(57)【要約】【課題】より確度の高い発注をするための発注補助装置及びプログラムを提供する。【解決手段】新刊書籍の発注数量を調整するための発注補助サーバ１は、新刊書籍のタイトルを含む書誌データを取得する新刊書籍取得部１１と、世の中での関心の高い話題を示す単語であるトレンドワードを取得し、書誌データに含まれるタイトルと、トレンドワードとを照合し、照合結果に応じて、発注数量の調整に用いる係数を決定するトレンドワード処理部１３ａと、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
新刊書籍の発注数量を調整するための発注補助装置であって、
新刊書籍のタイトルを含む書誌データを取得する新刊書籍データ取得手段と、
トレンドワードを取得するトレンドワード取得手段と、
前記書誌データに含まれる前記タイトルと、前記トレンドワード取得手段が取得した前記トレンドワードとを照合するトレンドワード照合手段と、
前記トレンドワード照合手段による照合結果に応じて、発注数量の調整に用いる係数を決定する係数決定手段と、
を備える発注補助装置。
【請求項２】
請求項１に記載の発注補助装置において、
前記トレンドワード照合手段は、前記タイトルにおける前記トレンドワードとの合致率を算出し、
前記係数決定手段は、前記トレンドワード照合手段により算出された前記合致率に応じて、前記係数を決定すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項３】
請求項２に記載の発注補助装置において、
前記新刊書籍の本文データを取得する本文データ取得手段を備え、
前記トレンドワード照合手段は、前記タイトル及び前記本文データにおける前記トレンドワードとの合致率を算出すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれかに記載の発注補助装置において、
前記書誌データは、前記新刊書籍の発刊日をさらに含み、
前記トレンドワード取得手段が取得した前記トレンドワードを、前記トレンドワードの発生日に対応付けて記憶するトレンドワード記憶手段を備え、
前記係数決定手段は、前記発刊日と前記発生日との間隔の大きさに応じて、前記係数を決定すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれかに記載の発注補助装置において、
各書店における発注数量の決定に用いるものであり、
各書店に関する情報を記憶した書店データ記憶部から書店の所在地データを取得する書店データ取得手段と、
前記タイトルに地域を示す単語が含まれる場合に、前記所在地データと照合する地域照合手段と、
を備え、
前記係数決定手段は、前記地域照合手段による照合結果に応じて、前記書店における前記係数を決定すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれかに記載の発注補助装置において、
書籍に関する売上データを記憶した売上データ記憶部から前記売上データを取得する売上データ取得手段と、
前記売上データ取得手段が取得した前記売上データを分析する売上分析手段と、
を備え、
前記係数決定手段は、前記売上分析手段による分析結果に応じて、前記係数を決定すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項７】
請求項６に記載の発注補助装置において、
前記書誌データは、前記新刊書籍の著者を含み、
前記売上分析手段は、前記売上データを著者ごとに分析すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項８】
請求項６に記載の発注補助装置において、
前記書誌データは、前記新刊書籍の出版社を含み、
前記売上分析手段は、前記売上データを出版社ごとに分析すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項９】
請求項７又は請求項８に記載の発注補助装置において、
前記書誌データは、前記新刊書籍のジャンルを含み、
前記売上分析手段は、前記売上データをジャンルごとに分析すること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９までのいずれかに記載の発注補助装置において、
各書店における発注数量の決定に用いるものであり、
総発注数量と、複数の前記新刊書籍を特定可能な書籍特定データとを、各書店が備える書店端末から取得する発注条件データ取得手段を備え、
前記係数決定手段は、前記複数の新刊書籍の各々について、前記係数を決定し、
前記係数決定手段により決定した前記係数に基づいて、前記複数の新刊書籍に対する各新刊書籍の割合を算出し、前記発注条件データ取得手段により取得した総発注数量を用いて、前記複数の新刊書籍の各々に対する発注数量を算出する発注数量算出手段を備えること、
を特徴とする発注補助装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０までのいずれかに記載の発注補助装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発注補助装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、新刊書籍の購買の予測が難しいため、各書店においては、販売機会の損失がないように、在庫を潤沢に持つことが考えられている。しかし、各書店での保管や設置にかかるスペースの問題があり、在庫を潤沢に持てない現状がある。また、在庫を潤沢に持つ場合には、返品にかかるコストが発生するという問題もある。
そこで、書籍の在庫管理に関しては、様々な試みがなされている。例えば、発売された商品の購買データを元に、他店でも売れている商品を抽出し、仕入れ対象となる店舗の仕入れ補充商品リストを作成して、自動発注を行うことが行われている（例えば、特許文献１，２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２６５７６１号公報
