(57)【要約】【課題】小売店舗の販売業務の生産性を評価して、その評価結果に応じた改善アクションを自動的に判定する改善アクション自動指示システムを提供する。【解決手段】  入力モジュール１１１−１１３は、小売り業務の状況を測定することによって得られたデータから、業務データとしての「売上金額」、「売上件数」、「勤務時間」及び「トラフィック」を時間帯毎に順次生成する。予想値演算モジュール１１５は、「勤務時間」及び「トラフィック」から、業務データとしての「接客数」の予想値を演算する。オペレーション評価モジュール１１６は、これらの業務データから、複数の評価指標を生成する。改善アクション指示モジュール１１７は、これらの評価指標に適合する改善アクションを、予め定めた複数種類の改善アクションから選択する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
小売店舗の販売業務の生産性を評価する自動指示システムであって、
前記小売り業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、
複数の時間帯のそれぞれについて前記１種類又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、同じ時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、更に、所定の時間帯の前記業務指標を所定の過去の時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を１又は複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、
を備えることを特徴とする改善アクション自動指示システム。
【請求項２】
前記販売業務の生産性を改善するための複数種類の改善アクションから、前記１又は複数種類の評価指標の値の組み合わせに適合する当該改善アクションを自動的に選択する、改善アクション指示モジュールを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の改善アクション自動指示システム。
【請求項３】
前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールを更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の改善アクション自動指示システム。
【請求項４】
前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯の前記業務指標を、対応するベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特等とする請求項１乃至３の何れかに記載の改善アクション指示システム。
【請求項５】
前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯に対応する前記ベンチマークを、前記所定の過去の時間帯の当該ベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特等とする請求項４に記載の改善アクション指示システム。
【請求項６】
前記入力モジュールは、前記業務データとして、将来の小売り業務の状況の予測データを生成し、
オペレーション評価モジュールは、該予測データと最新の前記評価指標とを用いた処理により、前記評価指標に代えて前記小売り店舗の売上予想値を生成し、
前記改善アクション指示モジュールは、売上を向上させるための複数種類の改善アクションから、前記売上予想値と売上計画値との組み合わせに適合する当該改善アクションを選択する、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の改善アクション指示システム。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至６の何れかに記載の改善アクション指示システムとして機能させるための改善アクション指示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売店舗の販売業務の生産性を多面的に評価して、その評価結果に応じた改善アクションを自動的に判定することにより、その販売業務の生産性の改善を支援するための、改善アクション自動指示システム及び改善アクション指示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
小売店舗の生産性を向上させるには、時間帯毎の労働時間（その時間帯に働く各販売員の労働時間の和）を、来店客の動向に合わせて、適切に配分することが望まれる。すなわち、販売員の直接の接客機会（来店客との会話を通して、来店客の求める最適な商品を提示するなど）と、間接の接客機会（常に買い易いように商品の展示を整える作業など）とを、最大化することが重要である。それに加えて、販売員個人の接客能力を高めることも、求められる。また、店舗に配分する人員予算を、来店客の季節変動等に合わせて適切に設定することも、生産性の向上にとって大変重要な要素である。
【０００３】
一般に、来店客数は季節により増減し、また周囲の環境や経済状況によっても増減する。このため、常に来店客の変動を把握し、実績に基づき将来の動向を予測し、様々な要因を加味評価した上で、適切なアクションをとることが、小売り店舗販売員の生産性を向上させるために必要である。一方、変化する状況が多岐にわたるため、店舗オペレーションに対する責任のあるマネージャーにとって、適切なアクションをタイムリーに決定することは容易ではない。
【０００４】
変動する来店客数に対応した人員配置については、コールセンタにおける要員配置と類似の考え方が適用できる。従来、コールセンタの分野では、待ち行列理論に基づく数式モデルが適用されている。例えば、特許文献１および特許文献２は、与えられた着信呼数に基づき、要員配置を最適化するための方法を説明している。
【０００５】
また、特許文献３では、レストラン等において、顧客数の予測と、粗利益を最大化するための人員配置方法とを提示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４４８６６５７号
【特許文献２】特開２００７−１４２５０２号公報
【特許文献３】特開２００３−２７１７９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の特許文献１、２では、コンタクトセンタにおける要員配置を問題としているが、コンタクトセンタの場合、交換機の記録から、オペレーション状況を、正確に記録、定量化することができる。これに対して、小売店舗の現場では、来客数は把握できても、実際に接客できた数を計測することは容易ではない。また、コールセンタでは、対応できなかった呼を放棄呼として記録できるが、小売店舗の現場では、接客できずに帰ってしまった来客の数を正確に計測することは容易ではない。さらに、特許文献１の方法は、要員配置を求めるだけであり、生産性を向上させるためのアクションを提示することはできない。
【０００８】
一方、特許文献３のシステムは、単に、一日を時間帯ゾーンに分けて、それぞれのゾーンに配置すべき人数を算出しているだけである。この特許文献３では、特許文献１、２と異なり、粗利益と労働分配率とを考慮しているが、来客からのリクエストに応える速さなど、接客の質について考慮していないため、売上機会損失のリスクがある。
【０００９】
