特許 6464024 行動分析システム及び行動分析方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6464024

(24)【登録日】2019年1月11日

(45)【発行日】2019年2月6日

(54)【発明の名称】行動分析システム及び行動分析方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20190128BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 312

【請求項の数】7

【全頁数】17

(21)【出願番号】特願2015-90202(P2015-90202)

(22)【出願日】2015年4月27日

(65)【公開番号】特開2016-207059(P2016-207059A)

(43)【公開日】2016年12月8日

【審査請求日】2017年9月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】000233055

【氏名又は名称】株式会社日立ソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】特許業務法人藤央特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】矢田 智揮

(72)【発明者】

【氏名】大江 直哉

(72)【発明者】

【氏名】日高 恵司

【審査官】 塩屋 雅弘

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−３０９２８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−０４８２２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−００２９９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１４／２０３３８６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００９−１３４６８８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ１９／００

Ｇ０６Ｑ１０／００−１０／１０

３０／００−３０／０８

５０／００−５０／２０

５０／２６−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサとメモリを有する計算機で構成される行動分析システムであって、
位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、商品の取り引きの決済の情報を含む取引情報と、所定の領域における停留を判定するための条件を含む通路エリア情報と、商品棚に定められた区画毎に陳列された商品が記録された棚割情報と、商品の在庫数を時系列に記録する在庫情報とにアクセス可能であり、
前記動線情報から人の行動を可視化した情報を生成する行動可視化部を有し、
前記行動可視化部は、
前記通路エリア情報を参照して前記動線情報を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、
前記取引情報及び前記棚割情報を参照して、前記商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、
前記エリア毎の停留数及び前記集計された前記購入数又は前記購入金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するための画面データを出力可能であり、
前記動線情報から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、
前記在庫情報を参照して、前記即退店者が目的とした商品棚毎に、即退店者の数及び前記在庫情報が所定の条件を満たす場合、オペレータに注意を促すための所定の表示を店舗レイアウトの当該商品棚の位置に重畳して表示するための画面データを出力可能であることを特徴とする行動分析システム。

【請求項2】

請求項１に記載の行動分析システムであって、
当該動線情報を発生させる行動をした人の性別、年令及び店舗滞在時間の少なくとも一つのフィルタリング条件を受け付け、
前記行動可視化部は、前記フィルタリング条件に合致する停留数、及び商品の購入数又は購入金額を表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。

【請求項3】

請求項１又は２に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記商品棚の区画の前の停留数が多く、当該商品棚の区画に陳列されている商品の購入数又は購入金額が少ない場合、オペレータに注意を促すための所定の表示を店舗レイアウトに重畳して表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。

【請求項4】

請求項３に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記所定の表示が操作されると、当該商品の統計情報を表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。

【請求項5】

請求項１に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記所定の表示が操作されると、前記抽出された即退店者の動線、該商品の過去の購入データの統計値、及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフの少なくとも一つを表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。

【請求項6】

プロセッサとメモリを有する計算機で実行される行動分析方法であって、
前記計算機は、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、商品の取り引きの決済の情報を含む取引情報と、所定の領域における停留を判定するための条件を含む通路エリア情報と、商品棚に定められた区画毎に陳列された商品が記録された棚割情報と、商品の在庫数を時系列に記録する在庫情報とにアクセス可能であり、
前記行動分析方法は、
前記プロセッサが、前記通路エリア情報を参照して前記動線情報を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、前記判定の結果を前記メモリに格納する手順と、
前記プロセッサが、前記取引情報及び前記棚割情報を参照して、前記商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、前記集計の結果を前記メモリに格納する手順と、
前記プロセッサが、前記エリア毎の停留数及び前記集計された数又は金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するための画面データを出力する手順と、
前記動線情報から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、前記抽出された即退店者の情報を前記メモリに格納する手順と、
前記在庫情報を参照して、前記即退店者が目的とした商品棚毎に、即退店者の数及び前記在庫情報が所定の条件を満たす場合、オペレータに注意を促すための所定の表示を店舗レイアウトの当該商品棚の位置に重畳して表示するための画面データを出力する手順とを含むことを特徴とする行動分析方法。

