JP7279815B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、商品のパッケージデザインを評価する技術に関する。

商品のパッケージデザインは、その商品の売れ行きに影響を与える要素の１つである。商品のパッケージデザインの評価を行う技術の一例が、下記特許文献１に開示されている。特許文献１には、新商品のパッケージデザインなどの評価対象物の評価を行うシステムが開示されている。具体的には、特許文献１のシステムは、評価対象物の第１の画像を評価者の端末上に表示し、当該第１の画像における注目部および当該注目部に対する評価情報の入力を受け付け、複数の評価者から受け付けた入力情報に基づいて当該画像の注目度分布データを生成し、当該第１の画像と注目度分布データに基づく第２の画像とを表示する。

特開２０１８－１３６６０４号公報

商品パッケージデザインは、商品売上の向上などを目的として、リニューアルされたり期間限定で変更されたりする。商品パッケージデザインを変更する場合、従来の商品パッケージデザインからの変更点が消費者の目を惹くように目立つことが好ましい。しかしながら、商品パッケージデザインの変更点の目立ち度合を評価するための手法が存在しない。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的の一つは、商品パッケージデザインの変更点の目立ち度合を評価する技術を提供することである。

本発明の情報処理装置は、
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。

本発明の情報処理方法は、
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。

本発明のプログラムは、コンピュータに上述の情報処理方法を実行させる。

本発明によれば、商品パッケージデザインの変更点の目立ち度合を評価する技術が提供される。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

第１実施形態における情報処理装置の機能構成を例示する図である。 情報処理装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。 第１実施形態の情報処理装置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。 本発明に係る情報処理装置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のパッケージデザイン評価システムを構成する情報処理装置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。 ２次元の特徴量空間における第１の空間分布と第２の空間分布を例示する図である。 非重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画像領域を特定する処理を概略的に示す図である。 重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画像領域を特定する処理を概略的に示す図である。 本発明に係る情報処理装置を用いた棚割支援システムの一例を示す図である。 図９の棚割支援システムを構成する情報処理装置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。 評価情報出力部から出力される評価情報の一例を示す図である。 本発明に係る情報処理装置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の棚割支援システムを構成する情報処理装置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。 評価情報出力部から出力される評価情報の一例を示す図である。 第３実施形態の情報処理装置の機能構成を例示する図である。 第３実施形態の情報処理装置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のモデル管理支援システムを構成する情報処理装置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。 第４実施形態の情報処理装置の機能構成を例示する図である。 本発明に係る情報処理装置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の商品発注支援システムを構成する情報処理装置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。 推奨商品選択部から出力される情報の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、各ブロック図において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。また、図中の矢印の向きは、情報の流れを分かり易くするためのものであり、特に説明のない限り通信の方向（一方向通信／双方向通信）を限定しない。

［発明の概要］
まず、本発明に係る情報処理装置１０について説明する。

＜機能構成例＞
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。

差分情報生成部１１０は、入力情報に基づいて、比較対象とする２つの商品パッケージデザインの組み合わせを特定する。なお、以下の説明においてこれら２つの商品パッケージデザインの各々を区別する際、一方を「第１の商品パッケージデザイン」、他方を「第２の商品パッケージデザイン」と表記する場合もある。また、差分情報生成部１１０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との差の大きさを示す差分情報を生成する。

評価情報出力部１２０は、差分情報生成部１１０により生成された差分情報に基づいて、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差の目立ち度合を評価する。また、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との差の評価結果を示す評価情報を出力する。

＜ハードウエア構成例＞
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２は、情報処理装置１０のハードウエア構成を例示するブロック図である。

情報処理装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。

バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。

メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。

ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は情報処理装置１０の各機能（差分情報生成部１１０、評価情報出力部１２０など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、各プログラムモジュールに対応する各機能が実現される。

入出力インタフェース１０５０は、情報処理装置１０と周辺機器（出力装置、入力装置、撮像装置、および読取装置など）とを接続するためのインタフェースである。出力装置は、例えば、ディスプレイなどである。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどである。撮像装置は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）といったイメージセンサーを有するカメラなどである。読取装置は、バーコードリーダやＩＣ（Integrated Circuit）タグリーダといった、商品に付与されたコードやタグを読み取る装置である。

ネットワークインタフェース１０６０は、情報処理装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。

なお、図２に例示される構成はあくまで一例であり、情報処理装置１０を含むハードウエアの構成は図２の例に制限されない。出力装置、入力装置、撮像装置、および読取装置の少なくとも１つが、ネットワークインタフェース１０６０を介して情報処理装置１０に接続された他の外部装置（例えば、ユーザが使用するユーザ端末など）に備えられていてもよい。

