(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションの対象となる、複数のセルの配列からなる対象空間に対して配置された商品・サービス授受行動及び業務行動を行う行動要素と前記行動要素に対して受動的に動作する受動要素と前記行動要素の移動及び前記受動要素の配置を制限する区域要素に関して、前記受動要素、区域要素及び行動要素の各配置状態テーブル、前記受動要素のうち前記行動要素の目標となる目標要素の状態テーブル、前記行動要素の状態テーブル、前記行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル、前記行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル、前記行動要素の走査能力設定テーブル、が形成されたメモリと、
前記各配置状態テーブルに記憶された前記受動要素、区域要素及び行動要素の前記対象空間への配置に関するデータを使用して対象領域を構築し、前記行動要素の走査能力設定テーブルで記憶された行動要素の走査角及び走査距離から前記対象領域における前記行動要素の走査範囲を設定し、この走査範囲内にある全ての受動要素を目標要素として、これら目標要素に対する行動要素の誘引度ｍを、前記目標要素の状態テーブル、前記行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル、前記行動要素の状態テーブル、前記行動要素の対目的行動反応係数設定テーブルを使用し、まず、現実データとして入手可能な目標要素状態テーブルに格納されている刺激値Ｖｉ（i=1,2,3,・・・）と、推定値である対目標要素反応係数設定テーブルに格納されている反応係数Ｃｉ（i=1,2,3,・・・）とから、式［ｍ＝ Ｖｉ・Ｃｉ］を用いて算出し、つぎに、現実データとして入手可能な行動要素状態テーブルに格納されている刺激値Ｖｓｉ（i=1,2,3,・・・）と、推定値である対目的行動反応係数設定テーブル格納されている反応係数Ｃｓｉ（i=1,2,3,・・・）とから、式［ｍ＝ｍ− Ｖｓｉ・Ｃｓｉ］を用いて誘引度ｍを抑制して算出して、その中で最大の誘引度ｍを有する要素を誘引要素として、その誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動に従って、前記目標要素の状態テーブルと前記行動要素の状態テーブルのデータを変化させ、これを複数の前記行動要素に対して繰返し行うシミュレーション計算機と、
を具備したことを特徴とする経営シミュレーション装置。
【請求項２】
前記対象空間は店舗内であり、
前記行動要素は客エージェントであり、
前記目的行動は購買行動、会計行動及び退出行動であり、
前記シミュレーション計算機は、前記誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動が前記購買行動であるとき、前記誘引要素に該当する受動要素の状態テーブルから購買商品の個数を減少させ、前記客エージェントに該当する行動要素の状態テーブルに前記購買商品のコード及び購入個数を格納することを特徴とする請求項１記載の経営シミュレーション装置。
【請求項３】
前記対象空間は店舗内であり、
前記行動要素は客エージェントであり、
前記目的行動は購買行動、会計行動及び退出行動であり、
前記メモリは、会計ユニット状態テーブル及び店舗会計業務状態テーブルを含み、
前記シミュレーション計算機は、前記誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動が前記会計行動であるとき、前記客エージェントに該当する行動要素の状態テーブルから当該客エージェントの購入した商品総数を抽出し、前記商品総数から前記会計ユニット状態テーブルに記憶されている単位時間当たりに会計できる商品の数を、前記商品総数がゼロとなるまで繰返し減算し、前記商品総数がゼロとなったならば、前記店舗会計業務状態テーブルに売上データを記憶することを特徴とする請求項１記載の経営シミュレーション装置。
【請求項４】
商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションの対象となる、複数のセルの配列からなる対象空間に対して配置された商品・サービス授受行動及び業務行動を行う行動要素と前記行動要素に対して受動的に動作する受動要素と前記行動要素の移動及び前記受動要素の配置を制限する区域要素に関して、前記受動要素、区域要素及び行動要素の各配置状態テーブル、前記受動要素のうち前記行動要素の目標となる目標要素の状態テーブル、前記行動要素の状態テーブル、前記行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル、前記行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル、前記行動要素の走査能力設定テーブル、が形成されたメモリと、
前記各配置状態テーブルに記憶された前記受動要素、区域要素及び行動要素の前記対象空間への配置に関するデータを使用して対象領域を構築し、前記行動要素の走査能力設定テーブルで記憶された行動要素の走査角及び走査距離から前記対象領域における前記行動要素の走査範囲を設定し、この走査範囲内にある全ての受動要素を目標要素として、これら目標要素に対する行動要素の誘引度ｍを、前記目標要素の状態テーブル、前記行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル、前記行動要素の状態テーブル、前記行動要素の対目的行動反応係数設定テーブルを使用し、まず、現実データとして入手可能な目標要素状態テーブルに格納されている刺激値Ｖｉ（i=1,2,3,・・・）と、推定値である対目標要素反応係数設定テーブルに格納されている反応係数Ｃｉ（i=1,2,3,・・・）とから、式［ｍ＝ Ｖｉ・Ｃｉ］を用いて算出し、つぎに、現実データとして入手可能な行動要素状態テーブルに格納されている刺激値Ｖｓｉ（i=1,2,3,・・・）と、推定値である対目的行動反応係数設定テーブル格納されている反応係数Ｃｓｉ（i=1,2,3,・・・）とから、式［ｍ＝ｍ− Ｖｓｉ・Ｃｓｉ］を用いて誘引度ｍを抑制して算出して、その中で最大の誘引度ｍを有する要素を誘引要素として、その誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動に従って、前記目標要素の状態テーブルと前記行動要素の状態テーブルのデータを変化させ、これを複数の前記行動要素に対して繰返し行うシミュレーション手段と、
実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系からシミュレーションに必要な各種状態値を収集する現実データ収集手段と、
この現実データ収集手段により収集した各種状態値を格納する現実状態値データテーブルと、
前記シミュレーション手段によるシミュレーション開始時に、前記現実状態値データテーブルに格納した各種状態値を前記受動要素、区域要素及び行動要素の各配置状態テーブル、前記目標要素の状態テーブル、及び前記行動要素の状態テーブルの初期状態値として確保する手段と、
前記シミュレーション手段によるシミュレーション終了時に、前記行動要素の状態テーブルにおける最終状態値を確保する手段と、
前記最終状態値を表示する手段と、
を備えたことを特徴とする経営意思決定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、小売業、飲食業、サービス業等において商品・サービス授受行動及び業務行動の発生を実際の商圏や店舗でのお客や店員・経営者行動に即してシミュレートする経営シミュレーション装置及びこの経営シミュレーション装置を用いた経営意思決定支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
小売業などにおける、店舗内の売場のレイアウト、商品棚の商品配置（棚割）、特売価格の設定、商圏内の立地条件等は、売上、利益に大きく影響するということは良く知られているが、現状では、これらのレイアウト等の計画の大部分は業務責任者の勘と経験に頼っている。また、レイアウト等の計画を少しでも正確にする方法や売上予測などの方法が提案されている。
【０００３】
例えば、特開昭６４−２１５７１号公報には、店舗内での商品の棚割りに関する技術が開示されている。この公報のものは、「もし、棚に［長い］空きスペースが有る、かつ［稼ぎ筋］かつ［長い］商品がない、かつ［売れ筋］かつ［長い］商品が有るならば、［売れ筋］かつ［長い］商品を［１］フェース［増加］せよ」のような店舗側の業務のみに関する知識ベースと、販売額が高レベルでかつ荒利益率が高レベルであれば稼ぎ筋商品とし、販売額が高レベルでかつ荒利益率が中レベルであれば売れ筋商品とするような過去の売上げ実績に基づく商品に対する特徴付けとを基に商品配置を自動決定している。
【０００４】
ところが実際の小売業においては、売れ筋ばかりの商品構成では、それ以外のの商品を買うお客は他店に流れてしまう。また、特売（安売り）商品は利益が小さいので、特売商品だけでなく関連して他の商品も買われるようなフロアレイアウト、棚割りを検討しなければ、特売の効果が発揮できないという問題点がある。このため、単に一つの業務に注目してその意思決定をしても業務担当者が目標とする売上、客数、利益等の最終的経営指標を実現するような結果にはつながらない。
【０００５】
また、特開平６−３５８９６号公報には、商圏内での出店の際の売上高を予測する技術が開示されている。この公報のものは、新規出店予定地を中心に設定された商圏内の来客可能客数を要因として店舗の売上高予想値を求める手段と、新規出店予定地に接する道路の通行量や界隈性等の立地条件を要因として店舗の売上高予想値を求める手段とにより各要因に対する売上予想値そのものを過去の統計的データから直接的に計算し、さらに、各要因間の影響度を指標する影響度判定知識が予め格納された知識ベースと、求められた各売上高予測値を知識ベース内の影響度判定知識に基づいて補正する手段と、補正後の各売上高予測値を合算して売上高予測出力値を求める手段とによって売上高を補正している。
【０００６】
ところが、このような過去の統計的データを直接的に用いる手法においては、過去のデータと同じ傾向を、現在もしくは未来に当て嵌めるため、予測対象とする店舗や商圏の内外の状態、環境が単調ではない変化をした場合、当然ながら過去のデータを利用することはできない。特に、近年の小売業、飲食業、サービス業の業態変化の激しさ、あるいは、出店、閉店の頻繁さに対して、少なくとも１年間程度の過去の統計的データに基づく従来の方法は、予測精度が落ちるというだけでなく、予測そのものも意味がなくなってしまうという問題があった。
【０００７】
さらに、店舗内における消費者の動向のシミュレーションについては、特開昭６４−８８２１５号公報に開示されている方法がある。この方法は、店舗内の消費者の動向を時系列に検出する消費者動向検出手段と、検出された消費者の動向から歩行方向が変化する分岐位置を検出する分岐位置検出手段と、分岐位置における消費者の夫々の分岐方向に向かう割合を算出する分岐率算出手段を設け、消費者動向検出手段からの統計的データである店舗内の固有の位置における消費者の動線の分岐点や分岐率に直接基づいてシミュレーションを行うものである。消費者の商品選択行動のシミュレーションについても、同様に消費者動向検出手段からの統計的データである個々の商品に対する立ち止まり率、接触率、購入率が直接利用されている。
【０００８】
このシミュレーション方法によれば、店舗内の商品配置を変更した場合の消費者の動線シミュレーションが可能とされているが、実際は過去のデータに変更する商品配置と同じ商品配置における分岐率のデータがない時は分岐率等のデータをシミュレーションの利用者が任意の値を入力することになり、シミュレーションの精度は極めて低くなる。また、検出される立ち止まり率、接触率、購入率の統計的データそのものが単に対象となる商品の属性だけでなく店舗内のその商品の商品配置にも関係しているため、商品配置を変更したときに同じ商品に対して同じ立ち止まり率、接触率、購入率の値を使用することはできない。さらに、本質的には一つの商品の立ち止まり率、接触率、購入率は単に対象となる商品だけでなく、店舗内のその他すべての商品の商品配置にも関係しているため、このシミュレーション方法を用いて商品配置を変更した場合の売上シミュレーションの精度はほとんど期待できない。
【０００９】
これに対して、多く種類の商品配置に対する統計的データがあれば良いとする方法もあるが、実際の店舗においては多くの商品配置に対するデータを取るために頻繁に商品配置を換えることはコスト的にも消費者に対して無用の混乱を招くことからも困難である。たとえ可能であったとしても時系列としては異なる時点のデータであり、また、同時点で多くの店舗からのデータを集めることが可能な場合にも実際には商圏、客層がそれぞれの店舗で異なっているため、商品配置を変更した場合に使用するデータにはなりにくい。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
小売業、飲食業、サービス業等の業務責任者が行う、マネジメント、マーケティング、マーチャンダイジング、オペレーションにおける経営意思決定支援システムに関しては、従来、個別の出店計画や棚割り計画について、限定した機能を有するものはいくつか例があるが、出店計画、経営戦略、フロアレイアウト、品揃え、棚割り、販売促進、価格設定、在庫量設定、商品発注などの、具体的な業務に関する戦略・アクションを総合的計画立案、総合的評価検討の意思決定を支援するものはない。
【００１１】
ところが、実際の小売業、飲食業、サービス業等の経営においては、これらの出店計画、経営戦略、フロアレイアウト、品揃え、棚割り、販売促進、価格設定、在庫量設定、商品発注などは相互作用している複合した系を構成しているので、単に一つの業務に注目してその意思決定をしても、業務担当者が目標とする売上、客数、利益等の最終的経営指標を実現するような結果にはつながらない。
【００１２】
また、従来の商品配置、売上予測などのシミュレーションの方法は、個々の購買客・利用客の店舗選択、商品・サービス選択等の購買行動そのものをシミュレートするものではなく、月間、年間等の統計的データに基づくものであり、いつ、どこで、だれが、なにを、なぜ（商品そのもの良さ、価格、店の雰囲気、店員の対応などのどこが気に入たのか）、どのようにして購買するのかを表現するシミュレーションではない。このため、客の購買行動の発生プロセスを正確に把握することはできず、複合する具体的な戦略・アクションに対して有効な意思決定支援をすることは困難である。
【００１３】
