JP2018032272A - Determination device, determination method, and determination program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、決定装置、決定方法、及び決定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.
従来、種々の情報に基づいてユーザにサービスを提供するタイミングを決定する技術が提供されている。例えば、購入商品および商品購入日の情報を含む履歴情報に基づいて、購入者が次回購入する商品の日にちを予測する技術が提供されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for determining a timing for providing a service to a user based on various information has been provided. For example, there is provided a technique for predicting the date of a product to be purchased next time by a purchaser based on history information including purchased product and product purchase date information.
しかしながら、上記の従来技術ではユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することが難しい。例えば、購入商品および商品購入日の情報を含む履歴情報に基づくだけでは、ユーザが過去の行動パターンと異なる行動を行った場合等において、ユーザにとって適切でないタイミングでサービスが提供される場合がある。すなわち、過去の履歴に基づくだけでは、その時点におけるユーザにとって適切なタイミングでサービスを提供することが難しい。 However, it is difficult for the above-described conventional technology to appropriately determine the timing for providing a service to the user. For example, the service may be provided at a timing that is not appropriate for the user when the user performs an action different from the past action pattern only based on the history information including the purchased product and the product purchase date information. In other words, it is difficult to provide a service at an appropriate timing for the user at that time only based on the past history.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定する決定装置、決定方法、及び決定プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a determination device, a determination method, and a determination program that appropriately determine the timing of providing a service to a user.
本願に係る決定装置は、ユーザの居住空間において所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された商品の重量の変化に関する情報に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。 The determination device according to the present application is based on an acquisition unit that acquires information on the weight of a product detected by a predetermined sensor in a user's living space, and information on a change in the weight of the product acquired by the acquisition unit, And a determination unit that determines a timing for providing a service related to the product to the user.
実施形態の一態様によれば、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that it is possible to appropriately determine the timing of providing a service to the user.
以下に、本願に係る決定装置、決定方法、及び決定プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)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決定装置、決定方法、及び決定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各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。 Hereinafter, a determination apparatus, a determination method, and a mode for executing a determination program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the determination device, the determination method, and the determination program according to the present application are not limited to the embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
(実施形態)
〔1.決定処理〕
まず、実施形態に係る決定処理について説明する。図1は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図1に示す決定装置100は、所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する決定サービスを提供する。なお、図1においては、例えばマンション等の一戸である空間ID「SP1」により識別される空間(図5参照。以下、「住戸SP1」とする場合がある)を居住空間(以下、単に「空間」とする場合がある)の一例として示す。
(Embodiment)
[1. Decision process)
First, the determination process according to the embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a determination process according to the embodiment. The
また、図1の例では、住戸SP1内にセンサID「SN1」により識別される重量センサ(以下、単に「センサSN1」とする場合がある)が設けられており、センサSN1により検知された情報(以下、「検知情報」ともいう)に基づいて、ユーザにサービスを提供するタイミングを決定する場合を示す。また、図1の例では、センサSN1により商品の重量を検知し、重量の変化に基づいてユーザに商品購入のサービスを提供するタイミングを決定する場合を示す。また、図1の例では、住戸SP1に居住するユーザであって、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU1」とする場合がある)を対象に商品購入のサービスを提供するタイミングを決定する場合を示す。 In the example of FIG. 1, a weight sensor (hereinafter sometimes simply referred to as “sensor SN1”) identified by the sensor ID “SN1” is provided in the dwelling unit SP1, and information detected by the sensor SN1. (Hereinafter, also referred to as “detection information”), the case where the timing for providing the service to the user is determined is shown. In the example of FIG. 1, the weight of the product is detected by the sensor SN1, and the timing for providing the product purchase service to the user is determined based on the change in the weight. In the example of FIG. 1, a product purchase service is provided for a user who lives in the dwelling unit SP1 and is identified by the user ID “U1” (hereinafter may be referred to as “user U1”). The case where the timing to perform is determined is shown.
図1に示すように、実施形態に係る決定システム1には、重量センサであるセンサSN1と、商取引装置50と、決定装置100とが含まれる。決定装置100はセンサSN1や商取引装置50と所定のネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図1に示した決定システム1には、複数のセンサSN1や、複数の商取引装置50や、複数の決定装置100が含まれてもよい。決定システム1には、重量センサに限らず商品の重量を検知可能であれば赤外線センサ等の各種センサが含まれてもよい。
As shown in FIG. 1, the
図1に示す例において、センサSN1は、載置された商品(物体)の重量を検知する重量センサである。また、センサSN1は、所定のネットワークを介して決定装置100に検知情報を送信する。すなわち、住戸SP1に設けられるセンサSN1は、決定装置100と通信可能である。なお、ここでいう、決定装置100と通信可能とは、他の装置を介して決定装置100と通信可能であることも含まれるものとする。なお、図1の例では、センサSN1を図示するために、住戸SP1内のテーブル上にセンサSN1を接地する場合を示すが、センサSN1は、商品の重量を検知可能であれば、種々の態様で設けられてもよい。例えば、センサSN1は、住戸SP1内の冷蔵庫内に設けられていてもよく、冷蔵庫のドアに設けられたサイドポケット等、重量の検出対象となる商品が設置される任意の位置に設けられてもよい。例えば、センサSN1は、ID「FR1」により識別されるIoT機器である冷蔵庫(図5参照)と一体に設けられてもよい。
In the example illustrated in FIG. 1, the sensor SN <b> 1 is a weight sensor that detects the weight of a mounted product (object). In addition, the sensor SN1 transmits detection information to the
商取引装置50は、商取引サービスを提供するために用いられる情報処理装置である。例えば、商取引装置50は、決定装置100からの情報を取得し、ユーザの居住地に商品を配送するサービスを提供する提供元が利用する装置である。図1の例では、商取引装置50を用いる提供元は、商取引装置50により決定装置100からの情報を取得し、その情報に基づいて物流拠点DB1からユーザU1の住戸SP1に商品を配送するサービスを提供する。なお、商取引装置50を用いる提供元が提供するサービスは、決定装置100からの情報に基づいて商品をユーザU1に配送可能であれば、電子商取引サービスに限らず、どのような態様のサービスであってもよい。
The
決定装置100は、ユーザの居住空間において所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する情報処理装置である。また、決定装置100が商取引サービスを提供する場合、商取引装置50と決定装置100とは一体であってもよい。
The
以下、図1を用いて、決定処理の一例を説明する。図1では、重量を検知する対象となる商品がケチャップAである場合を示す。なお、ケチャップAは、商品ID「GD1」により識別される商品(以下、「商品GD1」ともいう)であり、ユーザU1が定期購入している商品であるものとする。また、図1では、商品GD1の内容量の減少に応じて、商品GD1を商品GD1−1〜GD1−3として説明する。すなわち、図1では、商品GD1−1、GD1−2、GD1−3の順で時間が経過していることを示す。なお、商品GD1−1、GD1−2、GD1−3は同一の商品GD1(ケチャップA)である。また、商品GD1−1〜GD1−3を区別なく説明する場合、商品GD1やケチャップAと記載する。 Hereinafter, an example of the determination process will be described with reference to FIG. FIG. 1 shows a case where the product whose weight is to be detected is ketchup A. The ketchup A is a product identified by the product ID “GD1” (hereinafter also referred to as “product GD1”), and is a product that the user U1 regularly purchases. In FIG. 1, the product GD1 is described as the products GD1-1 to GD1-3 according to the decrease in the content of the product GD1. That is, in FIG. 1, it shows that time has passed in order of goods GD1-1, GD1-2, GD1-3. Note that the products GD1-1, GD1-2, and GD1-3 are the same product GD1 (ketchup A). Moreover, when demonstrating goods GD1-1-GD1-3 without distinction, it describes as goods GD1 and ketchup A.
