(57)【要約】【課題】生体データを分析軸として選択可能なコードに置換する情報処理装置等を提供すること。【解決手段】情報処理装置は、生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得する取得部と、前記取得部が取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換する置換部と、前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力する出力部とを備えたことを特徴とする。【選択図】図２
2018060250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得する取得部と、
前記取得部が取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換する置換部と、
前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力する出力部と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性がある
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを取得し、
前記出力部は前記店舗コードを出力する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
顧客を識別する顧客コードを取得する顧客取得部と、
商品を購買した購買者を識別する購買者コード、及び購買した商品の商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部とを備え、
前記出力部は、前記顧客コード、前記購買者コード及び前記対象者コードを対応付けて、前記時間データ及び前記生体コードを出力する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記置換部は、前記生体データの数値を値に応じたランクに置換し、前記生体データの項目及びランクを、前記生体コードに置換する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記商品コードは国際的な共通商品コードであり、
前記生体コードは国際的な共通商品コードと互換性があるコードである
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得し、
取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換し、
前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性がある
ことを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを取得し、
取得した前記店舗コードを出力する
ことを特徴とする請求項７又は請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
コンピュータが、
生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得し、
取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換し、
前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性がある
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを取得し、
取得した前記店舗コードを出力する
ことを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
生体データの入手対象を識別する対象者コードと、生体データの入手が行われた時間データと、入手された生体データの項目及び数値をコードに置換した生体コードとを、対応付けた生体情報を記憶している
ことを特徴とする記憶媒体。
【請求項１４】
前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性がある
ことを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
【請求項１５】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、
前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１６】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、
前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１７】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、
前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１８】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、
前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１９】
コンピュータが、
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、
前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２０】
コンピュータが、
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、
前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、
取得した前記購買情報及び前記生健康報に基づいて広告を出力する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２１】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店舗で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、
店舗で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２２】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店舗で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、
店舗で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得し、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２３】
コンピュータが、
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店舗で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、
店舗で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得し、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２４】
顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店鋪で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、
店鋪で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、
