JP2014178918A - 情報配信システム、情報配信方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】流動的に変化していく顧客の傾向に追随しながら、効果的に情報を配信することが可能な情報配信システム、情報配信方法、及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類する分類部と、前記顧客群に分類された前記顧客の分布傾向を分析する分析部と、前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成する配信計画作成部と、を備えたことを特徴とする情報配信システム。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報配信システム、情報配信方法、及びコンピュータプログラムに関する。

近年、デジタルサイネージと呼ばれる、表示と通信にデジタル技術を活用してディスプレイ等の電子的な表示機器を使って映像や文字等の情報（コンテンツ）を発信する媒体を利用した、デジタルサイネージシステムが普及している。このデジタルサイネージを用いた情報発信は、屋外・店頭・公共空間・交通機関など、比較的公共性の高い場所でも使用されることが少なくない。

上記のようなデジタルサイネージは、広告媒体として用いられることも少なくない。例えば、デジタルサイネージを広告媒体として使用する場合には、デジタルサイネージに広告コンテンツを表示させ、表示された回数に応じて、広告主に課金するといった態様で利用されるケースが少なくない。

特開２０１０−５５５９４号公報

一方で、既存のデジタルサイネージシステムでは、あらかじめ決められた配信計画に従い情報発信を行っている。また、多数の人が往来するような場所に設置されたデジタルサイネージは、不特定多数を対象として情報発信を行っていることとなる。このような構成のため、既存のデジタルサイネージシステムでは、ターゲットとなる発信対象（以降は、「顧客」と呼ぶ）が周囲にいない状況でも、デジタルサイネージにコンテンツが表示されている場合があった。

また、デジタルサイネージの設置場所を往来する人の流れは、時間帯や時期、周辺の環境の変化に応じて流動的に変化していくケースが少なくない。例えば、デジタルサイネージが設置された場所の近隣に新しく施設ができることで人の流れが変化し、デジタルサイネージの設置場所の周囲における顧客の傾向も変化する場合がある。このような場合には、その施設ができる以前に作成された配信計画に基づきデジタルサイネージに広告コンテンツを表示させたとしても、依然と同様の広告効果を得られるとは限らない。

そのため、人の流れが流動的に変化するような状況下においても、逐次変化していく顧客の傾向に追随しながら、効果的に情報を配信することが可能なデジタルサイネージシステムが求められている。

このような課題に対するアプローチの一つとして、顧客の行動パターンを把握する技術がある。例えば、特許文献１には、複数の撮影エリアに設置された監視カメラの画像から顔認識により個人を特定し、特定された個人の動線を算出して履歴として蓄積することで、蓄積された履歴に基づき顧客の行動パターンを分析する技術が開示されている。

しかしながら、特許文献１に係る技術は、特定の店舗内などのようにごく限られた範囲において、各個人の動線に基づき顧客の行動パターンを把握するものである。そのため、特許文献１に係る技術は、デジタルサイネージの設置エリアのように比較的広い範囲において、不特定多数の顧客を対象として、流動的に変化する顧客の傾向を分析することは困難である。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、流動的に変化していく顧客の傾向に追随しながら、効果的に情報を配信することが可能な、新規かつ改良された情報配信システム、情報配信方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類する分類部と、前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を分析する分析部と、前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成する配信計画作成部と、を備えたことを特徴とする情報配信システムが提供される。

前記分析部は、所定の時間ごとに、前記顧客の分布傾向を分析してもよい。

前記分析部は、所定の場所ごとに、前記顧客の分布傾向を分析してもよい。

前記配信計画作成部は、前記複数の顧客群それぞれに含まれる前記顧客の分布傾向に基づき、配信する前記コンテンツを重み付けして前記配信計画を作成してもよい。

前記配信計画作成部は、前記顧客が最も多く分布する前記顧客群を前記コンテンツの配信対象として前記配信計画を作成してもよい。

前記配信計画作成部は、前記顧客群と前記コンテンツとがあらかじめ関連付けられた第１のリストと、前記分析結果とを比較することで、配信する前記コンテンツを特定し、前記配信計画を作成してもよい。

前記配信計画作成部は、前記顧客群ごとに前記コンテンツが重み付けされた第２のリストと、前記分析結果とを比較することで、配信する前記コンテンツを特定し、前記配信計画を作成してもよい。

前記第２のリストは、前記コンテンツを、当該コンテンツの種別ごとに重み付けされており、前記配信計画作成部は、第２のリストと、前記分析結果とを比較することで、配信する前記コンテンツの種別を特定し、前記配信計画を作成してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、撮像手段で撮像した顧客の画像を基に取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群にリアルタイムで分類する分類部と、前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を、所定の時間及び／又は所定の場所ごとに分析する分析部と、前記分析部によりリアルタイムで分析されると、前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画をリアルタイムで作成する配信計画作成部と、を備えたことを特徴とする情報配信システムが提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類するステップと、前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を分析するステップと、前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成するステップと、を備えたことを特徴とする情報配信方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類するステップと、前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を分析するステップと、前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成するステップと、を実行させることを特徴とするコンピュータプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、流動的に変化していく顧客の傾向に追随しながら、効果的に情報を配信することが可能な情報配信システム、情報配信方法、及びコンピュータプログラムを提供することが可能となる。

本発明の実施形態に係る情報配信システムの概要について説明するための図である。 比較例に係る情報配信システムのシステム構成を示した図である。 本発明の実施形態に係る情報配信システムの概略的な動作について説明するための図である。 本発明の実施形態に係る情報配信システムのシステム構成を示した図である。 本発明の実施形態に係る情報配信システムのブロック図である。 顧客プロファイルの一例を示した図である。 顧客動向について説明するための図である。 顧客動向テーブルの一例を示した図である。 顧客要望テーブルの一例を示した図である。 コンテンツテーブルの一例を示した図である。 配信計画の一例を示した図である。 本発明の実施形態に係る情報配信システムの一連の動作を示したフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

［概要］
まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る情報配信システム１の概要について説明する。図１は、本実施形態に係る情報配信システム１の概要について説明するための図である。本実施形態に係る情報配信システム１は、屋外・店頭・公共空間・交通機関などに配置されたデジタルサイネージ７００にコンテンツを表示することで、デジタルサイネージ７００の周囲の顧客に対して情報発信を行うためのシステムである。以降では、本実施形態に係る情報配信システム１について、デジタルサイネージ７００を広告媒体として使用する場合を例に説明する。

本実施形態に係る情報配信システム１は、カメラ（例えば、監視カメラ）５０１や、ＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）５０２ａ（または、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅ ｓｙｓｔｅｍ）端末５０２ｂ）で取得された顧客の情報を基に、時間帯や場所に応じて、どのような顧客（例えば、どのような年齢や性別の顧客）が存在するかの傾向を分析する。そして、情報配信システム１は、分析結果として得られた傾向にあわせて、各デジタルサイネージ７００にコンテンツを配信する。

［比較例］
ここで、比較例に係る情報配信システム１ａとして、顧客個人を特定し、特定された顧客にあわせてコンテンツをデジタルサイネージ７００に表示させる場合の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、比較例に係る情報配信システム１ａのシステム構成を示した図である。

情報配信システム１ａは、顧客情報取得部５００と、顧客情報処理装置１００と、コンテンツ配信サーバ３００と、コンテンツＤＢ６００と、デジタルサイネージ７００とを含む。

情報配信システム１ａでは、配信するコンテンツごとに配信対象となる顧客の属性（例えば、年齢、性別、来店・購入履歴等）を詳細に指定して、各コンテンツをコンテンツＤＢ６００に記憶させる。

また、情報配信システム１ａは、例えば、顧客情報取得部５００として、カメラ５０１、ＡＴＭ５０２ａ、ＰＯＳ端末５０２ｂ等を用いて顧客の顧客情報を取得する。情報配信システム１ａは、取得した情報を個人情報処理装置１００で解析することで、顧客個人を特定する。情報配信システム１ａは、特定された顧客個人の属性にあわせて、対応するコンテンツをコンテンツＤＢ６００から抽出し、抽出されたコンテンツを、当該顧客の近辺に設置されたデジタルサイネージ７００に表示させる。

このような構成により、情報配信システム１ａは、例えば、ある店舗に顧客が来店した際に、その顧客個人を特定し、ＡＴＭ５０２ａやＰＯＳ端末５０２ｂに設けられたデジタルサイネージ７００を介してその顧客に向けた情報を発信することができる。

しかしながら、図２に示す情報配信システム１ａの場合は、特定された顧客個人を対象としてコンテンツを表示させる構成のため、デジタルサイネージ７００が設置された場所にどのような顧客が来るかを推定することが困難である。そのため、表示されるか否かに関わらず、各顧客に対応するコンテンツをコンテンツＤＢ６００に記憶させておく必要があるため、比較的容量の大きいコンテンツＤＢ６００が必要になる場合がある。また、表示されるか否かが不明瞭なコンテンツもコンテンツＤＢ６００に記憶させることになるため、コンテンツＤＢ６００の容量が圧迫され、特定の顧客を対象としたコンテンツのバリエーションが制限される場合がある。

