JP2013114480A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】効率のよい買い物を計画することのできる支援システムを提供する。
【解決手段】情報処理装置は、買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、上記買い物タスクに参加する参加メンバーが上記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、上記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、上記コストに基づいて、上記参加メンバーの上記購入行動を決定する決定部と、を有する。
【選択図】図1
【解決手段】情報処理装置は、買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、上記買い物タスクに参加する参加メンバーが上記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、上記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、上記コストに基づいて、上記参加メンバーの上記購入行動を決定する決定部と、を有する。
【選択図】図1
Description
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
日用品の買い物は、日々発生するタスクであり、効率的に行いたいという要求が高い。そこで、例えば特許文献1には、献立情報に基づいて購入食材の種類と量を決定し、端末装置に通知する買い物支援システムが開示されている。また特許文献2には、買い物を人に依頼するためのシステムも開示されている。この買い物支援サーバは、買い物を人に依頼するときに、購入して欲しい商品の情報と共に、依頼された商品に関する付加情報を依頼された人に送信することができる。
しかし、買い物を支援するためには、実際には多くのパラメータを考慮する必要があり、本当に有用な買い物支援のためのシステムを構築することは困難であった。特に買い物を計画するためには、多くのパラメータを考慮する必要がある。
上記事情に鑑みれば、より効率的な買い物を計画するための支援システムを提供することが望ましい。
上記事情に鑑みれば、より効率的な買い物を計画するための支援システムを提供することが望ましい。
本開示によれば、買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、上記買い物タスクに参加する参加メンバーが上記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、上記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、上記コストに基づいて、上記参加メンバーの上記購入行動を決定する決定部と、を有する情報処理装置が提供される。
かかる構成によれば、購入するアイテムの特性に基づいたコストを用いて、買い物タスクの参加メンバーの購入行動が決定される。これにより、例えば購入するアイテムの種類、大きさ、重さ、ナマモノか否かなどの特性による購入行動の労力をコストに数値化し、このコストに基づいて購入行動を決定する買い物支援システムを実現することができる。これにより、効率的な買い物を計画するための支援システムが提供される。
また、本開示によれば、買い物タスクのタスク条件を取得することと、上記買い物タスクに参加する参加メンバーが上記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、上記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出することと、上記コストに基づいて、上記参加メンバーの上記購入行動を決定することと、を含む情報処理方法が提供される。
また、本開示によれば、コンピュータを、買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、上記買い物タスクに参加する参加メンバーが上記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、上記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、上記コストに基づいて、上記参加メンバーの上記購入行動を決定する決定部と、を有する情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
以上説明したように本開示によれば、より効率的な買い物を計画することができる。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
1.概要
2.買い物支援サーバの機能構成
3.動作例
4.購入行動候補の抽出
5.コスト算出
6.購入行動の決定
7.ハードウェア構成例
1.概要
2.買い物支援サーバの機能構成
3.動作例
4.購入行動候補の抽出
5.コスト算出
6.購入行動の決定
7.ハードウェア構成例
<1.概要>
まず、図1を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援システムの概要について説明する。図1は、本開示の一実施形態に係る買い物支援システムの構成を示す説明図である。
まず、図1を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援システムの概要について説明する。図1は、本開示の一実施形態に係る買い物支援システムの構成を示す説明図である。
前述の通り、日用品の買い物は、日々発生するタスクであり、効率的に行いたいという要求が高い。そこで本開示では、効率的な買い物を支援する買い物支援システム1を提案する。この買い物支援システム1は、効率的な購入行動を計画する機能を有する。ここで買い物支援システム1は、誰が、どのような経路で、どの店舗で、どの購入アイテムを購入するかの情報を含む購入行動を計画することができる。また買い物支援システム1は、計画された購入行動の実行を支援することもできる。例えば買い物支援システム1は、計画された購入行動の進捗情報の共有を支援することができる。また買い物支援システム1は、計画された購入行動の実行が困難となった場合には、購入行動の再計画を支援することができる。
ところが、買い物を計画するためには、多くのパラメータを考慮する必要がある。例えば効率よく買い物するために、なるべく少ない店舗で必要なアイテム全てを揃えられることが好ましい。また家族の外出のついでに購入できるアイテムについては分担して買い物を行うことが好ましい。また買い物をする人によって購入したアイテムを持てる量は異なる。例えばお米や水などの重量のあるアイテムは、大人に購入を依頼することが好ましい。またお酒など法的に子供が購入できないアイテムについても大人に購入を依頼することが好ましい。また特定のアイテムについては、商品知識のある人に購入を依頼したいという要求もあるかもしれない。また例えば、購入する店舗についても、ポイントカードを持っている店舗で優先的に購入したいという要求もあるかもしれない。
そこで、買い物支援システム1は、様々な考慮すべきパラメータをコストという数値に換算する。そして買い物支援システム1は、このコストに基づいて買い物を計画することを支援することができる。
図1を参照すると、買い物支援システム1は、買い物支援サーバ10と、買い物タスクを発行する依頼者の端末装置である依頼者端末20と、買い物タスクを依頼されるメンバーの端末装置であるメンバー端末30とを主に有する。このとき、メンバー端末30は複数あってもよい。また、依頼者は依頼者であると共に買い物タスクの依頼を受けるメンバーであってもよい。このとき、実際には依頼者端末20は、メンバー端末30の機能もあわせ持つことができる。
例えば依頼者端末20及びメンバー端末30は、例えばスマートフォンを含む携帯電話、PHS(Personal Handyphone System)、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器などの情報処理装置であってもよい。また依頼者端末20及びメンバー端末30は、PC(Personal Computer)、家庭用映像処理装置(DVDレコーダ、ビデオデッキなど)、PDA(Personal Digital Assistants)、家庭用ゲーム機器、家電機器などの情報処理装置であってもよい。メンバー端末30が携帯型の情報処理装置である場合には、買い物タスクを実行している途中で、その進捗状況についてすぐに更新することができるため好適である。
依頼者端末20は、買い物タスクを発行する機能を有する。ここで発行される買い物タスクには、依頼する人物の指定、購入したいアイテム、及び購入したいアイテムの条件などの情報を含むことができる。依頼者端末20は、発行する買い物タスクの情報を買い物支援サーバ10に送信することができる。
買い物支援サーバ10は、買い物タスクの情報に基づいて、依頼されたメンバーにこの買い物タスクに参加することができるか否かを確認することができる。そして、買い物支援サーバ10は、買い物タスクに参加する参加メンバーの情報を用いて、買い物タスクの情報に基づいた購入行動を計画することができる。買い物支援サーバ10は、それぞれの参加メンバーに対して、どの店舗でどのアイテムを購入するかを示す購入行動を提示することができる。このとき買い物支援サーバ10は、それぞれの参加メンバーが取りうる購入行動に対するコストを算出し、算出されたコストに基づいて購入行動を決定することができる。
メンバー端末30は、買い物タスクを依頼されるメンバーの端末装置である。このメンバー端末30は、買い物支援サーバ10から買い物タスクへの参加依頼を受信すると、この買い物タスクへの参加可否の回答を受付けることができる。
<2.買い物支援サーバの機能構成>
次に、図2を参照しながら同実施形態に係る買い物支援サーバ10の機能構成について説明する。図2は、同実施形態に係る買い物支援サーバの機能構成を示すブロック図である。
次に、図2を参照しながら同実施形態に係る買い物支援サーバ10の機能構成について説明する。図2は、同実施形態に係る買い物支援サーバの機能構成を示すブロック図である。
