特許 7149761 情報処理システム、顧客動線分析方法

(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】

(24)【登録日】2022-09-29

(45)【発行日】2022-10-07

(54)【発明の名称】情報処理システム、顧客動線分析方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20220930BHJP

   G06Q 30/06 20120101ALI20220930BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 300

G06Q30/06

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2018150068

(22)【出願日】2018-08-09

(65)【公開番号】P2020027313

(43)【公開日】2020-02-20

【審査請求日】2021-07-27

(73)【特許権者】

【識別番号】000233491

【氏名又は名称】株式会社日立システムズ

(74)【代理人】

【識別番号】110001689

【氏名又は名称】青稜弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】清水 春美

(72)【発明者】

【氏名】野口 孝史

【審査官】大野 朋也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－０８３９８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０５－０４６５９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／０７９４５６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００８－０７７１３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第５９６７５５３（ＪＰ，Ｂ２）

(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】

顧客の動線を分析する情報処理システムであって、
店舗に備えられた撮像部により撮像された撮像データを取得する撮像データ取得部と、
前記店舗における商品の売り上げを示す売り上げデータを取得する売り上げ情報取得部と、
前記撮像データ取得部が取得した前記撮像データと、前記店舗のレイアウトを示すレイアウトデータと、前記店舗で陳列される商品の陳列データとに基づいて、前記顧客の動線を含むトラッキングデータを生成するトラッキング処理部と、を備え、
前記トラッキング処理部は、前記トラッキングデータに欠落箇所があるか否かを判定し、前記トラッキングデータに欠落箇所があると判定した場合、前記売り上げ情報取得部が取得した前記売り上げデータと前記陳列データとに基づいて、前記欠落箇所を補間する場合において、
前記トラッキング処理部は、店舗間で類似しているレイアウトデータの有無を判定し、店舗間で類似しているレイアウトデータがあると判定した場合、類似していると判定した店舗の前記陳列データが類似しているか否かを判定し、前記陳列データが類似していると判定した場合、前記トラッキングデータのうちの当該欠落箇所を、他の店舗で欠落が生じていないトラッキングデータのうちの前記欠落箇所に対応する部分で補間する、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項2】

前記トラッキング処理部は、前記店舗のレイアウトデータおよび前記陳列データが類似していると判定する場合において、前記撮像データまたは前記売り上げデータの時刻に基づいて、比較対象とする前記トラッキングデータを絞り込む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

コンピュータが、顧客の動線を分析する顧客動線分析方法であって、
前記コンピュータが、
店舗に備えられた撮像部により撮像された撮像データを取得し、
前記店舗における商品の売り上げを示す売り上げデータを取得し、
取得された前記撮像データと、前記店舗のレイアウトを示すレイアウトデータと、前記店舗で陳列される商品の陳列データとに基づいて、前記顧客の動線を含むトラッキングデータを生成し、
前記トラッキングデータに欠落箇所があるか否かを判定し、
前記トラッキングデータに欠落箇所があると判定した場合、取得された前記売り上げデータと前記陳列データとに基づいて、前記欠落箇所を補間する場合において、
店舗間で類似しているレイアウトデータの有無を判定し、
店舗間で類似しているレイアウトデータがあると判定した場合、類似していると判定した店舗の前記陳列データが類似しているか否かを判定し、
前記陳列データが類似していると判定した場合、前記トラッキングデータのうちの当該欠落箇所を、他の店舗で欠落が生じていないトラッキングデータのうちの前記欠落箇所に対応する部分で補間する、
ことを特徴とする顧客動線分析方法。

【請求項4】

前記コンピュータが、
前記店舗のレイアウトデータおよび前記陳列データが類似していると判定する場合において、前記撮像データまたは前記売り上げデータの時刻に基づいて、比較対象とする前記トラッキングデータを絞り込む、
ことを特徴とする請求項３に記載の顧客動線分析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、顧客動線分析方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、店舗内での顧客動向を解析するためにレーザセンサや距離センサを用いた人物追跡システムが開発されている。これらのシステムでは、人物を追跡（トラッキング）するのための専用装置（例えば、レーザセンサ）を設置するため、導入時のコストが高くなる。そこで、コストを抑えた人物追跡手法として、既存の監視カメラの映像を解析する技術が開発されている。この方法では、セキュリティ用途で店舗に既設されているカメラを用いるため、追加の装置は不要となる。しかし、監視映像の画像解析だけではトラッキングの精度は十分とは言えず、例えば、カメラの死角となるような場所では画像が欠落してカメラ間の追跡で失敗する場合があった。

