(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定する識別手段と、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する解析手段と、を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項２】
前記解析手段は、前記隣接商品を示す隣接商品名毎に、前記関連付けたデータを生成する、ことを特徴とする、請求項１に記載のデータ解析装置。
【請求項３】
前記解析手段は、前記隣接商品の商品種別毎に、前記関連付けたデータを生成する、ことを特徴とする、請求項１または２に記載のデータ解析装置。
【請求項４】
前記解析手段は、更に、前記隣接商品の売り切れ情報に基づいて、前記関連付けたデータを生成する、ことを特徴とする、請求項１から３の何れか１項に記載のデータ解析装置。
【請求項５】
前記隣接商品とは、前記特定された商品の左右のうち少なくとも一方に隣接する商品である、ことを特徴とする、請求項１から４の何れか１項に記載のデータ解析装置。
【請求項６】
前記隣接商品とは、前記特定された商品の上下のうち少なくとも一方に隣接する商品である、ことを特徴とする、請求項１から４の何れか１項に記載のデータ解析装置。
【請求項７】
前記隣接商品とは、前記特定された商品に対し、所定の範囲内で隣接する商品である、ことを特徴とする、請求項１から６の何れか１項に記載のデータ解析装置。
【請求項８】
商品棚を撮影する撮像装置と、
前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理するＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅ）システムと、
前記撮像装置が撮影した撮影画像と、前記売上データとを用いてデータ解析を行うデータ解析装置と、を備え、
前記データ解析装置は、前記撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定する識別手段と、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する解析手段と、を備えることを特徴とするデータ解析システム。
【請求項９】
撮影画像に含まれる複数の商品を識別する第２の識別手段と、
前記第２の識別手段による識別結果と、請求項１から７の何れか１項に記載のデータ解析装置が生成した前記関連付けたデータとを用いて、前記識別した商品の売上予測を行う予測手段と、を備えることを特徴とする売上予測装置。
【請求項１０】
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定する識別手段と、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する解析手段と、
前記解析手段が生成した前記関連付けたデータと、識別手段による、他の撮影画像に対する識別結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う予測手段と、を備えることを特徴とする売上予測装置。
【請求項１１】
商品棚を撮影する撮像装置と、
前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理するＰＯＳシステムと、
前記撮像装置が撮影した撮影画像と、前記売上データとを用いてデータ解析を行うデータ解析装置と、
前記撮像装置が撮影した他の撮影画像と、前記データ解析装置が行った解析結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う売上予測装置と、を備え、
前記データ解析装置は、前記撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定する第１の識別手段と、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する解析手段と、を備え、
前記売上予測装置は、前記他の撮影画像に含まれる商品を識別する第２の識別手段と、
前記第２の識別手段による識別結果と、前記データ解析装置が生成した前記関連付けたデータとを用いて、前記第２の識別手段が識別した商品の売上予測を行う予測手段と、を備えることを特徴とする売上予測システム。
【請求項１２】
コンピュータが、
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、
前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定し、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する、ことを特徴とするデータ解析方法。
【請求項１３】
コンピュータが、
商品棚を撮影し、
前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理し、
前記撮影した撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定し、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する、ことを特徴とするデータ解析方法。
【請求項１４】
コンピュータが、
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、
前記識別した結果と、請求項１から７の何れか１項に記載のデータ解析装置が生成した前記関連付けたデータとを用いて、前記識別した商品の売上予測を行う、ことを特徴とする売上予測方法。
【請求項１５】
コンピュータが、
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定し、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成し、
前記関連付けたデータと、他の撮影画像に対する識別結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う、ことを特徴とする売上予測方法。
【請求項１６】
コンピュータが、
商品棚を撮影し、
前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理し、
前記撮影した撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定し、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成し、
前記撮影した他の撮影画像に含まれる商品を識別し、
前記他の撮影画像に対する識別結果と、前記関連付けたデータとを用いて、前記他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う、ことを特徴とする売上予測方法。
【請求項１７】
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定する処理と、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
撮影画像に含まれる複数の商品を識別し、前記複数の商品がそれぞれ配置された商品棚の各段の位置を特定する処理と、
前記識別された商品のうち所定の商品に隣接する隣接商品を特定すると共に、当該隣接商品がそれぞれ配置された商品棚の各段において前記特定された隣接商品に隣接している商品のそれぞれの売上に応じた重みを、段ごとに算出し、前記隣接商品と、前記算出された段ごとの重みとを、関連付けたデータを生成する処理と、
前記関連付けたデータと、他の撮影画像に対する識別結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
請求項１７または１８のプログラムを記憶する、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ解析装置、データ解析システム、売上予測装置、売上予測システム、データ解析方法、売上予測方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品を販売する店舗において、売り上げの把握が必要となる。この売り上げの把握のために、現在、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅ）システムが利用されている。このＰＯＳシステムからは、商品がどの棚のどの段に配置されているのかが分からなかった。
【０００３】
また、商品を撮影した画像を用いて、商品の陳列状態を確認する技術が開示されている。しかし、商品を撮影した画像からは、どの商品が売れているのかが分からなかった。
【０００４】
そこで、特許文献１には、商品を撮影した画像データから、商品の陳列位置と売り上げの情報とを商品棚情報として記録する方法が記載されている。
【０００５】
また、売り上げ実績を考慮した、店舗内の棚のレイアウトと棚毎に商品の陳列位置の変更とを支援するシステムの一例が特許文献２に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−２５０６４７号公報
【特許文献２】特開２００２−３６６６１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した技術では、商品の売上と、その商品が陳列されている位置との関係性が把握できるに留まり、商品の売上と、店舗全体での商品間の位置関係との関係性までは、考慮されていない。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供可能な装置、システム、方法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】
【０００９】
本発明の一態様に係るデータ解析装置は、撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定する識別手段と、前記特定された商品の配置位置と、該商品の売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する解析手段と、を備える。
【００１０】
本発明の一態様に係るデータ解析システムは、商品棚を撮影する撮像装置と、前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理するＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅ）システムと、前記撮像装置が撮影した撮影画像と、前記売上データとを用いてデータ解析を行うデータ解析装置と、を備え、前記データ解析装置は、前記撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定する識別手段と、前記特定された商品の配置位置と、該商品の前記売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する解析手段と、を備える。
【００１１】
本発明の一態様に係る売上予測装置は、撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定する識別手段と、前記特定された商品の配置位置と、該商品の売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果と、識別手段による、他の撮影画像に対する識別結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う予測手段と、を備える。
【００１２】
本発明の一態様に係る売上予測システムは、商品棚を撮影する撮像装置と、前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理するＰＯＳシステムと、前記撮像装置が撮影した撮影画像と、前記売上データとを用いてデータ解析を行うデータ解析装置と、前記撮像装置が撮影した他の撮影画像と、前記データ解析装置が行った解析結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う売上予測装置と、を備え、前記データ解析装置は、前記撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定する第１の識別手段と、前記特定された商品の配置位置と、該商品の前記売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する解析手段と、を備え、前記売上予測装置は、前記他の撮影画像に含まれる商品を識別する第２の識別手段と、前記第２の識別手段による識別結果と、前記データ解析装置が解析した解析結果とを用いて、前記第２の識別手段が識別した商品の売上予測を行う予測手段と、を備える。
