2025-115817 情報処理装置及び情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025115817

(43)【公開日】2025-08-07

(54)【発明の名称】情報処理装置及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0601 20230101AFI20250731BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0601 330

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024010479

(22)【出願日】2024-01-26

(71)【出願人】

【識別番号】000003562

【氏名又は名称】東芝テック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】市川 隆

(57)【要約】

【課題】生成ＡＩを利用した顧客に対するプロモーションの利便性を向上させる。
【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、取得部と、検出部と、第１生成部と、第２生成部と、出力制御部とを備える。取得部は、施設に設置されたカメラから、当該カメラにより撮像されたカメラ画像を取得する。検出部は、カメラ画像内に映り込んだ顧客の特徴を検出する。第１生成部は、検出された特徴に基づいて、顧客の特徴を表す第１テキスト情報を生成する。第２生成部は、第１テキスト情報を付加した問合せテキストを、問合せテキストの入力に応じて施設で取り扱う商品に関するテキストを生成する生成ＡＩに入力し、生成ＡＩが生成するテキストに基づいて、商品のプロモーションに関する第２テキスト情報を生成する。出力制御部は、第２テキスト情報に出力する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

施設に設置されたカメラから、当該カメラにより撮像されたカメラ画像を取得する取得部と、
前記カメラ画像内に映り込んだ顧客の特徴を検出する検出部と、
検出された前記特徴に基づいて、前記顧客の特徴を表す第１テキスト情報を生成する第１生成部と、
前記第１テキスト情報を付加した問合せテキストを、問合せテキストの入力に応じて前記施設で取り扱う商品に関するテキストを生成する生成ＡＩに入力し、前記生成ＡＩが生成するテキストに基づいて、商品のプロモーションに関する第２テキスト情報を生成する第２生成部と、
前記第２テキスト情報を出力する出力制御部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記検出部は、前記顧客の外見上の特徴を検出し、
前記第１生成部は、検出された前記顧客の外見上の特徴を表す前記第１テキスト情報を生成し、
前記第２生成部は、条件を指定したテキストの入力に対し前記条件に基づいた商品に関するテキストを出力するように機能付けられた前記生成ＡＩである第１大規模言語モデルに、外見上の特徴に関する記述を前記条件として付加した前記問合せテキストを入力し、前記第１大規模言語モデルが出力するテキストを前記第２テキスト情報として取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

検出された前記特徴に対応する顧客の購入履歴を取得する第２取得部を更に備え、
前記第２生成部は、前記第１大規模言語モデルに、取得された前記購入履歴に関する記述を前記条件として付加した前記問合せテキストを入力し、前記第１大規模言語モデルが出力するテキストを前記第２テキスト情報として取得する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記第２取得部は、各顧客の特徴と当該顧客の購入履歴とを対応付けて記憶するデータベース、又は前記顧客が携帯する携帯端末から購入履歴を取得する、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記顧客の前記施設内における位置を表す位置情報に基づいて、前記顧客の近傍にある近傍商品を特定する第２特定部を更に備え、
前記第２生成部は、前記第１大規模言語モデルに、特定された前記近傍商品に関する記述を前記条件として付加した前記問合せテキストを入力し、前記第１大規模言語モデルが出力するテキストを前記第２テキスト情報として取得する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記第２テキスト情報に表された内容を画像データ及び音声データのうちの少なくとも一方を含むデータに変換したプロモーション情報を生成する第３生成部を更に備え、
前記出力制御部は、生成されたプロモーション情報を出力装置に出力する、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記第３生成部は、商品に関するテキストの入力に対し当該商品を販促するためのテキストを出力するように機能付けられた生成ＡＩである第２大規模言語モデルに、前記第２テキスト情報を入力し、前記第２大規模言語モデルが出力するテキストを音声データに変換することで前記プロモーション情報を生成する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記第３生成部は、各商品の名称と当該商品の画像データとを対応付けた商品画像データベースから、前記第２テキスト情報に含まれる前記商品の名称に対応する前記画像データを読み出し、読み出した前記画像データと前記第２テキスト情報とに基づいて前記プロモーション情報を生成する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記出力制御部は、所定時間内における前記顧客の前記位置情報の変化が、所定範囲内である場合に、前記プロモーション情報を前記出力装置へ出力する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記出力制御部は、前記プロモーション情報を、前記顧客の最新の前記位置情報に最も近い前記出力装置へ出力する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項11】

情報処理装置による情報処理方法であって、
施設に設置されたカメラから、当該カメラにより撮像されたカメラ画像を取得し、
前記カメラ画像内に映り込んだ顧客の特徴を検出し、
検出された前記特徴に基づいて、前記顧客の特徴を表す第１テキスト情報を生成し、
前記第１テキスト情報を付加した問合せテキストを、問合せテキストの入力に応じて前記施設で取り扱う商品に関するテキストを生成する生成ＡＩに入力し、前記生成ＡＩが生成するテキストに基づいて、商品のプロモーションに関する第２テキスト情報を生成し、
前記第２テキスト情報を出力する、
工程を含む情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、テキストや画像等を生成する生成ＡＩ（Artificial Intelligence）が注目を集めている。生成ＡＩの精度は、日々向上しており、テキストを生成する生成ＡＩを利用して、顧客の問合せに対して、問合せ内容に合致する商品を紹介する等のプロモーションも行われるようになってきている。

【0003】

しかしながら、上記のような生成ＡＩを用いるプロモーションサービスは、クラウドで提供されることが一般的である。このため、顧客の個人情報等のクラウド上には出力したくない情報を取り扱う場合、サービスを利用できない可能性があった。また、クラウドで提供されるプロモーションサービスで用いる生成ＡＩは、店舗に最適化されていないため、顧客に対して店舗での取り扱いがない商品の購入を勧めてしまう可能性もあった。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明が解決しようとする課題は、生成ＡＩを利用した顧客に対するプロモーションの利便性を向上させることができる情報処理装置及び情報処理方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態に係る情報処理装置は、

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理システムの各装置の接続関係の一例を示すシステム図である。

【図2】図２は、実施形態に係るＳＣのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施形態に係るＳＣの機能構成の一例を示すブロック図である。

【図4】図４は、実施形態に係るＳＣが実行する処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、図１乃至図４を参照して、実施形態の情報処理装置及び情報処理方法を詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態では、百貨店やスーパーマーケット等の店舗（施設の一例）に設置されたストアコンピュータ（ＳＣ）を情報処理装置の一例として説明するが、実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

【0008】

図１は、実施形態に係る情報処理システムＳの各装置の接続関係の一例を示すシステム図である。図１において、システムは、ＳＣ（Store Computer）１、複数台の画像表示装置２、複数台の音声出力装置３、複数台のカメラ４、及び複数台の携帯端末６を備えている。

【0009】

ＳＣ１、複数台の画像表示装置２、複数台の音声出力装置３、及び複数台のカメラ４は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）のような通信回線７を介して互いに接続されている。また、複数台の携帯端末６は、無線の無線通信の中継器であるアクセスポイント５と通信回線７とを介してＳＣ１と接続されている。

【0010】

なお、図１で示した各装置の数は一例であり、情報処理システムＳが備える各装置の数は、図１で示した数に限定されない。例えば、情報処理システムＳは、アクセスポイント５を複数備えていてもよい。