さらに、これらの統計的な手法においては、例えば公知の回帰分析などが一般的に用いられてきたが、過去のデータと同じ傾向を現在もしくは未来に当てはめるというものであり、このため、対象とする店舗や商圏の内外の状態、環境が変化した場合には過去のデータを利用することはできない。また、たとえ過去のデータが良く当てはまる場合があっても、例えば、売上減少傾向が現れた場合には、現状認識にはなるが、それだけでは売上の維持、向上に役に立つ戦略、アクション等の新しいアイデアの創出には直接結び付かない。特に、新しい形態の店舗の出店、店内のレイアウト・オペレーションの変更などの新しいアイデアの検証には、そのアイデアでの過去の実績データがないので、統計的な処理そのものが不可能である。
【００１４】
そこで請求項１乃至３記載の発明は、比較的簡易なアルゴリズムにより商品・サービス授受行動及び業務行動発生系を現実の人の行動や商品の販売状態に忠実にシミュレートできる経営シミュレーション装置を提供する。
【００１５】
また、請求項４記載の発明は、小売業、飲食業、サービス業等の業務責任者が行う、具体的な業務に関する経営戦略、アクションの総合的計画立案、総合的評価検討の意思決定の際に、業務責任者の新たな戦略、アクションに関するアイデアの検証や、業務責任者が目標とする経営状態に達するのに必要な適切な戦略、アクションの推奨を行う経営意思決定支援システムを提供する。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションの対象となる、複数のセルの配列からなる対象空間に対して配置された商品・サービス授受行動及び業務行動を行う行動要素と行動要素に対して受動的に動作する受動要素と行動要素の移動及び受動要素の配置を制限する区域要素に関して、受動要素、区域要素及び行動要素の各配置状態テーブル、受動要素のうち行動要素の目標となる目標要素の状態テーブル、行動要素の状態テーブル、行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル、行動要素の対目的行動反応計数設定テーブル、行動要素の走査能力設定テーブル、が形成されたメモリと、各配置状態テーブルに記憶された受動要素、区域要素及び行動要素の対象空間への配置に関するデータを使用して対象領域を構築し、行動要素の走査能力設定テーブルで記憶された行動要素の走査角及び走査距離から対象領域における行動要素の走査範囲を設定し、この走査範囲内にある全ての受動要素を目標要素として、これら目標要素に対する行動要素の誘引度を、目標要素の状態テーブル、行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル、行動要素の状態テーブル、行動要素の対目的行動反応係数設定テーブルを使用して算出し、その中で最大の誘引度を有する要素を誘引要素として、その誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動に従って、目標要素の状態テーブルと行動要素の状態テーブルのデータを変化させ、これを複数の行動要素に対して繰返し行うシミュレーション計算機とを備えた経営シミュレーション装置にある。
【００１７】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の経営シミュレーション装置において、対象空間は店舗内であり、行動要素は客エージェントであり、目的行動は購買行動、会計行動及び退出行動であり、シミュレーション計算機は、誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動が購買行動であるとき、誘引要素に該当する受動要素の状態テーブルから購買商品の個数を減少させ、客エージェントに該当する行動要素の状態テーブルに購買商品のコード及び購入個数を格納するようにしたものである。
【００１８】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の経営シミュレーション装置において、対象空間は店舗内であり、行動要素は客エージェントであり、目的行動は購買行動、会計行動及び退出行動であり、メモリは、会計ユニット状態テーブル及び店舗会計業務状態テーブルを含み、シミュレーション計算機は、誘引要素の種類に対して予め設定されている目的行動が会計行動であるとき、客エージェントに該当する行動要素の状態テーブルから当該客エージェントの購入した商品総数を抽出し、商品総数から会計ユニット状態テーブルに記憶されている単位時間当たりに会計できる商品の数を、商品総数がゼロとなるまで繰返し減算し、商品総数がゼロとなったならば、店舗会計業務状態テーブルに売上データを記憶するようにしたものである。
【００２４】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の経営シミュレーション装置と、実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系からシミュレーションに必要な各種状態値を収集する現実データ収集手段と、この現実データ収集手段により収集した各種状態値を格納する現実状態値データテーブルと、シミュレーション手段によるシミュレーション開始時に、現実状態値データテーブルに格納した各種状態値を受動要素、区域要素及び行動要素の各配置状態テーブル、目標要素の状態テーブル、及び行動要素の状態テーブルの初期状態値として確保する手段と、シミュレーション手段によるシミュレーション終了時に、行動要素の状態テーブルにおける最終状態値を確保する手段と、最終状態値を表示する手段とを備えた経営意思決定支援システムにある。
【００２７】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションを計算機によって実施するための装置を示し、この装置は、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションを実行するシミュレーション計算機１とこのシミュレーション計算機１に対して各種指示及びシミュレーション条件、シミュレーションデータなどの入力を行うキーボード、マウス等の入力装置２と、シミュレーション結果、操作用画面などの表示を行うグラフィックディスプレイ、プリンタ等の出力装置３により構成している。
【００２８】
前記シミュレーション計算機１は、ＣＰＵ（中央処理ユニット）４、このＣＰＵ４の動作プログラム、シミュレーションプログラム、シミュレーションデータなどを格納領域に格納する主メモリ５、上記の各プログラムやデータ、シミュレーション結果などを格納する磁気ディスク等の記憶装置６を備え、データ設定やデータ構成を行うシミュレーションプログラムなどを実行する、
前記主メモリ５には、図２に示すように、各種プログラムを格納するプログラム格納部７ａが形成され、かつ、各種データを設定した要素配置状態テーブル７ｂ、目標要素状態テーブル７ｃ、行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル７ｄ、行動要素状態テーブル７ｅ、行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆ、業務時間区分状態テーブル７ｇ、時間増分設定テーブル７ｈ、行動要素属性状態マスターテーブル７ｉ、定置業務状態テーブル７ｊ、履歴ファイル７ｋ、行動要素走査能力設定テーブル７ｍ、目標要素走査結果データテーブル７ｎ、行動限界値設定テーブル７ｐ、行動距離限界値設定テーブル７ｑ、客エージェント状態テーブル７ｒ、会計ユニット状態テーブル７ｓ、店舗会計業務状態テーブル７ｔ等が形成されるようになっている。
【００２９】
図３は現実的な店舗内空間に対応したシミュレーションの対象となる空間（対象空間）のセル分割の一例を示したもので、２次元の対象空間８は複数の正方形セル９の配列によって表現されている。なお、セルとしては六角形セルを用いることも可能だが、建物の内部等を表現するには、現実のレイアウトの特性から正方形セルの方が現実と良く合い望ましい。
【００３０】
前記各セル９には、例えば注目セル９ｃに対しては、ｉ，ｊを任意の整数とすると、｛ｉ，ｊ｝のように２つの数値の組み合わせからなる位置データ（位置座標）が対応する。この位置データにより、対象空間８内のすべてのセルが識別できる。従って、対象空間８での各セル９の位置関係および隣接（結合）関係を、注目セル９ｃに隣接する８個のセルを用いて以下のように表現できる。
【００３１】
左隣りのセル９ｗの位置データは、｛ｉ−１、ｊ｝
右隣りのセル９ｅの位置データは、｛ｉ＋１、ｊ｝
上隣りのセル９ｎの位置データは、｛ｉ，ｊ−１｝
下隣りのセル９ｓの位置データは、｛ｉ，ｊ＋１｝
左上隣りのセル９ｎｗの位置データは、｛ｉ−１，ｊ−１｝
右上隣りのセル９ｎｅの位置データは、｛ｉ＋１，ｊ−１｝
左下隣りのセル９ｓｗの位置データは、｛ｉ−１，ｊ＋１｝
右下隣りのセル９ｓｅの位置データは、｛ｉ＋１，ｊ＋１｝
この対象空間８は、このままでは、単に空間的な広がりを示しているだけであり、現実的な店舗に対応させるためには、シミュレーションの対象となる、複数の要素（対象要素）を、対象空間８上に配置する必要がある。この対象要素と対象空間の組み合わせをシミュレーションの対象となる対象領域と呼ぶ。
【００３２】
図４は現実的な店舗内レイアウトに対応する対象領域１１の一例を示したもので、図３に示す対象要素が何も配置されていない対象空間８を適宜拡張した空間の上に区域要素（エリア）と呼ばれる対象要素を適宜配置している。すなわち、客、従業員が自由に移動できる通路等を表現する通路エリア１２、客、従業員の移動、視界を制限する境界で、壁、窓等を表現する境界エリア１３、商品や販売促進用の店内広告物（ＰＯＰ）などが配置される什器、会計機等を配置する台を表現する棚エリア１４を配置している。
【００３３】
また、この区域要素内には、受動要素（ユニット）と呼ばれる対象要素を適宜配置している。すなわち、受動要素として、会計機（ＰＯＳレジスター）及びその関連機器等を表現する会計ユニット１５があり、これを通路エリア１２もしくは棚エリア１４に配置する。また、受動要素として、出入口を表現する出入口ユニット１６があり、これを店舗内と外部の境界の区域要素に配置する。
このような区域要素と受動要素により、現実的な店舗内レイアウトに対応する対象領域１１を生成することができる。
【００３４】
図５は、現実的な売場構成に対応する対象領域２１の一例を示したもので、図４に示す現実的な店舗内レイアウトに対応する対象領域１１上に、商品（単品および商品群）や店内広告物（ＰＯＰ）等を表現する販売ユニット２２を受動要素として、主に棚エリア１４上に配置している。これにより、客や従業員のいない店舗内の売場を表現することができる。
【００３５】
図５においては、販売ユニット２２はすべての棚エリア１４上のすべてのセルに複数配置しているが、見やすくするため棚エリア１４上の販売ユニット２２の大部分と、正方形セル９を省略し、代わりに各販売ユニット２２が表現する具体的な商品群の名称を棚エリア１４に記載している。この他、現実的な小売店の店舗に合わせて、飲食コーナー、トイレ、駐車場、サービスカウンタ、従業員専用出入口、食品加工室、倉庫、事務所、従業員休憩室などを表現するそれぞれの商品、サービス、業務に関する対象要素を設定することも可能である。
【００３６】
図６は、現実的な店舗内における、商品・サービス授受及びそれに関する業務発生の状況に対応する対象領域３１の一例を示したもので、図５に示す現実の売場構成に対応する対象領域２１に対して、エージェントと呼ばれる行動要素を付加したものである。この行動要素としては、店舗内の購買客（１人及び同一行動を行う群）を表現する客エージェント３２があり、通路エリア１２と出入口ユニット１６上を移動できる。また、店舗内の従業員（１人及び同一行動を行う群）を表現する従業員エージェント３３があり、通路エリア１２と出入口ユニット１６上を移動できる。
【００３７】
この図６が店舗内における商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションの状況を示すものであり、現実的な店舗内における客の商品の購買や従業員の商品の補充の業務等の行動を、対象領域３１における客エージェント３２や従業員エージェント３３の後述するシミュレーションのアルゴリズムに従う行動によって表現（シミュレート）することが本発明のシミュレーションの要部を為している。
【００３８】
対象空間と対象要素の設定や配置の方法は現実的な店舗内の状況をできるだけ忠実に表現するのものが優れているが、実際はシミュレーションのアルゴリズムの作製簡易性、シミュレーション計算機１の計算能力、データ格納容量などのシミュレーションの容易性とのバランスを考慮し、現実のモデルとしての忠実性をある程度犠牲にしてあまり細密な設定をしないことが望ましい。
【００３９】
以下、対象領域の設定の一例を説明する。
対象空間のセル設定においては、店舗内における１つの対象空間については同一形状、大きさのセルを採用することがシミュレーションのアルゴリズムを容易に作成する上で必要である。また、対象空間の正方形セル９の大きさは、人の平均的な一歩に相当する距離を基準に決める方法や什器の平均的な寸法から決定する方法等があるが、ここでは店舗内のレイアウトを比較的簡単に表現するために什器の平均的な基準寸法の中からセルの大きさを設定した。具体的には３００ｍｍを基準値として、例えば正方形セル９の一辺の長さを約１５０ｍｍ、約３００ｍｍ、約６００ｍｍ等の値に相当させる。この中で一辺が約３００ｍｍ（±１００ｍｍ）の正方形セルが平均的な成人１人の占める最小の床面積にほぼ等しく、アルゴリズム作成上都合の良いものであり、モデルの忠実性とシミュレーションの容易性のバランスに優れている。
【００４０】
図６では正方形セル９を見やすいように一辺を約６００ｍｍの正方形セルとして描画してある。なお、比較的店舗面積が大きく、かつ混雑の少ない店舗においては、一辺を約６００ｍｍの正方形セルとすることで全体のセル数を少なくしシミュレーションの計算時間を短くすることができる。
対象要素の基本的な設定は、機能の違いから次のような３種類に分類する。
【００４１】
区域要素は、１つのセル上に１つの区域要素のみが配置可能である。この区域要素の機能は行動要素の移動や後述する空間走査の制限、受動要素の配置や後述する受動方向の制限等を行うもので、行動要素や受動要素の空間的な行動を制限し、その制限可能な方向を設定している。受動要素は、配置可能な１つのセル上の区域要素内に複数配置できる。この受動要素の機能は行動要素に対して受動的に作用し、行動要素の行動を誘起（活性あるいは抑制）するもので、その作用可能な方向を設定している。行動要素は、出入可能な１つのセル上の区域要素及び受動要素内に複数位置（進入・出現）することが可能になっている。この行動要素の機能は行動要素間及び受動要素、区域要素との相互作用を行うもので、その移動及び行動可能な方向を設定しているが、実際の移動および行動の方向はシミュレーションのアルゴリズムにより決定する。
