JP2022072337A - 情報処理方法、プログラム、什器、情報処理装置および情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】適切なタイミングで顧客に対する情報提供を行なう情報処理方法、プログラム、什器、情報処理装置および情報処理システムを提供する。
【解決手段】情報処理システム１０は、店舗に設置した什器３０に対応して設けた什器カメラ３３１、３３２を含むセンサから顧客の行動属性情報を取得し、行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択し、選択したプロモーションコンテンツを、什器３０に対応して設けたタッチパネル３１の第１表示部３１１に出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理方法、プログラム、什器、情報処理装置および情報処理システムに関する。

来店した顧客の行動履歴情報を記録して、過去の来店時に興味を持たれたにもかかわらず購入されなかった商品情報を含むレコメンド情報を、レシート等に印刷して提供する情報処理プログラムが提示されている（特許文献１）。

特開２０１８－１９５０１７号公報

特許文献１の情報処理プログラムでは、来店当日の顧客の予定および気分等のリアルタイムの状況に応じた、適切なタイミングでの情報提供は行なえない。

一つの態様では、適切なタイミングで顧客に対する情報提供を行なう情報処理方法等を提供することを目的とする。

情報処理方法は、店舗に設置した什器に対応して設けた什器カメラを含むセンサから顧客の行動属性情報を取得し、前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択し、選択した前記プロモーションコンテンツを、前記什器に対応して設けた第１表示部を含む出力装置から出力する処理をコンピュータに実行させる。

一つの態様では、適切なタイミングで顧客に対する情報提供を行なう情報処理方法等を提供することを目的とする。

情報処理システムの概要を説明する説明図である。 情報処理システムの構成を説明する説明図である。 什器の配置を説明する説明図である。 コンテンツＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。 行動ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。 カテゴリの選択を説明する説明図である。 コンテンツタイプの選択を説明する説明図である。 プロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。 プロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。 プロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。 プロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。 プロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。 プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 変形例１の什器を説明する説明図である。 変形例２の什器を説明する説明図である。 変形例３の什器を説明する説明図である。 変形例４の什器を説明する説明図である。 商品配置ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。 実施の形態２の什器の動作を説明する説明図である。 実施の形態３のプロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。 未提供ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。 実施の形態４のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 再訪客のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。 クラスタコンテンツＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。 タイミングの選択を説明する説明図である。 実施の形態５のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態６の情報処理システムの機能ブロック図である。 実施の形態７の情報処理システムの構成を示す説明図である。

［実施の形態１］
図１は、情報処理システム１０の概要を説明する説明図である。本実施の形態においては、ドラッグストア、スーパーマーケットまたは百貨店等の店舗に設けられた化粧品売場で使用される什器３０を例にして説明する。

情報処理システム１０は、商品を陳列する什器３０を含む。店舗には、情報処理システム１０に含まれない什器も含めて複数の什器が配列されて、通路を形成する。図１においては、什器３０は３段の商品棚３５を備えている。それぞれの商品棚３５は、顧客が商品を簡単に手に取れるように段状に構成されており、商品を陳列可能である。

什器３０の上部に大型のタッチパネル３１が配置されている。タッチパネル３１の縁に、第１什器カメラ３３１が配置されている。それぞれの商品棚３５の前面に、横長の第２表示部３２が配置されている。第２表示部３２は、タッチパネルの機能を有してもよい。一番上の第２表示部３２の縁に、第２什器カメラ３３２が配置されている。以後の説明では、第１什器カメラ３３１と第２什器カメラ３３２とを合わせて什器カメラ３３（図２参照）と記載する場合がある。

なお、図１に示す什器３０の形状は例示である。商品棚３５の数は３段に限定しない。第２表示部３２は、一部の商品棚３５にのみ設けられていてもよい。第２表示部３２は無くてもよい。第２什器カメラ３３２は、複数の商品棚３５に設けられていてもよい。第２什器カメラ３３２は無くてもよい。第１什器カメラ３３１は、什器３０から離れた場所に配置されていてもよい。

それぞれの商品棚３５に、商品移動センサ３４が設置されている。商品移動センサ３４は、商品棚３５から商品が取り出されたこと、および、戻し入れされたことを検知するセンサである。商品移動センサ３４は、たとえば赤外線センサ、カメラ、または重量センサ等である。それぞれの商品にＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ等の無線タグが取り付けられている場合、商品移動センサ３４は無線タグリーダーであってもよい。

什器カメラ３３および商品移動センサ３４から取得したデータに基づいて、什器３０に立ち寄った顧客の行動および属性の解析が行なわれる。行動は、たとえば顧客が什器３０に陳列された商品を眺めている時間、商品棚３５からの商品の取り出しおよび戻し入れ、タッチパネル３１を用いた商品検索操作等である。すなわち、タッチパネル３１を介して制御部２１は顧客が使用する検索装置の機能を実現する。

属性は、たとえば年齢および性別である。年齢の代わりに、所定の年齢で区切った年代が使用されてもよい。服装、髪型、化粧、体形、同行者の有無および動作等の解析に基づいて、化粧品の好み、化粧品への興味の程度、職業および経済状況等の種々の属性の推測が行なわれてもよい。顧客が撮影された静止画または動画から、顧客の属性を推測する方法は公知であるため、説明を省略する。

属性は、顧客が属するクラスタであってもよい。事前に、多数の顧客のデータに基づいて、顧客を複数のグループに分類するクラスタリングを行なう。クラスタリングにより、たとえば新製品を好む顧客のクラスタと、定番商品を好む顧客のクラスタ等に顧客を分類できる。什器カメラ３３および商品移動センサ３４から取得したデータに基づいて、什器３０に立ち寄った顧客がどのクラスタに属するかを分類できる。クラスタリング解析の方法は公知であるため、説明を省略する。

以下の説明では、行動および属性の解析をまとめて行動属性解析と記載する場合がある。同様に行動属性解析結果である顧客の行動と属性とをまとめて行動属性情報と記載する場合がある。

行動属性解析により得られた行動属性情報に基づいて、顧客にプロモーションコンテンツを提示するタイミングの決定と、提示するプロモーションコンテンツの選択とが行なわれる。決定されたタイミングで、選択されたプロモーションコンテンツがタッチパネル３１および第２表示部３２に表示される。

プロモーションコンテンツに対する顧客の反応が、什器カメラ３３および商品移動センサ３４により検出される。第１什器カメラ３３１および商品移動センサ３４から取得したデータに基づいて、プロモーションコンテンツを見た顧客の行動属性解析が再度行われる。

なお、什器３０の周辺に顧客が居ない場合、および、顧客に合わせて選択したプロモーションコンテンツを提示するタイミングではない場合には、タッチパネル３１の第１表示部３１１（図２参照）および第２表示部３２には、たとえば新製品の紹介等の一般的なプロモーションコンテンツが表示される。第１表示部３１１および第２表示部３２は、本実施の形態の出力装置の例示である。

第１表示部３１１には、さらに図示を省略する検索開始ボタンが表示されている。顧客が検索開始ボタンを選択した場合、第１表示部３１１には検索画面が表示される。顧客はタッチパネル３１を操作して、新製品情報、製品の成分に関する情報、アレルギーに関する情報、在庫に関する情報および近隣の店舗に関する情報等を検索できる。タッチパネル３１を使用した検索サービスは公知であるため、説明を省略する。

適切なタイミングで適切なプロモーションコンテンツが提示されることにより、顧客の欲求が刺激されて購買意欲が発生する。たとえば化粧品の購入を予定していなかった顧客が、プロモーションコンテンツにより欲求を刺激されて化粧品の購入を決める。顧客が当初から購入を予定していた商品に加えて、欲求に基づいて別の商品も併せて購入する、いわゆるクロスセルも期待できる。

什器カメラ３３および商品移動センサ３４から取得したデータと、プロモーションコンテンツの提示タイミングおよび提示したプロモーションコンテンツと、顧客の購買行動とを記録する。記録したデータを専門家が解析することで、さらに効果的なプロモーションコンテンツの開発、および、プロモーションコンテンツの提示タイミングの改善等を実現できる。

図２は、情報処理システム１０の構成を説明する説明図である。情報処理システム１０は、前述の什器３０に加えて、情報処理装置２０およびサーバ４０を含む。サーバ４０には、複数の店舗にそれぞれ配置された什器３０および情報処理装置２０がネットワークを介して接続されていてもよい。

１軒の店舗に、複数の什器３０が配置されていてもよい。１台の情報処理装置２０に対して、複数の什器３０が接続されていてもよい。それぞれの什器３０に情報処理装置２０が内蔵されていてもよい。

情報処理システム１０は、店舗の出入口、壁および天井等に設置された店舗カメラ１５を含んでも良い。情報処理システム１０は、店舗カメラ１５を管理するセキュリティシステムとネットワークを介して接続されていてもよい。

情報処理システム１０は、店舗のＰＯＳ（Point of Sale）システム等の販売管理システム１６を含んでもよい。情報処理システム１０は、ネットワークを介して販売管理システム１６と接続されていてもよい。

前述のとおり、什器３０はタッチパネル３１、第２表示部３２、什器カメラ３３および商品移動センサ３４を含む。什器カメラ３３は、第１什器カメラ３３１および第２什器カメラ３３２を含む。タッチパネル３１は、たとえば液晶表示パネルまたは有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の第１表示部３１１と、入力部３１２とが積層された構造である。

情報処理装置２０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、什器Ｉ／Ｆ（Interface）２８およびバスを備える。制御部２１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部２１には、一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）またはマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部２１は、バスを介して情報処理装置２０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置２２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）またはフラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置２２には、制御部２１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。

補助記憶装置２３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置２３には、コンテンツ判定モデル５０、コンテンツＤＢ５６、行動ＤＢ５７、制御部２１に実行させるプログラムおよびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。通信部２４は、情報処理装置２０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェイスである。

情報処理装置２０は、汎用のパソコン、タブレット、スマートフォン等である。情報処理装置２０は、什器３０に内蔵可能な小型コンピュータであってもよい。情報処理装置２０は、大型計算機、または、大型計算機上で動作する仮想マシンであってもよい。情報処理装置２０は、分散処理を行なう複数のパソコン、または大型計算機等のハードウェアにより構成されても良い。情報処理装置２０は、クラウドコンピューティングシステムまたは量子コンピュータにより構成されても良い。

什器Ｉ／Ｆ２８は、タッチパネル３１、第２表示部３２、第１什器カメラ３３１、第２什器カメラ３３２および商品移動センサ３４とバスとを接続するインターフェイスである。

サーバ４０は、制御部４１、主記憶装置４２、補助記憶装置４３、通信部４４、表示部４５、入力部４６およびバスを備える。制御部４１には、一または複数のＣＰＵ、ＧＰＵ、ＴＰＵまたはマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部４１は、バスを介してサーバ４０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置４２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置４２には、制御部４１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部４１で実行中のプログラムが一時的に保存される。

補助記憶装置４３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置４３には、制御部４１に実行させるプログラムおよびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。通信部４４は、サーバ４０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェイスである。

表示部４５は、たとえば液晶表示パネルまたは有機ＥＬパネル等である。入力部４６は、たとえばキーボードおよびマウス等である。表示部４５に入力部４６が積層されてタッチパネルを構成していてもよい。

サーバ４０は、汎用のパソコン、タブレット、大型計算機、または、大型計算機上で動作する仮想マシンである。サーバ４０は、分散処理を行なう複数のパソコン、または大型計算機等のハードウェアにより構成されても良い。サーバ４０は、クラウドコンピューティングシステムまたは量子コンピュータにより構成されても良い。

サーバ４０は、それぞれの店舗で行動ＤＢ５７に記録されたデータの集積、および、専門家による解析等に使用される。集積されたデータに基づいて作成または更新されたコンテンツ判定モデル５０およびコンテンツＤＢ５６が、ネットワークを介して情報処理装置２０に配信される。コンテンツ判定モデル５０、コンテンツＤＢ５６および行動ＤＢ５７の詳細については後述する。

図３は、什器３０の配置を説明する説明図である。図３は、什器３０を上から見た図である。什器３０の左側に左什器３９１が、什器３０の右側に右什器３９２が、それぞれ配置されて、通路を形成している。化粧品売場では、幅９００ミリメートル、奥行５００ミリメートルの什器が使用される場合が多い。

什器３０の正面に立った顧客を実線で、右什器３９２の正面に立った顧客を一点鎖線でそれぞれ示す。化粧品売場の什器３０は、ブランド毎、または、メーカ毎に使用される場合が多い。すなわち、左什器３９１または右什器３９２の正面に立った顧客は、什器３０に陳列された商品とは競合する商品に興味を持っている可能性が高い。

第１什器カメラ３３１から延びる２本の太い実線で、第１什器カメラ３３１の撮影範囲を示す。第２什器カメラ３３２から延びる２本の太い破線で、第２什器カメラ３３２の撮影範囲を示す。

図３に示すように、第１什器カメラ３３１は広角カメラであり、什器３０の正面に立った顧客に加えて、右什器３９２の正面に立った顧客も撮影可能である。第１什器カメラ３３１で撮影した画像に基づいて、什器３０の正面に立った顧客の行動に加えて、顧客が什器３０の正面に到達する前の行動を撮影できる。たとえば顧客が商品の選択に迷って、什器３０、左什器３９１および右什器３９２の前を行き来する様な行動も、第１什器カメラ３３１により撮影できる。

第２什器カメラ３３２も広角カメラであり、什器３０の正面に立った顧客の手元を撮影可能である。第２什器カメラ３３２により、たとえば顧客が商品棚３５から取り出した商品を撮影できる。取り出した商品を商品棚３５に戻さずに什器３０の前から立ち去った場合には、顧客がその商品を購入したと推定できる。万引き、および、他の場所から持ってきた商品の置き去り等の、顧客の問題行動も撮影できる。

図４は、コンテンツＤＢ５６のレコードレイアウトを説明する説明図である。コンテンツＤＢ５６は、コンテンツのタイプと、プロモーションコンテンツのファイルとを関連づけて記録したＤＢである。コンテンツＤＢ５６は、コンテンツタイプフィールドおよびプロモーションコンテンツフィールドを有する。

コンテンツタイプフィールドには、コンテンツタイプが記録されている。コンテンツタイプについては、後述する。プロモーションコンテンツフィールドには、プロモーションコンテンツを記録した動画または静止画のファイルが記録されている。プロモーションコンテンツは、ユーザの反応に応じてインタラクティブに表示を変化させるプログラムであってもよい。コンテンツフィールドには、プロモーションコンテンツのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等、プロモーションコンテンツを読み出せる場所が記録されていてもよい。

コンテンツＤＢ５６は、サーバ４０から送信された情報に基づいて随時更新される。たとえば新製品に関するプロモーションコンテンツが新たに作成された場合には、制御部４１はそれぞれの情報処理装置２０に対して更新情報を配信する。

図５は、行動ＤＢ５７のレコードレイアウトを説明する説明図である。行動ＤＢ５７は、来店した顧客に付与した顧客ＩＤ（Identifier）と、顧客の特徴と、顧客が行動した時刻と、行動とを関連づけて記録したＤＢである。行動ＤＢ５７は、顧客ＩＤフィールド、特徴フィールド、時刻フィールドおよび行動フィールドを有する。

顧客ＩＤフィールドには、顧客ＩＤが記録されている。顧客ＩＤは、什器カメラ３３により顧客が撮影されるたびに顧客に付与される。すなわち、顧客が什器カメラ３３の撮影範囲からいったん外れ、その後再度撮影範囲に入った場合には、新たな顧客ＩＤが付与される。

特徴フィールドには、顧客の特徴が記録されている。顧客の特徴は、たとえば顧客を撮影した画像に基づいて生成された、特徴ベクトルである。顧客の顔に関する特徴ベクトル、顧客の服装に関する特徴ベクトルおよび顧客の動きに関する特徴ベクトル等およびタッチパネル３１を用いて行なった商品検索履歴に関する特徴ベクトル等、複数の特徴ベクトルが特徴フィールドに記録されていてもよい。

特徴フィールドには、顧客の年齢、性別、化粧品の好み、化粧品への興味の程度、職業および経済状況等、什器カメラ３３が撮影した画像に基づいて推測された顧客の属性が記録されていてもよい。

時刻フィールドには、顧客が行動した時刻が記録されている。行動フィールドには、顧客の行動が記録されている。図３を使用して説明したように什器カメラ３３により什器３０に隣接する他の什器への顧客の立ち寄りに関する行動も検出可能である。

行動ＤＢ５７には、たとえば、「Ｄ１２０．ｍｏｖ」のプロモーションコンテンツを出力したこと、第１棚から商品を取り出したこと、および第２棚から商品を取り出したことが記録されている。商品を取り出したまま、商品棚３５に戻さずに立ち去ったことから、顧客は２つの棚から取り出した商品を購入したことが推測される。すなわち行動ＤＢ５７には、顧客が第１棚から取り出した商品および第２棚から取り出した商品を購入した購入履歴が記録されている。

以上に説明したように、行動ＤＢ５７には、顧客の購入履歴と、顧客に提示したプロモーションコンテンツと、顧客の行動および顧客の属性にかかる行動属性情報とが関連づけて記録される。顧客の行動には、顧客が注目して手に取った商品、および、顧客が什器３０から持ち去って購入した商品に関する、顧客の商品選択情報が含まれる。顧客の行動には、顧客が什器３０に近寄ってきたときの移動状態、および、顧客の什器３０周辺での移動状態等の、顧客の移動情報も含まれる。

行動ＤＢ５７に記録されたデータは、サーバ４０に随時送信される。制御部４１は、複数の情報処理装置２０からそれぞれ送信されたデータを蓄積する。蓄積されたデータは、専門家による解析等に利用される。

図６は、カテゴリの選択を説明する説明図である。カテゴリは、顧客の心理状態の分類を示す。カテゴリは、たとえば「話題性」、「信頼性」、「特別性」および「相互性」の４通りである。

「話題性」は、テレビまたはＳＮＳ（Social Network System）等で取り上げられて話題になっている事柄に興味を示し、話題になっている商品を知らない自分や、話題になっている商品を持っていない自分を恥ずかしく思う心理状態を意味する。「信頼性」は、購買に失敗したくない思いから、安心できる商品の購入を求める心理状態を意味する。この心理状態の人は、自分が信頼した人からの情報は正しい情報であると認識する傾向がある。

「特別性」は、たとえば限定品、コラボレーション商品およびキャンペーン商品等、普段とは異なる期間限定の商品やサービスを逃したくないと思う心理状態を意味する。「相互性」は、時間および場所を問わずに、自分自身に合ったものを手に入れたいと思う心理状態を意味する。この心理状態の人は、誰にでも当てはまる一般的なメッセージよりも、自分自身にマッチするようにカスタマイズされたメッセージに対して反応する傾向がある。

なお、カテゴリの種類はこれらの４通りに限定しない。什器３０に陳列する商品の種類等により、任意のカテゴリを使用できる。

図６を使用して、カテゴリを決定するプロセスの概要を説明する。什器カメラ３３により撮影された画像、商品移動センサ３４により検出されたセンサデータ、および顧客がタッチパネル３１を使用して行なった商品検索履歴が、行動属性モデル５３に入力される。

行動属性モデル５３は、入力されたデータに基づいて行動属性解析を行ない、顧客の行動属性情報を出力する。前述のとおり、行動属性情報は顧客の行動および属性を含む。行動は、たとえば顧客が什器３０に陳列された商品を眺めている時間、商品棚３５からの商品の取り出しおよび戻し入れ、タッチパネル３１を用いた商品検索履歴等である。属性は、たとえば年齢、性別、化粧品の好み、化粧品への興味の程度、職業および経済状況等である。

行動属性モデル５３は、専門家が多数の顧客に関するデータを解析して作成したルールベースのモデルである。行動属性モデル５３は、たとえば専門家により作成されたルールを表現した決定木に基づいて作成されたプログラムである。行動属性モデル５３は、たとえば専門家により作成されたルールを表現した条件テーブルに基づいて動作するプログラムであってもよい。

行動属性モデル５３は、多数の顧客に関するデータに基づいて機械学習により生成された学習モデルであってもよい。行動属性モデル５３は、什器カメラ３３からの入力を受け付けるモデルと、商品移動センサ３４からの入力を受け付けるモデルと、商品検索履歴を受け付けるモデルとに分かれていてもよい。

行動属性情報は、第１モデル５１に入力される。第１モデル５１は、入力された行動属性情報に基づいて、カテゴリを出力する。なお、図６のカテゴリのうちの「なし」は、プロモーションコンテンツを提示するべきタイミングではないことを意味する。

第１モデル５１も、専門家が多数の顧客に関するデータを解析して作成したルールベースのモデルである。第１モデル５１は、たとえば専門家により作成されたルールを表現した決定木に基づいて作成されたプログラムである。第１モデル５１は、たとえば専門家により作成されたルールを表現した条件テーブルに基づいて動作するプログラムであってもよい。

行動属性モデル５３と第１モデル５１とが合わさって一つのモデルになっていてもよい。第１モデル５１は、多数の顧客に関するデータに基づいて機械学習により生成された学習モデルであってもよい。

図７は、コンテンツタイプの選択を説明する説明図である。コンテンツタイプは、プロモーションコンテンツのタイプを示す。図４を使用して説明したように、コンテンツタイプはたとえば「話題性」、「売れ筋」等である。コンテンツＤＢ５６に、コンテンツタイプごとにプロモーションコンテンツが記録されている。コンテンツタイプの詳細については、後述する。

図７を使用して、コンテンツタイプを決定するプロセスの概要を説明する。什器カメラ３３により撮影された画像、商品移動センサ３４により検出されたセンサデータ、および顧客がタッチパネル３１を使用して行なった商品検索の履歴が、行動属性モデル５３に入力される。

行動属性モデル５３は、入力されたデータに基づいて行動属性解析を行ない、顧客の行動属性情報を出力する。図７の行動属性モデル５３は、図６の行動属性モデル５３と同一のモデルであっても、異なるモデルであってもよい。

行動属性情報は、第２モデル５２に入力される。第２モデル５２は、図６を使用して説明したカテゴリごとに準備されている。図７においては、第１モデル５１から「話題性」が出力された場合の例を示す。第２モデル５２は、入力された行動属性情報に基づいて、コンテンツタイプを出力する。第２モデル５２から出力されたコンテンツタイプに基づいて、後述するようにプロモーションコンテンツが適宜機械的に選択されて、出力される。プロモーションコンテンツの出力先は、タッチパネル３１および第２表示部３２等である。

第２モデル５２も、専門家が多数の顧客に関するデータを解析して作成したルールベースのモデルである。第２モデル５２は、たとえば専門家により作成されたルールを表現した決定木に基づいて作成されたプログラムである。第２モデル５２は、たとえば専門家により作成されたルールを表現した条件テーブルに基づいて動作するプログラムであってもよい。

行動属性モデル５３と第２モデル５２とが合わさって一つのモデルになっていてもよい。第２モデル５２は、多数の顧客に関するデータに基づいて機械学習により生成された学習モデルであってもよい。

表１に、カテゴリと、当該カテゴリに分類された顧客に対して効果的なコンテンツタイプ、すなわち顧客の欲求を刺激して購買行動を引き起こしやすいコンテンツタイプとの関係を示す。

「話題性」のコンテンツタイプには、たとえばＳＮＳで話題になっている商品に関するプロモーションコンテンツ、および、タレント等の著名人が登場するプロモーションコンテンツが含まれる。

「売れ筋」のコンテンツタイプには、たとえば商品の売り上げランキングに関するプロモーションコンテンツおよび売り上げランキング上位の商品に関するプロモーションコンテンツが含まれる。

「新」のコンテンツタイプには、たとえば新商品の紹介に関するプロモーションコンテンツ、商品に応用されている新技術または新発明に関するプロモーションコンテンツ、および新感覚の商品に関するプロモーションコンテンツが含まれる。

「クチコミ」のコンテンツタイプには、たとえばＳＮＳまたはクチコミサイトへの投稿等、一般生活者の投稿を紹介して、人気商品をレコメンドするプロモーションコンテンツが含まれる。なお、表１に示すように、「クチコミ」のコンテンツタイプは、「話題性」のカテゴリに分類された顧客と、「信頼性」のカテゴリに分類された顧客の双方に有効である。

なお、第２モデル５２は行動属性情勢に基づかずに、所定のコンテンツタイプの中からランダムにコンテンツタイプを出力してもよい。

「メーカ」のコンテンツタイプには、たとえば製造元の会社情報、製造工程に関する情報等を紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。

「ＳＤＧｓ」のコンテンツタイプには、ＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals：持続可能な開発目標）に対する取り組みを紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。具体的には、オーガニック商品を紹介するプロモーションコンテンツ、自然成分を使った商品を紹介するプロモーションコンテンツ、または、包装材料を削減する取り組みを紹介するプロモーションコンテンツ等が、「ＳＤＧｓ」のコンテンツタイプに含まれる。

「店頭接客員」のコンテンツタイプには、取扱商品に対応できる接客のプロフェッショナルであるいわゆる店頭接客員によるアドバイスを紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。店頭接客員のコンテンツタイプには、店頭接客員による接客が含まれていてもよい。たとえば制御部２１は、第１表示部３１１からプロモーションコンテンツを出力する代わりに、それぞれの店頭接客員が装着しているインカム等を介して、接客することが望ましい顧客が来店していることを店頭接客員に通知する。店頭接客員は、接客による購買額の増加が見込まれる顧客に対する接客に注力できる。

「成分」のコンテンツタイプには、たとえばビタミンＣまたはコラーゲン等の、化粧品の成分および効果を紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。「恐怖訴求」のコンテンツタイプには、たとえば日焼け、加齢または不十分な手入れに伴う肌の変化を説明して顧客の危機感および恐怖感を醸成するプロモーションコンテンツが含まれる。

「美容情報」のコンテンツタイプには、化粧法のテクニック等の知識を紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。「美容情報」のコンテンツタイプには、気候または季節に応じた情報を紹介するコンテンツが含まれてもよい。

「今だけ」のコンテンツタイプには、季節限定商品の紹介、キャンペーン商品の紹介、店舗限定クーポンの紹介等の、「今だけ」、「ここだけ」または「あなただけ」を訴求するプロモーションコンテンツが含まれる。

「サンプル」のコンテンツタイプには、サンプルを申し込む方法を紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。顧客がタッチパネル３１を介してアンケートに回答した場合に、サンプル引換券のＵＲＬを出力するプロモーションコンテンツが含まれてもよい。什器３０は、特定の条件を満たす顧客に対してサンプルを配布する機能を備えてもよい。

「相性」のコンテンツタイプには、パーソナルカラー、肌質またはオーラカラーに関する情報を出力するプロモーションコンテンツが含まれる。たとえば第１什器カメラ３３１が撮影した顧客の画像に基づいてパーソナルカラー、肌質、またはオーラカラー等を診断した結果が表示されてもよい。推奨する商品を使用した場合の顧客の顔のシミュレーション画像が表示されてもよい。什器３０は、顧客の肌質診断を行なう際に用いるセンサを備えてもよい。

「自分発見」のコンテンツタイプには、現在の状態と、今後の状態予想に関する情報を出力するプロモーションコンテンツが含まれる。たとえば、第１什器カメラ３３１が撮影した顧客の顔画像に基づいて予測した、加齢後の顔画像を紹介するプロモーションコンテンツであってもよい。

「悩み」のコンテンツタイプには、顧客の悩みにマッチしたプロモーションコンテンツが含まれる。たとえば顧客の悩みに関するアンケートを出力し、顧客の回答に基づいたアドバイスを出力するプロモーションコンテンツであってもよい。アドバイスは、たとえば顧客の悩みを解消できる商品の紹介である。

「理想」のコンテンツタイプには、顧客の理想、すなわち顧客の「なりたいイメージ」に関するプロモーションコンテンツが含まれる。たとえば顧客の「なりたいイメージ」に関するアンケートを出力し、顧客の回答に基づいて適切な商品をリコメンドするプロモーションコンテンツであってもよい。

「好み」のコンテンツタイプには、色、香り、パッケージデザインまたはブランドの世界観等の、顧客の好みに合致していることを訴求するプロモーションコンテンツが含まれる。

「行動レス」のコンテンツタイプには、商品を探す、商品を選ぶ等の顧客の行動に関する手間を省くプロモーションコンテンツが含まれる。「行動レス」のコンテンツタイプは、たとえば同じスキンケア商品を継続して購入することが見込まれる顧客に適したコンテンツタイプである。

「セルフ」のコンテンツタイプは、店頭接客員によるカウンセリングや声掛けが不要な顧客に適したプロモーションコンテンツが含まれる。具体的には、肌質に合った化粧品を自分で選ぶ方法を紹介するプロモーションコンテンツが含まれる。

図８から図１２は、プロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。図８から図１２は、それぞれ顧客の行動と、顧客にプロモーションコンテンツを提示するタイミングとの関係の例を示す。図８から図１２中のＣ１からＣ９の記号の意味を表２に示す。

図８は、特定のポイントメイク商品を購入する予定で来店した顧客の例を示す。顧客は、来店（Ｃ１）後、化粧品売場に向かう（Ｃ２）途中で什器カメラ３３による撮影範囲に入る。制御部２１は、什器カメラ３３により撮影された画像を行動属性モデル５３に逐次入力し、第１モデル５１から取得されるカテゴリを取得する。

顧客は、目的のポイントメイク商品を探して（Ｃ３）、手に取る（Ｃ４）。什器３０の前で悩まずに即座にポイントメイク商品を手に取る行動は、「特定のポイントメイク商品を購入する予定で来店した顧客」であることを意味する。この行動および顧客の属性に基づいて、第１モデル５１は「話題性」のカテゴリを出力する。

制御部２１は、「話題性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報を入力する。第２モデル５２からコンテンツタイプが出力される。図８に示す例では、「売れ筋」および「クチコミ」のコンテンツタイプが、第２モデル５２から出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「売れ筋」および「クチコミ」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

なお第２モデル５２は、「売れ筋」と「クチコミ」との優先順位を出力してもよい。第２モデル５２は、コンテンツタイプの代わりに提示するプロモーションコンテンツに関する情報を出力してもよい。「売れ筋」と「クチコミ」との両方のコンテンツタイプに対応するプロモーションコンテンツがあらかじめ用意されていてもよい。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求を刺激され、購入予定の商品とは異なる商品のテスターを試すか、商品情報を見る（Ｃ５）。その後、顧客は什器カメラ３３による撮影可能範囲を離れてレジ等に移動して商品を購入する（Ｃ７）。

図８によると、特定のポイントメイク商品を購入する予定で来店した顧客の欲求を刺激することにより、購入を予定していた商品に加えて他の商品も購入する、クロスセルを引き起こす情報処理システム１０を提供できる。

なお、制御部２１は顧客が撮影可能範囲を離れた後、所定時間内に当該商品が販売されたか否かに関する情報を販売管理システム１６から取得して、行動ＤＢ５７に記録しても良い。商品を持って立ち去った顧客が、実際に商品を購入したか否かに関する情報を精度良く記録する情報処理システム１０を提供できる。

図９は、特定のスキンケア商品を購入する予定で来店した顧客の例を示す。Ｃ１およびＣ２は図８と同様であるため、説明を省略する。顧客は、目的のスキンケア商品を探して（Ｃ３）、手に取る（Ｃ４）。什器３０の前で悩まずに即座にスキンケア商品を手に取る行動は、「特定のスキンケア商品を購入する予定で来店した顧客」であることを意味する。この行動および顧客の属性に基づいて、第１モデル５１は「信頼性」および「相互性」のカテゴリを出力する。

制御部２１は、「信頼性」および「相互性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報をそれぞれ入力する。図９に示す例では、「信頼性」に関する第２モデル５２から「店頭接客員」および「美容情報」のコンテンツタイプが出力され、「相互性」に関する第２モデル５２から「悩み」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「店頭接客員」、「美容情報」および「悩み」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求を刺激され、購入予定の商品とは異なる商品のテスターを試すか、商品情報を見る（Ｃ５）。店頭接客員は、顧客の様子を観察して、適切なタイミングで対面カウンセリングを提案する（Ｃ６）。制御部２１は店頭接客員が装着しているインカム等を介して、対面カウンセリングを行なうことが望ましい顧客に関する情報を通知してもよい。

その後、顧客は什器カメラ３３による撮影可能範囲を離れてレジ等に移動して商品を購入する（Ｃ７）。

図９によると、特定のスキンケア商品を購入する予定で来店した顧客の欲求を刺激することにより、購入を予定していた商品に加えて他の商品も購入する、クロスセルを引き起こす情報処理システム１０を提供できる。店頭接客員が適切なタイミングで対面カウンセリングを提案することにより、顧客の満足度を高めることができる。

図１０は、ポイントメイク商品を購入する予定だが、具体的なブランド等を決めずに来店した顧客の例を示す。Ｃ１およびＣ２は図８と同様であるため、説明を省略する。

顧客は、什器３０の前である程度の時間を掛けて商品を探す（Ｃ３）。顧客は、他社ブランドの商品が陳列された左什器３９１または右什器３９２と、什器３０との間を行き来する場合もある。顧客が主にみている商品がポイントメイク商品であるか、それ以外の商品であるかは、第１什器カメラ３３１が撮影した画像と、什器３０に陳列された商品の配置から判定可能である。

什器３０の周辺でたとえば５秒以上佇んでポイントメイク商品を眺める行動は、「ポイントメイク商品を購入する予定だが、具体的なブランド等を決めずに来店した顧客」であることを意味する。この行動および顧客の属性に基づいて、第１モデル５１は「相互性」のカテゴリを出力する。

制御部２１は、「相互性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報を入力する。図１０に示す例では、「理想」および「悩み」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「理想」および「悩み」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求を刺激され、興味を惹かれた商品のテスターを試すか、商品情報を見る（Ｃ５）。図１０に示す例では、この行動および顧客の属性に基づいて、第２モデル５２から「相性」および「好み」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「相性」および「好み」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、テスターを試すか商品情報を見た（Ｃ５）際には、「この商品は本当に自分に適しているのだろうか？」という不安感を抱いている場合が多い。適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより、顧客の不安感は解消される。顧客は、商品を手に取る（Ｃ４）。その後、顧客は什器カメラ３３による撮影可能範囲を離れてレジ等に移動して商品を購入する（Ｃ７）。

図１０によると、購入する商品のブランドを決めていなかった顧客の欲求を連続的に刺激することにより、自社製品を購入するように誘導する情報処理システム１０を提供できる。

図１１は、スキンケア商品を購入する予定だが、具体的なブランド等を決めずに来店した顧客の例を示す。Ｃ１からＣ３は図１０と同様であるため、説明を省略する。

什器３０の周辺でたとえば５秒以上佇んでスキンケア商品を眺める行動は、「スキンケア商品を購入する予定だが、具体的なブランド等を決めずに来店した顧客」であることを意味する。この行動および顧客の属性に基づいて、第１モデル５１は「信頼性」および「相互性」のカテゴリを出力する。

制御部２１は、「信頼性」および「相互性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報をそれぞれ入力する。図１１に示す例では、「信頼性」に関する第２モデル５２から「店頭接客員」および「クチコミ」のコンテンツタイプが出力され、「相互性」に関する第２モデル５２から「悩み」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「店頭接客員」、「クチコミ」および「悩み」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求を刺激され、興味を惹かれた商品のテスターを試すか、商品情報を見る（Ｃ５）。図１０に示す例では、この行動および顧客の属性に基づいて、第２モデル５２から「相性」および「自分発見」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「相性」および「自分発見」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求をさらに刺激される。店頭接客員は、顧客の様子を観察して、適切なタイミングで対面カウンセリングを提案する（Ｃ６）。

対面カウンセリングを受けて、顧客は気に入った商品を手に取る（Ｃ４）。その後、顧客は什器カメラ３３による撮影可能範囲を離れてレジ等に移動して商品を購入する（Ｃ７）。

図１１によると、購入する商品のブランドを決めていなかった顧客の欲求を連続的に刺激した上で、適切なタイミングで店頭接客員が接客することにより、自社製品を購入するように誘導する情報処理システム１０を提供できる。

図１２は、化粧品を購入する予定の無い顧客の例を示す。顧客は、来店（Ｃ１）後、購入を予定している商品の売場に向かう（Ｃ９）。顧客は、特に目的なく売場を回遊する場合もある。

顧客は、移動の途中で化粧品売場を通りかかり、什器カメラ３３による撮影範囲に入る。制御部２１は、什器カメラ３３により撮影された画像を行動属性モデル５３に逐次入力し、第１モデル５１から取得されるカテゴリを取得する。

たとえば、視点を定めずにフラフラと歩きまわる行動は、「化粧品を購入する予定がない顧客」であることを意味する。このような顧客のうち、たとえば性別および年齢等の属性が什器３０に陳列している商品のターゲット顧客に該当する場合、第１モデル５１は「相互性」および「話題性」のカテゴリを出力する。

制御部２１は、「相互性」および「話題性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報をそれぞれ入力する。図１２に示す例では、「相互性」に関する第２モデル５２から「自分発見」のコンテンツタイプが出力され、「話題性」に関する第２モデル５２から「クチコミ」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「話題性」および「クチコミ」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求を刺激され、化粧品に興味を惹かれる。顧客は、什器３０の前に立ち止まり、商品を見る（Ｃ８）。顧客は、興味を惹かれた商品のテスターを試すか、商品情報を見る（Ｃ５）。

図１２に示す例では、この行動および顧客の属性に基づいて、第１モデル５１から「相互性」および「信頼性」のカテゴリが出力されている。制御部２１は、「相互性」および「信頼性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報をそれぞれ入力する。図１２に示す例では、「相互性」に関する第２モデル５２から「相性」のコンテンツタイプが出力され、「信頼性」に関する第２モデル５２から「美容情報」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「相性」および「美容情報」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求をさらに刺激され、商品を手に取る（Ｃ４）。その後、顧客は什器カメラ３３による撮影可能範囲を離れてレジ等に移動して商品を購入する（Ｃ７）。

図１２によると、化粧品を購入する予定のなかった顧客の欲求を連続的に刺激することにより、自社製品を購入するように誘導する情報処理システム１０を提供できる。

図１３は、プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。制御部２１は、顔認識等の公知の技術に基づいて、什器カメラ３３により撮影された画像に顧客が写っているか否かを随時判定する。顧客が写っていると判定した場合に、制御部２１は図１３のプログラムを起動する。

制御部２１は、画像に写った顧客に対して顧客ＩＤを生成して付与する（ステップＳ５０１）。複数の顧客が画像に写っている場合、制御部２１は什器３０からの距離または移動速度等の所定のルールに基づいて選択した一人の顧客に対して顧客ＩＤを付与する。

制御部２１は、行動ＤＢ５７に新規レコードを作成する。制御部２１は、顧客の行動を検出する都度、時刻フィールドおよび行動フィールドにデータを追加する。なお、制御部２１は画像に写った複数の顧客にそれぞれ顧客ＩＤを付与して、行動ＤＢ５７に行動を記録してもよい。

制御部２１は、図６を使用して説明した行動属性モデル５３を実現するプログラムに、什器カメラ３３により撮影された画像、商品移動センサ３４により検出されたセンサデータ、および顧客がタッチパネル３１を使用して行なった検索の履歴を入力して、行動属性解析を行なう（ステップＳ５０２）。制御部２１は、ステップＳ５０１で顧客ＩＤを付与した顧客の行動属性情報を取得する。

制御部２１は、図６を使用して説明した第１モデル５１を実現するプログラムに、行動属性情報を入力して、カテゴリを取得する（ステップＳ５０３）。制御部２１は、カテゴリが出力されたか否か、すなわちプロモーションコンテンツを出力するタイミングであると出力されたか否かを判定する（ステップＳ５０４）。

プロモーションコンテンツを出力するタイミングであると判定した場合（ステップＳ５０４でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５０３で取得したカテゴリに対応する第２モデル５２を選択する（ステップＳ５０５）。制御部２１は、選択した第２モデル５２を実現するプログラムに、行動属性情報を入力して、コンテンツタイプを取得する（ステップＳ５０６）。

制御部２１は、取得したコンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、プロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて、プロモーションコンテンツを選択する（ステップＳ５０７）。制御部２１は、選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する（ステップＳ５０８）。

プロモーションコンテンツを出力するタイミングではないと判定した場合（ステップＳ５０４でＮＯ）、またはステップＳ５０８の終了後、制御部２１は什器カメラ３３から取得した画像に基づいて顧客が立ち去ったか否かを判定する（ステップＳ５０９）。

立ち去っていないと判定した場合（ステップＳ５０９でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５０２に戻る。立ち去ったと判定した場合（ステップＳ５０９でＹＥＳ）、制御部２１は、什器カメラ３３が撮影した画像、行動属性解析結果および商品検索履歴等に基づいて、顧客に関する特徴ベクトルを生成する（ステップＳ５１０）。制御部２１は、行動ＤＢ５７の特徴フィールドに生成した特徴ベクトルを記録する（ステップＳ５１１）。制御部２１は、その後処理を終了する。

図４を使用して説明したコンテンツＤＢ５６には、１つのコンテンツタイプに対して一つのプロモーションコンテンツが記録されていてもよい。そのようにする場合、ステップＳ５０６で取得したコンテンツタイプに基づいて、ステップＳ５０７で選択するプログラムは一意に定まる。

なお、制御部２１は什器カメラ３３が撮影した画像、商品移動センサ３４による検出データおよび商品検索履歴等をサーバ４０に送信してもよい。このようにする場合には、補助記憶装置２３に行動ＤＢ５７を記憶しなくてもよい。制御部４１は、送信されたデータに基づいて、補助記憶装置４３に記憶された行動ＤＢ５７に顧客に関する情報を生成し、記録できる。

本実施の形態によると、適切なタイミングで顧客に対する情報提供を行なえる。本実施の形態によると、適切なタイミングで適切なプロモーションコンテンツを提供することにより、顧客の欲求を刺激して購買意欲を惹起できる。

本実施の形態によると、顧客が什器カメラ３３の視野に入る都度、新たに顧客ＩＤを付与するため、顧客ＩＤは顧客の氏名および年齢等の情報に紐づかない。したがって、いわゆる個人情報を通信回線に載せない情報処理システム１０を提供できる。

本実施の形態によると、情報処理装置２０が顧客の特徴ベクトルを生成して行動ＤＢ５７に記録する。サーバ４０に対しては、顧客を撮影した画像等は送信されず、特徴ベクトルを含む行動ＤＢ５７が送信される。したがって、サーバ４０と情報処理装置２０との間の通信量が少ない情報処理システム１０を提供できる。

制御部２１が、顧客の顔写真、氏名および年齢等の個人情報と、商品購入履歴とを関連づけて記録したいわゆる顧客情報ＤＢにアクセス可能である場合、ステップＳ５０１において顧客ＩＤを生成して付与する代わりに、顧客情報ＤＢに記録されている顧客ＩＤを抽出してもよい。什器カメラ３３により撮影した画像に基づいて、顔写真を含む顧客情報ＤＢから対応する顧客を抽出する方法は公知であるため、詳細については説明を省略する。

行動属性情報に加えて、顧客情報ＤＢに記録された個人情報および商品購入履歴を使用することにより、さらに効果的なタイミングで適切なプロモーションコンテンツを提供する情報処理システム１０を提供できる。

顧客情報ＤＢに、提供済のプロモーションコンテンツを記録してもよい。同一の顧客に対して、同じプロモーションコンテンツを繰り返し提供することを防止する情報処理システム１０を提供できる。

情報処理システム１０に接続された複数の什器３０が隣接配置または近接配置されている場合、制御部２１は複数の什器カメラ３３により撮影された画像に基づいて顧客の行動属性情報を取得してもよい。

制御部４１が顧客の顔写真、氏名、年齢、購買履歴等の個人情報を記録したいわゆる顧客情報ＤＢにアクセス可能である場合、情報処理装置２０から受信した顧客の特徴ベクトルに基づいて顧客ＩＤと顧客の氏名等とを関連づけてもよい。什器３０の近傍における顧客の行動を解析することにより、たとえば個々の顧客に合わせたダイレクトメールの発信等に役立つデータを蓄積する情報処理システム１０を提供できる。

什器３０に陳列する商品は、化粧品に限定しない。たとえば書籍、靴または日用消耗品等、任意の商品の陳列に什器３０を使用できる。什器３０の形状は、陳列する商品に応じて適宜変更できる。以下に、什器３０の変形例を説明する。

［変形例１］
図１４は、変形例１の什器３０を説明する説明図である。本変形例は、家電量販店等に適した什器３０に関する。

本変形例の什器３０は、図１を使用して説明した実施の形態１の什器３０に比べて中央の商品棚３５が低い位置に、上側の商品棚３５が高い位置にそれぞれ配置されている。それぞれの商品棚３５の上面は平面である。上側の商品棚３５には、比較的小型の商品を陳列できる。中央の商品棚３５には、比較的大きい商品を陳列できる。中央の商品棚３５を囲むように４枚の第２表示部３２が配置されている。なお、商品移動センサ３４については図示を省略する。

たとえば、中央の商品棚３５に空気清浄機、加湿器または炊飯器等を陳列し、上側の商品棚３５にフィルタ等の消耗品を陳列できる。顧客がアクセスしにくい一番下の商品棚３５は、必要に応じて店舗スタッフが取り出す在庫商品等を収容できる。

本変形例によると、中央の商品棚３５を囲むように配置した第２表示部３２を用いて、比較的大きな商品のプロモーションを効果的に行なえる。

［変形例２］
図１５は、変形例２の什器３０を説明する説明図である。本変形例は、衣料品店等に適した什器３０に関する。

本変形例の什器３０は、商品棚３５の下に、ハンガーラック３６を備える。図１５においては、上側の商品棚３５には畳んだ衣類が陳列されており、ハンガーラック３６にはハンガーにかけた衣類が陳列されている。第２表示部３２は１枚である。第２表示部３２の下に、ハンガーラック３６からの商品の取り出しおよび戻し入れを検知する商品移動センサ３４が配置されている。

本変形例によると、ハンガーにかけた衣類のように、商品棚３５の上に陳列できない商品にも使用可能な什器３０を提供できる。

［変形例３］
図１６は、変形例３の什器３０を説明する説明図である。本変形例は、ドラッグストアおよびスーパーマーケット等に適した什器３０に関する。本変形例の什器３０は、実施の形態１で説明した什器３０の約２倍の幅を有する。什器３０の中央に第１表示部３１１が配置されている。３枚の商品棚３５の端部には、それぞれ２枚の第２表示部３２が配置されている。なお、商品移動センサ３４については図示を省略する。

本変形例によると、比較的大型の店舗、または、比較的大面積の売場に適した什器３０を提供できる。

［変形例４］
図１７は、変形例４の什器３０を説明する説明図である。本変形例は、衣料品店等に適した什器３０に関する。本変形例の什器３０は、実施の形態１で説明した什器３０の約２倍の幅を有する。

本変形例の什器３０は、縦型の第１表示部３１１と、第１表示部３１１の左右にそれぞれ配置されたハンガーラック３６とを備える。左右のハンガーラック３６の上部にそれぞれ２枚の第２表示部３２が配置されている。それぞれの第２表示部３２の下に、ハンガーラック３６からの商品の取り出しおよび戻し入れを検知する商品移動センサ３４が配置されている。

制御部２１は、第１表示部３１１にプロモーションコンテンツを表示することに加えて、什器カメラ３３により撮影した顧客の姿を表示することもできる。すなわち、本実施の形態の第１表示部３１１は鏡の機能も果たす。

本実施の形態のプロモーションコンテンツは、什器カメラ３３により撮影した画像を用いて、顧客が様々な衣服およびアクセサリを着用した際のシミュレーションを行なった映像を含んでも良い。人物を撮影した画像に、衣服およびアクセサリを重畳するシミュレーションは公知であるため、詳細については説明を省略する。

本変形例によると、衣料品売場に適したプロモーションコンテンツを提示可能な什器３０を提供できる。

［実施の形態２］
本実施の形態は、第１表示部３１１で紹介中の商品が陳列された商品棚３５を顧客に通知可能な什器３０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

図１８は、商品配置ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。商品配置ＤＢは、それぞれの什器３０のどの位置に、どの商品が陳列されているかを記録するＤＢである。

商品配置ＤＢは、陳列位置フィールドおよび商品ＩＤフィールドを有する。陳列位置フィールドは段フィールドおよび列フィールドを有する。段フィールドには商品棚３５の位置が記録されている。「上」は一番上の商品棚３５を、「中」は真ん中の商品棚３５を、「下」は一番下の商品棚３５をそれぞれ意味する。

列フィールドには、商品棚３５の左右方向における場所が記録されている。図１８においては、それぞれの商品棚３５は、第１列から第４列まで４分割されている。商品ＩＤフィールドには、段フィールドと列フィールドにより特定される場所に陳列された商品に付与された商品ＩＤが記録されている。

図１９は、実施の形態２の什器３０の動作を説明する説明図である。第１表示部３１１に、新商品に関するプロモーションコンテンツが表示されている。制御部２１は、新商品の商品ＩＤをキーにして商品配置ＤＢを検索し、第２表示部３２に商品の位置を表示する。図１９においては、中央の第２表示部３２に、当該新商品が陳列されている場所が表示されている。

プロモーションコンテンツにより欲求を刺激された顧客は、速やかに紹介された新商品を発見できる。顧客が什器３０から商品を探しているうちに興味が薄れて、購入機会を逃すような事態を防止できる情報処理システム１０を提供できる。

［実施の形態３］
本実施の形態は、情報処理装置２０が店舗カメラ１５からも画像を取得する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

図２０は、実施の形態３のプロモーションコンテンツを提示するタイミング例を説明する説明図である。図２０は、化粧品を購入する予定の無い顧客の例を示す。顧客は、来店（Ｃ１）後、購入を予定している商品の売場に向かう（Ｃ９）。顧客は、特に目的なく売場を回遊する場合もある。

来店した顧客は、店舗の各所に配置された店舗カメラ１５により撮影される。制御部２１は、店舗カメラ１５により撮影された画像を行動属性モデル５３に逐次入力し、第１モデル５１から取得されるカテゴリを取得する。

たとえば、視点を定めずにフラフラと歩きまわる行動は、「化粧品を購入する予定がない顧客」であることを意味する。このような顧客のうち、たとえば性別および年齢等の属性が什器３０に陳列している商品のターゲット顧客に該当する場合、第１モデル５１は「特別性」のカテゴリを出力する。

制御部２１は、「特別性」に関する第２モデル５２を選択して、行動属性モデル５３から出力される行動属性情報をそれぞれ入力する。図２０に示す例では、「特別性」に関する第２モデル５２から「今だけ」および「サンプル」のコンテンツタイプが出力されている。

制御部２１は、コンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６を検索し、「今だけ」および「サンプル」に関するプロモーションコンテンツを抽出する。制御部２１は、抽出されたプロモーションコンテンツからランダムに、または所定のルールに基づいて選択したプロモーションコンテンツを、顧客の目につく場所に配置された表示装置から出力する。

顧客が、什器カメラ３３の撮影範囲からは外れるが、第１什器カメラ３３１を視認可能な場所にいる場合、制御部２１は第１什器カメラ３３１からプロモーションコンテンツを出力してもよい。

顧客は、適切なタイミングで提示されたプロモーションコンテンツにより欲求を刺激されて、化粧品に興味を惹かれる。顧客は、化粧品売場に向かう（Ｃ２）。顧客は、什器３０の前に立ち止まり、商品を見る（Ｃ８）。顧客は、興味を惹かれた商品のテスターを試すか、商品情報を見る（Ｃ５）。顧客は、商品を手に取り（Ｃ４）、レジ等に移動して商品を購入する（Ｃ７）。

本実施の形態によると、化粧品を購入する予定のなかった顧客の欲求を刺激して、自社製品を購入するように誘導する情報処理システム１０を提供できる。

なお制御部２１は、店舗カメラ１５により撮影した画像から出た情報も、行動ＤＢ５７に記録する。制御部２１は店舗カメラ１５により撮影された店舗画像を記録して、行動ＤＢ５７とともにサーバ４０に送信してもよい。店舗画像は、行動ＤＢ５７に記録されても、行動ＤＢ５７とは別ファイルに記録されてもよい。

情報処理システム１０に接続された他の什器３０に設けられた什器カメラ３３を、店舗カメラ１５と同様に使用してもよい。

［実施の形態４］
本実施の形態は、顧客に合わせて抽出したプロモーションコンテンツを記録し、同一または類似する顧客に対して順次提供する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

図２１は、未提供ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。未提供ＤＢは、顧客の第１特徴と、当該顧客向けに抽出したがまだ提供していない未提供コンテンツとを関連づけて記録するＤＢである。未提供ＤＢは、第１特徴フィールドおよび未提供プロモーションコンテンツフィールドを有する。

第１特徴フィールドには、第１特徴ベクトルが記録されている。第１特徴ベクトルは、顧客の顔および服装等、顧客の外観に基づいて比較的短時間で抽出可能な特徴の組である。たとえば顔認識の技術を用いて抽出した顧客の顔の特徴ベクトルを、第１特徴ベクトルに使用できる。第１特徴ベクトルは、服の色、長袖か半袖か等の服の形状および鞄の色等の、服装に関する様々な項目に基づいて抽出されてもよい。

