(57)【要約】【課題】  開示の最終注文時刻特定装置は、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げる。【解決手段】  開示の最終注文時刻特定装置は、一の注文者に関し当日の最終注文時刻がＸ軸を時刻、Ｙ軸を発生頻度とする一の確率分布に従うと見做す場合、前記一の確率分布に係る累積分布関数においてパーセンタイル値が所定の設定値付近となる最終注文予想時刻を特定する最終時刻特定手段と、前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知する最終時刻報知手段と、を有し、前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一の注文者に関し当日の最終注文時刻がＸ軸を時刻、Ｙ軸を発生頻度とする一の確率分布に従うと見做す場合、前記一の確率分布に係る累積分布関数においてパーセンタイル値が所定の設定値付近となる最終注文予想時刻を特定する最終時刻特定手段と、
前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知する最終時刻報知手段と、を有し、
前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする最終注文時刻特定装置。
【請求項２】
前記一の確率分布が、所定期間における前記一の注文者に関する前記最終注文時刻の日毎の実績データであることを特徴とする請求項１に記載の最終注文時刻特定装置。
【請求項３】
前記最終時刻特定手段が、前記実績データについて、該各実績データに対応するパーセンタイル値が前記所定の設定値より大きく、かつ、最も時刻が早いデータを前記最終注文予想時刻として特定することを特徴とする請求項２に記載の最終注文時刻特定装置。
【請求項４】
前記最終時刻特定手段が、前記実績データについて、該各実績データに対応するパーセンタイル値が前記所定の設定値より小さく、かつ、最も時刻が遅いデータを前記最終注文予想時刻として特定することを特徴とする請求項２に記載の最終注文時刻特定装置。
【請求項５】
前記最終時刻特定手段が、前記実績データについて、該各実績データに対応するパーセンタイル値が前記所定の設定値に最も近いデータを前記最終注文予想時刻として特定することを特徴とする請求項２に記載の最終注文時刻特定装置。
【請求項６】
複数の前記注文者について、前記最終時刻特定手段及び前記最終時刻報知手段による処理を行うことによって、前記注文者毎に、前記最終注文予想時刻を特定し、該最終注文予想時刻を報知することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一に記載の最終注文時刻特定装置。
【請求項７】
最終時刻特定手段が、一の注文者に関し当日の最終注文時刻がＸ軸を時刻、Ｙ軸を発生頻度とする一の確率分布に従うと見做す場合、前記一の確率分布に係る累積分布関数においてパーセンタイル値が所定の設定値付近となる最終注文予想時刻を特定するステップと、
最終時刻報知手段が、前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知するステップと、を含み、
前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする最終注文時刻特定方法。
【請求項８】
前記一の確率分布が、所定期間における前記一の注文者に関する前記最終注文時刻の日毎の実績データであることを特徴とする請求項７に記載の最終注文時刻特定方法。
【請求項９】
前記最終時刻特定手段が、前記実績データについて、該各実績データに対応するパーセンタイル値が前記所定の設定値より大きく、かつ、最も時刻が早いデータを前記最終注文予想時刻として特定することを特徴とする請求項８に記載の最終注文時刻特定方法。
【請求項１０】
前記最終時刻特定手段が、前記実績データについて、該各実績データに対応するパーセンタイル値が前記所定の設定値より小さく、かつ、最も時刻が遅いデータを前記最終注文予想時刻として特定することを特徴とする請求項８に記載の最終注文時刻特定方法。
【請求項１１】
前記最終時刻特定手段が、前記実績データについて、該各実績データに対応するパーセンタイル値が前記所定の設定値に最も近いデータを前記最終注文予想時刻として特定することを特徴とする請求項８に記載の最終注文時刻特定方法。
【請求項１２】
複数の前記注文者について、前記最終時刻特定手段及び前記最終時刻報知手段による処理を行うことによって、前記注文者毎に、前記最終注文予想時刻を特定し、該最終注文予想時刻を報知することを特徴とする請求項７乃至１１の何れか一に記載の最終注文時刻特定方法。
【請求項１３】
コンピュータに、請求項７乃至１２の何れか一に記載の方法を実行させるための最終注文時刻特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
