JP7515963B2 - 倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラムに関する。

近年、ユーザに商品をレコメンドする技術がある。
例えば、ユーザから商品を指定するための言語データの入力を受け付けて解析し、言語データから所定のキーワードを抽出し、該キーワードまたは該キーワードと意味が類似するキーワードに基づいて、記憶部に記憶された商品のなかからユーザにレコメンドする商品を選択して商品の情報を出力する技術がある（特許文献１）。

他には、レコメンドする商品又はサービスのレビュー記事の中から、ユーザの購買動機に合致するレビュー記事を、レコメンドする商品又はサービスとセットでユーザに提示してレコメンドを行う技術がある（特許文献２）。

特開２０１９－１３９６６３号公報 特開２０１８－１４０２９号公報

しかしながら、特許文献１と２では、購買動機に繋がる商品や興味がある商品をユーザへレコメンドすることはできるが、下記の課題を解決できない。

一般に、ユーザへ商品を流通する物流会社にとっては、顧客が在庫を過剰に保有することがなく、キャッシュフローを最大に近づけてもらいたいという要望がある。この課題に応えるためには、倉庫内に預けた倉庫内商品をユーザに提案（レコメンド）して購入機会を増やしてもらう必要がある。

しかし、広告プロモーションを行えない荷主では、ユーザへの提案を十分に行えない可能性があり、また、新規顧客の開拓が必要であるとしても、既存ユーザ以外の趣味嗜好を捉えて広告する事は困難である。そこで、本発明者らは、倉庫に預けた倉庫内商品のいずれかの商品が購入された際に、他の荷主の倉庫内商品をレコメンドし合うことで、倉庫内商品同士のレコメンドの機会を増やすことが重要となることに着目した。

本発明は、これらの課題に鑑み、倉庫に預けた商品の販売を荷主に代わって支援することが可能な倉庫内商品レコメンドシステム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムであって、
複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する管理部と、
ユーザの購買履歴を取得する取得部と、
前記購買履歴を学習する学習部と、
前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する判断部と、
前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするレコメンド部と、
を備え、
前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムを提供する。

また、本発明は、前記ユーザが購入した商品に印刷物又は試供品を同梱することで、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドしてもよい。

また、本発明は、前記印刷物又は前記試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末で読み取られた場合に、
前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断する購入判断部を備えてもよい。

また、本発明は、前記購入判断部は、前記レコメンド部によるレコメンド後、所定期間内に、前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断してもよい。

また、本発明は、前記レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与するポイント付与部を備えてもよい。

また、本発明は、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、さらに、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドしてもよい。

また、本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラムであってもよい。

本発明によれば、倉庫に預けた商品を新規顧客にレコメンドすることができ、荷主に代わって、商品の販売を支援することが可能となる。

本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの概要を説明する図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの機能構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る商品管理データベースを模式的に示す図である。 本発明の実施形態に係る購買履歴データベースを模式的に示す図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムが実行する倉庫内商品レコメンド処理フローを示す図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムで設定された印刷物を説明する図である。 本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの端末における表示例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。

（基本概念／基本構成）
図１は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの概要を説明する図である。
倉庫内商品レコメンドシステム１は、倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンド装置１０と、倉庫内商品レコメンド装置１０にネットワークを介して接続された、倉庫に預かった商品を販売する販売装置２０及び倉庫に預かった商品を管理する倉庫管理装置２５と、販売装置２０にネットワークを介して接続され、商品を購入するユーザに操作される端末３０と、を含み、倉庫から発送された商品を購入したユーザに対して、倉庫で預かっている商品をレコメンドする。

倉庫内商品レコメンドシステム１において、倉庫内商品レコメンド装置１０は、本実施形態では、クラウドサーバ（ＷＥＢサーバ）であり、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）に管理される。倉庫内商品レコメンド装置１０は、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）に管理されている、異なる拠点の複数の倉庫で預かっている商品を全体的にレコメンドしてもよいし、各倉庫にそれぞれ設け、各倉庫で預かっている商品をそれぞれレコメンドしてもよい。また、荷主がレコメンドする商品を預かっている倉庫を決定してもよく、その決定に際し、システムより効果が上がりそうな倉庫を提案してもよい。