取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体データをコード化する情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、小売店舗等に生体データを取得する血圧計や体組成計を設置し、これらの機器を来店した顧客に無料で使用させることにより、顧客の来店を誘引することが行われている。さらに、顧客の生体データを時系列で記憶し、生体データが改善された場合には、顧客に特典を付与する販売促進システムが提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１８７１４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、従来、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）レジスタより取得した購買データ（ＰＯＳデータ）を活用した購買行動分析が行われている。また、近年では、ポイントカードなどのＩＤ付き会員カードを利用することにより、顧客を識別するＩＤが付与されたＰＯＳデータ（ＩＤ−ＰＯＳデータ）を活用した分析が行われている。
【０００５】
ＩＤ−ＰＯＳデータによる分析では、顧客の性別、年齢などの顧客属性と購買データとが分析の軸となる。ところで、ドラッグストアなどで販売されている商品、例えば医薬品や健康食品などは、その商品の性格から顧客属性だけではなく、顧客の健康状態や健康の関心度により買い回りが変化すると考えられる。したがって、分析の軸として、顧客の健康状態を示す生体データを用いることが望ましい。
【０００６】
しかし、ＩＤ−ＰＯＳデータ及び生体データによる分析は行われていない。その一因は、生体データには様々な種別、項目があり、すべてを統一的に扱いにくいことがある。例えば、生体データの種別としては、血圧、体組成、血液脂質、肝臓に関するもの、腎臓に関するものなどである。さらに、生体データの各種別には複数の項目が含まれている。例えば、血圧については、最高・最低血圧、脈拍、脈圧、平均血圧、心負担指数などの項目がある。体組成については、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）、体脂肪率、内臓脂肪率指数、全身筋肉率、部位別筋肉率などの項目がある。これらの項目は数値で得ることが可能である。しかし、数値範囲と健康状態との関係は、項目毎に異なっている。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、生体データを分析軸として選択可能なコードに置換する情報処理装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得する取得部と、前記取得部が取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換する置換部と、前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力する出力部とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明にあっては、生体データを生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００１０】
本発明に係る情報処理装置は、前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性があることを特徴とする。
【００１１】
本発明にあっては、生体データを商品コードと互換性がある生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００１２】
本発明に係る情報処理装置は、前記取得部は生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを取得し、前記出力部は前記店舗コードを出力することを特徴とする。
【００１３】
本発明にあっては、生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを出力するので、生体データと、店舗で発生する購買者のデータ、例えばＩＤ−ＰＯＳデータとの対応付けが容易になる。
【００１４】
本発明に係る情報処理装置は、顧客を識別する顧客コードを取得する顧客取得部と、商品を購買した購買者を識別する購買者コード、及び購買した商品の商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部とを備え、前記出力部は、前記顧客コード、前記購買者コード及び前記対象者コードを対応付けて、前記時間データ及び前記生体コードを出力することを特徴とする。
【００１５】
本発明にあっては、購買情報と生体コードとを対応付けているので、購買情報を用いて行なう購買行動分析において、生体コードで示される健康情報を評価軸として採用することが可能となる。
【００１６】
本発明に係る情報処理装置は、前記置換部は、前記生体データの数値を値に応じたランクに置換し、前記生体データの項目及びランクを、前記生体コードに置換することを特徴とする。
【００１７】
本発明にあっては、生体データをランクに置換するので、データ量を削減することが可能となる。
【００１８】
本発明に係る情報処理装置は、前記商品コードは国際的な共通商品コードであり、前記生体コードは国際的な共通商品コードと互換性があるコードであることを特徴とする。
【００１９】
本発明にあっては、生体コードは国際的な共通商品コードと互換性があるコードであるので、購買情報を用いて行う購買行動分析において、健康情報も評価軸として採用することが可能となる。
【００２０】
本発明に係るコンピュータプログラムは、生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得し、取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換し、前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２１】
本発明にあっては、生体データを生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００２２】
本発明に係るコンピュータプログラムは、前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性があることを特徴とする。
【００２３】
本発明にあっては、生体データを商品コードと互換性がある生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００２４】
本発明に係るコンピュータプログラムは、生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを取得し、取得した前記店舗コードを出力することを特徴とする。
【００２５】
本発明にあっては、生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを出力するので、生体データと、店舗で発生する購買者のデータ、例えばＩＤ−ＰＯＳデータとの対応付けが容易になる。
【００２６】
本発明に係る情報処理方法は、コンピュータが、生体データの入手対象を識別する対象者コード、生体データの入手が行われた時間データ、並びに入手された生体データの項目及び数値を取得し、取得した生体データの項目及び数値を、生体コードに置換し、前記対象者コード、前記時間データ及び前記生体コードを出力することを特徴とする。
【００２７】
本発明にあっては、生体データを生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００２８】
本発明に係る情報処理方法は、前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性があることを特徴とする。
【００２９】
本発明にあっては、生体データを商品コードと互換性がある生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００３０】
本発明に係る情報処理方法は、生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを取得し、取得した前記店舗コードを出力することを特徴とする。
【００３１】
本発明にあっては、生体データの入手が行われた店舗を特定する店舗コードを出力するので、生体データと、店舗で発生する購買者のデータ、例えばＩＤ−ＰＯＳデータとの対応付けが容易になる。
【００３２】
本発明に係る記憶媒体は、生体データの入手対象を識別する対象者コードと、生体データの入手が行われた時間データと、入手された生体データの項目及び数値をコードに置換した生体コードとを、対応付けた生体情報を記憶していることを特徴とする。
【００３３】
本発明にあっては、生体データを生体コードに変換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００３４】
