(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶部と、
前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で、順次減算する属性数演算部と、
前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する優先順位判定部と
を有することを特徴とする商品販売支援装置。
【請求項２】
複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好にあわない属性を有さない商品情報を表示する表示処理部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の商品販売支援装置。
【請求項３】
前記優先順位判定部は、同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、前記表示処理部は、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする請求項２に記載の商品販売支援装置。
【請求項４】
コンピュータが実行する商品販売支援方法であって、
複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、
前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、
前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定することを特徴とする商品販売支援方法。
【請求項５】
コンピュータに、
複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、
前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、
前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する処理を実行させることを特徴とする商品販売支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品販売支援装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客に商品の購入を勧める場合に、顧客の嗜好に合った商品を提示することができれば、顧客の購買意欲を刺激でき好ましい。例えば、顧客の購入した商品と共通の属性を有する商品をユーザの嗜好に合った商品と判定し、判定した商品を表示するという技術も存在する。また、ネットショッピングでは、顧客が過去に購入した商品と同一の商品を購入した他の顧客の購入履歴を表示させるという技術が利用されている。
【０００３】
また、従来技術では、商品などを選択してから購入の操作を行うまでに、その選択を取り消し可能なオンラインショップなどで、一旦選択をしたがその後に取り消して非選択にした時間が短いほどその重要度が低いと判定することが示されている。また、非選択にした時間から購入までの時間が短いほど購入候補として残った商品としてポイントを高くすることが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−９１６５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術では、顧客の嗜好に合った商品の提案をすることができないという問題があった。
【０００６】
顧客が購入した商品は、顧客の嗜好に合った商品であるといえるが、顧客が購入しなかった商品が必ずしも顧客の嗜好に合わない商品とはいえない。例えば、顧客は、商品Ａと商品Ｂとの双方を気に入ったが、最終的に商品Ａを選択する場合があり得る。
【０００７】
このため、顧客に提案する商品のレパートリーを広げるためには、顧客の嗜好に合った商品以外の商品をさらに追加して商品の提案を行うことになる。しかし、顧客に提案した商品に顧客の嗜好に合わない商品が多く含まれている場合には、顧客が商品を選ぶまでに多くの時間を要してしまう場合や、顧客の機嫌を損ねてしまう場合もあり得た。
【０００８】
また、上記の従来技術のように、非選択に要した時間を利用したとしても、どのような理由から商品が取り消されたのかを判断できず、顧客の嗜好に合った商品の提案を行うことができない。
【０００９】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、顧客の嗜好にあった商品の提案をすることができる商品販売支援装置、商品販売支援方法および商品販売支援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】
【００１０】
開示の商品販売支援装置は、記憶部、属性数演算部、優先順位判定部を有する。記憶部は、複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する。属性数演算部は、複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で、順次減算する。優先順位判定部は、属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する。
【発明の効果】
【００１１】
開示の商品販売支援装置によれば、顧客の嗜好にあった商品の提案を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】
【００１２】
【図１】図１は、本実施例にかかる商品販売支援システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、サーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、顧客ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、判断基準ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、商品マスタのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、判断基準データのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、サーバの接客データのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、属性数管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、端末装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】図１０は、端末装置の接客データのデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、昇順に並び替えられた接客データの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、属性毎の属性数の変化を示す図である。
