JP2019128767A - 情報処理装置，判定方法および判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】販売機会損失の予測を高精度で行なう。【解決手段】欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断するタイミング判断部１２２と、判断対象者が判断対象商品を購入するタイミングである場合に、判断対象者への判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する機会損失判定部１２０とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置，判定方法および判定プログラムに関する。

店舗内における顧客の移動経路や顧客が立ち寄った売場での滞在時間などの情報を管理し、ＰＯＳ（Point Of Sales；販売時点情報管理）システムと連動させることで、実際には購入にまで至らなかった商品の存在や販売機会損失の有無も把握することができる。

例えば、店舗内において顧客が、商品が陳列されているべき箇所の前に立ち止まる等の購入の意図があるとみなされる特定の行動をとった際に、その商品が欠品であれば、販売機会損失が発生したと判断することができる。

特開２００６−１８５２９３号公報 特開２０１６−１４６０２６号公報 特開２０１７−３３４０１号公報

しかしながら、従来の販売機会損失の判断方法においては、例えば、以下に示すような場合に販売機会損失が生じたとの誤判断が生じる場合がある。すなわち、顧客Ａがよく購入する商品Ｂが欠品していた際に、顧客Ａは一旦その商品Ｂの売り場の棚の前に立ち止まったが、顧客Ａはその商品Ｂを昨日、購入したばかりであったのでそのまま売り場から立ち去った場合である。

従来の販売機会損失の判断方法においては、このような場合に、販売機会損失が生じたと誤判断され、商品の過剰発注等が生じるという問題があった。

１つの側面では、本発明は、販売機会損失の予測を高精度で行なうことを目的とする。

このため、この情報処理装置は、欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断するタイミング判断部と、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する機会損失判定部とを備える。

一実施形態によれば、販売機会損失の予測を高精度で行なうことができる。

実施形態の一例としての顧客管理システムのハードウェア構成を模式的に示す図である。 実施形態の一例としての顧客管理システムの機能構成図である。 実施形態の一例としての顧客管理システムにおける所有残量予測情報を例示する図である。 実施形態の一例としての顧客管理システムにおける販売機会損失の判定方法を説明するためのフローチャートである。 実施形態の一例としての顧客管理システムの変形例において用いられる購入周期管理情報を例示する図である。 実施形態の一例としての顧客管理システムにおける販売機会損失の判定方法の変形例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面を参照して本情報処理装置，判定方法および判定プログラムに係る実施の形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、実施形態で明示しない種々の変形例や技術の適用を排除する意図はない。すなわち、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形（実施形態および各変形例を組み合わせる等）して実施することができる。また、各図は、図中に示す構成要素のみを備えるという趣旨ではなく、他の機能等を含むことができる。

（Ａ）構成
図１は実施形態の一例としての顧客管理システム１のハードウェア構成を模式的に示す図であり、図２はその機能構成図である。

本顧客管理システム１は、店舗内における顧客を管理するものであり、図１に示すように、管理サーバ１０，カメラ２１，商品センサ２２，商品管理データベース（Database：ＤＢ）３１および顧客管理ＤＢ３２を備える。

商品センサ２２は、例えば、店舗内に設置された陳列棚（図示省略）に備えられ、この陳列棚における商品の有無を検知する。商品センサ２２は、例えば、重量センサやフォトセンサ，カメラであり、陳列棚に商品がない場合には、その旨を検知し、管理サーバ１０に通知する。

カメラ２１は店舗内の複数箇所に配置され、店舗内における顧客を撮影する。例えば、カメラ２１は、陳列棚の間の通路（図示省略）を撮影してもよく、その撮影された画像を解析することで、顧客の位置を把握することが可能となる。また、陳列棚に対向する顧客の顔を撮影可能な位置にカメラ２１を配置してもよく、その撮影された画像を用いて顔認識を行なうことで、顧客を特定することが可能となる。

商品管理ＤＢ３１は、店舗において取り扱われている商品を管理する情報である。商品管理ＤＢ３１は、例えば、商品を特定するための識別情報（商品ＩＤ）に対して、商品名や販売価格、在庫数、店舗内における陳列位置等を対応付けて記憶することで管理する。

