特許 7420227 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-15

(45)【発行日】2024-01-23

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0241 20230101AFI20240116BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0241 444

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022512525

(86)(22)【出願日】2020-03-30

(86)【国際出願番号】 JP2020014503

(87)【国際公開番号】W WO2021199132

(87)【国際公開日】2021-10-07

【審査請求日】2022-09-16

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107331

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 聡延

(74)【代理人】

【識別番号】100104765

【弁理士】

【氏名又は名称】江上 達夫

(74)【代理人】

【識別番号】100131015

【弁理士】

【氏名又は名称】三輪 浩誉

(72)【発明者】

【氏名】渋谷 恵

(72)【発明者】

【氏名】荒井 観

(72)【発明者】

【氏名】古川 あずさ

(72)【発明者】

【氏名】秋口 万貴子

(72)【発明者】

【氏名】橋本 博志

(72)【発明者】

【氏名】花沢 健

【審査官】大野 朋也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１６８８１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１６４６３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１７４１０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０３８８７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１８１１９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０２８５９５９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１６／０１４０６１８（ＵＳ，Ａ１）

(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】

商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定手段と、
店舗への顧客の来店時刻を特定する来店時刻特定手段と、
店舗毎の在庫情報に基づき、前記顧客の来店時刻において最も在庫数が多い商品を、前記顧客に推薦する推薦商品として特定する推薦商品特定手段と、
前記顧客の来店時刻及び前記顧客の顧客属性を含む条件と、前記推薦商品とに基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定手段と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御手段と、
を備え、
前記表示カテゴリ特定手段は、前記条件と、前記推薦商品とを入力したときに、当該推薦商品とともに表示すべき表示カテゴリを出力するように学習されたモデルを用いて、前記表示カテゴリを特定する情報処理装置。

【請求項2】

カメラにより撮影された、前記顧客の顔を含む画像を取得する画像処理手段と、
前記画像から、前記顧客属性を特定する顧客属性特定手段と、
を備える請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記顧客属性は、前記顧客の性別及び年齢の少なくとも１つ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】

前記条件は、天気及び気温の少なくとも１つを含む請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記モデルは、機械学習により生成されたモデルである請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記カテゴリ設定手段は、２つ以上の商品の組み合わせに対して、前記商品の組み合わせの特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
前記推薦商品特定手段は、前記商品の組み合わせを前記推薦商品に特定する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定し、
店舗への顧客の来店時刻を特定し、
店舗毎の在庫情報に基づき、前記顧客の来店時刻において最も在庫数が多い商品を、前記顧客に推薦する推薦商品として特定し、
前記顧客の来店時刻及び前記顧客の顧客属性を含む条件と、前記推薦商品とに基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリの特定を行い、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成して表示装置に表示させ、
前記表示カテゴリの特定は、前記条件と、前記推薦商品とを入力したときに、当該推薦商品とともに表示すべき表示カテゴリを出力するように学習されたモデルを用いて行われる情報処理方法。

【請求項8】

商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定し、
店舗への顧客の来店時刻を特定し、
店舗毎の在庫情報に基づき、前記顧客の来店時刻において最も在庫数が多い商品を、前記顧客に推薦する推薦商品として特定し、
前記顧客の来店時刻及び前記顧客の顧客属性を含む条件と、前記推薦商品とに基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリの特定を行い、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成して表示装置に表示させる処理をコンピュータに実行させ、
前記表示カテゴリの特定は、前記条件と、前記推薦商品とを入力したときに、当該推薦商品とともに表示すべき表示カテゴリを出力するように学習されたモデルを用いて行われるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、顧客に提供する商品の情報を特定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、店舗を小型化したマイクロ店舗の分散化という概念が台頭している。しかし、分散化によって店舗が増加すると、商品の品出しコストも増加する。そのため、できる限り在庫を削減し、品出しコストを抑える必要がある。例えば、特許文献１は、店内に陳列してある商品の在庫を管理し、在庫商品を用いたメニューなどの情報を店頭に設置されたディスプレイに表示することを記載している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００５－２５０６１６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１は、在庫商品を用いたメニューや在庫商品を部品とする完成品に関する情報を提示するものである。また、特許文献１は、複数店舗間の在庫管理を想定していない。

