JP7214937B2 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラムに関する。特に、在庫に関係する情報を処理することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、水残量管理装置が、その上に載置されるウォーターサーバーの重量を計測し、計測値に基づいて水タンクの残量を把握し、残量に応じて新たな水タンクの発注を自動的に行うことが開示されている。

特開第２０１６－１６７１５９号

特許文献１は、あくまで残量に応じて新たな水タンクの発注を自動的に行うという事項を個別具体的に開示するに過ぎない。本件発明者は、より利便性かつ汎用性の高い在庫管理に関係する情報を処理することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラムが求められることを認識し、本件発明に至ったものである。

本発明の一実施形態においては、計測手段（たとえば、重量計測手段。）と、サーバと、を備え、サーバは、複数の計測手段およびその位置情報（たとえば、倉庫の位置ないしは棚情報。以下同じ。）と、各計測手段上に載置される物（たとえば、商品。ただし、個体に限られない。以下同じ。）との対応関係を記憶部に記憶する記憶部（サーバ記憶部３３に対応する。）と、各物の残量を、当該物に対応する計測手段により計測され送信される重量データと、当該物の単位当たりの重量データおよび梱包材（たとえば、容器。以下同じ。）の重量と、に基づいて算出し、各物の残量の履歴に基づいて当該物の消費速度を算出する算出部と、を有する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、倉庫間、倉庫内、および／または客先等の在庫情報をリアルタイムないし所定間隔に把握できるが提供される。

本発明の一実施形態においては、計測手段は、筐体（フラットパネル形状を有していてもよい。）と、筐体の天板上に載置される物の重量を計測する重量センサと、通信先のアドレスの設定値を記憶する記憶部と、無線通信によりネットワークに接続可能な通信部と、重量センサから計測データを取得して、通信部を介して記憶部に記憶されたアドレスのサーバへと送信する制御部と、各部に電力を供給するバッテリを収容するバッテリ収容部と、を有し、バッテリは、予め設定されたロジックで電源ＯＮとするよう構成される（たとえば、前記重量センサにより所定の閾値を超える重量変化を検知した場合に電源をＯＮとするよう構成され、前記所定の閾値が、載置される物の種類に応じて定められる）情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、倉庫間、倉庫内、および／または客先等の在庫変化を、その重量変化発生を原因として把握することができ、重量変化の幅が過去における計測データから大幅に乖離する場合には、以て異常や災害・盗難などを把握できる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラムが提供される。

本発明の一実施形態においては、サーバは通知部をさらに有し、算出部が、残量および消費速度に基づいて、物の在庫が尽きるまでの期間を算出し、通知部が期間に応じてアラートを生成する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、倉庫間、倉庫内、および／または客先等の在庫情報について、物の在庫が尽きるまでの期間を算出を算出することができ、在庫が尽きる以前にアラートを生成し、これにより、在庫不足を未然に防ぐ情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、情報処理プログラムが提供される。

本発明の一実施形態においては、サーバは通知部をさらに有し、記憶部（サーバ記憶部）は、物に係る標準消費速度と、消費速度の履歴と、物の種類とを関連付けて記憶し、通知部は、消費速度を通知するとともに、算出部により算出された消費速度が、標準消費速度または履歴と比較して所定の割合以上に異なる場合に、消費速度アラートを生成して通知する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、消費速度が異常である場合に標準消費速度または履歴と比較して所定の割合以上に異なる場合にアラートを生成して通知することで、倉庫間、倉庫内、および／または客先等の在庫における以上を把握することを可能とする、システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムが提供される。

本発明の一実施形態においては、所定の割合が、物の種類、季節、曜日、時間帯に応じて定められることを特徴とする。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、物の種類、季節、曜日、時間帯に応じ、適切なアラートを生成することを可能とする。

本発明の一実施形態においては、アラートが、異常消費、異常検知、または賞味期限である情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、異常消費（使いすぎ）、異常検知、または賞味期限をアラートすることを可能とする。

本発明の一実施形態においては、算出部が、消費速度の履歴に基づき、物の種類、季節、曜日および時間帯と、消費速度と、を複数対比し、物ごとに、消費速度に寄与する変数を算出する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、消費速度に寄与する変数を算出することができ、当該変数に基づいた経済活動を支援することが可能となる。

本発明の一実施形態においては、算出部が、変数に基づき、気象予報、来客数、顧客属性、過去予約内容、または過去販売額との相関性分析を行う情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、経済活動における相関性分析、マーケティング分析が可能となる。

本発明の一実施形態においては、算出部が、残量、消費速度、および変数に基づいて、物の在庫が尽きるまでの期間を算出し、通知部が期間に応じてアラートを生成する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、在庫が尽きるまでの期間に基づくリードタイムを加味した発注を可能とする。

本発明の一実施形態においては、算出部は、位置情報と消費速度と残量に基づいて、複数の異なる位置に存在する計測手段（ないしは複数の異なる位置に存在する計測手段に載置された物）に対する最適な物の補充期間を算出する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、位置情報と消費速度と残量に基づいて在庫が尽きるまでの期間に応じた最適な在庫補充期間、補充ルート、配達ルートを提供することができる。

本発明の一実施形態においては、サーバは発注部をさらに有し、発注部は、期間に応じて記憶部に記憶された当該物の発注先に対して当該物を発注する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、在庫が尽きるまでの期間に応じた自動発注を可能とする。

本発明の一実施形態においては、計測手段と、サーバと、を備え、サーバは、複数の計測手段と、各計測手段上に載置される物との対応関係を記憶部に記憶する記憶部と、各物の残量を、当該物に対応する計測手段により計測され送信される重量データと、当該物の単位当たりの重量データとに基づいて算出し、各物の残量の履歴に基づいて当該物の消費速度を算出する算出部と、を有し、記憶部は、消費速度の履歴を記憶し、算出部が、消費速度の履歴に基づき、物の種類ならびに消費時の季節、曜日および時間帯と、消費速度と、を複数対比し、物ごとに、消費速度に寄与する変数を算出し、物の将来の消費量を算出する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。当該変数は、時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）であってもよい。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、各料理ごとの消費予測、廃棄ロス算出、来客予測を可能とする。

本発明の一実施形態においては、計測手段と、サーバと、を備え、サーバは、複数の計測手段と、各計測手段上に載置される物との対応関係を記憶部に記憶する記憶部と、各物の残量を、当該物に対応する計測手段により計測され送信される重量データと、当該物の単位当たりの重量データとに基づいて算出し、各物の残量の履歴に基づいて当該物の消費速度を算出する算出部と、を有し、記憶部は消費速度の履歴を記憶し、記憶部はさらに料理に使用される商品情報と料理レシピとを対応付けて記憶し、算出部が、消費速度の履歴に基づき、物の種類ならびに消費時の季節、曜日および時間帯と、消費速度と、を複数対比し、物ごとに、消費速度に寄与する変数を算出し、物を利用した料理の将来の消費量を算出する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。当該変数は、時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）であってもよい。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、材料の消費速度に応じ、各料理ごとの消費予測、廃棄ロス算出、来客予測を可能とする。

