WO2022269755A1 - 情報処理装置、死に筋商品判定支援方法およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、死に筋商品判定支援方法およびプログラム Download PDF

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Definitions

  • Patent Documents 1 to 4 An example of technology for assisting the planning of product sales improvement plans is disclosed in, for example, Patent Documents 1 to 4 below.
  • Patent Document 2 information on sales methods (contents of leaflets, product selling prices, product display methods, etc.) carried out under the original “hypotheses” of distribution stores are displayed on the screen together with actual sales results. A technique for supporting verification of the hypothesis by displaying is disclosed.
  • the quality of product sales can be influenced to a large extent by the display conditions of the product. Therefore, even if a product can be determined to be a hard-to-find product just by looking at the sales performance, there are cases where sufficient sales can be expected by changing the conditions at the time of sale.
  • the present invention has been made in view of the above problems.
  • One of the objects of the present invention is to provide a technique for assisting a store clerk in finding a product that has the potential to increase sales from among the dying products.
  • the information processing device in the present disclosure is image processing means for identifying at least one of the planogram allocation state of the target product and the surrounding state of the target product by processing an image of a product shelf showing the target product that is a dead end in a store; comparison means for comparing at least one identification result of the planogram state of the target product and the surrounding state of the target product with comparison information indicating predetermined confirmation items for the target product; output means for outputting a comparison result between the identification result and the comparison information; Prepare.
  • each block diagram does not represent a configuration in units of hardware, but a configuration in units of functions, unless otherwise specified.
  • the directions of the arrows in the drawings are for making the flow of information easier to understand, and the direction of communication (one-way communication/two-way communication) is not limited unless otherwise specified.
  • Confirmation items included in the comparison product can be determined, for example, based on the planogram state and surrounding conditions recommended for the product. Then, comparison information (eg, FIG. 2) defining the confirmation items determined in this way is generated and stored in a storage area (eg, storage of the server device 10) accessible from the comparison unit 120.
  • FIG. 2 The "recommended state" of a product can be determined by, for example, a person in charge of planning a shelf allocation plan after considering various points of view.
  • the "recommended condition" for a product is determined based on at least one of the planogram condition of the product and the surrounding conditions of the target product at stores where the sales of the product exceed a predetermined standard. You may
  • the output unit 130 outputs the result of comparing the identification result and the comparison information. For example, the output unit 130 generates a screen that visually displays items determined to be appropriate and items determined to be inappropriate (that is, differences from the comparison information) among the confirmation items included in the comparison information. , is displayed on the display of the store clerk terminal 20 .
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating the hardware configuration of the server device 10. As shown in FIG.
  • the server device 10 has a bus 1010 , a processor 1020 , a memory 1030 , a storage device 1040 , an input/output interface 1050 and a network interface 1060 .
  • the bus 1010 is a data transmission path for the processor 1020, the memory 1030, the storage device 1040, the input/output interface 1050, and the network interface 1060 to exchange data with each other.
  • the method of connecting processors 1020 and the like to each other is not limited to bus connection.
  • the processor 1020 is a processor realized by a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like.
  • the image processing unit 110 acquires an image to be processed that is generated by photographing the sales floor of the target product using an imaging device (S102). As described above, the image to be processed is captured using the camera function of the store clerk terminal 20, for example.
  • the image processing unit 110 analyzes the processing target image and identifies at least one of the planogram state of the target product and the surrounding state of the target product (S104).
  • the comparison unit 120 compares the identification result obtained in the process of S104 with comparison information prepared in advance for the target product (S106).
  • the comparison unit 120 compares the confirmation items included in the comparison information with the identification results obtained by analyzing the image to be processed, thereby identifying proper items and improper items among the confirmation items of the comparison information. can be selected.
  • the image processing unit 110 can generate information about the "region", for example, as follows.
  • the image processing unit 110 detects individual target products from the processing target image using, for example, a learning model constructed in advance by machine learning.
  • the image processing unit 110 can use the number of target products detected here as information related to the “area”.
  • the image processing unit 110 selects “PET bottles”, “cans”, “paper packs” based on image feature amounts that can be extracted from the image area of each product. ” can be recognized. In this manner, the image processing unit 110 can acquire information indicating the distribution state of the appearance features (representative color and shape) of the product around the target product.