【0011】

画像表示装置２は、顧客に対して購入を勧める商品をプロモーションするためのプロモーション画像を表示する。例えば、画像表示装置２は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示デバイスを有する情報処理装置である。なお、画像表示装置２は、表示デバイスそのものであってもよい。

【0012】

例えば、画像表示装置２は、通信回線７を介してＳＣ１からＳＣ１で生成されたプロモーション画像を受信し、表示デバイスに表示させる制御を行う。

【0013】

音声出力装置３は、顧客に対して購入を勧める商品をプロモーションするためのプロモーション音声を出力する。例えば、音声出力装置３は、スピーカ等の音声出力デバイスを有する情報処理装置である。なお、音声出力装置３は、音声出力デバイスそのものであってもよい。

【0014】

例えば、音声出力装置３は、通信回線７を介してＳＣ１からＳＣ１で生成されたプロモーション音声を受信し、音声出力デバイスから出力させる制御を行う。

【0015】

ＳＣ１は、顧客に対するプロモーション情報（プロモーション画像、プロモーション音声）を生成する。例えば、ＳＣ１は、サーバ装置である。なお、ＳＣ１は、ＰＯＳ端末（不図示）から受信した商品販売登録情報を収集して管理する処理等の処理を行ってもよい。ＳＣ１は、一台のサーバ装置で構成されてもよいし、複数台のサーバ装置で構成されていてもよい。

【0016】

例えば、ＳＣ１は、通信回線７を介してカメラ４からカメラ４が店舗内を撮像したカメラ画像を受信する。また、例えば、ＳＣ１は、携帯端末６から店舗内に複数設置された送信器（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ-Ｆｉ等の電波の送信器）（不図示）から常時送信される電波の受信結果を受信する。

【0017】

また、例えば、ＳＣ１は、画像表示装置２に生成したプロモーション画像を送信する。また、例えば、ＳＣ１は、音声出力装置３に生成したプロモーション音声を送信する。

【0018】

カメラ４は、店舗内の人物を含む画像を撮像する。例えば、カメラ４は、店舗内を通行する人物を撮像できるよう、通路付近の天井等に、一定間隔置きに通路に沿って複数台設置される。

【0019】

一例として、設置された複数台のカメラ４は、人物が来店してから退店するまでの通行経路を撮像する。図１の例では、店内の通路に沿ってｎ台のカメラ４が設置されており、これらのカメラ４で人物ＰＡ及び人物ＰＢを撮像する。カメラ４が撮像した画像には、撮像時間及び撮像位置（例えば、当該画像を撮像したカメラ４の設置位置等）を示す情報が含まれる。

【0020】

携帯端末６は、顧客に所持される装置であり、ＳＣ１との間で各種情報のやり取りを行う。携帯端末６は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等である。例えば、携帯端末６は、店舗内に複数設置された送信器から電波を受信する。携帯端末６は、アクセスポイント５及び通信回線７を介し、ＳＣ１に電波の受信結果を送信する。

【0021】

次に、ＳＣ１のハードウェア構成について説明する。図２は、ＳＣ１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【0022】

図２に示すように、ＳＣ１は、制御主体となるＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）１２、各種データを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）１３、各種プログラムを記憶するメモリ部１４等を備えている。

【0023】

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４は、互いにデータバス１５を介して接続されている。ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２とＲＡＭ１３が、制御部１００を構成する。すなわち、制御部１００は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラム１４１に従って動作することによって、各種処理を実行する。各種処理については後述する。

【0024】

ＲＡＭ１３は、制御プログラム１４１を初めとする各種プログラムを展開する他、カメラ４で撮像された画像をメモリ部１４に記憶するまで一時的に記憶する。

【0025】

メモリ部１４は、電源を切っても記憶情報が保持されるＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリであって、制御プログラム１４１を含むプログラム等を記憶する。また、メモリ部１４は、プロモーション用ＬＬＭ１４２と、音声変換用ＬＬＭ１４３と、個人情報ＤＢ１４４と、近傍商品ＤＢ１４５と、商品画像ＤＢ１４６とを有している。

【0026】

プロモーション用ＬＬＭ１４２は、テキストを生成する生成ＡＩであり、大規模言語モデル（ＬＬＭ：Large language Models）である。プロモーション用ＬＬＭ１４２は、顧客に購入を勧める商品を提示するおすすめ商品テキストを生成する。なお、本実施形態では、生成ＡＩとしてＬＬＭを用いているが、生成ＡＩはテキストを生成可能であればよく、ＬＬＭに限定されない。

【0027】

例えば、おすすめ商品テキストは、店舗で取り扱いのある商品の名称と、当該商品をプロモーションする内容と、を記述したテキストデータである。なお、おすすめ商品テキストは、複数の商品の名称と、複数の商品の夫々をプロモーションする内容と、を含むリスト形式のテキストデータであってもよい。

【0028】

例えば、プロモーション用ＬＬＭ１４２は、公知の深層学習技術により構築された、条件を指定したテキストの入力に対し、当該条件に基づいた商品に関するテキストを出力するＬＬＭである。ここで、例えば、条件は、出力結果を導出するための参考となる条件である参照条件や出力結果を絞り込むための制約条件である。

【0029】

本実施形態のプロモーション用ＬＬＭ１４２は、顧客の位置情報、顧客の特徴情報、及び顧客の個人情報等に関する内容を条件として付加した問合せテキストの入力に応じて、当該顧客に対するおすすめ商品テキストを生成する。顧客の位置情報、顧客の特徴情報、顧客の個人情報については後述する。

【0030】

音声変換用ＬＬＭ１４３は、テキストを生成する生成ＡＩであり、ＬＬＭである。音声変換用ＬＬＭ１４３は、プロモーション音声の基となるテキストデータであるプロモーション音声用テキストを生成する。例えば、プロモーション音声用テキストは、口頭で説明した場合に自然と考えられる表現で顧客に商品の購入を勧めるテキストである。

【0031】

例えば、音声変換用ＬＬＭ１４３は、公知の深層学習技術により構築された、商品に関するテキストの入力に対し当該商品を販促するためのテキストを出力するＬＬＭである。

【0032】

本実施形態の音声変換用ＬＬＭ１４３は、商品テキストに、顧客の位置情報、顧客の特徴情報、及び顧客の個人情報に関する内容を付加したテキストデータの入力に応じて、当該顧客に対するプロモーション音声用テキストを生成する。

【0033】

個人情報ＤＢ（Data Base）１４４は、顧客の個人情報を管理する。例えば、個人情報は、顧客の住所、氏名、年齢、性別、顧客ＩＤ、電話番号、Ｅメールアドレス、顔画像、登録されている携帯端末の情報、店舗における商品の購入履歴、及びおすすめ商品テキストの出力履歴等の顧客の情報である。

【0034】

一例として、個人情報ＤＢ１４４は、顧客毎に、顧客の住所、氏名、年齢、性別、顧客ＩＤ、電話番号、Ｅメールアドレス、顔画像、登録されている携帯端末の識別情報（端末ＩＤ）、店舗における商品の購入履歴、及びおすすめ商品テキストの履歴を対応付けて記憶したデータベースである。

