JP2019105971A

JP2019105971A - 情報処理装置及びプログラム

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Publication number: JP2019105971A
Application number: JP2017237612A
Authority: JP
Inventors: 大輔池田; Daisuke Ikeda
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2017-12-12
Filing date: 2017-12-12
Publication date: 2019-06-27
Anticipated expiration: 2037-12-12
Also published as: JP6965713B2; US20200202553A1; US10600198B2; CN109920172A; CN109920172B; US20190180465A1

Abstract

【課題】複数の場所に配置された対象物のうち、対象者が立ち寄っていないとみなせる場所に配置された対象物の機会ロスを推定する情報処理装置及びプログラムを提供する【解決手段】情報処理装置２は、複数の場所に配置された対象物に対する対象者の特定の行動の有無を示す第１の情報と、複数の場所での滞在時間を含む対象者の行動を示す第２の情報とを対象者ごとに取得する取得手段と、取得された第１の情報に基づいて、特定の行動を行わなかった当該対象者が当該対象物に対して特定の行動を行う確率を示す評価値を算出する算出手段と、取得された第２の情報に基づいて、滞在時間が予め定められた値よりも小さい場所に配置された対象物を抽出し、当該対象物について算出された評価値に基づいて、当該対象物に対する機会ロスを推定する推定手段とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

近年、商品の潜在的な需要を推定することが可能な消費者行動モニタ装置が提案されている（特許文献１参照。）。

特許文献１に記載された消費者行動モニタ装置は、顧客の売場への立寄りを検出する立寄り検出機器と、顧客の購買情報を管理するＰＯＳ（Point Of Sales）と、立寄り検出機器からの立寄り情報及びＰＯＳからの購買情報を基に売場に立寄っても商品購入を行わなかった販売機会損失を測定する解析とを有する。

特開２００１−３３１８７５号公報

本発明の課題は、複数の場所に配置された対象物のうち、対象者が立ち寄っていないとみなせる場所に配置された対象物の機会ロスを推定する情報処理装置及びプログラムを提供することにある。

［１］複数の場所に配置された対象物に対する対象者の特定の行動の有無を示す第１の情報と、前記複数の場所での滞在時間を含む前記対象者の行動を示す第２の情報とを前記対象者ごとに取得する取得手段と、
取得された前記第１の情報に基づいて、前記特定の行動を行わなかった当該対象者が当該対象物に対して前記特定の行動を行う確率を示す評価値を算出する算出手段と、
取得された前記第２の情報に基づいて、前記滞在時間が予め定められた値よりも小さい前記場所に配置された前記対象物を抽出し、当該対象物について算出された前記評価値に基づいて、当該対象物に対する機会ロスを推定する推定手段と、を備えた情報処理装置。
［２］前記推定手段は、前記評価値ごとに集計した前記対象者の人数を当該対象物に対する機会ロスとして推定する、前記［１］に記載の情報処理装置。
［３］前記推定手段は、前記評価値が予め定められた値以上の前記評価値ごとに集計した前記対象者の人数をさらに集計した前記対象者の人数を当該対象物に対する機会ロスとして推定する、前記［２］に記載の情報処理装置。
［４］前記推定手段は、前記複数の場所が設けられた領域に訪れた前記対象者に対する、当該対象物に対して予め定められた確率で前記特定の行動を行う前記対象者の比率を当該対象物に対する機会ロスとして推定する、前記［２］に記載の情報処理装置。
［５］前記算出手段は、協調フィルタリングを用いて前記評価値を算出する、前記［１］から［４］のいずれかに記載の情報処理装置。
［６］前記第２の情報の前記滞在時間は、前記対象者が前記対象物の方を向いていない時間は除かれる、前記［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置。
［７］前記対象者が前記対象物の方を向いているか否かは、撮影画像に基づいて判断される、前記［６］に記載の情報処理装置。
［８］前記特定の行動は、前記対象物の購買行動である、前記［１］から［７］のいずれかに記載の情報処理装置。
［９］前記特定の行動は、展示品としての前記対象物に対して興味を示す行動である、前記［１］から［７］のいずれかに記載の情報処理装置。
［１０］コンピュータを、複数の場所に配置された対象物に対する対象者の特定の行動の有無を示す第１の情報と、前記複数の場所での滞在時間を含む前記対象者の行動を示す第２の情報とを前記対象者ごとに取得する取得手段と、
取得された前記第１の情報に基づいて、前記特定の行動を行わなかった当該対象者が当該対象物に対して前記特定の行動を行う確率を示す評価値を算出する算出手段と、
取得された前記第２の情報に基づいて、前記滞在時間が予め定められた値よりも小さい前記場所に配置された前記対象物を抽出し、当該対象物について算出された前記評価値に基づいて、当該対象物に対する機会ロスを推定する推定手段、として機能させるためのプログラム。

