WO2022091658A1 - 商品推奨装置、方法、および記録媒体 - Google Patents

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WO2022091658A1
WO2022091658A1 PCT/JP2021/034962 JP2021034962W WO2022091658A1 WO 2022091658 A1 WO2022091658 A1 WO 2022091658A1 JP 2021034962 W JP2021034962 W JP 2021034962W WO 2022091658 A1 WO2022091658 A1 WO 2022091658A1
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WO
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owned
customer
products
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PCT/JP2021/034962
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English (en)
French (fr)
Inventor
順平 高野
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Publication of WO2022091658A1 publication Critical patent/WO2022091658A1/ja

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • This disclosure relates to product recommended equipment, etc.
  • Patent Document 1 the state in which a product is used or coordination information is displayed to a customer, but the customer cannot determine which product is actually suitable for himself / herself from a plurality of products. difficult.
  • An example of the purpose of this disclosure is to provide a product recommendation device that facilitates the customer to find a product suitable for the customer from the products sold in the store.
  • the product recommendation device in one aspect of the present disclosure includes an identification means for identifying a customer who has visited a store, an acquisition means for acquiring information on the identified product owned by the customer, and information on the acquired product. Based on the above, from the sales products sold at the store, the specific means for identifying the sales products whose combination with the owned products meets the predetermined combination conditions, and the information on the specified sales products are recommended products. It is provided with an output means for outputting as information.
  • the method in one aspect of the present disclosure identifies a customer who has visited a store, acquires information on the identified product owned by the customer, and sells the product at the store based on the acquired information on the owned product. From the sold products that have been sold, a sold product whose combination with the owned product meets a predetermined combination condition is specified, and the information of the specified sold product is output as recommended product information.
  • the recording medium in one aspect of the present disclosure identifies a customer who has visited the store on a computer, acquires information on the identified product owned by the customer, and based on the acquired information on the product owned by the customer. From the sales products sold at the store, a process of identifying a sales product whose combination with the owned product meets a predetermined combination condition and outputting the information of the specified sales product as recommended product information is executed. Record the program to be sent non-temporarily.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a product recommended device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation example of the product recommended device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a configuration of the system according to the second embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the system according to the second embodiment.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a customer identification DB.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the owned product DB.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the sales product DB.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of combination conditions.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example from combination to output.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a product recommended device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation example of the product recommended device according to the first
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an output example in ascending order of the total amount.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an operation example of the product recommended device according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of the specific processing in FIG.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the output process in FIG.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of hardware configuration of the system.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a product recommended device according to the first embodiment.
  • the product recommendation device 10 recommends the products sold at the store to the customers who visit the store.
  • the store is not particularly limited.
  • a store is a store that sells clothing.
  • the store may be, for example, a commercial facility which is a collection of a plurality of stores.
  • the product recommendation device 10 recommends products for sale to customers who come to the store.
  • the product recommendation device 10 has an identification unit 101, an acquisition unit 102, a specific unit 103, and an output unit 104.
  • the identification unit 101 identifies customers who have visited the store.
  • the identification method is not particularly limited.
  • the identification unit 101 may identify the customer by performing biometric authentication when the customer visits the store.
  • the type of biometric authentication is not particularly limited, such as face, fingerprint, vein, iris, and voiceprint.
  • the identification unit 101 may perform biometric authentication on a customer who visits the store near the entrance of the store, for example.
  • the image pickup device captures the customer who visited the store.
  • the identification unit 101 may extract the customer's face data from the image.
  • the face data is, for example, image data of a customer's face portion or a feature amount of the customer's face portion.
  • the identification unit 101 may match the extracted face data with the face data stored in the storage unit in advance. As a result, the identification unit 101 can identify the customer without the customer performing a new operation or the like. Further, the identification unit 101 may identify the customer by reading the point card with a predetermined device when the customer visits the store. Alternatively, the identification unit 101 may identify the customer by reading the information unique to each customer displayed on the screen of the display device of the customer's terminal device by a predetermined device when the customer visits the store. Further, the identification unit 101 may identify the customer based on the information from the terminal device by wirelessly communicating with the customer's terminal device using a beacon device or the like.
  • the acquisition unit 102 acquires information on the owned product owned by the identified customer. Owned products are products that the customer has purchased in the past and products that the customer has inherited in the past. There is no particular limitation as to where the customer owns the owned product.
  • the information of the owned product is hereinafter referred to as the owned product information.
  • the owned product information is stored in advance in, for example, a storage unit accessible to the product recommendation device 10.
  • the storage unit may be a storage unit connected to the internal bus of the product recommendation device 10, or a storage unit of a device that the product recommendation device 10 can access via a network.
  • the owned product information may be registered in advance by the customer in, for example, a storage unit or a terminal device owned by the customer.
  • the owned product information may be registered in the storage unit or the terminal device owned by the customer from, for example, the purchase history of the product for each customer. Further, the owned product information may be, for example, information on the owned product sold within a predetermined period. Further, the owned product information may be information on a product similar to the product owned by the customer.
  • the specifying unit 103 identifies a sales product whose combination with the owned product meets a predetermined combination condition from the sales products sold in the store based on the owned product information.
  • the predetermined combination conditions are not particularly limited. For example, the details of the predetermined combination conditions will be described in the second embodiment.
  • the output unit 104 outputs the information of the sales product specified based on the predetermined combination condition as the recommended product information.
  • Information on products for sale is hereinafter referred to as product information for sale.
  • the output method is not particularly limited.
  • the output unit 104 may output recommended product information to the customer's terminal device. More specifically, the output unit 104 outputs an e-mail or an electronic message presenting recommended product information to the customer's terminal device. Further, the output unit 104 may output the recommended product information to the customer, for example, by outputting the recommended product information to the display device of the store and displaying the recommended product information by the display device.
  • the output unit 104 may output the recommended product information by printing the recommended product information provided to the customer, for example.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation example of the product recommended device 10 according to the first embodiment.
  • the processing result of each step by the product recommended device 10 in FIG. 2 is stored in a storage unit accessible to the product recommended device 10, such as a storage unit.
  • the identification unit 101 identifies the customer (step S101).
  • the acquisition unit 102 acquires the owned product information of the owned product owned by the customer (step S102).
  • the specific unit 103 identifies the sales product whose combination with the owned product meets the predetermined combination condition among the sales products sold in the store (step S103).
  • the output unit 104 outputs the sales product information of the specified sales product as product recommendation information to the customer terminal, the display device of the store, or the like (step S104).
  • the product recommendation device 10 ends the flow operation.
  • the product recommendation device 10 recommends to the customer a product for sale in which the combination of the product owned by the customer who has visited the store and the product for sale meets a predetermined combination condition.
  • the product recommendation device 10 can recommend a product for sale suitable for the product owned by the customer who has visited the store. Therefore, the product recommendation device 10 can facilitate the finding of the optimum product by the customer who visits the actual store.
  • the customer identification method is not particularly limited as described in the first embodiment.
  • a method using an image as an example of a customer identification method will be described.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a configuration of the system according to the second embodiment.
  • the system includes a product recommended device 20, a terminal device 21, and an image pickup device 22.
  • the product recommended device 20, the image pickup device 22, and the terminal device 21 can be connected via, for example, a communication network or the like.
  • the image pickup device 22 is installed in a store, for example.
  • a plurality of image pickup devices 22 may be provided, such as from the image pickup device 22-1 to the image pickup device 22-2.
  • the terminal device 21 is a device owned by the customer.
  • the terminal device 21 may be a device installed in the store.
  • the terminal device 21 may be a device owned by a clerk.
  • the image pickup device 22 captures an image for identifying a customer who has visited the store, for example.
  • the product recommendation device 20 outputs a sales recommended product to a customer who visits the store. Further, the terminal device 21 displays, for example, the sales recommended product output from the product recommendation device 20 on the display unit for the customer. Alternatively, the terminal device 21 notifies the customer of the sales recommended product output from the product recommendation device 20 by e-mail, electronic message, or voice. In FIG. 3, when a sales recommended product is output to a customer, the product recommendation device 20 may be output to an output device instead of the customer's terminal device 21, for example, displayed on a display device in a store or printed on a printing device. good.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the system according to the second embodiment.
  • the system 2 includes a product recommended device 20, a terminal device 21, and an image pickup device 22.
  • the image pickup device 22 captures an image or a moving image.
  • the image pickup device 22 may take an image according to the instruction of the product recommended device 20.
  • the image pickup device 22 may constantly capture an image in the store. Then, the image pickup device 22 may transmit an image to the product recommendation device 20 or the storage device according to the instruction of the product recommendation device 20.
  • the image pickup device 22 captures an image of the inside of the store
  • the image pickup device 22 captures an image of a customer who has visited the store.
  • there may be a plurality of image pickup devices 22 such as from the image pickup devices 22-1 to 22-n. n is a positive integer greater than or equal to 1.
  • the terminal device 21 is, for example, a device owned by a customer (example in FIG. 3), a device owned by a clerk, or a device installed in a store.
  • the product recommendation device 20 may output the recommended product information to the terminal device 21.
  • the product recommendation device 20 may output sales recommendation information at a timing instructed by a customer via the terminal device 21.
  • the product recommendation device 20 may output a sales recommended product to the terminal device 21 as in the push notification.
  • the example of one customer is given in FIGS. 3 and 4, when a plurality of customers are in the store, there may be as many terminal devices 21 as there are customers. Further, the terminal device 21 and the product recommended device 20 may be the same.
  • the product recommendation device 20 has the function of the product recommendation device 10 described in the first embodiment.
  • the product recommendation device 20 includes an image acquisition unit 205, an identification unit 201, an owned product acquisition unit 202 (acquisition unit), a behavior analysis unit 206, a specific unit 203, an output unit 204, and a storage unit 210.
  • an image acquisition unit 205, a behavior analysis unit 206, and a storage unit 210 are newly added from the product recommendation device 20 according to the first embodiment.
  • the identification unit 201, the owned product acquisition unit 202, the specific unit 203, and the output unit 204 are the identification unit 101, the acquisition unit 102, the specific unit 103, and the output unit 104 described in the first embodiment, respectively. Has the function of.
  • the storage unit 210 stores the processing results of each function of the product recommended device 20. Further, the storage unit 210 stores data used for processing of each unit. In FIG. 4, the storage unit 210 stores, for example, a customer identification DB (Database) 211, an owned product DB 212, a sales product DB 213, and a combination condition 214 as storage contents.
  • the storage content of the storage unit 210 in FIG. 4 is an example.
  • these various types of information may be stored in the storage unit 210 of another device (for example, a storage device) connected to the product recommended device 20 via a communication network or the like.
  • the product recommended device 20 loads and executes a program including various instructions for realizing each functional unit in the storage unit 210.
  • the type of the storage unit 210 is not limited.
  • examples of the storage unit 210 include a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a semiconductor memory, an HDD (Hard Disk Drive), and an SSD (Solid State Drive). Further, the storage unit 210 may be a combination of these.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the customer identification DB 211.
  • the customer identification DB 211 is associated with, for example, customer ID (identification) information, customer name information, facial feature amount information, contact information, and other customer-related information for each customer.
  • the customer ID is an identifier for identifying a customer.
  • the customer name is the name of the customer.
  • the facial feature amount is the customer's facial feature amount extracted from the customer's facial image. Instead of the feature amount, the face image data may be associated with the customer ID information.
  • the notification destination is, for example, the number of the customer's terminal device 21 or the e-mail address to which the electronic message is sent when the customer is notified.
  • the stored contents of the customer identification DB 211 can be variously changed according to the customer identification method.
  • the customer identification DB 211 does not have to include a part of the illustrated information.
  • the customer identification DB 211 may include other information (not shown).
  • the customer identification DB 211 may include information on the physical characteristics of the customer such as information on the body shape of the customer such as height and weight of the customer for each customer.
  • the customer identification DB 211 may include general clothing size information of the customer and clothing size information at the time of purchasing the customer's predetermined manufacturer. Further, the information of these customers may be included in the owned product DB 212.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the owned product DB 212.
  • the owned product DB 212 is the owned product information for each customer.
  • the owned product information includes the attribute values of a plurality of attributes of the owned product.
  • a customer ID for example, a customer ID, a product name, a product ID, and an attribute are associated with each customer.
  • the attributes of the owned product are type, size, dimension, image, pattern, style, wearing feeling, and material.
  • the name or identifier of the manufacturer of the product and the name or identifier of the selling manufacturer may be associated with the owned product.
  • various data may be registered based on the sales history of each customer. Alternatively, various data may be registered in advance in the owned product DB 212 by the customer.
  • the owned product information is each information associated with the customer ID. That is, the owned product information is a record for each row in the owned product DB 212.
  • the customer ID is an identifier for identifying the customer.
  • the customer ID here is the same as the customer ID shown in FIG.
  • the owned product DB 212 and the customer identification DB 211 are associated with each other by the customer ID.
  • the customer identification DB 211 and the owned product DB 212 may be the same DB.
  • the product name is the product name of the product owned by the customer.
  • the product ID is an identifier of the owned product owned by the customer.
  • the type is, for example, the type of owned goods.
  • the type here is not particularly limited.
  • clothing may be roughly classified into tops and bottoms of clothing.
  • the types here may be classified in more detail by tops and bottoms.
  • examples include jeans (pants), wide pants, tapered pants, chino pants, flared skirts, tight skirts, pencil skirts, and wrap skirts.
  • Other types of clothing include each type of dress, each type of jacket, and each type of coat.
  • the types include types of jewelry such as rings and necklaces, types of shoes, types of bags, and types of hats.
  • the color is the color of the owned product.
  • the color notation method is not particularly limited.
  • the size is the size of the owned product.
  • the size notation method is not particularly limited.
  • the size is represented by, for example, the size of S (Small), M (Medium), L (Large), F (Free), or the size of Nos. 7, 9, and 11.
  • the dimensions are the dimensions of the owned goods.
