JP2017076338A - 情報処理装置、および情報処理方法、ウェアラブル端末、並びにプログラム - Google Patents

情報処理装置、および情報処理方法、ウェアラブル端末、並びにプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】Web上のECサイトなどで、商品等アイテムに対するユーザの行動履歴を解析して活用しているように、実世界において顧客の商品等アイテムについての行動の履歴情報を取得し活用できるようにする。【解決手段】顧客が関心を持って商品等アイテムを手に取るなどした事象を検出し、その履歴情報に基づいて、複数のアイテム間で比較検討していたと判定されれば比較行動履歴としてデータベースに残す。比較行動履歴を分析して得られた情報は、商品販売支援システムや、店舗経営側の意思決定支援システムなどに活用することができる。本技術は、商品販売支援システムに適用することができる。【選択図】図1

Description

本技術は、情報処理装置、および情報処理方法、ウェアラブル端末、並びにプログラムに関し、特に、実際の店舗において、来店客に対して商品を比較できるように商品情報をリアルタイムで提供できるようにした情報処理装置、および情報処理方法、ウェアラブル端末、並びにプログラムに関する。
インターネット上で商品を購入する手続が行われた後、商品が宅配便等により配達されることで、売買を行う、いわゆる、インターネットショッピングが一般に行われている。
近年のインターネットショッピングにおいては、いずれかの商品が検索されると、関連する商品が比較対象として表示されるようにすることで、商品を容易に比較して購入できるようにする技術が提案されている(特許文献1参照)。
特開2002−63132号公報
ところで、特許文献1の技術は、ユーザの閲覧や購買などの行動情報を、電子データとして取得可能であり、それを解析することで得られるものである。
しかしながら、現実の店舗で商品検討している状況においては、顧客の行動情報を取得することは困難であり、特に複数の商品を、その場で比較検討しているという顧客行動履歴情報はこれまで存在しなかった。
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、特に、現実の店舗内において、顧客が商品検討する際の比較ログ情報を取得し、解析された結果を顧客への情報推薦に用いたり、店舗側の意思決定の参考情報として活用できるようにするものである。
本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部とを含む情報処理装置である。
前記行動検出部には、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出させるようにすることができる。
前記アイテムは、店舗の商品棚に陳列された商品とすることができ、前記商品棚の周辺を撮像する撮像部をさらに含ませるようにすることができ、前記アイテム検出部には、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出させるようにすることができる。
前記行動検出部には、前記ターゲット商品を手にしたユーザの行動を、時系列に検出することで、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出させ、検出された前記時系列の行動を行動ログとして記憶する記憶部をさらに含ませるようにすることができる。
前記行動検出部には、検出した前記時系列の行動のうち、商品の購入に係る行動のみを前記行動ログとして前記記憶部に記憶させるようにすることができる。
前記対比アイテム検索部には、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、ターゲット商品と比較する行動条件を満たす前記ターゲットアイテムであるターゲット商品を、前記対比アイテムである比較商品として検索させるようにすることができる。
前記ターゲットアイテム検出部には、前記ターゲットアイテムであるターゲット商品の商品情報をさらに検索させ、前記対比アイテム検索部には、前記対比アイテムである比較商品の商品情報をさらに検索させ、前記ターゲット商品、および前記比較商品の商品情報を、前記提示部により提示可能な情報である提示情報に加工して生成する提示情報生成部をさらに含ませるようにすることができる。
前記商品棚より前記商品が手に取られたことを検出する商品取得部をさらに含ませるようにすることができ、前記アイテム検出部には、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出させ、かつ、前記商品取得部により前記商品が手に取られたことが検出されたとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出させるようにすることができる。
前記商品取得部には、前記商品棚に載せられた商品が前記ユーザの手に取られたか否かを、前記商品棚の重量を測定することで検出する重量センサ、赤外光が前記商品により遮光されるか否かにより検出する赤外線センサ、または、前記商品の有無による導通の変化を検出する導通センサを含ませるようにすることができる。
前記アイテムは、店舗の商品棚に陳列された商品とすることができ、前記ユーザの腕に装着され、位置情報、および加速度情報を検出するウェアラブル端末をさらに含ませるようにすることができ、前記アイテム検出部には、前記ウェアラブル端末により検出された前記位置情報、および前記加速度情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出させるようにすることができる。
前記ウェアラブル端末は、前記ユーザの腕に装着されるようにすることができ、位置情報、および加速度情報を検出すると共に、画像を撮像する撮像部を含ませるようにすることができ、前記アイテム検出部には、前記ウェアラブル端末により検出された前記位置情報、前記加速度情報、および前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出させるようにすることができる。
前記行動検出部には、前記ターゲット商品を手にしたユーザの行動を、時系列に検出することで、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出させ、検出された前記時系列の行動を行動ログとして記憶する記憶部をさらに含ませるようにすることができる。
前記行動検出部には、検出した前記時系列の行動のうち、商品の購入に係る行動のみを前記行動ログとして前記記憶部に記憶させるようにすることができる。
前記対比アイテム検索部には、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、ターゲット商品と比較する行動条件を満たす前記ターゲットアイテムであるターゲット商品を、前記対比アイテムである比較商品として検索させるようにすることができる。
前記ターゲットアイテム検出部には、前記ターゲットアイテムであるターゲット商品の商品情報をさらに検索させ、前記対比アイテム検索部には、前記対比アイテムである比較商品の商品情報をさらに検索させ、前記ターゲット商品、および前記比較商品の商品情報を、前記提示部により提示可能な情報である提示情報に加工して生成する提示情報生成部をさらに含ませるようにすることができる。
本技術の一側面の情報処理方法は、ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出し、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出し、検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索し、検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示するステップを含む情報処理方法である。
本技術の一側面のプログラムは、ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
本技術の一側面のウェアラブル端末は、ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部とを含むウェアラブル端末である。
本技術の一側面においては、ユーザが興味を持ったアイテムがターゲットアイテムとして検出され、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動が検出され、検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムが対比アイテムとして検索され、検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とが提示される。
本技術の一側面の情報処理装置、およびウェアラブル端末は、それぞれ独立した装置であっても良いし、情報処理装置、およびウェアラブル端末として機能するブロックであっても良い。
本技術の一側面によれば、実際の店舗において、来店客に対して商品を比較できるように商品情報をリアルタイムで提供することが可能となる。
本技術を適用したクラウドサーバと店舗装置とからなる商品販売支援システムの第1の実施の形態の構成例を説明する図である。 図1の店舗内における各構成との接続状態を説明する図である。 図1のクラウドサーバの構成例を説明する図である。 図1の比較商品検索部の動作を説明する図である。 図1の商品販売支援処理を説明するフローチャートである。 図5の比較商品検索処理を説明するフローチャートである。 図3の比較商品検索部の第1の変形例を説明する図である。 図7の比較商品検索部の動作を説明する図である。 図7の比較商品検索部による比較商品検索処理を説明するフローチャートである。 図3の比較商品検索部の第2の変形例を説明する図である。 図10の比較商品検索部の動作を説明する図である。 図10の比較商品検索部による比較商品検索処理を説明するフローチャートである。 本技術を適用したクラウドサーバと店舗装置とからなる商品販売支援システムの第2の実施の形態の構成例を説明する図である。 ウェアラブル端末の概観を説明する図である。 ウェアラブル端末の機能を説明する図である。 図13のクラウドサーバの構成例を説明する図である。 図13の商品販売支援システムにおける商品販売支援処理を説明するフローチャートである。 本技術を適用したクラウドサーバと店舗装置とからなる商品販売支援システムの第3の実施の形態の構成例を説明する図である。 図18の商品販売支援システムにおける商品販売支援処理を説明するフローチャートである。 汎用のパーソナルコンピュータの構成例を説明する図である。
