WO2021199132A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a technique for specifying product information provided to a customer.
- Patent Document 1 describes that inventory of products displayed in a store is managed, and information such as a menu using the stock products is displayed on a display installed in the store.
- Patent Document 1 presents information on menus using in-stock products and finished products having in-stock products as parts. Further, Patent Document 1 does not assume inventory management between a plurality of stores.
- One object of the present invention is to provide a method for identifying and displaying effective information for making a product purchased.
- a category setting unit that sets multiple categories that represent the characteristics of the product in the product
- the recommended product identification department that identifies the products recommended to customers as recommended products
- a display category identification unit that specifies a display category to be displayed as an advertisement from a plurality of categories set for the recommended product based on conditions including customer attributes.
- a display control unit that displays a category display screen for displaying the display category on a display device, To be equipped.
- the information processing method Set multiple categories for the product, which are categories that represent the characteristics of the product. Identify the products recommended to customers as recommended products, Based on the conditions including the customer attribute, the display category to be displayed as an advertisement is specified from the plurality of categories set in the recommended product, and the display category is specified. A category display screen for displaying the display category is generated and displayed.
- the recording medium is Set multiple categories for the product, which are categories that represent the characteristics of the product. Identify the products recommended to customers as recommended products, Based on the conditions including the customer attribute, the display category to be displayed as an advertisement is specified from the plurality of categories set in the recommended product, and the display category is specified.
- a program that generates a category display screen for displaying the display category and causes a computer to execute a display process is recorded.
- a schematic configuration of the category display system according to the first embodiment is shown. It is a block diagram which shows the hardware configuration of an information processing apparatus. An example of the data structure of the category database is shown. An example of the data structure of the product information database is shown. An example of the data structure of the inventory information database is shown. An example of the data structure of the customer attribute information database is shown. An example of the data structure of the history information database is shown. It is a block diagram which shows the functional structure of an information processing apparatus. An output example of the category specific model is shown. This is an example of a flowchart showing the procedure of category display processing. A schematic configuration of the category display system according to the second embodiment is shown. The functional configuration of the information processing apparatus according to the third embodiment is shown.
- FIG. 1A shows a schematic configuration of a category display system according to the first embodiment.
- the category display system 100 is installed in a small store or the like, and displays categories in order to promote the products displayed on the product shelf 1.
- the category display system 100 includes a camera 3, a signage 4, and an information processing device 10.
- the camera 3 and the signage 4 communicate with the information processing device 10 by wire or wirelessly.
- the camera 3 is provided to photograph the customer's face and the customer taking in and out the products on the product shelf 1, and photographs the customer taking out the products from the shelves and returning the products to the shelves. Images and videos are transmitted to the information processing device 10.
- Signage 4 is a digital signage, which is a medium for displaying information and advertisements using an electronic display device such as a display instead of a conventional paper poster or signboard. It is possible to combine digitized contents and switch the display contents in seconds, and it can be used in any place such as in a store, outdoors, or in an office.
- the category display system 100 displays an advertisement for the product on the signage 4 in order to advertise the product to be sold (also referred to as a "recommended product").
- the signage 4 receives the category display screen from the information processing device 10 and displays it as an advertisement on a display unit 41 such as a display. As displayed on the display unit 41 of FIG. 1A, the category display screen displays a recommended product (chocolate) and a category (sweet) representing the characteristics of the product, the details of which will be described later.
- the signage 4 is applied as a display device for displaying a category display screen, but the present invention is not limited to this, and if communication with the information processing device 10 is possible, a smartphone. Projection mapping by AR (Augmented Reality) may be applied.
- FIG. 1B shows a schematic configuration of the category display system 100 installed in the office.
- the product shelves 1, the camera 3, and the signage 4 are installed in each of a plurality of small stores existing in the office, and the information processing device 10 is installed in real time by the cameras 3 installed in each store.
- the information acquired by the camera 3, that is, the image or video taken by the camera 3 includes the store identification information for identifying the store in which the camera 3 is installed.
- the product shelf 1 in the present embodiment about 5 to 15 products of several types are displayed depending on the size of the products, and one is installed in each store. Further, the stores are relatively close to each other, and the customer can go to the store B or the store D to purchase the product when the desired product is out of stock at the store A, for example.
- Each store is unmanned, and customers pay by putting the price of the product in a piggy bank.
- Staff regularly visit each store to collect products and replenish products. Since one staff member puts out products at a plurality of stores existing in one office, reducing the unsold items per number of times the products are put out leads to the reduction of the product delivery cost. In other words, eliminating the inventory of multiple stores in the office all at once leads to a reduction in product delivery costs.
- the category display system 100 of the present invention can be applied not only in an office but also when a store is set up within a predetermined range such as in a large shopping mall or an outdoor facility.
- a predetermined range such as in a large shopping mall or an outdoor facility.
- the facility in which the category display system 100 is set is also referred to as an “installation area”.
- FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the information processing device 10.
- the information processing device 10 includes a communication unit 11, a processor 12, a memory 13, a recording medium 14, a database (DB) 15, an input unit 16, and a display unit 17.
- DB database
- the communication unit 11 communicates with the camera 3 and the signage 4 by wire or wirelessly.
- the processor 12 is a computer such as a CPU (Central Processing Unit), and controls the entire information processing device 10 by executing a program prepared in advance. Specifically, the processor 12 executes the category display process described later.
- the communication unit 11 is an example of a transmission unit.
- the memory 13 is composed of a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
- the memory 13 is also used as a working memory during execution of various processes by the processor 12.
- the recording medium 14 is a non-volatile, non-temporary recording medium such as a disk-shaped recording medium or a semiconductor memory, and is configured to be removable from the information processing device 10.
- the recording medium 14 records various programs executed by the processor 12. When the information processing apparatus 10 executes various processes, the program recorded in the recording medium 14 is loaded into the memory 13 and executed by the processor 12.
- the database 15 includes a category DB 21, a product information DB 22, an inventory information DB 23, a customer attribute information DB 24, and a history information DB 25.
- the database 15 also stores images transmitted from the camera 3, images of each product, various information generated in the category display process, and the like.
- the input unit 16 is a keyboard, a mouse, or the like for the user to give an instruction or input.
- the display unit 17 is a liquid crystal display or the like, and displays a predetermined screen or the like according to a user's operation.
- FIG. 3 shows an example of the data structure of the category DB 21.
- the category DB 21 is a database related to categories, and is composed of a first category and a second category.
- a category is a category set for a product sold in a store, and represents characteristics such as the characteristics and image of the product.
- the second category is a subdivision of the first category. Specifically, if the first category is "taste", the second category is the expressions "sweet”, “spicy”, and “salty” that express the taste. , "Sour” and so on.
- the first category and the second category are tagged in advance for each product, and the "category" in various databases mainly refers to the second category.
- FIG. 4 shows an example of the data structure of the product information DB 22.
- the product information DB 22 is a database related to products sold in stores, and is composed of product names, prices, and categories.
- the product name is the name of the product, and the price is the selling price of the product.
- the category is the second category tagged with the product.
- the product name "Potato Chips” has a price of "120 yen” and is tagged as a category such as "salty” that represents taste, "change of mood” that represents utility, and “popularity” that represents image.
- there are a plurality of categories tagged for one product which can be arbitrarily set.
- FIG. 5 shows an example of the data structure of the inventory information DB 23.
- the inventory information DB 23 is a database relating to the inventory of products sold at each store, and is composed of a store name, a product name, and the number of stocks.
- the store name is the name of a small store installed in an installation area such as an office as shown in FIG. 1 (B).
