JP2021152721A - 情報収集装置及びその制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】客が見つけづらい、迷いやすいといった商品の属性分析に必要な情報を、システムにコストをかけることなく収集する。【解決手段】情報収集装置は、取得手段と、認識手段と、検出手段と、収集手段とを備える。取得手段は、売場で同一客により登録された商品の識別情報をその商品が登録された時刻とともに取得する。認識手段は、商品の識別情報及び時刻から、同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを認識する。検出手段は、同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを基に、所定の属性を有する商品を検出する。収集手段は、所定の属性を有する商品の属性分析に必要な情報を収集する。【選択図】 図３

Description

本発明の実施形態は、商品の属性分析に必要な情報を収集する情報収集装置及びコンピュータを当該情報収集装置として機能させるための制御プログラムに関する。

スーパーマーケット等の量販店では、売場が商品の分類毎に区分されている。各商品は、その分類に合った売場に陳列されている。一方、客は、購入する商品の分類を想定し、その分類の売場に行って商品を探す。このため、客が想定した分類と店が決めた分類とが異なる場合、客は、商品を見つけるまでに時間を要する。このような商品は、客が見付けづらいという属性を有すると言える。

また、商品は、必ずしも一箇所に陳列されているとは限らない。例えば、野菜に合う調味料は、調味料売場だけでなく野菜売場にも陳列される。ただし、野菜売場のスペースは限られているので、調味料の品数は少ない。このため、野菜売場で調味料を入手した客が、調味料売場へ行ったら別の製造元の調味料があり、そちらの方が良かったので交換するということがあり得る。このような商品は、客が迷いやすいという属性を有すると言える。

このような商品の属性は、客の動線を分析することで得られる。そのためには、例えば店舗内に多くのカメラを配置し、各カメラの画像を解析して客の動線を捕捉する必要がある。あるいは、店舗内に多くのビーコンの発信器又は受信器を配置するとともにショッピングカート又は買物かごにビーコンの受信器又は発信器を取り付け、ビーコンの受信信号を解析して客の動線を捕捉する必要がある。しかしながら、いずれの方法も、カメラ又はビーコンを導入するための初期コスト及びランニングコストがかかる。また、画像あるいは信号を解析するためのシステムも高価なものであり、簡単に導入できるものではない。

特開２０１４−０２１７９５号公報 特開２００３−２５６７０５号公報

本発明の実施形態が解決しようとする課題は、客が見つけづらい、迷いやすいといった商品の属性分析に必要な情報を、システムにコストをかけることなく収集できる情報収集装置及びその制御プログラムを提供しようとするものである。

一実施形態において、情報収集装置は、取得手段と、認識手段と、検出手段と、収集手段とを備える。取得手段は、売場で同一客により登録された商品の識別情報をその商品が登録された時刻とともに取得する。認識手段は、商品の識別情報及び時刻から、同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを認識する。検出手段は、同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを基に、所定の属性を有する商品を検出する。収集手段は、所定の属性を有する商品の属性分析に必要な情報を収集する。

一実施形態のシステム構成図。 店舗取引ファイルのデータ構造を示す模式図。 分析サーバの要部回路構成を示すブロック図。 マップデータによって特定される売場配置図の一例を示す模式図。 売場レコードのデータ構造を示す模式図。 第１属性レコードのデータ構造を示す模式図。 第２属性レコードのデータ構造を示す模式図。 第３属性レコードのデータ構造を示す模式図。 分析サーバのプロセッサが実行する情報処理の要部手順を示す流れ図。 図９に示されている第１属性分析処理の具体的な手順を示す流れ図。 図９に示されている第２属性分析処理の具体的な手順を示す流れ図。 図９に示されている第３属性分析処理の具体的な手順を示す流れ図。

以下、情報収集装置の一実施形態について、図面を用いて説明する。
本実施形態は、客自身が売場で購買商品をセルフ登録するようにした店舗システム１０（図１を参照）が導入されている店舗に、情報収集装置による情報収集機能を適用した場合である。

図１は、本実施形態のシステム構成図である。本実施形態のシステムは、店舗システム１０と、分析サーバ２０と、通信ネットワーク３０とを含む。通信ネットワーク３０は、例えばインターネット、イントラネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）あるいはＬＡＮ（Local Area Network）である。通信ネットワーク３０は、電話通信網又は移動体通信網を含んでもよい。あるいは通信ネットワーク３０は、これらの組み合わせであってもよい。情報収集システム１では、通信ネットワーク３０を介して分析サーバ２０に店舗システム１０が接続されている。なお、分析サーバ２０に接続される店舗システム１０は、１店舗のシステムに限らない。複数店舗の店舗システム１０が分析サーバ２０に接続されてもよい。この場合、分析サーバ２０は、クラウドコンピューティングとして構成されてもよい。

また、本実施形態のシステムは、ユーザ端末４０を含む。ユーザ端末４０は、客自身が売場で購買商品をセルフ登録するために使用される。ユーザ端末４０は、バーコードをスキャニング可能なカメラを搭載した可搬型の通信端末である。ユーザ端末４０は、カメラでスキャニングしたバーコードのデータから、そのバーコードが付された商品を購買商品又は返品商品として通知するためのアプリケーションプログラムを実装する。したがって、客が所有するスマートフォン又はタブレット端末等をユーザ端末４０として適用できる。

店舗システム１０は、仮想ＰＯＳサーバ１１と、店舗サーバ１２と、通信サーバ１３と、会計機１４と、アクセスポイント１５と、通信回線１６とを含む。通信回線１６は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）である。ＬＡＮは、有線ＬＡＮであってもよいし、無線ＬＡＮであってもよい。店舗システム１０は、通信回線１６に、仮想ＰＯＳサーバ１１、店舗サーバ１２、通信サーバ１３、会計機１４及びアクセスポイント１５をそれぞれ接続している。

