(57)【要約】【課題】容易且つ安価に売上予測を行うこと。【解決手段】属性付加部２８０が、売上モデルＤＢ２７０に格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢ２４０に格納し、正規化処理部２５０が売上パターンＤＢ２３０に格納した売上パターンを正規化し、ＳＯＭ学習部２６０が、正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢ２７０に格納し、集計部２１０が、環境データと顧客データとＰＯＳデータに格納した各情報とを設定ＤＢ２２０に予め設定された設定条件に従って集計する売上予測システム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗内に設置されて商品の販売管理を行うＰＯＳシステムと、該ＰＯＳシステムからのデータを受ける基幹システムと、該基幹システムからのデータに基づいて売上予測を学習するニューラルネットワーク学習装置と、該ニューラルネットワーク学習装置に接続された簡易予測処理装置とを備えた売上予測システムであって、
前記基幹システムが、ＰＯＳシステムから送信されたＰＯＳデータを格納するＰＯＳデータＤＢと、環境属性データを格納する環境データＤＢと、顧客属性を格納する顧客データＤＢとを有し、
前記ニューラルネットワーク学習装置が、顧客及び環境属性と商品の売上パターン情報を格納する売上パターンＤＢと、売上パターンと顧客属性及び環境属性との関係であるパターン別属性情報を格納するパターン別属性ＤＢと、顧客属性及び環境属性に基づく商品売上げ傾向等の売上モデルを格納する売上モデルＤＢと、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加する属性付加部と、該属性付加部が抽出した売上パターン情報を含む売上モデル属性を格納するモデル別属性ＤＢと、該売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化する正規化処理部と、該正規化処理部が正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納する自己組織化マップ学習部と、前記環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計する集計部とを有することを特徴とする売上予測システム。
【請求項２】
前記正規化処理部が、前記売上パターンＤＢに格納した売上パターンを配列Ｘ、正規化後の売上パターンを配列Ｙとしたとき「Ｙ＝（Ｘ／ΣＸ）」式を算出により売上パターンの正規化を行うことを特徴とする請求項１記載の売上予測システム。
【請求項３】
前記環境属性データが、外勤温度と外気湿度と時刻帯を含み、顧客属性データが、顧客性別と顧客年代を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の売上予測システム。
【請求項４】
店舗内に設置されて商品の販売管理を行うＰＯＳシステムと、該ＰＯＳシステムからのデータを受ける基幹システムと、該基幹システムからのデータに基づいて売上予測を学習するニューラルネットワーク学習装置と、該ニューラルネットワーク学習装置に接続された簡易予測処理装置とを備えたコンピュータシステムの売上予測方法であって、
前記基幹システムに、ＰＯＳシステムから送信されたＰＯＳデータを格納するＰＯＳデータＤＢと、環境属性データを格納する環境データＤＢと、顧客属性を格納する顧客データＤＢとを設け、
前記ニューラルネットワーク学習装置に、顧客及び環境属性と商品の売上パターン情報を格納する売上パターンＤＢと、売上パターンと顧客属性及び環境属性との関係であるパターン別属性情報を格納するパターン別属性ＤＢと、顧客属性及び環境属性に基づく商品売上げ傾向等の売上モデルを格納する売上モデルＤＢと、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加する属性付加部と、該属性付加部が抽出した売上パターン情報を含む売上モデル属性を格納するモデル別属性ＤＢと、該売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化する正規化処理部と、該正規化処理部が正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納する自己組織化マップ学習部と、前記環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計する集計部とを設け、
前記属性付加部が、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加し、
前記正規化処理部が売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化し、
前記自己組織化マップ学習部が、正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納し、
前記集計部が、環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計することを特徴とする売上予測方法。