この商品管理ＤＢ３１を参照することで、商品の在庫状況を把握することができ、例えば、陳列棚における所定の位置に載置されているべき商品について、欠品しているか否かを判断することができる。なお、商品管理ＤＢ３１は既知の種々の手法により実現することができ、その詳細な説明は省略する。

顧客管理ＤＢ３２は、顧客を管理する情報である。顧客管理ＤＢ３２は、例えば、顧客を特定するための顧客ＩＤに対して、過去に来店した日時（来店履歴）や、購入した商品に関する情報（購入履歴）を対応付けて記憶することで管理する。これにより、後述する購入履歴管理部１３０や購入履歴確認部１２１が顧客管理ＤＢ３２を参照することで、特定の商品について、顧客が商品を購入した日時（購入日時）や購入数量等を把握することができる。また、顧客が商品を繰り返し購入している場合には、その購入周期を容易に把握することもできる。

また、顧客管理ＤＢ３２には、例えば、顧客の顔の画像もしくは顔の画像の特徴情報が認証情報として備えられる。これにより、後述する顧客認識部１１０が、顧客の認証情報を参照することで、顧客の個人認証を実現することができる。

管理サーバ１０は、サーバ機能を備えた情報処理装置（コンピュータ）であり、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１，メモリ１２，記憶装置１３およびインタフェース（Ｉ／Ｆ）１４を備える。

記憶装置１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive），ＳＳＤ（Solid State Drive），ＳＣＭ（Storage Class Memory）等の記憶装置であって、種々のデータやプログラムを格納するものである。

インタフェース１４は、カメラ２１や商品センサ２２等の外部装置と通信可能に接続するインタフェースであり、例えば、ＬＡＮインタフェースやＰＣＩｅ（Peripheral Component Interconnect Express）インタフェース，ＦＣ（Fibre Channel）インタフェースであってもよい。

メモリ１２はＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）を含む記憶メモリである。メモリ１２のＲＯＭには、ＯＳ（Operating System）や顧客管理にかかるソフトウェアプログラムやこのプログラム用のデータ類が書き込まれている。メモリ１２上のソフトウェアプログラムは、ＣＰＵ１１に適宜読み込まれて実行される。また、メモリ１２のＲＡＭは、一次記憶メモリあるいはワーキングメモリとして利用される。また、メモリ１２のＲＡＭには、例えば、後述する所有残量予測情報３３（図３参照）が格納される。

ＣＰＵ１１は、制御ユニット（制御回路）や演算ユニット（演算回路），キャッシュメモリ（レジスタ群）等を内蔵する処理装置（プロセッサ）であり、種々の制御や演算を行なう。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたＯＳやプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。

本コンピュータシステム１に備えられた管理サーバ１０において、ＣＰＵ１１が判定プログラムを実行することで、図２に示すように、顧客認識部１１０，商品特定部１１１，購入履歴管理部１３０および機会損失判定部１２０としての機能を実現する。

なお、顧客認識部１１０，商品特定部１１１，購入履歴管理部１３０および機会損失判定部１２０としての機能を実現するためのプログラム（判定プログラム）は、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等），ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ＋Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ＋ＲＷ，ＨＤ ＤＶＤ等），ブルーレイディスク，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。そして、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いる。また、そのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信経路を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

顧客認識部１１０，商品特定部１１１，購入履歴管理部１３０および機会損失判定部１２０としての機能を実現する際には、内部記憶装置（本実施形態ではメモリ１２）に格納されたプログラムがコンピュータのマイクロプロセッサ（本実施形態ではＣＰＵ１１）によって実行される。このとき、記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータが読み取って実行するようにしてもよい。

顧客認識部１１０は、店舗内の顧客の個人認証を行なうことで顧客の特定（認識）を行なう。顧客認識部１１０は、例えば、カメラ２１によって撮影された顧客の顔画像と、顧客管理ＤＢ３２に登録された認証情報とを比較することで顔認証を行ない顧客を特定する。

