WO2022029960A1 - 倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラム - Google Patents

倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラム Download PDF

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WO2022029960A1
WO2022029960A1 PCT/JP2020/030203 JP2020030203W WO2022029960A1 WO 2022029960 A1 WO2022029960 A1 WO 2022029960A1 JP 2020030203 W JP2020030203 W JP 2020030203W WO 2022029960 A1 WO2022029960 A1 WO 2022029960A1
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WO
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product
warehouse
shipper
purchased
user
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/030203
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
哲史 伊藤
総志郎 山口
勝一 寺井
Original Assignee
株式会社日立物流
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立物流 filed Critical 株式会社日立物流
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Priority to JP2022541046A priority patent/JP7515963B2/ja
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • the present invention relates to an in-warehouse product recommendation system, a method, and a program for recommending products stored in a warehouse.
  • Patent Document 1 An input of language data for designating a product is received from a user and analyzed, a predetermined keyword is extracted from the language data, and the keyword or a keyword having a similar meaning to the keyword is stored in a storage unit. There is a technique for selecting a product recommended to a user from among the products and outputting the product information (Patent Document 1).
  • Patent Document 2 there is a technique of presenting a review article that matches the user's purchasing motive from the review articles of the recommended product or service to the user as a set with the recommended product or service to make a recommendation.
  • Patent Documents 1 and 2 it is possible to recommend products that lead to purchasing motivation or products that are of interest to users, but the following problems cannot be solved.
  • an object of the present invention is to provide an in-warehouse product recommendation system, method and program capable of supporting the sale of products deposited in the warehouse on behalf of the shipper.
  • the present invention is an in-warehouse product recommendation system that recommends products stored in a warehouse.
  • a management department that manages products deposited in the warehouse from multiple shippers, An acquisition unit that acquires the user's purchase history, The learning department that learns the purchase history and From the result of the above learning, a judgment unit that determines for each user what product should be recommended, A recommendation unit that recommends products deposited by a shipper other than the shipper who deposited the purchased product, which matches the determined content, to the user who purchased any of the managed products.
  • the recommendation unit may recommend a product deposited by a shipper other than the shipper who deposited the purchased product. good.
  • the present invention when the product information of the recommended product, which is the recommended product attached to the printed matter or the free sample, is read by a terminal operated by the user who purchased the product, the present invention is used.
  • a purchase determination unit for determining whether or not the recommended product has been purchased may be provided.
  • the purchase determination unit may determine whether or not the recommended product has been purchased within a predetermined period after the recommendation by the recommendation unit.
  • the present invention may include a point giving unit that gives points to the shipper who has deposited the purchased product when it is determined that the recommended product has been purchased.
  • the recommendation section when the recommendation section recommends a product of a shipper other than the shipper who deposited the purchased product, the shipper of the recommended product is the shipper who deposited the purchased product. , You may recommend the products of shippers from different industries.
  • the recommendation unit may recommend products that are deposited by a shipper other than the shipper who deposited the purchased product, and that have inventory in the warehouse.
  • the present invention is a category of the system, but may be a method and a program.
  • the present invention it is possible to recommend a product deposited in a warehouse to a new customer, and it is possible to support the sale of the product on behalf of the shipper.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an outline of a product recommendation system in a warehouse according to an embodiment of the present invention.
  • the product recommendation system 1 in the warehouse is a product recommendation device 10 in the warehouse that recommends products stored in the warehouse, and a sales device 20 that sells products stored in the warehouse connected to the product recommendation device 10 in the warehouse via a network.
  • the warehouse management device 25 that manages the goods stored in the warehouse, and the terminal 30 that is connected to the sales device 20 via the network and operated by the user who purchases the goods, and purchases the goods shipped from the warehouse.
  • the warehouse product recommendation device 10 is a cloud server (WEB server) in the present embodiment, and is managed by, for example, a warehouse manager (logistics company or the like).
  • the in-warehouse product recommendation device 10 may, for example, recommend products stored in a plurality of warehouses at different bases managed by a warehouse manager (distribution company, etc.) as a whole, or in each warehouse. You may set each and recommend the products kept in each warehouse.
  • the shipper may determine the warehouse in which the recommended products are stored, and in making the determination, a warehouse that is likely to be more effective than the system may be proposed.
  • the sales device 20 is operated by, for example, a shipper, and provides an EC (electronic commerce) market in which a user can purchase a product by accessing the terminal 30.
  • EC electronic commerce
  • the warehouse management device 25 manages, for example, goods to be stored and shipped from a plurality of shippers (in the example shown in FIG. 1, shipper A, shipper B, shipper C: retail company, retail group, etc.). There is.
  • the product recommendation system 1 in the warehouse acquires the purchase history of the user who purchased the product, learns this purchase history (for example, deep learning), and selects the product purchased after purchasing the product from the purchased product. Form a model to guess.
  • the product recommendation system 1 in the warehouse uses the model formed as a result of learning, and the user who purchases a certain product (in the example shown in FIG. 1, the product of shipper A) is next to each user. Estimate whether to purchase the product type.
  • the product recommendation system 1 in the warehouse is a shipper (shipper C in the example shown in FIG. 1) other than the shipper (shipper A in the example shown in FIG. 1) who has deposited the purchased product among the estimated product types. Recommend the products that you have deposited.
  • a printed matter such as a delivery note or a receipt is included in a product purchased by a user.
  • such printed matter may be affixed to the product or a container for packaging the product.
  • the recommendation is, as shown in FIG. 1, determining information indicating the next recommended product for the user who purchased a certain product in order to print on the printed matter. This is a process of determining information indicating a product that can be displayed on the terminal 30 of the user who purchased the product as a product for which purchase is recommended next.
  • FIG. 2 is a diagram showing a functional configuration of a product recommendation system in a warehouse according to an embodiment of the present invention.
  • the warehouse product recommendation system 1 is a plurality of storage units constituting the warehouse product recommendation device 10, the warehouse product recommendation device 10, the sales device 20, the warehouse management device 25, and the distributed management ledger connected to the warehouse product recommendation device 10 via a network.
  • the 100 and the terminal 30 connected to the sales device 20 via a network are provided.
  • the sales device 20 and the warehouse management device 25 will be described as a device different from the in-warehouse product recommendation device 10, but the sales device 20 and the warehouse management device 25 will be omitted, and the sales device 20 and the warehouse management device 25 described later will be omitted.
  • the function of the warehouse management device 25 may be provided in the warehouse product recommendation device 10.
  • the product recommendation device 10 in the warehouse includes a management unit 11, an acquisition unit 12, a learning unit 13, a determination unit 14, a recommendation unit 15, a purchase determination unit 16, and a point giving unit 17.
  • the management unit 11 manages the products deposited in the warehouse from a plurality of shippers. Specifically, the management unit 11 receives from the warehouse management device 25, as information about the product for each product brought into the warehouse, information indicating the shipper, product information, product type, information indicating the number of products brought in, and the like, and the product. Based on the information, a product management database (DB) is generated / updated, distributed in a plurality of storage units 100, recorded and managed.
  • DB product management database
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing a product management database according to an embodiment of the present invention.
  • the product management DB includes information indicating the shipper (A, B, C, etc. in the example shown in FIG. 3), a shipper point, a product (product information), and a product type (for example, cosmetics in the example shown in FIG. 3) described later. , Humidifier, clothes, etc.), a value indicating the number of items in stock, the number of recommendations described later, etc. are stored in association with each other.
