(57)【要約】【課題】商品やサービスの売上に対する、店舗の周辺に存在する複数の施設それぞれからの影響度を算出することができる情報処理装置を提供すること。【解決手段】情報処理装置は、売上パターンに基づいて、複数の店舗のうち、売上パターンが同一又は類似している複数の店舗を集めたクラスターを生成し、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報と、複数の施設位置情報に基づいて、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、売上パターンと、存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する。【選択図】図３
2016110369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、
前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を記憶する店舗情報記憶部と、
施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を記憶する施設情報記憶部と、
前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する解析部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記解析部は、生成した前記対応情報に基づいて、ある前記商品の前記売上の増減と相関関係がある種類の前記施設を前記複数種類の前記施設から抽出する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記解析部は、複数の前記クラスターを生成し、生成した複数の前記クラスター毎に前記対応情報を生成し、
複数の前記クラスターはそれぞれ、前記クラスター毎に含まれる複数の前記店舗の前記売上パターンが、前記クラスター間で類似していない、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記解析部は、前記売上パターンに対応付けた前記存在パターンから、所定の除外条件を満たす前記施設の前記種類を除外し、除外されずに残った前記種類の前記施設それぞれの前記存在パターンを、前記売上パターンに対応付けた前記対応情報を生成する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から４のうちいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記解析部は、自己組織化マップを利用し、前記売上パターンに基づいて前記クラスターを生成する、
情報処理装置。
【請求項６】
店舗の周囲に存在する複数種類の施設それぞれの存在比を表す存在パターンを示す存在パターン情報を記憶する存在パターン情報記憶部と、
前記店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、
前記存在パターン情報記憶部から読み込んだ前記存在パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記存在パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの前記売上パターンを合計した売上パターンを生成し、生成した前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する解析部と、
を備える情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置を含む情報処理システムが具備する端末装置であって、
前記情報処理装置により、
店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報が売上パターン情報記憶部に記憶され、
前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報が店舗情報記憶部に記憶され、
施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報が施設情報記憶部に記憶され、
前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターが生成され、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込まれ、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンが生成され、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報が生成され、生成された前記対応情報に基づいて、ある前記商品の売上の増減と相関関係がある前記施設の種類を前記複数種類が前記施設から抽出され、
抽出された前記相関関係がある前記施設の前記種類を示す情報を表示する端末装置。
【請求項８】
情報処理装置と、端末装置とを具備する情報処理システムであって、
情報処理装置は、
店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、
前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を記憶する店舗情報記憶部と、
施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を記憶する施設情報記憶部と、
前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターが生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成し、生成した前記対応情報に基づいて、ある前記商品の売上の増減と相関関係がある前記施設の種類を前記複数種類の前記施設から抽出する解析部と、
前記解析部が抽出した前記相関関係がある前記施設の前記種類を示す情報を前記端末装置に送信する通信部と、
を備え、
前記端末装置は、
前記通信部から受信した前記相関関係がある前記施設の前記種類を示す情報を表示する、
情報処理システム。
【請求項９】
店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を売上パターン情報記憶部に記憶し、
前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を店舗情報記憶部に記憶し、
施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を施設情報記憶部に記憶し、
前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する、
情報処理方法。
【請求項１０】
コンピューターに、
店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を売上パターン情報記憶部に記憶させ、
前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を店舗情報記憶部に記憶させ、
施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を施設情報記憶部に記憶させ、
前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成させ、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込ませ、前記施設情報記憶部から読み込ませた複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成させ、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報処理装置、端末装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンビニエンスストア等の店舗で利用されるＰＯＳ（Point  Of  Sale）端末装置から時系列に得られる多量の商品やサービスの売れ行きについて、売れ行きが良いのかどうかを分析し、出店戦略や販売戦略を立てるための商圏分析が行われている。
また、計算機の計算容量の増加や低コスト化に伴い、膨大なマルチメディア情報の中から必要な情報を高精度で効率良く検索可能とする方法が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６７９１４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、従来の方法を用いて商圏分析を行う場合、商品やサービスの売れ行きと、店舗の周辺に存在する複数のランドマークのそれぞれとの関連性を抽出することが出来ないという問題があった。
【０００５】
そこで本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、商品やサービスの売上に対する、店舗の周辺に存在する複数の施設それぞれからの影響度を算出することができる情報処理装置、端末装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を記憶する店舗情報記憶部と、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を記憶する施設情報記憶部と、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する解析部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、商品やサービスの売上に対する、店舗の周辺に存在する複数の施設それぞれからの影響度を算出することができる情報処理装置、端末装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明による情報処理システム１の全体構成の一例を示す図である。
【図２】各実施形態における情報処理システム１が共通して行う処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図３】情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図４】売上パターン情報記憶部１３のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】店舗情報記憶部１４のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】施設情報記憶部１５のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】売上集計部１２による処理を示すフローチャートである。
【図８】サーバー装置１０の解析部１７が行う対応情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】全国に存在する複数の店舗がクラスタリングされた６４のクラスターを例示するイメージ図である。
【図１０】６４のクラスターと、それぞれのクラスターに対応付けられた存在パターンとを例示する図である。
【図１１】対応情報記憶部１９が記憶する対応情報を格納するテーブルの一例を示す図である。
【図１２】サーバー装置１０による処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第１実施形態に係る選択画面情報の一例を示す図である。
【図１４】商圏情報地図データを受信した際にブラウザ部３２が表示部３３に表示させる画像情報の一例を示す。
【図１５】第４実施形態に係るサーバー装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】第４実施形態に係る選択画面情報の一例を示す図である。
【図１７】第５実施形態に係る情報処理システム２の機能構成を示す図である。
【図１８】サーバー装置１０ａの解析部１７ａが行う対応情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１９】第５実施形態に係るサーバー装置１０ａの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第１〜第５実施形態のサーバー装置１０と、サーバー装置１０ａと、端末装置３０のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜概要＞
まず、本発明の各実施形態について説明する前に、本発明の各実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明する。
図１は、本発明による情報処理システム１の全体構成の一例を示す図である。情報処理システム１は、商圏分析を支援する。商圏分析を支援するとは、例えば、情報処理システム１のユーザーが商圏分析を行う際に、ユーザーに商圏分析に必要な各種の情報を解析（導出や算出等）・提示（表示や印刷、音声出力等）すること等を示す。