＜処理の流れ＞
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。

まず、差分情報生成部１１０は、入力情報を取得する（Ｓ１０２）。入力情報は、入力装置、撮像装置、または読取装置を用いて生成される。例えば、差分情報生成部１１０は、読取装置を用いてバーコードやＩＣタグ等を読み取ることで得られる商品の認識結果を示す情報を、入力情報として取得してもよい。また例えば、差分情報生成部１１０は、情報処理装置１０や図示しないユーザ端末のディスプレイに表示された画面において入力装置を用いて行われた商品の指定入力操作（商品名などのキーワード入力、画面上の商品アイコンの選択入力など）に基づいて生成される情報を、入力情報として取得してもよい。また例えば、差分情報生成部１１０は、撮像装置を用いて生成される商品陳列スペースの画像データ（商品のパッケージデザインが写る画像データ）を、入力情報として取得してもよい。

そして、差分情報生成部１１０は、入力情報に基づいて、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を特定する（Ｓ１０４）。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を特定する差分情報生成部１１０の処理の詳細については、後述の各実施形態で説明する。そして、差分情報生成部１１０は、特定した第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差の大きさを示す差分情報を生成する（Ｓ１０６）。

一例として、差分情報生成部１１０は、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第１の商品パッケージデザインの商品を認識させることによって、これら２つの商品パッケージデザインの差の大きさを示す差分情報を生成できる。まず、差分情報生成部１１０は、機械学習モデルに第１の商品パッケージデザインの画像を入力として与える。機械学習モデルに入力される第１の商品パッケージデザインの画像は、例えば、第１の商品パッケージデザインを所定の方向（例：正面）から撮影することによって得られる標準画像である。例えば、商品パッケージデザイン毎の標準画像を記憶する画像データベース（図示せず）が予め用意されており、差分情報生成部１１０は、Ｓ１０４の処理での特定結果に基づいて、当該画像データベースから第１の商品パッケージデザインの標準画像を読み出すように構成される。第１の商品パッケージデザインの画像が入力されると、機械学習モデルは、事前に学習した複数のラベル（商品または商品パッケージデザイン）それぞれについて、第１の商品パッケージデザインの属する確率を出力する。そして、差分情報生成部１１０は、Ｓ１０４の処理での特定結果に基づいて、機械学習モデルの出力の中から第２の商品パッケージデザインに対応するラベルの確率を取得する。ここで、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類似度合（差の目立ち度合）に応じて、第２の商品パッケージデザインに対応するラベルの確率の値が変動する。例えば、第１の商品パッケージデザインが第２の商品パッケージデザインと明らかに相違している（差が目立つ）場合、第２の商品パッケージデザインに対応するラベルの確率の値は小さくなる。一方、第１の商品パッケージデザインが第２の商品パッケージデザインと類似している（差が目立たない）場合、第２の商品パッケージデザインに対応するラベルの確率の値は大きくなる。よって、第１の商品パッケージデザインの画像を機械学習モデルに入力した結果として得られる、第２の商品パッケージデザインに対応するラベルの確率は、これら２つの商品パッケージデザインの差の大きさを示す差分情報として利用可能である。

他の一例として、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインに関する複数の特徴量によって形成される第１の空間分布と、第２の商品パッケージデザインに関する複数の特徴量によって形成される第２の空間分布とを用いて、差分情報を生成できる。例えば、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの標準画像および第２の商品パッケージデザインの標準画像それぞれについて複数の特徴量を抽出し、抽出した複数の特徴量を所定の多次元空間にプロットすることによって、第１の空間分布と第２の空間分布とを得ることができる。この場合、商品パッケージデザイン毎の標準画像を記憶する画像データベース（図示せず）が予め用意されており、差分情報生成部１１０は、Ｓ１０４の処理での特定結果に基づいて、当該画像データベースから第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの標準画像を読み出すように構成される。また、商品パッケージデザイン毎の空間分布のデータを記憶するデータベース（図示せず）が、予め用意されていてもよい。この場合、差分情報生成部１１０は、Ｓ１０４の処理での特定結果に基づいて、第１の空間分布のデータおよび第２の空間分布のデータを取得することができる。また、商品パッケージデザインの画像が入力情報として取得された場合、差分情報生成部１１０は、当該画像を解析することによって複数の特徴量を抽出し、特徴量の空間分布を生成するように構成されていてもよい。そして、差分情報生成部１１０は、取得した第１の空間分布のデータおよび第２の空間分布のデータの差を数値化することで、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差の大きさを示す差分情報を生成することができる。

そして、評価情報出力部１２０は、差分情報生成部１１０により生成された差分情報に基づいて、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差の目立ち度合を評価する（Ｓ１０８）。例えば、評価情報出力部１２０は、差分情報が示す差が大きいほど、２つの商品パッケージデザインの差が目立つと判定することができる。そして、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との差の目立ち度合の評価結果を示す評価情報を出力する（Ｓ１１０）。

本発明によれば、２つの商品パッケージデザインの差を示す差分情報に基づいて当該２つの商品パッケージデザインの差の目立ち度合が評価され、その評価結果を示す評価情報が出力される。この評価情報を用いて、様々な業務を支援するシステムを構築することができる。以下に、本発明に係る情報処理装置１０を用いた業務支援システムの具体的な例を説明する。