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Abstract

サーバ装置（１０）は、画像処理部（１１０）、比較部（１２０）および出力部（１３０）を有する。画像処理部（１１０）は、店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する。比較部（１２０）は、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する。出力部（１３０）は、前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する。

Description

情報処理装置、死に筋商品判定支援方法およびプログラム
　本発明は、小売り店舗での商品マーケティング作業を支援する技術に関する。
　店舗では様々な商品が販売されている。各商品についてある程度の期間の売り上げのデータが蓄積されると、売れ筋の商品や死に筋の商品が見えてくる。死に筋商品は、店舗全体での売り上げ向上のために、売れ筋の商品や他の新商品などに置き換えられる。
　商品売り上げの改善計画の立案を支援する技術の一例が、例えば、下記特許文献１乃至４に開示されている。
　特許文献１には、複数の商品の中から売れ行きが所定レベルより低い商品を抽出し、抽出された商品の占有状況を陳列エリアごとに算出し、当該陳列エリアごとに算出された、抽出商品の占有状況を出力する技術が開示されている。
　特許文献２には、流通店舗が独自の「仮説」のもとで実施した売り方（チラシの内容・商品売価・商品陳列の方法など）に関する情報を、実際の販売実績と合わせて画面上に表示することにより、当該仮説についての検証を支援する技術が開示されている。
　特許文献３には、商品ファイルに記憶されている設定日付から累計売上ファイルに記憶されている最初の売上日付までの期間が、指定された期間以上である商品を、死に筋商品として特定して可視化する技術が開示されている。
　特許文献４には、商品が商品棚のどの位置に並べられているかを示す位置情報と、どのような商品が売れているまたは売れていないかを示す販売状況情報と、を用いた分析を行い、その分析結果を店舗側に提供する技術が開示されている。
特開２０１７－１３８７８３号公報 特開２００６－２９３９６６号公報 特開２００２－１３３５３１号公報 特開２００２－１０９１７７号公報
　小売店などにおいて、商品の売上の良し悪しは、その商品の陳列状態に少なからず影響され得る。そのため、売上実績だけ見れば死に筋商品として判断できる商品であっても、販売時の条件を変えることで十分な売り上げが見込める場合もある。
　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的の一つは、死に筋となっている商品の中から売上増加のポテンシャルを持つ商品を店員が見つけ出すことを支援する技術を提供することである。
　本開示における情報処理装置は、
　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する画像処理手段と、
　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する比較手段と、
　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する出力手段と、
　を備える。
　本開示における死に筋商品判定支援方法は、
　コンピュータが、
　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別し、
　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較し、
　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する、
　ことを含む。
　本開示におけるプログラムは、
　コンピュータを、
　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する画像処理手段、
　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する比較手段、
　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する出力手段、
　として機能させる。
　本発明によれば、死に筋となっている商品の中から売上増加のポテンシャルを持つ商品を店員が見つけ出すことを支援する技術が提供される。
第１実施形態における死に筋商品判定支援システムの構成を例示する図である。 比較情報の一例を示す図である。 サーバ装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。 第１実施形態におけるサーバ装置により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 サーバ装置から出力される情報の一例を示す図である。 第２実施形態における死に筋商品判定支援システムの構成を例示する図である。 第２実施形態のサーバ装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、各ブロック図において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。また、図中の矢印の向きは、情報の流れを分かり易くするためのものであり、特に説明のない限り通信の方向（一方向通信／双方向通信）を限定しない。
　［第１実施形態］
