商品の評価のための指標を算出する算出方法において、コンピュータが、所定の商品売り場の商品を購入した商品購入者の数と、前記商品購入者のうち前記商品売り場に所定時間よりも短い時間滞留した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記商品購入者の数に対する前記商品即購入者の数の割合を算出する、ことを特徴とする算出方法。商品の評価のための指標を算出する算出プログラムにおいて、コンピュータに、所定の商品売り場の商品を購入した商品購入者の数と、前記商品購入者のうち前記商品売り場に所定時間よりも短い時間滞留した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記商品購入者の数に対する前記商品即購入者の数の割合を算出する、処理を実行させることを特徴とする算出プログラム。商品の評価のための指標を算出する算出装置において、所定の商品売り場の商品を購入した商品購入者の数と、前記商品購入者のうち前記商品売り場に所定時間よりも短い時間滞留した商品即購入者の数とに関する情報を受け付ける受付部と、前記商品購入者の数に対する前記商品即購入者の数の割合を算出する算出部と、を有することを特徴とする算出装置。しかしながら、このような方法では、現在行っている広告が効果的か否か、今後も購入が見込まれる商品であるか否か等の、より具体的な広告および商品に関する情報を把握することが困難であるという問題があった。本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、商品の評価のための指標を算出する算出方法、算出プログラムおよび算出装置を提供することを目的とする。本発明では上記課題を解決するために、商品の評価のための指標を算出する算出方法において、コンピュータが、所定の商品売り場の商品を購入した商品購入者の数と、前記商品購入者のうち前記商品売り場に所定時間よりも短い時間滞留した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記商品購入者の数に対する前記商品即購入者の数の割合を算出する、ことを特徴とする算出方法が提供される。容易に商品自身の良し悪しを評価することができる。以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図1は、実施の形態の算出システムを適用した店舗の平面図である。店舗1内には店舗1内への入店者および店舗1からの退店者が通る部位に設置されたセンサマット2と、商品が陳列された商品陳列部3と、商品陳列部3に対応する部位に設置されたセンサマット4と、主として入店した後の顧客の動線図1中矢印をそれぞれ撮影するカメラ51、52、53と、商品の会計を行うPOSレジPOSレジスター6とが設けられている。センサマット2は、所定間隔毎例えば1cm2毎に敷き詰められ、重量の変化、すなわち顧客の通過を検出する複数の重量センサ21と、各重量センサ21により検出される検出情報を、ネットワーク10を介してPCパーソナルコンピュータ40に送信する無線送信部図示せずとを有している。ネットワーク10は、無線網に限るものではなく、有線網であってももちろん構わない。商品陳列部3には、重量の変化を検出するシート状のセンサシェルフ31が設置されている。図1では複数の商品がそれぞれセンサシェルフ31上に陳列されている。センサシェルフ31は、センサマット2と同機能を有する重量センサと無線送信部とを有しており、個々の商品単位での重量の変化、すなわち顧客による商品の陳列部からの取り出しを検出すると、無線送信部がその検出情報をネットワーク10を介してPC40に送信する。センサマット4は、商品陳列部3に立ち寄ったり、商品陳列部3の前を通過したり、商品陳列部3の前で立ち止まる滞留する顧客を検出する。なお、センサマット4の構成構造は、センサマット2と略同様であるため説明を省略する。また、センサマット4の各重量センサにより検出される検出情報は、時系列でPC40に送信される。なお、図1の例では、センサマット2とセンサマット4とは別個のセンサマットとして例示されているが、本発明はこれに限るものではなく、店全体にセンサマットを設置し、各顧客の各商品棚前での滞留や店内での動線の把握をしても構わない。