JP2020101858A - 情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の大型化を回避しつつ、品揃えを多くする。【解決手段】情報処理装置が、第１の車両において展示されている第１の商品に対するユーザの行動を示す情報を取得し、当該情報からユーザの所望する、第１の商品と同一又は同種の第２の商品を予測し、第２の商品を保管している第２の車両を第１の車両へ向かわせる指示を出力する、ことを含む情報処理方法である。【選択図】図８

Description

本発明は、情報処理方法に関する。

従来、保管棚と、陳列棚とを含む小売り施設において、第１の駆動ユニットが管理モジュールからの命令を受信して陳列棚を在庫補充ステーションに輸送する動作を行い、第１の駆動ユニットが、管理モジュールからの命令を受信して保管棚を在庫補充ステーションに輸送するものがある（例えば、特許文献１）。

また、車両と一体の移動型店舗内に存在する管理端末と、顧客の利用者端末と、利用者端末にウェブ情報を送信するサーバ装置とを有し、利用者端末のユーザの嗜好に応じてカスタマイズした商品を電子商取引により売買するものがある（例えば、特許文献２）。

特開２０１７−０７５０５９号公報 特開２０１７−２０４２１１号公報 特開２００２−２４５２７６号公報

本発明は、車両の大型化を回避しつつ、品揃えを多くすることが可能な情報処理装置を提供することを目的とする。

本発明の態様の一つは、情報処理方法である。この情報処理方法は、
情報処理装置が、
第１の車両において展示されている第１の商品に対するユーザの行動を示す情報を取得し、
前記情報からユーザの所望する、第１の商品と同一又は同種の第２の商品を予測し、
前記第２の商品を保管している第２の車両を前記第１の車両へ向かわせる指示を出力する、ことを含む。

本発明によれば、車両の大型化を回避しつつ、品揃えを多くすることができる。

図１は、実施形態に係るシステム概要図である。 図２は、端末の構成例を示す。 図３は、サーバ構成例を示す。 図４は、商品データベースのデータ構造例を示す。 図５は、判定用テーブルのデータ構造例を示す。 図６は、判定用テーブルに記憶される商品情報の一例を示す。 図７は、車両データベースのデータ構造例を示す。 図８は、端末及びサーバの動作例を示すシーケンス図である。

実施形態では、情報処理装置が、第１の車両において展示されている第１の商品に対するユーザの行動を示す情報を取得し、前記情報に基づいてユーザの所望する，第１の商品と同一又は同種の第２の商品を予測し、前記第２の商品を保管している第２の車両を前記第１の車両へ向かわせる指示を出力する、ことを含む情報処理方法について説明する。

「第１の車両」は、商品を展示する施設として利用される。但し、施設の目的は、販売を含んでもよい。換言すれば、第１の商品は、第１の車両にて保管され、第１の車両内や第１の車両の周囲で展示されるものである。第１の商品は展示のみを目的とするものでも、譲渡（購入）の希望者に譲渡（販売）されるものでもよい。販売は、現物を引き渡す場合であっても、通販（現物は追って、後日、第１の車両以外から発送する）の場合であってもよい。

「ユーザ」は、展示されている第１の商品を見る者であり、単一の人物であっても、複数の人物であってもよい。換言すれば、情報処理方法は、単一の人物の行動をトレースし、その人物の所望する第２の商品を予測するものであっても、第１の商品に対する単数又は複数の人物の行動から、その行動の主体となる人物や、現在又は将来において第１の車両を訪問する人物の所望する第２の商品を予測するものであってもよい。

ユーザの行動は、例えば、商品に注目する、商品の前で立ち止まる、顔を近づける、商品を手に取るなど、第１の商品への興味や購買意欲を示す行動である。但し、行動はこれらに限定されない。また、ユーザの行動を示す情報を取得する方法に制限はない。例えば、第１の車両内におけるユーザの行動をカメラで撮像し、撮像画像の解析によって上記した行動を検出し、行動の対象となっている第１の商品を割り出す。カメラはユーザの行動の検出用のセンサの一例である。カメラ以外のセンサが適用されてもよい。ユーザの行動を検出するセンサの数や種類数に制限はない。