【請求項５】
前記正規化処理部に、前記売上パターンＤＢに格納した売上パターンを配列Ｘ、正規化後の売上パターンを配列Ｙとしたとき「Ｙ＝（Ｘ／ΣＸ）」式を算出により売上パターンの正規化実行させることを特徴とする請求項４記載の売上予測方法。
【請求項６】
前記環境属性データが、外勤温度と外気湿度と時刻帯を含み、顧客属性データが、顧客性別と顧客年代を含むことを特徴とする請求項４又は５記載の売上予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップを利用してＰＯＳ売上データなどから販売予測を簡易に行うことができる売上予測システム及び売上予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に商品の売上を予測するコンピュータシステムは数多く提案され、例えば下記特許文献１には、ニューラルネットワークを用いた週単位の予測技術が記載され、特許文献２には、購入者情報を利用し予測精度を高める技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０８−２２１３８４号公報
【特許文献２】特開２０１１−７０３９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述の各特許文献に記載の技術は、予測精度を高めることができるものの、ニューラルネットワークを用いた週単位の予測しかできない課題や、高価なコンピュータシステムが必要である課題があり、このため、多くの中小企業では、導入コストやランニングコストなどの制約により、売上予測システムを導入することが困難であるという課題があった。
【０００５】
本発明の目的は、前述の従来技術による課題を解決しようとするものであり、容易且つ安価に売上予測を行うことができる売上予測システム及び売上予測方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため本発明は、店舗内に設置されて商品の販売管理を行うＰＯＳシステムと、該ＰＯＳシステムからのデータを受ける基幹システムと、該基幹システムからのデータに基づいて売上予測を学習するニューラルネットワーク学習装置と、該ニューラルネットワーク学習装置に接続された簡易予測処理装置とを備えた売上予測システムであって、
前記基幹システムが、ＰＯＳシステムから送信されたＰＯＳデータを格納するＰＯＳデータＤＢと、環境属性データを格納する環境データＤＢと、顧客属性を格納する顧客データＤＢとを有し、
前記ニューラルネットワーク学習装置が、顧客及び環境属性と商品の売上パターン情報を格納する売上パターンＤＢと、売上パターンと顧客属性及び環境属性との関係であるパターン別属性情報を格納するパターン別属性ＤＢと、顧客属性及び環境属性に基づく商品売上げ傾向等の売上モデルを格納する売上モデルＤＢと、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加する属性付加部と、該属性付加部が抽出した売上パターン情報を含む売上モデル属性を格納するモデル別属性ＤＢと、該売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化する正規化処理部と、該正規化処理部が正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納する自己組織化マップ学習部と、前記環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計する集計部とを有することを第１の特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、第１の特徴の売上予測システムにおいて、前記正規化処理部が、前記売上パターンＤＢに格納した売上パターンを配列Ｘ、正規化後の売上パターンを配列Ｙとしたとき「Ｙ＝（Ｘ／ΣＸ）」式を算出により売上パターンの正規化を行うことを第２の特徴とし、前記何れかの特徴の売上予測システムにおいて、前記環境属性データが、外勤温度と外気湿度と時刻帯を含み、顧客属性データが、顧客性別と顧客年代を含むことを第３の特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、店舗内に設置されて商品の販売管理を行うＰＯＳシステムと、該ＰＯＳシステムからのデータを受ける基幹システムと、該基幹システムからのデータに基づいて売上予測を学習するニューラルネットワーク学習装置と、該ニューラルネットワーク学習装置に接続された簡易予測処理装置とを備えたコンピュータシステムの売上予測方法であって、
前記基幹システムに、ＰＯＳシステムから送信されたＰＯＳデータを格納するＰＯＳデータＤＢと、環境属性データを格納する環境データＤＢと、顧客属性を格納する顧客データＤＢとを設け、