【００４２】
以上の基本設定を満たせば、現実の店舗の特性に合わせて対象要素を適宜設定することが可能であり、この基本設定に従う限りは後述するシミュレーションのアルゴリズムを適用できる。また、行動要素が区域要素および受動要素内に１つだけ位置（進入・出現）するように制限すると、この制限に対するモデルの現実への忠実性が、正方形セルを平均的な成人１人の占める最小の床面積にほぼ等しくするという点から見て比較的簡単に達成できる。
【００４３】
これらの対象要素の対象空間への配置に関するデータは、主メモリ５においては図７に示す要素配置状態テーブル７ｂに記録される。また、記憶装置６にも格納される。前記要素配置状態テーブル７ｂの中には、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６、行動要素配置状態テーブル３７等を設定している。
【００４４】
前記区域要素配置状態テーブル３５は、対象領域３１に含まれるすべてのセルの位置データに対して設定され、そのセル上に配置されている区域要素の種類、その区域要素の要素コード、その区域要素の要素名等を格納している。この要素コードは、対象領域３１上のすべての対象要素に対して１対１で対応付けらているもので、これにより対象要素の個々の識別を行うことができる。
【００４５】
区域要素の要素コードは、例えば点「．」によって３つの数字群に区切られ、例えば、要素コード「１１．０００１．０００１」においては、先頭の数字群「１１」が区域要素の種類の中で境界エリアを示し、中間の数字群「０００１」が境界エリアの種類の中の「壁」を示し、最後の数字群「０００１」が１番目の壁である「壁１」を示し、要素名「壁１」に対応している。
【００４６】
同様にして他の区域要素についても要素コードが設定され、それぞれ先頭の数字群「１２」が区域要素の種類の中で通路エリアを示し、中間の数字群「０００１」が通路エリアの種類の中の「通路」を示し、最後の数字群「０００１」が１番目の通路「通路１」を示し、要素名「通路１」に対応している。同様にして、先頭の数字群「１３」が区域要素の種類の中で棚エリアを示し、中間の数字群「０００１」が棚エリアの種類の中の「棚」を示し、最後の数字群「０００１」が１番目の棚「棚１」を示し、要素名「棚１」に対応している。
【００４７】
前記受動要素配置状態テーブル３６は、対象領域３１に含まれ、かつ受動要素を含むすべての区域要素の要素コードに対して設定され、その区域要素内に配置されているすべて受動要素についてその受動要素の種類、その受動要素の要素コード等を格納している。
【００４８】
受動要素の要素コードは、例えば点「．」によって３つの数字群に区切られ、例えば、要素コード「２３．０００１．０００１」においては、先頭の数字群「２３」が受動要素の種類の中で販売ユニットを示し、中間の数字群「０００１」が販売ユニットの種類の中で商品群「醤油」を示し、最後の数字群「０００１」が商品群「醤油」の中で個々の商品「ａ社醤油１Ｌ（リットル）」を示し、要素名「ａ社醤油１Ｌ」に対応している。同様にして最後の数字群「０００２」が商品群「醤油」の中で個々の商品「ｂ社醤油１Ｌ（リットル）」に対応している。
【００４９】
同様にして他の受動要素についても要素コードが設定され、それぞれ先頭の数字群「２１」が受動要素の種類の中で出入口ユニットを示し、中間の数字群「０００１」が出入口ユニットの種類の中で「正面出入口」を示し、最後の数字群「０００１」が「正面出入口」の中で個々の出入口ユニット「正面出入口１」を示し、要素名「正面出入口１」に対応している。同様にして、先頭の数字群「２２」が受動要素の種類の中で会計ユニットを示し、中間の数字群「０００１」が会計ユニットの種類の中で「会計機」を示し、最後の数字群「０００１」が「会計機」の中で個々の会計ユニット「会計機１」を示し、要素名「会計機１」に対応している。
【００５０】
この受動要素配置状態テーブル３６の中で、会計ユニットが配置されている区域要素に対する行と出入口ユニットが配置されている区域要素に対する行は区域要素配置状態テーブル３５と合わせ、店舗内レイアウト状態テーブルと呼ばれ、図４に示す店舗内レイアウトに対応する対象領域１１を生成するときに使用される。また、この受動要素配置状態テーブル３６の中で、販売ユニットが配置されている区域要素に対する行からなるテーブルは、売場構成状態テーブルと呼ばれ、図５に示す売場構成に対応する対象領域２１を生成するときに使用される。
【００５１】
前記行動要素配置状態テーブル３７は、対象領域３１に含まれ、かつ行動要素を含むすべての区域要素の要素コードに対して設定され、その区域要素内に位置する行動要素についてその行動要素の種類、その行動要素の要素コード等を格納している。
【００５２】
行動要素の要素コードは、例えば点「．」によって３つの数字群に区切られ、例えば、要素コード「３１．０００１．０００１」においては、先頭の数字群「３１」が行動要素の種類の中で客エージェントを示し、中間の数字群「０００１」が客エージェントの種類の中で「男性」を示し、最後の数字群「０００１」が「男性」の客エージェント種類の中で個々の客「Ａ様」を示し、要素名「Ａ様」に対応している。同様にして中間の数字群「０００２」が客エージェントの種類の中で「女性」を示し、最後の数字群「０００２」が「女性」の客エージェントの中で個々の客「Ｂ様」に対応している。
【００５３】
同様にして他の受動要素についても要素コードが設定され、それぞれ先頭の数字群「３２」が行動要素の種類の中で従業員エージェントを示し、中間の数字群「００１１」が従業員エージェントの種類の中で「男性社員」を示し、最後の数字群「０００１」が「男性社員」の中で個々の従業員「社員Ｄ」に対応している。同様にして、中間の数字群「００２２」が従業員エージェントの種類の中で「女性パートタイム従業員」を示し、最後の数字群「０００２」が「女性パートタイム従業員」の中で個々の従業員「パートＥ」に対応している。
【００５４】
このようなテーブルを使用し、現実的な店舗に対応した対象領域をシミュレーションのモデルとして構築する。このときの現実的な店舗とは、実在の店舗のみを意味するのではなく、理想の店舗や仮定の店舗なども含んでいる。
次に店舗内シミュレーションのアルゴリズムの一例について説明する。
【００５５】
図８は店舗内シミュレーション全体のアルゴリズムを示すもので、店舗内の対象領域３１における、２種類の行動要素、すなわち客エージェント３２と従業員エージェント３３の行動を処理するアルゴリズムである。
先ず、ステップＳ１にて、シミュレーションの初期設定行う。対象領域の設定に関しては、売場構成に対応する対象領域２１１レベルまで予め設定した要素配置状態テーブルを記憶装置６から呼び出して主メモリ５に格納する。
【００５６】
また、シミュレーション期間（開始の日付・時刻、終了の日付・時刻）の設定など、シミュレーションの実行に必要な設定を入力装置２から入力するか、記憶装置６から呼び出す。現実的な店舗内においては、購買客は季節、曜日などから商品の購買に対して影響を受けるのでシミュレーション期間の設定において日付は欠かすことができない。
【００５７】
次のループＬ１は、行動要素のシミュレーション期間内の行動処理ループで、シミュレーション開始の日付・時刻からシミュレーション終了の日付・時刻までの行動処理を繰り返し行う。
【００５８】
ループＬ１内のステップＳ２にて、シミュレーションの時刻に対して、現実的な店舗に対応する開店準備時間内、営業時間内、終了準備時間内、業務時間外などの業務時間区分を与える。これは前記業務時間区分状態テーブル７ｇに予め設定してある日付・時刻に対する業務時間区分を参照する。
【００５９】
次のステップＳ３では、行動要素のシミュレーション期間内の行動処理ループＬ１において、業務時間区分に対する時間の増分、すなわちタイムステップを与える。これは前記時間増分設定テーブル７ｈに予め設定してある増分の値を参照する。例えば、業務時間内においては１タイムステップは１秒、定休日等の業務時間外においては１タイムステップは１時間としてシミュレーションを加速することができる。この１タイムステップが次の行動要素の単位時間内の行動処理ループＬ２における単位時間となっている。このタイムステップは、例えば、行動要素の移動速度の設定の際に１タイムステップ当たりの行動要素が移動できるセル数の設定に使用され、行動要素の行動を現実的なのもとするのに必要なものであることから、シミュレーションの対象時間と呼び、前述の対象空間、対象要素とこの対象時間を合わせてシミュレーションの対象領域と称する。
【００６０】
次のステップＳ４では、行動要素を店舗内（対象領域内）に入店させる処理を行い、客エージェント、従業員エージェントをそれぞれ処理する。まず、客エージェントに対しては、予め設定された客エージェントに対する入店ルール、例えば、統計的データ、あるいは後述する商圏内シミュレーションに基づいて時刻毎に入店する客を決定する。すなわち、予め客エージェントを登録している前記行動要素属性状態マスターテーブル７ｉから入店する客エージェントに対応する行動要素コード（客コード）を一つもしくは複数抽出する。
【００６１】
前記行動要素属性状態マスターテーブル７ｉには、行動要素コードに対して客の年齢、性別、住所、購買履歴等が記録されている。現在ではこの種データは、例えば割引等の色々な特典がある、その店舗あるいは店舗が属する企業の顧客サービスカードにより、比較的容易に入手することができる。
【００６２】
従業員エージェントに対する入店ルールは、予め設定された従業員の人員配置計画( 勤務計画) 等に基づいて客エージェントと同様に、時刻毎に入店する従業員を決定する。すなわち、予め従業員エージェントが登録されている、前記行動要素属性状態マスターテーブル７ｉから入店する従業員エージェントに対応する行動要素コード（従業員コード）を一つもしくは複数抽出する。
【００６３】
これらの入店する行動要素に例えば乱数等を用いて処理番号を付ける。具体的には、処理番号に抽出した行動要素コードを対応させる。これにより、以後この行動要素客は店舗内から出るまで行動処理されることになる。また、客エージェントの初期位置は、図６の入店する客エージェント３２ａが示すように、出入口ユニット１６内である。従業員エージェントについても同様に設定された出入口ユニットを初期位置にする。これらの入店ルールには、入店しない時刻もあり、このときは、行動要素コードは抽出されず、処理は次のループＬ２に進む。
【００６４】
ループＬ２は、行動要素の単位時間内の行動処理ループで、店舗内にいるすべての行動要素について行動処理が終了するまで繰り返されるループである。このループでは行動要素に付けられている処理番号順に処理を行う。店舗内に行動要素が一つも無ければ直ちにこのループを抜け、ステップＳ８に進む。
【００６５】
ループＬ２におけるステップＳ５では、行動要素の種類に従って、それぞれの行動処理に分岐させる。
そして、ステップＳ６では、客エージェントの単位時間内の行動処理を行う。
また、ステップＳ７では、従業員エージェントの単位時間内の行動処理を行う。
こうしてループＬ２の行動処理が終了すると、次のステップＳ８を行う。
【００６６】
ステップＳ８では、小売店の業務の場合には必要であるが、店舗内における従業員エージェントの行動のシミュレーションを必要としない定置業務を行う。ここでは業務の内容が記載されている定置業務状態テーブル７ｊに基づいた処理を行う。定置業務は、例えば店舗が属する商圏へのチラシ配布、給与支払い、人員配置計画作成などの販売促進に関わる業務、店舗内の経理に関わる業務、店舗管理に関わる業務等からなる。これらの業務は店舗内での客エージェントの商品購買に関する行動、従業員エージェントの業務に関する行動に関係する。また、店舗全体の損益等を算出するのに必要である。
【００６７】
次のステップＳ９では、ｈｈ＝ｈｈ＋ｈｈｕ、ｍｍ＝ｍｍ＋ｍｍｕ、ｓｓ＝ｓｓ＋ｓｓｕの処理を行い、時間増分に従う時刻の更新を行う。
次のステップＳ１０では、日付の更新を行う。このとき、主メモリ５上にある履歴ファイル７ｋの内容を記憶装置６内にある保管ファイルに格納にする。これにより、主メモリ５の開放を行い、主メモリ５に新たなデータ格納領域を確保できるようにしておく。
以上が、行動要素のシミュレーション期間内の行動処理ループＬ１の内容であり、ループ終了後、店舗内シミュレーションは終了する。なお、シミュレーションの状況の表示については、それそれの処理において適宜グラフィックディスプレイ、プリンタ等の出力装置３により出力する。
【００６８】
図８に示す店舗内シミュレーション全体のアルゴリズムは、現実的な時間に対応するタイムステップに従って行動要素の行動処理を行うことを表現している。このことは、従来、小売業の分野で良く用いられてきた、重回帰分析等に代表される線形的な統計解析による、売上予測、売れ筋商品分析、関連購買商品分析などのような一定期間の合計値を計算するものとの本質的な違いである。
【００６９】
図９は、図８のステップＳ６における客エージェントの行動処理のアルゴリズムを示すものである。
この処理は、先ず、ステップＳ１１にて、客エージェントのとるべき行動を客エージェントがそれぞれ有するＭｏｄｅ変数に従って次の探索行動のステップＳ１２又は会計行動のステップＳ１３に分岐する。入店する客エージェント３２ａの初期値は「Ｍｏｄｅ＝探索」であり、探索行動のステップＳ１２を選択することになる。
【００７０】
このように、Ｍｏｄｅ変数を採用して探索行動と会計行動を選択するようにした理由は、一旦会計行動に入ると、１タイムステップでは会計行動の処理が終了せずに、数タイムステップを要するからである。
【００７１】
ステップＳ１２では、客エージェントの店舗内での、店舗内を走査し目標を探し移動し行動するという探索行動をシミュレートするもので、現実的な客の商品を探し購買する（買物かごに入れる）買い回り行動や買物終了時の会計行動の選択や店舗内からの退出等が対応する。
【００７２】
ステップＳ１３では、客エージェントが購買した商品を従業員エージェントに会計させるという会計行動をシミュレートするものである。
ステップＳ１４では、各種データテーブルの中でシミュレーションに必要なデータテーブルを日付・時刻がついた前記履歴ファイル７ｋに格納する処理を行う。これは、次のステップＳ１５の更新処理を行うとデータテーブル内容が変化してしまうので、その前にシミュレーションに必要なデータテーブルを履歴ファイル７ｋに格納しておくためである。
【００７３】
ステップＳ１５では、行動要素が何らかの行動を行ったので、その行動要素に属するデータテーブルを行った行動に対して変化させる更新処理である。データテーブルの内容は各種状態テーブルや設定テーブル等である。