  • the notation method of the dimensions is not particularly limited. Examples of the dimensions include numerical values such as the length of the clothes provided by the manufacturer or the distributor, and the length of the waist portion of the clothes. Alternatively, the dimension may be a numerical value such as a length actually measured by the customer.
  • the image is, for example, data of an image of a owned product.
  • the image here may be the data of the link destination to the storage device in which the image is stored.
  • the image may be obtained from, for example, the manufacturer of the owned product, the store to which the product is sold, the Internet, or the like.
  • the image may be an image captured by the customer.
  • the pattern is, for example, the pattern (design) of the owned product.
  • the pattern is, for example, a picture applied to the surface of clothes, jewelry, or the like.
  • the type of pattern is not particularly limited.
  • examples of the pattern include a point pattern of symbols such as a heart and a star, an animal pattern, a dot pattern, and a striped pattern.
  • the style is, for example, the style of the owned product.
  • the style is not particularly limited.
  • the style may be a casual, formal, office, wedding, or other place, situation, or coordinating atmosphere in which the property is expected to be used.
  • the feeling of wearing may be, for example, the feeling of wearing the owned product. Examples of the wearing feeling include tight (tight), loose (loose), fit, long length, short length, loose waist circumference, loose neck circumference, and the like.
  • the feeling of wearing may be specified by the customer. Alternatively, the wearing feeling may be provided in advance by the manufacturer or the sales maker.
  • the wearing feeling may be determined from various information by the product recommended device 20. For example, the feeling of wearing may be determined based on the material of the owned product.
  • the feeling of wearing may be determined based on the length of the owned product.
  • the wearing feeling may be determined based on the shape of the owned product extracted from the image of the owned product.
  • the feeling of wearing may be determined based on the image of the customer wearing the owned product or the image of the clerk, and the body shape of the customer or the body shape of the clerk.
  • the material is, for example, the material of the owned product.
  • examples of the material include cotton, polyester, nylon and the like. Further, as the material, a notation such as 50% cotton or 50% polyester may be used.
  • the owned product DB 212 may include other information (not shown).
  • the owned product DB 212 may also include information provided by a manufacturer, a sales maker, or a store, such as a washing method. Further, the owned product DB 212 does not have to include a part of the illustrated information.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the sales product DB 213.
  • the sales product DB 213 for example, the product ID information, the product name information, and the attribute value of the product attribute are associated with each sales product sold in the store.
  • the attributes of the products for sale include color, size, dimensions, inventory quantity, image, price, pattern, style, wearing feeling, and material.
  • the product ID is an identifier of the product for sale.
  • the product name is the name of the product for sale.
  • the color is the color of the product for sale.
  • the size is the size of the product for sale.
  • the size notation method is not particularly limited.
  • the size is represented by, for example, the size of S, M, L, F, or the size of No. 7, No. 9, and No. 11.
  • the dimensions are the dimensions of the owned goods.
  • the dimensions include, for example, numerical values such as the length of the clothes provided by the manufacturer, the seller, or the store, and the length of the waist portion of the clothes.
  • the number of inventories is the number of inventories of products sold in stores.
  • the image is, for example, data of an image of a owned product. As shown in the figure, the size, size, and stock quantity information may be associated with each color.
  • the price is the price of the product for sale.
  • a plurality of prices may be registered, such as a price including consumption tax and a price excluding consumption tax.
  • the pattern is the pattern of the product for sale.
  • the pattern may be the same as the pattern of the owned product DB212.
  • the style is the style of the owned product.
  • the style may be the same as the style of the owned product DB212.
  • the feeling of wearing may be, for example, the feeling of wearing the product for sale. As mentioned above, the wearing feeling includes tightness, looseness, and fit.
  • the feeling of wearing may be specified by the customer or the clerk who purchased the product for sale. Alternatively, the wearing feeling may be provided in advance by the manufacturer or the sales maker.
  • the feeling of wearing may be determined based on the material of the product for sale.
  • the feeling of wearing may be determined based on the length of the product for sale.
  • the feeling of wearing may be determined based on the shape of the product for sale extracted from the image of the product for sale.
  • the material is, for example, the material of a product for sale.
  • the material may be the same as the material of the owned product DB212.
  • Others are not particularly limited. Others are, for example, features of other products for sale or usage examples of the products for sale.
  • the sales product DB 213 may not include a part of the illustrated information. Further, the sales product DB 213 may include other information (not shown).
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the combination condition 214.
  • the combination condition 214 is represented as a database.
  • the method for defining the combination condition 21 is not particularly limited.
  • the combination condition 214 may be, for example, a conditional expression.
  • the combination condition 214 may be determined, for example, by the attribute value of the product attribute.
  • the attributes of the combination condition 214 include colors, color combinations, patterns, pattern combinations, styles, wearing feelings, and materials. In FIG. 8, the attribute value is shown below each attribute.
  • the combination condition 214 shown in FIG. 8 may include only a part of the plurality of attributes. Further, the combination condition 214 may include other attributes (not shown).
  • the attribute value of each attribute in the combination condition 214 may be preferable. Further, in the combination condition 214, the attribute value of each attribute may be unfavorable. Further, for example, the customer, the clerk, the user of the product recommended device 20, or the manager of the product recommended device 20 may be able to set which attribute value is used as the combination condition 214.
  • the combination condition 214 is, for example, to include the favorite one in the combination of the sold product and the owned product.
  • the combination condition 214 is that, for example, the combination of the sold product and the owned product is a preferred combination.
  • the combination condition 214 does not include, for example, a combination of a product for sale and a product that is owned that is not preferred.
  • the combination condition 214 is, for example, that the combination of the sold product and the owned product is not an unfavorable combination.
  • the color may be a favorite color.
  • the favorite color may be a customer's favorite color or a color that the clerk wants to recommend.
  • a fashionable color or the like may be determined.
  • the combination condition 214 is to include the favorite color in the combination of the sold product and the owned product.
  • the color may be an unfavorable color.
  • the color that the customer does not like may be defined as a color that the customer does not like or a color that the clerk does not recommend.
  • the combination condition 214 does not include an unfavorable color in the combination of the sold product and the owned product.
  • the color combination may be a favorite color combination.
  • the favorite color combination for example, a color combination of tops, bottoms, hats, and shoes may be determined.
  • the preferred color combination may include, for example, a trendy color in any of the tops, bottoms, hats, shoes and the like.
  • the combination condition 214 may be a combination of the sold product and the owned product in the preferred color combination.
  • the combination condition 214 when a combination of black and white is preferred, in the combination of the product for sale and the product owned, the combination in which the color of one product is black and the color of the other product is white is the combination condition 214. Matches.
  • the color combination may be a color combination that is not preferred.
  • the combination condition 214 may be that the combination of the sold product and the owned product is not a color combination that is not preferred. For example, if you do not like the combination of white and yellow, in the combination of the product for sale and the product you own, the combination in which the color of one product is white and the color of the other product is yellow is in the combination condition 214. Does not match.
  • the identification method by the identification unit 201 is not particularly limited.
  • a method using an image as an example of a customer identification method by the identification unit 201 will be described.
  • the image acquisition unit 205 acquires, for example, an image captured by the image pickup device 22.
  • the image here may be a moving image.
  • the identification unit 201 identifies the customer by identifying the face of the person from the captured image. Specifically, the identification unit 201 extracts, for example, a facial feature amount from an image. Then, the identification unit 201 may identify the customer by, for example, matching the extracted facial feature amount information with the facial feature amount information stored in the customer identification DB 211. For example, the identification unit 201 acquires the information of the customer ID associated with the information of the feature amount of the matched face.
  • the owned product acquisition unit 202 acquires the owned product information of the identified customer. Specifically, the owned product acquisition unit 202 acquires the customer's owned product information from the owned product DB 212, for example, based on the customer ID information.
  • the customer-owned product information is each information (record in the row direction) associated with the customer ID information in the owned product DB 212.
  • the specifying unit 203 identifies a sales product whose combination with the owned product meets the combination condition 214 based on the acquired owned product information.
  • the specified sales product is the recommended sales product.
  • the specific unit 203 specifies a recommended sales product from the sales products sold in the store.
  • the combination condition 214 may be as shown in FIG. Further, the combination condition 214 may be specified by the customer. Therefore, the combination condition 214 can be variously changed. Further, the sales product information is acquired from the above-mentioned sales product DB 213.
  • the specific unit 203 may specify a sales product in which the combination of the attribute value of the attribute of the sales product and the attribute value of the attribute of the owned product matches the combination condition 214.
  • the attributes used in the combination condition 214 are, for example, as shown in FIG. Take your favorite color combination as an example. Take as an example the case where the favorite color combination is white for the tops and red for the bottoms.
  • the specifying unit 203 specifies a sales product in which the tops are white and the bottoms are red in the combination of the sales product and the owned product.
  • the combination condition 214 does not include a combination of patterns that the user does not like is taken as an example.
  • the attribute value of the combination of patterns that is not preferred is "same pattern”
  • the specific unit 203 specifies a sales product in which the combination of the sold product and the owned product does not have the same pattern from the sold products. For example, since the combination in which the product for sale is a skirt with a dot pattern and the product owned is a plain Y-shirt is not the same pattern, the specific unit 203 specifies the skirt with a dot pattern.
  • the combination condition 214 is a combination of a favorite wearing feeling
  • the specific part 203 is that the combination of the wearing feeling of the sold product and the wearing feeling of the owned product is "the tops are tight”.
  • bottoms identify the products for sale that are "loose”. For example, if the type of product for sale is a shirt, the feeling of wearing it is loose, the type of product owned is a skirt, and the feeling of wearing is loose, the tops are not tight, so the product for sale and the product owned The combination does not meet the combination condition 214.
  • the specifying unit 203 identifies a product for sale that is a tight shirt.
  • the specific unit 203 may specify the product for sale whose combination with the owned product is published in the magazine.
  • the information of the combination including the products for sale published in the magazine during the predetermined period is stored in the storage unit 210 in advance as the coordination information.
  • the publication information of the magazine may be acquired via a communication network.
  • the specifying unit 203 may specify, for example, a selling product whose combination of the selling product and the owned product is published in the designated magazine.
  • the magazine may be designated by a customer, a clerk, a user of the product recommendation device 20, or a manager of the product recommendation device 20.
  • the combination condition 214 may be determined by the attributes of the product shown in FIG. 8 and the presence or absence of publication in a magazine.
  • the combination condition 214 may be a combination of a favorite wearing feeling and may be published in a magazine.
  • the combination condition 214 may be determined, for example, depending on whether the number of combinations is equal to or greater than the second predetermined number.
  • the specifying unit 203 specifies, for example, a sales product whose number of combinations with the owned product is a second predetermined number or more among the sales products.
  • the product recommendation device 20 can recommend to the customer a product for sale that has many patterns of wearing with the owned product.
  • the second predetermined number can be set by, for example, a customer, a store clerk, a user of the product recommendation device 20, or a manager of the product recommendation device 20.
  • the second predetermined number can be variously changed depending on the customer or the age group of the customer.
  • the specific unit 203 may specify a recommended sales product from the sales products according to the behavior of the customer in the store.
  • the sales product according to the customer's behavior in the store include a sales product picked up by the customer, a sales product that the customer has watched for a predetermined time or longer, or a sales product similar to these.
  • the behavior analysis unit 206 may analyze the behavior of the identified customer.
  • the behavior analysis unit 206 may specify the sales product picked up by the customer from the image acquired from the image acquisition unit 205.
  • the behavior analysis unit 206 may specify the sales product from which the customer has turned his / her line of sight for a predetermined time or longer from the image acquired from the image acquisition unit 205.
  • the predetermined time may be specified by the customer, the user of the product recommendation device 20, or the store clerk. Then, the specific unit 203 may specify a recommended sales product from the sales products specified by the behavior analysis unit 206. Thereby, the product recommendation device 20 can recommend a sales product suitable for the customer from the sales product that the customer was interested in when he / she came to the store or a sales product similar to the sales product.
  • the output unit 204 outputs the sales product information of the specified sales product to the customer as recommended product information. Further, the sales product information is acquired from the above-mentioned sales product DB 213. As described above, the output method is not particularly limited. The output unit 204 may output recommended product information to the customer's terminal device 21 by using e-mail, an electronic message, or the like. Further, the output unit 204 may display recommended product information on the display device of the customer's terminal device 21, for example. Further, the output unit 204 may output recommended product information to the output device installed in the store. The output timing is not particularly limited. The output unit 204 may output the recommended product information at the timing when the recommended product information is specified from the product recommended device 20 as in the push notification. Further, the output unit 204 may output recommended product information at a timing designated by the customer.
  • the specific output content is not particularly limited.
  • the output unit 204 may output, for example, an image of a combination that matches the combination condition 214. Further, the output unit 204 may output, for example, the product name of the product for sale. Further, the output unit 204 may output, for example, not only the product name and the product image of the product for sale, but also the price of the product, the number of stocks of the product in the store, and the like.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example from combination to output.
  • the sales product is the sales product “A001”, the sales product “A002”, the sales product “A003”, and the sales product “A010”.
  • the sales product "A001” indicates a sales product whose product ID is identified by "A001”.
  • the sales product "A001”, the sales product "A002”, and the sales product "A003” have different patterns and different lengths.
  • the product "A010" for sale is a hat with a dot pattern.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example from combination to output.
  • the sales product is the sales product “A001”, the sales product “A002”, the sales product “A003”, and the sales product “A010”.
  • the owned product is the owned product “B001” and the owned product “B002”.
  • the owned product "B001” indicates an owned product whose product ID is identified by "B001".
  • the owned product "B001" and the owned product “B002” are shirts with different patterns. For this reason, there are six combinations of products for sale and products owned.
  • the combination condition 214 is, for example, a coordination published in a magazine X. For example, it is assumed that only the combination of the sale product "A001" and the owned product "B001” is the coordination published in X magazine.
  • the specifying unit 203 specifies the sales product “A001”.
