(57)【要約】【課題】視線情報を用いてユーザが選択を迷った対象物を正しく特定することを目的とする。【解決手段】複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定し、特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする視線分析プログラムが提供される。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定し、
特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする視線分析プログラム。
【請求項２】
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物である、
ことを特徴とする請求項１に記載の視線分析プログラム。
【請求項３】
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が前記第１の対象物と同等の対象物である、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の視線分析プログラム。
【請求項４】
前記直近の時間帯は、前記選択イベントの検出から遡って所定時間内の時間帯であるか、または、視線の検出開始から前記選択イベントの検出までの期間を複数の期間に分割して得られる分割期間のうち、相対的に前記選択イベントに近い分割期間である、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の視線分析プログラム。
【請求項５】
前記第２の対象物は、前記視線の検出開始から所定期間内、又は、前記分割期間のうち、相対的に前記視線の検知開始に近い分割期間内における視線の検知頻度又は検知回数に対して、前記直近の時間帯内における視線の検知頻度又は検知回数の増加が検出された対象物である、
ことを特徴とする請求項４に記載の視線分析プログラム。
【請求項６】
予め定められた単位時間毎の複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、一の単位時間の視線の検知頻度又は検知回数と、該一の単位時間の直後の単位時間の視線の検知頻度又は検知回数との差分から商品の選択に迷っているか否かを判定する、
ことを特徴とする視線分析プログラム。
【請求項７】
複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定し、
特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する、
ことをコンピュータが実行する視線分析方法。
【請求項８】
複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定する特定部と、
特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する出力部と、
を有する視線分析装置。
【請求項９】
複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物を、対象物の候補として抽出し、
前記複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベント又は選択予測イベントを検出すると、該選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前又は後の少なくともいずれかの時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補のうちから前記第１の対象物と異なる少なくとも一つの対象物を特定し、
特定した前記対象物を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする視線分析プログラム。
【請求項１０】
前記選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の直前又は直後の少なくともいずれかの時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補の少なくとも一つの対象物を特定する、
ことを特徴とする請求項９に記載の視線分析プログラム。
【請求項１１】
前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数のうちのいずれかが第１の判定開始閾値以上となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の視線分析プログラム。
【請求項１２】
前記複数の対象物のうち、所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が所定頻度又は所定回数以下の対象物の数が第２の判定開始閾値以下となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一項に記載の視線分析プログラム。
【請求項１３】
複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物を、対象物の候補として抽出し、
前記複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベント又は選択予測イベントを検出すると、該選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前後の時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補のうちから前記第１の対象物と異なる少なくとも一つの対象物を特定し、
特定した前記対象物を示す情報を出力する、
ことをコンピュータが実行する視線分析方法。
【請求項１４】
複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物を、対象物の候補として抽出する抽出部と、
前記複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベント又は選択予測イベントを検出すると、該選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前後の時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補のうちから前記第１の対象物と異なる少なくとも一つの対象物を特定する特定部と、
特定した前記対象物を示す情報を出力する出力部と、
を有する視線分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視線分析プログラム、視線分析方法及び視線分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの購買行動の開始から終了までの間にユーザが注視した商品の回数を集計し、その回数が一定以上の商品を注視した商品と推定することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、注視した回数が一定以上の全商品について、ユーザがなんらかの関心を持った、又はその商品を購入するか迷ったと判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−４２９５６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、特許文献１では、ユーザが、商品の選択を開始してから選択を完了するまでのいずれのタイミングに商品を注視したかにより、商品を注視する意味が異なる場合があることを考慮していない。このため、選択を迷っていない対象物についても迷ったと誤って判定してしまうという課題がある。
【０００５】
そこで、１つの側面では、本発明は、視線情報を用いてユーザが選択を迷った対象物を正しく特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの実施態様では、複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定し、特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする視線分析プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００７】
１つの側面では、本発明は、視線情報を用いてユーザが選択を迷った対象物を正しく特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】視線と商品の選択との関係について説明する図。
【図２】第１〜第５実施形態に係る視線分析装置の機能構成の一例を示す図。
【図３】一実施形態に係る視線情報ＤＢ及び商品判定結果の一例を示す図。
【図４】一実施形態に係る視線分析装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図５】第１実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図６】第１実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図７】第２実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図８】第２実施形態に係る視線分析処理にて閾値を決定する方法の一例を示す図。
【図９】第３実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図１０】第３実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図１１】第３実施形態の変形例に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図１２】第４実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図１３】第５実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図１４】第５実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図１５】第５実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図１６】第５実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図１７】第６〜第８実施形態に係る視線分析装置の機能構成の一例を示す図。
