(57)【要約】  施策を行うより好適な対象を自動抽出することを、より容易ならしめる情報処理システムを提供する目的で、施策を行う対象を抽出する情報処理システムを、企業の業務に関する第１のデータ(GSC11)と、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータ(GSC12)と、を受け付ける受付部(GSO5)と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と(GSO2)と、複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する抽出部(GSO4)と、を有する構成とする。
2015159330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施策を行う対象を抽出する情報処理システムであって、
企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける受付部と、
前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と、
前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する抽出部と、を有することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記受付部は、前記施策の条件を示す第３のデータをさらに受け付け、
前記説明指標のそれぞれは、前記施策の条件に対応する前記対象の候補であることを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記第２のデータは、前記施策により変化させたい変数である目的指標と前記施策の条件との対応関係を示す形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記対応関係を示す形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項２において、
前記第１のデータは、それぞれが前記候補の一部または全部をなす複数のカテゴリに分類された形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記複数のカテゴリに分類された形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項１において、
前記抽出部は、前記複数の説明指標のそれぞれと、前記施策により変化させたい変数である目的指標との相関を取ることによって、前記対象の候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記目的指標は、金銭で定量化することが可能な指標であることを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項５において、
前記抽出部はさらに、前記複数の説明指標を含む評価関数を生成し、前記評価関数に基づいて、前記候補の優先順位および効果を求めることによって、前記候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項１において、
前記第１のデータはＰＯＳデータであり、前記第２のデータは店舗毎の売上情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
請求項１において、
前記第１のデータは社員情報または勤怠情報を含むデータであり、前記第２のデータは案件の成否情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
請求項１において、
前記第１のデータは商品情報または倉庫情報を含むデータであり、前記第２のデータは業務の生産性を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１１】
施策を行う対象を抽出する情報処理方法であって、
企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける第１の工程と、
前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、
前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システムおよび情報処理方法に関する。より具体的には、施策を行う対象を抽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】
情報通信技術の発達に伴って企業経営に関する大量のデータが蓄積されるに従い、これらの活用に関して、分析専門家でなくとも、経営効果のある施策を容易に導ける手法が求められている。従来手法は、経営者もしくは分析者が、自らの経験や勘に従って、有限の仮説を立て、これらを立証する目的でデータを集めて分析を行う、もしくは、熟練分析者の方法論をテンプレート化して展開する等の手法が一般的であった。これら従来手法は、仮説の設定が人間の能力に依存していたために、得られる施策の範囲も限定的なものに留まっていた。【０００３】
例えば、店舗の経営においては、ＰＯＳシステムからの買上個数や商品単価の情報と、顧客の購買行動、従業員の接客行動情報、等を併せて分析する技術が知られている（特許文献１）。本分析手法において、目的指標としての買上個数や商品単価を高める目的で使用される行動情報等の説明指標のデータセットは、分析者が予め設定した仮説に基づくものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ２００５／１１１８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１における説明指標は、分析者が予め設定した仮設に基づくものであるため、分析者の能力を超えた仮設の生成は困難である。例えば、店舗において、特定の顧客にクーポンを配布するという施策を考える。このとき、通常はマネージャや店長等の意思決定者が分析者に該当するが、特許文献１に記載の手法では、彼らの経験や勘に依存してクーポンを配布せざるを得ず、より収益等の目標を高めるために効果的な施策の導入が困難であった。【０００６】
これに対し、現在の店舗には、ＰＯＳデータ等の業務データが蓄積されている。従って、この業務データを元に統計解析を行い、より効率的な配布対象を決定することも考えられる。しかしこのときは、当該業務データがいわゆるビッグデータと呼ばれるような大量のデータであるため、計算量もこれに伴い莫大になるという課題がある。そのため、統計解析には何らかの制約を付し、計算量を抑制する工夫が必要になる。【０００７】
また、仮に収益等の目標に対し相関の高い（すなわち、クーポンの配布が有効な）顧客層が統計解析により得られたとしても、この顧客層が、多数のパラメータの複雑な関数になってしまうことも懸念される。この場合、意思決定者は具体的な施策を実行する前に、当該顧客層の意味を解釈しなくてはならず、現実的でない。さらに、当該顧客層が意思決定者が事実上実行できない場合は、実ビジネスにおいては無意味である。【０００８】
このように、実ビジネスにおける統計解析は、意思決定者がより施策に移しやすいような解を出力するものでなければならない。ここで、意思決定者は通常、ある程度のレベルまでは、施策の方針を持っているものである。例えば、クーポン配布の例では、「配布する店舗」、「クーポンの対象商品」等の方針を決めた上で、具体的にどのような顧客に配布するのが好適かを検討するのである。従って、実ビジネスにおける統計解析は、この方針に合致した形、すなわち、施策を行う対象としてより好適な顧客を自動抽出する形で行う必要がある。【０００９】
以上では顧客にクーポンを配布する例を用いて説明したが、プロジェクトマネジメント、物流分野等、他のビジネス領域についても同様である。【００１０】