【００１３】
本発明の一態様に係るデータ解析方法は、撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定し、前記特定された商品の配置位置と、該商品の売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する。
【００１４】
本発明の一態様に係るデータ解析方法は、商品棚を撮影し、前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理し、前記撮影した撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定し、前記特定された商品の配置位置と、該商品の前記売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する。
【００１５】
本発明の一態様に係る売上予測方法は、撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定し、前記特定された商品の配置位置と、該商品の売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析し、前記解析結果と、他の撮影画像に対する識別結果とを用いて、他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う。
【００１６】
本発明の一態様に係る売上予測方法は、商品棚を撮影し、前記商品棚が配置された店舗の売上データを管理し、前記撮影した撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定し、前記特定された商品の配置位置と、該商品の前記売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析し、前記撮影した他の撮影画像に含まれる商品を識別し、前記他の撮影画像に対する識別結果と、解析結果とを用いて、前記他の撮影画像に含まれる商品の売上予測を行う。
【００１７】
なお、上記各システム、装置または方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析装置の識別部の動作を説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態に係るデータ解析装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１１】本発明の第４の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１２】本発明の第４の実施の形態の変形例に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１３】本発明の第４の実施の形態の他の変形例に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１４】本発明の第４の実施の形態の更に他の変形例に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１５】本発明の第５の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１６】本発明の第６の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１７】本発明の第６の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図１８】本発明の第７の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部が使用する特徴ベクトルの各要素の一例を示す図である。
【図１９】本発明の第７の実施の形態に係るデータ解析装置の解析部による解析結果の一例を示す図である。
【図２０】本発明の第８の実施の形態に係るデータ解析装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２１】本発明の第９の実施の形態に係る売上予測システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２２】本発明の第９の実施の形態に係る売上予測装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２３】本発明の第９の実施の形態に係る売上予測装置の予測部の動作を説明するための図である。
【図２４】本発明の第９の実施の形態に係る売上予測装置の予測部が売上予測に使用する売上予測用データの一例を示す図である。
【図２５】本発明の第９の実施の形態の変形例に係る売上予測装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２６】本発明の各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。まず、図１を参照して、本実施の形態に係るデータ解析装置を含むデータ解析システムの全体構成について説明する。
【００２１】
図１は、本実施の形態に係るデータ解析システムの全体構成の一例を示す図である。図１に示す通り、本実施の形態に係るデータ解析システム１は、データ解析装置１０、撮像装置２０、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅ）端末２１、および、ＰＯＳシステム３０を含んでいる。データ解析装置１０、撮像装置２０、ＰＯＳ端末２１およびＰＯＳシステム３０は、夫々、ネットワーク４０を介して接続している。なお、図１に示すデータ解析システム１は、本発明に特有な構成について示したものであり、図１に示すデータ解析システム１が図１に示されていない部材を有していてもよいことは言うまでもない。
【００２２】
撮像装置２０は、１または複数の店舗の夫々に設置された１または複数の監視カメラ等により実現される。なお、図１では、説明の便宜上、１つの店舗のみを記載しているが、店舗の数は１以上である。また、撮像装置２０は、監視カメラに限定されるものではなく、ユーザが所持する携帯可能なものであってもよい。
【００２３】
店舗には、商品を配置（陳列）した複数の商品棚（単に棚とも呼ぶ）が設置されている。撮像装置２０は、この商品棚を撮影する。撮像装置２０は、撮影した画像を示す撮影画像データ（単に、画像データとも呼ぶ）を、データ解析装置１０に送信する。この撮影画像データには、どの商品棚を撮影した撮影画像データであるかを示す情報（商品棚情報）と、撮影時刻を示す情報とが含まれることが好ましい。なお、商品棚情報とは、例えば、商品棚が設置された店舗を示す情報および商品棚の位置を示す情報等であるとするが、本発明はこれに限定されるものではない。商品棚情報は、例えば、撮像装置２０を示す情報と該撮像装置２０の向きを示す情報であってもよいし、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等を用いて測位される、撮像装置２０の位置を示す撮影位置情報であってもよい。商品棚情報は、どの店舗のどの商品棚かが判別可能な情報であればよい。
【００２４】
ＰＯＳシステム３０は、各店舗に設置された１または複数のＰＯＳ端末２１と通信を行い、該ＰＯＳ端末２１から、該ＰＯＳ端末２１が設置されている店舗における、例えば、商品名毎の売上を示す売上情報を受信する。ＰＯＳシステム３０は、この受信した売上情報を商品名毎、店舗毎に管理するシステムである。ここで、売上情報とは、例えば、ある商品の売上高や売上数など、一般的なＰＯＳデータであるとするが、本発明はこれに限定されない。ＰＯＳ端末２１からＰＯＳシステム３０に送られる売上情報には、例えば、該商品の種類、該商品の購入者の性別などの情報が含まれてもよい。また、上記売上情報は、購入者情報等が含まれるＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）付ＰＯＳデータであってもよい。以降、ＰＯＳシステム３０が管理する売上情報を、売上データと呼ぶ。
【００２５】
なお、図１において、ＰＯＳシステム３０は、ＰＯＳ端末２１が設置されている店舗とは別個に設けられることを示しているが、本発明はこれに限定されるものではない。ＰＯＳシステム３０は、店舗毎に設けられるものであってもよい。また、ＰＯＳシステム３０は、ＰＯＳ端末２１と一体となったものであってもよい。
【００２６】
ＰＯＳシステム３０は、管理する売上データを、データ解析装置１０に送信する。
【００２７】
データ解析装置１０は、撮像装置２０から撮影画像データを受信する。また、データ解析装置１０は、ＰＯＳシステム３０から売上データを受信する。データ解析装置１０は、受信した撮影画像データおよび売上データを用いて、データ解析を行う。このとき、データ解析装置１０は、売上データが示す日時と、撮像装置２０が撮影した撮影画像データに含まれる日時が所定の範囲内であることが好ましい。また、具体的には、データ解析装置１０は、商品の入れ替え等が前回行われてから、次に行われるまでの間に撮影された撮影画像データと、この間の売上データとを用いて、データ解析を行うことが好ましい。なお、データ解析装置１０がデータ解析を行うタイミングは、特に限定されない。データ解析装置１０の詳細な機能については、図２を参照して説明する。
【００２８】
（データ解析装置１０）
図２は、本実施の形態に係るデータ解析システム１におけるデータ解析装置１０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図２に示す通り、データ解析装置１０は、識別部１０１と、解析部１０２と、記憶部１０３とを備える。
【００２９】
記憶部１０３には、少なくとも、現時点で店舗内の商品棚に配置された各商品の商品画像が格納されている。記憶部１０３には、過去に何れかの店舗の商品棚に配置されたことがある商品、および／または、今後、何れかの店舗の商品棚に配置される可能性がある商品の商品画像が格納されてもよい。この商品画像の更新頻度は特に限定されず、新商品が発売されたタイミングや、商品のパッケージが新しくなったタイミング等が挙げられる。
【００３０】
なお、記憶部１０３は、データ解析装置１０内に内蔵される構成であってもよいし、データ解析装置１０とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。また、記憶部１０３は、識別部１０１内に含まれる構成であってもよい。
【００３１】
識別部１０１は、撮像装置２０が送信した撮影画像データを受信する。そして、識別部１０１は、該撮影画像データによって表される撮影画像と、記憶部１０３に格納されている商品画像とを用いて、該撮影画像に含まれる商品を識別する。このとき、識別部１０１は、撮影画像から、商品画像が含まれる局所領域を切り出し、該切り出した局所領域から抽出した複数の特徴量を用いて、該撮影画像に含まれる商品を識別してもよい。また、識別部１０１は、撮影画像から、商品画像が含まれる局所領域を切り出すことなく、撮影画像から抽出した複数の特徴量を用いて、該撮影画像に含まれる商品を識別してもよい。
【００３２】
これにより、商品同士が重なっている場合であっても、精度よく商品を識別することができる。なお、識別部１０１は、撮影画像から、同時に多数の商品を識別することができるため、同時多数識別システムとも呼ぶ。
【００３３】
また、識別部１０１は、更に、識別した商品が配置されている位置を特定する。この商品の配置位置は、商品が商品棚のどの位置に配置されているかがわかればよく、例えば、該撮影画像内の座標であってもよい。座標の場合、頂点の座標（例えば、四角形の商品の場合、四隅の座標）であってもよいし、重心であってもよい。以降、識別部１０１が特定した、商品棚内の位置（棚位置）を示す情報を、棚位置情報と呼ぶ。
【００３４】
そして、識別部１０１は、識別した商品を示す商品情報と、特定した該商品の配置位置を示す棚位置情報とを関連付けた出力データを生成し、該出力データを識別結果として解析部１０２に供給する。
【００３５】
識別部１０１の動作について、図３を用いてさらに説明する。図３は、識別部１０１の動作を説明するための図である。図３において、識別部１０１のブロックの左側に位置する図は、識別部１０１が撮像装置２０から受信する撮影画像データによって表される撮影画像の一例を示している。また、図３において、識別部１０１のブロックの右側に位置する図は、識別部１０１が生成する出力データ（識別結果）の一例を示している。
【００３６】
