(57)【要約】【課題】店舗売り上げの実データを用いることにより、該当する地域の売り上げ予測の精度を上げること。【解決手段】市場POSデータベース３２０と、商圏POSデータベース３３０と、分類項目ごとに全体売り上げに対する相対的な値である分類別指数を求める分類算出部３４０と、ターゲット店舗を選択し、ターゲット店舗について店舗特性ごとに分類項目を入力するターゲット入力部３５０と、入力された分類項目についての分類別指数を取得し、複数の店舗特性についてそれぞれ取得された分類別指数に基づいて、前記ターゲット店舗の商品別指数を算出するターゲット算出部３６０と、ターゲット店舗の属する地域の区分について、市場POSデータの商品別売り上げを特定し、商品別売り上げにターゲット店舗の商品別指数を乗算することにより、商品別の推計売り上げを算出する推計部３７０と、を備える。【選択図】図２
2019016057.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
POSシステムに基づいて生成された加入店舗毎の商品別売り上げを示す市場POSデータを格納し、前記加入店舗についてそれぞれ地域の区分を対応付けた市場POSデータベースと、
前記加入店舗ごとに、店舗の性質についての複数の分類項目から１つをそれぞれ特定した複数の店舗特性を設定し、前記分類項目ごとに前記加入店舗をグループ化し、グループごとの商品別売り上げを集計した商圏POSデータを格納した商圏POSデータベースと、
前記分類項目ごとに、前記グループごとの商品別売り上げについて、全体売り上げに対する相対的な値である分類別指数を求める分類算出手段と、
ターゲット店舗を選択し、当該ターゲット店舗について店舗特性ごとに分類項目を入力するターゲット入力手段と、
前記ターゲット入力手段によって入力された分類項目についての、前記分類算出手段によって算出された分類別指数を取得し、複数の店舗特性についてそれぞれ取得された分類別指数に基づいて、前記ターゲット店舗の商品別指数を算出するターゲット算出手段と、
前記ターゲット店舗の属する地域の区分について、前記市場POSデータの商品別売り上げを特定し、当該商品別売り上げに前記ターゲット店舗の商品別指数を乗算することにより、商品別の推計売り上げを算出する推計手段を、
備える売り上げ推計システム。
【請求項２】
前記ターゲット算出手段は、複数の店舗特性についてそれぞれ取得された分類別指数の平均値、又は当該分類別指数について重み付けした値の平均値を、前記ターゲット店舗の商品別指数として算出する、請求項１に記載の売り上げ推計システム。
【請求項３】
前記ターゲット入力手段は、前記ターゲット店舗の地理的位置を選択し、当該地理的位置に基づく商圏情報を求め、当該商圏情報に基づいて、前記ターゲット店舗の店舗特性について分類項目を判定入力する、請求項１に記載の売り上げ推計システム。
【請求項４】
前記商圏情報は、前記地理的位置を基準にした周辺住民に関する統計値の集計値である、請求項３に記載の売り上げ推計システム。
【請求項５】
複数の商品ごとに区分されたカテゴリー別の売り上げの推定が指定された場合に、当該カテゴリー別の売り上げを算出するカテゴリー算出手段をさらに備え、
前記カテゴリー算出手段は、
前記ターゲット入力手段によって入力された前記ターゲット店舗の規模に基づいて、
前記カテゴリーについて集計すべき商品数を決定し、
当該カテゴリーに属する商品から、売り上げ状況別に順位づけられたデータから、前記決定された商品の数だけ集計用商品を決定し、
当該集計用商品ごとの前記推定手段によって算出された推定売上を合算することにより、
前記カテゴリー別の売り上げを算出する、請求項１に記載の売り上げ推計システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＰＯＳデータに基づいて売り上げを推計する売り上げ推計システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、Point Of Sale システム（以下ＰＯＳシステムと称す) は、小売り店などで利用されている。ＰＯＳシステムを導入する場合、通常は複数店舗を管理しているフランチャイズ等に対して導入するのが一般的である。このようなフランチャイズ店舗では、新規出店の場合の新規店舗での売り上げを予測する必要がある。また出店した後でも、近隣店舗の売り上げを予測することにより、地域でのシェアを予測したり、競合分析を進めていく必要がある。
【０００３】
売り上げ予測については様々な方法が挙げられる。例えば特許文献１では、指定した地域の客数を予測し、店舗において販売される商品の商品分類毎の販売個数を算出した後に、その販売個数に商品分類毎の商品平均単価を乗算することに
