JPH11259570A - 経営シミュレーション方法及びこの経営シミュレーション方法を用いた経営意思決定支援システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】比較的簡易なアルゴリズムにより商品・サービ
ス授受行動及び業務行動発生系を現実の人の行動や商品
の販売状態に忠実にシミュレートする。 【解決手段】最初にシミュレーションの初期設定を行
い、続いて、シミュレーションの時刻に対して現実的な
店舗に対応する開店準備時間内、営業時間内、終了準備
時間内などの業務時間区分を与える。続いて、業務時間
区分に対するタイムステップを与える。続いて、行動要
素を店舗内に入店させる処理を行い、客エージェント、
従業員エージェントを処理する。そして、行動要素の種
類に従って客エージェントの単位時間内の行動処理、又
は、従業員エージェントの単位時間内の行動処理を行
う。この後、店舗内における従業員エージェントの行動
のシミュレーションを必要としない定置業務を行い、さ
らに、時間増分に従う時刻の更新を行う。そして、最後
に日付の更新を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、小売業、飲食業、
サービス業等において商品・サービス授受行動及び業務
行動の発生を実際の商圏や店舗でのお客や店員・経営者
行動に即してシミュレートする経営シミュレション方法
及びこの経営シミュレション方法を用いた経営意思決定
支援システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】小売業などにおける、店舗内の売場のレ
イアウト、商品棚の商品配置（棚割）、特売価格の設
定、商圏内の立地条件等は、売上、利益に大きく影響す
るということは良く知られているが、現状では、これら
のレイアウト等の計画の大部分は業務責任者の勘と経験
に頼っている。また、レイアウト等の計画を少しでも正
確にする方法や売上予測などの方法が提案されている。

【０００３】例えば、特開昭６４−２１５７１号公報に
は、店舗内での商品の棚割りに関する技術が開示されて
いる。この公報のものは、「もし、棚に［長い］空きス
ペースが有る、かつ［稼ぎ筋］かつ［長い］商品がな
い、かつ［売れ筋］かつ［長い］商品が有るならば、
［売れ筋］かつ［長い］商品を［１］フェース［増加］
せよ」のような店舗側の業務のみに関する知識ベース
と、販売額が高レベルでかつ荒利益率が高レベルであれ
ば稼ぎ筋商品とし、販売額が高レベルでかつ荒利益率が
中レベルであれば売れ筋商品とするような過去の売上げ
実績に基づく商品に対する特徴付けとを基に商品配置を
自動決定している。

【０００４】ところが実際の小売業においては、売れ筋
ばかりの商品構成では、それ以外のの商品を買うお客は
他店に流れてしまう。また、特売（安売り）商品は利益
が小さいので、特売商品だけでなく関連して他の商品も
買われるようなフロアレイアウト、棚割りを検討しなけ
れば、特売の効果が発揮できないという問題点がある。
このため、単に一つの業務に注目してその意思決定をし
ても業務担当者が目標とする売上、客数、利益等の最終
的経営指標を実現するような結果にはつながらない。

【０００５】また、特開平６−３５８９６号公報には、
商圏内での出店の際の売上高を予測する技術が開示され
ている。この公報のものは、新規出店予定地を中心に設
定された商圏内の来客可能客数を要因として店舗の売上
高予想値を求める手段と、新規出店予定地に接する道路
の通行量や界隈性等の立地条件を要因として店舗の売上
高予想値を求める手段とにより各要因に対する売上予想
値そのものを過去の統計的データから直接的に計算し、
さらに、各要因間の影響度を指標する影響度判定知識が
予め格納された知識ベースと、求められた各売上高予測
値を知識ベース内の影響度判定知識に基づいて補正する
手段と、補正後の各売上高予測値を合算して売上高予測
出力値を求める手段とによって売上高を補正している。

【０００６】ところが、このような過去の統計的データ
を直接的に用いる手法においては、過去のデータと同じ
傾向を、現在もしくは未来に当て嵌めるため、予測対象
とする店舗や商圏の内外の状態、環境が単調ではない変
化をした場合、当然ながら過去のデータを利用すること
はできない。特に、近年の小売業、飲食業、サービス業
の業態変化の激しさ、あるいは、出店、閉店の頻繁さに
対して、少なくとも１年間程度の過去の統計的データに
基づく従来の方法は、予測精度が落ちるというだけでな
く、予測そのものも意味がなくなってしまうという問題
があった。

【０００７】さらに、店舗内における消費者の動向のシ
ミュレーションについては、特開昭６４−８８２１５号
公報に開示されている方法がある。この方法は、店舗内
の消費者の動向を時系列に検出する消費者動向検出手段
と、検出された消費者の動向から歩行方向が変化する分
岐位置を検出する分岐位置検出手段と、分岐位置におけ
る消費者の夫々の分岐方向に向かう割合を算出する分岐
率算出手段を設け、消費者動向検出手段からの統計的デ
ータである店舗内の固有の位置における消費者の動線の
分岐点や分岐率に直接基づいてシミュレーションを行う
ものである。消費者の商品選択行動のシミュレーション
についても、同様に消費者動向検出手段からの統計的デ
ータである個々の商品に対する立ち止まり率、接触率、
購入率が直接利用されている。

【０００８】このシミュレーション方法によれば、店舗
内の商品配置を変更した場合の消費者の動線シミュレー
ションが可能とされているが、実際は過去のデータに変
更する商品配置と同じ商品配置における分岐率のデータ
がない時は分岐率等のデータをシミュレーションの利用
者が任意の値を入力することになり、シミュレーション
の精度は極めて低くなる。また、検出される立ち止まり
率、接触率、購入率の統計的データそのものが単に対象
となる商品の属性だけでなく店舗内のその商品の商品配
置にも関係しているため、商品配置を変更したときに同
じ商品に対して同じ立ち止まり率、接触率、購入率の値
を使用することはできない。さらに、本質的には一つの
商品の立ち止まり率、接触率、購入率は単に対象となる
商品だけでなく、店舗内のその他すべての商品の商品配
置にも関係しているため、このシミュレーション方法を
用いて商品配置を変更した場合の売上シミュレーション
の精度はほとんど期待できない。

【０００９】これに対して、多く種類の商品配置に対す
る統計的データがあれば良いとする方法もあるが、実際
の店舗においては多くの商品配置に対するデータを取る
ために頻繁に商品配置を換えることはコスト的にも消費
者に対して無用の混乱を招くことからも困難である。た
とえ可能であったとしても時系列としては異なる時点の
データであり、また、同時点で多くの店舗からのデータ
を集めることが可能な場合にも実際には商圏、客層がそ
れぞれの店舗で異なっているため、商品配置を変更した
場合に使用するデータにはなりにくい。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】小売業、飲食業、サー
ビス業等の業務責任者が行う、マネジメント、マーケテ
ィング、マーチャンダイジング、オペレーションにおけ
る経営意思決定支援システムに関しては、従来、個別の
出店計画や棚割り計画について、限定した機能を有する
ものはいくつか例があるが、出店計画、経営戦略、フロ
アレイアウト、品揃え、棚割り、販売促進、価格設定、
在庫量設定、商品発注などの、具体的な業務に関する戦
略・アクションを総合的計画立案、総合的評価検討の意
思決定を支援するものはない。

【００１１】ところが、実際の小売業、飲食業、サービ
ス業等の経営においては、これらの出店計画、経営戦
略、フロアレイアウト、品揃え、棚割り、販売促進、価
格設定、在庫量設定、商品発注などは相互作用している
複合した系を構成しているので、単に一つの業務に注目
してその意思決定をしても、業務担当者が目標とする売
上、客数、利益等の最終的経営指標を実現するような結
果にはつながらない。

【００１２】また、従来の商品配置、売上予測などのシ
ミュレーションの方法は、個々の購買客・利用客の店舗
選択、商品・サービス選択等の購買行動そのものをシミ
ュレートするものではなく、月間、年間等の統計的デー
タに基づくものであり、いつ、どこで、だれが、なに
を、なぜ（商品そのもの良さ、価格、店の雰囲気、店員
の対応などのどこが気に入たのか）、どのようにして購
買するのかを表現するシミュレーションではない。この
ため、客の購買行動の発生プロセスを正確に把握するこ
とはできず、複合する具体的な戦略・アクションに対し
て有効な意思決定支援をすることは困難である。

【００１３】さらに、これらの統計的な手法において
は、例えば公知の回帰分析などが一般的に用いられてき
たが、過去のデータと同じ傾向を現在もしくは未来に当
てはめるというものであり、このため、対象とする店舗
や商圏の内外の状態、環境が変化した場合には過去のデ
ータを利用することはできない。また、たとえ過去のデ
ータが良く当てはまる場合があっても、例えば、売上減
少傾向が現れた場合には、現状認識にはなるが、それだ
けでは売上の維持、向上に役に立つ戦略、アクション等
の新しいアイデアの創出には直接結び付かない。特に、
新しい形態の店舗の出店、店内のレイアウト・オペレー
ションの変更などの新しいアイデアの検証には、そのア
イデアでの過去の実績データがないので、統計的な処理
そのものが不可能である。

【００１４】そこで請求項１乃至７記載の発明は、比較
的簡易なアルゴリズムにより商品・サービス授受行動及
び業務行動発生系を現実の人の行動や商品の販売状態に
忠実にシミュレートできる経営シミュレーション方法を
提供する。

【００１５】また、請求項８及び９記載の発明は、小売
業、飲食業、サービス業等の業務責任者が行う、具体的
な業務に関する経営戦略、アクションの総合的計画立
案、総合的評価検討の意思決定の際に、業務責任者の新
たな戦略、アクションに関するアイデアの検証や、業務
責任者が目標とする経営状態に達するのに必要な適切な
戦略、アクションの推奨を行う経営意思決定支援システ
ムを提供する。

【００１６】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
シュミレーションの対象である商品・サービス授受行動
及び業務行動発生系に対して、複数のセルの配列からな
る対象空間を設定し、この対象空間内で、移動を含む商
品・サービス授受行動及び業務行動の発生に関する相互
作用を行う対象要素を複数設定し、所定の対象要素を対
象空間のセル上に配置することにより、商品・サービス
授受行動及び業務行動発生系を対象領域としてデータに
より表現し、所定の対象要素が、対象領域において、設
定された走査範囲内にある認識可能な対象要素と相互作
用し、設定された行動規則に従って移動を含む商品・サ
ービス授受行動及び業務行動を行い、その行動結果に伴
い対象領域を表現するデータを変化させ、これを複数の
対象要素に対して繰り返し行い、商品・サービス授受行
動及び業務行動発生系の時系列な状態変化を、対象領域
のデータの変化によってシミュレートする経営シミュレ
ーション方法にある。

【００１７】請求項２記載の発明は、請求項１記載の経
営シミュレーション方法において、所定の対象要素が、
対象領域において、設定された走査範囲内にある認識可
能な対象要素と互いの有するデータに基づいて相互作用
し、設定された行動規則に従って移動を含む商品・サー
ビス授受行動及び業務行動を行い、その行動の結果によ
り互いの有するデータを更新し、これにより対象領域を
表現するデータを変化させることにある。

【００１８】請求項３記載の発明は、請求項１又は２記
載の経営シミュレーション方法において、所定の対象要
素の１つが移動を含む商品・サービス授受行動及び業務
行動を行った後、次の対象要素の行動の処理が開始され
る前に、その１つの対象要素の行動結果に伴い対象領域
を表現するデータを直ちに変化させることにある。

【００１９】請求項４記載の発明は、請求項１乃至３の
いずれか１記載の経営シミュレーション方法において、
対象要素は、自己の現在位置するセルの隣接セルより遠
い位置にあるセルを走査範囲に含むことにある。

【００２０】請求項５記載の発明は、請求項１乃至４の
いずれか１記載の経営シミュレーション方法において、
対象要素を、移動を含む商品・サービス授受行動及び業
務行動を行う行動要素と、この行動要素に対して受動的
に動作する受動要素と、行動要素の移動や受動要素の配
置を制限する区域要素とに分類し、対象空間のセル上に
区域要素を先ず配置し、この区域要素上に受動要素を配
置して商品・サービス授受行動及び業務行動発生系に対
応する対象領域を構成し、この構成した対象領域におい
て行動要素のみが、設定された走査範囲内にある認識可
能な対象要素と互いの有するデータに基づいて相互作用
し、設定された行動規則に従って移動を含む商品・サー
ビス授受行動及び業務行動を行い、この行動要素の行動
の結果により行動要素と受動要素における互いの有する
データを更新し、行動要素の行動における処理の繰り返
しだけで商品・サービス授受行動及び業務行動発生系の
時系列な状態変化をシミュレートすることにある。

【００２１】このような方法により、商品・サービス授
受行動及び業務行動発生系を対象空間、対象要素で記述
することができ、現実に忠実な対象領域が表現できる。
また、対象要素が対象領域を走査して相互関係しようと
する相手を探し、互いの有するデータに基づいて相互作
用し、設定された行動規則に従って、移動を含む商品・
サービス授受行動および業務行動を行うので、実際の人
の行動の基本的な部分がよく表現でき、店舗内、商圏
内、客、従業員などの行動が基本的な一つのアルゴリズ
ムで表現できる。さらに、行動、相互作用の細部をデー
タによって記述できるので、柔軟で変化に富んだ行動パ
ターンが可能である。そして、行動の結果によりデータ
を記述するので、時系列に沿った変化が表現できる。

【００２２】請求項６記載の発明は、請求項１乃至５の
いずれか１記載の経営シミュレーション方法において、
対象空間を構成する個々のセルに対して、新たに分割し
た空間をサブセルとして対応させたことにある。

【００２３】請求項７記載の発明は、請求項６記載の経
営シミュレーション方法において、対象空間を２次元の
セルの配列として表現するとともにサブセルの空間を２
次元のセルの配列として表現し、サブセルの空間の次元
の1 つが対象空間における２次元のセルの配列に対して
高さ方向の次元を表現していることにある。このような
方法により、比較的簡単に３次元的な行動が表現でき
る。

【００２４】請求項８記載の発明は、商品・サービス授
受行動及び業務行動発生系を対象領域としてデータによ
り表現し、この商品・サービス授受行動及び業務行動発
生系の時系列な状態変化を対象領域のデータの変化によ
ってシミュレートするシミュレーション手段と、このシ
ミュレーション手段によるシミュレーション開始時にお
いて実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系
から初期状態値及び初期推定値を確保する手段と、シミ
ュレーション手段によるシミュレーション終了時におい
て、初期状態値が最終的に変化した最終状態値と初期推
定値が最終的に変化した最終推定値とを確保する手段
と、実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系
から初期状態値と最終状態値を含めた状態値に対応する
値を現実の状態値として収集する現実データ収集手段
と、設定された適合目標に対して比較対象である最終状
態値あるいは最終推定値が一致するように適合化対象で
ある初期状態値あるいは初期推定値を変更し、この適合
化対象の変更とシミュレーション手段によるシミュレー
ションの実施の処理を繰り返すことで適合目標と比較対
象である最終状態値あるいは最終推定値との一致を図る
べき適合化対象の値の探索を行うモデル適合化手段とを
備えた経営意思決定支援システムにある。

