特許 7353127 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-09-21

(45)【発行日】2023-09-29

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0203 20230101AFI20230922BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20230922BHJP

   G06Q 30/0204 20230101ALI20230922BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0203

G01C21/26 P

G06Q30/0204

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2019191329

(22)【出願日】2019-10-18

(65)【公開番号】P2021068044

(43)【公開日】2021-04-30

【審査請求日】2021-12-17

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】319013263

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(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】坪内 孝太

(72)【発明者】

【氏名】宮崎 光世

【審査官】久宗 義明

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－００４３３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／１９８２３１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－１８１１７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１９８４６１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０１Ｃ ２１／２６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザとともに移動する端末装置が定期的に検知した検知情報を取得する取得部と、
前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得部が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習部と、
前記学習部による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得部が取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定部と
を備え、
前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したＰＤＲ技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するＰＤＲ情報である
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、前記取得部が取得した検知情報に基づいて前記ユーザの移動状態を推定し、前記ユーザの移動状態に基づいて前記ユーザの属性情報を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推定部は、前記ユーザが特定の場所に接近または滞留した場合、前記取得部が取得した検知情報に対応する対象物を推定し、前記対象物に基づいて前記ユーザの属性情報を推定し、
前記対象物は、前記取得部が取得した検知情報に対応する場所に陳列されている商品である
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推定部は、前記取得部が取得した検知情報に対応する場所に配置された対象物を示す対象物配置場所情報と、前記取得部が取得した検知情報とを比較し、比較結果に基づいて前記取得部が取得した検知情報に対応する対象物を推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、前記ユーザの移動状態および前記対象物の両方に基づいて前記ユーザの属性情報を推定する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記推定部が推定した前記ユーザの属性情報に基づいて、移動中の前記ユーザへの提供情報と、前記対象物の関連情報とのうち少なくとも１つを前記端末装置に通知する提供部
をさらに備えたことを特徴とする請求項３～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記推定部は、目的地に到達して前記ユーザの移動が完了した場合、前記ユーザの移動開始から移動完了までの間に前記取得部が取得した検知情報に基づいて前記ユーザの属性情報を推定する
ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記学習部は、前記取得部が取得した検知情報のうち加速度に関する情報から機械学習の教師あり学習を行う
ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記端末装置が検知した検知情報は、歩行者自律航法に基づく屋内位置情報である
ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項10】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザとともに移動する端末装置が定期的に検知した検知情報を取得する取得工程と、
前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得工程が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習工程と、
前記学習工程による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得工程で取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定工程と
を含み、
前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したＰＤＲ技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するＰＤＲ情報である
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項11】

ユーザとともに移動する端末装置が定期的に検知した検知情報を取得する取得手順と、
前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得手順が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習手順と、
前記学習手順による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得手順で取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させ、
前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したＰＤＲ技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するＰＤＲ情報である
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ユーザが所有する端末装置から各種センサ情報を取得し、取得した各種センサ情報に基づいてユーザに関する情報を取得する技術が提案されている。

【0003】

このような技術の一例として、測定対象者の体幹の進行方向の加速度変化および、横方向又は鉛直方向の加速度変化を検出するセンサと、予め測定された進行方向の加速度、横方向又は鉛直方向の加速度変化、年齢との相関関係を記憶した記憶部と、当該センサで検出した進行方向変化と、横方向変化の比と、当該記憶部に記憶している相関関係から体力年齢を推定する手段とを備えていることを特徴とする歩行計等が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００７－０８９７０３号公報

【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、上記従来技術では加速度変化と年齢との相関関係とからユーザの体力年齢を推定することはできるが、それ以上の属性情報を推定することはできない。また、近年は個人情報保護の観点から、個人を特定できるようなユーザの属性情報を直接取得することは困難になりつつある。そのため、従来技術よりも効果的にユーザの属性情報を推定することができる技術が求められている。

【0006】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザとともに移動する端末装置が検知した検知情報を利用して、ユーザの行動特性からユーザの属性情報を推定する情報処理装置、情報処理方法および情報処理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】

【0007】

本願に係る情報処理装置は、ユーザとともに移動する端末装置が定期的に検知した検知情報を取得する取得部と、前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得部が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習部と、前記学習部による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得部が取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定部とを備え、前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したＰＤＲ技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するＰＤＲ情報であることを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

実施形態の一態様によれば、ユーザとともに移動する端末装置が検知した検知情報を利用して、ユーザの行動特性からユーザの属性情報を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係るユーザ端末の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る陳列場所情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係るＰＤＲ履歴情報の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る推定属性情報の一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

【図9】図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0011】

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。以下では、実施形態に係る情報処理装置が、店舗内での買物におけるユーザの行動特性から、ユーザのデモグラフィック（人口統計学的属性）を推定する場合を例に挙げて説明する。なお、デモグラフィックは、ユーザの属性情報の一例に過ぎない。実際には、サイコグラフィック（心理学的属性）等、任意の属性情報が推定可能である。

【0012】

図１に示すユーザ端末１０（端末装置）は、例えばスマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、又はその他の携帯型／可搬式の電子機器（ガジェット）であって、ユーザＵとともに移動し、センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、気圧センサ等）を利用したＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning：歩行者自律航法）技術を利用して、ユーザ端末１０の屋内位置や移動方位を検出する。このとき、ユーザ端末１０は、店舗内に複数のフロア（階）がある場合には、ＰＤＲ情報に「高度」又は「階」に関する情報を追加してもよい。また、ユーザ端末１０には、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable device）も含まれる。なお、ユーザ端末１０は、店舗内で使用されるショッピングカートと連動／一体化していてもよい。例えば、ユーザ端末１０は、有線通信又は無線通信により、カートに搭載された各種センサおよび電子機器から情報を取得してもよい。また、ユーザ端末１０は、タッチパネル式の情報表示装置として、カートに搭載されていてもよい。また、ユーザ端末１０は、カートに限らず、買い物かご（バスケット）やトレイと連動／一体化していてもよい。また、ユーザ端末１０は、ユーザＵが店舗入場（入店）した時に店舗側から貸与され、ユーザＵが商品を決済／店舗から退場（退店）する時に店舗側に返却するものでもよい。

【0013】

図１に示す情報処理装置１００は、例えばデスクトップＰＣ（Personal Computer）、サーバ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。また、情報処理装置３０は、分散コンピューティングやクラウドコンピューティングを実現する複数台のサーバのうちの一台でもよい。情報処理装置１００は、１又は複数のユーザ端末１０と通信し、ユーザ端末１０の屋内位置や移動方位に関するＰＤＲ情報に基づいて、店舗内での買物におけるユーザＵの行動特性から、ユーザＵのデモグラフィックを推定する。

【0014】

図１に示すように、ユーザ端末１０は、そのユーザＵとともに店舗内に入場（入店）する（ステップＳ１）。ユーザ端末１０は、入店した際、入店したことを示す入店情報を情報処理装置１００に通知する（ステップＳ２）。このとき、ユーザ端末１０は、入店情報として、店舗の出入口におけるユーザ端末１０の最初のＰＤＲ情報を、実施形態に係る情報処理装置１００に通知するようにしてもよい。なお、店舗の入口と出口は異なっていてもよい。また、店舗の入口は出発地、店舗の出口は目的地と読み替えてもよい。情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から入店情報の通知を受けると、ユーザ端末１０の屋内位置や移動方位に関するＰＤＲ情報の収集を開始する（ステップＳ３）。その後、ユーザ端末１０は、そのユーザＵとともに、店舗内を巡回（移動）する。