【図１３】図１３は、更新後の判断基準データのデータ構造の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施例にかかる商品販売支援システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、判断基準データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、接客データ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、接客データ更新処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、優先順位更新処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、商品販売支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する商品販売支援装置、商品販売支援方法および商品販売支援プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１４】
図１は、本実施例にかかる商品販売支援システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、この商品販売支援システムは、サーバ１００と端末装置２００とを有する。サーバ１００と端末装置２００は、ネットワーク５０に接続される。
【００１５】
サーバ１００は、商品情報や、顧客の嗜好に関する判断基準データ等を記憶部に記憶し、顧客の嗜好にあった商品情報を、端末装置２００に通知する装置である。端末装置２００は、サーバ１００から受信した商品情報を表示する装置である。商品を販売する販売員は、商品を販売する際に端末装置２００の画面を顧客に提示し、商品販売を行う。
【００１６】
また、端末装置２００は、顧客が不要と判断した商品情報の属性および不要と判断された商品情報の順番を基にして、商品を購入した顧客の判断基準データを生成し、サーバ１００に通知する。サーバ１００は、端末装置２００から受信する判断基準データを利用して、記憶部の情報を更新する。
【００１７】
次に、図１に示したサーバ１００の構成について説明する。図２は、サーバの構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、このサーバ１００は、インターフェース部１１０、記憶部１２０、受付処理部１３０、判断基準データ抽出部１４０、接客データ生成部１５０、属性数管理テーブル生成部１５５、通知部１６０、判断基準ＤＢ管理部１７０を有する。
【００１８】
インターフェース部１１０は、端末装置２００との間でデータ通信を行う処理部である。例えば、インターフェース部１１０は、ネットワーク通信カードや通信装置に対応する。
【００１９】
記憶部１２０は、顧客ＤＢ（Data  Base）１２０ａ、判断基準ＤＢ（Data  Base）１２０ｂ、判断基準データ１２０ｃ、商品マスタ１２０ｄ、接客データ１２０ｅ、属性数管理テーブル１２０ｆを有する。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。
【００２０】
顧客ＤＢ１２０ａは、顧客に関する各種の情報を記憶するテーブルである。図３は、顧客ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この顧客ＤＢ１２０ａは、顧客を一意に識別する会員番号に各種のデータが対応づけられている。例えば、各種データには、性別、年齢、住所、体型が含まれる。
【００２１】
判断基準ＤＢ１２０ｂは、顧客の嗜好に合わない商品の情報を記憶するテーブルである。図４は、判断基準ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この判断基準ＤＢ１２０ｂは、会員番号、来店日、優先順位、型、袖丈、色、柄、材質を有する。このうち、来店日は、顧客が店に来店した日時に対応する。優先順位は、該当する属性が、顧客の嗜好に合うものほど小さな数値となり、最も顧客の嗜好にあう属性の優先順位が１となる。ここで、属性とは、服の特徴の特徴を示すものであり、例えば、型、袖丈、色、柄、材質に対応する。
【００２２】
図４に示す例では、会員番号「Ｈ１」の顧客の嗜好に合う属性から列挙すると、材質「綿」、材質「麻、化繊」、色「ピンク」、「紺」、柄「ストライプ」、色「黒」、型「シングル」、袖丈「半袖」となる。すなわち、会員番号「Ｈ１」の顧客は、材質が「綿」の商品を好むことがわかる。なお、優先順位が同じ属性は、顧客の嗜好は同じレベルのものである。
【００２３】
判断基準データ１２０ｃは、判断基準ＤＢ１２０ｂを基に生成されるデータである。この判断基準データ１２０ｃのデータ構造は後述する。
【００２４】
商品マスタ１２０ｄは、商品に関する各種の情報を記憶するデータである。図５は、商品マスタのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この商品マスタ１２０ｄは、商品コードに各種のデータが対応づけられている。例えば、各種データには、品名、ブランド、サイズ、シーズン、形状、色柄、材質、価格、商品画像、検索キーワードが含まれる。なお、形状には、型、袖丈が含まれる。色柄には、色と柄が含まれる。商品マスタ１２０ｄにおいて、型、袖丈、色、柄、材質は、商品の属性に対応するものである。
【００２５】
接客データ１２０ｅは、商品マスタ１２０ｄに含まれる商品情報のうち、顧客の嗜好にあう商品情報を含む。この接客データ１２０ｅのデータ構造は後述する。
【００２６】
属性数管理テーブル１２０ｆは、接客データ１２０ｅに含まれる各商品情報の属性を基にして、属性の種別毎に、属性の数を計数した結果を含む。この属性数管理テーブル１２０ｆのデータ構造は後述する。
【００２７】
図２の説明に戻る。受付処理部１３０は、端末装置２００から顧客の会員番号を取得した場合に、会員番号を判断基準データ抽出部１４０に出力する。また、受付処理部１３０は、会員番号に、サイズの変更要求等の更新要求が付属している場合には、該当する顧客ＤＢ１２０ａのデータを更新する。
【００２８】
