
【００４６】
ステップＳ２０において、エリア別定番シェアの分散値が閾値以下の商品の組み合わせ１がなかった場合も（Ｓ２０においてＮＯ）、計算機７はステップＳ２５に進む。ステップＳ２５では、計算機７は定番商品候補を例えば全体の売り上げシェアの上位ｎ＋１個に変更してステップＳ１４の試験販売実施に戻る。図８のフローチャートでは、解像度とエリア別定番シェアの分散値とを用いて、定番商品の妥当性の評価を行っている。
【００４７】
前述したように算出された商品展開スキル値は、営業担当者の評価を支援する個人評価支援システムに、そのまま利用することができる。また、前述したように算出された商品展開スキル値をベースとして、商品展開スキルの高い営業担当者に多くの販売単位又は市場規模の大きな販売単位を担当させる商品販売支援システム，商品展開スキルの高い営業担当者が展開している商品を他の営業担当者に推奨する商品販売支援システムを実現することが可能である。
【００４８】
個人評価支援システムは、商品展開スキル値を利用して、営業担当者の評価を支援するものである。個人評価支援システムの最も簡単な形態は、図１０のような個人評価支援表をディスプレイ等の表示装置に表示して営業管理者に提示するものである。図１０は、個人評価支援表の一例のイメージ図である。
【００４９】
図１０の個人評価支援表は、営業担当情報ＤＢ４，スキル情報ＤＢ６から計算によって作成可能である。個人評価支援表には、付加情報として、商品展開スキル値が正規分布していると仮定して計算した商品展開スキルの偏差値を追加してもよい。また、商品展開スキル値や商品展開スキルの偏差値が月毎などの時系列にそって表示されると、例えば営業管理者は営業担当者の商品展開スキルの変動を把握し、教育実施の当否などの判断に役立てることができる。
【００５０】
営業担当者ごとの商品展開スキル値と、商品総売上数（額），定番商品売上数（額），利益等の量との相関を二次元グラフの形式で表示するようにすると、営業担当者は現在の商品販売状況を把握し易くなる。このうち、図１１のような商品展開スキル値と定番商品売上数（額）との相関グラフは、商品展開スキルの高い営業担当者に市場規模の大きな販売単位を担当させる販売戦略を実行する為に、営業管理者が各営業担当者に担当させる販売単位を判断する為の情報として非常に有用である。図１１は、商品展開スキル値と定番商品売上数（額）との相関グラフの一例である。
【００５１】
図１１を参照すると、各営業担当者の定番商品売上数と商品展開スキル値とには非常に弱い相関しかない。つまり、優秀な商品展開スキルを保持する営業担当者が市場規模の大きな販売単位を担当しているとは限らない。したがって、優秀な商品展開スキルを保持する営業担当者を市場規模の大きな販売単位に割り当てれば、全体の商品総売上数（額）を向上させる余地がかなりある。
【００５２】
例えば２番目に市場規模の大きい販売単位を担当している営業担当者Ａと、営業担当者Ａの２倍近く優秀な商品展開スキル値を持っている営業担当者Ｂとで販売単位を交換すれば、全体の商品総売上数（額）を向上させることができる。
【００５３】
図１２は、商品展開スキルの高い営業担当者に多くの自販機１又は市場規模の大きな自販機１を担当させる処理の一例のフローチャートである。ステップＳ３１に進み、計算機７は前述した商品展開スキル定量化方法を利用して各営業担当者の商品展開スキル値を計算する。
【００５４】
ステップＳ３２に進み、計算機７は営業担当情報ＤＢ４を参照し、制約条件データを充たす全ての担当関係候補群を生成する。なお、制約条件データとは、担当エリア，担当可能な自販機（販売単位）数の上限，担当関係，営業担当者と担当している自販機１との関係などを表すものである。
【００５５】
ステップＳ３３に進み、計算機７はステップＳ３２で生成した担当関係候補群の売上予測値を計算する。売上予測値は、商品販売情報ＤＢ３２を参照し、式（３）を利用して全ての担当関係候補群について売上予測値を計算する。ステップＳ３４に進み、計算機７は売上予測値を最大にする担当関係候補を選択し、採用する担当関係データとする。
【００５６】
ここで、担当関係データとは営業担当者と、その営業担当者が担当している自販機１との関係を表したデータである。ステップＳ３５に進み、計算機７は例えばネットワーク２０経由で携帯端末２に担当関係データを配信する。営業担当者は、携帯端末２上で自分の担当すべき自販機１を知ることができる。
【００５７】
営業担当者は自身の判断で商品を自販機１にセットする。そして、ステップＳ３６に進み、計算機７は各営業担当者が携帯端末２を利用して全自販機１から収集した販売データをネットワーク２０経由で収集する。再び、ステップＳ３１に戻り、計算機７は新たな販売データに基づき、前述した商品展開スキル定量化方法を利用して各営業担当者の商品展開スキル値を計算し直す。そして、計算機７は新たな商品展開スキル値によりステップＳ３２〜Ｓ３６の処理を行なう。
