JPWO2017163879A1 - 行動分析装置、行動分析システム、行動分析方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
これに対し、特許文献1には、商品の陳列位置や特売札の有無等の情報を行動分析に用いることが記載されているものの、商品の欠品状況を行動分析に反映させることは示されていない。
図1は、本発明の一実施形態に係る行動分析システムの機能構成を示す概略ブロック図である。同図に示すように、行動分析システム1は、棚前行動計測用センサ110と、棚状況撮影装置120と、行動分析装置200とを備える。行動分析装置200は、通信部210と、表示部220と、操作入力部230と、記憶部280と、制御部290とを備える。制御部290は、接近情報取得部291と、対応付け部292と、検出部293と、補正部294と、分類部295と、分析部296とを備える。
以下では、行動分析システム1が分析対象とする人物を顧客とも称する。すなわち、行動分析システムは、店舗を訪れた顧客の行動分析を行う。
棚状況撮影装置120が撮影する画像により、行動分析装置200は、顧客が棚前に立ち寄ってから棚前を立ち去るまでのタイミングを検出することができる。これにより、行動分析装置200は、顧客が棚前に立ち寄ってから立ち去るまでの期間に行われた棚への手伸ばしを、同一顧客による一連の手伸ばしとして検出することができる。
また、行動分析装置200は、顧客が棚へ手を伸ばした前後の画像を比較することで、顧客が商品を手に取ったこと、及び、顧客が手に取った商品を棚に戻したことを検出することができる。
図2は、棚を横から見た場合の棚前行動計測用センサ110及び棚状況撮影装置120の配置例を示す説明図である。同図の例で棚前行動計測用センサ110は、棚910の全面の上方の天井930から下方に向けて設置されている。棚910は複数段の棚であり、それぞれの段に商品920が置かれている。顧客が棚910に手を伸ばした際、棚前行動計測用センサ110が棚前行動計測用センサ110自らと手との距離を測定する。測定された距離を用いることで、行動分析装置200は、顧客が棚910の何段目に手を伸ばしたかを判定することができる。
棚前行動計測用センサ110の設置位置は、棚910の上方に限らない。例えば、棚前行動計測用センサ110が棚910の側方に設置されて棚910の前面を横向きにセンシングするようにしてもよい。
具体的には、図2及び図3を参照して説明したように、顧客が棚910に手を伸ばした際、行動分析装置200は、棚前行動計測用センサ110からのセンシングデータに基づいて、棚910の鉛直方向における手の位置、及び、棚910の水平方向における手の位置を検出する。また、行動分析装置200は、棚910における商品920の配置を予め記憶しており、顧客の手の位置基づいて顧客が手を伸ばした商品920を推定する。行動分析装置200は、顧客が商品920に手を伸ばした回数を商品920毎に計数するなど、棚前行動の分析を行って分析結果を表示する。
行動分析装置200は、例えばコンピュータを用いて構成される。
表示部220は、例えば液晶パネル又はLED(Light-Emitting Diode)パネル等の表示画面を有し、表示部220の制御に従って各種画像を表示する。表示部220は、商品に顧客が手を伸ばした回数の計数結果などの顧客行動指標値を表示する。ここでいう顧客行動指標値は、顧客の行動に関して分析部296が算出した指標値である。
例えば、表示部220は、顧客行動指標値を棚910の画像に重ねて表示する。
図4の例では、領域A21に示されている商品が一時的に欠品しており、表示部220は、当該商品が欠品している期間中における顧客の各商品への手伸ばし回数を表示している。
但し、表示部220が顧客行動指標値を表示する方法は、商品の像に色を付す方法に限らず、顧客行動指標値をユーザに提示できる方法であればよい。例えば、表示部220が、顧客行動指標値をグラフに表示するようにしてもよい。
ここでいう商品識別情報は、棚910に置かれた商品920を商品毎に識別する情報である。なお、本実施形態では、同一の仕様の商品(例えば、同一の名前の商品)を同一の商品とみなす。商品識別情報として商品名など予め定められた情報を用いるようにしてもよいし、行動分析システム1専用の識別情報を定めておくようにしてもよい。
なお、グループ番号と、センシング時刻と、商品識別情報とを対応付けた情報の1組分と全体とを区別する場合、これらを対応付けた情報の1組分を、対応付け後情報の1行分と称する。一方、これらを対応付けた情報の全体を、対応付け後情報全体と称する。