本発明の課題は、限られた計測データから、小売店舗のオペレーション状況を評価して、小売店舗の生産性の向上を支援する改善アクション指示システム及び改善アクション指示プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる課題を解決するために、請求項１の発明に係る改善アクション自動指示システムは、小売店舗の販売業務の生産性を評価する改善アクション自動指示システムであって、前記小売り業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、複数の時間帯のそれぞれについて前記１種類又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、同じ時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、更に、所定の時間帯の前記業務指標を所定の過去の時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を１又は複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項２の発明は、請求項１に記載の構成に加えて、前記販売業務の生産性を改善するための複数種類の改善アクションから、前記１又は複数種類の評価指標の値の組み合わせに適合する当該改善アクションを自動的に選択する、改善アクション指示モジュールを更に備えることを特徴とする。
【００１２】
請求項３の発明は、請求項１又は２に記載の構成に加えて、前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールを更に備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項４の発明は、請求項１乃至３の何れかに記載の構成に加えて、前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯の前記業務指標を、対応するベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特等とする。
【００１４】
請求項５の発明は、請求項４に記載の構成に加えて、前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯に対応する前記ベンチマークを、前記所定の過去の時間帯の当該ベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特等とする。
【００１５】
請求項６の発明は、請求項１乃至５の何れかに記載の構成に加えて、前記入力モジュールは、前記業務データとして、将来の小売り業務の状況の予測データを生成し、オペレーション評価モジュールは、該予測データと最新の前記評価指標とを用いた処理により、前記評価指標に代えて前記小売り店舗の売上予想値を生成し、前記改善アクション指示モジュールは、売上を向上させるための複数種類の改善アクションから、前記売上予想値と売上計画値との組み合わせに適合する当該改善アクションを選択する、ことを特徴とする。
【００１６】
請求項７の発明に係る改善アクション指示プログラムは、コンピュータを、請求項１乃至６の何れかに記載の改善アクション指示システムとして機能させる。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１の発明によれば、測定によって時間帯毎に得られた業務データから複数の業務指標を生成し、これらの業務指標を所定の過去の業務指標と比較して複数の評価指標を生成するので、小売店舗のオペレーション状況の時間的変化を評価して小売店舗の生産性を向上させることが可能になる。
【００１８】
請求項２の発明によれば、評価指標に基づいて最適な改善アクションを自動的に選択するので、小売店舗の改善点を容易に理解できるようになる。
【００１９】
請求項３の発明によれば、小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、業務データの一部又は全部を用いて算出して、業務データに新たに加えるので、より正確に、最適な改善アクションを選択することが可能になる。
【００２０】
請求項４の発明によれば、業務指標とベンチマークとを比較して得た評価指標を更に使用するので、より正確に、最適な改善アクションを選択することが可能になる。
【００２１】
請求項５の発明によれば、ベンチマークを過去のベンチマークと比較して得た評価指標を更に使用するので、より正確に、最適な改善アクションを選択することができる。
【００２２】
請求項６の発明によれば、将来の業務データの予想値と直近の評価指標とを使用して、将来の売上を計画売上値に近づけるための改善アクションを選択することができる。
【００２３】
請求項７の発明によれば、本発明に係る改善アクション指示システムを、コンピュータを用いて実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る改善アクション自動指示システムの全体構成を概念的に示すブロック図である。
【図２】同実施の形態１に係るセールス・データの一例を示す表である。
【図３】同実施の形態１に係る勤務データの一例を示す表である。
【図４】同実施の形態１に係るトラフィック・データの一例を示す表である。
【図５】同実施の形態１に係る来客の行動を説明するための概念図である。
【図６】同実施の形態１に係る各業務データと各業務指標との関係を示す概念図である。
【図７】同実施の形態１に係る接客コンバージョン率に関する３つの評価指標の表示例を示すグラフである。
【図８】同実施の形態１の、１つの店舗における評価指標の一例を示す業である。
【図９】同実施の形態１に係るアクション辞書の作成方法の一例を説明するための概念図である。
【図１０】同実施の形態１に係るアクション辞書の作成方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１１】同実施の形態１において、アクション辞書を用いて改善アクションを選択する動作の一例を説明するための概念図である。
【図１２】同実施の形態１に係る改善アクション自動指示システムの他の利用方法を説明するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、この実施の形態１に係るの改善アクション自動指示システム１００の全体構成を概念的に示すブロック図である。この実施の形態１に係る改善アクション自動指示システム１００は、例えば、コンピュータに改善アクション自動指示プログラムをインストールすることで、構築できる。
【００２６】
図１において、セールス・データ入力モジュール１１１は、店舗２００から、セールス・データ（測定データ）を取り込み、このセールス・データから、本発明の「業務データ」としての「売上金額」及び「売上件数」を生成する。
【００２７】
図２は、セールス・データの一例を示す表である。図２から分かるように、このセールス・データは、販売した「日付」、「時刻」及び「価格」を含んでいる。セールス・データ入力モジュール１１１は、これらの情報から、時間帯毎に、「売上金額」（すなわち、その時間帯における「価格」の和）と「売上件数」（すなわち、その時間帯におけるセールスデータの行数）とを演算する。
【００２８】
なお、時間帯の幅は、任意であり、例えば１５分、３０分、１時間等が採用される。
【００２９】
また、このセールス・データは、図示しない履歴データベースにも格納される。セールス・データ入力モジュール１１１は、この履歴データベースから、過去のセールス・データであるセールス履歴データを読み出して、その時間帯における過去の「売上金額」及び「売上件数」を生成することができる（後述）。
【００３０】
図１において、勤務データ入力モジュール１１２は、店舗２００から、勤務データ（測定データ）を取り込み、この勤務データから、本発明の「業務データ」としての「勤務時間」を生成する。
【００３１】
図３は、勤務データの一例を示す表である。図３から分かるように、この勤務データは、販売員毎の、勤務した「日付」、「勤務開始時刻」、「勤務終了時刻」、「休憩開始時刻」及び「休憩終了時刻」を含んでいる。勤務データ入力モジュール１１２は、これらの情報から、時間帯毎に、「勤務時間」（すなわち、その時間帯に勤務した販売員の勤務時間の合計から、休息時間に含まれる時間の合計を除いた値）を演算する。