((買い物支援サーバ10))
図2を参照すると、買い物支援サーバ10は、タスク条件取得部105と、購入行動候補抽出部110と、コスト算出部115と、割当部120と、通知部125と、フィードバック制御部130とを主に有する。
図2を参照すると、買い物支援サーバ10は、タスク条件取得部105と、購入行動候補抽出部110と、コスト算出部115と、割当部120と、通知部125と、フィードバック制御部130とを主に有する。
(タスク条件取得部105)
タスク条件取得部105は、発行される買い物タスクのタスク条件を取得する機能を有する。タスク条件取得部105は、依頼者の入力した買い物タスクの条件を、依頼者端末20から受信することによってタスク条件を取得することができる。
タスク条件取得部105は、発行される買い物タスクのタスク条件を取得する機能を有する。タスク条件取得部105は、依頼者の入力した買い物タスクの条件を、依頼者端末20から受信することによってタスク条件を取得することができる。
またタスク条件取得部105は、依頼者端末20により発行される買い物タスクを依頼するメンバーの保有するメンバー端末30に対して、買い物タスクへの参加可否を確認することができる。タスク条件取得部105は、例えば買い物タスクを依頼されたメンバーがボタンを押下するなど簡単な操作で買い物タスクへの参加可否を回答することのできる回答画面を生成してそれぞれのメンバーに提供することができる。タスク条件取得部105は、回答画面により入力された回答に基づいて、買い物タスクに参加する参加メンバーの情報をタスク条件として取得することができる。タスク条件取得部105は、取得したタスク条件を購入行動候補抽出部110に供給することができる。
(購入行動候補抽出部110)
購入行動候補抽出部110は、購入行動の候補を抽出する機能を有する。ここで購入行動とは、特定の参加メンバーの移動ルート、購入店舗、購入するアイテムにより特定されてよい。例えば購入行動候補抽出部110は、まず特定の参加メンバーが目的地まで行くときのルートを取得することができる。例えば参加メンバーが会社にいる場合には、購入行動候補抽出部110は、会社から家に帰るまでのルートを取得することができる。このとき例えば目的地までのルート上で経由する地点が指定されてもよい。また、このルートを取得するとき、普段の行動から学習された行動モデルが利用されてもよい。またこのルートを取得するとき、参加メンバーの予定管理アプリケーションと連携してルートを推定してもよい。
購入行動候補抽出部110は、購入行動の候補を抽出する機能を有する。ここで購入行動とは、特定の参加メンバーの移動ルート、購入店舗、購入するアイテムにより特定されてよい。例えば購入行動候補抽出部110は、まず特定の参加メンバーが目的地まで行くときのルートを取得することができる。例えば参加メンバーが会社にいる場合には、購入行動候補抽出部110は、会社から家に帰るまでのルートを取得することができる。このとき例えば目的地までのルート上で経由する地点が指定されてもよい。また、このルートを取得するとき、普段の行動から学習された行動モデルが利用されてもよい。またこのルートを取得するとき、参加メンバーの予定管理アプリケーションと連携してルートを推定してもよい。
購入行動候補抽出部110は、それぞれの参加メンバーについて、取りうる移動ルートの候補を抽出すると、それぞれのルートについて、ルートが経由するグリッドの情報を抽出する。ここで購入行動候補抽出部110は、ルートが経由するグリッドに隣接するグリッドも抽出してもよい。抽出するグリッドの範囲は、様々に設定されてよい。従って購入行動候補抽出部110は、参加メンバーのユーザID、抽出されたルートのルートID、及びルート付近のグリッドのグリッドIDを抽出することができる。また購入行動候補抽出部110は、抽出されたグリッドIDに含まれる店舗の情報を抽出することもできる。ここで抽出された店舗は、参加メンバーがアイテムを購入する店舗の候補である。購入行動候補抽出部110は、買い物タスクのタスク条件に含まれる購入アイテムのうち、抽出された店舗において購入することが可能なアイテムの情報を取得する。
そして購入行動候補抽出部110は、ユーザID、ルートID、店舗ID(複数可)、及び購入する各アイテムの購入可否情報を対応づけた購入行動候補の情報をコスト算出部115に供給することができる。購入行動候補抽出部110は、この購入行動候補をメンバー毎に、考えうる移動ルート毎に抽出することができる。
(コスト算出部115)
コスト算出部115は、購入行動候補抽出部110により抽出された購入行動候補毎のコストを算出する機能を有する。また、購入行動候補抽出部110により抽出された購入行動候補は、その購入行動での各アイテムの購入可否の情報を含むが、実際にその購入行動でそれぞれのアイテムを購入するか否かについては未だ決定されていない。そこで、まずコスト算出部115は、購入行動候補抽出部110により抽出された購入行動候補のコストを算出する。そして、コスト算出部115は、割当部120にこの購入行動候補のコストの値を供給することができる。またコスト算出部115は、割当部120によりそれぞれの購入行動候補に購入するアイテムが割当てられると、そのアイテムを購入することによるコスト値を購入行動候補のコスト値に加算することができる。コスト算出部115は、アイテムを購入することによるコスト値を加算した購入行動候補のコストの情報を割当部120に供給することができる。
コスト算出部115は、購入行動候補抽出部110により抽出された購入行動候補毎のコストを算出する機能を有する。また、購入行動候補抽出部110により抽出された購入行動候補は、その購入行動での各アイテムの購入可否の情報を含むが、実際にその購入行動でそれぞれのアイテムを購入するか否かについては未だ決定されていない。そこで、まずコスト算出部115は、購入行動候補抽出部110により抽出された購入行動候補のコストを算出する。そして、コスト算出部115は、割当部120にこの購入行動候補のコストの値を供給することができる。またコスト算出部115は、割当部120によりそれぞれの購入行動候補に購入するアイテムが割当てられると、そのアイテムを購入することによるコスト値を購入行動候補のコスト値に加算することができる。コスト算出部115は、アイテムを購入することによるコスト値を加算した購入行動候補のコストの情報を割当部120に供給することができる。
例えば購入行動のコストは、買い物タスクに参加しない場合の想定ルートと比較して余計にかかる時間、及び労力を数値化した値であってよい。例えば購入行動のコストは、購入店舗の駅からの近さ、乗換の労力(階段を使う必要があるか否か)、交通費、天候、ユーザ嗜好などに基づいて算出されてよい。例えば定期券の区間外であればコストを大きくしてもよい。また天候が悪い場合には、歩行時間の長いルートに対してはコストを大きくしてもよい。また購入行動のコストは、参加メンバーの特性に応じて算出されてよい。さらに購入行動のコストは、アイテムを購入することによるコスト値が加算されてもよい。アイテムを購入することによるコスト値は、例えばアイテムの特性に基づいた値であってよい。例えばここで考慮されるアイテムの特性は、アイテムの種類、アイテムの大きさ、アイテムの重さ、アイテムがナマモノであるか否か、アイテムが上下逆さまで輸送してはいけないものか否か、ワレモノであるか否か、などが挙げられる。この場合にも、コストは、参加メンバーの特性に応じて算出されてもよい。このとき考慮される参加メンバーの特性は、例えば性別、年齢、嗜好(適性)などが挙げられる。例えば参加メンバーが小さな子供である場合には、アイテムの重さのコストに与える影響を大きくしてもよい。また、購入するアイテムについての知識が豊富な参加メンバーについては、このアイテムを購入することによるコストが小さくなるようにコストが算出されてもよい。
コスト算出部115は、購入行動のコストに影響を与える各種のパラメータについてのコスト値に、重み付けを行って加算していくことによってコストを算出することができる。この重み付けの度合いは、例えばメンバー毎に異なってよい。またこの重み付けの度合いは、パラメータ毎に異なってよい。
(割当部120)
割当部120は、コスト算出部115により算出されるコストの値に基づいて、購入するアイテムをそれぞれの参加メンバーに割当てる機能を有する。この割当部120は、購入するアイテムを参加メンバーに割当てることによってそれぞれの参加メンバーの購入行動を決定する決定部の一例である。割当部120は、購入行動候補に対してアイテムを割当てると、この割当てたアイテムの情報をコスト算出部115に供給することができる。そして割当部120は、割当てたアイテムのコスト値が加算された購入行動候補のコストに基づいて、さらにアイテムを割当てることができる。
割当部120は、コスト算出部115により算出されるコストの値に基づいて、購入するアイテムをそれぞれの参加メンバーに割当てる機能を有する。この割当部120は、購入するアイテムを参加メンバーに割当てることによってそれぞれの参加メンバーの購入行動を決定する決定部の一例である。割当部120は、購入行動候補に対してアイテムを割当てると、この割当てたアイテムの情報をコスト算出部115に供給することができる。そして割当部120は、割当てたアイテムのコスト値が加算された購入行動候補のコストに基づいて、さらにアイテムを割当てることができる。
割当部120は、全ての購入するアイテムがいずれかの参加メンバーに割当てられるようにアイテムを参加メンバーに割当てる。また割当部120は、それぞれの参加メンバーの購入行動コストが、コスト許容値を超えないようにアイテムを割当てる。このとき、割当部120は、例えば全てのメンバーの購入行動コストの合計が最小となるようにアイテムを割当てることが望ましい。また割当部120は、それぞれの参加メンバーのコスト許容値に対するスコアが大きくなるようにアイテムを割当てることが望ましい。また割当部120は、メンバー間においてコスト許容値と購入行動コストの比率の差異が小さくなるように(すなわちメンバー間の不公平感を低減するように)アイテムを割当てることが望ましい。割当部120は、このように様々な要素を考慮しながらそれぞれの参加メンバーの購入行動を決定することができる。
(通知部125)
