JP7468122B2 - 情報提案装置、情報提案方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提案装置、情報提案方法、およびプログラムに関する。

小売店などの店舗において、ユーザが購入しようとする商品を用いたレシピを提案する技術が知られている。

例えば、特許文献１には、買い物客にとって利用価値の高い情報提供が可能な情報提供装置が記載されている。

特開２０１２－１６８８３６号公報

ユーザごとに商品の嗜好は異なる。そのため、ユーザの嗜好に応じたレシピを提案することのできる技術が望まれている。

本発明は、ユーザの嗜好に応じた情報を提案することができ、ユーザに寄り添った、パーソナライズな購入体験を提供することのできる情報提案装置、情報提案方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る情報提案装置は、ユーザの商品に対する視線の移動履歴および前記ユーザの商品の購入履歴を取得する取得部と、前記移動履歴と前記購入履歴とに基づいて、前記ユーザの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出する算出部と、前記嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する提案部と、を備える。

本発明の一態様に係る情報提案方法は、ユーザの商品に対する視線の移動履歴および前記ユーザの商品の購入履歴を取得するステップと、前記移動履歴と前記購入履歴とに基づいて、前記ユーザの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出するステップと、前記嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案するステップと、を含む。

本発明の一態様に係るプログラムは、ユーザの商品に対する視線の移動履歴および前記ユーザの商品の購入履歴を取得するステップと、前記移動履歴と前記購入履歴とに基づいて、前記ユーザの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出するステップと、前記嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案するステップと、をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、ユーザの嗜好に応じた情報を提案することができ、ユーザに寄り添った、パーソナライズな購入体験を提供することができる。

図１は、第１実施形態に係る情報提案システムの構成例を示す図である。 図２は、第１実施形態に係る情報提案装置の構成例を示すブロック図である。 図３は、第１実施形態に係る情報提案装置の設置例を示す図である。 図４は、第１実施形態に係るサーバ装置の構成例を示すブロック図である。 図５は、第１実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６Ａは、累積注視時間に基づいて、嗜好度を算出する方法を説明するための図である。 図６Ｂは、注視した買い物回数に基づいて嗜好度を算出する方法を説明するための図である。 図６Ｃは、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合に基づいて嗜好度を算出する方法を説明するための図である。 図６Ｄは、注視度を算出する方法を説明するための図である。 図６Ｅは、注視度と、買い物回数との関係を示す図である。 図７は、レシピ表示画面の一例を示す図である。 図８は、レシピ詳細画面の一例を示す図である。 図９は、第２実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、第３実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、レシピ表示画面の一例を示す図である。 図１２は、第４実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１３は、第５実施形態に係る情報提案装置の構成例を示すブロック図である。 図１４は、第５実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１５は、第６実施形態に係る情報提案システムの構成例を示す図である。 図１６は、第６実施形態に係る情報提案装置の構成例を示すブロック図である。 図１７は、第６実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１８は、商品までの経路案内処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１９は、おすすめ商品表示画面の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含む。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することにより重複する説明を省略する。

［第１実施形態］
［情報提案システム］
図１を用いて、第１実施形態に係る情報提案システムの構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る情報提案システムの構成例を示す図である。

図１に示すように、情報提案システム１は、情報提案装置１００と、サーバ装置２００と、を含む。情報提案装置１００と、サーバ装置２００とは、例えば、無線のネットワークＮを介して通信可能に接続されている。情報提案システム１には、複数台の情報提案装置１００と、複数台のサーバ装置２００とが含まれてよい。

情報提案装置１００は、ユーザに対して各種のレシピを提案する処理を実行する。情報提案装置１００は、ユーザの商品に対する視線の移動履歴を含む視線履歴情報およびユーザの商品の購入履歴を含む購入履歴情報に基づいて、ユーザにレシピを提案する。サーバ装置２００は、複数のユーザの視線履歴情報と、購入履歴情報とを記憶している。情報提案装置１００と、サーバ装置２００とは、ユーザのレシピに関する各種の情報を送受信する。

［情報提案装置］
図２と、図３とを用いて、第１実施形態に係る情報提案装置の構成について説明する。図２は、第１実施形態に係る情報提案装置の構成例を示すブロック図である。図３は、第１実施形態に係る情報提案装置の設置例を示す図である。

図２に示すように、情報提案装置１００は、カメラ１１０と、操作部１２０と、表示部１３０と、通信部１４０と、記憶部１５０と、制御部１６０と、を備える。図３に示すように、情報提案装置１００は、例えば、ショッピングカートＣに配置される。情報提案装置１００は、ショッピングカートＣ内の商品と、ユーザＵとを撮影可能に配置されている。情報提案装置１００は、例えば、買い物客であるユーザＵの視線履歴情報と購入履歴情報とに基づいてレシピを提案する。情報提案装置１００は、例えば、店舗で商品を購入するまでの間に一時的に商品を入れておく買い物かごなどに設置されていてもよい。

カメラ１１０は、各種の被写体を撮影する。カメラ１１０は、例えば、ユーザＵが購入予定の商品を撮影する。購入予定の商品は、例えば、ショッピングカートＣ内の商品である。カメラ１１０は、例えば、ユーザＵの顔を撮影する。カメラ１１０は、例えば、ユーザＵの服装などを撮影する。カメラ１１０は、例えば、複数台含む、複数台のカメラ１１０でショッピングカートＣ内の商品と、ユーザＵとを撮影してもよい。

操作部１２０は、情報提案装置１００に対する各種の操作を受け付ける。操作部１２０は、例えば、提案されたレシピをユーザＵが選択する操作を受け付ける。操作部１２０は、例えば、レシピの詳細を表示するための操作や、提案されたレシピを非表示にするための操作を受け付ける。操作部１２０は、例えば、好きな食べ物、嫌いな食べ物、およびアレルギーのある食べ物などをユーザＵが入力する操作を受け付ける。操作部１２０は、例えば、ユーザＵの自炊の頻度、および料理のスキルなどを示す自炊度をユーザＵが入力する操作を受け付ける。操作部１２０は、例えば、ボタン、スイッチ、タッチパネルで実現することができる。

表示部１３０は、各種の映像を表示する。表示部１３０は、例えば、レシピを表示する。表示部１３０は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイを含むディスプレイである。操作部１２０がタッチパネルを含む場合、表示部１３０と、タッチパネルとは、一体に構成される。

通信部１４０は、ネットワークＮを介して、サーバ装置２００といった外部の装置と無線通信する。通信部１４０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。ネットワークＮは、インターネットまたは電話回線網などの公衆通信網であってもよい。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）などの限られた領域内（例えば、店舗内）に設けられた通信網であってもよい。

記憶部１５０は、各種の情報を記憶する。記憶部１５０は、例えば、各種のプログラムや設定などを記憶する。記憶部１５０は、例えば、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、または、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。また、記憶部１５０が記憶する情報は、視線履歴情報１５１と、購入履歴情報１５２と、レシピ情報１５３と、を含む。