【0005】

本発明の１つの目的は、商品を購入させるために効果的な情報を特定し、表示する手法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の１つの観点は、情報処理装置であって、
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定手段と、
店舗への顧客の来店時刻を特定する来店時刻特定手段と、
店舗毎の在庫情報に基づき、前記顧客の来店時刻において最も在庫数が多い商品を、前記顧客に推薦する推薦商品として特定する推薦商品特定手段と、
前記顧客の来店時刻及び前記顧客の顧客属性を含む条件と、前記推薦商品とに基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定手段と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御手段と、
を備え、
前記表示カテゴリ特定手段は、前記条件と、前記推薦商品とを入力したときに、当該推薦商品とともに表示すべき表示カテゴリを出力するように学習されたモデルを用いて、前記表示カテゴリを特定する。

【0007】

本発明の他の観点では、コンピュータにより実行される情報処理方法は、
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定し、
店舗への顧客の来店時刻を特定し、
店舗毎の在庫情報に基づき、前記顧客の来店時刻において最も在庫数が多い商品を、前記顧客に推薦する推薦商品として特定し、
前記顧客の来店時刻及び前記顧客の顧客属性を含む条件と、前記推薦商品とに基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリの特定を行い、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成して表示装置に表示させ、
前記表示カテゴリの特定は、前記条件と、前記推薦商品とを入力したときに、当該推薦商品とともに表示すべき表示カテゴリを出力するように学習されたモデルを用いて行われる。

【0008】

本発明の他の観点では、プログラムは、
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定し、
店舗への顧客の来店時刻を特定し、
店舗毎の在庫情報に基づき、前記顧客の来店時刻において最も在庫数が多い商品を、前記顧客に推薦する推薦商品として特定し、
前記顧客の来店時刻及び前記顧客の顧客属性を含む条件と、前記推薦商品とに基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリの特定を行い、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成して表示装置に表示させる処理をコンピュータに実行させ、
前記表示カテゴリの特定は、前記条件と、前記推薦商品とを入力したときに、当該推薦商品とともに表示すべき表示カテゴリを出力するように学習されたモデルを用いて行われる。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、商品を購入させるために効果的な情報を特定し、表示することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】第１実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。

【図2】情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】カテゴリデータベースのデータ構造の一例を示す。

【図4】商品情報データベースのデータ構造の一例を示す。

【図5】在庫情報データベースのデータ構造の一例を示す。

【図6】顧客属性情報データベースのデータ構造の一例を示す。

【図7】履歴情報データベースのデータ構造の一例を示す。

【図8】情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【図9】カテゴリ特定モデルの出力例を示す。

【図10】カテゴリ表示処理の手順を示すフローチャートの一例である。

【図11】第２実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。

【図12】第３実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１（Ａ）は、第１実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。カテゴリ表示システム１００は、小型店舗などに設置され、商品棚１に陳列されている商品を宣伝するためにカテゴリを表示する。カテゴリ表示システム１００は、カメラ３と、サイネージ４と、情報処理装置１０とを備える。カメラ３及びサイネージ４は、有線又は無線により情報処理装置１０と通信する。

【0012】

カメラ３は、顧客の顔と、当該顧客が商品棚１の商品を出し入れする様子とを撮影するために設けられ、顧客が商品を棚から取り出したり、商品を棚に戻したりする様子を撮影した画像や映像を情報処理装置１０へ送信する。

【0013】

サイネージ４は、デジタルサイネージであって、従来の紙のポスターや看板に代わり、ディスプレイなどの電子的な表示機器を使って情報や広告を表示する媒体である。デジタル化されたコンテンツを組み合わせ、秒単位で表示内容を切り換えることが可能であり、店内、屋外、オフィス内などあらゆる場所で活用することができる。カテゴリ表示システム１００は、顧客が来店すると、売りたい商品（「推薦商品」とも呼ぶ。）を宣伝するために、サイネージ４に当該商品の広告を表示する。具体的に、サイネージ４は、情報処理装置１０からカテゴリ表示画面を受信し、ディスプレイなどの表示部４１に広告として表示する。カテゴリ表示画面は、図１（Ａ）の表示部４１に表示されているように、推薦商品（チョコレート）と、詳細は後述するがその商品の特性を表すカテゴリ（甘い）を表示する。