図３の左側に示すように、撮影画像には、複数の段を有した商品棚（図３では５段の商品棚）に配置された複数の商品（Ａ〜Ｔ）が含まれる。図３の撮影画像に含まれるアルファベットは商品の商品名のアルファベットの部分を示している。つまり、図３において、「Ａ」は、商品名が「商品Ａ」である商品を示している。なお、図３に示す段の数、配置された商品の列の数および商品の数は、一例であり、これに限定されるものではない。なお、本実施の形態では、商品棚の段を行とも呼ぶ。
【００３７】
識別部１０１は、この複数の商品（Ａ〜Ｔ）の夫々を識別する。また、商品の棚位置を商品毎に特定する。図３では、５段の商品棚のうち、一番上の段を１段目とし、下に向かって順に２段目、３段目、・・・としている。また、図３では、ある棚における商品の配置位置を左から順に、１列目、２列目、・・・としている。識別部１０１は、例えば、「Ａ」の棚位置を、１段目の１列目として特定する。なお、上述したとおり、識別部１０１が特定する商品の配置位置は、撮影画像内の座標であってもよい。
【００３８】
なお、図３においては、説明の便宜上、各段に配置される商品の数を全て同じにしているが、本発明はこれに限定されるものではない。各段に配置される商品の数は、段毎に異なるものであってもよい。
【００３９】
識別部１０１は、識別した商品を示す商品情報と、特定した該商品の配置位置を示す棚位置情報とを関連付けた出力データを生成する。この出力データの生成の一例について説明する。
【００４０】
本実施の形態では、ｘ段目、ｙ列目（ｘ、ｙは任意の自然数）の商品の棚位置を示す棚位置情報を（ｘ、ｙ）と示す。したがって、「Ａ」の棚位置情報は、（１、１）となる。識別部１０１は、この「Ａ」を示す商品情報（本例では「商品Ａ」という商品名）と、該「Ａ」の棚位置情報である（１、１）とを関連付ける。なお、商品情報は、商品を識別する情報であればよく、例えば、上記のとおり商品の商品名であってもよいし、商品を識別する識別子であってもよい。識別部１０１は、撮影画像に含まれる他の商品に対しても同様の処理を行う。
【００４１】
なお、以降では、単に「商品Ａ」と示した場合、商品名が商品Ａの商品であることを示す。
【００４２】
そして、識別部１０１は、商品情報と棚位置情報とを関連付けた出力データを生成する。識別部１０１は、図３に示す通り、商品の商品情報と、該商品の棚位置情報とを、コロン（：）を用いて関連付けている。識別部１０１は、商品情報と棚位置情報とを関連付けた出力データを識別結果として出力する。以降、商品情報に関連付けられた情報（図３では、棚位置情報）を、商品情報に関連付けられた要素とも呼ぶ。なお、ここでは説明のためコロン（：）を用いて商品の商品情報と、該商品の棚位置情報との関連付けをしているが、関連付けさえできれば、その形式は特にこれに限定されるものではない。
【００４３】
（解析部１０２）
次に、解析部１０２の機能について説明する。図１に示す通り、解析部１０２は、識別部１０１から、該識別部１０１が出力した出力データ（識別結果）を受信する。また、解析部１０２は、ＰＯＳシステム３０が送信した売上データを、受信する。解析部１０２は、この識別結果と売上データとを用いて、商品の配置位置と該商品の売上との関係を解析する。
【００４４】
解析部１０２の動作について、図４および図５を用いてさらに説明する。図４および図５は、夫々、解析部１０２の動作を説明するための図である。図４において、左側の上段に位置する図は、解析部１０２が識別部１０１から受信する、識別部１０１が出力した出力データ（識別結果）である。この識別結果については、図３と同様のものであるため、説明を省略する。また、図４において、左側の下段に位置する図は、解析部１０２がＰＯＳシステム３０から受信する売上データの一例を示している。また、図４において、右側に位置する図は、上記識別結果と、上記売上データとをマージしたデータ（マージデータと呼ぶ）の一例を示している。
【００４５】
図４に示す例では、ＰＯＳシステム３０から送信される売上データは、商品情報としての商品名と、該商品の売上情報としての売上高とを示す情報であるとする。なお、売上データに含まれる情報は、これに限定されるものではない。例えば、商品情報は、商品を識別する識別子であってもよい。また、売上情報は、売上数であってもよい。また、売上データには、その他の情報が含まれてもよい。
【００４６】
解析部１０２は、識別結果の商品名と、売上データの商品名とが一致するか否かを判別する。そして、解析部１０２は、商品名が一致する場合、（１）この商品名と、（２）識別結果のうちのこの商品名に関連付けられた要素と、（３）売上データのうちのこの商品名に関連付けられた要素と、を関連付けたマージデータを生成する。つまり、本実施の形態では、解析部１０２は、（１）商品名と、（２）この商品名が示す商品の棚位置情報と、（３）この商品名が示す商品の売上高と、を関連付けたマージデータを生成する。例えば、商品名が「商品Ａ」の商品の棚位置情報は、識別結果に示される通り、（１、１）であり、該商品の売上高は、売上データに示される通り、「１００００」である。解析部１０２は、これらをマージし、「商品Ａ：（１、１）：１００００」というマージデータを生成する。このように、解析部１０２は、ある商品名に関連付けられた要素同士を関連付ける。
【００４７】
なお、上記例では、識別結果に含まれる要素と、売上データに含まれる要素とを関連付けるために用いる商品情報の一例として、商品名を用いたが本発明はこれに限定されるものではない。例えば、識別結果に含まれる商品情報が商品を識別する識別子（商品識別子）であり、売上データに含まれる商品情報が商品名であった場合、解析部１０２は、商品名に関連付けられた商品識別子を、例えば記憶部１０３等から取得してもよい。そして、解析部１０２は、この商品識別子を用いて、識別結果と売上データとをマージしてもよい。なお、マージデータ内のマージの順番は、これに限定されるものではなく、商品名、棚の段、売上高が夫々関連付けられていることがわかるものであればよい。
【００４８】
解析部１０２は、このマージデータから、解析に必要な情報を抽出する。本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうち、棚の段と、売上高とを用いるとする。
【００４９】
本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうちの棚の段と、商品の売上高とを用いる。そのため、図５に示す通り、抽出データは、マージデータから、棚の段と、売上高とが抽出されたものとなる。マージデータにおいて、棚の段を含む棚位置情報と、売上高とは、関連付けられているため、抽出データに含まれる棚の段と売上高とは関連付けられたものとなる。図５では、この関連付けを、コロン（：）を用いて表している。
【００５０】
そして、解析部１０２は、棚の段と売上高とが関連付けられた抽出データを、データ解析が可能なデータである解析用データに変換する。本実施の形態では、解析用データは、特徴ベクトルを用いて表している。具体的には、棚の段を、特徴ベクトルｆを用いて表す。特徴ベクトルｆは、以下の式（１）で表される。
【００５１】
【数１】
0006464612.tif 000002
【００５２】
なお、特徴ベクトルｆは、棚の段数分の成分を有し、各成分における下付きの添え字は、棚の何段目であるかを示している。つまりｆ１は、棚の１段目であることを示している。また、売上高をｙとする。また、各成分の値は、商品の配置の有無を示している。具体的には、各成分の値は、その段に商品が配置されているとき１を示し、その段に商品が配置されていないとき０を示す。したがって、特徴ベクトル（ｆ）と、売上高（ｙ）とからなる解析用データは、図５に示すようなデータとなる。具体的には、抽出データの１行目の「１：１００００」は、棚の１段目に配置されたある商品（図４を参照した場合、商品Ａ）の売上が１００００であることを示しているため、これに対応する解析用データは、図５に示す通り、「（１、０、０、０、０）：１００００」となる。
【００５３】
なお、本実施の形態では、解析部１０２は、マージデータを生成した後に、棚の段を特徴ベクトルに変換することについて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。解析部１０２は、例えば、識別結果を用いて、商品毎に式（１）に示す特徴ベクトルに変換し、該特徴ベクトルに関連付けられた商品名と、売上データの商品名とを用いて、マージデータを生成してもよい。そして、解析部１０２は、該マージデータから、特徴ベクトルと売上高とを抽出することにより、図５に示す解析用データを生成してもよい。つまり、本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２は、識別結果と売上データとを用いて、データ解析可能な解析用データを生成すればよく、その手段は特に限定されない。
【００５４】
そして、解析部１０２は、この解析用データを用いて、データ解析を行う。なお、本実施の形態では、解析部１０２は、最小二乗法を用いてデータ解析を行う例について説明する。具体的には、解析部１０２は、以下の式（２）を満たすθを算出する。
【００５５】
【数２】
0006464612.tif 000003
【００５６】
式（２）において、ｉは棚の段を示す。
【００５７】
解析部１０２が、解析用データを用いて、データ解析を行った結果（解析結果）であるθは、例えば、図５に示す通り、θ＝（５．０、８．０、１．２、２．４、０．６）となる。本実施の形態における解析結果であるθの各成分は、棚の各段の重みを示している。重みがより大きい成分は、より売上が高い段であることを示している。したがって、図５に示す解析結果の例では、２段目の売上が最も高いことがわかる。以上のように、本実施の形態におけるデータ解析装置１０によれば、売上が最も高い段の位置を特定することができる。
【００５８】
なお、解析部１０２が解析した解析結果は、例えば、売上予測や商品の最適化配置を行う際のデータとして利用することができる。したがって、撮像装置２０によって撮影された撮影画像を学習画像とも呼び、解析に用いられる解析用データ、あるいは、解析用データの元データとなるマージデータまたは抽出データを学習データとも呼ぶ。そして、解析結果を学習結果とも呼ぶ。
【００５９】
なお、本実施の形態では、解析部１０２が識別結果と売上データとを用いてデータ解析を行う際の解析手法として、最小二乗法を用いることを例に説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。解析部１０２は、解析手法として、上述した最小二乗法のような回帰分析（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）手法を用いてもよいし、分類（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）手法を用いてもよい。
【００６０】
例えば、上述したｙが売上高や売上数のような具体的な値の場合、解析部１０２は、回帰分析手法を用いて解析することが好ましい。回帰分析手法としては、上述した最小二乗法の他に、例えば、線形回帰、最尤法、ベイズ線形回帰、ニューラルネットワーク等を用いてもよい。
【００６１】
また、ｙが、例えば売上の度合いを示す場合、解析部１０２は、分類手法を用いて解析することが好ましい。売上の度合いを示す場合とは、例えば、ｙが、売上に応じて１から１０の１０段階で示された値である場合等である。分類手法としては、例えば、ナイーブベイズなどの生成モデル、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン、ニューラルネットワーク、最近傍分類、決定木等を用いてもよい。このように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２は、学習データの内容（例えば、ｙの値の種類）によって、分析手法を適宜選択することができる。
【００６２】
また、解析用データとして用いるデータは上述した特徴ベクトルそのものを用いてもよいし、上記特徴ベクトルを、マッピング関数を用いて変換した特徴ベクトルを用いてもよい。
【００６３】
（効果）
以上のように本実施の形態に係るデータ解析装置１０の識別部１０１は、撮影画像に含まれる商品を識別し、該商品の配置位置を特定する。この商品の配置位置には、商品が配置された商品棚の段の位置が含まれている。そして、解析部１０２は、複数の前記商品の夫々に対する前記商品棚の段の位置と、該商品の売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する。
【００６４】
