WO2023112557A1 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム Download PDF

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WO2023112557A1
WO2023112557A1 PCT/JP2022/041718 JP2022041718W WO2023112557A1 WO 2023112557 A1 WO2023112557 A1 WO 2023112557A1 JP 2022041718 W JP2022041718 W JP 2022041718W WO 2023112557 A1 WO2023112557 A1 WO 2023112557A1
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PCT/JP2022/041718
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Inventor
智之 堀田
Original Assignee
株式会社東芝
東芝デジタルソリューションズ株式会社
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    • 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
    • G06Q30/01—Customer relationship services
    • G06Q30/015—Providing customer assistance, e.g. assisting a customer within a business location or via helpdesk
    • 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
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to an information processing device, an information processing system, an information processing method, and a program. This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2021-202986 filed in Japan on December 15, 2021, the content of which is incorporated herein.
  • location-based marketing aimed at acquiring new customers and increasing the average spend per customer.
  • advertisements are sent to users (customers) by push notification or the like.
  • Such advertisements are selected based on, for example, the gender and age of the user. For this reason, not only are users not interested in advertisements, but they may also feel uncomfortable with advertisements. As a result, the advertisement may cause the user not to pay attention to the advertisement.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide an information processing device, an information processing system, an information processing method, and a program that can generate useful information for users.
  • the information processing apparatus of the embodiment has a user position acquisition section, a desired product information acquisition section, a store information acquisition section, and a recommendation information generation section.
  • the user position acquisition unit acquires the position of the user.
  • the desired product information acquisition unit acquires information on the desired product to be purchased by the user.
  • the store information acquisition unit acquires information on a target store that sells the desired purchase item.
  • the recommendation information generation unit generates recommendation information of the target store based on the user's position and the information of the target store.
  • the figure which shows an example of the information processing system 1 of 1st Embodiment. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a user terminal 20 according to the first embodiment;
  • FIG. The figure which shows an example of the hardware constitutions of the store terminal 30 of 1st Embodiment. 1 is a diagram showing an example of the hardware configuration of an information processing apparatus 100 according to the first embodiment;
  • FIG. 2 is a diagram showing an example including a functional configuration of the user terminal 20 of the first embodiment;
  • the figure which shows an example including the functional structure of the store terminal 30 of 1st Embodiment. 1 is a diagram showing an example including a functional configuration of an information processing apparatus 100 according to a first embodiment;
  • FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of processing in the information processing system 1 of the first embodiment
  • 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment; The figure which shows an example including the functional structure of the information processing apparatus 100 of 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of an information processing system 1 according to the first embodiment.
  • the information processing system 1 includes, for example, a user terminal 20, a plurality of store terminals 30, and an information processing device 100.
  • the plurality of store terminals 30 are installed in each of the plurality of store terminals 30 .
  • the user terminal 20, the store terminal 30, and the information processing device 100 are connected to each other via a network NW so as to be able to communicate with each other.
  • NW so as to be able to communicate with each other.
  • It is an intranet, a local area network (LAN: Local Area Network), a wireless LAN, or the like, and is preferably provided with a certain level or higher of information security.
  • LAN Local Area Network
  • the information processing system 1 provides information to the user P who purchases the product and the store M which sells the product.
  • the information processing system 1 provides, for example, an information providing service that provides information on products that the user P wants to purchase, for example, information that enables the user P to purchase the product at a low price or for a short period of time. do.
  • the information processing system 1 also provides the user P with advertisements of products sold at the store M, for example.
  • User P travels, for example, from home to store M in order to purchase products by various means of transportation.
  • Examples of means of transportation for the user P include walking U1, bicycle U2, and vehicle U3.
  • the user terminal 20 is a terminal possessed by the user P who goes shopping, such as a smart phone.
  • a shopping application is installed on the user terminal 20.
  • the shopping application is, for example, an application program for providing a user P who is shopping at a store M with information providing services including a store recommendation service and an advertisement providing service.
  • the user terminal 20 functions as a part of the information processing system 1 by activating the shopping application.
  • a store M that can use the information providing service is an example of a target store.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the user terminal 20 of the first embodiment.
  • the user terminal 20 includes, for example, a processor 21 , a main memory device 22 , a communication interface 23 , an auxiliary memory device 24 , an input/output device 25 , a position detector 26 and a bus 27 .
  • the processor 21 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), reads and executes a terminal control program, such as a shopping application, and realizes each function of the user terminal 20 . Also, the processor 21 may read and execute a program other than the terminal control program to realize the functions necessary for realizing each function of the user terminal 20 .
  • the main storage device 22 is, for example, a RAM (random access memory), and stores in advance a terminal control program and other programs that are read and executed by the processor 21 .
  • the communication interface 23 is an interface circuit for executing communication with the information processing device 100, the store terminal 30, and the like.
  • the auxiliary storage device 24 is, for example, a hard disk drive (HDD: Hard Disk Drive), a solid state drive (SSD: Solid State Drive), a flash memory (Flash Memory), or a ROM (Read Only Memory).
  • the input/output device 25 is, for example, a touch panel display.
  • the input/output device 25 receives input of information regarding use of the information providing service provided by the shopping application according to the user P's operation, for example.
  • the input/output device 25 displays information provided to the user P by the shopping application and information about the user P's shopping.
  • the input/output device 25 may be configured independently of an input device and an output device.
  • the position detector 26 is, for example, a GNSS (Global Navigation Satellite System) device represented by a GPS (Global Positioning System).
  • the position detector 26 detects the position of the user P carrying (possessing) the user terminal 20 by detecting the position of the user terminal 20 .
  • the bus 27 connects the processor 21, the main storage device 22, the communication interface 23, the auxiliary storage device 24, the input/output device 25, and the position detector 26 so that they can transmit and receive data to each other.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the store terminal 30 of the first embodiment.
  • the store terminal 30 includes, for example, a processor 31 , a main memory device 32 , a communication interface 33 , an auxiliary memory device 34 , an input/output device 35 and a bus 36 .
  • the processor 31 is, for example, a CPU, reads out and executes a store program, and realizes each function of the store terminal 30 . Further, the processor 31 may read out and execute a program other than the shop program to implement the functions necessary for realizing each function of the shop terminal 30 .
  • the main storage device 32 is, for example, a RAM, and stores in advance a store situation providing program and other programs read and executed by the processor 31 .
  • the communication interface 33 is an interface circuit for executing communication with the user terminal 20, the information processing device 100, etc. via the network NW.
  • the auxiliary storage device 34 is, for example, a hard disk drive, solid state drive, flash memory, or ROM.
  • the input/output device 35 is, for example, a touch panel display.
  • a bus 36 connects the processor 31, the main storage device 32, the communication interface 33, the auxiliary storage device 34, and the input/output device 35 so that they can transmit and receive data to each other.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus 100 according to the first embodiment.
  • the information processing device 100 includes, for example, a processor 11 , a main memory device 12 , a communication interface 13 , an auxiliary memory device 14 , an input/output device 15 and a bus 16 .
  • the processor 11 is, for example, a CPU, reads and executes an information providing program, and realizes each function of the information processing apparatus 100 . Further, the processor 11 may read and execute a program other than the information providing program to implement the functions necessary for realizing each function of the information processing apparatus 100 .
  • the main storage device 12 is, for example, a RAM, and stores in advance an information providing program and other programs read and executed by the processor 11 .
  • the communication interface 13 is an interface circuit for executing communication with the user terminal 20, the store terminal 30, etc. via the network NW.
  • the auxiliary storage device 14 is, for example, a hard disk drive, solid state drive, flash memory, or ROM.
  • the input/output device 15 is, for example, a touch panel display.
  • a bus 16 connects the processor 11, the main storage device 12, the communication interface 13, the auxiliary storage device 14, and the input/output device 15 so that they can transmit and receive data to each other.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example including the functional configuration of the user terminal 20 of the first embodiment.
  • the user terminal 20 includes a transmitter/receiver 201, a touch panel 202, a GNSS device 203, a processing device 210, and a storage device 220, for example.
  • the transceiver 201 is an example of the communication interface 23.
  • the touch panel 202 is an example of the input/output device 25 .
  • the input/output device 25 may include, for example, an input device such as a numeric keypad and operation buttons, and an output device such as a display.
  • the output device may be a display device such as a display, a speaker for outputting sound, or a vibrator for applying vibration.
  • GNSS device 203 is an example of position detector 26 .
  • the processing device 210 is an example of the processor 21, for example.
  • the storage device 220 is an example of the main storage device 22 and the auxiliary storage device 24, for example.
  • the processing device 210 includes, for example, a transmission/reception unit 211, a registration processing unit 212, a user position calculation unit 213, a desired product designation unit 214, and a display control unit 215. Functions of the transmission/reception unit 211, the user position calculation unit 213, the desired product designation unit 214, and the display control unit 215 will be described.
  • the transmitter/receiver 211 causes the transmitter/receiver 201 to transmit and receive various data.
  • the registration processing unit 212 acquires basic user information registered by the operation of the user P after the shopping application is installed in the user terminal 20 .
  • the user basic information includes basic information such as the user P's sex and age. After the shopping application is installed in the user terminal 20, the basic user information is registered in the information processing apparatus 100, for example, so that the information providing service for the user P can be provided.
  • the user position calculation unit 213 calculates the position of the user terminal 20 detected by the GNSS device 203 as the user position.
  • the user position is composed of, for example, latitude and longitude information.
  • the user position calculator 213 generates user position information indicating the calculated position of the user P. FIG.
  • the desired product designation unit 214 designates a desired product that the user P wishes to purchase, based on the user P's operation received by the touch panel 202 .
  • the desired product specifying unit 214 generates desired product information indicating the specified desired product.
  • a display control unit 215 controls the display of the touch panel 202 .
  • a user ID 221 is stored in the storage device 220 .
  • the user ID 221 is an ID given to the user who owns the user terminal 20 .
  • the transmission/reception unit 211 gives the user ID 221 to the user position information generated by the user position calculation unit 213 and the desired product information generated by the desired product designation unit 214 .
  • the transmitting/receiving unit 211 transmits the user location information and the desired product information to which the user ID 221 is attached to the information processing apparatus 100 using the transmitting/receiving device 201 .
  • the transmitting/receiving unit 211 may store the information transmitted to the information processing device 100 in the storage device 220 .
  • FIG. 6 is a diagram showing an example including a functional configuration of the store terminal 30 of the first embodiment.
  • the store terminal 30 includes, for example, a transceiver 301, an input device 302, a processing device 310, and a storage device 320.
  • the transceiver 301 is an example of the communication interface 33.
  • the input device 302 performs an input function in the input/output device 35, for example.
  • the input device 302 is, for example, a keyboard or mouse.
  • the input device 302 may be an input/output device that also serves as an output device, such as a touch panel.
  • the store terminal 30 may include an output device such as a display for exhibiting the functions of the input/output device 35 .
  • the processing device 310 is an example of the processor 31 .
  • the storage device 320 is an example of the main storage device 32 and the auxiliary storage device 34 .
  • the processing device 310 includes, for example, a transmission/reception unit 311, a store basic information designation unit 312, an inventory information generation unit 313, an advertisement priority order designation unit 314, a price setting unit 315, and a data collection unit 316. Functions of the transmitting/receiving unit 311, the inventory information generating unit 313, the advertisement priority specifying unit 314, the price setting unit 315, and the data collecting unit 316 will be described below.
  • the transmitter/receiver 311 causes the transmitter/receiver 301 to transmit and receive various data.
  • the basic store information specifying unit 312 specifies basic store information based on an input operation on the input device 302 by an employee of the store M, for example.
  • the store basic information includes information such as the location of the store M and the presence or absence of a parking lot.
  • the inventory information generation unit 313 generates inventory information for the store M based on an input operation on the input device 302 by an employee of the store M, for example.
  • Inventory information includes, for example, information such as product items, quantities, expiration dates, and the like. Other information may be included in the inventory information.
  • the advertisement priority designation unit 314 designates the priority of products to be recommended to the user P (hereinafter referred to as advertisement priority) based on an input operation on the input device 302 by an employee of the store M, for example.
  • the advertisement priority specifying unit 314 specifies, for example, an advertisement priority for a supplier (developer) for each product.
  • the advertisement priority specifying unit 314 specifies the order of priority, for example, giving higher priority to products A manufactured by company ⁇ , followed by products manufactured by ⁇ and then products manufactured by ⁇ .
  • the advertisement priority designation unit 314 generates advertisement priority information indicating the designated advertisement priority. Advertisement priority can be set, for example, according to a contract concluded between a supplier and an administrator of an information providing service.
  • the price setting unit 315 sets the price of each product based on an input operation on the input device 302 by an employee of the store M, for example.
  • the price setting unit 315 generates price information indicating the set price.
  • the data collection unit 316 collects the purchase information of the user P who purchased the product using the shopping application.
  • the data collection unit 316 collects purchase information each time the user P purchases a product.
  • the storage device 320 stores stock information 321 and store ID 322, for example.
  • the inventory information 321 is information generated by the inventory information generation unit 313 .
  • the store terminal 30 may output the inventory information stored in the storage device 320 from an output device or the like to inform the employees of the store M or the like.
  • the store ID 322 is an ID assigned to each store M where the store terminal 30 is installed.
  • the transmitting/receiving unit 311 receives the store basic information specified by the store basic information specifying unit 312, the inventory information generated by the inventory information generating unit 313, the advertisement priority order information generated by the advertisement priority order specifying unit 314, and the price setting unit 315.