第２の商品の予測は、少なくとも上記したユーザの行動を示す情報に基づいて行われる。但し、予測には、第１の車両の周囲の環境（天気、第１の車両の位置など、周囲にある物体、建物、人の存在など）を示す情報や、過去の実績を示す情報がさらに使用されてもよい。

ユーザの所望する第２の商品は、第１の商品と同一の商品であっても、第１の商品に類似する類似商品であっても、第１の商品に関連する関連商品であってもよい。類似商品は、例えば、第１の商品との色違いやサイズ違いの商品である。関連商品は、第１の商品と同一のシリーズ、同一の版など、商品ラインナップとして列挙される第１の商品と同種の商品である。

例えば、第１の商品が上着であると仮定すると、第２の商品は、同一の商品（色及びサイズが同じ上着）、類似商品（上着と色やサイズの異なる商品）、関連商品（同一のラインナップに存する同種の商品）である。

第２の車両は、第２の商品を保管している車両であり、その数を問わない。複数の第２の車両に向けて、第１の車両へ向かう指示が出力されてもよい。第２の車両の選択は、第２の商品を保管していること以外に、第１の車両との距離や、空きスペースの有無やサイズなどを考慮して選択される。

実施形態に係る情報提供方法によれば、第１の車両において展示されている第１の商品に対するユーザの行動からユーザの所望する第２の商品を予測し、第２の商品を保管する第２の車両をその供給のために第１の車両に向かわせる。これによって、ユーザの所望する商品を、適時に且つ新品の状態で提供することができる。例えば、第１の車両が第１の
商品として、複数の試着用の服飾品を展示している場合に、試着希望者が多い商品は、劣化してしまい、新品の商品とは異なった印象を与える可能性や、劣化した商品の試着をユーザが好まない場合がある。このような場合に、新品を第２の商品として第２の車両から供給を受けることで、上記した問題を解決できる。このため、第１の車両には、現物でないお試し用の商品を多く搭載し、車両の大型化を回避しつつ、品揃えを多くすることができる。

「商品の品揃えが多い」とは、第１の車両において展示される商品の種類が多いことだけでなく、商品の在庫数が多いことも含む。例えば、第２の車両が或る第１の商品と同一の第２の商品を第１の車両へ供給し、或る第１の商品の在庫数が増えるのであれば、これは品揃えが多くなることに該当する。また、第１の商品と類似又は関連する第２の商品の提供を受けることで、第１の車両の在庫数が増えることも、品揃えが増えることに該当する。

売れ筋の商品の予測や、商品の在庫数の減少に会わせて、売れることが見込まれる第２の商品が第２の車両から供給される。これによって、第１の車両として大型の（大量の在庫を積載可能な）車両を採用しなくても、売れ筋の商品を第１の車両で展示できる。すなわち、品揃えを多くすることができる。このため、車両の大型化に伴う駐車場所や取り回しの問題の発生を回避できる。

また、第２の商品の提供を受ける際に、第２の車両から第１の車両への第２の商品の移動によってできる空きスペースに、第２の商品に対応する第１の商品以外の商品を第２の車両に移動させることができる。これによって、第１の車両のスペースを有効活用できる。この点でも、第１の車両の大型化を回避できる。

〔実施形態〕
以下、図面を参照して実施形態に係る情報処理方法について説明する。実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係るシステム概要図である。図１において、システムは、ネットワーク１に接続された、端末２００Ａと、端末２００Ｂと、サーバ４００とを含む。ネットワーク１は、例えば、インターネット等の公衆通信網でありＷＡＮ（Wide Area Network
）やその他の通信網を採用し得る。また、ネットワーク１は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などのセルラー網や、無線ＬＡＮ（Local Area Network：Wi-Fi含む）等の無線網を含んでもよい。

端末２００Ａは、車両１０Ａに搭載されている。車両１０Ａは、複数の商品１１を積載した、移動店舗として使用される。車両１０Ａは、所定の位置に停車して、車両１０Ａの車内や、車両１０Ａの周辺にて商品１１を展示し、店舗の利用者（ユーザ）２の訪問（来店）を受け付ける。商品の購入を希望するユーザ２には、その商品を販売する。車両１０Ａは、「第１の車両」の一例であり、商品１１は「第１の商品」の一例である。

