JP7375932B2 - 照合装置、販売促進支援システム、照合方法及びプログラム - Google Patents

照合装置、販売促進支援システム、照合方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、照合装置、販売促進支援システム、照合方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
近年、リテールにおける顧客の多様化が進み、顧客の購買傾向や行動の見極めが困難となっている。そこで、実世界（フィジカル空間）のオフライン情報とサイバー世界（サイバー空間）のオンライン情報とを連携させるＯＭＯ（Online Merges with Offline）というマーケティング概念が浸透している。ＯＭＯは、実世界とサイバー世界の垣根なく顧客の属性や行動をデータ化及び集約し、集約したデータを分析することで、顧客体験の最大化を図る手法である。
関連する技術として、例えば、特許文献１が知られている。特許文献１には、インターネット上のサイバー世界における人物の行動履歴と実店舗における人物の行動履歴を統合することが記載されている。
国際公開第２０２０／００８９３８号
上記のように、関連する技術では、マーケティングのためにフィジカル空間の人物の情報とサイバー空間の人物の情報とを統合している。しかしながら、関連する技術では、フィジカル空間の人物に関連するサイバー空間の人物の情報を適切に把握することは困難である。
本開示は、このような課題に鑑み、フィジカル空間の人物に関連するサイバー空間の人物の情報を適切に把握することが可能な照合装置、販売促進支援システム、照合方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。
本開示に係る照合装置は、複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出するサイバー属性抽出手段と、実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出するフィジカル属性抽出手段と、前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出する算出手段と、前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する出力手段と、を備えるものである。
本開示に係る販売促進支援システムは、店舗に設置された撮像装置と、照合装置とを備え、前記照合装置は、複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出するサイバー属性抽出手段と、前記撮像装置が撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出するフィジカル属性抽出手段と、前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出する算出手段と、前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する出力手段と、を備えるものである。
本開示に係る照合方法は、複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出し、実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出し、前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出し、前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力するものである。
本開示に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出し、実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出し、前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出し、前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する、処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体である。
本開示によれば、フィジカル空間の人物に関連するサイバー空間の人物の情報を適切に把握することが可能な照合装置、販売促進支援システム、照合方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。
実施の形態に係る照合装置の概要を示す構成図である。 実施の形態１に係る販売促進支援システムの構成例を示す構成図である。 実施の形態１に係る販売促進支援システムの動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係るサイバー属性抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係るサイバー属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態１に係るサイバー属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態１に係るサイバー属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態１に係るフィジカル属性抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係るフィジカル属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態１に係るフィジカル属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態１に係るフィジカル属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態１に係るフィジカル属性情報とサイバー属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態２に係るサイバー属性抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係るサイバー属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態２に係るフィジカル属性抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係るフィジカル属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態３に係るサイバー属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態３に係るフィジカル属性情報の具体例を示す図である。 実施の形態４に係る販売促進支援システムの構成例を示す構成図である。 実施の形態に係るコンピュータのハードウェアの概要を示す構成図である。
