JP2018197985A - レシートを用いたプロジェクトのためのレシート解析システム、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】レシートを用いるプロジェクトと連携し、プロジェクトのための各種判定を行うとともに、広範且つ有用な購買データを生成するシステム、方法、プログラム等を提供する。
【解決手段】レシートを用いたキャンペーンのためのレシート解析システムであって、紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得するためのレシートデータ取得部と、レシートデータに含まれる一つ以上の項目に基づいて、少なくとも一つのキャンペーン応募条件を満たすか否かを判定するための判定部と、取得されたレシートデータに関して購買情報を管理するための購買情報管理部と、を含み、購買情報が、レシートデータに含まれる一つの読取商品名に関する一つの商品情報をレシート毎に含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、レシートを用いたプロジェクトと連携するシステム、方法等に関する。特に、レシートを用いたキャンペーンにおける各種判定を精度よく行うことができ、キャンペーンを容易に設定することができるシステム等に関する。また、各種プロジェクトとの連携を通して有用な購買データを収集、蓄積することができるシステム、方法、及びプログラムに関する。

メーカー等企業は、商品の購入や認知を促進させる販促活動として、応募者を集め景品や賞金などを提供するキャンペーンをよく実施する。応募のために特定の商品の購入が主な条件となるものを一般にクローズド型キャンペーン、クローズド懸賞、マストバイキャンペーン等という。購買証明として店舗から発行されるレシートが使用される場合がある。

従来、キャンペーン応募のために、キャンペーン商品を購入した際のレシート画像をキャンペーンセンターに送付させるとともに、レシート画像に記載された店舗電話番号や発行年月日時分からユニークなシリアルデータを作成し、重複チェック等を行うキャンペーン応募システムが提案された（特開２０１０−２０４８６１広報：特許文献１）。

ＰＯＳレジとの通信やキャンペーンシールを用いることなく廉価にキャンペーンを実施するために、サーバがキャンペーン参加のための必要項目を記憶し、受信したレシート画像データの商品名が、カタカナの読み違いや濁音の読み違いがある場合も、キャンペーン対象商品名に６０パーセント以上一致したときは該当すると判定するキャンペーン応募システムが提案された（特開２０１４−１８６７２６広報：特許文献２）。

近年、消費の多様化により人々の消費行動の予測が困難になるとともに、ＰＯＳデータやＩＤ−ＰＯＳデータに留まらない、買物レシート（購買履歴）単位の購買データが求められている。

例えば、店舗に電子レシートシステムを導入し、ユーザが「電子レシートアプリ」を用いてユーザ自身の買物レシート（購買履歴）データをスマートフォンで自己管理できるようにして、ポイントプレゼント等のサービスの提供と引き替えに、ユーザから年齢等の個人情報と購買履歴データの提供を受けようとする試みが行われた。しかしながら、電子レシートシステムの導入にはコストがかかり店舗も限定され、現状、日々発行される膨大な紙レシートを反映するような購買データは得られていない。

また、ユーザが紙レシートをスマートフォンのカメラ等で撮影し、レシート画像をＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ)処理することで、容易に家計簿を作成するようにした家計簿ウェブアプリケーションが知られている。家計簿ウェブアプリケーションの事業者は、ユーザの同意を得る等してＯＣＲにより読取されたデータを収集し得る。しかしながら紙レシートの内容（商品名、サービス名等）や記載方式は多種多様なパターンを有し、且つＯＣＲは誤読を伴うため、有用な購買データは得られにくい。

従来、消費者が登録するレシートの画像データを入力者端末から受け付け、チェック担当者が利用するチェック担当者端末に対して、消費者の回答データとレシートの画像データとを表示させ、質問データに対する回答データの整合性をレシートの画像を用いて判定させて整合性チェックを行い「商品・サービス種別毎の購買理由を含むデータ」をマーケティングデータ化するマーケティングデータ収集システムが提案された（特開２０１４−４９０５８公報：特許文献３）。

特開２０１０−２０４８６１広報 特開２０１４−１８６７２６広報 特開２０１４−４９０５８公報

これまで提案されたキャンペーン応募システムは、レシート画像のＯＣＲ処理に適した商品、サービスマスタ等と連携するものではなかった。その結果、応募条件を満たすレシートが非該当とされたり（見逃し）、その逆（過検知）とされるなど、キャンペーン実施者や応募者の満足度を低下させる恐れがあった。

また、「回答の入力」といった作業を要すると、作業者が偏りやすく、十分な購買データが得られなかった。

従って、キャンペーンに関する判定を幅広く、且つ確実に行うことができるシステム、方法が好ましい。また、目的に応じた分析ができるように、紙レシートの記載内容自体を有用なデータとして構築するシステム、方法が好ましい。

上記に鑑みて本発明は、紙レシートを撮影したレシート画像に基づいて、キャンペーンに関する判定を幅広く、且つ確実に行うことができるシステム、方法を提供することを目的とする。紙レシートの多様な記載内容やＯＣＲに伴う誤読に対応し、これらを補うことができるデータベースシステムを提供することを目的とする。

また、目的に応じた分析ができるように、紙レシートの記載内容自体を有用なデータとして構築するシステム、方法を提供することを目的とする。特に、キャンペーン等のプロジェクトと連携して広範な購買データを収集することができ、ＰＯＳシステム等特定のシステムを導入しない者（例えば、製造業者や広告業者等）でも、マーケティングに必要な情報を得ることができるシステム、方法を提供することを目的とする。