  • the store ID 322 is added to information such as the price information generated by and the purchase information generated by the data collection unit 316 .
  • the transmitter/receiver 311 uses the transmitter/receiver 301 to transmit various information to which the store ID 322 is added to the information processing apparatus 100 .
  • the transmitting/receiving unit 311 may store the information transmitted to the information processing device 100 in the storage device 320 .
  • Price information and inventory information are examples of price and inventory information.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example including the functional configuration of the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • the information processing device 100 includes, for example, a transceiver 101, an input device 102, a display 103, a processing device 110, and a storage device 120.
  • the transceiver 101 is an example of the communication interface 13.
  • the input device 102 performs an input function in the input/output device 15, for example.
  • the input device 102 is, for example, a keyboard or mouse.
  • the input device 102 may be an input/output device that also serves as an output device, such as a touch panel.
  • the display 103 exhibits the output function of the input/output device 15 .
  • the processing device 110 is an example of the processor 11 .
  • the storage device 120 is an example of the main storage device 12 and the auxiliary storage device 14 .
  • the processing device 110 includes, for example, an acquisition unit 111, a travel cost calculation unit 112, a desired product prediction unit 113, a recommendation information generation unit 114, an advertisement information generation unit 115, and an advertisement effect measurement unit 116.
  • the acquisition unit 111 acquires the basic user information transmitted by the user terminal 20 and the purchase information transmitted by the store terminal 30 .
  • the acquisition unit 111 generates and updates the user information DB 121 based on the acquired user information.
  • the acquisition unit 111 updates the user information included in the user information DB 121 based on the acquired purchase information.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the contents of the user information DB 121.
  • the user information DB 121 is a set of user information registered in the information processing apparatus 100 for each user P and stored in the storage device 120 .
  • User information contained in the user information DB 121 includes, for example, user basic information, user movement information, and purchase history information.
  • the basic user information includes, for example, information such as user ID, gender, age, address, marital status (unmarried or married) of user P, and occupation.
  • User basic information is information transmitted from the user terminal 20 .
  • the acquisition unit 111 acquires, for example, basic user information transmitted from the user terminal 20 and stores it in the storage device 120 .
  • the basic user information is registered and the shopping application becomes available. If the user terminal 20 retransmits the user basic information while the user basic information is registered, the user basic information may be updated.
  • User movement information includes user location information and information on major means of transportation.
  • the user location information is information transmitted from the user terminal 20 .
  • the main means of transportation is the means of transportation estimated based on the user P's movement history.
  • the acquisition unit 111 estimates the means of transportation of the user P based on the user position information, and sets the means of transportation estimated to be most frequently used as the main means of transportation.
  • Main means of transportation include, for example, items such as walking, bicycles, and vehicles, as well as other means of transportation such as trains, buses, and taxis. A plurality of these moving means may be set.
  • the acquisition unit 111 acquires information on the main means of transportation as the information on the means of the user P who is moving. Acquisition unit 111 is an example of a transportation information acquisition unit. The acquisition unit 111 is an example of a user position acquisition unit.
  • the purchase history information includes, for example, information such as the user ID, the products purchased by user P, and the quantity purchased.
  • the acquisition unit 111 acquires basic store information, inventory information, price information, and purchase information transmitted from the store terminal 30 .
  • the acquisition unit 111 generates and updates the store information DB 122 based on the acquired basic store information.
  • the acquisition unit 111 updates store information included in the store information DB 122 based on the acquired inventory information and price information.
  • Acquisition unit 111 is an example of a store information acquisition unit.
  • the acquisition unit 111 is an example of a price/stock information acquisition unit.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the contents of the store information DB 122.
  • the store information DB 122 is a set of store information registered in the information processing apparatus 100 for each store M and stored in the storage device 120 .
  • the store information included in the store information DB 122 includes, for example, basic store information and product information.
  • the store basic information includes, for example, store ID, store location, presence/absence of a parking lot, and store location information.
  • the shop location information is composed of, for example, latitude and longitude information.
  • the acquisition unit 111 updates the purchase history information in the user information DB 121 based on the acquired purchase information.
  • the acquisition unit 111 adds the newly acquired purchase information to the purchase history information and updates the user information DB 121 .
  • the acquisition unit 111 updates the product information in the store information DB 122 based on the acquired inventory information and price information.
  • Acquisition unit 111 is an example of a purchase history information acquisition unit.
  • the acquisition unit 111 calculates and acquires the distance between the user P and the store M based on the user location information included in the user movement information and the store location information included in the store information DB 122 .
  • the acquisition unit 111 calculates and acquires the distances from the user P to a plurality of shops M.
  • FIG. Acquisition unit 111 is an example of a distance information acquisition unit.
  • the acquisition unit 111 acquires desired product information transmitted from the user terminal 20 .
  • the acquisition unit 111 further acquires transportation cost information related to transportation costs incurred when a person moves between two points in a transportation network through a traffic information providing service (not shown).
  • Acquisition unit 111 further acquires fuel consumption information related to fuel consumption when the vehicle travels through a fuel consumption information providing service (not shown).
  • the acquisition unit 111 stores the acquired transportation cost information and fuel consumption information in the storage device 120 .
  • Transportation expense information and fuel efficiency information may be stored in the storage device 120 in advance.
  • the storage device 120 further stores coupon information 123 and store priority information 124 .
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the contents of the coupon information 123.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the content of the store priority order information 124.
  • the coupon information 123 is information about coupons that can be used for each store M.
  • the store priority can be set, for example, according to a contract concluded between the store M and the administrator of the information providing service.
  • the store priority information 124 is information indicating the order of priority when the information processing device 100 recommends a store to the user P. Coupon information 123 and store priority information 124 are predetermined and stored in storage device 120 . The coupon information 123 and the store priority information 124 may be updated.
  • the coupon information includes only information on whether or not the coupon can be used, but the coupon information 123 may include other information regarding the coupon. For example, it may include benefits when the coupon is used, such as the discount amount and discount rate of the product, and may include the expiration date of the coupon.
  • the administrator of the information provision service reviews the contents of the coupons and store priority for each period.
  • the administrator of the information providing service operates, for example, the input device 102 of the information processing device 100 according to the contents of the reviewed coupons and store priority.
  • the acquisition unit 111 updates and acquires the coupon information and the store priority information according to the operation of the input device 102 .
  • Acquisition unit 111 is an example of a coupon information acquisition unit.
  • the acquisition unit 111 acquires advertisement priority information transmitted from the store terminal 30 .
  • the acquisition unit 111 updates the advertisement priority information 125 based on the acquired advertisement priority information.
  • the acquisition unit 111 is an example of a desired product information acquisition unit.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the contents of the advertisement priority information 125. As shown in FIG.
  • the advertisement priority information 125 defines each advertisement priority in a plurality of stores M for each product. The products for which advertisement priority is determined may be different for each of the multiple stores M.
  • the movement cost calculation unit 112 refers to the user information DB 121, the store information DB 122, the transportation cost information, and the fuel consumption information stored in the storage device 120, and calculates the movement cost until the user P moves to the store M. do.
  • the travel cost calculation unit 112 calculates the distance from the location of the user P to the store M, Determine means of transportation.
  • the movement cost calculation unit 112 calculates the movement cost using the determined distance, means of transportation, transportation cost information, and fuel consumption information.
  • the travel cost is the cost required for the user P to reach the store.
  • the desired product prediction unit 113 predicts user P's desired product.
  • the product included in the desired product information is predicted as the desired product.
  • the desired product prediction unit 113 predicts the desired product based on the purchase history information of the user P when the acquisition unit 111 has not acquired the desired product information.
  • the desired product prediction unit 113 predicts, for example, the product that the user P purchases the most as the desired product.
  • the desired product prediction unit 113 may predict desired products based on the prediction influence factor information.
  • the predictive influence factor information includes, for example, attribute information regarding attributes such as the age, gender, and presence or absence of children of the user P, time information regarding the current time and shopping execution time, weather information regarding the weather, and movement regarding the means of transportation of the user P. Contains instrument information.
  • the recommended information generation unit 114 generates the desired product predicted by the desired product prediction unit 113 , and the product information included in the store information DB 122 stored in the storage device 120 based on the travel cost calculated by the travel cost calculation unit 112 . , the recommended store information indicating the store recommended to the user P is generated. The recommended information generating unit 114 generates, for example, recommended store information indicating information about the store M where the desired product is sold.
  • the recommended information generation unit 114 For example, if there is one store M where the desired product is sold, the recommended information generation unit 114 generates recommended store information including information on that store. If there are a plurality of stores M where the desired product is sold, the recommendation information generation unit 114 generates recommended stores M that include information on a plurality of stores M that are ranked higher in order of recommendation (hereinafter referred to as a recommendation order) in order of travel cost. Generate information.
  • the recommended information generating unit 114 provides the user terminal 20 with recommended information including recommended store information by transmitting the generated recommended store information to the user terminal 20 using the transmitter/receiver 101 .
  • the transceiver 101 is an example of a provider.
  • the recommended information generation unit 114 may generate recommended store information by referring to information other than travel costs, desired products, and product information.
  • the recommendation information generation unit 114 may generate recommended store information by referring to the coupon information 123 and the store priority information 124 stored in the storage device 120, for example. For example, the recommendation information generating unit 114 determines the stores in descending order of travel cost, and then assigns the recommendation order given to the stores where the coupon can be used higher than the recommendation order of the stores where the coupon cannot be used. Alternatively, a store with a higher store priority may be given a higher recommendation order.
  • the coupon information 123 includes information other than whether or not the coupon can be used
  • the higher the discount rate (discount amount) of the coupon the higher the recommendation rank may be given to the store, or the coupon can be used.
  • a store with a later deadline may be given a higher recommendation rank.
  • the information processing apparatus 100 according to the first embodiment also generates recommended store information using information on whether coupons can be used and store priority order.
  • the recommended information generating unit 114 may generate recommended store information by referring to the product price and inventory quantity included in the product information. For example, after determining the stores in descending order of travel cost, the recommendation information generation unit 114 may increase the recommendation ranking of stores with low product prices, or increase the recommendation ranking of stores with a large inventory of products. may The recommended information generation unit 114 may generate part or all of the recommended shop information in these forms.
  • the sixth recommended store information is generated from the first recommended store information as the recommended store information.
  • the first recommended store information is information for recommending a store close to the user P.
  • the second recommended store information is recommended store information that recommends a store whose travel cost is low.
  • the third recommended store information is recommended store information that recommends a store where the price of the desired product is low.
  • the fourth recommended store information is recommended store information that recommends a store that has a large stock of the desired product.
  • the fifth recommended store information is recommended store information obtained by updating the first recommended information to the fourth recommended information based on the coupon information.
  • the sixth recommended store information is recommended store information obtained by updating the first to fourth recommended information based on the store M's store priority.
  • the advertisement information generation unit 115 generates advertisement information to be provided to the user P based on the desired product predicted by the desired product prediction unit 113 and the advertisement priority information 125 stored in the storage device 120 . For example, in the store of store IDS0001, if the desired product is successful, the product of company F1 is preferentially generated as advertisement information.
  • the advertisement information generation unit 115 acquires predicted influence factor information as influence factor information.
  • the influence factor information includes, for example, attribute information regarding attributes such as the age and gender of the user P, time information regarding the current time and shopping execution time, weather information regarding weather, and means of transportation information regarding the means of transportation of the user P.
  • the advertisement information generation unit 115 is an example of an influence factor information acquisition unit.
  • the advertisement information generator 115 transmits the generated advertisement information to the user terminal 20 using the transmitter/receiver 101 .
  • the advertisement effect measurement unit 116 determines purchase information transmitted from the user terminal 20 to which the advertisement information was transmitted by the advertisement information generation unit 115 from among the purchase information acquired by the acquisition unit 111 .
  • the advertising effect measurement unit 116 compares the content of the advertisement with the products included in the purchase information to measure the advertising effect.
  • FIG. 13 is a sequence diagram showing an example of processing in the information processing system 1 of the first embodiment.
  • the store terminal 30 acquires inventory information in the store M based on an input operation on the input device 302 by an employee of the store M (step S11). Subsequently, the store terminal 30 transmits the acquired inventory information to the information processing device 100 (step S13).
  • the input operation by the employee of the store M is executed, for example, at an appropriate time or according to the sales situation of the product at the discretion of the employee or the like.
  • the store terminal 30 transmits inventory information to the information processing device 100 each time it acquires inventory information.
  • the store terminal 30 may transmit the inventory information to the information processing device 100 at another timing.
  • the store terminal 30 may transmit inventory information to the information processing device 100 on time.
  • the store terminal 30 may transmit inventory information to the information processing device 100 according to an operation by an employee of the store M, for example.
  • the user P who intends to shop, activates the shopping application on the user terminal 20 and operates the touch panel 202 to input information on the product to be purchased.
  • the user terminal 20 designates the desired product of the user in the desired product designation unit 214 (step S21).
  • the user position calculator 213 acquires the position of the user terminal 20 as the user position based on the detection result of the GNSS device 203 (step S23). Subsequently, the user terminal 20 adds the user ID stored in the storage device 220 to the desired product information indicating the designated desired product and the user location information indicating the user location, and sends the information to the information processing device 100. Send (step S25).
  • the basic user information and the basic store information are stored in the storage device 120 in advance when the information providing service can be provided.
  • the information processing device 100 acquires inventory information and store ID information transmitted from the store terminal 30 (step S31). Subsequently, the store terminal 30 acquires desired product information, user location information, and user ID information transmitted from the user terminal 20 (step S33).