【0035】

近傍商品ＤＢ１４５は、店舗内の位置毎に当該位置の近傍にある商品を定義したデータベースである。一例として、近傍商品ＤＢ１４５は、店舗内の位置情報毎に、商品情報を対応付けて記憶したデータベースである。なお、一つの位置情報に、複数の商品情報が対応付けられていてもよい。また、異なる位置情報に、同一の商品情報が対応付けられていてもよい。

【0036】

商品画像ＤＢ１４６は、商品の画像を管理するデータベースである。一例として、商品画像ＤＢ１４６は、商品毎に、商品ＩＤ、商品名、及び商品画像を対応付けて記憶したデータベースである。なお、商品画像には、商品を紹介するテキスト等の商品に関する情報を画像化した情報が含まれていてもよい。また、商品画像は、様々な角度から商品を撮影した複数の画像であってもよい。

【0037】

また、データバス１５には、操作部１７と表示部１８とが、コントローラ１６を介して接続されている。

【0038】

操作部１７は、店員等の操作者から各種入力を受付ける。例えば、操作部１７は、数字を置数するテンキーや各種ファンクションキー等を備えている。

【0039】

表示部１８は、各種情報を表示する。例えば、表示部１８は、カメラ４から入力した店舗内の画像を表示してもよい。また、表示部１８は、ある特定のカメラ４が撮像した画像を表示してもよい。また、表示部１８は、複数台のカメラ４が撮像した画像を、画面を分割して同一画面に一度に表示してもよい。

【0040】

また、データバス１５は、ＬＡＮＩ／Ｆ（Interface）等の通信Ｉ／Ｆ１９を接続している。通信Ｉ／Ｆ１９は、通信回線７と接続している。

【0041】

通信Ｉ／Ｆ１９は、各種情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ１９は、カメラ４で撮像された画像をリアルタイムに受信する。

【0042】

次に、ＳＣ１の機能構成について説明する。図３は、ＳＣ１の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。制御部１００が、ＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶された制御プログラム１４１を含む各種プログラムに従うことで、ＬＬＭ前処理部１０１、ＬＬＭ処理部１０２、及びＬＬＭ後処理部１０３として機能する。

【0043】

まず、ＬＬＭ前処理部１０１について説明する。ＬＬＭ前処理部１０１は、ＬＬＭ前処理を行う。例えば、ＬＬＭ前処理は、プロモーション用ＬＬＭ１４２を利用してプロモーション情報を生成する過程において、プロモーション用ＬＬＭ１４２に問合せテキストを入力する処理を実行可能な状態にするまでの一連の処理である。

【0044】

図３に示すように、ＬＬＭ前処理部１０１は、取得部１１１、第１特定部１１２、検出部１１３、第２特定部１１４、及び第１生成部１１５を備える。

【0045】

取得部１１１は、カメラ４が撮像したカメラ画像を取得する。例えば、取得部１１１は、通信回線７を介し、リアルタイムで複数のカメラ４からカメラ画像を受信することにより、カメラ画像を取得する。取得部１１１は、取得したカメラ画像を、第１特定部１１２、検出部１１３、及び第２特定部１１４に送出する。

【0046】

第１特定部１１２は、顧客の個人情報を特定する。例えば、取得部１１１から送出されたカメラ画像から公知の画像認識技術を用いて顧客の顔画像を抽出する。第１特定部１１２は、メモリ部１４に記憶された個人情報ＤＢ１４４を参照し、抽出した顔画像に対応する住所、氏名、年齢、性別、顧客ＩＤ、電話番号、Ｅメールアドレス、店舗における商品の購入履歴、及びおすすめ商品テキストの出力履歴を、当該顔画像に対応する顧客の個人情報として特定する。

【0047】

また、第１特定部１１２は、特定した顧客ＩＤと抽出した顔画像とを対応付けて検出部１１３へ送出する。また、第１特定部１１２は、特定した顧客ＩＤと特定した登録されている携帯端末の情報とを対応付けて第２特定部１１４へ送出する。

【0048】

また、第１特定部１１２は、特定した顧客ＩＤと特定した個人情報とを対応付けて、第１生成部１１５及び判断部１１７へ送出する。なお、第１生成部１１５及び判断部１１７へ送出する個人情報は、特定した個人情報の一部であってもよい。また、第１生成部１１５に送出する個人情報の種類と判断部１１７に送出する個人情報の種類とが異なっていてもよい。

【0049】

ここで、第１特定部１１２は、顧客の店舗における商品の購入履歴を特定しているとも言えるため、第１特定部１１２は、第２取得部の一例であると言える。

【0050】

検出部１１３は、カメラ画像に映り込んだ顧客の特徴情報を検出する。例えば、特徴情報は、顧客の外見上の特徴を表す情報である。具体的には、顧客の服装（例えば、○○ブランドの白いセーターと、××ブランドの黒いパンツを着用等）を表す情報である。なお、特徴情報は、喜んでいる、怒っている、哀しそう、楽しそう等の顧客の表情等から推測される顧客の感情に関する情報を含んでいてもよい。

【0051】

例えば、検出部１１３は、取得部１１１から送出されたカメラ画像から、第１特定部１１２から送出された顔画像に対応する顧客を特定する。検出部１１３は、公知の画像認識技術により、特定した顧客の外見上の特徴を抽出する。検出部１１３は、抽出した特徴を顧客の特徴情報として、第１特定部１１２から送出された顔画像に対応付けられた顧客ＩＤと対応付けて第１生成部１１５及び判断部１１７へ送出する。

【0052】

第２特定部１１４は、顧客の位置情報を特定する。例えば、位置情報は、店舗内における顧客の位置を表す情報である。例えば、第２特定部１１４は、通信回線７を介し、店舗内に存在する携帯端末６から電波の受信結果を受信する。ここで、当該電波の受信結果には、端末ＩＤが対応付けられているものとする。

【0053】

例えば、第２特定部１１４は、受信した電波の受信結果に対応付けられた端末ＩＤを確認し、第１特定部１１２から送出された端末ＩＤと一致する端末ＩＤが対応付けられた電波の受信結果を特定する。また、第２特定部１１４は、電波の受信結果に含まれる、店舗内のどの送信器からの電波をどの程度の強度で受信しているかを表す情報から、当該端末ＩＤで識別される携帯端末６の位置を特定する。

【0054】

第２特定部１１４は、特定した携帯端末６の位置を表す情報を、顧客の位置情報として、第１特定部１１２から送出された端末ＩＤに対応付けられた顧客ＩＤと対応付けて第１生成部１１５及び判断部１１７へ送出する。

【0055】

ここで、第１生成部１１５及び判断部１１７へ送出される顧客の位置情報には、当該位置情報に対応する携帯端末６による電波の受信結果に含まれる電波の受信時刻を表す情報（以下、位置情報の時刻ともいう）が含まれるものとする。これにより、第１生成部１１５及び判断部１１７へ送出される顧客の位置情報が、どの時刻における顧客の位置情報なのかを特定することが可能になる。

【0056】

ところで、顧客は必ずしも携帯端末６を持って入店するとは限らないし、何らかの原因で、携帯端末６が店舗内に設置された送信器から電波を受信できない可能性もある。そこで、第１特定部１１２から送出された端末ＩＤに対応する携帯端末６の電波の受信結果が取得できない場合や携帯端末６の位置を正確に特定できない場合、第２特定部１１４は、カメラ画像に基づいて、顧客の位置情報を特定する。