<第1の実施の形態>
<商品販売支援システムの第1の実施の形態の構成例>
図1は、本技術を適用した商品販売支援システムの第1の実施の形態の構成例を示している。図1の商品販売支援システムは、複数の店舗11−1乃至11−nと、複数の店舗11−1乃至11−nにより接続されているクラウドサーバ12とから構成されている。尚、以降において、店舗11−1乃至11−nを、特に区別する必要が無い場合、単に店舗11と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。
店舗11は、クラウドサーバ12と通信する通信部21、店舗11内を撮像する撮像部22、クラウドサーバ12より送信されてきた画像を提示する、例えば、ディスプレイなどからなる提示部23、および商品26が陳列された商品棚25の重量の変化を測定する重量センサ24を備えている。
店舗11には、例えば、図2で示されるように、複数の撮像部22−1乃至22−n、提示部23−1乃至23−n、および重量センサ24−1乃至24−nがそれぞれ設けられており、店舗11内における商品棚25が設けられている全範囲を網羅するように設けられている。そして、複数の撮像部22−1乃至22−n、提示部23−1乃至23−n、および重量センサ24−1乃至24−nがそれぞれ、通信部21を介してクラウドサーバ12と通信する。
撮像部22は、商品棚25に陳列された商品26を手にする来店客27の行動を詳細に撮像できるアングルに設定されており、撮像した画像を、通信部21を介してクラウドサーバ12に送信する。尚、撮像部22は、必要に応じて、撮像している方向を変化させる機能や、望遠機能といった、いわゆる、パンチルトズーム機能を備えるようにしても良い。
提示部23は、撮像部22により撮像された画像に基づいて、クラウドサーバ12より送信されてくる画像を、通信部21を介して取得して提示(表示)する。
重量センサ24は、商品棚25における重量を測定し、その変化から商品26が来店客27により取り上げられたか否かを適切に認識できる情報として、重量の測定結果をクラウドサーバ12に送信する。
クラウドサーバ12は、各店舗11の撮像部22より送信されてくる画像に基づいて、来店客を識別し、それぞれの来店客がどの商品をどのタイミングで手にしたかといった情報を時系列に記録し、その情報に基づいて、各来店客に必要とされる商品情報からなる画像を生成し、店舗11の提示部23に送信して提示させる。
このように商品販売支援システムは、全体として、店舗11における各所において、来店客の行動を撮像し、撮像結果を時系列に記録し、記録した時系列の情報に基づいて、手にした商品の比較商品に関する商品情報からなる画像を、商品販売支援に必要とされる情報として生成して、提示部23に提示させる。
この一連の動作により、来店客27は、自らが興味を持った商品26を手にするだけで、その商品26の購入に必要とされる比較商品が付近の提示部23に提示されるので、商品販売を支援することが可能となる。
<クラウドサーバの構成例>
より詳細には、クラウドサーバ12は、1つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングにより実現される、例えば、複数のコンピュータにより実現されるサーバである。クラウドサーバ12は、図3で示されるように、制御部41、通信部42、および記憶部43を備えている。尚、図3で示されるクラウドサーバ12は、クラウドコンピューティングにより実現される機能を模式的に示したものである。
制御部41は、クラウドサーバ12の動作の全体を制御している。通信部42は、制御部41により制御され、ネットワークを介して店舗11の通信部21と通信する。記憶部43は、HDD(Hard Disc Drive)やSSD(Solid State Drive)などからなり、制御部41が動作する上で必要とされるデータやプログラムを記憶する。また、記憶部43は、後述する商品26のカテゴリ、商品のブランド、バーコード、および重量などを含む商品情報を予め記憶しており、撮像画像や重量情報などから対応する商品を特定する際に利用される。さらに、記憶部43は、制御部41が各種のプログラムを実行する上で、必要となるデータやデータベースを記憶している。
より詳細には、制御部41は、買物開始判定部61、ターゲット商品検出部62、時系列行動判定部63、行動ログ登録部64、比較商品検索部65、および提示情報生成部66を備えている。
買物開始判定部61は、撮像部22により撮像される画像からなる画像情報、および重量センサ24により計測される商品棚25の重量の変化の情報からなる重量情報から来店客27が買物を開始したか否かを判定する。この際、買物開始判定部61は、順次、画像情報および重量情報をログとして記憶部43に記憶させる。買物開始判定部61は、例えば、画像情報、および重量情報に基づいて、来店客27が商品26を手で触れて、さらに、商品棚25から持ち上げることにより、商品26の重量に相当する変化が発生したことが認識されると買物が開始されたものとみなす。
ターゲット商品検出部62は、買物が開始されたとき、画像情報に基づいて、対象となる商品26、すなわち、ターゲット商品を検索する。
時系列行動判定部63は、画像情報、および重量情報に基づいて、時系列に来店客27の行動を判定する。ここでいう時系列の来店客27の行動とは、来店から退店するまでの、例えば、商品Aを手にした後、商品Aを棚に戻し、その後、商品Bを手にするといった、来店中の時間の経過に伴った一連の複数の行動のみならず、例えば、単に、商品Cを手にするといった、所定の瞬間における1つの行動も含むものである。さらに、時系列の来店客27の行動には、異なる来店日であっても、入店する際にいつも同一の商品Dを手に取るといった、入店から退店までの一連の行動といったものに限定されない行動も含むものである。
行動ログ登録部64は、時系列行動判定部63により判定された、行動と、その行動が発生した時刻を行動ログとして記憶部43に記憶させる。
比較商品検索部65は、記憶部43に記憶されて蓄積された行動ログのうち、ターゲット商品に対する時系列の行動である比較行動ログに基づいて、比較商品を検索する。すなわち、比較商品検索部65は、同一の来店客27の行動ログのうち、例えば、同時に2つのターゲット商品を手にしているような場合、先に手にした、先にターゲット商品として認識された商品に対して、その後のタイミングで手にした商品が比較商品とされる。
より詳細には、比較商品検索部65は、比較行動ログ抽出部65a、および関連性抽出部65bを備えている。比較行動ログ抽出65aは、例えば、図4で示されるように、行動ログが蓄積される行動ログDB(Database)43aより、商品を比較する際の行動である比較行動に関する比較行動ログのみを抽出し、比較行動ログDB43bを生成する。ここで、行動ログDB43aは、行動ログ登録部64により登録される行動ログをデータベース化したものである。
関連性抽出部65bは、比較行動ログDB43bに蓄積されている比較行動ログのうち比較共起に基づいた関連性のある商品を関連商品として抽出し、この関連商品の情報を関連商品DB43cに登録する。
ここでいう比較共起に基づいた関連性のある関連商品とは、例えば、商品Aを購入候補として手にすると言う行動があった場合、その前後で、やはり購入候補として手にした商品Bは、商品Aの比較共起に基づいた関連性のある関連商品となる。つまり、購入する商品の候補を手にするという動作について、現在のターゲット商品である商品Aを手にした人の多くが、その前後で商品Bを手にするとき、商品Aの比較共起に基づいた関連性のある関連商品が、商品Bとなる。
この他にも、比較共起として考えられる行動は、多数有り、例えば、現在のターゲット商品である商品Aを手にした人の多くが、その前後で商品Bの陳列されている棚の周りに所定時間以上長く居着いた状態となるといった行動や、現在のターゲット商品である商品Aを手にした人の多くが、商品Bを購入しているといった行動などは、いずれもターゲット商品を商品Aとしたとき、商品Bが、商品Aの比較共起に基づいた関連性のある関連商品となる。関連性抽出部65bは、これらの考えられる様々な行動に対する、商品Aの比較共起に基づいた関連性のある関連商品を抽出する。
比較商品検索部65は、この関連商品43cに登録されている商品を、ターゲット商品の比較商品として読み出すと共に、商品情報DB43dより、対応する比較商品の個々の商品情報を読み出して、比較商品と、その商品情報を出力する。
提示情報生成部66は、ターゲット商品、および比較商品の商品情報を提示部23で提示するための提示画像を提示情報として生成する。
<図1の商品販売支援システムにおける商品販売支援処理>
次に、図5のフローチャートを参照して、図1の商品販売支援システムにおける商品販売支援処理について説明する。
ステップS11において、店舗11の撮像部22は、監視領域における画像を撮像し、画像情報として通信部21に出力する。このとき、画像情報には、撮像部22を個別に識別する識別情報が含まれており、この識別情報に基づいて、いずれの撮像部22により撮像された画像であるかを認識することができる。
ステップS12において、通信部21は、画像情報をクラウドサーバ12に送信する。
ステップS31において、制御部41は、通信部42を制御して、店舗11より画像情報が送信されてきたか否かを判定し、送信されてきていないとみなされた場合、処理は、ステップS31の処理を繰り返す。そして。ステップS31において、店舗11より画像情報が送信されてきた場合、処理は、ステップS32に進む。
