(57)【要約】【課題】施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を精度よく算出できる情報処理システムを提供する。【解決手段】施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理システム１は、施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの施設の帰属度を算出する帰属度算出部１０と、複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出する予測値算出部２０と、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、施設の経営指標値を算出する経営指標値算出部３０と、を備える。【選択図】図１
2019101985.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理システムであって、
前記施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの前記施設の帰属度を算出する帰属度算出部と、
前記複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出する予測値算出部と、
前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、前記施設の経営指標値を算出する経営指標値算出部と、を備える、
情報処理システム。
【請求項２】
前記経営指標値算出部は、前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を足し合わせることで、前記施設の経営指標値を算出する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記施設に関する情報には、前記施設の周辺の地図画像、前記施設の属性情報および前記施設の周辺の統計データの少なくとも１つの情報が含まれる、
請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記地図画像には、交通量、混雑度、道路区分、高度、施設の業種、施設名、および、土地区分の少なくとも１つの情報が含まれる、
請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記予測値算出部は、前記複数のカテゴリのそれぞれについて経営指標予測値を算出する際に、当該カテゴリに対応しない前記施設に関する情報を用いない、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記予測値算出部は、さらに、経営指標予測値が任意の経営指標予測値となるときの前記施設の属性情報を算出する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記情報処理システムは、さらに、前記施設の経営指標値、前記施設の帰属度または前記乗算値を出力する出力部を備える、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記施設の経営指標値は、売上金額、来客数、利用者数、利用回数、利用頻度、客単価または優良施設となる確率である、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項９】
施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理方法であって、
コンピュータを用いて、
前記施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの前記施設の帰属度を算出し、
前記複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出し、
前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、前記施設の経営指標値を算出する、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理システムおよび情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンビニエンスストア等の店舗の新規出店に先立ち、事前に出店後の売り上げを予測し、当該店舗が優良店舗（黒字店舗）となるか否かを見極めるための技術が開示されている（例えば特許文献１）。特許文献１では、店舗を、店舗の位置、商圏人数または店舗特性等のカテゴリ（クラスタ）に分類し、当該カテゴリごとの売り上げを予測する。そして、新規出店する店舗がどのカテゴリに属するかを判定することで、当該店舗の売り上げを当該カテゴリでの売り上げとする。例えば、駅前というカテゴリの売り上げ予測値が３０万円／日の場合に、新規出店する店舗が駅前というカテゴリに属するときには、当該店舗の売り上げを３０万円／日と予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１６７１４９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、一般的には、出店される施設は１つのカテゴリのみでなく、複数のカテゴリに属することが多い。具体的には、当該施設は、駅前、生活道路沿いおよびオフィス街といったように、複数のカテゴリに属することがある。このような場合に、当該施設を駅前というカテゴリにのみ属するとすると、オフィス街からの来客および生活道路からの来客による影響を無視することになり、売り上げ等、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を正しく算出できないことになる。その結果、経営指標値を事前に算出して施設が優良施設になると予測していたにもかかわらず、実際に出店してみると赤字施設となってしまうという問題がある。
【０００５】
