"複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶部と、前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で、順次減算する属性数演算部と、前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する優先順位判定部とを有することを特徴とする商品販売支援装置。複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好にあわない属性を有さない商品情報を表示する表示処理部をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の商品販売支援装置。前記優先順位判定部は、同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、前記表示処理部は、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする請求項1または2に記載の商品販売支援装置。コンピュータが実行する商品販売支援方法であって、複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定することを特徴とする商品販売支援方法。コンピュータに、複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する処理を実行させることを特徴とする商品販売支援プログラム。しかしながら、上述した従来技術では、顧客の嗜好に合った商品の提案をすることができないという問題があった。顧客が購入した商品は、顧客の嗜好に合った商品であるといえるが、顧客が購入しなかった商品が必ずしも顧客の嗜好に合わない商品とはいえない。例えば、顧客は、商品Aと商品Bとの双方を気に入ったが、最終的に商品Aを選択する場合があり得る。このため、顧客に提案する商品のレパートリーを広げるためには、顧客の嗜好に合った商品以外の商品をさらに追加して商品の提案を行うことになる。しかし、顧客に提案した商品に顧客の嗜好に合わない商品が多く含まれている場合には、顧客が商品を選ぶまでに多くの時間を要してしまう場合や、顧客の機嫌を損ねてしまう場合もあり得た。また、上記の従来技術のように、非選択に要した時間を利用したとしても、どのような理由から商品が取り消されたのかを判断できず、顧客の嗜好に合った商品の提案を行うことができない。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、顧客の嗜好にあった商品の提案をすることができる商品販売支援装置、商品販売支援方法および商品販売支援プログラムを提供することを目的とする。開示の商品販売支援装置は、記憶部、属性数演算部、優先順位判定部を有する。記憶部は、複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する。属性数演算部は、複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で、順次減算する。優先順位判定部は、属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する。開示の商品販売支援装置によれば、顧客の嗜好にあった商品の提案をすることができるという効果を奏する。以下に、本願の開示する商品販売支援装置、商品販売支援方法および商品販売支援プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。図1は、本実施例にかかる商品販売支援システムの構成の一例を示す図である。図1に示すように、この商品販売支援システムは、サーバ100と端末装置200とを有する。サーバ100と端末装置200は、ネットワーク50に接続される。サーバ100は、商品情報や、顧客の嗜好に関する判断基準データ等を記憶部に記憶し、顧客の嗜好にあった商品情報を、端末装置200に通知する装置である。端末装置200は、サーバ100から受信した商品情報を表示する装置である。商品を販売する販売員は、商品を販売する際に端末装置200の画面を顧客に提示し、商品販売を行う。また、端末装置200は、顧客が不要と判断した商品情報の属性および不要と判断された商品情報の順番を基にして、商品を購入した顧客の判断基準データを生成し、サーバ100に通知する。サーバ100は、端末装置200から受信する判断基準データを利用して、記憶部の情報を更新する。次に、図1に示したサーバ100の構成について説明する。図2は、サーバの構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、このサーバ100は、インターフェース部110、記憶部120、受付処理部130、判断基準データ抽出部140、接客データ生成部150、属性数管理テーブル生成部155、通知部160、判断基準DB管理部170を有する。インターフェース部110は、端末装置200との間でデータ通信を行う処理部である。例えば、インターフェース部110は、ネットワーク通信カードや通信装置に対応する。記憶部120は、顧客DBDataBase120a、判断基準DBDataBase120b、判断基準データ120c、商品マスタ120d、接客データ120e、属性数管理テーブル120fを有する。