端末、方法及びコンピュータプログラム
【課題】 買物時のレジ袋を削減する為、ＩＣタグ付きマイバッグを利用することにより削減したレジ袋枚数から特典ポイントを計算するレジ袋削減管理システム、レジ袋削減管理装置、レジ袋削減管理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】 端末が清算商品情報及びＩＣタグ情報を受信し、受信した識別情報をもとに顧客特定を実行し、各種検索用リストを記憶する記憶部を参照することで、顧客別の各種リストを作成し、顧客が買物において削減したレジ袋枚数を算出し、算出されたレジ袋削減枚数を顧客別に管理できることとした。
【解決手段】 端末が清算商品情報及びＩＣタグ情報を受信し、受信した識別情報をもとに顧客特定を実行し、各種検索用リストを記憶する記憶部を参照することで、顧客別の各種リストを作成し、顧客が買物において削減したレジ袋枚数を算出し、算出されたレジ袋削減枚数を顧客別に管理できることとした。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、買い物客が精算時にレジ袋を使用しないときに付加される特典ポイントを、購入した商品から削減できたであろうレジ袋の種類、枚数をより実際に近い値で高速に算
出し特典ポイント換算を行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のマイバッグ利用などによるレジ袋削減時の特典ポイントの付加方法と言えば、買物清算時にレジ台にて店舗が配布した台紙を顧客がレジ要員へ渡してその台紙にスタンプを押したり、シールを貼付したりすることが行われている。
【０００３】
また、レジ袋不要時には特定のバーコードカードをレジ要員へ渡すということが行われている。この特典ポイント付加システムは、買い物清算時にレジ台に備えつけられているバーコードカードをレジ要員に渡し、商品と一緒にそのバーコードカードを読み取ることによりレジ袋を不要と見做し特典ポイントを付与することが行われている。
【０００４】
このように、買物時における清算商品毎にポイントシール貼付やポイント付与サービスはスーパー等の店舗で浸透している。また、消費者間にも浸透している背景がある。さらに、マイバッグを利用した際の、レジ袋枚数及び特典ポイント付与サービスも浸透をみせている。ここで、顧客応対が発生するごとに顧客応対情報の登録を行い、過去顧客対応履歴を参照することで今回応対時における顧客応対情報検索の効率化を図り、具体的には、キーワード検索を行い、該当する事例の発生期間ごとに重み値付けを行い、重み値順に並べ替えを行い、履歴データの表示及び更新記憶をする仕組みが提供されている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２１５２０４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の台紙にスタンプを押したり、シールを貼付したりするという特典ポイント付与方法では、レジ精算時に、顧客とレジ要員の間で台紙のやりとりがあり、レジ要員によるスタンプの押印があり、顧客当りのレジ台での滞留時間が長くなってしまうという問題があった。
【０００７】
また、レジ精算時に配布するレジ袋はレジ要員の主観的な推測によるもので、レジ袋枚数に応じた特典ポイント付与の際には、不公平な特典ポイント付与になってしまう問題があった。
【０００８】
顧客にとっては、買い物金額によるポイントとは別に、レジ袋削減特典ポイントを台紙で管理しなければならない煩雑さを感じるだけでなく、根拠のないポイント付加方法に不公平感もある。
【０００９】
スーパーや量販店側にとっては、レジ要員の作業を煩雑にさせており、レジ台の滞留時間が長くなるという弊害をもたらしていた。
【００１０】
その結果、本来の目的である買物時におけるレジ袋枚数の削減は進まず、店舗から顧客へレジ袋の有料化という短絡的な方法で買物時におけるレジ袋枚数の削減を推進している。
【００１１】
一方、上記システムでは、顧客情報検索の効率化を図り、過去応対履歴を参照できる点で応対者の負担軽減ができ、また、応対時間の短縮や、顧客からの過去経緯説明の手間や重複を避けられるという顧客満足度を高められる効果が見込まれている。
しかしながら、従来の検索システムを買物清算時における顧客管理に適用した場合に、顧客検索に併せて顧客情報検索に必要な項目の紐づけや、定期的に購買予測が立てられる等の具体性に欠ける問題点があった。
【００１２】
そこで本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、レジ精算時に、顧客及びレジ要員に負担を掛けずに、レジ台での滞留が発生しないよう迅速に購入商品から実態に近いレジ袋削減枚数を算出し、特典ポイントを算出するレジ袋削減特典ポイント算出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出するレジ袋削減枚数算出処理手段と、上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする更新記憶処理手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
上記レジ袋容積記憶手段には、レジ袋のサイズごとに、基準となる容積が記憶されており、上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋容積記憶手段を参照して、削減したレジ袋サイズと削減枚数とを算出してもよい。
【００１５】
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋削減枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶してもよい。
【００１６】
上記商品マスタには、商品情報として商品名、商品容積値が記憶されており、上記商品マスタ記憶手段を参照して少なくとも商品名、商品容積値を有する商品容積リストを作成し、作成した商品容積リストを上記検索用リストとして、上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成手段をさらに有してもよい。
【００１７】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して、各顧客の購入履歴情報から、顧客別嗜好商品リストを作成し、作成した顧客別嗜好商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する顧客別商品アドレスリスト作成手段と、をさらに有してもよい。
【００１８】
上記顧客情報に基づき上記顧客別売上情報記憶手段を参照し、当該顧客の過去の購買履歴から顧客別の嗜好性及び当該顧客が過去の同じ時期に購入した商品の情報を、上記検索対象リストに追加する顧客別嗜好商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項４記載の端末。
【００１９】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成し、作成した店舗別売れ筋商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、をさらに有してもよい。
【００２０】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、 上記店舗別売れ筋商品リスト作成手段は、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して売れ筋商品を抽出し、店舗別売れ筋商品リストの順位付けを更新してもよい。
【００２１】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、上記顧客別嗜好商品リストと売れ筋商品リストを結合して、上記検索用リストに追加する顧客別嗜好売れ筋商品リスト作成手段をさらに有してもよい。
【００２２】
上記顧客別嗜好商品リストと、上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段をさらに有してもよい。
【００２３】
本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータによって行われる方法であって、上記コンピュータが、上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、を有することを特徴とする。
【００２４】
本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、 一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータを、顧客を管理するための端末として機能させるためのコンピュータプログラムであって、上記コンピュータに対して、上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、 上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、レジ精算時における、顧客当りの滞留時間の削減及びレジ要員の負荷削減が図れて、また特典ポイント付与基準が明確化され、顧客別の嗜好品や購入頻度の多い商品の情報を収集及び管理することが容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明に係る一の実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明に係る削減レジ袋枚数算出装置を利用したシステムの全体構成を示した模式図である。
図１において、本発明は、ＩＣタグを付したバッグ１と、ＩＣタグ情報を読み取るＲＦＩＤリーダー２と、清算商品情報を管理する端末３と、店舗サーバ４を有しており、これらは相互に通信可能に構成されている。
【００２７】
ＩＣタグを付したバッグ１は、ユニークな識別子である識別ＩＣコードを有するＩＣタグが付されているバッグである。このＩＣタグは、図２の機能ブロック図に示す通り、識別ＩＤを記憶しているＩＣコード情報記憶部１１と、ＩＣタグ制御部１２と、外部のＲＦＩＤリーダーと情報の伝送を行うコイル状アンテナ１３により構成されている。
【００２８】
ＩＣコード情報記憶部１１は、ユニークな識別子であるＩＣコードを記憶することができる記憶部である。外部との情報の伝送の際に、記憶されているＩＣコードが参照される。
【００２９】
ＩＣタグ制御部１２は、ＩＣコード情報記憶部１１に記憶されている情報を外部に伝送する際に、ＩＣタグ内のコイル状アンテナ１３との通信制御を行う制御部である。
【００３０】
コイル状アンテナ１３は、ＩＣタグ内のＩＣコード情報記憶部１１に記憶されている情報を外部に伝送させる際に利用する。また、ＩＣタグ制御部１２により制御されている。
【００３１】
ＲＦＩＤリーダー２は、ＩＣタグに向けて電波発信を行う。また、ＩＣタグからのタグ番号発信を受信すると、端末３へタグ番号を送信する。
【００３２】
端末３は、清算商品情報の管理を行うと共に、ＩＣタグ情報及び削減レジ袋枚数算出を実行するコンピュータである。当該端末３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びハードディスクドライブ等の外部記憶装置により、図３に示す機能ブロックを構成することができる。
ここで、図３に示す機能ブロックは、顧客特定処理部３０１、顧客別嗜好商品リスト作成処理部３０２、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３、商品容積リスト作成処理部３０４、顧客別購買予測商品リスト作成処理部３０５、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部３０６、更新処理部３０７、出力処理部３０８、一時領域３０９、顧客情報記憶部３２１、顧客別売上情報記憶部３２２、商品情報記憶部３２３、店舗別売上情報記憶部３２４、検索リスト記憶部３２５、レジ袋容積記憶部３２６、削減レジ袋枚数及び特典ポイント記憶部３２７から構成されている。
【００３３】
顧客特定処理部３０１は、ＲＦＩＤリーダー２から取得したＩＣタグ情報に基づき、顧客の特定を行う処理部である。
この顧客特定処理部３０１は、顧客情報記憶部３２１に記憶されている顧客情報を参照し、取得したＩＣタグ情報により、顧客の特定を実行する。ここでいう、顧客情報とは、少なくとも顧客名、ＩＣコード、顧客ＩＤ、住所、性別、年齢、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを有する、顧客固有の情報のことをいう。顧客ＩＤとは、顧客固有の識別子のことをいい、例えば数字、文字の組み合わせであってもよい。