本発明に係る記憶媒体は、前記生体コードは商品を識別する商品コードと互換性があることを特徴とする。
【００３５】
本発明にあっては、生体データを商品コードと互換性がある生体コードに置換するので、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【００３６】
本発明に係る情報処理装置は、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【００３７】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００３８】
本発明に係る情報処理装置は、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【００３９】
本発明にあっては、顧客に適合した広告を出力可能となる。
【００４０】
本発明に係るコンピュータプログラムは、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【００４１】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００４２】
本発明に係るコンピュータプログラムは、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力する処理をコンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータプログラム。
【００４３】
本発明にあっては、顧客に適合した広告を出力可能となる。
【００４４】
本発明に係る情報処理方法は、コンピュータが、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力することを特徴とする。
【００４５】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００４６】
本発明に係る情報処理方法は、コンピュータが、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、前記顧客の生体コードを含む健康情報を取得し、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力することを特徴とする。
【００４７】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００４８】
本発明に係る情報処理装置は、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店舗で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、店舗で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【００４９】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００５０】
本発明に係るコンピュータプログラムは、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店舗で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、店舗で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得し、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動結果を出力する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【００５１】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００５２】
本発明に係る情報処理方法は、コンピュータが、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店舗で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得し、前記店舗で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得し、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて購買行動分析結果を出力することを特徴とする。
【００５３】
本発明にあっては、購買者の健康状態を加味した購買行動分析を行なうことが可能となる。
【００５４】
本発明に係る情報処理装置は、顧客を識別する顧客コード、及び前記顧客が店鋪で購入した商品に対応した商品コードを含む購買情報を取得する購買情報取得部と、店鋪で取得した前記顧客の生体データを含む健康情報を取得する健康情報取得部と、取得した前記購買情報及び前記健康情報に基づいて広告を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【００５５】
本発明にあっては、顧客に適合した広告を出力可能となる。
【発明の効果】
【００５６】
本発明にあっては、最新の健康情報を考慮した様々な購買情報分析を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】生体データコード化装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】総括情報及び血圧情報の構造の一例を示す説明図である。
【図４】体組成情報の構造の一例を示す説明図である。
【図５】血液情報の構造の一例を示す説明図である。
【図６】血液情報の構造の一例を示す説明図である。
【図７】血液情報の構造の一例を示す説明図である。
【図８】生体コードのデータ形式の例を示す説明図である。
【図９】会員属性テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１０】購買情報テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１１】商品属性テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１２】生体情報テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１３】生体コードテーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１４】ランクテーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１５】購買健康情報テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１６】購買健康情報生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】分析装置の構成例を示すブロック図である。
【図１８】分析処理の手順を示すフローチャートである。
【図１９】購入人数一覧の一例を示す説明図である。
【図２０】併買率又は買上率の算出結果の一例を示す説明図である。
【図２１】分析結果表示画面の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００５８】
以下、実施の形態を、図面を用いて具体的に説明する。以下の説明において、会員とは小売店舗を利用する一般消費者のうちで、会員ＩＤを付与された者を言う。また、生体データとは、店舗で取得した最新の身長、体重、血圧、体脂肪率などの各数値を言う。各数値に属性を付与したものや、複数生体データをまとめたものを生体情報という。生体データを予め定められた数値範囲と対照して評価したものを測定結果、ランクという。測定結果、ランクが付与された生体情報を、特に健康情報と呼ぶ。
【００５９】
図１は情報処理システムの構成例を示すブロック図である。情報処理システムは、小売店舗２とデータ管理・加工会社３とを含む。小売店舗２とデータ管理・加工会社３とは通信網Ｎにより、互いに通信可能に接続されている。データ管理・加工会社３は、生体データコード化装置（情報処理装置）１、データベース３０を備える。データベース３０は、会員属性テーブル３１、購買情報テーブル３２、商品属性テーブル３３、生体情報テーブル３４を有する。小売店舗２はＰＯＳレジ２１、店舗コンピュータ２２、血圧計２３、体組成計２４、活動量計２５を備える。なお、図１には店舗２は１つしか記載されていないが、複数でも良い。
【００６０】