以上で、単位時間内の客エージェント１人分の行動処理を終了し、図８における単位時間内の行動処理ループＬ２に戻る。そして、未処理の行動要素があればその行動処理を行う。
【００７４】
図１０は、探索行動のアルゴリズムの一例を示すもので、この探索行動のアルゴリズムが、本発明の最も特徴的な部分である。ここでは図９のステップＳ１２に示す客エージェントの行動処理における探索行動を例として述べる。
先ず、ステップＳ２１にて、客エージェントが対象領域内を走査し、目標となる受動要素を視認する空間走査を走査条件に基づいて行う。そして、走査結果として視認した受動要素は目標要素走査結果データテーブル７ｎに格納する。
【００７５】
走査条件としては、走査方法が視覚走査で、目標要素が受動要素で、障害物が視認障害であると決定し、走査範囲は行動要素走査能力設定テーブル７ｍから予め設定された該当する客エージェントの走査角、走査距離を抽出して設定する。
この空間走査は、現実の客が店舗内を見て、商品等を視認する行動に対応している。具体的には、図１１に示すように、先ず、行動処理する客エージェント４１に注目する。走査範囲の設定においては、走査角は行動処理する客エージェント４１の正面方向４２を中心にした１８０°で、走査距離は店舗内全体を見渡せるだけの値を持っているとする。このとき、棚エリア等の視認障害４３で死角が発生し、対象領域３１は視認可能範囲４４と視認不能範囲４５に分別される。
【００７６】
そして、視認可能範囲４４にある全ての受動要素を視認可能であるとして抽出する。このとき、ひとつのセルに複数の受動要素がある場合も全ての受動要素を抽出する。抽出した受動要素の要素コードと行動処理する客エージェント４１から受動要素までの距離、方位等を目標要素走査結果データテーブル７ｎに格納する。
【００７７】
次に、ステップＳ２２にて、目標要素走査結果データテーブル７ｎに格納されている全ての要素を誘引度算出目標として客エージェント４１の目標要素に対する誘引度を算出する。
算出方法の一例として図１３に示す前述した目標要素状態テーブル７ｃ、図１４に示す前述した行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル７ｄ、図１５に示す前述した行動要素状態テーブル７ｅ、図１６に示す前述した行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆを使用して算出する方法について説明する。
【００７８】
先ず、目標要素状態テーブル７ｃは、例えば、目標要素が商品等を表現する販売ユニットの場合、販売ユニット状態テーブルとなっている。このテーブル７ｃは、目標要素（販売ユニット）の要素コードに対して、その販売ユニットの示す商品の状態及び販売状態の値を格納している。例えば、価格強度（％）、値引き率（％）、ＰＯＰ強度（％）、鮮度（％）などの値を格納している。なお、価格強度とは、その商品が属する同類の商品群の中で最も安価な商品の価格をその該当する商品の価格で割った値である。また、値引き率とは、定価からの値引きの割り合いである。また、ＰＯＰ（店舗内の販売促進用広告）強度とは、その商品ＰＯＰの面積をその商品が属する同類の商品群の中で最も大きなＰＯＰの面積で割った値である。また、鮮度は、生産日から現在までの経過日数の逆数である。これらの値を刺激値Ｖｉとする。この目標要素状態テーブル７ｃは、現実の店舗から入手可能な値である。
【００７９】
前記行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル７ｄは、例えば、客エージェントの対販売ユニット反応係数テーブルとなっている。このテーブル７ｄは、客エージェントの行動要素コード毎に設定され、各受動要素（販売ユニット）コードに対して、その販売ユニットの示す商品の状態及び販売状態に対する客エージェントの反応の度合いを格納している。例えば、価格強度反応係数、値引き率反応係数、ＰＯＰ強度反応係数、鮮度反応係数などを格納している。なお、価格強度反応係数とは、価格強度に反応する度合いを示す係数であり、値引き率反応係数とは、値引き率に反応する度合いを示す係数であり、ＰＯＰ強度反応係数とは、ＰＯＰ強度に反応する度合いを示す係数であり、鮮度反応係数とは、鮮度に反応する度合いを示す係数である。これらの値を反応係数Ｃｉとする。この行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル７ｄは、現実の客からは入手困難可能な値であり、ここでは推定値を用いる。
【００８０】
以上の刺激値Ｖｉと反応係数Ｃｉから誘引度ｍを、
ｍ＝  Ｖｉ・Ｃｉ
として求めるのが比較的簡単な方法である。現実への忠実性を考慮し反応係数を２種類用いて周知のシグモイド関数等を使用した方法などもある。
【００８１】
このままでは、客エージェントの販売ユニットを目標にした探索行動が終了しないので、ここではさらに算出された誘引度ｍの抑制を行う。
前記行動要素状態テーブル７ｅは、例えば、現在処理中の行動要素が客エージェントの場合、客エージェント状態テーブルとなっている。このテーブル７ｅは、客エージェントの行動要素コード毎に設定され、各時刻毎にその客エージェントの各種状態の値を格納してある。例えば、購買商品総数、購買商品総金額、入店から経過時間などの値を格納している。これらの値を刺激値Ｖｓｉとする。この行動要素状態テーブル７ｅは、現実の店舗から入手可能な値である。
【００８２】
前記行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆは、例えば、客エージェントの対購買行動係数設定テーブルとなっている。このテーブル７ｆは、客エージェントの目的行動（購買行動）毎に設定され、各行動要素（客エージェント）に対して、その客エージェントの各種状態に対する客エージェントの反応する度合いを格納している。例えば、購買行動に対して、購買商品総数、購買商品総金額、入店から経過時間等に反応する度合いを反応係数として設定している。これらの値を反応係数Ｃｓｉとする。この行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆは、現実の客からは入手困難可能な値であり、ここでは推定値を用いる。
【００８３】
以上の刺激値Ｖｓｉと反応係数Ｃｓｉで誘引度ｍを抑制し、
ｍ＝ｍ−  Ｖｓｉ・Ｃｓｉ
として、最終的に誘引度ｍを求めるのが比較的簡単な方法である。現実への忠実性を考慮し反応係数を２種類用いて周知のシグモイド関数等を使用した方法などもある。
【００８４】
他の抑制方法として、購買商品総数、購買商品総金額、入店から経過時間などの値が設定された限界を超えると、行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル７ｆの値が購買商品総数、購買商品総金額、入店から経過時間などの値に反比例して急激減少するような抑制処理を、図９の客エージェントの行動処理のアルゴリズムにおけるステップＳ１５のデータテーブルの更新で行う方法もある。
同様にして、会計ユニット１５や出入口ユニット１６に対しても、図１３乃至図１６と同様な、行動要素、受動要素、目的行動に対する状態テーブル及び反応係数設定テーブルから誘引度を算出することになる。
【００８５】
このようにして、誘引度を視認可能範囲内にあるすべての受動要素について算出し、その中で最大値のものを最大誘引度Ｍmax とする。そして、最大誘引度Ｍmax を有する要素を誘引要素とする。さらに、誘引要素の種類に対応する目的行動を選択する。すなわち、販売ユニットの場合の目的行動は購買行動となり、会計ユニットの場合の目的行動は会計行動となり、出入口ユニットの場合の目的行動は退出行動となる。図１１に示す場合は、誘引要素４６が販売ユニットであるから目的行動は購買行動である。
【００８６】
また、このとき、抑制処理により購買商品総数、購買商品総金額、入店から経過時間などの値が大きくなると、販売ユニット（購買行動）に対する誘引度が減少することになり、相対的に会計ユニットや出入口ユニットの対する誘引度が大きくなり、最大誘引度を有する要素を誘引要素として会計ユニットが選択される。これにより、現実の客が商品購買を終了して会計機の方に移動することが表現できる。
【００８７】
次に、ステップＳ２３では、移動目標を決定する。図１１に示すように、誘引要素４６が販売ユニットであり、客エージェント４１がその誘引要素４６内に出入不能なので、誘引要素の受動方向（誘引要素である販売ユニットを行動要素が購買可能な方向）の出入可能な要素位置を移動目標４７にする。
誘引要素が会計ユニット１５のときも、誘引要素内に出入不能なので同様にして移動目標を定める。また、誘引要素が、出入口ユニット１６のように行動要素の出入可能であれば誘引要素のいる位置を移動目標とする。
【００８８】
次に、ステップＳ２４では、求めた最大誘引度Ｍmax が目的行動を起こすに足る値かどうかを判定する。前記行動限界値設定テーブル７ｐには、行動要素コード、誘引要素コード、目的行動コードに対する行動限界値ＬＭが格納されているので、この値を基準に判定する。最大誘引度Ｍmax が行動限界値ＬＭ以上ならば、次のステップＳ２５に進む。それ以外ならば、ステップＳ２８の徘徊行動の処理へ移る。行動限界値ＬＭも推定値を含んだ値になっている。
【００８９】
ステップＳ２５では、処理中の行動要素と移動目標の距離ＤＭが行動要素に目的行動を起こさせる範囲内にあるか否かを判定する。前記行動距離限界値設定テーブル７ｑには、行動要素コード、誘引要素コード、目的行動コードに対する行動距離限界値ＬＤＭが格納されているので、この値を基準に判定する。処理中の行動要素と移動目標の距離ＤＭが行動距離限界値ＬＤＭ以内ならば、次のステップＳ２６に進む。それ以外ならば、ステップＳ２７の移動行動の処理へ移る。行動距離限界値ＬＤＭは、例えば、購買行動が目的行動の場合は、手の届く範囲、いわゆるリーチの長さで決まるので、推定値ではあるが、現実的な値を設定することができる。
【００９０】
図１２に示す例では、客エージェント４１が誘引要素の販売ユニット４６を購買できる距離はゼロ、すなわち客エージェント４１が移動目標４７上に来た場合である。同様にして、誘引要素が会計ユニット１５や出入口ユニット１６の場合も、客エージェント４１が移動目標上に来たときに目的行動実施可能と判定する。
【００９１】
ステップＳ２６では、目的行動を実施する。目的行動としては、購買行動、会計行動、退出行動がある。購買行動の場合は、誘引要素の販売ユニットを購買商品とする。具体的には、販売ユニットの状態テーブル７ｃから購買商品に対応する販売ユニットの個数を減少させ、客エージェントの状態テーブル７ｅに購買商品に対応する販売ユニットの要素コード、購入個数を格納するだけである。また、会計行動の場合は、誘引要素が会計ユニット１５で、客エージェントの位置が会計ユニットの近傍になっている場合で、会計行動の処理は１タイムステップ内で終了しない場合がある。また、退出行動の場合は、誘引要素が出入口ユニット１６で、客エージェントの位置が出入口ユニット内になっている場合で、退出する客エージェントのデータテーブルを、例えば記憶装置６の保管ファイルに格納し、退出する客エージェントの処理番号に対応する客コードを削除する。これにより、以後新たに入店するまで、この客エージェントは処理されないことになる。
【００９２】
ステップＳ２７では、処理中の行動要素（客エージェント）と移動目標の距離ＤＭが行動距離限界値ＬＤＭより大きい場合は、行動要素は移動目標４７の方向に移動する。図１２はその状況を示している。１タイムステップで１セル移動する場合は、移動行動の跡４８に示すように６タイムステップで移動目標まで移動し、７タイムステップ目で購買行動を行っている。但し、この移動中にも各タイムステップ毎に空間走査を行っており視認可能範囲も毎回変わるので、より誘引度が高い誘引要素の移動目標に移動目標が変更する可能性も十分ある。また、それぞれの行動要素の行動処理は互いに非同期に処理されるので、現在の時刻の１タイムステップ内においても後で処理する行動要素に現在の誘引要素が購買されてしまうこともありうる。
【００９３】
ステップＳ２８では、最大誘引度Ｍmax が行動限界値ＬＭ未満ならば、行動要素（客エージェントは特定の移動目標を持たず、対象領域３１内を徘徊する。このとき、例えば、最も視認可能範囲が広い方向へ向かう、あるいはランダムに移動方向を変えるなどのルールが、これらは予め設定されている。
以上で、探索行動のアルゴリズムの処理は終了し、この後の処理は図９に示す客エージェントの行動処理のステップＳ１４に移行することになる。ここで述べた探索行動は、基本的な行動パーターンであり、対象領域（対象空間）を走査し、処理中の行動要素と相互作用する他の対象要素を認識し、自分と他の対象要素の状態を複合的に評価して目的となる行動を実施するというものである。従って、この探索行動は客エージェントだけでなく、従業員エージェントや他の例においても使用される。
【００９４】
図１７は、会計行動のアルゴリズムの一例を示すもので、先ず、ステップＳ３１にて会計モードの判定を行う。すなわち、Ｍｏｄｅ変数による分岐で、探索行動から初めて会計行動へ来たときは、ステップＳ３２に進む。既に会計行動に入っている時にはステップＳ３４に移る。ステップＳ３２では、客エージェントの購買した商品総数（購買商品総数）Ｎｐを、客エージェント状態テーブル７ｅから抽出する。そして、ステップＳ３３ではＭｏｄｅ変数に会計を代入する。
【００９５】
続いて、ステップＳ３４では、購買商品総数Ｎｐから単位時間当たりに会計できる商品の数Ｓｒ（処理速度）を引く。すなわち、前記会計ユニット状態テーブル７ｓから会計ユニットの要素コードに対する処理速度を抽出する。この状態テーブル７ｓは従業員エージェントの会計業務行動に関連して設定される。
【００９６】
続いて、ステップＳ３５では、会計行動終了判定を行う。すなわち、未会計の商品数Ｎｐが無くなったら会計行動を終了するために、次のステップＳ３６に進む。しかし、まだ未会計の商品数が残っている場合は、そのまま図９に示す客エージェントの行動処理のステップＳ１４に移行する。これにより、次のタイムステップでの、図９における同じ客エージェントの行動処理では始めからステップＳ１３の会計行動の処理を行う。
【００９７】
ステップＳ３６では、会計記録処理を行う。すなわち、この客エージェントに対する会計行動が終了したので、前記店舗会計業務状態テーブル７ｔに、日付・時刻、会計ユニットコード、会計した客コード、販売ユニットコード、販売個数（購買個数）、販売価格（購買価格）等を格納する。従って、この店舗会計業務状態テーブル７ｔが現実の店舗での売上データに対応している。
【００９８】
