JP2001325495A

JP2001325495A - 購入支援装置

Info

Publication number: JP2001325495A
Application number: JP2000141847A
Authority: JP
Inventors: Manabu Yoshino; 學吉野
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2000-05-15
Filing date: 2000-05-15
Publication date: 2001-11-22

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は顧客が生鮮食品等の日用品を購入す
る際に利用価値の高い情報を顧客に提供可能な購入支援
装置を実現することを目的とする。【解決手段】商品購入に関連する商品の価格及び販売
店の情報を含む属性情報を入力する入力手段と、前記属
性情報をデータベース１５に対する投票として扱う投票
手段１０と、投票された属性情報をデータベース１５に
蓄積し属性値毎に分類するとともに各々の属性情報を入
力した装置毎もしくは入力者毎に過去の投票履歴に基づ
いて投票の信頼度を生成する属性情報蓄積手段１１と、
生成された信頼度を加味した統計処理に従って前記デー
タベースから情報を票決として抽出する票決処理手段１
４と抽出した票決を利用者に通知する票決通知手段とを
設けるとともに、商品のカテゴリ別，品種別，地区別，
店別の少なくとも１つで分類した価格及び推奨店舗の情
報を票決として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、顧客が商品を購入
する際に役立つ価格などの情報を提供可能な購入支援装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年のネットワーク環境の整備に伴い、
家庭においてもネットワークを経由して、商品価格等の
情報を入手することが可能になっている。例えば、イン
ターネット上のＷＥＢサービスとして販売業者毎に様々
な商品の見積価格の広告が提供されている。

【０００３】従って、顧客が商品を購入する際には例え
ばＷＥＢサービスとして広告を提供している業者の中で
最も低価格で販売する業者を特定するために、インター
ネット上で複数の販売業者の提示する見積価格を検索及
び収集し、それぞれの販売業者の価格を比較検討するこ
とができる。ネットワーク上に存在する価格情報を家庭
での商品購入に利用する従来技術は、例えば特開平１０
−６３７２５号公報に開示されている。この従来技術で
は、複数の商店で扱っている商品の通常価格・特売期間
や各商店の住所・営業時間などの情報をネットワークか
ら収集して、無駄のない購入をサポートすることを提案
している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、顧客の
必要とする情報が全てネットワーク上で入手できるわけ
ではない。また、ネットワーク上で入手した情報が顧客
にとって有益でない場合もある。具体的には、次のよう
な問題がある。・全ての販売者の価格がネットワーク上で提示されてい
るわけではない。

【０００５】・複数の販売者を跨ぐ商品の価格情報のデ
ータベースは存在しない。・バーコード情報をデータベースとして利用する場合、
バーコード情報の内容が一意ではなくメーカ別，販売者
別，季節別に変更されるため、変更に応じた対応が必要
である。・バーコードから情報を入手する場合、バーコードを採
用していない商店の情報は収集できない。

【０００６】・データベースの内容が信頼できるとは限
らず、例えばデータベース作成者の恣意的なトリミング
により情報操作されている可能性もある。・バーゲン、朝市、タイムサービス、見切り販売等の店
毎、地区毎に発生する特売に関する情報、特にチラシ等
で提示されない情報等の反映が困難である。上記のような問題は、ネットワーク上で通信販売の対象
とされる電化製品等では生じにくいが、生鮮食品等の日
用品を購入対象とする場合に生じやすい。

【０００７】本発明は、顧客が生鮮食品等の日用品を購
入する際に利用価値の高い情報を顧客に提供可能な購入
支援装置を実現することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明では、各顧客は商
品価格等の投票を実施し、販売者別，地区別，時節別等
の価格のデータベースを構築する。商品を購入するそれ
ぞれの利用者は、購入の際に参考にできる市場価格の知
識を前記データベースにより共用し利用する。このよう
な環境を本発明の購入支援装置が提供する。

【０００９】すなわち、請求項１の購入支援装置は、商
品購入に関連する商品の少なくとも価格及び販売店の情
報を含む属性情報を入力する入力手段と、前記入力手段
に入力された属性情報を所定のデータベースに対する投
票として扱う投票手段と、前記投票手段により投票され
た属性情報を前記データベースに蓄積し、属性値毎に分
類するとともに、各々の属性情報を入力した装置毎もし
くは入力者毎に、過去の投票履歴に基づいて投票の信頼
度を生成する属性情報蓄積手段と、生成された信頼度を
加味した統計処理に従って、前記データベースから情報
を票決として抽出する票決処理手段と、前記票決処理手
段の抽出した票決を利用者に通知する票決通知手段とを
設けるとともに、商品のカテゴリ別，品種別，地区別，
店別の少なくとも１つで分類した価格及び推奨店舗の情
報を前記票決として出力することを特徴とする。

【００１０】請求項１においては、各顧客は入力手段を
用いて例えば実際に購入した商品に関する属性情報（価
格，販売店名等）を購入レシートの表示などに基づき入
力する。この属性情報は、前記投票手段によりデータベ
ースに対する投票として扱われる。属性情報蓄積手段
は、前記投票手段により投票された属性情報をデータベ
ースに蓄積し、属性値毎に分類する。また、各々の属性
情報を入力した装置毎もしくは入力者毎に、過去の投票
履歴に基づいて投票の信頼度を生成する。

【００１１】商品を購入する予定の顧客が前記データベ
ースに蓄積された情報を参考にする場合には、票決処理
手段が生成された信頼度を加味した統計処理に従って、
前記データベースから情報を票決として抽出する。この
票決は票決通知手段により利用者に通知される。前記票
決の内容は、商品のカテゴリ別，品種別，地区別，店別
の少なくとも１つで分類した価格及び推奨店舗の情報を
含む。

【００１２】このようなデータベースを利用する場合、
投票として入力される商品の価格等は必ずしも信頼でき
るとは限らない。例えば、実際の商品に付けられた値札
などの表示の誤り，属性情報の入力者の価格読み取りに
おける誤り，属性情報の入力者の入力における誤りなど
の可能性がある。また、投票として入力される商品の価
格等の信頼性は入力者毎に異なる。

【００１３】従って、仮に投票として入力された情報を
全て信頼すると、信頼性の高い情報をデータベースから
得ることはできない。請求項１においては、属性情報蓄
積手段が過去の投票履歴に基づいて投票の信頼度を生成
するので、信頼性の高い投票と信頼性の低い投票とを区
別することができる。また、票決処理手段は前記信頼度
を加味した統計処理に従って前記データベースから情報
を票決として抽出するので、利用者が信頼性の高い情報
を必要とする場合には信頼性の高い情報のみを票決とし
て入手することができる。

【００１４】請求項２は、請求項１の購入支援装置にお
いて、入力手段からの各々の投票に対して、入力の頻
度，入力値と票決の表示値との違い，入力時間，票決を
利用した商品購入の有無，誤入力の履歴の少なくとも１
つを用いて利用価値に関する評価値を算出する算出手段
を設け、前記評価値を前記票決を決定するための統計処
理で利用することを特徴とする。

【００１５】請求項２においては、算出手段により利用
価値に関する評価値を算出し、この評価値を前記票決を
決定するための統計処理で利用する。従って、より利用
価値の高い情報を票決として抽出することができる。例
えば、実際に票決として利用者に通知された回数が多
く、しかもその通知を利用して利用者が実際に商品を購
入した場合には、その情報の利用価値は高い。同様に、
例えば特売日の商品に関する入力の場合、入力された時
間が夜であれば既に特売価格でその商品を購入すること
はできないので利用価値は低いとみなすべきであり、入
力時間が早い情報は利用価値が高いと考えられる。