本発明に係る一つの態様は、レシートを用いたキャンペーンのためのレシート解析システムであって、紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得するためのレシートデータ取得部と、レシートデータに含まれる一つ以上の項目に基づいて、少なくとも一つのキャンペーン応募条件を満たすか否かを判定するための判定部と、取得されたレシートデータに関して購買情報を管理するための購買情報管理部と、を含み、購買情報が、レシートデータに含まれる一つの読取商品名に関する一つの商品の情報をレシート毎に含むことを特徴とする。

本発明によれば、レシートデータに含まれる様々な項目に応じて、様々なキャンペーン応募条件の判定を行うことができる。本システムに関して設定される様々なキャンペーンの応募者のレシートを収集することができ、流通チェーンや地域を横断する広範な購買情報を取得することができる。購買情報はレシートデータに含まれる一つの読取商品名に関する一つの商品の情報をレシート毎に含み、このことにより買い物レシート単位のデータが得られる。「一つの商品」とは購買に係る一単位の商品を指し、例えば、１ＳＫＵ（Stock Keeping Unit）等に対応し得る。

レシート解析システムはさらにレシートに表記される商品名であるレシート表記商品名と、商品を一意的に識別するユニークコードとを関連付けて成る商品マスタデータベースを含み、一つの商品の情報は、一つの読取商品名に基づいて商品マスタデータベースから抽出される一つのユニークコードを含む。

キャンペーン応募条件が対象商品の購買を含むとき、判定部において、レシートデータに含まれる読取商品名と、対象商品を表す対象レシート表記商品名及び／又は対象キーワードとが比較され、読取商品名が前記対象商品に該当する確度、又は非該当であることが決定されることが好ましい。

マストバイキャンペーン等、対象商品の購買証明にレシートを用いるものについて、対象商品を表す対象レシート表記商品名及び／又は対象キーワードと読取商品名とを比較することで、店舗を限定しないエリア対象キャンペーン等であっても十分な判定を行うことができる。確度が決定されるため、確度に応じた目視などの確実な対応を行うことができる。

さらに購買情報管理部において、読取商品名を、商品を一意的に識別するユニークコードに関連付けるように読取商品名と、ユニークコードに予め関連付けられたレシート表記商品名とが比較され、読取商品名が単一のユニークコードに関連付けられるとき、該単一のユニークコード及び関連付けられたレシート表記商品名を含む購買情報が生成される。

このようにすることで、レシートの統一されない記載やＯＣＲによる読取の不確かさが補正され、キャンペーンに関する判定と連携して各種分析に有用な購買情報を生成することができる。

比較の結果確度が複数存在するとき、最も高い値に決定されてよい。本発明において読取商品名は、互いに同一と見做される複数の読取商品名を含み得る。ＯＣＲでは、カタカナや濁音等の読み違いが起こりやすく、互いに読み違えられやすい文字同士を同一の読取結果と見做すことで、決定される確度を向上させ得る。その上で、比較の結果が複数存在するとき、複数の結果のうち最も高い値として確度が決定されることが好ましい。このようにすることでＯＣＲの特性に基づいて確度を十分に向上させることができ、低い確度に対する対応（目視確認等）の負担を低減させ得る。

確度に基づいて目視確認が行われるとき、目視確認により最終的に該当又は非該当とされる目視結果が取得されてよい。このようにすることで、該当か非該当か不明であった読取商品名について補正された購買情報を得ることができる。

比較される対象レシート表記商品名及び／又はレシート表記商品名は、レシートデータに含まれる電話番号から特定される店舗に対応する対象レシート表記商品名及び／又はレシート表記商品名であってよい。このようにすることで、店舗（チェーン）毎に異なるレシートの記載のパターンに対応し精度のよい判定を行うことができる。

さらに、レシート解析システムはユニークコードとカテゴリとを関連付けるカテゴリマスタデータベースを含み、比較の結果、読取商品名が単一のユニークコードに関連付けられるとき、単一のユニークコードのカテゴリが読取商品名のカテゴリに決定され、読取商品名が複数のユニークコードに関連付けられるとき、複数のユニークコードのそれぞれのカテゴリから選択されたカテゴリが読取商品名のカテゴリに決定され得る。

このようにすることで、レシートによるカテゴリを対象としたキャンペーンを容易に設定することができ、また、カテゴリをキーとして購買情報の分析を行うことができる。

本発明の他の態様は、キャンペーンに関してレシートを解析する方法であって、紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得することと、レシートデータに含まれる一つ以上の項目に基づいて、少なくとも一つのキャンペーン応募条件を満たすか否かを判定することと、取得されたレシートデータに関して購買情報を管理することと、を含み、購買情報が、レシートデータに含まれる一つの読取商品名に関する一つの商品の情報をレシート毎に含む。

本発明に係るもう一つの態様は、レシートを解析する方法であって、紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得することと、レシートデータに含まれる読取商品名を、商品を一意的に識別するユニークコードに関連付けるように、読取商品名と、ユニークコードに予め関連付けられたレシート表記商品とを比較することと、比較の結果、読取商品名が単一のユニークコードに関連付けられるとき、単一のユニークコードに関連付けられるカテゴリを読取商品名のカテゴリに決定することと、比較の結果、読取商品名が複数のユニークコードに関連付けられるとき、複数のユニークコードのそれぞれに関連付けられるカテゴリから選択されたカテゴリを読取商品名のカテゴリに決定することと、を含む。

本発明に係るさらにもう一つの態様は、上記レシート解析方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明によれば、予め生成された各種データベースに基づいて、レシートから抽出されるデータから高精度な判定を行うことができる。キャンペーン実施者は低減されたコストにおいて、目的に応じたキャンペーンを高い自由度で設定することができ、且つ安定した運用を行うことができる。