車両１０Ａは、センサの一例であるカメラ２４を搭載しており、カメラ２４は、車両１０Ａの内部やその周囲を撮像することによって、展示されている商品１１に対するユーザ２の行動（挙動、行為など）を撮像する。カメラ２４の数は１又は２以上の必要数用意される。端末２００Ａは、撮像によってえられた映像情報をネットワーク１を介してサーバ４００に送る。映像情報は、動画情報でも静止画（画像）の情報でもよい。

端末２００Ｂは、車両１０Ｂに搭載されている。車両１０Ｂは、複数の商品１２を積載
した、店舗のバックヤードとして使用される。車両１０Ｂは、端末２００Ｂがサーバ４００から受信する指示に従って、指定された車両１０Ａへ向かい、指定された商品１２を車両１０Ａ（店舗）に供給する。車両１０Ｂは、「第２の車両」の一例であり、商品１２は「第２の商品」の一例である。

車両１０Ａ及び車両１０Ｂのそれぞれは、自動運転で移動するものであっても、人手で運転されるものであってもよい。車両１０Ａの店舗は、無人店舗でも、店員のいる店舗でもよい。

サーバ４００は、端末２００Ａから受信した映像情報の解析処理を行い、商品１１に対するユーザ２の行動を特定する。また、サーバ４００は、ユーザ２の行動から、ユーザ２の所望する（購買意欲を喚起する）商品を予測する。サーバ４００は、予測した商品を保管する１又は２以上の車両１０Ｂの端末２００Ｂに宛てて、車両１０Ａの位置へ向かい、商品を供給する指示を出力する。

＜端末＞
図２は、端末２００Ａ、端末２００Ｂとして使用可能な端末２００の構成例を示す。端末２００は、車両１０Ａや１０Ｂに据え付けられた端末装置であっても、単に車両１０Ａや１０Ｂに載せられた端末装置であってもよい。端末２００は、ラップトップパーソナルコンピュータ、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイス、Personal Digital Assistant（ＰＤＡ）、ウェアラブルコンピュータ等の携帯端末（可搬性を有する通信端末）であってもよい。

端末２００は、プロセッサ２１と、記憶装置２２と、無線通信回路（通信インタフェース）２３と、カメラ２４と、ユーザインタフェース（ＵＩ）と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２６と、近距離無線通信回路２７とを含む。

記憶装置２２は、主記憶装置と補助記憶装置とを含む。主記憶装置は、プログラムやデータの記憶領域、プログラムの展開領域、プログラムの作業領域、通信データのバッファ領域などとして使用される。主記憶装置はＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＲＡＭとＲＯＭ（Read Only Memory）との組み合わせで構成される。補助記憶装置は、データやプログラムの記憶領域として使用される。補助記憶装置は、例えば、ハードディスク、（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）などの不揮発性記憶媒体を含む。

無線通信回路２３は、端末２００がサポートする無線通信方式（ＬＴＥ、無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉ）など）に従った無線通信を司る。カメラ２４は、商品１１に対するユーザ２の行動を撮像する。カメラ２４は、ユーザ２の行動を検出するセンサの一例であり、カメラ２４に代えて、或いはカメラ２４以外のセンサが適用されてもよい。例えば、商品１１にジャイロセンサが取り付けられ、ユーザ２が商品１１を手に取ることで生じる商品１１の位置の変化をユーザ２の行動として検出するようにしてもよい。或いは、商品１１の近傍或いは周囲に近接センサを配置し、商品１１に近づくユーザ２の手や顔の接近を検知するようにしてもよい。ユーザ２の行動を検出するセンサの種類は問わない。

なお、ユーザ２の行動の検出は、センサや画像解析の適宜のアルゴリズムを用いて自動的に行われてもよいが、カメラ２４で撮像された映像をオペレータが監視し、所定の行動が確認できた場合に、その行動を示す情報を入力するようにしてもよい。

ＵＩ２５は、例えば、入力装置とディスプレイとを含む。入力装置は、キー、ボタン、ポインティングデバイス、タッチパネル等を含み、情報の入力に使用される。ディスプレ
イは例えば液晶ディスプレイなどであり、情報やデータを表示する。ＧＰＳ受信機２６はＧＰＳ衛星からの信号を受信して端末２００の位置を算出する。端末２００の位置は、車両１０Ａや車両１０Ｂの位置として利用される。