  • the output unit 204 outputs the information of the sold product "A001” as the product recommended information. In FIG. 9, the output unit 204 causes the customer's terminal device 21 to display the name and price of the product for sale “A001” and the fact that it is being published in the magazine X.
  • the output unit 204 may output recommended product information to the customer in the order of predetermined output. Further, the output unit 204 may narrow down the recommended product information to be output.
  • the output unit 204 outputs recommended product information in order according to the number of combinations that match the combination condition 214.
  • the order according to the number of combinations includes, for example, the order in which the number of combinations is large, the order in which the number of combinations is small, and the order in which the number of combinations is close to the specified number.
  • the output unit 204 outputs recommended product information in the order of the sales product "A001" to the sales product "A002". For example, the order in which the number of combinations is large, the order in which the number of combinations is small, and the order in which the number of combinations is close to the specified number may be switched by the customer or the clerk on the screen of the terminal device 21.
  • the output unit 204 outputs the sales product information of the sales product in which the number of combinations that match the combination condition 214 is a predetermined number or more as the recommended product information.
  • the predetermined number can be set by the customer, the store clerk, the user of the product recommendation device 20, or the manager of the product recommendation device 20. Specifically, for example, a predetermined number may be input on the screen of the terminal device 21.
  • the predetermined number can be variously changed according to the customer or the age group of the customer. In the above example, there are two combinations of the product "A001" for sale. There is one combination for the product "A002" for sale. When the predetermined number is 2, the output unit 204 outputs the sales product information of the sales product "A001" as the recommended product information. On the other hand, when the predetermined number is 2, the output unit 204 does not output the sales product information of the sales product "A002" as the recommended product information. Further, the predetermined number may be set to be equal to or less than the second predetermined number described above.
  • the output unit 204 outputs recommended product information in order according to the number of products for sale in the combination that matches the combination condition 214.
  • the order according to the number of products for sale includes the order of the number of products for sale, the order of the number of products for sale to be small, and the order in which the number of products for sale is close to the specified number.
  • the product recommendation device 20 can recommend the products to be sold in the order of the number of products to be newly purchased.
  • the order according to the number of products sold is fixed, in the order of the number of products sold, the order of the number of products sold small, or the order in which the number of products sold is close to the specified number. May be.
  • these orders may be specified by the customer, the store clerk, and the user of the product recommendation device 20. Specifically, for example, these orders may be switchable on the screen of the terminal device 21.
  • the combination condition 214 is a combination published in X magazine. For example, a combination of the sale product "A001" and the owned product "B001” is being published in X magazine. In this case, the number of products for sale in the combination is one. For example, a combination of the sale product "A002", the owned product "B001", and the sale product "A010" is being published in X magazine. In this case, the number of products for sale in this combination is two. When the number of products for sale is large, the output unit 204 outputs recommended product information in the order of the product for sale "A002" and the product for sale "A001".
  • the output unit 204 outputs recommended product information in order according to the total amount of products sold in the combination that matches the combination condition 214.
  • the order according to the total amount of the products for sale is the order of the highest total amount and the lowest total amount.
  • the order of high or low may be specified by the customer, the store clerk, or the user of the product recommendation device 20. Specifically, for example, the order of high or low may be input or switchable on the screen of the terminal device 21.
  • the combination condition 214 is a combination published in X magazine. For example, a combination of a skirt sales product "A001" and a shirt owned product "B001" is published in X magazine, but in X magazine, sales products other than the sales product "A001" are included in the combination. Not included.
  • the total amount of the products sold in the combination is the amount of the products sold "A001".
  • a combination of a skirt sold product “A002” and a shirt owned product “B001” is being published in X magazine.
  • the combination includes the sales product "A010” which is a hat.
  • the total amount of the sales product in the combination is the total amount of the sales product "A001” and the sales product "A010".
  • the output unit 204 outputs the recommended product information in the order of the sold product "A001" and the sold product "A002".
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an output example in ascending order of total amount.
  • the total amount of the sold products in the combination of the sold product "A001” and the owned product “B001” is the amount of the sold product "A001” of 3900 yen.
  • the total amount of the sold products in the combination of the sold product "A002", the sold product "A010", and the owned product “B001” is the total amount of the sales product "A010” and the sales product "A002" of 8000 yen. ..
  • the output is in ascending order, and the combination of the sales product “A001” and the owned product “B001” is first displayed on the customer's terminal device 21.
  • the combination of the sales product "A002", the sales product "A010", and the owned product “B001” is displayed second on the customer's terminal device 21.
  • the order of high total amount and low total amount may be switchable on the screen of the terminal device 21.
  • the output unit 204 outputs, as recommended product information, the products for which the total amount of the products for sale in the combination satisfying the combination condition 214 is within the budget range among the specified products for sale. May be good.
  • the budget range is 3,000 yen to 7,000 yen as an example.
  • the total amount of the sold products in the combination of the sold product "A002", the sold product "A010", and the owned product "B001" in FIG. 10 is 8000 yen, which is not within the budget range. Therefore, the output unit 204 does not output the information of the sales product "A002" and the information of the sales product "A010" as the recommended product information. Further, the output unit 204 may output recommended product information in the order according to the total amount of the sold products in the combination in which the total amount of the sold products is within the budget range.
  • the output unit 204 may output recommended product information in the order according to the number of owned products that meet the combination condition 214.
  • the order according to the number of owned products is, for example, the order in which the number of owned products that meet the combination condition 214 is large.
  • the product recommendation device 20 can recommend a sales product that can be coordinated by making the best use of the owned product.
  • the order according to the number of owned products is, for example, the order in which the number of owned products that meet the combination condition 214 is small. Further, the order of most or few may be appropriately selectable by the customer, the store clerk, and the user of the product recommendation device 20.
  • the output unit 204 may output recommended product information in the order according to the attribute value of the attribute of the product for sale in the combination that matches the combination condition 214. For example, the output unit 204 may preferentially output a product for sale that has a predetermined color.
  • the product recommendation device 20 is a coordination that makes the best use of the owned product, and it is possible to recommend a product for sale that is more suitable for the customer's taste.
  • the output unit 204 may combine the above-mentioned output order and output narrowing method. For example, the output unit 204 may output recommended product information in ascending order of the number of combinations and the total amount of products sold in the combinations. For example, the output unit 204 may output recommended product information in descending order of the total amount of products sold in the combination within the budget range and the number of combinations.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an operation example of the product recommended device 20 according to the second embodiment.
  • the processing result of each step by the product recommendation device 20 in FIG. 2 is stored in the storage unit 210 or the storage unit accessible to the product recommendation device 20.
  • the image acquisition unit 205 acquires a customer image (step S201).
  • the identification unit 201 identifies the customer from the acquired customer image (step S202).
  • the owned product acquisition unit 202 acquires the owned product information (step S203).
  • the specific unit 203 and the behavior analysis unit 206 perform specific processing (step S204).
  • the behavior analysis unit 206 and the output unit 204 perform output processing (step S205).
  • the product recommendation device 20 ends the flow operation.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of the specific process (step S204) in FIG.
  • the behavior analysis unit 206 tracks the behavior of the identified customer for a certain period of time (step S211). Then, the behavior analysis unit 206 extracts the sales product according to the behavior of the customer (step S212). Examples of the sales product according to the customer's behavior include a sales product picked up by the customer, a sales product in which the customer's line of sight is directed for a predetermined time or longer, and a sales product similar to the product picked up by the customer.
  • the specifying unit 203 identifies a sales product whose combination with the owned product meets the combination condition 214 from the extracted sales products (step S213). Then, after step S213, the product recommendation device 20 returns to the original flow. That is, the product recommendation device 20 shifts to step S205 in FIG. 11 after step S213.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the output process (step S205) in FIG.
  • the product recommendation device 20 determines the order in which the specified sales product is output as the sales recommended product (step S221).
  • the order of output can be changed in various ways. For example, as described above, the order of output includes the order according to the total amount of combinations, the order according to the number of combinations, and the order according to the number of products sold in the combinations.
  • the product recommendation device 20 outputs information on the sales recommended product to the terminal device 21 or the like in the determined order (step S222). Following step S222, the product recommendation device 20 ends the flow operation.
  • the product recommendation device 20 outputs information on a product for sale whose combination of the product owned by the customer who has visited the store and the product for sale meets a predetermined combination condition as recommended product information. As a result, the product recommendation device 20 can recommend a product for sale suitable for the product owned by the customer who has visited the store. Therefore, the product recommendation device 20 can facilitate the customer to find a product suitable for the customer from the products sold in the store.
  • the product recommendation device 20 outputs recommended product information in order according to the number of combinations that meet the predetermined combination conditions. As a result, the product recommendation device 20 can recommend to the customer a product for sale that has more patterns of wearing the owned product and the product for sale. Therefore, the product recommendation device 20 can recommend a product for sale that is more suitable for the customer.
  • the product recommendation device 20 outputs the sales product information of the sales product in which the number of combinations matching the predetermined combination conditions is the predetermined number or more as the recommended product information.
  • the product recommendation device 20 can recommend to the customer a sales product having many patterns of wearing the owned product and the sales product. Therefore, the product recommendation device 20 can recommend a product for sale that is more suitable for the customer.
  • the product recommendation device 20 outputs recommended product information in order according to the number of products for sale in a combination that meets a predetermined combination condition.
  • the product recommendation device 20 can recommend coordination including many products for sale, for example. Therefore, the product recommendation device 20 can output the products for sale so that the customer purchases more products for sale.
  • the product recommendation device 20 outputs recommended product information in order according to the total amount of products sold in a combination that meets a predetermined combination condition. Thereby, the product recommendation device 20 can assist the customer in selecting the product to be sold according to the budget. Further, when the product recommendation device 20 outputs the recommended product information in ascending order of the total amount, the product recommendation device 20 can output the coordination suitable for the customer and the coordination with the total amount suppressed to the customer.
  • the product recommendation device 20 outputs the sales product information of the sales products whose total amount of the sales products in the combination satisfying the predetermined combination condition 214 is within the budget range among the specified sales products as the recommended product information. .. Thereby, the product recommendation device 20 can recommend the sales products that can be purchased within the budget range and the coordination including the sales products.
  • the product recommendation device 20 identifies a sales product whose combination with the owned product meets a predetermined combination condition from the sales products according to the behavior of the customer in the store. As a result, the product recommendation device 20 can recommend products from sales products according to the interests of customers who have visited the store, for example. Therefore, the product recommendation device 20 can facilitate the customer to find a product suitable for the customer from the products sold in the store.
  • the product recommendation device 20 identifies a sales product in which the combination of the attribute value of the attribute of the sales product and the attribute value of the attribute of the owned product matches a predetermined combination condition from the sales products sold in the store. ..
  • the attributes include the color, pattern, wearing feel, fashion style, or material of the product.
  • the product recommendation device 20 can facilitate the customer to find a product suitable for the customer according to, for example, a combination of product attributes.
  • the predetermined combination conditions may be specified by the customer, for example.
  • the product recommendation device 20 can recommend a product for sale that can be coordinated according to the customer's preference according to the product owned by the customer. Therefore, the product recommendation device 20 can make it easier for a customer who visits a store to find a product suitable for himself / herself, for example.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of hardware configuration of the system.
  • the system 3 includes, for example, a product recommendation device 30, a terminal device 31, and an image pickup device 32.
  • a product recommendation device 30 is an example in which the product recommendation devices 10 and 20 described in the first and second embodiments are realized by a computer.
  • the product recommended device 30 has a CPU (Central Processing Unit) 301, a ROM 302, a RAM 303, a storage device 304, and a communication interface 305. Each component is connected via a bus 306.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 301 controls the entire product recommendation device 30.
  • the CPU 301 may operate an OS (Operating System) to control the entire product recommended device 30.
  • the CPU 301 may have a plurality of cores.
  • the product recommended device 30 has, for example, a ROM 302, a RAM 303, and a storage device 304 as a storage unit.
  • the storage device 304 include semiconductor memories such as flash memories, HDDs, SSDs, and the like.
  • the storage device 304 stores an OS program, an application program, and various programs of the programs according to the first and second embodiments.
  • the ROM 302 stores the application program. Further, the ROM 302 may store the program according to the first and second embodiments.
  • the RAM 303 is used as a work area of the CPU 301.
  • the CPU 301 loads the program stored in the storage device 304 or the ROM 302. Then, the CPU 301 executes each process coded in the program. Further, the CPU 301 may download various programs via the communication network 310. Further, the CPU 301 functions as a part or all of the product recommended device 30. Then, the CPU 301 may execute the process or the instruction in the illustrated flowchart based on the program.
  • the communication interface 305 is connected to a LAN (Local Area Network) or WAN (Wide Area Network) communication network 310 through a wireless or wired communication line.
  • the product recommended device 30 is connected to the external device and the external computer via the communication network 310.
  • the communication interface 305 controls the interface between the communication network 310 and the inside of the product recommendation device 30. Then, the communication interface 305 controls the input / output of data from the external device and the external computer.
  • the hardware configuration of the product recommended device 30 shown in FIG. 14 is an example, and components other than these may be added or some components may not be included.
  • the product recommended device 30 may have a drive device. Then, the CPU 301 may read the program and data from the recording medium mounted on the drive device to the RAM 303. Examples of the recording medium include an optical disk, a flexible disk, a magnetic optical disk, and a USB (Universal Serial Bus) memory.
  • the product recommended device 30 may have an input device such as a keyboard and a mouse.
  • the product recommended device 30 may have an output device such as a printing device and a display.
  • the terminal device 31 is an example in which the terminal device 21 described in the second embodiment is realized by a computer.
  • the terminal device 31 includes, for example, a CPU 311, a ROM 312, a RAM 313, a storage device 314, a communication interface 315, and an input / output device 317. Each component is connected via a bus 316.
  • the CPU 311 controls the entire terminal device 31.
  • the terminal device 31 has a ROM 312, a RAM 313, and a storage device 314 as storage units.
  • the storage device 314 include semiconductor memories such as flash memories, HDDs, and SSDs.