ＰＯＳレジ２１は、売上が発生する時点で顧客が買上げる商品に付与されている商品コードをスキャナーで読み取る。読み取った商品コードに基づいて、その商品の分類、品名、値段などを画面に表示するともにレシートに印刷する。また、ＰＯＳレジ２１は会員を特定する装置として、例えば、図示しないカードリーダを備える。カードリーダは会員カードを読み取る。ＰＯＳレジ２１はカードリーダを介して、会員カードから会員のＩＤ（購買者コード）を取得する。ＰＯＳレジ２１は取得したＩＤ、買い上げ商品の商品コードなどを対応付けてデータ管理・加工会社３に送信する。データ管理・加工会社３では受信したデータを購買情報テーブル３２に記憶する。
【００６１】
血圧計２３は、例えば、被測定者の最高血圧、最低血圧、平均血圧、脈拍を測定する。体組成計２４は、例えば、被測定者の体重、身長、ＢＭＩ、体脂肪率、基礎代謝量、筋肉量、水分量を計測する。活動量計２５は、例えば、歩数、総消費カロリ、活動カロリ、歩行距離、活動量を計測する。被測定者は会員である。活動量計２５は通常、会員が身につけている。活動量計２５はＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの規格にしたがった無線インタフェースを有している。当該無線インタフェースを介して、活動量計２５が記憶している歩数などは、会員が店舗２に来店したときに、店舗コンピュータ２２により取得される。活動量計２５は専用のハードウェアで構成する以外に、万歩計（登録商標）やスマートフォンにより構成することも可能である。店舗コンピュータ２２は取得した歩数などの値をデータ管理・加工会社３に送信する。データ管理・加工会社３のデータベース３０は、受信した歩数などの値を生体情報テーブル３４に書き込む。また、血圧計２３、体組成計２４の計測値も、同様に生体情報テーブル３４に書き込まれる。測定値は印刷して、被測定者に提供する。また、店舗コンピュータ２２に接続したモニタへ測定結果を表示し、被測定者が参照可能としても良い。また、生体情報テーブル３４に記憶されるデータを会員の持つＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、スマートフォンなどで参照可能としても良い。このような、生体情報の測定、測定結果を参照可能とするシステムを、以下の説明においては、健康管理支援サービスと呼ぶ。
【００６２】
図２は生体データコード化装置１の構成例を示すブロック図である。生体データコード化装置１はサーバコンピュータ、ＰＣなどで実現する。生体データコード化装置１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、通信部１４、大容量記憶部１５、読み取り部１６を含む。各構成はバスＢで接続されている。
【００６３】
ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２に記憶された制御プログラム（コンピュータプログラム）１Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１３は例えばＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  ＲＡＭ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、フラッシュメモリである。ＲＡＭ１３はＣＰＵ１１によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。通信部１４は通信網Ｎを介して、小売店舗２のＰＯＳレジ２１などとの通信を行う。
【００６４】
大容量記憶部１５は例えばハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などである。大容量記憶部１５は生体コードテーブル１５１、ランクテーブル１５２、購買健康情報テーブル１５３を含む。また、制御プログラム１Ｐを大容量記憶部１５に記憶しても良い。
【００６５】
読み取り部１６はＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。ＣＰＵ１１が読み取り部１６を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、大容量記憶部１５に記憶しても良い。また、通信網Ｎを介して他のコンピュータからＣＰＵ１１が制御プログラム１Ｐをダウンロードし、大容量記憶部１５に記憶しても良い。さらにまた、半導体メモリ１ｂから、ＣＰＵ１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでも良い。
【００６６】
次に、健康管理支援サービスにより、入手する生体情報について、更に説明する。生体情報は大分類、中分類、小分類を付与する。図３は総括情報及び血圧情報の構造の一例を示す説明図である。中分類の店頭測定全体のワースト値は、総括情報を示す。店頭測定全体のワースト値は、店頭測定により得た複数のランクのうち、最も悪いランクを示す。血圧情報の大分類は店頭測定である。血圧情報の中分類（種別）は血圧である。血圧情報の小分類（項目）は血圧全体のワースト値、最高・最低血圧、脈拍、脈圧、平均血圧、心負担指数を含む。血圧全体のワースト値を除く、それぞれの小分類には測定結果及びランクが対応付けてある。血圧全体のワースト値は、血圧に関する測定結果のランクのうち、最も悪いランクを示す。
【００６７】
図４は体組成情報の構造の一例を示す説明図である。体組成情報の大分類は店頭測定である。体組成情報の中分類は体組成である。体組成情報の小分類は体組成全体のワースト値、ＢＭＩ、体脂肪率、内臓脂肪指数、全身筋肉率、部位別筋肉率・腕、部位別筋肉率・脚を含む。体組成全体のワースト値を除く、それぞれの小分類には複数の測定結果及びランクが対応付けてある。体組成全体のワースト値は、体組成に関する測定結果のランクのうち、最も悪いランクを示す。
【００６８】
図５から図７は血液情報の構造の一例を示す説明図である。血液情報の大分類は血液検査である。血液検査は店頭では最終結果が得られないため、大分類は店頭測定ではなく、血液検査としてある。血液検査は、小売店舗２で会員の血液検査を採取する。採取した血液は検査会社に送られ、各種の測定が行われる。測定値は小売店舗２に報告される。血液情報の中分類は、血液検査全体のワースト値、血液脂質検査（図５）、肝臓に関する検査（図６）、腎臓に関する検査（図７）、尿酸検査（図７）、糖尿病検査（図７）を含む。血液検査全体のワースト値は、血液検査によって得られる測定結果のランクのうち、最も悪いランクを示す。
【００６９】
血液脂質検査の小分類は、血液脂質検査全体のワースト値、ＨＤＬ（ｈｉｇｈ−ｄｅｎｓｉｔｙ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ：高比重リポたんぱく）コレステロール、ＬＤＬ（ｌｏｗ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ：低比重リポタンパク）コレステロール、総コレステロール、中性脂肪を含む。血液脂質検査全体のワースト値を除く、それぞれの小分類には複数の測定結果及びランクが対応付けてある。血液脂質検査全体のワースト値は、血液脂質検査で得られる測定結果のランクのうち、最も悪いランクを示す。
【００７０】
肝臓に関する検査の小分類は、肝臓に関する検査全体のワースト値、ＡＬＰ（Ａｌｋａｌｉｎｅ  Ｐｈｏｓｐｈａｔａｓｅ：アルカリフォスファターゼ）、ＧＯＴ（ｇｌｕｔａｍａｔｅ  ｏｘａｌｏａｃｅｔａｔｅ  ｔｒａｎｓａｍｉｎａｓｅ：グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼ）、ＧＰＴ（ｇｌｕｔａｍｉｃ  ｐｙｒｕｖｉｃ  ｔｒａｎｓａｍｉｎａｓｅ：グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼ）、γ−ＧＴＰ（γ−ｇｌｕｔａｍｙｌｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ：γグルタミルトランスペプチダーゼ）、総ビリルビンを含む。ＧＯＴはＡＳＴ（ａｓｐａｒｔａｔｅ  ａｍｉｎｏｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ：アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ）と呼ばれることもあるため、図６ではＧＯＴ（ＡＳＴ）と表記している。また、ＧＰＴはＡＬＴ（Ａｌａｎｉｎｅ  Ａｍｉｎｏｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ：アラニンアミノトランスフェラーゼ）と呼ばれることもあるため、図６ではＧＰＴ（ＡＬＴ）と表記している。肝臓に関する検査全体のワースト値を除く、それぞれの小分類には複数の測定結果及びランクが対応付けてある。