以下、図面を参照して実施の形態について説明する。各図面においては、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略される。
（実施の形態の概要）
図１は、実施の形態に係る照合装置の概要を示している。図１に示すように、実施の形態に係る照合装置１０は、サイバー属性抽出部１１、フィジカル属性抽出部１２、算出部１３、出力部１４を備えている。
サイバー属性抽出部１１は、複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出する。フィジカル属性抽出部１２は、実世界を撮像した画像に基づいて、画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出する。
算出部１３は、サイバー属性抽出部１１が抽出した複数のサイバー属性情報と、フィジカル属性抽出部１２が抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出する。出力部１４は、複数のサイバー属性情報のうち一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報とフィジカル属性情報とを比較し、比較した結果を出力する。例えば、サイバー属性情報及びフィジカル属性情報は、実世界の店舗の販売促進に関する属性項目を含み、各属性項目の差分や一致に関する情報を出力する。
関連する技術では、フィジカル空間の人物の情報とサイバー空間の人物の情報との統合を図っているものの、実際に店舗を訪れた顧客に合わせて販売促進を行うことは難しい。特に、プライバシー保護の観点から、来店した顧客の顔などから個人情報を取得することが制限される場合があり、顧客の個人情報を特定して販売促進を行うことは困難である。
そこで、実施の形態では、例えば店舗で撮像された画像の人物のフィジカル属性とソーシャルメディアのアカウントのサイバー属性との一致度を算出し比較することで、フィジカル空間の人物に関連するサイバー空間の人物の情報を適切に把握することを可能とする。これにより、プライバシーを保護しつつ、関連するサイバー空間の人物の情報を利用して、フィジカル空間の人物に合わせた販売促進を行うことができる。
（実施の形態１）
以下、図面を参照して実施の形態１について説明する。図２は、本実施の形態に係る販売促進支援システムの構成例を示している。本実施の形態に係る販売促進支援システム１は、ソーシャルメディアのアカウントの情報と店舗のカメラの映像を用いることで、リテーラーの販売促進を支援するシステムである。なお、対象とする店舗は、小規模な小売店でもよいし、複数のショップを含むショッピングモールや百貨店でもよい。
図２に示すように、販売促進支援システム１は、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００、ソーシャルメディアシステム２００、カメラ３００を備えている。なお、カメラ３００とサイバーフィジカル人物属性照合装置１００を一つの装置としてもよい。
ソーシャルメディアシステム２００は、ＳＮＳ（Social Networking Service）などのソーシャルメディアサービスを提供するシステムである。ソーシャルメディアサービスは、インターネット（オンライン）上で、複数のアカウント（ユーザ）間で情報を発信（公開）し、コミュニケーションをとることが可能なオンラインサービスである。ソーシャルメディアサービスは、ＳＮＳに限らず、チャットなどのメッセージングサービス、ブログや電子掲示板、動画共有サイトや情報共有サイト、ソーシャルゲームやソーシャルブックマーク等を含む。例えば、ソーシャルメディアシステム２００は、クラウド上のサーバやユーザ端末を含む。ユーザ端末は、サーバが提供するＡＰＩ（Application Programming Interface）を介して、投稿の入力や閲覧等を行う。ソーシャルメディアシステム２００とサイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、インターネット等を介して通信可能に接続されている。
カメラ３００は、店舗を訪れた顧客（人物）を撮像するためのモニタリングカメラ（撮像装置）である。カメラ３００は、店舗における顧客の行動をモニタするため、店舗の複数箇所に設置されている。例えば、カメラ３００は、店舗の出入口、各商品の陳列棚、各売り場等に設置されている。また、カメラ３００は、店舗の中に限らず、店舗の外の駐車場等に設置されてもよい。カメラ３００とサイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、任意のネットワークを介して通信可能に接続されている。
サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、ソーシャルメディアのアカウントのサイバー属性とカメラの映像内の人物のフィジカル属性とを照合し、照合結果に基づいた属性情報を出力することで、人物に対する販売促進を支援する。
図２に示すように、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、ソーシャルメディア情報取得部１０１、サイバー属性抽出部１０２、サイバー属性情報記憶部１０３、カメラ映像取得部１０４、フィジカル属性抽出部１０５、フィジカル属性情報記憶部１０６、イベント検出部１０７、属性一致度算出部１０８、関連属性情報出力部１０９を備えている。なお、各部（ブロック）の構成は一例であり、後述の動作（方法）が可能であれば、その他の各部で構成されてもよい。また、各部を一つの装置に備えてもよいし、複数の装置に備えてもよい。例えば、ソーシャルメディア情報取得部１０１、サイバー属性抽出部１０２、及びサイバー属性情報記憶部１０３を別の装置としてもよい。