注文者からの注文に関する日締め作業（例えば、商品の発送作業）を行う場合に、該作業を効率的に行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上には多数の仮想店舗が開設されており、“ＢｔｏＢ”、“ＢｔｏＣ”何れの取引においても、当該仮想店舗にて商品・サービスを購入することは珍しくなくなっている。
【０００３】
特に、ＢｔｏＢ取引においては、注文者に自身の在庫リスクをなるべく小さくしたいというニーズがあるところ、上記のような仮想店舗では、手軽に都度注文が可能であるため、一日に何度も小口の注文が行われる場合が有る。このような状況下、仮想店舗では、注文の最終締め時刻を設定し、最終締め時刻後に注文品の発送作業を行うことがよく行われている。
【０００４】
一方で、複数の注文者に関し上記の発送作業を行う時間帯が重なってしまうと、複数の注文者に関して当該作業を同時に並行して行うことは困難であるため、より多くの人手・作業時間・設備が必要になってしまう。
【０００５】
そのような背景の下、上記のような発送作業（日締め作業）を効率化する試みは盛んに行われており、例えば、特許文献１では、「荷物の出荷を効率よく且つ低コストに行うことができる出荷支援システム」が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−１３９３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術のように、日締め作業そのものの効率化を目指すアプローチでは、効率化できることに限界があるという問題点があった。
【０００８】
そこで本発明では、上記問題点に鑑み、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げる最終注文時刻特定装置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】
【０００９】
開示する最終注文時刻特定装置の一形態は、一の注文者に関し当日の最終注文時刻がＸ軸を時刻、Ｙ軸を発生頻度とする一の確率分布に従うと見做す場合、前記一の確率分布に係る累積分布関数においてパーセンタイル値が所定の設定値付近となる最終注文予想時刻を特定する最終時刻特定手段と、前記最終時刻特定手段が特定する前記最終注文予想時刻を報知する最終時刻報知手段と、を有し、前記所定の設定値が、前記一の注文者に関し、当日、前記最終注文予想時刻以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
開示する最終注文時刻特定装置は、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置の概要を説明する図である。
【図２】本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置の機能ブロック図である。
【図３】本実施の形態に係る実績データ記憶手段に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図４】本実施の形態に係る実績データ記憶手段に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図５】本実施の形態に係る確率分布の一例を示す図である。
【図６】本実施の形態に係る確率分布の累積分布関数の一例を示す図である。
【図７】本実施の形態に係る最終注文時刻に係る実績データの一例を示す図である。
【図８】本実施の形態に係る最終注文時刻に係る実績データの一例を示す図である。
【図９】本実施の形態に係る最終時刻特定手段による処理の一例を説明するための図である。
【図１０】本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置による効果を説明するための図である。
【図１１】本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置のハードウエア構成例を示す図である。
【図１２】本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について説明する。
（本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置の動作原理）
図１乃至１０を用いて、本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置（以下、単に「特定装置」という。）１００の動作原理について説明する。
【００１３】
特定装置１００は、通信ネットワーク３１０を介して、ユーザー２９０が操作するユーザー端末３００と接続される。なお、通信ネットワーク３１０は、有線通信ネットワークであっても良く、無線通信ネットワークであっても良い。また、ユーザー２９０とは、例えば、毎日の日締め作業（注文者２３０による注文に係る商品の発送作業等）を行う者をいう。
【００１４】