また、受付処理部１３０は、会員番号に、希望商品情報が付与せれている場合には、会員番号と希望商品情報とを接客データ生成部１５０に出力する。希望商品情報は、顧客が購入を希望する商品の品名、ブランド、サイズ、シーズンなどが含まれる。
【００２９】
判断基準データ抽出部１４０は、会員番号に対応する判断基準データ１２０ｃを生成する処理部である。判断基準データ抽出部１４０の処理について具体的に説明する。判断基準データ抽出部１４０は、受付処理部１３０から取得した会員番号をキーにして、判断基準ＤＢ１２０ｂの該当する行を選択する。
【００３０】
判断基準データ抽出部１４０は、選択した行のうち、以下の条件１、２を全て満たす行を最終的に選択する。条件１は、基準日の前後１ヶ月に含まれ、かつ、最新月であること。条件２は、優先順位が、行に含まれる各優先順位のうち、最大の優先順位の値を１／２倍した数値よりも小さい優先順位であること。すなわち、優先順位が下位１／２未満のものは、条件２に当てはまらないこととなる。なお、基準日は適宜設定される。また、条件１、２は、一例に過ぎない。
【００３１】
判断基準データ抽出部１４０は、条件１、２を満たす行のデータを抽出することで、判断基準データ１２０ｃを生成する。図６は、判断基準データのデータ構造の一例を示す図である。図６の判断基準データ１２０ｃは、図４に示した判断基準ＤＢ１２０ｂのうち、条件１、２を満たすデータとなる。なお、条件１、２を満たす行が存在しない場合には、判断基準データ１２０ｃはブランクとなる。
【００３２】
接客データ生成部１５０は、接客データ１２０ｅを生成する処理部である。接客データ生成部１５０は、希望商品情報および判断基準データ１２０ｃと商品マスタ１２０ｄとを比較し、希望商品情報にヒットする行または判断基準データの属性にヒットする行を選択する。そして、接客データ生成部１５０は、選択した行に基づいて、接客データ１２０ｅを生成する。
【００３３】
図７は、サーバの接客データのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、この接客データ１２０ｅは、会員番号、商品コード、品名、ブランド、サイズ、シーズンを含む。また、接客データ１２０ｅは、形状、色柄、材質、来店日を含む。例えば、来店日には、この接客データ１２０ｅを生成した日付が登録される。
【００３４】
属性数管理テーブル生成部１５５は、接客データ１２０ｅに含まれる各商品情報の属性を基にして、属性の種別毎に、属性の数を集計することで、属性管理テーブル１２０ｆを生成する処理部である。図８は、属性数管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８に示すように、属性数管理テーブル１２０ｆは、属性毎の集計結果が記憶されている。例えば、シングルが「４」となっている。これは、接客データ１２０ｅに含まれる商品情報のうち、属性がシングルとなる商品情報が４つ存在することを示している。
【００３５】
通知部１６０は、判断基準データ１２０ｃ、接客データ１２０ｅ、接客データ１２０ｅの商品番号に対応する商品画像データ、属性数管理テーブル１２０ｆを端末装置２００に通知する処理部である。通知部１６０は、接客データ１２０ｅに含まれる商品コードをキーにして、商品画像データを、商品マスタ１２０ｄから取得する。
【００３６】
判断基準ＤＢ管理部１７０は、端末装置２００から更新された判断基準データを取得した場合に、判断基準ＤＢ１２０ｂを更新する処理部である。更新された判断基準データを更新データと表記する。判断基準ＤＢ管理部１７０は、更新データを更新する。
【００３７】
なお、判定基準ＤＢ管理部１７０は、更新データに対応するデータが、判断基準ＤＢ１２０ｂに存在しない場合には、更新データに対応するデータを判断基準ＤＢ１２０ｂに追加登録してもよい。
【００３８】
次に、図２に示した端末装置２００の構成について説明する。図９は、端末装置の構成を示す機能ブロック図である。図９に示すように、この端末装置２００は、カード情報読取部２１０、インターフェース部２２０、タッチパネル２３０、記憶部２４０、通信部２５０、表示処理部２６０、属性数演算部２７０、判断基準データ更新部２８０を有する。
【００３９】
カード情報読取部２１０は、会員カードに含まれる会員番号を読み取る処理部である。例えば、カード情報読取部２１０は、カードリーダなどに対応する。
【００４０】
インターフェース部２２０は、サーバ１００との間でデータ通信を行う処理部である。例えば、インターフェース部２１０は、ネットワーク通信カードや通信装置に対応する。
【００４１】
タッチパネル２３０は、表示処理部２６０から出力される商品情報などを表示すると共に、操作者の操作を受け付ける装置である。また、顧客は、タッチパネル２３０を操作して、自分の嗜好に合わない商品情報を順次、ゴミ箱に移動させて、自分の嗜好に合った商品情報を残すことで、購入対象となる商品を決定する。
【００４２】
記憶部２４０は、接客データ２４０ａ、判断基準データ２４０ｂ、商品画像データ２４０ｃ、属性数管理テーブル２４０ｄを記憶する。記憶部２４０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。
【００４３】
接客データ２４０ａは、顧客の嗜好にあう商品情報を含むデータであり、図７に示した接客データ１２０ｅに対応するものである。なお、接客データ２４０ａは、接客データ１２０ｅに加えて、各種のデータをさらに対応づけて記憶する。図１０は、端末装置の接客データのデータ構造の一例を示す図である。図１０に示すように、この接客データ２４０ａは、会員番号、商品コード、品名、ブランド、サイズ、シーズン、各種属性、来店日、表示時間、却下時間、復活時間を対応づけて記憶する。各種属性は、型、袖丈、色、柄、材質を含む。
【００４４】
このうち、会員番号、商品コード、各種属性、来店日には、サーバ１００から通知される接客データ１２０ｅの会員番号、商品コード、各種属性、来店日と同じ情報が格納される。
【００４５】
また、表示時間、却下時間、復活時間は、ブランクとなっているものとする。後述の表示処理部２６０が各種処理を実行することで、表示時間、却下時間、復活時間に値が登録される。
【００４６】
表示時間は、商品情報がタッチパネル２３０に表示された時間を示す。却下時間は、タッチパネル２３０に表示された商品情報が、ゴミ箱に移動された時間を示す。復活時間は、ゴミ箱の商品情報が、元に戻された時間を示す。
【００４７】
判断基準データ２４０ｂは、図６に示した判断基準データ１２０ｃに対応するデータである。この判断基準データ２４０ｂは、後述する判断基準データ更新部２８０によって更新され、サーバ１００に送信される。
【００４８】
