(57)【要約】  品揃え支援装置１０は、店舗における商品の品揃えの決定を支援するための装置である。品揃え支援装置１０は、店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、データ取得部１１と、取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、モデル構築部１２と、を備えている。
2020065876.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗における商品の品揃えの決定を支援するための装置であって、
店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、データ取得部と、
取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、モデル構築部と、
を備えている、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の品揃え支援装置であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の品揃え支援装置であって、
前記モデル構築部が、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の品揃え支援装置であって、
前記モデル構築部が、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の品揃え支援装置であって、
入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、データ分析部を、更に備えている、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項６】
店舗における商品の品揃えの決定を支援するための方法であって、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【請求項７】
請求項６に記載の品揃え支援方法であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の品揃え支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【請求項９】
請求項７または８に記載の品揃え支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【請求項１０】
請求項６〜９のいずれかに記載の品揃え支援方法であって、
（ｃ）入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、ステップを更に有する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【請求項１１】
コンピュータによって、店舗における商品の品揃えの決定を支援するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
請求項１２または１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
請求項１１〜１４のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、ステップを実行させる命令を更に含む、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、店舗における商品の品揃えの決定を支援するための、品揃え支援装置、及び品揃え支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、コンビニエンスストアでは、飲料、菓子、雑貨、雑誌といった様々な分野の多数の商品を扱う必要があるが、店舗のスペースには制限がある。このため、各店舗において、商品の品揃えの最適化を図ることは、売上の向上の点から、極めて重要な問題である。【０００３】
このため、例えば、特許文献１は、店舗の販売者にとって有用な販売実績情報を作成する装置を提案している。具体的には、特許文献１に開示された装置は、住民の属性が類似する複数のエリア毎にエリアグループを設定し、そして、エリアグループ毎に、商品の販売促進施策の実施前の販売量の合計と、実施後の販売量の合計とを求める。その後、特許文献１に開示された装置は、求めた２つの販売量から、販売促進施策による商品の販売量の増加率を算出する。【０００４】
このように、特許文献１に開示された装置によれば、エリアグループ毎に、販売促進施策による商品の販売量の増加率が算出される。そして、算出結果は、どのようなエリアの消費者が商品を購入しているかを示す情報となるので、販売者は、この情報を用いることで、各店舗のエリアに応じて、商品の品揃えの最適化を図ることができると考えられる。また、特許文献１に開示された装置は、更に、販売促進施策の対象となった商品の販売量が全体の販売量に占める割合をエリアグループ毎に示す、情報を生成することもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１６９６９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、店舗においては、カニバリゼーションという現象が生じることがある。カニバリゼーションは、例えば、ある新商品の導入によって、同種の別の既存商品の売上が浸食される現象である。店舗における売上の向上を図る上では、カニバリゼーションを考慮して品揃えを行う必要がある。【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示された装置は、エリアグループ毎に特定の商品の販売量の割合を特定しているに過ぎず、商品相互間の関係、即ち、カニバリゼーションを分析する機能を有しているわけではない。従って、販売者は、各商品の販売量の割合から、カニバリゼーションを生じさせている商品を自身の判断で特定する必要がある。このことから、特許文献１に開示された装置には、カニバリゼーションを考慮した品揃えの決定を支援できないという問題がある。【０００８】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、商品間の相互作用を考慮した商品の品揃えの決定を支援し得る、品揃え支援装置、品揃え支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における品揃え支援装置は、店舗における商品の品揃えの決定を支援するための装置であって、
店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、データ取得部と、
取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、モデル構築部と、
を備えている、
