WO2024105716A1 - 商品管理装置、商品管理方法、および記録媒体 - Google Patents

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WO2024105716A1
WO2024105716A1 PCT/JP2022/042167 JP2022042167W WO2024105716A1 WO 2024105716 A1 WO2024105716 A1 WO 2024105716A1 JP 2022042167 W JP2022042167 W JP 2022042167W WO 2024105716 A1 WO2024105716 A1 WO 2024105716A1
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individual
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products
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PCT/JP2022/042167
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English (en)
French (fr)
Inventor
寧 李
孝 立河
Original Assignee
日本電気株式会社
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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
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • This disclosure relates to technology for managing individual products.
  • Patent document 1 describes a technology that determines discount information based on the condition of the product and its sales deadline.
  • One example of the objective of this disclosure is to provide technology that allows multiple identical products to be managed according to their individual differences.
  • the product management device includes an acquisition means for acquiring sensor information including a plurality of identical products displayed, a state estimation means for estimating an individual state of each of the plurality of identical products displayed based on the sensor information, an extraction means for extracting, as a specific product, an individual product having a relatively different individual state from the plurality of identical products based on the individual state of each of the plurality of identical products, and an output means for outputting specific product information regarding the specific product.
  • a computer acquires sensor information including a plurality of identical products displayed, estimates the individual state of each of the plurality of identical products displayed based on the sensor information, extracts individual products with relatively different individual states from the plurality of identical products as specific products based on the individual states of each of the plurality of identical products, and outputs specific product information regarding the specific products.
  • a recording medium stores a program that causes a computer to execute a process of acquiring sensor information including a plurality of identical products displayed, estimating an individual state of each of the plurality of identical products displayed based on the sensor information, extracting individual products with relatively different individual states from the plurality of identical products as specific products based on the individual states of each of the plurality of identical products, and outputting specific product information regarding the specific products.
  • One example of the benefits of this disclosure is the ability to manage multiple identical products according to their individual differences.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a product management device in a first embodiment. 4 is a flowchart showing an operation of the product management device in the first embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a product management device in a second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of price information in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an output in the second embodiment.
  • 10 is a flowchart showing an operation of a product management device in a second embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a product management device in a first modified example.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a product management device in a second modified example.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of output in Modification 2.
  • FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration in which a product management device according to the present disclosure is realized by a computer device and its peripheral devices.
  • each product management device may be realized by a terminal device used by a customer or a store clerk in a store, a combination of a terminal device and a server connected to the terminal device via a network, or a server.
  • the user who uses the terminal device may be, for example, a store clerk or a customer.
  • each product management device manages products displayed on shelves or in boxes in the sales floor of a store, products kept as inventory in the back yard of a store, or products displayed in a market where purchasing is performed. These products are called displayed products.
  • the processing related to products displayed on shelves in the sales floor of a store is mainly described, but the description of each embodiment and variation may be appropriately interpreted as other displayed products.
  • multiple identical products are grouped together and displayed in one or several places. Identical products are products of the same type. Products of the same type are, for example, products with the same product identification information.
  • Product identification information is, for example, information that identifies the type of product, such as an identification number included in a barcode.
  • product management refers to management related to the sale of products, such as setting (changing) prices, deciding display locations, and managing sales.
  • product management refers to management related to the sale of products, such as setting (changing) prices, deciding display locations, and managing sales.
  • individual differences affect how easily or difficult products sell. Therefore, management according to individual differences in products is required.
  • individual differences in products that change significantly in quality over time affect customer purchasing activities and product sales activities.
  • An example of a product that changes significantly in quality over time is food.
  • electrical appliances generally change less significantly in quality over time compared to food. Therefore, in the following embodiments and variants, the management of food products, which change significantly in quality over time, will be mainly described.
  • the products to be managed are not particularly limited, and products other than food products may also be used.
  • Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of a product management device 100 according to the first embodiment.
  • the product management device 100 includes an acquisition unit 101, a state estimation unit 102, an extraction unit 103, and an output unit 104.
  • the acquisition unit 101 is an example of an acquisition means for acquiring sensor information including multiple identical products displayed.
  • the multiple identical products displayed are, for example, products displayed on shelves or in boxes in a sales area of a store, products stored as inventory in a back yard of a store, or products displayed in a market where purchases are made.
  • the sensor information including multiple identical products displayed is sensor information including some or all of the multiple identical products displayed.
  • the sensor information is two-dimensional data or three-dimensional data.
  • the sensor information may also be a combination of two-dimensional data and three-dimensional data.
  • the two-dimensional data is, for example, image data captured by a camera.
  • the three-dimensional data is, for example, data including distance acquired by a distance measuring sensor.
  • the distance measuring sensor is, for example, a TOF (Time Of Flight) distance measuring sensor, but is not limited to this.
  • TOF Time Of Flight
  • an image is mainly used as the sensor information
  • processing may be performed in the same manner as in the case of an image.
  • Images that include multiple identical items on display may include product information about the displayed items, such as bar codes or labels.
  • the acquisition unit 101 acquires sensor information including the multiple identical products displayed from a sensor.
  • the sensor is, for example, a camera that detects two-dimensional data, or a distance measurement sensor that detects three-dimensional data.
  • the acquisition unit 101 may acquire sensor information including the multiple identical products displayed from a memory unit in which the sensor information is transmitted and stored.
  • the camera may be a sensor installed in the store, or a sensor provided in a terminal device.
  • the sensor installed in the store is connected to the product management device 100 via a network, for example.
  • the acquisition unit 101 acquires sensor information in response to a user instruction.
  • the acquisition unit 101 may acquire the detected sensor information at a predetermined time interval.
  • the state estimation unit 102 is an example of a state estimation means that estimates the individual state of each of a plurality of identical products displayed based on sensor information. Below, an example will be described in which the state estimation unit 102 mainly estimates the individual state of each of a plurality of identical products displayed based on an image.
  • the individual state is, for example, at least one of the size of the individual product, the color of the individual product, whether or not the individual product has scratches, the shape of the individual product, whether or not the individual product has unevenness, the expiration date of the individual product, or the arrival date of the individual product.
  • the individual state may each include the degree of scratches on the individual product or the degree of unevenness of the individual product. Here, the degree may be, for example, size or number. Furthermore, the degree of scratches on the individual product may be poor color.
  • the state estimation unit 102 estimates the size, color, presence or absence of scratches, and shape of each individual product based on the image acquired by the acquisition unit 101. For example, the state estimation unit 102 first identifies multiple identical products that are displayed. For example, identifying multiple identical products that are displayed means identifying product identification information of multiple identical products that are displayed. Next, the state estimation unit 102 detects individual products based on the image acquired by the acquisition unit 101. Here, the detection of individual products means the image area of each individual product in the image. A publicly known image recognition technique may be used to detect individual products. For example, the state estimation unit 102 detects the outline of the individual product in the image. Then, the state estimation unit 102 estimates the individual state of each individual product based on the pixel information of each individual product. The state estimation unit 102 may estimate the individual state of each individual product by other methods.
  • the acquisition unit 101 acquires an image captured by a camera in a store.
  • the state estimation unit 102 identifies multiple identical products displayed in the image based on, for example, the position and shooting direction of the camera installed in the store. For example, identification information of the camera installed in the store, information on the camera's position and shooting direction, and identification information of the products arranged in the area captured by the camera's position and shooting direction are associated in advance and stored in a storage unit (not shown).
  • the storage unit (not shown) may be provided inside the product management device or externally connected to the product management device so as to be able to communicate with it.
  • the state estimation unit 102 may identify multiple identical products included in the image from the identification information of the camera that acquired the image by the acquisition unit 101 by referring to the storage unit. Note that if the shooting direction of the camera can be changed, the acquisition unit 101 acquires the image, the identification information of the camera that acquired the image, and the shooting direction of the camera. Note that the identification of multiple identical products displayed in the image may be performed by other methods.
  • the acquisition unit 101 may acquire the product identification information of the product included in the captured image input by the user on the terminal device at the time of shooting, in association with the image.
  • the acquisition unit 101 may acquire an image of a product specified by the user's operation of the terminal device from a camera in the store.
  • the acquisition unit 101 instructs a camera capable of capturing an image of the specified product to capture an image including multiple identical products displayed, based on the product identification information of the product specified by the user's operation of the terminal device, by referring to the storage unit. If the shooting direction of the camera can be changed, the shooting instruction includes the shooting direction.
  • the acquisition unit 101 acquires an image including multiple identical products displayed, which are products specified by the user's operation of the terminal device. Then, the state estimation unit 102 identifies multiple identical products displayed, based on the image captured by the camera in the store acquired by the acquisition unit 101, and the product specified by the user's operation of the terminal device associated with the image. Also, for example, the acquisition unit 101 acquires from the terminal device information representing a product specified by a user's operation of the terminal device, and an image including multiple identical products displayed and captured by the terminal device. The state estimation unit 102 may then identify multiple identical products displayed based on the image acquired by the acquisition unit 101, captured by the camera of the terminal device, and the product specified by the user's operation of the terminal device, associated with the image.
  • the state estimation unit 102 may identify a product by information on the characters or barcode of a price tag on a product shelf included in an image including multiple identical products displayed, or included in another image acquired in association with an image including multiple identical products displayed. For example, the state estimation unit 102 may recognize characters included in an image by character recognition. The state estimation unit 102 may identify, from among the recognized characters, the name of a product included in a product information database to which the product name and product identification information are associated, as the name of the multiple identical products displayed. Also, for example, the state estimation unit 102 may read a barcode included in the image. The state estimation unit 102 may identify a character string read from the barcode as the product identification number of the multiple identical products displayed.
  • the state estimation unit 102 In estimating individual states by the state estimation unit 102, after identifying the multiple identical products displayed in the image as described above, the state estimation unit 102 detects the image area of each individual product.
  • the state estimation unit 102 detects each of the multiple identical products on display that were identified in the above-mentioned identification process from the acquired image, for example, using deep learning or other image analysis methods. Specifically, the state estimation unit 102 detects image areas of the multiple identical products included in the acquired image. The state estimation unit 102 detects image areas of individual products for each of the multiple identical products from among the image areas of the detected multiple identical products. For example, the state estimation unit 102 may detect the outline of each individual product.
  • the state estimation unit 102 estimates the individual states of the individual products.
  • the state estimation unit 102 estimates at least one of the size, shape, and color of the individual product as the individual state from the data of the image area of the individual product.
  • the information representing the size and shape of the individual product may be information representing the outline of the individual product.
  • the information representing the color may be RGB values, brightness, saturation, etc.
