(57)【要約】【課題】実店舗における需要者の商品購入を促進し、これによりコミュニティの活性化に寄与しうる商品情報提供システムを提供すること。【解決手段】実施形態に係わる商品情報提供システムは、実店舗における商品の購入を支援する。商品情報提供システムは、動線分析部と、推定部と、リコメンド作成部と、通知部とを具備する。動線分析部は、実店舗を含むエリアにおける需要者の動線データを作成する。推定部は、動線データに基づいて需要者の嗜好傾向を推定する。リコメンド作成部は、推定された嗜好傾向に基づいて需要者に対するリコメンド情報を作成する。通知部は、リコメンド情報を需要者に通知する。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
実店舗における商品の購入を支援する商品情報提供システムであって、
前記実店舗を含むエリアにおける需要者の動線データを作成する動線分析部と、
前記動線データに基づいて前記需要者の嗜好傾向を推定する推定部と、
前記推定された嗜好傾向に基づいて前記需要者に対するリコメンド情報を作成するリコメンド作成部と、
前記リコメンド情報を前記需要者に通知する通知部とを具備することを特徴とする、商品情報提供システム。
【請求項２】
前記動線分析部は、
画像センサにより取得された画像データを処理して前記画像センサの視野内の人間のそれぞれの動線情報を取得する画像処理部と、
前記人間の識別情報を取得する取得部と、
前記動線情報に前記取得された識別情報を対応付けて前記動線データを作成する動線データ作成部とを備えることを特徴とする、請求項１に記載の商品情報提供システム。
【請求項３】
前記取得部は、前記実店舗に設置されるＰＯＳレジスタにより取得される前記需要者の購買実績データに基づいて前記識別情報を取得することを特徴とする、請求項２に記載の商品情報提供システム。
【請求項４】
実店舗における商品の購入を支援する商品情報提供方法であって、
前記実店舗を含むエリアにおける需要者の動線データを作成し、
前記動線データに基づいて前記需要者の嗜好傾向を推定し、
前記推定された嗜好傾向に基づいて前記需要者に対するリコメンド情報を作成し、
前記リコメンド情報を前記需要者に通知することを特徴とする、商品情報提供方法。
【請求項５】
前記動線データを作成することは、
画像センサにより取得された画像データを処理して前記画像センサの視野内の人間のそれぞれの動線情報を取得し、
前記人間の識別情報を取得し、
前記動線情報に前記取得された識別情報を対応付けて前記動線データを作成することを特徴とする、請求項４に記載の商品情報提供方法。
【請求項６】
前記識別情報を取得することは、前記実店舗に設置されるＰＯＳレジスタにより取得される前記需要者の購買実績データに基づいて前記識別情報を取得することを特徴とする、請求項５に記載の商品情報提供方法。
【請求項７】
実店舗における商品の購入を支援するサーバであって、
前記実店舗を含むエリアにおける需要者の動線データを作成する動線分析部と、
前記動線データに基づいて前記需要者の嗜好傾向を推定する推定部と、
前記推定された嗜好傾向に基づいて前記需要者に対するリコメンド情報を作成するリコメンド作成部と、
前記リコメンド情報を前記需要者に通知する通知部とを具備することを特徴とする、サーバ。
【請求項８】
前記動線分析部は、
画像センサにより取得された画像データを処理して前記画像センサの視野内の人間のそれぞれの動線情報を取得する画像処理部と、
前記人間の識別情報を取得する取得部と、
前記動線情報に前記取得された識別情報を対応付けて前記動線データを作成する動線データ作成部とを備えることを特徴とする、請求項７に記載のサーバ。
【請求項９】
前記取得部は、前記実店舗に設置されるＰＯＳレジスタにより取得される前記需要者の購買実績データに基づいて前記識別情報を取得することを特徴とする、請求項８に記載のサーバ。
【請求項１０】
実店舗における商品の購入を支援するためのコンピュータにより実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータを、
前記実店舗を含むエリアにおける需要者の動線データを作成する動線分析部と、
前記動線データに基づいて前記需要者の嗜好傾向を推定する推定部と、
前記推定された嗜好傾向に基づいて前記需要者に対するリコメンド情報を作成するリコメンド作成部と、
前記リコメンド情報を前記需要者に通知する通知部として動作させるものであることを特徴とする、プログラム。
【請求項１１】
前記動線分析部は、
画像センサにより取得された画像データを処理して前記画像センサの視野内の人間のそれぞれの動線情報を取得する画像処理部と、