- the product name is the name of the product sold in the store, and the inventory quantity is the number of products that have not been sold yet and remain in the store. Specifically, in store A, the product name "potato chips" has an inventory quantity of "1", the product name “chocolate” has an inventory quantity of "10”, and the product name "biscuits" has an inventory quantity of "0".
- FIG. 6 shows an example of the data structure of the customer attribute information DB 24.
- the customer attribute information DB 24 is a database related to customer attributes, and is composed of a store name, a store visit time, and customer attributes.
- the store name is the name of a small store installed in an installation area such as an office.
- the store visit time is the time when the customer visits the store. For example, the time when the image including the customer's face is taken at the store is acquired from the camera 3 as the store visit time.
- Customer attributes are characteristics such as the nature and characteristics of a customer, such as gender and age. In the present embodiment, the customer attribute is acquired by analyzing the image including the customer's face taken by the camera 3, and the age is an approximate age.
- FIG. 7 shows an example of the data structure of the history information DB 25.
- the history information DB 25 is a database related to the history of information displayed by the signage 4 to the customer, and is composed of a store name, a store visit time, a customer attribute, a recommended product name, a display category, and a purchase presence / absence.
- the category display system 100 displays an advertisement including the display category of the product on the signage 4 in order to promote the recommended product.
- the recommended product name is the name of the recommended product displayed as an advertisement.
- the display category is a category displayed as an advertisement for a recommended product.
- the presence / absence of purchase is information indicating whether or not the customer has purchased the recommended product displayed as an advertisement. If the customer has purchased the recommended product, the value is " ⁇ ", and if the product is not purchased, the value is "x".
- the category display system 100 uses signage 4 to display chocolate, which is a recommended product, as an advertisement with a category of "sweet" to a female customer in her twenties who came to store A at 15:10. There is.
- chocolate, which is a recommended product is displayed with a category of "health” for female customers in their 40s who came to store A at 15:13.
- chocolate, which is a recommended product is displayed with a category of "concentration” for male customers in their thirties who came to store A at 15:40.
- the category display system 100 displays different categories as advertisements according to the attributes of the customer even if the recommended products are the same.
- the category display system 100 is the most effective in promoting the purchasing motivation of customers from among a plurality of categories tagged with products based on various conditions using a category identification model. The category is specified and displayed as an advertisement.
- FIG. 8 is a block diagram showing a functional configuration of the information processing device 10.
- the information processing device 10 includes a category setting unit 31, a video processing unit 32, a recommended product identification unit 33, a customer attribute identification unit 34, a purchase determination unit 35, a display category identification unit 36, and the like.
- a model learning unit 50 is provided. Each function exchanges information with the category DB 21, the product information DB 22, the inventory information DB 23, the customer attribute information DB 24, and the history information DB 25, as needed.
- the category setting unit 31 sets a plurality of categories, which are categories representing the characteristics of the product, in the product.
- the video processing unit 32 acquires the video of the customer who visited the store from the camera 3. In addition, the image processing unit 32 acquires an image (hereinafter, also referred to as “in / out image”) of a state in which the product is taken in and out of the product shelf 1 from the camera 3.
- the image processing unit 32 collates the in / out video acquired from the camera 3R with the image of each product stored in the database 15 and determines an increase / decrease in the current number due to the in / out of the product.
- the video processing unit 32 reduces the number of stocks of the product stored in the inventory information DB 23 by one.
- the video processing unit 32 determines that one product on the product shelf 1 has been replenished based on the loading / unloading video
- the video processing unit 32 increases the current number of the product stored in the inventory information DB 23 by one.
- the video processing unit 32 updates the inventory quantity of each product stored in the inventory information DB 23 every time a product is taken in and out from the product shelf 1 based on the taking-in / out video. Therefore, the inventory information DB 23 always stores the number of inventories of each product at that time.
- the recommended product identification unit 33 refers to the inventory information DB 23, and identifies the product with the highest inventory quantity in the store where the customer visited at that time as the recommended product. do.
- the product having the largest inventory is specified as the recommended product, but the present invention is not limited to this, and the recommended product may be arbitrarily set.
- the customer attribute specifying unit 34 identifies the store name, customer attribute, and store visit time by analyzing the video of the customer who visited the store acquired by the video processing unit 32, and updates the customer attribute information DB 24.
- the customer attribute specifying unit 34 is an example of a store visit time specifying unit.
- the purchase determination unit 35 analyzes the image of the customer who visited the store, confirms the number of stocks before and after the customer visits the store by referring to the inventory information DB 23, and determines whether or not the customer has purchased the recommended product. do. If the inventory quantity does not change before and after the customer visits the store, the purchase determination unit 35 determines that the recommended product has not been purchased. On the other hand, when the number of inventories is reduced before and after the customer visits the store, the purchase determination unit 35 determines that the recommended product has been purchased. The purchase determination unit 35 updates the history information DB 25 based on the determination result.
- the purchase determination unit 35 communicates with a POS (Point Of Sales) server or the like (not shown) to acquire information regarding whether or not the product has been purchased. You may.
- POS Point Of Sales
- the display category specifying unit 36 identifies the display category using the category specifying model based on the recommended product specified by the recommended product specifying unit 33, the customer attribute specified by the customer attribute specifying unit 34, and the store visit time, and historical information. Update DB25.
- the category-specific model is learned and updated by the model learning unit by 50.
- the display category specifying unit 36 generates a category display screen that displays recommended products and display categories as advertisements, and transmits the display category to the signage 4.
- the category specific model is a model learned to output the rank of the category to be displayed together with the recommended product under the input data of the conditions such as the store visit time and the customer attribute and the recommended product at that time.
- the model learning unit 50 learns a category-specific model using the history information stored in the history information DB 25 illustrated in FIG. 7. That is, when a customer with a customer attribute at a certain visit time visits the store and the recommended product is displayed in a certain display category, the category identification model is learned using the history information indicating whether or not the recommended product has been purchased. do. As a result, the category-specific model is learned to output the store visit time, customer attributes, and the rank of the display category to be used for the recommended product when the recommended product is input. Then, the trained category identification model is set in the display category identification unit 36.
- the model learning unit 50 learns and updates the category specific model based on the purchase history information at that time every time the customer visits the store. As a result, every time the customer visits the store, the category identification model is updated based on the purchase case at that time, and the updated category identification model is set in the display category identification unit 36. Therefore, the display category identification unit 36 is always set.
- the display category can be determined using the latest category-specific model.
- FIG. 9 is an output example of the category specific model at a certain point in time.
- the category-specific model when a woman in her twenties visits the store from 15:00 to 16:00 and the recommended product at that time is chocolate, the rank of the display category at that time is "sweet”. Output "concentration” and "health”.
- FIG. 10 is a flowchart of the category display process. This process is realized by the processor 12 shown in FIG. 2 executing a program prepared in advance and operating as each element shown in FIG.
- the video processing unit 32 determines whether or not the customer has visited the store from the video acquired from the camera 3 (step S101). When the customer has not visited the store (step S101; No), the video processing unit 32 waits until the customer visits the store. On the other hand, when the customer visits the store (step S101; Yes), the recommended product identification unit 33 refers to the inventory information DB 23 and identifies the product having the largest inventory quantity in the store visited by the customer as the recommended product (step S102). .. In addition, the customer attribute specifying unit 34 specifies the customer attribute and the store visit time (step S102).
- the display category specifying unit 36 specifies the category with the highest rank output by the category specifying model as a display category based on the recommended product, the customer attribute which is a condition, and the store visit time (step S104). Then, the display category specifying unit 36 generates a category display screen for displaying the recommended product and the display category as an advertisement, and transmits it to the signage 4 (step S105).