【0003】

このような問題点に鑑み、例えば、特許文献１には、計測範囲において顧客行動に応じた検知エリアをひとつ又は複数設定して、認識された検知エリア毎の顧客行動を行動ログとして出力し、時系列情報や行動プロセス情報を用いて出力された行動ログを整理することで、顧客の動線を欠落なく効率的に取得する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７－０８３９８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記特許文献１では、検知エリア毎の顧客の行動ログを整理して動線を取得している。しかしながら、商品の購入履歴に基づいて動線を取得するものではないため、商品ごとおよび顧客ごとに顧客の動線を精度よく分析することができなかった。

【0006】

本発明は、商品の購入履歴に基づいて、商品ごとおよび顧客ごとに顧客の動線を精度よく分析することが可能な情報処理システム、顧客動線分析方法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】

【0007】

上記課題を解決するために、本発明にかかる情報処理システムは、顧客の動線を分析する情報処理システムであって、店舗に備えられた撮像部により撮像された撮像データを取得する撮像データ取得部と、前記店舗における商品の売り上げを示す売り上げデータを取得する売り上げ情報取得部と、前記撮像データ取得部が取得した前記撮像データと、前記店舗のレイアウトを示すレイアウトデータと、前記店舗で陳列される商品の陳列データとに基づいて、前記顧客の動線を含むトラッキングデータを生成するトラッキング処理部と、を備え、前記トラッキング処理部は、前記トラッキングデータに欠落箇所があるか否かを判定し、前記トラッキングデータに欠落箇所があると判定した場合、前記売り上げ情報取得部が取得した前記売り上げデータと前記陳列データとに基づいて、前記欠落箇所を補間する、ことを特徴とする情報処理システムとして構成される。

【0008】

また、本発明は、上記情報処理システムで行われる顧客動線分析方法としても把握される。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、商品の購入履歴に基づいて、商品ごとおよび顧客ごとに顧客の動線を精度よく分析することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本実施例における情報処理システムの機能的な構成を示す図である。

【図2】記憶部が記憶するデータの例を示す図である。

【図3】レイアウトデータの例を示す図である。

【図4】商品陳列データの例を示す図である。

【図5】撮像データの例を示す図である。

【図6】ＰＯＳデータの例を示す図である。

【図7】本システムを利用して顧客の動線を分析するための処理（動線分析処理）の処理手順を示すフローチャートである。

【図8】トラッキングデータ、補間トラッキングデータの例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる情報処理システム、顧客動線分析方法の実施の形態を詳細に説明する。

【0012】

図１は、本実施例における情報処理システム１０００の機能的な構成を示す図である。情報処理システム１０００は、顧客の動線を分析するためのシステムである。以下では、顧客が店舗で商品を購入する際の動線を分析しているが、これに限らず、例えば、工場内、駅構内、居室等をはじめとする様々な空間で人物の動線を分析する場合に適用することができる。

【0013】

図１に示すように、情報処理システム１０００は、顧客の動線を分析するためのサーバ１００と、本システムの管理者が操作する管理者端末２００と、上記顧客の動線を分析する対象となる店舗で用いられる売り上げシステム３００（３００－１～３００－Ｎ）とを有して構成されている。サーバ１００と管理者端末２００とは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の一般的なネットワークＮ１を介して接続されている。また、サーバ１００と各店舗の売り上げシステム３００とは、インターネット等の一般的なネットワークＮ２を介して接続されている。図１では、複数の店舗Ａ～Ｎが、本システムを利用していることを示している。店舗としては、例えば、スーパーマーケット、コンビニエンスストアをはじめとする商品販売店舗がある。

【0014】

サーバ１００は、ハードウェアとしては一般的なコンピュータから構成される。図１に示すように、サーバ１００は、記憶部１０１と、制御部１０２と、通信部１０３と、画像取得部１０４と、ＰＯＳ（Point Of Sales）情報取得部１０５と、トラッキング処理部１０６とを有して構成されている。