  • the storage device 314 stores an OS program and an application program.
  • the ROM 312 stores the application program.
  • the RAM 313 is used as a work area of the CPU 311.
  • the CPU 311 loads the program stored in the storage device 314 or the ROM 312. Then, the CPU 311 executes each process coded in the program. Further, the CPU 311 may download various programs via the communication network 310. Further, the CPU 311 functions as a part or all of the terminal device 31. Then, the CPU 311 may execute the process or the instruction in the illustrated flowchart based on the program.
  • the communication interface 315 is connected to a communication network 310 such as LAN or WAN through a wireless or wired communication line.
  • the terminal device 31 is connected to the external device and the external computer via the communication network 310.
  • the communication interface 315 controls the interface between the communication network 310 and the inside of the terminal device 31.
  • the communication interface 315 controls the input / output of data from the external device and the external computer.
  • the input / output device 317 accepts an input by a customer's operation. Further, the input / output device 317 outputs data.
  • the input / output device 317 is, for example, a touch panel display.
  • the hardware configuration of the terminal device 31 shown in FIG. 14 is an example. Components other than those shown in FIG. 14 may be added, or some components may not be included.
  • the terminal device 31 may have a drive device. Then, the CPU 311 may read a program or data from the recording medium mounted on the drive device to the RAM 313. Examples of the recording medium include an optical disk, a flexible disk, a magnetic optical disk, a USB (Universal Serial Bus) memory, and the like.
  • the terminal device 31 may have an input device such as a keyboard or a mouse.
  • the terminal device 31 may have an output device such as a printing device.
  • the terminal device 31 is not particularly limited to, for example, a smartphone, a mobile phone, a tablet-type device, a PC (Personal Computer), or the like.
  • the image pickup device 32 corresponds to the image pickup device 22 described in the second embodiment.
  • the image pickup apparatus 32 has a camera 321 and a communication interface 322. Each component is connected by a bus 323.
  • the communication interface 322 is connected to a communication network 310 such as a LAN or WAN through, for example, a wireless or wired communication line.
  • the camera 321 has a function of being able to capture an image. Further, the camera 321 may be capable of capturing a moving image. Further, as described above, a plurality of image pickup devices 32 may be provided. Further, the hardware configuration of the image pickup apparatus 32 is an example. Components other than those shown in FIG. 14 may be added.
  • the product recommended devices 10 and 20 may be realized by any combination of a computer and a program that are different for each component.
  • a plurality of components included in each device may be realized by any combination of one computer and a program.
  • some or all of the components of the product recommended devices 10 and 20 may be realized by a circuit for a specific application. Further, a part or all of the product recommended devices 10 and 20 may be realized by a general-purpose circuit including a processor such as FPGA (Field Programmable Gate Array). Further, a part or all of the product recommended devices 10 and 20 may be realized by a combination of circuits for a specific application, a combination of general-purpose circuits, or a combination of a circuit for a specific application and a general-purpose circuit. Further, these circuits may be a single integrated circuit. Alternatively, these circuits may be divided into a plurality of integrated circuits. Then, a plurality of integrated circuits may be configured by being connected via a bus or the like.
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • each component of each device when a part or all of each component of each device is realized by a plurality of computers or circuits, the plurality of computers or circuits may be centrally arranged or distributed.
  • the information processing method described in each embodiment is realized by executing the product recommended devices 10 and 20. Further, the information processing method is realized by executing a program prepared in advance by a computer such as a product recommendation device.
  • the program described in each embodiment is recorded on a computer-readable recording medium such as an HDD, SSD, flexible disk, optical disk, flexible disk, magnetic disk disk, or USB memory. Then, this program is executed by being read from the recording medium by a computer.
  • the program may also be distributed via the communication network 310.
  • Each component of the product recommended devices 10 and 20 in each of the above-described embodiments may realize its function in terms of hardware, as in the computer product recommended device 30 shown in FIG. Alternatively, each component may be realized by a computer device or firmware based on program control.
  • An identification means to identify customers who come to the store An acquisition means for acquiring information on the identified product owned by the customer, and Based on the acquired information on the owned products, a specific means for identifying the sold products whose combination with the owned products meets a predetermined combination condition from the sales products sold at the store, and An output means for outputting the specified information on the sold product as recommended product information, and Product recommended device equipped with.
  • the output means outputs the recommended product information in the order corresponding to the number of the combinations that meet the predetermined combination conditions.
  • the output means outputs information on the sold product in which the number of the combinations that meet the predetermined combination condition is a predetermined number or more as the recommended product information.
  • the product recommended device according to Appendix 1 or 2.
  • the output means outputs the recommended product information in the order according to the number of the products for sale in the combination that meets the predetermined combination conditions.
  • the product recommended device according to any one of Supplementary note 1 to 3.
  • the output means outputs the recommended product information in the order corresponding to the total amount of the products for sale in the combination that meets the predetermined combination conditions.
  • the product recommended device according to any one of Supplementary note 1 to 4.
  • the output means outputs information on the specified sales products whose total amount of the sales products in the combination satisfying the predetermined combination condition is within the budget range as the recommended product information.
  • the product recommended device according to any one of the appendices 1 to 5.
  • the specific means identifies a sales product whose combination with the owned product meets the predetermined combination condition from the sales products according to the behavior of the customer in the store.
  • the product recommended device according to any one of Supplementary note 1 to 6.
  • the information on the owned product includes the attribute value of the attribute of the owned product.
  • the specific means identifies a sales product from which the combination of the attribute value of the attribute of the sales product and the attribute value of the attribute of the owned product matches the predetermined combination condition from the sales product sold at the store. do, The product recommended device according to any one of Supplementary note 1 to 7.

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Abstract

店舗で販売されている商品から、顧客に適した商品を顧客が見つけることの容易化を図ることを課題として、本願発明の商品推奨装置(10)は、識別部(101)と、取得部(102)と、特定部(103)と、出力部(104)と、を有する。識別部(101)は、店舗に来店した顧客を識別する。取得部(102)は、識別された顧客が所有する所有商品の情報を取得する。特定部(103)は、取得された所有商品の情報に基づいて、店舗において販売されている販売商品から、所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する。出力部(104)は、特定された販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する。

Description

商品推奨装置、方法、および記録媒体
　本開示は、商品推奨装置などに関する。
　服飾品の買い物において、顧客に商品を購買させるために顧客に対してコンテンツ等を配信する技術がある。例えば、特許文献１に開示された技術では、商品陳列棚前に位置する消費者が手に取ったアクセサリーまたは洋服を消費者が使用した時を表示する。また、例えば、特許文献１に開示された技術では、消費者が手に取った商品と他の商品との組み合わせまたはコーディネート情報を表示する。また、例えば、特許文献２に開示された技術では、パーソナルカラーを用いて、顧客に商品を推奨する。
特開２０１８－０４５４５４号公報 特開２００６－０８９８８３号公報
　しかしながら、実際の店舗での服飾品の買い物において、顧客は、自身に適した商品を容易にみつけることができない場合がある。例えば、特許文献１では、商品を使用した状態またはコーディネート情報などを顧客に対して表示しているが、顧客は、複数ある商品から実際にどの商品が自身に適しているのかを判断することは難しい。
　本開示の目的の一例は、店舗で販売されている商品から、顧客に適した商品を顧客が見つけることの容易化を図る商品推奨装置などを提供することにある。
　本開示の一態様における商品推奨装置は、店舗に来店した顧客を識別する識別手段と、識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得する取得手段と、取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する特定手段と、特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する出力手段と、を備える。
　本開示の一態様における方法は、店舗に来店した顧客を識別し、識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得し、取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定し、特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する。
　本開示の一態様における記録媒体は、コンピュータに、店舗に来店した顧客を識別し、識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得し、取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定し、特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する処理を実行させるプログラムを非一時的に記録する。
　本開示によれば、店舗で販売されている商品から、顧客に適した商品を顧客が見つけることの容易化を図ることができる。
図１は、実施の形態１にかかる商品推奨装置の一構成例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１にかかる商品推奨装置の一動作例を示すフローチャートである。 図３は、実施の形態２にかかるシステムの一構成例を示す説明図である。 図４は、実施の形態２にかかるシステムの一構成例を示すブロック図である。 図５は、顧客識別ＤＢの一例を示す説明図である。 図６は、所有商品ＤＢの一例を示す説明図である。 図７は、販売商品ＤＢの一例を示す説明図である。 図８は、組み合わせ条件の一例を示す説明図である。 図９は、組み合わせから出力までの一例を示す説明図である。 図１０は、総額の低い順の出力例を示す説明図である。 図１１は、実施の形態２にかかる商品推奨装置の一動作例を示すフローチャートである。 図１２は、図１１における特定処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、図１１における出力処理の一例を示すフローチャートである。 図１４は、システムのハードウェア構成例を示す説明図である。
　以下に図面を参照して、本開示にかかる商品推奨装置、情報処理方法、およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態は、開示の技術を限定するものではない。
　（実施の形態１）
　図１は、実施の形態１にかかる商品推奨装置の一構成例を示すブロック図である。商品推奨装置１０は、店舗に来店した顧客に、店舗で販売している販売商品を推奨する。ここで、店舗は、特に限定されない。例えば、店舗は、服飾品を販売する店舗である。また、店舗は、例えば、複数の店舗の集合である商業施設であってもよい。
　商品推奨装置１０は、店舗に来店した顧客に対して、販売商品を推奨する。図１において、商品推奨装置１０は、識別部１０１と、取得部１０２と、特定部１０３と、出力部１０４と、を有する。
　識別部１０１は、店舗に来店した顧客を識別する。識別方法は、特に限定されない。識別部１０１は、顧客の店舗来店時に、生体認証を行うことにより、顧客を識別してもよい。生体認証の種類については、顔、指紋、静脈、虹彩、声紋など特に限定されない。具体的に、識別部１０１は、例えば、店舗に来店した顧客に対して、店舗の入り口付近で生体認証を行ってもよい。または、例えば、撮像装置によって店舗内を常時撮像可能な場合、撮像装置は、店舗に来店した顧客を撮像する。そして、識別部１０１は、画像から、顧客の顔データを抽出してもよい。顔データは、例えば、顧客の顔部分の画像データ、または、顧客の顔部分の特徴量である。そして、識別部１０１は、抽出された顔データと、予め記憶部に記憶された顔データとをマッチングしてもよい。これにより、顧客が新たな操作等を行うことなく、識別部１０１は、顧客を識別することができる。また、識別部１０１は、ポイントカードを顧客の来店時に所定の装置によって読み取ることにより、顧客を識別してもよい。または、識別部１０１は、顧客の端末装置の表示デバイスの画面に表示された、顧客ごとに固有の情報を顧客の来店時に所定の装置によって読み取ることにより、顧客を識別してもよい。また、識別部１０１は、ビーコン機器などを用いて、顧客の端末装置と無線通信することにより、端末装置からの情報に基づいて顧客を識別してもよい。
　取得部１０２は、識別された顧客が所有する所有商品の情報を取得する。所有商品は、顧客が過去に購入した商品、顧客が過去に譲り受けた商品である。顧客がいずれの場所に所有商品を所有しているかについて特に限定されない。ここでは、所有商品の情報を以降所有商品情報と呼ぶ。所有商品情報は、例えば、商品推奨装置１０がアクセス可能な記憶部に予め記憶させておく。記憶部は、商品推奨装置１０の内部バスに接続された記憶部、あるいは商品推奨装置１０がネットワークを介してアクセス可能な装置の記憶部でもよい。所有商品情報は、例えば、記憶部、または顧客が所有する端末装置に、顧客によって事前に登録されてもよい。所有商品情報は、例えば、顧客毎の商品の購入履歴などから、記憶部または顧客が所有する端末装置に、登録されてもよい。また、所有商品情報は、例えば、所定期間以内に販売された所有商品の情報であってもよい。また、所有商品情報は、顧客が所有する商品に類似する商品の情報であってもよい。
　特定部１０３は、所有商品情報に基づいて、店舗において販売されている販売商品から、所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する。所定の組み合わせ条件は、特に限定されない。例えば、所定の組み合わせ条件の詳細については、実施の形態２において説明する。
　出力部１０４は、所定の組み合わせ条件に基づいて特定された販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する。販売商品の情報を以降販売商品情報と呼ぶ。出力方法は、特に限定されない。例えば、出力部１０４は、顧客の端末装置に対して推奨商品情報を出力してもよい。より具体的に、出力部１０４は、顧客の端末装置に対して、推奨商品情報を提示する電子メールまたは電子メッセージを出力する。また、出力部１０４は、例えば、店舗の表示装置に対して推奨商品情報を出力し、該表示装置が推奨商品情報を表示することにより、顧客に対して推奨商品情報を出力してもよい。出力部１０４は、例えば、顧客に提供する推奨商品情報を印刷することで推奨商品情報を出力してもよい。
　図２は、実施の形態１にかかる商品推奨装置１０の一動作例を示すフローチャートである。ここで、図２における商品推奨装置１０による各ステップの処理結果は、記憶部など、商品推奨装置１０がアクセス可能な記憶部に記憶される。識別部１０１は、顧客を識別する（ステップＳ１０１）。つぎに、取得部１０２は、顧客が所有する所有商品の所有商品情報を取得する（ステップＳ１０２）。
　そして、特定部１０３は、店舗で販売されている販売商品のうち、所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する（ステップＳ１０３）。出力部１０４は、特定された販売商品の販売商品情報を商品推奨情報として、顧客端末または店舗の表示装置などに出力する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４のつぎに、商品推奨装置１０は、フローの動作を終了する。
　つぎに、実施の形態１の効果について説明する。商品推奨装置１０は、店舗に来店した顧客の所有商品と販売商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を顧客に推奨する。これにより、商品推奨装置１０は、店舗に来店した顧客の所有商品に適した販売商品を推奨することができる。したがって、商品推奨装置１０は、実際の店舗に来店した顧客が最適な商品を見つけることの容易化を図ることができる。
　（実施の形態２）
　つぎに、実施の形態２について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施の形態２の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。また、実施の形態２では、実施の形態１で説明したように顧客の識別方法は特に限定されない。実施の形態２では、顧客の識別方法として、画像を用いる方法を例に挙げて説明する。
　図３は、実施の形態２にかかるシステムの一構成例を示す説明図である。図３において、システムは、商品推奨装置２０と、端末装置２１と、撮像装置２２と、を有する。商品推奨装置２０と、撮像装置２２と、端末装置２１とは、例えば、通信ネットワーク等を介して接続可能である。撮像装置２２は、例えば、店舗に備え付けられる。撮像装置２２－１から撮像装置２２－２のように、複数の撮像装置２２が設けられていてもよい。図３において、端末装置２１は、顧客が有する装置である。端末装置２１は、店舗に備え付けられた装置であってもよい。もしくは、端末装置２１は、店員が有する装置であってもよい。撮像装置２２は、例えば、店舗に来店した顧客を識別するための画像を撮像する。商品推奨装置２０は、店舗に来店した顧客に販売推奨商品を出力する。また、端末装置２１は、例えば、商品推奨装置２０から出力された販売推奨商品を顧客に対して表示部に表示する。または、端末装置２１は、商品推奨装置２０から出力された販売推奨商品を顧客に対して、電子メール、電子メッセージ、あるいは音声で通知する。図３において、顧客に販売推奨商品を出力する場合、商品推奨装置２０は、顧客の端末装置２１の代わりに出力装置に出力、例えば、店舗内に表示装置に表示あるいは印刷装置に印刷してもよい。
　図４は、実施の形態２にかかるシステムの一構成例を示すブロック図である。図４において、システム２は、商品推奨装置２０と、端末装置２１と、撮像装置２２と、を有する。
　撮像装置２２は、画像または動画像を撮像する。撮像装置２２は、商品推奨装置２０の指示に応じて画像を撮像してもよい。または、撮像装置２２は、常時、店舗内の画像を撮像していてもよい。そして、撮像装置２２は、商品推奨装置２０の指示に応じて画像を商品推奨装置２０またはストレージ装置に送信してもよい。撮像装置２２は、店舗内の画像を撮像するときに、店舗に来店した顧客の画像を撮像する。図４に示すように、撮像装置２２は、撮像装置２２－１から２２－ｎのように複数あってもよい。ｎは、１以上の正の整数である。
　端末装置２１は、例えば、顧客が所有する装置（図３の例）、店員が有する装置、または店舗に備え付けられた装置である。実施の形態２では、一例として、端末装置２１に対して、商品推奨装置２０が推奨商品情報を出力してもよい。商品推奨装置２０は、端末装置２１を介して顧客から指示があったタイミングで、販売推奨情報を出力してもよい。または、商品推奨装置２０は、プッシュ通知のように端末装置２１に対して販売推奨商品を出力してもよい。図３と図４において顧客が一人の例を挙げているが、複数の顧客が店舗内にいる場合に、顧客の数だけ、端末装置２１があってもよい。また、端末装置２１と商品推奨装置２０とが同一であってもよい。
　商品推奨装置２０は、実施の形態１で説明した商品推奨装置１０の機能を有する。商品推奨装置２０は、画像取得部２０５と、識別部２０１と、所有商品取得部２０２（取得部）と、行動解析部２０６と、特定部２０３と、出力部２０４と、記憶部２１０と、を有する。商品推奨装置２０は、画像取得部２０５と、行動解析部２０６と、記憶部２１０と、が、実施の形態１にかかる商品推奨装置２０から新たに追加される。識別部２０１と、所有商品取得部２０２と、特定部２０３と、出力部２０４とは、それぞれ実施の形態１で説明した識別部１０１と、取得部１０２と、特定部１０３と、出力部１０４との機能を有する。
　まず、記憶部２１０は、商品推奨装置２０の各機能の処理結果を記憶する。また、記憶部２１０は、各部の処理に用いるデータを記憶する。図４において、記憶部２１０は、記憶内容として、例えば、顧客識別ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２１１、所有商品ＤＢ２１２、販売商品ＤＢ２１３、組み合わせ条件２１４を記憶する。図４における記憶部２１０の記憶内容は、一例である。例えば、これらの各種情報は、商品推奨装置２０と通信ネットワークなどを介して接続された他の装置（例えば、ストレージ装置）の記憶部２１０に記憶されていてもよい。
　後述する図１４においてハードウェア構成例で詳細に説明するが、商品推奨装置２０は、各機能部を実現するための各種命令を含むプログラムを記憶部２１０にロードして実行する。記憶部２１０の種類は限定されない。例えば、記憶部２１０としては、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）が挙げられる。また、記憶部２１０は、これらの組み合わせであってもよい。
　つぎに、顧客識別ＤＢ２１１、所有商品ＤＢ２１２、販売商品ＤＢ２１３、組み合わせ条件２１４の一例を説明する。
　図５は、顧客識別ＤＢ２１１の一例を示す説明図である。顧客識別ＤＢ２１１は、例えば、顧客別に、顧客ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の情報、顧客名の情報、顔の特徴量の情報、連絡先の情報、その他顧客に関する情報、が対応付けられている。顧客ＩＤは、顧客を識別するための識別子である。顧客名は、顧客の名前である。顔の特徴量は、顧客の顔画像から抽出される顧客の顔の特徴量である。特徴量の代わりに、顔画像のデータが顧客ＩＤの情報に対応付けられていてもよい。通知先は、例えば、顧客に対して通知を行う場合における電子メッセージの送付先である顧客の端末装置２１の番号、電子メールのアドレスである。
　ここでは、顧客の識別方法として顔の特徴量を例に挙げて説明するために、顧客の顔の特徴量の情報が顧客識別ＤＢ２１１に含まれる例を説明した。このため、顧客識別ＤＢ２１１の記憶内容は、顧客の識別方法に応じて種々変更可能である。
　また、顧客識別ＤＢ２１１は、図示した一部の情報を含まなくてもよい。顧客識別ＤＢ２１１は、図示していない他の情報を含んでもよい。例えば、顧客識別ＤＢ２１１には、顧客別に、顧客の身長、体重といった顧客の体型の情報などの顧客の身体的な特徴の情報が含まれていてもよい。また、顧客識別ＤＢ２１１には、顧客の一般的な服のサイズの情報、顧客の所定のメーカを購入時の服のサイズの情報が含まれていてもよい。また、これらの顧客の情報は、所有商品ＤＢ２１２に含まれていてもよい。
　図６は、所有商品ＤＢ２１２の一例を示す説明図である。所有商品ＤＢ２１２は、顧客別の所有商品情報である。所有商品情報は、所有商品の複数の属性の属性値を含む。所有商品ＤＢ２１２は、例えば、顧客別に、顧客ＩＤ、商品名、商品ＩＤ、属性が対応付けられている。図６において、所有商品の属性は、種類、サイズ、寸法、画像、柄、スタイル、着用感、素材である。その他に、所有商品ＤＢ２１２には、商品の製造メーカの名称または識別子、販売メーカの名称または識別子が所有商品に対応付けられてもよい。所有商品ＤＢ２１２は、例えば、各顧客の販売履歴に基づいて各種データが登録されてもよい。または、所有商品ＤＢ２１２は、顧客によって予め各種データが登録されてもよい。所有商品情報は、顧客ＩＤに対応付けられた各情報である。すなわち、所有商品情報は、所有商品ＤＢ２１２において行ごとのレコードである。
　顧客ＩＤは、顧客を識別するための識別子である。ここでの顧客ＩＤは、図５に示した顧客ＩＤと同一である。所有商品ＤＢ２１２と顧客識別ＤＢ２１１とは、顧客ＩＤによって関連付けられる。なお、顧客識別ＤＢ２１１と所有商品ＤＢ２１２とは同一のＤＢであってもよい。
　また、商品名は、顧客が所有する所有商品の商品名である。商品ＩＤは、顧客が所有する所有商品の識別子である。種類は、例えば、所有商品の種類である。ここでの種類は特に限定されない。例えば、種類としては、衣類のトップスとボトムスのように衣類が大別されてもよい。もしくは、ここでの種類は、トップス別、ボトムス別に、より詳細に分類されてもよい。例えば、衣類のトップスの場合、種類としては、Ｔシャツ、Ｙシャツ、ブラウス、タンクトップ、カーディガン、ニット、パーカーである。また、衣類のボトムスの場合、種類としては、ジーンズ（パンツ）、ワイドパンツ、テーパードパンツ、チノパンツ、フレアスカート、タイトスカート、ペンシルスカート、ラップスカートが挙げられる。その他、衣類の種類としては、ワンピースの各種類、ジャケットの各種類、コートの各種類が挙げられる。また、種類としては、指輪、ネックレス等の宝飾品の種類、靴の種類、鞄の種類、帽子の種類なども挙げられる。
　色は、所有商品の色である。色の表記方法は特に限定されない。サイズは、所有商品の大きさである。サイズの表記方法は特に限定されない。サイズは、例えば、Ｓ（Ｓｍａｌｌ）、Ｍ（Ｍｅｄｉｕｍ）、Ｌ（Ｌａｒｇｅ）、Ｆ（Ｆｒｅｅ）のサイズ、または７号、９号、１１号のサイズによって表される。寸法は、所有商品の寸法である。寸法の表記方法は、特に限定されない。寸法としては、例えば、製造メーカまたは販売メーカによって提供される洋服の着丈、洋服のウエスト部分の長さなどの数値が挙げられる。もしくは、寸法としては、顧客によって実際に計測された着丈等の数値であってもよい。画像は、例えば、所有商品の画像のデータである。ここでの画像は、画像が保存されているストレージ装置へのリンク先のデータであってもよい。画像は、例えば、所有商品の製造メーカ、販売先である店舗、またはインターネットなどから取得されてもよい。または、画像は、顧客によって撮像された画像であってもよい。柄は、例えば、所有商品の柄（デザイン）である。柄は、例えば、洋服、宝飾品などの表面に、施された絵などである。柄の種類は特に限定されない。例えば、柄としては、ハート、星のなどの記号のポイント柄、アニマル柄、ドット柄、ストライプ柄、などが挙げられる。
　スタイルは、例えば、所有商品のスタイルである。スタイルについては、特に限定されない。例えば、スタイルとしては、カジュアル、フォーマル、オフィス、結婚式などの所有商品の使用が想定される場所、状況、またはコーディネートの雰囲気が挙げられる。着用感は、例えば、所有商品を着用した際の感覚であってもよい。着用感としては、例えば、タイト（きつめ）、ルーズ（ゆるめ）、フィット、長い着丈、短い着丈、ルーズなウエスト回り、ルーズな首回り、などが挙げられる。着用感は、顧客によって指定されてもよい。または、着用感は、予め製造メーカまたは販売メーカから提供されたものであってもよい。着用感は、商品推奨装置２０によって各種情報から定められてもよい。例えば、着用感は、所有商品の素材に基づいて定められてもよい。着用感は、所有商品の着丈に基づいて定められてもよい。着用感は、所有商品の画像から抽出された所有商品の形状に基づいて定められてもよい。着用感は、所有商品を着用した顧客の画像または店員の画像と、顧客の体型または店員の体型と、に基づいて定められてもよい。素材は、例えば、所有商品の素材である。例えば、素材としては、コットン、ポリエステル、ナイロンなどが挙げられる。また、素材としては、コットン５０％、ポリエステル５０％といった表記であってもよい。
　所有商品ＤＢ２１２は、図示していない他の情報を含んでもよい。例えば、所有商品ＤＢ２１２は、その他、洗濯方法のように製造メーカまたは販売メーカ、店舗から提供される情報を含んでもよい。また、所有商品ＤＢ２１２は、図示した一部の情報を含まなくてもよい。
　図７は、販売商品ＤＢ２１３の一例を示す説明図である。販売商品ＤＢ２１３は、例えば、店舗において販売されている販売商品別に、商品ＩＤの情報、商品名の情報、商品の属性の属性値が対応付けられている。図７において、販売商品の属性としては、色、サイズ、寸法、在庫数、画像、値段、柄、スタイル、着用感、素材が挙げられる。
　商品ＩＤは、販売商品の識別子である。商品名は、販売商品の名前である。色は、販売商品の色である。サイズは、販売商品の大きさである。サイズの表記方法は、特に限定されない。サイズとしては、例えば、Ｓ、Ｍ、Ｌ、Ｆのサイズ、または７号、９号、１１号のサイズによって表される。寸法は、所有商品の寸法である。寸法としては、例えば、製造メーカ、販売メーカ、または店舗によって提供される洋服の着丈、洋服のウエスト部分の長さといった数値が挙げられる。在庫数は、店舗における販売商品の在庫数である。画像は、例えば、所有商品の画像のデータである。図示のように、サイズ、寸法、在庫数の情報は、色別に対応付けられてもよい。
　値段は、販売商品の値段である。値段としては、消費税込みの値段と消費税抜きの値段のように複数の値段が登録されてもよい。柄は、販売商品の柄である。柄としては、所有商品ＤＢ２１２の柄と同様であってよい。スタイルは、所有商品のスタイルである。スタイルとしては、所有商品ＤＢ２１２のスタイルと同様であってもよい。着用感は、例えば、販売商品を着用した際の感覚であってもよい。着用感としては、上述したように、タイト、ルーズ、フィットが挙げられる。着用感は、販売商品を購入した顧客または店員によって指定されてもよい。または、着用感は、予め製造メーカまたは販売メーカから提供されたものであってもよい。または、着用感は、販売商品の素材に基づいて定められてもよい。着用感は、販売商品の着丈に基づいて定められてもよい。着用感は、販売商品の画像から抽出された販売商品の形状に基づいて定められてもよい。素材は、例えば、販売商品の素材である。素材としては、所有商品ＤＢ２１２の素材と同様であってよい。その他は、特に限定されない。その他は、例えば、その他販売商品の特徴または販売商品の使用例である。また、販売商品ＤＢ２１３は、図示した一部の情報を含まなくてもよい。また、販売商品ＤＢ２１３は、図示していない他の情報を含んでもよい。
　図８は、組み合わせ条件２１４の一例を示す説明図である。図８において、理解の容易化のために、組み合わせ条件２１４は、データベースのように表されている。組み合わせ条件２１の規定方法等は特に限定されない。組み合わせ条件２１４は、例えば、条件式などであってもよい。
　組み合わせ条件２１４は、例えば、商品の属性の属性値によって定められてもよい。組み合わせ条件２１４の属性としては、図８に示すように、色、色の組み合わせ、柄、柄の組み合わせ、スタイル、着用感、素材が挙げられる。図８において、各属性の下に属性値が示されている。図８に示した組み合わせ条件２１４は、複数の属性のうちの一部の属性を含むだけでもよい。また、組み合わせ条件２１４は、図示しない他の属性を含んでいてもよい。組み合わせ条件２１４において各属性の属性値は、好ましいものであってもよい。また、組み合わせ条件２１４において、各属性の属性値は、好ましくないものであってもよい。また、例えば、組み合わせ条件２１４としていずれの属性の属性値が使用されるかについては、顧客、店員、商品推奨装置２０の利用者または商品推奨装置２０の管理者が設定可能であってもよい。
　各属性が好みのものに関する場合、組み合わせ条件２１４は、例えば、販売商品と所有商品の組み合わせにおいて好みのものを含むことである。または、組み合わせ条件２１４は、例えば、販売商品と所有商品の組み合わせが好みの組み合わせであることである。
　また、各属性が好みでないものに関する場合、組み合わせ条件２１４は、例えば、販売商品と所有商品の組み合わせにおいて好みでないものを含まないことである。または、組み合わせ条件２１４は、例えば、販売商品と所有商品の組み合わせが好みでない組み合わせでないことである。
　色を例に挙げると、色は、好みの色であってもよい。例えば、好みの色は、顧客の好みの色、または店員がお勧めしたい色が定められてもよい。また、好みの色は、流行色などが定められてもよい。好みの色の場合、例えば、組み合わせ条件２１４は、販売商品と所有商品の組み合わせにおいて好みの色を含むことである。また、色は、好まない色であってもよい。好まない色は、例えば、顧客の好みでない色または店員がお勧めしない色が定められてもよい。好まない色の場合、例えば、組み合わせ条件２１４は、販売商品と所有商品の組み合わせにおいて好まない色を含まないことなどである。
　色の組み合わせは、好みの色の組み合わせであってもよい。好みの色の組み合わせは、例えば、トップス、ボトムス、帽子、靴の色の組み合わせが定められてもよい。好みの色の組み合わせは、例えば、トップス、ボトムス、帽子または靴等のいずれかに流行色を含むなどであってもよい。例えば、好みの色の組み合わせの場合、組み合わせ条件２１４は、販売商品と所有商品の組み合わせが好みの色の組み合わせであってもよい。例えば、ブラックとホワイトの組み合わせが好みである場合、販売商品と所有商品の組み合わせにおいて、いずれか一方の商品の色がブラックであり、かつ他方の商品の色がホワイトである組み合わせが、組み合わせ条件２１４に合致する。また、色の組み合わせは、好みでない色の組み合わせであってもよい。好みでない色の組み合わせの場合、組み合わせ条件２１４は、販売商品と所有商品の組み合わせが好みでない色の組み合わせでないことであってもよい。例えば、ホワイトとイエローの組み合わせが好みでない場合、販売商品と所有商品の組み合わせにおいて、いずれか一方の商品の色がホワイトであり、かつ他方の商品の色がイエローである組み合わせは、組み合わせ条件２１４に合致しない。
　図４の説明に戻って、各機能部について説明する。実施の形態１で説明したように、識別部２０１による識別方法は特に限定されない。本実施の形態２では、識別部２０１による顧客の識別方法として、画像を用いる方法を例に挙げて説明する。
　画像取得部２０５は、例えば、撮像装置２２によって撮像された画像を取得する。ここでの画像は動画像であってもよい。
　識別部２０１は、撮像された画像から人物の顔を識別することにより、顧客を識別する。具体的に、識別部２０１は、例えば、画像から、顔の特徴量を抽出する。そして、識別部２０１は、例えば、抽出された顔の特徴量の情報と、顧客識別ＤＢ２１１に記憶された各顔の特徴量の情報と、のマッチングによって、顧客を識別してもよい。例えば、識別部２０１は、マッチした顔の特徴量の情報に対応付けられた顧客ＩＤの情報を取得する。
　つぎに、所有商品取得部２０２は、識別された顧客の所有商品情報を取得する。具体的に、所有商品取得部２０２は、例えば、所有商品ＤＢ２１２から、顧客ＩＤの情報に基づいて顧客の所有商品情報を取得する。顧客の所有商品情報は、所有商品ＤＢ２１２において、顧客ＩＤの情報に対応付けられた各情報（行方向のレコード）である。
　特定部２０３は、取得された所有商品情報に基づいて、所有商品との組み合わせが組み合わせ条件２１４に合致する販売商品を特定する。特定される販売商品は推奨される販売商品となる。なお、特定部２０３は、店舗において販売されている販売商品から、推奨される販売商品を特定する。例えば、組み合わせ条件２１４は、図８に示した通りであってもよい。また、組み合わせ条件２１４は、顧客によって指定可能であってもよい。このため、組み合わせ条件２１４は、種々変更可能である。また、販売商品情報は、上述した販売商品ＤＢ２１３から取得される。
　また、特定部２０３は、販売商品の属性の属性値と所有商品の属性の属性値との組み合わせが組み合わせ条件２１４に合致する販売商品を特定してもよい。図８に示したように、組み合わせ条件２１４に用いられる属性は、例えば、図８に示した通りである。好みの色の組み合わせを例に挙げる。好みの色の組み合わせが、トップスが白、ボトムスが赤である場合を例に挙げる。この場合、特定部２０３は、販売商品と所有商品との組み合わせにおいてトップスが白、かつボトムスが赤である組み合わせとなる販売商品を特定する。
　また、組み合わせ条件２１４が、好みでない柄の組み合わせを含まないことである場合を例に挙げる。好みでない柄の組み合わせの属性値が「同一柄」である場合、特定部２０３は、販売商品から、販売商品と所有商品との組み合わせが同一柄とならない販売商品を特定する。例えば、販売商品がドット柄のスカートであり、所有商品が無地のＹシャツである組み合わせは同一柄でないため、特定部２０３は、ドット柄のスカートを特定する。
　また、組み合わせ条件２１４が、好みの着用感の組み合わせである場合を例に挙げる。好みの着用感の組み合わせが「トップスがタイトで、ボトムスはルーズ」である場合、特定部２０３は、販売商品から、販売商品の着用感と所有商品の着用感との組み合わせが、「トップスがタイトで、ボトムスはルーズ」となる販売商品を特定する。例えば、販売商品の種類がシャツであり、その着用感がルーズであり、所有商品の種類がスカートであり、その着用感がルーズである場合、トップスがタイトでないため、この販売商品と所有商品の組み合わせは組み合わせ条件２１４に合致しない。一方、例えば、販売商品の種類がシャツであり、その着用感がタイトであり、所有商品の種類がスカートであり、その着用感がタイトである場合、この販売商品と所有商品の組み合わせは組み合わせ条件２１４に合致する。このため、特定部２０３は、タイトなシャツである販売商品を特定する。
　また、図示していないが、組み合わせ条件２１４が、雑誌掲載の有無の場合を例に挙げる。雑誌に掲載がありの場合、特定部２０３は、販売商品のうち、所有商品との組み合わせが雑誌に掲載中である販売商品を特定してもよい。このような場合、所定期間に雑誌に掲載された販売商品を含む組み合わせの情報は、コーディネート情報として予め記憶部２１０に記憶されておくこととする。もしくは、雑誌の掲載情報は、通信ネットワークを介して取得されてもよい。また、特定部２０３は、例えば、販売商品と所有商品との組み合わせが、指定された雑誌に掲載されている販売商品を特定してもよい。雑誌については、顧客、店員、商品推奨装置２０の利用者または商品推奨装置２０の管理者によって指定されてもよい。
　また、組み合わせ条件２１４は、図８に示した商品の属性と雑誌掲載の有無とによって定められてもよい。例えば、組み合わせ条件２１４は、好みの着用感の組み合わせであり、かつ雑誌に掲載中であることであってもよい。
　また、組み合わせ条件２１４は、例えば、組み合わせの数が第２所定数以上であるかによって定められてもよい。具体的に、特定部２０３は、例えば、販売商品のうち、所有商品との組み合わせの数が第２所定数以上である販売商品を特定する。これにより、商品推奨装置２０は、所有商品との着回しのパターンが多い販売商品を顧客に推奨することができる。第２所定数については、例えば、顧客、店舗の店員、商品推奨装置２０の利用者または商品推奨装置２０の管理者が設定可能である。第２所定数については、顧客別または顧客の年齢層別によって種々変更可能である。
　また、例えば、特定部２０３は、店舗における顧客の行動に応じた販売商品から、推奨される販売商品を特定してもよい。店舗における顧客の行動に応じた販売商品としては、例えば、顧客が手に取った販売商品、顧客が所定時間以上見ていた販売商品、または、これらに類似する販売商品などが挙げられる。具体的に、例えば、行動解析部２０６が、識別された顧客の行動を解析してもよい。行動解析部２０６は、画像取得部２０５から取得された画像から、顧客が手に取った販売商品を特定してもよい。また、行動解析部２０６は、画像取得部２０５から取得された画像から、顧客が視線を所定時間以上向けていた販売商品を特定してもよい。所定時間については、顧客、商品推奨装置２０の利用者、または店舗の店員によって指定されてもよい。そして、特定部２０３は、行動解析部２０６によって特定された販売商品から、推奨される販売商品を特定してもよい。これにより、商品推奨装置２０は、顧客が来店した時に興味を持った販売商品またはその販売商品に類似する販売商品から、顧客に合う販売商品を推奨することができる。
　つぎに、出力部２０４による処理について説明する。出力部２０４は、特定された販売商品の販売商品情報を、推奨商品情報として顧客に対して出力する。また、販売商品情報は、上述した販売商品ＤＢ２１３から取得される。上述したように、出力方法については特に限定されない。出力部２０４は、例えば、顧客の端末装置２１に対して電子メールや電子メッセージ等を用いて推奨商品情報を出力してもよい。また、出力部２０４は、例えば、顧客の端末装置２１の表示装置に対して推奨商品情報を表示させてもよい。また、出力部２０４は、店舗に備え付けられた出力装置に対して、推奨商品情報を出力してもよい。出力のタイミングは、特に限定されない。出力部２０４は、プッシュ通知のように商品推奨装置２０から推奨商品情報が特定されたタイミングで推奨商品情報を出力してもよい。また、出力部２０４は、顧客によって指定されたタイミングで、推奨商品情報を出力してもよい。
　具体的な出力内容についても特に限定されない。出力部２０４は、例えば、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせの画像を出力してもよい。また、出力部２０４は、例えば、販売商品の商品名を出力してもよい。また、出力部２０４は、例えば、販売商品の商品名と商品画像の他に、商品の値段、店舗における商品の在庫数なども併せて出力してもよい。
　ここで、図９を用いて特定部２０３と出力部２０４との処理例を説明する。図９は、組み合わせから出力までの一例を示す説明図である。図９において、例えば、販売商品は、販売商品「Ａ００１」と販売商品「Ａ００２」と販売商品「Ａ００３」と販売商品「Ａ０１０」とである。ここで、例えば、販売商品「Ａ００１」は、商品ＩＤが「Ａ００１」によって識別される販売商品を示す。販売商品「Ａ００１」と販売商品「Ａ００２」と販売商品「Ａ００３」とは異なる柄で、異なる丈のスカートである。販売商品「Ａ０１０」はドット柄の帽子である。図９において、例えば、所有商品は所有商品「Ｂ００１」と所有商品「Ｂ００２」とである。ここで、例えば、所有商品「Ｂ００１」は、商品ＩＤが「Ｂ００１」によって識別される所有商品を示す。所有商品「Ｂ００１」と所有商品「Ｂ００２」とは異なる柄のシャツである。このため、販売商品と所有商品との組み合わせは６通りある。組み合わせ条件２１４は、例えば、雑誌Ｘ誌に掲載されたコーディネートとする。例えば、販売商品「Ａ００１」と所有商品「Ｂ００１」との組み合わせのみがＸ誌に掲載されたコーディネートであるとする。そして、特定部２０３は、販売商品「Ａ００１」を特定する。そして、出力部２０４は、販売商品「Ａ００１」の情報を商品推奨情報として出力する。図９において、出力部２０４は、販売商品「Ａ００１」の名前および値段、Ｘ誌に掲載中であることを顧客の端末装置２１に表示させる。
　図４の説明に戻って、出力部２０４は、所定の出力の順に推奨商品情報を顧客に対して出力してもよい。また、出力部２０４は、出力対象の推奨商品情報を絞り込んでもよい。
　例えば、出力部２０４は、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせの数に応じた順に、推奨商品情報を出力する。また、組み合わせの数に応じた順は、例えば、組み合わせの数が多い順と、組み合わせの数が少ない順と、組み合わせの数が指定された数に近い順がある。販売商品「Ａ００１」と販売商品「Ａ００２」とが特定部２０３によって特定された例を挙げて説明する。販売商品「Ａ００１」において、販売商品「Ａ００１」と所有商品「Ｂ００１」との組み合わせと、販売商品「Ａ００１」と所有商品「Ｂ００２」との組み合わせとの２通りの組み合わせが、組み合わせ条件２１４に合致したとする。一方、販売商品「Ａ００２」において、販売商品「Ａ００２」と所有商品「Ｂ００１」との１通りの組み合わせが、組み合わせ条件２１４に合致したとする。このような場合、出力部２０４は、販売商品「Ａ００１」から販売商品「Ａ００２」の順に推奨商品情報を出力する。例えば、組み合わせの数が多い順と、組み合わせの数が少ない順と、組み合わせの数が指定された数に近い順は、顧客または店員によって端末装置２１の画面上で切り替え可能であってもよい。
