(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
競技場の売上を予測する競技場売上予測システムであって、
ある日の、競技場の競技場売上予測の売上を示すチケット売上データを取得する第１取得手段と、
ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得する第２取得手段と、
取得した、チケット売上データ及び店舗売上データを関連付けて学習する学習手段と、
学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する予測手段と、を備える競技場売上予測システム。
【請求項２】
予測手段は、学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び店舗の商品の販売金額の組合せを予測する請求項１に記載の競技場売上予測システム。
【請求項３】
第２取得手段は、販売金額が所定金額以上ある商品及び／又は販売数量が所定数量以上ある商品のみの店舗売上データを取得する請求項１又は２に記載の競技場売上予測システム。
【請求項４】
ある日の、競技場の空席状況を示す空席状況データを取得する第３取得手段を、更に備える請求項１から３のいずれかに記載の競技場売上予測システム。
【請求項５】
ある日の、競技場以外の要素に由来する状況を示す外部状況データを取得する第４取得手段を、更に備える請求項１から４のいずれかに記載の競技場売上予測システム。
【請求項６】
競技場の売上を予測する競技場売上予測システムが実行する方法であって、
ある日の、競技場の競技場売上予測の売上を示すチケット売上データを取得するステップと、
ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得するステップと、
取得した、チケット売上データ及び店舗売上データを関連付けて学習するステップと、
学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測するステップと、を含む競技場売上予測システム。
【請求項７】
競技場の売上を予測する競技場売上予測システムを、
ある日の、競技場の競技場売上予測の売上を示すチケット売上データを取得する第１取得手段、
ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得する第２取得手段、
取得した、チケット売上データ及び店舗売上データを関連付けて学習する学習手段、
学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する予測手段、として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、競技場売上予測システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、競技場で競技を観戦する場合、ユーザは、チケットを購入して入場する。競技場や競技の開催を運営する運営者は、チケットの販売単価と販売数量とに応じた売上を得る。売上は、販売単価が所定の単価より安くても、販売数量が所定の数量より多ければ大きくなる場合もあるし、販売単価が所定の単価より高くても、販売数量が所定の数量より少なければ小さくなる場合もある。【０００３】
そこで、特許文献１には、予約販売チケットの売り出し経過時間と共に、価格を段階的に変更させ、ある時点でのチケット代金を利用者に通知し、販売数量を増加させ、チケットの経済的付加価値を極大化するためのチケットの予約および販売システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３４１９６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、競技場や競技の開催を運営する運営者は、競技場に店舗を設け、店舗販売により売上を得ている場合もある。競技場に来場したユーザは、既に、チケットを購入しているため、チケットの購入代金を踏まえ、店舗で使うことができる金額を決める傾向がある。このため、運営者は、売上を増大させるためには、競技場売上予測の売上とともに、店舗販売の売上も考慮する必要がある。【０００６】
しかしながら、特許文献１の予約および販売システムは、チケットだけの経済的付加価値を極大化できたとしても、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になるチケットの販売金額や店舗の商品の販売金額を予測できない。【０００７】
本発明は、これらの課題に鑑み、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になるチケットの販売金額や、店舗の商品の販売金額を予測可能な競技場売上予測システム、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】
【０００８】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
本発明は、競技場の売上を予測する競技場売上予測システムであって、
ある日の、前記競技場の競技場売上予測の売上を示すチケット売上データを取得する第１取得手段と、
前記ある日の、前記競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得する第２取得手段と、
前記取得した、前記チケット売上データ及び前記店舗売上データを関連付けて学習する学習手段と、