【００７１】
腎臓に関する検査の小分類は腎臓に関する検査全体のワースト値、クレアチニン値、尿素窒素を含む。尿酸検査の小分類は尿酸を含む。糖尿病検査の小分類はＨｂＡ１ｃ（Ｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ  Ａ１ｃ：ヘモグロビン・エイワンシー）を含む。腎臓に関する検査全体のワースト値を除く、それぞれの小分類には複数の測定結果及びランクが対応付けてある。
【００７２】
生体情報に大分類、中分類、小分類を付与するのは、後述する商品情報にも大分類、中分類、小分類を付与されているからである。その結果、生体情報を商品情報と同列に扱うことが可能となる。
【００７３】
次に生体コードのデータ構造について説明する。生体コードは生体データをコード化したものである。生体コードは商品コードと互換性があるコードとする。すなわち、生体コードのデータ形式は、商品コードのデータ形式と互換性がある。互換性があるとは、両方のコードを同列に扱うことができることをいう。例えば、商品コードが１バイト文字（半角英数）の組み合わせとされているときは、生体コードもそれに合わせて１バイト文字の組み合わせとするように文字形式を合わせる。また、生体コードと商品コードを合わせた集合において、各コードがユニークで重複していないことも必要である。商品コードはＧＴＩＮ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｔｒａｄｅ  Ｉｔｅｍ  Ｎｕｍｂｅｒ）である。ＧＴＩＮは国際的な共通商品コードである。ＧＴＩＮは日本国内においては、ＪＡＮ（Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ａｒｔｉｃｌｅ  Ｎｕｍｂｅｒ）コードと呼ばれるものである。
【００７４】
図８は生体コードのデータ形式の例を示す説明図である。図８に示すデータ形式は、ＧＩＮ−１３と呼ばれる１３桁のＧＴＩＮと互換性があるデータ構造である。図８Ａに示す例は、２桁のプリフィックス、４桁の測定機器コード、３桁の測定項目、３桁の測定結果、１桁のチェックデジットからなる。プリフィックスはＧＴＩＮと重ならない値を採用する。例えば、２０から２９、又は０２とする。測定機器コードは測定器を示すコードである。例えば、０００１は血圧計、０００２は体組成計、０００３は活動量計を示すコードとする。測定項目は各機器で測定できる項目を示す。例えば、血圧計の場合、００１は最高血圧、００２は最低血圧を示すコードとする。測定結果は測定値又は上述したランクを示すコードである。例えば、００１はランクＡ、００２はランクＢ、００３はランクＣを示すコードとする。チェックデジットは生体コードの誤りを検出するための値である。チェックデジットを除く１２桁の数字から計算される値である。生体コードを機器間でやり取りする場合に、任意の桁の値が変わってしまったときは、１２桁から計算されるチェックデジットの値と、やり取りされた生体コードの１桁目に入っているチェックデジットの値とが異なるで、生体コードの誤りを検出することができる。
【００７５】
図８Ｂに示す生体コードの例は図３から図７に示したデータ構造をコード化したものである。生体コードは２桁のプリフィックス、２桁の大分類コード、２桁の中分類コード、３桁の小分類コード、３桁の測定結果、１桁のチェックデジットからなる。
【００７６】
次にデータベース３０に記憶されているテーブルについて説明する。図９は会員属性テーブル３１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。会員属性テーブル３１は会員ＩＤ列、性別列、生年月日列、入会日列を含む。会員ＩＤ列は各会員に付与された会員ＩＤ（顧客コード）を記憶する。会員ＩＤは会員を一意に特定できる値を持つ。性別列は会員の性別を記憶する。生年月日列は会員の生年月日を記憶する。入会日列は会員が会員の資格を得た日を記憶する。
【００７７】
図１０は購買情報テーブル３２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。購買情報テーブル３２は売上日列、売上時刻列、店コード（店舗コード）列、会員ＩＤ列、ＪＡＮコード列、数量列、金額列、機番列、レシート番号列を含む。売上日列は売上が発生した日を記憶する。売上時刻列は売上発生した時刻を記憶する。店コード列は売上が発生した小売店舗２の店コードを記憶する。売上が発生したとは、例えば、ＪＡＮコードがＰＯＳレジ２１に読み取られたということである。店コードは小売店舗２を一意に特定できる値を持つ。会員ＩＤ列は商品を購入した会員のＩＤを記憶する。ＪＡＮコード列は購入された商品を一意に特定できるＪＡＮコードを記憶する。数量列は購入された商品の数量を記憶する。金額列は購入金額を記憶する。機番列は売上を計上したＰＯＳレジ２１の番号を記憶する。機番は少なくとも同一小売店舗２内ではユニークな値を持つ。レシート番号列は発行されたレシートの番号を記憶する。レシート番号は少なくとも同一小売店舗２内ではユニークな値を持つ。なお、ＪＡＮコードは商品を一意に特定するためのコードであるので、ＪＡＮコード以外のコードを採用しても良い。例えば、ＥＡＮ（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ａｒｔｉｃｌｅ  Ｎｕｍｂｅｒ）やＵＰＳ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｃｏｄｅ）を採用しても良い。
【００７８】
図１１は商品属性テーブル３３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。商品属性テーブル３３はＪＡＮコード列、商品名列、大分類列、中分類列、小分類列、品名列、メーカ列を含む。ＪＡＮコード列は商品のＪＡＮコードを記憶する。商品名列は商品の名称を記憶する。大分類列、中分類列、小分類列はそれぞれ商品の大分類、中分類、小分類を記憶する。品名列は商品の一般名称を記憶する。大分類、中分類、小分類、品名は購買行動分析にも使うので、統一した体系のものを用いることが望ましい。例えば、ＪＩＣＦＳ（ＪＡＮ  Ｉｔｅｍ  Ｃｏｄｅ  Ｆｉｌｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）分類を用いる。メーカ列は商品のメーカ名を記憶する。
【００７９】
図１２は生体情報テーブル３４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。生体情報テーブル３４は測定日列、測定時刻列、店コード列、会員ＩＤ列、大分類列、中分類列、小分類列、測定値列を含む。測定日列、測定時刻列はそれぞれ、身長、体重、血圧、脈拍、体脂肪率などが測定された日、時刻を記憶する。店コード列は血圧等が測定された小売店舗２の店コードを記憶する。会員ＩＤ列は測定を行った会員ＩＤ（対象者コード）を記憶する。大分類列、中分類列、小分類列はそれぞれ、測定した内容に対応する大分類、中分類、小分類を記憶する。これらの分類は後述する生体コードに記憶した各分類と同一となるようにする。測定値列は測定値を記憶する。
【００８０】
次に、生体データコード化装置１が備えるテーブルについて説明する。生体コードテーブル１５１は生体情報をコード化するためのテーブルである。小売店舗２で収集する生体情報に測定結果又はランクを付与する。そして、測定結果又はランクを付与した生体情報（健康情報）をコード化した生体コードに置換する。生体コードのデータ形式は、図８Ｂに示したデータ形式である。上述したように生体コードはＪＡＮコード（ＧＴＩＮ）と互換性がある。以下の説明において便宜上、生体コードをＪＡＮコードとも呼ぶ。
【００８１】
図１３は生体コードテーブル１５１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。生体コードテーブル１５１はＪＡＮコード列、機器名列、大分類列、中分類列、小分類列、測定結果列を含む。ＪＡＮコード列は健康情報の内容を一意的に特定するためのＪＡＮコードを記憶する。機器名列は健康情報を測定した機器の名称を記憶する。大分類列、中分類列、小分類列はそれぞれ、健康情報の大分類、中分類、小分類を記憶する。測定結果列は測定値に対応した評価を記憶する。ランク列は測定結果をコード化したランクを記憶する。