【0057】

例えば、第１特定部１１２から送出された端末ＩＤに対応する携帯端末６の電波の受信結果が取得できない場合、第２特定部１１４は、第１特定部１１２に対し、当該端末ＩＤに対応付けられた顧客ＩＤを送出し、当該顧客ＩＤに対応する顔画像を送出するよう要求する。要求を受けた第１特定部１１２は、当該顧客ＩＤと当該顧客ＩＤに対応する顔画像とを対応付けて、第２特定部１１４へ送出する。

【0058】

第２特定部１１４は、取得部１１１から送出された複数のカメラ画像を検索し、第１特定部１１２から送出された顔画像に対応する顧客が撮像されたカメラ画像を特定する。第２特定部１１４は、特定したカメラ画像に含まれる撮像位置を表す情報から、第１特定部１１２から送出された顔画像に対応する顧客の位置を特定する。

【0059】

なお、複数のカメラ画像に第１特定部１１２から送出された顔画像に対応する顧客が映り込んでいる場合、第２特定部１１４は、カメラ画像に含まれる撮像時間を表す情報を参照し、最新のカメラ画像に含まれる撮像位置を表す情報から、第１特定部１１２から送出された顔画像に対応する顧客の位置を特定する。また、この場合、位置情報の時刻は、最新のカメラ画像の撮影時刻になるものとする。

【0060】

第１生成部１１５は、顧客の特徴情報に基づいて、問合せテキストを生成する。問合せテキストは、生成ＡＩに生成するテキストの内容を指示する指示情報（プロンプト）である。以下、指示情報で指示された内容を指示内容ともいう。

【0061】

例えば、第１生成部１１５は、プロモーション用ＬＬＭ１４２に、商品の名称と、当該商品をプロモーションする内容と、を含むテキストの生成を指示するとともに、おすすめ商品は店舗で販売される商品であること、おすすめ商品は、第１特定部１１２、検出部１１３、及び第２特定部１１４の処理結果に基づく条件から導出されるものであること、を指示する内容を記述した問合せテキストを生成する。

【0062】

ここで、指示情報を生成するためのテンプレートは、メモリ部１４等に予め記憶される。なお、メモリ部１４等に複数のテンプレートが記憶されていてもよい。この場合、第１生成部１１５は、複数のテンプレートを状況に応じて使い分けてもよい。例えば、第１生成部１１５は、問合せテキストに含まれるキーワード（例えば、商品のジャンル（食料品、衣料品等）を判別可能な単語）に応じて、テンプレートを切り替えてもよい。

【0063】

また、第１生成部１１５は、指示内容で指定した条件に応じて、問合せテキストに第１生成部１１５は、第１特定部１１２、検出部１１３、及び第２特定部１１４の処理に基づくテキストデータを付加する。

【0064】

例えば、第１生成部１１５は、第１特定部１１２、検出部１１３、及び第２特定部１１４から顧客ＩＤと対応付けて送出された情報を含むテキストデータを、問合せテキストに条件として付加する。ここで、夫々の情報は顧客ＩＤと対応付けられているため、他の顧客の情報が問合せテキストに混入することを防止できる。

【0065】

具体的には、第１生成部１１５は、顧客の位置情報に関する記述、顧客の近傍に存在する商品の商品情報、顧客の特徴情報に関する記述、顧客の商品の購入履歴に関する記述、及び、おすすめ商品テキストの出力履歴に関する記述と、を含むテキストデータを条件として問合せテキストに付加する。

【0066】

一例として、第１生成部１１５は、第１特定部１１２から送出された顧客の個人情報及び第２特定部１１４から送出された顧客の位置情報に基づいて、顧客の位置情報に関する記述として、「Ａ（顧客の氏名）は、下着売り場の棚の前にいる」等と記述したテキストデータを条件として問合せテキストに付加する。

【0067】

また、第１生成部１１５は、近傍商品ＤＢ１４５を参照し、第２特定部１１４から送出された顧客の位置情報に対応する商品情報を特定する。この場合、第１生成部１１５は、第２特定部１１４と協働して、近傍商品を特定していると言えるため、第２特定部１１４及び第１生成部１１５は、第２特定部の一例であると言える。

【0068】

第１生成部１１５は、顧客の近傍に存在する商品の商品情報として、特定した商品情報に含まれる商品の名称を記述したテキストデータを条件として問合せテキストに付加する。

【0069】

また、第１生成部１１５は、第１特定部１１２から送出された顧客の個人情報及び検出部１１３から送出された顧客の特徴情報に基づいて、顧客の特徴情報に関する記述として、「Ａは、○○ブランドの白いセーターと、××ブランドの黒いパンツを着用している」等と記述したテキストデータを条件として問合せテキストに付加する。

【0070】

また、第１生成部１１５は、第１特定部１１２から送出された顧客の個人情報に基づいて、顧客の商品の購入履歴に関する記述として、「Ａは、△月□日に商品コードＸＸのシャツを購入した」等と記述したテキストデータを条件として問合せテキストに付加する。

【0071】

問合せテキストに、条件として顧客の商品の購入履歴に関する記述を含ませ、かつ、指示内容に購入済の商品は出力しない旨の指示を加えることで、顧客に対して既に当該顧客が購入済の商品の購入を勧めてしまうような事態を抑止することができる。

【0072】

また、第１生成部１１５は、第１特定部１１２から送出された顧客の個人情報に基づいて、おすすめ商品テキストの出力履歴に関する記述として、「Ａには、過去○回、商品コードＹＹのシャツの購入を勧めている」等と記述したテキストデータを条件として問合せテキストに付加する。

【0073】

問合せテキストに、条件としておすすめ商品テキストの出力履歴に関する記述に関する記述を含ませ、かつ、指示内容に所定回数購入を勧めても購入に至らなかった商品は出力しない旨の指示を加えることで、顧客に対して複数回購入を勧めても購入には至らなかった商品（顧客の興味が薄いと考えられる商品）の購入を勧めてしまうような事態を抑止することができる。

【0074】

第１生成部１１５は、生成した問合せテキストを、当該問合せテキストに対応する顧客ＩＤと対応付けて第２生成部１１６へ送出する。ここで、第２生成部１１６へ送出される問合せテキストは、生成した問合せテキストの基となった顧客の位置情報の時刻（以下、問合せ時刻ともいう）を含むものとする。

【0075】

次に、ＬＬＭ処理部１０２について説明する。ＬＬＭ処理部１０２は、ＬＬＭ処理を実行する。ＬＬＭ処理は、ＬＬＭに対してテキストを入力し、ＬＬＭから出力されるテキストを取得する処理である。図３に示すように、ＬＬＭ処理部１０２は、第２生成部１１６及び第４生成部１２０を備える。第４生成部１２０については後述する。

【0076】

第２生成部１１６は、問合せテキストに基づいて、おすすめ商品テキストを生成する。おすすめ商品テキストは、第２テキスト情報の一例である。例えば、第２生成部１１６は、第１生成部１１５から送出された問合せテキストをメモリ部１４に記憶されたプロモーション用ＬＬＭ１４２に入力する。第２生成部１１６は、プロモーション用ＬＬＭ１４２から出力されたテキストデータを、おすすめ商品テキストとして取得する。