請求項１、８〜１０に係る発明によれば、複数の場所に配置された対象物のうち、対象者が立ち寄っていないとみなせる場所に配置された対象物の機会ロスを推定することができる。
請求項２〜４に係る発明によれば、対象物ごとの機会ロスを推定することができる。
請求項５に係る発明によれば、協調フィルタリングを用いて算出した評価値に基づいて、興味を示す可能性の高い対象物を推薦することができる。
請求項６、７に係る発明によれば、滞在時間のみよりも対象者の嗜好性により対応した対象物について機会ロスを推定することができる。

図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理システムのレイアウトの一例を示す平面図である。図２は、情報処理システムの制御系の一例を示すブロック図である。図３は、滞在時間を説明するための図である。図４は、購買データテーブルの一例を示す図である。図５は、評価データテーブルの一例を示す図である。図６は、行動情報テーブルの一例を示す図である。図７は、機会ロスの推定の一例を示すグラフである。図８は、情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。

［実施の形態の要約］
本発明の実施の形態に係る情報処理装置は、複数の場所に配置された対象物に対する対象者の特定の行動の有無を示す第１の情報と、複数の場所での滞在時間を含む対象者の行動を示す第２の情報とを対象者ごとに取得する取得手段と、取得された第１の情報に基づいて、特定の行動を行わなかった当該対象者が当該対象物に対して特定の行動を行う確率を示す評価値を算出する算出手段と、取得された第２の情報に基づいて、滞在時間が予め定められた値よりも小さい場所に配置された対象物を抽出し、当該対象物について算出された評価値に基づいて、当該対象物に対する機会ロスを推定する推定手段とを備える。

「複数の場所に配置された対象物」は、全て異なる物でも同一の物が含まれていてもよい。「特定の行動」とは、対象者の嗜好性に基づく行動をいい、例えば、対象物が商品であれば、購買、レンタル等が該当し、対象物が展示品であれば、資料請求等が該当する。「滞在時間が予め定められた値よりも小さい場所」とは、まったく立ち寄っていない場合や一瞬立ち寄った場合等のように、対象者が立ち寄っていないとみなせる場所をいう。「予め定められた値」は、例えば、１、２秒程度であり、ゼロを含む。「機会ロス」とは、対象者が対象物の存在に気付いたならば特定の行動を行っているこという。

図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理システムのレイアウトの一例を示す平面図である。

この情報処理システム１は、例えば、コンビニエンストア、百貨店、ショッピングセンター等の店舗１００に適用され得る。店舗１００には、例えば、商品が陳列される複数の陳列棚１０と、店員が会計処理を行うための端末装置４と、店内を撮影する複数（例えば、３つ）の第１のカメラ３Ａ、第２のカメラ３Ｂ及び第３のカメラ３Ｃ（これらを総称するときは、単に「カメラ３」という。）とが配置されている。商品は、対象物の一例である。陳列棚１０は、場所の一例である。

陳列棚１０には、商品として、例えば、おにぎり、弁当、お茶、カップラーメンをそれぞれ陳列している陳列棚１０ａ〜１０ｄがあり、その他に、菓子、日用品、パン類、アルコール類、雑誌類をそれぞれ陳列している陳列棚１０ｅ〜１０ｉがある。

また、店舗１００は、客が通過できるエリアＥ_１〜Ｅ_１２が設けられている。同図に示すルートＲは、一例として、後述する人物を識別する人物ＩＤが「Ａ」の客の移動経路を示すものである。客は、人物及び対象者の一例である。