視線履歴情報１５１は、ユーザＵの商品に対する視線の履歴に関する情報を含む。視線履歴情報１５１は、ユーザＵの商品へ向けられた視線の移動履歴に関する情報を含む。視線履歴情報１５１は、例えば、ユーザＵが所定の商品（例えば、商品Ａ）に対して注視していた時間に関する情報を含む。視線履歴情報１５１は、例えば、ユーザＵが商品Ａを所定時間以上注視していた回数に関する情報を含む。視線履歴情報１５１は、例えば、ユーザＵの商品Ａに対する累積注視時間に関する情報を含む。

購入履歴情報１５２は、ユーザＵの商品の購入履歴に関する情報を含む。購入履歴情報１５２は、例えば、ユーザＵの商品Ａの購入回数に関する情報を含む。購入履歴情報１５２は、例えば、ユーザＵの商品Ａの購入個数に関する情報を含む。購入履歴情報１５２は、例えば、ユーザＵが購入した商品の価格に関する情報を含む。

レシピ情報１５３は、レシピに関する各種の情報を含む。レシピ情報１５３は、例えば、必要な食材、および調味料などに関する情報を含む。レシピ情報１５３は、例えば、調理器具、および調理工程などに関する情報を含む。

視線履歴情報１５１と、購入履歴情報１５２とは、通信部１４０を介して、例えば、ユーザＵが所有するスマートフォンなどの端末装置に記憶されてもよい。

制御部１６０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、図示しない記憶部に記憶されたプログラム（例えば、本発明に係るプログラム）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１６０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。制御部１６０は、ソフトウェアと、ハードウェアとの組み合わせで実現されてもよい。

制御部１６０は、取得部１６１と、算出部１６２と、提案部１６３と、視線検出部１６４と、商品認識部１６５と、ユーザ認識部１６６と、を備える。

取得部１６１は、各種の情報を取得する。取得部１６１は、記憶部１５０からユーザＵの商品に対する視線の移動履歴を含む視線履歴情報１５１を取得する。取得部１６１は、記憶部１５０からユーザＵの商品の購入履歴を含む購入履歴情報を取得する購入履歴情報１５２を取得する。取得部１６１は、記憶部１５０からレシピ情報１５３を取得する。取得部１６１は、通信部１４０を介して、サーバ装置２００から視線履歴情報、購入履歴情報、レシピ情報を取得してもよい。

算出部１６２は、各種の情報を算出する。算出部１６２は、視線履歴情報と購入履歴情報とに基づいて、ユーザＵの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出する。算出部１６２は、例えば、視線履歴情報に基づいて、注視していた時間が長い商品ほど嗜好度を高く算出する。算出部１６２は、例えば、視線履歴情報に基づいて、注視した回数が多い商品ほど嗜好度を高く算出する。算出部１６２は、例えば、購入履歴情報に基づいて、購入回数の多い商品ほど嗜好度を高く算出する。算出部１６２は、例えば、「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、「６」、「７」、「８」、「９」、「１０」などのように１０段階の数値で嗜好度を算出する。この場合、数値が高いほど商品に対する嗜好度が高いことを意味する。例えば、嗜好度が「５」を超えている商品は、ユーザＵの好む商品であり、嗜好度が「５」を下回っている商品は、ユーザＵの好まない商品であることを意味する。算出部１６２は、例えば、「好き」、「普通」、「嫌い」といった数値とは異なる方法で嗜好度を算出してもよい。

算出部１６２は、視線検出部１６４が検出した買い物中の商品に対するユーザＵの視線に基づいて、関心度を算出する。算出部１６２は、例えば、注視していた時間が長い商品ほど関心度を高く算出する。算出部１６２は、注視した回数が多い商品ほど関心度を高く算出する。算出部１６２は、例えば、「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、「６」、「７」、「８」、「９」、「１０」などのように１０段階の数値で関心度を算出する。この場合、数値が高いほど商品に対する関心度が高いことを意味する。例えば、関心度が「５」を超えている商品は、ユーザＵの関心がある商品であり、関心度が「５」を下回っている商品は、ユーザＵの関心のない商品であることを意味する。算出部１６２は、例えば、「興味あり」、「普通」、「興味なし」といった数値とは異なる方法で関心度を算出してもよい。

算出部１６２は、例えば、季節および気温ごとのユーザの嗜好度および関心度を算出してよい。算出部１６２は、例えば、同一の商品について、春、夏、秋、および冬における嗜好度および関心度を算出してもよい。算出部１６２は、例えば、同一の商品について、気温が１０℃、１５℃、２０℃、および２５℃における嗜好度および関心度を算出しもよい。言い換えれば、算出部１６２は、同一の商品について、季節および気温の変化に対する嗜好度および関心度の変化を算出してもよい。

算出部１６２は、購入履歴情報に基づいて、所定期間内の商品の購入価格の代表値を算出する。代表値としては、例えば、平均値、中央値、最頻値、最高値、最低値などの統計値が例示される。算出部１６２は、購入履歴情報に基づいて、所定期間内の各商品の総購入価格を算出する。算出部１６２は、購入履歴情報に基づいて、所定期間内の各商品の購入回数を算出する。

提案部１６３は、各種の情報を提案する。提案部１６３は、例えば、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品と、関心度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、商品認識部１６５が認識した少なくとも１つの商品と、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、商品認識部１６５が認識した少なくとも１つの商品と、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品と、関心度が所定以上の少なくとも１つの商品とを用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、嗜好度が所定以上の商品のうち、販売価格が代表値よりも低い少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。提案部１６３は、視線履歴情報及び購入履歴情報が無い場合には予め設定された一般的なレシピ（例えば、カレー）を提案してもよいし、レシピを提案しなくてもよい。提案部１６３は、ユーザＵが操作部に好きな食べ物、嫌いな食べ物、およびアレルギーのある食べ物を入力している場合には、ユーザが入力した食べ物に応じたレシピを提案するようにしてもよい。提案部１６３は、ユーザＵが操作部１２０に自炊度を入力している場合には、自炊度に応じて提案するレシピを変更してもよい。

視線検出部１６４は、ユーザＵの視線を検出する。視線検出部１６４は、例えば、カメラ１１０が撮影したユーザＵの顔の画像データに基づいて、ユーザＵの視線の方向を検出する。視線検出部１６４は、ユーザＵが所定の商品を注視していることを検出する。視線検出部１６４は、ユーザＵが所定の商品を注視した時間を検出する。視線検出部１６４は、例えば、店舗内に設置されたカメラで撮影されたユーザＵと、商品との画像データに基づいて、ユーザＵの視線を検出してもよい。視線検出部１６４は、検出した各種の情報を記憶部１５０に視線履歴情報１５１として記憶する。