【００１０】
情報処理システム１のユーザーは、例えば、ある地域又は全国に存在している店舗に商品を提供している（卸している）会社においてマーケティングに関する業務を担当する従業員等である。以下では、情報処理システム１のユーザーを、単にユーザーと称して説明する。
【００１１】
この場合、情報処理システム１は、例えば、ある地域又は全国に存在している店舗のうち、ユーザーが商圏分析を行う分析対象地域に存在する複数の店舗に設置された複写機やＰＯＳ端末が出力する商材、すなわち商品やサービスの売上に関する情報に基づいて商圏分析を支援する。
【００１２】
以下では、複写機やＰＯＳ端末が出力する商材、すなわち商品やサービスは、「コピー」、「写真プリント」、「ＰＤＦ（Portable  Document  Format）印刷」の３種類である場合について説明するが、これに代えて、他の商品やサービスであってもよく、２種類以下の商品やサービスであってもよく、４種類以上の商品やサービスであってもよい。
【００１３】
ある地域又は全国に存在している店舗とは、例えば、コンビニエンスストア５０、スーパーマーケット６０、百貨店７０等の複写機やＰＯＳ端末装置が設置されている店舗を示す。図１において、コンビニエンスストア５０には、複写機４１−１と、ＰＯＳ端末４２−１が設置されている。また、スーパーマーケット６０には、複写機４１−２と、ＰＯＳ端末４２−２が設置されている。また、百貨店７０には、複写機４１−３と、ＰＯＳ端末４２−３が設置されている。
【００１４】
商圏分析は、出店や販売促進等を検討する際に行われる。ユーザーは、商圏分析により、例えば、前述の分析対象地域において、どのような商品が売れるのかを分析する。
ユーザーが行う商圏分析を支援するため、本発明の各実施形態に係る情報処理システム１は、ユーザーが商圏分析したい分析対象商品（この一例において、上記の３つの商品のいずれか）の売上の増減と相関関係のあるランドマークをユーザーに対して提示（表示）する。
【００１５】
この一例において、商品の売上とは、商品の売上枚数（売上個数）を示すが、これに代えて、例えば、商品の売上額等の他の数値によって表してもよい。以下では、説明の便宜上、ユーザーが商圏分析したい分析対象商品の売上の増減と相関関係のあるランドマークを、ユーザーが商圏分析したい分析対象商品の売上に影響を与えるランドマークと称して説明する。
【００１６】
本実施形態において、ランドマークとは、陸上の目印や、ある土地の象徴となる建物、記念碑等を示す。図１に示した大学１００や病院２００は、ランドマークとなる施設の一例である。ランドマークとなる施設の他の例としては、鉄道の駅、ホテル等、一般的な住宅地等でも目印となりえる施設や、種類や地図記号等の共通の特徴により分類が可能な施設がある。また、ランドマークとなる施設には、付近に目印となる施設が少ない住宅地等のことも考慮し、地図データ上において地図記号などで分類されていないが、一般家屋やマンション等で個人的に経営されている塾等、何らかの共通の特徴により分類が可能な建物等も含まれる。
【００１７】
すなわち、情報処理システム１は、ユーザーが商圏分析したい分析対象商品の売上の増減と相関関係のあるランドマークとなる種類の施設をユーザーに対して提示（表示）する。
ユーザーが商圏分析したい分析対象商品の売上に対して影響を与えるランドマークとなる種類の施設をユーザーに対して提示するため、情報処理システム１は、ある地域又は全国に存在する複数の店舗それぞれを、店舗における複数の商品それぞれの売上を表す売上パターンに基づいて複数のクラスターに分類する。本実施形態において、売上パターンとは、１以上の属性によって特徴づけられる各商品の売上によって表される。
【００１８】
１以上の属性とは、商品が売れた時間帯や、商品を購入した購入者の性別、年齢等を示す。この一例において、売上パターンは、各商品の昼間の売上と、各商品の夜間の売上等によって表される。以下では、説明の便宜上、売上パターンを表す１以上の属性によって特徴づけられる各商品の売上それぞれ（すなわち、各商品それぞれの昼間の売上と、各商品それぞれの夜間の売上）を、売上特徴と称して説明する。なお、売上パターンは、各商品の売上によって表されてもよい。
【００１９】
また、情報処理システム１は、分類したクラスター毎に含まれる複数の店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の施設それぞれの存在パターンを算出する。存在パターンとは、店舗の周囲に存在しているランドマークとなる複数種類の施設のうち、どの種類の施設が多いかの傾向を表す。すなわち、存在パターンは、クラスターに含まれる店舗それぞれの周囲に存在している複数種類の施設のうち、すべての種類の施設の数の合計に対する、それぞれの種類の施設の数の割合（存在比）によって表される。
【００２０】
例えば、あるクラスターに店舗Ａのみが含まれる場合であり、且つ店舗Ａの周辺に存在する施設が３つの大学と、１つのホテルとである場合、当該クラスターの存在パターンは、店舗Ａの周辺に存在する施設の全体数に対する大学の存在比０．７５と、ホテルの存在比０．１とによって表される。
【００２１】
また、例えば、あるクラスターに店舗Ａと店舗Ｂが含まれる場合であり、且つ店舗Ａの周辺に存在するランドマークとなる施設が３つの大学と、１つのホテルとであり、店舗Ｂの周辺に存在するランドマークとなる施設が１つの大学と、３つの病院である場合、当該クラスターの存在パターンは、店舗Ａと店舗Ｂそれぞれの周辺に存在する施設の全体数に対する大学の存在比０．５と、ホテルの存在比０．１２５と、病院の存在比０．７３５によって表される。
【００２２】
情報処理システム１は、クラスター毎に存在パターンを算出することにより、クラスター毎に、クラスターを介して売上パターンに対して存在パターンを対応付けた対応情報を生成する。これにより、情報処理システム１は、商品やサービスの売上に対して、店舗の周辺に存在するランドマークとなる種類の施設の影響度を算出することができる。情報処理システム１は、生成した対応情報に基づいて、ユーザーが商圏分析したい分析対象商品の売上に対して影響を与えるランドマークとなる種類の施設をユーザーに対して提示する。
【００２３】
図２は、各実施形態における情報処理システム１が共通して行う処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
店舗に設置されている複写機４１−１、４１−２、４１−３、およびＰＯＳ端末装置４２−１、４２−２、４２−３は、商品の売買が行われると、利用者や店舗の従業員の操作を受けて当該商品の売上を示す情報を、通信回線を通じてサーバー装置１０に送信する（ステップＳ１）。
【００２４】
次に、サーバー装置１０は、売上を示す情報を受信すると、受信した売上を示す情報に基づいて売上パターン情報を生成し、生成した売上パターン情報を店舗毎にデータベースに記録する（ステップＳ２）。このステップＳ１、Ｓ２の処理は、売上の発生に応じて繰り返し行われる処理であり、売上の発生毎に行われてもよく、バッチ処理のように１日、１週間、又は１ヶ月毎等の一定期間毎に行われるものであってもよい。
【００２５】
サーバー装置１０は、所定期間が経過する毎に、ステップＳ１及びステップＳ２においてデータベースに記録された売上パターン情報に基づいて、対応情報を生成する。対応情報の詳細についてと、対応情報の生成処理の詳細についてとは、後述する。所定期間とは、例えば、１ヶ月であるが、他の期間でもよい。この一例において、サーバー装置１０は、１ヶ月が経過する毎に、ある地域又は全国に存在する複数の店舗それぞれの過去１ヶ月分の売上パターン情報をデータベースから読み込み、読み込んだデータベースに基づいて対応情報を生成する。サーバー装置１０は、生成した対応情報をデータベースに記録する（ステップＳ３）。
【００２６】
なお、サーバー装置１０は、ステップＳ１、Ｓ２において、データベースに売上を示す情報を記録してもよい。その場合、サーバー装置１０は、ステップＳ３において、例えば、ある地域又は全国に存在する複数の店舗それぞれの過去１ヶ月分の売上を示す情報を読み込み、読み込んだ売上を示す情報に基づいて、店舗毎に売上パターン情報を生成する。
【００２７】
ステップＳ３が行われた後、時間が経過して、端末装置３０は、商圏分析を行うユーザーの選択操作を受けて、当該ユーザーにより選択される商圏分析を行う分析対象地域を示す情報をサーバー装置１０に送信する（ステップＳ４）。ここで、分析対象地域とは、例えば、都道府県を単位とする地域であるが、他の区画を単位とする地域であってもよい。
【００２８】
なお、サーバー装置１０は、すなわち施設毎の位置を示す施設位置情報をデータベースに予め記憶している。また、サーバー装置１０は、店舗毎の位置を示す店舗位置情報をデータベースに予め記憶している。また、サーバー装置１０は、地図データをデータベースに予め記憶している。なお、サーバー装置１０は、施設位置情報と、店舗位置情報と、地図データとのうちの一部又は全部を、インターネット上の他のサーバーから読み込む構成であってもよい。
【００２９】
サーバー装置１０は、分析対象地域を示す情報を端末装置３０から受信すると、データベースから分析対象地域に含まれる施設の施設位置情報と、分析対象地域に含まれる店舗の店舗位置情報とを検出する。また、サーバー装置１０は、データベースに記録している店舗毎の売上パターン情報に基づいて、検出した店舗毎の売上状況を解析し、解析により求めた売上状況を示す情報を各店舗に関連付ける。サーバー装置１０は、分析対象地域の地図データと、検出した施設位置情報と、検出した店舗位置情報と、各店舗の売上状況とに基づいて、商圏分析の情報を含んだ地図データ（以下、商圏情報地図データという）を生成する。
【００３０】
サーバー装置１０は、例えば、図１の端末装置３０の画面に示すような商圏情報地図データを生成し、生成した商圏情報地図データを端末装置３０に送信する（ステップＳ５）。図１に示した例では、分析対象地域として、関東地方、すなわち茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県が選択されている。また、施設を示すアイコンとして、大学１００−１、１００−２、病院２００−１、２００−２のアイコンが地図データに重ねて表示されている。また、店舗を示すアイコンとして、コンビニエンスストア５０−１、５０−２、５０−３、５０−４、スーパーマーケット６０−１、６０−２、６０−３、百貨店７０−１、７０−２のアイコンが地図データに重ねて表示されている。
【００３１】
各店舗のアイコンの内部の斜線、縦線、横線、波線、格子線の模様は、例えば、店舗毎の売上状況を示す情報を示している。売上状況を示す情報が、売上の良さや悪さを示す場合、各店舗のアイコンの模様として、例えば、斜線が、全国平均の売上額の２倍以上、縦線が、全国平均の売上額の３／２倍以上、横線が、全国平均の売上額以下、波線が、全国平均の売上額の２／３以下、格子線が、全国平均の売上額の１／２以下となるように割り当てを行う。
【００３２】
また、端末装置３０は、ユーザーの選択操作により、ユーザーが商圏分析を行う分析対象商品の種類を選択したことを示す操作情報をサーバー装置１０に送信する（ステップＳ６）。サーバー装置１０は、当該操作情報を受信すると、データベースから対応情報を読み込み、読み込んだ対応情報に基づいて、分析対象商品の売上に対して影響を与える種類の施設を、分析対象商品の売上に対する影響度が高い順に所定の数だけ抽出する。所定の数は、例えば、３であるが、これに代えて、他の数であってもよい。サーバー装置１０は、抽出した種類の施設を示す情報を端末装置３０に送信する（ステップＳ７）。
【００３３】
端末装置３０は、サーバー装置１０から分析対象商品の売上に対して影響を与える種類の施設を示す情報を受信すると、受信した当該情報を表示する。これにより、ユーザーは、商圏分析を行う分析対象施設の種類を選択することができる。端末装置３０は、ユーザーの選択操作により分析対象施設の種類を選択したことを示す操作情報をサーバー装置１０に送信する（ステップＳ８）。サーバー装置１０は、当該操作情報を受信すると、施設を検出する際に、操作情報において選択されている種類の分析対象施設の施設位置情報を検出し、操作情報において選択されている分析対象商品についての売上状況を示す情報を求めて商圏情報地図データを生成する。サーバー装置１０は、生成した商圏情報地図データを端末装置３０に送信する（ステップＳ６）。
【００３４】
このように地図データに、商品の売上に影響を与えると想定される分析対象施設と、店舗の位置を地図データ上に表示し、さらに、店舗における売上状況を示す情報をあわせて表示することで、売上に影響を与えている要因として想定される分析対象施設に焦点をあてた商圏分析の情報の出力が可能となる。それにより、商圏情報地図データを参照する分析者（すなわち、ユーザー）が、どの地域のどの施設の付近でどの商品が売れているかを容易に把握することが可能となる。
【００３５】