カメラ３は、動画でも毎秒数枚撮影する静止画でもよい。カメラ３は、撮影した画像を無線又は有線により情報処理装置２（図２参照）に送信する。第１のカメラ３Ａは、エリアＥ_１〜Ｅ_７、Ｅ_１１、Ｅ_１２を含む店内を撮影し、第２のカメラ３Ｂは、エリアＥ_７〜Ｅ_１２を含む店内を撮影する。第３のカメラ３Ｃは、エリアＥ_１、Ｅ_１１、Ｅ_１２、端末装置４及び入口１０１を含む店内を撮影する。

端末装置４は、カウンターに配置されたＰＯＳ（Point Of Sale）レジスタと呼ばれるコンピュータ装置である。店舗１００に入店した客は、手に取った商品をカウンターに持って行き、会計を行う。端末装置４は、店舗１００で販売されている商品が客によって購入される際に、会計のための処理、商品の購入を記録したレシートの発行、商品ごとの購買を示す購買データの生成等を行う。端末装置４は、購買データを無線又は有線により情報処理装置２（図２参照）に送信する。

図２は、情報処理システム１の制御系の一例を示すブロック図である。情報処理システム１は、図１に示す端末装置４及びカメラ３Ａ〜３Ｃが接続された情報処理装置２を有する。

情報処理装置２は、情報処理装置２の各部を制御する制御部２０と、各種の情報を記憶する記憶部２１と、液晶ディスプレイ等のディスプレイによって実現され、各種の情報を表示する表示部２２とを備える。

制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、インターフェース等から構成されている。ＣＰＵは、記憶部２１に記憶されたプログラム２１０に従って動作することにより購買データ受信手段２０１、評価データ生成手段２０２、行動情報取得手段２０３、推定手段２０４等として機能する。購買データ受信手段２０１及び行動情報取得手段２０３は、取得手段の一例である。評価データ生成手段２０２は、算出手段の一例である。各手段２０１〜２０４の詳細は後述する。

記憶部２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、プログラム２１０、購買データテーブル２１１（図４参照）、評価データテーブル２１２（図５参照）、行動情報テーブル２１３（図６参照）等が記憶されている。なお、本明細書において、テーブルに情報を書き込む場合に記録又は登録を用い、記憶部に情報を書き込む場合に記憶を用いる。購買データテーブル２１１は、第１の情報の一例である。行動情報テーブル２１３は、第２の情報の一例である。

購買データ受信手段２０１は、複数の陳列棚１０に配置された商品に対する対象者の購買の有無を示す購買データを取得する。具体的には、購買データ受信手段２０１は、行動情報取得手段２０３から端末装置４で会計処理を行っている客を識別する人物ＩＤを受信し、端末装置４から人物ＩＤごとの購買データを順次受信する。購買データ受信手段２０１は、人物ＩＤごとの購買データを購買データテーブル２１１に記録する。

評価データ生成手段２０２は、購買データテーブル２１１に基づいて、購入しなかった商品に対して当該客が当該商品を購入する確率を示す評価値を算出し、評価データテーブル２１２に記録する。評価データ生成手段２０２は、ＧｒｏｕｐＬｅｎｓ等の公知の協調フィルタリングを用いて評価値を算出する。具体的には、評価データ生成手段２０２は、購買データテーブル２１１に基づいて客間の類似度を算出し、類似度から評価値を推定する。類似度とは、商品に対する嗜好の類似性を示すものであり、例えば、類似度１が嗜好の類似性が完全に一致している場合である。

