(57)【要約】      （修正有）【課題】売上実績を反映した、宣伝効果のより高い広告作成が可能な広告作成システムを提供する。【解決手段】全商品に関する時期別のＰＩ値を第１のＤＢに記憶しておき、作成すべき広告の頒布時期に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値をこの第１のＤＢから読出して、頒布された広告に掲載されている商品をランク付けし、全商品のこの対応する時期におけるＰＩ値を第１のＤＢから読出して、読出したＰＩ値が上位の商品を選択し、ランク付けが下位の商品と選択した商品とを入替えて作成すべき広告に掲載する商品をランキングし、作成すべき広告の各コマについてコマ実績値に基づく係数値をあらかじめ算出して第２のＤＢに記憶しておき、ランキングした商品をランキングの高い順に第２のＤＢから読出したコマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振り、ランキングした商品を各コマに割り振った広告を作成すべき広告として第３のＤＢに記憶する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
全商品に関する時期別のＰＩ値を第１のデータベースに記憶しておき、
作成すべき広告の頒布時期に対応する時期に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値を該第１のデータベースから読出して、該頒布された広告に掲載されている商品をランク付けし、
全商品の前記対応する時期におけるＰＩ値を前記第１のデータベースから読出して、該読出したＰＩ値が上位の商品を選択し、
前記ランク付けが下位の商品と該選択した商品とを入替えて前記作成すべき広告に掲載する商品をランキングし、
前記作成すべき広告の各コマについてコマ実績値に基づく係数値をあらかじめ算出して第２のデータベースに記憶しておき、
前記ランキングした商品を前記ランキングの高い順に前記第２のデータベースから読出したコマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振り、
前記ランキングした商品を各コマに割り振った広告を作成すべき広告として第３のデータベースに記憶することを特徴とする広告作成方法。
【請求項２】
前記第１のデータベースには、全商品に関する週別のＰＩ値が記憶されていることを特徴とする請求項１に記載の広告作成方法。
【請求項３】
前記ランク付けは、ＰＩ値のＡＢＣ分析により前記対応する時期の広告に掲載されている商品をランク付けするものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の広告作成方法。
【請求項４】
前記ランク付けが下位の商品は、Ｃランクの商品であることを特徴とする請求項３に記載の広告作成方法。
【請求項５】
商品のカテゴリ別及び商品の販売地域別にカテゴリ及び地域補正値を求めて第４のデータベースにあらかじめ記憶しておき、前記商品の選択は、前記求めた全商品のＰＩ値を前記第４のデータベースから読出した前記カテゴリ及び地域補正値で補正し、該補正したＰＩ値が上位の商品を選択するものであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の広告作成方法。
【請求項６】
前記第４のデータベースには前記カテゴリ及び地域補正値が月別に記憶されており、前記第４のデータベースから読出した、作成すべき広告の頒布月に対応する前記カテゴリ及び地域補正値で前記求めた全商品のＰＩ値を補正することを特徴とする請求項５に記載の広告作成方法。
【請求項７】
前記作成すべき広告の前記コマ実績値に基づく係数値は、前記作成すべき広告の各コマの過去の売上金額からあらかじめ算出し前記第２のデータベースに記憶されているロケーション補正値であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の広告作成方法。
【請求項８】
前記ロケーション補正値は、
１つの広告を最小単位であるセルに分割し、
該１つの広告内の各コマに対応する商品の売上金額と該コマ内のセル数とから各セル毎の売上金額を算出し、
過去の所定期間における複数の広告について各セル毎の売上金額の累計値を算出して各セル毎の売上金額の構成比を表わす構成比係数を求め、
作成すべき広告のコマパターンについて、各セル毎の構成比係数を加算して各コマの売上金額に対応するコマ実績値を求め、
前記作成すべき広告のコマ実績値の平均値であるコマ平均値を求め、その作成すべき広告の各コマについて、（ロケーション補正値）＝（コマ実績値）／（コマ平均値）を計算して求められることを特徴とする請求項７に記載の広告作成方法。
【請求項９】
前記作成すべき広告の各コマに割り振った前記商品のＰＩ値を前記ロケーション補正値でさらに補正することを特徴とする請求項７又は８に記載の広告作成方法。
【請求項１０】
前記作成すべき広告の前記ロケーション補正値で補正した前記ＰＩ値を売上金額に換算して各コマ及び広告全体の予測売上金額を算出することを特徴とする請求項９に記載の広告作成方法。
【請求項１１】
全商品に関する時期別のＰＩ値を記憶する第１のデータベースと、
作成すべき広告の頒布時期に対応する時期に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値を該第１のデータベースから読出して、該頒布された広告に掲載されている商品をランク付けする手段と、
