(57)【要約】【課題】所定の事業者について適切な行動を可能にする。【解決手段】本願に係る選択装置は、取得部と、予測部と、選択部とを有する。取得部は、一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、所定の時点以前における履歴情報とを取得する。予測部は、取得部により取得された履歴情報に基づいて、一の事業者の事業に関連する指標の予測値であって、所定の時点に対応する予測値を予測する。選択部は、予測部により予測された予測値と計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、乖離に対処するための行動である対処行動を選択する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、前記所定の時点以前における履歴情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された履歴情報に基づいて、前記一の事業者の事業に関連する前記指標の予測値であって、前記所定の時点に対応する予測値を予測する予測部と、
前記予測部により予測された予測値と前記計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、前記乖離に対処するための行動である対処行動を選択する選択部と、
を備えることを特徴とする選択装置。
【請求項２】
前記取得部は、
一の事業者に関連する前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の選択装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記履歴情報の入力に応じて、前記所定の時点における前記一の事業者の前記予測値を示すスコアを出力するモデルを取得し、
前記予測部は、
前記履歴情報を前記モデルに入力し、前記モデルが出力したスコアに基づいて、前記所定の時点における前記一の事業者の前記予測値を予測する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の選択装置。
【請求項４】
前記選択部は、
前記計画値と前記予測値とを比較することにより、前記乖離が所定の条件を満たすかどうかを判定し、前記所定の条件を満たすと判定した場合に、前記対処行動を選択する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項５】
前記選択部は、
前記計画値と前記予測値との差分が所定の閾値以上である場合、前記対処行動を選択する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記一の事業者を含む複数の事業者の前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記所定の時点以前におけるユーザの行動履歴を含む前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項８】
前記取得部は、
インターネットにおけるユーザの行動履歴を含む前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項７に記載の選択装置。
【請求項９】
前記取得部は、
前記ユーザによる検索履歴を含む前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項７または請求項８に記載の選択装置。
【請求項１０】
前記取得部は、
前記ユーザによる購買履歴を含む前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記ユーザの位置情報に基づく前記一の事業者に対応するエリアのユーザ数に関する情報を含む前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記一の事業者に対応するエリアの気象情報を含む前記履歴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項１３】
前記選択部は、
前記計画値と前記予測値との乖離の度合いに応じて、前記一の事業者の前記指標の改善に関する複数の対処行動のうち、一の対処行動を選択する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の選択装置。
【請求項１４】
コンピュータが実行する選択方法であって、
一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、前記所定の時点以前における前記一の事業者に関連する履歴情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された履歴情報に基づいて、前記一の事業者の事業に関連する前記指標の予測値であって、前記所定の時点に対応する予測値を予測する予測工程と、
前記予測工程により予測された予測値と前記計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、前記乖離に対処するための行動である対処行動を選択する選択工程と、
を含むことを特徴とする選択方法。
【請求項１５】
一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、前記所定の時点以前における前記一の事業者に関連する履歴情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された履歴情報に基づいて、前記一の事業者の事業に関連する前記指標の予測値であって、前記所定の時点に対応する予測値を予測する予測手順と、
前記予測手順により予測された予測値と前記計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、前記乖離に対処するための行動である対処行動を選択する選択手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、選択装置、選択方法、及び選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、事業者（店舗等）における事業に関する種々の技術が提供されている。例えば、店舗における商品の売上予測を行うことにより販売管理を行う技術が提供されている。このような技術において、例えば、予測した商品の売上が販売目標値から所定の乖離許容範囲内でない場合に、アラーム情報を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１２７０１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができるとは限らない。例えば、予測した商品の売上が販売目標値から所定の乖離許容範囲内でない場合に、アラーム情報を出力するだけでは、アラーム情報の出力を受けた側（例えば店舗）がどのような行動により対処すればよいかを判断する必要があること等により、所定の事業者について適切な行動を可能にすることが難しい場合がある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の事業者について適切な行動を可能にする選択装置、選択方法、及び選択プログラム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】
本願に係る選択装置は、一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、前記所定の時点以前における履歴情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された履歴情報に基づいて、前記一の事業者の事業に関連する前記指標の予測値であって、前記所定の時点に対応する予測値を予測する予測部と、前記予測部により予測された予測値と前記計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、前記乖離に対処するための行動である対処行動を選択する選択部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る選択処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る選択システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る選択装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る学習データ記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る指標情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る対処行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係る選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、選択装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る選択装置、選択方法、及び選択プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る選択装置、選択方法、及び選択プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．生成処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図１では、選択装置１００が一の事業者を含む複数の事業者の各々に関連する履歴情報を用いて、一の事業者の事業に関連する指標の予測値を予測するモデルの生成を行う場合を示す。なお、選択装置１００は、複数の事業者の各々に関連する履歴情報に限らず、一の事業者に関連する履歴情報のみを用いて、モデルの生成を行ってもよい。また、履歴情報にはどのような情報が含まれてもよい。例えば、履歴情報は、予測時点よりも前に取得可能な情報であれば、どのような情報が含まれてもよい。例えば、履歴情報については、モデルの入力情報として利用可能な情報であれば、上記に限らず種々の情報が含まれるが、履歴情報の詳細については後述する。また、図１では、事業者の各々が一の店舗を有する場合、すなわち、事業者と店舗が一対一の関係である場合を示す。例えば、選択装置１００がＡ店舗を対象の店舗とし、Ａ店舗の売上を予測するモデルの生成を行う場合を示す。なお、図１の例では、店舗のＫＰＩ（Key  Performance  Indicator：重要業績評価指標）の一例として、店舗の売上を予測する場合を示すが、選択装置１００は、店舗の業績に関連する指標であればどのような指標を予測するモデルを生成してもよい。また、選択装置１００は、例えばチェーン店のように一の事業者が複数の店舗を有する場合を対象としてもよい。すなわち、選択装置１００は、複数の店舗を有する一の事業者に関連する履歴情報を用いて、一の事業者の事業に関連する指標の予測値を予測するモデルを生成してもよい。この場合、選択装置１００は、モデルを用いて複数の店舗を有する一の事業者の業績に関連する指標を予測してもよい。例えば、選択装置１００は、複数の店舗を有する一の事業者の店舗のうち、所定のエリア（エリアＸ等）に位置する店舗の履歴情報のみを用いて、モデル（モデルＭＸ）の生成を行ってもよい。この場合、選択装置１００は、モデルＭＸを用いて一の事業者のエリアＸＸの業績に関連する指標を予測してもよい。このように、選択装置１００が対象とする事業者は、一の店舗を有する事業者に限らず、複数の店舗を有する事業者等の種々の事業者であってもよい。なお、以下では、説明を簡単にするために、一の事業者が一の店舗を有する場合に基づいて説明するため、事業者を店舗として記載する。すなわち、以下では、店舗は、事業者と読み替えられてもよい。
【００１１】
また、図１では、選択装置１００がＡ店舗やＢ店舗等の複数の店舗の履歴情報（以下、「店舗履歴情報」ともいう）や気象情報やユーザの行動情報等の種々の情報を入力情報（入力データ）として用いる場合を示す。以下では、正解情報が対応付けられた履歴情報を「学習データ」ともいう。また、以下で日時と記載する場合、その日時を含む所定の期間（例えば、１０分、１時間、１日等）であってもよい。
【００１２】
また、図２では、選択装置１００は、生成したモデルを用いて、ある日時（期間）におけるＡ店舗やＢ店舗等の店舗履歴情報や、ある日時（期間）におけるユーザの行動情報やＡ店舗のエリアに対応する気象情報等を含む履歴情報に基づいて、その日時後の所定の日時（期間）におけるＡ店舗の売上を予測する。以下、予測した売上の値を売上予測値ともいう。また、図２では、選択装置１００が所定の日時におけるＡ店舗の売上予測値とＡ店舗が計画する売上の値（以下、「売上計画値」ともいう）との乖離に基づいて、対処行動を選択する場合を示す。
【００１３】
〔選択システムの構成〕
図１及び図２の説明に先立って、図３を用いて選択システム１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る選択システムの構成例を示す図である。図３に示すように、選択システム１は、端末装置１０と、店舗端末２０と、サービス提供装置５０と、選択装置１００とが含まれる。端末装置１０と、店舗端末２０と、サービス提供装置５０と、選択装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図３に示した選択システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の店舗端末２０や、複数台のサービス提供装置５０や、複数台の選択装置１００が含まれてもよい。
【００１４】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。図１は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、選択装置１００やサービス提供装置５０に種々の情報等を送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザに関する位置情報等を選択装置１００やサービス提供装置５０へ送信する。また、端末装置１０は、選択装置１００やサービス提供装置５０から情報を受信する。例えば、端末装置１０は、選択装置１００やサービス提供装置５０から情報提供を受ける。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１５】
端末装置１０は、ユーザの行動情報等のユーザ情報を収集し、選択装置１００やサービス提供装置５０へ送信してもよい。また、端末装置１０は、ＧＰＳセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。例えば、端末装置１０は、通信を行っている基地局の位置情報や、ＷｉＦｉ（登録商標）（Wireless  Fidelity）の電波を用いてユーザの位置情報を予測し、取得してもよい。また、端末装置１０は、加速度センサの機能を有し、ユーザの移動における加速度情報（センサ情報）を検知し、取得してもよい。また、端末装置１０は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置１０によりユーザ自身の心拍（脈拍）に関する情報を端末装置１０が取得可能としてもよい。
【００１６】
店舗端末２０は、各店舗によって利用される情報処理装置である。例えば、店舗端末２０は、各店舗の管理者よって利用される。店舗端末２０は、端末装置１０や選択装置１００やサービス提供装置５０との間で情報の送受信を行う。例えば、Ａ店舗の管理者は、店舗端末２０を用いて、端末装置１０や選択装置１００やサービス提供装置５０との間で情報の送受信を行う。
【００１７】