複数の段を有した商品棚には、１または複数の種類の１または複数の商品が配置されている。また、商品棚には、ある商品名を有した商品と、該商品名と同じ商品名または異なる商品名を有した他の商品とが上下または左右に並べて配置されていることが多い。商品棚にはこのように各段に配置された複数の商品が含まれる。本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２の解析結果は、各段における重みを示す。したがって、データ解析装置１０は、ある段に配置された商品と、他の段に配置された商品との位置関係と、商品の売上との関係性を考慮した解析結果を出力することができると言える。
【００６５】
また、最も売上が高い段には、相対的に売上が高い商品が１または複数配置されていることが多い。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０によれば、更に、相対的に売上が高い商品が複数配置されているという商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を考慮した解析結果を出力することができる。
【００６６】
このような解析結果を出力することにより、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【００６７】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。なお、説明の便宜上、前述した第１の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００６８】
上述した第１の実施の形態では、解析部１０２は、マージデータから解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうち商品棚の段と、商品の売上高とを抽出し、該抽出した抽出データを用いてデータ解析を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品名が含まれる例について説明を行う。なお、本実施の形態においても、売上データとして、売上高を採用して説明を行うが、売上データは、売上高であってもよいし、その他の情報であってもよい。
【００６９】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００７０】
本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２の動作について、図６および図７を参照して説明する。図６および図７は、本実施の形態に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【００７１】
まず、本実施の形態では、撮像装置２０が、図６の左側に示すような画像を撮影したとして説明を行う。撮影画像が図６の左側に示すような画像である場合、識別部１０１は、図６の略中央に示すような識別結果を出力する。
【００７２】
解析部１０２は、この識別結果を、商品名と、商品棚の段とを変数とする特徴ベクトルｆ（商品名、段）に変換する。ここで、本実施の形態では、特徴ベクトルｆの各成分は、図６の右側に示すように、ある商品がある段に配置された配置数で表すことができる。つまり、「ｆ（商品Ａ、１）＝１」は、商品名が「商品Ａ」である商品が、商品棚の１段目に１つ配置されていることを示している。
【００７３】
そして、解析部１０２は、商品名毎にデータ解析を行う。図７では、商品名が「商品Ａ」である商品についてのデータ解析について説明する。本実施の形態において使用する解析用データは、図７の左側に示すデータである。本実施の形態では、以下の２つのデータセットを含むデータを解析用データとして用いる。
（１）図７の左側上段に示す、店舗ＳＨ１における商品Ａに対する特徴ベクトル、および、同店舗における商品Ａに対する売上高（ｙＡ）とを含むデータセット。
（２）図７の左側下段に示す、店舗ＳＨ２における商品Ａに対する特徴ベクトル、および、同店舗における商品Ａに対する売上高（ｙＡ）とを含むデータセット。
【００７４】
なお、解析用データは、２セットに限定されるものではなく、複数セットであってもよい。また、本実施の形態では、店舗が異なる２セットのデータを用いることを例に説明を行うが、１つの店舗における異なる日時の売上データから生成されたデータセットであってもよい。
【００７５】
商品Ａに対する特徴ベクトルｆＡは、棚の段数分の成分を有している。各成分の値は、上述したとおり、商品の配置数を示している。各成分における下付きの添え字のうちの数字の部分は、棚の何段目であるかを示している。つまりｆＡ１は、棚の１段目であることを示し、このｆＡ１の値は、棚の１段目に商品Ａが配置されている数を示している。図６の右側の図より、商品Ａは、棚の１段目には１つ配置されており、２段目および３段目には配置されておらず、４段目および５段目には２つずつ配置されていることがわかる。よって、本実施の形態で解析用データとして使用する商品Ａの特徴ベクトルｆＡは、ｆＡ＝（１、０、０、２、２）と表される。
【００７６】
解析部１０２は、この解析用データを用いて、以下の式（３）を満たすθＡを算出する。
【００７７】
【数３】
0006464612.tif 000004
【００７８】
式（３）において、ｉは棚の段（ｉ＝１、２、３、４、５）を示す。
【００７９】
解析部１０２が、解析用データを用いて、データ解析を行った結果（解析結果）であるθＡは、例えば、図７に示す通り、θＡ＝（５００、８００、１００、４００、１００）となる。本実施の形態における解析結果であるθＡの各成分θＡｉは、商品Ａにおける棚の各段の重みを示している。重みがより大きい成分は、商品Ａの売上がより高い段であることを示している。したがって、図７に示す解析結果の例では、２段目に配置された商品Ａの売上が最も高いことがわかる。以上のように、本実施の形態におけるデータ解析装置１０によれば、商品名毎に、売上が最も高い段の位置を特定することができる。
【００８０】
なお、本実施の形態の解析部１０２における解析手法は、第１の実施の形態と同様に、最小二乗法に限定されず、第１の実施の形態で説明した各種の手法であってもよい。
【００８１】
また、本実施の形態に係る解析部１０２では、解析に用いるｙＡの値として売上高を用いたが、例えば、売上数であってもよい。このとき、売上データにある商品の売上高と、該商品の単価が含まれ、売上数が含まれていないとき、解析部１０２は、売上を単価で割ることにより、売上数を求めたうえで該売上数をｙＡの値として用いてもよい。
【００８２】
なお、本実施の形態では、商品を示す商品名毎にデータ解析を行ったが、データ解析を行う単位は、商品識別子のように、商品を特定可能なものであればよい。
【００８３】
（効果）
以上のように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品名毎に各段における重みを解析結果とする。このように、データ解析装置１０は、商品名毎に、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【００８４】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００８５】
上述した第２の実施の形態では、解析に必要な情報として、商品名が含まれる例について説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品名の代わりに商品種別を示す商品種別名（単に種別名とも呼ぶ）が含まれる構成について説明を行う。なお、本実施の形態においても、売上データとして、売上高を採用して説明を行うが、売上データは、売上高であってもよいし、その他の情報であってもよい。また、本実施の形態において、解析部１０２は、最小二乗法を用いてデータ解析を行うことを例に説明を行うが、上述した各実施の形態における解析部１０２と同様に、その他の解析手法を用いてもよい。
【００８６】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８７】
図８は、本実施の形態に係るデータ解析装置１０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図８に示すデータ解析装置１０は、第１および第２の実施の形態と同様に、識別部１０１、解析部１０２および記憶部１０３を備えている。図２に示すデータ解析装置１０との違いは、解析部１０２が記憶部１０３の情報を参照している点である。なお、上述した第１および第２の実施の形態においても、解析部１０２は、図８に示すように記憶部１０３の情報を参照する構成であってもよい。
【００８８】
本実施の形態に係る記憶部１０３は、第１の実施の形態において説明した、商品画像の他に、商品と、該商品の商品種別とが関連付けられたデータ（商品種別データ）を格納している。
【００８９】
なお、本実施の形態に係る記憶部１０３は、商品画像が格納される記憶部とは別個の構成であってもよい。また、この商品種別データには、商品識別子が関連付けられていてもよい。また、記憶部１０３のうち、商品種別データを格納する部分は、解析部１０２に内蔵されるものであってもよい。また、記憶部１０３は、データ解析装置１０とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。
【００９０】
次に、解析部１０２の動作について、図９および図１０を参照して説明を行う。図９および図１０は、本実施の形態に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【００９１】
図９において、左側の上段に位置する図は、解析部１０２が識別部１０１から受信する、識別部１０１が出力した出力データ（識別結果）である。この識別結果については、図４の左側上段に示したものと同様のものであるため、説明を省略する。また、図９において、左側の中段に位置する図は、解析部１０２がＰＯＳシステム３０から受信する売上データの一例を示している。この売上データについては、図４の左側下段に示したものと同様のものであるため、説明を省略する。また、図９において、左側の下段に位置する図は、記憶部１０３に格納された商品種別データの一例を示している。そして、図９において、右側に位置する図は、上記識別結果と、上記売上データと、上記商品種別データとをマージしたマージデータの一例を示している。
【００９２】
商品種別データは、図９に示す通り、商品の商品名と、該商品の商品種別を示す商品種別名とが関連付けられたデータである。なお、図９に示す識別結果、売上データおよび商品種別データは一例であり、これに限定されるものではないことは言うまでもない。
【００９３】
解析部１０２は、識別結果の商品名と、売上データの商品名と、商品種別データの商品名とが一致するレコード（要素）を特定する。そして、解析部１０２は、商品名が一致するレコードから、（１）この商品名と、（２）識別結果のうちのこの商品名に関連付けられた要素と、（３）売上データのうちのこの商品名に関連付けられた要素と、（４）商品種別データのうちこの商品名に関連付けられた要素と、を関連付けたマージデータを生成する。つまり、本実施の形態では、解析部１０２は、（１）商品名と、（２）この商品名が示す商品の棚位置情報と、（３）この商品名が示す商品の売上高と、（４）この商品名が示す商品の商品種別名と、を関連付けたマージデータを生成する。例えば、商品名が「商品Ａ」の商品の棚位置情報は、識別結果に示される通り、（１、１）であり、該商品の売上高は、売上データに示される通り、「１００００」であり、該商品の商品種別名は「種別ＡＡ」である。解析部１０２は、これらをマージし、「商品Ａ：種別ＡＡ：（１、１）：１００００」というマージデータを生成する。このように、解析部１０２は、ある商品名に関連付けられた要素同士を関連付ける。
【００９４】
なお、上記例では、識別結果に含まれる要素と、売上データに含まれる要素とを関連付けるために用いる商品情報の一例として、商品名を用いたが、第１の実施の形態で説明したとおり、商品識別子を用いるものであってもよい。また、マージデータ内のマージの順番は、これに限定されるものではなく、商品名、商品種別名、棚の段、売上高が夫々関連付けられていることがわかるものであればよい。
【００９５】
解析部１０２は、このマージデータから、解析に必要な情報を抽出する。本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうち、商品種別名と、棚の段と、売上高とを用いるとする。
【００９６】
本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品種別名と、商品の棚位置情報のうちの棚の段と、商品の売上高とを用いる。そのため、図１０に示す通り、抽出データは、マージデータから、商品種別名と、棚の段と、売上高とが抽出されたものとなる。マージデータにおいて、商品種別名と、棚の段を含む棚位置情報と、売上高とは、互いに関連付けられているため、抽出データに含まれる商品種別名と、棚の段と、売上高とも互いに関連付けられたものとなる。図１０では、この関連付けを、コロン（：）を用いて表している。