【請求項7】

請求項６に記載の行動分析方法であって、
前記プロセッサが、前記所定の表示が操作されると、前記抽出された即退店者の動線、該商品の過去の購入データの統計値、及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフの少なくとも一つを表示するための画面データを出力する手順とを含むことを特徴とする行動分析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、動線情報を分析して、人の行動を可視化する行動分析システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、様々なセンサの低価格化やネットワークの進化に伴い、店舗内にカメラや位置測定装置を設置して、店舗の売上向上やコスト削減の施策を講じるため、店舗内で回遊する顧客の情報を分析している。

【0003】

従来、店舗内に設置された測域センサから照射されるレーザ光を用いて人の動きを追跡する方法が知られている。これにより、レーザ光が当たっている人の動き（動線）を得ることができる。一方、店舗ではレジ等での顧客の取引情報をデータベースに蓄積している。前述した動線情報と取引情報とを関連付けることによって、どのような顧客が店舗内をどのように回遊して、どのような商品を購入したかという情報を得ることができる。さらに、店舗内に設置したカメラ等を用いて、カメラの前を通過した顧客の顔映像を用いて、当該顧客の属性（年齢や性別）を推定する技術が知られている。この属性情報と動線情報とを対応付けることによって、どの属性を持った顧客がどのように店舗を回遊し、どのような商品を購入したか又は何も購入しなかったかなどが分析できる。

【0004】

本技術の背景技術として、特開２００９−１３４６８８号公報（特許文献１）がある。特許文献１は、動線情報から店舗内の停留状態を算出し、停留状態のヒートマップを作成して表示装置に表示する技術を開示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００９−１３４６８８号公報

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】「複数のレーザレンジスキャナを用いた歩行者トラッキングとその信頼性評」、中村克行他、電子情報通信学会論文誌 Ｄ−ＩＩ ＶＯＬ．Ｊ８８−Ｄ−ＩＩ、ｐｐ１１４３−１１５２、２００５年７月１日

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、動線情報はデータ量が多く、個々の動線情報から店舗運営の示唆を得ることは困難である。また、特許文献１に記載された技術では、店舗の販売情報とヒートマップとが対応しておらず、画面を見ただけでは、例えば店舗レイアウトの改善点などの示唆を得ることができない。

【0008】

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、動線情報を加工して得られる情報と販売情報等などを組み合せて画面に表示することによって、店舗改善のための施策の検討に有用な情報を提供する行動可視化装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、プロセッサとメモリを有する計算機で構成される行動分析システムであって、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、商品の取り引きの決済の情報を含む取引情報と、所定の領域における停留を判定するための条件を含む通路エリア情報と、商品棚に定められた区画毎に陳列された商品が記録された棚割情報と、商品の在庫数を時系列に記録する在庫情報とにアクセス可能であり、前記動線情報から人の行動を可視化した情報を生成する行動可視化部を有し、前記行動可視化部は、前記通路エリア情報を参照して前記動線情報を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、前記取引情報及び前記棚割情報を参照して、前記商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、前記エリア毎の停留数及び前記集計された前記購入数又は前記購入金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するための画面データを出力可能であり、前記動線情報から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、前記抽出された即退店者の動線を表示するための画面データを出力可能であり、前記在庫情報を参照して、前記即退店者が目的とした商品棚毎に、即退店者の数及び前記在庫情報が所定の条件を満たす場合、オペレータに注意を促すための所定の表示を店舗レイアウトの当該商品棚の位置に重畳して表示するための画面データを出力可能である。

【発明の効果】

【0010】

本発明の代表的な実施の形態によれば、動線情報から得られた情報と取引情報とを関連付けて見ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本実施形態の行動可視化装置の論理的な構成を示す図である。