　＜機能構成例＞
　本明細書では、店舗において死に筋商品として分類された商品について、その分類が適切か否かの判定を支援するシステムについて説明する。図１は、第１実施形態における死に筋商品判定支援システムの構成を例示する図である。図１に例示される死に筋商品判定支援システム１は、サーバ装置１０および店員用端末２０を含んで構成されている。
　画像処理部１１０は、店舗で死に筋となっている商品を対象商品として、当該対象商品が写っている画像を、処理対象画像として取得する。処理対象画像は、例えば、店舗の従業員が、対象商品が陳列されている場所（例えば、商品棚やワゴンなど）を、店員用端末２０のカメラ機能を利用して撮影することによって生成される。
　なお、対象商品（死に筋商品）は、店舗で管理されている各商品の売り上げ実績データに基づいて、所定のルールに基づいて特定され得る。例えば、所定期間（直近１ヵ月間など）の累計売上あるいは販売開始から現時点までの累計売上が予め定められた基準に満たない商品が、対象商品（死に筋商品）として特定され得る。対象商品（死に筋商品）を特定する処理は、店員が行ってもよいし、システムが行ってもよい。例えば、店員が、売上実績データを確認して死に筋となっている商品を抽出し、その商品を対象商品として指定する情報を、店員用端末２０を介して死に筋商品判定支援システム１（本図の例では、サーバ装置１０）に入力してもよい。また例えば、死に筋商品判定支援システム１の一構成部が、売り上げ実績データにアクセスして、上述したようなルールに基づいて特定される商品を対象商品として自動的に抽出してもよい。
　画像処理部１１０は、取得した処理対象画像に基づいて、対象商品の棚割状態および対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する。画像処理部１１０は、例えば機械学習によって事前に構築されたモデルを利用して、処理対象画像の中から対象商品を検出し、当該対象商品の棚割状態および当該対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別することができる。ここで、「棚割状態」は、例えば、商品陳列棚における商品の位置（例：上から２段目の棚）、店舗内での商品の位置（例：店舗の入り口側／奥側）、商品の列（フェイス）数、商品の向き（正面を向いているか否か）などを含む。また、「周囲の状態」は、例えば、対象商品の周囲に配置されている他の商品の分類（商品カテゴリ）の分布状態、対象商品の周囲に配置されている他の商品の外観的特徴（商品の代表色、商品の形状など）の分布状態、対象商品と関連商品（例えば、剃刀と交換用の刃といった消耗品とメンテナンス品など）の配置状態（相対位置）、棚札（電子棚札、プライスカード）やＰＯＰ広告といった情報表示媒体の配置状態（対応する商品との相対位置）、対象商品の前方の障害物の状態（障害物の有無）などを含む。画像処理部１１０が処理対象画像から識別する情報は、後述の比較部１２０で使用する比較情報に含まれる確認項目と対応する。
　比較部１２０は、対象商品の棚割状態および対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、比較情報と比較する。比較情報は、対象商品の棚割状態および周囲の状態の少なくとも一方について予め定められた確認項目を含んでいる。図２は、比較情報の一例を示す図である。図２には、各商品の識別情報と、各商品の確認項目を定義する情報と、を対応付けた比較情報を記憶するデータベースが例示されている。比較部１２０は、画像処理部１１０による対象商品（死に筋商品）の検出結果に基づいて、図２に例示されるようなデータベースから、対象商品に対応する比較情報を読み出すことができる。例えば、ある店舗において、「Ａスナック（商品ＩＤ：０００１）」が、売り上げ実績に基づいて判断した場合に死に筋商品であったとする。そして、画像処理部１１０が、処理対象画像を解析した結果、「Ａスナック（商品ＩＤ：０００１）」が検出されたとする。この場合、比較部１２０は、「Ａスナック（商品ＩＤ：０００１）」の検出結果に基づいて、図２の１行目に格納されている比較情報を読み出すことができる。そして、比較部１２０は、画像処理部１１０の処理結果として得られる、対象商品の棚割状態および周囲の状態の少なくとも一方の識別結果と、読み出した比較情報（確認項目一覧）とを比較する。
　比較商品に含まれる確認項目は、例えば、商品について推奨される棚割状態および周囲の状態に基づいて、決定され得る。そして、このように決定された確認項目を定義する比較情報（例：図２）が生成され、比較部１２０からアクセス可能な記憶領域（例えば、サーバ装置１０のストレージなど）に記憶される。商品に関する「推奨される状態」は、例えば、棚割計画を立案する担当者が、様々な観点から検討して決定することができる。その他にも、商品に関する「推奨される状態」は、その商品の売上が所定の基準を上回っている店舗における、当該商品の棚割状態および当該対象商品の周囲の状態の少なくとも一方に基づいて決定してもよい。
　出力部１３０は、識別結果と比較情報とを比較した結果を出力する。出力部１３０は、例えば、比較情報に含まれる確認項目のうち、適切と判断された項目および不適切と判断された項目（すなわち、比較情報との差分）を視覚的に表示する画面を生成し、店員用端末２０のディスプレイ上に表示させる。
　＜ハードウエア構成例＞
　サーバ装置１０の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、サーバ装置１０の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