  • the state estimation unit 102 estimates the product state from a portion of the image area of the individual product shown in the image.
  • the individual state may also include information indicating that the entire individual product is not shown, i.e., that the estimation of the individual state is incomplete.
  • the state estimation unit 102 may further estimate the individual state based on the information representing the outline of the individual product or the information representing the color of the individual product described above. For example, the state estimation unit 102 may estimate the presence or absence of unevenness as information representing the shape of the individual product. Since it is assumed that a shadow will be cast on a dent in a product, the state estimation unit 102 may estimate the presence or absence of unevenness of the individual product by determining that a pixel having a lower brightness than the surrounding pixels is a dent based on information representing the color of the pixels in the image area of the individual product.
  • the state estimation unit 102 may estimate the presence or absence of scratches on the individual product by determining that a pixel area having an RGB value significantly different from the surrounding pixels is a scratch based on information representing the color of the pixels in the image area of the individual product. Note that the estimation of the presence or absence of unevenness of the individual product and the estimation of the presence or absence of scratches on the individual product may be performed by the extraction unit 103 described below.
  • the state estimation unit 102 may also estimate the individual state based on the image acquired by the acquisition unit 101 using a trained model.
  • the trained model is generated in advance by executing a learning process using machine learning with training data including images of products without scratches, images of products with scratches, images of products with good color, images of products with poor color, images of products with good shape, and images of products with poor shape.
  • the state estimation unit 102 inputs the product image into the trained model.
  • the trained model outputs the individual states of the products included in the image area of the individual products, such as whether or not they have scratches, whether their color is good or bad, and whether their shape is good or bad.
  • the state estimation unit 102 then regards the output individual states as the estimation results.
  • the state estimation unit 102 may estimate the expiration date or arrival date as the individual state of the individual product based on the image acquired by the acquisition unit 101.
  • the state estimation unit 102 may estimate the expiration date or arrival date of the individual product, for example, by recognizing characters printed on the label of the individual product included in the image.
  • the state estimation unit 102 may read a two-dimensional code printed on the label of the individual product included in the image, and acquire the expiration date or arrival date of the individual product associated with the two-dimensional code.
  • the state estimation unit 102 may also add environmental information regarding the environment in which the product is displayed to the individual state.
  • the environmental information regarding the environment in which the product is displayed is, for example, the temperature or humidity received from a sensor not shown.
  • the environmental information may also include the presence or absence of sunlight. This environmental information changes depending on the location in which the product is displayed. In general, the same product may be displayed in different environments.
  • the locations in which the product is displayed may be, for example, products displayed indoors, products displayed outdoors, or products displayed in a refrigerator.
  • the state estimation unit 102 identifies the display location of the individual products. That is, the state estimation unit 102 may identify the location where an image including multiple identical products displayed was taken. If the camera from which the acquisition unit 101 acquires an image is a camera installed in a store, the state estimation unit 102 may identify the display location of the products included in the acquired image from information indicating the camera position and shooting direction of the acquired image based on pre-stored information on the position and shooting direction of the camera installed in the store and information on the location where the image is captured at that camera position and shooting direction. Furthermore, for example, the state estimation unit 102 may identify the display location based on the image and information on the shooting location input by the user at the time of shooting, acquired by the acquisition unit 101.
  • the state estimation unit 102 may estimate the individual state based on three-dimensional data including a plurality of individual items displayed.
  • the state estimation unit 102 may estimate the individual state based on an image including a plurality of individual items displayed and three-dimensional data including a plurality of individual items displayed.
  • the state estimation unit 102 estimates the individual state using three-dimensional data, it becomes possible to more accurately estimate the size, volume, and dents of the individual items, among the individual states.
  • the extraction unit 103 is an example of an extraction means for extracting individual products with relatively different individual states from a plurality of identical products as specific products based on the individual states of the individual products.
  • a specific product is an individual product with a relatively different individual state among a plurality of identical products.
  • a product with a relatively different individual state may be a product with a poor individual state among a plurality of identical products, or a product with a good individual state.
  • the product management device 100 manages products for specific products and individual products other than the specific products. For example, the extraction unit 103 compares the individual states of the plurality of identical products to extract an individual product with a relatively poor individual state as a specific product from a plurality of identical products.
  • the extraction unit 103 may also compare the individual states of the plurality of identical products to extract an individual product with a good individual state as a specific product.
  • the extraction unit 103 can extract specific products with relatively different individual states based on the individual states of the plurality of identical products, taking into account the overall state of the plurality of identical products that changes depending on the time of year, timing, etc.
  • the extraction unit 103 extracts specific products whose individual conditions differ relatively, making it possible to appropriately manage individual products according to the overall condition and individual differences of multiple identical products that change depending on the time of year, timing, etc.
  • the extraction unit 103 may extract a specific product by comparing a criterion based on the individual state of the individual product with the individual state of the individual product.
  • the criterion based on the individual state of the individual product is a criterion calculated based on the overall individual state of each of the individual products, which are multiple identical products displayed in the image.
  • the criterion based on the individual state of the individual product is a criterion relative to each of the individual products, which are multiple identical products displayed in the image. For example, it is the average value of the individual states of the individual products in the multiple identical products displayed.
  • the relative criterion may be calculated by the state estimation unit 102 or the extraction unit 103.
  • the extraction unit 103 extracts a specific product that is likely to sell well by comparing the criterion with the individual state of each individual product.
  • a specific product that is likely to sell well is a product that is an appropriate size, a large product, a product without scratches, a product with a good color, or a product with a good shape.
  • a product that is appropriate size is a product whose size is within a predetermined range.
  • the extraction unit 103 may extract a specific product that is unlikely to sell well based on the criterion. For example, certain products that are unlikely to sell are products that are the wrong size, small, scratched, have the wrong color, or are misshapen.
  • the criteria may be a reference value or a range of reference values for each individual state of the same product.
  • the criteria may be a reference value or a range of reference values representing the size, shape, or color of an individual product.
  • the extraction unit 103 may use absolute criteria in addition to relative criteria to extract a specific product.
  • the absolute criteria is a preset absolute criteria.
  • the absolute criteria is, for example, a preset range of pixel values that indicate the appropriate color of a banana.
  • the individual state estimated by the state estimation unit 102 is binary identification information indicating whether the size is appropriate or not, whether the size is large or small, whether the color is good or bad, or whether the shape is good or bad, or binary identification information indicating the presence or absence of scratches or the presence or absence of unevenness, no criteria are required.
  • the binary identification information may be, for example, the presence or absence of a flag.
  • the extraction unit 103 may extract individual products that are in an inappropriate size, poor color, poor shape, or have scratches or unevenness as specific products based on information indicating the inappropriate size, poor color, poor shape, or the presence of scratches or unevenness.
  • the extraction unit 103 compares each value or level with a criterion for determining that the individual product is a specific product in a predetermined state, and extracts the specific product.
  • the output unit 104 is an example of an output means that outputs specific product information related to a specific product.
  • the output unit 104 also outputs the specific product information to a store clerk or customer who is the user.
  • the output unit 104 outputs the specific product information to a display unit of a terminal device used by a customer or store clerk in the store.
  • the output unit 104 may output, as specific product information, information indicating that there are specific products with relatively different individual states. Alternatively, the output unit 104 may output, as specific product information, information that allows the specific product to be identified and the individual state of the specific product.
  • the information that allows the specific product to be identified may be, for example, an image in which a symbol indicating the specific product is superimposed on an image including multiple identical products.
  • the information that allows the specific product to be identified may be, for example, an image in which the specific product is circled in an image including multiple identical products.
  • the output unit 104 may output information that allows the specific product to be identified and information regarding the management of the specific product.
  • the output unit 104 may output, as specific product information, information that allows the specific product to be identified and a price set for the specific product to a customer. Also, for example, the output unit 104 may output, as specific product information, information that allows the specific product to be identified and an appropriate display location for the specific product to a store clerk. Examples of output by the output unit 104 are not limited to these.
  • the output unit 104 may project the specific product information onto the display location of the product, which is within the range of the image capture.
  • the output unit 104 outputs the specific product information to a projector capable of projecting an image onto the display location of the product, which is within the range of the image capture.
  • the output unit 104 may superimpose the specific product information onto an image of the specific product on display.
  • the specific product information output by the output unit 104 may include identification information of the specific product.
  • the identification information of the specific product may be information that allows the specific product to be identified from identical products.
  • the identification information of the specific product may be, for example, an identification number.
  • the identification information of the specific product may also be an image of the specific product. In this case, it is preferable that the image of the specific product includes external features of the specific product.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an overview of the operation of the product management device 100 in the first embodiment. Note that the processing according to this flowchart may be executed based on program control by a processor.
  • the acquisition unit 101 acquires sensor information including multiple identical products displayed (step S101).
  • the state estimation unit 102 estimates the individual state of each of the multiple identical products displayed based on the sensor information (step S102).
  • the extraction unit 103 extracts individual products having relatively different individual states from the multiple identical products as specific products based on the individual states of each of the multiple identical products (step S103).
  • the output unit 104 outputs specific product information related to the specific product (step S104).
  • the product management device in the present embodiment described above includes an acquisition unit, a state estimation unit, an extraction unit, and an output unit.
  • the acquisition unit acquires sensor information including a plurality of identical products displayed.
  • the state estimation unit estimates the individual state of each of the plurality of identical products displayed based on the sensor information.
  • the extraction unit extracts, as specific products, individual products with relatively different individual states from the plurality of identical products based on the individual states of each of the plurality of identical products. Then, the output unit 104 outputs specific product information related to the specific products.
  • the product management device in this embodiment can manage multiple identical products according to their individual differences. This allows the product management device in this embodiment to streamline tasks related to management according to individual differences in products. For example, the product management device in this embodiment can streamline tasks related to management so that products that are thought to be difficult to sell can be sold appropriately according to individual differences in the products.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a product management device according to a second embodiment of the present disclosure.
  • the product management device 200 of the second embodiment includes a price setting unit 205 in addition to the configuration of the first embodiment.
  • the price setting unit 205 is an example of a price setting means that sets the price of a specific product based on price information that indicates the relationship between the price of the same product and its individual state and the individual state of the specific product.
  • the price information that indicates the relationship between the price of the same product and its individual state is set in advance, for example, by week, day, or hour.
  • the price setting unit 205 sets the price of a specific product by referring to the price information based on the individual state of the specific product extracted by the extraction unit 103.
  • the price information may be stored in the product management device 200 or in a database connected to the product management device 200 via a network. Note that setting the price includes changing the price from a preset price.
  • Figure 4 shows an example of price information that indicates the relationship between the price and individual condition of the same product.