【００５８】
なお、図１２のフローチャートは各営業担当者の担当する自販機１を自動的に割り当てる例を示しているが、例えば売上予測値を最大にする担当関係候補を表示装置に表示することにより、各営業担当者の担当する自販機１を営業管理者に割り当てさせてもよい。
【００５９】
図１３は、商品展開スキルの高い営業担当者が展開している商品を他の営業担当者に推奨する処理の一例のフローチャートである。ステップＳ４１に進み、計算機７は前述した商品展開スキル定量化方法を利用して各営業担当者の商品展開スキル値を計算する。
【００６０】
ステップＳ４２に進み、計算機７は商品販売情報ＤＢ３を参照し、自販機１を類似度でグループ化する。自販機１（販売単位）の類似度は、ｉ番目の販売単位とｊ番目の販売単位との（非）類似度をＤｉｊ，ｉ番目の販売単位のｋ番目の商品カテゴリの販売シェアをＸｉｋとすると、例えば以下の式（５）により定義される。
【００６１】
【数１】
2006285681.tif 000003
ここでは、販売する商品をｍ個のカテゴリに分け、そのカテゴリ毎の販売シェアを使った（非）類似度を考えている。商品カテゴリとしては、例えば販売する商品が清涼飲料水である場合に、珈琲，お茶，紅茶，ジュースなどのカテゴリとすることが考えられる。
【００６２】
式（５）で定義されるような距離関数を非類似度として使用し、公知のクラスタリング手法などを使用することにより、計算機７は自販機１のグループ化が可能である。計算機７は、このような自販機１のグループ分けを行わず、自販機１全体を１つのグループとして扱ってもよい。
【００６３】
ステップＳ４３に進み、計算機７は同じグループ内の自販機１に対して、現在の営業担当者よりも商品展開スキル値の高い営業担当者が担当している自販機１との優劣関係を表す優劣関係データを生成する。ステップＳ４４に進み、計算機７は優劣関係データおよび商品販売情報ＤＢ３を参照し、各自販機１に対して優位にある自販機１の売上シェアを計算する。ステップＳ４５に進み、計算機７は自販機１毎に売上シェア順にソートして推奨商品データとする。
【００６４】
そして、ステップＳ４６に進み、計算機７は例えばネットワーク２０経由で携帯端末２に推奨商品データを配信する。営業担当者は、携帯端末２上で推奨商品データを閲覧することができる。営業担当者は、推奨商品データを参考にしつつ、最終的には自身の判断で商品を自販機１にセットする。
【００６５】
そして、ステップＳ４７に進み、計算機７は各営業担当者が携帯端末２を利用して全自販機１から収集した販売データをネットワーク２０経由で収集する。再び、ステップＳ４１に戻り、計算機７は新たな販売データに基づき、前述した商品展開スキル定量化方法を利用して各営業担当者の商品展開スキル値を計算し直す。そして、計算機７は新たな商品展開スキル値によりステップＳ４２〜Ｓ４７の処理を行なう。
【００６６】
なお、商品展開スキル値を利用して営業担当者の評価を行なう場合は、推奨商品データの配信間隔を長くするなど配慮が必要な場合もある。これは、推奨商品データの配信間隔が短すぎると、営業担当者の実力が商品展開スキル値に反映されない可能性もあるからである。推奨商品データの配信間隔は、例えば営業担当者の評価による利益と会社の利益とを考慮して調整することが望ましい。
【００６７】
以上のように、本発明では通常収集される販売データから営業担当者の商品展開スキルを定量化することができる。また、商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値を利用することにより、本発明では担当する販売単位の市場規模の差異を考慮した個人評価，営業担当者に担当させる販売単位の最適化および売れる可能性の高い商品の推奨を容易かつ安価に行なうことができる。
【００６８】
本発明は、商品の販売データの分析や、その商品の販売戦略への利用に関連するものであり、営業担当者の商品展開スキルの定量化に直接関係するものである。本発明は、営業担当者が複数の販売単位で販売する商品の商品展開を決定しており、その営業担当者の商品展開スキルを定量的に評価したい場合などに有用である。
【００６９】
本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルをコンピュータを用いて定量化する商品展開スキル定量化方法であって、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を有することを特徴とする商品展開スキル定量化方法。