【００３４】
顧客別嗜好商品リスト作成処理部３０２は、上記特定された顧客情報をもとに、顧客別売上情報記憶部の購買履歴データ２０を参照し、購入頻度の多い商品を順位付け、リスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを、顧客別嗜好商品リスト３０と呼ぶ。顧客別嗜好商品リスト３０とは、図１２に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、商品名、重み値を項目名に有するリストをいう。また、ここでいう、購買履歴データ２０とは、図１１に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、購買履歴番号、購買日付、商品名、購入回数を有する、顧客固有の購買履歴リストのことをいう。購買履歴番号とは、上記商品名等をまとめて機械的に番号を付与したものである。
【００３５】
店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３は、特定の店舗別に売上商品情報を管理し、売上数の多い順に順位付けしリスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを店舗別売れ筋商品リスト４０と呼ぶ。また、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３は、まず、店舗別売上情報記憶部３２４を参照し、特定店舗の売上情報を読み込み、清算商品情報を処理して、売上数に応じた順位付けを実行し、店舗別売れ筋商品リスト４０を最新の情報にし、店舗別売れ筋商品リスト記憶部３２４に更新記憶させる。ここでいう、店舗別売れ筋商品リスト４０とは、図１３に示すように、例えば、少なくとも店舗名、売上順位、商品名、売上数を項目名に有する店舗別に管理されたリストをいう。
【００３６】
商品容積リスト作成処理部３０４は、商品情報の商品名に当該商品の容積値を紐づけた情報をリスト化する処理部である。この商品容積リスト処理部３０４は、商品情報記憶部３２３を参照し、商品マスタの項目名の中から、リスト必要項目のみを抽出し、リスト化を実行する。ここでいう、商品マスタとは、少なくとも商品名、アドレス、商品容積値、商品原価、仕入れ先、産地を有する、いわゆる商品に関する情報を有している一般的な商品マスタである。アドレスとは、商品情報記憶部３２３に格納されている商品情報項目名のひとつで、アドレスをもとに商品情報記憶部３２３の商品情報を検索することなしに、商品名をダイレクトに検出できる情報をいう。また、リスト必要項目とは、少なくとも商品名、商品容積値を有する情報である。作成されたリストは、商品容積リスト５０と呼ぶ。ここでいう、商品容積リスト５０とは、図１４に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有するリストである。
【００３７】
顧客別購買予測商品リスト作成処理部３０５は、上記顧客別嗜好商品リスト３０と上記店舗別売れ筋商品リスト４０を結合し、商品の順位付けしリスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを、顧客別購買予測商品リスト６０と呼ぶ。顧客別購買予測商品リスト６０とは、図１５に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、商品名、ポイントを項目名に有するリストである。
【００３８】
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部３０６は、上記商品容積リスト５０と上記顧客別購買予測商品リスト３０を結合し、リスト化を実行する処理部である。作成されたリストを、顧客別購買予測商品アドレスリスト７０と呼ぶ。この顧客別購買予測商品アドレスリスト７０とは、図１６に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、商品名、アドレスを項目名に有するリストである。
【００３９】
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部３０７は、上記顧客別購買予測商品アドレスリスト７０をもとに、清算商品の合計容積値を算出し、レジ袋種類パラメータ８０の対応したレジ袋サイズ及び枚数を算出する処理部である。ここでいう、レジ袋種類パラメータ８０とは、図１７に示すように、少なくとも容積値の範囲、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。また、算出結果とは、少なくともレジ袋削減枚数、削減したレジ袋の種類、特典ポイントを有する情報をいう。
また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部３０７は、算出結果を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７に記憶すると共に、顧客別情報記憶部３２１、及び顧客別売上情報記憶部３２２に更新記憶する。
【００４０】
出力処理部３０８は、上記算出された削減レジ袋枚数及び特典ポイントを出力する処理部である。この出力処理部３０８は、今回の商品清算分に対応する削減したレジ袋枚数、累計削減レジ袋枚数を出力してもよい。
【００４１】
一時領域３０９は、上記各処理部における処理において使用され、処理情報を一時記憶させ、各処理の都度に参照され、また更新記憶をする一時記憶部である。この一次領域３０９は、いわゆるバッファとしてもよい。ここでいう、処理情報とは、例えば、各記憶部に記憶されている情報、各作成途中のリスト情報をいう。
【００４２】
顧客情報記憶部３２１は、顧客に関する情報を記憶する記憶部である。この顧客情報記憶部３２１は、例えば、顧客名、顧客識別ＩＤ、会員番号、住所、性別、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを記憶することができる。
【００４３】
顧客別売上情報記憶部３２２は、顧客別に購買履歴データ２０を記憶する記憶部である。この顧客別売上情報記憶部３２２には、例えば、図１１に示すように、顧客識別ＩＤ、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数を記憶することができる。その他、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイント等の情報を記憶してもよい。
【００４４】
商品情報記憶部３２３は、商品に関する情報である商品マスタを記憶する記憶部である。
【００４５】
店舗別売上情報記憶部３２４は、店舗別の商品売上数を記録する記憶部である。この店舗別売上情報記憶部３２４には、例えば、店舗名、店舗識別ＩＤ、商品名、売上数量を記憶することができる。
【００４６】
検索リスト記憶部３２５は、各処理部において作成されたリストを記憶する記憶部である。
例えば、少なくとも顧客識別ＩＤ、商品名、重み値の項目名を有する顧客別嗜好商品リスト３０を記憶することができる。また、少なくとも店舗識別ＩＤ、店舗名売上順、商品名、売上数量を項目名に持つ店舗別売れ筋商品リスト４０を記憶することができる。また、少なくとも商品別アドレス、商品名、容積値を項目名に有する商品容積リスト５０を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ＩＤ、商品名、累計重み値を項目名に有する顧客別購買予測商品リスト６０を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ＩＤ、商品名、商品アドレスを項目名に有する顧客別購買予測商品アドレスリスト７０を記憶することができる。
また、この検索リスト検索記憶部３２５には、図１８に示すように、期間、重み値、重み値カテゴリを項目に有する隔離日数重み値パラメータ９０を記憶することができる。
【００４７】
レジ袋容積記憶部３２６は、レジ袋のサイズと容積の情報を記憶する記憶部である。このレジ袋容積記憶部３２６には、例えば、図１７に示すように、容積値幅、レジ袋サイズを項目名に有するレジ袋種類パラメータ８０を記憶することができる。
【００４８】
レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７は、顧客別に削減したレジ袋枚数と、特典ポイントを記憶する記憶部である。また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７は、削減レジ袋枚数の累計枚数、累計の特典ポイントを記憶させてもよい。
【００４９】
次に、本実施形態に係るシステムにおける処理の流れについて図４を参照して説明する。
まず、予め顧客情報は顧客情報記憶部３２１に記憶させ、容積値とレジ袋サイズを有するレジ袋種類パラメータ８０はレジ袋容積記憶部３２６に記憶させておく。
また、本実施形態において、清算商品情報とＩＣタグ情報の両情報を端末が受信してから処理が実行される。
【００５０】
まず、入力部であるＲＦＩＤリーダー２から、端末３がＩＣタグ情報を受信すると（Ｓ４０１）、顧客特定処理部３０１が、顧客情報記憶部３２１の顧客情報を参照し（Ｓ４０２）、顧客を特定する処理、及び顧客情報の有無を判別する（Ｓ４０３）。
【００５１】
上記判別Ｓ４０３の結果、顧客情報があると判別すると、上記特定された顧客情報をもとに、顧客別売上情報記憶部３２１を参照して（Ｓ４０４）、当該顧客の購買履歴データ２０があるかを判別する（Ｓ４０５）。
また、上記判別Ｓ４０３の結果、顧客情報がないと判別すると、レジ袋削減枚数算出処理（Ｓ４１１）を実行する。例えば、新規顧客が買物を行う際に、購買履歴データ２０が存在しないので、この場合には、今回の清算商品情報のみで削減レジ袋枚数の算出処理を行う。
【００５２】
上記判別Ｓ４０５の結果、購買履歴データ２０があると判別された場合、顧客別嗜好商品リスト作成処理（Ｓ４０６）を実行する。当該顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６は、図７を参照して説明する。
【００５３】
上記判別Ｓ４０５の結果、購買履歴データ２０がないと判別された場合、又は、顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６の後には、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３において、店舗別売れ筋商品リスト作成処理（Ｓ４０７）を実行する。当該店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７は、図８を参照して説明する。
【００５４】
上記店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７の結果、顧客別購買予測商品リスト作成処理部３０５において、上記作成された顧客別嗜好商品リスト３０及び店舗別売れ筋商品リスト４０に基づき、顧客別購買予測商品リスト作成処理を実行する（Ｓ４０８）。当該顧客別購買予測商品リスト作成処理Ｓ４０８は、図９を参照して詳細に説明する。
【００５５】
上記作成された顧客別購買予測商品リスト６０をもとに、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部３０６において、顧客別購買予測商品リスト６０にアドレスが付加された顧客別購買予測商品アドレスリスト６０の作成処理を行う（Ｓ４０９）。
特典ポイントの算出は、例えば、レジ袋のサイズに応じて、ＬＬサイズ２ポイント、Ｌサイズ１ポイント、Ｍサイズ０．５ポイントなどのように、レジ袋のサイズに応じて算出してもよいし、また単純に削減したレジ袋の枚数や削減したＣＯ２の排出量に応じて付与してよい。
当該顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理Ｓ４０９の詳細は、図１０を参照して説明する。
【００５６】
上記顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理の後、または、上記判別Ｓ４０３の結果、顧客データがないと判別された後に、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部３０７において、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理を行う（Ｓ４１０）。詳細については、図５に示した処理フロー図を参照して説明する。
【００５７】
最後に、上記レジ袋削減枚数算出処理Ｓ４１０の結果から、出力処理部３０８により出力処理される（Ｓ４１１）。ここで言う、出力部３０８とは、例えば、レシート、会員ＩＣカード、携帯電話のＩＣ、としてもよい。また、インターネットを介して削減枚数を確認できるようにデータベースへ出力してもよい。