【００２５】請求項９記載の発明は、商品・サービス授
受行動及び業務行動発生系を対象領域としてデータによ
り表現し、この商品・サービス授受行動及び業務行動発
生系の時系列な状態変化を対象領域のデータの変化によ
ってシミュレートするシミュレーション手段と、このシ
ミュレーション手段によるシミュレーション開始時にお
いて実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系
から初期状態値及び初期推定値を確保する手段と、シミ
ュレーション手段によるシミュレーション終了時におい
て、初期状態値が最終的に変化した最終状態値と初期推
定値が最終的に変化した最終推定値とを確保する手段
と、実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系
から初期状態値と最終状態値を含めた状態値に対応する
値を現実の状態値として収集する現実データ収集手段
と、設定された適合目標に対して比較対象である最終状
態値あるいは最終推定値が一致するように適合化対象で
ある初期状態値あるいは初期推定値を変更し、この適合
化対象の変更とシミュレーション手段によるシミュレー
ションの実施の処理を繰り返すことで適合目標と比較対
象である最終状態値あるいは最終推定値との一致を図る
べき適合化対象の値の探索を行うモデル適合化手段と、
現在に対して適合した推定値である適合済推定値を求め
る推定値適合手段と、この推定値適合手段が求めた適合
済推定値を用いてシミュレーション手段により現在から
未来の設定された時点まで、商品・サービス授受行動及
び業務行動発生系のシミュレーションを行う時間外挿シ
ミュレーション手段と、設定された適合目標に適合した
現在における初期状態値を求める目標到達シミュレーシ
ョン手段とを備え、適合目標を実在の商品・サービス授
受行動及び業務行動発生系の現在の状態値とし、比較対
象を最終状態値とし、適合化対象を初期推定値とし、過
去の設定された時点から現在まではモデル適合化手段に
より適合化対象の値の探索を行い、推定値適合手段によ
り現在に対して適合した推定値である適合済推定値を求
め、また、適合目標を設定し、比較対象を最終値状態値
とし、適合化対象を初期状態値とし、現在から未来の設
定された時点まではモデル適合化手段により適合化対象
の値の探索を行い、目標到達シミュレーション手段によ
り設定された適合目標に適合した現在における初期状態
値を求める経営意思決定支援システムにある。

【００２６】このようなシステムにより実在の系からデ
ータを収集し、そのデータ収集の不足を補う推定値の現
実への適合化により、実在の経営の状況を正確に把握で
きる。しかも、利用者自らのアイデアの検証や、目標到
達への候補を探索しているので、小売業、飲食業、サー
ビス業等、幅広い業態の具体的な業務に対して意思決定
支援が可能である。

【００２７】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図面を参照
して説明する。 （第１の実施の形態）図１は、商品・サービス授受行動
及び業務行動発生系のシミュレーションを計算機によっ
て実施するための装置を示し、この装置は、商品・サー
ビス授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションを
実行するシミュレーション計算機１とこのシミュレーシ
ョン計算機１に対して各種指示及びシミュレーション条
件、シミュレーションデータなどの入力を行うキーボー
ド、マウス等の入力装置２と、シミュレーション結果、
操作用画面などの表示を行うグラフィックディスプレ
イ、プリンタ等の出力装置３により構成している。

【００２８】前記シミュレーション計算機１は、ＣＰＵ
（中央処理ユニット）４、このＣＰＵ４の動作プログラ
ム、シミュレーションプログラム、シミュレーションデ
ータなどを格納領域に格納する主メモリ５、上記の各プ
ログラムやデータ、シミュレーション結果などを格納す
る磁気ディスク等の記憶装置６を備え、データ設定やデ
ータ構成を行うシミュレーションプログラムなどを実行
する、前記主メモリ５には、図２に示すように、各種プ
ログラムを格納するプログラム格納部７ａが形成され、
かつ、各種データを設定した要素配置状態テーブル７
ｂ、目標要素状態テーブル７ｃ、行動要素の対目標要素
反応係数設定テーブル７ｄ、行動要素状態テーブル７
ｅ、行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆ、
業務時間区分状態テーブル７ｇ、時間増分設定テーブル
７ｈ、行動要素属性状態マスターテーブル７ｉ、定置業
務状態テーブル７ｊ、履歴ファイル７ｋ、行動要素走査
能力設定テーブル７ｍ、目標要素走査結果データテーブ
ル７ｎ、行動限界値設定テーブル７ｐ、行動距離限界値
設定テーブル７ｑ、客エージェント状態テーブル７ｒ、
会計ユニット状態テーブル７ｓ、店舗会計業務状態テー
ブル７ｔ等が形成されるようになっている。

【００２９】図３は現実的な店舗内空間に対応したシミ
ュレーションの対象となる空間（対象空間）のセル分割
の一例を示したもので、２次元の対象空間８は複数の正
方形セル９の配列によって表現されている。なお、セル
としては六角形セルを用いることも可能だが、建物の内
部等を表現するには、現実のレイアウトの特性から正方
形セルの方が現実と良く合い望ましい。

【００３０】前記各セル９には、例えば注目セル９ｃに
対しては、ｉ，ｊを任意の整数とすると、｛ｉ，ｊ｝の
ように２つの数値の組み合わせからなる位置データ（位
置座標）が対応する。この位置データにより、対象空間
８内のすべてのセルが識別できる。従って、対象空間８
での各セル９の位置関係および隣接（結合）関係を、注
目セル９ｃに隣接する８個のセルを用いて以下のように
表現できる。

【００３１】左隣りのセル９ｗの位置データは、｛ｉ−
１、ｊ｝ 右隣りのセル９ｅの位置データは、｛ｉ＋１、ｊ｝ 上隣りのセル９ｎの位置データは、｛ｉ，ｊ−１｝ 下隣りのセル９ｓの位置データは、｛ｉ，ｊ＋１｝ 左上隣りのセル９ｎｗの位置データは、｛ｉ−１，ｊ−
１｝ 右上隣りのセル９ｎｅの位置データは、｛ｉ＋１，ｊ−
１｝ 左下隣りのセル９ｓｗの位置データは、｛ｉ−１，ｊ＋
１｝ 右下隣りのセル９ｓｅの位置データは、｛ｉ＋１，ｊ＋
１｝ この対象空間８は、このままでは、単に空間的な広がり
を示しているだけであり、現実的な店舗に対応させるた
めには、シミュレーションの対象となる、複数の要素
（対象要素）を、対象空間８上に配置する必要がある。
この対象要素と対象空間の組み合わせをシミュレーショ
ンの対象となる対象領域と呼ぶ。

【００３２】図４は現実的な店舗内レイアウトに対応す
る対象領域１１の一例を示したもので、図３に示す対象
要素が何も配置されていない対象空間８を適宜拡張した
空間の上に区域要素（エリア）と呼ばれる対象要素を適
宜配置している。すなわち、客、従業員が自由に移動で
きる通路等を表現する通路エリア１２、客、従業員の移
動、視界を制限する境界で、壁、窓等を表現する境界エ
リア１３、商品や販売促進用の店内広告物（ＰＯＰ）な
どが配置される什器、会計機等を配置する台を表現する
棚エリア１４を配置している。

【００３３】また、この区域要素内には、受動要素（ユ
ニット）と呼ばれる対象要素を適宜配置している。すな
わち、受動要素として、会計機（ＰＯＳレジスター）及
びその関連機器等を表現する会計ユニット１５があり、
これを通路エリア１２もしくは棚エリア１４に配置す
る。また、受動要素として、出入口を表現する出入口ユ
ニット１６があり、これを店舗内と外部の境界の区域要
素に配置する。このような区域要素と受動要素により、
現実的な店舗内レイアウトに対応する対象領域１１を生
成することができる。

【００３４】図５は、現実的な売場構成に対応する対象
領域２１の一例を示したもので、図４に示す現実的な店
舗内レイアウトに対応する対象領域１１上に、商品（単
品および商品群）や店内広告物（ＰＯＰ）等を表現する
販売ユニット２２を受動要素として、主に棚エリア１４
上に配置している。これにより、客や従業員のいない店
舗内の売場を表現することができる。

【００３５】図５においては、販売ユニット２２はすべ
ての棚エリア１４上のすべてのセルに複数配置している
が、見やすくするため棚エリア１４上の販売ユニット２
２の大部分と、正方形セル９を省略し、代わりに各販売
ユニット２２が表現する具体的な商品群の名称を棚エリ
ア１４に記載している。この他、現実的な小売店の店舗
に合わせて、飲食コーナー、トイレ、駐車場、サービス
カウンタ、従業員専用出入口、食品加工室、倉庫、事務
所、従業員休憩室などを表現するそれぞれの商品、サー
ビス、業務に関する対象要素を設定することも可能であ
る。

【００３６】図６は、現実的な店舗内における、商品・
サービス授受及びそれに関する業務発生の状況に対応す
る対象領域３１の一例を示したもので、図５に示す現実
の売場構成に対応する対象領域２１に対して、エージェ
ントと呼ばれる行動要素を付加したものである。この行
動要素としては、店舗内の購買客（１人及び同一行動を
行う群）を表現する客エージェント３２があり、通路エ
リア１２と出入口ユニット１６上を移動できる。また、
店舗内の従業員（１人及び同一行動を行う群）を表現す
る従業員エージェント３３があり、通路エリア１２と出
入口ユニット１６上を移動できる。

【００３７】この図６が店舗内における商品・サービス
授受行動及び業務行動発生系のシミュレーションの状況
を示すものであり、現実的な店舗内における客の商品の
購買や従業員の商品の補充の業務等の行動を、対象領域
３１における客エージェント３２や従業員エージェント
３３の後述するシミュレーションのアルゴリズムに従う
行動によって表現（シミュレート）することが本発明の
シミュレーションの要部を為している。

【００３８】対象空間と対象要素の設定や配置の方法は
現実的な店舗内の状況をできるだけ忠実に表現するのも
のが優れているが、実際はシミュレーションのアルゴリ
ズムの作製簡易性、シミュレーション計算機１の計算能
力、データ格納容量などのシミュレーションの容易性と
のバランスを考慮し、現実のモデルとしての忠実性をあ
る程度犠牲にしてあまり細密な設定をしないことが望ま
しい。

【００３９】以下、対象領域の設定の一例を説明する。
対象空間のセル設定においては、店舗内における１つの
対象空間については同一形状、大きさのセルを採用する
ことがシミュレーションのアルゴリズムを容易に作成す
る上で必要である。また、対象空間の正方形セル９の大
きさは、人の平均的な一歩に相当する距離を基準に決め
る方法や什器の平均的な寸法から決定する方法等がある
が、ここでは店舗内のレイアウトを比較的簡単に表現す
るために什器の平均的な基準寸法の中からセルの大きさ
を設定した。具体的には３００ｍｍを基準値として、例
えば正方形セル９の一辺の長さを約１５０ｍｍ、約３０
０ｍｍ、約６００ｍｍ等の値に相当させる。この中で一
辺が約３００ｍｍ（±１００ｍｍ）の正方形セルが平均
的な成人１人の占める最小の床面積にほぼ等しく、アル
ゴリズム作成上都合の良いものであり、モデルの忠実性
とシミュレーションの容易性のバランスに優れている。

【００４０】図６では正方形セル９を見やすいように一
辺を約６００ｍｍの正方形セルとして描画してある。な
お、比較的店舗面積が大きく、かつ混雑の少ない店舗に
おいては、一辺を約６００ｍｍの正方形セルとすること
で全体のセル数を少なくしシミュレーションの計算時間
を短くすることができる。対象要素の基本的な設定は、
機能の違いから次のような３種類に分類する。

【００４１】区域要素は、１つのセル上に１つの区域要
素のみが配置可能である。この区域要素の機能は行動要
素の移動や後述する空間走査の制限、受動要素の配置や
後述する受動方向の制限等を行うもので、行動要素や受
動要素の空間的な行動を制限し、その制限可能な方向を
設定している。受動要素は、配置可能な１つのセル上の
区域要素内に複数配置できる。この受動要素の機能は行
動要素に対して受動的に作用し、行動要素の行動を誘起
（活性あるいは抑制）するもので、その作用可能な方向
を設定している。行動要素は、出入可能な１つのセル上
の区域要素及び受動要素内に複数位置（進入・出現）す
ることが可能になっている。この行動要素の機能は行動
要素間及び受動要素、区域要素との相互作用を行うもの
で、その移動及び行動可能な方向を設定しているが、実
際の移動および行動の方向はシミュレーションのアルゴ
リズムにより決定する。

【００４２】以上の基本設定を満たせば、現実の店舗の
特性に合わせて対象要素を適宜設定することが可能であ
り、この基本設定に従う限りは後述するシミュレーショ
ンのアルゴリズムを適用できる。また、行動要素が区域
要素および受動要素内に１つだけ位置（進入・出現）す
るように制限すると、この制限に対するモデルの現実へ
の忠実性が、正方形セルを平均的な成人１人の占める最
小の床面積にほぼ等しくするという点から見て比較的簡
単に達成できる。

【００４３】これらの対象要素の対象空間への配置に関
するデータは、主メモリ５においては図７に示す要素配
置状態テーブル７ｂに記録される。また、記憶装置６に
も格納される。前記要素配置状態テーブル７ｂの中に
は、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態
テーブル３６、行動要素配置状態テーブル３７等を設定
している。

【００４４】前記区域要素配置状態テーブル３５は、対
象領域３１に含まれるすべてのセルの位置データに対し
て設定され、そのセル上に配置されている区域要素の種
類、その区域要素の要素コード、その区域要素の要素名
等を格納している。この要素コードは、対象領域３１上
のすべての対象要素に対して１対１で対応付けらている
もので、これにより対象要素の個々の識別を行うことが
できる。

【００４５】区域要素の要素コードは、例えば点「．」
によって３つの数字群に区切られ、例えば、要素コード
「１１．０００１．０００１」においては、先頭の数字
群「１１」が区域要素の種類の中で境界エリアを示し、
中間の数字群「０００１」が境界エリアの種類の中の
「壁」を示し、最後の数字群「０００１」が１番目の壁
である「壁１」を示し、要素名「壁１」に対応してい
る。

【００４６】同様にして他の区域要素についても要素コ
ードが設定され、それぞれ先頭の数字群「１２」が区域
要素の種類の中で通路エリアを示し、中間の数字群「０
００１」が通路エリアの種類の中の「通路」を示し、最
後の数字群「０００１」が１番目の通路「通路１」を示
し、要素名「通路１」に対応している。同様にして、先
頭の数字群「１３」が区域要素の種類の中で棚エリアを
示し、中間の数字群「０００１」が棚エリアの種類の中
の「棚」を示し、最後の数字群「０００１」が１番目の
棚「棚１」を示し、要素名「棚１」に対応している。

【００４７】前記受動要素配置状態テーブル３６は、対
象領域３１に含まれ、かつ受動要素を含むすべての区域
要素の要素コードに対して設定され、その区域要素内に
配置されているすべて受動要素についてその受動要素の
種類、その受動要素の要素コード等を格納している。

【００４８】受動要素の要素コードは、例えば点「．」
によって３つの数字群に区切られ、例えば、要素コード
「２３．０００１．０００１」においては、先頭の数字
群「２３」が受動要素の種類の中で販売ユニットを示
し、中間の数字群「０００１」が販売ユニットの種類の
中で商品群「醤油」を示し、最後の数字群「０００１」
が商品群「醤油」の中で個々の商品「ａ社醤油１Ｌ（リ
ットル）」を示し、要素名「ａ社醤油１Ｌ」に対応して
いる。同様にして最後の数字群「０００２」が商品群
「醤油」の中で個々の商品「ｂ社醤油１Ｌ（リット
ル）」に対応している。

【００４９】同様にして他の受動要素についても要素コ
ードが設定され、それぞれ先頭の数字群「２１」が受動
要素の種類の中で出入口ユニットを示し、中間の数字群
「０００１」が出入口ユニットの種類の中で「正面出入
口」を示し、最後の数字群「０００１」が「正面出入
口」の中で個々の出入口ユニット「正面出入口１」を示
し、要素名「正面出入口１」に対応している。同様にし
て、先頭の数字群「２２」が受動要素の種類の中で会計
ユニットを示し、中間の数字群「０００１」が会計ユニ
ットの種類の中で「会計機」を示し、最後の数字群「０
００１」が「会計機」の中で個々の会計ユニット「会計
機１」を示し、要素名「会計機１」に対応している。