ステップＳ３７では、探索モード選択の処理を行い、Ｍｏｄｅ変数を探索に変更する。これにより、次のタイムステップでの、図９における同じ客エージェントの行動処理では始めからステップＳ１２の探索行動の処理を行う。
このように会計行動を、複数のタイムステップを通して連続的に行えるようにしたので、実際の店舗内おいてかなりの時間がかかっている会計行動の状況を忠実に表現できる。
【００９９】
図１８は従業員エージェントの行動処理のアルゴリズムを示すもので、このアルゴリズムの流れは基本的には図９に示す客エージェントの行動処理のアルゴリズムと同様であり、ステップＳ４１、Ｓ４８、Ｓ４９の処理は図９のステップＳ１１、Ｓ１４、Ｓ１５と同様の処理になる。従って、ここでは、図１８のステップＳ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５、Ｓ４６、Ｓ４７に示す６つの業務行動について述べる。
【０１００】
これらの業務行動は、店舗内で行われている業務の一例であり適宜増減してよい。また、コンビニエンスストアなど比較的小規模な小売店では、例えば２人の従業員で、この６つの業務をすべて行うこともある。これに対し、スーパーマーケットなど比較的大規模な店舗では役割分担が明確になっている。また、業務行動は、基本的には図１０に示す探索行動が基本になり、それぞれの目的業務行動及び定置的な業務行動が付加されて構成されている。
【０１０１】
ステップＳ４２では、店舗内での販売促進業務行動を行う。この業務行動は、特売、値引き、ＰＯＰの設置等がある。これらの中で業務計画によって予め日時や内容が設定されている販売促進業務行動については、このステップで処理するか、もしくは、図８のステップＳ８の定置業務で処理することができる。このステップＳ４２で行う業務は、事前に決定されていない、あるいは内容が細部まで決定でいないような販売促進業務である。例えば、売り切りのためのタイムサービスで、売れ残りそうな商品をある時間帯において値引きするもので、生鮮食料品、牛乳等の賞味期間が短いものに対して行われる。
【０１０２】
この販売促進業務行動の処理においては、現実の店舗に対応するように販売促進業務行動を行う従業員エージェントは会計機等から発生するＰＯＳデータ（販売時点情報）を参考にするが、特に、店舗内での販売ユニット（商品）の残留状況、客エージェントの混雑状況と販売ユニット（商品）の購買状況を認識する必要がある。このため、従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内全体の状況を認識して値引きする販売ユニット（商品）、値引き額（値引き率）、値引きの時間帯を決定するためのアルゴリズムを採用している。
【０１０３】
ステップＳ４３では、店舗内での会計業務行動を行う。この業務行動は、会計機の操作が大部分である。店舗内のすべての会計ユニットに常時会計業務行動を行う従業員エージェントを配置する場合には探索行動の必要はないが、現実の店舗では客の混雑度合いに応じて作動する会計機の数を変えているのでこれに対応する必要がある。このため会計業務行動の処理においては、従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し店舗内の客の混雑の状況を認識してどの会計機をいつ作動させるかを決定するアルゴリズムを採用している。図６に会計業務行動中の従業員エージェント３３ａの状況を示してある。
【０１０４】
ステップＳ４４では、店舗内での商品発注業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に店舗内の販売ユニット（商品）の残量を確認しながら発注する。すなわち、従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内の販売ユニット（商品）の残留状況を認識して発注する販売ユニット（商品）のコード、数量、時期を決定するアルゴリズムを採用している。なお、この商品発注には発注してから商品が納入されるまで設定された期間があるので、これを考慮したアルゴリズムを採用してもよい。
【０１０５】
ステップＳ４５では、店舗内での商品補充業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に店舗内の販売ユニット（商品）の残量を確認し少ないものを補充する。すなわち、従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内の販売ユニット（商品）の残留状況を認識し、残量が少ない販売ユニット（商品）をその都度補充するのアルゴリズムを採用している。図６に、商品補充業務行動中の従業員エージェント３３ｂの状況を示してある。
【０１０６】
ステップＳ４６では、店舗内での商品廃棄業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に店舗内の販売ユニット（商品）の賞味期限を確認し賞味期限が切れるものを破棄していく。すなわち、従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内の販売ユニット（商品）の賞味期限を把握し、賞味期限が切れる販売ユニット（商品）をその都度破棄していくアルゴリズムを採用している。このとき、客エージェントの行動処理とは逆に、廃棄する商品は会計機でマイナスの金額を前記店舗会計業務状態テーブル７ｔに格納する。すなわち、店舗側の損出として計上する。
【０１０７】
ステップＳ４７では、店舗内での清掃業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に全体的な清掃の他に店舗内の汚れている箇所を確認し、その区域を重点的に清掃する業務もある。ここでは従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内のすべての対象要素の清潔度を認識し、その対象要素及びその周辺を重点的に清掃するアルゴリズムを採用している。
【０１０８】
以上のアルゴリズムと対象領域の設定に基づくデータにより、客エージェント及び従業員エージェントの店舗内での行動シミュレーションを行うプログラムが構成でき、これを図１に示すシミュレーション計算機１で実行させることにより、客エージェント及び従業員エージェントの店舗内での行動シミュレーションが実現できる。このアルゴリズムと対象領域からなるこのシミュレーションのモデルは、現実の店舗内の空間的・時間的な状況と各要素間の複合する相互作用をできるだけ忠実に表現している。従って、現実的なモデルであり、実在している小売店の店舗内をシミュレーション計算機１内に再現することが可能なだけでなく、実在の店舗に無い空間的・時間的な拡張、各要素間の複合する相互作用の付加を行ってもシミュレーションの結果は現実的な結果が得られる。例えば、店舗内のレイアウトを変えたら購買（販売）商品数が増えるのか、商品の価格を変えたら購買（販売）商品総金額が増えるのかなどを、正確にシミュレーションことが可能である。また、図６で示される対象領域３１を複数階層状に連結すれば複数の階を有する百貨店等の大型店にもこのシミュレーションは適応できる。
【０１０９】
このように、比較的簡易なアルゴリズムにより商品・サービス授受行動及び業務行動発生系を現実の人の行動や商品の販売状態に忠実にシミュレートできる。
【０１１０】
（第２の実施の形態）
この実施の形態は対象空間を構成する個々のセルに対して、新たに分割した空間をサブセルとして対応させた場合について述べる。
図６、図１１及び図１２に示す形式で店舗内の２次元対象領域でのシミュレーションは可能である。しかしながら、現実の店舗内空間は３次元であり、そこに構成される対象領域も３次元に構成することは対象空間を、例えば、立方体（正６面体）セルで分割すれば可能である。対象要素も３次元で構成され、より現実的な対象領域が生成されシミュレーションは基本的に同じアルゴリズムで可能である。この方法では、現実への忠実性は向上するが、３次元空間のため計算時間の増大、主メモリ５の領域不足等の問題がある。
【０１１１】
そこで、ここでは第１の実施の形態を拡張し、例えば棚エリアのみについて販売ユニットが高さ方向にも配置できるようにしたシミュレーションを行う。
すなわち、図１９は、棚エリアを正面から見たシミュレーションの対象である棚空間で、対象棚空間と呼ぶ。店舗内空間と同様に対象棚空間５１が正方形セル５２で分割されている。この分割されたセルをサブセルと称する。各サブセルの位置データ等は、店舗内空間の時と全く同様に設定することができる。但し、高さの方向がある。なお、サブセルとしては高さ方向に空間を分割する他、平面に配置した平棚の空間をさらに複数に分割する場合がある。
【０１１２】
図１９では既に販売ユニット５３が配置され、対象棚領域５４として構成されている。この対象棚領域５４は店舗内の各棚エリアに所属している。棚空間での対象要素の設定は、区域要素として境界エリア５５及びサブ棚エリア５６がある。境界エリア５５は、客や従業員の移動、視界を制限する境界で、壁（仕切り板）、窓（透明の仕切り板）等を表現している。また、サブ棚エリア５６は、商品や販売促進用の店内広告物（ＰＯＰ）などが配置される什器の空間を表現する。また、受動要素として販売ユニット５３がある。販売ユニット５３は、商品やＰＯＰ等を表現し、前記サブ棚エリア５６上に配置される。さらに、行動要素として客エージェント及び従業員エージェントがある。客エージェントは店舗内の購買客を表現する。従業員エージェントは店舗内の従業員を表現する。
【０１１３】
これらの対象要素は、店舗内空間の場合と同様に、要素コードと位置データが、所属する店舗内の棚エリアの要素コードとともに棚空間要素配置テーブルに格納される。棚空間でのセルの大きさは、店舗内よりも小さい物が選ばれ１辺５０〜１５０ｍｍが適当だが、３００ｍｍとして、店舗内空間と同じにすると、アルゴリズムを簡易化できる効果が大きい。
【０１１４】
次に高さ方向にサブ棚エリアを形成した棚の探索行動について述べる。
先ず、店舗内シミュレーションにおいて客エージェントが図１２に示したような購買行動を行うことを考えると、図１０に示す探索行動の処理中におけるステップＳ２６では購買行動ではなくで棚探索行動を目的行動として選択する。この棚探索行動は、探索の対象空間が対象棚空間内であるだけで基本的には図１０に示す店舗内の探索行動のアルゴリズムと同じで、客エージェントの販売ユニットの探索行動を対象棚領域内で行うものである。
【０１１５】
最初のステップでは空間走査処理を行うが、この空間走査の処理では走査目標要素が販売ユニットだけとなる。但し、走査範囲が大きく異なり、図１１の店舗内のときにはほぼ扇形の走査範囲だったが、ここでは、図２０の視認可能範囲５８にその一例を示すようにほぼ楕円形の範囲であり、人の目の視野の範囲に対応している。図２０では、視覚障害物がないので、走査範囲と視認可能範囲が一致している。視認可能範囲の外側の空間が視認不能範囲５９になっている。視認障害物があれば、死角が発生し視認可能範囲が狭くなる。
【０１１６】
この走査範囲の大きさを満たすように、店舗内での棚エリアに所属する対象棚領域が複数枚連結され走査の対象となる対象棚領域が構成される。図１９、図２０で示す対象棚空間は、図１２に示すの客エージェント４１の正面の誘引要素の販売ユニット４６が所属する棚エリアとその両隣の棚エリアの３つの棚エリアに所属する対象棚領域を連結して構成される。また、店舗内のときには扇形の走査範囲の頂点が行動要素（客エージェントの）位置であったように、棚探索行動においては走査範囲の中心が行動要素の視点中心５７の位置に対応する。
【０１１７】
次のステップでは誘引度算出の処理を行うが、この処理も走査目標要素が販売ユニットだけであり、従って、目的行動も購買行動だけになる。
次のステップでは移動目標の決定を行うが、ここでの誘引要素は視認可能であり、しかも手でつかむことも可能なので、誘引要素のいる位置を移動目標５９とする。
【０１１８】
そして、図１０に示す場合と同様に、行動限界判定及び行動距離限界判定を行って目的行動の実施、移動行動、徘徊行動のいずれかの処理を行う。そして、目的行動の実施であれば購買行動のみを設定する。また、移動行動であれば行動要素の視点中心が移動目標に向かって移動する。このとき、棚探索行動は視点中心の移動だけなのでかなり速く移動できる。また、セルも小さいので棚探索行動での１タイムステップは店舗内の行動処理の１タイムステップよりもかなり短い。例えば、店舗内の１タイムステップを１秒とすると、棚探索行動での１タイムステップは０．１秒ぐらいになる。また、徘徊行動であれば行動要素の視点中心が店舗内ときとほとんど同様な徘徊行動を行う。
【０１１９】
以上で棚探索行動の処理は終了するが、このままでは処理中の店舗内シミュレーションの探索行動に移行することができない。このため、例えば、最大誘引度がある限界よりも低い場合には元の店舗内シミュレーションの探索行動に移行するようにしている。また、退出行動に相当するような棚空間からの退出行動を設定する方法も有効である。
【０１２０】
このようにして、棚探索行動を付加した店舗内シミュレーションは、現実の商品配置の状況を忠実に表現することができる。従って、これにより棚の商品配置を変えた場合に購買（販売）商品数が増えるのか等を正確にシミュレーションことが可能である。
【０１２１】
（第３の実施の形態）
前述した２つの実施の形態はいずれも店舗内シミュレーションについて述べたがここでは商圏内シミュレーションについて述べる。
現実の小売店の店舗は商圏と呼ばれる現実の地域に属し、この商圏内の複数の状況に店舗の業務、営業状態が影響を受けている。このため、小売店の経営を総合的にシミュレーションするには、対象としている店舗（対象店舗）が属している商圏内で客（購買客）及び従業員の行動をシミュレーションする必要がある。
【０１２２】
このシミュレーションでは、商圏内全体の人の動きや、商品、サービスの状況を表現するものではなく、対象店舗の業務、営業に関する状況を表現するものである。実際に商圏という境界が存在しているわけでは無いので、対象店舗の業務（営業）に対して商圏外の地域の状況はほとんど影響していない、あるいは、影響の度合いがシミュレーションに寄らなくとも定量的に設定できる、というのが商圏の基本的定義である。
【０１２３】
ここでは商圏内シミュレーションについて説明する。
商圏内シミュレーションの方法は、基本的には店舗内シミュレーションと同じであり、対象領域の設定とシミュレーションアルゴリズムからなる。商圏内を表現する対象領域の設定方法は店舗内シミュレーションと同一の方法を用いることができる。
【０１２４】