なお、上記の図１及び図２の説明において、コンビニエンスストア５０、スーパーマーケット６０、百貨店７０において、それぞれ複写機４１−１、４１−２、４１−３、ＰＯＳ端末装置４２−１、４２−２、４２−３が１台ずつ設置されている例を示しているが、設置されている台数は１台に限られず複数台存在していてもよい。また、コンビニエンスストア５０、スーパーマーケット６０、百貨店７０、大学１００、病院２００も、複数存在していてもよく、また、その個数は、図１に示されている個数に限られものではない。また、端末装置３０の画面に表示されているコンビニエンスストア５０、スーパーマーケット６０、百貨店７０、大学１００、病院２００などのアイコンの形状やマークは、一例であり、図１で示した形状やマークに限られるものではない。また、売上状況を示す情報に基づいて定められる模様も、模様に限られず色彩など区別できるものであればどのようなものであってもよい。
【００３６】
＜第１実施形態＞
次に、図３から図１４を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。図３は、本発明の第１実施形態に係る情報処理システム１の機能構成を示す図である。情報処理システム１は、サーバー装置１０と、端末装置３０と、店舗装置４０とがネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネットや、移動体通信網、専用線通信網等である。
【００３７】
店舗装置４０が設置される店舗８０は、例えば、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、百貨店等である。店舗装置４０は、例えば、上述したＰＯＳ端末装置や複写機等であり、ここでは、複写機の機能を備える装置として、利用者の操作を受けて、コピー、写真のプリント（以下、写真プリントと称する）、ＰＤＦ化、すなわち電子ファイル化（以下、ＰＤＦ印刷と称する）の処理を行う。また、店舗８０には、一意に識別可能な店舗識別情報（以下、店舗ＩＤ（Identifier）と称する）が予め付与されており、当該店舗ＩＤが、店舗８０に設置される店舗装置４０に予め設定される。
【００３８】
なお、同一の店舗８０に、店舗装置４０が、複数存在する場合、同じ店舗ＩＤが設定されることになる。店舗装置４０は、「コピー」、「写真プリント」、「ＰＤＦ印刷」の処理を行うと、各処理に応じた売上に関する情報と、店舗ＩＤとを関連付けた売上を示す情報を、ネットワークＮを通じてサーバー装置１０に送信する。
【００３９】
売上を示す情報とは、日時の情報と、「コピー」、「写真プリント」、「ＰＤＦ印刷」のいずれの処理を行ったかを示す処理種別と、処理を行った枚数、すなわち売上枚数の情報を含む情報である。
【００４０】
店舗装置４０による送信は、店舗装置４０が、「コピー」、「写真プリント」、「ＰＤＦ印刷」の処理を行う毎に行われてもよいし、店舗装置４０の内部で売上を示す情報を記憶しておき、バッチ処理のように１日、１週間、又は１ヶ月毎等の一定期間毎に行われてもよい。
【００４１】
端末装置３０は、通信部３１と、ブラウザ部３２と、表示部３３と、操作部３４を備える。
通信部３１は、ネットワークＮに接続され、サーバー装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００４２】
ブラウザ部３２は、例えば、インターネットのホームページを参照する際に用いられるブラウザのアプリケーションプログラムをＣＰＵ（Central  Processing  Unit）が実行することによって構成される機能部である。また、ブラウザ部３２は、サーバー装置１０からの画像情報等を、通信部３１を通じて受信して表示部３３に表示させる。また、ブラウザ部３２は、操作部３４が出力する操作情報を、通信部３１を通じてサーバー装置１０に送信する。
【００４３】
操作部３４は、例えば、マウスやキーボードの操作機器と当該操作機器を用いてユーザーが行う操作を検出するプログラムを含み、ユーザーによる操作を検出した場合、当該操作の内容を示す操作情報を出力する。
【００４４】
サーバー装置１０は、通信部１１と、売上集計部１２と、売上パターン情報記憶部１３と、店舗情報記憶部１４と、施設情報記憶部１５と、地図情報記憶部１６と、解析部１７と、出力部１８と、対応情報記憶部１９と、計時部２９を備える。サーバー装置１０は、情報処理装置の一例である。
【００４５】
通信部１１は、ネットワークＮに接続され、店舗装置４０からの情報を受信し、また、端末装置３０との間で情報の送受信を行う。
計時部２９は、内部に時計を有しており、要求された際の年月日と時刻の情報を出力する。
【００４６】
売上集計部１２は、通信部１１を通じて店舗装置４０から店舗ＩＤと売上を示す情報を受信すると、受信した売上を示す情報に含まれる日時の情報及び処理種別に基づいて、当該処理種別を時間帯毎の処理種別（すなわち、上述した売上特徴）に読み換える。売上集計部１２は、受信した店舗ＩＤに対応し、受信した日時の情報と、読み換えた処理種別とに対応する売上パターン情報記憶部１３のテーブルに記憶されている売上枚数の情報を読み出す。また、売上集計部１２は、読み出した売上枚数の情報と、受信した売上情報に含まれる売上枚数の情報とを合計して集計を行い、集計した売上枚数の情報を、店舗ＩＤと日時の情報と、読み換えた処理種別に対応する売上パターン情報記憶部１３の項目に書き込んで更新する。
【００４７】
売上パターン情報記憶部１３は、売上パターン情報として、例えば、図４に示す店舗ＩＤ、店舗装置台数、昼間コピー売上枚数、昼間写真売上枚数、昼間ＰＤＦ売上枚数、夜間コピー売上枚数、夜間写真売上枚数、夜間ＰＤＦ売上枚数の項目を有するデータ構成のテーブルを月単位で記憶する。店舗ＩＤと店舗装置台数の項目には、店舗ＩＤと、当該店舗ＩＤが示す店舗８０に設置されている店舗装置４０の台数が予め書き込まれる。昼間コピー売上枚数、昼間写真売上枚数、昼間ＰＤＦ売上枚数、夜間コピー売上枚数、夜間写真売上枚数、夜間ＰＤＦ売上枚数の項目には、店舗装置４０から受信する処理種別であって、日時の情報に基づいて読み換えた時間帯毎の処理種別に対応付けられている枚数の値と、既に当該処理種別に対応する項目に記憶されている枚数の値とを合計した合計枚数値が書き込まれる。
【００４８】
なお、上述したように同一の店舗８０に複数の店舗装置４０が設置される場合、同一の店舗ＩＤが設定されることから、同一の店舗８０の店舗装置４０から送信される情報は、同一の店舗８０の店舗ＩＤのレコードとしてまとめて記憶されることになる。また、毎月の初日には、売上集計部１２からの指示により売上パターン情報記憶部１３に新たな月に対応するテーブルが生成され、生成される際、昼間コピー売上枚数、昼間写真売上枚数、昼間ＰＤＦ売上枚数、夜間コピー売上枚数、夜間写真売上枚数、夜間ＰＤＦ売上枚数の項目の値は、０に初期化される。
【００４９】
店舗情報記憶部１４は、例えば、図５に示す店舗ＩＤ、業態分類、緯度、経度の項目を有するデータ構成のテーブルを記憶する。店舗ＩＤの項目には、店舗８０に予め付与されている店舗ＩＤが書き込まれ、業態分類の項目には、例えば、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、百貨店などの当該店舗８０の業態を示す情報が予め書き込まれる。緯度と経度の項目には、当該店舗８０の位置を示す店舗位置情報となる緯度と経度の値が予め書き込まれる。
【００５０】
施設情報記憶部１５は、例えば、図６に示す施設ＩＤ、施設種類、緯度、経度の項目を有するデータ構成のテーブルを記憶する。施設ＩＤの項目には、施設ごとに予め付与される施設識別情報（以下、施設ＩＤという）が予め書き込まれ、施設種類の項目には、当該施設の種類を示す情報、例えば、大学や病院などを示す情報が予め書き込まれる。緯度と経度の項目には、当該施設の位置を示す施設位置情報となる緯度と経度の値が予め書き込まれる。店舗情報記憶部１４、施設情報記憶部１５に記憶される情報は、例えば、サーバー装置１０の管理者により書き込まれる。
【００５１】
地図情報記憶部１６は、緯度と経度によって位置を特定できる地図データを予め記憶する。また、地図情報記憶部１６は、都道府県ごとに、緯度と経度によって示される当該都道府県の領域の範囲を示す情報を記憶する。
【００５２】
解析部１７は、所定期間が経過する毎に、売上パターン情報記憶部１３から読み込まれた売上パターン情報と、店舗情報記憶部１４から読み込まれた店舗情報と、施設情報記憶部１５から読み込まれた施設情報とに基づいて、前述の対応情報を生成する。また、解析部１７は、生成した対応情報を、対応情報記憶部１９に記憶する。
【００５３】
解析部１７は、通信部１１を通じて端末装置３０から商圏情報地図データを表示する操作情報を受信すると、受信した操作情報に含まれる分析対象地域、すなわち都道府県を示す情報に基づいて、緯度と経度によって示される分析対象地域の範囲の情報を地図情報記憶部１６から読み出す。また、解析部１７は、分析対象地域の範囲を示す緯度と経度の情報と、施設情報記憶部１５の緯度と経度の項目に記憶されている情報に基づいて、分析対象地域の範囲に存在する施設の施設種類、緯度、経度の情報を施設情報記憶部１５から読み出す。
【００５４】
また、解析部１７は、分析対象地域の範囲を示す緯度と経度の情報と、店舗情報記憶部１４の緯度と経度の項目に記憶されている情報に基づいて、分析対象地域の範囲に存在する店舗８０の店舗ＩＤ、緯度、経度の情報を店舗情報記憶部１４から読み出す。また、解析部１７は、端末装置３０から送信される操作情報の選択情報に分析対象商品の種類を示す情報が含まれている場合、選択情報の分析対象商品の種類を示す情報を読み出す。また、解析部１７は、端末装置３０から送信される選択情報に分析対象施設の種類を示す情報が含まれている場合、選択情報の分析対象施設の種類を示す情報を読み出す。
【００５５】
また、解析部１７は、店舗８０における売上状況を示す情報を求める場合、選択されている分析対象商品の種類についての売上状況を示す情報を求める。また、解析部１７は、分析対象地域の範囲を示す緯度と経度の情報と、施設情報記憶部１５の緯度と経度の項目に記憶されている情報に基づいて、分析対象地域の範囲に存在する選択されている分析対象施設の施設種類、緯度、経度の情報を施設情報記憶部１５から読み出す。
【００５６】
また、解析部１７は、分析対象地域の範囲を示す緯度と経度の情報と、店舗情報記憶部１４の緯度と経度の項目に記憶されている情報に基づいて、分析対象地域の範囲に存在する店舗８０の店舗ＩＤ、緯度、経度の情報を店舗情報記憶部１４から読み出す。また、解析部１７は、読み出した店舗ＩＤに対応する、売上パターン情報記憶部１３に記憶されているコピー売上枚数、写真売上枚数、ＰＤＦ売上枚数の値に基づいて、当該店舗８０における売上状況を示す情報を求める。ここで、売上状況を示す情報とは、例えば、ある月の月末における「コピー」、「写真プリント」、「ＰＤＦ印刷」の売上合計額の値と、全国の店舗８０における１ヶ月あたりの１店舗当りの平均売上金額との比較に基づいて定められる売上状況の良さを示す情報である。
【００５７】
なお、「コピー」の売上合計額は、「昼間コピー」の売上合計額と、「夜間コピー」の売上合計額との合計額を示す。また、「写真プリント」の売上合計額は、「昼間写真プリント」の売上合計額と、「夜間写真プリント」の売上合計額との合計額を示す。また、「ＰＤＦ印刷」の売上合計額は、「昼間ＰＤＦ印刷」の売上合計額と、「夜間ＰＤＦ印刷」の売上合計額との合計額を示す。
【００５８】
出力部１８は、通信部１１を通じて端末装置３０から商圏分析の開始の指示情報を受信すると、予め内部に記憶している情報であって、最初に端末装置３０に表示させる選択画面情報を端末装置３０に送信する。また、出力部１８は、受信した操作情報に含まれる商品を示す情報に基づいて、当該商品の売上に影響を与える施設を、売上に対する影響度の高い順に所定の数だけ表示させる情報を端末装置３０に送信する。
【００５９】
また、出力部１８は、受信した操作情報に含まれる分析対象地域を含む範囲の地図データを地図情報記憶部１６から読み出す。また、出力部１８は、読み出した地図データ、解析部１７が読み出した施設種類の情報、緯度、経度の情報、および店舗８０の店舗ＩＤ、緯度、経度の情報、並びに解析部１７が求めた店舗ＩＤ毎の売上状況を示す情報に基づいて、上述した商圏情報地図データを生成する。また、出力部１８は、通信部１１を通じて生成した商圏情報地図データを端末装置３０に送信する。
対応情報記憶部１９は、対応情報を記憶する。
【００６０】
図７は、売上集計部１２による処理を示すフローチャートである。売上集計部１２は、通信部１１を通じて店舗装置４０が送信する店舗ＩＤと売上に関する情報とが対応付けられた売上を示す情報を受信する（ステップＳａ１）。上述した通り、店舗装置４０による送信は、売上がある毎に行われていてもよいし、１日、１週間、または１ヶ月毎など定期的に行われていてもよい。
【００６１】