特定装置１００は、「一の注文者２３０につき、１日に１度、当日の注文に対応する商品をまとめて注文者２３０に発送する作業（日締め作業）がある」、「１日のうちに、複数回の注文がある」、「複数の注文者２３０に関する上記作業時間帯が重なると、より多くの人手・作業時間・作業設備が必要になる（各注文者２３０に関する上記作業を同時に並行して行うことが困難）」という環境下で動作させることが好適である。
【００１５】
特定装置１００は、上記のような制約条件下、注文者２３０毎に、日締め作業を開始する適切な時刻を算出（特定）し、ユーザー２９０（ユーザー端末３００）にその時刻を日締め作業を開始すべき時刻として指示するものである。そして、ユーザー２９０は、特定装置１００から指示のあった時刻に日締め作業を開始する。こうすることによって、特定装置１００は、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げることができる。
【００１６】
図２は、特定装置１００の機能ブロック図である。図２で示すように、特定装置１００は、最終時刻特定手段１１０、最終時刻報知手段１２０、実績データ記憶手段１３０を有する。なお、実績データ記憶手段１３０は、特定装置１００が備える代わりに、特定装置１００の外部に配置されると共に、通信ネットワーク３１０を介して特定装置１００に接続され、必要に応じ最終時刻特定手段１１０とデータの授受を行う形態であっても良い。
【００１７】
実績データ記憶手段１３０は、注文者２３０毎に、所定期間における日毎の最終注文時刻２４０の実績データを記憶する。図３及び４は、実績データ記憶手段１３０に記憶されるデータの一例を示す図である。なお、図３及び４では、最終注文時刻２４０を基準にして実績データがソートされている。
【００１８】
図３で示すように、実績データ記憶手段１３０は、注文者２３０：「０００１−００」について、２０１６年４月３０日の最終注文時刻２４０：「１１時１３分」、２０１７年１月２４日の最終注文時刻２４０：「１２時５５分」等のデータを記憶する。また、図４で示すように、実績データ記憶手段１３０は、注文者２３０：「００１６−００」について、２０１６年８月３日の最終注文時刻２４０：「９時１９分」、２０１７年１月１１日の最終注文時刻２４０：「９時３６分」等のデータを記憶する。
【００１９】
最終時刻特定手段１１０は、一の注文者２３０に関し、当日の最終注文時刻２４０がＸ軸を時刻、Ｙ軸を発生頻度とする一の確率分布２１０に従うと見做して処理を行う。最終時刻特定手段１１０は、一の確率分布２１０に係る累積分布関数２２０においてパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０付近となる時刻を最終注文予想時刻２６０として特定する。最終注文予想時刻２６０とは、所定の前提条件下、一の注文者２３０に関し、当日の最終の注文が行われると予想する時刻である。
【００２０】
図５で示すように、確率分布２１０は、ポアソン分布（二項分布）であっても良く、その他、正規分布、指数分布、ガンマ分布等であっても良く、選択される確率分布の種類は限定されない。図６で示すように、確率分布２１０をポアソン分布と想定した場合、累積分布関数２２０は、時刻が遅くなるにつれ、パーセンタイル値２８０が大きくなる形状を成す。
【００２１】
また、図３及び４で示すように、確率分布２１０は、所定期間における、注文者２３０毎、かつ、日毎の最終注文時刻２４０に係る実績データの度数分布（Ｘ軸：時刻、Ｙ軸：発生頻度）であっても良い。図７及び８で示すように、確率分布２１０を最終注文時刻２４０に係る実績データの度数分布（Ｘ軸：時刻、Ｙ軸：発生頻度）と想定した場合、累積分布関数（累積相対度数）２２０は、時刻が遅くなるにつれ、パーセンタイル値２８０が大きくなる形状を成す。なお、図７及び８で示すように、注文者２３０毎に、累積分布関数２２０の形状は異なるものとなる。
【００２２】
ここで、所定の設定値２５０とは、一の注文者２３０に関し、当日、最終注文予想時刻２６０以後に注文が行われることを許容できる度合いに基づき設定される値である。つまり、当日、最終注文予想時刻２６０以後の注文をなるべく発生させたくない場合、所定の設定値２５０は相対的に大きくなり、最終注文予想時刻２６０以後の注文をある程度許容できる場合、所定の設定値２５０は相対的に小さくなる。
【００２３】
また、最終注文予想時刻２６０以後に注文が行われることを許容できる度合いは、最終注文予想時刻２６０以後に注文が行われる確率と考えても良く、そのとき、所定の設定値２５０は、“１００（％）−最終注文予想時刻２６０以後に注文が行われる確率（％）”となる。最終注文予想時刻２６０以後に注文が行われることを許容できる度合いは、当日の注文の多寡、当日作業に投入可能な人員数等に応じて適宜設定される。
【００２４】
図３、４及び９を用いて、最終時刻特定手段１１０による処理の一例を説明する。このとき、確率分布２１０は、所定期間における、注文者２３０毎、かつ、日毎の最終注文時刻２４０の実績データの度数分布（Ｘ軸：時刻、Ｙ軸：発生頻度）とし、所定の設定値２５０は“９０（％）”とする。