そこで、本開示は、上記の問題を解決するためになされたもので、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を精度よく算出できる情報処理システム等を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る情報処理システムは、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理システムであって、前記施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの前記施設の帰属度を算出する帰属度算出部と、前記複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出する予測値算出部と、前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、前記施設の経営指標値を算出する経営指標値算出部と、を備える。
【０００７】
なお、これらの包括的または具体的な側面は、システム、装置、方法、記録媒体、または、コンピュータプログラムで実現されてもよく、システム、装置、方法、記録媒体、および、コンピュータプログラムの任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示に係る情報処理システム等によれば、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を精度よく算出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態に係る情報処理システムの一例を示す構成図である。
【図２】図２は、実施の形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、実施の形態に係る情報処理システムの具体例を示す構成図である。
【図４】図４は、施設の属性情報および施設の周辺の統計データの一例を示す図である。
【図５】図５は、ルールベースによる帰属度の算出方法を説明するための図である。
【図６】図６は、ｋ−ｍｅａｎｓ法による帰属度の算出方法の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、ｋ−ｍｅａｎｓ法による帰属度の算出方法の他の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、経営指標予測値の算出に用いられる帰属度の一例を示す図である。
【図９】図９は、経営指標予測値の算出に用いられる施設に関する情報の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、カテゴリと施設に関する情報との対応関係の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、施設の経営指標予測値が任意の経営指標予測値となるときの施設の属性情報を算出する方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本開示の候補地評価システムは、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理システムであって、前記施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの前記施設の帰属度を算出する帰属度算出部と、前記複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出する予測値算出部と、前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、前記施設の経営指標値を算出する経営指標値算出部と、を備える。
【００１１】
例えば、施設が、駅前の生活道路沿いであり、かつ、住宅街およびオフィス街の周辺に開設される場合、当該施設は、立地に関して複数のカテゴリに属することになる。このとき、当該施設の、駅、生活道路、住宅街およびオフィス街からの距離等によって、当該施設の複数のカテゴリへの帰属度は異なってくる。例えば、当該施設が住宅街よりもオフィス街の近くに開設される場合には、住宅街のカテゴリよりもオフィス街のカテゴリへの帰属度が大きくなる。そこで、本発明では、施設に関する情報（例えば当該施設の周辺の地図画像等）を用いて、複数のカテゴリのそれぞれへの当該施設の帰属度が算出される。また、複数のカテゴリのそれぞれについて経営指標予測値が算出される。そして、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、当該施設の経営指標値が算出される。これにより、例えば、複数のカテゴリのそれぞれの当該施設の帰属度分の影響が考慮された経営指標値が算出されるため、当該施設が複数のカテゴリのうちの１つのカテゴリのみに属するとする場合よりも、経営指標値を精度よく算出できる。
【００１２】
また、前記経営指標値算出部は、前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を足し合わせることで、前記施設の経営指標値を算出してもよい。
【００１３】
これによれば、複数のカテゴリのそれぞれの経営指標予測値に施設の帰属度に応じた重み付けがされて足し合わされるため、経営指標値をより精度よく算出できる。
【００１４】
また、前記施設に関する情報には、前記施設の周辺の地図画像、前記施設の属性情報および前記施設の周辺の統計データの少なくとも１つの情報が含まれていてもよい。
【００１５】
これによれば、複数のカテゴリとして、施設の周辺の地図画像に基づく立地等に関するカテゴリ、施設の属性情報に基づく施設の面積または駐車場スペース等に関するカテゴリ、および、施設の周辺の統計データに基づく施設前通行者数、施設前車通過台数または最寄り駅乗降人数等に関するカテゴリへの施設の帰属度を算出できる。また、施設の周辺の地図画像、施設の属性情報および施設の周辺の統計データのうちの２以上の情報の組み合わせに関するカテゴリへの施設の帰属度を算出できる。