販売装置２０は、例えば、荷主に運営され、ユーザが端末３０でアクセスすることで、商品を購買可能なＥＣ（electronic commerce）マーケットを提供する。

倉庫管理装置２５は、例えば、複数の荷主（図１に示す例では、荷主Ａ、荷主Ｂ、荷主Ｃ：小売会社、小売グループ等）から、それぞれ、預かり保管され出荷される商品を管理している。

倉庫内商品レコメンドシステム１は、商品を購入したユーザの購買履歴を取得し、この購買履歴を学習（例えば、深層学習）し、購買された商品から、当該商品を購入した後に購入される商品を推測するモデルを形成する。

そして、倉庫内商品レコメンドシステム１は、学習の結果、形成されたモデルを使用し、ユーザ毎に、ある商品（図１に示す例では、荷主Ａの商品）を購入したユーザが、次にどの商品種類を購入するかを推定する。

なお、ユーザの購買履歴からユーザの購入傾向がどのようなカテゴリ（健康志向、筋トレ好き、映画好き、ラーメン好き）かを決定し、カテゴリに基づいて、次のどの商品種類を購入するかを推定してもよい。この場合、各カテゴリと商品が予め関係付けられており学習の結果、形成されたモデルを使用して、カテゴリの中から商品が選択されてよい。加えて、ユーザが特定のパターンで購入する場合（例えば、６月初旬になるとＴシャツを毎年、購入する等）、その定期的なパターンを分析する事で、次にどの商品情報を購入するか推定してもよい。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１は、推定した商品種類のうち、購入された商品を預けた荷主（図１に示す例では、荷主Ａ）以外の荷主（図１に示す例では、荷主Ｃ）が預けた商品をレコメンドする。

一般的に、ユーザに購買された商品は、納品書や領収書等の印刷物が同梱される。また、このような印刷物は、当該商品や、当該商品を包装する容器に貼付される場合もある。
本実施形態において、レコメンドは、上記印刷物に印刷するために、ある商品を購入したユーザに対して、次に購入をお勧めする商品を示す情報を決定したり、図１に示すように、ある商品を購入したユーザの端末３０に、次に購入をお勧めする商品として表示可能とする商品を示す情報を決定する処理である。

このような倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、荷主が倉庫に預けた倉庫内商品のいずれかの商品が購入された際に、この購入された商品に関連した他の荷主の倉庫内商品をレコメンドすることで、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。

（機能構成）
図２は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの機能構成を示す図である。
倉庫内商品レコメンドシステム１は、倉庫内商品レコメンド装置１０と、倉庫内商品レコメンド装置１０にネットワークを介して接続された、販売装置２０、倉庫管理装置２５及び分散管理台帳を構成する複数の格納部１００と、販売装置２０にネットワークを介して接続された端末３０を備える。なお、本実施形態では、販売装置２０や倉庫管理装置２５を倉庫内商品レコメンド装置１０とは別の装置として説明するが、販売装置２０や倉庫管理装置２５を省略し、後述する販売装置２０や倉庫管理装置２５の機能を、倉庫内商品レコメンド装置１０が備えてもよい。

（倉庫内商品レコメンド装置の機能構成）
倉庫内商品レコメンド装置１０は、管理部１１と、取得部１２と、学習部１３と、判断部１４と、レコメンド部１５と、購入判断部１６と、ポイント付与部１７と、を備える。

管理部１１は、複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する。
詳細には、管理部１１は、倉庫管理装置２５から、倉庫に搬入された商品毎に当該商品に関する情報として、荷主を示す情報、商品情報、商品種類、搬入個数を示す情報等を受け付け、商品情報に基づき、商品管理データベース（ＤＢ）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。

図３は、本発明の実施形態に係る商品管理データベースを模式的に示す図である。
商品管理ＤＢは、荷主を示す情報（図３に示す例では、Ａ，Ｂ，Ｃ等）に、後述する荷主ポイント、商品（商品情報）、商品種類（例えば、図３に示す例では、化粧品、加湿器、洋服等）を示す情報、在庫個数を示す値、後述するレコメンド回数等が対応付けられて記憶されている。