【００２５】
図３で示すように、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「０００１−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ：「１７時１６分」を最終注文予想時刻２６０として特定する。また、図４で示すように、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「００１６−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ：「１７時１９分」を最終注文予想時刻２６０として特定する。
【００２６】
最終時刻特定手段１１０は、上記処理を注文者２３０毎に実施し、注文者２３０毎に最終注文予想時刻２６０を特定する。図９で示すように、最終時刻特定手段１１０は、各注文者２３０に対応する最終注文予想時刻２６０を、（０００１−００，１７時１６分）、（００１６−００，１７時１９分）、…、（００５５−００，１６時５２分）のように、それぞれ特定する。
【００２７】
図３で示すデータにおいて、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「０００１−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」より小さく、かつ、最も時刻が遅いデータ：「１７時１６分」（パーセンタイル値２８０：８９．５６）を最終注文予想時刻２６０として特定する形態としても良い。図４で示すデータにおいても同様に、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「００１６−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」より小さく、かつ、最も時刻が遅いデータ：「１７時１０分」（パーセンタイル値２８０：８７．５０）を最終注文予想時刻２６０として特定する形態としても良い。
【００２８】
また、図３で示すデータにおいて、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「０００１−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」に最も近いデータ：「１７時１６分」（パーセンタイル値２８０：９０．１１）を最終注文予想時刻２６０として特定する形態としても良い。図４で示すデータにおいても同様に、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「００１６−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」に最も近いデータ：「１７時１９分」（パーセンタイル値２８０：９１．６７）を最終注文予想時刻２６０として特定する形態としても良い。
【００２９】
最終時刻報知手段１２０は、最終時刻特定手段１１０が特定した最終注文予想時刻２６０をユーザー２９０（ユーザー端末３００）に対し報知する。最終時刻報知手段１２０は、ユーザー２９０に対し、最終注文予想時刻２６０を一の注文者２３０に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する形態としても良い。
【００３０】
また、最終時刻報知手段１２０は、ユーザー２９０に、当日の“時刻”が最終注文予想時刻２６０と同一又は当日の“時刻”が最終注文予想時刻２６０の所定の時間前となるタイミングで、一の注文者２３０に関する日締め作業を開始するよう通知する形態としても良い。
【００３１】
特定装置１００は、複数の注文者２３０それぞれについて、最終時刻特定手段１１０及び最終時刻報知手段１２０による処理を行うことによって、注文者２３０毎に、最終注文予想時刻２６０を特定し、特定した最終注文予想時刻２６０をユーザー２９０に対し報知する。
【００３２】
図１０は、特定装置１００の効果を説明する図であり、特定装置１００を導入した前後の単位時間当たりの作業量の変化を示す図である。図１０では、導入前の単位時間当たりの作業量を実線で、導入後のそれを点線でぞれぞれ示している。特定装置１００の導入前、複数の注文者２３０に係る日締め作業は１７時から一斉に行われている。一方、特定装置１００の導入後、各注文者２３０に係る最終注文予想時刻２６０を各注文者２３０に係る日締め作業の開始時刻とし、日締め作業の開始時刻の前倒しが行われている。図１０で示すように、特定装置１００は、その導入によって、商品の発送等の日締め作業に要する時間、作業者の数を効率的に削減し、当該作業に使用される設備の負荷を下げることができる。
（本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置のハードウエア構成）
【００３３】