また、店舗端末２０は、選択装置１００やサービス提供装置５０に種々の情報等を送信する。例えば、店舗端末２０は、店舗に関する情報を選択装置１００やサービス提供装置５０へ送信する。また、店舗端末２０は、選択装置１００やサービス提供装置５０から情報を受信する。例えば、店舗端末２０は、選択装置１００やサービス提供装置５０から情報提供を受ける。例えば、店舗端末２０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。なお、以下では、店舗端末２０を店舗と表記する場合がある。すなわち、以下では、店舗を店舗端末２０と読み替えることもできる。
【００１８】
サービス提供装置５０は、サービス提供者によって利用される情報処理装置である。例えば、サービス提供装置５０は、ユーザにコンテンツ配信を行うサービス提供者によって利用される。サービス提供装置５０は、端末装置１０や店舗端末２０や選択装置１００との間で情報の送受信を行う。また、サービス提供装置５０は、端末装置１０や店舗端末２０や選択装置１００に種々の情報等を送信する。例えば、サービス提供装置５０は、提供するサービスに関する情報を、端末装置１０や店舗端末２０や選択装置１００へ送信する。また、サービス提供装置５０は、端末装置１０や店舗端末２０や選択装置１００から情報を受信する。例えば、サービス提供装置５０は、端末装置１０や店舗端末２０や選択装置１００から情報提供を受ける。
【００１９】
サービス提供装置５０は、選択装置１００に種々の情報提供を行う。例えば、サービス提供装置５０は、収集した気象情報やユーザに関する情報を選択装置１００に提供する。例えば、サービス提供装置５０は、エリアＡの天候等を示す気象情報を選択装置１００に提供する。例えば、サービス提供装置５０は、ユーザの位置情報やエリアＡに位置するユーザの数を示すユーザ数情報を選択装置１００に送信する。例えば、サービス提供装置５０は、ユーザの検索や購買やコンテンツ閲覧等の種々のユーザ行動に関する情報を選択装置１００に提供する。また、例えば、サービス提供装置５０は、モデルＭ１等のモデルの情報を選択装置１００に提供してもよい。
【００２０】
選択装置１００は、一の店舗の事業に関連する指標について、予測値と計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、乖離に対処するための行動である対処行動を選択する情報処理装置である。選択装置１００は、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報に基づいて、所定の時点に対応する指標の予測値を予測する。また、選択装置１００は、対処行動を選択した場合、選択した対処行動に対応する処理を実行する。例えば、選択装置１００は、対処行動を選択した場合、選択した対処行動に基づいて、端末装置１０や店舗端末２０やサービス提供装置５０に、情報提供等のサービスを行う。例えば、選択装置１００は、端末装置１０や店舗端末２０やサービス提供装置５０に、情報を送信する。例えば、選択装置１００は、端末装置１０や店舗端末２０やサービス提供装置５０に、対処行動に基づく情報を送信する。
【００２１】
まず、図１を用いて、選択装置１００がＡ店舗の売上の予測に用いるモデルＭ１を生成する場合を説明する。なお、図１の例では、予めＡ店舗の売上の計画を示す情報（以下、「売上計画情報」ともいう）を取得済みであるものとする。例えば、選択装置１００は、指標情報記憶部１２４（図８参照）に示すような、日時ＤＡ１０〜ＤＡ１６に対応する売上計画値ＣＶ１０〜ＣＶ１６等を含む売上計画情報を取得する。例えば、選択装置１００は、Ａ店舗の店舗端末２０（図３参照）から売上計画情報を取得し、指標情報記憶部１２４（図８参照）に格納する。また、図１の例では、マップ情報ＭＰ１に示すように、エリアＡに位置するＡ店舗を対象とする場合を一例として説明する。
【００２２】
なお、図１や図２の例に示す各日時「ＤＡ＊」中の「ＤＡ」に続く「＊（＊は任意の数値）」は、「＊」の値が大きい程、日付（期間）が新しいものとする。例えば、日時「ＤＡ１１」は、日時「ＤＡ１２」に比べて、「ＤＡ」に続く数値が小さいため、日時「ＤＡ１１」は日時「ＤＡ１２」よりも過去に対応する日時（期間）であることを示す。例えば、各日時「ＤＡ＊」は、１時間等の所定の期間であってもよい。
【００２３】
選択装置１００は、複数の店舗から各店舗の履歴情報を取得する。選択装置１００は、各日時（期間）における店舗のＫＰＩに関する履歴情報を取得する。例えば、選択装置１００は、各日時（期間）におけるＡ店舗の売上、来客数、問い合わせ数等に関する履歴情報を取得する。
【００２４】
選択装置１００は、Ａ店舗からＡ店舗の履歴情報を取得する（ステップＳ１１−１）。選択装置１００は、図１のマップ情報ＭＰ１中の店舗ＳＨ１１（Ａ店舗）の店舗端末２０からＡ店舗の履歴情報を取得する。例えば、選択装置１００は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１１をＡ店舗から取得する。図１の例では、選択装置１００は、Ａ店舗から日時ＤＡ１０〜ＤＡ１３に対応する店舗履歴情報ＬＧ１１−０〜ＬＧ１１−３を取得する。なお、上記のように、ここでいう日時は、その日時を含む所定の期間であってもよい。例えば、日時は、その日時以前の所定の期間（例えばその日時から２４時間以内）であってもよい。例えば、日時ＤＡ１１と日時ＤＡ１２には重複する期間が含まれてもよい。
【００２５】
また、選択装置１００は、Ｂ店舗からＢ店舗の履歴情報を取得する（ステップＳ１１−２）。選択装置１００は、図１のマップ情報ＭＰ１中の店舗ＳＨ１２（Ｂ店舗）の店舗端末２０からＢ店舗の履歴情報を取得する。例えば、選択装置１００は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１２をＡ店舗から取得する。図１の例では、選択装置１００は、Ｂ店舗から日時ＤＡ１０〜ＤＡ１３に対応する店舗履歴情報ＬＧ１２−０〜ＬＧ１２−３を取得する。
【００２６】
以下、ステップＳ１１−１、Ｓ１１−２を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１１−１、Ｓ１１−２に限らず、各店舗からの情報取得は、複数回行われてもよい。なお、図１では、説明を簡単にするためにＡ店舗とＢ店舗の２つの店舗のみの情報を用いる場合を示すが、選択装置１００は、予測対象となるＡ店舗以外の店舗については、Ｂ店舗のみに限らず、多数の店舗（例えば、１００店舗や１０００店舗等）の情報を用いてもよい。
【００２７】
また、選択装置１００は、Ａ店舗から正解情報を取得する（ステップＳ１２）。選択装置１００は、Ａ店舗の店舗端末２０から正解情報を取得する。例えば、選択装置１００は、各日時に対応する実際の売上の値（以下、「実測値」ともいう）を示す正解情報ＲＤＴ１をＡ店舗から取得する。図１の例では、選択装置１００は、Ａ店舗から日時ＤＡ１１〜ＤＡ１４に対応する正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４を取得する。
【００２８】
また、選択装置１００は、サービス提供装置５０から気象情報やユーザの行動に関する情報（以下、「ユーザ関連情報」ともいう）を含む履歴情報を取得する（ステップＳ１３）。例えば、選択装置１００は、各日時に対応する履歴情報ＬＧ２１をサービス提供装置５０から取得する。図１の例では、選択装置１００は、日時ＤＡ１０〜ＤＡ１３に対応する気象情報やユーザ関連情報を含む履歴情報ＬＧ２１をサービス提供装置５０から取得する。
【００２９】
例えば、選択装置１００は、気象情報として、Ａ店舗の位置に関連する気象情報を取得する。例えば、選択装置１００は、Ａ店舗の位置に関連する気象情報として、各日時に対応するエリアＡの気象情報を取得する。
【００３０】
例えば、選択装置１００は、ユーザ関連情報として、インターネットにおけるユーザの行動履歴を取得する。例えば、選択装置１００は、ユーザ関連情報として、ユーザの検索を示す検索情報やユーザの購買を示す購買情報等の情報を取得する。なお、購買情報は、Ａ店舗が販売する商品やその商品の関連商品に関する購買情報であってもよい。また、例えば、選択装置１００は、ユーザ関連情報として、カレンダー情報等、ユーザのスケジュールや予定に関する情報を取得する。また、選択装置１００は、ユーザ関連情報として、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザ数を示すユーザ数情報を取得する。なお、図１の例では、ユーザ関連情報として、検索情報のみを図示するが、履歴情報ＬＧ２１には、各日時に対応する購買情報やユーザの予定に関する情報やユーザ数情報も含まれるものとする。また、ステップＳ１１〜Ｓ１３は、ステップＳ１４よりも前であれば、いずれのタイミングで行われてもよい。例えば、ステップＳ１３は、ステップＳ１１やステップＳ１２よりも前に行われてもよい。
【００３１】
そして、選択装置１００は、ステップＳ１１〜Ｓ１３で取得した情報を組み合わせたデータを学習データとして追加する（ステップＳ１４）。図１の例では、選択装置１００は、正解情報ＲＤＴ１に含まれる各日時ＤＡ１１〜ＤＡ１４等の売上の実測値（売上実測値）を正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４とする学習データを生成する。具体的には、選択装置１００は、学習データを学習データ記憶部１２１に追加する。
【００３２】
例えば、選択装置１００は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗の売上実測値を示す正解情報ＲＤＴ１−１を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。また、選択装置１００は、日時ＤＡ１１よりも以前におけるＡ店舗やＢ店舗の店舗履歴情報を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。図１の例では、選択装置１００は、日時ＤＡ１０に対応するＡ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−０やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−０を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。また、選択装置１００は、日時ＤＡ１１よりも以前における気象情報やユーザ関連情報を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。図１の例では、選択装置１００は、履歴情報ＬＧ２１のうち、日時ＤＡ１１よりも過去の日時ＤＡ１０における気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０を履歴情報として含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。
【００３３】
例えば、検索情報ＳＤＴ１０は、日時ＤＡ１０におけるＡ店舗が提供する商品に関連するクエリを用いた検索回数等を示す情報を含む。例えば、検索情報ＳＤＴ１０は、日時ＤＡ１０におけるＡ店舗が提供する商品の名称等を用いた検索回数等を示す情報を含む。また、気象情報ＷＤＴ１０は、日時ＤＡ１０におけるＡ店舗に関連するエリア（エリアＡ）が晴れや曇りや雨等のいずれであったかを示す情報を含む。なお、データＤＴ１−１には、ユーザ関連情報として、日時ＤＡ１０におけるユーザの購買情報やエリアＡのユーザ数情報が含まれる。また、気象情報ＷＤＴ１０は、データ追加時（例えばステップＳ１４の時点）において予測される情報であってもよい。気象情報ＷＤＴ１０は、例えば、日時ＤＡ１１時点の天気が晴れや曇りや雨等のいずれであるかの予測を示す気象情報であってもよい。
【００３４】
なお、上記のように、「データＤＴ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのデータはデータＩＤ「ＤＴ＊」により識別されるデータであることを示す。例えば、「データＤＴ１−１」と記載した場合、そのデータはデータＩＤ「ＤＴ１−１」により識別されるデータである。
【００３５】
また、例えば、選択装置１００は、日時ＤＡ１２におけるＡ店舗の売上実測値を示す正解情報ＲＤＴ１−２を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。また、選択装置１００は、日時ＤＡ１２よりも以前におけるＡ店舗やＢ店舗の店舗履歴情報を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。図１の例では、選択装置１００は、日時ＤＡ１１に対応するＡ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−１やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−１を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。また、選択装置１００は、日時ＤＡ１２よりも以前における気象情報やユーザ関連情報を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。図１の例では、選択装置１００は、履歴情報ＬＧ２１のうち、日時ＤＡ１２よりも過去の日時ＤＡ１１における気象情報ＷＤＴ１１や検索情報ＳＤＴ１１を履歴情報として含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。
【００３６】
例えば、検索情報ＳＤＴ１１は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗が提供する商品に関連するクエリを用いた検索回数等を示す情報を含む。例えば、検索情報ＳＤＴ１１は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗が提供する商品の名称等を用いた検索回数等を示す情報を含む。また、気象情報ＷＤＴ１１は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗に関連するエリア（エリアＡ）が晴れや曇りや雨等のいずれであったかを示す情報を含む。なお、データＤＴ１−２には、ユーザ関連情報として、日時ＤＡ１１におけるユーザの購買情報やエリアＡのユーザ数情報が含まれる。また、気象情報ＷＤＴ１１は、データ追加時（例えばステップＳ１４の時点）において予測される情報であってもよい。気象情報ＷＤＴ１１は、例えば、日時ＤＡ１２時点の天気が晴れや曇りや雨等のいずれであるかの予測を示す気象情報であってもよい。
【００３７】
また、正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４は、売上の実測値に限らず、売上の実測値に基づく種々の情報であってもよい。例えば、Ａ店舗の所定の期間（例えば１日等）の売上の実測値がいずれのレベルに該当するかを示す情報であってもよい。例えば、正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４は、Ａ店舗の１日の売上の最大値が１０万円である場合、０〜１の１０段階のレベルであってもよい。例えば、正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４は、実測値が１万円未満である場合、レベル「０」であり、実測値が１万円以上２万円未満である場合、レベル「０．１」であってもよい。また、正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４は、実測値が９万円以上１０万円未満である場合、レベル「０．９」であり、実測値が１０万円以上である場合、レベル「１」であってもよい。このように、正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４は、複数のレベルのうちいずれのレベルに該当するかを示すような情報、すなわち売上を段階的に示す情報であってもよい。例えば、正解情報ＲＤＴ１−１は、日時ＤＡ１１における売上実測値が７万円である場合、「０．７」であってもよい。
【００３８】