売上集計部１２は、受信した売上を示す情報に含まれる日時の情報及び処理種別に基づいて、当該処理種別を時間帯毎の処理種別に読み換える。また、売上集計部１２は、受信した売上情報に含まれる日時の情報に基づいて、売上パターン情報記憶部１３から対応する年月のテーブルを検出し、受信した店舗ＩＤと、受信した売上情報に含まれる処理種別であって、日時の情報に基づいて読み換えた時間帯毎の処理種別とに対応する売上項目の枚数の値を検出したテーブルから読み出す（ステップＳａ２）。例えば、受信した売上を示す情報に含まれる日時の情報が、２０１４年５月を示していた場合、売上集計部１２は、２０１４年５月のテーブルを検出する。また、売上集計部１２は、売上を示す情報に含まれる処理種別であって、日時の情報に基づいて読み換えた時間帯毎の処理種別が「昼間コピー」である場合、検出したテーブルの昼間コピー売上枚数の項目に記憶されている枚数の値を読み出す。
【００６２】
売上集計部１２は、読み出した枚数（例えば、「昼間コピー」の売上枚数）と、受信した売上情報に含まれる枚数であって、日時の情報に基づいて読み換えた処理種別の枚数（例えば、「昼間コピー」の売上枚数）とを合計して集計を行う（ステップＳａ３）。売上集計部１２は、合計した枚数を、売上パターン情報記憶部１３の対応するテーブルの対応する売上枚数の項目、ここでは、２０１４年５月のテーブルの昼間コピー売上枚数の項目に書き込んで更新する（ステップＳａ４）。
【００６３】
次に、図８を参照して、サーバー装置１０の解析部１７が行う対応情報生成処理について説明する。図８は、サーバー装置１０の解析部１７が行う対応情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、解析部１７は、所定期間が経過する毎に、売上パターン情報記憶部１３から、全国に存在する複数の店舗それぞれの所定期間分の売上パターン情報を読み出す（ステップＳｃ１）。例えば、解析部１７は、過去１ヶ月分の全国の店舗それぞれの売上パターン情報を読み出す。
【００６４】
次に、解析部１７は、ステップＳｃ１において読み込んだ売上パターン情報に含まれる売上特徴に基づいて、全国の店舗を６４のクラスターにクラスタリングする（ステップＳｃ２）。ここで、図９を参照して、解析部１７による店舗のクラスタリング処理について説明する。図９は、全国に存在する複数の店舗がクラスタリングされた６４のクラスターを例示するイメージ図である。
【００６５】
解析部１７は、自己組織化マップのアルゴリズムを利用し、全国に存在する複数の店舗それぞれの売上パターン情報に含まれる売上特徴に基づいて、全国に存在する複数の店舗それぞれから、売上パターンが同一又は類似している複数の店舗をそれぞれに集めた６４のクラスター（すなわち、６４の売上パターン）にマッピング（クラスタリング）する。図９に示した６４の円はそれぞれ、自己組織化マップのアルゴリズムによって全国に存在する複数の店舗それぞれをマッピングする６４のマップ（クラスター）を示す。
【００６６】
この一例において、自己組織化マップの入力情報となる高次元データは、売上パターン情報に含まれる６個の売上特徴、すなわち「昼間コピー」、「昼間写真プリント」、「昼間ＰＤＦ印刷」、「夜間コピー」、「夜間写真プリント」、「夜間ＰＤＦ印刷」それぞれの売上枚数である。
【００６７】
ここで、売上パターンが類似しているとは、例えば、店舗毎に上記の高次元データを各成分に持つ高次元ベクトルを考えた場合、店舗毎の高次元ベクトルのノルムが近いことを示す。ノルムが近い高次元ベクトルとは、例えば、複数のノルムを集めた場合に、それらのノルムの平均値を中心として、所定の誤差範囲に収まるノルムの高次元ベクトルを示す。従って、あるクラスターに含まれる店舗の売上パターンと、他のクラスターに含まれる店舗の売上パターンとは、類似していない。なお、売上パターンが類似しているか否かは、他の情報に基づいて判定されてもよい。
【００６８】
図９に示したクラスターを表す円内の点は、それぞれが各クラスターにクラスタリングされた（すなわち、各クラスターに含まれる）店舗を表している。例えば、クラスターＣ１の中に含まれている点Ｓｈは、クラスターＣ１にクラスタリングされた店舗である。解析部１７は、クラスター毎に、クラスターに含まれている１以上の店舗を示す店舗ＩＤと、当該クラスターを識別する情報とを対応付ける。クラスターを識別する情報とは、この一例において、クラスターＩＤであるとするが、他の情報であってもよい。
【００６９】
また、解析部１７は、クラスター毎に、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの売上パターンを合計した売上パターンを含む売上パターン情報を、当該クラスターＩＤに対応付ける。例えば、あるクラスターに店舗Ａと店舗Ｂの２つの店舗が含まれていた場合、店舗Ａの売上パターンを表す複数の売上特徴それぞれ値と、店舗Ｂの売上パターンを表す複数の売上特徴それぞれの値とを項目毎に合計（例えば、店舗Ａの売上パターンに含まれる「昼間コピー」の売上枚数と、店舗Ｂの売上パターンに含まれる「昼間コピー」の売上枚数とを合計）する。
【００７０】
図９には、各クラスターを表す円内に、クラスター毎に合計された売上パターンを表すレーダーチャートが表示されている。例えば、クラスターＣ２の中に表示されているレーダーチャートは、クラスターＣ２に含まれる１以上の店舗の売上パターンを合計した売上パターンを表している。このレーダーチャートは、合計された売上パターンに含まれる売上特徴の値の大きさを扇形の半径で表している。また、図９において、売上パターン情報に含まれる売上特徴のそれぞれは、レーダーチャートの扇形のハッチングによって区別される。以下では、説明の便宜上、クラスターに含まれる１以上の店舗の売上パターンを合計した売上パターンを、クラスターの売上パターンと称して説明する。
【００７１】
図９に示した６４のクラスターは、図９に向かって右上に「昼間ＰＤＦ印刷」と「夜間写真プリント」の売上枚数がそれぞれ多いクラスター、図９に向かって右下に「夜間ＰＤＦ印刷」と「昼間コピー」の売上枚数がそれぞれ多いクラスター、図９に向かって左下が「夜間ＰＤＦ印刷」と「夜間写真プリント」の売上枚数が多いものの全体的に売上枚数が少ないクラスター、図９に向かって左上が全般的に売上枚数の少ないクラスターが配置されるように並べられている。従って、クラスターＣ１の中にレーダーチャートが見えない理由は、各売上特徴の値が小さすぎるため、レーダーチャートの各扇形の半径が小さ過ぎて見えなくなっているためである。
【００７２】
図８に戻る。ステップＳｃ２において全国の店舗を６４のクラスターにクラスタリングした後、解析部１７は、地図情報記憶部１６から全国の地図情報を読み出す（ステップＳｃ３）。なお、解析部１７は、ステップＳｃ１において読み出す売上パターン情報が、ある地域の店舗の売上パターン情報であった場合、ステップＳｃ３において読み出す地図情報は、当該地域の地図情報であってもよい。
【００７３】
次に、解析部１７は、施設情報記憶部１５から施設情報を読み込む（ステップＳｃ４）。次に、解析部１７は、ステップＳｃ２において全国の店舗をクラスタリングした６４のクラスターのそれぞれ毎に、ステップＳｃ６からステップＳｃ９までの処理を繰り返し行う（ステップＳｃ５）。解析部１７は、ステップＳｃ５において選択したクラスターを示すクラスターＩＤに対応付けられた店舗ＩＤが示す店舗のそれぞれ毎に、ステップＳｃ８からステップＳｃ９までの処理を繰り返し行う（ステップＳｃ７）。
【００７４】
解析部１７は、ステップＳｃ７において選択した店舗を示す店舗ＩＤに基づいて、当該店舗の店舗情報を店舗情報記憶部１４から読み出す。そして、解析部１７は、読み出した店舗情報に含まれる緯度と経度の情報と、ステップＳｃ３において読み出した地図情報と、ステップＳｃ４において読み出した施設情報に含まれる緯度と経度の情報とに基づいて、ステップＳｃ７において選択した店舗の周囲に存在する１以上の施設を検出する（ステップＳｃ８）。店舗の周囲とは、例えば、読み出した店舗情報に含まれる緯度と経度の情報が示す位置を中心として、半径１キロメートル以内を示すが、これに代えて、他の範囲であってもよい。
【００７５】
ステップＳｃ５において選択されたクラスターを示すクラスターＩＤに対応付けられたすべての店舗ＩＤのそれぞれ毎に、店舗の周囲に存在する１以上の施設を検出した後、解析部１７は、ステップＳｃ８において検出された１以上の施設それぞれの数の合計に対する、それぞれの種類の施設の数の割合（存在比）を算出する（ステップＳｃ９）。そして、解析部１７は、算出された存在比のそれぞれ大きさの傾向を表す存在パターンを、ステップＳｃ５において選択されたクラスターを示すクラスターＩＤに対応付ける。
【００７６】
ここで、図１０を参照して、クラスターと存在パターンの対応関係について説明する。図１０は、６４のクラスターと、それぞれのクラスターに対応付けられた存在パターンとを例示する図である。図１０（Ａ）には、図９に示した６４のクラスターを示した。図１０（Ｂ）には、図１０（Ａ）に示した６４のクラスターのそれぞれに対応付けられた存在パターンを示した。
【００７７】
図１０（Ｂ）において、レーダーチャートの扇形のそれぞれは、施設の種類を表す。また、当該扇形の半径は、各種類の施設の存在比の大きさを表す。図１０（Ａ）に示したクラスターのうちの最上段の８個のクラスターは、図１０（Ｂ）に示した存在パターンのうちの最上段の８個の存在パターンのそれぞれと、左側から順に１つずつ対応付けられている。また、図１０（Ａ）に示したクラスターのうちの上から２段目の８個のクラスターは、図１０（Ｂ）に示した存在パターンのうちの上から２段目の８個の存在パターンのそれぞれと、左側から順に１つずつ対応付けられている。図１０（Ａ）に示したクラスターと、図１０（Ｂ）に示した存在パターンとは、このような対応関係が最下段まで繰り返し続く。例えば、図１０（Ａ）に示したクラスターＣ３には、図１０（Ｂ）に示した存在パターンＬ１が対応付けられている。
【００７８】
このように、解析部１７は、クラスター毎に、クラスターの存在パターンを算出し、当該クラスターを示すクラスターＩＤに対して、算出した存在パターンを対応付けることにより、クラスターＩＤを介して間接的に当該クラスターの売上パターンと、算出した存在パターンとを対応付けることができる。
【００７９】
図８に戻る。すべてのクラスターＩＤに対して存在パターンを対応付けた後、解析部１７は、商品の売上に影響を与えていないと想定される種類の施設の存在比を、各クラスターＩＤに対応付けられた存在パターンに含まれる複数の存在比の中から除外する間引き処理を行う（ステップＳｃ１０）。
【００８０】
ここで、解析部１７による間引き処理について説明する。クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに含まれる複数種類の施設それぞれの存在比のうち、例えば、ある種類の施設の存在比が、どの存在パターンにおいてもほぼ変化が無い場合、当該種類の施設の存在比は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンに影響を与えていない存在比である可能性が高い。
【００８１】
一方で、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに含まれる複数種類の施設それぞれの存在比のうち、例えば、ある種類の施設の存在比が、存在パターン毎に異なる値である場合、当該種類の施設の存在比は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンに影響を与えている存在比である可能性が高い。また、ある売上パターンに対して影響を与える存在比は、存在比に係る施設の種類が少なければ少ないほど特定され易い。
【００８２】
そこで、解析部１７は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに含まれる複数種類の施設それぞれの存在比から、所定の除外条件を満たす存在比の除外を行う。所定の除外条件とは、例えば、以下に示した１）〜２）の２つの条件である。
【００８３】
１）クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに対して含まれている割合が高い種類の施設の存在比
２）除外されずに残っている存在比に係る施設の種類数が所定数以上
【００８４】
解析部１７は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれから、上記の所定の除外条件を満たす存在比を除外する。この際、解析部１７は、存在比に係る施設の種類数が、上記の所定数になるまで、この存在比の除外を繰り返し行う。なお、所定数は、例えば、５０であるが、他の数であってもよい。これにより、解析部１７は、クラスターＩＤを介して、ある売上パターンに対して影響を与える特徴的な存在パターンを、当該売上パターンに対応付けることができる。
【００８５】
ステップＳｃ１０において間引き処理を行った後、解析部１７は、クラスターＩＤ毎に、クラスターＩＤに対応付けられた売上パターンと存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する（ステップＳｃ１１）。次に、解析部１７は、ステップＳｃ１１においてクラスターＩＤ毎に生成した対応情報を、対応情報記憶部１９に記憶する（ステップＳｃ１２）。
