JP2024039186A - 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象商品の購入前か購入後かを問わずその対象商品を自動的に特定すること。【解決手段】一例に係る情報処理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象商品を撮像した対象画像を取得し、商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに対象画像を入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定する。【選択図】図６

Description

本開示の一側面は、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、例えば店舗で発行されたレシートまたは領収書等をカメラで撮像した画像から、ユーザが購入した商品に係る情報を含む購入情報を取得する手法が記載されている。

特開２０１９－２８４９５号公報

対象商品の購入前か購入後かを問わずその対象商品を自動的に特定する手法が望まれている。

本開示の一側面に係る情報処理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象商品を撮像した対象画像を取得し、商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに対象画像を入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定する。

本開示の一側面に係る情報処理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える情報処理システムにより実行される。この情報処理方法は、対象商品を撮像した対象画像を取得するステップと、商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに対象画像を入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定するステップとを含む。

本開示の一側面に係る情報処理プログラムは、対象商品を撮像した対象画像を取得するステップと、商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに対象画像を入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定するステップとをコンピュータに実行させる。

このような側面においては、対象画像を学習済みモデルに入力することで、対象商品の識別情報が対象商品識別情報として推定される。対象商品の購入前か購入後かを問わず撮像され得る対象画像を用いることで、例えばレシートのような対象商品の購入後にのみ得られるものを用いることなく、対象商品識別情報を推定することができる。さらに、学習済みモデルを用いることにより、人の判断を介することなく、対象商品識別情報を推定することができる。したがって、対象商品の購入前か購入後かを問わずその対象商品を自動的に特定することができる。

本開示の一側面によれば、対象商品の購入前か購入後かを問わずその対象商品を自動的に特定することができる。

情報処理システムの機能構成の一例を示す図である。 情報処理システムを構成するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。 購買情報データベースに記憶される購買情報の一例を示す図である。 アンケートデータベースに記憶されるアンケート情報の一例を示す図である。 販促情報データベースに記憶される販促情報の一例を示す図である。 対象商品を特定する処理の一例を示すフローチャートである。 関連情報を出力する処理の一例を示すフローチャートである。 アンケート処理および購買情報を出力する処理の一例を示すフローチャートである。 販促情報を出力する処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら本開示での実施形態を詳細に説明する。図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［システムの構成］
情報処理システム１０は、対象商品の購入前か購入後かを問わずその対象商品を自動的に特定するコンピュータシステムである。対象商品とは、情報処理システム１０による特定の対象となる商品を示す。「自動的に特定」とは、例えば目視のような人による判断を介さずに、情報処理システム１０によって対象を特定することを示す。

一例では、情報処理システム１０は、商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルを用いて、対象商品を特定する。情報処理システムは、対象商品を撮像した対象画像をその学習済みモデルに入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定することで、対象商品を特定する。

商品画像とは商品を撮像した画像をいう。一例では、商品画像は、商品のパッケージが少なくとも映った画像であり、該商品のバーコードまたは該商品を識別する文字情報は映っていなくてもよい。識別情報とは個々の商品を一意に特定する情報をいう。一例では、識別情報として商品ＩＤが採用される。対象画像は対象商品についての商品画像をいう。対象商品識別情報は対象商品の識別情報をいい、対象商品ＩＤと言い換えることができる。

一例では、情報処理システム１０を利用するユーザがユーザ端末２０を操作して、対象画像を撮影し、その対象画像を情報処理システム１０に送信する。ユーザ端末２０は、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、またはウェアラブル端末であってもよい。

図１を参照して、情報処理システム１０の機能構成の一例を説明する。図１は情報処理システム１０の機能構成の一例を示す図である。一例では、情報処理システム１０は、機能モジュールとして、取得部１１、推定部１２、関連情報出力部１３、購買情報格納部１４、アンケート部１５、および販促情報出力部１６を備える。取得部１１は、対象画像を取得する機能モジュールである。推定部１２は、対象画像を学習済みモデルに入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定する機能モジュールである。関連情報出力部１３は、対象商品に対して所定の関連性を有する情報である関連情報を出力する機能モジュールである。購買情報格納部１４は、ユーザが対象商品を購入した記録を示す購買情報を格納する機能モジュールである。アンケート部１５は、ユーザに対するアンケート処理を実行する機能モジュールである。販促情報出力部１６は、商品の販売を促進させるための情報である販促情報を出力する機能モジュールである。