【００１６】
また、前記地図画像には、交通量、混雑度、道路区分、高度、施設の業種、施設名、および、土地区分の少なくとも１つの情報が含まれていてもよい。
【００１７】
これによれば、複数のカテゴリとして、施設への集客を妨げる要因、または、施設への集客を見込める要因等に関するカテゴリへの施設の帰属度を算出できる。
【００１８】
また、前記予測値算出部は、前記複数のカテゴリのそれぞれについて経営指標予測値を算出する際に、当該カテゴリに対応しない前記施設に関する情報を用いなくてもよい。
【００１９】
例えば、幹線道路沿いというカテゴリにおける経営指標予測値を算出する場合、施設に関する情報として施設前通行者数は幹線道路との関係性があまりないため、施設前通行者数（当該カテゴリに対応しない施設に関する情報）を使用しないことで、経営指標予測値をより精度良く算出できるようになる。
【００２０】
また、前記予測値算出部は、さらに、経営指標予測値が任意の経営指標予測値となるときの前記施設の属性情報を算出してもよい。
【００２１】
これによれば、施設の経営指標値が任意の経営指標値となるには、施設の属性情報（例えば施設の面積または駐車場スペース等）をどのように設計すればよいかがわかる。
【００２２】
また、前記情報処理システムは、さらに、前記施設の経営指標値、前記施設の帰属度または前記乗算値を出力する出力部を備えていてもよい。
【００２３】
これによれば、ユーザは、開設される施設の経営指標値、当該施設がどのカテゴリにどの程度属しているか、また、カテゴリごとの具体的な経営指標値を確認することができる。また、当該施設がどのカテゴリにどの程度属しているかを事前に確認できるため、予め帰属度の高いカテゴリに対応した施設設計をすることができる。
【００２４】
また、前記施設の経営指標値は、売上金額、来客数、利用者数、利用回数、利用頻度、客単価または優良施設となる確率であってもよい。
【００２５】
これによれば、経営指標値として、売上金額、来客数、利用者数、利用回数、利用頻度、客単価または優良施設となるか否かの確率を算出できる。
【００２６】
また、本開示の情報処理方法は、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理方法であって、コンピュータを用いて、前記施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの前記施設の帰属度を算出し、前記複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出し、前記複数のカテゴリのそれぞれごとの前記施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、前記施設の経営指標値を算出する。
【００２７】
これによれば、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を精度よく算出できる情報処理方法を提供することができる。
【００２８】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００２９】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００３０】
（実施の形態）
以下、図１から図１１を用いて実施の形態について説明する。
【００３１】
図１は、実施の形態に係る情報処理システム１の一例を示す構成図である。図１には、情報処理システム１の他に、情報処理システム１と通信可能な記憶部５０も示している。
【００３２】
情報処理システム１は、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出するシステムである、経営指標値は、例えば、当該施設が優良施設となるか否かを判断するために利用可能である。施設とは、コンビニもしくはスーパー等の小売業の店舗、飲食店、宿泊施設、サービス業を行う店舗、レジャー施設、病院、または、図書館等の公共施設等であり、特に限定されない。また、店舗の出店、図書館の開館、病院の開院等をまとめて施設の開設と呼んでいる。経営指標値は、例えば、売上金額、来客数、利用者数、利用回数、利用頻度、客単価、または、優良施設となる確率である。例えば、開設される施設が優良施設となるか否かは、直接的には、売上金額によって判断することができる。また、施設を訪れる客の客単価が予め経験的にわかっているような場合には、来客数、利用者数、利用回数もしくは利用頻度によって、例えば、開設される施設が優良施設となるか否かを判断することができる。一方で、別手段等を用いて来客数、利用者数、利用回数もしくは利用頻度がわかっていれば、客単価によって、例えば、開設される施設が優良施設となるか否かを判断することができる。また、より直接的に、開設される施設が優良施設となる確率によって、例えば、当該施設が優良施設となるか否かを判断することができる。開設される施設の経営指標値（売上金額、来客数、利用者数、利用回数、利用頻度、客単価または優良施設となるかの確率）が情報処理システム１によって算出されることで、ユーザは、当該経営指標値に基づいて例えば、当該施設が優良施設となるか否かを判断することができる。
【００３３】
情報処理システム１は、機能構成要素として帰属度算出部１０、予測値算出部２０、経営指標値算出部３０および出力部４０を備える。情報処理システム１は、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ、通信インタフェース（通信回路等）等を含むコンピュータである。情報処理システム１は、インターネット等のネットワークを介して利用され得るサーバ、いわゆるクラウドサーバにより実現され得る。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、プロセッサにより実行される制御プログラム（コンピュータプログラム）を記憶することができる。例えばプロセッサが、制御プログラム（コンピュータプログラム）に従って動作することにより、情報処理システム１は、帰属度算出部１０、予測値算出部２０、経営指標値算出部３０および出力部４０を実現することになる。