アクセスポイント１５は、複数のユーザ端末４０と無線ＬＡＮを構築するための機器である。アクセスポイント１５は、無線ＬＡＮで接続されたユーザ端末４０と、通信回線１６で接続された仮想ＰＯＳサーバ１１、店舗サーバ１２、通信サーバ１３又は会計機１４との間で授受されるデータ中継拠点となる。アクセスポイント１５の台数は１台に限定されない。店舗の規模、レイアウト等を考慮して、２台以上のアクセスポイント１５が通信回線１６に接続されていてもよい。

仮想ＰＯＳサーバ１１は、ユーザ端末４０と協働することで、周知のＰＯＳ端末が動作しているかのように見せかけるための支援を行う。仮想ＰＯＳサーバ１１は、ユーザ端末４０を用いてセルフ登録を行う客毎に取引情報ファイルを形成する。そして仮想ＰＯＳサーバ１１は、ユーザ端末４０から購買商品として通知された商品の商品ＩＤ、単価、販売点数、販売金額等の商品販売データを現時点の時刻とともに取引情報ファイルに記憶する。以下では、この時刻を登録時刻と称する。また、ユーザ端末４０から返品商品として通知された商品の商品ＩＤ、単価、返品点数、返品金額等の商品返品データを現時点の時刻とともに取引情報ファイルに記憶する。以下では、この時刻を返品時刻と称する。商品ＩＤは、各商品を識別するために商品毎に設定された一意のコードである。仮想ＰＯＳサーバ１１は、取引情報ファイルに記憶したデータを、その取引情報ファイルに対応したユーザ端末４０のユーザである客の会計データとして会計機１４へと出力する。なお、取引情報ファイルのデータは、仮想ＰＯＳサーバ１１から会計機１４へと直接出力されてもよいし、店舗サーバ１２を介して出力されてもよい。

会計機１４は、客との商取引を決済するための端末である。会計機１４は、取引情報ファイルのデータを基に商取引を決済する。会計機１４は、現金決済、クレジットカード決済、電子マネー決済、ポイント決済、コード決済（モバイル決済又はスマートフォン決済等とも称される）等、周知の決済方式により商取引を決済することができる。会計機１４としては、従来周知のセルフ式又はセミセルフ方式の会計機を適用することができる。

店舗サーバ１２は、店舗に係る全般の業務を支援するために、商品データベース、会員データベース等のデータベースを管理する。商品データベースは、各商品の商品ＩＤ、商品名、価格等の商品データの集合体である。会員ファイルは、ポイント会員としてユーザ登録した客の会員ＩＤ、累積ポイント等の会員データの集合体である。会員ＩＤは、各会員を識別するために会員毎に設定された一意のコードである。

通信サーバ１３は、通信ネットワーク３０を介して分析サーバ２０とデータ通信を行うことに特化したサーバである。

かかる構成の店舗システム１０は、店舗取引ファイル５０（図２を参照）を作成し、分析サーバ２０へと送信する機能を有している。この機能は、店舗サーバ１２が仮想ＰＯＳサーバ１１、通信サーバ１３及び会計機１４と協働することによって実現される。すなわち店舗サーバ１２は、仮想ＰＯＳサーバ１１で作成され、会計機１４で決済された商取引の取引情報ファイルを基に店舗取引ファイル５０を作成する。そして店舗サーバ１２は、通信サーバ１３を介して分析サーバ２０へと店舗取引ファイル５０を送信する。

図２は、店舗取引ファイル５０のデータ構造を示す模式図である。図示するように店舗取引ファイル５０は、店舗ＩＤのフィールド５１と、取引番号のフィールド５２と、取引日時のフィールド５３と、商品ＩＤのフィールド５４と、登録時刻のフィールド５５と、返品時刻のフィールド５６とを有する。そしてフィールド５１には、自店舗に設定された一意の店舗ＩＤが記述される。フィールド５２には、会計機１４で商取引が決済される毎に発番される取引番号が記述される。フィールド５３には、会計機１４で商取引が決済された時刻が記述される。フィールド５４には、取引情報ファイルに記憶された商品販売データ又は商品返品データの商品ＩＤが記述される。フィールド５４には、フィールド５３に記述された商品ＩＤの商品販売データに含まれる登録時刻が記述される。フィールド５５には、フィールド５３に記述された商品ＩＤの商品返品データに含まれる返品時刻が記述される。

すなわち店舗サーバ１２は、取引情報ファイルから商品販売データを取得すると、その商品販売データの商品ＩＤと登録時刻とを店舗取引ファイル５０のフィールド５３及びフィールド５４に記述する。また店舗サーバ１２は、自店舗の店舗ＩＤと、当該取引情報ファイルに対応した取引番号及び取引日時とを店舗取引ファイル５０のフィールド５１、フィールド５２及びフィールド５３に記述する。

同様に、店舗サーバ１２は、取引情報ファイルから商品返品データを取得すると、その商品返品データの商品ＩＤと返品時刻とを店舗取引ファイル５０のフィールド５３及びフィールド５４に記述する。また店舗サーバ１２は、自店舗の店舗ＩＤと、当該取引情報ファイルに対応した取引番号及び取引日時とを店舗取引ファイル５０のフィールド５１、フィールド５２及びフィールド５３に記述する。

ここで、同一行の各フィールド５１〜５５に記述されたデータは店舗取引レコードと称される。各店舗取引レコードは、取引番号を一括りとして取引日時が早い順番に店舗取引ファイル５０に保存される。また、取引番号が同一の店舗取引レコードについては、登録時刻又は返品時刻が早い順番にソートされる。そして、各店舗取引レコードには、保存が早い順番に“１”から歩進する連続番号がレコード番号として付与されている。

店舗サーバ１２は、例えば一日分の取引情報ファイルについて上記の処理を行うことにより、店舗取引ファイル５０を作成する。作成された店舗取引ファイル５０は、通信回線１６を介して通信サーバ１３へと送られ、通信サーバ１３から通信ネットワーク３０を介して分析サーバ２０へと送信される。

なお、店舗サーバ１２が店舗取引ファイル５０を作成するタイミングは特に限定されない。店舗サーバ１２は、商取引が決済される毎に店舗取引ファイル５０を作成してもよいし、例えば１週間分の取引情報ファイルから店舗取引ファイル５０を作成してもよい。