【００１６】請求項３は、請求項１の購入支援装置にお
いて、前記票決処理手段の抽出した票決を表示する装置
毎もしくは利用者毎に、少なくとも各々の入力者に対す
る当該利用者の評価を印象情報として保持する個別情報
蓄積手段を設け、前記印象情報を、前記票決を決定する
ための統計処理で利用することを特徴とする。請求項３
においては、前記データベースを利用する利用者毎に、
各々の入力者に対する当該利用者の評価を登録してお
き、この評価を票決の決定に利用することができるの
で、利用者毎に異なる条件で評価された票決を得ること
ができる。

【００１７】各々の利用者の評価には、商品の好みや購
入の傾向なども反映される可能性が高いので、それを全
ての利用者の票決に共通の評価値として利用することは
できない。請求項３では全ての利用者に共通の評価とは
別に、各利用者の評価を反映して票決を得ることができ
るので、利用者毎に商品の好みや購入の傾向などを反映
した票決が得られる。

【００１８】例えば、それぞれの利用者が利用価値の高
い情報を提供してくれる入力者に対する評価を高くし
て、利用価値の低い情報を提供する入力者の評価を低く
することにより、利用者にとって都合のよい票決が得ら
れる可能性が高まる。請求項４は、請求項１の購入支援
装置において、商品の購入に伴う属性情報の入力に関す
る入力周期及び商品の賞味期間情報の少なくとも一方に
基づいて、予想される商品購入時期を推定する購入時期
推定手段を設け、前記購入時期推定手段の推定した商品
購入時期もしくはその近傍の時期に、購入予定商品に関
する票決を自動的に利用者に通知することを特徴とす
る。

【００１９】例えば、日常的に消費する商品について
は、ほぼ定期的に繰り返し購入し、不足が生じないよう
にする必要がある。また、賞味期限を経過した商品につ
いては、残量が十分であってもすぐに購入する必要があ
る。しかしながら、購入が必要な商品について消費者が
買い忘れをすることは良くあることである。請求項４に
おいては、予想される商品購入時期もしくはその近傍の
時期になると、購入予定商品に関する票決が自動的に利
用者に通知されるので買い忘れの防止に役立つ。

【００２０】請求項５は、請求項４の購入支援装置にお
いて、前記購入時期推定手段の推定した商品購入時期の
近傍について、前記票決として得られる商品の価格が小
さくなる買い時を検出する買い時検出手段を設け、前記
買い時検出手段が検出した買い時に対応する時期に、購
入予定商品に関する票決を自動的に利用者に通知するこ
とを特徴とする。

【００２１】例えば、特定の曜日にだけ低価格で特売を
行う販売店はよくある。このような特売日に限って商品
を購入できれば、より安価で商品を購入することができ
る。請求項５においては、買い時検出手段は前記データ
ベースの内容に基づき、票決として得られる商品の価格
が小さくなる買い時を検出する。この買い時に対応する
時期に、購入予定商品に関する票決が自動的に利用者に
通知されるので、利用者は特売日のように商品が安価な
時に購入が必要であることを認識し、安価で商品を購入
することができる。

【００２２】請求項６は、請求項１の購入支援装置にお
いて、利用者の存在する位置と商品の販売される位置と
の位置関係に応じた移動コストを算出する移動コスト算
出手段を設け、前記票決を決定するための統計処理では
前記移動コストの情報を評価することを特徴とする。

【００２３】現在の位置に対して遠方に存在する販売店
で商品を購入する場合には、移動のためのコスト（輸送
機関の運賃や燃料費など）が無視できない。より安価で
商品を購入できる販売店が遠方に存在する場合には、近
くの販売店で購入した方が結果的に安上がりになる可能
性もある。請求項６においては、位置関係で定まる移動
コストの情報を評価して票決を決定するので、利用者は
総合的に安上がりになる商品の情報を票決として得るこ
とができる。

【００２４】請求項７は、請求項１の購入支援装置にお
いて、利用者側の商品毎の在庫量及び商品毎の貯蔵可能
容量の情報を保持する在庫管理手段を設け、前記在庫量
と貯蔵可能容量とで定まる購入可能量を利用者に通知さ
れる票決に付加することを特徴とする。請求項７におい
ては、票決として購入可能量が利用者に通知されるの
で、利用者が必要以上に大量の商品を購入しようとする
のを抑制するのに役立つ。

【００２５】請求項８は、請求項１の購入支援装置にお
いて、前記データベースに蓄積された商品の情報のう
ち、商品の購入を示す属性及びその購入時期を示す属性
を有する商品について、特定の期間内に購入された全て
の商品のリストを前記票決として利用者に通知する出納
管理手段を設けたことを特徴とする。請求項８において
は、票決として特定の期間内に購入された全ての商品の
リストが利用者に通知されるので、家計簿の機能として
この装置を利用することができる。

【００２６】

【発明の実施の形態】（第１の実施の形態）本発明の購
入支援装置の１つの実施の形態について図１〜図９を参
照して説明する。この形態は、請求項１〜請求項３に対
応する。図１はこの形態の購入支援装置の機能構成を示
すブロック図である。図２はこの形態の情報入力処理の
具体例を示すフローチャートである。図３はこの形態の
入力受け付け処理の具体例を示すフローチャートであ
る。図４はこの形態のカスタマイズ処理の具体例を示す
フローチャートである。図５はこの形態の印象入力処理
の具体例を示すフローチャートである。図６はこの形態
の検索処理の具体例を示すフローチャートである。

【００２７】図７は購入支援装置のハードウェアの構成
例（１）を示すブロック図である。図８は購入支援装置
のハードウェアの構成例（２）を示すブロック図であ
る。図９は購入支援装置のハードウェアの構成例（３）
を示すブロック図である。この形態では、請求項１の入
力手段，データベース，投票手段，属性情報蓄積手段，
票決処理手段及び票決通知手段は、それぞれ入力装置２
１，記憶装置１５，情報入力処理１０，入力受け付け処
理１１，検索処理１４及び表示装置２３として具体化さ
れている。また、請求項２の算出手段はステップＳ５５
として具体化され、請求項３の個別情報蓄積手段は個別
印象情報ＤＢ（データベースの略：以下同様）１５４と
して具体化されている。

【００２８】この形態の購入支援装置は、例えば図７に
示すように入力装置２１，情報処理装置２２，表示装置
２３及び記憶装置１５を備えている。情報処理装置２２
は、入力装置２１からの情報入力（投票）に従って記憶
装置１５上にデータベースを構築する。また、情報処理
装置２２は入力装置２１からの検索指示に従って記憶装
置１５上のデータベースの検索を行い、その結果を表示
装置２３に出力する。

【００２９】入力装置２１は、イメージスキャナ，バー
コードリーダ，テレビカメラ，テンキー，キーボード及
び文字認識装置のいずれか１つ又は複数の組み合わせで
実現される。表示装置２３は、例えば液晶表示装置のよ
うに携帯が可能な小型の装置であり、少なくとも数字や
文字列の表示機能を有する。入力装置２１と表示装置２
３とは、例えば図８に示す顧客端末２０として一体に構
成される場合もあるし、独立した装置として構成される
場合もある。