【００８６】
ここで、図１１を参照して、対応情報について説明する。図１１は、対応情報記憶部１９が記憶する対応情報を格納するテーブルの一例を示す図である。対応情報記憶部１９は、対応情報として、例えば、図１１に示すクラスターＩＤと、当該クラスターＩＤに対応付けられた売上パターンの各売上特徴の値と、当該クラスターＩＤに対応付けられた存在パターンの各存在比であって、ステップＳｃ１０において除外されずに残った存在比の値とを記憶する。
【００８７】
図１１において、クラスターＩＤがＡであるクラスターに含まれる店舗の売上パターンは、昼間コピーと昼間ＰＤＦ印刷の売上が他に比べて多い傾向を示す。また、クラスターＩＤがＡであるクラスターに含まれる店舗の周囲に存在する施設の存在パターンは、大学が最も多いく、ホテルと病院が次いで同じくらいの多さである傾向を示す。一方、クラスターＩＤがＢであるクラスターに含まれる店舗の売上パターンは、昼間コピーの売上が他に比べて多い傾向を示す。また、クラスターＩＤがＢであるクラスターに含まれる店舗の周囲に存在する施設の存在パターンは、病院が最も多いく、大学が次いで多い傾向を示す。
【００８８】
このように、解析部１７は、ある売上パターンと、ある存在パターンとを、クラスターＩＤを介して対応付けた対応情報を生成し、対応情報記憶部１９に記憶する。これにより、サーバー装置１０は、対応情報記憶部１９に記憶された対応情報に基づいて、ある商品の売上に対する影響度が高い種類の施設を抽出し、抽出したある商品の売上に対する影響度が高い種類の施設を示す情報を端末装置３０に送信することができる。
【００８９】
次に、図１２から図１４を参照して、第１実施形態に係る商圏情報地図データの表示処理について説明する。まず、商圏分析を行うユーザーが、端末装置３０の操作部３４を操作して、ブラウザ部３２によりサーバー装置１０に接続して商圏分析の開始の指示情報をサーバー装置１０に送信する。サーバー装置１０の出力部１８は、通信部１１を通じて商圏分析の開始の指示情報を受信すると、応答として、予め内部に記憶している選択画面情報を端末装置３０に送信する（ステップＳｄ１）。
【００９０】
端末装置３０は、選択画面情報を受信すると、図１３に示す選択画面３３−２を表示部３３に表示する。この時点において、表示部３３には、選択画面３３−１と、選択画面３３−３と、検索開始を示すボタン３３−１０とは、表示されない。図１３に示すように、選択画面３３−２は、ユーザーが商圏分析を行う分析対象商品の種類を選択させる画面である。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−２で、分析対象商品の種類を選択する。図１３では、「ＰＤＦ印刷」を示すボタン３３−２１が黒色になって選択されている状態を示している。ユーザーが分析対象商品の種類を選択すると、端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じて選択された分析対象商品の種類を示す選択情報を含む操作情報をサーバー装置１０に送信する。サーバー装置１０の解析部１７は、通信部１１を通じて当該選択情報を含む操作情報を受信する（ステップＳｂ２）。
【００９１】
サーバー装置１０の解析部１７は、当該操作情報の選択情報に示される分析対象商品の種類を示す情報を読み出す。また、解析部１７は、対応情報記憶部１９から対応情報を読み出す。そして、サーバー装置１０は、読み出した対応情報に基づいて、読み出した分析対象商品の種類の売上に対する影響度が高い順に、当該分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設を抽出する（ステップＳｄ３）。解析部１７は、抽出した分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設を示す情報を、通信部１１を介して端末装置３０に送信する。なお、解析部１７は、この分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設を示す情報に、分析対象商品の売上に対する影響度を示す情報として、分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設それぞれの存在比の値を示す情報を対応付けて、通信部１１を介して端末装置３０に送信する。
【００９２】
ここで、再び図１１を参照して、解析部１７による分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設の抽出処理について説明する。解析部１７は、図１１に示した対応情報に含まれる売上パターン情報から、分析対象商品の種類の売上が最も多いクラスターＩＤを含むレコードを抽出する。そして、解析部１７は、抽出したレコードに含まれる存在比のうち、値（すなわち、存在比）が高い上位３つの存在比それぞれが示す種類の施設を抽出する。なお、解析部１７によるこの抽出処理は、あくまでも一例に過ぎず、他の方法によって分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える施設の種類を抽出してもよい。
【００９３】
図１１に示した例では、分析対象商品の種類がＰＤＦ印刷の場合であって、且つ昼間ＰＤＦ印刷の売上と夜間ＰＤＦ印刷の売上との合計が最も多いクラスターを示すクラスターＩＤがＡの場合、解析部１７は、大学（存在比が０．９５）と、病院（存在比が０．７０）と、ホテル（存在比が０．６６）との３種類の施設を抽出する。
【００９４】
次に、端末装置３０は、分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設を示す情報を受信すると、分析対象商品の種類の売上に対して影響を与える種類の施設を示す情報に対応付けられた分析対象商品の売上に対する影響度に基づいて、複数種類の施設を当該影響度が高い順に並べ、図１３に示す分析対象施設の種類を選択させる選択画面３３−３を表示部３３に表示する（ステップＳｄ４）。図１３に示した例では、表示された３種類の施設それぞれの分析対象商品に対する影響度の高い順は、大学、病院、ホテルの順である。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−３で、分析対象施設の種類を選択する。図１３では、「病院」を示すボタン３３−２２が黒色になって選択されている状態を示している。
【００９５】
また、端末装置３０は、選択画面３３−３とともに、選択画面３３−１を表示部３３に表示する。図１３に示すように、選択画面３３−１は、分析対象地域である都道府県の名称と、どの都道府県を選択するかを示すボタンを含む。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−１で、分析対象地域とする都道府県を選択する。図１３では、「京都府」を示すボタン３３−２０が黒色になって選択されている状態を示している。
【００９６】
分析対象施設と都道府県のそれぞれの選択を完了したユーザーが、操作部３４を操作して検索開始を示すボタン３３−１０を選択すると、端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じて選択された分析対象施設を示す選択情報と、選択された都道府県を示す選択情報とを含む商圏情報地図データを表示する操作情報をサーバー装置１０に送信する。サーバー装置１０の解析部１７は、通信部１１を通じて当該選択情報を含む操作情報を受信する（ステップＳｄ５）。
【００９７】
解析部１７は、操作情報を受信すると、当該操作情報の選択情報から都道府県を示す情報を読み出し、読み出した都道府県を示す情報に基づいて、緯度と経度によって示される当該都道府県の領域の範囲を示す情報を地図情報記憶部１６から読み出す（ステップＳｄ６）。
【００９８】
解析部１７は、選択情報から施設の種類を示す情報を読み出す。解析部１７は、当該施設の種類を示す情報と、読み出した都道府県の領域の範囲を示す緯度と経度の情報と、施設情報記憶部１５の緯度と経度の情報とに基づいて、施設情報記憶部１５から、当該都道府県の領域の範囲に存在し、選択された施設の種類に対応する施設の施設種類、緯度、経度の情報を読み出す（ステップＳｄ７）。
【００９９】
解析部１７は、読み出した都道府県の領域の範囲を示す緯度と経度の情報と、店舗情報記憶部１４の緯度と経度の情報とに基づいて、都道府県の領域の範囲に存在する店舗８０を検出し、検出した店舗８０の店舗ＩＤ、緯度、経度の情報を店舗情報記憶部１４から読み出す（ステップＳｄ８）。
【０１００】
解析部１７は、検出した店舗ＩＤと、選択情報の分析対象商品を示す情報とに基づいて、売上パターン情報記憶部１３から、対応する売上枚数の項目の枚数の値を読み出す。ここでは、「ＰＤＦ印刷」が選択されているため、解析部１７は、売上パターン情報記憶部１３の昼間ＰＤＦ売上枚数の項目の枚数と、夜間ＰＤＦ売上枚数の項目の枚数との値を読み出して合計する。
【０１０１】
解析部１７は、合計した値に基づいて、処理を行う時点で集計が終了している直近の月の当該種類に対応する売上状況を示す情報を求める。処理を行う時点の情報は、解析部１７が、計時部２９に要求して取得する。例えば、計時部２９から取得した処理を行う時点の情報が、２０１４年５月１５日を示している場合、４月までの売上枚数の情報は全て記録されているため、集計が終了している直近の月である２０１４年４月の「ＰＤＦ印刷」の売上状況を示す情報を求める。
【０１０２】
解析部１７は、売上パターン情報記憶部１３の２０１４年４月のテーブルの検出した店舗ＩＤに対応する昼間ＰＤＦ売上枚数の項目と、夜間ＰＤＦ売上枚数の項目とを読み出す。解析部１７は、読み出した項目の枚数を合計し、合計した値に対して、予め内部に記憶している「ＰＤＦ印刷」のサービスの単価を乗じて売上金額を算出する。解析部１７は、算出した売上金額と、予め内部に記憶している全国の店舗８０における「ＰＤＦ印刷」のサービスについての１店舗当りの１ヶ月あたりの平均売上金額との比較を行い、比較結果に基づいて売上状況を示す情報、すなわち売上状況の良さを示す情報を求める。
【０１０３】
例えば、算出した売上金額が、全国平均の売上額の２倍以上であれば売上クラス１、全国平均の売上額の３／２倍以上であれば売上クラス２、全国平均の売上額以下であれば売上クラス３、全国平均の売上額の２／３以下であれば売上クラス４、全国平均の売上額の１／２以下であれば売上クラス５のようにクラスで表した売上状況を示す情報を求める（ステップＳｃ９）。
【０１０４】
解析部１７が、売上状況を示す情報を求めると、出力部１８は、選択情報により示される分析対象地域、すなわち都道府県を含む範囲の地図データを地図情報記憶部１６から読み出す。出力部１８は、読み出した地図データ、解析部１７が読み出した施設種類の情報、緯度、経度の情報、店舗８０の店舗ＩＤ、緯度、経度の情報、および解析部１７が求めた店舗ＩＤごとの「ＰＤＦ印刷」の売上状況を示す情報とから上述した商圏情報地図データを生成する（ステップＳｄ１０）。
【０１０５】
出力部１８は、通信部１１を通じて生成した商圏情報地図データを端末装置３０に送信する（ステップＳｄ１１）。端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じてサーバー装置１０から商圏情報地図データを受信すると、表示部３３に図１３に示す画像情報を出力する。
【０１０６】
図１４は、商圏情報地図データを受信した際にブラウザ部３２が表示部３３に表示させる画像情報の一例を示す。図１４において、商圏情報地図データは、道路の線図によって描かれる地図データ上に施設や店舗のアイコンが表示されている。図１４の表示部３３に表示されている地図データは、選択した都道府県の領域の範囲を含む地図データを拡大縮小バー９０によって設定される縮尺に応じて拡大縮小された状態で表示されている。
【０１０７】
拡大縮小バー９０は、端末装置３０を操作するユーザーが操作部３４を操作することにより変更可能となっている。符号９１に示される画像イメージは、店舗のアイコンの模様として示される売上状況を示す情報の凡例であり、売上が高い、すなわち売上が良い方から順に、売上クラス１が斜線、売上クラス２が縦線、売上クラス３が横線、売上クラス４が波線、売上クラス５が格子線の模様となっている。
【０１０８】
吹き出し形状の店舗アイコン９２−１〜９２−１０は、店舗８０を示すアイコンであり、解析部１７が店舗情報記憶部１４から検出した緯度と経度の位置に表示されており、その内部の模様は、上記の売上状況を示す情報にしたがう模様となっている。ユーザーが店舗アイコン９２−１〜９２−１０のうちのいずれかを選択した場合、表示部３３には、選択された店舗アイコンが示す店舗の分析対象商品の売上に影響を与えると想定される種類の施設アイコンが表示される。
【０１０９】
