(57)【要約】      （修正有）【課題】店舗に設置された販売促進ツールの総合評価を支援できる総合評価支援装置等を提供する。【解決手段】複数の店舗Ｓに設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各店舗Ｓに設置された販売促進ツールを撮影した画像と、を各店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす店舗Ｓを抽出し（Ｓ１０）、販売促進ツールに対する総合評価を行うために、抽出された店舗Ｓにおける販売促進ツールを撮影した画像と、各評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する（Ｓ１１）。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、を各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出手段と、
前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成手段と、
を備えたことを特徴とする総合評価支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の総合評価支援装置において、
前記販売促進ツールを撮影した画像が、複数の距離から撮影された画像であり、
前記画面生成手段が、前記複数の距離から撮影された画像を並べて表示する画像データを生成することを特徴とする総合評価支援装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の総合評価支援装置において、
前記店舗抽出手段が、前記所定の表示条件として、前記評価項目の評価結果が所定の条件を満たした店舗を抽出することを特徴とする総合評価支援装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の総合評価支援装置において、
前記所定の表示条件の入力を受け付ける取得手段を更に備えたことを特徴とする総合評価支援装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の総合評価支援装置において、
前記記憶手段が、各前記店舗の店舗形態の情報を、各前記店舗に関連付けて記憶し、
前記画面生成手段が、前記販売促進ツールを撮影した画像と共に、前記店舗形態の情報を表示する画像データを生成することを特徴とする総合評価支援装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の総合評価支援装置において、
前記販売促進ツールを撮影した画像から、前記複数の評価項目のうち少なくとも１つの前記評価項目の評価結果を、機械学習により算出する評価算出手段を更に備えたことを特徴とする総合評価支援装置。
【請求項７】
店舗抽出手段が、複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、を各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出ステップと、
画面生成手段が、前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成ステップと、
を含むことを特徴とする総合評価支援方法。
【請求項８】
コンピュータを、
複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、を各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出手段、および、
前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成手段として機能させることを特徴とする総合評価支援装置用のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売促進ツールの総合評価を支援する総合評価支援装置、総合評価支援方法、および、総合評価支援装置用のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
店舗における商品の販売促進の効果の測定が行われている。例えば、特許文献１には、店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集し、コーザルデータと販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで作成された事例データを格納し、格納した事例データに含まれる販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化し、要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する販売促進の効果測定方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−７０５２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、販売促進ツールの使用の効果は、販売促進ツールの設置の有無、販売促進ツールの種類の他に、販売促進ツールのデザインや、店舗の売場における設置位置、印象等様々な要因が絡み合っていて、店舗に設置された販売促進ツールが、どのように商品の販売の促進に寄与しているかの総合評価が難しい。しかしながら、特許文献１の技術では、販売促進ツールの設置の有無、販売促進ツールの種類等の情報しか扱っていなく、総合評価が難しかった。また、店舗に設置された販売促進ツールに対して測定された様々な評価項目から、販売促進ツールの総合評価を行う場合、評価者にとってかなりの負担になっていた。