【0014】

なお、本実施形態では、サイネージ４をカテゴリ表示画面を表示する表示装置として適用しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、情報処理装置１０と通信可能であれば、スマートフォン、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）によるプロジェクションマッピングなどを適用してもよい。

【0015】

図１（Ｂ）は、オフィス内に設置されたカテゴリ表示システム１００の概略構成を示す。カテゴリ表示システム１００において、商品棚１、カメラ３及びサイネージ４はオフィス内に複数存在する小型店舗毎に設置されており、情報処理装置１０は、各店舗に設置されたカメラ３によりリアルタイムで全ての店舗の在庫情報及び顧客属性情報を把握している。なお、カメラ３が取得した情報、即ちカメラ３が撮影した画像や映像には、そのカメラ３が設置された店舗を識別する店舗識別情報が含まれているものとする。

【0016】

具体的に、本実施形態における商品棚１は、数種類の商品が、商品の大きさに応じて５～１５個程度陳列されており、各店舗に１つずつ設置されている。また、店舗間は比較的近く、顧客は、例えば店舗Ａで目当ての商品が品切れの場合、店舗Ｂや店舗Ｄへ行って当該商品を購入することが可能である。各店舗は無人であり、顧客は、商品の代金を貯金箱に入れることで支払いを行う。各店舗にはスタッフが定期的に訪問し、代金回収や商品の補充といった品出しを行う。１つのオフィス内に存在する複数の店舗には、１人のスタッフが品出しを行うため、品出し回数当たりの売れ残りを減らすことが品出しコストの削減につながる。換言すると、オフィス内における複数の店舗の在庫を一斉になくすことが品出しコスト削減につながる。

【0017】

なお、本発明のカテゴリ表示システム１００は、オフィス内に限らず、大型ショッピングモール内や屋外施設内など、所定の範囲内に店舗を設置する際に適用することができる。以下、カテゴリ表示システム１００が設定される施設を「設置エリア」とも呼ぶ。

【0018】

［情報処理装置のハードウェア構成］
図２は、情報処理装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置１０は、通信部１１と、プロセッサ１２と、メモリ１３と、記録媒体１４と、データベース（ＤＢ）１５と、入力部１６と、表示部１７とを備える。

【0019】

通信部１１は、有線又は無線により、カメラ３及びサイネージ４と通信する。プロセッサ１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することにより、情報処理装置１０の全体を制御する。具体的に、プロセッサ１２は、後述するカテゴリ表示処理を実行する。なお、通信部１１は、送信部の一例である。

【0020】

メモリ１３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより構成される。メモリ１３は、プロセッサ１２による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。

【0021】

記録媒体１４は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、情報処理装置１０に対して着脱可能に構成される。記録媒体１４は、プロセッサ１２が実行する各種のプログラムを記録している。情報処理装置１０が各種の処理を実行する際には、記録媒体１４に記録されているプログラムがメモリ１３にロードされ、プロセッサ１２により実行される。

【0022】

データベース１５は、カテゴリＤＢ２１と、商品情報ＤＢ２２と、在庫情報ＤＢ２３と、顧客属性情報ＤＢ２４と、履歴情報ＤＢ２５とを含んでいる。また、データベース１５は、カメラ３から送信された映像や各商品の画像、カテゴリ表示処理において生成される各種の情報なども記憶する。入力部１６は、ユーザが指示や入力を行うためのキーボード、マウスなどである。表示部１７は、液晶ディスプレイなどであり、ユーザの操作に応じて所定の画面などを表示する。

【0023】

ここで、データベース１５が有するカテゴリＤＢ２１、商品情報ＤＢ２２、在庫情報ＤＢ２３、顧客属性情報ＤＢ２４及び履歴情報ＤＢ２５について詳しく説明する。図３は、カテゴリＤＢ２１のデータ構造の一例を示す。カテゴリＤＢ２１は、カテゴリに関するデータベースであり、第１カテゴリ及び第２カテゴリから構成されている。カテゴリとは、店舗において販売する商品に設定された区分であり、その商品の特徴やイメージといった特性を表している。第２カテゴリは、第１カテゴリを細分化した区分であって、具体的に、第１カテゴリが「味覚」であれば、第２カテゴリは味覚を表す表現「甘い」、「辛い」、「しょっぱい」、「すっぱい」などである。なお、本実施形態では、予め各商品に第１カテゴリ及び第２カテゴリがタグ付けされており、各種データベースにおける「カテゴリ」とは、主に第２カテゴリのことである。