また、情報配信システム１ａは、顧客個人に関する情報のみで配信するコンテンツを特定するため、季節や周囲の環境の変化に対応して配信するコンテンツを切り替えることが難しい。

そこで、本実施形態に係る情報配信システム１は、個人ではなく不特定多数の顧客を、複数の顧客群（例えば、３０代男性や２０代女性）に分類し、顧客群ごとの時間や場所に応じた顧客の分布傾向（以降では、「顧客分布傾向」と呼ぶ）を分析する。そして、情報配信システム１は、分析結果に基づきデジタルサイネージ７００の周囲における顧客分布傾向にあわせて、デジタルサイネージ７００に表示させるコンテンツの配信計画を作成する。

これにより、本実施形態に係る情報配信システム１は、例えば、デジタルサイネージ７００の周囲で顧客数の最も多い顧客群を推定し、その顧客群を配信対象とした広告コンテンツをデジタルサイネージ７００に表示させることで広告効果を向上させる。以降では、本実施形態に係る情報配信システム１の詳細について記載する。

［概略的な動作］
まず、図３を参照しながら、本実施形態に係る情報配信システム１の概略的な動作について説明する。図３は、本実施形態に係る情報配信システム１の概略的な動作について説明するための図である。

情報配信システム１は、カメラ５０１、ＡＴＭ５０２ａ、ＰＯＳ端末５０２ｂ等で取得された顧客情報から、その顧客の属性（例えば、年齢、性別、職業）を特定し、特定された属性に基づき、各顧客を顧客プロファイルＤ１１０に分類する。顧客プロファイルとは、あらかじめ決められた属性の条件に基づき、分類された顧客群を示す情報である。顧客プロファイルとしては、例えば、「３０代男性会社員」や、「２０台女性学生」といった分類が挙げられる。

情報配信システム１は、顧客プロファイルＤ１１０ごとに顧客の来場傾向のデータ（即ち、顧客数）を蓄積する。このように蓄積された顧客プロファイルＤ１１０ごとの顧客の来場傾向のデータを基に、情報配信システム１は、場所や時間帯等のような特定の条件ごとに顧客分布傾向を分析して顧客動向データＤ１２０を作成する。この顧客動向データＤ１２０には、特定の条件ごとに、どのような顧客プロファイルＤ１１０に対応する顧客が分布しているかが示されていることとなる。

情報配信システム１は、作成された顧客動向データＤ１２０を、顧客プロファイルＤ１１０に対応する顧客ごとに要望されている広告種別の一覧と比較することで、顧客要望に基づく広告種別Ｄ１３０を特定する。顧客ごとに要望されている広告種別の一覧としては、例えば、顧客の年代や性別に応じて人気のある広告種別の一覧を用いればよい。

具体的な一例として、情報配信システム１は、顧客動向データＤ１２０を基に、最も顧客が多く分布している顧客プロファイルＤ１１０を配信対象として特定する。そして、情報配信システム１は、特定された顧客プロファイルＤ１１０に対応する顧客からの要望が最も多い広告種別Ｄ１３０を特定する。このようにして特定された広告種別Ｄ１３０は、特定の条件において、最も顧客数の多い顧客群に対して、効果的な広告の種別を示していることになる。

情報配信システム１は、広告コンテンツごとにあらかじめ設定された広告対象顧客Ｄ１４０と、顧客動向データＤ１２０及び顧客要望に基づく広告種別Ｄ１３０とを比較することで、配信対象となる広告コンテンツＤ１５０を特定する。特定された広告コンテンツＤ１５０は、顧客分布傾向、顧客要望が反映されており、換言すると、顧客動向に応じた広告コンテンツといえる。以降では、情報配信システム１が、上述したように動作するための具体的な構成について説明する。

［構成］
まず、図４を参照しながら、本実施形態に係る情報配信システム１のシステム構成について説明する。図４は、本実施形態に係る情報配信システム１のシステム構成を示した図である。図４に示すように、本実施形態に係る情報配信システム１は、顧客情報取得部５００と、顧客情報処理装置１００と、分析サーバ２００と、コンテンツ配信サーバ３００と、コンテンツプロキシ６５０と、デジタルサイネージ７００とを含む。

顧客情報取得部５００と、顧客情報処理装置１００と、コンテンツプロキシ６５０と、デジタルサイネージ７００とは、ネットワークＮ２を介して接続されている。また、分析サーバ２００と、コンテンツ配信サーバ３００とは、ネットワークＮ３を介して接続されている。ネットワークＮ２及びＮ３それぞれは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの各種ネットワークを利用することができる。また、ネットワークＮ２及びＮ３は、ネットワークＮ１を介して接続されている。ネットワークＮ１の具体的な一例として、インターネットや専用線が挙げられる。なお、図４に示す例では、ネットワークＮ１、Ｎ２、及びＮ３を別々のネットワークとして記載しているが、情報配信システム１の各構成が相互に通信可能であれば、必ずしも図４に示すネットワーク構成には限定されない。例えば、ネットワークＮ１、Ｎ２、及びＮ３を単一のネットワークにより構成してもよい。

次に、図５を参照しながら、本実施形態に係る情報配信システム１の詳細な構成について説明する。図５は、本実施形態に係る情報配信システム１のブロック図であり、顧客情報処理装置１００、分析サーバ２００、コンテンツ配信サーバ３００、及びコンテンツプロキシ６５０のそれぞれに含まれる各構成の一例を示している。

（顧客情報取得部５００）
顧客情報取得部５００は、顧客の顧客情報を取得する。顧客情報取得部５００は、例えば、カメラ５０１、ＡＴＭ５０２ａ、ＰＯＳ端末５０２ｂ等のように、顧客を特定するための情報を取得可能な装置により構成されている。例えば、顧客情報取得部５００としてカメラ５０１を用いる場合には、カメラ５０１は、顧客の外観の画像を顧客情報として取得する。また、顧客情報取得部５００としてＡＴＭ５０２ａやＰＯＳ端末５０２ｂを利用する場合には、それぞれに入力された顧客に関する情報を顧客情報として取得する。

なお、取得される顧客情報は、顧客の属性（年齢、性別、職業等）が特定できれば、情報の種別や組合せは限定されない。例えば、図５に示す例の場合には、カメラ５０１で取得される顧客の画像と、ＡＴＭ５０２ａまたはＰＯＳ端末５０２ｂで取得される顧客情報とのうち少なくともいずれかが含まれていればよい。

顧客情報取得部５００は、取得した顧客情報を顧客情報処理装置１００に出力する。

（顧客情報処理装置１００）
顧客情報処理装置１００は、顧客情報取得部５００で取得された顧客情報を蓄積し、蓄積された顧客情報を基に対応する顧客の属性（例えば、年齢、性別、職業等）を顧客ごとに特定することで、複数の顧客群に分類する。以下に、顧客情報処理装置１００の詳細について説明する。

顧客情報処理装置１００は、顧客情報記憶部１０１と、顧客情報分類部１０２とを含む。

顧客情報記憶部１０１は、顧客情報取得部５００で取得された顧客情報を、その顧客情報の取得場所を示す情報、及びその顧客情報の取得タイミングを示す情報と関連付けて記憶する。

なお、顧客情報の取得場所を示す情報は、顧客情報の送信元となる顧客情報取得部５００に基づき特定してもよい。この場合には、顧客情報処理装置１００に、各顧客情報取得部５００の設置位置をあらかじめ記憶させておくとよい。また、顧客情報取得部５００にＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のような位置情報を特定する構成を設けることで、送信元の顧客情報取得部５００に、顧客情報の取得場所を通知させてもよい。また、顧客情報の取得タイミングを示す情報は、顧客情報取得部５００に計時手段を設けることで、送信元の顧客情報取得部５００にタイミングを示す情報を通知させてもよい。

顧客情報分類部１０２は、顧客情報記憶部１０１に記憶された各顧客情報を読み出す。顧客情報分類部１０２は、読み出した各顧客情報から顧客ごとにその顧客の年齢、性別、職業等の属性を特定する。例えば、顧客情報がＡＴＭ５０２ａまたはＰＯＳ端末５０２ｂで入力された顧客に関する情報の場合には、顧客情報分類部１０２は、入力された情報の中から、対象となる属性（例えば、年齢、性別、職業、家族構成等）に対応する情報を抽出すればよい。

また、顧客情報がカメラ５０１で取得された画像の場合には、顧客情報分類部１０２は、顔認識技術を用いることで、画像中に含まれる各顧客（１人または複数人）を特定し、特定された各顧客の顔を分析することで、各顧客の年齢や性別を推定できる。また、顧客情報分類部１０２は、画像中の各顧客の服装を識別することで、その顧客の職業を推定することも可能である。具体的には、顧客情報分類部１０２は、画像中の顧客がスーツを着ている場合には、その顧客の職業を「サラリーマン」と推定し、ある銀行の制服を着ている場合には、その顧客の職業を「銀行員」として推定してもよい。なお、画像から顧客に関する情報を属性として特定できれば、属性として特定する情報の種別や情報の特定方法は前述した例には限定されない。