　図３は、サーバ装置１０のハードウエア構成を例示するブロック図である。サーバ装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。
　バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
　プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
　メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
　ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０はサーバ装置１０の各機能（画像処理部１１０、比較部１２０、出力部１３０など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、各プログラムモジュールに対応する各機能が実現される。
　入出力インタフェース１０５０は、サーバ装置１０と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。例えば、入出力インタフェース１０５０には、マウス、キーボード、タッチパネルといった入力機器、ディスプレイ、スピーカーといった出力機器などが接続され得る。
　ネットワークインタフェース１０６０は、サーバ装置１０をネットワーク上の他の装置に接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。サーバ装置１０は、ネットワークインタフェース１０６０を介して、店員用端末２０と通信することができる。例えば、サーバ装置１０（画像処理部１１０）は、店員用端末２０や他の外部装置によって撮影された処理対象画像を取得することができる。また、出力部１３０は、ネットワークインタフェース１０６０を介して、処理対象画像に基づく識別結果と比較情報との比較結果（例えば、図３の画面のデータ）を、店員用端末２０に送信することができる。
　なお、図３に示されるハードウエア構成はあくまで一例である。本開示に係るサーバ装置１０のハードウエア構成は、図３の例に限定されない。
　＜処理の流れ＞
　図４を用いて、第１実施形態におけるサーバ装置１０によって実行される処理の流れを説明する。図４は、第１実施形態におけるサーバ装置１０により実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
　画像処理部１１０は、撮像装置を用いて対象商品の売り場を撮影することによって生成される処理対象画像を取得する（Ｓ１０２）。上述したように、処理対象画像は、例えば、店員用端末２０のカメラ機能を用いて撮影される。画像処理部１１０は、処理対象画像を解析し、対象商品の棚割状態および対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する（Ｓ１０４）。
　比較部１２０は、Ｓ１０４の処理で得られる識別結果と、対象商品について予め準備されている比較情報とを比較する（Ｓ１０６）。比較部１２０は、比較情報に含まれる確認項目と、処理対象画像を解析して得られた識別結果とを比較することによって、当該比較情報の確認項目のうち、適正な項目と適正でない項目とを選別することができる。
　出力部１３０は、比較部１２０による処理結果（比較結果）を示す画面を生成し、例えば、店員用端末２０などのディスプレイに出力する（Ｓ１０８）。
　＜出力の具体例＞
　上述のサーバ装置１０の各機能構成部による処理の結果、例えば図５に例示されるような情報が店員用端末２０のディスプレイ上に表示される。図５は、サーバ装置１０から出力される情報の一例を示す図である。
　図５では、「Ａスナック」が対象商品として特定されており、当該対象商品が商品棚の最上段の右端に陳列されている状態の画像を処理対象画像として取得した場合の比較結果が例示されている。
　この場合、画像処理部１１０は、処理対象画像を解析して、Ａスナックに関する識別結果として、例えば以下のような情報を生成することができる。
　・棚位置：最上段（１段目）
　・領域：４個（２列×２段）
　・分類：菓子、スナック
　・ＰＯＰ：－（未検出）
　・障害物：－（未検出）
　なお、上述の識別結果のうち、「棚位置」、「領域」が、「棚割状態」に該当する。また、上述の識別結果のうち、「分類」、「ＰＯＰ」、「障害物」が、「周囲の状態」に該当する。
　ここで、画像処理部１１０は、例えば次のように、「棚位置」に関する情報を生成することができる。まず、画像処理部１１０は、対象商品および商品棚の棚板を検出する。画像処理部１１０は、例えば、機械学習によって事前に構築された学習モデルを用いて、処理対象画像の中から対象商品および棚板を検出することができる。そして、画像処理部１１０は、対象商品の検出位置と棚板の検出位置との関係に基づいて、例えば、対象商品が商品棚の何段目に配置されているかを識別することができる。
　また、画像処理部１１０は、例えば次のように、「領域」に関する情報を生成することができる。画像処理部１１０は、例えば、機械学習によって事前に構築された学習モデルを用いて、処理対象画像の中から個々の対象商品を検出する。画像処理部１１０は、ここで検出された対象商品の数を「領域」に関する情報とすることができる。