【0077】

また、第２生成部１１６は、取得したおすすめ商品テキストを、判断部１１７へ送出する。ここで、判断部１１７へ送出されるおすすめ商品テキストは、第１生成部１１５から送出された問合せテキストの問合せ時刻を含むものとする。

【0078】

また、第２生成部１１６は、個人情報ＤＢ１４４を参照し、第１生成部１１５から問合せテキストに対応付けて送出された顧客ＩＤに対応するおすすめ商品テキストの出力履歴を特定する。第２生成部１１６は、特定したおすすめ商品テキストの出力履歴に、取得したおすすめ商品テキストを追加する処理を行う。

【0079】

なお、上述した第１生成部１１５の処理の一部又は全部を第２生成部１１６が実行してもよい。また、第２生成部１１６の処理の一部又は全部を第１生成部１１５が実行してもよい。

【0080】

次に、ＬＬＭ後処理部１０３について説明する。ＬＬＭ後処理部１０３は、ＬＬＭ後処理を行う。例えば、ＬＬＭ後処理は、プロモーション用ＬＬＭ１４２を利用してプロモーション情報を生成する過程において、プロモーション情報を生成するために、第２生成部１１６（プロモーション用ＬＬＭ１４２）が生成したおすすめ商品テキストに対して行われる処理である。

【0081】

図３に示すように、ＬＬＭ後処理部１０３は、判断部１１７、変換部１１８、第３生成部１１９、第５生成部１２１、及び出力制御部１２２を備える。

【0082】

判断部１１７は、プロモーション情報の出力に関する判断を行う。例えば、判断部１１７は、第２特定部１１４から送出される顧客の位置情報に基づいて、プロモーション情報を出力するか否かを判断する。一例として、判断部１１７は、顧客の位置情報が所定時間を超えて変化しない場合に、プロモーション情報を出力すると判断する。

【0083】

なお、判断部１１７は、所定の範囲内の移動（例えば、顧客の位置情報の半径○メートル以内の移動）は、移動していないものとみなして、顧客の位置情報の変化を判断してもよい。

【0084】

また、判断部１１７は、プロモーション情報を出力すると判断した場合、再問合せが必要かを判断する。例えば、判断部１１７は、第２特定部１１４から送出された最新の顧客の位置情報と、問合せ時刻における顧客の位置情報とを比較し、両者が一致する場合は、再問合せが不要と判断し、両者が一致しない場合は、再問合せが必要と判断する。

【0085】

なお、判断部１１７は、所定の範囲内の位置情報の変化（例えば、顧客の位置情報の半径○メートル以内の変化）については、両者の位置情報が一致するものとみなして、再問合せが必要かを判断してもよい。

【0086】

判断部１１７は、再問合せが必要と判断した場合、第１生成部１１５に再問合せ要求を送出する。また、判断部１１７は、プロモーション情報を出力しないと判断した場合も上記と同様に再問合せ要求を送出する。再問合せ要求を受けた第１生成部１１５は、最新の位置情報、特徴情報、及び個人情報に基づいて、問合せテキストを生成し、第２生成部１１６に送出する。

【0087】

また、判断部１１７は、プロモーション情報を出力すると判断し、かつ、再問合せが不要と判断した場合、プロモーション情報の出力先を判断する。例えば、判断部１１７は、画像表示装置２及び音声出力装置３の夫々について、第２特定部１１４から送出された最新の顧客の位置情報に最も近い装置（画像表示装置２又は音声出力装置３）を特定する。

【0088】

また、判断部１１７は、特定した画像表示装置２と音声出力装置３とのうち、より顧客の位置情報に近い装置を、プロモーション情報の出力先と判断する。また、判断部１１７は、他方の装置について、最新の顧客の位置情報の所定の範囲内に存在するかを判断する。所定の範囲内に存在する場合、判断部１１７は、他方の装置についても、プロモーション情報の出力先と判断する。

【0089】

また、判断部１１７は、出力先と判断した装置に、画像表示装置２が含まれる場合、第２生成部１１６から送出されたおすすめ商品テキストを変換部１１８へ送出する。ここで、変換部１１８へ送出されるおすすめ商品テキストには、出力先となる画像表示装置２を特定する情報（以下、画像表示装置情報ともいう）が対応付けられるものとする。

【0090】

また、判断部１１７は、出力先と判断した装置に、音声出力装置３が含まれる場合、第２生成部１１６から送出されたおすすめ商品テキストを第３生成部１１９へ送出する。ここで、第３生成部１１９へ送出されるおすすめ商品テキストには、出力先となる音声出力装置３を特定する情報（以下、音声出力装置情報ともいう）が対応付けられるものとする。

【0091】

また、第３生成部１１９へ送出されるおすすめ商品テキストには、おすすめ商品テキストに対応する顧客の個人情報、特徴情報、及び位置情報が対応付けられるものとする。

【0092】

なお、判断部１１７は、最新の顧客の位置情報との距離に関係なく、第２特定部１１４から送出された最新の顧客の位置情報に最も近い画像表示装置２、及び、最新の顧客の位置情報に最も近い音声出力装置３の両方を出力先として判断してもよい。

【0093】

変換部１１８は、おすすめ商品テキストを、当該おすすめ商品の商品画像を含むプロモーション画像に変換する。変換部１１８は、第３生成部の一例である。

【0094】

例えば、変換部１１８は、商品画像ＤＢ１４６を参照し、判断部１１７から送出されたおすすめ商品テキストに含まれる商品の名称と対応する商品画像を特定する。変換部１１８は、おすすめ商品テキストを、特定した商品画像に変換する。そして、変換部１１８は、変換した商品画像を予め定めたテンプレートに従って配置し、プロモーション画像を生成する。

【0095】

また、変換部１１８は、生成したプロモーション画像に画像表示装置情報を対応付けて出力制御部１２２へ送出する。

【0096】

第３生成部１１９は、おすすめ商品テキストに基づいて、音声変換用テキストを生成する。ここで、音声変換用テキストは、音声変換用ＬＬＭ１４３にテキストの生成を指示する指示情報である。

【0097】

例えば、第３生成部１１９は、音声変換用ＬＬＭ１４３に、判断部１１７から送出されたおすすめ商品テキストの表現を、音声として発生した場合に違和感のない表現に変換するよう指示する内容を記述した音声変換用テキストを生成する。

【0098】

ここで、指示情報を生成するためのテンプレートは、メモリ部１４等に予め記憶される。なお、メモリ部１４等に複数のテンプレートが記憶されていてもよい。この場合、第３生成部１１９は、複数のテンプレートを状況に応じて使い分けてもよい。例えば、第３生成部１１９は、音声変換用テキストに含まれるキーワード（例えば、男性、女性等の単語）に応じて、テンプレートを切り替えてもよい。

【0099】

本実施形態では、音声変換用テキストの指示内容は、おすすめ商品テキストに、顧客の位置情報に関する記述、顧客特徴情報に関する記述、顧客の個人情報に関する記述に基づく顧客の情報（例えば、顧客の現在位置、外見上の特徴、過去に購入した商品等）を付加したテキストの表現を、音声として発生した場合に違和感のない表現に変換する指示を含む。

【0100】

具体的には、第３生成部１１９は、顧客の位置情報に関する記述、顧客特徴情報に関する記述、顧客の個人情報に関する記述を含むテキストデータを音声変換用テキストに付加する。