商品画像データ２４０ｃは、サーバ１００から送信されるデータである。例えば、この商品画像データ２４０ｃは、商品コードと、商品の画像データとが対応づけられている。
【００４９】
属性数管理テーブル２４０ｄは、図８に示した属性数管理テーブル１２０ｆに対応する。
【００５０】
通信部２５０は、カード情報読取部２１０から会員番号を取得した場合には、会員番号をサーバ１００に通知する。また、通信部２５０は、タッチパネル２３０等からサイズ変更要求等を受け付けた場合には、会員番号とサイズ変更要求をサーバ１００に通知する。また、通信部２５０は、タッチパネル２３０から、希望商品情報を受け付けた場合には、会員番号と希望商品情報をサーバ１００に通知する。
【００５１】
また、通信部２５０は、サーバ１００から、接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを取得した場合には、取得した接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを記憶部２４０に記憶する。
【００５２】
表示処理部２６０は、タッチパネル２３０の表示制御を行う処理部である。表示処理部２６０は、商品情報をタッチパネル２３０に表示する処理、タッチパネル２３０に表示された商品情報が、ゴミ箱に移動された場合に伴う処理、ゴミ箱の商品情報が、元に戻った場合に伴う処理を行う。また、表示処理部２６０は、ゴミ箱に移動されずに残った商品情報に伴う処理を行う。
【００５３】
まず、商品情報をタッチパネル２３０に表示する処理について説明する。表示処理部２６０は、接客データ２４０ａに含まれる商品コードの商品画像を商品画像データ２４０ｃから取得し、取得した商品画像データ２４０ｃをタッチパネル２３０に表示させる。そして、表示処理部２６０は、商品情報を表示した表示時間を接客データ２４０ａに記録する。なお、表示処理部２６０は、現在の時間情報をタイマから取得するものとする。
【００５４】
タッチパネル２３０に表示された商品情報が、ゴミ箱に移動された場合の表示処理部２６０の処理について説明する。これは、顧客がタッチパネル２３０を操作して、不要な商品情報をゴミ箱にドラッグした場合の処理に相当する。表示処理部２６０は、接客データ２４０ａを参照し、ゴミ箱に移動された商品情報に対応する却下時間に現在の時間を記録する。また、表示処理部２６０は、ゴミ箱に移動された商品情報が、ゴミ箱に移動される前に配置されていたタッチパネル２３０上の位置に網掛けした該当商品情報を表示させる。
【００５５】
ゴミ箱の商品情報が、元に戻った場合の表示処理部２６０の処理について順に説明する。表示処理部２６０は、該当する商品情報の網掛けを解除する。また、表示処理部２６０は、接客データ２４０ａの復活時間に、現在の時間を記録する。また、表示処理部２６０は、元に戻された商品情報に対応する情報を、接客データ２４０ａに追加作成し、却下時間をクリアする。
【００５６】
ゴミ箱に移動されずに残った商品情報に対する表示処理部２６０の処理について説明する。表示処理部２６０は、網掛け表示されていない画面上の商品情報を、購入された商品と判定する。
【００５７】
属性数演算部２７０は、不要な商品情報に含まれる属性に対応する属性数を、不要な商品情報が選択された順番で順次減算する処理部である。具体的に、属性数演算部２７０の処理について説明する。まず、属性数演算部２７０は、接客データ２４０ａの却下時間に基づいて、接客データ２４０ａの行を昇順に並び替える。
【００５８】
図１１は、昇順に並び替えられた接客データの一例を示す図である。図１１に示す接客データは、昇順に並んでいるため、上の商品情報ほど、早期に不要な商品情報として選択されたことを示す。属性数演算部２７０は、図１１に示した接客データ２４０ａと、属性数管理テーブル２４０ｄとを参照して、属性数管理テーブル２４０ｄの属性数を順次減算していく。以下に示すように、属性数演算部２７０は、接客データ２４０ａの１段目から順に、商品情報の属性を特定し、特定した属性に対応する属性数を１ずつ減算する。
【００５９】
図１２は、属性毎の属性数の変化を示す図である。図１１の１段目の商品情報の属性は、型「シングル」、袖丈「半袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「シングル」、「半袖」、「グレー」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１０）。
【００６０】
図１１の２段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「半袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「半袖」、「グレー」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１１）。
【００６１】
図１１の３段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「半袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「麻」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「半袖」、「グレー」、「無地」、「麻」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２の時点で、半袖の属性数が０となる。
【００６２】
図１１の４段目の商品情報の属性は、型「シングル」、袖丈「長袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「シングル」、「長袖」、「グレー」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１３）。
【００６３】
図１１の５段目の商品情報の属性は、型「シングル」、袖丈「長袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「麻」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「シングル」、「長袖」、「グレー」、「無地」、「麻」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１４）。このステップＳ１２の時点で、シングルの属性数が０となる。
【００６４】
図１１の６段目の商品情報の属性は、型「シングル」、袖丈「長袖」、色「黒」、柄「無地」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「シングル」、「長袖」、「黒」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１５）。
