JP7146759B2 - 小売環境における人的および非人的リソースの最適化 - Google Patents

Description

本発明は、顧客のニーズを感知、分析し、それらのニーズに応じて、人的もしくは自動化リソースまたはその両方を展開することによって、小売環境を最適化するための方法およびシステムを対象とする。

実店舗小売環境は、カスタマー・エンゲージメントを最大化するように設計される。小売店舗の設計は、販売額および収益率を最大化しながら消費者スループットを増大するために、いかにそれらの物理スペースを組み立てるかという方向に変化してきている。その結果、店舗設計を改良するために活用できる共通的行動パターンを抽出するために、消費者行動が幅広く調査されてきた。

近年、センサ技術の可用性、小型化されたサイズ、および価格の手頃さから、消費者行動のリアルタイムの分析がされるようになってきた。とりわけ、カメラが、店舗内の高トラフィック場所を検知し、特定の場所周辺の行動状況を検出し、顧客密度を評価等々する。カメラと別にまたは一緒に稼働する他のセンサも、同様に消費者行動を追跡し分析する。次いで、これらの情報は、売上げを最大化しながら消費者スループットを増大するために活用される。

消費者行動を分析しそれに対応するための現行のシステムは、非効率的で、一般的に十分に有効な成果を生み出さしていない。例えば、これらの既存のシステムは、通常、リアルタイムで消費者行動を分析しそれに対応するようになっていないが、このような対応は消費者との交流を最大化する必須の要件である。既存のシステムは、現有のリソースを自動的に再配分するよりも、それに代えてこれらの情報を今後の変革のために使用している。また、既存のシステムは、消費者行動にリアルタイムで対応する際に、非人的リソースを検討することもできていない。同様に、既存のシステムは、多くの場合、この分析およびその後の対応に消費者の履歴または他の関連する情報を取り入れることもしていない。その結果、実店舗環境において生じている、販売または売上げ増加に転換できたかもしれない顧客行為の多くが、不適切に分配されたまたは割り当てられたリソースの結果によって生かされてされていない。

上記から、消費者行動をリアルタイムで分析し、その消費者行動をうまく利用するように人的および非人的リソースを再配分するため、その分析情報を自動的に活用するシステムおよび方法が、当該技術分野で引き続き求められている。

したがって、当該技術分野では前述の問題に対処することが必要とされている。

第一側面の観点から、本発明は小売環境においてリソースを管理する方法を提供し、本方法は、複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップであって、これら複数のセンサは、プロセッサおよび該プロセッサと通信している該複数のセンサを含む小売環境システムの一部であり、小売環境システムは少なくとも一人の人的リソースもしくは少なくとも１つの自動化リソースまたはその両方をさらに含み、該小売環境は少なくとも１つの小売目標に関連付けられている、該受信するステップと、プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、プロセッサによって、少なくとも１つの小売目標に少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップと、割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つを管理するステップと、を含む。

別の側面の観点から、本発明は、小売環境においてリソースを管理するように構成されたシステムを提供し、本システムは、複数のセンサと、少なくとも一人の人的リソースもしくは少なくとも１つの自動化リソースまたはその両方とを含む小売環境であって、該小売環境は少なくとも１つの小売目標に関連付けられている、該小売環境と、（ｉ）複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信し、（ｉｉ）プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別し、（ｉｉｉ）プロセッサによって、少なくとも１つの小売目標に少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当て、さらに（ｉｖ）割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つを管理する、ように構成されたプロセッサと、を含む。

さらなる側面の観点から、本発明は、小売環境においてリソースを管理する方法を提供し、本方法は、小売環境内の複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップと、プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、小売環境内の少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、プロセッサによって、小売環境の少なくとも１つの小売目標を達成することに少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップであって、前記優先度は、複数の重み付けファクタを含む重み付けシステムを用いて割り当てられる、該割り当てるステップと、割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つを管理するステップと、を含む。

さらなる側面の観点から、本発明は、小売環境においてリソースを管理する方法を提供し、本方法は、小売環境内の複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップと、プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、小売環境内の少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、プロセッサによって、小売環境の少なくとも１つの小売目標を達成することに少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップであって、前記優先度は、複数の重み付けファクタを含む重み付けシステムを用いて割り当てられる、該割り当てるステップと、プロセッサによって、割り当てられた優先度に少なくとも部分的に基づいて少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つの推奨割り当てを含むリソース勧告を生成するステップと、生成された勧告をユーザに通信するステップと、を含む。

さらなる側面の観点から、本発明は、小売環境においてリソースを管理するためのコンピュータ・プログラム製品を提供し、本コンピュータ・プログラム製品は、処理回路による読み取りが可能で、本発明の諸ステップを実行する方法を遂行するため、該処理回路によって実行するための命令を格納する、コンピュータ可読ストレージ媒体を含む。

さらなる側面の観点から、本発明は、コンピュータ可読媒体上に格納され、デジタル・コンピュータの内部メモリ中にロード可能なコンピュータ・プログラムを提供し、該プログラムは、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたとき、本発明の諸ステップを遂行するためのソフトウェア・コード部分を含む。

本開示は、消費者満足を最適化し、消費者スループットを増大し、売上げを最大化すべく、消費者によって検討されている品目の収益率、消費者の来店リピート度、および当該小売環境が設定した基準または基準群を認識して、人的および非人的リソースを管理するために、センサ・データと消費者履歴とを活用する独創的方法およびシステムを対象とする。本発明の下において、システムは、当該小売環境の１つ以上の所定小売目的を達成すべくリソースを割り当てるために、過去のセンサ・データ、履歴情報、消費者プロフィール、およびリソース管理システムを活用できるようになされる。リアルタイムのセンサ・データと併せこれらの情報は、該システムの構成および小売環境の目的に基づいてリソースを提案できまたは自動的に展開できるトレードオフ・エンジンによって検討される。