全商品の前記対応する時期におけるＰＩ値を前記第１のデータベースから読出して、該読出したＰＩ値が上位の商品を選択する手段と、
前記ランク付けが下位の商品と該選択した商品とを入替えて前記作成すべき広告に掲載する商品をランキングする手段と、
あらかじめ算出された前記作成すべき広告の各コマについてのコマ実績値に基づく係数値を記憶する第２のデータベースと、
前記ランキングした商品を前記ランキングの高い順に前記第２のデータベースから読出したコマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振る手段と、
前記ランキングした商品を各コマに割り振った広告を作成すべき広告として記憶する第３のデータベースと
を備えたことを特徴とする広告作成システム。
【請求項１２】
前記第１のデータベースは、全商品に関する週別のＰＩ値を記憶する記憶手段であることを特徴とする請求項１１に記載の広告作成システム。
【請求項１３】
前記ランク付けする手段は、ＰＩ値のＡＢＣ分析により前記対応する時期の広告に掲載されている商品をランク付けする手段であることを特徴とする請求項１１又は１２に記載の広告作成システム。
【請求項１４】
前記ランク付けが下位の商品は、Ｃランクの商品であることを特徴とする請求項１３に記載の広告作成システム。
【請求項１５】
商品のカテゴリ別及び商品の販売地域別にカテゴリ及び地域補正値を記憶する第４のデータベースをさらに備えており、前記商品を選択する手段は、前記求めた全商品のＰＩ値を前記第４のデータベースから読出した前記カテゴリ及び地域補正値で補正し、該補正したＰＩ値が上位の商品を選択する手段であることを特徴とする請求項１１から１４のいずれか１項に記載の広告作成システム。
【請求項１６】
前記第４のデータベースは前記カテゴリ及び地域補正値が月別に記憶しており、前記選択する手段は、前記第４のデータベースから読出した、作成すべき広告の頒布月に対応する前記カテゴリ及び地域補正値で前記求めた全商品のＰＩ値を補正するように構成されていることを特徴とする請求項１５に記載の広告作成システム。
【請求項１７】
前記第２のデータベースは、前記広告の前記コマ実績値に基づく係数値として、前記広告の各コマの過去の売上金額からあらかじめ算出したロケーション補正値を記憶していることを特徴とする請求項１１から１６のいずれか１項に記載の広告作成システム。
【請求項１８】
１つの広告を最小単位であるセルに分割する手段と、
該１つの広告内の各コマに対応する商品の売上金額と該コマ内のセル数とから各セル毎の売上金額を算出する手段と、
過去の所定期間における複数の広告について各セル毎の売上金額の累計値を算出して各セル毎の売上金額の構成比を表わす構成比係数を求める手段と、
作成すべき広告のコマパターンについて、各セル毎の構成比係数を加算して各コマの売上金額に対応するコマ実績値を求める手段と、
前記選択した広告のコマ実績値の平均値であるコマ平均値を求め、その作成すべき広告の各コマについて、（ロケーション補正値）＝（コマ実績値）／（コマ平均値）を計算する手段と、
計算して求められたロケーション補正値を前記第２のデータベースに記憶させる手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１７に記載の広告作成システム。
【請求項１９】
前記広告の各コマに割り振った前記商品のＰＩ値を前記ロケーション補正値でさらに補正する手段を備えたことを特徴とする請求項１７又は１８に記載の広告作成システム。
【請求項２０】
前記広告の前記ロケーション補正値で補正した前記ＰＩ値を売上金額に換算して各コマ及び広告全体の予測売上金額を算出する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１９に記載の広告作成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売業、特に複数の販売店を異なる地域に展開している店舗システムに用いられて最適な、チラシ等の商品広告を作成する広告作成方法及び広告作成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
公知の広告作成システムとして、例えば特許文献１には、ネットワークを介して販売店に接続した本部における広告作成支援システムが開示されている。この広告作成支援システムでは、販売効果の高い広告を制作するために、本部でチラシ案を制作し、この制作したチラシ案に対して販売店がチラシ掲載商品の販売見込量を回答し、本部ではその販売見込量に応じて各商品の掲載サイズ、位置、色、枠線の太さ、文字の大きさ等に反映させて広告を制作する。
【０００３】
また、例えば特許文献２には、広告作成システムではないが、広告に掲載された商品とその商品の売上情報との関連を視覚的に把握できるように表示する売上情報処理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１２３６６６号公報
【特許文献２】特開２０００−０５７２０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されている広告作成支援システムによると、販売店の予想した販売見込額に基づいて商品の掲載サイズ等が決められて広告が制作される。しかしながら、このシステムでは、販売実績に基づいて広告が制作されるのではなく、各販売店が人為的に予想した販売見込額に基づいて広告が制作されるため、客観性及び信頼性が欠けた広告制作の行われる恐れがある。また、各販売店は販売見込額をその都度予想することを強いられるので、手間が煩雑であり、広告制作に迅速性が得られない。さらに、この特許文献１には、販売見込量に応じて、どのように各商品の掲載サイズ、位置、色、枠線の太さ、文字の大きさ等を決めるかについて何等開示がない。