本実施形態において、商品情報として、図３に示す商品を識別する商品識別情報は一例であり、その他、商品の名称、商品の写真、商品を説明するＷｅｂページのアドレス、販売装置２０によって提供され、商品を販売するＥＣ（electronic commerce）マーケットのアドレスが含まれる。また、商品情報に含まれるＥＣマーケットのアドレスは、レコメンドされた商品のみを販売するレコメンド商品販売ページのアドレスでもよい。

商品管理ＤＢにおいて、在庫個数は、本倉庫の在庫個数と、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）の管理下にある倉庫全体での在庫個数と、が含まれる。管理部１１は、例えば、各倉庫に設けられている倉庫管理装置２５から、各倉庫の在庫個数を受け付け、集計し、集計した値を全体の在庫個数として、商品管理ＤＢに記憶する。なお、倉庫内商品レコメンド装置１０は、倉庫全体での在庫個数を省略し、本倉庫の在庫個数のみを用いて、レコメンドする商品を選択してもよい。

管理部１１は、倉庫管理装置２５から、後述する購入判断部１６が、販売装置２０や複数の荷主に、それぞれ操作される荷主サーバ（図示無し）から、あるユーザに、ある商品を指定数だけ発送する旨の発送通知を受け付けた場合、当該商品の在庫個数（１つも発送していない場合は搬入個数と同値）から指定数を減算し、商品管理ＤＢにおける当該商品の在庫個数を更新する。

すなわち、発送通知には、発送を依頼する商品を識別する商品識別情報と、発送を依頼する商品の数量を示す値、発送先を示す情報として、ユーザを識別するユーザ識別情報と、ユーザの住所等（発送先の住所）と、が含まれる。なお、発送通知には、発送先のユーザの属性（性別、職業、年齢等）や趣向（健康志向、筋トレ好き、映画好き、ラーメン好き等）を示すユーザ関連情報が含まれていてもよい。

なお、商品情報は、倉庫管理装置２５から受け付けるものに限らず、例えば、複数の荷主に、それぞれ操作される荷主サーバ（図示無し）から、送信されたものでもよい。

また、商品種類は、倉庫管理装置２５から受け付けるものに限らず、管理部１１が、外部（例えば、荷主に操作される）サーバや、商品管理ＤＢを、同様に商品識別情報を検索し、この検索結果から商品種類を特定し、商品管理ＤＢにおいて、当該商品識別情報に対応付けてもよい。また、商品種類は、図３に示す例より詳細に分類してもよいし（例えば、化粧品であれば、化粧品の種類（口紅、ファンデーション等）等）、また、より広く分類してもよい（例えば、業種（例えば、化粧品を扱う化粧品業、加湿器を扱う家電業、洋服を扱うアパレル業等）等）。

図２に戻って、取得部１２は、ユーザの購買履歴を取得する。詳細には、取得部１２は、ある荷主の荷主サーバ（図示無し）から、所定期間（例えば、１日、１月等）における、当該荷主の（全て又は特定の商品種類毎の）販売履歴を受信し、この販売履歴に基づき、購買履歴データベース（ＤＢ）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。なお、取得部１２は、発送通知に基づき、購買履歴ＤＢを生成・更新してもよい。

販売履歴には、少なくとも、購買したユーザ（商品の発送先のユーザ）を示す情報（ユーザ識別情報）、当該ユーザに購買された商品識別情報、購買された日時、当該ユーザの住所等（配送先の住所）が含まれていることが望ましい。また、販売履歴には、ユーザ関連情報が含まれていてもよい。

図４は、本発明の実施形態に係る購買履歴データベースを模式的に示す図である。
購買履歴ＤＢは、購買（倉庫から発送された）商品の商品識別情報に、商品種類、購買日時（荷主サーバや販売装置２０でユーザが購入した日時や、倉庫において発送処理をした日時等）、ユーザ識別情報、環境情報等が対応付けられている。

