JP7368287B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
自販売店以外の他販売店において購買された商品の数が占める割合に基づいて算出した販売機会損失スコアを用いて発注計画データベースの発注数量を更新する技術や、POS(Point of sale:販売時点情報管理)システムから取得された売上情報と天候情報、地域行事情報を用いて商品の需要予測を行う技術が開示されている。 Technology that updates the order quantity in the order planning database using a sales opportunity loss score calculated based on the proportion of products purchased at other retailers than the own retailer, and POS (Point of Sale) A technology has been disclosed for predicting demand for products using sales information, weather information, and local event information obtained from an information management system.
しかしながら、上述した技術では、店舗の周囲の環境の変化に応じた適切な店づくりができない場合がある。 However, with the above-mentioned techniques, it may not be possible to create a store appropriately in response to changes in the environment around the store.
例えば、上述した技術では、他店舗や自店舗での売り上げや、事前に判明している天候情報や地域行事情報に基づいて発注計画や需要予測を行っているに過ぎず、店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズに応じて適切に店づくりを支援しているとは言えない。 For example, with the above-mentioned technology, order planning and demand forecasting are only based on sales at other stores and the own store, as well as weather information and local event information known in advance. It cannot be said that the establishment of stores is supported appropriately according to the trends and needs of users.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より適切な店づくりを支援することを目的とする。 This application was made in view of the above, and aims to support the creation of more appropriate stores.
本願に係る情報処理装置は、地域に所在する施設に関する情報と、前記地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示すログデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定部と、前記推定部により推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成部とを備えることを特徴とする。 An information processing device according to the present application includes an acquisition unit that acquires information regarding facilities located in a region and log data indicating network behavior of users who have relevance to the region, and information acquired by the acquisition unit. and an estimating unit that estimates the context of the area and the user based on log data; and an estimating unit that estimates the context of the area and the user based on the estimating unit; and a creation unit that creates a plan for adjusting the arrangement of the.
実施形態の一態様によれば、より適切な店づくりを支援することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to support more appropriate store creation.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Below, an information processing apparatus, an information processing method, and a form for implementing an information processing program (hereinafter referred to as an "embodiment") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. In addition, in the following embodiments, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、情報処理装置100が、店舗の周囲の環境の変化に応じた適切な店づくりを支援する場合を例に挙げて説明する。
[1. Overview of information processing method]
First, with reference to FIG. 1, an overview of an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an overview of an information processing method according to an embodiment. Note that in FIG. 1, an example will be described in which the
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報処理装置100とログサーバ200と店舗装置300とを含む。端末装置10と情報処理装置100とログサーバ200と店舗装置300とは、それぞれネットワークN(図3参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。なお、図1に示した情報処理システム1には、任意の数の端末装置10と任意の数の情報処理装置100と任意の数のログサーバ200と店舗装置300とが含まれていてもよい。
As shown in FIG. 1, the
端末装置10は、利用者により利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者から指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
The
ここでは、利用者ID「U」により特定される利用者を「利用者U」とする。すなわち、「利用者U*(*は任意の数値)」と記載した場合、その利用者は利用者ID「U*」により特定される利用者であることを示す。例えば、「利用者U1」と記載した場合、その利用者は利用者ID「U1」により特定される利用者である。 Here, the user identified by the user ID "U" is referred to as "user U." That is, when "user U* (* is an arbitrary numerical value)" is written, it indicates that the user is the user specified by the user ID "U*". For example, when "user U1" is written, the user is the user specified by the user ID "U1".
ログサーバ200は、各種のログデータを取得する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。具体的には、ログサーバ200は、各地域(エリア)と関連性を有する利用者の行動を示すログデータを取得する。より具体的には、ログサーバ200は、各地域に所在する利用者の行動を示すログデータを取得する。
The
情報処理装置100は、各種のログデータをログサーバ200から取得し、小売業やサービス業等の店舗の周囲の環境の変化に応じた適切な店づくりを支援する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
The
店舗装置300は、店舗を運営する事業者又は店舗の管理者や従業員等によって利用される情報処理装置である。店舗装置300は、端末装置10と同様に、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイス、デスクトップPCやノートPC等の情報処理装置であってもよい。また、店舗装置300は、情報処理装置100やログサーバ200と同様に、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される情報処理装置であってもよい。
The
店舗は、例えばコンビニエンスストア、スーパーマーケット、ドラッグストア、ホームセンター、ディスカウントストア、100円ショップ、量販店、専門店、書店、ベーカリー等である。あるいは、店舗は、カフェやレストラン等の飲食店であってもよい。なお、店舗は、例えば大型商業施設(ショッピングセンター/アウトレットモール/地下街)内のテナント等であってもよい。また、店舗は、店舗に類する施設であってもよいし、施設内又は野外に一時的に設営された販売所や臨時店舗等でもよい。例えば、露店や屋台、フリーマーケット等であってもよい。また、店舗は、小型トラック等を用いた移動式の店舗(移動店舗)であってもよい。また、店舗で取り扱われる商品は、販売品に限らずレンタル商品等であってもよいし、旅行商品や金融商品又は各種サービスの案内や申込書等であってもよい。また、商品は、有償のものに限らず、試供品やノベルティグッズといった無償のものであってもよい。但し、これらは一例に過ぎない。 Stores include, for example, convenience stores, supermarkets, drug stores, home centers, discount stores, 100 yen shops, mass retailers, specialty stores, bookstores, bakeries, and the like. Alternatively, the store may be a restaurant such as a cafe or restaurant. Note that the store may be, for example, a tenant in a large commercial facility (shopping center/outlet mall/underground mall). Further, the store may be a facility similar to a store, or may be a sales office or temporary store temporarily set up within the facility or outdoors. For example, it may be a street stall, a stall, a flea market, etc. Further, the store may be a mobile store (mobile store) using a small truck or the like. Furthermore, the products handled at the store are not limited to sales products, but may also be rental products, travel products, financial products, or information and application forms for various services. Furthermore, the product is not limited to a paid product, but may be a free product such as a free sample or novelty goods. However, these are just examples.
〔1-1.情報処理の流れ〕
ここから、図1を用いて、情報処理の流れについて説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1に示す例では、ログサーバ200は、各種のログデータを取得する(ステップS1)。具体的には、ログサーバ200は、各地域に所在する利用者の行動を示すログデータを取得する。例えば、ログサーバ200は、利用者の位置の履歴である位置履歴を端末装置10から取得する。また、ログサーバ200は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバから取得する。また、ログサーバ200は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、ログサーバ200は、利用者による購買の履歴である購買履歴を電子商取引サーバから取得する。なお、ログサーバ200は、利用者による実店舗での電子決済による購買の履歴である購買履歴を電子決済サービスサーバから取得してもよい。また、ログサーバ200は、利用者による投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやSNS(Social Networking Service)サーバから取得する。また、ログサーバ200は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、ログサーバ200は、利用者の年齢、性別、家族構成、経済状況といった利用者の属性に関する情報を取得する。
[1-1. Information processing flow]
From here, the flow of information processing will be explained using FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. In the example shown in FIG. 1, the
また、ログサーバ200は、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報を取得する。例えば、ログサーバ200は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する。具体的には、ログサーバ200は、取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。また、ログサーバ200は、各地域に所在する店舗の所在地、平均価格(平均客単価)、カテゴリ(例えば、コンビニエンスストアやファストフード店といった店舗の業態のカテゴリ、コーヒーやハンバーガーといった店舗で取り扱われる商品やサービスのカテゴリ等)に関する情報を各店舗の端末装置から取得する。また、ログサーバ200は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、ログサーバ200は、店舗の営業時間、店舗における喫煙の可否、トイレの有無、駐車場の有無等の店舗に関する情報を取得する。
Additionally, the
また、ログサーバ200は、各地域に関するネットワーク上の情報を取得する。例えば、ログサーバ200は、各地域における気温、天気、標高、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワーク上の情報を取得する。
The
情報処理装置100は、各種のログデータをログサーバ200から取得する(ステップS2)。具体的には、情報処理装置100は、各地域と関連するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。より具体的には、情報処理装置100は、各地域に所在する利用者の行動を示すネットワーク上のログデータをログサーバ200から取得する。例えば、情報処理装置100は、利用者の位置の履歴である位置履歴をログサーバ200から取得する。また、情報処理装置100は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴をログサーバ200から取得する。また、情報処理装置100は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をログサーバ200から取得する。また、情報処理装置100は、利用者による購買の履歴である購買履歴をログサーバ200から取得する。また、情報処理装置100は、利用者による投稿の履歴である投稿履歴をログサーバ200から取得する。なお、情報処理装置100は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、利用者の年齢、性別、家族構成、経済状況といった利用者情報に関する情報をログサーバ200から取得する。また、実際には、上記の全てのログデータを取得する必要はなく、利用予定のログデータを取得すれば足りる。
The
情報処理装置100は、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。例えば、情報処理装置100は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する。具体的には、情報処理装置100は、ログサーバ200から取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。また、情報処理装置100は、各地域に所在する店舗の所在地、平均価格(平均客単価)、カテゴリに関する情報をログサーバ200から取得する。なお、情報処理装置100は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、店舗の営業時間、店舗における喫煙の可否、トイレの有無、駐車場の有無等の店舗に関する情報をログサーバ200から取得する。
The
なお、情報処理装置100は、各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。例えば、情報処理装置100は、各地域における気温、天気、標高、トイレの有無、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。
Note that the
続いて、情報処理装置100は、各種のログデータを取得すると、各地域と関連性を有する利用者を特定し、特定した利用者のログデータを抽出する(ステップS3)。具体的には、情報処理装置100は、利用者の位置履歴に基づいて、各地域に所在する利用者を特定する。また、情報処理装置100は、利用者の位置履歴に基づいて、各地域に居住する利用者(居住者)と、各地域を訪問した利用者(訪問者)とを特定する。続いて、情報処理装置100は、各地域に居住する利用者として特定した各利用者のログデータ(居住者ログデータ)と、各地域を訪問した利用者として特定した各利用者のログデータ(訪問者ログデータ)とを抽出する。
Subsequently, upon acquiring various types of log data, the
例えば、情報処理装置100は、利用者の位置履歴に基づいて、地域#1に所在する利用者である利用者#1、利用者#2、利用者#3、…を特定する。続いて、情報処理装置100は、地域#1に所在する利用者である利用者#1、利用者#2、利用者#3、…のログデータを抽出する。例えば、情報処理装置100は、利用者#1のログデータとして、利用者#1の検索履歴、利用者#1の閲覧履歴、利用者#1の購買履歴、…を抽出する。また、情報処理装置100は、利用者#2のログデータとして、利用者#2の検索履歴、利用者#2の閲覧履歴、利用者#2の購買履歴、…を抽出する。このようにして、情報処理装置100は、地域#1に所在する各利用者のログデータを抽出する。
For example, the
続いて、情報処理装置100は、各地域と関連性を有する利用者のログデータと、各地域に所在する店舗に関する情報とに基づいて、各店舗を訪問する可能性がある利用者を特定し、特定した利用者のログデータを抽出する(ステップS4)。具体的には、情報処理装置100は、利用者の位置履歴に基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者(対象者)を特定する。続いて、情報処理装置100は、各店舗の周囲に所在する利用者として特定した各利用者のログデータ(対象者ログデータ)を抽出する。ここでは、情報処理装置100は、各地域に居住する利用者であって各店舗の周囲に所在する利用者として特定した各利用者のログデータ(対象居住者ログデータ)と、各地域を訪問した利用者であって各店舗の周囲に所在する利用者として特定した各利用者のログデータ(対象訪問者ログデータ)とを抽出する。
Next, the
なお、「店舗の周囲」とは、その店舗を中心とした所定範囲内(例えば、半径500m以内)である。また、例えば緯度と経度に基づいて地域をほぼ同じ大きさの網の目(メッシュ)に分けた地域メッシュであって、その店舗を含む地域メッシュの範囲内であってもよい。また、その店舗を含む街区や土地の区画であってもよいし、これらを中心とした所定範囲内であってもよい。 Note that "around the store" is within a predetermined range centered around the store (for example, within a radius of 500 m). Alternatively, it may be a regional mesh that divides the region into meshes of approximately the same size based on latitude and longitude, and may be within the range of the regional mesh that includes the store. Further, it may be a city block or a section of land that includes the store, or it may be within a predetermined range around these.