【0101】

一例として、第３生成部１１９は、判断部１１７から送出された顧客の個人情報及び第顧客の位置情報に基づいて、顧客の位置情報に関する記述として、「下着売り場をご覧いただいているＡ様」等と記述したテキストデータを音声変換用テキストに付加する。

【0102】

また、第３生成部１１９は、判断部１１７から送出された顧客の個人情報及び顧客の特徴情報に基づいて、顧客の特徴情報に関する記述として、「○○ブランドの白いセーターをお召のＡ様」等と記述したテキストデータを音声変換用テキストに付加する。

【0103】

また、第３生成部１１９は、判断部１１７から送出された顧客の個人情報に基づいて、顧客の個人情報に関する記述として、「△月□日に商品コードＸＸのシャツをご購入いただいたＡ様」等と記述したテキストデータを音声変換用テキストに付加する。

【0104】

なお、音声変換用テキストの指示内容は、おすすめ商品テキストに含まれる各要素の出力順序を指定したり（例えば、複数のおすすめ商品がある場合の紹介の順序等）、おすすめ商品テキストの内容を要約して出力したりすることを指示する内容を含んでいてもよい。

【0105】

また、第３生成部１１９は、生成した音声変換用テキストに音声出力装置情報を対応付けて第４生成部１２０へ送出する。

【0106】

次に、ＬＬＭ処理部１０２の第４生成部１２０について説明する。第４生成部１２０は、プロモーション音声用テキストを生成する。第４生成部１２０は、第３生成部の一例である。プロモーション音声用テキストは、音声で発生して違和感のないおすすめ商品に関するテキストである。

【0107】

例えば、第４生成部１２０は、第３生成部１１９から送出された音声変換用テキストをメモリ部１４に記憶された音声変換用ＬＬＭ１４３に入力する。第４生成部１２０は、音声変換用ＬＬＭ１４３から出力されたテキストデータを、プロモーション音声用テキストとして取得する。

【0108】

また、第４生成部１２０は、生成したプロモーション音声用テキストに音声出力装置情報を対応付けて第５生成部１２１へ送出する。

【0109】

次に、ＬＬＭ後処理部１０３の第５生成部１２１について説明する。第５生成部１２１は、プロモーション音声を生成する。第５生成部１２１は、第３生成部の一例である。例えば、第５生成部１２１は、公知のテキストデータを音声に変換する技術により、第４生成部１２０から送出されたプロモーション音声用テキストを音声データに変換し、プロモーション音声を生成する。

【0110】

また、第５生成部１２１は、生成したプロモーション音声に音声出力装置情報を対応付けて出力制御部１２２へ送出する。

【0111】

なお、上述した第４生成部１２０の処理の一部又は全部を第５生成部１２１が実行してもよい。また、第５生成部１２１の処理の一部又は全部を第４生成部１２０が実行してもよい。

【0112】

出力制御部１２２は、プロモーション情報を出力する。

【0113】

例えば、出力制御部１２２は、通信回線７を介し、変換部１１８から送出されたプロモーション画像を、当該プロモーション画像に対応付けられた画像表示装置情報で特定される画像表示装置２へ送信する。画像表示装置２は、受信したプロモーション画像を、表示デバイスに表示させる。

【0114】

また、出力制御部１２２は、通信回線７を介し、第５生成部１２１から送出されたプロモーション音声を、当該プロモーション音声に対応付けられた音声出力装置情報で特定される音声出力装置３へ送信する。音声出力装置３は、受信したプロモーション音声を、音声出力デバイスに出力させる。

【0115】

次に、ＳＣ１が実行する処理について、図４を用いて説明する。図４は、ＳＣ１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

【0116】

まず、取得部１１１は、カメラ画像を取得する（ステップＳ１）。例えば、取得部１１１は、通信回線７を介し、複数台のカメラ４の夫々からカメラ画像をリアルタイムで受信することにより、カメラ画像を取得する。

【0117】

なお、図４では、カメラ画像を取得する処理をステップＳ１として記載しているが、カメラ画像を取得する処理は継続的に行われるものとする。

【0118】

次いで、第１特定部１１２は、顧客の個人情報を特定する（ステップＳ２）。例えば、第１特定部１１２は、ステップＳ１で取得されたカメラ画像から公知の画像認識技術により顧客の顔画像を抽出する。第１特定部１１２は、メモリ部１４に記憶された個人情報ＤＢ１４４を参照し、抽出した顔画像に対応する情報を個人情報として特定する。

【0119】

なお、図４では、顧客の個人情報を特定する処理をステップＳ２として記載しているが、顧客の個人情報を特定する処理は継続的に行われるものとする。

【0120】

次いで、検出部１１３は、顧客の特徴情報を検出する（ステップＳ３）。例えば、検出部１１３は、ステップＳ１で取得されたカメラ画像に映り込んだ顧客の中から、ステップＳ２で抽出された顔画像に対応する顧客を特定し、公知の画像認識技術により、当該顧客の外見上の特徴を検出する。

【0121】

なお、図４では、顧客の特徴情報を検出する処理をステップＳ３として記載しているが、顧客の特徴情報を検出する処理は継続的に行われるものとする。

【0122】

次いで、第２特定部１１４は、顧客の位置情報を特定する（ステップＳ４）。例えば、第２特定部１１４は、通信回線７を介し、携帯端末６から端末ＩＤを含む電波の受信結果（携帯端末６の端末ＩＤが含まれる）を受信する。

【0123】

第２特定部１１４は、ステップＳ２で特定された顧客の個人情報に含まれる顧客の携帯端末６の端末ＩＤを含む受信結果に基づいて、当該携帯端末６の店舗内における位置を特定する。第２特定部１１４は、特定した携帯端末６の位置を顧客の位置情報として特定する。

【0124】

なお、図４では、顧客の位置情報を特定する処理をステップＳ４として記載しているが、顧客の位置情報を特定する処理は継続的に行われるものとする。

【0125】

次いで、第１生成部１１５は、問合せテキストを生成する（ステップＳ５）。例えば、第１生成部１１５は、ステップＳ２で特定された顧客の個人情報に関する記述、ステップＳ３で検出された顧客の特徴情報に関する記述、ステップＳ４で特定された顧客の位置情報に関する記述を条件として付加した、店舗で取り扱いのある商品に関するテキストの生成を指示する問合せテキストを生成する。

【0126】

次いで、第２生成部１１６は、おすすめ商品テキストを生成する（ステップＳ６）。例えば、第２生成部１１６は、ステップＳ５で生成された問合せテキストを、メモリ部１４に記憶されたプロモーション用ＬＬＭ１４２に入力する。第２生成部１１６は、プロモーション用ＬＬＭ１４２から出力されたテキストデータをおすすめ商品テキストとして取得する。

【0127】

次いで、判断部１１７は、プロモーション情報を出力するかを判断する（ステップＳ７）。

【0128】

例えば、判断部１１７は、ステップＳ４で継続的に特定される顧客の位置情報が所定時間を超えて変化しない場合に、プロモーション情報を出力すると判断する。一方、顧客の位置情報が変化している場合、判断部１１７は、プロモーション情報を出力しないと判断する。プロモーション情報を出力しないと判断した場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、後述のステップＳ９の処理に移行する。

【0129】

一方、プロモーション情報を出力すると判断した場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、判断部１１７は、再問合せが必要かを判断する（ステップＳ８）。

【0130】

例えば、判断部１１７は、ステップＳ５で生成した問合せテキストに対応する顧客の位置情報と、最新の位置情報とを比較し、両者が一致しない場合に、再問合せが必要と判断する。一方、両者が一致する場合、判断部１１７は、再問合せが不要と判断する。

【0131】

再問合せが必要と判断した場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、判断部１１７は、第１生成部１１５へ再問合せ要求を送出（ステップＳ９）し、ステップＳ５の処理に移行する。再問合せ要求を受けた第１生成部１１５は、継続的に実行されるステップＳ１乃至Ｓ４の処理で取得される、最新の顧客の個人情報、特徴情報、位置情報に基づいて、ステップＳ５の処理を実行する。

【0132】

一方、再問合せが不要と判断した場合（ステップＳ８：Ｎｏ）、判断部１１７は、出力先に画像表示装置２が含まれるかを判断する（ステップＳ１０）。

【0133】

例えば、判断部１１７は、ステップＳ４で特定された最新の顧客の位置情報に最も近い画像表示装置２が、最新の顧客の位置情報に最も近い音声出力装置３よりも、最新の顧客の位置情報に近い場合、判断部１１７は、出力先に画像表示装置２が含まれると判断する。

【0134】

また、判断部１１７は、音声出力装置３の方が最新の顧客の位置情報に近い場合であっても、最新の顧客の位置情報に最も近い画像表示装置２が、最新の顧客の位置情報の所定範囲にある場合は、出力先に画像表示装置２が含まれると判断する。出力先に画像表示装置２が含まれない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、後述のステップＳ１３の処理に移行する。

【0135】

一方、出力先に画像表示装置２が含まれる場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、変換部１１８は、おすすめ商品テキストをプロモーション画像に変換する（ステップＳ１１）。

【0136】

例えば、変換部１１８は、メモリ部１４に記憶された商品画像ＤＢ１４６を参照し、おすすめ商品テキストに含まれる商品名に対応する商品画像を特定する。変換部１１８は、おすすめ商品テキストを特定した商品画像に変換し、変換した画像をテンプレートに従って配置することでプロモーション画像を生成する。

【0137】

次いで、出力制御部１２２は、プロモーション画像を画像表示装置２へ送信する（ステップＳ１２）。例えば、出力制御部１２２は、通信回線７を介し、ステップＳ１１で変換されたプロモーション画像を、ステップＳ４で特定された最新の顧客の位置情報に最も近い画像表示装置２へ送信する。

【0138】

次いで、判断部１１７は、出力先に音声出力装置３が含まれるかを判断する（ステップＳ１３）。

【0139】

例えば、判断部１１７は、ステップＳ４で特定された最新の顧客の位置情報に最も近い音声出力装置３が、最新の顧客の位置情報に最も近い画像表示装置２よりも、最新の顧客の位置情報に近い場合、判断部１１７は、出力先に音声出力装置３が含まれると判断する。

【0140】

また、判断部１１７は、画像表示装置２の方が最新の顧客の位置情報に近い場合であっても、最新の顧客の位置情報に最も近い音声出力装置３が、最新の顧客の位置情報の所定範囲にある場合は、出力先に音声出力装置３が含まれると判断する。出力先に音声出力装置３が含まれない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、本処理を終了する。

【0141】

一方、出力先に音声出力装置３が含まれる場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、第３生成部１１９は、音声変換用テキストを生成する（ステップＳ１４）。

【0142】

例えば、第３生成部１１９は、ステップＳ６で生成されたおすすめ商品テキストに、当該商品テキストに対応する、顧客の個人情報、顧客の特徴情報、顧客の位置情報に基づく記述を付加した、商品の販促に関するテキストの生成を指示する音声変換用テキストを生成する。

【0143】

次いで、第４生成部１２０は、プロモーション音声用テキストを生成する（ステップＳ１５）。

【0144】

例えば、第４生成部１２０は、ステップＳ１５で生成された音声変換用テキストを、メモリ部１４に記憶された音声変換用ＬＬＭ１４３に入力する。第３生成部１１９は、音声変換用ＬＬＭ１４３から出力されたテキストデータをプロモーション音声用テキストとして取得する。

【0145】

次いで、第５生成部１２１は、プロモーション音声を生成する（ステップＳ１６）。例えば、第５生成部１２１は、公知のテキストデータを音声データに変換する技術により、ステップＳ１５で生成（取得）されたプロモーション音声用テキストを音声データに変換し、プロモーション音声を生成する。

【0146】

次いで、出力制御部１２２は、プロモーション音声を音声出力装置３へ送信する（ステップＳ１７）。例えば、出力制御部１２２は、通信回線７を介し、ステップＳ１６で生成されたプロモーション音声を、ステップＳ４で特定された最新の顧客の位置情報に最も近い音声出力装置３へ送信する。

【0147】

なお、図４では、ステップＳ１３の処理を、ステップＳ１２の後の処理として記載しているが、ステップＳ１３の処理は、ステップＳ１０と並行して実行されてもよい。また、ステップＳ１３の処理は、ステップＳ８の処理の後、ステップＳ１０よりも前に行われてもよい。

【0148】

以上説明したように、本実施形態に係るＳＣ１は、施設に設置されたカメラからカメラ画像を取得し、カメラ画像内に映り込んだ顧客の特徴を検出し、人物の特徴を含む問合せテキストの入力に応じて店舗で取り扱う商品に関するテキストを出力するプロモーション用ＬＬＭ１４２に、検出した顧客の特徴を表した問合せテキストを入力することによりおすすめ商品テキストを生成し、おすすめ商品テキストに基づく情報を出力する。

【0149】

これにより、本実施形態に係るＳＣ１は、検出した顧客の特徴を加味した問合せテキストを生成することができる。顧客の特徴を加味した問合せテキストをプロモーション用ＬＬＭ１４２に入力しておすすめ商品テキストを生成することで、より顧客に最適化されたおすすめ商品テキストを生成することができる。つまり、本実施形態に係るＳＣ１によれば、生成ＡＩを利用した顧客に対するプロモーションの利便性を向上させることができる。

【0150】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客の外見上の特徴に関する記述を条件として付加した問合せ用テキストを生成する。これにより、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客の現在の服装や顧客の表情から推測される感情等を加味したおすすめ商品テキストを生成することができる。

【0151】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、カメラ画像から顧客を特定し、商品の購入履歴を含む個人情報ＤＢ１４４から顧客の商品の購入履歴を特定し、特定した商品の購入履歴に関する記述を条件として付加した問合せ用テキストを生成する。これにより、本実施形態に係るＳＣ１は、購入済の商品を顧客に勧めてしまう事態を抑止できる。

【0152】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客の店舗内における位置情報を特定し、特定した位置情報から、当該位置情報の近傍にある商品の商品情報を特定し、特定した当該商品情報に関する記述を条件として付加した問合せ用テキストを生成する。これにより、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客の現在位置の近くにある商品の購入を勧めることができる。