通知部125は、買い物タスクを依頼されたメンバーに様々な情報を通知する機能を有する。通知部125は、例えば通知したい情報を掲載した表示画面をメンバー端末30に提供することによって、メンバーに情報を通知することができる。通知部125は、例えば前記割当部120により決定された購入行動を参加メンバーに通知することができる。例えば通知部125が参加メンバーに購入行動を通知する画面は、参加メンバーが購入行動の実行を受諾するか否かを回答するためのフィードバック部を有することが好ましい。例えば参加メンバーがいずれかのボタンを選択して押下するだけで受諾の可否を回答することができるとよい。
通知部125は、買い物タスクを依頼されたメンバーに様々な情報を通知する機能を有する。通知部125は、例えば通知したい情報を掲載した表示画面をメンバー端末30に提供することによって、メンバーに情報を通知することができる。通知部125は、例えば前記割当部120により決定された購入行動を参加メンバーに通知することができる。例えば通知部125が参加メンバーに購入行動を通知する画面は、参加メンバーが購入行動の実行を受諾するか否かを回答するためのフィードバック部を有することが好ましい。例えば参加メンバーがいずれかのボタンを選択して押下するだけで受諾の可否を回答することができるとよい。
(フィードバック制御部130)
フィードバック制御部130は、通知部125の提供する表示画面などを介して、参加メンバーから提供されるフィードバック情報に応じた制御を行うことができる。例えばフィードバック制御部130は、参加メンバーの増減に応じて、購入行動の再計画が行われるように、タスク条件取得部105に新たなタスク条件を提供することができる。またフィードバック制御部130は、参加メンバーが決定された購入行動外の行動をしたとき、例えば予定外のアイテムを購入したとき、予定されたアイテムが売り切れていて購入することができなかったときに、購入行動の再計画が行われるように、タスク条件取得部105に新たなタスク条件を提供することができる。
フィードバック制御部130は、通知部125の提供する表示画面などを介して、参加メンバーから提供されるフィードバック情報に応じた制御を行うことができる。例えばフィードバック制御部130は、参加メンバーの増減に応じて、購入行動の再計画が行われるように、タスク条件取得部105に新たなタスク条件を提供することができる。またフィードバック制御部130は、参加メンバーが決定された購入行動外の行動をしたとき、例えば予定外のアイテムを購入したとき、予定されたアイテムが売り切れていて購入することができなかったときに、購入行動の再計画が行われるように、タスク条件取得部105に新たなタスク条件を提供することができる。
以上、本実施形態に係る買い物支援サーバ10の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPU(Central Processing Unit)などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。買い物支援サーバ10のハードウェア構成の一例については、後述される。
なお、上述のような本実施形態に係る買い物支援サーバ10の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
<3.動作例>
次に、図3〜図8を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援システム1の動作例について説明する。図3は、同実施形態に係る買い物支援システムの動作を示すフローチャートである。図4は、同実施形態に係る買い物支援システムのタスク発行画面の一例を示す説明図である。図5は、同実施形態に係る買い物支援システムの参加可否確認画面の一例を示す説明図である。図6は、同実施形態に係る買い物支援システムの購入行動受諾確認画面の一例を示す説明図である。図7は、同実施形態に係る買い物支援システムの購入店舗選択画面の一例を示す説明図である。図8は、同実施形態に係る買い物支援システムの進捗状況確認画面の一例を示す説明図である。
次に、図3〜図8を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援システム1の動作例について説明する。図3は、同実施形態に係る買い物支援システムの動作を示すフローチャートである。図4は、同実施形態に係る買い物支援システムのタスク発行画面の一例を示す説明図である。図5は、同実施形態に係る買い物支援システムの参加可否確認画面の一例を示す説明図である。図6は、同実施形態に係る買い物支援システムの購入行動受諾確認画面の一例を示す説明図である。図7は、同実施形態に係る買い物支援システムの購入店舗選択画面の一例を示す説明図である。図8は、同実施形態に係る買い物支援システムの進捗状況確認画面の一例を示す説明図である。
図3を参照すると、買い物支援サーバ10のタスク条件取得部105は、依頼者端末20を介してタスク発行者から入力される買い物タスクの発行を受付ける(S100)。例えば依頼者端末20は、図4に示されるようなタスク発行画面50によりタスク条件を入力した後、タスク発行ボタン52を押下すると、タスク発行リクエストが買い物支援サーバ10に送信される。このタスク発行画面50によって、例えば購入アイテムの名称、購入希望価格、購入数量、及び購入に当たっての備考情報を入力することができる。
再び図3に戻ると、次にタスク条件取得部105は、受付けられた買い物タスクに参加することができるか否かを、メンバーに確認する(S105)。このときタスク条件取得部105は、例えば予め指定されたメンバーに対して、タスクが発行された旨を通知して参加可否を受付けることができる。ここで指定されたメンバーは、例えばタスク発行時に依頼者端末20を介して指定されたメンバーであってもよい。また指定されたメンバーは、予めユーザ情報と関連づけられて登録されたメンバーであってもよい。買い物支援システム1のユーザは、例えば家族のメンバーを予め登録しておくことができてもよい。また、タスク条件取得部105が収集したメンバーの参加可否情報は、例えば図5に示される参加可否確認画面60によって提供されてもよい。
再び図3に戻ると、次に購入行動候補抽出部110は、参加メンバーの購入行動候補を抽出する(S110)。そして、コスト算出部115は、抽出された購入行動候補のコストを算出する(S115)。ここでのコスト算出の詳細については、後述される。
次に、算出されるコストに基づいて、それぞれの参加メンバーの購入行動が決定される(S125)。例えば購入行動の決定は、割当部120が購入するアイテムを参加メンバーに割当てることによって行われる。ここで行われる割当ての詳細については、後述される。割当部120により購入するアイテムの割当が行われ、それぞれの参加メンバーの購入行動が決定されると、通知部125は、決定された購入行動を参加メンバーに通知する(S125)。
例えばこの通知は、図6に示される購入行動受諾確認画面70により行われてよい。この通知がなされた後、参加メンバーは提案された購入行動の実行を受諾するか否かをフィードバックすることができる。例えば購入行動受諾確認画面70には、購入行動を実行することを受諾する旨を通知するための受諾ボタン72及び購入行動を実行しないことを通知するための拒否ボタン74が含まれていてよい。
また通知部125は、購入行動により示される移動ルート及び立寄る購入店舗を地図上に重畳させた地図表示画面を表示させることにより購入行動の提案を通知してもよい。また、予定された購入店舗の近隣に、同じアイテムを購入することのできる他の店舗が存在する場合には、通知部125は、例えば図7に示される購入店舗選択画面80を提供してもよい。購入店舗選択画面80は、地図上に予定された購入店舗82の位置と、購入店舗82の近隣に位置する他の店舗84の位置とが示されてよい。また、購入店舗82にいたるまでのルートも示されてよい。また購入店舗選択画面80においては、例えば他の購入店舗82及び他の店舗84の詳細情報が示されてもよい。購入店舗選択画面80には、購入する店舗を選択するための購入店舗選択ボタン86が含まれていてよい。例えば購入店舗選択ボタン86は、購入アイテム毎に設けられていてよい。
また、参加メンバーは、購入行動に対する変更をフィードバックすることもできる。例えば参加メンバーは、決定された購入行動に含まれるアイテムを購入することができなかった旨をフィードバックすることができる。また参加メンバーは、決定された購入行動には含まれていなかったアイテムを購入したことをフィードバックすることができる。
或いは参加メンバーは、購入行動の進捗状況をフィードバックすることができる。例えば図8に示される進捗状況確認画面90により進捗状況がフィードバックされてよい。この進捗状況確認画面90は、例えば購入完了したことをフィードバックするための完了ボタン92が設けられていてよい。参加メンバーは、自らに割当てられたアイテムを購入したことを、この完了ボタン92を押下するだけでフィードバックすることができる。
再び図3に戻ると、フィードバック制御部130は、提案した購入行動について変更が必要なフィードバックがあったか否かを判断する(S130)。例えば変更が必要なフィードバックとしては、予定されたアイテムを購入することができなかった旨のフィードバック、参加できない予定だったけれど買い物タスクに参加することができるようになった旨のフィードバック、参加する予定だったけれど買い物タスクに参加できなくなった旨のフィードバックなどが挙げられる。このステップS130の判断において、変更が必要なフィードバックがあったと判断された場合には、ステップS115に戻って、再び購入行動が計画される。
一方、ステップS130の判断において変更が必要なフィードバックがないと判断された場合には、進捗状況が参加メンバー間で共有される(S135)。そして、フィードバック制御部130は、参加メンバーからの進捗状況のフィードバックに基づいて、タスクが完了したか否かを判断する(S140)。ステップS140の判断において、タスクが完了していないと判断された場合には、再びステップS130に戻ってフィードバック制御が実行される。このフィードバック制御は、ステップS140の判断によりタスクが完了したと判断されるまで繰り返される。
<4.購入行動候補の抽出>
