WO2021084694A1 - 情報処理装置、制御方法及び記憶媒体 - Google Patents

情報処理装置、制御方法及び記憶媒体 Download PDF

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観 荒井
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Definitions

  • the present invention relates to a technical field of an information processing device, a control method, and a storage medium that perform processing related to the sale of a product.
  • Patent Document 1 discloses a method of listing products to be sold to individual customers based on customer information such as a customer's identifier, name, address, age, and family structure.
  • Patent Document 2 discloses an autonomous mobile type proposal robot that autonomously moves toward a customer who visits the building and proposes product information to the customer.
  • FIG. 1 shows the configuration of the product sales promotion system 100 according to the first embodiment.
  • the product sales promotion system 100 mainly includes an information processing device 1, a storage device 2, and a self-propelled robot 4 that autonomously moves in a predetermined sales target space 3 and sells products by mobile. ..
  • the product sales promotion system 100 may be, for example, an in-house sales system for employees who have a sales target space 3 as an office and have a seat (location) in the sales target space 3, and sells the inside of a building used by a plurality of companies.
  • the target space 3 may be a sales system for employees who have seats in the sales target space 3.
  • the target person for mobile sales having a seat in the sales target space 3 is also simply referred to as a “customer”.
  • the space 3 to be sold is not limited to indoors, but may include outdoors.
  • the information processing device 1 generates a control signal "Sc" related to an instruction to sell a product to the self-propelled robot 4 by referring to the information stored in the storage device 2, and sends the control signal Sc to the self-propelled robot 4.
  • the information processing device 1 recommends a product (also referred to as a "recommended product”) to each customer existing in the sales target space 3, and a timing of recommending the recommended product by mobile sales ("recommendation"). It is also called “timing”) and the recommendation method is determined, and a control signal Sc specifying the recommended product, the recommendation timing and the recommendation method is transmitted to the self-propelled robot 4 for each customer.
  • the customer is, for example, an employee who works in the sales target space 3.
  • the information processing device 1 receives a notification signal "Si" which is a signal for notifying the information processing device 1 of the state of the self-propelled robot 4 and the like from the self-propelled robot 4.
  • the storage device 2 stores information necessary for the information processing device 1 to determine a recommended product and a recommended timing for each customer.
  • the storage device 2 has a personal attribute database (DB) 20, a purchase record DB 21, a schedule DB 22, a purchase prediction DB 23, a recommendation method DB 24, and a trial history DB 25.
  • DB personal attribute database
  • the personal attribute DB 20 is a database showing attributes related to each individual who is a customer.
  • the purchase record DB 21 is a database showing the past purchase record of each individual who is a customer.
  • the schedule DB 22 is a database showing the schedule of each individual who is a customer.
  • the schedule DB 22 may be, for example, a database of business schedules of employees working in the sales target space 3. In this case, the schedule DB 22 includes information (attendance information) indicating the attendance status of each individual on a daily, hourly, or minute basis due to meetings, business trips, vacations, and the like.
  • the purchase forecast DB 23 is a database showing information on the purchase tendency of each individual customer's product.
  • the recommendation method DB 24 is a database showing a product recommendation method suitable for each individual customer.
  • the trial history DB 25 is a database showing a history of trial results of mobile sales to each customer by the self-propelled robot 4. Specific examples of each data structure of the purchase record DB 21, the purchase prediction DB 23, the recommendation method DB 24, and the trial history DB 25 will be described later with reference to FIGS. 3 to 7.
  • the self-propelled robot 4 is provided with a product storage unit 5 for accommodating recommended products.
  • the product storage unit 5 stores a candidate product designated as a recommended product.
  • the product storage unit 5 is configured as a part of the self-propelled robot 4, and a part of the plate of the shelf is configured to slide forward by the drive system of the self-propelled robot 4.
  • the self-propelled robot 4 controls the plate on which the recommended product is placed to move forward in one example of the product recommendation method executed when the robot 4 arrives in the vicinity of the customer who provides the recommended product.
  • the self-propelled robot 4 is recommended to the target customer by recognizing the position of each product in the product storage unit 5 based on, for example, a sensor such as a camera or an RFID reader provided in the product storage unit 5.
  • the position of the recommended product to be recommended may be recognized, and the plate or the like to be slid may be determined.
  • the information processing device 1 When the information processing device 1 detects the recommendation timing of a predetermined recommended product to the customer as a result of monitoring the customer's condition based on the output of the sensor or the like, the information processing device 1 indicates an additional instruction regarding mobile sales to the customer.
  • the control signal Sc may be additionally transmitted to the self-propelled robot 4. In this case, when the information processing device 1 determines that the above-mentioned additional mobile sales are possible in consideration of the schedule of mobile sales transmitted to the self-propelled robot 4 by the control signal Sc in the past.
  • the above-mentioned control signal Sc may be transmitted to the self-propelled robot 4 only.
  • the configuration of the product sales promotion system 100 shown in FIG. 1 is an example, and various changes may be made to the configuration.
  • each self-propelled robot 4 receives a control signal Sc from the information processing device 1, and performs mobile sales based on the received control signal Sc.
  • the information processing device 1 is based on the information about the products handled by the self-propelled robots 4 and the recommended products for each customer.
  • Each self-propelled robot 4 determines a customer in charge of mobile sales.
  • the configuration of the information processing device 1 is not limited to the configuration shown in FIG. 2 (A).
  • the information processing device 1 may be connected to at least one of an input unit that receives input by a user, a display unit such as a display, or a sound output device such as a speaker, or may incorporate at least one of these.
  • the information processing device 1 may be a tablet-type terminal or the like in which an input function and an output function are integrated with the main body.
  • the processor 41 executes a predetermined process by executing the program stored in the memory 42.
  • the processor 41 is a processor such as a CPU and a GPU.
  • the memory 42 is composed of various types of memory such as RAM and ROM. Further, the memory 42 stores a program for the self-propelled robot 4 to execute a predetermined process. Further, the memory 42 is used as a working memory.
  • the drive unit 45 is a drive system that is driven under the control of the processor 41, and is a drive system related to the running of the self-propelled robot 4 and a drive system related to the movement of the product housed in the product storage unit 5 (arm for grasping the product). Including) and so on.
  • the configuration of the self-propelled robot 4 is not limited to the structure shown in FIG. 2 (B), and may include various components that the self-propelled robot may have.
  • the personal attribute DB 20 may include information indicating various personal attributes such as family composition such as spouse presence, birthday, anniversary, and hobby of the person. This information is also suitably used in calculating the purchasing tendency of each customer.
  • FIG. 4 is an example of the data structure of the purchase record DB 21.
  • the purchase record DB 21 is a database showing the history of product purchases by customers, and each item of "personal ID”, "purchased item”, “purchase date and time”, “purchase environment”, “purchase place”, and "presence or absence of event”. Has.
  • the purchase record DB 21 may include, for example, the sales record of in-house sales purchased by each customer in association with the employee ID card of the customer to be sold in the product sales promotion system 100. Further, the purchase record DB 21 does not have to be the purchase information of the product managed by the manager (management company) of the product sales promotion system 100, and may include the purchase information of the product managed by a person other than the manager. For example, the purchase record DB 21 may include purchase record information collected by a major retailer.
  • the information processing device 1 preferably adds a record showing the sales record of the mobile sales of the self-propelled robot 4 to the purchase record DB 21.
  • the information processing device 1 adds the record of the purchase record DB 21 based on the notification signal Si supplied from the self-propelled robot 4.
  • the information processing device 1 acquires information such as the personal ID of the customer who made the mobile sale by the self-propelled robot 4, the purchased product, the date and time, and the place based on the notification signal Si, and also weather information.
  • the server device or the like that manages the information processing the environmental information or the like in the sales target space 3 is acquired. Then, the information processing device 1 adds a record associated with the acquired information to the purchase record DB 21.
  • the "personal ID” is a personal ID indicating a customer who is the target of mobile sales, and is the same type of identification information as the personal ID recorded in the personal attribute DB 20 shown in FIG.
  • the “recommended product” indicates a product recommended by the self-propelled robot 4 to the target customer.
  • the “recommendation method” indicates a method of recommending a recommended product executed by the self-propelled robot 4 to the target customer.
  • the “date and time” indicates the date and time when the self-propelled robot 4 tried to sell the recommended product to the customer.
  • “Place” indicates a place where the self-propelled robot 4 tried to sell the recommended product to the customer.
  • “Presence / absence of purchase” indicates whether or not the self-propelled robot 4 has purchased the recommended product when trying to sell the recommended product to the customer.
  • the information processing device 1 generates a record to be registered in the trial history DB 25 each time the notification signal Si indicating the trial result of mobile sales is received from the self-propelled robot 4. In this case, after the trial of mobile sales of the recommended product, the self-propelled robot 4 obtains the personal ID of the target customer, the date and time and position of the trial of mobile sales, and the information on the presence or absence of purchase as the trial result.
  • the indicated notification signal Si is transmitted to the information processing device 1.
  • FIG. 8 is an example of a functional block of the information processing device 1.
  • the processor 11 of the information processing device 1 functionally includes a prediction unit 31, a determination unit 32, a control unit 33, and an update unit 34.
  • the recommended product in this case may be an arbitrary product housed in the product storage unit 5, or may be a product stored in the product storage unit 5 that has a purchase record of the target customer.