【００９７】
そして、解析部１０２は、棚の段と売上高とが関連付けられた抽出データを、データ解析が可能なデータである解析用データに変換する。この変換の方法は、上述した第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００９８】
そして、解析部１０２は、この解析用データを用いて、商品種別毎にデータ解析を行う。解析部１０２が、解析用データを用いて、データ解析を行った解析結果であるθは、例えば、図１０に示すものとなる。
【００９９】
図１０に示す解析結果では、解析結果の成分として、商品種別名と、該商品種別名で示される商品種別に対する各段の重みとが、商品種別毎に含まれる。つまり、「種別ＡＡ」の商品種別に続く、解析結果の各成分は、商品種別ＡＡにおける１段目の重み、２段目の重み、・・・、５段目の重み、となる。
【０１００】
なお、上述した第２の実施の形態のように、解析部１０２は、商品種別単位に解析を行ってもよい。この解析結果において、重みがより大きい成分は、商品種別である商品の売上がより高い段であることを示している。したがって、図１０に示す解析結果の例では、２段目に配置された種別ＡＡの商品の売上が最も高いことがわかる。以上のように、本実施の形態におけるデータ解析装置１０によれば、商品種別毎に、該商品種別の商品の売上が最も高い段の位置を特定することができる。
【０１０１】
なお、商品種別データは、記憶部１０３に格納されるものではなく、例えば、売上データに含まれる情報であってもよいし、他の装置からネットワーク４０を介して取得するものであってもよい。
【０１０２】
（効果）
以上のように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品種別毎に各段における重みを解析結果とする。このように、データ解析装置１０は、商品種別毎に、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品種別を用いての商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０１０３】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１０４】
上述した第２および第３の実施の形態では、解析に必要な情報として、売上を確認する対象となる商品の商品名または商品種別が含まれる例について説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。解析に必要な情報として、売上を確認する対象となる商品の隣に配置された商品の商品名または商品種別を含んでもよい。
【０１０５】
購入者は、購入予定の商品の近くにある商品を購入する場合がある。そのため、本実施の形態では、ある商品の左右のうち少なくとも一方に隣接する商品の情報を用いてデータ解析を行う例について説明を行う。
【０１０６】
なお、本実施の形態においても、売上データとして、売上高を採用して説明を行うが、売上データは、売上高であってもよいし、その他の情報であってもよい。また、本実施の形態において、解析部１０２は、最小二乗法を用いてデータ解析を行うことを例に説明を行うが、上述した各実施の形態における解析部１０２と同様に、その他の解析手法を用いてもよい。
【０１０７】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１０８】
解析部１０２の動作について、図１１を参照して説明を行う。図１１は、本実施の形態に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【０１０９】
本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２は、図４に示すマージデータから、解析に必要な情報を抽出する。本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうち、商品名で示される商品が配置された棚の段と、該商品の売上高と、該商品に隣接する商品の商品名（隣接商品名と呼ぶ）と、を用いるとする。
【０１１０】
この隣接商品名は、解析部１０２が、マージデータに含まれる各商品の棚位置情報から求めるものであってもよい。例えば、商品Ｃの棚位置情報は（１、３）であるため、この商品Ｃに隣接する商品の棚位置情報は、（１、２）と、（１、４）であることがわかる。したがって、解析部１０２は、この棚位置情報を有する商品を、マージデータ内を検索し、検索結果から得られる商品名をこの商品Ｃの隣接商品名として特定する。
【０１１１】
また、隣接商品名は、識別部１０１の識別結果に含まれるものであってもよい。例えば、識別部１０１は、商品を識別し、該商品が配置されている位置を特定する際、該特定した位置に隣接する位置に配置された商品を識別し、該隣接商品を示す隣接商品名を識別結果に含めて解析部１０２に供給してもよい。
【０１１２】
図１１に示す抽出データには、ある商品（抽出データの１レコード目の場合、商品Ａ）に隣接する隣接商品の隣接商品名と、上記ある商品の段と、ある商品の売上高とが含まれる。隣接する商品が複数ある場合、抽出データの各レコードには、複数の隣接商品名が含まれる。このとき、抽出データには、左右のどちらに隣接しているかを示す情報が含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。左右のどちらに隣接しているかを示す情報とは、例えば、隣接商品名として、「右側に隣接する隣接商品名、左側に隣接する隣接商品名」が含まれることにより実現することができる。商品が棚の段の右端または左端に配置されている場合、右側または左側に隣接する隣接商品名として、何も配置できないことを示す情報が含まれてもよい。
【０１１３】
そして、解析部１０２は、この抽出データを、データ解析が可能なデータである解析用データに変換する。この変換の方法は、上述した第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１１４】
そして、解析部１０２は、この解析用データを用いて、隣接商品名毎にデータ解析を行う。解析部１０２が、解析用データを用いて、データ解析を行った解析結果であるθは、例えば、図１１に示すものとなる。
【０１１５】
図１１に示す解析結果では、解析結果の成分として、隣接商品名と、該隣接商品名で示される商品に対する各段の重みとが、隣接商品名毎に含まれる。つまり、隣接商品名が「商品Ａ」の商品に続く、解析結果の各成分は、商品名Ａと隣接する商品における１段目の重み、２段目の重み、・・・、５段目の重み、となる。
【０１１６】
なお、上述した第２の実施の形態のように、解析部１０２は、隣接商品名単位に解析を行ってもあってもよい。この解析結果において、重みがより大きい成分は、隣接商品名で示される商品と隣接する商品の売上がより高い段であることを示している。したがって、図１１に示す解析結果の例では、隣接商品名が「商品Ａ」の商品と隣接する商品の売上が、２段目で最も高いことがわかる。以上のように、本実施の形態におけるデータ解析装置１０によれば、隣接商品名毎に、該隣接商品に隣接する商品の売上が最も高い段の位置を特定することができる。
【０１１７】
なお、本実施の形態では、解析部１０２は、図１１の解析用データの２行目に示すように、商品Ａと商品Ｃとに隣接する商品に対して解析する構成であってもよいし、少なくとも一方に隣接する商品に対して解析する構成であってもよい。
【０１１８】
また、左右のどちらに隣接しているかを示す情報が含まれている場合、解析部１０２は、例えば、右側に隣接している隣接商品名毎、などのように、隣接場所を含んだ状態でデータ解析を行ってもよい。
【０１１９】
また、本実施の形態では、隣接商品名に隣接する商品の有無という情報を用いて特徴ベクトルを作成し、データ解析を行ったが、第２の実施の形態で説明した解析部１０２のように、隣接商品名に隣接する商品の数を用いてデータ解析を行ってもよい。
【０１２０】
このように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、隣接商品名毎に、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、隣接商品を用いての商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０１２１】
（変形例１）
次に、本実施の形態に係る変形例１について説明する。上述した第４の実施の形態において、ある商品の左右のうち少なくとも一方に隣接する商品の商品名を用いてデータ解析を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。上述した第３の実施の形態のように商品名の代わりに商品種別を用いてデータ解析を行ってもよい。
【０１２２】
なお、本変形例におけるデータ解析システム１の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。また、本変形例におけるデータ解析装置１０の機能構成は、第３の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１２３】
解析部１０２の動作について、図１２を参照して説明を行う。図１２は、本変形例に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【０１２４】
本変形例では、解析部１０２は、上述した第４の実施の形態で用いた抽出データと、記憶部１０３に格納された商品種別データとを用いて、本変形例で用いる抽出データを生成する。具体的には、図１１に示す抽出データの隣接商品名を、商品種別データを参照することにより、該隣接商品名で示される商品の商品種別名に置き換える。この商品種別名を隣接種別名とも呼ぶ。
【０１２５】
これにより、解析部１０２が生成した抽出データの一例は、図１２の左側に示すようなデータとなる。なお、本変形例に係る抽出データの生成方法は、これに限定されず、撮影画像データを用いて生成されるものであってもよい。また、このとき、抽出データには、上述した第４の実施の形態と同様に、左右のどちらに隣接しているかを示す情報が含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。
【０１２６】
そして、解析部１０２は、この抽出データを、データ解析が可能なデータである解析用データに変換する。この変換の方法は、上述した第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１２７】
そして、解析部１０２は、この解析用データを用いて、隣接種別名毎にデータ解析を行う。解析部１０２が、解析用データを用いて、データ解析を行った解析結果であるθは、例えば、図１２に示すものとなる。
【０１２８】
図１２に示す解析結果では、解析結果の成分として、隣接種別名と、該隣接種別名で示される商品種別に対する各段の重みとが、商品種別毎に含まれる。つまり、「種別ＡＡ」の商品種別に続く、解析結果の各成分は、商品種別ＡＡにおける１段目の重み、２段目の重み、・・・、５段目の重み、となる。
【０１２９】
なお、上述した第２の実施の形態のように、解析部１０２は、隣接種別単位に解析を行ってもよい。この解析結果において、重みがより大きい成分は、隣接種別の隣接商品に隣接する商品の売上がより高い段であることを示している。したがって、図１２に示す解析結果の例では、隣接種別名が「種別ＡＡ」の隣接商品と隣接する商品の売上が、２段目で最も高いことがわかる。以上のように、本変形例におけるデータ解析装置１０によれば、隣接種別毎に、該隣接種別の隣接商品に隣接する商品の売上が最も高い段の位置を特定することができる。
【０１３０】
なお、本変形例では、解析部１０２は、図１１の解析用データの２行目に示すように、種別ＡＡの隣接商品と、種別ＡＡの隣接商品とに隣接する商品に対して解析する構成であってもよいし、少なくとも一方に隣接する商品に対して解析する構成であってもよい。
【０１３１】
また、本変形例では、種別ＡＡの隣接商品に隣接する商品の有無という情報を用いて特徴ベクトルを作成し、データ解析を行ったが、第２の実施の形態で説明した解析部１０２のように、商品種別が隣接種別名である商品（隣接商品）に隣接する商品の数を用いてデータ解析を行ってもよい。
【０１３２】
このように、本変形例に係るデータ解析装置１０は、隣接種別毎に、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本変形例に係るデータ解析装置１０は、隣接商品の商品種別を用いての、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０１３３】