【０００６】
一方、特許文献２は、広告に掲載された商品とその売上情報との関連表示を開示するのみであり、広告をどのように作成するかについては全く記載されていない。
【０００７】
従って本発明の目的は、売上実績を反映した、客観性及び信頼性のある広告作成が可能な広告作成方法及び広告作成システムを提供することにある。
【０００８】
本発明の他の目的は、宣伝効果のより高い広告作成が可能な広告作成方法及び広告作成システムを提供することにある。
【０００９】
本発明のさらに他の目的は、人手を介することなく、容易にかつ素早く広告作成が可能な広告作成方法及び広告作成システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明によれば、全商品に関する時期別のＰＩ値を第１のデータベースに記憶しておき、作成すべき広告の頒布時期に対応する時期に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値をこの第１のデータベースから読出して、頒布された広告に掲載されている商品をランク付けし、全商品のこの対応する時期におけるＰＩ値を第１のデータベースから読出して、読出したＰＩ値が上位の商品を選択し、ランク付けが下位の商品と選択した商品とを入替えて作成すべき広告に掲載する商品をランキングし、作成すべき広告の各コマについてコマ実績値に基づく係数値をあらかじめ算出して第２のデータベースに記憶しておき、ランキングした商品をランキングの高い順に第２のデータベースから読出したコマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振り、ランキングした商品を各コマに割り振った広告を作成すべき広告として第３のデータベースに記憶する広告作成方法が提供される。
【００１１】
作成すべき広告の頒布時期に対応する時期（例えば、前年の同一週）に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値で、頒布された広告に掲載されている商品をランク付けし、一方、この対応する時期における全商品のうちその時のＰＩ値が上位の商品を選択し、ランク付けが下位の商品と選択した商品とを入替えて作成すべき広告に掲載する商品をランキングする。次いで、この作成すべき広告の各コマについてあらかじめ算出したコマ実績値に基づく係数値（ロケーション補正値）を用い、上述のランキングした商品をランキングの高い順に、コマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振ることによって作成すべき広告の各コマを決定する。このように、過去の対応する時期におけるＰＩ値でランク付けして商品を入替えているため、売上実績を反映した、客観性及び信頼性のある広告を作成することができる。また、各コマについてあらかじめ算出したロケーション補正値を用いて商品のコマ割りを行っているため、宣伝効果のより高い広告を作成することが可能となる。しかも、新たな広告の作成が人手を介することなく、過去のデータから自動的に行われるので、容易かつ素早い広告作成が可能となる。
【００１２】
第１のデータベースには、全商品に関する週別のＰＩ値が記憶されていることが好ましい。
【００１３】
ランク付けは、ＰＩ値のＡＢＣ分析により対応する時期に頒布された広告に掲載されている商品をランク付けするものであることも好ましい。この場合、ランク付けが下位の商品は、Ｃランクの商品であることがより好ましい。
【００１４】
商品のカテゴリ別及び商品の販売地域別にカテゴリ及び地域補正値を求めて第４のデータベースにあらかじめ記憶しておき、前述の商品の選択は、求めた全商品のＰＩ値を第４のデータベースから読出したカテゴリ及び地域補正値で補正し、補正したＰＩ値が上位の商品を選択するものであることも好ましい。この場合、第４のデータベースにはカテゴリ及び地域補正値が月別に記憶されており、この第４のデータベースから読出した、作成すべき広告の頒布月に対応するカテゴリ及び地域補正値で求めた全商品のＰＩ値を補正することがより好ましい。
【００１５】
作成すべき広告のコマ実績値に基づく係数値は、この作成すべき広告の各コマの過去の売上金額からあらかじめ算出し第２のデータベースに記憶されているロケーション補正値であることも好ましい。
【００１６】
このロケーション補正値は、１つの広告を最小単位であるセルに分割し、１つの広告内の各コマに対応する商品の売上金額とコマ内のセル数とから各セル毎の売上金額を算出し、過去の所定期間における複数の広告について各セル毎の売上金額の累計値を算出して各セル毎の構成比を表わす構成比係数を求め、作成すべき広告のコマパターンについて、各セル毎の構成比係数を加算して各コマの売上金額に対応するコマ実績値を求め、作成すべき広告のコマ実績値の平均値であるコマ平均値を求め、その作成すべき広告の各コマについて、（ロケーション補正値）＝（コマ実績値）／（コマ平均値）を計算して求められることがより好ましい。
【００１７】