【００６５】
図１１の７段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「黒」、柄「無地」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「黒」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１６）。このステップＳ１６の時点で、黒の属性数が０となる。
【００６６】
図１１の８段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「水色」、柄「ストライプ」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「水色」、「ストライプ」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１７）。
【００６７】
図１１の９段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「ピンク」、柄「ストライプ」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「ピンク」、「ストライプ」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１８）。
【００６８】
図１１の１０段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「ピンク」、柄「ストライプ」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「ピンク」、「ストライプ」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９の時点で、ピンクの属性数が０となる。
【００６９】
図１１の１１段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「グレー」、柄「ストライプ」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「グレー」、「ストライプ」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ２０）。このステップＳ２０の時点で、ストライプの属性数が０となる。
【００７０】
図１１の１２段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「水色」、柄「無地」、材質「麻」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「水色」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ２１）。このステップＳ２１の時点で、麻の属性数が０となる。
【００７１】
図１１の１３段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「化繊」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「グレー」、「無地」、「化繊」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２の時点で、化繊の属性数が０となる。
【００７２】
図１１の１４段目の商品情報の属性は、型「ダブル」、袖丈「長袖」、色「グレー」、柄「無地」、材質「綿」である。このため、属性数演算部２７０は、図１２の属性「ダブル」、「長袖」、「グレー」、「無地」、「綿」の数値からそれぞれ１減算する（ステップＳ２３）。このステップＳ２３の時点で、ダブル、長袖、グレー、無地、綿の属性数が０となる。属性数演算部２７０は、図１２に示した処理結果を、判断基準データ更新部２８０に通知する。
【００７３】
判断基準データ更新部２８０は、属性数演算部２７０の処理結果に基づいて、属性の優先順位を判定し、判定した優先順位により、判断基準データを更新する処理部である。判断基準データ更新部２８０は、優先順位判定部の一例である。
【００７４】
判断基準データ更新部２８０は、属性数がより早く０となる属性を、顧客の嗜好により合わない属性として判定し、より大きな値を優先順位に設定する。ただし、判断基準データ更新部２８０は、同一のカテゴリに含まれる属性のうち、属性数が０でない残りの属性が１種類になった場合には、残りの属性を優先順の判定対象から一旦除外する。例えば、シングル、ダブルは同一のカテゴリ「型」に属する。半袖、長袖は、同一のカテゴリ「袖丈」に属する。グレー、黒、水色、ピンクは同一のカテゴリ「色」に属する。無地、ストライプは、同一のカテゴリ「柄」に属する。綿、麻、化繊は同一のカテゴリ「材質」に属する。
【００７５】
図１２のステップＳ１２において、半袖の属性数がはじめに０となる。判断基準データ更新部２８０は、属性「半袖」の優先順位の数値を最大値に設定する。カテゴリ「袖丈」において、属性数が０ではない属性が残り１つとなるので、「長袖」を一旦除外する。
【００７６】
図１２のステップＳ１５において、「シングル」の属性数が０となる。判断基準データ更新部２８０は、属性「シングル」の優先順位の数値を最大値から１を減算した値に設定する。カテゴリ「型」において、属性数が０ではない属性が残り１つとなるので「長袖」を一旦除外する。
【００７７】
図１２のステップＳ１６において、「黒」の属性数が０となる。判断基準データ更新部２８０は、属性「黒」の優先順位の数値を最大値から２を減算した値に設定する。
【００７８】
図１２のステップＳ１９において、「ピンク」の属性数が０となる。判断基準データ更新部２８０は、属性「ピンク」の優先順位の数値を最大値から３を減算した値に設定する。
【００７９】
図１２のステップＳ２０において、「ストライプ」の属性数が０となる。判断基準データ更新部２８０は、属性「ピンク」の優先順位の数値を最大値から４を減算した値に設定する。カテゴリ「柄」において、属性数が０ではない属性が残り１つとなるので、「無地」を一旦除外する。
【００８０】
図１２のステップＳ２１において、「水色」、「麻」の属性数が０となる。判断基準データ更新部２８０は、属性「水色」、「麻」の優先順位の数値を最大値から５を減算した値に設定する。カテゴリ「色」において、属性数が０ではない属性が残り１つとなるので、「グレー」を一旦除外する。
【００８１】