前記人間の識別情報を取得する取得部と、
前記動線情報に前記取得された識別情報を対応付けて前記動線データを作成する動線データ作成部とを備えることを特徴とする、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記取得部は、前記実店舗に設置されるＰＯＳレジスタにより取得される前記需要者の購買実績データに基づいて前記識別情報を取得することを特徴とする、請求項１１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、需要者が実店舗にて必要な商品を購入できるようにするための情報提供技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットショッピングの運営サイトにおいては消費者の購買行動を一元管理することができるので、多数の人の購買履歴やチェック履歴を解析し、特有の購買パターンを見い出すことが行われている。例えば“この商品を買った人はこんな商品も買っています”といったリコメンドの提示はこの種の技術を利用するもので、協調フィルタリングと称して知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１０９３８２号公報
【特許文献２】特開２０１１−１４５８０３号公報
【特許文献３】特許第３４８４１１１号公報
【特許文献４】特許第３４５８６３５号公報
【特許文献５】特許第４９１１５３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ネット上の、いわば仮想世界での商品売買を意味するネットショッピングに対し、実店舗での売買等はリアルショッピングと称される。リアルショッピングにおいても各需要者の好みを分析し、需要者ごとに適すると思われる情報を提示することで、各需要者が適切な商品を購入し、これにより生活をさらに楽しく、豊かなものにすることが期待されている。  
目的は、実店舗における需要者の商品購入の支援となる商品情報提供システム、商品情報提供方法、サーバおよびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係わる商品情報提供システムは、実店舗における商品の購入を支援する。商品情報提供システムは、動線分析部と、推定部と、リコメンド作成部と、通知部とを具備する。動線分析部は、実店舗を含むエリアにおける需要者の動線データを作成する。推定部は、動線データに基づいて需要者の嗜好傾向を推定する。リコメンド作成部は、推定された嗜好傾向に基づいて需要者に対するリコメンド情報を作成する。通知部は、リコメンド情報を需要者に通知する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態に係わる商品情報提供システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、個人プロファイル４ａ、購買行動履歴４ｂ、および嗜好プロファイル４ｃの関係の一例を示す図である。
【図３】図３は、図１に示される商店街センサの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係わるセンタサーバの一例を示す図である。
【図５】図５は、図４に示されるセンタサーバ２０の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、リコメンド情報を提供された需要者の購買行動履歴の記録に係わる、センタサーバ２０の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、需要者の購買行動履歴を管理するために用いられる管理テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、実施形態に係わる商品情報提供システムの一例を示す図である。このシステムは商店街２００に接続されるクラウド環境１００を備える。商店街２００は例えばショッピングモールであり、複数の実店舗を備えるコミュニティの一例である。
【０００８】
クラウド環境１００は解析エンジン４００を備える。解析エンジン４００は、個人プロファイル４ａ、購買行動履歴４ｂ、嗜好プロファイル作成部２３ｄ、および嗜好プロファイル４ｃを含む。このうち個人プロファイル４ａは需要者の各人の個人プロファイル（生年月日、居住地の住所などの情報）の集合であり、需要者の自主的な意思のもとで予めデータベースに登録される。
【０００９】
