(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】2023-01-04
(45)【発行日】2023-01-13
(54)【発明の名称】情報処理装置およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0201 20230101AFI20230105BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 300
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2019217535
(22)【出願日】2019-11-29
(65)【公開番号】P2021086579
(43)【公開日】2021-06-03
【審査請求日】2022-02-18
(73)【特許権者】
【識別番号】000130581
【氏名又は名称】サトーホールディングス株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000165
【氏名又は名称】グローバル・アイピー東京特許業務法人
(72)【発明者】
【氏名】立浪 秀喜
【審査官】成瀬 博之
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－１０９７５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－１７７５８３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ ３０／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
購入者の動線情報と商品の販売情報とを対応付ける情報処理装置であって、商品の種別ごとに、商品が配置されるエリア内の領域が設定され、
前記情報処理装置は、
購入者と共に前記エリア内を移動する通信デバイスごとに、時刻の経過に応じた前記通信デバイスの前記エリア内の位置を示す位置情報を含む購入者の動線情報を取得する第１取得部と、
商品の販売時刻と、前記販売時刻に販売された商品の種別とを含む商品の販売情報を取得する第２取得部と、
前記第１取得部により取得された購入者の動線情報と、前記エリア内に配置された商品の種別情報とに基づき、前記購入者の動線情報に対応付けられる商品の種別を特定する商品種別特定部と、
前記第２取得部により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別と、前記商品種別特定部により特定された商品の種別とに基づき、前記購入者の動線情報と前記商品の販売情報との関連度合を取得する第３取得部と、
前記第３取得部により取得された関連度合に基づき、前記購入者の動線情報と前記商品の販売情報とを対応付ける対応付け部とを有する、
情報処理装置。
【請求項2】
前記第２取得部は、前記購入者の動線情報から特定された前記エリア内の商品精算領域への進入時刻に基づき、前記進入時刻を含む所定範囲に前記販売時刻が含まれる前記商品の販売情報を取得する、
請求項１に記載された情報処理装置。
【請求項3】
前記第２取得部は、前記購入者の動線情報から特定された前記エリア内の商品精算領域における精算機情報に基づき、前記精算機情報が含まれる前記商品の販売情報を取得する、
請求項２に記載された情報処理装置。
【請求項4】
前記エリア内に格子状に配置される仮想ポイントを定義し、各仮想ポイントが、前記購入者の動線情報に含まれる前記位置情報によって示される位置を中心に設定した所定の範囲内に継続して含まれる時間を計測する計測部と、前記計測部により計測された各仮想ポイントの計測時間を、前記商品の種別ごとに設定された前記エリア内の領域ごとに集計する集計部と、を更に備え、
前記第３取得部は、
前記商品の販売情報に含まれる商品の種別ごとに集計された計測時間に基づいて、前記関連度合を調整する、
請求項１から３のいずれか一項に記載された情報処理装置。
【請求項5】
前記購入者の動線情報に基づき、前記商品の種別ごとに設定された前記エリア内の各領域に対する進入及び退出の繰返し回数を算出する回数算出部を更に備え、前記第３取得部は、
前記回数算出部により算出された繰返し回数に基づいて、前記関連度合を調整する、
請求項１から４のいずれか一項に記載された情報処理装置。
【請求項6】
前記第３取得部は、前記購入者の動線情報に基づいて特定される前記購入者が通過した前記エリア内の領域が、前記第２取得部により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別に対して設定されている前記エリア内の領域を含まない場合、前記関連度合を低くなるように調整する、
請求項１から５のいずれか一項に記載された情報処理装置。
【請求項7】
商品の種別ごとに、商品が配置される前記エリア内の領域の変更の可能性がない第１設定、又は、商品が配置される前記エリア内の領域の変更の可能性がある第２設定のいずれかが対応付けられ、前記第３取得部は、
前記購入者の動線情報に基づいて特定される前記購入者が通過した前記エリア内の領域が、前記第２取得部により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別のうち前記第１設定に対応付けられている商品の種別に設定された領域を含まない場合、前記関連度合を低くなるように調整する、
請求項６に記載された情報処理装置。
【請求項8】
前記第３取得部は、前記第２取得部により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別の数をＡとし、前記商品種別特定部により特定された商品の種別のうち、前記第２取得部により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別と一致する種別の数をＢとしたときに、ＢをＡで除算して前記関連度合を取得し、
前記対応付け部は、前記関連度合が最も大きい前記商品の販売情報を、前記購入者の動線情報に対応付ける、
請求項１から７のいずれか一項に記載された情報処理装置。
【請求項9】
購入者の動線情報と商品の販売情報とを対応付けるプログラムであって、エリア内の複数の領域の各々が商品の種別ごとに設定され、
コンピュータに、
購入者と共に前記エリア内を移動する通信デバイスごとに、時刻の経過に応じた前記通信デバイスの前記エリア内の位置を示す位置情報を含む購入者の動線情報を取得する手順と、
商品の販売時刻と、前記販売時刻に販売された商品の種別とを含む商品の販売情報を取得する手順と、
前記動線情報を取得する手順により取得された購入者の動線情報と、前記エリア内に配置された商品の種別情報とに基づき、前記購入者の動線情報に対応付けられる商品の種別を特定する手順と、
前記商品の販売情報を取得する手順により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別と、前記商品の種別を特定する手順により特定された商品の種別とに基づき、前記購入者の動線情報と前記商品の販売情報との関連度合を取得する手順と、
前記関連度合を取得する手順により取得された関連度合に基づき、前記購入者の動線情報と前記商品の販売情報とを対応付ける手順と、
を実行させ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、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、スーパーマーケット、ショッピングモール等の商業施設において、ユーザの消費動向を把握し、さらに販売を増加させるため、消費者がどのように巡回しているかについての情報を分析することが提案されている。
【0003】
例えば、ショッピングエリア内においてユーザが携行可能であって、商品が収容される可搬コンテナに配設される信号発信器から発信される信号を受信することで、ショッピングフロアにおける顧客ユーザの行動ログ（移動履歴）を集積するようにした、位置情報収集装置が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１７－３３４４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ところで、従来、店舗内を消費者がどのように巡回しているかについての情報を収集、分析することは提案されてきたが、店舗で実際に商品を購入した購入者が、店舗内をどのように巡回して特定の商品の購入に至ったかについての分析はなされていなかった。店舗内の購入者の行動と、実際の購入結果とが対応付けられれば、店舗内の購入者の行動がどのような商品の購入に結び付いたのか、あるいは、店舗内の購入者の行動にもかかわらず購入されなかった商品は何かといった分析が可能となる。
そこで、本発明は、店舗内での購入者の行動と、当該購入者による実際の購入結果とを対応付けることを目的とする。
そこで、本発明は、店舗内での購入者の行動と、当該購入者による実際の購入結果とを対応付けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明のある態様は、購入者の動線情報と商品の販売情報とを対応付ける情報処理装置であって、エリア内の複数の領域の各々が商品の種別ごとに設定され、前記情報処理装置は、購入者と共に前記エリア内を移動する通信デバイスごとに、時刻の経過に応じた前記通信デバイスの前記エリア内の位置を示す位置情報を含む購入者の動線情報を取得する第１取得部と、商品の販売時刻と、前記販売時刻に販売された商品の種別とを含む商品の販売情報を取得する第２取得部と、前記第１取得部により取得された購入者の動線情報と、前記エリア内に配置された商品の種別情報とに基づき、前記購入者の動線情報に対応付けられる商品の種別を特定する商品種別特定部と、前記第２取得部により取得された商品の販売情報に含まれる商品の種別と、前記商品種別特定部により特定された商品の種別とに基づき、前記購入者の動線情報と前記商品の販売情報との関連度合を取得する第３取得部と、前記第３取得部により取得された関連度合に基づき、前記購入者の動線情報と前記商品の販売情報とを対応付ける対応付け部とを有する、情報処理装置である。
【発明の効果】
【0007】
本発明のある態様によれば、店舗内での購入者の行動と、当該購入者による実際の購入結果とを対応付けることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施形態の購入分析システムを概略的に示す図である。
【図2】実施形態の購入分析システムが適用される例示的な店舗の平面図である。
【図3】商品配置テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図4】ＰＯＳデータベースのデータ構成例を示す図である。
【図5】動線データのデータ構成例を示す図である。
【図8】仮想ポイントの設定例について説明する図である。
【図9】例示的な店舗において設定される仮想円の例を示す図である。
【図10】実施形態の購入分析システムの各装置の内部構成を示すブロック図である。
【図11】サーバによって実行される突合処理のフローチャートである。
【図16】ＰＯＳレンジデータについて説明する図である。
【図18】特定のタグＩＤの購入者に対して、ＰＯＳレンジデータの各ＰＯＳデータとスコアリング前処理データの対応付けを示す図である。
【図19】変換処理の例を説明する図である。
【図22】スコアセットのデータ構成例を示す図である。
【図23】突合データセットのデータ構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の情報処理装置及びプログラムの一実施形態について説明する。また、以下では、情報処理装置を含むシステムの一例として、購入者の動線情報と商品の販売情報とを対応付けて購入者の分析を行う購入分析システムについて説明する。
例えば、スーパーマーケット等、複数の売り場が混在する店舗では、多数の来店者が店舗内を巡回して売り場から商品をピックアップし、レジ（精算機）で精算する。レジでの精算結果（つまり、商品の購入内容を示すＰＯＳデータ）はＰＯＳシステムに蓄積される。他方、購入者の店舗内での動線を示すデータ（動線データ）がＰＯＳシステムとは別のシステムによって取得される。そのため、店舗内の購入者の行動がどのような商品の購入に結び付いたのか、あるいは、店舗内の購入者の行動にもかかわらず購入されなかった商品は何かといった分析を行うためには、各購入者についてＰＯＳデータと動線データとを対応付けることが必要となる。
したがって、以下に示す購入分析システム１は、店舗の購入者による購入内容と、店舗内での当該購入者の行動とを対応付けることを意図して構成されている。
例えば、スーパーマーケット等、複数の売り場が混在する店舗では、多数の来店者が店舗内を巡回して売り場から商品をピックアップし、レジ（精算機）で精算する。レジでの精算結果（つまり、商品の購入内容を示すＰＯＳデータ）はＰＯＳシステムに蓄積される。他方、購入者の店舗内での動線を示すデータ（動線データ）がＰＯＳシステムとは別のシステムによって取得される。そのため、店舗内の購入者の行動がどのような商品の購入に結び付いたのか、あるいは、店舗内の購入者の行動にもかかわらず購入されなかった商品は何かといった分析を行うためには、各購入者についてＰＯＳデータと動線データとを対応付けることが必要となる。
したがって、以下に示す購入分析システム１は、店舗の購入者による購入内容と、店舗内での当該購入者の行動とを対応付けることを意図して構成されている。
【0010】
購入分析システム１は、購入者の動線データを取得するために、購入者と共に移動する通信デバイスの位置を追跡するように構成される。以下では、購入者と共に移動する通信デバイスが、買い物カートに取り付けられた無線タグである場合について説明するが、通信デバイスの種類についてはその限りではなく、ユーザと共に移動可能な如何なる通信デバイスでもよい。通信デバイスは、例えば、購入者のスマートフォン等の携帯端末、タブレット端末、ウェアラブル端末等であってもよい。また、通信デバイス（無線タグ等）を取り付ける対象は、購入者と共に移動する物であればよく、買い物カートでなくてもよい。また、通信デバイスは、例えば、買い物かごに通信デバイス（無線タグ等）を取り付けるようにしてもよい。通信デバイス（無線タグ等）の位置は、買い物カートや買い物かごに取り付けた場合であっても、買い物カートや買い物かごと共に移動する購入者（又は来店者）の位置と実質的に同じであると考えることができる。
【0011】
（１）購入分析システムの概要
本実施形態の購入分析システム１の概要について、図１～図４を参照して説明する。
図１は、本実施形態の購入分析システム１を概略的に示す図である。図２は、本実施形態の購入分析システム１が適用される例示的な店舗の平面図である。なお、各図では、方向を示す目的でＸＹＺ座標系が定義される。図３は、商品配置テーブルのデータ構成例を示す図である。図４は、ＰＯＳデータベースのデータ構成例を示す図である。