【００３２】
また、この勤務データは、図示しない履歴データベースにも格納される。勤務データ入力モジュール１１２は、この履歴データベースから、過去の勤務データである勤務履歴データを読み出して、その時間帯における過去の「勤務時間」を生成することができる（後述）。
【００３３】
図１において、トラフィック・データ入力モジュール１１３は、店舗２００から、トラフィック・データ（測定データ）を取り込み、このトラフィック・データから、本発明の「業務データ」としての「トラフィック」を生成する。
【００３４】
図４は、トラフィック・データの一例を示す表である。図４から分かるように、このトラフィック・データは、営業の「日付」、「時刻」及び「来店客数」を含んでいる。トラフィック・データ入力モジュール１１３は、これらの情報から、時間帯毎の来店客数を演算する。この実施の形態１では、各時間帯における来店客数を、「トラフィック」と称することにする。
【００３５】
また、このトラフィック・データは、図示しない履歴データベースにも格納される。トラフィック・データ入力モジュール１１３は、この履歴データベースから、過去のトラフィック・データであるトラフィック履歴データを読み出して、その時間帯における過去の「トラフィック」を生成することができる（後述）。
【００３６】
図１において、評価パラメータ入力モジュール１１４は、評価対象期間を決定するためのモジュールである。評価対象期間とは、特定の週、または月を指定して、後述の予想値演算モジュール１１５が算出する「接客数」の計算対象範囲を決めるための期間である。また、この評価対象期間は、後述のオペレーション評価モジュール１１６が「評価指標」を生成する際の対象期間としても用いられる。
【００３７】
図１において、予想値演算モジュール１１５は、評価パラメータ入力モジュール１１４が指定した評価対象期間についての「勤務時間」及び「トラフィック」を、上述の勤務データ入力モジュール１１２及びトラフィック・データ入力モジュール１１３から入力する。そして、この予想値演算モジュール１１５は、これらの業務データ（すなわち「勤務時間」及び「トラフィック」）を用い、以下のようにして、この評価対象期間の「接客数」（すなわち、販売員が接客を行えた来客の数）の期待値を、演算する。
【００３８】
図５に示したように、店舗２００には、随時、来店客がある（符号Ａ参照）。これら来店客Ａのうち、一部の客については、販売員が接客をすることができる（符号Ｂ参照）。接客できた客のうち、一部の客は商品を購入してもらうことができ（符号Ｃ参照）、他の客は商品を購入すること無しに店を去る（符号Ｄ参照）。また、来店客が多い場合等に、販売員が接客できないまま店を去る客も発生する（符号Ｅ参照）。
【００３９】
ここで、店舗２００の利益向上させるためには、販売員が接客できないまま店を去る客（Ｅ）を減らすことが望ましい。しかし、販売員を増やして十分な接客を実行すれば、売上は増えるものの、「勤務時間」が増えるために人時生産性が低下する。
【００４０】
このため、来店したお客様のうち、何人のお客様に対して接客ができたかを、知ることが必要になる。これを知れば、人員予算が来店客数の規模に対して適切であったかどうか、勤務スケジュールの組み方が適切（時間帯毎の勤務人数が適切）であったかどうか、適切な比率で接客したお客様にお買上げいただけたかどうかといった疑問に対して、定量的な回答を得ることができる。
【００４１】
しかし、店舗２００で実際に「接客数」を測定することは、非常な労力やコストが必要で、現実的で無い。
【００４２】
このため、この実施の形態１では、以下のようにして「接客数」の期待値を演算し、測定値に代えて使用する。
【００４３】
この実施の形態１では、「接客数」の期待値を得るために、「平均接客時間」（１人の販売員が１回の接客サービスを行う時間の平均）及び「限界待ち時間」（来店した客が店を去ることなく接客を待つ最大時間）を、設定する。
【００４４】
これら「平均接客時間」及び「限界待ち時間」は、その小売店舗で販売する商品の種類や、価格帯、地域ごとの来客の特質等を考慮して、決定することが望ましい。そして、これら「平均接客時間」及び「限界待ち時間」をパラメータとして、その店舗２００のサービスモデルを構築する。このサービスモデルは、待ち行列理論に基づく数式モデルで構成されている。そして、このサービスモデルに、上述の「勤務時間」及び「トラフィック」を入力することで、「接客数」の期待値を計算する。
【００４５】
具体的には、このサービスモデルは、以下のように表される。
【００４６】
まず、来客が接客を待たされない確率Ｐ０は、下式（１）で与えられる。なお、下式（１）において、Ｓは接客する店員の人数（勤務時間）、λは単位時間当たりの客の平均到達数（トラフィック）、μは単位時間当たりの平均サービス数（サービス率）である。
【数１】
2018045574.tif 000003
【００４７】
一方、全ての店員が接客サービス中である確率Ｐは、この確率Ｐ０を用いた式（２）で与えられる。
【数２】
2018045574.tif 000004
【００４８】
そして、待ち時間が限界待ち時間ｔよりも長くなる確率ＰＬ｛γ＞ｔ｝は、この確率Ｐを用いた式（３）で与えられる。
【数３】
2018045574.tif 000005
【００４９】
したがって、待ち時間が限界待ち時間ｔ以下となる確率ＰＳ｛γ≦ｔ｝は、下式（４）で与えられる。
【数４】
2018045574.tif 000006
【００５０】
このような確率計算式は、例えば「混雑と待ち」高橋幸雄、森村英典著、朝倉書店出版、２００１年７月１０日発行（ＩＳＢＮ：９７８−４２５４２７５１４９）に詳しく解説されている。
【００５１】
この計算式を用いることにより、上述の「勤務時間」及び「トラフィック」から、限界待ち時間ｔ内に接客できる確率ＰＳ｛γ≦ｔ｝を求めることができ、この確率ＰＳ｛γ≦ｔ｝を「トラフィック」に掛けあわせることで、「接客数」の期待値を知ることができる。この実施の形態１では、この期待値を、本発明の「業務データ」の一つである「接客数」として扱う。
【００５２】
図１において、オペレーション評価モジュール１１６は、上述した各「業務データ」を用い、以下のような手順で、複数種類の評価指標を生成する。後述するように、これらの評価指標は、改善アクション指示モジュール１１７に送られて、改善アクションの選定に使用される。
【００５３】
（Ａ）「業務データ」の取得
まず、オペレーション評価モジュール１１６は、評価パラメータ入力モジュール１１４から、上述の「評価対象期間」を入力する。
【００５４】
そして、オペレーション評価モジュール１１６は、この「評価対象期間」に対応する時間帯の業務データ（「売上金額」、「売上件数」、「勤務時間」及び「トラフィック」）を、セールスデータ入力モジュール１１１、勤務データ入力モジュール１１２及びトラフィックデータ入力モジュール１１３から取得する。
【００５５】
また、このオペレーション評価モジュール１１６は、上記「評価対象期間」に対応する「接客数」を、予想値演算モジュール１１５から取得する。
【００５６】
（Ｂ）業務指標の生成
続いて、オペレーション評価モジュール１１６は、取得した業務データ（「売上金額」、「売上件数」、「勤務時間」、「トラフィック」及び「接客数」）を用いて、表１に示したような、複数種類（この実施の形態１では８種類）のＫＰＩ（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ：重要業績評価指標）を生成する。これらのＫＰＩは、店舗２００の業務の状態を示すＫＰＩであり、本願では「業務指標」と称する。
【表１】
2018045574.tif 000007
【００５７】
表１に示したように、これら８種類の業務指標は、マネジメント指標、オペレーション指標、勤務指標に分類される。
【００５８】
