JP2019003266A - 情報提示システム - Google Patents

Abstract

【課題】実店舗にて各顧客に応じた情報を提示する情報提示システムを提供する。
【解決手段】情報提示システム１０は、実店舗において、買い物中の顧客が保持を順次開始する複数の商品のそれぞれから当該商品を識別するための識別情報を取得する商品識別情報取得器１００と、商品識別情報取得器１００から取得する識別情報を用いて複数の商品のそれぞれを識別して得た結果を購入候補情報として取得し、購入候補情報の少なくとも一部に基づいて推定される顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得し、顧客プロファイル情報を実店舗の売場に反映させるための売場関連情報を取得するプロファイリングサーバ２００と、売場関連情報を取得して提示する情報提示装置３００とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、小売の実店舗の顧客に関する情報を提示する技術に関する。

スーパーマーケット等の小売の実店舗において、当該店舗での特売情報を買い物客に提示するためのディスプレイを備えるショッピングカート等が提案されている（特許文献１参照）。

特開２００４−１０６８２７号公報

しかしながら、特許文献１のディスプレイで提供される情報が、様々な目的で来店している各買い物客にとってその場では無用な場合がある。この場合、ディスプレイに表示されている情報には買い物客の関心が払われず、このような情報提供が可能なショッピングカート等を含む仕組みが有効に活用されていない。

そこで、本発明は、各顧客に応じたより有益な情報を提示する情報提示システムを提供する。

本発明の一態様に係る情報提示システムは、実店舗において、買い物中の顧客が保持を順次開始する複数の商品のそれぞれから、当該商品を識別するための識別情報を取得する商品識別情報取得器と、識別情報を商品識別情報取得器から取得すると、当該識別情報を用いて複数の商品のそれぞれを識別して得た結果を購入候補情報として取得し、購入候補情報の少なくとも一部に基づいて推定される顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得し、顧客プロファイル情報を実店舗の売場に反映させるための売場関連情報を特定するプロファイリングサーバと、売場関連情報を取得して提示する情報提示装置とを備える。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明の情報提示システムは、各顧客に応じた、より有益な情報を提示することができる。

図１は、実施の形態における情報提示システムの構成を示すブロック図である。 図２Ａは、実施の形態における商品保持器の一例を示す図である。 図２Ｂは、実施の形態における商品保持器の他の例を示す図である。 図２Ｃは、実施の形態における商品保持器の他の例を示す図である。 図２Ｄは、実施の形態における情報提示装置の一例を示す図である。 図３Ａは、評価グリッド法（登録商標）の概念を示す図である。 図３Ｂは、実施の形態における深層心理モデルの一例を示す図である。 図３Ｃは、実施の形態における深層心理モデルの他の一例を示す図である。 図４は、実施の形態における情報提示システムの動作例の手順を説明するためのシーケンス図である。 図５は、実施の形態における、商品識別情報の送信から商品識別の手順の概念を説明するための図である。 図６は、実施の形態において情報提示装置が顧客に提示する画面例である。 図７は、実施の形態における情報提示システムの動作例の手順の他の例を説明するためのシーケンス図である。 図８は、実施の形態における情報提示システムの動作例の手順のさらに他の例を説明するためのシーケンス図である。 図９は、実施の形態における情報提示システムの動作例の手順のさらに他の例を説明するためのシーケンス図である。

（本発明の一態様を得るに至った経緯）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、ディスプレイを備えるショッピングカート等に関し、以下の問題が生じることを見出した。

ショッピングカートのディスプレイに表示される情報は、いわば新聞の折込広告の電子版の延長であり、時間帯で変わる動的な変化を加えたものである。しかしながら、店舗を訪れる顧客が求める商品は、広告に掲載される品とは限らない。したがって、このようなディスプレイに表示される情報は、顧客によっては自身にとって関心のない情報と捉えられ、注意を払われなかったり、煩わしいという印象を持たれたりすることもある。

一方で、各顧客の来店目的又は店舗利用の傾向に合わせた販売促進の一手法として、ＰＯＳ（ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｓａｌｅｓ）システムで精算時に読み取った購入品の情報に基づいて、当該顧客が関心を持つ可能性の高い商品の割引券を発行するという手法が提案されている。しかしながら、次回の来店時までにこの割引券の存在を忘れたり、紛失したりする顧客もいる。また、割引券の有効期間に顧客がその対象商品を欲しいとも限らない。このような背景があるため、この割引券に対する反応率は、ある程度以上は上がりにくい。

このように小売の実店舗における、顧客への情報提供及び顧客に関する情報の活用は、顧客、店舗の運営者のいずれにとっても、有益な効果を十分に生み出せていない。

このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る情報提示システムは、実店舗において、買い物中の顧客が保持を順次開始する複数の商品のそれぞれから、当該商品を識別するための識別情報を取得する商品識別情報取得器と、識別情報を商品識別情報取得器から取得すると、当該識別情報を用いて複数の商品のそれぞれを識別して得た結果を購入候補情報として取得し、購入候補情報の少なくとも一部に基づいて推定される顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得し、顧客プロファイル情報を実店舗の売場に反映させるための売場関連情報を特定するプロファイリングサーバと、売場関連情報を取得して提示する情報提示装置とを備える。

これにより、店舗内での顧客の心理状態に応じた店舗構成を得ることができる。このような店舗では、顧客の買い物経験のクオリティが向上しやすく、また、店舗の売上の増加も期待できる。

例えば、プロファイリングサーバは、購入候補情報のうち、顧客が保持を開始した順序が遅いものから所定の個数又は種類数の商品を示す購入候補情報を用いて顧客プロファイル情報を取得してもよい。また、例えば、プロファイリングサーバは、購入候補情報のうち、顧客が保持を開始した時刻が所定の遡及した時間内である商品を示す購入候補情報を用いて顧客プロファイル情報を取得してもよい。

これにより、顧客が保持している商品のうち、現在の心理状態に近い心理状態で選択された可能性が高い商品に基づいて、より精度の高い心理状態を推定することができる。また、顧客の現在の心理状態とは異なる可能性が高い心理状態で保持が開始された商品の情報を現在の心理状態の推定に使用することが避けられる。

例えば、プロファイリングサーバは、購入候補情報のうち、顧客が保持を開始した順序が遅い商品を示す購入候補情報ほど高い重み付けで用いて顧客プロファイル情報を取得してもよい。

これにより、顧客が保持している商品のうち、顧客の現在の心理状態をよりよく反映している可能性が高い商品を心理状態の推定においてより重視して用い、より精度の高い心理状態を推定することができる。

例えば、プロファイリングサーバは、顧客が実店舗に入店後であって複数の商品の保持を開始する前に、現在時刻より所定の時間内に売場に居た他の顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を売場に反映させるために特定していた他の売場関連情報を当該顧客に提示させるために情報提示装置に送信してもよい。