本実施形態の購入分析システム１の概要について、図１～図４を参照して説明する。
図１は、本実施形態の購入分析システム１を概略的に示す図である。図２は、本実施形態の購入分析システム１が適用される例示的な店舗の平面図である。なお、各図では、方向を示す目的でＸＹＺ座標系が定義される。図３は、商品配置テーブルのデータ構成例を示す図である。図４は、ＰＯＳデータベースのデータ構成例を示す図である。
【0012】
図１に示すように、本実施形態の購入分析システム１は、店舗内で各購入者が使用するカートＣＴに取り付けられた無線タグ２、受信機３、店舗端末４、サーバ５（情報処理装置の一例）、および、ＰＯＳシステム７を備える。図１では、カートＣＴに無線タグ２が取り付けられる場合を示しているが、カートＣＴ上の買い物かご（図示せず）に無線タグ２を取り付けてもよい。
【0013】
上述したように、無線タグ２は、通信デバイスの一例であり、比較的小型の無線通信装置である。
受信機３とサーバ５は、ネットワークＮＷで接続され、来店者の店舗内での位置を特定する位置特定システムを構成する。ネットワークＮＷは、例えば、セルラー網や、Ｗｉ－Ｆｉ網、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆回路、専用回路、無線基地局等である。受信機３（ロケータ）は、店舗の天井に設置され、店舗内で来店者が使用するカートＣＴに取り付けられた無線タグ２が放射する電波を受信し、その電波の入射角を測定する。サーバ５は、受信機３が測定した入射角を基に購入者の店舗内の位置（ＸＹ座標の位置）を特定する（つまり、無線タグ２を測位する）。
無線タグ２と受信機３の通信プロトコルは問わないが、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Bluetooth Low Energy（登録商標）（以下、ＢＬＥ）等が挙げられる。
受信機３とサーバ５は、ネットワークＮＷで接続され、来店者の店舗内での位置を特定する位置特定システムを構成する。ネットワークＮＷは、例えば、セルラー網や、Ｗｉ－Ｆｉ網、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆回路、専用回路、無線基地局等である。受信機３（ロケータ）は、店舗の天井に設置され、店舗内で来店者が使用するカートＣＴに取り付けられた無線タグ２が放射する電波を受信し、その電波の入射角を測定する。サーバ５は、受信機３が測定した入射角を基に購入者の店舗内の位置（ＸＹ座標の位置）を特定する（つまり、無線タグ２を測位する）。
無線タグ２と受信機３の通信プロトコルは問わないが、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Bluetooth Low Energy（登録商標）（以下、ＢＬＥ）等が挙げられる。
【0014】
サーバ５は、来店者の位置（つまり、無線タグ２の位置）を測位して動線データを作成（取得）するとともに、ＰＯＳシステム７からＰＯＳデータベースを取得する。
サーバ５には、各無線タグ２を識別するタグＩＤ（つまり、デバイス識別情報）に対応する動線データを基に、各タグＩＤをＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに対応付ける処理（以下、適宜「突合」又は「突合処理」という。）を実行する突合プログラムがインストールされている。各タグＩＤをＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに対応付けることは、各購入者にＰＯＳデータを対応付けることと同義である。
サーバ５には、各無線タグ２を識別するタグＩＤ（つまり、デバイス識別情報）に対応する動線データを基に、各タグＩＤをＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに対応付ける処理（以下、適宜「突合」又は「突合処理」という。）を実行する突合プログラムがインストールされている。各タグＩＤをＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに対応付けることは、各購入者にＰＯＳデータを対応付けることと同義である。
【0015】
店舗端末４は、例えば、店舗の事務所等に配置され、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等の表示パネルを備えた端末である。店舗端末４は、ネットワークＮＷを介してサーバ５と通信可能であり、例えば、タグＩＤごとの動線データを取得して表示させ、あるいは、突合プログラムの実行結果として、タグＩＤごとの動線データと、当該タグＩＤに対応する購入者のＰＯＳデータとを対応付けて表示するように構成されている。それによって、店舗の社員が店舗内の購入者の行動分析を行うことができる。
なお、本実施形態では、サーバ５による突合プログラムの実行結果等を閲覧する目的のために店舗端末４を設けているが、そのような端末は店舗に配置されていなくてもよい。例えば、ログイン情報を認証することによりサーバ５にアクセス可能な如何なる情報処理端末からも上記実行結果等を閲覧することができるようにしてもよい。
なお、本実施形態では、サーバ５による突合プログラムの実行結果等を閲覧する目的のために店舗端末４を設けているが、そのような端末は店舗に配置されていなくてもよい。例えば、ログイン情報を認証することによりサーバ５にアクセス可能な如何なる情報処理端末からも上記実行結果等を閲覧することができるようにしてもよい。
【0016】
図２を参照すると、例示的な店舗内のエリアは、複数の売り場ゾーン（適宜、単に「ゾーン」という。）Ｚ１～Ｚ２４とレジゾーンＲＺを有し、各店舗には商品を配置する商品棚ＳＨが設置されている。各ゾーンは、例えば、精肉ゾーン、惣菜ゾーン、菓子類ゾーンといった具合に、販売する商品の種別に応じて区画されている。各ゾーンはエリア内の領域の一例であり、レジゾーンＲＺは商品精算領域の一例である。
【0017】
店舗内の商品の配置は、図３に例示する商品配置テーブルに従って行われる。この商品配置テーブルは、サーバ５に記憶され、店舗端末４からの要求に応じて適宜更新されてもよい。
図３に示すように、商品配置テーブルでは、各商品カテゴリに対して、当該商品カテゴリに属する商品が配置される売り場ゾーンが割り当てられている（設定されている）。例えば、商品カテゴリＣ１である酒類には、売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５が割り当てられている。ここで、商品カテゴリに属する商品が、当該商品カテゴリに対応するすべての売り場ゾーンに配置されているとは限らず、いずれかの売り場ゾーンに配置されていることを意味する。例えば、図３の商品配置テーブルは、商品カテゴリＣ１である酒類に属するワイン、日本酒等の商品が、売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５の少なくともいずれかに配置されていることを意味しており、実際にワイン、日本酒等の商品が配置される売リ場ゾーンは、店舗の担当者によって決定される。
図３において、完全マッチフラグは、商品カテゴリに属する商品の売り場ゾーンを変更する可能性がない（つまり、売り場位置が固定である）場合に「True」（第１設定の一例）を示し、売り場ゾーンを変更する可能性がある場合に「False」（第２設定の一例）を示す。例えば、商品カテゴリＣ１である酒類に対応する完全マッチフラグは「True」であるため、酒類が配置される売り場ゾーンは必ず、売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５の少なくともいずれかである。それに対して、完全マッチフラグが「False」である商品カテゴリの商品が配置される売り場ゾーンは、店舗の都合により変更される可能性がある。例えば、商品カテゴリＣ２である惣菜は、通常は売り場ゾーンＺ１１，Ｚ１２，Ｚ２０のうちの少なくともいずれかに配置されるが、例えば季節や特売等に応じて、売り場ゾーンが新たに追加されたり、現在設定されている売り場ゾーン（Ｚ１１，Ｚ１２，Ｚ２０）のいずれかが削除されたりする可能性がある。
図３に示すように、商品配置テーブルでは、各商品カテゴリに対して、当該商品カテゴリに属する商品が配置される売り場ゾーンが割り当てられている（設定されている）。例えば、商品カテゴリＣ１である酒類には、売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５が割り当てられている。ここで、商品カテゴリに属する商品が、当該商品カテゴリに対応するすべての売り場ゾーンに配置されているとは限らず、いずれかの売り場ゾーンに配置されていることを意味する。例えば、図３の商品配置テーブルは、商品カテゴリＣ１である酒類に属するワイン、日本酒等の商品が、売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５の少なくともいずれかに配置されていることを意味しており、実際にワイン、日本酒等の商品が配置される売リ場ゾーンは、店舗の担当者によって決定される。
図３において、完全マッチフラグは、商品カテゴリに属する商品の売り場ゾーンを変更する可能性がない（つまり、売り場位置が固定である）場合に「True」（第１設定の一例）を示し、売り場ゾーンを変更する可能性がある場合に「False」（第２設定の一例）を示す。例えば、商品カテゴリＣ１である酒類に対応する完全マッチフラグは「True」であるため、酒類が配置される売り場ゾーンは必ず、売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５の少なくともいずれかである。それに対して、完全マッチフラグが「False」である商品カテゴリの商品が配置される売り場ゾーンは、店舗の都合により変更される可能性がある。例えば、商品カテゴリＣ２である惣菜は、通常は売り場ゾーンＺ１１，Ｚ１２，Ｚ２０のうちの少なくともいずれかに配置されるが、例えば季節や特売等に応じて、売り場ゾーンが新たに追加されたり、現在設定されている売り場ゾーン（Ｚ１１，Ｚ１２，Ｚ２０）のいずれかが削除されたりする可能性がある。
【0018】
なお、商品カテゴリによる商品の分類レベルは適宜設定可能である。商品カテゴリの分類レベルをより細かくする（例えば、酒類ではなく、より小分類のワイン、日本酒ごとにゾーンを設定する）ことで、突合の精度を上げることができる。しかし、細かい商品カテゴリに対する商品の位置は、店舗の都合で頻繁に変わる可能性があり、その都度商品配置テーブルを更新する必要がある。
【0019】
ＰＯＳシステム７は、サーバ５とネットワークＮＷを介して通信可能に設けられ、店舗の売上げ情報であるＰＯＳデータ（販売情報の一例）を購入者の１回の購入を対象として作成し、ＰＯＳデータベースに蓄積する。サーバ５は、ＰＯＳシステム７からＰＯＳデータベースを取得する。
図４に例示するように、本実施形態の購入分析システム１では、ＰＯＳデータベースに、ＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－ＮのＮ個（Ｎは２以上の整数）のＰＯＳデータが含まれている場合を想定する。ＰＯＳデータベースでは、１つのＰＯＳデータのレコードに対して、「販売時刻」、「商品カテゴリ」、「レジ番号」の各フィールドの値を有する。「レジ番号」フィールドの値は、購入者が精算を行ったレジを識別するレジ番号（本実施形態の例では、レジ番号Ｒ１～Ｒ６のいずれか；精算機情報の一例）である。なお、ＰＯＳデータベースは、販売時刻の順にＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎが配列されている。
図４に例示するように、本実施形態の購入分析システム１では、ＰＯＳデータベースに、ＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－ＮのＮ個（Ｎは２以上の整数）のＰＯＳデータが含まれている場合を想定する。ＰＯＳデータベースでは、１つのＰＯＳデータのレコードに対して、「販売時刻」、「商品カテゴリ」、「レジ番号」の各フィールドの値を有する。「レジ番号」フィールドの値は、購入者が精算を行ったレジを識別するレジ番号（本実施形態の例では、レジ番号Ｒ１～Ｒ６のいずれか；精算機情報の一例）である。なお、ＰＯＳデータベースは、販売時刻の順にＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎが配列されている。
【0020】
（２）購入者の測位方法
次に、購入者の測位方法について、図５および図６を参照して説明する。
図５は、動線データのデータ構成例を示す図である。図６は、図２の平面図において１つの無線タグ２の動線を例示する図である。実施形態において、無線タグ２の動線は、対応する購入者の動線に等しいものとみなしている。
次に、購入者の測位方法について、図５および図６を参照して説明する。
図５は、動線データのデータ構成例を示す図である。図６は、図２の平面図において１つの無線タグ２の動線を例示する図である。実施形態において、無線タグ２の動線は、対応する購入者の動線に等しいものとみなしている。
【0021】
無線タグ２の測位は、前述したように、店舗の天井に受信機３を設置し、受信機３が、購入者が使用するカートに取り付けられた無線タグ２から放射する電波（ビーコン信号）を受信し、受信したビーコン信号の入射角を算出するＡＯＡ（Angle of Arrival）方式を利用する。受信機３では、無線タグ２から受信するビーコン信号の入射角（到来方向）を測定し、測定した入射角の情報をサーバ５に送る。サーバ５では、送信元の受信機３の店舗内での位置（ＸＹＺ座標の位置）と、当該位置を基準とした入射角とから、無線タグ２の位置（ＸＹ座標）を推定する。
【0022】
１つの受信機３（ロケータ）によっても無線タグ２の位置を推定可能であるが、ビーコン信号の受信信号強度（ＲＳＳＩ）の大きさや店舗面積、店舗の電波環境に応じて、より多くの受信機３を設けることが好ましい。例えば、店舗の天井には、等間隔で受信機３を配置し、売り場が密集している場所等の特に測位精度が要求される場所には、より短い間隔で受信機３を配置することが好ましい。
【0023】
なお、無線タグ２の測位方法はＡＯＡ方式に限定するものではなく、ＴＯＡ（Time of Arrival）方式等の他の方法を利用してもよい。
無線タグ２の測位間隔は、任意に設定してよいが、購入者の行動を正確に把握するために必要な時間（例えば、１００ｍｓ～２秒）に設定される。
無線タグ２の測位間隔は、任意に設定してよいが、購入者の行動を正確に把握するために必要な時間（例えば、１００ｍｓ～２秒）に設定される。
【0024】
サーバ５は、無線タグ２の位置を算出し、無線タグ２ごとの動線データを記録する。
図５に示す動線データでは、各測位時刻における無線タグ２の位置（ＸＹ座標）のデータ（位置情報の一例）を含む。この例では、時刻ｔ０が店舗に入店した時刻を示し、時刻ｔ１０００がレジゾーンＲＺを抜けて退店した時刻を示している。この動線データを、図２の店舗の平面図にプロットしたものが図６に例示する無線タグ２の動線ＦＬである。
図５に示す動線データ内のゾーンは、測位された位置に対応する売り場ゾーンを示している。
図５に示す動線データでは、各測位時刻における無線タグ２の位置（ＸＹ座標）のデータ（位置情報の一例）を含む。この例では、時刻ｔ０が店舗に入店した時刻を示し、時刻ｔ１０００がレジゾーンＲＺを抜けて退店した時刻を示している。この動線データを、図２の店舗の平面図にプロットしたものが図６に例示する無線タグ２の動線ＦＬである。
図５に示す動線データ内のゾーンは、測位された位置に対応する売り場ゾーンを示している。
【0025】
（３）滞留時間の計測方法
次に、購入者の店舗内の滞留時間の計測方法について、図７～図９を参照して説明する。
滞留時間とは、店舗内を巡回した購入者が店舗内で立ち止まった時間であり、突合の精度を高めるためのファクタである。図６に示したように、無線タグ２の動線ＦＬは、購入者の店舗内の行動についての経路情報のみを含むものであるため、後述するように、突合処理を行うときに滞留時間の情報を考慮することで、突合の精度を向上させることができる。
次に、購入者の店舗内の滞留時間の計測方法について、図７～図９を参照して説明する。
滞留時間とは、店舗内を巡回した購入者が店舗内で立ち止まった時間であり、突合の精度を高めるためのファクタである。図６に示したように、無線タグ２の動線ＦＬは、購入者の店舗内の行動についての経路情報のみを含むものであるため、後述するように、突合処理を行うときに滞留時間の情報を考慮することで、突合の精度を向上させることができる。
【0026】
図７に示すように、本実施形態の購入分析システム１では、購入者の店舗内での滞留時間を計測するために、店舗内の売り場ゾーンＺ１～Ｚ２４を含むエリアに仮想ポイントＶＰが設定される。つまり、図８に図７のエリアの一部を拡大して示すように、店舗内の売り場ゾーンのエリアのＸ軸およびＹ軸に沿って格子状に配置される仮想線Ｌｘ，Ｌｙの交点である仮想ポイントＶＰが定義される。そして、この仮想ポイントＶＰごとに購入者の滞留時間が計測される。
隣接する２個の仮想ポイントＶＰの間隔は任意に設定可能であるが、好ましくは、受信機３とサーバ５によって構成される位置特定システムの測位精度に応じて設定される。例えば、位置特定システムの測位精度が５０ｃｍであれば、隣接する２個の仮想ポイントＶＰの間隔を５０ｃｍに設定してもよい。
隣接する２個の仮想ポイントＶＰの間隔は任意に設定可能であるが、好ましくは、受信機３とサーバ５によって構成される位置特定システムの測位精度に応じて設定される。例えば、位置特定システムの測位精度が５０ｃｍであれば、隣接する２個の仮想ポイントＶＰの間隔を５０ｃｍに設定してもよい。
【0027】
具体的な滞留時間の計測方法について、図９を参照して説明する。
図９において、無線タグ２の位置がＣｍである場合を想定する。このとき、位置Ｃｍを中心とした所定の直径Ｄの仮想円ＣＲを設定し、この仮想円ＣＲの円形領域内に位置する仮想ポイント（図８の例では仮想ポイントＶＰ１，ＶＰ２）が特定される。そして、購入者が同じ位置に留まり、例えば仮想ポイントＶＰ１，ＶＰ２が仮想円ＣＲの円形領域内に継続して位置している時間を滞留時間として計測する。なお、図９では、所定の範囲として円形領域を例示しているが、所定の領域であれば、その形状は円形に限られず、楕円（直線部分を含む実質的に楕円となる形状も含む）、正方形、矩形であってもよい。
図９において、無線タグ２の位置がＣｍである場合を想定する。このとき、位置Ｃｍを中心とした所定の直径Ｄの仮想円ＣＲを設定し、この仮想円ＣＲの円形領域内に位置する仮想ポイント（図８の例では仮想ポイントＶＰ１，ＶＰ２）が特定される。そして、購入者が同じ位置に留まり、例えば仮想ポイントＶＰ１，ＶＰ２が仮想円ＣＲの円形領域内に継続して位置している時間を滞留時間として計測する。なお、図９では、所定の範囲として円形領域を例示しているが、所定の領域であれば、その形状は円形に限られず、楕円（直線部分を含む実質的に楕円となる形状も含む）、正方形、矩形であってもよい。
【0028】
購入者が店舗内を巡回するにつれて移動する無線タグ２と共に仮想円ＣＲが移動し、当該無線タグ２に設定される仮想円ＣＲの円形領域内に含まれる仮想ポイントＶＰが変動する。店舗のエリア内に設定された各仮想ポイントＶＰについて、購入者に対応する仮想円ＣＲに含まれる継続時間を滞留時間とする。つまり、一人の購入者に対して（つまり、１個の無線タグ２に対して）仮想ポイントＶＰごとの滞留時間が計測される。
【0029】
ここで、各仮想ポイントＶＰの滞留時間を積算値（積算時間）として計測してもよいし、最大値（最大継続時間）として計測してもよい。以下では、１つの仮想ポイントについて、滞留時間を積算値として算出する場合を「滞留時間（積算値）」と表記し、滞留時間を最大値として算出する場合を「滞留時間（最大値）」と表記する。滞留時間（積算値）と滞留時間（最大値）について、共通する事項を参照するときには、単に「滞留時間」と表記する。滞留時間は、計測時間の一例である。
滞留時間（積算値）は、購入者が店舗に入店してから退店するまでの間、各仮想ポイントＶＰで計測された時間をリセットすることなく積算することで算出される値である。
滞留時間（最大値）は、購入者が店舗に入店してから退店するまでの間において、各仮想ポイントＶＰが仮想円ＣＲの円形領域内に位置している継続時間の最大値である。仮想ポイントＶＰが仮想円ＣＲの円形領域内に位置している継続時間は、その都度測定され、いったん仮想円ＣＲの円形領域から外れた場合はリセットされる。
滞留時間（積算値）は、購入者が店舗に入店してから退店するまでの間、各仮想ポイントＶＰで計測された時間をリセットすることなく積算することで算出される値である。
滞留時間（最大値）は、購入者が店舗に入店してから退店するまでの間において、各仮想ポイントＶＰが仮想円ＣＲの円形領域内に位置している継続時間の最大値である。仮想ポイントＶＰが仮想円ＣＲの円形領域内に位置している継続時間は、その都度測定され、いったん仮想円ＣＲの円形領域から外れた場合はリセットされる。
【0030】
無線タグ２の位置を中心に設定される仮想円ＣＲの大きさは、隣接する２個の仮想ポイントＶＰの間隔である基準間隔ｄ（図９参照）に基づいて決定することが好ましい。具体的には、仮想円ＣＲの直径Ｄを隣接する２個の仮想ポイントの間隔である基準間隔ｄよりも大きく設定する。その理由は以下のとおりである。
【0031】
すなわち、仮に、仮想円ＣＲの円形領域内に１個も仮想ポイントＶＰがないとしたならば滞留時間を計測することができない。仮に、仮想円ＣＲの円形領域内に１個の仮想ポイントＶＰのみが含まれるとしたならば、実際には購入者があるゾーン内に止まっているのにも関わらず、無線タグ２の測位誤差によって当該ゾーンに隣接する別のゾーン内にいるものとして計測されてしまう可能性がある。それに対して、本実施形態では、仮想円ＣＲの円形領域内に少なくとも２個の仮想ポイントＶＰが常に含まれることになり、それぞれの仮想ポイントＶＰで滞留時間が計測されるため、売り場ゾーンの境界において滞留時間を誤って計測することが回避される。
【0032】
なお、仮想円ＣＲの直径Ｄを基準間隔ｄより大きくし過ぎる場合には、実際に購入者がいる位置から離れた仮想ポイントＶＰを対象として滞留時間が計測されることになり、実際の状況と乖離する。そのため、エリア内の各仮想ポイントＶＰの滞留時間の誤差が大きくなる。
そこで、仮想円ＣＲの円形領域内には仮想ポイントＶＰが２～５個含まれるように仮想円ＣＲの直径Ｄを設定することが好ましい。例えば、ｄ＜Ｄ≦２ｄを満たすように仮想円ＣＲの直径Ｄを設定することが好ましい。
そこで、仮想円ＣＲの円形領域内には仮想ポイントＶＰが２～５個含まれるように仮想円ＣＲの直径Ｄを設定することが好ましい。例えば、ｄ＜Ｄ≦２ｄを満たすように仮想円ＣＲの直径Ｄを設定することが好ましい。
【0033】
仮想ポイントＶＰごとの滞留時間を基に、売り場ゾーンごとに、各仮想ポイントの滞留時間の総和（総滞留時間）が算出される。それによって、購入者が、店舗を巡回しているときに、どの売リ場ゾーンにどの程度の時間立ち止まっていたかについての情報（つまり、売り場ゾーンごとの滞留時間の情報）を得ることができる。
すなわち、購入者が店舗に入店してから退店するまでの間に特定の売り場ゾーンに含まれる複数の仮想ポイントの各々に対して算出された滞留時間の総和が、当該売り場ゾーンについての総滞留時間になる。この場合、各仮想ポイントを滞留時間（積算値）として算出したか、あるいは滞留時間（最大値）として算出したかに応じて、売り場ゾーンごとの総滞留時間についても、総滞留時間（積算値）あるいは総滞留時間（最大値）のいずれかが算出されるが、いずれを適用してもよい。総滞留時間は、集計された計測時間の一例である。
すなわち、購入者が店舗に入店してから退店するまでの間に特定の売り場ゾーンに含まれる複数の仮想ポイントの各々に対して算出された滞留時間の総和が、当該売り場ゾーンについての総滞留時間になる。この場合、各仮想ポイントを滞留時間（積算値）として算出したか、あるいは滞留時間（最大値）として算出したかに応じて、売り場ゾーンごとの総滞留時間についても、総滞留時間（積算値）あるいは総滞留時間（最大値）のいずれかが算出されるが、いずれを適用してもよい。総滞留時間は、集計された計測時間の一例である。
【0034】
（４）購入分析システム１の内部構成
次に、購入分析システム１の内部構成について、図１０のブロック図を参照して説明する。
次に、購入分析システム１の内部構成について、図１０のブロック図を参照して説明する。
【0035】
図１０に示すように、無線タグ２は、制御部２１と通信部２２を備える。
制御部２１は、マイクロコントローラを主体として構成され、無線タグ２の全体を制御する。例えば、制御部２１は、受信信号および送信信号に対する処理（ベースバンド信号の処理）を行う。
通信部２２は、受信機３と通信を行うためのインタフェースであり、例えば、受信機３への送信信号（例えばビーコン信号）の変調を行い、例えばＢＬＥに従ってブロードキャスト送信する。ビーコン信号には、無線タグ２のタグＩＤが含まれる。
制御部２１は、マイクロコントローラを主体として構成され、無線タグ２の全体を制御する。例えば、制御部２１は、受信信号および送信信号に対する処理（ベースバンド信号の処理）を行う。
通信部２２は、受信機３と通信を行うためのインタフェースであり、例えば、受信機３への送信信号（例えばビーコン信号）の変調を行い、例えばＢＬＥに従ってブロードキャスト送信する。ビーコン信号には、無線タグ２のタグＩＤが含まれる。
【0036】
図１０に示すように、受信機３は、電波受信部３１、入射角測定部３２、および、通信部３３を備える。
電波受信部３１は、無線タグ２から送信されるビーコン信号（電波）を受信するアンテナを含む。
入射角測定部３２は、電波受信部３１で受信した無線タグ２からの電波の入射角を測定する。
通信部３３は、無線タグ２およびサーバ５と通信を行うためのインタフェースである。例えば、通信部３３は、無線タグ２からの受信信号を復調する。また、通信部３３は、入射角測定部３２によって測定された入射角の情報を、受信したビーコン信号に含まれるタグＩＤと対応付けて、ネットワークＮＷを介してサーバ５に送信する。
電波受信部３１は、無線タグ２から送信されるビーコン信号（電波）を受信するアンテナを含む。
入射角測定部３２は、電波受信部３１で受信した無線タグ２からの電波の入射角を測定する。
通信部３３は、無線タグ２およびサーバ５と通信を行うためのインタフェースである。例えば、通信部３３は、無線タグ２からの受信信号を復調する。また、通信部３３は、入射角測定部３２によって測定された入射角の情報を、受信したビーコン信号に含まれるタグＩＤと対応付けて、ネットワークＮＷを介してサーバ５に送信する。
【0037】
図１０に示すように、店舗端末４は、制御部４１、表示部４２、および、通信部４３を備える。
制御部４１は、マイクロコントローラを主体として構成され、店舗端末４の全体を制御する。
制御部４１は、例えば、通信部４３を介して表示のために、動線データ、ＰＯＳデータベース、購入データセット、突合データセット等を要求して、これらのデータを受信する。
表示部４２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）パネル等の表示パネルと、サーバ５から取得する表示データに基づいて表示パネルを駆動する駆動回路とを含む。
例えば、制御部４１が所定のプログラムを実行することで、タグＩＤごとの動線データおよびＰＯＳデータ等を表示部４２に表示する。
通信部４３は、ネットワークＮＷを介してサーバ５との通信を行うための通信インタフェースとして機能する。
制御部４１は、マイクロコントローラを主体として構成され、店舗端末４の全体を制御する。
制御部４１は、例えば、通信部４３を介して表示のために、動線データ、ＰＯＳデータベース、購入データセット、突合データセット等を要求して、これらのデータを受信する。
表示部４２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）パネル等の表示パネルと、サーバ５から取得する表示データに基づいて表示パネルを駆動する駆動回路とを含む。
例えば、制御部４１が所定のプログラムを実行することで、タグＩＤごとの動線データおよびＰＯＳデータ等を表示部４２に表示する。
通信部４３は、ネットワークＮＷを介してサーバ５との通信を行うための通信インタフェースとして機能する。
【0038】
図１０に示すように、サーバ５は、制御部５１、ストレージ５２、および、通信部５３を備える。
制御部５１は、マイクロコントローラを主体として構成され、サーバ５の全体を制御する。例えば、制御部５１のマイクロコントローラが突合プログラムを実行することで、制御部５１は、データ取得部５１１、商品カテゴリ特定部５１２、ＰＯＳデータ抽出部５１３、スコア算出部５１４、滞留時間算出部５１５、リピート値算出部５１６、および、対応付け部５１７として機能する。
制御部５１は、マイクロコントローラを主体として構成され、サーバ５の全体を制御する。例えば、制御部５１のマイクロコントローラが突合プログラムを実行することで、制御部５１は、データ取得部５１１、商品カテゴリ特定部５１２、ＰＯＳデータ抽出部５１３、スコア算出部５１４、滞留時間算出部５１５、リピート値算出部５１６、および、対応付け部５１７として機能する。
【0039】
データ取得部５１１（第１取得部、第２取得部の一例）は、各購入者の無線タグ２を識別する複数のタグＩＤの各々に対して、対応する無線タグ２の時刻の経過に応じた店舗内の位置を示す位置情報を含む動線データ（図５参照；動線情報の一例）を取得する。このとき、データ取得部５１１は、受信機３から受信するタグＩＤごとの入射角の情報を基に、タグＩＤごとに動線データを取得する。