【0015】

ユーザ端末１０は、そのユーザＵとともに店舗内を巡回している間、定期的（５秒ごと、１０秒ごと、３０秒ごと等）にＰＤＲ情報を取得し（ステップＳ４）、その都度／所定の周期（１分ごと、３分ごと、５分ごと等）で／所定の件数（１０件、３０件、５０件等）取得した時点で／所定のタイミング（角を曲がった時等）で、ＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知する（ステップＳ５）。情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報を記憶／蓄積し（ステップＳ６）、その時点までに収集したＰＤＲ情報から、ユーザＵのデモグラフィックを推定する（ステップＳ７）。

【0016】

実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗内でユーザ端末１０がユーザＵとともに店舗内を巡回している間のＰＤＲ情報を収集することで、店舗内におけるユーザＵの動線や移動中の挙動を知ることができ、それらの情報に基づいてユーザＵのデモグラフィックを推定することができる。

【0017】

例えば、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報の加速度に関する情報に基づいて、ユーザＵの年齢層を推定することができる。また、ユーザＵが常に極端に低速（所定の速度以下）で移動している場合には、ユーザＵは高齢者又は障害者、傷病者等の身体が不自由な者と推定することができる。反対に、ユーザＵが比較的高速（所定の速度以上）で移動している場合には、若年者か、少なくとも健常者であると推定することができる。

【0018】

また、上下階の移動手段が階段しかない店舗において、ユーザＵが階段や上階を利用せず１階でのみ緩慢に移動している場合には、ユーザＵが階段での移動が困難な高齢者又は障害者、傷病者等の身体が不自由な者であると推定することもできる。また、階段での移動（昇降）速度によっても、若年者か高齢者かを推定することができる。さらに上階が例えば若年層向けの商品／女性向けの商品を取り扱っているフロアである場合には、階段で上階に移動したユーザＵは若年者／女性であると推定することができる。また、ユーザＵがマタニティ用品を取り扱っているエリアに滞在している場合には、ユーザＵが妊娠した女性であるか、その家族／親類／友人／知人に妊娠した女性がいると推定することができる。

【0019】

また、ユーザＵが蛇行しながら移動している場合に、周囲に商品の陳列棚があれば、店舗内の商品をいろいろと見て回っている（観察）と推定することができる。このとき、高齢になればなるほど、観察しながら歩くことが多いという経験則からユーザＵは高齢者であると推定することもできる。

【0020】

なお、陳列棚は、店舗什器の一例である。陳列棚には、冷凍・冷蔵ショーケースも含まれる。また、陳列棚は、例えば店舗内の特定の位置に配置され、おすすめ商品や特売商品等を載置した台（陳列台、販売台）やワゴン、屋台、カート等でもよい。また、商品はフックやハンガーラックにかけられていてもよい。また、商品は、床置きされていてもよいし、壁面や天井に配置されていてもよいし、天井から吊り下げられていてもよい。

【0021】

また、周囲に商品の陳列棚がなくてもユーザＵが常に蛇行しながら移動している場合には、ユーザＵは直進が困難な高齢者又は障害者、傷病者等の身体が不自由な者であると推定することができる。このとき、さらにＰＤＲ情報とともにユーザＵの体幹の傾きに関する情報を収集することで、ユーザＵが杖を突いていると推定することもできる。

【0022】

また、ユーザＵが常に他のユーザとともに移動している場合には、当該他のユーザはユーザＵの家族又は親しい者であると推定できる。ユーザＵが高齢者等であると推定している場合には、当該他のユーザはユーザＵの支援者であると推定することもできる。

【0023】

また、ユーザＵがトイレ／化粧室を利用した場合には、ＰＤＲ情報に基づいて、男性用と女性用のいずれを利用したかを判定することができるため、その判定結果により、ユーザＵが男性か女性かを推定することができる。また、ユーザＵがベビー休憩室（授乳室、オムツ交換室等）やベビーカー貸し出し窓口等を利用した場合には、ユーザＵが赤子／幼児を連れていると推定することができる。

【0024】

なお、ある程度の数のＰＤＲ情報が集まるまでは、デモグラフィックの推定を行うことができないため、情報処理装置１００は、例えば収集したＰＤＲ情報の数が所定の数（閾値）以上となるまでは、デモグラフィックの推定を行わないようにしてもよい。

【0025】

また、最初のうちはデモグラフィックの推定の精度は低いことが予想されるが、ＰＤＲ情報の数が累積的に蓄積されていくことで、徐々にデモグラフィックの推定の精度が向上していくことが予想される。

【0026】

情報処理装置１００は、推定したデモグラフィックの結果に基づいて、ユーザ端末１０に対して情報提供を行う（ステップＳ８）。例えば、ユーザＵが興味を持ちそうな商品の所在場所および最短経路案内、休憩場所／エレベータ／エスカレータ／トイレの位置およびその混雑状況、最寄りの店員の位置、店員の呼び出しボタンの表示等に関する情報をユーザ端末１０に提供する。

【0027】

ユーザ端末１０は、そのユーザＵとともに店舗内を移動している間、商品が陳列された陳列棚の前で停止／減速したり、その陳列棚の前を低速（所定速度以下）で通過したりしたときに（ステップＳ９）、その商品の購入が検討されたと判断し、その間のＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知する（ステップＳ１０）。なお、ユーザ端末１０がカートと連動している場合には、陳列棚の周囲でのカートの積載物の質量の増減／変化量により、商品がカートに入れられたことを検出し、その時点でＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。

【0028】

情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報を記憶／蓄積し（ステップＳ１１）、その時点までに収集したＰＤＲ情報から、ユーザＵのデモグラフィックを推定する（ステップＳ１２）。

【0029】

例えば、ユーザＵが酒類の購入を検討している場合には、ユーザＵは成人であると推定することができる。また、ユーザＵが女性向け商品／女性用商品の購入を検討している場合には、ユーザＵは女性であると推定することができる。また、ユーザＵがベビー・こども服／ベビー・こども用品の購入を検討している場合には、ユーザＵ又はその親類／友人／知人には赤子／幼児がいると推定することができる。

【0030】

また、ユーザＵが購入を検討した商品の組合せと、ユーザＵが巡回してきた経路（動線）とから、機械学習による学習モデルや購入履歴情報のデータマイニング等に基づいて、ユーザＵの年齢や性別等を推定することもできる。また、ユーザＵが店舗に入場（入店）してから最初に向かった／購入を検討した商品を知ることで、ユーザＵが最も興味を持っている商品や、ユーザＵの嗜好を推定することができる。

【0031】

なお、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から定期的に通知されるＰＤＲ情報に一定時間変化がない／ＰＤＲ情報の変化量が許容範囲内である場合には、ユーザＵがそのＰＤＲ情報に対応する陳列棚の前で停止して商品の購入を検討していると推定することができる。また、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０が特定の陳列棚に何度も接近し停止している場合には、ユーザＵがその陳列棚の商品の購入を迷っていると推定することができる。ユーザ端末１０の陳列棚への接近および停止は、ＰＤＲ情報から知ることができる。

【0032】

情報処理装置１００は、推定したデモグラフィックの結果に基づいて、ユーザ端末１０に対して情報提供を行う（ステップＳ１３）。例えば、ユーザＵが購入を検討していた商品の割引クーポン、購入時のポイント加算やお役立ち情報、関連商品の陳列場所やタイムセールの案内等に関する情報をユーザ端末１０に提供する。