  • Figure 4 shows the price according to the individual condition of the same product. According to Figure 4, when the individual condition is normal, that is, when it is not extracted as a specific product, the price of the individual product is 120 yen. Also, Figure 4 shows prices according to color, size, and the presence or absence of scratches.
  • Figure 4 is an example of price information, and price information is not limited to these examples.
  • the extraction unit 103 may extract individual products that are in the individual state indicated in the price information based on the price information and the individual state estimated by the state estimation unit 102.
  • the price setting unit 205 may also set the price of an individual product according to the difference between a standard and the individual state of the specific product.
  • the standard may be based on the individual state of the individual product.
  • the price setting unit 205 may determine the price of the specific product based on price information that indicates the relationship between the price of the same product and the difference between the standard and the individual state of the specific product.
  • the output unit 104 outputs the price of the specific product as specific product information related to the specific product.
  • An example of the output of the price of the specific product is shown in FIG. 5.
  • the price is displayed for each product.
  • the product may be shown by an image acquired by the acquisition unit 101, or may be shown by an illustration based on an image acquired by the acquisition unit 101.
  • the prices of 75 yen and 85 yen are superimposed on the product image for potatoes that are relatively different in color from the colors of the multiple identical products displayed.
  • a price of 80 yen is displayed for potatoes that are relatively small compared to the size of the multiple identical products displayed.
  • a price of 75 yen is displayed for potatoes that are damaged.
  • the prices of products other than the specific products may also be displayed.
  • the time at which the price was set may be displayed as in FIG. 5 so that the user can know at what point in time the price was set.
  • the output unit 104 may output the identification information of the specific product and the price of the specific product as the specific product information.
  • the output unit 104 may further output the reason for setting the price of the specific product. For example, in self-scan shopping where a customer registers purchased products while shopping around the store, the output unit 104 may output the identification information of the specific product and the price of the specific product to a list of purchased products.
  • the output unit 104 may output the identification information of the specific product and the price of the specific product to a sticker issuing device as the specific product information.
  • the output unit 104 may output a two-dimensional code including the identification information of the specific product and the price of the specific product to the sticker issuing device as the specific product information.
  • the output unit 104 may output a two-dimensional code including the identification information of the specific product and the price of the specific product to a printing device using edible ink as the specific product information.
  • the price setting unit 205 may also set a price range for a specific product based on the price information and the individual state of the specific product.
  • the price information includes a price range as the price of the same product.
  • the output unit 104 outputs the price range for the specific product to the user using the product management device 200.
  • the output unit 104 outputs the price range of the specific product to a store clerk who is a user using the product management device 200.
  • the store clerk who is a user using the product management device 200 may determine the price of the specific product within the output price range of the specific product.
  • the price setting unit 205 may determine the price according to the individual state estimated based on the reacquired sensor information.
  • the image may be interpreted as sensor information, shooting as detection, and a shooting instruction as a detection instruction.
  • the output unit 104 further outputs a photographing instruction to the user, clerk or customer, to photograph a specific product image, which is an image of the specific product, in addition to the price range of the specific product.
  • the photographing instruction is an instruction to photograph the specific product closer than an image including multiple identical products displayed.
  • the photographing instruction may also be an instruction to photograph the specific product from multiple directions.
  • the acquisition unit 101 further acquires the specific product image photographed based on the photographing instruction.
  • the state estimation unit 102 re-estimates the individual state based on the acquired specific product image.
  • the price setting unit 205 sets the price of the specific product based on the price information representing the relationship between the price and the individual state of the identical product and the individual state of the specific product.
  • the price setting unit 205 may further set the price of the specific product within the previously set price range.
  • the output of the photographing instruction for the specific product and the process of re-estimating the individual state may be performed when the individual state of the specific product has not been sufficiently estimated.
  • the case where the individual state of the individual product has not been sufficiently estimated is, for example, a case where it is estimated that a part or most of the individual product is hidden in an image including multiple identical products.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the operation of the product management device 200 in the second embodiment. Note that the processing according to this flowchart may be executed based on program control by a processor.
  • the acquisition unit 101 acquires an image including multiple identical products displayed (step S201).
  • the state estimation unit 102 estimates the individual state of each of the multiple identical products displayed based on the image (step S202).
  • the extraction unit 103 extracts a specific product for which a price is to be set from among the individual products (step S203). If a specific product for which a price is to be set is not extracted in step S203, the output unit 104 may output a message indicating that a specific product has not been extracted, and the product management device 200 may end its operation.
  • the price setting unit 205 sets a price range for the specific product based on the individual condition and price information of the specific product (step S204).
  • the output unit 104 outputs the price range of the specific product set in step S204 and an instruction to capture an image of the specific product (step S205).
  • the acquisition unit 101 acquires the specific product image captured by the user based on the image capture instruction (step S206).
  • the state estimation unit 102 re-estimates the individual state based on the specific product image (step S207).
  • the price setting unit 205 sets the price of the specific product based on the re-estimated individual condition and price information of the specific product (step S208).
  • the output unit 104 outputs the set price of the specific product (step S209).
  • the product management device in the present embodiment described above includes an acquisition unit, a state estimation unit, an extraction unit, an output unit, and a price setting unit.
  • the acquisition unit acquires sensor information including a plurality of identical products displayed.
  • the state estimation unit estimates the individual state of each of the plurality of identical products displayed based on the sensor information.
  • the extraction unit extracts, as specific products, individual products having relatively different individual states from the plurality of identical products based on the individual states of each of the plurality of identical products.
  • the price setting unit sets the price of the specific product based on the price information indicating the relationship between the price and individual state of the identical products and the individual state of the specific product. Then, the output unit 104 outputs specific product information regarding the specific product.
  • the product management device in this embodiment can manage multiple identical products according to their individual differences.
  • the product management device in this embodiment can set prices according to individual differences among multiple identical products. For example, by appropriately setting prices according to individual differences among products, it is possible to improve the customer's sense of satisfaction and satisfaction with the price of the purchased product. Also, for example, by appropriately setting prices according to individual differences among products, products that are difficult to sell due to individual differences become easier to sell.
  • the product management device in this embodiment can improve the efficiency of the work of store clerks in setting prices according to individual differences in products.
  • the product management device in this embodiment allows the user (store clerk) to easily find a specific product that can be priced among multiple identical products.
  • the product management device in this embodiment can also assist customers in finding products they want to purchase from among identical products with individual differences.
  • individual products with relatively different individual conditions are extracted as specific products, and a price or price range is output as specific product information, allowing customers to easily find products that are cheaper, for example.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a product management device 200A according to a first modification of the second embodiment.
  • the product management device 200A according to the first modification may further include a change request receiving unit 206 in addition to the configuration of the product management device 200 according to the second embodiment.
  • the change request receiving unit 206 is an example of a change request receiving means that receives a price change request, which is a request to change the price of a specific product for which specific product information has been output by the output unit 104.
  • the specific product information includes a price or a price range.
  • the change request receiving unit 206 receives a price change request from a user to whom the price or price range of a specific product has been output, for example, from a touch panel display provided on a terminal device.
  • the user who inputs the price change request is a store clerk or a customer.
  • the price change request may include the reason for the change request. For example, if the reason for the change request is the appearance of the product, the change request receiving unit 206 may receive an image including the part of the product that is the reason for the change request as the reason for the change request.
  • the price setting unit 205 sets the price of a specific product based on the price change request received by the change request receiving unit 206, the price information, the individual state of the specific product, and a preset price tolerance range.
  • the price tolerance range is the range of prices permitted in setting the price of a product.
  • the price setting unit 205 sets the price or price range of a specific product within the price tolerance range.
  • the price tolerance range may be set in advance for each product. Alternatively, the price tolerance range may be set for all products or for each product category, for example, within a specified percentage of the base price.
  • the change request receiving unit 206 receives a price change request, and the price setting unit 205 sets the price, so that the product management device 200A in this modified example enables more appropriate pricing of individual products according to their individual conditions.
  • This allows the product management device 200A to, for example, increase the customer's sense of satisfaction and satisfaction with the price of individual products.
  • the product management device 200A can support store clerks in more appropriate pricing of individual products according to their individual conditions.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a product management device according to the second modification of the present disclosure.
  • the product management device 300 of the second modification includes a business support information generation unit 307 in addition to the configuration of the first embodiment.
  • the business support information generating unit 307 generates business support information according to the individual state of each of the multiple identical products displayed.
  • the business support information is, for example, information on the price of the individual products, information on the display location of the individual products, and information on the sales of the individual products.
  • the output unit 104 outputs the business support information.
  • the business support information generating unit 307 generates, for example, information related to setting the price of an individual product.
  • the business support information is information that supports the price setting work of a store clerk, more specifically, the work of a store clerk reducing the price of a product.
  • the business support information generating unit 307 that generates information related to the price of an individual product has the function of the price setting unit 205 in the second embodiment.
  • the business support information generating unit 307 generates business support information including a specific product for which a price should be set and the price to be set, based on price information that indicates the relationship between the price and individual state of the same product and the individual state of the specific product.
  • the business support information generating unit 307 may also generate business support information that includes the specific product for which a price should be set and the price to be set, as well as the reason for setting the price.
  • the business support information generating unit 307 also generates information on the display location of individual products, for example.
  • the business support information is information that supports the display work of store clerks in displaying products. More specifically, the business support information is information that supports the work of identifying clearance items to be displayed on dedicated shelves. Clearance items are products that are reduced in price because they are unlikely to sell.
  • the business support information generating unit 307 Based on display location information that indicates the display location according to a preset individual state and the individual state of the specific product whose display location should be changed, the business support information generating unit 307 outputs business support information including the specific product whose display location should be changed and the display location of the specific product.
  • the display location information may include, as information indicating the display location according to the individual state, not displaying products that are in an individual state that are unsellable.
  • An individual state that is unsellable is, for example, a state in which the product is heavily damaged or the degree of damage to the product is large.
  • the output unit 104 outputs information about the display location of a specific product based on the display location information that indicates the display location according to the individual state.
  • the business support information generation unit 307 generates information about the display location of individual products, and the output unit 104 outputs information about the display location of a specific product, so that the product management device 300 can make it more efficient for store clerks to manage the display locations according to the individual differences of the products. In other words, the product management device 300 can save the store clerk the trouble of checking the individual differences of the products and considering the display locations according to the situation differences of the products.
  • the business support information generating unit 307 also generates sales information related to the sales of individual products, for example.
  • the business support information generating unit 307 that generates sales information is also referred to as a sales information generating unit.