【０００５】
そこで、本発明は上記の問題点等に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、店舗に設置された販売促進ツールの総合評価を支援できる総合評価支援装置等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】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、を各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出手段と、前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の総合評価支援装置において、前記販売促進ツールを撮影した画像が、複数の距離から撮影された画像であり、前記画面生成手段が、前記複数の距離から撮影された画像を並べて表示する画像データを生成することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の総合評価支援装置において、前記店舗抽出手段が、前記所定の表示条件として、前記評価項目の評価結果が所定の条件を満たした店舗を抽出することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の総合評価支援装置において、前記所定の表示条件の入力を受け付ける取得手段を更に備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の総合評価支援装置において、前記記憶手段が、各前記店舗の店舗形態の情報を、各前記店舗に関連付けて記憶し、前記画面生成手段が、前記販売促進ツールを撮影した画像と共に、前記店舗形態の情報を表示する画像データを生成することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の総合評価支援装置において、前記販売促進ツールを撮影した画像から、前記複数の評価項目のうち少なくとも１つの前記評価項目の評価結果を、機械学習により算出する評価算出手段を更に備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項７に記載の発明は、店舗抽出手段が、複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、を各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出ステップと、画面生成手段が、前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項８に記載の発明は、コンピュータを、複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、を各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出手段、および、前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、販売促進ツールに対する総合評価を行うために、所定の表示条件を満たす店舗を抽出し、抽出された店舗における販売促進ツールを撮影した画像と、各評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示するので、総合評価において、表示条件に従った必要な情報のみが、販売促進ツールを撮影した画像と共に表示され、販売促進ツールの効果の総合評価しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る総合評価支援システムの概要構成例を示す模式図である。
【図２】図１の総合評価支援サーバの概要構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図１の総合評価支援サーバにおけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。
【図４】図１の総合評価支援サーバにおけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。
【図５】図１の総合評価支援サーバにおけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。
【図６】図１の総合評価支援サーバにおけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。
【図７】図１の総合評価支援サーバの機能ブロックの一例を示す模式図である。
