(57)【要約】【課題】予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能な在庫調整システムを提供する。【解決手段】１のエリアについて、当該エリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象が発生することを予測情報を含む予測情報４９を出力するする予測情報出力部４６と、この予測情報４９に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力するサーバー側制御部４０と、を備えるようにした。【選択図】図３
2011096165.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１のエリアについて、当該エリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象が発生することを予測する予測部と、この予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力する在庫調整情報出力部と、を備えることを特徴とする在庫調整システム。
【請求項２】
体温を示す体温情報を取得する体温情報取得部を複数備えると共に、前記体温情報取得部により体温情報が取得されたときの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部を備え、
前記予測部は、前記体温情報取得部により取得された体温情報と、前記位置情報取得部により取得された位置情報とに基づいて、所定の症状を引き起こす所定の事象が前記１のエリアに発生する可能性があることを予測し、前記在庫調整情報出力部は、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の在庫調整システム。
【請求項３】
体温計が前記体温情報取得部を有し、前記体温計と通信可能に接続可能な携帯電話が前記位置情報取得部を有し、前記携帯電話とネットワークを介して通信可能なサーバーが前記予測部及び前記在庫調整出力部を有することを特徴とする請求項２に記載の在庫調整システム。
【請求項４】
前記予測部は、花粉症に関する情報に基づいて、花粉症が前記１のエリアに流行する可能性があることを予測し、前記在庫調整情報出力部は、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記花粉症に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の在庫調整システム。
【請求項５】
前記予測部は、医療施設により収集された病気に関する情報に基づいて、所定の症状を伴う病気が前記１のエリアに流行する可能性があることを予測し、前記在庫調整情報出力部は、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の在庫調整システム。
【請求項６】
予測部によって１のエリアについて、当該エリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象が発生することを予測し、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力することを特徴とする在庫調整方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、在庫を調整する在庫調整システム、及び、在庫調整方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、在庫量を決定する際に使用される在庫量設定方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この方法によれば、簡便な手法により、より適切な在庫量を決定することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１９３４４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した在庫量設定方法を利用したシステムのように、在庫量を調整するシステムでは、現状のみならず現状から予測される事態に対応して適切に在庫量を調整したいとするニーズがある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能な在庫調整システム、及び、在庫調整方法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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、在庫調整システムにおいて、１のエリアについて、当該エリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象が発生することを予測する予測部と、この予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力する在庫調整情報出力部と、を備えることを特徴とする。
この構成によれば、予測部によって予測された、１のエリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象の発生に応じて、事前に、当該症状に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【０００６】
ここで、上記発明の在庫調整システムにおいて、体温を示す体温情報を取得する体温情報取得部を複数備えると共に、前記体温情報取得部により体温情報が取得されたときの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部を備え、前記予測部は、前記体温情報取得部により取得された体温情報と、前記位置情報取得部により取得された位置情報とに基づいて、所定の症状を引き起こす所定の事象が前記１のエリアに発生する可能性があることを予測し、前記在庫調整情報出力部は、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力するようにしてもよい。