【００３４】
情報処理システム１は、例えば、１つのサーバによって実現されるが、複数のサーバによって実現されてもよく、この場合、各機能構成要素は複数のサーバに分散配置されていてもよい。つまり、一例として、複数のサーバのうちの一のサーバによって帰属度算出部１０、予測値算出部２０および経営指標値算出部３０が実現され、他のサーバによって出力部４０が実現されてもよい。分散配置のされ方は、これに限らず特に限定されない。
【００３５】
記憶部５０は、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ、通信インタフェース（通信回路等）等を含むサーバである。記憶部５０には、開設される施設に関する情報が記憶されており、インターネット等を介して記憶部５０と接続された機器は、記憶部５０から当該施設に関する情報を取得できる。記憶部５０は、例えば、インターネット等のネットワークを介して、情報処理システム１と通信可能であり、情報処理システム１は、当該施設に関する情報を記憶部５０から取得する。なお、詳細は後述するが、施設に関する情報には、様々な種類の情報が含まれており、各情報が１つの記憶部５０（サーバ）に記憶されていなくてもよく、複数のサーバに分散して記憶されていてもよい。また、情報処理システム１は、記憶部５０を含むシステムであってもよく、その場合、記憶部５０はサーバとしての機能を有していなくてもよく、当該施設に関する情報を記憶するメモリであってもよい。
【００３６】
次に、帰属度算出部１０、予測値算出部２０および経営指標値算出部３０の動作について、図２を用いながら説明する。
【００３７】
図２は、実施の形態に係る情報処理システム１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
帰属度算出部１０は、施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの施設の帰属度を算出する（ステップＳ１１）。施設に関する情報には、施設の周辺の地図画像、施設の属性情報および施設の周辺の統計データの少なくとも１つの情報が含まれる。施設の属性情報とは、例えば、施設の面積および施設の駐車場スペース等のことである。また、施設の周辺の統計データとは、例えば、施設前の１日当たりの歩行者数、施設前の１日当たりの車の通過台数、施設の最寄り駅の１日当たりの乗降者数等のことである。予め定められた条件からなる複数のカテゴリには、例えば、立地を条件とするカテゴリ、属性情報を条件とするカテゴリ、または、周辺の統計データを条件とするカテゴリ等が含まれる。これにより、複数のカテゴリとして、施設の周辺の地図画像に基づく立地等に関するカテゴリ、施設の属性情報に基づく施設の面積または駐車場スペース等に関するカテゴリ、および、施設の周辺の統計データに基づく施設前通行者数、施設前車通過台数または最寄り駅乗降人数等に関するカテゴリへの施設の帰属度を算出できる。また、施設の周辺の地図画像、施設の属性情報および施設の周辺の統計データのうちの２以上の情報の組み合わせに関するカテゴリへの施設の帰属度を算出できる。
【００３９】
立地を条件とするカテゴリとしては、例えば、駅前カテゴリ、生活道路沿いカテゴリ、住宅街カテゴリおよびオフィス街カテゴリ等がある。例えば、駅前カテゴリには駅前に開設される施設が属し、生活道路沿いカテゴリには生活道路沿いに開設される施設が属し、住宅街カテゴリには住宅街付近に開設される施設が属し、オフィス街カテゴリにはオフィス街付近に開設される施設が属する。
【００４０】
このとき、施設が、駅前の生活道路沿いであり、かつ、住宅街およびオフィス街の周辺に開設される場合がある。この場合、当該施設は、駅前カテゴリ、生活道路沿いカテゴリ、住宅街カテゴリおよびオフィス街カテゴリに属することになる。
【００４１】
また、属性情報を条件とするカテゴリとしては、例えば、施設の面積を条件とするカテゴリ（面積カテゴリと呼ぶ）および駐車場のスペースを条件とするカテゴリ（駐車場カテゴリと呼ぶ）等がある。開設される施設には、施設の面積が決まっており、駐車場スペースが備えられていることもあるため、施設がこれらのカテゴリにも属することがある。また、周辺の統計データを条件とするカテゴリとしては、例えば、施設前の１日当たりの歩行者数を条件とするカテゴリ（歩行者数カテゴリと呼ぶ）、施設前の１日当たりの車の通過台数を条件とするカテゴリ（車通過台数カテゴリと呼ぶ）および施設の最寄り駅の１日当たりの乗降者数を条件とするカテゴリ（乗降者数カテゴリと呼ぶ）等がある。同じように、開設される施設がこれらのカテゴリにも属することがある。
【００４２】
そこで、帰属度算出部１０は、施設に関する情報として例えば施設の周辺の地図画像、施設の属性情報または施設の周辺の統計データを用いて、当該施設の複数のカテゴリのそれぞれへの帰属度を算出する。例えば、帰属度算出部１０は、施設の周辺の地図画像を用いて、当該施設の駅前カテゴリ、生活道路沿いカテゴリ、住宅街カテゴリおよびオフィス街カテゴリ等のカテゴリのそれぞれへの帰属度を算出する。また、例えば、帰属度算出部１０は、施設の属性情報を用いて、当該施設の面積カテゴリおよび駐車場カテゴリ等への帰属度を算出する。また、例えば、帰属度算出部１０は、施設の周辺の統計データを用いて、当該施設の歩行者数カテゴリ、車通過台数カテゴリおよび乗降者数カテゴリ等への帰属度を算出する。具体的な帰属度の算出方法については後述する。
【００４３】
次に、予測値算出部２０は、複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出する（ステップＳ１２）。複数のカテゴリのそれぞれについての経営指標予測値は、上記特許文献１で開示されたカテゴリごとの売り上げに対応する。例えば、駅前カテゴリについての経営指標予測値は、施設が駅前カテゴリのみに属する場合の、当該施設の経営指標値となる。具体的な経営指標予測値の算出方法については後述する。
【００４４】