この場合、選択装置１００は、各レベルと売上の対応を示す対応表を記憶部１２０（図４参照）に記憶してもよい。そして、モデルＭ１は、レベルを示すスコアを出力するモデルであってもよい。選択装置１００は、モデルＭ１が出力するスコアと、レベルの対応表とを用いて、売上の予測値を予測してもよい。例えば、選択装置１００は、履歴情報を入力したモデルＭ１がスコア「０．９」と出力した場合、レベルの対応表とを用いて、売上を予測値「９万円」と予測してもよい。以下では、説明を簡単にするために、上記のように選択装置１００が０〜１の値を出力するモデルＭ１を生成する場合を一例として説明する。
【００３９】
選択装置１００は、学習データに基づいてモデルを生成する（ステップＳ１５）。このように、選択装置１００は、各正解情報に対応する日時よりも前の日時における店舗履歴情報や気象情報やユーザ関連情報を履歴情報としてモデルを生成する。これにより、選択装置１００は、現状の情報を入力することにより、Ａ店舗の未来の売上を予測するモデルを生成することができる。
【００４０】
例えば、選択装置１００は、学習データ記憶部１２１中のデータＤＴ１−１〜ＤＴ１−４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルを生成する。例えば、選択装置１００は、店舗履歴情報に関する特徴量を用いて、モデルを生成する。例えば、選択装置１００は、店舗のＫＰＩに関する特徴量を用いて、モデルを生成する。また、例えば、選択装置１００は、気象情報に関する特徴量を用いて、モデルを生成する。例えば、選択装置１００は、店舗に関連するエリアの天候や気温や湿度等に関する特徴量を用いて、モデルを生成する。また、例えば、選択装置１００は、店舗に関する検索情報に関する特徴量を用いて、モデルを生成する。例えば、選択装置１００は、店舗が提供する商品に関するクエリを用いた検索回数等に関する特徴量を用いて、モデルを生成する。このように、選択装置１００は、履歴情報に含まれる特徴を学習し、店舗の売上を予測するモデルを生成する。図１の例では、選択装置１００は、履歴情報に含まれる情報に関する特徴を学習し、店舗の売上を予測するモデルを生成する。なお、選択装置１００が学習する履歴情報に含まれる特徴は、選択装置１００の管理者等の人間が選択装置１００に入力してもよいし、選択装置１００に自動的に学習（抽出）させてもよい。
【００４１】
例えば、選択装置１００は、学習データ記憶部１２１に示すような学習データを用いてモデルＭ１を生成する。例えば、選択装置１００は、正解情報ＲＤＴ１−１として、売上が１０万円以上あったことを示す「１」である場合、モデルＭ１にデータＤＴ１−１に含まれる履歴情報が入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「１」に近づくように、学習処理を行う。例えば、選択装置１００は、データＤＴ１−１の店舗履歴情報ＬＧ１１−０や店舗履歴情報ＬＧ１２−０や気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０がモデルＭ１に入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「１」に近づくように、学習処理を行う。
【００４２】
また、例えば、選択装置１００は、正解情報ＲＤＴ１−２として、売上が５万円あったことを示す「０．５」である場合、モデルＭ１にデータＤＴ１−２に含まれる履歴情報が入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「０．５」に近づくように、学習処理を行う。例えば、選択装置１００は、データＤＴ１−２の店舗履歴情報ＬＧ１１−１や店舗履歴情報ＬＧ１２−１や気象情報ＷＤＴ１１や検索情報ＳＤＴ１１がモデルＭ１に入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「０．５」に近づくように、学習処理を行う。
【００４３】
なお、モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network）やＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）やＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。すなわち、選択装置１００は、学習データに含まれる履歴情報が入力された場合に、正解情報に対応するスコアを出力するようにモデルＭ１を学習可能であれば、どのような手法によりモデルＭ１の生成を行ってもよい。
【００４４】
上記のような処理により、図１の例では、選択装置１００は、モデル情報記憶部１２２に示すように、モデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデル（モデルＭ１）を生成する。上記のように、「モデルＭ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのモデルはモデルＩＤ「Ｍ＊」により識別されるモデルであることを示す。例えば、「モデルＭ１」と記載した場合、そのモデルはモデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデルである。また、図１中のモデル情報記憶部１２２に示すように、モデルＭ１は用途「売上予測（Ａ店舗）」、すなわちＡ店舗の売上予測のために用いられるモデルであり、その具体的なモデルデータが「モデルデータＭＤＴ１」であることを示す。例えば、選択装置１００は、モデルＭ１にある日時に対応する履歴情報を入力することにより、入力した履歴情報に対応する日時よりも先（将来）のＡ店舗の売上を示すスコアを、モデルＭ１に出力させ、モデルＭ１が出力するスコアに基づいてＡ店舗の売上を予測する。
【００４５】
上述したように、選択装置１００は、履歴情報と正解情報とが対応付けられた学習データを用いて学習することにより、一の店舗の事業に関連する指標の予測値を適切に予測可能にするモデルを生成することができる。したがって、選択装置１００は、上述のように生成したモデルを用いることにより、例えば、一の店舗の事業に関連する指標の予測値を精度よく予測することを可能にすることができる。上述した例では、データＤＴ１−１の正解情報ＲＤＴ１−１は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗の売上を示す情報である。また、データＤＴ１−１は、正解情報ＲＤＴ１−１に対応する日時ＤＡ１１よりも過去の日時ＤＡ１０における店舗履歴情報ＬＧ１１−０や店舗履歴情報ＬＧ１２−０や気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０を履歴情報として含む。このように、選択装置１００は、正解情報ＲＤＴ１−１に対応する日時よりも以前の情報を入力情報としてモデルを生成する。これにより、選択装置１００は、現状の状況を入力することにより、一の店舗の事業に関連する指標の予測値を予測するモデルを生成することができる。
【００４６】
〔２．選択処理〕
図２を用いて、実施形態に係る選択処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る選択処理の一例を示す図である。図２では、選択装置１００は、予測した日時ＤＡ１６の売上予測値と、日時ＤＡ１６の売上計画値と乖離に基づいて、対処行動を選択する場合を示す。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。Ａ店舗のカテゴリは、図７中の店舗情報記憶部１２３に示すように「飲食」であるものとする。
【００４７】
選択装置１００は、複数の店舗から各店舗の履歴情報を取得する。選択装置１００は、日時ＤＡ１５における店舗のＫＰＩに関する履歴情報を取得する。例えば、選択装置１００は、日時ＤＡ１５におけるＡ店舗の売上、来客数、問い合わせ数等に関する履歴情報を取得する。
【００４８】
選択装置１００は、Ａ店舗からＡ店舗の履歴情報を取得する（ステップＳ２１−１）。選択装置１００は、図２のマップ情報ＭＰ１中の店舗ＳＨ１１（Ａ店舗）の店舗端末２０からＡ店舗の履歴情報を取得する。例えば、選択装置１００は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１１をＡ店舗から取得する。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗から日時ＤＡ１５に対応する店舗履歴情報ＬＧ１１−５を取得する。
【００４９】
また、選択装置１００は、Ｂ店舗からＢ店舗の履歴情報を取得する（ステップＳ２１−２）。選択装置１００は、図１のマップ情報ＭＰ１中の店舗ＳＨ１２（Ｂ店舗）の店舗端末２０からＢ店舗の履歴情報を取得する。例えば、選択装置１００は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１２をＡ店舗から取得する。図２の例では、選択装置１００は、Ｂ店舗から日時ＤＡ１５に対応する店舗履歴情報ＬＧ１２−５を取得する。
【００５０】
以下、ステップＳ２１−１、Ｓ２１−２を区別せずに説明する場合、ステップＳ２１と総称する。また、ステップＳ２１−１、Ｓ２１−２に限らず、各店舗からの情報取得は、複数回行われてもよい。なお、選択装置１００は、予測対象となるＡ店舗以外の店舗については、Ｂ店舗のみに限らず、多数の店舗（例えば、１００店舗や１０００店舗等）の情報を用いてもよい。
【００５１】
また、選択装置１００は、サービス提供装置５０から気象情報やユーザ関連情報を含む履歴情報を取得する（ステップＳ２２）。例えば、選択装置１００は、日時ＤＡ１５に対応する気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５を含む履歴情報ＬＧ２５をサービス提供装置５０から取得する。例えば、選択装置１００は、気象情報として、Ａ店舗の位置に関連する気象情報を取得する。例えば、選択装置１００は、Ａ店舗の位置に関連する気象情報として、各日時に対応するエリアＡの気象情報を取得する。気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５を取得する。
【００５２】
例えば、選択装置１００は、ユーザ関連情報として、ユーザの検索を示す検索情報やユーザの購買を示す購買情報等の情報を取得する。また、選択装置１００は、ユーザ関連情報として、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザ数を示すユーザ数情報を取得する。なお、ステップＳ２１、Ｓ２２は、ステップＳ２３よりも前であれば、いずれのタイミングで行われてもよい。例えば、ステップＳ２２は、ステップＳ２１よりも前に行われてもよい。
【００５３】
そして、選択装置１００は、ステップＳ２１、Ｓ２２で取得した情報を組み合わせた入力データを生成する（ステップＳ２３）。図２の例では、選択装置１００は、入力データ一覧ＩＰＤ２１に示すように、日時ＤＡ１５に対応するＡ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−５やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−５を含むデータＤＴ２１を入力データとして生成する。また、選択装置１００は、日時ＤＡ１６よりも以前における気象情報やユーザ関連情報を含むデータＤＴ２１を入力データとして生成する。図２の例では、選択装置１００は、入力データ一覧ＩＰＤ２１に示すように、気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５を履歴情報として含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。
【００５４】
そして、選択装置１００は、データＤＴ２１をモデルに入力する。図２の例では、選択装置１００は、処理群ＰＳ２１に示すような処理により、日時ＤＡ１６におけるＡ店舗の売上を示すスコアを算出する。選択装置１００は、データＤＴ２１をモデルＭ１に入力する（ステップＳ２４）。具体的には、選択装置１００は、店舗履歴情報ＬＧ１１−５、ＬＧ１２−５や気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５等を含む履歴情報をモデルＭ１に入力する。データＤＴ２１が入力されたモデルＭ１は、スコアを出力する（ステップＳ２５）。図２の例では、データＤＴ２１が入力されたモデルＭ１は、スコアＳＣ１６を出力する。例えば、スコアＳＣ１６は、「０．２」や「０．３」等の売上のレベルを示す値であってもよい。なお、スコアＳＣ１６は、「２００００」や「３００００」等の売上値であってもよい。
【００５５】
そして、選択装置１００は、日時ＤＡ１６におけるＡ店舗の売上を示すスコアに基づいて日時ＤＡ１６の売上予測値を予測する（ステップＳ２６）。例えば、選択装置１００は、各レベルと売上の対応を示す対応表を用いて、日時ＤＡ１６の売上予測値を予測する。図２の例では、選択装置１００は、予測一覧ＰＬ１１に示すように、各レベルと売上の対応を示す対応表を用いて、日時ＤＡ１６の売上予測値ＰＶ１６を予測する。例えば、選択装置１００は、スコアＳＣ１６が「０．２」である場合、各レベルと売上の対応を示す対応表を用いて、日時ＤＡ１６に予測されるＡ店舗の売上が２万円（例えば、売上予測値ＰＶ１６）と予測する。なお、上記は一例であり、選択装置１００は、種々の情報を適宜用いて、売上予測値ＰＶ１６を予測（算出）してもよい。
【００５６】
そして、選択装置１００は、日時ＤＡ１６の売上計画値と売上予測値との差分を算出する（ステップＳ２７）。図２の例では、選択装置１００は、計画一覧ＣＬ１１に示すように、指標情報記憶部１２４（図８参照）から、Ａ店舗の日時ＤＡ１６における売上の計画値が売上計画値ＣＶ１６であることを示す情報を取得する。そして、選択装置１００は、乖離一覧ＤＬ１１に示すように、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６との差分が差分ＤＦ１１であると算出する。例えば、選択装置１００は、売上計画値と売上予測値とを比較することにより、差分を算出する。例えば、選択装置１００は、売上計画値ＣＶ１６から売上予測値ＰＶ１６を引くことにより差分ＤＦ１１を算出する。この場合、売上計画値よりも売上予測値が小さい場合、差分は正の値となり、売上計画値よりも売上予測値が大きい場合、差分は負の値となる。例えば、選択装置１００は、差分は正の値の場合、今後の売上が計画した水準に到達しない可能性が高いと判定することができる。図２の例では、売上予測値ＰＶ１６は、売上計画値ＣＶ１６よりも小さいものとする。例えば、売上予測値ＰＶ１６が２万円であり、売上計画値ＣＶ１６が５万円であってもよい。
【００５７】
そして、選択装置１００は、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６との乖離を示す差分ＤＦ１１が条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ２８）。例えば、選択装置１００は、図１中の対処行動記憶部１２５に記憶された情報のうち、Ａ店舗のカテゴリ「飲食」及び指標「売上」に対応する条件を用いて、差分ＤＦ１１が条件を満たすかどうかを判定する。例えば、選択装置１００は、図１中の対処行動記憶部１２５に記憶された対象「飲食」及び指標「売上」中の乖離のうち、いずれの乖離の条件に該当するかを判定する。例えば、図１中の対処行動記憶部１２５において、対処行動ＩＤ「ＡＴ１」により識別される対処行動（対処行動ＡＴ１）は、「広告配信」であることを示す。なお、対処行動ＡＴ１は、広告の入札額を上昇させたり、広告の配信回数を増加させたり、Ａ店舗の広告の露出を増加させる種々の行動であってもよい。
【００５８】
図２の例では、選択装置１００は、差分ＤＦ１１と条件値ＳＰ１〜ＳＰ３等を比較することにより、差分ＤＦ１１が条件値ＳＰ２より大きく、条件値ＳＰ３より小さいと判定する。この場合、選択装置１００は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との乖離が、条件値ＳＰ２の乖離の条件を満たすと判定する。
【００５９】