これにより、各店舗に入店したばかりの顧客には、当該店舗でその時間帯の客層の心理状態を反映する推奨商品を提示することができる。この顧客がこの客層に合致すれば、買い物行動の早い段階から心理状態にあわせた売場関連情報の提示をすることができる。

例えば、売場関連情報は、上記の心理状態で購入された実績のある商品を示し、情報提示装置は、実店舗の売場で売場関連情報を顧客に提示してもよい。

これにより、売場で買い物中の顧客に、顧客の心理状態に応じた買い合わせを提案をするための情報を提示することができる。言い換えると、顧客が関心を持つ可能性が高い商品の情報をその場で選別して顧客に提供することができる。したがって、この店舗での顧客の買い物経験のクオリティを、より一層向上させることができる。また、店舗の売上のさらなる増加も期待できる。

例えば、売場関連情報は、心理状態に関連付けられている画像及び音声の少なくとも一方が示す情報であり、情報提示装置は、実店舗の売場で画像及び音声の少なくとも一方を顧客に提示することで売場関連情報を提示してもよい。

これにより、売場で買い物中の顧客に、顧客の心理状態に応じた演出のための映像又は音声を提供することができる。そして、この店舗での顧客の買い物経験のクオリティを、より一層向上させることができる。

例えば、商品識別情報取得器は、さらに顧客による商品の保持の解除を検知し、かつ当該商品の認識をし、プロファイリングサーバは、保持が解除された商品に関する返却情報を商品識別情報取得器から取得すると、その後に当該顧客が保持を開始した商品に関する購入候補情報の少なくとも一部及び返却情報に基づいて顧客プロファイル情報を取得してもよい。

これにより、顧客が購入する候補の商品を変えた理由を、従来に比べ容易で正確に推定することができる。このように推定された理由は、店舗の品揃え又はメーカーの商品の改良若しくは開発の検討材料として役立てることができ、店舗又はメーカーの売上の増加につなげることができる。

例えば、プロファイリングサーバは、実店舗にて販売される各商品を対象とする評価グリッド法（登録商標）によってあらかじめ作成された深層心理モデルを用いて顧客プロファイル情報を取得してもよい。

これにより、各商品の購入時に顧客が持つ心理状態、例えば当該商品を購入する目的を、消費者が実際にした各商品についての評価に基づいて推定することができる。したがって、ＰＯＳデータ又は店舗の会員の登録情報を用いて従来されているような推定よりも高い精度が得やすい。

例えば、深層心理モデルには、顧客サンプルの性別及び年齢に個別に応じた深層心理モデルがあり、プロファイリングサーバは、顧客の性別及び年齢の少なくとも一方を示す個人属性情報を取得し、個人属性情報が示す性別及び年齢の少なくとも一方に応じた深層心理モデルを用いて推定される心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得てもよい。

これにより、上記の心理状態について、性別又は世代等の顧客の属性に応じたより高い精度が得やすい推定を実行することができる。

例えば、商品識別情報取得器は、顧客が商品を載置することで商品の保持をするための商品保持器に備えられてもよい。

このように、実店舗で顧客が選択して保持する商品を載置する道具に商品識別情報取得器を備えることで、買い物中の顧客の行動においてより自然に、且つ、より高い確実性で商品を識別するための情報を取得することができる。

例えば、情報提示装置は、顧客が実店舗内で携帯又は着用する情報端末及び実店舗内に設置されるデジタルサイネージのうちの少なくとも一方を含んでもよい。

これにより、実店舗で移動しながら買い物をしている顧客の心理状態に応じた情報を、この顧客の目に、より確実に入れることができる。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。以下の実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態１）
［１．構成例］
図１から図２Ｄを用いて実施の形態における情報提示システムを説明する。

図１は、実施の形態における情報提示システムの構成を示すブロック図である。

実施の形態における情報提示システム１０は、スーパーマーケットやコンビニエンスストア等の小売業におけるセルフサービス方式の実店舗（以下、単に店舗ともいう）において、買い物中のある顧客の行動に関する情報に基づいて、例えば当該顧客に購入商品の提案をする。

ここでのセルフサービス方式とは、上記のような小売業の店舗で広く採用されているものであって、基本的には次のような条件を満たすものと理解されたい。ひとつは、各商品の値段を、値札又は全品均一等の所定の価格設定によって顧客が知ることができることである。またひとつは、陳列されている商品の中から購入する商品を顧客が自由に選択することができ、選択した商品を店舗が貸し出すかご、カート、又はトレイ等に載置して保持したり、売場に戻して選択をキャンセルしたりできることである。さらにひとつは、購入する商品の精算は、保持した商品を顧客が出口付近等にあるレジスターを備える精算所に持ち込んで行われることである。

ただし、これらの条件が厳密には満たされない店舗であっても本発明の思想は適用することができる。これらの条件を示したのは、本発明の情報提示システムが用いられる状況の具体例を提示する目的であり、本発明を限定する趣旨ではない。例えば、購入する商品の保持は顧客が持ち込むバッグ等を用いて行われてもよいし、単に手で保持されてもよい。また、精算はレジスターを備える精算所を用いない手法で行われてもよい。また、上記のいずれの条件についても、店舗の店員による補助又は管理の介在する場合も、本開示におけるセルフサービス方式の概念に含まれる。

情報提示システム１０は、商品識別情報取得器１００、プロファイリングサーバ２００、及び情報提示装置３００を備える。

商品識別情報取得器１００は、買い物中の顧客が保持を順次開始する複数の商品のそれぞれから当該商品を識別するための識別情報を読み取ることで取得する。

商品識別情報取得器１００は、センサ１１０及び送信部１２０を備える。

センサ１１０は、店舗内で買い物中の顧客が保持を開始した各商品から、当該商品を識別するための識別情報を取得する。

送信部１２０は、商品識別情報取得器１００が取得した識別情報を、後述するプロファイリングサーバ２００に送信する。

このような商品識別情報取得器１００は、例えば買い物中の顧客によって携帯又は着用されて顧客と共に店舗内を移動する。より具体的には、図２Ａに示されるような店内用の買い物かご若しくは図２Ｂに示されるようなカート等の、顧客が商品を載置することで保持するための商品保持器に備えられるか、又は図２Ｃに示されるような顧客が手に持って使う、スマートフォン又はタブレット型コンピュータ等の情報端末で実現される。なお、図２Ｂでは、カートの下方のフレームの一部及び車輪を含む部分の図示が省略されている。買い物かご及びカートは、本実施の形態における商品保持器の例である。商品保持器の例としては、他にトレイが挙げられる。商品識別情報取得器１００は、商品保持器に備えられることで、買い物中の顧客の行動においてより自然に、且つ、より高い確実性で商品を識別するための情報を取得することができる。