  • the sales information generating unit is an example of a sales information generating means that identifies sales of individual products based on sensor information and individual states in the store, and generates sales information that associates the sales of the identified individual products with the individual states.
  • the sales information generating unit first identifies individual products that have been removed from the product shelves based on changes over time in sensor information including multiple identical products displayed. Products that have been removed from the product shelves are presumed to be products purchased by customers.
  • the sales information generating unit generates the individual states of the individual products removed from the product shelves and the individual states of the remaining individual products as sales information.
  • the sales information generating unit may also identify a sales trend according to the individual states based on the individual states of the individual products removed from the product shelves and the individual states of the remaining individual products.
  • the sales information generating unit may then generate sales information based on the sales trends according to the individual states.
  • the output unit 104 may output the sales information in response to a user request.
  • FIG. 9 is an example of the output of business support information.
  • the price according to the individual state of a specific product and the display location according to the individual state are displayed as business support information.
  • the prices of 75 yen for potatoes with relatively different colors and 75 yen for potatoes with blemishes are displayed for the specific products in the image.
  • the specific products, potatoes with relatively different colors and potatoes with blemishes are displayed in circles so that they can be easily identified.
  • FIG. 9 displays business instructions for the specific products as business support information.
  • the products may be shown by an image acquired by the acquisition unit 101, or may be shown by an illustration based on an image acquired by the acquisition unit 101.
  • the individual state and the price of the same product may change when the time changes, so the time at which the price and display location were set may be displayed so that the user can know at what point in time the price and display location were set.
  • the business support information generating unit 307 generates sales information that associates the individual state of each individual product with the sales of each individual product, and the output unit 104 outputs the sales information, so that the product management device 300 can provide sales information according to individual differences to the store clerk.
  • the product management device 300 can provide information related to the sales of products according to individual differences such as product procurement and display to the store clerk.
  • the information processing device 1000 includes, as an example, the following configuration.
  • I/F Input/output I/F 1010 for inputting and outputting data
  • bus 1011 that connects each component It should be noted that I/F is an abbreviation for Interface.
  • each component of each device or system is realized by the CPU 1001 acquiring and executing a program that realizes these functions.
  • the programs that realize the functions of each component of each device are stored in advance in the storage device 1005 or RAM 1003, for example, and are read by the CPU 1001 as needed.
  • the program 1004 may be supplied to the CPU 1001 via a communications network, or may be stored in advance on the recording medium 1006, and the drive device 1007 may read out the program and supply it to the CPU 1001.
  • each device is realized.
  • each device or system may be realized by any combination of a separate information processing device 1000 and a program for each component.
  • multiple components of each device may be realized by any combination of a single information processing device 1000 and a program.
  • each device or system may be realized by a general-purpose or dedicated circuit including a processor, or a combination of these.
  • the circuit may be, for example, a CPU, a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or an LSI (Large Scale Integration).
  • the LSI may be, for example, an LSI dedicated to AI (Artificial Intelligence) processing. These may be configured by a single chip, or may be configured by multiple chips connected via a bus.
  • AI Artificial Intelligence
  • Some or all of the components of each device may be realized by a combination of the above-mentioned circuits, etc., and a program.
  • the multiple information processing devices, circuits, etc. may be centrally located or distributed.
  • the information processing devices, circuits, etc. may be realized as a client-server system, cloud computing system, etc., in a form in which each is connected via a communication network.
  • the product management device may be modified to include the product management device 200 of the second embodiment or the product management device 200A of the first modified example, as a product management device that includes the business support information generation unit 307.
  • the multiple operations are described in sequence in the form of a flowchart, the order of description does not limit the order in which the multiple operations are performed. Therefore, when implementing each embodiment, the order of the multiple operations may be changed to the extent that does not interfere with the content.

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Abstract

複数ある同一商品を、それぞれの個体差に応じて管理できるようにする技術を提供する。　商品管理装置は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する取得手段と、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する状態推定手段と、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する抽出手段と、特定商品に関する特定商品情報を出力する出力手段と、を備える。

Description

商品管理装置、商品管理方法、および記録媒体
　本開示は、個別の商品を管理する技術等に関する。
　特許文献１には、商品の状態および販売期限によって割引情報を決定する技術が記載されている。
特開２０２１－４８２３１号公報
　同じ商品でも個体差がある場合がある。個体差がある商品は、価格設定や陳列を適切に行わないと、売れ行きに影響が及ぶことがある。したがって、個体差がある複数の商品を管理することは難しい。
　本開示の目的の一例は、複数ある同一商品を、それぞれの個体差に応じて管理できるようにする技術を提供することにある。