ソーシャルメディア情報取得部１０１は、ソーシャルメディアシステム２００からソーシャルメディア情報を取得（収集）する。ソーシャルメディア情報は、ソーシャルメディアの各アカウントに関する公開情報（アカウント情報）であり、アカウントのプロフィール情報や投稿情報等を含む。ソーシャルメディア情報取得部１０１は、ソーシャルメディアシステム２００から取得可能な全てのソーシャルメディア情報を取得する。ソーシャルメディアサービスを提供するサーバからＡＰＩ（取得ツール）を介して取得してもよいし、予めソーシャルメディア情報が格納されたデータベースから取得してもよい。
サイバー属性抽出部１０２は、取得したソーシャルメディア情報に基づいて、各アカウントのサイバー属性情報を抽出する。サイバー属性抽出部１０２は、サイバー属性情報に含まれる店舗の販売促進に関する属性項目のデータ（属性データ）を抽出する。サイバー属性抽出部１０２は、テキスト分析や画像解析技術等により、アカウントのプロフィール情報や投稿情報等からサイバー属性情報を抽出し、抽出したサイバー属性情報をサイバー属性情報記憶部１０３に格納する。サイバー属性情報記憶部１０３は、抽出した全てアカウントのサイバー属性情報を記憶する記憶装置である。サイバー属性情報記憶部１０３は、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリやハードディスク装置等である。
カメラ映像取得部１０４は、カメラ３００から店舗の顧客（人物）を含む映像を取得する。カメラ映像取得部１０４は、店舗内を移動する人物の映像をカメラ３００から随時取得する。
フィジカル属性抽出部１０５は、カメラ３００から取得した映像に基づいて、映像内の人物のフィジカル属性を抽出する。フィジカル属性抽出部１０５は、フィジカル属性情報に含まれる店舗の販売促進に関する属性項目のデータ（属性データ）を抽出する。フィジカル属性抽出部１０５は、画像解析技術や行動分析技術等により、映像内で認識される人物の外観や行動からフィジカル属性情報を抽出し、抽出したフィジカル属性情報をフィジカル属性情報記憶部１０６に格納する。フィジカル属性抽出部１０５は、人物の移動（行動）に応じて随時フィジカル属性情報を更新する。なお、プライバシーを考慮すると、人物の顔を認識しないことが好ましいが、個人を特定しない範囲で顔に基づいて必要な属性を判別してもよい。フィジカル属性情報記憶部１０６は、抽出した人物のフィジカル属性情報を記憶する記憶装置である。フィジカル属性情報記憶部１０６は、サイバー属性情報記憶部１０３と同様、不揮発性メモリやハードディスク装置等である。
イベント検出部１０７は、フィジカル属性情報とサイバー属性情報を照合及び出力するイベント（タイミング）を検出する。検出するイベントは、販売促進を支援すべきイベントであり、人物の商品に興味を示し商品の購入が予測されるタイミング（商品を手に取った、商品を見ている、他の関連商品を購入した）や、商品の陳列棚や売り場に近づいたときや立ち止まったとき等である。
属性一致度算出部１０８は、フィジカル属性情報と複数のサイバー属性情報の属性一致度を算出する。属性一致度算出部１０８は、サイバー属性情報記憶部１０３及びフィジカル属性情報記憶部１０６を参照し、フィジカル属性情報と複数のサイバー属性情報の属性項目及び属性項目内の属性データを比較する。属性一致度（または属性不一致度）は、フィジカル属性情報とサイバー属性情報との間で、各属性項目及び属性項目内の各属性データが一致する度合い（スコア）を示す。
関連属性情報出力部１０９は、算出した属性一致度に基づいてフィジカル属性に関連するサイバー属性情報を選択し、選択されたサイバー属性情報とフィジカル属性情報の比較結果を出力する。一つのサイバー属性情報を選択してもよいし、複数のサイバー属性情報を選択してもよい。例えば、属性一致度が所定の閾値よりも高いサイバー属性情報を選択し、特に属性一致度が最も高いサイバー属性情報を選択する。属性一致度が最も高いサイバー属性情報に限らず、所定の範囲で差分を含むサイバー属性情報を選択してもよい。関連属性情報出力部１０９は、選択したサイバー属性情報とフィジカル属性とのペアについて、それら属性情報の差分情報や一致情報を出力する。出力方法は、リテーラーが販売促進に利用可能であれば任意の方法（表示や音声等）で出力してよい。
図３は、本実施の形態に係る販売促進支援システム（サイバーフィジカル人物属性照合装置）による動作例を示している。図３に示すように、まず、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、ソーシャルメディア情報を取得し（Ｓ１０１）、サイバー属性抽出処理を行う（Ｓ１０２）。これらの処理は、属性一致度算出処理（Ｓ１０６）の前に行われていればよい。例えば、フィジカル属性抽出処理（Ｓ１０４）の前に行われてもよいし、フィジカル属性抽出処理（Ｓ１０４）と同時に行われてもよい。また、定期的にサイバー属性を抽出して、サイバー属性情報を更新してもよい。
具体的には、ソーシャルメディア情報取得部１０１は、ソーシャルメディアシステム２００のサーバやデータベースにアクセスし、公開されており取得可能な全てのアカウントのソーシャルメディア情報を取得する。例えば、ソーシャルメディアサービスのＡＰＩ（取得ツール）により可能な範囲でソーシャルメディア情報を取得する。さらに、サイバー属性抽出部１０２は、取得したソーシャルメディア情報に基づいてサイバー属性抽出処理を実行する。図４は、サイバー属性抽出処理の具体例を示している。
図４に示すように、サイバー属性抽出処理では、まず、サイバー属性抽出部１０２は、取得した全てのソーシャルメディア情報の中から１アカウントのソーシャルメディア情報（アカウント情報）を取得する（Ｓ２０１）。