次に、図9を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10の購入行動候補抽出部110による購入行動候補の抽出動作について説明する。図9は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動候補の抽出動作を示すフローチャートである。
次に、図9を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10の購入行動候補抽出部110による購入行動候補の抽出動作について説明する。図9は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動候補の抽出動作を示すフローチャートである。
まず、購入行動候補取得部110は、参加メンバーが目的地まで行くときの候補ルートを取得する(S200)。このとき購入行動候補取得部110は、それぞれの参加メンバーについて複数の候補ルートを抽出することができる。また、この候補ルートを取得する際に、経由地が指定されてもよい。また、候補ルートを取得する際に、普段の行動から学習された行動モデルが利用されてもよい。また、候補ルートを取得する際に、予定管理アプリケーションと連携してルートが推定されてもよい。
またここで図示されていないが、購入行動候補抽出部110は、複数挙げられた候補ルートの絞込みを行ってもよい。例えば、購入行動候補抽出部110は、参加メンバーからのフィードバック情報や事前設定に基づいて、候補ルートを絞り込んでもよい。
そして、候補ルートが抽出されると、この候補ルート上の各グリッドに対して、グリッドに含まれ、かつ購入予定のアイテムを購入することのできる全ての店舗のリストを取得する(S205)。なお、ここでは候補ルート上のグリッドを店舗を探索する対象としたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、候補ルート上のグリッドと隣接するグリッドについても対象とされてよい。
ここでアイテムを購入する店舗を抽出する際には、購入行動候補抽出部110は、予め参加メンバーが購入行動を実行する時間帯がわかっている場合には、店舗の営業時間情報を取得して、参加メンバーが実際に立寄ることのできる店舗に絞込んでもよい。このとき例えば購入行動候補抽出部110は、普段の行動から学習された行動モデルを利用することによって、参加メンバーが購入行動を実行する時間帯を推定してもよい。また、購入行動候補抽出部110は、予定管理アプリケーションの情報を利用することによって、参加メンバーが購入行動を実行する時間帯を推定してもよい。
そして、次にコスト算出部115は、抽出された購入行動候補に対するコストを算出する(S210)。ここでコスト算出については以下に詳述される。
<5.コスト算出>
次に、図10及び図11を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10の購入行動に対するコスト算出について詳述される。図10は、同実施形態に係る買い物支援サーバのコスト算出について示す説明図である。図11は、同実施形態に係る買い物支援サーバのコスト算出において考慮されるパラメータ例を示す表である。
次に、図10及び図11を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10の購入行動に対するコスト算出について詳述される。図10は、同実施形態に係る買い物支援サーバのコスト算出について示す説明図である。図11は、同実施形態に係る買い物支援サーバのコスト算出において考慮されるパラメータ例を示す表である。
図10に示されるように、購入行動候補のコストcostの値は、複数のコストパラメータAttrとそれぞれのパラメータに対する重み係数wとの積の和で表される。購入行動候補のコストパラメータの一例は、図11に示される。ここで示されるように、例えばコストパラメータは、購入店舗の特性に関するコストパラメータ、参加メンバーの特性に関するコストパラメータ、及び購入アイテムの特性に関するコストパラメータを含んでよい。
購入店舗の特性に関するコストパラメータの例としては、駅からの近さ(歩行時間)、予定ルートとの距離の差、購入店舗に行くための乗換の労力、購入店舗に行くための交通費、その日の天候、購入店舗に対する嗜好、セール情報、ポイントカードの有無などが挙げられる。例えば駅から遠い店舗に行くためには余計に労力がかかるため、この店舗を含む購入行動のコストは高くされてよい。また購入行動を行わない場合の予定ルートとの距離の差が大きい場合には、余計な労力がかかる。このため、この店舗を含む購入行動のコストは高くされてよい。またこの店舗に行くために公共交通機関の乗換が生じる場合には、余計な労力がかかる。このとき、乗換のために階段の上り下りが生じる場合には、さらに余計な労力がかかる。このため、乗換が生じる場合、さらに乗換のために階段の上り下りが生じる場合には、この店舗を含む購入行動のコストは高くされてよい。また店舗に行くために定期券外の公共交通機関を利用する場合には、余計な交通費がかかる。このためこの店舗を含む購入行動のコストは高くされてよい。また、天候が悪い日には、徒歩時間が長い購入行動のコストは高くされてよい。また、タスク発行者、又は参加メンバーの店舗に対する嗜好が反映されてもよい。例えば、タスク発行者又は参加メンバーの好きな店舗が登録されている場合には、この店舗に対するコスト値が低くされてよい。或いは、セールが実施されている店舗に対するコストは低くされることが好ましい。またタスク発行者又は参加メンバーがポイントカードを所有している店舗がある場合には、タスク発行者又は参加メンバーは、ポイントを貯めるためになるべく特定の店舗を利用したいという要求があるかもしれない。このため、ポイントカードを所有している店舗が登録されている場合には、この店舗に対するコストは低くされてよい。
また、参加メンバーの特性に対するコストパラメータの例としては、嗜好、性別、年齢などが挙げられる。例えば、ある特定のアイテムについては、特定の参加メンバーが商品知識が豊富であるかもしれない。このとき、この参加メンバーについてこのアイテムに対するコストを低くしてよい。また、性別によって購入しやすいアイテムがあるかもしれない。このとき、参加メンバーの性別によって、アイテムに対するコストを低くしてもよい。また、年齢によって購入することができないアイテムがあるかもしれない。例えば煙草、及び酒類は未成年者が購入することは禁じられている。このため、未成年者については、このアイテムに対するコストが大幅に大きくなるようにすることが望ましい。
また、購入アイテムの特性に対するコストパラメータの例としては、大きさ、重さ、ナマモノであるか否か、天地無用であるか否か、ワレモノであるか否かなどが挙げられる。例えば大きいアイテム、重いアイテム、ナマモノ、天地無用のアイテム、ワレモノについては、コストを高くしてよい。これらのコストに与える影響は、例えば参加メンバーにより異なってもよい。例えば大きいアイテム、及び思いアイテムなどは、大人よりも子供の方がコストを高くしてよい。また参加メンバーが選択可能な移動手段によってもコストは異なってよい。例えば自家用車による移動ができる場合には、大きいアイテムや重いアイテムを担当することが好ましい。また徒歩移動であるか、自転車移動であるかによっても持つことのできるアイテムの大きさ及び重量は異なる。
<6.購入行動の決定>
次に、図12〜図14を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10の購入行動の決定について説明する。図12は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動決定動作の一例を示すフローチャートである。図13は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動決定動作の他の一例を示すフローチャートである。図14は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動決定について説明するための説明図である。
次に、図12〜図14を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10の購入行動の決定について説明する。図12は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動決定動作の一例を示すフローチャートである。図13は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動決定動作の他の一例を示すフローチャートである。図14は、同実施形態に係る買い物支援サーバの購入行動決定について説明するための説明図である。
図12を参照すると、まず割当部120は、購入行動候補のリストを取得する(S300)。ここで取得される購入行動候補のリストは、<参加メンバー、購入可能店舗、購入アイテム、購入行動コスト>の情報を含むことができる。
次に割当部120は、リストを絞り込む(S305)。ここで割当部120は、例えばそれぞれの参加メンバーのコスト許容値、リスト項目数の上限値、店舗の優先順位などに基づいてリストを絞り込んでもよい。例えば参加メンバーによって、コストの許容値が設定されている場合には、この許容値を超える購入行動候補はリストから外されてよい。またリスト項目数の上限値が定められている場合には、この上限値を超える項目数を含む購入行動候補は、リストから外されてよい。また店舗の優先順位が定められている場合には、この優先順位の低い店舗を含む購入行動候補はリストから外されてもよい。
そして割当部120は、全ての購入予定アイテムをカバーして、全ての参加メンバーの購入行動コスト合計値が最小となるようなメンバーと購入可能店舗の組合せを選択する(S310)。そして、割当部120は、可能な解が存在するか否かを判断する(S315)。そして、可能な解が存在する場合には、割当部120は、最適解の購入行動をそれぞれの参加メンバーに割当てる(S320)。一方、ステップS315の判断において可能な解が存在しないと判断された場合には、タスク発行者に解が存在しない旨を通知して再考を促すフィードバックを行う(S325)。
なお、ステップS310の処理において、割当部120は、与えられた要素集合(購入アイテム集合)を全てカバーする集合族(購入行動)の中で重み(購入行動コスト)最小のものを求める問題と解釈して割当を行ってよい。例えば、代表的な組合せ最適化問題の1つである集合被覆問題であると解釈してこの問題を解く方法が考えられる。
また、図12の動作において割当部120は、可能な解が存在しないときにはタスク発行者に再考を促すこととしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、図13に示されるように、購入店舗を抽出する対象グリッドを増やして、購入行動コストを再計算してもよい。例えば上記においては、移動ルート上のグリッドを対象としが、この移動ルート上のグリッドに隣接するグリッドも対象に加えてもよい。このようにして購入行動候補を増やすことができる。
また、割当部120は、例えばそれぞれの参加メンバーの購入行動コスト許容値に対するスコアに基づいて、購入行動を決定してもよい。このときそれぞれの参加メンバーの購入行動コスト許容値に対するスコアは、大きいほどよい。
また、割当部120は、メンバー間の「購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率」の差異に基づいて、購入行動を決定してもよい。このときメンバー間の「購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率」の差異は、小さいほどよい。例えば図14は、参加メンバーの購入行動コスト許容値と購入行動コスト、そして「購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率」の2つのパターンが示される。参加メンバーCのコスト許容値は4であり、参加メンバーDのコスト許容値は10であり、参加メンバーEのコスト許容値は5である。このとき、購入行動コストがいずれも2であるパターン1においては、購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率は、それぞれ参加メンバーCが50%、参加メンバーDが20%、参加メンバーEが40%となる。これに対し、パターン2においては、参加メンバーCの購入行動コストが1であり、参加メンバーDの購入行動コストが3であり、参加メンバーEの購入行動コストが2である。このとき購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率は、それぞれ参加メンバーCが25%、参加メンバーDが30%、参加メンバーEが40%となる。このパターン1とパターン2とを比較すると、購入行動コスト自体はパターン1の方が不公平に見える。しかし、購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率の差異を考慮すると、パターン2の方が購入行動コスト許容値と購入行動コストの比率の差異少なく公平であるとも考えられる。
<7.ハードウェア構成例>
ここで、図15及び図16を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10、依頼者端末20、及びメンバー端末30のハードウェア構成例について説明される。図15は、同実施形態に係る買い物支援サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。また図16は、同実施形態に係る依頼者端末及びメンバー端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。なお、ここでは買い物支援サーバ10はサーバ装置であり、依頼者端末20及びメンバー端末30はスマートフォンである場合を例に説明するが、本技術は係る例に限定されない。あらゆる情報処理装置により買い物支援サーバ10、依頼者端末20、及びメンバー端末30の機能は実現されてよい。また、1台の情報処理装置により実現される場合に加えて、分散処理により複数の情報処理装置を用いて本技術の機能は実現されてもよい。
ここで、図15及び図16を参照しながら、本開示の一実施形態に係る買い物支援サーバ10、依頼者端末20、及びメンバー端末30のハードウェア構成例について説明される。図15は、同実施形態に係る買い物支援サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。また図16は、同実施形態に係る依頼者端末及びメンバー端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。なお、ここでは買い物支援サーバ10はサーバ装置であり、依頼者端末20及びメンバー端末30はスマートフォンである場合を例に説明するが、本技術は係る例に限定されない。あらゆる情報処理装置により買い物支援サーバ10、依頼者端末20、及びメンバー端末30の機能は実現されてよい。また、1台の情報処理装置により実現される場合に加えて、分散処理により複数の情報処理装置を用いて本技術の機能は実現されてもよい。
((買い物支援サーバ10))
まず上記の買い物支援サーバ10が有する各構成要素の機能は、例えば、図15に示すハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図15に示すハードウェアを制御することにより実現される。
まず上記の買い物支援サーバ10が有する各構成要素の機能は、例えば、図15に示すハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図15に示すハードウェアを制御することにより実現される。
図15に示すように、このハードウェアは、主に、CPU902と、ROM904と、RAM906と、ホストバス908と、ブリッジ910と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス912と、インターフェース914と、入力部916と、出力部918と、記憶部920と、ドライブ922と、接続ポート924と、通信部926と、を有する。但し、上記のCPUは、Central Processing Unitの略である。また、上記のROMは、Read Only Memoryの略である。そして、上記のRAMは、Random Access Memoryの略である。
CPU902は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ROM904、RAM906、記憶部920、又はリムーバブル記録媒体928に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ROM904は、CPU902に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。RAM906には、例えば、CPU902に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス908を介して相互に接続される。一方、ホストバス908は、例えば、ブリッジ910を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス912に接続される。また、入力部916としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部916としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ(以下、リモコン)が用いられることもある。
出力部918としては、例えば、CRT、LCD、PDP、又はELD等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のCRTは、Cathode Ray Tubeの略である。また、上記のLCDは、Liquid Crystal Displayの略である。そして、上記のPDPは、Plasma DisplayPanelの略である。さらに、上記のELDは、Electro−Luminescence Displayの略である。
記憶部920は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部920としては、例えば、ハードディスクドライブ(HDD)等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のHDDは、Hard Disk Driveの略である。
ドライブ922は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体928に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体928に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体928は、例えば、DVDメディア、Blu−rayメディア、HD DVDメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体928は、例えば、非接触型ICチップを搭載したICカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のICは、Integrated Circuitの略である。
接続ポート924は、例えば、USBポート、IEEE1394ポート、SCSI、RS−232Cポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器930を接続するためのポートである。外部接続機器930は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はICレコーダ等である。但し、上記のUSBは、Universal Serial Busの略である。また、上記のSCSIは、Small Computer System Interfaceの略である。
通信部926は、ネットワーク932に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線LAN、Bluetooth(登録商標)、又はWUSB用の通信カード、光通信用のルータ、ADSL用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部926に接続されるネットワーク932は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内LAN、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のLANは、Local Area Networkの略である。また、上記のWUSBは、Wireless USBの略である。そして、上記のADSLは、Asymmetric Digital Subscriber Lineの略である。
((依頼者端末20及びメンバー端末30))
次に、図16を参照しながら、本開示の一実施形態に係る依頼者端末20及びメンバー端末30のハードウェア構成例について説明する。図16は、同実施形態に係る依頼者端末及びメンバー端末のハードウェア構成を示すブロック図である。
次に、図16を参照しながら、本開示の一実施形態に係る依頼者端末20及びメンバー端末30のハードウェア構成例について説明する。図16は、同実施形態に係る依頼者端末及びメンバー端末のハードウェア構成を示すブロック図である。
ここで、依頼者端末20及びメンバー端末30の構成の一例について説明する。図16を参照すると、依頼者端末20及びメンバー端末30は、例えば、電話網アンテナ817と、電話処理部819と、GPSアンテナ821と、GPS処理部823と、Wifiアンテナ825と、Wifi処理部827と、地磁気センサ829と、加速度センサ831と、ジャイロセンサ833と、気圧センサ835と、撮像部837と、CPU(Central Processing Unit)839と、ROM(Read Only Memory)841と、RAM(Random Access Memory)843と、操作部847と、表示部849と、デコーダ851と、スピーカ853と、エンコーダ855と、マイク857と、記憶部859とを有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよいことは言うまでもない。
(電話網アンテナ817)
電話網アンテナ817は、通話及び通信用の携帯電話網と無線で接続する機能を有するアンテナの一例である。電話網アンテナ817は、携帯電話網を介して受信される通話信号を電話処理部819に供給することができる。
電話網アンテナ817は、通話及び通信用の携帯電話網と無線で接続する機能を有するアンテナの一例である。電話網アンテナ817は、携帯電話網を介して受信される通話信号を電話処理部819に供給することができる。
(電話処理部819)
電話処理部819は、電話網アンテナ817により送受信される信号に対する各種の信号処理を行う機能を有する。電話処理部819は、例えばマイク857を介して入力され、エンコーダ855によりエンコードされた音声信号に対して各種の信号処理を行い、電話網アンテナ817に供給することができる。また電話処理部819は、電話網アンテナ819から供給される音声信号に対して各種の信号処理を行い、デコーダ851に供給することができる。
電話処理部819は、電話網アンテナ817により送受信される信号に対する各種の信号処理を行う機能を有する。電話処理部819は、例えばマイク857を介して入力され、エンコーダ855によりエンコードされた音声信号に対して各種の信号処理を行い、電話網アンテナ817に供給することができる。また電話処理部819は、電話網アンテナ819から供給される音声信号に対して各種の信号処理を行い、デコーダ851に供給することができる。
(GPSアンテナ821)
GPSアンテナ821は、測位衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。GPSアンテナ821は、複数のGPS衛星からのGPS信号を受信することができ、受信したGPS信号をGPS処理部823に入力する。
GPSアンテナ821は、測位衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。GPSアンテナ821は、複数のGPS衛星からのGPS信号を受信することができ、受信したGPS信号をGPS処理部823に入力する。
(GPS処理部823)
GPS処理部823は、測位衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する算出部の一例である。GPS処理部823は、GPSアンテナ821から入力された複数のGPS信号に基づいて現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、GPS処理部823は、GPS衛星の軌道データからそれぞれのGPS衛星の位置を算出し、GPS信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各GPS衛星から当該依頼者端末20又はメンバー端末30までの距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各GPS衛星の位置と、各GPS衛星から当該依頼者端末20又はメンバー端末30までの距離とに基づいて、現在の3次元位置を算出することができる。なお、ここで用いられるGPS衛星の軌道データは、例えばGPS信号に含まれていてもよい。或いは、GPS衛星の軌道データは、通信アンテナ825を介して外部のサーバから取得されてもよい。
GPS処理部823は、測位衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する算出部の一例である。GPS処理部823は、GPSアンテナ821から入力された複数のGPS信号に基づいて現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、GPS処理部823は、GPS衛星の軌道データからそれぞれのGPS衛星の位置を算出し、GPS信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各GPS衛星から当該依頼者端末20又はメンバー端末30までの距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各GPS衛星の位置と、各GPS衛星から当該依頼者端末20又はメンバー端末30までの距離とに基づいて、現在の3次元位置を算出することができる。なお、ここで用いられるGPS衛星の軌道データは、例えばGPS信号に含まれていてもよい。或いは、GPS衛星の軌道データは、通信アンテナ825を介して外部のサーバから取得されてもよい。
(Wifiアンテナ825)
Wifiアンテナ825は、例えば無線LAN(Local Area Network)通信網との通信信号をWifiの仕様に従って送受信する機能を有するアンテナである。Wifiアンテナ825は、受信した信号を通信処理部827に供給することができる。
Wifiアンテナ825は、例えば無線LAN(Local Area Network)通信網との通信信号をWifiの仕様に従って送受信する機能を有するアンテナである。Wifiアンテナ825は、受信した信号を通信処理部827に供給することができる。
(Wifi処理部827)
Wifi処理部827は、Wifiアンテナ825から供給された信号に各種の信号処理を行う機能を有する。Wifi処理部827は、供給されたアナログ信号から生成したデジタル信号をCPU839に供給することができる。
Wifi処理部827は、Wifiアンテナ825から供給された信号に各種の信号処理を行う機能を有する。Wifi処理部827は、供給されたアナログ信号から生成したデジタル信号をCPU839に供給することができる。
(地磁気センサ829)
地磁気センサ829は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。地磁気センサ829は、X軸方向、Y軸方向、及びZ軸方向の地磁気をそれぞれ検出する3軸地磁気センサであってよい。地磁気センサ829は、検出した地磁気データをCPU839に供給することができる。
地磁気センサ829は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。地磁気センサ829は、X軸方向、Y軸方向、及びZ軸方向の地磁気をそれぞれ検出する3軸地磁気センサであってよい。地磁気センサ829は、検出した地磁気データをCPU839に供給することができる。
(加速度センサ831)
加速度センサ831は、加速度を電圧値として検出するセンサである。加速度センサ831は、X軸方向に沿った加速度、Y軸方向に沿った加速度、及びZ軸方向に沿った加速度をそれぞれ検出する3軸加速度センサであってよい。加速度センサ831は、検出した加速度データをCPU839に供給することができる。
加速度センサ831は、加速度を電圧値として検出するセンサである。加速度センサ831は、X軸方向に沿った加速度、Y軸方向に沿った加速度、及びZ軸方向に沿った加速度をそれぞれ検出する3軸加速度センサであってよい。加速度センサ831は、検出した加速度データをCPU839に供給することができる。
(ジャイロセンサ833)
ジャイロセンサ833は、物体の角度や角速度を検出する計測器の一種である。このジャイロセンサ833は、X軸、Y軸、及びZ軸周りの回転角の変化する速度(角速度)を電圧値として検出する3軸ジャイロセンサであってよい。ジャイロセンサ833は、検出した角速度データをCPU839に供給することができる。
ジャイロセンサ833は、物体の角度や角速度を検出する計測器の一種である。このジャイロセンサ833は、X軸、Y軸、及びZ軸周りの回転角の変化する速度(角速度)を電圧値として検出する3軸ジャイロセンサであってよい。ジャイロセンサ833は、検出した角速度データをCPU839に供給することができる。
(気圧センサ835)
気圧センサ835は、周囲の気圧を電圧値として検出するセンサである。気圧センサ835は、気圧を所定のサンプリング周波数で検出し、検出した気圧データをCPU839に供給することができる。
気圧センサ835は、周囲の気圧を電圧値として検出するセンサである。気圧センサ835は、気圧を所定のサンプリング周波数で検出し、検出した気圧データをCPU839に供給することができる。
(撮像部837)
撮像部837は、CPU839の制御に従い、レンズを介して静止画像又は動画像を撮影する機能を有する。撮像部837は、撮影した画像を記憶部859に記憶させてもよい。