前記学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する予測手段と、を備える競技場売上予測システムを提供する。【０００９】
また、本発明において、前記予測手段は、前記学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び店舗の商品の販売金額の組合せを予測してもよい。【００１０】
また、本発明において、前記第２取得手段は、販売金額が所定金額以上ある商品及び／又は販売数量が所定数量以上ある商品のみの前記店舗売上データを取得してもよい。【００１１】
また、本発明は、前記ある日の、前記競技場の空席状況を示す空席状況データを取得する第３取得手段を、更に備えてもよい。【００１２】
また、本発明は、前記ある日の、前記競技場以外の要素に由来する状況を示す外部状況データを取得する第４取得手段を、更に備えてもよい。【００１３】
また、本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラムであってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になるチケットの販売金額や、店舗の商品の販売金額を予測可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本実施形態に係る競技場売上予測システムの概要を示す概念図である。
【図２】図２は、本実施形態の競技場売上予測システムにおける競技場売上予測サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、売上情報ＤＢを模式的に示す図である。
【図４】図４は、本実施形態の競技場売上予測システムの学習手段及び予測手段における処理を説明する図である。
【図５】図５は、本実施形態の競技場売上予測処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【００１７】
＜全体構成＞
図１は、本実施形態に係る競技場売上予測システムの概要を示す概念図である。
競技場売上予測システム１は、競技場売上予測サーバ１０により、競技場１００の売上を予測する。
競技場１００の売上は、競技を観戦するためにユーザが購入したチケットによる売上と、競技場１００の店舗における商品の売上とがある。
【００１８】
競技場売上予測サーバ１０は、ある日の、競技場の競技場売上予測（チケット）の売上を示すチケット売上データを取得する。また、競技場売上予測サーバ１０は、ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得する。
【００１９】
次に、競技場売上予測サーバ１０は、取得した、チケット売上データ及び店舗売上データを関連付けて学習する。
そして、競技場売上予測サーバ１０は、学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する。
【００２０】
ここで、競技場１００の売上は、チケットの販売金額のみならず、店舗の商品の販売金額の合計であり、仮に、チケットの１枚当りの金額が相対的に高い場合、店舗における商品の売上が低下するおそれがある。一方、チケットの１枚当りの金額が相対的に低くした場合、必ずしも、店舗における商品の売上が向上するわけではない。
【００２１】
競技場売上予測システム１は、過去の競技場１００の競技場売上予測（チケット）の売上を示すチケット売上データと、ある日の、競技場１００の店舗販売の売上を示す店舗売上データとを取得し、これらを関連付けて学習することで、機械学習モデルを生成し、この機械学習モデルにより、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する。
したがって、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になるチケットの販売金額や、店舗の商品の販売金額を予測可能となる。
【００２２】
＜機能構成＞
図２は、本実施形態の競技場売上予測システムにおける競技場売上予測サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
競技場売上予測サーバ１０は、図示しないプロセッサ、メモリ、ストレージ、通信部を備え、これらはバスにより接続されている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）により構成され、メモリに記憶された各種プログラムを読み出して実行することで、各種処理を行うことで、後述する各手段として機能する。メモリは、ＣＰＵにより実行されるプログラムを記憶するものであり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）により構成される。ストレージは、後述するデータベースや図示しない制御プログラムなどを記憶するものである。通信部は、ネットワークを介して、外部装置（例えば、チケットの販売を管理するチケット販売サーバや、競技場の店舗に設置されたＰＯＳ（Point  of  sale）システムや、外部のサーバ等）とデータ通信を行うものである。
競技場売上予測サーバ１０は、第１取得手段１１と、第２取得手段１２と、第３取得手段１３と、第４取得手段１４と、学習手段１５と、予測手段１６と、売上情報ＤＢ１００と、を備える。
【００２３】