【００３０】図８の例では、複数の顧客端末２０が通信
網を介してサービスセンタ３０と接続されている。通信
網としては、例えば移動体通信網，専用回線，インター
ネットなどを利用すればよい。図８の例では、情報処理
装置２２及び記憶装置１５はサービスセンタ３０に設け
られている。また、図９の例では１つの顧客端末２０
（４）に情報処理装置２２及び記憶装置１５が設けてあ
る。

【００３１】図９では、単一の顧客端末に情報処理装置
２２及び記憶装置１５を設置しているが、複数の端末に
設置して、それぞれ独立に機能するか、相互に協調動作
して仮想的に単一の装置として機能する形態も可能であ
る。このため、特別なサービスセンタを設ける必要はな
い。図９の例では、顧客端末２０（４）と顧客端末２０
（１）〜２０（３）との間で通信を行う。

【００３２】なお、図７の入力装置２１及び表示装置２
３ならびに図８，図９の顧客端末２０は１組以上設ける
必要がある。また、この購入支援装置には図９の例より
も更に多くの顧客端末２０を接続しても良い。更に、情
報処理装置２２ならびに記憶装置１５の機能の一部をそ
れぞれの顧客端末２０に設けても良い。この形態の購入
支援装置は、図１に示すように情報入力処理１０，入力
受け付け処理１１，カスタマイズ処理１２，印象入力処
理１３及び検索処理１４の機能を有している。これらの
機能は、図７〜図９に示す情報処理装置２２によって実
現される。

【００３３】ここでは、購入支援装置の記憶装置１５上
にデータベースを構築するための情報の入力は、商品を
購入しようとする顧客（一般の消費者），実際に商品を
購入した顧客，情報を提供する顧客などによって行われ
ることを想定している。また、この購入支援装置のデー
タベースを利用して商品の購入に役立つ情報（安価な商
品などの情報）を入手しようとする利用者も一般の消費
者である。しかし、利用者がデータベースを構築するた
めの情報を入力する入力者と同一であるとは限らない。

【００３４】各顧客が入力装置２１から入力する情報
は、商品の購入に関係する商品または商品を販売する販
売店の属性情報である。この属性情報の内容としては、
購入店名，購入店の所在地又はエリア，商品名又は商品
種別，商品価格，購入日時，販売単位（何個組，何束，
何ｋｇ等），商品を販売する販売店自体の値引き情報が
考えられる。

【００３５】また、値引きや安売りを考慮する場合に
は、値引きや安売りの有無，その理由，値引きを受ける
ための条件等を属性情報に含めるのが望ましい。更に、
一人あたりや一回あたりのまとめ買いの上限を考慮する
場合にはその有無と上限値を属性情報に含めるのが望ま
しく、商品の品質に関する評価が存在する場合にはその
評価も属性情報に含めるのが望ましい。

【００３６】なお、例えばバーゲンやタイムサービス等
で購入日時が重要である場合以外には、購入日時を入力
日時で置き換えることが可能である。値引きの理由とし
ては、バーゲン，タイムサービス，クーポン券の使用，
優待販売，見切り品等が考えられる。値引きの理由がバ
ーゲンやタイムサービスの場合には、バーゲンの終了時
期や恒常的なタイムサービスの時間帯の情報を属性情報
に含めるのが望ましい。

【００３７】また、値引きの理由がクーポン券の使用の
場合には、店頭で誰でも入手できるのか特別な顧客に限
定したクーポン券かの区別のように使用の容易さに関す
る情報を含めるのが望ましく、年齢による割引の場合に
は対象年齢の情報を含めるのが望ましく、販売数が限定
の場合にはその現定数の情報を含めるのが望ましい。こ
のような商品の属性情報は、様々な方法で入力すること
ができる。例えば、入力装置２１としてイメージスキャ
ナを備える場合には、購入レシートをイメージスキャナ
で読み取った画像から商品の様々な情報を認識できる。
また、入力装置２１としてバーコードリーダを備える場
合には、商品に付加されたバーコードをバーコードリー
ダで読み取ることによりその商品に関する属性情報を認
識できる。また、テンキーを用いて手入力で商品の属性
情報を入力することもできるし、テレビカメラで読み取
った画像から商品を識別することも可能である。

【００３８】各顧客が商品の属性情報を入力する場合に
は、図１の情報入力処理１０が実行され、その結果が投
票として入力受け付け処理１１に入力される。例えば、
イメージスキャナを用いて図１３のような購入レシート
から情報を読み取る場合には、情報入力処理１０として
図２の購入レシート読取処理１０Ａを実行する。購入レ
シートを読み取ることにより、販売店名，販売店の所
在，品名，金額，価格，個数，値引きの理由，値引きの
金額，及びその他の購入支援に有為な記述（例えば毎月
５日は生鮮食品５％引き）を認識することができる。

【００３９】図２を参照して説明する。最初のステップ
Ｓ１１では、イメージスキャナを用いて購入レシートの
画像を読み取る。ステップＳ１２では、ステップＳ１１
で読み取った画像を処理して文字認識を行う。しかしな
がら、文字の認識が困難な場合もあるし、入力すべき情
報の一部が購入レシートに記述されていない場合もあ
る。そのような場合の入力作業を支援するために、次の
ステップＳ１３で推定及び補完を行う。

【００４０】すなわち、入力者の過去の入力履歴を調べ
たり、既にデータベース（この場合は商品情報ＤＢ１５
１）に登録された類似の情報を調べることにより、認識
が困難な文字列や不足する情報の内容を推定し補完する
ことができる。なお、多数の入力装置２１が存在する場
合には１つの入力装置２１を特定する番号や入力者に割
り当てた識別番号の入力によって入力者を区別すること
ができる。

【００４１】例えば、入力された属性情報の品名が肉，
１００ｇ，１００円である場合に、データベース上の類
似の情報として、同一店舗の同一売場で、類似の金額の
入力（他の顧客の入力も含む）が「豚バラ」である場合
には、「豚バラ」を推定し補完する。また、他の肉に比
べて腿肉の購入履歴が多い入力者であって、しかも入力
金額が統計処理により推定される「腿肉」の妥当な金額
の範囲内である場合には、肉の種類を「腿肉」と推定し
補完する。

【００４２】また、例えば値引きに対して単に値引きの
記述があり理由が不明である場合には次のように処理す
る。例えば、購入時間が購入店の閉店１０分前であれば
「見切り品割引」とみなす。また、年齢による割引のあ
る店に関する入力でありしかも年齢割引を頻繁に利用す
る履歴を有する入力者からの入力であれば、「年齢割
引」と推定する。

【００４３】但し、ステップＳ１３で補完された情報は
正しくない可能性もある。そこで、ステップＳ１４では
購入レシートから読み取った情報（イメージ等）及び推
定情報を表示装置２３に表示し、入力者の確認を求め
る。推定情報として複数の候補が存在する場合には、そ
れらの選択肢をステップＳ１４で表示装置２３に表示す
る。ステップＳ１５では、内容を確認した入力者の選択
入力により選択肢の１つの候補を正しい情報として特定
するか、あるいは手入力で正しい情報を新規に入力す
る。