　また、画像処理部１１０は、例えば次のように、「分類」に関する情報を生成することができる。画像処理部１１０は、例えば、機械学習によって事前に構築された学習モデルを用いて、処理対象画像内の他の商品（対象商品以外の商品）を検出する。そして、画像処理部１１０は、例えば、他の商品の識別結果を検索情報として用いて商品に関する各種情報を記憶するデータベース（図示せず）を参照し、各商品の分類を示す情報を取得する。画像処理部１１０は、各商品について取得された分類の情報を用いて、対象商品の周囲における商品分類の配置を示す情報を生成することができる。また、画像処理部１１０は、各商品の代表色を特定し、その代表色の配置を示す情報を「分類」に関する情報として生成してもよい。この場合、画像処理部１１０は、商品に関する各種情報を記憶するデータベースから各商品の代表色の情報を取得することができる。また、画像処理部１１０は、処理対象画像を解析して各商品に対応する画像領域での代表色を特定してもよい。また、画像処理部１１０は、処理対象画像から検出された各商品について、「商品の形状」といった上述の「代表色」以外の外観的特徴を特定し、そのような外観的特徴の配置を「分類」に関する情報として生成してもよい。この場合、画像処理部１１０は、既知の形状認識アルゴリズムを利用して各商品の画像領域をそれぞれ解析することで、各商品の形状を特定することができる。例えば、処理対象画像に含まれる商品が飲料商品である場合、画像処理部１１０は、各商品の画像領域から抽出可能な画像特徴量に基づいて、「ペットボトル」、「缶」、「紙パック」といった形状を認識することができる。このようにして、画像処理部１１０は、対象商品の周囲における、商品の外観的特徴（代表色や形状）に関する分布状態を示す情報を取得することができる。
　また、画像処理部１１０は、例えば次のようにして、「ＰＯＰ」に関する情報を生成することができる。画像処理部１１０は、ＰＯＰ広告に関する各種情報を記憶するデータベース（図示せず）を参照し、処理対象画像の中にＰＯＰ広告が存在するか否かを判定する。処理対象画像内でＰＯＰ広告が検出されなかった場合、ＰＯＰ広告が検出されなかったことを示す情報を生成する。一方、処理対象画像内でＰＯＰ広告が検出された場合、画像処理部１１０は、データベースに記憶されている情報に基づいて、検出されたＰＯＰ広告に対応する商品を特定する。特定された商品が対象商品と一致する場合、画像処理部１１０は、処理対象画像内で検出された対象商品とＰＯＰ広告との位置関係（相対位置）を算出し、「ＰＯＰ」に関する情報とする。また、特定された商品が対象商品と一致しない場合、画像処理部１１０は、ＰＯＰ広告が検出されなかったことを示す情報を生成する。
　また、画像処理部１１０は、例えば次のようにして、処理対象画像から「障害物」に関する情報を生成することができる。まず、画像処理部１１０は、商品に該当しない物体（例えば、ＰＯＰ広告など）を処理対象画像内で検出した場合、その物体が検出された位置の後ろ側に位置する商品（障害物によって隠れている商品）を推定する。そして、画像処理部１１０は、推定された商品が対象商品と一致する場合は「障害物が存在する」という情報を生成し、推定された商品が対象商品と一致しない場合は「障害物が存在しない」という情報を生成することができる。なお、障害物によって隠れている商品を推定する方法は、特に限定されない。例えば、画像処理部１１０は、店舗の棚割計画を示す情報を用いて物体が検出された位置に対応する商品を特定し、そのように特定した商品を上述の物体によって隠れている商品として推定することができる。この場合、店舗の棚割計画の情報は、例えば、サーバ装置１０がアクセス可能な記憶装置上に予め保存されている。また、画像処理部１１０は、同一の場所の過去画像（物体が存在していない状態の画像）との差分から、物体によって隠れている商品を推定してもよい。また、例えば、画像処理部１１０は、検出された物体の周囲の画像特徴量から、その物体の後ろに位置する商品を推定してもよい。具体的には、物体が検出された位置の近傍に設けられている棚札の文字情報を解析し、その解析結果に基づいて、当該物体によって隠れている商品を推定してもよい。
　画像処理部１１０により処理対象画像が解析された後、比較部１２０は、「Ａスナック」に対応する比較情報をデータベースから読み出し、上述の識別結果と比較する。図２に例示される比較情報を用いた場合、「領域」、「分類」および「障害物」の確認項目については識別結果と比較情報と一致しているため、比較部１２０は、「領域」、「分類」および「障害物」の確認項目については適正と判定する。一方、「棚位置」および「ＰＯＰ」の確認項目については識別結果と比較情報とで食い違いが生じているため、比較部１２０は、「棚位置」および「ＰＯＰ」の確認項目については適正でないと判定する。
　出力部１３０は、このように生成された比較結果を用いて、図５に例示されるような画面の描画データを生成する。例えば、出力部１３０は、サーバ装置１０の記憶領域に予め準備されている画面レイアウトのひな形データを読み出し、当該ひな形データの各フィールドに比較結果で対応する情報を設定することによって、図５に例示されるような画面データを生成する。また、図５に例示されるように、出力部１３０は、上述の識別結果と比較情報とを比較した結果を踏まえ、当該識別結果の評価を含めることができる。図５の例では、出力部１３０は、「棚位置」および「ＰＯＰ」について「適正でない」と判断されているため、対象商品の陳列の仕方が適正でないことを示すメッセージを出力している。また、図５に例示されるように、出力部１３０は、不適切と判断された項目に対するアドバイスを更に含めてもよい。図５の例では、出力部１３０は、対象商品について棚割とＰＯＰを見直すよう促すメッセージを出力している。また、出力部１３０は、対象商品に対して掲示すべきＰＯＰの画像データを更に出力している。出力部１３０は、例えば、図２の情報に含まれるＰＯＰの識別情報に紐づけられている当該ＰＯＰの画像データを取得することができる。
