JP2011253344A - 購買行動分析装置、購買行動分析方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】、顧客が商品を購買する際の行動をより詳細に分析することができる購買行動分析装置を提供する。
【解決手段】２以上の各顧客ごとに取得された情報であって、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である顧客購買行動情報が格納される顧客購買行動情報格納部１０１と、顧客購買行動情報を用いて、接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する購買分析情報取得部１０３と、購買分析情報を出力する出力部１０４とを備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、顧客の商品の購買に関する行動を分析する装置等に関するものである。

従来、顧客の店舗内の移動軌跡データと、商品の購買データを用いて、顧客の購買行動の分析を行うものが知られていた。（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−２６５８３０号公報（第１頁、第１図等）

しかしながら、従来の購買行動分析装置等は、顧客の店舗内の移動と商品の購買との関係から購買行動を分析するものであるため、顧客が商品を購入する際の詳細な購買行動を分析することができない、という課題があった。例えば、店舗の一箇所に並べられている同じカテゴリーの商品群の中から、顧客がどのように商品を選択するかを分析することができなかった。

本発明の購買行動分析装置は、２以上の各顧客ごとに取得された情報であって、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である顧客購買行動情報が格納される顧客購買行動情報格納部と、顧客購買行動情報を用いて、接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する購買分析情報取得部と、購買分析情報を出力する出力部とを備えた購買行動分析装置である。

かかる構成により、顧客の接触シェアと購買シェアとを含む購買分析情報を出力することができるため、顧客が商品を購買する際の行動をより詳細に分析することが可能となる。例えば、商品に対して接触する顧客数（接触件数）の比率や、顧客に接触された商品が購入される比率等が出力されるため、商品に対して十分に接触が行われているか否かを分析したり、商品に接触した顧客と購買との関係等を分析することが可能となる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、顧客購買行動情報格納部には、接触された商品を識別する情報である商品識別情報を更に有する顧客購買行動情報が格納されており、購買分析情報取得部は、商品識別情報ごとに、接触を行った回数のシェアを示す接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す購買シェアとを含む購買分析情報を取得する購買行動分析装置である。

かかる構成により、各商品別に、顧客が商品を購買する際の行動をより詳細に分析することが可能となる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、出力部は、商品に接触した回数のシェアおよび接触しなかった回数のシェアと、接触した回数の中の、商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかった回数のシェアとをツリー状に出力する購買行動分析装置である。

かかる構成により、商品に対する接触の有無と、購入との関係とを視覚的に示すことができる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、顧客購買行動情報格納部には、接触された商品を識別する情報である商品識別情報を更に有する顧客購買行動情報が格納されており、購買分析情報取得部は、顧客購買行動情報を用いて、商品に接触を行った回数のうちの、複数の商品に接触した回数のシェアを示す情報である複数接触シェアを更に含む購買分析情報を取得し、購買シェアとして、複数の商品に接触した顧客と、単一の商品に接触した顧客とのそれぞれにより商品が購入された回数のシェアを示す情報を取得し、出力部は、商品に接触した回数のシェアおよび接触しなかった回数のシェアと、接触した回数の中の、単一の商品に接触した回数のシェアと複数の商品に接触した回数のシェアと、単一の商品に接触した顧客および複数の商品に接触した回数のそれぞれによる、商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかった回数のシェアとをツリー状に出力する購買行動分析装置である。

かかる構成により、商品に対する接触の有無と、その接触が複数の商品に対する接触であるか否かと、接触と購入との関係を視覚的に示すことができる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、出力部は、購買分析情報が示す接触シェアと購買シェアとの関係を示すグラフを出力する購買行動分析装置である。

かかる構成により、商品に対する接触と、購買との関係を視覚的に表示することができる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、商品識別情報と、商品識別情報が示す商品の、陳列棚上を占める大きさを示す情報である配置サイズ情報とを有する配置サイズ管理情報が格納される配置サイズ管理情報格納部を更に備え、購買分析情報取得部は、商品識別情報ごとに、配置サイズ管理情報を用いて取得した配置サイズ情報を更に含む購買分析情報を取得する購買行動分析装置である。

かかる構成により、配置サイズと、顧客の商品に対する接触の有無と、購買との関係とを示すことができ、顧客の購買行動に対するより詳細な分析を行うことが可能となる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、顧客購買行動情報に含まれる１以上の商品識別情報のそれぞれについて、商品識別情報が示す商品に接触した顧客が、予め指定された商品識別情報である指定商品識別情報が示す商品に接触した場合の、商品識別情報が示す商品の購入回数と、指定商品識別情報が示す商品の購入回数とを、顧客購買行動情報を用いて取得し、取得した購入回数の比較により、商品識別情報が示す商品と、指定商品識別情報が示す商品との勝敗を判断する勝敗判断部と、勝敗判断部の判断結果を出力する勝敗出力部とを更に備えた購買行動分析装置である。

かかる構成により、同じ顧客に接触された商品間で、どちらの商品がより購入されたかを示すことができる。

また、本発明の購買行動分析装置は、前記購買行動分析装置において、顧客購買行動情報に含まれる複数の商品識別情報が示す複数の商品を販売している状況を撮影した画像である商品販売画像が格納される商品販売画像格納部と、商品販売画像格納部に格納されている商品販売画像を用いて、顧客ごとに、商品に対する接触の有無の検出と、接触された商品が購入されたか否かの検出とを行う画像検出部と、画像検出部の検出結果が示す顧客ごとの商品に対する接触の有無の検出結果に応じた接触関連情報と、接触された商品が購入されたか否かの検出結果に応じた購買情報と、顧客識別情報とを含む顧客購買行動情報を生成し、顧客購買行動情報格納部に蓄積する顧客購買行動情報蓄積部とを更に備えた購買行動分析装置である。

かかる構成により、顧客の購買している状況を撮影した画像を用いて、顧客の購買行動を容易にかつ詳細に分析することができる。

本発明による購買行動分析装置等によれば、顧客が商品を購買する際の行動をより詳細に分析することができる。

本発明の実施の形態における購買行動分析装置１のブロック図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作の一例を説明するためのフローチャート 同実施の形態の購買行動分析装置の、商品区別なしの場合の購買分析情報を取得する動作の一例を説明するためのフローチャート 同実施の形態の購買行動分析装置の、商品識別情報別の購買分析情報を取得する動作の一例を説明するためのフローチャート 同実施の形態の購買行動分析装置の、勝敗を判断する動作の一例を説明するためのフローチャート 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための顧客購買行動情報管理表を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための「顧客ＩＤ」を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための接触シェアを示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための重複する「顧客ＩＤ」を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための重複しない「顧客ＩＤ」を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための複数接触シェアを示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための購買シェアを示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための「商品名」の値を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための配置サイズ管理情報を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための「商品名」別の購買分析情報を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための顧客購買行動情報を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための「商品名」と「顧客ＩＤ」とを示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための顧客購買行動情報を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための勝敗判断結果管理情報を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するためのツリー状の画像を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための「商品名」別のグラフの画像を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための勝敗の判断結果を示す画像を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための商品販売画像を撮影するための購買行動分析装置１を備えたシステムの一例の概略図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための商品販売画像の１フレームの表示例を示す図 同実施の形態の購買行動分析装置の動作を説明するための領域管理情報を示す図 同実施の形態における購買行動分析装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す図 同実施の形態における購買行動分析装置を実現するコンピュータの構成の一例を示す図

以下、購買行動分析装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態）
図１は、本実施の形態における購買行動分析装置１のブロック図である。
購買行動分析装置１は、顧客購買行動情報格納部１０１、配置サイズ管理情報格納部１０２、購買分析情報取得部１０３、出力部１０４、勝敗判断部１０５、勝敗出力部１０６、指定商品識別情報格納部１０７、商品販売画像格納部１０８、画像検出部１０９、および顧客購買行動情報蓄積部１１０を備える。

顧客購買行動情報格納部１０１には、２以上の各顧客ごとに取得された商品購買時の顧客の行動に関する情報である顧客購買行動情報が格納される。顧客購買行動情報は、例えば、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である。また、顧客購買行動情報には、更に、接触された商品を識別する情報である商品識別情報が更に含まれていても良い。ここで述べる商品は、複数の商品であっても良いし、単一の商品であっても良い。商品は、例えば、一のジャンルやカテゴリーを構成する複数の商品であっても良い。ここでは、例えば、同じ商品名や、商品番号や製品番号等で管理される商品を、同じ商品と考えてもよい。また、例えば、同じ商標が対応付けられた商品を同じ商品と考えても良い。

顧客ごとに取得された顧客購買行動情報とは、例えば、各顧客が商品の配置されている領域内に移動してきて、この領域内に立ち止まってから、この領域外に立ち去るまでの間に取得された情報である。つまり、この場合、顧客は、商品の配置されている領域に立ち止まった顧客と考えても良い。ここでの領域とは、例えば、顧客の行動を記録するための画像に写された領域と考えてもよい。商品が配置されている領域とは、商品の売り場や、商品の陳列棚を含む領域である。商品が配置されている領域は、商品が陳列されている領域と考えても良い。

顧客購買行動情報は、例えば、店舗における商品が陳列されている領域（例えば売り場や陳列棚等）を撮影した画像から取得された情報である。顧客購買行動情報は、画像から取得されたいわゆるメタデータと考えても良い。画像は通常は動画像であるが、一定又は不定のタイミング等で撮影された複数の静止画像であっても良い。画像からの顧客購買行動情報の取得および蓄積は、ユーザが撮影した画像を見ながら目視および手入力の組合せで行っても良い。また、画像処理等を利用して自動で行っても良い。ここでは、後述する画像検出部１０９により画像から自動的に取得した顧客購買行動情報を蓄積する場合を例に挙げて説明する。

顧客識別情報は、例えば、顧客が同じ顧客か異なる顧客かを識別できる情報であればよい。また、この顧客識別情報は、時間を隔てて店舗等に現れた同じ顧客を識別できないものであっても良い。つまり、時間を隔てて店舗に再度現れた顧客には、前回に与えられた顧客識別情報とは異なる顧客識別情報を与えるようにしても良い。ただし、同じ顧客を識別できるようにしてもよい。顧客識別情報は、例えば、数字や文字列等の組合せで構成される情報である。また、一の顧客について取得された１以上の顧客購買行動情報が区切られている場合、この区切を示す情報等を、顧客識別情報と考えても良い。ここでの顧客は、一人であっても複数人のグループであっても良い。

接触関連情報は、商品に対する接触が行われたことを示す情報であれば、どのような情報であっても良い。例えば、接触の有無を示す情報であっても良いし、接触開始時間または接触終了時間またはその両方で構成される情報であっても良い。また、接触が継続している時間である接触継続時間を含む情報であってもよい。また、接触回数等を示す情報でも良い。顧客購買行動情報に商品識別情報が含まれる場合、ここでの商品は、例えば、接触関連情報を含む顧客購買行動情報に含まれる商品識別情報が示す商品である。

購買情報は、顧客が接触した商品を購入したか否かを示す情報であればどのような情報であっても良い。顧客購買行動情報に商品識別情報が含まれる場合、ここでの商品は、例えば、購買情報を含む顧客購買行動情報に含まれる商品識別情報が示す商品である。購買情報は、結果的に商品が購入されたと考えられることを示す情報であればよい。例えば、顧客が商品についての実際の支払いを終了する前であっても、顧客が商品に対する購入意志を示す動作を行った場合に、購入したことを示す購買情報を取得して蓄積してもよい。購入意志を示す行動とは、例えば、商品をショッピングカートや、買い物かごに商品を入れる行動や、顧客が商品を商品が配置されていた領域（例えば陳列棚等）から持ち出して移動する行動である。また、実際に代金等の決済が終了して購買された場合に、購入したことを示す購買情報を取得しても良い。購買情報は、購入した商品の個数を示す情報を含んでいても良い。

商品識別情報は、一の商品を他の商品に対して識別可能な情報であればどのような情報でもよい。商品識別情報は、例えば、商品名や、商品コード等の商品に割り当てられた文字列や番号等である。商品識別情報は商品の属性を示す情報（例えばメーカー名や、商品のジャンルやカテゴリー等を示す情報）を一部に含んでいても良い。なお、顧客購買行動情報が商品の属性を示す情報を、商品識別情報とは別に含んでいてもよい。