【００５８】
上記、図４を参照して説明した各処理については、以下、詳細な処理フロー図を参照して説明を行う。
【００５９】
顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６について、図７を参照して説明する。
顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６では、端末３は、まず、顧客別売上情報記憶部３２２を参照し、購買履歴商品データ２０の読み込み行い（Ｓ７０１）、履歴レコードの検索を行う（Ｓ７０２）。ここでいう、レコードとは、リストの一部の情報のこと、例えば、図１１に示す購買履歴データ２０内では、顧客ＩＤ、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数が、一商品名ごとに紐づいた一つの情報をレコードと呼び、レコードの集合体がリストになる。以下の各処理においても、同様の意味合いでレコードとの表現で記述に使用する。
【００６０】
上記履歴レコードから、各商品における購買日情報を抽出取得する（Ｓ７０３）。各商品の最新の購買日と、本日付けの日付情報から、その間の隔離日数を算出する（Ｓ７０４）。
例えば、商品別に買物を行った本日日付から、上記購買日を引いて隔離日数を算出する。
【００６１】
次に、上記算出された隔離日数が、隔離日数重み値パラメータ９０の各期間内であるか否かの判別を行う（Ｓ７０５）。隔離日数重み値パラメータ９０とは、図１８に示したように、重み値カテゴリ、日数期間を項目名に有するパラメータである。
上記判別Ｓ７０５の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み値パラメータ９０の各期間内にあると判別された場合、商品別の重み値を取得する（Ｓ７０６）。
例えば、隔離日数が０日から６０日の間の商品があれば、顧客の最近の指向性があると判断し「４」という重み値を取得する。また、隔離日数が３２０日から４００日の間の商品がれば、顧客の一年前の前後４０日間くらいということで顧客の季節性嗜好の商品であると判断し「２」という重み値を取得する。
上記判別Ｓ７０５の判別の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み知パラメータ９０の各期間内にないと判別された場合、購買履歴データ２０内の次履歴レコードの有無を判別する処理（Ｓ７１０）を行う。
【００６２】
上記重み値取得後、一時領域３０９に今回重み値を得た商品と同一の商品が保存されているかの判別を行う（Ｓ７０７）。
上記判別Ｓ７０８の結果、同一商品があると判別された場合、一時領域３０９記憶された既存の重み値に、今回の買物で得た重み値を加算して、一時領域３０９に更新記憶する（Ｓ７０８）。
また、上記判別Ｓ７０７の結果、同一商品がないと判別された場合、新たに商品として商品名と重み値が紐付けられた、顧客別嗜好商品リスト３０として一時領域３０９に保存される（Ｓ７１０）。
【００６３】
上記一時領域３０９に更新記憶後、購買履歴データ２０の次履歴レコードの判別を行う（Ｓ７１１）。
上記判別Ｓ７１０の結果、次履歴レコードがあると判別された場合、次商品における購買日の取得処理Ｓ７０３から上記判別処理までを繰り返し行う（Ｓ７０３〜Ｓ７１０）。
上記判別Ｓ７１０の結果、次履歴レコードがないと判別された場合、一時領域３０９を参照し（Ｓ７１１）、顧客別嗜好商品リスト３０を重み値順に並び替え処理を行う（Ｓ７１２）。
【００６４】
上記並び替えされた顧客別嗜好商品リスト３０は、検索リスト記憶部に更新保存される（Ｓ７１３）。
【００６５】
店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７について、図８を参照して説明する。
店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７では、端末３は、まず、店舗別売上情報記憶部３２４の売れ筋データを検索する（Ｓ８０１）。売れ筋レコードを取得後に（Ｓ８０２）、少なくとも店舗名、商品名、売上数量のリスト必要項目を売れ筋データレコードから抽出取得をする（Ｓ８０３）。
【００６６】
上記取得された売れ筋レコードを、一時領域３０９に記憶する（Ｓ８０４）。この際、一時領域３０９に他の売れ筋レコードが存在するかの判別を行う（Ｓ８０５）。
上記判別Ｓ８０５の結果、一時領域３０９に売れ筋レコードがないと判別された場合、当該売れ筋レコードは一時領域３０９の最下部に保存される（Ｓ８０９）。例えば、当該最初の清算商品である１レコード目は、必然的に一時領域３０９の最下部に記憶されることになる。
一方、上記判別Ｓ８０５の結果、売れ筋レコードが一時領域３０９にあると判別されると、並び替えのために基準値である売上数量の比較判別を行う（Ｓ８０６）。
【００６７】
上記判別Ｓ８０６の結果、一時領域３０９にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが売上数が少ないと判別されると、一次領域の次売れ筋レコードの検索処理（Ｓ８０４）に戻る。ここで、一次領域内から売れ筋レコードが無くなるまで、上記判別処理を繰り返し行う（Ｓ８０４〜Ｓ８０７）。
一方、上記判別Ｓ８０６の結果、一時領域３０９にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが多いと判別されると、一次領域の現売れ筋レコードの上部に当該売れ筋レコードが作成される（Ｓ８０８）。
【００６８】
次に、売れ筋データに次売れ筋レコードが存在するかの判別を行う（Ｓ８１０）。
上記判別Ｓ８１０の結果、次売れ筋レコードがあると判別された場合、次売れ筋レコードのリスト必要項目の取得を行う（Ｓ８０３）。なお、一時領域３０９内での判別処理を繰り返し行い、売れ筋レコードが無くなるまで処理を繰り返す（Ｓ８０３〜Ｓ８１０）。
一方、上記判別Ｓ８１０の結果、次売れ筋レコードがないと判別された場合、一次領域の参照を行う（Ｓ８１１）。
【００６９】
ここで、一次領域には上記処理を終えた売れ筋レコード情報が、すでに売上数量ごとに順位付けされている店舗別売れ筋商品リスト４０として記憶されている。また、一次領域内の店舗別売れ筋商品リスト４０を検索記憶部に更新記憶する（Ｓ８１２）。
【００７０】
商品容積リスト作成処理について、図５を参照して説明する。
商品容積リスト作成処理では、端末３は、まず、商品情報記憶部３２３の商品マスタを参照する（Ｓ５０１）。上記商品マスタの情報から、商品容積リスト５０作成に必要な項目を抽出し（Ｓ５０２）、商品レコードとして一時領域３０９に記憶する（Ｓ５０３）。ここでいう、商品容積リスト５０とは、図１４に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有する、商品マスタから必要な情報のみを抽出した商品リストである。
【００７１】
上記処理Ｓ５０３をもって、あるひとつの商品レコードに対する項目名の抽出処理が終了したことになり、商品情報記憶部３２３の商品マスタに次商品レコードが存在するかを判別する（Ｓ５０４）。
上記判別Ｓ５０４において、次商品レコードが存在すると判別された場合、次商品レコードに対する処理を繰り返し行い、商品マスタ内の商品レコードが無くなるまで繰り返し行う（Ｓ５０１〜Ｓ５０４）。
【００７２】
一方、上記判別Ｓ５０４の結果、次商品レコードがないと判別された場合、一時領域３０９に商品容積リスト５０が作成されたことになる（Ｓ５０５）。詳細には、判別処理Ｓ５０４の結果、次商品レコードなしと判別されたのは、商品マスタ内の全ての商品レコードに対してのリスト必要項目の取得が完了したことになり、結果として、一時領域３０９には、図１４に示すような商品容積リスト５０が完成していることになる。
【００７３】
次に、上記一時領域３０９に保存された商品容積リスト５０を、検索リスト記憶部３２５に記憶する（Ｓ５０６）。例えば、検索リスト記憶部３２５内に、既存の商品容積リスト５０が存在している場合は、更新記憶を行い、最新の状態で検索リスト３２５の商品リスト４０を保つことは言うまでもない。
【００７４】
顧客別購買予測商品リスト作成処理Ｓ４０８について、図９を参照して説明する。
顧客別購買予測商品リスト作成処理Ｓ４０８では、まず、検索リスト記憶部３２５の顧客別嗜好商品リスト３０を参照し（Ｓ９０１）、当該顧客別嗜好商品リスト３０の商品レコード検索を行う。検索の結果、当該顧客別嗜好商品リスト３０より、商品レコードを取得する（Ｓ９０２）。
【００７５】
同様に、検索リスト記憶部３２５の店舗別売れ筋商品リスト４０を参照し（Ｓ９０３）、当該店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがあるか判別を行う（Ｓ９０４）。
上記判別Ｓ９０４の結果、店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがあると判別された場合は、当該商品レコードが上記顧客別嗜好商品リスト３０から取得した商品レコードと同一であるかの判別を行う（Ｓ９０５）。
上記判別Ｓ９０４の結果、店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがないと判別された場合は、顧客別嗜好商品リスト３０の次商品レコード検索を行う（Ｓ９０８）。
【００７６】
上記判別Ｓ９０５の結果、当該店舗別売れ筋商品リスト４０と顧客別嗜好商品リスト３０の両商品リストの各商品レコードが同一でないと判別された場合は、再度店舗別売れ筋商品リスト４０の次商品レコード検索を行う（Ｓ９０６）。
この処理は、店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがないと判別されるか、顧客別嗜好商品リスト３０と店舗別売れ筋商品リスト４０の各商品レコードが同一であると判別されるまで、繰り返し行う（Ｓ９０３〜Ｓ９０６）。
【００７７】
上記判別Ｓ９０５の結果、当該店舗別売れ筋商品リスト４０と顧客別嗜好商品リスト３０の両商品リストの各商品レコードが同一であると判別された場合は、一時領域３０９にある店舗別売れ筋商品リスト４０から、当該商品レコードの商品レコードを削除する（Ｓ９０７）。
その後、顧客別嗜好商品リスト３０の次商品レコードの有無を判別する（Ｓ９０８）。
【００７８】
上記判別Ｓ９０８の結果、顧客別嗜好商品リスト３０の次レコードありと判別された場合は、上記処理フローを繰り返し行い、顧客別嗜好商品リスト３０の商品レコードが無くなるまで処理は継続する（Ｓ９０２〜Ｓ９０８）。
また、上記判別Ｓ９０８の結果、当該顧客別嗜好商品リスト３０に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域３０９を参照する（Ｓ９０９）。このとき、一時領域３０９には顧客別嗜好商品リスト３０と、一部商品レコードの削除処理を行った店舗別売れ筋商品リスト４０とが記憶されている。
【００７９】
ここで、一時領域３０９を参照して、顧客別嗜好商品リスト３０と店舗別売れ筋リスト３０を結合し、顧客別購買予測商品リスト６０を作成する（Ｓ９１０）。上記作成されたリストは、一時領域３０９に保存する（Ｓ９１１）。
詳細に説明すると、上記処理の結果、顧客別嗜好商品リスト３０をもとに店舗別売れ筋商品リスト４０内の重複する商品レコードが削除され、顧客別嗜好商品リスト３０の最下部に上記処理後の店舗別売れ筋商品リスト４０が結合する。これにより、顧客別の購入頻度を反映させた顧客別購買予測商品リスト６０が作成される。
【００８０】
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理Ｓ４０９について、図１０を参照して説明する。
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理Ｓ４０９では、まず、一時領域３０９に保存された顧客別購買予測商品リスト６０を参照し（Ｓ１００１）、商品レコードを取得する（Ｓ１００２）。また、検索リスト記憶部３２５の商品容積リスト５０を参照し（Ｓ１００３）、商品容積レコードの有無を判別する（Ｓ１００４）。
【００８１】
上記判別Ｓ１００４の結果、商品容積リスト５０に商品容積レコードがないと判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト６０の次商品レコード検索を行う（Ｓ１００９）。
一方、上記判別Ｓ１００４の結果、商品容積リスト５０に商品容積レコードがあると判別された場合は、当該商品容積レコードの商品と顧客別購買予測商品リスト６０の商品が同一かの判別を行う（Ｓ１００５）。
【００８２】
上記判別Ｓ１００５の結果、商品が同一でないと判別された場合は、商品容積リスト５０の次商品容積レコードを検索する（Ｓ１００６）。
