(57)【要約】【課題】商品が置かれている店舗内を移動する利用者に対して商品を推薦する場合に、購入される可能性が最も高い商品の位置を利用者に提示する場合と比較して、利用者の移動負担を軽減する。【解決手段】カート付属端末装置１１は、利用者のショッピングカート内に入れられた商品の情報を検出して管理装置２０に送信する。管理装置２０の推薦商品分析装置２８は、利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出し、利用者の店舗内の位置から、複数の他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する。そして、複数の他の商品の中で移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を算出してカート付属端末装置１１に送信する。【選択図】図３
2020047157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者が保持している商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出する算出手段と、
前記利用者の店舗内の位置から、複数の前記他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する抽出手段と、
複数の前記他の商品の中で前記移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を前記利用者に提示する提示手段と、
を備える商品推薦装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記商品の情報として、商品の重量を用いて前記他の商品の情報を算出する
請求項１に記載の商品推薦装置。
【請求項３】
前記算出手段は、前記商品の情報として、商品の価格を用いて前記他の商品の情報を算出する
請求項１に記載の商品推薦装置。
【請求項４】
前記算出手段は、協調フィルリング指標と、相互情報量の同時性指標の少なくともいずれかを用いて前記他の商品の情報を算出する
請求項１に記載の商品推薦装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記協調フィルタリング指標をＣ、前記同時性指標をＳ、重み係数をαとして、
Ｒ＝αＳ＋（１−α）Ｃ
但し、０≦α≦１
により指数Ｒを算出し、指数Ｒの大きさを用いて前記他の商品の情報を算出する
請求項４に記載の商品推薦装置。
【請求項６】
前記重み係数αは、前記利用者の過去の購入履歴に応じて設定される
請求項５に記載の商品推薦装置。
【請求項７】
前記重み係数αは、前記利用者の過去の購入履歴が存在しない場合に
α＝０
に設定される
請求項６に記載の商品推薦装置。
【請求項８】
前記算出手段は、前記他の商品までの移動距離をＤ、重み係数をβ及びγとして、
Ｐ＝βＲ＋γ／Ｄ
により距離考慮指数Ｐを算出し、距離考慮指数Ｐの大きさを用いて前記他の商品の情報を算出する
請求項５に記載の商品推薦装置。
【請求項９】
前記算出手段は、前記商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される第１の他の商品の情報を算出し、前記利用者が前記第１の他の商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される第２の他の商品の情報を算出するものであり、前記算出手段は、前記第１の他の商品の指数をＲ１、前記第１の他の商品までの移動距離をＤ１、前記第２の他の商品の指数をＲ２、前記第２の他の商品までの移動距離をＤ２として、
Ｐ＝（βＲ１＋γ／Ｄ１）＋（βＲ２＋γ／Ｄ２）
により距離考慮指数Ｐを算出し、距離考慮指数Ｐの大きさを用いて前記第１の他の商品の情報を算出する
請求項８に記載の商品推薦装置。
【請求項１０】
前記算出手段、前記抽出手段、及び前記提示手段は、前記利用者が保持している前記商品の情報が更新される毎に処理を繰り返す
請求項１〜９のいずれかに記載の商品推薦装置。
【請求項１１】
端末装置と、
前記端末装置とネットワークで接続された管理装置と、
を備え、
前記端末装置は、
利用者が保持している商品の情報を検出する検出手段と、
前記商品の情報を前記管理装置に送信する送信手段と、
前記管理装置から送信された情報を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した情報を表示する表示手段と、
を備え、
前記管理装置は、
前記端末装置から送信された前記商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出する算出手段と、
前記利用者の店舗内の位置から、複数の前記他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する抽出手段と、
複数の前記他の商品の中で前記移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を算出して前記端末装置に送信する処理手段と、
を備える商品推薦システム。
【請求項１２】
コンピュータを、
利用者が保持している商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出する算出手段と、
前記利用者の店舗内の位置から、複数の前記他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する抽出手段と、
複数の前記他の商品の中で前記移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を前記利用者に提示する提示手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品推薦装置、商品推薦システム及びプログラムに関する。  