【図１８】一実施形態に係る対象物配置ＤＢの一例を示す図。
【図１９】一実施形態に係る迷った対象ＤＢの一例を示す図。
【図２０】第６実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図２１】第６実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図２２】第６実施形態に係る視線分析処理にて閾値を決定する方法の一例を示す図。
【図２３】第７実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図２４】第７実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【図２５】第８実施形態に係る視線分析処理の一例を示すフローチャート。
【図２６】第８実施形態に係る視線分析処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
【００１０】
［はじめに］
「注視」とは、所定の平面領域に所定の時間以上、視線が留まることをいう。注視商品は、ユーザがなんらかの関心を持った、又はその商品を購入や選択を迷ったと考えられるため、注視商品を正しく推定できればの商品の販売促進等に利用できる。
【００１１】
例えば、図１（ａ）に示すように、ユーザが商品の選択開始から選択完了までの間に、商品Ａ〜Ｄのいずれをどの順番で注視したかを集計し、注視回数が閾値以上の商品を注視商品と推定すると、図１（ｂ）に示す全商品Ａ〜Ｄが注視商品であると推定される。
【００１２】
しかしながら、図１（ｃ）に示すように、人は、複数の商品を順に見た後に、買いたい商品を絞り込んでから、絞り込んだ商品のいずれを購入すべきかを迷う視線の送り方をする。つまり、ユーザは迷った対象物を、選択完了に近い時間に頻度高く見る。よって、一律に注視回数が閾値以上の商品を注視商品と推定すると、買うことを迷っていない対象物も迷ったと誤って判定してしまう。
【００１３】
そこで、本実施形態に係る視線分析装置では、図１（ｄ）に示すように、ユーザが対象物を見た回数の時間経過に伴う増加量に基づいて、購入や選択を迷った商品であるか否かを推定し、迷ったと推定された商品を出力する。このようにして視線データに基づき、購入や選択を迷った対象物を正しく推定することで、非購買の商品であっても注視された（迷った）商品の情報により、商品の販売促進等のマーケティングの分野で活用することができる。本実施形態に係る視線分析装置の詳細について、以下に説明する。
【００１４】
［視線分析装置の機能構成］
まず、本発明の一実施形態に係る視線分析装置１０の機能構成の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、第１〜第５実施形態に係る視線分析装置１０の機能構成の一例を示す。視線分析装置１０は、デジタルサイネージ２０の画面上に描画された複数の商品（ここでは、商品Ａ〜Ｄ）や、店舗内に陳列された複数の商品に注がれる視線に関する情報をデジタルサイネージ２０等に取り付けられた視線センサ２２を用いて取得する。視線分析装置１０は、デジタルサイネージ２０や陳列棚の商品をユーザが見て選択するシーンにおいて、取得した視線データを用いて「迷った商品」を推定する。
【００１５】
視線センサ２２は、店舗内の各棚の前又はデジタルサイネージ２０を見る人に対向する位置に配置され、人の視線の動きを測定する。視線センサ２２の一例としては、視線検知カメラが挙げられるが、これに限らない。例えば、特開第２０１５−１９２３４３号公報に一例を示すように、公知の視線センサを使用して視線の動きを取得することができる。また、本実施形態では、視線センサ２２は１つとしているが、これに限らず、デジタルサイネージ２０又は店舗内に１つまたは複数個設置されてもよい。
【００１６】
視線検知カメラを用いた視線検出の一例としては、基準点を目頭、動点を虹彩にして位置関係を使う方法と、基準点を角膜反射、動点を瞳孔にして位置関係を使う方法が挙げられる。基準点を目頭、動点を虹彩にして位置関係を使う方法では、視線検知カメラには可視光を撮影するカメラでユーザの動きを撮影する。基準点を角膜反射、動点を瞳孔にして位置関係を使う方法では、赤外線ＬＥＤでユーザの顔を照らして、赤外線カメラでユーザの目を撮影する。視線分析装置１０は、視線センサ２２から送られるユーザの目を撮影した画像について、画像処理を行い、目の動きを検出し、ユーザが見ている位置(平面座標)を解析する。
【００１７】
視線分析装置１０は、記憶部１１、検出部１２、取得部１３、判定部１４、算出部１５、特定部１６及び出力部１７を有する。記憶部１１は、視線情報ＤＢ３０、閾値テーブル３１及び視線分析プログラム３２を含むプログラム及びデータを記憶している。
【００１８】
図３（ａ）に、視線情報ＤＢ３０の一例を示す。視線情報ＤＢ３０は、ユーザがデジタルサイネージ２０に表示された商品や、店舗に陳列された商品に視線を向けたときの視線データ、つまり、視線の座標（ｘ、ｙ）を、記録時刻に対応付けて保存する。例えば、一秒に１０回前後の視線データを記録してもよい。視線データは、デジタルサイネージ２０の画素単位でもよいし、ｍｍ単位でもよい。
【００１９】
閾値テーブル３１には、視線データを用いて商品を注視したか否かを判定するために用いる閾値が格納されている。
【００２０】
図２に戻り、検出部１２は、複数の対象物のうちのある対象物（以下、「第１の対象物」とする。）に対する選択イベントを検出する。第１の対象物に対する選択イベントの検出の一例としては、デジタルサイネージ２０に表示された商品Ａ〜Ｄのいずれかを選択し、選択ボタン２４を押下したことの検知が挙げられる。第１の対象物に対する選択イベントの検出の他の例としては、店舗に陳列されている商品を、ユーザが購入したときにＰＯＳシステム（point of sales system）に登録されたことの検知が挙げられる。
【００２１】
視線分析プログラム３２は、選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、第１の対象物とは異なる第２の対象物を迷った商品に特定するためのプログラムである。第１の対象物及び第２の対象物としては、実空間に存在する商品、仮想空間における商品の表示、商品のサムネイル画像の表示、商品の一部拡大表示、商品の特徴部分の表示等が挙げられる。
【００２２】
なお、以下に説明する「迷った商品」は、迷って選択又は購入した商品であってもよいし、迷ったが選択又は購入しなかった商品であってもよい。
【００２３】
取得部１３は、視線センサ２２からユーザの視線の状態を含む画像を取得する。判定部１４は、取得した画像を解析し、ユーザの視線が向かう座標を抽出し、視線の座標が含まれる領域から、ユーザが見た商品を判定する。判定部１４は、例えば、図３（ｂ）に示すように、商品Ａの領域は左上座標（Ｘ１，Ｙ１）、右下座標（Ｘ２，Ｙ２）により定義される。このように商品毎に定義された領域情報と、視線情報ＤＢ３０に記憶された時刻ｔの視線データの座標（ｔ、ｘ、ｙ）から、ｔ時にユーザがどの商品を見ていたかを判定し、視線情報ＤＢ３０に記憶する。図３（ｃ）には、見たと判定した商品を視線情報ＤＢ３０の「見た商品」の欄に記憶する一例を示す。
【００２４】
算出部１５は、所定時間毎にユーザが各商品を見た回数を算出し、ユーザが対象物を見た回数の時間経過に伴う増加量を算出する。特定部１６は、算出した増加量に基づいて、購入や選択において迷った商品を特定する。出力部１７は、特定した迷った商品を出力する。
【００２５】
［視線分析装置のハードウェア構成］
次に、本実施形態に係る視線分析装置１０のハードウェア構成の一例について、図４を参照して説明する。図４は、一実施形態に係る視線分析装置１０のハードウェア構成の一例を示す。
【００２６】
視線分析装置１０は、入力装置１０１、出力装置１０２、外部Ｉ／Ｆ１０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０５、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０６、通信Ｉ／Ｆ１０７、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０８を有する。視線分析装置１０の各部はバスＢにより相互に接続されている。
【００２７】
入力装置１０１は、キーボードやマウスなどを含み、視線分析装置１０に各操作信号を入力するために用いられる。出力装置１０２は、デジタルサイネージ、ＬＣＤ（Liquid crystal Display）モニタ等のディスプレイ、プリンタ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などを含み、各種の処理結果を出力する。通信Ｉ／Ｆ１０７は、視線分析装置１０をネットワークに接続するインターフェースである。これにより、視線分析装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１０７を介して、クラウド上のサーバ等の機器とデータ通信を行うことができる。
【００２８】
ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、視線分析装置１０の全体を制御する基本ソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアがある。例えば、ＨＤＤ１０８には、各種のデータベースや視線分析プログラム３２等が格納されてもよい。
【００２９】