顧客情報分類部１０２は、取得した顧客情報に基づき各顧客の属性を特定した後、特定した属性に基づき各顧客を顧客プロファイルに分類する。以下に、図６を参照しながら、顧客プロファイルの具体的な一例について説明する。図６は、顧客プロファイルの一例を示した図であり、顧客情報を各顧客プロファイル（即ち、顧客群）に分類するための顧客プロファイルテーブルＤ２００の一例を示している。

図６に示すように、顧客プロファイルテーブルＤ２００は、顧客プロファイルＤ２１０と、顧客プロファイルを分類する基準となる属性情報Ｄ２２０とを含む。図６に示す例では、属性情報Ｄ２２０として、性別Ｄ２２１と、年齢Ｄ２２２と、職業Ｄ２２３と、家族構成Ｄ２２４とが含まれている。

顧客プロファイルＤ２１０は、各顧客プロファイルを識別するための識別子を示している。図６に示す例では、顧客プロファイルＤ２１０の１文字目は、性別Ｄ２２１に対応している。例えば、顧客プロファイルＤ２１０の１文字目が「Ｍ」の場合は、性別Ｄ２２１が「男性」であることを示しており、「Ｗ」の場合は「女性」であることを示している。

顧客プロファイルＤ２１０の２〜３文字目は、年齢Ｄ２２２に対応している。例えば、性別Ｄ２２１が「男性」で、顧客プロファイルＤ２１０の２〜３文字目が「２０」の場合には、年齢Ｄ２２２が「１８−２２」であることを示している。このように、図６に示す顧客プロファイルテーブルＤ２００では、「男性」を、「１８−２２」、「２３−３０」、「３０−５０」、「５０以上」の各世代に分類している。

顧客プロファイルＤ２１０の４文字目は、職業Ｄ２２３に対応している。例えば、顧客プロファイルＤ２１０の４文字目が「Ｓ」の場合には職業Ｄ２２３が「学生」であることを示している。同様に、顧客プロファイルＤ２１０の４文字目が「Ｃ」の場合には職業Ｄ２２３が「会社員」、「Ｎ」の場合には職業Ｄ２２３が「無職」であることを示している。

顧客プロファイルＤ２１０の５文字目は、家族構成Ｄ２２４に対応している。例えば、顧客プロファイルＤ２１０の５文字目が「Ｓ」の場合には家族構成Ｄ２２４が「１」、即ち、単身者であることを示している。また、顧客プロファイルＤ２１０の５文字目が「Ｆ」の場合には家族構成Ｄ２２３が「２以上」、即ち、非単身者であることを示している。

具体的な一例として、「Ｗ２０ＳＳ」で示された顧客プロファイルＤ２１０は、「１８−２５」歳の「女性」の「学生」で、かつ、「単身者」の顧客群を示している。また、「Ｍ３０ＣＦ」で示された顧客プロファイルＤ２１０は、「２３−３０」歳の「男性」の「会社員」で、かつ、「非単身者」の顧客群を示している。

なお、顧客プロファイルＤ２１０に分類するための、属性情報Ｄ２２０として含まれる各属性の値の基準は運用に応じて適宜変更してもよい。また、属性情報Ｄ２２０中のいずれかの属性の値に応じて、他の属性の値の基準を変更してもよい。例えば、図６に示す例では、性別Ｄ２２１が「女性」の場合には、「男性」の場合と異なり、職業Ｄ２２３が「学生」か否かに応じて年齢Ｄ２２２の基準を変更している。

また、図６に示した顧客プロファイルＤ２１０は、あくまで一例であり、各顧客プロファイルが識別可能であればその態様は限定されない。また、顧客プロファイルテーブルＤ２００は、あらかじめ作成し、顧客情報分類部１０２が読み出し可能な場所に記憶させておけばよい。

各顧客を顧客プロファイルに分類した後、顧客情報分類部１０２は、顧客ごとに、対応する顧客プロファイルＤ２１０と、当該顧客が特定された顧客情報の取得場所を示す情報及び取得タイミングを示す情報とを関連付けて分析サーバ２００に出力する。

（分析サーバ２００）
分析サーバ２００は、顧客情報分類部１０２から顧客ごとに通知された、顧客プロファイルＤ２１０と、顧客が特定された顧客情報の取得場所を示す情報及び取得タイミングを示す情報とに基づき、顧客プロファイルの顧客分布傾向を分析する。以下に、分析サーバ２００の詳細について説明する。

分析サーバ２００は、顧客動向分析部２０１と、顧客動向データ記憶部２０２とを含む。

顧客動向分析部２０１は、顧客情報分類部１０２から、顧客ごとに、顧客プロファイルＤ２１０と、顧客が特定された顧客情報の取得場所を示す情報及び取得タイミングを示す情報とを取得する。

顧客動向分析部２０１は、各顧客プロファイルＤ２１０に対応する顧客の数を、対応する顧客情報の取得場所及び取得タイミングごとに集計する。なお、顧客の数を集計する、顧客情報の取得場所及び取得タイミングの単位は適宜変更してもよい。具体的な一例として、顧客動向分析部２０１は、各顧客情報取得部５００について、例えば、１０分おきに、各顧客プロファイルＤ２１０に対応する顧客の数を集計する。この集計結果により、顧客動向分析部２０１は、各顧客情報取得部５００に対応する場所の１０分おきの、顧客分布傾向を認識することができる。

顧客動向分析部２０１は、顧客情報の取得場所及び取得タイミングごとの、各顧客プロファイルＤ２１０に対応する顧客の数の集計結果（以降は単に「顧客数の集計結果」と呼ぶ）を顧客動向データ記憶部２０２に記憶させる。

また、顧客動向分析部２０１は、あらかじめ決められたタイミングで、顧客動向データ記憶部２０２から、顧客プロファイルＤ２１０ごとの顧客数の集計結果を読み出す。顧客動向分析部２０１は、顧客動向データ記憶部２０２から読み出した顧客数の集計結果を基に、場所及び時間帯ごとに、各顧客プロファイルの顧客分布傾向を分析し、顧客動向テーブルＤ３００を作成する。以下に、顧客動向分析部２０１による、顧客動向テーブルＤ３００の作成に係る処理の具体的な内容について、図７及び図８を参照しながら説明する。

まず、図７を参照する。図７は、顧客動向について説明するための図であり、ある顧客プロファイルに対応する顧客群の行動パターンの傾向を模式的に示している。図７において、位置ｐ１〜ｐ７それぞれは、デジタルサイネージ７００の設置位置を示している。

図７において、例えば、経路ｒ１１及びｒ１２は、ある時間帯における「３０代男性会社員」に対応する顧客群の行動パターンを示している。経路ｒ１１及びｒ１２が示す例では、例えば、「駅」の監視カメラ（カメラ５０１）、「銀行」のＡＴＭ５０２ａ、「飲食店」のＰＯＳ端末５０２ｂの順で、「３０代男性会社員」に対応する顧客群が時系列に沿って移動する傾向が、顧客数の集計結果に表れる。即ち、集計結果に基づき経路ｒ１１及びｒ１２に沿って、位置ｐ１、ｐ７、ｐ６、ｐ５に設置されたデジタルサイネージ７００に、「３０代男性会社員」を発信対象とした情報を表示させることで、効果的な情報発信が可能となる。

また、別の一例として、経路ｒ２１〜ｒ２３は、ある時間帯における「２０代女性会社員」に対応する顧客群の行動パターンを示している。経路ｒ２１〜ｒ２３が示す例では、「駅」の監視カメラ（カメラ５０１）、「衣料店」のＰＯＳ端末５０２ｂ、「生活雑貨店」のＰＯＳ端末５０２ｂ、「飲食店」のＰＯＳ端末５０２ｂの順で、「２０代女性会社員」に対応する顧客群が時系列に沿って移動する傾向が、顧客数の集計結果に表れる。即ち、集計結果に基づき経路ｒ２１〜ｒ２３に沿って、位置ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４、ｐ５に設置されたデジタルサイネージ７００に、「２０代女性会社員」を発信対象とした情報を表示させることで、効果的な情報発信が可能となる。

そこで、顧客動向分析部２０１は、顧客数の集計結果を基に、場所（特に、デジタルサイネージ７００が設置された位置）及び時間帯ごとの、各顧客プロファイルの顧客分布傾向を示す顧客動向テーブルＤ３００を作成する。以降では、まず図８を参照しながら、顧客動向テーブルＤ３００の内容について説明し、次いで、顧客動向分析部２０１による顧客動向テーブルＤ３００を作成する処理について説明する。図８は、顧客動向テーブルＤ３００の一例を示した図である。

図８に示す例では、顧客動向テーブルＤ３００は、場所Ｄ３１０と、日時Ｄ３２０と、プロファイルデータＤ３３０と、他の条件Ｄ３４０とを含む。

場所Ｄ３１０は、各デジタルサイネージ７００の設置位置を示している。また、日時Ｄ３２０は、日程及び時間帯を示している。なお、日時Ｄ３２０は、日程を示す情報のみでもよいし、時間帯を示す情報のみでもよい。