プロセッサ２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などである。プロセッ
サ２１は、記憶装置２２に記憶された各種のプログラムを実行することによって、様々な処理を行う。

＜サーバの構成＞
図３は、サーバ４００の構成例を示す。サーバ４００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ワークステーションのような汎用の情報処理装置、或いはサーバマシンのような専用の情報処理装置を用いて構成できる。サーバ４００は、プロセッサ４１１と、記憶装置４１２と、通信インタフェース（通信ＩＦ）４１３と、入力装置４１４と、ディスプレイ４１５とを含む。記憶装置４１２は、商品データベース（商品ＤＢ）４１７と、判定用テーブル４１８と、車両データベース（車両ＤＢ）とを記憶する。

プロセッサ４１１、記憶装置４１２、入力装置４１４、ディスプレイ４１５は、プロセッサ２１、記憶装置２２、ＵＩ２５について説明した例示と同様のものを適用可能である。但し、用途や使用目的の違いに応じて、端末２００に適用されるものと性能の異なるものが適用される。

通信ＩＦ４１３は通信処理を司る。通信ＩＦ４１３として、例えばネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を適用できる。通信ＩＦ４１３は、ネットワーク１を介して、端末２００Ａ及び端末２００Ｂとデータや情報を送受信する。プロセッサ４１１は、記憶装置４１２に記憶された各種のプログラムを実行することによって、サーバ４００を、車両１０Ｂの移動を制御する情報処理装置として動作させる。

なお、プロセッサ２１やプロセッサ４１１として、複数個のＣＰＵを適用しても、マルチコア型のＣＰＵを適用してもよい。ＣＰＵによって行われる処理の少なくとも一部が、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＧＰＵ（Graphical Processing Unit）のような
ＣＰＵ以外のプロセッサや、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や
ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの専用又は汎用の集積回路、或いはプ
ロセッサと集積回路との組み合わせにより実行されてもよい。組み合わせは、例えば、マイクロコントローラ（ＭＣＵ）、ＳｏＣ（System-on-a-chip）、システムＬＳＩ、チップセットなどと呼ばれる。また、プロセッサ４１１で行われる処理の一部がプロセッサ２１で行われるようにしてもよい。

＜商品ＤＢ＞
図４は、商品ＤＢ４１７のデータ構造例を示す。商品ＤＢ４７は、複数のレコード（エントリ）の集合によって形成される。レコードは、要素として、商品ＩＤ、商品名、商品種別、類似商品、関連商品、在庫数を含む。

商品ＩＤ及び商品名は、商品の識別情報として使用される。商品種別は、商品の種別を示す識別情報（ＩＤ）である。類似商品、関連商品として、例えば、商品ＩＤで特定される商品の類似商品、関連商品と定義された商品の商品ＩＤが記憶される。例えば、在庫数は、商品１１が売れる度に減算される。これは、ユーザ２の購入という行為を示す情報として使用し得る。

＜判定用テーブル＞
図５は、判定用テーブル４１８のデータ構造例を示す。判定用テーブル４１８は、ユー
ザ２が所望する商品の予測に用いられる。判定用テーブル４１８は、車両１０Ａに積載された商品１１の商品ＩＤ毎に管理される複数のレコードを有する。各レコードは、商品１１の商品ＩＤと関連づけて、例えば、商品１１の展示位置と、商品１１に対する行為Ａ、行為Ｂ、行為Ｃ、行為Ｄの回数と、環境情報と、実績情報と、商品情報とを記憶する。

行為Ａ〜Ｄは、一例として、上述した、商品１１を注目する、商品１１の前に立つ、商品１１に顔を近づける、商品１１を手に取る、のそれぞれに対応する。行為Ａ〜Ｄには、重みを示すスコアが設定されており、各行為についてスコアが回数分だけ積算される。スコアの合計が所定の閾値以上となった場合に、その商品１１について、ユーザ２が所望する商品と予測（判定）する。

図６は、判定用テーブル４１８に記憶される商品情報の一例を示す説明図である。商品情報として、商品ＩＤを有する商品に対するスコア（合計値）の範囲と、各範囲に対応する、同一商品情報、類似商品情報、関連商品情報が記憶される。