次に、サイバー属性抽出部１０２は、取得した１アカウントのアカウント情報のために属性情報を割り当てる（Ｓ２０２）。例えば、サイバー属性抽出部１０２は、図５のように、サイバー属性情報を生成し、サイバー属性ＩＤを割り当てる。サイバー属性情報の属性項目は、まず未設定として分析結果に応じて設定してもよいし、予め必要な項目を設定してもよい。サイバー属性情報に設定される属性項目は、店舗の商品に対応した属性を含む。例えば、予め店舗の商品リストを保持しておき、その商品リストに対応して属性項目を生成してもよい。なお、複数の商品（項目）に基づいた属性項目を含んでもよい。例えば、複数の項目から把握可能なライフスタイル（ブランド志向など）などを含んでもよい。
次に、サイバー属性抽出部１０２は、アカウント情報（ソーシャルメディア情報）に含まれるプロフィール情報を分析する（Ｓ２０３）。プロフィール情報には、アカウント（ユーザ）のプロフィールを示すテキストやアカウントの画像が含まれ、サイバー属性抽出部１０２は、これらをテキスト分析や画像解析することで、属性項目及び属性データを抽出する。例えば、図６のように、プロフィール情報のテキストや画像から性別、年齢、家族を認識し、サイバー属性情報にこれらの属性項目及び属性データを追加する。例えば、プロフィール情報には、性別、年齢、家族を示すテキストが含まれ、そのテキストをもとに属性データを生成する。なお、これらの属性情報は、プロフィール情報に限らず、投稿情報等から抽出してもよい。また、これらの属性情報は一例であり、プロフィール情報から、その他の属性情報（例えば、活動場所、住所、出身地、趣味、職業、学校等）を抽出してもよい。
次に、サイバー属性抽出部１０２は、アカウント情報（ソーシャルメディア情報）に含まれる投稿情報を分析する（Ｓ２０４）。投稿情報には、アカウント（ユーザ）がタイムラインなどに投稿したテキストや画像が含まれ、サイバー属性抽出部１０２は、これらをテキスト分析や画像解析することで、属性項目及び属性データを抽出する。例えば、図７のように、投稿情報のテキストや画像から服装、時計、鞄、靴、車、食事、訪問場所を認識し、サイバー属性情報にこれらの属性項目及び属性データを追加（更新）する。例えば、投稿情報に含まれる画像の特徴やテキスト（コメント）のキーワードから服装、時計、鞄、靴のブランドや、車のメーカー、食事の種類等を認識し、画像に付与されているＧＰＳ（Global Positioning System）情報やテキストのキーワードから訪問場所を取得して、属性データを生成する。例えば、予めブランドの属性（高級、カジュアル等）を分類する情報を保持しておき、その情報をもとにブランドに対応した属性データを生成してもよい。なお、これらの属性情報は、投稿情報に限らず、プロフィール情報等から抽出してもよい。また、これらの属性情報は一例であり、投稿情報から、その他の属性情報（例えば、本、映画、音楽、ゲーム、家電製品、文房具、日用品、化粧品等）を抽出してもよい。
次に、サイバー属性抽出部１０２は、全アカウントのアカウント情報の分析が終了したか否か判定し（Ｓ２０５）、全アカウントのサイバー属性情報を抽出するまで、Ｓ２０１以降の処理を繰り返す。なお、全てのソーシャルメディア情報から抽出されるサイバー属性情報は大量な情報となるため、いくつかのアカウントの情報を一つにまとめてもよい。例えば、ソーシャルメディア情報（アカウント情報）を複数のクラスタに分類し、クラスタごとにサイバー属性情報を生成（集約）してもよい。例えば、アカウント情報のプロフィール情報及び投稿情報の類似度に応じてクラスタリングしてもよい。
図３に示すように、サイバー属性抽出処理（Ｓ１０２）に続いて、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、カメラ３００から映像を取得し（Ｓ１０３）、フィジカル属性抽出処理を行う（Ｓ１０４）。
具体的には、カメラ３００は、店舗内等の設置位置で常時撮影を行っており、カメラ映像取得部１０４は、カメラ３００から店舗内等の映像を取得する。さらに、フィジカル属性抽出部１０５は、取得した映像に基づいてフィジカル属性抽出処理を実行する。図８は、フィジカル属性抽出処理の具体例を示している。
図８に示すように、フィジカル属性抽出処理では、まず、フィジカル属性抽出部１０５は、取得した映像内の人物を認識する（Ｓ３０１）。例えば、映像（画像）にエッジ抽出処理を行って、抽出されるエッジのパターンから人物を認識する。次に、フィジカル属性抽出部１０５は、認識した人物が新たな人物か否か判定する（Ｓ３０２）。フィジカル属性情報を新たに生成する必要があるか否か判断するため、認識した人物が新たな人物（新たに入店した人物）か否か判定する。例えば、フィジカル属性情報を生成する際に、人物の画像を保持しておき、保持された人物の画像と認識した人物の画像を比べることで判定する。画像の類似度が所定の閾値よりも低い場合、認識した人物が新たな人物であると判定してもよい。
フィジカル属性抽出部１０５は、認識した人物が新たな人物であると判定された場合、新たな人物用に属性情報を割り当てる（Ｓ３０３）。例えば、図９のように、フィジカル属性情報を生成し、フィジカル属性ＩＤを割り当てる。サイバー属性情報と同様に、フィジカル属性情報の属性項目は、まず未設定として分析結果に応じて設定してもよいし、予め必要な項目を設定してもよい。フィジカル属性情報に設定される属性項目は、サイバー属性情報と対応しており、店舗の商品に対応した属性を含む。
次に、フィジカル属性抽出部１０５は、認識した人物の外観を分析する（Ｓ３０４）。フィジカル属性抽出部１０５は、認識した人物の映像（画像）を解析することで、属性項目及び属性データを抽出する。例えば、図１０のように、人物の画像から性別、年齢、家族、服装、時計、鞄、車を認識し、フィジカル属性情報にこれらの属性項目及び属性データを追加する。例えば、人物の画像の輪郭等から性別、年齢、家族を認識し、人物の各部の画像の特徴から服装、時計、鞄のブランドを認識し、人物の車の画像の特徴から車のメーカーを認識して、属性データを生成する。なお、人物の外観と行動のいずれか、または両方から、任意の属性情報を抽出してもよい。