そして、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離に基づいて、対処行動を選択する（ステップＳ２９）。選択装置１００は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、店舗Ａの売上の改善に関する複数の施策のうち、一の施策を対処行動として選択する。例えば、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、店舗Ａの売上の改善に関する対処行動ＡＴ１〜ＡＴ３のうち、一の対処行動を選択する。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との乖離が、条件値ＳＰ２の乖離の条件を満たすため、条件値ＳＰ２に対応する対処行動ＡＴ２を選択する。
【００６０】
そして、選択装置１００は、選択した対処行動を実行する（ステップＳ３０）。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザへのクーポン配信を実行するように、サービス提供装置５０へ要求する。
【００６１】
そして、選択装置１００からエリアＡに位置するユーザへのクーポン配信を実行するように要求されたサービス提供装置５０は、各ユーザの位置に応じてユーザの端末装置１０へＡ店舗のクーポンを配信する（ステップＳ３１）。図２の例では、サービス提供装置５０は、エリアＡに位置するユーザＵ１の端末装置１０にＡ店舗のクーポンを配信する。これにより、選択システム１は、ユーザＵ１にＡ店舗で商品を購入する動機づけを与え、Ａ店舗の売上の乖離の解消を図ることができる。
【００６２】
上述したように、選択装置１００は、予測の対象となる日時より以前の履歴情報に基づいて、その予測の対象となる日時のＡ店舗の売上を予測する。図２の例では、選択装置１００は、履歴情報をモデルＭ１に入力することにより、モデルＭ１にＡ店舗の売上に関するスコアを出力させる。そして、選択装置１００は、モデルＭ１が出力するスコアに基づいて、Ａ店舗の売上を予測する。そして、選択装置１００は、予測した売上予測値と売上計画値との乖離に基づいて対処行動を選択する。これにより、選択装置１００は、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。また、選択装置１００は、予測した情報に基づいて、乖離が生じるかを判定するため、実測値が判明するまでのタイムラグを無くことができる。すなわち、選択装置１００は、計画値と実測値とに基づく実際の乖離が算出される前に、計画値と予測値とに基づいて乖離が生じ得ると予測された段階で、どのアクション（対処行動）をとるかを選択することができる。そのため、選択装置１００は、実測値の確定を待つことなくどのアクション（対処行動）をとるかを選択可能になる。したがって、選択装置１００は、タイムラグを少なく、適切なタイミングで所定の店舗について行動することを可能にすることができる。なお、選択装置１００は、予測値が計画値を超える場合においては、広告の入札額を低下させたり、広告の配信数を減少させたりするなど、指標の値の向上を抑制する対処行動を選択することにより、予測値が計画値にできる限り一致するような対処行動を選択してもよい。
【００６３】
〔２−１．実行主体〕
なお、上記の例では、選択装置１００は、選択した対処行動に基づいて、サービス提供装置５０へ要求し、サービス提供装置５０が対処行動を行う場合を示したが、選択装置１００が対処行動を行ってもよい。図２の例では、選択装置１００は、エリアＡに位置するユーザへクーポンを配信してもよい。選択装置１００は、エリアＡに位置するユーザＵ１の端末装置１０にＡ店舗のクーポンを送信してもよい。このように、選択装置１００が選択した対処行動は、選択装置１００自体が行ってもよいし、サービス提供装置５０等の選択装置１００以外の装置が行ってもよい。
【００６４】
〔２−２．店舗間の情報利用〕
例えば、選択装置１００は、他の店舗の情報提供を許可した店舗にのみ売上予測値に基づく選択処理を行ってもよい。例えば、選択装置１００は、各店舗が他の店舗の指標の予測に自店舗の情報を用いること（情報提供）を許可するか否かを示す情報を各店舗から取得してもよい。例えば、選択装置１００は、Ａ店舗がＢ店舗やＣ店舗等の他の店舗の指標の予測にＡ店舗の情報を用いることを許可するか否かを示す情報をＡ店舗から取得してもよい。この場合、選択装置１００は、他の店舗への情報提供を許可した店舗（許可店舗）のみを対象に選択処理を行ってもよい。例えば、選択装置１００は、他の店舗への情報提供を許可した一の許可店舗について、一の許可店舗の情報と他の許可店舗の情報とを用いて、一の許可店舗の指標の予測値を予測し、選択処理を行ってもよい。これにより、選択装置１００は、各店舗が情報提供を行うことを促進し、多数の許可店舗からの情報収集を可能にし、その情報を用いることにより、予測精度を向上させることができる。したがって、選択装置１００は、提供するサービスの質を向上させることができる。
【００６５】
また、図１の例では、エリアＡに位置するＡ店舗を対象とする予測において、エリアＡに位置するＢ店舗の店舗情報や、エリアＡの気象情報等が履歴情報として用いられる例を示したが、履歴情報はエリアＡの情報に限らず、種々のエリアの情報が用いられてもよい。例えば、選択装置１００は、エリアＡ以外の他のエリアの気象情報や他のエリアに位置する店舗の店舗情報を用いて、エリアＡに位置するＡ店舗の予測値を予測してもよい。例えば、選択装置１００は、エリアＡに隣接するエリア（隣接エリア）の気象情報や隣接エリアに位置する店舗の店舗情報を用いて、エリアＡに位置するＡ店舗の予測値を予測してもよい。例えば、選択装置１００は、薬品を販売する店舗（薬局ＰＨＡ）の予測値を予測する場合、薬局ＰＨが位置するエリアに隣接するエリアに位置し、薬品を販売する他の店舗（薬局ＰＨＢ）の店舗情報を用いてもよい。例えば、選択装置１００は、薬品を販売する店舗（薬局ＰＨＡ）の風邪薬の売上を予測する場合、薬局ＰＨのエリアの隣接エリアに位置する薬局ＰＨＢの風邪薬の売上情報を用いてもよい。これにより、選択装置１００は、例えば、予測対象とする店舗が位置するエリアの隣接エリア（隣町）で風邪薬が売れていれば、予測対象とする店舗でも売れだす可能性がある場合であっても、適切に予測することができる。なお、上記は一例であり、選択装置１００は、種々のエリアの情報を用いて予測を行ってもよい。
【００６６】
〔２−３．対処行動（アクション）の選択について〕
図１の例では、説明を簡単にするために、選択装置１００が計画値と予測値との乖離（差分）と各対処行動に対応付けられた乖離（基準）との比較に基づいて、対処行動を選択する場合を示した。しかしながら、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離（差分）の情報を用いた種々の処理により対処行動を選択してもよい。例えば、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離（差分）の情報を入力とするモデルを用いて、対処行動を選択してもよい。例えば、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離（差分）の情報と、天候に関する気象情報や他の要素に関する情報を入力とするモデルを用いて、対処行動を選択してもよい。例えば、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離（差分）の情報と、天候に関する気象情報や他の要素に関する情報が入力された場合に、入力された情報に対応する対処行動（アクション）を出力するモデルを用いて、対処行動を選択してもよい。
【００６７】
また、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離（差分）の情報と、天候に関する気象情報や他の要素に関する情報が入力された場合に、入力された情報に対応するスコアを出力するモデルを用いて、対処行動を選択してもよい。例えば、選択装置１００は、スコア（基準値）と対処行動（アクション）とが対応付けられた一覧リストを用いて、対処行動を選択してもよい。例えば、選択装置１００は、天候に関する気象情報や他の要素に関する情報が入力されたモデルが出力するスコアと、一覧リストのスコア（基準値）とを比較し、対処行動を選択してもよい。例えば、選択装置１００は、一覧リストのうち、モデルが出力するスコアに対応するスコア（基準値）に対応付けられた対処行動を選択してもよい。また、選択装置１００は、選択し実行した対処行動と、その後の指標値の変化に基づく強化学習によりモデルを更新（生成）してもよい。このように、選択装置１００は、乖離度合いに加え天候など他の要素も参照し効果を最大化する対処行動（アクション）を選択したり、事業者に提示したりしてもよい。なお、上記は一例であり、選択装置１００は、種々のモデルや他の情報を用いて対処行動（アクション）を選択してもよい。
【００６８】
〔３．選択装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る選択装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る選択装置の構成例を示す図である。図４に示すように、選択装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、選択装置１００は、選択装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００６９】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０や店舗端末２０やサービス提供装置５０等の外部装置との間で情報の送受信を行う。
【００７０】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、学習データ記憶部１２１と、モデル情報記憶部１２２と、店舗情報記憶部１２３と、指標情報記憶部１２４と、対処行動情報記憶部１２５とを有する。
【００７１】
（学習データ記憶部１２１）
実施形態に係る学習データ記憶部１２１は、学習データに関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る学習データ記憶部の一例を示す図である。例えば、学習データ記憶部１２１は、モデルの生成に用いる教師データを記憶する。図５に示す学習データ記憶部１２１には、「データＩＤ」、「正解情報」、「履歴情報」といった項目が含まれる。「履歴情報」には、「Ａ店舗」、「Ｂ店舗」、「気象情報」、「検索情報」といった項目が含まれる。
【００７２】
「データＩＤ」は、データを識別するための識別情報を示す。例えば、データＩＤ「ＤＴ１−１」により識別されるデータは、図１の例に示した、データＤＴ１−１に対応する。
【００７３】
「正解情報」は、データＩＤにより識別されるデータに対応する正解情報を示す。例えば、「正解情報」は、データＩＤにより識別されるデータに対応する実際の指標の値を示す。例えば、「正解情報」は、データＩＤにより識別されるデータに対応する売上の実測値を示す。図５では「正解情報」に「ＲＤＴ１−１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、一の店舗であるＡ店舗の所定の日時（期間）における売上の実測値を示す情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。例えば、「正解情報」は、売上の実測値のレベルを示す情報であってもよい。
【００７４】
なお、「正解情報」は、売上の実測値に限らず、売上の実測値に基づく種々の情報であってもよい。例えば、Ａ店舗の所定の期間（例えば１日等）の売上の実測値がいずれのレベルに該当するかを示す情報であってもよい。例えば、「正解情報」は、Ａ店舗の１日の売上の最大値が１０万円である場合、０〜１の１０段階のレベルであってもよい。例えば、「正解情報」は、実測値が１万円未満である場合、レベル「０」であり、実測値が１万円以上２万円未満である場合、レベル「０．１」であってもよい。また、「正解情報」は、実測値が９万円以上１０万円未満である場合、レベル「０．９」であり、実測値が１０万円以上である場合、レベル「１」であってもよい。このように、「正解情報」は、複数のレベルのうちいずれのレベルに該当するかを示すような情報、すなわち売上を段階的に示す情報であってもよい。この場合、選択装置１００は、各レベルと売上の対応を示す対応表を記憶部１２０に記憶してもよい。そして、モデルＭ１は、レベルを示すスコアを出力するモデルであってもよい。選択装置１００は、モデルＭ１が出力するスコアと、レベルの対応表とを用いて、売上の予測値を予測してもよい。例えば、選択装置１００は、履歴情報を入力したモデルＭ１がスコア「０．９」と出力した場合、レベルの対応表とを用いて、売上を予測値「９万円」と予測してもよい。
【００７５】
「履歴情報」中の「Ａ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＡ店舗に関連する種々の履歴情報が含まれる。例えば、「履歴情報」中の「Ａ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＡ店舗の事業に関連する情報が含まれる。例えば、「履歴情報」中の「Ａ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＡ店舗に関する情報が含まれる。例えば、「履歴情報」中の「Ａ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＡ店舗の売上、来客数、問い合わせ数等の情報が含まれる。図５では「Ａ店舗」に「ＬＧ１１−０」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、所定の日時（期間）におけるＡ店舗に関連する履歴情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
【００７６】
「履歴情報」中の「Ｂ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＢ店舗に関連する種々の履歴情報が含まれる。例えば、「履歴情報」中の「Ｂ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＢ店舗の事業に関連する情報が含まれる。例えば、「履歴情報」中の「Ｂ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＢ店舗のＫＰＩに関する情報が含まれる。例えば、「履歴情報」中の「Ｂ店舗」は、所定の日時（期間）におけるＢ店舗の売上、来客数、問い合わせ数等の情報が含まれる。図５では「Ｂ店舗」に「ＬＧ１２−０」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、所定の日時（期間）におけるＢ店舗に関連する履歴情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
【００７７】
「履歴情報」中の「気象情報」は、所定の日時（期間）におけるＡ店舗の位置に関連するエリアの気象情報を示す。例えば、「履歴情報」中の「気象情報」は、所定の日時（期間）におけるＡ店舗が位置するエリアＡの天気が、「晴れ」、「曇り」、「雨」等のいずれであったかを示す情報であってもよい。図５では「気象情報」に「ＷＤＴ１０」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、事業者の具体的な位置を示す住所や緯度経度情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
【００７８】
「履歴情報」中の「検索情報」は、履歴情報に含まれる検索情報を示す。例えば、「履歴情報」中の「検索情報」は、日時（期間）におけるＡ店舗が提供する商品に関連するクエリが用いられた検索回数を示す情報であってもよい。図５では「検索情報」に「ＳＤＴ１０」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、所定の日時（期間）におけるＡ店舗に関する検索回数等の種々の情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
【００７９】