商品認識部１６５は、各種の商品を認識する。商品認識部１６５は、例えば、カメラ１１０が撮影したユーザＵの購入予定商品の画像データに対して、図示しない辞書データを用いた物体認識処理を実行して、ユーザＵの購入予定の商品を認識する。商品認識部１６５は、例えば、ユーザＵが購入した商品の履歴に関する情報を記憶部１５０に購入履歴情報１５２として記憶する。購入履歴情報１５２は、例えば、商品の精算の際に用いられるＰＯＳ（Point Of Sale）端末装置などから取得するようにしてもよい。

ユーザ認識部１６６は、情報提案装置１００を使用するユーザＵを認識する。ユーザ認識部１６６は、例えば、ユーザＵから操作部１２０で受け付けた所定の操作（例えば、パスワードの入力）に基づいて、ユーザＵを認識する。ユーザ認識部１６６は、例えば、カメラ１１０が取得したユーザＵの顔の画像データに基づいて、周知の顔認証処理を実行して、ユーザＵを認識してもよい。ユーザ認識部１６６は、例えば、通信部１４０でユーザＵの端末装置またはＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）などから受け付けた識別情報に基づいて、ユーザＵを認識してもよい。

［サーバ装置］
図４を用いて、第１実施形態に係るサーバ装置の構成について説明する。図４は、第１実施形態に係るサーバ装置の構成例を示すブロック図である。

図４に示すように、サーバ装置２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０と、を備える。

通信部２１０は、ネットワークＮを介して、情報提案装置１００といった外部の装置と無線通信する。通信部１４０は、例えば、ＮＩＣなどによって実現される。

記憶部２２０は、各種の情報を記憶する。記憶部２２０は、例えば、各種のプログラムや設定などを記憶する。記憶部２２０は、例えば、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、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。また、記憶部２２０は、視線履歴情報データベース２２１と、購入履歴情報データベース２２２と、レシピ情報２２３と、を含む。

視線履歴情報データベース２２１は、複数のユーザの商品に対する視線の履歴に関する情報を含む。視線履歴情報データベース２２１は、例えば、複数のユーザの商品への視線の移動履歴に関する情報を含む。視線履歴情報データベース２２１は、例えば、複数のユーザが商品Ａに対して注視していた時間に関する情報を含む。視線履歴情報データベース２２１は、例えば、複数のユーザが商品Ａを所定時間以上注視していた回数に関する情報を含む。視線履歴情報データベース２２１は、例えば、複数のユーザの商品Ａに対する累積注視時間に関する情報を含む。

購入履歴情報データベース２２２は、複数のユーザの商品の購入履歴に関する情報を含む。購入履歴情報データベース２２２は、例えば、複数のユーザの商品の購入回数に関する情報を含む。購入履歴情報データベース２２２は、例えば、複数のユーザの商品Ａの購入個数に関する情報を含む。

レシピ情報２２３は、レシピに関する各種の情報を含む。レシピ情報２２３は、例えば、必要な食材、および調味料などに関する情報を含む。レシピ情報２２３は、例えば、調理器具、および調理工程などに関する情報を含む。

制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、図示しない記憶部に記憶されたプログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。制御部２３０は、ソフトウェアと、ハードウェアとの組み合わせで実現されてもよい。

制御部２３０は、通信部２１０を介して、情報提案装置１００からユーザＵの視線履歴情報１５１と、購入履歴情報１５２とを取得する。制御部２３０は、視線履歴情報１５１を視線履歴情報データベース２２１に記憶する。制御部２３０は、購入履歴情報１５２を購入履歴情報データベース２２２に記憶する。制御部２３０は、通信部２１０を介して、複数のユーザの視線履歴情報と購入履歴情報とを取得する。制御部２３０は、複数のユーザの視線履歴情報を視線履歴情報データベース２２１に記憶する。制御部２３０は、複数のユーザの購入履歴情報を購入履歴情報データベース２２２に記憶する。

制御部２３０は、視線履歴情報データベース２２１から所定のユーザの視線履歴情報を取得する。制御部２３０は、購入履歴情報データベース２２２から所定のユーザの購入履歴情報を取得する。

制御部２３０は、所定のユーザの視線履歴情報および購入履歴情報に基づいて、特定の商品に対する嗜好度を算出する。制御部２３０は、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。すなわち、制御部２３０は、情報提案装置１００の制御部１６０と同様の機能を有している。そのため、本実施形態では、ユーザに対してレシピを提案する処理を情報提案装置１００で実行してもよいし、サーバ装置２００で実行してもよい。以下では、情報提案装置１００が各処理を実行するものとして説明するが、各処理はサーバ装置２００が実行してもよい。

［第１実施形態の処理］
図５を用いて、第１実施形態に係るレシピ提案処理について説明する。図５は、第１実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。

制御部１６０は、ユーザＵを認識する（ステップＳ１００）。具体的には、ユーザ認識部１６６は、ユーザＵからの所定の操作に基づいて、ユーザＵを認識する。そして、ステップＳ１１０に進む。

制御部１６０は、視線履歴情報および購入履歴情報を取得する（ステップＳ１１０）。具体的には、取得部１６１は、ユーザ認識部１６６により認識されたユーザＵの視線履歴情報および購入履歴情報を取得する。そして、ステップＳ１２０に進む。

制御部１６０は、ユーザＵの嗜好度を算出する（ステップＳ１２０）。具体的には、算出部１６２は、取得部１６１により取得された視線履歴情報および購入履歴情報に基づいて、ユーザＵの嗜好度を算出する。算出部１６２は、例えば、所定の商品に対する累積注視時間、注視した買い物回数、所定期間の買い物回数における商品を注視したことのある買い物回数の割合に基づいて、嗜好度を算出する。

図６Ａは、累積注視時間に基づいて、嗜好度を算出する方法を説明するための図である。図６Ａに示すように、算出部１６２は、所定の商品の累積注視時間に基づいて、商品の嗜好度を算出する。算出部１６２は、例えば、累積注視時間が「ｔ１以上ｔ２未満」である商品の嗜好度を「ａ１」と算出する。算出部１６２は、例えば、累積注視時間が「ｔ２以上ｔ３未満」である商品の嗜好度を「ａ２」と算出する。算出部１６２は、例えば、累積注視時間が「ｔ３以上ｔ４未満」である商品の嗜好度を「ａ３」と算出する。図６Ａでは、累積注視時間をｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４のように概念的に示しているが、実際には累積注視時間は数値で示される。また、図６Ａでは、嗜好度をａ１、ａ２、ａ３のように概念的に示しているが、実際には嗜好度は数値で示される。この場合、ａ１、ａ２、ａ３の順に大きな数値となる。すなわち、算出部１６２は、累積注視時間が長いほど嗜好度を高く算出する。