  • the information processing apparatus 100 generates recommended store information to be recommended to the user P in the recommendation information generation unit 114 based on various information acquired by the acquisition unit 111 (step S35). Subsequently, the information processing apparatus 100 generates advertisement information to be transmitted to the user terminal 20 based on the various kinds of information acquired in the recommendation information generation unit 114 (step S37). After that, the information processing device 100 transmits the generated recommended store information and advertisement information to the user terminal 20 using the transmitter/receiver 101 (step S39).
  • a user P who owns the user terminal 20 stops by the store M and purchases the product after the user terminal 20 has transmitted desired product information and the like.
  • the user P refers to the recommended store information transmitted from the information processing device 100 and decides which store to purchase the product from.
  • the user P refers to the advertisement information transmitted by the information processing device 100 and decides which product to purchase.
  • the user terminal 20 After the user P purchases the product, the user terminal 20 generates purchase information based on the information on the product purchased by the user P and transmits it to the information processing device 100 (step S27).
  • Information processing apparatus 100 that has received the purchase information measures advertising effectiveness based on the purchase information in advertising effectiveness measurement unit 116 (step S41).
  • the information processing device 100 executes processing for generating recommended store information and advertising information, and processing for measuring advertising effectiveness. Processing in the information processing apparatus 100 will be described below. First, processing for generating recommended shop information in the information processing apparatus 100 will be described.
  • FIG. 14 is a flow chart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment. FIG. 14 shows processing for generating recommended shop information.
  • the information processing apparatus 100 determines whether or not the acquisition unit 111 has acquired the desired product information transmitted from the user terminal 20 (step S101).
  • the acquisition unit 111 repeats the processing of step S101 until the desired product information is acquired.
  • the recommended information generating unit 114 refers to the store information DB 122, extracts stores M that have the desired product of the user P in stock, and extracts the extracted stores M Recommended store information about the store recommended to the user determined from among is generated (step S103).
  • the recommended information generation unit 114 transmits the generated recommended shop information to the user terminal 20 (step S105), and the information processing device 100 ends the processing shown in FIG.
  • the recommended information generating unit 114 generates, for example, sixth recommended shop information from the first recommended shop information as the recommended shop information. Processing for generating each piece of sixth recommended shop information from the first recommended shop information will be described below.
  • FIG. 15 is a flow chart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 15 shows processing for generating the first recommended shop information.
  • the acquisition unit 111 acquires the user position information of the user P and the shop position information of the plurality of shops M (step S111).
  • the user location information is information indicating the location of the user when transmitted from the user terminal 20, and varies according to time.
  • Store location information is stored in the store information DB 122 in advance and is constant regardless of time.
  • the acquisition unit 111 calculates the respective distances between the user P and the plurality of shops M based on the position of the user P indicated by the user position information and the positions of the shops M indicated by the plurality of shop position information. (step S113).
  • the distance between the user P and the store M may be a distance connecting a straight line, or a route from the user P to the store M may be generated using map information, for example, the shortest route, and the distance of the generated route may be good too.
  • the information processing apparatus 100 includes a route generation unit that generates map information and routes.
  • the acquisition unit 111 may acquire information on a route generated by a route generation device provided separately from the information processing device 100 .
  • the recommendation information generating unit 114 assigns a higher recommendation rank to the plurality of stores M as the distance acquired by the acquiring unit 111 is closer (step S115). Terminate the indicated process.
  • the recommendation information generating unit 114 thus generates the first recommended shop information in which the plurality of shops M are given a recommendation rank.
  • FIG. 16 is a flow chart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 16 shows the process of generating the second recommended shop information.
  • the acquisition unit 111 acquires the user location information of the user P (step S121). Subsequently, the acquisition unit 111 acquires the means of transportation of the user P based on the main means of transportation stored in the user information DB 121 (step S123).
  • the acquisition unit 111 may acquire the means of transportation of the user P in another manner. For example, in the shopping application of the user terminal 20, an input of the means of transportation of the user P may be accepted, and the means of transportation may be determined and acquired based on the input information. Alternatively, the means of transportation may be determined and acquired based on the time change of the location information of the user P.
  • the means of transportation when moving relatively stably and at high speed, the means of transportation is a bicycle; when moving at a higher speed, the means of transportation is a vehicle; may be determined that the means of transportation is on foot.
  • the means of transportation when moving at high speed for a certain period of time from a predetermined position (station, etc.) after moving at low speed, it may be determined that the means of transportation are walking and railway.
  • the acquisition unit 111 determines whether or not the means of transportation of the user P is a vehicle (step S125). When it is determined that the transportation means of the user P is a vehicle, the store information DB 122 is referred to and the store M without a parking lot is excluded from the recommendation targets (step S127). If it is determined that user P's means of transportation is not a vehicle, the process proceeds to step S129.
  • the movement cost calculation unit 112 refers to the user information DB 121, the store information DB 122, the transportation cost information, and the fuel consumption information stored in the storage device 120, and determines whether the user P has moved to a plurality of stores M. Calculate the travel cost and travel time for each.
  • the travel cost calculation unit 112 calculates each travel cost for the user P to travel to a plurality of shops M based on the calculated travel cost and travel time of the user P (step S129).
  • the recommendation information generator 114 assigns a higher recommendation rank to the plurality of shops M as the travel cost calculated by the travel cost calculator 112 is lower (step S131). Terminate the indicated process. The recommendation information generation unit 114 thus generates the second recommended shop information in which the plurality of shops M are given the recommendation order.
  • FIG. 17 is a flow chart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 17 shows processing for generating the third recommended shop information and the fourth recommended shop information.
  • the acquisition unit 111 acquires the inventory information of each of the multiple stores M (step S141). Subsequently, the recommendation information generating unit 114 compares the inventory quantity and price of the product desired by the user P included in the inventory information of the plurality of stores M (step S143).
  • the recommendation information generation unit 114 generates third store recommendation information by assigning a higher recommendation ranking to the plurality of stores M as the price of the product desired by the user P is lower (step S145). Subsequently, the recommendation information generation unit 114 generates fourth store recommendation information by assigning a higher recommendation order to the plurality of stores M as the inventory quantity of the product desired by the user P increases (step S147). , the information processing apparatus 100 ends the processing shown in FIG. In this way, the recommendation information generation unit 114 generates the third recommended shop information and the fourth recommended shop information in which the plurality of shops M are given the recommendation order.
  • FIG. 18 is a flow chart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 18 shows processing for generating the fifth recommended shop information.
  • the information processing apparatus 100 After generating the fourth recommended shop information from the first recommended shop information, the information processing apparatus 100 generates the fifth recommended shop information and the sixth recommended shop information by updating the fourth recommended shop information from the first recommended shop information. Generate information.
  • the acquisition unit 111 acquires the store IDs of the plurality of stores M (step S151). Subsequently, the acquisition unit 111 acquires the priority of each product in the plurality of stores M by referring to the store priority information 124 (step S153). Further, the acquisition unit 111 refers to the coupon information 123 and determines whether or not the coupon can be used for each product in the plurality of stores M (step S155).
  • the recommendation information generation unit 114 updates the recommendation order of the first to fourth recommended store information so as to increase the recommendation order of the store where the coupon can be used.
  • the recommendation information generation unit 114 generates the fifth store recommendation information in which the recommendation rank of the store M at which the coupon can be used is updated to be higher in this way (step S157).
  • the recommendation information generation unit 114 updates the recommendation order from the first recommended shop information to the fourth recommended shop information such that the higher the priority order, the higher the recommendation order.
  • the information processing apparatus 100 generates sixth shop recommendation information in which the recommendation rank of the shop M with a high rank is updated to be high (step S159), and the information processing apparatus 100 ends the processing shown in FIG. In this way, the recommendation information generation unit 114 generates the fifth recommended shop information and the sixth recommended shop information in which the plurality of shops M are given the recommendation order.
  • the information processing device 100 transmits the recommended shop information thus generated to the user terminal 20.
  • the display control unit 215 of the user terminal 20 causes the touch panel 202 to display the transmitted recommended shop information.
  • the display control unit 215 presents the user with store information including the recommended store information provided by the information processing apparatus 100 by causing the touch panel 202 to display the recommended store information.
  • the display control unit 215 is an example of a presentation unit.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the display mode of the user terminal 20.
  • recommended shop information is displayed on the user terminal 20, for example.
  • the user terminal 20 displays recommended store information showing recommended stores corresponding to each item of "distance”, “cost”, “price”, “inventory”, and “coupon”.
  • the user P selects one of the tabs displayed as “close”, “easy to move”, “discount”, “rich in stock”, and “coupon” to display information on recommended stores recommended for shopping. is displayed.
  • the first recommended shop information or the fifth recommended shop information updated from the first recommended shop information is displayed.
  • the order of recommendation is "store A”, "store B”, “point C”, and "point D”.
  • the first recommended shop information to the fifth recommended shop information can be displayed by selecting tabs according to user P's preference.
  • the user P can obtain recommended store information with a recommendation order that is in line with the content that the user P needs. For example, if you want to purchase a product with a low price without depending on information such as distance traveled or amount of inventory, you can select and operate the "Discount" tab to obtain a third recommendation with a low price and a high recommendation order.
  • Store information can be displayed on the user terminal 20 .
  • FIG. 20 is a flow chart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • FIG. 20 shows the process for generating advertisement information.
  • the information processing apparatus 100 that generates advertisement information determines whether or not the user P will shop in the acquisition unit 111 (step S201).
  • Determination of whether or not the user P will shop is executed, for example, by whether or not the desired product information transmitted by the user terminal 20 is obtained. is acquired, it is determined that the user P is shopping. Alternatively, the day of the week and the time may be designated, for example, by setting the shopping date and time to 13:00 on Monday. For the shopping date and time, a learned model obtained by machine-learning the purchase history information of the user P may be used.
  • step S203 If it is determined that the user P does not shop, the acquisition unit 111 repeats the process of step S203 until it determines that the user P does the shopping.
  • the advertisement information generation unit 115 executes advertisement information generation processing (step S203). Now, the advertisement information generating process will be described.
  • FIG. 21 is a flowchart showing an example of processing in the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
  • FIG. 21 shows processing for generating advertisement information.
  • the acquisition unit 111 acquires purchase history information included in the user information DB 121 stored in the storage device 120 (step S211).
  • the desired product prediction unit 113 predicts desired products that the user P wishes to purchase based on the purchase history information acquired by the acquisition unit 111 (step S213).
  • the desired product prediction unit 113 uses, for example, a learned model obtained by machine-learning the purchase history information of the user P to predict the desired product.
  • this trained model uses as input data the date and time of purchase (including information such as the day of the week and season) included in the purchase history information, the store ID included in the store ID, the quantity and price of the purchased product, and the like. is a model whose output data is stored in the storage device 120, for example.
  • the desired product prediction unit 113 reads the learned model stored in the storage device 120 and predicts the desired product by inputting input data such as the date and time of purchase of the desired product.
  • the desired product prediction unit 113 may predict the desired product in another manner.
  • the desired product prediction unit 113 may, for example, predict the desired product based on information such as time and season, regardless of the purchase history included in the user information DB 121, or may predict the desired product based on the purchase histories of a plurality of users including the user P. You may predict a desired product based on.
  • the advertisement information generation unit 115 selects the desired product as an advertisement product candidate based on the desired product predicted by the desired product prediction unit 113 (step S215).
  • the advertisement information generation unit 115 directly selects the desired product predicted by the desired product prediction unit 113 as the advertisement product candidate.
  • the advertisement product is an advertisement target (a product targeted for advertisement information).
  • the advertisement information generation unit 115 acquires influence factor information (step S217).
  • predicted influence factor information is used as the influence factor information.
  • Influencing factor information may, for example, be obtained in the same manner as predicted influencing factor information.
  • the influence factor information may omit information that overlaps with the predicted influence factor information.
  • the advertisement information generation unit 115 sets advertisement products based on the selected advertisement product candidates and the generated predictor information (step S219).
  • the advertisement product may be, for example, some or all of the candidate advertisement products.
  • the advertisement product may be, for example, a product selected from advertisement product candidates in accordance with influencing factor information such as user attributes, time of day, and weather.
  • the ingredients for lunch may be set as the advertising product, and if the weather is rainy, rain gear and other products may be set as the advertising product.
  • the advertisement information generation unit 115 then generates advertisement information based on the set advertisement product (step S221), and the information processing apparatus 100 ends the processing shown in FIG.
  • the advertisement information generation unit 115 transmits the generated advertisement information to the user terminal 20 (step S205). Subsequently, the acquisition unit 111 determines whether or not the transmitter/receiver 101 has received purchase information transmitted from the user terminal 20 that transmitted the advertisement information (step S207). When determining that the transmitter/receiver 101 has not received the purchase information, the information processing apparatus 100 ends the processing shown in FIG. 20 .
  • the advertising effect measurement unit 116 measures the advertising effect (step S209).
  • the advertising effect measurement unit 116 compares, for example, the advertising information transmitted to the user terminal 20 with the purchase information transmitted from the user terminal 20, and determines whether or not the user P purchased the product included in the advertising information. Alternatively, the advertising effect is measured by the number of purchased products or the like. Thus, the information processing apparatus 100 terminates the processing shown in FIG. 20 .
  • the information processing apparatus 100 of the first embodiment generates recommended shop information based on the user position information indicating the position of the user P and information on the shop M, and provides the user P with the recommended shop information. Therefore, the information provided to the user is often relevant to the user. In particular, since the position of the user P is used, it can be suitably used for determining the store M that the user P intends to use (try to go shopping). Therefore, the user P can be provided with useful information.
  • the information processing apparatus 100 of the first embodiment ranks the plurality of shops M, generates recommended shop information, and provides it to the user P. Therefore, the user P can select a store M that is convenient for him/herself and go shopping. Further, the information processing apparatus 100 of the first embodiment generates sixth recommended shop information from the first recommended shop information and provides the user P with the sixth recommended shop information. For this reason, the user P can use the nearby store M or use a store where the price of the product is cheap according to his/her preference.
  • the sixth recommended store information is generated based on the store priority information.
  • the recommended store information is provided to the user P without including information about the store priority order. For this reason, it is possible to preferentially recommend a store with a high store priority while making it difficult for the user P to notice it, so that it is possible to easily increase the number of stores using the information providing service.
  • the information processing apparatus 100 of the first embodiment gives a higher recommendation rank to the store M as the store M is closer to the user P or the travel cost is lower. Therefore, it is possible to provide the user with recommendation information that recommends the store M that is easy for the user P to use. Since the information processing apparatus 100 of the first embodiment calculates the travel cost based on the travel cost and the travel time, it is possible to accurately calculate the travel cost.
  • the information processing apparatus 100 of the first embodiment predicts products that the user P will purchase and generates advertisements. Therefore, it is possible to easily provide an advertisement about a product that the user P is likely to be interested in. Further, the information processing apparatus 100 of the first embodiment predicts advertisement products based on the influence factor information. Therefore, it is possible to easily provide advertisements for products that match the interests of the user P.
  • the information processing apparatus 100 of the first embodiment generates advertisement information based on preset product priorities. Therefore, it is possible to provide the user with an advertisement of the product that the store M wants to sell. Therefore, since a beneficial advertisement is provided to the user P, it is possible to reduce the annoyance of the user P due to unnecessary advertisements.
  • the information processing apparatus 100 of the first embodiment based on the purchase information transmitted by the user terminal 20 that transmitted the advertisement information, refers to the advertisement information provided to the user P, and the user P purchases the product.
  • We measure advertising effectiveness such as whether you purchased Therefore, it is also possible to measure the effectiveness of advertisements.
  • recommendation information is provided for customers with user IDs, but recommendation information may be provided for customers without user IDs.
  • a person without a user ID may become a new customer, so that the store M can assist in acquiring new customers.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example including the functional configuration of the information processing apparatus 100 of the second embodiment.
  • the information processing apparatus 100 of the second embodiment differs from the information processing apparatus 100 of the first embodiment in that it includes a recommended route generation unit 117 in addition to the functions of the information processing apparatus 100 shown in FIG. Furthermore, the information processing apparatus 100 differs from the information processing apparatus 100 of the first embodiment in that the storage device 120 includes map information 126 .
  • the map information 126 stored in the storage device 120 includes information such as the location of the store M.
  • the map information 126 may be provided by a map information providing service (not shown) instead of or in addition to being stored in the storage device 120 .
  • the desired product prediction unit 113 predicts one or more desired products that the user P will purchase. Prediction of desired products can be performed in the same manner as in the first embodiment.
  • the recommended route generation unit 117 calculates whether the number of stores M from which the multiple types of desired products are purchased is singular or plural.
  • the recommended route generation unit 117 generates a route passing through the plurality of stores M by referring to the map information or the like stored in the storage device 120 when it is calculated that there are a plurality of stores M as purchase destinations.
  • the recommended route generation unit 117 transmits the generated route to the user terminal 20 as recommended route information, which is information on a route to be recommended to the user P.
  • the recommended route generation unit 117 generates a route around the store M, which is the purchase destination, by arranging it in order of proximity to the position of the user P, for example.
  • the recommended route generation unit 117 may generate the recommended route information using another procedure. For example, a store M that purchases products such as fresh food and frozen food may generate a route according to the characteristics of the product so that it is behind the route.
  • the information processing apparatus 100 of the second embodiment has the same effects as the information processing apparatus 100 of the first embodiment. Further, the information processing apparatus 100 of the second embodiment can recommend a plurality of stores M to the user P who intends to purchase a plurality of products, and provides an appropriate route for visiting these stores M. can do. Therefore, useful information for the user P can be generated and provided.
  • the user's position is detected by the position detector 26 provided in the user terminal 20, but the user's position may be detected in another manner.
  • the user position for example, when the user is captured in an image captured by an imaging device installed in the city, the user's position may be detected based on the image.
  • An information processing system includes a user position acquiring unit that acquires a position of a user, a desired product information acquiring unit that acquires information on a product desired to be purchased by the user, and the product desired to be purchased is on sale.
  • a store information acquisition unit that acquires information on a target store, and a recommended information generation unit that generates recommended store information, which is recommended information on the target store, based on the location of the user and the information on the target store. By doing so, it is possible to generate useful information for the user.