例えば、図５に示す例において、データＩＤ「ＤＴ１−１」により識別されるデータ（データＤＴ１−１）は、履歴情報として、Ａ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−０やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−０や気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０等を含むことを示す。また、データＤＴ１−１は、正解情報ＲＤＴ１−１を含むことを示す。例えば、データＤＴ１−１の正解情報ＲＤＴ１−１は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗の売上の実測値を示す情報である。また、データＤＴ１−１は、正解情報ＲＤＴ１−１に対応する日時ＤＡ１１よりも過去の日時ＤＡ１０における店舗履歴情報ＬＧ１１−０やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−０や気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０を履歴情報として含む。このように、選択装置１００は、正解情報ＲＤＴ１−１に対応する日時よりも以前の日時における店舗履歴情報や気象情報や検索情報を履歴情報としてモデルを生成する。これにより、選択装置１００は、現状の店舗のＫＰＩに関する状況や検索状況を入力することにより、未来の需要を予測するモデルを生成することができる。なお、気象情報については、正解情報と同じ日時の気象予想等を用いてもよい。例えば、選択装置１００は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗の売上の実測値を示す情報を正解情報とする場合、日時ＤＡ１１の気象情報を入力として用いてもよい。この場合、選択装置１００は、気象情報については、気象予想等の情報に基づいて、予測対象の日時の予想の気象情報を入力として用いてもよい。
【００８０】
なお、学習データ記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、学習データ記憶部１２１は、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザ数を示すユーザ数情報やユーザの購買を示す購買情報等の情報を記憶してもよい。例えば、学習データ記憶部１２１は、学習データが追加された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、学習データ記憶部１２１は、各学習データがどのような判定処理により追加されたかを示す情報を記憶してもよい。例えば、学習データ記憶部１２１は、各学習データが管理者の選択により判定されたか等を示す情報を記憶してもよい。
【００８１】
（モデル情報記憶部１２２）
実施形態に係るモデル情報記憶部１２２は、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２２は、生成処理により生成されたモデル情報（モデルデータ）を記憶する。図６は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すモデル情報記憶部１２２は、「モデルＩＤ」、「用途」、「モデルデータ」といった項目が含まれる。なお、図６では、モデルＭ１のみを図示するが、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５等、各用途（予測の対象）に応じて多数のモデル情報が記憶されてもよい。
【００８２】
また、各モデルは、人工知能ソフトウエアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。例えば、モデルＭ１は、用途「売上予測（Ａ店舗）」のプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。例えば、モデルＭ１は、Ａ店舗の売上を予測するプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。例えば、モデルデータＭＤＴ１は、用途「売上予測（Ａ店舗）」のプログラムモジュールとして利用されるデータであってもよい。例えば、モデルＭ１は、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報に基づいて、Ａ店舗の所定の時点に対応する予測売上を定量化した値を出力するよう、コンピュータを機能させる。
【００８３】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。例えば、モデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデルは、図１の例に示したモデルＭ１に対応する。「用途」は、対応するモデルの用途を示す。また、「モデルデータ」は、対応付けられた対応するモデルのデータを示す。例えば、「モデルデータ」には、各層におけるノードと、各ノードが採用する関数と、ノードの接続関係と、ノード間の接続に対して設定される接続係数とを含む情報が含まれる。
【００８４】
例えば、図６に示す例において、モデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデル（モデルＭ１）は、用途が「売上予測（Ａ店舗）」であり、Ａ店舗の売上予測に用いられることを示す。また、モデルＭ１のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ１であることを示す。
【００８５】
モデルＭ１（モデルデータＭＤＴ１）は、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された履歴情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、Ａ店舗の所定の時点における売上（指標）の予測に用いられるスコアの値を出力層から出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルである。
【００８６】
ここで、モデルＭ１等が「ｙ＝ａ１＊ｘ１＋ａ２＊ｘ２＋・・・＋ａｉ＊ｘｉ」で示す回帰モデルで実現されるとする。この場合、例えば、モデルＭ１が含む第１要素は、ｘ１やｘ２等といった入力データ（ｘｉ）に対応する。また、第１要素の重みは、ｘｉに対応する係数ａｉに対応する。ここで、回帰モデルは、入力層と出力層とを有する単純パーセプトロンと見做すことができる。各モデルを単純パーセプトロンと見做した場合、第１要素は、入力層が有するいずれかのノードに対応し、第２要素は、出力層が有するノードと見做すことができる。
【００８７】
また、モデルＭ１等がＤＮＮ等、１つまたは複数の中間層を有するニューラルネットワークで実現されるとする。この場合、例えば、モデルＭ１が含む第１要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第２要素は、第１要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第１要素の重みは、第１要素と対応するノードから第２要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。
【００８８】
なお、モデル情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
【００８９】
（店舗情報記憶部１２３）
実施形態に係る店舗情報記憶部１２３は、店舗（事業者）に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る店舗情報記憶部の一例を示す図である。例えば、店舗情報記憶部１２３は、種々の店舗に関する情報を記憶する。図７に示す店舗情報記憶部１２３には、「店舗ＩＤ」、「店舗名」、「カテゴリ」、「所在地」といった項目が含まれる。
【００９０】
「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「店舗名」は、店舗の具体的な店舗名を示す。例えば、「Ａ店舗」のような抽象的な名称を示すが、「店舗名」は、「○○カフェＸ町店」等の屋号と店舗の場所を示す情報との組合せなどの具体的な名称が記憶されてもよい。また、「カテゴリ」は、店舗が属するカテゴリを示す。また、「所在地」は、店舗が位置する場所を示す。なお、「所在地」は、「エリアＡ」といった抽象的な符号や範囲を示す情報を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町」等のような住所を示す情報であってもよい。
【００９１】
例えば、図７の例では、店舗ＩＤ「ＳＨ１１」により識別される店舗は、店舗名「Ａ店舗」であり、カテゴリ「飲食」に属する店舗であることを示す。また、例えば、図７の例では、Ａ店舗（店舗ＳＨ１１）は、エリアＡ内に位置することを示す。
【００９２】
なお、店舗情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、店舗情報記憶部１２３は、事業者が複数の店舗を有する場合、事業者ごとに店舗を対応付けて記憶してもよい。例えば、店舗情報記憶部１２３は、事業者が複数のエリアごとに店舗を有する場合、事業者についてエリアごとに店舗を対応付けて記憶してもよい。例えば、選択装置１００は、一の事業者について一のエリアの指標を予測する場合、店舗情報記憶部１２３において一のエリアに対応付けられた店舗の情報を用いてもよい。例えば、選択装置１００は、一のエリアに対応付けられた店舗に関する履歴情報を用いてモデルの生成を行ってもよい。例えば、選択装置１００は、一のエリアに対応付けられた店舗に関する履歴情報を用いて指標の予測を行ってもよい。例えば、店舗情報記憶部１２３は、各店舗が他の店舗の指標の予測に自店舗の情報を用いること（情報提供）を許可するか否かを示す情報を記憶してもよい。例えば、店舗情報記憶部１２３は、Ａ店舗がＢ店舗やＣ店舗等の他の店舗の指標の予測にＡ店舗の情報を用いることを許可するか否かを示す情報を記憶してもよい。この場合、選択装置１００は、他の店舗への情報提供を許可した店舗（許可店舗）のみを対象に選択処理を行ってもよい。例えば、選択装置１００は、他の店舗への情報提供を許可した一の許可店舗について、一の許可店舗の情報と他の許可店舗の情報とを用いて、一の許可店舗の指標の予測値を予測し、選択処理を行ってもよい。これにより、選択装置１００は、各店舗が情報提供を行うことを促進し、多数の許可店舗からの情報収集を可能にし、その情報を用いることにより、予測精度を向上させることができる。したがって、選択装置１００は、提供するサービスの質を向上させることができる。
【００９３】
（指標情報記憶部１２４）
実施形態に係る指標情報記憶部１２４は、指標に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る指標情報記憶部の一例を示す図である。例えば、指標情報記憶部１２４は、店舗のＫＰＩである指標に関する情報を記憶する。図８に示す指標情報記憶部１２４には、「店舗」、「指標」、「日時」、「計画値」、「実測値」、「予測値」といった項目を有する。
【００９４】
「店舗」は、対象となる店舗を示す。「指標」は、事業の計画や情報の収集や予測の対象となる指標を示す。「日時」は、情報の収集や予測の対象となる時間（日時）を示す。「計画値」は、対応する日について、予定（計画）された指標の計画値を示す。「実測値」は、対応する日における実際に収集（計測）された指標の実測値を示す。「予測値」は、対応する日について、予測された指標の予測値を示す。
【００９５】
例えば、図８に示す例において、Ａ店舗（店舗ＳＨ１１）について、指標が「売上」であることを示す。日時ＤＡ１０については、売上の計画値が売上計画値ＣＶ１０であり、売上の実測値が売上実測値ＭＶ１０であることを示す。また、日時ＤＡ１０については、予測値が「−」であり、Ａ店舗の日時ＤＡ１０における売上の予測値は予測されていないことを示す。また、日時ＤＡ１２については、売上の計画値が売上計画値ＣＶ１２であり、売上の実測値が売上実測値ＭＶ１２であり、売上の予測値が売上予測値ＰＶ１２であることを示す。
【００９６】
なお、指標情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。図８の例では、店舗ごとに指標に関する情報を記憶する場合を示したが、指標ごとに店舗の情報を記憶してもよい。
【００９７】
（対処行動情報記憶部１２５）
実施形態に係る対処行動情報記憶部１２５は、対処行動に関する各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係る対処行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、対処行動情報記憶部１２５は、対象行動を示す情報や対象行動の判定条件等の種々の情報を記憶する。図９に示す対処行動情報記憶部１２５には、「対象」、「指標」、「乖離」、「対処行動ＩＤ」、「内容」といった項目を有する。
【００９８】
「対象」は、対象となる店舗のカテゴリを示す。「指標」は、対処行動を選択するかの判定に用いる指標を示す。「乖離」は、対象行動を選択するかどうかの判定基準となる条件（条件値）を示す。「対処行動ＩＤ」は、対処行動を識別するための情報を示す。「内容」は、対応する対処行動により識別される対処行動の具体的な内容を示す。
【００９９】
例えば、図９に示す例において、対象となる店舗のカテゴリが「飲食」であり、指標が「売上」であることを示す。乖離を判定する条件（条件値）は、条件値ＳＰ１〜ＳＰ３であることを示す。また、条件値ＳＰ２は、条件値ＳＰ１よりも大きく、条件値ＳＰ３は、条件値ＳＰ２よりも大きいことを示す。
【０１００】
条件値ＳＰ３を満たした場合、すなわち乖離が条件値ＳＰ３以上となった場合の対処行動が、対象行動ＩＤ「ＡＴ３」により識別される対象行動（対象行動ＡＴ３）であることを示す。また、対象行動ＡＴ３は、「Ｘ％割引」（Ｘは１０や３０等の所定の数値）、すなわち店舗で販売する商品の価格をＸ％割引する等のセール等の実施であることを示す。
【０１０１】
また、条件値ＳＰ２を満たした場合、すなわち乖離が条件値ＳＰ２以上となった場合の対処行動が、対象行動ＩＤ「ＡＴ２」により識別される対象行動（対象行動ＡＴ２）であることを示す。また、対象行動ＡＴ２は、クーポン配布であることを示す。具体的には、対象行動ＡＴ２は、店舗に対応するエリア内に位置するユーザへのクーポン配布であることを示す。また、条件値ＳＰ１を満たした場合、すなわち乖離が条件値ＳＰ１以上となった場合の対処行動が、対象行動ＩＤ「ＡＴ１」により識別される対象行動（対象行動ＡＴ１）であることを示す。また、対象行動ＡＴ１は、店舗に関連する広告配信であることを示す。
【０１０２】
なお、対処行動情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。図９の例では、店舗ごとに指標に関する情報を記憶する場合を示したが、指標ごとに店舗の情報を記憶してもよい。
【０１０３】
（制御部１３０）
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、選択装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（選択プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。制御部１３０は、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデルＭ１等に従った情報処理により、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された履歴情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、Ａ店舗の所定の時点における売上の予測に用いられるスコアの値を出力層から出力する。