図２Ａに示される買い物かごは、センサ１１０の例としてセンサ１１１を備える。図２Ｂに示されるカートは、センサ１１０の例として、商品を載置する場所に向けられたセンサ１１２を備える。図２Ｃに示される情報端末は、センサ１１０の例として、内蔵カメラを構成するセンサ（イメージセンサ）１１３を備える。

センサ１１０は、例えば商品に付されたバーコードを読み取るための光学センサである。またはセンサ１１０は、例えば商品に付されたＲＦ（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）タグからＲＦＩＤ（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ）を読み取るためのＲＦリーダであってもよい。バーコード又はＲＦＩＤは、例えばＪＡＮ（Ｊａｐａｎ ａｒｔｉｃｌｅ ｎｕｍｂｅｒ）コード等の商品識別コードを示す。またはセンサ１１０は、商品の外観画像を取得するためのイメージセンサであってもよい。バーコード又はＲＦＩＤが示す情報、及び商品の外観画像は、それぞれ本実施の形態における、商品の識別するための識別情報の例である。

例えば顧客は、売場で商品を選び取る度に商品に付されたバーコードをセンサ１１０に読み取らせてから、買い物かごの中に載置する（商品の保持の開始）。取得された識別情報は、買い物かごが備える、図２Ａでは図示されない送信部１２０によってプロファイリングサーバ２００に向けて無線で送信される。このような識別情報の読み取りから送信までの一連の処理は、商品識別情報取得器１００が備えるマイクロコントローラ又はプロセッサ（図示なし）が、記憶装置（図示なし）に保存されている所定のプログラムを読み出して実行することで行われる。図２Ｃに示される情報端末がユーザの所有物である場合、識別情報をプロファイリングサーバ２００に送信させるために店舗から提供されるプログラム（アプリ）をユーザが情報端末にインストールし、店舗内で起動して利用してもよい。

プロファイリングサーバ２００は、顧客が保持を開始した各商品を、商品識別情報取得器１００から取得する識別情報を用いて識別し、この識別によって得た結果を購入候補情報として取得する。さらにプロファイリングサーバ２００は、購入候補情報に基づいて推定される顧客の心理状態を示す、顧客プロファイル情報を取得する。また、プロファイリングサーバ２００は、この顧客プロファイル情報を実店舗の売場に反映させるための売場関連情報をさらに特定する。このように情報の処理を行うプロファイリングサーバ２００は、例えば店舗内に設置されるサーバコンピュータ、又は店舗外のクラウドサーバを用いて実現することができる。

プロファイリングサーバ２００は、機能的な構成要素として、受信部２１０、識別部２２０、推定部２３０、深層心理モデル２４０、及び送信部２５０を備える。

プロファイリングサーバ２００は、商品識別情報取得器１００から送信される商品識別情報を、受信部２１０を介して取得する。

識別部２２０は、顧客が保持を開始した各商品を、商品識別情報取得器１００から取得された商品識別情報を用いて識別する。例えば商品識別情報が商品識別コードである場合、識別部２２０はこの商品識別コードを商品識別コードのデータベース（図示なし）で検索して商品を識別する。商品識別情報が商品の外観画像である場合、例えば識別部２２０はこの画像に対して文字認識を実行して商品を識別してもよいし、または機械学習によって得たモデルを用いて画像認識を実行して商品を識別してもよい。識別を実行して得た結果は、顧客が保持を開始した商品を示す情報（以下、購入候補情報という）として推定部２３０に渡される。

推定部２３０は、購入候補情報に基づいて推定される顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得する。顧客プロファイル情報を取得するために、推定部２３０は深層心理モデル２４０を用いる。

深層心理モデル２４０は、例えば実店舗にて販売される各商品を対象とする評価グリッド法（登録商標）によってあらかじめ作成される。図３Ａは、評価グリッド法の概念を示す図である。

評価グリッド法は、消費者が商品に関して持つ評価の概念の階層（認知構造）をインタビューによって明らかにし、この商品を選ぶ消費者の目的（心理状態）を得る調査手法である。図３Ａの例では、この調査のサンプルである一消費者が、ある銘柄のチョコレートに関して持つ認知構造が示されている。認知構造は、左から右に下位概念から上位概念の階層構造で表わされ、最も右の列には、このチョコレートをこの消費者が選ぶ理由又は選ぶ時の消費者の目的が表れている。このような調査が、複数の消費者をサンプルとして実施される。なお、サンプルの性別、年齢等の属性の区分ごとに集計をすることで、消費者の属性ごとの各商品を選ぶ心理状態が調査の結果として得られる。店舗の売場で商品の保持を開始する顧客の属性を示す情報（以下、個人属性情報ともいう）を取得することができる場合には、この顧客の属性に応じた深層心理モデルを用いることで、売場にいる顧客の心理状態をより高い精度で推定することができる。

本実施の形態における深層心理モデル２４０は、各商品に対して実施された評価グリッド法の結果のうち、例えば各商品と各商品を選ぶ心理状態とを関連付けたものである。

図３Ｂは、図３Ａの例で得られた深層心理モデルのデータ構成の例を示す。ここで、図３Ｂの例は、３０代の女性という区分についての深層心理モデルである。なお、深層心理モデルに含められる認知構造はこの例のような商品を選ぶ心理状態のみに限定されない。例えば、図３Ａに見られる、より左の列の階層の内容も含められてもよい。

さらにこの例に沿えば、ある顧客が保持を開始した商品の識別情報として当該銘柄のチョコレートを取得し、この顧客が３０代の女性であるという情報を得た推定部２３０は、図３Ｂの深層心理モデルを参照して、「心理状態」の列にある情報を顧客プロファイル情報として取得する。

図３Ｃは、深層心理モデルのデータ構成の他の例を示す。図３Ｃの例では、商品ごとに心理状態に関するスコアが付されている。このようなスコアは、例えば消費者を対象としたアンケート又はインタビューの結果に基づく。推定部２３０は、図３Ｃに例示される深層心理モデルを用いて、顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を、次のように取得する。

ある顧客が、ＡＡＡ野菜ジュース、ＢＢＢコーヒー、及びＣＣＣブレンド茶を１点ずつ保持を開始したと想定する。これらの商品を示す購入候補情報を取得した推定部２３０は、図３Ｃの深層心理モデルを参照してこれら３点のスコアを取得し、心理状態ごとのスコアの平均値を算出する。具体的には以下のとおりである。

幸せな気分になりたい：（０．０＋０．８＋０．６）／３＝０．４６６
元気を出したい：（０．７＋０．０＋０．０）／３＝０．２３３
リラックスしたい：（０．４＋０．９＋０．９）／３＝０．７３３
リフレッシュしたい：（０．６＋０．８＋０．７）／３＝０．７００