フィジカル属性抽出部１０５は、認識した人物が新たな人物ではないと判定された場合、または、人物の外観の分析に続いて、人物の行動を分析する（Ｓ３０５）。フィジカル属性抽出部１０５は、認識した人物の映像から人物の行動を分析することで、属性項目及び属性データを抽出する。例えば、図１１のように、人物の行動から鞄や靴に興味を示したことを認識し、フィジカル属性情報にこれらの属性項目及び属性データを追加（更新）する。例えば、人物の行動から人物が鞄のショップＡで店内を見回し、商品が未購入であることが検出された場合、その商品に興味があると判断できるため、人物が見ている鞄のブランドを認識し、鞄の属性データにそのブランドの情報を追加する。また、人物の行動から、人物が靴のショップＢで商品を棚から手に取り、商品を棚に戻すことを繰り返し、商品が未購入であることが検出された場合、その商品に興味があると判断できるため、人物が手に取った靴のブランドを認識し、靴の属性データにそのブランドの情報を追加する。また、人物がショップＣで接客されるのみで商品を購入しない場合や、ショップＤを素通りする場合、商品に興味はないと判断できるため、属性情報を抽出しない。なお、これらの属性情報は一例であり、サイバー属性情報と同様に、人物の画像や行動から、その他の属性情報を抽出してもよい。
図３に示すように、フィジカル属性抽出処理（Ｓ１０４）に続いて、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、イベントが発生したか否か判定し（Ｓ１０５）、イベントが発生するまでＳ１０３以降の処理を繰り返し、フィジカル属性情報を更新（追加）する。イベント検出部１０７は、人物の映像から人物の行動を分析することで、イベントの発生を検出する。例えば、イベント検出部１０７は、商品の陳列棚や売り場付近の所定の位置に近づいた場合や立ち止まった場合等に、イベントの発生を検出する。
イベントが発生したと判定された場合、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、フィジカル属性情報と複数のサイバー属性情報の属性一致度を算出する（Ｓ１０６）。属性一致度算出部１０８は、サイバー属性抽出処理（Ｓ１０２）で抽出した全てのサイバー属性情報と、フィジカル属性抽出処理（Ｓ１０４）で抽出した人物のフィジカル属性情報とを比較し、属性一致度を算出する。属性一致度算出部１０８は、フィジカル属性情報とサイバー属性情報の各属性項目内の属性データを比較する。例えば、属性項目の一致度（項目一致度）を合計して、合計値を属性一致度としてもよい。一例として、属性項目内の属性データが一致する割合に応じて項目一致度を求め、属性データが完全に一致している場合、項目一致度を１．０とする。図１２の例では、フィジカル属性情報の各属性項目とサイバー属性情報の各属性項目とを比較すると、性別、年齢、家族、服装、時計、車の６つの属性項目が一致し、その他の属性データは不一致である。例えば、項目一致度１．０×６＝６．０を属性一致度とする。
次に、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００は、算出した属性一致度に基づいて関連属性情報を出力する（Ｓ１０７）。関連属性情報出力部１０９は、属性一致度が最も高いサイバー属性情報とフィジカル属性情報とを比較し、比較したサイバー属性情報とフィジカル属性情報の差分情報や一致情報を出力する。差分情報と一致情報のいずれかを出力してもよいし、両方を出力してもよい。図１２の例では、性別、年齢、家族、服装、時計、車の属性項目が一致情報となり、鞄、靴、食事、訪問場所の属性項目が差分情報となる。例えば、差分情報である鞄、靴、食事、訪問場所の属性データを出力する。差分情報は、サイバー属性情報とフィジカル属性情報のいずれかの属性データでもよいし、両方の属性データでもよい。また、一致情報である服装、時計、車の属性データを出力する。リテーラーは、差分の属性データや一致する属性データを用いて、必要な販売促進を行うことができる。なお、関連する属性情報を出力した後や、人物が退店した後、フィジカル属性を削除することが好ましい。
以上のように、本実施の形態では、カメラ映像から取得した映像内の人物のフィジカル属性情報と、ソーシャルメディアのアカウントから取得した複数の人物（ユーザ）のサイバー属性情報との一致度を算出し、一致度の高いサイバー属性情報とフィジカル属性情報のペアについて、それら属性情報の比較結果を出力する。これにより、実店舗に入店した人物（顧客）に最も関連するサイバー空間の人物属性を取得でき、顧客の趣味嗜好や興味等を適切に把握することができる。すなわち、趣味嗜好や興味に合わせて一人ひとりに最適化された１ｔｏ１マーケティングを行うことができる。さらに、このようなマーケディングを、個人を特定することなく実現することができる。また、映像内の人物のフィジカル属性を人物の行動に基づいて抽出することで、詳細に人物の属性を抽出でき、さらに実世界の人物に合ったサイバー属性を把握することができる。
（実施の形態２）
以下、図面を参照して実施の形態２について説明する。本実施の形態では、実施の形態１に係るサイバーフィジカル人物属性照合装置において、抽出する各属性情報に興味度をし、付与した興味度を考慮して属性一致度を算出する例について説明する。
図１３は、本実施の形態に係るサイバー属性抽出処理の具体例を示している。図１３では、実施の形態１の図４と比べて、興味度分析処理（Ｓ２０６）が追加されており、その他は実施の形態１と同様である。
すなわち、本実施の形態では、取得したアカウントのプロフィール情報や投稿情報からサイバー属性情報を抽出すると（Ｓ２０１～Ｓ２０４）、サイバー属性抽出部１０２は、抽出した属性情報の興味度を分析する（Ｓ２０６）。サイバー属性抽出部１０２は、プロフィール情報や投稿情報のテキスト等を分析することで、各属性項目の属性データに対するアカウント（ユーザ）の興味度を算出する。例えば、属性データに対しユーザが興味を示しているか（ポジティブか）、または、興味を示していないか（ネガティブか）に応じて、興味度を－１．０～＋１．０（ネガティブ～ポジティブ）に設定する。
例えば、図１４の例では、投稿情報から時計及び鞄の属性項目及び属性データが抽出され、その時計及び鞄についての投稿情報のテキスト（例えば「買ってよかった！」など）のキーワードや文脈解析から、ポジティブ（肯定的）な内容の投稿であると判断し、興味度を１．０とする。また、投稿情報から車の属性項目及び属性データが抽出され、その車についての投稿情報のテキスト（例えば「まあまあかな」など）のキーワードや文脈解析から、ニュートラル（肯定的でも否定的でもない）な内容の投稿であると判断し、興味度を０．５とする。また、投稿情報から訪問場所（エリア＃８）の属性項目及び属性データが抽出され、その訪問場所についての投稿情報のテキスト（例えば「また行きたいとは思わない」など）のキーワードや文脈解析から、ネガティブ（否定的）な内容の投稿であると判断し、興味度を－０．５とする。