【特許文献２】特開２０１３−２３８９７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１，２に記載のものは、いずれも過去の購買実績に基づいて発注を行うものであった。よって、例えば、過去の購買実績がないものについては、確度の低いものになってしまう可能性があった。
【０００５】
そこで、本発明は、より確度の高い発注をするための発注補助装置及び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】
【０００６】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。また、符号を付して説明した構成は、適宜改良してもよく、また、少なくとも一部を他の構成物に代替してもよい。
【０００７】
第１の発明は、新刊書籍の発注数量を調整するための発注補助装置（１）であって、新刊書籍のタイトルを含む書誌データを取得する新刊書籍データ取得手段（１１）と、トレンドワードを取得するトレンドワード取得手段（１３ａ）と、前記書誌データに含まれる前記タイトルと、前記トレンドワード取得手段が取得した前記トレンドワードとを照合するトレンドワード照合手段（１３ａ）と、前記トレンドワード照合手段による照合結果に応じて、発注数量の調整に用いる係数を決定する係数決定手段（１３ａ）と、を備える発注補助装置である。
第２の発明は、第１の発明の発注補助装置（１）において、前記トレンドワード照合手段（１３ａ）は、前記タイトルにおける前記トレンドワードとの合致率を算出し、前記係数決定手段（１３ａ）は、前記トレンドワード照合手段により算出された前記合致率に応じて、前記係数を決定すること、を特徴とする発注補助装置である。
第３の発明は、第２の発明の発注補助装置（１）において、前記新刊書籍の本文データを取得する本文データ取得手段（１３ａ）を備え、前記トレンドワード照合手段（１３ａ）は、前記タイトル及び前記本文データにおける前記トレンドワードとの合致率を算出すること、を特徴とする発注補助装置である。
第４の発明は、第１の発明から第３の発明までのいずれかの発注補助装置（１）において、前記書誌データは、前記新刊書籍の発刊日をさらに含み、前記トレンドワード取得手段が取得した前記トレンドワードを、前記トレンドワードの発生日に対応付けて記憶するトレンドワード記憶手段（１３ａ）を備え、前記係数決定手段（１３ａ）は、前記発刊日と前記発生日との間隔の大きさに応じて、前記係数を決定すること、を特徴とする発注補助装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの発注補助装置（１）において、各書店における発注数量の決定に用いるものであり、各書店に関する情報を記憶した書店データ記憶部（４１）から書店の所在地データを取得する書店データ取得手段（１３ｂ）と、前記タイトルに地域を示す単語が含まれる場合に、前記所在地データと照合する地域照合手段（１３ｂ）と、を備え、前記係数決定手段（１３ｂ）は、前記地域照合手段による照合結果に応じて、前記書店における前記係数を決定すること、を特徴とする発注補助装置である。
第６の発明は、第１の発明から第５の発明までのいずれかの発注補助装置（１）において、書籍に関する売上データを記憶した売上データ記憶部（４２）から前記売上データを取得する売上データ取得手段（１３ｃ）と、前記売上データ取得手段が取得した前記売上データを分析する売上分析手段（１３ｃ）と、を備え、前記係数決定手段（１３ｃ）は、前記売上分析手段による分析結果に応じて、前記係数を決定すること、を特徴とする発注補助装置である。
第７の発明は、第６の発明の発注補助装置（１）において、前記書誌データは、前記新刊書籍の著者を含み、前記売上分析手段（１３ｃ）は、前記売上データを著者ごとに分析すること、を特徴とする発注補助装置である。
第８の発明は、第６の発明の発注補助装置（１）において、前記書誌データは、前記新刊書籍の出版社を含み、前記売上分析手段（１３ｃ）は、前記売上データを出版社ごとに分析すること、を特徴とする発注補助装置である。
第９の発明は、第７の発明又は第８の発明の発注補助装置（１）において、前記書誌データは、前記新刊書籍のジャンルを含み、前記売上分析手段（１３ｃ）は、前記売上データをジャンルごとに分析すること、を特徴とする発注補助装置である。
第１０の発明は、第１の発明から第９の発明までのいずれかの発注補助装置（１）において、各書店における発注数量の決定に用いるものであり、総発注数量と、複数の前記新刊書籍を特定可能な書籍特定データとを、各書店が備える書店端末（４）から取得する発注条件データ取得手段（１２）を備え、前記係数決定手段（１３）は、前記複数の新刊書籍の各々について、前記係数を決定し、前記係数決定手段により決定した前記係数に基づいて、前記複数の新刊書籍に対する各新刊書籍の割合を算出し、前記発注条件データ取得手段により取得した総発注数量を用いて、前記複数の新刊書籍の各々に対する発注数量を算出する発注数量算出手段（１４）を備えること、を特徴とする発注補助装置である。
第１１の発明は、第１の発明から第１０の発明までのいずれかの発注補助装置（１）としてコンピュータを機能させるためのプログラム（２１ａ）である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、より確度の高い発注をするための発注補助装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る発注補助システムの全体構成図である。