本発明の一実施形態においては、サーバと重量計測手段とを備え、サーバの算出部が計測された重量と時間に関する情報（本段落においては日付、時間など）とに基づいて物（本段落においては、流体であってもよい。）の流入量（容器等に流れ込む量）と流出量（容器等から流れ出す量）を把握し、流入量と流出量とから残量（容器内の残量）および消費速度を算出し、消費速度と残量（容器内の残量）から重量（容器内の残量）が零となる時間（未来の時刻）を算出し、零となる時間（未来の時刻）に基づいて流入量（容器等に流れ込む量）を制御する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、適切な重量（容器内の残量）を管理することが可能となる。

本発明の一実施形態においては、さらに車両（たとえば、自走式ロボット）を備え、車両が位置情報、画像データを取得してサーバに送信する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、位置情報、画像データを取得し、在庫の位置を把握するとともにその性状、内容を把握することができる。

本発明の一実施形態においては、さらに車両を備え、サーバの記憶部は物または計測手段の位置情報を記憶し、車両は、物を配置する在庫エリア（倉庫などを含む）を含む建物内を移動可能であって、ＲＦＩＤリーダが取り付けられ、物（商品を含む）または計測手段には設置位置の位置情報が記録されたＲＦタグである位置タグが付されている情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成を備える情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムにより、車両を計測手段の近傍で停止させ、物（商品を含む）または計測手段の位置情報と車両の位置情報とを比較することで、物（商品を含む）または計測手段の位置情報の正確性を検証することが可能となる。

本発明の一実施形態においては、さらに認証装置を備え、認証装置はユーザの識別情報を読み取る読み取り部を有し、サーバの記憶部は識別情報に対応した重量データの変更許容量を記憶し、算出部は、ユーザによる物の載置または取得が、変更許容量以内かどうかを判定する情報処理システムないし、当該システムを実現する情報処理装置、情報処理装置に基づく各ステップ（すなわち、情報処理方法）、およびそれを実現する情報処理プログラムが提供される。

上記構成により、特定のユーザが在庫から商品を取得してもよいかどうかのみならず、特定のユーザが取得可能な上限を超えていないかどうかを把握することができる。

本発明の一実施形態においては、さらに認証装置を備え、認証装置はユーザの識別情報を読み取る読み取り部を有し、サーバの記憶部は識別情報に関連付けて重量データの変更履歴を記憶し、当該履歴に基づいて、ユーザ毎の消費速度を計測してもよい。この場合において、当該消費速度と時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）とに基づいて、当該ユーザの消費傾向を分析してもよい。

上記構成により、特定のユーザに対する消費傾向を分析することができる。

本発明の一実施形態によれば、倉庫間、倉庫内、および／または客先等の在庫情報に基づいた利便性の高い在庫管理システムを提供することが可能となる。

図１は、一実施形態に係る在庫管理システムの構成の一例を示す図である。 図２は、重量計測マットの構成の一例を示す図である。 図３は、サーバの構成の一例を示す図である。 図４は、端末装置の構成の一例を示す図である。 図５は、重量計測マットと物と位置情報との対応関係の一例を示す図である。 図６は、１つの物が２台の重量計測マットの上に載置された状態を説明するための図である。 図７は、一実施形態に係る記憶部におけるテーブルを示す図である。 図８は、各物の配置位置に当該物の残量が表示された画面の一例を示す図である。 図９は、各物の残量がエリア毎に分けて表示された画面の一例を示す図である。 図１０は一実施形態に係る認証装置の構成の概念図である。 図１１は一実施形態に係る自走式ロボットの構成の概念図である。 図１２はアラート生成に関する、一実施形態に係る記憶部におけるテーブルを示す図である。

［基本的構成］
本発明の実施形態に係るハードウェアおよびソフトウェアの基本的な構成を説明する。まず、図１に示すように、在庫管理システム１は、重量計測手段２ａ、２ｂと、サーバ３と、端末装置５とを有している。重量計測手段２ａ、２ｂとサーバ３と端末装置５とは、インターネット等のネットワーク４を介して互いに通信可能に接続されている。ネットワーク４は、有線回線と無線回線のいずれでもよく、回線の種類や形態は問わない。なお、重量計測手段２ａ、２ｂとサーバ３と端末装置５の少なくとも一部は、コンピュータにより実現される。なお、後述のとおり、システム１はさらに撮影手段６０、認証装置２００（図１０）および／または撮影手段６０を備えた自走式ロボット３００（図１１）を備えていてもよい。

［端末装置５］
このうち端末装置５は、物（たとえば、商品６ａ、６ｂ）の在庫管理者が使用するものであり、たとえば、スマートフォンやタブレット端末などのモバイル端末、ノートブックコンピュータ、またはデスクトップコンピュータなどの電子機器である。

図４は、端末装置５の構成の一例を示す図である。図４に示すように、端末装置５は、端末通信部５１と、端末制御部５２と、端末記憶部５３と、端末入力部５４と、端末表示部５５（特許請求の範囲における「表示部」に対応する）とを有している。各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

端末通信部５１は、端末装置５とネットワーク４との間の通信インターフェースである。端末通信部５１は、ネットワーク４を介して端末装置５とサーバ３との間で情報を送受信する。

端末制御部５２は、端末装置５の各種処理を行う制御手段である。端末制御部５２は、端末装置５内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

端末記憶部５３は、たとえば内蔵メモリや外部メモリ（ＳＤメモリカード等）などのデータストレージである。端末記憶部５３には、端末制御部５２が取り扱う各種データが記憶される。

端末入力部５４は、ユーザが端末装置５に情報を入力するためのインターフェースであり、たとえばモバイル端末におけるタッチパネルやマイクロフォン、ノートブックコンピュータにおけるタッチパッド、キーボードまたはマウスなどである。

端末表示部５５は、端末装置５からユーザに対して各種情報を表示するインターフェースであり、たとえば液晶ディスプレイ等の映像表示手段である。具体的には、たとえば、端末表示部５５は、ユーザからの操作を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を表示してもよい。

［重量計測手段］
次に、重量計測手段２ａ、２ｂの構成を説明する。
図１に示すように、重量計測手段２ａ、２ｂは、汎用性の重量計測手段であって、在庫管理や廃棄ロス算出に使用可能である。本明細書において「汎用性」とは、計測対象の商品に限定がなく、その上に載置できる商品であれば、どのような商品であっても重量を計測できることを意味する。

本実施の形態では、重量計測手段２ａ、２ｂは、重量計測マットとして構成されている。本明細書において「重量計測マット」とは、マットのように対象物の下に敷くことができる、対象物を載せる台が板状の重量計測手段を意味する。以下の説明では、重量計測手段２ａ、２ｂを、重量計測マット２ａ、２ｂと呼ぶことがある。

図１に示す例では、重量計測マット２ａ、２ｂは、フラットパネル形状を有しており、フラットパネル形状の上に載置できるものであれば、どのようなものであっても重量を計測することが可能である。なお、本明細書において「フラットパネル形状」とは、その上に載置される対象物を水平に保って計測できる形状を意味する。その上に載置される対象物を水平に保って計測できる限りでは、「フラットパネル形状」の天板は平坦であってもよいし、滑り止めの微細な凹凸があってもよい。また、図示された例では、重量計測マット２ａ、２ｂの平面形状は、四角形であるが、これに限られるものではなく、円形であってもよいし、三角形であってもよいし、五角形以上の多角形であってもよい。