【0033】

ユーザ端末１０がユーザＵとともに店舗内を巡回している間、ユーザ端末１０および情報処理装置１００は、上記のステップＳ４～Ｓ１３の処理を繰り返す。

【0034】

ユーザ端末１０は、そのユーザＵが店舗内の巡回を終了し、商品を決済／店舗から退場（退店）した際（ステップＳ１４）、決済／退店したことを示す決済／退店情報を情報処理装置１００に通知する（ステップＳ１５）。なお、実際には、ユーザ端末１０は、決済／退店情報として、決済用の店舗端末の前／店舗の出入口で取得したＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知するようにしてもよい。情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から決済／退店情報の通知を受けると、ユーザ端末１０のＰＤＲ情報の収集を終了する（ステップＳ１６）。

【0035】

ここで、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報が店舗の外を示している場合や、ユーザ端末１０から一定時間以上ＰＤＲ情報が通知されなくなった場合に、ユーザ端末１０のＰＤＲ情報の収集を終了してもよい。

【0036】

最後に、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０（すなわちユーザＵ）の入店から決済／退店までの間に収集した全てのＰＤＲ情報から、総合的にユーザＵのデモグラフィックを推定する（ステップＳ１７）。その結果、情報処理装置１００は、推定したデモグラフィックの結果に基づいて、決済／退店を終えた後のユーザ端末１０に対して、ユーザＵが興味を持っている商品／興味を持ちそうな商品の広告や割引クーポン、タイムセールの案内等、次回の来店を促す有益な情報を提供する（ステップＳ１８）。

【0037】

なお、上記のステップＳ８、Ｓ１３およびＳ１８の情報提供は必須ではない。すなわち、情報処理装置１００は、必ず情報提供を行わなければならないわけではない。上記のステップＳ８、Ｓ１３およびＳ１８において、情報処理装置１００が情報提供を行うか否かは任意である。また、情報処理装置１００が情報提供を行うタイミングについても任意である。例えば、上記のステップＳ８およびＳ１３の情報提供について、情報処理装置１００は、ユーザ端末１０（すなわちユーザＵ）の入店から決済／退店までの間に、任意のタイミングで情報提供を行うようにしてもよい。

【0038】

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る情報処理システム１には、ユーザ端末１０と情報処理装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、情報処理システム１には、複数台のユーザ端末１０が含まれてもよい。

【0039】

ユーザ端末１０は、ユーザによる操作や、ユーザ端末１０が有する機能に応じて、自装置のＰＤＲ情報を取得し、記憶する情報処理端末である。例えば、ユーザ端末１０は、自装置に搭載された各種センサを利用することによってＰＤＲ情報を取得する。そして、ユーザ端末１０は、取得したＰＤＲ情報を情報処理装置１００に送信する。

【0040】

情報処理装置１００は、上述のように、ユーザ端末１０からＰＤＲ情報を取得し、ＰＤＲ情報と陳列場所情報とに基づいて、ユーザＵが関心を持った商品を推定し、推定された商品からユーザＵが関心を持ちそうな商品を予測するサーバ装置である。なお、情報処理装置１００は、種々のサービスを提供するサービスサーバとしての機能を有していてもよい。例えば、情報処理装置１００は、サービスに係るウェブサイトを提供するウェブサーバとしての機能を有していてもよい。

【0041】

〔３．ユーザ端末の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係るユーザ端末１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係るユーザ端末１０の構成例を示す図である。図３に示すように、ユーザ端末１０は、通信部１１と、入力部１２と、表示部１３と、検知部１４と、記憶部１５と、制御部１６とを有する。

【0042】

（通信部１１について）
通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。通信部１１は、例えばアンテナやＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。

【0043】

（入力部１２および表示部１３について）
入力部１２は、ユーザＵから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１２は、ユーザ端末１０に備えられた操作キー等によって実現される。表示部１３は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、表示部１３は、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display：ＬＣＤ）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Light-Emitting Diode:ＯＬＥＤ）等によって実現される。なお、ユーザ端末１０にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２の一部と表示部１３とは一体化される。

【0044】

（検知部１４について）
検知部１４は、ユーザ端末１０に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部１４は、ユーザ端末１０に対するユーザＵの操作や、ユーザ端末１０の所在する位置情報や、ユーザ端末１０と接続されている機器に関する情報や、ユーザ端末１０における環境や、ユーザ端末１０を所持するユーザＵの挙動や状態等を検知する。図３に示す例では、検知部１４は、操作検知部１４１と、位置検知部１４２と、外部装置検知部１４３と、環境検知部１４４と、動作検知部１４５とを有する。

【0045】

（操作検知部１４１について）
操作検知部１４１は、ユーザ端末１０に対するユーザＵの操作を検知する。例えば、操作検知部１４１は、入力部１２に入力された情報に基づいて、ユーザＵの操作を検知する。すなわち、操作検知部１４１は、入力部１２に画面をタッチする操作の入力があったことや、音声の入力があったこと等を検知する。また、操作検知部１４１は、ユーザＵによって所定のアプリケーション（以下、単に「アプリ」と表記する）が起動されたことを検知してもよい。かかるアプリがユーザ端末１０内の撮像装置を動作させるアプリである場合、操作検知部１４１は、ユーザＵによって撮像機能が利用されていることを検知する。また、操作検知部１４１は、ユーザ端末１０内に備えられた加速度センサやジャイロセンサ等で検知されたデータに基づき、ユーザ端末１０自体が動かされているといった操作を検知してもよい。

【0046】

（位置検知部１４２について）
位置検知部１４２は、ユーザ端末１０の現在位置を検知する。具体的には、位置検知部１４２は、ＰＤＲ技術を利用して自装置の屋内位置を検知する。例えば、位置検知部１４２は、ユーザ端末１０のセンサ（加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ等）を使い、ユーザ端末１０を持っているユーザＵの移動方向や移動量、移動距離などを計測して現在位置を推定する。

【0047】

また、位置検知部１４２は、種々の手法により位置を検知することができる。例えば、位置検知部１４２は、ＰＤＲ技術に加えて、位置補正等のための補助的な測位手段として、ユーザ端末１０の様々な通信機能を利用して位置を検知してもよい。

【0048】

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、位置検知部１４２は、ユーザ端末１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、ユーザ端末１０の位置を検知する。具体的には、位置検知部１４２は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、自装置の位置を検知する。

【0049】

（ビーコン測位）
また、位置検知部１４２は、ユーザ端末１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を検知してもよい。例えば、位置検知部１４２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ機能によって接続されるビーコン（ｂｅａｃｏｎ）発信機と接続することにより、自装置の位置を検知する。

【0050】

（地磁気測位）
また、位置検知部１４２は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、自装置が備える地磁気センサとに基づいて、自装置の位置を検知する。

【0051】

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、ユーザ端末１０が駅改札や商店等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、ユーザ端末１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。位置検知部１４２は、かかる情報を取得することで、ユーザ端末１０の位置を検知してもよい。また、位置は、ユーザ端末１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって検知されてもよい。

【0052】

（ＧＰＳ測位）
また、位置検知部１４２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から送出される電波を受信し、受信した電波に基づいてユーザ端末１０の現在位置を示す位置（例えば、緯度および経度）を検知してもよい。但し、ＧＰＳは、ユーザ端末１０が建物内に存在する場合には位置の検出精度が低下するため、屋内での位置検出には不向きである。したがって、ＧＰＳを利用する場合は、補助的な利用、又は屋外での利用を想定している。