また、データ取得部５１１は、商品が販売された販売時刻と、当該販売時刻に販売された商品の各々の商品カテゴリと、レジ番号と、がそれぞれ対応付けられた複数のＰＯＳデータが格納されるＰＯＳデータベース（図４参照）をＰＯＳシステム７から取得する。
また、データ取得部５１１は、商品が販売された販売時刻と、当該販売時刻に販売された商品の各々の商品カテゴリと、レジ番号と、がそれぞれ対応付けられた複数のＰＯＳデータが格納されるＰＯＳデータベース（図４参照）をＰＯＳシステム７から取得する。
【0040】
商品カテゴリ特定部５１２（商品種別特定部の一例）は、商品配置テーブル（図３参照）と、各タグＩＤに対応する動線データとに基づいて、各無線タグ２が通過した店舗内のゾーンに割り当てられている商品カテゴリを特定する。つまり、商品カテゴリ特定部５１２は、購入者の動線データに対応付けられる商品カテゴリを特定する。
【0041】
ＰＯＳデータ抽出部５１３（第２取得部の一例）は、各タグＩＤに対応する動線データに基づいて、各タグＩＤによって特定される無線タグ２がレジゾーンＲＺに進入した進入時刻（レジ進入時刻）を特定し、ＰＯＳデータベースから、レジ進入時刻を含む所定期間に販売時刻が含まれるＰＯＳデータを、ＰＯＳレンジデータ（後述する）として抽出する。
ＰＯＳデータ抽出部５１３は、各タグＩＤに対応する動線データに基づいて、商品の精算が行われたレジ（精算機の一例）を特定し、ＰＯＳデータベースから、特定したレジのレジ番号を有し、かつレジ進入時刻の前後の所定期間に販売時刻が含まれるＰＯＳデータを抽出してもよい。
ＰＯＳデータ抽出部５１３は、各タグＩＤに対応する動線データに基づいて、商品の精算が行われたレジ（精算機の一例）を特定し、ＰＯＳデータベースから、特定したレジのレジ番号を有し、かつレジ進入時刻の前後の所定期間に販売時刻が含まれるＰＯＳデータを抽出してもよい。
【0042】
スコア算出部５１４（第３取得部の一例）は、複数のタグＩＤのいずれかのタグＩＤを処理対象ＩＤとして、データ取得部５１１により取得されたＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと、商品カテゴリ特定部５１２により特定された商品カテゴリとに基づき、スコアを算出する。例えば、スコア算出部５１４は、ＰＯＳデータベースの各ＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリの数と、商品カテゴリ特定部５１２により処理対象ＩＤに対して特定された商品カテゴリのうち各ＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと一致する商品カテゴリの数と、に基づいて、各ＰＯＳデータのスコアを算出する。
ここで、スコアとは、例えば、処理対象ＩＤに対応付けるべきＰＯＳデータであることの確からしさを示す値であり、関連度合の一例である。つまり、特定のタグＩＤの無線タグ２の動線は購入者の動線と１対１で対応付けられているため、スコアは、購入者の動線データとＰＯＳデータとの関連度合を示すものといえる。なお、スコアの具体的な算出例については、後述する。
また、スコア算出部５１４は、例えば、スコアの算出対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに割り当てられた１又は複数のゾーンの各々に対して算出された総滞留時間に基づいて、スコアを調整してもよい。
また、スコア算出部５１４は、例えば、スコアの算出対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに割り当てられた１又は複数のゾーンの各々に対してリピート値算出部５１６によって算出されたリピート値（後述する）に基づいて、スコアを調整してもよい。
また、スコア算出部５１４は、例えば、購入者の動線データに基づいて特定される購入者が通過した１又は複数のゾーンが、ＰＯＳデータ抽出部５１３により取得されたＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに対して設定されているソーンを含まない場合には、当該ＰＯＳデータのスコアを小さくなるように調整してもよい。
また、図３に示したように、店舗には、完全マッチフラグが「True」（第１設定の一例）の商品カテゴリの商品が配置されるゾーン（つまり、配置される商品の変更の可能性がないゾーン）と、完全マッチフラグが「False」（第２設定の一例）の商品カテゴリの商品が配置されるゾーン（つまり、配置される商品の変更の可能性があるゾーン）とを設けてもよい。例えば、完全マッチフラグが「True」の商品カテゴリに対応する売り場ゾーンは固定である。この場合、スコア算出部５１４は、購入者の動線データに基づいて特定される購入者が通過したゾーンが、ＰＯＳデータ抽出部５１３により取得されたＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリのうち完全マッチフラグが「True」の商品カテゴリに設定されたゾーンを含まない場合、スコアを小さくなるように調整してもよい。
ここで、スコアとは、例えば、処理対象ＩＤに対応付けるべきＰＯＳデータであることの確からしさを示す値であり、関連度合の一例である。つまり、特定のタグＩＤの無線タグ２の動線は購入者の動線と１対１で対応付けられているため、スコアは、購入者の動線データとＰＯＳデータとの関連度合を示すものといえる。なお、スコアの具体的な算出例については、後述する。
また、スコア算出部５１４は、例えば、スコアの算出対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに割り当てられた１又は複数のゾーンの各々に対して算出された総滞留時間に基づいて、スコアを調整してもよい。
また、スコア算出部５１４は、例えば、スコアの算出対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに割り当てられた１又は複数のゾーンの各々に対してリピート値算出部５１６によって算出されたリピート値（後述する）に基づいて、スコアを調整してもよい。
また、スコア算出部５１４は、例えば、購入者の動線データに基づいて特定される購入者が通過した１又は複数のゾーンが、ＰＯＳデータ抽出部５１３により取得されたＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに対して設定されているソーンを含まない場合には、当該ＰＯＳデータのスコアを小さくなるように調整してもよい。
また、図３に示したように、店舗には、完全マッチフラグが「True」（第１設定の一例）の商品カテゴリの商品が配置されるゾーン（つまり、配置される商品の変更の可能性がないゾーン）と、完全マッチフラグが「False」（第２設定の一例）の商品カテゴリの商品が配置されるゾーン（つまり、配置される商品の変更の可能性があるゾーン）とを設けてもよい。例えば、完全マッチフラグが「True」の商品カテゴリに対応する売り場ゾーンは固定である。この場合、スコア算出部５１４は、購入者の動線データに基づいて特定される購入者が通過したゾーンが、ＰＯＳデータ抽出部５１３により取得されたＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリのうち完全マッチフラグが「True」の商品カテゴリに設定されたゾーンを含まない場合、スコアを小さくなるように調整してもよい。
【0043】
滞留時間算出部５１５（計測部、集計部の一例）は、店舗内に格子状に配置される仮想線の交点である仮想ポイントＶＰ（図８参照）を定義したときに、各無線タグ２の位置を中心とした所定の範囲内に位置する仮想ポイントの各々を対象として、購入者の移動に伴って仮想ポイントが前記範囲内に継続して位置する時間として滞留時間を計測し、各ゾーンでの総滞留時間を算出する。つまり、あるゾーンに含まれる複数の仮想ポイントの各々に対して算出された滞留時間の総和が、当該ゾーンに対する総滞留時間となる。
【0044】
リピート値算出部５１６（回数算出部の一例）は、各タグＩＤに対応する動線データに基づいて、各タグＩＤによって特定される無線タグ２による複数のゾーンの各々に対する進入および退出の繰返し回数を、リピート値として算出する。
【0045】
対応付け部５１７は、スコア算出部５１４によって算出されたスコアに基づいて、処理対象ＩＤをＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータに対応付ける。すなわち、対応付け部５１７によって、購入者の動線データ（対応する無線タグ２の動線データと等価）と、ＰＯＳデータとが対応付けられることになる。
【0046】
ストレージ５２は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置等の大容量記憶装置であり、店舗マップ、動線データ（図５参照）、ＰＯＳデータベース（ＰＯＳ ＤＢ）（図４参照）、商品配置テーブル（図３参照）、購入者データセット（購入者ＤＳ）、および、突合データセット（突合ＤＳ）を格納する。ストレージ５２内の各データは、制御部５１からのアクセスに応じて適宜、更新、追加、又は削除される。
店舗マップは、店舗のフロアの各売り場ゾーンの境界についての地理的情報（ＸＹ座標の情報）を含む。店舗マップを参照することで、例えば、無線タグ２の位置に対応する売り場ゾーンを特定し、あるいは、各仮想ポイントＶＰ（図９参照）が含まれる売り場ゾーンを特定することができる。
購入者データセットについては後述するが、無線タグ２のタグＩＤごとに動線データ、レジ進入時刻、および、レジ番号を対応付けたデータベースであり、突合プログラムを実行するときに作成される。
突合データセットについては後述するが、無線タグ２のタグＩＤごとに、ＰＯＳデータベース内のいずれかのＰＯＳデータが対応付けられたデータであり、突合プログラムの実行結果（つまり、突合結果）である。
店舗マップは、店舗のフロアの各売り場ゾーンの境界についての地理的情報（ＸＹ座標の情報）を含む。店舗マップを参照することで、例えば、無線タグ２の位置に対応する売り場ゾーンを特定し、あるいは、各仮想ポイントＶＰ（図９参照）が含まれる売り場ゾーンを特定することができる。
購入者データセットについては後述するが、無線タグ２のタグＩＤごとに動線データ、レジ進入時刻、および、レジ番号を対応付けたデータベースであり、突合プログラムを実行するときに作成される。
突合データセットについては後述するが、無線タグ２のタグＩＤごとに、ＰＯＳデータベース内のいずれかのＰＯＳデータが対応付けられたデータであり、突合プログラムの実行結果（つまり、突合結果）である。
【0047】
通信部５３は、ネットワークＮＷを介して、受信機３、店舗端末４、および、ＰＯＳシステム７との通信を行うための通信インタフェースとして機能する。
【0048】
（５）サーバ５による突合処理
次に、図１１～図２３を参照して、サーバ５による突合処理について説明する。
前述したように、突合処理は、各無線タグを識別するタグＩＤに対応する動線データを基に、各タグＩＤをＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに対応付ける処理（突合プログラムの処理）であり、サーバ５の制御部５１により実行される。
次に、図１１～図２３を参照して、サーバ５による突合処理について説明する。
前述したように、突合処理は、各無線タグを識別するタグＩＤに対応する動線データを基に、各タグＩＤをＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに対応付ける処理（突合プログラムの処理）であり、サーバ５の制御部５１により実行される。
【0049】
以下の説明では、無線タグが取り付けられたカートを利用して店舗でＮ人の来店者（購入者）が商品を購入した場合を想定する。その場合、Ｎ人の購入者の各々に対応して、異なるタグＩＤのＮ個の無線タグが割り当てられる。サーバ５は、異なるタグＩＤの無線タグを測位し、各タグＩＤの無線タグの動線データ（図５参照；等価的に、異なる購入者の動線データ）を取得する。具体的には、Ｎ個のタグＩＤ：１～Ｎに対して、それぞれ動線データＦＬ（１）～ＦＬ（Ｎ）（後述する）を取得する。
【0050】
また、サーバ５は、Ｎ人の購入者に対する売上げ情報としてＮ個のＰＯＳデータからなるＰＯＳデータベースをＰＯＳシステム７から取得する。具体的には、図４に示したように、サーバ５は、Ｎ個のＰＯＳデータＰ－１～Ｐ－ＮからなるＰＯＳデータベースを取得する。
サーバ５は、Ｎ個のタグＩＤ：１～Ｎに対して、それぞれ動線データＦＬ（１）～ＦＬ（Ｎ）を取得し、Ｎ個のＰＯＳデータＰ－１～Ｐ－ＮからなるＰＯＳデータベースを取得した後に、以下で説明する突合処理を実行する。突合処理を実行することで、Ｎ個のタグＩＤとＮ個のＰＯＳデータをそれぞれ１対１に対応付けた突合データセットが作成される。
サーバ５は、Ｎ個のタグＩＤ：１～Ｎに対して、それぞれ動線データＦＬ（１）～ＦＬ（Ｎ）を取得し、Ｎ個のＰＯＳデータＰ－１～Ｐ－ＮからなるＰＯＳデータベースを取得した後に、以下で説明する突合処理を実行する。突合処理を実行することで、Ｎ個のタグＩＤとＮ個のＰＯＳデータをそれぞれ１対１に対応付けた突合データセットが作成される。
【0051】
（５－１）全体の流れ
図１１に、サーバ５によって実行される突合処理の全体のフローチャートを示す。図１１のフローチャートに含まれる各処理については後で詳述するが、以下の一連の処理である。
・レジ番号特定処理（ステップＳ２）
レジ番号特定処理は、各タグＩＤに対応する動線データを基に、各タグＩＤに対応する購入者が商品の精算を行ったレジのレジ番号を特定する処理である。
・ＰＯＳレンジデータの作成処理（ステップＳ４）
ＰＯＳレンジデータの作成処理は、各タグＩＤに対して、レジ進入時刻の前後の所定の期間に販売時刻が含まれるＰＯＳデータからなるＰＯＳレンジデータを作成する処理である。
・スコアリング前処理データの作成処理（ステップＳ６）
スコアリング前処理データの作成処理は、各タグＩＤに対応するＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対して、スコアリング前処理データを作成する処理である。スコアリング前処理データは、各タグＩＤに対してＰＯＳデータを対応付ける（突合させる）ときのスコアに反映されるデータである。
・変換処理（ステップＳ８）
変換処理は、各タグＩＤについて、ＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータとスコアリング前処理データとが対応付けられたデータを、各ＰＯＳデータについて、各タグＩＤとスコアリング前処理データとが対応付けられたデータ（後述する購入データセット）に変換する処理である。
すなわち、レジ進入時刻が近い複数のタグＩＤの各々に対するＰＯＳレンジデータには、同一のＰＯＳデータが重複して含まれている。そこで、変換処理では、複数のタグＩＤの各々に対するＰＯＳレンジデータに含まれるＰＯＳデータとスコアリング前処理データの関係を、それぞれ個別のＰＯＳデータごとのタグＩＤとスコアリング前処理データとの関係に変換する。
・スコアセット作成処理（ステップＳ１０）
スコアセット作成処理は、スコアセットを作成する処理である。スコアセットとは、タグＩＤに対応するＰＯＳレンジデータの各ＰＯＳデータが、当該タグＩＤに対応付けるべきＰＯＳデータであることの確からしさを示す値であるスコアを、タグＩＤごとに格納したデータである。
・突合データセットの作成処理（ステップＳ１２）
突合データセットの作成処理は、スコアセットを参照して、各タグＩＤをＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータに対応付けた突合データセットを作成する処理である。
図１１に、サーバ５によって実行される突合処理の全体のフローチャートを示す。図１１のフローチャートに含まれる各処理については後で詳述するが、以下の一連の処理である。
・レジ番号特定処理（ステップＳ２）
レジ番号特定処理は、各タグＩＤに対応する動線データを基に、各タグＩＤに対応する購入者が商品の精算を行ったレジのレジ番号を特定する処理である。
・ＰＯＳレンジデータの作成処理（ステップＳ４）
ＰＯＳレンジデータの作成処理は、各タグＩＤに対して、レジ進入時刻の前後の所定の期間に販売時刻が含まれるＰＯＳデータからなるＰＯＳレンジデータを作成する処理である。
・スコアリング前処理データの作成処理（ステップＳ６）
スコアリング前処理データの作成処理は、各タグＩＤに対応するＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対して、スコアリング前処理データを作成する処理である。スコアリング前処理データは、各タグＩＤに対してＰＯＳデータを対応付ける（突合させる）ときのスコアに反映されるデータである。
・変換処理（ステップＳ８）
変換処理は、各タグＩＤについて、ＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータとスコアリング前処理データとが対応付けられたデータを、各ＰＯＳデータについて、各タグＩＤとスコアリング前処理データとが対応付けられたデータ（後述する購入データセット）に変換する処理である。
すなわち、レジ進入時刻が近い複数のタグＩＤの各々に対するＰＯＳレンジデータには、同一のＰＯＳデータが重複して含まれている。そこで、変換処理では、複数のタグＩＤの各々に対するＰＯＳレンジデータに含まれるＰＯＳデータとスコアリング前処理データの関係を、それぞれ個別のＰＯＳデータごとのタグＩＤとスコアリング前処理データとの関係に変換する。
・スコアセット作成処理（ステップＳ１０）
スコアセット作成処理は、スコアセットを作成する処理である。スコアセットとは、タグＩＤに対応するＰＯＳレンジデータの各ＰＯＳデータが、当該タグＩＤに対応付けるべきＰＯＳデータであることの確からしさを示す値であるスコアを、タグＩＤごとに格納したデータである。
・突合データセットの作成処理（ステップＳ１２）
突合データセットの作成処理は、スコアセットを参照して、各タグＩＤをＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータに対応付けた突合データセットを作成する処理である。
【0052】
（５－２）レジ番号特定処理
先ず、図１２～図１４を参照して、図１１のレジ番号特定処理（ステップＳ２）について具体的に説明する。図１２は、図１１のレジ番号特定処理のフローチャートである。図１３は、図１１の購入者データセットのデータ構成例を示す図である。図１４は、図２の平面図においてレジゾーンＲＺを拡大して示す図である。
先ず、図１２～図１４を参照して、図１１のレジ番号特定処理（ステップＳ２）について具体的に説明する。図１２は、図１１のレジ番号特定処理のフローチャートである。図１３は、図１１の購入者データセットのデータ構成例を示す図である。図１４は、図２の平面図においてレジゾーンＲＺを拡大して示す図である。
【0053】
前述したように、レジ番号特定処理は、各タグＩＤに対応する動線データを基に、各タグＩＤに対応する購入者が商品の精算を行ったレジのレジ番号を特定する処理であり、制御部５１のデータ取得部５１１による処理である。すなわち、データ取得部５１１は、無線タグ２の動線データから特定された店舗エリア内のレジゾーンＲＺにおけるレジ番号を取得する。なお、店舗のレジが１つである場合には、レジ番号特定処理は必要ない。
レジ番号特定処理では、図１３に例示する購入者データセットが作成される。購入者データセットの各レコードでは、「タグＩＤ」、「動線データ」、「レジ進入時刻」、および、「レジ番号」の各フィールドの値を格納する。前述したように、Ｎ個のタグＩＤ：１～Ｎにそれぞれ対応する動線データＦＬ（１）～ＦＬ（Ｎ）は取得済みであることを前提としている。レジ番号特定処理では、各タグＩＤに対応するレジ進入時刻およびレジ番号が特定され、購入者データセットに書き込まれる。
レジ番号特定処理では、図１３に例示する購入者データセットが作成される。購入者データセットの各レコードでは、「タグＩＤ」、「動線データ」、「レジ進入時刻」、および、「レジ番号」の各フィールドの値を格納する。前述したように、Ｎ個のタグＩＤ：１～Ｎにそれぞれ対応する動線データＦＬ（１）～ＦＬ（Ｎ）は取得済みであることを前提としている。レジ番号特定処理では、各タグＩＤに対応するレジ進入時刻およびレジ番号が特定され、購入者データセットに書き込まれる。
【0054】
図１４に示す例では、レジ番号Ｒ１～Ｒ６に対応する６台のレジ（キャッシュレジスタＣＲＴ）が配置される。そして、レジ番号を特定するために、レジゾーンＲＺが細分化されて処理が行われる。この例では、レジゾーンＲＺに６個のレジ（レジ番号Ｒ１～Ｒ６）が配置される例が示される。レジ番号Ｒ１～Ｒ６の各レジにそれぞれ対応するゾーンが、レジゾーンＲＺ１～ＲＺ６である。
仮想線Ｌ１は、レジゾーンＲＺと、隣接する売り場ゾーン（図６の例では、売り場ゾーンＺ１３）との境界に設定される。無線タグが仮想線Ｌ１を－Ｙ方向に向かって通過した時点がレジ進入時刻であり、各タグＩＤに対応する動線データから特定可能である。例えば、図１４に示す動線ＦＬが仮想線Ｌ１を通過した時点が、動線ＦＬに対応するタグＩＤのレジ進入時刻になる。
仮想線Ｌ１は、レジゾーンＲＺと、隣接する売り場ゾーン（図６の例では、売り場ゾーンＺ１３）との境界に設定される。無線タグが仮想線Ｌ１を－Ｙ方向に向かって通過した時点がレジ進入時刻であり、各タグＩＤに対応する動線データから特定可能である。例えば、図１４に示す動線ＦＬが仮想線Ｌ１を通過した時点が、動線ＦＬに対応するタグＩＤのレジ進入時刻になる。
【0055】
レジ番号の特定精度を高めるためには、各レジ番号に対応するレジゾーンＲＺ１～ＲＺ６をさらに、Ｙ軸方向で細分化して処理することが好ましい。これは、購入者が、例えばカート上の商品をレジカウンタに載せるときにカートを横に移動させる場合があるため、カートに取り付けた無線タグの位置が購入者と離れる場合があることを考慮するためである。
図１４では、仮想線Ｌ１と平行にＹ軸方向にオフセットした２本の仮想線Ｌ２，Ｌ３でレジゾーンＲＺ１～ＲＺ６を細分化した例が示される。具体的には、レジゾーンＲＺ１を３個のサブゾーンＲＺ１１～ＲＺ１３に細分化し、レジゾーンＲＺ２を３個のサブゾーンＲＺ２１～ＲＺ２３に細分化し、レジゾーンＲＺ３を３個のサブゾーンＲＺ３１～ＲＺ３３に細分化し、レジゾーンＲＺ４を３個のサブゾーンＲＺ４１～ＲＺ４３に細分化し、レジゾーンＲＺ５を３個のサブゾーンＲＺ５１～ＲＺ５３に細分化し、レジゾーンＲＺ６を３個のサブゾーンＲＺ６１～ＲＺ６３に細分化した例が示される。
図１４では、仮想線Ｌ１と平行にＹ軸方向にオフセットした２本の仮想線Ｌ２，Ｌ３でレジゾーンＲＺ１～ＲＺ６を細分化した例が示される。具体的には、レジゾーンＲＺ１を３個のサブゾーンＲＺ１１～ＲＺ１３に細分化し、レジゾーンＲＺ２を３個のサブゾーンＲＺ２１～ＲＺ２３に細分化し、レジゾーンＲＺ３を３個のサブゾーンＲＺ３１～ＲＺ３３に細分化し、レジゾーンＲＺ４を３個のサブゾーンＲＺ４１～ＲＺ４３に細分化し、レジゾーンＲＺ５を３個のサブゾーンＲＺ５１～ＲＺ５３に細分化し、レジゾーンＲＺ６を３個のサブゾーンＲＺ６１～ＲＺ６３に細分化した例が示される。
【0056】
各レジ番号に対応するレジゾーンＲＺ１～ＲＺ６をサブゾーンに細分化した上で、動線データを基にどのサブゾーンに進入したかに応じた重み付けスコアを評価することで、レジ番号を決定する。重みは、レジゾーンＲＺの入口に近いほど（つまり、仮想線Ｌ１に近いほど）高くするように設定することが好ましい。
例えば、サブゾーンＲＺ１１～ＲＺ６１にそれぞれ進入したときに、対応するレジ番号に対する重み付けを１．２とし、サブゾーンＲＺ１２～ＲＺ６２にそれぞれ進入したときに、対応するレジ番号に対する重み付けを１．０とし、サブゾーンＲＺ１３～ＲＺ６３にそれぞれ進入したときに、対応するレジ番号に対する重み付けを０．８とする。この場合、図１４の例では、動線ＦＬでは、無線タグがサブゾーンＲＺ２１に進入し、サブゾーンＲＺ２２に進入し、サブゾーンＲＺ３３に進入する。そのため、レジ番号Ｒ２に対する重み付けスコアが２．２となり、レジ番号Ｒ３に対する重み付けスコアが０．８となり、動線ＦＬに対するレジ番号はＲ２に特定される。
例えば、サブゾーンＲＺ１１～ＲＺ６１にそれぞれ進入したときに、対応するレジ番号に対する重み付けを１．２とし、サブゾーンＲＺ１２～ＲＺ６２にそれぞれ進入したときに、対応するレジ番号に対する重み付けを１．０とし、サブゾーンＲＺ１３～ＲＺ６３にそれぞれ進入したときに、対応するレジ番号に対する重み付けを０．８とする。この場合、図１４の例では、動線ＦＬでは、無線タグがサブゾーンＲＺ２１に進入し、サブゾーンＲＺ２２に進入し、サブゾーンＲＺ３３に進入する。そのため、レジ番号Ｒ２に対する重み付けスコアが２．２となり、レジ番号Ｒ３に対する重み付けスコアが０．８となり、動線ＦＬに対するレジ番号はＲ２に特定される。
【0057】
なお、２以上のレジ番号に対して重み付けスコアが同一である場合には、レジゾーンＲＺに進入したときのサブゾーンに基づいて（つまり、進入時刻が最も早いサブゾーン）、レジ番号を決定する。すなわち、サブゾーンＲＺ１１，ＲＺ２１，ＲＺ３１，ＲＺ４１，ＲＺ５１，ＲＺ６１に進入した場合に、それぞれレジ番号がＲ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６に特定される。
【0058】
図１２を参照すると、サーバ５は、図１２のフローチャートのステップＳ２０～Ｓ２６の処理を、すべてのタグＩＤ：ｉ（ｉ＝１～Ｎ）について実行する（ステップＳ２８）。
サーバ５は先ず、動線データＦＬ（ｉ）からレジゾーンＲＺの各サブゾーンに対する進入時刻を特定する（ステップＳ２０）。そして、サーバ５は、上述したように、レジ番号ごとの重み付けスコアを決定し（ステップＳ２２）、重み付けスコアに基づいてレジ番号Ｒ（ｉ）（本実施形態の例では、レジ番号Ｒ１～Ｒ６のいずれか）を決定する（ステップＳ２４）。
サーバ５は、レジ番号Ｒ（ｉ）に対応付けて、ステップＳ２０で特定したレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）（つまり、図１４のサブゾーンＲＺ１１～ＲＺ６１のいずれかの進入時刻）と、ステップＳ２４で決定したレジ番号Ｒ（ｉ）とを購入者データセット（図１３）に書き込む（ステップＳ２６）。
図１２のフローチャートの処理を実行することで、図１３の購入者データセットが作成される。購入者データセットは、図１１のステップＳ４以降の処理で参照される。
サーバ５は先ず、動線データＦＬ（ｉ）からレジゾーンＲＺの各サブゾーンに対する進入時刻を特定する（ステップＳ２０）。そして、サーバ５は、上述したように、レジ番号ごとの重み付けスコアを決定し（ステップＳ２２）、重み付けスコアに基づいてレジ番号Ｒ（ｉ）（本実施形態の例では、レジ番号Ｒ１～Ｒ６のいずれか）を決定する（ステップＳ２４）。
サーバ５は、レジ番号Ｒ（ｉ）に対応付けて、ステップＳ２０で特定したレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）（つまり、図１４のサブゾーンＲＺ１１～ＲＺ６１のいずれかの進入時刻）と、ステップＳ２４で決定したレジ番号Ｒ（ｉ）とを購入者データセット（図１３）に書き込む（ステップＳ２６）。
図１２のフローチャートの処理を実行することで、図１３の購入者データセットが作成される。購入者データセットは、図１１のステップＳ４以降の処理で参照される。
【0059】
上述した重み付けスコアを用いたレジ番号の特定は一例に過ぎず、より簡略的には、レジゾーンＲＺ１～ＲＺ６の中のいずれのレジゾーンに進入したかに基づいて、レジ番号Ｒ１～Ｒ６のいずれかを特定してもよい。
また、レジゾーンＲＺ１～ＲＺ６の各々を３個のサブゾーンに細分化した例を示したが、その限りではなく、２個のサブゾーン、あるいは、４個以上の任意の数のサブゾーンに細分化して重み付けスコアを算出するようにしてもよい。
また、レジゾーンＲＺ１～ＲＺ６の各々を３個のサブゾーンに細分化した例を示したが、その限りではなく、２個のサブゾーン、あるいは、４個以上の任意の数のサブゾーンに細分化して重み付けスコアを算出するようにしてもよい。
【0060】
（５－３）ＰＯＳレンジデータの作成処理
次に、図１５および図１６を参照して、図１１のＰＯＳレンジデータ（ステップＳ４）の作成処理について具体的に説明する。図１５は、図１１のＰＯＳレンジデータの作成処理のフローチャートである。図１６は、ＰＯＳレンジデータについて説明する図である。
次に、図１５および図１６を参照して、図１１のＰＯＳレンジデータ（ステップＳ４）の作成処理について具体的に説明する。図１５は、図１１のＰＯＳレンジデータの作成処理のフローチャートである。図１６は、ＰＯＳレンジデータについて説明する図である。
【0061】
前述したように、ＰＯＳレンジデータの作成処理は、各タグＩＤに対して、レジ進入時刻の前後の所定の期間（所定範囲）に販売時刻が含まれるＰＯＳデータからなるＰＯＳレンジデータを作成する処理であり、制御部５１のデータ取得部５１１による処理である。すなわち、データ取得部５１１は、レジ番号特定処理によって特定されたレジ番号に基づき、レジ番号が含まれるＰＯＳデータをＰＯＳデータベースから取得する。データ取得部５１１はさらに、無線タグ２の動線データから特定された店舗のエリア内のレジゾーンＲＺへの進入時刻に基づき、進入時刻を含む所定範囲に販売時刻が含まれるＰＯＳデータを、ＰＯＳデータベースから取得する。具体的に説明すると以下のとおりである。
図１５を参照すると、サーバ５は、図１５のフローチャートのステップＳ３０～Ｓ３４の処理を、すべてのタグＩＤ：ｉ（ｉ＝１～Ｎ）について実行する（ステップＳ３６）
サーバ５は先ず、タグＩＤ：ｉに対応するレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）を基準にＴＥ（ｉ）±Δｔの期間を設定する（ステップＳ３０）。ここで図１６を参照すると、タグＩＤ：ｉに対応するレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）はレジ番号特定処理で特定済みであり、レジ進入時刻ＴＥ（ｉ）を基準にして前後の所定の期間（ＴＥ（ｉ）－Δｔ～ＴＥ（ｉ）＋Δｔ）が設定される。