【図８】図１の端末の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図９】効果測定情報データベースへの入力の動作例を示すフローチャートである。
【図１０】総合評価支援画面の生成の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】総合評価支援画面の一例を示す模式図である。
【図１２】総合評価支援画面の一例を示す模式図である。
【図１３】総合評価支援画面の一例を示す模式図である。
【図１４】総合評価支援画面の一例を示す模式図である。
【図１５】第２実施形態における総合評価支援サーバの機能ブロックの一例を示す模式図である。
【図１６】第２実施形態における効果測定情報データベースへの入力の動作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】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、総合評価支援システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。
【００１７】
（第１実施形態）
［１．総合評価支援システムの構成および機能概要］
（１．１  総合評価支援システムの構成および機能）
まず、本発明の一実施形態に係る総合評価支援システムの構成および概要機能について、図１を用いて説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る総合評価支援システム１の概要構成例を示す模式図である。
【００１９】
図１に示すように、総合評価支援システム１は、商品を製造する商品メーカＭと、商品を販売する店舗Ｓと、店舗Ｓで販売されている商品メーカＭの各商品の販売促進ツールの総合評価を支援する総合評価支援サーバ１０と、総合評価を行うために評価結果を表示する端末２０と、を備えている。
【００２０】
各商品メーカＭは、各種商品を製造する。製造された商品は、各商品の販売促進ツールと共に、店舗Ｓの売場に設置される。各商品メーカＭは、総合評価支援サーバ１０を運営する調査会社から、商品と商品に対する販売促進ツールの設置結果として、販売促進ツールの総合評価の報告を受ける。
【００２１】
ここで、販売促進ツールの種類として、例えば、スイングＰＯＰ（Point of Purchase advertising）、ジャンボスポッター、ミニのぼり、パネル、ジャンブルボックス、エアーＰＯＰ、フロアＰＯＰ、ＰＯＰ用紙、のれん、ミニのぼり、レシピカード、ムービングＰＯＰ、プライスＰＯＰ、ムービングＰＯＰ、棚帯、ビニール幕、陳列台、ポスタ、タペストリ、ハンガー什器等が挙げられる。
【００２２】
各店舗Ｓでは、例えば、指定された販売促進ツールが商品と共に、指定された設置方法により売場に陳列される。総合評価支援サーバ１０を運営する調査会社の調査員が、各店舗Ｓに設置されている、調査対象の商品および販売促進ツールの設置状況等を撮影したり、調査したりする。
【００２３】
総合評価支援サーバ１０は、販売促進ツールに対する総合評価を行うために、抽出された店舗Ｓにおける販売促進ツールを撮影した画像と、各評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、端末２０等に表示する画面データを生成する。
【００２４】
端末２０では、調査員の調査結果に基づき、店舗Ｓにおける評価結果等の入力作業を行う。また、端末２０では、総合評価を行うために、店舗Ｓにおける販売促進ツールを撮影した画像および各評価項目の評価結果を表示したりする。
【００２５】
総合評価支援サーバ１０と端末２０とは、ローカルエリアネットワーク等により接続されている。総合評価支援サーバ１０と端末２０とは、ネットワークを介して、無線で接続されてもよい。
【００２６】
なお、商品メーカＭのサーバと総合評価支援サーバ１０とが、ネットワークを介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっていてもよい。店舗Ｓのサーバ等から、ネットワークを介して、総合評価支援サーバ１０が、店舗内の売場における商品および販売促進ツールの画像を取得してもよい。ネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網、およびゲートウェイ等により構築されていてもよい。
【００２７】
（１．２  総合評価支援サーバ１０の構成および機能）
次に、総合評価支援サーバ１０の構成および機能について、図２から図７を用いて説明する。
【００２８】
図２は、総合評価支援サーバ１０の概要構成の一例を示すブロック図である。図３から図６は、総合評価支援サーバ１０におけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。図７は、総合評価支援サーバ１０の機能ブロックの一例を示す模式図である。
【００２９】
図２に示すように、コンピュータである総合評価支援サーバ１０は、通信部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、入出力インターフェース部１５と、制御部１６と、を備えている。そして、制御部１６と入出力インターフェース部１５とは、システムバス１７を介して接続されている。