図６Ｂは、注視した買い物回数に基づいて嗜好度を算出する方法を説明するための図である。図６Ｂに示すように、算出部１６２は、注視した買い物回数に基づいて、商品の嗜好度を算出する。図６Ｂに示す注視した買い物回数は、例えば、買い物において、１回でもその商品を注視した場合に、１カウントして算出している。算出部１６２は、例えば、注視した買い物回数が「ｘ１」回である商品の嗜好度を「ａ１１」と算出する。算出部１６２は、例えば、注視した買い物回数が「ｘ２」回である場合の商品の嗜好度を「ａ１２」と算出する。算出部１６２は、例えば、注視した買い物回数が「ｘ３」回である場合の嗜好度を「ａ１３」と算出する。図６Ｂでは、注視した買い物回数をｘ１、ｘ２、ｘ３のように概念的に示しているが、実際には注視した買い物回数は数値で示される。具体的には、ｘ１、ｘ２、ｘ３の順に大きな数値となる。また、図６Ｂでは、嗜好度をａ１１、ａ１２、ａ１３のように概念的に示しているが、実際には嗜好度は数値で示される。この場合、ａ１１、ａ１２、ａ１３の順に大きな数値となる。すなわち、算出部１６２は、注視した買い物回数が多いほど嗜好度を高く算出する。

図６Ｃは、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合に基づいて嗜好度を算出する方法を説明するための図である。図６Ｃに示すように、算出部１６２は、所定の買い物回数（例えば、ｙ回）における注視した買い物回数（例えば、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３）の割合に基づいて、商品の嗜好度を算出する。注視した買い物回数のカウントの方法は、図６Ｂの場合と同様である。算出部１６２は、例えば、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合が「ｘ１１／ｙ」である場合の嗜好度を「ａ２１」と算出する。算出部１６２は、例えば、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合が「ｘ１２／ｙ」である場合の嗜好度を「ａ２２」と算出する。算出部１６２は、例えば、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合が「ｘ１３／ｙ」である場合の嗜好度を「ａ２３」と算出する。図６Ｃでは、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合をｘ１１／ｙ、ｘ１２／ｙ、ｘ１３／ｙのように概念的に示しているが、実際には所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合は数値で示される。具体的には、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３の順に大きな数値となる場合、ｘ１１／ｙ、ｘ１２／ｙ、ｘ１３／ｙの順に大きな数値となる。また、図６Ｃでは、嗜好度をａ２１、ａ２２、ａ２３のように概念的に示しているが、実際には嗜好度は数値で示される。この場合、ａ２１、ａ２２、ａ２３の順に大きな数値となる。すなわち、算出部１６２は、所定の買い物回数における注視した買い物回数の割合が大きいほど嗜好度を高く算出する。

算出部１６２は、例えば、所定の商品に対する注視時間と、注視した買い物回数と組み合わせて嗜好度を算出してもよい。この場合、算出部１６２は、例えば、注視時間に応じて注視時間の度合いを示す注視度を算出すればよい。

図６Ｄは、注視度を算出する方法を説明するための図である。図６Ｄに示すように、算出部１６２は、所定の商品に対する注視時間に基づいて、注視度を算出する。算出部１６２は、例えば、注視時間が「ｔ１１以上ｔ１２未満」である場合の注視度を「ｂ１」と算出する。算出部１６２は、例えば、注視時間が「ｔ１２以上ｔ１３未満」である場合の注視度を「ｂ２」と算出する。算出部１６２は、例えば、注視時間が「ｔ１３以上ｔ１４未満」である場合の注視度を「ｂ３」と算出する。図６Ｄでは、注視時間をｔ１１、ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４のように概念的に示しているが、実際には注視時間は数値で示される。具体的には、ｔ１１以上ｔ１２未満、ｔ１２以上ｔ１１３未満、ｔ１３以上ｔ１４未満の順に大きな数値となる。また、図６Ｄでは、注視度をｂ１、ｂ２、ｂ３のように概念的に示しているが、実際には注視度は数値で示される。この場合、ｂ１、ｂ２、ｂ３の順に大きな数値となる。すなわち、算出部１６２は、注視時間が長いほど注視度を高く算出する。

図６Ｅは、注視度と、買い物回数との関係を示す図である。図６Ｅに示すように、所定の商品に対する注視度が「ｂ１」であった買い物回数が「ｃ１」、注視度が「ｂ２」であった買い物回数が「ｃ２」、注視度が「ｂ３」であった買い物回数が「ｃ３」であったとする。図６Ｅでは、買い物回数は、ｃ１、ｃ２、ｃ３のように概念的に示しているが、実際には数値で示される。図６Ｅに示す例の場合、算出部１６２は、所定の商品の嗜好度を、「ｂ１×ｃ１＋ｂ２×ｃ２＋ｂ３×ｃ３＋・・・」と算出する。

また、算出部１６２は、ユーザＵが実際に商品を購入したか否かに基づいて、嗜好度を算出してもよい。具体的には、算出部１６２は、商品が購入された場合には、視線履歴情報に基づいて算出された嗜好度に対して、重みを付けてもよい。例えば、ある商品の視線履歴情報に基づいて算出された嗜好度が「ｄ」であるものとする。この場合、算出部１６２は、例えば、商品が購入された場合には、嗜好度を「ｄ＋ｆ」と算出する。算出部１６２は、例えば、商品が購入された場合には、嗜好度を「ｄ×ｅ」と算出する。ｄ、ｆ、ｅは、実際には数値で示される。ｆとｅとは、購入加算係数と呼ぶこともある。購入加算係数は、それぞれ、「ｄ＋ｆ」と、「ｄ×ｅ」とがｄよりも大きくなる数値であれば特に制限はない。

図５に戻る。制御部１６０は、算出された嗜好度に基づいてレシピを提案する（ステップＳ１３０）。具体的には、提案部１６３は、レシピ情報１５３に基づいて、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、表示部１３０にレシピを表示させる。

図７は、提案部１６３が提案するレシピ表示画面の一例を示す図である。図７に示すように、レシピ表示画面３００は、合計金額表示領域３１０と、購入履歴表示領域３２０と、レシピ表示領域３３０と、を含む。

合計金額表示領域３１０は、ユーザＵが購入しようとしている商品の合計金額を示す領域である。合計金額表示領域３１０には、例えば、ショッピングカートＣ内の商品の合計金額が表示される。

購入履歴表示領域３２０は、ユーザＵの商品の購入履歴を示す領域である。購入履歴表示領域３２０は、買い物をした日付ごとに購入品が表示される購入品表示領域３２１（３２１ａ、３２１ｂ、３２１ｃ、・・・）を含む。購入品表示領域３２１ａには、２０２０年４月１０日に購入した購入品の一覧が表示される。購入品表示領域３２１ｂには、２０２０年４月５日に購入した購入品の一覧が表示される。購入品表示領域３２１ｃには、２０２０年４月１日に購入した購入品の一覧が表示される。

レシピ表示領域３３０は、レシピが表示される領域である。レシピ表示領域３３０は、レシピごとにレシピ概要表示領域３３１（３３１ａ、３３１ｂ・・・）と、レシピ画像表示領域３３２（３３２ａ、３３２ｂ、・・・）と、を含む。