そして、経営指標値算出部３０は、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、施設の経営指標値を算出する（ステップＳ１３）。例えば、経営指標値算出部３０は、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を足し合わせることで、施設の経営指標値を算出する。つまり、経営指標値算出部３０は、複数のカテゴリのそれぞれごとの経営指標予測値に対して帰属度に応じた重み付けをして足し合わせている。
【００４５】
以上の説明を踏まえて、情報処理システム１の具体例について図３を用いて説明する。
【００４６】
図３は、実施の形態に係る情報処理システム１の具体例を示す構成図である。図３には、図１と同じように、情報処理システム１の他に、記憶部５０も示している。
【００４７】
例えば、本具体例では、複数のカテゴリとして、カテゴリ１からカテゴリＮのＮ個のカテゴリが予め定められているとする。
【００４８】
帰属度算出部１０は、例えば、開設される施設のカテゴリ１への帰属度を１８．３％、カテゴリ２への帰属度を４０．５％、カテゴリ３への帰属度を６．０％、・・・、カテゴリＮへの帰属度を３．３％と算出したとする。
【００４９】
予測値算出部２０は、予測器２０ａ〜２０ｎを有し、各予測器はそれぞれ対応するカテゴリの経営指標予測値を算出する。例えば、予測器２０ａは、カテゴリ１の経営指標予測値を算出し、予測器２０ｂは、カテゴリ２の経営指標予測値を算出し、・・・、予測器２０ｎは、カテゴリＮの経営指標予測値を算出する。
【００５０】
経営指標値算出部３０は、乗算器３０ａ〜３０ｎと、乗算器３０ａ〜３０ｎでの乗算値を足し合わせる加算器３１とを有する。各乗算器はそれぞれ対応するカテゴリの帰属度と経営指標予測値との乗算値を算出する。例えば、乗算器３０ａは、カテゴリ１の施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を算出し、乗算器３０ｂは、カテゴリ２の施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を算出し、・・・、乗算器３０ｎは、カテゴリＮの施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を算出する。例えばカテゴリ１に着目すると、予測器２０ａでの経営指標予測値が売り上げ３０万円の場合、乗算器３０ａでの乗算値は、３０万円×１８．３％＝５．４９万円となる。そして、このようにして算出された各乗算値を加算器３１が足し合わせることで、経営指標値算出部は、加算値である経営指標値を算出する。
【００５１】
出力部４０は、算出された施設の経営指標値を、例えば、ユーザのＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）または携帯端末等に出力する。なお、出力部４０は、施設の帰属度または複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を出力してもよい。
【００５２】
次に、帰属度の算出方法について、図４から図７を用いて説明する。
【００５３】
図４は、施設の属性情報および施設の周辺の統計データの一例を示す図である。具体的には、施設の属性情報として、店舗面積および駐車場台数が示され、施設の周辺の統計データとして、１日当たりの施設前を通過する歩行者数、１日当たりの施設前を通過する車の台数および１日当たりの最寄り駅の乗降者数が示されている。以下の説明では、これら歩行者数、車の台数および乗降者数に対して、「１日当たりの」との記載を省略する場合がある。なお、図４には、施設の周辺の地図画像等から特定される施設から最寄り駅までの距離も示されている。ここでは、開設される施設を店舗Ａ〜Ｃとして説明する。
【００５４】
例えば、施設の各カテゴリへの帰属度は予め定められたルールにより算出されてもよい。
【００５５】
図５は、ルールベースによる帰属度の算出方法を説明するための図である。例えば、カテゴリ１は歩行者数カテゴリであり、カテゴリ２は乗降者数カテゴリであり、カテゴリ３は車通過台数カテゴリである。
【００５６】
例えば、カテゴリ１では、（歩行者数−８００）／４００というルールに基づいてポイントが算出される。店舗Ａでは、歩行者数が３０００人という統計データに基づいて５．５ポイントと算出される。
【００５７】
例えば、カテゴリ２では、最寄り駅までの距離が３００ｍ以上の場合、ポイントを０とし、３００ｍ未満の場合、乗降者数／１００００というルールに基づいてポイントが算出される。店舗Ａでは、最寄り駅までの距離が１００ｍであり乗降者数が１９万人という統計データに基づいて１９ポイントと算出される。
【００５８】
例えば、カテゴリ３では、車通過台数が１０００以下の場合、ポイントを０とし、１０００より多い場合、５．８ポイントとするというルールに基づいてポイントが算出される。店舗Ａでは、車通過台数が６００台という統計データに基づいて０ポイントと算出される。このようにして、図５の上側に示されるように、各カテゴリにポイントが付与される。
【００５９】
そして、ポイントが正規化されることで、各カテゴリへの帰属度が算出される。例えば、図５の下側に示されるように、店舗Ａでは、カテゴリ１への帰属度が２１％、カテゴリ２への帰属度が６９％、カテゴリ３への帰属度が０％、カテゴリ４への帰属度が１０％と正規化されて算出される。
【００６０】
このように、複数のカテゴリのそれぞれへの施設の帰属度は、例えばルールベースにより算出される。
【００６１】
また、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて施設の各カテゴリへの帰属度が算出されてもよい。
【００６２】
まず、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いた帰属度の算出に、施設の属性情報および施設の周辺の統計データが用いられる方法について説明する。図６は、ｋ−ｍｅａｎｓ法による帰属度の算出方法の一例を説明するための図である。
【００６３】