図１２のステップＳ２２において、「化繊」の属性数が０となる。判断基準データ２８０は、属性「化繊」の優先順位の数値を最大値から６を減算した値に設定する。カテゴリ「材質」において、属性数が０ではない属性が残り１つとなるので、「綿」を一旦除外する。
【００８２】
最後に、判断基準データ更新部２８０は、一旦除外した属性の優先順位を判定する。具体的には、判断基準データ更新部２８０は、属性「ダブル」、「長袖」、「グレー」、「無地」、「綿」の優先順位を設定する。例えば、判断基準データ更新部２８０は、顧客が購入した商品情報に含まれる属性の優先順位を１に設定し、残りの属性の優先順位を２にしてもよい。
【００８３】
または、判断基準データ更新部２８０は、顧客が商品を購入する場合に入力した属性の情報を、タッチパネル２３０から取得し、取得した順番で、優先順位を特定してもよい。例えば、属性「ダブル」、「長袖」、「グレー」、「無地」、「綿」の順に属性が入力された場合には、判断基準データ更新部２８０は、属性「ダブル」、「長袖」、「無地」、「綿」の優先順位をそれぞれ１、２、３、４とする。判断基準データ更新部２８０は、求めた属性と優先順位との関係により、判断基準データ２４０ｂを更新する。
【００８４】
図１３は、更新後の判断基準データのデータ構造の一例を示す図である。判断基準データ更新部２８０が上記の処理を実行することで、例えば、図１３に示すように、属性「半袖」の優先順位が「９」となり、属性「シングル」の優先順位が「８」となる。
【００８５】
また、属性「黒」の優先順位が「７」となり、属性「ピンク」の優先順位が「６」となり、属性「ストライプ」の優先順位が「７」となる。属性「水色」および「麻」の優先順位が「４」となり、属性「化繊」の優先順位が「３」となり、属性「グレー」および「綿」の優先順位が「２」となり、属性「ダブル」および「長袖」の優先順位が「１」となる。
【００８６】
判断基準データ更新部２８０は、更新した判断基準データ２４０ｂを、サーバ１００に送信する。
【００８７】
次に、本実施例にかかる商品販売支援システムの処理手順について説明する。図１４は、本実施例にかかる商品販売支援システムの処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、例えば、サーバ１００が会員番号を取得したことを契機にして実行される。サーバ１００は、会員番号を取得し（ステップＳ１０１）、サイズの変更要求を取得した場合には、顧客ＤＢ１２０ａを更新する（ステップＳ１０２）。
【００８８】
サーバ１００は、判断基準データ抽出処理を実行し（ステップＳ１０３）、顧客の希望する希望商品情報を取得する（ステップＳ１０４）。サーバ１００は、接客データ生成処理を実行し（ステップＳ１０５）、接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを端末装置２００に送信する（ステップＳ１０６）。
【００８９】
端末装置２００は、接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを受信し（ステップＳ１０７）、接客データに含まれる商品を表示する（ステップＳ１０８）。端末装置２００は、表示した商品に対して表示時間を記録する（ステップＳ１０９）。
【００９０】
端末装置２００は、購入商品が決定していない場合には（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、接客データ更新処理を実行し（ステップＳ１１１）、ステップＳ１１０に移行する。一方、端末装置２００は、購入商品が決定した場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、優先順位更新処理を実行する（ステップＳ１１２）。
【００９１】
端末装置２００は、判断基準データ更新処理を実行し（ステップＳ１１３）、更新した判断基準データをサーバ１００に送信する（ステップＳ１１４）。
【００９２】
サーバ１００は、更新した判断基準データを受信し（ステップＳ１１５）、判断基準ＤＢ１２０ｂを更新する（ステップＳ１１６）。
【００９３】
次に、図１４のステップＳ１０３に示した判断基準データ抽出処理の処理手順について説明する。図１５は、判断基準データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示すように、サーバ１００は、判断基準データ１２０ｃを初期化し（ステップＳ２０１）、会員番号を基にして、判断基準ＤＢ１２０ｂを検索する（ステップＳ２０２）。
【００９４】
サーバ１００は、会員番号に対応する情報が判断基準ＤＢ１２０ｂに存在しない場合には（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、サーバ１００は、会員番号に対応する商品情報が存在する場合には（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、基準日の前後一ヶ月の「月」の判断基準データを検索する（ステップＳ２０４）。
【００９５】
サーバ１００は、判断基準データが存在しない場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、サーバ１００は、判断基準データが存在する場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、最新月の判断基準データを抽出する（ステップＳ２０６）。
【００９６】
次に、図１４のステップＳ１０５に示した接客データ生成処理の処理手順について説明する。図１６は、接客データ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、サーバ１００は、顧客の希望する商品情報および顧客ＤＢ１２０ａに基づいて、商品マスタ１２０ｄから商品情報を抽出し、接客データを生成する（ステップＳ３０１）。
【００９７】
サーバ１００は、判断基準データ１２０ｃに情報が存在しない場合には（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、ステップＳ３１０に移行する。一方、サーバ１００は、判断基準データ１２０ｃに情報が存在する場合には（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、判断基準データ１２０ｃに基づいて、接客データに優先順位を設定する（ステップＳ３０３）。
【００９８】
サーバ１００は、判断基準データ１２０ｃの各優先順位のうち、最も優先順位が低い値の１／２の値を非対象値とし（ステップＳ３０４）、接客データ１２０ｅの情報を一つ選択する（ステップＳ３０５）。
【００９９】