第１取得手段１１は、ある日の、競技場の競技場売上予測の売上を示すチケット売上データを取得する。詳細には、第１取得手段１１は、ある日の日付及び曜日と対応付けられたチケット売上データとして、競技内容（例えば、競技の種類（例えば、野球等）や、対戦チーム名等）、チケット売上、販売されたチケット枚数、チケットの単価（チケット金額／枚）を示す情報を、チケットの販売を管理するチケット販売サーバから受信し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００２４】
第２取得手段１２は、ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得する。詳細には、第２取得手段１２は、ある日の日付及び曜日と対応付けられた店舗売上データとして、店舗売上、商品毎の販売数及び販売単価を示す情報を、競技場の店舗に設置されたＰＯＳシステムから受信し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００２５】
第２取得手段１２は、店舗で販売する商品のうち、単価が一定以上の商品や、販売総金額が一定以上ある商品や、販売数量が一定以上ある商品だけを抽出して、売上情報ＤＢ１００に記憶してもよい。
【００２６】
競技場売上予測サーバ１０は、第１取得手段１１が取得したチケット売上と、第２取得手段１２が取得した店舗売上とを合算した合計売上を算出し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００２７】
第３取得手段１３は、ある日の、競技場の空席状況を示す空席状況データを取得する。詳細には、第３取得手段１３は、ある日の日付及び曜日と対応付けられた空席状況データとして、例えば、競技場の管理システムから受信した入場者数をカウントした入場者数カウント値や、カメラを積載したドローンにより撮影され送信されたスタンドの画像や、競技情報の各座席等に設けられた圧力センサから送信された着座されたことを示す着座信号の数等から、実際の入場者数を算出し、競技場の総席数から算出した入場者数を減算することで、空席数を算出し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００２８】
第４取得手段１４は、ある日の、競技場以外の要素に由来する状況を示す外部状況データを取得する。詳細には、第４取得手段１４は、ある日の日付及び曜日と対応付けられた外部状況データとして、例えば、外部サーバから送信された天候を示す天候情報や、イベント（例えば、国際大会や、競技場周辺での花火大会等）に関するイベント情報を取得し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００２９】
図３は、売上情報ＤＢを模式的に示す図である。
売上情報ＤＢ１００は、過去の開催日（日付及び曜日）に、合計金額と、チケット売上データと、店舗売上データと、空席状況データと、外部状況データと、が対応づけられている。
【００３０】
図３に示す例では、チケット売上データには、競技内容、チケット売上、販売されたチケット枚数、チケットの単価（チケット金額／枚）を示す情報が含まれる。
また、店舗売上データには、店舗売上、商品毎の販売数及び販売単価を示す情報が含まれる。
また、空席状況データには、入場者数、空席数を示す情報が含まれる。
また、外部状況データには、天候、イベントに関する情報が含まれる。
【００３１】
図２戻って、学習手段１５は、第１取得手段１１、第２取得手段１２、第３取得手段１３及び第４取得手段１４が取得した、チケット売上データ、店舗売上データ、空席状況データ及び外部状況データを、売上情報ＤＢ１００から読み込み、関連付けて機械学習する。
【００３２】
予測手段１６は、学習手段１５によって機械学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する。
【００３３】
図４は、本実施形態の競技場売上予測システムの学習手段及び予測手段における処理を説明する図である。
学習手段１５は、学習データとして、開催日（曜日）、チケットと店舗の合計売上、チケット売上データ（競技内容、チケット売上、販売されたチケット枚数、チケットの単価）、店舗売上データ（店舗売上、商品毎の販売数及び販売単価）、空席状況データ（入場者数、空席数）及び外部状況データ（天候、イベント）を、学習器に読み込み、売上が最大となる販売金額を予測するための学習済みモデルを生成する。学習手段１５は、売上情報ＤＢ１００に新しいデータが記憶される度に学習し、学習済みモデルを更新することが望ましい。これにより、学習データ量が増え、予測精度が向上する。
【００３４】
なお、学習手段１５における機械学習のアルゴリズムは、例えばコンピュータ上において、与えられたデータから機械学習した結果に基づいてモデルを生成し、そのモデルに対してさらに新たな入力データを入力することで、その入力データから予測される事象を出力するための、いわゆる教師あり学習のアルゴリズムである。なお、機械学習用のアルゴリズムは、いわゆる教師あり学習のアルゴリズムに限定されず、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、表現学習等の機械学習用のアルゴリズムであってもよい。また、機械学習用のアルゴリズムは、データマイニングやディープラーニング等の、その他の学習用のアルゴリズムを含んでもよい。なお、これらの学習用のアルゴリズムは、例えば決定木学習、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、帰納論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク等の各種の技法乃至技術を用いたものが含まれる。即ち、機械学習用のアルゴリズムは、チケット売上データ、店舗売上データ、空席状況データ及び外部状況データが関連付けて処理され、その処理の結果、売上が最大となる販売金額を予測できるものであればよい。
