特許 6984957 顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6984957

(24)【登録日】2021年11月29日

(45)【発行日】2021年12月22日

(54)【発明の名称】顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20211213BHJP

   G06Q 30/06 20120101ALI20211213BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 312

   G06Q30/06

【請求項の数】5

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2021-517721(P2021-517721)

(86)(22)【出願日】2020年1月31日

(86)【国際出願番号】JP2020003629

【審査請求日】2021年3月29日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】500521522

【氏名又は名称】株式会社オプティム

(74)【代理人】

【識別番号】100177220

【弁理士】

【氏名又は名称】小木 智彦

(72)【発明者】

【氏名】菅谷 俊二

【審査官】 永野 一郎

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−３０９２８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１９−１０９７５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−０８１４９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−２９９８０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−３５７０７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１５−０９０５７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１０６６２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−２５１９５２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析する顧客行動分析手段と、
顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得する顧客特定手段と、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得する購入情報取得手段と、
前記識別コードをキーにして、前記顧客行動分析手段で取得した前記顧客行動と、前記顧客特定手段で取得した前記顧客情報と、前記購入情報取得手段で取得した前記購入情報を集計する顧客購買分析情報生成手段と、
前記顧客購買分析情報生成手段において生成した顧客購買分析情報を配信する顧客購買分析情報配信手段と、
を備え、
前記顧客購買分析情報配信手段は、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する顧客購買分析システム。

【請求項2】

行動分析対象の場所のＲＦタグＩＤと、その位置情報を基に顧客行動を分析する顧客行動分析手段と、
顧客を含む画像の解析により推定した顧客情報と、前記画像データに記録された時刻を取得する顧客特定手段と、
前記画像の撮影場所で検出したＲＦタグＩＤと、その検出した時刻を取得するＲＦタグＩＤ取得手段と、
前記時刻をキーにして、前記顧客特定手段で特定した前記顧客情報と、前記ＲＦタグＩＤ取得手段で取得したＲＦタグＩＤを集計する、顧客情報生成手段と、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、ＲＦタグＩＤ、もしくは、精算時刻を取得する、購入情報取得手段と、
前記ＲＦタグＩＤ、もしくは、前記ＲＦタグＩＤと時刻をキーにして、前記顧客行動分析手段で取得した前記顧客行動と、前記顧客情報生成手段で取得した前記顧客情報と、前記購入情報取得手段で取得した前記購入情報を集計する顧客購買分析情報生成手段と、
前記顧客購買分析情報生成手段において生成した顧客購買分析情報を配信する顧客購買分析情報配信手段と、
を備え、
前記顧客購買分析情報配信手段は、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する顧客購買分析システム。

【請求項3】

前記顧客特定手段において、顧客を含む画像の解析により、顧客と同伴する者の人数や属性を推定して、判定したグループ構成も取得する、
請求項１に記載の顧客購買分析システム。

【請求項4】

コンピュータが実行する顧客購買分析方法であって、
行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析するステップと、
顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得するステップと、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得するステップと、
前記識別コードをキーにして、前記顧客行動と、前記顧客情報と、前記購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成するステップと、
生成した前記顧客購買分析情報を配信するステップと、
を備え、
前記配信するステップは、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する顧客購買分析方法。

【請求項5】

コンピュータが実行する顧客購買分析システムに、
行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析するステップ、
顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得するステップ、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得するステップ、
前記識別コードをキーにして、前記顧客行動と、前記顧客情報と、前記購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成するステップ、
生成した前記顧客購買分析情報を配信するステップ、
を実行させ、
前記配信するステップは、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定するためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、個人、もしくは、特定属性の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する技術が提案されている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】ＰＣＴ／ＪＰ２０１５／００５６５５

【0004】

特許文献１では、店舗に入店する顧客の撮影画像に関する第一の顧客画像情報を取得し、会計エリアに進入する顧客の撮影画像に関する第二の顧客画像情報を取得し、会計エリアを退出する顧客の撮影画像に関する第三の顧客画像情報を取得し、顧客ごとの購入情報を取得し、第一、第二の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、第三の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、これらの情報を集計した分析情報を生成し、分析情報をユーザに提示するという手法が提案されている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１に代表される従来技術では、外光や照明等の外的要因をうけて、顧客画像、特に顔画像を誤認識してしまうという問題がある。顔画像を誤認識してしまうと、顧客や顧客の属性の特定が行えず、正常に購入情報を分析することができない可能性がある。