なお、顧客購買行動情報は、顧客が現れた日時等の情報を更に含んでいても良い。

顧客購買行動情報格納部１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

顧客購買行動情報格納部１０１に顧客購買行動情報が蓄積される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して顧客購買行動情報が顧客購買行動情報格納部１０１で蓄積されてもよく、通信回線等を介して送信された顧客購買行動情報が顧客購買行動情報格納部１０１で蓄積されてもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された顧客購買行動情報が顧客購買行動情報格納部１０１で蓄積されてもよい。

配置サイズ管理情報格納部１０２は、商品識別情報と、商品識別情報が示す商品の、陳列棚上を占める大きさを示す情報である配置サイズ情報とを有する配置サイズ管理情報が格納される。

配置サイズ情報は、店舗内の陳列棚における一の商品識別情報が示す商品が配置されている棚の長さ、陳列棚の長さ方向における商品が配列される個数（列数）、または顧客側に向けられた面の面積等を示す情報である。あるいはこれらの、陳列棚全体の長さや、陳列棚の長さ方向における商品の配列可能な個数（列数）または顧客側に向けられた陳列可能な面積等に対する比率でもよい。この配置サイズ情報は、いわゆる陳列フェイスの大きさを示す情報であっても良い。

配置サイズ管理情報格納部１０２に配置サイズ管理情報が蓄積される過程は問わない。配置サイズ情報は、例えば、予めユーザ等により蓄積されていても良いし、店舗における商品が陳列されている領域を撮影した画像から画像処理等により取得されたものが蓄積されてもよい。ここでは、予め、ユーザ等により入力された配置サイズ管理情報が格納されている場合を例に挙げて説明する。

配置サイズ管理情報格納部１０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報を用いて、商品に対して接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する。ここで述べる接触は、商品に触れたことであっても良いし、商品を持ったことであっても良い。

購買分析情報取得部１０３は、例えば、分析対象となる顧客購買行動情報が対応する商品に対して接触を行った回数のシェアを示す接触シェアと、分析対象となる顧客購買行動情報に対応する商品が購入された回数のシェアを示す購買シェアと、を含む購買分析情報を取得する。ここでの分析対象となる顧客購買行動情報に対応する商品が接触された回数あるいは購入された回数とは、例えば、商品の違いを区別せずにカウントした接触された回数あるいは購入された回数である。分析対象の顧客購買行動情報は、上述した顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報の全てであっても一部であっても良い。例えば、顧客購買行動情報に含まれる上述したカテゴリーやジャンル、日時等を示す情報等で選択的に選択した顧客購買行動情報を用いても良い。

また、購買分析情報取得部１０３は、例えば、顧客購買行動情報が商品識別情報を含むものである場合、商品識別情報ごとに、接触を行った回数のシェアを示す接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す購買シェアとを含む購買分析情報を取得してもよい。商品識別情報ごとに接触シェアおよび購買シェアを取得するということは、分析対象となる顧客購買行動情報のうちの、各商品識別情報を有する顧客購買行動情報に対応する商品が接触された回数のシェアおよび購入されたシェアを取得することである。

商品に対して接触を行った回数は、例えば、各顧客が、商品の配置されている領域に立ち止まってから立ち去るまでに同じ商品に少なくとも一回以上接触した場合を一回とカウントしても良いし、接触した回数分だけカウントしても良い。また、商品に対して接触を行った回数は、一の顧客が、商品の配置されている領域に立ち止まってから立ち去るまでに少なくとも１以上の商品に接触した場合を、接触回数の多少に関係なく１回の接触としてカウントしたものであってもよい。この場合、商品に対して接触を行った回数は、商品に対して接触した顧客数と考えても良い。また、この場合の接触を行った回数（顧客数）を、特に、接触件数としても良い。商品識別情報別の商品に対して接触を行った回数は、各商品識別情報が示す商品が接触された数をカウントしたものでもよい。また、一の顧客が少なくとも各商品識別情報が示す商品に接触したことを一回の接触としてカウントしたもの、即ち、各商品識別情報が示す商品に接触した顧客数をカウントしたものでも良い。

また、商品が購入された回数は、例えば、各顧客が、商品の配置されている領域に立ち止まってから立ち去るまでに同じ商品を１または複数購入した場合を１回の購入とカウントしても良いし、購入数をカウントしても良い。また、商品が購入された回数は、一の顧客が、商品の配置されている領域に立ち止まってから立ち去るまでに少なくとも１以上の商品を購入したことを一回の購入としてカウントしたものであってもよい。この場合、商品が購入された回数は、商品を購入した顧客数と考えても良い。商品識別情報別の商品が購入された回数は、各商品識別情報が示す商品が購入された数をカウントしたものでもよい。また、一の顧客が少なくとも各商品識別情報が示す商品を購入したことを一回の接触としてカウントしたもの、即ち、各商品識別情報が示す商品を購入した顧客数をカウントしたものでも良い。

接触シェアは、例えば、分析対象の顧客購買行動情報の件数を母数とした、商品に接触した回数のシェアである。なお、シェアとは、例えば、比率や占有率等を意味する。また、接触シェアは、例えば、分析対象の顧客購買行動情報に含まれる重複しない顧客識別情報の数を母数とした、商品に接触した回数のシェアとしてもよい。なお、シェアを算出する際に用いる母数は、上記以外の値を用いても良い。

また、商品識別情報別の接触シェアは、例えば、上記と同様のものを母数とした、各商品識別情報が示す商品に接触した回数のシェアである。また、商品識別情報別の接触シェアは、例えば、上述したような分析対象となる顧客購買行動情報が対応する商品に対して接触を行った回数を母数とした、各商品識別情報が示す商品に接触した回数のシェアとしても良い。

購買シェアは、例えば、分析対象の顧客購買行動情報のうちの、接触があったことを示す接触関連情報を含む顧客購買行動情報の件数を母数とした、商品が購入された回数のシェアである。また、購入シェアは、例えば、分析対象の顧客購買行動情報のうちの、接触があったことを示す接触関連情報を含む顧客購買行動情報に含まれる重複しない顧客識別情報の数を母数とした、商品が購入された回数のシェアとしてもよい。また、購買シェアは、例えば、分析対象の顧客購買行動情報の件数を母数とした、商品が購入された回数のシェアでもよい。また、購買シェアは、例えば、分析対象の顧客購買行動情報に含まれる重複しない顧客識別情報の数を母数とした、商品が購入された回数のシェアとしてもよい。なお、シェアを算出する際に用いる母数は、上記以外の値を用いても良い。

また、商品識別情報別の購買シェアは、例えば、上記と同様のものを母数とした、各商品識別情報が示す商品が購買された回数のシェアである。

なお、接触シェアは、結果的に商品に接触を行った回数のシェアを示すことが可能な情報であれば良く、例えば、接触しなかった回数のシェアを示す情報としても良いし、商品に接触した回数のシェアと商品に接触しなかった回数のシェアとを示す情報としても良い。また、購買シェアは、結果的に商品を購入した回数のシェアを示すことが可能な情報であれば良く、例えば、商品を購入しなかった回数のシェアを示す情報としても良いし、商品を購入した回数のシェアと商品を購入しなかった回数のシェアとを示す情報としても良い。

以下、接触シェアおよび購買シェアを取得する処理例を、接触または購入された商品を区別しない場合と、接触または購入された商品を商品識別情報で区別する場合とに分けて説明する。

（１）商品を区別しない場合
（ａ）顧客購買行動情報数についての接触シェア
例えば、購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報の数と、この顧客購買行動情報のうちの、商品に接触したことを示す接触関連情報を有する顧客購買行動情報数とをそれぞれカウントし、分析対象となる顧客購買行動情報の数に対する商品に接触したことを示す接触関連情報を有する顧客購買行動情報数の比率（割合）を算出することで接触シェアを取得する。

（ｂ）顧客数についての接触シェア
購買分析情報取得部１０３は、例えば、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報を重複がないようカウントして、顧客購買行動情報が示す顧客の数を取得する。また、購買分析情報取得部１０３は、例えば、対応する接触関連情報のうちの１以上の値が、商品に接触したことを示す顧客識別情報を重複がないようカウントして、１以上の商品に接触した顧客数を取得する。対応する接触関連情報とは、顧客識別情報と同じ顧客購買行動情報に格納される接触関連情報を意味する。そして、購買分析情報取得部１０３は、１以上の商品に接触した顧客数の、顧客購買行動情報が示す顧客数に対する比率（割合）を算出して接触シェアを取得する。

（ｃ）顧客購買行動情報数について購買シェア
例えば、購買分析情報取得部１０３は、商品に接触したことを示す接触関連情報を有する顧客購買行動情報数と、商品を購入したことを示す購買情報を有する顧客購買行動情報数とをそれぞれカウントし、商品に接触したことを示す接触関連情報を有する顧客購買行動情報数に対する、商品を購入したことを示す購買情報を有する顧客購買行動情報数の比率（割合）を算出して、購買シェアを取得する。

（ｄ）顧客数についての購買シェア
購買分析情報取得部１０３は、例えば、対応する購買情報の値が、商品を購入したことを示す顧客識別情報の数を重複がないようカウントして、商品を購入した顧客の数を取得する。そして、購買分析情報取得部１０３は例えば、商品を購入した顧客の数の、上述した１以上の商品に接触した顧客数に対する割合を算出して購買シェアを取得する。

ただし、接触シェアや購買シェアは上記以外の方法で算出して取得しても良い。

（２）商品識別情報ごとに区別する場合
（ａ）顧客購買行動情報数について接触シェア
購買分析情報取得部１０３は、例えば、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報の数を、それぞれに含まれる商品識別情報別にカウントする。また、商品に接触していることを示す接触関連情報を含む顧客購買行動情報数を、それぞれに含まれる商品識別情報別にカウントする。そして、商標識別情報別に、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報数に対する、商品に接触していることを示す接触関連情報を含む顧客購買行動情報数の比率（割合）を算出して、商品識別情報別の接触シェアを取得する。

（ｂ）顧客数についての接触シェア
購買分析情報取得部１０３は、例えば、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報を重複がないようカウントして、顧客購買行動情報が示す顧客の数を取得する。また、購買分析情報取得部１０３は、例えば、各商品識別情報に対応する顧客購買行動情報のうちの、接触関連情報の値が商品に接触したことを示す顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報の数を、各商品識別情報ごとに重複がないようカウントして、各商品識別情報に対応した顧客数を取得する。そして、購買分析情報取得部１０３は、各商品識別情報ごとに、当該商品識別情報が示す商品に接触した顧客数の、顧客購買行動情報が示す顧客数に対する比率（割合）を算出して、商品識別情報別の接触シェアを取得する。

（ｃ）顧客購買行動情報数について購買シェア
また、購買分析情報取得部１０３は、例えば、商品識別情報別に、商品を購入したことを示す購買情報を有する顧客購買行動情報数をカウントする。そして、商標識別情報別に、上記で算出した商品に接触していることを示す接触関連情報を含む顧客購買行動情報数に対する、商品を購入したことを示す購買情報を含む顧客購買行動情報数の比率（割合）を算出して、商品識別情報別の購買シェアを取得する。

（ｄ）顧客数についての購買シェア
購買分析情報取得部１０３は、例えば、各商品識別情報に対応する顧客購買行動情報のうちの、接触関連情報の値が商品に接触したことを示しており、購買情報の値が、商品を購入したことを示す顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報の数を、各商品識別情報ごとにカウントして、商品を購入した顧客の数を取得する。そして、購買分析情報取得部１０３は、例えば、各商品識別情報ごとに、当該商品識別情報が示す商品を購入した顧客の数の、上述した１以上の商品に接触した顧客数に対する比率（割合）を算出して、商品識別情報別の購買シェアを取得する。

ただし、接触シェアや購買シェアは上記以外の方法で算出して取得しても良い。

なお、購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報を用いて、商品に接触を行った回数のうちの、複数の商品に接触した回数のシェアを示す情報である複数接触シェアを更に含む購買分析情報を取得してもよい。なお、複数接触シェアは、結果的に複数の商品に接触した回数のシェアを示すことが可能な情報であれば良く、例えば、単一の商品にのみ接触した回数のシェアを示す情報であっても良いし、複数の商品に接触した回数のシェアを示す情報と、単数の商品のみに接触した回数のシェアを示す情報とを含む情報としても良い。この場合においても、上記と同様に、商品識別情報別に複数接触シェアを取得しても良い。このときの商品識別情報は、上述した単一の商品を示す商品識別情報とする。