この場合には、着目する部位に敷設されたセンサマット例えば入り口部分や商品Aの属する棚の前部分やPOSレジ6の前等の反応により顧客の動線を計測することになる。カメラ51~53は、それぞれ店舗1の天井部分に設置されており、それぞれ得られる撮影信号、すなわち顧客の動線を含む画像をPC40に送信する送信部図示せずを有している。カメラ51~53は、それぞれ従来公知の方法により顧客を、例えば顧客の頭部を撮影することにより検出し、送信部がその検出結果を、PC40に送信する。具体的にはカメラ51は、センサマット2を通過する入店者および退店者を撮影し、カメラ52は、センサマット4センサシェルフ31の前を通過する入店後の顧客を撮影し、カメラ53は、POSレジ6を通過する顧客商品購入者を撮影する。これらカメラ51~53をセンサマット2、4およびセンサシェルフ31と併用することにより、検出精度を向上させることができる。なお、カメラ51~53は省略されていてもよい。POSレジ6は、POSPointOfSales61を備えており、顧客により購入された商品毎の個数商品購入者数や売上日時情報等を含む顧客の商品購入情報を、ネットワーク10を介してPC40に送信する。これらセンサマット2とセンサシェルフ31とセンサマット4とカメラ51~53とPOS61とが顧客の動線人がどこにいてどういう動きをしているのかを検出する検出系の主要部を構成している。なお、検出系は、商品や入店者の動向を検出する他の検出手段として赤外線検出手段等、他の手段によって実現されても構わない。さて、PC40は、CPU41と、センサマット2とセンサシェルフ31とセンサマット4とカメラ51~53とから送信される各情報を記憶格納する記憶手段42と、入力手段43と、出力手段44とを有している。図2は、PC40の機能構成図である。PC40は、ネットワークを介して店舗内に設置された各検出系手段と通信可能な状態で接続されており、各検出系手段から送信されてくる計測結果を受信し、記憶手段42に登録する。CPU41は、データ管理手段411と、関心度算出手段412と、魅力度算出手段413と、定着度算出手段414と、結果表示手段415とを備える。データ管理手段411は、PC40が受信したもしくは入力手段43から入力されたデータを記憶手段42へ登録したり、登録したデータを読み出したりするための、CPU41によって実行されるためのプログラムである。各検出系手段は、検出結果である値をPC40へ送信してくる。データ管理手段411は、受信したデータを所定期間毎かつ処理対象として着目する商品毎にまとめ、記憶手段42に登録する。CPU41によりデータ管理手段411が実行されると、CPU41は、センサマット2から送信されてくる検出情報に基づいて、顧客の移動方向等を判断して店舗1への入店者および店舗1からの出店者をカウントし、来店者数として記憶手段42へ登録する。また、CPU41は、センサシェルフ31から送信されてくる計測重量の変化により、商品単位商品種別毎での商品の数量変化商品陳列部3から取り出された商品の数量をカウントする。また、CPU41は、記憶手段42に格納される各情報を用いて商品前滞留者数と商品購入者数と商品即購入者数と関心あり顧客数とを定義する。各値の詳細については、後で図3を用いて説明する。関心度算出手段412は、データ管理手段411が記憶手段42から読み出したデータを元に、着目する商品についての顧客の関心度を算出する、CPU41によって実行されるためのプログラムである。魅力度算出手段413は、データ管理手段411が記憶手段42から読み出したデータを元に、着目する商品についての顧客に対する魅力度を算出する、CPU41によって実行されるためのプログラムである。定着度算出手段414は、データ管理手段411が記憶手段42から読み出したデータを元に、着目する商品についての顧客の定着度を算出する、CPU41によって実行されるためのプログラムである。結果表示手段415は、関心度算出手段412や魅力度算出手段413や定着度算出手段414が算出した結果をグラフや表などの形式に表して、出力手段44に対して結果の出力の指示を行う、CPU41によって実行されるためのプログラムである。