顧客認識部１１０によって特定された顧客を特定する顧客ＩＤが購入履歴管理部１３０および機会損失判定部１２０に通知される。

なお、顧客認識部１１０による顧客の個人認証方法は、顔認証に限定されるものではなく、種々変形して実施することができる。

例えば、顧客のそれぞれに非接触式ＩＣカードを所持させ、陳列棚等の店舗内の複数個所に予め適宜配置した非接触式ＩＣカードリーダにより、非接触式ＩＣカードに予め記録された顧客ＩＤを読み出すことで、顧客を特定してもよい。

また、顧客認識部１１０は、店舗内における顧客の行動を認識する機能を備える。顧客認識部１１０は、例えば、陳列棚における、商品が欠品し空きスペースとなっている位置を顧客が所定時間以上継続して見ている等、特定の商品に対する興味を示唆する行動（興味示唆行動）を顧客が行なった場合に、この興味示唆行動を検知する。

以下、顧客認識部１１０によって興味示唆行動をとったと判断された顧客（判断対象者）を判断対象顧客という場合がある。

なお、興味示唆行動は、陳列棚における特定位置を顧客が所定時間以上継続して見ることに限定されるものではなく、種々変形して実施することができる。興味示唆行動は、例えば、顧客が陳列棚の前の特定の位置に所定時間以上停止することであってもよく、また、店舗内に設置された検索用端末（図示省略）を用いた商品検索であってもよい。

本実施形態においては、興味示唆行動が、陳列棚における、商品が欠品し空きスペースとなっている位置を顧客が所定時間以上見ることである例について示す。

顧客認識部１１０によって興味示唆行動をとったと判断された顧客の顧客ＩＤは購入履歴管理部１３０および機会損失判定部１２０に通知される。

商品特定部１１１は、顧客認識部１１０が顧客による興味示唆行動を検出した場合に、この興味示唆行動の対象となった商品を特定する。商品特定部１１１は、例えば、カメラ２１により撮影された画像に基づいて顧客の視線を特定することで興味示唆行動の対象となった商品を特定してもよい。

ここで、判断対象顧客による興味示唆行動の対象となった商品が在庫なしの状態（欠品状態）であり、陳列棚における対象商品が配置されるべき位置が商品不在の空きスペースであるものとする。

商品特定部１１１は、顧客が見ていた、対象商品が配置されるべき空きスペースの位置に基づいて商品管理ＤＢ３１を参照し、その空きスペースに配置されているべき商品の商品ＩＤを取得する。

以下、商品特定部１１１によって興味示唆行動の対象であると判断された商品を判断対象商品という場合がある。

なお、商品特定部１１１は、特定した判断対象商品の商品ＩＤを購入履歴管理部１３０および機会損失判定部１２０に通知する。

購入履歴管理部１３０は、顧客による商品購入の履歴を管理する。例えば、購入履歴管理部１３０は、顧客による商品の購入が行なわれると、顧客管理ＤＢ３２に、購入日時や購入数量等を記録する。

なお、購入履歴管理部１３０としての機能は既知の種々の手法を用いて実現することができ、その詳細な説明は省略する。

機会損失判定部１２０は、店舗内において顧客に対する販売機会損失が発生したかを判定する。

本顧客管理システム１においては、機会損失判定部１２０は、販売機会損失が発生したか否かの判断時に、顧客（判断対象顧客）が、その商品（判断対象商品）を購入するタイミングにあるか否かを判断し、購入するタイミングでなければ、機会損失が発生したとは判断しない。

その商品を購入するタイミングにあるか否かは、顧客による商品の購入履歴（購入量、購入時期）に基づいて判断される。

具体的には、例えば、顧客による商品の所定期間での消費数量を特定し、購入数量と前回の購入時期とから、その商品の所有残量（手持ち数量）を判断する。そして、顧客の所有残量がなくなるタイミングであれば、購入するタイミングと判断する。そして、この購入するタイミングにおいて商品が欠品であった場合に、販売機会損失が生じたと判定される。

機会損失の発生数（機会損失人数）は、以下の式（１）により求められる
［機会損失人数］=［興味示唆行動をとった顧客の人数］−［購入しない人数］
・・・（１）
なお、興味示唆行動は、例えば、棚の空きスペースを見たことである。