また、この場合、購買シェアとして、複数の商品に接触した顧客と、単一の商品に接触した顧客とのそれぞれにより商品が購入された回数のシェアを示す情報を取得してもよい。

例えば、購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報のうちの、商品に接触したことを示す接触関連情報を含む顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報において、他に一致する顧客識別情報が存在しないユニークな顧客識別情報の数をカウントする。また、他に一致する顧客識別情報が存在する重複する顧客識別情報の数を重複がないようカウントする。そして、これらのカウント数の合計に対する重複する顧客識別情報数の比率を算出して、複数の商品に接触した顧客のシェアである複数接触シェアを取得する。また、これらのカウント数の合計に対するユニークな顧客識別情報数の比率を算出して、単一の商品のみに接触した顧客のシェアとして取得する。

また、購買分析情報取得部１０３は、例えば、上述したユニークな顧客識別情報を取得し、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報のうちの、このユニークな顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を用いて、上記と同様に購買シェアを取得することで、購買シェアとして、単一の商品に接触した顧客により商品が購入された回数のシェアを取得することができる。また、同様に、上述した重複した顧客識別情報を取得し、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報のうちの、この重複した顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を用いて、上記と同様に購買シェアを取得することで、購買シェアとして、複数の商品に接触した顧客により商品が購入された回数のシェアを取得することができる。この場合においても、上記と同様に、商品識別情報別に複数接触シェアを取得しても良い。このときの商品識別情報は、上述した単一の商品を示す商品識別情報とする。

また、購買分析情報取得部１０３が、商品識別情報ごとに、購買分析情報を取得する場合、商品識別情報ごとに、配置サイズ管理情報格納部１０２に格納されている配置サイズ管理情報を用いて取得した前記配置サイズ情報を更に含む購買分析情報を取得してもよい。例えば、購買分析情報取得部１０３は、接触シェアおよび購買シェアを取得する際に用いる商品識別情報を検索キーとして検索することで、配置サイズ管理情報から、この検索キーと一致する商品識別情報と対応付けられた配置サイズ情報を取得し、この配置サイズ情報と、同じ商品識別情報について取得した接触シェアおよび購買シェアとを含む購買分析情報を取得する。

購買分析情報取得部１０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。購買分析情報取得部１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出力部１０４は、購買分析情報取得部１０３が取得した購買分析情報を出力する。出力部１０４は購買分析情報をどのような出力形態で出力しても良い。

出力部１０４は、例えば、商品識別情報別に取得した購買分析情報が示す、商品識別情報別の接触シェアと購買シェアとの関係を示すグラフを出力する。グラフの表示形態は円グラフ、棒グラフ等問わない。

また、例えば、出力部１０４は、商品に接触した回数のシェアおよび接触しなかった回数のシェアと、接触した回数の中の、商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかった回数のシェアとをツリー状に出力してもよい。例えば、出力部１０４は、分析対象となる顧客や顧客購買行動情報等を示す情報を最上位のノードとし、商品に接触した回数のシェアを示す情報と接触しなかった回数のシェアを示す情報とを、それぞれこの下位のノードとし、商品を購入した回数のシェアを示す情報と商品を購入しなかった回数のシェアを示す情報とを、それぞれ、商品に接触した回数のシェアを示す情報のノードの下位のノードとして配置したツリーの画像やツリー表記用のデータ等を生成する。

また、出力部１０４は、商品に接触した回数のシェアおよび接触しなかった回数のシェアと、接触した回数の中の、単一の商品に接触した回数のシェアと複数の商品に接触した回数のシェアと、単一の商品に接触した顧客および複数の商品に接触した回数のそれぞれによる、商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかった回数のシェアとをツリー状に出力してもよい。例えば、出力部１０４は、分析対象となる顧客や顧客購買行動情報等を示す情報を最上位のノードとし、複数の商品に接触した回数のシェアと単一の商品にのみ接触した回数のシェアとをそれぞれこの下位のノードとし、複数の商品に接触した場合における商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかったシェアを、複数の商品に接触した回数のシェアを示すノードの下位のノードとし、単一の商品に接触した場合における商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかったシェアを、単一の商品に接触した回数のシェアを示すノードの下位のノードとして配置したツリーを構成する。

なお、上記のツリー状の出力においては、分析対象となる顧客購買行動情報に対応した商品全体について取得した接触シェアや購買シェアについて１つのツリーの出力を行うようにしても良いし、購買商品識別情報に含まれる商品識別情報別に取得した接触シェアや購買シェアについて、それぞれツリーを構成するようにしても良い。

ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

出力部１０４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

勝敗判断部１０５は、顧客購買行動情報に含まれる１以上の商品識別情報のそれぞれについて、各商品識別情報が示す商品に接触した顧客が、予め指定された商品識別情報である指定商品識別情報が示す商品に接触した場合の、商品識別情報が示す商品の購入回数と、指定商品識別情報が示す商品の購入回数とを、顧客購買行動情報を用いて取得し、取得した購入回数の比較により、商品識別情報が示す商品と、指定商品識別情報が示す商品との勝敗を判断する。ここでの勝敗を判断するとは、例えば、顧客が購入の検討のために、商品識別情報が示す商品と、指定商品識別情報が示す商品とに直接触れた結果、どちらの商品がより購入されやすかったかを判断することである。「勝ち」はより購入されやすいことを示す。指定商品識別情報は、ユーザ等により予め用意された、他の商品との勝敗を判断したい商品の識別情報である。ここでは、指定商品識別情報は、後述する指定商品識別情報格納部１０７に予め格納されているものとする。

１以上の商品識別情報は、例えば、指定商品識別情報が示す商品に接触した顧客が接触した他の商品の商品識別情報である。具体的には、指定商品識別情報を有する顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報に含まれる商品識別情報である。ただし、１以上の商品識別情報から、指定商品識別情報を除くようにしても良い。

例えば、勝敗判断部１０５は、まず、指定商品識別情報を有する顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報（以下、第一顧客識別情報と称す）を取得する。そして、この第一顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を取得し、取得した顧客購買行動情報に含まれる商品識別情報（以下、第一商品識別情報と称す）を取得する。次に、取得した商品識別情報のうちの１つを取り出し、この商品識別情報を含む顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報（以下、第二顧客識別情報と称す）を取得する。そして、第一顧客識別情報と、第二顧客識別情報とにおいて、重複する顧客識別情報を取得する。そして、重複する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を検索により取得し、取得した顧客購買行動情報について、購買情報が商品を購入したことを示す値であって、商品識別情報が第一商品識別情報であるものの数を一の第一商品識別情報が示す商品の購入回数として取得する。また、取得した顧客購買行動情報について、購買情報が商品を購入したことを示す値であって、商品識別情報が指定商品識別情報であるものの数を一の第一商品識別情報に対応した、指定商品識別情報が示す商品の購入回数として取得する。この購入回数の値を比較して、一の第一商品識別情報と、指定商品識別情報との勝敗を判断する。通常は、購入回数の値が大きい方を勝ちと判断する。そして、判断結果を図示しない記憶媒体等に一時記憶する。なお、購入回数の値等も記憶しておくことが好ましい。そして、同様の処理を、他の第一商品識別情報についても行う。これにより、勝敗が判断できる。

また、勝敗判断部１０５は、例えば、商品を購入したことを示す購買情報を含む顧客購買行動情報を検索する。そして、検索した各顧客購買行動情報が有する商品識別情報が、指定商品識別情報と一致する場合、この顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を検索し、検出した顧客購買行動情報に含まれる１以上の商品識別情報のそれぞれに対する指定商品識別情報の購入回数の値を加算する。また、検索した各顧客購買行動情報が有する商品識別情報が、指定商品識別情報と一致しない場合、この商品識別情報が含まれる顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を検出する。そして検出した顧客購買行動情報に含まれる商品識別情報の中に、指定商品識別情報と一致するものがあるか否かを判断し、一致するものがある場合、指定商品識別情報と一致しないと判断された商品識別情報の、指定商品識別情報に対する購入回数の値を加算する。そして、１以上の商品識別情報のそれぞれの購入回数の値と、各商品識別情報に対応付けて取得された指定商品識別情報の購入回数の値とを比較して、１以上の商品識別情報のそれぞれと、指定商品識別情報との勝敗を判断する。加算する購入回数の値が正であれば、通常は購入回数の値が大きいほうが勝ちと判断する。ただし、加算する購入回数の値が負であれば、購入回数の値が小さい方が勝ちと判断する。

なお、上記の処理は一例であり、勝敗判断部１０５は、上記以外の方法により勝敗を判断してもよい。

勝敗判断部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。勝敗判断部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

勝敗出力部１０６は、勝敗判断部１０５の判断結果を出力する。判断結果の出力態様は問わない。勝敗出力部１０６は、例えば、指定商品識別情報が示す商品と、勝敗が判断された商品識別情報が示す商品との勝敗関係が視覚的に分かるような出力を行う。例えば、勝敗出力部１０６は、指定商品識別情報が示す商品を中心とした、これに勝った商品識別情報が示す商品と、負けた商品識別情報が示す商品とを、正反対の領域に配置した画像等を構成し、出力する。また、購入回数の値も表示するようにしてもよい。

勝敗出力部１０６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。勝敗出力部１０６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

指定商品識別情報格納部１０７には、指定商品識別情報が格納される。指定商品識別情報格納部１０７に指定商品識別情報が蓄積される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して指定商品識別情報が指定商品識別情報格納部１０７で蓄積されてもよく、通信回線等を介して送信された指定商品識別情報が指定商品識別情報格納部１０７で蓄積されてもよく、あるいは、ユーザ等から図示しない入力デバイスを介して入力された指定商品識別情報が指定商品識別情報格納部１０７で蓄積されてもよい。

指定商品識別情報格納部１０７は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

商品販売画像格納部１０８には、顧客購買行動情報に含まれる複数の商品識別情報が示す複数の商品を販売している状況を撮影した画像である商品販売画像が格納される。商品販売画像は、例えば、ビデオカメラ等のカメラで撮影された画像である。商品販売映像は、複数のカメラで撮影された画像でもよい。商品販売画像は、例えば、商品が配置されている売り場や陳列棚等を写した画像である。商品販売画像は、店舗内の監視カメラ等で取得された画像でもよい。ここでの画像は、通常は動画像であるが、一定又は不定の所定のタイミングで取得された連続した静止画像であっても良い。画像のファイル形式等は問わない。商品販売画像格納部１０８に商品販売画像が蓄積される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して商品販売画像が蓄積されてもよいし、通信回線等を介して送信された商品販売画像が蓄積されるようになってもよく、カメラ等が出力した商品販売画像が蓄積されても良い。

商品販売画像格納部１０８は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

画像検出部１０９は、商品販売画像格納部１０８に格納されている商品販売画像を用いて、顧客ごとに、商品に対する接触の有無の検出と、接触された商品が購入されたか否かの検出とを行う。例えば、画像検出部１０９は、商品販売画像のフレーム間を比較して、差分等を求めることにより、画像内の動きのあった領域を検出して取り出し、この領域の画像と、予め図示しない記憶媒体等に商品識別情報と対応付けて用意された商品ごとの商品画像とを、色や形を元にパターンマッチングし、一致すると判断された商品画像に対応付けられた商品識別情報を、顧客によって接触があった商品の識別情報として検出する。通常、ユーザが商品を手に取ると、その商品の画像が移動することから、上記のようにして商品を特定可能である。画像内の移動領域を検出する処理は、ＭＰＥＧ等の移動検出等の技術として公知である。また、パターンマッチングの技術は、例えば、特開２００６―４８３２２号公報等に開示されている。あるいは、予め商品販売画像内の商品の位置（例えば座標やエリア）と、商品識別情報等を対応付けて管理しておくようにし、商品販売画像から、顧客の手の動きを検出して、手の動きと、商品の位置を示す画像内の座標等から、顧客が触った商品の識別情報を取得するようにしてもよい。なお、顧客が、商品を棚に戻したことも、例えば、商品画像とマッチングする画像が、顧客が接触を行う前の位置に戻ったことにより判断可能である。

なお、人が商品販売画像内に現れたことは、動き画像検出等で検出できる。また、ここでは、商品販売画像内に現れた人が立ち止まったことを動き画像検出等により検出し、立ち止まった人だけを顧客と考えて、この顧客について上記の接触や購入の検出を行うようにしても良い。

