(57)【要約】【課題】ユーザが所有している商品は推薦しないことで、よりニーズに合った商品推薦を実現することが可能な情報処理装置、情報提示方法、プログラム、およびシステムを提供する。【解決手段】ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１
2015186393.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記選択部は、前記ユーザが所有している商品と類似する商品、または同じカテゴリの商品を、推薦提示しない商品として選択する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記選択部は、前記ユーザが所有している商品が消費財の場合、購入時から所定時間経過前は推薦提示しない商品に含め、所定時間経過後は推薦提示しない商品には含めない、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記ユーザが所有している商品と色違いの商品は推薦提示しない商品には含めない、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所有物情報記憶部は、ユーザの周囲を検知した各種センシングデータに基づいて認識されたユーザの所有物に関する情報が格納される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記各種センシングデータは、前記ユーザが装着するウェアラブル装置、前記ユーザが所持する情報処理端末、または前記ユーザの周囲に設置されている固定カメラにより検知された画像または音声データを含む、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択することと、
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力することと、
を含む、情報提示方法。
【請求項８】
コンピュータを、
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、
として機能させる、プログラム。
【請求項９】
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と；
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と；
を有するサーバと、
対象ユーザの識別情報に対応する商品推薦情報を受信する通信部と；
前記受信した商品推薦情報に基づいて商品推薦画面を表示する表示部と；
を有するクライアントと、
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情情報処理装置、情報提示方法、プログラム、およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のターゲット広告システムや、推薦システムにおいては、主にオンライン上での行動や、当該ストアー内での購買行動などに基づいて、ユーザが購買・消費する確率が高い商品を画面上に表示して推薦していた。【０００３】
また、ある商品を購入したユーザに対して関連商品を紹介する電子商取引システムに関し、例えば下記特許文献１が提案されている。具体的には、関連情報選出ステップを複数回繰り返して間接的に関連する情報を選出してユーザに提示することで、ある情報に対して関連性を有しつつも、ユーザにとって意外性のある関連情報を提示するシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２６６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザがオフラインや当該ストアー以外で商品を購入したり、消費したりしても、従来のシステムでは把握されず、既に購入した商品と同じ商品が推薦され続けるといった問題があった。また、実店舗においても、ユーザが既に購入している商品を把握して接客することは困難であった。【０００６】
そこで、本開示では、ユーザが所有している商品は推薦しないことで、よりニーズに合った商品推薦を実現することが可能な情報処理装置、情報提示方法、プログラム、およびシステムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、を備える、情報処理装置を提案する。【０００８】
本開示によれば、ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択することと、前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力することと、を含む、情報提示方法を提案する。【０００９】
本開示によれば、コンピュータを、ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、として機能させる、プログラムを提案する。【００１０】