  • the product identification information for identifying the product shown in FIG. 3 is an example, and is also provided by the product name, the product photo, the address of the Web page explaining the product, and the sales device 20.
  • the address of the EC (electronic commerce) market that sells the product is included.
  • the EC market address included in the product information may be the address of the recommended product sales page that sells only the recommended products.
  • the inventory quantity includes the inventory quantity of the main warehouse and, for example, the inventory quantity of the entire warehouse under the control of the warehouse manager (distribution company, etc.).
  • the management unit 11 receives and aggregates the inventory quantity of each warehouse from the warehouse management device 25 provided in each warehouse, and stores the aggregated value as the total inventory quantity in the product management DB.
  • the recommended product may be selected by omitting the inventory quantity in the entire warehouse and using only the inventory quantity in the main warehouse.
  • the management unit 11 provides a specified number of products to a user from the warehouse management device 25, and from the shipper server (not shown) operated by the sales device 20 and the shipper server (not shown) operated by the purchase determination unit 16 described later.
  • the specified number is subtracted from the stock quantity of the product (the same value as the carry-in quantity if no product is shipped), and the stock quantity of the product in the product management DB is updated.
  • the product identification information that identifies the product for which shipping is requested the value indicating the quantity of the product for which shipping is requested, the user identification information that identifies the user as the information indicating the shipping destination, and the user's address.
  • Etc. shipment address
  • the shipping notification may include user-related information indicating the attributes (gender, occupation, age, etc.) and tastes (health-oriented, muscle training lovers, movie lovers, ramen lovers, etc.) of the destination user. ..
  • the product information is not limited to the one received from the warehouse management device 25, and may be, for example, transmitted to a plurality of shippers from the shipper server (not shown) operated by each.
  • the product type is not limited to the one received from the warehouse management device 25, and the management unit 11 searches the external (for example, operated by the shipper) server and the product management DB for the product identification information in the same manner.
  • the product type may be specified from the search result and associated with the product identification information in the product management DB.
  • the product types may be classified in more detail than the example shown in FIG. 3 (for example, in the case of cosmetics, the type of cosmetics (lipstick, foundation, etc.), etc.), or may be broadly classified (for example). For example, industry (for example, cosmetics industry dealing with cosmetics, home appliances industry dealing with humidifiers, apparel industry dealing with clothes, etc.).
  • the acquisition unit 12 acquires the purchase history of the user. Specifically, the acquisition unit 12 obtains the sales history (for all or specific product types) of the shipper for a predetermined period (for example, one day, January, etc.) from the shipper server (not shown) of a certain shipper. Upon receiving, a purchase history database (DB) is generated / updated based on this sales history, and is distributed, recorded and managed in a plurality of storage units 100. The acquisition unit 12 may generate / update the purchase history DB based on the shipping notification.
  • DB purchase history database
  • the sales history at least information (user identification information) indicating the user who purchased (the user of the shipping destination of the product), the product identification information purchased by the user, the date and time of purchase, the address of the user, etc. (delivery destination) Address) should be included.
  • the sales history may include user-related information.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing a purchase history database according to an embodiment of the present invention.
  • the product identification information of the purchased (shipped from the warehouse) product includes the product type, the purchase date and time (the date and time when the user purchased the product on the shipper server or the sales device 20, the date and time when the shipment was processed in the warehouse, etc.).
  • User identification information, environment information, etc. are associated with each other.
  • Environmental information includes, for example, the delivery destination area of the product (user's address, part of the address (for example, prefecture, etc.)), information indicating the weather in the delivery destination area at the time of purchase, and the like.
  • the acquisition unit 12 may associate it with the user identification information in the purchase history DB.
  • the learning unit 13 forms a model for guessing the product or product type to be purchased immediately after purchasing a certain product by the same user by deep learning. Specifically, the learning unit 13 is purchased immediately after purchasing a product identified by a certain product identification information by the same user by deep learning using the data stored in the purchase history DB (see FIG. 4). Form a model for estimating the product identification information of the product and the product type of the product. Further, the learning unit 13 may form a model that incorporates environmental information and user-related information as weighting. A known technique can be used for deep learning.
  • the learning unit 13 can form a relearned model at an arbitrary timing, for example, a predetermined time every day, a timing when the acquisition unit 12 receives the sales history, and a shipping notification are received. It is possible to form a relearned model at the timing and so on.
  • the learning unit 13 may form a model for inferring a product or product type of another shipper different from the shipper, which is purchased immediately after the product of a certain shipper is purchased by the same user by deep learning. good. Further, the learning unit 13 estimates a plurality of products and product types to be purchased immediately after purchasing a certain product by the same user by deep learning using the data stored in the purchase history DB (see FIG. 4). A model may be formed. In this case, the learning unit 13 may form a model for estimating a plurality of products and product types (for example, industries) of a plurality of shippers different from each other.
  • the judgment unit 14 determines for each user what product should be recommended from the learning result. Specifically, the determination unit 14 is, for example, when the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification, the product management DB (see FIG. 3) based on the product identification information included in the shipping notification and the product identification information. The product type determined by referring to is input to the model formed by the learning unit 13, and the output product (product information) and product type are specified for the user identified by the user identification information included in the shipping notification. Judge as the recommended product or product type.
  • the recommendation unit 15 recommends to the user who purchased any of the managed products the products deposited by the shipper other than the shipper who deposited the purchased products, which matches the determined contents. do.
  • the recommendation unit 15 is, for example, in the product management DB (see FIG. 3) among the products (product information) determined by the determination unit 14 to be recommended when the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification. , Select a product (product information) associated with a shipper different from the shipper of the product identification information included in the shipping notification.
  • the recommendation unit 15 is included in the shipping notification in the product management DB (see FIG. 3) in the product type determined by the determination unit 14 to be recommended when, for example, the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification. Select a product (product information) associated with a shipper different from the shipper of the product identification information.
  • the recommendation unit 15 is included in the shipping notification in the product management DB (see FIG. 3) among the product types determined by the determination unit 14 to be recommended when, for example, the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification. You may select a product (product information) of a product type (for example, industry) different from the product type (for example, industry) of the product identification information.
  • the recommendation unit 15 recommends products that are deposited by a shipper other than the shipper who deposited the purchased product and that are in stock in the warehouse.
  • the recommendation unit 15 refers to, for example, the product management DB (see FIG. 3) among the product types determined by the determination unit 14 to be recommended when the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification.
  • the recommendation unit 15 does not have 0 as a whole even if the inventory quantity of the main warehouse is 0, as in the product (product information) “B ... 01” of the product management DB shown in FIG. , Select as a product (product information) with 1 or more in stock.
  • the recommendation unit 15 may preferentially select a product (product information) having an inventory quantity of 1 or more in the main warehouse.
  • the recommendation unit 15 adds 1 to the number of recommendations associated with the product (product information) in the product management DB (see FIG. 3). ..
  • the recommendation unit 15 makes a recommendation by referring to the product management DB (see FIG. 3) among the product types determined by the determination unit 14 to be recommended when, for example, the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification. You may select from products (product information) with a small number of times.
  • the recommendation unit 15 will be described later with reference to the product management DB (see FIG. 3) among the product types determined by the determination unit 14 to be recommended when the purchase determination unit 16 described later receives the shipping notification. You may select from the shipper's products (product information) with the highest shipper points.