次に推定部２３０は、算出した平均値のうち、最も高い値を示した「リラックスしたい」という心理状態が、この顧客の推定された現在の心理状態として扱われるような顧客プロファイル情報を取得する。

このように、顧客が保持を開始した複数の商品に基づいて顧客の心理状態が推定されてもよい。複数の商品に基づく顧客の心理状態の推定の手法は、上記の例に限定されず、当業者が想到する種々の変形が可能である。

推定部２３０はさらに、取得した顧客プロファイル情報を店舗の売場に反映させるための売場関連情報を特定する。特定された売場関連情報は、送信部２５０を介して情報提示装置３００に送信される。

売場関連情報の一例は、売場で識別情報が示す商品の保持を開始した顧客に購買を勧める推奨商品を示す情報である。つまり、ある商品の保持を開始した顧客の現在の心理状態を示す顧客プロファイル情報の取得に応じて、この心理状態で購入された実績のある商品を、顧客の現在の気分に合う商品として購入を勧めるための情報である。

心理状態から購入実績のある商品を見つけるには、例えば図３Ｂに示される深層心理モデルを右から左にたどってもよい。あるいは、心理状態を示すフレーズの組み合わせ、又はさらに顧客の区分から商品を検索できるデータベースが用いられてもよい。心理状態を示すフレーズの組み合わせ及び顧客の区分等の条件がより多く合致する商品が推奨商品である。推定部２３０は、このような推奨商品を特定すると、さらに売場関連情報を特定する。なお、推奨商品の個数は１個に限定されない。複数の商品が推奨商品として特定されてもよい。

推定部２３０による、この一例に係る売場関連情報の特定とは、例えばこの商品の、各種の媒体で用いられる広告映像又は音声、若しくはこれらを適宜編集した映像又は音声を用いて示される情報の特定である。または、これらの媒体向けとは別に用意された映像又は音声を用いて示される情報であってもよい。例えば店舗での当該商品の場所又は価格等の、推奨商品に関連する情報であって、実店舗で顧客にとって有用性の高い情報の特定であってもよい。

推定部２３０は、例えばプロファイリングサーバ２００の内部の記憶装置又は外部のサーバ等で、推奨商品の広告映像などのデータを特定することで売場関連情報を特定し、当該データを取得して情報提示装置３００に送信する（売場関連情報の送信）。または、推定部２３０は、このようなデータを加工したり、データの元になる情報（同店舗での陳列場所又は価格）からこのようなデータを生成してもよい。本実施の形態では、このように推定部２３０が生成してデータを取得することも売場関連情報の特定という。

売場関連情報の他の例は後述する。

情報提示装置３００は、推定部２３０が特定した売場関連情報をプロファイリングサーバ２００から取得する。そして情報提示装置３００は、取得したこの売場関連情報を顧客に提示する。上記の例では、顧客に購入を勧める推奨商品の広告映像等が顧客に提示される。

情報提示装置３００は、受信部３１０及び出力部３２０を備える。

情報提示装置３００は、プロファイリングサーバ２００から送信された売場関連情報を、上記の例では、推奨商品を示す映像及び音声の少なくとも一方を示す信号を、受信部３１０を介して受信する。

出力部３２０は、受信部３１０を介して受信された信号に基づいて、推奨商品を示す映像及び音声の少なくとも一方で出力して顧客に提示する。

このような情報提示装置３００は、例えば買い物中の顧客によって携帯又は着用されて顧客と共に店舗内を移動する。より具体的には、図２Ａに示されるような店内用の買い物かご若しくは図２Ｂに示されるような店内用カート等の、顧客が商品を載置することで保持するための商品保持器に備えられる、又は図２Ｃに示されるような顧客が手に持って使うスマートフォン又はタブレット型コンピュータ等の情報端末で実現される。または、情報提示装置３００は、図２Ｄに示されるような、店舗の売場に設置されるデジタルサイネージで実現されてもよい。

なお、情報提示装置３００がデジタルサイネージである場合には、顧客が情報の提示を受ける程度に近い位置にある情報提示装置３００に選択的にプロファイリングサーバ２００から商品推奨情報が送信される。この場合、プロファイリングサーバ２００では、例えば商品識別情報取得器１００からさらに送信される店舗内の位置を示す情報を用いて、又は識別情報に基づく商品の情報と時刻から推定して顧客の位置が把握される。

図２Ａに示される買い物かごは、出力部３２０の例として液晶又はＥＬ（ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）のディスプレイ３２１を備える。図２Ｂに示されるカートは、出力部３２０の例として、液晶又はＥＬのディスプレイ３２２ａ及びスピーカ３２２ｂを備える。図２Ｃに示される情報端末は、出力部３２０の例としてディスプレイ３２３ａ及びスピーカ３２３ｂを備える。図２Ｄに示されるデジタルサイネージは、出力部３２０の例として、液晶又はＥＬのディスプレイ３２４ａ及びスピーカ３２４ｂを備える。

これらの出力部３２０を介し、顧客には映像及び音声の少なくとも一方を用いて推奨商品を示す情報が提示される。

［２．顧客への売場関連情報の提示までの手順］
次に、実店舗内で稼働する、上記のように構成された情報提示システム１０の、顧客が商品を選択してからこの顧客に売場関連情報が提示されるまでの動作例の手順を、例を用いて説明する。図４は、この手順を説明するためのシーケンス図である。このシーケンス図に示される手順は、顧客が保持を開始するために手に取った商品のバーコードをセンサ１１０にかざすなど、センサ１１０が商品から商品識別情報を取得可能な状態になった時に開始する。

なお、以下の手順の説明では、商品識別情報取得器１００の各構成要素の機能による動作は、商品識別情報取得器１００の動作として示す。同様に、プロファイリングサーバ２００の各構成要素の機能による動作は、プロファイリングサーバ２００の動作として、情報提示装置３００の各構成要素の機能による動作は、情報提示装置３００の動作として示す。

まず、商品識別情報取得器１００は、顧客が保持を開始する商品から商品識別情報を取得する（ステップＳ４０１）。取得された商品識別情報は、プロファイリングサーバ２００に送信される（ステップＳ４０２）。図５は、ステップＳ４０２からステップＳ４０３の手順の概念を説明するための図である。

商品識別情報取得器１００が取得した商品識別情報は、プロファイリングサーバ２００に向けて送信される。図５で左の吹き出しにある文字列は、商品識別情報取得器１００が取得して送信する一連の商品識別情報を含むログデータの例である。プロファイリングサーバ２００は、取得した商品識別情報を処理して、この商品識別情報に示される、顧客が保持を開始した商品を識別し（ステップＳ４０３）、図５の右の吹き出しに例示されるようなデータを得る。このようにして得られたデータにより購入候補情報が示される。