【００５０】この受動要素配置状態テーブル３６の中
で、会計ユニットが配置されている区域要素に対する行
と出入口ユニットが配置されている区域要素に対する行
は区域要素配置状態テーブル３５と合わせ、店舗内レイ
アウト状態テーブルと呼ばれ、図４に示す店舗内レイア
ウトに対応する対象領域１１を生成するときに使用され
る。また、この受動要素配置状態テーブル３６の中で、
販売ユニットが配置されている区域要素に対する行から
なるテーブルは、売場構成状態テーブルと呼ばれ、図５
に示す売場構成に対応する対象領域２１を生成するとき
に使用される。

【００５１】前記行動要素配置状態テーブル３７は、対
象領域３１に含まれ、かつ行動要素を含むすべての区域
要素の要素コードに対して設定され、その区域要素内に
位置する行動要素についてその行動要素の種類、その行
動要素の要素コード等を格納している。

【００５２】行動要素の要素コードは、例えば点「．」
によって３つの数字群に区切られ、例えば、要素コード
「３１．０００１．０００１」においては、先頭の数字
群「３１」が行動要素の種類の中で客エージェントを示
し、中間の数字群「０００１」が客エージェントの種類
の中で「男性」を示し、最後の数字群「０００１」が
「男性」の客エージェント種類の中で個々の客「Ａ様」
を示し、要素名「Ａ様」に対応している。同様にして中
間の数字群「０００２」が客エージェントの種類の中で
「女性」を示し、最後の数字群「０００２」が「女性」
の客エージェントの中で個々の客「Ｂ様」に対応してい
る。

【００５３】同様にして他の受動要素についても要素コ
ードが設定され、それぞれ先頭の数字群「３２」が行動
要素の種類の中で従業員エージェントを示し、中間の数
字群「００１１」が従業員エージェントの種類の中で
「男性社員」を示し、最後の数字群「０００１」が「男
性社員」の中で個々の従業員「社員Ｄ」に対応してい
る。同様にして、中間の数字群「００２２」が従業員エ
ージェントの種類の中で「女性パートタイム従業員」を
示し、最後の数字群「０００２」が「女性パートタイム
従業員」の中で個々の従業員「パートＥ」に対応してい
る。

【００５４】このようなテーブルを使用し、現実的な店
舗に対応した対象領域をシミュレーションのモデルとし
て構築する。このときの現実的な店舗とは、実在の店舗
のみを意味するのではなく、理想の店舗や仮定の店舗な
ども含んでいる。次に店舗内シミュレーションのアルゴ
リズムの一例について説明する。

【００５５】図８は店舗内シミュレーション全体のアル
ゴリズムを示すもので、店舗内の対象領域３１におけ
る、２種類の行動要素、すなわち客エージェント３２と
従業員エージェント３３の行動を処理するアルゴリズム
である。先ず、ステップＳ１にて、シミュレーションの
初期設定行う。対象領域の設定に関しては、売場構成に
対応する対象領域２１１レベルまで予め設定した要素配
置状態テーブルを記憶装置６から呼び出して主メモリ５
に格納する。

【００５６】また、シミュレーション期間（開始の日付
・時刻、終了の日付・時刻）の設定など、シミュレーシ
ョンの実行に必要な設定を入力装置２から入力するか、
記憶装置６から呼び出す。現実的な店舗内においては、
購買客は季節、曜日などから商品の購買に対して影響を
受けるのでシミュレーション期間の設定において日付は
欠かすことができない。

【００５７】次のループＬ１は、行動要素のシミュレー
ション期間内の行動処理ループで、シミュレーション開
始の日付・時刻からシミュレーション終了の日付・時刻
までの行動処理を繰り返し行う。

【００５８】ループＬ１内のステップＳ２にて、シミュ
レーションの時刻に対して、現実的な店舗に対応する開
店準備時間内、営業時間内、終了準備時間内、業務時間
外などの業務時間区分を与える。これは前記業務時間区
分状態テーブル７ｇに予め設定してある日付・時刻に対
する業務時間区分を参照する。

【００５９】次のステップＳ３では、行動要素のシミュ
レーション期間内の行動処理ループＬ１において、業務
時間区分に対する時間の増分、すなわちタイムステップ
を与える。これは前記時間増分設定テーブル７ｈに予め
設定してある増分の値を参照する。例えば、業務時間内
においては１タイムステップは１秒、定休日等の業務時
間外においては１タイムステップは１時間としてシミュ
レーションを加速することができる。この１タイムステ
ップが次の行動要素の単位時間内の行動処理ループＬ２
における単位時間となっている。このタイムステップ
は、例えば、行動要素の移動速度の設定の際に１タイム
ステップ当たりの行動要素が移動できるセル数の設定に
使用され、行動要素の行動を現実的なのもとするのに必
要なものであることから、シミュレーションの対象時間
と呼び、前述の対象空間、対象要素とこの対象時間を合
わせてシミュレーションの対象領域と称する。

【００６０】次のステップＳ４では、行動要素を店舗内
（対象領域内）に入店させる処理を行い、客エージェン
ト、従業員エージェントをそれぞれ処理する。まず、客
エージェントに対しては、予め設定された客エージェン
トに対する入店ルール、例えば、統計的データ、あるい
は後述する商圏内シミュレーションに基づいて時刻毎に
入店する客を決定する。すなわち、予め客エージェント
を登録している前記行動要素属性状態マスターテーブル
７ｉから入店する客エージェントに対応する行動要素コ
ード（客コード）を一つもしくは複数抽出する。

【００６１】前記行動要素属性状態マスターテーブル７
ｉには、行動要素コードに対して客の年齢、性別、住
所、購買履歴等が記録されている。現在ではこの種デー
タは、例えば割引等の色々な特典がある、その店舗ある
いは店舗が属する企業の顧客サービスカードにより、比
較的容易に入手することができる。

【００６２】従業員エージェントに対する入店ルール
は、予め設定された従業員の人員配置計画( 勤務計画)
等に基づいて客エージェントと同様に、時刻毎に入店す
る従業員を決定する。すなわち、予め従業員エージェン
トが登録されている、前記行動要素属性状態マスターテ
ーブル７ｉから入店する従業員エージェントに対応する
行動要素コード（従業員コード）を一つもしくは複数抽
出する。

【００６３】これらの入店する行動要素に例えば乱数等
を用いて処理番号を付ける。具体的には、処理番号に抽
出した行動要素コードを対応させる。これにより、以後
この行動要素客は店舗内から出るまで行動処理されるこ
とになる。また、客エージェントの初期位置は、図６の
入店する客エージェント３２ａが示すように、出入口ユ
ニット１６内である。従業員エージェントについても同
様に設定された出入口ユニットを初期位置にする。これ
らの入店ルールには、入店しない時刻もあり、このとき
は、行動要素コードは抽出されず、処理は次のループＬ
２に進む。

【００６４】ループＬ２は、行動要素の単位時間内の行
動処理ループで、店舗内にいるすべての行動要素につい
て行動処理が終了するまで繰り返されるループである。
このループでは行動要素に付けられている処理番号順に
処理を行う。店舗内に行動要素が一つも無ければ直ちに
このループを抜け、ステップＳ８に進む。

【００６５】ループＬ２におけるステップＳ５では、行
動要素の種類に従って、それぞれの行動処理に分岐させ
る。そして、ステップＳ６では、客エージェントの単位
時間内の行動処理を行う。また、ステップＳ７では、従
業員エージェントの単位時間内の行動処理を行う。こう
してループＬ２の行動処理が終了すると、次のステップ
Ｓ８を行う。

【００６６】ステップＳ８では、小売店の業務の場合に
は必要であるが、店舗内における従業員エージェントの
行動のシミュレーションを必要としない定置業務を行
う。ここでは業務の内容が記載されている定置業務状態
テーブル７ｊに基づいた処理を行う。定置業務は、例え
ば店舗が属する商圏へのチラシ配布、給与支払い、人員
配置計画作成などの販売促進に関わる業務、店舗内の経
理に関わる業務、店舗管理に関わる業務等からなる。こ
れらの業務は店舗内での客エージェントの商品購買に関
する行動、従業員エージェントの業務に関する行動に関
係する。また、店舗全体の損益等を算出するのに必要で
ある。

【００６７】次のステップＳ９では、ｈｈ＝ｈｈ＋ｈｈ
ｕ、ｍｍ＝ｍｍ＋ｍｍｕ、ｓｓ＝ｓｓ＋ｓｓｕの処理を
行い、時間増分に従う時刻の更新を行う。次のステップ
Ｓ１０では、日付の更新を行う。このとき、主メモリ５
上にある履歴ファイル７ｋの内容を記憶装置６内にある
保管ファイルに格納にする。これにより、主メモリ５の
開放を行い、主メモリ５に新たなデータ格納領域を確保
できるようにしておく。以上が、行動要素のシミュレー
ション期間内の行動処理ループＬ１の内容であり、ルー
プ終了後、店舗内シミュレーションは終了する。なお、
シミュレーションの状況の表示については、それそれの
処理において適宜グラフィックディスプレイ、プリンタ
等の出力装置３により出力する。

【００６８】図８に示す店舗内シミュレーション全体の
アルゴリズムは、現実的な時間に対応するタイムステッ
プに従って行動要素の行動処理を行うことを表現してい
る。このことは、従来、小売業の分野で良く用いられて
きた、重回帰分析等に代表される線形的な統計解析によ
る、売上予測、売れ筋商品分析、関連購買商品分析など
のような一定期間の合計値を計算するものとの本質的な
違いである。

【００６９】図９は、図８のステップＳ６における客エ
ージェントの行動処理のアルゴリズムを示すものであ
る。この処理は、先ず、ステップＳ１１にて、客エージ
ェントのとるべき行動を客エージェントがそれぞれ有す
るＭｏｄｅ変数に従って次の探索行動のステップＳ１２
又は会計行動のステップＳ１３に分岐する。入店する客
エージェント３２ａの初期値は「Ｍｏｄｅ＝探索」であ
り、探索行動のステップＳ１２を選択することになる。

【００７０】このように、Ｍｏｄｅ変数を採用して探索
行動と会計行動を選択するようにした理由は、一旦会計
行動に入ると、１タイムステップでは会計行動の処理が
終了せずに、数タイムステップを要するからである。

【００７１】ステップＳ１２では、客エージェントの店
舗内での、店舗内を走査し目標を探し移動し行動すると
いう探索行動をシミュレートするもので、現実的な客の
商品を探し購買する（買物かごに入れる）買い回り行動
や買物終了時の会計行動の選択や店舗内からの退出等が
対応する。

【００７２】ステップＳ１３では、客エージェントが購
買した商品を従業員エージェントに会計させるという会
計行動をシミュレートするものである。ステップＳ１４
では、各種データテーブルの中でシミュレーションに必
要なデータテーブルを日付・時刻がついた前記履歴ファ
イル７ｋに格納する処理を行う。これは、次のステップ
Ｓ１５の更新処理を行うとデータテーブル内容が変化し
てしまうので、その前にシミュレーションに必要なデー
タテーブルを履歴ファイル７ｋに格納しておくためであ
る。

【００７３】ステップＳ１５では、行動要素が何らかの
行動を行ったので、その行動要素に属するデータテーブ
ルを行った行動に対して変化させる更新処理である。デ
ータテーブルの内容は各種状態テーブルや設定テーブル
等である。以上で、単位時間内の客エージェント１人分
の行動処理を終了し、図８における単位時間内の行動処
理ループＬ２に戻る。そして、未処理の行動要素があれ
ばその行動処理を行う。

【００７４】図１０は、探索行動のアルゴリズムの一例
を示すもので、この探索行動のアルゴリズムが、本発明
の最も特徴的な部分である。ここでは図９のステップＳ
１２に示す客エージェントの行動処理における探索行動
を例として述べる。先ず、ステップＳ２１にて、客エー
ジェントが対象領域内を走査し、目標となる受動要素を
視認する空間走査を走査条件に基づいて行う。そして、
走査結果として視認したは受動要素は目標要素走査結果
データテーブル７ｎに格納する。

【００７５】走査条件としては、走査方法が視覚走査
で、目標要素が受動要素で、障害物が視認障害であると
決定し、走査範囲は行動要素走査能力設定テーブル７ｍ
から予め設定された該当する客エージェントの走査角、
走査距離を抽出して設定する。この空間走査は、現実の
客が店舗内を見て、商品等を視認する行動に対応してい
る。具体的には、図１１に示すように、先ず、行動処理
する客エージェント４１に注目する。走査範囲の設定に
おいては、走査角は行動処理する客エージェント４１の
正面方向４２を中心にした１８０°で、走査距離は店舗
内全体を見渡せるだけの値を持っているとする。このと
き、棚エリア等の視認障害４３で死角が発生し、対象領
域３１は視認可能範囲４４と視認不能範囲４５に分別さ
れる。

【００７６】そして、視認可能範囲４４にある全ての受
動要素を視認可能であるとして抽出する。このとき、ひ
とつのセルに複数の受動要素がある場合も全ての受動要
素を抽出する。抽出した受動要素の要素コードと行動処
理する客エージェント４１から受動要素までの距離、方
位等を目標要素走査結果データテーブル７ｎに格納す
る。

【００７７】次に、ステップＳ２２にて、目標要素走査
結果データテーブル７ｎに格納されている全ての要素を
誘引度算出目標として客エージェント４１の目標要素に
対する誘引度を算出する。算出方法の一例として図１３
に示す前述した目標要素状態テーブル７ｃ、図１４に示
す前述した行動要素の対目標要素反応係数設定テーブル
７ｄ、図１５に示す前述した行動要素状態テーブル７
ｅ、図１６に示す前述した行動要素の対目的行動反応係
数設定テーブル７ｆを使用して算出する方法について説
明する。

【００７８】先ず、目標要素状態テーブル７ｅは、例え
ば、目標要素が商品等を表現する販売ユニットの場合、
販売ユニット状態テーブルとなっている。このテーブル
７ｅは、目標要素（販売ユニット）の要素コードに対し
て、その販売ユニットの示す商品の状態及び販売状態の
値を格納している。例えば、価格強度（％）、値引き率
（％）、ＰＯＰ強度（％）、鮮度（％）などの値を格納
している。なお、価格強度とは、その商品が属する同類
の商品群の中で最も安価な商品の価格をその該当する商
品の価格で割った値である。また、値引き率とは、定価
からの値引きの割り合いである。また、ＰＯＰ（店舗内
の販売促進用広告）強度とは、その商品ＰＯＰの面積を
その商品が属する同類の商品群の中で最も大きなＰＯＰ
の面積で割った値である。また、鮮度は、生産日から現
在までの経過日数の逆数である。これらの値を刺激値Ｖ
ｉとする。この目標要素状態テーブル７ｃは、現実の店
舗から入手可能な値である。

【００７９】前記行動要素の対目標要素反応係数設定テ
ーブル７ｄは、例えば、客エージェントの対販売ユニッ
ト反応係数テーブルとなっている。このテーブル７ｄ
は、客エージェントの行動要素コード毎に設定され、各
受動要素（販売ユニット）コードに対して、その販売ユ
ニットの示す商品の状態及び販売状態に対する客エージ
ェントの反応の度合いを格納している。例えば、価格強
度反応係数、値引き率反応係数、ＰＯＰ強度反応係数、
鮮度反応係数などを格納している。なお、価格強度反応
係数とは、価格強度に反応する度合いを示す係数であ
り、値引き率反応係数とは、値引き率に反応する度合い
を示す係数であり、ＰＯＰ強度反応係数とは、ＰＯＰ強
度に反応する度合いを示す係数であり、鮮度反応係数と
は、鮮度に反応する度合いを示す係数である。これらの
値を反応係数Ｃｉとする。この行動要素の対目標要素反
応係数設定テーブル７ｄは、現実の客からは入手困難可
能な値であり、ここでは推定値を用いる。

【００８０】以上の刺激値Ｖｉと反応係数Ｃｉから誘引
度ｍを、 ｍ＝ Ｖｉ・Ｃｉ として求めるのが比較的簡単な方法である。現実への忠
実性を考慮し反応係数を２種類用いて周知のシグモイド
関数等を使用した方法などもある。