【図2】本実施形態の行動可視化装置の物理的な構成を示すブロック図である。

【図3】本実施形態の動線情報の構成例を示す図である。

【図4】本実施形態の店舗レイアウト情報の構成例を示す図である。

【図5】本実施形態の取引情報の構成例を示す図である。

【図6】本実施形態の通路エリア情報の構成例を示す図である。

【図7】本実施形態の棚割情報の構成例を示す図である。

【図8】本実施形態の在庫情報の構成例を示す図である。

【図9】第１実施例の行動可視化装置が生成する画面の一例を示す図である。

【図10】第１実施例の画面生成処理のフローチャートである。

【図11】第２実施例の行動可視化装置が生成する画面の一例を示す図である。

【図12】第２実施例の画面生成処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

図１は、本発明の実施形態の行動可視化装置１０１の論理的な構成を示す図である。

【0013】

行動可視化装置１０１は、表示装置１０２と、行動可視化部１０３と、指示装置１０４と、ネットワーク接続部１０５と、記憶部１０６とを有する。

【0014】

記憶部１０６は、動線情報１０７、店舗レイアウト情報１０８、取引情報１０９、通路エリア情報１１０、棚割情報１１１及び在庫情報１１２などを格納する。

【0015】

本実施例の行動可視化装置１０１は、スマートフォン、タブレット型端末、業務用端末、ＰＣ、仮想マシンなどの計算機で構成することができる。また、図１は行動可視化装置１０１の構成を示すが、各構成要素は異なる行動可視化装置１０１に実装されてもよい。例えば、タブレット型端末の場合、必要な情報をネットワーク接続部１０５を介して受け取り、表示装置１０２（例えば、タブレット型端末の画面）に表示してもよい。

【0016】

図２は、行動可視化装置１０１の物理的な構成を示すブロック図である。

【0017】

本実施形態の行動可視化装置１０１は、プロセッサ（ＣＰＵ）１、メモリ２、補助記憶装置３及び通信インターフェース４を有する計算機によって構成される。

【0018】

プロセッサ１は、メモリ２に格納されたプログラムを実行する。メモリ２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

【0019】

補助記憶装置３は、記憶部１０６を構成し、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置３から読み出されて、メモリ２にロードされて、プロセッサ１によって実行される。

【0020】

通信インターフェース４は、ネットワーク接続部１０５を構成し、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。

【0021】

行動可視化装置１０１は、入力インターフェース５及び出力インターフェース８を有する。入力インターフェース５は、指示装置１０４を構成し、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。具体的には、入力インターフェース５は、マウス、キーボード、タッチパネル、ペン、加速度センサ、マイクなどである。加速度センサは、例えば、行動可視化装置１０１がスマートフォンである場合に、スマートフォンを特定パターンで振動させることなどによって情報を入力できる。また、マイクは、利用者の声などに応じて情報を入力できる。出力インターフェース８は、ディスプレイ装置９やプリンタなどであり、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。

【0022】

プロセッサ１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して行動可視化装置１０１に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置３に格納される。このため、行動可視化装置１０１は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

【0023】

行動可視化装置１０１は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、行動可視化装置１０１の各機能部は異なる計算機上で実現されてもよい。

【0024】

＜動線情報の構成例＞
図３は、動線情報１０７の構成例を示す図である。

【0025】

図３に示す動線情報１０７は、例えば非特許文献１に開示されている技術を用いて得ることができる。図３に示す例では、動線情報１０７は、顧客を一意に識別するための顧客ＩＤ２０１と、顧客の位置が測定された時刻２０２と、顧客の店舗内における二次元的な位置（ｘ座標２０３、ｙ座標２０４）とが、例えば時系列で記憶されている。

【0026】

従って、動線情報１０７から、同じ顧客ＩＤ２０１のデータを選択して、時系列に並べることによって、一人の顧客が、どの時刻に店舗内のどの位置に存在したかに関する一連の情報、すなわち動線情報が得られる。

【0027】

なお、図示は省略したが、動線情報１０７は、顧客の属性（例えば、性別、年令）を含んでもよい。例えば、顧客の属性は、店舗の入口で撮影した顔画像を解析して性別、年令を得ることができる。又は、店舗の会員カードに登録した性別、年令を利用することもできる。

【0028】

＜店舗レイアウト情報の構成例＞
図４は、店舗レイアウト情報１０８の構成例を示す図である。

【0029】

店舗レイアウト情報１０８は、店舗の出入口３０２、通路３０１、商品棚３０４、レジ３０３などの場所が記録された情報であり、例えば画像ファイルの形式である。

【0030】

＜取引情報の構成例＞
図５は、取引情報１０９の構成例を示す図である。

【0031】

取引情報１０９は、顧客がレジ等で商品を購入した場合に作成される取引の内容を記録する。取引情報１０９は、レコード毎に、取引日時４０１、取引番号４０２、レジ番号４０３及び合計金額４０４を含む。また、一つのレコード内に、一つ以上の購入商品のデータ、すなわち、商品ＩＤ４０５、商品名４０６、商品分類ＩＤ４０７、商品分類名４０８、数量４０９及び単価４１０を含む。

【0032】

取引日時４０１は、レジ等で取り引きを行った日付及び時刻が記録される。図示した例では、２０１５年２月１０日１１時２２分であり、時刻が分単位で記録されている。これは、レジによっては取引日時を分単位までしか記録しない場合があるので、取引情報は、レジの記録単位に合わせて時刻を記録するとよい。なお、時刻の記録単位は、分ではなく、秒以下の時刻を記録してもよい。