まず、特定のカテゴリに属していると考えられる施設の属性情報および施設の周辺の統計データを特徴量として用意する。ここでは、カテゴリごとに例えば４つの施設の車通過台数および乗降者数を特徴量として用意している（なお、実際には例えば数百の施設の特徴量が用意される）。次に、各施設の特徴量を横軸が乗降者数、縦軸が車通過台数で表される特徴量空間にプロットしていく。図６における丸印は、用意された各施設の特徴量がプロットされた点を示す。図６に示されるように、カテゴリごとにある程度の傾向がみられることがわかる。これは、同じカテゴリの施設について、同じような属性情報を有していたり、周辺の統計データが同じようになったりする傾向があるためである。そして、カテゴリごとの中心点をｋ−ｍｅａｎｓ法により見つけ出す。図６におけるクロス印は、カテゴリごとの中心点を示す。
【００６４】
次に、開設される施設の車通過台数および乗降者数を上記空間にプロットする。図６における星印は、当該施設についてプロットされた点を示す。これにより、各カテゴリの中心点と、開設される施設の上記空間上の距離を算出できる。本例では、カテゴリ１との距離は１２、カテゴリ２との距離は１０、カテゴリ３との距離は４、カテゴリ４との距離は３となっている。当該距離が近いほど帰属度が大きいことを意味する。そして、例えば以下のように、距離の逆数を用いて帰属度を算出する。
【００６５】
カテゴリ１：１００×（１／１２）／（１／１２＋１／１０＋１／４＋１／３）＝１１％
カテゴリ２：１００×（１／１０）／（１／１２＋１／１０＋１／４＋１／３）＝１３％
カテゴリ３：１００×（１／４）／（１／１２＋１／１０＋１／４＋１／３）＝３３％
カテゴリ４：１００×（１／３）／（１／１２＋１／１０＋１／４＋１／３）＝４３％
【００６６】
このように、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いた帰属度の算出に、施設の属性情報および施設の周辺の統計データが用いられてもよい。
【００６７】
次に、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いた帰属度の算出に、施設の周辺の地図画像が用いられる方法について説明する。図７は、ｋ−ｍｅａｎｓ法による帰属度の算出方法の他の一例を説明するための図である。
【００６８】
一般的に、地図画像はカラー画像であることが多く、地図画像における色は、何かしらの意味を持っていることが多い。例えば、河川は青、駅は赤、幹線道路は黄等で表される。そこで、特定のカテゴリに属していると考えられる施設（ここでは、図７に示されるように店舗Ａ〜Ｃ）の周辺の地図画像を用意する（なお、実際には例えば数百の施設の周辺の地図画像が用意される）。このとき各地図画像から抽出される色ヒストグラムを特徴量とする。例えば、図７に示されるように、店舗Ａの周辺の地図画像から抽出される色ヒストグラムは、赤１０％、黄１２％、灰３７％、青１０％、・・・というようになる。次に、図６での説明と同じように、用意された各施設の特徴量を、横軸、縦軸が特定の色についての割合で表される特徴量空間（例えば、横軸が赤の割合、縦軸が灰の割合で表される特徴量空間）にプロットし、カテゴリごとの中心点をｋ−ｍｅａｎｓ法により見つけ出す。そして、開設される施設の色ヒストグラムを上記空間にプロットする。これにより、各カテゴリの中心点と、開設される施設の上記空間上の距離を算出でき、上記説明と同じように、例えば、当該距離の逆数を用いて帰属度を算出できる。
【００６９】
このように、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いた帰属度の算出に、施設の周辺の地図画像（色ヒストグラム）が用いられてもよい。
【００７０】
なお、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等の画像処理の分野で一般的に用いられる特徴量を使用してもよい。
【００７１】
また、使用する特徴量として、施設の属性情報および施設の周辺の統計データ、ならびに、施設の周辺の地図画像から抽出される情報を組み合わせて使用してもよい。さらに、これらの特徴量に対して、ルールベースで帰属度を算出してもよい。つまり、帰属度の算出方法は、特に限定されない。
【００７２】
次に、経営指標予測値の算出方法について、図８および図９を用いて説明する。なお、ここでは、経営指標予測値の算出に重回帰分析が用いられる。
【００７３】
図８は、経営指標予測値の算出に用いられる帰属度の一例を示す図である。
【００７４】
図９は、経営指標予測値の算出に用いられる施設に関する情報の一例を示す図である。
【００７５】
経営指標予測値の算出には、複数のカテゴリのそれぞれへの帰属度がサンプル重みとして用いられるため、帰属度が算出されている施設に関する情報が用いられる。ここでは、帰属度が算出されている施設に関する情報として店舗Ａ〜Ｃに関する情報が用いられる。図８に示されるように、例えば、店舗Ａのカテゴリ１への帰属度は８０％、カテゴリ２への帰属度は０％、カテゴリ３への帰属度は２０％となっており、店舗Ｂのカテゴリ１への帰属度は３０％、カテゴリ２への帰属度は４０％、カテゴリ３への帰属度は３０％となっており、店舗Ｃのカテゴリ１への帰属度は１０％、カテゴリ２への帰属度は７０％、カテゴリ３への帰属度は２０％となっている。
【００７６】
また、経営指標予測値の算出には、実際の経営指標値（売り上げ、来客数等）がわかっている施設に関する情報が用いられる。図９には、図８に示される店舗Ａ〜Ｃに関する情報と、店舗Ａ〜Ｃの実際の経営指標値（ここでは来客数）とが示される。具体的には、図９には、店舗Ａ〜Ｃに関する情報として、１日当たりの店舗前を通過する歩行者数、１日当たりの店舗前を通過する車の台数、店舗面積、店舗周辺半径１ｋｍの昼間の人口と、店舗Ａ〜Ｃの実際の経営指標値として、１日当たりの平均来客数が示されている。なお、ここでは、施設に関する情報の一例として４つの情報が使用されるが、使用される情報の数や種類はこれに限られない。
【００７７】