- the signage 4 displays the category display screen received from the information processing device 10 on the display unit 41. As a result, as illustrated in FIG. 1A, the recommended product is displayed on the signage 4 together with the display category (“sweet”), so that the customer's purchasing motivation can be promoted.
- the model learning unit 50 learns the category-specific model based on whether or not the customer has purchased the recommended product, and sets the learned category-specific model in the display category-specific unit 36 (step S106). Then, the process ends.
- the category display system 100 constantly grasps the products to be sold out by checking the inventory quantity of a plurality of stores in real time. It also identifies the customer attributes of customers who visit the store in real time. Therefore, the category display system 100 can display an appropriate recommended product for reducing the inventory quantity as an advertisement in an effective category that promotes the purchase motivation of the customer based on the inventory quantity and the customer attribute. According to this, it is possible to adjust the products to be sold out and to eliminate the inventory of a plurality of stores at once. Therefore, it is possible to reduce the unsold amount per the number of times the product is put out, and it is possible to reduce the cost of putting out the product.
- the category display system 100 by setting a plurality of categories representing the characteristics of a product, the meaning of the product is changed from various angles for one product. Therefore, it is possible to display an effective advertisement in order to select a product that is difficult to sell with a high probability by a method other than changing the information on the price of the product such as a discount. Further, by displaying the category as an advertisement, the characteristics of the product can be presented to the customer, so that the customer can reduce the load of product selection and realize a comfortable purchasing behavior.
- the store visit time and customer attributes are applied as conditions for specifying the display category, but the present invention is not limited to this, and arbitrary conditions such as the temperature and weather at the time of visit are applied. be able to.
- the recommended product is specified based on the inventory quantity of the store visited by the customer, but the present invention is not limited to this, and the recommended product is specified based on the inventory quantity of a plurality of stores. You may do it. For example, when the inventory of the store A is low as a whole and the inventory of the potato chips of the store B is large, the potato chips may be used as a recommended product at the store A. In this case, when displaying as an advertisement on the signage 4 of the store A, the information of the store B such as "Popular with some people! In stock at the store B! Is displayed together with the recommended product and the display category.
- the category display system 100 By checking the inventory quantity of a plurality of stores in real time, the category display system 100 always grasps the products to be sold out in the entire plurality of stores in the installation area, and therefore the most effective recommendation for the entire plurality of stores. Products can be specified, and inventory at multiple stores can be eliminated at once.
- one recommended product is displayed as an advertisement on the signage 4, but the present invention is not limited to this, and a plurality of recommended products may be displayed as an advertisement.
- the two products may be designated as recommended products and displayed as advertisements.
- the number of chocolates in stock is large in the store A and the number of potato chips in stock is large in the store B, two products may be recommended in both stores and displayed as an advertisement together with the information of the other stores. In this way, when there are a plurality of recommended products, a category may be tagged for a combination of a plurality of products.
- the category-specific model outputs the ranks of a plurality of categories tagged with a combination of a plurality of products.
- the category display system 100 can display an effective category as an advertisement that promotes the purchasing motivation of the customer according to the combination of a plurality of products.
- Modification example 4 In the present embodiment, a plurality of categories are tagged in advance in the product, and the category display processing is performed without changing the categories.
- the present invention is not limited to this, and the category-specific model is used. Based on the output, you may add, remove, or change the categories tagged with the product. As a result, the category display system 100 can display more effective categories as advertisements.
- the customer's attribute information is acquired by the camera 3, but another camera is installed at a position where the customer is photographed from the front, and the customer's attribute information is acquired using the image captured by the camera. You may get it.
- FIG. 11 shows a schematic configuration of the category display system according to the second embodiment.
- the category display system 100x uses a pair of cameras 3R and 3L instead of the camera 3 shown in FIG. 1 (A).
- the category display system 100x of the second embodiment has the same configuration as the category display system 100 of the first embodiment and operates in the same manner.
- the cameras 3R and 3L are provided to photograph the customer's face and the customer taking in and out the products on the product shelf 1, and show the customer taking out the products from the shelves and returning the products to the shelves.
- the captured image is transmitted to the information processing device 10.
- a pair of cameras 3R and 3L are attached to the frame of the product shelf 1.
- the cameras 3R and 3L each include a camera unit 3a and a lighting unit 3b.
- the camera unit 3a provided in the upper right corner of the product shelf 1 is in the lower left while the lighting unit 3b is illuminating the front and front areas of the product shelf 1.
- the entire front surface and front area of the product shelf 1 are photographed in the direction.
- the camera unit mounted on the left side of the product shelf 1 with the lighting unit 3b illuminating the front surface and the front area of the product shelf 1.
- 3a photographs the entire front surface and the front area of the product shelf 1 in the upper right direction. Since the left and right cameras 3R and 3L are used to shoot the customer's hand in and out of the product from both the left and right sides, even if the customer's hand holding the product hides the product in one of the left and right images, the other image You can take a picture of the product in the customer's hands.
- FIG. 12 shows the functional configuration of the information processing apparatus according to the third embodiment.
- the information processing device 70 includes a category setting unit 72, a recommended product identification unit 73, a display category identification unit 74, a display control unit 75, and a display device 76.
- the category setting unit 72 sets a plurality of categories, which are categories representing the characteristics of the product, in the product.
- the recommended product identification unit 73 specifies a product recommended to the customer as a recommended product.
- the display category specifying unit 74 specifies a display category to be displayed as an advertisement from a plurality of categories set for the recommended product based on a condition including a customer attribute.
- the display control unit 75 causes the display device 76 to display a category display screen for displaying the display category.
- a category setting unit that sets multiple categories that represent the characteristics of the product in the product, The recommended product identification department that identifies the products recommended to customers as recommended products, A display category identification unit that specifies a display category to be displayed as an advertisement from a plurality of categories set for the recommended product based on conditions including customer attributes.
- a display control unit that displays a category display screen for displaying the display category on a display device, Information processing device equipped with.
- Appendix 2 The products are sold in stores and A store visit time specifying unit for specifying the customer's visit time to the store is provided.
- the information processing device according to Appendix 1, wherein the condition includes the time of arrival at the store.
- Appendix 3 An image processing unit that acquires an image including the customer's face taken by the camera, and From the image, the customer attribute specifying unit that specifies the customer attribute and The information processing apparatus according to Appendix 1 or 2.
- Appendix 4 The information processing device according to Appendix 3, wherein the customer attribute is at least one of the gender and age of the customer.
- the display category identification unit identifies the category by using the category identification model generated by machine learning.
- the information processing device according to any one of Supplementary note 1 to 5, wherein the category specifying model is trained to output the display category by inputting the conditions and the recommended product.
- the display device is installed in each of a plurality of stores, and the display device is installed in each of the plurality of stores.
- the information processing device according to Appendix 7 that identifies the recommended product based on the inventory information in a plurality of stores.
- the category setting unit sets a plurality of categories, which are categories representing the characteristics of the combination of the products, for the combination of two or more products.
- the information processing device according to any one of Supplementary note 1 to 8, wherein the recommended product specifying unit specifies a combination of the products as the recommended product.
- (Appendix 11) Set multiple categories for the product, which are categories that represent the characteristics of the product. Identify the products recommended to customers as recommended products, Based on the conditions including the customer attribute, the display category to be displayed as an advertisement is specified from the plurality of categories set in the recommended product, and the display category is specified.
- a recording medium on which a program for generating a category display screen for displaying the display category and causing a computer to execute a display process is recorded.