【0033】

取引番号４０２は、複数の取引を区別するための番号であり、図示した例では、１２３４である。取引番号４０２は、例えば、１から始めて取り引きごとに１ずつ加算するとよいが、これ以外のルールで取引番号４０２を定めてもよい。

【0034】

レジ番号４０３は、レジを識別するための識別子である。図示した例では、１である。

【0035】

合計金額４０４は、購入した商品の価格の合計である。

【0036】

商品ＩＤ４０５は、購入した商品を識別するための識別子である。図示した例では、Ｐ０００１、Ｐ０００２、Ｐ０００３と、購入した商品毎に記録される。

【0037】

商品名４０６は、購入した商品の名称である。図示した例では、おにぎりＡ、お茶、おにぎりＢである。

【0038】

商品分類ＩＤ４０７は、商品の特徴により商品を分類するための識別子である。図示した例では、「おにぎりＡ」と「おにぎりＢ」は「米飯」に分類できるため、両者は同じ商品分類ＩＤ４０７「Ｃ００Ａ」である。

【0039】

商品分類名４０８は、商品分類の名称である。図示した例では、米飯、飲料である。

【0040】

数量４０９は、各商品を購入した数である。単価４１０は、商品１個あたりの価格である。

【0041】

図示は省略したが、取引情報１０９は、顧客の会員番号を含んでもよい。例えば、レジで会員カード（例えば、ポイントカード）を提示した顧客は、その属性（例えば、性別、年令、居住地）を知ることができる。

【0042】

＜通路エリア情報の構成例＞
図６は、通路エリア情報１１０の構成例を示す図である。

【0043】

通路エリア情報１１０は、通路の場所情報及び当該通路に停留したか判定する情報で構成され、通路エリア名称５０１、通路エリア領域５０２及び停留判定条件５０３を含む。

【0044】

通路エリア名称５０１は、通路エリアの名称である。通路エリア領域５０２は、停留を判定する領域である。停留判定条件５０３は、通路エリア領域５０２内に存在する動線について、停留したかを判定するための条件である。

【0045】

図６の１行目のデータを例にして具体的に説明する。通路エリア名称５０１が「エリア１」であり、通路エリア領域５０２は、「エリア１」を示す矩形の領域（Ｘ１，Ｙ１）−（Ｘ２，Ｙ２）である。なお、通路エリア領域５０２は矩形ではなく、任意の形状でもよい。また、停留と判断するための停留判定条件５０３は「エリア１内に５秒以上滞在」と定義されている。

【0046】

通路エリア情報１１０は、図示したものの他、エリア内の最低速度で停留を判定する条件を含んでもよい。また、商品棚に設けたセンサが取得した情報を併用して、顧客が棚の方を向いていることを停留の判定条件に利用してもよい。

【0047】

＜棚割情報の構成例＞
図７は、棚割情報１１１の構成例を示す図である。

【0048】

棚割情報１１１は、店舗内の商品棚における区画の位置と、各商品区画に陳列される商品の商品分類ＩＤ４０７とを対応付ける情報であり、商品区画名称６０１、商品分類６０２及び商品区画領域６０３を含む。

【0049】

商品区画名称６０１は、商品区画の名称である。商品分類６０２は、当該商品区画に陳列される商品の商品分類ＩＤ４０７であり、複数の商品分類ＩＤ４０７を含んでもよい。商品区画領域６０３は、店舗内の商品区画の位置を示す。なお、商品区画領域６０３は矩形でなく、任意の形状でもよい。

【0050】

＜在庫情報の構成例＞
図８は、在庫情報１１２の構成例を示す図である。

【0051】

在庫情報１１２は、商品ごとに各時刻に商品の在庫数を記録した情報であり、商品ＩＤ４０５、日付１００１及び時刻別在庫数１００２を含む。

【0052】

日付１００１は、在庫数を記録した日付である。時刻別在庫数１００２は、商品ＩＤ４０５で指定される商品の、各時刻における在庫数を示す。例えば、商品ＩＤ４０５が「Ｐ０００１」の商品の在庫は、０時に１個、１時に５個である。１個から５個に在庫が増えたのは、０時から１時の間に商品が納品され在庫が増えたことを表している。