購買行動履歴４ｂは、需要者ごとの購買行動の履歴を示すデータベースである。購買行動は各種のセンシングデータを解析して作成される。センシングデータは、商店街２００の実店舗の各々、あるいは共用部分の随所に設置される各種のセンサ（ＰＯＳレジ、カメラ（画像センサ）、来店センサなど）、携帯端末３００のＧＰＳ（Global Positioning System）機能あるいはオブジェクト認識機能などから収集される。商店街２００に設置されるセンサ群を商店街センサと総称する。
【００１０】
例えば、ＰＯＳ（販売時点情報管理システム：Point of Sale System）レジは需要者の購買実績データを取得する。カメラ（画像センサ）で取得された画像データを解析すれば、人々の店内行動を把握することができる。来店センサを用いることで需要者の各店舗への来店実績を把握できる。ＧＰＳや加速度センサなどの位置センサを用いて携帯端末３００の屋内位置を特定すれば、需要者の回遊行動を把握することができる。スマートフォンアプリを用いれば、商品オブジェクト認識機能の動作履歴データをシステム側から取得することができる。
【００１１】
なお、カメラにより取得される店内行動データについては、個人を特定することが必要となる。このようなケースでは、例えばレジまで追跡した回遊データとその人物がＰＯＳレジ決済を行った時のＰＯＳレジデータとを照合することにより個人の店内行動データを把握することが可能である。
【００１２】
来店センサとしては、例えば店内のスピーカから放射される超音波を携帯端末３００のマイクで捕捉し、超音波にエンコードされた店舗情報を読み取ることで携帯端末３００を所持するユーザの来店実績を把握するといった技術が既に知られている。
【００１３】
嗜好プロファイル４ｃは、個人プロファイル４ａおよび購買行動履歴４ｂの少なくともいずれかに基づいて、嗜好プロファイル作成部２３ｄにより算出される。嗜好プロファイル４ｃは、例えば個々の商品、ジャンル、ブランドなどといった項目ごとに嗜好スコアを対応付け、需要者ごとの個人的な嗜好を数値化したデータベースである。或る個人の嗜好プロファイルに欠損がある場合には、ビッグデータ（ＢｉｇＤａｔａ）から取得したデータを補完的に用いて、その人の嗜好プロファイルの欠損を類推することも可能である。
【００１４】
商店街２００に属する実店舗は、取扱商品の商品情報、お勧め商品、特売／イベント情報などをそれぞれクラウド環境１００に送信する。これらの情報（商品情報と総称する）はデータベース６００に蓄積される。
【００１５】
さらに、クラウド環境１００は、リコメンド作成部２３ｂを備える。リコメンド作成部２３ｂは嗜好プロファイル４ｃを解析エンジン４００から取得し、商品情報をデータベース６００から取得する。リコメンド作成部２３ｂはさらに、インターネットから例えば流行情報、トレンドデータ、ランキングデータ、いいね、などの種々の情報を取得する。これらの情報は例えばＳＮＳ（Social Networking Service）サーバなどから取得することが可能である。
【００１６】
リコメンド作成部２３ｂは取得したこれらの情報に基づいて、例えば需要者の好みを分析することにより、リコメンド情報を作成する。リコメンド情報は、商店街２００における需要者ごとに、それぞれ適すると思われる情報を提供するための情報である。  
リコメンド情報には大別して行動誘起リコメンド、および買い回りリコメンドがある。行動誘起リコメンドは需要者を商店街２００に誘致するもので、いわば需要者の目的買いを促すリコメンド情報である。買い回りリコメンドは商店街２００に居る需要者に実店舗の商品情報を通知するもので、いわば需要者の衝動買いを促すリコメンド情報である。
【００１７】
これらのリコメンド情報は例えばＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）やＸＭＬ（eXtended Markup Language）データなどの形態で生成され、ＩＰ（Internet Protocol）データに変換されてＩＰネットワークなどを介して携帯端末３００にプッシュ送信される。携帯端末３００は受信したデータをブラウザ画面に表示し、このようにしてリコメンド情報が需要者に通知される。
【００１８】
図２は、個人プロファイル４ａ、購買行動履歴４ｂ、および嗜好プロファイル４ｃの関係の一例を示す図である。個人プロファイル４ａはサービスへの加入者が自らデータベースに登録する自分のプロファイルであり、例えばアンケートに回答する形式でシステムに登録される。
【００１９】
個人プロファイル４ａは、例えば家族構成、職業などの、個々の商品とは直接に関係しない設問、嗜好に関する情報などを含む。一度に入力する設問の量は心理的に許容できる範囲とし、間隔をおいての入力を促すようにしても良い。また加入者の許諾を得れば、ＳＮＳサービス等での登録情報もリファーすると良い。