プロファイルデータＤ３３０は、場所Ｄ３１０で示された場所の、日時Ｄ３２０で示された日程及び時間帯における、顧客プロファイルごとの顧客数の分布を示している。図８に示す例では、プロファイルデータＤ３３０は、顧客プロファイルＤ３３１と、割合Ｄ３３２とを含む。顧客プロファイルＤ３３１は、図７に示した顧客プロファイルテーブルＤ２００の顧客プロファイルＤ２１０に対応している。また、割合Ｄ３３２は、場所Ｄ３１０及び日時Ｄ３２０で示された条件に合致する顧客数全体に対する、顧客プロファイルＤ３３１ごとの顧客数の割合を示している。

図８に示す例では、プロファイルデータＤ３３０は、場所Ｄ３１０及び日時Ｄ３２０で示された条件で、各顧客プロファイルＤ３３１の割合Ｄ３３２を、集計された顧客の数が多い順に記録している。

具体的な一例として、図８に示すプロファイルデータＤ３３０では、場所Ｄ３１０が「ｐ３」、日時Ｄ３２０が「ｍｍ／ｄｄ ｈｈ：ｍｍ」の条件では、顧客プロファイルＤ３３１が「Ｗ２０ＳＦ」の顧客群の割合Ｄ３３２が「５０％」であることを示している。即ち、「ｐ３」で示された場所では、「ｍｍ／ｄｄ ｈｈ：ｍｍ」の日程及び時間帯において、顧客全体の「５０％」が「Ｗ２０ＳＦ」で示された顧客群、即ち、「２０代女性学生」の「非単身者」であることが示されている。また、その他の顧客プロファイルＤ３３１に対応する顧客群の割合Ｄ３３２は、「Ｍ３０ＣＳ」に対応する顧客群が「３０％」、「Ｗ３０ＣＳ」に対応する顧客群が「２０％」であることを示している。

なお、プロファイルテーブルＤ３３０は、場所Ｄ３１０及び日時Ｄ３２０で示された条件で、対応する顧客が検出されなかった顧客プロファイルＤ３３１については、必ずしも情報を含める必要はない。また、図８に示す例では、プロファイルデータＤ３３０を、顧客プロファイルＤ３３１ごとの割合に基づき作成しているが、各顧客プロファイルＤ３３１における顧客の分布傾向がわかれば、割合Ｄ３３２には限定されない。例えば、割合Ｄ３３２に替えて、顧客プロファイルＤ３３１ごとの顧客数の集計結果をそのまま用いてもよい。

また、場所Ｄ３１０及び日時Ｄ３２０以外の条件に応じて、プロファイルデータＤ３３０を別途作成できるようにしてもよい。例えば、同じ場所かつ同じ時間帯においても、天候、曜日、近隣でのイベントの有無等のような、場所や日時以外の他の条件により人の流れが変化する場合がある。そのため、顧客動向テーブルＤ３００は、場所Ｄ３１０及び日時Ｄ３２０以外の条件を他の条件Ｄ３４０として指定して、各条件の組合せごとにプロファイルテーブルＤ３３０を作成できるようにしてもよい。具体的な一例として、「天候」を他の条件Ｄ３４０として含めた場合には、場所や日程及び時間帯の条件が同じプロファイルデータＤ３００を、「天候」が「晴れ」の場合と「雨」の場合とに分けて別々に作成することが可能となる。

次に、顧客動向分析部２０１による、プロファイルテーブルＤ３３０の作成に係る処理について説明する。顧客動向分析部２０１は、顧客動向データ記憶部２０２から読み出した顧客数の集計結果を、対応する顧客情報の取得場所及び取得タイミングに基づき、あらかじめ決められた、日時Ｄ３２０、場所Ｄ３１０、及び他の条件Ｄ３４０（以降では、「集計条件」と呼ぶ）ごとにまとめる。

なお、顧客動向分析部２０１は、読み出した顧客数の集計結果が他の条件Ｄ３４０に対応しているか否かを、対応する顧客情報の取得場所及び取得タイミングに基づき特定すればよい。例えば、他の条件Ｄ３４０が「天候」の条件を示す場合には、顧客動向分析部２０１は、顧客情報の取得場所及び取得タイミングと、過去の天候に関する記録結果とを比較することで特定すればよい。また、他の条件Ｄ３４０が「近隣でのイベントの有無」を示す場合には、顧客動向分析部２０１は、顧客情報の取得場所及び取得タイミングと、過去のイベントの開催記録とを比較することで特定すればよい。

顧客動向分析部２０１は、集計条件ごとにまとめられた各顧客数の集計結果を基に、各条件における顧客プロファイルＤ３３１ごとの顧客数の割合Ｄ３３２（即ち、顧客分布傾向）を算出する。顧客動向分析部２０１は、算出された各顧客プロファイルＤ３３１に対応する顧客数の割合Ｄ３３２を基にプロファイルデータＤ３３０を作成する。顧客動向分析部２０１は、作成された各プロファイルデータＤ３３０を、対応する集計条件（即ち、日時Ｄ３２０、場所Ｄ３１０、及び他の条件Ｄ３４０）と関連付けて、顧客動向テーブルＤ３００を作成する。

なお、場所Ｄ３１０の条件（即ち、デジタルサイネージ７００の設置場所）と、顧客情報の取得場所（即ち、顧客情報取得部５００の位置）とが必ずしも一致するとは限らない。場所Ｄ３１０の条件と顧客情報の取得場所とが一致しない場合には、顧客動向分析部２０１は、場所Ｄ３１０で示された場所に最も近い顧客情報取得部５００で取得された顧客情報の集計結果を、顧客数として採用すればよい。また、他の一例として、顧客動向分析部２０１は、各顧客情報取得部５００で取得された顧客情報の集計結果を、場所Ｄ３１０で示された場所までの距離に応じて重み付けして加算することで、場所Ｄ３１０で示された各場所における顧客数を算出してもよい。

また、図８に示す顧客動向テーブルＤ３００は一例であり、プロファイルデータＤ３３０を作成する単位は、図８に示す例に限定されない。例えば、場所Ｄ３１０ごとにプロファイルデータＤ３３０を作成してもよいし、日時Ｄ３２０ごとにプロファイルデータＤ３３０を作成するようにしてもよい。

また、顧客動向分析部２０１が顧客動向テーブルＤ３００を作成する頻度や、顧客プロファイルごとの顧客数の分布を分析する期間は、運用に応じて適宜変更してもよい。具体的な一例として、顧客動向分析部２０１は、１年おきに過去１年間にわたって、顧客プロファイルごとの顧客数の分布を分析してもよい。また、別の一例として、顧客動向分析部２０１は、１週間おきに過去２週間にわたって、顧客プロファイルごとの顧客数の分布を分析してもよい。

ここで、再度図５を参照する。顧客動向分析部２０１は、作成した顧客動向テーブルＤ３００を顧客動向データ記憶部２０２に記憶させる。なお、顧客動向分析部２０１は、作成した顧客動向テーブルＤ３００を、その都度、顧客動向データ記憶部２０２に記憶させてもよい。また、別の一例として、過去に作成した顧客動向テーブルＤ３００が既に顧客動向データ記憶部２０２に記憶されている場合には、顧客動向分析部２０１は、新たに作成した顧客動向テーブルＤ３００を用いて、既に作成されている顧客動向テーブルＤ３００の内容を更新してもよい。なお、顧客動向テーブルＤ３００が、図３における顧客動向データＤ１２０に対応している。

（コンテンツ配信サーバ３００）
コンテンツ配信サーバ３００は、顧客動向データ記憶部２０２に記憶された顧客動向テーブルＤ３００に基づき、各デジタルサイネージ７００にコンテンツを配信するための配信計画を作成する。以下に、コンテンツ配信サーバ３００の詳細について説明する。

コンテンツ配信サーバ３００は、配信計画作成部３０１と、顧客要望データ記憶部３０２と、コンテンツ記憶部３０３とを含む。

顧客要望データ記憶部３０２は、あらかじめ決められた場所及び時間ごとに作成された顧客要望テーブルＤ４００を記憶している。顧客要望テーブルＤ４００には、顧客プロファイルが示す顧客群ごとに要望の高いコンテンツの種別の一覧が記録されている。以下に、図９を参照しながら、顧客要望テーブルＤ４００の一例について説明する。図９は、顧客要望テーブＤ４００ルの一例を示した図である。

図９に示すように、顧客要望テーブルＤ４００は、顧客要望データＤ４１０を１以上含む。また、顧客要望データＤ４１０は、プロファイルＤ４１１と、人数Ｄ４１２と、人気種別Ｄ４１３とを含む。

プロファイルＤ４１１は、図７に示した顧客プロファイルテーブルＤ２００の顧客プロファイルＤ２１０に対応している。

人数Ｄ４１２は、プロファイルＤ４１１に対応する顧客の人数を示している。

人気種別Ｄ４１３は、プロファイルＤ４１１に対応する顧客において要望の高い（人気のある）コンテンツの種別が、要望の高い順に並べて記憶されている。

例えば、図９に示す例では、顧客要望データＤ４１０は、プロファイルＤ４１０が「Ｗ２０ＳＦ」の顧客、即ち、「２０代女性学生」かつ「非単身者」に対応しており、集計された人数Ｄ４１２が「５人」であることを示している。また、図９に示す顧客要望データＤ４１０は、「２０代女性学生」かつ「非単身者」に対応する顧客には、種別ｃ１で示された「レストラン」に関するコンテンツの要望が高く、次いで、種別ｃ２で示された「衣服」に関するコンテンツの要望が高いことを示している。