購入候補情報には、各商品の商品識別コード及び当該商品識別コードをデータベースで照合して取得した商品名、及び各商品の状態及び時間差が相互に関連付けられたレコードとして含まれる。

各商品の状態とは、顧客によって各レコードの商品の保持が開始されたのか解除されたのかを示す。この例では、「保持」が保持の開始を示し、「返却」が保持の解除を示す。このような商品の状態の認識は、例えば商品識別情報取得器１００のセンサ１１０がＲＦリーダであれば、商品保持器に載置された商品を周期的にスキャンして行われてもよい。または、センサ１１０がバーコードリーダであれば、顧客が棚に戻す商品のバーコードを読み取らせる直前に所定のボタンを押す等の明示的な操作することで行われてもよい。このような一旦保持された商品の「返却」に関する情報は、例えば、顧客が返却した商品の情報を推奨商品の選択の材料に用いる情報から除外するために用いられる。

時間差とは、顧客が最初にいずれかの商品の保持を開始した時刻からその後に他の商品の保持を開始又は保持した商品の保持を解除するまでに経過した時間を示す。この時間の計算は、例えば商品識別情報に基づいて行われる。より具体的には、例えば商品識別情報が商品識別情報取得器１００で取得された、又は送信された時刻に基づいて行われる。

このような時間差の情報には各種の用途がある。例えば、各顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得するために用いる購入候補情報の絞り込みに用いられてもよい。この用途については例を用いて後述する。その他、店舗内での各顧客の移動経路の概要の把握に用いられてもよい。また、複数の顧客の買い物行動からある程度の量の情報が集まれば、統計的に把握され得る、買い物行動における商品の選択の順序の傾向、又は買い物行動を開始してからの時間経過に伴って変化する、購入される可能性の高い商品の傾向に基づく推奨商品の推定に用いることができる。

なお、時間差の情報は図示の例に限定されず、例えば直前のレコードで示される商品の保持の開始又は解除の時刻からの時間差であってもよい。

また、購入候補情報には、時間差の情報は含まれなくてもよい。ただし時間差の情報が含まれない場合も、購入候補情報のデータでは、商品識別情報取得器１００による各商品の識別の時間順、つまりは顧客による商品の保持の開始又は解除の発生の順序が示されてもよい。このような順序は、例えばレコードの並び順又は各レコードに付与される番号等によって示される。

購入候補情報を取得したプロファイリングサーバ２００は、購入候補情報に基づき、深層心理モデル２４０を用いて推定される顧客の心理状態を示す、顧客プロファイル情報を取得する（ステップＳ４０４）。

次にプロファイリングサーバ２００は、取得した顧客プロファイル情報を実店舗の売場に反映させるための売場関連情報を特定して情報提示装置３００に送信する（ステップＳ４０５、Ｓ４０６）。

情報提示装置３００は、受信した売場関連情報を顧客に提示する（ステップＳ４０７）。上記の例では、受信した売場関連情報が示す、推奨商品の情報を含む映像及び音声の少なくとも一方を出力する。

図６は、ステップＳ４０７で情報提示装置３００が顧客に提示する画面例である。この例では、あるドリップタイプのコーヒーの商品の画像等が推奨商品として示されている。このような推奨商品は、例えば次のような流れで情報提示装置３００に表示される。

まず、店舗内で買い物中の顧客があるチョコレートの商品を手に取って、センサ１１０に読み取らせる（ステップＳ４０１）。センサ１１０が読み取った識別情報は、プロファイリングサーバ２００に送信される（ステップＳ４０２）。

プロファイリングサーバ２００では、この識別情報を用いてこの商品が識別され（ステップＳ４０３）、購入候補情報が取得される。次に、深層心理モデル２４０を用いて、購入候補情報が示すチョコレートを購入する顧客について推定される現在の心理状態を示す顧客プロファイル情報が取得される（ステップＳ４０４）。

さらにプロファイリングサーバ２００では、顧客プロファイル情報を店舗の売場に反映させるための売場関連情報が特定される（ステップＳ４０５）。上記の例では、このチョコレートを購入する顧客の心理状態で購入された実績のあるドリップコーヒーの商品が推奨商品として特定され、この商品を示す売場関連情報が情報提示装置３００に送信される（ステップＳ４０６）。

情報提示装置３００は、上記のチョコレートを保持している顧客にこの売場関連情報を提示する。

このように、情報提示システム１０では、店舗内での顧客の現在の買い物の行動に関する情報を利用して、この顧客の心理状態に応じた商品の購入を勧めるための情報を提供することができる。

なお、上記のように購入を勧められる商品は、店舗内で扱われている全商品の中から選択されてもよいし、広告掲載品等の一部の商品から選択されてもよい。

また、顧客に提示される売場関連情報の特定の他の例としては、推定された顧客の心理状態に合わせた画像及び音声又はその一方が示す情報の特定が挙げられる。この場合の売場関連情報は、具体的な商品を特に示すものでなくてもよい。例えば顧客が「リラックスしたい」という心理状態であることが、深層心理モデル２４０を用い、商品識別情報に基づいて推定された場合、推定部２３０は、この心理状態にある人が興味を示す可能性が高い画像等のデータをプロファイリングサーバ２００の内部の記憶装置又は外部のサーバ等で特定することで売場関連情報が特定される。そして、このデータがプロファイリングサーバ２００から情報提示装置３００に送信され（売場関連情報の送信）、画像等が情報提示装置３００で出力されることで売場関連情報が売場に居る顧客に提示される。

各心理状態と、各心理状態にある人に提示される映像又は音声とは、例えばあらかじめ関連付けられてデータベースにて管理される。この関連付けは、例えば映像又は音声について実施された評価グリッド法の結果に基づいてなされてもよい。

また、売場関連情報は、上記の推奨商品と、具体的な商品以外のものとの両方を示す情報であってもよい。つまり、情報提示装置３００によって売場にいる顧客の、ある商品の保持によって推定された心理状態に応じた商品の映像等及び商品以外の映像の両方が同時に顧客に提示されてもよい。

以上、例を用いて情報提示システム１０の、顧客による実店舗内での現在の買い物の経過に基づく、当該顧客への商品の推奨のための処理の基本的な動作である。例えば、顧客が商品を手に取って、商品識別情報取得器１００のセンサ１１０に読み取らせる度に、図４の一連の各手順が行われてもよい。

これにより、売場で買い物中の顧客が選び取った購入見込の品に基づいて、より顧客の心理状態に適合する可能性の高い買い合わせ商品の提案、又は映像等の提供ができる。したがって、例えば買い物に来た目的に対し、より大きな達成感を得るなど、この店舗での顧客の買い物経験のクオリティを一層向上させることができる。あわせて、店舗の売上のさらなる増加も期待できる。