以上を踏まえ、本願発明の目的は、施策を行う対象を抽出することを、より容易ならしめる情報処理システムまたは情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願発明による課題を解決する手段のうち代表的なものを例示すれば、施策を行う対象を抽出する情報処理システムであって、企業の業務に関する第１のデータと、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける受付部と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と、複数の説明指標から、施策を行う対象を抽出する抽出部と、を有することを特徴とする。【００１２】
または、施策を行う対象を抽出する情報処理方法であって、企業の業務に関する第１のデータと、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける第１の工程と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、複数の説明指標から、施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本願発明によれば、施策を行う好適な対象を抽出することが、より容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１に係る情報処理システムの模式図。
【図２】実施例１に係る情報処理方法のフロー図。
【図３】実施例１に係る情報処理方法のシーケンス図。
【図４】実施例１に係る指標生成処理の模式図。
【図５】実施例１に係るミクロデータテーブルの模式図。
【図６】実施例１に係るマクロデータテーブルの模式図。
【図７】実施例１に係る相関テーブルの模式図。
【図８】実施例１に係る評価関数テーブルの模式図。
【図９】実施例１に係る対象顧客抽出テーブルの模式図。
【図１０】実施例２に係るミクロデータテーブルおよびマクロデータテーブルの模式図。
【図１１】実施例３に係るミクロデータテーブルおよびマクロデータテーブルの模式図。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１５】
本実施例では、施策を行う対象を抽出する情報処理システムの例として、店舗の売上向上を目指してどの顧客に商品オファーを行なえばいいかを自動制御にて求める情報処理システムの例を説明する。【００１６】
図１は、本実施例の情報処理システムの構成図の例である。経営者(US)は、顧客(CS)にオファークーポン(CO)を提供しようと試みている意思決定者である。ここで経営者(US)とは、必ずしも現実の経営者に限定されるものではなく、例えばマネージャや店長等の、店舗における意思決定の権限を有するものであってもよい。【００１７】
クライアント(CL)は、業務サーバ(GS)と接続されており、経営者(US)が操作が操作している。ネットワーク(NW)は、クライアント(CL)と業務サーバ(GS)と顧客(CS)とをつなげており、後述する施策決定(Z00)にて、経営者(US)から施策情報(CL1)の入力を受け付ける。【００１８】
業務サーバ(GS)は、本実施例である店舗における商品の売上向上を目指し、対象顧客を自動抽出し、商品を対象顧客にレコメンドする情報処理システムであり、以下のシステム群を含む。【００１９】
基幹システム(GSC)は、業務を遂行するために必要なシステムであり、基幹データベース(GSC1)、管理システム(GSC2)および入出力部(GSC3)を含む。基幹データベース(GSC1)は、POSデータ(GSC11)や業績情報(GSC12)等の、基幹システムに必要な各種データを格納する。ここで、POSデータ(GSC11)は通常、例えばレシートID毎（１会計の単位毎）の複数の購買結果からなる形式であるのに対し、業績情報(GSC12)は通常、「ある店舗の所定の時期における売上」といった形式で、POSデータ(GSC11)以上の粒度で格納されている。または、POSデータ(GSC11)とは異なる粒度とも解釈できる。ここで粒度とは、各データにおいて情報を集計して１つの数値として扱う範囲である。【００２０】
また、業績情報(GSC12)は、金銭で定量的に評価できるものである。これは、後に施策を定量的に評価するためである。管理システム(GSC2)は、例えば、顧客を管理する処理、店舗の運営を管理する処理、商品を管理する処理、購買記録を管理する処理等の一般的な管理処理を行うシステムである。【００２１】
学習・判断システム(GSO)は、基幹データベース(GSC1)のデータを用いて、オファーに適した条件を判断するシステムである。図１では学習・判断システムが基幹システム(GSC)と同一サーバ内に格納されているように図示しているが、学習・判断システムを例えば別サーバに設け、オンラインで基幹システム(GSC)に接続するように構成してもよい。【００２２】
データベース(GSO1)は、学習・判断システム(GSO)が用いるデータを格納する。指標生成部(GSO2)は、データベース(GSO1)からのデータを入力として、指標を作成する。学習エンジン(GSO3)は、指標生成部(GSO2)よって作成された指標から、対象顧客を抽出するために必要な評価関数を作成する。オファー抽出部(GSO4)は、学習エンジン(GSO3)が作成した評価関数から、対象顧客を求める。入出力部(GSO5)は、基幹システム(GSC)からデータを受け取る処理と、基幹システム(GSC)へ対象顧客情報を送信し、オファーを割り当てる処理とを行う。【００２３】
業務アプリ(GSA)は、オファー抽出部(GSO4)から出力された、対象顧客に含まれる顧客(CS)に対して、商品をレコメンドするためのクーポンを配布するアプリケーションである。【００２４】
図２は、経営者(US)が対象となる顧客(CS)にクーポンを送付するまでのフローを示している。【００２５】
施策決定(Z00)では、施策および施策の条件を決定する。例えば、購入を加速させるために、特定の顧客(CS)にクーポンを配布する施策を行う場合、（１）「クーポンを配布する」という施策の概要だけを決定し、他の条件は自動生成にしてもよいし、（２）「関東地区の店舗において、パンのクーポンを配布する」というように、「地区」「商品」の属性について条件を課し、他の属性についてどのようなカテゴリが好適かを自動生成してもよい。以下の例では（２）の立場を取っているものとして説明する。【００２６】
本実施例では属性の具体例として、性別、世代、購入時間帯を用いるが、他の属性を用いてもよい。そして、各属性を細分化する形で、顧客をカテゴライズするカテゴリを定義している。例えば、性別については男性と女性、世代については１０代、２０代、…、顧客時間帯については７時代、８時代、９時代…、等が、各属性に対応するカテゴリの例であるが、他のカテゴリを用いてもよい。【００２７】
また、施策決定(Z00)は必ずしも毎回決める必要はなく、一度、定義した施策および付随する条件を複数回使用してもよい。【００２８】
指標生成(Z01)とは、指標生成部(GSO2)における演算であり、具体的には、管理システム(GSC2)やデータベース(GSO1)のデータを元に、施策決定(Z00)で決定した施策の粒度に合致した複数の説明指標を自動生成する処理である。指標生成部(GSO2)ここで、入力のデータをミクロデータテーブル(GSO11)、出力のデータをミクロデータテーブル(GSO11)とする。この２つのテーブルでは粒度が異なる。【００２９】
ここで、ミクロデータテーブル(GSO11)は、カテゴリに分類できるデータとなっているものが望ましいが、そうなっていない場合は指標生成部(GS02)にて適宜変換する。そして、指標生成部(GSO2)にて、カテゴリの組み合わせ処理によって、指標を自動に生成し、その結果をマクロデータテーブル(GSO12)に格納する。【００３０】
目的指標入力(Z02)は、経営者(US)からの、アクションによって高めたい指標（目的指標）の入力を受け付ける処理である。ここで、目的指標は必ずしも毎回決める必要はなく、一度定義した目的指標を複数回使用してもよい。【００３１】