未提供プロモーションコンテンツフィールドには、第１特徴ベクトルを有する顧客向けに選択したが、まだ提供されていないプロモーションコンテンツが記録されている。未提供ＤＢは、１組の第１特徴について、１つのレコードを有する。

図２２は、実施の形態４のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。ステップＳ５０１からステップＳ５０４までは、図１３を使用して説明した実施の形態１のプログラムと同一であるため、説明を省略する。

プロモーションコンテンツを出力するタイミングであると判定した場合（ステップＳ５０４でＹＥＳ）、制御部２１は顧客を撮影した画像に基づいて第１特徴ベクトルを生成する（ステップＳ５３１）。具体的には制御部２１は、顧客を正面近傍から撮影した１枚または数枚の画像に基づいて、第１特徴ベクトルを生成する。

制御部２１は、未提供ＤＢの第１特徴フィールドを検索して、ステップＳ５３１で生成した第１特徴ベクトルとの間の距離が所定の範囲内である特徴ベクトルが記録されているか否かを判定する（ステップＳ５３２）。

記録されていると判定した場合（ステップＳ５３２でＹＥＳ）、制御部２１は再訪客のサブルーチンを起動する（ステップＳ５３３）。再訪客のサブルーチンは、未提供ＤＢに記録されている未提供プロモーションコンテンツを出力するサブルーチンである。再訪客のサブルーチンの処理の流れは後述する。

記録されていないと判定した場合（ステップＳ５３２でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５０３で取得したカテゴリに対応する第２モデル５２を選択する（ステップＳ５０５）。以後ステップＳ５０８までの処理は、図１３を使用して説明した実施の形態１のプログラムと同一であるため、説明を省略する。

制御部２１は、未提供ＤＢに新規レコードを作成する。制御部２１は、ステップＳ５３１で生成した第１特徴ベクトルを、第１特徴ベクトルフィールドに記録する。制御部２１は、ステップＳ５０６で取得したコンテンツタイプをキーとしてコンテンツＤＢ５６から抽出したプロモーションコンテンツのうち、ステップＳ５０８で出力しなかったプロモーションコンテンツを未提供プロモーションコンテンツフィールドに記録する（ステップＳ５３４）。

プロモーションコンテンツを出力するタイミングではないと判定した場合（ステップＳ５０４でＮＯ）、ステップＳ５３３の終了後、またはステップＳ５３４の終了後、制御部２１は什器カメラ３３から取得した画像に基づいて顧客が立ち去ったか否かを判定する（ステップＳ５０９）。以後の処理は、図１３を使用して説明した実施の形態１のプログラムと同一であるため、説明を省略する。

図２３は、再訪客のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。再訪客のサブルーチンは、未提供ＤＢに記録されている未提供プロモーションコンテンツを出力するサブルーチンである。

制御部２１は、処理中の来訪客の第１特徴ベクトルとの間の距離が所定の範囲内である特徴ベクトルが記録されているレコードの未提供コンテンツフィールドから、プロモーションコンテンツを選択する（ステップＳ５４１）。

制御部２１は、選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する（ステップＳ５４２）。制御部２１は、未提供コンテンツフィールドから出力したプロモーションコンテンツを削除する（ステップＳ５４３）。制御部２１は、未提供コンテンツフィールドにプロモーションコンテンツが残っているか否かを判定する（ステップＳ５４４）。

残っていないと判定した場合（ステップＳ５４４でＮＯ）、制御部２１は未提供ＤＢから当該レコードを削除する（ステップＳ５４５）。残っていると判定した場合（ステップＳ５４４でＹＥＳ）、またはステップＳ５４５の終了後、制御部２１は処理を終了する。

本実施の形態によると、プロモーションコンテンツを選択済の顧客が什器３０に再度近づいた場合、選択済のプロモーションコンテンツのなかから未出力のプロモーションコンテンツを出力する情報処理システム１０を提供できる。同一のプロモーションコンテンツを同一の顧客に複数回出力して、顧客を飽きさせることを防止できる。

なお制御部２１は、ステップＳ５４２で複数のプロモーションコンテンツを連続して出力してもよい。

未提供コンテンツフィールドに記録されたレコードは、記録後所定の時間が経過した後に自動的に削除してもよい。たとえば数分間程度で削除することにより、顧客が什器カメラ３３の視野から短い時間離れてから戻ってきた場合に、前回と同一のプロモーションコンテンツを出力することを防止できる。

［実施の形態５］
本実施の形態は、顧客のクラスタに応じて提供するプロモーションコンテンツをあらかじめ定めた情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

図２４は、クラスタコンテンツＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。クラスタコンテンツＤＢは、顧客をクラスタリングして定めたクラスタと、提供するプロモーションコンテンツとを関連づけて記録したＤＢである。クラスタコンテンツＤＢは、顧客クラスタフィールドおよびプロモーションコンテンツフィールドを有する。

顧客クラスタフィールドには、顧客を分類したクラスタが記録されている。事前に、多数の顧客のデータに基づいて、顧客を複数のグループに分類するクラスタリングを行なう。クラスタリング解析の方法は公知であるため、説明を省略する。プロモーションコンテンツフィールドには、顧客クラスタごとに定めたプロモーションコンテンツが記録されている。

図２５は、タイミングの選択を説明する説明図である。本実施の形態では、図６を使用して説明した第１モデル５１の代わりに、タイミング判定モデルを使用する。

図２５を使用して、顧客にプロモーションコンテンツを提供するタイミングを決定するプロセスの概要を説明する。什器カメラ３３により撮影された画像、商品移動センサ３４により検出されたセンサデータ、および顧客がタッチパネル３１を使用して行なった商品検索履歴が、行動属性モデル５３に入力される。

行動属性モデル５３は、入力されたデータに基づいて行動属性解析を行ない、顧客の行動属性情報を出力する。行動属性情報は、タイミング判定モデルに入力される。タイミング判定モデルは、入力された行動属性情報に基づいて、プロモーションコンテンツを出力するタイミングであるか否かを出力する。

タイミング判定モデルは、専門家が多数の顧客に関するデータを解析して作成したルールベースのモデルである。タイミング判定モデルは、たとえば専門家により作成されたルールを表現した決定木に基づいて作成されたプログラムである。タイミング判定モデルは、たとえば専門家により作成されたルールを表現した条件テーブルに基づいて動作するプログラムであってもよい。

行動属性モデル５３とタイミング判定モデルとが合わさって一つのモデルになっていてもよい。タイミング判定モデルは、多数の顧客に関するデータに基づいて機械学習により生成された学習モデルであってもよい。

図２６は、実施の形態５のプログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。制御部２１は、顔認識等の公知の技術に基づいて、什器カメラ３３により撮影された画像に顧客が写っているか否かを随時判定する。顧客が写っていると判定した場合に、制御部２１は図２６のプログラムを起動する。

制御部２１は、画像に写った顧客に対して顧客ＩＤを生成して付与する（ステップＳ５０１）。複数の顧客が画像に写っている場合、制御部２１は什器３０からの距離または移動速度等の所定のルールに基づいて選択した一人の顧客に対して顧客ＩＤを付与する。

制御部２１は、行動ＤＢ５７に新規レコードを作成する。制御部２１は、顧客の行動を検出する都度、時刻フィールドおよび行動フィールドにデータを追加する。なお、制御部２１は画像に写った複数の顧客にそれぞれ顧客ＩＤを付与して、行動ＤＢ５７に行動を記録してもよい。

制御部２１は、図２５を使用して説明した行動属性モデル５３を実現するプログラムに、什器カメラ３３により撮影された画像、商品移動センサ３４により検出されたセンサデータ、および顧客がタッチパネル３１を使用して行なった検索の履歴を入力して、行動属性解析を行なう（ステップＳ５０２）。制御部２１は、ステップＳ５０１で顧客ＩＤを付与した顧客の行動属性情報を取得する。

制御部２１は、図２５を使用して説明したタイミング判定モデルを実現するプログラムに、行動属性情報を入力して、プロモーションコンテンツを出力するタイミングであるか否かを取得する（ステップＳ５６１）。制御部２１は、プロモーションコンテンツを出力するタイミングであると出力されたか否かを判定する（ステップＳ５６２）。

プロモーションコンテンツを出力するタイミングであると判定した場合（ステップＳ５６２でＹＥＳ）、制御部２１はクラスタ解析を行ない顧客のクラスタを判定する（ステップＳ５６３）。クラスタ解析は、たとえばステップＳ５０２で行なった行動属性解析結果に基づいて行われる。

制御部２１は、判定したクラスタをキーとしてクラスタコンテンツＤＢを検索して、抽出したレコードのプロモーションコンテンツフィールドからプロモーションコンテンツを選択する（ステップＳ５６４）。制御部２１は、選択したプロモーションコンテンツをタッチパネル３１および第２表示部３２から出力する（ステップＳ５０８）。