  • the prediction unit 31 determines the timing (time or time zone) when the customer is expected to take a break or the timing when the business efficiency is predicted to decrease based on the customer's sensing data. It may be predicted as "predicted purchase timing" and the prediction result may be recorded in the purchase prediction DB 23.
  • the update unit 34 updates the purchase record DB 21 based on the notification signal Si indicating the sales result of the self-propelled robot 4 supplied from the self-propelled robot 4. In this case, for example, the update unit 34 registers the purchase record for the product purchased by mobile sales in the purchase record DB 21. In another example, in addition to the above-mentioned purchase record, the update unit 34 also registers the record recommended by mobile sales but not sold in the purchase record DB 21.
  • the control unit 33A controls the drive unit 45 and the output unit 46 based on the combination of the customer to be sold, the recommended product, and the recommendation timing determined by the determination unit 32A and the information output by the input unit 40 and the sensor unit 44. To do.
  • the process executed by the control unit 33A is the same as the process executed by the processor 41 of the self-propelled robot 4 of the product sales promotion system 100 described above based on the control signal Sc.
  • the control unit 33A determines, for example, the travel route of the self-propelled robot 4, controls the drive unit 45 so as to drive the self-propelled robot 4 along the route, or when the control unit 33A arrives in the vicinity of the customer.
  • the output unit 46 is controlled so as to output based on the recommendation method determined by the determination unit 32A.
  • Appendix 12 The information processing apparatus according to any one of Appendix 1 to 11, further comprising an update unit that updates the purchase record information based on the purchase record of the customer in the mobile sales at the timing.

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Abstract

情報処理装置１Ｃは、取得部３０Ｃと、決定部３２Ｃとを有する。取得部３０Ｃは、商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、顧客の在席に関する在席情報と、を取得する。決定部３２Ｃは、購買実績情報又は個人属性情報の少なくとも一方と、在席情報とに基づき、顧客に対して推薦する推薦商品の移動販売のタイミングを決定する。

Description

情報処理装置、制御方法及び記憶媒体
　本発明は、商品の販売に関する処理を行う情報処理装置、制御方法及び記憶媒体の技術分野に関する。
　顧客毎の属性や購買実績などの情報に基づき、顧客に推薦する商品を決定する方法が提案されている。例えば、特許文献１には、顧客の識別子、氏名、住所、年齢、家族構成などの顧客情報に基づき、顧客個々に対する販売対象商品をリストアップする手法が開示されている。また、特許文献２には、建物内に来館する顧客に向けて自律移動し、当該顧客に対して商品情報を提案する自律移動型の提案ロボットが開示されている。
特開２００１－３２５５２３号公報 特開２０１９－０４９７８５号公報
　顧客が欲している商品を予測した場合であっても、顧客がその商品を欲しているタイミングで提供できないときには、顧客がその商品を結果として購買せず、販売機会の損失が生じる可能性がある。
　本発明の目的は、上述した課題を鑑み、顧客の商品購買を好適に促進することが可能な情報処理装置、制御方法及び記憶媒体を提供することを主な課題とする。
　情報処理装置の一の態様は、情報処理装置であって、商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得する取得部と、前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する決定部と、を有する。
　制御方法の一の態様は、情報処理装置が実行する制御方法であって、商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得し、前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する。
　記憶媒体の一の態様は、商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得する取得部と、前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する決定部としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記憶媒体である。
　本発明によれば、顧客に対して推薦する推薦商品を移動版売により提供するタイミングを、顧客に応じて好適に決定することができる。
商品販売促進システムの構成を示す。 （Ａ）情報処理装置のブロック構成を示す。（Ｂ）自走式ロボットのブロック構成を示す。 個人属性ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）のデータ構造の一例である。 購買実績ＤＢのデータ構造の一例である。 購買予測ＤＢのデータ構造の一例である。 推薦方法ＤＢのデータ構造の一例である。 試行履歴ＤＢのデータ構造の一例である。 情報処理装置のプロセッサの機能ブロックの一例である。 第１実施形態において情報処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。 第１実施形態において自走式ロボットが実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。 変形例における商品販売促進システムの概略構成を示す。 変形例における自走式ロボットのプロセッサの機能ブロックを示す。 他の変形例に係る商品販売促進システムの概略構成を示す。 第２実施形態における情報処理装置の概略構成を示す。
　以下、図面を参照しながら、情報処理装置、制御方法及び記憶媒体の実施形態について説明する。
　＜第１実施形態＞
　（１）システム構成
　図１は、第１実施形態に係る商品販売促進システム１００の構成を示す。商品販売促進システム１００は、主に、情報処理装置１と、記憶装置２と、所定の販売対象空間３内を自律的に移動して商品の移動販売を行う自走式ロボット４と、を有する。商品販売促進システム１００は、例えば、販売対象空間３をオフィスとし、販売対象空間３内に座席（居所）を有する社員に対する社内販売システムであってもよく、複数の企業が使用する建物内を販売対象空間３とし、販売対象空間３内に座席を有する社員に対する販売システムであってもよい。以後では、販売対象空間３内に座席を有する移動販売の対象者を、単に「顧客」とも呼ぶ。なお、販売対象空間３は、屋内のみに限定されず、屋外を含んでもよい。
　情報処理装置１は、記憶装置２に記憶された情報を参照することで、自走式ロボット４に対する商品販売の指示に関する制御信号「Ｓｃ」を生成し、制御信号Ｓｃを自走式ロボット４に送信する。後述するように、情報処理装置１は、販売対象空間３内に存在する各顧客に対して推薦する商品（「推薦商品」とも呼ぶ。）、当該推薦商品を移動販売により推薦するタイミング（「推薦タイミング」とも呼ぶ。）及び推薦方法を決定し、顧客毎に推薦商品、推薦タイミング及び推薦方法を指定した制御信号Ｓｃを自走式ロボット４に送信する。顧客は、例えば、販売対象空間３内に働く従業員である。また、情報処理装置１は、自走式ロボット４の状態等を情報処理装置１に通知する信号である通知信号「Ｓｉ」を、自走式ロボット４から受信する。