そして、例えば重回帰分析によって、以下の式１で示されるカテゴリｊ（ここでは、ｊは１〜３）について、誤差が最小となるように、各係数ｋ１ｊ、ｋ２ｊ、ｋ３ｊ、ｋ４ｊが決定される。なお、式１では、カテゴリｊの誤差をＥｊ、店舗ｉ（ここでは、ｉはＡ〜Ｃ）のカテゴリｊへの帰属度をａｉ，ｊ、店舗ｉの実際の経営指標値をｂｉ、１日当たりの店舗ｉ前を通過する歩行者数をｃｉ、１日当たりの店舗ｉ前を通過する車の台数をｄｉ、店舗ｉの店舗面積をｅｉ、店舗ｉの周辺半径１ｋｍの昼間の人口をｆｉとしている。
【００７８】
【数１】
2019101985.tif 000003
【００７９】
そして、開設される店舗がカテゴリｊに属する場合の経営指標予測値を、以下の式２より算出する。なお、式２では、開設される店舗がカテゴリｊに属する場合の経営指標予測値をＡｊ、１日当たりの店舗前を通過する歩行者数をｃ、１日当たりの店舗前を通過する車の台数をｄ、店舗面積をｅ、店舗周辺半径１ｋｍの昼間の人口をｆとしている。
【００８０】
【数２】
2019101985.tif 000004
【００８１】
これにより、カテゴリｊに属する施設の経営指標予測値を算出できる。
【００８２】
なお、式１の代わりに以下の式３（絶対値）のようにしてもよい。
【００８３】
【数３】
2019101985.tif 000005
【００８４】
なお、経営指標予測値の算出方法としては、重回帰分析に限らず、Ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ、ニューラルネットワーク、または、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等の機械学習の手法が用いられてもよい。
【００８５】
また、予測値算出部２０は、複数のカテゴリのそれぞれについて経営指標予測値を算出する際に、当該カテゴリに対応しない施設に関する情報を用いなくてもよい。
【００８６】
図１０は、カテゴリと施設に関する情報との対応関係の一例を示す図である。図１０に示される丸印はカテゴリと施設に関する情報とが対応していることを意味し、バツ（クロス）印はカテゴリと施設に関する情報とが対応していないことを意味する。
【００８７】
例えば、図１０に示される幹線道路沿いを示すカテゴリ１は、車に関係する情報が重要になってくるため、施設に関する情報として車道交通量および駐車場台数が対応している。一方で、施設に関する情報として歩道交通量、最寄り駅からの距離、近隣オフィス数は、必ずしも車に関係するとは言えないため、カテゴリ１に対応していない。
【００８８】
そして、上述した式１に示されるように、カテゴリｊの誤差が最小となるように、各係数ｋ１ｊ、ｋ２ｊ、ｋ３ｊ、ｋ４ｊ等を決定する際に、カテゴリｊに対応していない施設に関する情報（カテゴリ１の場合、歩道交通量、最寄り駅からの距離、近隣オフィス数）を用いないようにすれば、より精度高く係数を決定することができ、これに伴い、算出される経営指標予測値の精度も高まる。経営指標予測値の精度が高まれば、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて算出される経営指標値の精度も高まる。
【００８９】
また、予測値算出部２０は、さらに、経営指標予測値が任意の経営指標予測値となるときの施設の属性情報を算出してもよい。
【００９０】
図１１は、施設の経営指標予測値が任意の経営指標予測値となるときの施設の属性情報を算出する方法を説明するための図である。
【００９１】
例えば、開設される施設の構成が、図１１に示される構成Ａの場合に、経営指標予測値として来客数が９００人と算出されたとする。これは、上記式２における係数ｋ１ｊ、ｋ２ｊ、ｋ３ｊ、ｋ４ｊ等が決定されているため、算出することができる。
【００９２】
このとき、施設の属性情報（店舗面積、駐車場台数（スペース））は、施設の建設が始まっていなければ制御可能な要因となる。一方で、施設の周辺の統計データ（歩行者数、車通過台数、最寄り駅の乗降人数）は、制御不能な要因となる。また、本例では、開設される施設の場所も固定としており、最寄り駅までの距離も制御不能な要因となる。
【００９３】
そこで、上記式２における係数ｋ１ｊ、ｋ２ｊ、ｋ３ｊ、ｋ４ｊ等が決定されていることから、経営指標予測値として来客数を任意の値に変更した場合の施設の属性情報を算出できる。例えば、もともと図１１の構成Ａに示されるように、ユーザが店舗面積を２００平方メートル、駐車場台数を０台として新規店舗の開設を考えていた場合に、あるカテゴリの経営指標予測値が９００人だったとする。ユーザは、当該カテゴリについて、来客数を１０５０人にしたいと考えた場合、上記式２におけるＡｊを１０５０とすることで、開設される新規店舗の店舗面積を１８０平方メートル、駐車場台数を５台という構成Ｂにすればよいことがわかる。これにより、施設の経営指標値が任意の経営指標値となるには、施設の属性情報（例えば施設の面積または駐車場スペース等）をどのように設計すればよいかがわかる。このようにして、ユーザは、経営指標予測値を任意の値に変更して施設の属性情報を算出していくことで、開設される施設の設計変更が可能な範囲内で、経営指標予測値を最大化するための施設の属性情報を確認できる。
【００９４】
以上説明したように、例えば、施設が、駅前の生活道路沿いであり、かつ、住宅街およびオフィス街の周辺に開設される場合、当該施設は、立地に関して複数のカテゴリに属することになる。このとき、当該施設の、駅、生活道路、住宅街およびオフィス街からの距離等によって、当該施設の複数のカテゴリへの帰属度は異なってくる。本発明では、施設に関する情報（例えば当該施設の周辺の地図画像等）を用いて、複数のカテゴリのそれぞれへの当該施設の帰属度が算出される。そして、複数のカテゴリのそれぞれについて経営指標予測値が算出され、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値が足し合わされる。つまり、複数のカテゴリのそれぞれの経営指標予測値に施設の帰属度に応じた重み付けがされて足し合わされる。これにより、複数のカテゴリのそれぞれの当該施設の帰属度分の影響が考慮された経営指標値が算出されるため、当該施設が複数のカテゴリのうちの１つのカテゴリのみに属するとする場合よりも、経営指標値を精度よく算出できる。