入力手段43は、キーボードやマウスやマイクなど、本システムの利用者がPC40へ指示を入力するための手段であり、出力手段44は、ディスプレイやプリンタやスピーカなど、PC40がデータを利用者へ向けて出力するための手段である。図3は、記憶手段42が格納しているデータの例である。データ管理手段411は、各検出系手段から受信した情報を元に、所定期間毎かつ処理対象として着目する商品毎に、滞留者数、購入者数、即購入者数を算出し、登録する。なお、各人数の検出は、本システムの利用者が任意に設定可能な所定の期間ごとに行う。来店者数は、所定期間に来店した顧客の延べ人数を表しており、センサマット2によって計測され、PC40に送信される値である。商品前滞留者数は、所定期間に、着目商品が陳列されている商品陳列部3の前に設置されたセンサマット4上に所定時間時間t1以上滞留した顧客の数累計である。商品前滞留者数は、センサマット4からの検出情報およびカメラ52からの撮像信号によりカウントすることができる。商品購入者数は、商品陳列部3から着目商品を取りセンサマット4から離れた顧客の数累計である。この数は、センサシェルフ31で着目商品の取り出しを検出し、そのまま商品を商品陳列部3には戻さずにセンサマット4から離れた商品を持ったまま移動していった顧客の数としてカウントされる。商品即購入者数は、上記商品購入者数のうち、センサマット4上に滞留した時間が所定時間以下時間t1より短い時間t2であった顧客の数累計である。この数は、商品陳列部3に設置されたセンサマット4によって検出される顧客の滞留時間と、カメラ52により計測された顧客の動線と、POS61に登録された売り上げ情報から算出される値である。具体的には、着目商品が陳列されている商品陳列部3前のセンサマット4で所定時間未満の滞留を検知した顧客につき、動線データに従ってPOSレジ6前に滞留したかすなわち、支払いを行ったかを判定し、該顧客がPOSレジ6前に立ち止まった時刻に登録されたPOS61の売り上げ情報の中に着目商品が含まれている場合に、該顧客を即購入者として計上する。商品陳列部3の前に、例えば30秒などある程度の時間時間t2立ち止まらずに該商品を購入した顧客は、はじめからその商品を購入することを決めていたその商品を目的買いした顧客であるとみなすことができる。なお、商品購入者数の計数に当たっては、商品棚から商品が取り出されその状態で該当商品売り場から顧客が移動した場合を購入として計数する実施例としている。但し、実際は最終的にレジで商品が精算された時点が購入であるので、厳密に表現するとすれば、本実施の形態の商品購入者数は、商品仮購入者数である。本実施の形態内では、この仮購入と購入の差異が小さいと想定し、仮購入の状態商品棚から商品を取り出してそのまま顧客が移動した場合を購入とみなしているが、POSレジ6で登録する、商品を取り出して移動した顧客に関する売上情報の中に、該当商品の情報が含まれていなければ、その顧客は購入者数として計数しない等の補正を行っても構わない。滞留者数は、滞留後に該商品を購入した人数購入者数と商品を購入しなかった人数との和に等しい。また、購入者数は、所定時間以上立ち止まってから商品を購入した人数と所定時間未満立ち止まってから商品を購入した人数即購入者数との和に等しい。また、滞留者数と即購入者数の和で示される人数は、商品を購入したか否かに関わらず、商品に何らかの関心を示した顧客であるとみなすことができ、以下の説明内では関心あり顧客と記載する場合もある。図4は、本発明の広告の効果を的確に把握する指標を算出する処理を示すフローチャートである。この処理において、CPU41は、商品前滞留者数と商品購入者数と商品即購入者数とを用いて商品関心度と商品魅力度と商品定着度とを算出演算する。本システムはこの処理を所定期間毎に行うことによって、処理対象とする商品に対する消費者の動向を検出し、広告の評価を行う。まず、関心度算出手段412は、商品関心度を算出するステップS1。商品関心度は、商品前滞留者数商品即購入者数/来店者数で定義され、主として商品の広告を行った後のその広告の効果を評価する指標である。商品の宣伝広告例えば、テレビ新聞等の広域メディアによる広告と、店頭店内広告看板、ポスター、POP等等を行った場合、商品に対する顧客の関心度が向上すると考えられる。