外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインターフェースである。外部装置には、記録媒体１０３ａなどがある。これにより、視線分析装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して記録媒体１０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１０３ａには、ＣＤ（Compact Disk）、及びＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ならびに、ＳＤメモリカード（SD Memory card）やＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory）等がある。
【００３０】
ＲＯＭ１０５は、電源を切っても内部データを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１０５には、ネットワーク設定等のプログラム及びデータが格納されている。ＲＡＭ１０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＣＰＵ１０６は、ＨＤＤ１０８やＲＯＭ１０５などの記憶装置から、プログラムやデータをＲＡＭ１０４上に読み出し、処理を実行することで、装置全体の制御や搭載機能を実現する演算装置である。
【００３１】
かかる構成により、本実施形態に係る視線分析装置１０では、ＣＰＵ１０６が、例えばＲＡＭ１０４、ＲＯＭ１０５、ＨＤＤ１０８内に格納された視線分析プログラム３２及びデータを用いて視線分析処理を実行する。なお、視線情報ＤＢ３０及び閾値テーブル３１に記憶された情報は、ＲＡＭ１０４、ＨＤＤ１０８、又はネットワークを介して視線分析装置１０に接続されるクラウド上のサーバ等に格納され得る。
【００３２】
なお、図２は機能に着目したブロック図を描いており、これらの機能ブロックで示した各部のソフトウエアを実行するプロセッサはハードウェアである。例えば、図２の検出部１２及び取得部１３の機能は、例えば、入力装置１０１により実現可能である。判定部１４、算出部１５及び特定部１６の各部の機能は、例えば、視線分析プログラム３２がＣＰＵ１０６に実行させる処理により実現される。
【００３３】
出力部１７の機能は、例えば、出力装置１０２により実現可能である。記憶部１１の機能は、ＲＡＭ１０４、ＲＯＭ１０５、ＨＤＤ１０８又はネットワークを介して視線分析装置１０に接続される情報処理装置、その他のクラウド上の記憶装置により実現可能である。
【００３４】
＜第１実施形態＞
［視線分析処理］
次に、上記構成の視線分析装置１０が実行する第１実施形態に係る視線分析処理の一例について図５を参照して説明する。図５は、第１実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。視線分析装置１０は、デジタルサイネージ２０に表示、又は陳列棚に配置された商品に対して、来店ユーザが選別の際に迷った商品を推定する。
【００３５】
本処理が開始されると、取得部１３は、視線センサ２２から視線データを取得する（ステップＳ１２）。次に、判定部１４は、取得した視線データの座標から、各商品領域に基づき「見た商品」を判定し、判定結果を視線情報ＤＢ３０の「見た商品」の欄に保存する（ステップＳ１４）。
【００３６】
次に、判定部１４は、商品の選択が完了したかを判定する（ステップＳ１６）。商品の選択が完了するまで、ステップＳ１２及びステップＳ１４の処理が繰り返される。本実施形態では、図２に示すデジタルサイネージ２０に表示された選択ボタン２４が押下されたとき、判定部１４は、商品の選択が完了したと判定し、ステップＳ１８に進む。
【００３７】
ステップＳ１８では、算出部１５は、商品選択に要する時間Ｔを３分割し、３分割した各経過時間において各商品を見た回数を算出する。商品選択に要する時間Ｔは、商品の選択を開始してから商品の選択を完了するまでの時間であり、カウントされている。商品選択に要する時間Ｔを３分割した次の３つの時間帯、開始（商品選択開始時刻）〜Ｔ／３の経過時間、Ｔ／３〜２Ｔ／３の経過時間、２Ｔ／３〜完了（商品選択完了時刻）の各経過時間における商品Ａ〜Ｄの各商品を見た回数ｎの一例を図６に示す。商品選択に要する時間Ｔは、ユーザが商品の選択開始から選択完了までに要する合計時間であり、例えば単位は秒であってもよい。
【００３８】
図５に戻り、次に、算出部１５は、各商品の見た回数ｎの増加量を算出する（ステップＳ２０）。本実施形態では、各商品の見た回数ｎの増加量は、開始（商品選択開始時刻）〜Ｔ／３の経過時間内に商品を見た回数と比較した、２Ｔ／３〜完了（商品選択完了時刻）の経過時間内に商品を見た回数の増加量をいう。
【００３９】
具体的には、各商品の見た回数の増加量Ｄは、２Ｔ／３〜完了の経過時間に各商品を見た回数から開始〜Ｔ／３の経過時間に各商品を見た回数を減算することにより算出される。例えば、図６の例では、商品Ａの見た回数の増加量Ｄａは−３（＝０−３）、商品Ｂの見た回数の増加量Ｄｂは０（＝１−１）、商品Ｃの見た回数の増加量Ｄｃは１（＝１−０）、商品Ｄの見た回数の増加量Ｄｄは２（＝２−０）と算出される。
【００４０】
図５に戻り、次に、特定部１６は、商品の見た回数の増加量Ｄが閾値Ｓｔｈ以上であるかを判定する（ステップＳ２２）。商品の見た回数の増加量Ｄが閾値Ｓｔｈよりも小さいと判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品ではないと判定し（ステップＳ２４）、すべての商品が判定された場合（ステップＳ３０）、本処理を終了する。一方、商品の見た回数の増加量が閾値Ｓｔｈ以上であると判定された場合、特定部１６は、対象とする商品が迷った商品であると判定する（ステップＳ２６）。図１（ｃ）を参照すると、商品選択に要する時間Ｔを３分割した最後の時間帯は、選択イベントの直近の期間であり、商品の購買又は選択に迷っている時間である。よって、最初の時間帯に対して、最後の時間帯の商品の見た回数の増加量が多い程、迷った商品と推定できる。よって、商品の見た回数の増加量Ｄが閾値Ｓｔｈ以上であると判定された場合、本実施形態では、対象とする商品は迷った商品であると判定する。例えば、閾値以上の商品Ｃ及び商品Ｄが迷った商品であると判定される。
【００４１】
図５に戻り、次に、出力部１７は、ステップＳ２６において特定された「迷った商品」を出力する（ステップＳ２８）。次に、特定部１６は、すべての商品について迷った商品か否かを判定したかを判定し（ステップＳ３０）、すべての商品について迷った商品か否かを判定した場合、本処理を終了する。すべての商品について迷った商品か否かを判定していない場合、ステップＳ２２に戻り、迷った商品か否かを判定していない商品がある間、ステップＳ２２〜Ｓ３０を繰り返し処理する。
【００４２】
以上、第１実施形態に係る視線分析装置１０によれば、ユーザが商品の選択開始から選択完了までに要する合計時間を例えばＴ秒間とし、Ｔ秒間に検出された視線データに基づいて迷った商品を推定する。
【００４３】
ユーザは「迷った対象」を、選択完了（つまり、選択イベントを検出したとき）に近い時間に回数多く見る。よって、第１実施形態に係る視線分析処理では、各商品を見た回数の時間経過に対する増加量に基づいて、迷っている商品か否かを判定する。
【００４４】
例えば、図１（ｃ）に示すように、第１実施形態に係る視線分析処理では、最初の経過時間はすべての商品を順に注視している期間であることと、最後に商品を選択したときに、その直近の経過期間はいくつかの商品で迷っている期間であることを利用して、選択を迷った商品を特定する。例えば、最後に商品Ｄを選択したときに、図１（ｄ）に一例を示す、直近の期間と最初の期間の見た回数の増加量に基づき、商品Ｃ，Ｄを「迷った商品」と判定することができる。
【００４５】
＜第２実施形態＞
［視線分析処理］
次に、第２実施形態に係る視線分析処理の一例について図７を参照して説明する。図７は、第２実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。第２実施形態では、迷いの判定基準となる閾値を可変にする点が、第１実施形態に係る視線分析処理と異なる。なお、図７の第２実施形態に係る視線分析処理において、図５の第１実施形態に係る視線分析処理と同一処理を行うステップには同一ステップ番号を付する。
【００４６】
本処理が開始されると、ステップＳ１２〜Ｓ２０が実行され、算出部１５は、商品選択に要する時間Ｔに蓄積した視線データに基づいて各商品の見た回数の増加量を算出する。次に、算出部１５は、デジタルサイネージ２０に表示、又は陳列棚に配置された商品の個数に応じた閾値を決定する（ステップＳ３２）。
【００４７】
例えば、算出部１５は、図８（ａ）に示す閾値テーブル３１を参照して、商品の個数に応じた閾値を決定することができる。商品の選択肢が多い場合、商品同士の比較対象の組み合わせが増える。このため、商品の選択肢が少ない場合よりも相対的に各商品数を見る回数が増えるため、商品の迷い状態を判定するための閾値も大きくなる。図８（ａ）の例では、Ｓｔｈ２＜Ｓｔｈ３＜Ｓｔｈ４＜Ｓｔｈ５となる。図７のステップＳ２２の閾値Ｓｔｈは、Ｓｔｈ２、Ｓｔｈ３、Ｓｔｈ４、Ｓｔｈ５のいずれかであり得る。
【００４８】
他の例としては、算出部１５は、図８（ｂ）に示すように、Ｓｔｈ＝ａｎ＋ｂ（ａ，ｂは、事前に設定される係数）により定められる数式から、商品個数に応じた閾値を算出してもよい。
【００４９】
図７に戻り、特定部１６は、商品を見た回数の増加量が、決定した閾値Ｓｔｈ以上であるかを判定する（ステップＳ２２）。商品の見た回数の増加量が閾値Ｓｔｈよりも小さいと判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品ではないと判定する（ステップＳ２４）。一方、商品の見た回数の増加量が閾値Ｓｔｈ以上であると判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品であると判定する（ステップＳ２６）。
【００５０】
商品の選択肢が多い場合、商品同士の比較対象の組み合わせが増えるため、選択肢が少ない場合よりも相対的に各商品数を見る回数が増える。そこで、第２実施形態に係る視線分析装置１０では、商品の数に応じて、迷っている商品を判定するための閾値を可変に設定する。これにより、視線データに基づき、ユーザが迷った商品を更に精度良く判定することができる。
【００５１】
＜第３実施形態＞
［視線分析処理］
次に、第３実施形態に係る視線分析処理の一例について図９を参照して説明する。図９は、第３実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。