［第１実施形態］
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。

＜システム構成例＞
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。

本実施形態において、情報処理装置１０は、ある商品の新たな商品パッケージデザイン（第１の商品パッケージデザイン）と当該商品の従来の商品パッケージデザイン（第２の商品パッケージデザイン）との差の目立ち度合を評価し、その評価結果を示す情報を評価情報として出力する。情報処理装置１０の処理の詳細については、後述する。

ユーザ端末２０は、デザイン開発作業の担当者用の端末である。また、ユーザ端末２０には、パッケージデザイン評価システムＳ１用のアプリケーションがインストールされている。デザイン開発作業の担当者は、ユーザ端末２０上でアプリケーションを起動して、入力情報を生成するための操作を行う。一例として、デザイン開発作業の担当者は、ある商品に関する新たな商品パッケージデザイン（例：期間限定の商品パッケージデザインやリニューアルされる商品パッケージデザイン）の画像を、入力装置２２を用いて入力する。ここで入力された新たな商品パッケージデザインの画像は、その商品を識別するための商品識別情報と共に、ネットワークを介して情報処理装置１０に送信される。また、ユーザ端末２０は、情報処理装置１０による処理結果（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の差の目立ち度合に関する評価情報）を受け取ると、その処理結果をディスプレイ２４に出力する。

画像データベース３０は、各商品の現行の商品パッケージデザインの画像データを記憶している。情報処理装置１０は、入力情報として得られた新たな商品パッケージデザインの画像と比較する従来の商品パッケージデザインの画像を、この画像データベース３０から取得する。

＜処理の流れ＞
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。

差分情報生成部１１０は、ユーザ端末２０から送信された、ある商品の新たなパッケージデザインの画像とその商品の商品識別情報とを入力情報として取得する（Ｓ２０２）。そして、差分情報生成部１１０は、その入力情報に基づいて、第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの組み合わせを特定する。具体的には、差分情報生成部１１０は、入力情報として得られた画像に写っている新たな商品パッケージデザインを、第１の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ２０４）。また、差分情報生成部１１０は、入力情報として得られた商品識別情報に対応付けられた従来の商品パッケージデザインの画像を画像データベース３０から読み出し、その画像に写っている従来の商品パッケージデザインを第２の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ２０６）。これにより、ある商品の新たなパッケージデザイン（第１の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（第２の商品パッケージデザイン）との組み合わせが特定される。

そして、差分情報生成部１１０は、上述の処理で特定した組み合わせについて、差分情報を生成する（Ｓ２０８）。例えば、差分情報生成部１１０は、従来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を用いて新たな商品パッケージデザインの商品を認識した結果（２つの商品パッケージデザインの類似度合によって変化するスコア）を、差分情報として取得する。また、差分情報生成部１１０は、新たな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の空間分布と従来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、差分情報として取得してもよい。

そして、評価情報出力部１２０は、差分情報生成部１１０により生成された差分情報に基づいて、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を評価し、その評価結果を示す評価情報をユーザ端末２０のディスプレイ２４に出力する（Ｓ２１０、Ｓ２１２）。

例えば、評価情報出力部１２０は、差分情報が所定の基準値（第１基準値）以下の差を示す場合、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（従来の商品パッケージデザインからの変更点）が目立たないと判定する。また、評価情報出力部１２０は、差分情報が第１基準値よりも大きい第２基準値以上の差を示す場合、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（従来の商品パッケージデザインからの変更点）が目立つと判定する。そして、評価情報出力部１２０は、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が目立つか否かを示す情報を、ユーザ端末２０のディスプレイ２４に出力する。

ここで、差分情報生成部１１０が特徴量の空間分布の差を差分情報として取得している場合、評価情報出力部１２０は、この特徴量の空間分布の差に基づいて、新たな商品パッケージデザインの画像の変更点として目立つ領域を特定し、その領域を示す情報を出力することができる。この場合、評価情報出力部１２０は、例えば次のように動作する。

まず、評価情報出力部１２０は、新たな商品パッケージデザインの特徴量の空間分布（第１の空間分布）において従来の商品パッケージデザインの特徴量の空間分布（第２の空間分布）と重複していない領域（以下、「非重複領域」と表記）を特定する。例えば、第１の空間分布と第２の空間分布とが図６に例示されるように重なっている場合を考える。図６は、２次元の特徴量空間における第１の空間分布と第２の空間分布を例示する図である。図６の例において、実線の楕円が新たな商品パッケージデザインの特徴量の空間分布（第１の空間分布）を示し、点線の楕円が従来の商品パッケージデザインの特徴量の空間分布（第２の空間分布）を示している。この場合、評価情報出力部１２０は、斜線部の領域Ａ１を非重複領域として特定する。そして、評価情報出力部１２０は、新たな商品パッケージデザインの画像において、非重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画像領域を特定する。この場合、例えば、差分情報生成部１１０が、新たな商品パッケージデザインの画像から複数の特徴量を抽出する際に、画像から抽出された特徴量とその特徴量に対応する画素の位置とをメモリ１０３０等に記憶しておく。評価情報出力部１２０は、メモリ１０３０等に記憶された対応関係に基づいて、非重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画素の位置（第１の画像領域）を特定することができる（例：図７）。図７は、非重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画像領域を特定する処理を概略的に示す図である。図７に示されるように、評価情報出力部１２０は、非重複領域に位置する各特徴量に対応する画素をそれぞれ特定していくことで、新たな商品パッケージデザインにおいて従来の商品パッケージデザインからの変更点が目立つ画像領域である第１の画像領域を特定することができる。そして、評価情報出力部１２０は、特定した第１の画像領域を示す情報（例えば、図７の矩形の枠Ｂ１）を含む第１の商品パッケージデザインの画像を、評価情報としてユーザ端末２０のディスプレイ２４に出力する。