各業務指標において、Σは、評価パラメータ入力モジュール１１４が決定した評価対象期間に含まれる全時間帯の評価データを加算することを意味している。例えば、１週間を評価対象期間として業務指標を算出する場合、その１週間に含まれる全時間帯の「売上金額」の和（すなわちΣ売上金額）を全時間帯の「勤務時間」の和（すなわちΣ勤務時間）で割り算することにより、業務指標である「人時生産性ＳＰＨ」が演算される。
【００５９】
表１において、マネジメント指標は、店舗のマネジメントに関連する業務指標であり、人時生産性ＳＰＨ、コンバージョン率ＳＯＴ及び成約率ＣＶＲを含む。このマネジメント指標は、店舗の現場で実測できるデータである「売上金額」、「売上件数」、「勤務時間」及び「トラフィック」を使用して算出される。
【００６０】
ここで、販売員を増やして十分な接客を実行すればコンバージョン率ＳＯＴと成約率ＣＶＲとを増やすことはできるが、その反面、労働時間が増えることから人時生産性ＳＰＨが低下する。
【００６１】
表１のオペレーション指標は、販売員の接客に係る業務指標であり、接客提供率ＴＳＲ、接客コンバージョン率ＴＯＳ、平均売上金額ＡＴＶを含む。
【００６２】
このオペレーション指標において、接客提供率ＴＳＲが低い場合、販売員の人数や、勤務時間帯毎の人数配分等に改善の余地があると判断できる。また、接客コンバージョン率ＴＯＳや平均売上金額ＡＴＶが低い場合、当該期間の販売員における、接客の質に完全の余地があると判断できる。また、接客コンバージョン率ＴＯＳが低い場合、商品の展示方法がお客様にとって魅力的でない可能性もある。
【００６３】
以下、表１の勤務指標について説明する。
【００６４】
上述の接客提供率ＴＳＲを向上させるためには、「勤務時間」（販売員の配置人数）を増やせばよい。しかし、「勤務時間」を増やすと、販売員の総労働時間が増えるため、コスト増となり、コストが増えすぎると生産性の低下を招く。したがって、生産性を最大化するためには、総労働時間の見極めが必要になる。このため、サービスモデルを用いたシミュレーション計算により、生産性が最大となる労働時間配分を決定することが望まれる。なぜなら、サービスモデルに時間帯毎の来客数と販売員の人数とを入力することにより接客数が算出でき、販売員の人数と接客数との関係を求めることができるからである。販売員の人数を増やすと接客数は増えるが、ある限界を超えて販売員の人数を増やすと、販売員の人数を増やした割合に応じた接客数の増分が減少する。これは経済学による限界効用逓減の法則に相当する。
【００６５】
販売員の人数と接客数の関係は、ｃ＝ｆ（ｓ）で表すことができる。この式において、ｃは接客数、ｓは労働時間（販売員の人数）である。
【００６６】
従って、生産性最大とする労働時間ｓは、下式（５）で、ｆ（ｓ）の微分係数が最大となるｓということになる。
【数５】
2018045574.tif 000008
【００６７】
各時間帯において、生産性が最大となる労働時間（理想労働時間：デマンド）と実際の「勤務時間」との差を用いることで、勤務時間帯の質を定量化できる。具体的には、時間帯毎に、理想労働時間（デマンド）と実際の勤務時間とを比較し、各時間帯における勤務時間の理想労働時間に対する不足分と余剰分を算定すればよい。
【００６８】
この実施の形態１では、勤務表の質について、理想カバー率と労働稼働率の二つの指標を定める。表１にも示したように、これらの指標は次の式（６）、（７）で表される。下式（６）において、ｄtは時間帯ｔにおける理想労働時間、ｌtは時間帯ｔにおける不足労働時間である。また、下式（７）において、ｗtは時間帯ｔにおける労働時間、ｖtは時間帯ｔにおける余剰労働時間である。
【数６】
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【数７】
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【００６９】
時間帯毎の理想労働時間と実際の「勤務時間」とが一致すると、上式（６）、（７）の不足労働時間と余剰労働時間がゼロのため、理想カバー率、労働稼働率ともに１００％となる。しかし、実際には時間帯毎に変動する理想労働時間に忠実に追随する勤務は不可能であるため、その差が不足と余剰となる。
【００７０】
また、理想労働時間に対して実際の「勤務時間」が極端に多い（配置した人員数が多すぎる）場合、不足は少なく、余剰が多いため、理想カバー率が高く、労働稼働率が低くなる。逆に配置した人員が少ないと、不足が多く、余剰が少ないため、理想カバー率が低く、労働稼働率が高くなる。この違いを検出することで、配置人数の適否を判断できる。
【００７１】
図６は、各業務データと業務指標との関係を示す概念図である。図６から分かるように、この実施の形態１では、８種類の業務指標を、５種類の業務データ及び上記理想労働時間を組み合わせることによって、生成する。
【００７２】
これらの業務指標は、通常、１週間を評価対象期間の単位として算出するが、オペレーションの特性により、１日、２週間或いは１ヶ月を評価対象期間の単位としてもよい。
【００７３】
（Ｃ）評価指標生成処理
続いて、オペレーション評価モジュール１１６は、上述の各業務指標から、店舗２００の生産性を評価するためのＫＰＩを生成する。本願では、このＫＰＩを、「評価指標」と称する。評価指標の生成には、上述の処理で生成した業務指標と、ベンチマークとを用いる。ベンチマークとしては、例えば、各業務指標についての全店舗の平均、店舗グループ内の各店舗の平均、達成目標数値などを採用することができる。このベンチマークを用いて、業務指標は３つの方法で評価される。これらの３つの評価が、この実施の形態１の評価指標である。これら３つの評価指標は、物体の運動に例えるとわかりやすいため、下記のように、ベンチマーク比は速度（Ｓｐｅｅｄ）、前期間比は加速度（Ａｃｃｅｌ）、前年比は成長率（Ｇｒｏｗｔｈ）と呼ぶこととする。
（ア）ベンチマーク比（速度：Ｓｐｅｅｄ）
店舗の業務指標をベンチマークの業務指標と比較したもの
（イ）前期間比（加速度：Ａｃｃｅｌ）
店舗の業務指標値を、前週のその店舗の業務指標と比較したもの
（ロ）前年比（成長率：Ｇｒｏｗｔｈ）
店舗の業務指標値を、前年同期のその店舗の業務指標と比較したもの。
【００７４】
接客コンバージョン率ＴＯＳに関する３つの評価指標の表示例を図７（ａ）、（ｂ）に示す。図７（ａ）は各評価指標のトレンド表示、図７（ｂ）は各評価指標の最新値を示している。各評価指標について、最新値に加えてトレンドを知ることは、後述の改善アクションを決定する上で、重要である。
【００７５】
図８に、１つの店舗に係る評価指標の例を示す。図８に示したように、この実施の形態１では、上述の８種類の業務指標のそれぞれについて、ベンチマーク比（速度：Ｓｐｅｅｄ）、前期間比（加速度：Ａｃｃｅｌ）及び前年比（成長率：Ｇｒｏｗｔｈ）が生成される。従って、この実施の形態１では、評価指標の個数は、２４となる。
【００７６】
なお、これら２４個の評価指標に加えて、ベンチマークの加速度（ベンチマークを前週のベンチマークと比較したもの）及びベンチマークの成長率（ベンチマークを前年同期のベンチマークと比較したもの）を、評価指標に加えてもよい。この場合には、評価指標の個数は、４０となる。
【００７７】
図１において、改善アクション指示モジュール１１７は、上述の２４個の評価指標（図８参照）を、オペレーション評価モジュール１１６から取得する。そして、この改善アクション指示モジュール１１７は、取得した評価指標から、店舗２００が取るべき改善アクションを決定する。
【００７８】
この改善アクションの決定には、アクション辞書を使用する。図９に、この実施の形態１に係るアクション辞書３００を概念的に示す。このアクション辞書３００は、２４個の評価指標が成すパターンに応じて、改善アクションを自動選択するために使用される。
【００７９】
以下、図９の概念図及び図１０のフローチャートを用いて、アクション辞書３００の作成方法を説明する。
【００８０】