図１５は、本実施の形態に係るフィジカル属性抽出処理の具体例を示している。図１５では、実施の形態１の図８と比べて、興味度分析（Ｓ３０６）が追加されており、その他は実施の形態１と同様である。
すなわち、本実施の形態では、取得した映像の人物の外観や行動からフィジカル属性情報を抽出すると（Ｓ３０１～Ｓ３０５）、フィジカル属性抽出部１０５は、抽出した属性情報の興味度を分析する（Ｓ３０６）。フィジカル属性抽出部１０５は、人物の外観や行動を分析することで、各属性項目の属性データに対する人物の興味度を算出する。例えば、サイバー属性情報と同様に、属性データに対し人物が興味を示しているか否かに応じて興味度を－１．０～＋１．０に設定する。
例えば、図１６の例では、人物の映像から時計の属性項目及び属性データが抽出され、人物の画像解析から人物が時計を身に付けていることが検出された場合、その時計に対しポジティブであると判断し、興味度を１．０とする。また、人物の映像から鞄（ブランドＡ）の属性項目及び属性データが抽出され、人物の行動分析から人物が店内を見回したが未購入であることが検出された場合、その鞄に対しニュートラルであると判断し、興味度を０．５とする。また、人物の映像から靴の属性項目及び属性データが抽出され、人物の行動分析から人物が商品を手に取り吟味していたことが検出された場合、その靴に対しポジティブに近いと判断し、興味度を０．８とする。
その後、本実施の形態では、属性一致度算出部１０８は、それぞれの興味度を用いて属性一致度を算出する。興味度を考慮できれば、算出方法は限定されない。例えば、各属性項目で求めた項目一致度に興味度を乗算してもよいし、加算してもよい。図１４及び図１６の例では、時計の属性項目内の属性データが一致し、サイバー属性情報における興味度が１．０、フィジカル属性情報における興味度が１．０のため、時計の項目一致度を１．０×１．０×１．０＝１．０とする。また、車の属性項目内の属性データが一致し、サイバー属性情報における興味度が０．５のため、車の項目一致度を１．０×０．５＝０．５とする。さらに、実施の形態１と同様に、各項目一致度を合計した値をサイバー属性情報とフィジカル情報の属性一致度とする。また、関連属性情報出力部１０９は、比較結果を出力する際に、興味度を含めて出力してもよい。
このように、実施の形態１の構成において、さらに各属性の興味度を考慮して属性一致度を算出してもよい。これにより、さらにサイバー属性情報とフィジカル属性情報の属性一致度を人物の興味に応じて算出できるため、より適切に属性情報の比較結果を得ることができる。
また、属性一致度の算出の際に、興味度に限らずその他のパラメータを用いてもよい。例えば、サイバー属性抽出処理において、ソーシャルメディア情報からサイバー属性情報の属性項目を推定する推定精度を算出し、フィジカル属性抽出処理において、映像からフィジカル属性情報の属性項目を推定する推定精度を算出し、上記興味度と同様に、推定精度を用いて属性一致度を算出してもよい。推定精度は、画像から商品（ブランド）を認識できる精度（類似度など）である。
（実施の形態３）
以下、図面を参照して実施の形態３について説明する。本実施の形態では、実施の形態１または２に係るサイバーフィジカル人物属性照合装置において、複数のフィジカル属性情報と複数のサイバー属性情報との一致度を算出する例について説明する。
図１７及び図１８は、本実施の形態に係るサイバー属性情報及びフィジカル属性情報の具体例を示している。本実施の形態では、サイバー属性抽出部１０２は、図１７のように、複数のサイバー属性情報を１つにまとめてグループ化する。すなわち、サイバー属性抽出処理において、アカウントごとに生成したサイバー属性情報をグループに分類し、分類したグループごとにグループＩＤを割り当てる。グループは、例えば、家族やカップル、友人等である。例えば、プロフィール情報や投稿情報からアカウントのつながりを分析し、グループを判別する。
また、フィジカル属性抽出部１０５は、図１８のように、複数のフィジカル属性情報を１つにまとめてグループ化する。すなわち、フィジカル属性抽出処理において、サイバー属性情報と同様に、人物ごとに生成したフィジカル属性情報をグループに分類し、分類したグループごとにグループＩＤを割り当てる。例えば、人物の行動分析から、一定期間一緒に行動した人物を同じグループとする。
さらに、本実施の形態では、属性一致度算出部１０８は、グループごとに属性一致度を算出する。サイバー属性情報のグループとフィジカル属性情報のグループを選択し、それぞれのグループに含まれる個々の属性情報の一致度を算出する。例えば、グループ内の個々の属性情報の一致度を合計して、グループの属性情報の一致度とする。また、グループ内の個々の人物（アカウント）の関係を考慮してもよい。例えば、グループ内の人物（アカウント）が一緒に商品を購入している場合、その属性項目の興味度を高く設定してもよい。さらに、本実施の形態では、関連属性情報出力部１０９は、属性一致度が高いグループを選択し、グループ間の属性情報の比較結果を出力する。
このように、実施の形態１または２の構成において、さらに複数の属性情報の一致度を算出してもよい。これにより、顧客が家族連れやカップル等のグループの場合に、グループに合わせたサイバー属性情報を把握することができ、適切に属性情報の比較結果を得ることができる。
（実施の形態４）
以下、図面を参照して実施の形態４について説明する。本実施の形態では、実施の形態１から３に係る販売促進支援システムにおいて、さらに販売促進処理装置を備える例について説明する。
図１９は、本実施の形態に係る販売促進支援システムの構成例を示している。図１９では、実施の形態１の図２と比べて、さらに販売促進処理装置４００を備えている。販売促進処理装置４００は、サイバーフィジカル人物属性照合装置１００から出力される関連属性情報（属性情報の比較結果）に応じて、カメラ３００の映像内の人物に対する販売促進処理を実行する。販売促進処理は、例えば、店舗の人物付近に設置されたデジタルサイネージに広告やクーポンを表示する処置である。例えば、属性情報の差分情報が出力された場合、差分のブランドの商品の広告やクーポンを表示する。また、属性情報の一致情報が出力された場合、一致するブランドに関連する他の商品の広告やクーポンを表示する。