また、図1では、商品GD1の重量が検知されるタイミングに応じて、住戸SP1を住戸SP1−1〜SP1−3として説明する。すなわち、図1では、住戸SP1−1、SP1−2、SP1−3の順で時間が経過していることを示す。なお、住戸SP1−1、SP1−2、SP1−3は同一の住戸SP1である。また、住戸SP1−1〜SP1−3を区別なく説明する場合、住戸SP1と記載する。 Further, in FIG. 1, the dwelling units SP1 are described as dwelling units SP1-1 to SP1-3 according to the timing at which the weight of the product GD1 is detected. That is, in FIG. 1, it shows that time has passed in order of dwelling units SP1-1, SP1-2, and SP1-3. The dwelling units SP1-1, SP1-2, and SP1-3 are the same dwelling unit SP1. Moreover, when demonstrating dwelling unit SP1-1-SP1-3 without distinction, it describes as dwelling unit SP1.
また、以下では、商品GD1の重量の検知による情報の更新に応じて、決定装置100を決定装置100−1〜100−3として説明する。すなわち、図1では、決定装置100−1、100−2、100−3の順で時間が経過していることを示す。なお、決定装置100−1〜100−3は同一の決定装置100である。また、以下では、決定装置100−1〜100−3について、特に区別することなく説明する場合には、決定装置100と記載する。また、以下では、商品GD1の重量の検知による情報の更新に応じて、検知情報記憶部122を検知情報記憶部122−1〜122−3として説明する。すなわち、図1では、検知情報記憶部122−1、122−2、122−3の順で時間が経過していることを示す。また、検知情報記憶部122−1〜122−3は同一の検知情報記憶部122である。また、以下では、検知情報記憶部122−1〜122−3について、特に区別することなく説明する場合には、検知情報記憶部122と記載する。
Hereinafter, the
図1に示すように、住戸SP1−1において、ユーザU1は、センサSN1に商品GD1−1を載置する(ステップS11)。これにより、センサSN1は、載置された商品GD1−1の重量を検知する。その後、センサSN1は、検知ID「D1」により識別される検知に関する情報(以下、「検知情報D1」ともいう)を決定装置100へ送信する(ステップS12)。例えば、センサSN1は、検知した重量が180gであることを示す検知情報D1を決定装置100へ送信する。
As shown in FIG. 1, in the dwelling unit SP1-1, the user U1 places the product GD1-1 on the sensor SN1 (step S11). Thereby, the sensor SN1 detects the weight of the placed product GD1-1. Thereafter, the sensor SN1 transmits information relating to the detection identified by the detection ID “D1” (hereinafter also referred to as “detection information D1”) to the determination device 100 (step S12). For example, the sensor SN1 transmits detection information D1 indicating that the detected weight is 180 g to the
センサSN1から検知情報D1を取得した決定装置100−1は、検知情報D1に関する商品を追加する(ステップS13)。なお、検知情報D1対応する商品は、検知情報D1から推定してもよいし、ユーザU1による入力に基づいてもよい。図1の例では、決定装置100は、ユーザU1が入力した「ケチャップA」の情報を基に、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定する。例えば、決定装置100は、ユーザU1がセンサSN1に設けられた入力インターフェイスを介して入力した「ケチャップA」に関する情報に基づいて、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定してもよい。また、決定装置100は、ユーザU1が利用するIoT機器、例えばスマートフォンに入力した「ケチャップA」に関する情報に基づいて、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定してもよい。なお、上記は一例であり、決定装置100は、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定可能であれば、どのような情報に基づいて推定を行ってもよい。
The determination device 100-1 that has acquired the detection information D1 from the sensor SN1 adds a product related to the detection information D1 (step S13). The product corresponding to the detection information D1 may be estimated from the detection information D1, or may be based on an input by the user U1. In the example of FIG. 1, the
図1の例では、決定装置100−1は、検知情報記憶部122−1に示すように、検知ID「D1」により識別される検知により、ケチャップAの重量が「180(g)」であると検知されたことを示す情報を検知情報記憶部122に追加する。
In the example of FIG. 1, the determination device 100-1 has the weight of ketchup A “180 (g)” as detected by the detection ID “D1” as shown in the detection information storage unit 122-1. Is added to the detection
その後、ユーザU1は、センサSN1に載置した商品GD1−1であるケチャップAを使用する(ステップS14)。その後、図1に示すように、住戸SP1−2において、ユーザU1は、センサSN1にステップS14において使用後の商品GD1−2を載置する(ステップS15)。これにより、センサSN1は、載置された商品GD1−2の重量を検知する。その後、センサSN1は、検知ID「D2」により識別される検知に関する情報(以下、「検知情報D2」ともいう)を決定装置100へ送信する(ステップS16)。 Thereafter, the user U1 uses the ketchup A that is the product GD1-1 placed on the sensor SN1 (step S14). Thereafter, as shown in FIG. 1, in the dwelling unit SP1-2, the user U1 places the used product GD1-2 on the sensor SN1 in step S14 (step S15). Accordingly, the sensor SN1 detects the weight of the placed product GD1-2. Thereafter, the sensor SN1 transmits information relating to the detection identified by the detection ID “D2” (hereinafter also referred to as “detection information D2”) to the determination device 100 (step S16).
センサSN1から検知情報D2を取得した決定装置100は、検知情報D2に基づいて情報を更新する(ステップS17)。図1の例では、決定装置100−2は、検知情報記憶部122−2に示すように、検知ID「D2」により識別される検知により、ケチャップAの重量が「110(g)」であると検知されたことを示す情報を検知情報記憶部122に追加する。なお、決定装置100−2は、最新のケチャップAの重量「110(g)」や、商品情報記憶部124に記憶されたケチャップAに関する容器の重量(以下、「容器重量」ともいう)「20(g)」や閾値「40(g)」に基づいて、ケチャップAの購入処理を行うかの判定を行い、サービスを提供しないと決定するが、図示を省略する。
The
その後、ユーザU1は、センサSN1に載置した商品GD1−2であるケチャップAを使用する(ステップS18)。その後、図1に示すように、住戸SP1−3において、ユーザU1は、センサSN1にステップS18において使用後の商品GD1−3を載置する(ステップS19)。これにより、センサSN1は、載置された商品GD1−3の重量を検知する。その後、センサSN1は、検知ID「D3」により識別される検知に関する情報(以下、「検知情報D3」ともいう)を決定装置100へ送信する(ステップS20)。 Thereafter, the user U1 uses the ketchup A which is the product GD1-2 placed on the sensor SN1 (step S18). Thereafter, as shown in FIG. 1, in the dwelling unit SP1-3, the user U1 places the used product GD1-3 on the sensor SN1 in step S18 (step S19). Thereby, the sensor SN1 detects the weight of the placed product GD1-3. Thereafter, the sensor SN1 transmits information related to the detection identified by the detection ID “D3” (hereinafter, also referred to as “detection information D3”) to the determination device 100 (step S20).