顧客要望テーブルＤ４００は、あらかじめ作成して顧客要望データ記憶部３０２に記憶させておく。なお、顧客要望テーブルＤ４００は、例えば、各時期や場所における流行を調査し、調査結果に基づき作成すればよい。また、顧客要望テーブルＤ４００が、図３における顧客要望に基づく広告種別Ｄ１３０を示しており、「第２のリスト」の一例に相当する。

コンテンツ記憶部３０３は、コンテンツ管理テーブルＤ５００を記憶している。コンテンツ管理テーブルＤ５００は、各コンテンツについて、配信対象や、配信場所、配信する日程や時間帯等の配信条件と、そのコンテンツの種別とが示された制御テーブルである。以下に、図１０を参照しながら、コンテンツ管理テーブルＤ５００の一例について説明する。図１０は、コンテンツ管理テーブルＤ５００の一例を示した図である。

図１０に示すように、コンテンツ管理テーブルＤ５００は、コンテンツＮｏＤ５１０と、プロファイルテーブルＤ５２０と、コンテンツ種別Ｄ５３０と、コンテンツＤ５４０とを含む。

コンテンツＮｏＤ５１０は、各コンテンツを識別するための識別子である。

プロファイルテーブルＤ５２０は、コンテンツＮｏＤ５１０で示されたコンテンツの配信条件を示している。具体的には、プロファイルテーブルＤ５２０は、コンテンツの配信対象を、場所や時間ごとに示している。図１０に示す例では、プロファイルテーブルＤ５２０は、顧客プロファイルＤ５２１と、場所Ｄ５２２と、提示月日（時間）Ｄ５２３とを含む。

顧客プロファイルＤ５２１は、図７に示した顧客プロファイルテーブルＤ２００の顧客プロファイルＤ２１０に対応している。即ち、顧客プロファイルＤ５２１は、コンテンツＮｏＤ５１０で示されたコンテンツの配信対象となる顧客群を示している。

場所Ｄ５２２は、コンテンツＮｏＤ５１０で示されたコンテンツを配信する場所を示しており、あらかじめ決められた各場所を示す識別子が設定される。例えば、場所Ｄ５２２に「ＡＬＬ」を指定されている場合には、特に場所を指定せず全ての場所でコンテンツを配信することを意味する。また、「ＳＴＡ」を指定されている場合には、「駅」に設置されているデジタルサイネージ７００でコンテンツを配信することを意味する。また、「ＢＮＫ」を指定されている場合には、「銀行」に設置されているデジタルサイネージ７００でコンテンツを配信することを意味する。なお、図１０に示す場所Ｄ５２２の設定値はあくまで一例であり、運用にあわせて適宜、追加、削除、及び変更をしてもよい。

提示月日（時間）Ｄ５２３は、コンテンツＮｏＤ５１０で示されたコンテンツを配信する日程や時間帯を示している。提示月日（時間）Ｄ５２３には、日程のみを指定してもよいし、時間帯のみを指定してもよい。また、提示月日（時間）Ｄ５２３には、例えば、「１／１１ １０：００〜２／１ ２０：００」というように、対応するコンテンツを配信する期間を指定できるようにしてもよい。

コンテンツ種別Ｄ５３０は、コンテンツＮｏＤ５１０で示されたコンテンツの種別を示している。コンテンツ種別Ｄ５３０には、顧客要望データＤ４１０の人気種別Ｄ４１３に設定される種別と同様の値が設定される。具体的な一例として、コンテンツが「レストラン」に関する場合には、コンテンツ種別Ｄ５３０には、種別ｃ１が設定される。同様に、コンテンツが「衣服」に関する場合には、コンテンツ種別Ｄ５３０には、種別ｃ２が設定される。

コンテンツＤ５４０は、コンテンツＮｏＤ５１０で示されたコンテンツのデータを示している。コンテンツＤ５４０には、コンテンツの実データを登録できるようにしてもよいし、コンテンツの実データへのリンクを登録できるようにしてもよい。

このように、コンテンツ管理テーブルＤ５００には、各コンテンツについて、配信対象となる顧客プロファイル、配信場所、及び配信する日程や時間帯と、そのコンテンツの種別とが示されている。具体的な一例として、コンテンツＮｏＤ５１０が「Ｃ００００１２」で示されたコンテンツは、顧客プロファイルＤ５２１が「Ｗ２０ＳＦ」、「Ｍ３０ＣＳ」、及び「Ｗ３０ＣＳ」の顧客を配信対象とし、コンテンツ種別Ｄ５３０が種別ｃ２のコンテンツであることを示している。また、コンテンツＮｏＤ５１０が「Ｃ００００１２」で示されたコンテンツは、顧客プロファイルＤ５２１が「Ｍ３０ＣＳ」の顧客（即ち、「３０代男性会社員」かつ「単身者」の顧客）を配信対象とする場合は、「駅」に設置されたデジタルサイネージ７００のみを用いて情報発信を行うことを示している。

コンテンツ管理テーブルＤ５００は、あらかじめ作成してコンテンツ記憶部３０３に記憶させておく。また、コンテンツの実データをコンテンツ記憶部３０３に記憶させてもよい。なお、コンテンツ管理テーブルＤ５００が、図３における広告対象顧客Ｄ１４０を示しており、「第１のリスト」の一例に相当する。

配信計画作成部３０１は、顧客動向を示す顧客動向テーブルＤ３００と、顧客の要望を示す顧客要望テーブルＤ４００と、各コンテンツの配信条件を示すコンテンツ管理テーブルＤ５００とに基づきコンテンツの配信計画Ｄ６００を作成する。以下に、配信計画作成部３０１の詳細について説明する。

配信計画作成部３０１は、あらかじめ決められたタイミングで顧客動向データ記憶部２０２から顧客行動テーブルＤ３００を読み出す。このとき、配信計画作成部３０１は、顧客動向データ記憶部２０２に顧客行動テーブルＤ３００が複数記憶されている場合には、最新の顧客行動テーブルＤ３００を読み出すようにしてもよい。

ここで、図８を参照する。配信計画作成部３０１は、読み出した顧客行動テーブルＤ３００から、場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、及び他の条件Ｄ３４０ごとに、プロファイルデータＤ３３０を抽出する。配信計画作成部３０１は、抽出したプロファイルデータＤ３３０を基に、コンテンツの配信対象とする顧客プロファイルＤ３３１を特定する。このとき、配信計画作成部３０１は、例えば、プロファイルデータＤ３３０中で最も割合Ｄ３３２の高い顧客プロファイルＤ３３１（または、上位ｍ（ｍは整数）位の顧客プロファイルＤ３３１）をコンテンツの配信対象としてもよい。また、別の一例として、配信計画作成部３０１は、割合Ｄ３３２に基づき、プロファイルデータＤ３３０中に示された各顧客プロファイルＤ３３１を、コンテンツの配信対象（以下、単に「配信対象」と呼ぶ場合がある）として重み付けしてもよい。

次に、配信計画作成部３０１は、配信対象を特定したプロファイルデータＤ３３０と同じ条件に対応する（即ち、同じ場所及び時間に対して作成された）顧客要望テーブルＤ４００を顧客要望データ記憶部３０２から読み出す。

ここで、図９を参照する。配信計画作成部３０１は、特定した配信対象と、読み出した顧客要望テーブルＤ４００とを比較し、配信対象ごとに配信するコンテンツの種別を特定する。具体的には、配信計画作成部３０１は、顧客要望テーブルＤ４００から配信対象の顧客プロファイルがプロファイルＤ４１０に設定された顧客要望データＤ４１０を抽出する。配信計画作成部３０１は、抽出された顧客要望データＤ４１０の人気種別Ｄ４１３を基に、配信するコンテンツの種別を特定する。このとき、配信計画作成部３０１は、人気種別Ｄ４１３の中で最も順位の高い種別（または、上位ｋ（ｋは整数）位の種別）を、配信するコンテンツの種別としてもよい。また、別の一例として、配信計画作成部３０１は、人気種別Ｄ４１３に示された順位に基づき、配信するコンテンツの種別を重み付けしてもよい。

次に、配信計画作成部３０１は、コンテンツ記憶部３０３からコンテンツ管理テーブルＤ５００を読み出す。ここで、図１０を参照する。配信計画作成部３０１は、場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、特定した配信対象、及び、特定したコンテンツの種別を検索キーとしてコンテンツ管理テーブルＤ５００を検索し、配信するコンテンツを特定する。例えば、配信対象となる顧客プロファイルが「Ｍ３０ＣＳ」、場所Ｄ３１０が「駅」、特定したコンテンツの種別が種別ｃ２であり、日時Ｄ３２０が「ｙｙ／ｍｍ／ｄｄ ｈｈ：ｍｍ」に含まれる場合には、配信計画作成部３０１は、コンテンツＮｏＤ５１０が「Ｃ００００１２」のコンテンツを特定する。