次に、分析サーバ２０について説明する。
図３は、分析サーバ２０の要部回路構成を示すブロック図である。分析サーバ２０は、プロセッサ２１、メインメモリ２２、補助記憶デバイス２３、時計２４、通信インターフェース２５及びシステム伝送路２６を備えている。プロセッサ２１、メインメモリ２２、補助記憶デバイス２３、時計２４及び通信インターフェース２５は、それぞれシステム伝送路２６と接続している。システム伝送路２６は、アドレスバス、データバス、制御信号線等を含む。分析サーバ２０では、プロセッサ２１、メインメモリ２２及び補助記憶デバイス２３がシステム伝送路２６で接続されて、分析サーバ２０を制御するための情報処理を行うコンピュータが構成されている。

プロセッサ２１は、上記コンピュータの中枢部分に相当する。プロセッサ２１は、オペレーティングシステム又はアプリケーションプログラムに従って、分析サーバ２０としての各種の機能を実現するべく各部を制御する。プロセッサ２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

メインメモリ２２は、上記コンピュータの主記憶部分に相当する。メインメモリ２２は、不揮発性のメモリ領域及び揮発性のメモリ領域を含む。メインメモリ２２は、不揮発性のメモリ領域ではオペレーティングシステム又はアプリケーションプログラムを記憶する。メインメモリ２２は、プロセッサ２１が各部を制御するための処理を実行する上で必要なデータを揮発性のメモリ領域で記憶する。またメインメモリ２２は、揮発性のメモリ領域を、プロセッサ２１によってデータが適宜書き換えられるワークエリアとして使用する。不揮発性のメモリ領域は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）である。揮発性のメモリ領域は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。

補助記憶デバイス２３は、上記コンピュータの補助記憶部分に相当する。補助記憶デバイス２３としては、例えばＥＥＰＲＯＭ（Electric Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の周知の記憶デバイスを単独で、あるいは複数組み合わせて用いられる。補助記憶デバイス２３は、プロセッサ２１が各種の処理を行う上で使用するデータや、プロセッサ２１での処理によって生成されたデータを保存する。補助記憶デバイス２３は、アプリケーションプログラムを記憶する場合もある。

時計２４は、分析サーバ２０の時刻情報源として機能する。プロセッサ２１は、時計２４によって計時される時刻情報を基に、現在の日付及び時刻を計時する。

通信インターフェース２５は、通信ネットワーク３０を介して接続された店舗システム１０の通信サーバ１３とデータ通信を行うための回路である。

かかる構成の分析サーバ２０は、商品の属性分析に必要な情報を収集する情報収集装置として機能する。そのために分析サーバ２０は、補助記憶デバイス２３の記憶領域の一部を、店内マップメモリ２３１、売場データメモリ２３２、第１属性ファイル２３３、第２属性ファイル２３４及び第３属性ファイル２３５の領域としている。

店内マップメモリ２３１には、店舗システム１０が構築されている店舗の売場配置図を表すマップデータが記憶されている。
図４は、マップデータによって特定される売場配置図の一例を示す模式図である。図示するように店舗１００は、出入口１０１の近傍に会計場１０２を配置し、その他のエリアを売場領域としている。売場領域は、商品の分類毎に売場１１０〜１３０として区分されている。各売場１１０〜１３０には、陳列棚又は陳列ケースが設置されており、その陳列棚又は陳列ケースに、その売場の分類に属する商品が陳列されている。

売場データメモリ２３２には、売場１１０〜１３０毎に作成された売場レコード２３２１（図５を参照）が記憶されている。
図５は、売場レコード２３２１のデータ構造を示す模式図である。売場レコード２３２１は、売場ＩＤ、売場名、位置情報及び商品ＩＤリストを含む。売場ＩＤは、売場１１０〜１３０を識別するために売場１１０〜１３０毎に設定された一意のコードである。売場名は、売場１１０〜１３０にそれぞれ設定された名称である。位置情報は、売場領域における売場１１０〜１３０の位置を示す情報である。例えば売場領域を任意の一箇所を原点とする二次元の直交平面とし、この直交平面における売場１１０〜１３０の例えば中心点のＸ−Ｙ座標を求めて、位置情報とする。商品ＩＤリストは、売場１１０〜１３０に陳列されている各商品の商品ＩＤ群である。

第１属性ファイル２３３には、店舗取引ファイル５０のデータを解析して得られた第１属性レコード２３３１（図６を参照）が記憶される。
図６は、第１属性レコード２３３１のデータ構造を示す模式図である。第１属性レコード２３３１は、保存日時、第１商品ＩＤ、第１売場ＩＤ、第２商品ＩＤ、第２売場ＩＤ及び第１所要時間を含む。保存日時、第１商品ＩＤ、第１売場ＩＤ、第２商品ＩＤ、第２売場ＩＤ及び第１所要時間については、後述の動作説明の中で明らかにする。

第２属性ファイル２３４には、店舗取引ファイル５０のデータを解析して得られた第２属性レコード２３４１（図７を参照）が記憶される。
図７は、第２属性レコード２３４１のデータ構造を示す模式図である。第２属性レコード２３４１は、保存日時、第３商品ＩＤ、第３売場ＩＤ、第４商品ＩＤ、第４売場ＩＤ及び第２所要時間を含む。保存日時、第３商品ＩＤ、第３売場ＩＤ、第４商品ＩＤ、第４売場ＩＤ及び第２所要時間については、後述の動作説明の中で明らかにする。

第３属性ファイル２３５には、店舗取引ファイル５０のデータを解析して得られた第３属性レコード２３５１（図８を参照）が記憶される。
図８は、第３属性レコード２３５１のデータ構造を示す模式図である。第３属性レコード２３５１は、保存日時、第５商品ＩＤ、第５売場ＩＤ、第６商品ＩＤ、第６売場ＩＤ及び第３所要時間を含む。保存日時、第５商品ＩＤ、第５売場ＩＤ、第６商品ＩＤ、第６売場ＩＤ及び第３所要時間については、後述の動作説明の中で明らかにする。