前記ニューラルネットワーク学習装置に、顧客及び環境属性と商品の売上パターン情報を格納する売上パターンＤＢと、売上パターンと顧客属性及び環境属性との関係であるパターン別属性情報を格納するパターン別属性ＤＢと、顧客属性及び環境属性に基づく商品売上げ傾向等の売上モデルを格納する売上モデルＤＢと、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加する属性付加部と、該属性付加部が抽出した売上パターン情報を含む売上モデル属性を格納するモデル別属性ＤＢと、該売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化する正規化処理部と、該正規化処理部が正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納する自己組織化マップ学習部と、前記環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計する集計部とを設け、
前記属性付加部が、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加し、
前記正規化処理部が売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化し、
前記自己組織化マップ学習部が、正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納し、
前記集計部が、環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計することを第４の特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、第４の特徴の売上予測方法において、前記正規化処理部に、前記売上パターンＤＢに格納した売上パターンを配列Ｘ、正規化後の売上パターンを配列Ｙとしたとき「Ｙ＝（Ｘ／ΣＸ）」式を算出により売上パターンの正規化実行させることを第５の特徴とし、前記何れかの特徴の売上予測方法において、前記環境属性データが、外勤温度と外気湿度と時刻帯を含み、顧客属性データが、顧客性別と顧客年代を含むことを第６の特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明による売上予測システム及び売上予測方法は、属性付加部が、売上モデルＤＢに格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客属性又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢに格納した売上パターン情報に追加し、正規化処理部が売上パターンＤＢに格納した売上パターンを正規化し、自己組織化マップ学習部が、正規化した売上パターンのクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢに格納し、前記集計部が、環境データＤＢと顧客データとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報とを設定ＤＢに予め設定された設定条件に従って集計することによって、容易且つ安価に売上予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態による売上予測システムを説明するための図。
【図２】本実施形態による売上予測システムの全体動作処理フローを示す図。
【図３】本実施形態による売上パターン作成処理フローを示す図。
【図４】本実施形態による売上モデル作成処理フローを示す図。
【図５】本実施形態による売上モデル選択処理フローを示す図。
【図６】本実施形態による売上予測処理フローを示す図。
【図７】本実施形態によるＰＯＳ売上データの一例を示す表図。
【図８】本実施形態による環境属性データの一例を示す表図。
【図９】本実施形態による顧客属性データの一例を示す表図。
【図１０】本実施形態による商品毎の売上集計例を示す表図。
【図１１】本実施形態による任意期間の売上パターン例を示す表図。
【図１２】本実施形態による売上パターン正規化例を示す表図。
【図１３】本実施形態による売上パターン別属性データ例を示す表図。
【図１４】本実施形態による売上モデル例を示す表図。
【図１５】本実施形態による売上モデル別属性データ割合例を示す表図。
【図１６】本実施形態による予測手法の一例を示す図。
【図１７】本実施形態による売上予測システムの画面例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明による売上予測方法を採用した売上予測システムの一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
［構成］
本実施形態による売上予測システムは、図１に示す如く、店舗内に設置されて商品の販売管理を行うＰＯＳシステム１００と、該ＰＯＳシステム１００からのデータを受ける機能を有するコンピュータである基幹システム１１０と、サーバなどのコンピュータ上で動作するソフトウェアの一種のニューラルネットワーク学習装置２００と、パーソナルコンピュータやスマートデバイスなどのコンピュータ上で動作するソフトウェアの一種である簡易予測処理装置３００とを備える。
【００１３】