このような情報によれば、パッケージデザインの担当者が、新たなパッケージデザインにおいて従来のパッケージデザインとの差が目立つ部分を一目で把握することができる。また、このような情報によれば、新たな商品パッケージデザインが意図するデザインとなっているかを、デザイン開発作業の担当者が客観的に判断することができる。

また、差分情報生成部１１０が特徴量の空間分布の差を差分情報として取得している場合、評価情報出力部１２０は、この特徴量の空間分布の差に基づいて、新たな商品パッケージデザインの画像の変更点として目立たない領域を特定し、その領域を示す情報を出力するように構成されていてもよい。この場合、評価情報出力部１２０は、例えば次のように動作する。

まず、評価情報出力部１２０は、新たな商品パッケージデザインの特徴量の空間分布（第１の空間分布）において従来の商品パッケージデザインの特徴量の空間分布（第２の空間分布）と重複する領域（以下、「重複領域」と表記）を特定する。例えば、第１の空間分布と第２の空間分布とが図６に例示されるように重なっている場合を考える。この場合、評価情報出力部１２０は、ドットで塗りつぶされた領域Ａ２を重複領域として特定する。そして、評価情報出力部１２０は、新たな商品パッケージデザインの画像において、重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画像領域を特定する。この場合、例えば、差分情報生成部１１０が、新たな商品パッケージデザインの画像から複数の特徴量を抽出する際に、画像から抽出された特徴量とその特徴量に対応する画素の位置とをメモリ１０３０等に記憶しておく。評価情報出力部１２０は、メモリ１０３０等に記憶された対応関係に基づいて、重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画素の位置（第２の画像領域）を特定することができる（例：図８）。図８は、重複領域に含まれる１以上の特徴量に対応する画像領域を特定する処理を概略的に示す図である。図８に示されるように、評価情報出力部１２０は、重複領域に位置する各特徴量に対応する画素をそれぞれ特定していくことで、新たな商品パッケージデザインにおいて従来の商品パッケージデザインからの変更点が目立たない画像領域である第２の画像領域を特定することができる。そして、評価情報出力部１２０は、特定した第２の画像領域を示す情報（例えば、図８の矩形の枠Ｂ２）を含む第１の商品パッケージデザインの画像を、評価情報としてユーザ端末２０のディスプレイ２４に出力する。

このような情報によれば、パッケージデザインの担当者が、新たなパッケージデザインにおいて従来のパッケージデザインとの差が目立たない部分を一目で把握することができる。また、このような情報によれば、新たな商品パッケージデザインが意図するデザインとなっているかを、デザイン開発作業の担当者が客観的に判断することができる。

なお、評価情報出力部１２０は、上述の第１の画像領域と第２の画像領域の双方を特定するように構成されていてもよい。この場合、評価情報出力部１２０は、第１の画像領域を示す情報および第２の画像領域を示す情報を含む第１の商品パッケージデザインの画像を、評価情報としてユーザ端末２０のディスプレイ２４に出力する。

［第２実施形態］
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。

＜システム構成例１＞
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。

本図の例において、情報処理装置１０は、商品陳列スペースにおいて所定の位置関係にある（例：縦方向または横方向で隣接している）２つの商品パッケージデザインの組み合わせを特定し、その組み合わせに関する２つの商品パッケージデザインの差の目立ち度合を評価する。そして、情報処理装置１０は、２つの商品パッケージデザインの差の目立ち度合の評価結果を示す情報を評価情報としてユーザ端末２０に出力する。情報処理装置１０の処理の詳細については、後述する。

ユーザ端末２０は、棚割作業の担当者が使用する携帯型端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末など）である。また、ユーザ端末２０には、棚割支援システムＳ２用のアプリケーションがインストールされている。棚割作業の担当者は、ユーザ端末２０上でアプリケーションを起動して、入力情報を生成するための操作を行う。一例として、棚割作業の担当者は、ユーザ端末２０に備えられたカメラ２６を用いて商品陳列スペースの画像を生成する。ユーザ端末２０は、生成した商品陳列スペースの画像を、ネットワークを介して情報処理装置１０に送信する。また、ユーザ端末２０は、情報処理装置１０による処理結果（商品陳列スペースで所定の位置関係にある２つの商品パッケージデザインの差の目立ち度合に関する評価情報）を受け取ると、その処理結果をディスプレイ２４に出力する。