【００２０】
購買行動履歴４ｂは、需要者の回遊行動、来店実績、商品オブジェクト認識行動、店内行動、あるいはＰＯＳレジシステムを介して収集された購買実績から得られる情報であり、いわば需要家の嗜好実績を示す。これらのデータはセンサにより検出されるセンシングデータであり、クラウド環境１００のビッグデータに蓄積される。センシングデータを解析することで、商品の嗜好だけでなく、買い物行動のパターンも検出することができる。
【００２１】
嗜好プロファイル４ｃは、加入者個人の各々の個人プロファイル４ａおよび購買行動履歴４ｂから推定することができる（嗜好プロファイル推定処理）。例えば加入者の個人プロファイルや購買行動履歴から、各人の所属するクラスタを、ビッグデータを用いて特定する。そして、明示されない嗜好については同様のクラスタメンバの嗜好を適用して推定、あるいは補間することができる。図２に示される嗜好プロファイル４ｃは、商品カテゴリー／商品の嗜好スコアを例えば５段階評価で登録したものである。購買の可能性のある商品についてだけスコアリングすれば、データベースを省サイズ化することも可能である。嗜好プロファイル４ｃにおけるスコアを基礎として商品サービスのリコメンドが行われる。
【００２２】
図３は、図１に示される商店街センサの一例を示す図である。図３において、壁（ハッチング部分）で仕切られた各店舗には、それぞれ来店センサ、ＰＯＳレジ、防犯カメラ（ＣＡＭ）などのセンサが設置される。来店センサは携帯端末３００を所持する人の来店を検出し（来店実績把握）、そのことをクラウド環境１００に通知する。
【００２３】
カメラは画像データを取得し、画像データを用いた動線分析により来店者の店内行動を把握することができる。例えば特定の位置にとどまる時間が長ければ、来店者はその位置の棚に載せられた商品に興味のあることがわかる。来店者の動線はＧＰＳ／屋内位置特定システムによっても把握することができる（回遊行動把握）。店舗の配置と回遊行動履歴とをリンクさせることにより、特定の店舗への関心状況を把握することができる。この情報は購買行動履歴４ｂに反映される。
【００２４】
各店舗に設置されるＰＯＳレジにより取得される、ポイントカードなどの個人識別情報、あるいはクレジット情報などに基づいて来店者を特定することができる。この情報と動線データとを組み合わせることにより、来店者の購入商品を把握することができる（購買実績把握）。ＰＯＳレジを用いた購入商品履歴を知ることでリコメンドのヒットを判定し、ポイント処理に繋げることができる。購入商品履歴は購買行動履歴４ｂに反映される。商品ジャンルによっては、購買実績から他の商品への嗜好も得ることができる。
【００２５】
さらに、来店者の携帯端末３００がオブジェクト認識機能を備えていれば、フォーカスした商品の履歴（オブジェクト認識機履歴）に基づいて来店者の商品の嗜好を把握することも可能である。来店したという事実はその店舗への高い興味の表れであると看做せる。よってこの事実を把握できれば、これを高い関心として購買行動履歴４ｂに反映する。
【００２６】
この実施形態では、リコメンド情報に従って商店街２００に来た来店者の購買行動履歴を商店街センサで把握し、購買行動履歴４ｂとしてデータベースに記録する。もちろん、このようにして作成された購買行動履歴４ｂも嗜好プロファイル４ｃに反映される。
【００２７】
図４は、実施形態に係わるセンタサーバの一例を示す図である。センタサーバ（符号２０を付す）は例えば商店街２００に設けられ、システム運用者により管理されることができる。図４に示されるセンタサーバ２０は、インタフェース部２１、プログラムメモリ２２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２３、および記憶部２４を備える。すなわちセンタサーバ２０はプログラムメモリ２２に記憶されるプログラムをＣＰＵ２３が実行することで機能する、コンピュータである。
【００２８】
インタフェース部２１はクラウド環境１００に接続され、クラウド環境１００との通信を仲介する。センタサーバ２０はインタフェース部２１を介して個人プロファイル４ａ、購買行動履歴４ｂ、および嗜好プロファイル４ｃにアクセスすることが可能である。またインタフェース部２１は移動通信ネットワーク７００に接続される。センタサーバ２０はインタフェース部２１から移動通信ネットワーク７００、および基地局７０１を介して携帯端末３００と通信可能である。
【００２９】