【００４４】また、入力装置２１としてバーコードリー
ダを備え、しかも商品にバーコードが付加されている場
合には、バーコード読取を併用して不足情報を補完する
こともできる。商品を製造したメーカによって一意的に
付与されたバーコードを読み取る場合には、商品の品目
と通常価格とを読み取ることができる。しかし、その場
合には実際の購入金額は不明である。その場合には、既
にデータベースに登録された商品の情報と定価とを統計
処理することにより購入価格を推定することができる。
従って、推定した購入価格の選択肢を表示して正しい購
入価格を特定するか、手入力により購入価格を入力する
か、推定した購入価格とレシートから読み取った価格と
の関連付けにより正しい購入価格を特定する。

【００４５】また、流通業者によって季節別，店舗別に
付与されたバーコードを読み取る場合であって、レシー
トの読み取りによって購入店名が一意的に分かる場合に
は、当該購入店の情報をデータベースから検索し、その
購入店のバーコードの情報を検索しその検索結果から商
品の属性情報を推定する。この場合も、推定した情報を
表示し、入力者の確認の上で正しい情報を特定する。

【００４６】商品品目に関する確認の一例について、以
下に具体例を説明する。購入レシート読取の結果及びバ
ーコード読取の結果として「特売品，国産，豚，バラ
肉，１００ｇ」が得られた場合には、「生鮮食品」，
「肉」，「豚」，「国産」，「バラ」，「１００ｇ」，
「特売品」のそれぞれの属性を表示し、誤っている属性
の部分を入力者の選択入力で特定する。

【００４７】例えば、実際に購入した商品の購入レシー
ト読取及びバーコード読取により、（１）生鮮，肉，豚，国産，バラ，５０ｇ，通常
品（２）生鮮，肉，豚，輸入，バラ，１００ｇ，特売
品（３）生鮮，肉，豚，国産，足，１足，通常
品（４）生鮮，肉，豚，国産，バラ，５０ｇ，通常
品（５）生鮮，魚，鯵，，開き，３尾，通常
品（６）装飾，だるま，，，，１個，特売
品のような情報が得られるので、これらを表示装置２３で
表示する。

【００４８】ここで、例えば（４）の「豚」が「牛」の
誤りである場合には、入力者の選択入力により（４）の
「豚」を修正対象として選択する。その場合、「牛
？」，「馬？」，「その他肉？」，「肉以外の生鮮食品
？」，「生鮮食品以外？」，「食品以外？」，「直接手
入力？」の選択肢を表示する。ここで入力者が「牛？」
を選択すると、次のように（４）の属性情報が修正され
る。

【００４９】（４）生鮮，肉，牛，国産，バラ，５０ｇ，通常
品また、例えば（４）の「豚」が「鯵」の誤りである場合
に、「肉」の誤りを修正する前に「豚」を選択すると、
正しい「鯵」は「肉」ではなく「魚」であるため修正候
補には「鯵」が表示されない。そのような場合には、
「肉以外の生鮮食品？」を選択することにより「鯵」へ
の修正が可能になる。ここで、図２のＳ１５での入力に
よる補完が行われない場合、入力が不完全な投票として
扱う。

【００５０】また、レシート読取を行わずに最初からバ
ーコード読取によって商品の属性情報を入力する場合に
も上記と同様な処理で入力を行う。すなわち、流通業者
によって季節別，店舗別に付与されたバーコードを読み
取る場合には、購入店を特定する情報を手入力で入力す
るか、過去の入力履歴から推定される購入店の情報に基
づき、バーコードの内容を特定する。そして、読み取っ
た定価とデータベース上の情報を統計処理して得られる
推定購入価格を表示し、入力者の選択入力あるいは直接
手入力により正しい購入価格を特定する。

【００５１】また、レシート読取やバーコード読取を実
施せずに入力者の手入力で属性情報を直接入力してもよ
い。しかし、その場合には「生鮮食品？」，「冷凍食品
？」，「菓子？」のような入力候補の選択肢を表示して
入力を支援するのが望ましい。これにより、テンキーの
ような簡易な入力装置を用いる場合でも小さい負担で情
報を入力可能になる。

【００５２】以上のような情報入力処理１０によって入
力された情報は、図１の入力受け付け処理１１を介して
記憶装置１５に登録される。入力受け付け処理１１の具
体例について、図３を参照して説明する。ステップＳ２
０では、記憶装置１５上に構成された商品情報ＤＢ１５
１の内容を参照し、同じ分類の商品（類似の商品）の情
報を検索する。

【００５３】商品情報ＤＢ１５１には、様々な入力者
（商品の顧客，消費者）からの入力（投票）に基づき、
様々な商品のそれぞれについて、入力者の識別番号（又
は入力装置の番号），購入店名，購入店の所在地（又は
エリア），商品名（又は商品種別），商品価格（購入価
格），購入日時（又は入力日時），販売単位等が登録さ
れている。

【００５４】ステップＳ２０の結果として商品情報ＤＢ
１５１から得られる同種の商品に関する多数の情報を統
計的に処理することにより、当該商品に関する正常な価
格の範囲を特定することができる。ステップＳ２１で
は、入力者から投票として今回入力された価格を、商品
情報ＤＢ１５１から抽出した情報の統計処理により求め
た正常な価格の範囲と比較する。入力された価格が適正
範囲内である場合にはステップＳ２２からＳ２７に進
み、異常値である場合にはステップＳ２２からＳ２３に
進む。

【００５５】ステップＳ２３では、異常値の理由付けの
有無を確認する。例えば、バーゲンのような特別な理由
が入力情報に付加されている場合には、異常値であって
も合理的な価格であると判断することができる。そこ
で、理由付けがある場合には、ステップＳ２３からＳ２
４を通ってＳ２７に進む。理由付けがない異常値の場合
には、ステップＳ２３からＳ２４を通ってＳ２５に進
む。

【００５６】ステップＳ２５では、商品情報ＤＢ１５１
の内容を検索し、同じ商品の同じ店舗における他の入力
者からの入力価格を調べる。値引きなどの合理的な理由
は不明であっても、複数の入力者（例えば３名）が互い
に近い価格を入力している場合には、その価格は統計的
に正常値であるとみなすことができる。つまり、当該店
舗において実効的な値引き又は価格改定が発生したとみ
なすことができる。

【００５７】そこで、所定数の複数の入力者が互いに近
い価格を入力している場合には、入力された価格を正常
値とみなし、ステップＳ２５からＳ２６を通ってＳ２７
に進む。入力された価格を正常値とみなせない場合に
は、ステップＳ２５からＳ２６を通ってＳ２８に進む。
ステップＳ２７では、当該入力者の正常入力の履歴を信
頼情報ＤＢ１５２に保存する。また、ステップＳ２８で
は当該入力者の誤入力の履歴を信頼情報ＤＢ１５２に保
存する。

【００５８】ステップＳ２９では、入力された全ての属
性情報を入力者からの新たな投票として商品情報ＤＢ１
５１に追加保存する。図３の入力受け付け処理１１を実
行することにより、商品情報ＤＢ１５１に商品の属性情
報が蓄積されるだけでなく、各入力者の信頼性に関する
入力の履歴が信頼情報ＤＢ１５２に蓄積される。

【００５９】すなわち、正しい価格を入力する信頼でき
る入力者については多くの「正常入力」の履歴が蓄積さ
れ、誤った価格を入力する信頼できない入力者について
は多数の「誤入力」の履歴が蓄積される。従って、信頼
情報ＤＢ１５２の内容を参照することにより、商品情報
ＤＢ１５１に蓄積された情報の入力者毎の信頼度を調べ
ることができる。