また、上記の例では、１点の商品の保持の開始に対して１点の推奨商品が選択されているが、情報提示システム１０の動作はこの例に限定されない。上述のとおり、顧客が保持を開始した複数の商品に基づいて顧客の心理状態が推定されて、売場関連情報が１回送信されてもよい。図７は、情報提示システム１０のこのような動作例の手順を説明するためのシーケンス図である。

図７のシーケンス図では、図４のシーケンス図と比較して、ステップＳ４０３とステップＳ４０４との間に、ステップＳ７０１からステップ７０３が加わっている。ただし、ステップＳ７０１からステップＳ７０３は、それぞれステップＳ４０１からステップＳ４０３と内容及び動作主体の点で同じ手順である。したがって、ステップＳ７０１からステップＳ７０３についての説明は省略する。

プロファイリングサーバ２００では、深層心理モデル２４０を用いて、顧客が保持を開始した複数の商品の情報に基づいて、この顧客の心理状態が推定され、例えばこの心理状態で購入された実績のある商品が特定される。そして、この商品を示す売場関連情報がプロファイリングサーバ２００から送信される。情報提示装置３００は、この商品推奨情報を受信して顧客に提示する。

また、顧客の心理状態の推定は、顧客が保持している商品のうち、所定の条件を満たす商品を示す購入候補情報に基づいて行われてもよい。ここでの所定の条件とは、時間の経過又は買い物行動の進行に伴って変化し得る顧客の心理状態を精度よく推定するために、商品の保持の開始の時期に基づいて心理状態に用いる購入候補情報を選択するための条件である。したがって、プロファイリングサーバ２００における顧客の心理状態の推定では、顧客の入店から精算直前までの１回の買い物行動について取得済みの購入候補情報はすべて用いられる場合もあるし、一部のみが用いられる場合もある。以下、このように心理状態を推定する情報提示システム１０の動作について、具体的な例に沿って説明する。

図８は、所定の条件を満たす商品を示す購入候補情報に基づいて顧客の心理状態の推定をする情報提示システム１０の動作例の手順を説明するためのシーケンス図である。

図８のシーケンス図が示す動作では、商品識別情報取得器１００が順次、４件の商品識別情報を取得し（ステップＳ４０１Ａ、Ｓ４０１Ｂ、Ｓ４０１Ｃ、Ｓ４０１Ｄ）、プロファイリングサーバ２００に送信している（ステップＳ４０２Ａ、Ｓ４０２Ｂ、Ｓ４０２Ｃ、Ｓ４０２Ｄ）。なお、図８では、ステップＳ４０１Ｃ及びステップＳ４０２Ｃの図示が省略されている。

プロファイリングサーバ２００は、商品識別情報を取得する都度、商品の識別を実行して購入候補情報を取得する。ここまでの手順は、図４又は図７のステップＳ４０１からステップＳ４０３までのサイクルの４回の繰り返しに相当する。各手順の詳細は省略する。

次にプロファイリングサーバ２００は、すでに取得した購入候補情報のうち、顧客が保持を開始した順序が遅いものから所定の個数、この例では３個の商品を示す購入候補情報を選択し（ステップＳ８０４）、選択した購入候補情報を用いて顧客プロファイル情報を取得する（ステップＳ８０５）。ステップＳ８０５以降の手順は、図４又は図７のステップ４０４以降に相当し、各手順の詳細は省略する。購入候補情報には商品の保持の開始の順序が示されているため、プロファイリングサーバ２００ではこのような購入候補情報の取捨選択をすることができる。

この動作例では、保持の開始がより遅い商品を示す購入候補情報を用いて顧客プロファイル情報を取得する、つまり顧客の現在の心理状態が推定される。これは、買い物行動中に顧客の心理状態が変化することを考慮したものである。つまり、これにより、現在の心理状態に近い心理状態で選択された可能性が高い商品に基づいて、より精度の高い心理状態を推定することができる。

なお、上記の例では商品の個数を基準に購入候補情報の選択がなされているが、個数に代えて商品の種類数を基準に購入候補情報の選択がなされてもよい。または、個数が一定数を超えた場合には、種類数を基準に購入候補情報の選択がなされてもよい。これにより、例えばまとめ買い等により購入点数が多い顧客の心理状態の推定をより精度よく行うことができる。

また、購入候補情報に各商品の保持の開始の時間差又は時刻が示されている場合、プロファイリングサーバ２００ではこの時間差又は時刻を用いて購入候補情報の取捨選択をすることができる。図９は、情報提示システム１０のこのような動作例の手順を説明するためのシーケンス図である。図９に示される動作例の各手順のうち、図８に示される動作例の各手順と共通の手順は共通の参照符号で示している。つまり、図９の動作例は、プロファイリングサーバ２００が行うステップＳ９０４が異なり、他は共通であるため、ステップＳ９０４以外の詳細な説明はここでは省略する。

ステップＳ９０４では、プロファイリングサーバ２００は、すでに取得した購入候補情報のうち、顧客が保持を開始した時刻が所定の遡及した時間内、この例では、現在時刻から遡及した５分以内の商品を示す購入候補情報を選択する。これにより、顧客の現在の心理状態とは異なる可能性が高い心理状態で保持が開始された商品の情報を現在の心理状態の推定に使用することが避けられる。

なお、時間の遡及の起点は現在時刻に限定されず、例えば最後の商品の保持が開始された時刻であってもよい。または、現在時刻から所定の時間内では商品の保持の開始がされていない場合に、最後の商品の保持の開始時刻が時間の遡及の起点に用いられてもよい。

また、図８及び図９を参照して説明した動作例で用いられた各条件は、組み合わせて用いられてもよい。例えば、プロファイリングサーバ２００は、５分以内に保持が開始された３個までの商品を示す購入候補情報を選択して顧客の心理状態を推定してもよい。

また、プロファイリングサーバ２００は、顧客の心理状態に用いる購入候補情報を、各購入候補情報が示す商品の保持が開始された順序に応じた重み付けをして用いてもよい。より具体的には、プロファイリングサーバ２００は、顧客の心理状態に用いる購入候補情報のうち、顧客が保持を開始した順序が遅い商品を示す購入候補情報ほど高い重み付けで用いて顧客プロファイル情報を取得してもよい。例えば、図３Ｃの深層心理モデルのスコアが、保持の開始が早い商品ほど低い係数を乗じて用いられてもよい。これにより、より現在時刻に近く保持が開始された商品と関連する心理状態が、顧客の現在の心理状態の推定により濃く反映される。

または、遡及する時間の長さに応じた重み付けがなされてもよい。例えば図３Ｃの深層心理モデルのスコアに乗じる係数を、現在時刻から１分前までは１．０、１分を超えて２分前までは０．８、２分を超えて３分前までは０．６とする。これにより、より現在時刻に近く保持が開始された商品と関連する心理状態が、顧客の現在の心理状態の推定により濃く反映される。