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Abstract
情報処理装置において、カテゴリ設定部は、商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定する。推薦商品特定部は、顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する。表示カテゴリ特定部は、顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する。表示制御部は、表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる。
Description
本発明は、顧客に提供する商品の情報を特定する技術に関する。
近年、店舗を小型化したマイクロ店舗の分散化という概念が台頭している。しかし、分散化によって店舗が増加すると、商品の品出しコストも増加する。そのため、できる限り在庫を削減し、品出しコストを抑える必要がある。例えば、特許文献1は、店内に陳列してある商品の在庫を管理し、在庫商品を用いたメニューなどの情報を店頭に設置されたディスプレイに表示することを記載している。
特許文献1は、在庫商品を用いたメニューや在庫商品を部品とする完成品に関する情報を提示するものである。また、特許文献1は、複数店舗間の在庫管理を想定していない。
本発明の1つの目的は、商品を購入させるために効果的な情報を特定し、表示する手法を提供することにある。
本発明の1つの観点は、情報処理装置であって、
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定部と、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する推薦商品特定部と、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定部と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御部と、
を備える。
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定部と、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する推薦商品特定部と、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定部と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御部と、
を備える。
本発明の他の観点では、情報処理方法は、
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する。
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する。
本発明の他の観点では、記録媒体は、
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
本発明によれば、商品を購入させるために効果的な情報を特定し、表示することが可能となる。
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
<第1実施形態>
[全体構成]
図1(A)は、第1実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。カテゴリ表示システム100は、小型店舗などに設置され、商品棚1に陳列されている商品を宣伝するためにカテゴリを表示する。カテゴリ表示システム100は、カメラ3と、サイネージ4と、情報処理装置10とを備える。カメラ3及びサイネージ4は、有線又は無線により情報処理装置10と通信する。
<第1実施形態>
[全体構成]
図1(A)は、第1実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。カテゴリ表示システム100は、小型店舗などに設置され、商品棚1に陳列されている商品を宣伝するためにカテゴリを表示する。カテゴリ表示システム100は、カメラ3と、サイネージ4と、情報処理装置10とを備える。カメラ3及びサイネージ4は、有線又は無線により情報処理装置10と通信する。
カメラ3は、顧客の顔と、当該顧客が商品棚1の商品を出し入れする様子とを撮影するために設けられ、顧客が商品を棚から取り出したり、商品を棚に戻したりする様子を撮影した画像や映像を情報処理装置10へ送信する。
サイネージ4は、デジタルサイネージであって、従来の紙のポスターや看板に代わり、ディスプレイなどの電子的な表示機器を使って情報や広告を表示する媒体である。デジタル化されたコンテンツを組み合わせ、秒単位で表示内容を切り換えることが可能であり、店内、屋外、オフィス内などあらゆる場所で活用することができる。カテゴリ表示システム100は、顧客が来店すると、売りたい商品(「推薦商品」とも呼ぶ。)を宣伝するために、サイネージ4に当該商品の広告を表示する。具体的に、サイネージ4は、情報処理装置10からカテゴリ表示画面を受信し、ディスプレイなどの表示部41に広告として表示する。カテゴリ表示画面は、図1(A)の表示部41に表示されているように、推薦商品(チョコレート)と、詳細は後述するがその商品の特性を表すカテゴリ(甘い)を表示する。
なお、本実施形態では、サイネージ4をカテゴリ表示画面を表示する表示装置として適用しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、情報処理装置10と通信可能であれば、スマートフォン、AR(Augmented Reality)によるプロジェクションマッピングなどを適用してもよい。
図1(B)は、オフィス内に設置されたカテゴリ表示システム100の概略構成を示す。カテゴリ表示システム100において、商品棚1、カメラ3及びサイネージ4はオフィス内に複数存在する小型店舗毎に設置されており、情報処理装置10は、各店舗に設置されたカメラ3によりリアルタイムで全ての店舗の在庫情報及び顧客属性情報を把握している。なお、カメラ3が取得した情報、即ちカメラ3が撮影した画像や映像には、そのカメラ3が設置された店舗を識別する店舗識別情報が含まれているものとする。
具体的に、本実施形態における商品棚1は、数種類の商品が、商品の大きさに応じて5~15個程度陳列されており、各店舗に1つずつ設置されている。また、店舗間は比較的近く、顧客は、例えば店舗Aで目当ての商品が品切れの場合、店舗Bや店舗Dへ行って当該商品を購入することが可能である。各店舗は無人であり、顧客は、商品の代金を貯金箱に入れることで支払いを行う。各店舗にはスタッフが定期的に訪問し、代金回収や商品の補充といった品出しを行う。1つのオフィス内に存在する複数の店舗には、1人のスタッフが品出しを行うため、品出し回数当たりの売れ残りを減らすことが品出しコストの削減につながる。換言すると、オフィス内における複数の店舗の在庫を一斉になくすことが品出しコスト削減につながる。
なお、本発明のカテゴリ表示システム100は、オフィス内に限らず、大型ショッピングモール内や屋外施設内など、所定の範囲内に店舗を設置する際に適用することができる。以下、カテゴリ表示システム100が設定される施設を「設置エリア」とも呼ぶ。
[情報処理装置のハードウェア構成]
図2は、情報処理装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置10は、通信部11と、プロセッサ12と、メモリ13と、記録媒体14と、データベース(DB)15と、入力部16と、表示部17とを備える。
図2は、情報処理装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置10は、通信部11と、プロセッサ12と、メモリ13と、記録媒体14と、データベース(DB)15と、入力部16と、表示部17とを備える。
通信部11は、有線又は無線により、カメラ3及びサイネージ4と通信する。プロセッサ12は、CPU(Central Processing Unit)などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することにより、情報処理装置10の全体を制御する。具体的に、プロセッサ12は、後述するカテゴリ表示処理を実行する。なお、通信部11は、送信部の一例である。
メモリ13は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などにより構成される。メモリ13は、プロセッサ12による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。
記録媒体14は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、情報処理装置10に対して着脱可能に構成される。記録媒体14は、プロセッサ12が実行する各種のプログラムを記録している。情報処理装置10が各種の処理を実行する際には、記録媒体14に記録されているプログラムがメモリ13にロードされ、プロセッサ12により実行される。
データベース15は、カテゴリDB21と、商品情報DB22と、在庫情報DB23と、顧客属性情報DB24と、履歴情報DB25とを含んでいる。また、データベース15は、カメラ3から送信された映像や各商品の画像、カテゴリ表示処理において生成される各種の情報なども記憶する。入力部16は、ユーザが指示や入力を行うためのキーボード、マウスなどである。表示部17は、液晶ディスプレイなどであり、ユーザの操作に応じて所定の画面などを表示する。
ここで、データベース15が有するカテゴリDB21、商品情報DB22、在庫情報DB23、顧客属性情報DB24及び履歴情報DB25について詳しく説明する。図3は、カテゴリDB21のデータ構造の一例を示す。カテゴリDB21は、カテゴリに関するデータベースであり、第1カテゴリ及び第2カテゴリから構成されている。カテゴリとは、店舗において販売する商品に設定された区分であり、その商品の特徴やイメージといった特性を表している。第2カテゴリは、第1カテゴリを細分化した区分であって、具体的に、第1カテゴリが「味覚」であれば、第2カテゴリは味覚を表す表現「甘い」、「辛い」、「しょっぱい」、「すっぱい」などである。なお、本実施形態では、予め各商品に第1カテゴリ及び第2カテゴリがタグ付けされており、各種データベースにおける「カテゴリ」とは、主に第2カテゴリのことである。