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、多人数による、嗜好品の購入履歴およびその評価に基づいて、顧客と嗜好が類似する人物を特定し、特定された人物の嗜好品購入履歴を参照して、顧客に嗜好品についての商品購入の推薦を行う商品推薦システムが記載されている。
【０００３】
特許文献２には、ユーザにとって意外性のある推薦を行うことの出来る情報推薦方法、及びそのシステムが記載されている。アイテム特徴空間計算部により、アイテム属性を用いてアイテム特徴空間を構築する。アイテム選択分布分析部により、ユーザのアイテム選択履歴を用いて該ユーザのアイテム選択分布を求める。意外性係数・嗜好距離併用推薦指標計算部により、求められた分布中心に近く分布形状から離れているアイテムに対して小さな値となる推薦指標を計算する。そして、推薦アイテム決定部により、該指標が小さい非選択アイテムを、推薦アイテムとしてリストを生成する。  
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−７４１４２号公報
【特許文献２】特開２０１１−９６０２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、商品が置かれている店舗内を移動する利用者に対して商品を推薦する場合に、購入される可能性が最も高い商品の位置を利用者に提示する場合と比較して、利用者の移動負担を軽減する技術を提供することを目的とする。  
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、利用者が保持している商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出する算出手段と、前記利用者の店舗内の位置から、複数の前記他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する抽出手段と、複数の前記他の商品の中で前記移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を前記利用者に提示する提示手段とを備える商品推薦装置である。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、前記算出手段は、前記商品の情報として、商品の重量を用いて前記他の商品の情報を算出する請求項１に記載の商品推薦装置である。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、前記算出手段は、前記商品の情報として、商品の価格を用いて前記他の商品の情報を算出する請求項１に記載の商品推薦装置である。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、前記算出手段は、協調フィルリング指標と、相互情報量の同時性指標の少なくともいずれかを用いて前記他の商品の情報を算出する請求項１に記載の商品推薦装置である。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、前記算出手段は、前記協調フィルタリング指標をＣ、前記同時性指標をＳ、重み係数をαとして、
Ｒ＝αＳ＋（１−α）Ｃ
但し、０≦α≦１
により指数Ｒを算出し、指数Ｒの大きさを用いて前記他の商品の情報を算出する請求項４に記載の商品推薦装置である。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、前記重み係数αは、前記利用者の過去の購入履歴に応じて設定される請求項５に記載の商品推薦装置である。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、前記重み係数αは、前記利用者の過去の購入履歴が存在しない場合にα＝０に設定される請求項６に記載の商品推薦装置である。
【００１３】
請求項８に記載の発明は、前記算出手段は、前記他の商品までの移動距離をＤ、重み係数をβ及びγとして、
Ｐ＝βＲ＋γ／Ｄ
により距離考慮指数Ｐを算出し、距離考慮指数Ｐの大きさを用いて前記他の商品の情報を算出する請求項５に記載の商品推薦装置である。
【００１４】
請求項９に記載の発明は、前記算出手段は、前記商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される第１の他の商品の情報を算出し、前記利用者が前記第１の他の商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される第２の他の商品の情報を算出するものであり、前記算出手段は、前記第１の他の商品の指数をＲ１、前記第１の他の商品までの移動距離をＤ１、前記第２の他の商品の指数をＲ２、前記第２の他の商品までの移動距離をＤ２として、
Ｐ＝（βＲ１＋γ／Ｄ１）＋（βＲ２＋γ／Ｄ２）
により距離考慮指数Ｐを算出し、距離考慮指数Ｐの大きさを用いて前記第１の他の商品の情報を算出する請求項８に記載の商品推薦装置である。
【００１５】
請求項１０に記載の発明は、前記算出手段、前記抽出手段、及び前記提示手段は、前記利用者が保持している前記商品の情報が更新される毎に処理を繰り返す請求項１〜９のいずれかに記載の商品推薦装置である。
【００１６】
請求項１１に記載の発明は、端末装置と、前記端末装置とネットワークで接続された管理装置とを備え、前記端末装置は、利用者が保持している商品の情報を検出する検出手段と、前記商品の情報を前記管理装置に送信する送信手段と、前記管理装置から送信された情報を受信する受信手段と、前記受信手段で受信した情報を表示する表示手段とを備え、前記管理装置は、前記端末装置から送信された前記商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出する算出手段と、前記利用者の店舗内の位置から、複数の前記他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する抽出手段と、複数の前記他の商品の中で前記移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を算出して前記端末装置に送信する処理手段とを備える商品推薦システムである。