撮像部837は、CPU839の制御に従い、レンズを介して静止画像又は動画像を撮影する機能を有する。撮像部837は、撮影した画像を記憶部859に記憶させてもよい。
(CPU839)
CPU839は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って携帯端末30内の動作全般を制御する。またCPU839は、マイクロプロセッサであってもよい。このCPU839は、各種プログラムに従って様々な機能を実現することができる。
CPU839は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って携帯端末30内の動作全般を制御する。またCPU839は、マイクロプロセッサであってもよい。このCPU839は、各種プログラムに従って様々な機能を実現することができる。
(ROM841,RAM843)
ROM841は、CPU839が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶することができる。RAM843は、CPU839の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶することができる。
ROM841は、CPU839が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶することができる。RAM843は、CPU839の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶することができる。
(操作部847)
操作部847は、ユーザ5が所望の操作をするための入力信号を生成する機能を有する。操作部847は、例えばタッチセンサ、マウス、キーボード、ボタン、マイク、スイッチ及びレバーなどユーザ5が情報を入力するための入力部と、ユーザ5による入力に基づいて入力信号を生成し、CPU839に出力する入力制御回路などから構成されてよい。
操作部847は、ユーザ5が所望の操作をするための入力信号を生成する機能を有する。操作部847は、例えばタッチセンサ、マウス、キーボード、ボタン、マイク、スイッチ及びレバーなどユーザ5が情報を入力するための入力部と、ユーザ5による入力に基づいて入力信号を生成し、CPU839に出力する入力制御回路などから構成されてよい。
(表示部849)
表示部849は、出力装置の一例であり、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、有機EL(OLED:Organic Light Emitting Diode)ディスプレイ装置などの表示装置であってよい。表示部849は、ユーザ5に対して画面を表示することにより情報を提供することができる。
表示部849は、出力装置の一例であり、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、有機EL(OLED:Organic Light Emitting Diode)ディスプレイ装置などの表示装置であってよい。表示部849は、ユーザ5に対して画面を表示することにより情報を提供することができる。
(デコーダ851,スピーカ853)
デコーダ851は、CPU839の制御に従い、入力されたデータのデコード及びアナログ変換などを行う機能を有する。デコーダ851は、例えば電話網アンテナ817及び電話処理部819を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ853に出力することができる。またデコーダ851は、例えばWifiアンテナ825及びWifi処理部827を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ853に出力することができる。スピーカ853は、デコーダ851から供給される音声信号に基づいて音声を出力することができる。
デコーダ851は、CPU839の制御に従い、入力されたデータのデコード及びアナログ変換などを行う機能を有する。デコーダ851は、例えば電話網アンテナ817及び電話処理部819を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ853に出力することができる。またデコーダ851は、例えばWifiアンテナ825及びWifi処理部827を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ853に出力することができる。スピーカ853は、デコーダ851から供給される音声信号に基づいて音声を出力することができる。
(エンコーダ855,マイク857)
エンコーダ855は、CPU839の制御に従い、入力されたデータのデジタル変換及びエンコードなどを行う機能を有する。エンコーダ855は、マイク857から入力される音声信号のデジタル変換及びエンコードなどを行い、音声データを出力することができる。マイク857は、音声を集音し、音声信号として出力することができる。
エンコーダ855は、CPU839の制御に従い、入力されたデータのデジタル変換及びエンコードなどを行う機能を有する。エンコーダ855は、マイク857から入力される音声信号のデジタル変換及びエンコードなどを行い、音声データを出力することができる。マイク857は、音声を集音し、音声信号として出力することができる。
(記憶部859)
記憶部859は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)、FeRAM(Ferroelectric Random Access Memory)、PRAM(Phase change Random Access Memory)、及びEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)などの不揮発性メモリや、HDD(Hard Disk Drive)などの磁気記録媒体などが用いられてよい。
記憶部859は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)、FeRAM(Ferroelectric Random Access Memory)、PRAM(Phase change Random Access Memory)、及びEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)などの不揮発性メモリや、HDD(Hard Disk Drive)などの磁気記録媒体などが用いられてよい。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
なお、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(1)
買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置。
(2)
前記コスト算出部は、さらに前記参加メンバーの特性に基づき前記コストを算出する、
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記コスト算出部は、前記参加メンバーの嗜好情報に基づき前記コストを算出する、
前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記決定部は、前記参加メンバーそれぞれについての前記コストの許容値に基づいて、前記購入行動を決定する、
前記(1)〜(3)のいずれかに記載の情報処理装置。
(5)
前記決定部は、前記参加メンバー間で前記許容値と前記コストの比率の差が小さくなるように、前記購入行動を決定する、
前記(4)に記載の情報処理装置。
(6)
前記決定部は、前記参加メンバー毎のコストの合計値が小さくなるように、前記購入行動を決定する、
前記(1)〜(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(7)
前記購入行動の前記候補は、前記購入行動を実行する前記参加メンバー、前記アイテムを購入する購入店舗、及び前記アイテム、の組合せにより特定される、前記(1)〜(6)のいずれかに記載の情報処理装置。
(8)
前記参加メンバーに対して、前記決定部により決定された前記購入行動を通知する通知部、
をさらに備える、前記(1)〜(7)のいずれかに記載の情報処理装置。
(9)
前記通知部が前記購入行動を通知する第1の通知画面は、前記参加メンバーが前記購入行動の実行を受諾するか否かを回答するための第1のフィードバック部を有する、前記(8)に記載の情報処理装置。
(10)
前記通知部は、複数の前記購入行動の情報を通知する第2の通知画面を提供し、
前記第2の通知画面は、前記参加メンバーが前記購入行動の進捗状況を通知するための第2のフィードバック部を有する、
前記(9)に記載の情報処理装置。
(11)
前記第2のフィードバック部を介して通知される前記進捗状況に基づいて、前記タスク条件を更新するフィードバック制御部、
をさらに備える、前記(10)に記載の情報処理装置。
(12)
買い物タスクのタスク条件を取得することと、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出することと、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定することと、
を含む、情報処理方法。
(13)
コンピュータを、
買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
(1)
買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置。
(2)
前記コスト算出部は、さらに前記参加メンバーの特性に基づき前記コストを算出する、
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記コスト算出部は、前記参加メンバーの嗜好情報に基づき前記コストを算出する、
前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記決定部は、前記参加メンバーそれぞれについての前記コストの許容値に基づいて、前記購入行動を決定する、
前記(1)〜(3)のいずれかに記載の情報処理装置。
(5)
前記決定部は、前記参加メンバー間で前記許容値と前記コストの比率の差が小さくなるように、前記購入行動を決定する、