  • the recommendation unit 15 displays information indicating the selected product (product information). Is set as the information to be printed on the printed matter. Further, the information indicating the product (product information) may be an identification code (for example, a two-dimensional bar code or the like) in which the EC market address or the like can be read by the user's terminal 30.
  • the user By reading the information indicating such recommended products (product information) with the terminal 30, the user causes the terminal 30 to display the EC market of the product (product information), and purchases the product in the EC market. It becomes possible to do.
  • the recommendation unit 15 can display the information indicating the selected product (product information). Set as information to be used.
  • the recommendation unit 15 mails information indicating the selected product (product information). Is set as the information to select.
  • the purchase decision unit 16 is a product (a normal product that is not recommended or a recommended product) to a user from a shipper server (not shown) operated by the sales device 20 or a plurality of shippers. Accepts shipping notifications to ship a specified number of recommended products).
  • the purchase determination unit 16 determines whether or not the recommended product, which is the recommended product, has been purchased. Specifically, the purchase determination unit 16 obtains recommended product purchase information indicating that the recommended product has been purchased from the sales device 20, for example, in the EC market of the address which is the product (product information) set in the recommendation unit 15. If accepted, it is determined that the recommended product has been purchased. That is, the purchase determination unit 16 can read the product information of the recommended product, which is the recommended product attached to the printed matter or the free sample, by the terminal 30 operated by the user who purchased the product, by setting the recommendation unit 15. If so, it is determined whether or not the recommended product has been purchased.
  • the purchase determination unit 16 receives the shipping notification of the recommended product set by the recommendation unit 15 from, for example, the sales device 20 or the shipper server operated by the shipper (not shown), it is said that the recommended product has been purchased. You may judge. Further, when the purchase determination unit 16 receives, for example, a shipping notification of a normal product not set in the recommendation unit 15 from the sales device 20 or the shipper server (not shown) operated by the shipper, the normal product is purchased. You may judge that it was done.
  • the purchase determination unit 16 ships the purchased product in the warehouse from the date and time when the user purchased the product on the shipper server (not shown) or the sales device 20, or after setting the recommended product in the recommendation unit 15. If the recommended product purchase information or shipping notification of the recommended product set in the recommendation unit 15 is received within a predetermined period (for example, one day, etc.) from the date and time of processing, it may be determined that the recommended product has been purchased. .. In this case, if the purchase decision unit 16 receives the recommended product purchase information and the shipping notification of the recommended product within the predetermined period, it determines that the purchase is within the predetermined period, and after the predetermined period has passed, the recommendation product is recommended. When the product purchase information and the shipping notification are received, it may be determined that the purchase is out of the specified period.
  • a predetermined period for example, one day, etc.
  • the point granting unit 17 grants points to the shipper who has deposited the purchased product. Specifically, when the purchase judgment unit 16 determines that the recommended product has been purchased, the point giving unit 17 deposits the product that triggered the selection of the recommended product in the judgment unit 14 and the recommendation unit 15. For the shipper, 1 is added to the shipper points associated with the shipper in the product management DB (see FIG. 3).
  • the purchase determination unit 16 receives the shipping notification of the product of the shipper A (for example, “A ... 01”). Then, taking this as an opportunity, in the judgment unit 14 and the recommendation unit 15, for example, the product of the shipper C (for example, “C ... 01”) is used as the product (recommended product) recommended to the user who purchased the product. select. After that, the purchase determination unit 16 receives the recommended product purchase information and the shipping notification of the recommended product “C ... 01” (it is determined that the recommended product has been purchased). In such a case, the point giving unit 17 sends the product management DB (see FIG. 3) to the shipper A who has deposited the product "A ... 01" that triggered the selection of the recommended product "C ... 01". ), 1 is added to the shipper points associated with the shipper C.
  • the product management DB see FIG. 3
  • the sales device 20 is operated by, for example, a shipper, and is accessed by a user with a terminal 30 to provide an EC market in which goods can be purchased.
  • the sales device 20 is managed by, for example, a warehouse manager (logistics company or the like), a shipper who deposits products in the warehouse, or a group to which the shipper belongs. Further, the sales device 20 may be provided for each shipper or group when managed by the shipper or group.
  • the sales device 20 When the user accesses the provided EC market with the terminal 30 and purchases the product (when the purchase information is received from the terminal 30), the sales device 20 provides the product recommendation device 10 in the warehouse to the user with the product. Send a shipping notification to the effect that the specified number of items will be shipped. Further, in the EC market, for example, when the user accesses the recommended product sales page for selling only the recommended products recommended by the product recommendation device 10 in the warehouse with the terminal 30, the sales device 20 purchases the product in the warehouse. The recommended product purchase information indicating that the recommended product has been purchased may be transmitted to the internal product recommendation device 10.
  • the warehouse management device 25 generates product information about the product, information indicating the product type, the shipper of the product, the number of products brought in, and the like for each product brought into the warehouse, and transmits the product to the product recommendation device 10 in the warehouse. do.
  • the warehouse management device 25 may generate product information based on the operation of the warehouse manager or the like, and for example, an image captured by an image pickup unit (for example, a camera or the like) installed at the carry-in entrance of the warehouse.
  • Product information may be generated by analysis (for example, character recognition of an image obtained by capturing a product name, product number, etc. written on a product packaging container), or, for example, an external device such as a device operated by a shipper.
  • Product information may be generated based on the information about the delivered product sent from the device.
  • the warehouse management device 25 receives the product shipping request information from the product recommendation device 10 in the warehouse, the warehouse management device 25 ships the product to the designated delivery location designated by the user (purchaser) based on the product shipping request information. Perform shipping processing for.
  • the terminal 30 is composed of, for example, a smartphone, a tablet terminal, a personal computer, etc. operated by each user, and is connected to the sales device 20 so as to be able to transmit and receive information via a network, and is connected to the terminal control unit 31. It includes an output unit 32 and a transmission / reception unit 33.
  • the terminal control unit 31 responds to the operation of the input / output unit 32 by the user, for example, with a camera included in the terminal 30, and a recommendation attached to a printed matter, a free sample, or the like included in the product purchased by the user.
  • the product information of the product for example, an identification code such as a two-dimensional bar code
  • the sales device 20 that provides the EC market for selling the recommended product is accessed via the transmission / reception unit 33.
  • the input / output unit 32 displays an EC market screen, which is a screen on which the user can select and purchase a product.
  • the terminal control unit 31 accepts an operation for purchasing a product desired by the user on the EC market screen, and provides the sales device 20 with purchase information indicating that the product is to be purchased via the transmission / reception unit 33. Send.
  • the input / output unit 32 is composed of, for example, a touch panel, accepts user operations, and displays an EC market screen displayed by accessing, for example, the sales device 20 under the control of the terminal control unit 31.
  • the above-mentioned functional configuration of this system is just an example, and one functional block (database and functional processing unit) may be divided, or a plurality of functional blocks may be collectively configured as one functional block.
  • the CPU Central Processing Unit
  • the CPU Central Processing Unit
  • storage unit such as ROM (Read Only Memory), flash memory, SSD (Solid State Drive), and hard disk.
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory such as a hard disk
  • SSD Solid State Drive
  • hard disk storage unit
  • this computer program reads and writes necessary data such as a table from a database (DB; Data Base) stored in a storage device or a storage area on a memory, and is related in some cases. It is realized by controlling the hardware (for example, input / output device, display device, communication interface device).
  • the database (DB) in the embodiment of the present invention may be a commercial database, but it also means a mere collection of tables and files, and the internal structure of the database itself does not matter.
  • FIG. 5 is a diagram showing an in-warehouse product recommendation processing flow executed by the in-warehouse product recommendation system according to the embodiment of the present invention.
  • the in-warehouse product recommendation process is executed by the in-warehouse product recommendation device 10.
  • step S1 the management unit 11 receives the product information related to the product from the warehouse management device 25 for each product brought into the warehouse, and generates / updates the product management DB (see FIG. 3) based on the product information. It is distributed, recorded and managed in a plurality of storage units 100.
  • step S2 the acquisition unit 12 obtains the sales history (for all or specific product types) of the shipper for a predetermined period (for example, one day, January, etc.) from the shipper server (not shown) of a certain shipper.
  • a purchase history DB (see FIG. 4) is generated / updated based on this sales history, and is distributed, recorded and managed in a plurality of storage units 100.
  • step S3 the learning unit 13 is purchased immediately after purchasing the product identified by a certain product identification information by the same user by deep learning using the data stored in the purchase history DB (see FIG. 4). Form a model for estimating the product identification information of the product and the product type of the product.
  • step S4 the purchase determination unit 16 provides a user with a certain product (a normal product that is not recommended or a recommended product that is a recommended product) from the sales device 20 or the shipper server (not shown). Accepts shipping notifications to the effect that only the specified number will be shipped.
  • a certain product a normal product that is not recommended or a recommended product that is a recommended product
  • step S5 when the purchase determination unit 16 receives the shipping notification in step S4, the determination unit 14 obtains the product management DB (see FIG. 3) based on the product identification information included in the shipping notification and the product identification information.
  • the product type determined by reference is input to the model formed by the learning unit 13 in step S3, and the output product (product information) and product type are recommended for the user identification information included in the shipping notification.
  • step S6 the recommendation unit 15 is the shipper of the product identification information included in the shipping notification in the product management DB (see FIG. 3) among the products (product information) determined by the determination unit 14 to be recommended in step S5. Select a product (product information) associated with a different shipper.
  • the product identification information included in the shipping notification is the product (product information) “A ... 01” shown in FIG. 3, the product (product information) “A”.
  • a product (product information) associated with a shipper "C” different from the shipper "A” who is the shipper of "01" (product type “cosmetics") "C ... 01” (product type "clothes”) ) Is selected.
  • the recommendation unit 15 displays information indicating the selected product (product information). Is set as the information to be printed on the printed matter.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a printed matter set by the in-warehouse product recommendation system according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing a display example in the terminal of the in-warehouse product recommendation system according to the embodiment of the present invention.
  • the printed matter for example, the delivery note bundled or affixed to the product purchased by the user
  • P contains the product (product information) set by the recommendation unit 15 in step S6 shown in FIG.
  • the information to be shown (in the example shown in FIG. 6, a two-dimensional bar code indicating the address of the EC market selling the product (product information)) Q is printed.
  • the user who purchased the product reads the information Q indicating the product (product information) printed on the printed matter P bundled with the product with the terminal 30, and causes the sales device 20 to provide the EC market. to access.
  • the terminal 30 displays an EC market screen, which is a screen on which products recommended by the product recommendation system in the warehouse (recommended products) can be selected and purchased.
  • the terminal 30 transmits the purchase information to the sales device 20.
  • the sales device 20 receives the purchase information from the terminal 30
  • the sales device 20 transmits the recommended product purchase information indicating that the recommended product has been purchased to the product recommendation device 10 in the warehouse.
  • the purchase determination unit 16 of the product recommendation device 10 in the warehouse receives the recommended product purchase information, it determines that the recommended product has been purchased. Then, when the purchase determination unit 16 determines that the recommended product has been purchased, the point granting unit 17 sends the product management DB (see FIG. 3) to the shipper who has deposited the product that triggered the selection of the recommended product. ), Add 1 to the shipper points associated with the shipper.
  • the recommendation department can receive the product deposited by the shipper other than the shipper who deposited the purchased product. Make a recommendation. This makes it possible to recommend products via printed matter or free samples, and managers (logistics companies, etc.) who manage warehouses that pack and ship products can recommend products.
  • a purchase determination unit 16 for determining whether or not the recommended product has been purchased is provided. This makes it possible to verify the effect of recommendations from printed matter or free samples.
  • the purchase determination unit 16 determines whether or not the recommended product has been purchased within a predetermined period after the recommendation by the recommendation unit. This makes it possible to verify whether or not the effect of the recommendation by the printed matter or the free sample appears within a predetermined period.
  • a point giving unit 17 for giving points to the shipper who has deposited the purchased product is provided.
  • a point giving unit 17 for giving points to the shipper who has deposited the purchased product is provided.
  • the shipper of the recommended product is the purchased product.
  • the shipper's product is sold and the other shipper's product is recommended, if it is in a different industry, there is no opportunity loss for one shipper, and there is an opportunity to recommend products in the warehouse.
  • the recommendation unit recommends products that are deposited by a shipper other than the shipper who deposited the purchased product, and that are in stock in the warehouse. As a result, it is possible to recommend products that are in stock in the warehouse, so that it is possible to introduce the shipper's products to new customers and support the sales of the products.
  • the in-warehouse product recommendation system has been described with the present invention as the invention of the product.
  • the method executed by the in-warehouse product recommendation system and the in-warehouse product recommendation system function as various parts. It can also be regarded as the invention of a program to make a product.