　本開示の一態様における商品管理装置は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する取得手段と、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する状態推定手段と、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する抽出手段と、特定商品に関する特定商品情報を出力する出力手段と、を備える。
　本開示の一態様における商品管理方法は、コンピュータが、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得し、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定し、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出し、特定商品に関する特定商品情報を出力する。
　本開示の一態様における記録媒体は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得し、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定し、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出し、特定商品に関する特定商品情報を出力する処理を、コンピュータに実行させるプログラムを記憶する。
　本開示による効果の一例は、複数ある同一商品を、それぞれの個体差に応じて管理できることである。
第一実施形態における、商品管理装置の構成を示すブロック図である。 第一実施形態における、商品管理装置の動作を示すフローチャートである。 第二実施形態における、商品管理装置の構成を示すブロック図である。 第二実施形態における、価格情報の例を示す図である。 第二実施形態における、出力例を示す図である。 第二実施形態における、商品管理装置の動作を示すフローチャートである。 変形例１における、商品管理装置の構成を示すブロック図である。 変形例２における、商品管理装置の構成を示すブロック図である。 変形例２における、出力例を示す図である。 本開示における商品管理装置をコンピュータ装置とその周辺装置で実現したハードウェア構成を示す図である。
　本開示の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
　本開示の以下の実施形態において、各商品管理装置は、店舗において顧客または店員が使用する端末装置、端末装置および端末装置とネットワークを介して接続されるサーバの組み合わせ、またはサーバによって実現されてよい。また、端末装置を利用するユーザは、例えば、店舗の店員または顧客である。
　また、各商品管理装置は、店舗の売り場において商品棚や箱に陳列される商品、店舗のバックヤードにおいて在庫として置かれている商品、または、仕入れが行われる市場などにおいて陳列される商品を管理する。これらの商品を、陳列された商品と呼ぶ。以下の各実施形態および各変形例において、主に店舗の売り場において商品棚に陳列された商品に関しての処理を記載するが、各実施形態および各変形例の記載は、他の陳列された商品に適宜読み替えられてよい。また、商品は、複数の同一の商品がまとめられて１か所～数か所に陳列される。同一の商品とは、同じ種類の商品である。同じ種類の商品とは、例えば、商品識別情報が同じ商品である。商品識別情報とは、例えば、バーコードに含まれる識別番号などの、商品の種類を特定する情報である。
　以下の各実施形態および各変形例において、商品の管理とは、価格の設定（変更）、陳列場所の決定、売上の管理など、商品の販売に係る管理である。商品の販売において、個体差に応じて売れやすさ、売れにくさが異なる場合がある。そこで、商品の個体差に応じた管理が行われることが求められる。例えば、経時的な品質変化が大きい商品の個体差は、顧客の購買活動および商品の販売活動に影響する。経時的な品質変化が大きい商品は、例えば食品である。また、電化製品は、一般に、食品と比較して経時的な品質変化が小さい。したがって、以下の各実施形態および各変形例において、主に、経時的な品質変化が大きい商品である食品の管理について記載する。ただし、管理対象となる商品は特に限定されず、食品以外の商品であってもよい。
　　［第一実施形態］
　図１は、第一実施形態における商品管理装置１００の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、商品管理装置１００は、取得部１０１と、状態推定部１０２と、抽出部１０３と、出力部１０４と、を備える。
　次に、第一実施形態における商品管理装置１００の構成について詳しく説明する。
　図１において、取得部１０１は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する、取得手段の一例である。陳列された複数の同一商品は、例えば、店舗の売り場において商品棚や箱に陳列される商品、店舗のバックヤードにおいて在庫として置かれている商品、または、仕入れが行われる市場などにおいて陳列される商品である。陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報は、陳列された複数の同一商品の一部または全部を含むセンサ情報である。センサ情報は、二次元データまたは三次元データである。また、センサ情報は、二次元データと三次元データが組み合わされてよい。二次元データは、例えば、カメラにより撮影された画像データである。三次元データは、例えば、測距センサにより取得される、距離を含むデータである。測距センサは、例えば、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ　Ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）測距センサであるが、これに限られない。以下、センサ情報として主に画像が用いられる例について説明するが、三次元データ、または、画像と三次元データの組み合わせがセンサ情報として用いられる場合も、画像の場合と同様に処理が行われてよい。陳列された複数の同一商品を含む画像には、バーコードまたはラベルなどの陳列された商品に関する商品情報が含まれてもよい。
　取得部１０１は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を、センサから取得する。センサは、例えば、二次元データを検知するカメラ、または、三次元データを検知する測距センサである。または、取得部１０１は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を、センサから送信されて格納された記憶部から取得してもよい。カメラは、店舗に設置されたセンサ、または、端末装置に備えられたセンサであってよい。店舗に設置されたセンサは、例えば、ネットワークを介して商品管理装置１００と接続される。取得部１０１がセンサ情報を取得するタイミングは、特に限定されない。例えば、取得部１０１は、ユーザの指示によりセンサ情報を取得する。または、取得部１０１は、検知されたセンサ情報を、所定の時間間隔で取得してもよい。
　状態推定部１０２は、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する、状態推定手段の一例である。以下、主に状態推定部１０２が画像に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する例について説明する。個別状態は、例えば、個別商品の大きさ、個別商品の色、個別商品の傷の有無、個別商品の形、個別商品の凹凸の有無、個別商品の賞味期限、または、個別商品の入荷日のうち、少なくとも一つである。また、個別状態は、それぞれ、個別商品の傷の程度または個別商品の凹凸の程度を含んでもよい。ここで、程度とは、例えば、大きさまたは数であってよい。また、個別商品の傷の程度は、色の悪さでもよい。
　例えば、状態推定部１０２は、個別商品の大きさ、個別商品の色、個別商品の傷の有無、個別商品の形を、取得部１０１が取得した画像に基づいて推定する。例えば、状態推定部１０２は、最初に、陳列された複数の同一商品を特定する。例えば、陳列された複数の同一商品を特定することとは、陳列された複数の同一商品の商品識別情報を特定することである。次に、状態推定部１０２は、取得部１０１が取得した画像に基づいて、個別商品を検出する。ここで、個別商品の検出とは、画像のうち、個別商品それぞれの画像領域である。個別商品の検出には、公知の画像認識の技術が用いられればよい。例えば、状態推定部１０２は、画像における個別商品の輪郭を検出する。そして、状態推定部１０２は、個別商品それぞれ画素情報に基づいて、個別商品それぞれの個別状態を推定する。状態推定部１０２は、これ以外の手法によって個別商品それぞれの個別状態を推定してもよい。
　状態推定部１０２による、陳列された複数の同一商品を特定する方法の例について説明する。まず、取得部１０１が、店舗内のカメラによって撮影された画像を取得する場合について説明する。この場合、状態推定部１０２は、例えば、店舗に設置されたカメラの位置および撮影方向に基づいて、画像に含まれる陳列された複数の同一商品を特定する。例えば、店舗に設置されたカメラの識別情報、カメラの位置、撮影方向の情報、およびカメラの位置や撮影方向で撮影される範囲に並べられる商品の識別情報は、あらかじめ関連付けられて、図示しない記憶部に記憶される。図示しない記憶部は、商品管理装置の内部、または商品管理装置と通信可能に接続される外部に設けられてよい。状態推定部１０２は、記憶部を参照することにより、取得部１０１が画像を取得したカメラの識別情報から画像に含まれる複数の同一商品を特定してよい。なお、カメラの撮影方向が変更可能である場合、取得部１０１は、画像、画像を取得したカメラの識別情報に加えて、カメラの撮影方向を取得する。なお、画像に含まれる陳列された複数の同一商品の特定は、これ以外の手法で行われてもよい。
　次に、状態推定部１０２による、陳列された複数の同一商品の特定の方法の他の例について説明する。例えば、取得部１０１は、撮影時にユーザにより端末装置で入力された撮影画像に含まれる商品の商品識別情報と、画像と、を関連付けて取得してもよい。例えば、取得部１０１は、ユーザによる端末装置の操作により指定された商品が撮影された画像を、店舗内のカメラから取得してもよい。この場合、取得部１０１は、記憶部を参照することにより、ユーザによる端末装置の操作により指定された商品の商品識別情報から、指定された商品を撮影可能なカメラに対して、陳列された複数の同一商品を含む画像の撮影を指示する。カメラの撮影方向が変更可能である場合、撮影の指示には、撮影方向が含まれる。次に、取得部１０１は、ユーザによる端末装置の操作により指定された商品であって、陳列された複数の同一商品を含む画像を取得する。そして、状態推定部１０２は、取得部１０１が取得した、店舗内のカメラにより撮影された画像、および画像に関連付けられた、ユーザによる端末装置の操作により指定された商品に基づいて、陳列された複数の同一商品を特定する。また、例えば、取得部１０１は、端末装置から、ユーザによる端末装置の操作により指定された商品を表す情報、および端末装置により撮影された陳列された複数の同一商品を含む画像を取得する。そして、状態推定部１０２は、取得部１０１が取得した、端末装置のカメラにより撮影された画像、および画像に関連付けられた、ユーザによる端末装置の操作により指定された商品に基づいて、陳列された複数の同一商品を特定してもよい。
　さらに、状態推定部１０２による、陳列された複数の同一商品の特定の方法の他の例について説明する。状態推定部１０２は、陳列された複数の同一商品を含む画像内、または陳列された複数の同一商品を含む画像に関連付けられて取得される別の画像に含まれる商品棚の値札の文字またはバーコードの情報によって、商品を特定してもよい。例えば、状態推定部１０２は、画像に含まれる文字を、文字認識により認識してよい。状態推定部１０２は、認識された文字のうち、商品の名称および商品の識別情報が関連付けられる商品情報データベースに含まれる商品の名称を、陳列された複数の同一商品の名称として特定してよい。また、例えば、状態推定部１０２は、画像に含まれるバーコードを読み取る。状態推定部１０２は、バーコードから読み取られた文字列を、陳列された複数の同一商品の商品識別番号として特定してよい。
　状態推定部１０２による個別状態の推定において、前述の、画像に含まれる陳列された複数の同一商品の特定の次に、状態推定部１０２は、個別商品の画像領域を検出する。
　状態推定部１０２は、例えば、ディープラーニングまたは他の画像解析手法を用いて、取得した画像から、前述の特定処理において特定された、陳列された複数の同一商品のそれぞれを検出する。具体的には、状態推定部１０２は、取得した画像に含まれる複数の同一商品の画像領域を検出する。状態推定部１０２は、検出された複数の同一商品の画像領域のうち、複数の同一商品それぞれの個別商品の画像領域を検出する。例えば、状態推定部１０２は、各個別商品の輪郭を検出すればよい。
　状態推定部１０２による個別状態の推定において、前述の、画像に含まれる陳列された複数の同一商品の特定、個別商品の画像領域の検出の次に、状態推定部１０２は、個別商品の個別状態を推定する。
　状態推定部１０２は、個別商品の画像領域のデータから、個別商品の大きさ、個別商品の形、個別商品の色のうち、少なくとも一つを、個別状態として推定する。個別商品の大きさを表す情報、および個別商品の形を表す情報は、個別商品の輪郭を表す情報であってよい。色を表す情報は、ＲＧＢ値、明度、彩度などであってよい。ここで、陳列された複数の同一商品を含む画像において、個別商品の一部のみが写っている場合がある。この場合、状態推定部１０２は、画像に映っている個別商品の一部の画像領域で商品の状態を推定する。また、個別状態として、個別商品の全部が写っていない、すなわち、個別状態の推定が不完全であることを表す情報が含まれてもよい。