図１５を参照すると、サーバ５は、図１５のフローチャートのステップＳ３０～Ｓ３４の処理を、すべてのタグＩＤ：ｉ（ｉ＝１～Ｎ）について実行する（ステップＳ３６）
サーバ５は先ず、タグＩＤ：ｉに対応するレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）を基準にＴＥ（ｉ）±Δｔの期間を設定する（ステップＳ３０）。ここで図１６を参照すると、タグＩＤ：ｉに対応するレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）はレジ番号特定処理で特定済みであり、レジ進入時刻ＴＥ（ｉ）を基準にして前後の所定の期間（ＴＥ（ｉ）－Δｔ～ＴＥ（ｉ）＋Δｔ）が設定される。
【0062】
Δｔは、無線タグのレジ進入時刻に基づいて、タグＩＤを突合させるときのＰＯＳデータの候補を限定する（絞り込む）ために設定され、任意の値に設定可能である。一般に、ＰＯＳシステムには多くの仕様が存在し、販売時刻が分単位で記録されるものもあれば秒単位で記録されるものもある。ＰＯＳデータの販売時刻が分単位である場合には例えば６０～１２０秒の範囲の比較的長い時間でΔｔを設定し、ＰＯＳデータの販売時刻が秒単位である場合には例えば２０～６０秒の範囲の値等、比較的短い時間でΔｔを設定することが好ましい。
【0063】
次いでサーバ５は、ＰＯＳデータベースから、販売時刻がステップＳ３０で設定された期間内であって、タグＩＤ：ｉのレジ番号Ｒ（ｉ）と同一のレジ番号のＰＯＳデータを抽出し（ステップＳ３２）、抽出したＰＯＳデータをＰＯＳレンジデータＰＲ（ｉ）とする（ステップＳ３４）。図１６に示すように、ＰＯＳデータベースでは、Ｎ個のＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎが販売時刻の順に配列されている。このＰＯＳデータベースから、レジ進入時刻ＴＥ（ｉ）を基準にした所定の期間（ＴＥ（ｉ）－Δｔ～ＴＥ（ｉ）＋Δｔ）に販売時刻が含まれ、同一のレジ番号のＰＯＳデータがすべて、ＰＯＳレンジデータＰＲ（ｉ）に含まれる。
各タグＩＤに対応してＰＯＳレンジデータを作成することで、タグＩＤごとに、対応付けの対象となるＰＯＳデータの候補を絞り込むことができる。言い換えれば、タグＩＤ：ｉのレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）から乖離した販売時刻のＰＯＳデータを候補から外すことができる。
各タグＩＤに対応してＰＯＳレンジデータを作成することで、タグＩＤごとに、対応付けの対象となるＰＯＳデータの候補を絞り込むことができる。言い換えれば、タグＩＤ：ｉのレジ進入時刻ＴＥ（ｉ）から乖離した販売時刻のＰＯＳデータを候補から外すことができる。
【0064】
（５－４）スコアリング前処理データの作成処理
次に、図１７および図１８を参照して、図１１のスコアリング前処理データの作成処理（ステップＳ６）について具体的に説明する。
図１７は、図１１のスコアリング前処理データの作成処理のフローチャートである。図１８は、特定のタグＩＤの購入者に対して、ＰＯＳレンジデータの各ＰＯＳデータとスコアリング前処理データの対応付けを示す図である。
次に、図１７および図１８を参照して、図１１のスコアリング前処理データの作成処理（ステップＳ６）について具体的に説明する。
図１７は、図１１のスコアリング前処理データの作成処理のフローチャートである。図１８は、特定のタグＩＤの購入者に対して、ＰＯＳレンジデータの各ＰＯＳデータとスコアリング前処理データの対応付けを示す図である。
【0065】
前述したように、スコアリング前処理データの作成処理は、各タグＩＤに対応するＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対して、スコアリング前処理データを作成する処理である。スコアリング前処理データは、各タグＩＤに対してＰＯＳデータベース内のいずれかのＰＯＳデータを対応付ける（突合させる）ときのスコアに反映されるデータである。
【0066】
具体的には、図１８に示すように、タグＩＤ：ｉに対して作成されたＰＯＳレンジデータＰＲ（ｉ）が、Ｍｉ個のＰＯＳデータＰ（ｉ，１），Ｐ（ｉ，２），…，Ｐ（ｉ，Ｍｉ）を含む場合には、各ＰＯＳデータに対してそれぞれ、スコアリング前処理データＳｐ（ｉ，１），Ｓｐ（ｉ，２），…，Ｓｐ（ｉ，Ｍｉ）が作成される。なお、タグＩＤごとにレジ進入時刻が異なるため、ＰＯＳレンジデータに含まれるＰＯＳデータの数Ｍｉは、タグＩＤごとに異なる場合がある。
図１８では、タグＩＤ：ｉのＰＯＳレンジデータＰＲ（ｉ）のｊ番目のＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）（ｊ：１～Ｍｉの範囲内の整数）に対して、スコアリング前処理データＳｐ（ｉ，ｊ）が作成される。ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）は、ＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに等しい。つまり、任意のｉ（ｉ＝１～Ｎ），ｊ（ｊ＝１～Ｍｉ）に対して、Ｐ（ｉ，ｊ）∈｛Ｐ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎ｝が成り立つ。
図１８では、タグＩＤ：ｉのＰＯＳレンジデータＰＲ（ｉ）のｊ番目のＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）（ｊ：１～Ｍｉの範囲内の整数）に対して、スコアリング前処理データＳｐ（ｉ，ｊ）が作成される。ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）は、ＰＯＳデータベースに含まれるいずれかのＰＯＳデータに等しい。つまり、任意のｉ（ｉ＝１～Ｎ），ｊ（ｊ＝１～Ｍｉ）に対して、Ｐ（ｉ，ｊ）∈｛Ｐ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎ｝が成り立つ。
【0067】
スコアリング前処理データＳｐ（ｉ，ｊ）は、以下のデータの組合せからなるデータである。これらのデータを取得又は算出するときに基準となるのは、タグＩＤ：ｉに対応する動線データＦＬ（ｉ）、および、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる商品カテゴリである。
・ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）の商品カテゴリのデータ
・当該商品カテゴリに対応するゾーンのデータ
・当該ゾーンごとのリピート値
・店舗のゾーンごとの総滞留時間
・完全マッチゾーンに対する進入データ
・完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データ
・ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）の商品カテゴリのデータ
・当該商品カテゴリに対応するゾーンのデータ
・当該ゾーンごとのリピート値
・店舗のゾーンごとの総滞留時間
・完全マッチゾーンに対する進入データ
・完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データ
【0068】
ここで、リピート値とは、店舗の各ゾーンに対して進入および退出が繰返し行われた場合の繰返し回数のデータである。例えば、特定のゾーンに対して、進入および退出がそれぞれ１回ずつであるとすれば当該ゾーンを単に通過した場合があるが、進入および退出が繰返し行われているならば、当該ゾーンで商品を購入した可能性が高いと考えられる。そこで、後述するように、動線データＦＬ（ｉ）を参照して、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）の商品カテゴリに対応するゾーンに対する繰返し回数を、タグＩＤ：ｉをＰＯＳデータに対応付けるときのスコアに反映させることが好ましい。
【0069】
ゾーンごとの総滞留時間は、既に説明したように、店舗のフロアの各仮想ポイントの滞留時間の、ゾーンごとの総和である。特定のゾーンにおいて総滞留時間が長い場合には、当該ゾーンに立ち止まって商品を物色し、購入した可能性が高いと考えられる。そこで、各ゾーンに対する総滞留時間の大きさを、タグＩＤ：ｉをＰＯＳデータに対応付けるときのスコアに反映させることが好ましい。
なお、前述したように、各仮想ポイントを滞留時間（積算値）として算出したか、あるいは滞留時間（最大値）として算出したかに応じて、各ゾーンの総滞留時間についても、総滞留時間（積算値）あるいは総滞留時間（最大値）のいずれかが算出される。ここでは、総滞留時間（最大値）を算出するが、その限りではなく総滞留時間（積算値）を算出してもよい。
なお、前述したように、各仮想ポイントを滞留時間（積算値）として算出したか、あるいは滞留時間（最大値）として算出したかに応じて、各ゾーンの総滞留時間についても、総滞留時間（積算値）あるいは総滞留時間（最大値）のいずれかが算出される。ここでは、総滞留時間（最大値）を算出するが、その限りではなく総滞留時間（積算値）を算出してもよい。
【0070】
完全マッチゾーンとは、商品の売り場ゾーンのうち、位置の変更の可能性がない（つまり、固定の）ゾーンを意味する。商品を購入した事実がＰＯＳデータに記録され、かつ当該商品が含まれる商品カテゴリの売り場ゾーンの位置が固定であるならば、当該商品の購入者がその売り場ゾーンを必ず通過していなければならない。そのような売り場ゾーンを完全マッチゾーンという。
具体的には、図３の商品配置テーブルにおいて、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる商品カテゴリのうち、完全マッチフラグが「True」である商品カテゴリに対応するゾーンを意味する。タグＩＤ：ｉを対象とした、完全マッチゾーンに対する進入データは、完全マッチゾーンに進入しているか否かを示すデータである。
例えば、図３の商品配置テーブルを参照すると、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）の商品カテゴリの中に商品カテゴリＣ１（酒類）が含まれているならば、対応する完全マッチフラグは「True」であるため、商品カテゴリＣ１に対応する売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５が完全マッチゾーンとなる。この場合、動線データＦＬ（ｉ）に基づき、タグＩＤ：ｉの無線タグが売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５の少なくともいずれか一方を通過している場合には、当該無線タグは、商品カテゴリＣ１に対する完全マッチゾーンに進入していると判断される。
ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に対応付けるべきタグＩＤの動線は、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる各商品カテゴリに対応し、かつ完全マッチフラグが「True」であるゾーン（つまり、完全マッチゾーン）を通過していなければならない。そのため、完全マッチゾーンに対する進入データは、タグＩＤ：ｉをＰＯＳデータに対応付けるときの重要なファクタである。
具体的には、図３の商品配置テーブルにおいて、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる商品カテゴリのうち、完全マッチフラグが「True」である商品カテゴリに対応するゾーンを意味する。タグＩＤ：ｉを対象とした、完全マッチゾーンに対する進入データは、完全マッチゾーンに進入しているか否かを示すデータである。
例えば、図３の商品配置テーブルを参照すると、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）の商品カテゴリの中に商品カテゴリＣ１（酒類）が含まれているならば、対応する完全マッチフラグは「True」であるため、商品カテゴリＣ１に対応する売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５が完全マッチゾーンとなる。この場合、動線データＦＬ（ｉ）に基づき、タグＩＤ：ｉの無線タグが売り場ゾーンＺ６，Ｚ１５の少なくともいずれか一方を通過している場合には、当該無線タグは、商品カテゴリＣ１に対する完全マッチゾーンに進入していると判断される。
ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に対応付けるべきタグＩＤの動線は、ＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる各商品カテゴリに対応し、かつ完全マッチフラグが「True」であるゾーン（つまり、完全マッチゾーン）を通過していなければならない。そのため、完全マッチゾーンに対する進入データは、タグＩＤ：ｉをＰＯＳデータに対応付けるときの重要なファクタである。
【0071】
タグＩＤ：ｉを対象とした、完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データとは、完全マッチゾーン以外のゾーンに進入しているか否かを示すデータである。
【0072】
図１７を参照すると、サーバ５は、図１７のフローチャートのステップＳ４０～Ｓ５２の処理を、すべてのタグＩＤ：ｉ（ｉ＝１～Ｎ）の各々に対応するＰＯＳレンジデータに含まれるすべてのＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１～Ｎ，ｊ＝１～Ｍｉ）について実行する（ステップＳ５４，Ｓ５６）。
サーバ５は先ず、ＰＯＳデータベースを参照して、処理対象のＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる商品カテゴリをすべて取得し（ステップＳ４０）、商品配置テーブル（図３）を参照して、ステップＳ４０で取得した商品カテゴリのうち完全マッチフラグが「True」である各商品カテゴリに対応する売り場ゾーン（完全マッチゾーン）を取得する（ステップＳ４２）。
サーバ５は先ず、ＰＯＳデータベースを参照して、処理対象のＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に含まれる商品カテゴリをすべて取得し（ステップＳ４０）、商品配置テーブル（図３）を参照して、ステップＳ４０で取得した商品カテゴリのうち完全マッチフラグが「True」である各商品カテゴリに対応する売り場ゾーン（完全マッチゾーン）を取得する（ステップＳ４２）。