【００６０】また、この例では票決としてデータベース
（商品情報ＤＢ１５１など）から情報を抽出する際の検
索条件に、図４のカスタム情報ＤＢ１５３に登録された
各種履歴などの条件を反映することができる。カスタム
情報ＤＢ１５３は、記憶装置１５上に構築されたデータ
ベースの情報を利用する利用者毎に個別に設けられるの
で、各々の利用者はその人の好みや使いやすさを反映す
るための情報をその人に割り当てられたカスタム情報Ｄ
Ｂ１５３に登録することができる。

【００６１】カスタム情報ＤＢ１５３には、個別印象情
報ＤＢ１５４，個別入力履歴ＤＢ１５５，利用者入力履
歴ＤＢ１５６が含まれている。なお、カスタム情報ＤＢ
１５３は記憶装置１５上に設けてもよいし、各々の利用
者が所有する顧客端末２０上に設けてもよい。利用者が
カスタマイズのための入力を行うと、図４のカスタマイ
ズ処理１２が実行される。図４の処理の内容について以
下に説明する。

【００６２】このカスタマイズ処理１２では、各々の利
用者の他の顧客（情報の入力者）に対する印象の情報を
個別印象情報ＤＢ１５４に登録することができる。例え
ば、あの顧客さんの投票は間違いが多いとか、あの顧客
さんの好みは信用できないとかといったものである。購
入支援装置の検索により票決として出力される情報に
は、その情報の入力者を特定する識別番号あるいはその
入力者が所持する装置の番号が含まれている。従って、
票決の情報を利用する利用者はその情報を提供した入力
者の番号を表示してその人を特定することができる。

【００６３】そこで、各々の利用者は購入支援装置の検
索により票決として出力された商品価格などの情報に対
する評価を、その情報を提供した入力者に対する印象と
して登録する。利用者から印象情報及び該当者の番号が
入力された場合、図４のステップＳ３１からＳ３２に進
み、個別印象情報ＤＢ１５４上の該当者に対する印象情
報を今回入力された印象情報で更新する。

【００６４】また、購入支援装置の検索により票決とし
て出力された情報が誤りであることに気がついた場合に
は、利用者はその誤りを指摘するための情報を該当者の
番号とともに入力する。その場合、購入支援装置の処理
はステップＳ３３からＳ３４に進む。すなわち、該当者
の誤入力の履歴が個別入力履歴ＤＢ１５５に追加され
る。

【００６５】また、購入支援装置の検索により票決とし
て出力された情報が利用者自身に有益であることに気が
ついた場合には、利用者はそれを指摘するための情報を
該当者の番号とともに入力する。その場合、購入支援装
置の処理はステップＳ３５からＳ３６に進む。すなわ
ち、該当者の有益入力の履歴が個別入力履歴ＤＢ１５５
に追加される。

【００６６】但し、ステップＳ３４の誤入力及びステッ
プＳ３６の有益入力の履歴は、あくまでも特定の利用者
個人の判断の結果であり、全ての利用者に共通に利用で
きるとは限らない。従って、これらの履歴は特定の利用
者のカスタム情報ＤＢ１５３上のみに配置され、他の利
用者の票決の検索条件には反映されない。

【００６７】利用者が購入支援装置のデータベースから
商品の購入に役立つ情報を票決として取得する場合に
は、様々な検索の条件を指定する必要がある。利用者か
ら検索条件が入力された場合には、購入支援装置の処理
はステップＳ３７からＳ３８に進む。すなわち、今回入
力された検索条件の履歴を利用者入力履歴ＤＢ１５６に
追加する。

【００６８】利用者入力履歴ＤＢ１５６上の履歴を利用
することにより、以前に利用した条件と同一の検索条件
で検索を行ったり、過去の多数の履歴から頻度の高い検
索条件を見つけて今回の検索条件の候補に利用すること
ができる。例えば、検索条件の履歴から自動車を利用す
る商品購入に便利な店舗を好むことを推定することも可
能である。また、マイルやクーポンの収集を目的とする
傾向の有無を推定することも可能である。更に、最安値
店とマイルやクーポンの収集が可能な店舗との選択の基
準となる商品の価格差を履歴から推定することも可能で
ある。

【００６９】また、複数の商品の購入を前提として、ト
ータルの商品価格が最も安くなる店舗を選択する傾向の
有無を履歴から調べることも可能である。履歴からアク
セスの傾向が類似する複数店舗を同一の組にグループ化
して、グループ毎に最安値店を検索することも可能であ
る。図４のカスタマイズ処理１２では、入力した印象の
情報を利用者個人が使用する票決の検索条件のみに反映
するが、統計的に正しいと考えられる印象情報について
は、全ての利用者の検索に共通に利用される評価値とし
て反映させることができる。

【００７０】図５に示す印象入力処理１３について以下
に説明する。利用者から誤入力の指摘が入力された場合
には、ステップＳ４１からＳ４２に進み、該当者の誤入
力の履歴を、それを指摘した利用者の番号とともに評価
入力履歴ＤＢ１５７に追加する。

【００７１】また、利用者から有益入力の指摘が入力さ
れた場合には、ステップＳ４１からＳ４５，Ｓ４６に進
み、該当者の有益入力の履歴を、それを指摘した利用者
の番号とともに評価入力履歴ＤＢ１５７に追加する。ス
テップＳ４３では、評価入力履歴ＤＢ１５７の内容を検
索し、それぞれの入力者（情報を提供した人）について
全ての誤入力の指摘の履歴を抽出し、それらの誤りを指
摘した利用者の数を予め定めた閾値（統計的に正しいと
みなせる人数）と比較する。

【００７２】閾値以上の利用者が誤りを指摘している場
合には、ステップＳ４３からＳ４４に進み、該当者（入
力者）に対する評価値を更新する。この評価値は他の利
用者から見た評価（信頼できるか否か）を表す数値であ
り、信頼度と同様に扱うことができる。各入力者に対す
る評価値は信頼情報ＤＢ１５２に保存される。同様に、
ステップＳ４７では、評価入力履歴ＤＢ１５７の内容を
検索し、それぞれの入力者（情報を提供した人）につい
て全ての有益入力の指摘の履歴を抽出し、それらを指摘
した利用者の数を予め定めた閾値（統計的に正しいとみ
なせる人数）と比較する。

【００７３】閾値以上の利用者が有益であると指摘して
いる場合には、ステップＳ４７からＳ４８に進み、該当
者（入力者）に対する評価値を更新する。すなわち、多
数の利用者が入力の誤りを指摘する入力者に対しては低
い評価しか与えられず、多数の利用者が有益な入力を認
めた入力者に対しては高い評価が与えられる。

【００７４】さて、各利用者が商品の購入に役立つ情報
（票決）をこの購入支援装置のデータベースから取得し
ようとする場合には、図６の検索処理１４が実行され
る。この処理の内容について以下に説明する。

