(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの状態を検出するセンサから出力された複数種類のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、
商品に対するインターネット上のユーザの行動を蓄積した履歴データを取得する履歴データ取得手段と、
前記履歴データに基づいて、前記ユーザの状態が当該ユーザの商品に対する評価に与える貢献値を取得する貢献値取得手段と、
前記複数種類のセンサデータ、および、前記貢献値に基づいて、前記評価を算出する評価算出手段と、を備える
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項２】
請求項１に記載の情報管理サーバにおいて、
前記貢献値は、前記複数種類のセンサデータの種類毎に対応付けられた重み係数であり、
前記評価算出手段は、前記複数種類のセンサデータのそれぞれに、対応する重み係数をかけた値に基づいて、前記評価を算出する
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の情報管理サーバにおいて、
前記評価算出手段は、前記複数種類のセンサデータ、および、前記貢献値に基づいて、互いに観点の異なる前記評価を複数算出し、前記複数の評価に基づいて総合評価を算出する
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項４】
請求項３に記載の情報管理サーバにおいて、
前記複数の評価のそれぞれは、その種類に応じて前記複数種類のセンサデータから予め選択されたセンサデータに基づいて算出される
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報管理サーバにおいて、
前記ユーザのユーザ属性を取得するユーザ属性取得手段を備え、
前記評価算出手段は、前記複数種類のセンサデータと、前記貢献値と、前記ユーザ属性とに基づいて、前記評価を算出する
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項６】
ユーザの状態を検出するセンサから出力された複数種類のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、
前記ユーザの状態が当該ユーザの商品に対する評価に与える貢献値を取得する貢献値取得手段と、
前記複数種類のセンサデータ、および、前記貢献値に基づいて、商品に対する評価を算出する評価算出手段と、を備える
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項７】
請求項６に記載の情報管理サーバにおいて、
前記センサデータ取得手段は、商品に対するインターネット上のユーザの行動を蓄積した履歴データを前記センサデータとして取得する
ことを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項８】
コンピュータにより実行される情報管理方法であって、
ユーザの状態を検出するセンサから出力された複数種類のセンサデータを取得し、
商品に対するインターネット上のユーザの行動を蓄積した履歴データを取得し、
前記履歴データに基づいて、前記ユーザの状態が当該ユーザの商品に対する評価に与える貢献値を取得し、
前記複数種類のセンサデータ、および、前記貢献値に基づいて、前記評価を算出する
ことを特徴とする情報管理方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報管理サーバとして機能させる
ことを特徴とする情報管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を管理する情報管理サーバ、情報管理方法、および情報管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、商品に対するユーザの潜在ニーズを把握することが要求されている。潜在ニーズを求めるために、購入履歴を用いることが考えられるが、購入履歴は、商品の価格が大きく影響しているため、当該購入履歴に基づいて潜在ニーズを精度よく求めることはできない。
このため、従来は、例えば、ウェブ上で商品に関するアンケートを実施して、潜在ニーズを求めていた（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−１７１８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、アンケートは、集計等に手間がかかるという問題がある。また、ウェブ上でのアンケートでは、実際の商品を見たり触れたりした際の評価ではなく、ユーザの先入観等によって集計結果も変化するため、必ずしも精度の高い潜在ニーズを把握できるとも限らない。
【０００５】
本発明は、手間をかけずに商品の潜在ニーズを精度よく把握できる情報管理サーバ、情報管理方法、および情報管理プログラム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】