【0053】

＜第１の実施例＞
以下に、本発明の第１の実施例について説明する。

【0054】

＜行動可視化装置１０１の動作の説明＞
ユーザが、アプリケーションやウェブブラウザ等から行動可視化部１０３の処理を開始させる。

【0055】

図１０のフローチャートを用いて、行動可視化部１０３の処理を説明する。本明細書で説明する画面の表示は一例であり、図示したものに限定されない。必要に応じて、既存の画面に重なるように表示してもよい。例えば、スマートフォンは画面の解像度が低いため、複数の画面を横に並べて表示することが困難な場合がある。このため、前述したように複数の画面を重なるように表示してもよい。

【0056】

図９は、行動可視化部１０３が生成する画面の一例を示す図である。

【0057】

図９に示す画面例は、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２、滞在時間選択領域７０３、店舗レイアウト情報表示領域７０４、男女比率グラフ７０９、平均統計情報７１０及び停留人数・購入率グラフ７１１を含む。店舗レイアウト情報表示領域７０４には、合計数量又は合計金額を用いたヒートマップ７０５、停留人数を用いたヒートマップ７０６、アラートアイコン７０７及びアラート内容７０８が表示される。なお、男女比率グラフ７０９、平均統計情報７１０及び停留人数・購入率グラフ７１１は、全てが表示されなくても、少なくとも一つが示されればよい。

【0058】

性別選択領域７０１は、性別、すなわち、男性か女性かを選択するための領域である。性別選択領域７０１の選択結果に従って、動線情報１０７のうち指定された性別と一致する情報のみにフィルタリングする。なお、性別を選択する際の指標になれば、「男性」「女性」のような文字ではなく、画像等によって選択肢を識別させてもよい。

【0059】

年代選択領域７０２は、年令の範囲、すなわち、「１０代」「２０代」「３０代」「４０代」「５０代」「６０以上」を選択するための領域である。年代選択領域７０２の選択結果に従って、動線情報１０７のうち指定された範囲の年令と一致する情報のみにフィルタリングする。なお、年令の範囲を選択する際の指標になれば、「１０代」のような文字ではなく、画像等によって選択肢を識別させてもよい。また、年代の区分は図示のもの以外に任意に変更できてもよい。例えば、「２０歳未満」「２０歳以上４０歳未満」「４０歳以上」でもよい。

【0060】

滞在時間選択領域７０３は、店内の滞在時間、すなわち、「１分未満」「５分未満」「５分以上」店内に滞在した顧客を選択するための領域である。滞在時間選択領域７０３の選択結果によって、動線情報１０７のうち指定された範囲の滞在時間と一致する情報のみにフィルタリングする。なお、滞在時間を選択する際の指標になれば、「１分未満」のような文字ではなく、画像等によって選択肢を識別させてもよい。また、滞在時間の区分は図示のもの以外に任意に変更できてもよい。例えば、「３分未満」「３分以上」の区分でもよい。

【0061】

図１０は、行動可視化部１０３が図９の画面を生成する処理のフローチャートである。なお、ユーザは、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２、滞在時間選択領域７０３、アラートアイコン７０７などをいつでも選択可能であり、選択されたタイミングで適切な箇所から処理を実行する。

【0062】

ステップＳ９０１では、通路エリア情報１１０及び動線情報１０７を用いて、通路エリア領域５０２毎に、停留した顧客の人数を算出し、店舗レイアウト情報表示領域７０４に重畳して表示する。このとき、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２及び滞在時間選択領域７０３で設定された条件に従って停留した顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみをヒートマップ７０６に表示する。具体的には、性別及び年代については、不図示だが動線情報１０７に含まれる性別及び年代（又は、年令）と、性別選択領域７０１で指定された性別及び／又は年代選択領域７０２で指定された年代とを比較し、一致する行のみを抽出する。また、滞在時間については、動線情報１０７から顧客ＩＤ２０１ごとのデータを抽出し、各顧客ＩＤ２０１について、データの出現する時刻が最も遅いものと最も早いものの差を滞在時間として、滞在時間選択領域７０３で指定された滞在時間と比較し、条件に合致する顧客ＩＤ２０１のデータのみを抽出する。