機会損失判定部１２０は、図２に示すように、購入履歴確認部１２１およびタイミング判断部１２２を備える。

購入履歴確認部１２１は、顧客認識部１１０によって特定された判断対象顧客の、商品特定部１１１によって特定された判断対象商品についての購入履歴を取得する。購入履歴確認部１２１は、判断対象顧客の顧客ＩＤと判断対象商品の商品ＩＤとに基づいて顧客管理ＤＢ３２を参照して、その判断対象顧客による判断対象商品の購入履歴を取得する。

例えば、購入履歴確認部１２１は、顧客管理ＤＢ３２を参照して、判断対象商品の購入日時および購入数量を取得する。また、購入履歴確認部１２１は、過去の複数回の判断対象商品の購入日時に基づき購入スパン（購入間隔，購入周期）を算出する。購入スパンは、最近２回分の商品購入の各購入日時に基づいて算出してもよく、複数の購入スパンの平均値を算出してもよい。また、複数の購入スパンにおける最頻値を選択して用いてもよく、種々変形して実施することができる。

また、購入履歴確認部１２１は、判断対象商品の前回購入（最近の購入日）からの経過日数も算出する。

タイミング判断部１２２は、購入履歴確認部１２１によって取得された判断対象顧客の判断対象商品についての購入履歴に基づき、判断対象顧客が判断対象商品を購入するタイミングであるか否かを判断する。

タイミング判断部１２２は、判断対象顧客が判断対象商品を購入するタイミングにあるか否かを判断し、判断対象商品を購入するタイミングであった場合に販売機会損失が生じたとの判断を行なう。一方、判断対象顧客が判断対象商品を購入するタイミングでなければ、販売機会損失が発生したとは判断しない。

そして、タイミング判断部１２２は、判断対象顧客による判断対象商品の購入履歴（購入量、購入時期）に基づいて、判断対象顧客が判断対象商品を購入するタイミングにあるか否かを判断する。

また、タイミング判断部１２２は、判断対象顧客による判断対象商品の購入履歴に基づき、判断対象顧客による判断対象商品の所定期間あたり（本実施形態では１日あたり）の消費率Ｓを算出する。

判断対象商品の所定期間あたりの消費率Ｓは、例えば、以下の式（２）に示すように、判断対象商品の購入数量を判断対象商品の購入スパン（購入間隔）で除算することで求められる。
［１日あたりの消費率Ｓ］ ＝［購入数量］／［購入スパン］ ・・・（２）

例えば、顧客Ａが１週間（７日間）毎に２個の商品Ｐを購入する場合には、タイミング判断部１２２は、以下の式で１日あたりの消費率Ｓを算出する。
１日あたりの消費率Ｓ ＝ 2（個）／7（日）＝0.2857

次に、タイミング判断部１２２は、上述の如く算出した１日あたりの消費率Ｓを用いて、判断対象顧客における判断対象商品の所有残量（手持ち数量）を予測し、所有残量予測情報３３を作成する。

図３は実施形態の一例としての顧客管理システム１における所有残量予測情報３３を例示する図である。

所有残量予測情報３３は、判断対象顧客が前回に購入した判断対象商品の所有残量を予測した値を備える。所有残量予測情報３３を構成する情報は、例えば、メモリ１２の所定の記憶領域に格納される。

図３に例示する所有残量予測情報３３は、判断対象顧客Ａが１週間（７日間）毎に２個の判断対象商品Ｐを購入する場合について、判断対象商品の購入日からの経時日時に応じた所有残量（手持ち数量）の予測値を示している。

タイミング判断部１２２は、１日あたりの消費率Ｓに経過日数を乗算した値を判断対象商品の購入時の数量から減算することで、所定の経過日における判断対象商品の所有残量を算出（予測）する。

図３に例示する所有残量予測情報３３においては、判断対象商品Ｐの購入日（経過日数＝0）の数量（手持ち数量）は2である。そして、例えば、購入日から３日後の手持ち数量の予測値は、1.1429（= 2 - (0.2857×3) ）であることがわかる。