記憶部120は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。顧客DB120aは、顧客に関する各種の情報を記憶するテーブルである。図3は、顧客DBのデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、この顧客DB120aは、顧客を一意に識別する会員番号に各種のデータが対応づけられている。例えば、各種データには、性別、年齢、住所、体型が含まれる。判断基準DB120bは、顧客の嗜好に合わない商品の情報を記憶するテーブルである。図4は、判断基準DBのデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、この判断基準DB120bは、会員番号、来店日、優先順位、型、袖丈、色、柄、材質を有する。このうち、来店日は、顧客が店に来店した日時に対応する。優先順位は、該当する属性が、顧客の嗜好に合うものほど小さな数値となり、最も顧客の嗜好にあう属性の優先順位が1となる。ここで、属性とは、服の特徴の特徴を示すものであり、例えば、型、袖丈、色、柄、材質に対応する。図4に示す例では、会員番号H1の顧客の嗜好に合う属性から列挙すると、材質綿、材質麻、化繊、色ピンク、紺、柄ストライプ、色黒、型シングル、袖丈半袖となる。すなわち、会員番号H1の顧客は、材質が綿の商品を好むことがわかる。なお、優先順位が同じ属性は、顧客の嗜好は同じレベルのものである。判断基準データ120cは、判断基準DB120bを基に生成されるデータである。この判断基準データ120cのデータ構造は後述する。商品マスタ120dは、商品に関する各種の情報を記憶するデータである。図5は、商品マスタのデータ構造の一例を示す図である。図5に示すように、この商品マスタ120dは、商品コードに各種のデータが対応づけられている。例えば、各種データには、品名、ブランド、サイズ、シーズン、形状、色柄、材質、価格、商品画像、検索キーワードが含まれる。なお、形状には、型、袖丈が含まれる。色柄には、色と柄が含まれる。商品マスタ120dにおいて、型、袖丈、色、柄、材質は、商品の属性に対応するものである。接客データ120eは、商品マスタ120dに含まれる商品情報のうち、顧客の嗜好にあう商品情報を含む。この接客データ120eのデータ構造は後述する。属性数管理テーブル120fは、接客データ120eに含まれる各商品情報の属性を基にして、属性の種別毎に、属性の数を計数した結果を含む。この属性数管理テーブル120fのデータ構造は後述する。図2の説明に戻る。受付処理部130は、端末装置200から顧客の会員番号を取得した場合に、会員番号を判断基準データ抽出部140に出力する。また、受付処理部130は、会員番号に、サイズの変更要求等の更新要求が付属している場合には、該当する顧客DB120aのデータを更新する。また、受付処理部130は、会員番号に、希望商品情報が付与せれている場合には、会員番号と希望商品情報とを接客データ生成部150に出力する。希望商品情報は、顧客が購入を希望する商品の品名、ブランド、サイズ、シーズンなどが含まれる。判断基準データ抽出部140は、会員番号に対応する判断基準データ120cを生成する処理部である。判断基準データ抽出部140の処理について具体的に説明する。判断基準データ抽出部140は、受付処理部130から取得した会員番号をキーにして、判断基準DB120bの該当する行を選択する。判断基準データ抽出部140は、選択した行のうち、以下の条件1、2を全て満たす行を最終的に選択する。条件1は、基準日の前後1ヶ月に含まれ、かつ、最新月であること。条件2は、優先順位が、行に含まれる各優先順位のうち、最大の優先順位の値を1/2倍した数値よりも小さい優先順位であること。すなわち、優先順位が下位1/2未満のものは、条件2に当てはまらないこととなる。なお、基準日は適宜設定される。また、条件1、2は、一例に過ぎない。判断基準データ抽出部140は、条件1、2を満たす行のデータを抽出することで、判断基準データ120cを生成する。図6は、判断基準データのデータ構造の一例を示す図である。図6の判断基準データ120cは、図4に示した判断基準DB120bのうち、条件1、2を満たすデータとなる。なお、条件1、2を満たす行が存在しない場合には、判断基準データ120cはブランクとなる。接客データ生成部150は、接客データ120eを生成する処理部である。接客データ生成部150は、希望商品情報および判断基準データ120cと商品マスタ120dとを比較し、希望商品情報にヒットする行または判断基準データの属性にヒットする行を選択する。そして、接客データ生成部150は、選択した行に基づいて、接客データ120eを生成する。図7は、サーバの接客データのデータ構造の一例を示す図である。図7に示すように、この接客データ120eは、会員番号、商品コード、品名、ブランド、サイズ、シーズンを含む。また、接客データ120eは、形状、色柄、材質、来店日を含む。例えば、来店日には、この接客データ120eを生成した日付が登録される。属性数管理テーブル生成部155は、接客データ120eに含まれる各商品情報の属性を基にして、属性の種別毎に、属性の数を集計することで、属性管理テーブル120fを生成する処理部である。図8は、属性数管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図8に示すように、属性数管理テーブル120fは、属性毎の集計結果が記憶されている。