【００８２】
図１４はランクテーブル１５２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。ランクテーブル１５２は中分類列、小分類列、性別列、範囲列、ランク列を示す。中分類列、小分類列は、それぞれ健康情報の中分類、小分類を記憶する。これらの分類は生体コードテーブル１５１に記憶する分類と共通である。大分類が含まれていないのは、大分類とランクとは相関しないからである。性別列は性別を記憶する。性別によって、ランクに対応する数値範囲が異なる場合、性別列に性別を記憶する。範囲列はランク対応する数値範囲を記憶する。ランク列は付与すべきランクを記憶する。
【００８３】
購買健康情報テーブル１５３は購買情報テーブル３２に記憶されている購買情報と、生体情報テーブル３４に記憶されている健康情報を統合した購買健康情報を記憶するテーブルである。購買情報及び健康情報のデータ形式を揃えることにより、２つの情報を同列に扱うことが可能となる。
【００８４】
図１５は購買健康情報テーブル１５３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。購買健康情報テーブル１５３は日付列、時刻列、店コード列、会員ＩＤ列、性別列、生年月日列、ＪＡＮコード列、数量列、金額列、機番列、レシート番号列を含む。日付列、時刻列は売上が発生した日付、時刻、又は健康情報が測定された日付、時刻を記憶する。店コード列は売上が発生した小売店舗２の店コード、又は健康情報が測定された小売店舗２の店コードを記憶する。会員ＩＤ列は商品を購入した会員の会員ＩＤ又は健康情報を測定した会員の会員ＩＤを記憶する。性別列は会員の性別を記憶する。生年月日列は会員の生年月日を記憶する。ＪＡＮコード列は購買情報又は健康情報に付与されたＪＡＮコードを記憶する。数量列は購入された商品の数量を記憶する。金額列は商品の購入金額を記憶する。機番列は売上が発生したＰＯＳレジ２１の機番を記憶する。レシート番号列はＰＯＳレジ２１が発行したレシートの番号を記憶する。レコードが健康情報の場合、数量列、金額列、機番列、レシート番号列は、ＮＵＬＬとするか０を記憶する。
【００８５】
上述の説明において、会員属性、購買情報、健康情報のそれぞれに含まれる会員の識別情報はすべて共通の会員ＩＤとしたが、共通でなくても良い。会員属性に含まれる顧客コード、購買情報に含まれる購買者コード、健康情報に含まれる対象者コードそれぞれが違う値を持つ場合は、それぞれのコードを対応付けるテーブルを用意し、２つのコード間で置換可能とすれば良い。また、３つのコードが混在している場合であっても、データベースに記憶するコードは、いずれか１つのコードに統一しても良い。
【００８６】
なお、データベース３０に記憶する各テーブル、大容量記憶部１５に記憶する各テーブルの記憶場所は、これらの場所に限定されない。大容量記憶部１５に記憶するテーブルをデータベース３０に記憶しても良い。データベース３０に記憶するテーブルを大容量記憶部１５に記憶しても良い。すべてのテーブルをデータベース３０のみに記憶しても良い。すべてのテーブルを大容量記憶部１５のみに記憶しても良い。データベース３０、大容量記憶部１５ではなく、クラウドサービスなどにより提供されるネットワークストレージに、各テーブルを記憶しても良い。
【００８７】
次に、生体データコード化装置１が行なう処理について説明する。図１６は購買健康情報生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。生体データコード化装置１のＣＰＵ１１は生体情報テーブル３４より１レコード分の生体情報を取得する（ステップＳ１）。ＣＰＵ１１は取得した生体情報に含まれる会員ＩＤに対応した属性情報を、会員属性テーブル３１より取得する（ステップＳ２）。ＣＰＵ１１は取得した生体情報より、分類（大分類、中分類、小分類）、測定値を取得する（ステップＳ３）。ＣＰＵ１１は取得した中分類、小分類、測定値、会員の属性情報に含まれる性別に基づいて、ランクテーブル１５２を参照し、ランクを取得する（ステップＳ４）。ＣＰＵ１１は大分類、中分類、小分類、ランクに基づいて、生体情報に対応するＪＡＮコードを生体コードテーブル１５１より取得する（ステップＳ５）。ＣＰＵ１１は購買健康情報のレコードを生成し、購買健康情報テーブル１５３に記憶する（ステップＳ６）。ＣＰＵ１１は未処理の生体情報レコードがあるか否かを判定する（ステップＳ７）。ＣＰＵ１１は未処理の生体情報レコードがあると判定した場合（ステップＳ７でＹＥＳ）、処理をステップＳ１へ戻す。ＣＰＵ１１は未処理の生体情報レコードがないと判定した場合（ステップＳ７でＮＯ）、測定実施レコードを購買健康情報テーブル１５３に記憶する（ステップＳ８）。測定実施レコードとは、会員が小売店舗２で何らかの測定を行ったことを示すレコードである。会員が一回の来店で、複数の機器で測定を行った場合でも、測定実施レコードは１レコードのみ記憶する。ＣＰＵ１１は機器利用レコードを購買健康情報テーブル１５３に記憶する（ステップＳ９）。機器利用レコードは会員が測定に使用した機器を示すレコードである。例えば、会員が血圧計２３で血圧を測定し、体組成計２４で体重と体脂肪率とを測定した場合、ＣＰＵ１１は血圧計２３を利用したことを示すレコード、体組成計２４を使用したことを示すレコードを購買健康情報テーブル１５３に記憶する。ＣＰＵ１１は購買健康情報生成処理を終了する。
【００８８】
ＣＰＵ１１は購買情報テーブル３２に記憶してある購買情報を、購買健康情報に変換し購買健康情報テーブル１５３に記憶する処理も行なう。当該処理は、生体情報の場合よりも簡潔な処理である。フローチャートは省略し、以下簡単に説明する。ＣＰＵ１１は購買情報テーブル３２から購買情報を１レコード取得する。取得した購買情報に含まれる会員ＩＤに対応した属性情報を会員属性テーブル３１から取得する。ＣＰＵ１１は取得した購買情報と属性情報とから、購買健康情報を生成する。ＣＰＵ１１は生成した購買健康情報を購買健康情報テーブル１５３に記憶する。ＣＰＵ１１は未処理の購買情報が無くなるまで上述の処理を繰り返す。
【００８９】
購買健康情報テーブル１５３において、生体情報が基になっている健康情報のレコードについては、レシート番号はＮＵＬＬ又は０とした。しかし、健康情報にレシート番号を付与しても良い。健康情報に含まれる会員ＩＤ、店コード、測定日のそれぞれが、購買情報の会員ＩＤ、店コード、売上日と一致し、健康情報に含まれる測定時刻が、購買情報に含まれる売上時刻前後の所定範囲である場合、購買情報に含まれるレシート番号を、健康情報のレシート番号として記憶しても良い。所定範囲は例えば、１５〜４５分とする。健康情報へのレシート番号の付与は、購買健康情報生成処理時に行っても良いし、購買健康情報を利用するユーザが指示した場合に行ってもよい。上述の所定範囲をユーザに設定させてから、レシート番号を付与する処理を行っても良い。
【００９０】
購買健康情報生成処理を実行するタイミングは、任意である。例えば、夜間に日次で実行しても良い。購買情報テーブル３２に新規レコードが記憶される毎に実行しても良い。生体情報テーブル３４に新規レコードが記憶される毎に実行しても良い。
【００９１】
本実施の形態においては、以下の効果を奏する。会員の生体情報をコード化したものを、後の分析に用いるデータとして記憶するので、記憶容量を削減することが可能となる。分析に用いる生体コードは測定値そのものではなく、測定値を置き換えたランクを含む。その結果、健康情報から個人を特定し難くなるため、個人情報漏洩を抑制することが可能である。
【００９２】
また、生体情報に大分類、中分類、小分類を付与するので、分類に応じた分析が可能である。例えば、図３では、中分類：血圧には、最高・最低血圧、脈拍、脈圧、平均血圧、心負担指数の５つの小分類を含む。血圧のランクとして、５つの小分類の最低（最悪）のランクを付与する。その上で、血圧ランクＤ以下の会員に関するデータを抽出すれば、血圧に何らかの問題を抱える会員の分析を行なうことが可能となる。
さらにまた、中分類として店頭測定値全体のワースト値、血液検査全体のワースト値を設けている。小分類として血圧全体のワースト値、体組成全体のワースト値、血液脂質検査全体のワースト値、肝臓に関する検査全体のワースト値、腎臓に関する検査全体のワースト値を設けている。これらの総括的な情報により、血圧に何らかの問題がある会員（血圧全体のワースト値がＥ）についての購買行動分析を行なうといった、健康状態を上位概念で捉えた分析を行なうことが可能となる。
【００９３】
