JP2022061882A - 購買状況分析支援装置及び購買状況分析支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる購買状況分析支援装置及び購買状況分析支援プログラムを得る。【解決手段】購買状況分析支援装置１０は、分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、上記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得する取得部１１Ａと、取得部１１Ａによって取得された各情報を用いて、属性情報が示す属性毎に、購買情報を分類し、かつ、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方を分類する分類部１１Ｂと、分類部１１Ｂによる分類結果を用いて、共通の上記属性毎に、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける関連付部１１Ｃと、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、購買状況分析支援装置及び購買状況分析支援プログラムに関する。

従来、商業地域、観光地、都市部等の各種商品やサービス等に対する購買行為が行われる地域における購買状況の分析に寄与することのできる技術として、以下の技術があった。

特許文献１には、マーケティング情報の分析方法が開示されている。この分析方法は、生活指標に基づいて地域を区分した地域単位を定義するステップと、複数の地域単位に対して生活指標が類似する地域単位をグループ化した生活圏を生成するステップと、該生活圏に基づいてマーケティング情報を分析する分析ステップとからなる。

また、特許文献２には、顧客のＰＯＳデータから販売情報を収集し、収集した前記顧客の販売情報と当該顧客の個人情報とを結び付けた顧客集計データを作成する顧客情報収集手段を備えたマーケティング装置が開示されている。このマーケティング装置は、前記顧客集計データを基に、非階層的クラスタリングと階層的クラスタリングとにより、前記顧客のライフスタイル別のセグメントへ前記顧客をクラスタリングするセグメンテーション分析手段を備える。

特開２００２－１４０４９０号公報 特開２０１４－０４８７８０号公報

ところで、購買状況の分析を行う上では、購買する人の購買する地域に対する感情がポジティブであるのか、ネガティブであるのか、といった感情の傾向や、購買対象を購買する際の行動パターンの傾向を把握することは極めて重要である。

しかしながら、特許文献１及び特許文献２に開示されている技術は、購買活動を行う人の感情及び行動パターンについては考慮されておらず、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができない、という問題点があった。

本発明は、以上の事情に鑑みて成されたものであり、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる購買状況分析支援装置及び購買状況分析支援プログラムを提供することを目的とする。

請求項１に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置は、分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、前記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された各情報を用いて、前記属性情報が示す属性毎に、前記購買情報を分類し、かつ、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方を分類する分類部と、前記分類部による分類結果を用いて、共通の前記属性毎に、前記購買情報の分類結果と、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける関連付部と、を備える。

請求項１に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置によれば、分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、上記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得し、取得した各情報を用いて、属性情報が示す属性毎に、購買情報を分類し、かつ、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方を分類し、分類結果を用いて、共通の属性毎に、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付けることで、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

請求項２に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置は、請求項１に記載の購買状況分析支援装置であって、前記関連付部による関連付けの結果を示す情報を提示する提示部、を更に備える。

請求項２に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置によれば、共通の属性毎の、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、の関連付けの結果を示す情報を提示することで、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

請求項３に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置は、請求項２に記載の購買状況分析支援装置であって、前記提示部が、前記関連付けの結果を示す情報を地図画像に合成して提示する。

請求項３に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置によれば、関連付けの結果を示す情報を地図画像に合成して提示することで、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

請求項４に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置は、請求項３に記載の購買状況分析支援装置であって、前記地図画像が、ソーシャルヒートマップ画像であるものである。

請求項４に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置によれば、上記地図画像を、ソーシャルヒートマップ画像とすることで、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

請求項５に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置は、請求項１～請求項４の何れか１項に記載の購買状況分析支援装置であって、前記属性が、性別、年齢、及び居住地の少なくとも１つを含む。

請求項５に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置によれば、属性を、性別、年齢、及び居住地の少なくとも１つを含むものとすることで、含めた属性毎の人の購買活動を行う際の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

請求項６に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置は、請求項１～請求項５の何れか１項に記載の購買状況分析支援装置であって、前記複数の人が、前記購買情報に対応する人と、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方に対応する人と、が異なる人であるものである。

請求項６に記載の本発明に係る購買状況分析支援装置によれば、上記複数の人を、購買情報に対応する人と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方に対応する人と、が異なる人とすることで、汎用的な分析を実施することができる。

請求項７に記載の本発明に係る購買状況分析支援プログラムは、分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、前記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得し、取得した各情報を用いて、前記属性情報が示す属性毎に、前記購買情報を分類し、かつ、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方を分類し、分類結果を用いて、共通の前記属性毎に、前記購買情報の分類結果と、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける、処理をコンピュータに実行させる。

請求項７に記載の本発明に係る購買状況分析支援プログラムによれば、分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、上記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得し、取得した各情報を用いて、属性情報が示す属性毎に、購買情報を分類し、かつ、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方を分類し、分類結果を用いて、共通の属性毎に、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付けることで、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