サーバ１００は、優先順位の値が非対象値よりも大きい場合には（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、選択した情報を削除し（ステップＳ３０７）、接客データの各優先順位から１を減算し（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０５に移行する。
【０１００】
一方、サーバ１００は、優先順位の値が非対象値よりも大きくない場合には（ステップＳ３０６，Ｎｏ）、全てを選択したか否かを判定する（ステップＳ３０９）。サーバ１００は、全てを選択していない場合には（ステップＳ３０９，Ｎｏ）、ステップＳ３０５に移行する。一方、サーバ１００は、全てを選択した場合には（ステップＳ３０９，Ｙｅｓ）、属性数管理テーブルを生成する（ステップＳ３１０）。
【０１０１】
次に、図１４のステップＳ１１１に示した接客データ更新処理の処理手順について説明する。図１７は、接客データ更新処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示すように、端末装置２００は、画面上の商品情報がゴミ箱に移動された場合には（ステップＳ４０１，Ｙｅｓ）、接客データ２４０ａを参照し、ゴミ箱に移動された商品情報に対応する却下時間に現在時間を設定する（ステップＳ４０２）。
【０１０２】
端末装置２００は、ゴミ箱に移動された商品情報に対応する画面上の商品情報を網掛け表示する（ステップＳ４０３）。
【０１０３】
一方、端末装置２００は、画面上の商品情報がゴミ箱に移動されていない場合には（ステップＳ４０１，Ｎｏ）、商品情報がゴミ箱から元に戻されたか否かを判定する（ステップＳ４０４）。端末装置２００は、商品情報がゴミ箱から元に戻された場合には（ステップＳ４０４，Ｙｅｓ）、網掛け表示を解除し（ステップＳ４０５）、接客データ２４０ａの復活時間に、現在時間を設定する（ステップＳ４０６）。そして、端末装置２００は、元に戻された商品情報に対応する情報を、接客データ２４０ａに追加作成し、却下時間をクリアし（ステップＳ４０７）、処理を終了する。
【０１０４】
一方、端末装置２００は、商品情報がゴミ箱から元に戻されていない場合には（ステップＳ４０４，Ｎｏ）、網掛け表示されていない画面上の商品情報を、購入された商品情報と判定し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。
【０１０５】
次に、図１４のステップＳ１１２に示した優先順位更新処理の処理手順について説明する。図１８は、優先順位更新処理の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示すように、端末装置２００は、接客データ２４０ａを参照し、却下時間よりも大きい復活時間を有する情報を削除し（ステップＳ５０１）、却下時間が昇順になるように、接客データを並び替える（ステップＳ５０２）。
【０１０６】
端末装置２００は、データの最後ではない場合には（ステップＳ５０３，Ｎｏ）、接客データ２４０ａの属性に対応する属性数から１を減算し（ステップＳ５０４）、属性数が０であるか否かを判定する（ステップＳ５０５）。
【０１０７】
端末装置２００は、属性数が０ではない場合には（ステップＳ５０５，Ｎｏ）、ステップＳ５０３に移行する。一方、端末装置２００は、属性数が０の場合には（ステップＳ５０５，Ｙｅｓ）、属性数が０となった属性の優先順位を設定する（ステップＳ５０６）。
【０１０８】
端末装置２００は、同一カテゴリ内で、属性数が０になっていない属性が残り一つではない場合に（ステップＳ５０７，Ｎｏ）、ステップＳ５０３に移行する。一方、端末装置２００は、同一カテゴリ内で、属性数が０になっていない属性が残り一つの場合には（ステップＳ５０７，Ｙｅｓ）、該当する属性を対象から除外し（ステップＳ５０８）、ステップＳ５０３に移行する。
【０１０９】
ところで、データが最後の場合には（ステップＳ５０３，Ｙｅｓ）、選択されなかった属性の優先順位を設定し（ステップＳ５０９）、処理を終了する。
【０１１０】
次に、本実施例にかかる商品販売支援システムの効果について説明する。商品販売支援システムによれば、端末装置２００は、不要な商品情報に含まれる属性に対応する属性数を、不要な商品情報が選択された順番で順次減算する。そして、端末装置２００は、属性数がより早く０になった属性を顧客の嗜好に合わない属性と判定し、優先順位を属性に設定する。この属性の優先順位を利用することで、顧客の嗜好に合った商品の提示を行うことができる。また、商品情報の数が少ない場合にでも、優先順位を設定することができる。
【０１１１】
また、商品販売支援システムによれば、端末装置２００は、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合わない属性を有さない商品情報を表示するので、顧客は快適に商品を選ぶことができる。
【０１１２】
また、商品販売支援システムによれば、端末装置２００は、同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が０ではない属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定するので、顧客の嗜好に合った属性をより早く判定することができる。
【０１１３】
ところで、サーバ１００、端末装置２００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、サーバ１００、端末装置２００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。例えば、端末装置２００は、必ずしもカード情報読取部２１０を有していなくてもよい。例えば、端末装置２００は、カード情報読取部の機能を有する外部の装置から、会員番号等を取得してもよい。
【０１１４】
また、サーバ１００に、端末装置２００に含まれる処理部の機能を追加することで、サーバ１００側で、顧客に商品情報を提示してもよい。例えば、サーバ１００が、表示処理部２６０、属性数演算部２７０、判断基準データ更新部２８０の機能を有し、ネットワークに接続された端末装置２００に商品情報を提示させてもよい。そして、サーバ１００は、顧客によるタッチパネル２３０の操作に関する情報を収集し、判断基準データ２４０ｂを更新してもよい。
【０１１５】
また、端末装置２００は、属性数を減算していく過程において、属性数が０になったか否かを基にして、属性の優先順位を設定していたが、これに限定されるものではない。例えば、属性数がＮ未満となったか否かを基にして、属性の優先順位を設定してもよい。ただし、Ｎは自然数である。
【０１１６】