また、顧客が商品を購入したか否かは、例えば、上記のように商品販売画像のフレーム間等の差分から、商品が陳列棚等から取り上げられたことを判断し、この状態で、ユーザが商品販売画像が示すフレーム外に出た場合（つまり、商品販売画像からフレームアウトした場合）に、商品が購入されたと判断しても良い。また、ユーザが、商品販売画像にフレームインする直後と、フレームアウトした直後の画像を比較して、変化があった領域の画像から、上述したようなパターンマッチングにより、欠落した商品を検出することで、この商品が購入されたことを判断しても良い。また、顧客が持つショッピングカードやかごを色や形状等から検出し、かご内に、商品画像とマッチする画像が移動して隠れた場合に、商品がカートに入れられたと判断して、マッチした商品画像が示す商品が購入されたと判断してもよい。また、手の動きから商品の購入を判断しても良い。また、顧客が商品の前に立ち止まったか否か等は、商品販売画像にフレームインしたオブジェクトがそのまま移動を続けてフレームアウトしたか、一旦フレーム内に停止したかを判断することにより判断可能である。

また、画像検出部１０９は、消費販売画像に含まれるタイムコード等の撮影時間を示す時間情報から、商品に接触があった時刻や、接触が終わった時刻等の情報を取得しても良い。

画像検出部１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。画像検出部１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

顧客購買行動情報蓄積部１１０は、画像検出部１０９の検出結果が示す顧客ごとの商品に対する接触の有無の検出結果に応じた接触関連情報と、接触された商品が購入されたか否かの検出結果に応じた購買情報と、顧客識別情報とを含む顧客購買行動情報を生成し、顧客購買行動情報格納部１０１に蓄積する。一の顧客について取得された情報から生成された１以上の顧客購買行動情報として、同じ顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を蓄積する。接触関連情報や、顧客購買行動情報等は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納される顧客購買行動情報の接触関連情報や、顧客購買行動情報等と同様であるので、ここでは説明は省略する。

顧客購買行動情報蓄積部１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。顧客購買行動情報蓄積部１１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

なお、ここでは、顧客購買行動情報蓄積部１１０は、商品販売画像から画像検出部１０９が取得した情報を用いて作成した顧客購買行動情報を蓄積する場合について説明したが、顧客購買行動情報蓄積部１１０は、商品販売画像以外から取得された情報も利用して、顧客購買行動情報を作成しても良い。例えば、商品等にＲＦＩＤタグ等を取り付けておくように、このＲＦＩＤタグが示す位置の変化を、ＲＦＩＤタグリーダライタ等を備えた図示しない位置検出部で検出して、どの商品が顧客に接触したか（ユーザに取り上げられたか）等を判断しても良い。ＲＦＩＤタグの位置の変化を検出は、例えばＲＦＩＤタグの情報を読み出す複数のアンテナの位置を調整したり、複数のアンテナで受信するＲＦＩＤタグが出力する信号の強度等から検出可能である。

また、商品が配置される位置等に、商品識別情報と対応付けられた振動センサ等を配置しておくようにし、この振動センサが振動した場合に、顧客が商品に触れたことを検出するようにしても良い。

図２は、本実施の形態の購買行動分析装置１の動作の一例を説明するためのフローチャートである。以下、購買行動分析装置１の動作について図２のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでは、例えば、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報が、分析対象の顧客購買行動情報であるとする。

（ステップＳ２０１）購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報の分析を行うか否かを判断する。購買分析情報取得部１０３は、どのようなトリガーやイベントに応じて分析を行うことを判断してもよい。例えば、図示しない受付部等が、分析開始の指示をユーザ等から受け付けた場合に、分析を開始するようにしてもよい。分析を行う場合、ステップＳ２０２に進み、行わない場合、ステップＳ２０７に進む。

（ステップＳ２０２）購買分析情報取得部１０３は、商品区別なしの場合の購買分析情報の取得、具体的には、接触シェア、購買シェア、複数操作シェアの取得を行う。商品区分なしの場合のシェアとは、商品識別情報別ではなく、分析対象となる顧客購買行動情報のいずれかに対応した商品全体についてのシェアを取得することを意味する。この処理の詳細については後述する。

（ステップＳ２０３）購買分析情報取得部１０３は、商品識別情報別の購買分析情報の取得、具体的には、接触シェア、購買シェアの取得を行う。この処理の詳細については後述する。

（ステップＳ２０４）購買分析情報取得部１０３は、指定商品識別情報が示す商品と、他の商品識別情報が示す商品との勝敗の判断を行う。この処理の詳細については後述する。

（ステップＳ２０５）出力部１０４は、ステップＳ２０２およびステップＳ２０３で取得した購買分析情報の出力を行う。例えば、ステップＳ２０２で取得した購買分析情報を用いてツリー状の画像を生成し出力する。また、ステップＳ２０３で取得した購買分析情報を用いて、商品識別情報別のグラフを生成し出力する。

（ステップＳ２０６）勝敗出力部１０６は、ステップＳ２０４で取得した勝敗の判断結果を出力する。そして、ステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０７）画像検出部１０９は、商品販売画像からの接触の有無の検出や、接触された商品が購入されたか否かの検出を行うタイミングであるか否かを判断する。どのようなトリガーやイベントに応じて分析を行うことを判断してもよい。例えば、図示しない受付部等が、画像からの検出開始の指示をユーザ等から受け付けた場合に、検出を開始するようにしてもよい。検出を行う場合、ステップＳ２０８に進み、行わない場合、ステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０８）画像検出部１０９は、商品販売画像から、顧客がフレームインしたか否かを判断する。例えば、画像検出部１０９は、商品販売画像格納部１０８に格納されている商品販売画像の1以上のフレーム画像を時系列に沿って順次読み出し、オブジェクトの動き検出等を行って、顧客がフレーム画像内に現れたか（フレームインしたか）否かを判断する。顧客のフレームインを検出した場合、ステップＳ２０９に進み、検出しなかった場合、ステップＳ２１３に進む。

（ステップＳ２０９）画像検出部１０９は、商品販売画像から、顧客がフレーム内に一時停止したか否かを判断する。画像検出部１０９は、例えば、次の1以上のフレーム画像を読み出し、オブジェクトの動き検出等を行って、フレームインした顧客が、フレーム内に一時停止したか否かを判断する。一時停止した場合、ステップＳ２１０に進み、一時停止していない場合、このまま、フレームアウトしたこととして、ステップＳ２１３に進む。

（ステップＳ２１０）画像検出部１０９は、商品販売画像から、顧客の、商品に対する接触の有無や、接触された商品が購入されたか否かの検出等を行う。例えば、画像検出部１０９は、商品販売画像格納部１０８に格納されている商品販売画像の1以上のフレーム画像を時系列に沿って順次読み出し、オブジェクトの動き検出や、予め用意された商品画像とのパターンマッチングを行って、商品に対する接触の有無や、接触された商品が購入されたか否かの検出等を行う。商品に対する接触の検出として、例えば、商品に対する接触開始時刻や接触終了時刻の、商品販売画像のタイムコードの情報からの取得を行う。また、商品画像に対応した商品識別情報等も取得してよい。検出した情報は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

（ステップＳ２１１）画像検出部１０９は、顧客が商品販売画像から、フレームアウトしたか否かを判断する。画像検出部１０９は、例えば、次の1以上のフレーム画像を読み出し、オブジェクトの動き検出等を行って、フレームインした顧客が、フレーム外に退出したか（フレームアウトしたか）否かを判断する。退出した場合、ステップＳ２１２に進み、退出していない場合、ステップＳ２１０に戻る。

（ステップＳ２１２）顧客購買行動情報蓄積部１１０は、顧客識別情報と、ステップＳ２１０で取得した一の顧客による商品に対する接触の有無を示す情報と、接触された商品が購入されたか否かの検出結果を示す情報や、商品識別情報等を含む顧客購買行動情報を生成し、顧客購買行動情報格納部１０１に蓄積する。

（ステップＳ２１３）画像検出部１０９は、接触の有無等の検出処理が行われていない未検出の画像が顧客購買行動情報格納部１０１に格納されているか否かを判断する。格納されていない場合、ステップＳ２０１に戻り、格納されている場合、ステップＳ２０８に戻る。

なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

図３は、本実施の形態の購買行動分析装置１の、商品区別なしの場合の購買分析情報を取得する動作の一例を説明するためのフローチャートである。この処理は、図２のステップＳ２０２の処理に相当する。

（ステップＳ３０１）購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報の顧客識別情報を取得する。

（ステップＳ３０２）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０１で取得した顧客識別情報について、重複するものを一つ残して削除する処理であるユニーク処理を行う。

（ステップＳ３０３）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０２で取得された顧客識別情報の数をカウントする。カウント結果は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

（ステップＳ３０４）購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報から、顧客が商品のいずれかに接触したことを示す接触関連情報を有する顧客購買行動情報を取得する。

（ステップＳ３０５）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０４で取得した顧客購買行動情報から、顧客識別情報を取得する。

（ステップＳ３０６）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０５で取得した顧客識別情報について、重複するものを一つ残して削除する処理であるユニーク処理を行う。これにより得られた顧客識別情報は、具体的には、商品に接触した顧客の識別情報である。

（ステップＳ３０７）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０６で取得された顧客識別情報の数をカウントする。

（ステップＳ３０８）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０７で取得した商品に接触した顧客の顧客識別情報数を、ステップＳ３０３で取得した分析対象の顧客購買行動情報に含まれる顧客購買行動情報数で除算して、顧客購買行動情報が示す顧客数を母数とした場合の商品に接触した顧客数の接触シェアを算出する。また、ここでは、ステップＳ３０３で取得した顧客識別情報数からステップＳ３０７で取得した顧客識別情報数を減算した値を、ステップＳ３０３で取得した分析対象の顧客購買行動情報に含まれる顧客購買行動情報数で除算して、商品に接触しなかった顧客数の接触シェアも算出する。算出した接触シェアは、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

（ステップＳ３０９）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０５で取得された、商品に接触した顧客の顧客識別情報のうちの、重複する顧客識別情報を取得する。重複する顧客識別情報は、複数の商品に接触した顧客の識別情報と考えられる。例えば、顧客識別情報を順番に取り出して、他に一致するものがあるかを検索等に判断することで、重複する顧客識別情報を検出することができる。重複する顧客識別情報に対しては、取得後にユニーク処理を行う。

（ステップＳ３１０）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０５で取得された、商品に接触した顧客の顧客識別情報のうちの、重複しない顧客識別情報を取得する。例えば、ステップＳ３０６で得られた顧客識別情報から、ステップＳ３０９で取得した顧客識別情報と一致するものを削除することで、重複しない顧客識別情報を取得する。

（ステップＳ３１１）購買分析情報取得部１０３は、複数分析シェアを取得する。具体的には、ステップＳ３０９で取得した重複する顧客識別情報の数（つまり顧客数）を、ステップＳ３０７で取得した接触した顧客数で除算することで、商品に接触した顧客のうちの、複数の商品に接触した顧客のシェアを取得することができる。また、ステップＳ３１０で取得した重複しない顧客識別情報の数（つまり顧客数）を、ステップＳ３０７で取得した接触した顧客数で除算することで、商品に接触した顧客のうちの、単一の商品に接触した顧客のシェアを取得することができる。取得した複数接触シェアの値は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

（ステップＳ３１２）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０９で取得した重複する顧客識別情報のうちの、対応する購買情報の少なくとも一つが商品を購入したことを示す顧客識別情報を検出する。例えば、ステップＳ３０９で取得した顧客識別情報を順番に取り出し、取り出した顧客識別情報を含む顧客購買行動情報を検索し、検出された顧客購買行動情報のいずれかの中に、商品を購入したことを示す購買情報があるか否かを判断することで、対応する購買情報の少なくとも一つが商品を購入したことを示す顧客識別情報を検出することが可能である。

（ステップＳ３１３）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３１２で検出した顧客識別情報数を、ステップＳ３０７で取得した顧客数で除算することで、複数商品に接触した顧客の購買シェア（ここでは、購入した顧客のシェア）を算出することができる。また、ここでは例として、ステップＳ３０７で取得した顧客数からステップＳ３１２で検出した顧客識別情報数を減算した値を、ステップＳ３０７で取得した顧客数で除算することにより、購入しなかった顧客のシェアも取得する。

（ステップＳ３１４）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３１０で取得した重複しない顧客識別情報のうちの、対応する購買情報の少なくとも一つが商品を購入したことを示す顧客識別情報を検出する。

（ステップＳ３１５）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３１４で検出した顧客識別情報数を、ステップＳ３０７で取得した顧客数で除算することで、単一の商品に接触した顧客の購買シェア（ここでは、購入した顧客のシェア）を算出することができる。また、ここでは例として、ステップＳ３０７で取得した顧客数からステップＳ３１４で検出した顧客識別情報数を減算した値を、ステップＳ３０７で取得した顧客数で除算することにより、購入しなかった顧客のシェアも取得する。