相関分析(Z03)とは、学習エンジン(GSO3)で行なわれる処理であり、指標生成(Z01)によって作成された説明指標と、目的指標入力(Z02)において入力された目的指標を用いて、相関分析を行なう処理である。処理の結果は、図７の相関テーブル(GSO13)に格納される。【００３２】
評価関数出力(Z04)は、学習エンジン(GSO3)で行われる処理であり、図７の相関テーブル(GSO13)を用いて、施策に対する評価関数を求める処理である。その結果を図８の評価関数テーブル(GSO14)に格納する。【００３３】
対象顧客抽出(Z05)は、オファー抽出部(GSO4)で行なわれる処理であり、図８の評価関数テーブル(GSO14)と管理システム(GSC2)に含まれているデータを用いて、対象顧客を抽出する処理である。抽出された対象顧客は、図９の対象顧客抽出テーブル(GSO15)に格納される。【００３４】
レコメンド送信(Z06)は、業務アプリ(GSA)で行なわれる処理であり、図９の対象顧客抽出テーブル(GSO15)により顧客を特定し、顧客に対してクーポンを送付する処理である。【００３５】
図３は、経営者（US）、基幹システム（GSC）、学習・判断システム（GSO）、業務アプリ（GSA）、顧客（CS）の関係を示したシーケンス図である。【００３６】
ＰＯＳデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)は、基幹システム(GSC)の基幹データベース(GSC1)に蓄積されており、データ送信(GSCZ1)において学習・判断システム(GSO)へと送信される。【００３７】
これと並行して、経営者(US)は、対象顧客にクーポンの配布を検討する際に、まず、施策決定(Z00)において、施策情報(CL1)をクライアント(CL)へと入力する。この施策情報(CL1)は、施策送信（USZ1）においてクライアント(CL)から学習・判断システム(GSO)へと送信される。また、目的指標入力(Z02)において、施策によって高めたい指標である目的指標をクライアント(CL)に入力する。この目的指標は、目的指標送信(USZ2)において、クライアント(CL)から学習・判断システム（GSO）へと送信される。なお、便宜上、施策決定(Z00)の後に目的指標入力(Z02)を行うように図示しているが、特にこれら順序に限定はなく、逆順で行ってもよいし、同時に行ってもよい。【００３８】
学習・判断システム(GSO)は、データ送信(GSCZ1)および施策送信（USZ1）において送信されたデータをデータ受付(GSOZ1)において受け取り、指標生成（Z01）において、これらのデータを元に説明指標の自動生成学習・判断システム管理システム(GSC2)を行なう。その際、ＰＯＳデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)が上述した所望の形式でない場合は、適宜データ形式を修正する。【００３９】
次に、相関分析（Z03）において、目的指標と、指標生成（Z01）によって作成された説明指標と用いた相関分析を行なう。【００４０】
次に、評価関数出力（Z04）において、相関分析（Z03）によって選ばれた説明指標の評価を行ない、評価関数を出力する。【００４１】
次に、対象顧客抽出（Z05）において、評価関数出力（Z04）の評価結果に基づき、対象顧客とその優先順位を求め、この結果を経営者(US)および基幹システム(GSC)に送信する。【００４２】
経営者(US)は、結果確認(USZ3)において、対象顧客抽出（Z05）の結果が、今回の施策に適切かを判断する。もし、適切だと判断された場合には、レコメンド開始(USZ4)において、対象顧客にクーポンを発送するプログラムを起動するためのトリガーをクライアント(CL)に入力する。【００４３】
基幹システム(GSC)の管理システム(GSC2)は、レコメンド開始(USZ4)をトリガーとして、メールアドレス等のクーポン送付に必要な顧客情報を、データ送信(GSCZ2)において業務アプリ(GSA)へ送信する。【００４４】
業務アプリ（GSA）は、前記顧客情報を管理システム(GSC2)からのデータ送信(GSCZ2)にて入手し、レコメンド送信(Z06)において、対象となった顧客（CS）へクーポンを送付する。【００４５】
顧客（CS）は、レコメンド受信(CSZ1)により、クーポンを入手することができる。【００４６】
図４は、学習・判断システム(GSO)の指標生成部(GSO2)で指標が生成される過程を模式的に示したものである。元データをZ10で示し、指標生成部(GSO2)によって生成されたデータをZ11の自動生成指標(GSO12B)で示した。【００４７】
指標生成部(GSO2)では、Z10で示した各データを入力データとして、説明指標の生成処理を行なう。生成処理に用いる射影演算f1(GSO21)、f2(GSO22)、f3(GSO23)…は、あらかじめミクロデータテーブル(GSO11)に含んだカテゴリに分類できるデータを用いて指標生成部(GSO2)で定義するものである。射影演算の数は任意に指定することができる。【００４８】
例えば、本実施例では施策決定(Z00)において、（２）「関東地区の店舗において、パンのクーポンを配布する」旨を決定しているため、ミクロデータテーブル(GSO11)に含まれる各データのうち、売上情報(GSO11B)の商品(GSO11B1)がパンであり、店舗情報(GSO11C)のID(GSO11C1)が関東地区の店舗であるものを抽出する。【００４９】
その上で、例えば、射影演算f1(GSO21)が「２０代男性」「８時台」の売上(GSO12B1)なる指標を自動生成する演算であるとする。すると、射影演算f1(GSO21)は具体的には、顧客情報(GSO11D)の年代(GSO11D2)が２０代であり、性別(GSO11D3)が男性であり、購入情報(GS11E)の時間(GSO11E1)が８時台であるデータについての単価(GSO11B2)を例えば合計して（適宜他の演算をしてもよい）、マクロデータテーブル(GSO12)に入力すべき「2323円」を得る演算となる。他の指標についても同様の射影演算を行うことで、マクロデータテーブル(GSO12)が完成する。【００５０】
図５は、基幹データベース(GSC1)に格納されるPOSデータ(GSC11)を元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するミクロデータテーブル(GSO11)である。ミクロデータテーブル(GSO11)におけるデータの格納単位はできるだけ小さい粒度が望ましく、図５ではあるレシートID(GSO11A)についての商品(GSO11B1)毎に格納してある。【００５１】
ミクロデータテーブル(GSO11)のデータは、カテゴリに分類された形式となっているものが望ましいが、そうなっていない場合は指標生成部(GSO2)において適宜修正する。また、センサデータなど、管理システム(GSC2)にて使用しないデータを元に生成されてもよい。さらに、代入するデータの粒度が異なる場合には、指標生成部(GSO2)で粒度を揃えてもよい。【００５２】
レシートID(GSO11A)は、１回の購入単位を示すレシートのIDである。図５では、商品(GSO11B1)毎にデータを格納しているため、レシートID(GSO11A)が複数回存在することがある。【００５３】
売上情報(GSO11B)は、売上を示す情報である。商品(GSO11B1)は購入した商品名、単価(GSO11B2)は購入した商品単価、個数(GSO11B3)は購入した商品個数である。【００５４】
店舗情報(GSO11C)は、購入した店舗を示す情報である。ID(GSO11C1)は店舗を識別する番号、エリア(GSO11C2)は店舗が存在するエリアである。【００５５】
顧客情報(GSO11D)は、購入した顧客を示す情報である、ID(GSO11D1)は顧客を識別する番号、年代(GSO11D2)は顧客の年代、性別(GSO11D3)は顧客の性別、エリア(GSO11D4)は顧客の住居のエリアである。【００５６】
購入情報(GSO11E)は、購入した時の状況を示している情報である。時間(GSO11E1)は購入した時間、曜日(GSO11E2)は購入した曜日である。【００５７】
これ以外に、学習・判断システム(GSO)の入力データとして用いることができればよいため、分析に有効である場合には、これ以外のデータを追加してもよい。【００５８】
図６は、基幹データベース(GSC1)に格納されるPOSデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)を元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するマクロデータテーブル(GSO12)である。マクロデータテーブル(GSO12)は施策決定(Z00)で決定した施策および施策の条件に対応した形式で格納されており、ここでは、図６では店舗情報ID(GSO12AA)が関東地区の店舗であり、商品(GSO12AB1)がパンであるデータを形式である。もし、施策決定(Z00)で商品を限定しない場合は、例えばミルク等、パン以外の商品のそれぞれについて図６のマクロデータテーブルに相当するものが生成されることとなる。【００５９】
業績情報(GSO12A)は、基幹データベース(GSC1)に格納されたPOSデータ(GSC11)および／または業績情報)GSC12)により生成され、以下の情報を含む。【００６０】
店舗情報ID(GSO12AA)は、店舗固有の番号を示す情報である。【００６１】
売上情報(GSO12AB)は、所品の売上を示す情報である。商品(GSO12AB1)は商品名、売上(GSO12AB2)は売上金額、期間(GSO12AB3)はまとめた期間である。例えば、図６では、店舗情報ID(GSO12AA)の多摩店毎の商品(GSO12AB1)のパンに関しての売上(GSO12AB2)の13202円、期間(GSO12AB3)の7日間を示している。【００６２】
自動生成指標(GSO12B)には、ミクロデータテーブル(GSO11)から、指標生成部(GSO2)が射影演算により自動生成した説明指標が格納される。自動生成指標(GSO12B)の粒度は、業績情報(GSO12A)に合致することとなる。【００６３】
ここでは指標生成部(GSO2)によって生成された説明指標の例として、「20代男性」「8時台」の売上(GSO12B1)、「20代女性」「月曜日」の売上(GSO12B2)、「30代女性」「居住エリア」の売上(GSO12B3)、「40代男性」「昼」の売上(GSO12B4)を挙げている。【００６４】
それぞれのカラムにはその条件によって売上金額が格納され、「20代男性」「8時台」の売上(GSO12B1)は2323円、「20代女性」「月曜日」の売上(GSO12B2)は231円、「30代女性」「居住エリア」の売上(GSO12B3)は2546円、「40代男性」「昼」の売上(GSO12B4)は5674円となっている。勿論、これ以外の説明指標を追加しても構わない。【００６５】
図６の例では、店舗の粒度でマクロデータテーブル(GSO12)を生成しているが、市町村毎など、施策の条件に対応した他の粒度でもよい。また、図６の例では、商品単位でマクロデータテーブル(GSO12)を生成しているが、食料品など、施策に適した単位でよい。また、図６の例では、売上金額と用いているが、もし、正規化等の処理を加える場合には、その処理で用いる指標を売上情報(GSO12AB)に追加してもよい。また、図６の例では、売上金額を用いているが、売上個数など、施策に適した目的指標を採用するために、その処理で用いる指標を売上情報(GSO12AB)に追加してもよい。【００６６】
このように、本実施例に係る、施策を行う対象を抽出する情報処理システム(GSO)は、企業の業務に関する第１のデータ(GSC11)と、企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータ(GSC12)と、を受け付ける受付部(GSO5)と、第１のデータから第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標(GSO12B1〜GSO12B4)を生成する指標生成部(GSO2)と、複数の説明指標から施策を行う対象を抽出する抽出部(GSO4)と、を有することを特徴とする。【００６７】
また、本実施例に係る、施策を行う対象を抽出する情報処理方法(GSO)は、企業の業務に関する第１のデータ(GSC11)と、企業の業務に関するデータであって第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータ(GSC12)と、を受け付ける第１の工程と、第１のデータから、第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、複数の説明指標(GSO12B1〜GSO12B4)から、施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有することを特徴とする。【００６８】
係る構成によって、本実施例に係る情報処理システムおよび情報処理方法は、相関テーブル(GSO13)から、施策を行うのに最適な対象を説明指標の形で自動抽出することが可能となる。その結果、意思決定者の経験や勘に依存せず、分析能力を上回る対象を抽出することがより容易となる。【００６９】
図７は、マクロデータテーブル(GSO12)を用いて、学習エンジン(GSO3)によって処理した結果を格納する相関テーブル(GSO13)である。相関テーブル(GSO13)はデータベース(GSO1)に含まれている。相関テーブル(GSO13)はマクロデータテーブル(GSO12)に格納されたデータと同じ単位となり、図７では商品単位で格納されている。【００７０】
商品(GSO131)は、相関に用いた商品を示しており、パン(GSO131A)は、パンに関する相関を求めた説明指標が格納されている。格納される説明指標は、図６の例と同じであり、「20代男性」「8時台」の売上(GSO132)、「20代女性」「月曜日」の売上(GSO133)、「30代女性」「居住エリア」の売上(GSO134)、「40代男性」「昼」の売上(GSO135)、となっている。【００７１】
パン(GSO131A)の「20代男性」「8時台」の売上(GSO132)は、図６の売上(GSO12AB2)と「20代男性」「8時台」の売上(GSO12B1)の相関結果である0.5が格納される。【００７２】
また、パン(GSO131A)の「20代女性」「月曜日」の売上(GSO133)は、図６の売上(GSO12AB2)と「20代女性」「月曜日」の売上(GSO12B2)の相関結果である0.2が格納される。このように、図６のマクロデータテーブル(GSO12)の相関を求めた結果を相関テーブル(GSO13)に格納する。【００７３】
ここで、図７の例では、単位が商品単位であるが、食料品など、施策に適した単位に変更してもよい。また、図７の例では、セルには相関値が格納されているが、評価関数を求めることができる他の値に変更してもよい。また、学習エンジン(GSO3)における評価関数の更新周期も特に限定されず、例えば毎週更新することが考えられるが、施策に適した他の周期での更新に変更してもよい。【００７４】
このような相関テーブル(GSO13)から、パン(GSO131A)について売上との相関が最も高いのは「20代男性」「8時台」の売上(GSO132)であり、パンについてのクーポンは、８時台に入店している20代男性に配布するのが最もよいことが分かる。同様に、ミルクについてのクーポンは、昼に入店している40代男性に配布するのが最もよいことが分かる。この説明指標は、ミクロデータテーブル(GSO11)のカテゴリの組み合わせで構成されるため、意味解釈が容易であり、施策へ反映することも容易である。さらに、現在コンビニエンスストア等では、会計時に例えば「１０代男性」「２０代女性」等を追加情報として入力する形のシステムが採用されているため、本発明は係る既存のシステムとの親和性も高いものである。【００７５】
