KR20180070566A

KR20180070566A - 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 웨어러블 단말기, 그리고 프로그램

Info

Publication number: KR20180070566A
Application number: KR1020187009554A
Authority: KR
Inventors: 나오토 츠보이; 마사노리 가츠
Original assignee: 소니 주식회사
Priority date: 2015-10-16
Filing date: 2016-09-30
Publication date: 2018-06-26
Also published as: WO2017065017A1; EP3364360A4; JP2017076338A; US20180247361A1; EP3364360A1; CN108140201A

Abstract

본 기술은, Web상의 EC 사이트 등에서 상품 등 아이템에 대한 유저의 행동 이력을 해석하여 활용하고 있는 바와 같이, 실세계에 있어서 고객의 상품 등 아이템에 관한 행동의 이력 정보를 취득하여 활용할 수 있도록 하는 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 웨어러블 단말기, 그리고 프로그램에 관한 것이다. 고객이 관심을 갖고 상품 등 아이템을 손에 잡거나 하는 사상을 검출하고, 그 이력 정보에 기초하여, 복수의 아이템 간에서 비교 검토하고 있었다고 판정되면, 비교 행동 이력으로서 데이터베이스에 남긴다. 비교 행동 이력을 분석하여 얻어진 정보는 상품 판매 지원 시스템이나, 점포 경영측의 의사 결정 지원 시스템 등에 활용할 수 있다. 본 기술은 상품 판매 지원 시스템에 적용할 수 있다.

Description

정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 웨어러블 단말기, 그리고 프로그램

본 기술은 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 웨어러블 단말기, 그리고 프로그램에 관한 것이며, 특히 실제의 점포에 있어서, 내점객에 대하여 상품을 비교할 수 있도록 상품 정보를 실시간으로 제공할 수 있도록 한 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 웨어러블 단말기, 그리고 프로그램에 관한 것이다.

인터넷상에서 상품을 구입하는 절차가 행해진 후 상품이 택배 등에 의하여 배달됨으로써 매매를 행하는, 소위 인터넷 쇼핑이 일반적으로 행해지고 있다.

최근의 인터넷 쇼핑에 있어서는, 어느 상품이 검색되면, 관련되는 상품이 비교 대상으로서 표시되도록 함으로써 상품을 용이하게 비교하여 구입할 수 있도록 하는 기술이 제안되어 있다(특허문헌 1 참조).

일본 특허 공개 제2002-63132호 공보

그런데 특허문헌 1의 기술은 유저의 열람이나 구매 등의 행동 정보를 전자 데이터로서 취득 가능하며, 그것을 해석함으로써 얻어지는 것이다.

그러나 현실의 점포에서 상품 검토하고 있는 상황에 있어서는 고객의 행동 정보를 취득하는 것은 곤란하며, 특히 복수의 상품을 그 자리에서 비교 검토하고 있다는 고객 행동 이력 정보는 지금까지 존재하지 않았다.

본 기술은 이와 같은 상황을 감안하여 이루어진 것이며, 특히 현실의 점포 내에 있어서, 고객이 상품 검토할 때의 비교 로그 정보를 취득하고, 해석된 결과를 고객에 대한 정보 추천에 이용하거나, 점포측의 의사 결정의 참고 정보로서 활용할 수 있도록 하는 것이다.

본 기술의 일 측면의 정보 처리 장치는, 유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와, 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와, 상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부를 포함하는 정보 처리 장치이다.

상기 행동 검출부에는, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출시키도록 할 수 있다.

상기 아이템은 점포의 상품 매대에 진열된 상품으로 할 수 있고, 상기 상품 매대의 주변을 촬상하는 촬상부를 더 포함시키도록 할 수 있고, 상기 아이템 검출부에는, 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출시키도록 할 수 있다.

상기 행동 검출부에는, 상기 타깃 상품을 집어 든 유저의 행동을 시계열로 검출함으로써, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출시키고, 검출된 상기 시계열의 행동을 행동 로그로서 기억하는 기억부를 더 포함시키도록 할 수 있다.

상기 행동 검출부에는, 검출한 상기 시계열의 행동 중, 상품의 구입에 따른 행동만을 상기 행동 로그로서 상기 기억부에 기억시키도록 할 수 있다.

상기 대비 아이템 검색부에는, 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동에 기초하여, 타깃 상품과 비교하는 행동 조건을 만족시키는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품을 상기 대비 아이템인 비교 상품으로서 검색시키도록 할 수 있다.

상기 타깃 아이템 검출부에는, 상기 타깃 아이템인 타깃 상품의 상품 정보를 더 검색시키고, 상기 대비 아이템 검색부에는, 상기 대비 아이템인 비교 상품의 상품 정보를 더 검색시키고, 상기 타깃 상품 및 상기 비교 상품의 상품 정보를, 상기 제시부에 의하여 제시 가능한 정보인 제시 정보로 가공하여 생성하는 제시 정보 생성부를 더 포함시키도록 할 수 있다.

상기 상품 매대로부터 상기 상품이 손에 잡힌 것을 검출하는 상품 취득부를 더 포함시키도록 할 수 있고, 상기 아이템 검출부에는, 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출시키고, 또한 상기 상품 취득부에 의하여 상기 상품이 손에 잡힌 것이 검출되었을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출시키도록 할 수 있다.

상기 상품 취득부에는, 상기 상품 매대에 올려진 상품이 상기 유저의 손에 잡혔는지의 여부를 상기 상품 매대의 중량을 측정함으로써 검출하는 중량 센서, 적외광이 상기 상품에 의하여 차광되는지의 여부에 의하여 검출하는 적외선 센서, 또는 상기 상품의 유무에 의한 도통의 변화를 검출하는 도통 센서를 포함시키도록 할 수 있다.

상기 아이템은 점포의 상품 매대에 진열된 상품으로 할 수 있고, 상기 유저의 팔에 장착되어 위치 정보 및 가속도 정보를 검출하는 웨어러블 단말기를 더 포함시키도록 할 수 있고, 상기 아이템 검출부에는, 상기 웨어러블 단말기에 의하여 검출된 상기 위치 정보 및 상기 가속도 정보에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출시키도록 할 수 있다.

상기 웨어러블 단말기는 상기 유저의 팔에 장착되도록 할 수 있고, 위치 정보 및 가속도 정보를 검출함과 함께, 화상을 촬상하는 촬상부를 포함시키도록 할 수 있고, 상기 아이템 검출부에는, 상기 웨어러블 단말기에 의하여 검출된 상기 위치 정보, 상기 가속도 정보, 및 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출시키도록 할 수 있다.

본 기술의 일 측면의 정보 처리 방법은, 유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하고, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하고, 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하고, 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 스텝을 포함하는 정보 처리 방법이다.

본 기술의 일 측면의 프로그램은, 유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와, 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와, 상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부로서 컴퓨터를 기능시키기 위한 프로그램이다.

본 기술의 일 측면의 웨어러블 단말기는, 유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와, 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와, 상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부를 포함하는 웨어러블 단말기이다.

본 기술의 일 측면에 있어서는, 유저가 흥미를 가진 아이템이 타깃 아이템으로서 검출되고, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동이 검출되고, 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템이 대비 아이템으로서 검색되고, 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보가 제시된다.

본 기술의 일 측면의 정보 처리 장치 및 웨어러블 단말기는 각각 독립된 장치여도 되고, 정보 처리 장치 및 웨어러블 단말기로서 기능하는 블록이어도 된다.

본 기술의 일 측면에 의하면, 실제의 점포에 있어서, 내점객에 대하여 상품을 비교할 수 있도록 상품 정보를 실시간으로 제공하는 것이 가능해진다.

도 1은 본 기술을 적용한 클라우드 서버와 점포 장치를 포함하는 상품 판매 지원 시스템의 제1 실시 형태의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 점포 내에 있어서의 각 구성과의 접속 상태를 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 클라우드 서버의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 4는 도 1의 비교 상품 검색부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 5는 도 1의 상품 판매 지원 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 6은 도 5의 비교 상품 검색 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 7은 도 3의 비교 상품 검색부의 제1 변형예를 설명하는 도면이다.
도 8은 도 7의 비교 상품 검색부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 9는 도 7의 비교 상품 검색부에 의한 비교 상품 검색 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 10은 도 3의 비교 상품 검색부의 제2 변형예를 설명하는 도면이다.
도 11은 도 10의 비교 상품 검색부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 12는 도 10의 비교 상품 검색부에 의한 비교 상품 검색 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 13은 본 기술을 적용한 클라우드 서버와 점포 장치를 포함하는 상품 판매 지원 시스템의 제2 실시 형태의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 14는 웨어러블 단말기의 개관을 설명하는 도면이다.
도 15는 웨어러블 단말기의 기능을 설명하는 도면이다.
도 16은 도 13의 클라우드 서버의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 17은 도 13의 상품 판매 지원 시스템에 있어서의 상품 판매 지원 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 18은 본 기술을 적용한 클라우드 서버와 점포 장치를 포함하는 상품 판매 지원 시스템의 제3 실시 형태의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 19는 도 18의 상품 판매 지원 시스템에 있어서의 상품 판매 지원 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 20은 범용의 퍼스널 컴퓨터의 구성예를 설명하는 도면이다.

<제1 실시 형태>

<상품 판매 지원 시스템의 제1 실시 형태의 구성예>

도 1은, 본 기술을 적용한 상품 판매 지원 시스템의 제1 실시 형태의 구성예를 도시하고 있다. 도 1의 상품 판매 지원 시스템은, 복수의 점포(11-1 내지 11-n)와, 복수의 점포(11-1 내지 11-n)에 의하여 접속되어 있는 클라우드 서버(12)로 구성되어 있다. 또한 이후에 있어서, 점포(11-1 내지 11-n)를 특별히 구별할 필요가 없는 경우, 간단히 점포(11)라 칭하기로 하고, 그 외의 구성에 대해서도 마찬가지로 칭하기로 한다.

점포(11)는, 클라우드 서버(12)와 통신하는 통신부(21), 점포(11) 내를 촬상하는 촬상부(22), 클라우드 서버(12)로부터 송신되어 온 화상을 제시하는, 예를 들어 디스플레이 등을 포함하는 제시부(23), 및 상품(26)이 진열된 상품 매대(25)의 중량의 변화를 측정하는 중량 센서(24)를 구비하고 있다.

점포(11)에는, 예를 들어 도 2에 도시한 바와 같이 복수의 촬상부(22-1 내지 22-n), 제시부(23-1 내지 23-n) 및 중량 센서(24-1 내지 24-n)가 각각 설치되어 있으며, 점포(11) 내에 있어서의 상품 매대(25)가 설치되어 있는 전 범위를 망라하도록 설치되어 있다. 그리고 복수의 촬상부(22-1 내지 22-n), 제시부(23-1 내지 23-n) 및 중량 센서(24-1 내지 24-n)가 각각 통신부(21)를 통하여 클라우드 서버(12)와 통신한다.

촬상부(22)는, 상품 매대(25)에 진열된 상품(26)을 집어 드는 내점객(27)의 행동을 상세히 촬상할 수 있는 앵글로 설정되어 있으며, 촬상한 화상을 통신부(21)를 통하여 클라우드 서버(12)에 송신한다. 또한 촬상부(22)는 필요에 따라, 촬상하고 있는 방향을 변화시키는 기능이나 망원 기능 등의, 소위 팬틸트줌 기능을 구비하도록 해도 된다.

제시부(23)는 촬상부(22)에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 클라우드 서버(12)로부터 송신되어 오는 화상을 통신부(21)를 통하여 취득하여 제시(표시)한다.

중량 센서(24)는 상품 매대(25)에 있어서의 중량을 측정하고, 그 변화로부터 상품(26)이 내점객(27)에 의하여 들어 올려졌는지의 여부를 적절히 인식할 수 있는 정보로서, 중량의 측정 결과를 클라우드 서버(12)에 송신한다.

클라우드 서버(12)는 각 점포(11)의 촬상부(22)로부터 송신되어 오는 화상에 기초하여 내점객을 식별하고, 각각의 내점객이 어느 상품을 어느 타이밍에 집어 들었는지 등의 정보를 시계열로 기록하고, 그 정보에 기초하여, 각 내점객에게 필요한 상품 정보를 포함하는 화상을 생성하고, 점포(11)의 제시부(23)에 송신하여 제시시킨다.

이와 같이 상품 판매 지원 시스템은 전체적으로, 점포(11)에 있어서의 도처에 있어서, 내점객의 행동을 촬상하고, 촬상 결과를 시계열로 기록하고, 기록한 시계열의 정보에 기초하여, 집어 든 상품의 비교 상품에 관한 상품 정보를 포함하는 화상을 상품 판매 지원에 필요한 정보로서 생성하여 제시부(23)에 제시시킨다.

이 일련의 동작에 의하여, 내점객(27)은, 자신이 흥미를 가진 상품(26)을 집어 들기만 하면, 그 상품(26)의 구입에 필요한 비교 상품이 부근의 제시부(23)에 제시되므로, 상품 판매를 지원하는 것이 가능해진다.

<클라우드 서버의 구성예>

보다 상세하게는 클라우드 서버(12)는, 하나의 기능을 네트워크를 통하여 복수의 장치에서 분담, 공동하여 처리하는 클라우드 컴퓨팅에 의하여 실현되는, 예를 들어 복수의 컴퓨터에 의하여 실현되는 서버이다. 클라우드 서버(12)는, 도 3에 도시한 바와 같이 제어부(41), 통신부(42) 및 기억부(43)를 구비하고 있다. 또한 도 3에 도시하는 클라우드 서버(12)는, 클라우드 컴퓨팅에 의하여 실현되는 기능을 모식적으로 도시한 것이다.

제어부(41)는 클라우드 서버(12)의 동작의 전체를 제어하고 있다. 통신부(42)는 제어부(41)에 의하여 제어되며, 네트워크를 통하여 점포(11)의 통신부(21)와 통신한다. 기억부(43)는 HDD(Hard Disc Drive)나 SSD(Solid State Drive) 등을 포함하며, 제어부(41)가 동작하는 데 있어서 필요한 데이터나 프로그램을 기억한다. 또한 기억부(43)는, 후술하는 상품(26)의 카테고리, 상품의 브랜드, 바코드 및 중량 등을 포함하는 상품 정보를 미리 기억하고 있으며, 촬상 화상이나 중량 정보 등으로부터 대응하는 상품을 특정할 때 이용된다. 또한 기억부(43)는, 제어부(41)가 각종 프로그램을 실행하는 데 있어서, 필요한 데이터나 데이터베이스를 기억하고 있다.

보다 상세하게는, 제어부(41)는 쇼핑 개시 판정부(61), 타깃 상품 검출부(62), 시계열 행동 판정부(63), 행동 로그 등록부(64), 비교 상품 검색부(65) 및 제시 정보 생성부(66)를 구비하고 있다.

쇼핑 개시 판정부(61)는, 촬상부(22)에 의하여 촬상되는 화상을 포함하는 화상 정보, 및 중량 센서(24)에 의하여 계측되는 상품 매대(25)의 중량의 변화의 정보를 포함하는 중량 정보로부터 내점객(27)이 쇼핑을 개시했는지의 여부를 판정한다. 이때, 쇼핑 개시 판정부(61)는 순차, 화상 정보 및 중량 정보를 로그로서 기억부(43)에 기억시킨다. 쇼핑 개시 판정부(61)는, 예를 들어 화상 정보 및 중량 정보에 기초하여, 내점객(27)이 상품(26)을 손으로 만지고, 나아가 상품 매대(25)로부터 들어 올리는 것에 의하여 상품(26)의 중량에 상당하는 변화가 발생한 것이 인식되면, 쇼핑이 개시된 것으로 간주한다.

타깃 상품 검출부(62)는 쇼핑이 개시되었을 때, 화상 정보에 기초하여, 대상으로 되는 상품(26), 즉, 타깃 상품을 검색한다.

시계열 행동 판정부(63)는 화상 정보 및 중량 정보에 기초하여 시계열로 내점객(27)의 행동을 판정한다. 여기서 말하는 시계열의 내점객(27)의 행동이란, 내점으로부터 퇴점하기까지의, 예를 들어 상품 A를 집어 든 후 상품 A를 매대에 돌려 놓고, 그 후 상품 B를 집어 드는 등의, 내점 중의 시간의 경과에 수반한 일련의 복수의 행동뿐 아니라, 예를 들어 단순히 상품 C를 집어 드는 등의, 소정의 순간에 있어서의 하나의 행동도 포함하는 것이다. 또한 시계열의 내점객(27)의 행동에는, 상이한 내점일이더라도 입점할 때 언제나 동일한 상품 D를 손에 잡는 등의, 입점으로부터 퇴점까지의 일련의 행동과 같은 것에 한정되지 않는 행동도 포함하는 것이다.

행동 로그 등록부(64)는 시계열 행동 판정부(63)에 의하여 판정된, 행동과 그 행동이 발생한 시각을 행동 로그로서 기억부(43)에 기억시킨다.

비교 상품 검색부(65)는 기억부(43)에 기억되고 축적된 행동 로그 중, 타깃 상품에 대한 시계열의 행동인 비교 행동 로그에 기초하여 비교 상품을 검색한다. 즉, 비교 상품 검색부(65)는 동일한 내점객(27)의 행동 로그 중, 예를 들어 동시에 2개의 타깃 상품을 집어 들고 있는 경우, 먼저 집어 든, 먼저 타깃 상품으로서 인식된 상품에 대하여, 그 후의 타이밍에 집어 든 상품이 비교 상품으로 된다.

보다 상세하게는, 비교 상품 검색부(65)는 비교 행동 로그 추출부(65a) 및 관련성 추출부(65b)를 구비하고 있다. 비교 행동 로그 추출부(65a)는, 예를 들어 도 4에 도시한 바와 같이, 행동 로그가 축적되는 행동 로그 DB(Database)(43a)로부터, 상품을 비교할 때의 행동인 비교 행동에 관한 비교 행동 로그만을 추출하여 비교 행동 로그 DB(43b)를 생성한다. 여기서, 행동 로그 DB(43a)는 행동 로그 등록부(64)에 의하여 등록되는 행동 로그를 데이터베이스화한 것이다.

관련성 추출부(65b)는 비교 행동 로그 DB(43b)에 축적되어 있는 비교 행동 로그 중, 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 상품을 관련 상품으로서 추출하고, 이 관련 상품의 정보를 관련 상품 DB(43c)에 등록한다.

여기서 말하는, 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 관련 상품이란, 예를 들어 상품 A를 구입 후보로서 집어 든다는 행동이 있었을 경우, 그 전후로 역시 구입 후보로서 집어 든 상품 B는, 상품 A의 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 관련 상품으로 된다. 즉, 구입하는 상품의 후보를 집어 든다는 동작에 대하여, 현재의 타깃 상품인 상품 A를 집어 든 사람의 다수가 그 전후로 상품 B를 집어 들 때, 상품 A의 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 관련 상품이 상품 B로 된다.

이 이외에도 비교 공기로서 생각되는 행동은 다수 있으며, 예를 들어 현재의 타깃 상품인 상품 A를 집어 든 사람의 다수가 그 전후로 상품 B가 진열되어 있는 매대의 주위에 소정 시간 이상 오래 머문 상태로 되는 등의 행동이나, 현재의 타깃 상품인 상품 A를 집어 든 사람의 다수가 상품 B를 구입하고 있는 등의 행동 등은, 모두 타깃 상품을 상품 A로 했을 때, 상품 B가, 상품 A의 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 관련 상품으로 된다. 관련성 추출부(65b)는, 이들 생각되는 다양한 행동에 대한, 상품 A의 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 관련 상품을 추출한다.

비교 상품 검색부(65)는, 이 관련 상품(43c)에 등록되어 있는 상품을 타깃 상품의 비교 상품으로서 판독함과 함께, 상품 정보 DB(43d)로부터 대응하는 비교 상품의 개개 상품 정보를 판독하여, 비교 상품과 그 상품 정보를 출력한다.

제시 정보 생성부(66)는, 타깃 상품 및 비교 상품의 상품 정보를 제시부(23)에서 제시하기 위한 제시 화상을 제시 정보로서 생성한다.

<도 1의 상품 판매 지원 시스템에 있어서의 상품 판매 지원 처리>

다음으로, 도 5의 흐름도를 참조하여 도 1의 상품 판매 지원 시스템에 있어서의 상품 판매 지원 처리에 대하여 설명한다.

스텝 S11에 있어서, 점포(11)의 촬상부(22)는 감시 영역에서의 화상을 촬상하여 화상 정보로서 통신부(21)에 출력한다. 이때, 화상 정보에는, 촬상부(22)를 개별적으로 식별하는 식별 정보가 포함되어 있으며, 이 식별 정보에 기초하여, 어느 촬상부(22)에 의하여 촬상된 화상인지를 인식할 수 있다.

스텝 S12에 있어서, 통신부(21)는 화상 정보를 클라우드 서버(12)에 송신한다.

스텝 S31에 있어서, 제어부(41)는 통신부(42)를 제어하여, 점포(11)로부터 화상 정보가 송신되어 왔는지의 여부를 판정하여, 송신되어 와 있지 않다고 간주된 경우, 처리는 스텝 S31의 처리를 반복한다. 그리고 스텝 S31에 있어서, 점포(11)로부터 화상 정보가 송신되어 온 경우, 처리는 스텝 S32로 나아간다.

스텝 S32에 있어서, 제어부(41)는 송신되어 온 화상 정보 및 중량 정보를 수신한다.

스텝 S33에 있어서, 제어부(41)는 송신되어 온 화상 정보 및 중량 정보를, 촬상부(22)를 식별하는 정보에 대응 지어, 수신 시각과 함께 기억부(43)에 기억시킨다.

스텝 S34에 있어서, 제어부(41)는 쇼핑 개시 판정부(61)을 제어하여, 화상 정보 및 중량 정보에 기초하여, 상품의 쇼핑이 개시되었는지의 여부를 판정한다. 스텝 S34에 있어서, 예를 들어 화상 정보 및 중량 정보에 기초하여, 내점객(27)이 상품(26)을 손으로 만지고, 나아가 상품 매대(25)로부터 들어 올리는 것에 의하여 중량이 변화된 것이 인식되면, 쇼핑 개시 판정부(61)는 쇼핑이 개시된 것으로 간주하고, 처리는 스텝 S35로 나아간다. 또한 스텝 S34에 있어서, 쇼핑이 개시되어 있지 않다고 간주된 경우, 처리는 스텝 S31로 되돌아간다.

스텝 S35에 있어서, 타깃 상품 검출부(62)는, 내점객(27)이 집어 든 상품(26)을 타깃 상품으로 간주하고, 타깃 상품의 상품 정보를 검색한다. 보다 구체적으로는 타깃 상품 검출부(62)는, 예를 들어 화상 정보에 있어서의 화상 내에 비춰진 상품(26)이 진열된 상품 매대(25)의 위치에 따라 미리 상품의 종별마다의 배치를 기억해 둠으로써, 타깃 상품의 종별을 특정하여 상품 정보를 검출하도록 해도 된다. 또한 화상 정보가 고해상도인 경우에 대해서는, 예를 들어 타깃 상품 검출부(62)가, 상품명이 기재된 라벨이나, 바코드 등을 판독하여 타깃 상품의 상품 정보를 검출하도록 해도 된다. 또한 타깃 상품 검출부(62)는, 기억부(43)에 기억되어 있는 관련 상품 DB(43c)에 기억되어 있는 상품 정보를 이용하도록 해도 된다.

스텝 S36에 있어서, 시계열 행동 판정부(63)는 화상 정보 및 중량 정보에 기초하여 시계열로 내점객(27)의 행동을 판정하고 추출하여 행동 로그 등록부(64)에 공급한다. 예를 들어 시계열 행동 판정부(63)는, 화상 내에서 내점객(27)이 오른손으로 상품(26)을 만지고 소정의 시간이 경과한 후, 중량 정보에 기초하여, 상품 매대(25)로부터 들어 올려지고 소정의 시간이 경과한 후 왼손으로 고쳐 들고, 추가로 소정의 시간이 경과한 후 상품 매대(25)로 돌려 놓는 등의 시계열의 행동을 각각 판정하고, 판정 결과를 그 시각과 대응 지어 행동 로그로서 행동 로그 등록부(64)에 공급한다. 또한 시계열의 행동은 이와 같은 복수의 행동뿐 아니라 단순히 상품을 집어 드는 등의 행동뿐이어도 되고, 내점할 때마다 반복되는 행동 등이어도 된다.

스텝 S37에 있어서, 행동 로그 등록부(64)는, 타깃 상품에 대한 행동은 구입 검토에 따른 동작인지를 판정한다. 즉, 예를 들어 내점객(27)이 상품(26)을 집어 들었지만, 극히 단시간에 원위치로 돌려 놓고 있는 행동에 대해서는, 구입 검토에 따른 동작은 아닌 것으로 간주된다. 또한 본래 구입을 검토하고자 하는 상품의 앞쪽에 다른 상품이 있어서, 구입을 검토하고자 하는 상품을 집어 들기 위하여 일시적으로 앞쪽의 다른 상품을 비켜 놓기 위하여 들어 올리는 등의 행동에 대해서는, 구입을 검토하고 있는 행동은 아니므로 구입 검토에 따른 동작은 아니라고 간주된다.

이에 비하여, 소정 시간 이상 계속해서 타깃 상품을 파지하고 있거나, 또는 좌우의 손으로 고쳐 드는 등의 행동이 반복되고 있는 경우, 구입 검토에 따른 동작인 것으로 간주한다.

그리고 스텝 S37에 있어서, 타깃 상품에 대한 행동이 구입 검토에 따른 동작이라고 간주되었을 때, 스텝 S38에 있어서, 행동 로그 등록부(64)는 시계열로 추출되어 있는 행동의 정보를 행동 로그 DB(43a)로서 기억부(43)에 기억시킨다. 또한 스텝 S37에 있어서, 타깃 상품에 대한 행동이 구입 검토에 따른 동작은 아니라고 간주된 경우, 처리는 스텝 S31로 되돌아간다.

스텝 S39에 있어서, 비교 상품 검색부(65)는 비교 상품 검색 처리를 실행하여, 행동 로그 DB(43a)의 정보를 이용하여 타깃 상품과의 비교 상품의 상품 정보를 검색한다.

<도 5의 비교 상품 검색 처리>

여기서, 도 6의 흐름도를 참조하여 비교 상품 검색 처리에 대하여 설명한다.

스텝 S51에 있어서, 비교 행동 로그 추출부(65a)는 행동 로그 DB(43a)(도 4)로부터, 타깃 상품을 비교할 때의 행동으로 되는 비교 행동 로그를 추출하여 비교 행동 로그 DB(43b)에 등록한다.

스텝 S52에 있어서, 관련성 추출부(65b)는 비교 공기에 기초한 관련성에 의하여, 타깃 상품에 대한 비교 상품을 추출하여 관련 상품 DB(43c)에 등록한다.

즉, 관련성 추출부(65b)는 비교 행동 로그 DB(43b)를 참조하여, 현재의 타깃 상품에 대한 비교 행동 로그로부터 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 상품을 비교 상품으로서 검색한다. 보다 구체적으로는 관련성 추출부(65b)는, 예를 들어 비교 행동 로그 DB(43b)에 등록된 타깃 상품을 집어 든 타이밍으로부터 소정의 시간만큼 전후의 타이밍에 집어 든 상품이며, 손에 잡고 있는 시간의 길이가 충분한 길이인 등의 비교 공기로 되는 행동일 때, 마찬가지의 행동이 이루어진 상품을 타깃 상품의 비교 상품으로서 검색한다.

또한 관련성 추출부(65b)가 비교 행동 로그로서 검색해야 하는 비교 공기는, 손에 잡고 있는 시간의 길이가 충분한 길이인 경우에 한정되는 것은 아니며, 예를 들어 타깃 상품과, 비교하는 비교 행동 로그에 있어서의 상품은 카테고리가 동일하거나 또는 충분히 유사한지의 여부, 타깃 상품을 손에 잡은 시각과, 비교 행동 로그에 있어서의 상품을 손에 잡은 시각이 가까운지의 여부, 타깃 상품과, 비교 행동 로그에 있어서의 상품을 손에 잡는 동작이 교대로 반복하여 발생하고 있는지의 여부, 타깃 상품과, 비교 행동 로그에 있어서의 상품을 동시에 손에 잡고 있는지의 여부, 타깃 상품과, 비교 행동 로그에 있어서의 상품을 멈추어 서서 손에 잡고 보고 있는지, 및 타깃 상품과, 비교 행동 로그에 있어서의 상품 중 어느 한쪽을 최종적으로 놓고서 다른 쪽을 들고 있는지의 여부 중 어느 조건, 또는 이들 모두 혹은 어느 조합의 조건을 만족시키는지의 여부에 따라 판단하도록 해도 된다.

또한 이들 복수의 조건 중 적합한 조건의 수나 비율 등에 의하여 비교에 적합한 상품인 것을 나타내는 스코어를 설정하도록 함으로써, 스코어가 높은 상품 쪽이 보다 타깃 상품과의 비교에 의하여 적합한 것임을 이해하기 쉽게 하도록 해도 되며, 예를 들어 비교에 적합한 상품인 것을 나타내는 스코어가 소정값보다도 높은 상품만이 비교 상품으로서 검색되도록 해도 된다.

또한 상품 A를 집어 든 후에 상품 B를 동시에 집어 들었다는 비교 행동 로그가 있고, 그 후, 타깃 상품으로서 상품 C를 집어 들고 동시에 상품 B를 집어 든 비교 행동 로그가 있는 경우, 상품 C의 비교 상품으로서, 상품 B뿐 아니라 상품 A도 비교 상품으로서 검색하도록 해도 된다.

스텝 S53에 있어서, 비교 상품 검색부(65)는 관련 상품 DB(43c)에 등록되어 있는 상품을 비교 상품으로서 추출함과 함께, 비교 상품으로서 추출한 상품에 대응하는 상품 정보를 상품 정보 DB(43d)로부터 판독한다.

이상의 처리에 의하여, 타깃 상품에 관한 비교 행동 로그에 있어서의, 비교 공기에 기초한 관련성이 있는 상품으로서 비교 상품이 검색되고, 검색된 비교 상품과 그 상품 정보를 추출하는 것이 가능해진다.

여기서, 도 5의 흐름도의 설명으로 되돌아간다.

스텝 S40에 있어서, 제시 정보 생성부(66)는 타깃 상품 및 비교 상품의 각각의 상품 정보에 기초하여, 제시부(23)에 있어서 제시 가능한 제시 정보를 생성한다.

스텝 S41에 있어서, 제어부(41)는 통신부(42)를 제어하여, 생성된 제시 정보를 점포(11)에 송신한다.

스텝 S13에 있어서, 점포(11)의 통신부(21)는 클라우드 서버(12)로부터 제시 정보가 송신되어 왔는지의 여부를 판정하여, 송신되어 오지 않는다고 간주된 경우, 처리는 스텝 S11로 되돌아간다. 한편, 스텝 S13에 있어서, 제시 정보가 송신되어 온 경우, 처리는 스텝 S14로 나아간다.

스텝 S14에 있어서, 통신부(21)는 클라우드 서버(12)로부터 송신되어 온 제시 정보를 수신한다.

스텝 S15에 있어서, 통신부(21)는 수신한 제시 정보를 소정의 제시부(23)에 공급하여 제시시킨다.

이들 일련의 처리에 의하여, 내점객(27)은 상품(26)을 상품 매대(25)로부터 집어 들기만 하면, 그 부근에 설치된 제시부(23)에 있어서, 집어 든 타깃 상품으로서 인식된 상품의 상품 정보를 취득하는 것이 가능해짐과 함께, 비교 상품의 상품 정보를 취득하는 것이 가능해진다.

그 결과, 지금까지 네트워크상의 쇼핑 등에서밖에 얻을 수 없던, 타깃 상품의 상품 정보뿐 아니라, 비교 상품의 상품 정보를 취득하는 것이 가능해진다.

또한 스텝 S34의 처리에 의하여, 구체적인 상품 구입에 따른 행동만을 로그로서 기록하도록 쇼핑이 개시된 것을 나타내는 프리필터에 의하여 특정된 구간의 행동뿐이 로그로서 등록되도록 하였다.

또한 스텝 S37의 처리에 의하여, 행동 로그로서 등록된 정보 중, 상품 구입에 관계되는 것만이 행동 로그로서 기억부(43)의 행동 로그 DB(43a)에 기록되도록 하였다.

어느 것에 있어서도, 결과적으로 상품의 구입 시에 불필요한 행동 로그의 등록을 방지할 수 있으므로, 비교 상품의 검색 정밀도와 검색 속도를 향상시키는 것이 가능해진다.

또한 상술한 실시예에 있어서의 행동 로그란, 시계열 행동 판정부(63)에 의하여 판정된, 시계열의 행동과 그 경과에 따른 시각을 기록한 것인데, 이는, 달리 말하면 내점객(27)의 행동 이력이라고도 할 수 있다. 이 때문에 비교 상품은, 비교에 적합한 상품인 것을 나타내는 스코어 등의, 행동 로그(내점객의 행동 이력) 등의 통계 데이터를 처리한 결과에 기초하여 구해지는 것이라고도 할 수 있다.

또한 이상에 있어서는, 중량 센서(24)에 의하여 측정되는 중량 정보에 기초하여, 상품(26)이 내점객(27)의 손에 잡혔는지의 여부를 판정하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 내점객(27)이 상품(26)을 손에 잡았는지의 여부 등의 취득의 유무에 대해서는 이 이외의 방법으로 검출하도록 해도 되며, 예를 들어 상품(26)이 손에 잡혔는지의 여부를 적외선 센서로 검출하거나 도통 센서 등에 의하여 검출하도록 해도 된다.

상술한 처리는, 협조 필터링에 의하여 비교 상품이 추출되어 있다고도 할 수 있지만, 또 다른 필터 방법과 병용되도록 해도 된다.

또한 상술한 일련의 처리에 의하여 생성되는 행동 로그 DB(43a) 또는 비교 행동 로그 DB(43b)는 다른 용도에도 이용하는 것이 가능하며, 예를 들어 마케팅에 응용되도록 해도 된다. 보다 구체적인 예로서는, 행동 로그 DB(43a)에 있어서의 단순한 빈도나 평균, 속성, 컨텍스트와의 크로스 집계, 시계열 변화, 아이템(상품), 아이템(상품) 그룹 간의 상관, 각종 마케팅 활동과의 상관, 브랜드마다의 비교, 전체 트렌드 등을 스코어화함으로써, 예를 들어 아이템(상품)에 대한 흥미·관심의 정도를 구하도록 할 수도 있다.

또한 행동 로그 DB(43a) 또는 비교 행동 로그 DB(43b)는 각종 클러스터링에 이용하는 것도 가능하다.

또한 행동 로그 DB(43a) 또는 비교 행동 로그 DB(43b)를 이용하여 제1 아이템(상품)과 제2 아이템(상품)의 비교 행동 결과로서, 예를 들어 비교한 결과, 선택했는지의 여부에 의하여, 한쪽 또는 양쪽을 사는 경향이 있는지의 여부, 망설인 끝에 사지 않는 경향이 있는지의 여부 등의 경향을 구하는 것이 가능해진다. 이때, 유저 속성마다, 컨텍스트마다, 및 장소나 점포마다 등의 더욱 상세한 경향을 구하는 것도 가능해진다.

또한 이상에 있어서는, 비교 행동 로그를 이용하여 비교 상품을 검색하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 행동 로그나 비교 행동 로그를 이용한 마찬가지의 방법에 의하여, 예를 들어 타깃 상품의 유사 상품이나, 타깃 상품과 함께 사용되는 상품 등을 검색하는 것도 가능해진다.

<제1 변형예>

이상에 있어서는, 비교 상품의 검색에 있어서 비교 행동 로그를 이용하여 검색하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 또한 행동 로그로부터 내점객(27)의 기호 정보를 추출하고, 비교 행동 로그와 함께 기호를 가미하여 비교 상품을 검색하도록 해도 된다.

도 7은, 비교 행동 로그에 추가하여, 기호도 고려한 후에 비교 상품을 검색하도록 한 클라우드 서버(12)의 구성예이다. 또한 도 7의 클라우드 서버(12)의 구성에 있어서, 도 3의 클라우드 서버(12)에 있어서의 구성과 동일한 기능을 구비한 구성에 대해서는 동일한 부호 및 동일한 명칭을 붙이고 있으여, 그 설명은 적절히 생략하기로 한다.

즉, 도 7의 클라우드 서버(12)의 구성에 있어서, 도 3의 클라우드 서버(12)의 구성과 상이한 점은, 비교 상품 검색부(65)가 비교 행동 로그 추출부(65a) 및 관련성 추출부(65b)에 추가하여 기호 추출부(65c)를 설치하고 있고, 또한 도 8에 도시한 바와 같이 기억부(43) 내에 상품 기호 피드백 DB(43e)를 설치한 점이다.

즉, 기호 추출부(65c)는 도 8에 도시한 바와 같이, 행동 로그 DB(43a)로부터 행동 로그를 판독하여 내점객(27)의 기호를 추출하고, 추출한 기호의 정보를 기억부(43) 내의 상품 기호 피드백 DB(43e)에 축적시킨다.

이 경우, 관련성 추출부(65b)는 비교 행동 로그의 비교 공기와 기호를 고려한 관련성에 기초하여 상품을 추출하고, 추출 결과를 비교 상품의 검색 결과로서 관련 상품 DB(43c)에 등록한다.

또한 여기서 말하는 기호란, 상품에 대한 기호를 나타내는 것이다. 예를 들어 타깃 상품이 상품 A인 경우, 상품 A의 카테고리 X에 속하는 상품 B나 상품 C를 이전에 손에 잡고 있었다는 행동 로그가 남겨져 있을 때, 내점객(27)의 기호는 카테고리 X에 속하는 상품에 있을 것이 추정된다. 그래서, 비교 행동 로그에 기초하여 추출되는 상품 중, 나아가 카테고리 X에 속하는 상품이라는, 내점객(27)의 기호에 의한 범위 좁히기가 가능해진다.

<도 7의 클라우드 서버에 의한 비교 상품 검색 처리>

여기서, 도 9의 흐름도를 참조하여 도 7의 클라우드 서버(12)에 의한 비교 상품 검색 처리에 대하여 설명한다.

스텝 S71에 있어서, 비교 행동 로그 추출부(65a)는, 행동 로그 DB(43a)(도 4)로부터 타깃 상품을 비교할 때의 행동으로 되는 비교 행동 로그를 추출하여 비교 행동 로그 DB(43b)에 등록한다.

스텝 S72에 있어서, 기호 추출부(65c)는 행동 로그 DB(43a)로부터 상품에 대한 기호의 정보를 추출하여 상품 기호 피드백 DB(43e)에 축적시킨다.

스텝 S73에 있어서, 관련성 추출부(65b)는, 비교 공기와 기호에 기초한 관련성에 의하여, 타깃 상품에 대한 비교 상품을 추출하여 관련 상품 DB(43c)에 등록한다. 보다 상세하게는 관련성 추출부(65b)는, 예를 들어 비교 공기에 기초한 관련성에 의하여, 타깃 상품에 대한 비교 상품을 추출하고, 나아가 추출된 비교 상품 중, 상품 기호 피드백 DB(43e)에 축적된 기호의 정보에 의한 범위가 좁혀진 상품을 관련 상품 DB(43c)에 등록한다.

스텝 S74에 있어서, 비교 상품 검색부(65)는, 관련 상품 DB(43c)에 등록되어 있는 상품을 비교 상품으로서 추출함과 함께, 비교 상품으로서 추출한 상품에 대응하는 상품 정보를 상품 정보 DB(43d)로부터 판독한다.

이상의 처리에 의하여, 타깃 상품에 관한 비교 행동 로그에 있어서의, 비교 공기와 기호에 기초한 관련성이 있는 상품으로서 비교 상품이 검색되고, 검색된 비교 상품과 그 상품 정보를 추출하는 것이 가능해진다.

<제2 변형예>

이상에 있어서는, 비교 상품의 검색에 있어서, 비교 행동 로그와 기호를 이용하여 검색하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 행동 로그로부터 컨텍스트를 추출하여, 비교 행동 로그와 컨텍스트에 의하여 비교 상품을 검색하도록 해도 된다.

도 10은, 비교 행동 로그에 추가하여, 컨텍스트를 고려한 후에 비교 상품을 검색하도록 한 클라우드 서버(12)의 구성예이다. 또한 도 10의 클라우드 서버(12)의 구성에 있어서, 도 3의 클라우드 서버(12)에 있어서의 구성과 동일한 기능을 구비한 구성에 대해서는 동일한 부호 및 동일한 명칭을 붙이고 있으며, 그 설명은 적절히 생략하기로 한다.

즉, 도 10의 클라우드 서버(12)의 구성에 있어서, 도 3의 클라우드 서버(12)의 구성과 상이한 점은, 비교 상품 검색부(65)가 비교 행동 로그 추출부(65a) 및 관련성 추출부(65b)에 추가하여 컨텍스트 추출부(65d)를 설치하고 있는 점이다. 또한 도 11에 도시한 바와 같이, 기억부(43) 내의 비교 행동 로그 DB(43b)가 비교 행동 로그에 컨텍스트의 정보를 부가하여 저장하는 점이다.

즉, 컨텍스트 추출부(65d)는 도 11에 도시한 바와 같이, 행동 로그 DB(43a)로부터 행동 로그를 판독하여 컨텍스트를 추출하고, 추출한 컨텍스트의 정보를 기억부(43) 내의 비교 행동 로그 DB(43b)의 비교 행동 로그와 대응 지어서 축적시킨다.

이 경우, 관련성 추출부(65b)는, 비교 행동 로그의 비교 공기와 컨텍스트를 고려한 관련성에 기초하여 상품을 추출하고, 추출 결과를 비교 상품의 검색 결과로서 관련 상품 DB(43c)에 등록하게 된다.

또한 여기서 말하는 컨텍스트란, 타깃 상품에 대한 행동이 발생했을 때의 상황 등을 나타내는 것이며, 예를 들어 타깃 상품을 집어 드는 등의 행동이 발생한, 장소, 점포, 날씨, 시간대 등의 상황을 나타내는 것이다.

예를 들어 도쿄라는 장소를 특정하는 컨텍스트와 대응 지어, 타깃 상품인 상품 A와 동일한 카테고리에 포함되는 상품 B를 손에 잡은 비교 행동 로그가 있고, 뉴욕이라는 장소를 특정하는 컨텍스트와 대응 지어, 타깃 상품인 상품 A와 동일한 카테고리에 포함되는 상품 C를 손에 잡은 비교 행동 로그가 있다고 하자.

이 경우, 타깃 상품인 상품 A가 손에 잡혔을 때, 관련성 추출부(65b)는, 현재의 장소를 특정하는 컨텍스트에 따라 비교 상품으로서의 관련 상품을 전환하여 추출할 수 있다. 즉, 현재의 컨텍스트가 도쿄라는 장소를 특정하는 정보일 때는, 관련성 추출부(65b)는 비교 상품으로서 동일한 카테고리의 상품 중 상품 B를 추출한다. 한편, 현재의 컨텍스트가 뉴욕이라는 장소를 특정하는 정보일 때는, 비교 상품으로서 동일한 카테고리의 상품 중 상품 C를 추출한다.

이와 같이 타깃 상품에 대한 행동이 이루어졌을 때의 상황에 따라 적절한 비교 상품을 추출하는 것이 가능해진다.

<도 10의 클라우드 서버에 의한 비교 상품 검색 처리>

여기서, 도 12의 흐름도를 참조하여 도 10의 클라우드 서버(12)에 의한 비교 상품 검색 처리에 대하여 설명한다.

스텝 S91에 있어서, 비교 행동 로그 추출부(65a)는, 행동 로그 DB(43a)(도 11)로부터 타깃 상품을 비교할 때의 행동으로 되는 비교 행동 로그를 추출하여 비교 행동 로그 DB(43b)에 등록한다.

스텝 S92에 있어서, 컨텍스트 추출부(65d)는 행동 로그 DB(43a)로부터 상품에 대한 컨텍스트를 추출한다.

스텝 S93에 있어서, 비교 행동 로그 추출부(65a)는, 추출한 비교 행동 로그와 컨텍스트를 대응 지어 비교 행동 로그 DB(43b)에 등록한다. 즉, 여기서는, 비교 행동 로그 DB(43b)에 등록되어 있는 비교 행동 로그에는 컨텍스트가 대응 지어져서 등록되어 있다.

스텝 S94에 있어서, 관련성 추출부(65b)는, 비교 공기와 컨텍스트에 기초한 관련성에 의하여, 타깃 상품에 대한 비교 상품을 추출하여 관련 상품 DB(43c)에 등록한다. 보다 상세하게는 관련성 추출부(65b)는, 컨텍스트가 부가된 비교 행동 로그의 비교 공기에 기초한 관련성에 의하여, 타깃 상품에 대한 비교 상품을 추출한다.

스텝 S95에 있어서, 비교 상품 검색부(65)는, 관련 상품 DB(43c)에 등록되어 있는 상품을 비교 상품으로서 추출함과 함께, 비교 상품으로서 추출한 상품에 대응하는 상품 정보를 상품 정보 DB(43d)로부터 판독한다.

이상의 처리에 의하여, 타깃 상품에 관한 비교 행동 로그에 있어서의, 비교 공기와 컨텍스트에 기초한 관련성이 있는 상품으로서 비교 상품이 검색되고, 검색된 비교 상품과 그 상품 정보를 추출하는 것이 가능해진다.

<제2 실시 형태>

<상품 판매 지원 시스템의 제2 실시 형태의 구성예>

이상에 있어서는, 내점객(27)의 행동이, 촬상부(22)에 의하여 촬상된 화상에 기초하여 검출되는 예에 대하여 설명해 왔다. 그러나 내점객(27)의 행동에 대해서는, 예를 들어 내점객(27)에 의하여 타깃 상품이 들어 올려지는 등의 동작을 검출할 수 있는 것이면, 화상 이외의 것으로부터 검출되도록 해도 되는 것이다. 따라서, 예를 들어 내점객(27)이 장착하는 웨어러블 단말기에 의하여 타깃 상품이 들어 올려지는 동작이 검출되도록 해도 된다.

도 13은, 웨어러블 단말기에 의하여, 타깃 상품이 들어 올려지는 동작이 검출되도록 한 상품 판매 지원 시스템의 제2 실시 형태의 구성예를 도시하고 있다. 또한 도 13에 있어서의 구성에 있어서, 도 1에 있어서의 구성과 동일한 기능을 구비한 구성에 대해서는 동일한 부호 및 동일한 명칭을 붙이고 있으며, 그 설명은 적절히 생략하기로 한다.

즉, 도 13의 상품 판매 지원 시스템에 있어서는, 내점객(27)이, 예를 들어 도 14에 도시한 바와 같이 손목시계형의 웨어러블 단말기(102)에서 팔(27a)의 위치와 움직임(가속도)을 검출함으로써, 상품을 들어 올리는 등의 동작을 검출하고, 통신부(101)를 통하여 클라우드 서버(12)에 송신한다. 그리고 클라우드 서버(12)가 위치 및 가속도의 정보에 기초하여 타깃 상품 및 비교 상품의 상품 정보의 제시 정보를 생성하고, 웨어러블 단말기(102)에 송신하여 조작 제시부(121)에 제시시킨다.

<웨어러블 단말기의 구성예>

다음으로, 도 15를 참조하여 웨어러블 단말기(102)의 구성예에 대하여 설명한다.

웨어러블 단말기(102)는 제어부(141), 통신부(142), 모션 센서(143), GPS(Global Positioning System)(144) 및 조작 제시부(121)를 구비하고 있다.

제어부(141)는 웨어러블 단말기(102)의 동작의 전체를 제어하고 있다.

통신부(142)는 제어부(141)에 의하여 제어되며, 점포(11) 내의 통신부(101)를 통하여 클라우드 서버(12)와 통신한다.

모션 센서(143)는 3차원의 각각의 방향의 가속도를 계측하여 제어부(141)에 공급한다.

GPS(144)는, 도시하지 않은 복수의 위성으로부터의 신호를 수신하여, 지구상의 위도 경도를 포함하는 위치 정보를 검출하여 제어부(141)에 출력한다.

조작 제시부(121)는, 디스플레이를 포함하는 제시부(151), 및 터치 패널을 포함하는 조작부(152)를 구비하고 있으며, 제시부(151)에, 클라우드 서버(12)로부터 송신되어 오는 제시 정보를 표시한다.

즉, 제어부(141)는, 모션 센서(143)에 의하여 검출된 3차원의 각각의 방향의 가속도, 및 GPS(144)에 의하여 검출된 지구상의 위치 정보를, 통신부(142)를 제어하여, 통신부(101)를 통하여 클라우드 서버(12)에 송신한다. 그리고 제어부(141)는 통신부(142)를 제어하여, 가속도 및 위치 정보에 기초하여 클라우드 서버(12)에 의하여 생성된 제시 정보를 수신하여, 조작 제시부(121)의 제시부(151)에 표시한다.

<도 13의 클라우드 서버의 구성예>

다음으로, 도 16을 참조하여 도 13의 클라우드 서버(12)의 실시 형태의 구성예에 대하여 설명한다. 또한 도 13의 클라우드 서버(12)의 구성에 있어서, 도 3의 클라우드 서버(12)에 있어서의 구성과 동일한 기능을 구비한 구성에 대해서는 동일한 부호 및 동일한 명칭을 붙이고 있으며, 그 설명에 대해서는 적절히 생략하기로 한다.

즉, 도 13의 클라우드 서버(12)에 있어서, 도 3의 클라우드 서버(12)의 구성과 상이한 점은, 쇼핑 개시 판정부(61) 내지 제시 정보 생성부(66) 대신 쇼핑 개시 판정부(161) 내지 제시 정보 생성부(166)를 구비한 점이다.

쇼핑 개시 판정부(161) 내지 제시 정보 생성부(166)는 모두, 기본적으로는 쇼핑 개시 판정부(61) 내지 제시 정보 생성부(66)과 마찬가지의 기능이지만, 쇼핑 개시 판정부(61) 내지 제시 정보 생성부(66)가 화상 정보 및 중량 정보에 기초하여 각각의 기능을 실현하고 있었던 것에 대하여, 쇼핑 개시 판정부(161) 내지 제시 정보 생성부(166)는 위치 정보와 가속도 정보로 마찬가지의 기능을 실현하고 있다. 또한 비교 상품 검색부(165)에 대해서는, 상술한 도 3, 도 7, 도 10 중 어느 비교 상품 검색부(65)의 구성이어도 되는 것이므로, 상세한 구성을 포함하는 기재로 하고 있지 않다. 즉, 필요에 따라, 비교 행동 로그 추출부(65a), 관련성 추출부(65b), 기호 추출부(65c) 및 컨텍스트 추출부(65d)에 대응하는 구성을 설치하도록 해도 된다.

<도 13의 상품 판매 지원 시스템에 있어서의 상품 판매 지원 처리>

다음으로, 도 17의 흐름도를 참조하여 도 5의 상품 판매 지원 시스템에 있어서의 상품 판매 지원 처리에 대하여 설명한다.

스텝 S101에 있어서, 웨어러블 단말기(102)의 GPS(144)는 위치 정보를 검출하여 제어부(141)에 출력한다.

스텝 S102에 있어서, 모션 센서(143)는 3차원의 각각의 방향의 가속도 정보를 검출하여 제어부(141)에 출력한다.

스텝 S103에 있어서, 제어부(141)는 통신부(142)를 제어하여, 위치 정보 및 가속도 정보를 점포(11)의 통신부(101)를 통하여, 자신을 식별하는 정보와 함께 클라우드 서버(12)에 송신한다.

스텝 S121에 있어서, 클라우드 서버(12)의 제어부(41)는 통신부(42)를 제어하여, 점포(11)로부터 위치 정보 및 가속도 정보가 송신되어 왔는지의 여부를 판정하여, 송신되어 와 있지 않다고 간주된 경우, 처리는 스텝 S71의 처리를 반복한다. 그리고 스텝 S71에 있어서, 점포(11)로부터 위치 정보 및 가속도 정보가 송신되어 온 경우, 처리는 스텝 S122로 나아간다.

스텝 S122에 있어서, 제어부(41)는 송신되어 온 위치 정보 및 가속도 정보를 수신한다.

스텝 S123에 있어서, 제어부(41)는 송신되어 온 위치 정보 및 가속도 정보를, 웨어러블 단말기(102)를 식별하는 정보에 대응 지어, 수신 시각과 함께 기억부(43)에 기억시킨다.

스텝 S124에 있어서, 제어부(41)는 쇼핑 개시 판정부(161)을 제어하여, 위치 정보 및 가속도 정보에 기초하여, 상품의 쇼핑이 개시되었는지의 여부를 판정한다. 스텝(124)에 있어서, 예를 들어 위치 정보 및 가속도 정보에 기초하여, 내점객(27)이 상품(26)이 존재하는 위치에서 상품(26)을 손으로 만지고, 가속도 정보에 기초한 손의 움직임으로부터 상품 매대(25)로부터 들어 올리는 것이 인식되면, 쇼핑 개시 판정부(61)는 쇼핑이 개시된 것으로 간주하고, 처리는 스텝 S125로 나아간다. 또한 스텝 S124에 있어서, 쇼핑이 개시되어 있지 않다고 간주된 경우, 처리는 스텝 S121로 되돌아간다.

스텝 S125에 있어서, 타깃 상품 검출부(162)는, 내점객(27)이 집어 든 상품(26)을 타깃 상품으로 간주하고, 타깃 상품의 상품 정보를 검색한다. 보다 구체적으로는 타깃 상품 검출부(162)는, 예를 들어 위치 정보 및 가속도 정보에 의하여 특정된 상품(26)이 진열된 상품 매대(25)의 위치에 따라 미리 상품의 종별마다의 배치를 기억해 둠으로써, 타깃 상품의 종별을 특정하여 상품 정보를 검출하도록 해도 된다.

스텝 S126에 있어서, 시계열 행동 판정부(163)는 위치 정보 및 가속도 정보에 기초하여, 시계열로 내점객(27)의 행동을 판정하고 추출하여 행동 로그 등록부(164)에 공급한다. 예를 들어 시계열 행동 판정부(163)는 위치 정보 및 가속도 정보에 기초하여, 오른손으로 상품(26)을 만지고 소정의 시간이 경과한 후, 상품 매대(25)로 돌려 놓는 등의 시계열의 행동을 각각 판정하고, 판정 결과를 행동 로그 등록부(164)에 공급한다.

스텝 S127에 있어서, 행동 로그 등록부(164)는, 타깃 상품에 대한 행동은 구입 검토에 따른 동작인지를 판정한다. 즉, 예를 들어 내점객(27)이 상품(26)을 집어 들었지만 극히 단시간에 원위치로 돌려 놓고 있는 행동에 대해서는, 구입 검토에 따른 동작은 아닌 것으로 간주된다. 또한 본래 구입을 검토하고자 하는 상품의 앞쪽에 다른 상품이 있어서, 구입을 검토하고자 하는 상품을 집어 들기 위하여 일시적으로 앞쪽의 다른 상품을 비켜 놓기 위하여 들어 올리는 등의 행동에 대해서는, 구입을 검토하고 있는 행동은 아니므로 구입 검토에 따른 동작이 아니라고 간주된다.

이에 비하여, 소정 시간 이상 계속하여 타깃 상품을 파지하고 있거나, 또는 상품 매대(25)로부터 상품(26)을 들어 올리는, 및 돌려 놓는 등의 행동이 반복되고 있는 경우, 구입 검토에 따른 동작인 것으로 간주된다.

그리고 스텝 S127에 있어서, 타깃 상품에 대한 행동이 구입 검토에 따른 동작으로 간주되었을 때, 스텝 S128에 있어서, 행동 로그 등록부(164)는 시계열로 추출되어 있는 행동의 정보를 행동 로그로서 기억부(43)에 기억시킨다. 또한 스텝 S127에 있어서, 타깃 상품에 대한 행동이 구입 검토에 따른 동작은 아닌 것으로 간주된 경우, 처리는 스텝 S121로 되돌아간다.

스텝 S129에 있어서, 비교 상품 검색부(165)는 행동 로그에 기초하여 타깃 상품과의 비교 상품의 상품 정보를 검색한다.

즉, 비교 상품 검색부(165)는 비교 상품 검색 처리를 실행하여, 기억부(43)에 기억되어 있는, 타깃 상품을 집어 든 내점객(27)의 행동 로그를 참조하여, 현재의 타깃 상품에 대한 행동 로그로부터 비교 상품을 검색한다. 또한 비교 상품 검색 처리에 대해서는, 상술한 도 6, 도 9, 도 12 중 어느 처리여도 되는 것이므로 그 설명은 생략하기로 한다.

스텝 S130에 있어서, 제시 정보 생성부(168)는 타깃 상품 및 비교 상품의 각각의 상품 정보에 기초하여, 웨어러블 단말기(102)의 조작 제시부(121)(의 제시부(151))에 있어서 제시 가능한 제시 정보를 생성한다.

스텝 S131에 있어서, 제어부(141)는 통신부(42)를 제어하여, 생성된 제시 정보를 점포(11)에 송신한다.

스텝 S104에 있어서, 통신부(142)는, 점포(11)의 통신부(101)를 통하여 클라우드 서버(12)로부터 제시 정보가 송신되어 왔는지의 여부를 판정하여, 송신되어 오지 않는다고 간주된 경우, 처리는 스텝 S101로 되돌아간다. 한편, 스텝 S104에 있어서, 제시 정보가 송신되어 온 경우, 처리는 스텝 S105로 나아간다.

스텝 S105에 있어서, 통신부(142)는 클라우드 서버(12)로부터 송신되어 온 제시 정보를 수신한다.

스텝 S106에 있어서, 통신부(142)는 수신한 제시 정보를 소정의 조작 제시부(121)에 공급하고, 제시부(151)에 있어서, 제시 정보를 제시시킨다.

이들 일련의 처리에 의하여, 내점객(27)은, 웨어러블 단말기(102)를 장착한 후에 상품(26)을 상품 매대(25)로부터 집어 들기만 하면, 조작 제시부(121)에 있어서, 집어 든 타깃 상품으로서 인식된 상품의 상품 정보를 취득하는 것이 가능해짐과 함께, 비교 상품의 상품 정보를 취득하는 것이 가능해진다.

이상에 있어서는, 모션 센서(143)나 GPS(144)를 탑재한 웨어러블 단말기(102)에 의하여 취득 가능한 정보로서 위치 정보와 가속도 정보를 이용한 예에 대하여 설명해 왔지만, 제1 실시 형태에 있어서의 점포(11) 내에 설치된 촬상부(22)의 촬상 화상을 통신부(21) 및 통신부(142)를 통하여 취득하여 클라우드 서버(12)에 송신하도록 하고, 위치 정보 및 가속도 정보에 추가하여 화상 정보를 이용함으로써, 보다 상세히 상품(26)에 대한 내점객(27)의 행동을 판단하도록 해도 된다. 또한 촬상부는 웨어러블 단말기(102)에 설치되도록 해도 되며, 예를 들어 시계형의 웨어러블 단말기(102)에 있어서의 문자판에 대응하는 조작 표시부(121)의 일부에 촬상부를 설치하여 상품 매대(25) 부근을 촬상하고, 촬상한 화상으로부터 상품(26)에 대한 내점객(27)의 행동을 판단하도록 해도 된다. 또한 촬상부(22)는, 상품 매대(25) 부근을 촬상할 수 있으면 점포(11) 및 웨어러블 단말기(102) 이외에 설치되어도 되는 것이다.

<제3 실시 형태>

<상품 판매 지원 시스템의 제3 실시 형태의 구성예>

이상에 있어서는, 클라우드 서버(12)와 웨어러블 단말기(102)에 의한 상품 판매 지원 시스템의 구성에 대하여 설명해 왔지만, 웨어러블 단말기(102)를 고기능화시켜 클라우드 서버(12)와 마찬가지의 기능을 구비하도록 하여, 웨어러블 단말기(102)만으로 상품 판매 지원 시스템(상품 판매 지원 장치)을 실현하도록 해도 된다.

도 18은, 클라우드 서버(12)의 기능을 더 구비하도록 한 웨어러블 단말기(상품 판매 지원 장치)(102)의 구성예를 도시하고 있다. 또한 도 18의 웨어러블 단말기(102)의 구성에 있어서, 도 15의 웨어러블 단말기(102)의 구성과 동일한 기능을 구비한 구성에 대해서는 동일한 부호 및 동일한 명칭을 붙이고 있으며, 그 설명은 적절히 생략하기로 한다.

즉, 도 18의 웨어러블 단말기(102)에 있어서, 도 15의 웨어러블 단말기(102)와 상이한 점은, 제어부(141)가 도 16의 클라우드 서버(12)에 있어서의 제어부(41)와 거의 동일한 기능을 구비한 구성으로 되어 있으며, 쇼핑 개시 판정부(181) 내지 제시 정보 생성부(186)는 쇼핑 개시 판정부(161) 내지 제시 정보 생성부(166)과 동일한 기능을 구비하고 있다. 또한 기억부(43)에 대응하는 기억부(171)가 설치되어 있다.

<도 18의 상품 판매 지원 장치에 있어서의 상품 판매 지원 처리>

다음으로, 도 19의 흐름도를 참조하여, 도 18의 웨어러블 단말기(102)에 의하여 구성되는 상품 판매 지원 시스템(상품 판매 지원 장치)에 있어서의 상품 판매 지원 처리에 대하여 설명한다.

또한 도 19의 스텝 S151, S152, S161의 처리는 도 17의 스텝 S101, S102, S106의 처리에 대응하고, 도 19의 스텝 S153 내지 S161의 처리는 도 17의 스텝 S123 내지 S131의 처리에 대응하므로, 그 설명은 생략하기로 한다.

즉, 이 경우, 내점객(27)은 팔(27a)에 웨어러블 단말기(102)를 장착하기만 하면, 상품 판매 지원 처리를 실현하는 것이 가능해진다. 단, 이 경우, 웨어러블 단말기(102)는, 예를 들어 통신부(142)를 제어하여, 점포(11) 내의 어느 위치에 어느 상품이 진열되어 있는지에 관한 정보나 타깃 상품 및 비교 상품의 정보에 대해서는 미리 클라우드 서버(12) 등에 의하여 배신을 받아, 사전에 기억부(171)에 기억해 둘 필요가 있다.

그 결과, 지금까지 네트워크상의 쇼핑 등에서밖에 얻을 수 없던, 실재하는 상품 판매에 있어서, 타깃 상품의 상품 정보나 그 비교 상품의 상품 정보를 실시간으로 제시하는 것이 가능해진다.

또한 이상에 있어서는, 웨어러블 단말기(102)에 대하여 손목시계형의 것을 사용한 경우의 예에 대하여 설명해 왔지만 그 이외의 것이어도 되며, 예를 들어 안경형의 것으로, 렌즈 부분에 투영하여 제시부를 형성하도록 해도 된다.

또한 비교 상품에 대해서는, 반드시 타깃 상품의 근처에서 판매하고 있지는 않는 것도 있으므로, 그러한 상품에 대해서는, 판매 위치까지 내비게이션하는 정보를 제시 정보에 포함하도록 해도 된다.

또한 비교 상품에 대해서는, 타깃 상품을 집어 든 내점객의 행동 로그에 기초하여, 대상으로 되는 상품을 검색하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 예를 들어 타깃 상품을 집어 든 다른 내점객이나 복수의 내점객의 행동 로그에 기초하여 대상으로 되는 상품을 통계적으로 해석하고, 그 해석 결과로부터 검색하여 제시하도록 해도 된다.

또한 이상에 있어서는, 내점객에 대하여 상품 정보를 제시하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 복수의 내점객의 행동 로그를 이용함으로써 상품에 얼마큼 주목이 쏠려 있는지, 또는 상품 진열의 변경 등의 정보를 넣음으로써 상품 진열의 변경 전후의 비교 정보를 제시하도록 해도 된다.

또한 행동 로그 자체를 내점객에게 제시하도록 해도 되며, 이 경우, 행동 로그의 분석 결과로서, 발견되는 룰의 일람 등을 제시하도록 해도 된다. 이것에 의하여, 자신의 행동을 스스로 등록하는 등의 수고를 줄이면서, 예를 들어 상품을 구입하기 전에 으레 취하는 행동이나, 어떠한 상품에 흥미를 가지고 있었는지를 돌이켜 보는 것이 가능해진다.

또한 본 실시 형태에서는, 내점객이 상품을 집어 드는 행동에 의하여, 집어 든 상품을 구입 검토하고 있는 것으로 간주하는 예에 대하여 설명해 왔지만, 이러한 행동과 관계없이 상품에 대한 흥미를 나타낸 행동이면 그 이외의 행동이어도 되며, 예를 들어 시선 검출에 의하여 내점객의 시선이 상품에 대하여 소정 시간 이상 향해져 있었을 경우, 구입이 검토되었다고 간주되도록 해도 된다.

또한 상술한 제1 실시 형태 내지 제3 실시 형태에 대하여, 동일한 점포 내에서 병존하는 상태로 하도록 해도 되며, 이와 같이 함으로써 내점객(유저)에 의한 상품 판매 지원 시스템의 이용을, 용이하며 자유도가 높은 것으로 할 수 있다.

또한 이상에 있어서는, 내점객이 상품을 구입할 때의 상품 판매 지원을 목적으로 한 예에 대하여 설명해 왔지만, 대상으로 되는 아이템은 상품 이외여도 되며, 예를 들어 도서관에 있어서, 내점객이 집어 든 책에 관한 정보를 제시하도록 해도 된다.

<소프트웨어에 의하여 실행시키는 예>

그런데 상술한 일련의 처리는 하드웨어에 의하여 실행시킬 수도 있지만, 소프트웨어에 의하여 실행시킬 수도 있다. 일련의 처리를 소프트웨어에 의하여 실행시키는 경우에는, 그 소프트웨어를 구성하는 프로그램이, 전용의 하드웨어에 내장되어 있는 컴퓨터, 또는 각종 프로그램을 인스톨함으로써 각종 기능을 실행하는 것이 가능한, 예를 들어 범용의 퍼스널 컴퓨터 등에, 기록 매체로부터 인스톨된다.

도 12는, 범용의 퍼스널 컴퓨터의 구성예를 도시하고 있다. 이 퍼스널 컴퓨터는 CPU(Central Processing Unit)(1001)를 내장하고 있다. CPU(1001)에는 버스(1004)를 통하여 입출력 인터페이스(1005)가 접속되어 있다. 버스(1004)에는 ROM(Read Only Memory)(1002) 및 RAM(Random Access Memory)(1003)이 접속되어 있다.

입출력 인터페이스(1005)에는, 유저가 조작 커맨드를 입력하는 키보드, 마우스 등의 입력 디바이스를 포함하는 입력부(1006), 처리 조작 화면이나 처리 결과의 화상을 표시 디바이스에 출력하는 출력부(1007), 프로그램이나 각종 데이터를 저장하는 하드 디스크 드라이브 등을 포함하는 기억부(1008), LAN(Local Area Network) 어댑터 등을 포함하며, 인터넷으로 대표되는 네트워크를 통한 통신 처리를 실행하는 통신부(1009)가 접속되어 있다. 또한 자기 디스크(플렉시블 디스크를 포함함), 광 디스크(CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disc)를 포함함), 광 자기 디스크(MD(Mini Disc)를 포함함), 또는 반도체 메모리 등의 리무버블 미디어(1011)에 대하여 데이터를 판독 기입하는 드라이브(1010)가 접속되어 있다.

CPU(1001)는, ROM(1002)에 기억되어 있는 프로그램 또는 자기 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, 또는 반도체 메모리 등의 리무버블 미디어(1011)로부터 판독되어 기억부(1008)에 인스톨되고, 기억부(1008)로부터 RAM(1003)에 로드된 프로그램에 따라 각종 처리를 실행한다. RAM(1003)에는 또한, CPU(1001)가 각종 처리를 실행하는 데 있어서 필요한 데이터 등도 적절히 기억된다.

이상과 같이 구성되는 컴퓨터에서는, CPU(1001)가, 예를 들어 기억부(1008)에 기억되어 있는 프로그램을, 입출력 인터페이스(1005) 및 버스(1004)를 통하여 RAM(1003)에 로드하여 실행함으로써, 상술한 일련의 처리가 행해진다.

컴퓨터(CPU(1001))가 실행하는 프로그램은, 예를 들어 패키지 미디어 등으로서의 리무버블 미디어(1011)에 기록하여 제공할 수 있다. 또한 프로그램은, 로컬에어리어 네트워크, 인터넷, 디지털 위성 방송 등의, 유선 또는 무선의 전송 매체를 통하여 제공할 수 있다.

컴퓨터에서는, 프로그램은, 리무버블 미디어(1011)를 드라이브(1010)에 장착함으로써, 입출력 인터페이스(1005)를 통하여 기억부(1008)에 인스톨할 수 있다. 또한 프로그램은 유선 또는 무선의 전송 매체를 통하여 통신부(1009)에서 수신하여, 기억부(1008)에 인스톨할 수 있다. 그 외에, 프로그램은 ROM(1002)이나 기억부(1008)에 미리 인스톨해 둘 수 있다.

또한 컴퓨터가 실행하는 프로그램은, 본 명세서에서 설명하는 순서를 따라 시계열로 처리가 행해지는 프로그램이어도 되고, 병렬로, 또는 호출이 행해졌을 때 등의 필요한 타이밍에 처리가 행해지는 프로그램이어도 된다.

또한 본 명세서에 있어서 시스템이란, 복수의 구성 요소(장치, 모듈(부품) 등)의 집합을 의미하며, 모든 구성 요소가 동일한 하우징 중에 있는지의 여부는 불문한다. 따라서 별개의 하우징에 수납되고 네트워크를 통하여 접속되어 있는 복수의 장치, 및 하나의 하우징 중에 복수의 모듈이 수납되어 있는 하나의 장치는 모두 시스템이다.

또한 본 기술의 실시 형태는 상술한 실시 형태에 한정되는 것은 아니며, 본 기술의 요지를 일탈하지 않는 범위에 있어서 다양한 변경이 가능하다.

예를 들어 본 기술은, 하나의 기능을 네트워크를 통하여 복수의 장치에서 분담, 공동하여 처리하는 클라우드 컴퓨팅의 구성을 취할 수 있다.

또한 상술한 흐름도에서 설명한 각 스텝은 하나의 장치에서 실행하는 것 외에, 복수의 장치에서 분담하여 실행할 수 있다.

또한 하나의 스텝에 복수의 처리가 포함되는 경우에는, 그 하나의 스텝에 포함되는 복수의 처리는 하나의 장치에서 실행하는 것 외에, 복수의 장치에서 분담하여 실행할 수 있다.

또한 본 기술은 이하와 같은 구성도 취할 수 있다.

<1> 유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와,

상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와,

상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와,

상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부

를 포함하는 정보 처리 장치.

<2>

상기 행동 검출부는 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출하는

<1>에 기재된 정보 처리 장치.

<3>

상기 아이템은 점포의 상품 매대에 진열된 상품이고,

상기 상품 매대의 주변을 촬상하는 촬상부를 더 포함하고,

상기 아이템 검출부는 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는

<2>에 기재된 정보 처리 장치.

<4>

상기 행동 검출부는 상기 타깃 상품을 집어 든 유저의 행동을 시계열로 검출함으로써, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출하고,

검출된 상기 시계열의 행동을 행동 로그로서 기억하는 기억부를 더 포함하는

<3>에 기재된 정보 처리 장치.

<5>

상기 행동 검출부는 검출한 상기 시계열의 행동 중, 상품의 구입에 따른 행동만을 상기 행동 로그로서 상기 기억부에 기억시키는

<3>에 기재된 정보 처리 장치.

<6>

상기 대비 아이템 검색부는 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동에 기초하여, 타깃 상품과 비교하는 행동 조건을 만족시키는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품을 상기 대비 아이템인 비교 상품으로서 검색하는

<3>에 기재된 정보 처리 장치.

<7>

상기 타깃 아이템 검출부는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품의 상품 정보를 더 검색하고,

상기 대비 아이템 검색부는 상기 대비 아이템인 비교 상품의 상품 정보를 더 검색하고,

상기 타깃 상품 및 상기 비교 상품의 상품 정보를, 상기 제시부에 의하여 제시 가능한 정보인 제시 정보로 가공하여 생성하는 제시 정보 생성부를 더 포함하는

<3>에 기재된 정보 처리 장치.

<8>

상기 상품 매대로부터 상기 상품이 손에 잡힌 것을 검출하는 상품 취득부를 더 포함하고,

상기 아이템 검출부는 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출하고, 또한 상기 상품 취득부에 의하여 상기 상품이 손에 잡힌 것이 검출되었을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는

<3>에 기재된 정보 처리 장치.

<9>

상기 상품 취득부는, 상기 상품 매대에 올려진 상품이 상기 유저의 손에 잡혔는지의 여부를 상기 상품 매대의 중량을 측정함으로써 검출하는 중량 센서, 적외광이 상기 상품에 의하여 차광되는지의 여부에 의하여 검출하는 적외선 센서, 또는 상기 상품의 유무에 의한 도통의 변화를 검출하는 도통 센서를 포함하는

<8>에 기재된 정보 처리 장치.

<10>

상기 아이템은 점포의 상품 매대에 진열된 상품이고,

상기 유저의 팔에 장착되어 위치 정보 및 가속도 정보를 검출하는 웨어러블 단말기를 더 포함하고,

상기 아이템 검출부는 상기 웨어러블 단말기에 의하여 검출된 상기 위치 정보 및 상기 가속도 정보에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는

<1> 내지 <9> 중 어느 한 항에 기재된 정보 처리 장치.