情報処理装置100は、抽出した利用者のログデータに基づいて、各地域や利用者のコンテキストを推定する(ステップS5)。例えば、情報処理装置100は、各地域のコンテキストとして、各地域に所在する利用者に関する情報を推定する。また、情報処理装置100は、利用者のコンテキストとして、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。また、情報処理装置100は、利用者のコンテキストとして、利用者の興味に関する情報を推定する。例えば、情報処理装置100は、抽出した利用者#1のログデータに基づいて、地域#1を訪問した利用者#1のコンテキストを推定する。これにより、情報処理装置100は、各地域のコンテキストとして、例えば地域の高齢化が進んでいる等を推定することができる。また、情報処理装置100は、利用者のコンテキストとして、例えば高齢者であって肩や腰が痛い等を推定することができる。
The
情報処理装置100は、推定した各地域や利用者のコンテキストに基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置(レイアウト)や人員配置(シフト)等を調整する店づくり計画を作成する(ステップS6)。具体的には、情報処理装置100は、各店舗の周囲に所在する利用者に占める居住者と訪問者とのいずれが多いか判定する。そして、情報処理装置100は、居住者のほうが多いと判定された場合には、居住者の需要に合わせた店づくり計画を作成する。反対に、訪問者のほうが多いと判定された場合には、訪問者の需要に合わせた店づくり計画を作成する。このとき、情報処理装置100は、居住者や訪問者の属性を考慮し、最も人数の多い属性を持つ居住者や訪問者の需要に合わせた店づくり計画を作成する。
The
例えば、情報処理装置100は、店舗の所在する地域における高齢化の進行や人口流入等により、店舗の周囲に高齢者が増えている場合であって、その検索履歴や投稿履歴等から肩や腰の調子が悪い高齢者が多いと推測される場合には、高齢者向け商品や高齢者の需要が高い商品を陳列棚の中段に配置し、腕や背を伸ばす必要がある上段やかがむ必要がある下段には高齢者の需要が乏しい商品を配置する棚割に変更する店づくり計画を作成する。また、高齢者の動線に合わせたレイアウトに変更する店づくり計画を作成する。また、高齢者には持ち運びが困難な重い商品は、入荷しないか、自宅配送用にする店づくり計画を作成する。また、店舗に関連する備品の配置(例えば、店舗什器や、店舗のテーブルや椅子の配置)を、高齢者に配慮したレイアウトに変更する店づくり計画を作成する。また、高齢者をサポートできる人員を増員し、店舗内の主要な場所に配置する店づくり計画を作成する。
For example, the
また、情報処理装置100は、夏季休暇やイベント等により、店舗の所在する地域に地域外から一時的に多くの若者が訪れている場合であって、その検索履歴や投稿履歴等からレジャーシートや虫よけスプレーに関する検索や投稿が急増していると推測される場合には、一時的に店舗の棚割りやレイアウトを変更し、店舗の入口やレジ横にレジャーシートや虫よけスプレーを配置する店づくり計画を作成する。また、一時的な流行の発生等により、店舗の周囲で、特定の飲料や食品に関する検索や投稿が急増していると推測される場合には、店舗の入口やレジ横に、その特定の飲料や食品を配置する店づくり計画を作成する。
In addition, the
情報処理装置100は、店づくり計画に関する提案データを作成し、店舗装置300に送信する(ステップS6)。このとき、店舗装置300は、提案データを受信して画面に表示することができる。これにより、より適切な店づくりを支援することができる。また、各種のログデータから店舗の周囲の利用者層やそのニーズ等を推測して店舗内の物品配置や人員配置を調整するため、事前に把握していない突発的なイベントの発生や周辺状況の急変による利用者層やそのニーズ等の変化にも対応することができる。
The
ここで、店づくり計画とは、店舗における構成要素の適切な配置と流れに関する計画である。構成要素とは、人、商品、備品、倉庫、事務所等である。備品は、例えば陳列棚等の店舗什器や、店舗のテーブルや椅子等である。なお、店づくり計画には、例えば実際に配置(又は移動)させる物品や人員、物品や人員の配置後の位置や場所、物品や人員を配置させるタイミングやスケジュール、物品や人員を配置させる際の動線等に関する各種情報が含まれる。また、店づくり計画は、営業中の店舗のレイアウト計画や動線計画に限らず、出店計画(新規出店)や改装計画(店舗改装)に利用されてもよい。 Here, the store development plan is a plan regarding the appropriate arrangement and flow of components in the store. Components include people, products, equipment, warehouses, offices, etc. The fixtures include, for example, store fixtures such as display shelves, store tables and chairs, and the like. The store development plan includes, for example, the items and personnel to be actually placed (or moved), the positions and locations of the items and personnel after placement, the timing and schedule for placing the items and personnel, and the schedule for placing the items and personnel. Contains various information regarding flow lines, etc. Furthermore, the store development plan is not limited to the layout plan and flow line plan for stores in operation, but may be used for store opening plans (new store openings) and renovation plans (store renovations).
〔1-2.商品のレイアウトに関する評価〕
図2を用いて、情報処理装置100が実店舗(以下、単に「店舗」とする)において陳列される商品(陳列商品)に対する利用者の所定の行動の有無に基づいて、陳列商品のレイアウトに関する評価を示す評価値を算出する一例について説明する。図2は、実施形態に係るレイアウト評価の一例を示す図である。なお、図2の例では、利用者の所定の行動が、利用者がその商品を手に取るという行動である場合を一例として示すが、利用者の所定の行動は、陳列商品に対する利用者の行動であれば、購入等の種々の行動であってもよい。
[1-2. Evaluation regarding product layout〕
Using FIG. 2, the
端末装置10は、利用者が店舗へ入店した場合、利用者ID等の利用者を識別する情報を情報処理装置100やログサーバ200や店舗装置300へ送信する。例えば、端末装置10は、店舗に設置された所定のビーコン等と通信した場合、利用者ID等の端末装置10を利用する利用者を識別する情報を情報処理装置100やログサーバ200や店舗装置300へ送信してもよい。例えば、端末装置10は、店舗内の各棚に設置された所定のビーコン等と通信した場合、利用者ID等の利用者を識別する情報を情報処理装置100やログサーバ200や店舗装置300へ送信してもよい。例えば、端末装置10は、店舗の入り口付近に設置された所定のビーコン等と通信した場合、利用者ID等の利用者を識別する情報を情報処理装置100やログサーバ200や店舗装置300へ送信してもよい。なお、上記は一例であり、端末装置10は、種々のタイミングで、利用者ID等の端末装置10を利用する利用者を識別する情報を情報処理装置100やログサーバ200や店舗装置300へ送信してもよい。
When a user enters a store, the
店舗装置300は、収集した情報を情報処理装置100へ送信する。例えば、店舗装置300は、店舗に配置された各種センサが検知する情報を収集し、収集した情報を情報処理装置100へ送信する。例えば、店舗装置300は、店舗内の各棚に配置された画像センサが検知する情報を収集し、収集した情報を情報処理装置100へ送信する。また、例えば、店舗装置300は、店舗の入り口付近に配置された画像センサが検知する情報を収集し、収集した情報を情報処理装置100へ送信する。
例えば、店舗装置300は、各センサが検知した情報を解析し、利用者が接触した商品を特定する情報を情報処理装置100へ送信してもよい。また、例えば、店舗装置300は、各センサが検知した情報を解析し、利用者を特定する情報とともにその利用者が接触した商品を特定する情報を情報処理装置100へ送信してもよい。例えば、店舗装置300は、画像処理や画像解析の種々の従来手法等を適宜用いて、店舗に設けられた画像センサが検知した情報を解析し、利用者を特定する情報とともにその利用者が接触した商品を特定する情報を情報処理装置100へ送信してもよい。なお、センサが検知した情報から利用者を特定する情報やその利用者が接触した商品を特定する情報を抽出する処理は、いずれの装置が行ってもよい。例えば、情報処理装置100が、画像処理や画像解析の種々の従来手法等を適宜用いて、店舗装置300から取得した情報を解析し、利用者を特定する情報やその利用者が接触した商品を特定する情報を抽出してもよい。
For example, the
情報処理装置100は、店舗に陳列される商品(陳列商品)のレイアウトに関する情報と、陳列商品のうち、店舗に入店した利用者が所定の行動を行った商品(行動対象商品)を示す情報とに基づいて、レイアウトに関する評価値を算出する。また、情報処理装置100は、店舗に陳列される商品のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、算出した評価値に基づく情報(評価情報)を正解データとして学習させてもよい。また、情報処理装置100は、算出した評価値に基づく情報(評価情報)を外部の情報処理装置へ提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、レイアウトの評価情報をそのレイアウトを採用した店舗の店舗装置300へ送信してもよい。
The
図2の例では、X店舗に設けられた棚ID「SC1」により識別される棚(棚SC1)の所定の配置パターンに対応する3つのレイアウトの評価値を情報処理装置100が算出する場合を示す。図2の例では、棚SC1を4つの領域に分割して、各領域(位置)にそれぞれ商品を陳列する場合を示す。図2における棚SC1は、左上の位置PS1と、右上の位置PS2と、左下の位置PS3と、右下の位置PS4との4つの領域に分割される。そして、情報処理装置100は、各位置PS1~PS4の各々に個別の商品が陳列され、その陳列パターンごとのレイアウトの評価値を算出する。
In the example of FIG. 2, the
なお、棚SC1は、陳列棚を模式的に示したものである。棚SC1は、陳列棚の各棚(各段)を示すものであってもよい。また、棚SC1が陳列棚自体を示し、位置PS1、PS2、PS3、PS4が陳列棚の各棚を示すものであってもよい。 Note that the shelf SC1 is a schematic representation of a display shelf. Shelf SC1 may indicate each shelf (each stage) of a display shelf. Alternatively, the shelf SC1 may indicate the display shelf itself, and the positions PS1, PS2, PS3, and PS4 may indicate each shelf of the display shelf.