図２１を用いて、対象領域の設定方法について説明する。この図は商圏を俯瞰したシミュレーションの対象である商圏内空間で、これを対象空間６１とし、２次元の空間を表現している。店舗内空間と同様に、対象空間６１が正方形セル６２で分割している。セルの位置データ等は店舗内空間の時と全く同様に設定することができる。ここでは既に対象要素を配置し、商圏内の対象領域６３として構成している。
【０１２５】
次に、商圏内空間での対象要素の設定について述べる。
区域要素としては、交通エリア６４、制限エリア６５があり、交通エリア６４は、客や従業員が自由に移動できる道路、鉄道路線等の交通網を表現し、また、制限エリア６５は、客や従業員の移動を制限する区域で交通エリア６４以外の区域や河川、公園等を表現する。そして、正方形セル６２上に１つの区域要素を配置する。
【０１２６】
受動要素としては、居住ユニット６６、店舗ユニット６７、出入ユニット６８があり、居住ユニット６６は、商圏内の人が住んでいる住居、人がそこに所属してしている住所に対応し、店舗ユニット６７は、小売店舗、飲食店、銀行、病院、学校、事務所、工場、駅など、商品やサービスを授受する居住ユニット以外の場所を表現する。また、出入ユニット６８は、商圏内と外部との出入が行われる境界を表現する。これらは通常、交通エリア内に配置される。そして、１つの区域要素内に複数の受動要素を配置することができる。
【０１２７】
なお、居住ユニットかつ店舗ユニットという状況もあるが、ここでは、１つの区域要素内に居住ユニットと店舗ユニットの双方を配置して表現する。また駐車場等のスペースは基本的に所属する居住ユニットや店舗ユニットに属する。また、すべての制限エリア内に受動要素が配置されているわけではない。この部分は商品やサービスの授受が行われず、自由に通行できない場所を表現している。例えば、立ち入り禁止区画、空き家、所有者がいる空き地などを表現している。また、未調査あるいは調査不可能で何があるかわからない場所も表現している。
【０１２８】
行動要素としては、客エージェント６９、従業員エージェント７０があり、客エージェント６９は、商圏内に住んでいる人、商圏内に移動して来る人など、対象店舗の客及び客候補（１人および同一行動を行う群）を表現する。また、従業員エージェント７０は、対象店舗の従業員（１人および同一行動を行う群）を表現する。そして、１つの区域要素内、受動要素内に複数の受動要素を配置することができる。また、自動車や電車等の交通手段を用いて移動する場合も人の移動だけに注目して移動速度で対応する。
【０１２９】
また、商圏内シミュレーションでは、大人数の客エージェントを取り扱う場合もあるので、「同一行動を行う群」という定義を生かして、客エージェントを設定する。例えば、学校からある方面へ帰宅する学生群のように用いる。これらの対象要素は、店舗内シミュレーションの場合と同様に、要素の種類や要素コード等として要素配置状態テーブルに格納される。実在の商圏に即した要素配置の位置データは、市販の住宅地図やそれを電子データ化したものから容易に構成することができる。客の住所の設定も前述の顧客サービスカードから容易に入手することができる。
【０１３０】
商圏内の対象空間でのセルの大きさは、シミュレーションの目的によって様々であり、１ｍから１ｋｍまで、あるいはこれ以外でもよい。例えば、対象店舗の商圏内での視認性を把握するためには、１〜３ｍ程度が適当で、店舗、道路などの面積の比例関係を保てる限界は５〜１０ｍ程度、実際の地域と面積の比例関係はなくなるが、距離関係がほぼ正確に出るのは、２０〜６０ｍ程度である。
【０１３１】
これ以上、例えば、交通手段を用いた、半径５ｋｍ以上の大規模な商圏に対しては、１００ｍ〜１ｋｍ程度が使用される。この場合の要素間の距離関係は道路地図等のデータから経路を計算することが必要になってくる。また、このような大規模な商圏に対しては、建物や道路の直線性、直角性はほとんど関係なくなるので、隣接セルがすべて同じ条件にある等方的な正６角形のセルを使用した方が良い。
図２１の場合は、対象店舗が主に徒歩で来店する客を対象にして営業しているので、１辺約６０ｍの正方形セルで１６２０ｍ四方の商圏を設定している。
【０１３２】
対象時間であるタイムステップの設定も、セルの大きさと行動要素の移動速度に関係し様々である。基本的には、１タイムステップで１セル以上移動できるように設定するのが望ましく、１辺１００ｍ以下のセルならば、１タイムステップ１秒〜５分の設定でよい。ただし、自動車からの視認性を把握するためには、１秒以下の設定を行うこともある。１辺１００ｍを越えるセルの場合でも、特別な場合を除いて３０分以内である。これ以外の設定も店舗内シミュレーションと同様にできる。
【０１３３】
次に、商圏内シミュレーションのアルゴリズムについて述べると、商圏内シミュレーションは店舗内シミュレーションと同様に、行動要素の対象領域での商品、サービス授受及びそれに関する業務発生のシミュレーションが目的であり、シミュレーションのアルゴリズムも店舗内シミュレーションのアルゴリズムをわずかに設定を変更するだけで利用できる。
【０１３４】
まず、商圏内シミュレーションの全体のアルゴリズムは、図８に示す店舗内シミュレーションの全体のアルゴリズムとほぼ同様で、入店行動を商圏内出現行動とするだけでよい。商圏内出現行動においては、出入ユニット６８において商圏外から対象商圏に入る行動要素と、居住ユニット６６から対象商圏での行動を開始する行動要素を設定する。商圏内への出現は日付・時刻を参照して決定される。これは、例えば、学校、職場等への登校、出勤時間は比較的現実に即して決定でき、住宅から店舗への買物時間は、統計データあるいは顧客サービスカードからの個人データで設定できる。
【０１３５】
次の商圏内での客エージェントの行動処理のアルゴリズムも、図９に示す店舗内シミュレーションのそれとほぼ同様で、会計行動を店内行動とすればよい。また、商圏内での従業員エージェントの行動処理のアルゴリズムもこの客エージェントの行動処理のアルゴリズムが適用される。
【０１３６】
商圏内での探索行動のアルゴリズムも、図１０に示す店舗内シミュレーションの探索行動と下記の変更箇所を除いてほぼ同様である。
最初の変更箇所は、誘引要素の種類に対する目的行動で、店舗ユニットに対しては店内行動となり、居住ユニットに対しては帰宅行動となり、出入ユニットに対しては退出行動となる。退出行動は出入ユニットにおいて店舗内シミュレーションのそれと全く同じ処理を行う。帰宅行動は、居住ユニットにおいて上記の退出行動と全く同じ処理を行う。店内行動は、一旦店舗ユニットに客エージェントが入ったら所定のタイムステップだけその店舗ユニットに留まり所定の行動を行う。そして、所定のタイムステップが経過した後、その店舗ユニットから外に出る。このアルゴリズムは店舗内シミュレーションの会計行動のアルゴリズムと方法が同じである。
【０１３７】
次の変更箇所は、移動行動で、基本的には店舗内シミュレーションの場合と同じだが、交通手段を行動要素が適宜選択でき、それに対応した移動速度を設定する点で異なる。
このように構成した商圏内シミュレーションのアルゴリズムにより、商圏内での行動要素の行動が現実に忠実に表現できる。例えば、住居から出て店舗に向かう行動だけでなく、職場や学校の帰りに店舗に向かう行動や、さらには、雨天において比較的近くの店舗に向かう行動も、前述の天候に対する反応係数等を設定することで可能になる。また、どの地域にチラシを配布すると対象店舗に対する入店客数が増加するかを把握することや、客の店舗の選択の変更を見ることで同業間での競合関係に何が効果を及ぼしているかを把握することができる。また、シミュレーション上で任意の地点に店舗を構成し、どのぐらいの来客数が見込めるかをシミュレーションにより把握すれば、新たな店舗を出店する時の有効な判断材料となる。
【０１３８】
この商圏内シミュレーションのもうひとつの目的は、店舗内シミュレーションの入店行動と結合することである。
第１の結合方法は、まず、商圏内シミュレーションを行い、対象店舗における客エージェントの時刻に対する入店パターンを記録する。次に、店舗内シミュレーションの入店行動において記録された入店パターンに基づいて客エージェントを店舗内に入店させる。
【０１３９】
第２の方法は、商圏内シミュレーションの店内行動と店舗内シミュレーションの入店行動、退出行動を連結し、全体としてひとつのアルゴリズムとする方法である。この方法は、店内空間の探索行動と棚空間の探索行動の連結と同一の方法が可能である。すなわち、商圏内シミュレーションで店内行動を開始ししようとする客エージェントの要素コードで店舗内シミュレーションの入店行動を開始すればよい。同様に、店舗内シミュレーションで退出行動を実施しようとする客エージェントの要素コードで商圏内シミュレーションで店内行動を終了し、該当する客エージェントを店舗ユニットの外に出せばよい。この方法においては、商圏内と店舗内ではシミュレーションの１タイムステップが異なるので整合性をとる必要がある。
【０１４０】
以上により、商圏内と店舗内とを結合した総合的なシミュレーションが可能になる。これにより、シミュレーションの現実への忠実性をさらに高めることができる。また、同業の他の店舗についても簡単なレイアウトだけでも入手できれば商圏内シミュレーションに複数の店舗内シミュレーションを結合しより正確な競合関係の把握に効果がある。
【０１４１】
（第４の実施の形態）
次に、前述した各実施の形態における小売店に関する店舗内シミュレーション及び商圏内シミュレーションで例示した、商品・サービス授受行動及びそれに関する業務行動発生系のシミュレーションを用いて、実際の小売店に対して経営の意思決定を支援するシステムについて説明する。
【０１４２】
ここでは、経営意思決定支援の対象である小売店を対象店舗、そして対象店舗とそれを取り巻く環境を対象経営系と呼び、実在する小売店の店舗内や商圏内を含む構成になっている。従って、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションを単に経営シミュレーションと呼ぶ。
【０１４３】
図２２は、経営意思決定支援システムの構成を示すブロック図で、シミュレーション計算機１、入力装置２及び出力装置３については前述した図１と同様である。
【０１４４】
図中７１は、対象経営系で、これは実在する小売店の店舗内や商圏内を示している。この対象経営系７１において、様々な現実のデータを収集するものが現実データ収集手段であり、具体的には、会計時における時刻、客の識別コード、商品名、商品コード、商品個数、販売価格等を収集するＰＯＳシステムなどの販売時点データ収集装置７２、商品の発注時における時刻、商品名、商品コード、商品個数、購入価格等を収集する電子発注システムなどの商品発注データ収集装置７３、店舗内の客・従業員の属性や動き、商品の配置などに関するデータを画像として収集するためのビデオカメラ等の画像データ収集装置７４等を配置している。前記画像データ収集装置７４に関しては、画像から客の、例えば年齢や性別などの属性等のデータを抽出するために、例えば計算機と画像処理プログラムからなる画像データ加工手段７５に接続している。
【０１４５】
また、この他にも、天候や気温のデータ、テレビ番組のデータ、商圏内の地図のデータ、交通量のデータ、競合店のデータ、自店（対象店舗）の経営状態を示すデータ、商品の属性のデータ、顧客の属性のデータ等、店舗内や商圏内シミュレーションに必要なデータ及び意思決定支援システムの実施に必要なデータを対象経営系７１内から直接収集するか、もしくは、広域の天候や気温のデータ、大量生産商品の属性のデータように、既にあるデータを収集する。ここでは、データ収集に要するすべての手段を現実データ収集手段としている。
【０１４６】
そして、前記シミュレーション計算機１、販売時点データ収集装置７２、商品発注データ収集装置７３、画像データ加工手段７５及びデータ格納手段７６をネットワーク７７に接続している。
【０１４７】
前記対象経営系７１において収集した現実データは、ネットワーク７７を介して、磁気ディスク等のデータ格納手段７６に格納するようになっている。前記シミュレーション計算機１、入力装置２、出力装置３からなるシステムは、計算機プログラムである推奨情報生成手段により、経営意思決定支援システムの利用者（以下、単に利用者と称する。）に、経営意思決定支援のための推奨情報を提供するようになっている。前記推奨情報生成手段を構成するプログラムは、記憶装置６及び主メモリ５に格納されている。
【０１４８】
次に、前記推奨情報生成手段の機能的な構成の一例を図２３に基づいて述べる。
前記推奨情報生成手段の計算機プログラムの機能の構成は、モデル適合化手段８１、経営シミュレーション手段８２、推定値設定手段８３の各手段部分と、それに関する各種データ部分、入出力部分に分けられる。
【０１４９】
前記経営シミュレーション手段８２は、商品・サービス授受及びそれに関する業務発生系のシミュレーションのプログラムそのものである。このシミュレーションのプログラムのアルゴリズム部分に関しては、前述した各実施の形態に開示した方法で決定する。また、シミュレーションのプログラムのデータ部分に関しては、実在の対象経営系７１から得ることが可能な、例えば販売ユニット状態テーブルなどの状態テーブルに格納される状態値と、実在の対象経営系７１から得ることが不可能な、例えば客エージェントの対販売ユニット反応係数設定テーブルなどの設定テーブルに格納される推定値に分類することができる。
【０１５０】
さらに、実在の対象経営系７１から得ることが可能であっても、すべての情報を得るのが時間的あるいは経済的に困難な、例えば客エージェントに対する行動要素属性状態マスターテーブルなどのデータもあり、これら入手困難なデータも推定値に分類される。
【０１５１】
まず、販売時点データ収集装置７２、商品発注データ収集装置７３、画像データ収集装置７４から直接収集した現実データやデータ格納手段７６から抽出した現実データを記憶装置６内に形成された現実状態値データテーブル８４に格納する。この現実状態値データテーブル８４には、実在の経営系の状態を表すデータが過去から現在まで時系列的に格納されている。
【０１５２】
前記現実状態値データテーブル８４の値は、前記経営シミュレーション手段８２の状態値に直接対応するものであり、経営シミュレーションを開始するときに用いられる経営シミュレーションの初期状態値８５として使用される。
前記推定値設定手段８３は、例えば周知の統計的手法を用いて現実状態値データテーブル８４の値から経営シミュレーションを開始するときに用いられる経営シミュレーションの初期推定値８６を生成する。
【０１５３】
経営シミュレーションの中間強制変動である中間強制変動状態値８７と中間強制変動値推定値８８は、経営系に対する外乱に相当するのもで、利用者が入力装置２を使用して値を入力するか、予め設定してあるデータから選択する。経営シミュレーションの実施においては、１タイムステップ毎に状態値と推定値がアルゴリズムに基づいてそれぞれの初期値から更新していくが、中間強制変動状態値８７と中間強制変動値推定値８８はアルゴリズムに基づかない強制的な変動値で、初期以降の任意の時刻に状態値または推定値を任意の値に変動させることができる。