【0053】

位置検知部１４２は、ＰＤＲ技術と、必要に応じて上述した補助的な測位手段の一つ又は組合せを用いて、自装置の位置を検知する。そして、後述する取得部１６１は、位置検知部１４２が検知した位置と、検知した時間との情報に基づいて、ユーザ端末１０の位置情報を取得する。

【0054】

（外部装置検知部１４３について）
外部装置検知部１４３は、ユーザ端末１０に接続される外部装置を検知する。例えば、外部装置検知部１４３は、外部装置との相互の通信パケットのやり取りなどに基づいて、外部装置を検知する。そして、外部装置検知部１４３は、検知した外部装置をユーザ端末１０と接続される端末として認識する。また、外部装置検知部１４３は、外部装置との接続の種類を検知してもよい。例えば、外部装置検知部１４３は、外部装置と有線で接続されているか、無線通信で接続されているかを検知する。また、外部装置検知部１４３は、無線通信で用いられている通信方式等を検知してもよい。また、外部装置検知部１４３は、外部装置が発する電波を検知する電波センサや、電磁波を検知する電磁波センサ等によって取得される情報に基づいて、外部装置を検知してもよい。

【0055】

（環境検知部１４４について）
環境検知部１４４は、ユーザ端末１０における環境を検知する。環境検知部１４４は、ユーザ端末１０に備えられた各種センサや機能を利用し、環境に関する情報を検知する。例えば、環境検知部１４４は、ユーザ端末１０の周囲の音を収集するマイクロフォンや、ユーザ端末１０の周囲の照度を検知する照度センサや、ユーザ端末１０の物理的な動きを検知する加速度センサ（又は、ジャイロセンサなど）や、ユーザ端末１０の周囲の湿度を検知する湿度センサや、ユーザ端末１０の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を利用する。そして、環境検知部１４４は、各種センサを用いて、種々の情報を検知する。例えば、環境検知部１４４は、ユーザ端末１０の周囲における騒音レベルや、ユーザ端末１０の周囲が撮像に適する照度であるか等を検知する。さらに、環境検知部１４４は、カメラで撮影された写真や映像に基づいて周囲の環境情報を検知してもよい。

【0056】

（動作検知部１４５について）
動作検知部１４５は、例えばモーションセンサ等を利用して、ユーザ端末１０を所持するユーザＵの動作や状態を検知する。モーションセンサは、加速度センサ、ジャイロセンサ、歩数センサ、および生体センサ等を含む。加速度センサは、ユーザ端末１０の加速度を検知するセンサである。ジャイロセンサは、ユーザ端末１０の姿勢および角速度等を検知するセンサである。歩数センサは、ユーザ端末１０のユーザＵが歩行した歩数を計数するセンサである。生体センサは、ユーザ端末１０のユーザＵの心拍数や体温等を検知するセンサである。

【0057】

（記憶部１５について）
記憶部１５は、各種情報を記憶する。記憶部１５は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部１５は、検知部１４によって検知された各種情報を、検知された日時と対応付けて記憶する。具体的には、記憶部１５は、検知部１４によって検知された各種情報に基づくＰＤＲ情報を記憶する。また、記憶部１５は、ユーザ端末１０にインストールされたアプリに関する情報を記憶する。

【0058】

（制御部１６について）
制御部１６は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、ユーザ端末１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１６は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

【0059】

制御部１６は、情報処理装置１００にユーザ端末１０のＰＤＲ情報を提供する処理を制御する。例えば、制御部１６は、ユーザ端末１０のＰＤＲ情報の提供処理を実現するためのプログラム（アプリ）を実行制御する。プログラムは、情報処理装置１００にアクセスすることによりユーザ端末１０にダウンロードされ実行されてもよいし、ユーザ端末１０を有するユーザＵによる操作に従ってサーバ装置（情報処理装置１００、又は、各種プログラムを提供する外部サーバ）からダウンロードされ、ユーザ端末１０にインストールされてもよい。

【0060】

図３に示すように、制御部１６は、取得部１６１と、受信部１６２と、送信部１６３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。例えば、制御部１６は、ＲＡＭを作業領域として上述したプログラムを実行することにより、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現する。なお、制御部１６の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１６が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0061】

（取得部１６１について）
取得部１６１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１６１は、検知部１４を制御することにより、検知部１４によって検知される各種情報を取得する。例えば、取得部１６１は、位置検知部１４２によって検知された情報に基づいて、ユーザ端末１０の位置情報を取得する。なお、取得部１６１は、位置情報に限らず、ユーザ端末１０の周囲の環境に関する情報等の各種センサ情報を含む、ユーザ端末１０のコンテキストに関する情報を取得する。取得部１６１は、検知部１４によって検知される各種情報に基づいて、ＰＤＲ情報を取得する。

【0062】

取得部１６１は、所定の時間ごとにＰＤＲ情報を取得するようにしてもよい。例えば、取得部１６１は、定期的（１０秒ごと、３０秒ごと、１分ごと等）に、上述した検知部１４を制御すること等により、ＰＤＲ情報を取得する。なお、取得部１６１がＰＤＲ情報を取得するタイミングは、情報処理装置１００によって設定されてもよい。

【0063】

（受信部１６２について）
受信部１６２は、各種情報を受信する。例えば、受信部１６２は、情報処理装置１００から送信される提供情報を受信する。制御部１６は、受信部１６２が受信した提供情報を、表示部１３に表示したり、記憶部１５に記憶したりする。

【0064】

（送信部１６３について）
送信部１６３は、各種情報を送信する。具体的には、送信部１６３は、ＰＤＲ情報を情報処理装置１００に送信する。例えば、送信部１６３は、ユーザ端末１０を識別するための識別情報と、ユーザＵを識別するための識別情報と、取得部１６１によって取得されたＰＤＲ情報と、ＰＤＲ情報の取得日時を示す情報とを対応付けて、情報処理装置１００に送信する。

【0065】

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

【0066】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えばＮＩＣ等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０等との間で情報の送受信を行う。

【0067】

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、陳列場所情報１２１と、ＰＤＲ履歴情報１２２と、推定属性情報１２３と、提供情報１２４と、学習モデル１２５とを有する。

【0068】

（陳列場所情報１２１について）
陳列場所情報１２１は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の識別情報と、その商品が陳列されている陳列場所とが対応付けられた情報である。なお、陳列場所情報１２１には、店舗内における全商品の識別情報とその陳列場所とが含まれていてもよいし、店舗内における特定の商品（タイムセール対象商品、広告掲載商品等）の識別情報とその陳列場所のみが含まれていてもよい。陳列場所情報１２１は、店舗ごとに個別に用意されていてもよいし、対象となる全店舗について店舗ＩＤで識別して一元管理されていてもよい。

【0069】

ここで、図５に、実施形態に係る陳列場所情報１２１の一例を示す。図５は、実施形態に係る陳列場所情報１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、陳列場所情報１２１は、「商品ＩＤ」、「店舗ＩＤ」、「陳列場所」といった項目を有する。また、「陳列場所」の項目は、「位置」、「方位」、「各種センサ情報」といった小項目を有する。