この構成によれば、体温情報取得部により取得された体温情報と、位置情報取得部により取得された位置情報とに基づいて、所定の症状を伴う所定の事象が１のエリアに流行する可能性があることを適切に予測でき、さらに、当該適切な予約に基づいて当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【０００７】
また、上記発明の在庫調整システムにおいて、体温計が前記体温情報取得部を有し、前記体温計と通信可能に接続可能な携帯電話が前記位置情報取得部を有し、前記携帯電話とネットワークを介して通信可能なサーバーが前記予測部及び前記在庫調整出力部を有するようにしてもよい。
この構成によれば、体温計及び携帯電話という広く普及した既存の製品を利用して、簡易に体温情報の収集が可能となる。
【０００８】
また、上記発明の在庫調整システムにおいて、前記予測部は、花粉症に関する情報に基づいて、花粉症が前記１のエリアに流行する可能性があることを予測し、前記在庫調整情報出力部は、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記花粉症に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力するようにしてもよい。
この構成によれば、花粉前線に関する情報に基づいて、花粉症が前記１のエリアに流行する可能性があることを適切に予測でき、さらに、当該適切な予約に基づいて花粉症に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【０００９】
また、上記発明の在庫調整システムにおいて、前記予測部は、医療施設により収集された病気に関する情報に基づいて、所定の症状を伴う病気が前記１のエリアに流行する可能性があることを予測し、前記在庫調整情報出力部は、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力するようにしてもよい。
ここで、医療施設とは、病院のみならず、医療に関するサービスを提供するあらゆる施設を含む。
この構成によれば、医療施設により収集された１のエリアの在圏者の病気に関する情報に基づいて、所定の症状を伴う病気が当該エリアに流行する可能性があることを適切に予測でき、さらに、当該適切な予約に基づいて当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【００１０】
また、上記目的を達成するために、本発明は、在庫調整方法であって、予測部によって１のエリアについて、当該エリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象が発生することを予測し、前記予測部の予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、前記所定の症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を出力することを特徴とする。
この方法によれば、予測部によって予測された、１のエリアの在圏者に所定の症状を引き起こす所定の事象の発生に応じて、事前に、当該症状に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施形態に係る在庫調整システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】体温計と携帯電話の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】在庫量調整サーバーの機能的構成を示すブロック図である。
【図４】体温情報データベースの構成を模式的に示す図である。
【図５】体温傾向データベースの構成を模式的に示す図である。
【図６】在庫量調整サーバーの動作を示すフローチャートである。
【図７】体温情報データベース及び体温傾向データベースを示す図である。
【図８】予測情報出力部の動作を説明するための図である。
【図９】必要在庫量データベースを示す図である。
【図１０】在庫量調整サーバーの動作を示すフローチャートである。
【図１１】在庫量調整サーバーの動作を示すフローチャートである。
【図１２】体温計と携帯電話の機能的構成を示すブロック図である。
【図１３】在庫量調整サーバーの動作を示すフローチャートである。
【図１４】第２実施形態に係る在庫調整システムの構成を概略的に示す図である。
【図１５】在庫調整サーバーの機能的構成を示すブロック図である。
【図１６】必要在庫量データベースを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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。
＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態に係る在庫調整システム１の構成を概略的に示す図である。
図１に示すように、在庫調整システム１は、複数の体温計１０と、携帯電話１１とを備え、これら体温計１０と携帯電話１１とがＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格等の所定の規格に準拠した近距離無線通信可能に構成されている。携帯電話１１は、無線基地局１２を介してインターネットや移動通信網等の通信ネットワーク１３（ネットワーク）に接続されており、この通信ネットワーク１３を介して、在庫調整サーバー１４（サーバー）等のサーバー装置との間で各種データの送受信が可能である。
本実施形態では、無線基地局１２のセル（当該無線基地局１２の電波が届く範囲）毎に１つのエリアが定義されている。
通信ネットワーク１３には、在庫調整サーバー１４の他、店舗側サーバー１５が複数接続されている。店舗側サーバー１５とは、店舗毎に設けられ、少なくとも、店舗における各商品の現時点の在庫量を管理する。店舗とは、スーバーマーケットやコンビニエンスストア等の小売店を含むことは勿論、小売店の他にも専用の業者に専用の品を納品する会社や、所定の業者に資材、材料等を供給する会社等、在庫を有する全ての施設を含んでいる。
在庫調整サーバー１４は、複数の店舗側サーバー１５を管理するサーバーである。そして、本実施形態では、在庫調整サーバー１４が、店舗が在圏しているエリアの現状や、将来発生する事態に対応して、適切な各商品の必要な在庫量を当該店舗に出力することを目的の１つとしている。