【００７５】この購入支援装置を利用する各利用者は、
検索の際にカスタム検索を指定することができる。図６
のステップＳ５１ではカスタム検索の指定の有無を調
べ、カスタム検索の指定がある場合にはステップＳ５２
に進む。ステップＳ５２では、その利用者に割り当てら
れたカスタム情報ＤＢ１５３に含まれる利用者入力履歴
ＤＢ１５６の履歴を調べ、利用頻度の高い１つ以上の検
索条件を選択可能な検索条件として利用者が所持する顧
客端末２０の表示装置２３に表示する。また、ステップ
Ｓ５３では利用者の入力に従って１つの検索条件を選択
する。

【００７６】最初から検索条件を指定する場合や、ステ
ップＳ５３で選択された検索条件の一部分を変更する場
合には、ステップＳ５４で利用者の入力に従って条件を
入力又は変更する。ステップＳ５５では、信頼情報ＤＢ
１５２，個別印象情報ＤＢ１５４及び個別入力履歴ＤＢ
１５５に保持されている履歴を参照し、入力者（情報の
提供者）毎に信頼度や評価値を算出する。

【００７７】例えば、ある入力者について１００回の入
力の履歴が信頼情報ＤＢ１５２に存在し、そのうちの５
回の入力で「誤入力」が検出された履歴を有する場合に
は、信頼度を９５％と算出する。評価値についても同様
である。また、個別印象情報ＤＢ１５４及び個別入力履
歴ＤＢ１５５の履歴をも反映するように最終的な信頼度
及び評価値を算出する。

【００７８】ステップＳ５６では、商品情報ＤＢ１５１
を検索するとともに、ステップＳ５５で算出した各入力
者の信頼度及び評価値を用いて検索対象の絞り込みを行
う。すなわち、誤りの情報を頻繁に提供する入力者が投
票として入力した商品情報は予め検索対象から除外し、
信頼度の高い入力者の情報を優先する。ステップＳ５７
では、ステップＳ５４等で指定された検索条件に従って
検索情報の絞り込みを行う。例えば、特定の商品を最も
安い価格で販売する店舗の商品情報を票決として商品情
報ＤＢ１５１から抽出する。

【００７９】ステップＳ５８では、ステップＳ５７の検
索の結果を票決として利用者の表示装置２３に表示す
る。なお、ここで票決として抽出された情報を提供した
入力者の番号を表示装置２３に表示することもできる。
ステップＳ５８で票決として複数の情報が表示された場
合には、複数の票決を更に絞り込む余地がある。その場
合には、利用者が検索条件を追加すると、ステップＳ５
９からＳ５７に戻り票決の絞り込みを行う。

【００８０】検索のやり直しを行う場合には、ステップ
Ｓ５９からＳ６０を通ってＳ５１に進み、上記の処理を
繰り返す。なお、検索の絞り込みの順番などは必要に応
じて変更すればよい。なお、票決とは商品の購入に関す
る情報の投票に対する信頼性の確認付や、利用者が必要
とする情報の絞り込み、「お勧め度」の情報を付与する
ための統計処理の結果を意味している。

【００８１】実際には、投票をした各顧客の過去の入力
履歴から判断可能な誤入力の可能性を信頼性の情報とし
て利用し、票決の決定に利用している。このため、誤っ
た入力に基づく購入時のミスリードを防ぐことができ
る。また、購入支援装置を販売店が悪用し、顧客を集め
るために故意に誤った情報を入力した場合でも、その情
報の信頼度を下げて票決に現れるのを抑制することがで
きるので、販売店による悪用を防止できる。

【００８２】図６の検索処理１４を行うことにより、例
えば商品をカテゴリ別，品種別，地区別，店別，時期
（季節，曜日，特売日）のいずれか、又はそれらの組合
せの条件で区分するとともに、平均値，最頻値，最安値
等の処理で決定した価格に基づき選択した票決を商品の
購入に役立つ情報として利用者に通知（表示）すること
ができる。

【００８３】例えば、指定された商品をどこの店であれ
ばいくらの価格で購入できるかを票決として利用者に提
示できる。その際、魚であるがどのような魚であるか不
明である不完全な投票や、票決を利用する顧客が利用不
能な特別な割引が前提となるような投票の情報は票決か
ら除かれる。例えば、鯵１尾の検索に対する検索結果と
して次のような票決を出力することができる。

【００８４】最安値店：信頼度２０％でＡ系列、Ｂ支店が１００円。高信頼度での最安値店（信頼度付絞り込み）：信頼度９
９％でＣ商店で１０５円（限定１００尾のみ）。車で行ける範囲の最安値店（アクセス方法絞り込み）：
信頼度９９％でＤデパートで１０６円。

【００８５】その他、アクセス範囲（例えば東京圏外を
除外）による絞り込みや、限定販売数（例えば限定１０
０個を除外）による絞り込み、時間指定（例えば夕方１
８時以降）による絞り込みを行った結果として票決を出
力することも可能である。また、購入支援装置が票決と
して出力する商品の情報を、商品の購入に直接結びつけ
るような処理を行ってもよい。この場合、販売業者がオ
ンライン販売を行っている場合にはその業者に直接オン
ラインで接続し、販売業者がオンライン販売を行ってい
ない場合には、購入代行業者又は配送業者にオンライン
で接続し購入を委託する処理に結びつければ良い。

【００８６】以上のように、ＷＥＢ等のオンライン上に
販売者が提供しているデータベースに存在しない価格情
報や、時折発生する特売の発生情報についても、本発明
の購入支援装置を用いてデータベース化し活用すること
ができる。また、既にデータベースに登録されている商
品と同等の商品の情報を投票として入力する場合には、
データベースに蓄積されている情報を利用して不足する
情報を補完するので、情報の入力が容易である。

【００８７】また、入力者の信頼度等の判定を行うた
め、入力ミスや故意の誤ったデータ投入を修正すること
ができ、データベースの信頼性の向上が図れる。なお、
各入力者からの投票に対して与える信頼度や評価値につ
いては、次のいずれか又は複数の組み合わせの条件で算
出することができる。・入力の頻度。

【００８８】・入力値と票決の表示値との違い。・入力時間。・票決の表示後に同等の属性情報を有する入力があるか
否か。・誤入力の発生比率による信頼性。・投票の有効性。

【００８９】・他の顧客により参考にされている比率。このような信頼度や評価値は、正しいデータベースを構
築することに加えて、データ投入処理のインセンティブ
を与えることが目的であるので、例えば、以下のような
入力に対して高いインセンティブを与えるのが望まし
い。・利用価値が高いもの。

【００９０】・嘘の無いもの。・利用可能な属性の多い入力であるもの。・入力時間の早いもの。利用価値については、例えば、票決としての表示回数が
多く、かつその表示により、購入が実施された場合に評
価を高くするのが望ましい。また、票決として最安値を
表示する場合には、最も安い価格を入力した顧客の投票
の表示回数が多くなるが、表示後に同じ価格の入力があ
った回数を利用価値として見なすことができる。

【００９１】入力時間については、例えば、特売日の入
力であれば、夜に入力した場合は既に特売日が終了して
いるので、当該日の購入の支援にはなり得ないため、入
力時間が早いほど優遇すべきである。但し、夜の時間の
入力であっても、票決の表示後に同じ価格で入力があっ
た回数をカウントすることで、他人の入力情報の価値を
追認するような意味を持たせることができる。

【００９２】更に、次の特売日の価格推定や、特売発生
周期を推定する情報として意味があるため、入力時間に
対する評価値の付与が妥当である。この早い時間に於け
る入力の有為性から、購入の有無に関らず早朝に入手し
たチラシの情報を入力することも同様の扱いが望まし
い。以上のように、各入力者からの投票に対して評価値
を付与することで入力にインセンティブを与えることが
できる。