環境情報は、例えば、商品の配送先の地域（ユーザの住所や、住所の一部（例えば、都道府県等））や、購買日時における配送先の地域の天候を示す情報等が含まれる。

また、取得部１２は、販売履歴にユーザ関連情報が含まれていた場合には、購買履歴ＤＢにおいて、ユーザ識別情報に対応付けてもよい。

図２に戻って、学習部１３は、深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品を購入した直後に購入する商品や商品種類を推測するモデルを形成する。詳細には、学習部１３は、購買履歴ＤＢ（図４参照）に記憶されたデータを用いた深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品識別情報で識別される商品を購入した直後に購入された商品の商品識別情報や、当該商品の商品種類を推測するモデルを形成する。また、学習部１３は、重み付けとして、環境情報やユーザ関連情報を取り込んだモデルを形成してもよい。なお、深層学習は、公知の技術を用いることができる。また、学習部１３は、任意のタイミングで、再学習したモデルを形成することが可能であり、例えば、毎日の所定時間や、取得部１２が販売履歴を受信したタイミングや、発送通知を受け付けたタイミング等に、再学習したモデルを形成することが可能である。

例えば、学習部１３は、深層学習により、同一のユーザにおいて、ある荷主の商品を購入した直後に購入する、当該荷主とは異なる他の荷主の商品や商品種類を推測するモデルを形成してもよい。また、学習部１３は、購買履歴ＤＢ（図４参照）に記憶されたデータを用いた深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品を購入した直後に購入する商品や商品種類を、複数推測するモデルを形成してもよい。この場合、学習部１３は、互いに異なる複数の荷主の商品や商品種類（例えば、業種等）を、複数推測するモデルを形成してもよい。

判断部１４は、学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する。詳細には、判断部１４は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、発送通知に含まれる商品識別情報や、当該商品識別情報に基づき、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して判別した商品種類を、学習部１３が形成したモデルに入力し、出力された商品（商品情報）や商品種類を、発送通知に含まれるユーザ識別情報で識別されるユーザに対し、レコメンドする商品や商品種類と判断する。

レコメンド部１５は、管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドする。詳細には、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品（商品情報）のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）において、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）を選択する。

また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類において、商品管理ＤＢ（図３参照）で、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）を選択する。

また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）で、発送通知に含まれる商品識別情報の商品種類（例えば、業種等）とは異なる商品種類（例えば、業種等）の商品（商品情報）を選択してもよい。

また、レコメンド部１５は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドする。詳細には、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）であって、在庫個数が１以上の商品（商品情報）を選択する。この場合、レコメンド部１５は、図３に示す商品管理ＤＢの商品（商品情報）「Ｂ・・・０１」のように、本倉庫の在庫個数が０であっても、全体が０でなければ、在庫個数が１以上の商品（商品情報）として選択する。また、レコメンド部１５は、本倉庫の在庫個数が１以上の商品（商品情報）を、優先的に選択してもよい。

また、レコメンド部１５は、ある商品（商品情報）について、レコメンドする商品として選択した場合、商品管理ＤＢ（図３参照）において、当該商品（商品情報）に対応づけられたレコメンド回数に１加算する。

また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して、レコメンド回数が小さい商品（商品情報）から選択してもよい。

また、レコメンド部１５は、例えば、後述する購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、判断部１４がレコメンドすると判断した商品種類のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して、後述する荷主ポイントが高い荷主の商品（商品情報）から選択してもよい。

そして、例えば、購買された商品に同梱又は貼付する印刷物に、次に購入をお勧めする商品を示す情報を印刷する場合には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を当該印刷物に印刷する情報として設定する。また、商品（商品情報）を示す情報は、ＥＣマーケットのアドレス等を、ユーザの端末３０で読取り可能な識別コード（例えば、二次元バーコード等）であってもよい。

ユーザは、このようなレコメンドされた商品（商品情報）を示す情報を、端末３０で読み取ることで、端末３０に商品（商品情報）のＥＣマーケットを表示させ、当該ＥＣマーケットにおいて、当該商品を購入することが可能となる。

また、例えば、次に購入をお勧めする商品を、ユーザに操作される端末３０に表示させる場合（例えば、ユーザと当該ユーザのメールアドレスが、倉庫内商品レコメンド装置１０に記憶されており、この記憶された情報に基づき、当該メールアドレスに、選択した商品（商品情報）を示す情報を送付する場合等）には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を表示可能とする情報として設定する。