センサSN1から検知情報D3を取得した決定装置100は、検知情報D3に基づいて情報を更新する(ステップS21)。図1の例では、決定装置100−3は、検知情報記憶部122−3に示すように、検知ID「D3」により識別される検知により、ケチャップAの重量が「50(g)」であると検知されたことを示す情報を検知情報記憶部122に追加する。
The
ここで、決定装置100−3は、最新のケチャップAの重量「50(g)」や、商品情報記憶部124に記憶されたケチャップAに関する容器重量「20(g)」や閾値「40(g)」に基づいて、ケチャップAの購入処理を行うかの判定を行う。なお、容器重量「20(g)」は、ケチャップAの容器重量であり、閾値「40(g)」は、サービスを提供するタイミングを決定するために用いる閾値を示す。
Here, the determination apparatus 100-3 uses the latest weight “50 (g)” of the ketchup A, the container weight “20 (g)” regarding the ketchup A stored in the product
検知情報記憶部122−3に記憶された最新のケチャップAの重量が「50(g)」である決定装置100−3は、図1中の判定情報CN1に基づいて、ユーザU1に対してケチャップAの購入処理を行うと決定する(ステップS22)。例えば、決定装置100−3は、図1中の判定情報CN1に示すように、最新のケチャップAの重量とケチャップAの容器重量の差分と、閾値を比較することにより、ユーザU1に対してケチャップAの購入処理を行うと決定する。具体的には、決定装置100−3は、図1中の判定情報CN1に示すように、最新のケチャップAの重量とケチャップAの容器重量の差分が「30(=50−20)」であり、閾値「40」以下となったため、ユーザU1に対してケチャップAの購入処理を行うと決定する。 The determination device 100-3 in which the weight of the latest ketchup A stored in the detection information storage unit 122-3 is “50 (g)” is ketchup for the user U1 based on the determination information CN1 in FIG. It is determined that the purchase process of A is performed (step S22). For example, as shown in the determination information CN1 in FIG. 1, the determination apparatus 100-3 compares the difference between the latest weight of ketchup A and the container weight of ketchup A with a threshold value, thereby ketchup the user U1. It is determined that the purchase process of A is performed. Specifically, as shown in the determination information CN1 in FIG. 1, the determining device 100-3 has a difference between the latest weight of ketchup A and the container weight of ketchup A is “30 (= 50-20)”. Since the threshold value is “40” or less, it is determined to perform the ketchup A purchase process for the user U1.
そのため、決定装置100−3は、商取引装置50へユーザU1がケチャップAを購入することを示す情報(購入情報)を送信する(ステップS23)。例えば、決定装置100−3は、ケチャップAを識別する情報である商品ID「GD1」と購入するユーザを識別する情報であるユーザID「U1」を商取引装置50へ送信してもよい。また、例えば、決定装置100−3は、ユーザU1の住所等を商取引装置50へ送信してもよい。
Therefore, the determination apparatus 100-3 transmits information (purchase information) indicating that the user U1 purchases ketchup A to the commercial transaction apparatus 50 (step S23). For example, the determination apparatus 100-3 may transmit the product ID “GD1”, which is information for identifying the ketchup A, and the user ID “U1”, which is information for identifying the user who purchases, to the
その後、商取引装置50を用いる提供元は、物流拠点DB1からユーザU1の住居SP1の住所「住所A」(図5参照)にケチャップAを配送する(ステップS24)。
Thereafter, the provider using the
上述したように、決定装置100は、センサSN1により検知したケチャップAの重量に基づいて、ユーザU1が使用するケチャップAの残量を推定する。また、決定装置100は、推定したケチャップAの残量と所定の閾値(例えば、40(g))とを比較することにより、ユーザU1にとってケチャップAを買い足す適切なタイミングを決定する。これにより、決定装置100は、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。なお、上述した例では、決定装置100が購入処理を行う場合を示したが、決定装置100が提供するサービスは、購入処理に限らず、商品の重量に関する情報に基づいて、ユーザに提供可能なサービスであればどのようなサービスであってもよい。例えば、決定装置100は、商品の重量に関する情報に基づいて、商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定してもよい。例えば、決定装置100は、検知された商品の重量が所定の閾値に達した場合、その商品の購入を促す情報をユーザに提供してもよい。なお、上記例では、決定装置100がセンサSN1から情報を取得して決定処理を行う場合を例示したが、決定装置100がセンサSN1の機能を有してもよい。この場合、例えば、決定装置100とセンサSN1とは一体であり、決定装置100が住居SP1内に配置されてもよい。
As described above, the
上述した例では、決定装置100は、ユーザU1の入力に基づいてセンサSN1が検知した商品を推定する場合を示したが、ユーザU1の入力に限らず、利用可能な情報に応じて種々の情報を用いて商品を推定したり、種々の情報を組み合わせて商品を推定したりしてもよい。例えば、決定装置100は、ユーザUIの購入履歴に基づいて、センサSN1が検知した商品を推定したりしてもよい。例えば、決定装置100は、ユーザUIの購入履歴に基づく商品のユーザU1の住居SP1への配送日時と、センサSN1により商品が検知された日時とが所定の範囲内(例えば1時間以内)である場合、ユーザU1の住居SP1に配送された商品をセンサSN1により検知された商品と推定してもよい。また、例えば、決定装置100は、上述した配送日時に複数の商品がユーザU1の住居SP1に配送される場合、複数の商品のうち、センサSN1により最初に検知された商品の重量と、所定の手段により取得された未使用時の重量とが、所定の条件を満たす商品をセンサSN1により検知された商品と推定してもよい。配送される場合、複数の商品のうち、センサSN1により最初に検知された商品の重量と、所定の手段により取得された未使用時の重量とが最も近似する商品をセンサSN1により検知された商品と推定してもよい。なお、決定装置100は、各商品を提供する提供元が提供する商品情報等を外部の情報処理装置から取得する等、種々の手段により各商品の未使用時の重量を取得してもよい。また、決定装置100は、各商品の未使用時の重量に関する情報を記憶部120(図2参照)に格納してもよい。
In the example described above, the
また、例えば、決定システム1は、上記のセンサSN1に限らず、種々のセンサを適宜用いて、商品の重量に関する情報を検知してもよい。例えば、決定システム1は、赤外線センサを用いて、商品の重量に関する情報を検知してもよい。例えば、決定システム1は、住居SP1に配置された冷蔵庫内に設けられた赤外線センサを用いて、冷蔵庫内に収納される商品の重量に関する情報を検知してもよい。例えば、決定システム1は、赤外線センサを用いて、冷蔵庫内の所定の高さに赤外線を放射しその反射の有無により、商品の重量に関する情報を検知してもよい。例えば、決定システム1は、赤外線センサを用いて、冷蔵庫内の所定の高さに赤外線を放射しその反射の有無の変化の回数により、検知された商品の使用頻度を検知してもよい。また、決定装置100は、赤外線センサが検知した商品の使用頻度とその商品の1回に使用される平均量に基づいて、商品の重量を検知してもよい。例えば、決定装置100は、赤外線センサが検知した商品の使用頻度が3回であり、その商品の1回に使用される平均量が「50g」である場合、その商品の消費量が「150g(=50×3g)」であると推定してもよい。また、決定装置100は、商品の使用前の重量が「400g」であり、上記のように商品の消費量が「150g」であると推定した場合、残りの商品の重量を「250g(=400−150g)」であると推定してもよい。
In addition, for example, the
〔2.決定装置の構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る決定装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る決定装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、決定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、決定装置100は、決定装置100の管理者等から各種操作を取得する入力部(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。
[2. Configuration of decision device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、商取引装置50や重量センサSN1等のIoT機器やユーザが利用する端末装置や商取引装置50との間で情報の送受信を行う。また、通信部110は、上記に限らず種々の外部装置との間で情報の送受信を行ってもよい。
(Communication unit 110)
The
(記憶部120)
記憶部120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、または、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。実施形態に係る記憶部120は、図2に示すように、ユーザ情報記憶部121や検知情報記憶部122や空間情報記憶部123や商品情報記憶部124を有する。
(Storage unit 120)
The
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、各ユーザについてネットワーク上における商取引の決済に用いられる口座に関する情報やユーザの属性情報等の各種情報を記憶する。図3に、実施形態に係るユーザ情報記憶部121の一例を示す。図3に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「端末ID」、「性別」といった項目を有する。
(User information storage unit 121)
The user
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「端末ID」は、対応するユーザが利用する端末装置の識別情報を示す。「性別」は、対応するユーザの性別を示す。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. “Terminal ID” indicates identification information of a terminal device used by a corresponding user. “Gender” indicates the gender of the corresponding user.