作成すべき広告の各コマに割り振った商品のＰＩ値をロケーション補正値でさらに補正することも好ましい。この場合、作成すべき広告のロケーション補正値で補正したＰＩ値を売上金額に換算して各コマ及び広告全体の予測売上金額を算出することがより好ましい。
【００１８】
本発明によれば、さらに、全商品に関する時期別のＰＩ値を記憶する第１のデータベースと、作成すべき広告の頒布時期に対応する時期に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値をこの第１のデータベースから読出して、頒布された広告に掲載されている商品をランク付けする手段と、全商品のこの対応する時期におけるＰＩ値を第１のデータベースから読出して、読出したＰＩ値が上位の商品を選択する手段と、ランク付けが下位の商品と選択した商品とを入替えて作成すべき広告に掲載する商品をランキングする手段と、あらかじめ算出された作成すべき広告の各コマについてのコマ実績値に基づく係数値を記憶する第２のデータベースと、ランキングした商品をランキングの高い順に第２のデータベースから読出したコマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振る手段と、ランキングした商品を各コマに割り振った広告を作成すべき広告として記憶する第３のデータベースとを備えた広告作成システムが提供される。
【００１９】
作成すべき広告の頒布時期に対応する時期（例えば、前年の同一週）に頒布された広告に掲載されている商品のＰＩ値で、頒布された広告に掲載されている商品をランク付けし、一方、この対応する時期における全商品のうちその時のＰＩ値が上位の商品を選択し、ランク付けが下位の商品と選択した商品とを入替えて作成すべき広告に掲載する商品をランキングする。次いで、この作成すべき広告の各コマについてあらかじめ算出したコマ実績値に基づく係数値（ロケーション補正値）を用い、上述のランキングした商品をランキングの高い順に、コマ実績値に基づく係数値の高いコマに順次割り振ることによって作成すべき広告の各コマを決定する。このように、過去の対応する時期におけるＰＩ値でランク付けして商品を入替えているため、売上実績を反映した、客観性及び信頼性のある広告を作成することができる。また、各コマについてあらかじめ算出したロケーション補正値を用いて商品のコマ割りを行っているため、宣伝効果のより高い広告を作成することが可能となる。しかも、新たな広告の作成が人手を介することなく、過去のデータから自動的に行われるので、容易かつ素早い広告作成が可能となる。
【００２０】
第１のデータベースは、全商品に関する週別のＰＩ値を記憶する記憶手段であることが好ましい。
【００２１】
ランク付けする手段は、ＰＩ値のＡＢＣ分析により対応する時期に頒布された広告に掲載されている商品をランク付けする手段であることも好ましい。この場合、ランク付けが下位の商品は、Ｃランクの商品であることがより好ましい。
【００２２】
商品のカテゴリ別及び商品の販売地域別にカテゴリ及び地域補正値を記憶する第４のデータベースをさらに備えており、前述の商品を選択する手段は、求めた全商品のＰＩ値を第４のデータベースから読出したカテゴリ及び地域補正値で補正し、補正したＰＩ値が上位の商品を選択する手段であることも好ましい。この場合、第４のデータベースはカテゴリ及び地域補正値を月別に記憶しており、商品を選択する手段は、この第４のデータベースから読出した、作成すべき広告の頒布月に対応するカテゴリ及び地域補正値で求めた全商品のＰＩ値を補正するように構成されていることがより好ましい。
【００２３】
第２のデータベースは、作成すべき広告のコマ実績値に基づく係数値として、この作成すべき広告の各コマの過去の売上金額からあらかじめ算出したロケーション補正値を記憶していることが好ましい。
【００２４】
１つの広告を最小単位であるセルに分割する手段と、１つの広告内の各コマに対応する商品の売上金額とコマ内のセル数とから各セル毎の売上金額を算出する手段と、過去の所定期間における複数の広告について各セル毎の売上金額の累計値を算出して各セル毎の売上金額の構成比を表わす構成比係数を求める手段と、作成すべき広告のコマパターンについて、各セル毎の構成比係数を加算して各コマの売上金額に対応するコマ実績値を求める手段と、作成すべき広告のコマ実績値の平均値であるコマ平均値を求め、その作成すべき広告の各コマについて、（ロケーション補正値）＝（コマ実績値）／（コマ平均値）を計算する手段と、計算して求められたロケーション補正値を第２のデータベースに記憶させる手段とをさらに備えたことも好ましい。
【００２５】
作成すべき広告の各コマに割り振った商品のＰＩ値をロケーション補正値でさらに補正する手段を備えたことも好ましい。
【００２６】
作成すべき広告のロケーション補正値で補正したＰＩ値を売上金額に換算して各コマ及び広告全体の予測売上金額を算出する手段をさらに備えたことも好ましい。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、売上実績を反映した、客観性及び信頼性のある広告を作成することができる。また、宣伝効果のより高い広告を作成することが可能となる。さらに、人手を介することなく、容易かつ素早い広告作成が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の広告作成システムの一実施形態の構成を概略的に説明するブロック図である。
【図２】図１の実施形態において、コンピュータによる広告作成処理の概略的な流れを説明するフローチャートである。