例えば、シングルが4となっている。これは、接客データ120eに含まれる商品情報のうち、属性がシングルとなる商品情報が4つ存在することを示している。通知部160は、判断基準データ120c、接客データ120e、接客データ120eの商品番号に対応する商品画像データ、属性数管理テーブル120fを端末装置200に通知する処理部である。通知部160は、接客データ120eに含まれる商品コードをキーにして、商品画像データを、商品マスタ120dから取得する。判断基準DB管理部170は、端末装置200から更新された判断基準データを取得した場合に、判断基準DB120bを更新する処理部である。更新された判断基準データを更新データと表記する。判断基準DB管理部170は、更新データを更新する。なお、判定基準DB管理部170は、更新データに対応するデータが、判断基準DB120bに存在しない場合には、更新データに対応するデータを判断基準DB120bに追加登録してもよい。次に、図2に示した端末装置200の構成について説明する。図9は、端末装置の構成を示す機能ブロック図である。図9に示すように、この端末装置200は、カード情報読取部210、インターフェース部220、タッチパネル230、記憶部240、通信部250、表示処理部260、属性数演算部270、判断基準データ更新部280を有する。カード情報読取部210は、会員カードに含まれる会員番号を読み取る処理部である。例えば、カード情報読取部210は、カードリーダなどに対応する。インターフェース部220は、サーバ100との間でデータ通信を行う処理部である。例えば、インターフェース部210は、ネットワーク通信カードや通信装置に対応する。タッチパネル230は、表示処理部260から出力される商品情報などを表示すると共に、操作者の操作を受け付ける装置である。また、顧客は、タッチパネル230を操作して、自分の嗜好に合わない商品情報を順次、ゴミ箱に移動させて、自分の嗜好に合った商品情報を残すことで、購入対象となる商品を決定する。記憶部240は、接客データ240a、判断基準データ240b、商品画像データ240c、属性数管理テーブル240dを記憶する。記憶部240は、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。接客データ240aは、顧客の嗜好にあう商品情報を含むデータであり、図7に示した接客データ120eに対応するものである。なお、接客データ240aは、接客データ120eに加えて、各種のデータをさらに対応づけて記憶する。図10は、端末装置の接客データのデータ構造の一例を示す図である。図10に示すように、この接客データ240aは、会員番号、商品コード、品名、ブランド、サイズ、シーズン、各種属性、来店日、表示時間、却下時間、復活時間を対応づけて記憶する。各種属性は、型、袖丈、色、柄、材質を含む。このうち、会員番号、商品コード、各種属性、来店日には、サーバ100から通知される接客データ120eの会員番号、商品コード、各種属性、来店日と同じ情報が格納される。また、表示時間、却下時間、復活時間は、ブランクとなっているものとする。後述の表示処理部260が各種処理を実行することで、表示時間、却下時間、復活時間に値が登録される。表示時間は、商品情報がタッチパネル230に表示された時間を示す。却下時間は、タッチパネル230に表示された商品情報が、ゴミ箱に移動された時間を示す。復活時間は、ゴミ箱の商品情報が、元に戻された時間を示す。判断基準データ240bは、図6に示した判断基準データ120cに対応するデータである。この判断基準データ240bは、後述する判断基準データ更新部280によって更新され、サーバ100に送信される。商品画像データ240cは、サーバ100から送信されるデータである。例えば、この商品画像データ240cは、商品コードと、商品の画像データとが対応づけられている。属性数管理テーブル240dは、図8に示した属性数管理テーブル120fに対応する。通信部250は、カード情報読取部210から会員番号を取得した場合には、会員番号をサーバ100に通知する。また、通信部250は、タッチパネル230等からサイズ変更要求等を受け付けた場合には、会員番号とサイズ変更要求をサーバ100に通知する。また、通信部250は、タッチパネル230から、希望商品情報を受け付けた場合には、会員番号と希望商品情報をサーバ100に通知する。また、通信部250は、サーバ100から、接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを取得した場合には、取得した接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを記憶部240に記憶する。表示処理部260は、タッチパネル230の表示制御を行う処理部である。表示処理部260は、商品情報をタッチパネル230に表示する処理、タッチパネル230に表示された商品情報が、ゴミ箱に移動された場合に伴う処理、ゴミ箱の商品情報が、元に戻った場合に伴う処理を行う。また、表示処理部260は、ゴミ箱に移動されずに残った商品情報に伴う処理を行う。まず、商品情報をタッチパネル230に表示する処理について説明する。表示処理部260は、接客データ240aに含まれる商品コードの商品画像を商品画像データ240cから取得し、取得した商品画像データ240cをタッチパネル230に表示させる。そして、表示処理部260は、商品情報を表示した表示時間を接客データ240aに記録する。なお、表示処理部260は、現在の時間情報をタイマから取得するものとする。タッチパネル230に表示された商品情報が、ゴミ箱に移動された場合の表示処理部260の処理について説明する。これは、顧客がタッチパネル230を操作して、不要な商品情報をゴミ箱にドラッグした場合の処理に相当する。表示処理部260は、接客データ240aを参照し、ゴミ箱に移動された商品情報に対応する却下時間に現在の時間を記録する。また、表示処理部260は、ゴミ箱に移動された商品情報が、ゴミ箱に移動される前に配置されていたタッチパネル230上の位置に網掛けした該当商品情報を表示させる。ゴミ箱の商品情報が、元に戻った場合の表示処理部260の処理について順に説明する。表示処理部260は、該当する商品情報の網掛けを解除する。また、表示処理部260は、接客データ240aの復活時間に、現在の時間を記録する。また、表示処理部260は、元に戻された商品情報に対応する情報を、接客データ240aに追加作成し、却下時間をクリアする。ゴミ箱に移動されずに残った商品情報に対する表示処理部260の処理について説明する。表示処理部260は、網掛け表示されていない画面上の商品情報を、購入された商品と判定する。属性数演算部270は、不要な商品情報に含まれる属性に対応する属性数を、不要な商品情報が選択された順番で順次減算する処理部である。具体的に、属性数演算部270の処理について説明する。まず、属性数演算部270は、接客データ240aの却下時間に基づいて、接客データ240aの行を昇順に並び替える。図11は、昇順に並び替えられた接客データの一例を示す図である。図11に示す接客データは、昇順に並んでいるため、上の商品情報ほど、早期に不要な商品情報として選択されたことを示す。属性数演算部270は、図11に示した接客データ240aと、属性数管理テーブル240dとを参照して、属性数管理テーブル240dの属性数を順次減算していく。以下に示すように、属性数演算部270は、接客データ240aの1段目から順に、商品情報の属性を特定し、特定した属性に対応する属性数を1ずつ減算する。図12は、属性毎の属性数の変化を示す図である。図11の1段目の商品情報の属性は、型シングル、袖丈半袖、色グレー、柄無地、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性シングル、半袖、グレー、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS10。図11の2段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈半袖、色グレー、柄無地、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、半袖、グレー、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS11。図11の3段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈半袖、色グレー、柄無地、材質麻である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、半袖、グレー、無地、麻の数値からそれぞれ1減算するステップS12。このステップS12の時点で、半袖の属性数が0となる。図11の4段目の商品情報の属性は、型シングル、袖丈長袖、色グレー、柄無地、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性シングル、長袖、グレー、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS13。図11の5段目の商品情報の属性は、型シングル、袖丈長袖、色グレー、柄無地、材質麻である。このため、属性数演算部270は、図12の属性シングル、長袖、グレー、無地、麻の数値からそれぞれ1減算するステップS14。このステップS12の時点で、シングルの属性数が0となる。図11の6段目の商品情報の属性は、型シングル、袖丈長袖、色黒、柄無地、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性シングル、長袖、黒、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS15。図11の7段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色黒、柄無地、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、黒、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS16。このステップS16の時点で、黒の属性数が0となる。図11の8段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色水色、柄ストライプ、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、水色、ストライプ、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS17。図11の9段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色ピンク、柄ストライプ、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、ピンク、ストライプ、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS18。図11の10段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色ピンク、柄ストライプ、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、ピンク、ストライプ、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS19。ステップS19の時点で、ピンクの属性数が0となる。図11の11段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色グレー、柄ストライプ、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、グレー、ストライプ、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS20。このステップS20の時点で、ストライプの属性数が0となる。図11の12段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色水色、柄無地、材質麻である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、水色、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS21。このステップS21の時点で、麻の属性数が0となる。図11の13段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色グレー、柄無地、材質化繊である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、グレー、無地、化繊の数値からそれぞれ1減算するステップS22。このステップS22の時点で、化繊の属性数が0となる。図11の14段目の商品情報の属性は、型ダブル、袖丈長袖、色グレー、柄無地、材質綿である。このため、属性数演算部270は、図12の属性ダブル、長袖、グレー、無地、綿の数値からそれぞれ1減算するステップS23。このステップS23の時点で、ダブル、長袖、グレー、無地、綿の属性数が0となる。属性数演算部270は、図12に示した処理結果を、判断基準データ更新部280に通知する。判断基準データ更新部280は、属性数演算部270の処理結果に基づいて、属性の優先順位を判定し、判定した優先順位により、判断基準データを更新する処理部である。判断基準データ更新部280は、優先順位判定部の一例である。判断基準データ更新部280は、属性数がより早く0となる属性を、顧客の嗜好により合わない属性として判定し、より大きな値を優先順位に設定する。ただし、判断基準データ更新部280は、同一のカテゴリに含まれる属性のうち、属性数が0でない残りの属性が1種類になった場合には、残りの属性を優先順の判定対象から一旦除外する。例えば、シングル、ダブルは同一のカテゴリ型に属する。半袖、長袖は、同一のカテゴリ袖丈に属する。グレー、黒、水色、ピンクは同一のカテゴリ色に属する。無地、ストライプは、同一のカテゴリ柄に属する。綿、麻、化繊は同一のカテゴリ材質に属する。図12のステップS12において、半袖の属性数がはじめに0となる。判断基準データ更新部280は、属性半袖の優先順位の数値を最大値に設定する。カテゴリ袖丈において、属性数が0ではない属性が残り1つとなるので、長袖を一旦除外する。図12のステップS15において、シングルの属性数が0となる。判断基準データ更新部280は、属性シングルの優先順位の数値を最大値から1を減算した値に設定する。カテゴリ型において、属性数が0ではない属性が残り1つとなるので長袖を一旦除外する。図12のステップS16において、黒の属性数が0となる。判断基準データ更新部280は、属性黒の優先順位の数値を最大値から2を減算した値に設定する。図12のステップS19において、ピンクの属性数が0となる。判断基準データ更新部280は、属性ピンクの優先順位の数値を最大値から3を減算した値に設定する。図12のステップS20において、ストライプの属性数が0となる。判断基準データ更新部280は、属性ピンクの優先順位の数値を最大値から4を減算した値に設定する。カテゴリ柄において、属性数が0ではない属性が残り1つとなるので、無地を一旦除外する。図12のステップS21において、水色、麻の属性数が0となる。判断基準データ更新部280は、属性水色、麻の優先順位の数値を最大値から5を減算した値に設定する。カテゴリ色において、属性数が0ではない属性が残り1つとなるので、グレーを一旦除外する。図12のステップS22において、化繊の属性数が0となる。判断基準データ280は、属性化繊の優先順位の数値を最大値から6を減算した値に設定する。カテゴリ材質において、属性数が0ではない属性が残り1つとなるので、綿を一旦除外する。最後に、判断基準データ更新部280は、一旦除外した属性の優先順位を判定する。具体的には、判断基準データ更新部280は、属性ダブル、長袖、グレー、無地、綿の優先順位を設定する。例えば、判断基準データ更新部280は、顧客が購入した商品情報に含まれる属性の優先順位を1に設定し、残りの属性の優先順位を2にしてもよい。または、判断基準データ更新部280は、顧客が商品を購入する場合に入力した属性の情報を、タッチパネル230から取得し、取得した順番で、優先順位を特定してもよい。例えば、属性ダブル、長袖、グレー、無地、綿の順に属性が入力された場合には、判断基準データ更新部280は、属性ダブル、長袖、無地、綿の優先順位をそれぞれ1、2、3、4とする。判断基準データ更新部280は、求めた属性と優先順位との関係により、判断基準データ240bを更新する。図13は、更新後の判断基準データのデータ構造の一例を示す図である。判断基準データ更新部280が上記の処理を実行することで、例えば、図13に示すように、属性半袖の優先順位が9となり、属性シングルの優先順位が8となる。また、属性黒の優先順位が7となり、属性ピンクの優先順位が6となり、属性ストライプの優先順位が7となる。属性水色および麻の優先順位が4となり、属性化繊の優先順位が3となり、属性グレーおよび綿の優先順位が2となり、属性ダブルおよび長袖の優先順位が1となる。判断基準データ更新部280は、更新した判断基準データ240bを、サーバ100に送信する。次に、本実施例にかかる商品販売支援システムの処理手順について説明する。図14は、本実施例にかかる商品販売支援システムの処理手順を示すフローチャートである。図14に示す処理は、例えば、サーバ100が会員番号を取得したことを契機にして実行される。サーバ100は、会員番号を取得しステップS101、サイズの変更要求を取得した場合には、顧客DB120aを更新するステップS102。サーバ100は、判断基準データ抽出処理を実行しステップS103、顧客の希望する希望商品情報を取得するステップS104。サーバ100は、接客データ生成処理を実行しステップS105、接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを端末装置200に送信するステップS106。端末装置200は、接客データ、判断基準データ、商品画像データ、属性数管理テーブルを受信しステップS107、接客データに含まれる商品を表示するステップS108。端末装置200は、表示した商品に対して表示時間を記録するステップS109。端末装置200は、購入商品が決定していない場合にはステップS110,No、接客データ更新処理を実行しステップS111、ステップS110に移行する。一方、端末装置200は、購入商品が決定した場合にはステップS110,Yes、優先順位更新処理を実行するステップS112。端末装置200は、判断基準データ更新処理を実行しステップS113、更新した判断基準データをサーバ100に送信するステップS114。サーバ100は、更新した判断基準データを受信しステップS115、判断基準DB120bを更新するステップS116。次に、図14のステップS103に示した判断基準データ抽出処理の処理手順について説明する。図15は、判断基準データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図15に示すように、サーバ100は、判断基準データ120cを初期化しステップS201、会員番号を基にして、判断基準DB120bを検索するステップS202。サーバ100は、会員番号に対応する情報が判断基準DB120bに存在しない場合にはステップS203,No、処理を終了する。一方、サーバ100は、会員番号に対応する商品情報が存在する場合にはステップS203,Yes、基準日の前後一ヶ月の月の判断基準データを検索するステップS204。サーバ100は、判断基準データが存在しない場合にはステップS205,No、処理を終了する。一方、サーバ100は、判断基準データが存在する場合にはステップS205,Yes、最新月の判断基準データを抽出するステップS206。次に、図14のステップS105に示した接客データ生成処理の処理手順について説明する。図16は、接客データ生成処理の処理手順を示すフローチャートである。図16に示すように、サーバ100は、顧客の希望する商品情報および顧客DB120aに基づいて、商品マスタ120dから商品情報を抽出し、接客データを生成するステップS301。サーバ100は、判断基準データ120cに情報が存在しない場合にはステップS302,No、ステップS310に移行する。一方、サーバ100は、判断基準データ120cに情報が存在する場合にはステップS302,Yes、判断基準データ120cに基づいて、接客データに優先順位を設定するステップS303。サーバ100は、判断基準データ120cの各優先順位のうち、最も優先順位が低い値の1/2の値を非対象値としステップS304、接客データ120eの情報を一つ選択するステップS305。サーバ100は、優先順位の値が非対象値よりも大きい場合にはステップS306,Yes、選択した情報を削除しステップS307、接客データの各優先順位から1を減算しステップS308、ステップS305に移行する。一方、サーバ100は、優先順位の値が非対象値よりも大きくない場合にはステップS306,No、全てを選択したか否かを判定するステップS309。