【0073】
次いでサーバ５は、タグＩＤ：ｉに対応する動線データＦＬ（ｉ）（図５）を参照して、店舗の各ゾーンに対するリピート値、つまり、店舗の各ゾーンに対して進入および退出の繰返し回数を取得する（ステップＳ４４）。図５に示したように、動線データには、測位時刻ごとに無線タグが位置するゾーンが記録されているため、動線データを参照することで、各ゾーンに対する進入および退出の繰返し回数を取得できる。
次いでサーバ５は、タグＩＤ：ｉに対応する動線データＦＬ（ｉ）を参照して、店舗内の各ゾーンに対する総滞留時間を算出する（ステップＳ４６）。総滞留時間の算出方法は、図９等を参照して既に説明したとおりである。
さらにサーバ５は、処理対象となるＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に対してステップＳ４２で算出された完全マッチゾーンと、タグＩＤ：ｉに対応する動線データＦＬ（ｉ）とに基づいて、完全マッチゾーンに対する進入データと、完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データとを取得する（ステップＳ４８，Ｓ５０）。
次いでサーバ５は、タグＩＤ：ｉに対応する動線データＦＬ（ｉ）を参照して、店舗内の各ゾーンに対する総滞留時間を算出する（ステップＳ４６）。総滞留時間の算出方法は、図９等を参照して既に説明したとおりである。
さらにサーバ５は、処理対象となるＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に対してステップＳ４２で算出された完全マッチゾーンと、タグＩＤ：ｉに対応する動線データＦＬ（ｉ）とに基づいて、完全マッチゾーンに対する進入データと、完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データとを取得する（ステップＳ４８，Ｓ５０）。
【0074】
サーバ５は、ステップＳ４０～Ｓ５０で取得又は算出したデータを、図１８に示すように、タグＩＤ：ｉに対応するスコアリング前処理データＳｐ（ｉ，ｊ）として記録する（ステップＳ５２）。
【0075】
（５－５）変換処理
次に、図１９および図２０を参照して、図１１の変換処理（ステップＳ８）について具体的に説明する。図１９は、変換処理の例を説明する図である。図２０は、図１１の変換処理のフローチャートである。
次に、図１９および図２０を参照して、図１１の変換処理（ステップＳ８）について具体的に説明する。図１９は、変換処理の例を説明する図である。図２０は、図１１の変換処理のフローチャートである。
【0076】
前述したように、変換処理は、各タグＩＤについて、ＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータとスコアリング前処理データとが対応付けられたデータを、各ＰＯＳデータについて、各タグＩＤとスコアリング前処理データとが対応付けられたデータ（後述する購入データセット）に変換する処理である。
図１９において変換前データは、スコアリング前処理データの作成処理によって作成されたデータである。つまり、タグＩＤ：１～Ｎの各々に対して、各タグＩＤに対するＰＯＳレンジデータに含まれるＰＯＳデータごとにスコアリング前処理データが対応付けられたデータである。この状態のデータのままであっても突合のためのスコアを作成することは可能であるが、より効率的に処理を行うために、ＰＯＳデータごとのデータに変換する。すなわち、図１９の変換後データ（以下、「購入データセット」という。）として例示するように、ＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎの各々に対して、タグＩＤごとにスコアリング前処理データが対応付けられたデータとする。
前述したように、任意のｉおよびｊに対する１個のＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に対しては、Ｐ（ｉ，ｊ）∈｛Ｐ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎ｝が成り立つ。しかし変換前データにおいて、例えばレジ進入時刻が近い複数のタグＩＤの各々に対するＰＯＳレンジデータには、同一のＰＯＳデータが重複して含まれている。そのため、変換前データに含まれるすべてのＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１～Ｎ，ｊ＝１～Ｍｉ）の各々とタグＩＤとの対応関係を、それぞれ個別のＰＯＳデータであるＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎの各ＰＯＳデータに対して整理した場合、図１９の購入データセットが得られる。つまり、購入データセットでは、それぞれ個別のＰＯＳデータに対して、複数のタグＩＤおよび各タグＩＤに対するスコアリング前処理データが対応付けられることになる。
図１９において変換前データは、スコアリング前処理データの作成処理によって作成されたデータである。つまり、タグＩＤ：１～Ｎの各々に対して、各タグＩＤに対するＰＯＳレンジデータに含まれるＰＯＳデータごとにスコアリング前処理データが対応付けられたデータである。この状態のデータのままであっても突合のためのスコアを作成することは可能であるが、より効率的に処理を行うために、ＰＯＳデータごとのデータに変換する。すなわち、図１９の変換後データ（以下、「購入データセット」という。）として例示するように、ＰＯＳデータＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎの各々に対して、タグＩＤごとにスコアリング前処理データが対応付けられたデータとする。
前述したように、任意のｉおよびｊに対する１個のＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）に対しては、Ｐ（ｉ，ｊ）∈｛Ｐ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎ｝が成り立つ。しかし変換前データにおいて、例えばレジ進入時刻が近い複数のタグＩＤの各々に対するＰＯＳレンジデータには、同一のＰＯＳデータが重複して含まれている。そのため、変換前データに含まれるすべてのＰＯＳデータＰ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１～Ｎ，ｊ＝１～Ｍｉ）の各々とタグＩＤとの対応関係を、それぞれ個別のＰＯＳデータであるＰ－１，Ｐ－２，…，Ｐ－Ｎの各ＰＯＳデータに対して整理した場合、図１９の購入データセットが得られる。つまり、購入データセットでは、それぞれ個別のＰＯＳデータに対して、複数のタグＩＤおよび各タグＩＤに対するスコアリング前処理データが対応付けられることになる。
【0077】
図２０を参照すると、サーバ５は、図２０のフローチャートのステップＳ６０，Ｓ６２の処理を、すべてのＰＯＳデータＰ－ｉ（ｉ＝１～Ｎ）について実行する（ステップＳ６４）。
サーバ５は先ず、変換前データを対象として、処理対象のＰＯＳデータＰ－ｉと同一のＰＯＳデータのタグＩＤとスコアリング前処理データの組合せをすべて抽出する（ステップＳ６０）。さらにサーバ５は、好ましくは、ＰＯＳデータＰ－ｉに対して抽出されたタグＩＤとスコアリング前処理データの組合せを、購入者データセットを参照してレジ進入時刻の順にソートする（ステップＳ６２）。
すべてのＰＯＳデータの処理が完了すると、図１９に例示した購入データセットが得られる。購入データセットにおいて特定のＰＯＳデータに対応付けられた複数のタグＩＤは、当該ＰＯＳデータに対応付けられる可能性が高いタグＩＤ候補であると考えることができる。
サーバ５は先ず、変換前データを対象として、処理対象のＰＯＳデータＰ－ｉと同一のＰＯＳデータのタグＩＤとスコアリング前処理データの組合せをすべて抽出する（ステップＳ６０）。さらにサーバ５は、好ましくは、ＰＯＳデータＰ－ｉに対して抽出されたタグＩＤとスコアリング前処理データの組合せを、購入者データセットを参照してレジ進入時刻の順にソートする（ステップＳ６２）。
すべてのＰＯＳデータの処理が完了すると、図１９に例示した購入データセットが得られる。購入データセットにおいて特定のＰＯＳデータに対応付けられた複数のタグＩＤは、当該ＰＯＳデータに対応付けられる可能性が高いタグＩＤ候補であると考えることができる。
【0078】
（５－６）スコアセット作成処理
次に、図２１および図２２を参照して、図１１のスコアセット作成処理（ステップＳ１０）について具体的に説明する。図２１は、図１１のスコアセット作成処理のフローチャートである。図２２は、スコアセットのデータ構成例を示す図である。
次に、図２１および図２２を参照して、図１１のスコアセット作成処理（ステップＳ１０）について具体的に説明する。図２１は、図１１のスコアセット作成処理のフローチャートである。図２２は、スコアセットのデータ構成例を示す図である。
【0079】
前述したように、スコアセット作成処理は、スコアセットを作成する処理である。スコアセットは、タグＩＤに対応するＰＯＳレンジデータの各ＰＯＳデータが、当該タグＩＤに対応付けるべきＰＯＳデータであることの確からしさを示す値であるスコアを、タグＩＤごとに格納したデータである。スコアセット作成処理は、図２０の変換処理によって作成された購入データセットを対象として実行される。スコアが高いほど、スコア算出の基礎となるタグＩＤとＰＯＳデータを対応付けがより確からしい（つまり、タグＩＤに対応する動線データとＰＯＳデータとの関連度合がより高い）と判断される。
【0080】
スコアＳＣは、後述するマッチ率ＳＭと調整値ＳＡを加算した値（つまり、ＳＣ＝ＳＭ＋ＳＡ）である。
【0081】
スコアＳＣに影響を与える主要なファクタは、マッチ率ＳＭである。
マッチ率ＳＭとは、有効カテゴリ数をＮＡとし、マッチカテゴリ数をＮＢとしたときに、ＮＢ÷ＮＡで算出される値（０～１の範囲の値）である。ここで、有効カテゴリ数ＮＡは、処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリの数である。マッチカテゴリ数ＮＢは、処理対象のタグＩＤの無線タグが通過したゾーンに割り当てられている商品カテゴリのうち、処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと一致する商品カテゴリの数である。マッチカテゴリ数ＮＢを特定するために、処理対象のタグＩＤの動線データが参照される。
例えば、処理対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリの数が４個（例えば、「酒類」、「菓子類」、「花」、「乳製品」）である場合に、有効カテゴリ数ＮＡは４である。ここで、処理対象のタグＩＤの無線タグの動線データを参照して、当該タグＩＤの無線タグが通過したゾーンに割り当てられている商品カテゴリのうち、処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと一致する商品カテゴリが「酒類」、「花」である場合には、マッチカテゴリ数ＮＢは２である。その結果、マッチ率ＳＭは０．５（＝２÷４）となる。
マッチ率ＳＭとは、有効カテゴリ数をＮＡとし、マッチカテゴリ数をＮＢとしたときに、ＮＢ÷ＮＡで算出される値（０～１の範囲の値）である。ここで、有効カテゴリ数ＮＡは、処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリの数である。マッチカテゴリ数ＮＢは、処理対象のタグＩＤの無線タグが通過したゾーンに割り当てられている商品カテゴリのうち、処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと一致する商品カテゴリの数である。マッチカテゴリ数ＮＢを特定するために、処理対象のタグＩＤの動線データが参照される。
例えば、処理対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリの数が４個（例えば、「酒類」、「菓子類」、「花」、「乳製品」）である場合に、有効カテゴリ数ＮＡは４である。ここで、処理対象のタグＩＤの無線タグの動線データを参照して、当該タグＩＤの無線タグが通過したゾーンに割り当てられている商品カテゴリのうち、処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと一致する商品カテゴリが「酒類」、「花」である場合には、マッチカテゴリ数ＮＢは２である。その結果、マッチ率ＳＭは０．５（＝２÷４）となる。
【0082】
処理対象のスコアリング前処理データに含まれる以下のデータに基づいて、調整値ＳＡが算出される。
・ゾーンごとのリピート値（進入および退出の繰返し回数）
・店舗のゾーンごとの総滞留時間
・完全マッチゾーンに対する進入データ（進入したか否かを示す値）
・完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データ（進入したか否かを示す値）
・ゾーンごとのリピート値（進入および退出の繰返し回数）
・店舗のゾーンごとの総滞留時間
・完全マッチゾーンに対する進入データ（進入したか否かを示す値）
・完全マッチゾーン以外のゾーンに対する進入データ（進入したか否かを示す値）
【0083】
前述したように、特定のゾーンに対するリピート値が大きい場合には、当該ゾーンの商品を購入した可能性が高いと考えられる。そこで、処理対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに対応するゾーンに対するリピート値が大きいほど、調整値ＳＡが大きくなるように設定することが好ましい。
例えば、複数のゾーンの各ゾーンに対するリピート値が０（回）、１～３（回）、６（回）以上の場合、リピート値に基づく調整値を、それぞれ、０、０．１、０．２（最大）としてもよい。そして、各々のゾーンに対して決定された調整値の総和を、リピート値に基づく調整値ＳＡＲとする。なお、リピート値に基づく調整値ＳＡＲは上限値（例えば、０．５）を設定してもよい。
例えば、複数のゾーンの各ゾーンに対するリピート値が０（回）、１～３（回）、６（回）以上の場合、リピート値に基づく調整値を、それぞれ、０、０．１、０．２（最大）としてもよい。そして、各々のゾーンに対して決定された調整値の総和を、リピート値に基づく調整値ＳＡＲとする。なお、リピート値に基づく調整値ＳＡＲは上限値（例えば、０．５）を設定してもよい。
【0084】
前述したように、特定のゾーンにおいて総滞留時間が長い場合には、購入者が当該ゾーンに立ち止まって商品を物色し、購入した可能性が高いと考えられる。そこで、処理対象のＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに対応するゾーンに対する総滞留時間が長いほど、調整値ＳＡが大きくなるように設定することが好ましい。