以上説明したように、本発明によれば、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

実施形態に係る購買状況分析支援システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る購買状況分析支援システムの機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る対象領域情報データベースの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る購買情報データベースの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る感情情報データベースの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る行動パターン情報データベースの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る関連付情報データベースの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る購買状況分析支援処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る関連付情報提示処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る関連付情報表示処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る初期画面の構成の一例を示す正面図である。 実施形態に係る関連付結果画面の構成の一例を示す正面図である。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態例を詳細に説明する。なお、本実施形態では、本発明を、サーバコンピュータ等により構成された購買状況分析支援装置と、各々対象者が個別に用いる端末である複数の対象者端末と、を含む購買状況分析支援システムに適用した場合について説明する。

まず、図１及び図２を参照して、本実施形態に係る購買状況分析支援システム９０の構成を説明する。図１は、本実施形態に係る購買状況分析支援システム９０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。また、図２は、本実施形態に係る購買状況分析支援システム９０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る購買状況分析支援システム９０は、ネットワーク８０に各々アクセス可能とされた、購買状況分析支援装置１０と、複数の対象者端末３０と、を含む。なお、購買状況分析支援装置１０の例としては、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータ等の情報処理装置が挙げられる。また、対象者端末３０の例としては、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant、携帯情報端末）等の携帯型の端末が挙げられる。

本実施形態に係る対象者端末３０は、購買状況分析支援システム９０の利用対象となる複数の対象者が各々所持する端末である。対象者端末３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、一時記憶領域としてのメモリ３２、不揮発性の記憶部３３、タッチパネル等の入力部３４、液晶ディスプレイ等の表示部３５及び媒体読み書き装置（Ｒ／Ｗ）３６を備えている。また、対象者端末３０は、カメラ３８、マイク３９、ＧＰＳ（Global Positioning Systems）４０、及び無線通信部４２を備えている。ＣＰＵ３１、メモリ３２、記憶部３３、入力部３４、表示部３５、媒体読み書き装置３６、カメラ３８、マイク３９、ＧＰＳ４０、及び無線通信部４２はバスＢ１を介して互いに接続されている。媒体読み書き装置３６は、記録媒体３７に書き込まれている情報の読み出し及び記録媒体３７への情報の書き込みを行う。

記憶部３３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部３３には、関連付情報表示プログラム３３Ａが記憶されている。関連付情報表示プログラム３３Ａは、関連付情報表示プログラム３３Ａが書き込まれた記録媒体３７が媒体読み書き装置３６にセットされ、媒体読み書き装置３６が記録媒体３７からの関連付情報表示プログラム３３Ａの読み出しを行うことで、記憶部３３へ記憶される。ＣＰＵ３１は、関連付情報表示プログラム３３Ａを記憶部３３から読み出してメモリ３２に展開し、関連付情報表示プログラム３３Ａが有するプロセスを順次実行する。

一方、購買状況分析支援装置１０は、購買状況分析支援システム９０で取り扱う各種情報を統括的に保管して管理する装置である。購買状況分析支援装置１０は、ＣＰＵ１１、一時記憶領域としてのメモリ１２、不揮発性の記憶部１３、キーボードとマウス等の入力部１４、液晶ディスプレイ等の表示部１５、媒体読み書き装置１６及び通信インタフェース(Ｉ／Ｆ)部１８を備えている。ＣＰＵ１１、メモリ１２、記憶部１３、入力部１４、表示部１５、媒体読み書き装置１６及び通信Ｉ／Ｆ部１８はバスＢ２を介して互いに接続されている。媒体読み書き装置１６は、記録媒体１７に書き込まれている情報の読み出し及び記録媒体１７への情報の書き込みを行う。

記憶部１３はＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部１３には、購買状況分析支援プログラム１３Ａ及び関連付情報提示プログラム１３Ｂが記憶されている。購買状況分析支援プログラム１３Ａは、購買状況分析支援プログラム１３Ａが書き込まれた記録媒体１７が媒体読み書き装置１６にセットされ、媒体読み書き装置１６が記録媒体１７からの購買状況分析支援プログラム１３Ａの読み出しを行うことで、記憶部１３へ記憶される。また、関連付情報提示プログラム１３Ｂは、関連付情報提示プログラム１３Ｂが書き込まれた記録媒体１７が媒体読み書き装置１６にセットされ、媒体読み書き装置１６が記録媒体１７からの関連付情報提示プログラム１３Ｂの読み出しを行うことで、記憶部１３へ記憶される。ＣＰＵ１１は、購買状況分析支援プログラム１３Ａ及び関連付情報提示プログラム１３Ｂを記憶部１３から読み出してメモリ１２に展開し、購買状況分析支援プログラム１３Ａ及び関連付情報提示プログラム１３Ｂが各々有するプロセスを順次実行する。

また、記憶部１３には、対象領域情報データベース１３Ｃ、購買情報データベース１３Ｄ、感情情報データベース１３Ｅ、行動パターン情報データベース１３Ｆ、及び関連付情報データベース１３Ｇが記憶される。対象領域情報データベース１３Ｃ、購買情報データベース１３Ｄ、感情情報データベース１３Ｅ、行動パターン情報データベース１３Ｆ、及び関連付情報データベース１３Ｇについては、詳細を後述する。