また、例えば、次に購入をお勧めする商品の試供品を、商品を購入したユーザに郵送する場合には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を、郵送する試供品を選択する情報として設定する。

購入判断部１６は、販売装置２０や複数の荷主に、それぞれ操作される荷主サーバ（図示無し）から、あるユーザに、ある商品（レコメンドされていない商品である通常商品や、レコメンドされた商品であるレコメンド商品）を指定数だけ発送する旨の発送通知を受け付ける。

また、購入判断部１６は、レコメンドされた商品であるレコメンド商品が購入されたか否かを判断する。詳細には、購入判断部１６は、例えば、販売装置２０から、レコメンド部１５で設定した商品（商品情報）であるアドレスのＥＣマーケットで、レコメンド商品が購入されたことを示すレコメンド商品購入情報を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断する。すなわち、購入判断部１６は、レコメンド部１５の設定により、印刷物又は試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末３０で読み取られた場合に、レコメンド商品が購入されたか否かを判断する。

また、購入判断部１６は、例えば、販売装置２０や、荷主に操作される荷主サーバ（図示無し）から、レコメンド部１５で設定したレコメンド商品の発送通知を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断してもよい。また、購入判断部１６は、例えば、販売装置２０や、荷主に操作される荷主サーバ（図示無し）から、レコメンド部１５で設定されていない通常商品の発送通知を受け付けた場合、通常商品が購入されたと判断してもよい。

また、購入判断部１６は、荷主サーバ（図示無し）や販売装置２０でユーザが商品を購入した日時からや、レコメンド商品をレコメンド部１５で設定してからや、購入された商品を倉庫において発送処理をした日時から、所定期間（例えば、１日等）内に、レコメンド部１５で設定したレコメンド商品のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断してもよい。この場合、購入判断部１６は、所定期間内に、レコメンド商品のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付けた場合には、所定期間内購入と判断し、所定期間を過ぎてから、レコメンド商品のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付けた場合には、所定期間外購入と判断してもよい。

ポイント付与部１７は、購入判断部１６において、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与する。詳細には、ポイント付与部１７は、購入判断部１６において、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、判断部１４及びレコメンド部１５において、当該レコメンド商品を選択する契機となった商品を預けた荷主に対し、商品管理ＤＢ（図３参照）において、当該荷主に対応づけられた荷主ポイントに１加算する。

図３に示す例で具体的に説明すると、例えば、購入判断部１６が荷主Ａの商品（例えば、「Ａ・・・０１」）の発送通知を受け付ける。そして、これを契機に、判断部１４及びレコメンド部１５において、当該商品を購入したユーザにレコメンドする商品（レコメンド商品）として、例えば、荷主Ｃの商品（例えば、「Ｃ・・・０１」）を選択する。その後、購入判断部１６において、レコメンド商品「Ｃ・・・０１」のレコメンド商品購入情報や発送通知を受け付ける（レコメンド商品が購入されたと判断する）。このような場合、ポイント付与部１７は、レコメンド商品「Ｃ・・・０１」を選択する契機となった商品「Ａ・・・０１」を預けた荷主Ａに対し、商品管理ＤＢ（図３参照）において、荷主Ｃに対応付けられた荷主ポイントに１加算する。

（販売装置の機能構成）
販売装置２０は、例えば、荷主に運営され、ユーザが端末３０でアクセスすることで、商品を購買可能なＥＣマーケットを提供する。販売装置２０は、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）や、倉庫に商品を預ける荷主や、当該荷主が所属するグループに管理される。また、販売装置２０は、荷主や、グループに管理される場合、荷主毎、グループ毎に設けてもよい。

販売装置２０は、提供するＥＣマーケットに、ユーザが端末３０でアクセスし、商品を購入した場合（端末３０から購入情報を受け付けた場合）、倉庫内商品レコメンド装置１０に、当該ユーザに、当該商品を指定数だけ発送する旨の発送通知を送信する。また、販売装置２０は、ＥＣマーケットにおいて、例えば、倉庫内商品レコメンド装置１０でレコメンドされたレコメンド商品のみを販売するレコメンド商品販売ページに、ユーザが端末３０でアクセスし、商品を購入した場合、倉庫内商品レコメンド装置１０に、レコメンド商品が購入されたことを示すレコメンド商品購入情報を送信してもよい。