このように、実施の形態１から３の構成において、さらに販売促進処理を行うようにしてもよい。これにより、サイバー属性情報とフィジカル属性情報の比較結果に応じて、確実に実世界の人物に対して販売促進を実施することができる。
なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、店舗に限らず、その他の場所（タクシーや電車など）において、上記実施の形態を適用してもよい。
上述の実施形態における各構成は、ハードウェア又はソフトウェア、もしくはその両方によって構成され、１つのハードウェア又はソフトウェアから構成してもよいし、複数のハードウェア又はソフトウェアから構成してもよい。各装置及び各機能（処理）を、図２０に示すような、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ２１及び記憶装置であるメモリ２２を有するコンピュータ２０により実現してもよい。例えば、メモリ２２に実施形態における方法（例えばサイバーフィジカル人物属性照合装置における照合方法）を行うためのプログラムを格納し、各機能を、メモリ２２に格納されたプログラムをプロセッサ２１で実行することにより実現してもよい。
これらのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出するサイバー属性抽出手段と、
実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出するフィジカル属性抽出手段と、
前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出する算出手段と、
前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する出力手段と、
を備える、照合装置。
（付記２）
前記サイバー属性情報及び前記フィジカル属性情報は、前記実世界の店舗の販売促進に関する属性項目を含む、
付記１に記載の照合装置。
（付記３）
前記画像は、前記店舗に設置された撮像装置が撮像した画像である、
付記２に記載の照合装置。
（付記４）
前記出力手段は、前記一致度が最も高いサイバー属性情報を選択する、
付記１乃至３のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記５）
前記出力手段は、前記サイバー属性情報と前記フィジカル属性情報との差分に関する差分情報を出力する、
付記１乃至４のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記６）
前記出力手段は、前記サイバー属性情報と前記フィジカル属性情報との一致に関する一致情報を出力する、
付記１乃至５のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記７）
前記サイバー属性抽出手段は、前記ソーシャルメディア情報に含まれるプロフィール情報及び投稿情報に基づいて、前記サイバー属性情報を抽出する、
付記１乃至６のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記８）
前記サイバー属性抽出手段は、前記複数のソーシャルメディア情報を複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとにサイバー属性情報を生成する、
付記１乃至７のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記９）
前記サイバー属性抽出手段は、前記ソーシャルメディア情報に基づいて、前記サイバー属性情報に対する前記アカウントの興味度を算出し、
前記算出手段は、前記興味度を用いて前記一致度を算出する、
付記１乃至８のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記１０）
前記サイバー属性抽出手段は、前記ソーシャルメディア情報から前記サイバー属性情報の属性項目を推定する推定精度を算出し、
前記算出手段は、前記推定精度を用いて前記一致度を算出する、
付記１乃至９のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記１１）
前記フィジカル属性抽出手段は、前記画像から認識される人物の外観及び人物の行動に基づいて、前記フィジカル属性情報を抽出する、
付記１乃至１０のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記１２）
前記フィジカル属性抽出手段は、前記人物の行動に応じて、前記フィジカル属性情報を更新する、
付記１１に記載の照合装置。
（付記１３）
前記フィジカル属性抽出手段は、前記画像に基づいて、前記フィジカル属性情報に対する前記人物の興味度を算出し、
前記算出手段は、前記興味度を用いて前記一致度を算出する、
付記１乃至１２のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記１４）
前記フィジカル属性抽出手段は、前記画像から前記フィジカル属性情報の属性項目を推定する推定精度を算出し、
前記算出手段は、前記推定精度を用いて前記一致度を算出する、
付記１乃至１３のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記１５）
前記算出手段は、複数のアカウントのサイバー属性情報と、複数の人物のフィジカル属性情報との一致度を算出する、
付記１乃至１４のいずれか一項に記載の照合装置。
（付記１６）
前記サイバー属性抽出手段は、前記ソーシャルメディア情報に基づいて、グループを構成する複数のアカウントのサイバー属性情報を抽出し、
前記フィジカル属性抽出手段は、前記画像に基づいて、グループを構成する複数の人物のフィジカル属性情報を抽出し、
前記算出手段は、前記グループのサイバー属性情報と前記グループのフィジカル属性情報との一致度を算出する、
付記１５に記載の照合装置。
（付記１７）
店舗に設置された撮像装置と、照合装置とを備え、
前記照合装置は、
複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出するサイバー属性抽出手段と、
前記撮像装置が撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出するフィジカル属性抽出手段と、