【００９３】（第２の実施の形態）本発明の購入支援装
置のもう１つの実施の形態について、図１０を参照して
説明する。この形態は請求項４に対応する。この形態は
第１の実施の形態の変形例である。情報処理装置２２の
処理に図１０に示す自動検索処理が追加された以外は第
１の実施の形態と同一である。同一の部分については以
下の説明を省略する。

【００９４】この形態では、請求項４の購入時期推定手
段はステップＳ７０，Ｓ７１，Ｓ７３として具体化され
ている。図１０に示す自動検索処理は、定期的に繰り返
し実行される。最初のステップＳ６５では、情報処理装
置２２に内蔵されるカレンダー機能を利用して現在の日
時の情報を取得する。

【００９５】図１０の入力者入力履歴ＤＢ１６１は、投
票に関する入力者毎の入力の履歴を保持している。入力
装置２１から新たに商品の情報が投票として入力された
場合には、ステップＳ６６からＳ６７に進む。ステップ
Ｓ６７では、同じ入力者の投票履歴について、今回入力
された商品と同一もしくは同種の商品に関する入力の履
歴を入力者入力履歴ＤＢ１６１から検索し、前回の入力
日時（最後に記憶された履歴の日時）を検出する。

【００９６】ステップＳ６８では、ステップＳ６５で取
得した現在の日時と、ステップＳ６７で検出した前回の
入力日時との時間差を、その商品に関する入力周期とし
て計算する。ステップＳ６９では、今回入力された商品
に関する入力の履歴を入力者入力履歴ＤＢ１６１に追加
する。履歴として登録する情報には、入力日時，商品種
別，賞味期限，入力周期，入力者の識別番号などが含ま
れる。

【００９７】ステップＳ７０では、各々の利用者につい
て、商品毎の入力の履歴を入力者入力履歴ＤＢ１６１を
検索して調べる。ステップＳ７１では、各々の商品につ
いて賞味期限を確認する。すなわち、最後に登録された
商品の賞味期限とステップＳ６５で取得した現在の日時
とを比較して、賞味期限が接近しているか否かを識別す
る。賞味期限が接近している場合には、ステップＳ７１
からＳ７２に進み、当該商品に関する賞味期限の警告を
表示装置２３に表示する。

【００９８】ステップＳ７３では、各々の商品について
不足予想日時を確認する。すなわち、最後に登録された
商品の入力日時（前回購入日時）に入力周期を加えた結
果を不足予想日時として検出し、この不足予想日時とス
テップＳ６５で取得した現在の日時とを比較して、その
商品の在庫がなくなる不足日時が近づいたか否かを識別
する。不足日時が近づいた場合には、ステップＳ７４に
進み、当該商品に関する不足予想の警告を表示装置２３
に表示する。

【００９９】すなわち、この形態では、入力装置２１か
ら入力された同種の商品の入力日時及び入力周期から予
想される不足日時と、賞味期限のような保管環境情報が
付与された商品の賞味期限の少なくとも一方に基づき、
購入の必要が予想される商品に関する票決を自動的に表
示することができる。この機能により、顧客に投票行為
のインセンティブを与えると共に、賞味期限切れ商品に
ついての認識を警告し、顧客がうっかり買い忘れるのを
防ぐことができる。

【０１００】なお、購入時期の予測については次のよう
に処理してもよい。（１）入力装置２１からの投票の入力頻度により購入周
期を予測する。（２）入力装置２１から使用状況（在庫量など）を追加
入力することで、より正確な欠乏時期を予測確定する。なお、このような保管情報を用いることにより、在庫品
で作成可能な食事のメニューを自動的に提案したり、在
庫品を用いる食事のメニューを表示し、当該メニューに
不足する商品に関する購入支援の情報を表示することも
可能である。

【０１０１】（第３の実施の形態）本発明の購入支援装
置のもう１つの実施の形態について、図１１を参照して
説明する。この形態は請求項５に対応する。この形態は
第２の実施の形態の変形例である。自動検索処理の内容
が図１１のように変更された以外は第２の実施の形態と
同一である。なお、図１１においてはステップＳ６５と
Ｓ７０との間の処理の記載が省略されているが、省略さ
れた部分は図１０と同一である。同一の部分については
以下の説明を省略する。

【０１０２】この形態では、請求項５の買い時検出手段
はステップＳ７５，Ｓ７７として具体化されている。ス
テップＳ７１Ｂでは各々の商品について賞味期限を確認
する。但し、賞味期限と同じタイミングを検出するので
はなく、例えば賞味期限前の一週間以内のように賞味期
限の近傍であるか否かを識別する。現在日時が賞味期限
の近傍である場合には、ステップＳ７１ＢからＳ７５に
進む。

【０１０３】ステップＳ７５では、商品情報ＤＢ１５１
の内容を検索し、賞味期限の近づいた商品について買い
時（価格が安くなる時期等）を検索する。すなわち、顧
客の過去の入力の履歴を統計的に調べることにより、特
売などによって商品の価格が安くなる時期を買い時とし
て検出したり、顧客が買い物をする頻度が高い特定の曜
日を買い時として検出することができる。

【０１０４】現在の日時が賞味期限の近づいた商品の買
い時である場合には、ステップＳ７６を通ってＳ７２に
進み、賞味期限の警告を表示する。また、ステップＳ７
３Ｂでは各々の商品について不足予想日時を確認する。
但し、不足予想日時そのもののタイミングを検出するの
ではなく、例えば不足予想日時前の一週間以内のように
不足予想日時の近傍であるか否かを識別する。現在日時
が不足予想日時の近傍の期間内である場合には、ステッ
プＳ７３ＢからＳ７７に進む。

【０１０５】ステップＳ７７では、商品情報ＤＢ１５１
の内容を検索し、不足予想日時の近づいた商品について
買い時（価格が安くなる時期等）を検索する。すなわ
ち、顧客の過去の入力の履歴を統計的に調べることによ
り、特売などによって商品の価格が安くなる時期を買い
時として検出したり、顧客が買い物をする頻度が高い特
定の曜日を買い時として検出することができる。

【０１０６】現在の日時が不足予想日時の近づいた商品
の買い時である場合には、ステップＳ７８を通ってＳ７
４に進み、不足予想の警告を表示する。この形態では、
顧客が商品を購入すべき日時を単純に線形推定するので
はなく、より価格が安くなる曜日や特売日を買い時とし
て検出し、そのタイミングで顧客に購入を勧めることが
できる。また、日曜日等の特定の曜日にしか購入しない
顧客に対してよりタイムリーな提案を行うことができ
る。

【０１０７】（第４の実施の形態）本発明の購入支援装
置のもう１つの実施の形態について、図１２を参照して
説明する。この形態は請求項６に対応する。この形態は
第１の実施の形態の変形例である。検索処理１４の内容
が図１２のように変更された以外は第１の実施の形態と
同一である。なお、図１２において図６と同一のステッ
プは同一の番号を付けて示してある。同一の部分につい
ては以下の説明を省略する。