【0015】

サーバ１００を構成する上記各部の機能は、制御部１０２がプログラムをメモリから読み出して実行することにより実現される。上記プログラムは、通信部１０３を介してネットワークからダウンロードされ、メモリ上にロードされて、制御部１０２により実行されるようにしてもよい。また、ＣＤ(Compact Disk)やＤＶＤ(Digital Versatile Disk)等の可搬性を有するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に対して情報を読み書きする読書装置を介して、当該記憶媒体からメモリ上に直接ロードされ、制御部１０２により実行されるようにしてもよい。さらには、上記各種プログラムを、コンピュータにインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで上記記憶媒体に記録して提供したり、配布してもよい。さらには、上記所定のプログラムを、通信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したり、配布してもよい。

【0016】

記憶部１０１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置から構成され、本システムに必要な各種データを記憶する。

【0017】

図２は、記憶部１０１が記憶するデータの例を示す図である。図２に示すように、記憶部１０１は、レイアウトデータ１０１１と、商品陳列データ１０１２と、撮像データ１０１３と、ＰＯＳデータ１０１４とを記憶する。これらのデータは、本システムを利用するすべての店舗から送信され、記憶されている。

【0018】

図３は、レイアウトデータ１０１１の例を示す図である。レイアウトデータ１０１１は、ＰＯＳ端末、商品陳列棚、通路、出入り口といった、店舗内にあるものの配置構成を示す図である。図３に示すように、レイアウトデータ１０１１には、店舗内に配置されている売り上げ処理部であるＰＯＳ端末、撮像部３０２であるカメラ、商品陳列棚Ａ（Ａ－１）～Ｅ（Ｅ３－４）等の配置図面が記憶されている。図３では、例えば、図面向かって左上に店舗Ａの出入り口Ｅが設けられ、四方にカメラが設けられていることを示している。また、店舗Ａでは、壁面に商品棚Ａ～Ｄが配置され、中央部分に商品棚Ｅが配置されていることを示している。このように、レイアウトデータ１０１１には、店舗にあるものの配置を示す図面データが、店舗ごとに記憶されている。

【0019】

図４は、商品陳列データ１０１２の例を示す図である。商品陳列データ１０１２は、店舗ごとの商品陳列棚と当該陳列棚に陳列された商品との関係を示すデータである。図４に示すように、商品陳列データ１０１２には、商品の識別情報である商品ＮＯと、当該商品ＮＯにより識別される商品の商品名と、当該商品名により識別される商品が陳列される商品棚を識別するための棚番とが対応付けて記憶されている。図４では、例えば、ある店舗（例えば、店舗Ａ）において、商品ＮＯ０００１で識別される商品は○○チョコレートであり、Ｅ１－１の上段に陳列されていることを示している。このように、商品陳列データ１０１２には、商品とその商品が陳列されている陳列棚とが対応付けて記憶されている。

【0020】

図５は、撮像データ１０１３の例を示す図である。撮像データ１０１３は、店舗に設けられたカメラが撮像した画像データや動画データ等の撮像データである。図５に示すように、撮像データ１０１３には、カメラが撮像したデータと、当該データが撮像された日時とが対応付けて記憶されている。図５では、例えば、図３に示したレイアウトデータ１０１１における図面向かって左上のカメラが、２０１７年１０月１０日の午前１０時１０分１０秒に撮像したデータには、商品陳列棚Ｅ１－３、Ｅ１－２が撮像され、顧客Ｐが当該陳列棚Ｅ１－３の中段に陳列されている商品を手に取ろうとしている様子が撮像されていることを示している。このように、撮像データ１０１３には、店舗内のカメラにより撮像されたデータが、時系列に蓄積されている。

【0021】

図６は、ＰＯＳデータ１０１４の例を示す図である。ＰＯＳデータ１０１４は、顧客が店舗で購入した商品の売り上げを示すデータである。図６に示すように、ＰＯＳデータ１０１４には、店舗Ａにおいて、商品の購入時刻である２０１７年１０月１０日の午前１１時１１分１１秒に、３０代の男性顧客（顧客番号Ｃ０００１）が、商品ＮＯ「０００１」の○○チョコレートを２個、商品ＮＯ「０００５」の××ボールペンを１個購入したことを示している。また、金額は、それぞれ、ＸＸＸ円、△△△円であったことを示している。このように、ＰＯＳデータ１０１４には、店舗ごと顧客ごとの商品の購入データが蓄積されている。続いて、図１に戻り、制御部１０２以降の各部について説明する。