図4は、商品情報DB22のデータ構造の一例を示す。商品情報DB22は、店舗において販売する商品に関するデータベースであり、商品名、価格及びカテゴリから構成されている。商品名は、商品の名称であり、価格は、商品の販売価格である。カテゴリは、商品にタグ付けされた第2カテゴリである。具体的に、商品名「ポテトチップス」は、価格が「120円」であり、カテゴリとして味覚を表す「しょっぱい」、効用を表す「気分転換」、イメージを表す「人気」などがタグ付けされている。このように、1つの商品に対してタグ付けされたカテゴリは複数であり、任意に設定することができる。
図5は、在庫情報DB23のデータ構造の一例を示す。在庫情報DB23は、各店舗において販売する商品の在庫に関するデータベースであり、店舗名、商品名及び在庫数から構成されている。店舗名は、図1(B)に示すようなオフィスなどの設置エリア内に設置された小型店舗の名称である。商品名は、店舗で販売している商品の名称であり、在庫数は、まだ販売されずに店舗に残っている商品の数である。具体的に、店舗Aでは、商品名「ポテトチップス」は在庫数「1」、商品名「チョコレート」は在庫数「10」、商品名「ビスケット」は在庫数「0」である。つまり、店舗Aでは、ポテトチップスとビスケットが良く売れており、チョコレートが大量に売れ残っていることが分かる。店舗Bでは、「ポテトチップス」は在庫数「5」、「チョコレート」は在庫数「2」、「ビスケット」は在庫数「1」である。つまり、店舗Bでは、チョコレートとビスケットが良く売れており、ポテトチップスが比較的売れ残っていることが分かる。
図6は、顧客属性情報DB24のデータ構造の一例を示す。顧客属性情報DB24は、顧客の属性に関するデータベースであり、店舗名、来店時刻、顧客属性から構成されている。店舗名は、オフィスなどの設置エリア内に設置された小型店舗の名称である。来店時刻は、顧客が来店した時刻であり、例えば、店舗において顧客の顔を含む映像を撮影した時刻を来店時刻としてカメラ3から取得する。顧客属性は、顧客が持っている性質や特徴といった特性のことであり、例えば、性別及び年齢である。本実施形態において、顧客属性は、カメラ3が撮影した顧客の顔を含む映像を分析することで取得しており、年齢はおおよその年代である。
図7は、履歴情報DB25のデータ構造の一例を示す。履歴情報DB25は、顧客に対しサイネージ4が表示した情報の履歴に関するデータベースであり、店舗名、来店時刻、顧客属性、推薦商品名、表示カテゴリ、購入有無から構成されている。カテゴリ表示システム100は、顧客が来店すると、推薦商品を宣伝するために、サイネージ4に当該商品の表示カテゴリを含む広告を表示する。推薦商品名は、広告として表示した推薦商品の名称である。表示カテゴリは、推薦商品の広告として表示したカテゴリである。購入有無は、広告として表示した推薦商品を、顧客が購入したか否かを示す情報であり、購入した場合は「〇」、購入しなかった場合は「×」となる。
具体的に、カテゴリ表示システム100は、サイネージ4を用いて、店舗Aに15:10に来店した20代女性の顧客に対し、推薦商品であるチョコレートを「甘い」というカテゴリとともに広告として表示している。また、店舗Aに15:13に来店した40代女性の顧客に対し、推薦商品であるチョコレートを「健康」というカテゴリとともに表示している。さらに、店舗Aに15:40に来店した30代男性の顧客に対し、推薦商品であるチョコレートを「集中」というカテゴリと共に表示している。このように、カテゴリ表示システム100は、推薦商品が同じであっても、顧客の属性に応じて、異なるカテゴリを広告として表示している。詳細は後述するが、カテゴリ表示システム100は、カテゴリ特定モデルを用いて、様々な条件に基づいて、商品にタグ付けされた複数のカテゴリの中から、顧客の購買意欲を促進する最も効果的なカテゴリを特定し、広告として表示している。
[情報処理装置の機能構成]
図8は、情報処理装置10の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置10は、機能的には、カテゴリ設定部31と、映像処理部32と、推薦商品特定部33と、顧客属性特定部34と、購入判定部35と、表示カテゴリ特定部36と、モデル学習部50とを備える。なお、各機能は、必要に応じて、カテゴリDB21、商品情報DB22、在庫情報DB23、顧客属性情報DB24及び履歴情報DB25と情報の授受を行う。
図8は、情報処理装置10の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置10は、機能的には、カテゴリ設定部31と、映像処理部32と、推薦商品特定部33と、顧客属性特定部34と、購入判定部35と、表示カテゴリ特定部36と、モデル学習部50とを備える。なお、各機能は、必要に応じて、カテゴリDB21、商品情報DB22、在庫情報DB23、顧客属性情報DB24及び履歴情報DB25と情報の授受を行う。
カテゴリ設定部31は、商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定する。
映像処理部32は、カメラ3から、店舗に来店した顧客の映像を取得する。また、映像処理部32は、カメラ3から、商品棚1に対して商品が出し入れされる様子を撮影した映像(以下、「出し入れ映像」とも呼ぶ。)を取得する。映像処理部32は、カメラ3Rから取得した出し入れ映像と、データベース15に記憶されている各商品の画像とを照合して、商品の出し入れによる現在数の増減を判定する。映像処理部32は、出し入れ映像に基づいて、商品棚1からある商品が1つ取り出されたと判定した場合、在庫情報DB23に記憶されているその商品の在庫数を1減らす。一方、映像処理部32は、出し入れ映像に基づいて、商品棚1にある商品が1つ補充されたと判定した場合、在庫情報DB23に記憶されているその商品の現在数を1増やす。こうして、映像処理部32は、出し入れ映像に基づいて、商品棚1から商品が出し入れされるたびに、在庫情報DB23に記憶されている各商品の在庫数を更新する。よって、在庫情報DB23には、常にそのときの各商品の在庫数が記憶されていることになる。
推薦商品特定部33は、映像処理部32が店舗に来店した顧客の映像を取得すると、在庫情報DB23を参照し、その時点で顧客が来店した店舗において最も在庫数が多い商品を推薦商品に特定する。なお、本実施形態では最も在庫数が多い商品を推薦商品に特定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、推薦商品は任意に設定することとしてもよい。
顧客属性特定部34は、映像処理部32が取得した、店舗に来店した顧客の映像を分析することで、店舗名、顧客属性、来店時刻を特定し、顧客属性情報DB24を更新する。顧客属性特定部34は、来店時刻特定部の一例である。
購入判定部35は、店舗に来店した顧客の映像を分析し、在庫情報DB23を参照することで、顧客が来店した前後の在庫数を確認し、顧客が推薦商品を購入したか否かを判定する。購入判定部35は、顧客が来店した前後で在庫数が変化していない場合、推薦商品を購入していないと判定する。一方、顧客が来店した前後で在庫数が減っている場合、購入判定部35は、推薦商品を購入したと判定する。購入判定部35は、判定結果に基づき、履歴情報DB25を更新する。なお、購入判定部35は、商品の在庫数に基づいて商品の購入の有無を判定する代わりに、図示しないPOS(Point Of Sales)サーバなどと通信して、商品の購入の有無に関する情報を取得してもよい。
表示カテゴリ特定部36は、推薦商品特定部33が特定した推薦商品と、顧客属性特定部34が特定した顧客属性及び来店時刻とに基づき、カテゴリ特定モデルを用いて表示カテゴリを特定し、履歴情報DB25を更新する。カテゴリ特定モデルは、モデル学習部に50により学習され、更新される。また、表示カテゴリ特定部36は、広告として推薦商品及び表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、サイネージ4へ送信する。
ここで、カテゴリ特定モデルについて説明する。カテゴリ特定モデルは、来店時刻や顧客属性といった条件と、そのときの推薦商品とを入力データとし、その条件下で推薦商品とともに表示すべきカテゴリのランクを出力するように学習されたモデルである。モデル学習部50は、図7に例示する履歴情報DB25に記憶されている履歴情報を用いてカテゴリ特定モデルを学習する。即ち、ある来店時刻にある顧客属性の顧客が来店したときに、推薦商品をある表示カテゴリで表示した場合、その推薦商品が購入されたか否かを示す履歴情報を用いて、カテゴリ特定モデルを学習する。これにより、カテゴリ特定モデルは、来店時刻、顧客属性、及び、推薦商品を入力したときに、その推薦商品について使用すべき表示カテゴリのランクを出力するように学習される。そして、学習済みのカテゴリ特定モデルが表示カテゴリ特定部36に設定される。
また、モデル学習部50は、顧客が来店するたびに、そのときの購買履歴情報に基づいてカテゴリ特定モデルを学習し、更新する。これにより、顧客が来店するたびに、そのときの購買事例に基づいてカテゴリ特定モデルが更新され、更新後のカテゴリ特定モデルが表示カテゴリ特定部36に設定されるので、表示カテゴリ特定部36は常に最新のカテゴリ特定モデルを用いて表示カテゴリを決定することができる。
図9は、ある時点におけるカテゴリ特定モデルの出力例である。この例では、カテゴリ特定モデルは、来店時間15:00~16:00に20代の女性が来店し、そのときの推薦商品がチョコレートである場合、そのときの表示カテゴリのランクとして「甘い」、「集中」、「健康」を出力する。
(カテゴリ表示処理)
図10は、カテゴリ表示処理のフローチャートである。この処理は、図2に示すプロセッサ12が、予め用意されたプログラムを実行し、図8に示す各要素として動作することにより実現される。
図10は、カテゴリ表示処理のフローチャートである。この処理は、図2に示すプロセッサ12が、予め用意されたプログラムを実行し、図8に示す各要素として動作することにより実現される。