　また、状態推定部１０２は、前述の個別商品の輪郭を表す情報または個別商品の色を表す情報に基づいて、さらに個別状態を推定してもよい。例えば、状態推定部１０２は、個別商品の形を表す情報として、凹凸の有無を推定してもよい。商品の凹みには、影ができると想定されるため、状態推定部１０２は、個別商品の画像領域の画素の色を表す情報に基づいて、明度が周りの画素より低い画素が凹みであると判定することにより、個別商品の凹凸の有無を推定してよい。また、例えば、状態推定部１０２は、個別商品の画像領域の画素の色を表す情報に基づいて、ＲＧＢ値が周りの画素と大きく違う画素の領域が傷であると判定することにより、個別商品の傷の有無を推定してもよい。なお、個別商品の凹凸の有無の推定、および個別商品の傷の有無の推定は、後述の抽出部１０３で行われてもよい。
　また、状態推定部１０２は、取得部１０１が取得した画像に基づく個別状態の推定を、学習済みモデルを用いて行ってもよい。例えば、学習済みモデルは、傷が無い商品の画像、傷のある商品の画像、色がよい商品の画像、色が悪い商品の画像、形がよい商品の画像、形が悪い商品の画像を教師データとする機械学習による学習処理を実行することにより、あらかじめ生成される。個別状態の推定において、状態推定部１０２は、学習済みモデルに、商品の画像を入力する。学習済みモデルは、個別商品の画像領域に含まれる商品の傷の有無、色の良し悪し、形の良し悪しなどの個別状態を出力する。そして、状態推定部１０２は、出力された個別状態を、推定の結果とする。
　状態推定部１０２は、取得部１０１が取得した画像に基づいて、個別商品の個別状態として、賞味期限または入荷日を推定してもよい。状態推定部１０２は、例えば、画像に含まれる個別商品のラベルに印字された文字を認識することにより、個別商品の賞味期限または入荷日を推定してもよい。また、例えば、状態推定部１０２は、画像に含まれる個別商品のラベルに印字された二次元コードを読み取ることにより、二次元コードに関連付けられた個別商品の賞味期限または入荷日を取得してもよい。
　また、状態推定部１０２は、個別状態に、商品が陳列されている環境に関する環境情報を付加してもよい。商品が陳列されている環境に関する環境情報は、例えば、図示しないセンサから受信した温度または湿度である。また、環境情報は、日差しの有無を含んでもよい。これらの環境情報は、商品が陳列されている場所に応じて変化する。一般に、同一の商品であっても、異なる環境に陳列されることがある。商品が陳列されている場所は、例えば、屋内に陳列された商品、屋外に陳列された商品、冷蔵庫に陳列された商品である。
　この場合、状態推定部１０２は、個別商品の陳列場所を特定する。すなわち、状態推定部１０２は、陳列された複数の同一商品を含む画像を撮影した場所を特定すればよい。取得部１０１が画像を取得するカメラが店舗に設置されたカメラであれば、状態推定部１０２は、あらかじめ記憶された、店舗に設置されたカメラの位置および撮影方向の情報およびそのカメラの位置および撮影方向で撮影される場所の情報に基づいて、取得された画像のカメラの位置および撮影方向を示す情報から、取得された画像に含まれる商品の陳列場所を特定してよい。また、例えば、状態推定部１０２は、取得部１０１が取得した、撮影時にユーザにより入力された撮影場所の情報と、画像と、に基づいて、陳列場所を特定してもよい。
　ここまで、センサ情報として画像を用いる例について説明したが、状態推定部１０２は、陳列された複数の個別商品を含む三次元データに基づいて、個別状態を推定してもよい。または、状態推定部１０２は、陳列された複数の個別商品を含む画像と、陳列された複数の個別商品を含む三次元データと、に基づいて、個別状態を推定してよい。状態推定部１０２が三次元データを用いて個別状態を推定する場合、個別状態のうち、個別商品の大きさ、体積、凹みを、より精度よく推定することが可能になる。
　抽出部１０３は、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する、抽出手段の一例である。特定商品は、複数の同一商品の中で、相対的に個別状態が異なる個別商品である。相対的に個別状態が異なる商品とは、複数の同一商品の中で個別状態が劣る商品であってもよいし、個別状態が優れた商品であってもよい。商品管理装置１００は、特定商品および特定商品以外の個別商品に対して、商品の管理を行う。例えば、抽出部１０３は、複数の同一商品それぞれの個別状態を比較することにより、複数の同一商品の中で、相対的に個別状態が悪い個別商品を特定商品として抽出する。また、抽出部１０３は、例えば、複数の同一商品それぞれの個別状態を比較することにより、個別状態が良い個別商品を特定商品として抽出してもよい。抽出部１０３は、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、相対的に個別状態が異なる特定商品を抽出することにより、時期、タイミングなどによって変化する複数の同一商品全体の状態を加味して、特定商品を抽出することができる。
　例えば、商品は、同じ賞味期限であっても、販売時に周りに陳列される同一商品の賞味期限がより近い期限であるか、または先の期限であるかによって、売れやすさが異なることがある。例えば、賞味期限が１０月５日である商品は、周りの多くの商品の賞味期限が１０月３日である場合には売れやすい商品となることが想定される。一方、同じく賞味期限が１０月５日である商品は、周りの多くの商品の賞味期限が１０月７日である場合には売れにくい商品となることが想定される。
　同様に、商品は、同じ熟度であっても、販売時に周りに陳列される同一商品の熟度によって、売れやすさが異なることがある。また、青果などの商品は、時期により大きさや色が変化することがある。例えば、茶色い斑点が出始め、食べごろであるバナナは、周りの多くのバナナが茶色である場合には、比較的日持ちするため売れやすい商品となることが想定される。一方、同じく茶色い斑点が出始め、食べごろであるバナナは、周りの多くのバナナが、完全に熟しておらず緑がかった黄色である場合には、比較的日持ちしないため売れにくい商品となることが想定される。
　これらの、相対的に売れやすさが変化する商品に対し、抽出部１０３は、相対的に個別状態が異なる特定商品を抽出することにより、時期、タイミングなどによって変化する複数の同一商品全体の状態および個体差に応じて、個別商品を適切に管理することを可能とする。
　また、例えば、抽出部１０３は、個別商品の個別状態に基づいた基準と、個別商品の個別状態とを比較することにより、特定商品を抽出してもよい。個別商品の個別状態に基づいた基準とは、画像に含まれる、陳列された複数の同一商品それぞれである個別商品の個別状態の全体に基づいて算出される基準である。個別商品の個別状態に基づいた基準とは、画像に含まれる、陳列された複数の同一商品それぞれである個別商品に対して、相対的な基準である。例えば、陳列された複数の同一商品における個別商品の個別状態の平均値である。相対的な基準は、状態推定部１０２または抽出部１０３によって算出されてよい。例えば、抽出部１０３は、基準と個別商品それぞれの個別状態とを比較することにより、よく売れそうな状態である特定商品を抽出する。例えば、よく売れそうな状態である特定商品は、大きさが適切である商品、大きい商品、傷が無い商品、色がよい商品、または形がよい商品である。大きさが適切である商品は、大きさが所定の範囲内である商品である。または、抽出部１０３は、基準に基づいて、売れにくそうな状態である特定商品を抽出してもよい。例えば、売れにくそうな状態である特定商品は、大きさが適切でない商品、小さい商品、傷のある商品、色が悪い商品、形が悪い商品である。
　基準は、同一商品ごとの個別状態それぞれの基準値または基準値の範囲であってよい。例えば、基準は、個別商品の大きさ、形または色を表す基準値または基準値の範囲である。なお、抽出部１０３は、相対的な基準に加えて、絶対的な基準を用いて、特定商品を抽出してもよい。絶対的な基準は、あらかじめ設定された絶対的な基準である。絶対的な基準は、例えば、あらかじめ設定された、バナナの適切な色を示す画素値の範囲である。
　なお、状態推定部１０２で推定された個別状態が、大きさの適不適、大きさの大小、色の良し悪し、または形の良し悪しを示す２値の識別情報、または傷の有無または凸凹の有無を示す２値の識別情報である場合、基準は不要である。２値の識別情報は、例えば、フラグの有無であってよい。この場合、抽出部１０３は、大きさが不適であること、色が悪いこと、形が悪いこと、傷あるいは凸凹があることを示す情報に基づいて、大きさは不適である、色が悪い、形が悪い、または傷あるいは凸凹がある状態の個別商品を特定商品として抽出すればよい。状態推定部１０２が、個別商品の大きさ、個別商品の色、個別商品の形、個別商品の傷の程度、または凹凸の程度を表す値または複数のレベルを個別状態として推定する場合、抽出部１０３は、個別商品が所定の状態である特定商品であることを判定するための基準を用いて各値または各レベルと比較して、特定商品を抽出する。
　出力部１０４は、特定商品に関する特定商品情報を出力する出力手段の一例である。また、出力部１０４は、ユーザである店員または顧客に対して、特定商品情報を出力する。例えば、出力部１０４は、店舗の顧客または店員が利用する端末装置の表示部に、特定商品情報を出力する。
　出力部１０４は、相対的に個別状態が異なる特定商品があることを、特定商品情報として出力してもよい。または、出力部１０４は、特定商品を識別可能な情報と、特定商品の個別状態と、を特定商品情報として出力してもよい。特定商品を識別可能な情報は、例えば、複数の同一商品を含む画像に、特定商品を示す記号などを重畳した画像である。特定商品を識別可能な情報は、例えば、複数の同一商品を含む画像において、特定商品を丸で囲んだ画像であってよい。出力部１０４は、特定商品を識別可能な情報と、特定商品の管理に関する情報を出力してもよい。例えば、出力部１０４は、顧客に対し、特定商品を識別可能な情報と、特定商品に対して設定された価格と、を特定商品情報として出力してもよい。また、例えば、出力部１０４は、店員に対し、特定商品を識別可能な情報と、特定商品の適切な陳列場所と、を特定商品情報として出力してもよい。出力部１０４の出力例は、これらに限られない。
　例えば、出力部１０４は、画像の撮影範囲である商品の陳列場所に対して、特定商品情報を投影してもよい。すなわち、出力部１０４は、画像の撮影範囲である商品の陳列場所に対して、画像を投影可能なプロジェクターに、特定商品情報を出力する。また、例えば、出力部１０４は、陳列された特定商品の画像に特定商品情報を重畳表示させてもよい。
　または、出力部１０４が出力する特定商品情報は、特定商品の識別情報を含んでもよい。特定商品の識別情報は、同一商品から特定商品を識別することができる情報であってよい。特定商品の識別情報は、例えば、識別番号である。また、特定商品の識別情報には、特定商品の画像であってもよい。この場合、特定商品の画像には、特定商品の外見的な特徴が含まれるとよい。
　以上のように構成された商品管理装置１００の動作について、図２のフローチャートを参照して説明する。
　図２は、第一実施形態における商品管理装置１００の動作の概要を示すフローチャートである。なお、このフローチャートによる処理は、プロセッサによるプログラム制御に基づいて、実行されてもよい。
　図２に示すように、まず、取得部１０１は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する（ステップＳ１０１）。
　次に、状態推定部１０２は、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する（ステップＳ１０２）。
　次に、抽出部１０３は、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する（ステップＳ１０３）。
　次に、出力部１０４は、特定商品に関する特定商品情報を出力する（ステップＳ１０４）。
　以上で、商品管理装置１００は、一連の動作を終了する。
　上述した本実施形態における商品管理装置は、取得部と、状態推定部と、抽出部と、出力部と、を備える。取得部は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する。状態推定部は、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する。抽出部は、個別商品から、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する。そして、出力部１０４は、特定商品に関する特定商品情報を出力する。
　その結果、本実施形態における商品管理装置は、複数ある同一商品を、それぞれの個体差に応じて管理できるようにすることができる。これにより、本実施形態における商品管理装置は、商品の個体差に応じた管理に関する作業を効率化することができる。例えば、本実施形態における商品管理装置は、商品の個体差に応じて売れにくいと考えられる商品を適切に販売できるようにするための管理に関する作業を効率化することができる。
　　［第二実施形態］
　次に、本開示の第二実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
　図３は、本開示の第二実施形態にかかる商品管理装置の構成を示すブロック図である。第二実施形態の商品管理装置２００は、第一実施形態の構成に加えて、価格設定部２０５を含む。
　価格設定部２０５は、同一商品の価格と個別状態との関係を表す価格情報および特定商品の個別状態に基づいて、特定商品の価格を設定する価格設定手段の一例である。同一商品の価格と個別状態との関係を表す価格情報は、あらかじめ、例えば週、日、時間ごとに、設定される。価格設定部２０５は、抽出部１０３が抽出した特定商品の個別状態に基づいて、価格情報を参照することにより特定商品の価格を設定する。価格情報は、商品管理装置２００または商品管理装置２００とネットワークを介して接続されるデータベースに記憶されてよい。なお、価格を設定することは、あらかじめ設定された価格から価格を変更することを含む。
　同一商品の価格と個別状態との関係を表す価格情報の一例を、図４に示す。図４には、同一商品の個別状態に応じた価格が示される。図４によると、個別状態が通常の場合、すなわち、特定商品として抽出されなかった場合、個別商品の価格は１２０円となる。また、図４において、色、大きさ、傷の有無に応じて、それぞれ価格が表される。図４は、価格情報の一例であり、価格情報は、これらの例に限られない。
