JP7414454B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
まず、実施形態に係る情報処理装置1が行う情報処理方法について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の一例を示す説明図である。
次に、図2を参照して、実施形態に係る情報処理システム100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム100の構成の一例を示す説明図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム100は、情報処理装置1およびユーザ端末2を含む。
次に、図3を参照して、実施形態に係る情報処理装置1の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置1の構成の一例を示す説明図である。図3に示すように、情報処理装置1は、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを備える。なお、情報処理装置1は、かかる情報処理装置1を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部11は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末2との間で情報の送受信を行う。
記憶部12は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図3に示すように、記憶部12は、倉庫情報記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、モデル情報記憶部123とを有する。
倉庫情報記憶部121は、電子商店街内で取り扱われる商品が保管されている倉庫Xに関する倉庫情報を記憶する。例えば、倉庫情報記憶部121は、電子商店街に出店する各ストアおよび各ストアの在庫商品についての情報を記憶する。図4は、実施形態に係る倉庫情報記憶部121の一例を示す説明図である。
ユーザ情報記憶部122は、ユーザ端末2などから取得したユーザに関する情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部122の一例を示す説明図である。図5に示すように、ユーザ情報記憶部122には、ユーザIDと、アカウント情報、資格情報、住所情報、属性情報および購入商品履歴情報とが対応付けられて登録されている。
モデル情報記憶部123は、学習に関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部123は、後述する生成部133により生成されたモデル情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部123は、SVM(Support Vector Machine)やDNN(Deep Neural Network)等といった任意の分類器により実現される。ここで、DNNは、CNN(Convolutional Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)であってもよい。また、RNNは、LSTM(Long short-term memory)等であってもよい。
制御部13は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部13は、例えば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザ端末2からユーザの購入予定商品に関する情報を取得する。また、取得部131は、かかる購入予定商品をユーザが購入した場合には、かかる購入した商品に関する情報をユーザ情報記憶部122の購入商品履歴に登録する。
選択部132は、取得部131により取得されたユーザの購入予定商品に関する情報と、倉庫情報記憶部121に記憶された倉庫情報とに基づいて、購入予定商品の在庫がある倉庫Xを選択する。なお、購入予定商品の在庫がある倉庫Xが複数ある場合の選択方法については後述する。
生成部133は、電子商店街内の各ストアにおいて、同じユーザに一緒に購入された複数の商品がそれぞれ対応付けられた情報により機械学習を実行し、電子商店街内で一緒に購入された商品についての学習モデルを生成する。生成部133は、生成した学習モデルの情報をモデル情報記憶部123に記憶する。
提供部134は、倉庫情報記憶部121に記憶された倉庫情報に基づいて、購入予定商品を取り扱うストアとは異なるストアで販売されている商品のうち、購入予定商品と同梱で配送可能な同梱可能商品に関する情報をユーザに提供する。例えば、提供部134は、購入予定商品を入力情報として学習モデルから、ユーザに情報を提供する同梱可能商品を決定することができる。
上述した実施形態に係る情報処理装置1は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置1の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態では、購入予定商品の在庫がある倉庫Xが一つだけあった場合について示した。一方で、電子商店街内の同じストアでも、複数の倉庫Xで地域ごとに在庫を管理している場合もあることから、購入予定商品の在庫がある倉庫Xが複数ある場合も考えられる。そこで、かかる場合について図6を参照しながら説明する。
上記した実施形態では、ユーザが購入予定商品をショッピングカートに移動させた場合の処理について示したが、ユーザが購入予定商品の注文処理をすませた場合であっても、情報処理装置1は、同梱可能商品に関する情報をユーザに提供することができる。
上記した実施形態では、ユーザが購入予定商品をショッピングカートに移動させた場合の処理について示したが、ユーザがショッピングカートに購入予定商品を移動させた後にショッピングを継続する場合であっても、情報処理装置1は、同梱可能商品に関する情報をユーザに提供することができる。
また、情報処理装置1は、商品のサイズに基づいて同梱可能商品を決定してもよい。具体的には、電子商店街内で取り扱われる商品ごとのサイズに関するサイズ情報に基づいて、購入予定商品と組み合わせた場合のサイズが所定のサイズ以下である商品を同梱可能商品として決定することができる。これにより、同梱可能商品を同梱させることによって、配送料金が大幅に増加してユーザの負担が増大することを抑制することができる。
次に、図9を参照して、情報処理装置1の制御部13が実行する処理について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理装置1の制御部13が実行する処理を示すフローチャートである。