例えば、図3に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、端末ID「TM1」により識別される端末装置を利用しており、性別が「女性」であることを示す。また、例えば、図3に示す例において、ユーザID「U2」により識別されるユーザは、端末ID「TM2」により識別される端末装置を利用しており、性別が「男性」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 3, the user (user U1) identified by the user ID “U1” uses the terminal device identified by the terminal ID “TM1”, and the gender is “female”. Indicates. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 3, the user identified by the user ID “U2” uses the terminal device identified by the terminal ID “TM2”, and the gender is “male”. .
なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、性別に限らず、種々の属性情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、年齢、自宅、勤務地、興味・関心、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。また、例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザが商品購入の決済に用いる口座に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、限度額に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、過去の決済金額に関する情報を記憶してもよい。
The user
(検知情報記憶部122)
実施形態に係る検知情報記憶部122は、検知に関する各種情報を記憶する。例えば、検知情報記憶部122は、センサSN1等の種々のセンサによる検知に関する各種情報を記憶する。図4は、実施形態に係る検知情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す検知情報記憶部122は、「センサID」、「商品ID」、「商品」、「検知ID」、「重量(g)」、「日時」といった項目が含まれる。
(Detection information storage unit 122)
The detection
「センサID」は、センサを識別する情報を示す。「商品ID」は、商品を識別する情報を示す。「商品」は、対応する商品IDにより識別される商品を示す。「検知ID」は、対応する商品に対するセンサによる検知を識別する情報を示す。また、「重量(g)」は、対応する検知IDにより識別される検知により取得された重量を示す。また、「日時」は、対応する検知が行われた日時を示す。なお、図4の例では、「日時」に記憶される情報を「日時DA」等の符号で図示するが、「日時」には、「2016年8月5日17時55分43秒」等の具体的な日時が記憶されるものとする。 “Sensor ID” indicates information for identifying a sensor. “Product ID” indicates information for identifying a product. “Product” indicates a product identified by the corresponding product ID. “Detection ID” indicates information for identifying detection by the sensor for the corresponding product. “Weight (g)” indicates the weight acquired by the detection identified by the corresponding detection ID. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding detection was performed. In the example of FIG. 4, information stored in “date and time” is illustrated by a symbol such as “date and time DA”, but “date and time” includes “August 5, 2016 17:55:43” and the like. It is assumed that the specific date and time is stored.
例えば、図4に示す例において、センサID「SN1」により識別されるセンサ(センサSN1)により、商品ID「GD1」により識別される商品「ケチャップA」が、日時DA、日時DB、日時DCの3回検知されたことを示す。例えば、日時DAにおける検知ID「D1」により識別される検知により、ケチャップAの重量が「180(g)」であると検知されたことを示す。また、例えば、日時DBにおける検知ID「D2」により識別される検知により、ケチャップAの重量が「110(g)」であると検知されたことを示す。また、例えば、日時DCにおける検知ID「D3」により識別される検知により、ケチャップAの重量が「50(g)」であると検知されたことを示す。 For example, in the example illustrated in FIG. 4, the product “ketchup A” identified by the product ID “GD1” is represented by the date / time DA, the date / time DB, and the date / time DC by the sensor (sensor SN1) identified by the sensor ID “SN1”. Indicates that it was detected three times. For example, the detection identified by the detection ID “D1” at the date and time DA indicates that the weight of ketchup A is detected as “180 (g)”. Further, for example, it indicates that the weight of the ketchup A is detected as “110 (g)” by the detection identified by the detection ID “D2” in the date / time DB. Further, for example, it indicates that the weight of ketchup A is detected as “50 (g)” by the detection identified by the detection ID “D3” at the date and time DC.
なお、検知情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
The detection
(空間情報記憶部123)
実施形態に係る空間情報記憶部123は、空間に関する各種情報を記憶する。また、空間情報記憶部123は、空間に設けられたセンサ等を含むIoT機器に関する情報を記憶する。図5は、実施形態に係る空間情報記憶部の一例を示す図である。図5には、空間情報記憶部123に記憶される空間に関する情報の一例を示す。図5に示すように、空間情報記憶部123は、空間に関する情報として、「空間ID」、「住所」、「ユーザ」、「IoT機器1」、「IoT機器2」といった項目が含まれる。
(Spatial information storage unit 123)
The spatial information storage unit 123 according to the embodiment stores various types of information regarding the space. In addition, the spatial information storage unit 123 stores information related to IoT devices including sensors provided in the space. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the spatial information storage unit according to the embodiment. In FIG. 5, an example of the information regarding the space memorize | stored in the space information storage part 123 is shown. As illustrated in FIG. 5, the space information storage unit 123 includes items such as “space ID”, “address”, “user”, “
「空間ID」は、空間を識別するための識別情報を示す。例えば、空間ID「SP1」により識別される空間は、図1の例に示す住戸SP1に対応する。また、「住所」は、空間IDにより識別される空間に対応する不動産の住所に関する情報を示す。また、「ユーザ」は、対応する空間IDにより識別される空間に居住するユーザを示す。また、「IoT機器1」や「IoT機器2」には、「ID」や「種別」といった項目が含まれる。なお、「IoT機器1」や「IoT機器2」のみを図示するが、例えば、対応する空間に設けられたIoT機器が8つである場合、「IoT機器1」〜「IoT機器8」のIoT機器に関する情報が記憶される。すなわち、対応する空間に設けられたIoT機器が8つである場合、空間に設けられた8つのIoT機器に関する情報が記憶される。「IoT機器1」や「IoT機器2」の「ID」は、空間に設けられたIoT機器を識別するための識別情報を示す。また、「IoT機器1」や「IoT機器2」の「種別」は、空間に設けられたIoT機器の種別を示す。例えば、「IoT機器1」の「ID」は、空間に設けられたIoT機器を識別するための識別情報を示す。
“Space ID” indicates identification information for identifying a space. For example, the space identified by the space ID “SP1” corresponds to the dwelling unit SP1 shown in the example of FIG. “Address” indicates information regarding the address of the real estate corresponding to the space identified by the space ID. “User” indicates a user who lives in the space identified by the corresponding space ID. In addition, items such as “ID” and “type” are included in “
例えば、図5に示す例において、空間ID「SP1」により識別される空間(住戸SP1)は、住所が「住所A」であり、ユーザU1が居住していることを示す。また、住戸SP1には、種別「重量センサ」であるIoT機器(センサSN1)や、種別「冷蔵庫」であるIoT機器(冷蔵庫FR1)が設けられることを示す。なお、説明を簡単にするために、センサID「SN1」とIoT機器として識別するID「SN1」が同じである場合を示すが、センサを識別するためのセンサIDとセンサをIoT機器として識別するIDは異なってもよい。 For example, in the example illustrated in FIG. 5, the space (dwelling unit SP1) identified by the space ID “SP1” indicates that the address is “address A” and the user U1 resides. Further, it is shown that the dwelling unit SP1 is provided with an IoT device (sensor SN1) that is a type “weight sensor” and an IoT device (refrigerator FR1) that is a type “refrigerator”. In order to simplify the description, the sensor ID “SN1” and the ID “SN1” that identifies the IoT device are the same. However, the sensor ID for identifying the sensor and the sensor are identified as the IoT device. The ID may be different.
なお、空間情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、空間情報記憶部123は、各IoT機器が利用できるサービスが異なる場合、IoT機器ごとに利用するサービスに関する情報を関連付けて記憶してもよい。 The spatial information storage unit 123 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. For example, when the services that can be used by each IoT device are different, the spatial information storage unit 123 may store information related to the service used for each IoT device in association with each other.