【図２】本実施形態に係る発注補助サーバの機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る発注補助システムでの発注補助処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る書店端末の表示例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る発注補助サーバでの処理の具体例として、新刊書籍選択リストの例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る発注補助サーバでの調整処理を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る発注補助サーバのテーブル記憶部の例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る発注補助サーバでの処理の具体例として一時データ記憶部に記憶するテーブルの例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る発注補助サーバでの処理の具体例として一時データ記憶部に記憶するテーブルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
（実施形態）
＜発注補助システム１００＞
図１は、本実施形態に係る発注補助システム１００の全体構成図である。
図２は、本実施形態に係る発注補助サーバ１の機能ブロック図である。
発注補助システム１００は、各書店において、新刊書籍を発注する前段階で用い、新刊書籍ごとの確度の高い発注数量を、各書店に対して提示するためのシステムである。以下の説明において、「書店」とは、現実に存在するリアルな書店をいうが、インターネットを利用して購入が可能な、いわゆるネット書店を含んでもよい。また、「書籍」とは、本、雑誌等を含む出版物をいい、新刊書籍とは、新しく刊行される書籍をいう。
【００１１】
図１に示すように、発注補助システム１００は、発注補助サーバ１（発注補助装置）と、書店端末４と、出版社サーバ６と、書籍印刷用サーバ７と、トレンドワードサーバ９とを備える。発注補助サーバ１は、書店端末４、出版社サーバ６、書籍印刷用サーバ７及びトレンドワードサーバ９に対して通信ネットワークＮを介して接続される。
通信ネットワークＮは、例えば、インターネット回線等の通信網である。
なお、書店から出版社に対して発注処理を行う際に既に用いられている通信ネットワーク（図示せず）に、発注補助サーバ１が接続されてもよい。その場合には、発注補助サーバ１が、書籍印刷用サーバ７及びトレンドワードサーバ９に対して接続可能な他の通信ネットワークを備えることになる。
【００１２】
＜発注補助サーバ１＞
発注補助サーバ１は、各書店における新刊書籍ごとの発注数量を提示する装置である。
図２に示すように、発注補助サーバ１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部１０は、発注補助サーバ１の全体を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）である。制御部１０は、記憶部２０に記憶されているオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
【００１３】
制御部１０は、新刊書籍取得部１１（新刊書籍データ取得手段）と、発注条件受信部１２（発注条件データ取得手段）と、調整処理部１３と、発注数量算出部１４（発注数量算出手段）と、算出結果送信部１５とを備える。
新刊書籍取得部１１は、新刊書籍の書誌データを取得する。書誌データは、新刊書籍のタイトルの他、発刊日、著者名、出版社名、ジャンル等に関するものや、新刊書籍を識別するための書籍コード（例えば、ＩＳＢＮ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｂｏｏｋ  Ｎｕｍｂｅｒ）等）、価格、書籍のサイズ等を含むデータをいう。新刊書籍取得部１１は、例えば、各出版社の出版社サーバ６から新刊書籍の書誌データを取得する。なお、新刊書籍取得部１１は、出版社サーバ６から新刊書籍の書誌データが取得できない場合に、書店端末４等の他の装置から新刊書籍の書誌データを取得してもよい。
【００１４】
発注条件受信部１２は、書店端末４から発注条件データを受信する。発注条件データは、総発注数量と、書店が発注を希望する各新刊書籍の書籍コード（書籍特定データ）とを含む。ここで、書店が発注を希望する新刊書籍を、以下、「対象書籍」ともいう。
調整処理部１３は、対象書籍ごとに発注数量の調整に用いる係数を決定する。調整処理部１３は、トレンドワード処理部１３ａ（トレンドワード取得手段、トレンドワード記憶手段、本文データ取得手段、トレンドワード照合手段、係数決定手段）と、地域処理部１３ｂ（書店データ取得手段、地域照合手段、係数決定手段）と、売上実績処理部１３ｃ（売上データ取得手段、売上分析手段、係数決定手段）とを備える。
【００１５】
トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードを使用しての係数を決定する。具体的には、トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードサーバ９に対して接続して、トレンドワードサーバ９からトレンドワードを含むトレンドデータを取得する。ここで、トレンドワードとは、その時々で世の中での関心の高い話題を示す単語をいう。つまり、トレンドワードは、時々刻々と変わるものである。また、トレンドデータは、トレンドワードと、発生日とを含む。発生日は、ワードがトレンドワードになっている日付であり、トレンドワードの取得日であってもよい。
【００１６】
次に、トレンドワード処理部１３ａは、対象書籍のタイトル及び本文データにおける取得したトレンドワードとの合致率を算出する。ここで、トレンドワード処理部１３ａは、例えば、対象書籍のタイトルに、トレンドワードを含む場合には、合致率を１００％とし、対象書籍のタイトルに、トレンドワードを含まない場合には、合致率を０％とする。そして、トレンドワード処理部１３ａは、対象書籍のタイトルに、トレンドワードの一部を含む場合には、後述する書籍印刷用サーバ７から対象書籍の本文データを取得して、取得した本文データにおけるトレンドワードとの合致数に応じて合致率を決める。