まず、図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトID「LT1」により識別されレイアウト(レイアウトLT1)を1つ目のレイアウト(第1レイアウト)として、評価値を算出する。図2中の第1レイアウトに示すように、レイアウトLT1においては、棚SC1の位置PS1には、商品Aが陳列され、棚SC1の位置PS2には、商品Bが陳列され、棚SC1の位置PS3には、商品Cが陳列され、棚SC1の位置PS4には、商品Dが陳列される。例えば、レイアウトLT1は、期間TM1においてX店舗の棚SC1で採用された第1レイアウトに対応する。
First, in the example of FIG. 2, the
情報処理装置100は、棚SC1においてレイアウトLT1が採用された期間におけるX店舗に関する種々の情報を取得する(ステップS11)。例えば、情報処理装置100は、X店舗の店舗装置300(図2参照)から棚SC1においてレイアウトLT1が採用された期間(例えば、期間TM1等)におけるX店舗に関する種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT1において各商品が利用者に手に取られた回数やX店舗に来店した利用者数を示す情報を取得する。
The
例えば、情報処理装置100は、店舗情報TG1に示すように、レイアウトLT1が採用された期間におけるX店舗に関する情報を取得する。ここで、店舗情報TG1中の「対象店舗」は、情報収集の対象となる店舗を示す。この場合、対象店舗は、「X店舗」である。また、「来店数」は、対応する期間において対象店舗へ来店した利用者の数を示す。この場合、来店数は、期間ID「TM1」により識別される期間(期間TM1)においてX店舗へ来店した利用者の数を示す。また、「対象棚」は、情報収集の対象となる棚を示す。この場合、対象棚は、「棚SC1」である。図2の例では、情報処理装置100は、店舗情報TG1に示すように、レイアウトLT1が採用された期間におけるX店舗へ来店利用者数が1000人であることを示す情報を取得する。
For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、評価情報RL1に示すように、レイアウトLT1が採用された期間における各商品を手に取った利用者数を示す情報を取得する。ここで、評価情報RL1中の「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、レイアウトは、「レイアウトLT1」である。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数(商品接触利用者数)を示す。
Further, for example, the
図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT1での位置PS1には商品Aが配置されることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、期間TM1において位置PS1に配置された商品Aに接触した利用者数は30人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、レイアウトLT1での位置PS2には商品Bが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM1において位置PS2に配置された商品Bに接触した利用者数は50人であることを示す情報を取得する。
In the example of FIG. 2, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT1での位置PS3には商品Cが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM1において位置PS3に配置された商品Cに接触した利用者数は5人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、レイアウトLT1での位置PS4には商品Dが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM1において位置PS4に配置された商品Dに接触した利用者数は15人であることを示す情報を取得する。
The
なお、情報処理装置100は、店舗情報TG1や評価情報RL1に示すような各種情報(算出する評価値を除く)をX店舗の店舗装置300から取得してもよいし、店舗装置300や端末装置10から取得した情報から抽出してもよい。また、情報処理装置100は、店舗情報TG1や評価情報RL1に示すような情報を期間TM1に対応付けて記憶部120(図5参照)に記憶してもよい。
Note that the
そして、情報処理装置100は、レイアウトLT1の評価値(以下、「レイアウト評価値」ともいう)を算出する(ステップS12)。まず、図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT1の評価値の算出に用いる情報として、レイアウトLT1の各位置PS1~PS4に陳列された各商品A~商品Dの評価値(以下、「商品評価値」ともいう)を算出する。
Then, the
例えば、情報処理装置100は、各商品を手に取った利用者数(以下、「接触数」と記載する場合がある)を来店数で除算して算出した値を基に、各商品の商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、下記の式(1)により商品の商品評価値を算出する。
For example, the
商品評価値 = 接触数/来店数*100 ・・・ (1) Product evaluation value = Number of contacts / Number of store visits * 100 ... (1)
なお、接触数を除算する要素(分母)は、来店数に限らず、例えば棚SC1から所定の範囲内に位置した利用者数であってもよい。また、接触数は、手に取った利用者数に限らず、その商品を購入した利用者数(以下、「購入数」と記載する場合がある)であってもよい。また、接触数は、利用者の視線を検知するセンサ等により利用者の視線に関する情報を検知可能である場合、商品を視認した利用者の数であってもよい。この場合、接触数は、アイトラッキング(視線計測)等の種々の従来技術を用いて計測されてもよい。また、例えば、情報処理装置100は、下記の式(2)や(3)により商品の商品評価値を算出してもよい。
Note that the element (denominator) by which the number of contacts is divided is not limited to the number of visits to the store, but may be, for example, the number of users located within a predetermined range from the shelf SC1. Further, the number of contacts is not limited to the number of users who picked up the product, but may be the number of users who purchased the product (hereinafter sometimes referred to as "number of purchases"). Further, the number of contacts may be the number of users who visually recognized the product, if information regarding the user's line of sight can be detected by a sensor that detects the user's line of sight. In this case, the number of contacts may be measured using various conventional techniques such as eye tracking (line-of-sight measurement). Further, for example, the
商品評価値 = 接触数/所定の範囲内に位置した利用者数*100 ・・・ (2) Product evaluation value = Number of contacts/Number of users located within a predetermined range * 100... (2)
商品評価値 = 購入数/来店数*100 ・・・ (3) Product evaluation value = Number of purchases/Number of store visits * 100... (3)
なお、上記の式(1)~(3)は一例であり、情報処理装置100は、商品を手に取ること等により商品に所定の行動を行った利用者に関する情報や、店舗に入店すること等により商品に所定の行動を行う可能性があった利用者に関する情報等、種々の情報を適宜用いて商品評価値を算出してもよい。以下では、情報処理装置100は、式(1)を用いて、対応するレイアウトで陳列された際の各商品の商品評価値を算出する。
Note that the above equations (1) to (3) are just examples, and the
図2の例では、情報処理装置100は、評価情報RL1に示すように、レイアウトLT1における各商品A~商品Dの商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT1の位置PS1に陳列された商品Aの接触数「30」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT1の位置PS1に陳列された際の商品Aの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT1の位置PS1に陳列された際の商品Aの商品評価値を「3(=30/1000*100)」と算出する。
In the example of FIG. 2, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT1の位置PS2に陳列された商品Bの接触数「50」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT1の位置PS2に陳列された際の商品Bの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT1の位置PS2に陳列された際の商品Bの商品評価値を「5(=50/1000*100)」と算出する。
Further, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT1の位置PS3に陳列された商品Cの接触数「5」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT1の位置PS3に陳列された際の商品Cの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT1の位置PS3に陳列された際の商品Cの商品評価値を「0.5(=5/1000*100)」と算出する。
Further, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT1の位置PS4に陳列された商品Dの接触数「15」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT1の位置PS4に陳列された際の商品Dの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT1の位置PS4に陳列された際の商品Dの商品評価値を「1.5(=15/1000*100)」と算出する。
In addition, the
そして、情報処理装置100は、レイアウトLT1の位置PS1~位置PS4に陳列された各商品A~商品Dの商品評価値に基づいてレイアウトLT1の評価値(レイアウト評価値)を算出する。例えば、情報処理装置100は、各商品の商品評価値の平均値をレイアウト評価値として算出する。例えば、情報処理装置100は、下記の式(4)によりレイアウトの商品評価値を算出する。
Then, the
レイアウト評価値 = 全陳列商品の商品評価値の合計/陳列商品数 ・・・ (4) Layout evaluation value = Total product evaluation value of all displayed products / Number of displayed products ... (4)
なお、上記の式(4)は一例であり、情報処理装置100は、レイアウトの評価の算出に用いることができる種々の情報を適宜用いて、レイアウト評価値を算出してもよい。以下では、情報処理装置100は、式(4)を用いて、レイアウト評価値を算出する。図2の例では、棚SC1に陳列される商品(陳列商品)の数は「4」であるため、情報処理装置100は、レイアウトLT1で陳列された商品A~商品Dの商品評価値の合計を陳列商品数「4」で除算することにより、レイアウトLT1のレイアウト評価値を算出する。
Note that the above equation (4) is an example, and the
図2の例では、情報処理装置100は、評価情報RL1に示すように、レイアウトLT1における商品A~商品Dの商品評価値の合計「10(=3+5+0.5+1.5)」を陳列商品数「4」で除算することにより、レイアウトLT1のレイアウト評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(4)を用いて、レイアウトLT1のレイアウト評価値を「2.5(=10/4)」と算出する。
In the example of FIG. 2, the
次に、図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトID「LT2」により識別されレイアウト(レイアウトLT2)を2つ目のレイアウト(第2レイアウト)として、評価値を算出する。図2中の第2レイアウトに示すように、レイアウトLT2においては、棚SC1の位置PS1には、商品Bが陳列され、棚SC1の位置PS2には、商品Aが陳列され、棚SC1の位置PS3には、商品Cが陳列され、棚SC1の位置PS4には、商品Dが陳列される。例えば、レイアウトLT2は、期間TM2においてX店舗の棚SC1で採用された第2レイアウトに対応する。
Next, in the example of FIG. 2, the
情報処理装置100は、棚SC1においてレイアウトLT2が採用された期間におけるX店舗に関する種々の情報を取得する(ステップS13)。例えば、情報処理装置100は、X店舗の店舗装置300(図2参照)から棚SC1においてレイアウトLT2が採用された期間(例えば、期間TM2等)におけるX店舗に関する種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT2において各商品が利用者に手に取られた回数やX店舗に来店した利用者数を示す情報を取得する。
The
例えば、情報処理装置100は、店舗情報TG2に示すように、レイアウトLT2が採用された期間におけるX店舗に関する情報を取得する。この場合、来店数は、期間ID「TM2」により識別される期間(期間TM2)においてX店舗へ来店した利用者の数を示す。図2の例では、情報処理装置100は、店舗情報TG2に示すように、レイアウトLT2が採用された期間におけるX店舗へ来店利用者数が1000人であることを示す情報を取得する。
For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、評価情報RL2に示すように、レイアウトLT2が採用された期間における各商品を手に取った利用者数を示す情報を取得する。ここで、評価情報RL2中の「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、レイアウトは、「レイアウトLT2」である。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数を示す。
Further, for example, the
図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT2での位置PS1には商品Bが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM2において位置PS1に配置された商品Bに接触した利用者数は40人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、レイアウトLT2での位置PS2には商品Aが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM2において位置PS2に配置された商品Aに接触した利用者数は40人であることを示す情報を取得する。
In the example of FIG. 2, the
また、レイアウトLT2での位置PS3には商品Cが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM2において位置PS3に配置された商品Cに接触した利用者数は5人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、レイアウトLT2での位置PS4には商品Dが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM2において位置PS4に配置された商品Dに接触した利用者数は15人であることを示す情報を取得する。
Furthermore, information indicating that product C is placed at position PS3 in layout LT2 is acquired. The
なお、情報処理装置100は、店舗情報TG2や評価情報RL2に示すような各種情報(算出する評価値を除く)をX店舗の店舗装置300から取得してもよいし、店舗装置300や端末装置10から取得した情報から抽出してもよい。また、情報処理装置100は、店舗情報TG2や評価情報RL2に示すような情報を期間TM2に対応付けて記憶部120(図5参照)に記憶してもよい。
Note that the
そして、情報処理装置100は、レイアウトLT2のレイアウト評価値を算出する(ステップS14)。図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT2の評価値の算出に用いる情報として、レイアウトLT2の各位置PS1~PS4に陳列された各商品A~商品Dの商品評価値を算出する。
Then, the
例えば、情報処理装置100は、各商品を手に取った利用者数である接触数を来店数で除算して算出した値を基に、各商品の商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、上記の式(1)により商品の商品評価値を算出する。
For example, the
図2の例では、情報処理装置100は、評価情報RL2に示すように、レイアウトLT2における各商品A~商品Dの商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT2の位置PS1に陳列された商品Bの接触数「40」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT2の位置PS1に陳列された際の商品Bの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT2の位置PS1に陳列された際の商品Bの商品評価値を「4(=40/1000*100)」と算出する。
In the example of FIG. 2, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT2の位置PS2に陳列された商品Aの接触数「40」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT2の位置PS2に陳列された際の商品Aの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT2の位置PS2に陳列された際の商品Aの商品評価値を「4(=40/1000*100)」と算出する。
In addition, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT2の位置PS3に陳列された商品Cの接触数「5」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT2の位置PS3に陳列された際の商品Cの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT2の位置PS3に陳列された際の商品Cの商品評価値を「0.5(=5/1000*100)」と算出する。
In addition, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT2の位置PS4に陳列された商品Dの接触数「15」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT2の位置PS4に陳列された際の商品Dの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT2の位置PS4に陳列された際の商品Dの商品評価値を「1.5(=15/1000*100)」と算出する。
In addition, the
そして、情報処理装置100は、レイアウトLT2の位置PS1~位置PS4に陳列された各商品A~商品Dの商品評価値に基づいてレイアウトLT2のレイアウト評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、各商品の商品評価値の平均値をレイアウト評価値として算出する。例えば、情報処理装置100は、上記の式(4)によりレイアウトの商品評価値を算出する。
Then, the
図2の例では、棚SC1に陳列される商品(陳列商品)の数は「4」であるため、情報処理装置100は、レイアウトLT2で陳列された商品A~商品Dの商品評価値の合計を陳列商品数「4」で除算することにより、レイアウトLT2のレイアウト評価値を算出する。
In the example of FIG. 2, the number of products (displayed products) displayed on the shelf SC1 is "4", so the
図2の例では、情報処理装置100は、評価情報RL2に示すように、レイアウトLT2における商品A~商品Dの商品評価値の合計「10(=4+4+0.5+1.5)」を陳列商品数「4」で除算することにより、レイアウトLT2のレイアウト評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(4)を用いて、レイアウトLT2のレイアウト評価値を「2.5(=10/4)」と算出する。
In the example of FIG. 2, the
次に、図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトID「LT3」により識別されレイアウト(レイアウトLT3)を3つ目のレイアウト(第3レイアウト)として、評価値を算出する。図2中の第3レイアウトに示すように、レイアウトLT3においては、棚SC1の位置PS1には、商品Aが陳列され、棚SC1の位置PS2には、商品Dが陳列され、棚SC1の位置PS3には、商品Cが陳列され、棚SC1の位置PS4には、商品Bが陳列される。例えば、レイアウトLT3は、期間TM3においてX店舗の棚SC1で採用された第3レイアウトに対応する。
Next, in the example of FIG. 2, the
情報処理装置100は、棚SC1においてレイアウトLT3が採用された期間におけるX店舗に関する種々の情報を取得する(ステップS15)。例えば、情報処理装置100は、X店舗の店舗装置300(図2参照)から棚SC1においてレイアウトLT3が採用された期間(例えば、期間TM3等)におけるX店舗に関する種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT3において各商品が利用者に手に取られた回数やX店舗に来店した利用者数を示す情報を取得する。
The
例えば、情報処理装置100は、店舗情報TG3に示すように、レイアウトLT3が採用された期間におけるX店舗に関する情報を取得する。この場合、来店数は、期間ID「TM3」により識別される期間(期間TM3)においてX店舗へ来店した利用者の数を示す。図2の例では、情報処理装置100は、店舗情報TG3に示すように、レイアウトLT3が採用された期間におけるX店舗へ来店利用者数が1000人であることを示す情報を取得する。
For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、評価情報RL3に示すように、レイアウトLT3が採用された期間における各商品を手に取った利用者数を示す情報を取得する。ここで、評価情報RL3中の「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、レイアウトは、「レイアウトLT3」である。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数を示す。
Further, for example, the
図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT3での位置PS1には商品Aが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM3において位置PS1に配置された商品Aに接触した利用者数は30人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、レイアウトLT3での位置PS2には商品Dが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM3において位置PS2に配置された商品Dに接触した利用者数は50人であることを示す情報を取得する。
In the example of FIG. 2, the
また、レイアウトLT3での位置PS3には商品Cが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM3において位置PS3に配置された商品Cに接触した利用者数は10人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、レイアウトLT3での位置PS4には商品Bが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置100は、期間TM3において位置PS4に配置された商品Bに接触した利用者数は30人であることを示す情報を取得する。