ここまで例を用いて情報提示システム１０を上記のとおり説明したが。本実施の形態における情報提示システム１０は、上記の例に限定されない。

例えば、情報提示装置３００が売場関連情報として受信するのは、推奨商品を示す映像等のデータではなく、映像等のデータファイルの名称又はさらに場所を示す情報であってもよい。この場合、情報提示装置３００は、このような売場関連情報を用いて映像等のデータを取得し、取得した映像等を再生することで、顧客に売場関連情報を提示する。この映像等のデータは、情報提示装置３００が備える記憶装置に保存されていてもよいし、情報提示装置３００が通信可能な外部のサーバ等に保存されていてもよい。

また、商品識別情報取得器１００は、店舗内の壁、天井、又は什器などに設置される、顧客の買い物の一連の行動を感知することができる装置群であってもよい。具体的には、店舗内の複数個所に設置されたカメラ（イメージセンサ）であってもよい。

この場合、商品の保持の開始を含む顧客の行動は、商品及び顧客を識別するための画像が含まれるよう複数台のカメラによって撮影されて、プロファイリングサーバ２００に送信される。顧客は自分のバッグを用いて商品を保持してもよい。また、この装置群には、カメラに代わる、又はカメラと併用される、商品又は顧客を識別するための情報を取得するためのＲＦリーダ等の他種のセンサが含まれてもよい。つまりこの場合、各顧客の買い物行動を個別に把握するために、商品識別情報取得器１００は各顧客を識別するための情報を取得する。この情報は、商品識別情報取得器１００の個体を識別するための情報の代わりの役割を担う。プロファイリングサーバ２００は、この情報を用いて各顧客の識別を実行するための顧客識別部をさらに備える。また、プロファイリングサーバ２００は、識別した各顧客と保持又は返却された商品とを関連付けながら一連の処理を行う。また、商品が購入された場合にこの購入の実績が各顧客と関連付けられてもよい。

また、例えば商品識別情報取得器１００及び情報提示装置３００の少なくとも一方は、顧客が着用する、スマートグラス等のいわゆるウェアラブルデバイスに備えられるものであってもよい。例えば商品識別情報取得器１００は、スマートグラスが備えるカメラであって、情報提示装置３００は、スマートグラスが備える表示器であってもよい。

また、売場関連情報は店舗内の光景に重ねて表示される、いわゆる拡張現実として顧客に提示されてもよい。例えば通路に重ねて推奨商品の陳列場所に向かう矢印が見えるよう表示されてもよい。陳列されている商品が見える範囲に顧客がいる場合には、その商品を囲むように見える枠が表示されてもよい。

また図５に示される購入候補情報はある１人の顧客の買い物行動中の商品の保持に関する商品識別情報のレコードのみを含むが、データの蓄積の形態はこれに限定されない。例えば、図５に示される購入候補情報のテーブルが複数つなげられたような形態でもよい。この場合、時間差の欄に「０ｓ」とある行が、１人の顧客の買い物行動の始まりであると把握される。また、各レコードに各顧客を識別するための情報が含まれてもよい。この情報は、例えば顧客自身又はスマートフォン若しくは会員証等の顧客の持ち物から取得されてもよいし、各顧客が使用している商品識別情報取得器１００の個体が記憶又は生成する情報であってもよい。

（実施の形態２）
上記の情報提示システム１０においては、商品識別情報取得器１００を用いて店舗中の各顧客の買い物中の行動から、商品の保持の開始又は解除に関する情報が時系列で収集されている。このような情報のうち、商品の保持の解除、つまり商品の「返却」に関する情報もまた、プロファイリングサーバ２００において、顧客に提示する売場関連情報の特定に用いることができる。

まず、上述のとおり、推奨商品の選択の材料に用いる情報から顧客が返却した商品の情報を除外するために用いられる。これにより、当該顧客の心理をより正確に推定した顧客プロファイル情報を得ることができる。 また、例えば返却された商品とその後に保持が開始された商品との差に基づいて顧客プロファイル情報が取得されてもよい。より具体的な例を、深層心理モデルのデータ構成の例を示す図３Ｃを再び用いて説明する。

ある顧客が、すでに保持していたＡＡＡ野菜ジュースを返却してＣＣＣブレンド茶の保持を開始したと想定する。各商品を示す購入候補情報及び返却情報を取得した推定部２３０は、図３Ｃの深層心理モデルを参照してこれら２点の商品のスコアを取得し、心理状態ごとのスコアの差分を算出する。具体的には以下のとおりである。

幸せな気分になりたい：０．６−０．０＝０．６
元気を出したい：０．０−０．７＝−０．７
リラックスしたい：０．９−０．４＝０．５
リフレッシュしたい：０．７−０．６＝０．１

次に推定部２３０は、算出した差分のうち、もっとも大きい値を示した「幸せな気分になりたい」という心理状態が、この顧客の推定された現在の心理状態として扱われるような顧客プロファイル情報を取得する。

以降、推定部２３０は、「幸せな気分になりたい」という心理状態の顧客への推奨商品を示す売場関連情報を特定して情報提示部２３０に送信する。

上記のような商品の選び直しの行動には、例えば顧客自身が再確認した現在の気分又は体調等により適合する商品を選ぼうとする意思が反映されていることがある。このように、商品の保持の解除で生じる返却情報を用いることで、当該顧客が保持を開始した商品を選ばれた理由である心理状態を推定することができる。

なお、上記の例では差分のうちもっとも大きい値に基づいて顧客が商品を選んだ心理状態を推定したが、複数の値、例えばもっとも大きい値とその次に大きい値が用いられてもよい。

また、商品の返却後に保持を開始した複数種類の商品のスコアが用いられてもよい。また、上記のようにスコアの差分をとる対象となる商品は、返却された商品と新たに保持が開始された商品のカテゴリーに基づいて選択されてもよい。上記の例では、カテゴリーがいずれも飲料であるため「ＣＣＣブレンド茶」は差分をとる対象として選択されている。しかし「ＣＣＣブレンド茶」ではなく、洗剤の場合は差分がとられなくてもよい。また、スコアの差分をとる対象となる商品は、商品の返却後であって、所定の時間内に保持が開始された商品に限定されてもよい。

このように、プロファイリングサーバ２００は、保持が解除された商品に関する返却情報を商品識別情報取得器１００から取得し、この返却情報及び、返却後にこの顧客が保持を開始した商品に関する購入候補情報の少なくとも一部に基づいて、顧客プロファイル情報を取得してもよい。