健康情報に含まれる生体コードと購買情報に含まれる商品コードを互換性のあるデータ形式にするので、購買情報を用いて行なう購買行動分析において、健康情報を評価軸として採用することが可能となる。特に、健康情報を予め分類し、分類したレコード毎にＧＴＩＮと互換性のあるデータ形式のコードを付与するので、従来の分析ソフトウェアにおいて、健康情報を購買情報と同列に扱うことが可能となる。その結果、従来の分析ソフトウェアを用いて、健康情報を考慮した様々な分析を行なうことが可能となる。
【００９４】
なお、図８Ａ、８Ｂに示す生体コードにおいて、測定結果はランクではなく、測定値としても良い。なお、この場合であっても、測定機器や測定項目をコード化しているため、データ容量を削減することができる。
【００９５】
次に、購買健康情報を用いた購買行動分析について、説明する。図１７は分析装置４の構成例を示すブロック図である。分析装置（情報処理装置）４はサーバコンピュータ、ＰＣなどで実現する。分析装置４はＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、通信部４４、大容量記憶部４５、読み取り部４６を含む。各構成はバスＢで接続されている。
【００９６】
ＣＰＵ４１はＲＯＭ４２に記憶された制御プログラム（コンピュータプログラム）４Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ４３は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリである。ＲＡＭ４３はＣＰＵ４１によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。通信部４４は通信網Ｎを介して、生体データコード化装置１などとの通信を行う。
【００９７】
大容量記憶部４５は例えばハードディスク、ＳＳＤなどである。大容量記憶部４５は分析手法テーブル４５１、施策テーブル４５２を含む。また、制御プログラム４Ｐを大容量記憶部４５に記憶しても良い。
【００９８】
分析手法テーブル４５１は購買行動分析の様々な手法を記憶する。施策テーブル４５２は販売促進のための施策について記憶する。
【００９９】
読み取り部４６はＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体４ａを読み取る。ＣＰＵ４１が読み取り部４６を介して、制御プログラム４Ｐを可搬型記憶媒体４ａより読み取り、大容量記憶部４５に記憶しても良い。また、通信網Ｎを介して他のコンピュータからＣＰＵ４１が制御プログラム４Ｐをダウンロードし、大容量記憶部４５に記憶しても良い。さらにまた、半導体メモリ４ｂから、ＣＰＵ４１が制御プログラム４Ｐを読み込んでも良い。
【０１００】
図１８は分析処理の手順を示すフローチャートである。分析装置４のＣＰＵ４１は、分析手法テーブル４５１に記憶されている分析手法を表示する（ステップＳ２１）。ＣＰＵ４１はユーザが選択した分析手法を受け付ける（ステップＳ２２）。ＣＰＵ１１は受け付けた分析手法の設定画面を表示する（ステップＳ２３）。ＣＰＵ１１はユーザが行った設定内容を受け付ける（ステップＳ２４）。ＣＰＵ１１は分析を開始するか否かを判定する（ステップＳ２５）。ＣＰＵ１１は分析を開始しないと判定した場合（ステップＳ２５でＮＯ）、処理をステップＳ２１に戻す。ＣＰＵ１１は分析を開始すると判定した場合（ステップＳ２５でＹＥＳ）、分析を行なう（ステップＳ２６）。ＣＰＵ１１は分析結果を表示する（ステップＳ２７）。ＣＰＵ１１は処理を終了する。
【０１０１】
分析装置４が行なう分析の一例を以下に説明する。前提として、購買健康情報テーブル１５３に記憶してある健康情報を示すレコードには、レシート番号が付与されているものとする。
【０１０２】
併買リフト値の算出例について説明する。ここでは、小売店舗２に来店した会員のうち、何らかの測定を行った会員は測定を行っていない会員よりも健康に対する意識が高いものと仮定する。そして、測定を行った会員と測定を行っていない会員では、測定実施日を含む一定期間内に購入する商品も異なるのではないかと仮定する。以上仮説を検証するために、併買リフト値分析を行なう。
【０１０３】
図１９は購入人数一覧の一例を示す説明図である。例えば、測定実施の来店人数（ＰＯＳレジ通過者）と測定未実施の来店人数（ＰＯＳレジ通過者）と全体の来店人数（ＰＯＳレジ通過者）を購買健康情報テーブル１５３より求める。求めた結果の例が、図１９に示す値である。従来の併買リフト値は以下の（１）式で求まる。
【０１０４】
（例）商品Ａ購入者の商品Ｂの併買リフト値
商品Ｂの併買リフト値  ＝  商品Ａ購入者の商品Ｂ買上率（商品Ａと商品Ｂの併買率）  ÷  全体の商品Ｂ買上率  …  （１）
商品Ａ購入者の商品Ｂの買上率  ＝  （商品Ａ購入者の内の商品Ｂ購入人数
÷  商品Ａ購入者の来店人数）
全体の商品Ｂの買上率  ＝  商品Ｂの購入人数  ÷  全体の来店人数
商品Ａ、商品Ｂは併買される商品を示す。
商品Ｂの併買リフト値が高ければ、全体に比べ、商品Ａ購入者は商品Ｂを併買しやすいことを示す。
【０１０５】
（１）式と同様な考え方で、測定実施又は測定未実施それぞれと、商品Ｂのリフト値は、以下の（２）式で求める。
【０１０６】
（例）測定者または未測定者の商品Ｂのリフト値
商品Ｂのリフト値  ＝  測定者又は未測定者の商品Ｂ買上率÷全体の商品Ｂ買上率  …  （２）
測定者又は未測定者の買上率  ＝  （測定者又は未測定者の内の商品Ｂの購入人数
÷  測定者又は未測定者の来店人数
全体の買上率  ＝  商品Ｂの購入人数÷全体の来店人数
である。
【０１０７】
図１９に示す例では、全体の来店人数（ＰＯＳレジ通過者）は、２３９０人である。測定者の来店人数（ＰＯＳレジ通過者）は９５０人である。測定未実施の来店人数（ＰＯＳレジ通過者）は１４４０人である。全体の健康食品の購入人数は３９０人である。測定実施者の内の健康食品併買人数は２５０人である。測定未実施者の内の健康食品併買人数は１４０人である。全体の調理品の購入人数は９００人である。測定実施者の内の調理品併買人数は４００人である。測定未実施者の内の健康食品併買人数は５００人である。全体の嗜好飲料の購入人数は１１００人である。測定実施者の内の嗜好飲料併買人数は３００人である。測定未実施者の内の嗜好飲料併買人数は８００人である。
【０１０８】
図１９に示した表に基づいて、健康食品の全体の買上率、測定実施者および測定未実施者の併買率は以下のように求まる。
【０１０９】
全体の買上率＝３９０／２３９０＝１６．３％
測定実施者の併買率＝２５０／９５０＝２６．３％
測定未実施者の併買率＝１４０／１４４０＝９．７％
【０１１０】
図２０は併買率又は買上率の算出結果の一例を示す説明図である。上記と同様に調理品及び嗜好飲料についての買上率、併買率を算出し結果を表にまとめると、図２０に示す表となる。
【０１１１】
全体の買上率、測定者実施者及び測定未実施者の併買率から、健康食品についての併買リフト値は以下の様に求まる。
【０１１２】
測定実施者の併買リフト値＝２６．３％／１６．３％＝１．６１
測定未実施者の併買リフト値＝９．７％／１６．３％＝０．６０
同様に調理品及び嗜好飲料についての併買リフト値を求めることが可能である。
【０１１３】
図２１は分析結果表示画面の一例を示す説明図である。上述の併買リフト値の算出を行った結果を示している。軸１欄５１は分析軸１として選択した内容（測定実施、測定未実施）を示している。軸２欄５２は分析軸２として選択した内容（健康食品、調理品、嗜好飲料）を示している。結果欄５３は分析結果である併買リフト値を表示している。施策表示ボタン５４は行った分析と関係が深い販売促進のための施策を表示するためのボタンである。終了ボタン５５は分析を終了するためのボタンである。
【０１１４】
以上の併買リフト値からは、次のようなことが読み取ることが可能である。測定実施者は、健康食品の併買リフト値が１．６１であるから、顧客全体に比べ、測定実施者は健康食品を１．６１倍購入している。調理品も併買リフト値が高い。一方で嗜好飲料は０．６９とリフト値が低い。測定未実施者は健康食品、調理品の併買リフト値が低いが、嗜好飲料のリフト値が高い。例えば、このような結果が得られた場合には、測定者には特に、健康食品を勧めるなどの販売促進の方針を立てることができる。
【０１１５】
以上の分析例は、あくまでも一例を示したものである。他に同時購買リフト値分析、測定と購買比率との相関分析、トライアル・リピート分析、測定頻度分析、時系列評価などが可能である。
【０１１６】