また、キャンペーンへの応募者や家計簿ウェブアプリケーションの利用者等からレシートに関するデータを幅広くランダムに収集し、膨大且つ有用な購買データを生成することができる。本発明によれば、特定のシステム（ＰＯＳシステム、電子レシートシステム等）の導入を要することなく、レシート一枚単位の分析、チェーン単位、商品単位等の分析に有用なビッグデータを構築することができる。

図１は本発明に係るレシートデータシステムを概略的に示す。 図２は本発明に係るレシート解析サーバを概略的に示す。 図３Ａは本発明の一つの実施形態に係る、レシート解析サーバにおける処理フローを示す。 図３Ｂは本発明の一つの実施形態に係る、レシート解析サーバにおける処理フローを示す。 図４は本発明に係る一つの実施形態のキャンペーン情報データベースのデータ構造を模式的に示す。 図５は本発明に係る一つの実施形態の商品マスタデータベースのデータ構造を模式的に示す。 図６は本発明に係る一つの実施形態の店舗マスタデータベースのデータ構造を模式的に示す。 図７Ａは本発明に係る一つの実施形態のカテゴリマスタデータベースのデータ構造を模式的に示す。 図７Ｂは本発明に係る他の実施形態のカテゴリマスタデータベースのデータ構造を模式的に示す。 図８は本発明に係る一つの実施形態のキャンペーンレシートデータベースのデータ構造を模式的に示す。 図９は本発明に係る一つの実施形態の判定結果データベースのデータ構造を模式的に示す。 図１０は本発明に係る一つの実施形態のレシート（購買）データベースのデータ構造を模式的に示す。 図１１Ａは、読取商品名がキャンペーン対象商品に該当する確度を説明するための図である。 図１１Ｂは本発明に係る読取商品名の変換セットを説明するための図である。

以下、図面を参照しながら、本発明のさまざまな特徴が、本発明の限定を意図しない好適な実施例とともに説明される。図面は説明の目的で単純化、概略化されている。

図１を参照し、一つの実施形態のレシートデータシステム１は、本発明に係るレシート解析システム１００、該システム１００とインターネット等の通信ネットワーク２を介して通信を行う一つ以上の外部サーバ４０、及びこれらと通信を行うことができる複数のユーザ端末（５１、５２、５３等）を含む。

レシート解析システム１００は、ウェブアプリケーション（Ｗｅｂ／Ａｐ）サーバ１０、データベース（ＤＢ）装置を管理するデータベース（ＤＢ）サーバ２０を含む。それぞれ中央処理装置（ＣＰＵ）、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクなどを実装し、適切なオペレーティングシステム（ＯＳ）の制御の下でプログラミング言語を実行し、各種処理を実行するための機能手段を提供する。サーバに格納されるプログラムは、ＨＴＭＬ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ネイティブプログラム（オブジェクトコード）等で構築される。ＤＢサーバ２０ではデータベース管理システム(ＤＢＭＳ、ＲＤＢＭＳ)が稼動している。サーバ１０やサーバ２０は、インターネット上で記憶資源や計算資源などの資源をサービスとして提供ないし利用する形態であるクラウドコンピューティングにおけるパブリッククラウド型のサーバから構成されてよく、グループ企業等で広く使用するようにプライベートクラウド型のサーバから構成されてもよい。業務用パソコン（ＰＣ）３０はコンピュータ装置であってよく、オペレータ等がシステム１００の適切な運用のために使用することができる。

外部サーバ４０は公知のサーバ装置から構成され、システム１００やユーザ端末５１、５２、５３等との間で、プロジェクトに関連する各種データの送受信を行うことができる。例えば、外部サーバ４０は、ユーザ端末からのプロジェクトサイトへのアクセスを受けてユーザＩＤやパスコードを発行し、ユーザ端末のデバイス（カメラ等）にアクセスするなどして、紙レシートを撮影したレシート画像を取得し得る。

ユーザ端末５１、５２、５３は、公知のカメラデバイスやブラウザソフトウェアを搭載する、スマートフォン等の高機能端末やタブレット型高機能端末であってよい。

レシート解析システム１００は、外部サーバ４０のリクエストを受けて、外部サーバ４０が実施するプロジェクトに応じたレシート解析を実行し得る。プロジェクトは、各種キャンペーンや家計簿ウェブサービス等を含み、これらに限定されない。以下では説明の目的のため、レシート解析システム１００は、キャンペーンのためのレシート解析を実行するものとする。

図２にレシート解析システム１００に係るＷｅｂ／Ａｐサーバ１０、ＤＢサーバ２０のブロック図が示される。

サーバ１０は、ネットワークインターフェース（ＮＩＣ）１１を介してネットワーク２から各種情報および要求を受領する。サーバ１０は、キャンペーンに関する各種判定を行うために、キャンペーン情報管理部１２、マスタ管理部１３、レシートデータ取得部１４、判定部１５、購買情報管理部１６等を備える。

ＤＢサーバ２０は、キャンペーン情報データベース２１、商品等マスタデータベース２２、店舗マスタデータベース２３、カテゴリマスタデータベース２４、キャンペーンレシートデータベース２５、判定結果データベース２６、及びレシート（購買）データベース２７を備える。

キャンペーン情報管理部１２は、キャンペーンに関する情報をキャンペーン情報ＤＢ２１に登録、管理するための電子機器、電子回路及びプログラムから成る。

マスタ管理部１３は、商品マスタＤＢ２２、店舗マスタＤＢ２３、カテゴリマスタＤＢ２４等各種マスタＤＢを登録、管理するための電子機器、電子回路及びプログラムから成る。