より商品分類毎の売上を算出し、商品分類毎の売上に基づいて売上予測対象店舗の店舗売上を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１６７８８０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に代表されるように、過去の売り上げ予測は、出店候補地を対象とするものであることから、売上の実データに基づくものではなく、地域の人口や売り場面積などの地理的データに基づいて算出していた。したがって、精度はあまり高くなかったが、未出店の場合はそれでも実データを用いることなく算出しなければならなかった。一方で、既に出店している店舗の近隣での競合店舗の売り上げを調べたい場合は、競合店舗の売り上げ自体を知ることはできないが、自らの店舗での売り上げは最も参考となるデータとなるが、これを活用することは進んでいなかった。本発明は、店舗売り上げの実データを用いることにより、該当する地域の売り上げ予測の精度を上げることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る売り上げ推計システムは、POSシステムに基づいて生成された加入店舗毎の商品別売り上げを示す市場POSデータを格納し、前記加入店舗についてそれぞれ地域の区分を対応付けた市場POSデータベースと、前記加入店舗ごとに、店舗の性質についての複数の分類項目から１つをそれぞれ特定した複数の店舗特性を設定し、前記分類項目ごとに前記加入店舗をグループ化し、グループごとの商品別売り上げを集計した商圏POSデータを格納した商圏POSデータベースと、前記分類項目ごとに、前記グループごとの商品別売り上げについて、全体売り上げに対する相対的な値である分類別指数を求める分類算出手段と、ターゲット店舗を選択し、当該ターゲット店舗について店舗特性ごとに分類項目を入力するターゲット入力手段と、前記ターゲット入力手段によって入力された分類項目についての、前記分類算出手段によって算出された分類別指数を取得し、複数の店舗特性についてそれぞれ取得された分類別指数に基づいて、前記ターゲット店舗の商品別指数を算出するターゲット算出手段と、前記ターゲット店舗の属する地域の区分について、前記市場POSデータの商品別売り上げを特定し、当該商品別売り上げに前記ターゲット店舗の商品別指数を乗算することにより、商品別の推計売り上げを算出する推計手段を、備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、分析対象となる地域や店舗の特性を反映する一方で、ＰＯＳシステムによって入手した加入店舗ごとのＰＯＳデータを利用することで、ターゲット店舗での商品別売り上げの算出を高い精度で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態に係る売り上げ推計システムのシステム構成図。
【図２】本実施の形態に係る売り上げ推計装置の機能的構成図。
【図３】商品ごとの分類項目別売り上げ動向の集計結果の一覧。
【図４】分類項目ごとの指数一覧。
【図５】本実施の形態に係るPOSデータ蓄積処理を示すフローチャート。
【図６】分析対象店舗の選択画面。
【図７】競合店分析の対象及び分析条件の入力画面。
【図８】競合店舗の商品別売り上げの推計処理を示すフローチャート。
【図９】競合店舗のカテゴリー別売上の推計処理を示すフローチャート。
【図１０】売り上げ順位及びシェアを含む帳票作成処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、本実施の形態に係る売り上げ推計システムのシステム構成図を示す。ＰＯＳ端末１０、２０、３０が、ＰＯＳ管理サーバ１００に接続される。ＰＯＳ端末１０、２０、３０の３つを例にして示すが、さらに多く接続してもよい。ＰＯＳ管理サーバ１００は、ＰＯＳ端末１０、２０、３０からのＰＯＳデータの出力を取得し、売り上げ推計装置３００に送信する。ＰＯＳ端末１０、２０、３０から、ＰＯＳ管理サーバ１００を経由して売上推計装置３００に送られるPOSデータ１５０は、一例としてRDS（流通POSデータベースサービス）形式のデータとして作成され、やり取りされる。その他のデータ形式を用いてもよい。
【００１０】
GISサーバ２００は、地理情報システム（Geographic Information system(s) ：GIS）による地理情報および付加情報（以下GISデータ）を管理するサーバである。GISサーバ２００によって取得された地理情報を、売上推計装置３００が取得する。
【００１１】
売上推計装置３００では、POS管理サーバ１００から受け取ったPOSデータ１５０及びGISサーバ２００から受け取ったGISデータ２５０に基づいて、売り上げの推計処理を行う。売上推計装置３００で作成した売り上げの推計データを、クライアント４１０、４２０、４３０との間の通信により送る。
【００１２】
本実施の形態では、POS管理サーバ１００と売上推計装置３００、及びGISサーバ２００と売上推計装置３００との間で通信処理する場合を想定して説明するが、必ずしも通信によってデータのやり取りをする必要はなく、POS管理サーバ１００に接続されるPOSシステム、GISサーバ200によって接続されるGISシステムは、売上推計装置３００との間で接続されない独立したシステムとしてもよい。
【００１３】
（本システムのハードウェア構成について）