＜処理の流れ＞
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。

差分情報生成部１１０は、ユーザ端末２０に対する操作によって生成された商品陳列スペースの画像を入力情報として取得する（Ｓ３０２）。そして、差分情報生成部１１０は、その入力情報に基づいて、第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの組み合わせを特定する。まず、差分情報生成部１１０は、取得した画像を解析することによって、商品陳列スペースにおける商品パッケージデザインの配置を認識する（Ｓ３０４）。そして、差分情報生成部１１０は、所定の位置関係にある（例：縦方向または横方向で隣接している）２つの商品パッケージデザインの組み合わせを、第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの組み合わせとして特定する（Ｓ３０６）。

そして、差分情報生成部１１０は、上述の処理で特定した組み合わせについて、差分情報を生成する（Ｓ３０８）。例えば、差分情報生成部１１０は、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を用いて第１の商品パッケージデザインの商品を認識した結果（２つの商品パッケージデザインの類似度合によって変化するスコア）を、差分情報として取得する。また、差分情報生成部１１０は、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、差分情報として取得してもよい。なお、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組み合わせが複数特定されている場合、差分情報生成部１１０は、差分情報を各組み合わせについて生成する。

そして、評価情報出力部１２０は、差分情報生成部１１０により生成された差分情報に基づいて、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差の目立ち度合を評価する（Ｓ３１０）。例えば、評価情報出力部１２０は、ある組み合わせについて生成された差分情報が所定の基準値（第１基準値）以下の差を示す場合、その組み合わせをパッケージデザインの差が目立たない組み合わせと判定する。また、評価情報出力部１２０は、ある組み合わせについて生成された差分情報が第１基準値よりも大きい第２基準値以上の差を示す場合、その組み合わせをパッケージデザインの差が目立つ組み合わせと判定する。差分情報生成部１１０は、２つの商品パッケージデザインの目立ち度合を判定する処理を、特定された各組み合わせについて実行する。そして、評価情報出力部１２０は、各組み合わせについて判定した結果に基づいて評価情報を生成し、当該評価情報をユーザ端末２０に備えられているディスプレイ２４に出力する（Ｓ３１２）。

ディスプレイ２４には、例えば、図１１に例示されるような画面が出力される。図１１は、評価情報出力部１２０から出力される評価情報の一例を示す図である。図１１に例示される評価情報は、商品陳列スペースの画像Ｉと、２つの商品パッケージデザインの目立ち度合の評価結果を示す情報（表示要素Ｃ１および表示要素Ｃ２）とを含んで構成されている。ここで、破線で示される矩形の表示要素Ｃ１は、商品パッケージデザインの好ましい配置（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差が目立つ組み合わせ）を示す情報である。また、点線で示される矩形の表示要素Ｃ２は、商品パッケージデザインの好ましくない配置（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差が目立たない組み合わせ）を示す情報である。なお、図１１はあくまで一例であり、評価情報出力部１２０による出力は本図の例に制限されない。例えば、評価情報出力部１２０は、色（線の色や背景色）、塗りつぶしパターン、文字、記号、或いはこれらの全部または一部の組み合わせによって、差が目立つ組み合わせと差が目立たない組み合わせを識別可能に表示するように構成されていてもよい。

図１１に例示されるような情報によれば、棚割作業の担当者が、商品陳列スペースにおける商品（パッケージデザイン）の配置につき、好ましい配置となっている部分と好ましくない配置となっている部分とを容易に把握することができる。

＜システム構成例２＞
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。

本図の例において、情報処理装置１０は、消費者の目を惹く（デザインの差が目立つ）商品パッケージデザインの組み合わせを差分情報に基づいて評価し、その評価結果をユーザ端末２０に出力する。情報処理装置１０の処理の詳細については、後述する。

ユーザ端末２０は、棚割作業の担当者が使用する携帯型端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末など）である。また、ユーザ端末２０には、棚割支援システムＳ３用のアプリケーションがインストールされている。棚割作業の担当者は、ユーザ端末２０上でアプリケーションを起動して、入力情報を生成するための操作を行う。一例として、棚割作業の担当者は、ユーザ端末２０に備えられた入力装置２２を操作して対象商品（商品陳列スペースに配置する商品）を選択し、対象商品の商品識別情報をユーザ端末２０に取得させる。或いは、棚割作業の担当者は、ユーザ端末２０に備えられた読取装置２８を操作して対象商品を読み取り、対象商品の商品識別情報をユーザ端末２０に取得させる。ユーザ端末２０は、取得した対象商品の商品識別情報を、ネットワークを介して情報処理装置１０に送信する。また、ユーザ端末２０は、情報処理装置１０による処理結果（デザインの差が目立つ商品パッケージデザインの組み合わせを示す情報）を受け取ると、その処理結果をディスプレイ２４に出力する。

商品情報データベース４０は、各商品の商品パッケージデザインの画像データを、商品識別情報と対応付けて記憶している。情報処理装置１０は、各商品の商品パッケージデザインの画像データを、この商品情報データベース４０から取得する。