【００８１】このままでは、客エージェントの販売ユニ
ットを目標にした探索行動が終了しないので、ここでは
さらに算出された誘引度ｍの抑制を行う。前記行動要素
状態テーブル７ｅは、例えば、現在処理中の行動要素が
客エージェントの場合、客エージェント状態テーブルと
なっている。このテーブル７ｅは、客エージェントの行
動要素コード毎に設定され、各時刻毎にその客エージェ
ントの各種状態の値を格納してある。例えば、購買商品
総数、購買商品総金額、入店から経過時間などの値を格
納している。これらの値を刺激値Ｖｓｉとする。この行
動要素状態テーブル７ｅは、現実の店舗から入手可能な
値である。

【００８２】前記行動要素の対目的行動反応係数設定テ
ーブル７ｆは、例えば、客エージェントの対購買行動係
数設定テーブルとなっている。このテーブル７ｆは、客
エージェントの目的行動（購買行動）毎に設定され、各
行動要素（客エージェント）に対して、その客エージェ
ントの各種状態に対する客エージェントの反応する度合
いを格納している。例えば、購買行動に対して、購買商
品総数、購買商品総金額、入店から経過時間等に反応す
る度合いを反応係数として設定している。これらの値を
反応係数Ｃｓｉとする。この行動要素の対目的行動反応
係数設定テーブル７ｆは、現実の客からは入手困難可能
な値であり、ここでは推定値を用いる。

【００８３】以上の刺激値Ｖｓｉと反応係数Ｃｓｉで誘
引度ｍを抑制し、 ｍ＝ｍ− Ｖｓｉ・Ｃｓｉ として、最終的に誘引度ｍを求めるのが比較的簡単な方
法である。現実への忠実性を考慮し反応係数を２種類用
いて周知のシグモイド関数等を使用した方法などもあ
る。

【００８４】他の抑制方法として、購買商品総数、購買
商品総金額、入店から経過時間などの値が設定された限
界を超えると、行動要素の対目標要素反応係数設定テー
ブル７ｆの値が購買商品総数、購買商品総金額、入店か
ら経過時間などの値に反比例して急激減少するような抑
制処理を、図９の客エージェントの行動処理のアルゴリ
ズムにおけるステップＳ１５のデータテーブルの更新で
行う方法もある。同様にして、会計ユニット１５や出入
口ユニット１６に対しても、図１３乃至図１６と同様
な、行動要素、受動要素、目的行動に対する状態テーブ
ル及び反応係数設定テーブルから誘引度を算出すること
になる。

【００８５】このようにして、誘引度を視認可能範囲内
にあるすべての受動要素について算出し、その中で最大
値のものを最大誘引度Ｍmax とする。そして、最大誘引
度Ｍmax を有する要素を誘引要素とする。さらに、誘引
要素の種類に対応する目的行動を選択する。すなわち、
販売ユニットの場合の目的行動は購買行動となり、会計
ユニットの場合の目的行動は会計行動となり、出入口ユ
ニットの場合の目的行動は退出行動となる。図１１に示
す場合は、誘引要素４６が販売ユニットであるから目的
行動は購買行動である。

【００８６】また、このとき、抑制処理により購買商品
総数、購買商品総金額、入店から経過時間などの値が大
きくなると、販売ユニット（購買行動）に対する誘引度
が減少することになり、相対的に会計ユニットや出入口
ユニットの対する誘引度が大きくなり、最大誘引度を有
する要素を誘引要素として会計ユニットが選択される。
これにより、現実の客が商品購買を終了して会計機の方
に移動することが表現できる。

【００８７】次に、ステップＳ２３では、移動目標を決
定する。図１１に示すように、誘引要素４６が販売ユニ
ットであり、客エージェント４１がその誘引要素４６内
に出入不能なので、誘引要素の受動方向（誘引要素であ
る販売ユニットを行動要素が購買可能な方向）の出入可
能な要素位置を移動目標４７にする。誘引要素が会計ユ
ニット１５のときも、誘引要素内に出入不能なので同様
にして移動目標を定める。また、誘引要素が、出入口ユ
ニット１６のように行動要素の出入可能であれば誘引要
素のいる位置を移動目標とする。

【００８８】次に、ステップＳ２４では、求めた最大誘
引度Ｍmax が目的行動を起こすに足る値かどうかを判定
する。前記行動限界値設定テーブル７ｐには、行動要素
コード、誘引要素コード、目的行動コードに対する行動
限界値ＬＭが格納されているので、この値を基準に判定
する。最大誘引度Ｍmax が行動限界値ＬＭ以上ならば、
次のステップＳ２５に進む。それ以外ならば、ステップ
Ｓ２８の徘徊行動の処理へ移る。行動限界値ＬＭも推定
値を含んだ値になっている。

【００８９】ステップＳ２５では、処理中の行動要素と
移動目標の距離ＤＭが行動要素に目的行動を起こさせる
範囲内にあるか否かを判定する。前記行動距離限界値設
定テーブル７ｑには、行動要素コード、誘引要素コー
ド、目的行動コードに対する行動距離限界値ＬＤＭが格
納されているので、この値を基準に判定する。処理中の
行動要素と移動目標の距離ＤＭが行動距離限界値ＬＤＭ
以内ならば、次のステップＳ２６に進む。それ以外なら
ば、ステップＳ２７の移動行動の処理へ移る。行動距離
限界値ＬＤＭは、例えば、購買行動が目的行動の場合
は、手の届く範囲、いわゆるリーチの長さで決まるの
で、推定値ではあるが、現実的な値を設定することがで
きる。

【００９０】図１２に示す例では、客エージェント４１
が誘引要素の販売ユニット４６を購買できる距離はゼ
ロ、すなわち客エージェント４１が移動目標４７上に来
た場合である。同様にして、誘引要素が会計ユニット１
５や出入口ユニット１６の場合も、客エージェント４１
が移動目標上に来たときに目的行動実施可能と判定す
る。

【００９１】ステップＳ２６では、目的行動を実施す
る。目的行動としては、購買行動、会計行動、退出行動
がある。購買行動の場合は、誘引要素の販売ユニットを
購買商品とする。具体的には、販売ユニットの状態テー
ブル７ｃから購買商品に対応する販売ユニットの個数を
減少させ、客エージェントの状態テーブル７ｅに購買商
品に対応する販売ユニットの要素コード、購入個数を格
納するだけである。また、会計行動の場合は、誘引要素
が会計ユニット１５で、客エージェントの位置が会計ユ
ニットの近傍になっている場合で、会計行動の処理は１
タイムステップ内で終了しない場合がある。また、退出
行動の場合は、誘引要素が出入口ユニット１６で、客エ
ージェントの位置が出入口ユニット内になっている場合
で、退出する客エージェントのデータテーブルを、例え
ば記憶装置６の保管ファイルに格納し、退出する客エー
ジェントの処理番号に対応する客コードを削除する。こ
れにより、以後新たに入店するまで、この客エージェン
トは処理されないことになる。

【００９２】ステップＳ２７では、処理中の行動要素
（客エージェント）と移動目標の距離ＤＭが行動距離限
界値ＬＤＭより大きい場合は、行動要素は移動目標４７
の方向に移動する。図１２はその状況を示している。１
タイムステップで１セル移動する場合は、移動行動の跡
４８に示すように６タイムステップで移動目標まで移動
し、７タイムステップ目で購買行動を行っている。但
し、この移動中にも各タイムステップ毎に空間走査を行
っており視認可能範囲も毎回変わるので、より誘引度が
高い誘引要素の移動目標に移動目標が変更する可能性も
十分ある。また、それぞれの行動要素の行動処理は互い
に非同期に処理されるので、現在の時刻の１タイムステ
ップ内においても後で処理する行動要素に現在の誘引要
素が購買されてしまうこともありうる。

【００９３】ステップＳ２８では、最大誘引度Ｍmax が
行動限界値ＬＭ未満ならば、行動要素（客エージェント
は特定の移動目標を持たず、対象領域３１内を徘徊す
る。このとき、例えば、最も視認可能範囲が広い方向へ
向かう、あるいはランダムに移動方向を変えるなどのル
ールが、これらは予め設定されている。以上で、探索行
動のアルゴリズムの処理は終了し、この後の処理は図９
に示す客エージェントの行動処理のステップＳ１４に移
行することになる。ここで述べた探索行動は、基本的な
行動パーターンであり、対象領域（対象空間）を走査
し、処理中の行動要素と相互作用する他の対象要素を認
識し、自分と他の対象要素の状態を複合的に評価して目
的となる行動を実施するというものである。従って、こ
の探索行動は客エージェントだけでなく、従業員エージ
ェントや他の例においても使用される。

【００９４】図１７は、会計行動のアルゴリズムの一例
を示すもので、先ず、ステップＳ３１にて会計モードの
判定を行う。すなわち、Ｍｏｄｅ変数による分岐で、探
索行動から初めて会計行動へ来たときは、ステップＳ３
２に進む。既に会計行動に入っている時にはステップＳ
３４に移る。ステップＳ３２では、客エージェントの購
買した商品総数（購買商品総数）Ｎｐを、客エージェン
ト状態テーブル７ｅから抽出する。そして、ステップＳ
３３ではＭｏｄｅ変数に会計を代入する。

【００９５】続いて、ステップＳ３４では、購買商品総
数Ｎｐから単位時間当たりに会計できる商品の数Ｓｒ
（処理速度）を引く。すなわち、前記会計ユニット状態
テーブル７ｓから会計ユニットの要素コードに対する処
理速度を抽出する。この状態テーブル７ｓは従業員エー
ジェントの会計業務行動に関連して設定される。

【００９６】続いて、ステップＳ３５では、会計行動終
了判定を行う。すなわち、未会計の商品数Ｎｐが無くな
ったら会計行動を終了するために、次のステップＳ３６
に進む。しかし、まだ未会計の商品数が残っている場合
は、そのまま図９に示す客エージェントの行動処理のス
テップＳ１４に移行する。これにより、次のタイムステ
ップでの、図９における同じ客エージェントの行動処理
では始めからステップＳ１３の会計行動の処理を行う。

【００９７】ステップＳ３６では、会計記録処理を行
う。すなわち、この客エージェントに対する会計行動が
終了したので、前記店舗会計業務状態テーブル７ｔに、
日付・時刻、会計ユニットコード、会計した客コード、
販売ユニットコード、販売個数（購買個数）、販売価格
（購買価格）等を格納する。従って、この店舗会計業務
状態テーブル７ｔが現実の店舗での売上データに対応し
ている。

【００９８】ステップＳ３７では、探索モード選択の処
理を行い、Ｍｏｄｅ変数を探索に変更する。これによ
り、次のタイムステップでの、図９における同じ客エー
ジェントの行動処理では始めからステップＳ１２の探索
行動の処理を行う。このように会計行動を、複数のタイ
ムステップを通して連続的に行えるようにしたので、実
際の店舗内おいてかなりの時間がかかっている会計行動
の状況を忠実に表現できる。

【００９９】図１８は従業員エージェントの行動処理の
アルゴリズムを示すもので、このアルゴリズムの流れは
基本的には図９に示す客エージェントの行動処理のアル
ゴリズムと同様であり、ステップＳ４１、Ｓ４８、Ｓ４
９の処理は図９のステップＳ１１、Ｓ１４、Ｓ１５と同
様の処理になる。従って、ここでは、図１８のステップ
Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５、Ｓ４６、Ｓ４７に示
す６つの業務行動について述べる。

【０１００】これらの業務行動は、店舗内で行われてい
る業務の一例であり適宜増減してよい。また、コンビニ
エンスストアなど比較的小規模な小売店では、例えば２
人の従業員で、この６つの業務をすべて行うこともあ
る。これに対し、スーパーマーケットなど比較的大規模
な店舗では役割分担が明確になっている。また、業務行
動は、基本的には図１０に示す探索行動が基本になり、
それぞれの目的業務行動及び定置的な業務行動が付加さ
れて構成されている。

【０１０１】ステップＳ４２では、店舗内での販売促進
業務行動を行う。この業務行動は、特売、値引き、ＰＯ
Ｐの設置等がある。これらの中で業務計画によって予め
日時や内容が設定されている販売促進業務行動について
は、このステップで処理するか、もしくは、図８のステ
ップＳ８の定置業務で処理することができる。このステ
ップＳ４２で行う業務は、事前に決定されていない、あ
るいは内容が細部まで決定でいないような販売促進業務
である。例えば、売り切りのためのタイムサービスで、
売れ残りそうな商品をある時間帯において値引きするも
ので、生鮮食料品、牛乳等の賞味期間が短いものに対し
て行われる。

【０１０２】この販売促進業務行動の処理においては、
現実の店舗に対応するように販売促進業務行動を行う従
業員エージェントは会計機等から発生するＰＯＳデータ
（販売時点情報）を参考にするが、特に、店舗内での販
売ユニット（商品）の残留状況、客エージェントの混雑
状況と販売ユニット（商品）の購買状況を認識する必要
がある。このため、従業員エージェントが探索行動によ
って店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内全
体の状況を認識して値引きする販売ユニット（商品）、
値引き額（値引き率）、値引きの時間帯を決定するため
のアルゴリズムを採用している。

【０１０３】ステップＳ４３では、店舗内での会計業務
行動を行う。この業務行動は、会計機の操作が大部分で
ある。店舗内のすべての会計ユニットに常時会計業務行
動を行う従業員エージェントを配置する場合には探索行
動の必要はないが、現実の店舗では客の混雑度合いに応
じて作動する会計機の数を変えているのでこれに対応す
る必要がある。このため会計業務行動の処理において
は、従業員エージェントが探索行動によって店舗内を空
間走査で認識しながら移動し店舗内の客の混雑の状況を
認識してどの会計機をいつ作動させるかを決定するアル
ゴリズムを採用している。図６に会計業務行動中の従業
員エージェント３３ａの状況を示してある。

【０１０４】ステップＳ４４では、店舗内での商品発注
業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に
店舗内の販売ユニット（商品）の残量を確認しながら発
注する。すなわち、従業員エージェントが探索行動によ
って店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店舗内の
販売ユニット（商品）の残留状況を認識して発注する販
売ユニット（商品）のコード、数量、時期を決定するア
ルゴリズムを採用している。なお、この商品発注には発
注してから商品が納入されるまで設定された期間がある
ので、これを考慮したアルゴリズムを採用してもよい。

【０１０５】ステップＳ４５では、店舗内での商品補充
業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に
店舗内の販売ユニット（商品）の残量を確認し少ないも
のを補充する。すなわち、従業員エージェントが探索行
動によって店舗内を空間走査で認識しながら移動し、店
舗内の販売ユニット（商品）の残留状況を認識し、残量
が少ない販売ユニット（商品）をその都度補充するのア
ルゴリズムを採用している。図６に、商品補充業務行動
中の従業員エージェント３３ｂの状況を示してある。

【０１０６】ステップＳ４６では、店舗内での商品廃棄
業務行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に
店舗内の販売ユニット（商品）の賞味期限を確認し賞味
期限が切れるものを破棄していく。すなわち、従業員エ
ージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識
しながら移動し、店舗内の販売ユニット（商品）の賞味
期限を把握し、賞味期限が切れる販売ユニット（商品）
をその都度破棄していくアルゴリズムを採用している。
このとき、客エージェントの行動処理とは逆に、廃棄す
る商品は会計機でマイナスの金額を前記店舗会計業務状
態テーブル７ｔに格納する。すなわち、店舗側の損出と
して計上する。

【０１０７】ステップＳ４７では、店舗内での清掃業務
行動を行う。この業務行動は、現実の店舗と同様に全体
的な清掃の他に店舗内の汚れている箇所を確認し、その
区域を重点的に清掃する業務もある。ここでは従業員エ
ージェントが探索行動によって店舗内を空間走査で認識
しながら移動し、店舗内のすべての対象要素の清潔度を
認識し、その対象要素及びその周辺を重点的に清掃する
アルゴリズムを採用している。