本実施の形態では、重量計測マット２ａ、２ｂは、平面形状が特定の規格に従うサイズを有している。具体的には、たとえば、重量計測マット２ａ、２ｂの平面形状は、ＪＩＳ Ｐ０１３８に規定された紙加工仕上寸法の規格に従うＡ３サイズ（４０ｃｍ×３０ｃｍ）、Ａ４サイズ（３０ｃｍ×２０ｃｍ）ないしはＡ５サイズ（１５ｃｍ×２０ｃｍ）である。規格化された平面形状を有することにより、重量計測マット２ａ、２ｂを平面方向に複数組み合わせて設置することが容易である。

図６に示すように、重量計測マット２ａ、２ｂは、平面方向に複数（図示された例では２枚）組み合わせ可能である。重量計測マット２ａ、２ｂを平面方向に複数組み合わせることで、大型の商品であっても重量を計測することが可能となる。

図２は、重量計測マット２ａ、２ｂの構成の一例を示す図である。重量計測マット２ａ、２ｂは同一の構成を有しており、以下、符号２ａの重量計測マットの構成を代表して説明する。

図２に示すように、重量計測マット２ａは、筐体２０と、マット通信部２１と、マット制御部２２と、マット記憶部２３と、重量センサ２４と、計測ボタン２５と、ランプ２６と、バッテリ収容部２７とを有している。筐体２０は、フラットパネル形状を有しており、各部２１～２７は、筐体２０の内側に収容されている。

マット通信部２１は、重量計測マット２ａとネットワーク４との間の通信インターフェースである。本実施の形態では、マット通信部２１は、無線通信によりネットワーク４に接続可能であり、重量計測マット２ａとサーバ３との間で情報を送受信する。無線通信の規格としては、たとえば、Ｗｉ－Ｆｉ、ＬＴＥ／５Ｇ、Ｃａｔ．Ｍ１、ＮＢ－ＩｏＴなどが利用される。

マット記憶部２３は、たとえばマイコンの内蔵メモリや外部メモリ（ＳＤメモリカード等）などのデータストレージである。マット記憶部２３には、マット制御部２２が取り扱う各種データが記憶される。たとえば、マット記憶部２３は、計測頻度の設定値２３１と、通信先ＩＰアドレスの設定値２３２とを含んでいる。計測頻度の設定値２３１および通信先ＩＰアドレスの設定値２３２は、在庫管理者の端末装置５からネットワーク４を介して設定可能であってもよい。

マット制御部２２は、重量計測マット２ａの各種処理を行う制御手段である。マット制御部２２は、重量計測マット２ａ内のマイコンのプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

マット制御部２２は、計測頻度の設定値２３１で設定された計測頻度（たとえば、１時間に１回）で、重量センサ２４から商品の重量の計測データを取得し、通信先ＩＰアドレスの設定値２３２で特定されるサーバ３へと、取得した計測データを、マット毎に固有のＩＤ情報とともに送信する。また、マット制御部２２は、所定の頻度（たとえば１日に１回）で、バッテリ収容部２７に収容されたバッテリの残量を電圧に基づいて把握し、バッテリの残量情報をＩＤ情報とともにサーバ３へと送信してもよい。また、マット制御部２２は、所定の頻度（たとえば、１日に１回）で、サーバ３に接続し、サーバ３内の時計の時刻情報に基づいて、重量計測マット２ａ内の時計を補正するとともに、サーバ３上の最新ファームウェアを確認してもよい。また、マット制御部２２は、上記動作時以外は、消費電流をたとえば５００μＡｈ以下まで低下させるスリープ状態に入ってもよい。これにより、バッテリ収容部２７に収容されたバッテリを電源として使用していても、１年以上支障なく安定して稼働させることができる。

さらに、マット制御部２２は、所定時間経過後に消費電流をたとえば５００μＡｈ以下まで低下させるスリープ状態（電源ＯＦＦと称する）に入り、マット上の物の重量変化によってスリーブ状態が解除される（電源ＯＮと称する）ように構成されていてもよい。たとえば、リアルタイム計測（差分検知機能）機能として、重量に変化があった場合に即座に重量を計測し、計測されたデータを通信する。このとき、重量測定結果の通信を行う閾値（ないしセンシングの閾値）を変更することが可能にしてもよい。重量情報収集方法として、このような変動重量を把握するように構成されていることで、変動重量を効率的に収集・解析することが可能となる。

バッテリ収容部２７には、各部２１～２６に電力を供給する、たとえば乾電池や蓄電池などのバッテリが収容される。本実施の形態では、重量計測マット２ａには、電源スイッチが設けられておらず、バッテリ収容部２７にバッテリが挿入されることで、重量計測マット２ａが起動するようになっている。これにより、電源スイッチの入れ忘れを防ぐことができるとともに、重量計測マット２ａの操作インターフェースが計測ボタン２５だけという極めてシンプルな構成となり、ユーザにとって非常に使いやすいものとなっている。

重量センサ２４は、たとえばロードセルである。本実施の形態では、重量センサ２４は、平面視四角形状（または角にアールが付けられた略四角形状）を有する重量計測マット２ａの筐体２０の天板２０ａ（図１参照）に設けられており、天板２０ａの上に載置される商品の重量を計測する。

計測ボタン２５は、重量計測マット２ａの筐体２０の一角に設けられている。ユーザにより計測ボタン２５が押されると、マット制御部２２は、重量センサ２４から商品の重量の計測データを取得し、取得した計測データをサーバ３へと送信する。

ランプ２６は、重量計測マット２ａの筐体２０の一角に、計測ボタン２５と隣り合って設けられている。本実施の形態では、ユーザにより計測ボタン２５が押された際に、計測データの取得および計測データの送信の両方に成功した場合には、ランプ２６が第１態様（たとえば緑色）で点灯し、計測データの取得および計測データの送信のいずれか一方または両方に失敗した場合には、ランプ２６が第１態様とは異なる第２態様（たとえば赤色）で点灯する。また、バッテリ収容部２７に収容されたバッテリの残量が無くなった場合には、計測ボタン２５が押されても、ランプ２６は点灯しない。これにより、計測ボタン２５を押した際にランプ２６が点灯するか否かで、ユーザはバッテリ収容部２７内のバッテリに残量が残っているか否かを容易に確認できるようになっている。

［撮影手段６０］
さらに、在庫管理システム１は、上述のとおり、画像データ６１を撮影する撮影手段６０を備えていてもよい。撮影手段６０は、重量計測マット上の物（商品６など）を撮影可能なカメラ（公知のＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラ等である。）であり、たとえば、商品を含む物品が配置された棚を撮影することが可能である。後述のとおり、当該撮影された画像データ６１はサーバ制御部３２に送信され、重量データに関連付けられてサーバ記憶部３３に記憶されることとなる。当該画像データ６１に含まれた第１位置情報ないし第２位置情報もサーバ制御部３２に送信され、商品６の重量データおよび画像データ６１に関連付けられて記憶部に記憶されてもよい。後述のとおり、当該画像データ６１はサーバ制御部３２において解析され、あらかじめ記憶部に記憶された商品基準画像と対照されて、重量計測マット上の物品の特定を可能としている。第１位置情報ないし第２位置情報は、ＧＰＳやＷｉｆｉ等の無線通信技術を用いて得られた「緯度・経度」を用いた具体的な位置情報であってもよいし、所与のロケーション名であってもよい。たとえば、自前在庫の場合には、本部、本店等の在庫であるのか、支社、支店の在庫であるかも重要な情報となるから、それらのロケーション名を登録しておく意義がある。また、客先在庫である場合などには、客先在庫を遠隔から一括で監視可能とするため、緯度・経度を用いた位置情報や具体的住所を把握することが有用である。これらの所在が、記憶部に記憶されることになる。