＜処理の流れ＞
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。

差分情報生成部１１０は、ユーザ端末２０から送信された商品識別情報を入力情報として取得する（Ｓ４０２）。そして、差分情報生成部１１０は、その入力情報に基づいて、第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの組み合わせを特定する。まず、差分情報生成部１１０は、各商品パッケージデザインの画像と商品識別情報とを対応付けて記憶する商品情報データベース４０を参照して、入力情報として取得した商品識別情報に対応する商品パッケージデザインを第１の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ４０４）。また、差分情報生成部１１０は、商品情報データベース４０を参照し、入力情報として取得した商品識別情報以外の他の商品識別情報に対応する商品パッケージデザインを第２の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ４０６）。なお、Ｓ４０６の処理では、複数の第２の商品パッケージデザインが特定され得る。これにより、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少なくとも１つの組み合わせが特定される。

ここで、Ｓ４０６の処理において、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの商品と同一のカテゴリに属する商品のパッケージデザインの中から、第２の商品パッケージデザインを選択するように構成されていてもよい。例えば、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの商品と同じ商品分類（例：酒類、乳製品など）に属する商品を対象商品として選択し、当該対象商品の商品パッケージデザインを第２の商品パッケージデザインとして特定するように構成されていてもよい。また、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの商品と同じ陳列位置（商品陳列スペース）に配置される商品を対象商品として選択し、当該対象商品の商品パッケージデザインを、第２の商品パッケージデザインとして特定するように構成されていてもよい。このような構成によれば、商品陳列スペースにおいて近くに配置される可能性の低い商品については処理が省略されるため、全体的な処理時間を短縮する効果が見込める。

図１３に戻り、差分情報生成部１１０は、上述の処理で特定した第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について、差分情報を生成する（Ｓ４０８）。例えば、差分情報生成部１１０は、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を用いて第１の商品パッケージデザインの商品を認識した結果（２つの商品パッケージデザインの類似度合によって変化するスコア）を、差分情報として取得する。また、差分情報生成部１１０は、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、差分情報として取得してもよい。なお、Ｓ４０６の処理で複数の第２の商品パッケージデザインが特定された場合、第１の商品パッケージデザインと複数の第２の商品パッケージデザインの各々とによって、複数の組み合わせができる。この場合、差分情報生成部１１０は、差分情報を各組み合わせについて生成する。

そして、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組み合わせについて生成された差分情報に基づいて、各組み合わせに係る２つの商品パッケージデザインの差の目立ち度合を評価する。例えば、評価情報出力部１２０は、各組み合わせの差分情報によって示される差の大きさに基づいて、各組み合わせの目立ち度合の順位を評価する（Ｓ４１０）。そして、評価情報出力部１２０は、各組み合わせについて判定した順位に基づいて第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好ましい組み合わせ（消費者の目を惹く組み合わせ）を特定し、当該組み合わせを示す情報をユーザ端末２０に備えられているディスプレイ２４に出力する（Ｓ４１２）。

ディスプレイ２４には、例えば図１４に例示されるような画面が出力される。図１４は、評価情報出力部１２０から出力される評価情報の一例を示す図である。図１４の例において、評価情報出力部１２０は、差分情報によって示される差が最も大きい商品パッケージデザインの組み合わせをおすすめの組み合わせとして提示する画面を評価情報として出力している。

棚割作業の担当者は、商品陳列スペースにおける商品の配置位置を決定する際、図１４に例示されるような画面を参照して、消費者の目を惹き易い効果的な商品（商品パッケージデザイン）の組み合わせを簡単に選ぶことができる。

［第３実施形態］
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。

＜機能構成例＞
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。

＜システム構成例＞
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。

本図の例において、情報処理装置１０は、ある商品の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を示す評価情報に応じて、商品認識用の機械学習モデルの更新要否を判定する。また、情報処理装置１０は、商品認識用の機械学習モデルの更新要否の判定結果をユーザ端末２０に送信する。

ユーザ端末２０は、店舗の従業員が使用する端末である。また、ユーザ端末２０には、モデル管理支援システムＳ４用のアプリケーションがインストールされている。店舗の従業員は、ユーザ端末２０上でアプリケーションを起動して、入力情報を生成するための操作を行う。例えば、店舗の従業員は、新たな商品パッケージデザインの商品を初めて入荷した際、ユーザ端末２０に備えられたカメラ２６を使って、当該新たな商品パッケージデザインの画像を生成する。また、店舗の従業員は、生成した画像に写っている商品がどの商品であるかを示す情報（例：商品識別情報）を、入力装置２２などを用いてユーザ端末２０に入力する。ユーザ端末２０は、商品の新たな商品パッケージデザインの画像とその商品を識別する商品識別情報とを、入力情報として情報処理装置１０に送信する。また、ユーザ端末２０は、機械学習モデルの更新要否の判定結果を情報処理装置１０から受け取ると、その判定結果をディスプレイ２４に出力する。

