(57)【要約】  商品間の類似度をより正確に導出することができる分析装置等を提供する。  分析装置は、第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する第１併売数量導出手段と、第１併売数量に基づいて、第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する第１併売ベクトル導出手段と、第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する第２商品数量導出手段と、第２併売数量に基づいて、第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する第２併売ベクトル導出手段と、第１及び第２併売ベクトルに基づいて、第１商品と第２商品との類似度を導出する類似度導出手段とを備える。
2016139939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する第１併売数量導出手段と、
前記第１併売数量に基づいて、前記第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する第１併売ベクトル導出手段と、
第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する第２併売数量導出手段と、
前記第２併売数量に基づいて、前記第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する第２併売ベクトル導出手段と、
前記第１及び第２併売ベクトルに基づいて、前記第１商品と前記第２商品との類似度を導出する類似度導出手段とを備える、分析装置。
【請求項２】
前記第１併売ベクトルは、前記第１商品と併せて購入された前記商品の各々の販売量を表し、
前記第２併売ベクトルは、前記第２商品と併せて購入された前記商品の各々の販売量を表す、請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記第１商品と、前記第２商品とは異なる少なくとも一つの商品とが併せて購入された場合における購入された商品の情報を含む第１売上データを導出する第２商品データ除外手段と、
前記第２商品と、前記第１商品とは異なる少なくとも一つの商品とが併せて購入された場合における、購入された商品の情報を含む第２売上データを導出する第１商品データ除外手段とを備え、
前記第１併売数量導出手段は、前記第１売上データに基づいて前記第１併売数量を導出し、
前記第２併売数量導出手段は、前記第２売上データに基づいて前記第２併売数量を導出する、請求項１又は２に記載の分析装置。
【請求項４】
前記第１併売ベクトル導出手段は、前記第１売上データに基づいて導出された前記第１併売数量に基づいて前記第１併売ベクトルを導出し、
前記第２併売ベクトル導出手段は、前記第２売上データに基づいて導出された前記第２併売数量に基づいて前記第２併売ベクトルを導出する、請求項３に記載の分析装置。
【請求項５】
前記第１併売ベクトルは、前記第１商品と併せて購入された、前記第１商品及び前記第２商品のいずれとも異なる前記商品の各々の販売量を表し、
前記第２併売ベクトルは、前記第２商品と併せて購入された、前記第１商品及び前記第２商品のいずれとも異なる前記商品の各々の販売量を表す、請求項１から４のいずれか一項に記載の分析装置。
【請求項６】
前記第１併売数量導出手段にて用いられる、前記第１商品が含まれる取引に関する情報を取得する第１商品データ選択手段と、
前記第２併売数量導出手段にて用いれらる、前記第２商品が含まれる取引に関する情報を取得する第２商品データ選択手段とを備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の分析装置。
【請求項７】
前記第１又は第２商品に関する取引において購入された商品の情報を含む売上データを記憶する商品売上データ記憶手段を備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の分析装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか一項に記載の分析装置と、
前記分析装置にて導出された類似度に基づいて、複数の商品に関する類似関係を導出する解析手段とを備える、分析システム。
【請求項９】
第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出し、
前記第１併売数量に基づいて、前記第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出し、
第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出し、
前記第２併売数量に基づいて、前記第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出し、
前記第１及び第２併売ベクトルに基づいて、前記第１商品と前記第２商品との類似度を導出する、分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する処理と、
前記第１併売数量に基づいて、前記第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する処理と、
第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する処理と、
前記第２併売数量に基づいて、前記第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する処理と、