  • Touch panel 203... GNSS device, 211, 311... Transmission/reception unit, 212... Registration processing unit, 213... User position calculation unit, 214... Desired product designation unit, 215... Display control unit, 220... Storage device, 221 User ID 312 Store basic information designating unit 313 Inventory information generating unit 314 Advertisement priority designating unit 315 Price setting unit 316 Data collecting unit 320 Storage device 321 Inventory information , 322 ... store ID

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Abstract

実施形態の情報処理装置は、利用者位置取得部と、希望商品情報取得部と、店舗情報取得部と、推薦情報生成部と、を持つ。利用者位置取得部は、利用者の位置を取得する。希望商品情報取得部は、前記利用者の購入希望商品の情報を取得する。店舗情報取得部は、前記購入希望商品を販売中である対象店舗の情報を取得する。推薦情報生成部は、前記利用者の位置及び前記対象店舗の情報に基づいて、前記対象店舗の推薦情報を生成する。

Description

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム
　本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。
　本願は、２０２１年１２月１５日に、日本に出願された特願２０２１－２０２９８６号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　近年、小売業においては、新規顧客獲得や客単価の増大を目的とした位置情報マーケティングのニーズが増加している。位置情報マーケティングの一環として、例えば、利用者（顧客）に対してプッシュ通知などによる広告を行うことがある。このような広告は、例えば、利用者の性別や年齢などを基準として選ばれる。このため、利用者は広告に興味を持たないばかりか、広告に不快感を覚えることがある。その結果、広告を行うことが原因で利用者が広告に注意を払わなくなることがある。
特開２０２１－３６４７１号公報
　本発明が解決しようとする課題は、利用者に有益な情報を生成できる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供することである。
　実施形態の情報処理装置は、利用者位置取得部と、希望商品情報取得部と、店舗情報取得部と、推薦情報生成部と、を持つ。利用者位置取得部は、利用者の位置を取得する。希望商品情報取得部は、前記利用者の購入希望商品の情報を取得する。店舗情報取得部は、前記購入希望商品を販売中である対象店舗の情報を取得する。推薦情報生成部は、前記利用者の位置及び前記対象店舗の情報に基づいて、前記対象店舗の推薦情報を生成する。
第１の実施形態の情報処理システム１の一例を示す図。 第１の実施形態の利用者端末２０のハードウェア構成の一例を示す図。 第１の実施形態の店舗端末３０のハードウェア構成の一例を示す図。 第１の実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図。 第１の実施形態の利用者端末２０の機能的な構成を含む一例を示す図。 第１の実施形態の店舗端末３０の機能的な構成を含む一例を示す図。 第１の実施形態の情報処理装置１００の機能的な構成を含む一例を示す図。 利用者情報ＤＢ１２１の内容の一例を示す図。 店舗情報ＤＢ１２２の内容の一例を示す図。 クーポン情報１２３の内容の一例を示す図。 店舗優先順位情報１２４の内容の一例を示す図。 広告優先順位情報１２５の内容の一例を示す図。 第１の実施形態の情報処理システム１における処理の一例を示すシーケンス図。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 第２の実施形態の情報処理装置１００の機能的な構成を含む一例を示す図。
　以下、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを、図面を参照して説明する。
　（第１の実施形態）
　まず、第１の実施形態の情報処理システム１の全体的な構成について説明する。図１は、第１の実施形態の情報処理システム１の一例を示す図である。情報処理システム１は、例えば、利用者端末２０と、複数の店舗端末３０と、情報処理装置１００と、を備える。複数の店舗端末３０は、複数の店舗端末３０にそれぞれ設置されている。利用者端末２０と店舗端末３０と情報処理装置１００は、それぞれネットワークＮＷにより互いに通信可能な態様で接続されている。イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local　Area　Network）、無線ＬＡＮなどであり、一定水準以上の情報セキュリティが施されていることが好ましい。
　情報処理システム１では、商品を購入する利用者Ｐと商品を販売する店舗Ｍに対する情報の提供を行う。情報処理システム１は、例えば、利用者Ｐが購入したい商品に関する情報、例えば、商品を安く購入したり、短時間購入したりすることができるようにするための情報を提供する情報提供サービスを提供する。また、情報処理システム１は、例えば、店舗Ｍにおいて販売される商品の広告を利用者Ｐに提供する。
　利用者Ｐは、種々の移動手段により、商品を購入するために、例えば自宅から店舗Ｍまで移動する。利用者Ｐの移動手段としては、例えば、徒歩Ｕ１、自転車Ｕ２、車両Ｕ３などがある。利用者端末２０は、買い物に行く利用者Ｐが所持する端末、例えばスマートフォンである。
　利用者端末２０には、例えば、買物アプリがインストールされている。買物アプリは、例えば、店舗Ｍで買い物をする利用者Ｐに店舗推薦サービスや広告提供サービスを含む情報提供サービスを提供するためのアプリケーションプログラムである。利用者端末２０は、買物アプリが起動することにより、情報処理システム１の一部として機能する。情報提供サービスを利用可能である店舗Ｍは、対象店舗の一例である。
　次に、第１の実施形態の情報処理システム１における各装置のハードウェア構成について説明する。まず、利用者端末２０のハードウェア構成について説明する。図２は、第１の実施形態の利用者端末２０のハードウェア構成の一例を示す図である。利用者端末２０は、例えば、プロセッサ２１と、主記憶装置２２と、通信インターフェース２３と、補助記憶装置２４と、入出力装置２５と、位置検出器２６と、バス２７とを備える。
　プロセッサ２１は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）であり、端末制御プログラム、例えば買物アプリを読み出して実行し、利用者端末２０が有する各機能を実現させる。また、プロセッサ２１は、端末制御プログラム以外のプログラムを読み出して実行し、利用者端末２０が有する各機能を実現させる上で必要な機能を実現させてもよい。主記憶装置２２は、例えば、ＲＡＭで（Random　Access　Memory）あり、プロセッサ２１により読み出されて実行される端末制御プログラムその他プログラムを予め記憶している。
　通信インターフェース２３は、情報処理装置１００や店舗端末３０等と通信を実行するためのインターフェース回路である。補助記憶装置２４は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard　Disk　Drive）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid　State　Drive）、フラッシュメモリ（Flash　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）である。
　入出力装置２５は、例えば、タッチパネルディスプレイである。入出力装置２５は、例えば、利用者Ｐの操作に応じて、買物アプリにより提供される情報提供サービスの利用に関する情報の入力を受け付ける。入出力装置２５には、買物アプリにより利用者Ｐに提供される情報や利用者Ｐが買い物をしたことに関する情報が表示される。入出力装置２５は、入力装置と出力装置とが独立して構成されていてもよい。
　位置検出器２６は、例えば、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）に代表されるＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）装置である。位置検出器２６は、利用者端末２０の位置を検出することにより、利用者端末２０を携帯（所持）する利用者Ｐの位置を合わせて検出する。
　バス２７は、プロセッサ２１、主記憶装置２２、通信インターフェース２３、補助記憶装置２４、入出力装置２５、及び位置検出器２６を互いにデータの送受信が可能なように接続している。
　次に、店舗端末３０のハードウェア構成について説明する。図３は、第１の実施形態の店舗端末３０のハードウェア構成の一例を示す図である。店舗端末３０は、例えば、プロセッサ３１と、主記憶装置３２と、通信インターフェース３３と、補助記憶装置３４と、入出力装置３５と、バス３６とを備える。
　プロセッサ３１は、例えば、ＣＰＵであり、店舗用プログラムを読み出して実行し、店舗端末３０が有する各機能を実現させる。また、プロセッサ３１は、店舗用プログラム以外のプログラムを読み出して実行し、店舗端末３０が有する各機能を実現させる上で必要な機能を実現させてもよい。主記憶装置３２は、例えば、ＲＡＭであり、プロセッサ３１により読み出されて実行される店舗状況提供プログラムその他プログラムを予め記憶している。
　通信インターフェース３３は、ネットワークＮＷを介して利用者端末２０及び情報処理装置１００等と通信を実行するためのインターフェース回路である。補助記憶装置３４は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、ＲＯＭである。
　入出力装置３５は、例えば、タッチパネルディスプレイである。バス３６は、プロセッサ３１、主記憶装置３２、通信インターフェース３３、補助記憶装置３４及び入出力装置３５を互いにデータの送受信が可能なように接続している。
　次に、情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図４は、第１の実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置１００は、例えば、プロセッサ１１と、主記憶装置１２と、通信インターフェース１３と、補助記憶装置１４と、入出力装置１５と、バス１６とを備える。
　プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵであり、情報提供プログラムを読み出して実行し、情報処理装置１００が有する各機能を実現させる。また、プロセッサ１１は、情報提供プログラム以外のプログラムを読み出して実行し、情報処理装置１００が有する各機能を実現させる上で必要な機能を実現させてもよい。主記憶装置１２は、例えば、ＲＡＭであり、プロセッサ１１により読み出されて実行される情報提供プログラムその他プログラムを予め記憶している。
　通信インターフェース１３は、ネットワークＮＷを介して利用者端末２０及び店舗端末３０等と通信を実行するためのインターフェース回路である。補助記憶装置１４は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、ＲＯＭである。
　入出力装置１５は、例えば、タッチパネルディスプレイである。バス１６は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、通信インターフェース１３、補助記憶装置１４及び入出力装置１５を互いにデータの送受信が可能なように接続している。
　次に、情報処理システム１における処理装置の機能的な構成について説明する。まず、利用者端末２０について説明する。図５は、第１の実施形態の利用者端末２０の機能的な構成を含む一例を示す図である。利用者端末２０は、例えば、送受信器２０１と、タッチパネル２０２と、ＧＮＳＳ装置２０３と、処理装置２１０と、記憶装置２２０と、を備える。
　送受信器２０１は、通信インターフェース２３の一例である。タッチパネル２０２は、入出力装置２５の一例である。入出力装置２５は、例えば、テンキーや操作ボタンなどの入力装置と、ディスプレイなどの出力装置とが分かれて設けられていてもよい。出力装置は、ディスプレイなどの表示装置のほか、音声を出力するスピーカや振動付与するバイブレータでもよい。ＧＮＳＳ装置２０３は、位置検出器２６の一例である。
　処理装置２１０は、例えばプロセッサ２１の一例である。記憶装置２２０は、例えば主記憶装置２２及び補助記憶装置２４の一例である。処理装置２１０は、例えば、送受信部２１１と、登録処理部２１２と、利用者位置算出部２１３と、希望商品指定部２１４と、表示制御部２１５と、を備える。送受信部２１１、利用者位置算出部２１３、希望商品指定部２１４、及び表示制御部２１５の機能について説明する。
　送受信部２１１は、送受信器２０１に各種データの送受信を実行させる。登録処理部２１２は、利用者端末２０に買物アプリがインストールされた後に利用者Ｐの操作等によって登録される利用者基本情報を取得する。利用者基本情報には、利用者Ｐの性別や年齢などの基本情報が含まれる。買物アプリが、利用者端末２０にインストールされた後、利用者基本情報が、例えば情報処理装置１００に登録されることにより、利用者Ｐに対する情報提供サービスの提供が可能となる。
　利用者位置算出部２１３は、ＧＮＳＳ装置２０３により検出された利用者端末２０の位置を、利用者位置として算出する。利用者位置は、例えば、緯度経度の情報により構成される。利用者位置算出部２１３は、算出した利用者Ｐの位置を示す利用者位置情報を生成する。
　希望商品指定部２１４は、タッチパネル２０２が受け付けた利用者Ｐの操作に基づいて、利用者Ｐが購入を希望する希望商品を指定する。希望商品指定部２１４は、指定した希望商品を示す希望商品情報を生成する。表示制御部２１５は、タッチパネル２０２の表示制御をする。記憶装置２２０には、利用者ＩＤ２２１が記憶されている。利用者ＩＤ２２１は、利用者端末２０を所持する利用者に付与されたＩＤである。
　送受信部２１１は、利用者位置算出部２１３により生成された利用者位置情報及び希望商品指定部２１４により生成された希望商品情報に利用者ＩＤ２２１を付与する。送受信部２１１は、利用者ＩＤ２２１を付与した利用者位置情報及び希望商品情報を、送受信器２０１を用いて、情報処理装置１００に送信する。送受信部２１１は、情報処理装置１００に送信した情報を記憶装置２２０に格納してもよい。
　次に、店舗端末３０について説明する。図６は、第１の実施形態の店舗端末３０の機能的な構成を含む一例を示す図である。店舗端末３０は、例えば、送受信器３０１と、入力装置３０２と、処理装置３１０と、記憶装置３２０と、を備える。
　送受信器３０１は、通信インターフェース３３の一例である。入力装置３０２は、例えば、入出力装置３５における入力機能を発揮する。入力装置３０２は、例えば、キーボードやマウスなどである。入力装置３０２は、出力装置も兼ねた入出力装置、例えばタッチパネルであってもよい。店舗端末３０は、入出力装置３５の機能を発揮させるためのディスプレイなどの出力装置を備えてもよい。
　処理装置３１０は、プロセッサ３１の一例である。記憶装置３２０は、主記憶装置３２及び補助記憶装置３４の一例である。処理装置３１０は、例えば、送受信部３１１と、店舗基本情報指定部３１２と、在庫情報生成部３１３と、広告優先順位指定部３１４と、価格設定部３１５と、データ収集部３１６と、を備える。以下に、送受信部３１１、在庫情報生成部３１３、広告優先順位指定部３１４、価格設定部３１５、及びデータ収集部３１６の機能について説明する。
　送受信部３１１は、送受信器３０１に各種データの送受信を実行させる。店舗基本情報指定部３１２は、例えば店舗Ｍの従業者による入力装置３０２に対する入力操作に基づいて、店舗基本情報を指定する。店舗基本情報には、店舗Ｍの所在地や駐車場の有無などの情報が含まれる。