（ステップＳ３１６）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ３０８で取得した接触シェアと、ステップＳ３１１で取得した複数接触シェアと、ステップＳ３１３およびステップＳ１５で取得した購買シェアとを含む購買分析情報を、図示しない記憶媒体等に蓄積する。そして、上位の処理にリターンする。

なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

図４は、本実施の形態の購買行動分析装置１の、商品識別情報別の購買分析情報を取得する動作の一例を説明するためのフローチャートである。この処理は、図２のステップＳ２０３の処理に相当する。

（ステップＳ４０１）購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報の数をカウントする。

（ステップＳ４０２）購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている分析対象となる顧客購買行動情報から商品識別情報を取得する。

（ステップＳ４０３）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ４０２で取得した商品識別情報のうちの重複したものを一つ残して削除するユニーク処理を行う。処理結果として得られた商品識別情報を図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

（ステップＳ４０４）購買分析情報取得部１０３は、カウンターｎに１を代入する。

（ステップＳ４０５）購買分析情報取得部１０３は、ステップ４０３で取得した商品識別情報にｎ番目の商品識別情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ４０６に進み、ない場合、上位の処理にリターンする。

（ステップＳ４０６）購買分析情報取得部１０３は、ｎ番目の商品識別情報を有する顧客購買行動情報の数をカウントする。ここでは、商品識別情報がある顧客購買行動情報は、商品に接触した顧客購買行動情報を意味するため、これにより、ｎ番目の商品識別情報を有する商品に接触したことを示す顧客購買行動情報をカウントしたこととなる。なお、商品識別情報を有する顧客購買行動情報は、接触したことを示す顧客購買行動情報を意味することから、商品識別情報を接触関連情報と兼用するようにしてもよい。

（ステップＳ４０７）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ４０６で取得した顧客購買行動情報のカウント数を、ステップＳ４０１で取得した顧客購買行動情報のカウント数で除算することで、ｎ番目の商品識別情報に対応した接触シェアを算出する。

（ステップＳ４０８）購買分析情報取得部１０３は、ｎ番目の商品識別情報と、商品を購買したことを示す購買情報とを有する顧客購買行動情報を顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報の中から検索により検出してカウントする。

（ステップＳ４０９）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ４０８で取得した顧客購買行動情報のカウント数を、ステップＳ４０６で取得した顧客購買行動情報のカウント数で除算することで、ｎ番目の商品識別情報に対応した購買シェアを算出する。

（ステップＳ４１０）購買分析情報取得部１０３は、ｎ番目の商品識別情報と対応する配置サイズ情報を、配置サイズ管理情報格納部１０２から検索により取得する。

（ステップＳ４１１）購買分析情報取得部１０３は、ステップＳ４０７で取得した接触シェアと、ステップＳ４０９で取得した購買シェアと、ステップＳ４１０で取得した配置サイズ情報とを有する購買分析情報を、ｎ番目の商品識別情報と対応づけて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

（ステップＳ４１２）購買分析情報取得部１０３は、カウンターｎの値を１インクリメントする。そして、ステップＳ４０５に戻る。

なお、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

図５は、本実施の形態の購買行動分析装置１の、勝敗を判断する動作の一例を説明するためのフローチャートである。この処理は、図２のステップＳ２０４の処理に相当する。

（ステップＳ５０１）勝敗判断部１０５は、指定商品識別情報格納部１０７から指定商品識別情報を読み出す。

（ステップＳ５０２）勝敗判断部１０５は、指定商品識別情報に対応した顧客識別情報を、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報から取得する。具体的には、指定商品識別情報と一致する商品識別情報を有する顧客購買行動情報を検索し、検出した一以上の顧客購買行動情報に含まれる顧客識別情報を取得する。

（ステップＳ５０３）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０２で取得した一以上の顧客識別情報と一致する顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を取得する。

（ステップＳ５０４）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０３で取得した顧客購買行動情報から商品識別情報と顧客識別情報とを取得する。

（ステップＳ５０５）勝敗判断部１０５は、カウンターｎの値を１インクリメントする。

（ステップＳ５０６）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０４で取得した商品識別情報の中に、ｎ番目の商品識別情報があるか否かを判断する。なお、指定商品識別情報と一致する商品識別情報についてはｎ番目の商品識別情報の対象外となるようにする。ある場合、ステップＳ５０７に進み、ない場合、上位の処理にリターンする。

（ステップＳ５０７）勝敗判断部１０５は、ｎ番目の商品識別情報を含む１以上の顧客購買行動情報を検索し、検出した顧客購買行動情報から顧客識別情報を取得する。

（ステップＳ５０８）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０２で取得した顧客識別情報とステップＳ５０７で取得した顧客識別情報とを照合して、一致する顧客識別情報を取得する。これにより、指定商標識別情報が示す商品と、ｎ番目の商品識別情報との両方に接触した顧客の識別情報が取得できる。

（ステップＳ５０９）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０８で取得した重複した顧客識別情報を有する顧客購買行動情報を、ステップＳ５０３で取得した顧客購買行動情報から検索により取得する。

（ステップＳ５１０）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０９で取得した顧客購買行動情報の中から、購買情報が購入したことを示し、商品識別情報がｎ番目の商品識別情報である顧客購買行動情報を検出し、この顧客購買行動情報の数をカウントして、ｎ番目の商品識別情報が示す商品の購入回数を取得する。この購入回数は、指定商品識別情報が示す商品をさわった上でのｎ番目の商品識別情報が示す商品の購入回数である。

（ステップＳ５１１）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５０９で取得した顧客識別情報の中から、購買情報が購入したことを示し、商品識別情報が指定商品識別情報である顧客購買行動情報を検出し、この顧客購買行動情報の数をカウントして、指定商品識別情報が示す商品の購入回数を取得する。この購入回数は、ｎ番目の商品識別情報が示す商品をさわった上での指定商品識別情報が示す商品の購入回数である。

（ステップＳ５１２）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５１０およびステップＳ５１１で取得した購入回数を、ｎ番目の商品識別情報と対応づけて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

（ステップＳ５１３）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５１０およびステップＳ５１１で取得した購入回数の値の大きさにより、勝敗を判断する。

（ステップＳ５１４）勝敗判断部１０５は、ステップＳ５１３による勝敗の判断結果を、ｎ番目の商品識別情報と対応づけて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

（ステップＳ５１５）勝敗判断部１０５は、カウンターｎの値を１インクリメントする。そしてステップＳ５０６に戻る。

なお、ここでは、指定商品識別情報が一つの場合について説明したが、複数の場合は、上記のフローチャートの処理を指定商品毎に繰り返すようにすればよい。

なお、図５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における購買行動分析装置１の具体的な動作について説明する。

図６は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報を管理する顧客購買行動情報管理表を示す図である。ここで格納されている顧客購買行動情報は、例えば、店舗内等に設置されたビデオカメラで撮影された商品販売画像から取得された顧客購買行動情報であり、撮影している領域内で立ち止まった顧客のそれぞれについて取得された顧客購買行動情報であるとする。

顧客購買行動情報管理表は、「ＩＤ」、「顧客ＩＤ」、「商品名」、「接触」、「接触開始」、「接触終了」、「購入」、「年月日」という項目を有している。「ＩＤ」は、顧客購買行動情報を管理するための識別情報である。「顧客ＩＤ」は、顧客識別情報であり、同じ値は、同じ顧客であることを示す。ここでは特に、一の顧客が一度立ち止まってから立ち去るまでに取得された顧客購買行動情報に同じ値の「顧客ＩＤ」を付与している。「商品名」は商品識別情報である。「接触」は、接触の有無を示す情報であり、値が「あり」であれば、商品に接触されたことを示し、「なし」であれば、商品に接触されなかったことを示す。「接触開始」は、接触が開始された時刻を示し、「接触終了」は接触が終了した時刻を示す。ここでは、「接触」、「接触開始」、「接触終了」が接触関連情報である。なお、「接触」だけを接触関連情報と考えても良い。「購入」は購買情報であり、「１」は、購入されたことを示し、「０」は購入されなかったことを示す。「年月日」は、各顧客購買行動情報を取得した商品販売画像が撮影された日付を示す。なお、「接触」の値が「なし」である顧客購買行動情報は、撮影領域内に立ち止まっただけで何らかの商品に接触しなかった顧客について取得された顧客購買行動情報であり、商品に接触していないため、「商品名」の値が空欄となっている。

まず、ユーザが、図示しない入力手段等を介して購買行動分析装置１に顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報の分析を行う指示を与えたとする。

購買分析情報取得部１０３は、まず、顧客が接触した商品を区別せずに、顧客購買行動情報管理表で管理されている全ての顧客購買行動情報についての購買分析情報を取得する処理を行う。

具体的には、まず、購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている全ての顧客購買行動情報から、「顧客ＩＤ」の値を取得する。そして、取得した「顧客ＩＤ」について、重複するものを一つ残して削除する処理であるユニーク処理を行う。

購買分析情報取得部１０３は、ユニーク処理により重複が削除された「顧客ＩＤ」の数をカウントする。例えば、ここではカウント数が「３２０」であったとする。これは、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報が、３２０人の立ち止まった顧客から取得された顧客購買行動情報であることを示す。カウント結果は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。なお、「顧客ＩＤ」の値が開始される連番であれば、最後の「顧客ＩＤ」の値からカウント結果を取得しても良い。

購買分析情報取得部１０３は、また、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報から、顧客が商品のいずれかに接触したことを示す接触関連情報を有する顧客購買行動情報を取得する。具体的には、図６に示した顧客購買行動情報管理表の接触関連情報のうちの「接触」の値が「あり」である顧客購買行動情報を検索して取得する。そして、取得した顧客購買行動情報の全てから「顧客ＩＤ」を取得する。

図７は、購買分析情報取得部１０３が取得した、「接触」の値が「あり」である全ての顧客購買行動情報に含まれる「顧客ＩＤ」を示す図である。

購買分析情報取得部１０３は、さらに、取得した「顧客ＩＤ」について、ユニーク処理を行い、ユニーク処理で重複が削除された「顧客ＩＤ」の数をカウントする。例えば、ここではカウント数が、「２７０」であったとする。これは、商品に接触した顧客数である。

購買分析情報取得部１０３は、ここで取得した商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」の数（即ち１以上の商品に接触した顧客数）である「２７０」を、上記で取得した分析対象の顧客購買行動情報に含まれる「顧客ＩＤ」の数（即ち、立ち止まった顧客数）である「３２０」で除算して、顧客購買行動情報が示す顧客数を母数とした場合の商品に接触した顧客数の接触シェアを算出する。つまり、予め指定された商品群が配置されている領域付近で立ち止まった顧客に対する、１以上の商品に接触した顧客のシェアを算出する。ここで算出される１以上の商品に接触した顧客のシェアの値は、「０．８４」である。なおシェアは適宜パーセント表示しても良い。また、ここでは、立ち止まった顧客識別情報数「３２０」から、商品に接触した顧客識別情報数「２７０」を減算した値を、立ち止まった顧客識別情報数「３２０」で除算して、商品に接触しなかった顧客数の接触シェアも算出する。ここで算出される商品に接触しなかった顧客のシェアの値は、「０．１６」である。なお、全体のシェアを示す値である「１」から、商品に接触した顧客のシェアを減算して、商品に接触しなかった顧客数の接触シェアを算出しても良い。購買分析情報取得部１０３は、算出した接触シェアを、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

図８は、購買分析情報取得部１０３が取得して一時記憶した接触シェアを示す図である。「接触あり」は、立ち止まった顧客中の、商品に接触した顧客のシェアを示す。また、「接触せずに立ち去る」は、立ち止まった顧客中の、商品に接触せずに立ち去った顧客のシェアを示す。なお、この接触シェアの算出に用いた顧客数は、一の顧客が何らかの商品に触ったということを１回の接触としてカウントした接触回数を意味する。

次に、購買分析情報取得部１０３は、図７に示したような商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」から、重複する「顧客ＩＤ」を取得する。例えば、図７に示したような「顧客ＩＤ」のそれぞれについて、残りの他の「顧客ＩＤ」の中に、取り出した「顧客ＩＤ」と一致するものがあるか否かを検索する。そして、一致するものが検索されたものだけを、重複する「顧客ＩＤ」として図示しない記憶媒体等に蓄積していく。そして、図７に示したような「顧客ＩＤ」の全ての「顧客ＩＤ」についての処理が終わった時点で、蓄積した重複する「顧客ＩＤ」に対してユニーク処理を行う。重複する「顧客ＩＤ」は、複数の商品に接触した顧客の識別情報である。