　＜効果の例示＞
　本実施形態によれば、売り上げに基づいて死に筋商品が特定される場合に、その死に筋商品の陳列状態が適切か否かが判定され、その結果が、例えば店員が使用する店員用端末２０上に出力される。これにより、店舗の棚割計画を決定する人物が、商品が死に筋となっている原因を、売り上げ以外の側面から分析することが可能となる。例えば、図５に例示されるような結果が得られた場合、店員は、「商品そのものの魅力が低いのではなく、別の要因（陳列状態）によって顧客の目に留まりにくくなっているのではないか」といった分析を行うことができる。このように、店員は、本開示のシステムから提供される情報を活用して、店舗で死に筋となっている商品の本来のポテンシャルを判断することができる。
　［第２実施形態］
　本実施形態は、以下で説明する点を除き、第１実施形態と同様の構成を有する。
　＜機能構成例＞
　図６は、第２実施形態における死に筋商品判定支援システムの構成を例示する図である。図６の例において、サーバ装置１０は、抽出部１４０を更に備える。本実施形態において、画像処理部１１０は、処理対象画像を解析して得られる識別結果（対象商品の棚割状態および対象商品の周囲の少なくとも一方に関する識別結果）を、対象商品の情報および店舗の情報と対応付けて所定の記憶部（本図では処理結果蓄積部１４２）に蓄積する。抽出部１４０は、ある対象商品が複数の店舗で死に筋商品となっている場合に、処理結果蓄積部１４２に蓄積された情報に基づいて当該対象商品の陳列状態について複数の店舗で共通している条件を抽出する。例えば、抽出部１４０は、ある対象商品について処理結果蓄積部１４２に蓄積されている複数の情報（店舗別の情報）を読み出し、当該対象商品の陳列の仕方について複数の店舗で共通している条件を抽出することができる。ここで、抽出部１４０は、例えば、対象商品の店舗内での位置（店舗の平面視した場合の位置（店舗入り口を基準として手前側／奥側など）、対象商品の商品棚での位置（高さ：棚のｎ段目など）、周囲に置かれている商品の分類、などについて、複数の店舗で共通する条件を特定する。なお、抽出部１４０は、全ての店舗で共通する条件を抽出してもよいし、所定の閾値以上の店舗で共通する条件を抽出してもよい。
　死に筋商品について、複数の店舗で共通している陳列の仕方がある場合、そのような陳列の仕方が商品の売上に影響を及ぼしている可能性がある。抽出部１４０により抽出される条件を活用すれば、死に筋となっている商品の売上を改善する措置を取ることができる。
　＜動作例＞
　図７は、第２実施形態のサーバ装置１０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態のサーバ装置１０は、図３のフローチャートに示される処理に加えて、図７のフローチャートで示される処理（Ｓ２０２～Ｓ２１０）を実行する。
　画像処理部１１０は、Ｓ１０４の処理で得られる識別結果を、処理結果蓄積部１４２に蓄積する（Ｓ２０２）。このとき、画像処理部１１０は、当該識別結果を得る際に使用した処理対象画像が撮影された店舗を示す情報を対応付けて、識別結果を蓄積する。
　抽出部１４０は、処理結果蓄積部１４２を参照して、複数の店舗で同一の商品が対象商品（死に筋商品）となっているかを判定する（Ｓ２０４）。抽出部１４０は、任意のタイミングでＳ２０４の判定処理を行うことができる。
　複数の店舗で同一の商品が対象商品（死に筋商品）となっている場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、抽出部１４０は、処理結果蓄積部１４２に蓄積されている、当該商品に関する複数の店舗での識別結果を読み出す（Ｓ２０６）。そして、抽出部１４０は、読み出した識別結果の内容に基づいて、複数の店舗で死に筋となっている商品について共通する条件を抽出する（Ｓ２０８）。そして、抽出部１４０は、抽出した条件を、予め決められた宛先（装置または処理部）に出力する（Ｓ２１０）。抽出部１４０により抽出される条件の活用方法については、後述する。
　＜抽出部１４０により抽出される条件の活用例１＞
　一例として、抽出部１４０は、抽出した条件を、例えば、複数の店舗を管轄するマネージャーの端末に出力してもよい。このケースでは、マネージャーは、死に筋となっている商品の陳列状態について複数の店舗で共通している条件を端末上で確認して、そのような陳列をやめるように各店舗に指令を出すといった措置を取ることができる。これにより、複数の店舗において、対象商品の売上に悪影響を与えている可能性のある陳列を適宜修正させ、当該対象商品の売上の改善を図ることができる。
　＜抽出部１４０により抽出される条件の活用例２＞
　他の一例として、抽出部１４０は、抽出した条件を新たな確認項目として、比較情報に追加してもよい。例えば、対象商品（死に筋商品）が、複数の店舗において死に筋となっている商品が、いずれの店舗でも「商品棚の最上段」に陳列されていた場合、抽出部１４０は、「対象商品が商品棚の最上段に配置されている」という条件を、新たな確認項目として抽出する。この場合、抽出部１４０は、抽出した条件を「不適切な状態を示す確認項目」として比較情報に追加する。これにより、比較部１２０は、処理対象画像から得られる識別結果との比較処理において、「不適切な状態を示す確認項目」として追加された状態と同じ状態となっていないかを更に判定することができる。このように、複数の店舗での実績に基づいて比較情報を更新することによって、当該対象商品の売上の改善を図ることができる。