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Abstract

【課題】本発明は、倉庫内の商品について、荷主に代わって新規顧客の開拓を支援することを目的とする。 【解決部】倉庫内商品レコメンドシステム１は、倉庫に預かった商品をレコメンドし、複数の荷主から倉庫に預かった商品を管理する管理部１１と、ユーザの購買履歴を取得する取得部１２と、購買履歴を学習する学習部１３と、学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する判断部１４と、管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするレコメンド部１５と、を備える。

Description

倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラム
　本発明は、倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラムに関する。
　近年、ユーザに商品をレコメンドする技術がある。
　例えば、ユーザから商品を指定するための言語データの入力を受け付けて解析し、言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、記憶部に記憶された商品のなかからユーザにレコメンドする商品を選択して商品の情報を出力する技術がある（特許文献１）。
　他には、レコメンドする商品又はサービスのレビュー記事の中から、ユーザの購買動機に合致するレビュー記事を、レコメンドする商品又はサービスとセットでユーザに提示してレコメンドを行う技術がある（特許文献２）。
特開２０１９－１３９６６３号公報 特開２０１８－１４０２９号公報
　しかしながら、特許文献１と２では、購買動機に繋がる商品や興味がある商品をユーザへレコメンドすることはできるが、下記の課題を解決できない。
　一般に、ユーザへ商品を流通する物流会社にとっては、顧客が在庫を過剰に保有することがなく、キャッシュフローを最大に近づけてもらいたいという要望がある。この課題に応えるためには、倉庫内に預けた倉庫内商品をユーザに提案（レコメンド）して購入機会を増やしてもらう必要がある。
　しかし、広告プロモーションを行えない荷主では、ユーザへの提案を十分に行えない可能性があり、また、新規顧客の開拓が必要であるとしても、既存ユーザ以外の趣味嗜好を捉えて広告する事は困難である。そこで、本発明者らは、倉庫に預けた倉庫内商品のいずれかの商品が購入された際に、他の荷主の倉庫内商品をレコメンドし合うことで、倉庫内商品同士のレコメンドの機会を増やすことが重要となることに着目した。
　本発明は、これらの課題に鑑み、倉庫に預けた商品の販売を荷主に代わって支援することが可能な倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明は、倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムであって、
　複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する管理部と、
　ユーザの購買履歴を取得する取得部と、
　前記購買履歴を学習する学習部と、
　前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する判断部と、
　前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするレコメンド部と、
　を備える倉庫内商品レコメンドシステムを提供する。
　また、本発明は、前記ユーザが購入した商品に印刷物又は試供品を同梱することで、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドしてもよい。
　また、本発明は、前記印刷物又は前記試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末で読み取られた場合に、
　前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断する購入判断部を備えてもよい。
　また、本発明は、前記購入判断部は、前記レコメンド部によるレコメンド後、所定期間内に、前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断してもよい。
　また、本発明は、前記レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与するポイント付与部を備えてもよい。
　また、本発明は、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品をレコメンドしてもよい。
　また、本発明は、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、さらに、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドしてもよい。
　また、本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラムであってもよい。
　本発明によれば、倉庫に預けた商品を新規顧客にレコメンドすることができ、荷主に代わって、商品の販売を支援することが可能となる。
本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの概要を説明する図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの機能構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る商品管理データベースを模式的に示す図である。 本発明の実施形態に係る購買履歴データベースを模式的に示す図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムが実行する倉庫内商品レコメンド処理フローを示す図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムで設定された印刷物を説明する図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの端末における表示例を示す図である。
　以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。
（基本概念／基本構成）
　図１は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの概要を説明する図である。
　倉庫内商品レコメンドシステム１は、倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンド装置１０と、倉庫内商品レコメンド装置１０にネットワークを介して接続された、倉庫に預かった商品を販売する販売装置２０及び倉庫に預かった商品を管理する倉庫管理装置２５と、販売装置２０にネットワークを介して接続され、商品を購入するユーザに操作される端末３０と、を含み、倉庫から発送された商品を購入したユーザに対して、倉庫で預かっている商品をレコメンドする。
　倉庫内商品レコメンドシステム１において、倉庫内商品レコメンド装置１０は、本実施形態では、クラウドサーバ（ＷＥＢサーバ）であり、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）に管理される。倉庫内商品レコメンド装置１０は、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）に管理されている、異なる拠点の複数の倉庫で預かっている商品を全体的にレコメンドしてもよいし、各倉庫にそれぞれ設け、各倉庫で預かっている商品をそれぞれレコメンドしてもよい。また、荷主がレコメンドする商品を預かっている倉庫を決定してもよく、その決定に際し、システムより効果が上がりそうな倉庫を提案してもよい。
　販売装置２０は、例えば、荷主に運営され、ユーザが端末３０でアクセスすることで、商品を購買可能なＥＣ（electronic　commerce）マーケットを提供する。
　倉庫管理装置２５は、例えば、複数の荷主（図１に示す例では、荷主Ａ、荷主Ｂ、荷主Ｃ：小売会社、小売グループ等）から、それぞれ、預かり保管され出荷される商品を管理している。
　倉庫内商品レコメンドシステム１は、商品を購入したユーザの購買履歴を取得し、この購買履歴を学習（例えば、深層学習）し、購買された商品から、当該商品を購入した後に購入される商品を推測するモデルを形成する。
　そして、倉庫内商品レコメンドシステム１は、学習の結果、形成されたモデルを使用し、ユーザ毎に、ある商品（図１に示す例では、荷主Ａの商品）を購入したユーザが、次にどの商品種類を購入するかを推定する。
　なお、ユーザの購買履歴からユーザの購入傾向がどのようなカテゴリ（健康志向、筋トレ好き、映画好き、ラーメン好き）かを決定し、カテゴリに基づいて、次のどの商品種類を購入するかを推定してもよい。この場合、各カテゴリと商品が予め関係付けられており学習の結果、形成されたモデルを使用して、カテゴリの中から商品が選択されてよい。加えて、ユーザが特定のパターンで購入する場合（例えば、６月初旬になるとＴシャツを毎年、購入する等）、その定期的なパターンを分析する事で、次にどの商品情報を購入するか推定してもよい。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１は、推定した商品種類のうち、購入された商品を預けた荷主（図１に示す例では、荷主Ａ）以外の荷主（図１に示す例では、荷主Ｃ）が預けた商品をレコメンドする。
　一般的に、ユーザに購買された商品は、納品書や領収書等の印刷物が同梱される。また、このような印刷物は、当該商品や、当該商品を包装する容器に貼付される場合もある。
　本実施形態において、レコメンドは、上記印刷物に印刷するために、ある商品を購入したユーザに対して、次に購入をお勧めする商品を示す情報を決定したり、図１に示すように、ある商品を購入したユーザの端末３０に、次に購入をお勧めする商品として表示可能とする商品を示す情報を決定する処理である。
　このような倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、荷主が倉庫に預けた倉庫内商品のいずれかの商品が購入された際に、この購入された商品に関連した他の荷主の倉庫内商品をレコメンドすることで、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。
（機能構成）
　図２は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの機能構成を示す図である。
　倉庫内商品レコメンドシステム１は、倉庫内商品レコメンド装置１０と、倉庫内商品レコメンド装置１０にネットワークを介して接続された、販売装置２０、倉庫管理装置２５及び分散管理台帳を構成する複数の格納部１００と、販売装置２０にネットワークを介して接続された端末３０を備える。なお、本実施形態では、販売装置２０や倉庫管理装置２５を倉庫内商品レコメンド装置１０とは別の装置として説明するが、販売装置２０や倉庫管理装置２５を省略し、後述する販売装置２０や倉庫管理装置２５の機能を、倉庫内商品レコメンド装置１０が備えてもよい。