【0070】

「商品ＩＤ」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品を識別する識別情報を示す。例えば、商品ＩＤは、商品名、商品識別コード等である。商品ＩＤは、情報処理装置１００が商品を識別可能な識別情報であればよい。「店舗ＩＤ」は、その商品が陳列されている陳列棚が配置されている店舗を識別する識別情報を示す。店舗ごとに陳列棚や商品の配置は異なっているため、店舗を識別することが好ましい。なお、陳列場所情報１２１が店舗ごとに個別に用意されている場合や、情報処理装置１００が特定の店舗内でのみ利用される店舗装置である場合には、「店舗ＩＤ」は省略してもよい。例えば、「店舗ＩＤ」の項目自体を削除してもよいし、「店舗ＩＤ」の項目に対して空白（未入力）／データなし（Ｎ／Ｄ：No Data）／ダミーデータの入力等により対応してもよい。

【0071】

「陳列場所」は、店舗内における陳列棚および商品の所在場所を示す。例えば、「位置」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の位置を示す。「方位」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の方位を示す。「各種センサ情報」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の周囲で各種センサによって検知される情報を示す。

【0072】

本実施形態では、「陳列場所」は、陳列されている商品についてＰＤＲ情報に対応する情報を示す。したがって、「陳列場所」の項目に含まれる「位置」、「方位」および「各種センサ情報」は、ユーザ端末１０から通知されるＰＤＲ情報に対応している。具体的には、「位置」は、ユーザＵが店舗内の陳列棚に陳列されている商品を見たり手に取ったりする際の位置を示す。「方位」は、ユーザＵが店舗内の陳列棚に陳列されている商品を見たり手に取ったりする際の方位を示す。すなわち、「方位」は、ユーザＵがその「位置」から見て商品が存在する方位を示す。「各種センサ情報」は、ユーザＵが店舗内の陳列棚に陳列されている商品を見たり手に取ったりする際に各種センサによって検知される情報を示す。

【0073】

すなわち、図５では、陳列場所情報１２１に記憶されるデータの一例として、商品ＩＤ「Ｃ１」の商品が、店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において、位置「Ｐ５」、方位「Ａ５」、各種センサ情報「Ｘ５」となる陳列場所に陳列されていることを示している。

【0074】

（ＰＤＲ履歴情報１２２について）
ＰＤＲ履歴情報１２２は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報を蓄積する。ここで、図６に、実施形態に係るＰＤＲ履歴情報１２２の一例を示す。図６は、実施形態に係るＰＤＲ履歴情報１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、ＰＤＲ履歴情報１２２は、「端末ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「店舗ＩＤ」、「ＰＤＲ情報」といった項目を有する。また、「ＰＤＲ情報」の項目は、「取得日時」、「位置」、「方位」、「各種センサ情報」といった小項目を有する。

【0075】

「端末ＩＤ」は、ユーザＵが利用するユーザ端末１０を識別する識別情報を示す。「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報を示す。なお、ユーザ端末１０とユーザＵとが１対１の関係である場合には、「端末ＩＤ」と「ユーザＩＤ」とに同一／共通の識別情報を使用してもよい。この場合、「端末ＩＤ」と「ユーザＩＤ」とを集約してもよい。

【0076】

また、各ユーザＵは、複数のユーザ端末１０を所有していてもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵを一意に識別する識別情報を利用することで、複数のユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報とユーザＵとを対応付ける。なお、ユーザＵの識別情報とは、例えば、情報処理装置１００が提供するサービスにおいて各ユーザＵに付与されるサービス用ＩＤ（ユーザアカウント）等である。かかるＩＤは、情報処理装置１００のみならず、情報処理装置１００と提携した事業者によって発行されてもよい。これにより、情報処理装置１００は、一人のユーザＵが複数のユーザ端末１０を利用していたり、異なる環境でサービスにログインしていたりする場合でも、当該ユーザＵを一意に特定してＰＤＲ情報を取得することができる。また、情報処理装置１００は、ユーザＵの識別情報として、サービスを利用した際のクッキー（Cookie）情報や、端末固有の端末ＩＤ等を利用してもよい。

【0077】

「店舗ＩＤ」は、ユーザＵが来店した店舗を識別する識別情報を示す。なお、店舗ＩＤは、ユーザＵがその店舗に入店した時点で特定してもよいし、ユーザ端末１０から最初のＰＤＲ情報が通知された時点で特定してもよい。例えば、ユーザ端末１０がＧＰＳ情報等を情報処理装置１００に通知し、情報処理装置１００はＧＰＳ情報等に基づいて店舗を特定し、店舗ＩＤを決定する。ユーザ端末１０が店舗ＩＤを認識可能な場合には、ユーザ端末１０が店舗ＩＤを情報処理装置１００に通知してもよい。なお、店舗を識別する必要がない場合には、当該「店舗ＩＤ」は省略してもよい。

【0078】

「取得日時」は、ＰＤＲ情報がユーザ端末１０によって検知（取得）された日時を示す。取得日時は、ＰＤＲ情報とともにユーザ端末１０から通知される。「位置」は、ユーザ端末１０の具体的な位置を示す。「方位」は、ユーザ端末１０の具体的な方位を示す。図６では、位置を「Ｐ１」、方位を「Ａ１」といった概念で表記しているが、実際には、位置の項目には、ユーザ端末１０の屋内位置を示す具体的な情報（例えば座標系の数値等）が記憶される。また、位置の項目には、店舗内のフロア（階）に関する情報を含んでいてもよい。方位の項目には、ユーザ端末１０の移動方位を示す具体的な情報（例えば方位角の数値、方角を示す情報等）が記憶される。

【0079】

「各種センサ情報」は、位置が検知された際に、各種センサによって検知された情報を示す。図６では、各種センサ情報を「Ｘ１」といった概念で表記しているが、実際には、各種センサ情報の項目には、ユーザ端末１０の加速度や傾き、地磁気、気温や気圧、ユーザＵが商品をカートに入れた際のカートの記載物の質量の変化量等、各種センサによって取得された具体的な情報が記憶される。

【0080】

すなわち、図６では、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵが、店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において、取得日時「Ｔ１」～「Ｔ４」までの間に、ＰＤＲ情報の位置が「Ｐ１」から「Ｐ４」まで変化し、方位は「Ａ１」、各種センサ情報は「Ｘ１」のまま変化していないことから、この間、ユーザ端末１０がユーザＵとともに同一方向に直進移動中であることが示されている。また、情報処理装置１００は、取得日時とＰＤＲ情報の位置とに基づいて、ユーザＵの移動速度を推定することもできる。

【0081】

また、図６では、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵが、店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において、取得日時「Ｔ５」～「Ｔ７」までの間に、ＰＤＲ情報が、位置「Ｐ５」、方位「Ａ５」、各種センサ情報「Ｘ５」のまま変化していないことから、この間、ユーザ端末１０がユーザＵとともに停止していることが示されている。

【0082】

さらに、図６では、ユーザ端末１０がユーザＵとともに停止している間のＰＤＲ情報が位置「Ｐ５」、方位「Ａ５」、各種センサ情報「Ｘ５」であることから、陳列場所情報１２１のうち、このＰＤＲ情報に対応する商品ＩＤ「Ｃ１」の購入を検討していることが示されている。

【0083】

（推定属性情報１２３について）
推定属性情報１２３は、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて推定されたユーザのデモグラフィックを記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る推定属性情報１２３の一例を示す。図７は、実施形態に係る推定属性情報１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、推定属性情報１２３は、「端末ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「移動状態」、「検討商品」、「デモグラフィック」といった項目を有する。