Furthermore, information indicating that product C is placed at position PS3 in layout LT3 is acquired. The
なお、情報処理装置100は、店舗情報TG3や評価情報RL3に示すような各種情報(算出する評価値を除く)をX店舗の店舗装置300から取得してもよいし、店舗装置300や端末装置10から取得した情報から抽出してもよい。また、情報処理装置100は、店舗情報TG3や評価情報RL3に示すような情報を期間TM3に対応付けて記憶部120(図5参照)に記憶してもよい。
Note that the
そして、情報処理装置100は、レイアウトLT3のレイアウト評価値を算出する(ステップS16)。図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT3の評価値の算出に用いる情報として、レイアウトLT3の各位置PS1~PS4に陳列された各商品A~商品Dの商品評価値を算出する。
Then, the
例えば、情報処理装置100は、各商品を手に取った利用者数である接触数を来店数で除算して算出した値を基に、各商品の商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、上記の式(1)により商品の商品評価値を算出する。
For example, the
図2の例では、情報処理装置100は、評価情報RL3に示すように、レイアウトLT3における各商品A~商品Dの商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT3の位置PS1に陳列された商品Aの接触数「30」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT3の位置PS1に陳列された際の商品Aの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT3の位置PS1に陳列された際の商品Aの商品評価値を「3(=30/1000*100)」と算出する。
In the example of FIG. 2, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT3の位置PS2に陳列された商品Dの接触数「50」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT3の位置PS2に陳列された際の商品Dの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT3の位置PS2に陳列された際の商品Dの商品評価値を「5(=50/1000*100)」と算出する。
In addition, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT3の位置PS3に陳列された商品Cの接触数「5」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT3の位置PS3に陳列された際の商品Cの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT3の位置PS3に陳列された際の商品Cの商品評価値を「1(=10/1000*100)」と算出する。
In addition, the
また、情報処理装置100は、レイアウトLT3の位置PS4に陳列された商品Bの接触数「30」を来店数「1000」で除算することにより、レイアウトLT3の位置PS4に陳列された際の商品Bの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(1)を用いて、レイアウトLT3の位置PS4に陳列された際の商品Bの商品評価値を「3(=30/1000*100)」と算出する。
Further, the
そして、情報処理装置100は、レイアウトLT3の位置PS1~位置PS4に陳列された各商品A~商品Dの商品評価値に基づいてレイアウトLT3のレイアウト評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、各商品の商品評価値の平均値をレイアウト評価値として算出する。例えば、情報処理装置100は、上記の式(4)によりレイアウトの商品評価値を算出する。
Then, the
図2の例では、棚SC1に陳列される商品(陳列商品)の数は「4」であるため、情報処理装置100は、レイアウトLT3で陳列された商品A~商品Dの商品評価値の合計を陳列商品数「4」で除算することにより、レイアウトLT3のレイアウト評価値を算出する。
In the example of FIG. 2, the number of products (displayed products) displayed on the shelf SC1 is "4", so the
図2の例では、情報処理装置100は、評価情報RL3に示すように、レイアウトLT3における商品A~商品Dの商品評価値の合計「12(=3+5+1+3)」を陳列商品数「4」で除算することにより、レイアウトLT3のレイアウト評価値を算出する。具体的には、情報処理装置100は、上記の式(4)を用いて、レイアウトLT3のレイアウト評価値を「3(=12/4)」と算出する。
In the example of FIG. 2, the
図2の例では、第1レイアウト~第3レイアウトである3つのレイアウトLT1~レイアウトLT3のレイアウト評価値の算出を一例として示したが、情報処理装置100は、X店舗の棚SC1において採用されたレイアウトのパターン(種類)数に応じて、各レイアウトのレイアウト評価値を算出する。例えば、情報処理装置100は、レイアウトLT1~レイアウトLT3のレイアウト評価値に加えて、第4レイアウト~第Nレイアウト(Nは5以上の数。例えば100等)のレイアウト評価値を算出する。
In the example of FIG. 2, calculation of the layout evaluation values of three layouts LT1 to LT3, which are the first to third layouts, is shown as an example, but the
このように、情報処理装置100は、各レイアウトのレイアウト評価値をそのレイアウトにおいて陳列された商品の商品評価値を基に算出することにより、店舗における商品のレイアウトに関する評価を適切に算出することができる。図2の例では、情報処理装置100は、陳列された商品を手に取った利用者数と店舗に来店した利用者数とに基づいて商品評価値を算出し、その商品評価値に基づいてレイアウト評価値を算出する。これにより、情報処理装置100は、実際に陳列された商品に対して利用者が接触等の所定の行動を行ったか否かに応じて各商品を評価する商品評価値を算出することができる。また、情報処理装置100は、算出した商品評価値を基に、その商品の陳列態様を示すレイアウトのレイアウト評価値を算出することにより、店舗における商品のレイアウトに関する評価を適切に算出することができる。
In this way, the
上述のように、図2の例では、情報処理装置100は、レイアウトLT1のレイアウト評価値を「2.5」と算出し、レイアウトLT2のレイアウト評価値を「2.5」と算出し、レイアウトLT3のレイアウト評価値を「3」と算出する。この場合、情報処理装置100は、レイアウトLT1~レイアウトLT3のうち、レイアウト評価値が最も高いレイアウトLT3が最も適切なレイアウトであると判定することができる。
As described above, in the example of FIG. 2, the
なお、上記の商品のレイアウトに関する評価と同様に、店舗内における人員配置に関する評価を行うこともできる。この場合、上記の「商品」を「人員」と読み替え、「利用者が接触(又は購入)した商品」を「利用者に対して接客(又は応対)した人員」と読み替える。同様に、「接触数(又は購入数)」を「接客数(又は応対数)」と読み替える。また、「棚SC1の位置PS1~4」を、「棚SC1の周囲の位置PS1~4」と読み替える。あるいは、「X店舗に設けられた棚ID「SC1」により識別される棚(棚SC1)」を「X店舗内のコーナーID「SC1」により識別されるコーナー(コーナーSC1)」と読み替える。 Note that, in the same way as the evaluation regarding the layout of the products described above, it is also possible to perform an evaluation regarding the personnel allocation within the store. In this case, the above-mentioned "product" shall be read as "personnel", and "product that the user has come into contact with (or purchased)" should be read as "personnel who served (or responded to) the user". Similarly, the "number of contacts (or number of purchases)" should be read as "the number of customers served (or the number of interactions)." Further, "positions PS1 to PS4 of shelf SC1" are read as "positions PS1 to PS4 around shelf SC1". Alternatively, "shelf (shelf SC1) provided in X store and identified by shelf ID "SC1"" is read as "corner (corner SC1) identified by corner ID "SC1" in X store".
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図3に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報処理装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
[2. Configuration example of information processing system]
Next, the configuration of the
また、図3に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図3では、図示の簡略化のため、端末装置10を1台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2台以上であってもよい。
Further, the number of each device included in the
端末装置10は、利用者によって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス等である。
The
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報処理装置100と通信することができる。
The
情報処理装置100は、例えばPCやサーバ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報処理装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
The
〔3.端末装置の構成例〕
次に、図4を用いて、端末装置10の構成について説明する。図4は、端末装置10の構成例を示す図である。図4に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
[3. Configuration example of terminal device]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、ネットワークN(図3参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
(Communication Department 11)
The communication unit 11 is connected to a network N (see FIG. 3) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(表示部12)
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
(Display section 12)
The display unit 12 is a display device that displays various information such as position information. For example, the display unit 12 is a liquid crystal display (LCD) or an organic electro-luminescent display (EL display). Further, the display unit 12 is a touch panel type display, but is not limited to this.
(入力部13)
入力部13は、利用者から各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部13は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。なお、入力部13は、利用者から音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
(Input section 13)
The
(測位部14)
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
(Positioning unit 14)
The positioning unit 14 receives a signal (radio wave) sent from a GPS (Global Positioning System) satellite, and based on the received signal, determines position information (for example, latitude and longitude). That is, the positioning unit 14 positions the
また、測位部14は、GPS以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部14は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置10の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
Further, the positioning unit 14 can measure the position using various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may use various communication functions of the
(Wi-Fi測位)
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Wi-Fi positioning)
For example, the positioning unit 14 positions the
(ビーコン測位)
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Beacon positioning)
Further, the positioning unit 14 may use the Bluetooth (registered trademark) function of the
(地磁気測位)
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
(geomagnetic positioning)
Furthermore, the positioning unit 14 positions the
(RFID測位)
また、例えば、端末装置10が駅改札や商店等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
(RFID positioning)
Further, for example, if the
測位部14は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置10の位置を測位してもよい。
The positioning unit 14 may position the
(センサ部20)
センサ部20は、端末装置10に搭載される各種のセンサを含む。図4に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、歩数センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
(sensor section 20)
The sensor unit 20 includes various sensors installed in the
なお、上記した各センサ21~28は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部20は、各センサ21~28のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ21~28に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。 Note that each of the sensors 21 to 28 described above is merely an example and is not limited to the above. That is, the sensor unit 20 may be configured to include a portion of each of the sensors 21 to 28, or may include other sensors such as a humidity sensor in addition to or instead of each of the sensors 21 to 28. .
加速度センサ21は、例えば、3軸加速度センサであり、端末装置10の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置10の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ22は、端末装置10の角速度等に基づいて3軸方向の傾き等の端末装置10の物理的な動きを検知する。気圧センサ23は、例えば端末装置10の周囲の気圧を検知する。
The acceleration sensor 21 is, for example, a three-axis acceleration sensor, and detects the physical movement of the
端末装置10は、上記した加速度センサ21やジャイロセンサ22、気圧センサ23等を備えることから、これらの各センサ21~23等を利用した歩行者自律航法(PDR:Pedestrian Dead-Reckoning)等の技術を用いて端末装置10の位置を測位することが可能になる。これにより、GPS等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
Since the
気温センサ24は、例えば端末装置10の周囲の気温を検知する。音センサ25は、例えば端末装置10の周囲の音を検知する。光センサ26は、端末装置10の周囲の照度を検知する。歩数センサ27は、利用者の歩数を検知する。画像センサ28は、端末装置10の周囲の画像を撮像する。
The
上記した気圧センサ23、気温センサ24、音センサ25、光センサ26及び画像センサ28は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置10の周囲の状況等を検知することができる。これにより、端末装置10の周囲の状況等から、端末装置10の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
The above-mentioned
(制御部30)
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
(Control unit 30)
The
(送信部31)
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者により入力された各種情報や、端末装置10に搭載された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報処理装置100へ送信することができる。
(Transmission unit 31)
The transmitting
(受信部32)
受信部32は、通信部11を介して、情報処理装置100から提供されるWebサービスに関連する各種情報や、情報処理装置100からの位置情報の要求を受信することができる。
(Receiving unit 32)
The receiving unit 32 can receive various information related to the web service provided by the
(処理部33)
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、受信部32によって受信されたWebサービスに関連する各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
(Processing unit 33)
The processing unit 33 controls the entire
(記憶部40)
記憶部40は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
(Storage unit 40)
The
〔4.情報処理装置の構成例〕
次に、図5を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図5に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[4. Configuration example of information processing device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図3参照)と有線又は無線で接続される。
(Communication Department 110)
The
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図5に示すように、記憶部120は、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、配置情報データベース123と、行動情報データベース124と、収集情報データベース125と、評価情報データベース126とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 5, the storage unit 120 includes a
(利用者情報データベース121)
利用者情報データベース121は、利用者に関する各種情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者の属性等の種々の情報を記憶する。図6は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図6に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
(User information database 121)
The
「利用者ID」は、利用者を識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、利用者IDにより識別される利用者の年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、利用者IDにより識別される利用者の具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、利用者IDにより識別される利用者の性別を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. Moreover, "age" indicates the age of the user identified by the user ID. Note that the "age" may be a specific age of the user identified by the user ID, such as 35 years old. Furthermore, “gender” indicates the gender of the user identified by the user ID.
また、「自宅」は、利用者IDにより識別される利用者の自宅の位置情報を示す。なお、図6に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 Moreover, "home" indicates the location information of the user's home identified by the user ID. In the example shown in FIG. 6, "home" is illustrated as an abstract code such as "LC11," but it may also be latitude and longitude information. Furthermore, for example, "home" may be a region name or address.