前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出する算出手段と、
前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する出力手段と、
を備える、販売促進支援システム。
（付記１８）
前記サイバー属性情報及び前記フィジカル属性情報は、前記店舗の販売促進に関する属性項目を含む、
付記１７に記載の販売促進支援システム。
（付記１９）
前記出力された比較結果に応じて、前記人物に対する販売促進処理を実行する販売促進処理装置をさらに備える、
付記１７または１８に記載の販売促進支援システム。
（付記２０）
複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出し、
実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出し、
前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出し、
前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する、
照合方法。
（付記２１）
前記サイバー属性情報及び前記フィジカル属性情報は、前記実世界の店舗の販売促進に関する属性項目を含む、
付記２０に記載の照合方法。
（付記２２）
複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出し、
実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出し、
前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出し、
前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２３）
前記サイバー属性情報及び前記フィジカル属性情報は、前記実世界の店舗の販売促進に関する属性項目を含む、
付記２２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
１ 販売促進支援システム
１０ 照合装置
１１ サイバー属性抽出部
１２ フィジカル属性抽出部
１３ 算出部
１４ 出力部
２０ コンピュータ
２１ プロセッサ
２２ メモリ
１００ サイバーフィジカル人物属性照合装置
１０１ ソーシャルメディア情報取得部
１０２ サイバー属性抽出部
１０３ サイバー属性情報記憶部
１０４ カメラ映像取得部
１０５ フィジカル属性抽出部
１０６ フィジカル属性情報記憶部
１０７ イベント検出部
１０８ 属性一致度算出部
１０９ 関連属性情報出力部
２００ ソーシャルメディアシステム
３００ カメラ
４００ 販売促進処理装置

Claims (10)

  1. 複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出するサイバー属性抽出手段と、
    実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出するフィジカル属性抽出手段と、
    前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出する算出手段と、
    前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する出力手段と、
    を備える、照合装置。
  2. 前記サイバー属性情報及び前記フィジカル属性情報は、前記実世界の店舗の販売促進に関する属性項目を含む、
    請求項１に記載の照合装置。
  3. 前記画像は、前記店舗に設置された撮像装置が撮像した画像である、
    請求項２に記載の照合装置。
  4. 前記出力手段は、前記一致度が最も高いサイバー属性情報を選択する、
    請求項１乃至３のいずれか一項に記載の照合装置。
  5. 前記出力手段は、前記サイバー属性情報と前記フィジカル属性情報との差分に関する差分情報を出力する、
    請求項１乃至４のいずれか一項に記載の照合装置。
  6. 前記出力手段は、前記サイバー属性情報と前記フィジカル属性情報との一致に関する一致情報を出力する、
    請求項１乃至５のいずれか一項に記載の照合装置。
  7. 前記サイバー属性抽出手段は、前記ソーシャルメディア情報に含まれるプロフィール情報及び投稿情報に基づいて、前記サイバー属性情報を抽出する、
    請求項１乃至６のいずれか一項に記載の照合装置。
  8. 店舗に設置された撮像装置と、請求項１に記載の照合装置とを備え、
    前記フィジカル属性抽出手段は、前記撮像装置が撮像した画像に基づいて、前記フィジカル属性情報を抽出する、
    販売促進支援システム。
  9. 照合装置によって実行される照合方法であって、
    複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出し、
    実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出し、
    前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出し、
    前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する、
    照合方法。
  10. 複数のアカウントのソーシャルメディア情報に基づいて、前記複数のアカウントのサイバー空間における人物属性である複数のサイバー属性情報を抽出し、
    実世界を撮像した画像に基づいて、前記画像内の人物のフィジカル空間における人物属性であるフィジカル属性情報を抽出し、
    前記抽出した複数のサイバー属性情報と前記抽出したフィジカル属性情報との一致度を算出し、
    前記複数のサイバー属性情報のうち前記一致度に基づいて選択されるサイバー属性情報と前記フィジカル属性情報とを比較し、前記比較した結果を出力する、
    処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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