【0006】

この課題に対して、本発明者は、顧客の回遊時は、顧客行動を買い物かごの識別コードの検出で取得し、会計時に、顧客の属性情報を顔画像の解析で取得して、識別コードを介して、先に取得した顧客行動と結びつけることで、回遊時の顧客行動と顧客の属性情報を高精度に対応付けることが可能であることに着目した。さらに、会計時に顧客の購入情報を取得して付加することで、より高精度の顧客購買の分析情報として生成することが可能である。買い物かごの識別コードとしては、ＱＲコードやバーコード等、識別子としては、ＲＦタグやその他の非接触タグ等、の使用が可能である。また、会計時に取得する画像は、顧客の顔画像ではなく、顧客の姿勢画像でも対応可能とすることで、肖像権等のプライバシー権に配慮することができる。更に、会計時に顧客と同伴する者の人数や属性を推定して、それを基にグループ構成を推定することで、顧客購買分析に役立てることが可能である。

【0007】

本発明は、顧客が持ち歩く識別子で個人、もしくは、特定属性の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラム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】

【0008】

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

【0009】

第１の特徴に係る発明は、
行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析する顧客行動分析手段と、
顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得する顧客特定手段と、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得する購入情報取得手段と、
前記識別コードをキーにして、前記顧客行動分析手段で取得した前記顧客行動と、前記顧客特定手段で取得した前記顧客情報と、前記購入情報取得手段で取得した前記購入情報を集計する顧客購買分析情報生成手段と、
前記顧客購買分析情報生成手段において生成した顧客購買分析情報を配信する顧客購買分析情報配信手段と、
を備え、
前記顧客購買分析情報配信手段は、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する顧客購買分析システムを提供する。

【0010】

第１の特徴に係る発明によれば、行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析する顧客行動分析手段と、顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得する顧客特定手段と、精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得する購入情報取得手段と、前記識別コードをキーにして、前記顧客行動分析手段で取得した前記顧客行動と、前記顧客特定手段で取得した前記顧客情報と、前記購入情報取得手段で取得した前記購入情報を集計する顧客購買分析情報生成手段と、前記顧客購買分析情報生成手段において生成した顧客購買分析情報を配信する顧客購買分析情報配信手段と、を備え、前記顧客購買分析情報配信手段は、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する。

【0011】

第１の特徴に係る発明は、顧客購買分析システムのカテゴリであるが、顧客購買分析方法、およびプログラムであっても同様の作用、効果を奏する。

【0012】

第２の特徴に係る発明は、
行動分析対象の場所のＲＦタグＩＤと、その位置情報を基に顧客行動を分析する顧客行動分析手段と、
顧客を含む画像の解析により推定した顧客情報と、前記画像データに記録された時刻を取得する顧客特定手段と、
前記画像の撮影場所で検出したＲＦタグＩＤと、その検出した時刻を取得するＲＦタグＩＤ取得手段と、
前記時刻をキーにして、前記顧客特定手段で特定した前記顧客情報と、前記ＲＦタグＩＤ取得手段で取得したＲＦタグＩＤを集計する、顧客情報生成手段と、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、ＲＦタグＩＤ、もしくは、精算時刻を取得する、購入情報取得手段と、
前記ＲＦタグＩＤ、もしくは、前記ＲＦタグＩＤと時刻をキーにして、前記顧客行動分析手段で取得した前記顧客行動と、前記顧客情報生成手段で取得した前記顧客情報と、前記購入情報取得手段で取得した前記購入情報を集計する顧客購買分析情報生成手段と、
前記顧客購買分析情報生成手段において生成した顧客購買分析情報を配信する顧客購買分析情報配信手段と、
を備え、
前記顧客購買分析情報配信手段は、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する顧客購買分析システムを提供する。

【0013】

第２の特徴に係る発明によれば、行動分析対象の場所のＲＦタグＩＤと、その位置情報を基に顧客行動を分析する顧客行動分析手段と、顧客を含む画像の解析により推定した顧客情報と、前記画像データに記録された時刻を取得する顧客特定手段と、前記画像の撮影場所で検出したＲＦタグＩＤと、その検出した時刻を取得するＲＦタグＩＤ取得手段と、前記時刻をキーにして、前記顧客特定手段で特定した前記顧客情報と、前記ＲＦタグＩＤ取得手段で取得したＲＦタグＩＤを集計する、顧客情報生成手段と、精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、ＲＦタグＩＤ、もしくは、精算時刻を取得する、購入情報取得手段と、前記ＲＦタグＩＤ、もしくは、前記ＲＦタグＩＤと時刻をキーにして、前記顧客行動分析手段で取得した前記顧客行動と、前記顧客情報生成手段で取得した前記顧客情報と、前記購入情報取得手段で取得した前記購入情報を集計する顧客購買分析情報生成手段と、 前記顧客購買分析情報生成手段において生成した顧客購買分析情報を配信する顧客購買分析情報配信手段と、を備え、前記顧客購買分析情報配信手段は、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する。

【0014】

第３の特徴に係る発明は、第１の特徴又は第２の特徴に係る発明である顧客購買分析システムであって、
前記顧客特定手段において、顧客を含む画像の解析により、顧客と同伴する者の人数や属性を推定して、判定したグループ構成も取得する顧客購買分析システムを提供する。

【0015】

第３の特徴に係る発明によれば、第１の特徴又は第２の特徴に係る発明である顧客購買分析システムにおいて、前記顧客特定手段において、顧客を含む画像の解析により、顧客と同伴する者の人数や属性を推定して、判定したグループ構成も取得する。

【0016】

第４の特徴に係る発明は、
行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析するステップと、
顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得するステップと、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得するステップと、
前記識別コードをキーにして、前記顧客行動と、前記顧客情報と、前記購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成するステップと、
生成した前記顧客購買分析情報を配信するステップと、
を備え、
前記配信するステップは、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定する顧客購買分析方法を提供する。

【0017】

第５の特徴に係る発明は、
顧客購買分析方法システムに、
行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析するステップ、
顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、前記第二の画像から検出した識別コードを取得するステップ、
精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得するステップ、
前記識別コードをキーにして、前記顧客行動と、前記顧客情報と、前記購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成するステップ、
生成した前記顧客購買分析情報を配信するステップ、
を実行させ、
前記配信するステップは、配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定するためのプログラムを提供する。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、顧客が持ち歩く識別子で個人、もしくは、特定属性の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供することを提供することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】図１は、顧客購買分析システム１の第１の実施形態を示す図である。

【図2】図２は、顧客購買分析システム１が実行する顧客購買分析処理のフローチャー示す図である。

【図3】図３は、顧客購買分析システム１の第２の実施形態を示す図である。

【図4】図４は、顧客購買分析システム１の第３の実施形態を示す図である。

【図5】図５は、顧客購買分析システム１の第４の実施形態を示す図である。

【図6】図６は、顧客購買分析システム１の第５の実施形態を示す図である。

【図7】図７は、顧客購買分析システム１の第５の実施形態における顧客購買分析処理のフローチャー示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

【0021】

［顧客購買分析システム１の構成］
本発明の好適な実施形態（第１の実施形態）について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である顧客購買分析システム１を説明するための図である。顧客購買分析システム１は、個人、もしくは、特定属性の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析情報を提供するコンピュータシステムである。

【0022】

顧客購買分析システム１は、コンピュータ１０と、撮影装置４、精算処理装置５で実現されるとして本実施形態で説明するが、コンピュータ１０は、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。撮影装置４は、識別コード、顧客の顔、顧客の全身、顧客の周辺等を画像解析に十分な解像度で撮影可能な撮影装置であり、撮影した画像をコンピュータ１０に送信可能であるものとする。売り場全体の撮影が可能なように、撮影装置４Ａは１台ではなく複数台あってよい。また、撮影装置４は、レジでの会計時に顧客２の顔画像がはっきりと撮影可能な位置にも備え付けるものとする。その場合の撮影装置４Ｂは、会計を行う精算処理装置５（レジ）と一体型であってもよい。例えば、精算処理装置がレジアプリを組み込んだタブレット端末である場合には、タブレット端末のカメラ機能を撮影装置４Ｂであってよい。また、第１の実施形態では、顧客購買分析システム１は、顧客ＤＢ６を通信可能な外部に備える形態で図示したが、顧客ＤＢは、コンピュータ１０の内部に備えてもよい。また、顧客個人を特定せずに、顧客の属性のみを特定する場合には、顧客ＤＢ６は含まなくてもよい。

【0023】

顧客購買分析システム１は、制御部として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ―Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ―Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス等を備える。また、顧客購買分析システム１は、記録部として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。さらに、処理部として、各種処理を実行する各種デバイス等を備える。

【0024】

顧客購買分析システム１において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部、記録部と協働して、顧客行動分析モジュール１００、顧客特定モジュール１１０、購入情報取得モジュール１２０、顧客購買分析情報モジュール１３０、顧客購買分析情報配信モジュール１４０を実現する。顧客購買分析情報の配信を行わない場合には、顧客購買分析情報配信モジュール１４０は省略可能である。

【0025】

［購買顧客分析処理］
次に、図１および図２を用いて、顧客購買分析システム１が実行する購買顧客分析処理について説明する。前提として、顧客２が商品を購入するために訪れる売り場（店舗）を、行動分析対象の場所であるものとする。また、売り場で顧客２は顧客行動分析のために識別コードを付与した買い物かご３を所持する。ここでの識別コードは、ＱＲコードや１次元又は２次元バーコード、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）アドレス、所定の文字列等であってよく、それを含む画像を解析することで、高速に固有の位置を特定することが可能な情報を持つものとする。識別コードは、買い物かご３に付与することにこだわる必要はなく、顧客２が所持することを特定できればよい。

【0026】

図２のフローチャートに基づき、顧客購買分析処理について説明する。撮影装置４Ａは、顧客２の行動分析対象の場所となる売り場の第一画像を撮影する（ステップＳ２０１）。第一画像は、静止画像であっても動画像であってもよく、顧客２の所持する買い物かご３に付与した識別コード、顧客２の顔、顧客２の全身、顧客２の周辺等を含み、画像解析するために十分な解像度であるものとする。この第一画像の撮影は、顧客購買分析システム１の顧客行動分析モジュール１００の指示で行っても、常時行ってもよい。

【0027】

次に、顧客購買分析システム１の顧客行動分析モジュール１００は、ステップＳ２０１で撮影した第一画像を受け取り、第一画像を画像解析することで、識別コードを基に顧客２の位置検出を行い、顧客行動を分析する（ステップＳ２０２）。ここでの顧客行動とは、顧客２の行動軌跡や滞在時間等であり、どのような商品をどのような順番でどのくらいの時間見たか、といった行動を含むものとする。図２のフローチャートでは、ステップＳ２０１とステップＳ２０２は、順番に行っているように記載しているが、常時平行して処理を行ってよいものとする。また、売り場に顧客３が複数人いる場合には、当然、識別コードも複数となるため、識別コードそれぞれについてステップＳ２０２の顧客行動分析を行うものとする。

【0028】

次に、撮影装置４Ｂは、レジでの会計時に顧客２の顔画像と識別コードとを含む第二画像を撮影する（ステップＳ２０３）。第１の実施形態における第二画像は、静止画像であっても動画像であってもよく、顧客２の所持する買い物かご３に付与した識別コード、顧客２の顔を含み、画像解析するために十分な解像度であるものとする。この第二画像の撮影は、顧客購買分析システム１の顧客特定モジュール１１０の指示で行っても、会計のタイミングにあわせて行ってもよい。

【0029】

次に、顧客購買分析システム１の顧客特定モジュール１１０は、ステップＳ２０３で撮影した第二画像を受け取り、第二画像を画像解析することで、顧客２の顧客情報を推定し、かつ、識別コードを取得して、顧客情報を特定する（ステップＳ２０４）。第１の実施形態における顧客情報とは、顧客ＩＤ、顔画像、氏名、年齢、性別、身体的特徴（身長、体重、靴のサイズ等）、連絡先情報（メールアドレス、電話番号、ＳＮＳアドレス等）の顧客２個人を特定するための情報であるものとする。顧客情報は、顧客ＤＢ６に事前に登録しておくものとする。ご客情報の特定は、第二画像内の顧客３の顔画像を利用して、顧客ＤＢ６から取得したデータを基に特定するものとする。顔画像だけでなく、年齢、性別、身体的特徴等の情報も、顧客情報の特定に利用してよい。顧客３はここでは一人しか図示していないが、顧客３が複数人会計を行っている場合には、当然、平行してステップＳ２０４の顧客情報特定を行うものとする。