【００１７】
請求項１２に記載の発明は、コンピュータを、利用者が保持している商品の情報を用いて、前記商品を購入した場合に前記利用者が同時に購入すると予想される他の商品の情報を複数算出する算出手段と、前記利用者の店舗内の位置から、複数の前記他の商品が存在する位置までの移動距離を抽出する抽出手段と、複数の前記他の商品の中で前記移動距離が相対的に短い商品及びその位置までの移動経路を前記利用者に提示する提示手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１，１１，１２に記載の発明によれば、商品が置かれている店舗内を移動する利用者に対して商品を推薦する場合に、購入される可能性が最も高い商品の位置を利用者に提示する場合と比較して、利用者の移動負担が軽減される。
【００１９】
請求項２に記載の発明によれば、さらに、総重量を考慮して移動負担が軽減される。
【００２０】
請求項３に記載の発明によれば、さらに、価格を考慮して利用者の利便性が図られる。
【００２１】
請求項４〜１０に記載の発明によれば、さらに、他の商品の情報の精度が向上し得る。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施形態のショッピングカート説明図である。
【図２】実施形態の画面説明図である。
【図３】実施形態のシステム構成図である。
【図４】実施形態の処理フローチャートである。
【図５】実施形態の協調フィルタリング手法の説明図である。
【図６】実施形態の画面詳細説明図（その１）である。
【図７】実施形態の画面詳細説明図（その２）である。
【図８Ａ】実施形態の他の処理フローチャート（その１）である。
【図８Ｂ】実施形態の他の処理フローチャート（その２）である。
【図８Ｃ】実施形態の他の処理フローチャート（その３）である。
【図９】実施形態のさらに他のシステム構成図である。
【図１０】実施形態のさらに他の処理フローチャートである。
【図１１】実施形態のさらに他の画面詳細説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態における商品推薦システムで用いられるショッピングカートの構成図を示す。ショッピングカート１０は、スーパーマーケット等において利用者が商品を入れて運び、レジ等で精算する際に用いられる手押し車である。
【００２５】
ショッピングカート１０は、センサ１２及び表示装置１４を備える。センサ１２は、ショッピングカート１０内の商品、すなわち利用者が購入するためにスーパーマーケットの陳列棚から取ってショッピングカート１０に入れた商品に付された電子タグを読み込み、当該商品の属性を取得する。商品の属性は、商品の名称や単価、内容量等である。センサ１２は、電子タグから取得した商品の情報をシステムの管理装置側に送信する。表示装置１４は、システムの管理装置側からの情報を受信して表示する。システムの管理装置は、後述するようにショッピングカート１０内の商品の情報に基づき、利用者が同時に購入すると予想される推薦商品及びこれに関連する情報を算出して表示装置１４に送信する。表示装置１４は、管理装置からの推薦商品及びこれに関連する情報を受信して表示し、利用者に提示する。センサ１２及び表示装置１４とシステムの管理装置との間の通信は、例えばＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）で行われるが、通信ネットワークの種類は問わない。
【００２６】
表示装置１４は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイであり、ショッピングカート１０の一定位置に固定的に設けられるが、利用者が自己のスマートフォンやタブレット端末をショッピングカート１０の一定位置に設置することで表示装置１４として機能させてもよい。利用者のスマートフォンやタブレット端末は、システムの管理装置と通信し、管理装置から送信された推薦商品及びこれに関連する情報を受信して表示する。利用者のスマートフォンやタブレット端末は、システムの管理装置との間で認証処理を行い、認証が完了した場合にのみ管理装置から送信された推薦商品及びこれに関連する情報を受信して表示してもよい。認証処理には、利用者に割り当てられたスーパーマーケットの会員ＩＤ等が用いられ得る。
【００２７】
なお、ショッピングカート１０には、センサ１２及び表示装置１４に加え、ショッピングカート１０の位置を管理装置側に送信する発信機や、管理装置側とデータを送受信する通信インターフェイスとしての情報送受信装置を備えていてもよく、本実施形態ではこれらを総称してカート付属端末装置と称する。
【００２８】
図２は、表示装置１４に表示される画面例を示す。表示装置１４の画面には、既にショッピングカート１０内に入っている商品、及び同時に購入すると予想される推薦商品のリスト１４ａが表示されるとともに、スーパーマーケット内における商品陳列棚の配置図１４ｂが表示される。
【００２９】
リスト１４ａは、既にショッピングカート１０内に入っている商品として「バスケット商品リスト」を表示する。例えば、にんじん、たまねぎ、豚肉等である。また、同時に購入すると予想される推薦商品として「次の候補リスト」を表示する。例えば、カレールーやシチューの素等である。カレールーやシチューの素は、既にショッピングカート１０内に入っている商品から協調フィルタリング方式及び相互情報量を用いて算出された推薦商品である。推薦商品を算出する方法については、後述する。
【００３０】
配置図１４ｂは、推薦商品に関連する情報であり、推薦商品の存在位置を示すための情報である。配置図１４ｂには、ショッピングカート１０の現在位置１４ｂ１が表示されるとともに、推薦商品の存在位置並びに現在位置から推薦商品の存在位置に至るまでの推薦経路が表示され得る。利用者は、これらの情報を参照することで、同時に購入するとよい商品及びその商品をどこで購入できるかを容易に把握し得る。
【００３１】