行動情報取得手段２０３は、カメラ３によって撮影された画像から客の行動情報を取得し、行動情報テーブル２１３に記録する。行動情報には、例えば、人物ＩＤが付与された客の各陳列棚１０ごとの滞在時間が含まれる。本明細書において、「滞在時間」とは、例えば、陳列棚１０の前（例えば、１ｍ以内）に居て陳列棚１０の方を向いている時間とする。したがって、滞在時間には、遠方（例えば、２ｍ以上離れた位置）から陳列棚１０の方を向いている時間や、陳列棚１０の前に居ても陳列棚１０の方を向いていない時間は含まれない。客は商品に興味があれば、通常はその商品の方を見ることから、陳列棚１０の前に居て陳列棚１０の方を向いている時間を滞在時間とすることにより、陳列棚１０の方を向いているか否かに拘らず陳列棚１０の前に居る時間を滞在時間とするよりも客の嗜好性により対応した商品を抽出することができる。行動情報取得手段２０３は、客が陳列棚１０の方を向いたか否かは、カメラ３により撮影された画像を解析して判断する。なお、陳列棚１０の方を向いているか否かの判断を行わずに陳列棚１０の前に居る時間を滞在時間として行動情報テーブル２１３に記録してもよい。また、各陳列棚１０にカメラを配置し、客の視線方向を検出して客が陳列棚１０を見たか否かを判断してもよい。

また、行動情報取得手段２０３は、カメラ３により撮影された画像を順次取り込み、画像に人物が含まれるか否かを監視する。行動情報取得手段２０３は、画像に人物が含まれるか否かは、画像中に顔が含まれるか否かにより判定する。行動情報取得手段２０３は、画像に人物が含まれる判定すると、画像中の対応する客に人物ＩＤを付与して店内における当該客の移動経路を追跡する。カメラ３によって撮影された画像には、陳列棚１０、商品、床等の周辺部分が含まれているため、行動情報取得手段２０３は、周辺部分と客との位置関係から客がどのエリアＥ_１〜Ｅ_１２に居るかを特定することができる。

推定手段２０４は、取得された行動情報テーブル２１３に基づいて、滞在時間が予め定められた値（例えば、１秒）よりも小さい陳列棚１０に配置された商品を抽出し、当該商品について算出された評価値に基づいて、当該商品に対する機会ロスを推定する。推定手段２０４は、評価値ごとに集計した対象者の人数を当該対象物に対する機会ロスとして推定してもよい。また、推定手段２０４は、評価値が予め定められた値以上の評価値ごとに集計した対象者の人数をさらに集計した対象者の人数を当該対象物に対する機会ロスとして推定してもよい。さらに、推定手段２０４は、複数の場所が設けられた領域に訪れた対象者に対する、当該対象物に対して予め定められた確率で特定の行動を行う対象者の比率を当該対象物に対する機会ロスとして推定してもよい。

図３は、滞在時間を説明するための図である。客がエリアＥ_４に立って、弁当の陳列棚１０ｂの方を向いているとする。客が陳列棚１０の方を向いている場合は、滞在時間を向いている陳列棚１０に関係付けて記録する。図３に示す場合は、客は弁当の陳列棚１０ｂの方を向いているため、行動情報取得手段２０３は、画像から弁当の陳列棚１０ｂの滞在時間を取得する。一方、図３に示す場合は、客はカップラーメンの陳列棚１０ｄの方を向いていないため、行動情報取得手段２０３は、実際にカップラーメンの陳列棚１０ｄの前に滞在していたとしても、画像からカップラーメンの陳列棚１０ｄの滞在時間をゼロとして取得する。

図４は、購買データテーブル２１１の一例を示す図である。購買データテーブル２１１は、対象物としての商品について購入の有無を示す購買データが記録される。購買データテーブル２１１は、客を識別する人物ＩＤが記録される「人物ＩＤ」、商品としての「おにぎり」、「弁当」、「お茶」、「カップラーメン」等の項目を含む。人物ＩＤを有する客が商品を購入すると、購入した数が対応する商品の項目に記録される。同図では、人物ＩＤが「Ａ」の客が弁当を１つ、お茶を１つ購入し、人物ＩＤが「Ｂ」の客が弁当を１つ購入し、人物ＩＤが「Ｃ」の客が弁当を１つ、お茶を１つ、カップラーメンを１つ購入したことが記録されている。客が商品を購入する行動は、特定の行動の一例である。