【0084】

「端末ＩＤ」および「ユーザＩＤ」についてはＰＤＲ履歴情報１２２と同様である。すなわち、「端末ＩＤ」は、ユーザＵが利用するユーザ端末１０を識別する識別情報を示す。「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報を示す。

【0085】

「移動状態」は、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて推定されたユーザＵの移動状態を示す情報を記憶する。図７では、移動状態を「Ｗ１」といった概念で表記しているが、実際には、移動状態の項目には、ユーザＵの移動状態（歩行／走行／階段上り／階段下り／停止等）を示す具体的な情報が記憶される。さらに移動状態の項目には、移動速度や加速度、移動パターン（直進、蛇行、千鳥足等）示す情報が記憶されてもよい。例えば、図６に示したように、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵが、店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において、取得日時「Ｔ１」～「Ｔ４」までの間に、ユーザ端末１０がユーザＵとともに同一方向にゆっくりと直進移動中であると推定された場合、移動状態の項目に、「歩行」、「直進」、「方位」といった移動状態を示す情報とともに、必要に応じて移動速度や加速度等を示す情報が記憶される。

【0086】

「検討商品」は、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて推定された商品を識別する識別情報（商品ＩＤ）を記憶する。なお、検討商品については、１つに限らず、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて推定される商品全てが対象となる。

【0087】

すなわち、図７では、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵが店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において購入を検討していると推定された商品ＩＤ「Ｃ１」が、検討商品の項目に記憶される。具体的には、情報処理装置１００は、陳列場所情報１２１に記憶された「位置」、「方位」、「各種センサ情報」と、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶された「位置」、「方位」、「各種センサ情報」とをそれぞれ比較し、互いに一致又は誤差が許容範囲内である場合に、ユーザＵが購入を検討したのは、陳列場所情報１２１に記憶された「位置」、「方位」、「各種センサ情報」に対応する「商品ＩＤ」で識別される商品であると推定する。

【0088】

「デモグラフィック」は、上記の移動状態や検討商品に基づいて推定されたユーザＵのデモグラフィックを示す情報を記憶する。図７では、デモグラフィックを「Ｙ１」といった概念で表記しているが、実際には、デモグラフィックの項目には、ユーザＵの年齢や性別や職業や年収や居住地等の種々の具体的な情報を記憶する。すなわち、図７では、移動状態「Ｗ１」および検討商品「Ｃ１」に基づいて推定されたユーザＵのデモグラフィック「Ｙ１」が記憶される。

【0089】

なお、図７での図示は省略したが、ＰＤＲ履歴情報１２２には、ユーザＵの購入履歴や行動履歴等に基づいて、ユーザＵの興味関心情報や、ユーザＵの行動履歴情報等が記憶されていてもよい。例えば、興味関心情報は、過去の購買履歴に基づいて、情報処理装置１００によってユーザＵに設定される情報（ユーザＵの購買履歴から、ユーザＵが興味関心を抱いていると想定されるカテゴリや情報の内容等）である。また、行動履歴情報は、店舗内におけるユーザＵの行動履歴（店舗内の移動履歴や、商品の購買履歴等）である。

【0090】

（提供情報１２４について）
提供情報１２４は、ユーザＵのデモグラフィックを示す情報と、そのデモグラフィックに関連して提供される情報とが対応付けられた情報である。また、提供情報１２４は、商品を識別する識別情報と、その商品に関して提供される情報とが対応付けられた情報を含んでいてもよい。例えば、情報処理装置１００は、図７に示した推定属性情報１２３の「デモグラフィック」や「検討商品」の項目の値に基づいて、該当する提供情報を選択してユーザ端末１０に通知する。

【0091】

（学習モデル１２５について）
学習モデル１２５は、店舗内での買物におけるユーザＵの行動特性から、ユーザＵのデモグラフィックを推定するために使用される学習モデルである。例えば、情報処理装置１００は、学習モデル１２５に基づいて、図７に示した推定属性情報１２３に記憶された移動状態や検討商品に基づいて、ユーザＵのデモグラフィックを推定する。また、情報処理装置１００は、学習モデル１２５に基づいて、図６に示したＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報から、図７に示した推定属性情報１２３に記憶された移動状態や検討商品を推定するようにしてもよい。

【0092】

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、コントローラであり、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（推定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

【0093】

図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、提供部１３３と、学習部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図４に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0094】

（取得部１３１について）
取得部１３１は、通信部１１０を介して、ユーザ端末１０から通知されるＰＤＲ情報を取得する。また、取得部１３１は、取得したＰＤＲ情報をＰＤＲ履歴情報１２２に登録して蓄積する。例えば、取得部１３１は、ユーザ端末１０がユーザＵとともに店舗内を巡回している間、ユーザ端末１０から通知されるＰＤＲ情報を取得してＰＤＲ履歴情報１２２に記憶する。

【0095】

（推定部１３２について）
推定部１３２は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報に基づいて、ユーザＵの移動状態を推定する。また、推定部１３２は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報と陳列場所情報１２１に基づいて、ユーザＵが購入を検討した商品を推定する。

【0096】

なお、推定部１３２は、ユーザ端末１０から通知されたＰＤＲ情報を利用する際、取得部１３１から出力されたＰＤＲ情報を受け取ってもよいし、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されているＰＤＲ情報を読み出してもよい。

【0097】

図６に示すＰＤＲ履歴情報１２２では、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵが、店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において、取得日時「Ｔ１」～「Ｔ４」までの間に、ＰＤＲ情報の位置が「Ｐ１」から「Ｐ４」まで変化し、各種センサ情報は「Ｘ１」から「Ｘ４」まで変化しているが、方位は「Ａ１」のまま変化していないことから、推定部１３２は、この間、ユーザ端末１０がユーザＵとともに同一方向に直進移動中であると推定し、推定属性情報１２３の移動状態の項目に記憶する。

【0098】

また、図６に示すＰＤＲ履歴情報１２２では、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵが、店舗ＩＤ「Ｌ１」の店舗において、取得日時「Ｔ５」～「Ｔ７」までの間に、ＰＤＲ情報が、位置「Ｐ５」、方位「Ａ５」、各種センサ情報「Ｘ５」のまま変化していないことから、推定部１３２は、この間、ユーザ端末１０がユーザＵとともに停止していると推定する。

【0099】

また、図６に示すＰＤＲ履歴情報１２２では、ユーザ端末１０がユーザＵとともに停止している間のＰＤＲ情報が位置「Ｐ５」、方位「Ａ５」、各種センサ情報「Ｘ５」であることから、陳列場所情報１２１のうち、このＰＤＲ情報に対応する商品ＩＤ「Ｃ１」の購入を検討していると推定し、推定属性情報１２３の検討商品の項目に記憶する。

【0100】

さらに、推定部１３２は、学習モデル１２５と、推定属性情報１２３の移動状態および検討商品とに基づいて、ユーザＵのデモグラフィックを推定する。

【0101】

（提供部１３３について）
提供部１３３は、推定部１３２により推定された結果に基づいて、ユーザ端末１０に情報を提供する。例えば、提供部１３３は、情報処理装置１００は、推定属性情報１２３の「デモグラフィック」や「検討商品」の項目の値に基づいて、該当する提供情報を選択してユーザ端末１０に通知する。