まず、複数の店舗２００について、それぞれ業務指標を一定期間蓄積し、これらの業務指標から評価指標を算出する（図１０のステップＳ１参照）。図１０の例では、時間帯の単位を１週間とし、店舗数を２０、収集期間（各評価指標のパラメータとなる業務指標の収集期間）を２６週間とした。これにより、評価指標の組み合わせ（２４個で一組）を、５２０個（＝２０店舗×２６週）得ることができる（図９の符号３０１参照）。
【００８１】
次に、これら５２０個の評価指標組み合わせを、ｎ個のグループに、グループ分けする（図９の符号３０２、図１０のステップＳ２参照）。このグループ分けには、例えばクラスター分析等の、一般的な手法を使用できる。
【００８２】
そして、これらｎ個のグループのそれぞれについて、そのグループの評価指標の代表パターンを作成する（図９の符号３０３、図１０のステップＳ３参照）。この代表パターンは、そのグループに属する評価指標組み合わせについて、同じ種類の評価指標どうしの平均値を計算することによって得られる。すなわち、代表パターンとは、２４個の評価指標平均値の組み合わせである。
【００８３】
続いて、店舗経営のエキスパートが、各グループの代表パターンをレビューし、それぞれの代表パターンに応じて、店舗で実行すべき改善アクションを決定・設定する（図９の符号３０４及び３０５、図１０のステップＳ４参照）。そして、改善アクション指示モジュール１１７は、各代表パターンと改善アクションとの関係を、図示しないデータベースに格納する。各代表パターンに対応する改善アクションは、１個であっても良いし、２個以上であっても良い。
【００８４】
エキスパートが決定する改善アクションの主なものは、以下の通りである。
【００８５】
１．要員を増やす：
労働稼働率ＵＴＲが高く且つ理想カバー率ＤＣＲが低い場合は、要員が足りないことが想定できるため、要員を増やす改善アクションが有力な候補となる。
【００８６】
２．要員を減らす：
労働稼働率ＵＴＲが低く且つ理想カバー率ＤＣＲが高い場合は、要員が多すぎることが想定できるため、要員を減らす改善アクションが有力な候補となる。
【００８７】
３．使用するシフトパターンのバリエーションを増す：
労働稼働率ＵＴＲと理想カバー率ＤＣＲがいずれも低い場合は、時間帯毎のトラフィックの変動に勤務パターンが整合していないことが想定されるため、シフトパターンのバリエーションを増やし、整合する勤務編成を作りやすいようにすることが改善アクションの候補となる。
【００８８】
４．日毎の勤務の時間割当をトラフィックの変動に合わせる：
労働稼働率ＵＴＲと理想カバー率ＤＣＲがいずれも低い場合、日毎のトラフィックの変動に勤務が整合していない（休日の与え方が合わない）ことが想定されるため、日毎の勤務時間割当の見直しが改善アクションの候補となる。
【００８９】
５．接客に対応する機会を増やす：
接客提供率ＴＳＲが低い場合、接客できていない可能性があるため、積極的に接客対応することが改善アクションの候補となる。
【００９０】
６．接客により売上単価を増やす：
平均売上金額ＡＴＶが低い場合、より単価の高い商品を奨める接客をするように販売員に指示することが改善アクションの候補となる。
【００９１】
７．接客により売上件数を増やす：
接客コンバージョン率ＴＯＳが低い場合、接客の工夫により、お買上げいただく比率を増やすことが改善アクションの候補となる。
【００９２】
以上のようにして、改善アクション指示モジュール１１７に、改善アクションが設定される。
【００９３】
なお、ここでは、クラスター分析等で評価指標をグループ分けして代表パターンを生成したのち、エキスパートが改善アクションを決定する手法を説明したが、改善アクションを決定するためのノウハウの蓄積に、深層学習などの人口知能のテクニックを用いることにしてもよい。
【００９４】
また、代表パターンのグループ化処理を自動化し、それぞれの代表パターンに対応する改善アクションをシステムに随時入力することにより、提示すべき改善アクションを機械的に学習して、経営改善のノウハウを蓄積させることとしてもよい。
【００９５】
次に、図１１を用い、アクション辞書３００を用いて、実際に改善アクションを選択する動作を説明する。
【００９６】
改善アクション指示モジュール１１７は、オペレーション評価モジュール１１６から、店舗２００の評価指標１１０１（ここでは２４個）を取得する。そして、この改善アクション指示モジュール１１７は、取得した評価指標１１０１を、アクション辞書３００に格納された各代表パターンとそれぞれ比較する。この比較の手法は特に限定されないが、この実施の形態１では、ユークリッド距離を用いた方法を説明する。
【００９７】
上述のように、アクション辞書３００の各代表パターンは、２４個の評価指標平均値によって構成されている。改善アクション指示モジュール１１７は、店舗２００の評価指標１１０１を、各代表パターンの評価指標平均値と比較する。そして、これらの比較結果を下式（８）に代入することで、評価指標１１０１と各代表パターンとのユークリッド距離を、それぞれ算出する。下式（８）において、ｉは代表パターンに附した番号（図１１参照）、ｊは評価指標に附した番号、ｄijはｉ番目の代表パターンのｊ番目の評価指標平均値、ｋj は店舗２００のｊ番目の評価指標である。
【数８】
2018045574.tif 000011
【００９８】
続いて、改善アクション指示モジュール１１７は、各代表パターンから、店舗２００の評価指標１１０１とのユークリッド距離が最も近いものを選択する（図１１の符号１１０２参照）。この代表パターンが、この評価指標１１０１に対応する代表パターンとなる。
【００９９】
そして、改善アクション指示モジュール１１７は、選択された代表パターンに対応する１個又は複数個の改善アクションを、データベース（図示せず）から抽出する（図１１の符号１１０３参照）。
【０１００】
そして、改善アクション指示モジュール１１７は、抽出された改善アクションを、ディスプレイやプリンタ等（図示せず）を用いて表示する（図１１の符号１１０４参照）。
【０１０１】
以上により、改善アクション指示モジュール１１７による、改善アクション選択動作が終了する。
【０１０２】
次に、この実施の形態１に係る改善アクション自動指示システム１００を用いて将来の店舗状況を予測する方法について、図１２を用いて説明する。
【０１０３】
図１２に示したように、将来の店舗状況を予測する場合、セールス・データ入力モジュール１１１は使用しない。
【０１０４】
勤務データ入力モジュール１１２には、勤務データに代えて、予定勤務データを入力させる。ここで、予定勤務データとは、予測したい時間帯の勤務予定を示すデータであり、そのデータ構造は勤務データ（図３参照）と同様である。
【０１０５】
また、トラフィック・データ入力モジュール１１３には、トラフィック・データに代えて、予測トラフィック・データを入力させる。ここで、予測トラフィック・データとは、予測したい時間帯に来店する客数の予測値であり、トラフィック・データの前年比の推移や、直近のトラフィック・データ等から決定すればよい。予測トラフィック・データのデータ構造は、トラフィック・データ（図４参照）と同様である。
【０１０６】
そして、図１の場合と同様にして、予想値演算モジュール１１５が、評価パラメータ入力モジュール１１４が指定した評価対象期間についての予定勤務データ及び予測トラフィック・データを、上述の勤務データ入力モジュール１１２及びトラフィック・データ入力モジュール１１３から入力する。更に、この予想値演算モジュール１１５は、これら予定勤務データ及び予測トラフィック・データを用い、図１の場合と同様にして、この評価対象期間についての「期待接客数」（すなわち、販売員が接客を行える来客の数の期待値）を、演算する。
【０１０７】
更に、オペレーション評価モジュール１１６が、この「期待接客数」を取得すると共に、図示しないデータベースから、接客コンバージョン率ＴＯＳ及び平均売上金額ＡＴＶの最新値を読み出す。そして、オペレーション評価モジュール１１６は、下式（９）を用いて、売上予想値ｙtを算出する。下式（９）において、Ｓtは時間帯ｔにおける期待接客数である。