そして、トレンドワード処理部１３ａは、算出した合致率に応じて係数を決定する。
【００１７】
なお、トレンドワード処理部１３ａは、トレンドデータを複数取得してもよい。そして、トレンドデータを複数取得した場合に、トレンドデータには、各トレンドワードの順位を有するようにし、トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードの順位を利用してもよい。具体的には、トレンドワード処理部１３ａは、例えば、対象書籍のタイトルに、トレンドワードを含む場合に、該当のトレンドワードの順位によって、係数に対して重み付けをしてもよい。つまり、トレンドワード処理部１３ａは、その順位が高ければ高いほど、係数の値を大きくしてもよい。
【００１８】
また、トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードの発生日と、対象書籍の発刊日との間隔の大きさによって、係数を決定する。トレンドワード処理部１３ａは、発生日と発刊日とが近いほど、トレンドワードによる対象書籍の売上が見込まれるものとして、係数の値を大きくする。
【００１９】
地域処理部１３ｂは、書店の所在地を、対象書籍のタイトルに含むか否かを照合して、係数を決定する。ここで、書店の所在地を含む書店データは、例えば、各書店端末４の書店データ記憶部４１（図１参照）に記憶されている。そこで、地域処理部１３ｂは、書店端末４から書店データを取得する。書店データは、書店の所在地の他、書店を識別する店舗コード等を含む。書店の所在地としては、住所（都道府県、市町村等）のみならず、最寄り駅の名称や地区の通称等を含んでもよい。
地域処理部１３ｂは、対象書籍のタイトルと、書店の所在地とを照合する。そして、地域処理部１３ｂは、照合結果に応じて、係数を決定する。地域処理部１３ｂは、対象書籍のタイトルに書店の所在地を含む場合に、係数の値を大きくする。
【００２０】
売上実績処理部１３ｃは、全書店における売上データを分析して、係数を決定する。売上データは、例えば、各書店端末４の売上データ記憶部４２（図１参照）に記憶されている。そこで、売上実績処理部１３ｃは、各書店端末４から売上データを取得する。
そして、売上実績処理部１３ｃは、例えば、直近１年間に売上のあった対象書籍と同じ著者名の書籍の売上冊数を比較することで、係数を決定する。また、売上実績処理部１３ｃは、例えば、直近１年間に売上のあった対象書籍と同じ出版社名の書籍の売上冊数を比較することで、係数を決定する。さらに、売上実績処理部１３ｃは、例えば、対象書籍と同じジャンルごとの著者名や出版社名の売上冊数を比較することで、係数を決定してもよい。
【００２１】
発注数量算出部１４は、調整処理部１３により算出した係数を用いて、複数の対象書籍における各対象書籍の割合を算出する。そして、発注数量算出部１４は、算出した割合を、総発注数量に乗じて、各対象書籍の発注数量を算出する。
算出結果送信部１５は、発注数量算出部１４による算出結果を、書店端末４に対して送信する。
なお、各処理の詳細については、後述する。
【００２２】
記憶部２０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードウェア、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部２０は、プログラム記憶部２１と、テーブル記憶部２２と、取得データ記憶部２３と、一時データ記憶部２４とを備える。
プログラム記憶部２１は、各種のプログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部２１は、発注補助プログラム２１ａを記憶している。
発注補助プログラム２１ａは、発注補助サーバ１の制御部１０が実行する各種機能を行うためのプログラムである。
テーブル記憶部２２は、係数を決定する際に用いる各種のテーブルを記憶する記憶領域である。各種のテーブル例については、後述する。
取得データ記憶部２３は、発注補助サーバ１が通信ネットワークＮを介して取得したデータを記憶する記憶領域である。
一時データ記憶部２４は、係数を決定するための処理で生成及び使用するデータを記憶する記憶領域である。
【００２３】
通信インタフェース部２９は、通信ネットワークＮを介して、書店端末４や他のサーバ等との通信を行うためのインタフェースである。
【００２４】
＜書店端末４＞
図１に戻り、書店端末４は、各書店に設けられ、新刊書籍の発注処理等に使用する端末である。書店端末４は、発注補助サーバ１との間で新刊書籍の発注数量に関するデータを送受信する。また、書店端末４は、書店データを、発注補助サーバ１に対して送信する。さらに、書店端末４は、書籍の売上データを、発注補助サーバ１に対して送信する。売上データを送信するため、書店端末４は、図示しないＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）端末に対して通信接続されていてもよいし、書店端末４がＰＯＳ端末の機能を有していてもよい。
書店端末４は、一般的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であってよく、制御部、記憶部、通信インタフェース部、表示部、入力部等（いずれも図示せず）を備える。
【００２５】
書店端末４の記憶部は、書店データ記憶部４１と、売上データ記憶部４２とを備える。
書店データ記憶部４１は、書店データを記憶する記憶領域である。
売上データ記憶部４２は、書籍の売上データを記憶する記憶領域である。売上データは、例えば、売上日と、書籍コードと、店舗コードとを含む。また、書店端末４は、複数の書誌データを記憶した書誌データ記憶部（図示せず）を有してもよい。
なお、書店データ記憶部４１と、売上データ記憶部４２とは、書店端末４に記憶せず、複数の書店端末４を束ねる書店管理装置（図示せず）が、複数の書店端末４の情報をあわせて記憶してもよい。