本発明の情報管理サーバは、ユーザの状態を検出するセンサから出力された複数種類のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、商品に対するインターネット上のユーザの行動を蓄積した履歴データを取得する履歴データ取得手段と、前記履歴データに基づいて、前記ユーザの状態が当該ユーザの商品に対する評価に与える貢献値を取得する貢献値取得手段と、前記複数種類のセンサデータ、および、前記貢献値に基づいて、前記評価を算出する評価算出手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、センサデータおよびインターネット上の履歴データを用いて、商品に対するユーザの評価を算出する。例えば、センサデータに基づいて、商品の前にユーザが立ったり、商品が手に取られる等のユーザの行動や反応、つまり実際のユーザの行動や反応であるリアルデータが判定可能となる。また、インターネット上におけるユーザの行動を蓄積した履歴データを取得することで、インターネット上でのユーザの行動や感想等が判定可能となる。したがって、評価算出手段により、これらのセンサデータやインターネット上の履歴データに基づいて評価を算出することで、精度の高い評価を算出できる。この際、アンケート等による煩雑な手法に比べて、センサデータとインターネット上のデータを用いるため、手間をかけずに評価を算出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報管理システムの構成を示す図である。
【図２】前記実施形態におけるポジティブ度の算出処理を示すフローチャートである。
【図３】前記実施形態における各ポジティブ度を集計した集計結果の一例を示すレーダーチャートである。
【図４】前記実施形態における係数の算出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第３実施形態に係る情報管理サーバの構成を示す図である。
【図６】本発明の変形例２に係る情報管理サーバの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る情報管理システムの構成を示す図である。
図１に示すように、情報管理システム１は、ネットワーク２に接続可能なセンサ群１０、情報管理サーバ２０、商品管理サーバ３０、履歴データ管理サーバ４０を備えている。
【００１０】
［センサ群］
センサ群１０は、商品が陳列された店舗に配置されている。
センサ群１０は、赤外線センサ１１、加速度センサ１２、音声認識センサ１３、サーモセンサ１４、脳波センサ１５、カメラ１６を有している。赤外線センサ１１、音声認識センサ１３、サーモセンサ１４、カメラ１６は、対象の商品の周囲に設置されている。加速度センサ１２は、対象の商品に装着され、脳波センサ１５は、店舗内のユーザに装着される。
各センサ１１〜１６は、情報管理サーバ２０によって制御され、対象の商品に接近したユーザの状態を検出し、検出結果に応じたセンサデータを、ネットワーク２を介して情報管理サーバ２０に送信（出力）する。
表１に示すように、各センサ１１〜１６は、センサデータＶ１〜Ｖ７を送信する。
【００１１】
【表１】
0006029622.tif 000002
【００１２】
赤外線センサ１１は、赤外線を用いて、商品の前にユーザが立ち止まっていた時間（立ち止まり時間）を計測し、計測した立ち止まり時間をセンサデータＶ１として情報管理サーバ２０に送信する。
【００１３】
加速度センサ１２は、商品の加速度を計測し、計測した加速度をセンサデータＶ２として情報管理サーバ２０に送信する。
【００１４】
音声認識センサ１３は、音声を認識する音声認識部と、認識した音声を判定する音声判定部とを備える。音声認識センサ１３は、ユーザが発する肯定的キーワードと否定的キーワードとを抽出し、肯定的キーワードの数から、否定的キーワードの数を引いた値を、センサデータＶ３として情報管理サーバ２０に送信する。なお、ユーザが肯定的キーワードおよび否定的キーワードを発しない場合は、センサデータＶ３は「０」となる。
また、音声認識センサ１３は、例えば、音声有無のデータ（音声有り：「１」、音声無し：「０」）と、肯定的キーワードの数と、否定的キーワードの数とを、個別のセンサデータとして情報管理サーバ２０に送信してもよい。
【００１５】
サーモセンサ１４は、ユーザから放射される赤外線により熱分布を検出する熱分布検出部と、検出した熱分布を判定する熱分布判定部とを備える。
サーモセンサ１４は、熱分布の平均値と一般的な平熱の値との差に応じて、興奮レベル（０，１，２…）を判定し、判定した興奮レベルをセンサデータＶ４として情報管理サーバ２０に送信する。
【００１６】
脳波センサ１５は、ユーザの脳波を検出する脳波検出部と、検出した脳波を判定する脳波判定部とを備える。
脳波センサ１５は、脳波に基づいて興奮レベル（０，１，２…）を判定し、判定した興奮レベルをセンサデータＶ５として情報管理サーバ２０に送信する。
【００１７】
カメラ１６は、ユーザを撮影する撮影部と、撮影した画像を判定する画像判定部とを備える。
カメラ１６は、ユーザの顔を撮影した画像を解析して、ユーザの表情を数値化したデータ（笑顔等の肯定的表情に変わった場合：「１」、不機嫌な顔等の否定的表情に変わった場合：「−１」、表情が変わらなかった場合：「０」）を、センサデータＶ６として情報管理サーバ２０に送信する。
また、カメラ１６は、ユーザの目を撮影した画像を解析して、ユーザの視線が商品に向けられていた時間（注視時間）を計測し、計測した注視時間をセンサデータＶ７として情報管理サーバ２０に送信する。
また、カメラ１６は、例えば、ユーザの顔を撮影した画像を解析して、同一のユーザが商品に接近した回数を、センサデータとして情報管理サーバ２０に送信してもよい。
なお、カメラ１６によって撮影された画像は、カメラ１６の記憶装置に記憶されるが、このとき、ユーザの画像は、例えば、類似するキャラクタ画像に置き替えられる。これにより、ユーザのプライバシーを保護できる。
【００１８】
なお、音声認識センサ１３の音声判定部、サーモセンサ１４の熱分布判定部、脳波センサ１５の脳波判定部、カメラ１６の画像判定部は、情報管理サーバ２０に設けられていてもよい。
【００１９】
［商品管理サーバ］
商品管理サーバ３０は、コンピュータにより構成され、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置や、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算回路を備えている。
商品管理サーバ３０には、販売対象の商品毎の管理データが登録されている。管理データには、商品を識別する商品コード、販売状況（販売済みか否か）、販売時刻、販売店舗名等が含まれている。
店舗に設置された、ネットワーク２に接続可能な図示しないＰＯＳ（Point Of Sales system）端末等により、商品の販売処理が行われると、商品管理サーバ３０は、その商品に対応した管理データの販売状況、販売時刻等を更新する。
【００２０】
［履歴データ管理サーバ］
履歴データ管理サーバ４０は、コンピュータにより構成され、ＨＤＤ等の記憶装置や、ＣＰＵ等の演算回路を備えている。
履歴データ管理サーバ４０は、商品に対するインターネット上のユーザの行動を蓄積した履歴データを管理している。履歴データには、ウェブ上での商品に対するバズ度（話題度数）や、商品に対する書き込み（レビュー）や、商品に対する検索数等が含まれている。
【００２１】
［情報管理サーバ］
情報管理サーバ２０は、コンピュータにより構成され、ＨＤＤ等の記憶装置や、ＣＰＵ等の演算回路等を備えている。情報管理サーバ２０の演算回路は、記憶装置に記憶された情報管理プログラムを読み込み実行することで、図１に示すように、センサデータ取得手段２１、履歴データ取得手段２２、興味度算出手段２３、係数記憶手段２４、興味度蓄積手段２５、係数設定手段２６として機能する。
【００２２】
センサデータ取得手段２１は、各センサ１１〜１６を制御し、各センサ１１〜１６からセンサデータＶ１〜Ｖ７を取得する。
履歴データ取得手段２２は、履歴データ管理サーバ４０から、履歴データを取得する。
【００２３】
興味度算出手段２３は、商品に対するユーザの興味度を算出する。ここで、興味度算出手段２３は、本発明の評価算出手段を構成し、興味度は、本発明の評価に相当する。
本実施形態では、興味度として、例えば、立ち止まるという観点での興味度を示す立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）と、手に取られるという観点での興味度を示す手に取られポジティブ度Ｓｐｓ（Ｈ）と、脳波という観点での興味度を示す脳波ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｎ）と、視線という観点での興味度を示す視線ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｓ）と、音声という観点での興味度を示す音声ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｏ）とを例示する。
【００２４】
ここで、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｘ）（Ｘ＝Ｔ，Ｈ，Ｎ，Ｓ，Ｏ）は、次式（１）で求めることができる。式（１）において、Ｖｎは、センサデータの値を示し、Ｗｎ（Ｘ）は、Ｓｐｓ（Ｘ）に対応し、かつ、Ｖｎに対応した重み係数を示し、ｎは、１〜７の変数を示す。
【００２５】
【数１】
0006029622.tif 000003
【００２６】
すなわち、Ｓｐｓ（Ｘ）は、センサデータＶ１〜Ｖ７のそれぞれに、対応する重み係数をかけた値の総和である。
ここで、センサデータＶ１〜Ｖ７のそれぞれに対応した重み係数Ｗ１（Ｘ）〜Ｗ７（Ｘ）は、対応するセンサデータがＳｐｓ（Ｘ）に与える貢献度に応じて設定され、係数記憶手段２４に記憶されている。ここで、重み係数Ｗ１（Ｘ）〜Ｗ７（Ｘ）は、本発明の貢献値に相当する。
例えば、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）に対応した重み係数Ｗ１（Ｔ）〜Ｗ７（Ｔ）は、他のポジティブ度Ｓｐｓ（Ｘ）（Ｘ＝Ｈ，Ｎ，Ｓ，Ｏ）とは独立して、各センサデータＶ１〜Ｖ７に対応してそれぞれ設定されている。
ここで、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）について、以下に説明する。
表２は、係数記憶手段２４に記憶されている重み係数Ｗ１（Ｔ）〜Ｗ７（Ｔ）の一例を示す。
【００２７】
【表２】
0006029622.tif 000004
【００２８】
表２に示すように、ユーザの立ち止まり時間を示すセンサデータＶ１は、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）に与える貢献度が高いため、センサデータＶ１に対応する重み係数Ｗ１（Ｔ）は、比較的高い値である「１０」に設定されている。
また、ユーザが商品を見るために立ち止まったのか、または、単に立ち止まっただけなのかの違いは、Ｓｐｓ（Ｔ）に影響するため、ここでは、ユーザが興味を持って立ち止まったことを推定できるセンサデータの重み係数も比較的高く設定されている。このようなセンサデータとして、ユーザの商品に対する注視時間を示すセンサデータＶ７がある。このため、センサデータＶ７に対応した重み係数Ｗ７（Ｔ）は、「５」に設定されている。
なお、センサデータＶ２〜Ｖ６に対応する重み係数Ｗ２（Ｔ）〜Ｖ６（Ｔ）は、Ｓｐｓ（Ｔ）に与える貢献度が比較的低いため、ここでは「１」未満の値に設定されている。
すなわち、表２の例では、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）は、「Ｓｐｓ（Ｔ）＝１０×Ｖ１＋０．１×Ｖ２＋０．５×Ｖ３＋０．１×Ｖ４＋０．１×Ｖ５＋０．１×Ｖ６＋５×Ｖ７」となる。
