JP7279815B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインとの組み合わせを入力情報に基づいて特定し、前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の大きさを示す差分情報を生成する差分情報生成手段と、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合を前記差分情報に基づいて評価し、当該目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する評価情報出力手段と、
を備える。
コンピュータが、
第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインとの組み合わせを入力情報に基づいて特定し、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の大きさを示す差分情報を生成し、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合を前記差分情報に基づいて評価し、
当該目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する、
ことを含む。
まず、本発明に係る情報処理装置10について説明する。
図1は、第1実施形態における情報処理装置10の機能構成を例示する図である。図1に示されるように、本実施形態の情報処理装置10は、差分情報生成部110および評価情報出力部120を備える。
情報処理装置10は、各機能構成部を実現するハードウエア(例:ハードワイヤードされた電子回路など)で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ(例:電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど)で実現されてもよい。以下、情報処理装置10がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
図3は、第1実施形態の情報処理装置10により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
本実施形態では、商品パッケージデザインの開発業務を支援するシステムを例示する。
図4は、本発明に係る情報処理装置10を用いたパッケージデザイン評価システムS1の構成を例示する図である。図4に例示されるパッケージデザイン評価システムS1は、情報処理装置10、ユーザ端末20、および画像データベース30を含んで構成されている。
情報処理装置10は、例えば、図5に示されるような処理を実行する。図5は、図4のパッケージデザイン評価システムS1を構成する情報処理装置10によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
本実施形態では、店舗での棚割業務を支援するシステムを例示する。
図9は、本発明に係る情報処理装置10を用いた棚割支援システムの一例を示す図である。図9に例示される棚割支援システムS2は、情報処理装置10およびユーザ端末20を含んで構成されている。
情報処理装置10は、例えば、図10に示されるような処理を実行する。図10は、図9の棚割支援システムS2を構成する情報処理装置10によって実行される処理の流れを示すフローチャートである。
図12は、本発明に係る情報処理装置10を用いた棚割支援システムの他の一例を示す図である。図12に例示される棚割支援システムS3は、情報処理装置10、ユーザ端末20、および、商品情報データベース40を含んで構成されている。
情報処理装置10は、例えば、図13に示されるような処理を実行する。図13は、図12の棚割支援システムS3を構成する情報処理装置10によって実行される処理の流れを示すフローチャートである。
商品パッケージデザインが変更された場合、その変更の大きさ(従来の商品パッケージデザインからの変更点の目立ち度合)によって、機械学習モデルの商品認識結果に影響が出る可能性がある。本実施形態に係る情報処理装置10は、商品パッケージデザインが変更されたことによる影響を低減させるための構成を更に備える。
図15は、第3実施形態の情報処理装置10の機能構成を例示する図である。図15に示されるように、本実施形態の情報処理装置10は、モデル更新要否判定部130を更に備える。モデル更新要否判定部130は、評価情報出力部120から出力される評価情報に応じて、商品認識用の機械学習モデルの更新要否を決定する。具体的には、モデル更新要否判定部130は、ある商品に関する新たな商品パッケージデザインと従来の商品パッケージデザインとの組み合わせについて生成された差分情報に基づく新たな商品パッケージデザインと従来の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合の評価結果に応じて、商品識別用の機械学習モデルの更新要否を判定し、その判定結果を図示しない出力装置等に出力する。
図16は、第3実施形態の情報処理装置10を用いたモデル管理支援システムの一例を示す図である。図16に例示されるモデル管理支援システムS4は、情報処理装置10、ユーザ端末20および商品情報データベース40を含んで構成されている。
情報処理装置10は、例えば、図17に示されるような処理を実行する。図17は、図16のモデル管理支援システムS4を構成する情報処理装置10によって実行される処理の流れを示すフローチャートである。
本実施形態では、2つの商品パッケージデザインの差に関する評価情報を用いて商品発注業務を支援するシステムについて説明する。
図18は、第4実施形態の情報処理装置10の機能構成を例示する図である。図18に示されるように、本実施形態の情報処理装置10は、推奨商品選択部140を更に備える。推奨商品選択部140は、評価情報出力部120から出力される評価情報に基づいて、発注商品として推奨される商品を選択する。具体的には、本実施形態の評価情報出力部120は、第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインの複数の組み合わせの順位を、各組み合わせに対応する差分情報に基づいて決定する。また、推奨商品選択部140は、評価情報出力部120により決定された組み合わせの順位に基づいて、発注商品として推奨される商品(以下、「推奨商品」とも表記)を選択する。
図19は、本発明に係る情報処理装置10を用いた商品発注支援システムの他の一例を示す図である。図19に例示される商品発注支援システムS5は、情報処理装置10およびユーザ端末20を含んで構成されている。
情報処理装置10は、例えば、図20に示されるような処理を実行する。図20は、図19の商品発注支援システムS5を構成する情報処理装置10によって実行される処理の流れを示すフローチャートである。
1.