例えば、ユーザーが店舗アイコン９２−１を選択した場合、図１４に示したように、店舗アイコン９２−１が示す店舗の周囲に存在する複数種類の施設であって、当該店舗の分析対象商品の売上に影響を与えると想定される種類の施設を示す施設アイコンＡＣ１〜ＡＣ４が表示される。図１４において、施設アイコンＡＣ１は、商業ビルを示す。また、施設アイコンＡＣ２は、病院を示す。また、施設アイコンＡＣ３は、運動場を示す。施設アイコンＡＣ４は、ホテルを示す。
【０１１０】
表示部３３に施設アイコンが表示された後、表示部３３には、各施設アイコンから、ユーザーにより選択された店舗アイコンに向けて、曲線が表示される。この曲線は、太さによって分析対象商品の売上に対する影響度を表し、例えば、太いほど分析対象商品の売上に対して影響度が高いことを示すとするが、細いほど分析対象商品の売上に対して影響度が高いことを示してもよい。また、この曲線は、表示部３３に表示された地図上の店舗アイコンや施設アイコン等と重ならないように生成される。これにより、端末装置３０は、この曲線によって地図から得られる情報が見えにくくなってしまうことを抑制することができる。
【０１１１】
なお、分析対象商品の売上に対する影響度は、店舗アイコンと施設アイコンとを結ぶ曲線の太さによって表すのに代えて、例えば、曲線の色や、曲線の種類（点線や破線、一点鎖線等）によって表してもよく、図１４に示したような曲線の縞模様が動く速さ等によって表してもよい。図１４において、店舗アイコン９２−１が示す店舗の分析対象商品の売上に対する影響度が最も高い施設は、施設アイコンＡＣ３が示す運動場である。また、店舗アイコン９２−１が示す店舗の分析対象商品の売上に対する影響度が、運動場に次いで高い施設は、施設アイコンＡＣ２が示す病院である。施設アイコンＡＣ１が示す商業ビルや、施設アイコンＡＣ４が示すホテルは、分析対象商品の売上に対する影響度が同程度であり、他の２つの施設に比べて影響度が低い。
【０１１２】
以上説明したように、第１実施形態に係る情報処理システム１は、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を売上パターン情報記憶部１３に記憶し、店舗を識別する店舗識別情報と、店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を店舗情報記憶部１４に記憶し、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、施設の種類とを対応付けた施設情報を施設情報記憶部１５に記憶し、売上パターン情報記憶部１３から読み込んだ売上パターン情報に基づいて、複数の店舗のうち、売上パターンが同一又は類似している複数の店舗を集めたクラスターを生成し、店舗情報記憶部１４からクラスターに含まれる複数の店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、施設情報記憶部から読み込んだ複数の施設位置情報に基づいて、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、売上パターンと、存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する。これにより、情報処理システム１は、商品やサービスの売上に対する、店舗の周辺に存在する複数の施設それぞれからの影響度を算出することができる。
【０１１３】
＜第２実施形態＞
以下、本発明の第２実施形態について説明する。なお、第１実施形態と同様な機能部には同じ符号を付して説明を省略する。第２実施形態に係る情報処理システム１の解析部１７は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに含まれる複数種類の施設それぞれの存在比から、第１実施形態において示した所定の除外条件を満たす存在比の除外を行う構成に代えて、以下に示した所定の除外条件を満たす存在比の除外を行う。第２実施形態に係る所定の除外条件とは、例えば、以下に示した１Ａ）の条件である。
【０１１４】
１Ａ）クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに対して含まれている割合が所定割合以上の存在比
【０１１５】
所定割合とは、例えば、８〜９割程度であるが、これに代えて、他の割合であってもよい。この場合、存在比に係る施設の種類数は、第１実施形態に示した所定数になるとは限らない。それ故、解析部１７は、上記の除外条件１Ａ）を満たす存在比を除外する際、除外されずに残っている存在比に係る施設の種類数が所定数未満になった段階で、間引き処理を行わない構成であってもよい。
【０１１６】
以上説明したように、第２実施形態に係る情報処理システム１の解析部１７は、図８に示したステップＳｃ１０の間引き処理において、所定の除外条件１Ａ）を満たす存在比の除外を行う。これにより、情報処理システム１は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１１７】
＜第３実施形態＞
以下、本発明の第３実施形態について説明する。なお、第１実施形態と同様な機能部には同じ符号を付して説明を省略する。第３実施形態に係る情報処理システム１の解析部１７は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンそれぞれに含まれる複数種類の施設それぞれの存在比から、第１実施形態と第２実施形態のそれぞれにおいて示した所定の除外条件を満たす存在比の除外を行う構成に代えて、以下に示した所定の除外条件を満たす存在比の除外を行う。第３実施形態に係る所定の除外条件とは、例えば、以下に示した１Ｂ）の条件である。
【０１１８】
１Ｂ）売上特徴の値が全体的に低い売上パターンが対応付けられているクラスターＩＤに対応付けられた存在パターンに含まれている種類の施設の存在比であり、且つ売上特徴の値が全体的に高い売上パターンが対応付けられているクラスターＩＤに対応付けられた存在パターンに含まれていない種類の施設の存在比
【０１１９】
以上説明したように、第３実施形態に係る情報処理システム１の解析部１７は、図８に示したステップＳｃ１０の間引き処理において、所定の除外条件１Ｂ）を満たす存在比の除外を行う。これにより、情報処理システム１は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１２０】
＜第４実施形態＞
以下、本発明の第４実施形態について、図面を参照して説明する。第４実施形態に係る情報処理システム１は、第１実施形態に係る商圏情報地図データの表示処理に代えて、以下で説明する商圏情報地図データの表示処理を行う。なお、第１実施形態と同様な機能部には同じ符号を付して説明を省略する。
【０１２１】
以下、図１５から図１６を参照して、第４実施形態に係る商圏情報地図データの表示処理について説明する。図１５は、第４実施形態に係るサーバー装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１５において、ステップＳｄ１の処理と、ステップＳｄ４からステップＳｄ１１までの処理とは、図１２に示したフローチャートにおけるステップＳｄ１の処理と、ステップＳｄ４からステップＳｄ１１までの処理とそれぞれ同様なため、説明を省略する。
【０１２２】
端末装置３０は、選択画面情報を受信すると、図１６に示す選択画面３３−２ａを表示部３３に表示する。この時点において、表示部３３には、選択画面３３−１と、選択画面３３−３と、検索開始を示すボタン３３−１０とは、表示されない。図１６に示すように、選択画面３３−２ａは、ユーザーが商圏分析を行う分析対象売上パターンを選択させる画面である。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−２ａに表示されているスライドバーＳＬにより分析対象売上パターンを選択する。
【０１２３】
スライドバーＳＬは、店舗における商品を示す情報に対応付けて表示される（例えば、商品名の隣に表示される）。ユーザーは、このスライドバーＳＬを操作することにより、対応付けられている商品の売上を選択することができる。図１６において、スライドバーＳＬの黒色の部分を右に動かした場合、選択される売上は、ゼロに近づく。一方、スライドバーＳＬの黒色の部分を左に動かした場合、選択される売上は、売上の最大値に近づく。この一例において、売上の最大値は、図１６に示したように、３００００枚であるとしたが、これに代えて、他の値であってもよい。なお、選択画面３３−２には、商品を示す情報に対応付けたスライドバーＳＬが表示される構成に代えて、商圏分析においてユーザーが重視する商品の種類の順番を入力する欄が、商品を示す情報に対応付けられて表示されてもよい。
【０１２４】
ユーザーが分析対象売上パターンを選択すると、端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じて選択された分析対象売上パターンを示す選択情報を含む操作情報をサーバー装置１０に送信する。例えば、分析対象売上パターンは、昼間コピー売上枚数３００、昼間写真プリント売上枚数１０００、昼間ＰＤＦ印刷売上枚数５０００、夜間コピー売上枚数１００、夜間写真プリント売上枚数５０、夜間ＰＤＦ印刷売上枚数１０のそれぞれを示す情報により表される。サーバー装置１０の解析部１７は、通信部１１を通じて当該選択情報を含む操作情報を受信する（ステップＳｅ１）。
【０１２５】
サーバー装置１０の解析部１７は、当該操作情報の選択情報に示される分析対象売上パターンを示す情報を読み出す。また、解析部１７は、対応情報記憶部１９から対応情報を読み出す。そして、解析部１７は、読み出した対応情報から、読み出した分析対象売上パターンに最も近い売上パターンを含むレコードを抽出する。
【０１２６】
ここで、対応情報から、分析対象売上パターンに最も近い売上パターンを含むレコードを抽出する処理について説明する。解析部１７は、読み出した分析対象売上パターンに含まれる各売上特徴（この一例において、６つの売上特徴）それぞれを成分とする高次元ベクトルのノルムを、分析対象ノルムとして算出する。また、解析部１７は、読み出した対応情報のレコード毎に、各レコードに含まれる各売上特徴（この一例において、６つの売上特徴）それぞれを成分とする高次元ベクトルのノルムを、比較対象ノルムとして算出する。
【０１２７】
解析部１７は、算出された分析対象ノルムと、レコード毎に算出された複数の比較対象ノルムとを比較し、分析対象ノルムとの差異が最も小さい比較対象ノルムを特定する。解析部１７は、特定した比較対象ノルムに係る対応情報のレコードを抽出する。解析部１７は、抽出したレコードに含まれる複数種類の施設の存在比に基づいて、存在比が高い順に施設の種類を抽出する（ステップＳｅ３）。解析部１７は、抽出した施設の種類を示す情報に、抽出した存在比の高い順を示す情報を対応付けて通信部１１を介して端末装置３０に送信する。
【０１２８】
なお、選択画面３３−２に、商圏分析においてユーザーが重視する商品の種類の順番を入力する欄が、商品を示す情報に対応付けられて表示される場合、解析部１７は、ユーザーが商圏分析においてユーザーが重視する商品の種類の順番を入力すると、端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じて入力された商圏分析においてユーザーが重視する商品の種類の順番を示す情報を含む操作情報をサーバー装置１０に送信する。
【０１２９】
サーバー装置１０は、端末装置３０から当該操作情報を受信すると、受信した操作情報に含まれる商圏分析においてユーザーが重視する商品の種類の順番を示す情報に基づいて、当該順番通りに商品の売上が多い売上パターンを含むレコードを、読み出した対応情報から抽出する。
【０１３０】
以上説明したように、第４実施形態に係る情報処理システム１の解析部１７は、図１２に示したフローチャートが示す処理に代えて、図１５に示したフローチャートが示す処理を行う。これにより、情報処理システム１は、第１実施形態と同様の効果を得ることができることに加えて、売上パターンに対して影響を与える種類の施設を、ユーザーに提示することができる。
【０１３１】
＜第５実施形態＞
以下、本発明の第５実施形態について、図面を参照して説明する。第５実施形態に係る情報処理システム２は、第１実施形態に係る商圏情報地図データの表示処理に代えて、以下で説明する商圏情報地図データの表示処理を行う。なお、第１実施形態と同様な機能部には同じ符号を付して説明を省略する。第５実施形態に係る情報処理システム２は、選択画面３３−２においてユーザーが分析対象商品を選択すると、選択された分析対象商品の売上に影響を与える種類の施設を示す情報を、選択画面３３−３に表示する構成に代えて、選択画面３３−３においてユーザーが分析対象施設を選択すると、選択された分析対象施設によって売上に影響を受ける種類の商品を示す情報を、選択画面３３−２に表示する。
【０１３２】
情報処理システム２は、サーバー装置１０ａと、端末装置３０と、店舗装置４０とがネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。
図１７は、本発明の第５実施形態に係る情報処理システム２の機能構成を示す図である。