【0102】

（学習部１３４について）
学習部１３４は、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて、機械学習を行い、学習モデル１２５に反映する。例えば、学習部１３４は、ユーザ端末１０がユーザＵとともに店舗内の巡回を終了し、商品を決済／店舗から退場（退店）した際に、入店から退店までの間にＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて、機械学習を行う。

【0103】

具体的には、学習部１３４は、ＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されたＰＤＲ情報に基づいて、機械学習の教師あり学習を行い、学習モデル１２５に反映する。例えば、ＰＤＲ情報の加速度に関する情報から機械学習の教師あり学習を行う場合には、教師あり学習では、学習データに正解ラベルを付けて学習するため、ＰＤＲ情報の加速度に関する情報に対して、これは「高齢者」、これは「男性」というようにラベルを付けて学習させる。

【0104】

また、学習部１３４は、個々のユーザＵごとに限らず、同じラベルが付けられた複数のユーザＵのＰＤＲ情報に基づいて機械学習を行い、学習モデル１２５に反映してもよい。

【0105】

学習部１３４が行う機械学習は、例えばディープニューラルネットワークを利用したディープラーニング（深層学習）等でもよい。また、学習部１３４は、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。

【0106】

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

【0107】

図８に示すように、制御部１３０は、ユーザ端末１０から通知されたＧＰＳ情報、ユーザＵのアプリ操作による利用開始情報、又は店舗側から通知されたユーザ端末１０の検出情報等に基づいて、ユーザ端末１０とともに移動するユーザＵが店舗内に入ったことを検出する（ステップＳ１０１）。

【0108】

取得部１３１は、ユーザ端末１０がユーザＵとともに店舗内を巡回している間に定期的に取得したＰＤＲ情報を、通信部１１０を介してユーザ端末１０から収集し、ＰＤＲ履歴情報１２２にＰＤＲ情報を記憶する（ステップＳ１０２）。

【0109】

推定部１３２は、ＰＤＲ情報に基づいて、ユーザ端末１０がユーザＵとともに移動中であるか判定する（ステップＳ１０３）。例えば、推定部１３２は、ユーザＵの移動速度／加速度が一定の状態で継続している場合には、移動中であると判定する。また、推定部１３２は、ユーザＵの移動方向に障害物もないのに、ユーザＵが停止した場合や、ユーザＵの移動速度／加速度が極端に低下した場合には、移動中ではないと判定する。

【0110】

推定部１３２は、ユーザ端末１０がユーザＵとともに移動中であると判定した場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、移動中のＰＤＲ情報に基づいて、ユーザＵの移動状態を推定し、推定属性情報１２３にユーザＵの移動状態を記憶する（ステップＳ１０４）。

【0111】

そして、推定部１３２は、推定属性情報１２３に登録されているユーザＵの移動状態および推定商品と学習モデル１２５とに基づいて、ユーザＵのデモグラフィックを推定し、推定属性情報１２３にユーザＵのデモグラフィックを記憶する（ステップＳ１０５）。

【0112】

なお、推定部１３２は、推定属性情報１２３にユーザＵのデモグラフィックが既に記憶されている場合には、ユーザＵのデモグラフィックを更新する。すなわち、ユーザＵのデモグラフィックは、ＰＤＲ情報が増えるにつれて累積的に更新され、精度が向上する。

【0113】

提供部１３３は、ユーザＵのデモグラフィックと提供情報１２４とに基づいて、移動中のユーザＵに対して有益な情報をユーザ端末１０に通知する（ステップＳ１０６）。

【0114】

また、推定部１３２は、ユーザ端末１０がユーザＵとともに移動中ではないと判定した場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、ユーザＵが商品の購入を検討中であると判断し、ＰＤＲ情報と陳列場所情報１２１とに基づいて、ＰＤＲ情報に対応する商品を推定し、推定属性情報１２３に推定商品を記憶する（ステップＳ１０７）。

【0115】

そして、推定部１３２は、推定属性情報１２３に登録されているユーザＵの移動状態および推定商品と学習モデル１２５とに基づいて、ユーザＵのデモグラフィックを推定し、推定属性情報１２３にユーザＵのデモグラフィックを記憶する（ステップＳ１０８）。

【0116】

提供部１３３は、ユーザＵのデモグラフィックと提供情報１２４とに基づいて、推定商品（ユーザＵが購入を検討している商品）の関連情報をユーザ端末１０に通知する（ステップＳ１０９）。

【0117】

制御部１３０は、ユーザ端末１０から通知されたユーザＵが商品を決済／店舗から退場（退店）したことを示す情報等に基づいて、ユーザ端末１０とともに移動するユーザＵが商品の購入を完了したか否か判定する（ステップＳ１１０）。例えば、制御部１３０は、ユーザ端末１０から通知された決済用の店舗端末の前／店舗の出入口にいることを示すＰＤＲ情報や、店舗外にいることを示すＧＰＳ位置情報、ユーザＵのアプリ操作による利用終了情報、又は店舗側から通知されたユーザＵの商品購入情報等に基づいて、ユーザ端末１０とともに移動するユーザＵが商品の購入を完了したか否か判定する。制御部１３０は、ユーザＵが商品の購入を完了していないと判定した場合には（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、ユーザ端末１０から新たなＰＤＲ情報が通知されるまで待機する（ステップＳ１０２に移行）。制御部１３０は、ユーザＵが商品の購入を完了したと判定した場合には（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、最終的な処理に移行する（ステップＳ１１１に移行）。

【0118】

推定部１３２は、入店から退店までの間の全てのＰＤＲ情報に基づいて、総合的なユーザＵの買物行動（移動状態および検討商品）を推定し、推定属性情報１２３にユーザＵの移動状態および検討商品を記憶する（ステップＳ１１１）。

【0119】

推定部１３２は、最終的に推定属性情報１２３に登録されているユーザＵの移動状態および推定商品と学習モデル１２５とに基づいて、総合的にユーザＵのデモグラフィックを推定し、推定属性情報１２３にユーザＵのデモグラフィックを記憶する（ステップＳ１１２）。例えば店舗内での商品の購買行動におけるユーザの移動状態および商品の検討時間、興味を持った商品といったユーザの行動のコンテキスト（前後関係、状況等）からユーザの年齢や性別、身体の状態を推定することができる。

【0120】

提供部１３３は、ユーザＵのデモグラフィックと提供情報１２４とに基づいて、ユーザＵに対して次回以降の来店を促す有益な情報を提供する（ステップＳ１１３）。

【0121】

学習部１３４は、最終的にＰＤＲ履歴情報１２２に記憶されている全てのＰＤＲ情報に基づいて機械学習を行い、学習モデル１２５を更新する（ステップＳ１１４）。その後、上記の実施形態に係る処理手順を終了する。

【0122】

〔６．変形例〕
上述したユーザ端末１０および情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

【0123】

上記の実施形態では、ＰＤＲ情報はユーザ端末１０側で生成しているが、実際には、ユーザ端末１０側に設置された各種センサが検出した検出情報（センサ情報）をユーザ端末１０から情報処理装置１００に送信し、情報処理装置１００側でＰＤＲ情報を生成してもよい。すなわち、上記の実施形態において、ユーザ端末１０から情報処理装置１００に送信しているＰＤＲ情報は、情報処理装置１００側でＰＤＲ情報の生成に用いられる各種センサの検出情報であってもよい。

【0124】

また、ＰＤＲ情報は、所定の位置を基準とした相対的な情報であってもよい。例えば、建物の２Ｆのこの棚の前といった絶対的な情報ではなく、建物の入り口から上下左右に何メートル進んだ位置に、建物の入り口方向から何度傾いた方向を向いているといった情報でもよい。