レシートデータ取得部１４は、公知のＯＣＲエンジンを含んでよく、レシート画像をＯＣＲ処理したテキストデータ（レシートデータ）を取得し、キャンペーンレシートＤＢ２５に登録、管理するための電子機器、電子回路及びプログラムから成る。

判定部１５は、レシートデータ及び各種マスタＤＢ（２２、２３、２４等）に基づいて、キャンペーンの応募に関する判定を実行し、判定結果をＤＢ２６に登録、管理するための電子機器、電子回路及びプログラムから成る。

購買情報管理部１６は、レシートデータや補正されたデータを含む購買情報をレシート（購買）ＤＢ２７に登録、管理するための電子機器、電子回路及びプログラムから成る。

サーバ１０のデータ処理部１７は、ＲＤＢ２０に対するデータの登録や検索、検索結果の作成などを行うことができ、各ＤＢに対するデータ追加、検索結果生成、データ削除、データ更新などの処理を可能とする。サーバ１０の各部が取得、作成したデータは、データ処理部１７、ストレージインターフェース１８を介して各ＤＢに格納される。

図３Ａ乃至図３Ｂに、レシート解析システム１００における一つの実施例の処理フローが示される。

初めに、キャンペーンサーバ４０が、ユーザ端末（５１、５２、５３等）との通信によりキャンペーン応募のためのレシート画像を取得し、予め付与されたキャンペーンＩＤ、レシート画像を識別するレシートＩＤとともにサーバ１０へ送信する。

サーバ１０は受信したレシート画像をＯＣＲ処理することにより、レシートデータを取得する（Ｓ６０１）。レシートデータは、サーバ４０側、あるいはユーザ端末側で読取されたものを受信してもよい。また、レシートＩＤはサーバ１０側で生成してもよい。

図８に、受信、取得されてキャンペーンレシートＤＢ２５に格納されるデータが模式的に示される。キャンペーンＩＤ毎にレシートＩＤ（イ）、レシート画像（ロ）と、レシート画像から読取される複数の項目のレシートデータ（ハ、ニ、ホ、ヘ、ト、チ等）が格納される。また、例えば、複数枚のレシートの累計的な判定が必要となる等ユーザの特定を必要とするときは、サーバ４０から送信されるユーザＩＤ（リ）が格納され得る。読取商品名やその金額（数量）はそれぞれ複数存在し得る。

上記のようなレシートデータに基づいてレシートの重複が判定される（Ｓ６０２）。重複判定は、新たに取得されたレシートデータが、すでにキャンペーンレシートＤＢ２５に格納されたデータに対して、ユニークであるか否かをチェックすることで行うことができる。例えば、レシートデータの項目のうち、レシート発行日時分秒（ハ）、合計金額（ニ）、合計品目数（ホ）、レシート発行店舗の電話番号（ヘ）の一つ以上が一致するとき重複すると判定され得る。判定結果は判定結果ＤＢ２６に、キャンペーンのレシートＩＤ毎に格納される（図９参照）。

なお、本明細書において、「一致する」とは、１００パーセント一致する場合、及び、５０パーセント以上、６０パーセント以上、７０パーセント以上、８０パーセント以上、あるいは９０パーセント以上の一致により一致と見做される場合を含み得る。

重複すると判定されたレシートは概して、キャンペーンの応募条件を満たさず、購買情報として繰り返し登録することも適切でないため、重複と判定された時点で処理を終了し得る（ＥＮＤ）。あるいは、重複と判定した後も、その他の条件の判定処理を続行し得る。

期間の判定は、レシートデータの日付（ハ）とキャンペーン情報ＤＢ２１の期間を比較して、一致すればＯＫ、しなければＮＧとなる（Ｓ６０３）。判定結果は判定結果ＤＢ２６に格納される。

図４に、予め生成されるキャンペーン情報ＤＢ２１のデータ構造が模式的に示される。キャンペーン情報ＤＢ２１には、キャンペーンＩＤ毎に、キャンペーンの各種条件が登録される。条件として、購買の期間や、購買先の店舗が限定されるときはその電話番号一覧、レシート当たりの合計金額を対象とする場合はその値、対象商品を指定するときは対象商品の名称とそのコード（ＪＡＮ、ＥＡＮ、ＵＰＣコード等）、対象商品の金額や数量（又はその累計）を指定するときはその値、また、カテゴリを指定するときはそのカテゴリ名称（「飲料」等）、さらに対象カテゴリの金額や数量（又はその累計）を指定するときはその値が含まれる場合がある。条件はこれらのうちの一つ、あるいは組み合わされる複数であってよい。条件はこれらに限定されず、他に設定されてもよい。

条件が対象商品を含むとき、キャンペーン情報ＤＢ２５はさらに、後述する対象レシート表記商品名、及び／又は対象キーワードを含む。

キャンペーンＩＤに基づいて、条件が「対象店舗」を含むか否かがチェックされ（Ｓ６０４）、「対象店舗」含む場合、レシートデータの電話番号（ヘ）とキャンペーン情報ＤＢ２１の対象店舗（電話番号）が比較され、一致すればＯＫ、しなければＮＧとなる（Ｓ６０５）。判定結果は判定結果ＤＢ２６に格納される。

キャンペーンＩＤに基づいて、条件がレシート毎の「合計金額」を含むか否かがチェックされ（Ｓ６０６）、含む場合、レシートデータの合計金額（ニ）とキャンペーン情報ＤＢ２１の対象合計金額が比較され、条件を満たせばＯＫ、満たさなければＮＧとなる（Ｓ６０７）。判定結果は判定結果ＤＢ２６に格納される。