図３は、本実施形態における商品推薦システムのシステム構成図を示す。システムは、カート付属端末装置１１及び管理装置２０を備える。
【００３２】
カート付属端末装置１１は、既述したセンサ１２及び表示装置（買物情報表示装置）１４を備え、さらに、カート位置発信機１６及び情報送受信装置１８を備える。
【００３３】
センサ１２は、ショッピングカート１０内に入れられた商品の電子タグ１３を無線で読み取って商品の情報を取得し、情報送受信装置１８に出力する。
【００３４】
カート位置発信機１６は、ショッピングカート１０の現在位置を管理装置２０に発信する。カート位置発信機１６の一例は小型ＧＰＳ発信機であるが、これに限定されない。
【００３５】
情報送受信装置１８は、センサ１２から入力した商品の情報を管理装置２０に送信し、管理装置２０から送信された情報、すなわち推薦商品とその関連情報を受信して表示装置１４に出力する。
【００３６】
管理装置２０は、商品推薦装置として機能し、例えばスーパーマーケット内に設けられ、情報送受信装置２２、スーパーマーケット内位置センサ２４、カート位置特定装置２６、推薦商品分析装置２８、商品購入履歴データベース（ＤＢ）３０、販売商品リストＤＢ３２を備える。
【００３７】
情報送受信装置２２は、カート付属端末装置１１の情報送受信装置１８から商品の情報を受信して推薦商品分析装置２８に出力する。また、推薦商品分析装置２８からの推薦リスト３４を入力して情報送受信装置１８に送信する。
【００３８】
スーパーマーケット内位置センサ２４は、カート位置発信機１６から発信された電波、例えばＧＰＳ電波を受信してカート位置特定装置２６に出力する。
【００３９】
カート位置特定装置２６は、スーパーマーケット内位置センサ２４で受信した電波を用いて、ショッピングカート１０のスーパーマーケット内の位置を特定して推薦商品分析装置２８に出力する。
【００４０】
推薦商品分析装置２８は、他の商品の情報を算出する算出手段、移動距離を抽出する抽出手段、及び他の商品の情報及びその位置までの移動経路を提示する提示手段として機能し、情報送受信装置２２からの商品の情報と、カート位置特定装置２６からのショッピングカートの位置情報に基づき、推薦商品、及びショッピングカート１０の現在位置から当該推薦商品に至る移動経路を算出して推薦リスト３４として出力する。推薦商品分析装置２８は、商品購入履歴ＤＢ３０及び販売商品リストＤＢ３２を参照することで推薦商品及び移動経路を算出する。
【００４１】
商品購入履歴ＤＢ３０は、利用者毎の過去の商品購入履歴を記憶する。
【００４２】
販売商品リスト３２は、スーパーマーケット内において販売している商品のリストを記憶する。商品のリストには、商品の名称、単価、内容量（重量）、売り場の位置が含まれる。
【００４３】
管理装置２０は、１又は複数のプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェイス、通信インターフェイス、及びＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）等の記憶装置を備えるサーバコンピュータで構成され得る。１又は複数のプロセッサは、ＲＯＭあるいは記憶装置に記憶された処理プログラムを読み出して実行することで、カート位置特定装置２６及び推薦商品分析装置２８を実現する。通信インターフェイスは、情報送受信装置２２を実現する。記憶装置は、商品購入履歴ＤＢ３０及び販売商品リストＤＢ３２を実現する。
【００４４】
図４は、本実施形態の基本処理フローチャートである。
【００４５】
利用者は、ショッピングカート１０を用いてスーパーマーケット内を回り、所望の商品を手にとってショッピングカート１０内に入れる（Ｓ１０１）。センサ１２は、当該商品に添付されている電子タグ１３を無線で読み取り、当該商品の名称、単価、内容量等の情報を取得して情報送受信装置１８を介して管理装置２０に送信する。
【００４６】
管理装置２０の推薦商品分析装置２８は、商品の情報から既にショッピングカート１０内に入れられた商品、すなわち利用者が保持している商品の一覧をバスケット内商品リストとして作成する（Ｓ１０２）。
【００４７】
次に、推薦商品分析装置２８は、バスケット内商品リストを用い、商品購入履歴ＤＢ３０及び販売商品リストＤＢ３２を参照することで同時に購入すると予想される推薦商品を算出し、次の商品の候補リストとして作成する（Ｓ１０３）。また、推薦商品分析装置２８は、販売商品リストＤＢ３２を参照することで推薦商品の場所を検出する。作成された商品の候補リスト及びその場所は、情報送受信装置２２，１８を介してカート付属端末装置１１の表示装置１４に送信され、表示装置１４に表示される（Ｓ１０５）。
【００４８】
利用者は、表示装置１４に表示された商品の候補リスト及びその場所を視認しつつ、適宜、この情報を参考にして次の商品を手にとりショッピングカート１０内に入れる（Ｓ１０６）。そして、買物が終了したか否かを判定し（Ｓ１０７）、買物が終了していなければ（Ｓ１０７でＮＯ）、Ｓ１０３以降の処理を繰り返す。買物が終了したか否かは、例えばカート位置特定装置２６で特定されたショッピングカート１０の位置がレジの位置であるか否かにより判定し得る。利用者が表示装置１４に表示されている「買物終了」の操作ボタンを操作することで管理装置２０に買物終了を報知してもよい。
【００４９】
ここで、利用者の過去の購買履歴から当該利用者が次に購入するであろう商品を予想すする技術はオンラインショッピング等で知られているが、本実施形態における推薦商品分析装置２８は、協調フィルタリング方式と相互情報量の少なくともいずれかを用いて推薦商品を算出する。協調フィルタリング方式は、多くの利用者の嗜好情報を蓄積し、ある利用者と嗜好の類似した他の利用者の情報を用いて自動的に推論を行う方法である。
【００５０】
図５は、協調フィルタリング方式の一例を示す。複数の利用者の商品購入履歴を商品購入履歴ＤＢ３０に蓄積しておく。例えば、利用者Ａは、商品Ｋを３個、商品Ｌを３個、商品Ｎを３個、商品Ｏを５個、商品Ｐを３個購入した履歴があり、利用者Ｅは、商品Ｉを６個、商品Ｊを５個、商品Ｌを２個、商品Ｏを４個購入した履歴がある等である。