【００１４】
図２は、体温計１０、及び、携帯電話１１の機能的構成を示すブロック図である。
体温計１０は、人間の脇等に挟まれ、当該人間の体温を測定する装置であり、体温計側制御部２０と、体温測定部２１と、体温計側表示部２２と、体温計側近距離無線通信部２３とを備えている。
体温計側制御部２０は、体温計１０の各部を中枢的に制御するものであり、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、その他周辺回路を備えている。ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することにより体温計１０の各部を制御する。体温計側制御部２０は、体温情報取得部２４を備えている。体温情報取得部２４は、後述する体温測定部２１からの入力値に基づいて、体温を示す体温情報を取得する。
体温測定部２１は、温度センサーや、ＣＲ発信回路等を備え、温度センサーが出力する抵抗値の変化を周波数に変換した上で体温計側制御部２０に出力する。
体温計側表示部２２は、液晶表示パネルを備え、体温計側制御部２０の制御の下、測定された体温を示す情報を含む各種情報を液晶表示パネルに表示する。
体温計側近距離無線通信部２３は、体温計側制御部２０の制御の下、携帯電話１１との間で所定の規格に準拠した近距離無線通信を行う。本実施形態では、体温計側制御部２０は、体温計側近距離無線通信部２３を制御して、体温情報取得部２４が取得した体温情報を携帯電話１１に送信する。
【００１５】
携帯電話１１は、携帯側制御部３０と、携帯側表示部３１と、携帯側入力部３２と、携帯側近距離無線通信部３３と、無線通信部３４とを備えている。
携帯側制御部３０は、携帯電話１１の各部を中枢的に制御するものであり、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、その他周辺回路を備えている。携帯側制御部３０は、図示せぬ発振器が生成した基準クロックに基づいて各種計時動作を実行可能であり、特に、現在の日時（年月日、及び、時間）を計時できる。携帯側制御部３０は、位置情報取得部３５、及び、時間情報取得部３６を備えているがこれについては後述する。
携帯側表示部３１は、液晶表示パネルを備え、携帯側制御部３０の制御の下、各種情報を液晶表示パネルに表示する。
携帯側入力部３２は、携帯電話１１に設けられた操作スイッチに対するユーザーの操作を検出し、携帯側制御部３０に出力する。
携帯側近距離無線通信部３３は、携帯側制御部３０の制御の下、体温計１０との間で所定の規格に準拠した近距離無線通信を行う。本実施形態では、携帯側制御部３０は、携帯側近距離無線通信部３３を制御して、体温計１０から体温情報を取得する。
無線通信部３４は、携帯側制御部３０の制御の下、携帯電話１１が在圏しているエリア（＝セル）の無線基地局１２との間で所定の規格に準拠した無線通信を行う。各無線基地局１２には、当該無線基地局１２のエリアを示す情報であるエリア情報が記憶されており、携帯側制御部３０は、無線通信部３４を制御して、エリア情報を取得可能である。
携帯側制御部３０が備える位置情報取得部３５は、体温計１０から体温情報を受信した場合に、無線通信部３４を制御して無線基地局１２にアクセスし、当該無線基地局１２からエリア情報を取得する。すなわち、位置情報取得部３５は、体温計１０を利用して体温が測定された場合に、当該体温の測定が行われたエリアを示す情報である位置情報を取得する。
また、時間情報取得部３６は、体温計１０から体温情報を受信した場合に、受信した日時を示す情報を取得する。すなわち、時間情報取得部３６は、体温計１０を利用して体温が測定された場合に、当該体温の測定が行われたときの日時を示す情報である時間情報を取得する。なお、図示は省略したが、携帯電話１１は、スピーカーやマイク、通話通信のためのアンテナ等、一般的な携帯電話が備える部品、装置を備えている。
本実施形態では、携帯側制御部３０は、体温計１０から体温情報を受信する度に、受信した体温情報と、位置情報取得部３５が取得した位置情報と、時間情報取得部３６が取得した時間情報と、を含んだデータを、無線基地局１２及び通信ネットワーク１３を介して在庫調整サーバー１４に送信する。
【００１６】
図３は、在庫調整サーバー１４の機能的構成を示すブロック図である。
在庫調整サーバー１４は、サーバー側制御部４０と、サーバー側表示部４１と、サーバー側入力部４２と、インターフェイス部４３と、記憶部４４とを備えている。
サーバー側制御部４０は、在庫調整サーバー１４の各部を中枢的に制御するものであり、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他周辺回路を備えている。サーバー側制御部４０は、体温傾向ＤＢ生成部４５と、予測情報出力部４６（予測部）とを備えているが、これについは後述する。
サーバー側表示部４１は、液晶表示パネルや有機ＥＬ表示パネル等の表示パネルを備え、サーバー側制御部４０の制御の下、表示パネルに各種情報を表示する。
サーバー側入力部４２は、マウスやキーボード等の入力デバイスを備え、入力デバイスに対するユーザーの操作を検出しサーバー側制御部４０に出力する。
インターフェイス部４３は、サーバー側制御部４０の制御の下、在庫調整サーバー１４の通信相手との間で通信規格に準拠した通信を行う。
記憶部４４は、ハードディスクやＥＥＰＲＯＭ等の記憶装置を備え、各種データを書き換え可能に記憶する。記憶部４４には、体温情報データベース４７、体温傾向データベース４８、予測情報４９、及び、必要在庫量データベース５１が記憶される。
【００１７】
図４は、体温情報データベース４７の構成を模式的に示す図である。
体温情報データベース４７の１件のレコードには体温情報フィールド４７ａと、位置情報フィールド４７ｂと、時間情報フィールド４７ｃとが含まれている。体温情報フィールド４７ａには位置情報が格納され、位置情報フィールド４７ｂには位置情報が格納され、時間情報フィールド４７ｃには時間情報が格納される。