【０１５４】
経営シミュレーションの最終状態値８９と最終推定値９０は、経営シミュレーションの実施での、シミュレーション終了日付や時刻における状態値と推定値の最終更新値であり、シミュレーション終了日付や時刻の対象経営系の状況を表現している。
【０１５５】
前記モデル適合化手段８１は、入力手段から入力された適合目標としての状態値９１と適合目標の比較対象である経営シミュレーションの最終状態値８９が一致するように適合化対象である経営シミュレーションの初期状態値８５、初期推定値８６、中間強制変動状態値８７、中間強制変動値推定値８８のすべて、もしくは任意の組み合わせに対して変更を施していく。（適合化の実施）
適合化対象の変更と経営シミュレーションの実施の処理を繰り返すことで、適合目標と比較対象が一致するか、極めて近い値にすることを可能にする適合化対象の値を探索を行う。この適合化対象の値の探索適合には、周知のジェネティック・アルゴリズム（ＧＡ）等の手法を用いる。入力手段から入力された適合目標としての推定値９２に対しても同様に適合化が実施される。適合化目標はどちらか一方、あるいは、状態値９１と推定値９２を同時に入れて適合化を実施しても良い。
また、経営シミュレーション手段８２によるシミュレーションの実施とモデル適合化手段８１におけるけ適合化の実施の状況は、それぞれ利用者に対して出力装置３により表示あるいは印刷される。
【０１５６】
次に、前記推奨情報生成手段を用いた経営意思決定支援の手順の一例について図２４の流れ図に基づいて述べる。
ここでは現実データを用いて推奨情報の生成を行い、対象店舗の経営に関わる様々なデータを導出し、経営意思決定の際に用いられるデータとして出力する。
【０１５７】
先ず、ステップＳ５１では、経営系のシミュレーションを実施する上で不完全な値であるシミュレーションの推定値をモデル適合化手段８１により適合化する処理を開始する。
【０１５８】
この適合化処理では、先ず、ステップＳ５２にて、処理条件に従って推定値をモデル適合化手段８１により適合化する。処理条件としては、シミュレーション期間、初期値状態値、初期値推定値、中間強制変動、適合目標、比較対象、適合化対象がある。なお、ここでは中間強制変動は入れない。
【０１５９】
そして、実在の経営系の過去のある時点をシミュレーションの開始点として、そこから現在までを経営シミュレーションのシミュレーション期間とし、その過去のある時点の、実在の経営系の状態値をシミュレーションの初期値状態値とする。また、初期推定値は予め設定された値である。適合目標は実在の経営系の現在の状態値である。比較対象はシミュレーションの最終状態値で、この最終状態値と比較しながら適合化対象ではシミュレーションの初期推定値を変更して行く。
【０１６０】
次のステップＳ５３では、モデル適合化手段８１によって、過去の状態値から現在の状態値に基づいてシミュレーション上で生成できる初期推定値を求め、これにより、過去から現在までのシミュレーションにおけるの最終推定値を求め、これを実在の経営系の現在の推定値とする。この推定値を適合済推定値とし、これ以降の対象経営系に対するシミュレーションにこれを初期推定値として用いる。
【０１６１】
図２２に示す対象経営系７１の各データ収集装置７２〜７４が、自動的にある時間間隔、例えば１日１回の間隔で状態値となるデータを現実状態値データテーブル８４に格納している場合は、この適合化の処理も自動的に行う設定が可能で、これにより、適合済推定値は毎日自動的に更新されることになる。
【０１６２】
次のステップＳ５４では、現状から未来までのシミュレーションを行うための条件設定をシミュレーション条件に従って設定する。シミュレーション条件としては、シミュレーション期間、初期値状態値、初期値推定値、中間強制変動、適合目標、比較対象、適合化対象がある。経営シミュレーションのシミュレーション期間は、ここでは現在から入力された未来のある時点までとなる。
【０１６３】
次のステップＳ５５では、利用者が目的に従って時間外挿シミュレーションもしくは、目標到達シミュレーションを選択する。
時間外挿シミュレーションを選択した場合は、ステップＳ５６にて時間外挿シミュレーションの処理を開始する。すなわち、初期設定を行い、その後の時間の経過に基づく経営系の状態の変化を計算機上で表現させる。
【０１６４】
そして、ステップＳ５７では、前記ステップＳ５４での条件設定に従って経営シミュレーションを実施する。
条件設定において、初期状態値が現在の系の状態で中間強制変動がない場合は、現在の対象経営系がこのまま時間経過していく状況をシミュレーションする。例えば、小売店においては、１日から１〜３週間程度の大きな変動のない場合のシミュレーションが可能になる。従って、小売店において、例えば、入店客数の予測や個々の商品の売上予測等が可能になり、品切れや過剰発注による賞味期限切れ商品発生を防止して適正な商品発注ができる。
【０１６５】
また、条件設定において、初期状態値が現在の系の状態に変更を加えた入力値で中間強制変動がない場合は、現在の対象経営系に対して何か新しいアイデアを施した場合の状況をシミュレーションする。例えば、小売店においては、定期的ではない特売日等の販売促進活動を企画した場合の、その企画の効果を売上金額の大きさ、商品の販売に要する従業員の数等の具体的経営指標で評価でき、アイデアの検証に有効となる。
【０１６６】
さらに、条件設定において中間強制変動がある場合は、１ヶ月以上の比較的長期のシミュレーションが対象になる。例えば、予測されないような暖冬あるいは冷夏の影響で、野菜や果物の生産量が数ヶ月後に大きく変化し、大きな価格変動がある場合の対象経営系のシミュレーションを、暖冬あるいは冷夏が実際に発生する前、あるいはそのような予測がされない前に行い、危機管理として状況を把握することができる。
【０１６７】
ステップＳ５８では、シミュレーションの具体的状況を、出力装置３、例えば、ディスプレイに出力して利用者に対して表示確認させる。
ステップＳ５９では、表示された状況が満足できるかどうかを利用者自身が判断する。そして、状態値が満足し得る場合にはステップＳ６０へ移行し、満足できない場合にはステップＳ６１へ移行する。例えば、前述の条件設定において、初期状態が現在の系の状態で中間強制変動がない場合で、未来のある時点の個々の商品の売上状況が満足行くものならばステップＳ６０へ移行し、満足いかない場合はステップＳ６１へ移行し、このステップで現在の対象経営系の状態を変更するような初期状態を設定し、再度ステップＳ５４に戻りシミュレーション条件の設定を行ってから時間外挿シミュレーションを再度行う。
【０１６８】
また、何回かの変更で満足いく状態が得られれば、ステップＳ６０にて、現在の対象経営系の状態に対する変更点を出力装置３で表示し、利用者に対して状態の変更を推奨する。このとき、シミュレーション計算機１は、販売時点データ収集装置７２や商品発注データ収集装置７３とネットワーク７７を介して商品の発注、販売価格の変更等のデータをこれらの装置に直接転送し、商品の発注、販売価格の変更等を行うことも可能である。
【０１６９】
また、ステップＳ５５にて目標到達シミュレーションを選択した場合は、ステップＳ６２にて目標到達シミュレーションの処理を開始する。すなわち、時間外挿シミュレーションにおいては、ステップＳ５９、Ｓ６１に示すように、利用者自身が現在の対象経営系の状態を変更するような初期状態を設定しなければならなかったが、この目標到達シミュレーションではモデル適合化手段８１が現在の対象経営系の状態を変更するような初期状態の候補を探索する。
【０１７０】
先ず、ステップＳ６３にて、モデル適合化手段８１において前記ステップＳ５４で設定された処理条件に従って適合化を行う。このときの適合目標は、入力装置２によって入力する値か、あるいは選択により予め設定された利用者の目標とする対象経営系の未来の状態値となる。この適合目標との比較対象は、シミュレーションでの対象経営系の未来の状態値を示す経営シミュレーションの最終値状態値である。
【０１７１】
そして、適合目標と比較対象が一致するように、適合化対象でありシミュレーションでの対象経営系の現在の状態値を示す経営シミュレーションの初期状態値を変更していく。適合化目標を、例えば、総売上の目標金額等の個々の商品の売上の合計値を設定すると適合目標と比較対象を一致させる初期状態値は複数導出されることになる。
【０１７２】
そして、ステップＳ６４にて、モデル適合化手段８１により、目標とする対象経営系の未来の状態値をもたらす初期状態値が１つもしくは複数探索し、出力装置３、例えば、ディスプレイに出力し利用者に対して表示確認させる。
ステップＳ６５では、表示された状況が満足できるかどうかを利用者自身が判断する。例えば、初期状態値は現在の経営系に対しての変更点であるが、変更困難である場合には、適合目標が無理である可能性があるので、ステップＳ６７へ移行して適合目標を変更するか、あるいは、あまりに多数初期状態値が表示された場合には、探索する初期条件に制限を付加し、再度ステップＳ５４のに戻りシミュレーション条件の設定を行ってから目標到達シミュレーションを行う。
【０１７３】
また、何回かの変更で満足いく状態が得られれば、ステップＳ６６へ移行し、このステップにて、現在の対象経営系の状態に対する変更点を出力装置３で表示し、利用者に対して状態の変更を推奨する。
以上で、推奨情報生成手段を用いた経営意思決定支援の手順の一例についての内容は終了するが、この推奨情報生成手段を用いた経営意思決定支援の手順は、その基本的構成である推定値適合処理、時間外挿シミュレーション、目標到達シミュレーションを含んでいればよく、図２４の手順に限定されるものでは無い。
【０１７４】
この経営意思決定支援システムにより、出店計画、経営戦略、フロアレイアウト、品揃え、棚割り、販売促進、価格設定、在庫量設定、商品発注などの具体的な業務に関して、利用者自らのアイデアの検証が具体的な経営指標を尺度にして評価できる。また、一つの経営目標に対して具体的な推奨情報を複数提示でき、利用者の選択の幅を自由に変えることができる。さらに、長期的な予測や危機管理等の戦略的な課題に対しても利用できる。このように、総合的計画立案、総合的評価検討の際に有効な意思決定を支援する推奨情報を利用者に供給することができる。
【０１７５】
次に、このような経営意思決定支援の手順を、実際の小売業に適用した場合の具体的実施例について述べる。
ａ．推定値適合化処理
まず、図２４のステップＳ５１からステップＳ５３に示す推定値適合化処理を行う。
【０１７６】
例えば、１ヶ月前から現時点までの対象店舗の各種状態値が、図２３の現実状態値データテーブル８４に格納されているとする。ここでは、その各種状態値の中で例として図７に示す区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６、行動要素配置状態テーブル３７、図１３に示す販売ユニット状態テーブル７ｃ、図１５に示す客エージェント状態テーブル７ｅを取り上げる。
【０１７７】
従って、１ヶ月前から現時点までの任意の時点における、店舗内レイアウトの状況は、区域要素配置状態テーブル３５と、受動要素配置状態テーブル３６の一部を使用して表現され、図４に示す店舗内レイアウトに対応する対象領域１１が形成できる。同様にして、１ヶ月前から現時点までの任意の時点における売場構成の状況は、受動要素配置状態テーブル３６を利用して表現され、図５に示すような売場構成に対応する対象領域２１が形成できる。さらに、１ヶ月前から現時点までの任意の時点における店舗内の商品・サービス授受行動及び業務行動発生の状況は、行動要素配置状態テーブル３７を利用して表現され、図６に示すような対象領域３１が形成される。
そして、１ヶ月前から現時点までの任意の時点における各商品の販売方法の状況（販売促進の状況も含む）は、販売ユニット状態テーブル７ｃで表現され、客（購買客）の商品購買の状況は、客エージェント状態テーブル７ｅで表現されている。
【０１７８】
以上のように、１ヶ月前から現時点までの任意の時点における状態値は、現実状態値データテーブル８４に格納され、１ヶ月前から現時点までの任意の時点の店舗内の状況を表現できる。しかしながら、図１４に示す客エージェントの対販売ユニット反応係数設定テーブル７ｄ、図１６に示す客エージェントの対購買行動反応係数設定テーブル７ｆなどの推定値は正確に決定されていない。従って、推定値適合化処理の目的は、現時点の状態値に対して推定値を正確に適合させることである。
【０１７９】
この適合方法について図２３を用いて説明する。例えば、１ヶ月前の状態値を経営シミュレーションの初期状態値８５とし、推定値設定手段８３を用いて、その状態値から１ヶ月前の仮の推定値を設置し、これを経営シミュレーションの初期推定値８６とする。これにより、経営シミュレーション手段８２を作動させ、１ヶ月前から現時点までの経営シミュレーションを行い適合目標である推定値９２を算出する。これと、現実データ収集手段からもたらせられる適合目標である状態値９１をモデル適合化手段８１において比較する。このモデル適合化手段８１は、現時点に対する経営シミュレーションの最終状態値８９と現実の現時点の状態値とを比較し、両者が設定された精度で一致するように、１ヶ月前の仮の推定値を修正して再び経営シミュレーションを行わせる。
【０１８０】
この工程を繰り返すことにより、現時点に対する経営シミュレーションの最終状態値８９と現実の現時点の状態値とを設定された精度で一致させ、１ヶ月前の推定値を得ることができる。同時に、現実の現時点の状態値に正確に適合する、現時点の経営シミュレーションの最終推定値９０を得ることができる。以後、この現時点の経営シミュレーションの最終推定値９０を現時点の状態値に適合化させた初期推定値として現時点から設定された未来の任意の時点までの経営シミュレーションを行う。そして、現時点から設定された未来の任意の時点までの経営シミュレーションより、現在の経営の意思決定に対する何らかの推奨情報を経営意思決定支援情報として利用者に供給する。
【０１８１】
推奨情報生成方法には、例えば、時間外挿シミュレーションと目的到達シミュレーションの２つがあり、その条件と選択は図２４のステップＳ５４とステップＳ５５で行われる。
ｂ．時間外挿シミュレーション
図２４のステップＳ５６からステップＳ６１に示す時間外挿シミュレーションを実際の店舗に応用した場合の一例について述べる。
【０１８２】
このシミュレーションにおいては、先ず、現時点の状態値をそのままにして、例えば、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６に対して現時点の値を採用して現時点の売場構成とし、さらに、販売ユニット状態テーブル７ｃに対しても現時点の値を採用して現時点の商品販売方法とする。これと、先ほどの現時点の状態値に適合化された初期推定値を用いて、経営シミュレーション手段８２を作動させ、現時点から例えば１週間後までの経営シミュレーションを行なう。