或る態様によれば、小売環境中のリソースを管理する方法がある。本方法は、（ｉ）プロセッサおよび該プロセッサと通信している複数のセンサを含み、少なくとも一人の人的リソースもしくは少なくとも１つの自動化リソースまたはその両方をさらに含む小売環境システムを設けるステップであって、該小売環境は少なくとも１つの小売目標に関連付けられている、該設けるステップと、（ｉｉ）複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップと、（ｉｉｉ）プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、（ｉｖ）プロセッサによって、少なくとも１つの小売目標に少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップと、（ｖ）割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つを管理するステップと、
を含む。

或る実施形態によれば、リソース・イベントは、少なくとも一人の消費者の居場所を含む。

或る実施形態によれば、リソース・イベントは、少なくとも一人の消費者の行動状況を含む。

或る実施形態によれば、小売目標は、消費者満足の最大化、収益率の最大化、もしくは消費者支出の最大化、またはこれらの組合せを含む。

或る実施形態によれば、優先度は、重み付けシステムに少なくとも部分的に基づいて割り当てられる。或る実施形態によれば、この重み付けシステムは、複数の重み付けファクタを含む。或る実施形態によれば、重み付けファクタは、少なくとも一人の消費者についての履歴情報、その消費者によって購買されている小売環境内の小売品目の内容、その消費者の少なくとも１つの判明している好み、または当該小売環境内の小売品目の利幅を含む。

或る実施形態によれば、センサ・データは、小売環境内の少なくとも小売品目についての情報を表す。

或る実施形態によれば、少なくとも一人の人的リソースは当該小売環境の従業員を含み、少なくとも１つの自動化リソースは当該小売環境のマシンを含む。

或る実施形態によれば、本方法は、小売環境内の少なくとも一人の人的リソースもしくは少なくとも１つの自動化リソースまたはその両方の状態を分析するステップをさらに含み、さらに前記管理するステップが該分析された状態にも少なくとも部分的に基づいている。

或る態様によれば、小売環境中のリソースを管理するように構成されたコンピュータ・システムがある。本システムは、複数のセンサ、少なくとも一人の人的リソースもしくは少なくとも１つの自動化リソースまたはその両方を含む小売環境であって、該小売環境は少なくとも１つの小売目標に関連付けられている、該小売環境と、（ｉ）複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信し、（ｉｉ）プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別し、（ｉｉｉ）プロセッサによって、少なくとも１つの小売目標に少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当て、且つ（ｉｖ）割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを管理する、ように構成されたプロセッサと、を含む。

或る態様によれば、小売環境中のリソースを管理するためのコンピュータ・プログラム製品がある。本コンピュータ・プログラム製品は、具現化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体であり、このコンピュータ可読ストレージ媒体は、本質的に一時的な信号ではない。本プログラム命令は、コンピュータによって可読であり、該コンピュータに、（ｉ）小売環境内の複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップと、（ｉｉ）プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、小売環境内の少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、（ｉｉｉ）プロセッサによって、小売環境に関連付けられた少なくとも１つの小売目標に少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップと、（ｉｖ）割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つを管理するステップと、を含む方法を実行させる。

或る態様によれば、小売環境中のリソースを管理する方法がある。本方法は、（ｉ）小売環境内の複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップと、（ｉｉ）プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、小売環境内の少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、（ｉｉｉ）プロセッサによって、小売環境の少なくとも１つの小売目標を達成することに少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップであって、前記優先度は、複数の重み付けファクタを含む重み付けシステムを用いて割り当てられる、該割り当てるステップと、割り当てられた優先度に基づいて、少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つを管理するステップと、を含む。

或る態様によれば、小売環境中のリソースを管理する方法がある。本方法は、（ｉ）小売環境内の複数のセンサの少なくとも１つから、小売環境中の少なくとも一人の消費者についての情報を表すセンサ・データを受信するステップと、（ｉｉ）プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使い、小売環境内の少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースを用いることが可能なイベントを含むリソース・イベントを識別するステップと、（ｉｉｉ）プロセッサによって、小売環境の少なくとも１つの小売目標を達成することに少なくとも部分的に基づいて、識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップであって、前記優先度は、複数の重み付けファクタを含む重み付けシステムを用いて割り当てられる、該割り当てるステップと、（ｉｖ）プロセッサによって、割り当てられた優先度に少なくとも部分的に基づいて少なくとも一人の人的リソースまたは少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つの推奨割り当てを含むリソース勧告を生成するステップと、（ｖ）生成された勧告をユーザに通信するステップと、を含む。

本発明のこれらのおよび他の側面は、以下で説明する諸実施形態から明らかになろう。

これら図面において、同じ参照符号は、一般に各種の図全体を通して同じ部分を指す。また、これら図面は必ずしも一定の縮尺でなく、代わりに本発明の原理を表すことに重点が置かれている。

或る実施形態による、小売環境内の人的および非人的リソースを管理するためのシステムの簡略図である。 或る実施形態による、小売環境内の人的および非人的リソースを管理する方法のフローチャートである。 或る実施形態による、小売環境内の人的および非人的リソースを管理するためのシステムの簡略図である。

本開示は、顧客のニーズを感知および分析し、それらのニーズに応じて、人的リソースもしくは自動化リソースまたはその両方を展開することによって、小売環境を最適化するための方法およびシステムの諸実施形態を対象とする。或る実施形態によれば、本方法およびシステムは、リソースが人間またはロボットであって、リソースを割り当てる際には、以下に限らないが消費者満足および収益率を向上することを含め小売環境の１つ以上の目的に基づいてトレードオフが行われる、小売環境中のリソースを最適化する。本システムは、動き検出装置およびカメラなどのセンサを用いて、相互に接している消費者と商品とを識別し、これに応じ、顧客体験を改善し、または当該小売環境の１つ以上の他の目的を達成するため、人的もしくは非人的リソースまたはその両方を割り当てる。全ての収集された情報は、諸目的の中でもとりわけ、顧客体験、チェックアウト・プロセス、スタッフの稼働率、および収益率を最適化すべく、重み付け測定値を割り当てるためにコグニティブ解析を用いて分析することができる。