また、「勤務地」は、利用者IDにより識別される利用者の勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図6に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 Further, "work place" indicates location information of the work place (school in the case of a student) of the user identified by the user ID. In the example shown in FIG. 6, the "work location" is illustrated as an abstract code such as "LC12," but it may also be latitude and longitude information. Further, for example, the "work location" may be a region name or address.
また、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者が現在興味や関心を持っている物品や事項を示す。例えば、「興味」は、利用者が検索エンジン等に入力した検索クエリ(検索キーワード)や、クリックした広告に掲載された商品又はサービス、電子商取引等により購入/利用した商品又はサービス等を示す。なお、「興味」は、複数であってもよい。 Moreover, "interest" indicates an item or matter in which the user identified by the user ID is currently interested. For example, "interest" indicates a search query (search keyword) entered by the user into a search engine or the like, a product or service posted in an advertisement clicked, a product or service purchased/used through electronic commerce, etc. Note that there may be a plurality of "interests".
例えば、図6に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者(利用者U1)の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者(利用者U1)は、自宅が「LC11」により示される位置にあることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者(利用者U1)は、勤務地が「LC12」により示される位置にあることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者(利用者U1)は、「興味#11」により示される物品や事項に興味や関心を持っていることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 6, the age of the user (user U1) identified by the user ID "U1" is "20s", and the gender is "male". Further, for example, the user identified by the user ID "U1" (user U1) indicates that his home is located at the location indicated by "LC11". Further, for example, the user identified by the user ID "U1" (user U1) indicates that the work location is at the location indicated by "LC12". Further, for example, the user (user U1) identified by the user ID "U1" indicates that he/she is interested in the article or matter indicated by "interest #11".
ここで、図6に示す例では、「U1」、「LC11」、「LC12」及び「興味#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」、「LC12」及び「興味#1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。
Here, the example shown in FIG. 6 is illustrated using abstract values such as "U1", "LC11", "LC12", and "
なお、利用者情報データベース121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、利用者の端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース121は、利用者のデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、氏名、家族構成、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、行動履歴(利用頻度の高い位置情報)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
Note that the
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、利用者のログデータに関する各種情報を記憶する。図7を用いて、実施形態に係る履歴情報データベースの一例について説明する。図7は、実施形態に係る履歴情報データベースの一例を示す図である。図7に示す例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」、「所在地域」、「所在形態」といった項目を有する。
(History information database 122)
The
「利用者ID」は、利用者を識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者の位置の履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者による購買の履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者による投稿の履歴を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. Further, "location history" indicates the history of the user's location. Moreover, "search history" indicates the history of search queries input by the user. In addition, "browsing history" indicates the history of content viewed by the user. Moreover, "purchase history" indicates the history of purchases by the user. Moreover, "posting history" indicates the history of postings by users.
また、「所在地域」は、利用者が現在所在している地域を示す。また、「所在形態」は、その地域における利用者の所在形態を示す。例えば、「所在形態」は、利用者がその地域に居住する居住者か、その地域を訪問した訪問者かを示す。 Furthermore, the "location area" indicates the area where the user is currently located. Furthermore, the "location type" indicates the user's location type in the area. For example, "location type" indicates whether the user is a resident of the area or a visitor who visited the area.
なお、履歴情報データベース122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース122は、利用者の周囲に所在する店舗(利用者が対象者となり得る店舗)を示す情報を記憶してもよい。
Note that the
(配置情報データベース123)
実施形態に係る配置情報データベース123は、店舗内のレイアウトに関する各種情報を記憶する。図8は、実施形態に係る配置情報データベースの一例を示す図である。例えば、配置情報データベース123は、店舗が販売する商品の配置に関する情報を記憶する。図8に示す配置情報データベース123には、「店舗ID」、「店舗名」、「棚」、「配置パターン」、「位置」といった項目が含まれる。
(Placement information database 123)
The
「店舗ID」は、商品を販売する販売元である店舗を識別するための識別情報を示す。また、「店舗名」は、店舗IDにより識別される店舗の具体的な名称等を示す。なお、図4の例では、商品を「X店舗」といった抽象的な符号で示すが、各店舗名は、「スーパーS○○店」、「コンビニC□□店」等の具体的な店舗名等であるものとする。 “Store ID” indicates identification information for identifying a store that is a sales source that sells a product. Moreover, "store name" indicates the specific name of the store identified by the store ID. In the example in Figure 4, the products are indicated by abstract codes such as "X store", but each store name is a specific store name such as "Super S○○ store", "Convenience store C□□ store", etc. etc.
「棚」は、対応する店舗内に配置される棚を示す。「配置パターン」は、対応する棚における商品の配置のパターンを示す。なお、図8の例では、配置パターンを「PT1」といった抽象的な符号で示すが、各配置パターンは、対応する棚に配置する商品の個数や各位置が棚において占める領域を特定する情報を含む。「位置」は、対応する配置パターンに含まれる位置を示す。なお、図8の例では、位置を「PS1」といった抽象的な符号で示すが、各位置は、対応する配置パターンの情報中の棚において占める領域を特定する情報と対応付けられる情報を含む。例えば、配置パターンPT1には、「左上=位置PS1」、「右上=位置PS2」、「左下=位置PS3」、「右下=位置PS4」の情報が記憶され、各位置が棚のどの部分に対応するかが特定される。 "Shelf" indicates a shelf placed in the corresponding store. "Arrangement pattern" indicates the arrangement pattern of products on the corresponding shelf. In the example of FIG. 8, the placement patterns are indicated by abstract codes such as "PT1," but each placement pattern includes information that specifies the number of products to be placed on the corresponding shelf and the area occupied by each position on the shelf. include. “Position” indicates a position included in the corresponding arrangement pattern. In the example of FIG. 8, the positions are indicated by abstract symbols such as "PS1", but each position includes information associated with information specifying the area occupied on the shelf in the information of the corresponding arrangement pattern. For example, in the layout pattern PT1, information such as "Top left = position PS1", "Top right = position PS2", "Bottom left = position PS3", and "Bottom right = position PS4" is stored, and each position corresponds to which part of the shelf. Compatibility is specified.
なお、配置情報データベース123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、配置情報データベース123は、物品配置と同様に、店舗内の人員配置に関する情報を記憶してもよい。
Note that the
(行動情報データベース124)
実施形態に係る行動情報データベース124は、店舗内における利用者の行動に関する各種情報を記憶する。図9は、実施形態に係る行動情報データベースの一例を示す図である。例えば、行動情報データベース124は、各利用者の端末装置10やログサーバ200や店舗装置300を介して収集した種々の行動情報を記憶する。図9に示す行動情報データベース124には、「利用者ID」、「行動ID」、「種別」、「内容」、「日時」といった項目が含まれる。
(Behavior information database 124)
The
「利用者ID」は、利用者を識別するための識別情報を示す。また、「行動ID」は、利用者の行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応する利用者の行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応する利用者の行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応する利用者の行動が行われた日時を示す。「日時」には、「dt11」等のように抽象的に図示するが、「2020年2月15日14時37分58秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. Moreover, "behavior ID" indicates information that identifies the user's behavior. Further, "type" indicates information regarding the type of behavior of the corresponding user. Further, "content" indicates the content targeted in the corresponding user's action. "Date and time" indicates the date and time when the corresponding user action was performed. Although the "date and time" is illustrated abstractly such as "dt11", a specific date and time such as "February 15, 2020 14:37:58" may be stored.
例えば、図9の例では、利用者ID「U1」により識別される利用者(利用者U1)は、行動ID「AC11」により識別される行動(行動AC11)や行動ID「AC12」により識別される行動(行動AC12)等を行ったことを示す。図9の例では利用者U1は、X店舗において商品Aへの接触(行動AC11)を日時dt11に行ったことを示す。具体的には、図9の例では利用者U1は、X店舗において商品Aを手に取る行動(行動AC11)を日時dt11に行ったことを示す。また、図9の例では利用者U1は、日時dt11において商品Aを手に取った後の日時dt12において、X店舗において商品Aを購入したことを示す。 For example, in the example of FIG. 9, the user (user U1) identified by the user ID "U1" is identified by the behavior (behavior AC11) identified by the behavior ID "AC11" or the behavior ID "AC12". Indicates that the person has performed an action such as action (action AC12). The example in FIG. 9 shows that the user U1 touched the product A (behavior AC11) at the X store at the date and time dt11. Specifically, the example in FIG. 9 shows that the user U1 performed an action (action AC11) of picking up product A at store X at date and time dt11. Further, the example of FIG. 9 indicates that the user U1 purchased product A at store X at date and time dt12 after picking up product A at date and time dt11.
また、例えば、図9の例では、利用者ID「U5」により識別される利用者(利用者U5)は、行動ID「AC51」により識別される行動(行動AC51)等を行ったことを示す。図9の例では利用者U5は、X店舗において商品Bへの接触(行動AC51)を日時dt51に行ったことを示す。具体的には、図9の例では利用者U5は、X店舗において商品Bを手に取る行動(行動AC51)を日時dt51に行ったことを示す。 For example, in the example of FIG. 9, the user (user U5) identified by the user ID "U5" has performed the action (action AC51) etc. identified by the action ID "AC51". . The example in FIG. 9 shows that user U5 touched product B (behavior AC51) at store X at date and time dt51. Specifically, the example in FIG. 9 shows that the user U5 performed an action (action AC51) to pick up product B at store X at date and time dt51.
なお、行動情報データベース124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、行動情報データベース124は、各行動情報が取得された際の利用者の位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図9では、利用者IDごとに行動情報が行動情報データベース124に記憶される場合を示したが、行動情報は、利用者IDごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
Note that the
(収集情報データベース125)
実施形態に係る収集情報データベース125は、評価算出の基となる情報として抽出された各種情報を記憶する。図10は、実施形態に係る収集情報データベースの一例を示す図である。例えば、収集情報データベース125は、店舗装置300から取得した種々の情報に基づいて収集した情報を示す。また、例えば、収集情報データベース125は、行動情報データベース124から抽出され、収集された評価算出の基となる情報を記憶する。図10に示す収集情報データベース125には、「対象店舗」、「期間」、「来店数」、「対象棚」、「レイアウト」、「位置」、「商品」、「接触数」といった項目が含まれる。例えば、情報処理装置100は、対象店舗の店舗装置300から各レイアウトで商品を販売した期間やそのレイアウトで販売している間の来店数を示す情報を取得してもよい。
(Collected information database 125)
The collected
また、「対象店舗」は、情報収集の対象となる店舗を示す。「対象店舗」には、店舗ID等が記憶されてもよい。「期間」は、対応する情報の収集期間を示す。また、「来店数」は、対応する期間において対象店舗へ来店した利用者の数を示す。また、「対象棚」は、情報収集の対象となる棚を示す。「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、「レイアウト」は、対応する情報の収集期間において対象棚での商品の配置のレイアウトを示す。図10の例では、期間TM1においては、棚SC1においてはレイアウトLT1が採用され、商品A~商品Dが販売されていたことを示す。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数を示す。 Moreover, "target store" indicates a store that is a target of information collection. A store ID or the like may be stored in the "target store". "Period" indicates the collection period of the corresponding information. Furthermore, the "number of visits" indicates the number of users who visited the target store during the corresponding period. Furthermore, "target shelf" indicates a shelf that is the target of information collection. "Layout" indicates a layout from which information is collected. In this case, the "layout" indicates the layout of the arrangement of products on the target shelf during the corresponding information collection period. The example in FIG. 10 shows that during period TM1, layout LT1 was adopted on shelf SC1, and products A to D were on sale. “Position” indicates the placement position in the corresponding layout. "Product" indicates a product placed at a corresponding position. Further, the "number of contacts" indicates the number of users who have contacted the corresponding product during the corresponding period.
例えば、図10の例では、対象店舗であるX店舗について、期間TM1~期間TM3の各々における棚SC1による販売に関して収集された情報を図示する。例えば、期間TM1でのX店舗へ来店した利用者数は、1000人であることを示す。また、期間TM1において棚SC1に採用されたレイアウトはレイアウトLT1であることを示す。 For example, in the example of FIG. 10, information collected regarding the sales on the shelf SC1 in each of periods TM1 to TM3 for store X, which is the target store, is illustrated. For example, the number of users who visited store X during period TM1 is 1000. Further, it is shown that the layout adopted for the shelf SC1 in the period TM1 is the layout LT1.