　抽出部１０３は、価格情報と状態推定部１０２が推定した個別状態に基づいて、価格情報に示される個別状態である個別商品を抽出してもよい。
　また、価格設定部２０５は、基準と、特定商品の個別状態と、の差分に応じて、個別商品の価格を設定してもよい。基準は、個別商品の個別状態に基づいた基準であってもよい。この場合、価格設定部２０５は、同一商品の価格と、基準と特定商品の個別状態との差分と、の関係を表す価格情報に基づいて、特定商品の価格を決定すればよい。
　出力部１０４は、特定商品に関する特定商品情報として、特定商品の価格を出力する。特定商品の価格の出力の例を図５に示す。
　図５において、商品それぞれに価格が表示されている。商品は、取得部１０１が取得した画像で示されてもよいし、取得部１０１が取得した画像に基づくイラストで示されてもよい。図５に示されるように、通常価格９０円のじゃがいもに対し、陳列された複数の同一商品それぞれの色とは、相対的に色が異なるじゃがいもに、それぞれ７５円、８５円の価格が商品の画像に重畳表示されている。また、陳列された複数の同一商品それぞれの大きさに対して、相対的に小さいじゃがいもに、８０円の価格が表示されている。また、傷があるじゃがいもに、７５円の価格が表示されている。これらが、特定商品の価格、すなわち特定商品情報である。図５のように、特定商品以外の商品の価格も表示されてよい。また、時間が変わると、個別状態、同一商品の価格が変わることもあるため、図５のように、どの時点で設定された価格であるかをユーザがわかるようにするために、価格が設定された時刻が示されてもよい。
　または、出力部１０４は、特定商品の識別情報および特定商品の価格を、特定商品情報として出力してもよい。また、出力部１０４は、特定商品の価格の設定理由を更に出力してもよい。例えば、出力部１０４は、顧客が店内を買い回りながら購入商品の商品登録を行うセルフスキャンショッピングにおいて、特定商品の識別情報および特定商品の価格を、購入商品のリストに出力してよい。また、例えば、出力部１０４は、シール発行装置に、特定商品の識別情報および特定商品の価格を、特定商品情報として出力してもよい。この場合、出力部１０４は、シール発行装置に、特定商品の識別情報および特定商品の価格を含む二次元コードを、特定商品情報として出力してもよい。また、例えば、出力部１０４は、食用インクを用いた印刷装置に、特定商品の識別情報および特定商品の価格を含む二次元コードを、特定商品情報として出力してもよい。
　また、価格設定部２０５は、価格情報および特定商品の個別状態に基づいて、特定商品の価格範囲を設定してもよい。この場合、価格情報には、同一商品の価格として、価格の範囲が含まれる。価格設定部２０５が価格範囲を設定する場合、出力部１０４は、特定商品の価格範囲を、商品管理装置２００を用いるユーザに対して出力する。
　例えば、出力部１０４は、特定商品の価格範囲を、商品管理装置２００を用いるユーザである店員に対して出力する。商品管理装置２００を用いるユーザである店員が、出力された特定商品の価格範囲の中で、特定商品の価格を決定してもよい。
　また、さらに、価格設定部２０５が価格範囲を設定する場合、より適切な価格設定のために、価格設定部２０５は、再度取得されたセンサ情報に基づいて推定された個別状態に応じて価格を決定してもよい。以下、センサ情報として、画像を用いて価格を決定する例について説明する。価格設定部２０５が、再度取得されたセンサ情報に基づいて推定された個別状態に応じて価格を決定する場合、以下の説明において、画像がセンサ情報、撮影が検知、撮影指示が検知指示として読み替えられてよい。
　この場合、出力部１０４は、ユーザである店員または顧客に対し、特定商品の価格範囲に加えて、特定商品の画像である特定商品画像を撮影させるための撮影指示をさらに出力する。撮影指示は、陳列された複数の同一商品を含む画像よりも近くで特定商品を撮影させる指示である。また、撮影指示は、特定商品を複数の方向から撮影させる指示であってもよい。取得部１０１は、撮影指示に基づいて撮影された特定商品画像をさらに取得する。状態推定部１０２は、取得された特定商品画像に基づいて、個別状態を再び推定する。そして、価格設定部２０５は、同一商品の価格と個別状態との関係を表す価格情報および特定商品の個別状態に基づいて、特定商品の価格を設定する。価格設定部２０５は、さらに、先に設定した価格の範囲内で特定商品の価格を設定してもよい。特定商品の撮影指示の出力および個別状態の再推定の処理は、特定商品の個別状態が十分に推定されていない場合に行われてもよい。個別商品の個別状態が十分に推定されていない場合とは、例えば、複数の同一商品を含む画像において、個別商品の一部または大部分が隠れていると推定される場合である。
　撮影指示の出力および個別状態の再推定の処理により、個別状態がより適切に推定される。したがって、撮影指示の出力および個別状態の再推定の処理により、個別状態に応じた個別商品の管理がより適切に行われることができる。
　以上のように構成された商品管理装置２００の動作について、図６のフローチャートを参照して説明する。
　図６は、第二実施形態における商品管理装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートによる処理は、プロセッサによるプログラム制御に基づいて、実行されてもよい。
　図６に示すように、まず、取得部１０１が、陳列された複数の同一商品を含む画像を取得する（ステップＳ２０１）。
　次に、状態推定部１０２は、画像に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する（ステップＳ２０２）。
　次に、抽出部１０３は、個別商品のうち、価格設定を行う特定商品を抽出する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３において価格設定を行う特定商品が抽出されなかった場合、出力部１０４は、特定商品が抽出されなかったことを出力し、商品管理装置２００は動作を終了してもよい。
　次に、価格設定部２０５は、特定商品の個別状態および価格情報に基づいて、特定商品の価格範囲を設定する（ステップＳ２０４）。
　次に、出力部１０４は、ステップＳ２０４において設定された特定商品の価格範囲および特定商品画像の撮影指示を出力する（ステップＳ２０５）。
　次に、取得部１０１は、撮影指示に基づいてユーザが撮影した特定商品画像を取得する（ステップＳ２０６）。
　次に、状態推定部１０２は、特定商品画像に基づいて、個別状態を再推定する（ステップＳ２０７）。
　次に、価格設定部２０５は、再推定された特定商品の個別状態および価格情報に基づいて、特定商品の価格を設定する（ステップＳ２０８）。
　そして、出力部１０４は、設定された特定商品の価格を出力する（ステップＳ２０９）。
　以上で、商品管理装置２００は、一連の動作を終了する。
　上述した本実施形態における商品管理装置は、取得部と、状態推定部と、抽出部と、出力部と、価格設定部と、を備える。取得部は、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する。状態推定部は、センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する。抽出部は、複数の同一商品それぞれの個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する。価格設定部は、同一商品の価格と個別状態との関係を表す価格情報および特定商品の個別状態に基づいて、特定商品の価格を設定する。そして、出力部１０４は、特定商品に関する特定商品情報を出力する。
　その結果、本実施形態における商品管理装置は、複数ある同一商品を、それぞれの個体差に応じて管理できるようにすることができる。
　特に、本実施形態における商品管理装置は、複数ある同一商品の中で、個体差に応じて価格設定できるようにすることができる。例えば、商品の個体差に応じた価格設定が適切に行われることにより、購入商品の価格に対する、顧客の納得感、満足度を向上させることができる。また、例えば、商品の個体差に応じた価格設定が適切に行われることにより、個体差によって売れにくい商品が売れやすくなる。
　さらに、本実施形態における商品管理装置は、商品の個体差に応じた価格設定に関する店員の作業の効率化を図ることができる。すなわち、本実施形態における商品管理装置は、複数ある同一商品の中で価格設定が可能な特定商品を、ユーザである店員が簡単に見つけることを可能とする。
　また、本実施形態における商品管理装置は、個体差がある同一商品の中から、顧客が購入したい商品を見つけることを支援できる。すなわち、相対的に個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出され、特定商品情報として価格または価格範囲が出力されることにより、例えば、顧客は、価格が安くなる商品を簡単に見つけることができる。
　　［変形例１］
　次に、第二実施形態の変形例１について説明する。
　図７は、第二実施形態の変形例１にかかる商品管理装置２００Ａの構成を示すブロック図である。変形例１における商品管理装置２００Ａは、第二実施形態における商品管理装置２００の構成に加えて、さらに、変更要求受付部２０６を備えてもよい。
　変更要求受付部２０６は、出力部１０４によって特定商品情報が出力された特定商品に対する価格の変更要求である価格変更要求を受け付ける変更要求受付手段の一例である。この場合、特定商品情報は、価格または価格範囲を含む。変更要求受付部２０６は、例えば、端末装置に備えられたタッチパネルディスプレイから、特定商品の価格または価格範囲を出力されたユーザによる価格変更要求を受け付ける。価格変更要求を入力するユーザは、店員または顧客である。価格変更要求は、変更要求理由を含んでもよい。変更要求受付部２０６は、例えば、変更要求理由が商品の外見の状態であった場合、変更要求理由となる商品の部分を含む画像を変更要求理由として受け付けてもよい。
　価格設定部２０５は、変更要求受付部２０６が受け付けた価格変更要求、価格情報、特定商品の個別状態およびあらかじめ設定された価格の許容範囲に基づいて、特定商品の価格を設定する。価格の許容範囲は、商品の価格設定において許容される価格の範囲である。価格設定部２０５は、価格の許容範囲の中で、特定商品の価格または価格範囲を設定する。価格の許容範囲は、商品ごとにあらかじめ設定されてよい。または、価格の許容範囲は、すべての商品または商品カテゴリごとに、基準価格から所定割合以内などと設定されてもよい。
　変更要求受付部２０６が価格変更要求を受け付け、価格設定部２０５が価格を設定することにより、本変形例における商品管理装置２００Ａは、個別状態に応じた個別商品のより適切な価格設定を可能とする。これにより、例えば、商品管理装置２００Ａは、例えば、個別商品の価格に対する顧客の納得感、満足度を向上させることができる。また、例えば、商品管理装置２００Ａは、店員による、個別状態に応じた個別商品のより適切な価格設定を支援することができる。
　　［変形例２］
　次に、本開示の変形例２について説明する。
　図８は、本開示の変形例２にかかる商品管理装置の構成を示すブロック図である。変形例２の商品管理装置３００は、第一実施形態の構成に加えて、業務支援情報生成部３０７を含む。
　業務支援情報生成部３０７は、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態に応じた業務支援情報を生成する。業務支援情報は、例えば、個別商品の価格に関する情報、個別商品の陳列場所に関する情報、個別商品の売り上げに関する情報である。出力部１０４は、業務支援情報を出力する。
　業務支援情報生成部３０７は、例えば、個別商品の価格の設定に関する情報を生成する。例えば、業務支援情報は、店員による価格設定業務、より具体的には、店員による商品の値下げ業務を支援する情報である。個別商品の価格に関する情報を生成する業務支援情報生成部３０７は、第二実施形態における価格設定部２０５の機能をもつ。この場合、業務支援情報生成部３０７は、同一商品の価格と個別状態との関係を表す価格情報および特定商品の個別状態に基づいて、価格を設定するべき特定商品と、設定する価格と、を含む業務支援情報を生成する。また、業務支援情報生成部３０７は、価格を設定するべき特定商品と、設定する価格に加えて、価格の設定理由を含む業務支援情報を生成してもよい。
　また、業務支援情報生成部３０７は、例えば、個別商品の陳列場所に関する情報を生成する。例えば、業務支援情報は、店員による商品の陳列業務を支援する情報である。より具体的には、業務支援情報は、専用の棚に陳列されるべき見切り品を特定する業務を支援する情報である。見切り品とは、売れる見込みが無いために値下げされる商品である。あらかじめ設定された個別状態に応じた陳列場所を表す陳列場所情報と、陳列場所を変更するべき特定商品の個別状態と、に基づいて、業務支援情報生成部３０７は、陳列場所を変更するべき特定商品および特定商品の陳列場所を含む業務支援情報を出力する。また、陳列場所情報は、個別状態に応じた陳列場所を表す情報として、販売不可となる個別状態である商品を陳列しないことを含んでもよい。販売不可となる個別状態とは、例えば、商品の傷が大きい状態、または、商品の傷みの程度が大きい状態である。
　すなわち、出力部１０４は、個別状態に応じた陳列場所を表す陳列場所情報に基づいて、特定商品の陳列場所に関する情報を出力する。業務支援情報生成部３０７が個別商品の陳列場所に関する情報を生成し、出力部１０４が特定商品の陳列場所に関する情報を出力することにより、商品管理装置３００は、店員の、商品の個体差に応じた陳列場所の管理を効率化することができる。すなわち、商品管理装置３００は、店員による、商品の個体差の確認や、商品の事態差に応じた陳列場所の検討の手間を省くことができる。