次に、図２を参照して、本実施形態に係る購買状況分析支援装置１０及び対象者端末３０の機能的な構成について説明する。

図２に示すように、購買状況分析支援装置１０は、取得部１１Ａ、分類部１１Ｂ、関連付部１１Ｃ、及び提示部１１Ｄを含む。購買状況分析支援装置１０のＣＰＵ１１が購買状況分析支援プログラム１３Ａ及び関連付情報提示プログラム１３Ｂを実行することで、取得部１１Ａ、分類部１１Ｂ、関連付部１１Ｃ、及び提示部１１Ｄとして機能する。

本実施形態に係る取得部１１Ａは、分析対象とする空間（以下、「分析対象空間」という。）での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得する。また、取得部１１Ａは、上記分析対象空間での複数の人による、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、上記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得する。本実施形態では、購買情報が、購買対象及び購買代金の双方を含むものとされているが、これに限るものでない。購買情報が、購買対象及び購買代金の何れか一方のみを含むものとしてもよい。また、購買した店を示す情報、購買対象のジャンルを示す情報、電子決済による購買及び現金による購買の別を示す情報等の他の購買に関する情報を購買情報に含める形態としてもよい。また、本実施形態では、取得部１１Ａが、感情情報及び行動パターン情報の双方を取得するものとされているが、これに限るものでない。取得部１１Ａが、感情情報及び行動パターン情報の何れか一方のみを取得するものとしてもよい。

また、本実施形態では、上記属性が、性別、年齢、及び居住地の全てを含むものとされているが、これに限るものでない。上記属性が、性別、年齢、及び居住地のうちの１つ、又は２つの組み合わせのみを含むものとしてもよい。また、職業、役職、趣味等の他の該当者に関する情報を上記属性に含める形態としてもよい。また、本実施形態では、上記複数の人として、購買情報に対応する人と、感情情報及び行動パターン情報の双方に対応する人と、が異なる人とされているが、これに限るものでない。上記複数の人として、購買情報に対応する人と、感情情報及び行動パターン情報の何れか一方に対応する人と、が異なる人とされている形態としてもよい。また、これらの形態とは逆に、購買情報に対応する人と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方に対応する人と、が同一の人とされている形態としてもよい。

また、本実施形態に係る分類部１１Ｂは、取得部１１Ａによって取得された各情報を用いて、属性情報が示す属性毎に、購買情報を分類し、かつ、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方（本実施形態では、双方）を分類する。

また、本実施形態に係る関連付部１１Ｃは、分類部１１Ｂによる分類結果を用いて、共通の属性毎に、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける。本実施形態では、分類部１１Ｂが、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の双方の分類結果と、を関連付けるものとされているが、これに限るものでない。分類部１１Ｂが、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の何れか一方の分類結果と、を関連付けるものとする形態としてもよい。

そして、本実施形態に係る提示部１１Ｄは、関連付部１１Ｃによる関連付けの結果を示す情報（以下、「関連付情報」ともいう。）を提示する。本実施形態に係る提示部１１Ｄは、上記関連付情報の提示を、要求された対象者端末３０に当該関連付情報に関する情報を送信して、当該対象者端末３０の表示部３５により表示させることで行っているが、これに限るものではない。例えば、購買状況分析支援装置１０の表示部１５により表示させることにより、上記関連付情報の提示を行う形態としてもよい。また、提示部１１Ｄによる関連付情報の提示は表示部による表示による提示に限らず、音声による提示や、画像形成装置（所謂プリンタ）による印刷による提示を適用する形態としてもよい。

一方、本実施形態に係る提示部１１Ｄは、関連付情報を地図画像に合成して提示する。特に、本実施形態では、上記地図画像として、ソーシャルヒートマップ画像を適用している。ソーシャルヒートマップ画像は、対応する領域の通常表示される地図画像に重ねて濃度や色が異なる領域を表示することで、対象者のカテゴリーに適合した情報が多い場所を強調した地図を示す画像である。即ち、本実施形態では、各対象者に対して予め複数の設問に回答してもらい、回答結果を分析して分類することにより各対象者のカテゴリーを事前に決定する。そして、本実施形態に係るソーシャルヒートマップ画像は、利用する対象者のカテゴリーに適合した情報（本実施形態では、ＳＮＳ（Social Networking Service）において投稿された情報。）が多い場所ほど濃度が高くなるように地図画像に重ねて表示する。但し、この濃度を変える形態に限らず、高い濃度から低い濃度の順に、赤色→黄色→緑色といったように色を変える形態としてもよい。

本実施形態では、購買状況分析支援装置１０がネットワーク８０等を介して、購買状況分析支援システム９０が取り扱い対象としている領域（以下、「対象領域」という。）の各々のソーシャルヒートマップ画像の最新版を提供するサーバに接続されている。そして、購買状況分析支援装置１０は、このサーバからソーシャルヒートマップ画像の最新版を取得して、後述する対象領域情報データベース１３Ｃ（図３も参照。）に記憶されているソーシャルヒートマップ画像を逐次更新するものとしている。但し、この形態に限らず、購買状況分析支援装置１０自身により、各対象者に対応するソーシャルヒートマップ画像を逐次更新する形態としてもよい。

一方、本実施形態に係る対象者端末３０は、受信部３１Ａ及び表示制御部３１Ｂを含む。対象者端末３０のＣＰＵ３１が関連付情報表示プログラム３３Ａを実行することで、受信部３１Ａ及び表示制御部３１Ｂとして機能する。

本実施形態に係る受信部３１Ａは、購買状況分析支援装置１０の関連付部１１Ｃによって関連付けされた結果を示す関連付情報を購買状況分析支援装置１０から受信する。また、表示制御部３１Ｂは、受信部３１Ａによって受信された関連付情報に関する情報を表示部３５に表示する制御を行う。

次に、図３を参照して、本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｃについて説明する。図３は、本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｃの構成の一例を示す模式図である。

本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｃは、上述した対象領域に関する情報が登録されたデータベースである。図３に示すように、本実施形態に係る対象領域情報データベース１３Ｃは、対象領域名、ソーシャルヒートマップ画像、対象地区名、及び対象地区位置の各情報が記憶される。

上記対象領域名は、上記対象領域の各々の名称を示す情報であり、上記ソーシャルヒートマップ画像は、対応する対象領域名が示す対象領域における対象者別の上述したソーシャルヒートマップ画像を示す情報である。また、上記対象地区名は、対応する対象領域の内部に存在する地区の名称を示す情報であり、上記対象地区位置は、対応する対象地区が存在する位置を示す情報である。

本実施形態では、上記対象地区として、対応する対象領域に存在する各町における丁目で区分される領域を適用しており、当該対象地区における丁目を除く地区が、上述した分析対象空間に相当する。また、本実施形態では、上記対象地区位置として、対応する対象地区の外接矩形枠の一対の対角の２次元座標系における座標位置として規定している。但し、これらの形態に限らず、例えば、上記対象地区として、対応する対象領域に存在する各町における番地で区分される領域を適用する形態としてもよいし、上記対象地区位置として、上記外接矩形枠の中心点の上記２次元座標系における座標位置を適用する形態としてもよく、更に上記２次元座標系における座標位置に代えて、緯度及び経度を適用する形態としてもよい。

次に、図４を参照して、本実施形態に係る購買情報データベース１３Ｄについて説明する。図４は、本実施形態に係る購買情報データベース１３Ｄの構成の一例を示す模式図である。

本実施形態に係る購買情報データベース１３Ｄは、上述した購買情報が登録されたものである。図４に示すように、本実施形態に係る購買情報データベース１３Ｄは、購買地区、属性、日時、品名、及び金額の各情報が記憶される。

上記購買地区は、対応する購買対象を購買した地区を示す情報であり、本実施形態では、上述した分析対象空間を適用している。また、上記属性は、上述した属性情報を示す情報であり、上記日時は、対応する購買対象を購買した日時を示す情報である。また、上記品名は、購買対象の名称を示す情報であり、上記金額は、対応する購買対象の購買代金を示す情報である。

本実施形態では、購買情報として、各購買者の了解のもとで、当該各購買者が購買対象を購買した際の購買代金の支払い形態が電子決済システムによるものである場合における、当該電子決済システムから取得した情報を適用しているが、これに限るものではない。例えば、各対象地区に存在する各種店舗で用いられているＰＯＳ（Point Of Sale）システムから取得した情報を購買情報として適用する形態としてもよい。

図４に示す例では、例えば、大手町において、品川区に住む１８歳の男性が、２０２０年１０月１０日の１０時１２分に５，５００円の靴を購買していることが示されている。

次に、図５を参照して、本実施形態に係る感情情報データベース１３Ｅについて説明する。図５は、本実施形態に係る感情情報データベース１３Ｅの構成の一例を示す模式図である。

本実施形態に係る感情情報データベース１３Ｅは、上述した感情情報が登録されたものである。図５に示すように、本実施形態に係る感情情報データベース１３Ｅは、分析対象地区、属性、日時、及び感情の各情報が記憶される。

上記分析対象地区は、購買状況の分析対象とする地区を示す情報であり、本実施形態では上述した分析対象空間を適用している。また、上記属性は、購買情報データベース１３Ｄの属性と同一の情報であり、上記日時は、対応する感情を類推することのできる情報（以下、「感情基礎情報」という。）が投稿された日時を示す情報である。また、上記感情は、対応する感情基礎情報から類推される感情を示す情報である。

本実施形態では、感情基礎情報として、購買状況分析支援装置１０がネットワーク８０等を介して、ＳＮＳにおいて投稿されている、対応する分析対象地区に訪れた人が抱いた感情を類推可能な情報を収集して適用している。そして、本実施形態では、収集した感情基礎情報を解析して、上記感情を示す情報を導出する。

このように、本実施形態では、感情基礎情報を、ＳＮＳから収集しているが、これに限るものではない。例えば、何れかの分析対象地区に訪れた対象者から当該分析対象地区に対する感情を類推可能な情報を感情基礎情報として収集する形態としてもよい。

また、本実施形態では、上記感情を示す情報として、楽観的な感情を示すポジティブと、悲観的な感情を示すネガティブとの２種類の情報を適用しているが、これに限るものではない。例えば、ポジティブ及びネガティブの２種類の情報に加えて、どちらでもない感情を示す情報の３種類の情報のうち、１種類、又は２種類の組み合わせを、上記感情を示す情報として適用する形態としてもよい。また、本実施形態では、感情基礎情報からの感情を示す情報の導出手法として、人工知能を用いた手法を適用しているが、これに限るものではなく、例えば、従来既知のクラスター分析等の統計的手法を適用する形態としてもよい。

図５に示す例では、例えば、大手町において、品川区に住む４５歳の男性が、２０２０年１０月１０日の９時１８分にポジティブな感情となっていたことが示されている。

次に、図６を参照して、本実施形態に係る行動パターン情報データベース１３Ｆについて説明する。図６は、本実施形態に係る行動パターン情報データベース１３Ｆの構成の一例を示す模式図である。

本実施形態に係る行動パターン情報データベース１３Ｆは、上述した行動パターン情報が登録されたものである。図６に示すように、本実施形態に係る行動パターン情報データベース１３Ｆは、対象者ＩＤ（Identification）、属性、日時、及び行動パターンの各情報が記憶される。

上記対象者ＩＤは、対応する対象者を個別に識別するために、対象者毎に異なるものとして予め付与された情報であり、上記属性は、購買情報データベース１３Ｄの属性と同一の情報である。また、上記日時は、対応する対象者が、対応する、後述する行動パターンの行動を行っている際の行動開始時刻及び行動終了時刻を示す情報であり、上記行動パターンは、対応する対象者が、対応する日時の間に行っている行動を示す情報である。

なお、本実施形態では、上記行動パターンを示す情報として、対応する対象者の位置の移動経路を示す情報を適用しているが、これに限るものではい。例えば、当該移動経路を示す情報に加えて、電車、自動車、自転車、徒歩等といった移動手段を示す情報を、上記行動パターンを示す情報として適用する形態としてもよい。

また、本実施形態では、行動パターン情報を、対象者が所持する対象者端末３０に対して、ＧＰＳ４０を用いて自身の位置を特定させ、特定された位置を示す位置情報と、対象者に対応する対象者ＩＤ及び属性を示す情報と、を逐次送信させることで取得する。但し、この形態に限らず、例えば、ＳＮＳにおいて投稿されている情報から行動パターン情報を抽出して適用する形態としてもよい。

図６に示す例では、例えば、対象者ＩＤが「Ｕ１０００１」である対象者は、品川区に在住する２４歳の男性で、２０２０年１０月１０日の１１時２５分から１６時４５分にかけて、品川から大手町に移動し、更に大手町から品川に移動したことが示されている。

次に、図７を参照して、本実施形態に係る関連付情報データベース１３Ｇについて説明する。図７は、本実施形態に係る関連付情報データベース１３Ｇの構成の一例を示す模式図である。

本実施形態に係る関連付情報データベース１３Ｇは、上述した関連付情報を登録するものであり、後述する購買状況分析支援処理によって構築されるものである。図７に示すように、本実施形態に係る関連付情報データベース１３Ｇは、分析対象地区、属性、傾向、及び確率の各情報が記憶されるものとされており、当該傾向には、金額、感情、行動パターンの各情報が含まれる。

上記分析対象地区は、感情情報データベース１３Ｅの分析対象地区と同一の情報である。また、上記属性は、購買情報データベース１３Ｄの属性と同一の情報であり、上記傾向における金額も、購買情報データベース１３Ｄの金額と同様の情報である。また、上記感情は、感情情報データベース１３Ｅの感情と同一の情報であり、上記行動パターンは、行動パターン情報データベース１３Ｆの行動パターンと同一の情報である。

なお、本実施形態では、関連付情報データベース１３Ｇの属性における年齢を、１０代、２０代といったように１０歳刻みで規定しているが、これに限るものではない。例えば、２０歳未満、２０歳以上４０歳未満といったように他の刻み幅で年齢を規定する形態としてもよく、昭和生まれ、平成生まれ、令和生まれといったように、生まれた年号で年齢を規定する形態としてもよい。また、本実施形態では、関連付情報データベース１３Ｇの傾向における金額を、５０００円台、６０００円台といったように１０００円刻みで規定しているが、これに限るものではない。例えば、５００円未満、５００円以上１０００円未満いったように他の刻み幅で金額を規定する形態としてもよい。

また、上記確率は、対応する分析対象地区において、対応する属性に合致する人が、対応する傾向に合致する確率を示す情報である。図７に示す例では、例えば、大手町において、品川区在住の１０代の男性が５０００円台の購買対象をポジティブな感情で、かつ、大手町のみに訪れて購買する確率が、２８％であることが示されている。

次に、図８～図１２を参照して、本実施形態に係る購買状況分析支援システム９０の作用を説明する。図８は、本実施形態に係る購買状況分析支援処理の一例を示すフローチャートである。また、図９は、本実施形態に係る関連付情報提示処理の一例を示すフローチャートである。また、図１０は、本実施形態に係る関連付情報表示処理の一例を示すフローチャートである。また、図１１は、本実施形態に係る初期画面の構成の一例を示す正面図である。更に、図１２は、本実施形態に係る関連付結果画面の構成の一例を示す正面図である。