【００３０】
通信部１１は、各端末２０と通信を行う。
【００３１】
記憶部１２（記憶手段の一例）は、例えば、ハードディスクドライブ、シリコンディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラム等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
【００３２】
また、記憶部１２には、店舗情報データベース１２ａ（以下「店舗情報ＤＢ１２ａ」とする。）、販売促進ツールデータベース１２ｂ（以下「販促ツールＤＢ１２ｂ」とする。）、効果測定情報データベース１２ｃ（以下「効果測定情報ＤＢ１２ｃ」とする。）、画像データベース１２ｄ（以下「画像ＤＢ１２ｄ」とする。）等が構築されている。
【００３３】
店舗情報ＤＢ１２ａには、図３に示すように、店舗Ｓを特定する店舗ＩＤに関連付けて、店舗名、店舗の住所、店舗形態、店舗規模等が記憶されている。例えば、店舗形態の一例として、ドラッグストア、スーパーマーケット等が挙げられる。店舗規模として、店舗の売場面積等が挙げられる。店舗情報ＤＢ１２ａには、店舗Ｓが所定のチェーンに属する場合、チェーン名が記憶されていてもよい。
【００３４】
販促ツールＤＢ１２ｂには、図４に示すように、販売促進ツールを特定する販促ツールＩＤに関連付けて、商品メーカＭを特定する顧客ＩＤと、商品メーカＭの調査対象の商品の商品ＩＤと、販売促進ツールの種類等が記憶されている。販促ツールＤＢ１２ｂには、商品ＩＤに対応して、商品名、商品が属するブランド名が記憶されていてもよい。
【００３５】
効果測定情報ＤＢ１２ｃには、図５に示すように、各評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報の一例として、調査番号に関連づけられて、調査対象の販促ツールＩＤ、販促ツールＩＤが使用されている店舗Ｓの店舗ＩＤと、販売促進ツールに対する評価項目等が記憶される。また、効果測定情報ＤＢ１２ｃには、販促ツールＩＤに関連付けて、各店舗に設置された販売促進ツールを撮影した画像の一例として、売場に設定されている販売促進ツールを異なる複数の距離から撮影した複数の画像の画像ＩＤ等が記憶される。
【００３６】
評価項目の一例として、設置状況に関する評価に関して、定番棚の状態として、売場数、定番棚段数等が挙げられる。評価項目の一例として、設置状況に関する評価に関して、エンドの状態として、売場数、エンド段数等が挙げられる。評価項目の一例として、設置状況に関する評価に関して、特設の状態として、売場数、特設段数等が挙げられる。
【００３７】
評価項目の一例として、売場に関する評価に関して、設置状況に対する評価点、プラス要因の項目、マイナス要因の項目等が挙げられる。評価項目の一例として、売場評価に関して、誘引効果に対する評価点、プラス要因の項目、マイナス要因の項目等が挙げられる。評価項目の一例として、売場評価に関して、注意喚起に対する評価点、プラス要因の項目、マイナス要因の項目等が挙げられる。評価項目の一例として、売場評価に関して、商品理解に対する評価点、プラス要因の項目、マイナス要因の項目等が挙げられる。また、評価項目の評価結果の一例として、単独の評価項目の点数、要因の善し悪し、複数の評価項目の総合点（合計点）、所定の店舗で合計した合計点等が挙げられる。
【００３８】
画像ＤＢ１２ｄには、画像ＩＤに関連付けられて、画像データが記憶されている。
【００３９】
表示部１３は、例えば、液晶表示素子またはＥＬ（Electro Luminescence）素子等によって構成されている。
【００４０】
操作部１４は、例えば、キーボードおよびマウス等によって構成されている。
【００４１】
入出力インターフェース部１５は、通信部１１等と制御部１６との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【００４２】
制御部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１６ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６ｃ等により構成されている。
【００４３】
次に、総合評価支援サーバ１０の機能ブロックについて、図７を用いて説明する。
【００４４】
図７に示すように、総合評価支援サーバ１０は、取得手段１０ａと、記憶手段１０ｂと、店舗抽出手段１０ｃと、画面生成手段１０ｄとを有する。
【００４５】
取得手段１０ａは、各店舗Ｓで調査された調査内容として、販売促進ツール効果測定情報の一例である、販売促進ツールの設置状況の各評価項目の評価結果、および、売場に関する各評価項目の評価結果、並びに、店舗に設置された販売促進ツールを撮影した画像の一例である、売場における商品および販売促進ツールを撮像した画像等を取得する。
【００４６】
記憶手段１０ｂ（例えば、効果測定情報ＤＢ１２ｃ）は、複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各店舗に設置された販売促進ツールを撮影した画像と、各店舗に関連付けて記憶する。
【００４７】