（倉庫管理装置の機能構成）
倉庫管理装置２５は、倉庫に搬入された商品毎に、当該商品に関する商品情報、商品種類を示す情報、当該商品の荷主、当該商品の搬入個数等を生成し、倉庫内商品レコメンド装置１０に送信する。

倉庫管理装置２５は、倉庫の管理者等の操作に基づき、商品情報を生成してもよいし、例えば、倉庫の搬入口に設置された撮像部（例えば、カメラ等）で撮像された画像を解析し（例えば、商品の包装容器に記載された商品名や商品番号等を撮像した画像を文字認識する等）、商品情報を生成してもよいし、例えば、荷主が操作する装置等の外部装置から送信された、搬入された商品に関する情報に基づき、商品情報を生成してもよい。

また、倉庫管理装置２５は、倉庫内商品レコメンド装置１０から、商品発送依頼情報を受信した場合、当該商品発送依頼情報に基づき、商品をユーザ（購入者）に指定された配達指定場所に発送するための発送処理を行う。

（端末の機能構成）
端末３０は、それぞれのユーザに操作される、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等で構成され、それぞれ販売装置２０とネットワークを介して情報を送受信可能に接続され、端末制御部３１と、入出力部３２と、送受信部３３と、を備える。

端末制御部３１は、ユーザによる入出力部３２の操作に応じて、例えば、端末３０が備えるカメラで、当該ユーザが購入した商品に同梱されていた印刷物や試供品等に付されているレコメンド商品の商品情報（例えば、二次元バーコード等の識別コード）を読取り、この商品情報が示す情報に基づき、送受信部３３を介して、レコメンド商品を販売するＥＣマーケットを提供する販売装置２０にアクセスし、入出力部３２に、ユーザが商品を選択し購入することが可能な画面であるＥＣマーケット画面を表示する。

また、端末制御部３１は、ＥＣマーケット画面において、ユーザが所望する商品を購入するための操作を受け付け、送受信部３３を介して、当該商品を購入することを示す購入情報を、販売装置２０に送信する。

入出力部３２は、例えば、タッチパネルで構成され、ユーザの操作を受け付けるとともに、端末制御部３１の制御により、例えば、販売装置２０にアクセスすることで表示されるＥＣマーケット画面を表示する。

上記の本システムの機能構成は、あくまで一例であり、１つの機能ブロック（データベース及び機能処理部）を分割したり、複数の機能ブロックをまとめて１つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理部は、装置や端末に内蔵されたＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ(Solid State Drive)、ハードディスク等の記憶装置（記憶部）に格納されたコンピュータ・プログラム（例えば、基幹ソフトや上述の各種処理をＣＰＵに実行させるアプリ等）を読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ;Data Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース（ＤＢ）は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わないものとする。

（処理フロー）
図５は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムが実行する倉庫内商品レコメンド処理フローを示す図である。倉庫内商品レコメンド処理は、本実施形態では、倉庫内商品レコメンド装置１０が実行する。

ステップＳ１において、管理部１１は、倉庫管理装置２５から、倉庫に搬入された商品毎に当該商品に関する商品情報を受け付け、商品情報に基づき、商品管理ＤＢ（図３参照）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。

ステップＳ２において、取得部１２は、ある荷主の荷主サーバ（図示無し）から、所定期間（例えば、１日、１月等）における、当該荷主の（全て又は特定の商品種類毎の）販売履歴を受信し、この販売履歴に基づき、購買履歴ＤＢ（図４参照）を生成・更新し、複数の格納部１００に分散して記録して管理する。

ステップＳ３において、学習部１３は、購買履歴ＤＢ（図４参照）に記憶されたデータを用いた深層学習により、同一のユーザにおいて、ある商品識別情報で識別される商品を購入した直後に購入された商品の商品識別情報や、当該商品の商品種類を推測するモデルを形成する。