まず、図８を参照して、購買状況分析支援処理を実行する場合の本実施形態に係る購買状況分析支援装置１０の作用を説明する。購買状況分析支援装置１０のユーザ（例えば、購買状況分析支援システム９０の管理者）により、入力部１４を介して購買状況分析支援処理の実行を開始する指示入力が行われた場合に、購買状況分析支援装置１０のＣＰＵ１１が購買状況分析支援プログラム１３Ａを実行することで、図８に示す購買状況分析支援処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、対象領域情報データベース１３Ｃ、購買情報データベース１３Ｄ、感情情報データベース１３Ｅ、及び行動パターン情報データベース１３Ｆが既に構築されている場合について説明する。

図８のステップ１００で、ＣＰＵ１１は、何れか１箇所の分析対象地区（以下、「処理対象地区」という。）に対応する属性及び金額の各情報（以下、「購買関連情報」という。）を購買情報データベース１３Ｄから読み出す。また、ステップ１００で、ＣＰＵ１１は、処理対象地区に対応する属性及び感情の各情報（以下、「感情関連情報」という。）を感情情報データベース１３Ｅから読み出す。更に、ステップ１００で、ＣＰＵ１１は、処理対象地区が行動パターンに含まれる属性及び行動パターンの各情報（以下、「行動パターン関連情報」という。）を行動パターン情報データベース１３Ｆから読み出す。

ステップ１０２で、ＣＰＵ１１は、読み出した情報を用いて、以下に示すように当該情報の分類処理を実行する。

まず、ＣＰＵ１１は、読み出した購買関連情報、感情関連情報、及び行動パターン関連情報の各々の属性における年齢を、１０歳未満、１０代、２０代、・・・というように１０歳刻みの年代層に変換する。また、ＣＰＵ１１は、読み出した購買関連情報における金額を、１０００円未満、１０００円台、２０００円台、・・・というように１０００円刻みの金額層に変換する。

次に、ＣＰＵ１１は、年齢及び金額が層別に変換された購買関連情報、感情関連情報、及び行動パターン関連情報の各々を、属性に含まれる各情報が共通で、かつ、金額、感情、及び行動パターンが共通の組み合わせ毎に分類する。この分類により、性別、年齢層（本実施形態では、１０歳毎の層）、居住地、金額層（本実施形態では、１０００円毎の層）、感情、及び行動パターンの各情報（以下、「情報群」という。）が共通である人のグループ（以下、「共通グループ」という。）毎に各情報が分類される。

そこで、次に、ＣＰＵ１１は、共通グループ毎に、次の（１）式により確率を算出する。なお、（１）式におけるＰｉはｉ番目の共通グループの確率を表し、ＣＮｉはｉ番目の共通グループに属する情報群の数を表し、ＴＮは情報群の総数を表す。

Ｐｉ＝ＣＮｉ／ＴＮ×１００ （１）

ステップ１０４で、ＣＰＵ１１は、処理対象地区と、ステップ１０２の処理によって得られた各共通グループの性別、年齢層、居住地、金額層、感情、行動パターン、及び確率の各情報とを関連付けて、関連付情報データベース１３Ｇに記憶する。

ステップ１０６で、ＣＰＵ１１は、全ての分析対象地区について、以上の処理が終了したか否か判定し、否定判定となった場合はステップ１００に戻る一方、肯定判定となった場合は本購買状況分析支援処理を終了する。なお、ステップ１００～ステップ１０６の処理を繰り返し実行する際には、ステップ１００において、それまでに処理対象としなかった分析対象地区を処理対象地区とする。

以上の購買状況分析支援処理により、一例として図７に示す関連付情報データベース１３Ｇが構築されることになる。

次に、図９を参照して、関連付情報提示処理を実行する場合の本実施形態に係る購買状況分析支援装置１０の作用を説明する。

本実施形態に係る購買状況分析支援システム９０では、何れかの対象者が、何れかの分析対象地区の購買状況分析支援処理による各種情報の関連付けの結果を参照したい場合、自身が所持する対象者端末３０を用いて、後述する関連付情報表示処理が実行される。この関連付情報表示処理では、対象者が上記関連付けの結果を参照したい分析対象地区を示す情報（以下、「指定対象地区情報」という。）を含む参照要求情報を購買状況分析支援装置１０に送信する。この参照要求情報が受信された場合に、購買状況分析支援装置１０のＣＰＵ１１が関連付情報提示プログラム１３Ｂを実行することで、図９に示す関連付情報提示処理が実行される。なお、ここでは、錯綜を回避するために、関連付情報データベース１３Ｇが既に構築されている場合について説明する。

図９のステップ１５０で、ＣＰＵ１１は、受信した参照要求情報から指定対象地区情報を抽出する。ステップ１５２で、ＣＰＵ１１は、指定対象地区情報が示す分析対象地区（以下、「処理対象地区」という。）に対応する属性、傾向、及び確率の各情報を関連付情報データベース１３Ｇから読み出す。