　記憶装置２は、情報処理装置１が顧客毎の推薦商品及び推薦タイミングを決定するのに必要な情報を記憶している。記憶装置２は、個人属性データベース（ＤＢ）２０と、購買実績ＤＢ２１と、スケジュールＤＢ２２と、購買予測ＤＢ２３と、推薦方法ＤＢ２４と、試行履歴ＤＢ２５と、を有する。
　個人属性ＤＢ２０は、顧客となる各個人に関する属性を示すデータベースである。購買実績ＤＢ２１は、顧客となる各個人の過去の購買実績を示すデータベースである。スケジュールＤＢ２２は、顧客となる各個人のスケジュールを示すデータベースである。スケジュールＤＢ２２は、例えば、販売対象空間３内に勤務する従業員の業務スケジュールのデータベースであってもよい。この場合、スケジュールＤＢ２２は、会議、出張、休暇等による日単位、時間単位又は分単位での各個人の在席状況を示す情報（在席情報）を含む。在席情報は、各個人で定められた１つの座席に在席する時間帯（又は不在の時間帯）を示す情報に限られず、各個人が存在する場所の情報と、当該場所に存在する時間帯との組み合わせを示す情報を含む。例えば、個人がデスク、実験室、共有スペースなどの複数の仕事場を有する場合には、在席情報は、対象の個人が存在する仕事場と当該仕事場に在席する時間帯とを示す情報であってもよい。
　購買予測ＤＢ２３は、顧客となる各個人の商品の購買傾向に関する情報を示すデータベースである。推薦方法ＤＢ２４は、顧客となる各個人に適した商品の推薦方法を示すデータベースである。試行履歴ＤＢ２５は、自走式ロボット４による各顧客への移動販売の試行結果の履歴を示すデータベースである。購買実績ＤＢ２１、購買予測ＤＢ２３、推薦方法ＤＢ２４、試行履歴ＤＢ２５の各データ構造の具体例については、図３～図７を参照して後述する。
　なお、記憶装置２は、情報処理装置１に接続又は内蔵されたハードディスクなどの外部記憶装置であってもよく、情報処理装置１に対して着脱自在なフラッシュメモリなどの記憶媒体であってもよい。また、記憶装置２は、情報処理装置１とデータ通信を行う１又は複数のサーバ装置から構成されてもよい。また、記憶装置２に記憶される各データベースは、分散して複数の装置又は記憶媒体により記憶されてもよい。また、記憶装置２は、自走式ロボット４が移動販売を行う可能性がある場所の位置情報を記憶する。自走式ロボット４が移動販売を行う可能性がある場所は、例えば、スケジュールＤＢ２２において登録される各個人の在席場所（会議室、休憩室、及び共有スペース等を含む）であって、自走式ロボット４が移動可能な範囲（即ち販売対象空間３）内の場所である。この位置情報は、例えば、自走式ロボット４が特定の顧客に対してスケジュールＤＢ２２により当該顧客が存在すると推定される場所に移動販売を行う場合に、自走式ロボット４により参照される。
　自走式ロボット４は、販売対象空間３内を自律的に移動し、情報処理装置１から送信された制御信号Ｓｃに基づき、商品の移動販売を各顧客に対して行う。この場合、自走式ロボット４は、販売対象空間３内の移動を行い、顧客毎に指定された推薦タイミング及び推薦方法により各顧客への推薦商品の推薦を行う。自走式ロボット４は、この場合、制御信号Ｓｃにより各顧客の位置情報を情報処理装置１から受信してもよく、記憶装置２から個人属性ＤＢ２０等を参照することで各顧客の位置情報を取得してもよい。なお、顧客の位置情報は、販売対象空間３内での座席位置に関する情報であってもよく、顧客が会社から貸与された携帯端末に内蔵されたＧＰＳに基づく位置情報であってもよい。また、顧客の位置情報は、ビーコン端末や無線ＬＡＮ機器から受信する信号に基づき特定される顧客の携帯端末の位置情報であってもよい。
　また、自走式ロボット４は、推薦商品を収容する商品収納部５を備える。商品収納部５には、推薦商品として指定される候補となる商品が収容されている。図１では、一例として、商品収納部５は、自走式ロボット４の一部として構成され、自走式ロボット４の駆動系により棚の一部のプレートが前方にスライドするように構成されている。この場合、自走式ロボット４は、推薦商品の提供を行う顧客の近傍に到着した場合に実行する商品推薦方法の一例では、推薦商品を載せたプレートが前方に移動するように制御を行う。なお、自走式ロボット４は、例えば、商品収納部５に設けられたカメラやＲＦＩＤリーダなどのセンサに基づき、商品収納部５での各商品の位置を認識することで、対象の顧客に推薦すべき推薦商品の位置を認識し、スライドさせるプレート等を決定してもよい。
　また、自走式ロボット４は、顧客が推薦商品の購買を行う際の支払い手続きなども行う。また、自走式ロボット４は、自走式ロボット４の現在の状態や推薦商品の推薦の試行結果等を通知するための通知信号Ｓｉを、所定タイミングにおいて情報処理装置１に送信する。
　ここで、商品販売促進システム１００における典型的な商品販売の流れの一例について説明する。
　例えば、情報処理装置１は、自走式ロボット４が移動販売を行う時間帯（稼働時間帯）より前（例えば当日の朝）に、稼働時間帯において自走式ロボット４が移動販売を行う顧客、推薦商品、及び推薦タイミング等の組み合わせを決定する。なお、情報処理装置１が決定する推薦タイミングは、例えば推薦商品を対象の顧客に推薦する時刻又は時間帯である。そして、情報処理装置１は、例えば、推薦タイミングが示す時刻又は時間帯に従い上述の組み合わせを時系列に並べたリストを示す制御信号Ｓｃを、自走式ロボット４に送信する。そして、自走式ロボット４は、上述の制御信号Ｓｃを受信することで、自走式ロボット４が当日行う移動販売のスケジュールを把握する。
　この場合、情報処理装置１は、自走式ロボット４が連続して訪問する顧客間の推薦タイミングが所定時間長以上空くように調整してもよい。上述の所定時間長は、前の顧客への対応に要する時間及び次の顧客へ到着するまでの自走式ロボット４の移動時間の合計時間以上となるように定められる。なお、この所定時間長は、連続して自走式ロボット４が訪問する各顧客の位置情報と、自走式ロボット４の移動速度等と、推薦商品の売買に要する時間等とに基づき、自走式ロボット４が算出してもよく、予め定めら時間長であってもよい。
　さらに、情報処理装置１は、自走式ロボット４が移動販売を行う推薦商品の情報を、商品管理者に通知する。この通知の方法は、決定した推薦商品の一覧を図示しない表示部に表示してもよく、推薦商品の一覧を示す電子メールを商品管理者のメールアドレスに送信してもよい。その後、情報処理装置１から推薦商品の通知を受けた商品管理者は、自走式ロボット４が移動販売を開始する前までに、推薦商品を商品収納部５に収容する。そして、自走式ロボット４は、稼働時間帯になった場合、情報処理装置１から供給された制御信号Ｓｃにより指定された各顧客の近傍に到着するように移動ルートを設定し、当該移動ルートに従い各顧客に対する推薦タイミングまでに各顧客の近傍に到着するように移動を行う。
　なお、情報処理装置１は、センサの出力等に基づき顧客の状態を監視した結果、当該顧客への所定の推薦商品の推薦タイミングを検知した場合には、当該顧客に対する移動販売に関する追加指示を示す制御信号Ｓｃを、自走式ロボット４に追加的に送信してもよい。この場合、情報処理装置１は、過去に自走式ロボット４に制御信号Ｓｃにより送信した移動販売のスケジュールを勘案し、自走式ロボット４が上述の追加的な移動販売が可能と判定した場合に限り、上述の制御信号Ｓｃを自走式ロボット４に送信してもよい。
　図１に示す商品販売促進システム１００の構成は一例であり、当該構成に種々の変更が行われてもよい。例えば、情報処理装置１が制御信号Ｓｃを送信する送信先となる自走式ロボット４は、複数台存在してもよい。この場合、各自走式ロボット４は、情報処理装置１から夫々制御信号Ｓｃを受信し、受信した制御信号Ｓｃに基づき移動販売を行う。なお、この場合、例えば、自走式ロボット４毎に取り扱う商品が異なる場合には、情報処理装置１は、自走式ロボット４毎に取り扱う商品に関する情報と、各顧客に対する推薦商品とに基づき、各自走式ロボット４が移動販売を担当する顧客を決定する。他の例では、自走式ロボット４毎の担当範囲が販売対象空間３内で分けられている場合には、情報処理装置１は、各自走式ロボット４の担当範囲と、各顧客の位置情報とに基づき、各自走式ロボット４が移動販売を担当する顧客を決定する。また、自走式ロボット４が複数台存在する場合、各自走式ロボット４は、他の自走式ロボット４と直接的にデータの授受を行ってもよい。例えば、自走式ロボット４は、情報処理装置１と通信ができないと判定した場合には、通信可能距離範囲内に存在する他の自走式ロボット４と通信を行うことで、情報の共有を行ってもよい。また、自走式ロボット４は、通信可能距離範囲内に存在する他の自走式ロボット４と通信を行い、販売対象空間３内の担当範囲の変更などのやり取りを行ってもよい。また、自走式ロボット４は、情報処理装置１と通信ができないと判定した場合には、制御信号Ｓｃに基づかない移動販売に切り替えてもよい。この場合、自走式ロボット４は、販売対象空間３内を回遊し、検出した人を対象とした販売を行う。
　また、情報処理装置１は、複数の装置から構成されてもよい。この場合、情報処理装置１を構成する複数の装置は、予め割り当てられた処理を実行するために必要な情報の授受を、これらの複数の装置間において行う。
　（２）ブロック構成
　図２（Ａ）は、情報処理装置１のブロック構成の一例を示す。情報処理装置１は、ハードウェアとして、プロセッサ１１と、メモリ１２と、通信部１３とを含む。プロセッサ１１、メモリ１２及び通信部１３は、データバス１９を介して接続されている。
　プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを実行することにより、所定の処理を実行する。プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサである。プロセッサ１１が実行する処理については、図８の機能ブロック図を参照して具体的に説明する。
　メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの各種のメモリにより構成される。また、メモリ１２には、情報処理装置１が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。また、メモリ１２は、作業メモリとして使用され、記憶装置２から取得した情報等を一時的に記憶する。なお、メモリ１２は、記憶装置２として機能してもよい。同様に、記憶装置２は、情報処理装置１のメモリ１２として機能してもよい。なお、情報処理装置１が実行するプログラムは、メモリ１２以外の記憶媒体に記憶されてもよい。
　通信部１３は、情報処理装置１と記憶装置２及び自走式ロボット４などの他の装置とを電気的に接続するための通信インターフェースである。例えば、通信部１３は、プロセッサ１１の制御に基づき、記憶装置２と通信を行うことで、記憶装置２に記憶された各データベースの登録情報の受信及びこれらのデータベースの更新情報の送信を行う。また、通信部１３は、プロセッサ１１の制御に基づき、自走式ロボット４と制御信号Ｓｃ及び通知信号Ｓｉの授受を行う。
　また、通信部１３は、販売対象空間３内の顧客の状態（センシング）に関する種々の情報（センシングデータ）を受信する。例えば、通信部１３は、販売対象空間３内に設けられたカメラなどのセンサと通信を行い、センサの出力情報を受信する。他の例では、通信部１３は、顧客が会社から貸与された携帯端末に内蔵されたＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）に基づく位置情報を、当該携帯端末を使用する顧客を識別可能な情報と共に当該携帯端末から受信してもよい。さらに別の例では、通信部１３は、顧客が商品販売促進システム１００の管理を行う会社の従業員等である場合、顧客が授受するメールまたは業務用パソコンでの操作状況に関する履歴情報を、これらの情報を管理するサーバ装置等から受信してもよい。
　なお、情報処理装置１の構成は、図２（Ａ）に示す構成に限定されない。例えば、情報処理装置１は、ユーザによる入力を受け付ける入力部、ディスプレイなどの表示部、又はスピーカなどの音出力装置の少なくともいずれかと接続又はこれらの少なくともいずれかを内蔵してもよい。この場合、情報処理装置１は、入力機能及び出力機能が本体と一体となったタブレット型端末等であってもよい。
　図２（Ｂ）は、自走式ロボット４のブロック構成の一例を示す。自走式ロボット４は、ハードウェアとして、入力部４０と、プロセッサ４１と、メモリ４２と、通信部４３と、センサ部４４と、駆動部４５と、出力部４６とを含む。入力部４０、プロセッサ４１、メモリ４２、通信部４３、センサ部４４、駆動部４５及び出力部４６は、データバス４９を介して接続されている。
　入力部４０は、顧客又は自走式ロボット４の管理者等からの入力を受け付けるインターフェースであり、ボタン、スイッチ、タッチパネル、及び音声入力装置などが該当する。
　プロセッサ４１は、メモリ４２に記憶されているプログラムを実行することにより、所定の処理を実行する。プロセッサ４１は、ＣＰＵ、ＧＰＵなどのプロセッサである。
　メモリ４２は、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの各種のメモリにより構成される。また、メモリ４２には、自走式ロボット４が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。また、メモリ４２は、作業メモリとして使用される。
　通信部４３は、自走式ロボット４が情報処理装置１及び記憶装置２などの他の装置と通信を行うための通信インターフェースである。例えば、通信部４３は、プロセッサ４１の制御に基づき、情報処理装置１と制御信号Ｓｃ及び通知信号Ｓｉの授受を行う。また、通信部４３は、プロセッサ４１の制御に基づき、記憶装置２と通信を行うことで、プロセッサ４１が駆動部４５及び出力部４６を制御するのに必要な情報を、記憶装置２に記憶された各データベース又は販売対象空間３内に設けられた各種センサ等から受信してもよい。
　センサ部４４は、種々の内界センサ及び種々の外界センサを含んでいる。例えば、センサ部４４は、ＧＰＳ受信機、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ）、カメラ、測域センサなどの自己位置推定、障害物検知、人物検知又は人物認証などに用いられる種々のセンサを含む。
　駆動部４５は、プロセッサ４１の制御に基づき駆動する駆動系であり、自走式ロボット４の走行に関する駆動系、及び、商品収納部５に収容された商品の移動に関する駆動系（商品を掴むアームなども含む）などを含む。
　出力部４６は、プロセッサ４１の制御に基づき、情報を出力する。出力部４６は、例えば、ディスプレイなどの表示部やスピーカなどの音出力部を含んでいる。
　なお、自走式ロボット４の構成は、図２（Ｂ）に示される構造に限定されず、自走ロボットが有する可能性がある種々の構成要素を含んでもよい。
　（３）データ構造
　図３は、個人属性ＤＢ２０のデータ構造の一例である。図３に示す個人属性ＤＢ２０は、販売対象空間３に存在する顧客毎の個人属性を記録したデータベースであり、「個人ＩＤ」、「年齢」、「性別」、「所属」、複数の「座席情報」、及び「家族誕生日」の各項目を含む。個人属性ＤＢ２０は、後述する購買予測ＤＢ２３に記録される各顧客の購買傾向の算出等に好適に用いられる。
　「個人ＩＤ」は、対象となる顧客の識別情報であり、顧客が所属する団体（会社）から割り当てられたＩＤであってもよく、公的機関により割り当てられたＩＤであってもよく、顔認証、虹彩認証、又は指紋認証などの生体認証で利用される識別情報であってもよい。「年齢」及び「性別」は、対象となる顧客の年齢と性別とを夫々示す。「所属」は、対象となる顧客の所属を示す。図３の例では、「所属」には、一例として、会社名と会社における所属部署とが記録されている。「座席情報」は、対象となる顧客の座席位置を示す情報である。ここでは、「座席情報」には、対象の顧客の座席（即ち居所となる作業場）が存在するビル名及びフロアと、フロア内の２次元座標とが記録されている。また、「座席情報」の項目は複数設けられており、顧客が複数の座席（仕事場）を有する場合に、夫々の座席位置を示す情報が指定されている。座席情報は、例えば、自走式ロボット４が対象の顧客の移動販売を行う際の目的地を示す情報として用いられる。「家族誕生日」は、対象となる顧客の家族の誕生日を示す。
　個人属性ＤＢ２０には、図３に示される各項目の他、配偶者有無などの家族構成、本人の誕生日、記念日、趣味などの種々の個人の属性を示す情報が含まれてもよい。これらの情報についても、各顧客の購買傾向の算出等において好適に用いられる。
　図４は、購買実績ＤＢ２１のデータ構造の一例である。購買実績ＤＢ２１は、顧客による商品購買の履歴を示すデータベースであり、「個人ＩＤ」、「購買品」、「購買日時」、「購買時環境」、「購買場所」、「イベント有無」の各項目を有する。
　「個人ＩＤ」は、購買者を示す個人ＩＤであり、図３に示す個人属性ＤＢ２０に記録される個人ＩＤと同一種類の識別情報である。「購買品」は、顧客が購入した商品を特定する情報（商品ＩＤ）を示す。「購買日時」は、対象の購買が行われた日時を示す。「購買時環境」は、対象の購買が行われた時の環境を示し、対象の購買時の空模様を示すサブ項目「気象」、対象の購買時の外気温又は室内気温を示すサブ項目「気温」などを含む。なお、「購買時環境」は、「気象」及び「気温」の他、湿度などの他の環境を示す指標を示すサブ項目を有してもよい。「購買場所」は、対象の購買が行われた場所を示す。「イベント有無」は、対象の購買が割引キャンペーンなどの各種イベントを伴うものであったか否かを示す。なお、「イベント有無」には、上述のイベントのカテゴリなどのイベントを特定する情報がさらに含まれてもよい。
　なお、購買実績ＤＢ２１は、例えば、商品販売促進システム１００において販売対象となる顧客が有する社員証などに紐づけられて各顧客が購入した社内販売の販売実績を含んでもよい。また、購買実績ＤＢ２１は、商品販売促進システム１００の管理者（管理企業）が管理する商品の購買情報である必要はなく、当該管理者以外の者が管理する商品の購買情報を含んでもよい。例えば、購買実績ＤＢ２１は、大手小売業が収集した購買実績情報を含んでもよい。
　また、後述するように、情報処理装置１は、好適には、自走式ロボット４の移動販売の販売実績を示すレコードを、購買実績ＤＢ２１に追加する。この場合、情報処理装置１は、自走式ロボット４から供給される通知信号Ｓｉに基づき、購買実績ＤＢ２１のレコードの追加を行う。この場合、情報処理装置１は、通知信号Ｓｉに基づき、自走式ロボット４が移動販売を行った顧客の個人ＩＤ、購買された商品、日時、及び場所等の情報を取得すると共に、天気情報を管理するサーバ装置等と通信を行うことで、販売対象空間３における環境情報等を取得する。そして、情報処理装置１は、取得したこれらの情報を関連付けたレコードを、購買実績ＤＢ２１に追加する。
　また、購買実績ＤＢ２１には、顧客が対象の商品の購買を行ったか否かを示す項目がさらに設けられてもよい。この場合、例えば、情報処理装置１は、顧客が商品を購買した場合の販売実績については、上述の項目を「購買有り」とするレコードを購買実績ＤＢ２１に追加し、移動販売において推薦商品を推薦された顧客が当該推薦商品を購買しなかった場合の販売実績については、上述の項目を「購買無し」とするレコードを購買実績ＤＢ２１に追加する。この場合、情報処理装置１は、例えば、購買実績ＤＢ２１に基づき購買予測ＤＢ２３を更新する場合に、顧客が対象の商品の購買を行ったか否かを示す項目を勘案して購買予測をより正確に行うことができる。例えば、情報処理装置１は、移動販売において購買されなかった推薦商品を、対象の顧客が購買する傾向がある商品から除外するように購買予測ＤＢ２３を更新することができる。
　図５は、購買予測ＤＢ２３のデータ構造の一例である。購買予測ＤＢ２３は、「個人ＩＤ」、「環境」、「予測購買商品」、及び「予測購買タイミング」の各項目を有する。購買予測ＤＢ２３の各レコードは、各顧客の商品の購買傾向を示し、後述する購買予測に基づき生成される。
　「個人ＩＤ」は、対象の顧客を示す個人ＩＤであり、図３に示す個人属性ＤＢ２０に記録される個人ＩＤと同一種類の識別情報である。
　「環境」は、対応する購買商品の購入が予測される際の環境を示す。この環境は、顧客が存在するエリアにおける天気（外気温及び湿度などを含む）であってもよく、座席における室内環境（室内温度及び湿度などを含む）などであってもよい。