店舗抽出手段１０ｃは、記憶手段１０ｂから、所定の表示条件を満たす店舗を抽出する。所定の表示条件として、店舗における販売促進ツールを撮影した画像、チェーン名、店舗形態、評価項目、売場位置、棚位置、評価点、評価点の合計、場所、商品、販売促進ツールの種類等が挙げられる。また、所定の表示条件として、表示数、表示順、表示形式等でもよい。また、取得手段１０ａは、所定の表示条件の入力を受け付けてもよい。
【００４８】
画面生成手段１０ｄは、販売促進ツールに対する総合評価を行うために、抽出された店舗における販売促進ツールを撮影した画像と、各評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する。表示手段の一例として、総合評価支援サーバ１０の表示部１３、端末２０の表示部等が挙げられる。
【００４９】
ユーザが様々な表示条件を入力して、表示手段に表示された抽出された店舗における販売促進ツールを撮影した画像と、各評価項目の評価結果に基づき、総合評価を入力する。
【００５０】
（１．３  端末２０の構成および機能）
次に、端末２０の構成および機能について、図８を用いて説明する。
【００５１】
図８は、の端末２０の概要構成の一例を示すブロック図である。
【００５２】
なお、総合評価支援サーバ１０と異なる構成および機能について、主に説明する。
【００５３】
図８に示すように、コンピュータとして機能する端末２０は、通信部２１と、記憶部２２と、表示部２３と、操作部２４と、入出力インターフェース部２５と、制御部２６と、を備えている。そして、制御部２６と入出力インターフェース部２５とは、システムバス２７を介して接続されている。
【００５４】
通信部２１は、総合評価支援サーバ１０との通信を行う。記憶部２２は、は、例えば、ハードディスクドライブ、シリコンディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラム等を記憶する。表示部２３は、例えば、液晶表示素子またはＥＬ素子等によって構成されている。操作部２４は、例えば、キーボードおよびマウス等によって構成されている。入出力インターフェース部２５は、通信部２１等と制御部２６との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【００５５】
制御部２６は、ＣＰＵ１６ａ、ＲＯＭ２６ｂ、ＲＡＭ１６ｃ等により構成されている。
【００５６】
端末２０は、調査員が携帯する携帯端末でもよい。この場合、通信部２１は、無線通信を行う。
【００５７】
［２．総合評価支援システムの動作］
次に、本発明の１実施形態に係る総合評価支援システムの動作について図を用いて説明する。
【００５８】
（２．１  効果測定情報データベースへの入力の動作例）
効果測定情報データベースへの入力の動作例を、図９を用いて説明する。
【００５９】
図９は、効果測定情報データベースへの入力の動作例を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、商品メーカＭから調査依頼を受けた商品および販売促進ツールに関して、各店舗Ｓに調査員が調査に出かけ、店舗に設置された商品および販売促進ツールを、携帯端末やカメラで撮影したりして調査を行う。店舗に設置された商品および販売促進ツールが、異なる複数の距離から撮影される。例えば、売場全体における商品および販売促進ツールを把握するための画像（遠い位置から撮影した画像）、棚における商品および販売促進ツールを把握するための画像（中位の位置から撮影した画像）、商品および販売促進ツールが詳細に撮影するための画像（近い位置から撮影した画像）である。
【００６１】
ここで、「複数の距離」とは、３つ距離の場合、例えば、調査対象の商品を購入者が自然に手に取れる距離（近い位置から販売促進ツールまでの距離）であったり、対象の商品に陳列のレイアウト制限を受けつつも自然に近づける距離（中位の位置から販売促進ツールまでの距離）であったり、対象の商品を自購入者が自然に視界におさめる距離（遠い位置から販売促進ツールまでの距離）である。調査対象の商品（または販売促進ツール）と購入者の位置（撮影位置）とが近似的に直線上に並んでもよいし、直線上に並んでもよい。また、各異なる距離毎に、撮影のアングルが変わってもよい。
【００６２】
調査員等が、端末２０を使用して、各評価項目に対して評価結果および撮影した画像を入力する。例えば、端末２０の表示部２３に、設置状況フォーマットおよび売場評価フォーマットが表示され、調査番号、調査者、調査日時、調査店舗、対象の商品、対象の販売促進ツール、および、評価結果等が記入される。なお、調査員が携帯する端末２０から、総合評価支援サーバ１０にデータを送信してもよい。
【００６３】
端末２０から総合評価支援サーバ１０に入力された販売促進ツール効果測定情報および販売促進ツールの画像データ等が送信される。
【００６４】
図９に示すように、総合評価支援システム１は、販売促進ツール効果測定情報を取得する（ステップＳ１）。具体的には、総合評価支援サーバ１０の制御部１６が、端末２０から、各評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報を取得する。
【００６５】
次に、総合評価支援システム１は、販売促進ツールの画像を取得する（ステップＳ２）。具体的には、制御部１６が、端末２０から、３つの距離から撮影した、商品および販売促進ツールの画像データを取得する。