ＰＯＳ管理サーバ１００、ＧＩＳサーバ２００、売上推計装置３００は、それぞれＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と，ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と，ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と，画像処理部と，メモリを備えている。ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，画像処理部及びメモリは，バスを介して相互に接続されている。
【００１４】
ＣＰＵは，ＲＯＭに記録されているプログラム，又はメモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭには，ＣＰＵが各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１５】
画像処理部は，ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）や，ＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されており，ＣＰＵと協働して，画像データに対して各種画像処理を施す。
【００１６】
メモリは，ＤＲＡＭやキャッシュメモリ，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク，或いは半導体メモリ等何らかの記憶媒体が挙げられる。メモリは，バスにより接続されるもののみならず，ドライブを介して読み書きされるものも含まれる。本実施形態で記憶されたデータは，一時的記憶も不揮発性メモリによる長期記憶の場合も，このメモリにいったん記憶するものとして説明する。
【００１７】
ＰＯＳ管理サーバ１００、ＧＩＳサーバ２００、売上推計装置３００のそれぞれには入出力インターフェースが接続されている。入出力インターフェースを介して，表示部，撮像部，入力部，通信部が接続されている。入力部は，各種ボタンにより構成され，ユーザの指示操作を受け付ける。通信部は，インターネットを含むネットワークを介して他の装置との間で行う通信を制御する。
【００１８】
表示部は表示画面を有し、画像処理部によって形成された画像または映像を表示し、再生するディスプレイ装置を有する。ディスプレイ装置は、モニタや液晶ディスプレイなどの各種ディスプレイ装置が想定される。本実施形態では、ＣＰＵ等で画像表示すべき画像データを生成し、画像処理部を介して表示画面上に画像表示処理を行う。以降、単に「表示する」と説明をするときは、以上の機能を含めて表示処理を実行することを含む。
【００１９】
ＰＯＳ管理サーバ１００、ＧＩＳサーバ２００、売上推計装置３００は、それぞれ以上の各構成を備えるが，機能的構成についてはそれぞれ後述する。各機能的構成は，ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，画像処理部及びメモリの協働動作により機能的に実現される。これらの各部の機能は電子回路又はプログラムによって提供されるモジュール構成であり，プログラムについてはＲＯＭに格納され，ＣＰＵにより適宜読み出しながら各部と協働することで実行される。
【００２０】
（売上推計装置の機能的構成について）
図２は、本実施の形態に係る売り上げ推計装置の機能的構成を示す。売上推計部３００は、POS管理サーバ１００から受け取ったPOSデータ１５０、及びGISデータ２５０に基づいて、売上推計データ３９０を生成する。そのために売上推計部３００は、POSデータ処理部３１０、市場POSデータベース３２０、商圏POSデータベース３３０、分類算出部３４０、ターゲット入力部３５０、ターゲット算出部３６０、推計部３７０を備える。
【００２１】
POSデータ処理部３１０は、POS管理サーバ１００から受け取ったPOSデータ１５０を市場POSデータとして市場POSデータベース３２０に蓄積していく。市場POSデータベース３２０に蓄積される市場POSデータとは、特定の地域、業態の店舗の売り上げを集計し、その地域でどの商品がどれだけ売れているかを数値化したデータである。市場POSデータも引き続きPOSデータ１５０と同じデータ形式であるRDSデータを使用する例を想定して説明するが、他のデータ形式でもよい。
【００２２】
市場POSデータベース３２０は、POSデータ１５０と同様に店舗ごとの商品別売り上げを１つ１つ記述したデータを蓄積する一方で、業態別、地域別の売り上げを集計する。例えばスーパーマーケットという業態について、北海道、東北、京浜、京浜以外の関東、北陸、東海、近畿、中四国、九州などの地域別に集計した売り上げデータを蓄積する。
【００２３】