すなわち、図３に例示する所有残量予測情報３３においては、判断対象顧客における判断対象商品Ｐの手持ち数量は、購入日においては2であり、その後、予測される手持ち数量は１日あたり0.2857個ずつ減少することを示す。

また、図３に例示する所有残量予測情報３３においては、購入日から７日間が経過した時点（７日後）で手持ち数量が0となり、これ以降の手持ち数量は負の値である。これは、購入日から７日後以降は判断対象顧客の手持ちの判断対象商品が無いと予測されることを示す。

従って、判断対象商品の手持ちが無くなる購入日から７日経過以降は、この判断対象顧客が判断対象商品を購入する可能性が高いと考えられる。例えば、タイミング判断部１２２は、判断対象商品の手持ちが０以下となる期間に判断対象顧客が当該商品を購入すると予測する。

本顧客管理システム１においては、判断対象顧客による判断対象商品の購入日時からの経過日時が、判断対象顧客における判断対象商品の所有残量の予測値が０以下となる時期を、判断対象顧客が判断対象商品を購入するタイミングとして取り扱ってもよい。以下、このような判断対象顧客が判断対象商品を購入するタイミングに相当する期間を購入タイミング期間といってもよい。

タイミング判断部１２２は、判断対象顧客が判断対象商品を前回購入した日から本処理を実行している日（本日，今日）までの経過日数Ｄを算出する。そして、タイミング判断部１２２は、この経過日数Ｄに基づいて所有残量予測情報３３を参照することで、本日における判断対象商品の所有残量を取得する。

タイミング判断部１２２は、取得した、本日における判断対象商品の所有残量が所定の閾値（例えば、０）以上であるかを確認する。タイミング判断部１２２は、本日における判断対象商品の所有残量が閾値以上である場合には購入タイミングではないと判断する。一方、本日における判断対象商品の所有残量が閾値未満である場合には購入タイミングであると判断する。

購入タイミングでない場合には、欠品であった判断対象商品に販売機会損失は生じていないとみなすことができる。

そこで、タイミング判断部１２２は、興味示唆行為を行なった判断対象顧客について、購入タイミングであるかを判断し、購入タイミングである場合には、欠品であった判断対象商品に販売機会損失が生じたと判断する。一方、タイミング判断部１２２は、興味示唆行為を行なった判断対象顧客について、購入タイミングでない場合には、欠品であった判断対象商品に販売機会損失は生じていないと判断する。

タイミング判断部１２２は、販売機会損失が生じていないと判断した場合には、例えば、［購入しない人数］のカウントアップを行なう。この［購入しない人数］の値は、前述した式（１）を用いて求められる［機会損失人数］に反映される。

（Ｂ）動作
上述の如く構成された実施形態の一例としての顧客管理システム１における販売機会損失の判定方法を、図４に示すフローチャート（ステップＳ１〜Ｓ６）に従って説明する。

ステップＳ１において、顧客認識部１１０は、例えば、カメラ２１によって撮影された店舗内画像に基づいて、顧客が陳列棚における、商品が欠品し空きスペースとなっている位置を顧客が所定時間以上見ていること（興味示唆行動）を検知する。

また、顧客認識部１１０は、例えば、カメラ２１によって撮影された顧客の顔画像と、顧客管理ＤＢ３２に含まれる認証情報とを比較することで顔認証を行ない顧客（判断対象顧客）を特定する。以下、この判断対象顧客を顧客Ａという場合がある。

ステップＳ２において、商品特定部１１１は、陳列棚における顧客が見ていた空きスペースの位置に基づいて商品管理ＤＢ３１を参照し、その空きスペースに配置されるべきであった商品（判断対象商品）を特定する。以下、この判断対象商品を商品Ｐという場合がある。

ステップＳ３において、機会損失判定部１２０の購入履歴確認部１２１は、顧客管理ＤＢ３２を参照して、顧客Ａの商品Ｐに関する購入履歴の情報を取得する。

ステップＳ４において、機会損失判定部１２０のタイミング判断部１２２は、顧客Ａの商品Ｐについての購入履歴に基づき、顧客Ａによる商品Ｐの１日あたりの消費率Ｓを算出する。そして、タイミング判断部１２２は、この算出した１日あたりの消費率Ｓを用いて、顧客Ａが前回に購入した商品Ｐの所有残量を予測した所有残量予測情報３３を作成する。