なお、配信対象に対して重み付けが行われている場合には、配信計画作成部３０１は、各配信対象についてコンテンツを特定し、特定した各コンテンツを、そのコンテンツに対応する配信対象の重みに基づき重み付けすればよい。また、コンテンツの種別ごとに重み付けがされている場合についても、配信計画作成部３０１は、配信対象に対して重み付けがされている場合と同様の方法で、コンテンツを特定して重み付けを行えばよい。

上記に示す処理に基づき、配信計画作成部３０１は、集計条件（即ち、場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、及び他の条件Ｄ３４０で示された条件）ごとに、配信するコンテンツを特定する。以上のようにして特定されたコンテンツは、集計条件として示された条件下において、顧客が多く分布する顧客群を配信対象とし、かつ、その顧客群が要望する種別のコンテンツであるといえる。

配信するコンテンツを特定した後、配信計画作成部３０１は、配信計画Ｄ６００を作成する。ここで、図１１を参照しながら、配信計画Ｄ６００について説明する。図１１は、配信計画Ｄ６００の一例を示した図である。

図１１に示すように、配信計画Ｄ６００は、場所Ｄ６１０と、日時Ｄ６２０と、コンテンツテーブルＤ６３０と、他の条件Ｄ６４０とを含む。

場所Ｄ６１０、日時Ｄ６２０、及び他の条件Ｄ６４０は、図８に示した顧客行動テーブルＤ３００の場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、及び他の条件Ｄ３４０にそれぞれ対応している。

コンテンツテーブルＤ６３０は、配信するコンテンツのコンテンツＮｏＤ６３１を１以上含む。コンテンツＮｏＤ６３１は、図１０に示したコンテンツ管理テーブルＤ５００のコンテンツＮｏＤ５１０に対応している。

即ち、配信計画Ｄ６００は、場所Ｄ６１０、日時Ｄ６２０、及び他の条件Ｄ６４０で示された条件（以下、「配信条件」と呼ぶ）ごとに、配信するコンテンツのコンテンツＮｏＤ６３１が関連付けられた制御テーブルである。

次に、配信計画作成部３０１による配信計画Ｄ６００の作成に係る処理について説明する。配信計画作成部３０１は、配信条件（即ち、場所Ｄ６１０、日時Ｄ６２０、及び他の条件Ｄ６４０で示された条件）ごとに配信するコンテンツのコンテンツＮｏＤ６３１をコンテンツ管理テーブルＤ５００に基づき特定する。配信計画作成部３０１は、特定したコンテンツＮｏ６３１を基にコンテンツテーブルＤ６３０を作成する。

配信計画作成部３０１は、作成したコンテンツテーブルＤ６３０を、対応する配信条件と関連付ける。このようにして、配信計画作成部３０１は、配信条件ごとにコンテンツテーブルＤ６３０を作成して、当該配信条件に関連付けることで配信計画Ｄ６００を作成する。作成された配信計画Ｄ６００には、特定の配信条件ごとに、その配信条件で示された条件下において、顧客が多く分布する顧客群を配信対象とし、かつ、その顧客群が要望する種別のコンテンツが一覧として示されていることとなる。

ここで、再度図５を参照する。配信計画作成部３０１は、コンテンツ管理テーブルＤ５００に基づき、配信計画Ｄ６００内の各コンテンツテーブルＤ６３０で指定されたコンテンツＮｏ６３１に対応するコンテンツを抽出する。配信計画作成部３０１は、コンテンツ管理テーブルＤ５００と、コンテンツテーブルＤ６３０内のコンテンツＮｏ６３１とに基づいて抽出したコンテンツを、コンテンツテーブルＤ６３０に関連付ける。なお、コンテンツ管理テーブルＤ５００において、コンテンツＤ５４０にコンテンツのリンクが関連付けられている場合には、配信計画作成部３０１は、リンク先からコンテンツの実データを取得すればよい。

配信計画作成部３０１は、配信計画Ｄ６００と、配信計画６００内の各コンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた各コンテンツとをコンテンツプロキシ６５０に送信する。

（コンテンツプロキシ６５０）
コンテンツプロキシ６５０は、配信データ記憶部６５１と、配信部６５２とを含む。コンテンツプロキシ６５０は、配信計画作成部３０１で作成された配信計画Ｄ６００に基づき、各デジタルサイネージ７００にコンテンツを配信する。以下に、コンテンツプロキシ６５０の詳細について説明する。

配信データ記憶部６５１は、配信計画Ｄ６００と、配信計画Ｄ６００に基づき各デジタルサイネージ７００に配信される各コンテンツを記憶する。コンテンツプロキシ６５０は、配信計画作成部３０１から取得した、配信計画Ｄ６００と、配信計画６００内の各コンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた各コンテンツとを配信データ記憶部６５１に記憶させる。

配信部６５２は、配信データ記憶部６５１に記憶された配信計画Ｄ６００に基づき、各デジタルサイネージ７００に、そのデジタルサイネージ７００で表示させるコンテンツを配信する。以下に、配信部６５２の具体的な動作の一例について、図１１を参照しながら説明する。

配信部６５２は、配信計画Ｄ６００の日時Ｄ６２０に示された時間帯ごとに、各デジタルサイネージ７００に配信するコンテンツが示されたコンテンツテーブルＤ６３０を抽出する。このとき、配信部６５２は、他の条件Ｄ６４０（例えば、天候等の条件）を組み合わせてコンテンツテーブルＤ６３０を抽出してもよい。具体的な一例として、配信部６５２は、日時Ｄ６２０で示された時間帯の天候に応じて、「晴れ」用のコンテンツテーブルＤ６３０と、「雨」用のコンテンツテーブルＤ６３０とのいずれを抽出するかを切り替えてもよい。

配信部６５２は、場所Ｄ６１０で示された場所に対応するデジタルサイネージ７００に、コンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた（コンテンツＮｏＤ６３１で示された）各コンテンツを配信する。デジタルサイネージ７００は、配信部６５２から取得したコンテンツを表示させる。

なお、上記に示す例では、配信部６５２が、配信計画Ｄ６００に基づき各デジタルサイネージ７００に表示させるコンテンツを制御する構成となっていたが、デジタルサイネージ７００自体が表示させるコンテンツを制御してもよい。この場合には、配信部６５２は、配信データ記憶部６５１に記憶された配信計画Ｄ６００から、各デジタルサイネージ７００用の配信計画Ｄ６００（以降では、「サブ配信計画Ｄ６００ａ」と呼ぶ）を作成する。具体的には、配信部６５２は、場所Ｄ６１０で示された値ごとにデータを抽出し、抽出されたデータに基づき、場所Ｄ６１０ごとにサブ配信計画Ｄ６００ａを作成する。

配信部６５２は、場所Ｄ６１０ごとに、作成したサブ配信計画Ｄ６００ａと、そのサブ配信計画Ｄ６００ａ内のコンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた各コンテンツとを、場所Ｄ６１０で示された場所に対応するデジタルサイネージ７００に配信する。

デジタルサイネージ７００は、配信部６５２から取得したサブ配信計画Ｄ６００ａと各コンテンツとを記憶する。そして、デジタルサイネージ７００は、サブ配信計画Ｄ６００ａに基づき、日時Ｄ６２０及び他の条件Ｄ６４０で示された条件ごとに、コンテンツテーブルＤ６３０を特定し、特定したコンテンツテーブルＤ６３０に基づきコンテンツを表示させればよい。

また、上記では、顧客要望テーブルＤ４００をあらかじめ作成しておく例について説明したが、他の一例として、情報配信システム１が、顧客要望テーブルＤ４００を自動的に生成及び更新するようにしてもよい。この場合には、例えば、顧客情報処理装置１００が、顧客情報取得部５００で取得された顧客情報とあわせて、その顧客がデジタルサイネージ７００に反応（注目）したときに表示されていたコンテンツの種別を記録しておくようにする。

なお、顧客情報処理装置１００は、顧客がデジタルサイネージ７００に反応したか否かを、例えば、顧客がデジタルサイネージ７００の前に一定時間立ち止まったか否かに応じて判定してもよい。また、他の一例として、顧客情報処理装置１００は、顔認識技術により顧客の視線の動きを認識し、認識結果に基づき顧客がデジタルサイネージ７００に反応したか否かを判定してもよい。また、他の一例として、顧客情報処理装置１００は、顧客がＰＯＳ端末５０２ｂでクーポンを取得したか否かに応じて、顧客がデジタルサイネージ７００に反応したか否かを判定してもよい。

上記のように顧客情報処理装置１００で、顧客ごとに記録された注目しているコンテンツの種別を、例えば、分析サーバ２００が、場所、時間、及び顧客プロファイルごとに分類して集計することで顧客要望データＤ４１０を作成することができる。分析サーバ２００は、顧客プロファイルごとに作成した顧客要望データＤ４１０を、顧客プロファイルに対応する顧客数の順に並べることで、顧客要望テーブルＤ４００を生成することが可能となる。なお、既に、顧客要望テーブルＤ４００が作成されている場合には、分析サーバ２００は、顧客プロファイル及びコンテンツの種別ごとの顧客数の集計結果に基づき、顧客要望テーブルＤ４００中の各顧客要望データＤ４１０を更新する。そして、分析サーバ２００は、更新後の顧客要望データＤ４１０を、各顧客要望データＤ４１０中の人数Ｄ４１２に応じて並び替えることで、顧客要望テーブルＤ４００を更新すればよい。