（倉庫内商品レコメンド装置の機能構成）
　倉庫内商品レコメンド装置１０は、管理部１１と、取得部１２と、学習部１３と、判断部１４と、レコメンド部１５と、購入判断部１６と、ポイント付与部１７と、を備える。
　管理部１１は、複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する。
　詳細には、管理部１１は、倉庫管理装置２５から、倉庫に搬入された商品毎に当該商品に関する情報として、荷主を示す情報、商品情報、商品種類、搬入個数を示す情報等を受け付け、商品情報に基づき、商品管理データベース（ＤＢ）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。
　図３は、本発明の実施形態に係る商品管理データベースを模式的に示す図である。
　商品管理ＤＢは、荷主を示す情報（図３に示す例では、Ａ，Ｂ，Ｃ等）に、後述する荷主ポイント、商品（商品情報）、商品種類（例えば、図３に示す例では、化粧品、加湿器、洋服等）を示す情報、在庫個数を示す値、後述するレコメンド回数等が対応付けられて記憶されている。
　本実施形態において、商品情報として、図３に示す商品を識別する商品識別情報は一例であり、その他、商品の名称、商品の写真、商品を説明するＷｅｂページのアドレス、販売装置２０によって提供され、商品を販売するＥＣ（electronic　commerce）マーケットのアドレスが含まれる。また、商品情報に含まれるＥＣマーケットのアドレスは、レコメンドされた商品のみを販売するレコメンド商品販売ページのアドレスでもよい。
　商品管理ＤＢにおいて、在庫個数は、本倉庫の在庫個数と、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）の管理下にある倉庫全体での在庫個数と、が含まれる。管理部１１は、例えば、各倉庫に設けられている倉庫管理装置２５から、各倉庫の在庫個数を受け付け、集計し、集計した値を全体の在庫個数として、商品管理ＤＢに記憶する。なお、倉庫内商品レコメンド装置１０は、倉庫全体での在庫個数を省略し、本倉庫の在庫個数のみを用いて、レコメンドする商品を選択してもよい。
　管理部１１は、倉庫管理装置２５から、後述する購入判断部１６が、販売装置２０や複数の荷主に、それぞれ操作される荷主サーバ（図示無し）から、あるユーザに、ある商品を指定数だけ発送する旨の発送通知を受け付けた場合、当該商品の在庫個数（１つも発送していない場合は搬入個数と同値）から指定数を減算し、商品管理ＤＢにおける当該商品の在庫個数を更新する。
　すなわち、発送通知には、発送を依頼する商品を識別する商品識別情報と、発送を依頼する商品の数量を示す値、発送先を示す情報として、ユーザを識別するユーザ識別情報と、ユーザの住所等（発送先の住所）と、が含まれる。なお、発送通知には、発送先のユーザの属性（性別、職業、年齢等）や趣向（健康志向、筋トレ好き、映画好き、ラーメン好き等）を示すユーザ関連情報が含まれていてもよい。
　なお、商品情報は、倉庫管理装置２５から受け付けるものに限らず、例えば、複数の荷主に、それぞれ操作される荷主サーバ（図示無し）から、送信されたものでもよい。
　また、商品種類は、倉庫管理装置２５から受け付けるものに限らず、管理部１１が、外部（例えば、荷主に操作される）サーバや、商品管理ＤＢを、同様に商品識別情報を検索し、この検索結果から商品種類を特定し、商品管理ＤＢにおいて、当該商品識別情報に対応付けてもよい。また、商品種類は、図３に示す例より詳細に分類してもよいし（例えば、化粧品であれば、化粧品の種類（口紅、ファンデーション等）等）、また、より広く分類してもよい（例えば、業種（例えば、化粧品を扱う化粧品業、加湿器を扱う家電業、洋服を扱うアパレル業等）等）。
　図２に戻って、取得部１２は、ユーザの購買履歴を取得する。詳細には、取得部１２は、ある荷主の荷主サーバ（図示無し）から、所定期間（例えば、１日、１月等）における、当該荷主の（全て又は特定の商品種類毎の）販売履歴を受信し、この販売履歴に基づき、購買履歴データベース（ＤＢ）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。なお、取得部１２は、発送通知に基づき、購買履歴ＤＢを生成・更新してもよい。
　販売履歴には、少なくとも、購買したユーザ（商品の発送先のユーザ）を示す情報（ユーザ識別情報）、当該ユーザに購買された商品識別情報、購買された日時、当該ユーザの住所等（配送先の住所）が含まれていることが望ましい。また、販売履歴には、ユーザ関連情報が含まれていてもよい。
　図４は、本発明の実施形態に係る購買履歴データベースを模式的に示す図である。
　購買履歴ＤＢは、購買（倉庫から発送された）商品の商品識別情報に、商品種類、購買日時（荷主サーバや販売装置２０でユーザが購入した日時や、倉庫において発送処理をした日時等）、ユーザ識別情報、環境情報等が対応付けられている。
　環境情報は、例えば、商品の配送先の地域（ユーザの住所や、住所の一部（例えば、都道府県等））や、購買日時における配送先の地域の天候を示す情報等が含まれる。
　また、取得部１２は、販売履歴にユーザ関連情報が含まれていた場合には、購買履歴ＤＢにおいて、ユーザ識別情報に対応付けてもよい。
　図２に戻って、学習部１３は、深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品を購入した直後に購入する商品や商品種類を推測するモデルを形成する。詳細には、学習部１３は、購買履歴ＤＢ（図４参照）に記憶されたデータを用いた深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品識別情報で識別される商品を購入した直後に購入された商品の商品識別情報や、当該商品の商品種類を推測するモデルを形成する。また、学習部１３は、重み付けとして、環境情報やユーザ関連情報を取り込んだモデルを形成してもよい。なお、深層学習は、公知の技術を用いることができる。また、学習部１３は、任意のタイミングで、再学習したモデルを形成することが可能であり、例えば、毎日の所定時間や、取得部１２が販売履歴を受信したタイミングや、発送通知を受け付けたタイミング等に、再学習したモデルを形成することが可能である。
　例えば、学習部１３は、深層学習により、同一のユーザにおいて、ある荷主の商品を購入した直後に購入する、当該荷主とは異なる他の荷主の商品や商品種類を推測するモデルを形成してもよい。また、学習部１３は、購買履歴ＤＢ（図４参照）に記憶されたデータを用いた深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品を購入した直後に購入する商品や商品種類を、複数推測するモデルを形成してもよい。この場合、学習部１３は、互いに異なる複数の荷主の商品や商品種類（例えば、業種等）を、複数推測するモデルを形成してもよい。
　判断部１４は、学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する。詳細には、判断部１４は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、発送通知に含まれる商品識別情報や、当該商品識別情報に基づき、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して判別した商品種類を、学習部１３が形成したモデルに入力し、出力された商品（商品情報）や商品種類を、発送通知に含まれるユーザ識別情報で識別されるユーザに対し、レコメンドする商品や商品種類と判断する。
　レコメンド部１５は、管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドする。詳細には、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品（商品情報）のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）において、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）を選択する。
　また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類において、商品管理ＤＢ（図３参照）で、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）を選択する。
　また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）で、発送通知に含まれる商品識別情報の商品種類（例えば、業種等）とは異なる商品種類（例えば、業種等）の商品（商品情報）を選択してもよい。
　また、レコメンド部１５は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドする。詳細には、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）であって、在庫個数が１以上の商品（商品情報）を選択する。この場合、レコメンド部１５は、図３に示す商品管理ＤＢの商品（商品情報）「Ｂ・・・０１」のように、本倉庫の在庫個数が０であっても、全体が０でなければ、在庫個数が１以上の商品（商品情報）として選択する。また、レコメンド部１５は、本倉庫の在庫個数が１以上の商品（商品情報）を、優先的に選択してもよい。
　また、レコメンド部１５は、ある商品（商品情報）について、レコメンドする商品として選択した場合、商品管理ＤＢ（図３参照）において、当該商品（商品情報）に対応づけられたレコメンド回数に１加算する。
　また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して、レコメンド回数が小さい商品（商品情報）から選択してもよい。
　また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して、後述する荷主ポイントが高い荷主の商品（商品情報）から選択してもよい。
　そして、例えば、購買された商品に同梱又は貼付する印刷物に、次に購入をお勧めする商品を示す情報を印刷する場合には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を当該印刷物に印刷する情報として設定する。また、商品（商品情報）を示す情報は、ＥＣマーケットのアドレス等を、ユーザの端末３０で読取り可能な識別コード（例えば、二次元バーコード等）であってもよい。
　ユーザは、このようなレコメンドされた商品（商品情報）を示す情報を、端末３０で読み取ることで、端末３０に商品（商品情報）のＥＣマーケットを表示させ、当該ＥＣマーケットにおいて、当該商品を購入することが可能となる。
　また、例えば、次に購入をお勧めする商品を、ユーザに操作される端末３０に表示させる場合（例えば、ユーザと当該ユーザのメールアドレスが、倉庫内商品レコメンド装置１０に記憶されており、この記憶された情報に基づき、当該メールアドレスに、選択した商品（商品情報）を示す情報を送付する場合等）には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を表示可能とする情報として設定する。
　また、例えば、次に購入をお勧めする商品の試供品を、商品を購入したユーザに郵送する場合には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を、郵送する試供品を選択する情報として設定する。
　購入判断部１６は、販売装置２０や複数の荷主に、それぞれ操作される荷主サーバ（図示無し）から、あるユーザに、ある商品（レコメンドされていない商品である通常商品や、レコメンドされた商品であるレコメンド商品）を指定数だけ発送する旨の発送通知を受け付ける。
　また、購入判断部１６は、レコメンドされた商品であるレコメンド商品が購入されたか否かを判断する。詳細には、購入判断部１６は、例えば、販売装置２０から、レコメンド部１５で設定した商品（商品情報）であるアドレスのＥＣマーケットで、レコメンド商品が購入されたことを示すレコメンド商品購入情報を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断する。すなわち、購入判断部１６は、レコメンド部１５の設定により、印刷物又は試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末３０で読み取られた場合に、レコメンド商品が購入されたか否かを判断する。
　また、購入判断部１６は、例えば、販売装置２０や、荷主に操作される荷主サーバ（図示無し）から、レコメンド部１５で設定したレコメンド商品の発送通知を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断してもよい。また、購入判断部１６は、例えば、販売装置２０や、荷主に操作される荷主サーバ（図示無し）から、レコメンド部１５で設定されていない通常商品の発送通知を受け付けた場合、通常商品が購入されたと判断してもよい。
　また、購入判断部１６は、荷主サーバ（図示無し）や販売装置２０でユーザが商品を購入した日時からや、レコメンド商品をレコメンド部１５で設定してからや、購入された商品を倉庫において発送処理をした日時から、所定期間（例えば、１日等）内に、レコメンド部１５で設定したレコメンド商品のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断してもよい。この場合、購入判断部１６は、所定期間内に、レコメンド商品のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付けた場合には、所定期間内購入と判断し、所定期間を過ぎてから、レコメンド商品のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付けた場合には、所定期間外購入と判断してもよい。
　ポイント付与部１７は、購入判断部１６において、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与する。詳細には、ポイント付与部１７は、購入判断部１６において、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、判断部１４及びレコメンド部１５において、当該レコメンド商品を選択する契機となった商品を預けた荷主に対し、商品管理ＤＢ（図３参照）において、当該荷主に対応づけられた荷主ポイントに１加算する。
　図３に示す例で具体的に説明すると、例えば、購入判断部１６が荷主Ａの商品（例えば、「Ａ・・・０１」）の発送通知を受け付ける。そして、これを契機に、判断部１４及びレコメンド部１５において、当該商品を購入したユーザにレコメンドする商品（レコメンド商品）として、例えば、荷主Ｃの商品（例えば、「Ｃ・・・０１」）を選択する。その後、購入判断部１６において、レコメンド商品「Ｃ・・・０１」のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付ける（レコメンド商品が購入されたと判断する）。このような場合、ポイント付与部１７は、レコメンド商品「Ｃ・・・０１」を選択する契機となった商品「Ａ・・・０１」を預けた荷主Ａに対し、商品管理ＤＢ（図３参照）において、荷主Ｃに対応付けられた荷主ポイントに１加算する。
（販売装置の機能構成）
　販売装置２０は、例えば、荷主に運営され、ユーザが端末３０でアクセスすることで、商品を購買可能なＥＣマーケットを提供する。販売装置２０は、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）や、倉庫に商品を預ける荷主や、当該荷主が所属するグループに管理される。また、販売装置２０は、荷主や、グループに管理される場合、荷主毎、グループ毎に設けてもよい。
　販売装置２０は、提供するＥＣマーケットに、ユーザが端末３０でアクセスし、商品を購入した場合（端末３０から購入情報を受け付けた場合）、倉庫内商品レコメンド装置１０に、当該ユーザに、当該商品を指定数だけ発送する旨の発送通知を送信する。また、販売装置２０は、ＥＣマーケットにおいて、例えば、倉庫内商品レコメンド装置１０でレコメンドされたレコメンド商品のみを販売するレコメンド商品販売ページに、ユーザが端末３０でアクセスし、商品を購入した場合、倉庫内商品レコメンド装置１０に、レコメンド商品が購入されたことを示すレコメンド商品購入情報を送信してもよい。
（倉庫管理装置の機能構成）
　倉庫管理装置２５は、倉庫に搬入された商品毎に、当該商品に関する商品情報、商品種類を示す情報、当該商品の荷主、当該商品の搬入個数等を生成し、倉庫内商品レコメンド装置１０に送信する。
　倉庫管理装置２５は、倉庫の管理者等の操作に基づき、商品情報を生成してもよいし、例えば、倉庫の搬入口に設置された撮像部（例えば、カメラ等）で撮像された画像を解析し（例えば、商品の包装容器に記載された商品名や商品番号等を撮像した画像を文字認識する等）、商品情報を生成してもよいし、例えば、荷主が操作する装置等の外部装置から送信された、搬入された商品に関する情報に基づき、商品情報を生成してもよい。
　また、倉庫管理装置２５は、倉庫内商品レコメンド装置１０から、商品発送依頼情報を受信した場合、当該商品発送依頼情報に基づき、商品をユーザ（購入者）に指定された配達指定場所に発送するための発送処理を行う。
（端末の機能構成）
　端末３０は、それぞれのユーザに操作される、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等で構成され、それぞれ販売装置２０とネットワークを介して情報を送受信可能に接続され、端末制御部３１と、入出力部３２と、送受信部３３と、を備える。
　端末制御部３１は、ユーザによる入出力部３２の操作に応じて、例えば、端末３０が備えるカメラで、当該ユーザが購入した商品に同梱されていた印刷物や試供品等に付されているレコメンド商品の商品情報（例えば、二次元バーコード等の識別コード）を読取り、この商品情報が示す情報に基づき、送受信部３３を介して、レコメンド商品を販売するＥＣマーケットを提供する販売装置２０にアクセスし、入出力部３２に、ユーザが商品を選択し購入することが可能な画面であるＥＣマーケット画面を表示する。
　また、端末制御部３１は、ＥＣマーケット画面において、ユーザが所望する商品を購入するための操作を受け付け、送受信部３３を介して、当該商品を購入することを示す購入情報を、販売装置２０に送信する。
　入出力部３２は、例えば、タッチパネルで構成され、ユーザの操作を受け付けるとともに、端末制御部３１の制御により、例えば、販売装置２０にアクセスすることで表示されるＥＣマーケット画面を表示する。
　上記の本システムの機能構成は、あくまで一例であり、１つの機能ブロック（データベース及び機能処理部）を分割したり、複数の機能ブロックをまとめて１つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理部は、装置や端末に内蔵されたＣＰＵ（Central　Processing　Unit）が、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ(Solid　State　Drive)、ハードディスク等の記憶装置（記憶部）に格納されたコンピュータ・プログラム（例えば、基幹ソフトや上述の各種処理をＣＰＵに実行させるアプリ等）を読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ;Data　Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース（ＤＢ）は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わないものとする。
　（処理フロー）
　図５は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムが実行する倉庫内商品レコメンド処理フローを示す図である。倉庫内商品レコメンド処理は、本実施形態では、倉庫内商品レコメンド装置１０が実行する。
　ステップＳ１において、管理部１１は、倉庫管理装置２５から、倉庫に搬入された商品毎に当該商品に関する商品情報を受け付け、商品情報に基づき、商品管理ＤＢ（図３参照）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。
　ステップＳ２において、取得部１２は、ある荷主の荷主サーバ（図示無し）から、所定期間（例えば、１日、１月等）における、当該荷主の（全て又は特定の商品種類毎の）販売履歴を受信し、この販売履歴に基づき、購買履歴ＤＢ（図４参照）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。
　ステップＳ３において、学習部１３は、購買履歴ＤＢ（図４参照）に記憶されたデータを用いた深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品識別情報で識別される商品を購入した直後に購入された商品の商品識別情報や、当該商品の商品種類を推測するモデルを形成する。
　ステップＳ４において、購入判断部１６は、販売装置２０や荷主サーバ（図示無し）から、あるユーザに、ある商品（レコメンドされていない商品である通常商品や、レコメンドされた商品であるレコメンド商品）を指定数だけ発送する旨の発送通知を受け付ける。
　ステップＳ５において、判断部１４は、ステップＳ４で購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、発送通知に含まれる商品識別情報や、当該商品識別情報に基づき、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して判別した商品種類を、ステップＳ３で、学習部１３が形成したモデルに入力し、出力された商品（商品情報）や商品種類を、発送通知に含まれるユーザ識別情報に対し、レコメンドする商品や商品種類と判断する。
　ステップＳ６において、レコメンド部１５は、ステップＳ５で判断部１４がレコメンドすると判断した商品（商品情報）のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）において、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）を選択する。