タイミング判断部１２２は、顧客Ａが商品Ｐを前回購入した日からの本処理を実行している日（今日）までの経過日数Ｄを算出する。

タイミング判断部１２２は、経過日数Ｄに基づいて所有残量予測情報３３を参照して、顧客Ａによる商品Ｐの今日の手持ち数量（所有残量）を取得する。

ステップＳ５において、タイミング判断部１２２は、顧客Ａによる商品Ｐの今日の手持ち数量が０より多いか否かを確認する（ステップＳ５）。

確認の結果、顧客Ａによる商品Ｐの今日の手持ち数量が０より多い場合には、（ステップＳ５のＹＥＳルート参照）、ステップＳ６に移行する。

ステップＳ６においては、［購入しない人数］のカウントアップを行なう。機会損失判定部１２０は、この［購入しない人数］の値を前述した式（１）に適用することで、［機会損失人数］を算出し、処理を終了する。

一方、ステップＳ５における確認の結果、Ａによる商品Ｐの今日の手持ち数量が０以下の場合には、（ステップＳ５のＮＯルート参照）、機会損失判定部１２０は顧客Ａによる商品Ｐについての販売機会損失があったものと判断する。その後、処理を終了する。

（Ｃ）効果
このように、実施形態の一例としての顧客管理システム１によれば、販売機会損失の判定を行なうに際して、機会損失判定部１２０の購入履歴確認部１２１が、顧客管理ＤＢ３２を参照して、判断対象顧客における判断対象商品の所有残量（手持ち数量）を予測し、所有残量予測情報３３を作成する。

そして、タイミング判断部１２２は、判断対象顧客が判断対象商品を前回に購入してからの経過日数Ｄに基づいて所有残量予測情報３３を参照することで、本日における判断対象商品の所有残量（今日の手持ち数量）を取得する。

そして、タイミング判断部１２２は、本日における判断対象商品の所有残量が閾値以上である場合には購入タイミングではないと判断する。

すなわち、タイミング判断部１２２は、店舗内において判断対象顧客が判断対象商品前で興味示唆行動をとっていることが検知された場合においても、本日における判断対象商品の所有残量が閾値以上である場合には購入タイミングではないと判断され、販売機会損失は発生していないと判定する。

このように、判断対象商品が欠品となっている場合であっても、購入タイミングでない場合には、判断対象商品に販売機会損失は生じていないとみなされる。これにより、販売機会損失の判定精度を向上させることができる。また、販売機会損失の誤判断を阻止することで、商品の過剰発注を無くすことができ、また、マニュアル修正等を行なう必要もない。

一方、本日における判断対象商品の所有残量が閾値未満である場合には購入タイミングであると判断され、販売機会損失が発生していると判定する。これにより、販売機会損失の判定精度を向上させることができる。

また、販売機会損失の判定を行なうに際して、顧客の購入履歴に基づく所有残量予測情報３３を参照することで、判断対象顧客による判断対象商品の消費傾向を反映させることができ、判定の精度を向上させることができる。

（Ｄ）変形例
そして、開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。本実施形態の各構成および各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。

図５は実施形態の一例としての顧客管理システム１の変形例において用いられる購入周期管理情報３４を例示する図である。

購入周期管理情報３４は、顧客による商品の次回購入予定日を示す情報であり、商品毎に次回購入予定日（次回購入日）が対応付けて構成されている。

次回購入予定日は、顧客による過去の複数回の商品の購入日時に基づいて算出された購入スパン（購入間隔）を前回の購入日に加算することで求められた日付である。なお、購入スパンは、最近２回分の商品購入の各購入日時に基づいて算出してもよく、複数の購入スパンの平均値を算出してもよい。また、複数の購入スパンにおける最頻値を選択して用いてもよく、種々変形して実施することができる。