【００５１】
そして、推薦商品を算出する対象の利用者の、現在時点までのバスケット内商品リストと比較する。対象利用者のバスケット内商品リストが、商品Ｉを１個、商品Ｌを１個、商品Ｏを１個であるとすると、購入した商品と購入していない商品のパターンは利用者Ｅのパターンに最も類似しているので、推薦商品として、利用者Ｅが購入している商品Ｊを抽出する。
【００５２】
他方、相互情報量では、販売中の商品に対し、バスケット内商品リストとの同時性販売中の商品の同時性指標を算出し、この同時性指標が相対的に高い商品を推薦商品として抽出する。ある商品Ａ，Ｂの相互情報量Ｉ（Ａ，Ｂ）は、同時性指標と代替性指標に分けて、
Ｉ（Ａ，Ｂ）＝Ｐ（Ａ１，Ｂ１）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ１，Ｂ１）／Ｐ（Ａ１）Ｐ（Ｂ１）｝
＋Ｐ（Ａ０，Ｂ０）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ０，Ｂ０）／Ｐ（Ａ０）Ｐ（Ｂ０）｝
＋Ｐ（Ａ１，Ｂ０）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ１，Ｂ０）／Ｐ（Ａ１）Ｐ（Ｂ０）｝
＋Ｐ（Ａ０，Ｂ１）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ０，Ｂ１）／Ｐ（Ａ０）Ｐ（Ｂ１）｝
と表現できる。
【００５３】
ここで、
Ｐ（Ａ１，Ｂ１）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ１，Ｂ１）／Ｐ（Ａ１）Ｐ（Ｂ１）｝
＋Ｐ（Ａ０，Ｂ０）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ０，Ｂ０）／Ｐ（Ａ０）Ｐ（Ｂ０）｝
は同時性指標であり、
Ｐ（Ａ１，Ｂ１）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ１，Ｂ１）／Ｐ（Ａ１）Ｐ（Ｂ１）｝
は商品Ａ及び商品Ｂをどちらも購入する指標であり、
Ｐ（Ａ０，Ｂ０）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ０，Ｂ０）／Ｐ（Ａ０）Ｐ（Ｂ０）｝
は商品Ａ及び商品Ｂをどちらも購入しない指標である。
【００５４】
また、
Ｐ（Ａ１，Ｂ０）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ１，Ｂ０）／Ｐ（Ａ１）Ｐ（Ｂ０）｝
＋Ｐ（Ａ０，Ｂ１）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ０，Ｂ１）／Ｐ（Ａ０）Ｐ（Ｂ１）｝
は代替性指標であり、
Ｐ（Ａ１，Ｂ０）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ１，Ｂ０）／Ｐ（Ａ１）Ｐ（Ｂ０）｝
は商品Ａを購入するときに商品Ｂは購入しない指標であり、
Ｐ（Ａ０，Ｂ１）ｌｏｇ２｛Ｐ（Ａ０，Ｂ１）／Ｐ（Ａ０）Ｐ（Ｂ１）｝
は商品Ａは購入しないが商品Ｂは購入する指標である。上記において、Ｐ（Ａ１）は利用者の商品Ａを購入する確率、Ｐ（Ａ０）は利用者の商品Ａを購入しない確率、Ｐ（Ｂ１）は利用者の商品Ｂを購入する確率、Ｐ（Ｂ０）は利用者の商品Ｂを購入しない確率を示す。
【００５５】
相互情報量では、利用者の過去の商品購入履歴からある商品を購入する確率及び購入しない確率を算出するため、初めて当該スーパーマーケットに来店して商品を購入する利用者には適用できない。
【００５６】
そこで、推薦商品分析装置２８は、協調フィルタリング方式と相互情報量を組み合わせて、以下のように商品毎の指標Ｒを算出する。
Ｒ＝αＳ＋（１−α）Ｃ
但し、０≦α≦１
重み係数αは過去の購入履歴に従う係数であり、購入履歴が多いほど大きな値に設定される。Ｓは相互情報量を用いた同時性指標（商品Ａ及び商品Ｂをどちらも購入する指標）であり、Ｃは協調フィルタリングによる指標である。対象利用者の購入履歴がない場合はα＝０であり、協調フィルタリング方式による指標Ｃが指標Ｒとして算出され、購入履歴が多いほど、相互情報量による同時性指標Ｓの度合いを大きくして指標Ｒを算出する。推薦商品分析装置２８は、算出された指標Ｒを閾値と比較し、閾値以上の指標Ｒを示す商品を推薦商品として抽出する。
【００５７】
推薦商品分析装置２８は、利用者が新たな商品をショッピングカートに入れ、バスケット商品リストが更新される毎に指標Ｒを算出して更新していく。従って、指標Ｒが相対的に高い推薦商品は、バスケット商品リストが更新される毎に変化し得る。具体的には、バスケット商品リストがにんじん、たまねぎであり、次の推薦商品として指標Ｒが相対的に高いカレールー、シチューの素が抽出された場合において、利用者がカレールーを手に取ってショッピングカート１０に入れると、バスケット商品リストはにんじん、たまねぎ、カレールーとなり、カレールーとシチューの素は同時に購入される可能性が低く同時性指標は小さいため、シチューの素の指標Ｒは小さくなり、結果として次の推薦商品として抽出されなくなる。逆に、豚肉の指標Ｒは大きくなる可能性がある。
【００５８】
図６は、推薦商品分析装置２８で作成され、表示装置１４に表示されるリスト１４ａとしてのバスケット商品リスト及び次の候補リストの一例を示す。バスケット商品リストとして、
にんじん  ２本  価格３００円  売り場Ａ
たまねぎ  １個  価格１００円  売り場Ａ
等と表示される。また、次の候補リストとして、
カレールー  単価２００円  売り場Ｅ  推薦指標０．５０
シチューの素    単価２００円  売り場Ｅ  推薦指標０．４０
豚肉        単価４００円  売り場Ｃ  推薦指標０．９０
等と表示される。推薦指標は、上記の式により算出された指標Ｒである。既述したように、カレールーとシチューの素は代替性が高いので、利用者が次の候補リストに従ってカレールーをショッピングカート１０に入れた場合、その後のシチューの素の推薦指標は例えば０．４０→０．１０等と顕著に低下し得る。