［一連の動作］
次に、図１２を参照しながら、本実施形態に係る情報配信システム１の一連の動作について説明する。図１２は、本実施形態に係る情報配信システム１の一連の動作を示したフローチャートである。

（ステップＳ１０１）
顧客情報取得部５００は、顧客の顧客情報を取得する。顧客情報取得部５００は、例えば、カメラ５０１、ＡＴＭ５０２ａ、ＰＯＳ端末５０２ｂ等のように、顧客を特定するための情報を取得可能な装置により構成されている。例えば、顧客情報取得部５００としてカメラ５０１を用いる場合には、カメラ５０１は、顧客の外観の画像を顧客情報として取得する。また、顧客情報取得部５００としてＡＴＭ５０２ａやＰＯＳ端末５０２ｂを利用する場合には、それぞれに入力された顧客に関する情報を顧客情報として取得する。

顧客情報取得部５００は、取得した顧客情報を顧客情報処理装置１００に出力する。

顧客情報記憶部１０１は、顧客情報取得部５００で取得された顧客情報を、その顧客情報の取得場所を示す情報、及びその顧客情報の取得タイミングを示す情報と関連付けて記憶する。

顧客情報分類部１０２は、顧客情報記憶部１０１に記憶された各顧客情報を読み出す。顧客情報分類部１０２は、読み出した各顧客情報から顧客ごとにその顧客の年齢、性別、職業等の属性を特定する。例えば、顧客情報がＡＴＭ５０２ａまたはＰＯＳ端末５０２ｂで入力された顧客に関する情報の場合には、顧客情報分類部１０２は、入力された情報の中から、対象となる属性（例えば、年齢、性別、職業、家族構成等）に対応する情報を抽出すればよい。

また、顧客情報がカメラ５０１で取得された画像の場合には、顧客情報分類部１０２は、顔認識技術を用いることで、画像中に含まれる各顧客（１人または複数人）を特定し、特定された各顧客の顔を分析することで、各顧客の年齢や性別を推定できる。また、顧客情報分類部１０２は、画像中の各顧客の服装を識別することで、その顧客の職業を推定することも可能である。なお、画像から顧客に関する情報を属性として特定できれば、属性として特定する情報の種別や情報の特定方法は前述した例には限定されない。

顧客情報分類部１０２は、取得した顧客情報に基づき各顧客の属性を特定した後、特定した属性に基づき各顧客を顧客プロファイルに分類する。

各顧客を顧客プロファイルに分類した後、顧客情報分類部１０２は、顧客ごとに、対応する顧客プロファイルＤ２１０と、当該顧客が特定された顧客情報の取得場所を示す情報及び取得タイミングを示す情報とを関連付けて分析サーバ２００に出力する。

顧客動向分析部２０１は、顧客情報分類部１０２から、顧客ごとに、顧客プロファイルＤ２１０と、顧客が特定された顧客情報の取得場所を示す情報及び取得タイミングを示す情報とを取得する。

顧客動向分析部２０１は、各顧客プロファイルＤ２１０に対応する顧客の数を、対応する顧客情報の取得場所及び取得タイミングごとに集計する。なお、顧客の数を集計する、顧客情報の取得場所及び取得タイミングの単位は適宜変更してもよい。

顧客動向分析部２０１は、顧客情報の取得場所及び取得タイミングごとの、各顧客プロファイルＤ２１０に対応する顧客数の集計結果を顧客動向データ記憶部２０２に記憶させる。

（ステップＳ１０２）
また、顧客動向分析部２０１は、あらかじめ決められたタイミングで、顧客動向データ記憶部２０２から、顧客プロファイルＤ２１０ごとの顧客数の集計結果を読み出す。顧客動向分析部２０１は、顧客動向データ記憶部２０２から読み出した顧客数の集計結果を基に、場所（特に、デジタルサイネージ７００が設置された位置）及び時間帯ごとに、各顧客プロファイルの顧客分布傾向を分析し、顧客動向テーブルＤ３００を作成する。

具体的には、顧客動向分析部２０１は、顧客動向データ記憶部２０２から読み出した顧客数の集計結果を、対応する顧客情報の取得場所及び取得タイミングに基づき、あらかじめ決められた、集計条件（即ち、日時Ｄ３２０、場所Ｄ３１０、及び他の条件Ｄ３４０）ごとにまとめる。

顧客動向分析部２０１は、集計条件ごとにまとめられた各顧客数の集計結果を基に、各条件における顧客プロファイルＤ３３１ごとの顧客数の割合Ｄ３３２（即ち、顧客分布傾向）を算出する。顧客動向分析部２０１は、算出された各顧客プロファイルＤ３３１に対応する顧客数の割合Ｄ３３２を基にプロファイルデータＤ３３０を作成する。顧客動向分析部２０１は、作成された各プロファイルデータＤ３３０を、対応する集計条件（即ち、日時Ｄ３２０、場所Ｄ３１０、及び他の条件Ｄ３４０）と関連付けて、顧客動向テーブルＤ３００を作成する。

顧客動向分析部２０１は、作成した顧客動向テーブルＤ３００を顧客動向データ記憶部２０２に記憶させる。

配信計画作成部３０１は、あらかじめ決められたタイミングで顧客動向データ記憶部２０２から顧客行動テーブルＤ３００を読み出す。このとき、配信計画作成部３０１は、顧客動向データ記憶部２０２に顧客行動テーブルＤ３００が複数記憶されている場合には、最新の顧客行動テーブルＤ３００を読み出すようにしてもよい。

ここで、図８を参照する。配信計画作成部３０１は、読み出した顧客行動テーブルＤ３００から、場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、及び他の条件Ｄ３４０ごとに、プロファイルデータＤ３３０を抽出する。配信計画作成部３０１は、抽出したプロファイルデータＤ３３０を基に、コンテンツの配信対象とする顧客プロファイルＤ３３１を特定する。このとき、配信計画作成部３０１は、例えば、プロファイルデータＤ３３０中で最も割合Ｄ３３２の高い顧客プロファイルＤ３３１（または、上位ｍ（ｍは整数）位の顧客プロファイルＤ３３１）をコンテンツの配信対象としてもよい。また、別の一例として、配信計画作成部３０１は、割合Ｄ３３２に基づき、プロファイルデータＤ３３０中に示された各顧客プロファイルＤ３３１を、コンテンツの配信対象として重み付けしてもよい。

（ステップＳ１０３）
次に、配信計画作成部３０１は、配信対象を特定したプロファイルデータＤ３３０と同じ条件に対応する（即ち、同じ場所及び時間に対して作成された）顧客要望テーブルＤ４００を顧客要望データ記憶部３０２から読み出す。

ここで、図９を参照する。配信計画作成部３０１は、特定した配信対象と、読み出した顧客要望テーブルＤ４００とを比較し、配信対象ごとに配信するコンテンツの種別を特定する。具体的には、配信計画作成部３０１は、顧客要望テーブルＤ４００から配信対象の顧客プロファイルがプロファイルＤ４１０に設定された顧客要望データＤ４１０を抽出する。配信計画作成部３０１は、抽出された顧客要望データＤ４１０の人気種別Ｄ４１３を基に、配信するコンテンツの種別を特定する。このとき、配信計画作成部３０１は、人気種別Ｄ４１３の中で最も順位の高い種別（または、上位ｋ（ｋは整数）位の種別）を、配信するコンテンツの種別としてもよい。また、別の一例として、配信計画作成部３０１は、人気種別Ｄ４１３に示された順位に基づき、配信するコンテンツの種別を重み付けしてもよい。

（ステップＳ１０４）
次に、配信計画作成部３０１は、コンテンツ記憶部３０３からコンテンツ管理テーブルＤ５００を読み出す。ここで、図１０を参照する。配信計画作成部３０１は、場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、特定した配信対象、及び、特定したコンテンツの種別を検索キーとしてコンテンツ管理テーブルＤ５００を検索し、配信するコンテンツを特定する。例えば、配信対象となる顧客プロファイルが「Ｍ３０ＣＳ」、場所Ｄ３１０が「駅」、特定したコンテンツの種別が種別ｃ２であり、日時Ｄ３２０が「ｙｙ／ｍｍ／ｄｄ ｈｈ：ｍｍ」に含まれる場合には、配信計画作成部３０１は、コンテンツＮｏＤ５１０が「Ｃ００００１２」のコンテンツを特定する。

なお、配信対象に対して重み付けが行われている場合には、配信計画作成部３０１は、各配信対象についてコンテンツを特定し、特定した各コンテンツを、そのコンテンツに対応する配信対象の重みに基づき重み付けすればよい。また、コンテンツの種別ごとに重み付けがされている場合についても、配信計画作成部３０１は、配信対象に対して重み付けがされている場合と同様の方法で、コンテンツを特定して重み付けを行えばよい。

（ステップＳ１０５）
上記に示す処理に基づき、配信計画作成部３０１は、集計条件（即ち、場所Ｄ３１０、日時Ｄ３２０、及び他の条件Ｄ３４０で示された条件）ごとに、配信するコンテンツを特定する。以上のようにして特定されたコンテンツは、集計条件として示された条件下において、顧客が多く分布する顧客群を配信対象とし、かつ、その顧客群が要望する種別のコンテンツであるといえる。