同一商品情報として、商品ＩＤで特定される商品と同一の商品の商品ＩＤと、在庫保有数（第１の車両が在庫として保有する最大数）とを記憶する。類似商品情報として、商品ＩＤで特定される商品の類似商品の商品ＩＤと、在庫保有数とを記憶する。関連商品情報として、商品ＩＤで特定される商品の関連商品の商品ＩＤと、在庫保有数とを記憶する。

在庫保有数から、商品ＤＢ（図４）で管理されている在庫数（残数）を減じた数が、その商品について供給を所望する数となる。スコアの範囲に応じて、同一商品、類似商品、関連商品の供給の要否が予め設定される。例えば、スコアが範囲Ａの場合には、同一商品が所望の商品と予測（判定）され、範囲Ｂの場合には同一商品及び類似商品が所望の商品と予測（判定）され、範囲Ｃの場合には、同一商品、類似商品、関連商品が所望の商品と予測（判定）される。各商品の在庫保有数も、スコアの範囲に応じて適宜設定される。

同一商品、類似商品、関連商品間の優劣は適宜設定可能であり、スコアが閾値を超えた場合に、同一商品、類似商品、関連商品のうちの少なくとも一つがユーザ２の所望する商品として予測（判定）されるようになっていればよい。このため、同一商品が所望の商品とされない場合や、同一商品と類似又は関連する商品とがユーザ２の所望する商品として予測される場合等がある。

或る商品１１がユーザ２の所望する商品（売れ筋商品）と予測（判定）される場合に、同一の商品だけでなく、色違いやサイズ違いについても供給を受けることで、販売数増加を見込むことができる場合に、その商品が、類似商品や関連商品として定義され、その在庫保有数が設定される。

図５に戻って、判定用テーブル４１８の環境情報は、車両１０Ａの停車場所の周囲環境、時間帯、そのときの天候など、売れ行きに影響を及ぼすと考えられる情報が数値化され、行為Ａ〜Ｄに対応する合計スコアの増減に用いられる。環境情報としての数値は、周囲環境、現時刻、天候の変化に応じてプロセッサ４１１により変更される。

実績情報は、ユーザ２が所望すると判定された商品１１についての、過去の実績を示す情報が数値化されたものである。例えば、その商品１１の販売数の日毎の移動平均値が記憶され、移動平均が増加傾向にある場合、行為Ａ〜Ｄに対応するスコアの総計に所定値を加算し、減少傾向にある場合には所定値を減算する。このように、環境情報及び実績情報は、合計スコアの総計に応じた在庫保有数や、予測商品の範囲の調整に用いられる。

すなわち、合計スコアの増減によって、商品情報（図６）におけるスコアが属する範囲
が変わると、在庫保有数が変わるようになっている。ユーザ２の行為に加えて環境を考慮すると、さらなる売れ行きが見込める場合、在庫保有数が上昇し、逆の場合、在庫保有数が減少するように調整される。また、合計スコアの範囲によって、所望の商品の範囲が変動する。

また、環境情報や実績情報の有無や数値と、供給を求める範囲が同一商品のみか、類似商品等にも及ぶか、類似又は関連商品の範囲とが連動するようにしてもよい。例えば、環境情報や実績情報によってスコアが増加する場合に、同一商品のみならず類似商品等の供給を受けるようにする。また、スコアの増加の度合いに応じて、類似商品等の種別数などが変動するようにしてもよい。

＜車両ＤＢ＞
図７は、車両ＤＢ４１９のデータ構造例を示す。車両ＤＢ４１９は、店舗車両である車両１０Ａと、バックヤード車両である車両１０Ｂとの双方を管理する。但し、車両１０Ａと車両１０Ｂとは別のＤＢ（テーブル）で管理されてもよい。

車両ＤＢ４１９は、車両毎に用意された複数のレコードからなり、レコードは、要素として、車両ＩＤと関連づけられた、車両の種別と、商品情報と、現在位置と、空きスペースとを記憶する。

車両ＩＤは、車両１０Ａや車両１０Ｂの識別情報である。車両の種別は、車両ＩＤで特定される車両が店舗車両（車両１０Ａ）からバックヤード車両（在庫保管車両：車両１０Ｂ）であるかを示す。車両ＤＢ４１９の商品情報は、車両が車両１０Ｂである場合に、在庫として保管している商品１２の商品ＩＤ、商品種別、保有数などを含む。