上述したように、携帯電話１１の携帯側制御部３０は、体温計１０から体温情報を受信する度に、受信した体温情報と、位置情報取得部３５が取得した位置情報と、時間情報取得部３６が取得した時間情報と、を含んだデータを、無線基地局１２及び通信ネットワーク１３を介して在庫調整サーバー１４に送信する。在庫調整サーバー１４のサーバー側制御部４０は、当該データを受信する度に、当該データに基づいて、体温情報データベース４７の１件のレコードを生成する。
詳述すると、サーバー側制御部４０は、体温情報と、位置情報と、時間情報とを含んだデータを携帯電話１１から受信した場合、当該データを分析し、当該データに含まれている体温情報を体温情報フィールド４７ａに格納し、位置情報を位置情報フィールド４７ｂに格納し、時間情報を時間情報フィールド４７ｃに格納することにより１件のレコードを生成する。
このように、体温情報データベース４７では、体温計１０を利用した体温の測定について、測定された体温と、体温の測定が行われたエリアと、体温の測定が行われた日時とを対応づけて記憶する。
【００１８】
図５は、体温傾向データベース４８の構成を模式的に示す図である。
体温傾向データベース４８は、エリア毎に、所定の時間帯と、当該時間帯における当該エリアの在圏者の体温の傾向を示す傾向情報とを対応づけて記憶するデータベースである。ここで、本実施形態では、傾向情報として、エリアの在圏者の体温が高い傾向にあることを示す高熱傾向と、エリアの在圏者の体温が平熱に近い傾向にあるとことを示す平熱傾向とがある。これら高熱傾向、及び、平熱傾向の差異や、どういったエリアが高熱傾向と判別され、また平熱傾向と判別されるかについては後に詳述する。
体温傾向データベース４８の１件のレコードには、エリアフィールド４８ａと、時間帯フィールド４８ｂと、傾向情報フィールド４８ｃとが含まれている。エリアフィールド４８ａには、エリアを示すエリアデータが格納される。時間帯フィールド４８ｂには、時間帯を示す時間帯データが格納される。傾向情報フィールド４８ｃには、傾向情報が格納される。
体温傾向ＤＢ生成部４５は、所定のタイミングで、エリア毎に、体温傾向データベース４８の１件のレコードを生成する。本実施形態では、１２：００〜１３：００、１３：００〜１４：００、１４：００〜１５：００・・・というように１２：００ちょうどを基準として１時間毎に時間帯が区切られており、時間帯の区切りが経過したタイミングで、体温傾向ＤＢ生成部４５は、エリア毎に、当該区切りの直近の時間帯についてのレコードを生成する。
以下、体温傾向ＤＢ生成部４５が体温傾向データベース４８のレコードを生成する際の動作について詳述する。
【００１９】
図６は、体温傾向ＤＢ生成部４５が体温傾向データベース４８のレコードを生成する際の動作の１例、すなわち、体温傾向ＤＢ生成部４５が、エリアの１つであるエリアＡ１について、２００９／１／１の１２：００〜１３：００の時間帯に係るレコードを生成する際の動作を示すフローチャートであり、図７は当該動作の説明に使用する図である。
図６のフローチャートに示す動作では、体温傾向ＤＢ生成部４５が、体温情報取得部２４により取得された体温情報及び位置情報取得部３５により取得された位置情報に基づいて生成された体温情報データベース４７に基づいて、エリア毎に、エリアの在圏者の体温の傾向が記憶された体温傾向データベース４８を生成する体温傾向出力部として機能する。
【００２０】
図６を参照し、体温傾向ＤＢ生成部４５は、時間帯の区切りを経過したか否か、本例では、２００９／１／１の１３：００を経過したか否かを判別する（ステップＳＡ１）。時間帯の区切りを経過した場合、体温傾向ＤＢ生成部４５は、体温情報データベース４７の位置情報フィールド４７ｂ、及び、時間情報フィールド４７ｃを参照し（ステップＳＡ２）、位置情報フィールド４７ｂに格納された位置情報がエリアＡ１を示し、かつ、時間情報フィールド４７ｃに格納された時間情報が２００９／１／１の１２：００〜１３：００に含まれているレコードを特定する（ステップＳＡ３）。ここで特定されたレコードが図７（Ａ）に示す１０件のレコードであるとする。
次いで、体温傾向ＤＢ生成部４５は、特定したレコードの体温情報フィールド４７ａに格納された体温情報に基づいて、これら体温情報の平均値を算出する（ステップＳＡ４）。図７（Ａ）の例では、平均値は「３７．６４（℃）」である。
次いで、体温傾向ＤＢ生成部４５は、１のエリアがについて当該エリアの在圏者の体温が高い傾向（高熱傾向）にあるか、それともエリアの在圏者の体温が平熱に近い傾向（平熱傾向）にあるかを判別するための閾値（本実施形態では「３７．５（℃）」）を、ステップＳＡ４で算出した平均値が上回るか否かを判別する（ステップＳＡ５）。上述したように、これら高熱傾向、又は、平熱傾向を示す情報が傾向情報に相当する。
上回る場合、体温傾向ＤＢ生成部４５は、エリアＡ１が高熱傾向にすると判別する（ステップＳＡ６）。本例では、平均値（３７．６４℃）＞閾値（３７．５℃）であるため、エリアＡ１は高熱傾向と判別される。一方、下回る場合、体温傾向ＤＢ生成部４５は、エリアＡ１が平熱傾向に該当すると判別する（ステップＳＡ７）。
次いで、体温傾向ＤＢ生成部４５は、エリアＡ１に関する体温傾向データベース４８の１件のレコードを生成する。本例では、図７（Ｂ）に示すように、体温傾向ＤＢ生成部４５は、体温傾向データベース４８のエリアフィールド４８ａにエリアＡ１を示すエリアデータを格納し、時間帯フィールド４８ｂに２００９／１／１／１２：００〜１３：００を示す時間帯データを格納し、傾向情報フィールド４８ｃにステップＳＡ５の判別の結果、エリアＡ１が該当すると判別された傾向情報を格納する。本例では、エリアＡ１は高熱傾向であると判別されるため、傾向情報フィールド４８ｃには、高熱傾向を示す情報が格納される。
なお、各エリアについて、エリアＡ１と同様にして、所定のタイミングで、体温傾向データベース４８のレコードが生成される。
【００２１】
このように、本実施形態では、体温傾向データベース４８において、各エリアと、エリアの在圏者の体温の傾向を示す傾向情報、具体的には、エリアの在圏者の体温が高い傾向にある高熱傾向を示す情報、又は、エリアの在圏者の体温が平熱に近い傾向にある平熱傾向を示す情報と、を対応づけて記憶する。この体温傾向データベース４８に記憶された情報を分析することにより、例えば、あるエリアについて、体温の上昇を伴う所定の感染症が当該エリアに流行している可能性があることを把握することが可能となる。
【００２２】