レシピ概要表示領域３３１ａは、レシピＡの概要が表示される領域である。例えば、レシピ概要表示領域３３１ａには、レシピＡをつくるために必要な材料に関する情報や、材料をそろえるために必要な金額に関する情報が表示される。レシピ画像表示領域３３２ａには、レシピＡの画像が表示される領域である。同様に、レシピ概要表示領域３３１ｂは、レシピＢの概要が表示される領域であり、レシピ画像表示領域３３２ｂは、レシピＢの画像が表示される領域である。

図５に戻る。制御部１６０は、ユーザＵによってレシピが選択されたか否かを判定する（ステップＳ１４０）。具体的には、提案部１６３は、ユーザＵによって操作部１２０を介して、ステップＳ１３０で表示されたレシピのいずれかが選択されたか否かを判定する。レシピが選択されたと判定された場合（ステップＳ１４０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１５０に進む。レシピが選択されていないと判定された場合（ステップＳ１４０；Ｎｏ）、ステップＳ１６０に進む。

ステップＳ１４０でＹｅｓと判定された場合、制御部１６０は、選択されたレシピの詳細を表示部１３０に表示する（ステップＳ１５０）。具体的には、提案部１６３は、選択されたレシピの詳細を表示部１３０に表示する。

図８は、レシピ詳細画面の一例を示す図である。レシピ詳細画面４００は、レシピ名表示領域４１０と、レシピ画像表示領域４２０と、材料表示領域４３０と、調理工程表示領域４４０と、を含む。

レシピ名表示領域４１０は、レシピ名と、レシピをつくるための材料をそろえるために必要な金額などが表示される領域である。

レシピ画像表示領域４２０は、選択されたレシピの画像が表示される領域である。図８に示す例では、レシピ画像表示領域４２０には、「家庭の味、ほくほく肉じゃが」の写真が表示される。

材料表示領域４３０は、選択されたレシピをつくるために必要な材料の詳細が表示される。具体的には、材料表示領域４３０には、牛肉、ジャガイモ、砂糖など調味料を含む材料が分量とともに表示される。

調理工程表示領域４４０は、選択されたレシピの調理工程の詳細が表示される。調理工程表示領域４４０には、例えば、第１調理工程、第２調理工程といったように選択されたレシピの工程が詳細に表示される。図８では、調理工程表示領域４４０には、第１調理工程、および第２調理工程といいたように概念的に示されているが、実際には具体的な工程が示される。

図５に戻る。制御部１６０は、レシピ提案処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６０）。具体的には、制御部１６０は、レシピ提案処理を終了する操作を受け付けた場合、および電源をオフする操作を受け付けた場合に、レシピ提案処理を終了すると判定する。レシピ提案処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、図５の処理を終了する。レシピ提案処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、ステップＳ１３０に進む。

上述のとおり、第１実施形態は、ユーザＵの視線履歴情報および購入履歴情報に基づいて、ユーザＵにレシピを提案する。これにより、第１実施形態は、ユーザＵの嗜好度の高い商品を用いたレシピを提案することができる。

なお、ステップＳ１００において、ユーザ認識部１６６は、ユーザＵに加えて、複数のユーザを認識する処理を実行してもよい。ユーザ認識部１６６は、ユーザＵを認識した方法と同様の方法で、複数のユーザを認識してもよい。これにより、例えば、サーバ装置２００に、各ユーザの視線の履歴に関する情報と、購入履歴に関する情報とが記憶されていれば、各ユーザの嗜好度を算出することができる。これにより、例えば、友人同士が集まって調理をする場合において、各ユーザの嗜好度に応じたレシピを提案することができる。

［第２実施形態の処理］
図９を用いて、第２実施形態に係るレシピ提案処理について説明する。図９は、第２実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。第２実施形態に係る情報提案装置の構成は、図２に図示の情報提案装置１００と同一の構成なので、説明を省略する。

ステップＳ２００～ステップＳ２２０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１００～ステップＳ１２０の処理と同一なので、説明を省略する。

制御部１６０は、商品に対する視線を検出する（ステップＳ２３０）。具体的には、視線検出部１６４は、ユーザＵの顔の画像データに基づいて、リアルタイムのユーザＵの商品に対する視線を検出する。そして、ステップＳ２４０に進む。

制御部１６０は、ユーザＵの商品に対する関心度を算出する（ステップＳ２４０）。具体的には、算出部１６２は、視線検出部１６４による視線の検出結果に基づいて、商品の関心度を算出する。例えば、算出部１６２は、視線検出部１６４の視線の検出結果に基づいて、商品への注視時間が長いほど関心度を高く算出する。

制御部１６０は、算出された嗜好度と関心度とに基づいてレシピを提案する（ステップＳ２５０）。具体的には、提案部１６３は、レシピ情報１５３に基づいて、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品と、関心度が所定以上の少なくとも１つの商品とを用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、表示部１３０にレシピを表示させる。そして、ステップＳ２６０に進む。

ステップＳ２６０～ステップＳ２８０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１４０～ステップＳ１６０の処理と同一なので、説明を省略する。

上述のとおり、第２実施形態は、ユーザＵの視線履歴情報および購入履歴情報に加えて、買い物をしているユーザＵの視線の動きに基づいて、ユーザＵにレシピを提案する。これにより、第２実施形態は、ユーザＵの嗜好度および関心度の高い商品を用いたレシピを提案することができる。

［第３実施形態の処理］
図１０を用いて、第３実施形態に係るレシピ提案処理について説明する。図１０は、第３実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。第３実施形態に係る情報提案装置の構成は、図２に図示の情報提案装置１００と同一の構成なので、説明を省略する。

ステップＳ３００～ステップＳ３２０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１００～ステップＳ１２０の処理と同一なので、説明を省略する。

制御部１６０は、ユーザＵの購入予定の商品を認識する（ステップＳ３３０）。具体的には、商品認識部１６５は、カメラ１１０で撮影されたショッピングカートＣに入っている商品の画像データに対して周知の物体認識処理を実行することで、ユーザＵの購入予定の商品を認識する。そして、ステップＳ３４０に進む。

制御部１６０は、算出された嗜好度と、購入予定の商品とに基づいてレシピを提案する（ステップＳ３４０）。具体的には、提案部１６３は、レシピ情報１５３に基づいて、購入予定の少なくとも１つの商品と、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品とを用いたレシピを提案する。提案部１６３は、例えば、表示部１３０にレシピを表示させる。

図１１は、提案部１６３が提案するレシピ表示画面の一例を示す図である。図１１に示すように、レシピ表示画面５００は、選択材料表示領域５１０と、レシピ件数表示領域５２０と、レシピ表示領域５３０と、を含む。

選択材料表示領域５１０は、レシピの材料として選択された材料が表示される領域である。具体的には、選択材料表示領域５１０には、嗜好度の高い商品、購入予定の商品、過去に購入した商品などから、レシピの材料として選択された商品が表示される。図１１に示す例では、嗜好性の高い商品として、「りんご」が表示されている。購入予定の商品として、「ターメリック」が表示されている。過去に購入した商品として、「小麦粉」が表示されている。