スケールが異なる複数段階の位置情報の第１位置情報は、ＧＰＳやＷｉｆｉ等の無線通信技術を用いて得られた「緯度・経度」を用いた具体的な位置情報であってもよいし、所与のロケーション名であってもよい。所与のロケーション名としては、たとえば、自前在庫の場合には、本部、本店等の在庫であるのか、支社、支店の在庫であるかといった情報が挙げられる。さらに第２位置情報としては、倉庫内における詳細なロケーション情報（たとえば、倉庫内のどの場所の上から何番目の棚に位置しているかという詳細な棚に関する情報、すなわち「棚情報」）も含めることができる。これは撮影された画像データから解析することも可能であるし、棚情報を、棚に収納される際に人為的に記録することで記憶させることもできる。そのほか、ＲＦＩＤ等の公知の無線技術を用いて、棚に載置された物の情報（商品の性状、名称、形状など）を把握することもできる。すなわち、棚または重量計測手段にＲＦＩＤを付しておき、これを読み取ることで位置情報を把握することができる。棚情報により、そもそもどの棚に度の在庫が存在するかという情報を利用者に提供することが可能となる。さらに、ＲＦＩＤタグは、棚に収納される際に商品に添付されてもよいし、予め棚ないしは重量計測手段に付されていてもよい。

さらに、撮影手段６０は、車両（たとえば、自走式のロボット３００）に設置されていてもよい（図１１）。自走式ロボット３００は、制御部３１０（撮影部）と記憶部３３０と通信部３２０とを有する。自走式ロボットが各棚を撮影して回ることで、棚に載置された物の情報（商品の性状、名称、形状など）を収集することができる。このとき、当該自走式ロボットは、重量計測手段と通信することにより、どの重量計測手段を撮影した際の写真か、を把握し、サーバに送信し、サーバはこれを各重量計測手段と関連付けて記憶してもよい。ロボット３００は、各撮影時の位置情報および／または時刻情報を送信してもよい。

さらに、車両にはＲＦＩＤリーダが取り付けられていてもよく、車両の通信部３２０は車両に取り付けられた当該リーダからRFタグの情報を読み取ってサーバ３に送信することができるように構成されていてもよい。制御部３１０により物品を配置する在庫エリア（倉庫などを含む）を含む建物内を移動可能であってもよい。後述のとおり、載置物（商品を含む）または重量計測手段には設置位置の位置情報が記録されたＲＦタグである位置タグが付されていてもよく、その場合においては、車両３００を重量計測手段ないし棚の近傍で停止させ、商品または重量計測手段についてサーバの記憶部で把握されている位置情報と車両から取得される位置情報とを比較することで、商品または計測手段の位置情報の正確性を検証することが可能となる。

［認証装置２００］
さらに、一例において、認証装置２００（たとえば、ＩＣカードリーダ）を備えていてもよい（図１０）。認証装置２００はユーザの保有する認証カードから識別情報を読み取る読み取り部２２０を有していてもよい。認証装置２００は通信部２１０を有している。読み取った識別情報は記憶部２３０に一時的に記憶され、通信部２１０によって後述のサーバ３に送信される。なお、後述のサーバ記憶部３３は、識別情報に対応した重量データの変更許容量を記憶することができ、サーバ制御部３２中の算出部は、各ユーザによる商品の取得等が、変更許容量以内かどうかを判定する。変更許容量を超える場合には通知部がアラートを生成する。また、後述のサーバ記憶部３３はユーザ毎に図７に示すテーブルを作成し、ユーザ毎に後述の各処理を行うこともできる。

［サーバ３］
次に、サーバ３の構成を説明する。図３は、サーバ３の構成の一例を示す図である。図３に示すように、サーバ３は、たとえばクラウド型のサーバであり、サーバ通信部３１と、サーバ制御部３２（特許請求の範囲における「算出部」「通知部」は、サーバ制御部３２の一内容である）と、サーバ記憶部３３（特許請求の範囲における「記憶部」に対応する）とを有している。各部は、バスやネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。

このうちサーバ通信部３１は、サーバ３とネットワーク４との間の通信インターフェースである。サーバ通信部３１は、ネットワーク４を介して重量計測マット２ａ、２ｂおよび端末装置５とサーバ３との間で情報を送受信する。

サーバ記憶部３３は、たとえばハードディスク等の固定型データストレージである。サーバ記憶部３３には、サーバ制御部３２が取り扱う各種データが記憶される。たとえば、サーバ記憶部３３は、重量計測マット２ａ、２ｂ（重量計測マット２ａ、２ｂのＩＤ情報）と、各重量計測マット２ａ、２ｂ上に載置される商品６ａ、６ｂと、各商品６ａ、６ｂの位置情報との対応関係を含んでいる。商品６ａ、６ｂの位置情報は、スケールが異なる複数段階の位置情報を含んでいてもよい。

図５は、重量計測マット２ａ、２ｂと商品６ａ、６ｂと位置情報との対応関係（３３ａ）の一例を示す図である。図５に示す例では、重量計測マットＡと、重量計測マットＡ上に載置される商品ａと、商品ａの保管位置である１Ｆ（第１位置情報）の第１作業室（第２位置情報）という位置情報とが互いに対応付けて記憶されている。また、重量計測マットＢと、重量計測マットＢ上に載置される商品ｂと、商品ｂの保管位置である２Ｆ（第１位置情報）の第６作業室（第２位置情報）という位置情報とが互いに対応付けて記憶されている。また、重量計測マットＣと、重量計測マットＣ上に載置される商品ｃと、商品ｃの保管位置である１Ｆ（第１位置情報）の第２作業室（第２位置情報）という位置情報とが互いに対応付けて記憶されている。また、重量計測マットＤおよび重量計測マットＥと、重量計測マットＤおよび重量計測マットＥの両方の上に架け渡されるように載置される商品ｄ（図６参照）と、商品ｄの保管位置である２Ｆ（第１位置情報）の第８作業室（第２位置情報）という位置情報とが互いに対応付けて記憶されている。

さらに、スケールが異なる複数段階の位置情報の第１位置情報は、ＧＰＳやＷｉｆｉ等の無線通信技術を用いて得られた「緯度・経度」を用いた具体的な位置情報であってもよいし、所与のロケーション名であってもよい。所与のロケーション名としては、たとえば、自前在庫の場合には、本部、本店等の在庫であるのか、支社、支店の在庫であるかといった情報が挙げられる。さらに第２位置情報としては、倉庫内における詳細なロケーション情報（たとえば、倉庫内のどの場所の上から何番目の棚に位置しているかという詳細な棚に関する情報、すなわち「棚情報」）も含めることができる。

サーバ記憶部３３は、各商品６ａ、６ｂの残量の履歴と、各商品６ａ、６ｂの適正在庫量と、各商品６ａ、６ｂの発注先、各商品６ａ、６ｂの発注量、各商品６ａ、６ｂの標準消費速度と、各商品６ａ、６ｂの在庫管理者の端末装置５のアドレスと、を更に含んでいる。各商品６ａ、６ｂの残量の履歴は、時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）とともに関連付けて記憶される。