　以上、図面を参照して本発明の実施の形態について述べたが、本発明はこれらに限定されて解釈されるべきものではなく、本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、当業者の知識に基づいて、種々の変更、改良等を行うことができる。また、実施形態に開示されている複数の構成要素は、適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよいし、異なる実施形態の構成要素を適宜組み合わせてもよい。例えば、画像処理部１１０、比較部１２０および出力部１３０が、サーバ装置１０とは異なる情報処理装置、例えば、店員用端末２０に設けられていてもよい。この場合、店員用端末２０は、上述の各実施形態で説明した処理をサーバ装置１０と同様に実行することができる。
　また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
　上記の実施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うるが、以下に限られない。
１．
　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する画像処理手段と、
　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する比較手段と、
　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する出力手段と、
　を備える情報処理装置。
２．
　前記対象商品が複数の店舗で死に筋である場合、前記対象商品の陳列状態について前記複数の店舗で共通している条件を抽出して出力する抽出手段を更に備える、
　１．に記載の情報処理装置。
３．
　前記抽出手段は、出力された前記条件を新たな確認項目として前記比較情報に追加する、
　２．に記載の情報処理装置。
４．
　前記比較情報は、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方について推奨される状態を前記確認項目として含み、
　前記出力手段は、前記識別結果と前記推奨される状態との差分を出力する、
　１．から３．のいずれか１つに記載の情報処理装置。
５．
　前記推奨される状態は、前記対象商品の売り上げが基準を上回っている他の店舗における前記対象商品の棚割り状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方に基づいて決定される、
　４．に記載の情報処理装置。
６．
　前記比較情報は、前記商品棚における前記対象商品の陳列位置、前記商品棚における前記対象商品のフェイス数、前記商品棚における前記対象商品の向き、前記商品棚に陳列される商品の分類、前記商品棚に陳列される商品の代表色、前記商品棚に陳列される商品の形状、前記対象商品と前記対象商品に関する情報表示媒体との相対位置、前記対象商品の前方に位置する障害物の有無、の少なくとも１つを前記確認項目として含む、
　１．から５．のいずれか１つに記載の情報処理装置。
７．
　コンピュータが、
　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別し、
　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較し、
　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する、
　ことを含む死に筋商品判定支援方法。
８．
　前記コンピュータが、
　前記対象商品が複数の店舗で死に筋である場合、前記対象商品の陳列状態について前記複数の店舗で共通している条件を抽出して出力する、
　ことを含む７．に記載の死に筋商品判定支援方法。
９．
　前記コンピュータが、出力された前記条件を新たな確認項目として前記比較情報に追加する、
　ことを含む８．に記載の死に筋商品判定支援方法。
１０．
　前記比較情報は、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方について推奨される状態を前記確認項目として含み、
　前記コンピュータが、前記識別結果と前記推奨される状態との差分を出力する、
　ことを含む７．から９．のいずれか１つに記載の死に筋商品判定支援方法。
１１．
　前記推奨される状態は、前記対象商品の売り上げが基準を上回っている他の店舗における前記対象商品の棚割り状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方に基づいて決定される、
　１０．に記載の死に筋商品判定支援方法。
１２．
　前記比較情報は、前記商品棚における前記対象商品の陳列位置、前記商品棚における前記対象商品のフェイス数、前記商品棚における前記対象商品の向き、前記商品棚に陳列される商品の分類、前記商品棚に陳列される商品の代表色、前記商品棚に陳列される商品の形状、前記対象商品と前記対象商品に関する情報表示媒体との相対位置、前記対象商品の前方に位置する障害物の有無、の少なくとも１つを前記確認項目として含む、
　７．から１１．のいずれか１つに記載の死に筋商品判定支援方法。
１３．
　コンピュータを、
　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する画像処理手段、
　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する比較手段、
　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する出力手段、
　として機能させるためのプログラム。