<11>

상기 웨어러블 단말기는 상기 유저의 팔에 장착되어 위치 정보 및 가속도 정보를 검출함과 함께, 화상을 촬상하는 촬상부를 포함하고,

상기 아이템 검출부는 상기 웨어러블 단말기에 의하여 검출된 상기 위치 정보, 상기 가속도 정보, 및 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는

<10>에 기재된 정보 처리 장치.

<12>

<10>에 기재된 정보 처리 장치.

<13>

<10>에 기재된 정보 처리 장치.

<14>

<10>에 기재된 정보 처리 장치.

<15>

<10>에 기재된 정보 처리 장치.

<16>

유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하고,

상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하고,

검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하고,

검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는

스텝을 포함하는 정보 처리 방법.

<17>

유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와,

로서 컴퓨터를 기능시키기 위한 프로그램.

<18>

를 포함하는 웨어러블 단말기.

<19>

흥미를 가진 어느 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 타깃 아이템 검출부와,

상기 타깃 아이템에 대한 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와,

상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동 이력 정보에 기초하여, 복수의 아이템 간에서 비교 검토 행동이 이루어졌다고 판정하는 비교 검토 행동 판정부

를 포함하는 정보 처리 장치.

<20>

상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동 이력 정보에 기초하여, 복수의 아이템 간에서 비교 검토 행동이 이루어졌다고 판정하는 비교 검토 행동 판정부와,

상기 비교 검토 행동의 이력 정보를 기록하는 비교 검토 행동 이력 데이터베이스와,

상기 비교 검토 행동 이력 데이터베이스에 기록된 상기 비교 검토 행동의 이력 정보로부터 아이템 간의 관련성 정보를 해석하는 비교 검토 행동 이력 해석부와,

상기 비교 검토 행동 이력 해석부의 해석 결과를 이용한 아이템 관련성 정보를 기록하는 아이템 관련성 정보 데이터베이스

를 포함하는 정보 처리 장치.

<21>

상기 비교 검토 행동 이력 해석부의 해석 결과를 이용한 아이템 관련성 정보를 기록하는 아이템 관련성 정보 데이터베이스와,

어느 아이템에 대하여, 상기 아이템 관련성 정보 데이터베이스로부터 얻어지는 관련이 높은 아이템을 회신하는 기능을 포함하는 관련 아이템 추천 정보 처리부

를 포함하는 정보 처리 장치.

<22>

어느 아이템에 대하여, 아이템 관련성 정보 데이터베이스로부터 얻어지는 관련이 높은 아이템을 회신하는 기능을 포함하는 관련 아이템 추천 정보 처리부와,

상기 타깃 아이템 검출부에서 검출된 상기 타깃 아이템에 대하여, 상기 관련 아이템 추천 정보 처리부에서 얻어지는 관련이 높은 아이템을 유저에 대하여 제시하는 정보 제시부

를 포함하는 정보 처리 장치.

<23>

상기 행동 검출부는, 상기 유저가 아이템을 손에 잡았다는 행동을, 상기 타깃 아이템에 대한 유저의 행동의 하나로서 포함하는 것으로 간주하여, 상기 타깃 아이템에 대한 유저의 행동으로서 검출하는

<19> 내지 <22> 중 어느 한 항에 기재된 정보 처리 장치.

<24>

상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동 이력 정보에 기초하여, 복수의 아이템 간에서 비교 검토 행동이 이루어졌다고 판정하는 비교 검토 행동 판정부로서 컴퓨터를 기능시키는

프로그램.

<25>

상기 비교 검토 행동 이력 해석부의 해석 결과를 이용한 아이템 관련성 정보를 기록하는 아이템 관련성 정보 데이터베이스로서 컴퓨터를 기능시키는

프로그램.

<26>

어느 아이템에 대하여, 상기 아이템 관련성 정보 데이터베이스로부터 얻어지는 관련이 높은 아이템을 회신하는 기능을 포함하는 관련 아이템 추천 정보 처리부로서 컴퓨터를 기능시키는

프로그램.

<27>

상기 타깃 아이템 검출부에서 검출된 상기 타깃 아이템에 대하여, 상기 관련 아이템 추천 정보 처리부에서 얻어지는 관련이 높은 아이템을 유저에 대하여 제시하는 정보 제시부로서 컴퓨터를 기능시키는

프로그램.

<28>

<24> 내지 <27> 중 어느 한 항에 기재된 프로그램.

11: 점포
12: 클라우드 서버
21: 통신부
22, 22-1 내지 22-n: 촬상부
23, 23-1 내지 23-n: 제시부
24, 24-1 내지 24-n: 중량 센서
25: 상품 매대
26: 상품
27: 내점객
41: 제어부
42: 통신부
43: 기억부
61: 쇼핑 개시 판정부
62: 타깃 상품 검출부
63: 시계열 행동 판정부
64: 행동 로그 등록부
65: 비교 상품 검색부
66: 제시 정보 생성부
101: 통신부
102: 웨어러블 단말기
121: 조작 제시부
141: 제어부
142: 통신부
143: 모션 센서
144: 제어부
161: 쇼핑 개시 판정부
162: 타깃 상품 검출부
163: 시계열 행동 판정부
164: 행동 로그 등록부
165: 비교 상품 검색부
166: 제시 정보 생성부
181: 쇼핑 개시 판정부
182: 타깃 상품 검출부
183: 시계열 행동 판정부
184: 행동 로그 등록부
185: 비교 상품 검색부
186: 제시 정보 생성부

Claims

유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와,
상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와,
상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와,
상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부
를 포함하는 정보 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 행동 검출부는 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출하고,
상기 대비 아이템 검색부는 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는
정보 처리 장치.
제2항에 있어서,
상기 아이템은 점포의 상품 매대에 진열된 상품이고,
상기 상품 매대의 주변을 촬상하는 촬상부를 더 포함하고,
상기 아이템 검출부는 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는
정보 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 행동 검출부는 상기 타깃 상품을 집어 든 유저의 행동을 시계열로 검출함으로써, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출하고,
검출된 상기 시계열의 행동을 행동 로그로서 기억하는 기억부를 더 포함하는
정보 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 행동 검출부는 검출한 상기 시계열의 행동 중, 상품의 구입에 따른 행동만을 상기 행동 로그로서 상기 기억부에 기억시키는
정보 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 대비 아이템 검색부는 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동에 기초하여, 타깃 상품과 비교하는 행동 조건을 만족시키는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품을 상기 대비 아이템인 비교 상품으로서 검색하는
정보 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 타깃 아이템 검출부는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품의 상품 정보를 더 검색하고,
상기 대비 아이템 검색부는 상기 대비 아이템인 비교 상품의 상품 정보를 더 검색하고,
상기 타깃 상품 및 상기 비교 상품의 상품 정보를, 상기 제시부에 의하여 제시 가능한 정보인 제시 정보로 가공하여 생성하는 제시 정보 생성부를 더 포함하는
정보 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 상품 매대로부터 상기 상품이 손에 잡힌 것을 검출하는 상품 취득부를 더 포함하고,
상기 아이템 검출부는 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출하고, 또한 상기 상품 취득부에 의하여 상기 상품이 손에 잡힌 것이 검출되었을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는
정보 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 상품 취득부는, 상기 상품 매대에 올려진 상품이 상기 유저의 손에 잡혔는지의 여부를 상기 상품 매대의 중량을 측정함으로써 검출하는 중량 센서, 적외광이 상기 상품에 의하여 차광되는지의 여부에 의하여 검출하는 적외선 센서, 또는 상기 상품의 유무에 의한 도통의 변화를 검출하는 도통 센서를 포함하는
정보 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 아이템은 점포의 상품 매대에 진열된 상품이고,
상기 유저의 팔에 장착되어 위치 정보 및 가속도 정보를 검출하는 웨어러블 단말기를 더 포함하고,
상기 아이템 검출부는 상기 웨어러블 단말기에 의하여 검출된 상기 위치 정보 및 상기 가속도 정보에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는
정보 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 웨어러블 단말기는 상기 유저의 팔에 장착되어 위치 정보 및 가속도 정보를 검출함과 함께, 화상을 촬상하는 촬상부를 포함하고,
상기 아이템 검출부는 상기 웨어러블 단말기에 의하여 검출된 상기 위치 정보, 상기 가속도 정보, 및 상기 촬상부에 의하여 촬상된 화상에 기초하여, 상기 유저가 상기 상품을 집어 든 것을 검출했을 때, 상기 유저가 흥미를 가진 상기 상품을 타깃 아이템인 타깃 상품으로서 검출하는
정보 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 행동 검출부는 상기 타깃 상품을 집어 든 유저의 행동을 시계열로 검출함으로써, 상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 시계열의 행동을 검출하고,
검출된 상기 시계열의 행동을 행동 로그로서 기억하는 기억부를 더 포함하는
정보 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 행동 검출부는 검출한 상기 시계열의 행동 중, 상품의 구입에 따른 행동만을 상기 행동 로그로서 상기 기억부에 기억시키는
정보 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 대비 아이템 검색부는 상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 시계열의 행동에 기초하여, 타깃 상품과 비교하는 행동 조건을 만족시키는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품을 상기 대비 아이템인 비교 상품으로서 검색하는
정보 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 타깃 아이템 검출부는 상기 타깃 아이템인 타깃 상품의 상품 정보를 더 검색하고,
상기 대비 아이템 검색부는 상기 대비 아이템인 비교 상품의 상품 정보를 더 검색하고,
상기 타깃 상품 및 상기 비교 상품의 상품 정보를, 상기 제시부에 의하여 제시 가능한 정보인 제시 정보로 가공하여 생성하는 제시 정보 생성부를 더 포함하는
정보 처리 장치.
유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하고,
상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하고,
검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하고,
검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는
스텝을 포함하는 정보 처리 방법.
유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와,
상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와,
상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와,
상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부
로서 컴퓨터를 기능시키기 위한 프로그램.
유저가 흥미를 가진 아이템을 타깃 아이템으로서 검출하는 아이템 검출부와,
상기 타깃 아이템에 대한 상기 유저의 행동을 검출하는 행동 검출부와,
상기 행동 검출부에 의하여 검출된 상기 유저의 행동에 기초하여, 상기 타깃 아이템과 대비되는 아이템을 대비 아이템으로서 검색하는 대비 아이템 검색부와,
상기 대비 아이템 검색부에 의하여 검색된 상기 대비 아이템에 관련되는 정보와 상기 타깃 아이템에 관련되는 정보를 제시하는 제시부
를 포함하는 웨어러블 단말기.