ステップＳ４において、購入判断部１６は、販売装置２０や荷主サーバ（図示無し）から、あるユーザに、ある商品（レコメンドされていない商品である通常商品や、レコメンドされた商品であるレコメンド商品）を指定数だけ発送する旨の発送通知を受け付ける。

ステップＳ５において、判断部１４は、ステップＳ４で購入判断部１６が発送通知を受け付けた場合、発送通知に含まれる商品識別情報や、当該商品識別情報に基づき、商品管理ＤＢ（図３参照）を参照して判別した商品種類を、ステップＳ３で、学習部１３が形成したモデルに入力し、出力された商品（商品情報）や商品種類を、発送通知に含まれるユーザ識別情報に対し、レコメンドする商品や商品種類と判断する。

ステップＳ６において、レコメンド部１５は、ステップＳ５で判断部１４がレコメンドすると判断した商品（商品情報）のうち、商品管理ＤＢ（図３参照）において、発送通知に含まれる商品識別情報の荷主とは異なる荷主が対応付けられた商品（商品情報）を選択する。

具体的には、例えば、レコメンド部１５は、発送通知に含まれる商品識別情報が、図３に示す商品（商品情報）「Ａ・・・０１」であった場合、商品（商品情報）「Ａ・・・０１」（商品種類「化粧品」）の荷主である荷主「Ａ」とは異なる荷主「Ｃ」が対応付けられた商品（商品情報）「Ｃ・・・０１」（商品種類「洋服」）を選択する。

そして、例えば、購買された商品に同梱又は貼付する印刷物に、次に購入をお勧めする商品を示す情報を印刷する場合には、レコメンド部１５は、選択した商品（商品情報）を示す情報を当該印刷物に印刷する情報として設定する。

図６は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムで設定された印刷物を説明する図である。
図７は、本発明の実施形態に係る倉庫内商品レコメンドシステムの端末における表示例を示す図である。

図６に示すように、印刷物（例えば、ユーザが購入した商品に同梱又は貼付される納品書等）Ｐには、図５に示すステップＳ６でレコメンド部１５が設定した商品（商品情報）を示す情報（図６で示す例では、当該商品（商品情報）を販売するＥＣマーケットのアドレスを示す二次元バーコード）Ｑが印刷されている。

そして、商品を購入したユーザは、当該商品と同梱等されていた印刷物Ｐに印刷されていた商品（商品情報）を示す情報Ｑを、端末３０で読み取り、ＥＣマーケットを提供する販売装置２０にアクセスする。これにより、図７に示すように、端末３０に、倉庫内商品レコメンドシステムでレコメンドされた商品（レコメンド商品）を選択し購入することが可能な画面であるＥＣマーケット画面が表示される。

図７に示すＥＣマーケット画面において、「購入」ボタンをユーザが操作することで、端末３０は、購入情報を、販売装置２０に送信する。販売装置２０は、端末３０から購入情報を受け付けた場合）、倉庫内商品レコメンド装置１０に、レコメンド商品が購入されたことを示すレコメンド商品購入情報を送信する。

また、倉庫内商品レコメンド装置１０の購入判断部１６は、レコメンド商品購入情報を受け付けた場合、レコメンド商品が購入されたと判断する。そして、ポイント付与部１７は、購入判断部１６において、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、当該レコメンド商品を選択する契機となった商品を預けた荷主に対し、商品管理ＤＢ（図３参照）において、当該荷主に対応づけられた荷主ポイントに１加算する。