　在庫情報生成部３１３は、例えば店舗Ｍの従業者による入力装置３０２に対する入力操作に基づいて、店舗Ｍにおける在庫情報を生成する。在庫情報には、例えば、商品の品目、数量、消費期限などの情報が含まれる。在庫情報には、その他の情報が含まれていてもよい。
　広告優先順位指定部３１４は、例えば店舗Ｍの従業者による入力装置３０２に対する入力操作に基づいて、利用者Ｐに推薦する商品の優先順位（以下、広告優先順位）を指定する。広告優先順位指定部３１４は、例えば、サプライヤ（ディベロッパ）に対する広告優先順位を商品ごとに指定する。
　広告優先順位指定部３１４は、例えば、商品Ａについてはα社製、β社製、γ社製の順で高い優先順位を付与するといったように優先順位を指定する。広告優先順位指定部３１４は、指定した広告優先順位を示す広告優先順位情報を生成する。広告優先順位は、例えば、サプライヤと情報提供サービスの管理者との間で締結される契約に応じて設定することができる。
　価格設定部３１５は、例えば店舗Ｍの従業者による入力装置３０２に対する入力操作に基づいて各商品の価格を設定する。価格設定部３１５は、設定した価格を示す価格情報を生成する。データ収集部３１６は、買物アプリを利用して商品を購入した利用者Ｐの購入情報を収集する。データ収集部３１６は、利用者Ｐが商品を購入するごとに購入情報を収集する。
　記憶装置３２０は、例えば、在庫情報３２１と、店舗ＩＤ３２２と、を記憶する。在庫情報３２１は、在庫情報生成部３１３により生成された情報である。店舗端末３０は、記憶装置３２０に記憶された在庫情報を、出力装置などより出力して店舗Ｍの従業者等に知らせるようにしてもよい。店舗ＩＤ３２２は、店舗端末３０が設置される店舗Ｍごとに付与されたＩＤである。
　送受信部３１１は、店舗基本情報指定部３１２により指定された店舗基本情報、在庫情報生成部３１３により生成された在庫情報、広告優先順位指定部３１４により生成された広告優先順位情報、価格設定部３１５により生成された価格情報、及びデータ収集部３１６により生成された購入情報などの情報に、店舗ＩＤ３２２を付加する。
　送受信部３１１は、店舗ＩＤ３２２を付加した各種の情報を、送受信器３０１を用いて、情報処理装置１００に送信する。送受信部３１１は、情報処理装置１００に送信した情報を記憶装置３２０に格納してもよい。価格情報及び在庫情報は、価格在庫情報の一例である。
　次に、情報処理装置１００の機能的な構成について説明する。図７は、第１の実施形態の情報処理装置１００の機能的な構成を含む一例を示す図である。情報処理装置１００は、例えば、送受信器１０１と、入力装置１０２と、ディスプレイ１０３と、処理装置１１０と、記憶装置１２０と、を備える。
　送受信器１０１は、通信インターフェース１３の一例である。入力装置１０２は、例えば、入出力装置１５における入力機能を発揮する。入力装置１０２は、例えば、キーボードやマウスなどである。入力装置１０２は、出力装置も兼ねた入出力装置、例えばタッチパネルであってもよい。ディスプレイ１０３は、入出力装置１５が有する出力機能を発揮する。
　処理装置１１０は、プロセッサ１１の一例である。記憶装置１２０は、主記憶装置１２及び補助記憶装置１４の一例である。処理装置１１０は、例えば、取得部１１１と、移動コスト算出部１１２と、希望商品予測部１１３と、推薦情報生成部１１４と、広告情報生成部１１５と、広告効果測定部１１６と、を備える。
　取得部１１１は、利用者端末２０により送信される利用者基本情報及び店舗端末３０により送信される購入情報を取得する。取得部１１１は、取得した利用者情報に基づいて利用者情報ＤＢ１２１を生成及び更新する。取得部１１１は、取得した購入情報に基づいて利用者情報ＤＢ１２１に含まれる利用者情報を更新する。
　図８は、利用者情報ＤＢ１２１の内容の一例を示す図である。利用者情報ＤＢ１２１は、利用者Ｐごとに情報処理装置１００に登録された利用者情報の集合であり、記憶装置１２０に記憶される。利用者情報ＤＢ１２１に含まれる利用者情報には、例えば、利用者基本情報と、利用者移動情報と、購入履歴情報と、が含まれる。利用者基本情報には、例えば、利用者ＩＤ、利用者Ｐの性別、年齢、住所、婚姻（未婚又は既婚）、職業などの情報が含まれる。利用者基本情報は、利用者端末２０により送信された情報である。
　取得部１１１は、買物アプリが利用者端末２０にインストールされた後、例えば、利用者端末２０により送信される利用者基本情報を取得して、記憶装置１２０に格納する。利用者基本情報が記憶装置１２０に格納されることにより、利用者基本情報が登録され、買物アプリが利用可能となる。利用者基本情報が登録された状態にあるときに利用者基本情報が利用者端末２０により再度送信された場合には、利用者基本情報を更新するようにしてもよい。
　利用者移動情報には、利用者位置情報及び主要移動手段の情報が含まれる。利用者位置情報は、利用者端末２０により送信された情報である。主要移動手段は、利用者Ｐの移動履歴に基づいて推定された移動手段である。取得部１１１は、利用者位置情報に基づいて、利用者Ｐの移動手段を推定し、最も多く利用されていると推定した移動手段を主要移動手段に設定する。
　主要移動手段には、例えば、徒歩、自転車、車両の項目が含まれ、そのほかに電車、バス、タクシー等の移動手段がある。これらの移動手段は、複数設定されていてもよい。取得部１１１は、移動中の利用者Ｐの手段の情報として、主要移動手段の情報を所得する。取得部１１１は、移動手段情報取得部の一例である。取得部１１１は、利用者位置取得部の一例である。
　購入履歴情報には、例えば、利用者ＩＤ、利用者Ｐが購入した購入商品、購入した数量などの情報が含まれる。取得部１１１は、店舗端末３０により送信される店舗基本情報、在庫情報、価格情報、及び購入情報を取得する。取得部１１１は、取得した店舗基本情報に基づいて、店舗情報ＤＢ１２２を生成及び更新する。取得部１１１は、取得した在庫情報及び価格情報に基づいて、店舗情報ＤＢ１２２に含まれる店舗情報を更新する。取得部１１１は、店舗情報取得部の一例である。取得部１１１は、価格在庫情報取得部の一例である。
　図９は、店舗情報ＤＢ１２２の内容の一例を示す図である。店舗情報ＤＢ１２２は、店舗Ｍごとに情報処理装置１００に登録された店舗情報の集合であり、記憶装置１２０に記憶される。店舗情報ＤＢ１２２に含まれる店舗情報には、例えば、店舗基本情報と、商品情報が含まれる。店舗基本情報には、例えば、店舗ＩＤ、店舗の所在地、駐車場の有無、店舗位置情報が含まれる。店舗位置情報は、例えば、緯度経度の情報により構成される。
　取得部１１１は、取得した購入情報に基づいて、利用者情報ＤＢ１２１の購入履歴情報を更新する。取得部１１１は、新たに取得した購入情報を購入履歴情報に追加して利用者情報ＤＢ１２１を更新する。取得部１１１は、取得した在庫情報及び価格情報に基づいて、店舗情報ＤＢ１２２の商品情報を更新する。取得部１１１は、購入履歴情報取得部の一例である。
　取得部１１１は、利用者移動情報に含まれる利用者位置情報及び店舗情報ＤＢ１２２に含まれる店舗位置情報に基づいて、利用者Ｐと店舗Ｍとのそれぞれの距離を算出して取得する。取得部１１１は、複数の店舗Ｍに対して、利用者Ｐとの距離を算出して取得する。取得部１１１は、距離情報取得部の一例である。
　取得部１１１は、利用者端末２０により送信される希望商品情報を取得する。取得部１１１は、さらに、図示しない交通情報提供サービスを通じて、交通網における２点間を人が移動するときにかかる交通費に関する交通費情報を取得する。取得部１１１は、さらに、図示しない燃費情報提供サービスを通じて、車両で走行した際の燃費に関する燃費情報を取得する。取得部１１１は、取得した交通費情報及び燃費情報を記憶装置１２０に格納する。交通費情報及び燃費情報は、予め記憶装置１２０に記憶されていてもよい。
　記憶装置１２０は、さらに、クーポン情報１２３及び店舗優先順位情報１２４を記憶する。図１０は、クーポン情報１２３の内容の一例を示す図である。図１１は、店舗優先順位情報１２４の内容の一例を示す図である。クーポン情報１２３は、店舗Ｍごとに利用可能なクーポンに関する情報である。店舗優先順位は、例えば、店舗Ｍと情報提供サービスの管理者との間で締結される契約に応じて設定することができる。
　店舗優先順位情報１２４は、情報処理装置１００が利用者Ｐに店舗を推薦する際に、優先して推薦する順位を示す情報である。クーポン情報１２３及び店舗優先順位情報１２４は、予め定められて記憶装置１２０に格納されている。クーポン情報１２３及び店舗優先順位情報１２４は、更新されるものでもよい。
　クーポン情報は、クーポンの利用の可否のみの情報を含むが、クーポン情報１２３は、クーポンに関するその他の情報を含んでもよい。例えば、クーポンを利用した場合の特典、例えば商品の割引額や割引率が含まれていてもよいし、クーポンの利用可能期限が含まれていてもよい。
　情報提供サービスの管理者は、例えば、期間ごとに、クーポンの内容や店舗優先順位を見直したりする。情報提供サービスの管理者は、見直したクーポンの内容や店舗優先順位に応じて、例えば、情報処理装置１００の入力装置１０２を操作する。取得部１１１は、入力装置１０２の操作に応じたクーポン情報及び店舗優先順位情報を更新して取得する。取得部１１１は、クーポン情報取得部の一例である。
　取得部１１１は、店舗端末３０により送信される広告優先順位情報を取得する。取得部１１１は、取得した広告優先順位情報に基づいて、広告優先順位情報１２５を更新する。取得部１１１は、希望商品情報取得部の一例である。図１２は、広告優先順位情報１２５の内容の一例を示す図である。広告優先順位情報１２５は、複数の店舗Ｍにおけるそれぞれの広告優先順位を商品ごとに定めている。広告優先順位が定められる商品は、複数の店舗Ｍごとに異なっていてよい。
　移動コスト算出部１１２は、記憶装置１２０に記憶された利用者情報ＤＢ１２１、店舗情報ＤＢ１２２、交通費情報、及び燃費情報を参照して、利用者Ｐが店舗Ｍに移動するまでの移動コストを算出する。移動コスト算出部１１２は、例えば、利用者情報ＤＢ１２１に含まれる利用者位置情報及び主要移動手段、店舗情報ＤＢ１２２に含まれる店舗位置情報に基づいて、利用者Ｐの位置から店舗Ｍまでの距離や移動手段を判定する。移動コスト算出部１１２は、判定した距離や移動手段と交通費情報及び燃費情報を利用して、移動コストを算出する。移動コストは、利用者Ｐが店舗に到達するまでにかかるコストである。
　希望商品予測部１１３は、利用者Ｐの希望商品を予測する。取得部１１１が希望商品情報を取得している場合には、希望商品情報に含まれる商品を希望商品として予測する。希望商品予測部１１３は、取得部１１１が希望商品情報を取得していない場合には、利用者Ｐの購入履歴情報に基づいて、希望商品を予測する。希望商品予測部１１３は、例えば、利用者Ｐが最も多く購入する商品を希望商品として予測する。
　希望商品予測部１１３は、予測影響因子情報に基づいて、希望商品を予測してもよい。予測影響因子情報には、例えば、利用者Ｐの年齢、性別、子供の有無などの属性に関する属性情報、現在時刻や買物実行時刻に関する時刻情報、天候に関する天候情報、利用者Ｐの移動手段に関する移動手段情報が含まれる。
　推薦情報生成部１１４は、移動コスト算出部１１２により算出された移動コスト、希望商品予測部１１３により予測された希望商品、及び記憶装置１２０に記憶された店舗情報ＤＢ１２２に含まれる商品情報に基づいて、利用者Ｐに推薦する店舗を示す推薦店舗情報を生成する。推薦情報生成部１１４は、例えば、希望商品が販売されている店舗Ｍの情報を示す推薦店舗情報を生成する。
　推薦情報生成部１１４は、例えば、希望商品が販売されている店舗Ｍが１件である場合には、その店舗の情報を含む推薦店舗情報を生成する。推薦情報生成部１１４は、希望商品が販売されている店舗Ｍが複数ある場合には、移動コストが低い順に推薦する順位（以下、推薦順位）を高くした複数の店舗Ｍの情報を含む推薦店舗情報を生成する。推薦情報生成部１１４は、生成した推薦店舗情報を、送受信器１０１を利用して利用者端末２０に送信することにより、推薦店舗情報を含む推薦情報を利用者端末２０に提供する。送受信器１０１は、提供部の一例である。
　推薦情報生成部１１４は、移動コスト、希望商品、商品情報以外の情報を参照して推薦店舗情報を生成してもよい。推薦情報生成部１１４は、例えば、記憶装置１２０に記憶されたクーポン情報１２３や店舗優先順位情報１２４を参照して推薦店舗情報を生成してもよい。例えば、推薦情報生成部１１４は、移動コストが低い順に店舗を決定した後、クーポンの利用が可能である店舗に付与する推薦順位をクーポンの利用が不可能である店舗の推薦順位より高くしてもよいし、店舗優先順位が高い店舗に高い推薦順位を付与してもよい。
　また、クーポン情報１２３にクーポンの利用の可否以外の情報が含まれる場合に、クーポンの割引率（割引金額）が高い店舗であるほど、高い推薦順位を付与してもよいし、クーポンの利用可能期限が遅い店舗であるほど、高い推薦順位を付与してもよい。第１の実施形態の情報処理装置１００は、クーポンの利用の可否や店舗優先順位の情報を利用した推薦店舗情報も生成する。
　推薦情報生成部１１４は、商品情報に含まれる商品の価格や在庫数を参照して、推薦店舗情報を生成してもよい。推薦情報生成部１１４は、例えば、移動コストが低い順に店舗を決定した後、商品の価格が安い店舗の推薦順位を高くしてもよいし、商品の在庫数が多い店舗の推薦順位を高くしてもよい。推薦情報生成部１１４は、これらの態様の推薦店舗情報の一部または全部を生成してもよい。
　第１の実施形態においては、推薦店舗情報として、第１推薦店舗情報から第６推薦店舗情報を生成する。第１推薦店舗情報は、利用者Ｐに近い店舗を推薦する情報である。第２推薦店舗情報は、移動コストが低く収まる店舗を推薦する推薦店舗情報である。第３推薦店舗情報は、希望商品の価格が低い店舗を推薦する推薦店舗情報である。第４推薦店舗情報は、希望商品の在庫が豊富である店舗を推薦する推薦店舗情報である。第５推薦店舗情報は、クーポン情報に基づいて第１推薦情報から第４推薦情報を更新した推薦店舗情報である。第６推薦店舗情報は、店舗Ｍの店舗優先順位に基づいて第１推薦情報から第４推薦情報を更新した推薦店舗情報である。
　広告情報生成部１１５は、希望商品予測部１１３により予測された希望商品と、記憶装置１２０に記憶された広告優先順位情報１２５に基づいて、利用者Ｐに提供する広告情報を生成する。例えば、店舗ＩＤＳ０００１の店舗において、希望商品が成果である場合には、Ｆ１社の商品を優先して広告情報として生成する。
　広告情報生成部１１５は、予測影響因子情報を影響因子情報として取得する。影響因子情報は、例えば、利用者Ｐの年齢や性別などの属性に関する属性情報、現在時刻や買物実行時刻に関する時刻情報、天候に関する天候情報、利用者Ｐの移動手段に関する移動手段情報が含まれる。広告情報生成部１１５は、影響因子情報取得部の一例である。広告情報生成部１１５は、生成した広告情報を、送受信器１０１を利用して利用者端末２０に送信する。
　広告効果測定部１１６は、取得部１１１が取得した購入情報のうち、広告情報生成部１１５により広告情報を送信された利用者端末２０より送信される購入情報を判別する。広告効果測定部１１６は、広告の内容と購入情報に含まれる商品とを比較して、広告効果を測定する。
　次に、情報処理システム１における処理について説明する。図１３は、第１の実施形態の情報処理システム１における処理の一例を示すシーケンス図である。
　例えば、店舗端末３０は、店舗Ｍの従業者による入力装置３０２に対する入力操作に基づいて、店舗Ｍにおける在庫情報を取得する（ステップＳ１１）。続いて、店舗端末３０は、取得した在庫情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１３）。店舗Ｍの従業者による入力操作は、例えば、適宜の時刻となることや商品の売れ行き状況に応じて従業者等の判断により実行される。
　店舗端末３０は、在庫情報を取得するたびに在庫情報を情報処理装置１００に送信する。店舗端末３０は、他のタイミングで在庫情報を情報処理装置１００に送信してもよい。例えば、店舗端末３０は、定刻に在庫情報を情報処理装置１００に送信してもよい。店舗端末３０は、例えば、店舗Ｍの従業者等の操作に応じて在庫情報を情報処理装置１００に送信してもよい。
　また、買物をしようとした利用者Ｐは、利用者端末２０における買物アプリを起動させ、タッチパネル２０２を操作して購入しようとする商品の情報を入力する。利用者Ｐの操作に応じて、利用者端末２０は、希望商品指定部２１４において、利用者の希望商品を指定する（ステップＳ２１）。
　希望商品を指定した利用者端末２０は、続いて、利用者位置算出部２１３において、ＧＮＳＳ装置２０３により検出結果に基づいて、利用者端末２０の位置を利用者位置として取得する（ステップＳ２３）。続いて、利用者端末２０は、指定した希望商品を示す希望商品情報及び利用者位置を示す利用者位置情報に、記憶装置２２０に記憶された利用者ＩＤを付加して、情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２５）。