【0153】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、商品の名称を含むおすすめ商品テキストと、商品の名称と商品画像とを対応付けた商品画像ＤＢ１４６と、に基づいておすすめ商品テキストを商品画像に変換し、当該商品画像を含む画像表示装置２に出力するためのプロモーション画像を生成する。これにより、顧客はどんな商品の購入を勧められているのかを理解しやすくなる。つまり、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客が視覚的に理解しやすい形でプロモーションを行うことができる。

【0154】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、商品の名称を含むおすすめ商品テキストと、おすすめ商品テキストを音声として違和感のないプロモーション用音声テキストに変換する音声変換用ＬＬＭ１４３と、に基づいておすすめ商品テキストをプロモーション用音声テキストに変換し、当該プロモーション用音声テキストを音声データに変換することで音声出力装置３に出力するためのプロモーション音声を生成する。これにより、顧客は、商品の画像を確認できないような場面でも、購入を勧められている商品について理解することができる。つまり、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客の聴覚に訴える形でプロモーションを行うことができる。

【0155】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、所定時間内における顧客の位置情報の変化が、所定範囲内である場合に、プロモーション情報を出力装置へ出力する。ここで、位置情報の変化がない（少ない）ということは、顧客が当該位置情報で表される店舗内の位置で足を止めていることを意味する。また、足を止めるということは、その場所に興味があることを示していることが多い。つまり、本実施形態に係るＳＣ１は、位置情報の変化がない（少ない）場合のみ、当該位置情報に関連するプロモーション情報を出力することで、顧客にとって興味がない商品の購入を勧めてしまうような事態を抑止できる。

【0156】

また、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客の現在の位置情報に近い出力装置にプロモーション情報を出力する。これにより、本実施形態に係るＳＣ１は、顧客に伝わらない形でプロモーション情報を出力してしまうような事態を抑止することができる。

【0157】

なお、上述した実施形態は、ＳＣ１が有する構成又は機能の一部を変更することで、適宜に変形して実施することも可能である。そこで、以下では、上述した実施形態に係るいくつかの変形例を他の実施形態として説明する。なお、以下では、上述した実施形態と異なる点を主に説明することとし、既に説明した内容と共通する点については詳細な説明を省略する。また、以下で説明する変形例は、個別に実施されてもよいし、適宜組み合わせて実施されてもよい。

【0158】

（変形例１）
上述した実施形態では、ＳＣ１がプロモーション用ＬＬＭ１４２及び音声変換用ＬＬＭ１４３を備える形態について説明した。本変形例では、ＳＣ１以外のサーバ装置がプロモーション用ＬＬＭ１４２及び音声変換用ＬＬＭ１４３を備える形態について説明する。

【0159】

本変形例では、プロモーション用ＬＬＭ１４２及び音声変換用ＬＬＭ１４３を備えるサーバ装置（以下、単にサーバ装置ともいう）は、ＳＣ１と同様に店舗内に設けられる。なお、サーバ装置は、店舗外に設けられてもよいが、プロモーション用ＬＬＭ１４２及び音声変換用ＬＬＭ１４３には、顧客の個人情報を含む情報が入力されるため、店舗外に設ける場合は、店舗と無関係の者が容易に立ち入れない場所に設けることが好ましい。

【0160】

本変形例の第２生成部１１６は、通信回線７を介し、第１生成部１１５から送出された問合せテキストをサーバ装置へ送信する。サーバ装置は、プロモーション用ＬＬＭ１４２に受信した問合せテキストを入力する。サーバ装置は、プロモーション用ＬＬＭ１４２から出力されたおすすめ商品テキストをＳＣ１に送信する。第２生成部１１６は、サーバ装置から送信されたおすすめ商品テキストを判断部１１７へ送出する。

【0161】

また、第４生成部１２０は、通信回線７を介し、第３生成部１１９で生成された音声変換用テキストをサーバ装置へ送信する。サーバ装置は、音声変換用ＬＬＭ１４３に受信した音声変換用テキストを入力する。サーバ装置は、音声変換用ＬＬＭ１４３から出力されたプロモーション音声用テキストをＳＣ１に送信する。第５生成部１２１は、サーバ装置から送信されたプロモーション音声用テキストをプロモーション音声に変換する。

【0162】

なお、上記では、プロモーション用ＬＬＭ１４２及び音声変換用ＬＬＭ１４３を同じサーバ装置が備えているが、プロモーション用ＬＬＭ１４２を備えるサーバ装置と、音声変換用ＬＬＭ１４３を備えるサーバ装置が別のサーバ装置であってもよい。

【0163】

本変形例によれば、ＳＣ１の処理負担を軽減することができる。

【0164】

（変形例２）
上述した実施形態では、情報処理システムＳが画像表示装置２及び音声出力装置３の両方を備える形態について説明した。しかしながら、情報処理システムＳは画像表示装置２及び音声出力装置３のうち、一方のみを備えていてもよい。

【0165】

本変形例によれば、例えば、店舗の事情に応じた出力装置のみで顧客に対するプロモーションを行うことができる。

【0166】

（変形例３）
上述した実施形態では、顧客の商品の購入履歴がＳＣ１のメモリ部１４の個人情報ＤＢ１４４に記憶される形態について説明した。本変形例では、顧客の商品の購入履歴が顧客の携帯端末６に記憶される携帯について説明する。

【0167】

本変形例では、第１特定部１１２は、個人情報ＤＢ１４４から顧客の携帯端末６の端末ＩＤを特定する。第１特定部１１２は、アクセスポイント５及び通信回線７を介し、特定した端末ＩＤで識別される携帯端末６から、顧客の商品の購入履歴を取得する。

【0168】

本変形例によれば、ＳＣ１のメモリ部１４の個人情報ＤＢ１４４に記憶される情報量を削減することができる。

【0169】

（変形例４）
上述した実施形態では、ＳＣ１がおすすめ商品テキストを画像データ又は音声データに変換して出力する形態について説明したが、ＳＣ１は、おすすめ商品テキストをテキストデータのまま、表示デバイスに出力してもよい。

【0170】

本変形例によれば、文字のみを表示可能な簡易の表示デバイスにもおすすめ商品テキストを表示させることができるため、低コストで商品のプロモーションを行うことができる。

【0171】

なお、上述の実施形態のＳＣ１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

【0172】

また、上述の実施形態のＳＣ１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態のＳＣ１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

【0173】

また、実施形態のＳＣ１で実行されるプログラムを、ＲＯＭ１２等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

【0174】

以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0175】

１ ＳＣ
２ 画像表示装置
３ 音声出力装置
４ カメラ
５ アクセスポイント
６ 携帯端末
７ 通信回線
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ メモリ部
１００ 制御部
１０１ ＬＬＭ前処理部
１０２ ＬＬＭ処理部
１０３ ＬＬＭ後処理部
１１１ 取得部
１１２ 第１特定部
１１３ 検出部
１１４ 第２特定部
１１５ 第１生成部
１１６ 第２生成部
１１７ 判断部
１１８ 変換部
１１９ 第３生成部
１２０ 第４生成部
１２１ 第５生成部
１２２ 出力制御部
１４２ プロモーション用ＬＬＭ
１４３ 音声変換用ＬＬＭ
１４４ 個人情報ＤＢ
１４５ 近傍商品ＤＢ
１４６ 商品画像ＤＢ

【先行技術文献】

【特許文献】

【0176】

【特許文献1】特開２０２３－０９８４８３号公報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】