【0022】

制御部１０２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置から構成され、サーバ１００における各部を制御する。

【0023】

通信部１０３は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信機器から構成され、サーバ１００と管理者端末２００または売り上げシステム３００との間で本システムに必要な各種データを送受信する。

【0024】

画像取得部１０４は、制御部１０２により実行されるプログラムであり、売り上げシステム３００が有する撮像部３０２により撮像された上記撮像データを取得し、撮像データ１０１３として記憶部１０１に記憶する。

【0025】

ＰＯＳ情報取得部１０５は、制御部１０２により実行されるプログラムであり、売り上げシステム３００が有する売り上げ処理部３０３が処理した売り上げデータを取得し、ＰＯＳデータ１０１４として記憶部１０１に記憶する。

【0026】

トラッキング処理部１０６は、制御部１０２により実行されるプログラムであり、上記撮像データ１０１３および上記ＰＯＳデータ１０１４を用いて顧客の動線を分析する。また、トラッキング処理部１０６は、分析した動線に欠落箇所があるか否かを判定し、欠落箇所があると判定した場合、当該欠落箇所を補間する。サーバ１００の上記各部が行う具体的な処理については後述する。続いて、管理者端末２００について説明する。

【0027】

管理者端末２００は、本システムの管理者が、顧客の動線を分析する際に用いる端末であり、ハードウェアとしては一般的なコンピュータから構成される。図１に示すように、管理者端末２００は、入力部２０１と、出力部２０２と、制御部２０３と、通信部２０４とを有して構成されている。

【0028】

入力部２０１は、例えば、キーボードやマウス等の入力機器から構成され、管理者から、動線の分析対象となる顧客や店舗、日時等、分析に必要な各種情報の入力を受け付ける。

【0029】

出力部２０２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置から構成され、サーバ１００で行われた上記分析の結果等、本システムで出力される各種情報を表示する。

【0030】

制御部２０３は、例えば、ＣＰＵ等の演算装置から構成され、管理者端末２００における各部を制御する。

【0031】

通信部２０４は、例えば、ＮＩＣ等の通信機器から構成され、サーバ１００との間で本システムに必要な各種データを送受信する。管理者端末２００の上記各部が行う具体的な処理については後述する。続いて、売り上げシステム３００について説明する。

【0032】

売り上げシステム３００は、本システムを利用する店舗で購入された商品の売り上げを計上するシステムである、図１に示すように、売り上げシステム３００は、通信部３０１と、撮像部３０２と、売り上げ処理部３０３と、記憶部３０４と、制御部３０５とを有して構成されている。

【0033】

通信部３０１は、例えば、モデム等の通信機器から構成され、サーバ１００との間で本システムに必要な各種データを送受信する。

【0034】

撮像部３０２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像装置や当該撮像装置や通信部３０１と通信するコンピュータから構成され、撮像装置が撮像した店舗内の画像を出力し、随時、通信部３０１を介してサーバ１００に送信する。

【0035】

売り上げ処理部３０３は、ＰＯＳ端末や当該ＰＯＳ端末と通信するコンピュータから構成され、店舗において購入された商品の売り上げ処理を実行し、当該商品の商品名、個数、金額等を含む上記ＰＯＳデータ１０１４を出力し、都度、通信部３０１を介してサーバ１００に送信する。

【0036】

記憶部３０４は、ＨＤＤ等のストレージ装置から構成され、店舗のレイアウトデータ、商品陳列データ、撮像データ、ＰＯＳデータを記憶する。これらのデータについては、図３～６と同様の構成であるため、ここではその説明を省略する。

【0037】

制御部３０５は、例えば、ＣＰＵ等の演算装置を有したコンピュータから構成され、管売り上げシステム３００における各部や各装置を制御する。売り上げシステム３００の上記各部が行う具体的な処理については後述する。続いて、本システムで行われる処理について説明する。