ステップ１５４で、ＣＰＵ１１は、処理対象地区に対応する対象地区位置と、処理対象地区が含まれる対象領域に対応し、かつ、アクセス元の対象者に対応するソーシャルヒートマップ画像とを対象領域情報データベース１３Ｃから読み出す。

ステップ１５６で、ＣＰＵ１１は、読み出したソーシャルヒートマップ画像と、処理対象地区に対応する属性、傾向、及び確率の各情報と、対象地区位置とを用いて、予め定められた構成とされた関連付結果画面を示す情報（以下、「関連付結果画面情報」という。）を作成する。ステップ１５８で、ＣＰＵ１１は、作成した関連付結果画面情報をアクセス元の対象者端末３０に送信し、その後に本関連付情報提示処理を終了する。

次に、図１０を参照して、上述した関連付情報表示処理を実行する場合の本実施形態に係る対象者端末３０の作用を説明する。何れかの対象者端末３０のＣＰＵ３１が関連付情報表示プログラム３３Ａを実行することにより、図１０に示す関連付情報表示処理が実行される。図１０に示す関連付情報表示処理は、例えば、何れかの対象者（以下、「実施対象者」という。）から自身の対象者端末３０の入力部３４を介して、関連付情報表示処理の実行指示が入力された場合に実行される。

図１０のステップ２００で、ＣＰＵ３１は、予め定められた構成とされた初期画面を表示するように表示部３５を制御し、ステップ２０２で、ＣＰＵ３１は、所定情報が入力されるまで待機する。

一例として図１１に示すように、本実施形態に係る初期画面は、対象地区名の入力を促すメッセージが表示されると共に、購買状況分析支援処理による各種情報の関連付けの結果を参照したい分析対象地区の名称を入力する入力領域３５Ａが表示される。図１１に示す初期画面が表示部３５により表示されると、実施対象者は、入力部３４を用いて、上記関連付けの結果を参照したい分析対象地区の名称を入力領域３５Ａに入力した後に、終了ボタン３５Ｃを指定する。これに応じてステップ２０２が肯定判定となってステップ２０４に移行する。なお、本実施形態では、初期画面での分析対象地区の名称の入力を、当該分析対象地区の名称を直接入力する形態としているが、これに限るものではなく、上記関連付けの結果を参照可能な全ての分析対象地区の名称をプルダウン形式に表示する一方、表示された分析対象地区の名称から所望の分析対象地区の名称を指定する形態としてもよい。

ステップ２０４で、ＣＰＵ３１は、上述した参照要求情報を購買状況分析支援装置１０に送信する。これに応じて購買状況分析支援装置１０は、上述したように関連付情報提示処理を実行し、関連付結果画面情報をアクセス元の対象者端末３０に送信する。

そこで、ステップ２０６で、ＣＰＵ３１は、購買状況分析支援装置１０から関連付結果画面情報が受信されるまで待機する。ステップ２０８で、ＣＰＵ３１は、受信した関連付結果画面情報が示す関連付結果画面を表示するように表示部３５を制御し、ステップ２１０で、ＣＰＵ３１は、所定情報が入力されるまで待機した後、本関連付情報表示処理を終了する。

一例として図１２に示すように、本実施形態に係る関連付結果画面は、分析対象地区が含まれる対象領域のソーシャルヒートマップ画像に対して、分析対象地区で購買対象を購買した人に関する、属性、傾向、及び確率を示す分析結果情報３５Ｂが対応する位置に表示される。なお、当該対応する位置は、上述した対象地区位置によって示される位置である。

従って、実施対象者は、関連付結果画面を参照することで、所望の分析対象地区に対する、購買状況分析支援処理による各種情報の関連付けの結果を、ソーシャルヒートマップ画像と共に把握することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、上記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得する取得部１１Ａと、取得部１１Ａによって取得された各情報を用いて、属性情報が示す属性毎に、購買情報を分類し、かつ、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方を分類する分類部１１Ｂと、分類部１１Ｂによる分類結果を用いて、共通の前記属性毎に、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける関連付部１１Ｃと、を備えている。従って、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

また、本実施形態によれば、共通の属性毎の、購買情報の分類結果と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、の関連付けの結果を示す情報を提示している。従って、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

また、本実施形態によれば、関連付けの結果を示す情報を地図画像に合成して提示している。従って、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

また、本実施形態によれば、上記地図画像を、ソーシャルヒートマップ画像としている。従って、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

また、本実施形態によれば、属性を、性別、年齢、及び居住地の少なくとも１つを含むものとしている。従って、含めた属性毎の人の購買活動を行う際の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

更に、本実施形態によれば、上記複数の人を、購買情報に対応する人と、感情情報及び行動パターン情報の少なくとも一方に対応する人と、が異なる人としている。従って、汎用的な分析を実施することができる。

なお、上記実施形態では、関連付結果画面を、ソーシャルヒートマップ画像も含むものとした場合について説明したが、これに限定されない。例えば、ソーシャルヒートマップ画像を表示することなく、購買状況分析支援処理による関連付けの結果を示す情報のみを関連付結果画面として表示する形態としてもよい。