また分析サーバ２０は、情報収集装置として機能するために、メインメモリ２２における揮発性メモリ領域に、対象メモリ２２１、直前メモリ２２２及び実行済メモリ２２３の領域を形成している。対象メモリ２２１及び直前メモリ２２２は、１つの店舗取引レコードを記憶するための領域を有する。実行済メモリ２２３は、複数の店舗取引レコードを記憶するための領域を有する。

さらに分析サーバ２０は、情報収集装置として機能するために、制御プログラムを記憶している。制御プログラムは、アプリケーションプログラムの一種である。制御プログラムは、メインメモリ２２または補助記憶デバイス２３にインストールされている。制御プログラムをメインメモリ２２又は補助記憶デバイス２３にインストールする方法は特に限定されるものではない。リムーバブルな記録媒体に制御プログラムを記録して、あるいはネットワークを介した通信により制御プログラムを配信して、メインメモリ２２又は補助記憶デバイス２３にインストールすることができる。記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ，メモリカード等のようにプログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能であれば、その形態は問わない。

図９乃至図１２は、分析サーバ２０のプロセッサ２１が、制御プログラムに従って実行する情報処理の要部手順を示す流れ図である。以下、これらの流れ図を参照して、情報収集装置としての動作について説明する。なお、以下に説明する動作は一例である。同様な結果が得られるのであれば、その手順等は特に限定されるものではない。

図９に示すようにプロセッサ２１は、ＡＣＴ１として店舗取引ファイル５０の受信を待ち受けている。通信インターフェース２５を介して店舗取引ファイル５０を受信すると、プロセッサ２１は、ＡＣＴ１においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ２へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ２として対象メモリ２２１、直前メモリ２２２及び実行済メモリ２２３をクリアする。またプロセッサ２１は、ＡＣＴ３としてレコードカウンタｎを“０”にリセットする。レコードカウンタｎは、例えばメインメモリ２２の揮発性メモリ領域に形成されている。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ４としてレコードカウンタｎを“１”だけカウントアップする。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ５として店舗取引ファイル５０にレコードカウンタｎをレコード番号とする店舗取引レコードが保存されているか否かを確認する。以下では、レコードカウンタｎをレコード番号とする店舗取引レコードを店舗取引レコードｎと表す。店舗取引ファイル５０に店舗取引レコードｎが保存されている場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６としてその店舗取引レコードｎを対象メモリ２２１に上書きする。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ７としてレコードカウンタｎが“１”であるか否かを確認する。この時点では、レコードカウンタｎが“１”、すなわち店舗取引レコードｎは、店舗取引ファイル５０の先頭に保存されたレコードである。

レコードカウンタｎが“１”である場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ７においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ１３へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ１３として対象メモリ２２１に記憶された店舗取引レコードｎを直前メモリ２２２に上書きする。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ４へと戻る。すなわちプロセッサ２１は、ＡＣＴ４としてレコードカウンタｎをさらに“１”だけカウントアップする。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ５として店舗取引ファイル５０に店舗取引レコードｎが保存されているか否かを確認する。店舗取引ファイル５０に店舗取引レコードｎが保存されている場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６としてその店舗取引レコードｎを対象メモリ２２１に上書きする。

ここに、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４乃至ＡＣＴ６の処理を実行することにより、取得手段として機能する。すなわちプロセッサ２１は、売場で同一客により登録された商品の識別情報をその商品が登録された時刻とともに取得する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ７としてレコードカウンタｎが“１”であるか否かを確認する。この時点では、レコードカウンタｎは“１”を超えている。すなわち直前メモリ２２２には、対象メモリ２２１に記憶された店舗取引レコードｎの直前に店舗取引ファイル５０に保存されている店舗取引レコード（ｎ−１）が記憶されている。レコードカウンタｎは“１”を超えている場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ７においてＮＯと判定し、ＡＣＴ８へと進む。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ８として店舗取引レコードｎが店舗取引レコード（ｎ−１）に対して別取引のレコードなのか否かを確認する。すなわちプロセッサ２１は、店舗取引レコードｎの店舗ＩＤ及び取引番号が、店舗取引レコード（ｎ−１）の店舗ＩＤ及び取引番号と一致しているか否かを確認する。そして一致している場合、プロセッサ２１は、店舗取引レコードｎが店舗取引レコード（ｎ−１）と同一取引のレコードであると認識する。これに対し、一致していない場合には、プロセッサ２１は、店舗取引レコードｎが店舗取引レコード（ｎ−１）と別取引のレコードであると認識する。

プロセッサ２１は、同一取引のレコードであると認識した場合、ＡＣＴ８においてＮＯと判定し、ＡＣＴ９へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ９として第１属性分析処理を実行する。またプロセッサ２１は、ＡＣＴ１０として第２属性分析処理を実行する。さらにプロセッサ２１は、ＡＣＴ１１として第３属性分析処理を実行する。なお、第１属性分析処理、第２属性分析処理及び第３属性分析処理の具体的な手順については後述する。

プロセッサ２１は、第１属性分析処理、第２属性分析処理及び第３属性分析処理を実行し終えると、ＡＣＴ１２として直前メモリ２２２の店舗取引レコード（ｎ−１）を実行済メモリ２２３に書き込む。その後、プロセッサ２１は、ＡＣＴ１３へと進む。すなわちプロセッサ２１は、対象メモリ２２１に記憶された店舗取引レコードｎを直前メモリ２２２に上書きする。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ４へと戻る。

このようにプロセッサ２１は、店舗取引ファイル５０の店舗取引レコードをレコード番号の小さい順に取得する。取得した店舗取引レコードは、一時的に対象メモリ２２１に記憶される。また、その直前に取得した店舗取引レコードは、一時的に直前メモリ２２２に記憶される。そして、対象メモリ２２１に記憶された店舗取引レコードが、直前メモリ２２２に記憶された店舗取引レコードと同一取引のレコードである場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ９乃至ＡＣＴ１１の分析処理を実行する。そして、分析処理を終える毎に、直前メモリ２２２に記憶されていた店舗取引レコードは、実行済メモリ２２３に蓄積される。また、対象メモリ２２１に記憶されていた店舗取引レコードは、直前メモリ２２２に移される。

一方、対象メモリ２２１に記憶された店舗取引レコードが、直前メモリ２２２に記憶された店舗取引レコードと別取引のレコードである場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ８においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ２へと戻る。すなわちプロセッサ２１は、対象メモリ２２１、直前メモリ２２２及び実行済メモリ２２３をクリアする。またプロセッサ２１は、レコードカウンタｎを“０”にリセットする。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ４以降の処理を前述したのと同様に実行する。

プロセッサ２１は、店舗取引ファイル５０に保存された全ての店舗取引レコードについて処理を実行し終えると、ＡＣＴ５においてＮＯと判定し、ＡＣＴ１４へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ１４として店舗取引ファイル５０を補助記憶デバイス２３で保存する。以上で、プロセッサ２１は、店舗取引ファイル５０を受信したときの処理を終了する。

図１０は、第１属性分析処理の手順を具体的に示す流れ図である。プロセッサ２１は、第１属性分析処理に入ると、ＡＣＴ２１として対象メモリ２２１に記憶されている店舗取引レコードｎが登録時刻を有するレコードであるか否かを確認する。店舗取引レコードｎが返品時刻を有するレコードである場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２１においてＮＯと判定する。プロセッサ２１は、第１属性分析処理を終了する。

店舗取引レコードｎが登録時刻を有するレコードである場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２１においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ２２へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ２２として直前メモリ２２２に記憶されている店舗取引レコード（ｎ−１）が登録時刻を有するレコードであるか否かを確認する。店舗取引レコード（ｎ−１）が返品時刻を有するレコードである場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２２においてＮＯと判定する。プロセッサ２１は、第１属性分析処理を終了する。

店舗取引レコード（ｎ−１）が登録時刻を有するレコードである場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２２においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ２３へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ２３として売場データメモリ２３２を参照する。そしてプロセッサ２１は、店舗取引レコードｎの商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の売場ＩＤと、店舗取引レコード（ｎ−１）の商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の売場ＩＤとを取得する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ２４として両売場ＩＤが一致するか否かを確認する。店舗取引レコードｎの商品ＩＤで識別される商品と、店舗取引レコード（ｎ−１）の商品ＩＤで識別される商品とが同じ売場で販売されている場合、両売場ＩＤは一致する。その場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２４においてＹＥＳと判定し、第１属性分析処理を終了する。なお、以下では、店舗取引レコードｎの商品ＩＤで識別される商品を対象商品と称する。店舗取引レコード（ｎ−１）の商品ＩＤで識別される商品を直前商品と称する。

対象商品と直前商品とが別の売場で販売されている場合、両売場ＩＤは一致しない。その場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２４においてＮＯと判定し、ＡＣＴ２５へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ２５として直前商品が登録されてから対象商品が登録されるまでの登録所要時間Ｔａを算出する。具体的にはプロセッサ２１は、直前メモリ２２２に記憶されている店舗取引レコードの登録時刻から、対象メモリ２２１に記憶されている店舗取引レコードの登録時刻までの経過時間を登録所要時間Ｔａとして算出する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ２６として直前商品の売場から対象商品の売場までの売場間距離Ｄを算出する。具体的にはプロセッサ２１は、店舗取引レコードｎの商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の位置情報と、店舗取引レコード（ｎ−１）の商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の位置情報とを取得する。そしてプロセッサ２１は、これらの位置情報と店内マップメモリ２３１に記憶されているマップデータとにより、直前商品の売場から対象商品の売場まで至る通路の距離を売場間距離Ｄとして算出する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ２７として売場間距離Ｄに対応した閾値時間Ｔｘを選択する。分析サーバ２０は、様々な売場間距離Ｄと関連付けて閾値時間Ｔｘを設定したデータテーブルを有している。閾値時間Ｔｘは、対応する売場間距離Ｄを客が移動するのに要する十分な時間に、売場に移動した客が購買商品を見つけるのに要する十分な時間を加算した時間である。閾値時間Ｔｘは、店舗のレイアウト、通路の幅、客の混雑度、客層等の様々な要素を統計的に処理して決められる。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ２８として登録所要時間Ｔａが閾値時間Ｔｘよりも長いか否かを確認する。登録所要時間Ｔａが閾値時間Ｔｘ以下の場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２８においてＮＯと判定し、第１属性分析処理を終了する。

登録所要時間Ｔａが閾値時間Ｔｘよりも長い場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ２８においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ２９へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ２９として第１属性レコード２３３１を生成する。すなわちプロセッサ２１は、時計２４で計時されている日時を保存日時とする。プロセッサ２１は、直前商品の商品ＩＤを第１商品ＩＤとする。プロセッサ２１は、直前商品の売場ＩＤを第１売場ＩＤとする。プロセッサ２１は、対象商品の商品ＩＤを第２商品ＩＤとする。プロセッサ２１は、対象商品の売場ＩＤを第２売場ＩＤとする。プロセッサ２１は、登録所要時間Ｔａを第１所要時間とする。しかしてプロセッサ２１は、上述した保存日時、第１商品ＩＤ、第１売場ＩＤ、第２商品ＩＤ、第２売場ＩＤ及び第１所要時間Ｔａにより、第１属性レコード２３３１を生成する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ３０として第１属性レコード２３３１を第１属性ファイル２３３に保存する。以上で、プロセッサ２１は、第１属性分析処理を終了する。

ここに、第１属性分析処理を実行するプロセッサ２１は、認識手段、特定手段、検出手段及び収集手段として機能する。すなわちプロセッサ２１は、売場で同一客により登録された商品の識別情報と商品が登録された時刻とから、同一客による商品の登録順と、登録までの所要時間、つまりは登録所要時間Ｔａとを認識する（ＡＣＴ２１〜ＡＣＴ２５）。またプロセッサ２１は、商品の売場を特定する（ＡＣＴ２３）。そしてプロセッサ２１は、登録所要時間Ｔａが売場間距離Ｄに対応した閾値時間Ｔｘを超える商品を検出する（ＡＣＴ２６〜ＡＣＴ２８）。プロセッサ２１は、検出された商品の属性分析に必要な情報として第１属性レコード２３３１を生成し、第１属性ファイル２３３に保存することで収集する（ＡＣＴ２９〜ＡＣＴ３０）。

このように、分析サーバ２０は、客が別の売場から購入対象商品の売場へと移動して購入対象商品をセルフ登録するまでに要した時間が閾値時間Ｔｘよりも長くかかった事象を検出する。そして分析サーバ２０は、この事象に係わる情報を第１属性レコード２３３１として第１属性ファイル２３３に収集する。このような事象は、主に、客が購入対象商品を見つけづらい場合に発生する。すなわち、第１属性ファイル２３３に収集された情報は、客が見つけづらいという属性を有する商品の属性分析に必要な情報であると言える。

したがって、分析サーバ２０は、第１属性ファイル２３３に収集された情報を分析することで、客が見つけづらいという属性を有する商品を特定することができる。

図１１は、第２属性分析処理の手順を具体的に示す流れ図である。プロセッサ２１は、第２属性分析処理に入ると、ＡＣＴ４１として対象メモリ２２１に記憶されている店舗取引レコードｎが登録時刻を有するレコードであるか否かを確認する。店舗取引レコードｎが返品時刻を有するレコードである場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４１においてＮＯと判定する。プロセッサ２１は、第２属性分析処理を終了する。

店舗取引レコードｎが登録時刻を有するレコードである場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４１においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ４２へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ４２として直前メモリ２２２に記憶されている店舗取引レコード（ｎ−１）が登録時刻を有するレコードであるか否かを確認する。店舗取引レコード（ｎ−１）が返品時刻を有するレコードである場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４２においてＮＯと判定する。プロセッサ２１は、第２属性分析処理を終了する。

店舗取引レコード（ｎ−１）が登録時刻を有するレコードである場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４２においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ４３へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ４３として売場データメモリ２３２を参照する。そしてプロセッサ２１は、店舗取引レコードｎの商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の売場ＩＤと、店舗取引レコード（ｎ−１）の商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の売場ＩＤとを取得する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ４４として両売場ＩＤが一致するか否かを確認する。対象商品と直前商品とが同じ売場で販売されている場合、両売場ＩＤは一致する。その場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４４においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ４７へと進む。ＡＣＴ４７以降の処理については後述する。

対象商品と直前商品とが別の売場で販売されている場合には、両売場ＩＤは一致しない。その場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４４においてＮＯと判定し、ＡＣＴ４５へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ４５として実行済メモリ２２３を検索する。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ４６として対象商品と同じ売場で販売されている商品の店舗取引レコードが実行済メモリ２２３に保存されているか否かを確認する。すなわちプロセッサ２１は、売場データメモリ２３２から、実行済メモリ２２３に保存されている店舗取引レコードの商品ＩＤを含む売場レコード２３２１の売場ＩＤを登録時刻が遅い順に検出する。そしてプロセッサ２１は、対象商品の売場ＩＤと一致する売場ＩＤが検出されると、対象商品と同じ売場で販売されている商品の店舗取引レコードが実行済メモリ２２３に保存されていると認識する。保存されていない場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４６においてＮＯと判定し、第２属性分析処理を終了する。

対象商品と同じ売場で販売されている商品の店舗取引レコードが実行済メモリ２２３に保存されている場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４６においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ４７へと進む。このように、対象商品と直前商品とが同じ売場で販売されている場合、あるいは対象商品と同じ売場で販売されている商品を既に登録済の場合、プロセッサ２１はねＡＣＴ４７へと進む。なお、以下では、対象商品と同じ売場で販売されている登録済の商品を登録済商品と称する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ４７として直前商品又は登録済商品が登録されてから対象商品が登録されるまでの登録所要時間Ｔｂを、ＡＣＴ２５の処理と同様にして算出する。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ４８として登録所要時間Ｔｂが閾値時間Ｔｙを超えたか否かを確認する。閾値時間Ｔｙは、客が商品を購入するかどうか迷っていると想定されるのに十分な時間である。閾値時間Ｔｙは、経験則に基づいて決定される。登録所要時間Ｔｂが閾値時間Ｔｙ以下の場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４８においてＮＯと判定し、第２属性分析処理を終了する。

登録所要時間Ｔｂが閾値時間Ｔｙよりも長い場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ４８においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ４９へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ４９として第２属性レコード２３４１を生成する。すなわちプロセッサ２１は、時計２４で計時されている日時を保存日時とする。プロセッサ２１は、直前商品又は登録済商品の商品ＩＤを第３商品ＩＤとする。プロセッサ２１は、直前商品又は登録済商品の売場ＩＤを第３売場ＩＤとする。プロセッサ２１は、対象商品の商品ＩＤを第４商品ＩＤとする。プロセッサ２１は、対象商品の売場ＩＤを第４売場ＩＤとする。プロセッサ２１は、登録所要時間Ｔｂを第２所要時間とする。しかしてプロセッサ２１は、上述した保存日時、第３商品ＩＤ、第３売場ＩＤ、第４商品ＩＤ、第４売場ＩＤ及び第２所要時間Ｔｂにより、第２属性レコード２３４１を生成する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ５０として第２属性レコード２３４１を第２属性ファイル２３４に保存する。以上で、プロセッサ２１は、第２属性分析処理を終了する。

ここに、第２属性分析処理を実行するプロセッサ２１は、認識手段、特定手段、検出手段及び収集手段として機能する。すなわちプロセッサ２１は、売場で同一客により登録された商品の識別情報とその商品が登録された時刻とから、同一客によって同じ売場で販売されている２つ商品の登録までに要した時間、つまりは登録所要時間Ｔｂを認識する（ＡＣＴ４１〜ＡＣＴ４５）。またプロセッサ２１は、商品の売場を特定する（ＡＣＴ４３）。そしてプロセッサ２１は、登録所要時間Ｔｂが閾値時間Ｔｙを超える商品を検出する（ＡＣＴ４８）。プロセッサ２１は、検出された商品の属性分析に必要な情報として第２属性レコード２３４１を生成し、第２属性ファイル２３４に保存することで収集する（ＡＣＴ４９〜ＡＣＴ５０）。

このように、分析サーバ２０は、客が同じ売場で販売されている２つ商品を、閾値時間Ｔｙよりも長い時間を掛けてセルフ登録した事象を検出する。そして分析サーバ２０は、この事象に係わる情報を第２属性レコード２３４１として第２属性ファイル２３４に収集する。このような事象は、主に、客が同じ売場で後から購入した商品を購入するかどうか迷った場合に発生する。すなわち、第２属性ファイル２３４に収集された情報は、客が迷いやすいという属性を有する商品の属性分析に必要な情報であると言える。

したがって、分析サーバ２０は、第２属性ファイル２３４に収集された情報を分析することで、客が迷いやすいという属性を有する商品を特定することができる。

図１２は、第３属性分析処理の手順を具体的に示す流れ図である。プロセッサ２１は、第３属性分析処理に入ると、ＡＣＴ６１として対象メモリ２２１に記憶されている店舗取引レコードが削除時刻を有するレコードであるか否かを確認する。店舗取引レコードが登録時刻を有するレコードである場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６１においてＮＯと判定し、第３属性分析処理を終了する。

店舗取引レコードが削除時刻を有するレコードである場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６１においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ６２へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ６２として対象商品の登録時刻を取得する。すなわちプロセッサ２１は、直前メモリ２２２又は実行済メモリ２２３を検索して、対象商品と同じ商品ＩＤを含みかつ登録時刻を有する店舗取引レコードを探す。そしてプロセッサ２１は、当該店舗取引レコードの登録時刻を対象商品の登録時刻として取得する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ６３としてその登録時刻から対象商品の削除時刻までの経過時間を削除所要時間Ｔｃとして算出する。そしてプロセッサ２１は、ＡＣＴ６４として削除所要時間Ｔｃが閾値時間Ｔｚを超えたか否かを確認する。閾値時間Ｔｚは、客が商品を返品するかどうか迷っていると想定されるのに十分な時間である。閾値時間Ｔｚは、経験則に基づいて決定される。削除所要時間Ｔｃが閾値時間Ｔｚ以下の場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６４においてＮＯと判定し、第３属性分析処理を終了する。

削除所要時間Ｔｃが閾値時間Ｔｚを超える場合には、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６４においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ６５へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ６５として対象商品を購入してから返品するまでの間に別の商品を購入しているか否かを確認する。すなわちプロセッサ２１は、対象商品の登録時刻を直前メモリ２２２の店舗取引レコードから取得したか否かを確認する。対象商品の登録時刻を直前メモリ２２２の店舗取引レコードから取得した場合、プロセッサ２１は、別の商品を購入していないと判定する。その場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６５においてＮＯと判定し、ＡＣＴ６７へと進む。

これに対し、対象商品の登録時刻を実行済メモリ２２３の店舗取引レコードから取得した場合には、プロセッサ２１は、別の商品を購入していると判定する。その場合、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６５においてＹＥＳと判定し、ＡＣＴ６６へと進む。プロセッサ２１は、ＡＣＴ６６としてその別の商品の商品ＩＤと売場ＩＤとを取得する。なお、別の商品が複数存在している場合には、プロセッサ２１は、各々の商品ＩＤと売場ＩＤとを取得する。その後、プロセッサ２１は、ＡＣＴ６７へと進む。

このように、プロセッサ２１は、対象商品を登録してから返品するまでの間に別の商品が登録されていない場合には、ＡＣＴ６６の処理をスキップしてＡＣＴ６７へと進む。一方、プロセッサ２１は、対象商品を登録してから返品するまでの間に別の商品が登録されている場合には、ＡＣＴ６６としてその別の商品の商品ＩＤと売場ＩＤとを全て取得してから、ＡＣＴ６７へと進む。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ６７として第３属性レコード２３５１を生成する。すなわちプロセッサ２１は、時計２４で計時されている日時を保存日時とする。プロセッサ２１は、対象商品の商品ＩＤを第５商品ＩＤとする。プロセッサ２１は、対象商品の売場ＩＤを第５売場ＩＤとする。プロセッサ２１は、別の商品の商品ＩＤと売場ＩＤとを取得している場合には、その商品ＩＤを第６商品ＩＤとし、売場ＩＤを第６売場ＩＤとする。別の商品の商品ＩＤと売場ＩＤとを取得していない場合には、プロセッサ２１は、第６商品ＩＤと第６売場ＩＤとをいずれもＮＵＬＬ値とする。プロセッサ２１は、削除所要時間Ｔｃを第３所要時間とする。しかしてプロセッサ２１は、上述した保存日時、第５商品ＩＤ、第５売場ＩＤ、第６商品ＩＤ、第６売場ＩＤ及び第３所要時間Ｔｃにより、第３属性レコード２３５１を生成する。

プロセッサ２１は、ＡＣＴ６８として第３属性レコード２３５１を第３属性ファイル２３５に保存する。以上で、プロセッサ２１は、第３属性分析処理を終了する。

ここに、第３属性分析処理を実行するプロセッサ２１は、認識手段、検出手段及び収集手段として機能する。すなわちプロセッサ２１は、売場で同一客により登録された商品の識別情報及びその登録時刻と、返品された商品の識別情報及びその返品時刻とから、商品が返品されるまでに要した時間、つまりは返品所要時間Ｔｃを認識する（ＡＣＴ６１〜ＡＣＴ６３）。そしてプロセッサ２１は、返品所要時間Ｔｃが閾値時間Ｔｚを超える商品を検出する（ＡＣＴ６４）。またプロセッサ２１は、商品が返品されるまでの間に別の商品が購入されたか否かを確認する（ＡＣＴ６５〜ＡＣＴ６６）。しかしてプロセッサ２１は、検出された商品の属性分析に必要な情報として第３属性レコード２３５１を生成し、第３属性ファイル２３５に保存することで収集する（ＡＣＴ６７〜ＡＣＴ６８）。

このように、分析サーバ２０は、客が一旦購入した商品を閾値時間Ｔｚよりも長い時間を掛けて元の売場に返品した事象を検出する。そして分析サーバ２０は、この事象に係わる情報を第３属性レコード２３５１として第３属性ファイル２３５に収集する。このような事象は、主に、客が一旦登録した商品を購入するかどうか迷って購入に至らなかった場合に発生する。すなわち、第３属性ファイル２３５に収集された情報は、客が迷ったうえで購入に至らないという属性を有する商品の属性分析に必要な情報であると言える。

また、客が商品を返品するまでの間に別の商品を購入していた場合、分析サーバ２０は、その別の商品の情報も含めて第３属性ファイル２３５に収集する。このような事象は、客が一旦登録した商品よりも好ましい別商品を見つけたために返品した場合に発生する。すなわち、第３属性ファイル２３５に収集された情報は、客が迷ったうえで購入に至らないという属性を有する商品に加えて、その代用として購入に至ったという属性を有する商品の属性分析に必要な情報であると言える。

したがって、分析サーバ２０は、第３属性ファイル２３５に収集された情報を分析することで、客が迷ったうえで購入に至らないという属性を有する商品、さらにはその代用として購入に至ったという属性を有する商品を特定することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、客自身が売場で購買商品をセルフ登録するようにした店舗システム１０をそのまま利用して、客が見つけづらい、迷いやすい等といった商品の属性分析に必要な情報を収集することができる。したがって、客の動線分析に必要なカメラ、ビーコン等のシステムが不要であるので、初期コスト及びランニングコストを低く抑えることができる。また、画像あるいは信号を解析するためのシステムも不要なので、低コストで実現することができる。

以上、情報収集装置の実施形態について説明したが、かかる実施形態はこれに限定されるものではない。
前記実施形態では、ユーザ端末４０として客が所有するスマートフォン、タブレット端末等を使用する店舗システム１０を例示した。他の実施形態としては、ショッピングカートに取り付けられたカート端末をユーザ端末として使用する店舗システム１０であってもよい。あるいは、客の店内行動を追跡し、商品棚から商品を取り出すという行動を認識した場合に購買商品を登録する店舗システム１０であってもよい。この場合、ユーザ端末４０は不要となる。

第１属性分析処理において、ＡＣＴ２４の処理を省略してもよい。すなわち、プロセッサ２１が、同じ売場で販売されている商品について登録所要時間Ｔａが閾値時間Ｔｘを超える場合に、第１属性レコード２３３１を生成して第１属性ファイル２３３に保存してもよい。この場合、売場間距離は“０”であるので、閾値時間Ｔｘは、客が購買商品を見つけるのに要する十分な時間となる。このような実施形態によれば、同じ棚に陳列されている商品であっても見つけにくいという属性を有する商品の属性分析に必要な情報を収集することができる。

プロセッサ２１が第１属性分析処理、第２属性分析処理及び第３属性分析処理を実行する順番は特に限定されない。また、第１属性分析処理、第２属性分析処理及び第３属性分析処理をすべて実行しなくてもよい。分析に必要な情報を収集し得る分析処理を実行すればよい。

前記実施形態では、分析サーバ２０が情報収集装置としての機能を有する場合を例示した。この点に関しては、例えば店舗サーバ１２が情報収集装置としての機能を有してもよい。この場合、店舗サーバ１２は、第１属性ファイル２３３、第２属性ファイル２３４及び第３属性ファイル２３５を、通信サーバ１３を介して分析サーバ２０へと送信することで、前記実施形態と同様な分析が可能となる。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態及びその変形は、発明の範囲に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０…店舗システム、１１…仮想ＰＯＳサーバ、１２…店舗サーバ、１３…通信サーバ、１４…会計機、１５…アクセスポイント、１６…通信回線、２０…分析サーバ、２１…プロセッサ、２２…メインメモリ、２３…補助記憶デバイス、２４…時計、２５…通信インターフェース２５…システム伝送路、３０…通信ネットワーク、４０…ユーザ端末、５０…店舗取引ファイル、２２１…対象メモリ、２２２…直前メモリ、２２３…実行済メモリ、２３１…店内マップメモリ、２３２…売場データメモリ、２３３…第１属性ファイル、２３４…第２属性ファイル、２３５…第３属性ファイル。

Claims (6)

1. 売場で同一客により登録された商品の識別情報をその商品が登録された時刻とともに取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得した前記商品の識別情報及び前記時刻から、同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを認識する認識手段と、
   前記認識手段により認識した前記同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを基に、所定の属性を有する商品を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出した商品の属性分析に必要な情報を収集する収集手段と、
   を具備する情報収集装置。
2. 前記検出手段は、直前の商品が登録されてから所定時間を超えて登録された商品を所定の属性を有する商品として検出する、請求項１記載の情報収集装置。
3. 商品の売場を特定する特定手段、
   をさらに具備し、
   前記検出手段は、前記所定時間を超えて登録された商品が、前記直前の商品とは売場が異なる場合に、所定の属性を有する商品として検出する、請求項２記載の情報収集装置。
4. 商品の売場を特定する特定手段、
   をさらに具備し、
   前記検出手段は、同じ売場の商品が登録されてから所定時間を超えて登録された商品を所定の属性を有する商品として検出する、請求項１記載の情報収集装置。
5. 前記取得手段は、さらに売場に戻された商品の識別情報をその商品が戻された時刻とともに取得し、
   前記検出手段は、同一客により登録されてから所定時間を超えて戻された商品を所定の属性を有する商品として検出する、請求項１記載の情報収集装置。
6. 情報収集装置のコンピュータを、
   売場で同一客により登録された商品の識別情報をその商品が登録された時刻とともに取得する取得手段、
   前記取得手段により取得した前記商品の識別情報及び前記時刻から、同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを認識する認識手段、
   前記認識手段により認識した前記同一客による商品の登録順と登録までの所要時間とを基に、所定の属性を有する商品を検出する検出手段、及び、
   前記検出手段により検出した商品の属性分析に必要な情報を収集する収集手段、
   として機能させるための制御プログラム。

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