　また、業務支援情報生成部３０７は、例えば、個別商品の売り上げに関する売上情報を生成する。売上情報を生成する業務支援情報生成部３０７を、売上情報生成部ともいう。売上情報生成部は、店舗におけるセンサ情報および個別状態に基づいて、個別商品の売れ行きを特定し、特定された個別商品の売れ行きと個別状態とを関連付けた売上情報を生成する売上情報生成手段の一例である。売上情報生成部は、まず、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報の経時変化に基づいて、商品棚から持ち去られた個別商品を特定する。商品棚から持ち去られた商品は、顧客により購入された商品であると推定される。なお、陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報の経時変化に基づいて、商品棚から持ち去られてから一定時間経過した個別商品を特定してもよい。売上情報生成部は、商品棚から持ち去られた個別商品の個別状態と、残りの個別商品の個別状態と、を売上情報として生成する。また、売上情報生成部は、商品棚から持ち去られた個別商品の個別状態と、残りの個別商品の個別状態と、に基づいて、個別状態に応じた売れ行きの傾向を特定してもよい。そして、売上情報生成部は、個別状態に応じた売れ行きの傾向を、売上情報として生成してもよい。この場合、出力部１０４は、ユーザの要求に応じて、売上情報を出力してもよい。
　図９は、業務支援情報の出力の例である。図９において、業務支援情報として、特定商品の個別状態に応じた価格および個別状態に応じた陳列場所が表示されている。図９に示されるように、相対的に色が異なるじゃがいもに７５円、傷があるじゃがいもに７５円の価格が画像のうちの特定商品に表示されている。また、特定商品である相対的に色が異なるじゃがいも、および傷があるじゃがいもは、丸で囲われて識別可能に表示されている。さらに図９には、業務支援情報として、特定商品に対する業務指示が表示されている。なお、図５と同様に、商品は、取得部１０１が取得した画像で示されてもよいし、取得部１０１が取得した画像に基づくイラストで示されてもよい。また、図５と同様に、時間が変わると、個別状態、同一商品の価格が変わることもあるため、どの時点で設定された価格および陳列場所であるかをユーザがわかるようにするために、価格および陳列場所が設定された時刻が示されてもよい。
　業務支援情報生成部３０７が個別商品の個別状態と個別商品の売り上げとを関連付けた売上情報を生成し、出力部１０４が売上情報を出力することにより、商品管理装置３００は、個体差に応じた売上情報を店員に提供することができる。すなわち、商品管理装置３００は、商品の仕入れ、陳列などの個体差に応じた商品の販売に関わる情報を、店員に提供することができる。
　　［ハードウェア構成］
　以上説明した、本開示の各実施形態における各装置又はシステムの各構成要素の一部又は全部は、例えば図１０に示すような情報処理装置１０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置１０００は、一例として、以下のような構成を含む。
　　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１００１
　　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１００２
　　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１００３
　　・ＲＡＭ１００３にロードされるプログラム１００４
　　・プログラム１００４を格納する記憶装置１００５
　　・記録媒体１００６の読み書きを行うドライブ装置１００７
　　・通信ネットワーク１００９と接続する通信Ｉ／Ｆ１００８
　　・データの入出力を行う入出力Ｉ／Ｆ１０１０
　　・各構成要素を接続するバス１０１１
　なお、Ｉ／Ｆは、Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
　各実施形態における各装置又はシステムの各構成要素は、これらの機能を実現するプログラムをＣＰＵ１００１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラムは、例えば、あらかじめ記憶装置１００５やＲＡＭ１００３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１００１が読み出す。なお、プログラム１００４は、通信ネットワークを介してＣＰＵ１００１に供給されてもよいし、あらかじめ記録媒体１００６に格納されており、ドライブ装置１００７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ１００１に供給してもよい。
　各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置又はシステムは、構成要素ごとにそれぞれ別個の情報処理装置１０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置１０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
　また、各装置又はシステムの各構成要素の一部又は全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）や、これらの組み合わせによって実現される。回路は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）である。ＬＳＩは、例えば、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）処理専用ＬＳＩである。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　各装置又はシステムの各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
　以上、各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しえる様々な変更をすることができる。
　例えば、商品管理装置は、第二実施形態の商品管理装置２００または変形例１の商品管理装置２００Ａに、業務支援情報生成部３０７が含まれる商品管理装置として変更されてもよい。
　また、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は、内容的に支障しない範囲で変更されてよい。
　１００　　商品管理装置
　１０１　　取得部
　１０２　　状態推定部
　１０３　　抽出部
　１０４　　出力部
　２００　　商品管理装置
　２０５　　価格設定部
　２００Ａ　商品管理装置
　２０６　　変更要求受付部
　３００　　商品管理装置
　３０７　　業務支援情報生成部
　１０００　　情報処理装置
　１００１　　ＣＰＵ
　１００２　　ＲＯＭ
　１００３　　ＲＡＭ
　１００４　　プログラム
　１００５　　記憶装置
　１００６　　記録媒体
　１００７　　ドライブ装置
　１００８　　通信Ｉ／Ｆ
　１００９　　通信ネットワーク
　１０１０　　入出力Ｉ／Ｆ
　１０１１　　バス

Claims (25)

  1. 　陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得する取得手段と、
    　前記センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定する状態推定手段と、
    　前記個別商品から、複数の同一商品それぞれの前記個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に前記個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出する抽出手段と、
    　前記特定商品に関する特定商品情報を出力する出力手段と、
    　を備える商品管理装置。
  2. 　前記同一商品の価格と前記個別状態との関係を表す価格情報および前記特定商品の前記個別状態に基づいて、前記特定商品の価格を設定する価格設定手段をさらに備える、
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  3. 　前記出力手段は、前記特定商品に関する特定商品情報として、前記特定商品の価格を出力する
    　請求項２に記載の商品管理装置。
  4. 　前記価格設定手段は、前記価格情報および前記特定商品の前記個別状態に基づいて、前記特定商品の価格範囲を設定する
    　請求項２に記載の商品管理装置。
  5. 　前記出力手段は、前記特定商品情報として、前記特定商品の前記価格範囲を出力する
    　請求項４に記載の商品管理装置。
  6. 　　前記出力手段は、ユーザに対し、前記特定商品のセンサ情報である特定商品センサ情報を検知させるための検知指示をさらに出力する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  7. 　前記取得手段は、前記検知指示に基づいて検知された前記特定商品センサ情報をさらに取得し、
    　前記状態推定手段は、前記特定商品センサ情報に基づいて、前記個別状態を再び推定する
    　請求項６に記載の商品管理装置。
  8. 　前記出力手段によって前記特定商品情報が出力された前記特定商品に対する価格の変更要求および変更理由を含む価格変更要求を受け付ける変更要求受付手段
    　をさらに備え、
    　前記価格設定手段は、前記価格変更要求に基づいて価格を設定する
    　請求項２に記載の商品管理装置。
  9. 　前記価格設定手段は、前記価格変更要求、前記価格情報、前記特定商品の前記個別状態およびあらかじめ設定された価格の許容範囲に基づいて、前記特定商品の価格を設定する
    　請求項８に記載の商品管理装置。
  10. 　前記価格設定手段は、前記個別商品の前記個別状態と、前記特定商品の前記個別状態と、の差分に応じて、前記個別商品の価格を設定する
    　請求項２に記載の商品管理装置。
  11. 　前記出力手段は、陳列された前記特定商品に前記特定商品情報を重畳表示させる
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  12. 　前記出力手段は、前記センサ情報の検知範囲に対して、前記特定商品情報を投影する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  13. 　前記出力手段は、前記特定商品の識別情報および前記特定商品情報を出力する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  14. 　前記出力手段は、前記特定商品の識別情報、前記特定商品の前記価格、および前記特定商品の前記価格の設定理由をさらに出力する
    　請求項２に記載の商品管理装置。
  15. 　前記出力手段は、前記特定商品情報として、前記特定商品の有無を出力する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  16. 　複数の同一商品それぞれの前記個別状態に応じた業務支援情報を生成する業務支援情報生成手段をさらに備え、
    　前記出力手段は、前記特定商品情報として、前記業務支援情報を出力する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  17. 　前記業務支援情報生成手段は、前記同一商品の価格と前記個別状態との関係を表す価格情報および前記特定商品の前記個別状態に基づいて、前記個別商品の価格の設定に関する情報を生成する
    　請求項１６に記載の商品管理装置。
  18. 　前記業務支援情報生成手段は、前記同一商品の価格と前記個別状態との関係を表す価格情報および前記特定商品の前記個別状態に基づいて、価格を設定するべき前記特定商品と、設定する価格と、を含む業務支援情報を生成する
    　請求項１７に記載の商品管理装置。
  19. 前記業務支援情報生成手段は、前記個別状態に応じた陳列場所を表す陳列場所情報に基づいて、前記特定商品の陳列場所に関する業務支援情報を生成する
    　請求項１６に記載の商品管理装置。
  20. 　前記業務支援情報生成手段は、店舗における前記センサ情報および前記個別状態に基づいて、前記個別商品の売れ行きを特定し、特定された前記個別商品の売れ行きと前記個別状態とを関連付けた売上情報を生成する
    　請求項１６に記載の商品管理装置。
  21. 　前記出力手段は、ユーザの要求に応じて、前記売上情報を出力する
    　請求項２０に記載の商品管理装置。
  22. 　前記状態推定手段は、前記センサ情報に基づいて、前記個別商品の大きさ、色、傷の有無、形、賞味期限および入荷日のうち、少なくとも一つを前記個別状態として推定する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  23. 　前記状態推定手段は、前記個別状態に、商品が陳列されている環境に関する環境情報を付加する
    　請求項１に記載の商品管理装置。
  24. 　コンピュータが、
    　陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得し、
    　前記センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定し、
    　前記個別商品から、複数の同一商品それぞれの前記個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に前記個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出し、
    　前記特定商品に関する特定商品情報を出力する
    　商品管理方法。
  25. 　陳列された複数の同一商品を含むセンサ情報を取得し、
    　前記センサ情報に基づいて、陳列された複数の同一商品それぞれの個別商品の個別状態を推定し、
    　前記個別商品から、複数の同一商品それぞれの前記個別状態に基づいて、複数の同一商品から、相対的に前記個別状態が異なる個別商品を特定商品として抽出し、
    　前記特定商品に関する特定商品情報を出力する
    　処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する記録媒体。
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