【００２６】
＜出版社サーバ６＞
出版社サーバ６は、各出版社に設けられたサーバである。出版社サーバ６は、例えば、新刊書籍の書誌データを、発注補助サーバ１に対して送信することで、発注補助サーバ１は、新刊書籍の書誌データを取得できる。
出版社サーバ６は、書籍データ記憶部６１を備える。
書籍データ記憶部６１は、新刊書籍を含む書籍に関するデータを記憶する記憶領域である。書籍データ記憶部６１は、書誌データを記憶する。
【００２７】
＜書籍印刷用サーバ７＞
書籍印刷用サーバ７は、例えば、新刊書籍を印刷する印刷会社に設けられ、印刷を行うプリンタ等（図示せず）に対して通信接続されている。
書籍印刷用サーバ７は、書籍印刷データ記憶部７１を備える。
書籍印刷データ記憶部７１は、新刊書籍を印刷するためのデータを記憶する記憶領域である。書籍印刷データ記憶部７１は、少なくとも新刊書籍のタイトル及び本文データを記憶する。そして、書籍印刷用サーバ７は、例えば、新刊書籍のタイトルや、本文データを、発注補助サーバ１に対して送信することで、発注補助サーバ１は、新刊書籍のタイトルや、本文データを取得できる。
【００２８】
＜トレンドワードサーバ９＞
トレンドワードサーバ９は、トレンドワードを含むトレンドデータを記憶したサーバである。トレンドワードサーバ９は、例えば、検索サイトを運営する複数のＷｅｂサーバ（図示せず）が、クローラと呼ばれる自動巡回ロボットにより取得した検索ワードを、トレンドワードとして取得する。
トレンドワードサーバ９は、トレンドデータ記憶部９１を備える。
トレンドデータ記憶部９１は、検索ワードの上位になったトレンドワードを、順位及び発生日に対応付けて記憶する。
【００２９】
なお、出版社サーバ６、書籍印刷用サーバ７及びトレンドワードサーバ９は、各々制御部、記憶部、通信インタフェース部等（いずれも図示せず）を備える。
また、コンピュータとは、制御装置、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、発注補助サーバ１、書店端末４、出版社サーバ６、書籍印刷用サーバ７及びトレンドワードサーバ９は、各々制御部、記憶部等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
【００３０】
＜発注補助システム１００の処理＞
次に、発注補助システム１００の処理について説明する。
図３は、本実施形態に係る発注補助システム１００での発注補助処理を示すフローチャートである。
図４は、本実施形態に係る書店端末４の表示例を示す図である。
図５は、本実施形態に係る発注補助サーバ１での処理の具体例として、新刊書籍選択リスト５０の例を示す図である。
図６は、本実施形態に係る発注補助サーバ１での調整処理を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係る発注補助サーバのテーブル記憶部２２の例を示す図である。
図８及び図９は、本実施形態に係る発注補助サーバでの処理の具体例として一時データ記憶部２４に記憶するテーブルの例を示す図である。
【００３１】
各書店において発注を行う場合に、例えば、店員は、書店にある書店端末４を操作して、発注補助処理を行うためのアイコン（図示せず）を選択する。
そうすることで、図３のステップＳ（以下、単に「Ｓ」という。）１０において、書店端末４の制御部は、画面要求データを、発注補助サーバ１に対して送信する。
Ｓ１１において、発注補助サーバ１の制御部１０（新刊書籍取得部１１）は、画面要求データを受信したことに応じて、各出版社サーバ６から新刊書籍の書誌データを取得する。そして、制御部１０は、取得した新刊書籍の書誌データを、取得データ記憶部２３に記憶させる。
【００３２】
Ｓ１２において、制御部１０は、取得した書誌データを用いて発注支援入力画面データを生成し、書店端末４に対して、生成した発注支援入力画面データを送信する。
Ｓ１３において、書店端末４の制御部は、発注支援入力画面データを受信して、書店端末４の表示部に発注支援入力画面３０を表示させる。
【００３３】
図４（Ａ）は、書店端末４に表示された発注支援入力画面３０の例を示す。発注支援入力画面３０は、総発注数量入力部３０ａと、新刊書籍選択部３０ｂと、ボタン３０ｃ及び３０ｄとを備える。
総発注数量入力部３０ａは、総発注数量を入力するための入力領域である。
新刊書籍選択部３０ｂは、新刊書籍の書誌データをリスト形式で出力し、複数の新刊書籍を選択可能なチェックボックスを有する。
ボタン３０ｃは、発注支援入力画面３０の入力値から生成する発注条件データを、発注補助サーバ１に対して送信するためのボタンである。また、ボタン３０ｄは、発注補助処理を終了させるためのボタンである。
【００３４】
店員は、発注支援入力画面３０の総発注数量入力部３０ａに総発注数量を入力し、新刊書籍選択部３０ｂに発注を希望する新刊書籍を複数選択する。ここで、新刊書籍選択部３０ｂに、書籍のサイズが表示されることによって、店員は、店舗の空きスペースと書籍のサイズとを考慮して、対象書籍を選択できる。なお、ネット書店の場合には、倉庫等の在庫を保管する場所の空きスペースと、書籍のサイズとを考慮することになる。
また、発注を希望する新刊書籍が１種類である場合には、総発注数量分をそのタイトルのものとして発注すればよく、本システムを使用する必要がない。その場合には、店員がボタン３０ｄを選択することで、発注補助システム１００は、本処理を終了する。
そして、店員が、上述したように、発注支援入力画面３０の各項目に対する入力をした後、ボタン３０ｃを選択することで、Ｓ１４において、書店端末４の制御部は、発注条件データを、発注補助サーバ１に対して送信する。
【００３５】
Ｓ１５において、発注補助サーバ１の制御部１０（発注条件受信部１２）は、発注条件データを受信する。そして、制御部１０は、受信した発注条件データに基づいて、例えば、図５に示す新刊書籍選択リスト５０を生成し、一時データ記憶部２４に記憶させる。
