WO2016152183A1 - 動線処理システム及び動線処理方法 - Google Patents

動線処理システム及び動線処理方法 Download PDF

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WO2016152183A1
WO2016152183A1 PCT/JP2016/050327 JP2016050327W WO2016152183A1 WO 2016152183 A1 WO2016152183 A1 WO 2016152183A1 JP 2016050327 W JP2016050327 W JP 2016050327W WO 2016152183 A1 WO2016152183 A1 WO 2016152183A1
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WO
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information
event
transaction
flow line
time
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/050327
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English (en)
French (fr)
Inventor
智揮 矢田
直哉 大江
恵司 日高
Original Assignee
株式会社日立ソリューションズ
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Publication date
Application filed by 株式会社日立ソリューションズ filed Critical 株式会社日立ソリューションズ
Priority to US15/524,530 priority Critical patent/US20170330206A1/en
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • the present invention relates to a flow line processing system for analyzing flow line information.
  • Patent Document 1 discloses a method in which an operator visually associates a flow line obtained from a moving image photographed by a camera and information related to a commercial transaction settlement while viewing an image.
  • Patent Document 1 it is necessary for the operator to determine the association visually. For example, in a store having a daily store visitor number exceeding 1000, there is a problem that the time and human cost required for the association are large and the association is difficult.
  • the present invention has been made in view of such a situation, and an object thereof is to provide a method and apparatus for automatically associating an enormous flow line with transaction information.
  • a typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, a flow line processing system including a computer having a processor and a memory, which includes flow line information including a history of movement of a person measured by a position measuring device, and conditions for determining occurrence of an event in a predetermined area
  • the event definition information including the transaction information including the settlement information of the transaction of the product is accessible, the flow line information is analyzed with reference to the event definition information, and the event start time and the event end time are analyzed.
  • an event information creation unit that creates event information including identification information of the person who generated the event, and compares the event information with the transaction date and time included in the transaction information, and between the start time and the end time Includes the transaction date and time, and the event is a transaction event at a transaction settlement location, the flow line information and the transaction information are related to each other. Kicking and a association processing unit.
  • the flow line information and the transaction information can be automatically and appropriately associated with each other. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the description of the following embodiments.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the structure of the flow line information management system of embodiment of this invention. It is a figure which shows the example of arrangement
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a flow line information management system according to an embodiment of the present invention.
  • the flow line processing system of the present embodiment includes a position measurement device 113 and a flow line information management server 101 installed in the store 201.
  • the flow line processing system of this embodiment is useful for associating a customer's movement route acquired as flow line information with transaction information at the customer's cash register, etc. in a store, a shopping mall, etc., and analyzing various information. To generate accurate flow line information.
  • the position measuring device 113 is a device that records information on a movement route (flow line) of a customer in the store.
  • a range sensor an indoor GPS (Global Positioning System), a radio wave intensity of a Wi-Fi access point, a position measuring device using a weak wireless system (Bluetooth or the like), or the like can be used.
  • a range sensor that is the position measurement device 113 measures the distance from an object in the store at a certain time, analyzes and extracts a portion of the person in the object, and thereby moves the person in the store. You can get a line.
  • An example of the flow line 203 that can be generated when a person moves in the store is shown in FIG. In FIG. 2, four position measuring devices 113 are shown, but the number of position measuring devices 113 may be other than this.
  • the network 114 connects the position measurement device 113 and the flow line information management server 101 so that these devices can communicate with each other.
  • the network 114 can be configured by, for example, Ethernet or Wi-Fi.
  • the position measurement device 113 and the flow line information management server 101 may be connected by a data communication required interface such as USB (Universal Serial Bus).
  • the position measurement device 113 and the flow line information management server 101 may be other than those described above as long as they are communicably connected.
  • the position measurement device 113 and the flow line information management server 101 may not be connected.
  • the data acquired by the position measurement device 113 may be manually stored in the flow line information management server 101.
  • the flow line information management server 101 includes a flow line information creation unit 102, an event information creation unit 104, a flow line association processing unit 105, a storage unit 107, and a network connection unit 106.
  • the flow line information creation unit 102 acquires measurement information from the position measurement device 113 and creates the flow line information 108.
  • the event information creation unit 104 creates event information 111 indicating an event that has occurred in each flow line included in the flow line information 108 based on the event definition information 110 such as staying in front of a product shelf or transaction at a cash register.
  • the flow line association processing unit 105 uses the transaction date and time included in the transaction information 109, the time when the transaction event occurred at the cash register, and the shelf allocation information 112 indicating the product shelf on which the product is displayed, as the transaction information.
  • a flow line corresponding to 109 is searched, transaction information and a flow line are associated, and flow line transaction association information 115 is created.
  • the storage unit 107 stores flow line information 108, transaction information 109, event definition information 110, event information 111, shelf allocation information 112, flow line transaction association information 115, and the like.
  • the flow line information 108 stores the position of the customer in the store in association with the time. Details of the flow line information 108 will be described later with reference to FIG.
  • the transaction information 109 records the content of a transaction created when a customer purchases a product at a cash register or the like. Details of the transaction information 109 will be described later with reference to FIG.
  • the event definition information 110 is information that defines an event. Details of the event definition information 110 will be described later with reference to FIG.
  • the event information 111 records the result of determining the flow line. Details of the event information 111 will be described later with reference to FIG.
  • the shelf allocation information 112 is information that associates the position of the product section 503 (see FIG. 9) in the store with the product classification ID 407 of the product displayed in each product section.
  • the flow line transaction association information 115 is information associating a flow line with a transaction, and is used in a second embodiment to be described later. Details of the flow line transaction association information 115 will be described later with reference to FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a physical configuration of the flow line information management server 101.
  • the flow line information management server 101 of this embodiment is configured by a computer having a processor (CPU) 1, a memory 2, an auxiliary storage device 3, and a communication interface 4.
  • the processor 1 executes a program stored in the memory 2.
  • the memory 2 includes a ROM that is a nonvolatile storage element and a RAM that is a volatile storage element.
  • the ROM stores an immutable program (for example, BIOS).
  • BIOS basic input/output
  • the RAM is a high-speed and volatile storage element such as DRAM (Dynamic Random Access Memory), and temporarily stores a program executed by the processor 1 and data used when the program is executed.
  • the auxiliary storage device 3 constitutes the storage unit 107 and is a large-capacity and nonvolatile storage device such as a magnetic storage device (HDD) or a flash memory (SSD), for example.
  • the program executed by the processor 1 and the execution of the program Stores data used at times. That is, the program is read from the auxiliary storage device 3, loaded into the memory 2, and executed by the processor 1.
  • the communication interface 4 is a network interface device that configures the network connection unit 106 and controls communication with other devices (such as the position measurement device 113) according to a predetermined protocol.
  • the flow line information management server 101 may have an input interface 5 and an output interface 8.
  • the input interface 5 is an interface to which an input from an operator is received, to which a keyboard 6 and a mouse 7 are connected.
  • the output interface 8 is an interface to which a display device 9 or a printer is connected, and the execution result of the program is output in a form that can be visually recognized by the operator.
  • the program executed by the processor 1 is provided to the flow line information management server 101 via a removable medium (CD-ROM, flash memory, etc.) or a network, and is stored in the nonvolatile auxiliary storage device 3 which is a non-temporary storage medium. Is done. Therefore, the flow line information management server 101 may have an interface for reading data from a removable medium.
  • the flow line information management server 101 is a computer system configured on a single physical computer or a plurality of logically or physically configured computers, and is a separate thread on the same computer. It may operate, and may operate on a virtual machine constructed on a plurality of physical computer resources. That is, the flow line information management server 101 may be installed in the store or on the cloud. Each functional unit of the flow line information management server 101 may be realized on a different computer.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the flow line information 108.
  • the flow line information 108 shown in FIG. 4 can be obtained by using the technique disclosed in Non-Patent Document 1, for example.
  • the flow line information 108 includes a customer ID 301 for uniquely identifying a customer, a time 302 when the customer's position is measured, and a two-dimensional position (x coordinate 303 in the customer's store). , Y-coordinates 304) are stored, for example, in time series.
  • the flow line information 108 will be specifically described using the data in the first row in FIG. 4 as an example.
  • the flow line information creation unit 102 analyzes the information measured by the position measurement device 113 and detects the position of the customer in the store.
  • a unique identifier “1” is assigned to each detected customer as a customer ID 301, and the detected time (May 1, 2014, 10:00:00) is time 302, and the horizontal component of the customer's location in the store
  • the origin of coordinates and the unit of coordinate values may be arbitrary.
  • the flow line information creation unit 102 records the position of the customer in the store as flow line information 108 at an arbitrary timing or periodically (for example, at a predetermined time interval). However, the same identifier is used for the customer ID 301 when it is estimated that the customer is the same person as the customer detected previously.
  • the flow line information 108 may include customer attributes (for example, gender, age).
  • the customer attributes can be obtained by analyzing the face image taken at the entrance of the store and obtaining gender and age.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the transaction information 109.
  • the transaction information 109 records the details of a transaction created when a customer purchases a product at a cash register or the like.
  • the transaction information 109 includes a transaction date and time 401, a transaction number 402, a cash register number 403, and a total amount 404 for each record.
  • One record includes data of one or more purchased products, that is, product ID 405, product name 406, product classification ID 407, product classification name 408, quantity 409, and unit price 410.
  • the transaction date 401 records the date and time when the transaction was made at the cash register. In the illustrated example, it is 11:22 on February 10, 2015, and the time is in units of minutes. This is because, depending on the cash register, the transaction date and time may be recorded only up to the minute unit, so the transaction information may be recorded in time according to the cash register recording unit. Note that the time recording unit may be not a minute but a time of seconds or less.
  • the transaction number 402 is a number for distinguishing a plurality of transactions, and is 1234 in the illustrated example. For example, the transaction number 402 may be incremented by 1 for each transaction starting from 1, but the transaction number 402 may be determined by other rules.
  • the cash register number 403 is an identifier for identifying the cash register. In the illustrated example, it is 1.
  • the total price 404 is the total price of purchased products.
  • the product ID 405 is an identifier for identifying the purchased product.
  • P0001, P0002, and P0003 are recorded for each purchased product.
  • the product name 406 is the name of the purchased product. In the illustrated example, they are sandwich A, tea, and sandwich B.
  • the product classification ID 407 is an identifier for classifying products according to the characteristics of the products. In the illustrated example, since “sandwich A” and “sandwich B” can be classified as “bread”, both have the same product classification ID 407 “C000A”.
  • the product category name 408 is the name of the product category. In the illustrated example, they are bread and beverages.
  • Quantity 409 is the number of each product purchased.
  • the unit price 410 is a price per product.
  • the transaction information 109 may include a customer membership number.
  • a customer who presents a membership card (for example, a point card) at a cash register can know its attributes (for example, gender, age, place of residence).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the event definition information 110.
  • the event definition information 110 is information that defines an event, and includes an event ID 701, an event name 702, an event determination area 703, and an event determination condition 704.
  • the event is an action performed by the customer in the store, such as the stay of the customer in the area 502 of the passage in front of the merchandise section 503 or the transaction (payment) at the cash register.
  • the event ID 701 is an identifier for identifying an event.
  • the event name 702 is an event name.
  • the event determination area 703 is an area for determining the occurrence of an event.
  • the event determination condition 704 is a condition for determining whether an event has occurred with respect to a flow line existing in the event determination area 703.
  • the event determination area 703 is a rectangular area (X1, Y1)-(X2, Y2) indicating “area 1”. Note that the event determination area 703 is not rectangular and may have any shape. Further, the event determination condition 704 for determining the stop is defined as “stay in area 1 for 5 seconds or longer”.
  • the event definition information 110 may include a condition for determining a stop at the lowest speed in the area in addition to what is illustrated.
  • an event may be generated when a customer is facing the shelf using information acquired by a sensor provided on the product shelf.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the event information 111.
  • the event information 111 is information obtained as a result of determining the flow line using the event definition information 110, and includes an event ID 701, an event start time 902, an event end time 903, and a customer ID 301.
  • the event ID 701 is an identifier for identifying an event.
  • the event start time 902 is the time when the event occurs, and the event end time 903 is the time when the event ends.
  • the customer ID 301 is an identifier for distinguishing flow lines.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the shelf allocation information 112.
  • the shelf allocation information 112 is information for associating the position of the product section 503 (see FIG. 9) in the store with the product classification ID 407 of the product displayed in each product section.
  • the product section ID 801 is an identifier for identifying the product section 503.
  • the product section name 802 is the name of the product section.
  • the product 803 is a product category ID 407 of a product displayed in the product section, and may include a plurality of product category IDs 407.
  • the product section area 804 indicates the position of the product section 503 in the store.
  • the product partition area 804 is not rectangular and may have any shape.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a section in a store where a flow line of a customer is acquired.
  • the area into which the product shelves are classified according to the classification of the displayed products is defined as a product section 503.
  • the product section 503 may be assigned by allocating the shelves displaying the products with the same product classification ID 407 to the same product section 503, but other methods may be used.
  • the product shelves are divided into eight product sections 503 of “product section A” to “product section H”. Note that the number of product sections 503 may be plural.
  • the passage part in the store is divided into a plurality of areas 502.
  • the area is divided into 14 areas 502 of “area 1” to “area 13” and “registration area”.
  • the number of areas 502 may be plural. For example, by making “Area 2” a passage in front of “Product Zone A”, people who are stopped in “Area 2” are interested in the products displayed in “Product Zone A” and can purchase them. It can be judged that there is sex. Further, by providing a “registration area” in front of the cash register, it can be determined that a customer who has stayed in the “registration area” for a certain period of time may have made a transaction at the cash register.
  • FIG. 10 is a diagram showing the state of migration of customers in the store.
  • the flow line 203 indicates that after the customer stops at “Area 2”, picks up the products in “Product Section A”, then stops at “Area 9”, picks up the products in “Product Section F”, "Shows the status of the transaction.
  • FIG. 11 is a flowchart of processing in which the event information creation unit 104 creates the event information 111 using the event definition information 110.
  • the flow line information 108 includes 1 to N N types of customer IDs 301.
  • a flow line with a customer ID 301 of i (1 ⁇ i ⁇ N) is represented as a flow line (i).
  • the event definition information 110 includes M types of 1 to M, and the j (1 ⁇ j ⁇ M) th event definition information 110 is denoted as event definition (j).
  • variable i is initialized to 1 (S1001).
  • S1002 it is determined whether the variable i is larger than N (S1002). If the variable i is larger than N (YES in S1002), the process for all the flow lines has been completed, and the event information creation process ends. On the other hand, when the variable i is N or less (NO in S1002), since there is an unprocessed flow line, the variable j is initialized to 1 (S1003).
  • variable j is larger than M (S1004). If the variable j is larger than M (YES in S1004), 1 is added to the variable i (S1008), the process returns to step S1002, and the next flow line is processed. On the other hand, if the variable j is M or less (NO in S1004), it is determined whether the flow line (i) with the customer ID i corresponds to the event definition (j) of the event definition information 110 (S1005). A specific description will be given using the first line of the event definition information 110. In the flow line (i), there is a part satisfying the event determination condition 704 in the event determination area 703, that is, 5 in the area 1 defined by the area (X1, Y1)-(X2, Y2). Determine if there is a part that stays for more than a second.
  • the flow line (i) satisfies the event definition (j)
  • the time when the flow line (i) entered the event determination area 703 is recorded in the event start time 902 and the event determination area 703 is exited.
  • the time is recorded at the event end time 903, the event ID 701 and the customer ID 301 are recorded, and the event information 111 is created.
  • FIG. 12 is a flowchart of processing in which the flow line association processing unit 105 creates the flow line transaction association information 115 using the event information 111 and the transaction information 109.
  • transaction information (i) there are N types of transaction information 109, and the i-th (1 ⁇ i ⁇ N) -th transaction information 109 is represented as transaction information (i).
  • variable i is initialized to 1 (S1101).
  • step S1103 (event start time ⁇ transaction date / time of transaction information (i)) and (event end time ⁇ transaction date / time of transaction information (i)) and (event ID is an identifier corresponding to the transaction event).
  • the transaction event is an event that occurred in the cash register area among events recorded in the event information 111 (an event with an event ID of E0002 in FIGS. 6 and 7).
  • step S1103 it is determined whether or not the corresponding customer ID 301 has been searched in step S1103 (S1104). As a result, when the corresponding customer ID 301 is not searched (NO in S1104), step S1105 is not executed, 1 is added to the variable j in step S1106, the process returns to step S1102, and the next transaction information is processed. To do.
  • the customer ID 301 is associated with the transaction information (S1105).
  • the customer ID is selected according to a predetermined rule. For example, transaction information with the earliest start time of a transaction event may be selected from among a plurality of transaction information selected as candidates associated with one customer ID. Then, the selected transaction information is associated with the customer ID 301, and the flow line transaction association information 115 shown in FIG. 14 is created.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration example of the flow line transaction association information 115.
  • the flow line transaction association information 115 is information in which a customer ID and transaction information are associated, and includes a customer ID 301 and a transaction number 402.
  • the customer ID 301 is an identifier for uniquely identifying a customer.
  • the transaction number 402 is a number for distinguishing a plurality of transactions.
  • the correspondence relationship between the flow line information 108 and the transaction information 109 can be known.
  • a case where only one cash register terminal is provided has been described, but a plurality of cash register terminals may be provided.
  • a transaction event may be defined for each cash register terminal, and a match between the transaction event and the cash register number 403 of the transaction information 109 may be added to the determination condition in step S1103.
  • time synchronization by NTP when the time of the cashier terminal and the time of the transaction information 109 are not synchronized, and the time is shifted between the cashier terminals or between the transaction information 109 and the cashier terminal, for example, time synchronization by NTP, manual time synchronization
  • the time may be synchronized by other methods. Further, the time may be corrected by an appropriate method.
  • the flow line information 108 is analyzed with reference to the event definition information 110, the event start time 902, the event end time 903, and the person who generated the event.
  • the event information creation unit 104 that creates the event information 111 including the customer ID 301 of the event and the transaction date / time 401 included in the event information 111 and the transaction information 109 are compared, and the transaction date / time 401 between the start time 902 and the end time 903 is compared.
  • the flow line association processing unit 105 generates the flow line association information 115 for associating the flow line information 108 and the transaction information 109.
  • the flow line information and the transaction information can be automatically and appropriately associated with each other. Thereby, for example, using a flow line of a customer who has entered a store and purchased a product, it is possible to grasp a series of purchase behaviors such as a route traveled around the store, a product shelf visited, and a purchased product.
  • the flow line association processing unit 105 associates an event with the earliest start time 902 among the events included in the transaction date 401 between the start time 902 and the end time 903, and the transaction information. Even when a plurality of pieces of transaction information are included within a given time, the flow line information and the transaction information can be appropriately associated with each other.
  • the customer ID 301 and the transaction information 109 may not be correctly associated, for example, when the transaction event of the customer who made the transaction does not occur correctly.
  • the customer ID 301 and the transaction information 109 are used by using information on whether or not the product category ID 407 included in the transaction information 109 has stopped at the passage in front of the product section. Associate with.
  • a checkout person (a trader) is placed in all the passages in front of the product section where the product of the product classification ID 407 is displayed. I have not stopped by.
  • the ratio (applicability rate) of the goods actually stopped in front of the goods shelf among the goods purchased by the checkout person is high, the customer ID corresponding to the checkout person and the transaction information can be associated.
  • a threshold is provided for the relevance rate, and if the relevance rate is equal to or greater than a predetermined value, the customer ID is associated with the transaction information. On the other hand, if the relevance rate is smaller than a predetermined value, the customer ID is not associated with the transaction information.
  • step S1105 of the flow line transaction association information creation process (FIG. 12) of the first embodiment is replaced with the flowchart of FIG.
  • step S1103 in FIG. 12 L customer IDs 301 are searched.
  • the k-th (1 ⁇ k ⁇ L) customer ID 301 is denoted as customer ID (k).
  • variable k is initialized to 1 (S1201).
  • step S1205 the customer ID (k) is selected with a matching rate set to a predetermined threshold, or a predetermined number of customer IDs (k) are selected from those with a high matching rate, and the selected customer ID (k) is selected. Therefore, the customer ID 301 and the transaction number 402 may be associated with each other using another method.
  • the shelf allocation information 112 is referred to and whether or not the area 502 that designates the passage in front of the product section 503 in which the product ID 405 of the transaction information is displayed is checked.
  • the precision is calculated by the following method (S1203).
  • the relevance rate is a numerical value indicating the relationship between the product purchased by the customer and the shelf where the customer visited, and it can be determined that the flow line information 108 and the transaction information 109 having a high relationship between the product and the shelf are related.
  • the shelf where the customer stopped is extracted from the event information 111
  • the product purchased by the customer is specified from the transaction information 109, and displayed on the shelf analyzed from the event information 111 with reference to the shelf allocation information 112.
  • the product is identified, and the relevance ratio between the product displayed on the shelf and the product identified from the transaction information is calculated.
  • the relevance ratio can be calculated by dividing the number of customers with a customer ID (k) on the shelf where the product with the product ID 405 in the transaction information is displayed by the number of product IDs 405 in the transaction information ( The precision 1 in FIG.
  • the relevance rate is obtained by multiplying the number of customers with customer ID (k) by the number of purchases of the product by the number of customers with customer ID (k) on the shelf where the product with product ID 405 of the transaction information is displayed. You may calculate by dividing by the number which multiplied the purchase number of the said goods (fitting rate 2 of Drawing 13).
  • the relevance rate may be calculated by dividing the number of customers with customer ID (k) on the shelves on which the products with the product classification ID 407 of the transaction information are displayed by the number of product classification IDs 407 of the transaction information. Good (matching rate 3 in FIG. 13).
  • the calculation method of the relevance rate is an example, and the total of the quantity 409 may be used instead of the number of the product ID 405. Furthermore, the relevance ratio may be defined according to the situation such as the characteristics of the store.
  • the flow line association processing unit 105 selects the shelf where the customer has stopped from the event that occurred in the area in front of the shelf designated in advance in the event information 111. Analyzing and identifying the shelf on which the product purchased by the customer is displayed from the transaction information 109, and the matching rate between the shelf identification information analyzed from the event information 111 and the shelf identification information identified from the transaction information 109 Since the event having a high relevance rate is associated with the transaction information, the flow line information and the transaction information can be appropriately associated even when the flow line information of some customers is missing.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments and examples, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims.
  • the above-described embodiments and examples are described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment.
  • another configuration may be added, deleted, or replaced.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and do not necessarily indicate all control lines and information lines necessary for mounting. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

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Abstract

プロセッサとメモリを有する計算機で構成される動線処理システムであって、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、所定の領域においてイベントの発生を判定する条件を含むイベント定義情報と、商品の取引の決済の情報を含む取引情報とにアクセス可能であり、前記イベント定義情報を参照して前記動線情報を分析し、イベントの開始時刻、イベントの終了時刻及びイベントを発生した人の識別情報を含むイベント情報を作成するイベント情報作成部と、前記イベント情報と前記取引情報に含まれる前記取引日時とを比較し、前記開始時刻と前記終了時刻との間に前記取引日時が含まれ、かつ、当該イベントが取引の決済場所における取引イベントである場合、前記動線情報と前記取引情報を関連付ける関連付け処理部とを有する。

Description

動線処理システム及び動線処理方法 参照による取り込み
 本出願は、平成27年(2015年)3月20日に出願された日本出願である特願2015-57732の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
 本発明は、動線情報を分析する動線処理システムに関する。
 近年、様々なセンサの低価格化やネットワークの進化に伴い、店舗内にカメラや位置測定装置を設置して、店舗の売上向上やコスト削減の施策を講じるため、店舗内で回遊する顧客の情報を分析している。
 従来、店舗内に設置された測域センサから照射されるレーザ光を用いて人の動きを追跡する方法が知られている。これにより、レーザ光が当たっている人の動き(動線)を得ることができる。一方、店舗ではレジ等での顧客の取引情報をデータベースに蓄積している。前述した動線情報と取引情報とを関連付けることによって、どのような顧客が店舗内をどのように回遊して、どのような商品を購入したかという情報を得ることができる。この情報に基づいて、店内レイアウトの見直しによる売上向上などの施策が可能となる。
 本技術の背景技術として、特開2009-258782号公報(特許文献1)がある。特許文献1は、カメラによって撮影された動画から得られた動線と、商取引決済に関する情報とを、オペレータが画像を見ながら目視で関連付ける方法を開示している。
特開2009-258782号公報
「複数のレーザレンジスキャナを用いた歩行者トラッキングとその信頼性評」、中村克行他、電子情報通信学会論文誌 D-II VOL.J88-D-II、pp1143-1152、2005年7月1日
 しかしながら、特許文献1に記載された技術では、オペレータが目視で関連付けを判断をする必要がある。例えば、1日の来店客数が1000人を超える規模の店舗では、関連付けのために必要な時間と人的コストが大きく、関連づけが困難であるという問題がある。
 本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、膨大な動線と取引情報とを自動的に関連付ける方法及び装置を提供することを目的とする。
 本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、プロセッサとメモリを有する計算機で構成される動線処理システムであって、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、所定の領域においてイベントの発生を判定する条件を含むイベント定義情報と、商品の取引の決済の情報を含む取引情報とにアクセス可能であり、前記イベント定義情報を参照して前記動線情報を分析し、イベントの開始時刻、イベントの終了時刻及びイベントを発生した人の識別情報を含むイベント情報を作成するイベント情報作成部と、前記イベント情報と前記取引情報に含まれる前記取引日時とを比較し、前記開始時刻と前記終了時刻との間に前記取引日時が含まれ、かつ、当該イベントが取引の決済場所における取引イベントである場合、前記動線情報と前記取引情報を関連付ける関連付け処理部とを有する。
 本発明の代表的な実施の形態によれば、動線情報と取引情報とを自動的に適切に関連付けすることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
本発明の実施形態の動線情報管理システムの構成を示す図である。 本実施形態の動線情報管理システムが設置される店舗内の配置の例を示す図である。 本実施形態の動線情報管理サーバの物理的な構成を示すブロック図である。 本実施形態の動線情報の構成例を示す図である。 本実施形態の取引情報の構成例を示す図である。 本実施形態のイベント定義情報の構成例を示す図である。 本実施形態のイベント情報の構成例を示す図である。 本実施形態の棚割情報の構成例を示す図である。 本実施形態の動線情報管理システムが設置される店舗内の区画を示す図である。 本実施形態の店舗内の顧客の回遊状況を示す図である。 第1実施例のイベント情報作成処理のフローチャートである。 第1実施例の動線取引関連付け情報作成処理のフローチャートである。 第2実施例の顧客ID選択処理のフローチャートである。 第2実施例の動線取引関連付け情報の構成例を示す図である。
 以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、本発明は、後述する実施形態に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。また、実施例を説明するための全ての図において、同一の機能を有する部材には同一又は関連する符号を付し、それらの繰り返しての説明は省略する。
 <システム構成>
 図1は、本発明の実施形態の動線情報管理システムの構成を示す図である。
 本実施形態の動線処理システムは、店舗201に設置された位置測定装置113及び動線情報管理サーバ101を有する。
 本実施形態の動線処理システムは、店舗、ショッピングモール等において、動線情報として取得された顧客の移動経路と、当該顧客のレジ等における取引情報とを関連付け、各種情報を分析するために有用な動線情報を生成する。
 位置測定装置113は、店舗内の顧客の移動経路(動線)の情報を記録する装置である。位置測定装置113としては、測域センサ、屋内GPS(Global Positioning System)、Wi-Fiのアクセスポイントの電波の強度、微弱無線システム(Bluetoothなど)による位置測定装置などを用いることができる。但し、前述したものに限定されず、他の方法による位置測定装置も使用してもよい。例えば、位置測定装置113である測域センサは、ある時刻における店舗内の対象物との距離を測定し、対象物が人物の部分を分析して、抽出することによって、店舗内の人物の動線を得ることができる。店舗内を人物が移動した場合にできる動線203の一例を図2に示す。なお、図2には、4台の位置測定装置113を示したが、位置測定装置113の数はこれ以外でもよい。
 ネットワーク114は、位置測定装置113と動線情報管理サーバ101とを接続し、これらの装置が互いに通信できるようにする。ネットワーク114は、例えばイーサネットやWi-Fiで構成することができる。また、位置測定装置113と動線情報管理サーバ101とは、USB(Universal Serial Bus)等のデータ通信要インターフェースで接続されてもよい。位置測定装置113と動線情報管理サーバ101とは通信可能に接続されれば、前述したもの以外でもよい。
 また、位置測定装置113と動線情報管理サーバ101とは、接続されていなくてもよい。この場合、例えば、位置測定装置113が取得したデータを、手動で、動線情報管理サーバ101に格納してもよい。
 <動線情報管理サーバの構成>
 次に、図1を用いて、動線情報管理サーバ101の論理的な構成を説明する。
 動線情報管理サーバ101は、動線情報作成部102と、イベント情報作成部104と、動線関連付け処理部105と、記憶部107と、ネットワーク接続部106とを有する。
 動線情報作成部102は、位置測定装置113から測定情報を取得して動線情報108を作成する。イベント情報作成部104は、商品棚の前の滞留、レジでの取引などのイベント定義情報110に基づいて、動線情報108に含まれる各動線において発生したイベントを示すイベント情報111を作成する。動線関連付け処理部105は、取引情報109に含まれる取引日時と、レジでの取引イベントが発生した時刻と、商品が陳列されている商品棚を示す棚割情報112とを用いて、取引情報109に対応する動線を探索して、取引情報と動線とを関連付け、動線取引関連付け情報115を作成する。
 記憶部107は、動線情報108、取引情報109、イベント定義情報110、イベント情報111、棚割情報112及び動線取引関連付け情報115などを格納する。
 動線情報108は、顧客の店舗内における位置を時刻と関連付けて記憶する。動線情報108の詳細は、図4を用いて後述する。取引情報109は、顧客がレジ等で商品を購入した場合に作成される取引の内容を記録する。取引情報109の詳細は、図5を用いて後述する。イベント定義情報110は、イベントを定義する情報である。イベント定義情報110の詳細は、図6を用いて後述する。イベント情報111は、動線を判定した結果を記録する。イベント情報111の詳細は、図7を用いて後述する。棚割情報112は、店舗内の商品区画503(図9参照)の位置と、各商品区画に陳列される商品の商品分類ID407とを対応付ける情報である。棚割情報112の詳細は、図8を用いて後述する。動線取引関連付け情報115は、動線と取引とを関連付けた情報であり、後述する第2実施例で使用する。動線取引関連付け情報115の詳細は、図14を用いて後述する。
 図3は、動線情報管理サーバ101の物理的な構成を示すブロック図である。
 本実施形態の動線情報管理サーバ101は、プロセッサ(CPU)1、メモリ2、補助記憶装置3及び通信インターフェース4を有する計算機によって構成される。
 プロセッサ1は、メモリ2に格納されたプログラムを実行する。メモリ2は、不揮発性の記憶素子であるROM及び揮発性の記憶素子であるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ1が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
 補助記憶装置3は、記憶部107を構成し、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ1が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置3から読み出されて、メモリ2にロードされて、プロセッサ1によって実行される。
 通信インターフェース4は、ネットワーク接続部106を構成し、所定のプロトコルに従って、他の装置(位置測定装置113など)との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。
 動線情報管理サーバ101は、入力インターフェース5及び出力インターフェース8を有してもよい。入力インターフェース5は、キーボード6やマウス7などが接続され、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。出力インターフェース8は、ディスプレイ装置9やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。
 プロセッサ1が実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD-ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワークを介して動線情報管理サーバ101に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置3に格納される。このため、動線情報管理サーバ101は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
 動線情報管理サーバ101は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。すなわち、動線情報管理サーバ101は、店舗内に設置されても、クラウド上に設けられてもよい。また、動線情報管理サーバ101の各機能部は異なる計算機上で実現されてもよい。
 <動線情報の構成例>
 図4は、動線情報108の構成例を示す図である。
 図4に示す動線情報108は、例えば非特許文献1に開示されている技術を用いて得ることができる。図4に示す例では、動線情報108は、顧客を一意に識別するための顧客ID301と、顧客の位置が測定された時刻302と、顧客の店舗内における二次元的な位置(x座標303、y座標304)とが、例えば時系列で記憶されている。
 動線情報108について、図4の1行目のデータを例にして具体的に説明する。動線情報作成部102が、位置測定装置113が測定した情報を解析して店舗内の顧客の位置を検出する。検出した顧客毎に固有の識別子「1」を顧客ID301として割り当て、検出した時刻(2014年5月1日10時0分0.000秒)を時刻302とし、店舗内の顧客の位置の横成分(100)をx座標303、縦成分(200)をy座標304とする。ここで、座標の原点や座標値の単位は任意でよい。
 動線情報作成部102は、任意のタイミング又は周期的(例えば、所定の時間間隔)で店舗内の顧客の位置を動線情報108として記録する。但し、顧客ID301については、以前に検出した顧客と同一人物であると推定される場合、同じ識別子を用いる。
 従って、図4に示す動線情報108から、同じ顧客ID301のデータを選択すると、一人の顧客が、どの時刻に店舗内のどの位置に存在したかに関する一連の情報、すなわち動線情報が得られる。
 図示は省略したが、動線情報108は、顧客の属性(例えば、性別、年令)を含んでもよい。顧客の属性は、店舗の入口で撮影した顔画像を解析して性別、年令を得ることができる。
 <取引情報の構成例>
 図5は、取引情報109の構成例を示す図である。
 取引情報109は、顧客がレジ等で商品を購入した場合に作成される取引の内容を記録する。取引情報109は、レコード毎に、取引日時401、取引番号402、レジ番号403及び合計金額404を含む。また、一つのレコード内に、一つ以上の購入商品のデータ、すなわち、商品ID405、商品名406、商品分類ID407、商品分類名408、数量409及び単価410を含む。
 取引日時401は、レジ等で取り引きを行った日付及び時刻が記録される。図示した例では、2015年2月10日11時22分であり、時刻が分単位となっている。これは、レジによっては取引日時を分単位までしか記録しない場合があるので、取引情報は、レジの記録単位に合わせて時刻を記録するとよい。なお、時刻の記録単位は、分ではなく、秒以下の時刻を記録してもよい。
 取引番号402は、複数の取引を区別するための番号であり、図示した例では、1234である。取引番号402は、例えば、1から始めて取り引きごとに1ずつ加算するとよいが、これ以外のルールで取引番号402を定めてもよい。
 レジ番号403は、レジを識別するための識別子である。図示した例では、1である。
 合計金額404は、購入した商品の価格の合計である。
 商品ID405は、購入した商品を識別するための識別子である。図示した例では、P0001、P0002、P0003と、購入した商品毎に記録される。
 商品名406は、購入した商品の名称である。図示した例では、サンドウィッチA、お茶、サンドウィッチBである。
 商品分類ID407は、商品の特徴により商品を分類するための識別子である。図示した例では、「サンドウィッチA」と「サンドウィッチB」は「パン」に分類できるため、両者は同じ商品分類ID407「C000A」である。
 商品分類名408は、商品分類の名称である。図示した例では、パン、飲料である。
 数量409は、各商品を購入した数である。単価410は、商品1個あたりの価格である。
 図示は省略したが、取引情報109は、顧客の会員番号を含んでもよい。例えば、レジで会員カード(例えば、ポイントカード)を提示した顧客は、その属性(例えば、性別、年令、居住地)を知ることができる。
 <イベント定義情報の構成例>
 図6は、イベント定義情報110の構成例を示す図である。
 イベント定義情報110は、イベントを定義する情報であり、イベントID701、イベント名称702、イベント判定領域703及びイベント判定条件704を含む。イベントとは、商品区画503の前の通路のエリア502における顧客の滞留や、レジでの取り引き(精算)など、店舗内で顧客が行った行為である。
 イベントID701は、イベントを識別するための識別子である。イベント名称702は、イベントの名称である。イベント判定領域703は、イベントの発生を判定する領域である。イベント判定条件704は、イベント判定領域703内に存在する動線について、イベントが発生したかを判定する条件である。
 図6の1行目のデータを例にして具体的に説明する。イベントIDが「E001」であり、エリア1(図9参照)内に停留するイベントである。従って、イベント判定領域703は、「エリア1」を示す矩形の領域(X1,Y1)-(X2,Y2)である。なお、イベント判定領域703は矩形でなく、任意の形状でもよい。また、停留と判断するためのイベント判定条件704は「エリア1内に5秒以上滞在」と定義されている。
 イベント定義情報110は、図示したものの他、エリア内の最低速度で停留を判定する条件を含んでもよい。また、商品棚に設けたセンサが取得した情報を併用して、顧客が棚の方を向いている場合にイベントを発生させてもよい。
 <イベント情報の構成例>
 図7は、イベント情報111の構成例を示す図である。
 イベント情報111は、イベント定義情報110を用いて動線を判定した結果の情報であり、イベントID701、イベント開始時刻902、イベント終了時刻903及び顧客ID301を含む。
 イベントID701は、イベントを識別するための識別子である。イベント開始時刻902は、当該イベントが発生した時刻であり、イベント終了時刻903は、当該イベントが終了した時刻である。顧客ID301は、動線を区別する識別子である。
 <棚割情報の構成例>
 図8は、棚割情報112の構成例を示す図である。
 棚割情報112は、店舗内の商品区画503(図9参照)の位置と、各商品区画に陳列される商品の商品分類ID407とを対応付ける情報であり、商品区画ID801、商品区画名称802、商品803及び商品区画領域804を含む。
 商品区画ID801は、商品区画503を識別するための識別子である。商品区画名称802は、商品区画の名称である。商品803は、当該商品区画に陳列される商品の商品分類ID407であり、複数の商品分類ID407を含んでもよい。商品区画領域804は、店舗内の商品区画503の位置を示す。なお、商品区画領域804は矩形でなく、任意の形状でもよい。
 <店舗レイアウト情報の構成例>
 図9は、顧客の動線が取得される店舗内の区画を示す図である。
 陳列されている商品の分類に従って、商品棚を区分した領域を商品区画503とする。商品区画503の割り当ては、例えば、商品分類ID407が同じ商品が陳列されている棚を同じ商品区画503に割り当てる方法があるが、他の方法でもよい。図示した例では、「商品区画A」~「商品区画H」の八つ商品区画503に商品棚が区分されている。なお、商品区画503の数は複数であればよい。
 同様に、店舗内の通路部分を複数のエリア502に区分する。図示した例では「エリア1」~「エリア13」、「レジエリア」の14個のエリア502に区分されている。なお、エリア502の数は複数であればよい。例えば、「エリア2」を「商品区画A」の前の通路にすることによって、「エリア2」で立ち止まっている人は「商品区画A」内に陳列された商品に興味を持ち、購入した可能性があると判断できる。また、レジの前に「レジエリア」を設けることによって、「レジエリア」に一定時間以上滞在している顧客は、レジで取り引きを行った可能性があると判断できる。
 図10は、店舗内の顧客の回遊状況を示す図である。
 動線203は、顧客が「エリア2」に立ち寄り、「商品区画A」内の商品を取り、次に「エリア9」に立寄り、「商品区画F」内の商品を取った後に、「レジエリア」で取り引きを行った状況を示す。
 <第1実施例>
 以下に、本発明の第1実施例を記載する。
 <イベント情報の作成方法>
 図11は、イベント情報作成部104がイベント定義情報110を用いてイベント情報111を作成する処理のフローチャートである。
 イベント情報作成処理の説明において、動線情報108は1~NのN種類の顧客ID301を含む。顧客ID301がi(1≦i≦N)の動線を動線(i)と表記する。また、イベント定義情報110は1~MのM種類が定義されており、j(1≦j≦M)番目のイベント定義情報110をイベント定義(j)と表記する。
 まず、変数iを1に初期化する(S1001)。次に、変数iがNより大きいかを判定する(S1002)。変数iがNより大きい場合(S1002でYES)、全ての動線について処理が終わったので、イベント情報作成処理を終了する。一方、変数iがN以下である場合(S1002でNO)、未処理の動線があるので、変数jを1に初期化する(S1003)。
 その後、変数jがMより大きいかを判定する(S1004)。変数jがMより大きい場合(S1004でYES)、変数iに1を加算して(S1008)、ステップS1002に戻り、次の動線を処理する。一方、変数jがM以下である場合(S1004でNO)、顧客IDがiである動線(i)が、イベント定義情報110のイベント定義(j)に該当するかを判定する(S1005)。イベント定義情報110の1行目を用いて具体的に説明する。動線(i)の中で、イベント判定領域703の中でイベント判定条件704を満たす部分があるか、すなわち、領域(X1,Y1)-(X2,Y2)で定義されるエリア1内に5秒以上滞在する部分があるかを判定する。
 その結果、イベント定義(j)を満たさない場合(S1005でNO)、変数jに1を加算して(S1007)、ステップS1004に戻り、次のイベント定義について処理をする。一方、イベント定義(j)を満たす場合(S1005でYES)、イベント情報111を作成する(S1006)。
 具体的には、動線(i)がイベント定義(j)を満たす場合、動線(i)がイベント判定領域703に侵入した時刻をイベント開始時刻902に記録し、イベント判定領域703から退出した時刻をイベント終了時刻903に記録し、イベントID701及び顧客ID301を記録して、イベント情報111を作成する。
 イベント情報111を作成した後、変数jに1を加算して(S1007)、ステップS1004に戻り、次のイベント定義について処理をする。
 <動線情報と取引情報との関連付け方法>
 図12は、動線関連付け処理部105がイベント情報111及び取引情報109を用いて動線取引関連付け情報115を作成する処理のフローチャートである。
 動線取引関連付け情報作成処理の説明において、取引情報109は1~NのN種類あり、i(1≦i≦N)番目の取引情報109を取引情報(i)と表記する。
 まず、変数iを1に初期化する(S1101)。次に、変数iがNより大きいかを判定する(S1102)。変数iがNより大きい場合(S1002でYES)、全ての取引情報について処理が終わったので、動線取引関連付け情報作成処理を終了する。一方、変数iがN以下である場合(S1002でNO)、未処理の取引情報があるので、取引情報(i)とイベント情報111とを比較し、所定の条件を満たす顧客ID301を検索する(S1103)。
 具体的には、ステップS1103では、(イベント開始時刻≦取引情報(i)の取引日時)かつ(イベント終了時刻≧取引情報(i)の取引日時)かつ(イベントIDが取引イベントに該当する識別子である)という条件を満たす顧客ID301を検索する。取引イベントは、イベント情報111に記録されたイベントのうちレジエリアにおいて生じたイベント(図6、図7においてイベントIDがE0002のイベント)である。
 そして、ステップS1103で該当する顧客ID301が検索されたかを判定する(S1104)。その結果、該当する顧客ID301が検索されなかった場合(S1104でNO)、ステップS1105を実行せず、ステップS1106において変数jに1を加算して、ステップS1102に戻り、次の取引情報について処理をする。
 一方、一つ以上の顧客ID301が検索された場合(S1104でYES)、顧客ID301と取引情報とを関連付ける(S1105)。具体的には、ステップS1103で複数の顧客ID301が検索された場合、所定のルールに従って一つの顧客IDを選択する。例えば、一つの顧客IDに関連付けられる候補として選択された複数の取引情報のうち、取引イベントの開始時刻が最も早い取引情報を選択してもよい。そして、選択された取引情報と顧客ID301とを関連付け、図14に示す動線取引関連付け情報115を作成する。
 図14は、動線取引関連付け情報115の構成例を示す図である。
 動線取引関連付け情報115は、顧客IDと取引情報とが関連付けられた情報であり、顧客ID301及び取引番号402を含む。顧客ID301は、顧客を一意に識別するための識別子である。取引番号402は、複数の取引を区別するための番号である。
 動線取引関連付け情報115によって、動線情報108に含まれる顧客ID301と取引情報109の取引番号402とを関連付けることによって、動線情報108と取引情報109との対応関係を知ることができる。
 なお、本実施例では、説明を簡略化するために、レジ端末が1台のみ設けられる場合を説明したが、レジ端末は複数設けられてもよい。複数台のレジ端末が設けられる場合、レジ端末ごとに取引イベントを定義し、取引イベントと取引情報109のレジ番号403との一致をステップS1103における判定条件に追加すればよい。
 また、レジ端末の時刻と取引情報109の時刻とが同期しておらず、時刻がレジ端末間や取引情報109とレジ端末との間でずれる場合、例えば、NTPによる時刻同期、手動による時刻同期、その他の方法によって時刻を同期するとよい。また、適切な方法によって時刻を補正してもよい。
 以上に説明したように、本発明の第1実施例によると、イベント定義情報110を参照して動線情報108を分析し、イベントの開始時刻902、イベントの終了時刻903及びイベントを発生した人の顧客ID301を含むイベント情報111を作成するイベント情報作成部104と、イベント情報111と取引情報109に含まれる取引日時401とを比較し、開始時刻902と終了時刻903との間に取引日時401が含まれ、かつ、当該イベントがレジエリアにおける取引イベントである場合、動線情報108と取引情報109とを関連付けるための動線関連付け情報115を生成する動線関連付け処理部105とを有するので、動線情報と取引情報とを自動的に適切に関連付けることができる。これにより、例えば、店舗に入店して商品を購入した顧客の動線を用いて、店内を回遊した経路、立ち寄った商品棚、購入した商品などの一連の購買行動を把握することができる。
 また、動線関連付け処理部105は、取引日時401が開始時刻902と終了時刻903との間に含まれるイベントのうち、開始時刻902が最も早いイベントと取引情報とを関連付けるので、イベントが発生している時間内に複数の取引情報が含まれる場合でも、動線情報と取引情報とを適切に関連付けることができる。
 さらに、本実施例によって取引情報と関連付けられた動線情報を活用することによって以下のビジネス価値が生まれる。(1)発注の最適化による廃棄コスト削減、(2)店舗内で顧客が寄り付かない場所へ顧客を誘導することによる売上の向上、(3)死に筋商品の入れ替えによる売上の向上、(4)欠品状態を回避することによる機会損失の減少、(5)顧客の店舗内の回遊量を最適化することによる売上の向上。
 <第2実施例>
 以下に、本発明の第2実施例を記載する。第1実施例において、取り引きを行った顧客の取引イベントが正しく発生しなかった場合など、顧客ID301と取引情報109とが正しく関連付けられないことがある。この問題を解決するために、第2実施例では、取引情報109に含まれる商品分類ID407の商品が陳列されている商品区画の前の通路に立寄ったかの情報を用いて、顧客ID301と取引情報109とを関連付ける。
 例えば、複数人で来店し、各人が商品を持ち寄り、最終的に一人が取り引きを行う場合、商品分類ID407の商品が陳列されている商品区画の前の通路全てに精算者(取引者)が立ち寄っていない。なお、精算者が購入した商品のうち、実際に商品棚の前に立寄った商品の割合(適合率)が高ければ、当該精算者に対応する顧客IDと当該取引情報とを関連付けることができる。特に、適合率に閾値を設け、適合率が所定の値以上であれば、顧客IDと当該取引情報とを関連付ける。一方、適合率が所定の値より小さければ、顧客IDと当該取引情報とを関連付けないようにする。
 第2実施例は、第1実施例の動線取引関連付け情報作成処理(図12)のステップS1105を図13のフローチャートに置き換える。
 図12のステップS1103の結果、L個の顧客ID301が検索された。また、k番目(1≦k≦L)の顧客ID301を顧客ID(k)と表記する。
 まず、変数kを1に初期化する(S1201)。次に、変数kがLより大きいかを判定する(S1202)。変数kがLより大きい場合(S1202でYES)、ステップS1203で算出したL個の適合率の値が最も大きくなる顧客ID301を選択し、当該顧客ID301と取引番号402とを関連付けて動線取引関連付け情報115を作成する(S1205)。その後、処理を終了し、動線取引関連付け情報作成処理(図12)に戻る。
 なお、ステップS1205において、適合率を所定の閾値で顧客ID(k)を選択したり、適合率が高いものから所定数の顧客ID(k)を選択して、選択された顧客ID(k)のから他の方法を併用して、顧客ID301と取引番号402とを関連付けてもよい。
 一方、変数kがL以下である場合(S1202でNO)、棚割情報112を参照し、取引情報の商品ID405が陳列されている商品区画503の前の通路を指定するエリア502に立寄ったかを判定するために、以下の方法で適合率を算出する(S1203)。適合率は、顧客が購入した商品と立ち寄った棚との関係性を示す数値であり、商品と棚との関係性が高い動線情報108と取引情報109とが関係すると判断できる。
 具体的には、顧客が立ち寄った棚をイベント情報111から抽出し、顧客が購入した商品を取引情報109から特定し、棚割情報112を参照してイベント情報111から分析された棚に陳列された商品を特定し、棚に陳列された商品と取引情報から特定された商品との適合率を計算する。
 例えば、適合率は、取引情報の商品ID405の商品が陳列された棚に顧客ID(k)の顧客が立寄った数を、取引情報の商品ID405の数で除することによって算出することができる(図13の適合率1)。
 また、適合率は、取引情報の商品ID405の商品が陳列された棚に顧客ID(k)の顧客が立寄った数に当該商品の購入数を乗じた数を、取引情報の商品ID405の数に当該商品の購入数を乗じた数で除することによって算出してもよい(図13の適合率2)。
 また、適合率は、取引情報の商品分類ID407の商品が陳列された棚に顧客ID(k)の顧客が立寄った数を、取引情報の商品分類ID407の数で除することによって算出してもよい(図13の適合率3)。
 但し、適合率の算出方法は一例であり、商品ID405の数の代わりに数量409の合計を用いてもよい。さらに、店舗の特性等、状況に応じて適合率を定義してもよい。
 次に、変数kに1を加算して(S1204)、ステップS1202に戻り、次の顧客IDについて処理をする。