(商品情報記憶部124)
実施形態に係る商品情報記憶部124は、商品に関する各種情報を記憶する。例えば、商品情報記憶部124は、商品の内容量等に関する各種情報を記憶する。例えば、商品の内容量等に関する各種情報は、商品の製造元等から取得されてもよい。図6は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。図6に示す商品情報記憶部124は、「商品ID」、「商品」、「内容量(g)」、「容器(g)」、「閾値(g)」といった項目を有する。
(Product information storage unit 124)
The product
「商品ID」は、商品を識別する情報を示す。「商品」は、対応する商品IDにより識別される商品を示す。「内容量(g)」は、対応する商品IDにより識別される商品の内容量を示す。また、「容器(g)」は、対応する商品IDにより識別される商品の容器重量を示す。また、「閾値(g)」は、対応する商品IDにより識別される商品に関するサービスを提供するタイミングの決定に用いる閾値を示す。 “Product ID” indicates information for identifying a product. “Product” indicates a product identified by the corresponding product ID. “Internal capacity (g)” indicates the internal capacity of the product identified by the corresponding product ID. Further, “container (g)” indicates the container weight of the product identified by the corresponding product ID. The “threshold value (g)” indicates a threshold value used for determining the timing for providing the service related to the product identified by the corresponding product ID.
例えば、図6に示す例において、商品ID「GD1」により識別される商品は、ケチャップAであり、内容量が「160(g)」であり、容器重量が「20(g)」であり、閾値が「40(g)」であることを示す。また、例えば、図6に示す例において、商品ID「GD2」により識別される商品は、ワインAであり、内容量が「800(g)」であり、容器重量が「200(g)」であり、閾値が「300(g)」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 6, the product identified by the product ID “GD1” is ketchup A, the content is “160 (g)”, the container weight is “20 (g)”, It indicates that the threshold is “40 (g)”. For example, in the example shown in FIG. 6, the product identified by the product ID “GD2” is wine A, the content is “800 (g)”, and the container weight is “200 (g)”. Yes, indicating that the threshold is “300 (g)”.
なお、商品情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部124は、商品の金額に関する情報を記憶してもよい。例えば、商品情報記憶部124は、商品が購入された日時や商品の金額に関する情報を記憶してもよい。また、各商品に関する「内容量(g)」、「容器(g)」は、後述する推定処理により推定した数値であってもよいし、外部の情報処理装置から取得した数値であってもよい。
The product
(制御部130)
図2の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、決定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(決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(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 2, the
図2に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、決定部133と、送信部134とを有し、以下に説明する決定処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図2に示した構成に限られず、後述する決定処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As illustrated in FIG. 2, the
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、種々のセンサから各種情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザの居住空間において所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザが定期購入している商品の重量に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザにより消費される商品の重量に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、第1時点における商品の重量に関する第1情報と、第1時点よりも後の第2時点における商品の重量に関する第2情報とを取得する。
(Acquisition part 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from an external information processing apparatus. For example, the acquisition unit 131 acquires various information from various sensors. For example, the acquisition unit 131 acquires information related to the weight of a product detected by a predetermined sensor in the user's living space. For example, the acquisition unit 131 acquires information related to the weight of products that the user regularly purchases. For example, the acquisition unit 131 acquires information related to the weight of products consumed by the user. For example, the acquisition unit 131 acquires the first information related to the weight of the product at the first time point and the second information related to the weight of the product at the second time point after the first time point.
(推定部132)
推定部132は、種々の情報を推定する。例えば、推定部132は、取得部131により取得された商品の重量に関する情報に基づいて、重量が検知された商品を推定する。例えば、推定部132は、取得部131により取得されたユーザによる商品の購入履歴に関する情報に基づいて、重量が検知された商品を推定する。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates various information. For example, the estimation unit 132 estimates the product for which the weight is detected based on the information regarding the weight of the product acquired by the acquisition unit 131. For example, the estimation unit 132 estimates the product for which the weight is detected based on the information related to the purchase history of the product by the user acquired by the acquisition unit 131.
図1の例では、推定部132は、ユーザU1が入力した「ケチャップA」の情報を基に、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定する。例えば、推定部132は、ユーザU1がセンサSN1に設けられた入力インターフェイスを介して入力した「ケチャップA」に関する情報に基づいて、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定してもよい。また、推定部132は、ユーザU1が利用するIoT機器、例えばスマートフォンに入力した「ケチャップA」に関する情報に基づいて、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定してもよい。なお、上記は一例であり、推定部132は、検知情報D1に対応する商品がケチャップA(商品GD1)であると推定可能であれば、どのような情報に基づいて推定を行ってもよい。 In the example of FIG. 1, the estimation unit 132 estimates that the product corresponding to the detection information D1 is ketchup A (product GD1) based on the information of “ketchup A” input by the user U1. For example, the estimation unit 132 determines that the product corresponding to the detection information D1 is ketchup A (product GD1) based on the information about “ketchup A” input by the user U1 via the input interface provided in the sensor SN1. It may be estimated. Further, the estimation unit 132 estimates that the product corresponding to the detection information D1 is ketchup A (product GD1) based on information related to “ketchup A” input to the IoT device used by the user U1, for example, a smartphone. Also good. Note that the above is an example, and the estimation unit 132 may perform estimation based on any information as long as it can be estimated that the product corresponding to the detection information D1 is ketchup A (product GD1).
例えば、推定部132は、ユーザU1の入力に基づいてセンサSN1が検知した商品を推定する場合を示したが、ユーザU1の入力に限らず、利用可能な情報に応じて種々の情報を用いて商品を推定したり、種々の情報を組み合わせて商品を推定したりしてもよい。例えば、推定部132は、ユーザUIの購入履歴に基づいて、センサSN1が検知した商品を推定したりしてもよい。例えば、推定部132は、ユーザUIの購入履歴に基づく商品のユーザU1の住居SP1への配送日時と、センサSN1により商品が検知された日時とが所定の範囲内(例えば1時間以内)である場合、ユーザU1の住居SP1に配送された商品をセンサSN1により検知された商品と推定してもよい。また、例えば、推定部132は、上述した配送日時に複数の商品がユーザU1の住居SP1に配送される場合、複数の商品のうち、センサSN1により最初に検知された商品の重量と、所定の手段により取得された未使用時の重量とが、所定の条件を満たす商品をセンサSN1により検知された商品と推定してもよい。配送される場合、複数の商品のうち、センサSN1により最初に検知された商品の重量と、所定の手段により取得された未使用時の重量とが最も近似する商品をセンサSN1により検知された商品と推定してもよい。 For example, although the estimation part 132 showed the case where the goods which sensor SN1 detected based on the input of the user U1 were shown, it uses not only the input of the user U1 but various information according to available information. The product may be estimated, or the product may be estimated by combining various information. For example, the estimation unit 132 may estimate the product detected by the sensor SN1 based on the purchase history of the user UI. For example, the estimation unit 132 has a delivery date and time of the product based on the purchase history of the user UI to the residence SP1 of the user U1 and a date and time when the product is detected by the sensor SN1 within a predetermined range (for example, within 1 hour). In this case, the product delivered to the residence SP1 of the user U1 may be estimated as the product detected by the sensor SN1. In addition, for example, when a plurality of products are delivered to the residence SP1 of the user U1 at the delivery date and time described above, the estimation unit 132 determines the weight of the product first detected by the sensor SN1 among the plurality of products, and a predetermined value. A product satisfying a predetermined condition by the unused weight acquired by the means may be estimated as a product detected by the sensor SN1. In the case of delivery, a product in which the weight of the product first detected by the sensor SN1 and the unused weight acquired by a predetermined means are detected by the sensor SN1 among the plurality of products. May be estimated.
例えば、推定部132は、赤外線センサが検知した商品の使用頻度が3回であり、その商品の1回に使用される平均量が「50g」である場合、その商品の消費量が「150g(=50×3g)」であると推定してもよい。また、例えば、推定部132は、商品の使用前の重量が「400g」であり、上記のように商品の消費量が「150g」であると推定した場合、残りの商品の重量を「250g(=400−150g)」であると推定してもよい。 For example, when the use frequency of the product detected by the infrared sensor is three times and the average amount used for one time of the product is “50 g”, the estimation unit 132 has a consumption amount of “150 g ( = 50 × 3 g) ”. For example, when the estimation unit 132 estimates that the weight before use of the product is “400 g” and the consumption amount of the product is “150 g” as described above, the weight of the remaining product is “250 g ( = 400−150 g) ”.