【0024】

図４は、商品情報ＤＢ２２のデータ構造の一例を示す。商品情報ＤＢ２２は、店舗において販売する商品に関するデータベースであり、商品名、価格及びカテゴリから構成されている。商品名は、商品の名称であり、価格は、商品の販売価格である。カテゴリは、商品にタグ付けされた第２カテゴリである。具体的に、商品名「ポテトチップス」は、価格が「１２０円」であり、カテゴリとして味覚を表す「しょっぱい」、効用を表す「気分転換」、イメージを表す「人気」などがタグ付けされている。このように、１つの商品に対してタグ付けされたカテゴリは複数であり、任意に設定することができる。

【0025】

図５は、在庫情報ＤＢ２３のデータ構造の一例を示す。在庫情報ＤＢ２３は、各店舗において販売する商品の在庫に関するデータベースであり、店舗名、商品名及び在庫数から構成されている。店舗名は、図１（Ｂ）に示すようなオフィスなどの設置エリア内に設置された小型店舗の名称である。商品名は、店舗で販売している商品の名称であり、在庫数は、まだ販売されずに店舗に残っている商品の数である。具体的に、店舗Ａでは、商品名「ポテトチップス」は在庫数「１」、商品名「チョコレート」は在庫数「１０」、商品名「ビスケット」は在庫数「０」である。つまり、店舗Ａでは、ポテトチップスとビスケットが良く売れており、チョコレートが大量に売れ残っていることが分かる。店舗Ｂでは、「ポテトチップス」は在庫数「５」、「チョコレート」は在庫数「２」、「ビスケット」は在庫数「１」である。つまり、店舗Ｂでは、チョコレートとビスケットが良く売れており、ポテトチップスが比較的売れ残っていることが分かる。

【0026】

図６は、顧客属性情報ＤＢ２４のデータ構造の一例を示す。顧客属性情報ＤＢ２４は、顧客の属性に関するデータベースであり、店舗名、来店時刻、顧客属性から構成されている。店舗名は、オフィスなどの設置エリア内に設置された小型店舗の名称である。来店時刻は、顧客が来店した時刻であり、例えば、店舗において顧客の顔を含む映像を撮影した時刻を来店時刻としてカメラ３から取得する。顧客属性は、顧客が持っている性質や特徴といった特性のことであり、例えば、性別及び年齢である。本実施形態において、顧客属性は、カメラ３が撮影した顧客の顔を含む映像を分析することで取得しており、年齢はおおよその年代である。

【0027】

図７は、履歴情報ＤＢ２５のデータ構造の一例を示す。履歴情報ＤＢ２５は、顧客に対しサイネージ４が表示した情報の履歴に関するデータベースであり、店舗名、来店時刻、顧客属性、推薦商品名、表示カテゴリ、購入有無から構成されている。カテゴリ表示システム１００は、顧客が来店すると、推薦商品を宣伝するために、サイネージ４に当該商品の表示カテゴリを含む広告を表示する。推薦商品名は、広告として表示した推薦商品の名称である。表示カテゴリは、推薦商品の広告として表示したカテゴリである。購入有無は、広告として表示した推薦商品を、顧客が購入したか否かを示す情報であり、購入した場合は「〇」、購入しなかった場合は「×」となる。

【0028】

具体的に、カテゴリ表示システム１００は、サイネージ４を用いて、店舗Ａに１５：１０に来店した２０代女性の顧客に対し、推薦商品であるチョコレートを「甘い」というカテゴリとともに広告として表示している。また、店舗Ａに１５：１３に来店した４０代女性の顧客に対し、推薦商品であるチョコレートを「健康」というカテゴリとともに表示している。さらに、店舗Ａに１５：４０に来店した３０代男性の顧客に対し、推薦商品であるチョコレートを「集中」というカテゴリと共に表示している。このように、カテゴリ表示システム１００は、推薦商品が同じであっても、顧客の属性に応じて、異なるカテゴリを広告として表示している。詳細は後述するが、カテゴリ表示システム１００は、カテゴリ特定モデルを用いて、様々な条件に基づいて、商品にタグ付けされた複数のカテゴリの中から、顧客の購買意欲を促進する最も効果的なカテゴリを特定し、広告として表示している。