また、サーバ記憶部３３は、各商品６ａ、６ｂの残量の在庫追加日ごとの内訳と、各商品６ａ、６ｂの消費速度の履歴と、各商品６ａ、６ｂの消費速度に寄与するパラメータと、を更に含んでいる。また、サーバ記憶部３３は、各重量計測マット２ａ、２ｂのバッテリ残量情報と、各重量計測マット２ａ、２ｂとの最新通信日時と、各商品６ａ、６ｂの平均消費速度（すなわち、所定の期間における消費速度の平均値）と、を更に含んでいてもよい。これらは、各商品６ａ、６ｂに関連付けて記憶される。

サーバ記憶部３３は、単位当たりの重量データ、および重量に基づき算出された在庫量ないし残量を記憶することもできる。これは、各商品６ａ、６ｂに関連付けて記憶される。「残量」は、単なる重量を意味するのではなく、その単位を意味している。たとえば、リットル、個、枚、缶、台、匹、ケース等である。単位当たりの重量データとは、重量からこれらの単位を算出可能な値（たとえば、重量とリットルの換算であれば比重）を意味する。

サーバ記憶部３３は、各商品６ａ、６ｂに関連付けて標準消費速度を記憶することもできる。標準消費速度は当該商品が標準的に消費される速度であり、インターネット上から取得された推奨摂取量などの情報や、ユーザがそれぞれ入力する標準量であってもよい。

サーバ記憶部３３は、識別情報に対応した重量データの変更許容量を記憶することができる。これは、各商品６ａ、６ｂに関連付けて記憶される。識別情報は、ユーザ毎に一意に付与された当該ユーザを識別することのできる情報を意味する。

サーバ記憶部３３は、料理に使用される材料の情報（材料の詳細、名前、量ないし比率、品質、産地などを含む。）と料理レシピとを対応付けて記憶している。

サーバ制御部３２は、算出部と、通知部と、表示制御部と、発注依頼受付部と、商品発注部と、を有している。これらの各部は、サーバ３内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

サーバ記憶部３３における対応関係記憶部は、複数の重量計測マット２ａ、２ｂと、各重量計測マット２ａ、２ｂ上に載置される商品６ａ、６ｂとの対応関係をサーバ記憶部３３に記憶する。対応関係記憶部３２ａは、複数の重量計測マット２ａ、２ｂと、各重量計測マット２ａ、２ｂ上に載置される商品と、各商品６ａ、６ｂの位置情報との対応関係を記憶部３３に記憶してもよい。さらに対応関係記憶部３２ａは、複数の重量計測マットと、重量データを関連付けて記憶してもよく、複数の重量計測マットと、重量データと、画像データと、画像データに含まれた撮影位置情報のデータとを関連付けて記憶してもよい。

算出部は、各商品６ａ、６ｂの残量（たとえば、残量割合または個数）を、当該商品６ａ、６ｂに対応する重量計測マット２ａ、２ｂから送信される重量データに基づいて算出する。図５に示す例では、算出部は、商品ａの残量を、重量計測マットＡから送信される重量データに基づいて算出し、商品ｂの残量を、重量計測マットＢから送信される重量データに基づいて算出し、商品ｃの残量を、重量計測マットＣから送信される重量データに基づいて算出し、商品ｄの残量を、重量計測マットＤから送信される重量データと重量計測マットＥから送信される重量データとの合計に基づいて算出する。

サーバ制御部３２は、算出部により算出された各商品６ａ、６ｂの残量を、計測日時の情報とともにサーバ記憶部３３に記憶（蓄積）することで、各商品６ａ、６ｂについての残量の履歴を形成する。当該履歴は記憶部３３に記憶される。

算出部は、各商品６ａ、６ｂの残量の履歴に基づいて当該商品の平均消費速度を算出することができ、算出した各商品の平均消費速度を記憶部３３に記憶してもよい。

表示制御部は、算出部により算出された各商品６ａ、６ｂの残量を、在庫管理者の端末装置５に送信し、端末表示部５５に表示させる。

また、表示制御部は、算出部により算出された各商品６ａ、６ｂの残量を、サーバ記憶部３３に記憶された当該商品６ａ、６ｂの位置情報とともに端末表示部５５に表示してもよい。たとえば、図８に示すように、表示制御部は、各商品６ａ、６ｂの配置位置を示すレイアウト図（３３ｆ）を端末表示部５５に表示するとともに、サーバ記憶部３３に記憶された各商品６ａ、６ｂの位置情報に基づいて、当該レイアウト図上における各商品６ａ、６ｂの配置位置に当該商品６ａ、６ｂの残量を表示してもよい。あるいは、図９に示すように、表示制御部は、サーバ記憶部３３に記憶された各商品６ａ、６ｂの位置情報（たとえば、第１位置情報）に基づいて各商品６ａ、６ｂをエリア（図示された例では、施設の階数）毎に区分し、各商品６ａ、６ｂの残量をエリア毎に分けて端末表示部５５に表示してもよい。

発注依頼受付部は、各商品６ａ、６ｂの在庫管理者の端末装置５から送信される当該商品６ａ、６ｂの発注依頼を受け付ける。

商品発注部は、発注依頼受付部が各商品６ａ、６ｂの発注依頼を受け付けると、サーバ記憶部３３に記憶された当該商品の発注先に対し、サーバ記憶部３３に記憶された当該商品の発注量にて当該商品６ａ、６ｂを発注する。

一例として、商品発注部は、発注依頼受付部が商品の発注依頼を受け付けた際に、発注依頼を受けた商品とは異なる商品について残量アラートが生成されているか否かを判定し、発注依頼を受けた商品と同じ種類の他の商品に残量アラートが生成されている場合には、発注依頼を受けた商品とともに、残量アラートが生成されている当該他の商品もまとめて、発注依頼を受けた商品の発注先に対して発注を行ってもよい。商品発注部は、また、特定の商品の残量が所定の残量を下回るかどうかを判定し、特定の商品の残量が所定の残量を下回る場合には、当該特定の商品について、記憶された当該商品の発注先に対して、サーバ記憶部３３に記憶された当該商品の発注量にて自動的に当該商品６ａ、６ｂを発注してもよい。

一例として、商品発注部は、発注依頼受付部が商品の発注依頼を受け付けた際に、発注依頼を受けた商品と発注先が同じである他の商品に残量アラートが生成されているか否かを判定し、発注依頼を受けた商品と発注先が同じである他の商品に残量アラートが生成されている場合には、発注依頼を受けた商品とともに、残量アラートが生成されている当該他の商品もまとめて、発注依頼を受けた商品の発注先に対して発注を行ってもよい。