現在位置は、端末ＩＤと、車両１０Ａや車両１０Ｂの位置を示す情報とを含む。端末２００は、自身の端末ＩＤと、端末２００と紐づけられた車両の車両ＩＤと、端末２００の位置とを含む位置情報をネットワーク１を介してサーバ４００に送信する。この位置情報が、プロセッサ４１１により、車両ＤＢ４１９における、対応車両ＩＤのレコードの現在位置に記憶される。

空きスペースは、車両１０Ｂが有する空きスペースの容量を示す。空きスペースは、車両１０Ａへ商品１２を供給する代わりに車両１０Ａから引き取る商品１１の収容スペースとして使用される。

例えば、プロセッサ４１１は、判定用テーブル４１８の管理において、行為を示すスコアが０か所定値未満である商品１１が、引き取り対象の商品と判定し、その商品をディスプレイ４１５に表示する等して、車両１０Ａのドライバや乗務員、或いは車両１０Ｂのドライバや乗務員などに該当商品の移動作業を促す。これによって、車両１０Ｂから供給される商品を保管乃至収容するスペースを確実に確保することができる。但し、空きスペースの情報利用はオプションである。

＜動作例＞
図８は、端末２００及びサーバ４００の動作例を示すシーケンス図である。端末２００Ａ及び端末２００Ｂのそれぞれの動作（処理）は、プロセッサ２１によって実行され、サーバ４００における処理は、プロセッサ４１１によって行われる。

端末２００Ａにおいて、カメラ２４は、車両１０Ａにおいて展示されている商品１１に対するユーザ２の行為を撮像する（Ｓ１）。プロセッサ２１は、撮像によって得られた映像データを、ネットワーク１を介してサーバ４００に送信する（Ｓ２）。

サーバ４００では、プロセッサ４１１が、映像データを用いて、映像の解析（画像解析）を行い（Ｓ３）、行為を特定する（Ｓ４）。例えば、プロセッサ４１１は、画像（フレーム画像）から、ユーザ２の顔を検出し、その視線方向を推定して、視線方向の先にある画素の位置を特定する。

フレーム画像の画素の位置と、商品ＩＤとは予め関連づけられており、その商品ＩＤを有する商品１１は、ユーザ２が注目している商品とプロセッサ４１１は判定する。その注目した状態が所定フレーム数継続した場合に、プロセッサ４１１は、その商品ＩＤに対応する判定用テーブル４１８のレコードにおける、注目に対応する行為（例えば行為Ａ）に、重み付けを考慮した所定のスコアを書き込む。このとき、判定用テーブル４１８の環境情報や実績情報をプロセッサ４１１が参照し、行為Ａ〜Ｄに対するスコアの合計値を増減する。但し、環境情報や実績情報の利用はオプションである。

続いて、プロセッサ４１１は、スコアを書き込んだ商品１１がユーザ２の所望する商品か否かの予測（判定）を行う（Ｓ５）。すなわち、該当の商品１１に対する合計スコア（環境情報や実績情報を反映済み）が閾値を超えている場合、当該商品１１の同一商品、類似商品、関連商品のうちの少なくとも１つが、ユーザ２の所望する商品、と判定する。

この場合、プロセッサ４１１は、図６の商品情報におけるスコアの範囲を参照し、商品１１の商品ＩＤ及びスコアの範囲に対応するレコードに記憶された、同一商品、類似商品、関連商品の商品ＩＤと、在庫保有数とを読み出す。このとき、同一商品、類似商品、関連商品について、対応する商品ＩＤが記憶されてない場合は、その商品が所望の商品と予測されないことを示す。判定用テーブル４１８から読み出された同一商品、類似商品、関連商品が、ユーザ２の所望する商品の予測結果として取り扱われる。

Ｓ６では、判定用テーブル４１８から商品１１の同一商品、類似商品、関連商品の少なくとも一つが読み出したかをプロセッサ４１１は判定する。この判定を以て、ユーザ２の所望する商品（所望の商品）を車両１０Ｂから車両１０Ａに供給する必要があるかをプロセッサ４１１は判定する。供給の必要なし（所望の商品なし）と判定する場合（Ｓ６のＮ）、処理はＳ３に戻る。これに対し、供給の必要あり（所望の商品あり）と判定する場合（Ｓ６のＹ）、処理がＳ７に進む。