例えば、購入履歴確認部１２１は、顧客管理ＤＢ３２を参照して顧客の購入履歴を取得し、購入周期管理情報３４を作成する。

機会損失判定部１２０のタイミング判断部１２２は、購入周期管理情報３４を参照して、判断対象商品の次回購入予定日を取得する。

そして、タイミング判断部１２２は、この次回購入予定日と判断対象顧客が来店した日（来店日，本日）とを比較する。

タイミング判断部１２２は、来店日が次回購入予定日よりも前である場合には、判断対象商品の購入タイミングではないと判断する。一方、来店日が次回購入予定日と一致もしくはそれ以降である場合には購入タイミングであると判断する。

購入タイミングでない場合には、欠品であった判断対象商品に販売機会損失は生じていないとみなすことができる。

このような実施形態の一例としての顧客管理システム１における販売機会損失の判定方法の変形例を、図６に示すフローチャート（ステップＳ１１〜Ｓ１５）に従って説明する。

ステップＳ１１において、顧客認識部１１０は、例えば、カメラ２１によって撮影された店舗内画像に基づいて、顧客が陳列棚における、商品が欠品し空きスペースとなっている位置を顧客が所定時間以上見ていること（興味示唆行動）を検知する。

また、顧客認識部１１０は、例えば、カメラ２１によって撮影された顧客の顔画像と、顧客管理ＤＢ３２に含まれる認証情報とを比較することで顔認証を行ない顧客（判断対象顧客）を特定する。以下、この判断対象顧客を顧客Ａという場合がある。

ステップＳ１２において、商品特定部１１１は、陳列棚における顧客が見ていた空きスペースの位置に基づいて商品管理ＤＢ３１を参照し、その空きスペースに配置されるべきであった商品（判断対象商品）を特定する。以下、この判断対象商品を商品Ｐという場合がある。

ステップＳ１３において、機会損失判定部１２０の購入履歴確認部１２１は、購入周期管理情報３４を参照して、判断対象商品の次回購入予定日を取得する。

ステップＳ１４において、機会損失判定部１２０のタイミング判断部１２２は、ステップＳ１３において取得した次回購入予定日と、本処理の実行日（本日）であり、判断対象顧客が来店した日（来店日）とを比較する。

確認の結果、来店日が次回購入予定日よりも前である場合には（ステップＳ１４のＹＥＳルート参照）、ステップＳ１５に移行する。

ステップＳ１５においては、［購入しない人数］のカウントアップを行なう。機会損失判定部１２０は、この［購入しない人数］の値を前述した式（１）に適用することで、［機会損失人数］を算出し、処理を終了する。

一方、ステップＳ１４における確認の結果、来店日が次回購入予定日と同日もしくはそれ以後である場合には（ステップＳ１４のＮＯルート参照）、機会損失判定部１２０は顧客Ａによる商品Ｐについての販売機会損失があったものと判断する。その後、処理を終了する。

このように、本変形例においては、上述した実施形態と同様の作用効果を得ることができる他、消費率Ｓ等の算出等が不要であり、ＣＰＵ１１の負荷を軽減することができる。

その他、上述した実施形態において、タイミング判断部１２２は、所有残量予測情報３３を参照して、判断対象商品の手持ちが０以下となる期間に判断対象顧客が当該商品を購入すると予測しているが、これに限定されるものではない。

タイミング判断部１２２は、判断対象商品の手持ちが０よりも大きい所定の閾値以下となったことを検知することで判断対象顧客が当該商品を購入すると予測してもよく、種々変形して実施することができる。

また、上述した実施形態においては、機会損失判定部１２０（タイミング判断部１２２）が、判断対象顧客が判断対象商品を前回購入した日からの本処理を実行している日（本日）までの経過日数Ｄに基づいて所有残量予測情報３３を参照することで、本日における判断対象商品の所有残量を取得している。この際、タイミング判断部１２２は、取得した、本日における判断対象商品の所有残量が０以上であるかを判断することで、購入タイミングであるかの判断を行なっているが、これに限定されるものではない。

すなわち、タイミング判断部１２２は、取得した、本日における判断対象商品の所有残量が０よりも大きい所定の閾値以上であるかを判断することで、購入タイミングであるかの判断を行なってもよく、種々変形して実施することができる。