センシング時刻は、棚前行動計測用センサ110が当該センシングデータに示される物体の検出を行った時刻を示す。例えば、センシング時刻として通信部210がセンシングデータを受信した時刻を用いるようにしてもよい。
図6は、記憶部280が記憶する欠品期間情報のデータ構造の例を示す説明図である。同図に示すように、記憶部280は、商品識別情報と、欠品開始時刻と、欠品終了時刻とを対応付けて記憶する。
欠品開始時刻は、商品識別情報が示す商品が欠品となった時刻を示す。例えば、顧客が同一商品の最後の1個を手に取った後、棚前から立ち去った時刻を欠品開始時刻とすることができる。
欠品終了時刻は、商品識別情報が示す商品の欠品が終了した時刻を示す。例えば、店員が該当商品を棚910に補充した時刻を欠品終了時刻とすることができる。
なお、商品識別情報と、欠品開始時刻と、欠品終了時刻とを対応付けた情報の1組分と全体とを区別する場合、これらを対応付けた情報の1組分を、欠品期間情報の1行分と称する。一方、これらを対応付けた情報の全体を、欠品期間情報全体と称する。
記憶部280は、行動分析装置200が備える記憶デバイスを用いて実現される。行動分析装置200が備える記憶デバイスは、行動分析装置200が内蔵する記憶デバイスであってもよいし、行動分析装置200に外付けされた記憶デバイスであってもよい。
接近情報取得部291は、接近情報を取得する。ここでいう接近情報は、棚910への人物の接近の有無及び接近があった場合の棚910における位置を時刻毎に示す情報である。
例えば、棚910の水平方向について、棚前行動計測用センサ110毎に、当該棚前行動計測用センサ110が物体を検出する位置を示す情報を、記憶部280が予め記憶しておく。接近情報取得部291は、物体を検出した棚前行動計測用センサ110に応じて、当該棚前行動計測用センサ110が物体を検出する位置の情報を記憶部280から読み出す。
接近情報取得部291は、センシング時刻を示す時刻情報としてセンシングデータの受信時刻情報を当該座標値と対応付けることで、接近情報を生成する。この接近情報の存在は、棚前行動計測用センサ110が物体を検出したことを示す。
あるいは、検出部293が、欠品前の画像を解析することで、欠品した商品を特定するようにしてもよい。例えば、検出部293は、欠品を検出した領域に映っている商品の像を、記憶部280が記憶している各商品の像とパタンマッチングすることで、欠品した商品を特定する。
すなわち、検出部293は、棚910において欠品している商品920の有無を判定し、欠品している商品920を特定し、商品920の欠品と欠品している商品920の位置とを示す欠品情報を生成する。
具体的には、補正部294は、棚910に人物が接近した位置を接近情報から読み出す。補正部294は、検出部293が欠品と判定した商品の位置情報を取得する。例えば、検出部293が、欠品を検出した商品の棚910の画像中における位置を検出し、検出した位置を棚910における位置に換算して補正部294に通知するようにしてもよい。あるいは、記憶部280が、棚910における各商品920の配置を予め記憶しておき、検出部293が欠品と判定した商品の位置を、補正部294が記憶部280から読み出すようにしてもよい。
顧客は一般的には商品920を手に取るため、あるいは、商品920に触れるために棚910に手を伸ばすと考えられる。そうすると、顧客は通常、商品が欠品している位置には手を伸ばさないと考えられる。これに反して、商品が欠品している位置への手伸ばしを接近情報取得部291が検出した場合、その原因として、棚前行動計測用センサ110の測定精度により、顧客が欠品している商品の隣の商品に手を伸ばしたのを欠品している商品の位置への手伸ばしとして検出したことが考えられる。そこで、補正部294は、欠品している商品の位置への手伸ばしを、欠品している商品の隣の商品の位置への手伸ばしに補正する。これにより、行動分析装置200は、顧客が手を伸ばした商品920をより高精度に検出できる。
さらに、分析部296は、少なくとも特定の商品が欠品していないことを検出部293が検出したときの接近情報に基づいて、当該商品に対する顧客の行動に関する指標値を算出する。これにより、分析部296は、該当商品が欠品している場合に、顧客がその商品を手に取らなかったという情報をノイズとして無視する。行動分析システム1が、この指標値をユーザに提示することで、該当商品に魅力がなかったというふうにユーザが誤認識する可能性を低減させることができる。
行動分析システム1が、この指標値をユーザに提示することで、ユーザは、他の商品が欠品しているから顧客が仕方なくその商品を手に取ったといった状況を推測することができる。