図１を参照すると、１つの実施形態中に、小売環境内でリソースを割り当てるためのシステム１００がある。或る実施形態によれば、システム１００は、小売環境１１０と、消費者ニーズに応じて人的リソースもしくは自動化リソースまたはその両方を展開するため、該小売環境内の消費者ニーズを判断し分析するように構成されたプロセッサ１２０を含むデータ処理環境と、を含む。

或る実施形態によれば、小売環境１１０は、一人以上の消費者１４０が存在し得る任意の環境、もしくは、品目、サービス、情報、もしくは他の商品、またはこれらの組合せが入手可能であり、販売に提供され、または売られている任意の環境、またはその両方の環境である。例えば、小売環境１１０は、一人以上の消費者に品目が供給されまたは販売される任意の物理的店舗または空間であってよい。数多のあり方の中で、小売環境１１０は、食料品店、薬局、レストラン、ガソリン・スタンド、百貨店、専門店、楽器店、書店、事務所、または他の任意の物理的空間であってよい。別の実施形態によれば、小売環境１１０は、有人のまたは自動化されたキオスク、スマートホン取引、オンライン環境、仮想環境、または他の任意の小売環境である。別の実施形態によれば、この小売環境は、２つの物理的建物、空間、もしくは環境、２つのオンラインもしくは仮想空間または環境、または物理的環境とオンライン環境もしくは仮想環境との組合せ、あるいはこれらの組合せなど、２つ以上の環境を含む。

或る実施形態によれば、小売環境１１０は、該小売環境内の１つ以上の場所に配置された１つ以上のセンサ１３０を含む。１つ以上のセンサ１３０は、例えば、小売環境１１０内の一人以上の消費者１４０の居場所もしくは識別情報またはその両方についてのセンサ・データを取得するように構成される。センサ１３０は、例えば、カメラ、赤外線センサ、ＲＦＩＤリーダ、または様々な他のセンサの任意のものであってよい。また、センサ１３０は、例えば、センサ、チップ、あるいは、スマートホン、ＲＦＩＤチップ、もしくは自分の位置を送信でき、または対応するリーダによって自分の位置を読み取らせることができる他の受動型または能動型デバイスなど、消費者１４０によって携帯されるデバイスであってもよい。

センサ１３０は、例えば、以下に限らないが、小売環境内の供給または販売のための品目を含め、小売環境１１０内の１つ以上品目の位置に関するセンサ・データを取得するように構成することができる。例えば、このセンサは、ＲＦＩＤリーダ、カメラ、ＱＲコード・リーダ、棚上またはユーザのカート中に配置された重量センサ、あるいは、小売環境内で供給または販売用の１つ以上の品目を識別、場所確認、もしくは追跡し、またそれらの組合せを行うように構成された、またはそれらが可能な様々な他のセンサであってよい。例えば、これらの品目は、ＷＳＮチップ、または自分の位置を送信でき、もしくは別の方法で、対応するリーダに自分の位置を読み取らせることができる他の能動型または受動型デバイスを含んでよい。諸品目は、情報を格納することがさらに可能であり、もしくは集中型データベースが、各品目についての情報を格納することも可能であり、またはその両方が可能である。これらの情報には、例えば、重量、総原価、収益率、複雑性、および他の多くの情報を含めることができる。

１つ以上のセンサ１３０は、定期的にもしくは連続的にセンサ・データを取得するように構成され、その情報を有線もしくはワイヤレス通信リンクまたはその両方を介してプロセッサ１２０に送信するようさらに構成される。例えば、システム１００は、有線またはワイヤレス・ネットワーク１７０を含むことが可能で、これは例えば、インターネット、ＬＡＮ、セルラ・ネットワーク、または様々な他のネットワークの任意のものであってよい。次いで、プロセッサが、本明細書に記載されたまたは別途に想定された方法に従ってそのセンサ・データを処理することができる。

また、小売環境１１０は、小売環境内の１つ以上の場所に配置された一人以上の人的リソース１５０を含むことが可能である。一人以上の人的リソース１５０は、以下に限らないが、消費者の購買を円滑にすることを含め小売環境が機能するための助力を提供する。一人以上の人的リソース１５０は、例えば、小売環境内でサービスまたは情報を提供するどのような人であってもよい。例えば、この人的リソースは、小売作業者、売り場店員、薬剤師、助手、管理者、幹部、在庫品担当者、情報スペシャリスト、または小売環境内に配置された数多の種類の他の人的リソースの任意の人であってよい。

また、小売環境１１０は、小売環境内の１つ以上の場所に配置された１つ以上の非人的リソース１６０を含むことが可能である。１つ以上の非人的リソース１６０は、以下に限らないが、消費者の購買を円滑にすることを含め小売環境が機能するための助力を提供するよう校正される。１つ以上の非人的リソース１６０は、例えば、小売環境内でサービスまたは情報を提供するどのようなリソースであってもよい。例えば、１つ以上の非人的リソース１６０は、自動化チェックアウト・レーン、自動化顧客サービス・コンピュータもしくは手段、または小売環境内に配置された他の数多の種類の非人的リソースの任意のものであってよい。

プロセッサ１２０は、小売環境１１０の１つ以上のセンサ１３０からセンサ・データを受信し、システムの１つ以上の小売目的を達成するためにその情報を処理する。或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、汎用プロセッサ、特定用途向けプロセッサ、または、センサ・データを受信し、本明細書に記載されたまたは別途に想定された処理ステップを実行するのに適した他の任意のプロセッサを含む。或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、２つ以上のプロセッサの組合せとすることができる。

或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、小売環境１１０にローカルであってもリモートであってもよい。例えば、プロセッサ１２０は、店舗または事務所内など小売環境内に配置することが可能である。また、プロセッサ１２０は、複数の小売環境にサービスする中心事業所に配置されてもよい。別の実施形態によれば、プロセッサ１２０はソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）を介して提供される。当業者には当然のことながら、非一時的ストレージ媒体は、複数の異なるストレージ媒体として実装することが可能で、これらは、全部をローカルに、全部をリモート（例えば、クラウド）に、またはこれら２つの何らかの組合せとすることができる。