【０１８３】
この経営シミュレーションの結果として、１週間後の各種状態値が算出される。例えば、客エージェント状態テーブル７ｅが算出され、客エージェント毎の購買商品総数や購買商品総金額が算出され、これを推奨情報として、出力装置３を介して利用者に対して表示確認されることになる。
【０１８４】
そして、利用者がこの推奨情報に対して満足が行かない場合には、例えば、商品の価格の変更や値引き率の変更を企画し、これに対応するように販売ユニット状態テーブル７ｃの価格強度や値引き率を変更し、これを新たな経営シミュレーションの初期状態値８５とし、再度、現時点から１週間後までの経営シミュレーションを行う。
【０１８５】
それでも、利用者の満足が満たされない場合は、さらに店舗レイアウトや売場構成を変更を企画し、これに対応するように、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６を変更し、、これを新たな経営シミュレーションの初期状態値８５とし、さらに再び、現時点から１週間後までの経営シミュレーションを行う。
【０１８６】
このようにして利用者の満足の行くまで上記工程を繰り返し、最終的に満足の行く１週間後の各種状態値が算出される。その時の販売ユニット状態テーブル７ｃ、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６等が利用者である対象店舗の経営責任者に対する推奨情報、すなわち、経営意思決定支援情報となる。
【０１８７】
ｃ．目的到達シミュレーション
図２４のステップＳ６２からステップＳ６７に示す目的到達シミュレーションを実際の店舗に応用した場合の一例についてついて述べる。
このシミュレーションは、先ほどの時間外挿シミュレーションにおける商品の価格の変更等の新たな経営企画の創出と経営シミュレーションの繰り返しの工程を前述のモデル適合化手段８１を用いて比較的簡便に行うものである。
【０１８８】
まず、適合目標として利用者の目標とする対象経営系の１週間後の状態値を入力装置２を介して入力する。
次に、現時点の状態値をそのままにして、例えば、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６に対して現時点の値を採用し、さらに、販売ユニット状態テーブル７ｃに対しても現時点の値を採用し、現時点の商品販売方法とする。これと、先ほどの現時点の状態値に適合化された初期推定値を用いて経営シミュレーション手段８２を作動させ、現時点から１週間後までの経営シミュレーションを行なう。
【０１８９】
この経営シミュレーションの結果として、１週間後の客エージェント状態テーブル７ｅが算出され、購買商品総数や購買商品総金額が算出される。これと、利用者が満足の行く１週間後の状態値を表す適合目標である状態値９１とをモデル適合化手段８１において比較する。このモデル適合化手段８１では前述のように、両者（シミュレーションの結果と利用者の設定値）が設定された精度で一致するように、例えば、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６、販売ユニット状態テーブル７ｃ等の現時点の状態値を修正して再び経営シミュレーションを行わせる。
【０１９０】
この工程を繰り返すことにより、１週間後に対する経営シミュレーションの最終状態値８９と利用者が満足の行く現実の状態値とを設定された精度で一致させる現時点の状態値を得ることができる。
最終的に、例えば、利用者が満足の行く１週間後の購買商品総数や購買商品総金額を満たす現時点の商品販売方法や売場構成が算出され、それに対応する情報が販売ユニット状態テーブル７ｃ、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６等に示される。これが、利用者である対象店舗の経営責任者に対する推奨情報、すなわち、経営意思決定支援情報となる。
【０１９１】
また、この目的到達シミュレーションにおいては、現時点の状態からあまりにかけ離れた適合目標である状態値９１を設定すると、例えば極端な値引き率等の現実の小売業では実行不可能な推奨情報が算出されることもあり得るので、この場合は、適合目標である状態値９１とすべき利用者が満足の行く１週間後の状態値を変更して再度この目的到達シミュレーションを行う必要がある。
【０１９２】
次に、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーション方法を用いて、店舗内におけるサービス授受行動を図１０に示す店舗内シミュレーションの探索行動のアルゴリズムを使用してシミュレーションする場合について述べる。
【０１９３】
例えば、小売店舗内の包装サービスカウンタにおける商品の包装サービスをシミュレーションする場合には、探索行動のアルゴリズムを使用して客エージェントの包装サービス享受行動をシミュレートすることができる。
この場合、先ず、受動要素として包装サービスカウンタユニットを設定し、図４に示す店舗内レイアウトに対応する対象領域１１に配置する。従って、要素配置状態テーブル７ｂの受動要素配置状態テーブル３６においては包装サービスカウンタユニットの置かれた区域要素の要素コードに対応して包装サービスカウンタユニットの要素コードが設定されることになる。
【０１９４】
また、図１３の目標要素状態テーブル７ｃに、包装サービスカウンタユニットの刺激値を設定する。これに対応して、行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル７ｄに客エージェントの包装サービスカウンタユニットの刺激値に対応する反応係数を設定する。また、行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆには客エージェントの包装サービス享受行動に関する反応係数を設定する。
【０１９５】
そして、客エージェントの包装サービス享受行動のシミュレーションのアルゴリズムについては、図１０に示す店舗内のシミュレーションの探索行動のアルゴリズムが使用できる。この場合、包装サービスカウンタユニットの誘引度を上記の設定に基づいて算出し、誘引要素が包装サービスカウンタユニットの場合には、対応する目的行動として包装サービス享受行動が設定されるようにすれば、第１の実施の形態の場合と同様に客エージェントが、包装サービスカウンタユニットに接近するように移動し、包装サービス享受行動を実施することができる。
【０１９６】
また、これに対応する従業員エージェントの行動処理は、従業員エージェントの商品包装業務行動を図１８の従業員エージェントの行動処理のアルゴリズムに付加すれば良い。当然ながら、この他、飲食提供サービスや食品調理サービス等の店舗内サービスも同様にシミュレーションできる。
【０１９７】
次に、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーション方法を用いて、サービス業におけるサービス授受行動をシミュレーションする場合について述べる。
例えば、ゲームセンターにおけるゲーム提供サービスをシミュレーションする場合には、第１の実施の形態で述べた店舗内シミュレーションのアルゴリズムを使用して客エージェントのゲーム提供サービス享受行動をシミュレートすることができる。
この場合のシミュレーションの方法は、基本的には店舗内シミュレーションと同じであり、ゲームマシンを販売ユニットとして表現することで前述した店舗内シミュレーションと同様の対象領域の設定とシミュレーションアルゴリズムが適用できる。
【０１９８】
すなわち、客エージェントが図６に対応するようなゲームセンター内を示す対象領域内で、自分が最も誘引されるゲームマシンを探索し、そのゲームマシンが提供するサービス（ゲームのプレイそのもの）を享受し、その対価をサービスが提供される前あるいは後に支払う行動をシミュレートすることができる。また、これに対応した従業員エージェントのゲームマシン保守業務、料金収集業務等を従業員エージェントの行動処理のアルゴリズムに付加することができる。
同様にして、貸ビデオ業等の他のサービス業、あるいは飲食業等の店舗内での商品・サービス授受行動も同様にシミュレーションできる。
【０１９９】
さらに、商圏内シミュレーションの適応範囲の拡張に関しては、図２１に店舗ユニット６７として示してある、小売店舗、飲食店、銀行、病院、学校、事務所、工場、駅など商品やサービスを授受する多種の業態が表現できることから、このような多種の業態の店舗あるいは建物に対する客エージェントの選択行動のシミュレーションが可能である。
【０２００】
なお、上述した各実施の形態では、経営シミュレーション方法、すなわち、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーション方法と、このシミュレーション方法を用いた経営意思決定支援システムを、小売業に関する店舗内・商圏内シミュレーションに適用した場合について述べたが、必ずしもこれに限定するものでは無く、広く商品・サービス授受及びそれに関する業務発生系に適用できる。例えば、店舗の状況が表現可能であるから、店舗を持つ他の業種である、飲食業、サービス業への応用も容易である。また、コンビニエンスストアからスーパーマーケットや百貨店まで各種の規模の店舗に適用できる。
【０２０１】
また、ショッピングセンター、商店街、地下街等の複数の業態が複合している地域にも適応可能であり、その場合、商圏内と店舗内シミュレーションの結合を利用し、例えば商店街全体のシミュレーションと業態がそれぞれ異なる各店舗のシミュレーションを容易に結合することができる。
また、特定の地域でのサービスとその利用者の関係をシミュレーションできることから、ゲームセンター等のアミューズメントセンター、遊園地等の大規模レジャーセンター、展示会場、あるいは病院内、図書館、役場、駅などのレイアウト等にも適用できる。
【０２０２】
さらにまた、経営意思決定支援システムの利用者は対象となる店舗の経営担当者だけでなく、ある地域でいくつかの店舗に商品を流通させている卸し業、あるいは商品を製造しているメーカ、さらには、銀行等の金融機関において、店舗自体の立地や店舗内構成を的確に判断し、出店や改装の際の融資の判断にも適用できる。
【０２０３】
【発明の効果】
本発明によれば、比較的簡易なアルゴリズムにより商品・サービス授受行動及び業務行動発生系を現実の人の行動や商品の販売状態に忠実にシミュレートできる。従って、商品・サービス授受及びそれに関する業務の現状把握と、サービスの向上と、業務の効率化に効果がある。また、シミュレーションは、１段毎の棚から店舗内、さらには、広範囲の商圏まで、同じアルゴリズムで構成できるので、大きく規模の異なる店舗や複数の業態とこれらの複合した状況にも対応できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図。
【図２】同実施の形態における主メモリのメモリ構成を示す図。
【図３】同実施の形態における対象空間のセル分割の一例を示す図。
【図４】同実施の形態における店舗内レイアウトに対応する対象領域の一例を示す図。
【図５】同実施の形態における売り場構成に対応する対象領域の一例を示す図。
【図６】同実施の形態における店舗内状況に対応する対象領域の一例を示す図。
【図７】同実施の形態における要素配置状態テーブルの構成を示す図。
【図８】同実施の形態における店舗内シミュレーション全体のアルゴリズムを示す流れ図。
【図９】図８における客エージェントの行動処理のアルゴリズムを示す流れ図。
【図１０】図９における探索行動のアルゴリズムを示す流れ図。
【図１１】同実施の形態における空間走査と移動目標決定を説明するための模式図。
【図１２】同実施の形態における移動行動と購買行動を説明するための模式図。
【図１３】同実施の形態における誘引度算出に使用する目標要素状態テーブルの構成を示す図。
【図１４】同実施の形態における誘引度算出に使用する行動要素の対目標要素反応係数設定テーブルの構成を示す図。
【図１５】同実施の形態における誘引度算出に使用する行動要素状態テーブルの構成を示す図。
【図１６】同実施の形態における誘引度算出に使用する行動要素の対目的行動反応係数設定テーブルの構成を示す図。
【図１７】図９における会計行動のアルゴリズムを示す流れ図。
【図１８】図８における従業員エージェントの行動処理のアルゴリズムを示す流れ図。
【図１９】本発明の第２の実施の形態における対象棚空間及び対象棚領域を説明するための図。
【図２０】同実施の形態における対象棚領域における走査範囲を説明するための図。
【図２１】本発明の第３の実施の形態における商圏内空間に対応する対象空間及び対象領域を説明するための図。
【図２２】本発明の第４の実施の形態における経営意思決定支援システムの構成を示すブロック図。
【図２３】同実施の形態における推奨情報生成手段の機能的構成を示すブロック図。
【図２４】同実施の形態における推奨情報生成手段による経営意思決定支援の手順を示す流れ図。
【符号の説明】
１…シミュレーション計算機
２…入力装置
３…出力装置
４…ＣＰＵ（中央処理ユニット）
５…主メモリ
６…記憶装置
【図１】
0004132188.tif 000002
【図２】
0004132188.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0004132188.tif 000006
【図６】
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【図７】
0004132188.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0004132188.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
0004132188.tif 000018
【図１８】
0004132188.tif 000019
【図１９】
0004132188.tif 000020
【図２０】
0004132188.tif 000021
【図２１】
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【図２２】
0004132188.tif 000023
【図２３】
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【図２４】
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