一方、上記判別Ｓ１００５の結果、商品が同一であると判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト６０内の当該商品のレコードに、商品容積レコードのアドレスを付加する（Ｓ１００７）。さらに、一時領域３０９に顧客別購買予測商品アドレスリスト７０として保存する（Ｓ１００８）。
【００８３】
ここで、顧客別購買予測商品リスト６０のあるひとつの商品に対するアドレス付与の処理が終了したことになり、次に、一時領域３０９内の当該顧客購買予測商品リスト６０内の次商品レコードの有無の判別を行う（Ｓ１００９）。
【００８４】
上記判別Ｓ１００９の結果、次商品レコードがあると判別された場合は、上記処理フローに示した商品容積リスト５０との判別処理を繰り返し、一時領域３０９内の当該顧客別購買予測商品リスト６０の商品レコードがなくなるまで処理を実行する（Ｓ１００２〜Ｓ１００９）。
一方、上記判別Ｓ１００９の結果、一時領域３０９内の顧客別購買予測商品リスト６０に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域３０９内の顧客別購買予測商品リスト６０内の全ての商品に対しての判別処理を行ったことになり、一時領域３０９には顧客別購買予測商品アドレスリスト７０が完成している。
また、一次領域３０９の顧客別購買予測商品アドレスリスト７０を参照し（Ｓ１０１０）、検索リスト記憶部３２５に記憶する（Ｓ１０１１）。
【００８５】
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理Ｓ４１０について、図６を参照して説明する。
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理Ｓ４１０では、端末３が、まず、入力部３３０から取得した清算商品情報に基づき、一時領域３０９を参照し（Ｓ６０１）、検索リスト記憶部３２５にある顧客別購買予測商品アドレスリスト７０を参照し（Ｓ６０２）、清算商品と同一商品が当該顧客別購買予測商品アドレスリスト７０にあるかの判別を行う（Ｓ６０３）。
【００８６】
上記判別Ｓ６０３の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト７０に清算商品と同一商品があると判別された場合は、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト７０の商品レコードよりアドレスを取得し（Ｓ６０４）、当該アドレスから商品容積リスト５０の当該商品をダイレクトに読み込み、商品容積値を取得する（Ｓ６０５）。
一方、上記判別Ｓ６０３の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト７０に清算商品と同一商品がないと判別された場合は、検索リスト記憶部３２５の商品容積リスト５０を参照し（Ｓ６０６）、当該清算商品の商品容積を検索し（Ｓ６０７）、商品容積値の取得を行う（Ｓ６０５）。
【００８７】
上記取得した商品容積値は一時領域３０９に保存する。その際、当然一商品目は当該商品容積値をそのまま一時領域３０９に記憶するのみだが、二商品目以降の記憶に関して、商品容積値を一時領域３０９内の商品容積値に加算処理を行い保存する（Ｓ６０８）。
【００８８】
ここで、次清算商品情報の有無の判別を行う（Ｓ６０９）。
上記判別Ｓ６０９の結果、次清算商品情報があれば、上記容積加算処理を清算商品情報がなくなるまで処理を繰り返す（Ｓ６０１〜Ｓ６０８）。
一方、上記判別Ｓ６０９の結果、清算商品情報がないと判別された場合は、一時領域３０９の合計容積値を参照し（Ｓ６１０）、また、レジ袋容積記憶部３２６のレジ袋種類パラメータ８０を参照し（Ｓ６１１）、一時領域３０９に記憶されている合計容積値をレジ袋種類パラメータ８０に当てはめ、レジ袋換算処理を行う（Ｓ６１２）。ここでいう、レジ袋サイズ換算パラメータとは、図１７に示した図を参照して、少なくとも容積値、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。
【００８９】
上記換算処理Ｓ６１２の結果、当該買物における削減されたレジ袋枚数が算出されたことになる。上記削減枚数を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７に保存する（Ｓ６１３）。その際、当該レジ袋削減枚数記憶部３２７に既存の削減枚数がある場合は加算処理を行い累計枚数として保存してもよいことは言うまでもない。
【００９０】
また、上記算出された削減枚数は、レジ袋削減枚数記憶部３２７へ記憶されるのみでなく、顧客別情報記憶３２１、及び顧客別売上情報記憶部３２２へ更新記憶する（Ｓ６１４〜Ｓ６１５）。
【００９１】
このように上述の実施形態によれば、レジでのスタンプ押印等の作業によるレジ滞留時間をとることなく、端末３の処理のみで、顧客のレジ袋削減枚数の管理が行える。また、ＰＯＳレジ内での処理を実行することで、処理速度についても効率化を図ることができる。
【００９２】
上述の実施形態は一例であって、上述したＩＣタグの他に、ＩＣ会員カード、ＩＣ携帯電話端末であってもよい。また、上述のＲＦＩＤリーダーに限らず、生体認証、バイオメトリクス認証であってもよい。
【００９３】
上述の実施形態は一例であって、本発明を逸脱しない範囲での適宜変更等が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の一の実施例に係るシステムの全体構成を示した図である。
【図２】ＩＣタグ機能ブロック図である。
【図３】本実施形態にかかる機能ブロック図である。
【図４】本発明の全体処理フロー図である。
【図５】商品容積リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図６】レジ削減枚数算出及び特典ポイント算出更新の詳細な処理を示した処理フローである。
【図７】顧客別嗜好商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図８】店舗別売れ筋商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図９】顧客別購買予測商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図１０】顧客別購買予測商品アドレスリスト作成の詳細な処理を示した処理フロー図である。
【図１１】購買履歴商品データの一例を示した図である。
【図１２】顧客別嗜好商品リストの一例を示した図である。
【図１３】店舗別売れ筋商品リストの一例を示した図である。
【図１４】商品容積リストの一例を示した図である。
【図１５】顧客別購買予測商品リストの一例を示した図である。
【図１６】顧客別購買予測商品アドレスリストの一例を示した図である。
【図１７】レジ袋種類パラメータを示した図である。
【図１８】隔離日数重み値パラメータを示した図である。
【符号の説明】
【００９５】
１・・・ＩＣタグつきバッグ、２・・・ＲＦＩＤリーダー、３・・・端末、４・・・店舗サーバ、１０・・・ＩＣタグ、３００・・・演算処理部、３０１・・・顧客特定処理部、３０２・・・顧客別嗜好商品リスト作成処理部、３０３・・・店舗別売れ筋商品リスト作成処理部、３０４・・・商品容積リスト作成処理部、３０５・・・顧客別購買予測商品リスト作成処理部、３０６・・・顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部、３０７・・・レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部、３０８・・・出力処理部、３０９・・・一時領域、３２０・・・記憶部、３２１・・・顧客情報記憶部、３２２・・・顧客別売上情報記憶部、３２３・・・商品情報記憶部、３２４・・・店舗別売上情報記憶部、３２５・・・検索リスト記憶部、３２６・・・レジ袋容積記憶部、３２７・・・レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部、３３０・・・入力部、３４０・・・出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、買い物客が精算時にレジ袋を使用しないときに付加される特典ポイントを、購入した商品から削減できたであろうレジ袋の種類、枚数をより実際に近い値で高速に算
出し特典ポイント換算を行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のマイバッグ利用などによるレジ袋削減時の特典ポイントの付加方法と言えば、買物清算時にレジ台にて店舗が配布した台紙を顧客がレジ要員へ渡してその台紙にスタンプを押したり、シールを貼付したりすることが行われている。
【０００３】
また、レジ袋不要時には特定のバーコードカードをレジ要員へ渡すということが行われている。この特典ポイント付加システムは、買い物清算時にレジ台に備えつけられているバーコードカードをレジ要員に渡し、商品と一緒にそのバーコードカードを読み取ることによりレジ袋を不要と見做し特典ポイントを付与することが行われている。
【０００４】
このように、買物時における清算商品毎にポイントシール貼付やポイント付与サービスはスーパー等の店舗で浸透している。また、消費者間にも浸透している背景がある。さらに、マイバッグを利用した際の、レジ袋枚数及び特典ポイント付与サービスも浸透をみせている。ここで、顧客応対が発生するごとに顧客応対情報の登録を行い、過去顧客対応履歴を参照することで今回応対時における顧客応対情報検索の効率化を図り、具体的には、キーワード検索を行い、該当する事例の発生期間ごとに重み値付けを行い、重み値順に並べ替えを行い、履歴データの表示及び更新記憶をする仕組みが提供されている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２１５２０４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の台紙にスタンプを押したり、シールを貼付したりするという特典ポイント付与方法では、レジ精算時に、顧客とレジ要員の間で台紙のやりとりがあり、レジ要員によるスタンプの押印があり、顧客当りのレジ台での滞留時間が長くなってしまうという問題があった。
【０００７】
また、レジ精算時に配布するレジ袋はレジ要員の主観的な推測によるもので、レジ袋枚数に応じた特典ポイント付与の際には、不公平な特典ポイント付与になってしまう問題があった。
【０００８】
顧客にとっては、買い物金額によるポイントとは別に、レジ袋削減特典ポイントを台紙で管理しなければならない煩雑さを感じるだけでなく、根拠のないポイント付加方法に不公平感もある。
【０００９】
スーパーや量販店側にとっては、レジ要員の作業を煩雑にさせており、レジ台の滞留時間が長くなるという弊害をもたらしていた。
【００１０】
その結果、本来の目的である買物時におけるレジ袋枚数の削減は進まず、店舗から顧客へレジ袋の有料化という短絡的な方法で買物時におけるレジ袋枚数の削減を推進している。
【００１１】
一方、上記システムでは、顧客情報検索の効率化を図り、過去応対履歴を参照できる点で応対者の負担軽減ができ、また、応対時間の短縮や、顧客からの過去経緯説明の手間や重複を避けられるという顧客満足度を高められる効果が見込まれている。
しかしながら、従来の検索システムを買物清算時における顧客管理に適用した場合に、顧客検索に併せて顧客情報検索に必要な項目の紐づけや、定期的に購買予測が立てられる等の具体性に欠ける問題点があった。
【００１２】
そこで本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、レジ精算時に、顧客及びレジ要員に負担を掛けずに、レジ台での滞留が発生しないよう迅速に購入商品から実態に近いレジ袋削減枚数を算出し、特典ポイントを算出するレジ袋削減特典ポイント算出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出するレジ袋削減枚数算出処理手段と、上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする更新記憶処理手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
上記レジ袋容積記憶手段には、レジ袋のサイズごとに、基準となる容積が記憶されており、上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋容積記憶手段を参照して、削減したレジ袋サイズと削減枚数とを算出してもよい。
【００１５】