【図３】作成すべき広告の基礎となる広告自体を示す図である。
【図４】基礎となる広告に掲載された各商品をランク付けして表わした一覧を示す図である。
【図５】図３に示した基礎となる広告にＡＢＣランクを付加した図である。
【図６】補正したＰＩ値に基づく順序で全商品を表示した一覧の一部を示す図である。
【図７】第４のデータベースに記憶されているカテゴリ及び地域補正値の一部を示す図である。
【図８】カテゴリ及び地域補正値の算出処理の概略的な流れを説明するフローチャートである。
【図９】Ａ及びＢランクの商品と選択した商品とを表示した一覧を示す図である。
【図１０】図９の商品をＰＩ値の順序でランキングした一覧を示す図である。
【図１１】第２のデータベースに記憶されている、基礎となる広告の各コマのロケーション補正値をコマ対応で示す図である。
【図１２】ロケーション補正値の算出処理の概略的な流れを説明するフローチャートである。
【図１３】広告を最小分割領域であるセルに仮想的に分割した状態を示す図である。
【図１４】各セル毎の売上金額を求める手順を説明する図である。
【図１５】図１の実施形態の広告において、求めた各セル毎の構成比係数の一例を表わす図である。
【図１６】各セル毎の構成比係数と広告の各コマとの関係を表わす図である。
【図１７】求めた作成すべき広告の各コマにおけるコマ実績値を表わす図である。
【図１８】求めた各コマのロケーション補正値を表わす図である。
【図１９】求めた各コマのロケーション補正値を表わす図である。
【図２０】商品の割り振りを行った後、ロケーション補正値で補正した各コマのＰＩ値を示す図である。
【図２１】補正したＰＩ値を換算して求めた各コマの予測売上金額を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
図１は本発明におけるの広告作成システムの一実施形態の構成を概略的に説明するブロック図である。本実施形態は、複数の地域に複数の店舗をそれぞれ有するスーパーマーケット等の大規模小売店チェーン等において、チラシ広告等の商品広告を作成するシステムに関する。
【００３０】
図１において、１０は広告の作成処理を実際に行う広告作成処理装置、１１はこの広告作成処理装置１０に接続されており、全地域における全商品のＰＩ値及び売上金額を過去の週別で記憶している第１のデータベース、１２は広告作成処理装置１０に接続されており、ロケーション補正値を記憶している第２のデータベース、１３は広告作成処理装置１０に接続されており、作成すべき広告及び過去の広告のコマ割りパターンや各コマの商品に関する情報を記憶する第３のデータベース、１４は広告作成処理装置１０に接続されており、カテゴリ及び地域補正値を記憶している第４のデータベース、１５は例えばインターネット等の通信ネットワーク、１６１〜１６ｎ（ただしｎは自然数）は通信ネットワーク１５を介して広告作成処理装置１０に接続可能に構成されている各店舗のＰＯＳ（ポイントオブセールス）装置をそれぞれ示している。
【００３１】
広告作成処理装置１０は、ＣＰＵ（中央処理装置）１０ａと、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１０ｂと、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）１０ｃと、ディスプレイ１０ｄと、プリンタやキーボード、マウス等の入出力装置１０ｅと、各データベースとのインタフェース１０ｆと、通信インタフェース１０ｇとを少なくとも備えている。
【００３２】
なお、「全商品」は、複数店舗を有する大規模小売店チェーンで扱う全ての商品であっても良いが、本実施形態では、大規模小売店チェーンで扱う商品の大カテゴリ、例えば、菓子類、野菜類、果物類、魚類、肉類、ハム・ソーセージ類、豆腐・納豆・こんにゃく類、漬け物・佃煮・練製品類、調味料類、・・・、缶詰・びん詰類、冷凍食品類、日用品類等の大カテゴリ内における全商品であると仮定する。また、ＰＩ値はその商品の１０００人当たりの売上金額を示しており、ＰＩ値＝（売上金額）／（利用者数）×１０００で与えられる。
【００３３】
図２は図１の実施形態におけるコンピュータによる広告作成処理の概略的な流れを説明するフローチャートである。以下同図を用いて本実施形態における広告作成処理の具体的な内容について説明する。
【００３４】
作成すべき広告としては、本実施形態では、大カテゴリ分類が菓子類の見開き１枚のチラシ広告の場合である。この広告は、毎週作成されるものである。
【００３５】
まず、作成すべき広告と同じ頒布地域であって、前年のこの広告の頒布週と同じ週の広告を、基礎となる広告として、第３のデータベース１３から読出す（ステップＳ１）。第３のデータベース１３には、各地域における過去の各週の広告がそのコマ割りパターン及び各コマの商品を含めてあらかじめ記憶されており、入出力装置１０ｅを介して作成すべき広告の頒布週及び頒布地域が指定されると、ＣＰＵ１０ａは、この第３のデータベース１３からその地域及び前年の同週の広告を読出してディスプレイ１０ｄに表示する。
【００３６】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、この基礎となる広告の各コマの商品について、その地域における前年同週のＰＩ値を第１のデータベース１１から読出す（ステップＳ２）。第１のデータベース１１には、全地域における全商品に関する全週のＰＩ値があらかじめ記憶されており、基礎となる広告を読出した後、ＣＰＵ１０ａは、各コマの商品のその地域における前年同週のＰＩ値を第１のデータベース１１から読出してディスプレイ１０ｄに表示する。
【００３７】
図３は作成すべき広告の基礎となる広告自体を示す図であり、ステップＳ２の処理によってディスプレイ１０ｄにはこのような広告が表示される。なお、図３においては、コマ割りのみが示されているが、実際には、各コマにその商品の写真や販売価格等が表示されている。
【００３８】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、各商品について読出したＰＩ値のＡＢＣ分析を行ってランク付けする（ステップＳ３）。さらに、ＣＰＵ１０ａは、そのランクの高い順に並んだ一覧をディスプレイ１０ｄに表示する。このＡＢＣランク付けは、本実施形態では、上位８割をＡＢランクとし、下位２割をＣランクとしている。その理由は、上位５割をＡＢランクとすると顧客の支持商品を無視することとなり、上位１０割をＡＢランクとすると顧客の不満を無視することとなるため、顧客、小売店主及び小売店従業員からの聞き取り調査の結果、下位２割をＣランクとして入れ替え対象とすることが最も効果的であることが判明したためである。
【００３９】
図４は基礎となる広告に掲載された各商品をランク付けして表示した一覧を示す図であり、ステップＳ３の処理によってディスプレイ１０ｄにはこのような一覧が表示される。この一覧には、ＡＢＣランク、商品名、商品コード、小売価格、ＰＩ値、商品カテゴリ等が記載され、各商品はＡ、Ｂ、Ｃのランク順に表示される。各ランク内ではＰＩ値の高い方から順次表示される。ＡＢＣランク毎に色分け表示することが望ましい。
【００４０】
図５は図３に示した基礎となる広告にＡＢＣランクを付加した図であり、ステップＳ３の処理の後、ディスプレイ１０ｄにこの図５のような表示もなされることが望ましい。なお、図５においても、コマ割り及びＡＢＣランクのみが示されているが、実際には、各コマにその商品の写真や販売価格等が表示されている。
【００４１】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、全商品について全地域の前年同週のＰＩ値を第１のデータベース１１から読出し、さらに、第４のデータベース１４に記憶されている商品のカテゴリ別及び商品の販売地域別のカテゴリ及び地域補正値を読出し、この読出したカテゴリ及び地域補正値で、全地域における全商品の前年同週のＰＩ値を補正する（ステップＳ４）。さらに、ＣＰＵ１０ａは、補正したＰＩ値の高い商品から順次並んだ一覧をディスプレイ１０ｄに表示する。
【００４２】
具体的な補正例を説明すると、例えば、「実績商品２」の前年同週のＰＩ値が１４，５２０であり、条件に該当するカテゴリ及び地域補正値が１．２である場合、補正したＰＩ値は１４，５２０×１．２＝１７，４２４となる。
【００４３】
図６は補正したＰＩ値に基づく順序で全商品を表示した一覧の一部を示す図であり、ステップＳ４の処理によってディスプレイ１０ｄにはこのような一覧が表示される。この一覧には、商品名、商品コード、小売価格、商品カテゴリ、地域、用いたカテゴリ及び地域補正値、年月週、補正されたＰＩ値等が記載され、各商品は補正されたＰＩ値順に表示される。
【００４４】
図７は第４のデータベース１４に記憶されているカテゴリ及び地域補正値の一部を示す図である。このカテゴリ及び地域補正値は、商品のカテゴリ別、商品の販売地域別、及び商品の販売月別に補正値をあらかじめ求めておき、これを用いてＰＩ値を補正することによって、その商品の商品力を正当に評価しようとするためのものである。
【００４５】
図８はこのカテゴリ及び地域補正値の算出処理の概略的な流れを説明するフローチャートである。以下同図を用いてカテゴリ及び地域補正値の算出処理について説明する。
【００４６】
まず、ＣＰＵ１０ａは、ある商品カテゴリのある月における地域別ＰＩ値を第１のデータベース１１から読出す（ステップＳ８１）。例えば、商品カテゴリが「チョコレート」について、１月〜１２月の地域別、例えば北海道、東北、首都圏、中部・東海、近畿、中国、九州等における各地域別、に存在するＡ地区、Ｂ地区、Ｃ地区、Ｄ地区、Ｅ地区、Ｆ地区、Ｇ地区、Ｈ地区、Ｉ地区、Ｊ地区、及びＫ地区のＰＩ値をそれぞれ求める。
【００４７】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、ある月について、求めた地域別ＰＩ値の平均値を求め、各地域別ＰＩ値の求めた平均値に対する比から、その月のカテゴリ及び地域補正値を求める（ステップＳ８２）。例えば、１月について、各地域のＰＩ値を合計し、これを１２で割って１月の平均値を求め、１月の各地域のＰＩ値をこの平均値で除算することにより、１月のカテゴリ及び地域補正値を求める。
【００４８】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、全ての月についてカテゴリ及び地域補正値を求めたかどうか判別し（ステップＳ８３）、１〜１２月全てのカテゴリ及び地域補正値を求める。
【００４９】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、全商品カテゴリについてカテゴリ及び地域補正値を求めたかどうか判別し（ステップＳ８４）、全商品カテゴリのカテゴリ及び地域補正値を求める。
【００５０】
ＣＰＵ１０ａは、その後、求めたカテゴリ及び地域補正値を、商品カテゴリ別及び月別に第４のデータベース１４に記憶する（ステップＳ８５）。
【００５１】
図２に示したステップＳ４の処理の後、ＣＰＵ１０ａは、補正したＰＩ値が最大の商品から順次ランクされる商品のうち、Ｃランクの商品の数と同数の商品を選択する（ステップＳ５）。即ち、図４及び５に示した例では４つの商品がＣランクであるため、図６の上位から４つの商品を選択する。
【００５２】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、Ｃランクの商品を一覧から除去し、その部分に選択した商品を差替えし、さらに、ＰＩ値の順序でランキングする（ステップＳ６）。図９はＡ及びＢランクの商品と選択した商品とを表示した一覧を示す図である。上述の差替え処理によってディスプレイ１０ｄにはこのような一覧が表示される。この一覧には、ＡＢランク、商品名、商品コード、小売価格、ＰＩ値、商品カテゴリ等が記載され、各商品はＡ、Ｂのランク順に表示され、差替えされた商品は、元のＣランクの位置にある。その後、これら商品についてＰＩ値の順序でランキング処理すると、ディスプレイ１０ｄには、図１０に示すような一覧が表示される。この一覧には、ＡＢランク、商品名、商品コード、小売価格、ＰＩ値、商品カテゴリ等が記載され、各商品はＡ、Ｂのランク順に表示され、差替えされた４つの商品はＰＩ値が高いため上位の位置にある。
【００５３】
その後、ＣＰＵ１０ａは、第２のデータベース１２から基礎となる広告の各コマのロケーション補正値を読出す（ステップＳ７）。
【００５４】
図１１はこの第２のデータベース１２に記憶されている、基礎となる広告の各コマのロケーション補正値をコマ対応で示す図である。このロケーション補正値は、広告の各コマにおける広告力を正当に評価しようとするための補正値であり、広告のコマパターン及び頒布時期が定められた際に算出可能となる。
【００５５】
図１２はロケーション補正値のこの算出処理の概略的な流れを説明するフローチャートである。以下同図を用いてロケーション補正値の算出処理について説明する。
【００５６】
まず、ＣＰＵ１０ａは、その広告の頒布地域における、前年又は過去１年分（直近５２週）の広告のうちの１つ（ある週の菓子類の広告）を第３のデータベース１３から読出し、その広告の各コマの商品の売上金額を第１のデータベース１１から読出す（ステップＳ１２１）。
【００５７】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、その広告を最小分割領域であるセルに仮想的に分割し、各コマの売上金額をそのコマを構成するセル数で除算することにより、各セル毎の売上金額を求め、全広告における各セル毎の売上金額の累計値を求める（ステップＳ１２２）。
【００５８】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、前年又は過去１年分の全ての広告（その菓子類の全広告）について、各セル毎の売上金額の累計値を求めたかどうか判別する（ステップＳ１２３）。
【００５９】
全ての広告について算出していないと判別した場合（ＮＯの場合）、ＣＰＵ１０ａは、前年の他の広告（他の週の菓子類の広告）を第３のデータベース１３から読出し（ステップＳ１２４）、ステップＳ１２１〜Ｓ１２３の処理を繰返す。全ての広告について算出したと判別した場合（ＹＥＳの場合）、ＣＰＵ１０ａは、次のステップＳ１２５の処理を実行する。
【００６０】
ここで、上述したステップＳ１２１〜Ｓ１２４の処理について、以下、詳しく説明する。図１３は広告を最小分割領域であるセルに仮想的に分割した状態を示す図であり、図１４はこのように仮想的に分割した場合に各セル毎の売上金額を求める手順を説明する図である。ただし、これらの図におけるコマ割り及びアドレスの付与方法は、上述した本実施形態のコマ割りとは異なっている。
【００６１】
図１３に示すように、広告を最小分割領域であるセルに仮想的に分割する。このセルは、広告の各コマを自然数で分割できるような最小分割領域とする。さらに、図１３に示すように、例えばセル１３０のアドレスが「Ｇ−６」となるように、各セルにアドレスを振る。次いで、その広告の各コマの売上金額をそのコマを構成するセルの数で除算することにより、そのコマにおける各セルの売上金額を求める。例えば、図１４に示すように、コマ１４０を構成するセル数は３２であるからそのコマ１４０の売上金額が２００万円であるとすると、このコマ１４０における各セル毎の売上金額は、２００万円／３２＝６．２５万円となる。同様にして、前年又は過去１年分の全ての広告について、各セル毎の売上金額を求め、その累計値を算出する。
【００６２】
その後、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１２５において、各セル毎の売上金額の累計値から、各セル毎の売上金額の構成比を表わす構成比係数を求める。図１５は本実施形態の広告において、このようにして求めた各セル毎の構成比係数の一例を表わす図である。
【００６３】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、その広告のコマパターンについて、各セル毎の構成比係数を加算して各コマの売上金額に対応するコマ実績値を求めると共に、その広告のコマ実績値の平均値であるコマ平均値を求める（ステップＳ１２６）。図１６は各セル毎の構成比係数と広告の各コマとの関係を表わす図であり、図１７は上述のごとく求めたコマ毎のコマ実績値を表わす図である。このコマ実績値の平均値、即ちコマ平均値は、全コマにおけるコマ実績値の合計値が１００．０、コマ数が２０であるため、１００／２０＝５．０となる。
【００６４】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、このようにして求めたコマ実績値及びコマ平均値から、その広告の各コマについて、ロケーション補正値を求める（ステップＳ１２７）。即ち、（ロケーション補正値）＝（コマ実績値）／（コマ平均値）の計算を各コマについて行う。例えば、図１７の左上のコマについては、コマ実績値が９．９であるため、ロケーション補正値は、９．９／５．０＝１．９８として求められる。図１８及び図１９は、このようにして求めた各コマのロケーション補正値を表わす図である。
【００６５】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、このようにして求めたロケーション補正値を第２のデータベース１２に記憶する（ステップＳ１２８）。
【００６６】
図２の広告作成処理について説明を戻すと、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ６においてＰＩ値の順序で商品をランキングして図１０に示すような一覧を得た後、これら商品を商品ランキングの高い順に、第２のデータベース１２から読出したロケーション補正値の高いコマに順次割り振る（ステップＳ８）。
【００６７】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、このように割り振った各コマの商品のＰＩ値について、そのコマのロケーション補正値を乗算して補正する（ステップＳ９）。図２０は商品の割り振りを行った後、ロケーション補正値で補正した各コマのＰＩ値を示す図である。例えば、右下のコマＡ２における商品のＰＩ値が２５，２９０であるとすると、このコマのロケーション補正値が３．２２であるため、補正後のＰＩ値は、図２０に示すように、２５，２９０×３．２２＝８１，４３４となる。なお、図９及び図１０の一覧表においては、コマＡ１に入るランキング１位の商品は記載が省略されている。
【００６８】
その後、ＣＰＵ１０ａは、このようにして求めた各コマの補正ＰＩ値に利用者数を乗算して１０００で除算することにより、各コマの予測売上金額を求める（ステップＳ１０）。また、全コマの予測売上金額を加算して広告全体の予測売上金額を求めても良い。図２１は、補正したＰＩ値を換算して求めた各コマの予測売上金額を示す図である。例えば、図２０において、左下のコマＡ３の商品は、補正ＰＩ値が５５，０６０であるため、その利用者数である２７，９３４を乗算して１０００で除算することにより、図２１に示すように、予測売上金額は１，５３８，０４２（円）となる。即ち、５５，０６０×２７，９３４／１０００＝１，５３８，０４２（円）となる。
【００６９】
次いで、ＣＰＵ１０ａは、このように作成した広告レイアウトや予測売上金額等を第３のデータベース１３に記憶させる（ステップＳ１１）。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態によれば、作成すべき広告の頒布時期に対して前年同週に頒布された基礎となる広告に掲載されている商品のＰＩ値で、基礎となる広告に掲載されている商品をランク付けし、この前年同週における全商品のうち、ＰＩ値が上位の商品を選択し、Ｃランクの商品と選択した商品とを入替えて作成すべき広告に掲載する商品をランキングしている。さらに、このランキングした商品をランキングの高い順に、ロケーション補正値の高いコマに順次割り振ることによって作成すべき広告の各コマを決定し、広告を作成している。このように、前年同週におけるＰＩ値でランク付けして商品を入替えているため、売上実績を反映した、客観性及び信頼性のある広告を作成することができる。また、各コマについてあらかじめ算出したロケーション補正値を用いて商品のコマ割りを行っているため、宣伝効果のより高い広告を作成することが可能となる。しかも、新たな広告の作成が人手を介することなく、過去のデータから自動的に行われるので、容易かつ素早い広告作成が可能となる。
【００７１】
以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。
【符号の説明】
【００７２】
１０  広告作成処理装置
１０ａ  ＣＰＵ
１０ｂ  ＲＡＭ
１０ｃ  ＲＯＭ
１０ｄ  ディスプレイ
１０ｅ  入出力装置
１０ｆ  インタフェース
１０ｇ  通信インタフェース
１１  第１のデータベース
１２  第２のデータベース
１３  第３のデータベース
１４  第４のデータベース
１５  通信ネットワーク
１６１〜１６ｎ  各店舗のＰＯＳ装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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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【図４】
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【図９】
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【図１０】
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