一例として、商品発注部は、アラートに基づくのではなく、発注を行うべき商品を取り扱う店舗群から、消費速度および残量に基づいて、（１）最も早く在庫を補充できる発注先の示唆、または（２）最も安く在庫を補充できる発注先の示唆を算出してもよく、それに基づいて商品発注を行ってもよい。これは、残量と消費速度とに基づき、予め記憶された発注先情報の中から最適な発注先（最も早く在庫を補充できる店舗または最も安く在庫を補充できる店舗）を算出することで実現される。また、さらに、消費速度および残量に基づいて商品について発注を行うべき量を算出してもよく、それに基づいて商品発注を行ってもよい。当該発注は、主に倉庫側の需要をかなえるものであるが、それに加え、在庫補充者の視点に立った示唆機能として、（３）発注を行うであろう店舗を予想し最適な店舗ルートで在庫を補充できるようにルートを示唆する機能も実現可能である。すなわち、サーバ３の算出部は、消費速度および残量に基づいて後述の解析方法に記載のとおり、在庫が尽きるまでの期間を算出することができる。サーバ３の記憶部は、複数の倉庫・店舗に対して、在庫が尽きるまでの期間を記憶することができる。そうすると、サーバ３の制御部は、複数の倉庫・店舗に対して、在庫が尽きる順序を把握することができる。また、各複数の倉庫・店舗の位置情報は、各商品に対応付けられて記憶されている。これらを総合すると、サーバ３の算出部は、在庫が尽きるまでの期間（ないしは残量と消費速度）と位置情報に基づいて、各商品について、複数の倉庫・店舗に対し、最適な商品の補充ルートを示唆することができる。

一例として、商品発注部は、発注依頼を受けた商品６ａ、６ｂの発注先に対する発注処理に成功した場合には、当該商品６ａ、６ｂについての発注確認を生成し、電子メールまたはインスタントメッセージにて、当該商品６ａ、６ｂの在庫管理者の端末装置５へと送信する。

一例として、サーバ３は、車両（自走式ロボットなどを含む）の各時刻の存在位置を含むロボット位置データ、並びに、対象物を検出した時刻及び当該対象物の識別情報を含む情報検出データを受信し、ロボット位置データ及び情報検出データに基づいて、対象物が存在する位置を示す在庫位置データを作成する。そして、サーバ制御部３２は、空間内に規定された複数のエリアと、各エリアの位置とを関連付けたエリア定義データを参照して、在庫位置データから、対象物が存在するエリアを示す在庫エリアデータを作成することも可能である。

一例として、サーバ記憶部３３は、識別情報に対応した重量データの変更許容量を記憶することができる。サーバ３の算出部は、各ユーザによる商品の取得等が、変更許容量以内かどうかを判定する。変更許容量を超える場合には通知部がアラートを生成する。

一例として、算出部は計測された重量と時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）とに基づいて、重量計測手段上に配置された容器への流入量と流出量を算出してもよい。そして、算出部は、流入量と流出量とから残量および消費速度を算出し、消費速度と残量から重量が零となる時間を算出し、通知部は、当該零となる時間に基づいてアラートを生成し、または流入量を制御する指令を重量計測手段に送信してもよい。

［データ解析方法の詳細］
以下説明する通り、ハードウェアである重量測定手段によって取得したデータを解析し、場合によっては外部データも活用して各種分析、自動化、最適化を行うことが可能である。

一例として、実在庫を計測する方法として本実施形態が提供するのは以下の方法である。算出部は、収納スペースから商品６が取り出された際に、記憶部に記憶された重量データと物品情報データとを照合し、取り出された物品の数量および種類、並びに／または格納された物品の数量および種類を判別する。これにより得られたデータを用いて、在庫情報をアップデートする。すなわち、重量に基づき在庫量（残り割合や、個数）が得られることになり、これを在庫量記憶部に記憶する。なお、在庫量は、サーバ３とは異なる所定のクラウドデータベースに蓄積されてもよい。

まず、算出部は、各商品の残量を、当該商品に対応する計測手段により計測され送信される重量データと、当該商品の単位当たりの重量データおよび梱包材の重量とに基づいて算出し、各商品の当該残量の履歴に基づいて当該商品の消費速度を算出してもよい。このとき、「残量」は、単なる重量を意味するのではなく、その単位を意味している。たとえば、リットル、個、枚、缶、台、匹、ケース等である。単位当たりの重量データとは、重量からこれらの単位を算出可能な値（たとえば、重量とリットルの換算であれば比重）を意味する。さらに、各商品の前記残量の履歴に基づいて当該商品の消費速度を算出してもよい。これにより、当該商品の、当該場所における消費速度の算出が可能となる。当該商品の単位当たりの重量データと、梱包材の重量データは、あらかじめ記憶部に記憶されていてもよいし、または、インターネット上で当該商品名から重量データを検索して取得し、記憶してもよい。たとえば、缶飲料６ｄを考える。当該缶飲料６ｄは、インターネット上で１缶当たりの重量が３５０ｇであるとされている。そして、インターネット上で缶飲料が、６つごとに梱包されており、その梱包材の重量が１００ｇであると記載されているとする。このとき、計測された重量データが、２５５０ｇであったとする。そうすると、算出部は、梱包された６缶の飲料が１つと、バラの缶飲料が１つであること、および、缶飲料の在庫としては７缶存在するということを算出する。

算出部は、当該在庫を、商品毎に、時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）と関連付けて記憶する。これを１地点以上記憶することにより、各商品の過去の残量（すなわち、残量の履歴）が記憶部に記憶されることになる。

たとえば、倉庫Ａの棚Ａ１における上記具体例の缶飲料が１２月１日１３時に１１缶、１２月２日１３時に１０缶、１２月３日１３時に９缶である場合には、サーバ記憶部３３はそのテーブルにおいてＡ：Ａ１：１２月１日１３時：冬：缶飲料１１缶、Ａ：Ａ１：１２月２日１３時：冬：缶飲料１０缶、Ａ：Ａ１：１２月３日１３時：冬：缶飲料９缶と記憶する（図７）。

算出部は、記憶部に記憶された残量の履歴を用いて、当該商品の、当該場所における消費速度を計算する。上記具体例でいえば、算出部は、缶飲料の平均消費速度が１缶／１日であることを算出する。このとき、算出部は、平均消費速度を、商品の種類、季節、曜日および時間帯といったその他の情報とともに記憶してもよい。その場合平均消費速度は、１缶／１日：缶飲料：冬季：お昼、などと記憶されることになる（図７）。

平均消費速度が判明した場合、算出部はさらに、残量在庫日数から在庫が尽きるまでの期間を計算する。たとえば、１２月３日１３時において、平均消費速度が１缶／１日であり、残在庫が８缶である場合には、当該日数は８日ということになる（図７）。

また、搬入時に商品の消費期限を入力し、或いは、撮影部によって撮影して入力することにより、当該商品の賞味期限または消費期限を記憶部に記憶させておくこともできる。たとえば、缶飲料の消費期限が１２月２０日であることを記憶部が記憶している場合において、１２月３日１３時に、平均消費速度が１缶／１日であり、残在庫が８缶である場合には、缶飲料の消費速度から、消費期限以前に残在庫が消費されるため、通知部はアラートを生成しない。他方、缶飲料の消費期限が１２月１０日であることを記憶部が記憶している場合において、１２月３日１３時に、平均消費速度が１缶／１日であり、残在庫が８缶である場合には、缶飲料の消費速度から、消費期限以前に残在庫が消費されることがないと予想されるため、通知部はアラートを生成する。アラートを生成するタイミングは、商品毎に設定をすることができる構成となっている（図１２参照）。

上記平均消費速度は具体的な消費量を算出してもよいが、たとえば、平均消費割合（平均でＸパーセント消費する等）等の割合的な算定であってもよい。平均消費割合は、たとえば満量を基準として算出する。