このような倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、荷主が倉庫に預けた倉庫内商品のいずれかの商品が購入された際に、この購入された商品に関連した他の荷主の倉庫内商品をレコメンドすることで、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、ユーザが購入した商品に印刷物又は試供品を同梱することで、レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドする。これにより、印刷物又は試供品を介して、商品をレコメンドすることが可能となり、商品を梱包して発送する倉庫を管理する管理者（物流会社等）が、商品をレコメンドすることが可能となる。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、印刷物又は試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末で読み取られた場合に、レコメンド商品が購入されたか否かを判断する購入判断部１６を備える。これにより、印刷物又は試供品によるレコメンドの効果を検証することが可能となる。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、購入判断部１６が、レコメンド部によるレコメンド後、所定期間内に、レコメンド商品が購入されたか否かを判断する。これにより、印刷物又は試供品によるレコメンドの効果が、所定期間内に表れたか否かを検証することが可能となる。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与するポイント付与部１７を備える。これにより、レコメンド商品が購入されることで、レコメンド商品の荷主だけでなく、当該レコメンド商品をレコメンドする契機となった、商品の荷主にもメリットを付与できる。よって、他の荷主の倉庫内商品をレコメンドし合うことで、互いのメリットを増大させることが可能となり、倉庫内商品同士のレコメンドの機会を増やし、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、レコメンド部１５は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品（異業種の商品）をレコメンドしてよい。これにより、一方の荷主の商品の販売を契機として、他方の荷主の商品をレコメンドしても、異業種であれば、一方の荷主の機会損失を生ずることなく、倉庫内商品同士のレコメンドの機会を増やし、結果として、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。

また、倉庫内商品レコメンドシステム１によれば、レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、さらに、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドする。これにより、倉庫に在庫を有する商品をレコメンドすることができるので、新規顧客に荷主商品を紹介することができ、商品の販売を支援することが可能となる。

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。なお、上記の実施形態では、本発明を物の発明として、倉庫内商品レコメンドシステムについて説明したが、本発明において倉庫内商品レコメンドシステムが実行する方法や、倉庫内商品レコメンドシステムを各種部として機能させるプログラムの発明と捉えることもできる。

１ 倉庫内商品レコメンドシステム
１０ 倉庫内商品レコメンド装置
１１ 管理部
１２ 取得部
１３ 学習部
１４ 判断部
１５ レコメンド部
１６ 購入判断部
１７ ポイント付与部
２０ 販売装置
２５ 倉庫管理装置
３０ 端末
３１ 端末制御部
３２ 入出力部
３３ 送受信部
１００ 格納部

Claims (9)

1. 倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステムであって、
   複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理する管理部と、
   ユーザの購買履歴を取得する取得部と、
   前記購買履歴を学習する学習部と、
   前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断する判断部と、
   前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするレコメンド部と、
   を備え、
   前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンドシステム。
2. 前記ユーザが購入した商品に印刷物又は試供品を同梱することで、前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドする請求項１に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
3. 前記印刷物又は前記試供品に付されたレコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、商品を購入したユーザに操作される端末で読み取られた場合に、
   前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断する購入判断部を備える請求項２に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
4. 前記購入判断部は、前記レコメンド部によるレコメンド後、所定期間内に、前記レコメンド商品が購入されたか否かを判断する請求項３に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
5. 前記レコメンド商品が購入されたと判断された場合、購入された商品を預けた荷主にポイントを付与するポイント付与部を備える請求項３又は４に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
6. 前記レコメンド部は、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品であって、さらに、当該倉庫に在庫を有する商品をレコメンドする請求項１から５のいずれかに記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
7. 前記印刷物が納品書であり、
   前記レコメンド部は、レコメンドされた商品であるレコメンド商品の商品情報を、前記納品書に印刷する情報として設定する、請求項２に記載の倉庫内商品レコメンドシステム。
8. 倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンド装置が実行する倉庫内商品レコメンド方法であって、
   複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理するステップと、
   ユーザの購買履歴を取得するステップと、
   前記購買履歴を学習するステップと、
   前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断するステップと、
   前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするステップと、
   当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品をレコメンドするステップと、
   を含む倉庫内商品レコメンド方法。
9. 倉庫に預かった商品をレコメンドする倉庫内商品レコメンド装置に、
   複数の荷主から前記倉庫に預かった商品を管理するステップ、
   ユーザの購買履歴を取得するステップ、
   前記購買履歴を学習するステップ、
   前記学習の結果から、何の商品をレコメンドしたらよいかをユーザ毎に判断するステップ、
   前記管理された商品の内のいずれかの商品を購入したユーザに対して、前記判断された内容に合致する、当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主が預けた商品をレコメンドするステップ、
   当該購入された商品を預けた荷主以外の荷主の商品をレコメンドするにあたり、当該レコメンドされる商品の荷主が、当該購入された商品を預けた荷主とは、業種が異なる荷主の商品をレコメンドするステップ、
   を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。

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