【0063】

ステップＳ９０２では、取引情報１０９及び棚割情報１１１を用いて、商品区画領域６０３ごとに、当該商品区画領域６０３に陳列されている商品が取り引きされた合計数量及び合計金額を算出し、店舗レイアウト情報表示領域７０４に重畳して表示する。表示は、合計数量と合計金額の両方、又は、どちらか一方でもよい。このとき、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２及び滞在時間選択領域７０３で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみをヒートマップ７０５に表示する。フィルタリングの方法はステップＳ９０１で説明した処理と同じでよい。

【0064】

ステップＳ９０３では、ステップＳ９０１及びステップＳ９０２で算出した情報に基づいて、ヒートマップを作成する。ステップＳ９０３では、合計数量又は合計金額を用いたヒートマップ７０５及び停留人数を用いたヒートマップ７０６の二つを作成する。なお、図示したように、作成した二つのヒートマップを重畳して表示してもよいし、切り替えて表示してもよい。

【0065】

以下、停留人数のヒートマップを表示する例を説明する。

【0066】

通路エリア領域５０２毎に、停留人数に応じて表示態様（例えば、色、明るさ、模様など）を変えて表示する。例えば、停留人数が多い程、色を黒くし、少ないほど白に近づけることができる。また、予め定めた階調によって様々な色を用いてもよい。

【0067】

商品区画領域６０３毎のヒートマップも、合計数量又は合計金額を用いて、前述と同様に生成できる。

【0068】

ステップＳ９０４では、商品区画領域６０３毎に、動線情報１０７及び取引情報１０９から指標を算出し、算出された指標が予め定めた閾値を超える場合に、停留人数が多く、商品購入者が少ないと判定し、オペレータに注意を促すためのアラートを表示する。以下に指標の例を示す。
購入率＝商品の前の通路に設定された通路エリア領域５０２内の停留人数のうち、当該商品を購入した人数の割合

【0069】

例えば、アラートは、閾値を超えた商品の陳列位置に対応した店舗レイアウト情報表示領域７０４上の位置に重畳してアラートアイコン７０７を表示する。

【0070】

ステップＳ９０５は、ユーザがアラートアイコン７０７を選択した場合に実行され、アラート内容７０８を表示する。アラート内容７０８は、アラートの表示対象となった商品、当該商品の前の通路エリアの停留人数、当該商品の購入率を表示するとよい。

【0071】

ステップＳ９０６では、男女比率グラフ７０９を表示する。男女比率グラフ７０９は、取引情報１０９に基づいて、アラート表示対象となった商品を購入した顧客の男女構成比を示すグラフである。図９では、円グラフによって表したが、他の形式のグラフや数値で表示してもよい。このとき、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２及び滞在時間選択領域７０３で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみを男女比率グラフ７０９に表示する。フィルタリングの方法はステップＳ９０１で説明した処理と同じでよい。

【0072】

ステップＳ９０７では、平均統計情報７１０を表示する。平均統計情報７１０は、予め定めた期間におけるアラート表示対象となった商品の平均購入金額、平均購入点数、当該商品の前の通路エリアの平均停留数、平均購入率など、当該商品の過去の購入データの統計値である。このとき、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２及び滞在時間選択領域７０３で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人の購入データのみを平均統計情報７１０に表示する。フィルタリングの方法はステップＳ９０１で説明した処理と同じでよい。

【0073】

ステップＳ９０８では、停留人数・購入率グラフ７１１を表示する。停留人数・購入率グラフ７１１は、予め定めた期間において、アラート表示対象となった商品の日別に購入率、及び当該商品の商品棚の前の通路エリアの停留数を示すグラフである。図９では、棒グラフ及び折れ線グラフで表したが、他の形式のグラフや数値で表示してもよい。このとき、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２及び滞在時間選択領域７０３で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみを停留人数・購入率グラフ７１１に表示する。フィルタリングの方法はステップＳ９０１で説明した処理と同じでよい。

【0074】

＜第２の実施例＞
以下に、本発明の第２の実施例について説明する。第２の実施例では、前述した第１の実施例と異なる構成及び処理のみを説明し、第１の実施例と同じ構成及び処理の説明は省略する。

【0075】

＜行動可視化装置１０１の動作の説明＞
まず、ユーザが、アプリケーションやウェブブラウザ等から行動可視化部１０３の処理を開始する。

【0076】

図１２のフローチャートを用いて、行動可視化部１０３の処理を説明する。本明細書で説明する画面の表示は一例であり、図示したものに限定されない。必要に応じて、既存の画面に重なるように表示してもよい。例えば、スマートフォンは画面の解像度が低いため、複数の画面を横に並べて表示することが困難な場合がある。このため、前述したように複数の画面を重なるように表示してもよい。