また、行動分析システム1が、この指標値をユーザに提示することで、ユーザは、人気商品が無くなった場合の顧客の棚前行動の情報を得ることができる。例えば、ユーザは、顧客が棚前で立ち止まらずに帰ってしまうといった行動を把握することができる。
図7は、行動分析装置200が対応付け後情報を生成する処理手順の例を示すフローチャートである。行動分析装置200は、行動分析装置200自らの電源を接続(ON)されて動作状態になると、同図の処理を開始する。
図7の処理で、接近情報取得部291は、棚前への顧客の立ち寄りを検出したか否かを判定する(ステップS101)。具体的には、接近情報取得部291は、棚状況撮影装置120が撮影した画像に、棚前に今までいなかった顧客がいることを検出した場合に、棚前への顧客の立ち寄りを検出したと判定する。棚状況撮影装置120が撮影した画像に複数の顧客が映っている場合、接近情報取得部291が複数の顧客のそれぞれについて当該顧客の立ち寄りを検出したか否かを判定するようにしてもよい。
ステップS101で棚前への顧客の立ち寄りを検出したと判定した場合(ステップS101:YES)、接近情報取得部291は、当該顧客の立ち寄りに対するグループ番号を決定する(ステップS102)。例えば、グループ番号の初期値を0としておき、棚前への顧客の立ち寄りを検出する毎に、接近情報取得部291がグループ番号に1を加算するようにしてもよい。
棚前からの顧客の立ち寄りを検出したと判定した場合(ステップS103:YES)、接近情報取得部291はステップS101へ戻る。
ステップS104でセンシングデータを取得したと判定した場合(ステップS104:YES)、接近情報取得部291は、接近情報を生成する(ステップS105)。具体的には、接近情報取得部291は、通信部210が受信したセンシングデータを棚910の前面における二次元座標値に換算し、得られた二次元座標値に基づいて接近情報を生成する。
対応付け部292は、ステップS106で得られた対応付け後情報(1行分の情報)を記憶部280に記憶させる(ステップS107)。
対応付け部292は、ステップS107の後、ステップS103へ戻る。
図8の処理で、検出部293は、棚前からの顧客の立ち去りを検出したか否かを判定する(ステップS201)。具体的には、検出部293は、棚状況撮影装置120が直近に撮影した画像と、棚状況撮影装置120が所定時間前(例えば30秒前)に撮影した画像とを比較する。所定時間前に映っていた顧客が直近の画像に映っていないことを検出した場合、検出部293は、棚前からの顧客の立ち去りを検出したと判定する。
棚前からの顧客の立ち去りを検出したと判定した場合(ステップS201:YES)、検出部293は、棚前に顧客が立ち寄る前と、棚前から顧客が立ち去った後との差分画像を取得する(ステップS202)。この場合、検出部293は、棚前から顧客が立ち去った後の画像を、ステップS201の直近の画像にて取得している。検出部293は、記憶部280が記憶している棚状況撮影装置120の撮影画像を時系列に遡って(すなわち、現在から過去の順に)参照して、棚前に顧客が立ち寄る前の画像を取得する。検出部293は、棚前に顧客が立ち寄る前の画像と、棚前から顧客が立ち去った後の画像との差分画像を算出する。
検出部293は、ステップS203で欠品開始を検出していないと判定した場合(ステップS203:NO)、ステップS205へ進む。
検出部293は、ステップS206で欠品終了を検出していないと判定した場合(ステップS206:NO)、ステップS201へ戻る。
あるいは、陳列数分の商品920が購入されたことをPOS(Point Of Sale)にて計数した場合、検出部293が、当該商品920が欠品したと判定するようにしてもよい。
図9の処理にて、分類部295は、接近情報を分類する分類条件を示す情報を取得する(ステップS301)。例えば、分類部295は、顧客行動指標値を算出するよう指示するユーザ操作に含まれる分類条件を読み出す。
制御部290は、ステップS302で得られた期間に該当する接近情報の各々に対して処理を行うループL11を開始する(ステップS303)。以下では、ループL11で処理対象となっている接近情報を対象接近情報と称する。
制御部290は、ループL11の終端処理を行う(ステップS306)。具体的には、制御部290は、ループL11で処理対象となる接近情報の全てに対して処理を完了したか否かを判定する。未処理の接近情報が残っていると判定した場合、制御部290は、ステップS303に戻り、未処理の接近情報に対して引き続きループL11の処理を行う。制御部290は、ループL11で処理対象となる接近情報の全てに対して処理を完了したと判定した場合、ループL11を終了する。