（他の実施の形態）
上記の各実施の形態は、商品を選択する顧客の心理状態について、商品ごとに差異があることを中心に説明しているが、同一の商品であっても選択する顧客の心理状態には、１日の時間帯における変化の傾向がある場合もある。例えば、ある商品を朝又は夕方に買う顧客の心理状態はリラックスしたいという傾向が強く、昼に買う顧客の心理状態は、元気になりたいという傾向が強いことがあることが、評価グリッド法の結果の分析により把握されている。

この点に鑑み、プロファイリングサーバ２００によって出力され、情報提示装置３００によって顧客に提示される売場関連情報のうち、推奨商品を示す情報は、例えば同一の商品の広告であっても、時間帯によって顧客への訴求内容に変化があってもよい。

また、上記の実施の形態では、各顧客が商品の保持の開始をするまでに売場関連情報が顧客に提示されることはない。

しかしながら、小売の各実店舗には他店と異なる商品の売れ行き傾向があり、また、一つの店舗であっても、さらには時間帯による商品の売れ行き傾向があることが知られている。この点を考慮し、新たに入店した顧客に、その時点又は所定の遡及した時間内に、この店舗の売り場に居た他の顧客に提示された売場関連情報がこの顧客に提示されてもよい。

これにより、各顧客には買い物行動の早い段階から心理状態にあわせた売場関連情報の提示が可能になり、買い物経験のクオリティのより一層の向上を図ることができる。その結果、店舗にとっては、売上の向上につながる。

また、上記のように心理状態の推定に用いる購入候補情報が、商品の保持の開始に関する条件に照らして選択される場合に、条件を満たす商品がないとき、上記のように他の顧客に提示された売場関連情報が提示されてもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態のプロファイリングサーバを実現するソフトウェアプログラムは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムはコンピュータに、実店舗において、買い物中の顧客が保持を開始する商品から当該商品を識別するための識別情報を取得する商品識別情報取得器から、当該識別情報を取得させ、この識別情報を用いて商品を識別して得た結果を購入候補情報として取得させ、購入候補情報に基づいて推定される顧客の心理状態を示す、顧客プロファイル情報を取得させ、顧客プロファイル情報を実店舗の売場に反映させるための売場関連情報を取得する処理を実行させる。

以上、一つ又は複数の態様に係る情報提示システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものも、本発明の範囲内に含まれてもよい。

本発明は、店舗において買い物中の顧客が購入候補として商品を保持する行動に基づく情報を、この顧客又は店舗の運営者に提供するシステムに利用可能である。

１０ 情報提示システム
１００ 商品識別情報取得器
１１０、１１１、１１２、１１３ センサ
１２０ 送信部
２００ プロファイリングサーバ
２１０ 受信部
２２０ 識別部
２３０ 推定部
２４０ 深層心理モデル
２５０ 送信部
３００ 情報提示装置
３１０ 受信部
３２０ 出力部

Claims (12)

1. 実店舗において、買い物中の顧客が保持を順次開始する複数の商品のそれぞれから、当該商品を識別するための識別情報を取得する商品識別情報取得器と、
   前記識別情報を前記商品識別情報取得器から取得すると、前記識別情報を用いて前記複数の商品のそれぞれを識別して得た結果を購入候補情報として取得し、前記購入候補情報の少なくとも一部に基づいて推定される前記顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得し、前記顧客プロファイル情報を前記実店舗の売場に反映させるための売場関連情報を特定するプロファイリングサーバと、
   前記売場関連情報を取得して提示する情報提示装置とを備える
   情報提示システム。
2. 前記プロファイリングサーバは、
   前記購入候補情報のうち、前記顧客が保持を開始した順序が遅いものから所定の個数又は種類数の商品を示す購入候補情報を用いて前記顧客プロファイル情報を取得する、
   請求項１に記載の情報提示システム。
3. 前記プロファイリングサーバは、
   前記購入候補情報のうち、前記顧客が保持を開始した時刻が所定の遡及した時間内である商品を示す購入候補情報を用いて前記顧客プロファイル情報を取得する、
   請求項１又は２に記載の情報提示システム。
4. 前記プロファイリングサーバは、
   前記購入候補情報のうち、前記顧客が保持を開始した順序が遅い商品を示す購入候補情報ほど高い重み付けで用いて前記顧客プロファイル情報を取得する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報提示システム。
5. 前記プロファイリングサーバは、
   前記顧客が前記実店舗に入店後であって前記複数の商品の保持を開始する前に、
   現在時刻より所定の時間内に前記売場に居た他の顧客の心理状態を示す顧客プロファイル情報を前記売場に反映させるために特定していた他の売場関連情報を当該顧客に提示させるために前記情報提示装置に送信する
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報提示システム。
6. 前記売場関連情報は、前記心理状態で購入された実績のある商品を示し、
   前記情報提示装置は、前記実店舗の売場で前記売場関連情報を前記顧客に提示する
   請求項１から５のいずれか１項に記載の情報提示システム。
7. 前記売場関連情報は、前記心理状態に関連付けられている画像及び音声の少なくとも一方が示す情報であり、
   前記情報提示装置は、前記実店舗の売場で前記画像及び音声の少なくとも一方を前記顧客に提示することで前記売場関連情報を提示する
   請求項１から６のいずれか１項に記載の情報提示システム。
8. 前記商品識別情報取得器は、さらに前記顧客による商品の保持の解除を検知し、かつ当該商品の認識をし、
   前記プロファイリングサーバは、
   保持が解除された前記商品に関する返却情報を前記商品識別情報取得器から取得すると、その後に当該顧客が保持を開始した商品に関する購入候補情報の少なくとも一部及び前記返却情報に基づいて前記顧客プロファイル情報を取得する
   請求項１から７のいずれか１項に記載の情報提示システム。
9. 前記プロファイリングサーバは、前記実店舗にて販売される各商品を対象とする評価グリッド法（登録商標）によってあらかじめ作成された深層心理モデルを用いて前記顧客プロファイル情報を取得する
   請求項１から８のいずれか１項に記載の情報提示システム。
10. 前記深層心理モデルには、顧客サンプルの性別及び年齢に個別に応じた深層心理モデルがあり、
    前記プロファイリングサーバは、
    前記顧客の性別及び年齢の少なくとも一方を示す個人属性情報を取得し、
    前記個人属性情報が示す性別及び年齢の少なくとも一方に応じた前記深層心理モデルを用いて推定される前記心理状態を示す顧客プロファイル情報を取得する
    請求項９に記載の情報提示システム。
11. 前記商品識別情報取得器は、前記顧客が前記商品を載置することで前記商品の保持をするための商品保持器に備えられる
    請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報提示システム。
12. 前記情報提示装置は、前記顧客が前記実店舗内で携帯又は着用する情報端末及び前記実店舗内に設置されるデジタルサイネージのうちの少なくとも一方を含む
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報提示システム。

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