プロモーションコンテンツを出力するタイミングではないと判定した場合（ステップＳ５６２でＮＯ）、またはステップＳ５０８の終了後、制御部２１は什器カメラ３３から取得した画像に基づいて顧客が立ち去ったか否かを判定する（ステップＳ５０９）。以後の処理は、図１３を使用して説明した実施の形態１のプログラムと同一であるため、説明を省略する。

本実施の形態によると、すなわち外観が類似しており同一のクラスタに分類される顧客に対して、あらかじめ定めたプロモーションコンテンツを、適切なタイミングで提示する情報処理システム１０を提供できる。

なお、クラスタＤＢにはクラスタとコンテンツタイプとが関連づけられていてもよい。そのようにする場合、ステップＳ５６４で制御部２１はコンテンツタイプを取得する。制御部２１は、実施の形態１と同様に、コンテンツタイプに基づいてプロモーションコンテンツを選択して、出力する。

クラスタＤＢには、クラスタとカテゴリとが関連づけられていてもよい。そのようにする場合、ステップＳ５６４で制御部２１はカテゴリを取得する。制御部２１は、実施の形態１と同様に、カテゴリに基づいてコンテンツタイプを選択する。制御部２１は、コンテンツタイプに基づいてプロモーションコンテンツを選択して、出力する。

［実施の形態６］
図２７は、実施の形態６の情報処理システム１０の機能ブロック図である。情報処理システム１０は、什器３０と情報処理装置２０とを備える。什器３０は、什器カメラ３３と、商品移動センサ３４と、データ出力部７１と、プロモーションコンテンツ出力部７２とを備える。

商品移動センサ３４は、商品の移動を検出する。データ出力部７１は、什器カメラ３３から取得した画像、および、商品移動センサ３４から取得したセンサデータを出力する。プロモーションコンテンツ出力部７２は、データ出力部７１が出力した情報に基づいて決定されたプロモーションコンテンツを出力する。

情報処理装置２０は、行動属性情報取得部７５と、プロモーションコンテンツ選択部７６と、出力部７７とを備える。行動属性情報取得部７５は、店舗に設置した什器３０に対応して設けた什器カメラ３３を含むセンサから顧客の行動属性情報を取得する。

プロモーションコンテンツ選択部７６は、前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択する。出力部７７は、選択したプロモーションコンテンツを、什器３０に対応して設けた第１表示部３１１を含む出力装置から出力する。

［実施の形態７］
図２８は、実施の形態７の情報処理システム１０の構成を説明する説明図である。本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０と、プログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、本実施の形態の情報処理装置２０を実現する形態に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。

サーバ４０は、前述の制御部４１、主記憶装置４２、補助記憶装置４３、通信部４４、表示部４５、入力部４６およびバスに加えて読取部４８を備える。

プログラム９７は、可搬型記録媒体９６に記録されている。制御部４１は、読取部４８を介してプログラム９７を読み込み、補助記憶装置４３に保存する。また制御部４１は、コンピュータ９０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ９８に記憶されたプログラム９７を読出してもよい。さらに、制御部４１は、通信部２４および図示しないネットワークを介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム９７をダウンロードして補助記憶装置４３に保存してもよい。

制御部４１は、ネットワークを介して各店舗の情報処理装置２０にプログラム９７を配信する。プログラム９７は、情報処理装置２０制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置２２にロードして実行される。以上により、実施の形態１で説明した情報処理システム１０が実現される。

制御部２１は、それぞれの情報処理装置２０に設けられた読取部を介してプログラム９７を読み込んでもよい。制御部２１は、それぞれの情報処理装置２０に接続された外部の記憶装置からプログラム９７を読み込んでもよい。

各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 情報処理システム
１５ 店舗カメラ
１６ 販売管理システム
２０ 情報処理装置
２１ 制御部
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ 通信部
２８ 什器Ｉ／Ｆ
３０ 什器
３１ タッチパネル
３１１ 第１表示部
３１２ 入力部
３２ 第２表示部
３３ 什器カメラ
３３１ 第１什器カメラ
３３２ 第２什器カメラ
３４ 商品移動センサ
３５ 商品棚
３６ ハンガーラック
３９１ 左什器
３９２ 右什器
４０ サーバ
４１ 制御部
４２ 主記憶装置
４３ 補助記憶装置
４４ 通信部
４５ 表示部
４６ 入力部
４８ 読取部
５０ コンテンツ判定モデル
５１ 第１モデル
５２ 第２モデル
５３ 行動属性モデル
５６ コンテンツＤＢ
５７ 行動ＤＢ
７１ データ出力部
７２ プロモーションコンテンツ出力部
７５ 行動属性情報取得部
７６ プロモーションコンテンツ選択部
７７ 出力部
９０ コンピュータ
９６ 可搬型記録媒体
９７ プログラム
９８ 半導体メモリ

Claims (15)

1. 店舗に設置した什器に対応して設けた什器カメラを含むセンサから顧客の行動属性情報を取得し、
   前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択し、
   選択した前記プロモーションコンテンツを、前記什器に対応して設けた第１表示部を含む出力装置から出力する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
2. 前記行動属性情報は、
   前記顧客の年代もしくは性別を含む属性、
   前記顧客の移動情報もしくは前記顧客の商品選択情報、または
   前記什器に対応して設けられた検索装置を介した商品検索履歴を含む
   請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記什器は、商品を陳列可能な商品棚を有し、
   前記センサは、前記商品棚からの商品の移動を検出する商品移動センサを含む
   請求項１または請求項２に記載の情報処理方法。
4. 前記什器は、前記商品棚にそれぞれ対応する第２表示部を有し、
   前記プロモーションコンテンツに関連する商品が陳列された場所を示す情報を、前記第２表示部から出力する
   請求項３に記載の情報処理方法。
5. 前記行動属性情報に基づいて、前記カテゴリを選択し、
   選択した前記カテゴリから前記プロモーションコンテンツを選択する
   請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の情報処理方法。
6. 顧客の行動属性情報を入力した場合に、前記顧客に提示するプロモーションコンテンツを出力するモデルが前記カテゴリに対応して複数用意されており、
   前記行動属性情報に基づいて、前記カテゴリを選択し、
   選択した前記カテゴリに対応するモデルに顧客の行動属性情報を入力して、前記プロモーションコンテンツを選択する
   請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の情報処理方法。
7. 前記行動属性情報をクラスタリングし、
   前記クラスタリングの結果に基づいて前記プロモーションコンテンツを選択する
   請求項１から請求項６のいずれか一つに記載の情報処理方法。
8. 前記行動属性情報は、前記顧客の購入履歴を含み、
   前記行動属性情報と、前記プロモーションコンテンツとを対応づけて記録する
   請求項１から請求項７のいずれか一つに記載の情報処理方法。
9. 前記店舗の壁または天井に設けられた店舗カメラから店舗画像を取得し、
   前記店舗画像を前記行動属性情報と対応づけて記録する
   請求項８に記載の情報処理方法。
10. 前記顧客を撮影した画像に基づいて作成した特徴ベクトルを前記行動属性情報と対応づけて記録する
    請求項８または請求項９に記載の情報処理方法。
11. 前記顧客ＩＤは、それぞれの顧客の個人情報および商品購入履歴と関連づけられており、
    前記商品購入履歴に基づいて、前記プロモーションコンテンツを選択する
    請求項１０に記載の情報処理方法。
12. 店舗に設置した什器に対応して設けた什器カメラを含むセンサから顧客の行動属性情報を取得し、
    前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択し、
    選択した前記プロモーションコンテンツを、前記什器に対応して設けた第１表示部を含む出力装置から出力する
    処理をコンピュータに実行させるプログラム。
13. カメラと、
    商品の移動を検出する商品移動センサと
    前記カメラから取得した画像、および、前記商品移動センサから取得したセンサデータを出力するデータ出力部と、
    前記データ出力部が出力した情報に基づいて決定されたプロモーションコンテンツを出力するプロモーションコンテンツ出力部と
    を備える什器。
14. 店舗に設置した什器に対応して設けた什器カメラを含むセンサから顧客の行動属性情報を取得する行動属性情報取得部と、
    前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択するプロモーションコンテンツ選択部と、
    選択した前記プロモーションコンテンツを、前記什器に対応して設けた第１表示部を含む出力装置から出力する出力部と
    を備える情報処理装置。
15. 店舗に設置した什器と、前記什器に接続された情報処理装置とを備える情報処理システムにおいて、
    前記什器は、
    什器カメラと、
    商品の移動を検出する商品移動センサと
    前記什器カメラから取得した画像、および、前記商品移動センサから取得したセンサデータを出力するデータ出力部とを有し、
    前記情報処理装置は、
    前記データ出力部から出力された情報に基づいて顧客の行動属性情報を取得する行動属性情報取得部と、
    前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択するプロモーションコンテンツ選択部とを有し、
    前記什器は、
    前記プロモーションコンテンツ選択部が選択したプロモーションコンテンツを出力するプロモーションコンテンツ出力部をさらに有する
    情報処理システム。

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