図９は、購買分析情報取得部１０３が取得した、商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」のうちの、重複する「顧客ＩＤ」を示す図である。

次に、購買分析情報取得部１０３は、図７に示したような商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」から、重複しない「顧客ＩＤ」を取得する。例えば、図７に示した商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」から、図９に示した重複した「顧客ＩＤ」と一致するものを検索して削除することで、重複しない「顧客ＩＤ」を取得する。

図１０は、購買分析情報取得部１０３が取得した、重複しない「顧客ＩＤ」を示す図である。

購買分析情報取得部１０３は、図７に示した「顧客ＩＤ」をユニーク処理して得られた「顧客ＩＤ」と、図９と、図１０に示した「顧客ＩＤ」の数をそれぞれカウントし、これらのカウント数を用いて複数分析シェアを取得する。具体的には、図９に示した重複する「顧客ＩＤ」のカウント数（つまり顧客数）を、図７に示した接触した「顧客ＩＤ」をユニーク処理して得られた「顧客ＩＤ」のカウント数（つまり顧客数）で除算することで、商品に接触した顧客のうちの、複数の商品に接触した顧客のシェアを取得することができる。また、図１０に示した重複しない顧客識別情報の数（つまり顧客数）を、図７に示した「顧客ＩＤ」をユニーク処理して得られた「顧客ＩＤ」のカウント数で除算することで商品に接触した顧客のうちの、単一の商品に接触した顧客のシェアを取得することができる。購買分析情報取得部１０３は、取得した複数接触シェアの値を、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

図１１は、購買分析情報取得部１０３が取得して一時記憶した複数接触シェアを示す図である。「単一商品接触」は、立ち止まった顧客中の、単一の商品のみに接触した顧客のシェアを示し、ここでは仮に、値が、「０．７」であったとする。また、「複数商品接触」は、立ち止まった顧客中の、複数の商品に接触した顧客のシェアを示し、ここでは仮に、値が、「０．３」であったとする。なお、「単一商品接触」は、単一の商品だけについての購入の検討を行った顧客のシェアと考えてもよい。また、「複数商品接触」は、複数の商品についての購入の検討を行った顧客のシェアと考えても良い。つまり、ユーザは、複数の商品に検討した顧客のシェアと、単一の商品を検討した顧客のシェアとを知ることができる。

次に、購買分析情報取得部１０３は、図９に示した重複する「顧客ＩＤ」を順番に取り出し、取り出した「顧客ＩＤ」を含む全ての顧客購買行動情報を顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報から検索し、検出された顧客購買行動情報のいずれかの中に、「購入」の値が「１」があるものが１以上あるか否かを判断する。そして、「１」であれば、取り出した「顧客ＩＤ」を、少なくとも一つの商品を購入した顧客の「顧客ＩＤ」として、図示しない記憶媒体に蓄積していく。

そして、購買分析情報取得部１０３は、このようにして蓄積した複数の商品に接触した顧客のうちの少なくとも一つの商品を購入した顧客の「顧客ＩＤ」の数をカウントし、このカウント数を、図９に示した重複する「顧客ＩＤ」をカウントした値で除算することで、複数商品に接触した顧客のうちの、１以上の商品を購入した顧客の購買シェアを算出することができる。また、複数の商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」数から、複数の商品に接触した顧客のうちの少なくとも一つの商品を購入した顧客の「顧客ＩＤ」数を減算した値を、複数の商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」数で除算することにより、複数商品に接触した顧客のうちの、商品を購入しなかった顧客のシェアも取得する。取得した顧客のシェアは、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

また、購買分析情報取得部１０３は、図１０に示した重複しない「顧客ＩＤ」のうちの、対応する購買情報が商品を購入したことを示す「顧客ＩＤ」を、上記と同様に検出して蓄積する。ここで蓄積した「顧客ＩＤ」は、単一の商品に接触した顧客のうちの、商品を購入した顧客の「顧客ＩＤ」を示す。

そして、このようにして蓄積した単一の商品に接触した顧客のうちの、商品を購入した顧客の「顧客ＩＤ」の数をカウントし、このカウント数を、図１０に示した重複しない「顧客ＩＤ」をカウントした値で除算することで、単一商品に接触した顧客のうちの、商品を購入した顧客の購買シェアを算出することができる。また、単一商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」数から、単一の商品に接触した顧客ののうちの商品を購入した顧客の「顧客ＩＤ」数を減算した値を、単一商品に接触した顧客の「顧客ＩＤ」数で除算することにより、単一商品に接触した顧客のうちの、商品を購入しなかった顧客のシェアも取得する。取得した顧客のシェアは、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

図１２は、購買分析情報取得部１０３が取得して一時記憶した購買シェアを示す図である。購買シェアは、図９に示した重複する「顧客ＩＤ」を利用して取得した「複数商品接触」についての購買シェアと、図１０に示した重複しない「顧客ＩＤ」を利用して取得した「単一商品接触」についての購買シェアとで構成される。「複数商品接触」についての購買シェアは、複数の商品に接触した顧客のうちの、商品を購入した顧客についてのシェアである。「単一商品接触」についての購買シェアは、単一の商品に接触した顧客のうちの、商品を購入した顧客についてのシェアである。「複数商品接触」についての購買シェアのうちの、「購入する」は、商品を購入した顧客のシェアであり、ここでは、「０．８」であるとする。また、「購入しない」は、商品を購入しない顧客のシェアであり、ここでは「０．２」であるとする。また、「単一商品接触」についての購買シェアのうちの、「購入する」は、商品を購入した顧客のシェアであり、ここでは、「０．７」であるとする。また、「購入しない」は、商品を購入しない顧客のシェアであり、ここでは「０．３」であるとする。

次に、購買分析情報取得部１０３は、上記の処理において一時記憶した接触シェアと、複数接触シェアと、購買シェアとを読み出して、これらを有する購買分析情報を図示しない記憶媒体等に蓄積する。なお、上記の処理において、接触シェアや複数接触シェアや購買シェア等を記憶媒体等に一時記憶する代わりに、これらを直接、購買分析情報の一部として蓄積していくようにしてもよい。また、一時記憶されたこれらのシェアの情報を、購買分析情報と考えるようにしても良い。

次に、購買分析情報取得部１０３は、商品識別情報別の購買分析情報を取得する処理を行う。なお、上述したような、商品の区別を行わずに全ての顧客購買行動情報についての購買分析情報を取得する処理の途中で取得した情報や値と同じ値を取得する必要がある場合、ここでの取得する処理は省略して、上記の処理の途中で取得した情報や値をそのまま以下の処理で用いるようにしても良い。

まず、購買分析情報取得部１０３は、上記と同様に、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている全ての顧客購買行動情報の数をカウントする。

次に、購買分析情報取得部１０３は、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている全ての顧客購買行動情報から商品識別情報である「商品名」を取得し、取得した商品識別情報についてユニーク処理を行う。取得した「商品名」を図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

図１３は、ユニーク処理により取得された「商品名」の値を示す図である。

次に、購買分析情報取得部１０３は、ユニーク処理で取得した「商品名」の１番目の「商品名」である「いろは 全身シャンプー」を取得し、これと一致する「商品名」を有する顧客購買行動情報であって、「接触」の値が「あり」である顧客購買行動情報を、顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている全ての顧客購買行動情報から検索し、検出した顧客購買行動情報の数をカウントする。ここでは、商品識別情報の値を含む顧客購買行動情報は、商品に接触した顧客購買行動情報を意味するため、単に、「商品名」の１番目の「商品名」と一致する「商品名」を有する顧客購買行動情報を検索しても良い。購買分析情報取得部１０３は、取得した顧客購買行動情報のカウント数を、上記で取得した全ての顧客購買行動情報のカウント数で除算することで、１番目の「商品名」に対応した接触シェアを算出する。

さらに、購買分析情報取得部１０３は、「商品名」の値が１番目の「商品名」と一致し、「購入」の値が「１」である顧客購買行動情報を顧客購買行動情報格納部１０１に格納されている顧客購買行動情報の中から検索して、その数をカウントする。そして、取得した「商品名」の値が１番目の「商品名」と一致し、「購入」の値が「１」である顧客購買行動情報のカウント数を、上記で取得した１番目の「商品名」と一致する「商品名」を有する顧客購買行動情報であって、「接触」の値が「あり」である顧客購買行動情報のカウント数で除算することで、１番目の商品識別情報に対応した購買シェアを算出する。

図１４は、配置サイズ管理情報格納部１０２に格納されている配置サイズ管理情報を示す図である。配置サイズ管理情報は、「商品名」と「フェイス数」という項目を有している。「商品名」は、図６の「商品名」等と同様である。「フェイス数」は、配置サイズ情報であり、顧客側に向けて配置される各商品の数（列数）を示す。

次に、購買分析情報取得部１０３は、配置サイズ管理情報格納部１０２に格納されている配置サイズ管理情報から、１番目の「商品名」である「いろは 全身シャンプー」に対応する配置サイズ情報を検索により取得する。ここでは、図１４に示した配置サイズ管理情報の「商品名」が「いろは 全身シャンプー」であるレコードの「フェイス数」の値である「１」が取得される。

購買分析情報取得部１０３は、上記で取得した接触シェアと、購買シェアと、配置サイズ情報とを有する購買分析情報を作成し、１番目の「商品名」である「いろは 全身シャンプー」と対応づけて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

以下、同様の処理を二番目以降の「商品名」についても繰り返す。

これにより、「商品名」別の購買分析情報を取得することができる。

図１５は、購買分析情報取得部１０３が取得した「商品名」別の購買分析情報を示す図である。

次に、勝敗判断部１０５は、同じ顧客に比較された商品についての勝敗を判断する処理を以下のように行う。

まず、勝敗判断部１０５は、指定商品識別情報格納部１０７から指定商品識別情報を読み出す。ここでは、指定商品識別情報として、予め格納されていた「ガープ ボディウォッシュＣ」が読み出されたとする。勝敗判断部１０５は、読み出した指定商品識別情報「ガープ ボディウォッシュＣ」と一致する商品識別情報を有する顧客購買行動情報を顧客購買行動情報格納部１０１から検索し、検出した一以上の顧客購買行動情報に含まれる「顧客ＩＤ」を取得する。ここでは、「顧客ＩＤ」として「１５」、「１９」、「２２」等を取得したとする。

次に、勝敗判断部１０５は、「顧客ＩＤ」の値が、上記で取得した「顧客ＩＤ」のいずれかと一致する顧客購買行動情報を顧客購買行動情報格納部１０１から全て取得する。ただし、必要に応じて一部を取得しないようにしても良い。

図１６は、「顧客ＩＤ」のいずれかと一致する顧客購買行動情報を示す図である。この顧客購買行動情報は、指定商品識別情報が示す商品に接触した顧客について取得された顧客購買行動情報である。

さらに、取得した顧客購買行動情報から「商品名」と「顧客ＩＤ」とを取得する。

図１７は、勝敗判断部１０５が取得した「商品名」と「顧客ＩＤ」とを示す図である。ここでの「顧客ＩＤ」は、指定商品識別情報が示す商品に接触した顧客の識別情報であり、ここで取得した商品名は、指定商品識別情報が示す商品に接触した顧客が接触した商品の「商品名」である。

次に、取得した「商品名」の１番目の「商品名」である「ダウイン ボディソープ」と一致する「商品名」を含む１以上の顧客購買行動情報を、顧客購買行動情報格納部１０１から検索し、検出した顧客購買行動情報から顧客識別情報を取得する。つまり、１番目の「商品名」である「ダウイン ボディソープ」が示す商品に接触した顧客の識別情報を取得する。ここでは、例えば、「顧客ＩＤ」として「１５」、「１８」、「２０」等を取得したとする。

勝敗判断部１０５は、上記で取得した指定商品識別情報「ガープ ボディウォッシュＣ」と一致する商品識別情報を有する顧客購買行動情報に含まれる「顧客ＩＤ」と、１番目の「商品名」である「ダウイン ボディソープ」と一致する「商品名」を含む１以上の顧客購買行動情報から取得した「顧客ＩＤ」とを照合して、一致する「顧客ＩＤ」を取得する。これにより、指定商標識別情報が示す商品と、１番目の商品識別情報との両方に接触した顧客の識別情報が取得できる。ここでは、一致する「顧客ＩＤ」として、例えば、「１５」、「３２」等が取得されたとする。