ステップS32において、制御部41は、送信されてきた画像情報、および重量情報を受信する。
ステップS33において、制御部41は、送信してきた画像情報、および重量情報を、撮像部22を識別する情報に対応付けて、受信時刻と共に記憶部43に記憶させる。
ステップS34において、制御部41は、買物開始判定部61を制御して、画像情報および重量情報に基づいて、商品の買物が開始されたか否かを判定する。ステップS34において、例えば、画像情報、および重量情報に基づいて、来店客27が商品26を手で触れて、さらに、商品棚25から持ち上げることにより重量が変化したことが認識されると、買物開始判定部61は、買物が開始されたものとみなし、処理は、ステップS35に進む。尚、ステップS34において、買い物が開始されていないとみなされた場合、処理は、ステップS31に戻る。
ステップS35において、ターゲット商品検出部62は、来店客27が手にした商品26をターゲット商品とみなし、ターゲット商品の商品情報を検索する。より具体的には、ターゲット商品検出部62は、例えば、画像情報における画像内に写し出された商品26が陳列された商品棚25の位置に応じて、予め商品の種別毎の配置を記憶しておくことにより、ターゲット商品の種別を特定して、商品情報を検出するようにしてもよい。また、画像情報が高解像度である場合については、例えば、ターゲット商品検出部62が、商品名が記載されたラベルや、バーコードなどを読み取ってターゲット商品の商品情報を検出するようにしても良い。さらに、ターゲット商品検出部62は、記憶部43に記憶されている関連商品DB43cに記憶されている商品情報を利用するようにしても良い。
ステップS36において、時系列行動判定部63は、画像情報、および重量情報に基づいて、時系列に来店客27の行動を判定し抽出し、行動ログ登録部64に供給する。例えば、時系列行動判定部63は、画像内で来店客27が、右手で商品26を触って、所定の時間が経過した後、重量情報に基づいて、商品棚25から持ち上げられて、所定の時間が経過した後、左手に持ち替えて、さらに、所定の時間が経過した後、商品棚25に戻すといった時系列の行動をそれぞれ判定し、判定結果を、その時刻と対応付けて行動ログとして行動ログ登録部64に供給する。尚、時系列の行動は、このような複数の行動のみではなく、単に、商品を手にしたといった行動のみであってもよいし、来店する度に繰り返される行動などであってもよい。
ステップS37において、行動ログ登録部64は、ターゲット商品に対する行動は購入検討に係る動作であるかを判定する。すなわち、例えば、来店客27が、商品26を手にしたが、極短時間で元の位置に戻しているような行動については購入検討に係る動作ではないものとみなされる。また、本来、購入を検討したい商品の手前に別の商品があり、購入を検討したい商品を手にするために、一時的に手前の別の商品を避けるために取り上げるといった行動については、購入を検討している行動ではないので、購入検討に係る動作ではないと見なされる。
これに対して、所定時間以上継続して、ターゲット商品を把持している、または、左右の手で持ち替えるといった行動が繰り返されているような場合、購入検討に係る動作であるものと見なす。
そして、ステップS37において、ターゲット商品に対する行動が購入検討に係る動作であると見なされたとき、ステップS38において、行動ログ登録部64は、時系列に抽出されている行動の情報を行動ログDB43aとして記憶部43に記憶させる。尚、ステップS37において、ターゲット商品に対する行動が購入検討に係る動作ではないとみなされた場合、処理は、ステップS31に戻る。
ステップS39において、比較商品検索部65は、比較商品検索処理を実行し、行動ログDB43aの情報を利用して、ターゲット商品との比較商品の商品情報を検索する。
<図5の比較商品検索処理>
ここで、図6のフローチャートを参照して、比較商品検索処理について説明する。
ステップS51において、比較行動ログ抽出部65aは、行動ログDB43a(図4)よりターゲット商品を比較する際の行動とされる比較行動ログを抽出し、比較行動ログDB43bに登録する。
ステップS52において、関連性抽出部65bは、比較共起に基づいた関連性により、ターゲット商品に対する比較商品を抽出し、関連商品DB43cに登録する。
すなわち、関連性抽出部65bは、比較行動ログDB43bを参照して、現在のターゲット商品に対する比較行動ログより比較共起に基づいた関連性のある商品を比較商品として検索する。より具体的には、関連性抽出部65bは、例えば、比較行動ログDB43bに登録されたターゲット商品を手にしたタイミングから所定の時間だけ前後のタイミングに手にした商品であって、手に取っている時間の長さが十分な長さであるといった比較共起とされる行動であるとき、同様の行動がなされた商品をターゲット商品の比較商品として検索する。
尚、関連性抽出部65bが、比較行動ログとして検索すべき比較共起は、手に取っている時間の長さが十分な長さである場合に限るものではなく、例えば、ターゲット商品と、比較する比較行動ログにおける商品とはカテゴリが同一である、または、十分に類似しているか否か、ターゲット商品を手に取った時刻と、比較行動ログにおける商品を手に取った時刻とが近いか否か、ターゲット商品と、比較行動ログにおける商品とを手に取る動作が交互に繰り返し発生しているか否か、ターゲット商品と、比較行動ログにおける商品とを同時に手にとっているか否か、ターゲット商品と、比較行動ログにおける商品とを立ち止まって手に取って見ているか、並びに、ターゲット商品と、比較行動ログにおける商品とのうちいずれか一方を最終的に置いて他方を持っているか否かのいずれかの条件、または、これらの全て、もしくはいずれかの組み合わせの条件を満たすか否かにより判断するようにしてもよい。
また、これらの複数の条件のうちの適合する条件の数や割合などにより比較に適した商品であることを示すスコアを設定するようにすることで、スコアの高い商品の方がよりターゲット商品との比較により適したものであることを理解しやすくするようにしてもよく、例えば、比較に適した商品であることを示すスコアが所定値よりも高い商品だけが比較商品として検索されるようにしてもよい。
さらに、商品Aを手にした後に、商品Bを同時に手にしたという比較行動ログがあり、その後、ターゲット商品として商品Cを手にして、同時に商品Bを手にした比較行動ログがある場合、商品Cの比較商品として、商品Bのみならず、商品Aをも比較商品として検索するようにしてもよい。
ステップS53において、比較商品検索部65は、関連商品DB43cに登録されている商品を比較商品として抽出すると共に、比較商品として抽出した商品に対応する商品情報を商品情報DB43dより読み出す。
以上の処理により、ターゲット商品に関する比較行動ログにおける、比較共起に基づいた関連性のある商品として比較商品が検索され、検索された比較商品と、その商品情報とを抽出することが可能となる。
ここで、図5のフローチャートの説明に戻る。
ステップS40において、提示情報生成部66は、ターゲット商品、および比較商品のそれぞれの商品情報に基づいて、提示部23において提示可能な提示情報を生成する。
ステップS41において、制御部41は、通信部42を制御して、生成した提示情報を店舗11に送信する。
ステップS13において、店舗11の通信部21は、クラウドサーバ12より提示情報が送信されてきたか否かを判定し、送信されてこないとみなされた場合、処理は、ステップS11に戻る。一方、ステップS13において、提示情報が送信されてきた場合、処理は、ステップS14に進む。
ステップS14において、通信部21は、クラウドサーバ12より送信されてきた提示情報を受信する。
ステップS15において、通信部21は、受信した提示情報を所定の提示部23に供給して、提示させる。
これらの一連の処理により、来店客27は、商品26を商品棚25から手にしただけで、その付近に設けられた提示部23に、手にしたターゲット商品として認識された商品の商品情報を取得することが可能になると共に、比較商品の商品情報を取得することが可能となる。
結果として、これまで、ネットワーク上の買い物などでしか得ることができなかった、ターゲット商品の商品情報のみならず、比較商品の商品情報を取得することが可能となる。
また、ステップS34の処理により、具体的な商品購入に係る行動のみをログとして記録するように買い物が開始されたことを示すプレフィルタにより特定された区間の行動のみがログとして登録されるようにした。
さらに、ステップS37の処理により、行動ログとして登録された情報のうち、商品購入に係るものだけが行動ログとして記憶部43の行動ログDB43aに記録されるようにした。
いずれにおいても、結果として、商品の購入に際して不要な行動ログの登録を防止することができるので、比較商品の検索精度と検索速度とを向上させることが可能となる。
尚、上述した実施例における行動ログとは、時系列行動判定部63により判定された、時系列の行動と、その経過に係る時刻を記録したものであるが、これは、換言すれば、来店客27の行動の履歴であるとも言える。このため、比較商品は、比較に適した商品であることを示すスコアといった、行動ログ(来店客の行動の履歴)といった統計データを処理した結果に基づいて求められるものであるとも言える。
また、以上においては、重量センサ24により測定される重量情報に基づいて、商品26が来店客27の手に取られたか否かを判定する例について説明してきたが、来店客27が商品26を手に取ったか否かといった取得の有無については、これ以外の方法で検出するようにしてもよく、例えば、商品26が手に取られたか否かを赤外線センサで検出したり、導通センサなどにより検出するようにしても良い。
上述した処理は、協調フィルタリングにより比較商品が抽出されているとも言えるが、さらに、他のフィルタ手法と併用されるようにしてもよい。