図７の相関テーブル(GSO13)からは、商品(GSO131)のそれぞれにおいて、抽出される説明指標は１つである。しかし、実際のビジネスでは、クーポンを配布する候補をもう少し広げたい場合もある。このような場合に、複数の候補を抽出するためのテーブルが、図８の評価関数テーブル(GSO14)及び図９の対象顧客抽出テーブル(GSO15)である。【００７６】
評価関数テーブル(GSO14)は、相関テーブル(GSO13)を用いて、学習エンジン(GSO3)によって処理した評価関数を格納するテーブルであり、データベース(GSO1)に含まれている。具体的には、相関テーブル(GSO13)に格納してあるデータに対して、重回帰分析を行なうことによって、各商品についての評価関数を求める。評価関数を求められればよく、重回帰分析以外の手法を用いても構わない。もし、必要ならば、ミクロデータテーブル(GSO11)やマクロデータテーブル(GSO12)等の他のデータを用いても構わない。【００７７】
商品(GSO141)は商品毎のレコードで格納されている。商品(GSO141)の評価関数は、係数(GSO142)、第１引数名(GSO143)、第１引数係数(GSO144)、第２引数名(GSO145)、第２引数係数(GSO146)と用いて表現することができる。【００７８】
パン(GSO141A)の評価関数は0.42*「20代男性」「8時台」の売上+0.2*「40代男性」「昼」の売上+0.32となる。同様に、パン(GSO141B)等の別レコードで、同一の商品に対する他の評価関数を生成してもよい。図８では各評価関数を構成する説明指標はそれぞれ２つであるが、第３引数以降のより多くの説明指標を用いてもよい。また、評価関数に必要な情報であれば、これ以外の情報を含めてもよい。【００７９】
図９は、図８の評価関数テーブル(GSO14)をオファー抽出部(GSO4)によって処理することで得られたオファー内容を、格納する対象顧客抽出テーブル(GSO15)である。対象顧客抽出テーブル(GSO15)はデータベース(GSO1)に含まれており、どの顧客にオファーすればよいかを格納しているテーブルである。【００８０】
オファー抽出部(GSO4)は、評価関数テーブル(GSO14)の各説明指標に対応する売上（各引数）を、マクロデータテーブル(GSO12)を参照して代入することで、各評価関数の効果(GSO153)を求めることができる。対象顧客抽出テーブル(GSO15)は、この効果(GSO153)が高い順にデータをソートし、順位(GSO152)を付したものであり、商品(GSO151)毎に格納されている。例えば図９の例では、パン(GSO151A)の順位が最も高い（すなわち、効果が最も大きい）ので、このデータを参照すると、候補１(GSO154)として、「20代男性」「8時台」が得られ、候補２(GSO155)として、「40代男性」「昼」が自動抽出される。業務アプリ(GSA)は、これらの候補を満たす顧客(CS)に対し、経営者(US)の判断を受けてクーポンを配布することとなる。図９では候補の数は１つまたは２つであるが、候補３以降のより多くの候補を用いてもよい。図９はオファー内容を格納するテーブルであり、オファーに必要な情報であれば、これ以外の情報を含めてもよい。【００８１】
このように、評価関数テーブル(GSO14)および対象顧客抽出テーブル(GSO15)を用いることで、複数の候補の組み合わせという形で対象顧客を自動抽出することが可能となり、より実際のビジネスに好適となる。
【実施例２】
【００８２】
本発明の情報処理システムにおいて実行されるアプリケーションの別の例を示す。【００８３】
実施例１では、学習・判断システム(GSO)を用いた、商品レコメンドに関する内容であったが、実施例２では、学習・判断システム(GSO)を用いた、プロジェクトマネジメントに関する内容である。システム構成は図１と同じであるが、以下の点が相違する。【００８４】
まず、分析に用いるデータがPOSデータ(GCS11)ではなく、業務データ(図示略)となる。業務データとは、社員情報、勤怠情報などである。また、業績情報(GSC12)が、案件情報（例えば、電話会社からの受注を、１０カ月で取ることに成功した、等であり、間接的に金銭で定量評価可能である）を含む。また、業務アプリ(GSA)が、レコメンド送信の代わりに、マネジメントアドバイスを送信する。【００８５】
以上の点を除けば、図１と同じシステム構成で実施できるが、学習・判断システム(GSO)において、どのように指標を生成するかが重要であるため、実施例２におけるミクロデータテーブル(GSO11)およびマクロデータテーブル(GSO12)について述べる。【００８６】
図１０上段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するミクロデータテーブル(GSO11)である。ミクロデータテーブル(GSO11)におけるデータの格納単位はできるだけ小さい粒度が望ましく、図１０では日付毎に格納してある。【００８７】
ミクロデータテーブル(GSO11)のデータは、これから説明指標の自動生成に用いるため、カテゴリに分類できるデータとなっているものが望ましい。また、センサデータなど、管理システム(GSC2)にて使用しないデータについても、ミクロデータテーブル(GSO11)に登録してよい。【００８８】
さらに、代入するデータの粒度が異なる場合には、前処理で粒度を揃えてもよい。また、カテゴリに分類できないデータの場合には、前処理でカテゴリに分類できる形式に変換してもよい。【００８９】
日付(GSO21A)は、出社した日付である。図１０では、コードは社員毎であるため、日付(GSO21A)が複数回存在することがある。社員情報(GSO21B)は、社員の属性を示す情報である。社員ID(GSO21B1)は社員番号、役職(GSO21B2)は社員の職位、高スキル(GSO21B3)は高いスキルレベルである。時間情報(GSO21C)は社員の勤怠管理や時間に関する内容を示す情報である。出社(GSO21C1)は出社した時間、帰社(GSO21C2)は帰社した時間、曜日(GSO21C3)は日付(GSO21A)の曜日である。【００９０】
行動情報(GSO21D)は社員間の振る舞いを示すもので、社員毎に求める。ユーザＡとの対面時間(GSO21DA)はユーザＡの対面に関する行動であり、話す(GSO21DA1)はユーザＡが話している時間、聞く(GSO21DA2)はユーザＡが他人の話を聞いている時間である。【００９１】
これ以外に、学習・判断システム(GSO)における分析に有効なデータがある場合には、これ以外のデータを追加してもよい。【００９２】
図１０下段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するマクロデータテーブル(GSO12)である。マクロデータテーブル(GSO12)は施策の条件に対応した粒度で構成され、図１０では案件毎に格納してある。さらに、施策を実施できる単位は案件毎であるため、図１０ではチーム単位に格納してある。【００９３】
業績情報(GSO22A)は、ミクロデータテーブル(GSO11)から、必要な粒度に変換して変換され、以下の情報を含む。案件ID(GSO22AA)は、案件固有の番号を示す情報である。案件情報(GSO22AB)は、案件に関する情報である。成否(GSO22AB1)は案件結果、期間(GSO22AB2)はその案件を実施した期間である。例えば、図１０では、案件ID(GSO22AA)の電話会社案件における、成否(GSO22AB1)は成功、期間(GSO22AB2)は10カ月を示している。業績情報(GSO22A)は、ミクロデータテーブル(GSO11)から、必要な粒度に変換して変換して使用してもよい。【００９４】
自動生成指標(GSO22B)には、ミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、指標生成部(GSO2)が自動生成した説明指標が格納される。指標生成部(GSO2)ではミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、カテゴリの組み合わせによって、指標の生成を行なっており、その結果を自動生成指標(GSO22B)に格納する。自動生成指標(GSO22B)の粒度や単位は業績情報(GSO22A)と合致する。【００９５】