前記第１及び第２併売ベクトルに基づいて、前記第１商品と前記第２商品との類似度を導出する処理とを実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析装置、分析方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品の企画や販売においては、ブランドスイッチ（それまでに商品Ａを購入していた顧客が、商品Ａに類似する他の商品Ｂを購入すること）の発生に関する予測や、新商品の差異化のために類似するライバル商品が少ない領域に関する探索の必要が生じる場合がある。このような予測等を行う際に、分析対象となるカテゴリーに属する商品の組み合わせの間の類似度を何らかの手法を用いて定量的に算出することにより、商品間の類似関係を求めることがしばしば行われる。【０００３】
特許文献１には、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）データ分析装置等に関する技術が記載されている。特許文献１に記載のＰＯＳデータ分析装置等は、併売特徴情報により商品間の類似度（併売度）を計算する。特許文献１に記載の技術では、併売特徴情報としては、シンプソン係数やジャカード係数などがある。また、特許文献１に記載の技術では、併売特徴情報としては、ベクトル情報を用いる場合は、コサイン類似度やピアソンの相関係数などが用いられる。【０００４】
また、非特許文献１には、ＰＯＳデータを可視化する手法が記載されている。非特許文献１に記載の手法では、フィッシャーの正確確率検定により明確な意図がないと思われる併売情報を排除することにより、ＰＯＳデータにおける売上状況／ 併売状況を可視化する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２５８０２３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】星出高秀、藤村考、松林達史、“ＰＯＳデータの仮想地形化による可視化”、電子情報通信学会技術研究報告、ＬＯＩＳ２００９−９８、２０１０年３月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１又は非特許文献１に記載された手法においては、各商品の併売の度合い（ある顧客によって複数の商品が併せて購入される頻度）に基づいて、商品間の類似度が求められる。しかしながら、類似度を求めようとする商品によっては、商品の併売の度合いに基づく商品間の類似度の導出が難しい場合がある。【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、商品間の類似度をより正確に導出することができる分析装置等を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様における分析装置は、第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する第１併売数量導出手段と、第１併売数量に基づいて、第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する第１併売ベクトル導出手段と、第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する第２商品数量導出手段と、第２併売数量に基づいて、第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する第２併売ベクトル導出手段と、第１及び第２併売ベクトルに基づいて、第１商品と第２商品との類似度を導出する類似度導出手段とを備える。【００１０】
また、本発明の一態様における分析方法は、第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出し、第１併売数量に基づいて、第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出し、第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出し、第２併売数量に基づいて、第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出し、第１及び第２併売ベクトルに基づいて、第１商品と第２商品との類似度を導出する。【００１１】
また、本発明の一態様におけるコンピュータ読み取り可能記録媒体は、コンピュータに、第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する処理と、第１併売数量に基づいて、第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する処理と、第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する処理と、第２併売数量に基づいて、第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する処理と、第１及び第２併売ベクトルに基づいて、第１商品と第２商品との類似度を導出する処理とを実行させるプログラムを非一時的に格納する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、商品間の類似度をより正確に導出することができる分析装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態における分析装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における分析装置にて用いられる売上データの例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における分析装置にて用いられる第１又は第２併売ベクトルの例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態における分