配信するコンテンツを特定した後、配信計画作成部３０１は、配信計画Ｄ６００を作成する。

具体的には、配信計画作成部３０１は、配信条件（即ち、場所Ｄ６１０、日時Ｄ６２０、及び他の条件Ｄ６４０で示された条件）ごとに配信するコンテンツのコンテンツＮｏＤ６３１をコンテンツ管理テーブルＤ５００に基づき特定する。配信計画作成部３０１は、特定したコンテンツＮｏ６３１を基にコンテンツテーブルＤ６３０を作成する。

配信計画作成部３０１は、作成したコンテンツテーブルＤ６３０を、対応する配信条件と関連付ける。このようにして、配信計画作成部３０１は、配信条件ごとにコンテンツテーブルＤ６３０を作成して、当該配信条件に関連付けることで配信計画Ｄ６００を作成する。作成された配信計画Ｄ６００には、特定の配信条件ごとに、その配信条件で示された条件下において、顧客が多く分布する顧客群を配信対象とし、かつ、その顧客群が要望する種別のコンテンツが一覧として示されていることとなる。

ここで、再度図５を参照する。配信計画作成部３０１は、コンテンツ管理テーブルＤ５００に基づき、配信計画Ｄ６００内の各コンテンツテーブルＤ６３０で指定されたコンテンツＮｏ６３１に対応するコンテンツを抽出する。配信計画作成部３０１は、コンテンツ管理テーブルＤ５００と、コンテンツテーブルＤ６３０内のコンテンツＮｏ６３１とに基づいて抽出したコンテンツを、コンテンツテーブルＤ６３０に関連付ける。なお、コンテンツ管理テーブルＤ５００において、コンテンツＤ５４０にコンテンツのリンクが関連付けられている場合には、配信計画作成部３０１は、リンク先からコンテンツの実データを取得すればよい。

配信計画作成部３０１は、配信計画Ｄ６００と、配信計画６００内の各コンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた各コンテンツとをコンテンツプロキシ６５０に送信する。

コンテンツプロキシ６５０は、配信計画作成部３０１から取得した、配信計画Ｄ６００と、配信計画６００内の各コンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた各コンテンツとを配信データ記憶部６５１に記憶させる。

配信部６５２は、配信データ記憶部６５１に記憶された配信計画Ｄ６００に基づき、各デジタルサイネージ７００に、そのデジタルサイネージ７００で表示させるコンテンツを配信する。

具体的には、配信部６５２は、配信計画Ｄ６００の日時Ｄ６２０に示された時間帯ごとに、各デジタルサイネージ７００に配信するコンテンツが示されたコンテンツテーブルＤ６３０を抽出する。このとき、配信部６５２は、他の条件Ｄ６４０（例えば、天候等の条件）を組み合わせてコンテンツテーブルＤ６３０を抽出してもよい。

配信部６５２は、場所Ｄ６１０で示された場所に対応するデジタルサイネージ７００に、コンテンツテーブルＤ６３０に関連付けられた（コンテンツＮｏＤ６３１で示された）各コンテンツを配信する。デジタルサイネージ７００は、配信部６５２から取得したコンテンツを表示させる。

以上に示すように、本実施形態に係る情報配信システム１は、顧客動向を示す顧客動向テーブルＤ３００と、顧客の要望を示す顧客要望テーブルＤ４００と、各コンテンツの配信条件を示すコンテンツ管理テーブルＤ５００とに基づき配信計画Ｄ６００を作成する。この顧客動向テーブルＤ３００は、その時々の顧客群の顧客分布傾向にあわせて逐次更新される。そのため、情報配信システム１は、場所及び時間帯ごとに流動的に変化する顧客分布傾向に追随しながら、コンテンツの配信対象を特定することが可能となる。

なお、顧客動向テーブルＤ３００を更新するタイミングや頻度は適宜変更することが可能である。そのため、情報配信システム１は、例えば、顧客プロファイルごとの顧客数の分布を、１年おきに過去１年間にわたったデータを分析することで中長期的に把握したり、１週間おきに過去２週間にわたったデータを分析することで短期的に把握することも可能である。

また、情報配信システム１は、個人情報をそのまま使用せずに、顧客の外観の画像等のような顧客情報から属性を特定して顧客プロファイルに分類する。これにより、情報配信システム１では、個人情報が流出するような事態や、個人情報保護法に抵触するような事態を防止することが可能となる。

また、情報配信システム１は、顧客動向テーブルＤ３００と顧客要望テーブルＤ４００とに基づき、配信するコンテンツの種別を特定する。これにより、情報配信システム１は、例えば、特定の条件において、最も顧客数の多い顧客群に対して、その顧客群からの要望が多い種別のコンテンツを配信することが可能となる。

このように、情報配信システム１は、場所、時間帯、及び天候等の条件に応じて流動的に変化する顧客分布傾向に追随しながら、顧客が多く分布する顧客群に対して、その顧客群からの要望が高いコンテンツをデジタルサイネージ７００に表示させる。そのため、ターゲットとなる発信対象が周囲にいない状況で、デジタルサイネージ７００にコンテンツが表示されるような事態の発生を軽減し、効果的に情報を配信することが可能となる。

また、情報配信システム１は、顧客分布傾向にあわせて配信するコンテンツを特定するため、余計なコンテンツをコンテンツプロキシ６５０やデジタルサイネージ７００に記憶させる必要がなくなる。そのため、情報配信システム１は、コンテンツを記憶させるための記憶部の必要容量を低減することが可能となる。また、情報配信システム１は、必要容量の低減に伴い、ターゲットごとのコンテンツのバリエーションを増やすことも可能となる。

なお、上述した一連の動作は、本実施形態に係る情報配信システム１の各構成を動作させる装置のＣＰＵを機能させるためのプログラムによって構成することができる。このプログラムは、その装置にインストールされたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を介して実行されるように構成してもよい。また、このプログラムは、上述した処理を実行する構成が含まれる装置が読み出し可能であれば、記憶される位置は限定されない。例えば、装置の外部から接続される記録媒体にプログラムが格納されていてもよい。この場合には、プログラムが格納された記録媒体を装置に接続することによって、その装置のＣＰＵに当該プログラムを実行させるように構成するとよい。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１００ 顧客情報処理装置
１０１ 顧客情報記憶部
１０２ 顧客情報分類部
２００ 分析サーバ
２０１ 顧客動向分析部
２０２ 顧客動向データ記憶部
３００ コンテンツ配信サーバ
３０１ 配信計画作成部
３０２ 顧客要望データ記憶部
３０３ コンテンツ記憶部
５００ 顧客情報取得部
６５０ コンテンツプロキシ
７００ デジタルサイネージ

Claims (11)

1. 取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類する分類部と、
   前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を分析する分析部と、
   前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成する配信計画作成部と、
   を備えたことを特徴とする情報配信システム。
2. 前記分析部は、所定の時間ごとに、前記顧客の分布傾向を分析することを特徴とする請求項１に記載の情報配信システム。
3. 前記分析部は、所定の場所ごとに、前記顧客の分布傾向を分析することを特徴とする請求項１または２に記載の情報配信システム。
4. 前記配信計画作成部は、前記複数の顧客群それぞれに含まれる前記顧客の分布傾向に基づき、配信する前記コンテンツを重み付けして前記配信計画を作成することを特徴とする請求項３に記載の情報配信システム。
5. 前記配信計画作成部は、前記顧客が最も多く分布する前記顧客群を前記コンテンツの配信対象として前記配信計画を作成することを特徴とする請求項４に記載の情報配信システム。
6. 前記配信計画作成部は、前記顧客群と前記コンテンツとがあらかじめ関連付けられた第１のリストと、前記分析結果とを比較することで、配信する前記コンテンツを特定し、前記配信計画を作成することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報配信システム。
7. 前記配信計画作成部は、前記顧客群ごとに前記コンテンツが重み付けされた第２のリストと、前記分析結果とを比較することで、配信する前記コンテンツを特定し、前記配信計画を作成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報配信システム。
8. 前記第２のリストは、前記コンテンツを、当該コンテンツの種別ごとに重み付けされており、
   前記配信計画作成部は、第２のリストと、前記分析結果とを比較することで、配信する前記コンテンツの種別を特定し、前記配信計画を作成することを特徴とする請求項７に記載の情報配信システム。
9. 撮像手段で撮像した顧客の画像を基に取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群にリアルタイムで分類する分類部と、
   前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を、所定の時間及び／又は所定の場所ごとに分析する分析部と、
   前記分析部によりリアルタイムで分析されると、前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画をリアルタイムで作成する配信計画作成部と、
   を備えたことを特徴とする情報配信システム。
10. 取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類するステップと、
    前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を分析するステップと、
    前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成するステップと、
    を備えたことを特徴とする情報配信方法。
11. コンピュータに、
    取得された複数の顧客の情報を複数の顧客群に分類するステップと、
    前記複数の顧客群間における、前記顧客の分布傾向を分析するステップと、
    前記顧客の分布傾向の分析結果に基づき、コンテンツを配信するための配信計画を作成するステップと、
    を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
    

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