商品情報データベース４０は、各商品の商品パッケージデザイン（従来の商品パッケージデザイン）の画像データを、商品識別情報と対応付けて記憶している。情報処理装置１０は、新たな商品パッケージデザインの比較対象とする従来の商品パッケージデザインの画像データを、この商品情報データベース４０から取得する。

＜処理の流れ＞
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。

差分情報生成部１１０は、ユーザ端末２０から送信された、ある商品の新たなパッケージデザインの画像とその商品の商品識別情報とを入力情報として取得する（Ｓ５０２）。そして、差分情報生成部１１０は、その入力情報に基づいて、第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの組み合わせを特定する。具体的には、差分情報生成部１１０は、入力情報として得られた画像に写っている新たな商品パッケージデザインを、第１の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ５０４）。また、差分情報生成部１１０は、入力情報として得られた商品識別情報に対応付けられた従来の商品パッケージデザインの画像を商品情報データベース４０から読み出し、その画像に写っている従来の商品パッケージデザインを第２の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ５０６）。これにより、ある商品の新たなパッケージデザイン（第１の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（第２の商品パッケージデザイン）との組み合わせが特定される。

そして、差分情報生成部１１０は、上述の処理で特定した組み合わせについて、差分情報を生成する（Ｓ５０８）。例えば、差分情報生成部１１０は、従来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を用いて新たな商品パッケージデザインの商品を認識した結果（２つの商品パッケージデザインの類似度合によって変化するスコア）を、差分情報として取得する。また、差分情報生成部１１０は、新たな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の空間分布と従来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、差分情報として取得してもよい。

そして、評価情報出力部１２０は、差分情報生成部１１０により生成された差分情報に基づいて、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を評価する（Ｓ５１０）。例えば、評価情報出力部１２０は、差分情報が所定の基準値以下の差を示す場合、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（従来の商品パッケージデザインからの変更点）が目立たないと判定する。また、評価情報出力部１２０は、差分情報が上述の基準値を超える差を示す場合、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（従来の商品パッケージデザインからの変更点）が目立つと判定する。そして、評価情報出力部１２０は、その評価結果を示す評価情報をモデル更新要否判定部１３０に出力する。

モデル更新要否判定部１３０は、Ｓ５１０の処理での評価の結果を示す評価情報に基づいて、ユーザ端末２０にモデル更新要否を判定する（Ｓ５１２）。例えば、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が目立たないことを示す評価情報が得られた場合、モデル更新要否判定部１３０は、機械学習モデルの更新が不要と判定する。一方、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が目立つことを示す評価情報が得られた場合、モデル更新要否判定部１３０は、機械学習モデルの更新が必要と判定する。そして、モデル更新要否判定部１３０は、機械学習モデルの更新要否の判定結果を示す情報を、ユーザ端末２０に備えられたディスプレイ２４に出力する（Ｓ５１４）。モデル更新要否判定部１３０は、例えば、新たな商品パッケージデザインの画像を使った機械学習モデルの再学習を推奨するメッセージなどを、ディスプレイ２４に出力する。

上記の例では、期間限定のデザインやリニューアルされた商品パッケージデザインによって商品認識用の機械学習モデルの認識精度に影響が生じる可能性があるか否かが判定され、そのような可能性がある場合に、商品認識用の機械学習モデルの再学習を促すメッセージがシステム管理者用の端末に出力される。このような情報により、商品パッケージデザインの変更に伴って機械学習モデルを更新する必要があることをシステム管理担当者に気付かせることができる。この情報に従ってシステム管理担当者が機械学習モデルの再学習を行うことによって、商品パッケージデザインの変更による店舗業務への悪影響（例えば、商品を正しく認識できないことによる業務の遅滞など）が生じる可能性を低減できる。

［第４実施形態］
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。

＜機能構成例＞
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。

＜システム構成例＞
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。

本図の例において、情報処理装置１０は、ユーザ端末２０でユーザにより指定された発注商品の情報を受け取り、当該発注商品と組み合わせた場合に差が目立つ商品を推奨商品として選択する。また、情報処理装置１０は、推奨商品の選択結果をユーザ端末２０に送信する。

ユーザ端末２０は、商品発注作業の担当者が使用する据え置き型の端末または携帯型端末である。また、ユーザ端末２０には、商品発注支援システムＳ５用のアプリケーションがインストールされている。商品発注作業の担当者は、ユーザ端末２０上でアプリケーションを起動して、入力情報を生成するための操作を行う。一例として、商品発注作業の担当者は、ユーザ端末２０に備えられた入力装置２２を操作して発注商品を指定し、当該発注商品の商品識別情報をユーザ端末２０に取得させる。或いは、商品発注作業の担当者は、ユーザ端末２０に備えられた読取装置２８を操作して発注商品に対応するバーコードを読み取り、当該発注商品の商品識別情報をユーザ端末２０に取得させる。ユーザ端末２０は、取得した発注商品の商品識別情報を、ネットワークを介して情報処理装置１０に送信する。また、ユーザ端末２０は、情報処理装置１０による処理結果（推奨商品の選択結果を示す情報）を受け取ると、その処理結果をディスプレイ２４に出力する。