　「予測購買商品」は、「環境」が示す環境下において、対象の顧客が購買すると予測される商品の識別情報を示す。なお、「予測購買商品」には、対象の顧客が購買すると予測される商品のカテゴリを示す情報が記録されてもよい。「予測購買タイミング」は、「環境」が示す環境下において、上述の予測購買商品を対象の顧客が購入すると予測されるタイミングを示す。
　「予測購買タイミング」は、上述の予測されるタイミングを具体的に示す各サブ項目「日にち」、「時間」、「イベント」を有する。「日にち」は、対象の予測購買商品を対象の顧客が購買するときの日にちの傾向を示す。「日にち」には、曜日により特定される日にちが記録されてもよく、月又は年を基準として特定される日にちが記録されてもよい。「時間」は、対象の予測購買商品を対象の顧客が購買する傾向がある時刻又は時間帯を示す。
　「イベント」は、対象の予測購買商品を対象の顧客が購買する傾向があるイベント及びイベントを基準とした購買が予測されるタイミングを示す。イベントは、スケジュールＤＢ２２を参照することで検知可能な各種イベント（出張、会議、休暇明け等）であってもよく、顧客の動作を検知するセンサや業務パソコンのログを監視することで検知可能な各種イベントであってもよい。前者のイベントの例として、図５に示す購買予測ＤＢ２３の３番目のレコードのサブ項目「イベント」には、会議終了３０分以内に対象の予測購買商品を購買すると予測される旨の情報が記録されている。後者のイベントは、例えば、情報処理装置１が監視可能な業務用コンピュータによる顧客の所定のウェブサイトの閲覧、会社により付与されたメールアドレスでのやり取りの頻度、在席時での所定のしぐさ（あくびや背伸び等）などが該当する。例えば、メールのやり取りが所定時間以上ない場合に商品の購買を行う傾向がある顧客が存在する場合に、「イベント」には、メールのやり取りが所定時間以上ない場合に対象の予測購買商品を購買すると予測される旨が記録される。
　図６は、推薦方法ＤＢ２４のデータ構造の一例である。推薦方法ＤＢ２４は、個人毎及び状況毎の自走式ロボット４による推薦商品の推薦方法を示したデータベースであり、「個人ＩＤ」、「日時」、「場所」、「推薦方法」の各項目を有する。
　「個人ＩＤ」は、推薦される対象となる顧客を示す個人ＩＤであり、図３に示す個人属性ＤＢ２０に記録される個人ＩＤと同一種類の識別情報である。「時間」は、対応する推薦方法による商品推薦を行う時間帯を示す。「場所」は、対応する推薦方法による商品推薦を行う場所を示す。図６の例では、「場所」には、図３の個人属性ＤＢ２０の「座席情報１」、「座席情報２」等が示す座席を特定する情報が記録されている。なお、「場所」には、各個人に割り当てられた座席に限らず、共有して利用される場所（会議室、休憩室、共有スペース等）が指定されてもよい。なお、推薦方法ＤＢ２４には、「日時」及び「場所」に加えて又は代えて、対応する推薦方法により自走式ロボット４が推薦商品の推薦を行う状況を特定する種々の項目（例えば推薦商品又はそのカテゴリ等）が含まれてもよい。推薦方法ＤＢ２４は、例えば、後述する試行履歴ＤＢ２５に基づき生成される。
　「推薦方法」は、「日時」及び「場所」等により指定された状況において、対象の顧客に対して実行すべき推薦方法を示す。この推薦方法は、自走式ロボット４が実行可能な推薦方法から選択される。自走式ロボット４が実行可能な推薦方法には、識別番号が夫々予め割り当てられており、「推薦方法」には、実行すべき推薦方法を示す識別番号が記録される。なお、自走式ロボット４が実行可能な推薦方法は、例えば、顧客の近傍を通りすぎる、顧客の近傍で減速する、顧客の近傍で所定時間立ち止まる、推薦商品を前面に出す、推薦商品の購入を促す情報を表示若しくは音声出力する、ランプ等を光らせる、又はこれらの組合せである。
　なお、推薦方法ＤＢ２４のデータ構造は、図６に示す構造に限定されない。例えば、推薦方法ＤＢ２４には、個人ＩＤに対して推薦方法のみが関連付けられていてもよい。
　図７は、試行履歴ＤＢ２５のデータ構造の一例である。試行履歴ＤＢ２５は、自走式ロボット４による顧客への移動販売の試行履歴を表すデータベースであり、「個人ＩＤ」、「推薦商品」、「推薦方法」、「日時」、「場所」、及び「購買有無」の各項目を有する。
　「個人ＩＤ」は、移動販売の対象となった顧客を示す個人ＩＤであり、図３に示す個人属性ＤＢ２０に記録される個人ＩＤと同一種類の識別情報である。「推薦商品」は、対象の顧客に対して自走式ロボット４が推薦した商品を示す。「推薦方法」は、対象の顧客に対して自走式ロボット４が実行した推薦商品の推薦方法を示す。「日時」は、自走式ロボット４が顧客への推薦商品の販売を試行した日時を示す。「場所」は、自走式ロボット４が顧客への推薦商品の販売を試行した場所を示す。「購買有無」は、自走式ロボット４が顧客への推薦商品の販売を試行したときの推薦商品の購買の有無を示す。
　情報処理装置１は、移動販売の試行結果を示す通知信号Ｓｉを自走式ロボット４から受信する度に、試行履歴ＤＢ２５に登録するレコードを生成する。この場合、自走式ロボット４は、推薦商品の移動販売の試行後、対象となる顧客の個人ＩＤ、移動販売の試行を行った日時及び位置、並びに試行結果となる購買の有無の情報等を示す通知信号Ｓｉを、情報処理装置１に送信する。
　（４）機能ブロック
　図８は、情報処理装置１の機能ブロックの一例である。情報処理装置１のプロセッサ１１は、機能的には、予測部３１と、決定部３２と、制御部３３と、更新部３４とを有する。
　予測部３１は、個人属性ＤＢ２０及び購買実績ＤＢ２１を用いて、販売対象空間３内の顧客に対する購買予測（即ち購買傾向の推定）を行い、予測結果を購買予測ＤＢ２３に登録する。この場合、予測部３１は、種々の予測分析技術に基づき、顧客の購買予測を行ってもよい。例えば、予測部３１は、個人属性ＤＢ２０及び購買実績ＤＢ２１の分析に有効なデータ項目（特徴量）の抽出・設計から、購買が予測される商品（購買予測ＤＢ２３の「予測購買商品」）及び当該商品を購買すると予測されるタイミング（購買予測ＤＢ２３の「予測購買タイミング」）の最適な予測モデルの作成までの一連のプロセス自動化を実現する予測分析自動化技術を用いる。このような予測分析自動化を行うソフトウェアとして、例えばｄｏｔＤａｔａ（登録商標）等が存在する。他の例では、予測部３１は、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動で発見する分析手法である異種混合学習技術に基づき、各顧客が購買すると予測される購買商品及び当該購買商品を購買すると予測されるタイミングの分析を行ってもよい。さらに別の例では、予測部３１は、購買実績ＤＢ２１等から顧客及び商品の関係性の強いグループを自動抽出し、抽出したグループ毎の特長に基づき、各顧客が購入すると予測される商品及び当該商品を購買すると予測されるタイミングを決定する顧客分析技術を用いてもよい。
　好適には、予測部３１は、スケジュールＤＢ２２をさらに参照することで、顧客の購買商品及びタイミングの予測を行ってもよい。この場合、予測部３１は、スケジュールＤＢ２２に登録された会議及び出張等のイベントと、購買実績ＤＢ２１に登録された購買実績との関係性を判定する。そして、予測部３１は、購買実績と関連するイベントについて、当該イベントの発生を基準時とした推薦タイミングの予測などを行う。これにより、予測部３１は、顧客の商品購買と関連するイベントの発生時を基準とした推薦タイミングを、購買予測ＤＢ２３に好適に記録することができる。
　決定部３２は、スケジュールＤＢ２２と、購買予測ＤＢ２３とに基づき、移動販売を行う対象となる顧客、当該顧客に対する推薦商品及び推薦タイミングを決定する。例えば、決定部３２は、自走式ロボット４の稼働時間帯の前に自走式ロボット４の当日の販売スケジュールを決定する場合、まず、自走式ロボット４が移動販売可能な場所（即ち販売対象空間３内）に在席する顧客及び在席する時間帯を、スケジュールＤＢ２２を参照して認識する。販売対象空間３内に顧客が在席する場所は、例えば、顧客の座席（実験室等の仕事場も含む）であってもよく、顧客が使用する休憩室、会議室、又はその他の共有スペースであってもよい。そして、決定部３２は、販売対象空間３内に顧客が在席する時間帯（及び当日の日付）において購買が予測される顧客を、購買予測ＤＢ２３を参照して認識する。そして、決定部３２は、認識した顧客による購買が予測されるタイミングを推薦タイミングとして定め、予測される購買商品を推薦商品として定める。なお、決定部３２は、認識した顧客による購買が予測されるタイミングが時刻を示す場合、当該時刻から前後所定時間長を含む時間帯を、推薦タイミングとして決定してもよい。これにより、決定部３２は、実行すべき推薦タイミングに幅を持たせ、自走式ロボット４の移動スケジュール等に柔軟性を持たせることができる。
　また、決定部３２は、推薦方法ＤＢ２４を参照し、移動販売の対象として決定した顧客に対する推薦方法を決定する。この場合、例えば、決定部３２は、移動販売の対象として決定した顧客の個人ＩＤと推薦方法ＤＢ２４において対応付けられた推薦方法を、当該顧客に対する推薦方法として決定する。また、決定部３２は、推薦方法ＤＢ２４に日時及び場所などの状況を指定する項目が含まれている場合には、移動販売時での日時及び場所等をさらに参照することで、対象の顧客に対する推薦商品の推薦方法を決定する。また、決定部３２は、対象の顧客に対する推薦方法が推薦方法ＤＢ２４に記録されていない場合、実行可能な推薦方法のうち任意の推薦方法を実行する。例えば、決定部３２は、実行可能な推薦方法のうち、予め定めた推薦方法を実行してもよく、無作為に定めた推薦方法を実行してもよい。他の例では、決定部３２は、推薦方法ＤＢ２４において推薦方法としての登録数が最も多い方法を、実行すべき推薦方法として定めてもよい。
　また、決定部３２は、自走式ロボット４により販売を行う日が個人属性ＤＢ２０に記録された顧客の家族の誕生日その他の記念日に該当する場合、旅行券やフラワーギフト券などを推薦商品とし、かつ、当該顧客の在席時間帯を推薦タイミングとして定めてもよい。この場合、決定部３２は、記念日において顧客が過去に購入した商品の情報が購買実績ＤＢ２１等に記録されている場合には、当該商品以外の商品を推薦商品として定めてもよい。