　情報処理装置１００においては、情報提供サービスの提供が可能なった時点では、予め利用者基本情報及び店舗基本情報が記憶装置１２０に格納された状態となっている。情報処理装置１００は、店舗端末３０により送信される在庫情報及び店舗ＩＤ情報を取得する（ステップＳ３１）。続いて、店舗端末３０は、利用者端末２０により送信される希望商品情報、利用者位置情報、及び利用者ＩＤ情報を取得する（ステップＳ３３）。
　続いて、情報処理装置１００は、推薦情報生成部１１４において、取得部１１１などにより取得した各種の情報に基づいて、利用者Ｐに推薦する推薦店舗情報を生成する（ステップＳ３５）。続いて、情報処理装置１００は、推薦情報生成部１１４において、取得した各種の情報に基づいて、利用者端末２０に送信する広告情報を生成する（ステップＳ３７）。その後、情報処理装置１００は、生成した推薦店舗情報及び広告情報を、送受信器１０１を利用して利用者端末２０に送信する（ステップＳ３９）。
　利用者端末２０を所持する利用者Ｐは、利用者端末２０が希望商品情報等を送信した後に、店舗Ｍに立ち寄り商品を購入する。商品の購入にあたって、利用者Ｐは、情報処理装置１００により送信される推薦店舗情報を参考にして商品を購入する店舗を決定する。利用者Ｐは、情報処理装置１００により送信される広告情報を参考にして購入する商品を決定する。
　利用者Ｐが商品を購入した後、利用者端末２０は、利用者Ｐが購入した商品の情報に基づいて購入情報を生成して情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２７）。購入情報を受信した情報処理装置１００は、広告効果測定部１１６において、購入情報に基づいて、広告効果を測定する（ステップＳ４１）。
　情報処理装置１００は、推薦店舗情報及び広告情報を生成する処理、広告効果を測定する処理を実行する。以下、情報処理装置１００における処理について説明する。まず、情報処理装置１００において、推薦店舗情報を生成するための処理について説明する。図１４は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１４では、推薦店舗情報を生成するための処理を示す。情報処理装置１００は、取得部１１１において、利用者端末２０により送信される希望商品情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。
　希望商品情報を取得していないと判定した場合、取得部１１１は、希望商品情報を取得するまでステップＳ１０１の処理を繰り返す。取得部１１１が希望商品情報を取得したと判定した場合、推薦情報生成部１１４は、店舗情報ＤＢ１２２を参照して、利用者Ｐの希望商品の在庫がある店舗Ｍを抽出し、抽出した店舗Ｍの中から決定した利用者に推薦する店舗に関する推薦店舗情報を生成する（ステップＳ１０３）。
　続いて、推薦情報生成部１１４は、生成した推薦店舗情報を利用者端末２０に送信し（ステップＳ１０５）、情報処理装置１００は、図１４に示す処理を終了する。推薦情報生成部１１４は、例えば、推薦店舗情報として、第１推薦店舗情報から第６推薦店舗情報を生成する。以下、第１推薦店舗情報から第６推薦店舗情報のそれぞれを生成する処理について説明する。
　まず、第１推薦店舗情報を生成する処理について説明する。図１５は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示すフローチャートでは、第１推薦店舗情報を生成する処理を示す。第１推薦店舗情報を生成するにあたり、取得部１１１は、利用者Ｐの利用者位置情報及び複数の店舗Ｍの店舗位置情報を取得する（ステップＳ１１１）。利用者位置情報は、利用者端末２０により送信されたときの利用者の位置を示す情報であり、時刻に応じて変動する。店舗位置情報は、予め店舗情報ＤＢ１２２に記憶されており、時刻によらず一定である。
　続いて、取得部１１１は、利用者位置情報が示す利用者Ｐの位置と、複数の店舗位置情報が示す店舗Ｍの位置に基づいて、利用者Ｐと複数の店舗Ｍのそれぞれの距離を算出して取得する（ステップＳ１１３）。利用者Ｐと店舗Ｍとの距離を直線で結んだ距離としてもよいし、地図情報などを利用して利用者Ｐから店舗Ｍまでの経路、例えば最短経路を生成し、生成した経路の距離としてもよい。この場合、情報処理装置１００は、地図情報や経路を生成する経路生成部を備える。取得部１１１は、情報処理装置１００とは別に設けられた経路生成装置により生成された経路の情報を取得してもよい。
　続いて、推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍに対して、取得部１１１により取得された距離が近いほど、高い推薦順位を付与し（ステップＳ１１５）、情報処理装置１００は、図１５に示す処理を終了する。推薦情報生成部１１４は、このようにして、複数の店舗Ｍに対して推薦順位を付与した第１推薦店舗情報を生成する。
　次に、第２推薦店舗情報を生成する処理について説明する。図１６は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すフローチャートでは、第２推薦店舗情報を生成する処理を示す。第２推薦店舗情報を生成するにあたり、取得部１１１は、利用者Ｐの利用者位置情報を取得する（ステップＳ１２１）。続いて、取得部１１１は、利用者情報ＤＢ１２１に記憶された主要移動手段に基づいて、利用者Ｐの移動手段を取得する（ステップＳ１２３）。
　取得部１１１は、他の態様で利用者Ｐの移動手段を取得してもよい。例えば、利用者端末２０の買物アプリにおいて、利用者Ｐの移動手段の入力を受け付け、入力された情報に基づいて移動手段を判定して取得してもよい。あるいは、利用者Ｐの位置情報の時間変化に基づいて、移動手段を判定して取得してもよい。
　例えば、比較的安定して高速で移動している場合には、移動手段は自転車であり、さらに高速で移動している場合には、移動手段は車両であり、低速で移動している場合には移動手段は徒歩であるなどと判定してもよい。また、低速で移動した後、所定の位置（駅など）から一定時間高速で移動する場合には、移動手段は徒歩と鉄道であるなどと判定してもよい。
　続いて、取得部１１１は、利用者Ｐの移動手段は車両であるか否かを判定する（ステップＳ１２５）。利用者Ｐの移動手段が車両であると判定した場合には、店舗情報ＤＢ１２２を参照し、駐車場のない店舗Ｍを推薦の対象から排除する（ステップＳ１２７）。利用者Ｐの移動手段が車両でないと判定した場合には、処理をステップＳ１２９に進める。
　続いて、移動コスト算出部１１２は、記憶装置１２０に記憶された利用者情報ＤＢ１２１、店舗情報ＤＢ１２２、交通費情報、及び燃費情報の移動者を参照し、複数の店舗Ｍまで利用者Ｐが移動する際のそれぞれの移動費用及び移動時間を算出する。移動コスト算出部１１２は、算出した利用者Ｐの移動費用及び移動時間に基づいて、利用者Ｐが複数の店舗Ｍに移動するまでのそれぞれの移動コストを算出する（ステップＳ１２９）。
　推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍに対して、移動コスト算出部１１２により算出された移動コストが低いほど、高い推薦順位を付与し（ステップＳ１３１）、情報処理装置１００は、図１６に示す処理を終了する。推薦情報生成部１１４は、このようにして、複数の店舗Ｍに対して推薦順位を付与した第２推薦店舗情報を生成する。
　次に、第３推薦店舗情報及び第４推薦店舗情報を生成する処理について説明する。図１７は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示すフローチャートでは、第３推薦店舗情報及び第４推薦店舗情報を生成する処理を示す。
　第３推薦店舗情報及び第４推薦店舗情報を生成するにあたり、取得部１１１は、複数の店舗Ｍにおけるそれぞれの在庫情報を取得する（ステップＳ１４１）。続いて、推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍにおける在庫情報に含まれる利用者Ｐの希望商品の在庫の数量及び価格を比較する（ステップＳ１４３）。
　続いて、推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍに対して、利用者Ｐの希望商品の価格が安いほど、高い推薦順位を付与して第３店舗推薦情報を生成する（ステップＳ１４５）。続いて、推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍに対して、利用者Ｐの希望商品の在庫数量が多いほど、高い推薦順位を付与して第４店舗推薦情報を生成し（ステップＳ１４７）、情報処理装置１００は、図１７に示す処理を終了する。このようにして、推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍに対して推薦順位を付与した第３推薦店舗情報及び第４推薦店舗情報を生成する。
　次に、第５推薦店舗情報及び第６推薦店舗情報を生成する処理について説明する。図１８は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１８に示すフローチャートでは、第５推薦店舗情報を生成する処理を示す。情報処理装置１００は、例えば、第１推薦店舗情報から第４推薦店舗情報を生成した後に、第１推薦店舗情報から第４推薦店舗情報を更新する形で第５推薦店舗情報及び第６推薦店舗情報を生成する。
　推薦情報生成部１１４により第１推薦店舗情報から第４推薦店舗情報が生成された後、取得部１１１は、複数の店舗Ｍにおけるそれぞれの店舗ＩＤを取得する（ステップＳ１５１）。続いて、取得部１１１は、店舗優先順位情報１２４を参照して複数の店舗Ｍにおける商品ごとの優先順位を取得する（ステップＳ１５３）。さらに、取得部１１１は、クーポン情報１２３を参照し、複数の店舗Ｍにおける商品ごとのクーポンの利用の可否を判定する（ステップＳ１５５）。
　続いて、推薦情報生成部１１４は、クーポンが利用可能である店舗の推薦順位を高くするように第１推薦店舗情報から第４推薦店舗情報の推薦順位を更新する。推薦情報生成部１１４は、このようにしてクーポンが利用可能な店舗Ｍの推薦順位を高く更新した第５店舗推薦情報を生成する（ステップＳ１５７）。
　さらに、推薦情報生成部１１４は、取得した優先順位に基づいて、優先順位が高いほど推薦順位を高くするように第１推薦店舗情報から第４推薦店舗情報の推薦順位を更新し店舗優先順位が高い店舗Ｍの推薦順位を高く更新した第６店舗推薦情報を生成し（ステップＳ１５９）、情報処理装置１００は、図１８に示す処理を終了する。このようにして、推薦情報生成部１１４は、複数の店舗Ｍに対して推薦順位を付与した第５推薦店舗情報及び第６推薦店舗情報を生成する。
　情報処理装置１００は、このようにして生成した推薦店舗情報を利用者端末２０に送信する。利用者端末２０の表示制御部２１５は、送信された推薦店舗情報をタッチパネル２０２に表示させる。表示制御部２１５は、推薦店舗情報をタッチパネル２０２に表示させることにより、情報処理装置１００により提供された推薦店舗情報を含む店舗情報を利用者に提示する。表示制御部２１５は、提示部の一例である。
　図１９は、利用者端末２０の表示態様の一例を示す図である。図１９に示すように、利用者端末２０には、例えば、推薦店舗情報が表示される。例えば、利用者端末２０には「距離」「コスト」「価格」「在庫」「クーポン」の各項目に応じた推薦店舗が示される推薦店舗情報が表示される。利用者Ｐは、「近い」「移動が楽」「お得」「在庫豊富」「クーポン」と表示されたタブのいずれかを指定した操作をすることにより、買物に推薦される推薦店舗の情報が表示される。
　図１９に示す例では、第１推薦店舗情報または第１推薦店舗情報から更新された第５推薦店舗情報が表示される。ここでの推薦順位は、「Ａ店」「Ｂ店」「Ｃ点」「Ｄ点」の順とされている。第１推薦店舗情報から第５推薦店舗情報は、利用者Ｐが好み応じてタブを選択することにより、表示可能とされている。
　このため、利用者Ｐは、自らが必要とする内容に即した推薦順位の推薦店舗情報を得ることができる。例えば、移動距離や在庫量などの情報によらず、価格の安い商品を購入したい場合には、「お得」のタブを選択して操作することで、価格が安い推薦順位が高い第３推薦店舗情報を利用者端末２０に表示させることができる。
　続いて、情報処理装置１００において、広告情報を生成するための処理について説明する。図２０は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図２０では、広告情報を生成するための処理を示す。広告情報を生成する情報処理装置１００は、取得部１１１において、利用者Ｐが買い物をするか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
　利用者Ｐが買い物をするか否かの判定は、例えば、利用者端末２０により送信された希望商品情報を取得したか否かにより実行され、例えば、利用者端末２０により送信された希望商品情報を取得した場合に、利用者Ｐが買物をする判定される。あるいは、買物日時となったか否かにより判定され、例えば、買物日時を月曜日の１３時とするなど、曜日と時間を指定してもよい。買物日時は、利用者Ｐの購入履歴情報を機械学習して得られる学習済モデルを利用してもよい。
　利用者Ｐが買い物をしないと判定した場合、取得部１１１は、利用者Ｐが買い物すると判定までステップＳ２０３の処理を繰り返す。利用者Ｐが買い物をすると判定した場合、広告情報生成部１１５は、広告情報生成処理を実行する（ステップＳ２０３）。ここで、広告情報生成処理について説明する。
　図２１は、第１の実施形態の情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図２１では、広告情報を生成するための処理を示す。広告情報を生成するにあたり、取得部１１１は、記憶装置１２０に記憶された利用者情報ＤＢ１２１に含まれる購入履歴情報を取得する（ステップＳ２１１）。続いて、希望商品予測部１１３は、取得部１１１により取得された購入履歴情報に基づいて、利用者Ｐが購入を希望する希望商品を予測する（ステップＳ２１３）。
　希望商品予測部１１３は、希望商品を予測するにあたり、例えば、利用者Ｐの購入履歴情報を機械学習して得られる学習済モデルを利用する。この学習済モデルは、例えば、購入履歴情報に含まれる購入日時（曜日、季節などの情報を含む）及び店舗ＩＤに含まれる店舗ＩＤ、購入した商品の数量や価格等を入力データとし、購入商品を出力データとするモデルであり、例えば記憶装置１２０に格納されている。
　希望商品予測部１１３は、記憶装置１２０に格納された学習済モデルを読み出し、希望商品を購入する日時等の入力データを入力することにより、希望商品を予測する。希望商品予測部１１３は、他の態様により希望商品を予測してもよい。希望商品予測部１１３は、例えば、利用者情報ＤＢ１２１に含まれる購入履歴によらず、時刻や季節といった情報から希望商品を予測してもよいし、利用者Ｐを含む複数の利用者の購入履歴に基づいて、希望商品を予測してもよい。
　続いて、広告情報生成部１１５は、希望商品予測部１１３により予測された希望商品に基づいて、広告商品の候補となる広告商品候補として選定する（ステップＳ２１５）。広告情報生成部１１５は、ここでは、希望商品予測部１１３により予測された希望商品をそのまま広告商品候補として選定する。広告商品は、広告の対象（広告情報の対象となる商品である。
　続いて、広告情報生成部１１５は、影響因子情報を取得する（ステップＳ２１７）。ここでは、影響因子情報として予測影響因子情報を利用する。影響因子情報は、例えば、予測影響因子情報と同様にして取得してよい。影響因子情報は、予測影響因子情報と重複する情報について、省略してもよい。
　続いて、広告情報生成部１１５は、選定した広告商品候補及び生成した予測因子情報に基づいて広告商品を設定する（ステップＳ２１９）。広告商品は、例えば、広告商品候補の一部でもよいし全部でもよい。広告商品は、例えば、広告商品候補の中から利用者の属性や時刻、天候等の影響因子情報に合わせて選択された商品でもよい。
　例えば、時刻が昼食前の時刻であれば、昼食用の食材を広告商品として設定してもよいし、天候が雨天であれば、雨具などの商品を広告商品として設定してもよい。そして、広告情報生成部１１５は、設定した広告商品に基づく広告情報を生成し（ステップＳ２２１）、情報処理装置１００は、図２１に示す処理を終了する。
　図２０のフローチャートに戻り、広告情報生成部１１５は、生成した広告情報を利用者端末２０に送信する（ステップＳ２０５）。続いて、取得部１１１は、広告情報を送信した利用者端末２０により送信される購入情報を送受信器１０１が受信したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。購入情報を送受信器１０１が受信していないと判定した場合、情報処理装置１００は、図２０に示す処理を終了する。