さらに、上述した実施形態においては、上記式（１）を用いて、［機会損失人数］を［棚の空きスペースを見た顧客の人数］から［購入しない人数］を減算することにより算出しているが、これに限定されるものではない。例えば、［購入しない人数］をカウントアップする代わりに［機会損失人数］をカウントアップしてもよく、適宜変更して実施することができる。

（Ｅ）付記
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断するタイミング判断部と、
前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する機会損失判定部と
を備えることを特徴とする、情報処理装置。

（付記２）
前記機会損失判定部が、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングでない場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生していないと判断する
ことを特徴とする、付記１記載の情報処理装置。

（付記３）
前記タイミング判断部が、前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者における前記判断対象商品の所有残量を予測し、前記所有残量の予測値が閾値以下である場合に、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
ことを特徴とする、付記１または２記載の情報処理装置。

（付記４）
前記タイミング判断部が、前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者による前記判断対象商品の次回購入予定日を予測し、前記次回購入予定日以後を、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
ことを特徴とする、付記１または２記載の情報処理装置。

（付記５）
情報処理装置において、
欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断する処理と、
前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する処理と
を備えることを特徴とする、判定方法。

（付記６）
前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングでない場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生していないと判断する
ことを特徴とする、付記５記載の判定方法。

（付記７）
前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者における前記判断対象商品の所有残量を予測し、前記所有残量の予測値が閾値以下である場合に、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
ことを特徴とする、付記５または６記載の判定方法。

（付記８）
前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者による前記判断対象商品の次回購入予定日を予測し、前記次回購入予定日以後を、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
ことを特徴とする、付記５または６記載の判定方法。

（付記９）
情報処理装置の処理装置に、
欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断し、
前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する
処理を実行させる、判定プログラム。

（付記１０）
前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングでない場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生していないと判断する
処理を前記処理装置に実行させる、付記９記載の判定プログラム。

（付記１１）
前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者における前記判断対象商品の所有残量を予測し、前記所有残量の予測値が閾値以下である場合に、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
処理を前記処理装置に実行させる、付記９または１０記載の判定プログラム。

（付記１２）
前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者による前記判断対象商品の次回購入予定日を予測し、前記次回購入予定日以後を、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
処理を前記処理装置に実行させる、付記９または１０記載の判定プログラム。

１ 顧客管理システム
１０ 管理サーバ
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 記憶装置
１４ インタフェース
２１ カメラ
２２ 商品センサ
３１ 商品管理ＤＢ
３２ 顧客管理ＤＢ
３３ 所有残量予測情報
３４ 購入周期管理情報
１１０ 顧客認識部
１１１ 商品特定部
１３０ 購入履歴管理部
１２０ 機会損失判定部
１２１ 購入履歴確認部
１２２ タイミング判断部

Claims (6)

1. 欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断するタイミング判断部と、
   前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する機会損失判定部
   と
   を備えることを特徴とする、情報処理装置。
2. 前記機会損失判定部が、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングでない場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生していないと判断する
   ことを特徴とする、請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記タイミング判断部が、前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者における前記判断対象商品の所有残量を予測し、前記所有残量の予測値が閾値以下である場合に、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
   ことを特徴とする、請求項１または２記載の情報処理装置。
4. 前記タイミング判断部が、前記判断対象者による前記判断対象商品の購入履歴に基づいて、前記判断対象者による前記判断対象商品の次回購入予定日を予測し、前記次回購入予定日以後を、前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングであると判断する
   ことを特徴とする、請求項１または２記載の情報処理装置。
5. 情報処理装置において、
   欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断する処理と、
   前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する処理と
   を備えることを特徴とする、判定方法。
6. 情報処理装置の処理装置に、
   欠品状態である判断対象商品を判断対象者が購入するタイミングであるか否かを判断し、
   前記判断対象者が前記判断対象商品を購入するタイミングである場合に、前記判断対象者への前記判断対象商品の販売機会損失が発生したと判定する
   処理を実行させる、判定プログラム。

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