【0038】

図７は、本システムを利用して顧客の動線を分析するための処理（動線分析処理）の処理手順を示すフローチャートである。図７に示すように、各店舗の売り上げシステム３００では、制御部３０５が、店舗のレイアウトデータ、商品陳列データを生成し（ステップＳ７０１）、これらのデータを、通信部３０１を介してサーバ１００に送信する（ステップＳ７０２）。

【0039】

サーバ１００の制御部１０２は、各店舗の売り上げシステム３００から受信した上記店舗のレイアウトデータ、商品陳列データを、レイアウトデータ１０１１、商品陳列データ１０１２として登録し、記憶部１０１に記憶する（ステップＳ７０３）。

【0040】

また、各店舗の売り上げシステム３００の撮像部３０２は、店舗内で撮像した画像や映像等の撮像データを生成し（ステップＳ７０４）、当該データを、通信部３０１を介してサーバ１００に送信する（ステップＳ７０５）。撮像部３０２は常時起動されているため、以降、リアルタイムに上記撮像データが送信される。

【0041】

サーバ１００の制御部１０２は、各店舗の売り上げシステム３００から受信した上記撮像データを、撮像データ１０１３として登録し、記憶部１０１に記憶する（ステップＳ７０６）。以降、リアルタイムに上記撮像データが記憶部１０１に店舗ごとに蓄積される。

【0042】

また、売り上げシステム２００の売り上げ処理部３０３は、店舗に来店した顧客が購入した商品についての売り上げ処理を都度実行し（ステップＳ７０７）、その売り上げデータを含むＰＯＳデータをサーバ１００に都度送信する（ステップＳ７０８）。

【0043】

サーバ１００の制御部１０２は、各店舗の売り上げシステム３００から受信した上記ＰＯＳデータを、ＰＯＳデータ１０１４として登録し、記憶部１０１に記憶する（ステップＳ７０９）。以降、売り上げ処理が行われる都度、上記ＰＯＳデータが記憶部１０１に店舗ごとに蓄積される。

【0044】

このような場合において、管理者端末２００の入力部２０１が、管理者から、顧客の動線を分析するための条件であるトラッキング条件の入力を受け付けると（ステップＳ７１０）、制御部２０３は、通信部２０４を介して当該トラッキング条件を含むトラッキング要求をサーバ１００に送信する（ステップＳ７１１）。上記トラッキング条件としては、例えば、店舗名、撮像データの撮像期間、ＰＯＳデータに含まれる商品名、商品の購入時間、顧客番号や顧客の年代を含めることができる。

【0045】

サーバ１００は、売り上げシステム３００から上記トラッキング要求を受信すると、トラッキングデータ生成処理を実行する（ステップＳ７１２）。

【0046】

具体的には、サーバ１００の画像取得部１０４は、上記トラッキング要求に含まれる店舗名、撮像データの撮像期間を読み取り、当該店舗名、撮像期間をキーにして撮像データ１０１３にアクセスし、該当店舗の該当期間の撮像データを抽出する。そして、サーバ１００のＰＯＳ情報取得部１０５は、上記店舗名、商品名、商品の購入時間、顧客番号や顧客の年代をキーにしてＰＯＳデータ１０１４にアクセスし、ＰＯＳデータ１０１４の中から、上記キーを含むデータを、トラッキング処理すべき該当店舗の該当顧客のＰＯＳデータとして抽出する。さらに、トラッキング処理部１０６は、レイアウトデータ１０１１の中から、上記店舗のレイアウトデータを抽出し、抽出したレイアウトデータと、抽出した上記撮像データと、抽出した上記ＰＯＳデータとを用いて、顧客の動線を分析するためのトラッキングデータを生成する。当該トラッキングデータの生成については後述する。

【0047】

トラッキング処理部１０６は、生成したトラッキングデータに含まれる顧客の動線に欠落箇所があるか否かを判定する（ステップＳ７１３）。トラッキング処理部１０６は、トラッキングデータに含まれる顧客の動線に欠落箇所がないと判定した場合（ステップＳ７１３；Ｎｏ）、生成した上記トラッキングデータを管理者端末２００に送信する（ステップＳ７１４）。その後、管理者端末２００の制御部２０３は、受信した上記トラッキングデータを出力部２０２に表示する（ステップＳ７１５）。