サーバ100は、全てを選択していない場合にはステップS309,No、ステップS305に移行する。一方、サーバ100は、全てを選択した場合にはステップS309,Yes、属性数管理テーブルを生成するステップS310。次に、図14のステップS111に示した接客データ更新処理の処理手順について説明する。図17は、接客データ更新処理の処理手順を示すフローチャートである。図17に示すように、端末装置200は、画面上の商品情報がゴミ箱に移動された場合にはステップS401,Yes、接客データ240aを参照し、ゴミ箱に移動された商品情報に対応する却下時間に現在時間を設定するステップS402。端末装置200は、ゴミ箱に移動された商品情報に対応する画面上の商品情報を網掛け表示するステップS403。一方、端末装置200は、画面上の商品情報がゴミ箱に移動されていない場合にはステップS401,No、商品情報がゴミ箱から元に戻されたか否かを判定するステップS404。端末装置200は、商品情報がゴミ箱から元に戻された場合にはステップS404,Yes、網掛け表示を解除しステップS405、接客データ240aの復活時間に、現在時間を設定するステップS406。そして、端末装置200は、元に戻された商品情報に対応する情報を、接客データ240aに追加作成し、却下時間をクリアしステップS407、処理を終了する。一方、端末装置200は、商品情報がゴミ箱から元に戻されていない場合にはステップS404,No、網掛け表示されていない画面上の商品情報を、購入された商品情報と判定しステップS408、処理を終了する。次に、図14のステップS112に示した優先順位更新処理の処理手順について説明する。図18は、優先順位更新処理の処理手順を示すフローチャートである。図18に示すように、端末装置200は、接客データ240aを参照し、却下時間よりも大きい復活時間を有する情報を削除しステップS501、却下時間が昇順になるように、接客データを並び替えるステップS502。端末装置200は、データの最後ではない場合にはステップS503,No、接客データ240aの属性に対応する属性数から1を減算しステップS504、属性数が0であるか否かを判定するステップS505。端末装置200は、属性数が0ではない場合にはステップS505,No、ステップS503に移行する。一方、端末装置200は、属性数が0の場合にはステップS505,Yes、属性数が0となった属性の優先順位を設定するステップS506。端末装置200は、同一カテゴリ内で、属性数が0になっていない属性が残り一つではない場合にステップS507,No、ステップS503に移行する。一方、端末装置200は、同一カテゴリ内で、属性数が0になっていない属性が残り一つの場合にはステップS507,Yes、該当する属性を対象から除外しステップS508、ステップS503に移行する。ところで、データが最後の場合にはステップS503,Yes、選択されなかった属性の優先順位を設定しステップS509、処理を終了する。次に、本実施例にかかる商品販売支援システムの効果について説明する。商品販売支援システムによれば、端末装置200は、不要な商品情報に含まれる属性に対応する属性数を、不要な商品情報が選択された順番で順次減算する。そして、端末装置200は、属性数がより早く0になった属性を顧客の嗜好に合わない属性と判定し、優先順位を属性に設定する。この属性の優先順位を利用することで、顧客の嗜好に合った商品の提示を行うことができる。また、商品情報の数が少ない場合にでも、優先順位を設定することができる。また、商品販売支援システムによれば、端末装置200は、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合わない属性を有さない商品情報を表示するので、顧客は快適に商品を選ぶことができる。また、商品販売支援システムによれば、端末装置200は、同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が0ではない属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定するので、顧客の嗜好に合った属性をより早く判定することができる。ところで、サーバ100、端末装置200の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、サーバ100、端末装置200の分散、統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、端末装置200は、必ずしもカード情報読取部210を有していなくてもよい。例えば、端末装置200は、カード情報読取部の機能を有する外部の装置から、会員番号等を取得してもよい。また、サーバ100に、端末装置200に含まれる処理部の機能を追加することで、サーバ100側で、顧客に商品情報を提示してもよい。例えば、サーバ100が、表示処理部260、属性数演算部270、判断基準データ更新部280の機能を有し、ネットワークに接続された端末装置200に商品情報を提示させてもよい。そして、サーバ100は、顧客によるタッチパネル230の操作に関する情報を収集し、判断基準データ240bを更新してもよい。また、端末装置200は、属性数を減算していく過程において、属性数が0になったか否かを基にして、属性の優先順位を設定していたが、これに限定されるものではない。例えば、属性数がN未満となったか否かを基にして、属性の優先順位を設定してもよい。