ステップS304で、分類部295が分類条件に該当しないと判定した場合(ステップS304:NO)、制御部290はステップS306へ進む。
これにより、行動分析システム1では、商品の欠品状況を棚前における顧客の行動分析に反映させることができる。行動分析システム1によれば、この点で、より高精度な行動分析を行うことができる。
これにより、行動分析システム1は、人物が手を伸ばした商品と欠品との関係を分析することができ、この点で、より詳細な分析を行うことができる。
このように、補正部294が人物の位置(特に、手の位置)を補正することで、行動分析システム1では、より高精度な行動分析を行うことができる。
これにより、行動分析システム1では、分析対象商品が欠品しているときのデータをノイズとして除去することができる。行動分析システム1によればこの点で、より高精度な行動分析を行うことができる。
これにより、行動分析システム1では、商品が欠品しているときの顧客の行動を分析することができる。例えば、ユーザは行動分析システム1を用いることで、ある商品が欠品しているときの代替品や、人気商品が欠品している場合に顧客がその棚に近づくか否かを把握することができる。
図10は、人物の行動分析を行った後に欠品情報を加味した処理を行う場合の行動分析システムの機能構成の例を示す概略ブロック図である。同図に示すように、行動分析システム2は、棚前行動計測用センサ110と、棚状況撮影装置120と、行動分析装置310と、出力装置320とを備える。行動分析装置310は、第一通信部311と、表示部220と、操作入力部230と、第一記憶部312と、第一制御部313とを備える。第一制御部313は、接近情報取得部291と、対応付け部292と、分析部314と、検出部315とを備える。
出力装置320は、第二通信部321と、第二記憶部322と、第二制御部323とを備える。第二制御部323は、出力生成部324を備える。
行動分析装置310は、欠品の検出(検出部293の処理)の結果を行動分析に反映させる処理を行わない点で、図1の行動分析装置200と異なる。図10の構成では、出力装置320が欠品の検出結果を行動分析に反映させる処理を行うためである。
第一通信部311は、他機器と通信を行う。特に、第一通信部311は、棚前行動計測用センサ110と通信を行って、センサデータを受信する。第一通信部311は、棚状況撮影装置120と通信を行って、撮影データを受信する。第一通信部311は、出力装置320と通信を行って、行動分析装置310での行動分析結果を送信する。
第一制御部313は、図1の制御部290と同様、行動分析装置310の各部を制御して各種処理を実行する。
分析部314は、接近情報に基づいて、人物の行動分析を行う。分析部314は、対応付け部292が生成した対応付け後情報を用いて、例えば、ある商品を手に取った人物が更に手に取った商品を検出するなどの分析を行う。
検出部315は、図1の検出部293と同様、棚に陳列されている商品の位置および欠品を欠品情報として検出する。
第二通信部321は、他機器と通信を行う。特に、第二通信部321は、行動分析装置310と通信を行って、行動分析装置310による行動分析結果、及び、欠品の検出結果を受信する。また、第二通信部321は、出力装置320の出力(出力装置320が編集済みの行動分析結果)を他機器へ送信する。
第二制御部323は、出力装置320の各部を制御して各種処理を実行する。
出力生成部324は、行動分析装置310による分析結果から、分析対象の商品が欠品していた期間の情報をノイズとして削除する。出力生成部324は、分析結果からノイズを削除して得られる出力情報を生成する。
図11は、本発明に係る行動分析装置の最小構成を示す説明図である。同図に示す行動分析装置10は、接近情報取得部11と、検出部12と、分析部13とを備える。
かかる構成にて、接近情報取得部11は、商品が陳列された棚への人物の接近の有無を示す接近情報を取得する。検出部12は、棚に陳列されている商品の位置および欠品を欠品情報として検出する。分析部13は、前記接近情報および前記欠品情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う。
これにより、行動分析装置10では、商品の欠品状況を棚前における顧客の行動分析に反映させることができる。行動分析装置10によればこの点で、より高精度な行動分析を行うことができる。
係る構成にて、棚前行動計測用センサ21は、商品が陳列された棚への人物の接近を検出する。接近情報取得部22は、商品が陳列された棚への人物の接近の有無を示す接近情報を棚前行動計測用センサのセンシングデータに基づいて取得する。検出部23は、棚に陳列されている商品の位置および欠品を欠品情報として検出する。分析部24は、接近情報および欠品情報に基づいて、人物の行動分析を行う。