【0030】

顧客購買分析システム１の購入情報取得モジュール１２０は、精算処理装置５で取得した顧客２の購入情報と、顧客２が携帯している買い物かご３に付与された識別コードを取得する（ステップＳ２０５）。これは、精算処理装置５（レジ）での会計時にあわせて行ってよい。購入情報には、購入した商品の種類、色、サイズ、数量、値段、割引率等の情報を含むものとする。

【0031】

次に、顧客購買分析システム１の顧客購買分析情報生成モジュール１３０は、識別コードをキーにして、ステップＳ２０２で取得した顧客行動と、ステップＳ２０４で特定した顧客情報と、ステップＳ２０５で取得した購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成する（ステップＳ２０６）。第１の実施形態における顧客購買分析情報には、顧客情報を基にした属性情報、顧客行動を基にした購買行動、購入情報を含むものとする。属性情報には、年代、性別、身体的特徴（身長、体重、靴のサイズ等）等の顧客の属性を示し、マーケティングに利用可能な情報を含むものとする。購買行動には、行動軌跡や滞在時間等を含むものとする。

【0032】

次に、顧客購買分析システム１の顧客購買分析情報配信モジュール１４０は、顧客購買分析情報の配信を行うかどうか確認し（ステップＳ２０７）、配信を行う場合には顧客購買分析情報を配信し（ステップＳ２０８）、配信を行わない場合に終了する。ここで、顧客購買分析情報の配信は、Ｅメール等で電子的に行ってもよいし、紙媒体の書類を送付してもよい。配信先は、メーカーや小売店等の顧客購買分析情報を利用したいユーザを想定する。配信先は、同時に複数であってよい。ステップＳ２０７の配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定可能としてもよく、毎日、毎週、毎月の何時等、配信先に応じて設定してよい。

【0033】

このように、本発明の第１の実施形態によれば、顧客２が持ち歩く識別コードで顧客情報（顧客個人）を特定することで、属性毎の顧客の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供することが可能となる。

【0034】

［属性毎の顧客購買分析処理］
次に、第２の実施形態として、顧客個人を特定せず、顧客の属性を特定して行う購買顧客分析処理について説明する。第１の実施形態を前提として、図２のフローチャートを基に、図１と図３の主な差分を説明する。第１の実施形態との違いは、顧客ＤＢ６を必要としない点である。

【0035】

第１の実施形態（図１）では、顧客個人を特定するのに対して、第２の実施形態（図３）では、顧客属性を特定して、顧客購買分析処理を行う。

【0036】

第２の実施形態では、ステップＳ２０４において、顧客特定モジュール１１０は、ステップＳ２０３で撮影した第二画像を受け取り、第二画像を画像解析することで、顧客２の顧客情報を推定し、かつ、識別コードを取得して、顧客情報を特定する（ステップＳ２０４）。第２の実施形態における顧客情報とは、顧客属性であるものとする。顧客属性とは、年代、性別、身体的特徴（身長、体重、靴のサイズ等）等の顧客の属性を示し、マーケティングに利用可能な情報を含むものとする。

【0037】

ステップＳ２０４ですでに顧客属性を特定しているので、ステップＳ２０６では、特定した顧客情報（顧客属性）と、ステップＳ２０５で取得した購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成する。第２の実施形態における顧客購買分析情報には、属性情報、顧客行動を基にした購買行動、購入情報を含むものとする。

【0038】

このように、本発明の第２の実施形態によれば、顧客２が持ち歩く識別コードで顧客情報（顧客属性）を特定し、属性毎の顧客の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供することが可能となる。

【0039】

［姿勢で属性の特定を行う顧客購買分析処理］
次に、第３の実施形態として、顧客の姿勢を使用して顧客の属性を特定する購買顧客分析処理について説明する。第２の実施形態を前提として、図２のフローチャートを基に、図３と図４の主な差分を説明する。

【0040】

第２の実施形態（図３）では顔画像を利用するのに対して、第３の実施形態（図４）では姿勢の画像を利用して、顧客属性を特定して顧客購買分析処理を行う。

【0041】

第３の実施形態では、ステップＳ２０３において、撮影装置４Ｂはレジでの会計時に顧客２の姿勢画像と識別コードとを含む第二画像を撮影する。第３の実施形態における第二画像は、静止画像であっても動画像であってもよく、顧客２の所持する買い物かご３に付与した識別コード、顧客２の姿勢を含み、画像解析するために十分な解像度であるものとする。この第二画像の撮影は、顧客購買分析システム１の顧客特定モジュール１１０の指示で行っても、会計のタイミングにあわせて行ってもよい。

【0042】

次に、ステップＳ２０４において、顧客特定モジュール１１０は、ステップＳ２０３で撮影した第二画像を受け取り、第二画像を画像解析することで、顧客２の姿勢から顧客情報を推定し、かつ、識別コードを取得して、顧客情報を特定する（ステップＳ２０４）。第３の実施形態における顧客情報とは、顧客属性であるものとする。顧客属性とは、年代、性別、身体的特徴（身長、体重、靴のサイズ等）等の顧客の属性を示し、マーケティングに利用可能な情報を含むものとする。

【0043】

このように、本発明の第３の実施形態によれば、顧客２の姿勢画像と顧客２が持ち歩く識別コードで顧客情報（顧客属性）を特定し、顧客２のプライバシーに配慮しながら、属性毎の顧客の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供することが可能となる。

【0044】

［グループ構成の特定を行う顧客購買分析処理］
次に、第４の実施形態として、顧客のグループ構成を特定する購買顧客分析処理について説明する。第２の実施形態を前提として、図２のフローチャートを基に、図３と図５の主な差分を説明する。

【0045】

第２の実施形態（図３）では顔画像のみを利用するのに対して、第４の実施形態（図５）では顔画像に加えて顧客周辺の画像を利用して、グループ構成を特定して顧客購買分析処理を行う。

【0046】

第３の実施形態では、ステップＳ２０３において、撮影装置４Ｂはレジでの会計時に顧客２の顔画像と識別コードとあわせて、顧客２の周辺画像を含む第二画像を撮影する。第４の実施形態における第二画像は、静止画像であっても動画像であってもよく、顧客２の所持する買い物かご３に付与した識別コード、顧客２の顔画像、顧客２の周辺画像を含み、画像解析するために十分な解像度であるものとする。この第二画像の撮影は、顧客購買分析システム１の顧客特定モジュール１１０の指示で行っても、会計のタイミングにあわせて行ってもよい。

【0047】

次に、ステップＳ２０４において、顧客特定モジュール１１０は、ステップＳ２０３で撮影した第二画像を受け取り、第二画像を画像解析することで、顧客２の顔画像と周辺画像とから顧客情報を推定し、かつ、識別コードを取得して、顧客情報を特定することとあわせて、顧客を含む画像の解析により、顧客と同伴する者の人数や属性を推定して、グループ構成を判定する（ステップＳ２０４）。第４の実施形態におけるグループ構成とは、家族、カップル、友人、一人、等の顧客２がどのようなグループに属しているかという情報である

【0048】

このように、本発明の第４の実施形態によれば、顧客２の顔画像と周辺画像と、顧客２が持ち歩く識別コードで顧客情報（顧客属性）とグループ構成を特定し、顧客属性毎、グループ構成毎等のより細かな分類において、の顧客の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供することが可能となる。

【0049】

［ＲＦタグＩＤを利用する顧客購買分析処理］
次に、第５の実施形態として、識別コードの代わりにＲＦタグＩＤを利用する顧客購買分析処理について説明する。第２の実施形態を前提として、図７のフローチャートを基に、図３と図６の主な差分を説明する。第２の実施形態（図３）と第５の実施形態（図６）との違いは、識別コードの代わりにＲＦタグＩＤを利用する点である。

【0050】

第５の実施形態の顧客購買分析システム１は、コンピュータ１０と、撮影装置４Ｂ、精算処理装置５、ＲＦタグリーダー７で実現されるとして本実施形態で説明するが、コンピュータ１０は、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。撮影装置４Ｂは、顧客の顔、顧客の全身、顧客の周辺等を画像解析に十分な解像度で撮影可能な撮影装置であり、撮影した画像をコンピュータ１０に送信可能であるものとする。撮影装置４Ｂは、レジでの会計時に顧客２の顔画像がはっきりと撮影可能な位置にも備え付けるものとする。その場合の撮影装置４Ｂは、会計を行う精算処理装置５（レジ）と一体型であってもよい。例えば、精算処理装置がレジアプリを組み込んだタブレット端末である場合には、タブレット端末のカメラ機能を撮影装置４Ｂであってよい。ＲＦタグリーダー７は、複数台を一定間隔で配置して売り場内のどの位置にＲＦタグがあるかを検出可能であるものとする。

【0051】

第５の実施形態では、顧客購買分析システム１において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部、記録部と協働して、顧客行動分析モジュール１００、顧客特定モジュール１１０、購入情報取得モジュール１２０、顧客購買分析情報モジュール１３０、顧客購買分析情報配信モジュール１４０、ＲＦタグ取得モジュール１５０、顧客情報生成モジュール１６０を実現する。顧客購買分析情報の配信を行わない場合には、顧客購買分析情報配信モジュール１４０は省略可能である。

【0052】

第５の実施形態の前提として、顧客２が商品を購入するために訪れる売り場（店舗）を、行動分析対象の場所であるものとする。また、売り場で顧客２は顧客行動分析のためにＲＦタグを付与した買い物かご３を所持する。ここでのＲＦタグとは、ＲＦタグやその他の非接触タグ等であってよく、複数台を一定間隔で配置したＲＦタグリーダー７による読み取りで、その位置を特定することが可能な情報を持つものとする。

【0053】

図７のフローチャートに基づき、顧客購買分析処理について説明する。ＲＦタグリーダー７は、顧客２の行動分析対象の場所となる売り場におけるＲＦタグＩＤの位置情報を取得する（ステップＳ７０１）。ＲＦタグＩＤは、買い物かご３に付与することにこだわる必要はなく、顧客２が所持することを特定できればよい。ＲＦタグＩＤの位置情報を取得は、顧客購買分析システム１の顧客行動分析モジュール１００の指示で行っても、常時又は一定の時間間隔で行ってもよい。

【0054】

次に、顧客購買分析システム１の顧客行動分析モジュール１００は、ステップＳ７０１で取得した位置情報を受け取り、位置情報を基に顧客行動を分析する（ステップＳ７０２）。ここでの顧客行動とは、顧客２の行動軌跡や滞在時間等であり、どのような商品をどのような順番でどのくらいの時間見たか、といった行動を含むものとする。図７のフローチャートでは、ステップＳ７０１とステップＳ７０２は、順番に行っているように記載しているが、常時平行して処理を行ってよいものとする。また、売り場に顧客３が複数人いる場合には、当然、ＲＦタグも複数となるため、ＲＦタグそれぞれについてステップＳ７０２の顧客行動分析を行うものとする。

【0055】

次に、撮影装置４Ｂは、レジでの会計時に顧客２の顔画像を含む画像を撮影する（ステップＳ２０３）。この時、顔画像の撮影とあわせて時刻情報を取得しておく。この画像は、静止画像であっても動画像であってもよく、顧客２の顔画像を含み、画像解析するために十分な解像度であるものとし、あわせて撮影した時間情報を持つものとする。この第二画像の撮影は、顧客購買分析システム１の顧客特定モジュール１１０の指示で行っても、会計のタイミングにあわせて行ってもよい。

【0056】

次に、顧客購買分析システム１の顧客特定モジュール１１０は、ステップＳ７０３で撮影した画像と時刻情報を受け取り、その画像を画像解析することで、顧客２の顧客情報を推定する（ステップＳ７０４）。第２の実施形態における顧客情報とは、顧客属性であるものとする。顧客属性とは、年代、性別、身体的特徴（身長、体重、靴のサイズ等）等の顧客の属性を示し、マーケティングに利用可能な情報を含むものとする。顧客３はここでは一人しか図示していないが、顧客３が複数人会計を行っている場合には、当然、平行してステップＳ７０４の顧客情報特定を行うものとする。

【0057】

顧客購買分析システム１のＲＦタグＩＤ取得モジュール１５０は、ステップＳ７０３で取得した顧客を含む画像と、その画像の撮影場所で検出したＲＦタグＩＤと、その検出した時刻を取得する（ステップＳ７０５）。

【0058】

顧客購買分析システム１の顧客情報生成モジュール１６０は、顧客特定モジュール１１０で特定した顧客情報と時刻情報、ＲＦタグＩＤ取得モジュール１６０で取得したＲＦタグＩＤと時刻情報を基に、時刻情報をキーにして、顧客情報とＲＦタグＩＤをマージして集計し、顧客情報を生成する（ステップＳ７０６）。

【0059】

次に、顧客購買分析システム１の購入情報取得モジュール１２０は、精算処理装置５で取得した顧客２の購入情報と、ＲＦタグＩＤ、もしくは、精算時刻を取得する（ステップＳ７０７）。これは、精算処理装置５（レジ）での会計時にあわせて行ってよい。購入情報には、購入した商品の種類、色、サイズ、数量、値段、割引率等の情報を含むものとする。

【0060】

顧客購買分析システム１の顧客購買分析情報生成モジュール１３０は、ＲＦタグＩＤ、もしくは、ＲＦタグＩＤと時刻をキーにして、ステップＳ７０２で取得した顧客行動と、ステップＳ７０６で取得した顧客情報と、ステップＳ７０７で取得した購入情報を集計して顧客購買分析情報を生成する（ステップＳ７０８）。第５の実施形態における顧客購買分析情報には、顧客情報を基にした属性情報、顧客行動を基にした購買行動、購入情報を含むものとする。属性情報には、年代、性別、身体的特徴（身長、体重、靴のサイズ等）等の顧客の属性を示し、マーケティングに利用可能な情報を含むものとする。購買行動には、行動軌跡や滞在時間等を含むものとする。

【0061】

次に、顧客購買分析システム１の顧客購買分析情報配信モジュール１４０は、顧客購買分析情報の配信を行うかどうか確認し（ステップＳ７０９）、配信を行う場合には顧客購買分析情報を配信し（ステップＳ７１０）、配信を行わない場合に終了する。ここで、顧客購買分析情報の配信は、Ｅメール等で電子的に行ってもよいし、紙媒体の書類を送付してもよい。配信先は、メーカーや小売店等の顧客購買分析情報を利用したいユーザを想定する。配信先は、同時に複数であってよい。ステップＳ７０９の配信を行うかどうかの確認を行う日時を設定可能としてもよく、毎日、毎週、毎月の何時等、配信先に応じて設定してよい。

【0062】

このように、本発明の第５の実施形態によれば、顧客２が持ち歩くＲＦタグで顧客情報（顧客属性）を特定することで、属性毎の顧客の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供することが可能となる。

【0063】

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、単数又は複数のコンピュータからネットワーク経由で提供される（クラウドサービス、ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

【0064】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

【符号の説明】

【0065】

１ 顧客購買分析システム、２ 顧客、３ 買い物かご、４ 撮影装置、５ 精算処理装置、６ 顧客ＤＢ、７ ＲＦタグリーダー、１０ コンピュータ、１００ 顧客行動分析モジュール、１１０ 顧客特定モジュール、１２０ 購入情報取得モジュール、１３０ 顧客購買分析情報生成モジュール、１４０ 顧客購買分析情報配信モジュール、１５０ ＲＦタグＩＤ取得モジュール、１６０ 顧客情報生成モジュール

【要約】

【課題】 個人、もしくは、特定属性の購買行動を把握することが可能な顧客購買分析システム、顧客購買分析方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】 顧客購買分析システム１に、行動分析対象の場所で撮影した第一の画像について、識別コードの検出位置を基に顧客行動を分析する顧客行動分析モジュール１００と、顧客を含む第二の画像の解析により推定した顧客情報と、第二の画像から検出した識別コードを取得する顧客特定モジュール１１０と、精算処理装置で取得した顧客の購入情報と、顧客が携帯している識別コードを取得する購入情報取得モジュール１２０と、識別コードをキーにして、顧客行動分析手段で取得した顧客行動と、顧客特定手段で取得した顧客情報と、購入情報取得手段で取得した購入情報を集計する顧客購買分析情報生成モジュール１３０と、を備える。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】