また、上記実施形態では、分析対象地区を対象者自身が指定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、対象者が所持する対象者端末３０に内蔵されたＧＰＳ４０を用いて、当該対象者端末３０が存在する位置を含む地区を分析対象地区として自動的に適用する形態としてもよい。また、対象者の嗜好の傾向を示す情報を購買状況分析支援装置１０で予め取得しておき、対象者に対して、当該対象者の嗜好に応じた対象地区の情報を随時提供する形態としてもよい。

また、上記実施形態では、購買状況分析支援装置１０において購買状況分析支援処理を実行する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、各対象者端末３０によって購買状況分析支援処理を実行する形態としてもよい。この形態の場合、本発明の購買状況分析支援装置が対象者端末３０に含まれることになる。

また、上記実施形態では、分析対象地区の入力を、入力部３４を用いて初期画面上で行う場合について説明したが、これに限定されない。例えば、分析対象地区を、マイク３９を用いて音声情報として入力する形態としてもよい。

また、上記実施形態では、分析対象に購買対象を含めない場合について説明したが、これに限定されない。例えば、分析対象として、購買代金に加えて、購買対象（上述した「品名」に相当。）も含める形態としてもよい。この場合、人の属性毎に購買対象の傾向も把握することができる結果、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

また、上記実施形態では、分析対象に購買対象を購買した日時を含めない場合について説明したが、これに限定されない。例えば、分析対象として、購買代金に加えて、購買対象を購買した日時も含める形態としてもよい。この場合、人の属性毎に購買した日時の傾向も把握することができる結果、より効果的に、購買活動を行う際の人の感情及び行動パターンの少なくとも一方の特性を分析することができる。

また、上記実施形態では、分類部１１Ｂによる分類手法として、全ての種類の情報が共通するもの同士を同一のグループとする、比較的簡易な分類手法を適用した場合について説明したが、これに限定されない。例えば、従来既知のクラスター分析や、人工知能を用いた分類手法を分類部１１Ｂによる分類手法として適用する形態としてもよい。

その他、（１）式は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、適宜変更して適用することができることは言うまでもない。

また、上記実施形態において、例えば、取得部１１Ａ、分類部１１Ｂ、関連付部１１Ｃ、及び提示部１１Ｄの各処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。

処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：SoC）等に代表されるように、処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。

１０ 購買状況分析支援装置
１１ ＣＰＵ
１１Ａ 取得部
１１Ｂ 分類部
１１Ｃ 関連付部
１１Ｄ 提示部
１２ メモリ
１３ 記憶部
１３Ａ 購買状況分析支援プログラム
１３Ｂ 関連付情報提示プログラム
１３Ｃ 対象領域情報データベース
１３Ｄ 購買情報データベース
１３Ｅ 感情情報データベース
１３Ｆ 行動パターン情報データベース
１３Ｇ 関連付情報データベース
１４ 入力部
１５ 表示部
１６ 媒体読み書き装置
１７ 記録媒体
１８ 通信Ｉ／Ｆ部
３０ 対象者端末
３１ ＣＰＵ
３１Ａ 受信部
３１Ｂ 表示制御部
３２ メモリ
３３ 記憶部
３３Ａ 関連付情報表示プログラム
３４ 入力部
３５ 表示部
３５Ｂ 分析結果情報
３６ 媒体読み書き装置
３７ 記録媒体
３８ カメラ
３９ マイク
４０ ＧＰＳ
４２ 無線通信部
８０ ネットワーク
９０ 購買状況分析支援システム

Claims (7)

1. 分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、前記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された各情報を用いて、前記属性情報が示す属性毎に、前記購買情報を分類し、かつ、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方を分類する分類部と、
   前記分類部による分類結果を用いて、共通の前記属性毎に、前記購買情報の分類結果と、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける関連付部と、
   を備えた購買状況分析支援装置。
2. 前記関連付部による関連付けの結果を示す情報を提示する提示部、
   を更に備えた請求項１に記載の購買状況分析支援装置。
3. 前記提示部は、前記関連付けの結果を示す情報を地図画像に合成して提示する、
   請求項２に記載の購買状況分析支援装置。
4. 前記地図画像は、ソーシャルヒートマップ画像である、
   請求項３に記載の購買状況分析支援装置。
5. 前記属性は、性別、年齢、及び居住地の少なくとも１つを含む、
   請求項１～請求項４の何れか１項に記載の購買状況分析支援装置。
6. 前記複数の人は、前記購買情報に対応する人と、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方に対応する人と、が異なる人である、
   請求項１～請求項５の何れか１項に記載の購買状況分析支援装置。
7. 分析対象とする空間での複数の人による、購買対象及び購買代金の少なくとも一方を含む購買情報を取得すると共に、感情の状態を示す感情情報及び行動パターンを示す行動パターン情報の少なくとも一方を取得し、かつ、前記複数の人の各々の属性を示す属性情報を取得し、
   取得した各情報を用いて、前記属性情報が示す属性毎に、前記購買情報を分類し、かつ、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方を分類し、
   分類結果を用いて、共通の前記属性毎に、前記購買情報の分類結果と、前記感情情報及び前記行動パターン情報の少なくとも一方の分類結果と、を関連付ける、
   処理をコンピュータに実行させるための購買状況分析支援プログラム。

Images