　なお、決定部３２は、顧客が従業員である場合には、顧客が休憩を行うタイミング、又は、業務効率が低下するタイミングを、推薦タイミングとみなしてもよい。この場合、例えば、決定部３２は、顧客の画像データ、業務中のウェブ閲覧履歴、メールのやり取り状況等のセンシングデータを社内システム等から受信し、これらを解析することで、顧客が休憩を行うタイミング、又は、業務効率が低下するタイミングを検知する。そして、決定部３２は、これらのいずれかのタイミングとなった顧客の存在を検知した場合に、当該顧客に対する推薦タイミングになったことを通知する制御信号Ｓｃを、制御部３３に送信させる。この場合の推薦商品は、商品収納部５に収容された任意の商品であってもよく、商品収納部５に収容された商品のうち対象の顧客の購買実績がある商品であってもよい。同様に、予測部３１は、顧客のセンシングデータに基づき、顧客が休憩を行うと予測されるタイミング（時刻又は時間帯）、又は、業務効率が低下すると予測されるタイミングを、購買予測ＤＢ２３の「予測購買タイミング」として予測し、その予測結果を購買予測ＤＢ２３に記録してもよい。
　制御部３３は、決定部３２が決定した顧客、推薦商品、推薦タイミング、及び推薦方法の組合せを示す制御信号Ｓｃを生成し、生成した制御信号Ｓｃを自走式ロボット４に送信する。その後、制御信号Ｓｃを受信した自走式ロボット４は、予め定められた活動時間内において、制御信号Ｓｃで指定された顧客に対して指定された推薦タイミング及び推薦方法での推薦商品の移動販売を行う。
　更新部３４は、自走式ロボット４から供給される自走式ロボット４の販売結果を示す通知信号Ｓｉに基づき、購買実績ＤＢ２１を更新する。この場合、例えば、更新部３４は、移動販売により購買された商品に対する購買実績を、購買実績ＤＢ２１に登録する。他の例では、更新部３４は、上述の購買実績に加えて、移動販売により推薦したが売れなかった実績についても購買実績ＤＢ２１に登録する。
　また、更新部３４は、通知信号Ｓｉに基づき試行履歴ＤＢ２５を更新する。さらに、更新部３４は、所定のタイミングにおいて、試行履歴ＤＢ２５に基づき、推薦方法ＤＢ２４を更新する。この場合、更新部３４は、例えば、試行履歴ＤＢ２５に登録された顧客毎の推薦方法とその結果（即ち購買有無）とに基づき、顧客毎に最適な推薦方法を決定する。例えば、更新部３４は、試行した推薦方法のうち、成功率（購買が行われた確率）が所定率以上であって、かつ、成功率が最も高い推薦方法を、最適な推薦方法として決定してもよく、一般的な機械学習手法を用いて最適な推薦方法を決定してもよい。なお、更新部３４は、時間帯、場所等の状況によって、個人毎に最適な推薦方法が異なる場合には、顧客毎及び状況毎に最適な推薦方法を決定する。
　（５）処理フロー
　図９は、第１実施形態において情報処理装置１が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。
　まず、情報処理装置１の予測部３１は、購買実績ＤＢ２１に基づき、個人毎の購買予測を行う（ステップＳ１１）。この場合、予測部３１は、個人毎の予測される購買商品（購買予測ＤＢ２３の「予測購買商品」）及び予測される購買タイミング（購買予測ＤＢ２３の「予測購買タイミング」）を予測し、その予測結果を購買予測ＤＢ２３に記憶する。このとき、好適には、予測部３１は、購買実績ＤＢ２１に加えて個人属性ＤＢ２０をさらに参照し、個人の属性をさらに考慮した購買予測を行うとよい。
　次に、決定部３２は、自走式ロボット４により移動販売を行う対象となる顧客、及び当該顧客に推薦する推薦商品、推薦タイミング及び推薦方法を決定する（ステップＳ１２）。この場合、決定部３２は、例えば、ステップＳ１１で購買予測ＤＢ２３に記憶された各個人の購買予測結果と、スケジュールＤＢ２２に記憶された各個人の在席情報と、天気や室内温度などの環境情報とに基づき、上述の顧客、推薦商品及び推薦タイミングを決定する。また、決定部３２は、決定した顧客に対応する個人ＩＤ等と推薦方法ＤＢ２４において紐づいた推薦方法を、実行すべき推薦方法として決定する。ここで、推薦商品の決定方法の具体例について補足説明する。例えば、決定部３２は、購買実績ＤＢ２１が示す顧客の過去の購買商品に類似するジャンルの新商品が存在する場合には、当該新商品を推薦商品と定めてもよい。他の例では、決定部３２は、対象の顧客と類似する購買実績を有する他の顧客が最近購買した商品を、推薦商品として定めてもよい。さらに別の例では、決定部３２は、種々の分析の結果、対象の顧客の好みに合致しているものの、対象の顧客が未だ購入したことがない商品を、推薦商品として定めてもよい。
　そして、制御部３３は、ステップＳ１１で決定部３２が決定した顧客、推薦商品、推薦タイミング及び推薦方法の組合せを１又は複数指定した制御信号Ｓｃを生成し、当該制御信号Ｓｃを自走式ロボット４に送信する（ステップＳ１３）。この場合、制御部３３は、対象の顧客に対応する在席情報をスケジュールＤＢ２２から参照し、対象の顧客が推薦タイミングのときに存在する場所の情報を、制御信号Ｓｃに含めてもよい。また、この場合、制御部３３は、自走式ロボット４が連続して訪問する顧客間の推薦タイミングが所定時間長以上空くように、制御信号Ｓｃに指定する推薦タイミングを調整してもよい。具体的には、制御部３３は、少なくとも上述の所定時間長だけ推薦タイミングの間隔が空くように、１又は複数の顧客に対する推薦タイミングを調整してもよい。制御部３３は、上述の所定時間長を、連続して自走式ロボット４が訪問する各顧客の在席情報と、自走式ロボット４の移動速度等と、推薦商品の売買に要する時間等とに基づき算出してもよく、予め定めた時間長に設定してもよい。その後、制御信号Ｓｃを受信した自走式ロボット４は、制御信号Ｓｃにより指定された顧客に対して、指定された推薦タイミング及び推薦方法により、指定された推薦商品の推薦を行う。
　次に、更新部３４は、自走式ロボット４による推薦商品の推薦の試行結果の収集を行う（ステップＳ１４）。具体的には、更新部３４は、通信部１３を介し、自走式ロボット４による推薦商品の推薦の試行結果（推薦商品の購買の有無等）を含む通知信号Ｓｉを、自走式ロボット４から受信する。通知信号Ｓｉには、推薦商品の推薦を行った実行日時（即ち実行タイミング）等を示す情報が含まれてもよい。なお、通知信号Ｓｉに含める情報は、推薦商品の購買の有無の情報に限られず、推薦商品以外の商品の購買の有無の情報を含めてもよい。そして、更新部３４は、収集した推薦商品の推薦の試行結果を、推薦した顧客、推薦商品、推薦タイミング及び推薦方法等の情報と関連付けて試行履歴ＤＢ２５に記憶する。なお、更新部３４は、推薦商品及び推薦方法等の情報を、通知信号Ｓｉにより自走式ロボット４から取得する代わりに、これらの情報を含む制御信号Ｓｃを生成する制御部３３から受信してもよい。
　次に、更新部３４は、所定のタイミングにおいて、購買実績ＤＢ２１等の更新を行う（ステップＳ１５）。この場合、例えば、更新部３４は、ステップＳ１４で収集した推薦商品の推薦の試行結果に基づき特定される購買実績を、購買実績ＤＢ２１に追加する。また、更新部３４は、実行した推薦方法と当該推薦方法による購買の有無とを少なくとも関連付けた試行履歴ＤＢ２５に基づき、推薦方法ＤＢ２４を更新する。
　図１０は、第１実施形態において自走式ロボット４が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。
　まず、自走式ロボット４は、通信部４３を介して情報処理装置１から制御信号Ｓｃを受信する（ステップＳ２１）。そして、自走式ロボット４は、受信した制御信号Ｓｃに基づき、次の移動先となる顧客を特定する（ステップＳ２２）。
　そして、自走式ロボット４は、ステップＳ２２で特定した顧客に対し、制御信号Ｓｃで指定された推薦タイミングに合わせて当該顧客の近傍に移動する（ステップＳ２３）。この場合、自走式ロボット４は、例えば対象となる顧客の座席情報又は位置情報を、情報処理装置１、記憶装置２又はこれらの情報を管理する他の装置から受信し、受信した情報が示す位置に近づくように駆動部４５を制御する。ここで、自走式ロボット４は、対象の顧客までの推定される自走式ロボット４の移動時間よりも、対象の顧客に対する推薦タイミングまでの時間が長い場合、例えば、予め指定された所定の待機場所（例えば廊下など）に必要な時間だけ待機してもよい。他の例では、自走式ロボット４は、センサ部４４により検知した人の近傍に移動し、制御信号Ｓｃに基づかない自律的な商品販売を行ってもよい。
　そして、指定された推薦タイミングにて対象の顧客の近傍に自走式ロボット４が到着した場合、自走式ロボット４は、出力部４６を制御することで、制御信号Ｓｃにより指定された推薦方法を実行する（ステップＳ２４）。この場合、自走式ロボット４は、センサ部４４の出力に基づき顧客の顔認証、虹彩認証、又は指紋認証などの生体認証を行い、対象の顧客の近傍に到着したか否か判定する処理等をさらに行ってもよい。上述の生体認証は、上記の例に限らず、人の身体的特徴（生体器官）又は行動的特徴（癖）の情報を用いた任意の生体認証であってもよい。このような生体認証には、人の体形（体格）などに基づく人型認証も含まれる。そして、自走式ロボット４は、センサ部４４又は入力部４０の出力データに基づき、顧客が推薦商品の購買を行う意思表示を行ったことを認識した場合、商品の購買に関する支払い手続を行う。この場合の支払い方法は、近距離無線通信（ＮＦＣ）や二次元バーコードを利用した電子決済であってもよく、生体認証に基づく決済であってもよく、クレジットカード又は現金による決済であってもよい。
　その後、自走式ロボット４は、通信部４３により、推薦商品の販売結果を示す通知信号Ｓｉを情報処理装置１に送信する（ステップＳ２５）。なお、自走式ロボット４は、ステップＳ２４での商品推薦を行う度に当該商品推薦の結果を示す通知信号Ｓｉを情報処理装置１に送信してもよく、当日の移動販売の終了時に当日の全ての商品推薦の結果を示す通知信号Ｓｉを情報処理装置１に送信してもよい。