【００５２】
ユーザによっては、商品の選択完了直前の時間帯には、購入を決めた商品を手に取る、選択ボタン２４を押すなどの作業に伴い、購入を決定した商品だけを見る、という視線の送り方をする場合があり得る。この場合、迷ったが購入しなかった商品を迷った商品として正しく判定できない可能性がある。
【００５３】
例えば、購入を決めた商品がＤであった場合、商品Ｃ，Ｄで迷って見ていたうちの商品Cの視線データが、選択完了直前には収集されず、商品Ｃを迷った商品として正しく判定できない場合である。
【００５４】
以上から、第３実施形態では、商品の選択開始から経過時間毎に見た回数に、時間経過の重みを考慮して積算することで、「選択完了直前にはあまり見なかったが、迷った商品」を判定できるようにする。なお、図９の第３実施形態に係る視線分析処理において、図５の第１実施形態に係る視線分析処理と同一処理を行うステップには同一ステップ番号を付する。
【００５５】
本処理が開始されると、ステップＳ１２〜Ｓ１６が実行され、視線データが蓄積される。次に、算出部１５は、商品選択に要する時間Ｔを３分割し、３分割された各経過時間に対応する重みを、各商品を見た回数ｐに乗じた値を算出する（ステップＳ４０）。例えば、図１０には、各経過時間に対応する重み（重み係数α、β、γ）を、商品Ａを見た回数ｎＡに乗じた値ｐＡが示されている。
【００５６】
重み係数α、β、γは、経過時間によって異なる。第１実施形態において商品Ａを見た回数ｎが、経過時間（開始〜Ｔ／３）のときにｎＡ１、経過時間（Ｔ／３〜２Ｔ／３）のときにｎＡ２、経過時間（２Ｔ／３〜完了）のときにｎＡ３と算出された場合、本実施形態では、実際に見た回数ｎに重み係数を乗算する。この結果、第３実施形態において商品Ａを見た回数ｐは、経過時間（開始〜Ｔ／３）のときにｐＡ１（＝α×ｎＡ１）、経過時間（Ｔ／３〜２Ｔ／３）のときにｐＡ２（＝α×ｎＡ２）、経過時間（２Ｔ／３〜完了）のときにｐＡ３（＝α×ｎＡ３）と算出される。
【００５７】
図９に戻り、次に、算出部１５は、商品毎に見た回数の重み付け合計値ｐＡ〜ｐＤ（以下、「ｐ合計値」ともいう。）を算出する（ステップＳ４２）。例えば、商品Ａのｐ合計値であるｐＡは、式（１）に示すように各経過時間において商品を見た回数に重みを乗算した値を加算して求められる。
【００５８】
ｐＡ＝ｐＡ１＋ｐＡ２＋ｐＡ３＝α×ｎＡ１＋βｎＡ２＋γｎＡ３・・（１）
他の商品Ｂ〜Ｄについても、商品Ｂ〜Ｄのそれぞれのｐ合計値であるｐＢ〜ｐＤが、式（２）〜式（４）に示すようにして算出される。
【００５９】
ｐＢ＝ｐＢ１＋ｐＢ２＋ｐＢ３＝α×ｎＢ１＋βｎＢ２＋γｎＢ３・・（２）
ｐＣ＝ｐＣ１＋ｐＣ２＋ｐＣ３＝α×ｎＣ１＋βｎＣ２＋γｎＣ３・・（３）
ｐＤ＝ｐＤ１＋ｐＤ２＋ｐＤ３＝α×ｎＤ１＋βｎＤ２＋γｎＤ３・・（４）
複数の商品で買うことを迷っていた場合、その複数の商品を見る回数が増えるが、複数の商品から一つの商品を選択又は購入することを決めた後の商品選択完了直前は選択する商品だけに視線を向ける。本実施形態では、ユーザのこの視線の使い方を考慮して経過時間の重みα、β、γをα≦β≦γの大小関係を有する値に設定することで、時間経過の重みを加味して、「選択完了直前にはあまり見なかったが、迷った商品」を精度良く特定できる。
【００６０】
次に、特定部１６は、経過時間の重みを考慮した商品毎の見た回数のｐ合計値が、閾値Ｚｔｈ以上であるかを判定する（ステップＳ４４）。商品毎のｐ合計値が閾値Ｚｔｈよりも小さいと判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品ではないと判定する（ステップＳ２４）。一方、商品毎のｐ合計値が閾値Ｚｔｈ以上であると判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品であると判定し（ステップＳ２６）、迷った商品を出力する（ステップＳ２８）。すべての商品を判定するまで、ステップＳ５２、Ｓ２４〜Ｓ３０の処理を繰り返し、すべての商品を判定した後、本処理を終了する。
【００６１】
以上、第３実施形態に係る視線分析装置１０によれば、経過時間の重みα、β、γ（α≦β≦γ）を考慮した商品毎のｐ合計値に基づき、「迷った商品」か否かを特定する。これにより、例えば、商品Ｃ、Ｄで迷っていた場合、商品Ｃ，Ｄのうちの選択した商品だけでなく、迷ったが選択しなかった商品を、時間経過の重みを加味して、「選択完了直前にはあまり見なかったが、迷った商品」として精度良く特定できる。
【００６２】
＜第３実施形態の変形例＞
［視線分析処理］
次に、第３実施形態の変形例に係る視線分析処理の一例について図１１を参照して説明する。図１１は、第３実施形態の変形例に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。第３実施形態の変形例に係る視線分析処理では、商品毎に見た回数の重み付け合計値ｐＡ〜ｐＤ（ｐ合計値）の上位から所定数内に含まれる商品を迷った商品と特定する点が、閾値と比較して迷った商品と特定する第３実施形態に係る視線分析処理と異なる。なお、図１１の第３実施形態の変形例に係る視線分析処理において、第３実施形態に係る視線分析処理と同一処理を行うステップには同一ステップ番号を付する。
【００６３】
本処理が開始されると、ステップＳ１２〜Ｓ１６、Ｓ４０、Ｓ４２が実行され、第３実施形態と同様に、算出部１５は、商品毎に見た回数の重み付け合計値ｐＡ〜ｐＤ（ｐ合計値）を算出する（ステップＳ４２）。
【００６４】
次に、算出部１５は、商品毎に見た回数の重み付け合計値ｐＡ〜ｐＤ（ｐ合計値）をスコアとして、スコアが高い順に各商品を順位付ける（ステップＳ５０）。次に、特定部１６は、各商品を順位付けた結果に応じて、上位から所定順位内に含まれる商品か否かを判定する（ステップＳ５２）。上位から所定順位内の商品でないと判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品ではないと判定する（ステップＳ２４）。一方、上位から所定順位内の商品であると判定された場合、特定部１６は、対象とする商品は迷った商品であると判定し（ステップＳ２６）、迷った商品を出力する（ステップＳ２８）。すべての商品を判定するまで、ステップＳ５２、Ｓ２４〜Ｓ３０の処理を繰り返し、すべての商品を判定した後、本処理を終了する。
【００６５】
以上、第３実施形態の変形例に係る視線分析装置１０によれば、第３実施形態と同様に、経過時間の重みを考慮した商品毎のｐ合計値をスコアとし、「迷った商品」か否かを特定する。これにより、時間経過の重みを加味して、「選択完了直前にはあまり見なかったが、迷った商品」を精度良く特定できる。
【００６６】
＜第４実施形態＞
［視線分析処理］
次に、第４実施形態に係る視線分析処理の一例について図１２を参照して説明する。図１２は、第４実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。第４実施形態では、図９の第３実施形態に係る視線分析処理に加えて、Ｐ合計値からその商品の迷った度合いを示す迷い度を算出し、迷った商品の出力時に迷い度も併せて出力する点が、第３実施形態と異なる。なお、図１２の第４実施形態の変形例に係る視線分析処理において、図９の第３実施形態に係る視線分析処理と同一処理を行うステップには同一ステップ番号を付する。
【００６７】
本処理が開始されると、ステップＳ１２〜Ｓ１６、Ｓ４０、Ｓ４２が実行され、第３実施形態と同様に、商品毎に見た回数の重み付け合計値ｐＡ〜ｐＤ（ｐ合計値）が算出される。次に、算出部１５は、商品毎に見た回数の重み付け合計値ｐＡ〜ｐＤ（ｐ合計値）が最大となる商品のｐ合計値を１とし、各商品の比率を迷い度として算出する（ステップＳ５４）。
【００６８】
次に、ステップＳ２４４、Ｓ２４〜Ｓ２８の処理を実行し、特定部１６は、対象とする商品が迷った商品であると判定した場合（ステップＳ２６）、迷った商品を、その商品の迷い度とともに出力する（ステップＳ２８）。次に、特定部１６は、すべての商品について迷った商品か否かを判定した後（ステップＳ３０）、本処理を終了する。
【００６９】
以上、第４実施形態に係る視線分析装置１０によれば、迷った商品の迷い度を出力することができる。これにより、ユーザが迷った商品だけでなく、どの程度強く迷った商品であるかを提示できる。
【００７０】
なお、第４実施形態は、Ｐ合計値から算出した迷い度を、第３実施形態に替えて、第３実施形態の変形例に係る視線分析処理の図１１のステップＳ２８において、迷った商品とともに出力してもよい。
【００７１】
＜第５実施形態＞
［視線分析処理］
次に、第５実施形態に係る視線分析処理の一例について図１３を参照して説明する。図１３は、第５実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。第１実施形態〜第４実施形態では、使用した選択に要する時間Tを３分割して、経過時間毎の見た商品の見た回数に基づき、迷った商品を特定した。
【００７２】
しかしながら、使用した選択に要する時間Tが不明な場合、経過時間毎の商品を見た回数が、最初に対象物である商品を確認している状態に対応するのか、商品の選択完了間近に迷っている状態に対応するのか区別できず、迷っている商品の特定を誤ることがある。
【００７３】
図１４に示すように、商品の選択時、ユーザの視線は、複数の商品のそれぞれを確認する状態、複数の商品からいくつかの商品を絞り込む状態を経て、商品の選択完了間近の迷っている状態に移行する。そして、ユーザは、迷っている状態のときに少ない個数の商品を見て、最終的に商品を選択する。
【００７４】
そこで、第５実施形態に係る視線分析処理では、経過時間の単位時間をｓとし、経過時間ｓ毎に商品を見た回数ｎを算出し、見た回数ｎが閾値以上に高い商品の数ｍを算出する。例えば、時刻（ｔ−３）から時刻（ｔ−２）までの単位時間ｓ、時刻（ｔ−２）から時刻（ｔ−１）までの単位時間ｓというように、単位時間ｓ毎に閾値以上見た商品の数ｍを算出し、ｍの減少量に基づき、迷った商品を判定する。
【００７５】
具体的には、図１３において本処理が開始され、取得部１３は、視線センサ２２から視線データを取得する（ステップＳ１２）。次に、判定部１４は、取得した視線データから見た商品を判定し、判定結果を視線情報ＤＢ３０の見た商品の欄に保存する（ステップＳ１４）。次に、取得部１３は、単位時間ｓが経過したかを判定する（ステップＳ６０）。取得部１３は、単位時間ｓが経過するまで、ステップＳ１２、Ｓ１４、Ｓ６０の処理を繰り返す。
【００７６】
単位時間ｓが経過したと判定されると、算出部１５は、単位時間ｓ毎の商品を見た回数ｎを算出する（ステップＳ６２）。例えば、図１５に、時刻（ｔ−４）、時刻（ｔ−３）、・・・、時刻ｔ、時刻（ｔ＋１）の時間経過に応じた単位時間ｓ毎の商品Ａ〜Ｉを見た回数ｎ（ｎＡ〜ｎＩ）の算出結果の一例を示す。
【００７７】
図１３に戻り、次に、算出部１５は、単位時間ｓに商品を見た回数ｎが、単位時間ｓ当たりの見た回数の閾値Ｕ（例えば、３回）以上の条件を満たす商品数ｍを算出する（ステップＳ６４）。見た回数が閾値Ｕ以上の条件を満たす商品数ｍは、見た回数が所定数よりも多い商品の数を示す。以下では、時刻（ｔ−２），（ｔ−１），ｔ…の時間経過に対応する単位時間ｓ毎の商品数ｍをそれぞれ、ｍ（ｔ−２），ｍ（ｔ−１），ｍ（ｔ）…とする。今回算出した商品数ｍ（＝ｍｏｌｄ）がｍ（ｔ−１）の場合、前回算出した商品数ｍ（＝ｍｎｅｗ）はｍ（ｔ−２）となる。
【００７８】
次に、算出部１５は、今回と前回の商品数の差分（＝ｍｏｌｄ−ｍｎｅｗ）が、予め定められたｍ減少量の閾値Ｗｔｈ以下であるかを判定する（ステップＳ６６）。今回と前回の商品数の差分が閾値Ｗｔｈよりも大きいと判定された場合、特定部１６は、商品に迷っていない状態であると判定し（ステップＳ６８）、ステップＳ１２の処理に戻る。
【００７９】
図１５に示す例では、時刻（ｔ−４）に商品の選択を開始し、単位時間ｓ毎に、各商品の見た回数ｎが算出される。図１６（ａ）には、図１５の例において、時間経過（ｔ−４）、（ｔ−３）、（ｔ−２）、・・・を経過する単位時間ｓ毎に算出された、見た回数ｎが閾値Ｕ以上の条件を満たす商品数ｍ（ｔ−４），ｍ（ｔ−３），ｍ（ｔ−２）、・・・が示される。この場合、商品数ｍの減少量（＝ｍｏｌｄ−ｍｎｅｗ）は、図１６（ｂ）に示す通り、３→２→２→０→１と推移する。
【００８０】
商品数ｍの減少量の閾値Ｗｔｈが「１」に設定されている場合、図１３のステップＳ６６において、商品数ｍの減少量が「１」より大きいと判定されている間、特定部１６は、商品の選択に迷っていないと判定する。つまり、本実施形態では、図１６（ｂ）に示すように、商品数ｍの減少量が１より大きい場合、商品の選択に迷っていない状態（図１４の商品の確認状態や商品の絞り込み情報）であると判定される。
【００８１】
一方、ステップＳ６６において、商品数ｍの減少量が「１」以下であると判定されると、特定部１６は、商品を見た回数ｎが「１」であるかを判定する（ステップＳ７０）。商品を見た回数ｎが「１」でないと判定された場合、特定部１６は、迷った商品であると判定する（ステップＳ２６）。出力部１７は、迷ったと判定した商品を出力し（ステップＳ２８）、本処理を終了する。
【００８２】
一方、ステップＳ７０において、商品を見た回数ｎが「１」であると判定された場合、その単位時間に見た商品は一つであるから、特定部１６は、商品の選択が完了したと判定し（ステップＳ７２）、本処理を終了する。
【００８３】
本実施形態では、商品数ｍの減少量が２以上である場合、商品の選択に迷っていない状態（商品の確認状態や商品の絞り込み情報）であると判定される。この結果、図１４の例では、時刻（ｔ−３）から時刻（ｔ−２）までの単位時間ｓ及び時刻（ｔ−２）から時刻（ｔ−１）までの単位時間ｓは、商品の選択に迷っていない状態と判定される。これに対して、商品数ｍの減少量が２よりも小さい場合、商品の選択に迷っている状態又は商品の選択が完了した状態と判定される。この結果。図１４の例では、時刻（ｔ−１）から時刻ｔまでの単位時間ｓに見た商品が迷った商品と特定される。また、時刻（ｔ＋１）は商品の選択完了時刻と判定される。
【００８４】
以上、第５実施形態に係る視線分析装置１０によれば、単位時間Ｓ毎の視線の検知状況に基づいて、一の単位時間の視線の検知頻度又は検知回数と、直後の単位時間の視線の検知頻度又は検知回数との差分から商品の選択に迷っているか否かが判定され、迷っていると特定された商品が出力される。これにより、商品の選択開始から選択完了までに要する時間Ｔが不明の場合であっても、商品の選択完了間近の商品の迷い状態を推定することができる。
【００８５】
以上に説明したように、第１〜第５実施形態に係る視線分析装置１０によれば、視線データに基づいてユーザが選択を迷った対象物を正しく特定することができる。迷った対象物には、購入した物及び購入しなかった物が含まれる。これにより、迷って購入しなかった場合についても迷った商品の情報を得ることができる。
【００８６】
これにより、商品を販売する側では、迷った商品の情報に基づき、購買状況だけでなく非購買状況を踏まえた商品の販売促進を図ることができる。また、商品を製造する側では、迷った商品の情報に基づき、購買状況だけでなく非購買状況を踏まえた商品の開発を行うことができる。
【００８７】
＜第６〜第８実施形態＞
次に、第６〜第８実施形態に係る視線分析装置１０の機能構成について説明した後、第６〜第８実施形態に係る視線分析処理の一例について説明する。図１７は、第６〜第８実施形態に係る視線分析装置１０の機能構成の一例を示す。
【００８８】
［視線分析装置の機能構成］
図２の第１〜第５実施形態に係る視線分析装置と比較して、図１７の第６〜第８実施形態に係る視線分析装置１０では、抽出部１８が追加されている。また、記憶部１１に対象物配置ＤＢ３３及び迷った対象ＤＢ３４が追加されている。
【００８９】
抽出部１８は、閾値以上見た回数の商品から迷った対象の商品を抽出する。図１８は、一実施形態に係る対象物配置ＤＢ３３の一例を示す図である。例えば、図１８の下側の対象物配置例に示すように、商品Ａ〜Ｆが配置される場合、対象物配置ＤＢ３３には、対象物、すなわち、商品Ａ〜Ｆの配置（列、段）及び商品の左上座標及び右下座標が記憶されている。図１９は、一実施形態に係る迷った対象ＤＢ３４の一例を示す図である。迷った対象ＤＢ３４には、顧客毎に顧客ＩＤと、購入した商品と、迷った商品とが記憶されている。迷った商品には、抽出部１８が抽出した迷った商品（以下、「迷った対象商品」ともいう。）が記憶される。迷った商品が０個の場合、迷った対象商品の候補がない、または、迷った対象商品の候補のうち、購入対象商品の前後に見た商品がないことを示す。迷った商品が１個の場合、迷った対象商品の候補のうち、または、迷った対象候補のうち購入対象商品の前又は後に見た商品があることを示す。迷った商品が２個の場合、迷った対象商品の候補のうち購入対象商品の前後のそれぞれに見た商品があることを示す。購入対象商品は、第１の対象物の一例である。
【００９０】
なお、図１８の対象物配置ＤＢ３３は、第１〜第５実施形態に係る視線分析装置１０において、視線データの座標から各商品領域に基づき見た商品（図３（ｃ）参照）を判定する際にも使用され得る。
【００９１】
＜第６実施形態＞
［視線分析処理］
次に、第６実施形態に係る視線分析処理の一例について図２０及び図２１を参照して説明する。図２０は、第６実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。図２１は、第６実施形態に係る視線分析処理を説明する図である。
【００９２】
本処理が開始されると、取得部１３は、視線センサ２２から視線データを取得する（ステップＳ１２）。取得方法は、第１実施形態〜第５実施形態で説明した方法と同様である。
【００９３】
次に、判定部１４は、取得した視線データの座標から、各商品領域に基づき「見た商品」を判定し、判定結果を図３（ｃ）に示す視線情報ＤＢ３０の「見た商品」の欄に保存し、算出部１５は、見た商品を対象商品として対象商品毎の見た回数を計測する（ステップＳ８０）。ただし、見た回数に替えて、対象商品毎の見た合計時間を計測してもよい。視線データの座標から、各商品領域に基づき「見た商品」を判定する方法は、第１実施形態等で説明した方法と同様である。
【００９４】
対象商品の見た回数は、対象商品の所定時間毎の視線の検知回数の一例である。対象商品の見た合計時間又は各対象商品の見た時間の割合は、対象商品の所定時間毎の視線の検知頻度の一例である。
【００９５】
なお、商品を「見た」又は「注視した」の定義は、同一エリア内（半径５０ｍｍ）で連続して０．４秒以上視線データを計測したことを表してもよい。ただし、「見た」又は「注視した」の定義はこれに限らない。
【００９６】
次に、抽出部１８は、購入対象商品を規定する（ステップＳ８２）。例えば、ユーザが店舗に陳列されている商品を購入したときに、ＰＯＳシステムに登録された商品をＰＯＳ情報から抽出し、該商品を購入対象商品にしてもよい。また、購入対象商品は、見た回数が最大の対象商品等を購入対象商品として規定してもよいし、購入ボタン(自販機、タッチサイネージ)の操作から購入対象商品を規定してもよい。
【００９７】
次に、抽出部１８は、購入対象商品を最後に見た時間Ｔｂｕｙを設定する（ステップＳ８４）。本実施形態では、図３（ｃ）に示すように、来客が立ち寄って、購入する商品の選択開始から選択完了までに要する合計時間をＴとする。たとえば、記録時間が図３（ｃ）の下から２番目の「20160728-134026-659」の単位時間に購入対象商品を最後に見た場合、「20160728-134026-659」の時間をＴｂｕｙで示す。また、その直前の単位時間、すなわち、「20160728-134026-527」の時間を（Ｔｂｕｙ−１）で示し、その直後の単位時間、すなわち、「20160728-134026-790」の時間帯を（Ｔｂｕｙ＋１）で示す。
【００９８】
図２０に戻り、次に、抽出部１８は、変数ｎに１を設定する（ステップＳ８６）。変数ｎは、１〜Ｎ（Ｎ≧１）の整数を取る。Ｎは、合計時間Ｔの間に見た商品である対象商品の数である。
【００９９】
次に、抽出部１８は、対象商品（ｎ）を見た回数が閾値以上であるかを判定する（ステップＳ８８）。抽出部１８は、対象商品（ｎ）を見た回数が閾値よりも少ないと判定した場合、特定部１６は、対象商品（ｎ）は迷った対象商品ではないと判定し（ステップＳ９０）、変数ｎに１を加算して（ステップＳ９８）、ステップＳ１００に進む。ステップＳ１００において、特定部１６は、変数ｎが対象商品の数Ｎ以下と判定した場合、ステップＳ８８に戻り、ステップＳ８８以降の処理を繰り返す。
【０１００】
一方、ステップＳ８８において、抽出部１８は、対象商品（ｎ）を見た回数が閾値以上であると判定した場合、対象商品（ｎ）は迷った対象商品の候補であると判定し、対象商品（ｎ）を迷った対象候補の商品に設定する（ステップＳ９２）。次に、特定部１６は、購入対象商品を最後に見た時間Ｔｂｕｙの直前の時間（Ｔｂｕｙ−１）又は購入対象商品を最後に見た時間Ｔｂｕｙの直後の時間（Ｔｂｕｙ＋１）に対象商品（ｎ）を見たかを判定する（ステップＳ９４）。
【０１０１】
特定部１６は、購入対象商品を最後に見た時間Ｔｂｕｙの直前の時間（Ｔｂｕｙ−１）又は購入対象商品を最後に見た時間Ｔｂｕｙの直後の時間（Ｔｂｕｙ＋１）に対象商品（ｎ）を見ていないと判定すると、対象商品（ｎ）は迷った対象商品ではないと判定する（ステップＳ９０）。次に、特定部１６は、変数ｎに１を加算して（ステップＳ９８）、ステップＳ１００に進み、変数ｎが対象商品の数Ｎ以下と判定した場合、ステップＳ８８に戻り、ステップＳ８８以降の処理を繰り返す。
【０１０２】
ステップＳ９４において、抽出部１８は、購入対象商品を最後に見た時間Ｔｂｕｙの直前の時間（Ｔｂｕｙ−１）又は時間Ｔｂｕｙの直後の時間（Ｔｂｕｙ＋１）に対象商品（ｎ）を見たと判定すると、対象商品（ｎ）を、図１９の迷った対象ＤＢ３４の迷った商品に設定する（ステップＳ９６）。次に、抽出部１８は、変数ｎに１を加算して（ステップＳ９８）、ステップＳ１００に進み、変数ｎが対象商品の数Ｎ以下と判定した場合、ステップＳ８８に戻り、ステップＳ８８以降の処理を繰り返す。
【０１０３】
ステップＳ１００において、抽出部１８が、変数ｎが対象商品の数Ｎよりも大きいと判定した場合、出力部１７は、迷った対象商品を推定結果として出力し（ステップＳ１０２）、本処理を終了する。
【０１０４】
以上、第６実施形態に係る視線分析処理では、複数の対象商品についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象商品についての所定時間毎の検知回数が相対的に多い対象商品を、迷った対象商品の候補として抽出する。本実施形態では、所定時間毎の検知回数が相対的に多い対象商品として、見た回数が閾値以上の商品を抽出する。ただし、これに限らず、前記複数の対象商品についての所定時間毎の視線の検知頻度又は視線の合計時間が相対的に多い対象商品を、迷った対象商品の候補として抽出してもよい。
【０１０５】
本実施形態では、まず、複数の対象商品のうちの購入対象商品又は後述する購入対象予測商品に対する選択イベント（ＰＯＳ情報又は購入ボタンの押下等から検知）又は選択予測イベント（見た回数が最大の対象商品等から検知）を検出する。そして、選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前又は後の少なくともいずれかの時間における迷った対象商品の候補に対する視線の検知状況に基づいて、該対象商品の候補のうちから少なくとも一つの対象商品を特定する。そして、特定した対象商品の情報を迷った商品として出力する。
【０１０６】
購入対象商品の前後に見たかどうかだけでは、購入直前に偶然見た商品を誤判定する場合がある。このため、本実施形態では、まず、対象商品を見た回数が多いものを迷った対象商品の候補として抽出する。つまり、閾値以上見た商品を、ユーザが関心を持った商品であるとし、迷った対象商品の候補とする。迷った対象商品の候補の抽出方式は、閾値以上見た商品を抽出してもよいし、見た回数が多い上位所定個の商品を抽出してもよい。
【０１０７】
そして、迷った対象商品の候補が、購入対象商品ではなく、かつ購入対象商品を選んだ時間の直前又は直後の時間に見られているかによって、迷った商品の絞り込みを行う。つまり、迷った対象商品の候補が、購入対象商品を選んだ時間の直前又は直後の時間に見られた場合に「迷った商品」と特定する。
【０１０８】
つまり、ユーザは「迷った商品」を選択（購入）完了間際に、「購入対象商品」と見比べる。複数の対象商品から購入対象商品を決定するとき、ユーザの上記動作によれば、徐々に購入対象商品の候補を絞り込んでいく。購入対象商品の候補は、迷った商品の候補でもあり、最後に購入した対象商品と迷った対象商品とを見比べる見方に起因して、迷った商品を抽出することで、買うことを「迷った商品」をより正しく推定することができる。
【０１０９】
例えば、図２１の例では、迷った対象商品の候補として商品Ｂ、Ｄが抽出される。そのうち、購入対象商品Ｃを選んだ時間の直前又は直後の時間に見られた商品Ｂは迷った商品に設定され、購入対象商品を選んだ時間の直前又は直後の時間に見られなかった商品Ｄは、迷った商品には設定されない。これにより、ユーザが対象商品を見る視線データに基づいて、購入には至らなかったが、買うことを「迷った商品」をより正しく推定することができる。これにより、ユーザが購入対象商品の次に興味を持っていた対象商品の判定精度をより向上させることができる。
【０１１０】
本実施形態では、購入対象商品を選んだ時間の直前又は直後（購入対象商品を選んだ時間の直前及び直後を（前後±１）とも記載する。）に迷った対象商品の候補がユーザにより見られたかを判定した。しかしながら、これに限らず、購入対象商品を選んだ時間の前後の少なくともいずれかに迷った対象商品の候補が見られたかを判定してもよい。
【０１１１】
例えば、購入対象商品を選んだ時間の（前後±２）の範囲で迷った対象商品の候補がユーザにより見られたかを判定してもよいし、購入対象商品を選んだ時間の（前後±３）の範囲で迷った対象商品の候補が見られたかを判定してもよい。また、見た対象商品数Ｎに応じてよって、購入対象商品を選んだ時間の前後を可変にしてもよい。例えば、商品数が少なければ購入対象商品を選んだ時間の前後±１に限って迷った対象商品の候補が見られたかを判定し、商品数が多ければ購入対象商品を選んだ時間の前後±２又は前後±３の範囲で迷った対象商品の候補が見られたかを判定してもよい。
【０１１２】
また、図２０のステップＳ８８にて使用する閾値は、図２２（ａ）及び図２２（ｂ）に一例を示すように、対象商品（見た商品）の数Ｎの個数に応じて変えてもよい。図２２（ａ）の例では、商品個数が２〜５のときの閾値Ｓｔｈ２〜Ｓｔｈ５を異なる値に設定している。このとき、商品個数が少ない程、閾値は高くなり、Ｓｔｈ２＞Ｓｔｈ３＞Ｓｔｈ４＞Ｓｔｈ５となる。
【０１１３】
図２２（ｂ）の例では、商品を購入するまでに要した時間Ｔに応じて、閾値ＳｔｈがＳｔｈ＝ａＴ＋ｂの式から設定される。このとき、ａ、ｂは事前に設定される係数である。ただし、閾値Ｓｔｈを求める式は一時直線に限らない。なお、図２２の例では、閾値は回数で示されるが、商品の見た回数に替えて、商品の見た合計時間を計測した場合には、閾値は見た時間又は見た頻度で示されてもよい。
【０１１４】
なお、ｎが購入対象商品を示す値に設定された場合、ステップＳ８８〜Ｓ９６の処理をスキップしてもよい。
【０１１５】
＜第７実施形態＞
［視線分析処理］
次に、第７実施形態に係る視線分析処理の一例について図２３及び図２４を参照して説明する。図２３は、第７実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。図２４は、第７実施形態に係る視線分析処理を説明する図である。
【０１１６】
第６実施形態では、例えば、実際に商品を購入したときを選択イベントの検出時とし、迷った商品の判定処理（図２０のステップＳ８８〜Ｓ１００）の開始のトリガとした。
【０１１７】
これに対して、第７実施形態に係る視線分析処理では、複数の対象商品のいずれかの単位時間毎の視線の検知回数が第１の判定開始閾値以上となったとき、実際に商品を購入していない場合であっても、視線の検知回数が第１の判定開始閾値以上となった当該商品を購入対象商品と予測する。予測した購入対象商品は、購入対象予測商品ともいう。そして、複数の対象商品のいずれかの単位時間毎の視線の検知回数が第１の判定開始閾値以上となったときを選択予測イベントの検出時とし、迷った商品の判定処理の開始のトリガとする。以下の説明では、第６実施形態と異なる点を説明する。
【０１１８】
本処理が開始されると、取得部１３は、ステップＳ１２の処理を実行し、判定部１４は、取得した視線データの座標から、各商品領域に基づき「見た商品」を判定し、算出部１５は、対象商品毎の見た回数を計測する（ステップＳ８０）。
【０１１９】
次に、判定部１４は、対象商品のうち、見た回数の最大値が第１の判定開始閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。図２４に、第１の判定開始閾値の一例を示す。図２４の例では、第１の判定開始閾値は、迷った商品の候補を抽出するための閾値よりも大きい値を持つ。判定部１４は、対象商品のうち、見た回数の最大値が第１の判定開始閾値以上の商品がないと判定すると、ステップＳ８０、Ｓ１１０を繰り返す。判定部１４は、見た回数の最大値が第１の判定開始閾値以上であると判定すると、ステップＳ１１２に進む。なお、ステップＳ１１０において、見た回数の最大値が第１の判定開始閾値以上であると判定したときは、選択予測イベントが検出されたときの一例である。
【０１２０】
ステップＳ１１２では、特定部１６は、見た回数の最大値が第１の判定開始閾値以上の商品を最も購入される可能性が高い商品（購入対象予測商品）に設定し、ステップＳ８４に進む。
【０１２１】
ステップＳ８４〜Ｓ１０２の処理は、第６実施形態の同一番号のステップの処理と同一であるため、説明を省略する。
【０１２２】
本処理の結果、図２４の例では商品Ｃが購入対象予測商品に設定される。そして、迷った商品の候補である商品Ｂ及び商品Ｆのうち、選択予測イベントが検出されたときの時間の直前又は直後の少なくともいずれかの時間に見た商品が迷った商品として特定される。
【０１２３】
これによれば、見た回数が最大の商品を購入対象予測商品に設定する。購入対象予測商品は、第１の対象物の一例である。つまり、購入対象予測商品は、購入意識が最も高い商品として購入対象商品と同等に扱うことで、視線データの計測中にリアルタイムに迷った商品を特定することができる。これにより、特定した迷った商品に関する情報を、商品購入前のタイミングでユーザにレコメンドすることができる。
【０１２４】
なお、複数の対象商品のいずれかの単位時間毎の視線の検知回数が第１の判定開始閾値以上となったときに替えて、複数の対象商品のいずれかの単位時間毎の視線の検知頻度が第１の判定開始閾値に替わる閾値以上となったとき又は単位時間毎の視線の合計時間が第１の判定開始閾値に替わる閾値以上となったときを、選択予測イベントの検出時としてもよい。
【０１２５】
［視線分析処理］
次に、第８実施形態に係る視線分析処理の一例について図２５及び図２６を参照して説明する。図２５は、第８実施形態に係る視線分析処理の一例を示したフローチャートである。図２６は、第８実施形態に係る視線分析処理を説明する図である。
【０１２６】
第７実施形態に係る視線分析処理では、複数の対象商品のいずれかの単位時間毎の視線の検知回数が第１の判定開始閾値以上となったとき、実際に商品を購入していない場合であっても、視線の検知回数が第１の判定開始閾値以上となった当該商品を購入対象予測商品に設定した。そして、このときを選択予測イベントの検出時とし、迷った商品の判定処理の開始のトリガとした。
【０１２７】
これに対して、第８実施形態では、複数の対象商品のうち、単位時間毎の視線の検知回数が所定回数以上の対象商品の数（本実施形態では所定回数は０、すなわち、見た回数が計測された対象商品の数）が第２の判定開始閾値以下となったときを選択予測イベントの検出時とし、迷った商品の判定処理の開始のトリガとする。以下の説明では、第７実施形態と異なる点を説明する。
【０１２８】
本処理が開始されると、取得部１３は、ステップＳ１２の処理を実行し、判定部１４は、取得した視線データの座標から、各商品領域に基づき「見た商品」を判定し、算出部１５は、対象商品毎の見た回数を計測する（ステップＳ８０）。
【０１２９】
次に、判定部１４は、対象商品のうち、見た回数が計測された対象商品の数が第２の判定開始閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１２０）。図２６（ａ）に、第２の判定開始閾値の一例を示す。
【０１３０】
判定部１４は、対象商品の見た回数が計測された対象商品の数が第２の判定開始閾値よりも大きいと判定する間、ステップＳ８０、Ｓ１２０を繰り返す。一方、判定部１４は、対象商品の見た回数が計測された対象商品の数が第２の判定開始閾値以下であると判定すると、ステップＳ１２２に進む。なお、ステップＳ１２０において、対象商品の見た回数が計測された対象商品の数が第２の判定開始閾値以下のときは、選択予測イベントが検出されたときの一例である。また、図２６（ｂ）に、単位時間Ｔ１〜Ｔ５の一例を示す。
【０１３１】
図２５のステップＳ１２２では、特定部１６は、見た回数が最大の対象商品を最も購入される可能性が高い商品（購入対象予測商品）に設定し、ステップＳ８４に進む。
【０１３２】
ステップＳ８４〜Ｓ１０２の処理は、第７実施形態の同一番号のステップの処理と同一であるため、説明を省略する。
【０１３３】
これによれば、見た回数が最大のものを購入対象予測商品に設定する。つまり、購入対象予測商品は、購入意識が最も高い商品として購入対象商品と同等に扱うことで、視線データの計測中にリアルタイムで迷った商品を特定することができる。これにより、特定した迷った商品に関する情報を、商品購入前のタイミングでユーザにレコメンドすることができる。
【０１３４】
なお、単位時間の対象商品の見た回数が計測された対象商品の数が第２の判定開始閾値以下であるときに替えて、単位時間の視線の合計時間、検知頻度又は検知回数がそれぞれ、所定時間、所定頻度又は所定回数以下の対象物の数が第２の判定開始閾値以下となったときを、選択予測イベントの検出時としてもよい。
【０１３５】
以上に説明した第６〜第８実施形態及び第１〜第５実施形態に係る視線分析処理において、視線計測の開始のトリガとなるイベントとしては、視線センサ２２が設置された棚又はサイネージ等の前にユーザが来て、顔（または視線）が検出されたときであってもよい。また、カメラ画像、３Ｄセンサ等を用いた身体や骨格の位置検出によって、ユーザが商品棚の前に立ち止まったと判定されたときであってもよい。また、モバイル端末のＷｉ−ＦｉやＧＰＳを用いたユーザ位置の検出によって、ユーザが商品棚の前に立ち止まったと判定されたときであってもよい。
【０１３６】
また、視線計測の終了のトリガとなるイベントとしては、視線センサ２２が設置された棚又はサイネージ等の前からユーザが立ち去り、顔（または視線）が所定時間検出されなかったときであってもよい。また、カメラ画像、３Ｄセンサ等を用いた身体や骨格の位置検出によって、ユーザが商品棚の前から立ち去ったと判定されたときであってもよい。また、視線データのリアルタイム分析により、迷った商品が特定されたときであってもよい。また、ユーザがサイネージ等の購入ボタンを押したときであってもよい。また、事前に設定した視線データの計測時間が経過したときであってもよい。
【０１３７】
上記第１〜第８実施形態に係る視線分析処理を単独又は組み合わせて以下のように利用することができる。例えば、陳列棚の商品をユーザが見て選択するシーンでは、購入した商品と比較して迷った商品の情報を蓄積することで、自社製品がどのような商品と比較されているかを元に、パッケージデザイン等の商品開発に活用することができる。
【０１３８】
また、デジタルサイネージ２０に表示した商品をユーザが見て選択するシーンでは、顧客が商品を購入しようとタッチ操作した際に、購入対象商品と比較して迷った商品に対するレコメンド(付加情報、クーポン情報)を行い、顧客への購買を促すことができる。
【０１３９】
陳列棚の商品をユーザが見て選択するシーン及びデジタルサイネージ２０に表示した商品をユーザが見て選択するシーンのいずれにおいても、分析のタイミングは、商品購入後であってもよいし、商品購入前の迷っている時間帯にリアルタイムに行ってもよい。
【０１４０】
以上、視線分析プログラム、視線分析方法及び視線分析装置を上記実施形態により説明したが、本発明に係る視線分析プログラム、視線分析方法及び視線分析装置は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。また、上記実施形態及び変形例が複数存在する場合、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
【０１４１】
例えば、各実施形態では、商品を見た回数に基づき、迷った商品を特定した。しかしながら、本発明は、これに限らず、例えば、商品を見た合計時間に基づき、迷った商品を特定してもよい。
【０１４２】
また、各実施形態では、商品選択に要する時間Ｔを３分割し、分割された各経過時間の視線の回数を算出した。しかしながら、本発明は、これに限らず、例えば、商品選択に要する時間Ｔをｎ分割し、ｎ分割された各経過時間の視線の回数を算出してもよい。ｎは、２以上の数であればよい。
【０１４３】
上記実施形態において選択ボタンを押す等により、商品の選択（購入）を示す選択イベントが検出されると、選択イベントの直近の時間帯における、複数の商品についての視線の検知状況に基づき迷った商品が特定された。このとき、直近の時間帯は、選択イベントの検出から遡って所定時間内の時間帯であるか、または、視線の検出開始から選択イベントの検出までの対象物の選択に要した期間Ｔを複数の期間に分割して得られる分割期間のうち、相対的に選択イベントに近い分割期間であってもよい。
【０１４４】
また、迷った対象物は、視線の検出開始から所定期間内、又は、前記分割期間のうち、相対的に前記視線の検知開始に近い分割期間内における視線の検知頻度又は検知回数に対して、前記直近の時間帯内における視線の検知頻度又は検知回数の増加が検出された対象物であってもよい。
【０１４５】
また、例えば、各実施形態に係る視線分析装置１０の構成は一例であり、本発明の範囲を限定するものではなく、用途や目的に応じて様々な構成例にすることができる。例えば、本発明に係る視線分析装置の一の部機能は、ネットワークに接続された情報処理装置やクラウド上の各種の処理装置において実施してもよい。
【０１４６】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定し、
特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする視線分析プログラム。
（付記２）
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物である、
ことを特徴とする付記１に記載の視線分析プログラム。
（付記３）
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が前記第１の対象物と同等の対象物である、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の視線分析プログラム。
（付記４）
前記直近の時間帯は、前記選択イベントの検出から遡って所定時間内の時間帯であるか、または、視線の検出開始から前記選択イベントの検出までの期間を複数の期間に分割して得られる分割期間のうち、相対的に前記選択イベントに近い分割期間である、
ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一項に記載の視線分析プログラム。
（付記５）
前記第２の対象物は、前記視線の検出開始から所定期間内、又は、前記分割期間のうち、相対的に前記視線の検知開始に近い分割期間内における視線の検知頻度又は検知回数に対して、前記直近の時間帯内における視線の検知頻度又は検知回数の増加が検出された対象物である、
ことを特徴とする付記４に記載の視線分析プログラム。
（付記６）
予め定められた単位時間毎の複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、一の単位時間の視線の検知頻度又は検知回数と、該一の単位時間の直後の単位時間の視線の検知頻度又は検知回数との差分から商品の選択に迷っているか否かを判定する、
ことを特徴とする視線分析プログラム。
（付記７）
複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定し、
特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する、
ことをコンピュータが実行する視線分析方法。
（付記８）
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物である、
ことを特徴とする付記７に記載の視線分析方法。
（付記９）
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が前記第１の対象物と同等の対象物である、
ことを特徴とする付記７又は８に記載の視線分析方法。
（付記１０）
前記直近の時間帯は、前記選択イベントの検出から遡って所定時間内の時間帯であるか、または、視線の検出開始から前記選択イベントの検出までの期間を複数の期間に分割して得られる分割期間のうち、相対的に前記選択イベントに近い分割期間である、
ことを特徴とする付記７〜９のいずれか一項に記載の視線分析方法。
（付記１１）
前記第２の対象物は、前記視線の検出開始から所定期間内、又は、前記分割期間のうち、相対的に前記視線の検知開始に近い分割期間内における視線の検知頻度又は検知回数に対して、前記直近の時間帯内における視線の検知頻度又は検知回数の増加が検出された対象物である、
ことを特徴とする付記１０に記載の視線分析方法。
（付記１２）
複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベントを検出すると、該選択イベントの直近の時間帯における、前記複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記第１の対象物とは異なる第２の対象物を特定する特定部と、
特定した前記第２の対象物を示す情報を出力する出力部と、
を有する視線分析装置。
（付記１３）
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物である、
ことを特徴とする付記１２に記載の視線分析装置。
（付記１４）
前記第２の対象物は、前記直近の時間帯において検出する視線の検知頻度又は検知回数が前記第１の対象物と同等の対象物である、
ことを特徴とする付記１２又は１３に記載の視線分析装置。
（付記１５）
前記直近の時間帯は、前記選択イベントの検出から遡って所定時間内の時間帯であるか、または、視線の検出開始から前記選択イベントの検出までの期間を複数の期間に分割して得られる分割期間のうち、相対的に前記選択イベントに近い分割期間である、
ことを特徴とする付記１２〜１４のいずれか一項に記載の視線分析装置。
（付記１６）
前記第２の対象物は、前記視線の検出開始から所定期間内、又は、前記分割期間のうち、相対的に前記視線の検知開始に近い分割期間内における視線の検知頻度又は検知回数に対して、前記直近の時間帯内における視線の検知頻度又は検知回数の増加が検出された対象物である、
ことを特徴とする付記１５に記載の視線分析装置。
（付記１７）
複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物を、対象物の候補として抽出し、
前記複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベント又は選択予測イベントを検出すると、該選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前又は後の少なくともいずれかの時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補のうちから前記第１の対象物と異なる少なくとも一つの対象物を特定し、
特定した前記対象物を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする視線分析プログラム。
（付記１８）
前記選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の直前又は直後の少なくともいずれかの時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補の少なくとも一つの対象物を特定する、
ことを特徴とする付記１７に記載の視線分析プログラム。
（付記１９）
前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数のうちのいずれかが第１の判定開始閾値以上となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする付記１７又は１８に記載の視線分析プログラム。
（付記２０）
前記複数の対象物のうち、所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が所定頻度又は所定回数以下の対象物の数が第２の判定開始閾値以下となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする付記１７〜１９のいずれか一項に記載の視線分析プログラム。
（付記２１）
複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物を、対象物の候補として抽出し、
前記複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベント又は選択予測イベントを検出すると、該選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前後の時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補のうちから前記第１の対象物と異なる少なくとも一つの対象物を特定し、
特定した前記対象物を示す情報を出力する、
ことをコンピュータが実行する視線分析方法。
（付記２２）
前記選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の直前又は直後の少なくともいずれかの時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補の少なくとも一つの対象物を特定する、
ことを特徴とする付記２１に記載の視線分析方法。
（付記２３）
前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数のうちのいずれかが第１の判定開始閾値以上となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする付記２１又は２２に記載の視線分析方法。
（付記２４）
前記複数の対象物のうち、所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が所定頻度又は所定回数以下の対象物の数が第２の判定開始閾値以下となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする付記２１〜２３のいずれか一項に記載の視線分析方法。
（付記２５）
複数の対象物についての視線の検知状況に基づいて、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が相対的に多い対象物を、対象物の候補として抽出する抽出部と、
前記複数の対象物のうちの第１の対象物に対する選択イベント又は選択予測イベントを検出すると、該選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の前後の時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補のうちから前記第１の対象物と異なる少なくとも一つの対象物を特定する特定部と、
特定した前記対象物を示す情報を出力する出力部と、
を有する視線分析装置。
（付記２６）
前記特定部は、前記選択イベント又は選択予測イベントを検出した時間の直前又は直後の少なくともいずれかの時間における前記対象物の候補についての視線の検知状況に基づいて、前記対象物の候補の少なくとも一つの対象物を特定する、
ことを特徴とする付記２５に記載の視線分析装置。
（付記２７）
前記抽出部は、前記複数の対象物についての所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数のうちのいずれかが第１の判定開始閾値以上となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする付記２５又は２６に記載の視線分析装置。
（付記２８）
前記複数の対象物のうち、所定時間毎の視線の検知頻度又は検知回数が所定頻度又は所定回数以下の対象物の数が第２の判定開始閾値以下となったとき、前記第１の対象物に対する選択予測イベントを検出する、
ことを特徴とする付記２５〜２７のいずれか一項に記載の視線分析装置。
【符号の説明】
【０１４７】
１０  視線分析装置
１１  記憶部
１２  検出部
１３  取得部
１４  判定部
１５  算出部
１６  特定部
１７  出力部
１８  抽出部
３０  視線情報ＤＢ
３１  閾値テーブル
３２  視線分析プログラム
３３  対象物配置ＤＢ
３４  迷った対象ＤＢ
【図１】
2018206354.tif 000003
【図２】
2018206354.tif 000004
【図３】
2018206354.tif 000005
【図４】
2018206354.tif 000006
【図５】
2018206354.tif 000007
【図６】
2018206354.tif 000008
【図７】
2018206354.tif 000009
【図８】
2018206354.tif 000010
【図９】
2018206354.tif 000011
【図１０】
2018206354.tif 000012
【図１１】
2018206354.tif 000013
【図１２】
2018206354.tif 000014
【図１３】
2018206354.tif 000015
【図１４】
2018206354.tif 000016
【図１５】
2018206354.tif 000017
【図１６】
2018206354.tif 000018
【図１７】
2018206354.tif 000019
【図１８】
2018206354.tif 000020
【図１９】
2018206354.tif 000021
【図２０】
2018206354.tif 000022
【図２１】
2018206354.tif 000023
【図２２】
2018206354.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
2018206354.tif 000027
【図２６】
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