キャンペーンＩＤに基づいて、条件が「対象商品」を含むか否かチェックされる（Ｓ６０８）。「対象商品」を含む場合、レシートデータの読取商品名（ト）毎に、キャンペーン情報ＤＢ２１の「対象レシート表記商品名」及び／又は「対象キーワード」との比較が行われる。

一つの実施形態において、「対象レシート表記商品名」は、キャンペーン情報ＤＢ２１の対象商品コード（ＪＡＮコード等）に基づいて、本発明に係る商品マスタＤＢ２２から抽出される。

図５に商品マスタＤＢ２２のデータ構造が模式的に示される。本発明において、商品マスタＤＢ２２は、ユニークコード（ＪＡＮコード等）とレシートに記載された商品名（レシート表記商品名）とを関連付けて成る。

商品マスタＤＢ２２は、紙レシート等に基づいて店舗やチェーン毎に予め生成される。例えば、システム１００のオペレータは、ＰＣ３０の所定のアプリケーションプログラムを使用して、紙レシートに記載された店舗（チェーン）毎に、紙レシートに表記された商品名（レシート表記商品名）と、商品（のパッケージ）に付されたバーコード（ＪＡＮシンボル）のセットから成るリストを入力することができる。レシート表記商品名の入力は、紙レシートを撮影したレシート画像のＯＣＲ処理により行われてよく、バーコードはバーコードリーダにより読取されてよい。オペレータはＯＣＲの認識（読取）結果を目視確認し、実際のレシート表記商品名と認識結果が異なる場合は手入力により修正することができる。このような入力リストから商品マスタＤＢ２２を生成することができる。

効率よく商品マスタＤＢ２２を生成するために、例えば、換金可能なポイント等と引き換えにユーザ端末から撮影されたレシート画像や読取されたバーコードを収集することができる所定のウェブアプリケーションサーバ（図示せず）が用いられてよい。マスタ管理部１３が、そのような所定のアプリケーションを動作させる機能を有してもよい。このようにすることで、アプリケーションのユーザから多数のレシート画像やバーコード情報を継続的に受信し得る。システム１００のオペレータは、受信したレシート画像から読取された商品名とバーコードとのセットを用いて正確なリストを入力し、商品マスタＤＢ２２を生成することができる。

一つの実施形態において、商品マスタＤＢ２２におけるユニークコードは、商品がソースマーキングされたＪＡＮコード等を持つ場合、当該ＪＡＮコード等を指す。商品がソースマーキングされない場合は、別途生成されるユニークな品名コード等を指す。

キャンペーン情報ＤＢ２１の「対象レシート表記商品名」は、キャンペーン情報ＤＢ２１の「対象商品コード（ＪＡＮコード等）」をキーとして商品マスタＤＢ２２から検索され得る。例えば、店舗を限定しないキャンペーン等では、ユニークコード（ＪＡＮコード等）にそれぞれ関連付けられた複数の店舗（チェーン）の複数の「レシート表記商品名」が、「対象レシート表記商品名」として登録され得る。

キャンペーン情報ＤＢ２１の「対象キーワード」は、対象商品の名称に基づいて予め生成、登録され得る。例えば、対象商品の名称は「メーカー」、「ブランド」、「テイスト／フレーバー／カラー」、及び「容量」等の一つ以上を含み得る。このとき、キーワードは、対象商品名に含まれる「メーカー」、「ブランド」、「テイスト／フレーバー／カラー」、及び「容量」等の全て、いずれか一つ、又は任意の複数の組み合わせであり得る。対象キーワードは、平仮名、片仮名、漢字、ローマ字等で生成され得る。

「対象レシート表記商品名」及び／又は「対象キーワード」と読取商品名（ト）とを比較することにより、対象商品に該当する確度、又は非該当であることが決定される（Ｓ６０９）。

図１１Ａを参照して、確度の決定及び非該当であることの決定が説明される。例えば、ＪＡＮコードを持つキャンペーン対象商品の名称が「ａｂｃｄｅｆｇｈｉｊｋｌ」であり、ＪＡＮコードをキーとして商品マスタＤＢ２２から一つの対象レシート表記商品名「ｄｅｆｇｈｉｊｋ」が抽出されたとする。また、キャンペーン対象商品名称を構成するメーカー、ブランド、及びテイストから、対象キーワード１として「ａｂｃｄｅｆｇｈｉ」、対象キーワード２として「ｄｅｆｇｈｉ」、及び対象キーワード３として「ｄｅｆｇｈｉｊｋｌ」が生成されたとする。レシートデータは、読取商品名１として「ｄｍｆｇｏｊｋ」、及び読取商品名２として「ｐｑｒｓｇｔ」を含むものとする。

確度の決定は、レーベンシュタイン距離に基づいてよい。レーベンシュタイン距離とは、二つの文字列を比較し、片方の文字列をもう片方の文字列に変形するために必要な手順を数値化するものであり、対象レシート表記商品名及び対象キーワードと、読取商品名とがそれぞれ比較される。例えば、「挿入」、「削除」、「置換」の「コスト」をそれぞれ「１」として距離（コスト）が算出される。

図１１Ａの例において、対象レシート表記商品名と読取商品名１とを比較すると、読取商品名１の「ｍ」を「ｅ」に置換し、「ｏ」を「ｈ」に置換し、「ｉ」を挿入すると一致するので、コストは「３」となる（グレーに色塗りされたマスの数）。同様に、対象キーワード１乃至３に読取商品名１を変形するためのコストはそれぞれ「６」、「３」、「４」となる。なお、対象キーワード１及び２との比較においては、最後の二文字（三角マークを付した文字「ｊ」「ｋ」）は考慮されておらず、このことを示す参考情報（「後」）を含む場合がある。参考情報により確度の精度が推定される場合がある。