第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインとの組み合わせを入力情報に基づいて特定し、前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の大きさを示す差分情報を生成する差分情報生成手段と、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合を前記差分情報に基づいて評価し、当該目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する評価情報出力手段と、
を備える情報処理装置。
2.
前記差分情報生成手段は、前記第2の商品パッケージデザインの商品を識別可能に学習された機械学習モデルによって前記第1の商品パッケージデザインの商品を認識した結果を、前記差分情報として取得する、
1.に記載の情報処理装置。
3.
前記差分情報生成手段は、前記第1の商品パッケージデザインの複数の特徴量によって形成される第1の空間分布と、前記第2の商品パッケージデザインの複数の特徴量によって形成される第2の空間分布との差を、前記差分情報として取得する、
1.に記載の情報処理装置。
4.
前記評価情報出力手段は、
前記第1の空間分布において前記第2の空間分布と重複していない非重複領域を特定し、
前記第1の商品パッケージデザインの画像において、前記非重複領域に含まれる1以上の特徴量に対応する第1の画像領域を特定し、
前記第1の画像領域を示す情報を前記評価情報として出力する、
3.に記載の情報処理装置。
5.
前記評価情報出力手段は、
前記第1の空間分布において前記第2の空間分布と重複する重複領域を特定し、
前記第1の商品パッケージデザインの画像において、前記重複領域に含まれる1以上の特徴量に対応する第2の画像領域を特定し、
前記第2の画像領域を示す情報を前記評価情報として出力する、
3.または4.に記載の情報処理装置。
6.
前記評価情報出力手段は、
前記組み合わせについて生成された前記差分情報が第1基準値以下の差を示す場合、パッケージデザインの差が目立たない組み合わせであることを示す情報を前記評価情報として出力し、
前記組み合わせについて生成された前記差分情報が前記第1基準値よりも大きい第2基準値以上の差を示す場合、パッケージデザインの差が目立つ組み合わせであることを示す情報を前記評価情報として出力する、
1.から3.のいずれか1つに記載の情報処理装置。
7.
発注商品として推奨する商品を選択する商品選択手段を更に備え、
前記評価情報出力手段は、前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの複数の組み合わせの順位を前記差分情報に基づいて決定し、
前記商品選択手段は、決定された前記順位に基づいて前記推奨する商品を選択する、
1.から3.のいずれか1つに記載の情報処理装置。
8.
前記差分情報生成手段は、前記第1の商品パッケージデザインの商品と同じカテゴリに属する商品のパッケージデザインの中から前記第2の商品パッケージデザインを選択する、
6.または7.に記載の情報処理装置。
9.
一の商品に関する新たな商品パッケージデザインおよび従来の商品パッケージデザインの組み合わせについて生成された前記差分情報に基づく前記新たな商品パッケージデザインと前記従来の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合の評価結果に応じて、商品識別用の機械学習モデルの更新要否を判定するモデル更新要否判定手段を更に備える、
1.から3.のいずれか1つに記載の情報処理装置。
10.
コンピュータが、
第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインとの組み合わせを入力情報に基づいて特定し、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の大きさを示す差分情報を生成し、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合を前記差分情報に基づいて評価し、
当該目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する、
ことを含む情報処理方法。
11.
前記コンピュータが、
前記第2の商品パッケージデザインの商品を識別可能に学習された機械学習モデルによって前記第1の商品パッケージデザインの商品を認識した結果を、前記差分情報として取得する、
ことを含む10.に記載の情報処理方法。
12.
前記コンピュータが、
前記第1の商品パッケージデザインの複数の特徴量によって形成される第1の空間分布と、前記第2の商品パッケージデザインの複数の特徴量によって形成される第2の空間分布との差を、前記差分情報として取得する、
ことを含む10.に記載の情報処理方法。
13.
前記コンピュータが、
前記第1の空間分布において前記第2の空間分布と重複していない非重複領域を特定し、
前記第1の商品パッケージデザインの画像において、前記非重複領域に含まれる1以上の特徴量に対応する第1の画像領域を特定し、
前記第1の画像領域を示す情報を前記評価情報として出力する、
ことを含む12.に記載の情報処理方法。
14.
前記コンピュータが、
前記第1の空間分布において前記第2の空間分布と重複する重複領域を特定し、
前記第1の商品パッケージデザインの画像において、前記重複領域に含まれる1以上の特徴量に対応する第2の画像領域を特定し、
前記第2の画像領域を示す情報を前記評価情報として出力する、
ことを含む12.または13.に記載の情報処理方法。
15.