サーバの通知部は、算出部が通常の平均消費速度と比較して所定の閾値を超える消費速度を有すると算出した場合に、異常が存在することまたは災害・盗難の可能性があることを示唆するアラートを生成することができる。また、サーバの通知部は、標準消費速度と比較して所定の閾値を超える消費速度を有すると算出した場合に、異常が存在することまたは災害・盗難の可能性があることを示唆するアラートを生成することができる。標準消費速度は、予め記憶部に記憶されていてもよいし、たとえば通信部がインターネット上で標準消費速度（たとえば、目安摂取量など）を取得し、記憶部に記憶させてもよい（図１２参照）。

たとえば、ウォーターサーバーにおいて、平均消費速度は２リットル／１日、標準消費速度は１．５リットル、閾値は２リットル／１日と設定されていた場合に、平均消費速度である２リットル／１日を２リットル／１日上回る４リットル／１日を超える消費速度であると算出された場合にアラートを生成することもできるし、標準消費速度である１．５リットル／１日を２リットル／１日上回る４リットル／１日を超える消費速度であると算出された場合にアラートを生成することもできる。

さらにサーバの算出部は、消費速度の履歴を用いて、消費傾向を分析することができる。消費傾向パラメータは、曜日依存性、時間帯依存性、季節依存性などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。たとえば、倉庫Ａの棚Ａ１における上記具体例の缶飲料が１２月１日（日）１３時に１１缶であったのが、１２月１日（日）１９時に１０缶、１２月２日（月）１３時に１０缶、１２月２日（月）１９時に９缶である場合には（図７）、「曜日依存性：なし」「時間帯依存性：あり：１９時」といった算出をし、これにより曜日依存性、時間依存性を算出できる。

さらに算出部は、それらの寄与度も算出することができる。たとえば、同じ季節同じ曜日でも時間帯によって変化量が異なる場合には、時間帯寄与度が重要であると判断する。同じ季節、同じ時間帯でも金曜日に缶飲料の消費速度が速いと判断された場合には、曜日依存性パラメータが重要であると判断する。季節依存性がある場合には、季節性パラメータが重要であると判断する。複数の重要なパラメータが存在する場合には、当該パラメータの優先順位を確定する。これは、ｎのパラメータＸ１・・・Ｘｎについて、ｎのパラメータ情報とともに取得した重量データを解析する（計算する）ことによって、算出することができる。これにより、マーケティングなどで活用をすることが可能となる。従来のＰＯＳデータでは把握出来ない分野、たとえば、レストランなどにおける調理量、来客予想などに対しても応用をすることができる。

すなわち、レストランなどにおいて、各料理の材料に、上記重量計測手段を適用する。そして、各材料についての平均消費速度から、各料理についての平均消費速度を算出する。

当該例においては、サーバ記憶部３３は、料理に使用される材料の情報（材料の詳細、名前、量ないし比率、品質、産地などを含む。）と料理レシピとを対応付けて記憶している。たとえば、材料７ａ、７ｂ、７ｃを要する料理７についてみると、サーバ記憶部３３は、料理７について、材料７ａを１、材料７ｂを２、材料７ｃを３の比率で要すると記憶している。そうすると、材料７ａを１、材料７ｂを２、材料７ｃを３の比率で消費している場合には、料理７を作成しているということが算出できる。そして、材料７ａ～７ｃの平均消費速度から、料理７の平均作成料が分かる。この料理７を作成したことの履歴を、時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）とともに関連付けて記憶し、料理７の平均作成スピードが算出できる。この平均算出スピードは、廃棄量を控除すれば、料理７の平均消費速度に等しくなる。そして、時間に関する情報（曜日、日付、時間帯、季節などを含む）と、これに基づいてインターネット上で取得可能な情報（気温、天候、大気圧）を用いて、料理７の平均消費速度に寄与するパラメータを特定する。さらに算出部は、それらパラメータの寄与度も算出することができる。たとえば、同じ季節同じ曜日でも時間帯によって変化量が異なる場合には、時間帯寄与度が重要であると判断する。同じ季節、同じ時間帯でも金曜日に缶飲料の消費速度が速いと判断された場合には、曜日依存性パラメータが重要であると判断する。季節依存性がある場合には、季節性パラメータが重要であると判断する。複数の重要なパラメータが存在する場合には、当該パラメータの優先順位を確定する。これは、ｎのパラメータＸ１・・・Ｘｎについて、ｎのパラメータ情報とともに取得したｎの重量データを解析する（計算する）ことによって、算出することができる。

さらに別の例としては、料理７の平均消費速度を直接計測できるようにしてもよい。これはバイキング形式のレストランなどにおいて利用することができる。各料理の皿などの下に、重量計測手段を配置しておくことで、算出部は、直接料理７の平均消費速度を算出可能となる。

これにより、料理７の平均消費速度、その材料７ａ～７ｃの平均消費速度が算出されるから、上記寄与度が判明しているパラメータを利用し、発注部による自動発注を行うことができる。すなわち、料理７について、日曜日、気温が２０度、天候が晴れの場合における１２時から１３時の消費速度が６０ｋｇ／１時間と過去に算出された場合には、同じ曜日、気温、天候、時間帯である場合には、材料７ａについて１０ｋｇ、材料７ｂについて２０ｋｇ、材料７ｃについて３０ｋｇを消費することが予想される。（なお、未来の天候については適宜サーバ制御部３２がインターネット上で天候予測を取得することで得られる。）これにより、必要となる各材料が算出されるから、当該必要量を、予め記憶部に記憶された発注先データを用いて自動的に発注する。料理７について、日曜日、気温が１８度、天候が晴れの場合における１２時から１３時の消費速度が５４ｋｇ／１時間と過去に算出され、日曜日、気温が２０度、天候が晴れの場合における１２時から１３時の消費速度が６０ｋｇ／１時間と過去に算出された場合には、料理７について、日曜日、気温が１９度、天候が晴れの場合における１２時から１３時の消費速度が５４ｋｇ／１時間から６０ｋｇ／１時間と予想可能である。その場合には、当該予想範囲の下限において自動発注を行い、追加発注の必要を検討させるアラートを生成する。このように、材料ないし料理の消費速度から、実質的な来客予測を可能とし、また、廃棄ロスをあらかじめ算出することができるため算出結果から廃棄ロスを減少させることができる。

上記レストランの実施例にとらわれず、このほか、客８についての属性データ、過去予約経路、過去予約人数、過去販売額なども、上記ｎのパラメータの一部として設定し、相関性分析を行うことも可能である。これは、ｎのパラメータＸ１・・・Ｘｎについて、ｎのパラメータ情報とともに取得したｎの重量データを解析する（計算する）ことによって、算出することができる。

分析結果のアウトプット表示方法を説明する。前述のとおり、端末装置５は、端末通信部５１と、端末制御部５２と、端末記憶部５３と、端末入力部５４と、端末表示部５５とを有しており、サーバの制御部（制御部中の通知部）で生成されたアラート・通知は、サーバの通信部、インターネットを介して、端末入力部に送信され、端末は端末表示部にこれを表示する。通知の種類としては、レコメンド機能（異常消費を検知する機能、盗難・災害等の異常を検知する機能、賞味期限が迫っていることを通知する機能）、消費データ通知機能（消費した量や速度に関する情報をデータとして送信する機能）、発注店の示唆機能（発注を行うであろう店舗を予想し最適な店舗ルートで在庫を補充できるようにルートを示唆する機能、発注を行うべき商品を取り扱う店舗の示唆を行う機能、前記自動発注機能に関する項目で説明した。）／発注量の示唆機能（当該商品について発注を行うべき量を示唆する機能、前記自動発注機能に関する項目で説明した。）が挙げられる。これらの情報は全て制御部（制御部中の算出部）によって算出されたデータである。

