JP7329119B1 - Product information management device, product information management method, and product information management program - Google Patents

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Abstract

【課題】配送機に商品を積付ける際の効率を向上させることができる商品情報管理装置を提供する。【解決手段】商品情報管理装置１は、配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出する抽出部１１２と、抽出部１１２により抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定する特定部１１３と、特定部１１３により特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供する提供部１１４と、を備える。【選択図】図３A product information management device capable of improving the efficiency of loading products on a delivery machine is provided. A product information management device (1) includes an extraction unit (112) for extracting product information corresponding to the ordered product when products to be stowed on a delivery machine are ordered, and product information extracted by the extraction unit (112). a specifying unit 113 for specifying the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on , and delivering the ordered product based on the size and/or weight of the product specified by the specifying unit 113 a provider 114 for providing stowage information for stowage on the machine. [Selection drawing] Fig. 3

Description

本発明は、商品情報管理装置、商品情報管理方法及び商品情報管理プログラムに関する。 The present invention relates to a product information management device, a product information management method, and a product information management program.

近年、インターネットで注文した商品をドローンや搬送ロボットなどの無人配送機で配送するサービスが開発されている。下記特許文献１には、異なる種類の食料品や飲料品を自律車両で効率的に配達する技術が開示されている。この技術では、温度帯の異なる保管ユニットを車両に設け、注文された商品の目標温度に基づいて、配達する商品の収容場所を割り当てている。 In recent years, services have been developed in which products ordered on the Internet are delivered by unmanned delivery devices such as drones and delivery robots. Patent Literature 1 below discloses a technology for efficiently delivering different types of food and beverages by autonomous vehicles. In this technology, storage units with different temperature zones are installed in the vehicle, and based on the target temperature of the ordered product, the storage location of the product to be delivered is assigned.

特表２０２０－５２９６６０号公報Japanese Patent Publication No. 2020-529660

しかし、無人配送機などの比較的小さな配送機は、荷室サイズや積載量などが比較的小さいことや少ないこともあり、目標温度に基づいて収容場所を割り当てるだけでは、商品を効率よく積付けることはできない。 However, relatively small delivery machines, such as unmanned delivery machines, have relatively small cargo space and loading capacity. It is not possible.

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、配送機に商品を積付ける際の効率を向上させることができる商品情報管理装置、商品情報管理方法及び商品情報管理プログラムを提供することを目的の一つとする。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a product information management device, product information management method, and product information management program capable of improving the efficiency of loading products on a delivery machine. One of the purposes is to

本発明の一態様に係る商品情報管理装置は、配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定する特定部と、特定部により特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供する提供部と、を備える。 A product information management device according to an aspect of the present invention includes an extraction unit that extracts product information corresponding to the ordered product when an order is placed for products to be stowed on a delivery machine, and product information extracted by the extraction unit. based on the specified part that specifies the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product, and based on the size and/or weight of the product specified by the specified part, the ordered product to the delivery machine a provider for providing stowage information for stowage.

この態様によれば、配送機に積付ける商品が注文されるたびに、注文された商品に対応するサイズ及び／又は重量を特定し、特定したサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供することができる。 According to this aspect, each time an order is placed for products to be stowed on the delivery machine, the size and/or weight corresponding to the ordered product is specified, and the ordered product is determined based on the specified size and/or weight. can provide stowage information for loading on delivery machines.

これにより、店舗での梱包作業や重量計測作業などに要する負荷を軽減することができるため、注文から配達までの即時性を担保することが可能となる。 As a result, it is possible to reduce the load required for packing work and weight measurement work at the store, so it is possible to ensure immediacy from order to delivery.

上記態様において、特定部は、抽出部により抽出された商品情報に含まれる商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定してもよい。 In the above aspect, the specifying unit may specify the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on the size and/or weight of the product included in the product information extracted by the extraction unit. .

これにより、商品のサイズや重量を事前に登録しておくことで、より精度の高い積付け情報を提供することが可能となる。 By registering the product size and weight in advance, it is possible to provide more accurate stowage information.

上記態様において、特定部は、抽出部により抽出された商品情報に、商品のサイズ及び／又は重量が含まれない場合に、抽出部により抽出された商品情報と類似度が高い商品情報に含まれる商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を推定してもよい。 In the above aspect, the specifying unit includes, when the product information extracted by the extracting unit does not include the size and/or weight of the product, the product information having a high degree of similarity to the product information extracted by the extracting unit. Based on the size and/or weight of the item, the size and/or weight of the item corresponding to the ordered item may be estimated.

これにより、配送機で配送する商品の中にサイズや重量が登録されていない商品が含まれていても、サイズや重量が登録されている類似商品に基づいて、サイズや重量が登録されていない商品のサイズや重量を予測し、注文された商品に対応する積付け情報を提供することが可能となる。 As a result, even if there are products for which size and weight are not registered among the products to be delivered by the delivery machine, the size and weight are not registered based on similar products for which size and weight are registered. It is possible to predict the size and weight of products and provide stowage information corresponding to ordered products.

上記態様において、類似度は、抽出部により抽出された商品情報を解析し、解析した情報と他の商品に対応する商品情報との間の類似度であってもよい。 In the above aspect, the degree of similarity may be the degree of similarity between the product information extracted by the extraction unit and the analyzed product information and product information corresponding to another product.

上記態様において、抽出部により抽出された商品情報を解析することには、抽出部により抽出された商品情報を形態素解析し、特徴量化することが含まれてもよい。 In the above aspect, analyzing the product information extracted by the extracting unit may include morphologically analyzing the product information extracted by the extracting unit and converting the product information into features.

上記態様において、積付情報には、配送機への積付け状態を描いた図、及び積荷の重心位置が含まれてもよい。これにより、積付け作業に不慣れな店員が作業する場合であっても、重心位置や積付け状態を描いた図に従って商品を積付けることができ、配送機が傾いたりすることなく安定した状態で配送させることが可能となる。 In the above aspect, the stowage information may include a diagram depicting the state of stowage on the delivery machine and the position of the center of gravity of the cargo. As a result, even if a store clerk who is unfamiliar with stowage work is working, the product can be stowed according to the diagram depicting the position of the center of gravity and the stowage state, and the delivery machine can be stowed in a stable state without tilting. It is possible to deliver.

上記態様において、配送機に積載して配送する商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、積付情報を出力する数理モデルを、さらに備え、提供部は、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を数理モデルに入力し、数理モデルから出力される積付情報を提供してもよい。 The above aspect further comprises a mathematical model for outputting stowage information based on the size and/or weight of the product corresponding to the product to be loaded and delivered on the delivery machine, wherein the providing unit corresponds to the ordered product. The size and/or weight of the goods to be shipped may be input to the mathematical model to provide stowage information output from the mathematical model.

上記態様において、商品情報には、商品を管理するための温度帯が含まれてもよい。これにより、注文された商品を温度帯別に分けて配送することが可能となる。 In the above aspect, the product information may include a temperature zone for managing products. As a result, it becomes possible to distribute the ordered products separately for each temperature zone.

本発明の他の態様に係る商品情報管理方法は、プロッセサにより実行される方法であって、配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出するステップと、抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定するステップと、特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供するステップと、を含む。 A product information management method according to another aspect of the present invention is a method that is executed by a processor, and includes a step of extracting product information corresponding to the ordered products when products to be stowed on a delivery machine are ordered. and identifying the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on the extracted product information; and determining the ordered product based on the identified product size and/or weight. and C. providing stowage information for loading the delivery machine.

本発明の他の態様に係る商品情報管理プログラムは、コンピュータを、配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出する抽出部、抽出部により抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定する特定部、特定部により特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供する提供部、として機能させる。 A product information management program according to another aspect of the present invention is an extracting unit for extracting product information corresponding to the ordered product when the product to be stowed on the delivery machine is ordered. A specific part that identifies the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on the product information received, and delivery of the ordered product based on the size and/or weight of the product specified by the specific part Acts as a supplier that provides stowage information for loading onto the machine.

本発明によれば、配送機に商品を積付ける際の効率を向上させることができる商品情報管理装置、商品情報管理方法及び商品情報管理プログラムを提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the product information management apparatus, the product information management method, and the product information management program which can improve the efficiency at the time of loading products on a delivery machine can be provided.

実施形態に係る商品情報管理装置を含む情報処理システムの構成を例示する図である。It is a figure which illustrates the structure of the information processing system containing the merchandise information management apparatus which concerns on embodiment. 商品情報管理装置の物理的な構成を例示する図である。It is a figure which illustrates the physical structure of a merchandise information management apparatus. 商品情報管理装置の機能的な構成を例示する図である。It is a figure which illustrates the functional structure of a merchandise information management apparatus. 積付情報を例示する概念図である。It is a conceptual diagram which illustrates stowage information. 類似商品の商品情報からサイズや重量を取得する際の手順の一例を説明するための概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining an example of a procedure for acquiring size and weight from product information of similar products; 商品情報管理装置における動作の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of operation|movement in a merchandise information management apparatus.

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The same reference numerals are given to the same elements, and overlapping explanations are omitted.

[情報処理システムの概要]
図１を参照して、実施形態に係る商品情報管理装置１を含む情報処理システムの構成について説明する。情報処理システムは、商品情報管理装置１と、ネットコンビニシステム２と、を備える。 [Overview of information processing system]
A configuration of an information processing system including a product information management device 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. The information processing system includes a product information management device 1 and an Internet convenience store system 2 .

ネットコンビニシステム２は、ネットコンビニとしてのサービスを提供するシステムである。ネットコンビニは、コンビニエンスストアの店舗で販売している商品をネットワーク経由で販売し、スマートフォンなどで注文された商品を、店舗から自宅などの指定された場所まで届けるサービスである。 The Internet convenience store system 2 is a system that provides services as an Internet convenience store. Net convenience store is a service that sells products sold at convenience stores via a network, and delivers products ordered by smartphone etc. from the store to a designated location such as home.

ネットコンビニシステム２は、例えば、システムを統括して管理する管理サーバ、コンビニエンスストアの各店舗に配置される店舗装置、及び店員や配送員などが使用する作業用端末などを含むことができる。 The Internet convenience store system 2 can include, for example, a management server that centrally manages the system, store equipment installed in each store of the convenience store, and work terminals used by store clerks and delivery staff.

商品情報管理装置１は、例えば、店舗やネットコンビニで販売される商品に関する情報を管理するサーバ装置である。 The product information management device 1 is, for example, a server device that manages information on products sold at stores and Internet convenience stores.

商品情報管理装置１及びネットコンビニシステム２は、ネットワークＮを介して通信できるように構成される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、その他の通信回線、それらの組み合わせなどのいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。 The product information management device 1 and the net convenience store system 2 are configured to be able to communicate with each other via the network N. FIG. The network N may be, for example, the Internet, LAN, leased line, telephone line, corporate network, mobile communication network, Bluetooth (registered trademark), WiFi (Wireless Fidelity), other communication lines, combinations thereof, or the like. may be used, and may be wired or wireless.

[商品情報管理装置の物理的な構成]
図２に示すように、商品情報管理装置１は、物理的な構成として、例えば、プロセッサ１１と、通信インターフェース１２と、記憶装置１３とを備える。 [Physical Configuration of Product Information Management Device]
As shown in FIG. 2, the product information management device 1 includes, for example, a processor 11, a communication interface 12, and a storage device 13 as a physical configuration.

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサである。このプロセッサ１１は、記憶装置１３に格納されているプログラム１３１を実行することで、後述する各種の機能を実現する。 The processor 11 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit). The processor 11 implements various functions described later by executing a program 131 stored in the storage device 13 .

通信インターフェース１２は、ネットワークＮに接続し、ネットワークＮ上の他の装置と通信するハードウェアモジュールである。 The communication interface 12 is a hardware module that connects to the network N and communicates with other devices on the network N. FIG.

記憶装置１３は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。この記憶装置１３は、例えば、プログラム１３１や、データベース１３２に登録される各種データ、後述するＡＩモデルなどを記憶する記憶部として機能する。 The storage device 13 is, for example, a computer-readable recording medium such as a disk drive or semiconductor memory. The storage device 13 functions as a storage unit that stores, for example, a program 131, various data registered in a database 132, an AI model to be described later, and the like.

各種データとして、例えば、店舗やネットコンビニで販売される商品に関する商品情報、及び商品の配送に用いる車両に関する車両情報などが含まれる。 Various types of data include, for example, product information related to products sold at stores and online convenience stores, and vehicle information related to vehicles used to deliver products.

商品情報には、例えば、商品ＩＤ、商品名称、商品の価格、商品のサイズ、商品の重量、商品の管理温度帯、商品の回転可否、商品カテゴリ、商品説明、及び商品の画像などを含むことができる。 Product information includes, for example, product ID, product name, product price, product size, product weight, product management temperature range, product rotation availability, product category, product description, and product image. can be done.

商品のサイズには、商品の外形寸法である商品の長さ、幅及び高さの他、商品を梱包した時の外形寸法である梱包時の長さ、幅及び高さを含むことができる。また、商品の重量には、商品の重量の他、商品を梱包した時の重量を含むことができる。梱包時のサイズや重量は、保冷材や緩衝材、間仕切りなどを含めたものであってもよい。 The product size can include the length, width, and height of the product, which are the external dimensions of the product, and the length, width, and height at the time of packing, which are the external dimensions of the product when it is packed. In addition, the weight of the product can include the weight of the product when it is packed, in addition to the weight of the product. The size and weight at the time of packing may include cooling materials, cushioning materials, partitions, and the like.

車両情報には、例えば、車両ＩＤ、車両の種類、車両の荷室サイズ、車両の重量制限、車両の稼働状況、車両の積載状況、及び車両の現在位置などを含むことができる。 Vehicle information can include, for example, vehicle ID, vehicle type, vehicle luggage compartment size, vehicle weight limit, vehicle operating status, vehicle loading status, and current vehicle location.

車両の種類には、例えば、大型トラック、中型トラック、小型トラック、冷凍冷蔵車、小型自動車、軽自動車、自動二輪車、自転車、及び無人配送機などが含まれる。 Types of vehicles include, for example, large-sized trucks, medium-sized trucks, small-sized trucks, refrigerated vehicles, small-sized automobiles, light automobiles, motorcycles, bicycles, and unmanned delivery vehicles.

なお、商品情報、車両情報及びＡＩモデルは、商品情報管理装置１とは別の装置に記憶させてもよいし、他のシステムと共用させてもよい。 The product information, vehicle information, and AI model may be stored in a device other than the product information management device 1, or may be shared with other systems.

プログラム１３１は、所定の処理を行うためのコンピュータプログラムであり、商品情報管理装置１のメインプログラムや、そのメインプログラムの動作中に適宜呼び出されて実行される複数のソフトウェアモジュールを有する。ソフトウェアモジュールは、それぞれ特定の処理を実行するためにモジュール化されたサブプログラムであり、例えば、プロシージャ、サブルーチン、メソッド、関数及びデータ構造などを用いて作成される。 The program 131 is a computer program for performing predetermined processing, and includes a main program of the product information management apparatus 1 and a plurality of software modules that are appropriately called and executed during the operation of the main program. A software module is a subprogram modularized to execute a specific process, and is created using, for example, procedures, subroutines, methods, functions, and data structures.

[商品情報管理装置の機能的な構成]
本実施形態に係る商品情報管理装置１は、例えば、ネットコンビニで注文された商品を配送する手段として無人配送機が選択された場合に、注文された商品を無人配送機に積付ける際の積付情報を提供する機能や、ネットコンビニで注文された商品の商品情報に商品のサイズや重量などが含まれない（登録されていない）場合に、類似する商品の商品情報を用いて、注文された商品の積付情報を提供する機能を有する。無人配送機には、例えば、ドローンや、搬送ロボットなどが含まれる。各機能の詳細は後述する。 [Functional Configuration of Merchandise Information Management Device]
For example, when an unmanned delivery machine is selected as a means for delivering products ordered at an Internet convenience store, the product information management device 1 according to the present embodiment is used for loading the ordered products on the unmanned delivery machine. If the product information of the product ordered at the Internet convenience store does not include the size and weight of the product (not registered), the product information of similar products can be used to make the order. It has a function to provide the stowage information of the commodities. Unmanned delivery machines include, for example, drones and transport robots. Details of each function will be described later.

図３を参照して、商品情報管理装置１のプログラム１３１を実行することで実現される機能について説明する。商品情報管理装置１は、機能的な構成として、例えば、学習部１１１と、抽出部１１２と、特定部１１３と、提供部１１４とを有する。各部について、以下に説明する。 Functions realized by executing the program 131 of the product information management apparatus 1 will be described with reference to FIG. The product information management device 1 has, for example, a learning unit 111, an extracting unit 112, a specifying unit 113, and a providing unit 114 as functional configurations. Each part will be described below.

学習部１１１は、無人配送機に積載して配送する候補となる複数の商品に関する情報及び無人配送機に関する情報を入力とし、それらの商品を効率よく無人配送機に積付けた状態を表す積付情報を出力とするＡＩモデルを作成（学習）する。学習部１１１により作成されたＡＩモデルは、記憶装置１３に格納される。 The learning unit 111 receives as input information about a plurality of products that are candidates to be loaded on the unmanned delivery machine and delivered, and information on the unmanned delivery machine. Create (learn) an AI model that outputs information. The AI model created by the learning unit 111 is stored in the storage device 13 .

学習時にＡＩモデルに入力する情報として、例えば、商品名称、商品の数量、商品のサイズ、商品の重量、商品の管理温度帯及び商品の回転可否などの商品に関する情報と、無人配送機の荷室サイズ及び無人配送機の重量制限などの無人配送機に関する情報を用いることが好ましい。 Information to be input to the AI model during learning includes product information such as the product name, product quantity, product size, product weight, product management temperature range, and whether or not the product can be rotated, as well as the cargo compartment of the unmanned delivery machine. It is preferable to use information about the unmanned delivery vehicle, such as the size and weight limits of the unmanned delivery vehicle.

ＡＩモデルを学習する際に、モデルに入力する各商品の商品に関する情報や無人配送機に関する情報に基づいて、例えば、温度管理が必要な商品については温度帯別に配置位置を分けるようにすることや、回転可能な商品については荷室に効率よく商品が収まるように商品の向きを最適化すること、配送時の安定性を高めるために積荷全体の重心が荷室の中央付近に位置するように配置することなどが、できる限り最適に実現されるように、ＡＩモデルの学習とＡＩモデルの評価とを繰り返し行うことが好ましい。 When learning the AI model, based on the information about each product and the information about the unmanned delivery machine that is input to the model, for example, for products that require temperature control, the placement position is divided by temperature zone. , For rotatable items, optimize the orientation of the item so that the item can be efficiently stored in the cargo compartment, and position the center of gravity of the entire cargo near the center of the cargo compartment to increase stability during delivery. AI model learning and AI model evaluation are preferably iteratively performed so that placement, etc., can be realized as optimally as possible.

これにより、配送する商品を温度帯別に分け、かつ商品がつぶれることや、中身がこぼれないように、安定して配送することが可能な積付けアルゴリズムを提供することができる。 As a result, it is possible to provide a stowage algorithm capable of sorting products to be delivered according to temperature zones and stably delivering them without crushing the products or spilling the contents.

また、ＡＩモデルを学習する際の目的関数として、例えば、使用する箱の個数を最小化する関数や、箱間の重量分散を最小化する関数、マージンを最大化する関数、商品の重心と箱の中心との距離を最小化する関数などを用いることが好ましい。 In addition, as an objective function when learning an AI model, for example, a function that minimizes the number of boxes to be used, a function that minimizes the weight distribution between boxes, a function that maximizes the margin, the center of gravity of the product and the box It is preferable to use a function that minimizes the distance from the center of .

ＡＩモデルから出力させる積付情報として、例えば、商品の配送に必要な無人配送機の台数、積荷の合計重量、積荷の重心座標、及び無人配送機への積付け状態を描いた図などを含むことが好ましい。図４に、積付情報の一例を示す。 The stowage information output from the AI model includes, for example, the number of unmanned delivery vehicles required for product delivery, the total weight of the cargo, the coordinates of the center of gravity of the cargo, and a diagram depicting the state of loading to the unmanned delivery vehicles. is preferred. FIG. 4 shows an example of stowage information.

図４の積付情報４には、例示的に、配送に必要な無人配送機の台数、積荷の合計重量及び積荷の重心座標（重心位置）を表示する欄４ａと、無人配送機への積付け状態を３次元で描画した図を表示する欄４ｂと、積荷の内訳を表示する欄４ｃとが設けられている。 The loading information 4 in FIG. 4 includes, for example, a column 4a for displaying the number of unmanned delivery machines required for delivery, the total weight of the cargo, and the coordinates of the center of gravity (position of the center of gravity) of the cargo, and A column 4b for displaying a three-dimensional drawing of the attachment state and a column 4c for displaying the details of the cargo are provided.

このような積付情報４を店舗に提供することで、積付け作業に不慣れな店員が作業する場合であっても、重心座標や積付け状態を描いた図に従って商品を積付けることで、無人配送機が傾いたりすることなく安定した状態で配送させることが可能となる。 By providing such stowage information 4 to the store, even if the store clerk is unfamiliar with the stowage work, the product can be stowed according to the drawing depicting the coordinates of the center of gravity and the state of stowage. It is possible to deliver in a stable state without tilting the delivery machine.

図３の抽出部１１２は、無人配送機に積付ける商品がネットコンビニで注文されたときに、記憶装置１３に記憶されている商品情報から、注文された各商品に対応する商品情報を抽出する。注文された商品が無人配送機に積付ける商品であるかどうかは、例えば、ネットコンビニシステム２から受信する注文情報に含まれる配送手段を参照することで判別することができる。 The extraction unit 112 in FIG. 3 extracts product information corresponding to each ordered product from the product information stored in the storage device 13 when products to be loaded on the unmanned delivery machine are ordered at the Internet convenience store. . Whether or not the ordered product is to be stowed on the unmanned delivery machine can be determined, for example, by referring to the delivery means included in the order information received from the Internet convenience store system 2.

具体的に、抽出部１１２は、注文情報の配送手段が無人配送機である場合に、注文された商品が無人配送機に積付ける商品であると判定する。配送手段は、例えば、ネットコンビニで商品を注文する際に顧客が選択するなどして指定することができる。 Specifically, when the delivery means of the order information is the unmanned delivery machine, the extraction unit 112 determines that the ordered product is the product to be stowed on the unmanned delivery machine. The delivery method can be designated by the customer, for example, when ordering products at an Internet convenience store.

特定部１１３は、抽出部１１２により抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び重量を特定する。商品のサイズ及び重量を特定する方法について、以下の（１）と（２）に場合分けして説明する。 The identifying unit 113 identifies the size and weight of the product corresponding to the ordered product based on the product information extracted by the extracting unit 112 . The method for specifying the size and weight of the product will be described separately for the following cases (1) and (2).

（１）抽出された商品情報に商品のサイズ及び重量が含まれる場合
特定部１１３は、抽出部１１２により抽出された商品情報に含まれる商品のサイズ及び重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び重量を特定する。 (1) When product size and weight are included in the extracted product information. Identify the size and weight of the goods to be sold.

（２）抽出された商品情報に商品のサイズ及び重量が含まれない場合
特定部１１３は、抽出部１１２により抽出された商品情報と類似する商品情報に含まれる商品のサイズ及び重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び重量を推定（特定）する。以下に、推定する手順の一例について具体的に説明する。 (2) When the size and weight of the product are not included in the extracted product information. Estimate (identify) the size and weight of the item corresponding to the item ordered. An example of the estimation procedure will be specifically described below.

最初に、特定部１１３は、抽出部１１２により抽出された商品情報を解析し、解析した情報と、記憶装置１３に記憶されている他の商品に対応する商品情報との類似度を算出する。 First, the identification unit 113 analyzes the product information extracted by the extraction unit 112 and calculates the degree of similarity between the analyzed information and product information corresponding to other products stored in the storage device 13 .

商品情報を解析することには、例えば、商品情報を形態素解析し、特徴量化することが含まれる。形態素解析及び特徴量化は、公知の技術を適用することができる。解析する商品情報の一例として、例えば、商品名称、商品カテゴリ、商品説明及び商品の画像などを用いることができる。 Analyzing the product information includes, for example, morphologically analyzing the product information and converting it into feature quantities. A known technique can be applied to morphological analysis and feature quantification. As an example of product information to be analyzed, for example, product name, product category, product description, product image, and the like can be used.

続いて、特定部１１３は、抽出部１１２により抽出された商品情報との類似度が高い商品情報に含まれる商品のサイズ及び重量を取得する。商品のサイズ及び重量を取得する商品情報は、類似度が最も高い商品情報であってもよいし、類似度が高い商品情報の中から選択された商品情報であってもよい。 Subsequently, the identifying unit 113 acquires the size and weight of the product included in the product information highly similar to the product information extracted by the extracting unit 112 . The product information from which the size and weight of the product are acquired may be the product information with the highest degree of similarity, or the product information selected from the product information with the highest degree of similarity.

続いて、特定部１１３は、取得した商品のサイズ及び重量を、注文された商品に対応する商品のサイズ及び重量であると推定する。 Subsequently, the identifying unit 113 estimates that the acquired product size and weight are the size and weight of the product corresponding to the ordered product.

このように、類似商品のサイズ及び重量に基づいて推定することで、全ての商品のサイズ及び重量を登録する手間を削減することが可能となる。例えば、複数の種類があり、かつサイズ及び重量が同等の商品については、一種類の商品のみを登録しておくことで、他の種類の商品の登録を省略することができる。具体的に、おにぎりには、梅、鮭、昆布などの種類があるが、梅おにぎりのサイズ及び重量を登録しておくことで、鮭おにぎりや昆布おにぎりのサイズ及び重量については、梅おにぎりのサイズ及び重量から類推して特定することができる。 In this way, by estimating based on the sizes and weights of similar products, it is possible to save the trouble of registering the sizes and weights of all products. For example, if there are multiple types of products with the same size and weight, by registering only one type of product, it is possible to omit the registration of the other types of products. Specifically, there are types of rice balls such as plum, salmon, and kelp. and can be specified by analogy from the weight.

ここで、特定部１１３が特定する情報は、商品のサイズ及び重量であることには限定されず、商品のサイズ及び重量のいずれか一方であってもよいし、さらに他の情報を追加してもよい。他の情報として、例えば、商品の管理温度帯及び商品の回転可否などを含むことができる。 Here, the information specified by the specifying unit 113 is not limited to the size and weight of the product, and may be either the size or weight of the product, or other information may be added. good too. Other information can include, for example, the controlled temperature range of the product and whether the product can be rotated.

提供部１１４は、例えば、注文された商品に関する情報及び注文された商品を配送する無人配送機に関する情報を、ＡＩモデルに入力し、ＡＩモデルから出力される積付情報をネットコンビニシステム２に提供する。 The providing unit 114 inputs, for example, information about the ordered product and information about the unmanned delivery machine that delivers the ordered product to the AI model, and provides the net convenience store system 2 with the stowage information output from the AI model. do.

ＡＩモデルに入力する情報として、例えば、注文情報に含まれる商品の名称及びその数量と、特定部１１３により特定された商品のサイズ、商品の重量、商品の管理温度帯及び商品の回転可否と、車両情報に含まれる無人配送機の荷室サイズ及び無人配送機の重量制限と、を用いることが好ましい。なお、ＡＩモデルに入力する情報には、少なくとも商品のサイズ及び商品の重量のいずれかが含まれていることが好ましい。 Information to be input to the AI model includes, for example, the name and quantity of the product included in the order information, the size of the product specified by the specifying unit 113, the weight of the product, the management temperature range of the product, and whether or not the product can be rotated; It is preferable to use the luggage compartment size of the unmanned delivery machine and the weight limit of the unmanned delivery machine included in the vehicle information. The information to be input to the AI model preferably includes at least one of product size and product weight.