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋削減枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶してもよい。
【００１６】
上記商品マスタには、商品情報として商品名、商品容積値が記憶されており、上記商品マスタ記憶手段を参照して少なくとも商品名、商品容積値を有する商品容積リストを作成し、作成した商品容積リストを上記検索用リストとして、上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成手段をさらに有してもよい。
【００１７】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して、各顧客の購入履歴情報から、顧客別嗜好商品リストを作成し、作成した顧客別嗜好商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する顧客別商品アドレスリスト作成手段と、をさらに有してもよい。
【００１８】
上記顧客情報に基づき上記顧客別売上情報記憶手段を参照し、当該顧客の過去の購買履歴から顧客別の嗜好性及び当該顧客が過去の同じ時期に購入した商品の情報を、上記検索対象リストに追加する顧客別嗜好商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項４記載の端末。
【００１９】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成し、作成した店舗別売れ筋商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、をさらに有してもよい。
【００２０】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、 上記店舗別売れ筋商品リスト作成手段は、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して売れ筋商品を抽出し、店舗別売れ筋商品リストの順位付けを更新してもよい。
【００２１】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、上記顧客別嗜好商品リストと売れ筋商品リストを結合して、上記検索用リストに追加する顧客別嗜好売れ筋商品リスト作成手段をさらに有してもよい。
【００２２】
上記顧客別嗜好商品リストと、上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段をさらに有してもよい。
【００２３】
本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータによって行われる方法であって、上記コンピュータが、上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、を有することを特徴とする。
【００２４】
本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、 一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータを、顧客を管理するための端末として機能させるためのコンピュータプログラムであって、上記コンピュータに対して、上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、 上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、レジ精算時における、顧客当りの滞留時間の削減及びレジ要員の負荷削減が図れて、また特典ポイント付与基準が明確化され、顧客別の嗜好品や購入頻度の多い商品の情報を収集及び管理することが容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明に係る一の実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明に係る削減レジ袋枚数算出装置を利用したシステムの全体構成を示した模式図である。
図１において、本発明は、ＩＣタグを付したバッグ１と、ＩＣタグ情報を読み取るＲＦＩＤリーダー２と、清算商品情報を管理する端末３と、店舗サーバ４を有しており、これらは相互に通信可能に構成されている。
【００２７】
ＩＣタグを付したバッグ１は、ユニークな識別子である識別ＩＣコードを有するＩＣタグが付されているバッグである。このＩＣタグは、図２の機能ブロック図に示す通り、識別ＩＤを記憶しているＩＣコード情報記憶部１１と、ＩＣタグ制御部１２と、外部のＲＦＩＤリーダーと情報の伝送を行うコイル状アンテナ１３により構成されている。
【００２８】
ＩＣコード情報記憶部１１は、ユニークな識別子であるＩＣコードを記憶することができる記憶部である。外部との情報の伝送の際に、記憶されているＩＣコードが参照される。
【００２９】
ＩＣタグ制御部１２は、ＩＣコード情報記憶部１１に記憶されている情報を外部に伝送する際に、ＩＣタグ内のコイル状アンテナ１３との通信制御を行う制御部である。
【００３０】
コイル状アンテナ１３は、ＩＣタグ内のＩＣコード情報記憶部１１に記憶されている情報を外部に伝送させる際に利用する。また、ＩＣタグ制御部１２により制御されている。
【００３１】
ＲＦＩＤリーダー２は、ＩＣタグに向けて電波発信を行う。また、ＩＣタグからのタグ番号発信を受信すると、端末３へタグ番号を送信する。
【００３２】
端末３は、清算商品情報の管理を行うと共に、ＩＣタグ情報及び削減レジ袋枚数算出を実行するコンピュータである。当該端末３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びハードディスクドライブ等の外部記憶装置により、図３に示す機能ブロックを構成することができる。
ここで、図３に示す機能ブロックは、顧客特定処理部３０１、顧客別嗜好商品リスト作成処理部３０２、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３、商品容積リスト作成処理部３０４、顧客別購買予測商品リスト作成処理部３０５、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部３０６、更新処理部３０７、出力処理部３０８、一時領域３０９、顧客情報記憶部３２１、顧客別売上情報記憶部３２２、商品情報記憶部３２３、店舗別売上情報記憶部３２４、検索リスト記憶部３２５、レジ袋容積記憶部３２６、削減レジ袋枚数及び特典ポイント記憶部３２７から構成されている。
【００３３】
顧客特定処理部３０１は、ＲＦＩＤリーダー２から取得したＩＣタグ情報に基づき、顧客の特定を行う処理部である。
この顧客特定処理部３０１は、顧客情報記憶部３２１に記憶されている顧客情報を参照し、取得したＩＣタグ情報により、顧客の特定を実行する。ここでいう、顧客情報とは、少なくとも顧客名、ＩＣコード、顧客ＩＤ、住所、性別、年齢、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを有する、顧客固有の情報のことをいう。顧客ＩＤとは、顧客固有の識別子のことをいい、例えば数字、文字の組み合わせであってもよい。
【００３４】
顧客別嗜好商品リスト作成処理部３０２は、上記特定された顧客情報をもとに、顧客別売上情報記憶部の購買履歴データ２０を参照し、購入頻度の多い商品を順位付け、リスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを、顧客別嗜好商品リスト３０と呼ぶ。顧客別嗜好商品リスト３０とは、図１２に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、商品名、重み値を項目名に有するリストをいう。また、ここでいう、購買履歴データ２０とは、図１１に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、購買履歴番号、購買日付、商品名、購入回数を有する、顧客固有の購買履歴リストのことをいう。購買履歴番号とは、上記商品名等をまとめて機械的に番号を付与したものである。
【００３５】
店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３は、特定の店舗別に売上商品情報を管理し、売上数の多い順に順位付けしリスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを店舗別売れ筋商品リスト４０と呼ぶ。また、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３は、まず、店舗別売上情報記憶部３２４を参照し、特定店舗の売上情報を読み込み、清算商品情報を処理して、売上数に応じた順位付けを実行し、店舗別売れ筋商品リスト４０を最新の情報にし、店舗別売れ筋商品リスト記憶部３２４に更新記憶させる。ここでいう、店舗別売れ筋商品リスト４０とは、図１３に示すように、例えば、少なくとも店舗名、売上順位、商品名、売上数を項目名に有する店舗別に管理されたリストをいう。
【００３６】
商品容積リスト作成処理部３０４は、商品情報の商品名に当該商品の容積値を紐づけた情報をリスト化する処理部である。この商品容積リスト処理部３０４は、商品情報記憶部３２３を参照し、商品マスタの項目名の中から、リスト必要項目のみを抽出し、リスト化を実行する。ここでいう、商品マスタとは、少なくとも商品名、アドレス、商品容積値、商品原価、仕入れ先、産地を有する、いわゆる商品に関する情報を有している一般的な商品マスタである。アドレスとは、商品情報記憶部３２３に格納されている商品情報項目名のひとつで、アドレスをもとに商品情報記憶部３２３の商品情報を検索することなしに、商品名をダイレクトに検出できる情報をいう。また、リスト必要項目とは、少なくとも商品名、商品容積値を有する情報である。作成されたリストは、商品容積リスト５０と呼ぶ。ここでいう、商品容積リスト５０とは、図１４に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有するリストである。
【００３７】
顧客別購買予測商品リスト作成処理部３０５は、上記顧客別嗜好商品リスト３０と上記店舗別売れ筋商品リスト４０を結合し、商品の順位付けしリスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを、顧客別購買予測商品リスト６０と呼ぶ。顧客別購買予測商品リスト６０とは、図１５に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、商品名、ポイントを項目名に有するリストである。
【００３８】
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部３０６は、上記商品容積リスト５０と上記顧客別購買予測商品リスト３０を結合し、リスト化を実行する処理部である。作成されたリストを、顧客別購買予測商品アドレスリスト７０と呼ぶ。この顧客別購買予測商品アドレスリスト７０とは、図１６に示すように、少なくとも顧客ＩＤ、商品名、アドレスを項目名に有するリストである。
【００３９】
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部３０７は、上記顧客別購買予測商品アドレスリスト７０をもとに、清算商品の合計容積値を算出し、レジ袋種類パラメータ８０の対応したレジ袋サイズ及び枚数を算出する処理部である。ここでいう、レジ袋種類パラメータ８０とは、図１７に示すように、少なくとも容積値の範囲、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。また、算出結果とは、少なくともレジ袋削減枚数、削減したレジ袋の種類、特典ポイントを有する情報をいう。
また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部３０７は、算出結果を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７に記憶すると共に、顧客別情報記憶部３２１、及び顧客別売上情報記憶部３２２に更新記憶する。
【００４０】
出力処理部３０８は、上記算出された削減レジ袋枚数及び特典ポイントを出力する処理部である。この出力処理部３０８は、今回の商品清算分に対応する削減したレジ袋枚数、累計削減レジ袋枚数を出力してもよい。
【００４１】
一時領域３０９は、上記各処理部における処理において使用され、処理情報を一時記憶させ、各処理の都度に参照され、また更新記憶をする一時記憶部である。この一次領域３０９は、いわゆるバッファとしてもよい。ここでいう、処理情報とは、例えば、各記憶部に記憶されている情報、各作成途中のリスト情報をいう。
【００４２】