前記基幹システム１１０は、インターネットなどのネットワークを介しＰＯＳシステム１００と接続され、ＰＯＳシステム１００から送信されたＰＯＳデータ１４０を格納するＰＯＳデータＤＢ１４０と、環境属性データを格納する環境データＤＢ１２０と、顧客属性を格納する顧客データＤＢ１３０と図示しない制御手段を備える。
【００１４】
前記ＰＯＳデータＤＢ１４０に格納するＰＯＳデータは、図７に示す如く、商品販売毎に入力されるレシート番号と、商品の商品コード、商品を食品・文房具等の種別に分類するための大分類と、商品の購入日時、商品の購入個数、商品の購入金額、商品の属性、顧客ＩＤ等から成り、環境データＤＢ１２０に格納される環境属性データは、図８に示す如く、日時、時間、天気コード、気温コード（湿度）等の商品販売時における日時対応の自然環境データから成り、顧客データＤＢ１３０に格納する顧客属性データは、図９に示す如く、顧客ＩＤ毎に性別（１：男性、２：女性）と年齢（１：１０代、２：２０代、３：３０代〜）等の顧客特徴データを格納している。
【００１５】
前記ニューラルネットワーク学習装置２００は、顧客及び環境属性と商品の売上パターン情報を格納する売上パターンＤＢ２３０と、売上パターンと顧客及び環境属性との関係であるパターン別属性情報を格納するパターン別属性ＤＢ２４０と、顧客及び環境属性に基づく商品売上げ傾向等の売上モデルを格納する売上モデルＤＢ２７０と、売上モデルＤＢ２７０に格納した売上モデルに基づく売上げに貢献する顧客又は環境属性を抽出してパターン別属性ＤＢ２４０に格納した売上パターン情報に追加する属性付加部２８０と、該属性付加部２８０が抽出した売上パターン情報を含む売上モデル属性を格納するモデル別属性ＤＢ２９０と、該売上パターンＤＢ２３０に格納した売上パターン情報を配列Ｘ、正規化後の売上パターンを配列Ｙとしたとき「Ｙ＝（Ｘ／ΣＸ）」式により売上パターン)の正規化を図３に示したフローの如く行う正規化処理部２５０と、該正規化処理部２５０が正規化した売上パターン情報のクラスタリングを実施した売上モデルを売上モデルＤＢ２７０に格納する自己組織化マップ（ＳＯＭ）学習部２６０と、前記環境データＤＢ１２０と顧客データＤＢとＰＯＳデータＤＢに格納した各情報１２０ａと１３０ａと１４０ａとを設定ＤＢ２２０に予め設定された設定条件に従って集計する集計部２１０とを備える。
【００１６】
前記集計部２１０は、事前に設定ＤＢ２２０から設定情報を読み込み、環境データ１２０ａと顧客データ１３０ａとＰＯＳデータ１４０ａとを指定された時間毎に集計を行い、指定された期間毎に売上パターンＤＢ２３０に記録する機能と、売上パターン別にＰＯＳデータに付加された属性データや環境データ１２０ａ及び顧客データ１３０ａに記録されている各属性の割合を算出し、パターン別属性データＤＢ２４０に記憶する機能とを有し、計算途中の売上データ集計例は図１０に示す通りであり、売上パターン情報例は図１１に示す通りでありパターン別属性データ割合は図１３に示す通りである。
【００１７】
前記自己組織化マップ（ＳＯＭ）学習部２６０は、ランダムにＮ個抽出した売上パターン情報を正規化処理部２５０で正規化を行った後、クラスタリングを実施し、これを売上モデルとして売上モデルＤＢ２７０に格納し、売上モデル例は図１４に示す通りである。
【００１８】
前記属性付加部２８０は、対象となる売上パターン情報がパターン別属性データＤＢ２４０に存在する場合、ランダムにＮ個抽出した売上パターン情報に対して、合致する売上モデルを売上モデルＤＢ２７０から求め、この売上モデル別にパターン別属性データの集計と割合の算出を実施し、売上モデル別属性データとし売上モデル別属性データＤＢ２９０に格納し、売上モデル別属性データ例は図１５に示す通りであり、この売上モデル別属性データ作成処理は図４に示す。
【００１９】
前記簡易予測処理装置３００は、パーソナルコンピュータ・ＰＤＡ・スマートデバイスなどであって基幹システム１１０及びニューラルネットワーク学習装置２００とネットワークを介して接続され、予測を行いたい商品の現在時刻までのＰＯＳデータを基幹システム１１０からネットワークを介して取得し、集計処理を行う売上集計部３１０と、ニューラルネットワーク学習装置２００から売上モデルとモデル別属性を取得し、この売上モデルと、売上集計部３１０により集計された売上データの相関係数を求め、これを一致度と定義する。この相関係数の一番大きい売上モデルを選択し、この売上モデルと売上データとの倍率を算出し、現在時刻以降の売上を売上モデルに上記倍率を掛けることにより売上予測（図１６）算出する予測処理部３２０と、計算された売上予測や予測に使用した売上モデルにモデル別属性データが存在した場合、各属性データを棒グラフなどの画面（図１７）を表示する表示部３４０と、ユーザによる予測を行う商品と売上モデルの変更操作や必要があれば表示部３４０の売上予測と属性データを確認しながら最適だと考えられる売上モデルを選択する操作部３３０とを備える。
【００２０】
［動作］