【００３５】
予測手段１６は、学習手段１５により生成された学習済みモデルを用いて、競技の開催予定日、開催予定日の予想天気、開催予定日のイベントの入力に基づき、チケットと店舗の合計売上が最大となる、チケットの販売金額及び店舗の商品の販売金額の組合せを予測する。
【００３６】
なお、図３に示す例では、チケットの販売金額（チケット金額／枚）が日によって異なるが、チケットの販売金額は固定されていてもよい。この場合、店舗の商品の販売金額のみが、チケットと店舗の合計売上が最大となるように変動することとなる。また、逆に、店舗の商品の販売金額を固定してもよい。この場合、チケットの販売金額のみが、チケットと店舗の合計売上が最大となるように変動することとなる。
【００３７】
＜競技場売上予測処理＞
次に、競技場売上予測システム１の競技場売上予測サーバ１０による競技場売上予測処理の一例について、図５を参照して説明する。
図５は、本実施形態の競技場売上予測処理の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
ステップＳ１において、第１取得手段１１は、ある日の、競技場の競技場売上予測の売上を示すチケット売上データを取得し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００３９】
ステップＳ２において、第２取得手段１２は、ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データを取得し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００４０】
ステップＳ３において、第３取得手段１３は、ある日の、競技場の空席状況を示す空席状況データを取得し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００４１】
ステップＳ４において、第４取得手段１４は、ある日の、競技場以外の要素に由来する状況を示す外部状況データを取得し、売上情報ＤＢ１００に記憶する。
【００４２】
ステップＳ５において、学習手段１５は、ステップＳ１からＳ４で、第１取得手段１１、第２取得手段１２、第３取得手段１３及び第４取得手段１４が取得した、チケット売上データ、店舗売上データ、空席状況データ及び外部状況データを、売上情報ＤＢ１００から読み込み、関連付けて機械学習する。
【００４３】
ステップＳ６において、ステップＳ５で学習手段１５によって機械学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する。
【００４４】
＜効果＞
以上説明した実施形態によれば、過去の競技場の競技場売上予測（チケット）の売上を示すチケット売上データと、ある日の、競技場の店舗販売の売上を示す店舗売上データとを取得し、これらを関連付けて学習することで、機械学習モデルを生成し、この機械学習モデルにより、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び／又は店舗の商品の販売金額を予測する。
したがって、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になるチケットの販売金額や、店舗の商品の販売金額を予測可能となる。
【００４５】
また、予測手段１６は、学習された結果から、将来の競技場売上予測の売上と将来の店舗販売の売上との合計が最大になる、チケットの販売金額及び店舗の商品の販売金額の組合せを予測するので、チケットの売上のみでなく、店舗の売上も考慮して、競技場全体としての売上の向上が期待できる。
【００４６】
また、第２取得手段１２は、販売金額が所定金額以上ある商品及び／又は販売数量が所定数量以上ある商品のみの店舗売上データを取得するので、学習手段１５が学習するデータ量を軽減することができるので、競技場売上予測サーバ１０の制御負荷を軽減できる。
【００４７】
また、第３取得手段１３により、ある日の、競技場の空席状況を示す空席状況データを取得するので、実際の来場者数を踏まえ、店舗の商品の販売金額を分析できるので、チケットの販売数にのみに基づき分析する場合に比べ、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になる販売金額の予測精度が向上する。
【００４８】
また、第４取得手段１４により、ある日の、競技場以外の要素に由来する状況を示す外部状況データを取得するので、開催予定日の競技場以外の要素に由来する状況を踏まえ、競技場に係る競技場売上予測の売上と店舗販売の売上との合計が最大になる販売金額の予測ができるので、予測精度が向上する。
【００４９】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００５０】
１・・・競技場売上予測システム、１０・・・競技場売上予測サーバ、１１・・・第１取得手段、１２・・・第２取得手段、１３・・・第３取得手段、１４・・・第４取得手段、１５・・・学習手段、１６・・・予測手段、１００・・・競技場
【図１】
0006824477.tif 000002
【図２】
0006824477.tif 000003
【図３】
0006824477.tif 000004
【図４】
0006824477.tif 000005
【図５】
0006824477.tif 000006