【０１０８】以上のアルゴリズムと対象領域の設定に基
づくデータにより、客エージェント及び従業員エージェ
ントの店舗内での行動シミュレーションを行うプログラ
ムが構成でき、これを図１に示すシミュレーション計算
機１で実行させることにより、客エージェント及び従業
員エージェントの店舗内での行動シミュレーションが実
現できる。このアルゴリズムと対象領域からなるこのシ
ミュレーションのモデルは、現実の店舗内の空間的・時
間的な状況と各要素間の複合する相互作用をできるだけ
忠実に表現している。従って、現実的なモデルであり、
実在している小売店の店舗内をシミュレーション計算機
１内に再現することが可能なだけでなく、実在の店舗に
無い空間的・時間的な拡張、各要素間の複合する相互作
用の付加を行ってもシミュレーションの結果は現実的な
結果が得られる。例えば、店舗内のレイアウトを変えた
ら購買（販売）商品数が増えるのか、商品の価格を変え
たら購買（販売）商品総金額が増えるのかなどを、正確
にシミュレーションことが可能である。また、図６で示
される対象領域３１を複数階層状に連結すれば複数の階
を有する百貨店等の大型店にもこのシミュレーションは
適応できる。

【０１０９】このように、比較的簡易なアルゴリズムに
より商品・サービス授受行動及び業務行動発生系を現実
の人の行動や商品の販売状態に忠実にシミュレートでき
る。

【０１１０】（第２の実施の形態）この実施の形態は対
象空間を構成する個々のセルに対して、新たに分割した
空間をサブセルとして対応させた場合について述べる。
図６、図１１及び図１２に示す形式で店舗内の２次元対
象領域でのシミュレーションは可能である。しかしなが
ら、現実の店舗内空間は３次元であり、そこに構成され
る対象領域も３次元に構成することは対象空間を、例え
ば、立方体（正６面体）セルで分割すれば可能である。
対象要素も３次元で構成され、より現実的な対象領域が
生成されシミュレーションは基本的に同じアルゴリズム
で可能である。この方法では、現実への忠実性は向上す
るが、３次元空間のため計算時間の増大、主メモリ５の
領域不足等の問題がある。

【０１１１】そこで、ここでは第１の実施の形態を拡張
し、例えば棚エリアのみについて販売ユニットが高さ方
向にも配置できるようにしたシミュレーションを行う。
すなわち、図１９は、棚エリアを正面から見たシミュレ
ーションの対象である棚空間で、対象棚空間と呼ぶ。店
舗内空間と同様に対象棚空間５１が正方形セル５２で分
割されている。この分割されたセルをサブセルと称す
る。各サブセルの位置データ等は、店舗内空間の時と全
く同様に設定することができる。但し、高さの方向があ
る。なお、サブセルとしては高さ方向に空間を分割する
他、平面に配置した平棚の空間をさらに複数に分割する
場合がある。

【０１１２】図１９では既に販売ユニット５３が配置さ
れ、対象棚領域５４として構成されている。この対象棚
領域５４は店舗内の各棚エリアに所属している。棚空間
での対象要素の設定は、区域要素として境界エリア５５
及びサブ棚エリア５６がある。境界エリア５５は、客や
従業員の移動、視界を制限する境界で、壁（仕切り
板）、窓（透明の仕切り板）等を表現している。また、
サブ棚エリア５６は、商品や販売促進用の店内広告物
（ＰＯＰ）などが配置される什器の空間を表現する。ま
た、受動要素として販売ユニット５３がある。販売ユニ
ット５３は、商品やＰＯＰ等を表現し、前記サブ棚エリ
ア５６上に配置される。さらに、行動要素として客エー
ジェント及び従業員エージェントがある。客エージェン
トは店舗内の購買客を表現する。従業員エージェントは
店舗内の従業員を表現する。

【０１１３】これらの対象要素は、店舗内空間の場合と
同様に、要素コードと位置データが、所属する店舗内の
棚エリアの要素コードとともに棚空間要素配置テーブル
に格納される。棚空間でのセルの大きさは、店舗内より
も小さい物が選ばれ１辺５０〜１５０ｍｍが適当だが、
３００ｍｍとして、店舗内空間と同じにすると、アルゴ
リズムを簡易化できる効果が大きい。

【０１１４】次に高さ方向にサブ棚エリアを形成した棚
の探索行動について述べる。先ず、店舗内シミュレーシ
ョンにおいて客エージェントが図１２に示したような購
買行動を行うことを考えると、図１０に示す探索行動の
処理中におけるステップＳ２６では購買行動ではなくで
棚探索行動を目的行動として選択する。この棚探索行動
は、探索の対象空間が対象棚空間内であるだけで基本的
には図１０に示す店舗内の探索行動のアルゴリズムと同
じで、客エージェントの販売ユニットの探索行動を対象
棚領域内で行うものである。

【０１１５】最初のステップでは空間走査処理を行う
が、この空間走査の処理では走査目標要素が販売ユニッ
トだけとなる。但し、走査範囲が大きく異なり、図１１
の店舗内のときにはほぼ扇形の走査範囲だったが、ここ
では、図２０の視認可能範囲５８にその一例を示すよう
にほぼ楕円形の範囲であり、人の目の視野の範囲に対応
している。図２０では、視覚障害物がないので、走査範
囲と視認可能範囲が一致している。視認可能範囲の外側
の空間が視認不能範囲５９になっている。視認障害物が
あれば、死角が発生し視認可能範囲が狭くなる。

【０１１６】この走査範囲の大きさを満たすように、店
舗内での棚エリアに所属する対象棚領域が複数枚連結さ
れ走査の対象となる対象棚領域が構成される。図１９、
図２０で示す対象棚空間は、図１２に示すの客エージェ
ント４１の正面の誘引要素の販売ユニット４６が所属す
る棚エリアとその両隣の棚エリアの３つの棚エリアに所
属する対象棚領域を連結して構成される。また、店舗内
のときには扇形の走査範囲の頂点が行動要素（客エージ
ェントの）位置であったように、棚探索行動においては
走査範囲の中心が行動要素の視点中心５７の位置に対応
する。

【０１１７】次のステップでは誘引度算出の処理を行う
が、この処理も走査目標要素が販売ユニットだけであ
り、従って、目的行動も購買行動だけになる。次のステ
ップでは移動目標の決定を行うが、ここでの誘引要素は
視認可能であり、しかも手でつかむことも可能なので、
誘引要素のいる位置を移動目標５９とする。

【０１１８】そして、図１０に示す場合と同様に、行動
限界判定及び行動距離限界判定を行って目的行動の実
施、移動行動、徘徊行動のいずれかの処理を行う。そし
て、目的行動の実施であれば購買行動のみを設定する。
また、移動行動であれば行動要素の視点中心が移動目標
に向かって移動する。このとき、棚探索行動は視点中心
の移動だけなのでかなり速く移動できる。また、セルも
小さいので棚探索行動での１タイムステップは店舗内の
行動処理の１タイムステップよりもかなり短い。例え
ば、店舗内の１タイムステップを１秒とすると、棚探索
行動での１タイムステップは０．１秒ぐらいになる。ま
た、徘徊行動であれば行動要素の視点中心が店舗内とき
とほとんど同様な徘徊行動を行う。

【０１１９】以上で棚探索行動の処理は終了するが、こ
のままでは処理中の店舗内シミュレーションの探索行動
に移行することができない。このため、例えば、最大誘
引度がある限界よりも低い場合には元の店舗内シミュレ
ーションの探索行動に移行するようにしている。また、
退出行動に相当するような棚空間からの退出行動を設定
する方法も有効である。

【０１２０】このようにして、棚探索行動を付加した店
舗内シミュレーションは、現実の商品配置の状況を忠実
に表現することができる。従って、これにより棚の商品
配置を変えた場合に購買（販売）商品数が増えるのか等
を正確にシミュレーションことが可能である。

【０１２１】（第３の実施の形態）前述した２つの実施
の形態はいずれも店舗内シミュレーションについて述べ
たがここでは商圏内シミュレーションについて述べる。
現実の小売店の店舗は商圏と呼ばれる現実の地域に属
し、この商圏内の複数の状況に店舗の業務、営業状態が
影響を受けている。このため、小売店の経営を総合的に
シミュレーションするには、対象としている店舗（対象
店舗）が属している商圏内で客（購買客）及び従業員の
行動をシミュレーションする必要がある。

【０１２２】このシミュレーションでは、商圏内全体の
人の動きや、商品、サービスの状況を表現するものでは
なく、対象店舗の業務、営業に関する状況を表現するも
のである。実際に商圏という境界が存在しているわけで
は無いので、対象店舗の業務（営業）に対して商圏外の
地域の状況はほとんど影響していない、あるいは、影響
の度合いがシミュレーションに寄らなくとも定量的に設
定できる、というのが商圏の基本的定義である。

【０１２３】ここでは商圏内シミュレーションについて
説明する。商圏内シミュレーションの方法は、基本的に
は店舗内シミュレーションと同じであり、対象領域の設
定とシミュレーションアルゴリズムからなる。商圏内を
表現する対象領域の設定方法は店舗内シミュレーション
と同一の方法を用いることができる。

【０１２４】図２１を用いて、対象領域の設定方法につ
いて説明する。この図は商圏を俯瞰したシミュレーショ
ンの対象である商圏内空間で、これを対象空間６１と
し、２次元の空間を表現している。店舗内空間と同様
に、対象空間６１が正方形セル６２で分割している。セ
ルの位置データ等は店舗内空間の時と全く同様に設定す
ることができる。ここでは既に対象要素を配置し、商圏
内の対象領域６３として構成している。

【０１２５】次に、商圏内空間での対象要素の設定につ
いて述べる。区域要素としては、交通エリア６４、制限
エリア６５があり、交通エリア６４は、客や従業員が自
由に移動できる道路、鉄道路線等の交通網を表現し、ま
た、制限エリア６５は、客や従業員の移動を制限する区
域で交通エリア６４以外の区域や河川、公園等を表現す
る。そして、正方形セル６２上に１つの区域要素を配置
する。

【０１２６】受動要素としては、居住ユニット６６、店
舗ユニット６７、出入ユニット６８があり、居住ユニッ
ト６６は、商圏内の人が住んでいる住居、人がそこに所
属してしている住所に対応し、店舗ユニット６７は、小
売店舗、飲食店、銀行、病院、学校、事務所、工場、駅
など、商品やサービスを授受する居住ユニット以外の場
所を表現する。また、出入ユニット６８は、商圏内と外
部との出入が行われる境界を表現する。これらは通常、
交通エリア内に配置される。そして、１つの区域要素内
に複数の受動要素を配置することができる。

【０１２７】なお、居住ユニットかつ店舗ユニットとい
う状況もあるが、ここでは、１つの区域要素内に居住ユ
ニットと店舗ユニットの双方を配置して表現する。また
駐車場等のスペースは基本的に所属する居住ユニットや
店舗ユニットに属する。また、すべての制限エリア内に
受動要素が配置されているわけではない。この部分は商
品やサービスの授受が行われず、自由に通行できない場
所を表現している。例えば、立ち入り禁止区画、空き
家、所有者がいる空き地などを表現している。また、未
調査あるいは調査不可能で何があるかわからない場所も
表現している。

【０１２８】行動要素としては、客エージェント６９、
従業員エージェント７０があり、客エージェント６９
は、商圏内に住んでいる人、商圏内に移動して来る人な
ど、対象店舗の客及び客候補（１人および同一行動を行
う群）を表現する。また、従業員エージェント７０は、
対象店舗の従業員（１人および同一行動を行う群）を表
現する。そして、１つの区域要素内、受動要素内に複数
の受動要素を配置することができる。また、自動車や電
車等の交通手段を用いて移動する場合も人の移動だけに
注目して移動速度で対応する。

【０１２９】また、商圏内レーションでは、大人数の客
エージェントを取り扱う場合もあるので、「同一行動を
行う群」という定義を生かして、客エージェントを設定
する。例えば、学校からある方面へ帰宅する学生群のよ
うに用いる。これらの対象要素は、店舗内シミュレーシ
ョンの場合と同様に、要素の種類や要素コード等として
要素配置状態テーブルに格納される。実在の商圏に即し
た要素配置の位置データは、市販の住宅地図やそれを電
子データ化したものから容易に構成することができる。
客の住所の設定も前述の顧客サービスカードから容易に
入手することができる。

【０１３０】商圏内の対象空間でのセルの大きさは、シ
ミュレーションの目的によって様々であり、１ｍから１
ｋｍまで、あるいはこれ以外でもよい。例えば、対象店
舗の商圏内での視認性を把握するためには、１〜３ｍ程
度が適当で、店舗、道路などの面積の比例関係を保てる
限界は５〜１０ｍ程度、実際の地域と面積の比例関係は
なくなるが、距離関係がほぼ正確に出るのは、２０〜６
０ｍ程度である。

【０１３１】これ以上、例えば、交通手段を用いた、半
径５ｋｍ以上の大規模な商圏に対しては、１００ｍ〜１
ｋｍ程度が使用される。この場合の要素間の距離関係は
道路地図等のデータから経路を計算することが必要にな
ってくる。また、このような大規模な商圏に対しては、
建物や道路の直線性、直角性はほとんど関係なくなるの
で、隣接セルがすべて同じ条件にある等方的な正６角形
のセルを使用した方が良い。図２１の場合は、対象店舗
が主に徒歩で来店する客を対象にして営業しているの
で、１辺約６０ｍの正方形セルで１６２０ｍ四方の商圏
を設定している。

【０１３２】対象時間であるタイムステップの設定も、
セルの大きさと行動要素の移動速度に関係し様々であ
る。基本的には、１タイムステップで１セル以上移動で
きるように設定するのが望ましく、１辺１００ｍ以下の
セルならば、１タイムステップ１秒〜５分の設定でよ
い。ただし、自動車からの視認性を把握するためには、
１秒以下の設定を行うこともある。１辺１００ｍを越え
るセルの場合でも、特別な場合を除いて３０分以内であ
る。これ以外の設定も店舗内シミュレーションと同様に
できる。

【０１３３】次に、商圏内シミュレーションのアルゴリ
ズムについて述べると、商圏内シミュレーションは店舗
内シミュレーションと同様に、行動要素の対象領域での
商品、サービス授受及びそれに関する業務発生のシミュ
レーションが目的であり、シミュレーションのアルゴリ
ズムも店舗内シミュレーションのアルゴリズムをわずか
に設定を変更するだけで利用できる。

【０１３４】まず、商圏内シミュレーションの全体のア
ルゴリズムは、図８に示す店舗内シミュレーションの全
体のアルゴリズムとほぼ同様で、入店行動を商圏内出現
行動とするだけでよい。商圏内出現行動においては、出
入ユニット６８において商圏外から対象商圏に入る行動
要素と、居住ユニット６６から対象商圏での行動を開始
する行動要素を設定する。商圏内への出現は日付・時刻
を参照して決定される。これは、例えば、学校、職場等
への登校、出勤時間は比較的現実に即して決定でき、住
宅から店舗への買物時間は、統計データあるいは顧客サ
ービスカードからの個人データで設定できる。

【０１３５】次の商圏内での客エージェントの行動処理
のアルゴリズムも、図９に示す店舗内シミュレーション
のそれとほぼ同様で、会計行動を店内行動とすればよ
い。また、商圏内での従業員エージェントの行動処理の
アルゴリズムもこの客エージェントの行動処理のアルゴ
リズムが適用される。

【０１３６】商圏内での探索行動のアルゴリズムも、図
１０に示す店舗内シミュレーションの探索行動と下記の
変更箇所を除いてほぼ同様である。最初の変更箇所は、
誘引要素の種類に対する目的行動で、店舗ユニットに対
しては店内行動となり、居住ユニットに対しては帰宅行
動となり、出入ユニットに対しては退出行動となる。退
出行動は出入ユニットにおいて店舗内シミュレーション
のそれと全く同じ処理を行う。帰宅行動は、居住ユニッ
トにおいて上記の退出行動と全く同じ処理を行う。店内
行動は、一旦店舗ユニットに客エージェントが入ったら
所定のタイムステップだけその店舗ユニットに留まり所
定の行動を行う。そして、所定のタイムステップが経過
した後、その店舗ユニットから外に出る。このアルゴリ
ズムは店舗内シミュレーションの会計行動のアルゴリズ
ムと方法が同じである。