また、加入店舗数が少ない業態についてがある程度集約し、例えばドラッグストアという業態については全国の売り上げデータを蓄積する。業態については、この他にもコンビニエンスストアや、１００円ショップなど様々な店舗の業態ごとに集計を行い、地域についても、ある程度地域性が出てくる場合もあるので、さらに細分化してもよい。このように市場POSデータベース３２０は、POSシステムに基づいて生成された加入店舗毎の商品別売り上げを示す市場POSデータを格納し、加入店舗についてそれぞれ地域の区分を対応付けたデータベースである。
【００２４】
このように市場POSデータは、計算基礎としての売り上げデータとして用いる。すなわち市場POSデータとは、競合調査を行う地域売り上げについての実データをベースにした商品ごとの売り上げ数値を示すデータである。例えば京浜地区を選択した場合、京浜地区に該当する店舗の各商品の売り上げ数値が市場POSデータとして集計されている。
【００２５】
POSデータ処理部３１０は、GISサーバ２００から受け取ったGISデータ２５０に基づいて、POSデータ150を商圏POSデータとして商圏POSデータベース３３０に蓄積していく。商圏POSデータベース３３０に蓄積される商圏POSデータとは、店舗の特性ごとに店舗をグループ化し、店舗特性の各分類ごとに売り上げを数値化したものである。
【００２６】
店舗特性とは、店舗がある地域の売り上げに関する地域データである。POSデータ処理部３１０は、GISデータ２５０から地域に関する地理的データを取得することができるので、POSデータとして集計される対象の店舗について、立地や店舗面積についてもGISデータ２５０から取得する。立地については、店舗特性のデータとして、駅前（駅から２００ｍ以内）、駅前以外、というそれぞれの分類項目ごとに分類する。店舗規模についても、同様に店舗特性のデータとして分類項目ごとに分類する。例えば、０−１５０平方メートル、１５０−５００平方メートル、５００−１５００平方メートル、１５００−３０００平方メートル、３０００平方メートル、というように、店舗面積の規模ごとに各店舗を分類する。
【００２７】
GISデータ２５０は、さらに国勢調査を基にした世帯の状況に関するデータを蓄積している。POSデータ処理部３１０は、GISデータ２５０に基づき、世帯の状況から分かる、地域世帯の年収、世帯ごとの年齢などのデータを集計し、それぞれ店舗特性のデータを算出する。
地域世帯の年収については、その店舗が該当する地域について、その店舗が属する都道府県に対して突出した分布が生じる分類を、その地域の店舗特性とする。つまり、特定の年収区分の世帯数が、平均的な地域よりも最も偏って多い場合、その偏って多い分類を、その店舗の属する地域世帯の年収とする。例えば、
0万円世帯数|300万円世帯数 |500万円世帯数 |700万円世帯数 |1000万円世帯数
と分類して、東京都ではそれぞれ
東京都    |1000        |2000        |3000        |2500        |500
A店周辺   |20          |30          |50          |20          |30
という世帯数分布であったとする。世帯構成比に変換すると、
東京都    |11.11111    |22.22222    |33.33333    |27.77778    |5.55556
Ａ店周辺  |13.33333    |20          |33.33333    |13.33333    |20
となる。両者の世帯構成比の差分をとると、
差        |2.22222     |-2.22222    |0           |-14.44444   |14.44444
として求められる。この中で、Ａ店周辺については、プラスの方向にもっともぶれているのは14.44444の1000万円世帯数であるため、Ａ店の年収特性は1000万円となる。
【００２８】
地域世帯の年収を特定する他の方法として、世帯ごとの年収の合計値を世帯ごとに求め、該当する地域の世帯数で割った年収の平均値から求める方法がある。ここで、求めた平均値ごとに、対象とする店舗について、平均年収ごとに分類し、店舗特性のデータとする。例えば該当する地域の年収について、３００万円未満、３００万円以上５００万円未満、５００万円以上７００万円未満、７００万円以上１０００万円未満、１０００万円以上、というクラスタごとに分類項目とする。
【００２９】
世帯ごとの年齢については、世帯ごとに特徴が分かれやすく、例えば若年層の単身世帯、老齢者のみのシルバー世帯、ファミリー世帯、に分けることができる。各分類の世帯数をそれぞれ集計し、その地域でどの分類の世帯数が平均に対して多いかを判定して、例えばその地域は単身世帯型の地域、シルバー世帯型の地域、ファミリー世帯型の地域、というように分類項目を設け、店舗特性を割り当てていく。
【００３０】
このように、店舗ごとに複数の店舗特性により分類されることになる。例えば、ある店舗については、店舗特性「年収」については「５００万円から７００万円」という分類項目に属し、店舗特性「年齢世帯」については「ファミリー世帯」という分類項目に属し、店舗特性「立地」については「駅前以外」という分類項目に属し、店舗特性「店舗規模」については「５００−１５００平方メートル」という分類項目に属する、というように区分する。