これに起因して商品に注目したり、品定めするためにその商品が陳列されている商品棚前に滞留したりしている人の数である商品前滞留者数や、特定の商品を目指して、すなわち購入することを決めているために、商品棚前に来て迷わずにすぐに商品を手にとって立ち去った人の数である商品即購入者数が増加すると考えられる。商品前滞留者も商品即購入者も何らかの形でその商品に関心を持った顧客であるとみなすことができ、これらの和を関心あり顧客数と言うことができる。そこで、ステップS1では、データ管理手段411によって算出された商品前滞留者数と商品購入者数と来店者数とに基づき、商品前滞留者数商品即購入者数/来店者数、すなわち、来店者数に対する関心あり顧客数の割合を算出する。例えば、商品Aの2006年1月1日の11時から11時59分までの期間について関心度を算出する場合には、図3に示すデータを参照し、来店者数に対する関心あり顧客数の割合として、51/20を計算して0.3という値を得る。関心度算出手段412は、このように関心度を算出すると、該当商品、該当期間の商品関心度のデータとして算出した値を記憶手段42に登録する。次に、CPU41は、商品関心度が所定値以上か否かを判断するステップS2。商品の宣伝広告を行った後に、まず商品関心度を算出することにより、商品関心度が増加傾向にある場合には広告効果が高い継続していると判断することができ、商品関心度が減少傾向にある場合には広告効果が低いと判断することができる。そこで、ステップS2では、既に算出して記憶していた前の期間についての商品関心度を所定の値とし、ステップS1で算出した商品関心度が該所定の値以上であるかどうかを判断する。所定値以上であればステップS2のYes、該商品に関心を持っている顧客の割合が増えていることを意味し、小さければステップS2のNo、関心を持っている顧客の割合が減少していることを意味する。このように、前回算出した値と今回算出した値とを比較することで、商品関心度の増加または減少の傾向を把握することが可能になり、このように商品関心度を算出することによって、容易かつ的確に商品に対する広告の効果を判断することができる。商品関心度が所定値より小さい場合ステップS2のNo、ステップS6に移行して商品関心度の算出結果を表示して算出処理を終了する。一方、商品関心度が所定値以上の場合ステップS2のYes、CPU41は、商品魅力度を算出するステップS3。広告の効果がある場合商品関心度が所定値以上の場合、広告を見た顧客がその商品に関心を持つ可能性が高まる。特に、商品が新製品の場合には、商品の中身を知らない人が多く、商品を購入するか否かを外見で判断する場合が多いと考えられる。そこで商品パッケージの良し悪しを評価する指標を算出するために、魅力度算出手段413が、ステップS3において、記憶手段42から商品購入者数と商品前滞留者数と商品即購入者数との値を読み出し、購入者数/商品前滞留者数商品即購入者数で表される、すなわち、関心あり顧客数に対する実際に商品を購入した顧客数の割合である商品魅力度を算出する。例えば、商品Aの2006年1月1日の11時から11時59分までの期間について魅力度を算出する場合には、図3に示すデータを参照し、関心あり顧客に対する購入者の割合として、3/51を計算して0.5という値を得る。魅力度算出手段413は、このように魅力度を算出すると、該当商品、該当期間の商品魅力度のデータとして算出した値を記憶手段42に登録する。商品魅力度が高いほど商品に関心を持ったすなわち、商品前で滞留した結果、購入する人の割合が多い、すなわち商品のパッケージに魅力があると判断することができる。また、商品魅力度が低いほど現在のパッケージがあまり好ましくないと判断することができる。このように商品魅力度を算出することによって、容易かつ的確に商品のパッケージ外見の魅力の有無を判断することができる。次に、魅力度算出手段413は、商品魅力度が所定値以上か否かを判断するステップS4。既に算出して記憶していた前の期間についての商品魅力度を所定の値とし、ステップS3で算出した商品魅力度が所定値より小さい場合ステップS4のNo、ステップS6に移行して商品関心度および商品魅力度の算出結果を表示して算出処理を終了する。一方、商品魅力度が所定値以上の場合ステップS2のYes、CPU41は、商品定着度を算出するステップS5。