或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、非一時的ストレージ媒体１２２を含むか、またはこれと通信している。データベース１２２は、本明細書に記載されたまたは別途に想定されたステップのいずれか１つを遂行すべく、プロセッサ１２０によって実行するためのプログラム・コードを格納するのに適した任意のストレージ媒体であってよい。非一時的ストレージ媒体は、主メモリもしくは補助メモリまたはこれらの組合せで構成されてよい。本明細書でさらに詳しく説明するように、データベース１２２は、１つ以上のユーザ・プロフィール、品目情報、現有の小売環境リソースを含むことが可能である。

或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、リソース・マネージャ・アルゴリズムまたはモジュール１２４を含む。リソース・マネージャ・アルゴリズムまたはモジュール１２４は、本明細書に記載されたまたは別途に想定された機能の任意のものを含み、履行し、または別途に実行するように構成することができる。或る実施形態によれば、リソース・マネージャ・アルゴリズムまたはモジュール１２４は、センサ・データを受信し、そのセンサ・データを用いて、リソース・イベント識別し、小売環境の１つ以上の小売目的を進展させるために小売環境の人的もしくは非人的リソースまたはその両方のどれを割り当てるかを判断する。

或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、１つ以上センサ１３０から、小売環境１１０中の消費者１４０の一人についての情報を含むデータを受信する。プロセッサ１２０は、リソース・イベントを識別するためそのセンサ・データを用い、このリソース・イベントとは、店舗の目標を進展させるために店舗リソースが使用可能な何らかの出来事である。例えば、１つのリソース・イベントは、或る顧客が高価で複雑な商品を閲覧していて、その顧客が、適正な商品を選ぶのを助力するために人的またはロボットの店舗要員の専門知識を必要としていること、であるかもしれない。プロセッサ１２０がリソース・イベントを識別したならば、該プロセッサは、当該店舗における他のリソース・イベントおよび利用可能な店舗リソースに対比してリソース・イベントに優先度付けをすることが可能である。イベントの優先度付けは、店舗の所望目標に従って、リソース・イベントに一組の重みを割り当てることを含み得る。利用可能な店舗リソースに対比して、リソース・イベントの重みを比較することによって、プロセッサ１２０は、小売環境１１０の所望小売目標または目的の１つ以上を最善に達成するように、店舗リソースを管理する。

或る実施形態によれば、小売環境のオーナーまたは組織者など、一人以上のシステム・ユーザは、システムにアクセスするため、コンピュータ１８０または他のユーザ・インターフェース利用し、しかして、ユーザのコンピュータ１８０とシステムとの間に有線またはワイヤレス通信ネットワーク１７０が存在し得る。有線またはワイヤレス通信ネットワーク１７０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ、セルラ・ネットワーク、または様々な他のネットワークの任意のものであってよい。

図２を参照すると、１つの実施形態中に、顧客のニーズを感知および分析し、それらのニーズに応じて、人的リソースもしくは自動化リソースまたはその両方を展開することによって、小売環境中のリソースを最適化する方法２００のフローチャートがある。或る実施形態によれば、本方法のステップ２１０で、システム１００が準備される。システム１００は、以下に限らないが、プロセッサ１２０、データベース１２２、およびリソース・マネージャ・アルゴリズムまたはモジュール１２４を含むデータ処理環境を含め、本明細書に記載されたまたは別途に想定されたコンポーネントの任意のものを含むことができる。

本方法のステップ２２０で、システム１００は、小売環境内の１つ以上の場所に配置された１つ以上のセンサ１３０からセンサ・データを受信する。該１つ以上のセンサ１３０は、例えば、小売環境１１０内の一人以上の消費者１４０の居場所もしくは識別情報またはその両方についてのセンサ・データを取得するように構成される。センサ・データは、定期的にもしくは連続的にまたはその両方で取得、または受信されてよい。システムによって利用されるセンサ・データは、リアルタイムで取得されてもよく、もしくは格納された過去のセンサ・データであってもよく、またはその両方であってよい。センサ・データは、プロセッサ１２０に自動的に通信されるか、または該プロセッサによる要求を受けて送信される。

本方法のステップ２３０で、プロセッサによって、受信されたセンサ・データを使ってリソース・イベントが識別される。リソース・イベントとは、小売環境の人的リソースもしくは非人的リソースまたはその両方の１つ以上が利用可能な何らかの出来事である。このプロセッサは、リソース・イベントを表す、様々な所定のトリガ、イベント、または他の出来事を識別するように構成することができる。或る実施形態によれば、リソース・イベントは、顧客の流れ、個別の顧客、１つ以上の商品に接している顧客、チェックアウトに向かっている顧客、または多くの他の起こり得る出来事を追跡することによって識別することができる。本開示を併せ見れば当業者にはよく分かるように、リソース・イベントの識別はいくつものやり方で達成することが可能である。さらに、いくつかの異なる方法で各リソース・イベントを識別することも可能である。

或る実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者が棚から或る品目を取出し、所定の時間長さ（例えば、３分間）の間それを見ているときである。これは、プロセッサに対し、その消費者が選ばれた商品についてのさらなる情報を用いたい可能性があることを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

或る実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者が店舗中の高価なまたは複雑な品目の近くの売り場に入ったときである。これは、プロセッサに対し、その消費者が、該消費者のニーズを満たす適正な品目を選ぶために、店舗要員の助力を必要としていることを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

別の実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者が所与の売り場または場所内でぶらついているが、所与の時間の間、購買のためのどの品目も選ばないときである。これは、プロセッサに対し、その消費者が適切な品目を選ぶのを助力するために、店舗要員などの人的リソース展開すべきことを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

別の実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者がチェックアウト・ラインまたはレーンに近付いている、またそれに沿って立っているときである。チェックアウト・レーンの混み具合の如何によっては、これは、プロセッサに対し、顧客に効率的にサービスするために追加のチェックアウト・レーンを開かなければならないことを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

別の実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者のカートがいくつかの重い品目を包含してチェックアウト・レーンに入ったときである。これは、プロセッサに対し、その消費者がその消費者のカートから荷下ろしをする助力を必要とするであろうことを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

別の実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者が或る品目を棚に戻すときである。これは、プロセッサに対し、その消費者がチェックアウトを必要とせず、チェックアウト・レーンを開いておくために、より少ないリソースを割り当ててもよいことを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

別の実施形態によれば、リソース・イベントの識別の１つの例は、或る消費者が或る品目を間違った棚に置くときである。これは、プロセッサに対し、その品目を正しい棚に移すために店舗要員を展開しなければならないことを意味し得る。したがって、プロセッサは、この消費者の行為をリソース・イベントとして識別する。

これらの例のそれぞれは、例えば、収益率、効率性、ユーザ満足、またはこれらの組合せなど、店舗の特定の目標を進展させるために、当該小売環境のリソース（例えば、店舗要員、従来式またはセルフサービス式のチェックアウト・レジスタなど）が展開可能なポイントを表す。多くの他の例および実践があり得よう。

本方法のステップ２４０で、所定の重み付けシステムに基づいて、リソース・イベントの優先度が割り当てられ、該システムは１つ以上の重み付けファクタを含むことができる。これにより、これらのファクタは、リソース・イベントの優先度を計算するために、当該小売環境の所定の小売目標または目的のセットに従って選択されまたは重み付けされてよい。

これらの重み付けファクタの１つには、例えば消費者の来店リピート度もしくは過去の収益率またはその両方を含めることが可能である。例えば、過去のリピート度（例えば、購買の合計数、購買の頻度、愛顧の期間、またはこれらのもしく他のファクタの何らかの組合せによる）または収益性（例えば、店舗愛顧の推移に亘って合計収益、来店あたりの収益、またはこれらもしくは他のファクタの何らかの組合せ）のある顧客に関連するリソース・イベントは、より低い過去のリピート度または収益性を有する顧客に関連するリソース・イベントよりも高い重みを受け取りしてよい。

これらの重み付けファクタの１つには、例えば、消費者の既知のまたは確認された好みを含めてよい。例えば、或る消費者が、その消費者が店員からの援助を好むかどうか、その消費者が人間またはロボット要員とのやり取りを好むかどうか等々、サービスについてのその消費者の好みを前もってリストした消費者プロフィールを形成することが可能である。例えば、その消費者は、システムとの以前のやり取りで、人的リソースまたは自動化リソースに対する好みを明示しているかもしれない。これは、その後、どのようなリソースを割り当てるか、または別途に修正するかを決めるときのためにシステム中に入力しておくことができる。あるいは、消費者のプロフィールは、自動的に形成されてもよく、またはその消費者の愛顧の期間に亘って行った観察に基づいて、店員によって入力されてもよい。例えば、或る消費者が、人間要員からの、もしくはロボット要員からの助力を繰り返し辞退する場合、システムは、その消費者が、その一方、もしくは他方からの助力を得て買い物をするのを好むことを自動的に留記することができる。これに換えて、この留記は店舗要員によって行われてもよい。

これらの重み付けファクタの１つには、消費者が見ている品目の利幅もしくは他の値、または、その消費者が過去に購買した品目の種類の利幅もしくは他の値またはその両方を含めることが可能である。例えば、或る消費者が高収益の品目を手に取っている場合、それに関連するリソース・イベントは、その消費者が低収益の品目を手にしていた場合よりも高い重みを受けてよい。同様に、或る消費者が、電子機器または電気用品など、高収益品目で満たされた小売環境の売り場で時間を過ごしている場合、関連するリソース・イベントは、その消費者が低収益品目の売り場に居た場合よりも大きな重みを受けてよい。

或る実施形態によれば、重み付けファクタは、消費者によって検討されている、または購買されている品目の内容に基づいて、追加し、除去し、または変更されてよい。例えば、システムは、消費者によって、カート、容器、運搬用具中に納置された、または消費者によって直接運ばれる品目に対し、重み付けファクタを割り当てることが可能である。この重み付けファクタは、品目の内容、または本明細書に開示されたまたは別途に想定された他の任意のパラメータまたは考察に基づいてよい。消費者が第二の品目を追加するとき、これらの重み付けファクタは変更または除去されてよく、もしくは、新しい重み付けファクタが適用されてよく、またはその両方が行われてもよい。さらなる品目に対し、１つ以上の重み付けファクタをさらに変更することが可能である。

重み付けプロセスで検討される１つ以上のファクタ、もしくはそれらのファクタに適用される重み、またはそれらの両方は、システムまたはアルゴリズム内で事前設定し定めておけばよい。あるいは、それらファクタもしくはそれらのファクタに適用される重み、またはそれらの両方は、以下に限らないが、これらのファクタおよび重みを時間とともにアルゴリズム、ユーザ、組織などによって変更することを含め、変数とすることができる。

或る実施形態によれば、検討されるファクタ、もしくは各ファクタに割り当てられる重み、またはその両方は、小売環境の小売目的に従って選択され、これらの目的はユーザによって事前設定することが可能である。例えば、或る小売環境が効率よりも収益率を重視する場合、選ばれた品目の利幅または消費者の過去の支出には、その顧客の愛顧の期間などの他のファクタよりも大きな重みを与えることができる。

或る実施形態によれば、小売環境の小売目的または目標は、時間とともに変更されてよい。例えば、或る店舗が低収益の期間を経験している場合、収益率に関連するファクタにより大きな重みを与えることが可能である。同様に、その店舗が高収益の期間を経験している場合、効率性または消費者満足を満たすなど、他のファクタにより大きな重みが与えられてよい。

当業者には当然のことながら、目標またはファクタは、ユーザによってまたはアルゴリズムによって選択することが可能である。例えば、小売目的／目標、またはファクタおよびそれらの重みは、商標権のあるワトソン・プラットフォーム（ＩＢＭ社の登録商標）によって作動するＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）のＴｒａｄｅｏｆｆ Ａｎａｌｙｔｉｃｓなどのトレードオフ分析エンジンによって選択ことが可能である。ＩＢＭは、世界中の多くの管轄区で登録されたインターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーションの商標である。Ｔｒａｄｅｏｆｆ Ａｎａｌｙｔｉｃｓはパレート（Pareto）最適化と呼ばれる数学的フィルタリング技法を用い、該技法は、トレードオフを検討し単一の決定のために複数の基準を検討する。当業者は、目標を選択し、ファクタを選択し、または重みを割り当てるために他のアルゴリズムも使用が可能なことを認識していよう。