プログラムメモリ２２は、この実施形態に係わる処理機能に必要な命令を含むプログラムとしての、動線分析プログラム２２ａ、画像処理プログラム２２ｂ、取得プログラム２２ｃ、動線データ作成プログラム２２ｄ、推定プログラム２２ｅ、リコメンド作成プログラム２２ｆ、および通知プログラム２２ｇを記憶する。なお動線分析プログラム２２ａ、画像処理プログラム２２ｂ、取得プログラム２２ｃ、動線データ作成プログラム２２ｄ、推定プログラム２２ｅ、リコメンド作成プログラム２２ｆ、および通知プログラム２２ｇは、ＣＤ−ＲＯＭなどのリムーバブルメディア（記録媒体）に記録することも、ＩＰネットワークなどの通信ネットワークを介してダウンロードすることも可能である。
【００３０】
ＣＰＵ２３はプログラムメモリ２２から各プログラムを読み出してハードウェアによる演算処理を行うもので、その処理機能として動線分析部２３ａ、画像処理部２３ｂ、取得部２３ｃ、動線データ作成部２３ｄ、推定部２３ｅ、リコメンド作成部２３ｆ、および通知部２３ｇを備える。
【００３１】
動線分析部２３ａは実店舗を含むエリア（例えば商店街２００）における需要者の動線データを作成する。画像処理部２３ｂはカメラ（画像センサ）により取得された画像データを処理して、カメラの視野内に捉えられた人間のそれぞれの動線情報を取得する。
【００３２】
取得部２３ｃは、動線情報を取得された人間を、それぞれ識別するための情報（個人識別情報、あるいはクレジット情報など）を取得する。一例として取得部２３ｃは、実店舗に設置されるＰＯＳレジスタにより取得される需要者の購買実績データに基づいて需要者の識別情報を取得する。
【００３３】
動線データ作成部２３ｄは、動線情報に、この動線を描く人間の識別情報を対応付けることにより動線データを作成する。作成された動線データは記憶部２４に記憶される（動線データ２４ａ）推定部２３ｅは、動線データ２４ａに基づいて需要者の嗜好傾向を推定し、記憶部に記憶する（嗜好傾向２４ｂ）。
【００３４】
先に述べたように、特定の位置にとどまる時間の長い来店者はその位置の棚に載せられた商品に興味を持っていると看做すことができる。そこで、この来店者はその棚の商品を好む傾向があることを把握することができる。このような情報を数値化したデータを嗜好傾向と称する。
【００３５】
嗜好傾向２４ｂはカメラを用いた行動分析により取得されるデータであり、嗜好プロファイル４ｃよりも、より即時的な情報であるといえる。この実施形態では嗜好傾向２４ｂを用いたリコメンド提供の詳細について説明する。
【００３６】
リコメンド作成部２３ｆは、嗜好傾向２４ｂに基づいて需要者に対するリコメンド情報を作成する。通知部２３ｇは、作成されたリコメンド情報を需要者の携帯端末３００に送信し、リコメンド情報を画面に表示させて需要者に通知する。
【００３７】
図５は、図４に示されるセンタサーバ２０の処理手順の一例を示すフローチャートである。図５において商店街センサは、画像センサにより取得された画像データをセンタサーバ２０に送信する（ステップＳ５１）。また商店街センサは、ＰＯＳレジスタにおいて取得されたＰＯＳデータをセンタサーバ２０に送信する（ステップＳ５２）。
【００３８】
一方、需要者の携帯端末３００はアプリケーション情報を随時、センタサーバ２０に送信する（ステップＳ５３）。アプリケーション情報は例えばＧＰＳデータ、あるいはオブジェクト認識機能の動作履歴データなどのデータである。
【００３９】
センタサーバ２０は、アプリケーション情報を受信する（ステップＳ５４）。またセンタサーバ２０は画像データを収集し（ステップＳ５５）、収集した画像データを解析して動線情報を作成する（ステップＳ５６）。この動線情報は画像センサの視野に捉えられた人間の動く軌跡だけをトレースして得られた情報であり、「誰の動いた軌跡であるか」といった情報は含まない。
【００４０】
さらにセンタサーバ２０は、ＰＯＳデータを取得する（ステップＳ５７）。このＰＯＳデータに示されるタイムスタンプを参照し、その時点でレジコーナーに居た人を動線情報に基づいて特定すれば、ＰＯＳデータに示される個人識別情報と動線情報とを対応付けることができる。つまり、それぞれの動線に沿って移動した人が誰であるかを特定し、個人を識別することができる（ステップＳ５８）。個人識別情報と動線情報とを対応付けて動線データ２４ａが作成され（ステップＳ５９）、動線データ２４ａは記憶部２４に記憶される。
【００４１】
次にセンタサーバ２０は、動線データ２４ａに基づいてリコメンド情報を作成し（ステップＳ６０）、このリコメンド情報を携帯端末３００に送信する（ステップＳ６１）。携帯端末３００はリコメンド情報を受信し（ステップＳ６２）、ディスプレイのブラウザ画面に表示する（ステップＳ６３）。  
図６は、リコメンド情報を提供された需要者の購買行動履歴の記録に係わる、センタサーバ２０の処理手順の一例を示すフローチャートである。通知部２３ｇにより需要者の携帯端末３００にリコメンド情報を提供したのち、センタサーバ２０は、リコメンド情報の提供を受けた需要者の行動をトレースする（ステップＳ１１）。