次に、勝敗判断部１０５は、取得した一致する「顧客ＩＤ」のいずれかを有する顧客購買行動情報を、図１６で示した指定商品識別情報が示す商品に接触した顧客について取得された顧客購買行動情報から検索により取得する。

図１８は、検索により取得された顧客購買行動情報を示す図である。

次に、勝敗判断部１０５は、図１８に示す顧客購買行動情報の中から、「購入」の値が「１」であり、「商品名」が、１番目の「商品名」である「ダウイン ボディソープ」と一致する顧客購買行動情報を検出し、この顧客購買行動情報の数をカウントして、１番目の「商品名」が示す商品の購入回数を取得する。例えば、この購入回数は、指定商品識別情報が示す商品をさわった顧客による１番目の「商品名」が示す商品の購入回数と考えて良い。ここでは、図１８に示す顧客識別情報の中に、「購入」の値が「１」であり、「商品ＩＤ」の値が、１番目の「ダウイン ボディソープ」と一致する顧客購買行動情報が１つだけ検出され、そのカウント数が「１」であったとする。

また、勝敗判断部１０５は、図１８に示す顧客識別情報の中から、「購入」の値が「１」であり、「商品名」が指定商品識別情報である「ガープ ボディウォッシュＣ」と一致する顧客購買行動情報を検出し、この顧客購買行動情報の数をカウントして、指定商品識別情報が示す商品の購入回数を取得する。この購入回数は、１番目の商品識別情報が示す商品をさわった顧客による指定商品識別情報が示す商品の購入回数と考えて良い。ここでは、例えば、図１８に示した顧客識別情報のうちの「ＩＤ」が「３０」である顧客購買行動情報等が、「購入」の値が「１」であり、「商品名」が指定商品識別情報である顧客購買行動情報として検出される。ここでは、同様の顧客購買行動情報が他にも検出され、それらのカウント数が、例えば「３」であったとする。

勝敗判断部１０５は、１番目の「商品名」について取得した購入回数と、指定商品識別情報について取得した購入回数とを、１番目の「商品名」と対応づけて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。

さらに、勝敗判断部１０５は、これらの購入回数の値の大きさにより、勝敗を判断し、判断結果を１番目の「商品名」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。具体的には指定商品識別情報が示す商品の購入回数が、「商品名」が示す商品の購入回数よりも大きければ、指定商品識別情報が示す商品の「勝敗結果」の値を「勝ち」に設定し、指定商品識別情報が示す商品の購入回数が、「商品名」が示す商品の購入回数よりも小さければ、「勝敗結果」の値を「負け」に設定し、購入回数が同じであれば、「引き分け」に設定する。

図１９は、勝敗判断部１０５が１番目の「商品名」と対応付けて蓄積した購入回数と勝敗の判断結果を管理する勝敗判断結果管理情報を示す図である。勝敗判断結果管理情報は、「指定商品識別情報」、「指定商品購入回数」、「比較商品名」、「比較商品購入回数」、「勝敗結果」という項目を有する。「指定商品識別情報」は、勝敗判断の対象となる商品を示す指定商品識別情報である。「指定商品購入回数」は、指定商品識別情報が示す商品と、この商品に対する勝敗が判断される商品とに接触した顧客が、指定商品識別情報が示す商品を購入した購入回数である。「比較商品名」は、勝敗が判断される商品の「商品名」である。例えば、上記の１番目の「商品名」である「比較商品購入回数」は、指定商品識別情報が示す商品と、「商品名」が示す商品とに接触した顧客が、「商品名」が示す商品を購入した購入回数である。「勝敗結果」は、指定商品識別情報が示す商品の、「商品名」が示す商品に対する勝敗の結果を示す。

勝敗判断部１０５は、以下、２番目以降の「商品名」についても同様の処理を行い、勝敗判断結果管理情報を取得して図示しない記憶媒体等に追記する。

次に、出力部１０４は、購買分析情報取得部１０３が取得した図８、図１１、および図１２に示すようなシェアの情報を有する購買分析情報を用いてツリー状の画像を生成して、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

図２０は、出力部１０４が構成したツリー状の画像を示す図である。

出力部１０４は、例えば以下のようにしてツリー状の画像を構成する。まず、顧客購買行動情報が示す立ち止まった顧客全体を示す画像１５０１をトップレベルのノードとして配置し、その下位のノードとして、図８に示した接触シェアの「接触あり」の項目および値を示す画像１５０２と、「接触なし」の項目および値を示す画像１５０３とを配置する。また、「接触あり」の項目および値のノードの下位のノードとして、図１１に示した複数接触シェアの「単一商品接触」の項目および値を示す画像１５０４と、「複数商品接触」の項目および値を示す画像とを配置する。また、「単一商品接触」のノードの下位のノードとして、図１２に示した購買シェアの「単一商品接触」の「購入する」の項目および値を示す画像１５０６と、「購入しない」の項目および値を示す画像１５０７とを配置する。また、「複数商品接触」のノードの下位のノードとして、図１２に示した購買シェアの「複数商品接触」の「購入する」の項目および値を示す画像１５０８と、「購入しない」の項目および値を示す画像１５０９とを配置する。これにより、図２０に示すようなツリー情報の画像が構成される。なお、各ノードの画像の表記や意匠等は予め指定された表記や意匠等に変更しても良い。

次に、出力部１０４は、図１５に示す購買分析情報を用いて、「商品名」にグラフを作成する。例えば、「商品名」別に「接触シェア」と「購買シェア」の棒グラフや円グラフを作成する。作成したグラフは、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

図２１は、出力部１０４が作成した「商品名」別のグラフの画像を示す図である。

出力部１０４は、図２０に示したツリー状の画像を、図示しないモニタ等に表示する。また、図２１に示したグラフを、図示しないモニタ等に表示する。なお、図２０と図２１の表示は適宜切り替えられるようにしても良いし、一画面内に表示しても良い。なお、出力部１０４は、図１５に示した「フェイス数」の情報も、「商品名」と対応付けて出力してよい。

次に、勝敗出力部１０６は、図１９に示したような勝敗判断結果管理情報を用いて、勝敗の判断結果を示す画像を生成する。例えば、勝敗判断結果管理情報の各レコードの、「指定商品識別情報」の値を、表示領域の中央に配置し、これを中心として、表示領域を勝ち領域と負け領域の２つの領域に分け、勝敗判断結果管理情報の「勝敗結果」の値が、「勝ち」または「引き分け」であれば、「比較商品名」の値を、負け領域に配置して、この値と中央の「指定商品識別情報」の値とを直線等で結ぶ。また、勝敗判断結果管理情報の「勝敗結果」の値が、「負け」であれば、「比較商品名」の値を、勝ち領域に配置して、この値と中央の「指定商品識別情報」の値とを直線等の線で結ぶ。そして、「指定商品識別情報」の値と「比較商品名」の値とを結んだ線の「指定商品識別情報」の値側に、指定商品購入回数の値を配置し、「比較商品名」の値側には、比較商品購入回数の値を配置する。

図２２は、勝敗出力部１０６が生成した勝敗の判断結果を示す画像を示す図である。図における領域２４０１は、図１９に示した「比較商品名」が「ダウイン ボディソープ」であるレコード等に基づいて作成された画像である。

次に、購買行動分析装置１を用いてビデオカメラ等で撮影した商品販売画像から顧客購買行動情報を取得する処理について説明する。

図２３は、商品販売画像を撮影するための購買行動分析装置１を備えたシステムの一例の概略図である。ビデオカメラ２３０１は、分析の対象とする商品（例えば、同じカテゴリーの商品）が陳列された陳列棚２３０２に向けて設置されている。ビデオカメラ２３０１は、順次、撮影を行い動画像を取得している。ビデオカメラ２３０１で撮影された動画像は、購買行動分析装置１に送信され、インターフェース等を介して商品販売画像格納部１０８に蓄積される。ビデオカメラ２３０１の位置は、ユーザにより、商品が隠れない位置とすることが好ましい。

図２４は、商品販売画像格納部１０８に格納された商品販売画像の１フレームの表示例を示す図である。ここでは、フレーム画像内に、図２４に点線で示すように、座標等の情報を用いて、各商品が配置される位置に合わせた領域を、商品ごとに設定しておく。そして、各領域の識別情報である領域ＩＤと、各領域に配置される商品識別情報である商品名とを対応付けて、図示しない記憶媒体等に予め蓄積しておく。

図２５は、「商品名」と、「領域ＩＤ」と、フレーム画像内の領域の右上の座標である「座標」と、縦横のサイズである「サイズ」とを対応付けて管理する領域管理情報の一例を示す図である。なお、ｘｎ，ｙｎ，ｈｎ，ｗｎ（ｎは整数）は任意の数値を示す。

ユーザが商品販売画像から顧客購買行動情報を取得する指示を、図示しない入力手段等を介して購買行動分析装置１に入力したとする。

画像検出部１０９は、商品販売画像格納部１０８から、商品販売画像のフレームを順次読み出す。読み出す単位は、１フレーム単位でも複数フレーム単位でも良い。そして、読み出した複数のフレーム画像について、例えば、動き検出等を行って、商品販売画像のフレーム画像内に、顧客が入ってきたか（即ち、フレームインしたか）否かを判断する。顧客のフレームインを検出した場合、次に、画像検出部１０９は、顧客がフレーム画像内で停止したか否かを判断する。これは、例えば、顧客と考えられる動きのあるオブジェクトをフレーム画像内で検出し、その動きの大きさで検出することが可能である。顧客がフレーム画像内で停止せずにフレームアウトした場合、顧客識別情報は取得するが、商品に対して接触があったことを示す情報や、商品を購入したことを示す情報や、商品識別情報等は取得しない。取得した情報は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

フレーム画像において顧客が停止したことが検出された場合、フレーム画像から、商品に対する接触や、商品の購入の検出等を行う。

まず、ここでは、例えば、ユーザの手の動きを、肌の色や動き検出等で検出し、ユーザの手が、フレーム画像に設定されたいずれかの領域で止まったか否かを判断する。いずれかの領域で止まった場合、その領域の商品を手に取った（接触した）と判断する。そして、接触が行われたことを示す情報を取得する。また、商品販売画像内のタイムコードの情報等から、接触開始時刻を取得する。さらに、ユーザの手の止まった位置の座標を取得し、この座標含まれる領域を上述した領域管理情報から検出し、その領域に対応付けられた「商品名」を、領域管理情報を取得する。例えば、図２４の領域００３に一定時間手が位置していることが検出された場合、画像検出部１０９は、図２５に示す領域管理情報から、「領域ＩＤ」が「００３」であるレコードの「商品名」である「ソフレ スキンケアボディソープ」を取得する。取得した情報は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。その後も、手の動きを検出し、再度同じ領域で手が止まったことを検出した場合、商品を元の位置に置いたと判断し、接触終了時刻を取得する。取得した情報は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

また、画像検出部１０９は、ショッピングカートまたは買い物かごを、形状や色のパターンマッチングによりフレーム画像内で検出し、商品に対する接触が検出された後、ユーザの手の位置が、ショッピングカートや買い物かごの位置と重なった場合、接触した商品を顧客がショッピングカートや買い物かごにいれて、商品の購入を決定したと判断する。そして、商品が購入されたことを示す情報を取得する。取得した情報は、図示しない記憶媒体等に一時記憶する。

画像検出部１０９は、以上のような処理を、顧客がフレーム画像からフレームアウトするまで行う。フレームアウトは、顧客と考えられるオブジェクトが、フレーム内からフレーム外に移動したことで検出可能である。なお、ここで説明した画像検出部１０９が、商品に対する接触等を検出する処理は一例であり、これ以外の処理で検出を行うようにしても良い。

そして、フレームアウトしたことを検出した時点で、顧客購買行動情報蓄積部１１０が、画像検出部１０９が各商品について取得した接触が行われたことを示す情報や、購入が行われたことを示す情報を、図示しない記憶媒体等から読み出し、それぞれに同じ顧客識別情報を対応付けることで、接触が行われた各商品について顧客購買行動情報を生成する。

そして、顧客購買行動情報蓄積部１１０は、取得した顧客購買行動情報を、顧客購買行動情報格納部１０１に蓄積する。これにより、図６と同様の顧客購買行動情報を得ることができる。