次いで、在庫調整サーバー１４のサーバー側制御部４０が備える予測情報出力部４６及び予測情報４９について説明する。
予測情報４９は、あるエリアについて、当該エリアが高熱エリアから平熱エリアに移行し、また、平熱エリアから高熱エリアに移行することが予想されること、及び、当該移行が起こると予想される時間、を含む情報である。予測情報出力部４６は、体温傾向データベース４８に基づいて、予測情報４９を出力する。
【００２３】
図８は、予測情報出力部４６の動作の説明のために使用する図であり、各エリアを同一平面上に展開した様子を模式的に示している。なお、以下の説明において、高熱傾向にあると判別されたエリアを高熱エリアと、平熱傾向にあると判別されたエリアを平熱エリアと称する。
予測情報出力部４６は、所定時間毎に、体温傾向データベース４８を参照し、高熱エリアが所定の規則性を持って広がっているか否か、又は、所定の規則性を持って収束しているか否かを検出する。
例えば、過去のある時間帯について、高熱エリア及び平熱エリアの分布が図８（Ａ）に示すような状況にあったとする。なお、予測情報出力部４６は、体温傾向データベース４８を参照することにより、過去の任意の時間帯について、各エリアが高熱エリアであるか、平熱エリアであるかを取得することができる。
そして、図８（Ａ）の時間帯から所定の時間だけ経過した時間帯における高熱エリア及び平熱エリアの分布が図８（Ｂ）に示すような状況にあったとする。この場合、予測情報出力部４６は、図８（Ａ）に示す高熱エリアの分布状況、及び、図８（Ｂ）に示す高熱エリアの分布状況に基づいて、高熱エリアの移動ベクトルを検出し、検出した移動ベクトルに基づいて、今後、平熱エリアから高熱エリアに移行するエリアと当該移行が発生する時間、及び、高熱エリアから平熱エリアに移行するエリアと当該移行が発生する時間を検出する。例えば、予測情報出力部４６は、図８（Ｂ）の時間帯から所定の時間が経過した日時に至った場合、図８（Ｃ）に示すように、エリアＢ２、Ｂ３が高熱エリアから平熱エリアへと移行し、さらに、エリアＣ１、Ｃ２、Ｃ３が平熱エリアから高熱エリアへと移行することを検出する。
この検出結果に基づいて、予測情報出力部４６は、あるエリアについて、当該エリアが高熱エリアから平熱エリアに移行し、また、平熱エリアから高熱エリアに移行することが予想されること、及び、当該移行が起こると予想される時間と、を含む情報である予測情報４９を出力する。
【００２４】
このように、本実施形態では、予測情報出力部４６によって、あるエリアについて、当該エリアが高熱エリアから平熱エリアに移行し、また、平熱エリアから高熱エリアに移行することが予想されること、及び、当該移行が起こると予想される時間と、を含む情報である予測情報４９が出力され、記憶部４４に記憶される。
この予測情報４９を分析することにより、例えば、高熱を伴う感染症等が各地で流行している状下において、今後どのエリアに流行が広がっていき、また、どのエリアで感染症の流行が収束していくのかについての情報を取得することができる。そして、取得した情報に基づいて、例えば、感染症が流行すると予測されるエリアの在圏者に対し、警告し、対策を促すことが可能となり、また、当該エリアの店舗の責任者等に対し、感染症に対応する商品を多く仕入れるよう伝えることが可能となる。すなわち、予測情報４９は、現状から予測される事態に対応するために利用する情報として非常に有益な情報である。
【００２５】
図９は、必要在庫量データベース５１の構成を模式的に示す図である。
本実施形態では、店舗では、各商品について、適宜、商品の在庫を増やすための発注が実行され、これにより、各商品の在庫が調整される。そして、各店舗において、店舗における商品の在庫を増やすための発注に際し、店舗側サーバー１５から、在庫調整サーバー１４に対して、各商品の必要在庫量を示すデータの送信を要求する。必要在庫量とは、各商品について発注によって実現すべき在庫の量である。
当該要求があった場合、在庫調整サーバー１４は、必要在庫量データベース５１を参照して、当該店舗における各商品の必要在庫量を示すデータを店舗側サーバー１５に対し送信する。特に、本実施形態では、データを送信すべき店舗が在圏するエリアが、高熱エリアであるか、又は、将来高熱エリアへと移行するエリアである場合、これに対応して必要在庫量を変動させた上で、各商品の必要在庫量を示すデータを送信する。
【００２６】
図９に示すように、必要在庫量データベース５１の１件のレコードには、店舗フィールド５１ａと、エリアフィールド５１ｂと、商品フィールド５１ｃと、増加対象フィールド５１ｄと、基準必要在庫量フィールド５１ｅと、増加率フィールド５１ｆとが含まれている。
店舗フィールド５１ａには、店舗を示す店舗データが格納される。エリアフィールド５１ｂには、対応する店舗フィールド５１ａに格納された店舗データが示す店舗が在圏するエリアを示すエリアデータが格納される。商品フィールド５１ｃには、対応する店舗フィールド５１ａに格納された店舗データが示す店舗が取り扱う商品を示す商品データが格納される。
増加対象フィールド５１ｄには、対応するエリアフィールド５１ｂに格納されたエリアデータが示すエリアが高熱エリアにある場合、又は、将来高熱エリアへ移行するエリアである場合、対応する商品フィールド５１ｃに格納された商品データが示す商品の必要在庫量を増やす必要があるか否かを示すデータが格納される。ここで、エリアが高熱エリアである場合、高熱の在圏者が多く存在しており、また、高熱を伴う感染症が当該エリアに流行している可能性がある。これを踏まえ、エリアが高熱エリアである場合、高熱を抑制する薬や、人間の額に貼り付けて高熱を緩和するシート等の高熱に対応した商品や、マスク等の感染症に対応した商品の需要が高まると予測される。従って、こういった商品が、店舗が在圏するエリアが高熱エリアにある場合、又は、将来高熱エリアへ移行するエリアである場合に必要在庫量を増やすべき商品（以下、「増加必要商品」という）に該当する。なお、図９の例では、増加必要商品の場合、増加対象フィールド５１ｄに「対象」と明示され、増加必要商品ではない場合、増加対象フィールド５１ｄに「非対象」と明示されている。