（変形例２）
次に、本実施の形態に係る変形例２について説明する。商品棚に配置された商品は売り切れている場合がある。本例では、隣接する商品が売り切れている場合について説明する。
【０１３４】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１３５】
解析部１０２の動作について、図１３を参照して説明を行う。図１３は、本変形例に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【０１３６】
まず、解析部１０２が図１３に示すようなマージデータを生成したことを例に説明する。例えば、図３の左側に示した撮影画像のうち、１段目の３列目の商品（図３においては、商品Ｃ）が売り切れていたとする。この場合、撮影画像にこの商品Ｃが含まれないため、識別部１０１が出力する識別結果にも商品Ｃが１段目の３列目にあるという情報が含まれない。
【０１３７】
したがって、解析部１０２が生成するマージデータにも、「商品Ｃ：（１、３）」というレコードが含まれない。この情報から、解析部１０２は、商品Ｂに隣接する商品が売り切れているか否かを判定することができる。よって、解析部１０２は、抽出データに、商品Ｂに隣接する商品が売り切れていることを示す情報の「ＮＵＬＬ」を含ませる。
【０１３８】
そして、解析部１０２は、第４の実施の形態と同様に、隣接商品名毎にデータ解析を行う。更に、本変形例に係る解析部１０２は、隣接する商品の売り切れ情報（上述した「ＮＵＬＬ」）に基づいて、データ解析を行う。
【０１３９】
このように、本変形例に係るデータ解析装置１０は、隣接商品の売り切れ情報に基づいて、更にデータ解析を行うことができる。これにより、データ解析装置１０は、隣接する商品が売り切れているという情報を含んだ解析結果を出力することができる。
【０１４０】
なお、本変形例では、解析に用いるデータとして、隣接商品名を用いて説明を行ったが、変形例１のように、隣接種別名であってもよい。
【０１４１】
また、本変形例では、隣接する商品が売り切れているかの有無という情報を用いて特徴ベクトルを作成し、データ解析を行ったが、第２の実施の形態で説明した解析部１０２のように、隣接する商品が売り切れている箇所がいくつあるか、を用いてデータ解析を行ってもよい。
【０１４２】
（変形例３）
次に、本実施の形態に係る変形例３について説明する。上述した第４の実施の形態および変形例１、２において、ある商品の左右のうち少なくとも一方に隣接する商品に対する商品名、商品種別名、または、売り切れ情報を用いてデータ解析を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。本変形例では、ある商品の複数先に隣接する商品を考慮に入れて、データ解析を行う例について説明する。
【０１４３】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１４４】
また、本変形例では、第４の実施の形態と同様に隣接商品名を用いてデータ解析を行うことについて説明を行うが、変形例１のように隣接種別名を用いてもよいし、変形例２のように、売り切れ情報を用いてもよい。
【０１４５】
解析部１０２の動作について、図１４を参照して説明を行う。図１４は、本実施の形態に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【０１４６】
本変形例に係るデータ解析装置１０の解析部１０２は、図４に示すマージデータから、解析に必要な情報を抽出する。本変形例では、解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうち、商品名で示される商品が配置された棚の段と、該商品の売上高と、該商品に所定の範囲内で隣接する商品の隣接商品名と、を用いるとする。この所定の範囲は、利用者が設定可能なものであるとする。本変形例では、左右２つ隣までを所定の範囲とする。
【０１４７】
なお、隣接商品名の取得方法は、第４の実施の形態において説明した方法と同様であるため、説明を省略する。
【０１４８】
図１４に示す抽出データには、ある商品に隣接する隣接商品の隣接商品名と、上記ある商品の段と、ある商品の売上高とが含まれる。隣接する商品が複数ある場合、抽出データの各レコードには、複数の隣接商品名が含まれる。このとき、抽出データには、左右のどちらのいくつ隣に隣接しているかを示す情報が含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。
【０１４９】
そして、解析部１０２は、この抽出データを、データ解析が可能なデータである解析用データに変換し、隣接商品名毎にデータ解析を行う。左右のどちらのいくつ隣に隣接しているかを示す情報が含まれている場合、解析部１０２は、例えば、２つ右側に隣接している隣接商品名毎、などのように、隣接場所を含んだ状態でデータ解析を行ってもよい。
【０１５０】
解析部１０２の解析結果については、上述した第４の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１５１】
このように、本変形例に係るデータ解析装置１０は、データ解析を行う対象の商品に対し、所定の範囲内で隣接する隣接商品の情報を用いて、データ解析を行う。これにより、より、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。
【０１５２】
＜第５の実施の形態＞
次に、本発明の第５の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１５３】
上述した第４の実施の形態および変形例１〜３では、データ解析装置１０は、左右に隣接する商品の情報を用いてデータ解析を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。本実施の形態では、データ解析を行う商品の上下のうち少なくとも一方に隣接する隣接商品の情報を用いてデータ解析を行う例について説明を行う。
【０１５４】
なお、本実施の形態においても、売上データとして、売上高を採用して説明を行うが、売上データは、売上高であってもよいし、その他の情報であってもよい。また、本実施の形態において、解析部１０２は、最小二乗法を用いてデータ解析を行うことを例に説明を行うが、上述した各実施の形態における解析部１０２と同様に、その他の解析手法を用いてもよい。
【０１５５】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１５６】
解析部１０２の動作について、図１５を参照して説明を行う。図１５は、本実施の形態に係る解析部１０２の動作を説明するための図である。
【０１５７】
本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２は、図１５に示すマージデータから、解析に必要な情報を抽出する。本実施の形態では、解析に必要な情報として、商品の棚位置情報のうち、商品名で示される商品が配置された棚の段と、該商品の売上高と、該商品に上下に隣接する商品（上下隣接商品）の商品名（上下隣接商品名と呼ぶ）と、を用いるとする。
【０１５８】
この上下隣接商品名は、第４の実施の形態における隣接商品名の求め方と同様の方法で求められるものとする。
【０１５９】
図１５に示す抽出データには、ある商品（抽出データの１レコード目の場合、商品Ａ）の上下に隣接する上下隣接商品の上下隣接商品名と、上記ある商品の段と、ある商品の売上高とが含まれる。上下に隣接する商品が複数ある場合、抽出データの各レコードには、複数の上下隣接商品名が含まれる。このとき、抽出データには、上下のどちらに隣接しているかを示す情報が含まれていてもよいし、含まれていなくてもよい。
【０１６０】
そして、解析部１０２は、第４の実施の形態と同様に、この抽出データを、解析可能な解析用データに変換し、データ解析を行う。
【０１６１】
このように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０によれば、上下に隣接する上下隣接商品の情報を用いて、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、上下隣接商品を用いての商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０１６２】
＜第６の実施の形態＞
次に、本発明の第６の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１６３】
上述した第１から第５の各実施の形態では、特徴ベクトルの成分として、商品棚の各段に対する商品の有無や商品の個数を用いたが、本発明はこれに限定されるものではない。本実施の形態では、各段の情報を用いずに、データ解析を行う方法について説明する。
【０１６４】
本実施の形態においても、売上データとして、売上高を採用して説明を行うが、売上データは、売上高であってもよいし、その他の情報であってもよい。また、本実施の形態において、解析部１０２は、最小二乗法を用いてデータ解析を行うことを例に説明を行うが、上述した各実施の形態における解析部１０２と同様に、その他の解析手法を用いてもよい。
【０１６５】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１６６】
まず、本実施の形態では、撮像装置２０が、図１６の左側に示すような画像を撮影したとして説明を行う。撮影画像が図１６の左側に示すような画像である場合、識別部１０１は、図１６の略中央に示すような識別結果を出力する。
【０１６７】
解析部１０２は、この識別結果を、商品名と、該商品名で示される商品に隣接する隣接商品名とを変数とする特徴ベクトルｆ（商品名、隣接商品名）に変換する。ここで、本実施の形態では、特徴ベクトルｆの各成分は、図１６の右側に示すように、ある商品と該商品に隣接する隣接商品名との隣接箇所数で表すことができる。つまり、「ｆ（商品Ａ、商品Ｂ）＝２」は、商品名が「商品Ａ」である商品が、隣接商品名が「商品Ｂ」の隣接商品に２箇所で隣接していることを示している。
【０１６８】
そして、解析部１０２は、商品名毎にデータ解析を行う。図１７では、商品名が「商品Ａ」である商品についてのデータ解析について説明する。本実施の形態において使用する解析用データは、図１７の左側に示すデータである。本実施の形態では、以下の２つのデータセットを含むデータを解析用データとして用いる。
（１）図１７の左側上段に示す、店舗ＳＨ１における商品Ａに対する特徴ベクトル、および、同店舗における商品Ａに対する売上高（ｙＡ）とを含むデータセット。
（２）図１７の左側下段に示す、店舗ＳＨ２における商品Ａに対する特徴ベクトル、および、同店舗における商品Ａに対する売上高（ｙＡ）とを含むデータセット。
【０１６９】
なお、解析用データは、２セットに限定されるものではなく、複数セットであってもよい。また、本実施の形態では、店舗が異なる２セットのデータを用いることを例に説明を行うが、１つの店舗における異なる日時の売上データから生成されたデータセットであってもよい。
【０１７０】
商品Ａに対する特徴ベクトルｆＡは、隣接商品名分の成分を有している。各成分の値は、上述したとおり商品の隣接箇所数を示している。各成分における下付きの添えの最初のＡは、商品Ａに対する特徴ベクトルの各成分であることを示し、続く添え字は、商品Ａに隣接する隣接商品名を示す。つまりｆＡＢは、商品Ａと隣接する隣接商品名が商品Ｂであることを示し、このｆＡＢの値は、商品Ａと商品Ｂとの隣接箇所数を示している。図１６の右側の図より、商品Ａは、商品Ｂと２箇所で隣接していることがわかる。よって、本実施の形態で解析用データとして使用する商品Ａの特徴ベクトルｆＡの成分ｆＡＢは、２となる。
【０１７１】
このようにして、求められた商品Ａに対する特徴ベクトルと、商品Ａの売上高ｙＡとを含むデータセットからなる解析用データを用いて、解析部１０２は、以下の式（４）を満たすθＡを算出する。
【０１７２】
【数４】
0006464612.tif 000005
【０１７３】
式（４）において、ｘは隣接商品を示す（ｘ＝Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・）。
【０１７４】
解析部１０２が、解析用データを用いて、データ解析を行った結果（解析結果）であるθＡは、例えば、図１７に示す通り、θＡ＝（７００、６００、３００、３００、５０、・・・）となる。本実施の形態における解析結果であるθＡの各成分θＡｘは、商品Ａの隣接商品ｘに対する重みを示している。重みがより大きい成分は、商品Ａの売上がより高いことを示している。したがって、図１７に示す解析結果の例では、商品Ａは商品Ａと隣接して配置されているときの売上が最も高いことがわかる。以上のように、本実施の形態におけるデータ解析装置１０によれば、商品名毎に、売上が最も高くなる隣接商品との関係性を特定することができる。