以上、本実施の形態によれば、顧客の接触シェアと購買シェアとを取得することで、顧客が商品を購買する際の行動をより詳細に分析することができる。例えば、一の商品が、接触された場合には購入されたる可能性が高い商品であるか否かを判断したり、複数の商品に接触された場合、購入されやすい商品を検出すること等が可能となる。

なお、上記具体例においては、ビデオカメラで撮影された商品販売画像を用いて取得された顧客購買行動情報を用いた場合を例に挙げて説明したが、本実施の形態においては、顧客購買行動情報は、どのような手段等で取得された顧客購買行動情報であっても良い。

また、上記実施の形態の配置サイズ管理情報格納部１０２に、さらに、商品識別情報と、商品の陳列状況に関する情報である商品陳列状況情報とを有する商品陳列状況管理情報が格納されているようにしても良い。商品陳列状況情報は、例えば、商品がどのように陳列されて、どのような状況で販売されているかを示す情報である。商品陳列状況情報は、例えば、商品、あるいは商品の陳列位置や陳列棚（商品棚）に特売札（例えば、ＳＡＬＥ、特売等の記述がされた札）が付与されているか、商品に関するＰＯＰ広告が陳列棚等に付与されているか、商品に試供品やおまけが付与されているか、等の情報である。

そして、購買分析情報取得部１０３が、上述した配置サイズ情報と同様に、このような商品陳列状況管理情報から、接触された商品や接触されなかった商品の商品識別情報ごとに商品陳列状況情報を取得して、取得した商品陳列状況情報をさらに含む購買分析情報を取得しても良い。

このようにして取得された商品陳列状況情報を含む購買分析情報を用いて顧客の購買行動の分析を行うことにより、商品の陳列状況と、顧客の商品に対する接触の有無や購買との関係を分析することができ、顧客の購買行動をより詳細に分析することが可能となる。例えば、ＰＯＰ広告の有無と接触の有無の関係を分析したり、特売札の有無と、購買の有無との関係を分析することが可能となる。

また、更に、上述した商品陳列状況管理情報と同様に、商品識別情報と、商品の価格や価格帯や、特売商品であるか否かの情報や、メーカー、発売時期等の商品の属性情報とを有する商品属性管理情報を配置サイズ管理情報格納部１０２に予め格納しておくようにし、上述した購買分析情報取得部１０３が、商品陳列状況管理情報の場合と同様に、商品の属性情報を有する購買分析行動情報を取得するようにしても良い。このようにすることで、価格帯や、特売の有無等の商品属性の観点から購買行動の分析が可能となる。

また、上記実施の形態において、更に、商品販売画像格納部１０８に格納されている商品販売画像や、図示しない格納部等に予め格納されている商品棚（陳列棚）等を撮影した画像から、図示しない画像処理部等が、パターンマッチング等を行うことで、商品棚等に配置されている商品に関する情報を取得し、この情報を用いて上述した商品サイズ管理情報や、消費陳列状況管理情報を作成して、上述した配置サイズ管理情報格納部１０２に蓄積するようにしてもよい。商品棚等に配置されている商品に関する情報は、例えば、商品名等の商品識別情報や、上述したような商品サイズ情報や、商品陳列状況情報等を含む情報である。例えば、図示しない画像処理部は、予め図示しない格納部等に用意された商品識別情報と、商品の形状や色等の外観を示す画像情報とを対応付けた情報を用いて、この画像情報と一致する画像領域を、商品棚を撮影した画像内でパターンマッチングにより検出し、合致した領域を示す座標情報等と、この画像に対応した商品名等の商品識別情報とを取得する。あるは、商品の外観を示す画像情報を用いる代わりに商品ラベルの商品のロゴ等の画像情報を用いて、パターンマッチングを行うようにしても良い。また、特売札や、ＰＯＰ広告等の有無等も、予め用意された特売札やＰＯＰ広告の画像情報とのパターンマッチングを行うことで検出可能である。また、販売サイズ情報も、商品の外観を示す画像等を用いたパターンマッチングを行って、同じ外観の商品が商品棚に何列並んでいる加藤を検出することにより取得可能である。

また、上記実施の形態において、レーザ等を利用したセンサーを用いた顧客の行動検知を行う行動検知装置（図示せず）を用いるようにして、この行動検知装置がセンサーを用いて取得して出力する顧客が商品の前に立ち止まったか否かを示す情報や、立ち止まった時間や、人数等の情報を、顧客購買行動情報蓄積部１１０が取得して、このような情報を含む顧客購買行動情報を取得するようにしても良い。あるいは、画像検出部１０９が商品の接触の有無等を判断する際に、この行動検知装置が出力する情報を用いて、顧客が商品棚の前に立ち止まったか否か等を判断するようにしても良い。レーザ等を利用したセンサーを用いた顧客の行動検知を行う行動検知装置としては、例えば、「フローレーダー」（北陽電機株式会社製）等が知られている。この行動検知装置においては、複数のセンサーを、顧客の行動を検知したい領域の周囲等に配置して、センサーの出力を処理することで、顧客の位置や位置の変化を検出するものであり、顧客に自動でＩＤ番号等を割り当て、リアルタイムに顧客の位置座標の取得等が可能である。

また、上記実施の形態においては、具体例等において、画像検出部１０９が商品販売画像を用いて商品に対する接触の有無や購買の有無を示す情報を取得し、顧客購買行動情報蓄積部１１０が、この画像検出部１０９が取得した情報を用いて顧客購買行動情報を生成する例について説明したが、上記のような行動検知装置を利用することで、商品に対する接触の有無や購買の有無を示す情報を取得するようにしても良い。例えば、センサーを商品の陳列棚近傍に配置し、商品の位置の変化を検出することで、商品が手に取られたか否か（接触されたか否か）や、買い物かごに入れられたか否か（購入されたか否か）を示す情報を取得することが可能である。

なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（情報送信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりする情報や、各構成要素が処理で用いるしきい値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していない場合であっても、図示しない記録媒体において、一時的に、あるいは長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、あるいは、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、あるいは、図示しない読み出し部が行ってもよい。

また、上記各実施の形態では、購買行動分析装置がスタンドアロンである場合について説明したが、購買行動分析装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、受付部や出力部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。

また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。

なお、上記各実施の形態における購買行動分析装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、顧客購買行動情報格納部に格納されている２以上の各顧客ごとに取得された情報であって、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である顧客購買行動情報を用いて、接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する購買分析情報取得部と、購買分析情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。

また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

図２６は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による購買行動分析装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。

図２６において、コンピュータシステム９００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ９０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）ドライブ９０６を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。

図２７は、コンピュータシステム９００の内部構成を示す図である。図２７において、コンピュータ９０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤドライブ９０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９１２と、ＭＰＵ９１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク９１４と、ＭＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２等を相互に接続するバス９１５とを備える。なお、コンピュータ９０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。

コンピュータシステム９００に、上記実施の形態による購買行動分析装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１、またはＦＤ９２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、またはＦＤドライブ９０６に挿入され、ハードディスク９１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１やＦＤ９２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。

プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態による購買行動分析装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム９００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる購買行動分析装置等は、商品に対する購買行動を分析する装置等として適しており、特に、顧客が商品に接触したか否かの要因を考慮して購買行動を分析する装置等として有用である。

１ 購買行動分析装置
１０１ 顧客購買行動情報格納部
１０２ 配置サイズ管理情報格納部
１０３ 購買分析情報取得部
１０４ 出力部
１０５ 勝敗判断部
１０６ 勝敗出力部
１０７ 指定商品識別情報格納部
１０８ 商品販売画像格納部
１０９ 画像検出部
１１０ 顧客購買行動情報蓄積部

Claims (10)

1. ２以上の各顧客ごとに取得された情報であって、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である顧客購買行動情報が格納される顧客購買行動情報格納部と、
   前記顧客購買行動情報を用いて、接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する購買分析情報取得部と、
   前記購買分析情報を出力する出力部とを備えた購買行動分析装置。
2. 前記顧客購買行動情報格納部には、接触された商品を識別する情報である商品識別情報を更に有する前記顧客購買行動情報が格納されており、
   前記購買分析情報取得部は、
   前記商品識別情報ごとに、接触を行った回数のシェアを示す前記接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す前記購買シェアとを含む前記購買分析情報を取得する請求項１記載の購買行動分析装置。
3. 前記出力部は、商品に接触した回数のシェアおよび接触しなかった回数のシェアと、当該接触した回数の中の、商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかった回数のシェアとをツリー状に出力する請求項１または請求項２記載の購買行動分析装置。
4. 前記顧客購買行動情報格納部には、接触された商品を識別する情報である商品識別情報を更に有する前記顧客購買行動情報が格納されており、
   前記購買分析情報取得部は、
   前記顧客購買行動情報を用いて、商品に接触を行った回数のうちの、複数の商品に接触した回数のシェアを示す情報である複数接触シェアを更に含む購買分析情報を取得し、
   前記購買シェアとして、複数の商品に接触した顧客と、単一の商品に接触した顧客とのそれぞれにより商品が購入された回数のシェアを示す情報を取得し、
   前記出力部は、
   商品に接触した回数のシェアおよび接触しなかった回数のシェアと、当該接触した回数の中の、単一の商品に接触した回数のシェアと複数の商品に接触した回数のシェアと、当該単一の商品に接触した顧客および複数の商品に接触した回数のそれぞれによる、商品を購入した回数のシェアおよび購入しなかった回数のシェアとをツリー状に出力する請求項３記載の購買行動分析装置。
5. 前記出力部は、前記購買分析情報が示す接触シェアと購買シェアとの関係を示すグラフを出力する請求項１または請求項２記載の購買行動分析装置。
6. 前記商品識別情報と、当該商品識別情報が示す商品の、陳列棚上を占める大きさを示す情報である配置サイズ情報とを有する配置サイズ管理情報が格納される配置サイズ管理情報格納部を更に備え、
   前記購買分析情報取得部は、
   前記商品識別情報ごとに、前記配置サイズ管理情報を用いて取得した前記配置サイズ情報を更に含む前記購買分析情報を取得する請求項２記載の購買行動分析装置。
7. 前記顧客購買行動情報に含まれる１以上の商品識別情報のそれぞれについて、当該商品識別情報が示す商品に接触した顧客が、予め指定された商品識別情報である指定商品識別情報が示す商品に接触した場合の、当該商品識別情報が示す商品の購入回数と、前記指定商品識別情報が示す商品の購入回数とを、前記顧客購買行動情報を用いて取得し、取得した購入回数の比較により、前記商品識別情報が示す商品と、前記指定商品識別情報が示す商品との勝敗を判断する勝敗判断部と、
   前記勝敗判断部の判断結果を出力する勝敗出力部とを更に備えた請求項２、請求項５、または請求項６いずれか記載の購買行動分析装置。
8. 顧客購買行動情報に含まれる複数の商品識別情報が示す複数の商品を販売している状況を撮影した画像である商品販売画像が格納される商品販売画像格納部と、
   前記商品販売画像格納部に格納されている商品販売画像を用いて、顧客ごとに、商品に対する接触の有無の検出と、接触された商品が購入されたか否かの検出とを行う画像検出部と、
   前記画像検出部の検出結果が示す顧客ごとの商品に対する接触の有無の検出結果に応じた接触関連情報と、接触された商品が購入されたか否かの検出結果に応じた購買情報と、顧客識別情報とを含む顧客購買行動情報を生成し、前記顧客購買行動情報格納部に蓄積する顧客購買行動情報蓄積部とを更に備えた請求項１から請求項７記載の購買行動分析装置。
9. ２以上の各顧客ごとに取得された情報であって、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である顧客購買行動情報が格納される顧客購買行動情報格納部と、購買分析情報取得部と、出力部とを用いて行われる購買行動分析方法であって、
   前記購買分析情報取得部が、前記顧客購買行動情報を用いて、接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する購買分析情報取得ステップと、
   前記出力部が、前記購買分析情報を出力する出力ステップとを備えた購買行動分析方法。
10. コンピュータを、
    顧客購買行動情報格納部に格納されている２以上の各顧客ごとに取得された情報であって、顧客を識別する情報である顧客識別情報と、商品に対する接触の有無を示す情報である接触関連情報と、接触された商品を購入したか否かを示す情報である購買情報とを含む情報である顧客購買行動情報を用いて、接触を行った回数のシェアを示す情報である接触シェアと、商品が購入された回数のシェアを示す情報である購買シェアとを含む情報である購買分析情報を取得する購買分析情報取得部と、
    前記購買分析情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。

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