最適化（発注量、発注タイミング）機能、発注店の示唆機能および発注量の示唆機能は、在庫残量を最低限とすることを可能とするから、運転資本の圧縮を可能とする機能である。また、最適発注量・生産量を過去データから示唆される量、定期不定量または不定期定量によって最適な発注を行うことに寄与する。

サーバ記憶部３３は、重量計測手段単位のみならず、当該重量計測手段にアクセスするユーザ単位での管理を行うこともできる。すなわち、ユーザ毎に一意に割り当てられた識別情報に対応した重量データの変化を記憶することができる。また、ユーザ毎に一意に割り当てられた識別情報に対応した変更許容量を記憶することもできる。サーバ制御部３２中の算出部は、各ユーザによる商品の重量変更アクション（たとえば、取得等）が、変更許容量以内かどうかを判定する。変更許容量を超える場合には通知部がアラートを生成する。ユーザ毎に図７に示すテーブルを作成し、ユーザ毎に本実施形態で述べた各処理を行うこともできる。

本発明において、商品とは必ずしも個体に限られない。容器があれば、液体等でも当然管理可能である。具体的には、サーバ３と重量計測手段とを備えるシステムにおいて、サーバの算出部が計測された重量と時間に関する情報（本段落においては日付、時間など）とに基づいて物（本段落においては、流体であってもよい。）の流入量（容器等に流れ込む量）と流出量（容器等から流れ出す量）を把握し、流入量と流出量とから残量（容器内の残量）および消費速度を算出し、消費速度と残量（容器内の残量）から重量（容器内の残量）が零となる時間（未来の時刻）を算出し、零となる時間（未来の時刻）に基づいて流入量（容器等に流れ込む量）を制御することができる。

なお、上述した実施の形態の記載ならびに図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の記載または図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。上述した実施の形態の構成要素は、発明の主旨を逸脱しない範囲で任意に組み合わせることが可能である。たとえば、情報の取得に関する段階は、各処理に係る形態と任意に組み合わせることが可能となっている。

本明細書において「手段」とは、有体物である「物」を意味する。本実施の形態に係る重量計測手段は、床や棚の上に置かれて重量を計測するもの（手段）であってもよいし、床や棚に埋め込まれて重量を計測するもの（手段）であってもよい。また、本実施の形態に係る在庫管理システムはコンピュータシステムによって構成され得るが、コンピュータシステムに在庫管理システムを実現させるためのプログラム及び当該プログラムを記録した記録媒体も、本件の保護対象である。

在庫が発生し得る様々な業務分野において、単なる在庫数の把握を超えて在庫のマネジメントおよび派生する様々な業務を一体的に提供することができる。たとえば、商品の在庫を位置情報毎に把握できるから、位置情報毎の定期的な自動棚卸を行うこともでき、会計監査への応用も可能である。

１ 在庫管理システム
２ａ、２ｂ 重量計測手段（重量計測マット）
２１ マット通信部
２２ マット制御部
２３ マット記憶部
２４ 重量センサ
２５ 計測ボタン
２６ ランプ
２７ バッテリ収容部
３ サーバ
３１ サーバ通信部
３２ サーバ制御部
３３ サーバ記憶部
４ ネットワーク
５ 管理者の端末装置
５１ 端末通信部
５２ 端末制御部
５３ 端末記憶部
５４ 端末入力部
５５ 端末表示部
６ａ、６ｂ 商品

Claims (11)

1. 計測手段と、サーバと、を備え、
   前記サーバは、
   複数の計測手段およびその位置情報と、各計測手段上に載置される物との対応関係を記憶部に記憶する記憶部と、
   各物の残量を、当該物に対応する計測手段により計測され送信される重量データと、当該物の単位当たりの重量データおよび梱包材の重量とに基づいて算出し、各物の前記残量の履歴に基づいて当該物の消費速度を算出する算出部と、を有し、
   前記計測手段は、フラットパネル形状を有する筐体と、前記筐体の天板上に載置される物の重量を計測する重量センサと、通信先のアドレスの設定値を記憶する記憶部と、無線通信によりネットワークに接続可能な通信部と、前記重量センサから計測データを取得して、前記通信部を介して前記記憶部に記憶されたアドレスのサーバへと送信する制御部と、各部に電力を供給するバッテリを収容するバッテリ収容部と、を有し、
   前記バッテリは、前記重量センサにより所定の閾値を超える重量変化を検知した場合に電源をＯＮとする構成、重量変化を検知してから所定の時間が経過した場合に電源をＯＦＦとする構成、またはその両方の構成を備えており、前記所定の閾値が、載置される物の種類に応じて定められることを特徴とする、
   情報処理システム。
2. 前記サーバは通知部をさらに有し、
   前記算出部が、前記残量および前記消費速度に基づいて、前記物の在庫が尽きるまでの期間を算出し、
   前記通知部が前記期間に応じてアラートを生成することを特徴とする、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記サーバは通知部をさらに有し、
   前記記憶部は、前記物に係る標準消費速度と、前記消費速度の履歴と、前記物の種類とを関連付けて記憶し、
   前記通知部は、前記消費速度を通知するとともに、前記算出部により算出された消費速度が、前記標準消費速度または前記履歴と比較して所定の割合以上に異なる場合に、消費速度アラートを生成して通知することを特徴とする、
   請求項１に記載の情報処理システム。
4. 前記所定の割合が、物の種類、季節、曜日、時間帯に応じて定められることを特徴とする、
   請求項３に記載の情報処理システム。
5. 前記アラートが、異常消費、異常検知、または賞味期限であることを特徴とする、
   請求項３に記載の情報処理システム。
6. 前記算出部が、
   前記消費速度の履歴に基づき、前記物の種類、季節、曜日および時間帯と、前記消費速度と、を複数対比し、前記物ごとに、前記消費速度に寄与する変数を算出することを特徴とする、
   請求項１に記載の情報処理システム。
7. 前記算出部が、前記変数に基づき、気象予報、来客数、顧客属性、過去予約内容、または過去販売額との相関性分析を行うことを特徴とする、
   請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記算出部が、前記残量、前記消費速度、および前記変数に基づいて、前記物の在庫が尽きるまでの期間を算出することを特徴とする、
   請求項６に記載の情報処理システム。
9. 前記サーバは発注部をさらに有し、
   前記発注部は、前記期間に応じて前記記憶部に記憶された当該物の発注先に対して当該物を発注することを特徴とする、
   請求項８に記載の情報処理システム。
10. 前記算出部は、前記位置情報と前記消費速度と前記残量に基づいて、前記物に対する最適な補充ルートを算出する、
    請求項１に記載の情報処理システム。
11. サーバと計測手段とを備え、前記計測手段が重量を計測して前記サーバに送信し、前記サーバの算出部が計測された重量と時間に関する情報とに基づいて物の流入量と流出量を把握し、前記流入量と前記流出量とに基づいて残量および消費速度を算出し、前記消費速度と前記残量に基づいて重量が零となる時間を算出し、前記サーバの制御部が前記時間に基づいて前記流入量を制御する、
    請求項１に記載の情報処理システム。

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