 以上に説明したように、本発明の第2実施例によると、動線関連付け処理部105は、イベント情報111のうち、予め指定した棚の前の領域において発生したイベントから顧客が立ち寄った棚を分析し、取引情報109から顧客が購入した商品が陳列されている棚を特定し、イベント情報111から分析された棚の識別情報と、取引情報109から特定された棚の識別情報との適合率を計算し、適合率が高いイベントと取引情報とを関連付けるので、一部の顧客の動線情報が欠落している場合でも、動線情報と取引情報とを適切に関連付けることができる。
 なお、本発明は前述した実施形態及び実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施形態及び実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
 また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
 各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。
 また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Claims (6)

  1.  プロセッサとメモリを有する計算機で構成される動線処理システムであって、
     位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、所定の領域においてイベントの発生を判定する条件を含むイベント定義情報と、商品の取引の決済の情報を含む取引情報とにアクセス可能であり、
     前記イベント定義情報を参照して前記動線情報を分析し、イベントの開始時刻、イベントの終了時刻及びイベントを発生した人の識別情報を含むイベント情報を作成するイベント情報作成部と、
     前記イベント情報と前記取引情報に含まれる取引日時とを比較し、前記開始時刻と前記終了時刻との間に前記取引日時が含まれ、かつ、当該イベントが取引の決済場所における取引イベントである場合、前記動線情報と前記取引情報とを関連付ける関連付け処理部とを有することを特徴とする動線処理システム。
  2.  請求項1に記載の動線処理システムであって、
     前記関連付け処理部は、前記取引日時が前記開始時刻と前記終了時刻との間に含まれるイベントのうち、前記開始時刻が最も早いイベントと取引情報とを関連付けることを特徴とする動線処理システム。
  3.  請求項1に記載の動線処理システムであって、
     店舗内で商品が陳列される位置を含む棚割情報にアクセス可能であり、
     前記関連付け処理部は、
     前記イベント情報のうち、予め指定した棚の前の領域において発生したイベントから人が立ち寄った棚を分析し、
     前記棚割情報を参照して、前記分析された棚に陳列されている商品を特定し、
     決済された商品を前記取引情報から特定し、
     前記棚に陳列されている商品と、前記決済された商品との適合率を計算し、
     前記開始時刻と前記終了時刻との間に取引日時が含まれる取引情報のうち、前記適合率が高いイベントと取引情報とを関連付けることを特徴とする動線処理システム。
  4.  プロセッサとメモリを有する計算機で実行される動線処理方法であって、
     前記計算機は、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、所定の領域においてイベントの発生を判定する条件を含むイベント定義情報と、商品の取引の決済の情報を含む取引情報とにアクセス可能であり、
     前記方法は、
     前記プロセッサが、前記イベント定義情報を参照して前記動線情報を分析し、イベントの開始時刻、イベントの終了時刻及びイベントを発生した人の識別情報を含むイベント情報を作成して、前記メモリに格納するイベント情報作成手順と、
     前記プロセッサが、前記イベント情報と前記取引情報に含まれる取引日時とを比較し、前記開始時刻と前記終了時刻との間に前記取引日時が含まれ、かつ、当該イベントが取引の決済場所における取引イベントである場合、前記動線情報と前記取引情報とを関連付ける情報を前記メモリに格納する関連付け処理手順とを含むことを特徴とする動線処理方法。
  5.  請求項4に記載の動線処理方法であって、
     前記関連付け処理手順では、前記取引日時が前記開始時刻と前記終了時刻との間に含まれるイベントのうち、前記開始時刻が最も早いイベントと取引情報とを関連付けることを特徴とする動線処理方法。
  6.  請求項4に記載の動線処理方法であって、
     前記計算機は、店舗内で商品が陳列される位置を含む棚割情報にアクセス可能であり、
     前記関連付け処理手順では、
     前記イベント情報のうち、予め指定した棚の前の領域において発生したイベントから人が立ち寄った棚を分析し、
     前記棚割情報を参照して、前記分析された棚に陳列されている商品を特定し、
     決済された商品を前記取引情報から特定し、
     前記棚に陳列されている商品と、前記決済された商品との適合率を計算し、
     前記開始時刻と前記終了時刻との間に取引日時が含まれる取引情報のうち、前記適合率が高いイベントと取引情報とを関連付けることを特徴とする動線処理方法。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7160430B2 (ja) * 2016-03-23 2022-10-25 日本電気株式会社 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム
EP3483822A4 (en) * 2016-07-05 2019-05-15 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. INFORMATION PRESENTATION DEVICE, INFORMATION PRESENTATION SYSTEM AND INFORMATION PRESENTATION METHOD
JP2018198024A (ja) * 2017-05-25 2018-12-13 富士通株式会社 表示制御プログラム、表示制御装置及び表示制御方法
US11443275B1 (en) * 2017-12-14 2022-09-13 Amazon Technologies, Inc. Maintaining accurate cart-state using auto-generated sensor data
JP7243236B2 (ja) * 2019-01-31 2023-03-22 三菱電機株式会社 照明制御システム
JP7203713B2 (ja) * 2019-11-29 2023-01-13 サトーホールディングス株式会社 情報処理装置およびプログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009048229A (ja) * 2007-08-13 2009-03-05 Toshiba Tec Corp 人物行動分析装置,方法及びプログラム
JP2009258782A (ja) * 2008-04-11 2009-11-05 Toshiba Tec Corp 動線解析装置
JP2010002997A (ja) * 2008-06-18 2010-01-07 Toshiba Tec Corp 人物行動分析装置及び人物行動分析プログラム
JP2010113662A (ja) * 2008-11-10 2010-05-20 Cec:Kk 購買分析システム
JP2012073915A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Dainippon Printing Co Ltd 移動管理システム、情報処理装置、移動管理方法、プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009157846A (ja) * 2007-12-27 2009-07-16 Toshiba Tec Corp 動線データ編集装置及び動線データ編集プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009048229A (ja) * 2007-08-13 2009-03-05 Toshiba Tec Corp 人物行動分析装置,方法及びプログラム
JP2009258782A (ja) * 2008-04-11 2009-11-05 Toshiba Tec Corp 動線解析装置
JP2010002997A (ja) * 2008-06-18 2010-01-07 Toshiba Tec Corp 人物行動分析装置及び人物行動分析プログラム
JP2010113662A (ja) * 2008-11-10 2010-05-20 Cec:Kk 購買分析システム
JP2012073915A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Dainippon Printing Co Ltd 移動管理システム、情報処理装置、移動管理方法、プログラム

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