【００５９】
図７は、推薦商品の関連情報としての配置図１４ｂの一例を示す。ショッピングカート１０の位置１４ｂ１が表示されるとともに、次の候補リストとしてのカレールー、シチューの素、豚肉の場所が示される。具体的には、カレールー、シチューの素の場所として売り場Ｅが示され、豚肉の場所として売り場Ｃが示される。図では、豚肉を示す表象図形が表示されているが、カレールー及びシチューの素に関しても同様に表象図形として表示し得る。また、図では現在位置からの矢印として、これら推薦商品への移動方向が示される。
【００６０】
推薦商品分析装置２８は、指標Ｒが閾値以上の商品を推薦商品として抽出するが、ショッピングカート１０の現在位置からの移動距離も考慮して推薦商品を抽出してもよい。すなわち、現在位置からの移動距離が短い商品を推薦商品として抽出し、かつ、当該商品までの移動経路を算出する。
【００６１】
図８Ａ〜図８Ｃは、本実施形態の詳細処理フローチャートである。商品までの移動距離を考慮した処理である。
【００６２】
まず図８Ａにおいて、利用者は、ショッピングカート１０を用いてスーパーマーケット内を回り、所望の商品を手にとってショッピングカート１０内に入れる（Ｓ２０１）。センサ１２は、当該商品に添付されている電子タグ１３を無線で読み取り、当該商品の名称、単価、量等の情報を取得して情報送受信装置１８を介して管理装置２０に送信する。
【００６３】
推薦商品分析装置２８は、商品の情報から既にショッピングカート１０内に入れられた商品の一覧をバスケット内商品リストとして作成する（Ｓ２０２）。
【００６４】
次に、推薦商品分析装置２８は、カート位置特定装置２６で特定されたショッピングカート１０の現在位置を受信し（Ｓ２０３）、バスケット内商品リストを用いて、商品購入履歴ＤＢ３０及び販売商品リストＤＢ３２を参照することで同時に購入すると予想される推薦商品を算出するとともに、ショッピングカート１０の現在位置、及び推薦商品の位置を用いてその商品への移動経路を算出する（Ｓ２０４）。作成された商品の候補リスト及びその場所への移動経路は、情報送受信装置２２，１８を介してカート付属端末装置１１の表示装置１４に送信され、表示装置１４に表示される。
【００６５】
利用者は、表示装置１４に表示された商品の候補リスト及びその場所並びに移動経路を視認しつつ、適宜、この情報を参考にして次の商品を手にとりショッピングカート１０内に入れる（Ｓ２０５）。そして、買物が終了したか否かを判定し（Ｓ２０６）、買物が終了していなければ（Ｓ２０６でＮＯ）、Ｓ２０３以降の処理を繰り返す。
【００６６】
図８Ｂ及び図８Ｃは、商品までの移動経路を算出する処理フローチャートを示す。本処理の概要は以下の通りである。
【００６７】
ある時点において、推薦商品分析装置２８は指標Ｒを算出し、指標Ｒが閾値以上で相対的に高い商品を推薦商品候補として抽出する。いま、バスケット内商品リストとして商品ａ，ｂ，ｃが存在しており、その時点における推薦商品候補として、２つの商品Ａ，Ｂが抽出されたものとする。利用者が商品Ａをショッピングカート１０に入れたとすると、バスケット内商品リストは、ａ，ｂ，ｃ，Ａとなり、バスケット内商品リストの更新に伴い、この時点における推薦商品候補はＡ１，Ａ２に変化する。利用者が商品Ａ１，Ａ２のうち商品Ａ１を選択してショッピングカート１０に入れたとすると、バスケット内商品リストは、ａ、ｂ、ｃ、Ａ，Ａ１となり、バスケット内商品リストの更新に伴い、この時点における推薦商品候補はＡ１１に変化する。また、利用者が商品Ａ１，Ａ２のうち商品Ａ２を選択してショッピングカート１０に入れたとすると、バスケット内商品リストは、ａ、ｂ、ｃ、Ａ，Ａ２となり、バスケット内商品リストの更新に伴い、この時点における推薦商品候補はＡ２１に変化する。
【００６８】
このように、推薦商品候補は、
Ａ→Ａ１，Ａ２→Ａ１１（Ａ１を選択）
Ａ→Ａ１，Ａ２→Ａ２１（Ａ２を選択）
のように変化し、推薦商品候補の一連の系列が生じる。利用者が商品Ｂをショッピングカート１０に入れた場合にも同様にして推薦商品候補は、
Ｂ→Ｂ１，Ｂ２→Ｂ１１，Ｂ１２
Ｂ→Ｂ１，Ｂ２→Ｂ２１，Ｂ２２
のように変化し、推薦商品候補の一連の系列が生じる。
【００６９】
推薦商品分析装置２８は、推薦商品候補の系列毎にショッピングカート１０の位置から商品までの移動距離を考慮して推薦指標（距離考慮推薦指標）を算出する。具体的には、商品の指標Ｒとその商品までの移動距離Ｄから、
Ｐ＝Σ（βＲｉ＋γ／Ｄｉ）
により距離考慮推薦指数Ｐを算出する。ここで、Ｒｉは系列を構成する商品ｉの指数であり、Ｄｉは系列を構成する商品ｉのその系列における１つ前の商品からの距離Ｄｉである。
【００７０】
また、β及びγは重み係数であり、０＜β＜１、０＜γ＜１である。
推薦商品分析装置２８は、系列を構成する第１世代の商品候補の数、及び系列を構成する第２世代の商品の数に上限を設定し、この上限の範囲内において複数の系列のそれぞれにおいて距離考慮推薦指数Ｐを算出し、その累計距離推薦指数Ｐが閾値以上の系列に属する第１世代の商品を推薦商品として抽出する。例えば、系列を構成する世代数を３とすると、バスケット内商品リストがａ，ｂ，ｃの時点における推薦商品の系列の一つは、
Ａ→Ａ１→Ａ１１
であり、系列の第１世代の商品Ａの指標をＲａ１、系列の第２世代の商品Ａ１の指標をＲａ２，系列の第３世代の商品Ａ１１の指標をＲａ３、ショッピングカート１０の現在位置から商品Ａまでの移動距離をＤａ１、商品Ａから商品Ａ１までの移動距離をＤａ２、商品Ａ２から商品Ａ１１までの移動距離をＤａ３とすると、世代数３の系列における距離考慮推薦指数Ｐは、
Ｐ＝（βＲａ１＋γ／Ｄａ１）＋（βＲａ２＋γ／Ｄａ２）＋（βＲａ３＋γ／Ｄａ３）
と算出される。
【００７１】
同様に、バスケット内商品リストがａ，ｂ，ｃの時点における推薦商品の系列の他の一つは、
Ｂ→Ｂ１→Ｂ１１
であり、商品Ｂの指標をＲｂ１，商品Ａ１の指標をＲｂ２，商品Ａ１１の指標をＲｂ３、ショッピングカート１０の現在位置から商品Ａまでの移動距離をＤｂ１、商品Ａから商品Ａ１までの移動距離をＤｂ２、商品Ａ２から商品Ａ１１までの移動距離をＤｂ３とすると、この系列における距離考慮推薦指数Ｐは、