本開示によれば、ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、を有するサーバと、対象ユーザの識別情報に対応する商品推薦情報を受信する通信部と、前記受信した商品推薦情報に基づいて商品推薦画面を表示する表示部と、を有するクライアントと、を備える、システムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、ユーザが所有している商品は推薦しないことで、よりニーズに合った商品推薦を実現することが可能となる。【００１２】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の第１の実施形態による推薦システムの全体構成を示す図である。
【図２】本開示の第１の実施形態による所有物ＤＢの生成処理を示すシーケンス図である。
【図３】本開示の第１の実施形態による商品提示処理を示すシーケンス図である。
【図４】本開示の第２の実施形態による推薦システムの全体構成を示す図である。
【図５】本開示の第２の実施形態による商品提示処理を示すシーケンス図である。
【図６】本開示の第３の実施形態による推薦システムの全体構成を示す図である。
【図７】本開示の第３の実施形態による商品提示処理を示すシーケンス図である。
【図８】各サーバの機能を実現する情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。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説明を省略する。
【００１５】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態
１−１．構成
１−２．動作処理
２．第２の実施形態
２−１．構成
２−２．動作処理
３．第３の実施形態
３−１．構成
３−２．動作処理
４．まとめ
【００１６】
＜＜１．第１の実施形態＞＞
＜１−１．構成＞
まず、本開示の第１の実施形態による推薦システムの全体構成を図１に示して説明する。図１に示すように、第１の実施形態による推薦システムは、ユーザの行動を検知する各種センサデバイス３と、センシングデータに基づいてユーザが所有する物体（以下、所有物とも称す）を認識する認識サーバ２ａと、ユーザの所有物を管理する所有物管理サーバ１ａと、ユーザに推薦する商品を提示する商品提示サーバ４ａと、を含む。
【００１７】
（センサデバイス）
各種センサデバイス３は、例えばユーザに装着されるメガネ型ＨＭＤ３１や時計型デバイス３５等のウェアラブル装置、ユーザが利用するデジタルカメラ３２やスマートフォン３４等のモバイル端末（情報処理端末）、街や建物内に設置されている監視カメラ３３（固定カメラ）等が想定される。これらのセンサデバイス３が取得したユーザの撮像画像や購買情報、購買の様子を撮像した画像、音声等のデータがネットワーク６を介して認識サーバ２ａに送信される。これにより認識サーバ２ａは、ユーザの所有物に関する情報を取得することができる。
【００１８】
（認識サーバ）
認識サーバ２ａは、図１に示すように、物体認識部２１と認識用モデルＤＢ（データベース）２２を有する。認識用モデルＤＢ２２には、物体認識部２１がセンサデバイス３から送信されたセンシングデータに基づいて物体を認識するためのモデルデータ（パラメータ、パターン等）が格納されている。かかるモデルデータは、一般的な物体認識モデルである。
【００１９】
物体認識部２１は、認識用モデルＤＢ２２に格納されているモデルデータを用いて、センサデバイス３から送信されたセンシングデータを解析し、ユーザが所有する物体を認識する。具体的には、例えば物体認識部２１は、メガネ型ＨＭＤ３１に設けられたカメラにより継続的に撮像されたユーザの行動ログや監視カメラ３３で撮像されたユーザの画像に基づいて、ユーザが実店舗で購入した商品や身に着けている物品を認識することができる。この際、物体認識部２１は、認識用モデルＤＢ２２に格納されている物体認識用パターンを用いて、撮像画像から抽出した物体とパターンマッチングを行うことで対象商品を認識してもよい。なお物体認識部２１は、撮像画像に基づいて物体認識を行う際に、撮像画像の他、位置情報や時刻、他のセンサデバイスから抽出されるコンテキスト情報（家に居るのか、会社に居るのか、電車に乗っているのか等）といったマルチモーダルな情報を用いて認識を行ってもよい。これにより、例えばユーザが家にいる場合であれば、周囲を撮像した撮像画像に基づいて認識されるユーザの周囲に存在する物体はユーザの所有物であると判断し、ユーザが会社や電車に乗っている場合であれば、周囲に存在する物体はユーザの所有物ではないと判断できる。
【００２０】
また、物体認識部２１は、ユーザがスマートフォン３４や時計型デバイス３５、ＰＣ等を用いて行ったオンラインショッピングでの購入履歴に基づいて、ユーザがオンライン上の各店舗で購入した商品を認識することができる。
【００２１】
物体認識部２１は、このように認識したユーザの所有物に関する情報を所有物管理サーバ１ａに送信する。
【００２２】
（所有物管理サーバ）
所有物管理サーバ１ａは、所有物管理部１１、ユーザ別所有物ＤＢ１２、および商品選択部１３を有する。所有物管理部１１は、ユーザ別所有物ＤＢ１２の登録や更新処理を行う。例えば、所有物管理部１１は、認識サーバ２ａから送信されたユーザの所有物に関する情報をユーザ別所有物ＤＢ１２に登録する。