【0077】

図１１は、行動可視化部１０３が生成する画像の一例を示す図である。

【0078】

図１１に示す画面例は、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２、店舗レイアウト情報表示領域７０４を含む。店舗レイアウト情報表示領域７０４には、即退店者動線８０１、アラートアイコン７０７、時間帯ごとの即退店者数・在庫量グラフ８０２が表示される。即退店者動線８０１及び即退店者数・在庫量グラフ８０２は、全てが表示されなくても、少なくとも一つが示されればよい。

【0079】

即退店者とは、特定の商品棚に立ち寄ったが、商品を購買せず、且つ店内を回遊せずに退店した顧客である。回遊したと判断するかは、店舗特性に応じて予め定義しておく。即退店動線８０１Ａ、８０１Ｂは、即退店した顧客の店内の動線である。

【0080】

図１０は、行動可視化部１０３が図９の画面を生成する処理のフローチャートである。なお、ユーザは、性別選択領域７０１、年代選択領域７０２、アラートアイコン７０７などをいつでも選択可能であり、選択されたタイミングで適切な箇所から処理を実行する。

【0081】

ステップＳ１１０１では、商品区画毎に動線情報１０７から算出された指標に基づいて、即退店者を探索する。例えば、動線情報１０７の顧客ＩＤ２０１毎に次の指標を算出し、算出された各指標を予め定めた閾値と比較することによって、即退店か否かを判断することができる。このとき、性別選択領域７０１及び年代選択領域７０２で設定された条件に従って停留した動線情報をフィルタリングして、条件に合致した動線のみを抽出する。具体的には、性別及び年代については、不図示だが動線情報１０７に含まれる性別及び年代（又は、年令）と、性別選択領域７０１で指定された性別及び／又は年代選択領域７０２で指定された年代とを比較し、一致する行のみを抽出する。
（１）入店から退店までの時間
（２）動線の長さ
（３）停留したエリアの数
（４）特定商品棚の前でＵターンしているか
例えば、入店から退店までの時間が１分以内、動線の長さが３０メートル以下など、店舗内での滞在が短く、特定商品が陳列されているエリアのみに停留し、出口に戻ったことが分かれば、特定商品目当てで来店したものの、該当商品を購入せずに退店したと判断できる。

【0082】

ステップＳ１１０２では、商品区画領域６０３毎に在庫量を算出し、在庫量と当該商品区画領域６０３における即退店者数とを比較して所定の指標を算出し、算出された指標と予め定めた閾値との比較結果に基づいて、店舗レイアウト情報表示領域７０４にオペレータに注意を促すためのアラートアイコン７０７を重畳して表示する。例えば、指標を即退店者数÷在庫量とすれば、即退店者が多く、商品棚に陳列された商品が少ない場合に指標が大きくなる。よって、指標が予め定めた閾値を超える場合に、アラートアイコン７０７を表示する。なお、在庫量が予め定めた閾値より小さく、即退店者数が予め定めた閾値を超える場合に、アラートアイコン７０７を表示してもよい。

【0083】

在庫量は、当該商品区画領域６０３における在庫情報１１２に基づいて、各時刻ごとに当該商品区画領域６０３内の合計在庫数を求め、１日のうちで最も合計在庫数が多い時刻を１００％とした各時刻の合計在庫数の割合で定義するとよい。但し、前述した在庫量の定義は一例であり、他の定義を用いてもよい。例えば、商品棚の複数の列に同一商品が陳列されている場合、当該商品の陳列面積を考慮して、重み付きで在庫数を加算してもよい。

【0084】

ステップＳ１１０３では、ユーザがアラートアイコン７０７を選択した場合に実行され、当該商品区画領域６０３における即退店者の代表的ないくつかの（又は、一つの）動線を表示する。代表的な即退店者の動線は、例えば、全ての即退店者の動線のうち類似点が多い動線（主動線）を抽出して表示すればよいが、他の方法で代表的な動線を定めてもよい。

【0085】

ステップＳ１１０４では、時間帯ごとの即退店者数・在庫量グラフ８０２を店舗レイアウト情報表示領域７０４に重畳して表示する。このとき、性別選択領域７０１及び年代選択領域７０２で設定された条件に従って動線情報をフィルタリングして、条件に合致した人のみを即退店者数・在庫量グラフ８０２に表示する。フィルタリングの方法はステップＳ１１０１で説明した処理と同じでよい。ステップＳ１１０１及びＳ１１０２で算出した当該商品区画領域６０３における即退店者数及び在庫量を時間帯別を横軸としたグラフに表示する。図１１では、折れ線グラフによって表したが、他の形式のグラフや数値で表示してもよい。