【0029】

［情報処理装置の機能構成］
図８は、情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、機能的には、カテゴリ設定部３１と、映像処理部３２と、推薦商品特定部３３と、顧客属性特定部３４と、購入判定部３５と、表示カテゴリ特定部３６と、モデル学習部５０とを備える。なお、各機能は、必要に応じて、カテゴリＤＢ２１、商品情報ＤＢ２２、在庫情報ＤＢ２３、顧客属性情報ＤＢ２４及び履歴情報ＤＢ２５と情報の授受を行う。

【0030】

カテゴリ設定部３１は、商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定する。

【0031】

映像処理部３２は、カメラ３から、店舗に来店した顧客の映像を取得する。また、映像処理部３２は、カメラ３から、商品棚１に対して商品が出し入れされる様子を撮影した映像（以下、「出し入れ映像」とも呼ぶ。）を取得する。映像処理部３２は、カメラ３Ｒから取得した出し入れ映像と、データベース１５に記憶されている各商品の画像とを照合して、商品の出し入れによる現在数の増減を判定する。映像処理部３２は、出し入れ映像に基づいて、商品棚１からある商品が１つ取り出されたと判定した場合、在庫情報ＤＢ２３に記憶されているその商品の在庫数を１減らす。一方、映像処理部３２は、出し入れ映像に基づいて、商品棚１にある商品が１つ補充されたと判定した場合、在庫情報ＤＢ２３に記憶されているその商品の現在数を１増やす。こうして、映像処理部３２は、出し入れ映像に基づいて、商品棚１から商品が出し入れされるたびに、在庫情報ＤＢ２３に記憶されている各商品の在庫数を更新する。よって、在庫情報ＤＢ２３には、常にそのときの各商品の在庫数が記憶されていることになる。

【0032】

推薦商品特定部３３は、映像処理部３２が店舗に来店した顧客の映像を取得すると、在庫情報ＤＢ２３を参照し、その時点で顧客が来店した店舗において最も在庫数が多い商品を推薦商品に特定する。なお、本実施形態では最も在庫数が多い商品を推薦商品に特定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、推薦商品は任意に設定することとしてもよい。

【0033】

顧客属性特定部３４は、映像処理部３２が取得した、店舗に来店した顧客の映像を分析することで、店舗名、顧客属性、来店時刻を特定し、顧客属性情報ＤＢ２４を更新する。顧客属性特定部３４は、来店時刻特定部の一例である。

【0034】

購入判定部３５は、店舗に来店した顧客の映像を分析し、在庫情報ＤＢ２３を参照することで、顧客が来店した前後の在庫数を確認し、顧客が推薦商品を購入したか否かを判定する。購入判定部３５は、顧客が来店した前後で在庫数が変化していない場合、推薦商品を購入していないと判定する。一方、顧客が来店した前後で在庫数が減っている場合、購入判定部３５は、推薦商品を購入したと判定する。購入判定部３５は、判定結果に基づき、履歴情報ＤＢ２５を更新する。なお、購入判定部３５は、商品の在庫数に基づいて商品の購入の有無を判定する代わりに、図示しないＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）サーバなどと通信して、商品の購入の有無に関する情報を取得してもよい。

【0035】

表示カテゴリ特定部３６は、推薦商品特定部３３が特定した推薦商品と、顧客属性特定部３４が特定した顧客属性及び来店時刻とに基づき、カテゴリ特定モデルを用いて表示カテゴリを特定し、履歴情報ＤＢ２５を更新する。カテゴリ特定モデルは、モデル学習部に５０により学習され、更新される。また、表示カテゴリ特定部３６は、広告として推薦商品及び表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、サイネージ４へ送信する。

【0036】

ここで、カテゴリ特定モデルについて説明する。カテゴリ特定モデルは、来店時刻や顧客属性といった条件と、そのときの推薦商品とを入力データとし、その条件下で推薦商品とともに表示すべきカテゴリのランクを出力するように学習されたモデルである。モデル学習部５０は、図７に例示する履歴情報ＤＢ２５に記憶されている履歴情報を用いてカテゴリ特定モデルを学習する。即ち、ある来店時刻にある顧客属性の顧客が来店したときに、推薦商品をある表示カテゴリで表示した場合、その推薦商品が購入されたか否かを示す履歴情報を用いて、カテゴリ特定モデルを学習する。これにより、カテゴリ特定モデルは、来店時刻、顧客属性、及び、推薦商品を入力したときに、その推薦商品について使用すべき表示カテゴリのランクを出力するように学習される。そして、学習済みのカテゴリ特定モデルが表示カテゴリ特定部３６に設定される。