　そして、自走式ロボット４は、自走式ロボット４の次の移動先として指定された顧客が存在するか否か判定する（ステップＳ２６）。そして、自走式ロボット４は、自走式ロボット４の移動先として指定された顧客が存在する場合（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、ステップ２２に処理を戻し、次の販売先となる顧客に対する移動販売に必要な処理を行う。一方、自走式ロボット４は、自走式ロボット４の次の移動先として指定された顧客が存在しない場合（ステップＳ２６；Ｎｏ）、フローチャートの処理を終了する。この場合、例えば、自走式ロボット４は、指定された待機場所に自走式ロボット４が移動する。他の例では、自走式ロボット４は、活動時間の終了まで販売対象空間３内を移動し、制御信号Ｓｃに基づかない移動販売を継続してもよい。この場合、自走式ロボット４は、入力部４０への入力又はセンサ部４４の出力に基づき、所定の音声又は動作を検知した場合、音声の発生元又は動作を行った人物の近くに移動し、商品収納部５内の任意の商品の購入を促す。また、自走式ロボット４は、次の制御信号Ｓｃを情報処理装置１から受信した場合には、再び図１０のフローチャートを開始する。
　以上説明したように、本実施形態によれば、商品販売促進システム１００は、個々の顧客が必要とする時に個々の顧客のニーズに合った商品の移動販売を行うことができるため、販売対象空間３内の顧客による商品購買を好適に促進することができる。一方、従来では、顧客が欲している商品がわかっていても、それを欲しているタイミングで販売できないことで販売機会の損失が発生していた。本実施形態によれば、このような販売機会の損失の発生を好適に抑制することができる。また、商品販売促進システム１００は、自走式ロボット４による移動販売を行うことで、人件費を削減しつつ、販売する商品を好適に注目させることができる。さらに、商品販売促進システム１００は、顧客毎に学習した推薦方法により商品の推薦を自走式ロボット４に実行させることで、顧客の購買意欲を好適に掻き立てることができる。
　（６）変形例
　次に、上述した第１実施形態に好適な変形例について説明する。以下に説明する変形例は、任意に組み合わせて上述の第１実施形態に適用してもよい。
　（変形例１）
　情報処理装置１は、自走式ロボット４のプロセッサ４１が行う処理の一部を代わりに実行してもよい。例えば、情報処理装置１は、顧客、推薦商品及び推薦タイミング等の組合せを示す制御信号Ｓｃを送信する代わりに、これらの組合せに基づいて自走式ロボット４が実行すべき動作を具体的に指示する制御信号Ｓｃを、自走式ロボット４に送信してもよい。
　本変形例について、図８の機能ブロックを再び参照して説明する。自走式ロボット４の移動販売に関する顧客、推薦商品及び推薦タイミング等を上述した実施形態と同様に決定部３２が決定した後、制御部３３は、自走式ロボット４が実行すべき動作を指示する制御信号Ｓｃを生成する。この場合、制御部３３は、例えば、自走式ロボット４のセンサ部４４が生成する情報及び入力部４０が生成する情報等を示す通知信号Ｓｉを自走式ロボット４から受信することで、自走式ロボット４及び自走式ロボット４周辺の状態を認識する。そして、制御部３３は、例えば、自走式ロボット４の走行経路を決定し、当該経路に沿って自走式ロボット４を走行させる制御信号Ｓｃの送信を行う。この場合、制御部３３は、予め記憶装置２等に記憶された販売対象空間３のレイアウトの情報、顧客の座席情報又は顧客が使用する端末のＧＰＳ等に基づく位置情報、入力部４０及びセンサ部４４が生成する情報等に基づき、制御信号Ｓｃを生成する。他の例では、制御部３３は、顧客近傍での推薦方法を自走式ロボット４が実行するための制御信号Ｓｃの送信等を行う。さらに別の例では、制御部３３は、センサ部４４等の出力に基づく顧客の認証処理、及び、商品購入時の会計処理なども行う。
　本変形例においても、情報処理装置１は、個々の顧客に合わせたタイミングでの移動販売を、自走式ロボット４に好適に実行させることができる。
　（変形例２）
　自走式ロボット４は、販売対象空間３内を職場とする従業員等に対する移動販売に限らず、機内、船内、又は車内を販売対象空間３とする移動販売に用いられてもよい。
　この場合、スケジュールＤＢ２２には、乗客毎に割り当てられた席への各乗客の在席情報が記録される。例えば、自走式ロボット４が車内販売に用いられる場合には、スケジュールＤＢ２２には、座席毎の予約者の乗車区間が記録されている。そして、情報処理装置１は、例えば、販売対象空間３内に設けられたカメラなどのセンサが生成する情報に基づき、各座席での在席の有無を判定して在席情報を生成したり、各座席の乗客の顔認識等により個人ＩＤを特定したりする。そして、情報処理装置１は、センサの出力又は予約情報等に基づき特定した個人ＩＤに基づき、個人属性ＤＢ２０及び購買実績ＤＢ２１を参照し、各乗客に対応する個人属性及び販売実績を認識し、上述した実施形態と同様の購買予測を行う。そして、情報処理装置１は、予測結果に基づき購買予測ＤＢ２３を更新し、購買予測ＤＢ２３及び推薦方法ＤＢ２４に基づき、在席中の乗客に対する推薦商品、推薦タイミング、及び推薦方法を決定する。そして、情報処理装置１は、決定したこれらの情報を示す制御信号Ｓｃを、自走式ロボット４に送信する。
　このように、機内、船内、又は車内を販売対象空間３とする移動販売においても、情報処理装置１は、個々の顧客に合わせたタイミングでの移動販売を、自走式ロボット４に好適に実行させることができる。
　なお、情報処理装置１は、乗客が販売対象空間３内に搭乗する際に使用したＩＣカード等の情報に基づき、各座席の予約者の販売対象空間３の搭乗の有無を認識し、販売対象空間３に搭乗した乗客は予約した席に在席しているとみなしてもよい。この場合においても、情報処理装置１は、各座席での乗客の在席情報を取得し、乗客が在席する時間帯に属する推薦タイミングを好適に定めることができる。
　（変形例３）
　情報処理装置１に相当する機能を自走式ロボット４が代わりに有してもよい。
　図１１は、変形例３における商品販売促進システム１００Ａの概略構成を示す。商品販売促進システム１００Ａは、記憶装置２と、自走式ロボット４Ａとを有する。この場合、自走式ロボット４Ａは、図１に示した情報処理装置１に相当する処理を実行する処理部を内蔵しており、記憶装置２とデータ通信を行うことで、記憶装置２の各データベースの参照及び更新等を行う。また、自走式ロボット４Ａは、記憶装置２の各データベースを参照し、個々の顧客に合わせたタイミングでの移動販売を自律的に実行する。
　図１２は、自走式ロボット４Ａのプロセッサ４１の機能ブロックを示す。プロセッサ４１は、機能的には、予測部３１Ａと、決定部３２Ａと、制御部３３Ａと、更新部３４Ａとを備える。ここで、予測部３１Ａ及び決定部３２Ａは、図８に示した情報処理装置１の予測部３１及び決定部３２と同一処理を行う。
　制御部３３Ａは、決定部３２Ａが決定した販売対象の顧客、推薦商品、推薦タイミングの組合せと、入力部４０及びセンサ部４４が出力する情報と、に基づき、駆動部４５及び出力部４６を制御する。制御部３３Ａが実行する処理は、前述した商品販売促進システム１００の自走式ロボット４のプロセッサ４１が制御信号Ｓｃに基づき実行する処理と同一である。制御部３３Ａは、例えば、自走式ロボット４の走行経路を決定し、当該経路に沿って自走式ロボット４を駆動させるように駆動部４５を制御したり、顧客の近傍に到着した場合に決定部３２Ａが決定した推薦方法に基づく出力を行うように出力部４６を制御したりする。
　更新部３４Ａは、推薦商品の決済の発生の有無等を検知することで、推薦商品の販売の有無を判定し、その判定結果に基づいて、図８に示した更新部３４と同様に、購買実績ＤＢ２１及び試行履歴ＤＢ２５の更新を行う。また、更新部３４Ａは、更新された試行履歴ＤＢ２５に基づき、更新部３４と同様、推薦方法ＤＢ２４の更新を行う。
　このように、本変形例における自走式ロボット４Ａのプロセッサ４１は、前述した情報処理装置１としても機能する。そして、本変形例における自走式ロボット４Ａは、個々の顧客に合わせたタイミングでの移動販売を、他の装置の制御によらずに自律的に実行することができる。
　（変形例４）
　情報処理装置１は、自走式ロボット４を制御する代わりに、販売対象空間３での商品の移動販売を行う販売員に対し、顧客毎の推薦商品及び推薦タイミングを提案又は指示してもよい。
　図１３は、変形例４に係る商品販売促進システム１００Ｂの構成例を示す。変形例４に係る商品販売促進システム１００Ｂは、情報処理装置１Ｂと、記憶装置２Ｂと、出力装置９とを有する。
　情報処理装置１Ｂは、記憶装置２Ｂの個人属性ＤＢ２０、購買実績ＤＢ２１、スケジュールＤＢ２２及び購買予測ＤＢ２３を参照することで、顧客毎の推薦商品及び推薦タイミングを決定する。そして、情報処理装置１Ｂは、決定した推薦商品及び推薦タイミングの組合せ及び販売対象となる顧客を特定する情報（例えば顧客の氏名等の属性情報又は／及び販売対象空間３内の位置情報）の出力を指示する出力信号「Ｓｏ」を、出力装置９に供給する。
　出力装置９は、ディスプレイなどの表示部又は音を出力する音出力部を少なくとも一方を備え、情報処理装置１Ｂから供給される出力信号Ｓｏに基づく出力を行う。この場合、出力装置９は、出力信号Ｓｏに基づき、販売対象となる顧客を特定する情報と推薦商品と推薦タイミングとの組合せを示す情報を表示又は音出力する。この場合、出力装置９は、販売員が使用する携帯端末であってもよく、販売員の待機所に設置されたディスプレイ等であってもよい。
　このように、本変形例では、情報処理装置１Ｂは、出力装置９により、個々の顧客に合わせたタイミングでの推薦商品の販売を、販売対象空間３内で移動販売を行う販売員に好適に提案又は指示することができる。これにより、販売員は、個々の顧客が必要とする時に個々の顧客のニーズに合った商品の移動販売を行うことができる。
　なお、出力装置９は、印刷機であってもよい。この場合、出力装置９は、販売対象となる顧客を特定する情報と推薦商品と推薦タイミングとの組合せを示すテキストを出力する。また、情報処理装置１Ｂは、出力装置９により顧客毎の推薦商品及び推薦タイミングを提示する代わりに、販売員が使用するメールアドレス等の通信アドレスに出力信号Ｓｏと同等の情報を送信してもよい。
　＜第２実施形態＞
　図１４は、第２実施形態における情報処理装置１Ｃの概略構成図である。図１４に示すように、情報処理装置１Ｃは、主に、取得部３０Ｃと、決定部３２Ｃとを有する。
　取得部３０Ｃは、商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、顧客の在席に関する在席情報と、を取得する。購買実績情報は、例えば第１実施形態の購買実績ＤＢ２１に記憶された情報に相当し、在席情報は、例えば第１実施形態のスケジュールＤＢ２２に記憶された情報に相当する。