【００２３】
ユーザ別所有物ＤＢ１２は、各ユーザの所有物に関する情報を格納するデータベース（所有物情報記憶部）である。例えば、ユーザ別所有物ＤＢ１２には、ユーザが所有する物体（所有物）の名称、色、個数、価格、購入日時、消費財か否か等が格納されている。
【００２４】
商品選択部１３は、ユーザの所有物に関する情報を格納するユーザ別所有物ＤＢ１２を用いて、少なくともユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する。また、商品選択部１３は、ユーザの所有物と同じ商品の他、類似する商品、または同じカテゴリの商品を推薦提示しない商品として選択してもよい。また、商品選択部１３は、ユーザが気に入っている商品（洋服や靴等）を色違いで買う傾向がある場合、ユーザの所有物と色違いの商品を推薦提示しない商品には含めないようにしてもよい。
【００２５】
また、商品選択部１３は、所有物が消費財の場合、購入時から所定時間経過前は推薦提示しない商品に含め、所定時間経過後は推薦提示しない商品には含めないようにしてもよい。例えば化粧品や入浴剤等の消費財は、消費し終わった場合、ユーザが同じ商品を再度購入する可能性があるためである。
【００２６】
さらに、本実施形態による商品選択部１３は、商品提示サーバ４ａから送信された商品リストから、推薦提示しない商品として選択した商品を除外した商品を、推薦リスト（商品推薦情報）として商品提示サーバ４ａに出力する出力部としても機能する。この際、商品選択部１３は、購入時から所定時間経過後の消費財に関しては、積極的に推薦提示するよう推薦リストを生成してもよい。
【００２７】
（商品提示サーバ）
商品提示サーバ４ａは、商品情報提示部４１および商品ＤＢ４２を有する。商品提示サーバ４ａは、各店舗（オンライン上の各店舗、または実店舗）に対応するサーバであって、ここでは、例えばユーザがノートＰＣ５からアクセスするオンラインショップに対応するサーバとして説明する。
【００２８】
商品ＤＢ４２は、商品提示サーバ４ａで取り扱う商品に関する情報が格納されているデータベースである。例えば、商品ＤＢ４２には、商品名、商品コード、商品説明、商品種別（カテゴリ）等が格納されている。また、商品が消費財の場合、購入後どの程度の期間で消費し終えるかといった情報も含まれる。
【００２９】
商品情報提示部４１は、ユーザに推薦する商品の情報を商品ＤＢ４２から抽出し、ネットワーク６を介してユーザのノートＰＣ５（クライアントの一例）に送信し、ノートＰＣ５の画面上に表示させる。より具体的には、本実施形態による商品情報提示部４１は、まず、商品ＤＢ４２からユーザに提供したい商品を抽出して商品リストを生成し、所有物管理サーバ１ａに送信する。ユーザに提供したい商品のリストは、例えばユーザ属性（性別、年齢、趣味嗜好等）や当該店舗の閲覧／購入履歴に基づいて生成されてもよいし、全商品を対象として生成されてもよい。そして、所有物管理サーバ１ａにおいて商品リストからユーザの所有物を除外した推薦リストが生成され、返信されると、商品情報提示部４１は、受信した推薦リストに含まれる商品をユーザに推薦する商品としてクライアントに提示する。
【００３０】
これにより、例えばノートＰＣ５でオンラインショップを閲覧している際に提示される「おすすめ商品」において、他のオンラインショップや実店舗で購入済みの商品が表示されないようになるため、よりユーザのニーズに合った商品推薦を実現することができる。また、不要な情報を見なければならないことによるユーザのストレスを減少させることもできる。
【００３１】
以上、第１の実施形態による推薦システムの各構成について説明した。続いて、本実施形態による推薦システムの動作処理について図２〜図３を用いて説明する。
【００３２】
＜１−２．動作処理＞
（１−２−１．所有物ＤＢの生成処理）
図２は、第１の実施形態による所有物ＤＢの生成処理を示すシーケンス図である。図２に示すように、まず、ステップＳ１０３において、ユーザが利用するユーザ端末であるクライアントは、必要に応じて能動的にセンサデバイス３にアクセスし、システムを起動させる。より具体的には、例えばセンサデバイス３がメガネ型ＨＭＤ３１、時計型デバイス３５、スマートフォン３４等のようにクライアントと一体である場合は、継続的または定期的にシステムが起動（センシングデータを取得）しているため、Ｓ１０３の処理は不要である。一方、センサデバイス３が監視カメラ３３等のようにクライアントと別体である場合は、識別信号等を監視カメラ３３に送信してシステムを起動（センシングデータ取得を開始）させる。
【００３３】
次に、ステップＳ１０６において、センサデバイス３は、センシングデータを取得する。例えば、センサデバイス３は、撮像画像、位置情報、加速度情報、地磁気情報、時刻、オンラインショップにおける閲覧／購入履歴、ユーザのブログの記事内容等をセンシングデータとして取得する。
【００３４】
次いで、ステップＳ１０９において、センサデバイス３は、取得したセンシングデータを認識サーバ２ａに送信する。
【００３５】