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態における分析装置の一変形例の構成を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態における分析装置の構成を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態における分析装置にて用いられる売上データの例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態における分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態における分析装置の一変形例の構成を示す図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態における分析システムの構成を示す図である。
【図１１】本発明の各実施形態における分析装置等を実現する情報処理装置の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の各実施形態について、添付の図面を参照して説明する。なお、本発明の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素は、例えば図１１に示すような情報処理装置５００とソフトウェアとの任意の組み合わせにより実現することができる。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。
【００１５】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム５０４
・プログラム５０４を格納する記憶装置５０５
・記録媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
・ネットワーク５０９と接続する通信インターフェース５０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース５１０
・各構成要素を接続するバス５１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム５０４をＣＰＵ５０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＡＭ５０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１が読み出す。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク５０９を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５０６に格納されており、ドライブ装置５０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。
【００１６】
各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【００１７】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００１８】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態における分析装置を示す図である。図２は、本発明の第１の実施形態における分析装置にて用いられる売上データの例を示す図である。図３は、本発明の第１の実施形態における分析装置にて用いられる第１又は第２併売ベクトルの例を示す図である。図４は、本発明の第１の実施形態における分析装置の動作を示すフローチャートである。図５は、本発明の第１の実施形態における分析装置の一変形例の構成を示す図である。
【００１９】
図１に示すとおり、本発明の第１の実施形態における分析装置１００は、第１併売数量導出部１１１と、第１併売ベクトル導出部１２１と、第２併売数量導出部１１２と、第２併売ベクトル導出部１２２と、類似度導出部１３０とを備える。
【００２０】
第１併売数量導出部１１１は、第１商品と併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する。第１併売ベクトル導出部１２１は、第１併売数量に基づいて、第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する。第２併売数量導出部１１２は、第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する。第２併売ベクトル導出部１２２は、第２併売数量に基づいて、第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する。類似度導出部１３０は、第１及び第２併売ベクトルに基づいて、第１商品と第２商品との類似度を導出する。
【００２１】
本実施形態において、第１及び第２商品は、それらの商品間における類似度の導出対象となる任意の２つの商品である。なお、ある商品に類似する商品とは、例えば、当該商品と機能や特徴等が共通しており、当該商品の利用者等に対して、当該商品の代替として販売等が行われる可能性がある商品である。商品間の類似度とは、少なくとも２つの商品に関する上述した類似の様子を、任意の手法で定量化した度合いである。
【００２２】
また、本実施形態において、販売量とは、販売された商品の数量又は販売金額を指す。以降、本発明の各実施形態の説明においては、販売量は、販売数量であるとして説明する。併売とは、ある顧客によって複数の商品が併せて購入されること（すなわち、ある顧客に対して、複数の商品が併せて販売されること）である。
【００２３】
なお、本実施形態において、第１併売数量及び第２併売数量を、まとめて「併売数量」と呼ぶ場合がある。また、第１併売ベクトル及び第２併売ベクトルを、まとめて「併売ベクトル」と呼ぶ場合がある。
【００２４】