この新刊書籍選択リスト５０は、とある書店（以降、書店Ｘとする。）の対象書籍に関する。この新刊書籍選択リスト５０は、４タイトルの新刊書籍に関する書誌データを有する。書誌データは、図３のＳ１１において取得し、取得データ記憶部２３に記憶されたものを用いる。
図３に戻り、Ｓ１６において、制御部１０（調整処理部１３）は、調整処理を行う。
【００３６】
ここで、調整処理について、図６に基づき説明する。
図６のＳ３０において、制御部１０（トレンドワード処理部１３ａ）は、トレンドワードサーバ９に対して通信し、トレンドデータを取得する。そして、制御部１０は、取得したトレンドデータを、取得データ記憶部２３に記憶させる。
Ｓ３１において、トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードを使用した係数を決定する。
【００３７】
以下、図５の具体例を利用して、処理について詳細に説明する。
トレンドワード処理部１３ａがトレンドワードとして、「憲法９条」を取得した場合、図５の新刊書籍５０ａは、タイトルにトレンドワードを含む。よって、トレンドワード処理部１３ａは、新刊書籍５０ａに対するトレンドワードの合致率を１００％とする。
また、例えば、新刊書籍のタイトルに「憲法」や「９条」を含む場合には、トレンドワード処理部１３ａは、対象書籍の本文データに対してトレンドワードである「憲法９条」の出現数を算出し、出現数により合致率を決定する。
【００３８】
ここで、さらに別の例を用いて、合致率の決定に関して詳細に説明する。
上述の例と同様に、トレンドワードが、「憲法九条」としたとき、以下のタイトルを有する新刊書籍があるとする。
（Ａ）「憲法九条のこれから」
（Ｂ）「憲法のこれから」
（Ｃ）「図解でわかる憲法」
（Ｄ）「「第九条」改定」
（Ｅ）「体で覚える中国拳法」
【００３９】
この例の場合、（Ａ）は、タイトルに、トレンドワードである「憲法九条」がすべて含まれるため、合致率は１００％である。
（Ｂ）と（Ｃ）とは、タイトルに、トレンドワードの一部である「憲法」が含まれる。このような場合には、トレンドワード処理部１３ａは、タイトルのなかの合致する文字列の文字数を、トレンドワードの文字数で割った割合を、合致率とする。（Ｂ）と（Ｃ）とは、「憲法」の文字列数である２を、「憲法九条」の文字列数である４で割った５０％が合致率になる。
（Ｄ）は、タイトルにトレンドワードの一部である「九条」が含まれる。よって、（Ｄ）の合致率は、「九条」の文字列数である２を、「憲法九条」の文字列数である４で割った５０％になる。
（Ｅ）は、タイトルに、トレンドワードを含まないため、合致率は０％である。
【００４０】
次に、合致率が５０％の（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）について、本文データを用いて優劣を比較する。
トレンドワード処理部１３ａは、本文データに「憲法九条」がどれだけ出現するかを確認する。
ここで、（Ｂ）の本文データには、「憲法九条」というワードが１９０回出現し、（Ｃ）の本文データには、「憲法九条」というワードが１５０回出現し、（Ｄ）の本文データには、「憲法九条」というワードを含まない、つまり０回出現した場合を考える。
次に、トレンドワード処理部１３ａは、本文データを用いた合致率を算出する。本文データを用いた合致率は、タイトルの合致率と、本文データでの出現数とを用いて次の式で表すものとする。
【数１】
2018185645.tif 000003
【００４１】
上述の式を利用すると、（Ｂ）の合致率は、５０％×１９０／１９０＝５０％と算出できる。
また、（Ｃ）の合致率は、５０％×１５０／１９０＝３９％と算出でき、（Ｄ）の合致率は、５０％×０／１９０＝０％と算出できる。
【００４２】
合致率を決定すると、トレンドワード処理部１３ａは、図７（Ａ）に示すワード合致率テーブル２２ａを参照する。ワード合致率テーブル２２ａは、テーブル記憶部２２に記憶され、合致率と、係数との関係を示すテーブルである。
図５の具体例に戻り、トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードに１００％合致した新刊書籍５０ａの係数を「１．２」とし、トレンドワードに合致しない新刊書籍５０ｂ〜５０ｄの合致率に関する係数を「１」とする。
なお、上述の合致率の決定に関する例のように、合致率が３９％であれば、係数を合致率に応じた割合にすりため、例えば、小数点第２位までを用いて「１．０８」等にしてもよい。
トレンドワードとの合致率についての係数を決定すると、制御部１０は、図８に示すような係数格納テーブル５５を生成し、決定した係数を、書籍コードごとに格納する（行５５ａ参照）。
【００４３】
また、トレンドワード処理部１３ａは、新刊書籍５０ａの発刊日と、トレンドワードである「憲法９条」の発生日との間隔を算出する。ここで、「憲法９条」の発生日が「４月８日」である場合、新刊書籍５０ａの発刊日が「４月１０日」である（図５参照）ので、トレンドワード処理部１３ａは、間隔を「２日」と算出する。
トレンドワードの発生日と発刊日との間隔を算出すると、トレンドワード処理部１３ａは、図７（Ｂ）に示すワード日付照合テーブル２２ｂを参照する。ワード日付照合テーブル２２ｂは、テーブル記憶部２２に記憶され、間隔と、係数との関係を示すテーブルである。
トレンドワード処理部１３ａは、トレンドワードに合致しない新刊書籍５０ｂ〜５０ｄの発刊日との間隔に関する係数を「１」とし、トレンドワードに合致した新刊書籍５０ａの係数を、「１．２」とする。
トレンドワードの発生日と発刊日との間隔についての係数を決定すると、制御部１０は、図８の係数格納テーブル５５に、決定した係数を、書籍コードごとに格納する（行５５ｂ参照）。
【００４４】
図６に戻り、Ｓ３２において、制御部１０（地域処理部１３ｂ）は、書店Ｘの書店端末４から書店データを取得する。そして、制御部１０は、取得した書店データを、取得データ記憶部２３に記憶させる。
Ｓ３３において、地域処理部１３ｂは、書店の所在地を使用した係数を決定する。