ことを特徴とする。【００１０】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における品揃え支援方法は、店舗における商品の品揃えの決定を支援するための方法であって、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする。【００１１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、店舗における商品の品揃えの決定を支援するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、本発明によれば、商品間の相互作用を考慮した商品の品揃えの決定を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態で用いられる店舗情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、店舗情報から抽出された説明変数の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態で行われるドロップアウト処理の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態で行われる正規化処理の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の動作を示すフロー図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、品揃え支援装置、品揃え支援方法、及びプログラムについて、図１〜図８を参照しながら説明する。
【００１５】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示す、本実施の形態における品揃え支援装置１０は、店舗における商品の品揃えの決定を支援するための装置である。図１に示すように、品揃え支援装置１０は、データ取得部１１と、モデル構築部１２とを備えている。
【００１７】
データ取得部１１は、店舗毎に、その店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する。モデル構築部１２は、取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する。
【００１８】
このように、本実施の形態では、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルが構築されるので、このモデルを利用することで、店舗の販売者に対して、商品間の相互作用を考慮した商品の品揃えの決定を支援することができる。
【００１９】
続いて、図２〜図６を用いて、本実施の形態における品揃え支援装置１０の構成及び機能についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【００２０】
図２に示すように、本実施の形態では、品揃え支援装置１０は、上述したデータ取得部１１及びモデル構築部１２に加えて、モデル格納部１３と、データ分析部１４とを備えている。
モデル格納部１３は、モデル構築部１２によって構築されたモデルを格納する。
【００２１】
データ取得部１１は、上述したように店舗情報を取得する。店舗情報は、店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す情報であるが、本実施の形態では、品揃えベクトルを含んでいる。図３は、本発明の実施の形態で用いられる店舗情報の一例を示す図である。
【００２２】
図３の例では、店舗情報は、店舗毎の各商品の売上を示す店舗別売上情報と、店舗毎の品揃えベクトルとを含んでいる。具体的には、図３に示すように、店舗別売上情報は、縦軸を店舗ＩＤ、横軸を商品ＩＤとする、ｉ×ｊのマトリクスで構成される。また、マトリクスの各成分は、対応する店舗の該当する商品の売上を示している。
【００２３】
品揃えベクトルは、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定するベクトルである。図３の例では、特定の店舗における品揃えベクトルが示されている。
【００２４】
モデル構築部１２は、まず、学習データとして、図３に示す、店舗別売上情報と品揃えベクトルとを含む店舗情報を取得する。次に、モデル構築部１２は、取得した店舗情報を下記の数１に適用して、機械学習を実行する。
【００２５】
【数１】
2020065876.tif 000003
【００２６】
上記数１において、各パラメータの意味は下記の通りである。
ｙハット（ｘ）：売上予測値
ｗｉ：線形モデル係数
ｘ：店舗ＩＤ、商品ＩＤ、他商品ＩＤ等を含む説明変数
ｆ（ｉ）：ｉ番目の説明変数に対応するフィールド（０：店舗、１：商品、２：他商品）
ｖｉｆ（ｊ）：ｉ番目の説明変数に固有のｆ（ｊ）番目のフィールドに適用される１６次元ベクトル
＜  ，  ＞：ベクトルの内積
【００２７】
具体的には、モデル構築部１２は、店舗情報から、説明変数ｘ及び売上を抽出し、これらを数１に適用して、機械学習を行い、この結果から、線形モデル係数ｗｉ及び初期値ｗ０を更新する。本実施の形態では、機械学習の手法は特に限定されるものではなく、例えば、ディープラーニングが挙げられる。
【００２８】
図４は、店舗情報から抽出された説明変数の一例を示す図である。図４の例では、店舗Ａにおける「おにぎり」の説明変数が示されている。また、図４では、品揃えベクトルは店舗Ａにおける品揃えを特定している。
【００２９】
また、図５に示すように、本実施の形態では、モデル構築部１２は、品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する処理（以下「ドロップアウト処理」と表記する。）を行うことができる。図５は、本発明の実施の形態で行われるドロップアウト処理の一例を示す説明図である。
【００３０】
図５の例では、品揃えベクトルの非ゼロ成分（図５の例では「１」の部分）の幾つかが、ランダムに「０」とされている。このため、モデル構築部１２によるモデルの構築処理の高速化が可能となる。また、ドロップアウト処理によれば、品揃えベクトルにおいて、疎の部分が増えるため、学習の偏りを抑制することもできる。
【００３１】
更に、図６に示すように、モデル構築部１２は、品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、品揃えベクトルを正規化することもできる。図６は、本発明の実施の形態で行われる正規化処理の一例を示す説明図である。
【００３２】
図６の例では、品揃えベクトルの非ゼロ成分の合計が「１」となるように、非ゼロ成分それぞれに係数（１／４）が乗算されている。このような正規化によれば、機械学習によるモデルの最適化が図られると考えられる。これは、品揃えベクトル以外の説明変数（商品ＩＤ及び店舗ＩＤ）は、（０，０，…，０，１，０，…，０）のような1-hot-encodingであるのに対し、品揃えベクトルは多くの非ゼロ成分を有しており、その影響は他の説明変数に比べて大きくなりやすいからである。
【００３３】
なお、本実施の形態では、モデル構築部１２は、上述したドロップアウト処理と正規化処理とのうち、一方のみを行っても良いし、両方を行っても良い。また、モデル構築部１２は、ドロップアウト処理と正規化処理との両方を行わない態様であっても良い。
【００３４】
データ分析部１４は、入力データとなる仮の品揃えベクトルを、モデル格納部１３に格納されているモデルに適用して、仮の品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する。また、データ分析部１４は、分析結果を、外部の販売者の端末装置等に出力することができる。
【００３５】