Ｐ＝（βＲｂ１＋γ／Ｄｂ１）＋（βＲｂ２＋γ／Ｄｂ２）＋（βＲｂ３＋γ／Ｄｂ３）
と算出される。
【００７２】
これらの系列を構成する第１世代の推薦商品である商品Ａ及び商品Ｂは、バスケット内商品リストがａ，ｂ，ｃの時点における距離考慮推薦指数Ｐから抽出され得る。すなわち、
Ｐ＝βＲ＋γ／Ｄ
が閾値以上と高い商品として、商品Ａ及び商品Ｂが抽出される。
【００７３】
系列の世代数は任意に設定し得るが、世代数が増大するほど計算量が増大するので、例えば世代数＝３に設定する。但し、これに限定されるものではない。また、利用者毎に系列の世代数を変化させることも可能である。
【００７４】
図８Ｂにおいて、推薦商品分析装置２８は、まず、現時点におけるバスケット内商品リスト及びショッピングカート１０の現在位置を用いて、商品毎に距離考慮推薦指標を算出する（Ｓ３０１）。すなわち、商品の指数をＲ、現在位置から商品までの移動距離をＤとして、
Ｐ＝βＲ＋γ／Ｄ
により算出する。現在位置から商品までの移動距離Ｄは、販売商品リストＤＢ３２に記憶された商品の売り場から抽出される。スーパーマーケットの店舗内の大きさ情報、及び商品の売り場情報から、現在位置から商品までの移動距離Ｄは容易に抽出され得る。
【００７５】
次に、系列の第１世代の商品候補の引数Ｍ、及び系列の第２世代の商品候補の引数ＮをそれぞれＭ＝１、Ｎ＝１に初期化する（Ｓ３０２）。
【００７６】
次に、Ｓ３０１で算出された距離考慮推薦指数Ｐが閾値以上となる複数の商品のうち、最も距離考慮推薦指数Ｐが高い商品を第１世代の１番目の商品として選択し（Ｓ３０３）、第１番目の商品がショッピングカート１０に入れられたと想定した場合の距離考慮推薦指数Ｐを算出する（Ｓ３０４）。
【００７７】
次に、Ｓ３０４で算出された距離考慮推薦指数Ｐが閾値以上の商品のうち、最も距離考慮推薦指数Ｐが高い商品を第２世代の１番目の商品として選択し（Ｓ３０５）、同様にして
この１番目の商品がショッピングカート１０に入れられたと想定した場合の距離考慮推薦指数Ｐを算出する（Ｓ３０６）。以上の処理により、例えばＳ３０１にて第１世代として商品Ａ，Ｂが抽出され、Ｓ３０３にて商品Ａが選択され、Ｓ３０４にて第２世代として商品Ａ１，Ａ２が抽出され、Ｓ３０５にて商品Ａ１が選択され、Ｓ３０６にて第３世代として商品Ａ１１が抽出され、
Ａ→Ａ１→Ａ１１
の系列の距離考慮推薦指数Ｐが算出される。そして、図８Ｃの処理に移行する。
【００７８】
図８Ｃにおいて、系列の第２世代の引数Ｎが上限Ｎｍａｘに達したか否かを判定する（Ｓ３０７）。未だ上限に達していなければ、引数Ｎを１だけインクリメントして（Ｓ３０８）、Ｓ３０５及びＳ３０６の処理を繰り返す。これにより、Ｓ３０４で算出された距離考慮推薦指数Ｐが閾値以上の商品のうち、次に距離考慮推薦指数Ｐが高い商品を第２世代の２番目の商品として選択し（Ｓ３０５）、同様にしてこの２番目の商品がショッピングカート１０に入れられたと想定した場合の距離考慮推薦指数Ｐを算出する（Ｓ３０６）。以上の処理により、例えばＳ３０１にて第１世代として商品Ａ，Ｂが抽出され、Ｓ３０３にて商品Ａが選択され、Ｓ３０４にて第２世代として商品Ａ１，Ａ２が抽出され、Ｓ３０５にて商品Ａ２が選択され、Ｓ３０６にて第３世代として商品Ａ２１が抽出され、
Ａ→Ａ２→Ａ２１
の系列の距離考慮推薦指数Ｐが算出される。
【００７９】
他方、系列の第２世代の引数Ｎが上限Ｎｍａｘに達した場合（Ｓ３０７にてＹＥＳ）、系列の第１世代の引数Ｍが上限Ｍｍａｘに達したか否かを判定する（Ｓ３０９）。未だ上限に達していなければ、引数Ｍを１だけインクリメントして（Ｓ３１０）、Ｓ３０３以降の処理を繰り返す。これにより、Ｓ３０１で算出された距離考慮推薦指数Ｐが閾値以上の商品のうち、次に距離考慮推薦指数Ｐが高い商品を第１世代の２番目の商品として選択し（Ｓ３０３）、この系列における距離考慮推薦指数Ｐが算出される。
【００８０】
以上のようにして、Ｍｍａｘ及びＮｍａｘで規定される複数個の系列毎の距離考慮推薦指数Ｐ（系列を構成する商品の距離考慮推薦指数Ｐの累計値）が算出されると、これらの距離考慮推薦指数Ｐ及びその系列を示す移動経路をメモリに保存する（Ｓ３１１）。そして、これらの距離考慮推薦指数Ｐのうち、閾値以上となる系列を構成する商品の第１世代の商品及びその距離考慮推薦指数Ｐ、並びにその経路を推薦商品及び経路候補として表示装置１４に表示する。
【００８１】
本実施形態によれば、例えば指標Ｒとしてはカレールー、シチューの素、豚肉がそれぞれ
豚肉：０．９０
カレールー：０．５０
シチューの素：０．４０
であったとしても、距離考慮推薦指数Ｐとしては、豚肉よりもカレールー及びシチューの素の方が相対的に移動距離が短いので、例えば
カレールー：１５．８０
シチューの素：１４．５０
豚肉：１０．００
の順となり得る。言い替えれば、推奨指数Ｒと移動距離Ｄに応じて推奨商品が算出され、推奨指数Ｒが同程度であれば、移動距離Ｄが相対的に短い商品が推奨商品として算出され、利用者に提示される。表示装置１４は、距離考慮推薦指数Ｐの高い順に、推薦商品及びその移動経路を表示するのが望ましい。
【００８２】
なお、利用者によっては、移動距離Ｄが大きくても苦にならない利用者も存在し得る。従って、重み係数β及びγは、利用者毎に可変としてもよい。利用者の過去の購入履歴として利用者の過去の移動経路を記憶し、移動距離が相対的に長い利用者に対してはβを相対的に大きくするとともにγを相対的に小さくし得る。
【００８３】
また、本実施形態において、推薦商品を算出するに際し、さらに商品重量や総額を考慮してもよい。
【００８４】
図９は、他の実施形態におけるシステム構成図を示す。図３に示すシステム構成に加え、総重量／総額算出装置３６を備える。
【００８５】
総重量／総額算出装置３６は、ショッピングカート１０内に入れられた商品の総重量または総額を算出し、予め決められた重量上限または予算上限を超えているか否かを判定する。そして、重量上限または予算上限を超えているのであれば、推薦商品分析装置２８にその旨を出力し、推薦商品分析装置２８は、重量上限または予算上限を超えない代替商品を推薦商品として新たに算出して表示装置１４に送信する。