前記(4)に記載の情報処理装置。
(6)
前記決定部は、前記参加メンバー毎のコストの合計値が小さくなるように、前記購入行動を決定する、
前記(1)〜(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(7)
前記購入行動の前記候補は、前記購入行動を実行する前記参加メンバー、前記アイテムを購入する購入店舗、及び前記アイテム、の組合せにより特定される、前記(1)〜(6)のいずれかに記載の情報処理装置。
(8)
前記参加メンバーに対して、前記決定部により決定された前記購入行動を通知する通知部、
をさらに備える、前記(1)〜(7)のいずれかに記載の情報処理装置。
(9)
前記通知部が前記購入行動を通知する第1の通知画面は、前記参加メンバーが前記購入行動の実行を受諾するか否かを回答するための第1のフィードバック部を有する、前記(8)に記載の情報処理装置。
(10)
前記通知部は、複数の前記購入行動の情報を通知する第2の通知画面を提供し、
前記第2の通知画面は、前記参加メンバーが前記購入行動の進捗状況を通知するための第2のフィードバック部を有する、
前記(9)に記載の情報処理装置。
(11)
前記第2のフィードバック部を介して通知される前記進捗状況に基づいて、前記タスク条件を更新するフィードバック制御部、
をさらに備える、前記(10)に記載の情報処理装置。
(12)
買い物タスクのタスク条件を取得することと、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出することと、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定することと、
を含む、情報処理方法。
(13)
コンピュータを、
買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
1 買い物支援システム
10 買い物支援サーバ
105 タスク条件取得部
110 購入行動候補抽出部
115 コスト算出部
120 割当部
125 通知部
130 フィードバック制御部
20 依頼者端末
30 メンバー端末
10 買い物支援サーバ
105 タスク条件取得部
110 購入行動候補抽出部
115 コスト算出部
120 割当部
125 通知部
130 フィードバック制御部
20 依頼者端末
30 メンバー端末
Claims (13)
- 買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置。 - 前記コスト算出部は、さらに前記参加メンバーの特性に基づき前記コストを算出する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記コスト算出部は、前記参加メンバーの嗜好情報に基づき前記コストを算出する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記決定部は、前記参加メンバーそれぞれについての前記コストの許容値に基づいて、前記購入行動を決定する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記決定部は、前記参加メンバー間で前記許容値と前記コストの比率の差が小さくなるように、前記購入行動を決定する、
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記決定部は、前記参加メンバー毎のコストの合計値が小さくなるように、前記購入行動を決定する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記購入行動の前記候補は、前記購入行動を実行する前記参加メンバー、前記アイテムを購入する購入店舗、及び前記アイテム、の組合せにより特定される、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記参加メンバーに対して、前記決定部により決定された前記購入行動を通知する通知部、
をさらに備える、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記通知部が前記購入行動を通知する第1の通知画面は、前記参加メンバーが前記購入行動の実行を受諾するか否かを回答するための第1のフィードバック部を有する、請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記通知部は、複数の前記購入行動の情報を通知する第2の通知画面を提供し、
前記第2の通知画面は、前記参加メンバーが前記購入行動の進捗状況を通知するための第2のフィードバック部を有する、
請求項9に記載の情報処理装置。 - 前記第2のフィードバック部を介して通知される前記進捗状況に基づいて、前記タスク条件を更新するフィードバック制御部、
をさらに備える、請求項10に記載の情報処理装置。 - 買い物タスクのタスク条件を取得することと、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出することと、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定することと、
を含む、情報処理方法。 - コンピュータを、
買い物タスクのタスク条件を取得する条件取得部と、
前記買い物タスクに参加する参加メンバーが前記買い物タスクを実行するための購入行動の候補について、前記購入行動により購入するアイテムの特性に基づいたコストを算出するコスト算出部と、
前記コストに基づいて、前記参加メンバーの前記購入行動を決定する決定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (3)
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---|---|---|---|
JP2011260433A JP2013114480A (ja) | 2011-11-29 | 2011-11-29 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2020030729A (ja) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | 沖電気工業株式会社 | 決済システム、決済装置及び決済方法 |
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JP5676676B2 (ja) | 2013-04-08 | 2015-02-25 | 株式会社スクウェア・エニックス | ビデオゲーム処理装置、及びビデオゲーム処理プログラム |
JP6699549B2 (ja) * | 2014-07-15 | 2020-05-27 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
CN113743629A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-12-03 | 河南汇升电梯工程有限公司 | 电梯维保管理中心平台及其使用方法 |
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US7124099B2 (en) * | 1999-05-12 | 2006-10-17 | Ewinwin, Inc. | E-commerce volume pricing |
US7194434B2 (en) * | 2000-06-15 | 2007-03-20 | Sergio Piccioli | Method for predictive determination of financial investment performance |
JP2002169921A (ja) * | 2000-12-01 | 2002-06-14 | Fuji Xerox Co Ltd | 買い物支援システム及び施設巡回支援システム |
US20050091120A1 (en) * | 2003-10-23 | 2005-04-28 | Auletta Rod R. | Online gift registry service |
US20070150369A1 (en) * | 2005-12-28 | 2007-06-28 | Zivin Michael A | Method and system for determining the optimal travel route by which customers can purchase local goods at the lowest total cost |
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2011
- 2011-11-29 JP JP2011260433A patent/JP2013114480A/ja active Pending
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2012
- 2012-11-15 US US13/677,655 patent/US20130138523A1/en not_active Abandoned
- 2012-11-22 CN CN 201210479535 patent/CN103198423A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2020030729A (ja) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | 沖電気工業株式会社 | 決済システム、決済装置及び決済方法 |
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Publication number | Publication date |
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US20130138523A1 (en) | 2013-05-30 |
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