　決定部３２Ｃは、購買実績情報又は個人属性情報の少なくとも一方と、在席情報とに基づき、顧客に対して推薦する推薦商品の移動販売のタイミングを決定する。決定部３２Ｃは、例えば、第１実施形態における決定部３２により実現される。
　第２実施形態の構成によれば、情報処理装置１Ｃは、顧客に対して推薦する推薦商品の移動販売のタイミングを好適に決定することができる。
　その他、上記の各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。
［付記１］
　商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得する取得部と、
　前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する決定部と、
を有する情報処理装置。
［付記２］
　前記取得部は、前記顧客が存在する環境に関する環境情報をさらに取得し、
　前記決定部は、前記環境情報と、前記購買実績情報と、前記在席情報とに基づき、前記タイミングを決定する、付記１に記載の情報処理装置。
［付記３］
　前記推薦商品を少なくとも収容した自走式ロボットに対し、前記タイミングにより前記顧客への前記推薦商品の推薦を指示する制御信号を送信する制御部をさらに有する、付記１または２に記載の情報処理装置。
［付記４］
　前記情報処理装置は、前記推薦商品を少なくとも収容した自走式ロボットに内蔵され、
　前記タイミングにより前記顧客に前記推薦商品の推薦を行うように、前記自走式ロボットを制御する制御信号を生成する制御部をさらに有する、付記１または２に記載の情報処理装置。
［付記５］
　前記決定部は、前記顧客に対する前記自走式ロボットによる前記推薦商品の推薦方法を決定し、
　前記制御部は、前記推薦方法により前記推薦商品を推薦するための前記制御信号を生成する、付記３または４に記載の情報処理装置。
［付記６］
　前記自走式ロボットは、センサにより検出した人物が前記顧客であるか否かの識別を行い、前記自走式ロボットが前記顧客であると識別した人物に対し、前記推薦商品の推薦を行う、付記３～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記７］
　前記決定部は、前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方に基づいて、前記推薦商品を決定する、付記１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記８］
　前記購買実績情報に基づき、前記顧客の購買傾向を予測する予測部をさらに有し、
　前記決定部は、前記購買傾向と、前記在席情報とに基づき、前記タイミングを決定する、付記１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記９］
　前記決定部は、前記タイミングとして、所定の時刻又は時間帯を決定する、付記１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記１０］
　前記決定部は、前記タイミングとして、所定のイベントの発生時を基準としたタイミングを決定する、付記１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記１１］
　前記決定部は、前記顧客の所定の状態を検知した場合に、前記タイミングとなったことを認識する、付記１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記１２］
　前記タイミングによる前記移動販売での前記顧客の購買実績に基づき、前記購買実績情報を更新する更新部をさらに有する、付記１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記１３］
　前記取得部は、前記顧客のスケジュールに関する情報から前記在席情報を抽出する、付記１～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［付記１４］
　情報処理装置が実行する制御方法であって、
　商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得し、
　前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する、制御方法。
［付記１５］
　商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得する取得部と、
　前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する決定部
としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記憶媒体。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。
　１、１Ａ～１Ｃ　情報処理装置
　２、２Ｂ　記憶装置
　３　販売対象空間
　４　自走式ロボット
　５　商品収納部
　９　出力装置
　１００、１００Ａ、１００Ｂ　商品販売促進システム

Claims (15)

  1. 　商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得する取得部と、
    　前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する決定部と、
    を有する情報処理装置。
  2. 　前記取得部は、前記顧客が存在する環境に関する環境情報をさらに取得し、
    　前記決定部は、前記環境情報と、前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記タイミングを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記推薦商品を少なくとも収容した自走式ロボットに対し、前記タイミングにより前記顧客への前記推薦商品の推薦を指示する制御信号を送信する制御部をさらに有する、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記情報処理装置は、前記推薦商品を少なくとも収容した自走式ロボットに内蔵され、
    　前記タイミングにより前記顧客に前記推薦商品の推薦を行うように、前記自走式ロボットを制御する制御信号を生成する制御部をさらに有する、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  5. 　前記決定部は、前記顧客に対する前記自走式ロボットによる前記推薦商品の推薦方法を決定し、
    　前記制御部は、前記推薦方法により前記推薦商品を推薦するための前記制御信号を生成する、請求項３または４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記自走式ロボットは、センサにより検出した人物が前記顧客であるか否かの識別を行い、前記自走式ロボットが前記顧客であると識別した人物に対し、前記推薦商品の推薦を行う、請求項３～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記決定部は、前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方に基づいて、前記推薦商品を決定する、請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記購買実績情報に基づき、前記顧客の購買傾向を予測する予測部をさらに有し、
    　前記決定部は、前記購買傾向と、前記在席情報とに基づき、前記タイミングを決定する、請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記決定部は、前記タイミングとして、所定の時刻又は時間帯を決定する、請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  10. 　前記決定部は、前記タイミングとして、所定のイベントの発生時を基準としたタイミングを決定する、請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記決定部は、前記顧客の所定の状態を検知した場合に、前記タイミングとなったことを認識する、請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  12. 　前記タイミングによる前記移動販売での前記顧客の購買実績に基づき、前記購買実績情報を更新する更新部をさらに有する、請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記取得部は、前記顧客のスケジュールに関する情報から前記在席情報を抽出する、請求項１～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  14. 　情報処理装置が実行する制御方法であって、
    　商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得し、
    　前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する、制御方法。
  15. 　商品の移動販売の対象となる顧客の購買日時を含む購買実績を示す購買実績情報又は前記顧客の属性に関する個人属性情報の少なくとも一方と、前記顧客の在席に関する在席情報と、を取得する取得部と、
    　前記購買実績情報又は前記個人属性情報の少なくとも一方と、前記在席情報とに基づき、前記顧客に対して推薦する推薦商品を対象とした前記移動販売を行うタイミングを決定する決定部
    としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記憶媒体。
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