【数９】
2018045574.tif 000012
【０１０８】
この売上予想値は、改善アクション指示モジュール１１７に入力される。そして、この改善アクション指示モジュール１１７が、入力された売上予想値を、その店舗２００の売上計画値と比較することにより、改善アクションを選択する。
【０１０９】
売上予想が計画値を下回った場合、取りうるアクションとしては、例えば、以下の４つが挙げられる。
【０１１０】
１．以下のような、トラフィック増加策を実行する：
（ア）マーケティング強化
（イ）店舗の入店率向上策
（ウ）販売員の増強
２．接客努力による接客コンバージョン率ＴＯＳの向上
３．平均売上金額ＡＴＶを増加させる接客。
【０１１１】
そして、改善アクション指示モジュール１１７は、抽出された改善アクションを、セールス予測データ（上述の売上予想値ｙt等）と共に、ディスプレイやプリンタ等（図示せず）を用いて表示する。
【０１１２】
以上説明したように、この実施の形態１によれば、測定によって時間帯毎に得られた業務データから複数の業務指標を生成し、これらの業務指標を所定の過去の業務指標と比較して複数の評価指標を生成し、これらの評価指標に基づいて最適な改善アクションを選択するので、小売店舗の状況を評価して小売店舗の生産性の向上を支援することが可能になる。
【０１１３】
また、この実施の形態１によれば、小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、業務データの一部又は全部を用いて算出して、業務データに新たに加えるので、より正確に、最適な改善アクションを選択することが可能になる。
【０１１４】
この実施の形態１によれば、業務指標とベンチマークとを比較して得た評価指標を更に使用するので、より正確に、最適な改善アクションを選択することが可能になる。
【０１１５】
この実施の形態１によれば、ベンチマークを過去のベンチマークと比較して得た評価指標を更に使用するので、より正確に、最適な改善アクションを選択することが可能になる。
【０１１６】
この実施の形態１によれば、将来の業務データの予想値と直近の評価指標とを使用して、将来の売上を計画売上値に近づけるための改善アクションを選択することができる。
【符号の説明】
【０１１７】
１００  改善アクション自動指示システム
１１１  セールスデータ入力モジュール
１１２  勤務データ入力モジュール
１１３  トラフィックデータ入力モジュール
１１４  評価パラメータ入力モジュール
１１５  予想値演算モジュール
１１６  オペレーション評価モジュール
１１７  改善アクション指示モジュール
２００  店舗
３００  アクション辞書
【図１】
2018045574.tif 000013
【図２】
2018045574.tif 000014
【図３】
2018045574.tif 000015
【図４】
2018045574.tif 000016
【図５】
2018045574.tif 000017
【図６】
2018045574.tif 000018
【図７】
2018045574.tif 000019
【図８】
2018045574.tif 000020
【図９】
2018045574.tif 000021
【図１０】
2018045574.tif 000022
【図１１】
2018045574.tif 000023
【図１２】
2018045574.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成29年5月29日(2017.5.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
小売店舗の販売業務の生産性を評価する改善アクション自動指示システムであって、
前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、
複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、
該複数種類の前記評価指標と比較される比較値の組み合わせである代表パターンを複数種類含むアクション辞書と、
前記販売業務の生産性を改善するために前記小売店舗が取るべき改善アクションを、前記アクション辞書に含まれる複数種類の前記代表パターンに対応付けて、複数種類保存するデータベースと、
前記オペレーション評価モジュールが生成した前記複数種類の前記評価指標を、前記アクション辞書の複数種類の前記代表パターンに含まれるそれぞれの前記比較値と、対応するもの同士でそれぞれ比較することによって、該評価指標の組み合わせに最も近い前記代表パターンを選択する代表パターン選択処理と、選択された該代表パターンに対応する改善アクションを前記データベースから抽出する改善アクション抽出処理とを、自動的に行う改善アクション指示モジュールと、
を備えることを特徴とする改善アクション自動指示システム。
【請求項２】
小売店舗の販売業務の生産性を評価する改善アクション自動指示システムであって、
前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、
複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、
前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールと、
を備える改善アクション自動指示システムであって、
前記入力モジュールは、前記時間帯毎の前記業務データとして、前記小売店舗の売上件数である売上件数データと、該小売店舗で当該時間帯に勤務した前記販売員の勤務時間の合計から休息時間の合計を減算した値である勤務時間データと、該小売店舗に来店した客数であるトラフィックデータとを、少なくとも出力し、
前記予想値演算モジュールは、前記業務データとして、該勤務時間データと該トラフィックデータとから前記時間帯毎の接客数の予想値を少なくとも演算し、
前記オペレーション評価モジュールは、
前記時間帯毎の前記売上件数データの総和を前記時間帯毎の前記接客数の予想値の総和で除算することにより、前記業務指標としての接客コンバージョン率を演算する処理と、
予め前記時間帯毎に定めた理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想時間に対する不足分を演算し、それぞれの該時間帯における該理想労働時間と該不足分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該理想労働時間の総和で除算することにより、前記業務指標としての理想カバー率を演算する処理と、
前記時間帯毎に定めた前記理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想時間に対する余剰分を演算し、それぞれの該時間帯における該勤務時間データと該余剰分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの総和で除算することにより、前記業務指標としての労働稼働率を演算する処理と、を少なくとも実行する、
ことを特徴とする改善アクション自動指示システム。
【請求項３】
前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の改善アクション自動指示システム。
【請求項４】
前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯の前記業務指標を、対応するベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の改善アクション指示システム。
【請求項５】