【００８６】
図１０は、この場合の処理フローチャートを示す。
【００８７】
利用者は、ショッピングカート１０に商品を入れるに先立って、まず予算上限を設定して管理装置２０に送信する（Ｓ４０１）。例えば、表示装置１４に表示された予算上限入力画面を操作して予算上限を入力し、情報送受信装置１８を介して管理装置２０に送信する。予算上限に代えて重量上限を送信してもよく、予算上限と重量上限をともに送信してもよい。
【００８８】
次に、利用者は所望の商品を手にとってショッピングカート１０内に入れる（Ｓ４０２）。センサ１２は、当該商品に添付されている電子タグ１３を無線で読み取り、当該商品の名称、単価、量等の情報を取得して情報送受信装置１８を介して管理装置２０に送信する。
【００８９】
推薦商品分析装置２８は、商品の情報から既にショッピングカート１０内に入れられた商品の一覧をバスケット内商品リストとして作成する（Ｓ４０３）。
【００９０】
次に、推薦商品分析装置２８は、バスケット内商品リストを用い、商品購入履歴ＤＢ３０及び販売商品リストＤＢ３２を参照することで同時に購入すると予想される推薦商品を算出し、次の商品の候補リストとして作成する（Ｓ４０４）。次の商品の候補リストとしては、図８Ａ〜図８Ｃに示す距離考慮推薦指数Ｐを用いて作成し得る。また、推薦商品分析装置２８は、販売商品リストＤＢ３２を参照することで推薦商品の価格（重量）を検出する。作成された商品の候補リスト及びその価格（重量）は、情報送受信装置２２，１８を介してカート付属端末装置１１の表示装置１４に送信され、表示装置１４に表示される（Ｓ４０６）。
【００９１】
利用者は、表示装置１４に表示された商品の候補リスト及びその価格（重量）を視認しつつ、適宜、この情報を参考にして次の商品を手にとりショッピングカート１０内に入れる（Ｓ４０７）。
【００９２】
利用者が次の商品をショッピングカート１０に入れた場合、総重量／総額算出装置３６は、この時点における総額（総量）を算出し（Ｓ４０８）、Ｓ４０１で設定された予算上限（重量上限）を超えているか否かを判定する（Ｓ４０９）。予算上限（重量上限）を超えていなければ（Ｓ４０９でＮＯ）、買物が終了したか否かを判定し（Ｓ４１０）、終了していなければＳ４０４以降の処理を繰り返す。
【００９３】
他方、予算上限（重量上限）を超えていれば（Ｓ４０９）、推薦商品分析装置２８は、Ｓ４０６で表示した商品の候補リストのうち、Ｓ４０７で利用者が入れた商品以外の商品の候補リストを代替商品の候補リストとして作成して表示装置１４に表示する（Ｓ４１１）。その後、Ｓ４０４以降の処理を繰り返す。
【００９４】
なお、Ｓ４０６で商品の候補リスト及び価格（重量）を表示する際に、候補リストの商品を購入した場合の予測総価格（予測総重量）を表示してもよい。
【００９５】
図１１は、推薦商品分析装置２８で作成され、表示装置１４に表示されるリスト１４ａとしてのバスケット商品リスト及び次の候補リストの一例を示す。バスケット商品リストとして、
にんじん  ２本  価格３００円  重量３００ｇ
たまねぎ  １個  価格１００円  重量１５０ｇ
豚肉      ２００ｇ  価格  ４００円  重量２１０ｇ
等と表示される。また、次の候補リストとして、
カレールー  単価２００円  重量２００ｇ
シチュー    単価２００円  重量２００ｇ
米  ５ｋｇ  単価２５００円  重量５ｋｇ  総重量予測  ５．６０ｋｇ
米  １０ｋｇ  単価４００円  重量１０ｋｇ  総重量予測  １０．６０ｋｇ
等と表示される。
【００９６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。以下、変形例について説明する。
【００９７】
＜変形例１＞
本実施形態では、商品毎の距離考慮推薦指標を
Ｐ＝βＲ＋γ／Ｄ
により算出しているが、これは一例であり、他の関数を用いて算出してもよい。一般に、関数をｆとして
Ｐ＝ｆ（Ｒ，Ｄ）
により算出され得る。距離考慮推薦指数Ｐは、指数Ｒが大きいほど、あるいは距離Ｄが小さいほど大きくなるように設定される。但し、指数Ｒが大きいほど、あるいは距離Ｄが小さいほど小さくなるように設定してもよく、この場合には距離考慮指数Ｐが閾値以下の商品を推薦商品として抽出する。
【００９８】
＜変形例２＞
本実施形態では、ショッピングカート１０にカート付属端末装置１１を搭載する場合を例示しているが、必ずしもショッピングカート１０に限定されない。例えば、利用者が手に保持している商品の情報を利用者のスマートフォンやタブレット端末で読み取って管理装置２０に送信し、かつ、管理装置２０から当該スマートフォンやタブレット端末に推薦商品及びその移動経路を提示してもよい。
【００９９】
＜変形例３＞
実施形態では、スーパーマーケット等の実店舗における買物を例示したが、オンラインショッピングにも適用し得る。但し、この場合には商品までの移動距離や重量を考慮する必要はない。
【符号の説明】
【０１００】
１０  ショッピングカート、１１  カート付属端末装置、１２  センサ、１３  電子タグ、１４  表示装置、２０  管理装置。
【図１】
2020047157.tif 000003
【図２】
2020047157.tif 000004
【図３】
2020047157.tif 000005
【図４】
2020047157.tif 000006
【図５】
2020047157.tif 000007
【図６】
2020047157.tif 000008
【図７】
2020047157.tif 000009
【図８Ａ】
2020047157.tif 000010
【図８Ｂ】
2020047157.tif 000011
【図８Ｃ】
2020047157.tif 000012
【図９】
2020047157.tif 000013
【図１０】
2020047157.tif 000014
【図１１】
2020047157.tif 000015