　また、出力部２０４は、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせの数が所定数以上である販売商品の販売商品情報を推奨商品情報として出力する。所定数については、顧客、店舗の店員、商品推奨装置２０の利用者、または商品推奨装置２０の管理者が設定可能である。具体的に、例えば、所定数は、端末装置２１の画面上で入力可能であってもよい。所定数については、顧客別または顧客の年齢層などによって種々変更可能である。前述の例では、販売商品「Ａ００１」については２通りの組み合わせがある。販売商品「Ａ００２」については１通りの組み合わせがある。出力部２０４は、所定数が２の場合、販売商品「Ａ００１」の販売商品情報を推奨商品情報として出力する。一方、出力部２０４は、所定数が２の場合、販売商品「Ａ００２」の販売商品情報を推奨商品情報として出力しない。また、所定数が、上述した第２所定数以下となるように設定されてもよい。
　また、出力部２０４は、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせにおける販売商品の数に応じた順に、推奨商品情報を出力する。販売商品の数に応じた順は、販売商品の数が多い順、販売商品の数が少ない順、指定された数に販売商品の数が近い順が挙げられる。販売商品の数が多い順の場合、商品推奨装置２０は、新たに購入してもらう販売商品が多い順に販売商品を推奨できる。また、販売商品の数に応じた順は、販売商品の数が多い順、販売商品の数が少ない順、指定された数に販売商品の数が近い順のうちいずれの順とするかは固定であってもよい。もしくは、これらの順は、顧客、店舗の店員、商品推奨装置２０の利用者が指定可能であってもよい。具体的に、例えば、これらの順が、端末装置２１の画面上で切り替え可能であってもよい。ここで、組み合わせ条件２１４が、Ｘ誌に掲載中の組み合わせとする。例えば、販売商品「Ａ００１」と、所有商品「Ｂ００１」と、の組み合わせが、Ｘ誌に掲載中である。この場合、組み合わせにおける販売商品の数は１である。例えば、販売商品「Ａ００２」と、所有商品「Ｂ００１」と、販売商品「Ａ０１０」と、の組み合わせがＸ誌に掲載中である。この場合、この組み合わせにおける販売商品の数は２である。販売商品の数が多い順の場合、出力部２０４は、販売商品「Ａ００２」、販売商品「Ａ００１」の順に、推奨商品情報を出力する。
　また、出力部２０４は、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせにおける販売商品の総額に応じた順に、推奨商品情報を出力する。販売商品の総額に応じた順は、総額が高い順、総額が低い順である。また、高い順または低い順については、顧客、店舗の店員、商品推奨装置２０の利用者が指定可能であってもよい。具体的に、例えば、高い順または低い順は、端末装置２１の画面上で入力または切り替え可能であってもよい。ここで、組み合わせ条件２１４が、Ｘ誌に掲載中の組み合わせとする。例えば、スカートである販売商品「Ａ００１」とシャツである所有商品「Ｂ００１」との組み合わせが、Ｘ誌に掲載中であるが、Ｘ誌では、その組み合わせに販売商品「Ａ００１」以外の販売商品は含まれない。この場合、組み合わせにおける販売商品の総額は販売商品「Ａ００１」の金額である。例えば、スカートである販売商品「Ａ００２」と、シャツである所有商品「Ｂ００１」との組み合わせがＸ誌に掲載中である。さらに、Ｘ誌ではその組み合わせに帽子である販売商品「Ａ０１０」が含まれる。この場合、組み合わせにおける販売商品の総額は販売商品「Ａ００１」の金額と販売商品「Ａ０１０」との総額である。販売商品の総額が低い順の場合、出力部２０４は、販売商品「Ａ００１」、販売商品「Ａ００２」の順に、推奨商品情報を出力する。
　図１０は、総額の低い順の出力例を示す説明図である。販売商品「Ａ００１」と所有商品「Ｂ００１」との組み合わせにおける販売商品の総額は、販売商品「Ａ００１」の金額３９００円である。販売商品「Ａ００２」と販売商品「Ａ０１０」と所有商品「Ｂ００１」との組み合わせにおける販売商品の総額は、販売商品「Ａ０１０」の金額と販売商品「Ａ００２」の金額との合計金額８０００円である。図１０では、低い順に出力されており、顧客の端末装置２１には、販売商品「Ａ００１」と、所有商品「Ｂ００１」と、の組み合わせが最初に表示されている。そして、顧客の端末装置２１には、販売商品「Ａ００２」と、販売商品「Ａ０１０」と、所有商品「Ｂ００１」と、の組み合わせが２番目に表示されている。例えば、総額が高い順と低い順は、端末装置２１の画面上で切り替え可能であってもよい。
　図４の説明に戻って、出力部２０４は、特定された販売商品のうち、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせにおける販売商品の総額が予算範囲内である販売商品を、推奨商品情報として出力してもよい。予算範囲が３０００円から７０００円を例に挙げて説明する。図１０における販売商品「Ａ００２」と販売商品「Ａ０１０」と所有商品「Ｂ００１」との組み合わせにおける販売商品の総額は、８０００円であり、予算範囲内でない。よって、出力部２０４は、販売商品「Ａ００２」の情報と販売商品「Ａ０１０」の情報を推奨商品情報として出力しない。また、出力部２０４は、販売商品の総額が予算範囲内である組み合わせにおける販売商品の総額に応じた順に、推奨商品情報を出力してもよい。
　また、出力部２０４は、組み合わせ条件２１４に合致する所有商品の数に応じた順に、推奨商品情報を出力してもよい。所有商品の数に応じた順は、例えば、組み合わせ条件２１４に合致する所有商品の数が多い順である。これにより、商品推奨装置２０は、所有商品を生かしたコーディネートができる販売商品を推奨することができる。または、所有商品の数に応じた順は、例えば、組み合わせ条件２１４に合致する所有商品の数が少ない順である。また、多い順または少ない順については、顧客、店舗の店員、商品推奨装置２０の利用者が適宜選択可能であってもよい。
　また、出力部２０４は、組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせにおける販売商品の属性の属性値に応じた順に、推奨商品情報を出力してもよい。例えば、出力部２０４は、所定の色である販売商品を優先して出力してもよい。これにより、商品推奨装置２０は、所有商品を生かしたコーディネートであり、より顧客の好みにあう販売商品を推奨することができる。
　また、出力部２０４は、前述した出力の順と出力の絞り込み方法とを組み合わせてもよい。例えば、出力部２０４は、組み合わせの数が多く、かつ組み合わせにおける販売商品の総額が低い順に推奨商品情報を出力してもよい。例えば、出力部２０４は、組み合わせにおける販売商品の総額が予算範囲内であり、かつ組み合わせの数が多い順に、推奨商品情報を出力してもよい。
　図１１は、実施の形態２にかかる商品推奨装置２０の一動作例を示すフローチャートである。ここで、例えば、図２における商品推奨装置２０による各ステップの処理結果は、記憶部２１０または商品推奨装置２０がアクセス可能な記憶部に記憶される。画像取得部２０５は、顧客画像を取得する（ステップＳ２０１）。つぎに、識別部２０１は、取得された顧客画像から顧客を識別する（ステップＳ２０２）。そして、所有商品取得部２０２は、所有商品情報を取得する（ステップＳ２０３）。特定部２０３と行動解析部２０６は、特定処理を行う（ステップＳ２０４）。なお、ステップＳ２０４の詳細において、行動解析部２０６によってそして、出力部２０４は、出力処理を行う（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５のつぎに、商品推奨装置２０は、フローの動作を終了する。
　図１２は、図１１における特定処理（ステップＳ２０４）の一例を示すフローチャートである。行動解析部２０６は、識別された顧客の行動を一定期間追跡する（ステップＳ２１１）。そして、行動解析部２０６は、顧客の行動に応じた販売商品を抽出する（ステップＳ２１２）。顧客の行動に応じた販売商品は、例えば、顧客が手に取った販売商品、顧客の視線が所定時間以上向けられた販売商品、顧客が手に取った商品に類似する販売商品が挙げられる。
　つぎに、特定部２０３は、抽出された販売商品から、所有商品との組み合わせが組み合わせ条件２１４に合致する販売商品を特定する（ステップＳ２１３）。そして、ステップＳ２１３のつぎに、商品推奨装置２０は、元のフローに戻る。すなわち、商品推奨装置２０は、ステップＳ２１３のつぎに、図１１におけるステップＳ２０５へ移行する。
　図１３は、図１１における出力処理（ステップＳ２０５）の一例を示すフローチャートである。商品推奨装置２０は、特定された販売商品を、販売推奨商品として出力する順を決定する（ステップＳ２２１）。出力の順は、種々変更可能である。例えば、出力の順としては、上述したように、組み合わせの総額に応じた順、組み合わせの数に応じた順、組み合わせにおける販売商品の数に応じた順が挙げられる。つぎに、商品推奨装置２０は、決定された順に、販売推奨商品の情報を、端末装置２１などに、出力する（ステップＳ２２２）。ステップＳ２２２のつぎに、商品推奨装置２０は、フローの動作を終了する。
　つぎに、実施の形態２の効果について説明する。商品推奨装置２０は、店舗に来店した顧客の所有商品と販売商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品の情報を推奨商品情報として出力する。これにより、商品推奨装置２０は、店舗に来店した顧客の所有商品に適した販売商品を推奨することができる。したがって、商品推奨装置２０は、店舗で販売されている販売商品から、顧客が顧客に適した商品を見つけることの容易化を図ることができる。
　また、商品推奨装置２０は、所定の組み合わせ条件に合致する組み合わせの数に応じた順に、推奨商品情報を出力する。これにより、商品推奨装置２０は、所有商品と販売商品との着回しパターンがより多い販売商品を顧客に推奨することができる。したがって、商品推奨装置２０は、より顧客に適した販売商品を推奨することができる。
　また、商品推奨装置２０は、所定の組み合わせ条件に合致する組み合わせの数が所定数以上である販売商品の販売商品情報を推奨商品情報として出力する。これにより、商品推奨装置２０は、所有商品と販売商品との着回しパターンが多い販売商品を顧客に推奨することができる。したがって、商品推奨装置２０は、より顧客に適した販売商品を推奨することができる。
　また、商品推奨装置２０は、所定の組み合わせ条件に合致する組み合わせにおける販売商品の数に応じた順に、推奨商品情報を出力する。これにより、商品推奨装置２０は、例えば、販売商品を多く含むコーディネートを推奨することができる。したがって、顧客がより多く販売商品を購入するように、商品推奨装置２０は、販売商品を出力することができる。
　また、商品推奨装置２０は、所定の組み合わせ条件に合致する組み合わせにおける販売商品の総額に応じた順に、推奨商品情報を出力する。これにより、商品推奨装置２０は、顧客が予算に応じて販売商品を選ぶことを支援することができる。また、商品推奨装置２０は、推奨商品情報を総額が低い順に出力する場合、顧客に適したコーディネートであり、かつ総額を抑えたコーディネートを顧客に出力することができる。
　また、商品推奨装置２０は、特定された販売商品のうち、所定の組み合わせ条件２１４に合致する組み合わせにおける販売商品の総額が予算範囲内である販売商品の販売商品情報を、推奨商品情報として出力する。これにより、商品推奨装置２０は、予算範囲で買い物可能な販売商品および販売商品を含むコーディネートを推奨することができる。
　また、商品推奨装置２０は、店舗における顧客の行動に応じた販売商品から、所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する。これにより、商品推奨装置２０は、例えば、店舗に来店した顧客の興味に応じた販売商品から商品を推奨することができる。したがって、商品推奨装置２０は、店舗で販売されている販売商品から、顧客に適した商品を顧客が見つけることの容易化を図ることができる。
　また、商品推奨装置２０は、店舗において販売されている販売商品から、当該販売商品の属性の属性値と所有商品の属性の属性値との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する。上述したように、属性としては、商品の色、柄、着用感、ファッションスタイル、または素材が挙げられる。これにより、商品推奨装置２０は、例えば、商品の属性の組み合わせに応じて顧客に適した商品を顧客が見つけることの容易化を図ることができる。
　所定の組み合わせ条件は、例えば、顧客によって指定されてもよい。これにより、商品推奨装置２０は、顧客の所有商品によって顧客の好みに応じたコーディネートができる販売商品を推奨することができる。したがって、商品推奨装置２０は、例えば、店舗において、来店した顧客が自身に適した商品を見つけることの容易化をより図ることができる。
　図１４は、システムのハードウェア構成例を示す説明図である。システム３は、例えば、商品推奨装置３０と、端末装置３１と、撮像装置３２と、を有する。まず、実施の形態１，２にかかる商品推奨装置１０，２０がコンピュータで実現された場合について説明する。商品推奨装置３０は、実施の形態１，２で説明した商品推奨装置１０，２０がコンピュータで実現された例である。
　商品推奨装置３０は、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ)３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、記憶装置３０４と、通信インターフェース３０５と、を有する。各構成部は、バス３０６を介してそれぞれ接続される。
　ＣＰＵ３０１は、商品推奨装置３０の全体を制御する。例えば、ＣＰＵ３０１は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）を動作させて商品推奨装置３０の全体を制御してもよい。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。
　商品推奨装置３０は、例えば、記憶部として、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３および記憶装置３０４を有する。記憶装置３０４は、例えば、フラッシュメモリといった半導体メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤなどが挙げられる。例えば、記憶装置３０４はＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、本実施の形態１，２にかかるプログラムの各種プログラムを記憶する。または、ＲＯＭ３０２は、アプリケーションプログラムを記憶する。また、ＲＯＭ３０２は、本実施の形態１，２にかかるプログラムを記憶してもよい。そして、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。
　また、ＣＰＵ３０１は、記憶装置３０４またはＲＯＭ３０２に記憶されたプログラムをロードする。そして、ＣＰＵ３０１は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、ＣＰＵ３０１は、通信ネットワーク３１０を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、ＣＰＵ３０１は、商品推奨装置３０の一部または全部として機能する。そして、ＣＰＵ３０１は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。
　通信インターフェース３０５は、無線または有線の通信回線を通じて、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）の通信ネットワーク３１０に接続される。これにより、商品推奨装置３０は、通信ネットワーク３１０を介して外部の装置と外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース３０５は、通信ネットワーク３１０と商品推奨装置３０の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース３０５は、外部の装置と外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
　ただし、図１４に示す商品推奨装置３０のハードウェア構成は一例であり、これら以外の構成要素が追加されてもよいし、一部の構成要素を含まなくてもよい。例えば、商品推奨装置３０は、ドライブ装置を有してもよい。そして、ＣＰＵ３０１は、ドライブ装置に装着された記録媒体からＲＡＭ３０３にプログラムとデータを読み出してもよい。記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリが挙げられる。また、例えば、商品推奨装置３０は、キーボード、マウスなどの入力装置を有してもよい。商品推奨装置３０は、印刷装置、ディスプレイなどの出力装置を有していてもよい。
　つぎに、各実施の形態で説明された端末装置３１のハードウェア構成について説明する。端末装置３１は、実施の形態２で説明した端末装置２１がコンピュータで実現された例である。端末装置３１は、例えば、ＣＰＵ３１１と、ＲＯＭ３１２と、ＲＡＭ３１３と、記憶装置３１４と、通信インターフェース３１５と、入出力装置３１７と、を有する。各構成部は、バス３１６を介してそれぞれ接続される。
　ＣＰＵ３１１は、端末装置３１の全体を制御する。端末装置３１は、記憶部として、ＲＯＭ３１２、ＲＡＭ３１３および記憶装置３１４を有する。記憶装置３１４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤが挙げられる。例えば、記憶装置３１４はＯＳのプログラム、アプリケーションプログラムを記憶する。または、ＲＯＭ３１２は、アプリケーションプログラムを記憶する。そして、ＲＡＭ３１３は、ＣＰＵ３１１のワークエリアとして使用される。
　また、ＣＰＵ３１１は、記憶装置３１４またはＲＯＭ３１２に記憶されたプログラムをロードする。そして、ＣＰＵ３１１は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、ＣＰＵ３１１は、通信ネットワーク３１０を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、ＣＰＵ３１１は、端末装置３１の一部または全部として機能する。そして、ＣＰＵ３１１は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。
　通信インターフェース３１５は、無線または有線の通信回線を通じて、ＬＡＮ、ＷＡＮといった通信ネットワーク３１０に接続される。これにより、端末装置３１は、通信ネットワーク３１０を介して外部の装置と外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース３１５は、通信ネットワーク３１０と端末装置３１の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース３１５は、外部の装置と外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。また、入出力装置３１７は、顧客の操作による入力を受け付ける。また、入出力装置３１７は、データを出力する。入出力装置３１７は、例えば、タッチパネルディスプレイである。