【０１７５】
以上のように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品名毎に該商品名で示される商品に隣接する隣接商品に対する重みを解析結果とする。このように、データ解析装置１０は、商品名毎に、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０１７６】
＜第７の実施の形態＞
次に、本発明の第７の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１７７】
上述した第６の実施の形態では、各段の情報を用いずに、データ解析を行う方法について説明したが、上述した第１から第５の各実施の形態と同様に、更に、各段の情報を用いてもよい。
【０１７８】
本実施の形態においても、売上データとして、売上高を採用して説明を行うが、売上データは、売上高であってもよいし、その他の情報であってもよい。また、本実施の形態において、解析部１０２は、最小二乗法を用いてデータ解析を行うことを例に説明を行うが、上述した各実施の形態における解析部１０２と同様に、その他の解析手法を用いてもよい。
【０１７９】
なお、本実施の形態におけるデータ解析システム１の構成およびデータ解析システム１のデータ解析装置１０の機能構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１８０】
図１８は、本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２が使用する特徴ベクトルの各要素の一例を示す図である。
【０１８１】
本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２は、図１６に示した識別結果を用いて、商品名と、該商品名で示される商品に隣接する隣接商品を示す隣接商品名と、該商品が配置された段とを変数とする特徴ベクトルｆ（商品名、隣接商品名、段）に変換する。ここで、本実施の形態では、特徴ベクトルｆの各成分は、図１８に示すように、棚のある段において、ある商品と該商品に隣接する隣接商品名との隣接箇所数で表すことができる。つまり、「ｆ（商品Ａ、商品Ｂ、１）＝１」は、１段目において、商品名が「商品Ａ」である商品が、隣接商品名が「商品Ｂ」の隣接商品に１箇所で隣接していることを示している。
【０１８２】
そして、解析部１０２は、段毎且つ商品名毎にデータ解析を行う。データ解析の方法は、上述した各実施の形態と同様であるため説明を省略する。図１９は、本実施の形態に係るデータ解析装置１０の解析部１０２による解析結果の一例を示す図である。
【０１８３】
図１９に示す解析結果では、解析結果の成分として、隣接商品名と、該隣接商品名で示される商品に対する各段の重みとが、隣接商品名毎に含まれる。つまり、隣接商品名が「商品Ａ」の商品に続く、解析結果の各成分は、商品名Ａと隣接する商品における１段目の重み、２段目の重み、・・・、５段目の重み、となる。
【０１８４】
なお、上述した第２の実施の形態のように、解析部１０２は、隣接商品名単位に解析を行ってもよい。本実施の形態における解析結果において、重みがより大きい成分は、隣接商品に対する商品Ａの売上がより高い段であることを示している。したがって、図１９に示す解析結果の例では、隣接商品名が「商品Ａ」の商品と隣接する商品Ａの売上が、２段目で最も高いことがわかる。以上のように、本実施の形態におけるデータ解析装置１０によれば、商品名毎、段毎に、売上が最も高くなる隣接商品との関係性を特定することができる。
【０１８５】
以上のように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品名毎に該商品名で示される商品に隣接する隣接商品に対する各段の重みを解析結果とする。このように、データ解析装置１０は、商品名毎に、商品間の位置関係と、売上データとの関係性をより考慮した解析結果を出力することができる。したがって、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０１８６】
上述した第１から第７の実施の形態における解析用データは、適宜組み合わせてもよい。つまり、データ解析装置１０の解析部１０２が使用する特徴ベクトルの変数は、以下の（１）から（６）を任意の数、組み合わせたものを採用してもよい。
（１）棚位置情報
（２）商品名
（３）商品種別
（４）左右または上下の少なくとも何れかに所定の範囲内で隣接する商品の商品名
（５）左右または上下の少なくとも何れかに所定の範囲内で隣接する商品の商品種別
（６）左右または上下の少なくとも何れかに所定の範囲内で隣接する商品の売り切れ情報
また、上述した各実施の形態では、１つの棚を撮影した撮影画像を用いて、データ解析を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。データ解析装置１０は、店舗内の複数の棚を夫々撮影した撮影画像を用いて、データ解析を行ってもよい。このとき、データ解析装置１０は、店舗全体の棚の重みを算出してもよい。
【０１８７】
また、店舗内の棚は、設置位置によって、段数が異なる場合がある。そのため、データ解析装置１０は、同じ段数を有する棚毎に、データ解析を行ってもよい。
【０１８８】
また、隣接商品は、ある１つの商品に対する商品であってもよいし、ある１種類の商品群、または、ある商品名を有する商品群に対する隣接商品（隣接商品群）であってもよい。
【０１８９】
また、上述した各実施の形態では、各店舗において収集可能な情報を売上データに更に含む構成であってもよい。例えば、店舗が存在する街の人口や、売上データを収集した日の天気などを売上データに含んでもよい。そして、解析部１０２は、これらの情報を考慮したデータ解析を行ってもよい。また、解析部１０２は、商品の仕入れ情報を用いてデータ解析を行ってもよい。
【０１９０】
また、上述した商品の商品名、商品種別以外にも、該商品の製造元を示す情報等を用いてデータ解析を行ってもよい。
【０１９１】
また、撮像装置２０が識別した商品の所定の範囲内に該商品を説明するＰＯＰ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｐｕｒｃｈａｓｅ）広告等が含まれている場合、撮像装置２０は、当該ＰＯＰ広告が付与されていることを示すフラグを付した識別結果をデータ解析装置１０に送信してもよい。
【０１９２】
また、データ解析装置１０は、受信した撮影画像データおよび売上データを用いてデータ解析を行うときに、撮影画像データに含まれる商品だけでなく、商品を説明するＰＯＰ広告等を解析の対象としてもよい。すなわち、データ解析装置１０は、商品自体だけではなく、その商品を説明するＰＯＰ広告等を解析し、該ＰＯＰ広告が説明する商品の売上との関係を解析する。
【０１９３】
具体的な構成としては、例えば、記憶部１０３には、商品画像だけでなくＰＯＰ広告画像が格納されている。そして、識別部１０１は、該撮影画像データによって表される撮影画像と、記憶部１０３に格納されているＰＯＰ広告画像とを用いて、該撮影画像に含まれるＰＯＰ広告を識別する。更に、識別部１０１は、識別したＰＯＰ広告が配置されている位置を特定する。そして、識別部１０１は、識別したＰＯＰ広告を示すＰＯＰ広告情報と、特定した該ＰＯＰ広告の配置位置を示す棚位置情報とを関連付けた出力データを生成し、該出力データを識別結果として解析部１０２に供給する。そして、解析部１０２は、この識別結果と売上データとを用いて、ＰＯＰ広告の配置位置と該ＰＯＰ広告画説明する商品の売上との関係を解析する。
【０１９４】
このように、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、商品自体だけではなく、その商品を説明するＰＯＰ広告等を解析し、該ＰＯＰ広告が説明する商品の売上との関係を解析する。これにより、本実施の形態に係るデータ解析装置１０は、ＰＯＰ広告の効果や、ＰＯＰ広告の配置位置に対する効果などを測定することができる。
【０１９５】
＜第８の実施の形態＞
次に、本発明の第８の実施の形態について説明する。本実施の形態では、本発明の課題を解決する最小の構成について説明を行う。
【０１９６】
図２０は、本実施の形態に係るデータ解析装置１００の機能構成を示す図である。データ解析装置１００は、図２０に示す通り、識別部１１０と、解析部１２０とを備えている。
【０１９７】
識別部１１０は、上述した第１から第７の実施の形態に係る識別部１０１に相当する。識別部１１０は、撮影画像に含まれる商品を、例えば、記憶装置に記憶された商品画像を用いて識別する。そして、該商品の配置位置を特定する。
【０１９８】
解析部１２０は、上述した第１から第７の実施の形態に係る解析部１０２に相当する。解析部１２０は、特定された商品の配置位置と、該商品の売上データとに基づいて、商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を解析する。
【０１９９】
商品棚の１つの段には、１または複数の種類の１または複数の商品が配置されている。商品棚にはこのように各段に配置された複数の商品が含まれる。また、最も売上が高い段には、相対的に売上が高い商品が１または複数配置されていることが多い。
【０２００】
このように、特定された商品の配置位置と該商品の売上データとに基づいて、解析することにより、データ解析装置１００は、例えば、ある段に配置された商品と、他の段に配置された商品との位置関係と、商品の売上との関係性を考慮した解析結果を出力することができる。また、データ解析装置１００は、例えば、相対的に売上が高い商品が複数配置されているという商品間の位置関係と、商品の売上との関係性を考慮した解析結果を出力することができる。
【０２０１】
このような解析結果を出力することにより、本実施の形態に係るデータ解析装置１００は、商品の最適化配置を行う際に利用可能な、より利便性の高い情報を提供することができる。
【０２０２】
＜第９の実施の形態＞
本実施の形態では、上述した各実施の形態におけるデータ解析装置を適用した売上予測システムについて説明する。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。図２１は、本実施の形態に係る売上予測システムの全体構成の一例を示す図である。本実施の形態に係る売上予測システム２は、上述した第１から第８の実施の形態におけるデータ解析装置を含んだデータ解析システムに、売上予測装置５０が含まれる構成である。図２１に示す通り、本実施の形態に係る売上予測システム２は、データ解析装置１０、撮像装置２０、ＰＯＳ端末２１、ＰＯＳシステム３０、および、売上予測装置５０を含んでいる。データ解析装置１０、撮像装置２０、ＰＯＳ端末２１、ＰＯＳシステム３０および売上予測装置５０は、夫々、ネットワーク４０を介して接続している。なお、図２１に示す売上予測システム２は、本発明に特有な構成について示したものであり、図２１に示す売上予測システム２が図２１に示されていない部材を有していてもよいことは言うまでもない。
【０２０３】
（売上予測装置５０）
図２２は、本実施の形態に係る売上予測装置５０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。売上予測装置５０は、図２２に示す通り、識別部５０１と、予測部５０２とを備えている。なお、売上予測装置５０は、記憶部５０３を更に備える構成であってもよい。
【０２０４】
記憶部５０３には、上述した記憶部１０３と同様のデータが格納されている。また、記憶部５０３には、更に、上述した第１から第８の実施の形態におけるデータ解析装置（１０、１００）の解析結果が格納されている。
【０２０５】
識別部５０１は、上述した識別部１０１と同様に、受信した撮影画像データによって示される撮影画像と、記憶部５０３に格納されている商品画像とを用いて、該撮影画像に含まれる商品を識別する。また、識別部５０１は、更に、識別した商品が配置されている位置を特定する。そして、識別部５０１は、識別結果を予測部５０２に供給する。
【０２０６】
なお、識別部５０１が撮像装置２０から受信する撮影画像データは、売上予測用の画像データである。そのため、データ解析用の画像データと区別するために、本実施の形態では、識別部５０１が受信する撮影画像データを売上予測用データとよび、該売上予測用データによって示される画像を売上予測画像と呼ぶ。
【０２０７】