【0037】

また、モデル学習部５０は、顧客が来店するたびに、そのときの購買履歴情報に基づいてカテゴリ特定モデルを学習し、更新する。これにより、顧客が来店するたびに、そのときの購買事例に基づいてカテゴリ特定モデルが更新され、更新後のカテゴリ特定モデルが表示カテゴリ特定部３６に設定されるので、表示カテゴリ特定部３６は常に最新のカテゴリ特定モデルを用いて表示カテゴリを決定することができる。

【0038】

図９は、ある時点におけるカテゴリ特定モデルの出力例である。この例では、カテゴリ特定モデルは、来店時間１５：００～１６：００に２０代の女性が来店し、そのときの推薦商品がチョコレートである場合、そのときの表示カテゴリのランクとして「甘い」、「集中」、「健康」を出力する。

【0039】

（カテゴリ表示処理）
図１０は、カテゴリ表示処理のフローチャートである。この処理は、図２に示すプロセッサ１２が、予め用意されたプログラムを実行し、図８に示す各要素として動作することにより実現される。

【0040】

まず、映像処理部３２は、カメラ３から取得した映像から、顧客が来店したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。顧客が来店していない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、映像処理部３２は、顧客が来店するまで待機する。一方、顧客が来店した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、推薦商品特定部３３は、在庫情報ＤＢ２３を参照し、顧客が来店した店舗において最も在庫数が多い商品を推薦商品に特定する（ステップＳ１０２）。また、顧客属性特定部３４は、顧客属性及び来店時刻を特定する（ステップＳ１０２）。

【0041】

表示カテゴリ特定部３６は、推薦商品と、条件である顧客属性及び来店時刻とに基づき、カテゴリ特定モデルが出力する最もランクが高いカテゴリを、表示カテゴリとして特定する（ステップＳ１０４）。そして、表示カテゴリ特定部３６は、広告として推薦商品及び表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、サイネージ４へ送信する（ステップＳ１０５）。サイネージ４は、情報処理装置１０から受信したカテゴリ表示画面を表示部４１に表示する。これにより、サイネージ４には、図１（Ａ）に例示するように、推薦商品が表示カテゴリ（「甘い」）とともに表示されるため、顧客の購買意欲を促進することができる。

【0042】

次に、モデル学習部５０は、顧客が推薦商品を購入したか否かに基づいて、カテゴリ特定モデルを学習し、学習後のカテゴリ特定モデルを表示カテゴリ特定部３６に設定する（ステップＳ１０６）。そして、処理は終了する。

【0043】

このように、カテゴリ表示システム１００は、リアルタイムに複数の店舗の在庫数を確認することで、売り切りたい商品を常に把握している。また、来店した顧客の顧客属性をリアルタイムに特定している。そのため、カテゴリ表示システム１００は、在庫数と顧客属性に基づいて、在庫数削減のための適切な推薦商品を、顧客の購買意欲を促進する効果的なカテゴリで広告として表示することができる。これによれば、売り切りたい商品を調整し、複数の店舗の在庫を一斉になくすことが可能となる。よって、品出し回数当たりの売れ残りを減らすことができ、品出しコストの削減を実現することができる。

【0044】

また、カテゴリ表示システム１００では、商品の特性を表すカテゴリを複数設定することで、１つの商品について、様々な角度からその商品の意味付けを変化させている。そのため、割引のような商品の価格に関する情報を変動させる以外の方法で、売れにくいものを高確率で選ばせるために効果的な広告を表示することが可能となる。さらに、広告としてカテゴリを表示することで、その商品の特性を顧客に提示することができるため、顧客は、商品選択の負荷が低減し、快適な購買行動を実現することができる。