【０１０４】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、予測部１３３と、選択部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているモデルＭ１（モデルデータＭＤＴ１）に従った情報処理により、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された履歴情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、Ａ店舗の所定の時点における売上の予測に用いられるスコアの値を出力層から出力する。
【０１０５】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、学習データ記憶部１２１や、モデル情報記憶部１２２や、店舗情報記憶部１２３や、指標情報記憶部１２４や、対処行動情報記憶部１２５等から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。また、取得部１３１は、各種情報を店舗端末２０等から取得してもよい。
【０１０６】
また、取得部１３１は、学習データ記憶部１２１に示すような学習データを取得する。例えば、取得部１３１は、データＤＴ１−１〜ＤＴ１〜４等を含む学習データを学習データ記憶部１２１から取得する。
【０１０７】
取得部１３１は、一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値を取得する。取得部１３１は、一の事業者に関連する履歴情報を取得する。取得部１３１は、一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、所定の時点以前における一の事業者に関連する履歴情報とを取得する。取得部１３１は、一の店舗の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報とを取得する。取得部１３１は、履歴情報の入力に応じて、所定の時点における一の事業者の予測値を示すスコアを出力するモデルを取得する。取得部１３１は、履歴情報の入力に応じて、所定の時点における一の店舗の予測値を示すスコアを出力するモデルを取得する。
【０１０８】
取得部１３１は一の事業者を含む複数の事業者の履歴情報を取得する。取得部１３１は、一の店舗を含む複数の店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、所定の時点以前におけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、インターネットにおけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、ユーザによる検索履歴を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、ユーザによる購買履歴を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの位置情報に基づく一の事業者に対応するエリアのユーザ数に関する情報を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、ユーザの位置情報に基づく一の店舗に対応するエリアのユーザ数に関する情報を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、一の事業者に対応するエリアの気象情報を含む履歴情報を取得する。取得部１３１は、一の店舗に対応するエリアの気象情報を含む履歴情報を取得する。
【０１０９】
例えば、取得部１３１は、指標情報記憶部１２４（図８参照）に示すような、日時ＤＡ１０〜ＤＡ１６に対応する売上計画値ＣＶ１０〜ＣＶ１６等を含む売上計画情報を取得する。例えば、取得部１３１は、Ａ店舗の店舗端末２０（図３参照）から売上計画情報を取得し、指標情報記憶部１２４（図８参照）に格納する。
【０１１０】
取得部１３１は、複数の店舗から各店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、各日時（期間）における店舗のＫＰＩに関する履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時（期間）におけるＡ店舗の売上、来客数、問い合わせ数等に関する履歴情報を取得する。
【０１１１】
図１の例では、取得部１３１は、Ａ店舗からＡ店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、Ａ店舗の店舗端末２０からＡ店舗の履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１１をＡ店舗から取得する。図１の例では、取得部１３１は、Ａ店舗から日時ＤＡ１０〜ＤＡ１３に対応する店舗履歴情報ＬＧ１１−０〜ＬＧ１１−３を取得する。
【０１１２】
また、取得部１３１は、Ｂ店舗からＢ店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、Ｂ店舗の店舗端末２０からＢ店舗の履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１２をＡ店舗から取得する。図１の例では、取得部１３１は、Ｂ店舗から日時ＤＡ１０〜ＤＡ１３に対応する店舗履歴情報ＬＧ１２−０〜ＬＧ１２−３を取得する。
【０１１３】
また、取得部１３１は、Ａ店舗から正解情報を取得する。取得部１３１は、Ａ店舗の店舗端末２０から正解情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時に対応する実測値を示す正解情報ＲＤＴ１をＡ店舗から取得する。図１の例では、取得部１３１は、Ａ店舗から日時ＤＡ１１〜ＤＡ１４に対応する正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４を取得する。
【０１１４】
また、取得部１３１は、サービス提供装置５０から気象情報やユーザの行動に関する情報（以下、「ユーザ関連情報」ともいう）を含む履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時に対応する履歴情報ＬＧ２１をサービス提供装置５０から取得する。図１の例では、取得部１３１は、日時ＤＡ１０〜ＤＡ１３に対応する気象情報やユーザ関連情報を含む履歴情報ＬＧ２１をサービス提供装置５０から取得する。
【０１１５】
例えば、取得部１３１は、気象情報として、Ａ店舗の位置に関連する気象情報を取得する。例えば、取得部１３１は、Ａ店舗の位置に関連する気象情報として、各日時に対応するエリアＡの気象情報を取得する。
【０１１６】
例えば、取得部１３１は、ユーザ関連情報として、ユーザの検索を示す検索情報やユーザの購買を示す購買情報等の情報を取得する。なお、購買情報は、Ａ店舗が販売する商品やその商品の関連商品に関する購買情報であってもよい。また、取得部１３１は、ユーザ関連情報として、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザ数を示すユーザ数情報を取得する。
【０１１７】
図２の例では、取得部１３１は、複数の店舗から各店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、日時ＤＡ１５における店舗のＫＰＩに関する履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＡ１５におけるＡ店舗の売上、来客数、問い合わせ数等に関する履歴情報を取得する。
【０１１８】
取得部１３１は、Ａ店舗からＡ店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、Ａ店舗の店舗端末２０からＡ店舗の履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１１をＡ店舗から取得する。図２の例では、取得部１３１は、Ａ店舗から日時ＤＡ１５に対応する店舗履歴情報ＬＧ１１−５を取得する。
【０１１９】
また、取得部１３１は、Ｂ店舗からＢ店舗の履歴情報を取得する。取得部１３１は、Ｂ店舗の店舗端末２０からＢ店舗の履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、各日時に対応する来客数等を含む店舗履歴情報ＬＧ１２をＡ店舗から取得する。図２の例では、取得部１３１は、Ｂ店舗から日時ＤＡ１５に対応する店舗履歴情報ＬＧ１２−５を取得する。
【０１２０】
また、取得部１３１は、サービス提供装置５０から気象情報やユーザ関連情報を含む履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、日時ＤＡ１５に対応する気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５を含む履歴情報ＬＧ２５をサービス提供装置５０から取得する。例えば、取得部１３１は、気象情報として、Ａ店舗の位置に関連する気象情報を取得する。例えば、取得部１３１は、Ａ店舗の位置に関連する気象情報として、各日時に対応するエリアＡの気象情報を取得する。気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５を取得する。
【０１２１】
例えば、取得部１３１は、ユーザ関連情報として、ユーザの検索を示す検索情報やユーザの購買を示す購買情報等の情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ関連情報として、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザ数を示すユーザ数情報を取得する。また、取得部１３１は、計画一覧ＣＬ１１に示すように、指標情報記憶部１２４（図８参照）から、Ａ店舗の日時ＤＡ１６における売上の計画値が売上計画値ＣＶ１６であることを示す情報を取得する。
【０１２２】
（生成部１３２）
生成部１３２は、各種情報を生成する。例えば、生成部１３２は、学習データ記憶部１２１に記憶された学習データを用いて、モデル情報記憶部１２２に示すようなモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、取得部１３１により取得された種々の情報に基づいて、所定の事業者の事業の対象に関する需要の予測に用いられるモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、取得部１３１により取得された学習データに基づいて、所定の事業者の事業の対象に関する需要の予測に用いられるモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、所定の時点以前における履歴情報と、所定の時点における一の店舗の売上実績値（実際の売上の実測値）を示す正解情報とを含む学習データに基づいて、一の店舗の所定の時点に対応する売上（指標）の予測に用いられるモデルを生成する。
【０１２３】
例えば、生成部１３２は、モデルＭ１等を生成し、生成したモデルＭ１等をモデル情報記憶部１２２に格納する。なお、生成部１３２は、いかなる学習アルゴリズムを用いてモデルＭ１等を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、ニューラルネットワーク（neural  network）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、クラスタリング、強化学習等の学習アルゴリズムを用いてモデルＭ１等を生成する。一例として、生成部１３２がニューラルネットワークを用いてモデルＭ１等を生成する場合、モデルＭ１等は、一以上のニューロンを含む入力層と、一以上のニューロンを含む中間層と、一以上のニューロンを含む出力層とを有する。
【０１２４】
生成部１３２は、モデルを生成し、生成したモデルをモデル情報記憶部１２２に格納する。具体的には、生成部１３２は、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された履歴情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、Ａ店舗の所定の時点における売上の予測に用いられるスコアの値を出力層から出力するモデルを生成する。
【０１２５】
図１の例では、生成部１３２は、正解情報ＲＤＴ１に含まれる各日時ＤＡ１１〜ＤＡ１４等の売上の実測値（売上実測値）を正解情報ＲＤＴ１−１〜ＲＤＴ１−４とする学習データを生成する。例えば、生成部１３２は、学習データを学習データ記憶部１２１に追加する。
【０１２６】
生成部１３２は、日時ＤＡ１１におけるＡ店舗の売上実測値を示す正解情報ＲＤＴ１−１を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。また、生成部１３２は、日時ＤＡ１１よりも以前におけるＡ店舗やＢ店舗の店舗履歴情報を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。図１の例では、生成部１３２は、日時ＤＡ１０に対応するＡ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−０やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−０を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。また、生成部１３２は、日時ＤＡ１１よりも以前における気象情報やユーザ関連情報を含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。図１の例では、生成部１３２は、履歴情報ＬＧ２１のうち、日時ＤＡ１１よりも過去の日時ＤＡ１０における気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０を履歴情報として含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。
【０１２７】
また、例えば、生成部１３２は、日時ＤＡ１２におけるＡ店舗の売上実測値を示す正解情報ＲＤＴ１−２を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。また、生成部１３２は、日時ＤＡ１２よりも以前におけるＡ店舗やＢ店舗の店舗履歴情報を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。図１の例では、生成部１３２は、日時ＤＡ１１に対応するＡ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−１やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−１を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。また、生成部１３２は、日時ＤＡ１２よりも以前における気象情報やユーザ関連情報を含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。図１の例では、生成部１３２は、履歴情報ＬＧ２１のうち、日時ＤＡ１２よりも過去の日時ＤＡ１１における気象情報ＷＤＴ１１や検索情報ＳＤＴ１１を履歴情報として含むデータＤＴ１−２を学習データとして生成する。
【０１２８】
図１の例では、生成部１３２は、学習データに基づいてモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、学習データに基づいてモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、学習データ記憶部１２１中のデータＤＴ１−１〜ＤＴ１−４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルを生成する。生成部１３２は、各正解情報に対応する日時よりも前の日時における店舗履歴情報や気象情報やユーザ関連情報を履歴情報としてモデルを生成する。
【０１２９】