一例では、学習済みモデルは、商品画像と識別情報との組み合わせを示す複数のレコードを含む教師データに基づいて機械学習を実行することで生成される。機械学習とは、与えられた情報に基づいて学習することで、法則またはルールを自律的に見つけ出す手法をいう。例えば、情報処理システム１０は、ニューラルネットワークを含んで構成される計算モデルである機械学習モデルを用いた機械学習を実行することで、学習済みモデルを生成してもよい。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系の仕組みを模した情報処理のモデルをいう。学習済みモデルは情報処理システム１０によって生成されてもよいし、他のコンピュータシステムによって生成されてもよい。

図２は、情報処理システム１０として機能するコンピュータ１００の一般的なハードウェア構成を示す図である。例えば、コンピュータ１００は、プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信制御部１０４、入力装置１０５、および出力装置１０６を備える。プロセッサ１０１はオペレーティングシステムおよびアプリケーションシステムを実行する。主記憶部１０２は例えばＲＯＭおよびＲＡＭで構成される。補助記憶部１０３は例えばハードディスクまたはフラッシュメモリで構成され、一般に主記憶部１０２よりも大量のデータを記憶する。通信制御部１０４は例えばネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される。入力装置１０５は例えばキーボード、マウス、タッチパネルなどで構成される。出力装置１０６は例えばモニタおよびスピーカで構成される。

情報処理システム１０の各機能モジュールは、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に情報処理プログラムを読み込ませてプロセッサ１０１にそのプログラムを実行させることで実現される。プロセッサ１０１はそのプログラムに従って、通信制御部１０４、入力装置１０５、および出力装置１０６を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行う。この処理により情報処理システム１０の各機能モジュールが実現される。

情報処理プログラムは、情報処理システム１０の各機能モジュールを実現するためのプログラムコードを含む。この情報処理プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等の有形の記録媒体に非一時的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、情報処理プログラムは、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。提供された情報処理プログラムは例えば補助記憶部１０３に記憶される。

図１に戻る。データベース群３０は１以上のデータベースの集合である。データベースは、例えばリレーショナル・データベースによって構築されてもよい。少なくとも一つのデータベースが、情報処理システム１０とは異なるコンピュータシステムに属してもよい。あるいは、少なくとも一つのデータベースが情報処理システム１０の一部であってもよい。

一例では、データベース群３０は、商品データベース３１、ユーザデータベース３２、購買情報データベース３３、アンケートデータベース３４、および販促情報データベース３５を含む。

商品データベース３１は、商品に関する商品情報を記憶するデータベースである。一例では、商品情報の各レコードは、商品ＩＤと、商品の特徴を示す情報である商品属性とを含む。商品属性は、例えば、商品名、商品カテゴリ、商品の画像、およびメーカ名を含む。商品情報は任意の装置により生成されて商品データベース３１に格納される。

ユーザデータベース３２は、個々のユーザに関するユーザ情報を記憶するデータベースである。一例では、ユーザ情報の各レコードは、個々のユーザを一意に特定する識別子であるユーザＩＤと、ユーザの特徴または性質を示す情報であるユーザ属性とを含む。例えば、ユーザ属性は、年齢、性別、居住地、生年月日、血液型、および家族情報を含んでもよい。一例では、情報処理システム１０を初めて利用するユーザがユーザ端末２０を操作して、自身のユーザ情報を入力してそのユーザ情報を情報処理システムに送信することで、そのユーザ情報がユーザデータベース３２に格納される。