(決定部133)
決定部133は、種々の決定を行う。例えば、決定部133は、取得部131により取得された商品の重量の変化に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。例えば、決定部133は、商品の重量の変化に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。例えば、決定部133は、商品の購入を促すサービスを提供するタイミングとして、商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定する。例えば、決定部133は、商品の購入を促すサービスを提供するタイミングとして、商品の購入の処理を行うタイミングを決定する。
(Determining unit 133)
The determination unit 133 performs various determinations. For example, the determination unit 133 determines the timing for providing the service related to the product to the user based on the information related to the change in the weight of the product acquired by the acquisition unit 131. For example, the determination unit 133 determines the timing for providing the service related to the product to the user based on the information related to the change in the weight of the product. For example, the determination unit 133 determines the timing for providing information that prompts the purchase of a product as the timing for providing a service that prompts the purchase of the product. For example, the determination unit 133 determines the timing for performing the product purchase processing as the timing for providing the service for prompting the purchase of the product.
例えば、決定部133は、ユーザにより消費される商品の重量の減少速度が所定の閾値未満である場合、商品に類似する他の商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定する。なお、この点についての詳細は後述する。例えば、決定部133は、商品の重量の変化に関する情報と商品の容器重量とに基づいて、ユーザに商品の購入を促すサービスを提供するタイミングを決定する。例えば、決定部133は、商品全体の重量と商品の容器重量との差分に基づいて、ユーザに商品の購入を促すサービスを提供するタイミングを決定する。例えば、決定部133は、商品全体の重量と商品の容器重量との差分が所定の閾値未満である場合、ユーザに商品の購入を促すサービスを提供すると決定する。 For example, the determination unit 133 determines the timing for providing information prompting the purchase of another product similar to the product when the rate of decrease in the weight of the product consumed by the user is less than a predetermined threshold. Details of this point will be described later. For example, the determination unit 133 determines the timing of providing a service that prompts the user to purchase a product based on the information regarding the change in the product weight and the container weight of the product. For example, the determination unit 133 determines the timing for providing a service that prompts the user to purchase a product based on the difference between the weight of the entire product and the container weight of the product. For example, when the difference between the weight of the entire product and the container weight of the product is less than a predetermined threshold, the determination unit 133 determines to provide a service that prompts the user to purchase the product.
例えば、決定部133は、商品の重量の消費速度に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。例えば、決定部133は、第1情報と第2情報との差分に基づく第1時点と第2時点との間の商品の消費速度に応じて、商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。 For example, the determination unit 133 determines the timing for providing the service related to the product to the user based on the information related to the consumption speed of the weight of the product. For example, the determination unit 133 determines the timing for providing the service related to the product according to the consumption speed of the product between the first time point and the second time point based on the difference between the first information and the second information.
図1の例では、決定部133は、検知情報記憶部122−3に記憶された最新のケチャップAの重量が「50(g)」であるため、図1中の判定情報CN1に基づいて、ユーザU1に対してケチャップAの購入処理を行うと決定する。例えば、決定部133は、図1中の判定情報CN1に示すように、最新のケチャップAの重量とケチャップAの容器重量の差分と、閾値を比較することにより、ユーザU1に対してケチャップAの購入処理を行うと決定する。例えば、決定部133は、図1中の判定情報CN1に示すように、最新のケチャップAの重量とケチャップAの容器重量の差分が「30(=50−20)」であり、閾値「40」以下となったため、ユーザU1に対してケチャップAの購入処理を行うと決定する。 In the example of FIG. 1, since the weight of the latest ketchup A stored in the detection information storage unit 122-3 is “50 (g)”, the determination unit 133 is based on the determination information CN1 in FIG. It is determined that the ketchup A purchase process is performed for the user U1. For example, as shown in the determination information CN1 in FIG. 1, the determination unit 133 compares the difference between the latest weight of ketchup A and the container weight of ketchup A with the threshold value, thereby comparing the user U1 with ketchup A. It is determined that the purchase process is performed. For example, as shown in the determination information CN1 in FIG. 1, the determination unit 133 determines that the difference between the weight of the latest ketchup A and the container weight of ketchup A is “30 (= 50−20)” and the threshold value “40”. Since it became the following, it determines with purchasing processing of ketchup A with respect to the user U1.
(送信部134)
送信部134は、各種情報を送信する。例えば、送信部134は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信する。例えば、送信部134は、商取引装置50にユーザの購入に関する情報を送信する。例えば、送信部134は、商取引装置50にユーザAについてのケチャップAの購入情報を送信する。
(Transmitter 134)
The transmission unit 134 transmits various types of information. For example, the transmission unit 134 transmits various types of information to an external information processing apparatus. For example, the transmission unit 134 transmits information related to the user's purchase to the
〔3.処理フロー〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る決定システム1による決定処理の手順について説明する。図7は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Processing flow
Next, the procedure of the determination process by the
図7に示すように、決定装置100は、検知情報を取得する(ステップS101)。図1の例では、決定装置100は、住戸SP1に設けられた重量センサSN1により検知された検知情報を取得する。
As shown in FIG. 7, the
その後、決定装置100は、ステップS101において検知情報を取得した商品を追加する(ステップS102)。例えば、決定装置100は、商品ID「GD1」により識別されるケチャップAを検知情報記憶部122に追加する。また、決定装置100は、ケチャップAの重量を検知情報記憶部122に追加する。
Thereafter, the
決定装置100は、検知情報を取得したかどうかを判定する(ステップS103)。検知情報を取得していない場合(ステップS103:No)、決定装置100は、ステップS103の処理を繰り返す。一方、検知情報を取得した場合(ステップS103:Yes)、決定装置100は、商品の重量を更新する(ステップS104)。図1の例では、決定装置100は、ケチャップAの重量を180gから110gに更新する。
The determining
そして、決定装置100は、商品の内容量が所定の閾値以下であるかを判定する(ステップS105)。商品の内容量が所定の閾値以下でない場合(ステップS105:No)、決定装置100は、ステップS103の処理を繰り返す。
And the
一方、商品の内容量が所定の閾値以下である場合(ステップS105:Yes)、決定装置100は、商品の購入処理を行う(ステップS106)。図1の例では、決定装置100は、ケチャップAの購入を決定し、商取引装置50にユーザAについてのケチャップAの購入情報を送信する。
On the other hand, when the content amount of the product is equal to or less than the predetermined threshold (step S105: Yes), the
〔4.容器の重量の推定〕
上述したように、決定装置100は、検知情報に基づいて商品の内容量や容器重量を推定してもよい。この点について、図8を用いて説明する。図8は、実施形態に係る容器重量の推定の一例を示す図である。
[4. (Estimation of container weight)
As described above, the
図8の例では、検知情報記憶部122Aに示すように、センサSN1により、商品GD1が4回検知され、その後、商品ID「GD2」により識別される商品であるワインAが検知された場合を示す。なお、検知情報記憶部122Aは、記憶された情報以外は検知情報記憶部122と同様である。
In the example of FIG. 8, as shown in the detection
決定装置100は、連続する検知において重量が増加したタイミングをセンサSN1に載置される商品が変更されたタイミングと推定し、商品が変更されたと推定する(ステップS31)。図8の例では、検知ID「D4」により識別される検知と検知ID「D5」により識別される検知との間で重量が増加しているため、決定装置100は、検知ID「D5」により識別される検知において商品が変更されたと推定する。なお、決定装置100は、ユーザの入力により、商品の変更のタイミングを推定してもよい。
The
ステップS31の推定より、決定装置100は、検知ID「D1」により識別される検知と「D4」により識別される検知との間がケチャップAの検知であると推定する。そこで、決定装置100は、検知ID「D1」により識別される検知に関する情報と検知ID「D4」により識別される検知に関する情報とに基づいて、ケチャップAの内容量と容器重量を推定する(ステップS32)。
Based on the estimation in step S31, the determining
例えば、決定装置100は、ケチャップAの検知のうち、最終の検知により検知された重量をケチャップAの容器重量として推定する。図8の例では、例えば、決定装置100は、推定情報CN31に示すように、検知ID「D4」により識別される検知において検知された重量「20(g)」をケチャップAの容器重量として推定する。
For example, the
また、例えば、決定装置100は、ケチャップAの検知のうち、初回の検知における重量と最終の検知における重量との差分をケチャップAの内容量として推定する。図8の例では、例えば、決定装置100は、推定情報CN32に示すように、検知ID「D1」により識別される検知において検知された重量「180(g)」と検知ID「D4」により識別される検知において検知された重量「20(g)」との差分である「160(g)」をケチャップAの内容量として推定する。なお、上記は、一例であり、決定装置100は、種々の情報を適宜用いて、ケチャップAの内容量と容器重量を推定してもよい。