続いて、本実施形態における分析装置１００の各構成要素について説明する。
【００２５】
第１併売数量導出部１１１は、上述のように、第１商品と１回の取引で同時に購入される等、併せて購入された商品の販売量である第１併売数量を導出する。一例として、第１併売数量導出部１１１は、予め用意された第１商品を含む商品等の購入（販売）状況を表す売上データに基づいて、第１併売数量として、第１商品と併せて購入された商品の販売量の合計を商品毎に導出する。
【００２６】
売上データは、顧客等との１回の取引において購入された商品等に関する情報を収集したデータである。売上データに含まれる情報において、１回の取引において購入された商品等は、複数である場合がある。第１併売数量導出部１１１は、上述した売上データのうち、購入された商品に第１商品が含まれる情報に基づいて、第１併売数量を導出する。
【００２７】
図２は、売上データの一例を示す図である。図２に示す売上データの例は、ＰＯＳデータに基づいている。本実施形態において、売上データに含まれる上述した１回の取引における情報の各々には、例えば、バスケット番号として通し番号が付与されている。図２に示す売上データの例では、バスケット番号「１０００００１」及び「１０００００２」の取引に関する情報が示されている。また、図２においては、上述した２つのバスケット番号にて表される２つの取引にて購入された商品の数量が示されている。また、商品１から４の各々の商品には、それぞれ「３０００１」から「３０００４」までの商品番号が割当てられている。
【００２８】
この例において、第１商品は商品１であり、第２商品は商品４であるとする場合に、第１商品である商品１は、売上データに含まれる２つの取引に関する情報の双方にて購入されている。したがって、第１併売数量導出部１１１は、両方の情報に基づいて第１併売数量を導出する。すなわち、第１併売数量導出部１１１は、商品１が２個、商品２が４個、商品３が３個、商品４が１個であるとの第１併売数量を導出する。
【００２９】
第２併売数量導出部１１２は、第２商品と併せて購入された商品の販売量である第２併売数量を導出する。一例として、第２併売数量導出部１１２は、第１併売数量導出部１１１と同様の手法により、予め用意された第２商品を含む売上データに基づいて第２併売数量を導出することができる。
【００３０】
上述した図２に示す売上データの例においては、第２商品である商品４は、バスケット番号「１０００００１」の取引においてのみ購入されている。したがって、第２併売数量導出部１１２は、バスケット番号「１０００００１」の取引に関する情報に基づいて第２併売数量を導出する。すなわち、第２併売数量導出部１１２は、商品１が１個、商品２が２個、商品３が１個、商品４が１個であるとの第２併売数量を導出する。
【００３１】
第１併売ベクトル導出部１２１は、第１併売数量に基づいて、第１商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第１併売ベクトルを導出する。一例として、第１併売ベクトル導出部１２１は、第１商品及び第２商品を除外し、他の商品の販売量を表す組を第１併売ベクトルであるとして導出する。ただし、第１併売ベクトル導出部１２１は、第１商品及び第２商品を除外せずに第１併売ベクトルを導出してもよい。
【００３２】
上述した図２に示す例においては、第１商品である商品１に対して、第１併売数量は、商品２が２個、商品３が４個、商品４が１個である。この場合において、第１併売ベクトル導出部１２１は、第１商品である商品１及び第２商品である商品４を除外して、第１併売ベクトルを（４、３）として導出する。
【００３３】
また、図３は、商品番号「４０００１」が付された第１商品及び商品番号「４０００２」が付された第２商品に対する第１及び第２併売ベクトルの一例を示す。図３に示す表では、第１商品と併せて、商品番号「１０００１」の商品が１００個、商品番号「１０００２」の商品が２００個、商品番号「９９９９９」の商品が３００個購入される（販売される）ことを示している。すなわち、第１商品と併せて購入される商品が上述した３つの商品である場合、第１併売ベクトル導出部１２１は、（１００、２００、３００）として導出する。
【００３４】
第２併売ベクトル導出部１２２は、第２併売数量に基づいて、第２商品と併せて購入された複数の商品間の関係を示す第２併売ベクトルを導出する。第２併売ベクトル導出部１２２は、第１併売ベクトル導出部１２１と同様の手法を用いて第２併売ベクトルを導出することができる。一例として、第２併売ベクトル導出部１２２は、第１商品及び第２商品を除外し、他の商品の販売量を表す組を第２併売ベクトルであるとして導出する。第２併売ベクトル導出部１２２は、第１商品及び第２商品を除外せずに第２併売ベクトルを導出してもよい。
【００３５】
また、図３に示す表では、第２商品と併せて、商品番号「１０００１」の商品が１０個、商品番号「１０００２」の商品が２０個、商品番号「９９９９９」の商品が４０個購入される（販売される）ことを示している。すなわち、第２商品と併せて購入される商品が上述した３つの商品である場合、第２併売ベクトル導出部１２２は、第１併売ベクトルを（１０、２０、４０）として導出する。
【００３６】
なお、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、種々の態様の併売ベクトルを導出することができる。例えば、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、第１又は第２商品と併売された全ての商品に関して併売ベクトルを求めてもよい。また、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、第１又は第２商品と併売された商品のうち、販売された数量が所定の条件を満たす商品に関する販売量に基づいて併売ベクトルを求めてもよい。この場合に、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、例えば第１又は第２商品と併売された商品のうち、販売された数量が所定の数量以上である商品に関して併売ベクトルを求める。