（付記２）
前記計算ステップは、前記市場規模に応じた第２の値として商品総売り上げに応じた値または定番商品の売り上げに応じた値を用いることを特徴とする付記１記載の商品展開スキル定量化方法。
（付記３）
前記計算ステップに代えて、非定番商品の売り上げに応じた第１の値と市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から販売単位毎に読み出して、前記第１の値と前記第２の値とを用いて一次元の線形回帰計算を行う計算ステップを有することを特徴とする付記１記載の商品展開スキル定量化方法。
（付記４）
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルを定量化するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を実行させるための商品展開スキル定量化プログラム。
（付記５）
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の商品展開スキルを定量化するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から販売単位毎に読み出して、前記第１の値と前記第２の値とを用いて一次元の線形回帰計算を行う計算ステップと、
前記計算ステップによる結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を実行させるための商品展開スキル定量化プログラム。
（付記６）
１つ以上の販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者の評価を支援するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記担当者の評価を支援する為、前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと
を実行させるための個人評価支援プログラム。
（付記７）
１つ以上の販売単位で販売する商品の販売を支援するコンピュータに、
非定番商品の売り上げに応じた第１の値と、市場規模に応じた第２の値とを記録媒体から読み出して前記第１の値を前記第２の値で除する計算ステップと、
前記第１の値を前記第２の値で除した結果を、前記担当者の商品展開スキルを定量化した商品展開スキル値として出力する出力ステップと、
前記販売単位で販売する商品について商品展開を行なう担当者のうち前記商品展開スキル値が高い担当者に市場規模の大きな販売単位が割り当てられるように、前記担当者を前記販売単位に割り当てる割当ステップと
を実行させるための商品販売支援プログラム。
（付記８）
前記商品展開スキル値が高い担当者が前記販売単位に展開している商品を、他の担当者に通知する通知ステップを更に有することを特徴とする付記６記載の商品販売支援プログラム。
【００７０】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】式（１）により定義された商品展開スキル値ｋ１を計算方法（ｂ）で計算した例を表す説明図である。
【図２】本発明による商品販売支援システムの一実施例の構成図である。
【図３】商品販売情報ＤＢの一例の構成図である。
【図４】営業担当情報ＤＢの一例の構成図である。
【図５】スキル情報ＤＢの一例の構成図である。
【図６】推奨商品情報ＤＢの一例の構成図である。
【図７】商品展開スキル値を決定する処理の一例を表すフローチャートである。
【図８】定番商品を実験的な試験販売を行って決定する処理の一例のフローチャートである。
【図９】試験販売を実施する様子を表したイメージ図である。
【図１０】個人評価支援表の一例のイメージ図である。
【図１１】商品展開スキル値と定番商品売上数（額）との相関グラフの一例である。
【図１２】商品展開スキルの高い営業担当者に多くの自販機又は市場規模の大きな自販機を担当させる処理の一例のフローチャートである。
【図１３】商品展開スキルの高い営業担当者が展開している商品を他の営業担当者に推奨する処理の一例のフローチャートである。
【符号の説明】
【００７２】
１    自動販売機
２    携帯端末
３    商品販売情報ＤＢ
４    営業担当情報ＤＢ
５    推奨商品情報ＤＢ
６    スキル情報ＤＢ
７    計算機
１０    中央部
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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