或る実施形態によれば、消費者の識別情報および関連する消費者プロフィールは一ファクタと見なすことができるので、システム１００は、各々の消費者を識別することが可能であり、または消費者群のサブセットを識別することが可能である。消費者の識別は、例えば顔認識を介して、または、特定のアプリケーションでプログラムされたスマートホン、もしくはセンサによって読み取りができるような無線ＩＤタグ（ＲＦＩＤ：Ｒａｄｉｏ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）カードなど、消費者が携えている識別装置を追跡することによって、達成することができる。また、識別装置の組合せも用いることが可能である。例えば、消費者が、店舗に入るときにＩＤカードを読み取り装置に通してまたは別途に登録して、次いで顔認識アルゴリズムが消費者の顔を処理し、次いで店舗を通してその顧客を追跡することができる。

本システムは、目標、ファクタ、もしくは重み、またはこれらの組合せを格納、または分析するため、データベース１２２を利用してよい。例えば、各消費者は関連付けられた消費者プロフィールを有することができる。このプロフィールはデータベース１２２に格納することが可能であり、あるいは、消費者のスマートホンにローカルに格納し、その消費者が店舗に入るときにシステム１００に通信することも可能である。数ある情報の中で消費者のユーザ・プロフィール内に格納されてよい事項は、以下に限らないが、とりわけ、（ｉ）過去の収益率、（ｉｉ）品目の購買頻度、（ｉｉｉ）購買された品目の種類、（ｉｖ）来店あたりの収益、（ｖ）愛顧の期間、（ｖｉ）来店の頻度、および（ｖｉｉ）購買履歴を包含する愛顧の履歴を含む。消費者のユーザ・プロフィールには、その消費者がどのような場合に人間の援助を望むか、またはその消費者がロボットもしくは人間の店員の世話を好むかどうか、あるいはその両方を含む、ユーザの好みについての情報を含めることが可能である。

或る実施形態によれば、システムは、小売環境についての情報を格納するためにデータベース１２２を用いることができる。例えば、このデータベースは、以下に限らないが、品目の重量、品目の原価、品目の利幅、品目の型、品目の場所、および他の多くの事項を含む情報を格納することが可能である。

本方法の選択肢ステップ２５０で、小売環境のリソースが分析される。例えば、本システムは、当該小売環境内の人的もしくは非人的リソースまたはその両方についての場所、状態、または他の情報を判断することができる。例えば、システムは、小売環境内の人的もしくは非人的リソースまたはその両方の場所または判明している最後の場所を判断するために、それらリソースに問い合わせをすることが可能である。システムは、小売環境内の人的もしくは非人的リソースまたはその両方の場所を判断するためにセンサ・データを調べてもよい。

本方法のステップ２６０で、人的もしくは非人的リソースまたはその両方の１つ以上が、リソース・イベントに割り当てられた優先度、および小売環境内で利用可能なリソースに基づいて管理される。例えば、リソース・イベントの優先度または重みが決められたならば、システム１００は、もしあるなら、システムによって取られるどのようなリソース処置が、該システムの１つ以上の小売目的を推し進めることになるかを判断することができる。この処置の候補は、利用可能なリソースおよび他の未処理のリソース・イベントの優先度に対比してその重みを計ることができる。例えば、いつにおいても、複数のリソース・イベントが複数の消費者に対して生じ得る。各リソース・イベントには、前述した方法によって優先度を割り当てることができる。店舗リソースは、各それぞれの優先度に従って、より高い優先度のリソース・イベントが、より低い重みのリソース・イベントより先に店舗リソースを受け取るように、諸リソース・イベントに割り当てられてよい。

或る実施形態によれば、人的もしくは非人的リソースまたはその両方は、小売環境内のこれらリソースの利用可能性についての情報に従って割り当てられる。例えば、システム１００は、データベース１２２中に、利用可能なリソースについての、あるいは、利用可能性についての情報が抽出できそうなまたは別途に判断できそうな全般的なリソースについての情報を格納することができる。例えば、システム１００が、当該小売環境が合計５つのチェックアウトを含み、現在そのうち４つに配員がされ、各々が長い行列を有することを示す情報を含むとしよう。或る消費者がチェックアウト区域に近付いている場合、システム１００はリソース・イベント、－消費者のチェックアウトの必要性－、を識別し、効率的な作業など店舗の目標に従ってそのリソース・イベントに優先度付けをすることができる。同時に生じている他のリソース・イベントおよび追加の店員の利用可能性の如何によって、システム１００は、このリソース・イベントを効率よく解決するために５番目のチェックアウト・ラインを開くことを選ぶことが可能である。しかしながら、各店舗要員が、取り掛かって未解決のリソース・イベントに専念しているか、または全ての店舗要員が、高収益性の消費者への助力などのより高い優先度のリソース・イベントに従事している場合、システム１００は、５番目のチェックアウト・ラインを開かないで、代わりに店舗リソースをそれらの前の任務に留めておいてよい。

或る実施形態によれば、店舗リソースの管理は、前述のＩＢＭのＴｒａｄｅｏｆｆ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ（ＩＢＭ社の登録商標）などのアルゴリズムまたはエンジンによってさらに実行することが可能で、これらは、リソースを知的に管理すべく、小売環境の目標の観点から店舗リソースを分析し、リソース・イベントに優先度付けするために活用されてよい。

小売環境のリソースの管理は、各リソース・イベントに従事するまたはそれを解決するために、ロボット要員を肯定的態度で宛がうまたは割り当てることを必要とし得る。これに換えてまたは組合せて、システム１００は、特定のリソース・イベントに従事させるため人的リソースを指名することが可能である。システム１００は、人的リソースに、店舗中の特定のリソース・イベントを指命することによって、または注意する必要のあるリソース・イベントを提起することによって、人的リソースを割り当てることができる。人的リソースへのリソース・イベントの割り当てまたは提起は、各店舗要員が携行している携帯デバイスによる該人的リソースへのメッセージの送信によって達成が可能であり、あるいは、店舗要員、またはリソース・イベントを人間店舗要員に割り当てできる管理者が見ることが可能なスクリーンに通知を公示することでも可能である。また、店舗リソースの管理は、多くの方法があるが、とりわけ、自助チェックアウト、キオスク、または小売環境全体を通してのタッチスクリーン援助装置を作動することによっても達成が可能である。

別の実施形態によれば、システム１００は、ユーザに通信することが可能な１つ以上のリソース勧告を生成する。これを受け、ユーザは、その勧告を遂行するかどうか、その勧告をシステムが実行するのを許可するかどうか、あるいはその勧告を無視または拒否するかどうか決めることができる。これにより、本方法の選択肢ステップ２４２で、プロセッサは、本方法のステップ２３０でリソース・イベントの割り当てられた優先度に少なくとも部分的に基づいて、リソース勧告を生成する。このリソース勧告は、例えば、小売環境内の人的リソースもしくは自動化リソースまたはその両方の推奨割り当てを含んでよい。

本方法の選択肢ステップ２４２で、システム１００は生成された勧告をシステムのユーザに通信する。例えば、システム１００は、連続的または定期的なリソース勧告、または消費者、品目、および小売環境についての他の情報を出力する、モニタ、スクリーン、または他のユーザ・インターフェースを含むことが可能である。あるいは、リソース勧告は、任意の通信方法を用いてユーザまたは別のシステムに通信されてもよい。

図３を参照すると、１つの実施形態中に、小売環境内でリソースを割り当てるためのシステム３００がある。或る実施形態によれば、システム３００は、以下に限らないが、コンピュータまたはサーバの形によるデータ処理環境を含め、本明細書に記載されたまたは別途に想定されたコンポーネントの任意のものを含むことができ、本システムは、消費者のニーズに応じて人的もしくは自動化リソースまたはその両方を展開するために、小売環境内の消費者ニーズを判断し、分析するように構成されたプロセッサ１２０を含むことが可能である。或る実施形態によれば、システム３００は、小売環境内の人的および非人的リソースを管理するためのアルゴリズムを備えて構成されたプロセッサ１２０だけを含んでよい。

或る実施形態によれば、プロセッサ１２０は、モジュールの形でもしくはプロセッサ１２０のプログラミングの形でまたはその両方の形で、リソース・マネージャ・モジュール１２４を含むことができる。リソース・マネージャ・モジュール１２４は、小売環境１１０の１つ以上のセンサ１３０から情報を得るように構成される。例えば、システムは、常時、センサに接続していることができ、または、定期的にデータ源またデータ源群に問い合わせをしまたはデータを受信することもできる。センサから受信されたセンサ・データは、直ちに利用または処理または分析することができ、もしくは、後時または後日での分析のために格納することができ、またはその両方ができる。このため、コンピュータまたはサーバは、１つ以上のセンサから受信した情報、もしくは本明細書に記載されたまたは別途に想定された他の情報または項目の任意のもの、またはそれらの両方を格納するように構成されたデータベース１２２を含むことが可能である。

或る実施形態によれば、リソース・マネージャ・モジュール１２４は、本明細書に記載されたまたは別途に想定された方法の１つ以上のステップを実行するように構成またはプログラムされる。例えば、リソース・マネージャ・モジュール１２４は、（ｉ）小売環境内の１つ以上の場所に配置された１つ以上のセンサ１３０からセンサ・データを受信し、（ｉｉ）受信されたセンサ・データを使ってリソース・イベントを識別し、（ｉｉｉ）所定の重み付けシステムに基づいて、リソース・イベントに優先度を割り当て、該システムは１つ以上の重み付けファクタを含み得、（ｉｖ）小売環境の１つ以上の人的もしくは非人的リソースまたはそれらの両方を分析し、もしくは（ｖ）リソース・イベントの割り当てられた優先度および利用可能なリソースに基づいて、小売環境内の１つ以上の人的もしくは非人的リソースまたはその両方を管理するまたはこれらの組合せを実行するように構成することができる。

本発明は、任意の可能な技術的詳細さの集積度でのシステム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品またはこれらの組合せとすることができる。このコンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（または媒体群）を含むことが可能である。このコンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスが使用するための命令を保持し格納できる有形のデバイスとすることができる。このコンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、以下に限らないが、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の適切な組合せであってよい。コンピュータ可読ストレージ媒体のさらに具体的な例の非包括的リストには、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、消去およびプログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、携帯型コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｃ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブル・ディスク、パンチカードまたは記録された命令を有する溝中の嵩上げ構造体などの機械的符号化デバイス、および前述の任意の適切な組合せが含まれる。本明細書で用いられるコンピュータ可読ストレージ媒体は、無線波または他の自由に伝播する電磁波、ウェーブガイドもしくは他の送信媒体（例えば、光ファイバを通過する光パルス）を介して伝播する電磁波、またはワイヤを通って送信される電気信号など、本質的に一時的な信号であると解釈されるべきではない。

本明細書に述べられたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体から、それぞれのコンピューティング／処理デバイスに、または、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークもしくはワイヤレス・ネットワークまたはこれらの組合せなどのネットワークを介して、外部のコンピュータもしくは外部のストレージ・デバイスにダウンロードすることが可能である。このネットワークは、銅送信ケーブル、光送信ファイバ、ワイヤレス通信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバまたはこれらの組合せを含んでもよい。それぞれのコンピューティング／処理デバイス中のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、そのコンピュータ可読プログラム命令を、ストレージのため、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体の中に転送する。