Ｓ７では、プロセッサ４１１は、車両１０Ｂの割り出し処理を行う。すなわち、プロセッサ４１１は、所望の商品の在庫保有数から、商品ＤＢ（図４）における所望の商品の在庫数を減じて、所望の商品の供給希望数を算出する。プロセッサ４１１は、車両ＤＢ４１９（図７）を参照して、所望の商品を保管する車両１０Ｂを検索する。このとき、車両１０Ｂの保有数や、車両１０Ｂと車両１０Ａとの距離を考慮して、例えば、供給希望数の所望の商品の供給が最短時間で済むように、車両１０Ａの位置へ向かわせる１又は２以上の車両１０Ｂを決定する。

なお、オプションとして、Ｓ７の処理において、プロセッサ４１１は、車両１０Ｂに引き取ってもらう商品１１の商品ＩＤを算出するようにしてもよい（不要在庫算出）。例えば、スコアが０のまま所定時間経過したような商品を、不要在庫と判定する。商品ＤＢ４１７には、商品の収容容積を示す情報が記憶されており、不要在庫算出を行う場合、プロセッサ４１１は、不要在庫の商品の容積を算出する。プロセッサ４１１は、車両１０Ｂの選択において、空きスペースを考慮し、不要在庫を収容可能な１又は２以上の車両１０Ｂを選択する。

Ｓ８では、プロセッサ４１１は、Ｓ７で決定した車両１０Ｂに載せられた端末２００Ｂ
に宛てた供給指示を出力する。供給指示は、車両１０Ｂの車両ＩＤと、この車両ＩＤに紐づけされた端末２００Ｂの端末ＩＤと、所望の商品の商品ＩＤ及び供給数と、車両１０Ａの車両ＩＤと、車両１０Ａの位置とを含む。供給指示は、サーバ４００から、ネットワーク１を介して車両１０Ｂの端末２００Ｂに受信される（Ｓ９）。

端末２００Ｂでは、プロセッサ２１が、所望の商品の供給処理を実行する。例えば、端末２００Ｂは、ＵＩ２５に含まれるディスプレイ装置に、所望の商品の商品ＩＤ及び供給数と、車両１０Ａの車両ＩＤと、車両１０Ａの位置とを表示する。

例えば、車両１０Ｂのドライバは、表示された車両１０Ａの位置に基づいて、車両１０Ａの近傍まで車両１０Ｂを移動させ、所望の商品の商品ＩＤ及び供給数に基づいて、該当の商品１２を車両１０Ａに移動させる。このとき、車両１０ＡのＵＩ２５のディスプレイに、不要在庫の商品ＩＤが表示されている場合には、その不要在庫を車両１０Ｂの空きスペースに移して回収する。

＜実施形態の効果＞
実施形態によれば、サーバ４００のプロセッサ４１１が、車両１０Ａの商品１１（第１の商品）に対するユーザ２の行動を示す情報を取得し、この情報からユーザ２の所望する、商品１１と同一又は同種の商品１２（第２の商品）を予測し、商品１２を保管している車両１０Ｂを車両１０Ａへ向かわせる指示を出力する。

これによって、ユーザ２の購買意欲を喚起する（ユーザ２の所望する）、商品１２の在庫を増やす、すなわち、品揃えを多くすることができる。これによって、車両１０Ａを大型化しなくとも、新品の見本や試着品がない、購入希望の商品の在庫切れ、といった問題の発生を回避することができる。

＜その他＞
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。

また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。あるいは、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。

本発明は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。

１０Ａ、１０Ｂ・・・車両
１１，１２・・・商品
２００・・・端末
２１、４１１・・・プロセッサ

Claims (1)

1. 情報処理装置が、
   第１の車両において展示されている第１の商品に対するユーザの行動を示す情報を取得し、
   前記情報からユーザの所望する、前記第１の商品と同一又は同種の第２の商品を予測し、
   前記第２の商品を保管している第２の車両を前記第１の車両へ向かわせる指示を出力する、
   ことを含む情報処理方法。

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