例えば、複数のゾーンの各ゾーンに対する総滞留時間が５秒未満、５秒以上２０秒未満、２０秒以上の場合、総滞留時間に基づく調整値を、それぞれ、０、０．１、０．２（最大）としてもよい。そして、各々のゾーンに対して決定された総滞留時間の総和を、総滞留時間に基づく調整値ＳＡＴとする。なお、総滞留時間に基づく調整値ＳＡＴは上限値（例えば、０．５）を設定してもよい。
例えば、複数のゾーンの各ゾーンに対する総滞留時間が５秒未満、５秒以上２０秒未満、２０秒以上の場合、総滞留時間に基づく調整値を、それぞれ、０、０．１、０．２（最大）としてもよい。そして、各々のゾーンに対して決定された総滞留時間の総和を、総滞留時間に基づく調整値ＳＡＴとする。なお、総滞留時間に基づく調整値ＳＡＴは上限値（例えば、０．５）を設定してもよい。
【0085】
完全マッチゾーンに対する進入データに基づく調整値をＳＡＥとしたとき、処理対象のタグＩＤの無線タグがすべての完全マッチゾーンに進入していない場合には、調整値ＳＡＥを比較的大きな負の値（例えば、－５）としてもよい。前述したように、完全マッチゾーンは、例えば処理対象となるＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリに属する商品の売り場ゾーンのうち位置の変更がないゾーンであるため、完全マッチゾーンを通過せずに当該商品を購入することはできない。すなわち、ＰＯＳデータに基づく完全マッチゾーンは、対応付けるタグＩＤの無線タグが必ず通過していなければならないゾーンであるため、完全マッチゾーンに進入していない無線タグに対するタグＩＤに対しては、スコアが大きく低下するように調整してもよい。
【0086】
以上をまとめると、スコアＳＣは、例えば以下の（式１）又は（式２）により算出される。
ＳＣ＝ＳＭ＋ＳＡＲ＋ＳＡＴ …（式１）
ＳＣ＝ＳＭ＋ＳＡＲ＋ＳＡＴ＋ＳＡＥ …（式２）
なお、
ＳＭ ：マッチ率
ＳＡＲ ：リピート値に基づく調整値
ＳＡＴ ：総滞留時間に基づく調整値
ＳＡＥ ：完全マッチゾーンに対する進入データに基づく調整値
である。
ＳＣ＝ＳＭ＋ＳＡＲ＋ＳＡＴ …（式１）
ＳＣ＝ＳＭ＋ＳＡＲ＋ＳＡＴ＋ＳＡＥ …（式２）
なお、
ＳＭ ：マッチ率
ＳＡＲ ：リピート値に基づく調整値
ＳＡＴ ：総滞留時間に基づく調整値
ＳＡＥ ：完全マッチゾーンに対する進入データに基づく調整値
である。
【0087】
図２１を参照すると、サーバ５は、図２１のフローチャートのステップＳ７０～Ｓ７８の処理を、すべてのＰＯＳデータＰ－ｉ（ｉ＝１～Ｎ）に対して、変換処理によって得られた購入データセット（図１９参照）のすべてのタグＩＤについて実行する（ステップＳ８０，Ｓ８２）。
サーバ５は先ず、処理対象のＰＯＳデータＰ－ｉに含まれる商品カテゴリと、処理対象のタグＩＤの動線データとに基づいて、マッチ率ＳＭを算出する（ステップＳ７０）。次いでサーバ５は、処理対象のタグＩＤに対応するスコアリング前処理データから調整値ＳＡ（例えば、上記のＳＡＲ，ＳＡＴ，ＳＡＥの各調整値の和）を決定する（ステップＳ７２）。ここで、処理対象のＰＯＳデータＰ－ｉに対応する購入データセットにおいて、ｋ番目のタグＩＤに対するスコアをＳＣ（ｉ，ｋ）とすると、サーバ５は、スコアＳＣ（ｉ，ｋ）をＳＭ＋ＳＡとして算出する（ステップＳ７４）。
サーバ５は先ず、処理対象のＰＯＳデータＰ－ｉに含まれる商品カテゴリと、処理対象のタグＩＤの動線データとに基づいて、マッチ率ＳＭを算出する（ステップＳ７０）。次いでサーバ５は、処理対象のタグＩＤに対応するスコアリング前処理データから調整値ＳＡ（例えば、上記のＳＡＲ，ＳＡＴ，ＳＡＥの各調整値の和）を決定する（ステップＳ７２）。ここで、処理対象のＰＯＳデータＰ－ｉに対応する購入データセットにおいて、ｋ番目のタグＩＤに対するスコアをＳＣ（ｉ，ｋ）とすると、サーバ５は、スコアＳＣ（ｉ，ｋ）をＳＭ＋ＳＡとして算出する（ステップＳ７４）。
【0088】
サーバ５は、ステップＳ７４で算出したスコアＳＣ（ｉ，ｋ）が所定の閾値ＴＨ以上である場合（ステップＳ７６：ＹＥＳ）、当該スコアをスコアセットに格納する（ステップＳ７８）。スコアＳＣ（ｉ，ｋ）が所定の閾値ＴＨ未満である場合、スコアの信頼性が低いと考えられるため、スコアセットに格納しない。
【0089】
スコアセットは、図２２に示すように、処理対象のＰＯＳデータおよび処理対象のタグＩＤに対して算出されたスコアを、変換処理の変換前データ（図１９参照）の形式、つまり、タグＩＤごとにＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対するスコアとして整理したものである。
購入データセット（図１９参照）において、各ＰＯＳデータとタグＩＤのすべての組合せに対してスコアを算出することで、各タグＩＤに対するＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対するスコアが算出される。そのため、図２１のステップＳ７０～Ｓ７８の処理の繰り返し行うことで、図２２に示すようにスコアセットが作成される。つまり、スコアセットは、図１９の変換前データにおいて、スコアリング前処理データに代えて、図２１のステップＳ７０～Ｓ７４の処理により算出されたスコアＳＣ（ｉ，ｋ）を格納したデータということができる。
購入データセット（図１９参照）において、各ＰＯＳデータとタグＩＤのすべての組合せに対してスコアを算出することで、各タグＩＤに対するＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対するスコアが算出される。そのため、図２１のステップＳ７０～Ｓ７８の処理の繰り返し行うことで、図２２に示すようにスコアセットが作成される。つまり、スコアセットは、図１９の変換前データにおいて、スコアリング前処理データに代えて、図２１のステップＳ７０～Ｓ７４の処理により算出されたスコアＳＣ（ｉ，ｋ）を格納したデータということができる。
【0090】
【0091】
前述したように、突合データセットの作成処理は、スコアセットを参照して、各タグＩＤをＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータに対応付けた突合データセットを作成する処理である。
図２２に示したように、スコアセットには、タグＩＤごとに、無線タグのレジ進入時刻を基準として作成されたＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対応付けて、スコアが格納されている。タグＩＤに対するＰＯＳレンジデータの中でスコアが最も高いＰＯＳデータが、当該タグＩＤに対応付けることが最も確からしいＰＯＳデータである。
例えば、図２２のスコアデータに基づいて突合データセットを作成するには、タグＩＤ：１に対して、ＰＯＳレンジデータＰＲ（１）に含まれるＰＯＳデータＰ（１，１），Ｐ（１，２），…，Ｐ（１，Ｍ１）のうち、対応するスコアが最も高いＰＯＳデータが選択される。同様にして、タグＩＤ：２～Ｎの各々に対しても、対応するＰＯＳレンジデータのうち、スコアが最も高いＰＯＳデータが選択される。
購入データセット（図１３参照）および突合データセットから、購入者の動線データとＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータとが対応付けられたことになる。
図２２に示したように、スコアセットには、タグＩＤごとに、無線タグのレジ進入時刻を基準として作成されたＰＯＳレンジデータに含まれる各ＰＯＳデータに対応付けて、スコアが格納されている。タグＩＤに対するＰＯＳレンジデータの中でスコアが最も高いＰＯＳデータが、当該タグＩＤに対応付けることが最も確からしいＰＯＳデータである。
例えば、図２２のスコアデータに基づいて突合データセットを作成するには、タグＩＤ：１に対して、ＰＯＳレンジデータＰＲ（１）に含まれるＰＯＳデータＰ（１，１），Ｐ（１，２），…，Ｐ（１，Ｍ１）のうち、対応するスコアが最も高いＰＯＳデータが選択される。同様にして、タグＩＤ：２～Ｎの各々に対しても、対応するＰＯＳレンジデータのうち、スコアが最も高いＰＯＳデータが選択される。
購入データセット（図１３参照）および突合データセットから、購入者の動線データとＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータとが対応付けられたことになる。
【0092】
なお、上記変換処理では、図２０のステップＳ６２のとおり、各ＰＯＳデータに対してレジ進入時刻順にソートして購入データセットを作成し、スコアセット作成処理では、作成された購入データセットを順に（つまり、レジ進入時刻の早いタグＩＤの順に）処理してスコアを算出した。そこで、確認的に、変換処理において、各ＰＯＳデータに対してレジ進入時刻の遅い順にソートして購入データセットを作成し、スコアセット作成処理では、作成された購入データセットを順に（つまり、レジ進入時刻の遅いタグＩＤの順に）処理してスコアを算出してもよい。
【0093】
以上説明したように、本実施形態の購入分析システム１では、サーバ５は、各購入者と共に店舗内を移動する無線タグ２を識別する複数のタグＩＤの各々に対する動線データ（購入者の動線データ）と、店舗の売上げ情報であるＰＯＳデータベースとを取得する。サーバ５は、購入者の動線データと、商品カテゴリごとに設定される店舗エリア内の売り場ゾーンの位置の情報とに基づいて、購入者の動線データとＰＯＳデータとの関連度合としてスコアを取得する。例えば、サーバ５は、複数のタグＩＤのいずれかのタグＩＤを処理対象ＩＤとして、ＰＯＳデータベースの各ＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリの数と、処理対象ＩＤに対して特定された商品カテゴリのうち各ＰＯＳデータに含まれる商品カテゴリと一致する商品カテゴリの数と、に基づいて、各ＰＯＳデータのスコアを算出する。そして、サーバ５は、算出されたスコアに基づいて、処理対象ＩＤをＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータに対応付ける（突合させる）。それによって、サーバ５は、購入者の動線データとＰＯＳデータベースのいずれかのＰＯＳデータとが対応付けることができる。そのため、店舗内での購入者の行動と、当該購入者による実際の購入結果とを対応付けることが可能となる。
【0094】
上述した実施形態ではＰＯＳレンジデータを作成したが、その限りではなく、ＰＯＳレンジデータを作成しない場合であっても、タグＩＤとＰＯＳデータを対応付けることはできる。しかし、ＰＯＳレンジデータを作成することで、レジ進入時刻に基づいて確からしい範囲で、タグＩＤと対応付けられる可能性が高いＰＯＳデータの候補を絞り込むことができるため、正しい突合結果を高速に得ることが可能となる。
【0095】
上述した実施形態では、店舗のレジが複数存在する場合について説明したが、その限りではない。レジが複数存在する場合には、タグＩＤごとに無線タグが進入したレジのレジ番号が特定され、特定されたレジ番号によって、さらに確からしい範囲で、タグＩＤと対応付ける可能性が高いＰＯＳデータの候補を絞り込むことができる。
【0096】
上述した実施形態では、各ゾーンに対するリピート値、および、各ゾーンに対する総滞留時間によってスコアを調整する例を示したが、その限りではない。マッチ率のみによってスコアを決定して、タグＩＤとＰＯＳデータを対応付けてもよい。しかし、各ゾーンに対するリピート値及び／又は総滞留時間によってスコアを調整することで、例えば、処理対象のタグＩＤに対して、２以上のＰＯＳデータのマッチ率が等しい場合に、より確からしいＰＯＳデータを選択することが可能となる。
【0097】
上述した実施形態では、スコアに含まれるファクタとしてマッチ率ＳＭを算出したが、その限りではない。例えば、マッチ率ＳＭに代えて、有効カテゴリ数ＮＡとマッチカテゴリ数ＮＢの差分（ＮＡ－ＮＢ）を算出してスコアに反映してもよいし、マッチカテゴリ数ＮＢの値自体をスコアに反映してもよい。
【0098】
上述した実施形態では、スコアの算出として、マッチ率ＳＭ、リピート値に基づく調整値ＳＡＲ、総滞留時間に基づく調整値ＳＡＴ、完全マッチゾーンに対する進入データに基づく調整値ＳＡＥを用いる場合について説明したが、その限りではない。これらの値のすべてを使用してスコアを算出しなくてもよく、一部の値のみを使用してスコアを算出してもよい。
【0099】
上述した実施形態では、商品カテゴリに属する商品の売り場ゾーンを変更する可能性を考慮して、商品カテゴリに対する売り場ゾーンに対する対応付け（図３参照）において完全マッチフラグ（「True」又は「False」）が設定される場合について説明したが、その限りではない。商品カテゴリに属する商品と売り場ゾーンとの対応付けが固定的である場合や、店舗内の商品配置の変更に対して即時的に商品配置テーブルが更新される場合には、完全マッチフラグを設定しなくてもよい。
【0100】
上述した実施形態では、店舗端末４とサーバ５の間のデータ授受がネットワークＮＷ経由で行われる場合について説明したが、その限りではない。店舗端末４とサーバ５の間のデータ授受は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード、ＨＤＤ装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体を経由して行うこともできる。ＰＯＳシステム７とサーバ５の間のデータ授受についても同様である。
【0101】
以上、情報処理装置およびプログラムの実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。
【符号の説明】
【0102】
１…購入分析システム
２…無線タグ
２１…制御部
２２…通信部
３…受信機
３１…電波受信部
３２…入射角測定部
３３…通信部
４…店舗端末
４１…制御部
４２…表示部
４３…通信部
５…サーバ
５１…制御部
５１１…データ取得部
５１２…商品カテゴリ特定部
５１３…ＰＯＳデータ抽出部
５１４…スコア算出部
５１５…滞留時間算出部
５１６…リピート値算出部
５１７…対応付け部
５２…ストレージ
５３…通信部
７…ＰＯＳシステム
ＮＷ…ネットワーク
ＣＴ…カート
Ｚ１～Ｚ２４…売り場ゾーン
ＲＺ…レジゾーン
ＳＨ…商品棚
ＶＰ…仮想ポイント
ｄ…基準間隔
ＣＲ…仮想円
Ｃｍ…位置
２…無線タグ
２１…制御部
２２…通信部
３…受信機
３１…電波受信部
３２…入射角測定部
３３…通信部
４…店舗端末
４１…制御部
４２…表示部
４３…通信部
５…サーバ
５１…制御部
５１１…データ取得部
５１２…商品カテゴリ特定部
５１３…ＰＯＳデータ抽出部
５１４…スコア算出部
５１５…滞留時間算出部
５１６…リピート値算出部
５１７…対応付け部
５２…ストレージ
５３…通信部
７…ＰＯＳシステム
ＮＷ…ネットワーク
ＣＴ…カート
Ｚ１～Ｚ２４…売り場ゾーン
ＲＺ…レジゾーン
ＳＨ…商品棚
ＶＰ…仮想ポイント
ｄ…基準間隔
ＣＲ…仮想円
Ｃｍ…位置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】