１４．
　前記コンピュータを、
　前記対象商品が複数の店舗で死に筋である場合、前記対象商品の陳列状態について前記複数の店舗で共通している条件を抽出して出力する抽出手段として更に機能させる、
　１３．に記載のプログラム。
１５．
　前記抽出手段は、出力された前記条件を新たな確認項目として前記比較情報に追加する、
　１４．に記載のプログラム。
１６．
　前記比較情報は、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方について推奨される状態を前記確認項目として含み、
　前記出力手段は、前記識別結果と前記推奨される状態との差分を出力する、
　１３．から１５．のいずれか１つに記載のプログラム。
１７．
　前記推奨される状態は、前記対象商品の売り上げが基準を上回っている他の店舗における前記対象商品の棚割り状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方に基づいて決定される、
　１６．に記載のプログラム。
１８．
　前記比較情報は、前記商品棚における前記対象商品の陳列位置、前記商品棚における前記対象商品のフェイス数、前記商品棚における前記対象商品の向き、前記商品棚に陳列される商品の分類、前記商品棚に陳列される商品の代表色、前記商品棚に陳列される商品の形状、前記対象商品と前記対象商品に関する情報表示媒体との相対位置、前記対象商品の前方に位置する障害物の有無、の少なくとも１つを前記確認項目として含む、
　１３．から１７．のいずれか１つに記載のプログラム。
１　筋商品判定支援システム
１０　サーバ装置
１０１０　バス
１０２０　プロセッサ
１０３０　メモリ
１０４０　ストレージデバイス
１０５０　入出力インタフェース
１０６０　ネットワークインタフェース
１１０　画像処理部
１２０　比較部
１３０　出力部
１４０　抽出部
１４２　処理結果蓄積部
２０　店員用端末

Claims (8)

  1. 　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する画像処理手段と、
    　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する比較手段と、
    　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する出力手段と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記対象商品が複数の店舗で死に筋である場合、前記対象商品の陳列状態について前記複数の店舗で共通している条件を抽出して出力する抽出手段を更に備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記抽出手段は、出力された前記条件を新たな確認項目として前記比較情報に追加する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記比較情報は、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方について推奨される状態を前記確認項目として含み、
    　前記出力手段は、前記識別結果と前記推奨される状態との差分を出力する、
    　請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記推奨される状態は、前記対象商品の売り上げが基準を上回っている他の店舗における前記対象商品の棚割り状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方に基づいて決定される、
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記比較情報は、前記商品棚における前記対象商品の陳列位置、前記商品棚における前記対象商品のフェイス数、前記商品棚における前記対象商品の向き、前記商品棚に陳列される商品の分類、前記商品棚に陳列される商品の代表色、前記商品棚に陳列される商品の形状、前記対象商品と前記対象商品に関する情報表示媒体との相対位置、前記対象商品の前方に位置する障害物の有無、の少なくとも１つを前記確認項目として含む、
    　請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　コンピュータが、
    　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別し、
    　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較し、
    　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する、
    　ことを含む死に筋商品判定支援方法。
  8. 　コンピュータを、
    　店舗で死に筋となっている対象商品が写っている商品棚の画像を処理することにより、前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方を識別する画像処理手段、
    　前記対象商品の棚割状態および前記対象商品の周囲の状態の少なくとも一方の識別結果を、前記対象商品について予め定められた確認項目を示す比較情報と比較する比較手段、
    　前記識別結果と前記比較情報との比較結果を出力する出力手段、
    　として機能させるためのプログラム。
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