指標生成部(GSO2)によって生成され、自動生成指標(GSO22B)よって格納された説明指標の例が、「部長」が「ユーザＢ相手に聞き役」でコミュニケーション(GSO22B1)、「高スキル者」が「残業時間の多い人」とコミュニケーション(GSO22B2)、「担当」が「ユーザＡ相手に話し役」でコミュニケーション(GSO22B3)、「火曜日」に「高スキル」とのコミュニケーション(GSO22B4)である。ここで、１つの条件を“「」”（鍵カッコ）で表現している。条件数は１つでも、複数個でもよい。【００９６】
それぞれのカラムにはその条件におけるコミュニケーション時間が格納されるため、「部長」が「ユーザＢ相手に聞き役」でコミュニケーション(GSO22B1)は100分、「高スキル者」が「残業時間の多い人」とコミュニケーション(GSO22B2)は60分、「担当」が「ユーザＡ相手に話し役」でコミュニケーション(GSO22B3)は100分、「火曜日」に「高スキル」とのコミュニケーション(GSO22B4)は40分となっている。これ以外に、指標生成部(GSO2)が生成した説明指標を自動生成指標(GSO22B)に追加してもよい。【００９７】
このマクロデータテーブル(GSO12)に対し、学習エンジン(GSO3)とオファー抽出部(GSO4)が実施例１と同様の処理をすることで、案件が成功するプロジェクトメンバの行動という形で、施策の対象を自動抽出することができる。【００９８】
最後に、案件が成功するプロジェクトメンバの行動制御は、業務アプリ(GSK)を使って、顧客(CS)に展開する。【００９９】
このように本発明による情報処理システムを用いることによって、説明指標を自動生成し、目的指標と説明指標の組み合わせから評価関数を求め、その結果を業務アプリ経由で顧客に提供することができる。【０１００】
このように、本発明による分析システムを用いることによって、目的を達成するための人間が想定できなかったような施策を発見し、業務アプリを通して自動制御することができる。
【実施例３】
【０１０１】
本発明の情報処理システムにおいて実行されるアプリケーションの別の例を示す。【０１０２】
実施例１では、学習・判断システム(GSO)を用いた、商品レコメンドに関する内容であったが、実施例３では、学習・判断システム(GSO)を用いた、物流におけるカート巡回に関する内容である。システム構成は図１と同じであるが、以下の点が相違する。【０１０３】
まず、分析に用いるデータがPOSデータ(GCS11)ではなく、業務データ(図示略)となる。業務データとは、商品情報、倉庫情報などである。また、業績情報(GSC12)が、現場における生産性、カート巡回のレコード数等の、金銭で定量的に評価できる情報を含むことがある（実施例１と同様、倉庫の売上情報でもよい）。また、業務アプリ(GSA)が、レコメンド送信の代わりに、マネジメントアドバイスを送信する。【０１０４】
以上の点を除けば、図１と同じシステム構成で実施できるが、学習・判断システム(GSO)において、どのように指標を生成するかが重要であるため、実施例３におけるミクロデータテーブル(GSO11)およびマクロデータテーブル(GSO12)について述べる。【０１０５】
実施例３で用いるミクロデータテーブル(GSO11)は図１１に示す。使用する目的は実施例１と同じである。【０１０６】
図１１上段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するミクロデータテーブル(GSO11)である。ミクロデータテーブル(GSO11)におけるデータの格納単位はできるだけ小さい粒度が望ましく、図１１ではピックID毎に格納してある。ピックIDとはピッキングする際の商品単位の番号である。【０１０７】
ミクロデータテーブル(GSO11)のデータは、これから説明指標の自動生成に用いるため、カテゴリに分類できるデータとなっているものが望ましい。また、センサデータなど、管理システム(GSC2)にて使用しないデータについても、ミクロデータテーブル(GSO11)に登録してよい。【０１０８】
さらに、代入するデータの粒度が異なる場合には、前処理で粒度を揃えてもよい。また、カテゴリに分類できないデータの場合には、前処理でカテゴリに分類できる形式に変換してもよい。【０１０９】
ピックID(GSO31A)は、ピックIDとはピッキングする際の商品単位の番号である。商品情報(GSO31B)は商品の属性を示す情報である。名称(GSO31B1)は商品名、個数(GSO31B2)はピッキングする個数、形状(GSO31B3)は商品のサイズである。【０１１０】
倉庫情報(GSO31C)は倉庫の属性を示す情報である。混雑率(GSO31C1)は倉庫の混雑度合い、棚番号(GSO31C2)は商品が置いてある棚の番号である。【０１１１】
ビック情報(GSO31D)はピッキングに関する情報である。残り数(GSO31D1)は一回のカートで巡回する際の残りの数、順番(GSO31D2)は一回のカートで巡回した順番、移動距離(GSO31D3)はピッキングした前の棚からの移動距離である。【０１１２】
時間情報(GSO31E)は時間に関する情報である。時間(GSO31E1)はピッキングした時間、曜日(GSO31E2)はピッキングした日の曜日である。【０１１３】
これ以外に、学習・判断システム(GSO)における分析に有効なデータがある場合には、これ以外のデータを追加してもよい。【０１１４】
図１１下段は、基幹データベース(GSC1)に格納された業務データを元に、学習・判断システム(GSO)にて用いるためにデータベース(GSO1)に格納するマクロデータテーブル(GSO12)である。マクロデータテーブル(GSO12)は施策の条件に対応した粒度で構成され、図１１ではカート巡回毎に格納してある。【０１１５】
業績情報(GSO32A)において、カート巡回ID(GSO32AA)は一回のカートで巡回する番号であり、カート巡回情報(GSO32AB)は、カート巡回に関する情報である。生産性(GSO32AB1)はピッキングの生産性であり、例えば単位時間当たりのピッキング数として定義する。個数(GSO32AB2)はカート巡回でピッキングした個数である。例えば、図１１では、カート巡回ID(GSO32AA)が100012で、生産性(GSO32AB1)は0.23、個数(GSO32AB2)は113個を示している。業績情報(GSO32A)は、ミクロデータテーブル(GSO11)から、必要な粒度に変換して変換して使用してもよい。【０１１６】
自動生成指標(GSO12B)には、ミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、指標生成部(GSO2)が自動生成した説明指標が格納される。指標生成部(GSO2)ではミクロデータテーブル(GSO11)を入力とし、カテゴリの組み合わせによって、指標の生成を行なっており、その結果を自動生成指標(GSO32B)に格納する。自動生成指標 (GSO32B)の粒度や単位は業績情報(GSO32A)と合致する。【０１１７】
指標生成部(GSO2)によって生成され、自動生成指標(GSO32B)よって格納された説明指標の例が、「午前中」で「残り数が10以上」の生産性(GSO32B1)、「混雑率が10以下」の時の生産性(GSO32B2)、「棚番号が20以上」で「混雑率が30以上」の生産性(GSO32B3)、「移動距離が5以下」で「混雑率が5以下」の生産性(GSO32B4)である。ここで、１つの条件を“「」”（鍵カッコ）で表現している。条件数は１つでも、複数個でもよい。【０１１８】
それぞれのカラムにはその条件における生産性が格納されるため、「午前中」で「残り数が10以上」の生産性(GSO32B1)は0.32、「混雑率が10以下」の時の生産性(GSO32B2)は0.42、「棚番号が20以上」で「混雑率が30以上」の生産性(GSO32B3)は0.12、「移動距離が5以下」で「混雑率が5以下」の生産性(GSO32B4)は0.23となっている。これ以外に、指標生成部(GSO2)よって出力したデータを自動生成指標(GSO32B)に追加してもよい。【０１１９】