ただし、Nは自然数である。ここで、図9に示した端末装置200による処理と同様の機能を実現する商品販売支援プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図19は、商品販売支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図19に示すように、コンピュータ300は、各種演算処理を実行するCPU301と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置302と、ディスプレイ303を有する。また、コンピュータ300は、記憶媒体からプログラム等を読取る媒体読み取り装置304と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置305とを有する。また、コンピュータ300は、各種情報を一時記憶するRAM306と、ハードディスク装置307を有する。そして、各装置301~307は、バス308に接続される。ハードディスク装置307には、属性数演算プログラム307a、優先順位判定プログラム307bが記憶されている。CPU301は、プログラム307a、307bをハードディスク装置307から読み出してRAM306に展開する。属性数演算プログラム307aは、属性数演算プロセス306aとして機能する。優先順位判定プログラム307bは、優先順位判定プロセス306bとして機能する。例えば、属性数演算プロセス306aは、属性数演算部270に対応する。優先順位判定プロセス306bは、判定基準データ更新部260に対応する。なお、各プログラム307a、307bについては、必ずしも最初からハードディスク装置307に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ300に挿入されるフレキシブルディスクFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。ところで、図2、図9に示した各処理部130~170、250~260は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitや、FPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積装置に対応する。また、各処理部130~170、250~260は、例えば、CPUやMPUMicroProcessingUnit等の電子回路に対応する。以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶部と、前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で、順次減算する属性数演算部と、前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する優先順位判定部とを有することを特徴とする商品販売支援装置。付記2複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好にあわない属性を有さない商品情報を表示する表示処理部をさらに有することを特徴とする付記1に記載の商品販売支援装置。付記3前記優先順位判定部は、同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、前記表示処理部は、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする付記1または2に記載の商品販売支援装置。付記4コンピュータが実行する商品販売支援方法であって、複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定することを特徴とする商品販売支援方法。付記5複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好に合わない属性を有さない商品情報を表示装置に表示することを特徴とする付記4に記載の商品販売支援方法。付記6同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする付記4または5に記載の商品販売支援方法。付記7コンピュータに、複数の商品情報に含まれるカテゴリ毎の属性と該属性の数とを対応づけた属性数管理テーブルを記憶する記憶装置を参照し、前記複数の商品情報の中の不要な商品情報に含まれる属性に対応する、前記属性数管理テーブルの属性の数を、該不要な商品情報が選択された順番で順次減算し、前記属性の数が所定数未満となった属性を顧客の嗜好にあわない商品の属性として判定し、判定結果と属性の数が所定数未満となる属性の順番とを基にして、各属性の優先順位を判定する処理を実行させることを特徴とする商品販売支援プログラム。付記8複数の商品情報のうち、前記顧客の嗜好に合わない属性を有さない商品情報を表示装置に表示する処理をさらに実行させることを特徴とする付記7に記載の商品販売支援プログラム。付記9同一のカテゴリの属性のうち、属性の数が所定数より大きい属性が一つになった場合には、該属性を顧客の嗜好に合う商品の属性として判定し、複数の商品情報のうち、顧客の嗜好に合う商品の属性を有する商品を表示することを特徴とする付記7または8に記載の商品販売支援プログラム。"