【0125】

また、上記の実施形態では、商品を例に説明しているが、実際には商品に限らず、図書館／図書室の書架に収納された書籍や雑誌、資料等を対象にすることも可能である。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともに図書館／図書室内を巡回している間にＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知する。

【0126】

また、陳列棚や商品に限らず、サービス等を対象にすることも可能である。例えば、実施形態における商品は、店舗内で提供されているサービスでもよい。商品とサービスを組み合わせることで、商品に関連するサービスの情報を提供することも可能となる。

【0127】

また、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともに屋内型のテーマパーク／アミューズメント施設等の敷地内を巡回している間に、ユーザ端末１０がＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、敷地内のアトラクション／売店等と読み替えられる。また、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともに博物館／美術館／科学館／水族館等の建物内を巡回している間に、ユーザ端末１０がＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、建物内の展示物等と読み替えられる。

【0128】

また、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともに役所／郵便局／金融機関（銀行、信用金庫、保険会社、証券会社等）等の建物内を巡回している間に、ユーザ端末１０がＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、建物内のサービス窓口／自動交付機／現金自動預け払い機（ＡＴＭ：Automatic Teller Machine）等と読み替えられる。

【0129】

また、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともに駅の構内を巡回している間に、ユーザ端末１０がＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、駅のホーム／商業施設（売店、飲食店等）／券売機／案内所／トイレ／階段／昇降装置（エレベータ、エスカレータ等）／動く歩道／コインロッカー等と読み替えられる。なお、駅の構内は改札内でも改札外でもよい。また、駅が近隣の商業施設と一体化しており、ユーザＵが屋外に出ることなく駅と近隣の商業施設との間を移動可能な場合には、近隣の商業施設を含めてもよい。

【0130】

また、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともに学校施設／医療機関／福祉施設／宿泊施設／公衆浴場（入浴施設、温泉施設等）／劇場／映画館等の建物内を巡回している間に、ユーザ端末１０がＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、建物内の設備／受付窓口／部屋／売店／食堂等と読み替えられる。

【0131】

また、店舗内の陳列棚に限らず、ショッピングセンター（ショッピングモール）のテナント等を対象にすることも可能である。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザＵとともにショッピングセンターの敷地内を巡回している間に、ユーザ端末１０がＰＤＲ情報を情報処理装置１００に通知してもよい。この場合、ショッピングセンターが実施形態における「店舗」に相当し、テナントが「陳列棚」に相当する。なお、アーケード商店街や地下街についても、上記のショッピングセンターの場合と同様である。

【0132】

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００やユーザ端末１０は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図９は、情報処理装置１００やユーザ端末１０の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

【0133】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。

【0134】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

【0135】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

【0136】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等である。

【0137】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００やユーザ端末１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0138】

以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0139】

〔８．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0140】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0141】

また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0142】

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２とを備える。取得部１３１は、ユーザＵとともに移動するユーザ端末１０が定期的に検知した検知情報を取得する。推定部１３２は、取得部１３１が取得した検知情報に基づいてユーザＵの属性情報を推定する。これにより、ユーザとともに移動するユーザ端末が検知した検知情報を利用して、ユーザの行動特性からユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。

【0143】

また、推定部１３２は、取得部１３１が取得した検知情報に基づいてユーザＵの移動状態を推定し、ユーザＵの移動状態に基づいてユーザＵの属性情報を推定する。これにより、ユーザの移動状態からユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。

【0144】

また、推定部１３２は、ユーザＵが特定の場所に接近または滞留した場合、取得部１３１が取得した検知情報に対応する対象物を推定し、対象物に基づいてユーザＵの属性情報を推定する。これにより、ユーザが購入を検討した商品からユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。

【0145】

また、推定部１３２は、取得部１３１が取得した検知情報に対応する場所に配置された対象物を示す対象物配置場所情報（陳列場所情報１２１）と、取得部１３１が取得した検知情報とを比較し、比較結果に基づいて取得部１３１が取得した検知情報に対応する対象物を推定する。これにより、商品の陳列場所情報１２１に基づいて、取得部１３１が取得した検知情報に対応する場所に陳列されている商品を推定することができる。

【0146】

また、推定部１３２は、ユーザＵの移動状態および対象物の両方に基づいてユーザＵの属性情報を推定する。これにより、ユーザＵの移動状態と、ユーザが購入を検討した商品との両方に基づいて、より高精度にユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。

【0147】

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３３をさらに備える。提供部１３３は、推定部１３２が推定したユーザＵの属性情報に基づいて、移動中のユーザＵへの提供情報と、対象物の関連情報とのうち少なくとも１つをユーザ端末１０に通知する。これにより、ユーザのデモグラフィック等の属性情報に応じて、移動中のユーザＵに対して有益な提供情報を知らせたり、商品の購入を検討中のユーザＵに対して商品の関連情報を知らせたりすることができる。また、ユーザのデモグラフィック等の属性情報に応じて異なる情報を提供することもできる。

【0148】

推定部１３２は、目的地に到達してユーザＵの移動が完了した場合、ユーザＵの移動開始から移動完了までの間に取得部１３１が取得した検知情報に基づいてユーザＵの属性情報を推定する。提供部１３３は、推定部１３２が推定したユーザＵの属性情報に基づく提供情報をユーザ端末１０に通知する。これにより、ユーザＵの移動開始から移動完了までの間に取得した全ての検知情報に基づいて、総合的にユーザＵの属性情報を推定することができる。そして、その結果に基づいて、移動完了後のユーザＵに対して、次回の行動を促すように、ユーザのデモグラフィック等の属性情報に応じた提供情報を知らせることができる。

【0149】

実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザＵの移動開始から移動終了までの間に取得部１３１が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習部１３４をさらに備える。推定部１３２は、学習部１３４による機械学習の結果得られた学習モデルと、取得部１３１が取得した検知情報とに基づいて、ユーザＵの属性情報を推定する。これにより、機械学習を繰り返し、ユーザのデモグラフィック等の属性情報の推定の精度を向上させることができる。

【0150】

学習部１３４は、取得部が取得した検知情報のうち加速度に関する情報から機械学習の教師あり学習を行う。これにより、学習モデルに基づいて、より高精度にユーザＵの年齢層や性別、身体状態等を推定することができるようになる。

【0151】

ユーザ端末１０が検知した検知情報は、歩行者自律航法に基づく屋内位置情報である。すなわち、ユーザ端末１０が検知した検知情報は、ＰＤＲ情報であってもよい。なお、ユーザ端末１０は、自装置から情報処理装置１００側へ送信している情報がＰＤＲ情報であると認識していなくてもよい。ユーザ端末１０は、情報処理装置１００側でＰＤＲ情報として認識できる情報や、情報処理装置１００側でＰＤＲ情報を生成するために使用される情報を送信していればよい。

【0152】

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0153】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0154】

１ 情報処理システム
１０ ユーザ端末
１００ 情報処理装置
１１、１１０ 通信部
１２ 入力部
１３ 表示部
１４ 検知部
１５、１２０ 記憶部
１２１ 陳列場所情報
１２２ ＰＤＲ履歴情報
１２３ 推定属性情報
１２４ 提供情報
１２５ 学習モデル
１６、１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 提供部
１３４ 学習部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】