前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯に対応する前記ベンチマークを、前記所定の過去の時間帯の当該ベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする請求項４に記載の改善アクション指示システム。
【請求項６】
前記入力モジュールは、前記業務データとして、将来の小売り業務の状況の予測データを生成し、
前記オペレーション評価モジュールは、該予測データと最新の前記評価指標とを用いた処理により、前記評価指標に代えて前記小売り店舗の売上予想値を生成し、
前記改善アクション指示モジュールは、売上を向上させるための複数種類の改善アクションから、前記売上予想値と売上計画値との組み合わせに適合する当該改善アクションを選択する、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の改善アクション指示システム。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至６の何れかに記載の改善アクション指示システムとして機能させるための改善アクション指示プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
かかる課題を解決するために、請求項１の発明に係る改善アクション自動指示システムは、小売店舗の販売業務の生産性を評価する自動指示システムであって、前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、該複数種類の前記評価指標と比較される比較値の組み合わせである代表パターンを複数種類含むアクション辞書と、前記販売業務の生産性を改善するために前記小売店舗が取るべき改善アクションを、前記アクション辞書に含まれる複数種類の前記代表パターンに対応付けて、複数種類保存するデータベースと、前記オペレーション評価モジュールが生成した前記複数種類の前記評価指標を、前記アクション辞書の複数種類の前記代表パターンに含まれるそれぞれの前記比較値と、対応するもの同士でそれぞれ比較することによって、該評価指標の組み合わせに最も近い前記代表パターンを選択する代表パターン選択処理と、選択された該代表パターンに対応する改善アクションを前記データベースから抽出する改善アクション抽出処理とを、自動的に行う改善アクション指示モジュールと、を備えることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
請求項２の発明に係る改善アクション自動指示システムは、小売店舗の販売業務の生産性を評価する自動指示システムであって、前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールと、を備える改善アクション自動指示システムであって、前記入力モジュールは、前記時間帯毎の前記業務データとして、前記小売店舗の売上件数である売上件数データと、該小売店舗で当該時間帯に勤務した前記販売員の勤務時間の合計から休息時間の合計を減算した値である勤務時間データと、該小売店舗に来店した客数であるトラフィックデータとを、少なくとも出力し、前記予想値演算モジュールは、前記業務データとして、該勤務時間データと該トラフィックデータとから前記時間帯毎の接客数の予想値を少なくとも演算し、前記オペレーション評価モジュールは、前記時間帯毎の前記売上件数データの総和を前記時間帯毎の前記接客数の予想値の総和で除算することにより、前記業務指標としての接客コンバージョン率を演算する処理と、予め前記時間帯毎に定めた理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想時間に対する不足分を演算し、それぞれの該時間帯における該理想労働時間と該不足分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該理想労働時間の総和で除算することにより、前記業務指標としての理想カバー率を演算する処理と、前記時間帯毎に定めた前記理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想時間に対する余剰分を演算し、それぞれの該時間帯における該勤務時間データと該余剰分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの総和で除算することにより、前記業務指標としての労働稼働率を演算する処理と、を少なくとも実行する、ことを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
請求項３の発明は、請求項１に記載の構成に加えて、前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールを更に備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
請求項４の発明は、請求項１乃至３の何れかに記載の構成に加えて、前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯の前記業務指標を、対応するベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
請求項５の発明は、請求項４に記載の構成に加えて、前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯に対応する前記ベンチマークを、前記所定の過去の時間帯の当該ベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
請求項１、２の発明によれば、測定によって時間帯毎に得られた業務データから複数の業務指標を生成し、これらの業務指標を所定の過去の業務指標と比較して複数の評価指標を生成するので、小売店舗のオペレーション状況の時間的変化を評価して小売店舗の生産性を向上させることが可能になる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
また、請求項１の発明によれば、評価指標に基づいて最適な改善アクションを自動的に選択するので、小売店舗の改善点を容易に理解できるようになる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
また、請求項２、３の発明によれば、小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、業務データの一部又は全部を用いて算出して、業務データに新たに加えるので、より正確に、最適な改善アクションを選択することが可能になる。
【手続補正書】
【提出日】平成29年9月5日(2017.9.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
小売店舗の販売業務の生産性を評価する改善アクション自動指示システムであって、
前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、
複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、
該複数種類の前記評価指標と比較される比較値の組み合わせである代表パターンを複数種類含むアクション辞書と、
前記販売業務の生産性を改善するために前記小売店舗が取るべき改善アクションを、前記アクション辞書に含まれる複数種類の前記代表パターンに対応付けて、複数種類保存するデータベースと、
前記オペレーション評価モジュールが生成した前記複数種類の前記評価指標を、前記アクション辞書の複数種類の前記代表パターンに含まれるそれぞれの前記比較値と、対応するもの同士でそれぞれ比較することによって、該評価指標の組み合わせに最も近い前記代表パターンを選択する代表パターン選択処理と、選択された該代表パターンに対応する改善アクションを前記データベースから抽出する改善アクション抽出処理とを、自動的に行う改善アクション指示モジュールと、