書店Ｘが「東京」にある場合、図５の新刊書籍５０ｃは、タイトルに「東京」を含む。そこで、地域処理部１３ｂは、新刊書籍５０ｃに、合致する地域情報を含むと判断する。また、地域処理部１３ｂは、新刊書籍５０ａ，５０ｂ及び５０ｄに、合致する地域情報を含まないと判断する。
【００４５】
合致する地域情報を含むか否かを判断すると、地域処理部１３ｂは、図７（Ｃ）に示す地域照合テーブル２２ｃを参照する。地域照合テーブル２２ｃは、テーブル記憶部２２に記憶され、書店の所在地とタイトルとの照合結果と、係数との関係を示すテーブルである。
地域処理部１３ｂは、書店の所在地とタイトルとが合致した新刊書籍５０ｃの係数を「１．２」とし、書店の所在地とタイトルとが合致しない新刊書籍５０ａ，５０ｂ及び５０ｄの係数を「１」とする。
書店の所在地とタイトルとの照合結果を用いた係数を決定すると、制御部１０は、図８の係数格納テーブル５５に、決定した係数を、書籍コードごとに格納する（行５５ｃ参照）。
【００４６】
図６に戻り、Ｓ３４において、制御部１０（売上実績処理部１３ｃ）は、全ての書店の書店端末４から売上データを取得する。ここで、制御部１０は、例えば、直近１年分の売上データを、各書店端末４から取得する。そして、制御部１０は、取得した売上データを、取得データ記憶部２３に記憶させる。
なお、制御部１０は、記憶部２０に取得売上データ記憶部を別に備えて、取得した売上データを、取得売上データ記憶部に記憶させてもよい。そして、制御部１０は、本処理をするごとに、差分の売上データを各書店端末４から取得して、取得売上データ記憶部を更新するようにしてもよい。
【００４７】
Ｓ３５において、制御部１０（売上実績処理部１３ｃ）は、売上データに基づく売上実績を使用した係数を決定する。
この例では、売上実績を使用した係数として、著者別、出版社別、著者かつジャンル別、出版社かつジャンル別の４つの異なる視点から売上実績を使用した係数を算出する。
【００４８】
売上実績処理部１３ｃは、取得した売上データを、新刊書籍選択リスト５０の著者別に集計する。具体的には、売上実績処理部１３ｃは、一時データ記憶部２４に、図９（Ａ）に示すような著者別テーブル５１ａを生成する。このとき、月平均売上冊数及び係数は、空欄である。そして、売上実績処理部１３ｃは、直近１年間分の売上データを用いて、著者別に売上冊数を集計して月平均売上冊数を算出し、著者別テーブル５１ａを更新する。次に、売上実績処理部１３ｃは、各著者の月平均売上冊数から平均値を求め、平均値に対する各著者の月平均売上冊数の割合を、係数として算出し、著者別テーブル５１ａを更新する。
【００４９】
また、売上実績処理部１３ｃは、取得した売上データを、新刊書籍選択リスト５０の出版社別に集計する。具体的には、売上実績処理部１３ｃは、一時データ記憶部２４に、図９（Ｂ）に示すような出版社別テーブル５１ｂを生成する。このとき、初日平均売上冊数及び係数は、空欄である。そして、売上実績処理部１３ｃは、直近１年間分の売上データを用いて、出版社別に各書籍の初日売上冊数を集計して初日平均売上冊数を算出し、出版社別テーブル５１ｂを更新する。次に、売上実績処理部１３ｃは、各出版社の初日平均売上冊数から平均値を求め、平均値に対する各出版社の初日平均売上冊数の割合を、係数として算出し、出版社別テーブル５１ｂを更新する。
【００５０】
さらに、売上実績処理部１３ｃは、取得した売上データを、新刊書籍選択リスト５０の著者別かつジャンル別に集計して、一時データ記憶部２４に、図９（Ｃ）に示すような著者別ジャンル別テーブル５１ｃを生成する。また、売上実績処理部１３ｃは、取得した売上データを、新刊書籍選択リスト５０の出版社別かつジャンル別に集計して、一時データ記憶部２４に、図９（Ｄ）に示すよう出版社別ジャンル別テーブル５１ｄを生成する。これらは、上述と同様の処理によって算出及びテーブル更新を行う。
各売上実績に関する係数を決定すると、制御部１０は、図８の係数格納テーブル５５に、決定した係数を、書籍コードごとに格納する（行５５ｄ参照）。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図３に移す。
【００５１】
図３に戻り、Ｓ１７において、制御部１０（発注数量算出部１４）は、対象書籍の各割合と総発注数量とから対象書籍の各々の発注数量を算出する。
具体的には、発注数量算出部１４は、図８の係数格納テーブル５５に格納された対象書籍ごとの係数から平均係数を算出する。そして、発注数量算出部１４は、平均係数に基づいて、対象書籍ごとの割合を算出する（行５５ｅ参照）。
ここで、この例では、平均係数を割合の算出に使用しているが、重要度の高い係数については、その係数に重みを付けてもよい。例えば、トレンドワードに関する係数が重要であれば、トレンドワードに関する係数に、重み付けをしてもよい。
そして、発注数量算出部１４は、総発注数量に割合を乗じて、対象書籍の各々の発注数量を算出する。なお、発注数量算出部１４は、算出した対象書籍の各々の発注数量を足し合わせると総発注数量になるように、端数処理を行う。
【００５２】
Ｓ１８において、制御部１０（算出結果送信部１５）は、算出結果である各々の対象書籍の発注数量を含む結果画面データを生成し、書店端末４に対して結果画面データを送信する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
Ｓ１９において、書店端末４の制御部は、結果画面データを受信して表示部に結果画面３１を表示させる。
図４（Ｂ）は、書店端末４に表示された結果画面３１の例を示す。書店Ｘの店員は、結果画面３１を見て、対象書籍の発注数量を、例えば、別に備える発注システムに入力することで、発注処理を行うことができる。
その後、書店端末４の制御部は、本処理を終了する。
【００５３】
このように、本実施形態の発注補助サーバ１によれば、以下のような効果がある。