購買情報データベース３３は、購買情報を記憶するデータベースである。図３は購買情報の一例を示す図である。図３に示される例では、購買情報の各レコードは、購買情報ＩＤ、消費者ＩＤ、レシートＩＤ、商品ＩＤ、購買日時、画像ＩＤ、コメント、評価、単価、および個数を含む。購買情報ＩＤは、個々の購買情報を一意に特定するための識別子である。消費者ＩＤは、商品を購入した消費者、すなわち購入者を一意に特定するための識別子である。レシートＩＤは、消費者が商品を購入した際に発行されたレシートを一意に特定するための識別子である。購買日時は、消費者が商品を購入したタイミングである。画像ＩＤは、商品画像を一意に特定するための識別子である。コメントは、消費者により投稿された商品に関するコメントである。評価点は、消費者により投稿された商品に関する点数である。図３に示される例では、評価点は５点満点であり、評価点が高いほどユーザからの評価が高く、評価点が低いほどユーザからの評価が低い。単価は、購入された商品１つあたりの価格である。個数は、購入された商品の数である。

アンケートデータベース３４は、商品に関するアンケートを示すアンケート情報を記憶するデータベースである。図４はアンケート情報の一例を示す図である。図４に示される例では、アンケート情報の各レコードは、アンケートＩＤ、商品ＩＤ、アンケート、および対象者条件を含む。アンケートＩＤは、アンケートを一意に特定するための識別子である。アンケートは１以上の質問の集合である。アンケートは商品に関する質問を含んでもよく、例えば、商品の使用感、商品の価格等に関する質問を含んでもよい。対象者条件は、アンケートを提示する対象となるユーザを選定するための条件であり、例えばユーザ属性を用いて定義される。図４におけるアンケートＢのように、任意のユーザに提示されるアンケートが用意されてもよい。アンケート情報は任意の装置により生成されてアンケートデータベース３４に格納される。一例では、或る商品のメーカが、該商品の商品ＩＤ、アンケートおよび対象者条件を情報処理システム１０に送信し、情報処理システム１０がそれらのデータを新規のアンケートＩＤに関連付けてアンケート情報を生成し、そのアンケート情報をアンケートデータベース３４に格納する。

販促情報データベース３５は、販促情報を記憶するデータベースである。図５は、販促情報データベース３５に記憶される販促情報の一例を示す図である。図５に示される例では、販促情報の各レコードは、コンテンツＩＤ、商品ＩＤ、コンテンツ、および対象者条件を含む。コンテンツＩＤは、個々の販促情報を一意に特定するための識別子である。コンテンツは、販売促進のために出力される情報である。一例では、コンテンツは、広告画像、広告動画、またはクーポンであってもよい。広告画像および広告動画は、少なくとも視覚を通して消費者に商品を宣伝するための情報である。クーポンは、商品に関する特典であり、例えば、商品の割引券または無料券であってもよい。対象者条件は、コンテンツを提示する対象となるユーザを選定するための条件であり、例えばユーザ属性を用いて定義される。図５における広告動画のように、任意のユーザに提示されるコンテンツが用意されてもよい。販促情報は任意の装置により生成されて販促情報データベース３６に格納される。一例では、或る商品のメーカが、該商品の商品ＩＤ、コンテンツ、および対象者条件を情報処理システム１０に送信し、情報処理システム１０がそれらのデータを新規のコンテンツＩＤに関連付けて販促情報を生成し、その販促情報を販促情報データベース３５に格納する。

［システムの動作］
図６～図９を参照しながら、情報処理システム１０の動作を説明するとともに本実施形態に係る情報処理方法について説明する。図６は、対象商品を特定する処理の一例を処理フローＳ１として示すフローチャートである。図７は、関連情報を出力する処理の一例を処理フローＳ２として示すフローチャートである。図８は、アンケート処理および購買情報を出力する処理の一例を処理フローＳ３として示すフローチャートである。図９は、販促情報を出力する処理の一例を処理フローＳ４として示すフローチャートである。