【０１０８】この形態では、請求項６の移動コスト算出
手段はステップＳ８２として具体化されている。図１２
のステップＳ８１では、商品購入者（利用者）の現在位
置（又は顧客端末２０の位置）の情報を入力する。ま
た、ステップＳ８２では商品情報ＤＢ１５１に保持され
た各商品の情報について商品購入者の現在位置と商品の
販売位置（販売店舗の所在地）との位置関係で定まる移
動コストを計算する。

【０１０９】ステップＳ５７Ｂでは、各々の商品の情報
について、求められた移動コストを加味した絞り込みに
より票決を生成する。この機能により、例えばガソリン
のように地区別に価格が異なる商品の場合には、購入可
能な地区での情報のみを表示することができる。また、
時間や交通機関を使用する際に発生する移動コストを加
えて当該商品を入手するのに必要な正味コストを考慮し
た販売支援を実施することができる。

【０１１０】また、定期券の所持の有無，自動車の所有
の有無，駐車料金の高低，駐車場と顧客との位置関係，
駐車場と商店との距離情報，道路の混雑情報，配送する
際の配送料等を加味することで、より精度の高い移動コ
ストを算出することが可能になる。（第５の実施の形態）本発明の購入支援装置のもう１つ
の実施の形態について説明する。この形態は請求項７に
対応する。

【０１１１】図示しないが、この形態では利用者側の商
品毎の在庫量及び商品毎の貯蔵可能容量の情報を保持す
る在庫管理手段を設ける。また、前記在庫量と貯蔵可能
容量とで定まる購入可能量を利用者に通知する票決に付
加する。つまり、商品毎の購入可能量のリストを購入者
に提示できるので、購入者の買い過ぎにより商品がいた
むのを防ぐことができ、かつ投票のインセンティブを与
えることができる。

【０１１２】（第６の実施の形態）本発明の購入支援装
置のもう１つの実施の形態について説明する。この形態
は請求項８に対応する。図示しないが、この形態ではデ
ータベースに蓄積された商品の情報のうち、商品の購入
を示す属性及びその購入時期を示す属性を有する商品に
ついて、特定の期間内に購入された全ての商品のリスト
を票決として利用者に通知する出納管理手段を設ける。
この形態では、購入した商品のリストを表示できるの
で、購入支援装置を出納帳として活用することができ、
かつ投票のインセンティブを与えることができる。

【０１１３】

【発明の効果】以上示したように、本発明では顧客から
の情報の入力に基づいて、様々な商品のデータベースを
構築することができ、各顧客の商品購入に役立つ情報を
提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態の購入支援装置の機能構成を
示すブロック図である。

【図２】第１の実施の形態の情報入力処理の具体例を示
すフローチャートである。

【図３】第１の実施の形態の入力受け付け処理の具体例
を示すフローチャートである。

【図４】第１の実施の形態のカスタマイズ処理の具体例
を示すフローチャートである。

【図５】第１の実施の形態の印象入力処理の具体例を示
すフローチャートである。

【図６】第１の実施の形態の検索処理の具体例を示すフ
ローチャートである。

【図７】購入支援装置のハードウェアの構成例（１）を
示すブロック図である。

【図８】購入支援装置のハードウェアの構成例（２）を
示すブロック図である。

【図９】購入支援装置のハードウェアの構成例（３）を
示すブロック図である。

【図１０】第２の実施の形態の自動検索処理の具体例を
示すフローチャートである。

【図１１】第３の実施の形態の自動検索処理の具体例を
示すフローチャートである。

【図１２】第４の実施の形態の検索処理の具体例を示す
フローチャートである。

【図１３】購入レシートの例を示す平面図である。

【符号の説明】

１０情報入力処理１０Ａ購入レシート読取処理１１入力受け付け処理１２カスタマイズ処理１３印象入力処理１４検索処理１５記憶装置２０顧客端末２１入力装置２２情報処理装置２３表示装置３０サービスセンタ１５１商品情報ＤＢ１５２信頼情報ＤＢ１５３カスタム情報ＤＢ１５４個別印象情報ＤＢ１５５個別入力履歴ＤＢ１５６利用者入力履歴ＤＢ１５７評価入力履歴ＤＢ１６１入力者入力履歴ＤＢ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】商品購入に関連する商品の少なくとも価
格及び販売店の情報を含む属性情報を入力する入力手段
と、前記入力手段に入力された属性情報を所定のデータベー
スに対する投票として扱う投票手段と、前記投票手段により投票された属性情報を前記データベ
ースに蓄積し、属性値毎に分類するとともに、各々の属
性情報を入力した装置毎もしくは入力者毎に、過去の投
票履歴に基づいて投票の信頼度を生成する属性情報蓄積
手段と、生成された信頼度を加味した統計処理に従って、前記デ
ータベースから情報を票決として抽出する票決処理手段
と、前記票決処理手段の抽出した票決を利用者に通知する票
決通知手段とを設けるとともに、商品のカテゴリ別，品
種別，地区別，店別の少なくとも１つで分類した価格及
び推奨店舗の情報を前記票決として出力することを特徴
とする購入支援装置。
【請求項２】請求項１の購入支援装置において、入力
手段からの各々の投票に対して、入力の頻度，入力値と
票決の表示値との違い，入力時間，票決を利用した商品
購入の有無，誤入力の履歴の少なくとも１つを用いて利
用価値に関する評価値を算出する算出手段を設け、前記
評価値を前記票決を決定するための統計処理で利用する
ことを特徴とする購入支援装置。
【請求項３】請求項１の購入支援装置において、前記
票決処理手段の抽出した票決を表示する装置毎もしくは
利用者毎に、少なくとも各々の入力者に対する当該利用
者の評価を印象情報として保持する個別情報蓄積手段を
設け、前記印象情報を、前記票決を決定するための統計
処理で利用することを特徴とする購入支援装置。
【請求項４】請求項１の購入支援装置において、商品
の購入に伴う属性情報の入力に関する入力周期及び商品
の賞味期間情報の少なくとも一方に基づいて、予想され
る商品購入時期を推定する購入時期推定手段を設け、前
記購入時期推定手段の推定した商品購入時期もしくはそ
の近傍の時期に、購入予定商品に関する票決を自動的に
利用者に通知することを特徴とする購入支援装置。
【請求項５】請求項４の購入支援装置において、前記
購入時期推定手段の推定した商品購入時期の近傍につい
て、前記票決として得られる商品の価格が小さくなる買
い時を検出する買い時検出手段を設け、前記買い時検出
手段が検出した買い時に対応する時期に、購入予定商品
に関する票決を自動的に利用者に通知することを特徴と
する購入支援装置。
【請求項６】請求項１の購入支援装置において、利用
者の存在する位置と商品の販売される位置との位置関係
に応じた移動コストを算出する移動コスト算出手段を設
け、前記票決を決定するための統計処理では前記移動コ
ストの情報を評価することを特徴とする購入支援装置。
【請求項７】請求項１の購入支援装置において、利用
者側の商品毎の在庫量及び商品毎の貯蔵可能容量の情報
を保持する在庫管理手段を設け、前記在庫量と貯蔵可能
容量とで定まる購入可能量を利用者に通知される票決に
付加することを特徴とする購入支援装置。
【請求項８】請求項１の購入支援装置において、前記
データベースに蓄積された商品の情報のうち、商品の購
入を示す属性及びその購入時期を示す属性を有する商品
について、特定の期間内に購入された全ての商品のリス
トを前記票決として利用者に通知する出納管理手段を設
けたことを特徴とする購入支援装置。