（１）新刊書籍のタイトルと、トレンドワードとを照合し、照合結果に応じて、発注数量の調整に用いる係数を決定する。そして、決定した係数は、発注数量の調整に用いる。ここで、トレンドワードをタイトルに含む書籍は、一般的に、客が興味を持つものであり、購入する可能性が高い。よって、トレンドワードをタイトルに含む新刊書籍の発注数量を多くすることにより、販売機会の損失をなくし、かつ、返品のリスクを減らすことができる。その結果、算出した発注数量は、より確度の高いものにできる。
【００５４】
（２）新刊書籍のタイトルと、トレンドワードとの合致率に応じて、係数を決定するので、トレンドワードの全てが合致するだけでなく、一部が合致したものについても、合致率に応じて係数を決定できる。その際、タイトルだけでなく、本文データを用いることにより、例えば、本文には、トレンドワードの全てを含み、かつ、タイトルがトレンドワードの一部であるものについて、合致率を高くできる。また、例えば、本文には、トレンドワードを含まず、かつ、タイトルがトレンドワードの一部であるものについて、合致率を低くできる。そのため、算出する係数を、より実際の書籍の内容を反映させたものにできる。
（３）トレンドワードの発生日と、新刊書籍の発刊日との間隔の大きさに応じて係数を決定する。トレンドワードの発生日と新刊書籍の発刊日とが離れている場合には、発刊日の時点では、トレンドワードがトレンドになっていない可能性があるが、その点を考慮できる。
【００５５】
（４）新刊書籍のタイトルと、書店の所在地とを照合し、照合結果に応じて、発注数量の調整に用いる係数を決定する。よって、タイトルに書店の所在地が含まれる場合には、発注数量を多く調整できる。
（５）過去の売上データに基づいて係数を決定するので、新刊書籍の著者や出版社による売れ行きを反映させた係数にできる。
（６）書店から総発注数量と、発注を希望する新刊書籍データとを取得して、各新刊書籍の発注数量を算出して出力するので、書店では、出力結果を用いて発注を行うことができる。
【００５６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【００５７】
（変形形態）
（１）本実施形態では、売上実績として、月平均冊数をベースとしたが、これに限定されない。例えば、初日の売上冊数の平均をベースとしてもよい。これにより、新刊書籍の初日の売上実績を用いて、発注数量を算出できるので、有効である。また、直近１年間の売上実績を用いるものを例に説明したが、これに限定されない。さらに、売上実績として、４つの異なる視点から分析した結果を用いたが、それより多くても少なくてもよいし、別の視点から分析した結果を用いてもよい。さらにまた、冊数ではなく、売上金額を用いてもよい。
【００５８】
（２）本実施形態では、トレンドワードとの合致率の決定方法について、具体例を示して説明したが、これに限定されない。トレンドワードを含む場合に、その書籍の係数が大きくなるものであれば、他の算出式等を用いて、トレンドワードとの合致率を算出してもよい。
（３）本実施形態では、トレンドワードとタイトルとを照合し、本文データを含めて照合して合致率を決定するものを例に説明したが、これに限定されない。書籍印刷用サーバから、書籍の帯に印刷された内容のデータを取得できれば、そのデータとトレンドワードとを照合して合致率の決定に用いてもよい。そのようにすることで、客の目に留まる場所に記載されているものにトレンドワードを含む場合の係数の値を大きくできる。
【００５９】
（４）本実施形態では、結果画面として、総発注数量と、選択した複数の対象書籍の発注数量とを出力するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、陳列方法のアドバイス等を、発注数量と共に出力してもよい。陳列方法のアドバイスとしては、例えば、トレンドワードの係数が高かったものについては、発注数量に応じて、「平積み」や「面陳列」にするのが良い等である。
（５）本実施形態では、発注補助サーバによって発注の前段階の処理をした後に、発注処理をするものを例に説明したが、これに限定されない。既存の発注処理システムに、本機能を組み込んでもよい。
【００６０】
（６）本実施形態では、発注補助サーバが、通信ネットワークを介して接続された各サーバ及び書店端末から種々のデータを取得して処理を行うものとして説明したが、これに限定されない。取得した種々のデータを発注補助サーバの記憶部に記憶させ、発注補助サーバの記憶部に記憶された種々のデータを用いて処理を行ってもよい。
（７）本実施形態では、書店における発注処理を支援するものとしての用途を説明したが、これに限定されない。例えば、各出版社において、複数の新刊書籍に対する初版の発行部数の割合を決定する際に、この発注補助システムを利用してもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１      発注補助サーバ
４      書店端末
６      出版社サーバ
７      書籍印刷用サーバ
９      トレンドワードサーバ
１０    制御部
１１    新刊書籍取得部
１２    発注条件受信部
１３    調整処理部
１３ａ  トレンドワード処理部
１３ｂ  地域処理部
１３ｃ  売上実績処理部
１４    発注数量算出部
２０    記憶部
２１ａ  発注補助プログラム
２２    テーブル記憶部
２３    取得データ記憶部
４１    書店データ記憶部
４２    売上データ記憶部
６１    書籍データ記憶部
７１    書籍印刷データ記憶部
９１    トレンドデータ記憶部
１００  発注補助システム
【図１】
2018185645.tif 000004
【図２】
2018185645.tif 000005
【図３】
2018185645.tif 000006
【図４】
2018185645.tif 000007
【図５】
2018185645.tif 000008
【図６】
2018185645.tif 000009
【図７】
2018185645.tif 000010
【図８】
2018185645.tif 000011
【図９】
2018185645.tif 000012