また、レイアウトLT1での位置PS1には商品Aが配置されることを示す。期間TM1において位置PS1に配置された商品Aに接触した利用者数は30人であることを示す。また、レイアウトLT1での位置PS2には商品Bが配置されることを示す。期間TM1において位置PS2に配置された商品Bに接触した利用者数は50人であることを示す。 Further, it is shown that product A is placed at position PS1 in layout LT1. This shows that the number of users who came into contact with product A placed at position PS1 during period TM1 is 30. It also shows that product B is placed at position PS2 in layout LT1. This indicates that the number of users who came into contact with product B placed at position PS2 during period TM1 is 50.
また、レイアウトLT1での位置PS3には商品Cが配置されることを示す。期間TM1において位置PS3に配置された商品Cに接触した利用者数は5人であることを示す。また、レイアウトLT1での位置PS4には商品Dが配置されることを示す。期間TM1において位置PS4に配置された商品Dに接触した利用者数は15人であることを示す。 It also shows that product C is placed at position PS3 in layout LT1. This shows that the number of users who came into contact with the product C placed at position PS3 during period TM1 is five. It also shows that product D is placed at position PS4 in layout LT1. This shows that the number of users who came into contact with the product D placed at position PS4 during period TM1 is 15.
また、例えば、期間TM2でのX店舗へ来店した利用者数は、1000人であることを示す。また、期間TM2において棚SC1に採用されたレイアウトはレイアウトLT2であることを示す。 Further, for example, the number of users who visited store X during period TM2 is 1000. Further, it is shown that the layout adopted for the shelf SC1 in the period TM2 is the layout LT2.
また、レイアウトLT2での位置PS1には商品Bが配置されることを示す。期間TM2において位置PS1に配置された商品Aに接触した利用者数は40人であることを示す。また、レイアウトLT12の位置PS2には商品Aが配置されることを示す。期間TM2において位置PS2に配置された商品Aに接触した利用者数は40人であることを示す。 Further, it is shown that product B is placed at position PS1 in layout LT2. This shows that the number of users who came into contact with product A placed at position PS1 during period TM2 is 40. Further, it is shown that product A is placed at position PS2 of layout LT12. This indicates that the number of users who came into contact with product A placed at position PS2 during period TM2 is 40.
また、レイアウトLT1での位置PS3には商品Cが配置されることを示す。期間TM2において位置PS3に配置された商品Cに接触した利用者数は5人であることを示す。また、レイアウトLT1での位置PS4には商品Dが配置されることを示す。期間TM2において位置PS4に配置された商品Dに接触した利用者数は15人であることを示す。 It also shows that product C is placed at position PS3 in layout LT1. This shows that the number of users who came into contact with the product C placed at position PS3 during period TM2 is five. It also shows that product D is placed at position PS4 in layout LT1. This shows that the number of users who came into contact with product D placed at position PS4 during period TM2 is 15.
なお、収集情報データベース125は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、収集情報データベース125は、各商品について、商品ごとに接触した利用者を特定する情報を記憶してもよい。
Note that the collected
(評価情報データベース126)
実施形態に係る評価情報データベース126は、評価に関する各種情報を記憶する。評価情報データベース126は、算出したレイアウトや商品に関する評価等の各種情報を記憶する。図11は、実施形態に係る評価情報データベースの一例を示す図である。図11に示す評価情報データベース126は、「対象店舗」、「レイアウト」、「評価値」、「商品」、「評価値」といった項目が含まれる。
(Evaluation information database 126)
The
また、「対象店舗」は、情報収集の対象となる店舗を示す。「対象店舗」には、店舗ID等が記憶されてもよい。「レイアウト」は、評価算出の対象となるレイアウトを示す。この場合、「レイアウト」には、収集情報データベース125に記憶されたレイアウトを特定する情報に対応する情報が記憶される。「評価値」は、対応するレイアウトの評価値(レイアウト評価値)を示す。「商品」は、対応するレイアウトにおいて販売された商品を示す。また、「評価値」は、対応するレイアウトで販売された場合の商品の評価値(商品評価値)を示す。
Moreover, "target store" indicates a store that is a target of information collection. A store ID or the like may be stored in the "target store". “Layout” indicates a layout to be evaluated. In this case, "layout" stores information corresponding to information that specifies the layout stored in the collected
例えば、図11の例では、X店舗において収集された情報に基づく、レイアウトLT1~レイアウトLT3の各レイアウトに関する評価値を示す。例えば、X店舗におけるレイアウトLT1の評価値は「2.5」であることを示す。 For example, in the example of FIG. 11, evaluation values for each of layouts LT1 to LT3 are shown based on information collected at store X. For example, it shows that the evaluation value of layout LT1 at store X is "2.5".
また、レイアウトLT1で販売された商品Aの評価値は「3」であることを示す。すなわち、棚SC1の位置PS1で販売された商品Aの評価値は「3」であることを示す。また、レイアウトLT2で販売された商品Bの評価値は「5」であることを示す。すなわち、棚SC1の位置PS2で販売された商品Bの評価値は「5」であることを示す。 Further, it is shown that the evaluation value of product A sold in layout LT1 is "3". That is, it shows that the evaluation value of product A sold at position PS1 on shelf SC1 is "3". Further, it is shown that the evaluation value of product B sold in layout LT2 is "5". That is, it shows that the evaluation value of product B sold at position PS2 on shelf SC1 is "5".
また、レイアウトLT1で販売された商品Cの評価値は「0.5」であることを示す。すなわち、棚SC1の位置PS3で販売された商品Cの評価値は「0.5」であることを示す。また、レイアウトLT4で販売された商品Dの評価値は「1.5」であることを示す。すなわち、棚SC1の位置PS4で販売された商品Dの評価値は「1.5」であることを示す。 Further, it is shown that the evaluation value of product C sold in layout LT1 is "0.5". That is, it shows that the evaluation value of product C sold at position PS3 on shelf SC1 is "0.5". Further, it is shown that the evaluation value of product D sold in layout LT4 is "1.5". That is, it shows that the evaluation value of product D sold at position PS4 on shelf SC1 is "1.5".
また、評価情報データベース126は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、収集情報データベース125と評価情報データベース126とは、一体であってもよい。この場合、例えば、収集情報データベース125に、評価情報データベース126に記憶された評価値が記憶されてもよい。例えば、収集情報データベース125は、各レイアウトにレイアウト評価値を対応付けて記憶し、各位置と商品の組合せごとに商品評価値を対応付けて記憶してもよい。この場合、情報処理装置100は、評価情報データベース126を有しなくてもよい。
Furthermore, the
(制御部130)
図5に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報処理装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図5に示す例では、制御部130は、取得部131と、推定部132と、作成部133と、抽出部134と、算出部135と、学習部136と、提供部137とを有する。
(Control unit 130)
Returning to FIG. 5, the explanation will be continued. The control unit 130 is a controller, and controls the
(取得部131)
取得部131は、通信部110を介して、各種のログデータをログサーバ200から取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of log data from the
取得部131は、通信部110を介して、各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。例えば、取得部131は、各地域の位置情報をログサーバ200から取得する。また、取得部131は、各地域の名称情報として、例えば、各地域の住所をログサーバ200から取得してもよい。また、例えば、取得部131は、各地域における気温、天気、標高、トイレの有無、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。
The acquisition unit 131 acquires information on the network regarding each region from the
また、取得部131は、通信部110を介して、各地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示す情報をログサーバ200から取得する。取得部131は、各地域に所在する利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得する。例えば、取得部131は、利用者の位置の履歴である位置履歴を取得する。また、取得部131は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を取得する。また、取得部131は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を取得する。また、取得部131は、利用者による購買の履歴である購買履歴を取得する。また、取得部131は、利用者による投稿の履歴である投稿履歴を取得する。続いて、取得部131は、利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得すると、取得した情報を利用者IDと対応付けて履歴情報データベース122に格納する。なお、取得部131は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、取得部131は、利用者の年齢、性別、家族構成、経済状況といった利用者の属性に関する情報をログサーバ200から取得する。
In addition, the acquisition unit 131 acquires from the
また、取得部131は、通信部110を介して、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。例えば、取得部131は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。例えば、取得部131は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。取得部131は、ログサーバ200から取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。また、取得部131は、各地域に所在する店舗の所在地、平均価格(平均客単価)、カテゴリに関する情報をログサーバ200から取得する。なお、取得部131は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、取得部131は、店舗の営業時間、店舗における喫煙の可否、飲食の可否、トイレの有無、屋根のある場所の有無、駐車場の有無等の店舗に関する情報をログサーバ200から取得する。
The acquisition unit 131 also acquires information on the network regarding stores located in each area from the
また、取得部131は、通信部110を介して、端末装置10やログサーバ200や店舗装置300等の外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、店舗において陳列される商品である陳列商品のレイアウトに関する情報と、陳列商品のうち、店舗に入店した利用者が所定の行動を行った商品である行動対象商品を示す情報とを取得する。また、取得部131は、店舗に配置された所定のセンサにより検知された行動対象商品を示す情報を取得する。
The acquisition unit 131 also acquires various information from external information processing devices such as the
また、取得部131は、所定の期間において店舗に入店した利用者である入店利用者の数を示す情報と、所定の期間において所定の行動を行った利用者である行動利用者の数を示す情報とを取得する。また、取得部131は、所定の期間において店舗に入店した利用者である入店利用者の数を示す情報と、所定の期間において一の行動対象商品に対して所定の行動を行った利用者である行動利用者の数を示す情報とを取得する。また、取得部131は、陳列商品の配置が異なる複数のレイアウトに関する情報と、複数のレイアウトごとの行動対象商品を示す情報とを取得する。 The acquisition unit 131 also obtains information indicating the number of in-store users who have entered the store in a predetermined period, and the number of behavioral users who have performed a predetermined action in a predetermined period. Obtain information indicating. In addition, the acquisition unit 131 obtains information indicating the number of in-store users who have entered the store in a predetermined period, and information indicating the number of in-store users who have entered the store in a predetermined period, and users who have performed a predetermined action on one action target product in a predetermined period. information indicating the number of behavioral users who are active users. Further, the acquisition unit 131 acquires information regarding a plurality of layouts in which displayed products are arranged differently, and information indicating an action target product for each of the plurality of layouts.
また、取得部131は、利用者が接触した行動対象商品を示す情報を取得する。また、取得部131は、利用者が手に取った行動対象商品を示す情報を取得する。また、取得部131は、利用者が手に取った行動対象商品を示す情報を取得する。また、取得部131は、利用者が購入した行動対象商品を示す情報を取得する。取得部131は、店舗において陳列される商品である陳列商品のうち、店舗に入店した利用者が所定の行動を行った商品である行動対象商品を示す情報を取得する。取得部131は、陳列商品のレイアウトに関する情報を取得する。 Further, the acquisition unit 131 acquires information indicating the action target product that the user has contacted. Further, the acquisition unit 131 acquires information indicating the action target product picked up by the user. Further, the acquisition unit 131 acquires information indicating the action target product picked up by the user. Further, the acquisition unit 131 acquires information indicating the action target product purchased by the user. The acquisition unit 131 acquires information indicating an action target product, which is a product for which a user who entered the store performed a predetermined action, among displayed products that are products displayed at the store. The acquisition unit 131 acquires information regarding the layout of displayed products.
(推定部132)
推定部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定する。例えば、推定部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定するモデルを用いて、利用者に関する情報を推定する。また、推定部132は、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。例えば、推定部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、利用者の地域における行動のコンテキストを推定するモデルを用いて、利用者の地域における行動のコンテキストを推定してもよい。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates information regarding the user based on the information acquired by the acquisition unit 131. For example, the estimation unit 132 estimates information about the user based on the information acquired by the acquisition unit 131 using a model that estimates information about the user. Furthermore, the estimation unit 132 estimates the context of the user's behavior in the region. For example, the estimation unit 132 may estimate the context of the user's behavior in the region based on the information acquired by the acquisition unit 131 using a model that estimates the context of the user's behavior in the region.