【００２９】
また、興味度算出手段２３は、算出した各ポジティブ度を加算して、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）を算出する。すなわち、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）は、次式（２）で求めることができる。式（２）において、Ｘは、「Ｘ＝Ｔ，Ｈ，Ｎ，Ｓ，Ｏ」となる。
【００３０】
【数２】
0006029622.tif 000005
【００３１】
ここで、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）は、本発明の総合評価に相当する。
なお、Ｓｐｓ（Ａ）は、各ポジティブ度を、重み付けした上で加算して求めることとしてもよい。例えば、以下の式（３）に示すように、各ポジティブ度に対して、予め設定された係数をかけて加算してもよい。式（３）において、αＸは係数であり、Ｘは、「Ｘ＝Ｔ，Ｈ，Ｎ，Ｓ，Ｏ」となる。
【００３２】
【数３】
0006029622.tif 000006
【００３３】
すなわち、係数αＸも、本発明の貢献値に相当する。
また、興味度算出手段２３は、算出した各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）、および、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）を、商品と対応付けて興味度蓄積手段２５に蓄積する。
【００３４】
係数設定手段２６は、係数記憶手段２４に記憶される各係数を設定する。
係数設定手段２６は、各センサデータＶ１〜Ｖ７の値と、履歴データ管理サーバ４０から取得した履歴データとに基づいて重み係数Ｗｎ（Ｘ）、係数αＸを算出して設定する。すなわち、係数設定手段２６は、本発明の貢献値取得手段を構成する。
具体的に、係数設定手段２６は、履歴データに含まれる、商品に対するバズ度や、商品に対する書き込みや、商品に対する検索数等に基づいて、Ｓｐｓ（Ａ）の正解スコアを設定する。
そして、係数設定手段２６は、上記式（２）または式（３）に上記式（１）を代入した式において、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸを未知数とし、取得されたセンサデータＶ１〜Ｖ７の値と、設定した正解スコアをＳｐｓ（Ａ）に代入して正解式を作成する。そして、この正解式を多数立てて解くことで、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸを算出する。
【００３５】
［ポジティブ度の算出処理］
次に、情報管理システム１による、ポジティブ度の算出処理について説明する。
図２は、ポジティブ度の算出処理を示すフローチャートである。
店舗において、対象商品にユーザが接近すると、各センサ１１〜１６は、ユーザの状態を検出し、検出結果に応じたセンサデータＶ１〜Ｖ７を情報管理サーバ２０に送信する。
そして、情報管理サーバ２０のセンサデータ取得手段２１は、各センサ１１〜１６から送信されたセンサデータＶ１〜Ｖ７を取得する（ステップＳ１１）。
【００３６】
次に、興味度算出手段２３は、取得されたセンサデータＶ１〜Ｖ７と、係数記憶手段２４に記憶された重み係数とに基づいて、上記式（１）により、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を算出する（ステップＳ１２）。
【００３７】
次に、興味度算出手段２３は、上記式（２）または（３）により、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）を算出する（ステップＳ１３）。そして、興味度算出手段２３は、算出したＳｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ），Ｓｐｓ（Ａ）を、商品と対応付けて興味度蓄積手段２５に蓄積して処理を終了する（ステップＳ１４）。
【００３８】
そして、興味度蓄積手段２５に蓄積されたポジティブ度を商品毎に集計することで、すなわち、商品毎に、蓄積された複数のユーザのポジティブ度を集計することで、商品に対するユーザの潜在ニーズを把握できる。
図３は、興味度蓄積手段２５に蓄積された各ポジティブ度を集計した集計結果の一例を示すレーダーチャートである。
レーダーチャートでは、対象商品に対する、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）のユーザ群毎の平均値が示されている。ユーザ群は、例えば、ユーザの性別や年齢によって分けられている。ユーザ群毎の集計は、例えば、情報管理サーバ２０が、カメラ１６によってユーザを撮影した画像を解析して、ユーザの性別や年齢等のユーザ属性を取得し、取得したユーザ属性を、算出したポジティブ度とともに蓄積することで実現できる。
【００３９】
なお、商品に対する潜在ニーズを示す指標の１つとして、各ポジティブ度の平均値を加算した値を用いてもよいし、図３のように各ポジティブ度の平均値をレーダーチャートで示した場合の外周縁で囲まれる五角形の面積の値を用いてもよい。また、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）の平均値を用いてもよい。
【００４０】
［係数算出処理］
次に、情報管理システム１による、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸの算出処理について説明する。
図４は、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸの算出処理を示すフローチャートである。