【００３７】
また、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、カテゴリー毎に分類された商品の各々から任意の基準で代表的な商品であると判断された１つ以上の商品に関して併売ベクトルを求めてもよい。その他、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、第１又は第２商品と併売された商品のうち、任意の手法にて第１及び第２商品の類似度に影響があると判断された商品に関して併売ベクトルを求めてもよい。
【００３８】
類似度導出部１３０は、第１及び第２併売ベクトルに基づいて、第１商品と第２商品との類似度を導出する。一例として、類似度導出部１３０は、第１併売ベクトルと第２併売ベクトルとが近似する場合に、類似度が高くなるように類似度を導出する。すなわち、類似度導出部１３０は、第１商品と一緒に購入される商品群と、第２商品と一緒に購入される商品群とが似ているのであれば、第１及び第２商品は類似する可能性が高いとの考え方に基づいて類似度を導出する。類似度導出部１３０においては、類似度の指標として、コサイン類似度やピアソンの相関関数等が用いられる。また、類似度導出部１３０においては、類似度の指標として、スピアマンの順位相関係数やケンドールの順位相関係数等が用いられてもよい。
【００３９】
上述した図３に示す併売ベクトルの例において、類似度導出部１３０は、ピアソンの相関関数を用いて、第１及び第２併売ベクトルの類似度を、０．９８２と算出する。
【００４０】
続いて、図４に示すフローチャートを用いて、本発明の第１の実施形態における分析装置１００の動作の一例を説明する。
【００４１】
最初に、第１併売数量導出部１１１は、第１併売数量を導出する（ステップＳ１０１）。次に、第１併売ベクトル導出部１２１は、ステップＳ１０１にて導出された第１併売数量に基づいて、第１併売ベクトルを導出する（ステップＳ１０２）。
【００４２】
ステップＳ１０１及びＳ１０２の動作と並行して、第２併売数量導出部１１２は、第２併売数量を導出する（ステップＳ１０３）。また、ステップＳ１０３の処理に続いて、第１併売ベクトル導出部１２１は、第２併売ベクトルを導出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０３及びＳ１０４の処理は、一例として、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２における処理とそれぞれ同様に行われる。
【００４３】
なお、図４に示すフローチャートでは、ステップＳ１０１及びＳ１０２の動作と、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４の動作は、並行して行われるとして示されている。しかしながら、これらの動作は図４に示す例とは異なる順番で行われてもよい。例えば、ステップＳ１０１からＳ１０４までの処理は、この順番で逐次的に実行されてもよい。
【００４４】
最後に、類似度導出部１３０は、第１及び第２商品の類似度を導出する（ステップＳ１０５）。類似度導出部１３０にて導出された第１及び第２商品の類似度は、例えば、表示装置等や通信ネットワークを含む任意の出力手段から出力される。また、類似度導出部１３０にて導出された第１及び第２商品の類似度は、必要とされる時点で参照されるように、任意の記憶手段に保存されてもよい。
【００４５】
以上のとおり、本発明の第１の実施形態における分析装置１００は、第１及び第２商品と併売される商品の数量に関する併売ベクトルに基づいて、第１及び第２商品の間の類似度を導出する。
【００４６】
特許文献１に記載されているように、２つの商品が同時に購入される場合にその２つの商品の類似度が高いと判断する技術では、同時に購入される頻度が低い商品等に関して類似度を求めることが困難な場合がある。これに対して、本実施形態における分析装置１００は、２つの商品に対して、それらと同時に購入される商品が類似する場合に、当該２つの商品に関する類似度が高くなるように類似度を導出する。
【００４７】
すなわち、本実施形態における分析装置１００は、同時に購入される頻度に関わらず、２つの商品に関する類似度を導出することができる。したがって、本実施形態における分析装置１００は、商品間の類似度をより正確に導出することができる。
【００４８】
（第１の実施形態の変形例）
本実施形態における分析装置１００は、種々の変形例が考えられる。一つの変形例として、本実施形態における分析装置１００は、売上データを取得して管理する手段を備えてもよい。図５は、この変形例における分析装置１００Ａの構成を示す。
【００４９】
図５に示す分析装置１００Ａは、本実施形態における分析装置１００に対し、更に、売上データ管理部１５０、売上データ記憶部１６０、第１商品データ選択部１７１及び第２商品データ選択部１７２を備える。
【００５０】
売上データ管理部１５０は、売上データを外部から受け付ける。売上データ管理部１５０は、一例として、店舗等に設置されたＰＯＳ端末等から得られたＰＯＳデータや、ネットショップ等での商品販売時に収集された販売実績データ等を、売上データとして図示しない通信ネットワーク等を介して取得する。また、売上データ管理部１５０は、取得した売上データを、例えば売上データ記憶部１６０に格納する。
【００５１】
また、売上データ記憶部１６０は、第１商品及び第２商品に関する売上データを記憶する。
【００５２】
第１商品データ選択部１７１は、売上データのうち、第１商品が含まれる取引に関する情報を選択して取得する。同様に、第２商品データ選択部１７２は、売上データのうち、第２商品が含まれる取引に関する売上データを選択して取得する。
【００５３】