　図１４に示す端末装置３１のハードウェア構成は一例である。図１４に示す以外の構成要素が追加されてもよいし、一部の構成要素を含まなくてもよい。例えば、端末装置３１は、ドライブ装置を有してもよい。そして、ＣＰＵ３１１は、ドライブ装置に装着された記録媒体からＲＡＭ３１３にプログラムやデータを読み出してもよい。記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。また、例えば、端末装置３１は、キーボードやマウスなどの入力装置を有してもよい。端末装置３１は、印刷装置などの出力装置を有していてもよい。なお、端末装置３１は、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット型の装置、ＰＣ（Ｐｅｒｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）など特に限定されない。
　つぎに、撮像装置３２のハードウェア構成例について説明する。撮像装置３２は、実施の形態２で説明した撮像装置２２に相当する。撮像装置３２は、カメラ３２１と、通信インターフェース３２２と、を有する。各構成部は、バス３２３によって接続される。通信インターフェース３２２は、例えば、無線または有線の通信回線を通じてＬＡＮ、ＷＡＮなどの通信ネットワーク３１０に接続される。カメラ３２１は、画像を撮像可能な機能を有する。また、カメラ３２１は、動画を撮像可能であってもよい。また、撮像装置３２は、前述のように、複数設けられてもよい。また、撮像装置３２のハードウェア構成は一例である。図１４に示す以外の構成要素が追加されてもよい。
　以上で、システム３のハードウェア構成の説明を終了する。また、実施の形態１，２で説明した商品推奨装置１０，２０の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、商品推奨装置１０，２０は、構成要素ごとにそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
　また、商品推奨装置１０，２０の各構成要素の一部または全部は、特定用途向けの回路で実現されてもよい。また、商品推奨装置１０，２０の一部または全部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）のようなプロセッサなどを含む汎用の回路によって実現されてもよい。また、商品推奨装置１０，２０の一部または全部は、特定用途向けの回路の組み合わせ、汎用の回路の組み合わせ、または特定用途向けの回路と汎用の回路との組み合わせによって実現されてもよい。また、これらの回路は、単一の集積回路であってもよい。または、これらの回路は、複数の集積回路に分割されてもよい。そして、複数の集積回路は、バスなどを介して接続されることにより構成されてもよい。
　また、各装置の各構成要素の一部または全部が複数のコンピュータまたは回路などにより実現される場合、複数のコンピュータまたは回路などは、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。
　各実施の形態で説明した情報処理方法は、商品推奨装置１０，２０が実行することにより実現される。また、情報処理方法は、予め用意されたプログラムを商品推奨装置などのコンピュータが実行することにより実現される。各実施の形態で説明したプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フレキシブルディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録される。そして、本プログラムは、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、プログラムは、通信ネットワーク３１０を介して配布されてもよい。
　以上説明した、各実施の形態における商品推奨装置１０，２０の各構成要素は、図１４に示すコンピュータの商品推奨装置３０のように、その機能をハードウェア的に実現されてもよい。または、各構成要素は、プログラム制御に基づくコンピュータ装置、ファームウェアで実現されてもよい。
　以上、各実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではない。各本開示の構成および詳細には、本開示のスコープ内で当業者が把握し得る様々な変更を適用した実施の形態を含み得る。本開示は、本明細書に記載された事項を必要に応じて適宜に組み合わせ、または置換した実施の形態を含み得る。例えば、特定の実施の形態を用いて説明された事項は、矛盾を生じない範囲において、他の実施の形態に対しても適用され得る。例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態を実施するときには、その複数の動作の順番を内容的に支障しない範囲で変更することができる。
　上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されることができる。ただし、上記の実施の形態の一部または全部は、以下に限られない。
　（付記１)
　店舗に来店した顧客を識別する識別手段と、
　識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得する取得手段と、
　取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する特定手段と、
　特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する出力手段と、
　を備える商品推奨装置。
　（付記２）
　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせの数に応じた順に、前記推奨商品情報を出力する、
　付記１に記載の商品推奨装置。
　（付記３）
　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせの数が所定数以上である前記販売商品の情報を前記推奨商品情報として出力する、
　付記１または２に記載の商品推奨装置。
　（付記４）
　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせにおける前記販売商品の数に応じた順に、前記推奨商品情報を出力する、
　付記１乃至３のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
　（付記５）
　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせにおける前記販売商品の総額に応じた順に、前記推奨商品情報を出力する、
　付記１乃至４のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
　（付記６）
　前記出力手段は、特定された前記販売商品のうち、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせにおける前記販売商品の総額が予算範囲内である販売商品の情報を、前記推奨商品情報として出力する、
　付記１乃至５のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
　（付記７）
　前記特定手段は、前記店舗における前記顧客の行動に応じた販売商品から、前記所有商品との組み合わせが前記所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する、
　付記１乃至６のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
　（付記８）
　前記所有商品の情報は、前記所有商品の属性の属性値を含み、
　前記特定手段は、前記店舗において販売されている前記販売商品から、当該販売商品の属性の属性値と前記所有商品の属性の属性値との組み合わせが前記所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する、
　付記１乃至７のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
　（付記９）
　前記所定の組み合わせ条件は、前記顧客によって指定される、
　付記１乃至８のいずれか一項に記載の商品推奨装置。
　（付記１０）
　店舗に来店した顧客を識別し、
　識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得し、
　取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定し、
　特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する
　方法。
　（付記１１）
　コンピュータに、
　店舗に来店した顧客を識別し、
　識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得し、
　取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定し、
　特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する
　処理を実行させるプログラム。
　この出願は、２０２０年１０月２９日に出願された日本出願特願２０２０－１８０９９２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　２，３　システム
　１０，２０，３０　商品推奨装置
　１０１，２０１　識別部
　１０２　取得部
　１０３，２０３　特定部
　１０４，２０４　出力部
　２０２　所有商品取得部
　２０５　画像取得部
　２０６　行動解析部
　２１０　記憶部
　２１１　顧客識別ＤＢ
　２１２　所有商品ＤＢ
　２１３　販売商品ＤＢ

Claims (11)

  1. 　店舗に来店した顧客を識別する識別手段と、
    　識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得する取得手段と、
    　取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する特定手段と、
    　特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する出力手段と、
    　を備える商品推奨装置。
  2. 　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせの数に応じた順に、前記推奨商品情報を出力する、
    　請求項１に記載の商品推奨装置。
  3. 　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせの数が所定数以上である前記販売商品の情報を前記推奨商品情報として出力する、
    　請求項１または２に記載の商品推奨装置。
  4. 　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせにおける前記販売商品の数に応じた順に、前記推奨商品情報を出力する、
    　請求項１から３のいずれかに記載の商品推奨装置。
  5. 　前記出力手段は、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせにおける前記販売商品の総額に応じた順に、前記推奨商品情報を出力する、
    　請求項１から４のいずれかに記載の商品推奨装置。
  6. 　前記出力手段は、特定された前記販売商品のうち、前記所定の組み合わせ条件に合致する前記組み合わせにおける前記販売商品の総額が予算範囲内である販売商品の情報を、前記推奨商品情報として出力する、
    　請求項１から５のいずれかに記載の商品推奨装置。
  7. 　前記特定手段は、前記店舗における前記顧客の行動に応じた販売商品から、前記所有商品との組み合わせが前記所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する、
    　請求項１から６のいずれかに記載の商品推奨装置。
  8. 　前記所有商品の情報は、前記所有商品の属性の属性値を含み、
    　前記特定手段は、前記店舗において販売されている前記販売商品から、当該販売商品の属性の属性値と前記所有商品の属性の属性値との組み合わせが前記所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定する、
    　請求項１から７のいずれかに記載の商品推奨装置。
  9. 　前記所定の組み合わせ条件は、前記顧客によって指定される、
    　請求項１から８のいずれかに記載の商品推奨装置。
  10. 　店舗に来店した顧客を識別し、
    　識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得し、
    　取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定し、
    　特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する
    　方法。
  11. 　コンピュータに、
    　店舗に来店した顧客を識別し、
    　識別された前記顧客が所有する所有商品の情報を取得し、
    　取得された前記所有商品の情報に基づいて、前記店舗において販売されている販売商品から、前記所有商品との組み合わせが所定の組み合わせ条件に合致する販売商品を特定し、
    　特定された前記販売商品の情報を、推奨商品情報として出力する
    　処理を実行させるプログラムを記録する、前記コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020004763A1 (en) * 2000-01-20 2002-01-10 Lam Peter Ar-Fu Body profile coding method and apparatus useful for assisting users to select wearing apparel
JP2005133228A (ja) * 2003-10-29 2005-05-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> モバイルコーディネートサービス方法、モバイルコーディネートサービスシステム、およびそれに用いるマッチングプログラム
WO2013049736A1 (en) * 2011-09-30 2013-04-04 Bhardwaj Anurag Image feature data extraction and use
JP2013185262A (ja) * 2012-03-06 2013-09-19 Dainippon Printing Co Ltd ファッションコーディネートシステム、ファッションコーディネート方法、ファッションコーディネート装置、及びプログラム
WO2016038901A1 (ja) * 2014-09-11 2016-03-17 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法及び記録媒体
JP2018112777A (ja) * 2017-01-06 2018-07-19 富士通株式会社 推奨アイテム出力プログラム、出力制御プログラム、推奨アイテム出力装置、出力制御装置、推奨アイテム出力方法および出力制御方法
JP2019197430A (ja) * 2018-05-10 2019-11-14 大日本印刷株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システム
JP2020057066A (ja) * 2018-09-28 2020-04-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 情報提示サーバ、情報提示システムおよび情報提示方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020004763A1 (en) * 2000-01-20 2002-01-10 Lam Peter Ar-Fu Body profile coding method and apparatus useful for assisting users to select wearing apparel
JP2005133228A (ja) * 2003-10-29 2005-05-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> モバイルコーディネートサービス方法、モバイルコーディネートサービスシステム、およびそれに用いるマッチングプログラム
WO2013049736A1 (en) * 2011-09-30 2013-04-04 Bhardwaj Anurag Image feature data extraction and use
JP2013185262A (ja) * 2012-03-06 2013-09-19 Dainippon Printing Co Ltd ファッションコーディネートシステム、ファッションコーディネート方法、ファッションコーディネート装置、及びプログラム
WO2016038901A1 (ja) * 2014-09-11 2016-03-17 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法及び記録媒体
JP2018112777A (ja) * 2017-01-06 2018-07-19 富士通株式会社 推奨アイテム出力プログラム、出力制御プログラム、推奨アイテム出力装置、出力制御装置、推奨アイテム出力方法および出力制御方法
JP2019197430A (ja) * 2018-05-10 2019-11-14 大日本印刷株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システム
JP2020057066A (ja) * 2018-09-28 2020-04-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 情報提示サーバ、情報提示システムおよび情報提示方法

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