本実施形態による売上予測システムの全体動作処理は、図２に示す如く、集計部２１０がＰＯＳデータＤＢ１４０に格納された過去のＰＯＳ売上データ読み込みを行うステップＳ０１０と、該ステップＳ０１０により読み込んだＰＯＳデータ１４０ａ並びに環境データＤＢ１２０から読み込んだ温度等の環境データ１２０ａ及び顧客データＤＢ１３０から読み込んだ顧客データ１３０ａに基づいて売上げと売上げ時の属性との関係をベクトル化及び正規化により解析した売上パターンを作成する売上パターン作成処理を行うステップＳ１００と、該ステップＳ１００により作成した正規化売上パターンから任意の正規化売上パターンに基づく代表モデルを抽出し、該抽出したモデル別の属性データを含む代表売上モデルを作成するステップＳ２００と、該ステップＳ２００により作成した代表売上モデルの読み込みを行うステップＳ０２０と、ＰＯＳデータＤＢ１４０に格納された最新のＰＯＳデータを読み込むステップＳ０３０と、操作者の操作により売上モデル（例えば、気温条件・時刻条件他）を選択する売上モデル選択処理を行うステップＳ３００と、該ステップＳ３００により選択された売上モデルによる売上予測処理を行うステップＳ４００と、売上モデルに属性が存在するか否かを判定するステップＳ０４０と、該ステップＳ０４０により属性が存在すると判定したときに属性ヒストグラムを表示するステップＳ０５０と、前記ステップＳ０４０により属性が存在しないと判定されたとき又はステップＳ０４０に続き、操作者の指示により売上モデルを変更するか否かを判定し、変更すると判定したときに前記ステップＳ４００に戻り、変更しない場合に処理を終了するステップＳ０６０とを実行することによって、過去の売上実績と売上時の属性（気温・時刻帯他の条件）によって売上モデルを作成し、操作者が任意に選択した売上モデルによる売上げ予想等を行うことができる。即ち、本実施形態による売上予測システムは、売上パターンをニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ：ＳＯＭ）によりクラスタリングを行い、代表ベクトルを作成し、この代表ベクトルと、予測を実施したい売上パターンとの間で一番高い相関係数を持つ代表ベクトルを選択し、売上パターンを決定することによって、この売上パターンに従い売上予測を行うことができる。
【００２１】
前記ステップＳ１００による売上パターン作成処理は、図３に示す如く、過去のＰＯＳデータによる売上データの集計を行うステップＳ１１０と、該ステップＳ１１０により集計した売上データを自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ：ＳＯＭ）によるクラスタリング及び代表ベクトルを作成するベクトル化処理を行うステップＳ１２０と、該ステップＳ１２０によりベクトル化した売上データをの正規化を行うことによって実行される。
【００２２】
前記ステップＳ２００による売上モデル作成処理は、図４に示す如く、正規化された売上パターンをランダムにＮ個取得するステップＳ２１０と、該ステップＳ２１０により取得した複数の正規化売上パターンのクラスタリングを行うステップＳ２２０と、該ステップＳ２２０によりクラスタリングした正規化売上パターンに基づいて代表的な売上モデルを作成するステップＳ２３０と、該ステップＳ２３０により作成した売上モデルに属性が含まれるか否かを判定し、含まれないと判定したときに処理を終了するステップＳ２４０と、該ステップＳ２４０において属性が含まれると判定したとき、モデル別の属性データを作成するステップＳ２５０を行うことによって実行される。
【００２３】
前記ステップＳ３００による売上モデル選択処理は、図５に示す如く、売上データを集計（例えば、商品毎の日付・時刻・顧客性別毎の売上データ）するステップＳ３１０と、該ステップＳ３１０により集計した売上データ間の相関係数（例えば、温度が何度以上の昼時間帯の清涼飲料水の売上）を計算するステップＳ３２０と、相関係数が最大のものを選択するステップＳ３３０を行うことによって実行される。
【００２４】
前記ステップＳ４００による売上予測処理は、図６に示す如く、売上モデルと売上データとの倍率を算出するステップＳ４１０と、該ステップＳ４１０により算出した倍率を未知部分（過去統計に登録されていない時刻帯等）を乗算することにより未知部分の売上予測を行うステップＳ４２０と行うことによって実行される。
【符号の説明】
【００２５】
１００  ＰＯＳシステム、１１０  基幹システム、１２０ａ  環境データ、
１３０ａ  顧客データ、１４０ａ  ＰＯＳデータ、１２０  環境データＤＢ、
１３０  顧客データＤＢ、１４０  ＰＯＳデータＤＢ、
２００  ニューラルネットワーク学習装置、２１０  集計部、
２２０  設定ＤＢ、２３０  売上パターンＤＢ、２４０  パターン別属性ＤＢ、
２５０  正規化処理部、２６０  ＳＯＭ学習部、２７０  売上モデルＤＢ、
２８０  属性付加部、２９０  モデル別属性ＤＢ、
３００  簡易予測処理装置、３１０  売上集計部、３２０  予測処理部、
３３０  操作部、３４０  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2015043167.tif 000013
【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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