第１商品データ選択部１７１及び第２商品データ選択部１７２は、売上データ記憶部１６０に格納されている売上データを読取って当該売上データを選択する。なお、第１商品データ選択部１７１及び第２商品データ選択部１７２の各々は、売上データを売上データ管理部１５０から直接に取得して、所望の情報を選択してもよい。
【００５４】
なお、この変形例においては、第１併売数量導出部１１１は、第１商品データ選択部１７１にて選択された第１商品が含まれる取引に関する売上データに基づいて、第１併売数量を導出する。同様に、この変形例においては、第２併売数量導出部１１２は、第２商品データ選択部１７２にて選択された第２商品が含まれる取引に関する売上データに基づいて、第２併売数量を導出する。そのため、第１併売数量導出部１１１及び第２併売数量導出部１１２は、高速に第１又は第２併売数量を導出することが可能である。
【００５５】
第１併売数量導出部１１１及び第２併売数量導出部１１２は、単一の併売数量導出部として構成されてもよい。この場合において、併売数量導出部は、入力されるデータに応じて、適宜第１併売数量又は第２併売数量を導出する。同様に、第１併売ベクトル導出部１２１及び第２併売ベクトル導出部１２２は、単一の併売ベクトル導出部として構成されてもよい。
また、本実施形態における分析装置１００及びその変形例の各構成要素は、各々単体の装置として実現されてもよい。この場合には、一例として、類似度導出部１３０を実現する装置として、物理的又は論理的に独立した他の装置等で求められた第１及び第２併売ベクトルを受付けて、第１商品と第２商品との類似度を導出する装置が実現される。また、この場合に、分析装置１００及びその変形例の各構成要素を実現する装置は、例えば、それぞれ互いに有線又は無線の通信ネットワーク等を介して接続される。
【００５６】
なお、本実施形態においては、分析装置１００及びその変形例は、商品の類似度を導出するとして説明した。しかしながら、分析装置１００及びその変形例は、その他の対象物の類似度を導出することも可能である。例えば、分析装置１００及びその変形例は、映画や旅行先の類似度を導出することができる。この場合には、上述した売上データのようなデータに代えて、映画の視聴者や旅行者毎に集計された好みの映画や旅行先等のデータ等に基づいて、映画や旅行先の類似度等が導出される。
【００５７】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図６は、本発明の第２の実施形態における分析装置の構成を示す図である。図７は、本発明の第２の実施形態における分析装置にて用いられる売上データの例を示す図である。図８は、本発明の第２の実施形態における分析装置の動作を示すフローチャートである。図９は、本発明の第２の実施形態における分析装置の一変形例の構成を示す図である。
【００５８】
図６に示すように、本発明の第２の実施形態における分析装置２００は、第２商品データ除外部２４１と、第１商品データ除外部２４２と、第１併売数量導出部１１１と、第１併売ベクトル導出部１２１と、第２併売数量導出部１１２と、第２併売ベクトル導出部１２２と、類似度導出部１３０とを備える。
【００５９】
第２商品データ除外部２４１は、前記第１商品と、前記第２商品と異なる少なくとも一つの商品とが併せて顧客に購入された場合における購入された商品の情報（又は販売された商品の情報）を含む第１売上データを導出する。第１商品データ除外部２４２は、前記第２商品と、前記第１商品と異なる少なくとも一つの商品とが併せて顧客に購入された場合における購入された商品の情報（又は販売された商品の情報）を含む第２売上データを導出する。また、本実施形態において、第１併売数量導出部１１１は、第２商品データ除外部２４１にて導出される第１売上データに基づいて前記第１併売数量を導出する。第２併売数量導出部１１２は、第１商品データ除外部２４２にて導出される第２売上データに基づいて前記第２併売数量を導出する。本実施形態における分析装置２００は、これ以外の構成については、本発明の第１の実施形態における分析装置１００と同様とすることができる。
【００６０】
第２商品データ除外部２４１は、上述のように、第１売上データを導出する。第１売上データは、第１商品に関する売上データのうち、第１商品と第２商品とが併せて購入（又は販売）された取引に関する情報が除外された売上データであると考えることができる。第２商品データ除外部２４１は、一例として、上述した売上データのうち、購入された商品に第１商品が含まれ、かつ第２商品が含まれていない情報に関して、第１売上データとして導出する。
【００６１】
また、第１商品データ除外部２４２は、第２商品データ除外部２４１と同様に、第２売上データを導出する。第２売上データは、第２商品に関する売上データのうち、第２商品と第１商品とが併せて購入（又は販売）された取引に関する情報が除外された売上データであると考えることができる。第１商品データ除外部２４２は、一例として、上述した売上データのうち、購入された商品に第２商品が含まれ、かつ第１商品が含まれていない情報に関して、第２売上データとして導出する。
一般に、一度に併せて購入される頻度が高い商品は、互いに似ていない（すなわち、類似度が低い）場合がある。なお、ある商品と似ていない商品とは、当該商品と異なる機能や特徴を備えており、類似度が低いとされる商品である。
一例として、甘いパン（例えば、菓子パン）と甘くないパン（例えば、惣菜パン）は、味が異なることから、似ていない商品と考えられる。甘いパンと甘くないパンは、同時に購入される場合がある。これは、味が似ておらず、続けて食べても飽きないために同時に購入されると考えられる。つまり、互いに似ていない商品が、似ていないことを理由として併せて購入される場合がある。しかしながら、２つの商品の類似度の導出の際に、互いに似ていない商品が併せて購入される場合の情報が用いられると、当該類似度が正しく求められない場合があることが考えられる。
【００６２】