ここで、図９に示した端末装置２００による処理と同様の機能を実現する商品販売支援プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１９は、商品販売支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１１７】
図１９に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３を有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る媒体読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７を有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。
【０１１８】
ハードディスク装置３０７には、属性数演算プログラム３０７ａ、優先順位判定プログラム３０７ｂが記憶されている。ＣＰＵ３０１は、プログラム３０７ａ、３０７ｂをハードディスク装置３０７から読み出してＲＡＭ３０６に展開する。属性数演算プログラム３０７ａは、属性数演算プロセス３０６ａとして機能する。優先順位判定プログラム３０７ｂは、優先順位判定プロセス３０６ｂとして機能する。
【０１１９】
例えば、属性数演算プロセス３０６ａは、属性数演算部２７０に対応する。優先順位判定プロセス３０６ｂは、判定基準データ更新部２６０に対応する。
【０１２０】
なお、各プログラム３０７ａ、３０７ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１２１】
ところで、図２、図９に示した各処理部１３０〜１７０、２５０〜２６０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積装置に対応する。また、各処理部１３０〜１７０、２５０〜２６０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路に対応する。
【０１２２】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１２３】
（付記１）複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶部と、
前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で、順次減算する属性数演算部と、
前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する優先順位判定部と
を有することを特徴とする商品販売支援装置。
【０１２４】
（付記２）複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好にあわない属性を有さない商品情報を表示する表示処理部をさらに有することを特徴とする付記１に記載の商品販売支援装置。
【０１２５】
（付記３）前記優先順位判定部は、同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、前記表示処理部は、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする付記１または２に記載の商品販売支援装置。
【０１２６】
（付記４）コンピュータが実行する商品販売支援方法であって、
複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、
前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、
前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定することを特徴とする商品販売支援方法。
【０１２７】
（付記５）複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好に合わない属性を有さない商品情報を表示装置に表示することを特徴とする付記４に記載の商品販売支援方法。
【０１２８】
（付記６）同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする付記４または５に記載の商品販売支援方法。
【０１２９】
（付記７）コンピュータに、
複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、
前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、
前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する処理を実行させることを特徴とする商品販売支援プログラム。
【０１３０】
（付記８）複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好に合わない属性を有さない商品情報を表示装置に表示する処理をさらに実行させることを特徴とする付記７に記載の商品販売支援プログラム。
【０１３１】
（付記９）同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする付記７または８に記載の商品販売支援プログラム。
【符号の説明】
【０１３２】
５０  ネットワーク
１００  サーバ
２００  端末装置
２１０  カード情報読取部
２２０  インターフェー部
２３０  タッチパネル
２４０  記憶部
２５０  通信部
２６０  表示処理部
２７０  属性数演算部
２８０  判断基準データ更新部
【図１】
0005652283.tif 000002
【図２】
0005652283.tif 000003
【図３】
0005652283.tif 000004
【図４】
0005652283.tif 000005
【図５】
0005652283.tif 000006
【図６】
0005652283.tif 000007
【図７】
0005652283.tif 000008
【図８】
0005652283.tif 000009
【図９】
0005652283.tif 000010
【図１０】
0005652283.tif 000011
【図１１】
0005652283.tif 000012
【図１２】
0005652283.tif 000013
【図１３】
0005652283.tif 000014
【図１４】
0005652283.tif 000015
【図１５】
0005652283.tif 000016
【図１６】
0005652283.tif 000017
【図１７】
0005652283.tif 000018
【図１８】
0005652283.tif 000019
【図１９】
0005652283.tif 000020