【００６６】
次に、総合評価支援システム１は、販売促進ツール効果測定情と販売促進ツール画像とを記憶する（ステップＳ３）。具体的には、制御部１６が、効果測定情報ＤＢ１２ｃに、取得した販売促進ツール効果測定情と販売促進ツール画像とを記憶する。
【００６７】
各店舗で調査された評価結果が、効果測定情報ＤＢ１２ｃに蓄積される。
【００６８】
（２．２  総合評価支援画面の生成の動作例）
次に、総合評価支援画面の生成の動作例について図を用いて説明する。
【００６９】
図１０は、総合評価支援画面の生成の動作例を示すフローチャートである。図１１から図１４は、総合評価支援画面の一例を示す模式図である。
【００７０】
総合評価を行うユーザが、ある端末２０において、総合評価の対象である販売促進ツールの販促ツールＩＤを入力する。端末２０から総合評価支援サーバ１０に販促ツールＩＤが送信される。
【００７１】
図１０に示すように、総合評価支援システム１は、表示条件を満たす店舗Ｓを抽出する（ステップＳ１０）。具体的には、総合評価支援サーバ１０の制御部１６が、デフォルトの表示条件を満たす店舗Ｓを抽出する。例えば、図１１に示すように、売場に関する評価の点の合計点（評価項目の評価結果の一例）の上位１０店舗が抽出される。
【００７２】
総合評価支援サーバ１０は、複数の店舗に設置された商品の販売促進ツールに対する複数の評価項目であって、各前記評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各前記店舗に設置された前記販売促進ツールを撮影した画像と、を各前記店舗に関連付けて記憶した記憶手段から、所定の表示条件を満たす前記店舗を抽出する店舗抽出手段の一例として機能する。総合評価支援サーバ１０は、前記所定の表示条件として、前記評価項目の評価結果が所定の条件を満たした店舗を抽出する店舗抽出手段の一例として機能する。
【００７３】
次に、総合評価支援システム１は、総合評価支援画面を生成する（ステップＳ１１）。具体的には、制御部１６が、図１１に示すように、表示条件に従い、遠距離の画像と、中距離の画像と、近距離の画像とを並べて表示すると共に、各評価結果が表示される総合評価支援画面を生成する。総合評価支援サーバ１０は、生成した総合評価支援画面のデータを、端末２０に送信する。
【００７４】
総合評価支援サーバ１０は、前記販売促進ツールに対する総合評価を行うために、前記抽出された店舗における前記販売促進ツールを撮影した画像と、各前記評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示手段に表示する画面データを生成する画面生成手段の一例として機能する。総合評価支援サーバ１０は、前記複数の距離から撮影された画像を並べて表示する画像データを生成する画面生成手段の一例として機能する。
【００７５】
次に、総合評価支援システム１は、総合評価支援画面を表示する（ステップＳ１２）。具体的には、図１１に示すように、端末２０が、表示部２３に総合評価支援画面を表示する。
【００７６】
次に、総合評価支援システム１は、終了か否かを判定する（ステップＳ１３）。具体的には、端末２０に、終了か否かの画面が表示されて、終了か否かの入力を受け付ける。
【００７７】
終了でない場合（ステップＳ１３；ＮＯ）、総合評価支援システム１は、表示条件を入力する（ステップＳ１４）。具体的には、端末２０に、表示条件の入力を受け付ける画面が表示され、表示条件の入力を受け付ける。例えば、表示条件を入力したり、プルダウンメニューから選択したりして、表示条件が入力される。受け付けた表示条件は、端末２０が、総合評価支援サーバ１０に送信する。なお、総合評価支援サーバ１０の表示部１３に表示条件の入力を受け付ける画面が表示され、操作部１４により、表示条件が入力されてもよい。
【００７８】
総合評価支援サーバ１０は、前記所定の表示条件の入力を受け付ける取得手段の一例として機能する。
【００７９】
表示条件の一例として、店舗形態の場合、図１２に示すように、「店舗形態がドラッグストア」のみを表示させる表示条件が挙げられる。
【００８０】
総合評価支援サーバ１０は、前記販売促進ツールを撮影した画像と共に、前記店舗形態の情報を表示する画像データを生成する画面生成手段の一例として機能する。
【００８１】
表示条件の一例として、売場に関する評価の点の合計点の場合、図１３に示すように、評価合計点が高い順に表示させる表示条件が挙げられる。表示条件の一例として、図１４に示すように、売場に関する評価の点の合計点を、全店舗でさらに合計した店舗合計点が高い順に表示させる表示条件が挙げられる。
【００８２】
また、表示条件の一例として、画像のみ表示させたり、画像の順番を変えたり、所定の評価項目を左側に優先的に表示されたりする表示条件でもよい。
【００８３】
表示条件の入力を受け付けた後、総合評価支援サーバ１０は、ステップＳ１０の処理に戻り、表示条件を満たす店舗等を抽出し、ステップＳ１１で、図１２から図１４に示すような画面を生成する。ユーザは、様々な表示条件の総合評価支援画面を見て、総合評価を行い、端末２０において、総合評価の入力を受け付ける。
【００８４】
終了である場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、総合評価支援システム１は、処理を終了する。
【００８５】
総合評価は、調査依頼した商品メーカＭに報告される。
【００８６】
以上、本実施形態によれば、販売促進ツールに対する総合評価を行うために、所定の表示条件を満たす店舗Ｓを抽出し、抽出された店舗Ｓにおける販売促進ツールを撮影した画像と、各評価項目の評価結果のうち少なくとも１つとを、表示するので、総合評価において、表示条件に従った必要な情報のみが、販売促進ツールを撮影した画像と共に表示され、販売促進ツールの効果の総合評価しやすくなる。
【００８７】
また、販売促進ツールを撮影した画像が、複数の距離から撮影された画像であり、複数の距離から撮影された画像を並べて表示する画像データを生成する場合、複数の距離から撮影された画像により、売場における販売促進ツールの役目の印象が異なる距離毎に分かり、販売促進ツールの効果の総合評価しやすくなる。
【００８８】
また、所定の表示条件として、評価項目の評価結果が所定の条件を満たした店舗を抽出する場合、ある一定の評価があった店舗のみを抽出でき、これらを比較することで、販売促進ツールの効果の総合評価しやすくなる。
【００８９】
また、所定の表示条件の入力を受け付ける場合、総合評価者が、表示条件を変えて、様々な切り口で、データを見ることができ、販売促進ツールの効果の総合評価しやすくなる。
【００９０】
また、各店舗Ｓの店舗形態の情報を、各店舗Ｓに関連付けて記憶し、販売促進ツールを撮影した画像と共に、店舗形態の情報を表示する画像データを生成する場合、画像の他に、店舗形態等の関連した情報が表示されることにより、販売促進ツールの効果の総合評価しやすくなる。また、店舗形態における傾向も分かり、総合評価しやすくなる。
【００９１】
（第２実施形態）
次に、本願の第２実施形態に係る総合評価支援システムについて説明する。第２実施形態では、評価項目の評価結果の一部または全部を、人工知能により、算出する。
【００９２】
まず、第２実施形態における総合評価支援サーバの機能ブロックについて、図１５を用いて説明する。なお、前記第１実施形態と同一または対応する部分には、同一の符号を用いて異なる構成および作用のみを説明する。その他の実施形態および変形例も同様とする。
【００９３】
図１５は、第２実施形態における総合評価支援サーバの機能ブロックの一例を示す模式図である。
【００９４】
図１５に示すように、総合評価支援サーバ１０Ａは、取得手段１０ａと、記憶手段１０ｂと、店舗抽出手段１０ｃと、画面生成手段１０ｄと、評価算出手段１０ｅと、を有する。なお、総合評価支援サーバ１０Ａは、総合評価支援サーバ１０と同様に、通信部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、入出力インターフェース部１５と、制御部１６と、を備えている。
【００９５】
取得手段１０ａは、各店舗Ｓで調査された調査内容として、店舗に設置された販売促進ツールを撮影した画像の一例である、売場における商品および販売促進ツールを撮像した画像等を取得する。画像は、売場における商品および販売促進ツールを、複数の距離、角度等多面的に撮影した画像でもよい。例えば、取得手段１０ａは、各店舗において、遠距離の画像、中距離の画像、および、近距離の画像を取得する。
【００９６】
評価算出手段１０ｅは、機械学習アルゴリズム、および、学習モデルのパラメータが記憶され、学習モデルが構築されている。評価算出手段１０ｅは、機械学習により、売場における商品および販売促進ツールを撮像した画像等から、評価項目の評価結果を算出する。
【００９７】
評価算出手段１０ｅは、例えば、遠距離の画像から、売場評価に関して、誘引効果に対する評価点を算出し、中距離の画像から、売場評価に関して、関心や注意を喚起に対する評価点を算出し、売場評価に関して、商品理解に対する評価点を、近距離の画像から算出する。なお、遠距離の画像、中距離の画像、および、近距離の画像の複数の画像から、誘引効果に対する評価点や、関心喚起に対する評価点、設置状況に対する評価点、商品理解に対する評価点等を算出してもよい。評価算出手段１０ｅは、評価項目の評価結果の一部または全部を算出する。
【００９８】
評価項目、商品の種類、販売促進ツールの種類、陳列方法、商品メーカ、店舗形態、立地条件等の少なくとも１つの組み合わせによって、機械学習を分けておいてもよい。例えば、評価項目、商品の種類、販売促進ツールの種類毎に、使用する学習モデルのデータベースが異なってもよい。
【００９９】
機械学習のアルゴリズムとして、決定木、回帰木、ランダムフォレスト等のツリー型、ロジスティクス回帰、サポートベクターマシン等の回帰型、パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、再起型ニューラルネットワーク、自己組織化マップ等のニューラルネット型等(ディープラーニングを含む)、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング、ｋ近傍法等のクラスタリング型が挙げられる。また、機械学習のアルゴリズムとして、ベイジアンネットワーク、協調フィルタリング、状態空間モデル、ＡＲＩＭＡモデル等が挙げられる。
【０１００】
なお、取得手段１０ａは、機械学習より算出した評価項目の評価結果以外の評価項目の評価結果を、操作部１４等から取得する。
【０１０１】
なお、教師データ無しの場合、例えば、５段階に分類するように、大量のケースの売場における商品および販売促進ツールを撮像した画像を与えて、機械学習を行ってもよい。
【０１０２】
次に、機械学習アルゴリズムが、教師データありの場合の学習方法について説明する。
【０１０３】
教師データとして、店舗形態毎、商品の種類毎、販売促進ツールの種類毎に、売場における商品および販売促進ツールを撮像した画像を分類する。入力データとして分類された画像と、出力データとして評価点（例えば、５段階）等の評価結果とを、機械学習に評価算出手段１０ｅに与えて、販売促進ツールの種類等の分類毎に学習を行う。具体的には、制御部１６が、機械学習アルゴリズムに従い、撮像した画像をベクトル展開した入力データとし、入力データの画像に対する評価点を出力として、学習の処理を行い、学習モデルのパラメータを更新する。
【０１０４】
また、評価項目の一例として、プラス要因の項目、マイナス要因の項目の場合、予めプラス要因の項目およびマイナス要因の項目を挙げておいて、それぞれの要因の項目を番号付けして、出力データの分類を行って、学習を行ってもよい。
【０１０５】
記憶手段１０ｂは、機械学習より算出した評価項目の評価結果、および、調査員等の入力を受け付けた評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各店舗に設置された販売促進ツールを撮影した画像と、各店舗に関連付けて記憶する。
【０１０６】
次に、効果測定情報データベースへの入力の動作例を、図１６を用いて説明する。なお、第１実施形態の図９に対応するフローチャートであり、異なる動作に関して主に説明する。
【０１０７】
図１６は、第２実施形態における効果測定情報データベースへの入力の動作例を示すフローチャートである。
【０１０８】
図１６に示すように、総合評価支援システムは、販促ツール効果測定情報を取得する（ステップＳ２０）。ステップＳ１のように、総合評価支援サーバ１０Ａの制御部１６が、端末２０から、各評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報を取得するが、この販売促進ツール効果測定情報の中には、機械学習より算出する評価項目の評価結果を含めなくてもよい。
【０１０９】
次に、総合評価支援システムは、販売促進ツールの画像を取得する（ステップＳ２１）。具体的には、総合評価支援サーバ１０Ａの制御部１６が、ステップＳ２のように、商品および販売促進ツールの画像データを取得する。
【０１１０】
次に、総合評価支援システムは、商品および販売促進ツールの画像から、機械学習により、所定の評価項目の評価結果を算出する（ステップＳ２２）。具体的には、制御部１６が、機械学習アルゴリズムに従い、商品および販売促進ツールの種類等に対応する学習済みの評価算出手段１０ｅの機械学習モデルに、取得した画像データをベクトル化した入力データを与え、出力データとして、評価点を出力する。
【０１１１】
商品および販売促進ツールの画像が、遠距離の画像の場合、誘引効果に対する評価の機械学習モデルに入力して、制御部１６が、誘引効果に対する評価点を算出してもよい。商品および販売促進ツールの画像が、中距離の画像の場合、関心喚起に対する評価の機械学習モデルに入力して、制御部１６が、関心喚起効果に対する評価点を算出してもよい。また、誘引効果に対する評価点、関心喚起に対する評価、商品理解に対する評価等の評価点は、遠距離の画像、中距離の画像、および、近距離の画像のように、複数の画像が算出されてもよい。
【０１１２】
次に、総合評価支援システムは、販売促進ツール効果測定情報と販売促進ツール画像とを記憶する（ステップＳ２３）。具体的には、制御部１６が、ステップＳ３のように、機械学習より算出した評価項目の評価結果、および、調査員等の入力を受け付けた評価項目の評価結果を少なくとも含む販売促進ツール効果測定情報と、各店舗に設置された販売促進ツールを撮影した画像と、各店舗に関連付けて記憶する。
【０１１３】
以上の動作により、各店舗で調査された評価結果、および、算出された評価結果が、効果測定情報ＤＢ１２ｃに蓄積される。
【０１１４】
なお、総合評価支援画面の生成の動作については、第１実施形態と同じなので、説明を省略する。
【０１１５】
以上、本実施形態によれば、販売促進ツールを撮影した画像から、複数の評価項目のうち少なくとも１つの前記評価項目の評価結果を、機械学習により算出する場合、一部の評価項目の評価結果が、機械学習により算出されるので、作業負担の軽減、個人によるばらつきの軽減、作業の迅速化が図られる。
【符号の説明】
【０１１６】
１：総合評価支援システム
１０：総合評価支援サーバ（総合評価支援装置）
１０Ａ：総合評価支援サーバ（総合評価支援装置）
１０ａ：取得手段
１０ｂ：記憶手段
１０ｃ：店舗抽出手段
１０ｄ：画面生成手段
１０ｅ：評価算出手段
１２：記憶部（記憶手段）
１２ｃ：効果測定情報ＤＢ（記憶手段）
１３：表示部（表示手段）
１６：制御部
２０：端末
２３：表示部（表示手段）
【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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