【0048】

一方、トラッキング処理部１０６は、トラッキングデータに含まれる顧客の動線に欠落箇所があると判定した場合（ステップＳ７１３；Ｙｅｓ）、当該欠落箇所を補間する補間処理を実行し（ステップＳ７１６）、補間処理が実行された後の補間トラッキングデータを生成する（ステップＳ７１７）。当該補間処理、補間トラッキングデータについては後述する。

【0049】

トラッキング処理部１０６は、生成した上記補間トラッキングデータを管理者端末２００に送信し（ステップＳ７１８）、管理者端末２００の制御部２０３は、受信した上記補間トラッキングデータを出力部２０２に表示する（ステップＳ７１９）。

【0050】

さらに、トラッキング処理部１０６は、上記トラッキングデータまたは上記補間トラッキングデータを該当店舗の売り上げシステム３００に送信し（ステップＳ７２０）、売り上げシステム３００の制御部３０５は、当該制御部３０５に接続された表示部に、サーバ１００から受信した上記トラッキングデータまたは上記補間トラッキングデータを表示する（ステップＳ７２１）。

【0051】

図８は、トラッキングデータ、補間トラッキングデータの例を示す図である。トラッキングデータは、レイアウトデータ１０１１に、顧客の動線Ｌを重ね合わせたデータである。当該重ね合わせの方法としては、例えば、トラッキング処理部１０６が、撮像データに含まれる顧客の顔画像や服装、容姿などの特徴情報を抽出する。さらに、トラッキング処理部１０６は、抽出した当該特徴情報と同じ特徴情報を含む画像データを特定し、特定した画像データにおける顧客の位置情報を算出してレイアウトデータ１０１１にプロットする。このような処理を行うことにより、レイアウトデータ１０１１上にプロットされた点が顧客の動線としてあらわれる。図８では、顧客が店舗Ａの出入り口Ｅから入って、商品陳列棚Ａ－１、Ａ－２、Ｂ－３、Ｂ－２、Ｂ－１、Ｃ－２横の通路をとおり、Ｄ－２、Ｄ－３横をとおり、ＰＯＳ端末まで移動していることを示している。当該トラッキングデータでは、動線上の範囲ＢＲがカメラの死角となっていて、プロットされた点が欠落した欠落箇所となり、動線が不連続となっていることがわかる。

【0052】

トラッキング処理部１０６は、ステップＳ７１３において欠落箇所の有無を判定し、欠落箇所があると判定した場合（ステップＳ７１３；Ｙｅｓ）、レイアウトデータ１０１１、商品陳列データ１０１２、ＰＯＳデータ１０１４を参照して顧客のルートを推定する補間処理を実行する。例えば、トラッキング処理部１０６は、レイアウトデータ１０１１を参照して上記欠落箇所付近の位置を特定する。さらに、トラッキング処理部１０６は、商品陳列データ１０１２とＰＯＳデータ１０１４とを参照し、特定した位置に隣接する商品陳列棚の商品名とＰＯＳデータの商品名とを比較し、当該商品名の商品が陳列されている商品陳列棚を特定する。トラッキング処理部１０６は、商品陳列棚を特定すると、顧客が当該商品陳列棚付近を移動したと判断し、推定される顧客の動線をレイアウトデータ上にプロットする。図８では、上記判断にしたがって、上記欠落箇所において推定される動線Ｌ’がプロットされ、上記欠落箇所を含む顧客の動線Ｌ＋Ｌ’が上記補間トラッキングデータとして生成され、当該補間トラッキングデータとして示される動線が顧客の動線であると推定できる。すなわち、店舗で顧客がある商品を購入したときの動線を欠落箇所を含めて把握することができる。

【0053】

このように、本実施例では、上記処理を行うことにより、商品ごとおよび顧客ごとに顧客の動線を精度よく分析することができる。特に、スーパーマーケット等の大規模な店舗における商品のマーケティングでは、顧客の来店から清算までの動線を正確に求めることが重要である。顧客の導線を正確に求めることができれば、ＰＯＳデータを参照し、商品陳列棚に陳列されている商品の近くを通ったにもかかわらず当該商品を購入しなかった顧客の数を収集することが可能となる。このように、ＰＯＳデータと併用して顧客の動線を推定することにより、動線分析の精度を向上させることができる。また、顧客の動線を正確に把握することで、購入した製品だけでなく、購入しなかった製品も推定できるようになる。