【００４２】
センタサーバ２０はリコメンド情報と購買行動との相関を判断する（ステップＳ１２）。例えば、携帯端末３００でリコメンド情報が受信されたのち、例えば『需要者が１２時間以内に店舗に行ってレジで購入手続きがなされた』という事実の有無を検証することで、リコメンド情報と購買行動との相関を判断することができる。
【００４３】
相関が有ると判断されると、センタサーバ２０は、リコメンド情報ないし商品情報の提供元に係る情報と、これらの情報に対応付けられる需要者の購買行動履歴とをクラウド環境１００に送信する。これにより例えば図７に示される管理テーブルが、ビッグデータや解析エンジン４００、あるいはデータベース６００に記憶される（ステップＳ１３）。
【００４４】
図７は、需要者の購買行動履歴を管理するために用いられる管理テーブルの一例を示す図である。一例としてセンタサーバ２０は、ＰＯＳレジシステムから送られる購入情報に、商品情報提供に係るものであることを示すフラグを立ててデータベースに記憶させる。例えば、需要者の携帯端末３００から取得される需要者ＩＤと、購入商品、および店舗識別情報をセンタサーバ２０において収集し、センタサーバ２０が１２時間以内での購買であるか否かを判断する。その結果に基づいてセンタサーバ２０は、購買行動履歴と共に商品情報に基づく購入であることを示すフラグを付与する記録をする。
【００４５】
図７に示されるように、需要者ＩＤ（カスタマーＩＤ）ごとに、その需要者に対してリコメンドされたもの（リコメンドアイテム）とそのアイテムの販売店舗とが対応付けられて、管理テーブルに記録される。センタサーバ２０は、購入された物品とその販売店舗、および購入者のカスタマーＩＤを、各店舗のＰＯＳレジシステムから収集された購入情報に基づいて把握する。そして、リコメンド情報に基づいて購入された物品に対し図７に示されるようなフラグを立てることにより、需要者の購買行動履歴が管理される。
【００４６】
以上述べたように実施形態では、需要者の動線データに基づいて把握される嗜好傾向に基づいて、実店舗における商品の購入を提案する情報（リコメンド）を需要者の携帯端末（スマートフォン（スマホ）など）３００に送信することで、需要者の商品購入を促す。ネットショップでなく実店舗（リアル店舗）を対象とする点で、実施形態に係わるシステムは、ネットショップを対象とするＥＣ（エレクトリックコマース）とは異なるといえる。
【００４７】
また実施形態では、商品の購入を例として説明した。これに限らず実施形態に係わる情報提供システムは、実店舗における役務（サービス）の提供を受けるための提案情報を需要者に送信することで、需要者の望む役務を提供することも含む。
【００４８】
また実施形態では、携帯端末３００にリコメンド情報をプッシュ送信することで、消費者誘起行動をリアルショッピングにおいても実現する。具体的には、コミュニティ内の複数の実店舗を対象とするリアルショッピングにおいて、需要者の回遊行動を分析した動線データに基づいて算出された需要者の嗜好傾向に基づいて、好ましい商品群や店舗群のリコメンドを行う。
【００４９】
これらのことから実施形態によれば、実店舗における需要者の商品購入を促進でき、これによりコミュニティの活性化に寄与しうる商品情報提供システムを提供することが可能になる。
【００５０】
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態はその他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
１００…クラウド環境、２００…商店街、４００…解析エンジン、４ａ…個人プロファイル、４ｂ…購買行動履歴、４ｃ…嗜好プロファイル、３００…携帯端末、６００…データベース、２０…センタサーバ、２１…インタフェース部、２２…プログラムメモリ、２３…ＣＰＵ、７００…移動通信ネットワーク、７０１…基地局、２２ａ…動線分析プログラム、２２ｂ…画像処理プログラム、２２ｃ…取得プログラム、２２ｄ…動線データ作成プログラム、２２ｅ…推定プログラム、２２ｆ…リコメンド作成プログラム、２２ｇ…通知プログラム、２３ａ…動線分析部、２３ｂ…画像処理部、２３ｃ…取得部、２３ｄ…動線データ作成部、２３ｅ…推定部、２３ｆ…リコメンド作成部、２３ｇ…通知部、２４…記憶部、２４ａ…動線データ、２４ｂ…嗜好傾向
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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