このマクロデータテーブル(GSO12) に対し、学習エンジン(GSO3)とオファー抽出部(GSO4)が実施例１と同様の処理をすることで、生産性が高いカート巡回制御という形で、施策の対象を自動抽出することができる。【０１２０】
最後に、案件が成功するプロジェクトメンバの行動制御は、業務アプリ(GSK)を使って、顧客(CS)に展開する。【０１２１】
このように本発明による情報処理システムを用いることによって、説明指標を自動生成し、目的指標と説明指標の組み合わせから評価関数を求め、その結果を業務アプリ経由で顧客に提供することができる。【０１２２】
このように、本発明による分析システムを用いることによって、目的を達成するための人間が想定できなかったような施策を発見し、業務アプリを通して自動制御することができる。
【符号の説明】
【０１２３】
US：経営者、CL：クライアント、CL1：施策情報、CS：顧客、CO：オファークーポン、NW：ネットワーク、GS：業務サーバ、GSC：基幹システム、GSC1：基幹データベース、GSC11：POSデータ、GSC12：業績情報、GSC2：管理システム、GSC3：入出力部、GSO：学習・判断システム、GSO1：データベース、GSO2：指標生成部、GSO3：学習エンジン、GSO4：オファー抽出部、GSO5：入出力部、GSA：業務アプリ、Z00：施策決定、Z01：指標生成、Z02：目的指標入力、Z03：相関分析、Z04：評価関数出力、Z05：対象顧客抽出、Z06：レコメンド送信、USZ1：施策送信、USZ2：目的指標送信、USZ3：結果確認、USZ4：レコメンド開始、GSCZ1〜GSCZ2：データ送信、GSOZ1：データ受付、GSOZ2：指標登録、CSZ1：レコメンド受信、Z10：入力データ、Z11：出力データ、GSO11：ミクロデータテーブル、GSO11A：レシートID、GSO11B：売上情報、GSO11B1：商品、GSO11B2：単価、GSO11B3：個数、GSO11C：店舗情報、GSO11C：ID、GSO11C2：エリア、GSO11D：顧客情報、GSO11D1：ID、GSO11D2：年代、GSO11D3：性別、GSO11D4：エリア、GSO11E：購入情報、GSO11E1：時間、GSO11E2：曜日、GSO12：マクロデータテーブル、GSO12A：業績情報、GSO12AA：店舗情報ID、GSO12AB：売上情報、GSO12AB1：商品、GSO12AB2：売上、GSO12AB3：期間、GSO12B：自動生成指標、GSO12B1〜GSO12B4：説明指標、GSO13：相関テーブル、GSO131：商品、GSO131A〜GSO131B：商品の例、GSO132〜GSO135：説明指標、GSO14：評価関数テーブル、GSO141：商品、GSO141A〜GSO141C：商品の例、GSO142〜GSO146：係数または引数、GSO15：対象顧客抽出テーブル、GSO151：商品、GSO151A〜GSO151C：商品の例、GSO152：順位、GSO153：効果、GSO154〜GSO155：候補、GSO21A：日付、GSO21B：社員情報、GSO21B1：社員名、GSO21B2：役職、GSO21B3：高スキル、GSO21C：時間情報、GSO21C1：出社、GSO21C2：帰社、GSO21C3：曜日、GSO21D：行動情報、GSO21DA：ユーザAとの対面時間、GSO21DA1：話す、GSO21DA2：聞く、GSO21DB：ユーザBとの対面時間、GSO21DB1：話す、GSO21DB2：聞く、GSO22A：業績情報、GSO22AA：案件ID、GSO22AB：案件情報、GSO22AB1：成否、GSO22AB2：期間、GSO22B：自動生成指標、GSO22B1〜GSO22B4：説明指標、GSO31A：ピックID、GSO31B：商品情報、GSO31B1：名称、GSO31B2：個数、GSO31B3：形状、GSO31C：倉庫情報、GSO31C1：混雑率、GSO31C2：棚番号、GSO31D：ピック情報、GSO31D1：残り数、GSO31D2：順番、GSO31D3：移動距離、GSO31E：時間情報、GSO31E1：時間、GSO31E2：曜日、GSO32A：業績情報、GSO32AA：カート巡回ID、GSO32AB：カート巡回情報、GSO32AB1：生産性、GSO32AB2：個数、GSO32B1〜GSO32B4：説明指標。
【図１】
2015159330.tif 000003
【図２】
2015159330.tif 000004
【図３】
2015159330.tif 000005
【図４】
2015159330.tif 000006
【図５】
2015159330.tif 000007
【図６】
2015159330.tif 000008
【図７】
2015159330.tif 000009
【図８】
2015159330.tif 000010
【図９】
2015159330.tif 000011
【図１０】
2015159330.tif 000012
【図１１】
2015159330.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成27年10月14日(2015.10.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
また、仮に収益等の目標に対し相関の高い（すなわち、クーポンの配布が有効な）顧客層が統計解析により得られたとしても、この顧客層が、多数のパラメータの複雑な関数になってしまうことも懸念される。この場合、意思決定者は具体的な施策を実行する前に、当該顧客層の意味を解釈しなくてはならず、現実的でない。さらに、意思決定者が事実上実行できない顧客層である場合は、実ビジネスにおいては無意味である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
指標生成(Z01)とは、指標生成部(GSO2)における演算であり、具体的には、管理システム(GSC2)やデータベース(GSO1)のデータを元に、施策決定(Z00)で決定した施策の粒度に合致した複数の説明指標を自動生成する処理である。指標生成部(GSO2)ここで、入力のデータをミクロデータテーブル(GSO11)、出力のデータをマクロデータテーブル(GSO12)とする。この２つのテーブルでは粒度が異なる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
学習・判断システム(GSO)は、データ送信(GSCZ1)および施策送信（USZ1）において送信されたデータをデータ受付(GSOZ1)において受け取り、指標生成（Z01）において、これらのデータを元に説明指標の自動生成を行なう。その際、ＰＯＳデータ(GSC11)および業績情報(GSC12)が上述した所望の形式でない場合は、適宜データ形式を修正する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正書】
【提出日】平成28年7月22日(2016.7.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施策を行う対象を抽出する情報処理システムであって、
企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける受付部と、
前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と、
前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する抽出部と、を有し、
前記抽出部は、前記複数の説明指標のそれぞれと、前記施策により変化させたい変数である目的指標との相関を取ることによって、前記対象の候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記受付部は、前記施策の条件を示す第３のデータをさらに受け付け、