（対象商品の特定）
以下では、図６を参照して、対象商品を特定する処理である処理フローＳ１について説明する。情報処理システム１０は処理フローＳ１を、対象商品の購入前に実行してもよいし、対象商品の購入後に実行してもよい。

ステップＳ１１では、取得部１１が対象画像を取得する。一例では、取得部１１は、ユーザがユーザ端末２０を操作することで撮像された対象画像をユーザ端末２０から取得する。あるいは、取得部１１は、ユーザ端末２０とは異なる別の撮像装置により撮像された対象画像をユーザ端末２０から取得してもよい。取得部１１は対象画像として、対象商品の購入前に撮像された商品画像を取得してもよい、対象商品の購入後に撮像された商品画像を取得してもよい。

ステップＳ１２では、推定部１２が対象商品識別情報を推定する。一例では、推定部１２は、商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに、取得された対象画像を入力して、対象商品の識別情報を対象商品識別情報として推定する。

ステップＳ１３では、推定部１２が、対象商品識別情報に関する推定結果が正しいことを示す入力情報を受け付けたか否かを判定する。一例では、推定部１２は対象商品情報を推定結果としてユーザ端末２０に出力し、ユーザ端末２０がその推定結果を受信および表示する。ユーザはその推定結果が正しいか否かを入力し、ユーザ端末２０はその入力を示す入力情報を情報処理システム１０に送信する。推定部１２はその入力情報を受信および参照する。すなわち、推定部１２は対象商品識別情報が正しいか否かをユーザ端末２０に問い合わせ、この問合せに応答してユーザ端末２０から送信された入力情報を受信する。

推定結果が正しいことを示す入力情報を受け付けなかった場合、すなわち推定結果が誤っていることを示す入力情報を受け付けた場合には（ステップＳ１３においてＮＯ）、処理はステップＳ１４に進む。一方で、推定結果が正しいことを示す入力情報を受け付けた場合には（ステップＳ１３においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１５に進む。

ステップＳ１４では、推定部１２が、対象商品識別情報に関する修正情報を受け付ける。一例では、ユーザがユーザ端末２０を操作して対象商品の識別情報を入力し、ユーザ端末２０がその識別情報を情報処理システム１０に送信する。ユーザは対象商品のバーコードをスキャンすることで識別情報を入力してもよいし、識別情報を手入力してもよい。推定部１２はその識別情報で対象商品識別情報を更新する。

ステップＳ１５では、推定部１２が対象商品を特定する。一例では、推定部１２は、商品データベース３１を参照して、対象商品識別情報によって特定される商品を対象商品として特定する。

ステップＳ１６では、推定部１２が特定結果を出力する。推定部１２は対象商品識別情報を含む特定結果を出力する。あるいは、推定部１２は、対象商品識別情報に対応する商品属性を商品データベース３１から読み出し、その商品属性を構成する少なくとも一つのデータ項目を更に含む特定結果を出力してもよい。推定部１２は特定結果を、ユーザ端末２０に出力してもよいし、情報処理システム１０内の他の機能モジュールに出力してもよい。

（関連情報の出力）
以下では、図７を参照して、関連情報を出力する処理である処理フローＳ２について説明する。情報処理システム１０は対象商品の購入前に処理フローＳ２を実行する。

ステップＳ２１では、取得部１１および推定部１２が処理フローＳ１を実行して、対象商品識別情報（対象商品）を特定する。

ステップＳ２２では、関連情報出力部１３が対象商品に関する口コミ情報を検索する。口コミ情報は、対象商品に対するユーザの評価を示す情報である。一例では、関連情報出力部１３は購買情報データベース３３を参照して、対象商品識別情報に対応するコメントおよび評価点の少なくとも一方を口コミ情報として取得する。コメントおよび評価点が存在しない場合には、関連情報出力部１３は、評価が存在しないことを示す口コミ情報を生成してもよい。