顧客情報記憶部３２１は、顧客に関する情報を記憶する記憶部である。この顧客情報記憶部３２１は、例えば、顧客名、顧客識別ＩＤ、会員番号、住所、性別、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを記憶することができる。
【００４３】
顧客別売上情報記憶部３２２は、顧客別に購買履歴データ２０を記憶する記憶部である。この顧客別売上情報記憶部３２２には、例えば、図１１に示すように、顧客識別ＩＤ、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数を記憶することができる。その他、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイント等の情報を記憶してもよい。
【００４４】
商品情報記憶部３２３は、商品に関する情報である商品マスタを記憶する記憶部である。
【００４５】
店舗別売上情報記憶部３２４は、店舗別の商品売上数を記録する記憶部である。この店舗別売上情報記憶部３２４には、例えば、店舗名、店舗識別ＩＤ、商品名、売上数量を記憶することができる。
【００４６】
検索リスト記憶部３２５は、各処理部において作成されたリストを記憶する記憶部である。
例えば、少なくとも顧客識別ＩＤ、商品名、重み値の項目名を有する顧客別嗜好商品リスト３０を記憶することができる。また、少なくとも店舗識別ＩＤ、店舗名売上順、商品名、売上数量を項目名に持つ店舗別売れ筋商品リスト４０を記憶することができる。また、少なくとも商品別アドレス、商品名、容積値を項目名に有する商品容積リスト５０を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ＩＤ、商品名、累計重み値を項目名に有する顧客別購買予測商品リスト６０を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ＩＤ、商品名、商品アドレスを項目名に有する顧客別購買予測商品アドレスリスト７０を記憶することができる。
また、この検索リスト検索記憶部３２５には、図１８に示すように、期間、重み値、重み値カテゴリを項目に有する隔離日数重み値パラメータ９０を記憶することができる。
【００４７】
レジ袋容積記憶部３２６は、レジ袋のサイズと容積の情報を記憶する記憶部である。このレジ袋容積記憶部３２６には、例えば、図１７に示すように、容積値幅、レジ袋サイズを項目名に有するレジ袋種類パラメータ８０を記憶することができる。
【００４８】
レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７は、顧客別に削減したレジ袋枚数と、特典ポイントを記憶する記憶部である。また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７は、削減レジ袋枚数の累計枚数、累計の特典ポイントを記憶させてもよい。
【００４９】
次に、本実施形態に係るシステムにおける処理の流れについて図４を参照して説明する。
まず、予め顧客情報は顧客情報記憶部３２１に記憶させ、容積値とレジ袋サイズを有するレジ袋種類パラメータ８０はレジ袋容積記憶部３２６に記憶させておく。
また、本実施形態において、清算商品情報とＩＣタグ情報の両情報を端末が受信してから処理が実行される。
【００５０】
まず、入力部であるＲＦＩＤリーダー２から、端末３がＩＣタグ情報を受信すると（Ｓ４０１）、顧客特定処理部３０１が、顧客情報記憶部３２１の顧客情報を参照し（Ｓ４０２）、顧客を特定する処理、及び顧客情報の有無を判別する（Ｓ４０３）。
【００５１】
上記判別Ｓ４０３の結果、顧客情報があると判別すると、上記特定された顧客情報をもとに、顧客別売上情報記憶部３２１を参照して（Ｓ４０４）、当該顧客の購買履歴データ２０があるかを判別する（Ｓ４０５）。
また、上記判別Ｓ４０３の結果、顧客情報がないと判別すると、レジ袋削減枚数算出処理（Ｓ４１１）を実行する。例えば、新規顧客が買物を行う際に、購買履歴データ２０が存在しないので、この場合には、今回の清算商品情報のみで削減レジ袋枚数の算出処理を行う。
【００５２】
上記判別Ｓ４０５の結果、購買履歴データ２０があると判別された場合、顧客別嗜好商品リスト作成処理（Ｓ４０６）を実行する。当該顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６は、図７を参照して説明する。
【００５３】
上記判別Ｓ４０５の結果、購買履歴データ２０がないと判別された場合、又は、顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６の後には、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部３０３において、店舗別売れ筋商品リスト作成処理（Ｓ４０７）を実行する。当該店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７は、図８を参照して説明する。
【００５４】
上記店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７の結果、顧客別購買予測商品リスト作成処理部３０５において、上記作成された顧客別嗜好商品リスト３０及び店舗別売れ筋商品リスト４０に基づき、顧客別購買予測商品リスト作成処理を実行する（Ｓ４０８）。当該顧客別購買予測商品リスト作成処理Ｓ４０８は、図９を参照して詳細に説明する。
【００５５】
上記作成された顧客別購買予測商品リスト６０をもとに、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部３０６において、顧客別購買予測商品リスト６０にアドレスが付加された顧客別購買予測商品アドレスリスト６０の作成処理を行う（Ｓ４０９）。
特典ポイントの算出は、例えば、レジ袋のサイズに応じて、ＬＬサイズ２ポイント、Ｌサイズ１ポイント、Ｍサイズ０．５ポイントなどのように、レジ袋のサイズに応じて算出してもよいし、また単純に削減したレジ袋の枚数や削減したＣＯ２の排出量に応じて付与してよい。
当該顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理Ｓ４０９の詳細は、図１０を参照して説明する。
【００５６】
上記顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理の後、または、上記判別Ｓ４０３の結果、顧客データがないと判別された後に、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部３０７において、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理を行う（Ｓ４１０）。詳細については、図５に示した処理フロー図を参照して説明する。
【００５７】
最後に、上記レジ袋削減枚数算出処理Ｓ４１０の結果から、出力処理部３０８により出力処理される（Ｓ４１１）。ここで言う、出力部３０８とは、例えば、レシート、会員ＩＣカード、携帯電話のＩＣ、としてもよい。また、インターネットを介して削減枚数を確認できるようにデータベースへ出力してもよい。
【００５８】
上記、図４を参照して説明した各処理については、以下、詳細な処理フロー図を参照して説明を行う。
【００５９】
顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６について、図７を参照して説明する。
顧客別嗜好商品リスト作成処理Ｓ４０６では、端末３は、まず、顧客別売上情報記憶部３２２を参照し、購買履歴商品データ２０の読み込み行い（Ｓ７０１）、履歴レコードの検索を行う（Ｓ７０２）。ここでいう、レコードとは、リストの一部の情報のこと、例えば、図１１に示す購買履歴データ２０内では、顧客ＩＤ、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数が、一商品名ごとに紐づいた一つの情報をレコードと呼び、レコードの集合体がリストになる。以下の各処理においても、同様の意味合いでレコードとの表現で記述に使用する。
【００６０】
上記履歴レコードから、各商品における購買日情報を抽出取得する（Ｓ７０３）。各商品の最新の購買日と、本日付けの日付情報から、その間の隔離日数を算出する（Ｓ７０４）。
例えば、商品別に買物を行った本日日付から、上記購買日を引いて隔離日数を算出する。
【００６１】
次に、上記算出された隔離日数が、隔離日数重み値パラメータ９０の各期間内であるか否かの判別を行う（Ｓ７０５）。隔離日数重み値パラメータ９０とは、図１８に示したように、重み値カテゴリ、日数期間を項目名に有するパラメータである。
上記判別Ｓ７０５の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み値パラメータ９０の各期間内にあると判別された場合、商品別の重み値を取得する（Ｓ７０６）。
例えば、隔離日数が０日から６０日の間の商品があれば、顧客の最近の指向性があると判断し「４」という重み値を取得する。また、隔離日数が３２０日から４００日の間の商品がれば、顧客の一年前の前後４０日間くらいということで顧客の季節性嗜好の商品であると判断し「２」という重み値を取得する。
上記判別Ｓ７０５の判別の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み知パラメータ９０の各期間内にないと判別された場合、購買履歴データ２０内の次履歴レコードの有無を判別する処理（Ｓ７１０）を行う。
【００６２】
上記重み値取得後、一時領域３０９に今回重み値を得た商品と同一の商品が保存されているかの判別を行う（Ｓ７０７）。
上記判別Ｓ７０８の結果、同一商品があると判別された場合、一時領域３０９記憶された既存の重み値に、今回の買物で得た重み値を加算して、一時領域３０９に更新記憶する（Ｓ７０８）。
また、上記判別Ｓ７０７の結果、同一商品がないと判別された場合、新たに商品として商品名と重み値が紐付けられた、顧客別嗜好商品リスト３０として一時領域３０９に保存される（Ｓ７１０）。
【００６３】
上記一時領域３０９に更新記憶後、購買履歴データ２０の次履歴レコードの判別を行う（Ｓ７１１）。
上記判別Ｓ７１０の結果、次履歴レコードがあると判別された場合、次商品における購買日の取得処理Ｓ７０３から上記判別処理までを繰り返し行う（Ｓ７０３〜Ｓ７１０）。
上記判別Ｓ７１０の結果、次履歴レコードがないと判別された場合、一時領域３０９を参照し（Ｓ７１１）、顧客別嗜好商品リスト３０を重み値順に並び替え処理を行う（Ｓ７１２）。
【００６４】
上記並び替えされた顧客別嗜好商品リスト３０は、検索リスト記憶部に更新保存される（Ｓ７１３）。
【００６５】
店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７について、図８を参照して説明する。
店舗別売れ筋商品リスト作成処理Ｓ４０７では、端末３は、まず、店舗別売上情報記憶部３２４の売れ筋データを検索する（Ｓ８０１）。売れ筋レコードを取得後に（Ｓ８０２）、少なくとも店舗名、商品名、売上数量のリスト必要項目を売れ筋データレコードから抽出取得をする（Ｓ８０３）。
【００６６】
上記取得された売れ筋レコードを、一時領域３０９に記憶する（Ｓ８０４）。この際、一時領域３０９に他の売れ筋レコードが存在するかの判別を行う（Ｓ８０５）。
上記判別Ｓ８０５の結果、一時領域３０９に売れ筋レコードがないと判別された場合、当該売れ筋レコードは一時領域３０９の最下部に保存される（Ｓ８０９）。例えば、当該最初の清算商品である１レコード目は、必然的に一時領域３０９の最下部に記憶されることになる。
一方、上記判別Ｓ８０５の結果、売れ筋レコードが一時領域３０９にあると判別されると、並び替えのために基準値である売上数量の比較判別を行う（Ｓ８０６）。
【００６７】
上記判別Ｓ８０６の結果、一時領域３０９にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが売上数が少ないと判別されると、一次領域の次売れ筋レコードの検索処理（Ｓ８０４）に戻る。ここで、一次領域内から売れ筋レコードが無くなるまで、上記判別処理を繰り返し行う（Ｓ８０４〜Ｓ８０７）。
一方、上記判別Ｓ８０６の結果、一時領域３０９にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが多いと判別されると、一次領域の現売れ筋レコードの上部に当該売れ筋レコードが作成される（Ｓ８０８）。
【００６８】
次に、売れ筋データに次売れ筋レコードが存在するかの判別を行う（Ｓ８１０）。
上記判別Ｓ８１０の結果、次売れ筋レコードがあると判別された場合、次売れ筋レコードのリスト必要項目の取得を行う（Ｓ８０３）。なお、一時領域３０９内での判別処理を繰り返し行い、売れ筋レコードが無くなるまで処理を繰り返す（Ｓ８０３〜Ｓ８１０）。