図１１を用いて、特定装置１００のハードウエア構成例について説明する。図１１は、特定装置１００のハードウエア構成の一例を示す図である。図１１で示すように、特定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１０、ＲＯＭ（Read-Only Memory）４２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）４３０、補助記憶装置４４０、通信Ｉ／Ｆ４５０、入力装置４６０、出力装置（表示装置）４７０、記録媒体Ｉ／Ｆ４８０を有する。
【００３４】
ＣＰＵ４１０は、ＲＯＭ４２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ４３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、特定装置１００全体を制御する。ＲＯＭ４２０は、ＣＰＵ４１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ４３０は、ＣＰＵ４１０でＲＯＭ４２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。
【００３５】
補助記憶装置４４０は、基本ソフトウエアであるＯＳ（Operating System）や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリなどである。
【００３６】
通信Ｉ／Ｆ４５０は、有線・無線ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなどの通信ネットワーク３１０に接続し、通信機能を提供する他装置１３０、３００とデータの授受を行うためのインターフェースである。
【００３７】
入力装置４６０は、キーボードやタッチパネルなど特定装置１００にデータ入力を行うための装置である。出力装置４７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される装置であり、特定装置１００が有する機能をユーザーが利用する際や各種設定を行う際のユーザーインターフェースとして機能する装置である。
記録媒体Ｉ／Ｆ４８０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの記録媒体４９０とデータの送受信を行うためのインターフェースである。
【００３８】
特定装置１００が有する各手段は、ＣＰＵ４１０が、ＲＯＭ４２０又は補助記憶装置４４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、特定装置１００が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現される形態としても良い。また、通信Ｉ／Ｆ４５０を介して外部サーバー装置から本発明に係るプログラムを読み込ませたり、記録媒体Ｉ／Ｆ４８０を介して記録媒体４９０から本発明に係るプログラムを読み込ませたりして、特定装置１００に当該プログラムを実行させる形態としても良い。
（本実施の形態に係る最終注文時刻特定装置による処理例）
【００３９】
図３、４、９、１０、１２を用いて、特定装置１００による処理の流れの一例について説明する。図１２は、特定装置１００による処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、確率分布２１０は、所定期間における、注文者２３０毎、かつ、日毎の最終注文時刻２４０の実績データの度数分布（Ｘ軸：時刻、Ｙ軸：発生頻度）とし、所定の設定値２５０は“９０（％）”とする。
【００４０】
Ｓ１０で最終時刻特定手段１１０が、実績データ記憶手段１３０に記憶される、所定期間における、注文者２３０毎、かつ、日毎の最終注文時刻２４０の実績データについて、最終注文時刻２４０を基準にしてソートする。図３で示すように、最終時刻特定手段１１０は、例えば、注文者２３０：「０００１−００」について、２０１６年４月３０日の最終注文時刻２４０：「１１時１３分」、２０１７年１月２４日の最終注文時刻２４０：「１２時５５分」等のデータを生成する。
【００４１】
Ｓ１０で最終時刻特定手段１１０が、一の注文者２３０に関し、所定期間における、注文者２３０毎、かつ、日毎の最終注文時刻２４０の実績データの累積相対度数において、パーセンタイル値２８０が“９０（％）”付近となる時刻を最終注文予想時刻２６０として特定する。図３で示すように、最終時刻特定手段１１０は、例えば、注文者２３０：「０００１−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ：「１７時１６分」を最終注文予想時刻２６０として特定する。
【００４２】
Ｓ２０で最終時刻報知手段１２０が、Ｓ１０において特定した最終注文予想時刻２６０を、一の注文者２３０に関する日締め作業を開始すべき時刻として、ユーザー端末３００に対し報知（通知）する。報知の別形態としては、当日の“時刻”が最終注文予想時刻２６０と同一又は当日の“時刻”が最終注文予想時刻２６０の所定の時間前となるタイミングで、一の注文者２３０に関する日締め作業を開始するよう通知する形態でも良い。