For example, the
〔5.ユーザの商品への評価の推定〕
また、決定装置100は、商品の重量の変化量に基づいて、ユーザの商品に対する評価を推定してもよい。この点について、図9を用いて説明する。図9は、実施形態に係るユーザの商品への評価の推定の一例を示す図である。
[5. (Estimation of user ratings)
Moreover, the
図9の例では、標準消費情報ST41に示すように、決定装置100は、一般的なユーザの消費に関する情報を取得済みであるものとする。例えば、標準消費情報ST41に示される各回数と重量との関係を示す情報は、全ユーザの平均に基づいて算出されてもよい。
In the example of FIG. 9, as shown in the standard consumption information ST41, the
例えば、図9では、標準消費情報ST41に示すように、ケチャップAの使用回数「0回」と「1回」との間の差分は、「40(=180−140)」となる。すなわち、一般的なユーザのケチャップAの1回目の使用における消費量が「40g」であることを示す。また、例えば、図9では、標準消費情報ST41に示すように、ケチャップAの使用回数「1回」と「2回」との間の差分は、「40(=140−100)」となる。すなわち、一般的なユーザのケチャップAの2回目の使用における消費量が「40g」であることを示す。 For example, in FIG. 9, as shown in the standard consumption information ST41, the difference between the number of times Ketchup A is used “0” and “1” is “40 (= 180−140)”. That is, the consumption amount of the general user's ketchup A in the first use is “40 g”. Further, for example, in FIG. 9, as shown in the standard consumption information ST41, the difference between the number of times of using ketchup A “1” and “2” is “40 (= 140−100)”. That is, the consumption amount in the second use of the general user's ketchup A is “40 g”.
決定装置100は、標準消費情報ST41に基づいて、標準の消費速度(以下、「標準消費速度」ともいう)を算出する(ステップS40)。例えば、決定装置100は、推定情報CN40に示すように、0回目の重量「180(g)」と、最終回(図9の場合、2回目)の重量「100(g)」との差分である「80(g)」を使用回数「2」で除した値を標準消費速度として算出する。例えば、決定装置100は、推定情報CN40に示すように、標準消費速度を「40(g/回)」と算出する。
The determining
また、図9の例では、検知情報記憶部122Bに示すように、センサSN1により、商品GD1が3回検知された場合を示す。なお、検知情報記憶部122Bは、記憶された情報以外は検知情報記憶部122と同様である。
In the example of FIG. 9, as shown in the detection
決定装置100は、検知情報記憶部122Bに基づいて、ユーザU1の消費速度を算出する(ステップS41)。例えば、決定装置100は、推定情報CN41に示すように、検知ID「D1」により識別される検知における重量「180(g)」と、検知ID「D3」により識別される検知における重量「150(g)」との差分である「30(g)」を使用回数(検知回数−1)である「2」で除した値を標準消費速度として算出する。例えば、決定装置100は、推定情報CN41に示すように、ユーザU1の消費速度を「15(g/回)」と算出する。
The
そして、決定装置100は、標準消費速度とユーザU1の消費速度との差分を算出する(ステップS42)。そして、決定装置100は、標準消費速度とユーザU1の消費速度との差分とを比較することにより、ユーザU1のケチャップAに対する評価を推定する。図9の例では、閾値が「20」である場合を示す。
Then, the
図9では、決定装置100は、差分情報CN42に示すように、標準消費速度とユーザU1の消費速度との間の差分は、「25(=40−15)」と算出し、閾値「20」と比較する。この場合、標準消費速度とユーザU1の消費速度との間の差分は閾値「20」よりも大きいため、決定装置100は、ユーザU1のケチャップAに対する評価が低いと推定する。
In FIG. 9, the
そのため、決定装置100は、ユーザU1に他の商品を推奨する(ステップS43)。図9の例では、決定装置100は、商品リストIL41に示すように、ユーザU1に商品ID「GD41」により識別される商品であるケチャップBを推奨する。これにより、決定装置100は、ユーザU1が他の商品に買い替える可能性の高いタイミングで他の商品をユーザにレコメンドすることができる。なお、上記の平均の算出において、決定装置100は、ある検知において前回の検知から所定の閾値以上の重量の増減が検知された場合、その検知に対応する検知情報を平均の算出に用いなくてもよい。これにより、決定装置100は、例えば、来客等により通常と異なる消費ペースとなった際の検知情報を平均から除外することができるため、ユーザの消費ペースを適切に補足することが可能となる。
Therefore, the
〔6.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置100は、取得部131と、決定部133とを有する。取得部131は、ユーザの居住空間において所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報を取得する。決定部133は、取得部131により取得された商品の重量の変化に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。
[6. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、センサSN1により検知したケチャップAの重量の変化に基づいて、ユーザU1が使用するケチャップAの残量を推定し、推定したケチャップAの残量と所定の閾値(例えば、40(g))とを比較することにより、ユーザU1にとってケチャップAを買い足す適切なタイミングを決定する。したがって、決定装置100は、所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報に基づくことにより、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、取得部131は、ユーザが定期購入している商品の重量に関する情報を取得する。決定部133は、商品の重量の変化に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。
In the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、ユーザが定期購入している商品の重量の変化に関する情報に基づくことにより、ユーザが定期購入している商品について、ユーザに適切なタイミングでサービスを提供することができる。また、決定装置100は、ユーザが定期購入している商品の重量の変化に関する情報に基づくことにより、ユーザが定期購入している商品の購入サイクルを適切に予測することが可能となる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、決定部133は、商品の購入を促すサービスを提供するタイミングとして、商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、ユーザに商品の購入を促すタイミングを適切に決定することにより、ユーザが商品を購入する可能性を高めることができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、決定部133は、商品の購入を促すサービスを提供するタイミングとして、商品の購入の処理を行うタイミングを決定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、商品の購入の処理を行うタイミングを適切に決定することにより、ユーザにとって適切なタイミングで商品の購入処理を行うことができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、決定部133は、ユーザにより消費される商品の重量の減少速度が所定の閾値未満である場合、商品に類似する他の商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、ユーザにより消費される商品の重量の減少速度が所定の閾値未満である場合、商品に類似する他の商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定することにより、ユーザが他の商品を購入する可能性を高めることができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、決定部133は、商品の重量の変化に関する情報と商品の容器の重量とに基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、商品の容器の重量を推定することにより、商品の内容量を推定することができるため、商品の重量の変化に関する情報と商品の容器の重量とに基づいて、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, since the
また、実施形態に係る決定装置100において、決定部133は、商品全体の重量と商品の容器の重量との差分に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、商品全体の重量と商品の容器の重量との差分に基づくことにより、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、決定部133は、商品全体の重量と商品の容器の重量との差分が所定の閾値未満である場合、ユーザに商品に関するサービスを提供すると決定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、商品全体の重量と商品の容器の重量との差分が所定の閾値未満である場合、ユーザに商品に関するサービスを提供すると決定することにより、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, when the difference between the weight of the entire product and the weight of the product container is less than a predetermined threshold, the
また、実施形態に係る決定装置100は推定部132を有する。推定部132は、取得部131により取得された商品の重量に関する情報に基づいて、重量が検知された商品を推定する。
In addition, the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、重量が検知された商品を推定することにより、ユーザによる商品に関する入力が得られない場合であっても、ユーザがどの商品を使用しているかを推定することができるため、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、取得部131は、ユーザによる商品の購入履歴に関する情報を取得する。決定部133は、取得部131により取得されたユーザによる商品の購入履歴に関する情報に基づいて、重量が検知された商品を推定する。
Moreover, in the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、重量が検知された商品を推定することにより、ユーザによる商品に関する入力が得られない場合であっても、ユーザによる商品の購入履歴に関する情報に基づいてユーザがどの商品を使用しているかを推定することができるため、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, even if it is a case where the input regarding a goods by a user is not obtained by estimating the goods from which the weight was detected, the
また、実施形態に係る決定装置100において、取得部131は、ユーザにより消費される商品の重量に関する情報を取得する。決定部133は、商品の重量の消費速度に関する情報に基づいて、ユーザに商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。
In the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、商品の重量の消費速度に関する情報に基づくことにより、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る決定装置100において、取得部131は、第1時点における商品の重量に関する第1情報と、第1時点よりも後の第2時点における商品の重量に関する第2情報とを取得する。決定部133は、第1情報と第2情報との差分に基づく第1時点と第2時点との間の商品の消費速度に応じて、商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する。
In the
これにより、実施形態に係る決定装置100は、第1情報と第2情報との差分に基づく第1時点と第2時点との間の商品の消費速度を用いることにより、ユーザにサービスを提供するタイミングを適切に決定することができる。
Thereby, the
〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る決定装置100は、例えば図12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。図12は、決定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。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、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[7. Hardware configuration)
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納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格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークN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ネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
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、及び、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、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまた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、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が決定装置100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。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、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行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。 As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various aspects can be made based on the knowledge of those skilled in the art including the aspects described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms that have been modified and improved.