まず、映像処理部32は、カメラ3から取得した映像から、顧客が来店したか否かを判定する(ステップS101)。顧客が来店していない場合(ステップS101;No)、映像処理部32は、顧客が来店するまで待機する。一方、顧客が来店した場合(ステップS101;Yes)、推薦商品特定部33は、在庫情報DB23を参照し、顧客が来店した店舗において最も在庫数が多い商品を推薦商品に特定する(ステップS102)。また、顧客属性特定部34は、顧客属性及び来店時刻を特定する(ステップS102)。
表示カテゴリ特定部36は、推薦商品と、条件である顧客属性及び来店時刻とに基づき、カテゴリ特定モデルが出力する最もランクが高いカテゴリを、表示カテゴリとして特定する(ステップS104)。そして、表示カテゴリ特定部36は、広告として推薦商品及び表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、サイネージ4へ送信する(ステップS105)。サイネージ4は、情報処理装置10から受信したカテゴリ表示画面を表示部41に表示する。これにより、サイネージ4には、図1(A)に例示するように、推薦商品が表示カテゴリ(「甘い」)とともに表示されるため、顧客の購買意欲を促進することができる。
次に、モデル学習部50は、顧客が推薦商品を購入したか否かに基づいて、カテゴリ特定モデルを学習し、学習後のカテゴリ特定モデルを表示カテゴリ特定部36に設定する(ステップS106)。そして、処理は終了する。
このように、カテゴリ表示システム100は、リアルタイムに複数の店舗の在庫数を確認することで、売り切りたい商品を常に把握している。また、来店した顧客の顧客属性をリアルタイムに特定している。そのため、カテゴリ表示システム100は、在庫数と顧客属性に基づいて、在庫数削減のための適切な推薦商品を、顧客の購買意欲を促進する効果的なカテゴリで広告として表示することができる。これによれば、売り切りたい商品を調整し、複数の店舗の在庫を一斉になくすことが可能となる。よって、品出し回数当たりの売れ残りを減らすことができ、品出しコストの削減を実現することができる。
また、カテゴリ表示システム100では、商品の特性を表すカテゴリを複数設定することで、1つの商品について、様々な角度からその商品の意味付けを変化させている。そのため、割引のような商品の価格に関する情報を変動させる以外の方法で、売れにくいものを高確率で選ばせるために効果的な広告を表示することが可能となる。さらに、広告としてカテゴリを表示することで、その商品の特性を顧客に提示することができるため、顧客は、商品選択の負荷が低減し、快適な購買行動を実現することができる。
[変形例]
次に、本実施形態の変形例を説明する。以下の変形例は、適宜組み合わせて適用することができる。
次に、本実施形態の変形例を説明する。以下の変形例は、適宜組み合わせて適用することができる。
(変形例1)
本実施形態では、表示カテゴリを特定する条件として、来店時刻及び顧客属性を適用しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、来店時の気温や天気など任意の条件を適用することができる。
本実施形態では、表示カテゴリを特定する条件として、来店時刻及び顧客属性を適用しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、来店時の気温や天気など任意の条件を適用することができる。
(変形例2)
本実施形態では、顧客が来店した店舗の在庫数に基づいて推薦商品を特定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の店舗の在庫数に基づいて推薦商品を特定することとしてもよい。例えば、店舗Aの在庫が全体的に少なく、店舗Bのポテトチップスの在庫が大量である場合、店舗Aにおいてポテトチップスを推薦商品としてもよい。この場合、店舗Aのサイネージ4に広告として表示する際、推薦商品及び表示カテゴリと併せて「一部の人に人気!店舗Bに入荷中!」など店舗Bの情報を表示する。カテゴリ表示システム100は、リアルタイムに複数の店舗の在庫数を確認することで、設置エリア内の複数の店舗全体で売り切りたい商品を常に把握しているため、複数の店舗全体として最も効果的な推薦商品を特定することができ、複数の店舗の在庫を一斉になくすことが可能となる。
本実施形態では、顧客が来店した店舗の在庫数に基づいて推薦商品を特定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の店舗の在庫数に基づいて推薦商品を特定することとしてもよい。例えば、店舗Aの在庫が全体的に少なく、店舗Bのポテトチップスの在庫が大量である場合、店舗Aにおいてポテトチップスを推薦商品としてもよい。この場合、店舗Aのサイネージ4に広告として表示する際、推薦商品及び表示カテゴリと併せて「一部の人に人気!店舗Bに入荷中!」など店舗Bの情報を表示する。カテゴリ表示システム100は、リアルタイムに複数の店舗の在庫数を確認することで、設置エリア内の複数の店舗全体で売り切りたい商品を常に把握しているため、複数の店舗全体として最も効果的な推薦商品を特定することができ、複数の店舗の在庫を一斉になくすことが可能となる。
(変形例3)
本実施形態では、サイネージ4に広告として表示する推薦商品を1つとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の推薦商品を広告として表示してもよい。例えば、店舗Aにおいてチョコレートとビスケットの在庫数が大量である場合、2つの商品を推薦商品とし、広告として表示してもよい。また、店舗Aにおいてチョコレートの在庫数が多く、店舗Bにおいてポテトチップスの在庫数が多い場合、双方の店舗で2つの商品を推薦商品とし、他店舗の情報と共に広告として表示してもよい。このように、推薦商品を複数とする場合、複数の商品の組み合わせに対してカテゴリをタグ付けしてもよい。この場合、カテゴリ特定モデルは、複数の商品の組み合わせにタグ付けされた複数のカテゴリのランクを出力する。これにより、カテゴリ表示システム100は、複数の商品の組み合わせに応じて、顧客の購買意欲を促進する効果的なカテゴリを広告として表示することができる。
本実施形態では、サイネージ4に広告として表示する推薦商品を1つとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の推薦商品を広告として表示してもよい。例えば、店舗Aにおいてチョコレートとビスケットの在庫数が大量である場合、2つの商品を推薦商品とし、広告として表示してもよい。また、店舗Aにおいてチョコレートの在庫数が多く、店舗Bにおいてポテトチップスの在庫数が多い場合、双方の店舗で2つの商品を推薦商品とし、他店舗の情報と共に広告として表示してもよい。このように、推薦商品を複数とする場合、複数の商品の組み合わせに対してカテゴリをタグ付けしてもよい。この場合、カテゴリ特定モデルは、複数の商品の組み合わせにタグ付けされた複数のカテゴリのランクを出力する。これにより、カテゴリ表示システム100は、複数の商品の組み合わせに応じて、顧客の購買意欲を促進する効果的なカテゴリを広告として表示することができる。
(変形例4)
本実施形態では、予め商品に複数のカテゴリがタグ付けされており、そのカテゴリは変更することなくカテゴリ表示処理を行っているが、本発明はこれに限定されるものではなく、カテゴリ特定モデルの出力に基づいて、商品にタグ付けされたカテゴリを追加、削除、変更することとしてもよい。これにより、カテゴリ表示システム100は、より効果的なカテゴリを広告として表示することができる。
本実施形態では、予め商品に複数のカテゴリがタグ付けされており、そのカテゴリは変更することなくカテゴリ表示処理を行っているが、本発明はこれに限定されるものではなく、カテゴリ特定モデルの出力に基づいて、商品にタグ付けされたカテゴリを追加、削除、変更することとしてもよい。これにより、カテゴリ表示システム100は、より効果的なカテゴリを広告として表示することができる。
(変形例5)
本実施形態では、支払いとして商品の代金を貯金箱にいれることとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、店舗にセルフレジなどが設置されていることとしてもよい。この場合、カテゴリ表示システム100は、POSサーバを有することとなり、ネットワークを通じて、商品の売り上げ情報や在庫情報を管理することが可能となる。そのため、本実施形態では、映像処理部32が出し入れ映像に基づいて在庫情報DB23の在庫数を更新することとしているが、これに代わり、POSサーバとの通信によって在庫数を管理することとしてもよい。その場合、カメラ3は、出し入れ映像を取得可能である必要はなく、商品棚1の前にいる顧客の属性を得るための映像が取得可能であればよい。
本実施形態では、支払いとして商品の代金を貯金箱にいれることとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、店舗にセルフレジなどが設置されていることとしてもよい。この場合、カテゴリ表示システム100は、POSサーバを有することとなり、ネットワークを通じて、商品の売り上げ情報や在庫情報を管理することが可能となる。そのため、本実施形態では、映像処理部32が出し入れ映像に基づいて在庫情報DB23の在庫数を更新することとしているが、これに代わり、POSサーバとの通信によって在庫数を管理することとしてもよい。その場合、カメラ3は、出し入れ映像を取得可能である必要はなく、商品棚1の前にいる顧客の属性を得るための映像が取得可能であればよい。
(変形例6)
上記の実施形態では、カメラ3により顧客の属性情報を取得することとしているが、さらに顧客を正面から撮影する位置に別のカメラを設置し、そのカメラの撮影画像を用いて顧客の属性情報を取得してもよい。
上記の実施形態では、カメラ3により顧客の属性情報を取得することとしているが、さらに顧客を正面から撮影する位置に別のカメラを設置し、そのカメラの撮影画像を用いて顧客の属性情報を取得してもよい。
<第2実施形態>
図11は、第2実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。カテゴリ表示システム100xは、図1(A)に示すカメラ3の代わりに、一対のカメラ3R、3Lを用いる。なお、この点以外は、第2実施形態のカテゴリ表示システム100xは、第1実施形態のカテゴリ表示システム100と同様の構成を有し、同様に動作する。