ステップＳ２３では、関連情報出力部１３が、対象商品に関連する商品を示す関連商品情報を検索する。一例では、関連情報出力部１３は購買情報データベース３３を参照して、対象商品識別情報に対応するレシートＩＤを取得し、そのレシートＩＤに紐付いた商品ＩＤを全て取得する。関連情報出力部１３は、取得した商品ＩＤを集計して、所定の回数以上対象商品と併せて購入された併買品の商品ＩＤを特定する。関連情報出力部１３は商品データベース３１を参照して、その商品ＩＤに対応する併買品の商品属性を関連商品情報として取得する。

ステップＳ２４では、関連情報出力部１３が、ユーザに推奨する商品を示すレコメンド情報を検索する。一例では、関連情報出力部１３は商品データベース３１を参照して、対象商品識別情報に対応する商品カテゴリを取得する。次に、関連情報出力部１３は商品データベース３１および購買情報データベース３３を参照して、対象商品と同一の商品カテゴリに属すと共に購買情報データベース３３内に存在する商品の商品ＩＤおよび個数を全て取得する。関連情報出力部１３は取得された商品ＩＤおよび個数から、対象商品と同一の商品カテゴリに属する各商品の購買数を算出する。そして、関連情報出力部１３は、購買数を降順で並べた際の上位から所定の個数の商品を選択し、選択された各商品の商品属性をレコメンド情報として取得する。

ステップＳ２５では、関連情報出力部１３が検索結果を出力する。一例では、関連情報出力部１３は、口コミ情報、関連商品情報、およびレコメンド情報のうち少なくとも一つによって構成される関連情報を検索結果としてユーザ端末２０に送信する。

（購買情報の格納およびアンケート処理）
以下では、図８を参照して、アンケート処理および購買情報を出力する処理である処理フローＳ３について説明する。情報処理システム１０は対象商品の購入後に処理フローＳ３を実行する。

ステップＳ３１では、取得部１１および推定部１２が対象商品識別情報（対象商品）を特定する。一例では、取得部１１および推定部１２は処理フローＳ１を実行して対象商品識別情報を特定する。別の例として、対象商品の購入前に処理フローＳ１または処理フローＳ２が実行されて対象商品識別情報が既に特定されている場合には、処理フローＳ１が再び実行されることなく、その対象商品識別情報が再利用されてもよい。

ステップＳ３２では、購買情報格納部１４が購買情報を格納する。一例では、購買情報格納部１４は、対象商品を購入したユーザがユーザ端末２０を操作して撮像したレシート画像を取得し、該レシート画像を解析して対象商品の購買日時、単価、および個数を取得する。この処理は，対象商品の購入を示すレシートの取得の一例である。次に、購買情報格納部１４は、新規の購買情報ＩＤ、消費者ＩＤ、レシートＩＤ、および画像ＩＤを生成する。購買情報格納部１４は、ユーザデータベース３２を参照して、対象商品を購入したユーザのユーザＩＤを消費者ＩＤとして取得してもよい。さらに、購買情報格納部１４は対象商品について、新規の購買情報ＩＤに、消費者ＩＤ、レシートＩＤ、対象商品識別情報（商品ＩＤ）、購買日時、画像ＩＤ、単価、および個数を関連付けて購買情報のレコードを生成し、このレコードを購買情報データベース３３に格納する。したがって、購買情報格納部１４は対象商品について新規の購買情報を生成し、該購買情報を購買情報データベース３３に蓄積しているともいえる。

ステップＳ３３では、アンケート部１５が、対象商品に対応するアンケートが存在するか否かを判定する。一例では、アンケート部１５はアンケートデータベース３４を参照して、対象商品識別情報に対応するレコードが存在するか否かを判定する。そのレコードが存在する場合には、アンケート部１５はアンケートが存在すると判定し（ステップＳ３３においてＹＥＳ）、処理はステップＳ３４に進む。そのレコードが存在しない場合には、アンケート部１５はアンケートが存在しないと判定し（ステップＳ３３においてＮＯ）、処理はステップＳ３６に進む。

ステップＳ３４では、アンケート部１５が、ユーザがアンケートの対象者条件に該当するか否かを判定する。一例では、アンケート部１５はユーザ端末２０からユーザＩＤを取得し、ユーザデータベース３２を参照して、該ユーザＩＤに対応するユーザ属性を取得する。アンケート部１５は、ステップＳ３３において特定されたレコードの対象者条件とそのユーザ属性とを比較する。ユーザ属性が対象者条件に合致する場合には、アンケート部１５はユーザが対象者条件に該当すると判定し（ステップＳ３４においてＹＥＳ）、処理はステップＳ３５に進む。ユーザ属性が対象者条件に合致しない場合には、アンケート部１５はユーザが対象者条件に該当しないと判定し（ステップＳ３４においてＮＯ）、処理はステップＳ３６に進む。

ステップＳ３５では、アンケート部１５がアンケート処理を実行する。アンケート処理は、ユーザへのアンケートの出力、該アンケートについてのユーザからの回答の受付、および該回答の記録を少なくとも含む。一例では、アンケート部１５は特定されたアンケートをユーザ端末２０に送信し、そのアンケートに対する回答を該ユーザ端末２０から受信する。アンケート部１５はその回答を不図示の回答データベースに記録する。アンケートが対象商品の評価に関する場合には、アンケート部１５は該アンケートの回答を口コミまたは評価点として購買情報データベース３３に記録してもよい。

ステップＳ３６では、購買情報格納部１４が購買情報を出力する。一例では、購買情報格納部１４は、情報処理システム１０とは異なる別のコンピュータシステムに購買情報を出力する。例えば、購買情報格納部１４は、購買情報データベース３３を参照して、ユーザの購買情報の全てを購買履歴として別のコンピュータシステムに出力する。購買情報の送信先であるコンピュータシステムは、例えば、家計簿アプリケーションを管理するシステムあってもよい。

（販促情報の出力）
以下では、図９を参照して、販促情報を出力する処理である処理フローＳ４について説明する。情報処理システム１０は処理フローＳ４を、対象商品の購入前に実行してもよいし、対象商品の購入後に実行してもよい。

ステップＳ４１では、取得部１１および推定部１２が処理フローＳ１を実行して、対象商品識別情報（対象商品）を特定する。別の例として、対象商品の購入前に処理フローＳ１，Ｓ２，Ｓ３のうち少なくとも一つの処理フローが実行されて対象商品識別情報が既に特定されている場合には、処理フローＳ１が再び実行されることなく、その対象商品識別情報が再利用されてもよい。

ステップＳ４２では、販促情報出力部１６が、対象商品に対応する販促情報が存在するか否かを判定する。一例では、販促情報出力部１６は販促情報データベース３５を参照して、対象商品識別情報に対応するレコードが存在するか否かを判定する。そのレコードが存在する場合には、販促情報出力部１６は販促情報が存在すると判定し（ステップＳ４２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ４３に進む。そのレコードが存在しない場合には、販促情報出力部１６は販促情報が存在しないと判定し（ステップＳ４２においてＮＯ）、処理フローＳ４を終了する。

ステップＳ４３では、販促情報出力部１６が、ユーザが販促情報の対象者条件に該当するか否かを判定する。一例では、販促情報出力部１６はユーザ端末２０からユーザＩＤを取得し、ユーザデータベース３２を参照して、該ユーザＩＤに対応するユーザ属性を取得する。販促情報出力部１６は、ステップＳ４２において特定されたレコードの対象者条件とユーザ属性とを比較する。ユーザ属性が対象者条件に合致する場合には、販促情報出力部１６はユーザが対象者条件に該当すると判定し（ステップＳ４３においてＹＥＳ）、処理はステップＳ４４に進む。ユーザ属性が対象者条件に合致しない場合には、販促情報出力部１６はユーザが対象者条件に該当しないと判定し（ステップＳ４３においてＮＯ）、処理フローＳ４を終了する。