予測部５０２は、識別部５０１から、該識別部５０１が出力した出力データ（識別結果）を受信する。また、予測部５０２は、上述した第１から第８の実施の形態におけるデータ解析装置（１０、１００）から出力される解析結果を受信する。なお、予測部５０２は、データ解析装置（１０、１００）からの解析結果の代わりに、または、該解析結果に加えて、記憶部５０３に格納された解析結果を取得してもよい。
【０２０８】
予測部５０２は、識別結果と解析結果とを用いて、売上予測画像を撮影した商品棚における該棚の商品の配置での売上予測を行う。図２３は、本実施の形態に係る売上予測装置５０の予測部５０２の動作を説明するための図である。
【０２０９】
まず、本実施の形態では、撮像装置２０が、図２３の左側に示すような画像を撮影したとして説明を行う。撮影画像（売上予測用画像）が図２３の左側に示すような画像である場合、識別部５０１は、図２３の略中央に示すような識別結果を出力する。
【０２１０】
予測部５０２は、この識別結果を、商品名と、商品棚の段とを変数とする特徴ベクトルｆ（商品名、段）に変換する。予測部５０２による、識別結果を特徴ベクトルへ変換する方法は、上述した解析部１０２による、特徴ベクトルへの変換方法と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【０２１１】
そして、予測部５０２は、該特徴ベクトルを用いて、売上予測が可能なデータに変換する。本実施の形態では、売上予測装置５０は、商品名が商品Ａである商品の売上予測を行うとする。図２４は、本実施の形態に係る売上予測装置５０の予測部５０２が売上予測に使用する売上予測用データの一例を示す図である。
【０２１２】
図２４に示す通り、予測部５０２は、図２３に示した特徴ベクトルから、売上予測を行う「商品Ａ」に関する特徴ベクトルと、商品Ａに対する解析結果とを、売上予測用データとして用いる。ここで、商品Ａに対する解析結果は、上述した第２の実施の形態に係るデータ解析装置１０によって解析されたものである。
【０２１３】
予測部５０２は、この売上予測用データを用いて、以下の式（５）により、売上を予測する。
【０２１４】
【数５】
0006464612.tif 000006
【０２１５】
式（５）において、ｉは棚の段（ｉ＝１、２、３、４、５）を示す。また、ｙＡは、売上予測結果である。売上予測結果とは、予測した商品Ａの商品名を有する商品の売上を示す情報である。予測部５０２で予測する売上は、売上高であってもよいし、売上数であってもよいし、その他のデータであってもよい。予測部５０２は、予測したい情報に対して、適した解析結果を用いればよい。
【０２１６】
以上のように、本実施の形態に係る売上予測装置５０によれば、上述した第１から第８の実施の形態に係るデータ解析装置（１０、１００）が解析した解析結果を用いて、商品の売上を予測することができる。このように、より利便性の高い情報を用いての売上予測を行うことにより、商品の最適化配置をより好適に行うことができる。
【０２１７】
また、商品棚全体の売上を予測する場合、売上予測装置５０は、上記式（５）を用いて、全ての商品に対して売上を予測し、それらの合計を算出することにより、商品棚全体の売上を予測する。
【０２１８】
なお、本実施の形態に係る売上予測装置５０は、売上予測用画像に含まれる商品であって、データ解析が行われていない商品に対する売上予測も行うことができる。例えば、商品棚のある段に、商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃおよび商品Ｄが配置されており、商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃに対する解析結果があり、商品Ｄに対する解析結果が無い場合について説明する。
【０２１９】
この状態において、売上予測装置５０が商品Ｄの売上予測を行う場合、商品Ａ、商品Ｂおよび商品Ｃの解析結果の平均を商品Ｄに対する解析結果として使用する。また、商品Ｄの商品種別が、商品Ａの商品種別と同じである場合、売上予測装置５０は、商品Ａの解析結果を、商品Ｄに対する解析結果として使用してもよい。
【０２２０】
このように、売上予測装置５０は、売上予測用画像に含まれる商品であって、データ解析が行われていない商品に対し、データ解析が行われた商品に対する解析結果を用いることにより、上記データ解析が行われていない商品の売上を予測することができる。
【０２２１】
（変形例）
上述した第９の実施の形態では、データ解析装置１０と売上予測装置５０とが別個の構成について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。データ解析装置１０と、売上予測装置５０とは、１つの装置で実現されるものであってもよい。なお、説明の便宜上、前述した各実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０２２２】
図２５は、本変形例に係る売上予測装置５１の機能構成の一例を示す図である。図２５に示す通り、本変形例に係る売上予測装置５１は、識別部５１１と、解析部１０２と、予測部５０２とを備えている。なお、売上予測装置５１は、更に、記憶部５１３を備える構成であってもよい。
【０２２３】
識別部５１１は、識別部１０１と、識別部５０１との機能を有する。識別部５１１は、受信した撮影画像データが、データ解析用の画像データである場合、識別結果を解析部１０２に供給する。また、識別部５１１は、受信した撮影画像データが、売上予測用の画像データである場合、識別結果を予測部５０２に供給する。撮影画像データがデータ解析用か売上予測用かを示す情報は、利用者によって与えられるものであってもよいし、撮影画像データに含まれるものであってもよい。
【０２２４】
解析部１０２は、上述した第１から第８の実施の形態における解析部１０２と同様にデータ解析を行う。解析部１０２は、解析結果を、予測部５０２に供給する。また、解析部１０２は、解析結果を記憶部５１３に格納してもよい。
【０２２５】
予測部５０２は、上述した第９の実施の形態における予測部５０２と同様に、売上予測を行う。
【０２２６】
このように、本実施の形態に係る売上予測装置５１は、上述した第９の実施の形態における売上予測装置５０と同様に、より利便性の高い情報を用いての売上予測を行うことができる。
【０２２７】
＜ハードウェアの構成例＞
ここで、上述した各実施の形態に係るデータ解析装置（１０、１００）および売上予測装置（５０、５１）を実現可能なハードウェアの構成例について説明する。上述したデータ解析装置（１０、１００）および売上予測装置（５０、５１）は、専用の装置として実現してもよいが、コンピュータ（情報処理装置）を用いて実現してもよい。
【０２２８】
図２６は、本発明の各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示する図である。
【０２２９】
図２６に示した情報処理装置（コンピュータ）３００のハードウェアは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２、入出力ユーザインタフェース１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５、記憶装置１７、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体１９のドライブ装置１８を備え、これらがバス１６を介して接続された構成を有する。入出力ユーザインタフェース１３は、入力デバイスの一例であるキーボードや、出力デバイスとしてのディスプレイ等のマンマシンインタフェースである。通信インタフェース１２は、上述した各実施の形態に係る装置（図２、図８、図２０、図２２および図２５）が、外部装置と、通信ネットワーク２００を介して通信するための一般的な通信手段である。係るハードウェア構成において、ＣＰＵ１１は、各実施の形態に係るデータ解析装置（１０、１００）および売上予測装置（５０、５１）を実現する情報処理装置３００について、全体の動作を司る。
【０２３０】
上述した各実施の形態を例に説明した本発明は、例えば、上記各実施の形態において説明した処理を実現可能なプログラム（コンピュータ・プログラム）を、図２６に示す情報処理装置３００に対して供給した後、そのプログラムを、ＣＰＵ１１に読み出して実行することによって達成される。なお、係るプログラムは、例えば、上記各実施の形態において説明した各種処理や、或いは、図２、図８、図２０、図２２および図２５に示したブロック図において当該装置内に示した各部（各ブロック）を実現可能なプログラムであってもよい。
【０２３１】
また、情報処理装置３００内に供給されたプログラムは、読み書き可能な一時記憶メモリ（１５）またはハードディスクドライブ等の不揮発性の記憶装置（１７）に格納されてもよい。即ち、記憶装置１７において、プログラム群１７Ａは、例えば、上述した各実施の形態におけるデータ解析装置（１０、１００）および売上予測装置（５０、５１）内に示した各部の機能を実現可能なプログラムである。また、各種の記憶情報１７Ｂは、例えば、上述した各実施の形態における識別結果、売上データ、解析結果や売上予測等である。ただし、情報処理装置３００へのプログラムの実装に際して、個々のプログラム・モジュールの構成単位は、ブロック図（図２、図８、図２０、図２２および図２５）に示した各ブロックの区分けには限定されず、当業者が実装に際して適宜選択してよい。
【０２３２】
また、前記の場合において、当該装置内へのプログラムの供給方法は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な各種の記録媒体（１９）を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線（２００）を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムを構成するコード（プログラム群１７Ａ）或いは係るコードが格納された記憶媒体（１９）によって構成されると捉えることができる。
【０２３３】
以上、本発明を、上述した模範的な実施の形態およびその実施例に適用した例として説明した。しかしながら、本発明の技術的範囲は、上述した各実施の形態及び実施例に記載した範囲には限定されない。当業者には、係る実施の形態に対して多様な変更または改良を加えることが可能であることは明らかである。そのような場合、係る変更または改良を加えた新たな実施の形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。そしてこのことは、特許請求の範囲に記載した事項から明らかである。
【符号の説明】
【０２３４】
１    データ解析システム
２    売上予測システム
１０    データ解析装置
２０    撮像装置
２１    ＰＯＳ端末
３０    ＰＯＳシステム
４０    ネットワーク
５０    売上予測装置
５１    売上予測装置
１００    データ解析装置
１０１    識別部
１０２    解析部
１０３    記憶部
１１０    識別部
１２０    解析部
５０１    識別部
５０２    予測部
５０３    記憶部
５１１    識別部
５１３    記憶部
【図１】
0006464612.tif 000007
【図２】
0006464612.tif 000008
【図３】
0006464612.tif 000009
【図４】
0006464612.tif 000010
【図５】
0006464612.tif 000011
【図６】
0006464612.tif 000012
【図７】
0006464612.tif 000013
【図８】
0006464612.tif 000014
【図９】
0006464612.tif 000015
【図１０】
0006464612.tif 000016
【図１１】
0006464612.tif 000017
【図１２】
0006464612.tif 000018
【図１３】
0006464612.tif 000019
【図１４】
0006464612.tif 000020
【図１５】
0006464612.tif 000021
【図１６】
0006464612.tif 000022
【図１７】
0006464612.tif 000023
【図１８】
0006464612.tif 000024
【図１９】
0006464612.tif 000025
【図２０】
0006464612.tif 000026
【図２１】
0006464612.tif 000027
【図２２】
0006464612.tif 000028
【図２３】
0006464612.tif 000029
【図２４】
0006464612.tif 000030
【図２５】
0006464612.tif 000031
【図２６】
0006464612.tif 000032