また、上述した一連の処理により生成される行動ログDB43a、または比較行動ログDB43bは、他の用途にも利用することが可能であり、例えば、マーケティングに応用されるようにしてもよい。より具体的な例としては、行動ログDB43aにおける単純な頻度や平均、属性、コンテクストとのクロス集計、時系列変化、アイテム(商品)、アイテム(商品)グループ間の相関、各種マーケティング活動との相関、ブランド毎の比較、全体トレンドなどをスコア化することにより、例えば、アイテム(商品)に対する興味・関心の度合いを求めるようにすることもできる。
さらに、行動ログDB43a、または比較行動ログDB43bは、各種のクラスタリングに利用することも可能である。
また、行動ログDB43a、または比較行動ログDB43bを利用して、第1のアイテム(商品)と第2のアイテム(商品)との比較行動結果として、例えば、比較した結果、選んだか否かにより、一方または両方を買う傾向があるか否か、迷った末買わない傾向があるか否かなどの傾向を求めることが可能となる。この際、ユーザ属性毎、コンテクスト毎、および場所や店舗毎といった、さらに詳細な傾向を求めることも可能となる。
さらに、以上においては、比較行動ログを用いて比較商品を検索する例について説明してきたが、行動ログや比較行動ログを用いた同様の手法により、例えば、ターゲット商品の類似商品や、ターゲット商品と一緒に使用されるような商品などを検索することも可能となる。
<第1の変形例>
以上においては、比較商品の検索にあたり、比較行動ログを用いて検索する例について説明してきたが、さらに、行動ログより来店客27の嗜好の情報を抽出して、比較行動ログと共に嗜好を加味して比較商品を検索するようにしても良い。
図7は、比較行動ログに加えて、嗜好も考慮した上で、比較商品を検索するようにしたクラウドサーバ12の構成例である。尚、図7のクラウドサーバ12の構成において、図3のクラウドサーバ12における構成と同一の機能を備えた構成については、同一の符号、および同一の名称を付しており、その説明は適宜省略するものとする。
すなわち、図7のクラウドサーバ12の構成において、図3のクラウドサーバ12の構成と異なる点は、比較商品検索部65が、比較行動ログ抽出部65a、および関連性抽出部65bに加えて、嗜好抽出部65cを設けており、さらに、図8で示されるように、記憶部43内に商品嗜好フィードバックDB43eを設けた点である。
すなわち、嗜好抽出部65cは、図8で示されるように、行動ログDB43aより行動ログを読み出して、来店客27の嗜好を抽出し、抽出した嗜好の情報を、記憶部43内の商品嗜好フィードバックDB43eに蓄積させる。
この場合、関連性抽出部65bは、比較行動ログの比較共起と嗜好とを考慮した関連性に基づいて、商品を抽出し、抽出結果を比較商品の検索結果として関連商品DB43cに登録する。
尚、ここでいう嗜好とは、商品に対する嗜好を示すものである。例えば、ターゲット商品が商品Aである場合、商品AのカテゴリXに属する商品Bや商品Cを、以前手に取っていたという行動ログが残されているとき、来店客27の嗜好は、カテゴリXに属する商品にあることが推定される。そこで、比較行動ログに基づいて抽出される商品のうち、さらに、カテゴリXに属する商品であるという、来店客27の嗜好による絞り込みを掛けることが可能となる。
<図7のクラウドサーバによる比較商品検索処理>
ここで、図9のフローチャートを参照して、図7のクラウドサーバ12による比較商品検索処理について説明する。
ステップS71において、比較行動ログ抽出部65aは、行動ログDB43a(図4)よりターゲット商品を比較する際の行動とされる比較行動ログを抽出し、比較行動ログDB43bに登録する。
ステップS72において、嗜好抽出部65cは、行動ログDB43aより商品に対する嗜好の情報を抽出して、商品嗜好フィードバックDB43eに蓄積させる。
ステップS73において、関連性抽出部65bは、比較共起と嗜好に基づいた関連性により、ターゲット商品に対する比較商品を抽出し、関連商品DB43cに登録する。より詳細には、関連性抽出部65bは、例えば、比較共起に基づいた関連性により、ターゲット商品に対する比較商品を抽出し、さらに、抽出された比較商品のうち、商品嗜好フィードバックDB43eに蓄積された嗜好の情報による絞り込みを掛けた商品を関連商品DB43cに登録する。
ステップS74において、比較商品検索部65は、関連商品DB43cに登録されている商品を比較商品として抽出すると共に、比較商品として抽出した商品に対応する商品情報を商品情報DB43dより読み出す。
以上の処理により、ターゲット商品に関する比較行動ログにおける、比較共起と嗜好に基づいた関連性のある商品として比較商品が検索され、検索された比較商品と、その商品情報とを抽出することが可能となる。
<第2の変形例>
以上においては、比較商品の検索にあたり、比較行動ログと嗜好を用いて検索する例について説明してきたが、行動ログよりコンテクストを抽出して、比較行動ログとコンテクストにより比較商品を検索するようにしても良い。
図10は、比較行動ログに加えて、コンテクストを考慮した上で、比較商品を検索するようにしたクラウドサーバ12の構成例である。尚、図10のクラウドサーバ12の構成において、図3のクラウドサーバ12における構成と同一の機能を備えた構成については、同一の符号、および同一の名称を付しており、その説明は適宜省略するものとする。
すなわち、図10のクラウドサーバ12の構成において、図3のクラウドサーバ12の構成と異なる点は、比較商品検索部65が、比較行動ログ抽出部65a、および関連性抽出部65bに加えて、コンテクスト抽出部65dを設けている点である。さらに、図11で示されるように、記憶部43内の比較行動ログDB43bが、比較行動ログにコンテクストの情報を付加して格納する点である。
すなわち、コンテクスト抽出部65dは、図11で示されるように、行動ログDB43aより行動ログを読み出して、コンテクストを抽出し、抽出したコンテクストの情報を、記憶部43内の比較行動ログDB43bの比較行動ログと対応付けて蓄積させる。
この場合、関連性抽出部65bは、比較行動ログの比較共起とコンテクストとを考慮した関連性に基づいて、商品を抽出し、抽出結果を比較商品の検索結果として関連商品DB43cに登録することになる。
尚、ここでいうコンテクストとは、ターゲット商品に対する行動が発生したときの状況などを示すものであり、例えば、ターゲット商品を手にするといった行動が発生した、場所、店舗、天候、時間帯などの状況を表すものである。
例えば、東京という場所を特定するコンテクストと対応付けて、ターゲット商品である商品Aと同一カテゴリに含まれる商品Bを手に取った比較行動ログがあり、ニューヨークという場所を特定するコンテクストと対応付けて、ターゲット商品である商品Aと同一カテゴリに含まれる商品Cを手に取った比較行動ログがあるものとする。
この場合、ターゲット商品である商品Aが手に取られたとき、関連性抽出部65bは、現在の場所を特定するコンテクストに応じて、比較商品としての関連商品を切り替えて抽出することができる。すなわち、現在のコンテクストが、東京という場所を特定する情報であるときには、関連性抽出部65bは、比較商品として、同一カテゴリの商品のうち、商品Bを抽出する。一方、現在のコンテクストが、ニューヨークという場所を特定する情報であるときには、比較商品として、同一カテゴリの商品のうち、商品Cを抽出する。
このようにターゲット商品に対する行動がなされたときの状況に応じて、適切な比較商品を抽出することが可能となる。
<図10のクラウドサーバによる比較商品検索処理>
ここで、図12のフローチャートを参照して、図10のクラウドサーバ12による比較商品検索処理について説明する。
ステップS91において、比較行動ログ抽出部65aは、行動ログDB43a(図11)よりターゲット商品を比較する際の行動とされる比較行動ログを抽出し、比較行動ログDB43bに登録する。
ステップS92において、コンテクスト抽出部65dは、行動ログDB43aより商品に対するコンテクストを抽出する。
ステップS93において、比較行動ログ抽出部65aは、抽出した比較行動ログとコンテクストを対応付けて、比較行動ログDB43bに登録する。すなわち、ここでは、比較行動ログDB43bに登録されている比較行動ログには、コンテクストが対応付けて登録されている。
ステップS94において、関連性抽出部65bは、比較共起とコンテクストに基づいた関連性により、ターゲット商品に対する比較商品を抽出し、関連商品DB43cに登録する。より詳細には、関連性抽出部65bは、コンテクストが付加された比較行動ログの比較共起に基づいた関連性により、ターゲット商品に対する比較商品を抽出する。
ステップS95において、比較商品検索部65は、関連商品DB43cに登録されている商品を比較商品として抽出すると共に、比較商品として抽出した商品に対応する商品情報を商品情報DB43dより読み出す。
以上の処理により、ターゲット商品に関する比較行動ログにおける、比較共起とコンテクストに基づいた関連性のある商品として比較商品が検索され、検索された比較商品と、その商品情報とを抽出することが可能となる。
<第2の実施の形態>
<商品販売支援システムの第2の実施の形態の構成例>
以上においては、来店客27の行動が、撮像部22により撮像された画像に基づいて検出される例について説明してきた。しかしながら、来店客27の行動については、例えば、来店客27によりターゲット商品が取り上げられるといった動作を検出できるものであれば、画像以外のものから検出されるようにしてもよいものである。従って、例えば、来店客27が装着するウェアラブル端末によりターゲット商品が取り上げられる動作が検出されるようにしてもよい。
図13は、ウェアラブル端末によりターゲット商品が取り上げられる動作が検出されるようにした商品販売支援システムの第2の実施の形態の構成例を示している。尚、図13における構成において、図1における構成と同一の機能を備えた構成については、同一の符号および同一の名称を付しており、その説明は適宜省略するものとする。
すなわち、図13の商品販売支援システムにおいては、来店客27が、例えば、図14で示されるように腕時計型のウェアラブル端末102で腕27aの位置と動き(加速度)を検出することで、商品を取り上げるといった動作を検出し、通信部101を介してクラウドサーバ12に送信する。そして、クラウドサーバ12が、位置および加速度の情報に基づいて、ターゲット商品、および比較商品の商品情報の提示情報を生成し、ウェアラブル端末102に送信し、操作提示部121に提示させる。
<ウェアラブル端末の構成例>
次に、図15を参照して、ウェアラブル端末102の構成例について説明する。
ウェアラブル端末102は、制御部141、通信部142、モーションセンサ143、GPS(Global Positioning System)144、および操作提示部121を備えている。
制御部141は、ウェアラブル端末102の動作の全体を制御している。
通信部142は、制御部141により制御されて、店舗11内の通信部101を介してクラウドサーバ12と通信する。
モーションセンサ143は、3次元のそれぞれの方向の加速度を計測し、制御部141に供給する。
GPS144は、図示せぬ複数の衛星からの信号を受信して、地球上の緯度経度からなる位置情報を検出して制御部141に出力する。
操作提示部121は、ディスプレイからなる提示部151、およびタッチパネルからなる操作部152を備えており、提示部151にクラウドサーバ12より送信されてくる提示情報を表示する。
すなわち、制御部141は、モーションセンサ143により検出された3次元のそれぞれの方向の加速度、およびGPS144により検出された地球上の位置情報を、通信部142を制御して、通信部101を介してクラウドサーバ12に送信する。そして、制御部141は、通信部142を制御して、加速度および位置情報に基づいて、クラウドサーバ12により生成された提示情報を受信して、操作提示部121の提示部151に表示する。
<図13のクラウドサーバの構成例>
次に、図16を参照して、図13のクラウドサーバ12の実施の形態の構成例について説明する。尚、図13のクラウドサーバ12の構成において、図3のクラウドサーバ12における構成と同一の機能を備えた構成については、同一の符号、および同一の名称を付しており、その説明については適宜省略するものとする。
すなわち、図13のクラウドサーバ12において、図3のクラウドサーバ12の構成と異なる点は、買物開始判定部61乃至提示情報生成部66に代えて、買物開始判定部161乃至提示情報生成部166を備えた点である。
買物開始判定部161乃至提示情報生成部166は、いずれも基本的には、買物開始判定部61乃至提示情報生成部66と同様の機能であるが、買物開始判定部61乃至提示情報生成部66が、画像情報および重量情報に基づいて、それぞれの機能を実現していたのに対して、買物開始判定部161乃至提示情報生成部166は、位置情報と加速度情報とで同様の機能を実現している。尚、比較商品検索部165については、上述した図3,図7,図10のいずれの比較商品検索部65の構成であってもよいものであるので、詳細な構成を含む記載としていない。すなわち、必要に応じて、比較行動ログ抽出部65a、関連性抽出部65b、嗜好抽出部65c、およびコンテクスト抽出部65dに対応する構成を設けるようにしてもよい。
<図13の商品販売支援システムにおける商品販売支援処理>
次に、図17のフローチャートを参照して、図5の商品販売支援システムにおける商品販売支援処理について説明する。
ステップS101において、ウェアラブル端末102のGPS144は、位置情報を検出し、制御部141に出力する。
ステップS102において、モーションセンサ143は、3次元のそれぞれの方向の加速度情報を検出し、制御部141に出力する。
ステップS103において、制御部141は、通信部142を制御して、位置情報、および加速度情報を店舗11の通信部101を介して自らを識別する情報と共にクラウドサーバ12に送信する。
ステップS121において、クラウドサーバ12の制御部41は、通信部42を制御して、店舗11より位置情報および加速度情報が送信されてきたか否かを判定し、送信されてきていないとみなされた場合、処理は、ステップS71の処理を繰り返す。そして。ステップS71において、店舗11より位置情報および加速度情報が送信されてきた場合、処理は、ステップS122に進む。
ステップS122において、制御部41は、送信されてきた位置情報および加速度情報を受信する。
ステップS123において、制御部41は、送信してきた位置情報および加速度情報を、ウェアラブル端末102を識別する情報に対応付けて、受信時刻と共に記憶部43に記憶させる。
ステップS124において、制御部41は、買物開始判定部161を制御して、位置情報および加速度情報に基づいて、商品の買物が開始されたか否かを判定する。ステップ124において、例えば、位置情報および加速度情報に基づいて、来店客27が商品26の存在する位置で、商品26を手で触れて、加速度情報に基づいた手の動きから商品棚25から持ち上げることが認識されると、買物開始判定部61は、買物が開始されたものとみなし、処理は、ステップS125に進む。尚、ステップS124において、買い物が開始されていないとみなされた場合、処理は、ステップS121に戻る。
ステップS125において、ターゲット商品検出部162は、来店客27が手にした商品26をターゲット商品とみなし、ターゲット商品の商品情報を検索する。より具体的には、ターゲット商品検出部162は、例えば、位置情報および加速度情報により特定された商品26が陳列された商品棚25の位置に応じて、予め商品の種別毎の配置を記憶しておくことにより、ターゲット商品の種別を特定して、商品情報を検出するようにしてもよい。
ステップS126において、時系列行動判定部163は、位置情報および加速度情報に基づいて、時系列に来店客27の行動を判定し抽出し、行動ログ登録部164に供給する。例えば、時系列行動判定部163は、位置情報および加速度情報に基づいて、右手で商品26を触って、所定の時間が経過した後、商品棚25に戻すといった時系列の行動をそれぞれ判定し、判定結果を行動ログ登録部164に供給する。
ステップS127において、行動ログ登録部164は、ターゲット商品に対する行動は購入検討に係る動作であるかを判定する。すなわち、例えば、来店客27が、商品26を手にしたが、極短時間で元の位置に戻しているような行動については購入検討に係る動作ではないものとみなされる。また、本来、購入を検討したい商品の手前に別の商品があり、購入を検討したい商品を手にするために、一時的に手前の別の商品を避けるために取り上げるといった行動については、購入を検討している行動ではないので、購入検討に係る動作ではないと見なされる。
これに対して、所定時間以上継続して、ターゲット商品を把持している、または、商品棚25から商品26を取り上げる、および戻すといった行動が繰り返されているような場合、購入検討に係る動作であるものと見なされる。
そして、ステップS127において、ターゲット商品に対する行動が購入検討に係る動作であると見なされたとき、ステップS128において、行動ログ登録部164は、時系列に抽出されている行動の情報を行動ログとして記憶部43に記憶させる。尚、ステップS127において、ターゲット商品に対する行動が購入検討に係る動作ではないとみなされた場合、処理は、ステップS121に戻る。
ステップS129において、比較商品検索部165は、行動ログに基づいて、ターゲット商品との比較商品の商品情報を検索する。
すなわち、比較商品検索部165は、比較商品検索処理を実行し、記憶部43に記憶されている、ターゲット商品を手にした来店客27の行動ログを参照して、現在のターゲット商品に対する行動ログより比較商品を検索する。尚、比較商品検索処理については、上述した図6,図9,図12のいずれの処理でもよいものであるので、その説明は省略するものとする。
ステップS130において、提示情報生成部168は、ターゲット商品、および比較商品のそれぞれの商品情報に基づいて、ウェアラブル端末102の操作提示部121(の提示部151)において提示可能な提示情報を生成する。
ステップS131において、制御部141は、通信部42を制御して、生成した提示情報を店舗11に送信する。
ステップS104において、通信部142は、店舗11の通信部101を介して、クラウドサーバ12より提示情報が送信されてきたか否かを判定し、送信されてこないとみなされた場合、処理は、ステップS101に戻る。一方、ステップS104において、提示情報が送信されてきた場合、処理は、ステップS105に進む。
ステップS105において、通信部142は、クラウドサーバ12より送信されてきた提示情報を受信する。
ステップS106において、通信部142は、受信した提示情報を所定の操作提示部121に供給して、提示部151において、提示情報を提示させる。
これらの一連の処理により、来店客27は、ウェアラブル端末102を装着した上で、商品26を商品棚25から手にしただけで、操作提示部121に、手にしたターゲット商品として認識された商品の商品情報を取得することが可能になると共に、比較商品の商品情報を取得することが可能となる。
結果として、これまで、ネットワーク上の買い物などでしか得ることができなかった、ターゲット商品の商品情報のみならず、比較商品の商品情報を取得することが可能となる。
以上においては、モーションセンサ143やGPS144を搭載した、ウェアラブル端末102により取得可能な情報として位置情報と加速度情報とを用いた例について説明してきたが、第1の実施の形態における店舗11内に設けられた撮像部22の撮像画像を通信部21および通信部142を介して取得して、クラウドサーバ12に送信するようにして、位置情報、および加速度情報に加えて、画像情報を利用することで、より詳細に、商品26に対する来店客27の行動を判断するようにしてもよい。また、撮像部は、ウェアラブル端末102に設けられるようにしてもよく、例えば、時計型のウェアラブル端末102における文字盤に対応する操作表示部121の一部に撮像部を設けて、商品棚25付近を撮像し、撮像した画像から、商品26に対する来店客27の行動を判断するようにしてもよい。さらに、撮像部22は、商品棚25付近を撮像できれば、店舗11およびウェアラブル端末102以外に設けられてもよいものである。
<第3の実施の形態>
<商品販売支援システムの第3の実施の形態の構成例>
以上においては、クラウドサーバ12とウェアラブル端末102による商品販売支援システムの構成について説明してきたが、ウェアラブル端末102を高機能化させて、クラウドサーバ12と同様の機能を備えるようにして、ウェアラブル端末102のみで商品販売支援システム(商品販売支援装置)を実現するようにしてもよい。
図18は、クラウドサーバ12の機能をさらに備えるようにしたウェアラブル端末(商品販売支援装置)102の構成例を示している。尚、図18のウェアラブル端末102の構成において、図15のウェアラブル端末102の構成と同一の機能を備えた構成については、同一の符号、および同一の名称を付しており、その説明は適宜省略するものとする。
すなわち、図18のウェアラブル端末102において、図15のウェアラブル端末102と異なる点は、制御部141が、図16のクラウドサーバ12における制御部41とほぼ同一の機能を備えた構成となっており、買物開始判定部181乃至提示情報生成部186は、買物開始判定部161乃至提示情報生成部166と同一の機能を備えている。さらに、記憶部43に対応する記憶部171が設けられている。
<図18の商品販売支援装置における商品販売支援処理>
次に、図19のフローチャートを参照して、図18のウェアラブル端末102により構成される商品販売支援システム(商品販売支援装置)における商品販売支援処理について説明する。
尚、図19のステップS151,S152,S161の処理は、図17のステップS101,S102,S106の処理に対応し、図19のステップS153乃至S161の処理は、図17のステップS123乃至S131の処理に対応するので、その説明は省略するものとする。
すなわち、この場合、来店客27は、腕27aにウェアラブル端末102を装着するだけで、商品販売支援処理を実現することが可能となる。ただし、この場合、ウェアラブル端末102は、例えば、通信部142を制御して、店舗11内のどの位置に、どの商品が陳列されているかについての情報や、ターゲット商品、および比較商品の情報については、予めクラウドサーバ12等により配信を受けて、事前に記憶部171に記憶しておく必要がある。
これらの一連の処理により、来店客27は、ウェアラブル端末102を装着した上で、商品26を商品棚25から手にしただけで、操作提示部121に、手にしたターゲット商品として認識された商品の商品情報を取得することが可能になると共に、比較商品の商品情報を取得することが可能となる。
結果として、これまで、ネットワーク上の買い物などでしか得ることができなかった、実在する商品販売において、ターゲット商品の商品情報や、その比較商品の商品情報をリアルタイムで提示することが可能となる。
尚、以上においては、ウェアラブル端末102について、腕時計型のものを用いた場合の例について説明してきたが、それ以外のものであってもよく、例えば、眼鏡型のもので、レンズ部分に投影して提示部を形成するようにしても良い。
また、比較商品については、必ずしもターゲット商品の傍で販売していないものもあるので、そのような商品については、販売位置までナビゲーションする情報を提示情報に含めるようにしても良い。
さらに、比較商品については、ターゲット商品を手にした来店客の行動ログに基づいて、対象となる商品を検索する例について説明してきたが、例えば、ターゲット商品を手にした他の来店客や、複数の来店客の行動ログに基づいて対象となる商品を、統計的に解析し、その解析結果から検索して、提示するようにしても良い。
また、以上においては、来店客に対して商品情報を提示する例について説明してきたが、複数の来店客の行動ログを利用することで、商品にどれくらい注目が集まっているか、または、商品陳列の変更などの情報を入れることで、商品陳列の変更前後の比較情報を提示するようにしてもよい。
さらに、行動ログそのものを来店客に提示するようにしてもよく、この場合、行動ログの分析結果として、発見されるルールの一覧などを提示するようにしてもよい。これにより、自らの行動を自らで登録するといった手間を省きつつ、例えば、商品を購入する前に決まってとる行動や、どういう商品に興味を持っていたかを振り返ることが可能となる。
また、本実施の形態では、来店客が商品を手にする行動により、手にした商品を購入検討しているものと見なす例について説明してきたが、このような行動に拘わらず、商品に対する興味を示した行動であれば、それ以外の行動であってもよく、例えば、視線検出により来店客の視線が商品に対して所定時間以上向けられていた場合、購入が検討されたとみなされるようにしてもよい。
さらに、上述した第1の実施の形態乃至第3の実施の形態について、同一店舗内で併存する状態とするようにしてもよく、このようにすることで来店客(ユーザ)による商品販売支援システムの利用を容易で、自由度の高いものとすることができる。
また、以上においては、来店客が商品を購入する際の商品販売支援を目的とした例について説明してきたが、対象となるアイテムは商品以外でもよく、例えば、図書館において、来館者が手にした本についての情報を提示するようにしても良い。
<ソフトウェアにより実行させる例>
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
図12は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)1001を内蔵している。CPU1001にはバス1004を介して、入出力インタ-フェイス1005が接続されている。バス1004には、ROM(Read Only Memory)1002およびRAM(Random Access Memory)1003が接続されている。
入出力インタ-フェイス1005には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部1006、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部1007、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部1008、LAN(Local Area Network)アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部1009が接続されている。また、磁気ディスク(フレキシブルディスクを含む)、光ディスク(CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む)、光磁気ディスク(MD(Mini Disc)を含む)、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア1011に対してデータを読み書きするドライブ1010が接続されている。
CPU1001は、ROM1002に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア1011ら読み出されて記憶部1008にインストールされ、記憶部1008からRAM1003にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM1003にはまた、CPU1001が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU1001が、例えば、記憶部1008に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース1005及びバス1004を介して、RAM1003にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
コンピュータ(CPU1001)が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア1011に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア1011をドライブ1010に装着することにより、入出力インタフェース1005を介して、記憶部1008にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部1009で受信し、記憶部1008にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM1002や記憶部1008に、あらかじめインストールしておくことができる。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素(装置、モジュール(部品)等)の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、1つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている1つの装置は、いずれも、システムである。
なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
例えば、本技術は、1つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
さらに、1つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その1つのステップに含まれる複数の処理は、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
尚、本技術は、以下のような構成も取ることができる。
<1> ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、
前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部と
を含む情報処理装置。
<2>
前記行動検出部は、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出する
<1>に記載の情報処理装置。
<3>