【0054】

なお、本システムは、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化したり、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせて実施することができる。

【0055】

例えば、サーバ１００のトラッキング処理部１０６は、他の店舗のレイアウトと類似しているレイアウトの顧客の動線を取得し、補間して動線を推定してもよい。具体的には、レイアウトデータ１０１１の中から、店舗間で類似しているレイアウトデータの有無を判定し、店舗間で類似しているレイアウトデータがあると判定した場合、さらに、類似していると判定した店舗の商品陳列データ１０１２が類似しているか否かを判定する。上記店舗間でレイアウトデータが類似しているとは、例えば、店舗面積、通路の幅、商品陳列棚の位置の差が所定の範囲内（例えば、商品陳列棚の位置の差が１メートル以内）にある場合に、両者が類似していると判定すればよい。また、商品陳列データが類似しているとは、例えば、商品陳列棚に陳列されている商品の配置が類似している場合、両者が類似していると判定すればよい。例えば、比較対象となる店舗において、図３、４のように、両者のチョコレート類の商品が店舗壁面ではない店舗中央の商品陳列棚に配置されている場合に、これらの店舗の商品陳列データが類似していると判定すればよい。このような判定により、トラッキング処理部１０６が店舗のレイアウトデータおよび商品陳列データが類似していると判定した場合、欠落箇所を含むトラッキングデータのうちの当該欠落箇所を、他の店舗で欠落が生じていないトラッキングデータのうちの上記欠落箇所に対応する部分のトラッキングデータにより補間する。このような処理を行うことにより、ＰＯＳデータを用いて上記補間トラッキングデータが生成できない場合であっても、顧客の動線を推定することができる。

【0056】

さらには、上記店舗のレイアウトデータおよび商品陳列データが類似していると判定する場合において、撮像部３０２の撮像年月日や時刻、ＰＯＳデータの購入時刻を基準として、比較対象とするトラッキングデータを絞り込んで顧客の動線を推定してもよい。例えば、トラッキング処理部１０６は、上記類似していると判定した店舗のうち、ＰＯＳデータの性別、年齢、購入時刻（あるいは当該店舗の撮像部３０２の撮像年月日や時刻）が所定の範囲内（例えば、購入時刻であれば年月日）にある店舗のトラッキングデータを特定し、特定した店舗のトラッキングデータの欠落箇所を、上記基準で所定の範囲内と判定した他の店舗で欠落が生じていないトラッキングデータのうちの上記欠落箇所に対応する部分のトラッキングデータにより補間してもよい。すなわち、時間や季節によって顧客の動線が異なる（例えば、夏はアイスクリーム売り場に向かう動線が多いなど）ためこれらを基準として推定したり、性別や年齢が同じである場合には動線も類似していることが考えられるため、ＰＯＳデータから得られる顧客の年齢、性別などの情報を基準として顧客の動線を推定してもよい。このような処理を行うことにより、上記類似していると判定する対象の数を絞り込むことができ、ＰＯＳデータを用いて上記補間トラッキングデータが生成できない場合であっても、効率よく顧客の動線を推定することができる。

【符号の説明】

【0057】

１０００ 情報処理システム
１００ サーバ
１０１ 記憶部
１０１１ レイアウトデータ
１０１２ 商品陳列データ
１０１３ 撮像データ
１０１４ ＰＯＳデータ
１０２ 制御部
１０３ 通信部
１０４ 画像取得部
１０５ ＰＯＳ情報取得部
１０６ トラッキング処理部
２００ 管理者端末
２０１ 入力部
２０２ 出力部
２０３ 制御部
２０４ 通信部
３００ 売り上げシステム３００（３００－１～３００－Ｎ）
３０１ 通信部
３０２ 撮像部
３０３ 売り上げ処理部
３０４ 記憶部
３０５ 制御部
Ｎ１、Ｎ２ ネットワーク。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】