また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者の行動の種類を推定してもよい。例えば、推定部132は、取得部131により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者の訪問場所を推定する。続いて、推定部132は、推定した訪問場所に基づいて、利用者の行動を推定する。例えば、推定部132は、推定した訪問場所がレストランである場合、利用者がレストランを訪問したと推定する。また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の購買履歴に基づいて、利用者の行動を推定してもよい。例えば、推定部132は、取得部131により取得された利用者の購買履歴に基づいて、利用者が購入した商品またはサービスを特定する。例えば、推定部132は、利用者の位置履歴の日時と購買履歴の日時との比較に基づいて、利用者の行動を推定する。例えば、推定部132は、位置履歴に基づいて利用者がレストランを訪問したと推定される日時に、購買履歴に基づいて同じ利用者がレストランを利用していた場合には、利用者がレストランで商品を購入したと推定してもよい。 Further, the estimation unit 132 may estimate the type of the user's behavior based on the user's position history acquired by the acquisition unit 131. For example, the estimating unit 132 estimates the location visited by the user based on the user's position history acquired by the acquiring unit 131. Next, the estimation unit 132 estimates the user's behavior based on the estimated visited places. For example, if the estimated visited place is a restaurant, the estimation unit 132 estimates that the user visited a restaurant. Further, the estimation unit 132 may estimate the user's behavior based on the user's purchase history acquired by the acquisition unit 131. For example, the estimating unit 132 identifies products or services purchased by the user based on the user's purchase history acquired by the acquiring unit 131. For example, the estimation unit 132 estimates the user's behavior based on a comparison between the date and time of the user's location history and the date and time of the purchase history. For example, if the same user is using the restaurant based on the purchase history at the date and time when the user is estimated to have visited the restaurant based on the location history, the estimating unit 132 determines that the user is It may be assumed that the product has been purchased.
また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者の移動速度を算出してもよい。続いて、推定部132は、算出した移動速度に基づいて、利用者の移動手段を推定してもよい。例えば、推定部132は、算出した移動速度が所定の時速である場合には、利用者がその地域で歩いていると推定する。また、推定部132は、算出した移動速度が所定の時速を超える場合には、利用者がその地域で自動車に乗車したと推定する。また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者が所定の時間帯(例えば、9:00~17:00等)同じ場所に滞在している場合には、利用者がその場所に勤務していると推定する。 Further, the estimation unit 132 may calculate the user's moving speed based on the user's position history acquired by the acquisition unit 131. Subsequently, the estimating unit 132 may estimate the means of transportation of the user based on the calculated travel speed. For example, if the calculated moving speed is a predetermined speed per hour, the estimation unit 132 estimates that the user is walking in the area. Furthermore, if the calculated moving speed exceeds a predetermined speed, the estimating unit 132 estimates that the user has boarded a car in that area. Furthermore, based on the user's location history acquired by the acquisition unit 131, the estimation unit 132 calculates whether the user stays at the same place during a predetermined time period (for example, from 9:00 to 17:00, etc.). assume that the user works at that location.
また、推定部132は、利用者の興味に関する情報を推定する。例えば、推定部132は、利用者の興味に関する情報を推定するモデルを用いて、取得部131により取得された情報に基づいて、利用者の興味に関する情報を推定する。 Furthermore, the estimating unit 132 estimates information regarding the user's interests. For example, the estimating unit 132 estimates information regarding the user's interests based on the information acquired by the acquiring unit 131 using a model for estimating information regarding the user's interests.
また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の検索履歴に基づいて、利用者の興味分野を推定してもよい。例えば、推定部132は、取得部131により取得された利用者の検索履歴に基づいて、利用者が所定期間内に所定の回数以上、経済分野に関する検索クエリを検索していた場合には、利用者の興味分野が経済分野であると推定する。 Further, the estimation unit 132 may estimate the user's field of interest based on the user's search history acquired by the acquisition unit 131. For example, based on the user's search history acquired by the acquisition unit 131, if the user has searched for a search query related to the economic field a predetermined number of times or more within a predetermined period, the estimation unit 132 determines that It is assumed that the person's field of interest is economics.
また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の閲覧履歴に基づいて、利用者の興味分野を推定してもよい。例えば、推定部132は、取得部131により取得された利用者の閲覧履歴に基づいて、利用者が所定期間内に所定の回数以上、海外旅行に関するコンテンツを閲覧していた場合には、利用者が海外旅行に興味を持っていると推定する。 Further, the estimation unit 132 may estimate the user's field of interest based on the user's browsing history acquired by the acquisition unit 131. For example, based on the user's browsing history acquired by the acquisition unit 131, if the user has viewed content related to overseas travel a predetermined number of times or more within a predetermined period, the estimation unit 132 determines that the user are estimated to be interested in traveling abroad.
また、推定部132は、取得部131により取得された利用者の位置履歴に基づいて、各地域に居住する利用者(居住者)と、各地域を訪問した利用者(訪問者)とを推定する。また、推定部132は、取得部131により取得された各店舗の周囲に所在する利用者(対象者)を推定する。さらに、推定部132は、対象者かつ居住者である対象居住者と、対象者かつ訪問者である対象訪問者とを推定する。このとき、推定部132は、居住者、訪問者、対象者、対象居住者及び対象訪問者を特定する特定部として機能してもよい。 Furthermore, the estimation unit 132 estimates users (residents) living in each area and users (visitors) who have visited each area based on the user's location history acquired by the acquisition unit 131. do. Furthermore, the estimation unit 132 estimates users (target persons) located around each store acquired by the acquisition unit 131. Further, the estimation unit 132 estimates a target resident who is a target person and a resident, and a target visitor who is a target person and a visitor. At this time, the estimating unit 132 may function as a specifying unit that specifies a resident, a visitor, a target person, a target resident, and a target visitor.
また、推定部132は、居住者と訪問者とのそれぞれの人数を推定する。また、推定部132は、対象居住者と対象訪問者とのそれぞれの人数を推定する。このとき、推定部132は、居住者と訪問者と(又は対象居住者と対象訪問者と)のいずれが多いかを判定する判定部として機能してもよい。 Furthermore, the estimation unit 132 estimates the number of residents and visitors. Furthermore, the estimating unit 132 estimates the number of target residents and target visitors. At this time, the estimation unit 132 may function as a determination unit that determines whether there are more residents or visitors (or target residents or target visitors).
(作成部)
作成部133は、取得部131により取得された情報と、推定部132により推定された利用者に関する情報とに基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置(レイアウト)や人員配置(シフト)等を調整する店づくり計画を作成する。
(Creation Department)
The creation unit 133 estimates the trends and needs of users located around each store based on the information acquired by the acquisition unit 131 and the information about the users estimated by the estimation unit 132, and generates information according to the trends and needs of users located around each store. Create a store development plan that adjusts the product placement (layout) and personnel assignment (shifts) within each store.
例えば、作成部133は、各店舗の周囲に所在する多数派の利用者の身体的な関心事項(腰が痛い等)に応じて、各店舗内の物品配置を調整する店づくり計画を作成する。 For example, the creation unit 133 creates a store development plan that adjusts the arrangement of items in each store depending on the physical concerns (back pain, etc.) of the majority of users located around each store. .
また、作成部133は、各店舗の周囲に急増している利用者の興味や関心が高まっている商品に合わせて、各店舗内の物品配置を調整する店づくり計画を作成する。 In addition, the creation unit 133 creates a store development plan for adjusting the arrangement of items within each store in accordance with the products that are rapidly increasing in interest and interest from users around each store.
さらに、作成部133は、店舗を運営する事業者又は店舗の管理者や従業員等に店づくり計画を提案するために、店づくり計画に関する提案データを作成する。 Furthermore, the creation unit 133 creates proposal data regarding a store development plan in order to propose a store development plan to a business operator who operates a store, a store manager, an employee, or the like.
(抽出部134)
抽出部134は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部134は、記憶部120から各種情報から情報を抽出する。例えば、抽出部134は、利用者情報データベース121、履歴情報データベース122、配置情報データベース123、行動情報データベース124、収集情報データベース125及び評価情報データベース126等から各種情報を抽出する。
(Extraction unit 134)
The extraction unit 134 extracts various information. For example, the extraction unit 134 extracts information from various types of information from the storage unit 120. For example, the extraction unit 134 extracts various information from the
例えば、抽出部134は、取得部131により取得された利用者の行動情報から、利用者が接触した行動対象商品を示す情報を抽出する。例えば、抽出部134は、店舗装置300や端末装置10から取得された情報に基づいて、店舗情報TG1~店舗情報TG3や評価情報RL1~評価情報RL3に示すような各種情報(算出する評価値を除く)を抽出してもよい。また、抽出部134は、抽出した店舗情報TG1~店舗情報TG3や評価情報RL1~評価情報RL3に示すような情報を期間TM1~期間TM3の各々に対応付けて記憶部120に記憶してもよい。
For example, the extraction unit 134 extracts, from the user behavior information acquired by the acquisition unit 131, information indicating the behavior target product that the user has contacted. For example, based on the information acquired from the
例えば、抽出部134は、行動情報記憶部124等の記憶部120に記憶された情報に基づいて、棚SC1においてレイアウトLT1が採用された期間におけるX店舗に関する種々の情報を抽出する。また、抽出部134は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、X店舗の店舗装置300(図3参照)から棚SC1においてレイアウトLT1が採用された期間(例えば、期間TM1等)におけるX店舗に関する種々の情報を抽出する。また、抽出部134は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、レイアウトLT1において各商品が利用者に手に取られた回数やX店舗に来店した利用者数を示す情報を抽出する。また、抽出部134は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、店舗情報TG1に示すようなレイアウトLT1が採用された期間におけるX店舗に関する情報を抽出する。また、抽出部134は、店舗情報TG1に示すようなレイアウトLT1が採用された期間におけるX店舗へ来店した利用者数が1000人であることを示す情報を抽出する。
For example, the extraction unit 134 extracts various information regarding the X store during the period when the layout LT1 was adopted on the shelf SC1, based on information stored in the storage unit 120 such as the behavior
(算出部135)
算出部135は、種々の情報を算出する。例えば、算出部135は、種々の評価情報を算出する。例えば、算出部135は、種々の評価値を算出する。
(Calculation unit 135)
The
算出部135は、取得部131により取得された行動対象商品を示す情報に基づいて、レイアウトに関する評価を示す評価値を算出する。算出部135は、入店利用者の数と、行動利用者の数とに基づいて、評価値を算出する。算出部135は、入店利用者の数と、行動利用者の数とに基づいて、一の行動対象商品に関する評価値を算出する。算出部135は、取得部131により取得された複数のレイアウトごとの行動対象商品を示す情報に基づいて、複数のレイアウトごとの評価値を算出する。
The
(学習部136)
学習部136は、店舗に陳列される商品のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、算出部135により算出された評価値に基づく情報(評価情報)を正解データとして学習させる。
(Learning section 136)
The
なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、情報処理装置100は、SVM(Support Vector Machine)やDNN(Deep Neural Network)をモデルとして採用してもよい。ここで、DNNは、CNN(Convolutional Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)であってもよい。また、RNNは、LSTM(Long short-term memory)等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、CNNとRNNとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。このように、情報処理装置100は、回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、ネットワーク上の情報を多次元量に変換する。
Note that any type of model can be adopted as the model. For example, the
学習は、例えばディープニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)を利用したディープラーニング(深層学習)等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。学習部136は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。
The learning is, for example, deep learning using a deep neural network (DNN). Data mining and other machine learning algorithms may also be used. The
また、学習部136は、取得部131により取得された情報を、利用者に関する情報を推定するモデルに入力して、利用者に関する情報を正解データとして学習させる。また、学習部136は、取得部131により取得された情報を、利用者の地域における行動のコンテキストを推定するモデルに入力して、利用者の地域における行動のコンテキストを正解データとして学習させる。このとき、推定部132は、これらの学習済モデルを用いて、利用者に関する情報や、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。
Furthermore, the
(提供部137)
提供部137は、通信部110を介して、店づくり計画に関する提案データを外部の情報処理装置(例えば、店舗装置300)へ提供する。
(Providing Department 137)
The providing unit 137 provides proposal data regarding the store development plan to an external information processing device (for example, the store device 300) via the
また、提供部137は、通信部110を介して、算出部135により算出された評価値に基づく情報(評価情報)を外部の情報処理装置へ提供してもよい。
Further, the providing unit 137 may provide information (evaluation information) based on the evaluation value calculated by the calculating
また、提供部137は、通信部110を介して、店舗内のレイアウトが変更された旨を示す情報や、変更後のレイアウトを示す情報を、店舗の周囲に所在する利用者の端末装置10へ提供してもよい。このように、利用者の来店を促すために、店舗内のレイアウトの変更により利用者の利便性が向上したことを積極的にアピールすると好ましい。
Further, the providing unit 137 sends information indicating that the layout in the store has been changed and information indicating the changed layout to the
〔5.処理手順〕
次に、図12を用いて実施形態に係る情報処理装置100による処理手順について説明する。図12は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
[5. Processing procedure]
Next, a processing procedure by the
情報処理装置100の制御部130は、通信部110を介して、各地域と関連するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する(ステップS101)。
The control unit 130 of the
制御部130は、通信部110を介して、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する(ステップS102)。
The control unit 130 acquires information on the network regarding stores located in each region from the
制御部130は、通信部110を介して、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する(ステップS103)。
The control unit 130 acquires, via the
制御部130は、ログサーバ200から取得した利用者の位置履歴に基づいて、各地域に居住する利用者(居住者)と、各地域を訪問した利用者(訪問者)とを特定した上で、各店舗の周囲に所在する利用者(対象者)を特定する(ステップS104)。
The control unit 130 identifies users (residents) who live in each area and users (visitors) who visited each area based on the user's location history obtained from the
制御部130は、ログサーバ200から取得した各種情報に基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置(レイアウト)や人員配置(シフト)等を調整する店づくり計画を作成する(ステップS105)。
The control unit 130 estimates the trends and needs of users located around each store based on various information acquired from the
制御部130は、店づくり計画に関する提案データを作成し、通信部110を介して、店舗装置300に送信する(ステップS106)。
The control unit 130 creates proposal data regarding the store development plan and transmits it to the
制御部130は、通信部110を介して、店づくり計画に基づくレイアウトが採用された店舗及びその店舗内レイアウトに関する情報を取得する(ステップS107)。
The control unit 130 acquires, via the
制御部130は、通信部110を介して、レイアウトが採用された店舗における各商品を手に取った利用者数(商品接触利用者数)を示す情報を取得する(ステップS108)。
The control unit 130 acquires, via the
制御部130は、レイアウトが採用された店舗における各商品を手に取った利用者数を示す情報に基づいて、レイアウトの評価値(レイアウト評価値)を算出する(ステップS109)。 The control unit 130 calculates a layout evaluation value (layout evaluation value) based on information indicating the number of users who picked up each product at a store that adopted the layout (step S109).