前記アイテムは、店舗の商品棚に陳列された商品であり、
前記商品棚の周辺を撮像する撮像部をさらに含み、
前記アイテム検出部は、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
<2>に記載の情報処理装置。
<4>
前記行動検出部は、前記ターゲット商品を手にしたユーザの行動を、時系列に検出することで、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出し、
検出された前記時系列の行動を行動ログとして記憶する記憶部をさらに含む
<3>に記載の情報処理装置。
<5>
前記行動検出部は、検出した前記時系列の行動のうち、商品の購入に係る行動のみを前記行動ログとして前記記憶部に記憶させる
<3>に記載の情報処理装置。
<6>
前記対比アイテム検索部は、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、ターゲット商品と比較する行動条件を満たす前記ターゲットアイテムであるターゲット商品を、前記対比アイテムである比較商品として検索する
<3>に記載の情報処理装置。
<7>
前記ターゲットアイテム検出部は、前記ターゲットアイテムであるターゲット商品の商品情報をさらに検索し、
前記対比アイテム検索部は、前記対比アイテムである比較商品の商品情報をさらに検索し、
前記ターゲット商品、および前記比較商品の商品情報を、前記提示部により提示可能な情報である提示情報に加工して生成する提示情報生成部をさらに含む
<3>に記載の情報処理装置。
<8>
前記商品棚より前記商品が手に取られたことを検出する商品取得部をさらに含み、
前記アイテム検出部は、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出し、かつ、前記商品取得部により前記商品が手に取られたことが検出されたとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
<3>に記載の情報処理装置。
<9>
前記商品取得部は、前記商品棚に載せられた商品が前記ユーザの手に取られたか否かを、前記商品棚の重量を測定することで検出する重量センサ、赤外光が前記商品により遮光されるか否かにより検出する赤外線センサ、または、前記商品の有無による導通の変化を検出する導通センサを含む
<8>に記載の情報処理装置。
<10>
前記アイテムは、店舗の商品棚に陳列された商品であり、
前記ユーザの腕に装着され、位置情報、および加速度情報を検出するウェアラブル端末をさらに含み、
前記アイテム検出部は、前記ウェアラブル端末により検出された前記位置情報、および前記加速度情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
<1>乃至<9>のいずれかに記載の情報処理装置。
<11>
前記ウェアラブル端末は、前記ユーザの腕に装着され、位置情報、および加速度情報を検出すると共に、画像を撮像する撮像部を含み、
前記アイテム検出部は、前記ウェアラブル端末により検出された前記位置情報、前記加速度情報、および前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
<10>に記載の情報処理装置。
<12>
前記行動検出部は、前記ターゲット商品を手にしたユーザの行動を、時系列に検出することで、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出し、
検出された前記時系列の行動を行動ログとして記憶する記憶部をさらに含む
<10>に記載の情報処理装置。
<13>
前記行動検出部は、検出した前記時系列の行動のうち、商品の購入に係る行動のみを前記行動ログとして前記記憶部に記憶させる
<10>に記載の情報処理装置。
<14>
前記対比アイテム検索部は、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、ターゲット商品と比較する行動条件を満たす前記ターゲットアイテムであるターゲット商品を、前記対比アイテムである比較商品として検索する
<10>に記載の情報処理装置。
<15>
前記ターゲットアイテム検出部は、前記ターゲットアイテムであるターゲット商品の商品情報をさらに検索し、
前記対比アイテム検索部は、前記対比アイテムである比較商品の商品情報をさらに検索し、
前記ターゲット商品、および前記比較商品の商品情報を、前記提示部により提示可能な情報である提示情報に加工して生成する提示情報生成部をさらに含む
<10>に記載の情報処理装置。
<16>
ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出し、
前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出し、
検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索し、
検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する
ステップを含む情報処理方法。
<17>
ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、
前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部と
してコンピュータを機能させるためのプログラム。
<18>
ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、
前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部と
を含むウェアラブル端末。
<19>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と
を含む情報処理装置。
<20>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と、
前記比較検討行動の履歴情報を記録する比較検討行動履歴データベースと、
前記比較検討行動履歴データベースに記録された前記比較検討行動の履歴情報からアイテム間の関連性情報を解析する比較検討行動履歴解析部と、
前記比較検討行動履歴解析部の解析結果を用いたアイテム関連性情報を記録するアイテム関連性情報データベースと
を含む情報処理装置。
<21>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と、
前記比較検討行動の履歴情報を記録する比較検討行動履歴データベースと、
前記比較検討行動履歴データベースに記録された前記比較検討行動の履歴情報からアイテム間の関連性情報を解析する比較検討行動履歴解析部と、
前記比較検討行動履歴解析部の解析結果を用いたアイテム関連性情報を記録するアイテム関連性情報データベースと、
あるアイテムに対して前記アイテム関連性情報データベースから得られる関連の高いアイテムを返す機能を含む関連アイテム推薦情報処理部と
を含む情報処理装置。
<22>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と、
前記比較検討行動の履歴情報を記録する比較検討行動履歴データベースと、
前記比較検討行動履歴データベースに記録された前記比較検討行動の履歴情報からアイテム間の関連性情報を解析する比較検討行動履歴解析部と、
前記比較検討行動履歴解析部の解析結果を用いたアイテム関連性情報を記録するアイテム関連性情報データベースと、
あるアイテムに対してアイテム関連性情報データベースから得られる関連の高いアイテムを返す機能を含む関連アイテム推薦情報処理部と、
前記ターゲットアイテム検出部で検出された、前記ターゲットアイテムについて、前記関連アイテム推薦情報処理部で得られる関連の高いアイテムをユーザに対して提示する情報提示部と
を含む情報処理装置。
<23>
前記行動検出部は、前記ユーザがアイテムを手に取ったという行動を、前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動の一つとして含むものと見なし、前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動として検出する
<19>乃至<22>のいずれかに記載の情報処理装置。
<24>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部としてコンピュータを機能させる
プログラム。
<25>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と、
前記比較検討行動の履歴情報を記録する比較検討行動履歴データベースと、
前記比較検討行動履歴データベースに記録された前記比較検討行動の履歴情報からアイテム間の関連性情報を解析する比較検討行動履歴解析部と、
前記比較検討行動履歴解析部の解析結果を用いたアイテム関連性情報を記録するアイテム関連性情報データベースとしてコンピュータを機能させる
プログラム。
<26>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と、
前記比較検討行動の履歴情報を記録する比較検討行動履歴データベースと、
前記比較検討行動履歴データベースに記録された前記比較検討行動の履歴情報からアイテム間の関連性情報を解析する比較検討行動履歴解析部と、
前記比較検討行動履歴解析部の解析結果を用いたアイテム関連性情報を記録するアイテム関連性情報データベースと、
あるアイテムに対して前記アイテム関連性情報データベースから得られる関連の高いアイテムを返す機能を含む関連アイテム推薦情報処理部としてコンピュータを機能させる
プログラム。
<27>
興味を持ったあるアイテムをターゲットアイテムとして検出するターゲットアイテム検出部と、
前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動を検出する行動検出部と、