〔8.その他〕
また、上記実施形態及び変形例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また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また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。
[8. Others]
In addition, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being performed manually. All or part of the processing can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.
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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。 In addition, the above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.
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。 In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 決定システム
100 決定装置
121 ユーザ情報記憶部
122 検知情報記憶部
123 空間情報記憶部
124 商品情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 決定部
134 送信部
50 商取引装置
SN1 センサ
N ネットワーク
DESCRIPTION OF
Claims (14)
前記取得部により取得された商品の重量の変化に関する情報に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する決定部と、
を備えたことを特徴とする決定装置。 An acquisition unit that acquires information on the weight of a product detected by a predetermined sensor in the user's living space;
A determination unit that determines a timing for providing a service related to the product to the user based on information on a change in the weight of the product acquired by the acquisition unit;
A determination apparatus comprising:
前記ユーザが定期購入している商品の重量に関する情報を取得し、
前記決定部は、
前記商品の重量の変化に関する情報に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の決定装置。 The acquisition unit
Obtaining information about the weight of the product that the user is subscribed to,
The determination unit
The determination apparatus according to claim 1, wherein timing for providing a service related to the product to the user is determined based on information related to a change in the weight of the product.
前記商品の購入を促すサービスを提供するタイミングとして、前記商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項2に記載の決定装置。 The determination unit
The determination apparatus according to claim 2, wherein a timing for providing information for prompting purchase of the product is determined as a timing for providing a service for prompting the purchase of the product.
前記商品の購入を促すサービスを提供するタイミングとして、前記商品の購入の処理を行うタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項2に記載の決定装置。 The determination unit
The determination apparatus according to claim 2, wherein a timing for performing processing for purchasing the product is determined as a timing for providing a service that prompts the purchase of the product.
前記ユーザにより消費される前記商品の重量の減少速度が所定の閾値未満である場合、前記商品に類似する他の商品の購入を促す情報を提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の決定装置。 The determination unit
The timing for providing information prompting the purchase of another product similar to the product is determined when the rate of decrease in the weight of the product consumed by the user is less than a predetermined threshold. The determination apparatus of any one of -4.
前記商品の重量の変化に関する情報と前記商品の容器の重量とに基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の決定装置。 The determination unit
The timing for providing a service related to the product to the user is determined based on the information related to the change in the weight of the product and the weight of the container of the product. The determination device described.
前記商品全体の重量と前記商品の容器の重量との差分に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の決定装置。 The determination unit
The determination apparatus according to claim 6, wherein a timing for providing a service related to the product to the user is determined based on a difference between a weight of the entire product and a weight of a container of the product.
前記商品全体の重量と前記商品の容器の重量との差分が所定の閾値未満である場合、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供すると決定する
ことを特徴とする請求項7に記載の決定装置。 The determination unit
The determination apparatus according to claim 7, wherein when the difference between the weight of the entire product and the weight of the container of the product is less than a predetermined threshold, the determination unit determines to provide the user with a service related to the product.
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の決定装置。 An estimation unit that estimates a product in which the weight is detected based on information on the weight of the product acquired by the acquisition unit;
The determination apparatus according to claim 1, further comprising:
前記ユーザによる商品の購入履歴に関する情報を取得し、
前記決定部は、
前記取得部により取得された前記ユーザによる商品の購入履歴に関する情報に基づいて、前記重量が検知された商品を推定する
ことを特徴とする請求項9に記載の決定装置。 The acquisition unit
Obtain information on the purchase history of the product by the user,
The determination unit
The determination device according to claim 9, wherein the product in which the weight is detected is estimated based on information on a purchase history of the product by the user acquired by the acquisition unit.
前記ユーザにより消費される商品の重量に関する情報を取得し、
前記決定部は、
前記商品の重量の消費速度に関する情報に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の決定装置。 The acquisition unit
Obtaining information about the weight of the product consumed by the user;
The determination unit
The determination apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein timing for providing a service related to the product to the user is determined based on information related to a consumption speed of the weight of the product.
第1時点における商品の重量に関する第1情報と、前記第1時点よりも後の第2時点における商品の重量に関する第2情報とを取得し、
前記決定部は、
前記第1情報と前記第2情報との差分に基づく前記第1時点と前記第2時点との間の前記商品の消費速度に応じて、前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する
ことを特徴とする請求項11に記載の決定装置。 The acquisition unit
Obtaining first information related to the weight of the product at the first time point and second information related to the weight of the product at the second time point after the first time point;
The determination unit
The timing for providing a service related to the product is determined according to a consumption speed of the product between the first time point and the second time point based on a difference between the first information and the second information. The determination device according to claim 11.
ユーザの居住空間において所定のセンサにより検知された商品の重量に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された商品の重量の変化に関する情報に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する決定工程と、
を含んだことを特徴とする決定方法。 A decision method performed by a computer,
An acquisition step of acquiring information related to the weight of the product detected by a predetermined sensor in the user's living space;
A determination step of determining a timing for providing a service related to the product to the user based on information on a change in the weight of the product acquired in the acquisition step;
The determination method characterized by including.
前記取得手順により取得された商品の重量の変化に関する情報に基づいて、前記ユーザに前記商品に関するサービスを提供するタイミングを決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。 An acquisition procedure for acquiring information on the weight of a product detected by a predetermined sensor in the user's living space;
A determination procedure for determining a timing for providing a service related to the product to the user based on information related to a change in the weight of the product acquired by the acquisition procedure;
A determination program characterized by causing a computer to execute.
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