JP2019144950A - 推奨情報特定装置、推奨情報特定システム、推奨情報特定方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1に示すように、本発明の実施形態に係る情報処理システム100(本発明の推奨情報特定システム)は、サーバー装置11(本発明の推奨情報特定装置の一例)、入店用のゲート装置12、退店用のゲート装置13、セルフタイプのレジスター14、利用者端末15(本発明の端末装置の一例)、及び、店舗200の従業員が使用する従業員端末16を含む。ゲート装置12、ゲート装置13、レジスター14は、いずれも、一つであってもよく、また、複数であってもよい。本実施形態では、例えば、多種多様な商品を取り扱っているスーパーマーケットなどの店舗200に情報処理システム100が導入される例について説明する。もちろん、情報処理システム100が導入される店舗200はスーパーマーケットに限られず、複数の商品を取り扱っている実在の小売店であればよく、また、インターネット上の仮想店舗であってもよい。
図3に示すように、利用者端末15は、制御部21、操作表示部22、記憶部23、撮像部24、通信I/F25などを備える。利用者端末15は、例えば、店舗200の利用者が所持する携帯端末であり、例えばスマートフォン、携帯電話、又はタブレット端末である。利用者端末15は、店舗200から貸与される携帯端末であってもよく、また、買い物カートに設置されるカート端末であってもよい。
サーバー装置11は、制御部31、記憶部32、順位決定部33(本発明の順位決定部の一例)、値引き判定部34(本発明の値引き判定部の一例)、通信I/F35などを備えるサーバコンピュータである。なお、サーバー装置11は、1台のコンピュータに限らず、複数台のコンピュータが協働して動作するコンピュータシステムであってもよい。また、サーバー装置11で実行される各種の処理は、一又は複数のプロセッサーによって分散して実行されてもよい。
以下、図4を参照して、順位決定部33について説明する。順位決定部33は、前記優先順位を機械学習により決定するよう構成された学習装置であり、前記優先順位を決定するための学習モデルを有している。ここで、図4は、順位決定部33の構成を示すブロック図であり、機械学習アルゴリズムとして強化学習を適用した例を示している。
以下、図5を参照して、値引き判定部34について説明する。値引き判定部34は、同種類の複数の商品のうち前記優先順位が予め定められた基準順位(本実施形態では10位)よりも低位である低順位商品に対する値引きを実施するか否かを機械学習により判定するよう構成された学習装置である。ここで、図5は、値引き判定部34の構成を示すブロック図であり、機械学習アルゴリズムとして強化学習を適用した例を示している。なお、値引き判定部34の構成は、判定結果通知部341を除き順位決定部33の構成と同様であるため、以下では、異なる構成についてのみ詳細に説明し、同様の構成については順位決定部33と同じ符号を付し示すことによりその詳細な説明を省略する。
12 :ゲート装置
13 :ゲート装置
14 :レジスター
15 :利用者端末
16 :従業員端末
21 :制御部
22 :操作表示部
23 :記憶部
24 :撮像部
25 :通信I/F
31 :制御部
32 :記憶部
33 :順位決定部
34 :値引き判定部
35 :通信I/F
40 :順位学習部
100 :情報処理システム
200 :店舗
211 :読取処理部
212 :表示処理部
213 :通知処理部
214 :行動結果送信部
311 :レコメンド抽出処理部
312 :レコメンド選定処理部
313 :レコメンド情報送信部
314 :情報取得部
321 :顧客情報格納部
322 :商品情報格納部
323 :購入予定商品格納部
324 :優先順位格納部
331 :変動情報観測部
332 :行動結果取得部
333 :順位更新処理部
401 :報酬計算部
402 :価値関数更新部
TB1 :順位リスト
Claims (14)
- 店舗で提供される商品に対するユーザーの行動履歴と、店舗で提供される複数の商品の販売に関して予め定められた優先順位とに基づいて、前記複数の商品に関する複数の商品情報から前記ユーザーに応じた推奨商品を含む推奨情報を特定する推奨情報特定部、を備える推奨情報特定装置。
- 前記優先順位を機械学習により決定するよう構成された順位決定部を更に備え、
前記順位決定部は、
前記優先順位に変動を来す変動情報を取得する変動情報取得部と、
前記変動情報取得部によって取得された前記変動情報に基づいて、前記優先順位を学習する順位学習部と、を有する、請求項1に記載の推奨情報特定装置。 - 前記変動情報は、
前記商品の価格、種類、寿命、値引きの有無、値引き率、利益率、廃棄リスク、在庫数、過去の販売実績、及び過去の廃棄履歴、前記商品が加工食品である場合は加工日時及び加工状態、現時刻、前記店舗の所在地における気温、湿度、気圧、及び天候、ならびに前記店舗の来店者数のうちの少なくとも一つ以上を含む、請求項2に記載の推奨情報特定装置。 - 前記順位決定部は、
前記推奨情報が示す前記推奨商品を前記ユーザーが閲覧又は購入したか否かを示す行動結果を取得する行動結果取得部を更に有し、
前記順位学習部は、前記変動情報取得部によって取得された前記変動情報、及び前記行動結果取得部によって取得された前記行動結果に基づいて、前記優先順位を学習する、請求項2又は3に記載の推奨情報特定装置。 - 前記順位学習部は、前記優先順位を学習するための学習モデルを有し、
前記順位学習部は、
前記行動結果が前記推奨商品を閲覧又は購入したことを示すものである場合はプラスの報酬を出力し、前記行動結果が前記推奨商品を閲覧及び購入しなかったことを示すものである場合はマイナスの報酬を出力する報酬出力部と、
前記報酬出力部によって出力された報酬に基づいて前記学習モデルを更新する学習モデル更新部と、を有する、請求項4に記載の推奨情報特定装置。 - 前記推奨情報特定部は、前記行動履歴に基づいて前記複数の商品情報から抽出された複数の候補情報から、前記優先順位が最も高い前記推奨商品を含むものを前記推奨情報として特定する請求項1から5のいずれかに記載の推奨情報特定装置。
- 前記推奨情報特定部は、前記複数の候補情報から、前記複数の候補情報それぞれについてランダムに決定されたノイズ係数を前記複数の候補情報それぞれの前記優先順位に乗じて得た評価値が最も高い前記推奨商品を含むものを前記推奨情報として特定する請求項6に記載の推奨情報特定装置。
- 前記店舗における商品の購入の際に前記ユーザーが使用する端末装置に、前記推奨情報特定部によって特定された前記推奨情報を出力する推奨情報出力部を更に備える、請求項1から7のいずれかに記載の推奨情報特定装置。
- 前記優先順位が予め定められた基準順位よりも低位である低順位商品に対する値引きを実施するか否かを機械学習により判定するよう構成された値引き判定部を更に備え、
前記値引き判定部は、
前記商品の劣化に変動を来す劣化情報を取得する劣化情報取得部と、
前記劣化情報取得部によって取得された前記劣化情報に基づいて、前記低順位商品に対する値引きを実施するか否かの判定を学習する判定学習部と、を有する、請求項1から8のいずれかに記載の推奨情報特定装置。 - 前記劣化情報は、
前記商品の価格、種類、寿命、値引きの有無、値引き率、利益率、廃棄リスク、在庫数、過去の販売実績、及び過去の廃棄履歴、前記商品が加工食品である場合は加工日時及び加工状態、現時刻、前記店舗の所在地における気温、湿度、気圧、及び天候、ならびに前記店舗の来店者数のうちの少なくとも一つ以上を含む、請求項9に記載の推奨情報特定装置。 - 店舗で提供される複数の商品の販売に関する優先順位を記憶する優先順位記憶部から前記優先順位を取得する優先順位取得部と、
店舗で提供される商品に対するユーザーの行動履歴を記憶する行動履歴記憶部から前記行動履歴を取得する行動履歴取得部と、
前記行動履歴取得部によって取得された前記行動履歴と、前記優先順位取得部によって取得された前記優先順位とに基づいて、前記複数の商品情報から前記ユーザーに応じた推奨商品を含む推奨情報を特定する推奨情報特定部と、を備える推奨情報特定システム。 - 前記優先順位を機械学習により決定するよう構成された順位決定部を更に備え、
前記順位決定部は、
前記優先順位に変動を来す変動情報を取得する変動情報取得部と、
前記変動情報取得部によって取得された前記変動情報に基づいて、前記優先順位を学習する順位学習部と、を有する、請求項11に記載の推奨情報特定システム。 - 店舗で提供される商品に対するユーザーの行動履歴を取得する行動履歴取得ステップと、
取得された前記行動履歴と、店舗で提供される複数の商品の販売に関して予め定められた優先順位とに基づいて、前記複数の商品に関する複数の商品情報から前記ユーザーに応じた推奨商品を含む推奨情報を特定する推奨情報特定ステップと、を備える推奨情報特定方法。 - 請求項13に記載の推奨情報特定方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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