レシピ件数表示領域５２０は、選択された材料でつくることのできるレシピの件数が表示される領域である。

レシピ表示領域５３０は、レシピが表示される領域である。図１１に示す例では、レシピ表示領域５３０には、「りんご」と、「ターメリック」と、「小麦粉」とを用いたレシピが表示される。レシピ表示領域５３０は、レシピごとにレシピ概要表示領域５３１（５３１ａ、５３１ｂ・・・）と、レシピ画像表示領域５３２（５３２ａ、５３２ｂ、・・・）と、を含む。

レシピ概要表示領域５３１ａは、「リンゴたっぷりゴロゴロカレー」の概要が表示される領域である。例えば、レシピ概要表示領域５３１ａには、「リンゴたっぷりゴロゴロカレー」をつくるために必要な材料に関する情報や、材料をそろえるために必要な金額に関する情報が表示される。レシピ画像表示領域５３２ａには、「リンゴたっぷりゴロゴロカレー」の画像が表示される領域である。同様に、レシピ概要表示領域５３１ｂは、「スパイス香る、アメリカンアップルパイ」の概要が表示される領域であり、レシピ画像表示領域５３２ｂは、「スパイス香る、アメリカンアップルパイ」の画像が表示される領域である。

図１０に戻る。ステップＳ３５０～ステップＳ３７０の処理は、それぞれ、図５に示す
ステップＳ１４０～ステップＳ１６０の処理と同一の処理なので説明を省略する。

上述のとおり、第３実施形態は、ユーザＵの視線履歴情報および購入履歴情報に加えて、ユーザＵが購入しようとしている商品に基づいて、ユーザＵにレシピを提案する。これにより、第３実施形態は、ユーザＵの嗜好度が高く、かつ購入しようとしている商品を用いたレシピを提案することができる。

なお、提案部１６３は、購入履歴情報と、ステップＳ３３０で認識された購入予定の商品とに基づいて、レシピをアレンジして提案してもよい。提案部１６３は、例えば、ユーザＵが同一のメーカの商品や同一の産地の食材などを継続して買い続けている場合に、異なるメーカの商品や異なる産地の食材を用いた場合のレシピの味の変化を提供するようにしてもよい。具体的には、提案部１６３は、異なるメーカの商品や異なる産地の食材を用いた場合、味や風味などにこのような違いが生まれるという情報や、レシピがこのように広がるといった情報を提示するようにしてもよい。

［第４実施形態の処理］
図１２を用いて、第４実施形態に係るレシピ提案処理について説明する。図１２は、第４実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。第４実施形態に係る情報提案装置の構成は、図２に図示の情報提案装置１００と同一の構成なので、説明を省略する。

ステップＳ４００～ステップＳ４４０の処理は、それぞれ、図９に示すステップＳ２００～ステップＳ２４０の処理と同一の処理なので、説明を省略する。ステップＳ４５０の処理は、図１０に示すステップＳ３４０の処理と同一の処理なので、説明を省略する。

制御部１６０は、算出された嗜好度および関心度と、購入予定の商品とに基づいて、レシピを提案する（ステップＳ４６０）。具体的には、提案部１６３は、購入予定の少なくとも１つの商品と、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品と、関心度が所定以上の少なくとも１つの商品とを用いたレシピを提案する。そして、ステップＳ４７０に進む。

ステップＳ４７０～ステップＳ４９０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１４０～ステップＳ１６０の処理と同一の処理なので説明を省略する。

上述のとおり、第４実施形態は、ユーザＵの視線履歴情報、購入履歴情報、買い物をしているユーザＵの視線の動き、およびユーザＵが購入しようとしている商品に基づいて、ユーザＵにレシピを提案する。これにより、第４実施形態は、ユーザＵの嗜好度および関心度が高くかつユーザＵが購入しようとしている商品を用いたレシピを提案することができる。

［第５実施形態］
［情報提案装置］
図１３を用いて、第５実施形態に係る情報提案装置について説明する。図１３は、第５実施形態に係る情報提案装置の構成例を示すブロック図である。

図１３に示すように、情報提案装置１００Ａは、センサ１７０を備える点で、図２に示す情報提案装置１００とは異なっている。情報提案装置１００Ａは、気温を含む環境情報を加味して、ユーザＵに対してレシピを提案する。

センサ１７０は、情報提案装置１００Ａの周囲の環境情報を検出する。センサ１７０は、例えば、情報提案装置１００Ａの周囲の温度を検出する温度センサを含む。センサ１７０は、例えば、情報提案装置１００Ａの周囲の湿度を検出する湿度センサを含む。センサ１７０は、その他の環境に関する情報を取得するセンサを含み得る。

取得部１６１Ａは、センサ１７０から各種の環境情報を取得する。取得部１６１Ａは、例えば、センサ１７０から温度に関する温度情報および湿度に関する湿度情報などを取得する。取得部１６１Ａは、例えば、通信部１４０を介して、天候情報を配信している外部のサーバなどから気温情報、湿度情報、天候情報を取得してもよい。

提案部１６３Ａは、取得部１６１Ａが取得した環境情報に基づいて、レシピを提案する。提案部１６３Ａは、例えば、取得部１６１Ａが取得した環境情報と、商品の嗜好度とに基づいて、レシピを提案する。提案部１６３Ａは、例えば、取得部１６１Ａが取得した環境情報と、商品の嗜好度と、購入予定の商品とに基づいて、レシピを提案する。

［第５実施形態の処理］
図１４を用いて、第５実施形態に係るレシピ提案処理について説明する。図１４は、第５実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ５００～ステップＳ５２０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１００～ステップＳ１２０の処理と同一なので、説明を省略する。

制御部１６０Ａは、環境情報を取得する（ステップＳ５３０）。具体的には、取得部１６１Ａは、センサ１７０および外部のサーバ装置などから温度情報などのリアルタイムの環境情報を取得する。取得部１６１Ａは、調理予定時刻が予め設定されている場合には、調理予定時刻における予想環境情報を取得してもよい。そして、ステップＳ５４０に進む。

ステップＳ５４０の処理は、図１０に示すステップＳ３３０の処理と同一の処理なので、説明を省略する。

制御部１６０Ａは、算出された嗜好度と、環境情報と、購入予定の商品とに基づいて、レシピを提案する（ステップＳ５５０）。具体的には、提案部１６３Ａは、嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品と、購入予定の少なくとも１つの商品と、環境情報とに基づいて、レシピを提案する。例えば、算出部１６２は、特定の香辛料の嗜好度が所定以上でありと算出したとする。商品認識部１６５は、購入予定の商品として豆腐を認識したとする。そして、取得部１６１Ａは、気温が所定以上低いことを取得したとする。この場合、提案部１６３Ａは、ユーザＵが辛い物を好む傾向があり、購入予定の商品に豆腐が含まれ、かつ気温が低いため、例えば、「チゲ鍋」などを提案する。そして、ステップＳ５６０に進む。