生成部１３２は、学習データ記憶部１２１に示すような学習データを用いてモデルＭ１を生成する。例えば、生成部１３２は、正解情報ＲＤＴ１−１として、売上が１０万円以上あったことを示す「１」である場合、モデルＭ１にデータＤＴ１−１に含まれる履歴情報が入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「１」に近づくように、学習処理を行う。例えば、生成部１３２は、データＤＴ１−１の店舗履歴情報ＬＧ１１−０や店舗履歴情報ＬＧ１２−０や気象情報ＷＤＴ１０や検索情報ＳＤＴ１０がモデルＭ１に入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「１」に近づくように、学習処理を行う。
【０１３０】
また、生成部１３２は、正解情報ＲＤＴ１−２として、売上が５万円あったことを示す「０．５」である場合、モデルＭ１にデータＤＴ１−２に含まれる履歴情報が入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「０．５」に近づくように、学習処理を行う。例えば、生成部１３２は、データＤＴ１−２の店舗履歴情報ＬＧ１１−１や店舗履歴情報ＬＧ１２−１や気象情報ＷＤＴ１１や検索情報ＳＤＴ１１がモデルＭ１に入力された場合に、モデルＭ１が出力するスコアが「０．５」に近づくように、学習処理を行う。
【０１３１】
生成部１３２は、取得部１３１により取得された情報を組み合わせた入力データを生成する。図２の例では、生成部１３２は、入力データ一覧ＩＰＤ２１に示すように、日時ＤＡ１５に対応するＡ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１１−５やＢ店舗の店舗履歴情報ＬＧ１２−５を含むデータＤＴ２１を入力データとして生成する。また、生成部１３２は、日時ＤＡ１６よりも以前における気象情報やユーザ関連情報を含むデータＤＴ２１を入力データとして生成する。生成部１３２は、入力データ一覧ＩＰＤ２１に示すように、気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５を履歴情報として含むデータＤＴ１−１を学習データとして生成する。
【０１３２】
（予測部１３３）
予測部１３３は、各種情報を予測する。予測部１３３は、学習データ記憶部１２１や、モデル情報記憶部１２２や、店舗情報記憶部１２３や、指標情報記憶部１２４や、対処行動情報記憶部１２５等に記憶された情報を用いて種々の情報を予測する。例えば、予測部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を予測する。
【０１３３】
予測部１３３は、取得部１３１により取得された履歴情報に基づいて、一の事業者の事業に関連する指標の予測値であって、所定の時点に対応する予測値を予測する。予測部１３３は、取得部１３１により取得された履歴情報に基づいて、一の店舗の事業に関連する指標の予測値であって、所定の時点に対応する予測値を予測する。予測部１３３は、履歴情報をモデルに入力し、モデルが出力したスコアに基づいて、所定の時点における一の事業者の予測値を予測する。予測部１３３は、履歴情報をモデルに入力し、モデルが出力したスコアに基づいて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。
【０１３４】
予測部１３３は、一の店舗を含む複数の店舗の履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。予測部１３３は、所定の時点以前におけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。予測部１３３は、インターネットにおけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。予測部１３３は、ユーザによる検索履歴を含む履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。予測部１３３は、ユーザによる購買履歴を含む履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。予測部１３３は、ユーザの位置情報に基づく一の店舗に対応するエリアのユーザ数に関する情報を含む履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。予測部１３３は、一の店舗に対応するエリアの気象情報を含む履歴情報を用いて、所定の時点における一の店舗の予測値を予測する。
【０１３５】
図２の例では、予測部１３３は、データＤＴ２１をモデルに入力する。予測部１３３は、処理群ＰＳ２１に示すような処理により、日時ＤＡ１６におけるＡ店舗の売上を示すスコアを算出する。予測部１３３は、データＤＴ２１をモデルＭ１に入力する。予測部１３３は、店舗履歴情報ＬＧ１１−５、ＬＧ１２−５や気象情報ＷＤＴ１５や検索情報ＳＤＴ１５等を含む履歴情報をモデルＭ１に入力する。データＤＴ２１が入力されたモデルＭ１は、スコアを出力する。予測部１３３は、日時ＤＡ１６におけるＡ店舗の売上を示すスコアに基づいて日時ＤＡ１６の売上予測値を予測する。予測部１３３は、各レベルと売上の対応を示す対応表を用いて、日時ＤＡ１６の売上予測値を予測する。図２の例では、予測一覧ＰＬ１１に示すように、各レベルと売上の対応を示す対応表を用いて、日時ＤＡ１６の売上予測値ＰＶ１６を予測する。例えば、選択装置１００は、スコアＳＣ１６が「０．２」である場合、各レベルと売上の対応を示す対応表を用いて、日時ＤＡ１６に予測されるＡ店舗の売上が２万円（例えば、売上予測値ＰＶ１６）と予測する。
【０１３６】
例えば、予測部１３３は、上述した回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、スコアの算出を行う。具体的には、モデルＭ１は、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報（すなわち、上述したスコアの算出に用いられる各要素）が入力された場合に、所定の対象の予測を定量化した値（すなわちＡ店舗の所定の時点における売上がどの程度かを示唆するスコア）を出力するように係数が設定される。予測部１３３は、このようなモデルＭ１を用いて、Ａ店舗の所定の時点における売上の予測値に関するスコアを算出する。
【０１３７】
なお、上記例では、モデルＭ１が、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報が入力された場合に、Ａ店舗の所定の時点における売上の予測を定量化した値（予測値）を出力するモデルである例を示した。しかし、実施形態に係るモデル（モデルＸ）は、モデルＭ１にデータの入出力を繰り返すことで得られる結果に基づいて生成されるモデルであってもよい。例えば、モデルＸは所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報を入力とし、モデルＭ１が出力するスコアを出力とするよう学習されたモデル（モデルＹ)であってもよい。または、モデルＭ１は、所定の時点以前における複数の店舗の各々に関連する履歴情報を入力とし、モデルＹの出力値を出力とするよう学習されたモデルであってもよい。また、予測部１３３がＧＡＮ（Generative  Adversarial  Networks）を用いた予測処理を行う場合、モデルＭ１は、ＧＡＮの一部を構成するモデルであってもよい。
【０１３８】
（選択部１３４）
選択部１３４は、各種情報を選択する。選択部１３４は、学習データ記憶部１２１や、モデル情報記憶部１２２や、店舗情報記憶部１２３や、指標情報記憶部１２４や、対処行動情報記憶部１２５等に記憶された情報を用いて種々の情報を選択する。例えば、選択部１３４は、学習データ記憶部１２１や、モデル情報記憶部１２２や、店舗情報記憶部１２３や、指標情報記憶部１２４や、対処行動情報記憶部１２５等に記憶された情報から、種々の情報を選択する。
【０１３９】
選択部１３４は、予測部１３３により予測された予測値と計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、乖離に対処するための行動である対処行動を選択する。選択部１３４は、計画値と予測値とを比較することにより、乖離が所定の条件を満たすかどうかを判定し、所定の条件を満たすと判定した場合に、対処行動を選択する。選択部１３４は、計画値と予測値との差分が所定の閾値以上である場合、対処行動を選択する。選択部１３４は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、一の事業者の指標の改善に関する複数の対処行動のうち、一の対処行動を選択する。選択部１３４は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、一の店舗の指標の改善に関する複数の対処行動のうち、一の対処行動を選択する。
【０１４０】
図２の例では、選択部１３４は、日時ＤＡ１６の売上計画値と売上予測値との差分を算出する。選択部１３４は、乖離一覧ＤＬ１１に示すように、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６との差分が差分ＤＦ１１であると算出する。例えば、選択部１３４は、売上計画値ＣＶ１６から売上予測値ＰＶ１６を引くことにより差分ＤＦ１１を算出する。
【０１４１】
選択部１３４は、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６との乖離を示す差分ＤＦ１１が条件を満たすかどうかを判定する。例えば、選択部１３４は、図１中の対処行動記憶部１２５に記憶された情報のうち、Ａ店舗のカテゴリ「飲食」及び指標「売上」に対応する条件を用いて、差分ＤＦ１１が条件を満たすかどうかを判定する。例えば、選択部１３４は、図１中の対処行動記憶部１２５に記憶された対象「飲食」及び指標「売上」中の乖離のうち、いずれの乖離の条件に該当するかを判定する。
【０１４２】
選択部１３４は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、複数の対処行動のうち、一の対処行動を選択する。選択部１３４は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、一の店舗の指標の改善に関する複数の施策のうち、一の施策を対処行動として選択する。例えば、選択部１３４は、計画値と予測値との差分の大きさに応じて、対処行動ＡＴ１〜ＡＴ３のうち、一の施策を対処行動として選択する。例えば、選択部１３４は、計画値と予測値との差分が条件値ＳＰ３以上である場合、対処行動ＡＴ１〜ＡＴ３のうち、一の施策であるＸ％割引（対処行動ＡＴ３）を選択する。例えば、選択部１３４は、計画値と予測値との差分が条件値ＳＰ３より小さく条件値ＳＰ２以上である場合、対処行動ＡＴ１〜ＡＴ３のうち、一の施策であるクーポン配布（対処行動ＡＴ２）を選択する。例えば、選択部１３４は、計画値と予測値との差分が条件値ＳＰ２より小さく条件値ＳＰ１以上である場合、対処行動ＡＴ１〜ＡＴ３のうち、一の施策である広告配信（対処行動ＡＴ１）を選択する。
【０１４３】
図２の例では、選択部１３４は、差分ＤＦ１１と条件値ＳＰ１〜ＳＰ３等を比較することにより、差分ＤＦ１１が条件値ＳＰ２より大きく、条件値ＳＰ３より小さいと判定する。この場合、選択部１３４は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との乖離が、条件値ＳＰ２の乖離の条件を満たすと判定する。そして、選択部１３４は、計画値と予測値との乖離に基づいて、対処行動を選択する。図２の例では、選択部１３４は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との乖離が、条件値ＳＰ２の乖離の条件を満たすため、条件値ＳＰ２に対応する対処行動ＡＴ２を選択する。
【０１４４】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種サービスを提供する。例えば、提供部１３５は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、ユーザの端末装置１０に各種情報を送信する。例えば、提供部１３５は、店舗端末２０に各種情報を送信する。また、例えば、提供部１３５は、サービス提供装置５０に各種情報を送信する。
【０１４５】
例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動に基づいて、各種サービスを提供する。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動がユーザの端末装置１０への情報提供である場合、端末装置１０への情報提供サービスを行う。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動がユーザの端末装置１０への広告配信である場合、端末装置１０へ広告を配信（送信）する。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動がユーザの端末装置１０への割引等のクーポン配信である場合、端末装置１０へ割引等のクーポンを配信（送信）する。また、例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動が店舗の店舗端末２０への情報提供である場合、店舗端末２０への情報提供サービスを行う。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動が割引等のセール実行である場合、店舗端末２０へ、セールを実行するように要求する情報を配信（送信）する。
【０１４６】
また、提供部１３５は、サービス提供装置５０が端末装置１０や店舗端末２０への情報提供を行う場合、選択部１３４により選択された対処行動を示す情報を、サービス提供装置５０へ提供する。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動がユーザの端末装置１０への情報提供である場合、端末装置１０への情報提供サービスを行うようにサービス提供装置５０へ要求する。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動がユーザの端末装置１０への広告配信である場合、端末装置１０へ広告を配信（送信）するように要求する情報を、サービス提供装置５０へ送信する。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動がユーザの端末装置１０への割引等のクーポン配信である場合、端末装置１０へ割引等のクーポンを配信（送信）するように要求する情報を、サービス提供装置５０へ送信する。また、例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動が店舗の店舗端末２０への情報提供である場合、店舗端末２０への情報提供サービスを行うようにサービス提供装置５０へ要求する。例えば、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動が割引等のセール実行である場合、店舗端末２０へ、セールを実行するように要求する情報を配信（送信）するように要求する情報を、サービス提供装置５０へ送信する。
【０１４７】
図２の例では、提供部１３５は、選択部１３４により選択された対処行動を実行する。図２の例では、提供部１３５は、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザへのクーポン配信を実行するように、サービス提供装置５０へ要求する。提供部１３５は、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザへのクーポン配信を実行するように、サービス提供装置５０へ要求する要求情報をサービス提供装置５０に送信する。
【０１４８】
〔４．生成処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る選択システム１による生成処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４９】
図１０に示すように、選択装置１００は、学習データを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、選択装置１００は、学習データ記憶部１２１から学習データを取得する。