図５は、評価データテーブル２１２の一例を示す図である。評価データテーブル２１２には、図４に示す購買データテーブル２１１に記録された購買データを協調フィルタリングによって評価された評価データが記録される。評価データテーブル２１２は、図４に示す購買データテーブル２１１と同様に、「人物ＩＤ」、「おにぎり」、「弁当」、「お茶」、「カップラーメン」等の項目を含む。図５は、人物ＩＤが「Ａ」についてのみ、評価データを記録した状態を示す。図５では、人物ＩＤが「Ａ」の客は、購入しなかったおにぎり及びカップラーメンに対する評価値がそれぞれ０．２、０．８となっていることを示している。

図６は、行動情報テーブル２１３の一例を示す図である。行動情報テーブル２１３は、「人物ＩＤ」、陳列棚１０の名称の「おにぎり棚」、「弁当棚」、「お茶棚」、「カップラーメン棚」等の項目を含む。陳列棚１０の名称ごとに、陳列棚１０の前に居て、かつ、陳列棚１０の方を向いている時間が滞在時間として記録される。

図７は、機会ロスの推定の一例を示すグラフである。図７は、滞在時間が予め定められた値（例えば、１秒）未満のカップラーメンに着目したものである。横軸は、評価値、縦軸は、商品「カップラーメン」の評価値に該当する人数を積算した積算値である。人物ＩＤが「Ａ」の場合は、カップラーメンについての評価値が０．８であるので、図７に示すグラフでは、評価値が０．８の所にカウントされている。

例えば、推定手段２０４は、評価値がある値（例えば０．５）以上の客の人数（図７中、ハッチングを施した領域）７０を、当該対象物（例えばカップラーメン）に対する機会ロスとして推定してもよい。店舗１００に入店した客がカップラーメンの存在に気が付いたならば、５０％以上の確率（購買確率ともいう。）でカップラーメンを購入する人数を推定することができる。これにより、カップラーメンの陳列棚１０ｄのレイアウトを客が気が付きやすい場所に変更することを推奨することができる。

また、推定手段２０４は、予め定められた期間（例えば、１週間、１ヶ月等）に店舗１００に入店した合計来店者数を求め、合計来店者数に対する、予め定められた評価値（例えば０．５）以上の人数（図７中、ハッチングを施した領域）７０の比率をカップラーメンに対する機会ロスとして推定してもよい。集計期間が異なることで合計来店者数が異なる場合でも、比率を基に商品間の機会ロスの差を認識することができる。

（実施の形態の動作）
次に、情報処理システム１の動作の一例について説明する。図８は、情報処理装置２の動作の一例を示すフローチャートである。

行動情報取得手段２０３は、カメラ３が撮影した画像中に人物が含まれるか否かを判断する（Ｓ１）。行動情報取得手段２０３は、画像中に人物が含まれると判断すると、その人物に人物ＩＤを付与して（Ｓ２）、当該人物の店内における移動経路の追跡を開始する。

行動情報取得手段２０３は、当該人物が陳列棚１０の方を見たか否かを判断する（Ｓ３）。陳列棚１０の方を見た場合は（Ｓ３：Ｙｅｓ）、行動情報取得手段２０３は、カメラ３が撮影した画像から当該人物が見た陳列棚１０を特定し、滞在時間を取得し、滞在場所及び滞在時間を人物ＩＤとともに行動情報テーブル２１３に記録する（Ｓ４）。

行動情報取得手段２０３は、カメラ３が撮影した画像に基づいて当該人物が会計処理中か否かを判断する（Ｓ５）。会計処理中であれば（Ｓ５：Ｙｅｓ）、行動情報取得手段２０３は、人物ＩＤを端末装置４に通知する（Ｓ６）。

端末装置４は、人物ＩＤごとの購買データを情報処理装置２に送信する。情報処理装置２の購買データ受信手段２０１は、端末装置４から送信された人物ＩＤごとの購買データを受信する（Ｓ７）。

当該人物が店外に出ると（Ｓ８）、集計処理は終了する。

一定期間（例えば１週間、１ヶ月等）、購買データが購買データテーブル２１１に記録され、行動情報が行動情報テーブル２１３に記録されると、評価データ生成手段２０２によって評価データテーブル２１２に評価値が記録され、推定手段２０４によって客が立ち寄っていないとみなせる場所に配置された商品に対する機会ロスが推定され、推定結果が表示部２２に表示される。