一方、上記判別Ｓ８１０の結果、次売れ筋レコードがないと判別された場合、一次領域の参照を行う（Ｓ８１１）。
【００６９】
ここで、一次領域には上記処理を終えた売れ筋レコード情報が、すでに売上数量ごとに順位付けされている店舗別売れ筋商品リスト４０として記憶されている。また、一次領域内の店舗別売れ筋商品リスト４０を検索記憶部に更新記憶する（Ｓ８１２）。
【００７０】
商品容積リスト作成処理について、図５を参照して説明する。
商品容積リスト作成処理では、端末３は、まず、商品情報記憶部３２３の商品マスタを参照する（Ｓ５０１）。上記商品マスタの情報から、商品容積リスト５０作成に必要な項目を抽出し（Ｓ５０２）、商品レコードとして一時領域３０９に記憶する（Ｓ５０３）。ここでいう、商品容積リスト５０とは、図１４に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有する、商品マスタから必要な情報のみを抽出した商品リストである。
【００７１】
上記処理Ｓ５０３をもって、あるひとつの商品レコードに対する項目名の抽出処理が終了したことになり、商品情報記憶部３２３の商品マスタに次商品レコードが存在するかを判別する（Ｓ５０４）。
上記判別Ｓ５０４において、次商品レコードが存在すると判別された場合、次商品レコードに対する処理を繰り返し行い、商品マスタ内の商品レコードが無くなるまで繰り返し行う（Ｓ５０１〜Ｓ５０４）。
【００７２】
一方、上記判別Ｓ５０４の結果、次商品レコードがないと判別された場合、一時領域３０９に商品容積リスト５０が作成されたことになる（Ｓ５０５）。詳細には、判別処理Ｓ５０４の結果、次商品レコードなしと判別されたのは、商品マスタ内の全ての商品レコードに対してのリスト必要項目の取得が完了したことになり、結果として、一時領域３０９には、図１４に示すような商品容積リスト５０が完成していることになる。
【００７３】
次に、上記一時領域３０９に保存された商品容積リスト５０を、検索リスト記憶部３２５に記憶する（Ｓ５０６）。例えば、検索リスト記憶部３２５内に、既存の商品容積リスト５０が存在している場合は、更新記憶を行い、最新の状態で検索リスト３２５の商品リスト４０を保つことは言うまでもない。
【００７４】
顧客別購買予測商品リスト作成処理Ｓ４０８について、図９を参照して説明する。
顧客別購買予測商品リスト作成処理Ｓ４０８では、まず、検索リスト記憶部３２５の顧客別嗜好商品リスト３０を参照し（Ｓ９０１）、当該顧客別嗜好商品リスト３０の商品レコード検索を行う。検索の結果、当該顧客別嗜好商品リスト３０より、商品レコードを取得する（Ｓ９０２）。
【００７５】
同様に、検索リスト記憶部３２５の店舗別売れ筋商品リスト４０を参照し（Ｓ９０３）、当該店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがあるか判別を行う（Ｓ９０４）。
上記判別Ｓ９０４の結果、店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがあると判別された場合は、当該商品レコードが上記顧客別嗜好商品リスト３０から取得した商品レコードと同一であるかの判別を行う（Ｓ９０５）。
上記判別Ｓ９０４の結果、店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがないと判別された場合は、顧客別嗜好商品リスト３０の次商品レコード検索を行う（Ｓ９０８）。
【００７６】
上記判別Ｓ９０５の結果、当該店舗別売れ筋商品リスト４０と顧客別嗜好商品リスト３０の両商品リストの各商品レコードが同一でないと判別された場合は、再度店舗別売れ筋商品リスト４０の次商品レコード検索を行う（Ｓ９０６）。
この処理は、店舗別売れ筋商品リスト４０の商品レコードがないと判別されるか、顧客別嗜好商品リスト３０と店舗別売れ筋商品リスト４０の各商品レコードが同一であると判別されるまで、繰り返し行う（Ｓ９０３〜Ｓ９０６）。
【００７７】
上記判別Ｓ９０５の結果、当該店舗別売れ筋商品リスト４０と顧客別嗜好商品リスト３０の両商品リストの各商品レコードが同一であると判別された場合は、一時領域３０９にある店舗別売れ筋商品リスト４０から、当該商品レコードの商品レコードを削除する（Ｓ９０７）。
その後、顧客別嗜好商品リスト３０の次商品レコードの有無を判別する（Ｓ９０８）。
【００７８】
上記判別Ｓ９０８の結果、顧客別嗜好商品リスト３０の次レコードありと判別された場合は、上記処理フローを繰り返し行い、顧客別嗜好商品リスト３０の商品レコードが無くなるまで処理は継続する（Ｓ９０２〜Ｓ９０８）。
また、上記判別Ｓ９０８の結果、当該顧客別嗜好商品リスト３０に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域３０９を参照する（Ｓ９０９）。このとき、一時領域３０９には顧客別嗜好商品リスト３０と、一部商品レコードの削除処理を行った店舗別売れ筋商品リスト４０とが記憶されている。
【００７９】
ここで、一時領域３０９を参照して、顧客別嗜好商品リスト３０と店舗別売れ筋リスト３０を結合し、顧客別購買予測商品リスト６０を作成する（Ｓ９１０）。上記作成されたリストは、一時領域３０９に保存する（Ｓ９１１）。
詳細に説明すると、上記処理の結果、顧客別嗜好商品リスト３０をもとに店舗別売れ筋商品リスト４０内の重複する商品レコードが削除され、顧客別嗜好商品リスト３０の最下部に上記処理後の店舗別売れ筋商品リスト４０が結合する。これにより、顧客別の購入頻度を反映させた顧客別購買予測商品リスト６０が作成される。
【００８０】
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理Ｓ４０９について、図１０を参照して説明する。
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理Ｓ４０９では、まず、一時領域３０９に保存された顧客別購買予測商品リスト６０を参照し（Ｓ１００１）、商品レコードを取得する（Ｓ１００２）。また、検索リスト記憶部３２５の商品容積リスト５０を参照し（Ｓ１００３）、商品容積レコードの有無を判別する（Ｓ１００４）。
【００８１】
上記判別Ｓ１００４の結果、商品容積リスト５０に商品容積レコードがないと判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト６０の次商品レコード検索を行う（Ｓ１００９）。
一方、上記判別Ｓ１００４の結果、商品容積リスト５０に商品容積レコードがあると判別された場合は、当該商品容積レコードの商品と顧客別購買予測商品リスト６０の商品が同一かの判別を行う（Ｓ１００５）。
【００８２】
上記判別Ｓ１００５の結果、商品が同一でないと判別された場合は、商品容積リスト５０の次商品容積レコードを検索する（Ｓ１００６）。
一方、上記判別Ｓ１００５の結果、商品が同一であると判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト６０内の当該商品のレコードに、商品容積レコードのアドレスを付加する（Ｓ１００７）。さらに、一時領域３０９に顧客別購買予測商品アドレスリスト７０として保存する（Ｓ１００８）。
【００８３】
ここで、顧客別購買予測商品リスト６０のあるひとつの商品に対するアドレス付与の処理が終了したことになり、次に、一時領域３０９内の当該顧客購買予測商品リスト６０内の次商品レコードの有無の判別を行う（Ｓ１００９）。
【００８４】
上記判別Ｓ１００９の結果、次商品レコードがあると判別された場合は、上記処理フローに示した商品容積リスト５０との判別処理を繰り返し、一時領域３０９内の当該顧客別購買予測商品リスト６０の商品レコードがなくなるまで処理を実行する（Ｓ１００２〜Ｓ１００９）。
一方、上記判別Ｓ１００９の結果、一時領域３０９内の顧客別購買予測商品リスト６０に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域３０９内の顧客別購買予測商品リスト６０内の全ての商品に対しての判別処理を行ったことになり、一時領域３０９には顧客別購買予測商品アドレスリスト７０が完成している。
また、一次領域３０９の顧客別購買予測商品アドレスリスト７０を参照し（Ｓ１０１０）、検索リスト記憶部３２５に記憶する（Ｓ１０１１）。
【００８５】
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理Ｓ４１０について、図６を参照して説明する。
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理Ｓ４１０では、端末３が、まず、入力部３３０から取得した清算商品情報に基づき、一時領域３０９を参照し（Ｓ６０１）、検索リスト記憶部３２５にある顧客別購買予測商品アドレスリスト７０を参照し（Ｓ６０２）、清算商品と同一商品が当該顧客別購買予測商品アドレスリスト７０にあるかの判別を行う（Ｓ６０３）。
【００８６】
上記判別Ｓ６０３の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト７０に清算商品と同一商品があると判別された場合は、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト７０の商品レコードよりアドレスを取得し（Ｓ６０４）、当該アドレスから商品容積リスト５０の当該商品をダイレクトに読み込み、商品容積値を取得する（Ｓ６０５）。
一方、上記判別Ｓ６０３の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト７０に清算商品と同一商品がないと判別された場合は、検索リスト記憶部３２５の商品容積リスト５０を参照し（Ｓ６０６）、当該清算商品の商品容積を検索し（Ｓ６０７）、商品容積値の取得を行う（Ｓ６０５）。
【００８７】
上記取得した商品容積値は一時領域３０９に保存する。その際、当然一商品目は当該商品容積値をそのまま一時領域３０９に記憶するのみだが、二商品目以降の記憶に関して、商品容積値を一時領域３０９内の商品容積値に加算処理を行い保存する（Ｓ６０８）。
【００８８】
ここで、次清算商品情報の有無の判別を行う（Ｓ６０９）。
上記判別Ｓ６０９の結果、次清算商品情報があれば、上記容積加算処理を清算商品情報がなくなるまで処理を繰り返す（Ｓ６０１〜Ｓ６０８）。
一方、上記判別Ｓ６０９の結果、清算商品情報がないと判別された場合は、一時領域３０９の合計容積値を参照し（Ｓ６１０）、また、レジ袋容積記憶部３２６のレジ袋種類パラメータ８０を参照し（Ｓ６１１）、一時領域３０９に記憶されている合計容積値をレジ袋種類パラメータ８０に当てはめ、レジ袋換算処理を行う（Ｓ６１２）。ここでいう、レジ袋サイズ換算パラメータとは、図１７に示した図を参照して、少なくとも容積値、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。
【００８９】
上記換算処理Ｓ６１２の結果、当該買物における削減されたレジ袋枚数が算出されたことになる。上記削減枚数を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部３２７に保存する（Ｓ６１３）。その際、当該レジ袋削減枚数記憶部３２７に既存の削減枚数がある場合は加算処理を行い累計枚数として保存してもよいことは言うまでもない。
【００９０】
また、上記算出された削減枚数は、レジ袋削減枚数記憶部３２７へ記憶されるのみでなく、顧客別情報記憶３２１、及び顧客別売上情報記憶部３２２へ更新記憶する（Ｓ６１４〜Ｓ６１５）。
【００９１】
このように上述の実施形態によれば、レジでのスタンプ押印等の作業によるレジ滞留時間をとることなく、端末３の処理のみで、顧客のレジ袋削減枚数の管理が行える。また、ＰＯＳレジ内での処理を実行することで、処理速度についても効率化を図ることができる。
【００９２】
上述の実施形態は一例であって、上述したＩＣタグの他に、ＩＣ会員カード、ＩＣ携帯電話端末であってもよい。また、上述のＲＦＩＤリーダーに限らず、生体認証、バイオメトリクス認証であってもよい。
【００９３】
上述の実施形態は一例であって、本発明を逸脱しない範囲での適宜変更等が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の一の実施例に係るシステムの全体構成を示した図である。
【図２】ＩＣタグ機能ブロック図である。
【図３】本実施形態にかかる機能ブロック図である。
【図４】本発明の全体処理フロー図である。
【図５】商品容積リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図６】レジ削減枚数算出及び特典ポイント算出更新の詳細な処理を示した処理フローである。