【0086】

以上に説明したように、図９及び図１１で示された画面をユーザが操作することによって、どの商品で機会ロスが発生しているか定量的に把握することが可能となる。更に、即退店者の経路が分かることによって、特定の商品の在庫が切れている場合に、代替商品を探すことなく退店している等の、退店理由に関する示唆を得ることができる。この場合、例えば、発注量を適切に調節して、在庫切れを生じさせないことによって、機会ロスを回避するなどの施策をとることが可能となる。

【0087】

具体的には、本発明の実施例によると、行動可視化部１０３は、通路エリア情報１１０を参照して動線情報１０７を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、取引情報１０９及び棚割情報１１１を参照して、商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、エリア毎の停留数及び集計された商品の購入数又は購入金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するので（図９）、動線情報から得られた情報と取引情報とを関連付けて見ることができる。そして、店舗改善の施策を検討することができる。具体的には、以下のビジネス価値が生まれる。（１）発注の最適化による廃棄コストの削減、（２）店舗内で顧客が寄り付かない場所へ顧客を誘導することによる売上の向上、（３）死に筋商品の入れ替えによる売上の向上、（４）欠品状態を回避することによる機会損失の減少、（５）顧客の店舗内の回遊量を最適化することによる売上の向上、（６）店舗レイアウトの改善。

【0088】

また、当該動線情報を発生させる行動をした人の性別、年令及び店舗滞在時間の少なくとも一つのフィルタリング条件（７０１、７０２、７０３）を受け付けると、行動可視化部１０３は、受け付けたフィルタリング条件に合致する停留数、及び商品の購入数又は購入金額を表示するので（図９）、ターゲット層を絞って顧客動向を分析することができる。

【0089】

また、行動可視化部１０３は、商品棚の区画の前の停留数が多く、当該商品棚の区画の商品に陳列されている購入数又は購入金額が少ない場合、アラートアイコン７０７を店舗レイアウトに重畳して表示する（図９）。すなわち、購入率（販売数÷停留数、販売金額÷停留数）が所定の閾値を超えた場合、停留が多いが販売数や販売金額が少ないと判定するので、店舗内で問題のある箇所を発見することができる。

【0090】

また、行動可視化部１０３は、アラートアイコンが操作されると、当該商品の統計情報を表示する（図９）。すなわち、当該商品の購入者の男女比７０９、当該商品の過去の購入データの統計値７１０及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフ７１１の少なくとも一つを表示するので、ターゲットとする商品の詳細な情報を得ることができる。

【0091】

また、行動可視化部１０３は、動線情報１０７から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、抽出された即退店者の動線８０１Ａ、８０１Ｂを表示する（図１１）。すなわち、顧客の入店から退店までの滞在時間、動線の長さ、停留したエリアの数、及び特定の商品棚でＵターンしているかなどの組み合わせによって即退店者を判定するので、売り上げに繋がらない即退店者の情報を得ることができる。

【0092】

また、行動可視化部１０３は、在庫情報１１２を参照して、即退店者が目的とした商品棚毎に、即退店者の数及び在庫情報１１２が所定の条件を満たす場合、アラートアイコン７０７を店舗レイアウトの当該商品棚の位置に重畳して表示する（図１１）。すなわち、商品の在庫量を定量化し、在庫量と即退店者数とを比較してアラートを表示するので、欠品状態を回避することによる機会損失を減少することができる。

【0093】

また、行動可視化部１０３は、前記所定の表示が操作されると、前記即退店者の動線、該商品の過去の購入データの統計値、及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフの少なくとも一つを表示するので（図１１）、即退店者が関係する商品の詳細な情報を得ることができる。

【0094】

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

【0095】

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

【0096】

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

【0097】

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

【符号の説明】

【0098】

１０１ 行動可視化装置
１０２ 表示装置
１０３ 行動可視化部
１０４ 指示装置
１０５ ネットワーク接続部
１０６ 記憶部
１０７ 動線情報
１０８ 店舗レイアウト情報
１０９ 取引情報
１１０ 通路エリア情報
１１１ 棚割情報
１１２ 在庫情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】