図11は、第2実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。カテゴリ表示システム100xは、図1(A)に示すカメラ3の代わりに、一対のカメラ3R、3Lを用いる。なお、この点以外は、第2実施形態のカテゴリ表示システム100xは、第1実施形態のカテゴリ表示システム100と同様の構成を有し、同様に動作する。
カメラ3R、3Lは、顧客の顔と、当該顧客が商品棚1の商品を出し入れする様子とを撮影するために設けられ、顧客が商品を棚から取り出したり、商品を棚に戻したりする様子を撮影した映像を情報処理装置10へ送信する。第2実施形態では、商品棚1の枠に対して一対のカメラ3R、3Lが取り付けられている。カメラ3R、3Lは、それぞれカメラユニット3aと、照明ユニット3bを備える。商品棚1の右側に取り付けられたカメラ3Rでは、照明ユニット3bが商品棚1の前面及び前方の領域を照明している状態で、商品棚1の右上の角に設けられたカメラユニット3aが左下方向に商品棚1の前面及び前方の領域全体を撮影する。同様に、商品棚1の左側に取り付けられたカメラ3Lでも、照明ユニット3bが商品棚1の前面及び前方の領域を照明している状態で、商品棚1の左下の角に設けられたカメラユニット3aが右上方向に商品棚1の前面及び前方の領域全体を撮影する。左右のカメラ3R、3Lを用いて、商品を出し入れする顧客の手を左右両側から撮影するので、左右の一方の映像では顧客が商品を持つ手で商品が隠れてしまう場合でも、他方の映像では顧客の手の中の商品を撮影することができる。
<第3実施形態>
図12は、第3実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す。図示のように、情報処理装置70は、カテゴリ設定部72と、推薦商品特定部73と、表示カテゴリ特定部74と、表示制御部75と、表示装置76と、を備える。カテゴリ設定部72は、商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定する。推薦商品特定部73は、顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する。表示カテゴリ特定部74は、顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する。表示制御部75は、表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置76に表示させる。
図12は、第3実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す。図示のように、情報処理装置70は、カテゴリ設定部72と、推薦商品特定部73と、表示カテゴリ特定部74と、表示制御部75と、表示装置76と、を備える。カテゴリ設定部72は、商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定する。推薦商品特定部73は、顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する。表示カテゴリ特定部74は、顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する。表示制御部75は、表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置76に表示させる。
上記の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うるが、以下には限られない。
(付記1)
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定部と、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する推薦商品特定部と、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定部と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御部と、
を備える情報処理装置。
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定部と、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する推薦商品特定部と、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定部と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御部と、
を備える情報処理装置。
(付記2)
前記商品は店舗で販売されており、
前記顧客の前記店舗への来店時刻特定する来店時刻特定部を備え、
前記条件は来店時刻を含む付記1に記載の情報処理装置。
前記商品は店舗で販売されており、
前記顧客の前記店舗への来店時刻特定する来店時刻特定部を備え、
前記条件は来店時刻を含む付記1に記載の情報処理装置。
(付記3)
カメラにより撮影された、前記顧客の顔を含む画像を取得する画像処理部と、
前記画像から、前記顧客属性を特定する顧客属性特定部と、
を備える付記1又は2に記載の情報処理装置。
カメラにより撮影された、前記顧客の顔を含む画像を取得する画像処理部と、
前記画像から、前記顧客属性を特定する顧客属性特定部と、
を備える付記1又は2に記載の情報処理装置。
(付記4)
前記顧客属性は、前記顧客の性別及び年齢の少なくとも1つであることを特徴とする付記3に記載の情報処理装置。
前記顧客属性は、前記顧客の性別及び年齢の少なくとも1つであることを特徴とする付記3に記載の情報処理装置。
(付記5)
前記条件は、天気及び気温の少なくとも1つを含む付記1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記条件は、天気及び気温の少なくとも1つを含む付記1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(付記6)
前記表示カテゴリ特定部は、機械学習により生成されたカテゴリ特定モデルを用いて前記カテゴリを特定し、
前記カテゴリ特定モデルは、前記条件及び前記推薦商品を入力とし、前記表示カテゴリを出力するように学習されている付記1乃至5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記表示カテゴリ特定部は、機械学習により生成されたカテゴリ特定モデルを用いて前記カテゴリを特定し、
前記カテゴリ特定モデルは、前記条件及び前記推薦商品を入力とし、前記表示カテゴリを出力するように学習されている付記1乃至5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(付記7)
前記推薦商品特定部は、店舗における前記商品の在庫に関する在庫情報に基づき、前記在庫の多い商品を前記推薦商品に特定する付記1乃至6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記推薦商品特定部は、店舗における前記商品の在庫に関する在庫情報に基づき、前記在庫の多い商品を前記推薦商品に特定する付記1乃至6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(付記8)
前記表示装置は、複数の店舗にそれぞれ設置されており、
前記推薦商品特定部は、複数の店舗における前記在庫情報に基づき、前記推薦商品を特定する付記7に記載の情報処理装置。
前記表示装置は、複数の店舗にそれぞれ設置されており、
前記推薦商品特定部は、複数の店舗における前記在庫情報に基づき、前記推薦商品を特定する付記7に記載の情報処理装置。
(付記9)
前記カテゴリ設定部は、2つ以上の商品の組み合わせに対して、前記商品の組み合わせの特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
前記推薦商品特定部は、前記商品の組み合わせを前記推薦商品に特定する付記1乃至8のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記カテゴリ設定部は、2つ以上の商品の組み合わせに対して、前記商品の組み合わせの特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
前記推薦商品特定部は、前記商品の組み合わせを前記推薦商品に特定する付記1乃至8のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(付記10)
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する情報処理方法。
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する情報処理方法。
(付記11)
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
1 商品棚
3、3R、3L カメラ
4 サイネージ
10 情報処理装置
31 カテゴリ設定部
32 映像処理部
33 推薦商品特定部
34 顧客属性特定部
35 購入判定部
36 表示カテゴリ特定部
50 モデル学習部
3、3R、3L カメラ
4 サイネージ
10 情報処理装置
31 カテゴリ設定部
32 映像処理部
33 推薦商品特定部
34 顧客属性特定部
35 購入判定部
36 表示カテゴリ特定部
50 モデル学習部
Claims (11)
- 商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定部と、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する推薦商品特定部と、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定部と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御部と、
を備える情報処理装置。 - 前記商品は店舗で販売されており、