　具体的には、例えば、レコメンド部１５は、発送通知に含まれる商品識別情報が、図３に示す商品（商品情報）「Ａ・・・０１」であった場合、商品（商品情報）「Ａ・・・０１」（商品種類「化粧品」）の荷主である荷主「Ａ」とは異なる荷主「Ｃ」が対応付けられた商品（商品情報）「Ｃ・・・０１」（商品種類「洋服」）を選択する。
　そして、例えば、購買された商品に同梱又は貼付する印刷物に、次に購入をお勧めする商品を示す情報を印刷する場合には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を当該印刷物に印刷する情報として設定する。
　図６は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムで設定された印刷物を説明する図である。
　図７は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの端末における表示例を示す図である。
　図６に示すように、印刷物（例えば、ユーザが購入した商品に同梱又は貼付される納品書等）Ｐには、図５に示すステップＳ６でレコメンド部１５が設定した商品（商品情報）を示す情報（図６で示す例では、当該商品（商品情報）を販売するＥＣマーケットのアドレスを示す二次元バーコード）Ｑが印刷されている。
　そして、商品を購入したユーザは、当該商品と同梱等されていた印刷物Ｐに印刷されていた商品（商品情報）を示す情報Ｑを、端末３０で読み取り、ＥＣマーケットを提供する販売装置２０にアクセスする。これにより、図７に示すように、端末３０に、倉庫内商品レコメンドシステムでレコメンドされた商品（レコメンド商品）を選択し購入することが可能な画面であるＥＣマーケット画面が表示される。
　図７に示すＥＣマーケット画面において、「購入」ボタンをユーザが操作することで、端末３０は、購入情報を、販売装置２０に送信する。販売装置２０は、端末３０から購入情報を受け付けた場合）、倉庫内商品レコメンド装置１０に、レコメンド商品が購入されたことを示すレコメンド商品購入情報を送信する。
　また、倉庫内商品レコメンド装置１０の購入判断部１６は、レコメンド商品購入情報を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断する。そして、ポイント付与部１７は、購入判断部１６において、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、当該レコメンド商品を選択する契機となった商品を預けた荷主に対し、商品管理ＤＢ（図３参照）において、当該荷主に対応づけられた荷主ポイントに１加算する。
　このような倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、荷主が倉庫に預けた倉庫内商品のいずれかの商品が購入された際に、この購入された商品に関連した他の荷主の倉庫内商品をレコメンドすることで、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、ユーザが購入した商品に印刷物又は試供品を同梱することで、レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドする。これにより、印刷物又は試供品を介して、商品をレコメンドすることが可能となり、商品を梱包して発送する倉庫を管理する管理者（物流会社等）が、商品をレコメンドすることが可能となる。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、印刷物又は試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末で読み取られた場合に、レコメンド商品が購入されたか否かを判断する購入判断部１６を備える。これにより、印刷物又は試供品によるレコメンドの効果を検証することが可能となる。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、購入判断部１６が、レコメンド部によるレコメンド後、所定期間内に、レコメンド商品が購入されたか否かを判断する。これにより、印刷物又は試供品によるレコメンドの効果が、所定期間内に表れたか否かを検証することが可能となる。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与するポイント付与部１７を備える。これにより、レコメンド商品が購入されることで、レコメンド商品の荷主だけでなく、当該レコメンド商品をレコメンドする契機となった、商品の荷主にもメリットを付与できる。よって、他の荷主の倉庫内商品をレコメンドし合うことで、互いのメリットを増大させることが可能となり、倉庫内商品同士のレコメンドの機会を増やし、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、レコメンド部１５は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品（異業種の商品）をレコメンドしてよい。これにより、一方の荷主の商品の販売を契機として、他方の荷主の商品をレコメンドしても、異業種であれば、一方の荷主の機会損失を生ずることなく、倉庫内商品同士のレコメンドの機会を増やし、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。
　また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、さらに、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドする。これにより、倉庫に在庫を有する商品をレコメンドすることができるので、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。
　以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。なお、上記の実施形態では、本発明を物の発明として、倉庫内商品レコメンドシステムについて説明したが、本発明において倉庫内商品レコメンドシステムが実行する方法や、倉庫内商品レコメンドシステムを各種部として機能させるプログラムの発明と捉えることもできる。
１　倉庫内商品レコメンドシステム
１０　倉庫内商品レコメンド装置
１１　管理部
１２　取得部
１３　学習部
１４　判断部
１５　レコメンド部
１６　購入判断部
１７　ポイント付与部
２０　販売装置
２５　倉庫管理装置
３０　端末
３１　端末制御部
３２　入出力部
３３　送受信部
１００　格納部

Claims (9)

  1. 　倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムであって、
    　複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する管理部と、
    　ユーザの購買履歴を取得する取得部と、
    　前記購買履歴を学習する学習部と、
    　前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する判断部と、
    　前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするレコメンド部と、
    　を備える倉庫内商品レコメンドシステム。
  2. 　前記ユーザが購入した商品に印刷物又は試供品を同梱することで、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドする請求項１に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
  3. 　前記印刷物又は前記試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末で読み取られた場合に、
    　前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断する購入判断部を備える請求項２に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
  4. 　前記購入判断部は、前記レコメンド部によるレコメンド後、所定期間内に、前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断する請求項３に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
  5. 　前記レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与するポイント付与部を備える請求項３又は４に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
  6. 　前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品をレコメンドする請求項１から５のいずれかに記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
  7. 　前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、さらに、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドする請求項１から５のいずれかに記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
  8. 　倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムが実行する方法であって、
    　複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理するステップと、
    　ユーザの購買履歴を取得するステップと、
    　前記購買履歴を学習するステップと、
    　前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断するステップと、
    　前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするステップと、
    　を含む倉庫内商品レコメンド方法。
  9. 　倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムを、
    　複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する管理部、
    　ユーザの購買履歴を取得する取得部、
    　前記購買履歴を学習する学習部、
    　前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する判断部、
    　前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするレコメンド部、
    　として機能させるプログラム。
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