【００４１】
情報管理サーバ２０のセンサデータ取得手段２１は、各センサ１１〜１６から送信されたセンサデータＶ１〜Ｖ７を複数セット取得する（ステップＳ２１）。なお、この処理は、上記ポジティブ度の算出処理のステップＳ１１と共通の処理であってもよい。
【００４２】
次に、履歴データ取得手段２２は、履歴データ管理サーバ４０から、履歴データを取得する（ステップＳ２２）。
【００４３】
次に、係数設定手段２６は、取得された履歴データに基づいて、前述の正解スコアを設定する（ステップＳ２３）。そして、係数設定手段２６は、取得されたセンサデータＶ１〜Ｖ７のセット、および、設定した正解スコアに基づいて、前述の正解式を複数作成し（ステップＳ２４）、作成した複数の正解式を解くことで、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸを算出する（ステップＳ２５）。
【００４４】
［第１実施形態の作用効果］
本実施形態では、センサデータＶ１〜Ｖ７を取得するセンサデータ取得手段２１と、履歴データを取得する履歴データ取得手段２２と、履歴データに基づいて、重み係数（貢献値）を取得する係数設定手段２６と、センサデータＶ１〜Ｖ７、および、重み係数に基づいて、商品に対するポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を算出する興味度算出手段２３と、を備える。
これによれば、センサデータＶ１〜Ｖ７およびインターネット上の履歴データを用いて、商品に対するポジティブ度を算出する。このため、センサデータＶ１〜Ｖ７に基づいて、商品の前にユーザが立ったり、商品が手に取られる等のユーザの行動や反応、つまり実際のユーザの行動や反応であるリアルデータが判定可能となる。また、インターネット上におけるユーザの行動を蓄積した履歴データを取得することで、インターネット上でのユーザの行動や感想等が判定可能となる。したがって、興味度算出手段２３により、これらのセンサデータやインターネット上の履歴データに基づいてポジティブ度を算出することで、精度の高いポジティブ度を算出できる。この際、アンケート等による煩雑な手法に比べて、センサデータとインターネット上のデータを用いるため、手間をかけずにポジティブ度を算出できる。
【００４５】
本実施形態では、興味度算出手段２３は、センサデータＶ１〜Ｖ７のそれぞれに対応する重み係数をかけた値に基づいて、ポジティブ度を算出する。
これによれば、重み係数によって、各センサデータＶ１〜Ｖ７のポジティブ度への貢献度を、センサデータＶ１〜Ｖ７毎に設定できるため、ポジティブ度をより精度よく算出できる。
【００４６】
本実施形態では、興味度算出手段２３は、互いに観点の異なるポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を算出し、これらのポジティブ度に基づいて総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）を算出する。
総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）には、商品に対するユーザの様々な観点のポジティブ度が反映されるため、Ｓｐｓ（Ａ）を求めることで、商品の潜在ニーズを精度よく把握できる。
【００４７】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態の情報管理システムでは、興味度算出手段２３が、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を、センサデータＶ１〜Ｖ７に加えて、履歴データ管理サーバ４０から取得した履歴データにも基づいて算出している。その他の構成は、第１実施形態の情報管理システム１と同様であるため、説明は省略する。
【００４８】
すなわち、第２実施形態では、センサデータ取得手段２１がセンサデータＶ１〜Ｖ７を取得すると、履歴データ取得手段２２は、履歴データ管理サーバ４０から、センサデータＶ１〜Ｖ７の判定対象となったユーザのインターネット上の履歴データを、センサデータＶ８として取得する。ここでの履歴データには、商品に対する書き込みや、商品の検索数等が含まれる。
【００４９】
なお、センサデータＶ１〜Ｖ７の判定対象となったユーザのインターネット上での識別は、例えば、次の方法で行われる。
すなわち、店舗において、センサデータＶ１〜Ｖ７の判定対象となったユーザを、カメラ等を用いて追跡し、キャッシュレジスターにおいてＰＯＳ端末等により商品の販売処理が行われたことを確認する。そして、そのときの販売処理の際にユーザが用いたポイントカードやクレジットカード等のＩＤ（Identifiers，識別子）を取得する。ここで、取得したＩＤとインターネット上のユーザのＩＤとが予め紐付けられていれば、取得したＩＤに基づいて、センサデータＶ１〜Ｖ７の判定対象となったユーザをインターネット上で識別できる。
【００５０】
そして、興味度算出手段２３は、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を、センサデータＶ１〜Ｖ８に基づいて算出する。
すなわち、Ｓｐｓ（Ｘ）は、センサデータＶ１〜Ｖ８のそれぞれに、対応する重み係数をかけた値の総和となる。
【００５１】
［第２実施形態の作用効果］
本実施形態では、センサデータ取得手段２１は、商品に対するインターネット上のユーザの行動を蓄積した履歴データをセンサデータＶ８として取得し、興味度算出手段２３は、センサデータＶ１〜Ｖ８に基づいて、ポジティブ度を算出する。
これによれば、リアルデータだけではなく、インターネット上の履歴データを、ポジティブ度を算出するための指標とすることができる。
【００５２】
［第３実施形態］
第１実施形態では、係数算出処理において、係数設定手段２６は、履歴データ管理サーバ４０から取得された履歴データにのみ基づいて、前述の正解スコアを設定しているが、第３実施形態では、正解スコアに、商品間の評価の相関を反映させている。
【００５３】
図５は、第３実施形態の情報管理サーバ２０Ａの構成を示す図である。
情報管理サーバ２０Ａは、第１実施形態の情報管理サーバ２０の各構成に加えて、相関データ取得手段２７を備える。
なお、第３実施形態におけるその他の構成は、第１実施形態の情報管理システム１と同様であるため、説明は省略する。
【００５４】
相関データ取得手段２７は、商品間の評価の相関を示す相関データを取得する。
相関データとしては、ユーザの各商品に対する行動に基づいた、商品間の関係を示すデータ等が挙げられる。例えば、商品「Ａ」と商品「Ｂ」とを両方手に取って比較した上で、商品「Ａ」を選んで買った等の、ユーザ行動が複数のユーザから得られた場合、商品「Ｂ」に対して、商品「Ａ」の興味度に対する重み係数を所定値大きくする等のデータを記録している。
この場合、相関データ取得手段２７は、複数のセンサデータ等に基づいて、複数の商品間に対するユーザの行動を分析する。例えば赤外線センサ１１によって商品「Ａ」「Ｂ」の前で立ち止まったか否かを分析し、カメラ１６が撮影した画像の分析により立ち止まったユーザが同一ユーザであるか否かを分析し、加速度センサ１２により、商品「Ａ」「Ｂ」を手に取ったか否かを判定することで、ユーザが、商品「Ａ」と商品「Ｂ」とを両方手に取ったことを判定する。さらに、商品管理サーバ３０から商品「Ａ」「Ｂ」の管理データ（販売状況）を取得することで、商品「Ａ」のみが買われたことを判定できる。
相関データ取得手段２７により、複数のユーザの各商品に対するユーザ行動を蓄積することで、多数の商品間の相関を得ることができる。
【００５５】
そして、本実施形態では、係数設定手段２６は、図４のステップＳ２３で正解スコアを設定する際、相関データ取得手段２７で取得された相関データを反映させる。
例えば、前述の例のように、商品「Ａ」と商品「Ｂ」とを両方手に取って比較した上で、商品「Ａ」を選んで買ったユーザが多い場合には、係数設定手段２６は、商品「Ａ」「Ｂ」の正解スコアに対して、商品「Ａ」の方が商品「Ｂ」よりもスコアが高くなる方向に調整を行う。
これにより、相関データに基づいて、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸが算出される。そして、算出された各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸは、各ポジティブ度の算出に用いられる。
【００５６】
［第３実施形態の作用効果］
本実施形態では、商品間の評価の相関を示す相関データに基づいて、各係数Ｗｎ（Ｘ），αｘを算出しているため、商品間の評価の相関をポジティブ度に反映させることができ、ポジティブ度をより精度よく算出できる。
また、商品間の相関データを用いない場合では、例えば、商品「Ａ」および商品「Ｂ」に対して、商品「Ａ」が多く購買されていたとしても、双方に対するユーザの評価が良い場合では、双方の興味度が略同等の値として算出される場合がある。これに対して、本実施形態では、商品間の相関に基づいて、商品「Ａ」「Ｂ」の興味度をより詳細に分析することにより、例えば双方ともユーザの評価が高く、購買数も多い場合であっても、これらの商品をより細かく分析して差別化できる。これにより、さらに精度のよいユーザの潜在ニーズ分析を実施できる。
【００５７】
［変形例］
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
【００５８】
［変形例１］
上記各実施形態では、各ポジティブ度は、センサデータＶ１〜Ｖ７のすべてに基づいて算出されていたが、本発明はこれに限定されない。すなわち、各ポジティブ度は、その種類に応じてセンサデータＶ１〜Ｖ７から予め選択されたセンサデータに基づいて算出されてもよい。
例えば、ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）に関係するセンサデータが、センサデータＶ１，Ｖ７である場合、ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）は、「Ｓｐｓ（Ｔ）＝Ｗ１（Ｔ）×Ｖ１＋Ｗ７（Ｔ）×Ｖ７」となる。
これによれば、各ポジティブ度をすべてのセンサデータＶ１〜Ｖ７に基づいて算出する場合と比べて、データ量を低減できるため、算出処理にかかる負荷を低減できる。
【００５９】
［変形例２］
上記各実施形態において、興味度算出手段２３は、各ポジティブ度の算出に、センサデータの判定対象となるユーザのユーザ属性（性別や年齢等）を反映させてもよい。
例えば、各センサデータ、および、各重み係数を、ユーザ属性毎に設定してもよい。すなわち、各センサ１１〜１６は、ユーザ属性に対応したセンサデータＶ１，ｕ〜Ｖ７，ｕを情報管理サーバ２０に送信し、興味度算出手段２３は、センサデータＶ１，ｕ〜Ｖ７，ｕのそれぞれに、対応するユーザ属性の重み係数をかけることで、各ポジティブ度を算出してもよい。この場合、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｘ）は、次式（４）で求められる。式（４）において、Ｖｎ，ｕは、ユーザ属性に対応するセンサデータの値を示し、Ｗｎ，ｕ（Ｘ）は、Ｓｐｓ（Ｘ）に対応し、かつ、Ｖｎ，ｕに対応した重み係数を示す。
【００６０】
【数４】
0006029622.tif 000007
【００６１】
性別や年齢等のユーザ属性は、例えば、情報管理サーバ２０が、カメラ１６により撮影した画像を分析したり、音声認識センサ１３により認識した声を分析することで取得できる。すなわち、変形例２の情報管理サーバ２０Ｂは、図６に示すように、ユーザ属性を取得するユーザ属性取得手段２８を備える。
また、ユーザ属性は、そのユーザが他に興味を持った商品が何であるかでユーザをクラスタリングした結果であってもよい。そのユーザが他に興味を持った商品は、例えば、カメラ１６によりユーザを追跡することで取得できる。
また、ユーザ属性は、例えば、インターネット上の行動履歴に基づいてユーザをクラスタリングした結果であってもよい。なお、センサデータの判定対象となるユーザのインターネット上での識別は、前述したように、販売処理の際にユーザが用いたポイントカードやクレジットカード等のＩＤに基づいて識別できる。
【００６２】
また、各ポジティブ度の算出に、ユーザ属性を反映させる別の方法として、センサデータＶ１〜Ｖ７のそれぞれに重み係数をかけた値の総和に、ユーザ属性データの値に重み係数をかけた値を加算してもよい。この場合、各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｘ）は、次式（５）で求めてもよい。式（５）において、ｕｍは、ユーザ属性データの値を示し、Ｗｍ（Ｘ）は、Ｓｐｓ（Ｘ）に対応し、かつ、ｕｍに対応した重み係数を示し、ｍは、１〜Ｍの変数であり、Ｍは、ユーザ属性データの種類の数である。
【００６３】
【数５】
0006029622.tif 000008
【００６４】
例えば、１つ目のユーザ属性データｕ１は、男性かどうかを示すデータであり、ユーザが「男性」の場合は「１」となり、違う場合は「０」となる。２つ目のユーザ属性データｕ２は、女性かどうかを示すデータであり、ユーザが「女性」の場合は「１」となり、違う場合は「０」となる。
【００６５】
このように、変形例２では、興味度算出手段２３は、センサデータＶ１〜Ｖ７と、重み係数と、ユーザ属性とに基づいて、ポジティブ度を算出する。
これによれば、ポジティブ度に、ユーザ属性も反映されるため、ポジティブ度の精度をより高めることができる。
なお、ポジティブ度は、ユーザ属性の種類が比較的少ない場合には、上記式（４）により求める方が上記式（５）により求めるよりも精度は高くなる。反対に、ポジティブ度は、ユーザ属性の種類が比較的多い場合には、上記式（５）により求める方が上記式（４）により求めるよりも精度は高くなる。
【００６６】
［変形例３］
上記各実施形態において、興味度算出手段２３は、各ポジティブ度の算出に、センサデータの判定対象となるユーザの同行者構成（一人、男女ペア、家族等）の情報を反映させてもよい。
例えば、各センサデータ、および、各重み係数を、同行者構成毎に設定してもよい。すなわち、各センサ１１〜１６は、同行者構成毎に対応したセンサデータを情報管理サーバ２０に送信する。同行者構成としては、例えばカメラ１６による画像分析等により、例えば複数商品近傍の各撮影画像に基づいて、同一ユーザの組み合せが所定数以上である場合に、これらの同一ユーザの組み合せを同行者として判定する。また、各ユーザのユーザ属性等により、ユーザの性別、年齢層等を判定し、同行者構成が、家族であるか、他人であるか等を判定してもよい。
そして、興味度算出手段２３は、センサデータのそれぞれに、対応する同行者構成の重み係数をかけることで、各ポジティブ度を算出してもよい。
または、センサデータＶ１〜Ｖ７のそれぞれに重み係数をかけた値の総和に、同行者構成データの値に重み係数をかけた値を加算してもよい。
【００６７】
［変形例４］
上記各実施形態では、各係数Ｗｎ（Ｘ），αＸは、インターネット上の履歴データに基づいて生成されているが、本発明はこれに限定されない。
例えば、係数設定手段２６は、各係数を求めるための前述の正解式の正解スコアを、店舗を実際に訪れたユーザに対する商品の評価に関するアンケートやヒアリング結果、または、ＰＯＳ端末等により取得された商品の販売データ等に基づいて設定してもよい。
【００６８】
［変形例５］
上記各実施形態では、情報管理システム１は、センサ１１〜１６を備えているが、本発明はこれに限定されない。すなわち、その他の種類のセンサを備えていてもよいし、センサの数も、２つ以上であればよい。
【００６９】
［変形例６］
上記各実施形態において、商品に接近した人物が店員である場合、各センサ１１〜１６は、センサデータＶ１〜Ｖ７を情報管理サーバ２０に送信しないようにしてもよい。
商品に接近した人物が店員であることは、例えば、カメラ１６が撮影した画像を分析したり、店員が装着しているＩＤタグをリーダー等で読み取ることで判定する。
これによれば、ノイズデータが情報管理サーバ２０に送信されることを防止でき、各ポジティブ度の精度をより高くできる。
【００７０】
［変形例７］
上記各実施形態において、ユーザが以下の（１）〜（５）のような行動をとった場合、係数設定手段２６は、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）の算出に用いられる係数αＸの値を変更してもよい。
【００７１】
（１）商品を手に取ったのに買わなかった。
商品を手に取ったことは、例えば、加速度センサ１２を用いて判定できる。
商品を買わなかったことは、例えば、商品管理サーバ３０から対象商品の管理データ（販売状況）を取得することで判定してもよいし、カメラ１６によりユーザを追跡してキャッシュレジスターを通らずに店を出たことを確認することで判定してもよい。
この場合、係数設定手段２６は、例えば、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）および手に取られポジティブ度Ｓｐｓ（Ｈ）に対応する係数αＴ，αＨの値を低くする。
【００７２】
（２）商品についているバーコードを、携帯端末によりアプリケーションを用いて読み込んで価格を検索したのに買わなかった。
バーコードにより価格を検索したことは、例えば、携帯端末のアプリケーションの検索履歴を取得することで判定する。
この場合、係数設定手段２６は、例えば、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）に対応する係数αＴの値を低くする。
【００７３】
（３）商品の前で立ち止まったのに手に取らずに離れた。
商品の前で立ち止まったことは、赤外線センサ１１を用いて判定してもよいし、カメラ１６が撮影した画像を分析することで判定してもよいし、床に敷かれた感圧センサ付きのマットを用いて判定してもよい。
この場合、係数設定手段２６は、例えば、立ち止まりポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ）に対応する係数αＴの値を低くする。
【００７４】
（４）商品を長い時間手に取っていたのに、結局買わなかった。
商品を長い時間手に取っていたことは、例えば、カメラ１６が撮影した画像を分析することで判定する。
この場合、係数設定手段２６は、例えば、手に取られポジティブ度Ｓｐｓ（Ｈ）に対応する係数αＨの値を低くする。
【００７５】
（５）商品を手に取ってすぐに買った。
この行動は、例えば、カメラ１６が撮影した画像を分析することで判定する。
この場合、係数設定手段２６は、例えば、手に取られポジティブ度Ｓｐｓ（Ｈ）に対応する係数αＨの値を高くする。
【００７６】
［変形例８］
上記各実施形態では、興味度算出手段２３は、センサデータに基づいて各ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を算出し、算出した各ポジティブ度に基づいて、総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）を算出しているが、本発明はこれに限定されない。
すなわち、興味度算出手段２３は、センサデータに基づいて、直接総合ポジティブ度Ｓｐｓ（Ａ）を算出してもよい。
【００７７】
［変形例９］
上記各実施形態では、センサデータＶ１〜Ｖ７は、各センサ１１〜１６が検出した検出データ（生データ）をスカラー値として処理して生成されているが、本発明はこれに限定されない。
例えば、各センサ１１〜１６が検出した検出データを、一定時間における時系列の波や特徴量等を示すベクトル値に加工することで、センサデータＶ１〜Ｖ７を生成してもよい。
例えば、センサデータＶ２は、加速度センサ１２から得られた商品の所定時間内の動き量を合計したスカラー量としてもよいし、所定時間内における単位時間毎の動きをベクトルで表現した値としてもよい。
【００７８】
［変形例１０］
上記各実施形態では、本発明の評価算出手段を構成する興味度算出手段２３は、商品に対する評価の指標として、商品に対する興味度を示す、ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）を算出していたが、本発明はこれに限定されない。
例えば、評価算出手段は、前記指標として、商品に対するこだわり度を算出してもよい。具体的には、評価算出手段は、立ち止まりこだわり度、手に取られこだわり度、脳波こだわり度、視線こだわり度、音声こだわり度等を、ポジティブ度Ｓｐｓ（Ｔ），Ｓｐｓ（Ｈ），Ｓｐｓ（Ｎ），Ｓｐｓ（Ｓ），Ｓｐｓ（Ｏ）と同様に算出する。
例えば、こだわりとしては、「かわいい」や「かっこいい」が例示できる。
こだわりが、例えば、「かわいい」や「かっこいい」の場合、ユーザの感情を表すセンサデータが各こだわり度に与える貢献度は高いため、このようなセンサデータに該当する、例えば、音声認識センサ１３の検出結果に応じたセンサデータＶ３、サーモセンサ１４の検出結果に応じたセンサデータＶ４、脳波センサ１５の検出結果に応じたセンサデータＶ５に対する各重み係数は、比較的高く設定されることが予想される。
また、評価算出手段は、前記指標として、商品に対する推薦度を算出してもよい。
また、評価算出手段は、前記指標として、前記ポジティブ度、こだわり度、推薦度等の総和を算出し、商品のトータル価値を算出してもよい。
【００７９】
［変形例１１］
上記第各実施形態および変形例において、情報管理サーバ２０は、評価算出手段で算出されたポジティブ度、こだわり度、推薦度、トータル価値等に応じて、ユーザに対して、商品のレコメンドを行ってもよい。
例えば、情報管理サーバ２０は、指標の評価が比較的高い場合には、対象商品と類似する商品や、対象商品とよく比較される商品等を、履歴データ取得手段２２で取得された履歴データに基づいて抽出し、抽出した商品のデータを、ユーザが所持する携帯情報端末に送信するなどして、レコメンドしてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１…情報管理システム、１０…センサ群、１１…赤外線センサ、１２…加速度センサ、１３…音声認識センサ、１４…サーモセンサ、１５…脳波センサ、１６…カメラ、２０…情報管理サーバ、２１…センサデータ取得手段、２２…履歴データ取得手段、２３…興味度算出手段、２４…係数記憶手段、２５…興味度蓄積手段、２６…係数設定手段、２７…相関データ取得手段、２８…ユーザ属性取得手段、４０…履歴データ管理サーバ。
【図１】
0006029622.tif 000009
【図２】
0006029622.tif 000010
【図３】
0006029622.tif 000011
【図４】
0006029622.tif 000012
【図５】
0006029622.tif 000013
【図６】
0006029622.tif 000014