これに対して、第２商品データ除外部２４１は、類似度の導出対象である第１商品と第２商品とが同時に購入される場合の取引に関する情報が除外された売上データである第１売上データを導出する。また、第１商品データ除外部２４２は、同種の売上データである第２売上データを導出する。本実施形態における分析装置２００は、第１又は第２売上テータを用いることで、互いに似ていない商品が併せて購入される場合があることが考慮された第１及び第２商品の類似度を導出することができる。
【００６３】
上述した図７に示す売上データの例を用いて、第１売上データの例を説明する。図７に示す売上データの例は、図２に示す売上データの例に対して、更にバスケット番号「１０００００３」の取引に関する情報が追加されたデータである。
【００６４】
この例において、第１商品は商品１であり、第２商品は商品４であるとする場合に、第１商品である商品１は、売上データに含まれるバスケット番号「１０００００１」及び「１０００００２」の２つの取引に関する情報の双方にて購入されている。一方、バスケット番号「１０００００１」の取引においては、第２商品である商品４が購入されている。したがって、この例において、第２商品データ除外部２４１は、バスケット番号「１０００００２」の取引に関する情報のみを、第１売上データとして導出する。
【００６５】
また、この場合に、第２商品である商品４は、売上データに含まれるバスケット番号「１０００００２」及び「１０００００３」の２つの取引に関する情報の双方にて購入されている。一方、バスケット番号「１０００００１」の取引においては、第１商品である商品１が購入されている。したがって、この例において、第１商品データ除外部２４２は、バスケット番号「１０００００３」の取引に関する情報のみを、第２売上データとして導出する。
【００６６】
なお、本実施形態における分析装置１００に含まれるその他の構成要素は、上述した内容を除き、第１の実施形態における分析装置１００において対応する構成要素と概ね同様に動作する構成とされる。
【００６７】
例えば、図２の例においては、第１併売数量導出部１１１は、商品１が１個、商品２が２個、商品３が２個であるとの第１併売数量を導出する。また、図７の例においては、第１併売ベクトル導出部１２１は、第１併売ベクトルを（２、２）として導出する。第２併売数量導出部１２１及び第２併売ベクトル１２２は、第１併売数量導出部１１１及び第１併売ベクトル１２１とそれぞれ同様に動作する。例えば、図７の例においては、第２併売ベクトル１２２は、第１併売ベクトルを（１、２）として導出する。類似度導出部１３０は、第１の実施形態における類似度導出部１３０と同様に類似度を導出する。上述した第１及び第２売上データが用いられることで、類似度導出部１３０は、互いに似ていない商品の類似度を正確に導出することができる。
【００６８】
続いて、図８に示すフローチャートを用いて、本発明の第２の実施形態における分析装置２００の動作の一例を説明する。
【００６９】
最初に、第２商品データ除外部２４１は、第１商品に関する売上データに基づいて、第１売上データを導出する（ステップＳ２０１）。続いて、第１併売数量導出部１１１は、ステップＳ２０１にて導出された第１売上データに基づいて、第１併売数量を導出する（ステップＳ２０２）。次に、第１併売ベクトル導出部１２１は、ステップＳ２０２にて導出された第１併売数量に基づいて、第１併売ベクトルを導出する（ステップＳ２０３）。
【００７０】
ステップＳ２０１からＳ２０３までの動作と並行して、第１商品データ除外部２４２は、第２商品に関する売上データに基づいて、売上データから第２売上データを導出する（ステップＳ２０４）。第２併売数量導出部１１２は、第２併売数量を導出する（ステップＳ２０５）。また、ステップＳ２０５の処理に続いて、第２併売ベクトル導出部１２２は、第２併売ベクトルを導出する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０４からＳ２０６までの処理は、一例として、ステップＳ２０１及びステップＳ２０３までの処理とそれぞれ同様に行われる。
【００７１】
なお、図８に示すフローチャートでは、ステップＳ２０１からＳ２０３までの動作と、ステップＳ２０４及びステップＳ２０６までの動作は、並行して行われるとして示されている。しかしながら、第１の実施形態における分析装置１００の動作と同様に、これらの動作は、図８に示す例とは異なる順番で行われてもよい。
【００７２】
最後に、類似度導出部１３０は、第１及び第２商品の類似度を導出する（ステップＳ２０７）。第１の実施形態における分析装置１００と同様に、類似度導出部１３０にて導出された第１及び第２商品の類似度は、例えば、任意の出力手段から出力される。また、類似度導出部１３０にて導出された第１及び第２商品の類似度は、任意の記憶手段に保存されてもよい。
【００７３】
以上のとおり、本発明の第２の実施形態における分析装置２００は、第２商品データ除外部２４１及び第１商品データ除外部２４２が、それぞれ第１売上データ及び第２売上データを導出する。そして、本発明の第２の実施形態における分析装置２００は、第１及び第２売上データに基づいて、第１及び第２商品の類似度を導出する。
【００７４】
上述のように、一度に併せて購入される頻度が高い商品には、互いに似ていない商品が含まれる場合がある。本実施形態における分析装置２００は、類似度の導出対象である第１及び第２商品が併せて購入される売上テータを除いて類似度を導出する。すなわち、実施形態における分析装置２００は、似ていないことを理由として２つの商品が併せて購入されている可能性がある場合を除外して、類似度を導出する。したがって、本実施形態における分析装置２００は、第１の実施形態における分析装置１００と比較して、商品間の類似度をより正確に導出することができる。
【００７５】
（第２の実施形態の変形例）
本実施形態における分析装置２００は、第１の実施形態における分析装置１００と同様に、種々の変形例が考えられる。
【００７６】