＜処理の流れ＞
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。

差分情報生成部１１０は、ユーザ端末２０から送信された発注商品の商品識別情報を入力情報として取得する（Ｓ６０２）。そして、差分情報生成部１１０は、その入力情報に基づいて、第１の商品パッケージデザインおよび第２の商品パッケージデザインの組み合わせを特定する。まず、差分情報生成部１１０は、各商品パッケージデザインの画像と商品識別情報とを対応付けて記憶する商品情報データベース４０を参照して、入力情報として取得した商品識別情報に対応する商品パッケージデザイン（発注商品の商品パッケージデザイン）を第１の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ６０４）。また、差分情報生成部１１０は、商品情報データベース４０を参照し、入力情報として取得した商品識別情報以外の他の商品識別情報に対応する商品パッケージデザイン（推奨商品となり得る商品の商品パッケージデザイン）を第２の商品パッケージデザインとして特定する（Ｓ６０６）。なお、Ｓ６０６の処理では、複数の第２の商品パッケージデザインが特定され得る。これにより、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少なくとも１つの組み合わせが特定される。

ここで、Ｓ６０６の処理において、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの商品と同一のカテゴリに属する商品のパッケージデザインの中から、第２の商品パッケージデザインを選択するように構成されていてもよい。例えば、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの商品と同じ商品分類（例：酒類、乳製品など）に属する商品を対象商品として選択し、当該対象商品の商品パッケージデザインを第２の商品パッケージデザインとして特定するように構成されていてもよい。また、差分情報生成部１１０は、第１の商品パッケージデザインの商品と同じ陳列位置（商品陳列スペース）に配置される商品を対象商品として選択し、当該対象商品の商品パッケージデザインを、第２の商品パッケージデザインとして特定するように構成されていてもよい。このような構成によれば、商品陳列スペースにおいて近くに配置される可能性の低い商品については処理が省略されるため、全体的な処理時間を短縮する効果が見込める。

図２０に戻り、差分情報生成部１１０は、上述の処理で特定した第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について、差分情報を生成する（Ｓ６０８）。例えば、差分情報生成部１１０は、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を用いて第１の商品パッケージデザインの商品を認識した結果（２つの商品パッケージデザインの類似度合によって変化するスコア）を、差分情報として取得する。また、差分情報生成部１１０は、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、差分情報として取得してもよい。なお、Ｓ６０６の処理で複数の第２の商品パッケージデザインが特定された場合、第１の商品パッケージデザインと複数の第２の商品パッケージデザインの各々とによって、複数の組み合わせができる。この場合、差分情報生成部１１０は、差分情報を各組み合わせについて生成する。

そして、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組み合わせについて生成された差分情報に基づいて、各組み合わせに係る２つの商品パッケージデザインの差の目立ち度合を評価する。具体的には、評価情報出力部１２０は、各組み合わせの差分情報によって示される差の大きさに基づいて、各組み合わせの目立ち度合の順位を決定する（Ｓ６１０）。そして、評価情報出力部１２０は、各組み合わせの目立ち度合の順位を示す評価情報を推奨商品選択部１４０に出力する。

推奨商品選択部１４０は、評価情報によって示される各組み合わせの順位に基づいて、推奨商品を選択する（Ｓ６１２）。例えば、推奨商品選択部１４０は、複数の組み合わせの中で最も順位の高い組み合わせにおける第２の商品パッケージデザインの商品を、推奨商品として選択する。そして、推奨商品選択部１４０は、推奨商品の選択結果を示す情報（例：図２１）を、ユーザ端末２０に備えられているディスプレイ２４に出力する（Ｓ６１４）。ディスプレイ２４には、例えば図２１に例示されるような画面が出力される。

図２１は、推奨商品選択部１４０から出力される情報の一例を示す図である。図２１の例では、推奨商品選択部１４０は、発注商品として指定された商品（本図では「おにぎり（梅）」）の商品パッケージデザインとの差が最も目立つ商品（本図では「おにぎり（ツナマヨ）」）を推奨として示す情報を出力している。図２１に例示されるような情報によれば、商品発注作業の担当者が、発注商品として指定した第１の商品と並べて配置したときに効果的な（消費者の目を惹き易い）第２の商品を把握することができる。

以上、本実施形態では、商品発注作業の担当者がある第１の商品を発注商品として指定した場合に、当該第１の商品と並べて配置したときに差が目立つ（消費者の目を惹き易い）第２の商品に関する情報がユーザ端末２０に出力される。商品発注作業の担当者は、このように出力される情報を参考にして、棚割の観点で好ましい発注内容（発注する商品の組み合わせ）を決定することができる。

以上、図面を参照して本発明の実施の形態について述べたが、本発明はこれらに限定されて解釈されるべきものではなく、本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、当業者の知識に基づいて、種々の変更、改良等を行うことができる。実施形態に開示されている複数の構成要素は、適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよいし、異なる実施形態の構成要素を適宜組み合わせてもよい。

また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
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)

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、
   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。
2. 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。
3. 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。
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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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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