を備えることを特徴とする改善アクション自動指示システム。
【請求項２】
小売店舗の販売業務の生産性を評価する改善アクション自動指示システムであって、
前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、
複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、
前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールと、
を備え、
前記入力モジュールは、前記時間帯毎の前記業務データとして、前記小売店舗の売上件数である売上件数データと、該小売店舗で当該時間帯に勤務した販売員の勤務時間の合計から休息時間の合計を減算した値である勤務時間データと、該小売店舗に来店した客数であるトラフィックデータとを、少なくとも出力し、
前記予想値演算モジュールは、前記業務データとして、該勤務時間データと該トラフィックデータとから前記時間帯毎の接客数の予想値を少なくとも演算し、
前記オペレーション評価モジュールは、
前記時間帯毎の前記売上件数データの総和を前記時間帯毎の前記接客数の予想値の総和で除算することにより、前記業務指標としての接客コンバージョン率を演算する処理と、
予め前記時間帯毎に定めた理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想労働時間に対する不足分を演算し、それぞれの該時間帯における該理想労働時間と該不足分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該理想労働時間の総和で除算することにより、前記業務指標としての理想カバー率を演算する処理と、
前記時間帯毎に定めた前記理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想労働時間に対する余剰分を演算し、それぞれの該時間帯における該勤務時間データと該余剰分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの総和で除算することにより、前記業務指標としての労働稼働率を演算する処理と、を少なくとも実行する、
ことを特徴とする改善アクション自動指示システム。
【請求項３】
前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の改善アクション自動指示システム。
【請求項４】
前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯の前記業務指標を、対応するベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする請求項１又は３に記載の改善アクション指示システム。
【請求項５】
前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯に対応する前記ベンチマークを、前記所定の過去の時間帯の当該ベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする請求項４に記載の改善アクション指示システム。
【請求項６】
前記入力モジュールは、前記業務データとして、将来の小売り業務の状況の予測データを生成し、
前記オペレーション評価モジュールは、該予測データと最新の前記評価指標とを用いた処理により、前記評価指標に代えて前記小売り店舗の売上予想値を生成し、
前記改善アクション指示モジュールは、売上を向上させるための複数種類の改善アクションから、前記売上予想値と売上計画値との組み合わせに適合する当該改善アクションを選択する、
ことを特徴とする請求項１、３、４又は５の何れかに記載の改善アクション指示システム。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至６の何れかに記載の改善アクション指示システムとして機能させるための改善アクション指示プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
請求項２の発明に係る改善アクション自動指示システムは、小売店舗の販売業務の生産性を評価する自動指示システムであって、前記販売業務の状況を測定することによって得られる１又は複数種類の業務データを時間帯毎に順次生成する、１又は複数の入力モジュールと、複数の前記時間帯のそれぞれについて前記１又は複数種類の業務データを取得する取得処理と、当該時間帯の該業務データの何れか一つ以上を用いて、業務の生産性を示す１又は複数種類の業務指標を生成する業務指標生成処理と、所定の該時間帯の前記業務指標を所定の過去の該時間帯の当該業務指標と互いに比較することによって、生産性の時間的変化を示す評価指標を複数種類生成する評価指標生成処理とを行う、オペレーション評価モジュールと、前記小売り業務の状況として測定されないデータの予想値を、前記入力モジュールから出力された前記業務データの一部又は全部を用いて算出し、この算出結果を前記業務データの一つとして前記オペレーション評価モジュールに提供する、予想値演算モジュールと、を備え、前記入力モジュールは、前記時間帯毎の前記業務データとして、前記小売店舗の売上件数である売上件数データと、該小売店舗で当該時間帯に勤務した販売員の勤務時間の合計から休息時間の合計を減算した値である勤務時間データと、該小売店舗に来店した客数であるトラフィックデータとを、少なくとも出力し、前記予想値演算モジュールは、前記業務データとして、該勤務時間データと該トラフィックデータとから前記時間帯毎の接客数の予想値を少なくとも演算し、前記オペレーション評価モジュールは、前記時間帯毎の前記売上件数データの総和を前記時間帯毎の前記接客数の予想値の総和で除算することにより、前記業務指標としての接客コンバージョン率を演算する処理と、予め前記時間帯毎に定めた理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想労働時間に対する不足分を演算し、それぞれの該時間帯における該理想労働時間と該不足分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該理想労働時間の総和で除算することにより、前記業務指標としての理想カバー率を演算する処理と、前記時間帯毎に定めた前記理想労働時間と該時間帯毎の前記勤務時間データとを用いてそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの該理想労働時間に対する余剰分を演算し、それぞれの該時間帯における該勤務時間データと該余剰分との差の総和をそれぞれの該時間帯における該勤務時間データの総和で除算することにより、前記業務指標としての労働稼働率を演算する処理と、を少なくとも実行する、ことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
請求項４の発明は、請求項１又は３に記載の構成に加えて、前記オペレーション評価モジュールは、前記所定の時間帯の前記業務指標を、対応するベンチマークと比較し、その比較結果を、前記評価指標の一つとして、前記改善アクション指示モジュールに提供することを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
請求項６の発明は、請求項１、３、４又は５の何れかに記載の構成に加えて、前記入力モジュールは、前記業務データとして、将来の小売り業務の状況の予測データを生成し、オペレーション評価モジュールは、該予測データと最新の前記評価指標とを用いた処理により、前記評価指標に代えて前記小売り店舗の売上予想値を生成し、前記改善アクション指示モジュールは、売上を向上させるための複数種類の改善アクションから、前記売上予想値と売上計画値との組み合わせに適合する当該改善アクションを選択する、ことを特徴とする。