サーバー装置１０ａは、通信部１１と、売上集計部１２と、売上パターン情報記憶部１３と、存在パターン情報記憶部１３ａと、店舗情報記憶部１４と、施設情報記憶部１５と、地図情報記憶部１６と、解析部１７ａと、出力部１８と、対応情報記憶部１９と、計時部２９を備える。
【０１３３】
存在パターン情報記憶部１３ａは、存在パターン情報を記憶する。
解析部１７aは、解析部１７が有する機能に加えて、所定期間が経過する毎に、存在パターン情報記憶部１３ａから読み込まれた存在パターン情報と、店舗情報記憶部１４から読み込まれた店舗情報と、施設情報記憶部１５から読み込まれた施設情報とに基づいて、前述の対応情報を生成する。また、解析部１７は、生成した対応情報を、対応情報記憶部１９に記憶する機能を有する。
【０１３４】
次に、図１８を参照して、サーバー装置１０ａの解析部１７ａが行う対応情報生成処理について説明する。図１８は、サーバー装置１０ａの解析部１７ａが行う対応情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、解析部１７ａは、所定期間が経過する毎に、店舗情報記憶部１４から、全国に存在する複数の店舗それぞれの店舗情報を読み出す（ステップＳｆ１）。例えば、解析部１７は、過去１ヶ月分の全国の店舗それぞれの店舗情報を読み出す。次に、解析部１７ａは、地図情報記憶部１６から、地図情報記憶部１６から全国の地図情報を読み出す（ステップＳｆ２）。次に、解析部１７ａは、施設情報記憶部１５から、全国に存在する複数の施設それぞれの施設情報を読み出す（ステップＳｆ３）。
【０１３５】
そして、解析部１７ａは、ステップＳｆ１において読み出した店舗情報に含まれる店舗位置情報と、ステップＳｆ２において読み出した地図情報と、ステップＳｆ３において読み出した施設情報に含まれる施設位置情報に基づいて、全国に存在する複数の店舗それぞれ毎に、店舗の周囲に存在する複数の施設を検出する。解析部１７ａは、店舗毎に検出した周囲に存在する複数の施設それぞれの数の合計に対する、それぞれの種類の施設の数の割合（存在比）を算出する。そして、解析部１７ａは、算出された存在比のそれぞれ大きさの傾向を表す存在パターンを、当該店舗の識別する店舗ＩＤと対応付けた存在パターン情報を存在パターン情報記憶部１３ａに記憶する。
【０１３６】
解析部１７ａは、ステップＳｆ１において読み出したすべての店舗情報それぞれが示す店舗すべてに対する存在パターン情報を存在パターン情報記憶部１３ａに記憶した後、店舗ＩＤに対応付けられた存在パターンに含まれる複数の存在比に基づいて、全国の店舗を６４のクラスターにクラスタリングする（ステップＳｆ４）。
【０１３７】
より具体的には、解析部１７は、自己組織化マップのアルゴリズムを利用し、全国に存在する複数の店舗それぞれの存在パターン情報に含まれる存在比に基づいて、全国に存在する複数の店舗それぞれから、存在パターンが同一又は類似している複数の店舗をそれぞれに集めた６４のクラスター（すなわち、６４の存在パターン）にマッピング（クラスタリング）する。この一例において、自己組織化マップの入力情報となる高次元データは、存在パターン情報に含まれる複数の存在比である。
【０１３８】
ここで、存在パターンが類似しているとは、例えば、店舗毎に上記の高次元データを各成分に持つ高次元ベクトルを考えた場合、店舗毎の高次元ベクトルのノルムが近いことを示す。ノルムが近い高次元ベクトルとは、例えば、複数のノルムを集めた場合に、それらのノルムの平均値を中心として、所定の誤差範囲に収まるノルムの高次元ベクトルを示す。従って、あるクラスターに含まれる店舗の存在パターンと、他のクラスターに含まれる店舗の存在パターンとは、類似していない。なお、存在パターンが類似しているか否かは、他の情報に基づいて判定されてもよい。
【０１３９】
解析部１７ａは、クラスター毎に、クラスターに含まれている１以上の店舗を示す店舗ＩＤと、当該クラスターを識別する情報とを対応付ける。クラスターを識別する情報とは、この一例において、クラスターＩＤであるとするが、他の情報であってもよい。また、解析部１７ａは、クラスター毎に、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを含む存在パターン情報を、当該クラスターＩＤに対応付ける。以下では、説明の便宜上、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを含む存在パターン情報を、クラスターの存在パターンと称して説明する。
【０１４０】
ステップＳｆ４において全国の店舗を６４のクラスターにクラスタリングした後、解析部１７ａは、クラスター毎にステップＳ７からステップＳ８までの処理を繰り返し行う（ステップＳｆ５）。解析部１７ａは、ステップＳｆ５において選択したクラスターに含まれる複数の店舗のそれぞれ毎に、ステップＳ８の処理を繰り返し行う（ステップＳｆ６）。解析部１７ａは、ステップＳｆ７において選択された店舗を示す店舗ＩＤに基づいて、当該店舗の売上パターン情報を、売上パターン情報記憶部１３から読み出す（ステップＳｆ８）。
【０１４１】
そして、解析部１７ａは、読み出した売上パターン情報を、ステップＳｆ５において選択したクラスターの存在パターンに対応付ける。このように、解析部１７ａは、クラスター毎に、クラスターの売上パターンを算出し、当該クラスターを示すクラスターＩＤに対して、算出した売上パターンを対応付けることにより、クラスターＩＤを介して間接的に当該クラスターの存在パターンと、算出した売上パターンとを対応付けることができる。
【０１４２】
すべてのクラスターＩＤに対して売上パターンを対応付けた後、解析部１７ａは、施設から売上に影響を受けていないと想定される種類の商品の売上特徴を、各クラスターＩＤに対応付けられた売上パターンに含まれる複数の売上特徴の中から除外する間引き処理を行う（ステップＳｆ９）。
【０１４３】
ここで、解析部１７ａによる間引き処理について説明する。クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンそれぞれに含まれる複数種類の商品それぞれの売上特徴のうち、例えば、ある種類の商品の売上特徴が、どの売上パターンにおいてもほぼ変化が無い場合、当該種類の商品の売上特徴は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンから影響を受けていない売上特徴である可能性が高い。
【０１４４】
一方で、クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンそれぞれに含まれる複数種類の商品それぞれの売上特徴のうち、例えば、ある種類の商品の売上特徴が、売上パターン毎に異なる値である場合、当該種類の商品の売上特徴は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた存在パターンから影響を受けている売上特徴である可能性が高い。また、ある存在パターンから影響を受ける売上特徴は、売上特徴に係る商品の種類が少なければ少ないほど特定され易い。
【０１４５】
そこで、解析部１７は、クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンそれぞれに含まれる複数種類の商品それぞれの売上特徴から、所定の除外条件を満たす売上特徴の除外を行う。所定の除外条件とは、例えば、以下に示した１Ｃ）〜２Ｃ）の２つの条件である。
【０１４６】
１）クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンそれぞれにおいて同一又は類似する値の売上特徴
２）除外されずに残っている売上特徴に係る商品の種類数が所定数以上
【０１４７】
解析部１７ａは、クラスターＩＤ毎に対応付けられた売上パターンそれぞれから、上記の所定の除外条件を満たす売上特徴を除外する。この際、解析部１７ａは、売上特徴に係る商品の種類数が、上記の所定数になるまで、この売上特徴の除外を繰り返し行う。なお、所定数は、例えば、２０であるが、他の数であってもよい。これにより、解析部１７ａは、クラスターＩＤを介して、ある存在パターンから影響を受ける特徴的な売上パターンを、当該存在パターンに対応付けることができる。
【０１４８】
ステップＳｆ９において間引き処理を行った後、解析部１７ａは、クラスターＩＤ毎に、クラスターＩＤに対応付けられた売上パターンと存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する（ステップＳｆ１０）。次に、解析部１７ａは、ステップＳｃ１０においてクラスターＩＤ毎に生成した対応情報を、対応情報記憶部１９に記憶する（ステップＳｆ１１）。これにより、サーバー装置１０ａは、対応情報記憶部１９に記憶された対応情報に基づいて、ある施設から売上に影響を受ける可能性が高い種類の商品を抽出し、抽出したある施設から売上に影響を受ける可能性が高い種類の商品を端末装置３０に送信することができる。
【０１４９】
次に、図１３と図１９を参照して、第５実施形態に係る商圏情報地図データの表示処理について説明する。図１９は、第５実施形態に係るサーバー装置１０ａの処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１９において、ステップＳｄ１の処理と、ステップＳｄ６からステップＳｄ１１までの処理とは、図１２に示したフローチャートにおけるステップＳｄ１の処理と、ステップＳｄ６からステップＳｄ１１までの処理とそれぞれ同様なため、説明を省略する。
【０１５０】
端末装置３０は、選択画面情報を受信すると、図１３に示した選択画面３３−３を表示部３３に表示する。この時点において、表示部３３には、選択画面３３−１と、選択画面３３−２と、検索開始を示すボタン３３−１０とは、表示されない。図１３に示すように、選択画面３３−３は、ユーザーが商圏分析を行う分析対象施設の種類を選択させる画面である。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−３で、分析対象施設の種類を選択する。図１３では、「病院」を示すボタン３３−２２が黒色になって選択されている状態を示している。ユーザーが分析対象施設の種類を選択すると、端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じて選択された分析対象施設の種類を示す選択情報を含む操作情報をサーバー装置１０に送信する。サーバー装置１０の解析部１７ａは、通信部１１を通じて当該選択情報を含む操作情報を受信する（ステップＳｇ２）。
【０１５１】
サーバー装置１０の解析部１７ａは、当該操作情報の選択情報に示される分析対象施設の種類を示す情報を読み出す。また、解析部１７ａは、対応情報記憶部１９から対応情報を読み出す。そして、解析部１７ａは、読み出した対応情報に基づいて、読み出した分析対象施設から売上に対して影響を受ける可能性が高い順に、当該分析対象施設から売上に対して影響を受ける可能性が高い商品を抽出する（ステップＳｇ３）。
【０１５２】
ここで、読み出した分析対象施設から売上に対して影響を受ける可能性が高い順とは、例えば、売上特徴が多い順であるが、他の情報に基づく順であってもよい。解析部１７ａは、抽出した分析対象施設から売上に対して影響を受ける可能性が高い種類の商品を示す情報を、通信部１１を介して端末装置３０に送信する。なお、解析部１７ａは、この分析対象施設から売上に対して影響受ける可能性が高い種類の商品を示す情報に、それぞれの商品の売上特徴を示す情報を対応付けて、通信部１１を介して端末装置３０に送信する。
【０１５３】
次に、端末装置３０は、分析対象施設から売上に対して影響を受ける可能性が高い種類の商品を示す情報を受信すると、分析対象施設から売上に対して影響を受ける可能性が高い種類の商品を示す情報に対応付けられた売上特徴を示す情報に基づいて、売上特徴が多い順に並べ、図１３に示す分析対象商品の種類を選択させる選択画面３３−２を表示部３３に表示する（ステップＳｇ４）。図１３に示した例では、表示された３種類の商品それぞれの分析対象施設から影響を受ける可能性の高い順は、コピー、写真プリント、ＰＤＦ印刷の順である。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−２で、分析対象商品の種類を選択する。図１３では、「ＰＤＦ印刷」を示すボタン３３−２１が黒色になって選択されている状態を示している。
【０１５４】
また、端末装置３０は、選択画面３３−２とともに、選択画面３３−１を表示部３３に表示する。図１３に示すように、選択画面３３−１は、分析対象地域である都道府県の名称と、どの都道府県を選択するかを示すボタンを含む。ユーザーは、操作部３４を操作して、選択画面３３−１で、分析対象地域とする都道府県を選択する。図１３では、「京都府」を示すボタン３３−２０が黒色になって選択されている状態を示している。
【０１５５】
分析対象施設と都道府県のそれぞれの選択を完了したユーザーが、操作部３４を操作して検索開始を示すボタン３３−１０を選択すると、端末装置３０のブラウザ部３２は、通信部３１を通じて選択された分析対象商品を示す選択情報と、選択された都道府県を示す選択情報とを含む商圏情報地図データを表示する操作情報をサーバー装置１０に送信する。サーバー装置１０の解析部１７ａは、通信部１１を通じて当該選択情報を含む操作情報を受信する（ステップＳｇ５）。