【０１３７】次の変更箇所は、移動行動で、基本的には
店舗内シミュレーションの場合と同じだが、交通手段を
行動要素が適宜選択でき、それに対応した移動速度を設
定する点で異なる。このように構成した商圏内シミュレ
ーションのアルゴリズムにより、商圏内での行動要素の
行動が現実に忠実に表現できる。例えば、住居から出て
店舗に向かう行動だけでなく、職場や学校の帰りに店舗
に向かう行動や、さらには、雨天において比較的近くの
店舗に向かう行動も、前述の天候に対する反応係数等を
設定することで可能になる。また、どの地域にチラシを
配布すると対象店舗に対する入店客数が増加するかを把
握することや、客の店舗の選択の変更を見ることで同業
間での競合関係に何が効果を及ぼしているかを把握する
ことができる。また、シミュレーション上で任意の地点
に店舗を構成し、どのぐらいの来客数が見込めるかをシ
ミュレーションにより把握すれば、新たな店舗を出店す
る時の有効な判断材料となる。

【０１３８】この商圏内シミュレーションのもうひとつ
の目的は、店舗内シミュレーションの入店行動と結合す
ることである。第１の結合方法は、まず、商圏内シミュ
レーションを行い、対象店舗における客エージェントの
時刻に対する入店パターンを記録する。次に、店舗内シ
ミュレーションの入店行動において記録された入店パタ
ーンに基づいて客エージェントを店舗内に入店させる。

【０１３９】第２の方法は、商圏内シミュレーションの
店内行動と店舗内シミュレーションの入店行動、退出行
動を連結し、全体としてひとつのアルゴリズムとする方
法である。この方法は、店内空間の探索行動と棚空間の
探索行動の連結と同一の方法が可能である。すなわち、
商圏内シミュレーションで店内行動を開始ししようとす
る客エージェントの要素コードで店舗内シミュレーショ
ンの入店行動を開始すればよい。同様に、店舗内シミュ
レーションで退出行動を実施しようとする客エージェン
トの要素コードで商圏内シミュレーションで店内行動を
終了し、該当する客エージェントを店舗ユニットの外に
出せばよい。この方法においては、商圏内と店舗内では
シミュレーションの１タイムステップが異なるので整合
性をとる必要がある。

【０１４０】以上により、商圏内と店舗内とを結合した
総合的なシミュレーションが可能になる。これにより、
シミュレーションの現実への忠実性をさらに高めること
ができる。また、同業の他の店舗についても簡単なレイ
アウトだけでも入手できれば商圏内シミュレーションに
複数の店舗内シミュレーションを結合しより正確な競合
関係の把握に効果がある。

【０１４１】（第４の実施の形態）次に、前述した各実
施の形態における小売店に関する店舗内シミュレーショ
ン及び商圏内シミュレーションで例示した、商品・サー
ビス授受行動及びそれに関する業務行動発生系のシミュ
レーションを用いて、実際の小売店に対して経営の意思
決定を支援するシステムについて説明する。

【０１４２】ここでは、経営意思決定支援の対象である
小売店を対象店舗、そして対象店舗とそれを取り巻く環
境を対象経営系と呼び、実在する小売店の店舗内や商圏
内を含む構成になっている。従って、商品・サービス授
受行動及び業務行動発生系のシミュレーションを単に経
営シミュレーションと呼ぶ。

【０１４３】図２２は、経営意思決定支援システムの構
成を示すブロック図で、シミュレーション計算機１、入
力装置２及び出力装置３については前述した図１と同様
である。

【０１４４】図中７１は、対象経営系で、これは実在す
る小売店の店舗内や商圏内を示している。この対象経営
系７１において、様々な現実のデータを収集するものが
現実データ収集手段であり、具体的には、会計時におけ
る時刻、客の識別コード、商品名、商品コード、商品個
数、販売価格等を収集するＰＯＳシステムなどの販売時
点データ収集装置７２、商品の発注時における時刻、商
品名、商品コード、商品個数、購入価格等を収集する電
子発注システムなどの商品発注データ収集装置７３、店
舗内の客・従業員の属性や動き、商品の配置などに関す
るデータを画像として収集するためのビデオカメラ等の
画像データ収集装置７４等を配置している。前記画像デ
ータ収集装置７４に関しては、画像から客の、例えば年
齢や性別などの属性等のデータを抽出するために、例え
ば計算機と画像処理プログラムからなる画像データ加工
手段７５に接続している。

【０１４５】また、この他にも、天候や気温のデータ、
テレビ番組のデータ、商圏内の地図のデータ、交通量の
データ、競合店のデータ、自店（対象店舗）の経営状態
を示すデータ、商品の属性のデータ、顧客の属性のデー
タ等、店舗内や商圏内シミュレーションに必要なデータ
及び意思決定支援システムの実施に必要なデータを対象
経営系７１内から直接収集するか、もしくは、広域の天
候や気温のデータ、大量生産商品の属性のデータよう
に、既にあるデータを収集する。ここでは、データ収集
に要するすべての手段を現実データ収集手段としてい
る。

【０１４６】そして、前記シミュレーション計算機１、
販売時点データ収集装置７２、商品発注データ収集装置
７３、画像データ加工手段７５及びデータ格納手段７６
をネットワーク７７に接続している。

【０１４７】前記対象経営系７１において収集した現実
データは、ネットワーク７７を介して、磁気ディスク等
のデータ格納手段７６に格納するようになっている。前
記シミュレーション計算機１、入力装置２、出力装置３
からなるシステムは、計算機プログラムである推奨情報
生成手段により、経営意思決定支援システムの利用者
（以下、単に利用者と称する。）に、経営意思決定支援
のための推奨情報を提供するようになっている。前記推
奨情報生成手段を構成するプログラムは、記憶装置６及
び主メモリ５に格納されている。

【０１４８】次に、前記推奨情報生成手段の機能的な構
成の一例を図２３に基づいて述べる。前記推奨情報生成
手段の計算機プログラムの機能の構成は、モデル適合化
手段８１、経営シミュレーション手段８２、推定値設定
手段８３の各手段部分と、それに関する各種データ部
分、入出力部分に分けられる。

【０１４９】前記経営シミュレーション手段８２は、商
品・サービス授受及びそれに関する業務発生系のシミュ
レーションのプログラムそのものである。このシミュレ
ーションのプログラムのアルゴリズム部分に関しては、
前述した各実施の形態に開示した方法で決定する。ま
た、シミュレーションのプログラムのデータ部分に関し
ては、実在の対象経営系７１から得ることが可能な、例
えば販売ユニット状態テーブルなどの状態テーブルに格
納される状態値と、実在の対象経営系７１から得ること
が不可能な、例えば客エージェントの対販売ユニット反
応係数設定テーブルなどの設定テーブルに格納される推
定値に分類することができる。

【０１５０】さらに、実在の対象経営系７１から得るこ
とが可能であっても、すべての情報を得るのが時間的あ
るいは経済的に困難な、例えば客エージェントに対する
行動要素属性状態マスターテーブルなどのデータもあ
り、これら入手困難なデータも推定値に分類される。

【０１５１】まず、販売時点データ収集装置７２、商品
発注データ収集装置７３、画像データ収集装置７４から
直接収集した現実データやデータ格納手段７６から抽出
した現実データを記憶装置６内に形成された現実状態値
データテーブル８４に格納する。この現実状態値データ
テーブル８４には、実在の経営系の状態を表すデータが
過去から現在まで時系列的に格納されている。

【０１５２】前記現実状態値データテーブル８４の値
は、前記経営シミュレーション手段８２の状態値に直接
対応するものであり、経営シミュレーションを開始する
ときに用いられる経営シミュレーションの初期状態値８
５として使用される。前記推定値設定手段８３は、例え
ば周知の統計的手法を用いて現実状態値データテーブル
８４の値から経営シミュレーションを開始するときに用
いられる経営シミュレーションの初期推定値８６を生成
する。

【０１５３】経営シミュレーションの中間強制変動であ
る中間強制変動状態値８７と中間強制変動値推定値８８
は、経営系に対する外乱に相当するのもで、利用者が入
力装置２を使用して値を入力するか、予め設定してある
データから選択する。経営シミュレーションの実施にお
いては、１タイムステップ毎に状態値と推定値がアルゴ
リズムに基づいてそれぞれの初期値から更新していく
が、中間強制変動状態値８７と中間強制変動値推定値８
８はアルゴリズムに基づかない強制的な変動値で、初期
以降の任意の時刻に状態値または推定値を任意の値に変
動させることができる。

【０１５４】経営シミュレーションの最終状態値８９と
最終推定値９０は、経営シミュレーションの実施での、
シミュレーション終了日付や時刻における状態値と推定
値の最終更新値であり、シミュレーション終了日付や時
刻の対象経営系の状況を表現している。

【０１５５】前記モデル適合化手段８１は、入力手段か
ら入力された適合目標としての状態値９１と適合目標の
比較対象である経営シミュレーションの最終状態値８９
が一致するように適合化対象である経営シミュレーショ
ンの初期状態値８５、初期推定値８６、中間強制変動状
態値８７、中間強制変動値推定値８８のすべて、もしく
は任意の組み合わせに対して変更を施していく。（適合
化の実施）適合化対象の変更と経営シミュレーションの
実施の処理を繰り返すことで、適合目標と比較対象が一
致するか、極めて近い値にすることを可能にする適合化
対象の値を探索を行う。この適合化対象の値の探索適合
には、周知のジェネティック・アルゴリズム（ＧＡ）等
の手法を用いる。入力手段から入力された適合目標とし
ての推定値９２に対しても同様に適合化が実施される。
適合化目標はどちらか一方、あるいは、状態値９１と推
定値９２を同時に入れて適合化を実施しても良い。ま
た、経営シミュレーション手段８２によるシミュレーシ
ョンの実施とモデル適合化手段８１におけるけ適合化の
実施の状況は、それぞれ利用者に対して出力装置３によ
り表示あるいは印刷される。

【０１５６】次に、前記推奨情報生成手段を用いた経営
意思決定支援の手順の一例について図２４の流れ図に基
づいて述べる。ここでは現実データを用いて推奨情報の
生成を行い、対象店舗の経営に関わる様々なデータを導
出し、経営意思決定の際に用いられるデータとして出力
する。

【０１５７】先ず、ステップＳ５１では、経営系のシミ
ュレーションを実施する上で不完全な値であるシミュレ
ーションの推定値をモデル適合化手段８１により適合化
する処理を開始する。

【０１５８】この適合化処理では、先ず、ステップＳ５
２にて、処理条件に従って推定値をモデル適合化手段８
１により適合化する。処理条件としては、シミュレーシ
ョン期間、初期値状態値、初期値推定値、中間強制変
動、適合目標、比較対象、適合化対象がある。なお、こ
こでは中間強制変動は入れない。

【０１５９】そして、実在の経営系の過去のある時点を
シミュレーションの開始点として、そこから現在までを
経営シミュレーションのシミュレーション期間とし、そ
の過去のある時点の、実在の経営系の状態値をシミュレ
ーションの初期値状態値とする。また、初期推定値は予
め設定された値である。適合目標は実在の経営系の現在
の状態値である。比較対象はシミュレーションの最終状
態値で、この最終状態値と比較しながら適合化対象では
シミュレーションの初期推定値を変更して行く。

【０１６０】次のステップＳ５３では、モデル適合化手
段８１によって、過去の状態値から現在の状態値に基づ
いてシミュレーション上で生成できる初期推定値を求
め、これにより、過去から現在までのシミュレーション
におけるの最終推定値を求め、これを実在の経営系の現
在の推定値とする。この推定値を適合済推定値とし、こ
れ以降の対象経営系に対するシミュレーションにこれを
初期推定値として用いる。

【０１６１】図２２に示す対象経営系７１の各データ収
集装置７２〜７４が、自動的にある時間間隔、例えば１
日１回の間隔で状態値となるデータを現実状態値データ
テーブル８４に格納している場合は、この適合化の処理
も自動的に行う設定が可能で、これにより、適合済推定
値は毎日自動的に更新されることになる。

【０１６２】次のステップＳ５４では、現状から未来ま
でのシミュレーションを行うための条件設定をシミュレ
ーション条件に従って設定する。シミュレーション条件
としては、シミュレーション期間、初期値状態値、初期
値推定値、中間強制変動、適合目標、比較対象、適合化
対象がある。経営シミュレーションのシミュレーション
期間は、ここでは現在から入力された未来のある時点ま
でとなる。

【０１６３】次のステップＳ５５では、利用者が目的に
従って時間外挿シミュレーションもしくは、目標到達シ
ミュレーションを選択する。時間外挿シミュレーション
を選択した場合は、ステップＳ５６にて時間外挿シミュ
レーションの処理を開始する。すなわち、初期設定を行
い、その後の時間の経過に基づく経営系の状態の変化を
計算機上で表現させる。

【０１６４】そして、ステップＳ５７では、前記ステッ
プＳ５４での条件設定に従って経営シミュレーションを
実施する。条件設定において、初期状態値が現在の系の
状態で中間強制変動がない場合は、現在の対象経営系が
このまま時間経過していく状況をシミュレーションす
る。例えば、小売店においては、１日から１〜３週間程
度の大きな変動のない場合のシミュレーションが可能に
なる。従って、小売店において、例えば、入店客数の予
測や個々の商品の売上予測等が可能になり、品切れや過
剰発注による賞味期限切れ商品発生を防止して適正な商
品発注ができる。

【０１６５】また、条件設定において、初期状態値が現
在の系の状態に変更を加えた入力値で中間強制変動がな
い場合は、現在の対象経営系に対して何か新しいアイデ
アを施した場合の状況をシミュレーションする。例え
ば、小売店においては、定期的ではない特売日等の販売
促進活動を企画した場合の、その企画の効果を売上金額
の大きさ、商品の販売に要する従業員の数等の具体的経
営指標で評価でき、アイデアの検証に有効となる。

【０１６６】さらに、条件設定において中間強制変動が
ある場合は、１ヶ月以上の比較的長期のシミュレーショ
ンが対象になる。例えば、予測されないような暖冬ある
いは冷夏の影響で、野菜や果物の生産量が数ヶ月後に大
きく変化し、大きな価格変動がある場合の対象経営系の
シミュレーションを、暖冬あるいは冷夏が実際に発生す
る前、あるいはそのような予測がされない前に行い、危
機管理として状況を把握することができる。

【０１６７】ステップＳ５８では、シミュレーションの
具体的状況を、出力装置３、例えば、ディスプレイに出
力して利用者に対して表示確認させる。ステップＳ５９
では、表示された状況が満足できるかどうかを利用者自
身が判断する。そして、状態値が満足し得る場合にはス
テップＳ６０へ移行し、満足できない場合にはステップ
Ｓ６１へ移行する。例えば、前述の条件設定において、
初期状態が現在の系の状態で中間強制変動がない場合
で、未来のある時点の個々の商品の売上状況が満足行く
ものならばステップＳ６０へ移行し、満足いかない場合
はステップＳ６１へ移行し、このステップで現在の対象
経営系の状態を変更するような初期状態を設定し、再度
ステップＳ５４に戻りシミュレーション条件の設定を行
ってから時間外挿シミュレーションを再度行う。

【０１６８】また、何回かの変更で満足いく状態が得ら
れれば、ステップＳ６０にて、現在の対象経営系の状態
に対する変更点を出力装置３で表示し、利用者に対して
状態の変更を推奨する。このとき、シミュレーション計
算機１は、販売時点データ収集装置７２や商品発注デー
タ収集装置７３とネットワーク７７を介して商品の発
注、販売価格の変更等のデータをこれらの装置に直接転
送し、商品の発注、販売価格の変更等を行うことも可能
である。