具体的には、上記数１において、右辺第３項（総和の項ΣΣ）は、商品間の影響を表している。例えば、ｘｉ＝１が、「チョコパン」であることを示すベクトルの要素であり、ｘｊ＝１が、チョコパンに類似した「チョココロネ」が同一店舗内に品揃えされていることを示すベクトルの要素であるとする。この場合、上記数１における＜ｖｉｆ（ｊ），ｖｊｆ（ｉ）＞は、チョココロネが同一店舗内に品揃えされた場合にチョコパンの売上に与える影響を、金額によって表している。この場合、データ分析部１４は、仮の品揃えベクトルを入力することによって、チョココロネが同一店舗内に品揃えされた場合にチョコパンの売上に与える影響を、金額ベースで算出する。
【００３６】
また、データ分析部１４は、図７に示すように、算出した金額から、更に、特定の商品に対して他の商品が与える影響を示す指数を算出することもできる。この場合、データ分析部１４は、図７に示すように、算出した指数を、販売者の端末装置等の画面に表示することもできる。このような画面表示が行われば、販売者にとって、カニバリゼーションを考慮した品揃えが容易なものとなる。また、表示においては、影響の大きい商品のみが提示されていても良い。
【００３７】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の動作について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図６を参酌する。また、本実施の形態では、品揃え支援装置１０を動作させることによって、品揃え支援方法が実施される。よって、本実施の形態における品揃え支援方法の説明は、以下の品揃え支援装置１０の動作説明に代える。
【００３８】
図７に示すように、最初に、データ取得部１１は、店舗毎に、その店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する（ステップＡ１）。
【００３９】
次に、モデル構築部１２は、ステップＡ１で取得された店舗情報に対して、ドロップアウト処理を実行し（ステップＡ２）、加えて、正規化処理も実行する（ステップＡ３）。
【００４０】
次に、モデル構築部１２は、ステップＡ２及びＡ３の処理が実行された店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する（ステップＡ４）。構築されたモデルは、モデル格納部１３に格納される。
【００４１】
次に、データ分析部１４は、仮の品揃えベクトルが入力されると、ステップＡ４で構築されたモデルに、入力された仮の品揃えベクトルを適用して、仮の品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する（ステップＡ５）。また、データ分析部１４は、分析結果を、販売者の端末装置等に送信する。これにより、販売者は、特定の商品が他の商品から受ける影響を確認することができる。
【００４２】
［実施の形態における効果］
以上のように本実施の形態によれば、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルが構築され、特定の商品が他の商品に与える影響を容易に特定することが可能となる。このため、本実施の形態によれば、店舗の販売者に対して、商品間の相互作用を考慮した商品の品揃えの決定を支援することができ、結果、品揃えが最適化される。
【００４３】
また、本実施の形態では、上述ドロップアウト処理を実行できるため、品揃え支援装置１０における処理負担を軽減でき、処理速度の向上が図られると共に、学習の偏りが抑制される。更に、本実施の形態では、正規化処理が行われるため、モデルの最適化も可能となる。加えて、本実施の形態では、データ分析部があるため、販売者等における商品間の影響の理解が容易となる。
【００４４】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図７に示すステップＡ１〜Ａ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における品揃え支援装置１０と品揃え支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、データ取得部１１、モデル構築部１２、及びデータ分析部１４として機能し、処理を行なう。
【００４５】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部１１、モデル構築部１２、及びデータ分析部１４のいずれかとして機能しても良い。
【００４６】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、品揃え支援装置１０を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における品揃え支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００４７】
図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【００４８】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００４９】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００５０】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００５１】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【００５２】
なお、本実施の形態における品揃え支援装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、品揃え支援装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００５３】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１５）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００５４】
（付記１）
店舗における商品の品揃えの決定を支援するための装置であって、
店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、データ取得部と、
取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、モデル構築部と、
を備えている、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【００５５】
（付記２）
付記１に記載の品揃え支援装置であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【００５６】
（付記３）
付記２に記載の品揃え支援装置であって、
前記モデル構築部が、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【００５７】
（付記４）
付記２または３に記載の品揃え支援装置であって、
前記モデル構築部が、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【００５８】
（付記５）
付記１〜４のいずれかに記載の品揃え支援装置であって、
入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、データ分析部を、更に備えている、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【００５９】
（付記６）