【０１５０】
その後、選択装置１００は、学習データに基づきモデルを生成する（ステップＳ１０２）。図１の例では、選択装置１００は、学習データ記憶部１２１から学習データを用いてモデルＭ１を生成する。
【０１５１】
〔５．選択処理のフロー〕
次に、図１１を用いて、実施形態に係る選択システム１による生成処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る選択処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５２】
図１１に示すように、選択装置１００は、履歴情報を取得する（ステップＳ２０１）。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗から日時ＤＡ１５における履歴情報ＬＧ１１−５を取得する。また、図２の例では、選択装置１００は、Ｂ店舗から日時ＤＡ１５における店舗履歴情報ＬＧ１２−５を取得する。また、図２の例では、選択装置１００は、サービス提供装置５０から日時ＤＡ１５における履歴情報ＬＧ２５を取得する。
【０１５３】
また、選択装置１００は、履歴情報とモデルとを用いて指標の予測値を予測する（ステップＳ２０２）。選択装置１００は、履歴情報とモデルＭ１とを用いて、Ａ店舗について、指標として売上の予測値を予測する。図２の例では、選択装置１００は、日時ＤＡ１５の履歴情報ＬＧ１１−５、ＬＧ１２−５、ＬＧ２５等を含むデータＤＴ２１とモデルＭ１とを用いて、日時ＤＡ１６におけるＡ店舗の売上の予測値を売上予測値ＰＶ１６と予測する。
【０１５４】
また、選択装置１００は、指標の計画値を取得する（ステップＳ２０３）。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗の日時ＤＡ１６における売上の計画値が売上計画値ＣＶ１６であることを示す情報を取得する。例えば、選択装置１００は、指標情報記憶部１２４（図８参照）から、Ａ店舗の日時ＤＡ１６における売上の計画値が売上計画値ＣＶ１６であることを示す情報を取得する。
【０１５５】
なお、ステップＳ２０３は、ステップＳ２０４より前であれば、いずれの段階で行われてもよい。例えば、ステップＳ２０３は、ステップＳ２０２より前や同じタイミングで行われてもよい。
【０１５６】
そして、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離が所定の条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ２０４）。図２の例では、選択装置１００は、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６の差を算出する。この場合、選択装置１００は、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６との差分が差分ＤＦ１１であると算出する。そして、選択装置１００は、売上計画値ＣＶ１６と売上予測値ＰＶ１６との乖離を示す差分ＤＦ１１が、どの条件に該当するかを判定する。例えば、選択装置１００は、対処行動記憶部１２５（図９参照）に記憶された対象「飲食」及び指標「売上」中の乖離のうち、いずれの乖離の条件に該当するかを判定する。
【０１５７】
図２の例では、選択装置１００は、差分ＤＦ１１と条件値ＳＰ１〜ＳＰ３等を比較することにより、差分ＤＦ１１が条件値ＳＰ２より大きく、条件値ＳＰ３より小さいと判定する。この場合、選択装置１００は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との乖離が、条件値ＳＰ２の乖離の条件を満たすと判定する。
【０１５８】
選択装置１００は、計画値と予測値との乖離が所定の条件を満たすと判定した場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、計画値と予測値との乖離に基づいて、対処行動を選択する（ステップＳ２０５）。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との乖離が、条件値ＳＰ２の乖離の条件を満たすため、条件値ＳＰ２に対応する対処行動ＡＴ２を選択する。
【０１５９】
選択装置１００は、選択した対処行動を実行する（ステップＳ２０６）。例えば、選択装置１００は、対処行動ＡＴ２がエリア内のユーザへのクーポン配布（配信）である場合、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザへのクーポン配信を実行する。図２の例では、選択装置１００は、Ａ店舗が位置するエリアＡに位置するユーザへのクーポン配信を実行するように、サービス提供装置５０へ要求する。
【０１６０】
一方、選択装置１００は、計画値と予測値との乖離が所定の条件を満たさないと判定した場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、処理を終了する。例えば、選択装置１００は、Ａ店舗の売上の計画値と予測値との差分が、条件値ＳＰ１未満である場合、いずれの条件も満たさないとして、対処行動を選択せずに処理を終了する。
【０１６１】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る選択装置１００は、取得部１３１と、予測部１３３と、選択部１３４とを有する。取得部１３１は、一の事業者の事業に関連する指標の計画値であって、所定の時点に対応する計画値と、所定の時点以前における一の事業者に関連する履歴情報とを取得する。予測部１３３は、取得部１３１により取得された履歴情報に基づいて、一の事業者の事業に関連する指標の予測値であって、所定の時点に対応する予測値を予測する。選択部１３４は、予測部１３３により予測された予測値と計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、乖離に対処するための行動である対処行動を選択する。
【０１６２】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、予測値と計画値との乖離が所定の条件を満たす場合に、乖離に対処するための行動である対処行動を選択することにより、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１６３】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、一の事業者に関連する履歴情報を取得する。
【０１６４】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、一の事業者に関連する履歴情報を用いて、所定の時点における一の事業者の予測値を予測し、予測した予測値を基に対処行動を選択することにより、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１６５】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、履歴情報の入力に応じて、所定の時点における一の事業者の予測値を示すスコアを出力するモデルを取得する。予測部１３３は、履歴情報をモデルに入力し、モデルが出力したスコアに基づいて、所定の時点における一の事業者の予測値を予測する。
【０１６６】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、モデルを用いて、モデルが出力したスコアに基づいて、所定の時点における一の事業者の予測値を予測し、予測した予測値を基に対処行動を選択することにより、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１６７】
また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３４は、計画値と予測値とを比較することにより、乖離が所定の条件を満たすかどうかを判定し、所定の条件を満たすと判定した場合に、対処行動を選択する。
【０１６８】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、計画値と予測値とを比較することにより、乖離が所定の条件を満たすかどうかを判定し、所定の条件を満たすと判定した場合に、対処行動を選択することにより、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１６９】
また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３４は、計画値と予測値との差分が所定の閾値以上である場合、対処行動を選択する。
【０１７０】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、計画値と予測値との差分が所定の閾値以上である場合、対処行動を選択することにより、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１７１】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、一の事業者を含む複数の事業者の履歴情報を取得する。
【０１７２】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、一の事業者を含む複数の事業者の履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１７３】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、所定の時点以前におけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を取得する。
【０１７４】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、所定の時点以前におけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１７５】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、インターネットにおけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を取得する。
【０１７６】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、インターネットにおけるユーザの行動履歴を含む履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１７７】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、ユーザによる検索履歴を含む履歴情報を取得する。
【０１７８】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、ユーザによる検索履歴を含む履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１７９】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、ユーザによる購買履歴を含む履歴情報を取得する。
【０１８０】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、ユーザによる購買履歴を含む履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１８１】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、ユーザの位置情報に基づく一の店舗に対応するエリアのユーザ数に関する情報を含む履歴情報を取得する。
【０１８２】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、ユーザの位置情報に基づく一の店舗に対応するエリアのユーザ数に関する情報を含む履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１８３】
また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３１は、一の店舗に対応するエリアの気象情報を含む履歴情報を取得する。
【０１８４】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、一の店舗に対応するエリアの気象情報を含む履歴情報を用いて予測値を予測することにより、予測値の予測精度を向上させることができるため、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１８５】
また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３４は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、複数の対処行動のうち、一の対処行動を選択する。
【０１８６】
このように、実施形態に係る選択装置１００は、計画値と予測値との乖離の度合いに応じて、複数の対処行動のうち、一の対処行動を選択することにより、所定の事業者について適切な行動を可能にすることができる。
【０１８７】
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る選択装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、選択装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１８８】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１８９】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１９０】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１９１】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１９２】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る選択装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、モデルＭ１（モデルデータＭＤＴ１））を実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、モデルＭ１（モデルデータＭＤＴ１））を記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１９３】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１９４】
〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１９５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１９６】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１９７】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１９８】
１  選択システム
１００  選択装置
１２１  学習データ記憶部
１２２  モデル情報記憶部
１２３  店舗情報記憶部
１２４  指標情報記憶部
１２５  対処行動情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  生成部
１３３  予測部
１３４  選択部
１３５  提供部
１０  端末装置
２０  店舗端末
５０  サービス提供装置
Ｎ  ネットワーク
【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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