ステップＳ５６０～ステップＳ５８０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１４０～ステップＳ１６０の処理と同一の処理なので説明を省略する。

上述のとおり、第５実施形態は、ユーザＵの視線履歴情報、購入履歴情報、環境情報、およびユーザＵが購入しようとしている商品に基づいて、ユーザＵにレシピを提案する。これにより、第５実施形態は、ユーザＵの嗜好度および関心度が高くかつユーザＵが購入しようとしている商品を用いた現在の気温に応じたレシピを提案することができる。

［第６実施形態］
［情報提案システム］
図１５を用いて、第６実施形態に係る情報提案システムの構成について説明する。図１５は、第６実施形態に係る情報提案システムの構成例を示す図である。

図１５に示すように、情報提案システム１Ａは、情報提案装置１００Ｂと、サーバ装置２００と、店舗サーバ装置６００と、を含む。情報提案システム１Ａは、店舗サーバ装置６００を含む点で、図１に示す情報提案システム１とは異なっている。店舗サーバ装置６００は、情報提案装置１００Ｂが使用される小売店などの店舗に配置されているサーバ装置である。店舗サーバ装置６００は、情報提案装置１００Ｂと通信可能に接続されている。

店舗サーバ装置６００は、例えば、配置されている店舗に関する各種の店舗情報を記憶している。店舗サーバ装置６００は、例えば、店舗の売り場の地図情報を記憶している。売り場の地図情報には、商品が陳列されている位置に関する商品の位置情報を含む。店舗サーバ装置６００は、商品に関する商品情報を記憶している。商品情報には、特売品に関する情報と、タイムセールに関する情報とが含まれ得る。

［情報提案装置］
図１６を用いて、第６実施形態に係る情報提案装置の構成について説明する。図１６は、第６実施形態に係る情報提案装置の構成例を示すブロック図である。

図１６に示すように、情報提案装置１００Ｂは、制御部１６０Ｂが案内部１６７を備える点で、図２に示す情報提案装置１００とは異なっている。情報提案装置１００Ｂは、購入履歴に基づいて、商品の購入価格の代表値を算出する。情報提案装置１００Ｂは、店舗で売られている商品の価格情報を取得し、購入価格の代表値よりも低い商品を用いたレシピを提案する。情報提案装置１００Ｂは、ユーザＵによって選択された商品が陳列されている位置まで、ユーザＵを案内する。以下では、情報提案装置１００Ｂは、商品の購入価格の代表値よりも低い商品を用いたレシピを提案する例を説明するが、本発明はこれに限られない。情報提案装置１００Ｂは、例えば、商品の販売価格が商品の購入価格の代表値に対して所定範囲であるレシピを提案するようにしてもよい。ここで、所定範囲は、例えば、商品の購入価格の代表値の１０％前後であるが、これに限られない。

取得部１６１Ｂは、通信部１４０を介して、店舗サーバ装置６００から店舗情報を取得する。取得部１６１Ｂは、例えば、店舗サーバ装置６００から店舗の地図情報と商品情報とを取得する。取得部１６１Ｂが取得する商品情報には、商品の価格に関する価格情報が含まれ得る。

算出部１６２Ｂは、購入履歴情報１５２に基づいて、商品ごとに購入価格の代表値を算出する。提案部１６３Ｂは、嗜好度が所定以上の商品のうち、販売価格が購入価格の代表値よりも低い少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。

提案部１６３Ｂは、取得部１６１Ｂが取得した商品情報に基づいて、おすすめの商品を提案する。提案部１６３Ｂは、例えば、タイムセールの時間の所定時間前（例えば、１０分前）になった場合には、タイムセールの商品を表示部１３０に表示する。提案部１６３Ｂは、例えば、現在時刻を計時する図示しない計時部から取得すればよい。提案部１６３Ｂは、例えば、特売品を表示部１３０に表示してもよい。提案部１６３は、例えば、嗜好度が所定以上高い商品のセール情報を表示部１３０に表示してもよい。

案内部１６７は、店舗内においてユーザＵが所望する商品が陳列されている位置まで案内する。案内部１６７は、例えば、取得部１６１Ｂにより取得された地図情報に基づいて、商品が陳列されている位置まで案内する。案内部１６７は、例えば、提案部１６３Ｂにより表示部１３０に表示された商品のうち、ユーザＵによって選択された商品の位置まで案内する。案内部１６７は、例えば、店舗の売り場の複数の地点に配置されたアクセスポイントから送信されるビーコンなどに基づいて、現在位置および商品の位置などを取得すればよい。案内部１６７は、例えば、図示しないＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信器が取得したＧＮＳＳ信号に基づいて、現在位置および商品の位置などを取得してもよい。

［第６実施形態の処理］
図１７を用いて、第６実施形態に係るレシピ提案処理について説明する。図１７は、第６実施形態のレシピ提案処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ６００～ステップＳ６２０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１００～ステップＳ１２０の処理と同一なので、説明を省略する。

制御部１６０Ｂは、商品の購入価格の代表値を算出する（ステップＳ６３０）。具体的には、算出部１６２Ｂは、購入履歴情報１５２に基づいて、商品ごとに購入価格の代表値を算出する。そして、ステップＳ６４０に進む。

制御部１６０Ｂは、商品情報を取得する（ステップＳ６４０）。具体的には、提案部１６３Ｂは、価格情報を含む商品情報を店舗サーバ装置６００から取得する。そして、ステップＳ６５０に進む。

制御部１６０Ｂは、代表値よりも価格が低い商品が有るか否かを判定する（ステップＳ６５０）。具体的には、提案部１６３Ｂは、代表値と、店舗の商品の価格を比較することで、代表値よりも価格が低い商品が有るか否かを判定する。代表値よりも価格が低い商品があると判定された場合（ステップＳ６５０；Ｙｅｓ）、ステップＳ６６０に進む。代表値よりも価格が低い商品がないと判定された場合（ステップＳ６５０；Ｎｏ）、ステップＳ６７０に進む。

ステップＳ６５０でＹｅｓと判定された場合、制御部１６０Ｂは、代表値よりも価格が低い商品を用いたレシピを提案する（ステップＳ６６０）。具体的には、提案部１６３Ｂは、代表値よりも価格が低い少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する。そして、ステップＳ６８０に進む。

ステップＳ６７０～ステップＳ７００の処理は、それぞれ、図５に図示のステップＳ１３０～ステップＳ１６０の処理と同一の処理なので、説明を省略する。

上述のとおり、第６実施形態は、ユーザＵの購入履歴情報、および価格情報に基づいて、ユーザＵにレシピを提案する。これにより、第６実施形態は、代表値よりも価格が低い商品を用いたレシピを提案することができるので、コストのかからない商品を提案することができる。

［案内処理］
図１８を用いて、商品までの経路案内処理について説明する。図１８は、商品までの経路案内処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ８００～ステップＳ８２０の処理は、それぞれ、図５に示すステップＳ１００～ステップＳ１２０の処理と同一なので、説明を省略する。