基準必要在庫量フィールド５１ｅには、対応する商品フィールド５１ｃに格納された商品データが示す商品の基準必要在庫量を示す基準必要在庫量データが格納される。基準必要在庫量とは、店舗が在圏するエリアが平熱エリアの場合における各商品の必要在庫量のことである。必要在庫量は、各店舗における商品の過去の売れ行き等に基づいて適宜定められる。
増加率フィールド５１ｆとは、対応する商品フィールド５１ｃに格納された商品データが示す商品が増加必要商品であり、かつ、対応するエリアフィールド５１ｂに格納されたエリアデータが示すエリアが、高熱エリアであるか、又は、将来高熱エリアへ移行するエリアである場合に、基準必要在庫量に対してかけるべき増加率を示す増加率データが格納される。
【００２７】
図１０は、ある店舗から、各商品の必要在庫量を示すデータの送信の要求があってから、当該店舗に対して各商品の必要在庫量を送信するまでの在庫調整サーバー１４の動作を示すフローチャートである。なお、図１０のフローチャートが示す動作の実行中、サーバー側制御部４０は、高熱という症状に対応する商品の在庫調整に関する情報を店舗側サーバー１５に送信（出力）する在庫調整情報出力部として機能する。
まず、在庫調整サーバー１４のサーバー側制御部４０は、店舗から、各商品の必要在庫量を示すデータの送信の要求があったか否かを監視する（ステップＳＢ１）。要求があった場合（ステップＳＢ１：ＹＥＳ）、サーバー側制御部４０は、体温傾向データベース４８、及び、予測情報４９を参照し（ステップＳＢ２）、当該店舗が在圏するエリアが高熱エリアであるか、又は、将来高熱エリアに移行すると予測されるエリアであるか否かを判別する（ステップＳＢ３）。次いで、サーバー側制御部４０は、必要在庫量データベース５１を参照し（ステップＳＢ４）、データ生成処理を実行する（ステップＳＢ５）。
【００２８】
図１１は、データ生成処理時における在庫調整サーバー１４の動作を示すフローチャートである。
まず、在庫調整サーバー１４のサーバー側制御部４０は、必要在庫量データベース５１の店舗フィールド５１ａを参照し、必要在庫量を示すデータの送信を要求した店舗に係るレコードを特定する（ステップＳＣ１）。次いで、サーバー側制御部４０は、ステップＳＣ１で特定したレコードの全てについて処理が終わったか否かを判別する（ステップＳＣ２）。つまり、ステップＳＣ１で特定したレコードの全てについて処理が終わるまで、ステップＳＣ３〜ＳＣ７の処理が繰り返し行われる。
次いで、サーバー側制御部４０は、ステップＳＣ１で特定したレコードの中から処理対象とすべき１件のレコードを取得する（ステップＳＣ３）。次いで、サーバー側制御部４０は、取得したレコードの増加対象フィールド５１ｄを参照し、取得したレコードに係る商品が、増加必要商品であるか否かを判別する（ステップＳＣ４）。
増加必要商品ではない場合（ステップＳＣ４：ＮＯ）、サーバー側制御部４０は、ステップＳＣ３で取得したレコードの商品フィールド５１ｃに格納された商品データ、及び、基準必要在庫量フィールド５１ｅに格納された基準必要在庫量データが含まれるデータを生成し（ステップＳＣ５）、処理手順をステップＳＣ２に戻す。
一方、増加必要商品である場合（ステップＳＣ４：ＹＥＳ）、サーバー側制御部４０は、ステップＳＣ３で取得したレコードの基準必要在庫量フィールド５１ｅに格納された基準必要在庫量データが示す値と、増加率フィールド５１ｆに格納された増加率データが示す値との積を算出する（ステップＳＣ６）。次いで、サーバー側制御部４０は、ステップＳＣ３で取得したレコードの商品フィールド５１ｃに格納された商品データ、及び、ステップＳＣ６で算出した値が含まれるデータを生成し（ステップＳＣ７）、処理手順をステップＳＣ２へ戻す。
【００２９】
さて、前掲図１０に戻り、データ生成処理後、サーバー側制御部４０は、データ生成処理によって生成されたデータを、店舗側サーバー１５に送信する（ステップＳＢ６）。
店舗側サーバー１５では、在庫調整サーバー１４から受信したデータを以下のように利用して、発注を実行する。すなわち、店舗側サーバー１５では、店舗における各商品の現時点の在庫量が管理されている。そして、店舗側サーバー１５は、在庫調整サーバー１４から受信したデータに基づいて、商品毎の必要在庫量を取得し、各商品について、必要在庫量と、現時点における在庫量との差を算出する。そして、算出された値を商品毎の発注すべき発注量として、発注のための必要な処理を実行する。
【００３０】
次いで、体温計１０、携帯電話１１、及び、在庫調整サーバー１４の動作について図１２及び図１３に示すフローチャートを用いて説明する。なお、図１２（Ａ）は、体温計１０の動作を示し、図１２（Ｂ）は、携帯電話１１の動作を示し、図１３は、在庫調整サーバー１４の動作を示す。
図１２（Ａ）を参照して、体温計１０の体温計側制御部２０は、体温の測定が行われたか否かを判別する（ステップＳＤ１）。体温の測定が行われた場合（ステップＳＤ１：ＹＥＳ）、体温計側制御部２０の体温情報取得部２４は、体温情報を取得する（ステップＳＤ２）。次いで、体温計側制御部２０は、体温計側近距離無線通信部２３を制御して、体温情報を携帯電話１１に送信する（ステップＳＤ３）。
図１２（Ｂ）を参照して、携帯電話１１の携帯側制御部３０は、体温計１０から体温情報を取得したか否かを監視する（ステップＳＥ１）。体温情報を受信した場合（ステップＳＥ１：ＹＥＳ）、すなわち、図１２（Ａ）のステップＳＤ３で、体温計１０から携帯電話１１に対して体温情報が送信された場合、携帯側制御部３０の位置情報取得部３５は、位置情報を取得する（ステップＳＥ２）。上述したように、位置情報は、体温の測定が行われたエリアを示す情報である。次いで、携帯側制御部３０の時間情報取得部３６は、時間情報を取得する（ステップＳＥ３）。上述したように、時間情報は、体温の測定が行われたときの日時を示す情報である。次いで、携帯側制御部３０は、無線通信部３４を制御して、体温情報、位置情報、及び、時間情報を在庫調整サーバー１４に送信する（ステップＳＥ４）。
【００３１】
図１３を参照して、在庫調整サーバー１４のサーバー側制御部４０は、体温傾向データベース４８のレコードを生成すべきタイミングが到来したか否かを判別する（ステップＳＦ１）。上述したように、本実施形態では、時間帯の区切りが経過したタイミングで、エリア毎に、当該区切りの直近の時間帯についてのレコードを生成するが、体温傾向データベース４８のレコードを生成するタイミングはこれに限らず、例えば、所定の期間毎にレコードの生成を行うようにしてもよい。体温傾向データベース４８のレコードを生成すべきタイミングが到来した場合（ステップＳＦ１：ＹＥＳ）、サーバー側制御部４０の体温傾向ＤＢ生成部４５は、体温傾向データベース４８の所定のレコードを生成する（ステップＳＦ２）。体温傾向データベース４８のレコードを生成すべきタイミングが到来していない場合（ステップＳＦ１：ＮＯ）、サーバー側制御部４０は、処理手順をステップＳＦ３へ移行する。