【0045】

［変形例］
次に、本実施形態の変形例を説明する。以下の変形例は、適宜組み合わせて適用することができる。

【0046】

（変形例１）
本実施形態では、表示カテゴリを特定する条件として、来店時刻及び顧客属性を適用しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、来店時の気温や天気など任意の条件を適用することができる。

【0047】

（変形例２）
本実施形態では、顧客が来店した店舗の在庫数に基づいて推薦商品を特定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の店舗の在庫数に基づいて推薦商品を特定することとしてもよい。例えば、店舗Ａの在庫が全体的に少なく、店舗Ｂのポテトチップスの在庫が大量である場合、店舗Ａにおいてポテトチップスを推薦商品としてもよい。この場合、店舗Ａのサイネージ４に広告として表示する際、推薦商品及び表示カテゴリと併せて「一部の人に人気！店舗Ｂに入荷中！」など店舗Ｂの情報を表示する。カテゴリ表示システム１００は、リアルタイムに複数の店舗の在庫数を確認することで、設置エリア内の複数の店舗全体で売り切りたい商品を常に把握しているため、複数の店舗全体として最も効果的な推薦商品を特定することができ、複数の店舗の在庫を一斉になくすことが可能となる。

【0048】

（変形例３）
本実施形態では、サイネージ４に広告として表示する推薦商品を１つとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の推薦商品を広告として表示してもよい。例えば、店舗Ａにおいてチョコレートとビスケットの在庫数が大量である場合、２つの商品を推薦商品とし、広告として表示してもよい。また、店舗Ａにおいてチョコレートの在庫数が多く、店舗Ｂにおいてポテトチップスの在庫数が多い場合、双方の店舗で２つの商品を推薦商品とし、他店舗の情報と共に広告として表示してもよい。このように、推薦商品を複数とする場合、複数の商品の組み合わせに対してカテゴリをタグ付けしてもよい。この場合、カテゴリ特定モデルは、複数の商品の組み合わせにタグ付けされた複数のカテゴリのランクを出力する。これにより、カテゴリ表示システム１００は、複数の商品の組み合わせに応じて、顧客の購買意欲を促進する効果的なカテゴリを広告として表示することができる。

【0049】

（変形例４）
本実施形態では、予め商品に複数のカテゴリがタグ付けされており、そのカテゴリは変更することなくカテゴリ表示処理を行っているが、本発明はこれに限定されるものではなく、カテゴリ特定モデルの出力に基づいて、商品にタグ付けされたカテゴリを追加、削除、変更することとしてもよい。これにより、カテゴリ表示システム１００は、より効果的なカテゴリを広告として表示することができる。

【0050】

（変形例５）
本実施形態では、支払いとして商品の代金を貯金箱にいれることとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、店舗にセルフレジなどが設置されていることとしてもよい。この場合、カテゴリ表示システム１００は、ＰＯＳサーバを有することとなり、ネットワークを通じて、商品の売り上げ情報や在庫情報を管理することが可能となる。そのため、本実施形態では、映像処理部３２が出し入れ映像に基づいて在庫情報ＤＢ２３の在庫数を更新することとしているが、これに代わり、ＰＯＳサーバとの通信によって在庫数を管理することとしてもよい。その場合、カメラ３は、出し入れ映像を取得可能である必要はなく、商品棚１の前にいる顧客の属性を得るための映像が取得可能であればよい。

【0051】

（変形例６）
上記の実施形態では、カメラ３により顧客の属性情報を取得することとしているが、さらに顧客を正面から撮影する位置に別のカメラを設置し、そのカメラの撮影画像を用いて顧客の属性情報を取得してもよい。

【0052】

＜第２実施形態＞
図１１は、第２実施形態に係るカテゴリ表示システムの概略構成を示す。カテゴリ表示システム１００ｘは、図１（Ａ）に示すカメラ３の代わりに、一対のカメラ３Ｒ、３Ｌを用いる。なお、この点以外は、第２実施形態のカテゴリ表示システム１００ｘは、第１実施形態のカテゴリ表示システム１００と同様の構成を有し、同様に動作する。