前記顧客の前記店舗への来店時刻特定する来店時刻特定部を備え、
前記条件は来店時刻を含む請求項1に記載の情報処理装置。 - カメラにより撮影された、前記顧客の顔を含む画像を取得する画像処理部と、
前記画像から、前記顧客属性を特定する顧客属性特定部と、
を備える請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記顧客属性は、前記顧客の性別及び年齢の少なくとも1つであることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記条件は、天気及び気温の少なくとも1つを含む請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記表示カテゴリ特定部は、機械学習により生成されたカテゴリ特定モデルを用いて前記カテゴリを特定し、
前記カテゴリ特定モデルは、前記条件及び前記推薦商品を入力とし、前記表示カテゴリを出力するように学習されている請求項1乃至5のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記推薦商品特定部は、店舗における前記商品の在庫に関する在庫情報に基づき、前記在庫の多い商品を前記推薦商品に特定する請求項1乃至6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記表示装置は、複数の店舗にそれぞれ設置されており、
前記推薦商品特定部は、複数の店舗における前記在庫情報に基づき、前記推薦商品を特定する請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記カテゴリ設定部は、2つ以上の商品の組み合わせに対して、前記商品の組み合わせの特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
前記推薦商品特定部は、前記商品の組み合わせを前記推薦商品に特定する請求項1乃至8のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する情報処理方法。 - 商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (3)
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---|---|---|---|
PCT/JP2020/014503 WO2021199132A1 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 |
JP2022512525A JP7420227B2 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム |
US17/913,233 US20230142288A1 (en) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | Information processing device, information processing method, and recording medium |
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---|---|---|---|
PCT/JP2020/014503 WO2021199132A1 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 |
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---|---|
WO2021199132A1 true WO2021199132A1 (ja) | 2021-10-07 |
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ID=77927984
Family Applications (1)
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---|---|---|---|
PCT/JP2020/014503 WO2021199132A1 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024047862A1 (ja) * | 2022-09-02 | 2024-03-07 | シャープNecディスプレイソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016038877A (ja) * | 2014-08-11 | 2016-03-22 | カシオ計算機株式会社 | 表示システム及び表示方法 |
JP2017174102A (ja) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2019164635A (ja) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP2019168817A (ja) * | 2018-03-22 | 2019-10-03 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9218703B2 (en) * | 2008-06-09 | 2015-12-22 | The Coca-Cola Company | Virtual vending machine in communication with a remote data processing device |
WO2010065768A1 (en) * | 2008-12-03 | 2010-06-10 | Sapient Corporation | Systems and methods for advertisement serving networks |
US10169782B2 (en) | 2014-11-13 | 2019-01-01 | Adobe Systems Incorporated | Targeting ads engaged by a user to related users |
JP6543986B2 (ja) | 2015-03-25 | 2019-07-17 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
CA3057455A1 (en) * | 2017-03-24 | 2018-09-27 | Motivemetrics Inc. | Automated system and method for creating machine-generated advertisements |
US20180285959A1 (en) | 2017-03-30 | 2018-10-04 | Crane Merchandising Systems, Inc. | Product recommendation engine for consumer interface of unattended retail points of sale |
CN207249809U (zh) * | 2017-08-07 | 2018-04-17 | 王海巍 | 自动售货机 |
CN111512349A (zh) * | 2017-12-28 | 2020-08-07 | 株式会社维新克 | 无人店铺*** |
US20200012999A1 (en) * | 2018-07-03 | 2020-01-09 | Baidu Usa Llc | Method and apparatus for information processing |
-
2020
- 2020-03-30 WO PCT/JP2020/014503 patent/WO2021199132A1/ja active Application Filing
- 2020-03-30 US US17/913,233 patent/US20230142288A1/en active Pending
- 2020-03-30 JP JP2022512525A patent/JP7420227B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016038877A (ja) * | 2014-08-11 | 2016-03-22 | カシオ計算機株式会社 | 表示システム及び表示方法 |
JP2017174102A (ja) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2019164635A (ja) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP2019168817A (ja) * | 2018-03-22 | 2019-10-03 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024047862A1 (ja) * | 2022-09-02 | 2024-03-07 | シャープNecディスプレイソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230142288A1 (en) | 2023-05-11 |
JP7420227B2 (ja) | 2024-01-23 |
JPWO2021199132A1 (ja) | 2021-10-07 |
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ENP | Entry into the national phase |
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NENP | Non-entry into the national phase |
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122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 20929184 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |