JP2013250744A - サイネージ処理装置、プログラム、およびサイネージシステム - Google Patents

Abstract

【課題】店舗の客層の変動等によらず良好な販促効果を発揮するサイネージ処理装置、プログラム、サイネージシステムを提供すること。
【解決手段】一実施形態に係るサイネージ処理装置は、第１マスタおよび第２マスタにアクセス可能であって、生成手段と、出力手段とを備える。第１マスタは、商品ごとに同時購入を薦める商品分類を規定する。第２マスタは、商品分類および客層の組み合せごとにおすすめ商品を規定する。生成手段は、販促対象の商品に対して上記第１マスタに規定された商品分類および客層の組み合せに対して上記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、上記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成する。出力手段は、上記生成手段が生成したサイネージ画面データを表示装置に出力する。
【選択図】 図４

Description

本発明の実施形態は、商品の販促等を行うためのサイネージ処理装置、プログラム、およびサイネージシステムに関する。

近年、表示装置に各種の広告情報を選択的に表示させるデジタルサイネージ（電子看板とも称される）が普及しつつある。

例えばスーパーマーケット等の小売店では、特定の商品を宣伝する画面データを営業日単位あるいは営業日のうちの所定時間単位で切替えつつ表示装置に表示し、当該商品の販促活動を行うことがある。

このような販促活動においては、表示装置に表示した画面データにて宣伝する商品が客層に合致しないものである場合には十分な販促効果が得られない。

特開２００８−１５２８１０号公報

本発明が解決しようとする課題は、店舗の客層の変動等によらず良好な販促効果を発揮するサイネージ処理装置、プログラム、およびサイネージシステムを提供することである。

一実施形態に係るサイネージ処理装置は、第１マスタおよび第２マスタにアクセス可能であって、生成手段と、出力手段とを備える。
第１マスタは、商品ごとに同時購入を薦める商品分類を規定する。第２マスタは、商品分類および客層の組み合せごとにおすすめ商品を規定する。生成手段は、販促対象の商品に対して上記第１マスタに規定された商品分類および客層の組み合せに対して上記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、上記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成する。出力手段は、上記生成手段が生成したサイネージ画面データを表示装置に出力する。

一実施形態に係るサイネージシステムの構成図。 同システムに含まれるサーバの要部構成を示すブロック図。 同システムに含まれるサイネージ端末の要部構成を示すブロック図。 同システムに含まれるサイネージ端末が表示するサイネージ画面の一例を示す図。 同システムに含まれるサーバが記憶する売上実績ＤＢのデータ構造を示す図。 同システムに含まれるサーバが記憶するおすすめ実績マスタのデータ構造を示す図。 同システムに含まれるサーバが記憶する客層別おすすめマスタのデータ構造を示す図。 同システムに含まれるサーバが実行する実績更新処理のフローチャート。 同システムに含まれるサーバが実行する客層判定処理のフローチャート。 同システムに含まれるサーバが実行する画面データ生成処理のフローチャート。

一実施形態について図面を参照しながら説明する。
以下の実施形態においては、例えばスーパーマーケットである小売店に設置されるサイネージシステムを例示する。

図１は、当該サイネージシステムの構成図である。同システムは、サーバ１と、サイネージ端末２と、カメラ３と、複数のＰＯＳ（Point Of Sales）端末４とを含む。図１にはサイネージ端末２とカメラ３を１台ずつ図示しているが、サイネージシステムはサイネージ端末２とカメラ３を複数台含んでもよい。また、図１には２台のＰＯＳ端末４を図示しているが、サイネージシステムはＰＯＳ端末４を１台のみ含んでもよいし、３台以上含んでもよい。

サーバ１は、例えば店舗の事務室に配置される。但し、サーバ１は、当該店舗を管理する遠隔地の本部等に配置されてもよい。サイネージ端末２およびカメラ３は、店舗の売場に配置される。ＰＯＳ端末４は、店舗の会計場に配置される。サーバ１は、本実施形態に係るサイネージ処理装置として機能する。サイネージ端末２は、本実施形態に係る表示装置として機能する。

図２は、サーバ１の要部構成を示すブロック図である。サーバ１は、制御の中枢として機能するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、時計回路１３、通信ユニット１４、および補助記憶装置１５等を備える。ＣＰＵ１０と、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、時計回路１３、通信ユニット１４、および補助記憶装置１５とは、アドレスバスやデータバスにて構成されるバスライン１６を介して接続されている。

ＲＯＭ１１は、ＣＰＵ１０が実行するコンピュータプログラム等の固定的データを記憶する。ＲＡＭ１２は、サーバ１の主記憶装置として機能する。時計回路１３は、日時を例えば年、月、日、時、分、秒の単位で計時する。

通信ユニット１４は、通信ケーブルを介した有線通信あるいは電波等を介した無線通信により、サイネージ端末２およびＰＯＳ端末４と通信する。サーバ１が店舗の外部に配置される場合などには、通信ユニット１４とサイネージ端末２およびＰＯＳ端末４との通信にインターネットやイントラネット等の通信ネットワークが介在してもよい。

補助記憶装置１５としては、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＤＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置を用いることができる。補助記憶装置１５は、例えばＯＳ（Operating System）および各種アプリケーション等に関するデータや、売上実績ＤＢ（Data Base）５１（図５参照）、おすすめ実績マスタ５２（図６参照）、および客層別おすすめマスタ５３（図７参照）等を記憶する。

図３は、サイネージ端末２の要部構成を示すブロック図である。サイネージ端末２は、制御の中枢として機能するＣＰＵ２０、ＲＯＭ２１、ＲＡＭ２２、時計回路２３、通信ユニット２４、ディスプレイ２５、スピーカ２６、およびカメラＩ／Ｆ（Interface）２７等を備える。ＣＰＵ２０と、ＲＯＭ２１、ＲＡＭ２２、時計回路２３、通信ユニット２４、ディスプレイ２５、スピーカ２６、およびカメラＩ／Ｆ２７とは、アドレスバスやデータバスにて構成されるバスライン２８を介して接続されている。

ＲＯＭ２１は、ＣＰＵ２０が実行するコンピュータプログラム等の固定的データを記憶する。ＲＡＭ２２は、サイネージ端末２の主記憶装置として機能する。時計回路２３は、日時を例えば年、月、日、時、分、秒の単位で計時する。

通信ユニット２４は、通信ケーブルを介した有線通信あるいは電波等を介した無線通信により、サーバ１と通信する。サーバ１が店舗の外部に配置される場合などには、通信ユニット２４とサーバ１との通信にインターネットやイントラネット等の通信ネットワークが介在してもよい。

ディスプレイ２５は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）であり、図４に示すようなサイネージ画面１００を表示する。このサイネージ画面１００は、販促対象の商品を宣伝するためのエリア１０１と、販促対象の商品との同時購入を客におすすめする商品（以下、おすすめ商品と称す）を宣伝するためのエリア１０２とを含む。図４に示すサイネージ画面１００は、商品「鶏肉」を販促対象としたものであり、“本日のおすすめ「鶏肉」３割引！”のように“鶏肉”をリコメンドするメッセージと、“鶏肉”の画像とがエリア１０１に配置されている。さらに、“ＸＸカレー（甘口）”が“鶏肉”に関するおすすめ商品として選定されており、“鶏肉なら！栄養満点！ＸＸカレー（甘口）”のように“鶏肉”と“ＸＸカレー（甘口）”との同時購入をリコメンドするメッセージと、“ＸＸカレー（甘口）”の画像とがエリア１０２に配置されている。

スピーカ２６は、例えば表示中のサイネージ画面１００にてリコメンドする販促対象の商品やおすすめ商品をＰＲする音声を出力する。

カメラＩ／Ｆ２７は、通信ケーブルを介した有線通信あるいは電波等を介した無線通信により、カメラ３を通信接続する。

カメラ３は、店内に設定された撮像領域を撮像して画像データを生成し、生成した画像データをカメラＩ／Ｆ２７に出力する。上記撮像領域は、例えばサイネージ端末２の近傍や、店舗の入口等に設定される。サイネージ端末２は、カメラＩ／Ｆ２７を介して入力された画像データを通信ユニット２４を介してサーバ１に送信する。

次に、サーバ１の補助記憶装置１５に記憶される売上実績ＤＢ５１、おすすめ実績マスタ５２、および客層別おすすめマスタ５３について説明する。

図５は、売上実績ＤＢ５１のデータ構造例を示す図である。売上実績ＤＢ５１は、商品分類ごとに設けられた複数のレコードを有する。各レコードには、そのレコードに対応する商品分類に属する１又は複数の商品の売上点数および商品別売上順位が書き込まれる。売上点数は、所定期間内に客が購入した商品の数である。商品別売上順位は、各レコードに対応する商品分類に属する商品別の売上点数に関する順位である。図５においては、商品分類“カレー”に対応するレコードのデータ構造例を示しており、商品分類“カレー”に含まれる商品“大人のカレー”、“ＸＸカレー（甘口）”、“ＹＹカレー（甘口）”、および“ＸＸカレー（辛口）”の４品についての売上点数および商品別売上順位が書き込まれている。

図６は、おすすめ実績マスタ５２のデータ構造例を示す図である。おすすめ実績マスタ５２は、商品ごとに設けられた複数のレコードを有する。各レコードには、そのレコードに対応する商品との同時購入が想定される複数の商品分類（同時購入商品分類）および分類別売上順位が書き込まれる。分類別売上順位は、各レコードに書き込まれた同時購入商品分類別の、売上点数に関する順位である。各同時購入商品分類の売上点数は、その商品分類に含まれる商品の売上点数を合計することで得られる。図６においては、商品“鶏肉”に対応するレコードのデータ構造例を示しており、商品“鶏肉”との同時購入が想定される商品分類として、“カレー”、“シチュー”、および“赤ワイン”の３つと、これら商品分類それぞれの分類別売上順位とが書き込まれている。

図７は、客層別おすすめマスタ５３のデータ構造例を示す図である。客層別おすすめマスタ５３は、商品分類ごとに設けられた複数のレコードを有する。各レコードには、客層ごとにおすすめ商品が書き込まれている。各レコードに書き込まれるおすすめ商品は、そのレコードに対応する商品分類に属する商品である。本実施形態では、客層として、“子供連れが多い”と“子供連れが少ない”の２つを定義する。図７においては、商品分類“カレー”に対応するレコードのデータ構造例を示しており、客層“子供連れが多い”におすすめ商品として“ＸＸカレー（甘口）”と“ＹＹカレー（甘口）”が書き込まれ、客層“子供連れが少ない”におすすめ商品として“大人のカレー”と“ＸＸカレー（辛口）”が書き込まれている。各客層に対するおすすめ商品は、各レコードに対応する商品分類に属する商品のうちその客層が好むと思われる商品や、その客層でなければ購入することができない商品（年齢制限がある商品）とすればよい。

これら売上実績ＤＢ５１、おすすめ実績マスタ５２、および客層別おすすめマスタ５３は、必ずしもサーバ１の補助記憶装置１５に記憶される必要はなく、サーバ１がアクセス可能であれば他の装置に記憶されてもよい。

次に、サイネージシステムの主要な動作について説明する。主要な動作としては、売上実績ＤＢ５１およびおすすめ実績マスタ５２を更新する実績更新処理、店内の客層を判定する客層判定処理、およびサイネージ画面１００の画面データを生成する画面データ生成処理がある。これらの処理は、並行して随時実行される。本実施形態においては、これらの処理をサーバ１が実行する。以下、各処理について詳述する。

［実績更新処理］
サーバ１のＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に記憶された実績更新処理用のコンピュータプログラムを実行することにより、図８のフローチャートに沿って動作する。このフローチャートにおいて、先ずＣＰＵ１０は、ＰＯＳ端末４から売上データの受信を待つ（ステップＳ１０１）。

ＰＯＳ端末４は、客が購入しようとする商品に付されたバーコードのスキャニングなどにより入力される商品コードに基づき、商品の代金の精算やレシートの発行等の精算処理を実行する。さらに、ＰＯＳ端末４は、精算処理が完了する度に、その精算処理に係る取引において客が購入した商品の商品コードやその商品の購入点数等を含む売上データをサーバ１に送信する。

ＰＯＳ端末４が送信した売上データを通信ユニット１４が受信すると（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、ＣＰＵ１０は、当該売上データを用いて売上実績ＤＢ５１を更新する（ステップＳ１０２）。具体的には、ＣＰＵ１０は、当該売上データに含まれる商品コードに係る商品の購入点数を、売上実績ＤＢ５１に書き込まれた同商品の売上点数に加算する。売上データに複数の商品コードと購入点数が含まれる場合、ＣＰＵ１０は、各商品コードに係る商品についてこの処理を行う。さらに、ＣＰＵ１０は、売上点数を更新したレコードについて、更新後の売上点数に従い商品別売上順位を更新する。

ステップＳ１０２の後、ＣＰＵ１０は、更新後の売上実績ＤＢ５１を用いておすすめ実績マスタ５２を更新する（ステップＳ１０３）。具体的には、ＣＰＵ１０は、更新後の売上実績ＤＢ５１の各レコードに書き込まれた売上点数をレコードごと、すなわち商品分類ごとに集計し、集計結果に従いおすすめ実績マスタ５２の各レコードに書き込まれた分類別売上順位を更新する。

ステップＳ１０３の後、ＣＰＵ１０の動作はステップＳ１０１に戻る。以上の処理によれば、売上実績ＤＢ５１およびおすすめ実績マスタ５２が最新の売上を考慮した内容に随時更新される。

［客層判定処理］
サーバ１のＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に記憶された客層判定処理用のコンピュータプログラムを実行することにより、図９のフローチャートに沿って動作する。このフローチャートにおいて、先ずＣＰＵ１０は、通信ユニット１４がサイネージ端末２を介して受信する撮像領域の画像データを解析し、当該画像データからの人物像の検出を試みる（ステップＳ２０１）。この処理において、例えばＣＰＵ１０は、画像データにエッジ処理を施すなどして当該画像データから人の頭部の輪郭の検出を試みる。

ステップＳ２０１の後、ＣＰＵ１０は、人物像が検出できたかを判定する（ステップＳ２０２）。前処理にて画像データから人の頭部の輪郭が検出されている場合には人物像を検出できたと判定し（ステップＳ２０２のＹｅｓ）、ＣＰＵ１０は、その人物像に基づき当該人物の属性を判定する（ステップＳ２０３）。

特に本実施形態において、ＣＰＵ１０は、当該人物が大人であるか子供であるかを判定する。この判定には例えば顔認識技術を利用できる。顔認識技術を利用する場合、例えば事前に年齢が既知の顔画像データを多数収集し、収集した顔画像データに含まれるパーツ（頭部輪郭、目、鼻、口、眉、耳、髪の生え際、しわ等）の形状や位置関係と各属性との相関を統計的手法によって求め、その結果を表すデータをデータベース化してＲＯＭ１１等に保存しておく。そして、画像データに含まれる人物像の上記パーツの形状や位置関係等と、上記データベースに保存されたデータとの比較により当該人物の年齢を特定（推定）し、特定した年齢が閾値（例えば１５歳）以上である場合には当該人物が大人であると判定し、特定した年齢が閾値未満である場合には当該人物が子供であると判定する。その他にも、衣服等の特徴や身長を利用して画像データに写り込んだ人物の属性を判定してもよい。

ステップＳ２０３の後、ＣＰＵ１０は、判定した属性と、時計回路１３が計時する現在の時刻とを関連付けて、ＲＡＭ１２または補助記憶装置１５に形成されたワークエリアに保存（記録）する（ステップＳ２０４）。

ステップＳ２０４の後、ＣＰＵ１０は、現在の客層を判定する（ステップＳ２０５）。この処理において、例えばＣＰＵ１０は、上記ワークエリアに記録された属性のうち、関連付けられた時刻が現在の時刻から規定時間（例えば１時間）以内である属性の数を、属性ごと（大人、子供ごと）に集計する。ここで、大人の集計結果をＮ１（人）、子供の集計結果をＮ２（人）とすると、これらＮ１，Ｎ２を得た後にＣＰＵ１０は、Ｎ１とＮ２の比（Ｎ１／Ｎ２）と予め定められた閾値Ｎsとを比較し、Ｎ１／Ｎ２＜Ｎsである場合に現在の客層が“子供連れが多い”であると判定し、Ｎ１／Ｎ２≧Ｎsである場合に現在の客層が“子供連れが少ない”であると判定する。

このように客層を判定した後、ＣＰＵ１０の動作はステップＳ２０１に戻る。なお、ステップＳ２０２において画像データから人物が検出できないと判定したならば（ステップＳ２０２のＮｏ）、ＣＰＵ１０の動作は、ステップＳ２０３〜Ｓ２０５を経ずにステップＳ２０１に戻る。

このように、客層判定処理においては、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５を実行する周期にて現在の客層が判定される。

以上の説明から明らかなように、本実施形態に係るサーバ１のＣＰＵ１０は、店内を撮像して得られる画像データに含まれる人物像に基づき、当該人物の属性を特定する属性特定手段と、所定期間内に属性特定手段が特定した１又は複数の人物の属性に基づき、店内の客層を判別する客層判別手段と、として機能する。

［画面データ生成処理］
画面データ生成処理の前処理として、販促対象の商品が設定されているものとする。販促対象の商品は、例えばサーバ１に接続されたパーソナルコンピュータの操作により、店舗側で所望の一つを設定すればよい。

サーバ１のＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に記憶された画面データ生成処理用のコンピュータプログラムを実行することにより、図１０のフローチャートに沿って動作する。このフローチャートにおいて、先ずＣＰＵ１０は、おすすめ実績マスタ５２から販促対象の商品との同時購入をおすすめする商品分類を決定する（ステップＳ３０１）。この処理において、例えばＣＰＵ１０は、販促対象の商品に対応する同マスタ５２のレコードを参照し、売上順位が１位の同時購入商品分類を、当該販促対象の商品との同時購入をおすすめする商品に決定する。

同時購入をおすすめする商品分類を決定した後、ＣＰＵ１０は、客層別おすすめマスタ５３から当該商品分類に対応するレコードを参照し、現在の客層に対して書き込まれた１又は複数のおすすめ商品（以下、おすすめ商品群と称す）を特定する（ステップＳ３０２）。現在の客層としては、客層判定処理のステップＳ２０５にて判定される最新の客層を用いる。

おすすめ商品群を特定した後、ＣＰＵ１０は、売上実績ＤＢ５１からステップＳ３０１にて決定した商品分類に対応するレコードを参照し、当該おすすめ商品群に含まれる商品の中で売上順位が最も高い商品を特定する（ステップＳ３０３）。

その後、ＣＰＵ１０は、販促対象の商品に関する画像やメッセージをエリア１０１に配置し、ステップＳ３０３にて特定した商品に関する画像やメッセージをエリア１０２に配置したサイネージ画面１００の画面データを生成する（ステップＳ３０４）。

各商品に関する画像は、例えば補助記憶装置１５に商品画像のデータベースを構築しておき、このデータベースから得ればよい。また、各商品に関するメッセージは、予め定められたフォーマットに各商品の名称等が自動的に入力されるようにすればよい。例えば、販促対象の商品に関するメッセージとして“本日のおすすめ「ＡＡＡ」Ｂ割引き！”とのフォーマットを用意する。そして、ＣＰＵ１０が当該フォーマットの“ＡＡＡ”の部分に販促対象の商品の名称を入力する。また、販促対象の商品との同時購入をおすすめする商品に関するメッセージとして“ＡＡＡなら！栄養満点！ＣＣＣ！”とのフォーマットを用意する。そして、ＣＰＵ１０が当該フォーマットの“ＡＡＡ”の部分に販促対象の商品の名称を入力し、“ＣＣＣ”の部分にステップＳ３０３にて特定した商品の名称を入力する。

ステップＳ３０４の後、ＣＰＵ１０は、生成した画面データをサイネージ端末２に送信（出力）する（ステップＳ３０５）。サイネージ端末２のＣＰＵ２０は、サーバ１から送信された画面データを通信ユニット２４が受信したとき、当該画面データに基づくサイネージ画面１００をディスプレイ２５に表示させる。さらに、ＣＰＵ２０は、当該画面データに含まれるメッセージを読み上げる音声や音楽をスピーカ２６に発生させる。

ステップＳ３０５の後、ＣＰＵ１０の動作はステップＳ３０１に戻る。このような画像データ生成処理によれば、サイネージ画面１００に含まれるエリア１０２の内容が、現在の客層にリンクして随時変化することになる。

以上の説明から明らかなように、本実施形態に係るサーバ１のＣＰＵ１０は、販促対象の商品に対しておすすめ実績マスタ５２（第１マスタ）に規定された商品分類と店内の客層との組み合せに対して客層別おすすめマスタ５３（第２マスタ）に規定されたおすすめ商品に関する情報と、販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成する生成手段と、生成手段が生成したサイネージ画面データをサイネージ端末２（表示装置）に出力する出力手段と、として機能する。

ここで、図４〜図７を用いて画面データ生成処理の具体例を挙げる。
例えば販促対象の商品が“鶏肉”である場合、図６の最上層に示すレコードから、同時購入をおすすめする商品分類は売上順位が１位である“カレー”となる（ステップＳ３０１）。さらに、例えば現在の客層が“子供連れが多い”である場合、図７の最上層に示すレコードから、“ＸＸカレー（甘口）”と“ＹＹカレー（甘口）”がおすすめ商品群となる（ステップＳ３０２）。図５の最上層に示すレコードから、“ＸＸカレー（甘口）”と“ＹＹカレー（甘口）”のうち売上順位が高いのは“ＸＸカレー（甘口）”となる（ステップＳ３０３）。したがって、ディスプレイ２５に表示されるサイネージ画面１００は、図４に示すようにエリア１０１に“鶏肉”に関する情報が配置され、エリア１０２に“ＸＸカレー（甘口）”に関する情報が配置されたものとなる（ステップＳ３０４，Ｓ３０５）。

このように、本実施形態に係るサイネージシステムは、販促対象の商品に関する情報だけでなく、当該商品との同時購入をすすめる商品に関する情報を配置したサイネージ画面１００を表示する。さらに、サイネージシステムは、同時購入をおすすめする商品を店内の客層に基づいて選定する。このような構成であれば、店舗の客層の変動等によらず、良好な販促効果を得ることができる。

また、サイネージシステムは、店内の客層をカメラ３が撮像した画像に基づいて自動的に判別するので、店員が現在の客層を入力するなどの作業を行う必要もない。

また、サイネージシステムは、同時購入をおすすめする商品として売上実績の良い商品を選定するので、客に対する同時購入の提案力が高まる。

実施形態にて開示した構成は、適宜変形することができる。
例えば、サーバ１のＣＰＵ１０が実行するとした実績更新処理、客層判定処理、および画面データ生成処理等の一部または全てを、サイネージ端末２のＣＰＵ２０が実行してもよい。また、売上実績ＤＢ５１、おすすめ実績マスタ５２、および客層別おすすめマスタ５３の一部または全てをサイネージ端末２が備えてもよい。

また、客層は、“子供連れが多い”と“子供連れが少ない”の２つに限られず、“男性が多い”、“女性が多い”、“お年寄りが多い”などの他の基準を採用してもよい。これらの他の基準を採用する場合には、ステップＳ２０３にて判定する客の属性に、男性、女性、お年寄りなどを加えればよい。

また、カメラ３の撮像領域は、店内ではなく店外に設定されてもよい。例えばサイネージ端末２の表示面を店外に向けて客の店舗への呼び込みを行う場合、カメラ３の撮像領域を店外に向けておけば、店外の通行人の属性から求まる客層に応じたサイネージ画面の表示が可能となる。

また、実績更新処理、客層判定処理、および画面データ生成処理等に関するコンピュータプログラムは、当初からＲＯＭ１１やＲＯＭ２１に記憶されている必要はなく、同様のプログラムがネットワークからサーバ１やサイネージ端末２にダウンロードされてもよい。あるいは、記録媒体に記録された同様のプログラムがサーバ１やサイネージ端末２にインストールされてもよい。記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ，メモリカード等のようにプログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能であれば、その形態は問わない。また、プログラムのインストールやダウンロードにより得る機能は、装置内部のＯＳ等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。

また、クラウドコンピューティングを利用して実績更新処理、客層判定処理、および画面データ生成処理等を実現することも可能である。この場合、例えば複数のサーバを備えるクラウドとサイネージシステムとを通信接続し、サーバ１やサイネージ端末２が実行するとした処理の一部をクラウドに分担させればよい。

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

１…サーバ、２…サイネージ端末、３…カメラ、４…ＰＯＳ端末、１０…サーバのＣＰＵ、２０…サイネージ端末のＣＰＵ、２５…ディスプレイ、２６…スピーカ、５１…売上実績ＤＢ、５２…実績マスタ、５３…おすすめ実績マスタ、１００…サイネージ画面

Claims (6)

1. 商品ごとに同時購入を薦める商品分類を規定した第１マスタ、および、商品分類および客層の組み合せごとにおすすめ商品を規定した第２マスタにアクセス可能なサイネージ処理装置であって、
   販促対象の商品に対して前記第１マスタに規定された商品分類および客層の組み合せに対して前記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、前記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成する生成手段と、
   前記生成手段が生成したサイネージ画面データを表示装置に出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とするサイネージ処理装置。
2. 撮像領域を撮像して得られる画像データに含まれる人物像に基づき、当該人物の属性を特定する属性特定手段と、
   所定期間内に前記属性特定手段が特定した１又は複数の人物の属性に基づき、客層を判別する客層判別手段と、
   をさらに備え、
   前記生成手段は、販促対象の商品に対して前記第１マスタに規定された商品分類および前記客層判別手段によって判別された客層の組み合せに対して前記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、前記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成することを特徴とする請求項１に記載のサイネージ処理装置。
3. 各商品の売上実績を記憶したデータベースにアクセス可能であり、
   前記第２マスタは、商品分類および客層の組み合せごとに複数のおすすめ商品を規定し、
   前記生成手段は、販促対象の商品に対して前記第１マスタに規定された商品分類および客層の組み合せに対して前記第２マスタに規定された複数のおすすめ商品のうち、前記データベースに記憶された売上実績が高い商品に関する情報と、前記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載のサイネージ処理装置。
4. 商品ごとに同時購入を薦める商品分類を規定した第１マスタ、および、商品分類および客層の組み合せごとにおすすめ商品を規定した第２マスタにアクセス可能なコンピュータを、
   販促対象の商品に対して前記第１マスタに規定された商品分類および客層の組み合せに対して前記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、前記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成する生成手段、
   前記生成手段が生成したサイネージ画面データを表示装置に出力する出力手段、
   として機能させるためのプログラム。
5. 商品ごとに同時購入を薦める商品分類を規定した第１マスタ、および、商品分類および客層の組み合せごとにおすすめ商品を規定した第２マスタにアクセス可能であって、販促対象の商品に対して前記第１マスタに規定された商品分類および客層の組み合せに対して前記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、前記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成する生成手段を備えるサイネージ処理装置と、
   前記生成手段によって生成されたサイネージ画面データを表示する表示装置と、
   を含むことを特徴とするサイネージシステム。
6. 撮像領域を撮像して画像データを生成するカメラをさらに備え、
   前記情報処理装置は、
   前記カメラが生成した画像データに含まれる人物像に基づき、当該人物の属性を特定する属性特定手段と、
   所定期間内に前記属性特定手段が特定した１又は複数の人物の属性に基づき、客層を判別する客層判別手段と、
   をさらに備え、
   前記生成手段は、販促対象の商品に対して前記第１マスタに規定された商品分類および前記客層判別手段によって判別された客層の組み合せに対して前記第２マスタに規定されたおすすめ商品に関する情報と、前記販促対象の商品に関する情報とを含むサイネージ画面データを生成することを特徴とする請求項５に記載のサイネージシステム。

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