ステップＳＦ３において、サーバー側制御部４０は、予測情報４９を生成すべきタイミングが到来したか否かを判別する。予測情報４９を生成すべきタイミングが到来した場合（ステップＳＦ３：ＹＥＳ）、サーバー側制御部４０の予測情報出力部４６は、予測情報４９を生成（出力）する（ステップＳＦ４）。予測情報４９を生成すべきタイミングが到来していない場合（ステップＳＦ３：ＮＯ）、サーバー側制御部４０は、処理手順をステップＳＦ５へ移行する。
ステップＳＦ５において、サーバー側制御部４０は、携帯電話１１から、体温情報、位置情報、及び、時間情報を含むデータを受信したか否か、すなわち、図１２（Ｂ）のステップＳＦ４において、携帯電話１１から当該データが送信されたか否かを判別する。当該データを受信した場合（ステップＳＦ５：ＹＥＳ）、サーバー側制御部４０は、受信した当該データに基づいて、体温情報データベース４７のレコードを生成し（ステップＳＦ６）、処理手順をステップＳＦ１へ戻す。一方、当該データを受信していない場合（ステップＳＦ５：ＮＯ）、サーバー側制御部４０は、処理手順をステップＳＦ１へ戻す。
【００３２】
以上説明したように、本実施形態に係る在庫調整サーバー１４は、１のエリアについて、当該エリアの在圏者に高熱という症状を引き起こす事象が発生すること、すなわち、当該エリアが平熱エリアから高熱エリアへ移行することを予測する情報を含む予測情報４９を出力する予測情報出力部４６（予測部）と、この予測情報出力部４６が出力した予測情報４９に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、高熱に対応する商品の在庫調整に関する情報を送信（出力）するサーバー側制御部４０と、を備えている。
これによれば、１のエリアの在圏者に高熱を引き起こす所定の事象の発生、すなわち、当該エリアが平熱エリアから高熱エリアへと移行することに応じて、事前に、当該高熱に対応する商品の在庫調整に関する情報が在庫調整サーバー１４から店舗側サーバー１５に出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【００３３】
また、本実施形態に係る在庫調整システム１は、体温情報を取得する体温情報取得部２４を有する体温計１０を複数備えると共に、体温情報取得部２４により体温情報が取得されたときの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部３５を有する携帯電話１１を備えている。そして、予測情報出力部４６は、高熱という症状を引き起こす事象が１のエリアに発生する可能性があることを予測する情報を含む予測情報４９を出力し、在庫調整情報出力部として機能するサーバー側制御部４０は、予測情報４９に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、当該高熱に対応する商品の在庫調整に関する情報を店舗側サーバー１５に送信（出力）する。
これによれば、体温情報取得部２４により取得された体温情報と、位置情報取得部３５により取得された位置情報とに基づいて、当該エリアの在圏者に高熱という症状を引き起こす事象が発生すること、すなわち、当該エリアが平熱エリアから高熱エリアへ移行することを適切に予測でき、さらに、当該適切な予測に基づいて当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【００３４】
また、本実施形態では、体温計１０が体温情報取得部２４を有し、体温計１０と通信可能に接続可能な携帯電話１１が位置情報取得部３５を有し、携帯電話１１と通信ネットワーク１３を介して通信可能な在庫調整サーバー１４が予測情報出力部４６及び、在庫調整出力部として機能するサーバー側制御部４０を備えている。
これによれば、体温計及び携帯電話という広く普及した既存の製品を利用して、簡易に体温情報の収集が可能となる。
【００３５】
＜第２実施形態＞
次いで、第２実施形態について説明する。
図１４は、本実施形態に係る在庫調整システム６０の構成を概略的に示す図である。
なお、以下の説明において、第１実施形態で説明した構成要素と同一の構成要素については、第１実施形態と同一の符号を付し、その説明を省略する。
図１４に示すように、通信ネットワーク１３には、花粉症情報サーバー６１、医療施設情報サーバー６２と、在庫調整サーバー６３と、複数の店舗側サーバー１５が接続されている。
花粉症情報サーバー６１には、情報提供業者等から公表された花粉前線に係る情報や、その他の花粉に関する情報が記憶されている。また、医療施設情報サーバー６２には、医療施設から収集した生体に関するデータや感染症に関するデータ等、各種の病気に関するデータが記憶されている。医療施設とは、病院のみならず、医療に関するサービスを提供するあらゆる施設を含む。
【００３６】
図１５は、在庫調整サーバー６３の機能的構成を示すブロック図である。
図１５に示すように、在庫調整サーバー６３のサーバー側制御部４０は、花粉症予測情報出力部６５と、病気予測情報出力部６６とを備えている。
花粉症予測情報出力部６５は、花粉症予測情報６７を生成する。詳述すると、花粉症予測情報出力部６５は、通信ネットワーク１３を介して、花粉症情報サーバー６１にアクセスし、記憶された花粉に関する情報を取得し、取得した情報に基づいて、エリア毎に、エリア内で花粉症が流行していること、又は、エリア内で将来花粉症が流行する可能性が有ることを示す情報を含む花粉症予測情報６７を生成する。
また、病気予測情報出力部６６は、病気予測情報６８を生成する。詳述すると、病気予測情報出力部６６は、通信ネットワーク１３を介して、医療施設情報サーバー６２にアクセスし、記憶された各種の病気に関する情報を取得し、取得した情報に基づいて、エリア毎に、エリア内で所定の症状を伴う病気が流行していること、又は、エリア内で将来病気が流行する可能性があることを示す情報を含む病気予測情報６８を生成する。