ステップＳ４４では、販促情報出力部１６が販促情報を出力する。一例では、販促情報出力部１６はユーザ端末２０に販促情報を送信する。販促情報出力部１６は、対象商品の購入前か購入後かにより、出力する販促情報を選択してもよい。例えば、対象商品の購入前であれば、販促情報出力部１６は、対象商品についてのクーポンを出力することで、対象商品に対するユーザの購買意欲を促進させてもよい。対象商品の購入後であれば、販促情報出力部１６は、関連商品の広告画像または広告動画を出力することで、関連商品に対するユーザの購買意欲を促進させてもよい。例えば、販促情報出力部１６は、購買情報データベース３３を参照して、所定の回数以上対象商品と併せて購入された併売品を特定し、特定した併売品の広告画像または広告動画を出力する。あるいは、販促情報出力部１６は、商品データベース３１および購買情報データベース３３を参照して、対象商品と同一のカテゴリに属する商品を特定し、該商品の広告画像または広告動画を出力してもよい。

［変形例］
以上、本開示での様々な例を詳細に説明した。しかし、本開示は上記の例に限定されるものではない。本開示に関しては、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法は上記の例に限定されない。例えば、上述したステップまたは処理の一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また。上述したステップのうち任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されていてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。

本開示において、「少なくとも一つのプロセッサが、第１の処理を実行し、第２の処理を実行し、…第ｎの処理を実行する。」との表現、またはこれに対応する表現は、第１の処理から第ｎの処理までのｎ個の処理を実行するプロセッサが途中で変わる場合を含む概念を示す。すなわち、この表現は、ｎ個の処理のすべてが同じプロセッサで実行される場合と、ｎ個の処理においてプロセッサが任意の方針で変わる場合との双方を含む概念を示す。

［付記］
上記の様々な例から把握されるとおり、本開示は以下に示す態様を含む。
＜項目１＞
少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
対象商品を撮像した対象画像を取得し、
商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに前記対象画像を入力して、前記対象商品の前記識別情報を対象商品識別情報として推定する、
情報処理システム。
＜項目２＞
前記少なくとも一つのプロセッサが、
前記対象商品を購入したユーザに発行されるレシートを取得し、
前記レシートを一意に特定するための識別子であるレシートＩＤと、前記対象画像を一意に特定するための識別子である画像ＩＤと、前記対象商品識別情報とを含む購買情報を購買情報データベースに格納する、
項目１に記載の情報処理システム。
＜項目３＞
前記少なくとも一つのプロセッサが、
商品に関するアンケートを示すアンケート情報を記憶するアンケートデータベースを参照して、前記対象商品に対応するアンケートを取得し、
前記取得されたアンケートを出力する、
項目１または２に記載の情報処理システム。
＜項目４＞
前記少なくとも一つのプロセッサが、
商品に関する商品情報を記憶する商品データベース、および商品を購入した記録を示す購買情報を記憶する購買情報データベースを前記対象商品識別情報に基づいて参照して、前記対象商品に対して所定の関連性を有する情報である関連情報を取得し、
前記取得された関連情報を出力する、
項目１に記載の情報処理システム。
＜項目５＞
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記関連情報として、前記対象商品に関連する商品の情報を示す関連商品情報を出力する、
項目４に記載の情報処理システム。
＜項目６＞
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記関連情報として、ユーザに推奨する商品を示すレコメンド情報を出力する、
項目４または５に記載の情報処理システム。
＜項目７＞
前記少なくとも一つのプロセッサが、
商品の販売を促進させるための情報を示す販促情報を記憶する販促情報データベースを前記対象商品識別情報に基づいて参照して、前記対象商品に対応する販促情報を取得し、
前記取得された販促情報を出力する、
項目１～６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
＜項目８＞
少なくとも一つのプロセッサを備える情報処理システムにより実行される情報処理方法であって、
対象商品を撮像した対象画像を取得するステップと、
商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに前記対象画像を入力して、前記対象商品の前記識別情報を対象商品識別情報として推定するステップと、
を含む情報処理方法。
＜項目９＞
対象商品を撮像した対象画像を取得するステップと、
商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに前記対象画像を入力して、前記対象商品の前記識別情報を対象商品識別情報として推定するステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

項目１，８，９においては、対象画像を学習済みモデルに入力することで、対象商品の識別情報が対象商品識別情報として推定される。対象商品の購入前か購入後か問わず撮像され得る対象画像を用いることで、例えばレシートのような対象商品の購入後にのみ得られるものを用いることなく、対象商品識別情報を推定することができる。さらに、学習済みモデルを用いることにより、人の判断を介することなく、対象商品識別情報を推定することができる。したがって、対象商品の購入前か購入後かを問わずその対象商品を自動的に特定することができる。

項目２によれば、自動的に特定された対象商品識別情報を含む購買情報が購買情報データベースに蓄積されるので、購入情報を入力するためのユーザ操作を要することなく、対象商品に関するユーザの購入履歴を収集できる。

項目３によれば、自動的に特定された対象商品識別情報に基づいてアンケートが出力されるので、追加のユーザ操作を要することなくアンケートを出力できる。

項目４によれば、自動的に特定された対象商品識別情報に基づいて、対象商品に関連する情報が出力されるので、追加のユーザ操作を要することなく関連情報を出力できる。

項目５によれば、追加のユーザ操作を要することなく、対象商品に関連する商品の情報を出力できる。

項目６によれば、追加のユーザ操作を要することなく、ユーザに推奨する商品の情報を出力できる。

項目７によれば、自動的に特定された対象商品識別情報に基づいて販促情報が出力されるので、簡易な処理により販促情報を出力できる。

１０…情報処理システム、１１…取得部、１２…推定部、１３…関連情報出力部、１４…購買情報格納部、１５…アンケート部、１６…販促情報出力部、３１…商品データベース、３２…ユーザデータベース、３３…購買情報データベース、３４…アンケートデータベース、３５…販促情報データベース。

Claims (9)

1. 少なくとも一つのプロセッサを備え、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、
   対象商品を撮像した対象画像を取得し、
   商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに前記対象画像を入力して、前記対象商品の前記識別情報を対象商品識別情報として推定する、
   情報処理システム。
2. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   前記対象商品を購入したユーザに発行されるレシートを取得し、
   前記レシートを一意に特定するための識別子であるレシートＩＤと、前記対象画像を一意に特定するための識別子である画像ＩＤと、前記対象商品識別情報とを含む購買情報を購買情報データベースに格納する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   商品に関するアンケートを示すアンケート情報を記憶するアンケートデータベースを参照して、前記対象商品に対応するアンケートを取得し、
   前記取得されたアンケートを出力する、
   請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   商品に関する商品情報を記憶する商品データベース、および商品を購入した記録を示す購買情報を記憶する購買情報データベースを前記対象商品識別情報に基づいて参照して、前記対象商品に対して所定の関連性を有する情報である関連情報を取得し、
   前記取得された関連情報を出力する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
5. 前記少なくとも一つのプロセッサが、前記関連情報として、前記対象商品に関連する商品の情報を示す関連商品情報を出力する、
   請求項４に記載の情報処理システム。
6. 前記少なくとも一つのプロセッサが、前記関連情報として、ユーザに推奨する商品を示すレコメンド情報を出力する、
   請求項４に記載の情報処理システム。
7. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   商品の販売を促進させるための情報を示す販促情報を記憶する販促情報データベースを前記対象商品識別情報に基づいて参照して、前記対象商品に対応する販促情報を取得し、
   前記取得された販促情報を出力する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
8. 少なくとも一つのプロセッサを備える情報処理システムにより実行される情報処理方法であって、
   対象商品を撮像した対象画像を取得するステップと、
   商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに前記対象画像を入力して、前記対象商品の前記識別情報を対象商品識別情報として推定するステップと、
   を含む情報処理方法。
9. 対象商品を撮像した対象画像を取得するステップと、
   商品を撮像した商品画像を受け付けて該商品の識別情報を出力する学習済みモデルに前記対象画像を入力して、前記対象商品の前記識別情報を対象商品識別情報として推定するステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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