本発明のオペレーションを実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令集合アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ－ｓｅｔ－ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用の構成データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってよい。このコンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとしてユーザのコンピュータで専ら実行することも、ユーザのコンピュータで部分的に実行することもでき、一部をユーザのコンピュータで一部を遠隔コンピュータで実行することもでき、あるいは遠隔のコンピュータまたはサーバで専ら実行することもできる。後者の場合は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む任意の種類のネットワークを介して、遠隔コンピュータをユーザのコンピュータに接続することもでき、あるいは（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使いインターネットを介し）外部のコンピュータへの接続を行うことも可能である。いくつかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールドプログラム可能ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、またはプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ａｒｒａｙ）を含む電子回路は、本発明の諸態様を実行すべく、該電子回路をカスタマイズするためコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、該コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

本発明の諸態様は、本発明の諸実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照しながら本明細書で説明されている。当然のことながら、フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装することが可能である。

これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、またはマシンを形成する他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供し、そのコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行されるこれらの命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックもしくはブロック群中に特定されている機能群／動作群を実装するための手段を生成するようにすることができる。また、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイスまたはこれらの組合せに対し特定の仕方で機能するよう命令することが可能なこれらのコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納し、格納された命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックまたはブロック群中に特定されている機能／動作の諸態様を実装する命令群を包含する製造品を構成するようにすることができる。

さらに、これらコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードし、そのコンピュータ上で、他のプログラム可能装置上で、または他のデバイス上で一連のオペレーション・ステップを実施させて、コンピュータ実装のプロセスを作り出し、当該コンピュータ上で、他のプログラム可能装置上でもしくは他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックもしくはブロック群中に特定されている機能群／動作群を実装するようにすることも可能である。

諸図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品から可能となる実装のアーキテクチャ、機能性、およびオペレーションを示している。この点に関し、フローチャートまたはブロック図中の各ブロックは、特定の論理機能（群）を実装するための一つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、または命令の部分を表し得る。一部の別の実装においては、ブロック中に記載された機能が、図面に記載された順序から外れて行われ得る。例えば、連続して示された２つのブロックが、関与する機能性に応じ、実際にはほぼ同時に実行されることがあり得、時にはこれらのブロックが逆の順序で実行されることもあり得る。さらに、ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方中のブロック群の組合せは、特定の機能または動作を実施する特殊用途ハードウェア・ベースのシステムによって実装でき、または特殊用途ハードウェアとコンピュータ命令との組合せによって実行できることにも留意すべきである。

Claims (11)

1. 小売環境においてリソースを管理する方法であって、前記方法は、
   複数のセンサの少なくとも１つから、前記小売環境中の少なくとも一人の消費者について、前記リソースの嗜好を少なくとも含む情報を表すセンサ・データを受信するステップであって、前記複数のセンサは、プロセッサおよび前記プロセッサと通信している前記複数のセンサを含む小売環境システムの一部であり、前記小売環境システムは少なくとも一人の人的リソースと少なくとも１つの自動化リソースとを含む前記リソースを含み、前記小売環境は少なくとも１つの小売目標に関連付けられている、前記受信するステップと、
   前記プロセッサによって、前記受信されたセンサ・データを使い、前記小売環境内のリソース・イベントを識別するステップと、
   前記少なくとも１つの小売目標にしたがって前記リソース・イベントに重みを割り当てるステップと、
   前記少なくとも１つの小売目標を達成するために、前記リソースに対して前記リソース・イベントの重みを比較するステップと、
   前記プロセッサによって、前記リソース・イベントの重みに基づいて、前記識別されたリソース・イベントに優先度を割り当てるステップと、
   前記割り当てられた優先度に基づいて前記リソースの管理をする場合、前記リソースの嗜好に基づいて前記少なくとも一人の人的リソース若しくは前記少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つ、又は前記人的リソース及び前記自動化リソースの両方を管理するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記リソース・イベントが前記少なくとも一人の消費者の居場所を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記リソース・イベントが前記少なくとも一人の消費者の行動状況を含む、請求項１または２のいずれか一項に記載の方法。
4. 前記少なくとも１つの小売目標が、消費者満足の最大化、収益率の最大化、もしくは消費者支出の最大化、またはこれらの組合せを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記センサ・データが、前記小売環境内の少なくとも小売品目についての情報を表す、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記少なくとも一人の人的リソースが前記小売環境の従業員を含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つの自動化リソースが前記小売環境内のマシンを含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記小売環境内の前記少なくとも一人の人的リソースおよび前記少なくとも１つの自動化リソースの状態を分析するステップをさらに含み、さらに前記管理するステップが前記分析された状態にも少なくとも部分的に基づいている、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記プロセッサによって、前記割り当てられた優先度に少なくとも基づいて前記少なくとも一人の人的リソースまたは前記少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つの推奨割り当てを含むリソース勧告を生成するステップと、
   前記生成された勧告をユーザに通信するステップと、
   をさらに含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
10. 小売環境中のリソースを管理するように構成されたコンピュータ・システムであって、前記システムは、
    複数のセンサと、少なくとも一人の人的リソースと少なくとも１つの自動化リソースとを含むリソースを含む小売環境であって、前記小売環境は少なくとも１つの小売目標に関連付けられている、前記小売環境と、
    前記複数のセンサの少なくとも１つから、前記小売環境中の少なくとも一人の消費者について、前記リソースの嗜好を少なくとも含む情報を表すセンサ・データを受信し、
    前記受信されたセンサ・データを使い、前記小売環境内のリソース・イベントを識別し、
    前記少なくとも１つの小売目標にしたがって前記リソース・イベントに重みを割り当て、
    前記少なくとも１つの小売目標を達成するために、前記リソースに対して前記リソース・イベントの重みを比較し、
    前記リソース・イベントの重みに基づいて、前記識別されたリソース・イベントに優先度を割り当て、
    前記割り当てられた優先度に基づいて前記リソースの管理をする場合、前記リソースの嗜好に基づいて前記少なくとも一人の人的リソース若しくは前記少なくとも１つの自動化リソースの少なくとも１つ、又は前記人的リソース及び前記自動化リソースの両方を管理する、ように構成されたプロセッサと、
    を含む、コンピュータ・システム。
11. プロセッサに、請求項１～９のいずれか一項に記載の前記方法を実行させるためのプログラム。

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