これにより、行動分析システム20では、商品の欠品状況を棚前における顧客の行動分析に反映させることができる。行動分析システム20によればこの点で、より高精度な行動分析を行うことができる。
「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
10、200、310 行動分析装置
11、22、291 接近情報取得部
12、23、293、315 検出部
13、24、296、314 分析部
21、110 棚前行動計測用センサ
120 棚状況撮影装置
210 通信部
220 表示部
230 操作入力部
280 記憶部
290 制御部
292 対応付け部
294 補正部
295 分類部
311 第一通信部
312 第一記憶部
313 第一制御部
320 出力装置
321 第二通信部
322 第二記憶部
323 第二制御部
324 出力生成部
Claims (9)
- 複数の商品が陳列された棚への人物の接近の有無を示す接近情報を取得する接近情報取得部と、
前記棚に陳列されている前記複数の商品のうち欠品している商品の位置および欠品を欠品情報として検出する検出部と、
前記接近情報および前記欠品情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う分析部と、
を備える行動分析装置。 - 前記接近情報は、前記棚における前記人物の手が接近した位置を示す接近位置の情報を含み、
前記分析部は、前記接近位置に対応する前記商品の前記欠品情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う
請求項1に記載の行動分析装置。 - 前記接近位置に対応する前記商品が欠品していると判断される場合に、前記接近位置に隣接した位置に前記人物の手が接近したものと前記接近情報を補正する補正部を備え、
前記分析部は、前記補正部により補正された前記接近情報に基づいて前記人物の行動分析を行う
請求項2に記載の行動分析装置。 - 前記分析部は、前記接近位置に対応する前記商品が欠品していると判断される場合に、前記接近情報を無視する
請求項2に記載の行動分析装置。 - 前記分析部は、少なくともいずれかの商品が欠品していることを前記検出部が検出したときの前記接近情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う、請求項1から4のいずれか一項に記載の行動分析装置。
- 複数の商品が陳列された棚への人物の接近を検出するセンサと、
前記複数の商品が陳列された前記棚への人物の接近の有無を示す接近情報を取得する接近情報取得部と、
前記棚に陳列されている前記複数の商品のうち欠品している商品の位置および欠品を欠品情報として検出する検出部と、
前記接近情報および前記欠品情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う分析部と、
を備える行動分析システム。 - 行動分析装置と出力装置とを備え、
前記行動分析装置は、
複数の商品が陳列された棚への人物の接近の有無を示す接近情報を取得する接近情報取得部と、
前記接近情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う分析部と、
前記棚に陳列されている前記複数の商品のうち欠品している商品の位置および欠品を欠品情報として検出する検出部と、
を備え、
前記出力装置は、
前記行動分析装置から取得した前記欠品情報と前記行動分析装置の分析結果とに基づいて出力情報を生成する出力生成部を備える
行動分析システム。 - 複数の商品が陳列された棚への人物の接近の有無を示す接近情報を取得する接近情報取得ステップと、
前記棚に陳列されている前記複数の商品のうち欠品している商品の位置および欠品を欠品情報として検出する欠品検出ステップと、
前記接近情報および前記欠品情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う分析ステップと、
を含む行動分析方法。 - コンピュータに、
複数の商品が陳列された棚への人物の接近の有無を示す接近情報を取得する接近情報取得ステップと、
前記棚に陳列されている前記複数の商品のうち欠品している商品の位置および欠品を欠品情報として検出する欠品検出ステップと、
前記接近情報および前記欠品情報に基づいて、前記人物の行動分析を行う分析ステップと、
を実行させるためのプログラム。
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