ネットコンビニシステム２に提供された積付情報は、例えば、対象となる店舗の店舗装置や作業用端末で閲覧することができる。 The stowage information provided to the net convenience store system 2 can be browsed, for example, by a store device or a work terminal of the target store.

図５を参照し、類似商品の商品情報から商品のサイズ及び重量を取得する方法の一例について説明する。 An example of a method for acquiring the size and weight of a product from product information of similar products will be described with reference to FIG.

最初に、特定部１１３は、抽出部１１２により抽出された商品情報に商品のサイズ及び重量が含まれていない商品として注文商品５ａを特定する。続いて、特定部１１３は、注文商品５ａの商品情報を形態素解析及び特徴量化するなどして解析情報５ｂを生成する。 First, the identifying unit 113 identifies the order product 5a as a product for which the size and weight of the product are not included in the product information extracted by the extracting unit 112 . Subsequently, the identifying unit 113 generates analysis information 5b by performing morphological analysis and feature quantity processing on the product information of the ordered product 5a.

続いて、特定部１１３は、解析情報５ｂと、記憶装置１３に記憶されている他の商品の商品情報との間の類似度をそれぞれ算出し、類似度が高い商品を類似商品５ｃとして選定する。続いて、特定部１１３は、類似商品５ｃの商品情報に含まれる商品のサイズ及び重量などの情報５ｄを取得し、取得した商品のサイズ及び重量を、注文商品５ａのサイズ及び重量であると推定する。 Subsequently, the specifying unit 113 calculates the degree of similarity between the analysis information 5b and the product information of other products stored in the storage device 13, and selects products with high similarities as similar products 5c. . Subsequently, the specifying unit 113 acquires information 5d such as the size and weight of the product included in the product information of the similar product 5c, and presumes that the acquired size and weight of the product are the size and weight of the ordered product 5a. do.

[商品情報管理装置の動作]
図６を参照し、商品情報管理装置１の動作の一例について説明する。 [Operation of product information management device]
An example of the operation of the product information management device 1 will be described with reference to FIG.

最初に、商品情報管理装置１の抽出部１１２は、無人配送機に積付ける商品がネットコンビニで注文されたかどうかを判定する（ステップＳ１０１）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ１０１；ＮＯ）に、抽出部１１２は、この判定を繰り返し実行するか、ＹＥＳになるまで待機する。 First, the extraction unit 112 of the product information management device 1 determines whether or not the product to be loaded on the unmanned delivery machine has been ordered at the Internet convenience store (step S101). If this determination is NO (step S101; NO), the extraction unit 112 repeats this determination or waits until YES.

上記ステップＳ１０１で、無人配送機に積付ける商品がネットコンビニで注文されたと判定された場合（ステップＳ１０１；ＹＥＳ）に、商品情報管理装置１の抽出部１１２は、注文された商品の商品情報を記憶装置１３から抽出する（ステップＳ１０２）。 When it is determined in step S101 that the product to be loaded on the unmanned delivery machine has been ordered at the Internet convenience store (step S101; YES), the extraction unit 112 of the product information management device 1 extracts the product information of the ordered product. Extract from the storage device 13 (step S102).

続いて、商品情報管理装置１の特定部１１３は、上記ステップＳ１０２で抽出された商品情報に商品のサイズ及び重量が含まれるかどうかを判定する（ステップＳ１０３）。この判定がＹＥＳである場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）に、商品情報管理装置１の特定部１１３は、抽出された商品情報に含まれる商品のサイズ及び重量を、注文された商品のサイズ及び重量であると特定する（ステップＳ１０４）。そして、後述するステップＳ１０６に処理を移行する。 Subsequently, the identifying unit 113 of the product information management device 1 determines whether the product information extracted in step S102 includes the size and weight of the product (step S103). If the determination is YES (step S103; YES), the identification unit 113 of the product information management device 1 converts the size and weight of the product included in the extracted product information into the size and weight of the ordered product. It specifies that there is (step S104). Then, the process proceeds to step S106, which will be described later.

上記ステップＳ１０３で、抽出された商品情報に商品のサイズ及び重量が含まれないと判定された場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）に、商品情報管理装置１の特定部１１３は、抽出された商品情報を解析し、記憶装置１３に登録されている他の商品情報との類似度を算出する（ステップＳ１０５）。 When it is determined in step S103 that the extracted product information does not include the size and weight of the product (step S103; NO), the specifying unit 113 of the product information management device 1 selects the extracted product information as It analyzes and calculates the degree of similarity with other product information registered in the storage device 13 (step S105).

続いて、商品情報管理装置１の特定部１１３は、類似度が高い商品情報に含まれる商品のサイズ及び重量を、注文された商品のサイズ及び重量であると推定する（ステップＳ１０６）。 Subsequently, the identification unit 113 of the product information management device 1 estimates that the size and weight of the product included in the product information with a high degree of similarity are the size and weight of the ordered product (step S106).

続いて、商品情報管理装置１の提供部１１４は、注文された商品に関する情報及び無人配送機に関する情報をＡＩモデルに入力し、ＡＩモデルから出力される積付情報をネットコンビニシステム２に提供する（ステップＳ１０７）。そして本動作を終了する。 Subsequently, the provision unit 114 of the product information management device 1 inputs the information on the ordered product and the information on the unmanned delivery machine to the AI model, and provides the net convenience store system 2 with the stowage information output from the AI model. (Step S107). Then, this operation ends.

上述したように、実施形態に係る商品情報管理装置１によれば、無人配送機に積付ける商品が注文されるたびに、注文された商品に対応するサイズ及び重量を特定し、特定したサイズ及び重量に基づいて、注文された商品を無人配送機に積付けるための積付情報を提供することができる。 As described above, according to the product information management device 1 according to the embodiment, each time an order is placed for products to be stowed on an unmanned delivery machine, the size and weight corresponding to the ordered product are specified, and the specified size and weight are specified. Based on the weight, stowage information can be provided for stowage of the ordered items on the unmanned delivery vehicle.

これにより、店舗での梱包作業や重量計測作業などに要する負荷を軽減することができるため、注文から配達までの即時性を担保することが可能となる。 As a result, it is possible to reduce the load required for packing work and weight measurement work at the store, so it is possible to ensure immediacy from order to delivery.

それゆえ、実施形態に係る商品情報管理装置１によれば、無人配送機に商品を積付ける際の効率を向上させることができる。 Therefore, according to the product information management device 1 according to the embodiment, it is possible to improve the efficiency when products are stowed on the unmanned delivery machine.

また、実施形態に係る商品情報管理装置１によれば、無人配送機で配送する商品の中に、商品のサイズ及び重量が未登録の商品が含まれる場合に、その商品の商品情報を解析し、登録されている他の商品情報と比較して、類似度が高い他の商品情報のサイズ及び重量を、その商品のサイズ及び重量であると推定することができる。 Further, according to the product information management device 1 according to the embodiment, when products to be delivered by an unmanned delivery machine include products whose product size and weight have not been registered, the product information of the product is analyzed. , compared with other registered product information, the size and weight of other product information with a high degree of similarity can be estimated as the size and weight of the product.

これにより、注文された商品の中にサイズ及び重量が登録されていない商品が含まれていても、サイズ及び重量が登録されている類似商品に基づいて、サイズ及び重量が登録されていない商品のサイズ及び重量を予測し、注文された商品に対応する積付け情報を提供することが可能となる。 As a result, even if the ordered products include products for which size and weight are not registered, products for which size and weight are not registered will be processed based on similar products for which size and weight are registered. It is possible to predict size and weight and provide stowage information corresponding to ordered goods.

[変形例]
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、又は並列に実行することができる。 [Variation]
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be implemented in various other forms without departing from the gist of the present invention. Therefore, the above-described embodiment is merely an example in all respects, and should not be construed as limiting. For example, the processing steps described above can be arbitrarily changed in order or executed in parallel as long as the content of processing is not inconsistent.

上述した実施形態では、無人配送機に積付ける商品がネットコンビニで注文されたときに、注文された商品に対応する積付情報を出力してネットコンビニシステム２に提供しているが、積付情報を提供するタイミングは、運用に合わせて適宜設定することができる。 In the above-described embodiment, when products to be stowed on the unmanned delivery machine are ordered at the Internet convenience store, the stowage information corresponding to the ordered products is output and provided to the Internet convenience store system 2. The timing of providing the information can be appropriately set according to the operation.

例えば、ネットコンビニで注文されたときに生成される注文情報をネットコンビニシステム２から受け付けたときに、積付情報を出力してネットコンビニシステム２に提供してもよい。 For example, when order information generated when an order is placed at an Internet convenience store is received from the Internet convenience store system 2 , the stowage information may be output and provided to the Internet convenience store system 2 .

また、例えば、ネットコンビニシステム２の作業用端末から積付情報の提供が要求されたときに、作業用端末に積付情報を提供してもよい。この場合、例えば、以下の手順で作業用端末に積付情報を提供することができる。 Further, for example, when the work terminal of the net convenience store system 2 requests the stowage information, the stowage information may be provided to the work terminal. In this case, for example, stowage information can be provided to the work terminal in the following procedure.

最初に、店員が、ネットコンビニで注文された各商品を店舗で確保する際に、作業用端末のバーコードスキャン機能を利用して各商品のバーコードを順次読み込む。続いて、その注文が無人配送機で配送する注文である場合に、例えば作業用端末に表示される積付情報を要求するためのボタンを店員が押下する。これにより、ネットコンビニで注文された各商品の積付情報を要求するメッセージが作業用端末から商品情報管理装置１に送信され、その要求に対応する各商品の積付情報が商品情報管理装置１から作業用端末に提供される。 First, when a store clerk secures each product ordered at the Internet convenience store at the store, the bar code of each product is sequentially read using the barcode scanning function of the work terminal. Subsequently, if the order is to be delivered by an unmanned delivery machine, the clerk presses a button for requesting stowage information displayed on the work terminal, for example. As a result, a message requesting stowage information of each product ordered at the Internet convenience store is transmitted from the work terminal to the product information management device 1, and the stowage information of each product corresponding to the request is sent to the product information management device 1. to the working terminal.

また、上述した実施形態では、ＡＩモデルを用いて積付情報を出力しているが、これに限定されず、数理モデルを用いて積付情報を出力することができる。数理モデルには、ＡＩモデルの他、例えば、所定のルールを設定したモデルや所定のルールを実現するための関数（数式）を含むモデルなどが含まれる。所定のルールとして、例えば、重い商品を下に配置するなどの積付けに関するルールを適宜設定することができる。 Further, in the above-described embodiment, the AI model is used to output the stowage information, but the present invention is not limited to this, and the mathematical model can be used to output the stowage information. In addition to AI models, mathematical models include, for example, models in which predetermined rules are set, models including functions (formulas) for realizing predetermined rules, and the like. As a predetermined rule, for example, a rule regarding stowage, such as placing heavy products at the bottom, can be appropriately set.

また、上述した実施形態では、配送手段が無人配送機である場合に、積付情報を提供しているが、積付情報を提供するのは、配送手段が無人配送機である場合に限定されず、有人配送機である場合にも本発明を適用することができる。 In the above-described embodiment, the stowage information is provided when the delivery means is an unmanned delivery machine. The present invention can also be applied to a manned delivery machine.

また、上述した実施形態におけるプログラムは、ＣＤ、ＤＶＤなどの光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体（コンピュータ読み取り可能な記録媒体）を通じて、又は通信ネットワークなどを介してサーバ装置（媒体）からダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。 In addition, the program in the above-described embodiment can be executed on a server device (medium ) to install or load it on your computer.

１…商品情報管理装置、２…ネットコンビニシステム、４…積付情報、１１…プロセッサ、１２…通信インターフェース、１３…記憶装置、１１１…学習部、１１２…抽出部、１１３…特定部、１１４…提供部、１３１…プログラム、１３２…データベース DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Product information management apparatus, 2... Net convenience store system, 4... Stowage information, 11... Processor, 12... Communication interface, 13... Storage device, 111... Learning part, 112... Extraction part, 113... Identification part, 114... Provider 131 Program 132 Database

Claims (9)

配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定する特定部と、
前記特定部により特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供する提供部と、
を備え、
前記特定部は、前記抽出部により抽出された商品情報に、商品のサイズ及び／又は重量が含まれない場合に、前記抽出部により抽出された商品情報と類似度が高い商品情報に含まれる商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を推定する、
商品情報管理装置。 an extraction unit for extracting product information corresponding to the ordered product when the product to be stowed on the delivery machine is ordered;
a specifying unit that specifies the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on the product information extracted by the extracting unit;
a providing unit that provides stowage information for loading the ordered product on a delivery machine based on the size and/or weight of the product specified by the specifying unit;
with
When the product information extracted by the extracting unit does not include the size and/or weight of the product, the identifying unit selects the product included in the product information having a high degree of similarity to the product information extracted by the extracting unit. Estimate the size and/or weight of the item corresponding to the ordered item based on the size and/or weight of the
Product information management device. 前記特定部は、前記抽出部により抽出された商品情報に含まれる商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定する、
請求項１記載の商品情報管理装置。 The identifying unit identifies the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on the size and/or weight of the product included in the product information extracted by the extracting unit.
The product information management device according to claim 1. 前記類似度は、前記抽出部により抽出された商品情報を解析し、解析した情報と他の商品に対応する商品情報との間の類似度である、
請求項１記載の商品情報管理装置。 The degree of similarity is the degree of similarity between the product information extracted by the extraction unit and the analyzed information and product information corresponding to other products.
The product information management device according to claim 1 . 前記抽出部により抽出された商品情報を解析することには、前記抽出部により抽出された商品情報を形態素解析し、特徴量化することが含まれる、
請求項３記載の商品情報管理装置。 Analyzing the product information extracted by the extraction unit includes morphologically analyzing the product information extracted by the extraction unit and converting it into feature quantities.
The product information management device according to claim 3 . 前記積付情報には、配送機への積付け状態を描いた図、及び積荷の重心位置が含まれる、
請求項１記載の商品情報管理装置。 The stowage information includes a diagram depicting the state of stowage on the delivery machine and the position of the center of gravity of the cargo.
The product information management device according to claim 1. 配送機に積載して配送する商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、前記積付情報を出力する数理モデルを、さらに備え、
前記提供部は、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を前記数理モデルに入力し、前記数理モデルから出力される前記積付情報を提供する、
請求項１記載の商品情報管理装置。 further comprising a mathematical model that outputs the stowage information based on the size and/or weight of the product corresponding to the product loaded on the delivery machine and delivered,
The providing unit inputs the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product to the mathematical model, and provides the stowage information output from the mathematical model.
The product information management device according to claim 1. 前記商品情報には、商品を管理するための温度帯が含まれる、
請求項１記載の商品情報管理装置。 The product information includes a temperature zone for managing products,
The product information management device according to claim 1. プロセッサにより実行される方法であって、
配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出するステップと、
抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定するステップと、
特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供するステップと、
を含み、
前記特定するステップは、前記抽出するステップにおいて抽出された商品情報に、商品のサイズ及び／又は重量が含まれない場合に、前記抽出するステップにおいて抽出された商品情報と類似度が高い商品情報に含まれる商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を推定する、
商品情報管理方法。 A method performed by a processor , comprising:
a step of extracting product information corresponding to the ordered product when the product to be stowed on the delivery machine is ordered;
identifying the product size and/or weight corresponding to the ordered product based on the extracted product information;
providing stowage information for loading the ordered items onto a delivery machine based on the size and/or weight of the identified items;
including
In the step of specifying, when the product information extracted in the step of extracting does not include the size and/or weight of the product, product information having a high degree of similarity to the product information extracted in the step of extracting Estimate the size and/or weight of the item corresponding to the ordered item based on the size and/or weight of the included items;
Product information management method. コンピュータを、
配送機に積付ける商品が注文されたときに、注文された商品に対応する商品情報を抽出する抽出部、
前記抽出部により抽出された商品情報に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を特定する特定部、
前記特定部により特定された商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品を配送機に積付けるための積付情報を提供する提供部、
として機能させ、
前記特定部は、前記抽出部により抽出された商品情報に、商品のサイズ及び／又は重量が含まれない場合に、前記抽出部により抽出された商品情報と類似度が高い商品情報に含まれる商品のサイズ及び／又は重量に基づいて、注文された商品に対応する商品のサイズ及び／又は重量を推定する、
商品情報管理プログラム。 the computer,
an extraction unit for extracting product information corresponding to the ordered product when the product to be stowed on the delivery machine is ordered;
an identification unit that identifies the size and/or weight of the product corresponding to the ordered product based on the product information extracted by the extraction unit;
a providing unit that provides stowage information for loading the ordered product on a delivery machine based on the size and/or weight of the product specified by the specifying unit;
function as
When the product information extracted by the extracting unit does not include the size and/or weight of the product, the identifying unit selects the product included in the product information having a high degree of similarity to the product information extracted by the extracting unit. Estimate the size and/or weight of the item corresponding to the ordered item based on the size and/or weight of the
Product information management program.
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