前記説明指標のそれぞれは、前記施策の条件に対応する前記対象の候補であることを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記第２のデータは、前記施策により変化させたい変数である目的指標と前記施策の条件との対応関係を示す形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記対応関係を示す形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項２において、
前記第１のデータは、それぞれが前記候補の一部または全部をなす複数のカテゴリに分類された形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記複数のカテゴリに分類された形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項１において、
前記目的指標は、金銭で定量化することが可能な指標であることを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項１において、
前記抽出部はさらに、前記複数の説明指標を含む評価関数を生成し、前記評価関数に基づいて、前記候補の優先順位および効果を求めることによって、前記候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記第１のデータはＰＯＳデータであり、前記第２のデータは店舗毎の売上情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項１において、
前記第１のデータは社員情報または勤怠情報を含むデータであり、前記第２のデータは案件の成否情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
請求項１において、
前記第１のデータは商品情報または倉庫情報を含むデータであり、前記第２のデータは業務の生産性を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
施策を行う対象を抽出する情報処理方法であって、
企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける第１の工程と、
前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、
前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象を抽出する第３の工程と、を有し、
前記前記第３の工程において、前記複数の説明指標のそれぞれと、前記施策により変化させたい変数である目的指標との相関を取ることによって、前記対象の候補を抽出することを特徴とする情報処理方法。
【手続補正書】
【提出日】平成28年10月27日(2016.10.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施策を行う対象の候補を抽出する情報処理システムであって、
企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける受付部と、
前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する指標生成部と、
前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象の候補を抽出する抽出部と、を有し、
前記抽出部は、前記複数の説明指標のそれぞれと、前記施策により変化させたい変数であって前記第２のデータに含まれる指標である目的指標との相関を取ることによって、前記施策を行う対象の候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記受付部は、前記施策の条件を示す第３のデータをさらに受け付け、
前記説明指標のそれぞれは、前記施策の条件に対応するものであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記第２のデータは、前記施策により変化させたい変数である目的指標と前記施策の条件との対応関係を示す形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記対応関係を示す形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項２において、
前記第１のデータは、それぞれが前記候補の一部または全部をなす複数のカテゴリに分類された形式のデータであるか、または、前記指標生成部によって前記複数のカテゴリに分類された形式に変換されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項１において、
前記目的指標は、金銭で定量化することが可能な指標であることを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項１において、
前記抽出部はさらに、前記複数の説明指標を含む評価関数を生成し、前記評価関数に基づいて、前記候補の優先順位および効果を求めることによって、前記候補を抽出することを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記第１のデータはＰＯＳデータであり、前記第２のデータは店舗毎の売上情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項１において、
前記第１のデータは社員情報または勤怠情報を含むデータであり、前記第２のデータは案件の成否情報を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
請求項１において、
前記第１のデータは商品情報または倉庫情報を含むデータであり、前記第２のデータは業務の生産性を含むデータであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
施策を行う対象の候補を抽出する情報処理方法であって、
企業の業務に関する第１のデータと、前記企業の業務に関するデータであって前記第１のデータの粒度以上の粒度のデータである第２のデータと、を受け付ける第１の工程と、
前記第１のデータから、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成する第２の工程と、
前記複数の説明指標から、前記施策を行う対象の候補を抽出する第３の工程と、を有し、
前記前記第３の工程において、前記複数の説明指標のそれぞれと、前記施策により変化させたい変数であって前記第２のデータに含まれる指標である目的指標との相関を取ることによって、前記対象の候補を抽出することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
請求項２において、
前記第１のデータおよび前記第２のデータには、前記施策の条件に対応する属性が含まれており、
前記指標生成部は、前記第１のデータのうち、前記施策の条件に対応する属性以外の属性が所定の組み合わせとなるデータに対する射影演算を、複数の前記組み合わせに対して行うことで、前記複数の説明指標を生成することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記施策の条件に対応する属性以外の属性によって、前記施策を行う対象の候補を規定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１３】
請求項１において、
前記説明指標および前記目的指標は、定量的な評価が可能であることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１４】
請求項１において、
前記第１のデータから、前記第２のデータに含まれない属性を用いて、前記第２のデータの粒度に合致する複数の説明指標を生成することを特徴とする情報処理システム。
【国際調査報告】
2015159330.tif 000014
2015159330.tif 000015
2015159330.tif 000016