【０１６９】また、ステップＳ５５にて目標到達シミュ
レーションを選択した場合は、ステップＳ６２にて目標
到達シミュレーションの処理を開始する。すなわち、時
間外挿シミュレーションにおいては、ステップＳ５９、
Ｓ６１に示すように、利用者自身が現在の対象経営系の
状態を変更するような初期状態を設定しなければならな
かったが、この目標到達シミュレーションではモデル適
合化手段８１が現在の対象経営系の状態を変更するよう
な初期状態の候補を探索する。

【０１７０】先ず、ステップＳ６３にて、モデル適合化
手段８１において前記ステップＳ５４で設定された処理
条件に従って適合化を行う。このときの適合目標は、入
力装置２によって入力する値か、あるいは選択により予
め設定された利用者の目標とする対象経営系の未来の状
態値となる。この適合目標との比較対象は、シミュレー
ションでの対象経営系の未来の状態値を示す経営シミュ
レーションの最終値状態値である。

【０１７１】そして、適合目標と比較対象が一致するよ
うに、適合化対象でありシミュレーションでの対象経営
系の現在の状態値を示す経営シミュレーションの初期状
態値を変更していく。適合化目標を、例えば、総売上の
目標金額等の個々の商品の売上の合計値を設定すると適
合目標と比較対象を一致させる初期状態値は複数導出さ
れることになる。

【０１７２】そして、ステップＳ６４にて、モデル適合
化手段８１により、目標とする対象経営系の未来の状態
値をもたらす初期状態値が１つもしくは複数探索し、出
力装置３、例えば、ディスプレイに出力し利用者に対し
て表示確認させる。ステップＳ６５では、表示された状
況が満足できるかどうかを利用者自身が判断する。例え
ば、初期状態値は現在の経営系に対しての変更点である
が、変更困難である場合には、適合目標が無理である可
能性があるので、ステップＳ６７へ移行して適合目標を
変更するか、あるいは、あまりに多数初期状態値が表示
された場合には、探索する初期条件に制限を付加し、再
度ステップＳ５４のに戻りシミュレーション条件の設定
を行ってから目標到達シミュレーションを行う。

【０１７３】また、何回かの変更で満足いく状態が得ら
れれば、ステップＳ６６へ移行し、このステップにて、
現在の対象経営系の状態に対する変更点を出力装置３で
表示し、利用者に対して状態の変更を推奨する。以上
で、推奨情報生成手段を用いた経営意思決定支援の手順
の一例についての内容は終了するが、この推奨情報生成
手段を用いた経営意思決定支援の手順は、その基本的構
成である推定値適合処理、時間外挿シミュレーション、
目標到達シミュレーションを含んでいればよく、図２４
の手順に限定されるものでは無い。

【０１７４】この経営意思決定支援システムにより、出
店計画、経営戦略、フロアレイアウト、品揃え、棚割
り、販売促進、価格設定、在庫量設定、商品発注などの
具体的な業務に関して、利用者自らのアイデアの検証が
具体的な経営指標を尺度にして評価できる。また、一つ
の経営目標に対して具体的な推奨情報を複数提示でき、
利用者の選択の幅を自由に変えることができる。さら
に、長期的な予測や危機管理等の戦略的な課題に対して
も利用できる。このように、総合的計画立案、総合的評
価検討の際に有効な意思決定を支援する推奨情報を利用
者に供給することができる。

【０１７５】次に、このような経営意思決定支援の手順
を、実際の小売業に適用した場合の具体的実施例につい
て述べる。 ａ．推定値適合化処理 まず、図２４のステップＳ５１からステップＳ５３に示
す推定値適合化処理を行う。

【０１７６】例えば、１ヶ月前から現時点までの対象店
舗の各種状態値が、図２３の現実状態値データテーブル
８４に格納されているとする。ここでは、その各種状態
値の中で例として図７に示す区域要素配置状態テーブル
３５、受動要素配置状態テーブル３６、行動要素配置状
態テーブル３７、図１３に示す販売ユニット状態テーブ
ル７ｃ、図１５に示す客エージェント状態テーブル７ｅ
を取り上げる。

【０１７７】従って、１ヶ月前から現時点までの任意の
時点における、店舗内レイアウトの状況は、区域要素配
置状態テーブル３５と、受動要素配置状態テーブル３６
の一部を使用して表現され、図４に示す店舗内レイアウ
トに対応する対象領域１１が形成できる。同様にして、
１ヶ月前から現時点までの任意の時点における売場構成
の状況は、受動要素配置状態テーブル３６を利用して表
現され、図５に示すような売場構成に対応する対象領域
２１が形成できる。さらに、１ヶ月前から現時点までの
任意の時点における店舗内の商品・サービス授受行動及
び業務行動発生の状況は、行動要素配置状態テーブル３
７を利用して表現され、図６に示すような対象領域３１
が形成される。そして、１ヶ月前から現時点までの任意
の時点における各商品の販売方法の状況（販売促進の状
況も含む）は、販売ユニット状態テーブル７ｃで表現さ
れ、客（購買客）の商品購買の状況は、客エージェント
状態テーブル７ｅで表現されている。

【０１７８】以上のように、１ヶ月前から現時点までの
任意の時点における状態値は、現実状態値データテーブ
ル８４に格納され、１ヶ月前から現時点までの任意の時
点の店舗内の状況を表現できる。しかしながら、図１４
に示す客エージェントの対販売ユニット反応係数設定テ
ーブル７ｄ、図１６に示す客エージェントの対購買行動
反応係数設定テーブル７ｆなどの推定値は正確に決定さ
れていない。従って、推定値適合化処理の目的は、現時
点の状態値に対して推定値を正確に適合させることであ
る。

【０１７９】この適合方法について図２３を用いて説明
する。例えば、１ヶ月前の状態値を経営シミュレーショ
ンの初期状態値８５とし、推定値設定手段８３を用い
て、その状態値から１ヶ月前の仮の推定値を設置し、こ
れを経営シミュレーションの初期推定値８６とする。こ
れにより、経営シミュレーション手段８２を作動させ、
１ヶ月前から現時点までの経営シミュレーションを行い
適合目標である推定値９２を算出する。これと、現実デ
ータ収集手段からもたらせられる適合目標である状態値
９１をモデル適合化手段８１において比較する。このモ
デル適合化手段８１は、現時点に対する経営シミュレー
ションの最終状態値８９と現実の現時点の状態値とを比
較し、両者が設定された精度で一致するように、１ヶ月
前の仮の推定値を修正して再び経営シミュレーションを
行わせる。

【０１８０】この工程を繰り返すことにより、現時点に
対する経営シミュレーションの最終状態値８９と現実の
現時点の状態値とを設定された精度で一致させ、１ヶ月
前の推定値を得ることができる。同時に、現実の現時点
の状態値に正確に適合する、現時点の経営シミュレーシ
ョンの最終推定値９０を得ることができる。以後、この
現時点の経営シミュレーションの最終推定値９０を現時
点の状態値に適合化させた初期推定値として現時点から
設定された未来の任意の時点までの経営シミュレーショ
ンを行う。そして、現時点から設定された未来の任意の
時点までの経営シミュレーションより、現在の経営の意
思決定に対する何らかの推奨情報を経営意思決定支援情
報として利用者に供給する。

【０１８１】推奨情報生成方法には、例えば、時間外挿
シミュレーションと目的到達シミュレーションの２つが
あり、その条件と選択は図２４のステップＳ５４とステ
ップＳ５５で行われる。 ｂ．時間外挿シミュレーション 図２４のステップＳ５６からステップＳ６１に示す時間
外挿シミュレーションを実際の店舗に応用した場合の一
例について述べる。

【０１８２】このシミュレーションにおいては、先ず、
現時点の状態値をそのままにして、例えば、区域要素配
置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３６に
対して現時点の値を採用して現時点の売場構成とし、さ
らに、販売ユニット状態テーブル７ｃに対しても現時点
の値を採用して現時点の商品販売方法とする。これと、
先ほどの現時点の状態値に適合化された初期推定値を用
いて、経営シミュレーション手段８２を作動させ、現時
点から例えば１週間後までの経営シミュレーションを行
なう。

【０１８３】この経営シミュレーションの結果として、
１週間後の各種状態値が算出される。例えば、客エージ
ェント状態テーブル７ｅが算出され、客エージェント毎
の購買商品総数や購買商品総金額が算出され、これを推
奨情報として、出力装置３を介して利用者に対して表示
確認されることになる。

【０１８４】そして、利用者がこの推奨情報に対して満
足が行かない場合には、例えば、商品の価格の変更や値
引き率の変更を企画し、これに対応するように販売ユニ
ット状態テーブル７ｃの価格強度や値引き率を変更し、
これを新たな経営シミュレーションの初期状態値８５と
し、再度、現時点から１週間後までの経営シミュレーシ
ョンを行う。

【０１８５】それでも、利用者の満足が満たされない場
合は、さらに店舗レイアウトや売場構成を変更を企画
し、これに対応するように、区域要素配置状態テーブル
３５、受動要素配置状態テーブル３６を変更し、、これ
を新たな経営シミュレーションの初期状態値８５とし、
さらに再び、現時点から１週間後までの経営シミュレー
ションを行う。

【０１８６】このようにして利用者の満足の行くまで上
記工程を繰り返し、最終的に満足の行く１週間後の各種
状態値が算出される。その時の販売ユニット状態テーブ
ル７ｃ、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置
状態テーブル３６等が利用者である対象店舗の経営責任
者に対する推奨情報、すなわち、経営意思決定支援情報
となる。

【０１８７】ｃ．目的到達シミュレーション 図２４のステップＳ６２からステップＳ６７に示す目的
到達シミュレーションを実際の店舗に応用した場合の一
例についてついて述べる。このシミュレーションは、先
ほどの時間外挿シミュレーションにおける商品の価格の
変更等の新たな経営企画の創出と経営シミュレーション
の繰り返しの工程を前述のモデル適合化手段８１を用い
て比較的簡便に行うものである。

【０１８８】まず、適合目標として利用者の目標とする
対象経営系の１週間後の状態値を入力装置２を介して入
力する。次に、現時点の状態値をそのままにして、例え
ば、区域要素配置状態テーブル３５、受動要素配置状態
テーブル３６に対して現時点の値を採用し、さらに、販
売ユニット状態テーブル７ｃに対しても現時点の値を採
用し、現時点の商品販売方法とする。これと、先ほどの
現時点の状態値に適合化された初期推定値を用いて経営
シミュレーション手段８２を作動させ、現時点から１週
間後までの経営シミュレーションを行なう。

【０１８９】この経営シミュレーションの結果として、
１週間後の客エージェント状態テーブル７ｅが算出さ
れ、購買商品総数や購買商品総金額が算出される。これ
と、利用者が満足の行く１週間後の状態値を表す適合目
標である状態値９１とをモデル適合化手段８１において
比較する。このモデル適合化手段８１では前述のよう
に、両者（シミュレーションの結果と利用者の設定値）
が設定された精度で一致するように、例えば、区域要素
配置状態テーブル３５、受動要素配置状態テーブル３
６、販売ユニット状態テーブル７ｃ等の現時点の状態値
を修正して再び経営シミュレーションを行わせる。

【０１９０】この工程を繰り返すことにより、１週間後
に対する経営シミュレーションの最終状態値８９と利用
者が満足の行く現実の状態値とを設定された精度で一致
させる現時点の状態値を得ることができる。最終的に、
例えば、利用者が満足の行く１週間後の購買商品総数や
購買商品総金額を満たす現時点の商品販売方法や売場構
成が算出され、それに対応する情報が販売ユニット状態
テーブル７ｃ、区域要素配置状態テーブル３５、受動要
素配置状態テーブル３６等に示される。これが、利用者
である対象店舗の経営責任者に対する推奨情報、すなわ
ち、経営意思決定支援情報となる。

【０１９１】また、この目的到達シミュレーションにお
いては、現時点の状態からあまりにかけ離れた適合目標
である状態値９１を設定すると、例えば極端な値引き率
等の現実の小売業では実行不可能な推奨情報が算出され
ることもあり得るので、この場合は、適合目標である状
態値９１とすべき利用者が満足の行く１週間後の状態値
を変更して再度この目的到達シミュレーションを行う必
要がある。

【０１９２】次に、商品・サービス授受行動及び業務行
動発生系のシミュレーション方法を用いて、店舗内にお
けるサービス授受行動を図１０に示す店舗内シミュレー
ションの探索行動のアルゴリズムを使用してシミュレー
ションする場合について述べる。

【０１９３】例えば、小売店舗内の包装サービスカウン
タにおける商品の包装サービスをシミュレーションする
場合には、探索行動のアルゴリズムを使用して客エージ
ェントの包装サービス享受行動をシミュレートすること
ができる。この場合、先ず、受動要素として包装サービ
スカウンタユニットを設定し、図４に示す店舗内レイア
ウトに対応する対象領域１１に配置する。従って、要素
配置状態テーブル７ｂの受動要素配置状態テーブル３６
においては包装サービスカウンタユニットの置かれた区
域要素の要素コードに対応して包装サービスカウンタユ
ニットの要素コードが設定されることになる。

【０１９４】また、図１３の目標要素状態テーブル７ｃ
に、包装サービスカウンタユニットの刺激値を設定す
る。これに対応して、行動要素の対目標要素反応係数設
定テーブル７ｄに客エージェントの包装サービスカウン
タユニットの刺激値に対応する反応係数を設定する。ま
た、行動要素の対目的行動反応係数設定テーブル７ｆに
は客エージェントの包装サービス享受行動に関する反応
係数を設定する。

【０１９５】そして、客エージェントの包装サービス享
受行動のシミュレーションのアルゴリズムについては、
図１０に示す店舗内のシミュレーションの探索行動のア
ルゴリズムが使用できる。この場合、包装サービスカウ
ンタユニットの誘引度を上記の設定に基づいて算出し、
誘引要素が包装サービスカウンタユニットの場合には、
対応する目的行動として包装サービス享受行動が設定さ
れるようにすれば、第１の実施の形態の場合と同様に客
エージェントが、包装サービスカウンタユニットに接近
するように移動し、包装サービス享受行動を実施するこ
とができる。

【０１９６】また、これに対応する従業員エージェント
の行動処理は、従業員エージェントの商品包装業務行動
を図１８の従業員エージェントの行動処理のアルゴリズ
ムに付加すれば良い。当然ながら、この他、飲食提供サ
ービスや食品調理サービス等の店舗内サービスも同様に
シミュレーションできる。

【０１９７】次に、商品・サービス授受行動及び業務行
動発生系のシミュレーション方法を用いて、サービス業
におけるサービス授受行動をシミュレーションする場合
について述べる。例えば、ゲームセンターにおけるゲー
ム提供サービスをシミュレーションする場合には、第１
の実施の形態で述べた店舗内シミュレーションのアルゴ
リズムを使用して客エージェントのゲーム提供サービス
享受行動をシミュレートすることができる。この場合の
シミュレーションの方法は、基本的には店舗内シミュレ
ーションと同じであり、ゲームマシンを販売ユニットと
して表現することで前述した店舗内シミュレーションと
同様の対象領域の設定とシミュレーションアルゴリズム
が適用できる。

【０１９８】すなわち、客エージェントが図６に対応す
るようなゲームセンター内を示す対象領域内で、自分が
最も誘引されるゲームマシンを探索し、そのゲームマシ
ンが提供するサービス（ゲームのプレイそのもの）を享
受し、その対価をサービスが提供される前あるいは後に
支払う行動をシミュレートすることができる。また、こ
れに対応した従業員エージェントのゲームマシン保守業
務、料金収集業務等を従業員エージェントの行動処理の
アルゴリズムに付加することができる。同様にして、貸
ビデオ業等の他のサービス業、あるいは飲食業等の店舗
内での商品・サービス授受行動も同様にシミュレーショ
ンできる。

【０１９９】さらに、商圏内シミュレーションの適応範
囲の拡張に関しては、図２１に店舗ユニット６７として
示してある、小売店舗、飲食店、銀行、病院、学校、事
務所、工場、駅など商品やサービスを授受する多種の業
態が表現できることから、このような多種の業態の店舗
あるいは建物に対する客エージェントの選択行動のシミ
ュレーションが可能である。

【０２００】なお、上述した各実施の形態では、経営シ
ミュレーション方法、すなわち、商品・サービス授受行
動及び業務行動発生系のシミュレーション方法と、この
シミュレーション方法を用いた経営意思決定支援システ
ムを、小売業に関する店舗内・商圏内シミュレーション
に適用した場合について述べたが、必ずしもこれに限定
するものでは無く、広く商品・サービス授受及びそれに
関する業務発生系に適用できる。例えば、店舗の状況が
表現可能であるから、店舗を持つ他の業種である、飲食
業、サービス業への応用も容易である。また、コンビニ
エンスストアからスーパーマーケットや百貨店まで各種
の規模の店舗に適用できる。

【０２０１】また、ショッピングセンター、商店街、地
下街等の複数の業態が複合している地域にも適応可能で
あり、その場合、商圏内と店舗内シミュレーションの結
合を利用し、例えば商店街全体のシミュレーションと業
態がそれぞれ異なる各店舗のシミュレーションを容易に
結合することができる。また、特定の地域でのサービス
とその利用者の関係をシミュレーションできることか
ら、ゲームセンター等のアミューズメントセンター、遊
園地等の大規模レジャーセンター、展示会場、あるいは
病院内、図書館、役場、駅などのレイアウト等にも適用
できる。

【０２０２】さらにまた、経営意思決定支援システムの
利用者は対象となる店舗の経営担当者だけでなく、ある
地域でいくつかの店舗に商品を流通させている卸し業、
あるいは商品を製造しているメーカ、さらには、銀行等
の金融機関において、店舗自体の立地や店舗内構成を的
確に判断し、出店や改装の際の融資の判断にも適用でき
る。

【０２０３】

【発明の効果】請求項１乃至７記載の発明によれば、比
較的簡易なアルゴリズムにより商品・サービス授受行動
及び業務行動発生系を現実の人の行動や商品の販売状態
に忠実にシミュレートできる。従って、商品・サービス
授受及びそれに関する業務の現状把握と、サービスの向
上と、業務の効率化に効果がある。また、シミュレーシ
ョンは、１段毎の棚から店舗内、さらには、広範囲の商
圏まで、同じアルゴリズムで構成できるので、大きく規
模の異なる店舗や複数の業態とこれらの複合した状況に
も対応できる。

【０２０４】請求項１記載の発明によれば、さらに、セ
ルに分割された対象空間に複数の対象要素を設定し、そ
の対象要素の相互作用によって対象要素の行動を表現し
ているので、現実の店舗内や商圏内の客や従業員の行動
を忠実に表現できるシミュレーションができる。

【０２０５】請求項２記載の発明によれば、さらに、対
象要素のデータに基づいた相互作用を行い、その相互作
用の行動結果により対象要素のデータを更新し、再度対
象要素のデータに基づいた相互作用を行うことを繰返す
ことにより、現実の店舗内や商圏内の客や従業員の行動
のように前の時刻の行動結果が後の時刻の行動に反映さ
れることになる。従って、統計的なデータ処理を行うシ
ミュレーションでは困難な現実時間の経過を刻々と忠実
に表現するシミュレーションが実現できる。

【０２０６】請求項３記載の発明によれば、さらに、１
つの行動要素が行動を行った後、直ちにデータの更新が
行われるため、現実の店舗内や商圏内の客や従業員の行
動のようにそれぞれが自律的に行動を起こす時刻を決定
している状況を表現できる。これにより、現実を忠実に
表現するシミュレーションが容易に実現できる。

【０２０７】請求項４記載の発明によれば、さらに、対
象要素の走査範囲が対象要素の現在位置するセルの隣接
セルより遠い位置にあるセルを走査範囲に含んでいるの
で、現実の店舗内や商圏内の客や従業員の行動のように
広い範囲まで走査し、その範囲にある対象要素の状態を
認識できる。これにより、現実を忠実に表現するシミュ
レーションが容易に実現できる。

【０２０８】請求項５記載の発明によれば、さらに、対
象要素を、行動要素と受動要素と区域要素とに分類して
いるため、現実の店舗内や商圏内における店舗内のレイ
アウト、売り場の状況、商圏の状況を容易にデータとし
て設定できる。しかも、対象要素の中で行動要素のみの
行動を処理するアルゴリズムを採用しているので、現実
を忠実に表現するシミュレーションが容易に実現でき
る。

【０２０９】請求項６記載の発明によれば、さらに、対
象空間を構成する個々のセルに対して、サブセルに分割
した空間を対応づけているので、店舗内シミュレーショ
ンで商品陳列棚の中の商品配置まで含めたシミュレーシ
ョンを実現できる。また、商圏内シミュレーションで店
舗内のレイアウトまで含めたシミュレーションを実現で
きる。

【０２１０】請求項７記載の発明によれば、さらに、サ
ブセルに分割した空間が２次元セルの配列として表現さ
れ、その次元の１つが高さ方向の次元を表現しているの
で、現実の店舗のように高さ方向に商品が配置してある
棚まで含めた３次元的なシミュレーションを容易に実現
できる。

【０２１１】請求項８及び９記載の発明によれば、実在
の店舗等からのデータ収集とそのデータ収集の不足を補
う推定値の現実への適合化により実在の経営の状況を正
確に把握できる。しかも、利用者自らのアイデアの検証
や、目標到達への候補を複数探索しているので、小売
業、飲食業、サービス業等、幅広い業態に対して、出店
計画、経営戦略、フロアレイアウト、品揃え、棚割り、
販売促進、価格設定、在庫量設定、商品発注などの、具
体的な業務に関して、総合的計画立案、総合的評価検討
の際に意思決定を支援する有効な推奨情報を利用者に供
給できる。

【０２１２】請求項８記載の発明によれば、さらに、実
在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系からデ
ータを収集する現実データ収集手段により正確なシミュ
レーションのデータが設定できる。また、不正確なデー
タに対してはモデル適合化手段により実在の系と良く適
合したシミュレーションのデータが設定できる。

【０２１３】請求項９記載の発明によれば、さらに、時
間外挿シミュレーション手段により正確な現在から未来
の設定された時点までの経営シミュレーションを行うこ
とができるので、対象とする経営系の未来の状態や利用
者の経営に対する種々の企画の効果を利用者が容易に把
握できる経営意思決定支援情報を供給できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図。

【図２】同実施の形態における主メモリのメモリ構成を
示す図。

【図３】同実施の形態における対象空間のセル分割の一
例を示す図。

【図４】同実施の形態における店舗内レイアウトに対応
する対象領域の一例を示す図。

【図５】同実施の形態における売り場構成に対応する対
象領域の一例を示す図。

【図６】同実施の形態における店舗内状況に対応する対
象領域の一例を示す図。

【図７】同実施の形態における要素配置状態テーブルの
構成を示す図。

【図８】同実施の形態における店舗内シミュレーション
全体のアルゴリズムを示す流れ図。

【図９】図８における客エージェントの行動処理のアル
ゴリズムを示す流れ図。

【図１０】図９における探索行動のアルゴリズムを示す
流れ図。

【図１１】同実施の形態における空間走査と移動目標決
定を説明するための模式図。

【図１２】同実施の形態における移動行動と購買行動を
説明するための模式図。

【図１３】同実施の形態における誘引度算出に使用する
目標要素状態テーブルの構成を示す図。

【図１４】同実施の形態における誘引度算出に使用する
行動要素の対目標要素反応係数設定テーブルの構成を示
す図。

【図１５】同実施の形態における誘引度算出に使用する
行動要素状態テーブルの構成を示す図。

【図１６】同実施の形態における誘引度算出に使用する
行動要素の対目的行動反応係数設定テーブルの構成を示
す図。

【図１７】図９における会計行動のアルゴリズムを示す
流れ図。

【図１８】図８における従業員エージェントの行動処理
のアルゴリズムを示す流れ図。

【図１９】本発明の第２の実施の形態における対象棚空
間及び対象棚領域を説明するための図。

【図２０】同実施の形態における対象棚領域における走
査範囲を説明するための図。

【図２１】本発明の第３の実施の形態における商圏内空
間に対応する対象空間及び対象領域を説明するための
図。

【図２２】本発明の第４の実施の形態における経営意思
決定支援システムの構成を示すブロック図。

【図２３】同実施の形態における推奨情報生成手段の機
能的構成を示すブロック図。

【図２４】同実施の形態における推奨情報生成手段によ
る経営意思決定支援の手順を示す流れ図。

【符号の説明】

１…シミュレーション計算機 ２…入力装置 ３…出力装置 ４…ＣＰＵ（中央処理ユニット） ５…主メモリ ６…記憶装置

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 シュミレーションの対象である商品・サ
   ービス授受行動及び業務行動発生系に対して、複数のセ
   ルの配列からなる対象空間を設定し、この対象空間内
   で、移動を含む商品・サービス授受行動及び業務行動の
   発生に関する相互作用を行う対象要素を複数設定し、所
   定の対象要素を前記対象空間のセル上に配置することに
   より、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系を対
   象領域としてデータにより表現し、 所定の対象要素が、対象領域において、設定された走査
   範囲内にある認識可能な対象要素と相互作用し、設定さ
   れた行動規則に従って移動を含む商品・サービス授受行
   動及び業務行動を行い、その行動結果に伴い対象領域を
   表現するデータを変化させ、これを複数の対象要素に対
   して繰り返し行い、 商品・サービス授受行動及び業務行動発生系の時系列な
   状態変化を、対象領域のデータの変化によってシミュレ
   ートすること特徴とする経営シミュレーション方法。
2. 【請求項２】 所定の対象要素が、対象領域において、
   設定された走査範囲内にある認識可能な対象要素と互い
   の有するデータに基づいて相互作用し、設定された行動
   規則に従って移動を含む商品・サービス授受行動及び業
   務行動を行い、その行動の結果により互いの有するデー
   タを更新し、これにより対象領域を表現するデータを変
   化させることを特徴とする請求項１記載の経営シミュレ
   ーション方法。
3. 【請求項３】 所定の対象要素の１つが移動を含む商品
   ・サービス授受行動及び業務行動を行った後、次の対象
   要素の行動の処理が開始される前に、その１つの対象要
   素の行動結果に伴い対象領域を表現するデータを直ちに
   変化させることを特徴とする請求項１又は２記載の経営
   シミュレーション方法。
4. 【請求項４】 対象要素は、自己の現在位置するセルの
   隣接セルより遠い位置にあるセルを走査範囲に含むこと
   を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１記載の経営シ
   ミュレーション方法。
5. 【請求項５】 対象要素を、移動を含む商品・サービス
   授受行動及び業務行動を行う行動要素と、この行動要素
   に対して受動的に動作する受動要素と、行動要素の移動
   や受動要素の配置を制限する区域要素とに分類し、 対象空間のセル上に区域要素を先ず配置し、この区域要
   素上に受動要素を配置して商品・サービス授受行動及び
   業務行動発生系に対応する対象領域を構成し、この構成
   した対象領域において行動要素のみが、設定された走査
   範囲内にある認識可能な対象要素と互いの有するデータ
   に基づいて相互作用し、設定された行動規則に従って移
   動を含む商品・サービス授受行動及び業務行動を行い、
   この行動要素の行動の結果により行動要素と受動要素に
   おける互いの有するデータを更新し、 行動要素の行動における処理の繰り返しだけで商品・サ
   ービス授受行動及び業務行動発生系の時系列な状態変化
   をシミュレートすること特徴とする請求項１乃至４のい
   ずれか１記載の経営シミュレーション方法。
6. 【請求項６】 対象空間を構成する個々のセルに対し
   て、新たに分割した空間をサブセルとして対応させたこ
   とを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１記載の経営
   シミュレーション方法。
7. 【請求項７】 対象空間を２次元のセルの配列として表
   現するとともにサブセルの空間を２次元のセルの配列と
   して表現し、サブセルの空間の次元の1 つが対象空間に
   おける２次元のセルの配列に対して高さ方向の次元を表
   現していること特徴とする請求項６記載の経営シミュレ
   ーション方法。
8. 【請求項８】 商品・サービス授受行動及び業務行動発
   生系を対象領域としてデータにより表現し、この商品・
   サービス授受行動及び業務行動発生系の時系列な状態変
   化を対象領域のデータの変化によってシミュレートする
   シミュレーション手段と、 このシミュレーション手段によるシミュレーション開始
   時において実在の商品・サービス授受行動及び業務行動
   発生系から初期状態値及び初期推定値を確保する手段
   と、 前記シミュレーション手段によるシミュレーション終了
   時において、初期状態値が最終的に変化した最終状態値
   と初期推定値が最終的に変化した最終推定値とを確保す
   る手段と、 実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系から
   初期状態値と最終状態値を含めた状態値に対応する値を
   現実の状態値として収集する現実データ収集手段と、 設定された適合目標に対して比較対象である最終状態値
   あるいは最終推定値が一致するように適合化対象である
   初期状態値あるいは初期推定値を変更し、この適合化対
   象の変更と前記シミュレーション手段によるシミュレー
   ションの実施の処理を繰り返すことで適合目標と比較対
   象である最終状態値あるいは最終推定値との一致を図る
   べき適合化対象の値の探索を行うモデル適合化手段とを
   備えたことを特徴とする経営意思決定支援システム。
9. 【請求項９】 商品・サービス授受行動及び業務行動発
   生系を対象領域としてデータにより表現し、この商品・
   サービス授受行動及び業務行動発生系の時系列な状態変
   化を対象領域のデータの変化によってシミュレートする
   シミュレーション手段と、 このシミュレーション手段によるシミュレーション開始
   時において実在の商品・サービス授受行動及び業務行動
   発生系から初期状態値及び初期推定値を確保する手段
   と、 前記シミュレーション手段によるシミュレーション終了
   時において、初期状態値が最終的に変化した最終状態値
   と初期推定値が最終的に変化した最終推定値とを確保す
   る手段と、 実在の商品・サービス授受行動及び業務行動発生系から
   初期状態値と最終状態値を含めた状態値に対応する値を
   現実の状態値として収集する現実データ収集手段と、 設定された適合目標に対して比較対象である最終状態値
   あるいは最終推定値が一致するように適合化対象である
   初期状態値あるいは初期推定値を変更し、この適合化対
   象の変更と前記シミュレーション手段によるシミュレー
   ションの実施の処理を繰り返すことで適合目標と比較対
   象である最終状態値あるいは最終推定値との一致を図る
   べき適合化対象の値の探索を行うモデル適合化手段と、 現在に対して適合した推定値である適合済推定値を求め
   る推定値適合手段と、 この推定値適合手段が求めた適合済推定値を用いて前記
   シミュレーション手段により現在から未来の設定された
   時点まで、商品・サービス授受行動及び業務行動発生系
   のシミュレーションを行う時間外挿シミュレーション手
   段と、 設定された適合目標に適合した現在における初期状態値
   を求める目標到達シミュレーション手段とを備え、 適合目標を実在の商品・サービス授受行動及び業務行動
   発生系の現在の状態値とし、比較対象を最終状態値と
   し、適合化対象を初期推定値とし、過去の設定された時
   点から現在までは前記モデル適合化手段により適合化対
   象の値の探索を行い、前記推定値適合手段により現在に
   対して適合した推定値である適合済推定値を求め、 また、適合目標を設定し、比較対象を最終値状態値と
   し、適合化対象を初期状態値とし、現在から未来の設定
   された時点までは前記モデル適合化手段により適合化対
   象の値の探索を行い、前記目標到達シミュレーション手
   段により設定された適合目標に適合した現在における初
   期状態値を求めることを特徴とする経営意思決定支援シ
   ステム。