なお、実施形態における情報処理装置1は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ50によって実現される。図10は、情報処理装置1の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ50は、CPU(Central Processing Unit)51、RAM(Random Access Memory)52、ROM(Read Only Memory)53、HDD(Hard Disk Drive)54、通信インターフェイス(I/F)55、入出力インターフェイス(I/F)56、およびメディアインターフェイス(I/F)57を備える。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、取得部131と、提供部134とを備える。取得部131は、ストアでユーザが購入予定である購入予定商品に関する情報を取得する。提供部134は、商品が保管されている倉庫Xに関する倉庫情報に基づいて、かかるストアとは異なるストアで販売されている商品のうち、購入予定商品と同梱で配送可能な同梱可能商品に関する情報をユーザに提供する。
2 ユーザ端末
11 通信部
12 記憶部
13 制御部
121 倉庫情報記憶部
122 ユーザ情報記憶部
123 モデル情報記憶部
131 取得部
132 選択部
133 生成部
134 提供部
Claims (10)
- 倉庫毎に保管された複数の商品、および前記保管された複数の商品を販売する複数のストアに関する情報である倉庫情報を記憶する記憶部と、
1つのストアでユーザが購入予定である購入予定商品に関する情報を取得する取得部と、
前記記憶部に記憶された前記倉庫情報および前記取得部によって取得された前記購入予定商品に基づいて、前記1つのストアとは異なるストアで販売されている商品のうち、前記購入予定商品と同梱で配送可能な同梱可能商品を管理者があらかじめ設定したルールベースで決定し、前記同梱可能商品に関する情報を前記ユーザに提供する提供部と、
を備え、
前記提供部は、
ユーザ端末に前記同梱可能商品が表示されている場合に、前記同梱可能商品に対して前記購入予定商品と同梱で配送可能であることを示す情報を表示し、
前記購入予定商品の在庫がある倉庫が複数ある場合に、当該複数の倉庫のうち前記ユーザの住所の最寄りの倉庫に保管されている商品を一旦選択し、前記ユーザの住所の最寄りでない倉庫に保管されている商品が前記購入予定商品と一緒に購入される確率が所定の閾値よりも高い場合、前記ユーザの住所の最寄りでない倉庫に保管されている商品を前記同梱可能商品として決定する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記同梱可能商品が前記購入予定商品と同梱で配送可能となる期限に関する情報を前記ユーザに提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記配送可能となる期限に関する情報を前記ユーザにプッシュ通知する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記購入予定商品と前記同梱可能商品とが同梱となるように購入した場合に、前記ユーザにインセンティブを提供する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記インセンティブには、配送料金の割引、商品を割引するキャンペーンの実施、商品の購入に用いることが可能なポイントの付与、および商品の購入の割引を受けられるクーポンの付与のうち、少なくとも1つが含まれる
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
各ストアにおいて、同じユーザに一緒に購入された複数の商品がそれぞれ対応付けられた情報により学習されたモデルに基づいて、前記ユーザに前記同梱可能商品として情報を提供する商品を決定する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
各ストアにおいて取り扱われる商品のサイズに関するサイズ情報に基づいて、前記購入予定商品と組み合わせた場合のサイズが所定のサイズ以下である商品を前記同梱可能商品として決定する
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記1つのストアおよび前記異なるストアは、同じ電子商店街に出店している
ことを特徴とする請求項1~7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
倉庫毎に保管された複数の商品、および前記保管された複数の商品を販売する複数のストアに関する情報である倉庫情報を記憶する記憶工程と、
1つのストアでユーザが購入予定である購入予定商品に関する情報を取得する取得工程と、
前記記憶工程で記憶された前記倉庫情報および前記取得工程で取得された前記購入予定商品に基づいて、前記1つのストアとは異なるストアで販売されている商品のうち、前記購入予定商品と同梱で配送可能な同梱可能商品を管理者があらかじめ設定したルールベースで決定し、前記同梱可能商品に関する情報を前記ユーザに提供する提供工程と、
を含み、
前記提供工程は、
ユーザ端末に前記同梱可能商品が表示されている場合に、前記同梱可能商品に対して前記購入予定商品と同梱で配送可能であることを示す情報を表示し、
前記購入予定商品の在庫がある倉庫が複数ある場合に、当該複数の倉庫のうち前記ユーザの住所の最寄りの倉庫に保管されている商品を一旦選択し、前記ユーザの住所の最寄りでない倉庫に保管されている商品が前記購入予定商品と一緒に購入される確率が所定の閾値よりも高い場合、前記ユーザの住所の最寄りでない倉庫に保管されている商品を前記同梱可能商品として決定する
ことを特徴とする情報処理方法。 - 倉庫毎に保管された複数の商品、および前記保管された複数の商品を販売する複数のストアに関する情報である倉庫情報を記憶する記憶手順と、
1つのストアでユーザが購入予定である購入予定商品に関する情報を取得する取得手順と、
前記記憶手順によって記憶された前記倉庫情報および前記取得手順によって取得された前記購入予定商品に基づいて、前記1つのストアとは異なるストアで販売されている商品のうち、前記購入予定商品と同梱で配送可能な同梱可能商品を管理者があらかじめ設定したルールベースで決定し、前記同梱可能商品に関する情報を前記ユーザに提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記提供手順は、
ユーザ端末に前記同梱可能商品が表示されている場合に、前記同梱可能商品に対して前記購入予定商品と同梱で配送可能であることを示す情報を表示し、
前記購入予定商品の在庫がある倉庫が複数ある場合に、当該複数の倉庫のうち前記ユーザの住所の最寄りの倉庫に保管されている商品を一旦選択し、前記ユーザの住所の最寄りでない倉庫に保管されている商品が前記購入予定商品と一緒に購入される確率が所定の閾値よりも高い場合、前記ユーザの住所の最寄りでない倉庫に保管されている商品を前記同梱可能商品として決定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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