　購入情報を送受信器１０１が受信したと判定した場合、広告効果測定部１１６は、広告効果を測定する（ステップＳ２０９）。広告効果測定部１１６は、例えば、利用者端末２０に送信した広告情報と利用者端末２０により送信された購入情報を比較し、広告情報に含まれる商品を利用者Ｐが購入したか否か、あるいは、購入した商品の数等により、広告効果を測定する。こうして、情報処理装置１００は、図２０に示す処理を終了する。
　第１の実施形態の情報処理装置１００は、利用者Ｐの位置を示す利用者位置情報及び店舗Ｍの情報に基づいて、推薦店舗情報を生成して利用者Ｐに提供する。このため、利用者に提供される情報は利用者に関係するものとなることが多くなる。特に、利用者Ｐの位置を利用するので、利用者Ｐがこれから利用しようとする（買い物に行こうとする）店舗Ｍの決定などに好適に利用することができる。したがって、利用者Ｐに有益な情報を提供することができる。
　また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、複数の店舗Ｍに推薦順位を付して推薦店舗情報を生成して利用者Ｐに提供する。このため、利用者Ｐは、自らの都合のよい店舗Ｍを選択して買い物に行くことができる。また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、第１推薦店舗情報から第６推薦店舗情報を生成し、利用者Ｐに提供している。このため、利用者Ｐは、自らの好みに応じて、近い店舗Ｍを利用したり、商品の価格が安い店舗を利用したりすることができる。
　このうちの第６推薦店舗情報では、店舗優先順位情報に基づいて生成されている。第６推薦店舗情報では、店舗優先順位の高さに関する情報を含めることなく、推薦店舗情報を利用者Ｐに提供する。このため、店舗優先順位の高い店舗を優先的に利用者Ｐに気づかれにくくしながら推薦できるので、情報提供サービスを利用する店舗の拡大を図りやすくすることができる。
　また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、利用者Ｐとの距離が近い店舗Ｍであるほど、あるいは、移動コストが低いほど、高い推薦順位を店舗Ｍに付与する。このため、利用者Ｐが利用しやすい店舗Ｍを推薦する推薦情報を利用者に提供することができる。第１の実施形態の情報処理装置１００は、移動費用及び移動時間に基づいて移動コストを算出するので、移動コストを精度よく算出することができる。
　また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、利用者Ｐが購入する商品を予測して広告を生成する。このため、利用者Ｐが興味を持ちそうな商品に関する広告を提供しやすくすることができる。また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、影響因子情報に基づいて、広告商品を予測する。このため、利用者Ｐの興味に即した商品の広告を提供しやすくすることができる。
　また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、予め設定された商品優先順位に基づいて広告情報を生成する。このため、店舗Ｍが販売したい商品の広告を利用者に提供することができる。したがって、利用者Ｐに有益な広告が提供されるので、不要な広告による利用者Ｐのわずらわしさを軽減することができる。
　また、第１の実施形態の情報処理装置１００は、広告情報を送信した利用者端末２０により送信される購入情報に基づいて、利用者Ｐに提供した広告情報を参考にして利用者Ｐが商品を購入したかなどの広告効果を測定している。このため、広告による効果の測定も行うことができる。
　また、店舗情報を利用者Ｐに提供することにより、利用者Ｐの利便性を図ることができる。したがって、店舗Ｍは、顧客満足度を高める商品を提供することができるので、継続した店舗Ｍの利用を顧客に促すことができる。なお、上記の実施形態では、利用者ＩＤを有する顧客について推薦情報を提供するが、利用者ＩＤのない者に対して推薦情報を提供してもよい。利用者ＩＤのない者に対して推薦情報を提供することにより、利用者ＩＤのない者が新規顧客となることがあるので、店舗Ｍが新規顧客を獲得するための補助をすることができる。
　（第２の実施形態）
　次に、第２の実施形態について説明する。以下の説明において、第１実施形態と共通する部材や機能については、図面において同一の符号を付して、その説明を省略することがある。図２２は、第２の実施形態の情報処理装置１００の機能的な構成を含む一例を示す図である。
　第２の実施形態の情報処理装置１００は、図７に示す情報処理装置１００が備える機能のほか、推薦経路生成部１１７を備える点で第１の実施形態の情報処理装置１００と異なる。さらに、情報処理装置１００は、記憶装置１２０が地図情報１２６を備える点で第１の実施形態の情報処理装置１００と異なる。
　記憶装置１２０に記憶される地図情報１２６には、店舗Ｍの位置などの情報が含まれる。地図情報１２６は、記憶装置１２０に記憶される態様に代えてまたは加えて、図示しない地図情報提供サービスにより提供されてもよい。第２の実施形態の情報処理装置１００において、希望商品予測部１１３は、利用者Ｐが購入する希望商品を単数または複数予測する。希望商品の予測は、第１の実施形態と同様に実行可能である。
　推薦経路生成部１１７は、希望商品予測部１１３が複数種類の希望商品を予測した場合に、複数種類の希望商品の購入先となる店舗Ｍを単数とするか複数とするかについて算出する。推薦経路生成部１１７は、購入先となる店舗Ｍを複数とすると算出した場合に、記憶装置１２０に記憶された地図情報等を参照して、複数の店舗Ｍを通る経路を生成する。推薦経路生成部１１７は、生成した経路を利用者Ｐに推薦する経路の情報である推薦経路情報として利用者端末２０に送信する。
　推薦経路生成部１１７は、例えば、購入先となる店舗Ｍを回る経路を、例えば、利用者Ｐの位置から近い順に並べて生成する。推薦経路生成部１１７は、他の手順で推薦経路情報を生成してもよい。例えば、生鮮食品や冷凍食品などの商品を購入する店舗Ｍは、経路の後方となるように、商品の特性に応じて経路を生成してもよい。
　第２の実施形態の情報処理装置１００は、上記第１の実施形態の情報処理装置１００と同様の作用効果を奏する。また、第２の実施形態の情報処理装置１００は、複数の商品を購入しようとする利用者Ｐに対して複数の店舗Ｍを推薦できるとともに、これらの店舗Ｍを訪れるための適切な経路を提供することができる。したがって、利用者Ｐに有益な情報生成して提供することができる。
　上記の実施形態では、利用者位置は、利用者端末２０に設けられた位置検出器２６により検出されるが、利用者位置は他の態様で検出されてもよい。利用者位置は、例えば、市中に設けられた撮像装置により撮像された画像に利用者が写っている場合に、その画像に基づいて利用者の位置を検出してもよい。
　実施形態の情報処理システムは、利用者の位置を取得する利用者位置取得部と、前記利用者の購入希望商品の情報を取得する希望商品情報取得部と、前記購入希望商品を販売中である対象店舗の情報を取得する店舗情報取得部と、前記利用者の位置及び前記対象店舗の情報に基づいて、前記対象店舗の推薦情報である推薦店舗情報を生成する推薦情報生成部と、を備えることにより、利用者に有益な情報を生成できる。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１…情報処理システム、１１，２１，３１…プロセッサ、１２，２２，３２…主記憶装置、１３，２３，３３…通信インターフェース、１４，２４，３４…補助記憶装置、１５，２５，３５…入出力装置、１６，２７，３６…バス、２０…利用者端末、２６…位置検出器、３０…店舗端末、１００…情報処理装置、１０１，２０１，３０１…送受信器、１０２，３０２…入力装置、１０３…ディスプレイ、１１０，２１０，３１０…処理装置、１１１…取得部、１１２…移動コスト算出部、１１３…希望商品予測部、１１４…推薦情報生成部、１１５…広告情報生成部、１１６…広告効果測定部、１１７…推薦経路生成部、１２０…記憶装置、１２１…利用者情報ＤＢ、１２２…店舗情報ＤＢ、１２３…クーポン情報、１２４…店舗優先順位情報、１２５…広告優先順位情報、１２６…地図情報、２０２…タッチパネル、２０３…ＧＮＳＳ装置、２１１，３１１…送受信部、２１２…登録処理部、２１３…利用者位置算出部、２１４…希望商品指定部、２１５…表示制御部、２２０…記憶装置、２２１…利用者ＩＤ、３１２…店舗基本情報指定部、３１３…在庫情報生成部、３１４…広告優先順位指定部、３１５…価格設定部、３１６…データ収集部、３２０…記憶装置、３２１…在庫情報、３２２…店舗ＩＤ

Claims (27)

  1. 　利用者の位置を取得する利用者位置取得部と、
    　前記利用者の購入希望商品の情報を取得する希望商品情報取得部と、
    　前記購入希望商品を販売中である対象店舗の情報を取得する店舗情報取得部と、
    　前記利用者の位置及び前記対象店舗の情報に基づいて、前記対象店舗の推薦情報である推薦店舗情報を生成する推薦情報生成部と、を備える、
    　情報処理装置。
  2. 　前記店舗情報取得部は、複数の対象店舗の情報を取得し、
    　前記推薦情報生成部は、複数の前記対象店舗に順位を付与した推薦店舗情報を生成する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記利用者の位置と複数の前記対象店舗との距離をそれぞれ取得する距離情報取得部を更に備え、
    　前記推薦情報生成部は、取得した距離に基づいて、前記対象店舗に順位を付与する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記推薦情報生成部は、前記距離情報取得部により取得された距離が近いほど、高い順位を前記対象店舗に付与する、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記利用者の位置と複数の前記対象店舗との距離をそれぞれ取得する距離情報取得部と、
    　移動中の前記利用者の移動手段の情報を取得する移動手段情報取得部と、
    　前記利用者の位置と複数の前記対象店舗との距離及び前記移動手段に基づいて、利用者が複数の前記対象店舗に到達するまでの移動コストを算出する移動コスト算出部と、を更に備え、
    　前記推薦情報生成部は、前記移動コストに基づいて、前記対象店舗に順位を付与する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  6. 　前記推薦情報生成部は、前記移動コスト算出部により算出された移動コストが低いほど、高い順位を前記対象店舗に付与する、
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記移動コストは、移動にかかる費用または時間のうち少なくともいずれか一方を含む、
    　請求項５または６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記推薦情報生成部は、複数の前記対象店舗に対して予め設定された優先順位に更に基づいて、前記推薦店舗情報を生成する、
    　請求項２から７のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記購入希望商品を予測する希望商品予測部を更に備え、
    　前記希望商品情報取得部は、前記希望商品予測部により予測された前記購入希望商品の情報を取得する、
    　請求項１から８のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　前記利用者の購入履歴情報を取得する購入履歴情報取得部を更に備え、
    　前記希望商品予測部は、前記購入履歴情報に基づいて、前記購入希望商品を予測する、
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記希望商品予測部により予測された前記購入希望商品の情報に基づいて、前記購入希望商品に応じた広告情報を生成する広告情報生成部を更に備える、
    　請求項９または１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記広告情報生成部は、複数の前記対象店舗ごとに前記広告情報を生成する、
    　請求項１１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記広告情報の生成に影響を与える影響因子情報を取得する影響因子情報取得部を更に備え、
    　前記広告情報生成部は、前記影響因子情報に基づいて、前記広告情報の対象となる商品を予測する、
    　請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記影響因子情報は、前記利用者の属性情報、時刻情報、天候情報、または前記利用者の移動手段情報のうち少なくともいずれか１つを含む、
    　請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記広告情報生成部は、複数の前記対象店舗ごとの前記購入希望商品に対して予め設定された優先順位に更に基づいて、前記広告情報を生成する、
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 　前記希望商品情報取得部は、前記利用者が指定する購入希望商品の情報を取得する、
    　請求項１から８のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
  17. 　複数の前記購入希望商品の価格または在庫のうち少なくともいずれか一方に関する価格在庫情報を取得する価格在庫情報取得部を更に備え、
    　前記推薦情報生成部は、前記価格在庫情報に更に基づいて、前記推薦店舗情報を生成する、
    　請求項２から１６のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
  18. 　前記推薦情報生成部は、前記購入希望商品の在庫が多い前記対象店舗であるほど、高い順位を付与する、
    　請求項１７に記載の情報処理装置。
  19. 　前記希望商品情報取得部は、複数種類の前記購入希望商品の情報を取得し、
    　前記推薦情報生成部は、複数種類の前記購入希望商品ごとに、前記推薦店舗情報を生成する、
    　請求項２から１８のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
  20. 　前記推薦情報生成部は、前記利用者が複数の前記対象店舗を移動するときの移動コストに更に基づいて、前記推薦店舗情報を生成する、
    　請求項１９に記載の情報処理装置。
  21. 　前記推薦情報生成部は、複数の前記推薦店舗情報を生成する際に、前記複数の対象店舗を通る経路として利用者に推薦する経路の情報である推薦経路情報を更に生成する、
    　請求項１９または２０に記載の情報処理装置。
  22. 　前記対象店舗で利用可能なクーポンに関するクーポン情報を取得するクーポン情報取得部を更に備え、
    　前記推薦情報生成部は、前記クーポン情報に更に基づいて、前記推薦店舗情報を生成する、
    　請求項１９から２１のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
  23. 　前記推薦情報生成部は、前記クーポンの利用が可能である前記対象店舗に、前記クーポンの利用が不可能である前記対象店舗よりも高い順位を付与する、
    　請求項２２に記載の情報処理装置。
  24. 　前記推薦情報生成部は、前記クーポンの利用可能期限が遅い前記対象店舗であるほど、高い順位を付与する、
    　請求項２２に記載の情報処理装置。
  25. 　請求項１から２４のうちいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    　前記利用者が所持する利用者端末と、を備え、
    　前記情報処理装置は、前記推薦情報を前記利用者端末に提供する提供部を備え、
    　前記利用者端末は、前記情報処理装置により提供された前記推薦情報を前記利用者に提示する提示部を備える、
    　情報処理システム。
  26. 　情報処理装置のコンピュータが、
    　利用者の位置を取得し、
    　前記利用者の購入希望商品の情報を取得し、
    　前記購入希望商品を販売中である対象店舗の情報を取得し、
    　前記利用者の位置及び前記対象店舗の情報に基づいて、前記対象店舗の推薦情報である推薦店舗情報を生成する、
    　情報処理方法。
  27. 　情報処理装置のコンピュータに、
    　利用者の位置を取得させ、
    　前記利用者の購入希望商品の情報を取得させ、
    　前記購入希望商品を販売中である対象店舗の情報を取得させ、
    　前記利用者の位置及び前記対象店舗の情報に基づいて、前記対象店舗の推薦情報である推薦店舗情報を生成させる、
    　プログラム。
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