【００３７】
図１６は、必要在庫量データベース７０の構成を模式的に示す図である。
本実施形態に係る必要在庫量データベース７０は、第１実施形態に係る必要在庫量データベース５１の増加対象フィールド５１ｄの代わりに花粉症発生時増加対象フィールド７０ａと、病気発生時増加対象フィールド７０ｂとを備え、さらに、増加率フィールド５１ｆの代わりに花粉症発生時増加率フィールド７０ｃと、病気発生時増加率フィールド７０ｄと、を備える点で、第１実施形態に係る必要在庫量データベース５１と構成を異にする。
花粉症発生時増加対象フィールド７０ａには、対応する商品について、対応するエリアに花粉症が流行しており、また、将来花粉症が流行する可能性がある場合に必要在庫量を増加すべき商品（以下、「花粉症発生時増加必要商品」という）であるか否かを示すデータが格納される。
病気発生時増加対象フィールド７０ｂには、対応する商品について、対応するエリアに所定の病気が流行しており、また、将来病気が流行する可能性がある場合に必要在庫量を増加すべき商品（以下、「病気発生時増加必要商品」という）であるか否かを示すデータが格納される。
花粉症発生時増加率フィールド７０ｃには、対応する商品が花粉症発生時増加必要商品であり、かつ、対応するエリアに花粉症が流行しており、また、将来花粉症が流行する可能性がある場合に基準必要在庫量に対してかけるべき増加率を示す花粉症発生時増加率データが格納される。
病気発生時増加率フィールド７０ｄには、対応する商品が病気発生時増加必要商品であり、かつ、対応するエリアに病気が流行しており、また、将来病気が流行する可能性がある場合に基準必要在庫量に対してかけるべき増加率を示す病気発生時増加率データが格納される。
【００３８】
本実施形態では、第１実施形態と同様に、商品の発注に際し、店舗側サーバー１５から在庫調整サーバー６３に対して、各商品の必要在庫量の送信の要求が行われる。
ある店舗から各商品の必要在庫量の要求があった場合、在庫調整情報出力部として機能する在庫調整サーバー６３のサーバー側制御部４０は、花粉症予測情報６７を参照し、当該店舗が在圏するエリア内で花粉症が流行しているか否か、又は、エリア内で将来花粉症が流行する可能性が有るか否かを判別すると共に、病気予測情報６８を参照し、当該店舗が在圏するエリア内で病気が流行しているか否か、又は、エリア内で将来病気が流行する可能性があるか否かを判別した後、必要在庫量データベース７０を参照し、第１実施形態と同様の方法によって各商品の必要在庫量を算出し、店舗側サーバー１５に送信する。
これにより、あるエリアについて、当該エリアで花粉症が流行し、また、花粉症が流行する可能性があり、花粉症に対応する商品の需要が高い場合に、当該需要に対応して適切に当該商品の在庫量を増加させることができ、また、当該エリアで病気が流行し、また病気が流行する可能性があり、当該病気に対応する商品の需要が高い場合に、当該需要に対応して適切に当該商品の在庫量を増加させることができる。
【００３９】
以上説明したように、本実施形態では、花粉症に関する情報に基づいて、花粉症が１のエリアに流行する可能性があることを予測し、在庫調整情報出力部として機能するサーバー側制御部４０は、当該予測に基づいて、エリアに在圏する店舗について、花粉症に対応する商品の在庫調整に関する情報を送信（出力）する。
これによれば、花粉症に関する情報に基づいて、花粉症が１のエリアに流行する可能性があることを適切に予測でき、さらに、当該適切な予約に基づいて花粉症に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【００４０】
また、本実施形態では、医療施設により収集された病気に関する情報に基づいて、所定の症状を伴う病気が１のエリアに流行する可能性があることを予測し、在庫調整情報出力部として機能するサーバー側制御部４０は、当該予測に基づいて、当該エリアに在圏する店舗について、当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報を（送信）出力する。
これによれば、医療施設により収集された病気に関する情報に基づいて、所定の症状を伴う病気が当該エリアに流行する可能性があることを適切に予測でき、さらに、当該適切な予約に基づいて当該病気に対応する商品の在庫調整に関する情報が出力されるため、出力された情報を利用して、予測される事態に対応して適切に在庫量の調整が可能となる。
【００４１】
なお、上述した実施の形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形および応用が可能である。
上述した各実施形態では、傾向情報として、高熱傾向と、平熱傾向の２つの情報であったが、傾向情報はこれに限らず、例えば、高熱傾向と平熱傾向との間に微熱傾向を設けてもよく、又は、３６．０℃〜３７．０℃の体温が多い傾向にあることを示す傾向情報等の他の傾向情報を設けるようにしてもよい。
また、上述した各実施形態では、あるエリアについて、当該エリアが高熱傾向にあるか平熱傾向あるかを当該エリアの在圏者の体温の平均値が閾値を上回るか又は下回るかに応じて定めていた。しかしながら、例えば、当該エリアにおいて、所定の閾値を上回る体温の人間の数の割合によって、当該エリアが高熱傾向にあるか平熱傾向あるかを定めるようにしてもよい。
また、携帯電話１１がＧＰＳ機能を搭載している場合、このＧＰＳ機能を利用して、位置情報を取得するようにしてもよい。この場合、エリアをポリゴンデータによって規定するようにしてもよい。ポリゴンデータとは、経度及び緯度からなる座標値で示される複数の点を結んで定義される多角形形状の領域を示すデータのことである。
【符号の説明】
【００４２】
１、６０…在庫調整システム、１０…体温計、１１…携帯電話、１３…通信ネットワーク（ネットワーク）、１４…在庫調整サーバー（サーバー）、３５…位置情報取得部、３６…時間情報取得部、４０…サーバー側制御部（在庫調整情報出力部）４６…予測情報出力部（予測部）。
【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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