【図７】顧客別嗜好商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図８】店舗別売れ筋商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図９】顧客別購買予測商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。
【図１０】顧客別購買予測商品アドレスリスト作成の詳細な処理を示した処理フロー図である。
【図１１】購買履歴商品データの一例を示した図である。
【図１２】顧客別嗜好商品リストの一例を示した図である。
【図１３】店舗別売れ筋商品リストの一例を示した図である。
【図１４】商品容積リストの一例を示した図である。
【図１５】顧客別購買予測商品リストの一例を示した図である。
【図１６】顧客別購買予測商品アドレスリストの一例を示した図である。
【図１７】レジ袋種類パラメータを示した図である。
【図１８】隔離日数重み値パラメータを示した図である。
【符号の説明】
【００９５】
１・・・ＩＣタグつきバッグ、２・・・ＲＦＩＤリーダー、３・・・端末、４・・・店舗サーバ、１０・・・ＩＣタグ、３００・・・演算処理部、３０１・・・顧客特定処理部、３０２・・・顧客別嗜好商品リスト作成処理部、３０３・・・店舗別売れ筋商品リスト作成処理部、３０４・・・商品容積リスト作成処理部、３０５・・・顧客別購買予測商品リスト作成処理部、３０６・・・顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部、３０７・・・レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部、３０８・・・出力処理部、３０９・・・一時領域、３２０・・・記憶部、３２１・・・顧客情報記憶部、３２２・・・顧客別売上情報記憶部、３２３・・・商品情報記憶部、３２４・・・店舗別売上情報記憶部、３２５・・・検索リスト記憶部、３２６・・・レジ袋容積記憶部、３２７・・・レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部、３３０・・・入力部、３４０・・・出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、
上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出するレジ袋削減枚数算出処理手段と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする更新記憶処理手段と、
を有することを特徴とする端末。
【請求項２】
上記レジ袋容積記憶手段には、レジ袋のサイズごとに、基準となる容積が記憶されており、
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋容積記憶手段を参照して、削減したレジ袋サイズと削減枚数とを算出する、
請求項１記載の端末。
【請求項３】
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋削減枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、
上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶する、
請求項１又は２記載の端末。
【請求項４】
上記商品マスタには、商品情報として商品名、商品容積値が記憶されており、
上記商品マスタ記憶手段を参照して少なくとも商品名、商品容積値を有する商品容積リストを作成し、作成した商品容積リストを上記検索用リストとして、上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成手段をさらに有する、
請求項１〜３のいずれかに記載の端末。
【請求項５】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
上記顧客別売上情報記憶手段を参照して、各顧客の購入履歴情報から、顧客別嗜好商品リストを作成し、作成した顧客別嗜好商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する顧客別商品アドレスリスト作成手段と、をさらに有する、
請求項１〜４のいずれかに記載の端末。
【請求項６】
上記顧客情報に基づき上記顧客別売上情報記憶手段を参照し、当該顧客の過去の購買履歴から顧客別の嗜好性及び当該顧客が過去の同じ時期に購入した商品の情報を、上記検索対象リストに追加する顧客別嗜好商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項５記載の端末。
【請求項７】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成し、作成した店舗別売れ筋商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
をさらに有する
請求項１〜６のいずれかに記載の端末。
【請求項８】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売れ筋商品リスト作成手段は、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して売れ筋商品を抽出し、店舗別売れ筋商品リストの順位付けを更新する、
請求項７記載の端末。
【請求項９】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
上記顧客別嗜好商品リストと売れ筋商品リストを結合して、上記検索用リストに追加する顧客別嗜好売れ筋商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項５記載の端末。
【請求項１０】
上記顧客別嗜好商品リストと、上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段を有する、
請求項９記載の端末。
【請求項１１】
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータによって行われる方法であって、
上記コンピュータが、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、
を有することを特徴とする顧客管理方法。
【請求項１２】
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータを、顧客を管理するための端末として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
上記コンピュータに対して、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１】
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、
上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出するレジ袋削減枚数算出処理手段と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする更新記憶処理手段と、
を有することを特徴とする端末。
【請求項２】
上記レジ袋容積記憶手段には、レジ袋のサイズごとに、基準となる容積が記憶されており、
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋容積記憶手段を参照して、削減したレジ袋サイズと削減枚数とを算出する、
請求項１記載の端末。
【請求項３】
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋削減枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、
上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶する、
請求項１又は２記載の端末。
【請求項４】
上記商品マスタには、商品情報として商品名、商品容積値が記憶されており、
上記商品マスタ記憶手段を参照して少なくとも商品名、商品容積値を有する商品容積リストを作成し、作成した商品容積リストを上記検索用リストとして、上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成手段をさらに有する、
請求項１〜３のいずれかに記載の端末。
【請求項５】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
上記顧客別売上情報記憶手段を参照して、各顧客の購入履歴情報から、顧客別嗜好商品リストを作成し、作成した顧客別嗜好商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する顧客別商品アドレスリスト作成手段と、をさらに有する、
請求項１〜４のいずれかに記載の端末。
【請求項６】
上記顧客情報に基づき上記顧客別売上情報記憶手段を参照し、当該顧客の過去の購買履歴から顧客別の嗜好性及び当該顧客が過去の同じ時期に購入した商品の情報を、上記検索対象リストに追加する顧客別嗜好商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項５記載の端末。
【請求項７】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成し、作成した店舗別売れ筋商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
をさらに有する
請求項１〜６のいずれかに記載の端末。
【請求項８】
上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売れ筋商品リスト作成手段は、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して売れ筋商品を抽出し、店舗別売れ筋商品リストの順位付けを更新する、
請求項７記載の端末。
【請求項９】
店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
上記顧客別嗜好商品リストと売れ筋商品リストを結合して、上記検索用リストに追加する顧客別嗜好売れ筋商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項５記載の端末。
【請求項１０】
上記顧客別嗜好商品リストと、上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段を有する、
請求項９記載の端末。
【請求項１１】
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータによって行われる方法であって、
上記コンピュータが、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、
を有することを特徴とする顧客管理方法。
【請求項１２】
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータを、顧客を管理するための端末として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
上記コンピュータに対して、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２００９−１１６７４９（Ｐ２００９−１１６７４９Ａ）
【公開日】平成２１年５月２８日（２００９．５．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−２９１１７２（Ｐ２００７−２９１１７２）
【出願日】平成１９年１１月８日（２００７．１１．８）
【特許番号】特許第４１２７８４４号（Ｐ４１２７８４４）
【特許公報発行日】平成２０年７月３０日（２００８．７．３０）
【出願人】（５０７３６９９６９）株式会社蝶理コム (4)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年５月２８日（２００９．５．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年１１月８日（２００７．１１．８）
【特許番号】特許第４１２７８４４号（Ｐ４１２７８４４）
【特許公報発行日】平成２０年７月３０日（２００８．７．３０）
【出願人】（５０７３６９９６９）株式会社蝶理コム (4)
【Ｆターム（参考）】
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