制御部１６０Ｂは、店舗情報を取得する（ステップＳ８３０）。具体的には、取得部１６１Ｂは、店舗の地図情報を含む店舗情報を店舗サーバ装置６００から取得する。そして、ステップＳ８４０に進む。

制御部１６０Ｂは、店舗で売られている商品に関する商品情報を取得する（ステップＳ８４０）。具体的には、取得部１６１Ｂは、商品の価格情報と陳列されている位置情報を含む商品情報を店舗サーバ装置６００から取得する。そして、ステップＳ８５０に進む。

制御部１６０Ｂは、おすすめ商品を表示する（ステップＳ８５０）。具体的には、提案部１６３Ｂは、商品情報に基づいて、おすすめ商品を表示部１３０に表示する。

図１９は、提案部１６３が表示するおすすめ商品表示画面の一例を示す図である。図１９に示すように、おすすめ商品表示画面７００は、おすすめ商品表示領域７１０と、経路案内開始ボタン７２０と、キャンセルボタン７３０と、を含む。

おすすめ商品表示領域７１０は、おすすめ商品が表示される領域である。おすすめ商品表示領域７１０は、説明表示領域７１１と、おすすめ商品画像表示領域７１２と、を含む。説明表示領域７１１には、おすすめ品の原産地、品名、金額、および詳細情報などが表示される。おすすめ商品画像表示領域７１２には、おすすめ品の画像が表示される。

経路案内開始ボタン７２０は、おすすめ品までの経路を表示させるためのボタンである。ユーザＵは、おすすめ品の購入を所望する場合に、経路案内開始ボタン７２０を押下すると、案内部１６７によっておすすめ品までの経路案内が開始される。

キャンセルボタン７３０は、おすすめ品の表示をキャンセルするためのボタンである。ユーザＵは、おすすめ品の購入を所望しない場合に、キャンセルボタン７３０を押下することで、提案部１６３Ｂによっておすすめ品の表示がキャンセルされる。この場合、次のおすすめ品を表示させてもよいし、おすすめ品の表示を終了してもよい。

図１８に戻る。制御部１６０Ｂは、経路案内開始が選択されたか否かを判定する（ステップＳ８６０）。経路案内開始が選択されたと判定された場合（ステップＳ８６０；Ｙｅｓ）、ステップＳ８７０に進む。経路案内開始が選択されていないと判定された場合（ステップＳ８６０；Ｎｏ）、ステップＳ８８０に進む。

ステップＳ８６０でＹｅｓと判定された場合、制御部１６０Ｂは、経路案内を開始する（ステップＳ８７０）。具体的には、案内部１６７は、表示部１３０に表示させてナビゲーションを行うことで、おすすめ商品までの経路を案内する。そして、ステップＳ８８０に進む。

制御部１６０Ｂは、経路案内処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ８８０）。具体的には、制御部１６０Ｂは、おすすめ商品がない場合、経路案内処理を終了する操作を受け付けた場合、および電源をオフする操作を受け付けた場合に、経路案内処理を終了すると判定する。経路案内処理を終了すると判定された場合（ステップＳ８８０；Ｙｅｓ）、図１８の処理を終了する。経路案内処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ８８０；Ｎｏ）、ステップＳ８５０に進む。

上述のとおり、第６実施形態は、ユーザＵが購入を所望する商品までの経路案内を実行する。これにより、ユーザＵは、おすすめされた商品の購入を消耗する場合に、迷わずに商品を購入することができる。

なお、第６実施形態では、おすすめ商品を表示して経路を案内する処理について説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、図８に示す、レシピ詳細画面４００において、レシピに必要な商品までの経路案内を実行してもよい。具体的には、レシピ詳細画面４００の材料表示領域４３０に表示された材料を選択可能とし、材料表示領域４３０において選択された商品までの経路案内を実行するようにしてもよい。

以上、本発明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。

１，１Ａ 情報提案システム
１００，１００Ａ，１００Ｂ 情報提案装置
１１０ カメラ
１２０ 操作部
１３０ 表示部
１４０，２１０ 通信部
１５０，２２０ 記憶部
１５１ 視線履歴情報
１５２ 購入履歴情報
１５３ レシピ情報
１６０，２３０ 制御部
１６１，１６１Ａ 取得部
１６２ 算出部
１６３，１６３Ａ 提案部
１６４ 視線検出部
１６５ 商品認識部
１６６ ユーザ認識部
１６７ 案内部
２００ サーバ装置
６００ 店舗サーバ装置

Claims (5)

1. ユーザの商品に対する視線の移動履歴を含む視線履歴情報および前記ユーザの商品の購入履歴を含む購入履歴情報を取得する取得部と、
   前記視線履歴情報と前記購入履歴情報とに基づいて、前記ユーザの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出する算出部と、
   前記嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案する提案部と、
   を備え、
   前記取得部は、商品の販売価格に関する価格情報を取得し、
   前記算出部は、前記購入履歴に基づいて商品の購入価格の代表値を算出し、
   前記提案部は、前記嗜好度が所定以上の商品のうち、販売価格が前記購入価格の代表値に対して所定範囲である商品を用いたレシピを提案する、
   情報提案装置。
2. 前記ユーザの商品に対する視線を検出する視線検出部を備え、
   前記算出部は、前記視線検出部が検出した視線に基づいて商品に対する興味の度合いを示す関心度を算出し、
   前記提案部は、前記嗜好度が所定以上の少なくとも１つの商品と、前記関心度が所定以上の少なくとも１つの商品とを用いたレシピを提案する、
   請求項１に記載の情報提案装置。
3. 前記ユーザの購入予定の商品を認識する商品認識部を備え
   前記提案部は、前記商品認識部が認識した少なくとも１つの商品をさらに用いたレシピを提案する、
   請求項１または２に記載の情報提案装置。
4. ユーザの商品に対する視線の移動履歴および前記ユーザの商品の購入履歴を取得するステップと、
   商品の販売価格に関する価格情報を取得するステップと、
   前記移動履歴と前記購入履歴とに基づいて、前記ユーザの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出するステップと、
   前記購入履歴に基づいて商品の購入価格の代表値を算出するステップと、
   前記嗜好度が所定以上の商品のうち、販売価格が前記購入価格の代表値に対して所定範囲内である商品の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案するステップと、
   をコンピュータが実行する、情報提案方法。
5. ユーザの商品に対する視線の移動履歴および前記ユーザの商品の購入履歴を取得するステップと、
   商品の販売価格に関する価格情報を取得するステップと、
   前記移動履歴と前記購入履歴とに基づいて、前記ユーザの商品の嗜好の度合いを示す嗜好度を算出するステップと、
   前記購入履歴に基づいて商品の購入価格の代表値を算出するステップと、
   前記嗜好度が所定以上の商品のうち、販売価格が前記購入価格の代表値に対して所定範囲内である商品の少なくとも１つの商品を用いたレシピを提案するステップと、
   をコンピュータに実行させる、プログラム。

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