【０１５６】
以上説明したように、第５実施形態に係る情報処理システム２は、店舗の周囲に存在する複数種類の施設それぞれの存在比を表す存在パターンを示す存在パターン情報を存在パターン情報記憶部１３ａに記憶し、店舗における１以上の商品それぞれの売上を示す売上情報を売上パターン情報記憶部１３に記憶し、存在パターン情報記憶部１３ａから読み込んだ存在パターン情報に基づいて、複数の店舗のうち、存在パターンが同一又は類似している複数の店舗を集めたクラスターを生成し、売上パターン情報記憶部１３から読み込んだ売上パターン情報に基づいて、クラスターに含まれる複数の店舗それぞれの売上パターンを合計した売上パターンを生成し、生成した売上パターンと、存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する。これにより、情報処理システム２は、店舗の周辺に存在する施設から影響を受ける可能性の高い商品やサービスを抽出することができる。
【０１５７】
図２０は、本発明の第１〜第５実施形態のサーバー装置１０と、サーバー装置１０ａと、端末装置３０のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。装置５００は、サーバー装置１０及び端末装置３０のそれぞれに対応する装置である。装置５００は、ＣＰＵ５０１と、ドライブ部５０２と、記憶媒体５０３と、入力部５０４と、出力部５０５と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）５０６と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）５０７と、補助記憶部５０８と、通信部５０９を備える。
【０１５８】
ＣＰＵ５０１と、ドライブ部５０２と、入力部５０４と、出力部５０５と、ＲＯＭ５０６と、ＲＡＭ５０７と、補助記憶部５０８と、通信部５０９とは、バスＢ（母線）を介して相互に接続される。ＣＰＵ５０１は、補助記憶部５０８が記憶するプログラム、ＲＯＭ５０６およびＲＡＭ５０７が記憶する各種データを読み出して実行し、装置５００を制御する。また、ＣＰＵ５０１は、ドライブ部５０２を介して記憶媒体５０３が記憶する各種データを読み出して実行し、装置５００を制御する。記憶媒体５０３は、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体であり、各種データを記憶する。
【０１５９】
ドライブ部５０２は、光ディスクドライブ、フレキシブルディスクドライブなどの記憶媒体５０３の読み出し装置である。入力部５０４は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力装置である。出力部５０５は、表示部、スピーカなどの出力装置である。ＲＯＭ５０６、ＲＡＭ５０７は、各種データを一時的に記憶する。補助記憶部５０８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどであり、上述した装置５００の各機能部を動作させるためのプログラム、各種データを記憶する。通信部５０９は、通信インターフェースを有し、有線または無線により通信網に接続される。
【０１６０】
上述した実施形態におけるサーバー装置１０及び端末装置３０をコンピューターで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１６１】
さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【０１６２】
（１）本発明の一態様は、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を記憶する店舗情報記憶部と、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を記憶する施設情報記憶部と、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する解析部と、を備える情報処理装置である。
【０１６３】
（２）本発明の他の態様は、（１）に記載の情報処理装置であって、前記解析部は、生成した前記対応情報に基づいて、ある前記商品の前記売上の増減と相関関係がある種類の前記施設を前記複数種類の前記施設から抽出する、情報処理装置である。
【０１６４】
（３）本発明の他の態様は、（１）又は（２）に記載の情報処理装置であって、前記解析部は、複数の前記クラスターを生成し、生成した複数の前記クラスター毎に前記対応情報を生成し、複数の前記クラスターはそれぞれ、前記クラスター毎に含まれる複数の前記店舗の前記売上パターンが、前記クラスター間で類似していない、情報処理装置である。
【０１６５】
（４）本発明の他の態様は、（１）から（３）のうちいずれか一項に記載の情報処理装置であって、前記解析部は、前記売上パターンに対応付けた前記存在パターンから、所定の除外条件を満たす前記施設の前記種類を除外し、除外されずに残った前記種類の前記施設それぞれの前記存在パターンを、前記売上パターンに対応付けた前記対応情報を生成する、情報処理装置である。
【０１６６】
（５）本発明の他の態様は、（１）から（４）のうちいずれか一項に記載の情報処理装置であって、前記解析部は、自己組織化マップを利用し、前記売上パターンに基づいて前記クラスターを生成する、情報処理装置である。
【０１６７】
（６）本発明の他の態様は、店舗の周囲に存在する複数種類の施設それぞれの存在比を表す存在パターンを示す存在パターン情報を記憶する存在パターン情報記憶部と、前記店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、前記存在パターン情報記憶部から読み込んだ前記存在パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記存在パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの前記売上パターンを合計した売上パターンを生成し、生成した前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する解析部と、を備える情報処理装置である。
【０１６８】
（７）本発明の他の態様は、情報処理装置を含む情報処理システムが具備する端末装置であって、前記情報処理装置により、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報が売上パターン情報記憶部に記憶され、前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報が店舗情報記憶部に記憶され、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報が施設情報記憶部に記憶され、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターが生成され、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込まれ、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンが生成され、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報が生成され、生成された前記対応情報に基づいて、ある前記商品の売上の増減と相関関係がある前記施設の種類を前記複数種類が前記施設から抽出され、抽出された前記相関関係がある前記施設の前記種類を示す情報を表示する端末装置である。
【０１６９】
（８）本発明の他の態様は、情報処理装置と、端末装置とを具備する情報処理システムであって、情報処理装置は、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を記憶する売上パターン情報記憶部と、前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を記憶する店舗情報記憶部と、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を記憶する施設情報記憶部と、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターが生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成し、生成した前記対応情報に基づいて、ある前記商品の売上の増減と相関関係がある前記施設の種類を前記複数種類の前記施設から抽出する解析部と、前記解析部が抽出した前記相関関係がある前記施設の前記種類を示す情報を前記端末装置に送信する通信部と、を備え、前記端末装置は、前記通信部から受信した前記相関関係がある前記施設の前記種類を示す情報を表示する、情報処理システムである。
【０１７０】
（９）本発明の他の態様は、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を売上パターン情報記憶部に記憶し、前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を店舗情報記憶部に記憶し、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を施設情報記憶部に記憶し、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成し、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込み、前記施設情報記憶部から読み込んだ複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成し、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成する、情報処理方法である。
【０１７１】
（１０）本発明の他の態様は、コンピューターに、店舗における１以上の商品それぞれの売上を表す売上パターンを示す売上パターン情報を売上パターン情報記憶部に記憶させ、前記店舗を識別する店舗識別情報と、前記店舗の位置を示す店舗位置情報とを対応付けた店舗情報を店舗情報記憶部に記憶させ、施設を識別する施設識別情報と、前記施設の位置を示す施設位置情報と、前記施設の種類とを対応付けた施設情報を施設情報記憶部に記憶させ、前記売上パターン情報記憶部から読み込んだ前記売上パターン情報に基づいて、複数の前記店舗のうち、前記売上パターンが同一又は類似している複数の前記店舗を集めたクラスターを生成させ、前記店舗情報記憶部から前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの位置を示す店舗位置情報を読み込ませ、前記施設情報記憶部から読み込ませた複数の前記施設位置情報に基づいて、前記クラスターに含まれる複数の前記店舗それぞれの周囲に存在する複数種類の前記施設それぞれの存在パターンを合計した存在パターンを生成させ、前記売上パターンと、前記存在パターンとを対応付けた対応情報を生成させる、プログラムである。
【符号の説明】
【０１７２】
１、２  情報処理システム、１０、１０ａ  サーバー装置、１１、３１  通信部、１２  売上集計部、１３  売上パターン情報記憶部、１３ａ  存在パターン情報記憶部、１４  店舗情報記憶部、１５  施設情報記憶部、１６  地図情報記憶部、１７  解析部、１８  出力部、１９  対応情報記憶部、２９  計時部、３０  端末装置、３２  ブラウザ部、３３  表示部、３４  操作部、４０  店舗装置、４１−１、４１−２、４１−３  複写機、４２−１、４２−２、４２−３  ＰＯＳ端末装置、５０、５０−１〜５０−４  コンビニエンスストア、６０、６０−１〜６０−３  スーパーマーケット、７０、７０−１、７０−２  百貨店、８０  店舗、１００−１、１００−２  大学、２００−１、２００−２  病院、５００  装置、５０１  ＣＰＵ、５０２  ドライブ部、５０３  記憶媒体、５０４  入力部、５０５  出力部、５０６  ＲＯＭ、５０７  ＲＡＭ、５０８補助記憶部、５０９  通信デバイス
【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１１】
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【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図９】
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【図１０】
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