一つの変形例として、本実施形態における分析装置２００は、第１の実施形態における分析装置１００の変形例と同様に、売上データを取得して管理する手段を備えてもよい。図９は、この変形例における分析装置２００Ａの構成を示す図である。
【００７７】
図９に示す分析装置２００Ａは、本実施形態における分析装置２００に対し、更に、売上データ管理部１５０、売上データ記憶部１６０、第１商品データ選択部１７１及び第２商品データ選択部１７２を備える。各々の構成要素は、第１の実施形態における分析装置１００の変形例において対応する構成要素と同様とされる。
【００７８】
第２商品データ除外部２４１及び第１商品データ除外部２４２は、単一の商品データ除外部として構成されてもよい。この場合において、商品データ除外部は、入力される情報に応じて、適宜売上データ又は第２売上データを導出する。
【００７９】
この他に、本発明の第１の実施形態の変形例として示された種々の構成は、適宜本発明の第２の実施形態にも適用される。
【００８０】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図１０は、本発明の第３の実施形態における分析システムの構成を示す図である。
【００８１】
図１０に示すように、本発明の第３の実施形態における分析システム３０は、分析装置３００と、解析部３０１とを備える。分析装置３００は、本発明の第１又は第２の実施形態において説明された分析装置又はその種々の変形例である。解析部３０１は、複数の商品の各々の組み合わせに関して分析装置３００にて導出された類似度に基づいて、複数の商品に関する類似関係を導出する。
【００８２】
本実施形態において、分析装置３００は、本発明の第１又は第２の実施形態に関する説明のとおり、第１商品と第２商品との２つの商品の間の類似度を導出する。一方で、商品の企画や販売においては、分析対象のカテゴリーに属する商品に関する全体的な類似の関係の把握が必要となる場合がある。
【００８３】
本実施形態において、解析部３０１は、例えば複数の商品の組み合わせのそれぞれの間に関して分析装置３００にて導出された類似度の関係を解析することで、複数の商品に関する類似関係を導出する。分析装置３００は、本発明の第１又は第２の実施形態であることから、２つの商品の類似度をより正確に導出する。したがって、本実施形態における分析システム３０は、複数の商品に関するより正確な類似の関係を導出することができる。
【００８４】
解析部３０１は、例えば、クラスター分析、多次元尺構成法等の手法を用いて、複数の商品の全体に関する類似の関係を可視化して導出する。この場合には、分析システム３０にて導出された結果に基づいて、複数の商品に関する全体的な類似関係を定量的に視覚的に把握することが可能となる。
【００８５】
解析部３０１は、これらとは異なる任意の手法を用いて、複数の商品の各々の組み合わせに関する類似度の関係を解析して、複数の類似の関係を導出してもよい。いずれの場合においても、本実施形態における分析システム３０にて導出された複数の商品に関する類似の関係を用いることで、複数の商品に関する全体的な類似関係を定量的に把握することが可能となる。
【００８６】
なお、解析部３０１にて導出された類似の関係は、表示装置等や通信ネットワークを含む任意の出力手段から出力される。また、解析部３０１にて導出された第１及び第２商品の類似度は、必要とされる時点で参照されるように、任意の記憶手段に保存されてもよい。
【００８７】
また、解析部３０１にて導出された類似の関係に関する結果は、種々の用途に用いられる。一例として、当該類似の関係に関する結果は、商品企画において、新商品の差異化のために類似するライバル商品が少なくなる領域を探索する用途に適用される。
【００８８】
別の一例として、当該類似の関係に関する結果は、店舗において商品が欠品となって売上げを失う事態を未然に防ぐ用途に用いられる。この場合において、当該類似の関係に関する結果を用いることで、欠品発生の可能性が考えられる場合には、類似する商品を多めに仕入れ、欠品の場合においても顧客が当該類似商品を購入できるようにすることが可能となる。
【００８９】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本発明のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。
【００９０】
この出願は、２０１５年３月３日に出願された日本出願特願２０１５−４０８９４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００９１】
３０    分析システム
１００、１００Ａ、２００、２００Ａ、３００    分析装置
１１１    第１併売数量導出部
１１２    第２併売数量導出部
１２１    第１併売ベクトル導出部
１２２    第２併売ベクトル導出部
１３０    類似度導出部
２４１    第２商品データ除外部
２４２    第１商品データ除外部
１５０    売上データ管理部
１６０    売上データ記憶部
１７１    第１商品データ選択部
１７２    第２商品データ選択部
３０１    解析部
【図１】
2016139939.tif 000003
【図２】
2016139939.tif 000004
【図３】
2016139939.tif 000005
【図４】
2016139939.tif 000006
【図５】
2016139939.tif 000007
【図６】
2016139939.tif 000008
【図７】
2016139939.tif 000009
【図８】
2016139939.tif 000010
【図９】
2016139939.tif 000011
【図１０】
2016139939.tif 000012
【図１１】
2016139939.tif 000013
【国際調査報告】
2016139939.tif 000014
2016139939.tif 000015