以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形、実施が可能である。例えば、上記実施の形態では、対象物として商品について説明したが、展示品を対象物とした場合にも本発明を適用することができる。この場合、行動情報取得手段は、各展示品の近傍での見学者の滞在時間を取得し、それを行動情報テーブルに記録する。また、行動情報取得手段は、展示品に対して見学者による興味を示す行動を特定の行動として取得する。展示品に対する特定の行動としては、アンケートで高い評価を付けた場合や資料を請求した場合等が考えられる。

また、上記実施の形態では、各陳列棚１０に異なる商品を配置したが、複数の陳列棚１０のうち、いくつかの陳列棚１０に同一の商品を配置してもよい。場所の違いのみによる購買確率からより好ましい場所を推奨することが可能になる。

制御部２０の各手段は、それぞれ一部又は全部を再構成可能回路（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）等のハードウエア回路によって構成してもよい。

また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態の構成要素の一部を省くことや変更することが可能である。また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態のフローにおいて、ステップの追加、削除、変更、入替え等が可能である。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。また、上記実施の形態で用いたプログラムをクラウドサーバ等の外部サーバに格納しておき、ネットワークを介して利用することができる。

１…情報処理システム、２…情報処理装置、３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃ…カメラ、４…端末装置、１０、１０ａ〜１０ｉ…陳列棚、２０…制御部、２１…記憶部、２２…表示部、７０…評価値が０．５以上の客の人数、１００…店舗、１０１…入口、２０１…購買データ受信手段、２０２…評価データ生成手段、２０３…行動情報取得手段、２０４…推定手段、２１０…プログラム、２１１…購買データテーブル、２１２…評価データテーブル、２１３…行動情報テーブル、Ｅ_１〜Ｅ_１２…エリア、Ｒ…ルート

Claims

複数の場所に配置された対象物に対する対象者の特定の行動の有無を示す第１の情報と、前記複数の場所での滞在時間を含む前記対象者の行動を示す第２の情報とを前記対象者ごとに取得する取得手段と、
取得された前記第１の情報に基づいて、前記特定の行動を行わなかった当該対象者が当該対象物に対して前記特定の行動を行う確率を示す評価値を算出する算出手段と、
取得された前記第２の情報に基づいて、前記滞在時間が予め定められた値よりも小さい前記場所に配置された前記対象物を抽出し、当該対象物について算出された前記評価値に基づいて、当該対象物に対する機会ロスを推定する推定手段と、
を備えた情報処理装置。
前記推定手段は、前記評価値ごとに集計した前記対象者の人数を当該対象物に対する機会ロスとして推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定手段は、前記評価値が予め定められた値以上の前記評価値ごとに集計した前記対象者の人数をさらに集計した前記対象者の人数を当該対象物に対する機会ロスとして推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
前記推定手段は、前記複数の場所が設けられた領域に訪れた前記対象者に対する、当該対象物に対して予め定められた確率で前記特定の行動を行う前記対象者の比率を当該対象物に対する機会ロスとして推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
前記算出手段は、協調フィルタリングを用いて前記評価値を算出する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の情報の前記滞在時間は、前記対象者が前記対象物の方を向いていない時間は除かれる、
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記対象者が前記対象物の方を向いているか否かは、撮影画像に基づいて判断される、
請求項６に記載の情報処理装置。
前記特定の行動は、前記対象物の購買行動である、
請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記特定の行動は、展示品としての前記対象物に対して興味を示す行動である、
請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
コンピュータを、
複数の場所に配置された対象物に対する対象者の特定の行動の有無を示す第１の情報と、前記複数の場所での滞在時間を含む前記対象者の行動を示す第２の情報とを前記対象者ごとに取得する取得手段と、
取得された前記第１の情報に基づいて、前記特定の行動を行わなかった当該対象者が当該対象物に対して前記特定の行動を行う確率を示す評価値を算出する算出手段と、
取得された前記第２の情報に基づいて、前記滞在時間が予め定められた値よりも小さい前記場所に配置された前記対象物を抽出し、当該対象物について算出された前記評価値に基づいて、当該対象物に対する機会ロスを推定する推定手段、
として機能させるためのプログラム。