【００３１】
以上のように区分した上で、POSデータ処理部３１０は、各分類項目ごとに売り上げを集計していく。例えばある商品ＡＢＣについて、年齢世帯ごとに集計すると、売上の店舗当たり日額平均で、単身若年世帯型店舗では１５０００円、ファミリー世帯型店舗では２００００円、シルバー世帯型店舗では２５０００円、というように、店舗特性ごと、特にその分類項目ごとに、商品の売り上げ動向を集計する。図３に、商品ごとの分類項目ごとの売り上げ動向の集計結果を示す。この売り上げ動向を、商圏POSデータとして商圏POSデータベース３３０に蓄積していく。
【００３２】
商圏POSデータベース３３０は、このように加入店舗ごとに、店舗の性質についての複数の分類項目から１つをそれぞれ特定した複数の店舗特性を設定し、分類項目ごとに前記加入店舗をグループ化し、グループごとの商品別売り上げを集計した商圏POSデータを格納したものである。
【００３３】
図４は、分類項目ごとの商品指数一覧を示す。図３に示したように、商圏POSデータとして分類項目ごとの売り上げデータを蓄積したので、これを今度は指数化する。分類算出部３４０は、分類項目ごとに、分類項目のグループごとの商品別売り上げについて、全体売り上げに対する相対的な値である分類別指数を求める。図３の例では店舗ごとの平均売り上げは２万円なので、この２万という数字で割ることで指数化する。指数化した結果が図４に示す通りである。以上のように、POSデータ１５０に基づいてデータベース化を進め、商圏POSデータベース３３０に蓄積する。
【００３４】
（フローチャート）
図５は、本実施の形態に係るPOSデータ蓄積処理を示すフローチャートである。図５では、取得したPOSデータ１５０から逐次市場POSデータ及び商圏POSデータを生成して蓄積していく場合を例に挙げて説明するが、図５に示す処理に限られず、例えばまとまったPOSデータをネットワーク内外の何らかの手段で取得して、これをもとに一括して市場POSデータ及び商圏POSデータを生成して蓄積するという流れにしてもよい。
【００３５】
まず、入力部により加入店舗ごとに、店舗特性ごとの分類項目を入力する（ステップS100）。これにより、加入店舗ごとの店舗情報が蓄積される。そして次に、POSデータ１５０を取得する（ステップS110）。取得手段は、ネットワークを介しても、ネットワーク外でもいずれでもよい。
【００３６】
次に、POSデータ１５０を市場POSデータとして市場POSデータベース３２０に蓄積する（ステップS120）。そして、図３に示した店舗特性の分類項目のグループごとに売り上げを合算して平均を出すことにより、集計処理を行う（ステップS130）。そしてさらに、図４に示したように、分類算出部３４０は、商品ごとに分類別指数を算出する（ステップS140）。次に、商圏POSデータ２５０を商圏POSデータベース３３０に蓄積し（ステップS150）、一連の処理を終了する。
【００３７】
（ターゲット店舗分析処理）
図６は、分析対象店舗の選択画面を示す。次に、ユーザ操作により、分析対象の特定の店舗を選択する。分析対象の店舗は、POSデータをすでに取得している加入店舗である。分析対象の店舗については、地図以外の方法により、例えば店舗名を入力したり、あらかじめ並んでいる複数の項目としての店舗からいずれかを選ぶ形式を取ってもよいが、ここでは地図上から分析対象となる店舗を選択する。図６の例では、カーソル５００を選択することにより、店舗を特定する。又はマウス操作によって位置を特定し、確認表示としてカーソル５００を表示してもよい。
【００３８】
図７は、競合店分析の対象及び分析条件を入力するための入力画面を示す。分析対象となる競合店の選択については、図６に示した加盟店の選択と同様に直接選択してもよいが、実際は商圏内の複数店舗を対象として分析をすることが多いので、エリア単位で選択する。例えば町村単位で特定してもよいが、図６で特定した加盟店の位置を中心として、商圏距離の範囲を入力することにより、その中に含まれるすべての店舗を分析対象とする例について説明する。
【００３９】
さらに、分析対象については、業態についてもチェックボックスに入力する。図７の例では、スーパーマーケット、ディスカウントストア、ドラッグストアをチェックボックスから選択するように項目を設けており、該当する店舗を分析対象とする。ターゲット入力部３５０は、以上のように加入店舗の地理的位置及び商圏距離等の分析条件を入力することにより、ターゲット店舗の地理的位置を選択する。
【００４０】
また、本実施の形態ではここまで及び以降も、１日単位の売り上げを金額単位で表示する場合について説明してきたが、図７に示すように売り上げ期間として入力することにより特定期間の売り上げ数値を集計対象としてもよく、さらに金額単位に限らず、数量単位での表示としてもよい。店舗によっては割引販売することも多いため、個数ベースでの競合評価が必要なこともあるからである。
【００４１】
さらに、集計対象を、店舗の総売り上げについて行ってもよいが、商品単位でPOSデータ１５０を蓄積しているので、商品単位で選択してもよい、さらに図６に示す通り、カテゴリー単位で選択することも可能である。例えば大きなカテゴリーとして、食品、日用品、文化用品、等から選択し、その下位項目として、食品類の中でも飲料などの選択肢を設け、さらに飲料についても、図７の右下に示すように、嗜好飲料、果実飲料、清涼飲料・・・などの各カテゴリーごとに分析対象を入力することもできる。
【００４２】
ターゲット入力部３５０は、図６及び図７に示した表示画面から分析対象を入力すると、分析処理を実行する。ターゲット入力部３５０による絞り込み条件には複数の競合店舗が含まれるので、そのうちの各競合店舗ごとに分析を行い、その後、集計を行う。まず、集計対象となる競合店舗について各分類項目を特定する。図４の例では、加入店舗について各分類項目を特定して集計したが、同様に競合店舗ごとに分類する。
【００４３】
例えばある競合店舗について、ターゲット入力部３５０は、店舗特性「年収」については「３００万円から５００万円」という分類項目に属し、店舗特性「年齢世帯」については「単身若年世帯」という分類項目に属し、店舗特性「立地」については「駅前」という分類項目に属し、店舗特性「店舗規模」については「１５０−５００平方メートル」という分類項目に属する、と区分する。
【００４４】
このようにターゲット入力部３５０は、ターゲット店舗の地理的位置に基づく商圏情報を求め、商圏情報に基づいて、ターゲット店舗の店舗特性について分類項目を判定入力する。ここで商圏情報は、前記地理的位置を基準にした周辺住民に関する統計値の集計値である。
【００４５】
ターゲット算出部３６０は、集計対象とする競合店舗の各分類項目について、該当する指数情報を商圏POSデータベース３３０から取得する。競合店舗の属するエリアについては、図４に示す指数一覧によると、店舗特性「年収」については「０．９」、店舗特性「年齢世帯」については「０．７５」、店舗特性「立地」については「１．２５」、店舗特性「店舗規模」については「０．７」、が対応する。
【００４６】
次にターゲット算出部３６０は、ターゲット入力部３５０によって入力された分類項目についての、上記算出された分類別指数を取得する。そして複数の店舗特性についてそれぞれ取得された分類別指数に基づいて、ターゲット店舗の商品別指数を算出する。商品別指数の算出については、具体的には単純に合計して平均値により求める。すなわち、商品別指数＝（年収指数＋年齢世帯指数＋立地指数＋店舗規模指数）／４によって求める。
【００４７】
なお、各指数によっては重要度の重みは異なるので、それぞれ重み付けした平均値を求めてもよい。例えば、商品別指数＝（１．１ｘ年収指数＋０．７ｘ年齢世帯指数＋１．８ｘ立地指数＋１．４ｘ店舗規模指数）／５によって求める。重み値の合計がこの場合は５になるので、分母は４に替えて５とする。
【００４８】
上記の例を重み付けせず単純平均とすると、商品別指数＝（０．９＋０．７５＋１．２５＋０．７）／４によって求められ、商品別指数は０．９と求まることになる。このようにターゲット算出部３６０は、複数の店舗特性についてそれぞれ取得された分類別指数の平均値、又は当該分類別指数について重み付けした値の平均値を、ターゲット店舗の商品別指数として算出する。
【００４９】
次に推計部３７０は、ターゲット店舗の属する地域の区分について、市場POSデータの商品別売り上げを特定し、商品別売り上げに前記ターゲット店舗の商品別指数を乗算することにより、商品別の推計売り上げを算出する。具体的には、図５にて既に加入店舗を指定しているので、その加入店舗の属するエリアの売り上げの平均値などの基準値を、市場POSデータベース３２０から取得する。又は、指定した加入店舗の売り上げ数値をそのまま使用してもよい。
【００５０】
推計部３７０は、市場POSデータベース３２０から取得した基準値を、ターゲット算出部３６０が算出したターゲット店舗の商品別指数と掛け合わせる。例えば、ある商品についての基準となる売上額が３３０００円であり、商品別指数が上記の通り０．９であるとすると、３３０００ｘ０．９＝２９７００円が、商品ＡＢＣの該当する競合店舗での売上の推計値ということになる。
【００５１】
以上の説明は、単一の競合店舗での、単一の商品についての、１日分の売り上げの推計値として算出したが、単一商品単位ではなく、その商品が含まれるカテゴリー単位や、最終的にはその店舗の総売り上げとして集計していく。さらに、一日分だけでなく、例えば週単位、月単位であったり、過去の特定の時期を選択してもよい。例えばイベント開催時期の売り上げ予測であれば、過去に同じイベントが開催された時期の売り上げデータを参照するのがより有効である。
【００５２】
そして、同一商圏内に含まれる各競合店について推計を繰り返すことにより、同一商圏内の競合店ごとの売り上げ推計値を求めることができる。その結果として、商品ごとの各店舗での売り上げの推計値を求めることができるので、同一商圏内での順位や、同一商圏内の所定商品の売り上げの合算値を求めることにより、そこからのシェアを算出することができる。
【００５３】
このようにして競合店舗の売り上げ推計値を算出することにより、エリア内での競合分析を、実データに基づき進めることができる。例えば販売すべき商品の選択や、店舗の改装の判断に用いることができる。または、同一地域で多店舗展開を予測する場合に、競合店舗の売上推計から、競合店舗近くでの新規出店を判断する材料とすることができる。
【００５４】
また、地理的要因と実データから求めた推計値であるので、この推計値をベースにして、例えばスタッフなどの属人的要素や、キャンペーンの効果などを推測することに利用することもできる。例えばキャンペーンがあったときに、売上の数値が思いのほか低すぎた、又は売り上げの数値がかなり高かった、というときに、ベースの数値を求めることができるので、的確な予測を実現できる。
【００５５】
（フローチャート）
図８は、競合店舗の商品別売り上げの推計処理を示すフローチャートである。まずターゲット入力部３５０は、図６に示したように、例えば地図上から、分析対象となる加入店舗を選択する（ステップＳ２００）。次に、図７に示したように、ユーザ操作により競合店についての分析条件を入力する。（ステップS２１０）。以上は図６及び図７に関連して既に説明した通りである。
【００５６】
次に、ターゲット入力部３５０は、競合店についての店舗特性を抽出する（ステップＳ２２０）。入力した競合店の分析条件として、分析対象となる商圏に関するデータを入力しているので、これに基づいて、例えば加入店舗の半径２ｋｍ以内というような商圏範囲を特定し、そこに該当する競合店を抽出する。そして各競合店について、GISデータ２５０に基づいて、店舗特性を抽出する。次に、ターゲット算出部３６０は、抽出した店舗特性に該当する分類別指数を取得し（ステップＳ２３０）、取得した分類別指数の単純平均又は重みづけ平均により、競合店についての商品別指数を算出する（ステップＳ２４０）。
【００５７】
一方で推計部３７０は、市場POSデータベース３２０から、ステップＳ２００で入力した加入店舗自身又は加入店舗の属するエリアの売り上げのＰＯＳデータ１５０を取得することにより、ターゲット店舗の属する地域の区分について、市場POSデータの商品別売り上げを特定する（ステップＳ２５０）。次に推計部３７０は、商品別売り上げに、ターゲット店舗について算出された商品別の商品別指数を乗算することにより、商品別の推計売り上げを算出し（ステップＳ２６０）、一連の処理を終了する。以上の一連の処理により、商品単品についての商品別の売り上げの推計データ、推計ＰＯＳデータを算出することができた。
【００５８】
（カテゴリー別の算出処理について）
以上、商品単品についての推計POSデータを求めたのに対して、今度はカテゴリー単位で推計POSデータを求める。商品別売り上げの推計データも重要ではあるが、商品単位では小規模店舗でも点数が膨大であり、もう少し大まかなデータを取得することが求められることが多く、実際は商品の属するカテゴリー単位で推計ＰＯＳデータを算出したいことが多い。
【００５９】
一方で、各商品の売り上げを単純に合計すると、実際に想定されるよりも売り上げの数値が大きくなりすぎる場合がある。また、店舗による取扱商品数の違いにより売り上げが上下することから、カテゴリー及び店舗規模に基づいて対象商品数を設定し、売上の高い順に集計対象の商品として扱う場合を説明する。
【００６０】
図９は、競合店舗のカテゴリー別売上の推計処理を示すフローチャートを示す。まず、競合店舗とその規模を入力する（ステップＳ３００）。入力画面については、図７を参照して説明した通りである。次に、商品のカテゴリーを入力する（ステップＳ３１０）。カテゴリーの入力画面についても図７を参照して説明した通りである。
【００６１】
カテゴリーは多段階に分かれており、一番大きな大カテゴリーは、食品、日用品、衣料品、…という各項目からなる。大カテゴリーの下に、例えば食品の場合、生鮮食料品、飲料、菓子、パン、等の項目からなる中カテゴリーが用意されており、図７の左下に示す大カテゴリに該当する項目として表示された部分をさらに展開すると、図示していないが、下位に存在する中カテゴリーに該当する項目がそれぞれ表示される。
【００６２】
ここで中カテゴリーの項目から、飲料を選択した場合、そこからさらに小カテゴリーが用意されている。小カテゴリーに該当する項目は、図７の右下に表示されている通りであり、嗜好飲料、果実飲料、清涼飲料、…と列挙される。さらに、大・中・小の他に、さらに小さいカテゴリー項目「細」も設ける。例えば果実飲料について、「オレンジ」「りんご」などである。カテゴリーの入力画面では、この大、中、小、細カテゴリーのいずれかに該当する、いずれかのカテゴリー項目を選択入力する。
【００６３】
次に、選択されたカテゴリー項目について、集計すべき商品数を決定する（ステップＳ３２０）。カテゴリー別の商品数は、店舗規模が大きくなるごとに、取扱点数も増えるという計算方法を用いる。細カテゴリーについて、例えばコーラを選択した場合、０−１５０平方メートルの店舗は２商品、１５０−５００平方メートルの店舗は３商品、５００−１５００平方メートルの店舗は６商品、１５００−３０００平方メートルの店舗は１０商品、３０００平方メートルの店舗は全商品、というように、店舗面積の規模ごとに取扱商品点数を決定する。
【００６４】
一方でカテゴリー選択として、中カテゴリーを選択した場合は、さらに商品数は増える。ただし、中カテゴリーごとに商品点数を決めるのではなく、中カテゴリに含まれる最下層の細カテゴリーについてそれぞれ与えられている商品点数の合計を、中カテゴリーについての商品点数とする。中カテゴリーを例として説明するが、大カテゴリー、小カテゴリーについても同様である。中カテゴリーとして「日本茶・麦茶ドリンク」を選択した場合、「日本茶・麦茶ドリンク」に含まれる細カテゴリー「日本茶」「麦茶」等について、店舗規模に基づく商品点数を求める。例えば０−１５０平方メートルの店舗は日本茶について３商品、麦茶について３商品、と定められているので、これらの数値を合算する。そのけっかとして、０−１５０平方メートルの店舗は１０商品、１５０−５００平方メートルの店舗は２０商品、５００−１５００平方メートルの店舗は４０商品、１５００−３０００平方メートルの店舗は５０商品、３０００平方メートルの店舗は全商品、というように、店舗面積の規模ごとに取扱商品点数が決まる。
【００６５】
次に、カテゴリーに対して決定された商品数分の商品を抽出する（ステップＳ３３０）。例えば上述の例で、店舗面積が１０００平方メートルの場合、コーラを選択した場合で６商品なので、コーラの売り上げ上位商品から６つを抽出する。また、日本茶・麦茶ドリンクを選択した場合は４０商品なので、日本茶・麦茶ドリンクの売り上げ上位商品から４０商品を抽出する。
【００６６】
最後に、図８のフローチャートに示す処理で求められた推定売上を、抽出された各商品について取得し、合算する（ステップＳ３４０）。合算した値を選択したカテゴリーについての推定売上とする。複数のカテゴリーを選択した場合は、各カテゴリーについて、上記処理を実行し、一連の処理を終了する。
【００６７】
図１０は、売り上げ順位及びシェアを含む帳票作成処理を示すフローチャートを示す。まずターゲット入力部３５０は、図８に示したステップＳ２００及びＳ２１０と同様、例えば地図上から、分析対象となる加入店舗を選択する（ステップＳ４００）。次に、図７に示したように、ユーザ操作により競合店についての分析条件を入力する。（ステップＳ４１０）。
【００６８】
次に、選択された競合店について売り上げを算出する（ステップＳ４２０）。ここで算出する売り上げは後述する順位及びシェア算出のための売り上げの値であるので、例えば商品別の順位・シェア分析を行う場合は、図８にて算出した該当商品の売り上げの値を取得する。カテゴリーごとの場合は図９にて算出した該当カテゴリーの売り上げの値を取得する。全体売り上げについて比較検討する場合は、図９で算出したカテゴリー別売上を大カテゴリーについて取得して、各大カテゴリーの売り上げ数値を合算する。
【００６９】
以上は競合店１つについての比較データの抽出であるので、分析条件に合致するすべての競合店について処理を実行し、終了しない場合はステップＳ４２０をループする（ステップＳ４３０）。終了した場合は次に進む。
【００７０】
以上の処理により、分析対象となるすべての競合店舗についての売り上げデータが抽出されたので、該当する売り上げ項目について、加入店舗を含む分析対象エリア内の売り上げ順位とシェアを算出する（ステップＳ４４０）。例えば売り上げ項目について、細カテゴリー「コーラ」を対象とした場合、細カテゴリー「コーラ」の店舗ごとの売り上げの数値が得られているので、売り上げ順位については、売上の数値ごとに、店舗ごとの順位を集計する。一方で、単純に合算することにより、エリア内の「コーラ」の総売り上げの数値が出るので、総売り上げの数値で割ることにより、各店舗の「コーラ」の地域内シェアを算出することができる。
【００７１】
そして最後に帳票を作成出力する（ステップＳ４５０）。特定の商品又はカテゴリーについて、加入店舗及び競合店舗について、それぞれ売り上げ数値、売り上げ順位、シェアが算出されているので、これを一覧表として集計する。帳票を作成出力することにより、一連の処理を終了する。
【００７２】
以上，本発明について実施例を用いて説明したが，本発明の技術的範囲は上記実施例に記載の範囲には限定されない。上記実施例に，多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが，特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【００７３】
ＰＯＳ端末１０、２０、３０、ＰＯＳ管理サーバ１００、POSデータ１５０、GISサーバ２００、GISデータ２５０、売り上げ推計装置３００、POSデータ処理部３１０、市場POSデータベース３２０、商圏POSデータベース３３０、分類算出部３４０、ターゲット入力部３５０、ターゲット算出部３６０、推計部３７０、売上推計データ３９０、クライアント４１０、４２０、４３０、
【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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