前記コンピュータが
前記組み合わせについて生成された前記差分情報が第1基準値以下の差を示す場合、パッケージデザインの差が目立たない組み合わせであることを示す情報を前記評価情報として出力し、
前記組み合わせについて生成された前記差分情報が前記第1基準値よりも大きい第2基準値以上の差を示す場合、パッケージデザインの差が目立つ組み合わせであることを示す情報を前記評価情報として出力する、
ことを含む10.から12.のいずれか1つに記載の情報処理方法。
16.
前記コンピュータが、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの複数の組み合わせの順位を前記差分情報に基づいて決定し、
決定された前記順位に基づいて、発注商品として推奨する商品を選択する、
ことを含む10.から12.のいずれか1つに記載の情報処理方法。
17.
前記コンピュータが、
前記第1の商品パッケージデザインの商品と同じカテゴリに属する商品のパッケージデザインの中から前記第2の商品パッケージデザインを選択する、
ことを含む15.または16.に記載の情報処理方法。
18.
前記コンピュータが、
一の商品に関する新たな商品パッケージデザインおよび従来の商品パッケージデザインの組み合わせについて生成された前記差分情報に基づく前記新たな商品パッケージデザインと前記従来の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合の評価結果に応じて、商品識別用の機械学習モデルの更新要否を判定する、
ことを含む10.から12.のいずれか1つに記載の情報処理方法。
19.
コンピュータに、10.から18.のいずれか1つに記載の情報処理方法を実行させるプログラム。
Claims (10)
- 第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインとの組み合わせを入力情報に基づいて特定し、前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の大きさを示す差分情報を生成する差分情報生成手段と、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合を前記差分情報に基づいて評価し、当該目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する評価情報出力手段と、
を備え、
前記差分情報生成手段は、前記第2の商品パッケージデザインの商品を識別可能に学習された機械学習モデルによって前記第1の商品パッケージデザインの商品を認識した結果を、前記差分情報として取得する、
情報処理装置。 - 前記差分情報生成手段は、前記第1の商品パッケージデザインの複数の特徴量によって形成される第1の空間分布と、前記第2の商品パッケージデザインの複数の特徴量によって形成される第2の空間分布との差を、前記差分情報として取得する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記評価情報出力手段は、
前記第1の空間分布において前記第2の空間分布と重複していない非重複領域を特定し、
前記第1の商品パッケージデザインの画像において、前記非重複領域に含まれる1以上の特徴量に対応する第1の画像領域を特定し、
前記第1の画像領域を示す情報を前記評価情報として出力する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記評価情報出力手段は、
前記第1の空間分布において前記第2の空間分布と重複する重複領域を特定し、
前記第1の商品パッケージデザインの画像において、前記重複領域に含まれる1以上の特徴量に対応する第2の画像領域を特定し、
前記第2の画像領域を示す情報を前記評価情報として出力する、
請求項2または3に記載の情報処理装置。 - 前記評価情報出力手段は、
前記組み合わせについて生成された前記差分情報が第1基準値以下の差を示す場合、パッケージデザインの差が目立たない組み合わせであることを示す情報を前記評価情報として出力し、
前記組み合わせについて生成された前記差分情報が前記第1基準値よりも大きい第2基準値以上の差を示す場合、パッケージデザインの差が目立つ組み合わせであることを示す情報を前記評価情報として出力する、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 発注商品として推奨する商品を選択する商品選択手段を更に備え、
前記評価情報出力手段は、前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの複数の組み合わせの順位を前記差分情報に基づいて決定し、
前記商品選択手段は、決定された前記順位に基づいて前記推奨する商品を選択する、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記差分情報生成手段は、前記第1の商品パッケージデザインの商品と同じカテゴリに属する商品のパッケージデザインの中から前記第2の商品パッケージデザインを選択する、
請求項5または6に記載の情報処理装置。 - 一の商品に関する新たな商品パッケージデザインおよび従来の商品パッケージデザインの組み合わせについて生成された前記差分情報に基づく前記新たな商品パッケージデザインと前記従来の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合の評価結果に応じて、商品識別用の機械学習モデルの更新要否を判定するモデル更新要否判定手段を更に備える、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
第1の商品パッケージデザインと第2の商品パッケージデザインとの組み合わせを入力情報に基づいて特定し、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の大きさを示す差分情報として、前記第2の商品パッケージデザインの商品を識別可能に学習された機械学習モデルによって前記第1の商品パッケージデザインの商品を認識した結果を取得し、
前記第1の商品パッケージデザインと前記第2の商品パッケージデザインとの差の目立ち度合を前記差分情報に基づいて評価し、
当該目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する、
ことを含む情報処理方法。 - コンピュータに、請求項9に記載の情報処理方法を実行させるプログラム。
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