〔6.変形例〕
上述した端末装置10及び情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
[6. Modified example]
The
上記の実施形態において、情報処理装置100は、店舗が所在する地域に居住する利用者(居住者)と、その地域を訪問した利用者(訪問者)とを特定しているが、実際には、居住者と訪問者とを特定せず、店舗の周囲に所在する利用者(対象者)のみ特定するようにしてもよい。すなわち、居住者と訪問者とに関わらず、その時に店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。
In the above embodiment, the
また、上記の実施形態において、情報処理装置100は、店舗の周囲に所在する利用者を対象者として特定しているが、実際には、店舗の周囲に所在する利用者に限らず、その店舗が所在する地域全体に所在する利用者を対象者として特定するようにしてもよい。すなわち、店舗の周囲に限らず、その店舗が所在する地域全体に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。
Further, in the above embodiment, the
また、上記の実施形態において、情報処理装置100は、店舗が所在する地域に居住する利用者(居住者)と、その地域を訪問した利用者(訪問者)とを特定しているが、実際には、単に居住者と訪問者とではなく、昼間人口に含まれる利用者と夜間人口に含まれる利用者とを特定するようにしてもよい。例えば、店舗が所在する地域が、オフィス街やベッドタウン等である場合、昼間人口と夜間人口が大きく異なる。そこで、昼間、又は店舗が所在する地域がオフィス街である場合には、昼間人口に含まれる利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。反対に、夜間、又は店舗が所在する地域がベッドタウン等である場合には、夜間人口に含まれる利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。
Furthermore, in the above embodiment, the
〔7.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置100は、取得部131と、推定部132と、作成部133とを備える。取得部131は、地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得する。推定部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定する。作成部133は、推定部132により推定された利用者に関する情報に基づいて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、より適切な店づくりを支援することができる。
[7. effect〕
As described above, the
作成部133は、利用者に関する情報に基づいて、施設内において棚に配置される物品が、利用者に応じた棚の位置に配置される計画を作成する。これにより、より適切な棚割を支援することができる。 The creation unit 133 creates a plan in which items to be placed on shelves within the facility are placed at positions on the shelves according to the users, based on information regarding the users. This makes it possible to support more appropriate planograms.
作成部133は、利用者に関する情報に基づいて、施設内における人員の配置を調整するための計画を作成する。これにより、より適切な人員配置を支援することができる。 The creation unit 133 creates a plan for adjusting the placement of personnel within the facility based on information regarding users. This can support more appropriate personnel allocation.
推定部132は、利用者に関する情報に基づいて、地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象者を推定する。作成部133は、対象者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、店舗を訪問する可能性がある利用者を対象として、より適切な店づくりを支援することができる。 The estimating unit 132 estimates a target person who is a user located around a facility located in a region, based on information regarding the user. The creation unit 133 creates a plan for adjusting the arrangement of items in facilities located in the area, according to the target person. This makes it possible to support the creation of a more appropriate store, targeting users who may visit the store.
また、本願に係る情報処理装置100は、特定部と、判定部とをさらに備える。特定部と判定部とは、いずれも上記の実施形態における推定部132に相当する。特定部は、利用者に関する情報に基づいて、地域に居住する利用者である居住者と、地域を訪問した利用者である訪問者とを特定する。判定部は、居住者と訪問者とのいずれが多いかを判定する。これにより、ログデータを取得した利用者のうち、その地域の居住者と訪問者とのいずれが多いかを推定することができる。
Further, the
作成部133は、居住者が訪問者よりも多い場合、居住者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、居住者が多数派である場合には、居住者に合わせた店づくりを支援することができる。 When there are more residents than visitors, the creation unit 133 creates a plan for adjusting the arrangement of items in facilities located in the area according to the residents. As a result, if the majority of residents are residents, it is possible to support the creation of stores tailored to the residents.
作成部133は、訪問者が居住者よりも多い場合、訪問者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、訪問者が多数派である場合には、訪問者に合わせた店づくりを支援することができる。 When there are more visitors than residents, the creation unit 133 creates a plan for adjusting the arrangement of items in facilities located in the area according to the number of visitors. As a result, if the number of visitors is the majority, it is possible to support store creation tailored to the number of visitors.
特定部は、利用者に関する情報に基づいて、地域に居住する利用者であって地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象居住者と、地域を訪問した利用者であって地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象訪問者とを特定する。判定部は、対象居住者と対象訪問者とのいずれが多いかを判定する。これにより、店舗の周囲に所在する利用者として、対象居住者と対象訪問者とのいずれが多いかを推定することができる。 Based on the information about users, the identification section identifies target residents who live in the area and are located around facilities located in the area, and users who visited the area and are located in the area. Identify target visitors who are users located around the facility located in The determination unit determines whether there are more target residents or target visitors. This makes it possible to estimate whether there are more users around the store, target residents or target visitors.
作成部133は、対象居住者が対象訪問者よりも多い場合、対象居住者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、対象居住者が多数派である場合には、対象居住者に合わせた店づくりを支援することができる。 If there are more target residents than target visitors, the creation unit 133 creates a plan for adjusting the arrangement of items in facilities located in the area according to the target residents. As a result, if the target residents are in the majority, it is possible to support the creation of stores tailored to the target residents.
作成部133は、対象訪問者が対象居住者よりも多い場合、対象訪問者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、対象訪問者が多数派である場合には、対象訪問者に合わせた店づくりを支援することができる。 If there are more target visitors than target residents, the creation unit 133 creates a plan for adjusting the arrangement of items in facilities located in the area according to the target visitors. As a result, if the target visitors are the majority, it is possible to support store creation tailored to the target visitors.
また、本願に係る情報処理装置100は、提供部137をさらに備える。提供部137は、作成部133により作成された計画に関する情報を外部の情報処理装置に提供する。これにより、作成された店づくり計画を、店舗側の端末装置等に提供することができる。
Furthermore, the
また、本願に係る情報処理装置100は、評価部をさらに備える。評価部は、上記の実施形態における算出部135に相当する。評価部は、計画に従って変更された地域に所在する施設内のレイアウトを評価する。これにより、計画に従って変更されたレイアウトの妥当性について評価することができる。
Furthermore, the
また、本願に係る情報処理装置100は、学習部136をさらに備える。学習部136は、施設内のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、レイアウトの評価結果を正解データとして学習させる。これにより、レイアウトの評価結果を反映して、より適切な店づくり計画を作成することができる。
Furthermore, the
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報処理装置100は、例えば図13に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図13は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[8. Hardware configuration]
Further, the
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
The
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USBメモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
The
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、USB等により実現される。
The output I/
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
Further, the output I/
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
Moreover, the output device 1010 and the
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
Note that the
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
Network I/
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ1000が情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
For example, when the
〔9.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[9. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. Furthermore, the above-mentioned components include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, and those that are in a so-called equivalent range. Furthermore, the aforementioned components can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the constituent elements can be made without departing from the gist of the embodiments described above.
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be performed automatically using known methods. In addition, information including the processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
例えば、上述した情報処理装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
For example, the
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Furthermore, the above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not conflict with the processing contents.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means", "circuit", etc. For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 配置情報データベース
124 行動情報データベース
125 収集情報データベース
126 評価情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 作成部
134 抽出部
135 算出部
136 学習部
137 提供部
200 ログサーバ
300 店舗装置
1
Claims (15)
前記取得部により取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires information regarding facilities located in the region and log data indicating network actions of users associated with the region;
an estimation unit that estimates the region and the context of the user based on the information and log data acquired by the acquisition unit;
Information characterized by comprising: a creation unit that creates a plan for adjusting the arrangement of items in a facility located in the area based on the area and the context of the user estimated by the estimation unit; Processing equipment.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The creation unit creates, based on the region and the user 's context , a plan in which items to be placed on the shelves in the facility are placed at shelf positions according to the user 's context. The information processing device according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the creation unit creates a plan for adjusting the arrangement of personnel within the facility based on the region and the user 's context .
前記作成部は、前記対象者に合わせて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The estimation unit estimates a target person who is a user located around a facility located in the area based on the location history of the user,
According to any one of claims 1 to 3, the creation unit creates a plan for adjusting the arrangement of items in a facility located in the area according to the target person. Information processing device.
前記居住者と前記訪問者とのいずれが多いかを判定する判定部と
をさらに備えることを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 an identification unit that identifies residents, who are users who live in the area, and visitors, who are users who visited the area, based on the location history of the users;
The information processing device according to any one of claims 1 to 4, further comprising: a determination unit that determines whether there are more residents or more visitors.
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 A claim characterized in that, when the number of residents is greater than the number of visitors, the creation unit creates a plan for adjusting the arrangement of items within a facility located in the area in accordance with the number of residents. Item 5. Information processing device according to item 5.
ことを特徴とする請求項5又は6に記載の情報処理装置。 Claim characterized in that, when the number of visitors is greater than the number of residents, the creation unit creates a plan for adjusting the arrangement of items in facilities located in the area according to the number of visitors. The information processing device according to item 5 or 6.
前記判定部は、前記対象居住者と前記対象訪問者とのいずれが多いかを判定する
ことを特徴とする請求項5~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The identification unit identifies target residents who are users who live in the area and are located around facilities located in the area, and the area based on the context of the area and the user. Identifying target visitors who are users who visited and are located around the facility located in the area,
The information processing device according to any one of claims 5 to 7, wherein the determination unit determines which of the target residents and the target visitors is more numerous.
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 When the number of target residents is greater than the number of target visitors, the creation unit is configured to create a plan for adjusting the arrangement of items in a facility located in the area in accordance with the target residents. The information processing device according to claim 8.
ことを特徴とする請求項8又は9に記載の情報処理装置。 The creation unit is characterized in that when the number of target visitors is greater than the number of target residents, the creation unit creates a plan for adjusting the arrangement of items within a facility located in the area in accordance with the target visitors. The information processing device according to claim 8 or 9.
をさらに備えることを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 10, further comprising: a providing unit that provides information regarding the plan created by the creating unit to an external information processing device.
をさらに備えることを特徴とする請求項1~11のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, further comprising: an evaluation unit that evaluates a layout within a facility located in the area that has been changed according to the plan.
をさらに備えることを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 12, further comprising: a learning unit that inputs information regarding a layout within the facility to a model and causes the model to learn an evaluation result of the layout as correct data.
地域に所在する施設に関する情報と、前記地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示すログデータを取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定工程と、
前記推定工程で推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device, the method comprising:
an acquisition step of acquiring information regarding facilities located in the region and log data indicating network actions of users associated with the region;
an estimation step of estimating the context of the region and the user based on the information and log data acquired in the acquisition step;
and a creation step of creating a plan for adjusting the arrangement of items in a facility located in the region based on the region and the context of the user estimated in the estimation step. Processing method.
前記取得手順で取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定手順と、
前記推定手順で推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成手順と
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring information regarding facilities located in a region and log data indicating network actions of users associated with the region;
an estimation step of estimating the region and the user 's context based on the information and log data acquired in the acquisition step;
a creation step for creating a plan for adjusting the placement of items in a facility located in the region based on the region and the user 's context estimated in the estimation step; and information for causing a computer to execute the following steps. Processing program.
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