商品のパッケージ外見に魅力があることに加えて商品魅力度が所定値以上の場合、その商品自身の価値、例えば商品が食品であれば味や、商品が機器であれば使い易さ、コストパフォーマンス等が優れていれば、リピータ商品再購入者が増加すると考えられる。これらリピータは、来店時にはその商品を迷うことなく購入すると判断することができる。そこで、対象商品を購入する目的を持って来店したか否かを判断する指標を算出するために、定着度算出手段414が、ステップS5において、記憶手段42から商品即購入者数と商品購入者数との値を読み出し、商品即購入者数/商品購入者数、で表される、すなわち、商品を購入した顧客に対する商品を目的買いした顧客の割合である定着度を算出する。例えば、商品Aの2006年1月1日の11時から11時59分までの期間について定着度を算出する場合には、図3に示すデータを参照し、購入者に対する即購入者の割合として、1/3を計算して0.3という値を得る。定着度算出手段414は、このように定着度を算出すると、該当商品、該当期間の定着度のデータとして算出した値を記憶手段42に登録する。商品定着度が高いほどその商品購入者にはリピータが多く、商品自身の価値があると判断することができる。また、商品定着度が低いほどリピータが少なく、商品自身の価値が低いと判断することができる。このように商品定着度を算出することによって、容易かつ的確に商品の自身の価値の有無を判断することができる。ステップS1からステップS5の処理が終了すると、結果表示手段415は、商品関心度または商品魅力度または商品定着度のいずれかまたは複数を、出力手段44に表示させてステップS6、処理を終了する。ステップS6では、ステップS1からステップS5のいずれで得られた結果を表示してもよく、例えば、ステップS2で商品関心度の減少傾向が検出された場合には、商品関心度の状態を、ステップS4で商品魅力度の減少傾向が検出された場合には、商品魅力度の状態を表示してもよい。図5は、結果表示手段415が出力する、値の変化傾向を表した折れ線グラフである。図5では、一例として9時から13時までの4時間分の商品関心度の変化推移として9時には0.3であった商品関心度が13時には0.5に上昇している例を示している。このようなグラフを提示することで、本システムの利用者に、値の変化傾向を一瞥して知らしめることが可能になる。ステップS6において効果の判断結果を通知されたユーザは、通知された内容をもとに商品関心度が低い場合には例えば広告を見直す、店舗1のレイアウトを変更する、また、商品魅力度が低い場合には例えばパッケージを見直す必要性を認識し、また、商品定着度が低い場合には例えば商品の中身内容を見直す必要性を認識することができる。なお、商品魅力度は商品関心度が所定値以上の場合に算出し、また、商品定着度は、商品魅力度が所定値以上の場合に算出する例を示したが、所定値以上でない場合にも商品魅力度や商品定着度を算出しても構わない。本システムによれば、商品関心度と商品魅力度と商品定着度とを必要に応じて任意のタイミング任意の期間毎で算出することができるため、迅速に対策を施すことができる。なお、商品関心度と商品魅力度と商品定着度との各算出タイミングは特に限定されないが、商品関心度については、例えば広告を行った初日に算出するのが好ましい。例えば、ある商品についての広告を12時から開始した場合に、図3のデータ例に示すように、11時から11時59分までの期間では0.3であった商品関心度が12時から12時59分までの期間では0.5に上昇した場合には、該商品についての顧客の関心度が広告によって上昇しているとみなすことができる。これにより、より正確な商品関心度を算出することができ、広告の良し悪しが評価できる。もちろん、算出タイミングはこれに限るものではなく、データ管理手段411により各検出系手段から受信した所定期間毎のデータが記憶手段42に登録された時点で、商品関心度や商品魅力度や商品定着度を算出し、さらに、各値の変動傾向を判定しても構わない。なお、本実施の形態では、商品関心度と商品魅力度と商品定着度とのうちのいずれか1つまたは複数が所定値に達した場合に、CPU41がその旨を報知するように構成されているのが好ましい。これにより、報知されたユーザは、迅速に内容に応じた対策を施すことができる。