なお、図１１Ｂを参照して、ＯＣＲの読取結果が「ｄｍｆｇｏｊｋ」である場合、ＯＣＲで誤読されやすい文字のセットを記憶するＯＣＲ変換テーブル（図示せず）に基づいて、互いに同視される複数の読取商品名１のセットが保持され得る。例えば、「ｄ」と「ｄ’」、及び「ｇ」と「ｇ’」が相互に誤読され得る文字のセットであれば、それらを互いに変換してなる文字列は同一の文字列と見做されてよい。例えば、読取結果が「ｄｍｆｇｏｊｋ」であり、対象レシート表記商品名が「ｄ’ｅｆｇ’ｈｉｊｋ」である場合も、「ｄ’ｅｆｇ’ｈｉｊｋ」と「ｄ’ｍｆｇ’ｏｊｋ」が比較される結果、コストは「３」となり、ＯＣＲ特性に基づいてコストを算出することができる。

確度は、コストに基づいて任意の方法で算出され得る。例えば、確度＝（読取商品名の文字数−コスト）／読取商品名の文字数×１００（％）として算出され得る。図示の例では、読取商品名１の対象レシート表記商品名、及び対象キーワード２についての確度が６０パーセント（一の位四捨五入）、対象キーワード１について１０パーセント、対象キーワード３について４０パーセントとなる。これらのうち最も高い「６０パーセント」が、読取商品名１が対象商品に該当する確度に決定され得る。

図１１Ａを参照して、読取商品名２と対象レシート表記商品名、対象キーワード１、及び対象キーワード３とを比較すると、コスト（グレーに色塗りされたマスの数）が読取商品名の文字数「６」以上となる。このため確度が０パーセント以下となり、「非該当」に決定され得る。対象キーワード２との比較ではコストは「５」であり、確度は「２０パーセント」と算出され得る。

判定結果ＤＢ２６（図９）に格納される確度は、所定のしきい値以上のものであってよい。所定のしきい値未満の確度は、「非該当」に決定されてよい。例えば、しきい値として、４０パーセント以上、５０パーセント以上、６０パーセント以上、７０パーセント以上、８０パーセント以上、又は９０パーセント以上であるときに、「確度」が格納され得、しきい値未満のものは「非該当」とされ得る。あるいは、０パーセントを超える全ての確度が判定結果ＤＢ２６に格納されてもよい。確度は、上記の方法に限らず任意の方法で決定されてよい。

続いて、キャンペーン情報ＤＢ２１を参照して、対象商品の金額や数量が条件となるかがチェックされる（Ｓ６１０）。条件となる場合、該当（可能性）商品（「非該当」とされない商品）の金額や数量に基づいて条件を満たす場合はＯＫ、満たさない場合はＮＧと判定され、判定結果ＤＢ２６に格納される（２６ａ）（Ｓ６１１）。累計金額の判定のために、金額（数量）がユーザＩＤ、レシートＩＤ毎に格納されてもよい（２６ｂ）（Ｓ６１１）。

図３Ｂを参照してさらに、キャンペーンがカテゴリを対象とするかどうか、及びレシートデータを購買データとして格納するか否かがチェックされる（Ｓ６１２）。購買データは概して、ユニークなレシートから収集され、従って重複しないと判定されたレシートは有用な購買データとして格納され得る。あるいは、直近の消費動向の分析に役立つように、キャンペーンの「期間」の条件をクリアするものは有用な購買データとして格納され得る。

カテゴリを対象とするキャンペーンである場合、及び／又は応募に係るレシートから購買データを生成する場合、読取商品名からユニークコードを特定するように、商品マスタＤＢ２２が参照される（Ｓ６１３）。

商品マスタＤＢ２２から効率よく、且つ精度よく特定するために、レシートデータの電話番号（ヘ）から店舗（チェーン）を特定することが好ましい。図６に、電話番号から店舗（チェーン）を特定するための店舗マスタＤＢ２３のデータ構造が模式的に示される。店舗マスタＤＢ２３は、電話帳データベースを用いて生成されてよく、電話番号とそれぞれの店舗、その地域（住所）、店舗がチェーン店であればそのチェーン、業種カテゴリ（小）（例えば、「眼科」・「歯科」、「うどん店」・「ファミリーレストラン」、「クリーニング」・「美容院」、「コンビニエンスストア」・「スーパー」等）、及び業種カテゴリ（大）（例えば、「医療」、「飲食業」、「生活関連」、「小売業」等）を互いに関連付けて成る。

レシートの電話番号から店舗（チェーン）が特定される場合は、その店舗（チェーン）の商品マスタＤＢ２２が参照される。特定されない場合、商品マスタＤＢ２２全体が参照され得る。

レシートデータのそれぞれの読取商品名（ト）と、（店舗の）商品マスタＤＢ２２のレシート表記商品名とが比較され、最も該当確度が高いレシート表記商品名が決定される。その確度が１００パーセントであるとき、あるいは所定のしきい値（例えば、９０パーセント、８０パーセント、又は７０パーセント等）以上であるとき、読取商品名はそのレシート表記商品名に該当するとして、レシート表記商品名に紐づけられた単一のユニークコードが特定され得る（Ｓ６１４）。

図７Ａを参照して、本発明に係る商品カテゴリマスタＤＢ２４の一つの実施形態のデータ構造２４ａが模式的に示される。カテゴリマスタＤＢ２４は、ＪＩＣＦＳ分類（分類コード、分類名、分類基準）に準ずる形態で生成され得る。一つの実施形態のカテゴリマスタＤＢ２４はＪＩＣＦＳ分類の大分類、中分類、小分類、細分類の紐づけを含み、さらに、細分類に本発明に係るユニークコードを紐づけて成る。

本発明によれば、ユニークコードは、ＪＡＮコード等のソースマーキングされたコードと、ソースマーキングされない商品に関して設定された品名コード等を含む。例えば、ＪＩＣＦＳ分類の大分類「食品」；中分類「生鮮食品」；小分類「農産」；細分類「その他農産」に関連付けて、「ニンジン」、「キャベツ」、「トマト」等、商品の一般名称に対応する、ＪＡＮコードとは異なる形式でユニークに生成された「品名コード」がそれぞれ設定され得る。

読取商品名に対して一つのユニークコードが特定されるとき、その読取商品名のカテゴリは、一つのユニークコードに紐づけられるカテゴリ（大分類、中分類、小分類、及び／又は細分類）に決定される（Ｓ６１５）。

該当する（確度が等しい）レシート表記商品名が複数抽出される等、単一のユニークコードが特定されない場合も考えられる。例えば、同じブランド名で様々な形態（テイストや容量等）の商品が展開される場合等は、同一の確度の複数のレシート表記名が抽出され得る。形態が異なっても商品のカテゴリ（例えば、「低カロリー甘味料」等）は共通する場合がある。読取商品名について複数のユニークコードが抽出される場合、複数のユニークコードに共通するカテゴリ、複数のユニークコードの複数のカテゴリのうちの多数のカテゴリ、又は複数のカテゴリから任意に選択されるカテゴリが読取商品名のカテゴリに決定され得る（Ｓ６１６）。

図１０に、商品マスタＤＢ２２等を参照して生成されるレシート（購買）ＤＢ２７のデータ構造が模式的に示される（Ｓ６１５、Ｓ６１６）。図１０（ａ）は、ユニークコードが特定されたデータ２７ａを示し、レシートＩＤ毎の商品毎にデータが格納される。読取商品名は該当するレシート表記商品名に適宜補正され、このことによりレシート表記商品名をキーとする検索が容易になる。また、ユニークコードや単一に特定されたカテゴリ（カテゴリ１）、電話番号に基づく店舗に関する情報（地域、住所、チェーン）等が格納される。

図１０（ｂ）は、ユニークコードが特定されない場合の暫定的なデータ２７ｂを示し、上記と同様に、レシートＩＤ毎の商品毎に得られたデータが格納される。店舗が特定されない場合は電話番号（ヘ）がそのまま格納され得る。データ２７ｂは主にカテゴリ（選択されたカテゴリ２）をキーとする分析に寄与し得る。データ２７ｂは目視確認や適当な調査により順次データ２７ａに更新され得る。

レシートＩＤ毎のレシート表記商品毎にデータが格納されることで、一つのレコードが特定の商品の一度の購買を表す購買データとなり得る。例えば、読取日時から所定の期間毎の所定のユニークコードのレコード数をそれぞれカウントすることで、特定の商品の売れ行きの推移が把握され得る。また、レシートＩＤをキーとしてマーケットバスケット分析等を行うことができる。適宜検索キーを設定、追加することで、地域ごと、チェーン毎等の分析も可能である。レシートＩＤに対応するユーザ情報（属性等）を含む場合は、ユーザ属性等に基づく分析も可能となる。レシートＤＢ２７の購買データは、例えば、ＣＳＶファイルの形態で提供され得る。

キャンペーンがカテゴリを対象にする場合（Ｓ６１７）、保持されたカテゴリ（１又は２）に従って、対象カテゴリに該当するか否かがチェックされ、判定結果がＤＢ２６（図９）に格納される（Ｓ６１８）。さらに、カテゴリの金額（数量）条件を含む場合（Ｓ６１９）、カテゴリに該当する商品の金額（数量）、あるいは累計値の条件を満たすか否かが判定され、判定結果ＤＢ２６（図９）に格納される（Ｓ６２０）。判定結果をレシートＩＤ毎にサーバ４０へ送信し（Ｓ６２１）、処理を終了し得る。

なお、後続の処理フロー（図示せず）において、レシート解析サーバ１００は、キャンペーンサーバ４０から目視結果を受信し得る。キャンペーンの実施者は、判定結果を受けて、該当する可能性はあるが確実とはいえない（例えば、確度が１００パーセント未満、９０パーセント未満、８０パーセント未満、７０パーセント未満等）の読取商品名について、レシート画像の目視確認を行い、最終的に該当又は非該当を決定することができる。そのような目視結果がレシートＩＤ、読取商品名等とともにレシート解析サーバ１００へ送信されると、判定結果ＤＢ２６に格納される（図９参照）。判定時に読取商品名が（単一の）ユニークコードに紐づけられなくても、「該当」の目視結果により紐づけられる場合がある。目視結果を受けて、レシート（購買）ＤＢ２７のデータ２７ｂがデータ２７ａに更新され得る（図１０）。

上記において、キャンペーンの対象が「商品」であるように説明されたが、商品マスタＤＢ２２は、サービスに係るレシート表記名を含む商品／サービスマスタＤＢであってよく、レシート解析の対象は「商品」の他に「サービス」を含んでよい。または、図７Ｂに模式的に示されるデータ構造２４ｂのように、店舗マスタＤＢ２３（図６）の業種カテゴリ（小）や業種カテゴリ（大）に基づくカテゴリマスタＤＢ２４が用いられてもよい。それぞれの業種カテゴリ（小）をサービスの名称コードに関連付けし、例えば、「うどん店」等での購買を対象とするキャンペーンを設定し得る。あるいは、業種カテゴリ（大乃至小）に応じた費目を設定しレシートの合計金額を「医療費」、「外食費」等に関連付けして、家計簿ウェブサービス等に役立てることができる。

上記のように本発明によれば、レシートを用いた多種多様なキャンペーン等のプロジェクトにおいて有効な判定を実行することができる。

また、本発明に係るレシート（購買）ＤＢ２７によれば、レシート表記商品名やユニークコード、カテゴリ等をキーとして、特定商品やカテゴリの購買の頻度（レコード数）をリアルタイムに把握することができる。本発明に係る判定を用いるプロジェクトと連携することで、膨大なレシートを収集することができ、流通チェーン等を横断する広範な購買データが得られる。本発明によれば、特定の導入システム（ＰＯＳシステム等）等に依らない、新たなマーケティングプラットフォームの構築に資することができる。

本発明の思想及び態様から離れることなく多くのさまざまな修正が可能であることは当業者の知るところである。したがって、言うまでもなく、本発明の態様は例示に過ぎず、本発明の範囲を限定するものではない。

１０ レシート解析サーバ
１１ ネットワークインターフェース
１２ キャンペーン情報管理部
１３ マスタ管理部
１４ レシートデータ取得部
１５ 判定部
１６ 購買情報管理部
１７ データ処理部
１８ ストレージインターフェース
２０ データベースサーバ
２１ キャンペーン情報ＤＢ
２２ 商品マスタＤＢ
２３ 店舗マスタＤＢ
２４ カテゴリマスタＤＢ
２５ キャンペーンレシートＤＢ
２６ 判定結果ＤＢ
２７ レシート（購買）ＤＢ

Claims (11)

1. レシートを用いたキャンペーンのためのレシート解析システムであって、
   紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得するためのレシートデータ取得部と、
   前記レシートデータに含まれる一つ以上の項目に基づいて、少なくとも一つのキャンペーン応募条件を満たすか否かを判定するための判定部と、
   前記取得されたレシートデータに関して購買情報を管理するための購買情報管理部と、を含み、
   前記購買情報が、前記レシートデータに含まれる一つの読取商品名に関する一つの商品の情報をレシート毎に含む、レシート解析システム。
2. さらに、レシートに表記される商品名であるレシート表記商品名と、商品を一意的に識別するユニークコードとを関連付けて成る商品マスタデータベースを含み、
   前記一つの商品の情報が、前記一つの読取商品名に基づいて前記商品マスタデータベースから抽出される一つのユニークコードを含むことを特徴とするレシート解析システム。
3. 前記キャンペーン応募条件が対象商品の購買を含むとき、前記判定部において、前記レシートデータに含まれる読取商品名と、前記対象商品を表す対象レシート表記商品名及び／又は対象キーワードとが比較され、前記読取商品名が前記対象商品に該当する確度、又は非該当であることが決定される、レシート解析システム。
4. 前記購買情報管理部において、前記読取商品名を、商品を一意的に識別するユニークコードに関連付けるように、前記読取商品名と、ユニークコードに予め関連付けられたレシート表記商品名とが比較され、前記読取商品名が単一のユニークコードに関連付けられるとき、該単一のユニークコード及び関連付けられたレシート表記商品名を含む購買情報が生成される、請求項１に記載されたレシート解析システム。
5. 前記確度が前記比較の結果複数存在するとき、最も高い値に決定されることを特徴とする請求項３に記載されたレシート解析システム。
6. 前記確度に基づいて目視確認が行われるとき、該目視確認により最終的に該当又は非該当とされる目視結果が取得されることを特徴とする請求項１に記載されたレシート解析システム。
7. 前記対象レシート表記商品名及び／又はレシート表記商品名が、前記レシートデータに含まれる電話番号から特定される店舗の対象レシート表記商品名及び／又はレシート表記商品名であることを特徴とする請求項３又は請求項４に記載されたレシート解析システム。
8. さらに、ユニークコードとカテゴリとを関連付けるカテゴリマスタデータベースを含み、
   前記比較の結果、前記読取商品名が単一のユニークコードに関連付けられるとき、前記単一のユニークコードのカテゴリが前記読取商品名のカテゴリに決定され、
   前記比較の結果、前記読取商品名が複数のユニークコードに関連付けられるとき、前記複数のユニークコードのそれぞれのカテゴリから選択されたカテゴリが前記読取商品名のカテゴリに決定されることを特徴とする請求項４に記載されたレシート解析システム。
9. キャンペーンに関してレシートを解析する方法であって、
   紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得することと、
   前記レシートデータに含まれる一つ以上の項目に基づいて、少なくとも一つのキャンペーン応募条件を満たすか否かを判定することと、
   前記取得されたレシートデータに関して購買情報を管理することと、を含み、
   前記購買情報が、前記レシートデータに含まれる一つの読取商品名に関する一つの商品の情報をレシート毎に含む、方法。
10. レシートを解析する方法であって、
    紙レシートを撮影したレシート画像から読取されるレシートデータを取得することと、
    前記レシートデータに含まれる読取商品名を、商品を一意的に識別するユニークコードに関連付けるように、前記読取商品名と、ユニークコードに予め関連付けられたレシート表記商品名とを比較することと、
    前記比較の結果、前記読取商品名が単一のユニークコードに関連付けられるとき、前記単一のユニークコードに関連付けられるカテゴリを前記読取商品名のカテゴリに決定することと、
    前記比較の結果、前記読取商品名が複数のユニークコードに関連付けられるとき、前記複数のユニークコードのそれぞれに関連付けられるカテゴリから選択されるカテゴリを前記読取商品名のカテゴリに決定することと、を含む方法。
11. 請求項９又は請求項１０に記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム。