JP2021157358A - 棚割分析システム、方法、プログラム及びデータ - Google Patents

Abstract

【課題】商品の棚割を簡易にデータ化する棚割分析システム、方法、プログラム及びデータを提供する。【解決手段】棚割分析システム１００は、商品に対応する位置に棚札が設置される陳列棚の撮像画像を取得する画像取得部と、撮像画像から棚札とその位置座標を検出する棚札検出部１９６と、棚札および位置座標の組み合わせに基づいて、陳列棚に格納される商品の種別および格納位置を特定する棚割分析部１９８と、を備える。棚割分析システム１００は、さらに、撮像画像から陳列棚に対応する棚領域を特定する棚特定部２００と、棚領域および棚札の位置座標に基づいて、陳列棚の棚割を示す棚割画像を生成する棚割生成部２０２とを備える。【選択図】図４

Description

本発明は、陳列棚における商品の配置方法を管理するための技術、に関する。

経験則として、店舗の陳列棚に商品をどのように配置するかによって、商品の売れ行きが変化することはよく知られている。陳列棚における商品の配置方法は「棚割（たなわり）」とよばれる。

一般的な棚割では、陳列棚の最上段には高額で小型の商品、買い物客の目の高さに近い中段には定番商品、中段の少し下には低価格商品を陳列し、最下段には大型商品が配置されることが多い。棚割は、商品の入れ替え作業をしやすいか、買い物客がお目当ての商品を見つけやすいか、商品の大きさや色彩のバランスがよいかなど、さまざまな要素を考慮して決められる。

大型店舗においては、あらかじめ棚割を記載した紙を用意し、店員はこれを参照しながら商品を陳列棚に配置していくことが多い。しかし、コンビニエンスストアなどの小型店舗では、商品の回転率が高く、狭いスペースに多くの商品を詰め込む必要があるため、棚割に際しては現場の判断や工夫が必要となりやすい。

大型店舗であっても小型店舗であっても、棚割が商品の売れ行きに影響する以上、実際にどのような棚割をしていたかというデータを残しておきたいというニーズがある。現場において実際になされていた棚割をデータ化できれば、どのような棚割が効果的であったのか分析しやすくなり、また、その分析結果によってさらに効果的な棚割を検討しやすくなると考えられる。

特許文献１は、ハンディターミナル（ハンディスキャナ）をつかって、陳列棚にある商品コードを順番に読み込むことで棚割のデータ化を試みている（特許文献１の段落［００２１］等参照）。

特開２００２−２１１７４９号公報

しかし、特許文献１の場合、商品ごと、かつ、陳列棚の段ごとにスキャン作業を実行する必要がある。店員は、陳列棚に近づいて、上段にある商品から最下段にある商品までハンディターミナルを１つ１つの商品に近づける必要がある。これは、作業効率が悪いだけでなく、店員の肉体的負担も大きい。この結果として、ヒューマンエラーも発生しやすくなるのではないかと考えられる。また、特許文献１では商品の位置座標あるいは商品の格納空間の大きさなどを認識することまでは想定していない。

本発明は、上記課題認識に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、商品の棚割を簡易にデータ化するための技術、を提供することにある。

本発明のある態様における棚割分析システムは、商品に対応する位置に棚札が設置される陳列棚の撮像画像を取得する画像取得部と、撮像画像から棚札とその位置座標を検出する棚札検出部と、棚札および位置座標の組み合わせに基づいて、陳列棚に格納される商品の種別および格納位置を特定する棚割分析部と、を備える。

本発明によれば、棚割をデータ化しやすくなる。

棚割分析システムのシステム構成図である。 陳列棚画像を示す図である。 棚割画像を示す図である。 商品管理サーバおよびスキャナの機能ブロック図である。 商品情報のデータ構造図である。 棚割情報のデータ構造図である。 通常時における電子棚札の外観図である。 拡大時における電子棚札の外観図である。 棚割画像の生成過程を示すフローチャートである。

図１は、棚割分析システム１００のシステム構成図である。
棚割分析システム１００は、商品管理サーバ１０２、スキャナ１０４、電子棚札１０６および店舗端末１０８を含む。

前提として、店舗にある商品は「商品ＩＤ」により識別される。電子棚札１０６は「札ＩＤ」により識別される。また、商品の陳列棚は「棚ＩＤ」により識別される。商品管理サーバ１０２は、棚ＩＤ、札ＩＤ、商品ＩＤおよび商品情報を対応づけて登録する。ここでいう「商品情報」とは、商品の名称、価格、製造者、種別、在庫数など、商品の属性を示す情報であればよい。商品管理サーバ１０２は、また、棚割を分析する機能も備える。

陳列棚においては、商品ごとに電子棚札１０６が設置される。詳細は後述するが、本実施形態における電子棚札１０６は通信機能および表示機能を備える。電子棚札１０６には固定的に札ＩＤが割り当てられるため、札ＩＤにより電子棚札１０６を一意に識別できる。電子棚札１０６には、札ＩＤを示すシールが貼付されてもよいし、札ＩＤは電子棚札１０６の内部のメモリに変更不能な情報として登録されてもよい。

商品管理サーバ１０２は、札ＩＤ、商品ＩＤおよび商品情報を対応づけて格納する。店員は、商品管理サーバ１０２において商品情報を自由に変更できる。一方、札ＩＤにより識別される電子棚札１０６には、商品ＩＤおよび商品情報が変更可能な状態にて登録される。商品管理サーバ１０２から、商品ＩＤおよび商品情報が送信されたときには、該当する電子棚札１０６は必要に応じて商品情報を更新する。

スキャナ１０４は、店員が使用するハンディタイプの端末装置である。スキャナ１０４は、専用端末であってもよいし、スマートホンあるいはタブレットコンピュータであってもよい。スキャナ１０４は撮像機能および通信機能を有する。店員は、陳列棚をスキャナ１０４により撮像する。陳列棚全体を含む撮像画像はスキャナ１０４から商品管理サーバ１０２に送信される。

商品管理サーバ１０２は、撮像画像に基づいて、棚割情報を生成し、棚割情報を画像化した棚割画像を生成する。棚割情報は、陳列棚のどこにどの商品があるかを示す情報であるが詳細は後述する。商品管理サーバ１０２は、陳列棚における各商品の配置を図示する棚割画像（後述）を店舗端末１０８に送信する。店舗端末１０８は、通信機能および表示機能を備える一般的なパーソナルコンピュータである。なお、店舗端末１０８は、スキャナ１０４と同様、スマートホン、タブレットコンピュータであってもよい。店員は、店舗端末１０８において棚割画像を確認できる。

図２は、陳列棚画像２３０を示す図である。
陳列棚１１０は、店舗に設置される一般的な商品棚である。陳列棚画像２３０は、スキャナ１０４による陳列棚１１０の撮像画像を示す。陳列棚１１０は、複数の段を有する。各段には商品１１２が格納され、商品１１２の位置に対応して電子棚札１０６が設置される。図２においては、商品１１２ａに対応して電子棚札１０６ａが設置され、商品１１２ｂに対応して電子棚札１０６ｂが設置されている。陳列棚１１０の左下隅を原点Ｏとし、水平方向（左右）にＸ軸、垂直方向（上下）にＹ軸を設定するものとする。本実施形態においては、水平方向において商品１１２の中心となる位置に電子棚札１０６が設置されるものとして説明する。

電子棚札１０６は、商品ＩＤを示す二次元コード（以下、「商品コード画像」とよぶ）と商品名、価格等の商品情報を表示する（図８に関連して後述）。上述したように、商品管理サーバ１０２は、札ＩＤおよび商品情報を送信することにより、該当する電子棚札１０６の表示内容を遠隔から更新できる。

店員は、棚割情報を作成したいとき、スキャナ１０４の撮像機能により陳列棚１１０全体を撮像する。陳列棚画像２３０には、陳列棚１１０、商品１１２および電子棚札１０６のほか棚識別札１１８が映り込む。陳列棚１１０は「棚ＩＤ」により識別される。棚識別札１１８は紙のシールであり、棚ＩＤを示す二次元コード（以下、「棚コード画像」）が表示される。商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０から電子棚札１０６の商品コード画像を画像認識によって検出し、商品コード画像から商品ＩＤを検出する。また、商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０から棚識別札１１８の棚コード画像を画像認識によって検出し、棚コード画像から棚ＩＤを検出する。
なお、店員は、棚ＩＤを手動で入力し、スキャナ１０４から商品管理サーバ１０２に撮像画像を送信するとき、棚ＩＤも合わせて送信するとしてもよい。

商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０の画像認識により、棚ＩＤおよび複数の商品ＩＤを認識する。これにより、商品管理サーバ１０２は「どの商品（商品ＩＤ）がどの陳列棚１１０（棚ＩＤ）に陳列されているか」を認識できる。また、上述したように、札ＩＤと商品ＩＤはあらかじめ対応づけられているので、商品管理サーバ１０２は「どの電子棚札１０６（札ＩＤ）がどの陳列棚１１０（棚ＩＤ）に設置されているか」も認識できる。

商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０に基づいて、２つの商品１１２の境界を商品の境界として認識する。図２の場合、まず、商品管理サーバ１０２は電子棚札１０６ａの中心座標Ｐ１（ｘａ，ｙａ）を検出する。次に、商品管理サーバ１０２は、陳列棚１１０の左端の棚端部１２０のＸ座標（ｘ０）を検出する。商品管理サーバ１０２は、（ｘａ−ｘ０）×２を、商品１１２ａの収納サイズ（横幅）と判定する。この結果、商品管理サーバ１０２は、商品１１２ａの収納空間の右端（商品境界線１１６ａ）のＸ座標を「２×ｘａ―ｘ０（＝ｘ０＋（ｘａ−ｘ０）×２）」として特定する。

続いて、商品管理サーバ１０２は電子棚札１０６ｂの中心座標Ｐ５（ｘｂ、ｙｂ）を検出し、同様の方式により、商品１１２ｂの収納サイズ（左右幅）を判定する。商品１１２ｂの収納サイズに基づいて、商品１１２ｂと商品１１２ｃの商品境界線１１６ｂが算出される。以下、同様であり、各電子棚札１０６の中心座標を検出しながら、各商品の収納サイズを計算する。

以上の処理過程を経て、商品管理サーバ１０２は、陳列棚１１０における各電子棚札１０６の位置座標、電子棚札１０６に対応づけられる商品および商品の収納サイズ（横幅）を特定する。

図３は、棚割画像１３０を示す図である。
商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０から後述の方法により棚割画像１３０を生成する。商品管理サーバ１０２は、まず、陳列棚画像２３０から陳列棚１１０に対応する画像領域を「棚領域」として認識する。具体的には、商品管理サーバ１０２は棚領域の左下点（原点）、右下点、左上点および右上点の４点の座標を特定する。

次に、商品管理サーバ１０２は、陳列棚１１０の段数を認識する。段は、一般的な画像処理により認識可能であるが、１以上の電子棚札１０６が並んでいる部分を段として認識すればよい。陳列棚画像２３０に映る陳列棚１１０は５段だったので、商品管理サーバ１０２は５段の陳列棚１１０として認識する。各段は、上段から、Ｌ１〜Ｌ５として特定される。

商品管理サーバ１０２は、電子棚札１０６ａの商品コード画像から商品ＩＤ＝Ｍ１を読み取る。各段における商品の位置は、左からＣ１、Ｃ２・・・として特定される。

また、上述した方法により、商品管理サーバ１０２は商品（Ｍ１）に対応する電子棚札１０６の中心座標Ｐ１および収納サイズ（横幅）Ｓ１（上記の例では「（ｘａ−ｘ０）×２」）も検出する。以上の処理過程を経て、商品（Ｍ１）の位置と収納サイズは（段，順）＝（Ｌ１，Ｃ１）、（中心座標，横幅）＝（Ｐ１，Ｓ１）として特定される。このような制御方法により、商品管理サーバ１０２は、各商品の陳列棚１１０における位置（段、順、電子棚札１０６の座標）と収納サイズを認識可能な棚割画像１３０を生成する。棚割画像１３０は、撮像日時とともに保存される。

図４は、商品管理サーバ１０２およびスキャナ１０４の機能ブロック図である。
商品管理サーバ１０２およびスキャナ１０４の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コアプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する有線または無線の通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。

（スキャナ１０４）
スキャナ１０４は、ユーザインタフェース処理部１６０、データ処理部１６２、通信部１６４およびデータ格納部１６６を含む。
ユーザインタフェース処理部１６０は、ユーザからの操作を受け付けるほか、画像表示や音声出力など、ユーザインタフェースに関する処理を担当する。通信部１６４は、インターネット等を介して外部装置との通信処理を担当する。データ格納部１６６は各種データを格納する。データ処理部１６２は、ユーザインタフェース処理部１６０および通信部１６４により取得されたデータ、データ格納部１６６に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ格納部１６６は、ユーザインタフェース処理部１６０、通信部１６４およびデータ格納部１６６のインタフェースとしても機能する。

ユーザインタフェース処理部１６０は、ユーザからの入力を受け付ける入力部１６９、ユーザに対して画像や音声等の各種情報を出力する出力部１７０および陳列棚１１０を撮像する撮像部１７２を含む。

通信部１６４は、データを送信する送信部１７４と、データを受信する受信部１７６を含む。送信部１７４は、スキャン信号を送信するスキャン信号送信部１７８を含む。送信部１７４は、また、陳列棚１１０の撮像画像である陳列棚画像２３０を商品管理サーバ１０２に送信する。

（商品管理サーバ１０２）
商品管理サーバ１０２は、通信部１８０、データ処理部１８２およびデータ格納部１８４を含む。
通信部１８０は、インターネット等を介して外部装置との通信処理を担当する。データ格納部１８４は各種データを格納する。データ処理部１８２は、通信部１８０により取得されたデータ、データ格納部１８４に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１８２は、通信部１８０およびデータ格納部１８４のインタフェースとしても機能する。

通信部１８０は、データを送信する送信部１８６と、データを受信する受信部１８８を含む。
送信部１８６は、商品情報送信部１９０と棚割画像送信部１９２を含む。商品情報送信部１９０は、電子棚札１０６に札ＩＤ、商品ＩＤとともに商品情報を送信する。棚割画像送信部１９２は、棚割画像を店舗端末１０８等の外部装置に送信する。受信部１８８は、撮像画像受信部１９４を含む。撮像画像受信部１９４は、スキャナ１０４から陳列棚画像２３０を受信する。

データ格納部１８４は、商品情報格納部２０４、棚割情報格納部２０６および棚割画像格納部２０８を含む。
商品情報格納部２０４は、商品情報（商品テーブル）を格納する。商品情報については次の図５に関連して後述する。棚割情報格納部２０６は、棚割情報を格納する。棚割情報については図６に関連して後述する。棚割画像格納部２０８は、棚割画像１３０（図３参照）を格納する。棚割画像は、撮影日時および棚ＩＤごとに格納される。

データ処理部１８２は、棚札検出部１９６、棚割分析部１９８、棚特定部２００および棚割生成部２０２を含む。
棚札検出部１９６は、陳列棚画像２３０から電子棚札１０６の画像領域を特定し、電子棚札１０６の画像から商品コード画像（二次元コード）を抽出し、商品コード画像から商品ＩＤを検出する。棚札検出部１９６は、各電子棚札１０６の位置座標（中心座標）も検出する。また、棚札検出部１９６は、棚識別札１１８を画像認識することにより、棚ＩＤも検出する。棚特定部２００は、陳列棚画像２３０に含まれる「陳列棚１１０に対応する画像領域」として棚領域を特定する。また、棚特定部２００は、棚領域に基づいて、陳列棚１１０の段数を検出する。棚割分析部１９８は、商品ＩＤおよび棚領域、商品テーブル等に基づいて棚割情報を生成する。棚割生成部２０２は、棚割情報に基づいて棚割画像１３０を生成する。

図５は、商品情報２１０のデータ構造図である。
商品情報２１０は、商品管理サーバ１０２の商品情報格納部２０４に格納される。上述したように、商品は商品ＩＤにより識別される。商品には、商品名、価格、種別等が対応づけられる。商品情報２１０は、店内にあるすべての商品の商品情報がまとめて登録される。

図６は、棚割情報２２０のデータ構造図である。
棚割情報２２０は、商品管理サーバ１０２の棚割情報格納部２０６に格納される。図６に示す棚割情報２２０は、２０２０年３月１日において、どの商品がどの陳列棚１１０のどこにあるかを示す情報である。スキャナ１０４は陳列棚１１０を撮像し、陳列棚画像２３０を商品管理サーバ１０２に送信する。商品管理サーバ１０２の棚特定部２００は陳列棚画像２３０から棚領域を特定し、棚の段数を特定する。次に、棚札検出部１９６は、撮像画像に含まれる複数の電子棚札１０６（商品コード画像）を検出し、各商品の陳列棚１１０における位置と収納サイズを検出する。棚割分析部１９８は、このようにして検出された情報を棚割情報２２０として棚割情報格納部２０６に登録する。棚割情報２２０は、撮影日時ごとに登録される。

たとえば、商品（Ｍ１）は、陳列棚１１０（Ｑ１）の位置（Ｌ１，Ｃ１）に格納されている。商品（Ｍ１）に対応づけられる札ＩＤ＝Ｒ１の電子棚札１０６の位置座標はＰ１である。商品（Ｍ１）の収納サイズは「Ｓ１」となっている（図２，図３参照）。このように、棚割情報２２０においては、店内にあるすべての商品の格納場所と収納サイズがまとめて登録される。棚割生成部２０２は、棚割情報２２０に基づいて、撮影日時（調査日時）ごとに棚割画像１３０を生成する。

図７は、通常時における電子棚札１０６の外観図である。
電子棚札１０６は、商品名領域２２２に商品名を表示させ、価格領域２２４に商品価格を表示させる。また、商品コード画像は商品コード領域２２６に表示される。

電子棚札１０６のモニタは、電子ペーパーあるいは液晶などの既知のモニタであればよい。上述したように、商品管理サーバ１０２は、商品ＩＤとともに商品情報を各電子棚札１０６に送信し、電子棚札１０６は受信した商品情報にしたがって表示を自動的に変化させる。このため、電子棚札１０６には、商品の値段の変更等を簡単に行えるメリットがある。

図８は、拡大時における電子棚札１０６の外観図である。
上述したように、スキャナ１０４は電子棚札１０６を撮像し、商品管理サーバ１０２は陳列棚画像２３０から商品コード領域２２６を画像認識する。陳列棚画像２３０が十分な解像度を有するときには、商品管理サーバ１０２の棚札検出部１９６は各電子棚札１０６の商品コード画像から商品ＩＤを検出できる。しかし、陳列棚画像２３０の解像度が不十分な場合には、棚札検出部１９６が電子棚札１０６から商品ＩＤを検出しづらくなる可能性もある。そこで、このような場合を想定したオプション構成として、商品コード領域２２６を電子棚札１０６のモニタにおいて拡大表示させることも可能である。図８は、この拡大表示をしたときの電子棚札１０６を示す。

拡大表示をさせたいときには、店員はスキャナ１０４からスキャン信号を陳列棚１１０に向けて送信する。陳列棚１１０の各電子棚札１０６はスキャン信号を受信する。電子棚札１０６は、スキャン信号を受信したときには、商品コード領域２２６を拡大表示させる。店員は、各電子棚札１０６において商品コード領域２２６が拡大した状態において陳列棚１１０を撮像する。撮像時においては、商品コード画像が通常時よりも大きく映るため、棚札検出部１９６は、陳列棚画像２３０からより確実に商品ＩＤを検出しやすくなる。陳列棚１１０における複数の電子棚札１０６は、スキャナ１０４からスキャン信号を受信したときには一斉に商品コード領域２２６を拡大表示させる。また、拡大表示は、３〜５秒間程度の一定時間継続する。拡大表示期間の終了後、商品コード領域２２６は通常表示に戻る。

図９は、棚割画像の生成過程を示すフローチャートである。
スキャン信号の送信および商品コード領域２２６の拡大表示は必須ではないが、ここではスキャン信号にしたがって商品コード領域２２６を拡大表示させるという前提で説明する。商品コード領域２２６の拡大表示をしなくても陳列棚画像２３０から商品ＩＤを検出可能であるときには、以下に示す処理Ｓ１０およびＳ１２は省略可能である。

店員は、まず、スキャナ１０４からスキャン信号を陳列棚１１０に送信する（Ｓ１０）。陳列棚１１０に設置される複数の電子棚札１０６は商品コード領域２２６を拡大表示させる（Ｓ１２）（図８参照）。店員は、陳列棚１１０を撮像する（Ｓ１４）。スキャナ１０４の送信部１７４は、陳列棚画像２３０（陳列棚１１０および複数の電子棚札１０６の画像を含む）を商品管理サーバ１０２に送信する（Ｓ１６）。

商品管理サーバ１０２の棚特定部２００は、陳列棚画像２３０を画像認識し、棚領域を特定する（Ｓ１８）。棚領域の特定方法は既知技術の応用により可能であるが、たとえば、陳列棚１１０の外枠に所定色の枠線を設定しておき、この枠線の範囲内を棚領域として認識してもよい。棚札検出部１９６は、陳列棚画像２３０に映る棚識別札１１８から棚ＩＤを検出する（Ｓ１８）。

棚札検出部１９６は、また、陳列棚画像２３０に映る複数の電子棚札１０６から複数の商品ＩＤを検出する（Ｓ２２）。次に、棚札検出部１９６は、棚領域における商品ＩＤ（電子棚札１０６）の位置座標に基づいて、商品ＩＤごとの位置座標（配置）を特定する（Ｓ２４）。また、上述の方法に基づいて、棚割分析部１９８は、各商品の収納サイズも特定する。

棚割分析部１９８は、棚ＩＤ、商品ＩＤ、商品の位置および収納サイズを棚割情報２２０に登録する（Ｓ２６）。棚割生成部２０２は、棚割情報２２０に基づいて、棚割画像１３０を生成する（Ｓ２８）。

以上、実施形態に基づいて棚割分析システム１００を説明した。
棚割分析システム１００によれば、店員がスキャナ１０４により陳列棚１１０を撮像するだけで、棚割情報２２０および棚割画像１３０を生成できる。このため、陳列棚１１０の棚割を簡易にデータ化（デジタル化）できる。たとえば、１２月２４日の棚割を決める場合、昨年１２月２４日の棚割情報２２０を参照することで去年と同じ「クリスマスイブのための棚割」を再現できる。昨年のクリスマスイブの棚割情報２２０から棚割画像１３０を生成し、店員はタブレットに表示される棚割画像１３０を参照しながら、商品の陳列作業を行えばよい。

あるいは、過去の売上を分析した場合、５月１５日にもっとも売上が高かったとする。この場合には、５月１５日の棚割を再現することで継続的に売上を向上できる可能性がある。このように、棚割を簡易かつ高頻度にてデータ化することは、小売店の棚割分析にとって有効である。

また、本実施形態においては、スキャナ１０４により陳列棚１１０を撮像するとき、陳列棚１１０に設置される複数の電子棚札１０６は商品コード画像を一斉に拡大表示させることもできる。このため、撮像画像において商品ＩＤを検出しやすくなる。

地域を担当する責任者が棚割を各フランチャイズ店舗に指示することもある。棚割をデータ化できれば、指示通りに棚割が行われているか確認しやすくなる。たとえば、責任者は棚割画像１３０を各店舗に送信し、店舗からは実際の陳列棚１１０の撮像画像を商品管理サーバ１０２に送信する。商品管理サーバ１０２は各店舗の棚割画像１３０を生成し、責任者は指示した棚割画像１３０と実際の棚割画像１３０が一致しているかを確認してもよい。

なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。

［変形例］
本実施形態においては、商品と商品の境界線を電子棚札１０６の中心座標および陳列棚１１０の端部（棚端部１２０）を基準として特定するとして説明した。変形例として、商品管理サーバ１０２のデータ処理部１８２は商品認識部（図示せず）を備えてもよい。商品認識部は棚割画像１３０を画像認識することにより各商品の画像領域（以下、「商品領域」とよぶ）を特定してもよい。また、棚割分析部１９８は、棚領域および商品領域を比べることにより、棚領域に占める商品領域の面積割合として各商品の収納サイズを算出してもよい。

電子棚札１０６は、商品の中心に設置されることが望ましい。中心に設置されない場合でも、商品認識部により商品領域を画像認識することにより、商品の収納サイズを適切に特定しやすくなる。

本実施形態においては、商品管理サーバ１０２は電子棚札１０６の商品コード領域２２６を画像認識し、商品コード領域２２６から商品ＩＤを検出するとして説明した。変形例として、商品管理サーバ１０２の棚札検出部１９６は、電子棚札１０６そのものを画像認識することにより商品を特定してもよい。たとえば、図７に示す電子棚札１０６を含む棚割画像１３０が取得されたときには、棚札検出部１９６は商品名領域２２２から商品名を読み取ることで、各電子棚札１０６に対応づけられる商品を特定してもよい。

本実施形態においては、商品の収納サイズを棚割画像１３０の座標値から計算するとして説明した。収納サイズ（横幅）は、複数種類のサイズに典型化されてもよい。たとえば、収納スペース（格納空間）の大きさを、大きい順にＳＡ、ＳＢ、ＳＣ、ＳＤ、ＳＥとして分類してもよい。具体的には、商品の収納スペースの横幅について、ＳＡは１段全体、ＳＢは１段の半分以上、ＳＣは１段の１／３以上、ＳＤは１段の１／４以上、ＳＥは１段の１／４未満であることを示す。たとえば、商品１１２ａ（Ｍ１）の収納スペースは段Ｌ１の１／４以上、１／３以下なので「ＳＤ」となる。

本実施形態においては、陳列棚画像２３０は静止画像であるとして説明したが、陳列棚画像２３０は動画像であってもよい。動画像は複数の静止画像の集合であるため、商品管理サーバ１０２の棚札検出部１９６は動画像に含まれる複数の静止画像から好適な１以上の静止画像を選択し、これらに基づいて商品ＩＤ等のＩＤを検出してもよい。

本実施形態においては、電子棚札１０６を対象として説明した。変形例として、電子棚札１０６ではなく、通常の紙に二次元コードを印字した棚札を利用してもよい。この場合も、スキャナ１０４により陳列棚１１０を撮像し、商品管理サーバ１０２は撮像画像から棚札に対応する画像領域を特定し、棚札の画像領域から商品ＩＤを検出すればよい。

本実施形態における電子棚札１０６は、札ＩＤ、商品ＩＤおよび商品情報を記憶し、商品ＩＤ（商品コード画像）と商品情報をモニタに表示させる。商品管理サーバ１０２は、札ＩＤ、商品ＩＤおよび商品情報を対応づけて登録する。商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０から１以上の商品ＩＤおよび棚ＩＤを検出する。これにより、商品管理サーバ１０２は、棚ＩＤおよび１以上の商品ＩＤを対応づける。また、商品ＩＤには札ＩＤがあらかじめ対応づけられているので、棚ＩＤと１以上の札ＩＤも対応づけられる。すなわち、陳列棚画像２３０により、商品管理サーバ１０２は「どの陳列棚１１０（棚ＩＤ）にどの商品（商品ＩＤ）が格納されているか」「どの陳列棚１１０（棚ＩＤ）にどの電子棚札１０６（札ＩＤ）が設置されているか」を把握できる。

上述のアルゴリズムにおいては、電子棚札１０６が表示する商品ＩＤがキーとなる。商品ＩＤではなく札ＩＤを電子棚札１０６のモニタに表示させ、これを画像認識することによっても同様のシステムを構築可能である。札ＩＤは電子棚札１０６の筐体にシールとして貼付されてもよいし、筐体そのものに印字されてもよい。一方、商品管理サーバ１０２は、札ＩＤ、商品ＩＤおよび商品情報を対応づけて登録する。商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０から１以上の札ＩＤおよび棚ＩＤを検出する。これにより、商品管理サーバ１０２は、棚ＩＤおよび１以上の札ＩＤを対応づける。また、札ＩＤには商品ＩＤがあらかじめ対応づけられているので、棚ＩＤと１以上の商品ＩＤも対応づけられる。この場合にも、陳列棚画像２３０により、商品管理サーバ１０２は「どの陳列棚１１０（棚ＩＤ）にどの電子棚札１０６（札ＩＤ）が設置されているか」「どの陳列棚１１０（棚ＩＤ）にどの商品（書品ＩＤ）が格納されているか」を把握できる。

本実施形態においては、商品ＩＤおよび商品の位置座標、収納サイズを電子棚札１０６により検出するとして説明した。変形例として、スキャナ１０４により商品ＩＤを検出してもよい。具体的には、商品管理サーバ１０２ではなく、スキャナ１０４が、棚札検出部１９６、棚特定部２００、棚割分析部１９８の機能を備えてもよい。スキャナ１０４の棚特定部２００は、陳列棚画像２３０から棚領域を特定し、棚札検出部１９６は陳列棚画像２３０から商品ＩＤおよび棚ＩＤを特定する。また、スキャナ１０４の棚札検出部１９６は、商品ＩＤごとに位置座標および収納サイズを上述と同様の方法により特定してもよい。スキャナ１０４の棚割分析部１９８はこのようにして特定された情報から棚割情報２２０を生成する。スキャナ１０４の送信部１７４は、このようにして分析された棚割情報を商品管理サーバ１０２に送信してもよい。

本実施形態においては、商品管理サーバ１０２の棚割生成部２０２が商品情報２１０から棚割画像１３０を生成するとして説明した。商品管理サーバ１０２ではなく、他の装置、たとえば、店舗端末１０８が棚割生成部２０２を備えてもよい。この場合には、商品管理サーバ１０２は棚割情報２２０を店舗端末１０８に送信し、店舗端末１０８は棚割情報２２０に基づいて棚割画像１３０を生成してもよい。

電子棚札１０６の画像認識に加えて、商品の画像認識を併用してもよい。商品管理サーバ１０２は、陳列棚画像２３０にから商品領域を認識することにより、各商品の商品境界線１１６、収納サイズ、在庫数をチェックしてもよい。また、商品管理サーバ１０２の画像認識部（不図示）は、商品画像に基づいて商品種別を認識してもよい。

陳列棚１１０は、重量センサを備えてもよい。陳列棚１１０の送信部（不図示）は、重量センサにより各商品の重量を計測し、商品ＩＤと商品重量を対応づけて商品管理サーバ１０２に送信してもよい。商品管理サーバ１０２は在庫検出部（不図示）を備え、商品重量を商品１個の単体重量で割ることにより商品数を検出する。在庫検出部は、棚割情報２２０に検出された商品数を登録してもよい。在庫検出部は、商品数が少ない商品については、外部業者のシステムに対して商品の発注を自動的に実行してもよい。

本実施形態においては、通常時においては二次元コードを小サイズにて表示させ、スキャン信号の受信時において二次元コードを拡大表示させるとして説明した（以下、「拡大機能」とよぶ）。変形例として、通常時においてＩＤ表示部１４８は二次元コードを表示させないとしてもよい。ＩＤ表示部１４８は、スキャン信号を受信したとき、二次元コードを表示させるとしてもよい（以下、「切替機能」とよぶ）。電子棚札１０６は、拡大機能および切替機能の双方を備え、店員による設定に応じていずれか一方の機能を有効化するとしてもよい。あるいは、電子棚札１０６は、これら２機能のうちいずれか一方のみを備えるとしてもよい。

本実施形態においては、スキャナ１０４から電子棚札１０６に無線通信によりスキャン信号を送信するとして説明した。変形例として、陳列棚１１０に送信ボタンを設置し、陳列棚１１０の送信ボタンを押したとき、陳列棚１１０から各電子棚札１０６にスキャン信号を有線または無線にて送信してもよい。また、スキャナ１０４以外の外部装置、たとえば、商品管理サーバ１０２、店舗端末１０８から電子棚札１０６にスキャン信号を送信してもよい。

本実施形態により得られた商品情報２１０あるいは棚割画像１３０により、売上と棚割の分析が可能になると考えられる。たとえば、棚割画像１３０を入力情報とし、棚割画像１３０の取得日における売上を出力情報とする人工知能（ニューラルネットワーク）により、棚割と売上の関係を分析してもよい。たとえば、商品Ａは下段にあるときに売れ行きがよくなる、商品Ａと商品Ｂの場所が近いときには両方の商品の売れ行きがよくなる、などの分析が考えられる。

電子棚札に関連して、下記の発明が認識される。
ＩＤを格納するＩＤ格納部と、
前記ＩＤを示す二次元コードを表示させるＩＤ表示部と、
外部装置から、ＩＤに対応づけられる商品情報を受信する商品情報受信部と、
前記受信された商品情報を表示させる商品情報表示部と、
外部装置から、スキャン信号を受信するスキャン信号受信部と、を備え、
前記ＩＤ表示部は、前記スキャン信号が受信されたことを条件として前記二次元コードを表示させる、または、前記スキャン信号が受信されたときに前記二次元コードを拡大表示させることを特徴とする電子棚札。

１００ 棚割分析システム、１０２ 商品管理サーバ、１０４ スキャナ、１０６ 電子棚札、１０８ 店舗端末、１１０ 陳列棚、１１２ 商品、１１６ 商品境界線、１１８ 棚識別札、１２０ 棚端部、１３０ 棚割画像、１６０ ユーザインタフェース処理部、１６２ データ処理部、１６４ 通信部、１６６ データ格納部、１６９ 入力部、１７０ 出力部、１７２ 撮像部、１７４ 送信部、１７６ 受信部、１７８ スキャン信号送信部、１８０ 通信部、１８２ データ処理部、１８４ データ格納部、１８６ 送信部、１８８ 受信部、１９０ 商品情報送信部、１９２ 棚割画像送信部、１９４ 撮像画像受信部、１９６ 棚札検出部、１９８ 棚割分析部、２００ 棚特定部、２０２ 棚割生成部、２０４ 商品情報格納部、２０６ 棚割情報格納部、２０８ 棚割画像格納部、２１０ 商品情報、２２０ 棚割情報、２２２ 商品名領域、２２４ 価格領域、２２６ 商品コード領域、２３０ 陳列棚画像

Claims (6)

1. 商品に対応する位置に棚札が設置される陳列棚の撮像画像を取得する画像取得部と、
   前記撮像画像から前記棚札とその位置座標を検出する棚札検出部と、
   前記棚札および前記位置座標の組み合わせに基づいて、前記陳列棚に格納される商品の種別および格納位置を特定する棚割分析部と、を備えることを特徴とする棚割分析システム。
2. 前記撮像画像から前記陳列棚に対応する棚領域を特定する棚特定部と、
   前記棚領域および前記棚札の位置座標に基づいて、前記陳列棚の棚割を示す棚割画像を生成する棚割生成部と、を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の棚割分析システム。
3. 前記棚割分析部は、更に、１以上の棚札の位置座標に基づいて、前記陳列棚における各商品の格納空間の大きさを評価することを特徴とする請求項１または２に記載の棚割分析システム。
4. 商品に対応する位置に棚札が設置される陳列棚の撮像画像を取得するステップと、
   前記撮像画像から前記棚札とその位置座標を検出するステップと、
   前記棚札と前記位置座標に基づいて、前記陳列棚に格納される商品の種別および格納位置を特定するステップと、を備えることを特徴とする棚割分析方法。
5. 商品に対応する位置に棚札が設置される陳列棚の撮像画像から、前記棚札とその位置座標を検出する機能と、
   前記棚札と前記位置座標に基づいて、前記陳列棚に格納される商品の種別および格納位置を特定する機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする棚割分析プログラム。
6. 商品に対応する位置に棚札が設置される陳列棚において、１以上の棚札の位置座標を示す第１情報と、
   前記１以上の棚札に対応する商品の種別を示す第２情報と、を含むことを特徴とする棚割分析データ。

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