また、事前に策定したマーケティング施策の評価検証が可能となり、次の効果的な施策策定を容易かつ迅速に行うことができる。以上、本発明の算出方法、算出プログラムおよび算出装置を、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。また、本発明は、前述した実施の形態のうちの、任意の2以上の構成特徴を組み合わせたものであってもよい。付記1商品広告の評価のための指標を算出する算出方法において、店舗に入店した入店者の数と、前記入店者のうち所定の商品売り場に所定時間以上滞留した滞留者の数と、前記入店者のうち前記商品売り場に前記所定時間よりも短い時間滞留して商品を購入した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記滞留者の数と前記商品即購入者の数との和を、前記入店者のうち前記商品に関心を持ったと思われる商品関心保持者の数として算出し、前記入店者の数に対する前記商品関心保持者の数の割合を算出する、ことを特徴とする算出方法。付記2前記入店者のうち前記商品売り場の前記商品を購入した商品購入者の数に関する情報をさらに受けつけ、前記割合が所定値以上の場合、前記商品関心保持者の数に対する前記商品購入者の数の割合を算出することを特徴とする付記1記載の算出方法。付記3前記商品関心保持者の数に対する前記商品購入者の数の割合が所定値以上の場合、前記商品購入者の数に対する前記商品即購入者の数の割合を算出することを特徴とする付記2記載の算出方法。付記4前記割合が所定値に達した場合、その旨を報知することを特徴とする付記1記載の算出方法。付記5商品の評価のための指標を算出する算出方法において、店舗に入店した入店者の数と、前記入店者のうち所定の商品売り場の商品を購入した商品購入者の数と、前記入店者のうち前記商品売り場に所定時間以上滞留した滞留者の数と、前記入店者のうち前記商品売り場に前記所定時間よりも短い時間滞留して前記商品を購入した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記滞留者の数と前記商品即購入者の数との和を、前記入店者のうち前記商品に関心を持ったと思われる商品関心保持者の数として算出し、前記商品関心保持者の数に対する前記商品購入者の数の割合を算出する、ことを特徴とする算出方法。付記6前記割合が所定値に達した場合、その旨を報知することを特徴とする付記5記載の算出方法。付記7商品の評価のための指標を算出する算出方法において、所定の商品売り場の商品を購入した商品購入者の数と、前記商品購入者のうち前記商品売り場に所定時間よりも短い時間滞留した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記商品購入者の数に対する前記商品即購入者の数の割合を算出する、ことを特徴とする算出方法。付記8前記割合が所定値に達した場合、その旨を報知することを特徴とする付記7記載の算出方法。付記9商品広告の評価のための指標を算出する算出システムにおいて、店舗に入店した入店者の数と、前記入店者のうち所定の商品売り場に所定時間以上滞留した滞留者の数と、前記入店者のうち前記商品売り場に前記所定時間よりも短い時間滞留して前記商品を購入した商品即購入者の数とに関する情報を受け付ける受付手段と、前記滞留者の数と前記商品即購入者の数との和を、前記入店者のうち前記商品に関心を持ったと思われる商品関心保持者の数として算出し、前記入店者の数に対する前記商品関心保持者の数の割合を算出する算出手段と、を有することを特徴とする算出システム。付記10コンピュータに商品広告の評価のための指標を算出する算出方法を実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、店舗に入店した入店者の数と、前記入店者のうち所定の商品売り場に所定時間以上滞留した滞留者の数と、前記入店者のうち前記商品売り場に前記所定時間よりも短い時間滞留して前記商品を購入した商品即購入者の数とに関する情報を受け付け、前記滞留者の数と前記商品即購入者の数との和を、前記入店者のうち前記商品に関心を持ったと思われる商品関心保持者の数として算出し、前記入店者の数に対する前記商品関心保持者の数の割合を算出する、処理を行わせることを特徴とするプログラム。