前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動履歴情報に基づいて、複数のアイテムの間で比較検討行動がされたと判定する比較検討行動判定部と、
前記比較検討行動の履歴情報を記録する比較検討行動履歴データベースと、
前記比較検討行動履歴データベースに記録された前記比較検討行動の履歴情報からアイテム間の関連性情報を解析する比較検討行動履歴解析部と、
前記比較検討行動履歴解析部の解析結果を用いたアイテム関連性情報を記録するアイテム関連性情報データベースと、
あるアイテムに対してアイテム関連性情報データベースから得られる関連の高いアイテムを返す機能を含む関連アイテム推薦情報処理部と、
前記ターゲットアイテム検出部で検出された、前記ターゲットアイテムについて、前記関連アイテム推薦情報処理部で得られる関連の高いアイテムをユーザに対して提示する情報提示部としてコンピュータを機能させる
プログラム。
<28>
前記行動検出部は、前記ユーザがアイテムを手に取ったという行動を、前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動の一つとして含むものと見なし、前記ターゲットアイテムに対するユーザの行動として検出する
<24>乃至<27>のいずれかに記載のプログラム。
11 店舗, 12 クラウドサーバ, 21 通信部, 22,22−1乃至22−n 撮像部, 23,23−1乃至23−n 提示部, 24,24−1乃至24−n 重量センサ, 25 商品棚, 26 商品, 27 来店客, 41 制御部, 42 通信部, 43 記憶部, 61 買物開始判定部, 62 ターゲット商品検出部, 63 時系列行動判定部, 64 行動ログ登録部, 65 比較商品検索部, 66 提示情報生成部, 101 通信部, 102 ウェアラブル端末, 121 操作提示部, 141 制御部, 142 通信部, 143 モーションセンサ, 144 制御部, 161 買物開始判定部, 162 ターゲット商品検出部, 163 時系列行動判定部, 164 行動ログ登録部, 165 比較商品検索部, 166 提示情報生成部, 181 買物開始判定部, 182 ターゲット商品検出部, 183 時系列行動判定部, 184 行動ログ登録部, 185 比較商品検索部, 186 提示情報生成部

Claims (18)

  1. ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、
    前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、
    前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、
    前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部と
    を含む情報処理装置。
  2. 前記行動検出部は、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出し、
    前記対比アイテム検索部は、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記アイテムは、店舗の商品棚に陳列された商品であり、
    前記商品棚の周辺を撮像する撮像部をさらに含み、
    前記アイテム検出部は、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
    請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記行動検出部は、前記ターゲット商品を手にしたユーザの行動を、時系列に検出することで、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出し、
    検出された前記時系列の行動を行動ログとして記憶する記憶部をさらに含む
    請求項3に記載の情報処理装置。
  5. 前記行動検出部は、検出した前記時系列の行動のうち、商品の購入に係る行動のみを前記行動ログとして前記記憶部に記憶させる
    請求項3に記載の情報処理装置。
  6. 前記対比アイテム検索部は、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、ターゲット商品と比較する行動条件を満たす前記ターゲットアイテムであるターゲット商品を、前記対比アイテムである比較商品として検索する
    請求項3に記載の情報処理装置。
  7. 前記ターゲットアイテム検出部は、前記ターゲットアイテムであるターゲット商品の商品情報をさらに検索し、
    前記対比アイテム検索部は、前記対比アイテムである比較商品の商品情報をさらに検索し、
    前記ターゲット商品、および前記比較商品の商品情報を、前記提示部により提示可能な情報である提示情報に加工して生成する提示情報生成部をさらに含む
    請求項3に記載の情報処理装置。
  8. 前記商品棚より前記商品が手に取られたことを検出する商品取得部をさらに含み、
    前記アイテム検出部は、前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出し、かつ、前記商品取得部により前記商品が手に取られたことが検出されたとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
    請求項3に記載の情報処理装置。
  9. 前記商品取得部は、前記商品棚に載せられた商品が前記ユーザの手に取られたか否かを、前記商品棚の重量を測定することで検出する重量センサ、赤外光が前記商品により遮光されるか否かにより検出する赤外線センサ、または、前記商品の有無による導通の変化を検出する導通センサを含む
    請求項8に記載の情報処理装置。
  10. 前記アイテムは、店舗の商品棚に陳列された商品であり、
    前記ユーザの腕に装着され、位置情報、および加速度情報を検出するウェアラブル端末をさらに含み、
    前記アイテム検出部は、前記ウェアラブル端末により検出された前記位置情報、および前記加速度情報に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  11. 前記ウェアラブル端末は、前記ユーザの腕に装着され、位置情報、および加速度情報を検出すると共に、画像を撮像する撮像部を含み、
    前記アイテム検出部は、前記ウェアラブル端末により検出された前記位置情報、前記加速度情報、および前記撮像部により撮像された画像に基づいて、前記ユーザが前記商品を手にしたことを検出したとき、前記ユーザが興味を持った前記商品をターゲットアイテムであるターゲット商品として検出する
    請求項10に記載の情報処理装置。
  12. 前記行動検出部は、前記ターゲット商品を手にしたユーザの行動を、時系列に検出することで、前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの時系列の行動を検出し、
    検出された前記時系列の行動を行動ログとして記憶する記憶部をさらに含む
    請求項10に記載の情報処理装置。
  13. 前記行動検出部は、検出した前記時系列の行動のうち、商品の購入に係る行動のみを前記行動ログとして前記記憶部に記憶させる
    請求項10に記載の情報処理装置。
  14. 前記対比アイテム検索部は、前記行動検出部により検出された前記ユーザの時系列の行動に基づいて、ターゲット商品と比較する行動条件を満たす前記ターゲットアイテムであるターゲット商品を、前記対比アイテムである比較商品として検索する
    請求項10に記載の情報処理装置。
  15. 前記ターゲットアイテム検出部は、前記ターゲットアイテムであるターゲット商品の商品情報をさらに検索し、
    前記対比アイテム検索部は、前記対比アイテムである比較商品の商品情報をさらに検索し、
    前記ターゲット商品、および前記比較商品の商品情報を、前記提示部により提示可能な情報である提示情報に加工して生成する提示情報生成部をさらに含む
    請求項10に記載の情報処理装置。
  16. ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出し、
    前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出し、
    検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索し、
    検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する
    ステップを含む情報処理方法。
  17. ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、
    前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、
    前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、
    前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部と
    してコンピュータを機能させるためのプログラム。
  18. ユーザが興味を持ったアイテムをターゲットアイテムとして検出するアイテム検出部と、
    前記ターゲットアイテムに対する前記ユーザの行動を検出する行動検出部と、
    前記行動検出部により検出された前記ユーザの行動に基づいて、前記ターゲットアイテムと対比するアイテムを対比アイテムとして検索する対比アイテム検索部と、
    前記対比アイテム検索部により検索された前記対比アイテムに関連する情報と、前記ターゲットアイテムに関連する情報とを提示する提示部と
    を含むウェアラブル端末。
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