同時購買リフト値分析により、測定を行った日、すなわち、健康への関心が最も高いときに、どのようなカテゴリーに属する商品や個別商品を購入しやすいかを把握可能となる。その結果に基づき、同時購買リフト値の高いカテゴリーの商品や個別商品についての広告を行えば、商品購入の動機づけを行なうことが可能である。例えば、健康管理支援サービスの結果表示機器に広告として表示する。または、健康管理支援サービスの設置スペースにポスターを掲示し露出を増やす。
【０１１７】
測定と購買比率の相関分析により、測定者が、測定前後に商品を購買し退店するのか、測定のみで購買しないで退店するのかを評価することが可能となる。例えば、測定のみに来店する会員が多い場合は、測定者にインセンティブを付与するなどの施策が可能となる。被測定者の割合が多い場合は、健康管理支援サービスのより多くの利用を図るために、操作インタフェースを見直して使いやすくするなどのサービス向上の材料として使用可能である。
【０１１８】
トラアイル・リピート分析では、測定頻度や繰り返し測定の比率を評価し、健康管理支援サービスの改善案検討可能である。例えば、測定者へ付与するインセンティブを増やせば、測定回数が増えるのか、健康食品のクーポンを配布すると、測定者が増加するかなどの調査が可能である。
【０１１９】
測定頻度分析では、一定期間の測定回数（頻度）毎に会員をグループ分けすることが可能となる。頻度が高い会員ほど健康に対する意識が高いと判断可能である。そして、グループ毎に比較することで買い回りに違いがあるか否か判定可能になる。グループ毎の買い回りの違いから、健康に対する意識の高低に応じた販売促進活動を行なうことで、効率的な活動が可能となり、活動経費の削減を図ることが可能となる。
【０１２０】
時系列評価では、ランクが改善傾向にある会員と、ランクが悪化傾向にある会員とで、買い回りに違いがあるのか否か判定可能となる。例えば、改善した会員はある商品を買って、健康への取り組みを実施したことが把握可能である。また、悪化した会員は健康関連商品を購入していないか、購入していた場合でも頻度が少なかったことが判明した場合、改善を促すように働きかけを実施するなどが行える。例えば、改善した会員が買っていた商品を悪化した会員に薦めることが可能である。
【０１２１】
以上のように、健康情報を購買情報と同列に扱い可能となることで、様々な分析が可能となる。分析結果に応じた販売促進活動を行なうことで、会員の商品購入頻度、購入金額を増加させることが可能となる。
【０１２２】
以下に分析装置４による分析を活用して行なう小売店舗における広告の出力の例を示す。
【０１２３】
（ターゲットサンプリング）
ターゲットサンプリングとは、全顧客を対象に分析を行なうのではなく、分析対象とする顧客を属性（年齢、性別、職業等）で絞って行なうことである。例えば、３０代の独身女性はどのような商品をよく買うのかといった分析を行なう場合である。分析装置４を用いると、調査対象とする顧客をサンプリングする際に、健康の視点からの分析が可能となる。例えば、試供品の引換券や商品の割引券を配布した場合に、健康関心度、健康状態により引換券や割引券の使用率が異なるか否かを分析可能である。その結果に基づいて、その後に引換券や割引券等の広告を配布する際の顧客を適切に選択できるようになる。
【０１２４】
（広告戦略）
顧客が小売店舗で健康管理支援サービスを利用して、血圧などの測定を行なう際に店舗コンピュータ２２に広告を表示する。測定前には顧客の年齢や性別に応じた一般的な広告を表示する。測定後には測定値に応じた広告を表示する。それによって、商品に対する訴求力を高めることが可能となる。なお、広告を表示する際には、顧客の購買情報を検索し、すでに広告商品を購入している場合は、広告を表示しないようにする。商品の購入履歴があるもののリピート購入していない場合については、それに合わせた広告を表示したり、購入を取りやめた理由を尋ねるアンケート画面を表示したりしても良い。
【０１２５】
（新規開発商品サポート）
既存商品の仕様を変更して新たな商品を開発する場合、既存商品はどのような健康状態の顧客が多く購入しているかを分析する。例えば、高血圧の顧客がよく購入する菓子については、塩分を減らせば、訴求力が高まると考えられる。新規開発商品の販売後の分析においては、ターゲットとなる顧客に買われているかを分析すれば、想定したターゲットが適切であったかの検証が可能となる。
【０１２６】
（レシートクーポン）
レシートクーポンは会計時のレシートにクーポン広告を印字するものである。会計後に再度、商品購入を行なう顧客は稀であるので、クーポンの使用は次回来店時となる。この場合は、クーポンは手元に保管されずに未使用となってしまう。しかし、測定結果に応じたクーポンをレシートに印字すれば、健康への関心が高まっている顧客に対して適切なクーポンが提供するので、クーポン利用率の向上が期待できる。
【０１２７】
（健康管理支援サービスのレシートへクーポン広告印字）
測定結果を印字するレシートにクーポンを含めれば、クーポンの利用率を高めることが可能となる。来店直後に測定を行なう顧客は買い物を行う前にクーポンを受け取るからである。また、測定直後は健康への関心が高まっている状態であるから、測定に応じたクーポンを印字すれば訴求力が高まると考えられる。
【０１２８】
（店内放送）
健康管理支援サービスによる測定が多く行われる時間帯を抽出し、抽出した時間帯には健康への関心を高める放送や、健康に関心が高い顧客が購入する商品のＣＭを放送する。時間帯によって、測定を行なう顧客の属性が異なる場合は、それに即した放送を行なう。
【０１２９】
（購入すべき商品の推奨）
健康情報と購買情報とを対比することにより、健康状態にそぐわない商品を購入していた場合、当該商品ではなく改善効果が期待される他の商品を推奨する。例えば、糖尿病の人向けの商品を購買している顧客が糖尿病ではなく、血液脂質の測定値が基準値外であった場合、当該商品ではなく血液脂質改善に適した商品を購入するように推奨する。測定結果を印字するレシートやＰＯＳレジのレシートなどを利用して、推奨商品情報を提供する。そのことにより、効能が異なる商品を顧客が購入してしまっている場合に、より改善効果の有る商品を紹介することが可能となる。
【０１３０】
以上のように、分析装置４による分析結果は、様々な店頭での広告戦略への利用が可能である。
【０１３１】
例えば、対象者コードや店舗コードは、コード化された情報を用いるのではなく、氏名と電話番号の組み合わせや店舗名をコードとして用いてもよい。また、顧客コードとなる会員ＩＤを会員カードから読み取った例を説明したが、スマートフォンのＮＦＣ機能を用いて会員を特定してもよく、また、手の静脈パターンや目の虹彩を読み取り会員を特定してもよい。さらに、生体データコード化装置１をデータ管理・加工会社３に設ける例を説明したが、生体データコード化装置１は各小売店舗２の店舗コンピュータ２２に設けてもよい。また、取得した生体データの項目及び数値を生体コードに置換して分析する例を説明したが、形式の異なるデータを扱える検索機能を分析装置が有するのであれば、生体データを生体コードに置換することなく、購買情報と生体情報から直接生体情報に関連づけた購買情報分析を行ってもよい。さらに、生体データの項目と同様に、生体データの種別も取得し、生体コードに置換して分析に利用してもよい。
【０１３２】
各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１３３】
１        生体データコード化装置
１１      ＣＰＵ
１２      ＲＯＭ
１３      ＲＡＭ
１４      通信部
１５      大容量記憶部
１５１    生体コードテーブル
１５２    ランクテーブル
１５３    購買健康情報テーブル
１６      読み取り部
１Ｐ      制御プログラム
２        小売店舗
２１      ＰＯＳレジ
２２      店舗コンピュータ
２３      血圧計
２４      体組成計
２５      活動量計
３        データ管理・加工会社
３０      データベース
３１      会員属性テーブル
３２      購買情報テーブル
３３      商品属性テーブル
３４      生体情報テーブル
４        分析装置
４１      ＣＰＵ
４２      ＲＯＭ
４３      ＲＡＭ
４４      通信部
４５      大容量記憶部
４５１    分析手法テーブル
４５２    施策テーブル
４６      読み取り部
４Ｐ      制御プログラム
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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