店舗における商品の品揃えの決定を支援するための方法であって、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【００６０】
（付記７）
付記６に記載の品揃え支援方法であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【００６１】
（付記８）
付記７に記載の品揃え支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【００６２】
（付記９）
付記７または８に記載の品揃え支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【００６３】
（付記１０）
付記６〜９のいずれかに記載の品揃え支援方法であって、
（ｃ）入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、ステップを更に有する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【００６４】
（付記１１）
コンピュータによって、店舗における商品の品揃えの決定を支援するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６５】
（付記１２）
付記１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６６】
（付記１３）
付記１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６７】
（付記１４）
付記１２または１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６８】
（付記１５）
付記１１〜１４のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、ステップを実行させる命令を更に含む、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００６９】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
以上のように、本発明によれば、商品間の相互作用を考慮した商品の品揃えの決定を支援することができる。本発明は、コンビニエンスストアをはじめ各種小売業において有用である。
【符号の説明】
【００７１】
１０  品揃え支援装置
１１  データ取得部
１２  モデル構築部
１３  モデル格納部
１４  データ分析部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020065876.tif 000004
【図２】
2020065876.tif 000005
【図３】
2020065876.tif 000006
【図４】
2020065876.tif 000007
【図５】
2020065876.tif 000008
【図６】
2020065876.tif 000009
【図７】
2020065876.tif 000010
【図８】
2020065876.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和3年3月15日(2021.3.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗における商品の品揃えの決定を支援するための装置であって、
店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、データ取得部と、
取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、モデル構築部と、
を備えている、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の品揃え支援装置であって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の品揃え支援装置であって、
前記モデル構築部が、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の品揃え支援装置であって、
前記モデル構築部が、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の品揃え支援装置であって、
入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、データ分析部を、更に備えている、
ことを特徴とする品揃え支援装置。
【請求項６】
店舗における商品の品揃えの決定を支援するための方法であって、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする品揃え支援方法。
【請求項７】
コンピュータによって、店舗における商品の品揃えの決定を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、店舗における商品の品揃えの決定を支援するための、品揃え支援装置、及び品揃え支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、商品間の相互作用を考慮した商品の品揃えの決定を支援し得る、品揃え支援装置、品揃え支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、店舗における商品の品揃えの決定を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
（付記１１）
コンピュータによって、店舗における商品の品揃えの決定を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）店舗毎に、当該店舗で販売されている商品それぞれの売上を示す店舗情報を取得する、ステップと、
（ｂ）取得された店舗毎の店舗情報を学習データとして用いて、商品間の相互作用を機械学習して、商品の品揃えと売上との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記店舗情報が、店舗に在庫されている商品を１、店舗に在庫されていない商品を０として、商品の品揃えを特定する品揃えベクトルを含む、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分を設定された確率で０に変換する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
（付記１４）
付記１２または１３に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記品揃えベクトルの非ゼロ成分に係数を乗算して、前記品揃えベクトルを正規化する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
（付記１５）
付記１１〜１４のいずれかに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）入力データとなる品揃えベクトルを、前記モデルに適用して、前記入力データとなる品揃えベクトルで特定される品揃えが行われた場合の商品間の影響を分析する、ステップを更に実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2020065876.tif 000012
2020065876.tif 000013
2020065876.tif 000014