【0053】

カメラ３Ｒ、３Ｌは、顧客の顔と、当該顧客が商品棚１の商品を出し入れする様子とを撮影するために設けられ、顧客が商品を棚から取り出したり、商品を棚に戻したりする様子を撮影した映像を情報処理装置１０へ送信する。第２実施形態では、商品棚１の枠に対して一対のカメラ３Ｒ、３Ｌが取り付けられている。カメラ３Ｒ、３Ｌは、それぞれカメラユニット３ａと、照明ユニット３ｂを備える。商品棚１の右側に取り付けられたカメラ３Ｒでは、照明ユニット３ｂが商品棚１の前面及び前方の領域を照明している状態で、商品棚１の右上の角に設けられたカメラユニット３ａが左下方向に商品棚１の前面及び前方の領域全体を撮影する。同様に、商品棚１の左側に取り付けられたカメラ３Ｌでも、照明ユニット３ｂが商品棚１の前面及び前方の領域を照明している状態で、商品棚１の左下の角に設けられたカメラユニット３ａが右上方向に商品棚１の前面及び前方の領域全体を撮影する。左右のカメラ３Ｒ、３Ｌを用いて、商品を出し入れする顧客の手を左右両側から撮影するので、左右の一方の映像では顧客が商品を持つ手で商品が隠れてしまう場合でも、他方の映像では顧客の手の中の商品を撮影することができる。

【0054】

＜第３実施形態＞
図１２は、第３実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す。図示のように、情報処理装置７０は、カテゴリ設定部７２と、推薦商品特定部７３と、表示カテゴリ特定部７４と、表示制御部７５と、表示装置７６と、を備える。カテゴリ設定部７２は、商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定する。推薦商品特定部７３は、顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する。表示カテゴリ特定部７４は、顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する。表示制御部７５は、表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置７６に表示させる。

【0055】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0056】

（付記１）
商品に、当該商品の特性を表わす区分であるカテゴリを複数設定するカテゴリ設定部と、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定する推薦商品特定部と、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に対して設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定する表示カテゴリ特定部と、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を表示装置に表示させる表示制御部と、
を備える情報処理装置。

【0057】

（付記２）
前記商品は店舗で販売されており、
前記顧客の前記店舗への来店時刻特定する来店時刻特定部を備え、
前記条件は来店時刻を含む付記１に記載の情報処理装置。

【0058】

（付記３）
カメラにより撮影された、前記顧客の顔を含む画像を取得する画像処理部と、
前記画像から、前記顧客属性を特定する顧客属性特定部と、
を備える付記１又は２に記載の情報処理装置。

【0059】

（付記４）
前記顧客属性は、前記顧客の性別及び年齢の少なくとも１つであることを特徴とする付記３に記載の情報処理装置。

【0060】

（付記５）
前記条件は、天気及び気温の少なくとも１つを含む付記１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0061】

（付記６）
前記表示カテゴリ特定部は、機械学習により生成されたカテゴリ特定モデルを用いて前記カテゴリを特定し、
前記カテゴリ特定モデルは、前記条件及び前記推薦商品を入力とし、前記表示カテゴリを出力するように学習されている付記１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0062】

（付記７）
前記推薦商品特定部は、店舗における前記商品の在庫に関する在庫情報に基づき、前記在庫の多い商品を前記推薦商品に特定する付記１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0063】

（付記８）
前記表示装置は、複数の店舗にそれぞれ設置されており、
前記推薦商品特定部は、複数の店舗における前記在庫情報に基づき、前記推薦商品を特定する付記７に記載の情報処理装置。

【0064】

（付記９）
前記カテゴリ設定部は、２つ以上の商品の組み合わせに対して、前記商品の組み合わせの特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
前記推薦商品特定部は、前記商品の組み合わせを前記推薦商品に特定する付記１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0065】

（付記１０）
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する情報処理方法。

【0066】

（付記１１）
商品に、当該商品の特性を表す区分であるカテゴリを複数設定し、
顧客に推薦する商品を推薦商品として特定し、
顧客属性を含む条件に基づき、前記推薦商品に設定された複数のカテゴリの中から、広告として表示する表示カテゴリを特定し、
前記表示カテゴリを表示するカテゴリ表示画面を生成し、表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。

【符号の説明】

【0067】

１ 商品棚
３、３Ｒ、３Ｌ カメラ
４ サイネージ
１０ 情報処理装置
３１ カテゴリ設定部
３２ 映像処理部
３３ 推薦商品特定部
３４ 顧客属性特定部
３５ 購入判定部
３６ 表示カテゴリ特定部
５０ モデル学習部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】