【００４３】
最終時刻報知手段１２０は、例えば、ユーザー端末３００に対し、最終注文予想時刻２６０：「１７時１６分」を、注文者２３０：「０００１−００」に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する。
【００４４】
Ｓ３０で、Ｓ１０及びＳ２０における処理を適用していない注文者３２０がいる場合（Ｓ３０でＹｅｓ）、処理はＳ１０へ移行する。例えば、注文者２３０：「００１６−００」について未処理であった場合、Ｓ３０から遷移したＳ１０において、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「００１６−００」について、２０１６年８月３日の最終注文時刻２４０：「９時１９分」、２０１７年１月１１日の最終注文時刻２４０：「９時３６分」等のデータを生成する（図４参照）。
【００４５】
さらに、図４で示すように、最終時刻特定手段１１０は、注文者２３０：「００１６−００」について、最終注文時刻２４０に対応するパーセンタイル値２８０が所定の設定値２５０：「９０（％）」より大きく、かつ、最も時刻が早いデータ：「１７時１９分」を最終注文予想時刻２６０として特定する。
【００４６】
次に、Ｓ２０において最終時刻報知手段１２０は、ユーザー端末３００に対し、最終注文予想時刻２６０：「１７時１９分」を、注文者２３０：「００１６−００」に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する。
【００４７】
一方でＳ３０において、Ｓ１０及びＳ２０における処理を適用していない注文者３２０がいない場合、つまり、全ての処理適用対象の注文者２３０についてＳ１０及びＳ２０における処理を適用した場合（Ｓ３０でＮｏ）、特定装置１００の処理は終了する。
【００４８】
図９で示すように、全ての処理適用対象の注文者２３０について、Ｓ１０及びＳ２０における処理を適用し終えたとき、最終時刻特定手段１１０は、各注文者２３０に対応する最終注文予想時刻２６０を、（０００１−００，１７時１６分）、（００１６−００，１７時１９分）、…、（００５５−００，１６時５２分）のように、それぞれ特定する。そして、最終時刻報知手段１２０は、ユーザー端末３００に対し、各注文者２３０：「０００１−００、００１６−００、…、００５５−００」に対応する最終注文予想時刻２６０：「１７時１６分、１７時１９分、…、１６時５２分」を、各注文者２３０に関する日締め作業を開始すべき時刻として通知する。
【００４９】
なお、上記した処理の流れとは異なり、一旦全ての処理適用対象の注文者２３０について、Ｓ１０における処理を行った後、Ｓ２０における処理に移行する形態としても良い。つまり、特定装置１００の動作原理として述べた処理内容を満たす限り、その他どの様な処理の流れが採用されても良い。
【００５０】
ユーザー２９０は、特定装置１００から通知を受けた日締め作業を開始すべき時刻（＝最終注文予想時刻２６０）に、当該各時刻に対応する注文者２３０についての日締め作業を開始する。
【００５１】
図１０で示すように、上記のような処理を特定装置１００が行い、ユーザー２９０が特定装置１００からの通知に従った時刻に日締め作業を開始することによって、日締め作業を開始する時刻を前倒しする。それによって、日締め作業に要する時間、作業者の数は効率的に削減され、当該作業に使用される設備の負荷は低減される。
【００５２】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１００  最終注文時刻特定装置
１１０  最終時刻特定手段
１２０  最終時刻報知手段
１３０  実績データ記憶手段
２１０  確率分布
２２０  累積分布関数
２３０  注文者
２４０  最終注文時刻
２５０  所定の設定値
２６０  最終注文予想時刻
２７０  所定期間における一の注文者に関する最終注文時刻の日毎の実績データ
２８０  パーセンタイル値
２９０  ユーザー
３００  ユーザー端末
３１０  通信ネットワーク
４１０  ＣＰＵ
４２０  ＲＯＭ
４３０  ＲＡＭ
４４０  補助記憶装置
４５０  通信インターフェース
４６０  入力装置
４７０  出力装置
４８０  記録媒体インターフェース
４９０  記録媒体
【図１】
2018180921.tif 000003
【図２】
2018180921.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】
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【図１１】
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【図１２】
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