【００９５】
また、出力部４０は、施設の経営指標値の他に、施設の帰属度または複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を出力してもよい。
【００９６】
これによれば、ユーザは、開設される施設の経営指標値、当該施設がどのカテゴリにどの程度属しているか、また、カテゴリごとの具体的な経営指標値を確認することができる。また、当該施設がどのカテゴリにどの程度属しているかを事前に確認できるため、予め帰属度の高いカテゴリに対応した施設設計をすることができる。具体的には、オフィス街への帰属度が高い場合には、イートインスペースを設けたり、朝昼の施設内の混雑解消のためにレジカウンター周辺のスペースを広く設計したりすることができる。
【００９７】
なお、施設に関する情報として、地図画像には、交通量、混雑度、道路区分、高度、施設の業種、施設名、および、土地区分の少なくとも１つの情報が含まれていてもよい。これらの情報は、施設への集客を妨げる要因、または、施設への集客を見込める要因となる。例えば、交通量が多い場所、混雑度が高い場所、集客効果の高い施設が周辺にある場所などは施設への集客を見込める場所となる。一方で、例えば、交通量が少ない場所、混雑度が低い場所、一方通行沿い、高度が高い（例えば上り坂の先）の場所、ライバル施設が周辺にある場所、河川付近であって当該河川に架けられた橋が近くにない場所などは、施設への集客を妨げる場所となる。例えば、地図画像にこれらの情報が含まれていることで、複数のカテゴリとして、施設への集客を妨げる要因、または、施設への集客を見込める要因等に関するカテゴリへの施設の帰属度を算出できる。
【００９８】
なお、経営指標値算出部３０は、例えば、カルマンフィルタにより経営指標値を算出してもよい。例えば、カテゴリ間の関係性によっては、あるカテゴリにおける施設の帰属度と経営指標予測値との乗算値を無視した方がよいことがあるが、カルマンフィルタにより当該乗算値を無視することができる。なお、経営指標値算出部３０は、カルマンフィルタに限らず、各種機械学習の手法により経営指標値を算出してもよい。このように、経営指標値の算出に非線形な手法を用いることで、経営指標値の予測精度を高めることができる。
【００９９】
（その他の実施の形態）
以上、本開示の情報処理システム１について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、および、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
【０１００】
例えば、本開示は、情報処理システム１として実現できるだけでなく、情報処理システム１を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。
【０１０１】
具体的には、当該方法は、施設の開設の判断に利用可能な経営指標値を算出する情報処理方法である。図２に示されるように、情報処理方法は、コンピュータを用いて、施設に関する情報を用いて、予め定められた条件からなる複数のカテゴリのそれぞれへの施設の帰属度を算出し（ステップＳ１１）、複数のカテゴリのそれぞれについて、当該カテゴリに属する施設の経営指標予測値を算出し（ステップＳ１２）、複数のカテゴリのそれぞれごとの施設の帰属度と経営指標予測値とに基づいて、施設の経営指標値を算出する（ステップＳ１３）。
【０１０２】
また、例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本開示は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本開示は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。
【０１０３】
例えば、本開示が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。
【０１０４】
また、上記実施の形態の情報処理システム１に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。
【０１０５】
また、上記実施の形態の情報処理システム１に含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。
【０１０６】
また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
【０１０７】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、情報処理システム１に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。
【０１０８】
その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本開示の一態様は、例えば、施設の開設に当たり、事前に当該施設が優良施設となるか否かを判断するためのサービス等に利用できる。
【符号の説明】
【０１１０】
１    情報処理システム
１０    帰属度算出部
２０    予測値算出部
２０ａ〜２０ｎ    予測器
３０    経営指標値算出部
３０ａ〜３０ｎ    乗算器
３１    加算器
４０    出力部
５０    記憶部
【図１】
2019101985.tif 000006
【図２】
2019101985.tif 000007
【図３】
2019101985.tif 000008
【図４】
2019101985.tif 000009
【図５】
2019101985.tif 000010
【図６】
2019101985.tif 000011
【図７】
2019101985.tif 000012
【図８】
2019101985.tif 000013
【図９】
2019101985.tif 000014
【図１０】
2019101985.tif 000015
【図１１】
2019101985.tif 000016