続いて、ステップＳ１１２において、認識サーバ２ａは、センサデバイス３から受信したセンシングデータに基づいて物体認識処理を行う。具体的には、認識サーバ２ａは、物体認識部２１により認識用モデルＤＢ２２を参照して撮像画像に含まれるユーザの周囲に存在する物体、また、ユーザが身に着けている物体を認識する。また、物体認識部２１は、閲覧／購入履歴や、ユーザのブログの記事内容等を解析してユーザの所有物を認識する。
【００３６】
次に、ステップＳ１１５において、認識サーバ２ａは、認識結果（ユーザの所有物に関する情報）を所有物管理サーバ１ａに送信する。
【００３７】
そして、ステップＳ１１８において、所有物管理サーバ１ａの所有物管理部１１は、認識サーバ２ａから受信したユーザの所有物に関する情報に基づいて、ユーザ別所有物ＤＢ１２に格納されているユーザ別所有物情報の登録・更新処理を行う。
【００３８】
以上説明した処理を継続的に繰り返すことで、ユーザ別所有物ＤＢ１２にユーザの所有物情報が蓄積されていく。
【００３９】
（１−２−２．商品提示処理）
続いて、本実施形態による商品提示処理について図３を参照して説明する。図３は、第１の実施形態による商品提示処理を示すシーケンス図である。図３に示すように、まず、ステップＳ１２３において、ユーザが利用するユーザ端末であるクライアント（例えば図１に示すノートＰＣ５）は、商品提示サーバ４ａに対してアクセスを行い、必要に応じて能動的にログインを行う。この際、クライアントはユーザＩＤの送信を伴ってアクセスを行う。商品提示サーバ４ａへのアクセスは、例えば商品提示サーバ４ａがオンラインショップに対応する場合、当該オンラインショップをクライアント（ノートＰＣ５やスマートフォン、タブレット端末等）で閲覧することが相当する。この際、ユーザは、当該オンラインショップのログイン画面からログインを行う。
【００４０】
また、商品提示サーバ４ａに対応するオンラインショップ以外のＷｅｂサイトを閲覧している場合に、サイト内の広告欄において直近にアクセスしたオンラインショップの広告が表示される場合もあるため、クライアントでブラウザを立ち上げていることも、間接的な商品提示サーバ４ａへのアクセスに相当する。
【００４１】
また、商品提示サーバ４ａが実店舗に対応する場合、ユーザが実店舗を訪れたことがアクセスに相当する。この際、実店舗に入店したことを検知したクライアントは、実店舗に対応する商品提示サーバ４ａにアクセスを行ってユーザＩＤを送信する。若しくは、実店舗に設置されている店舗端末が、ユーザが所持しているクライアントまたはユーザが提示した会員カードからユーザＩＤを取得し、商品提示サーバ４ａにアクセスを行ってユーザＩＤを送信してもよい。
【００４２】
次に、ステップＳ１２６において、商品提示サーバ４ａは、ユーザＩＤを受信する。
【００４３】
次いで、ステップＳ１２９において、商品提示サーバ４ａは、受信したユーザＩＤと、自身の店舗で取り扱う商品リストを所有物管理サーバ１ａに送信する。かかる商品リストは、自身の店舗で取り扱う全ての商品リストであってもよいし、ユーザ属性に応じて推薦する商品リストであってもよい。
【００４４】
続いて、ステップＳ１３２において、所有物管理サーバ１ａの所有物管理部１１は、商品提示サーバ４ａから送信されたユーザＩＤで紐付けられた対象ユーザの所有物情報をユーザ別所有物ＤＢ１２から抽出する。
【００４５】
次に、ステップＳ１３５において、商品選択部１３は、ユーザ別所有物ＤＢ１２から抽出された対象ユーザの所有物情報に応じて推薦提示しない商品を選択し、選択した推薦提示しない商品を商品提示サーバ４ａから送信された商品リストから除外した推薦リストを生成する。
【００４６】
次いで、ステップＳ１３８において、商品選択部１３は、生成した推薦リストを商品提示サーバ４ａに送信する。
【００４７】
次に、ステップＳ１４１において、商品提示サーバ４ａの商品情報提示部４１は、所有物管理サーバ１ａから送信された推薦リストに含まれる商品を推薦するための推薦商品画面を生成し、続くステップＳ１４４において、クライアントに送信する。
【００４８】
そして、ステップＳ１４７において、クライアントは、商品提示サーバ４ａから送信された推薦商品画面を表示する。これにより、既に持っている商品が「おすすめ商品」として提示されることがなくなるため、よりユーザのニーズに合った商品推薦を実現することができる。また、不要な情報を見なければならないことによるユーザのストレスを減少させることもできる。
【００４９】
なお、実店舗の店舗端末から商品提示サーバ４ａにアクセスを行った場合、店舗端末に推薦商品画面が表示されるため、店員は店舗端末に表示された推薦商品画面を参考にして顧客であるユーザに対して商品の推薦を行うことができる。
【００５０】
また、本実施形態では、所有物管理サーバ１ａから商品提示サーバ４ａに、ユーザの所有物情報に応じた推薦提示しない商品を除外した推薦リストを送信するので、ユーザの所有物情報といった個人情報が外部サーバに送信されることを回避し、セキュリティを担保することができる。また、店舗端末にユーザの所有物情報といった個人情報が提示されることも避けられる。
【００５１】
以上、第１の実施形態による推薦システムについて具体的に説明した。次に、本開示の第２の実施形態による推薦システムについて図４〜図５を参照して説明する。
【００５２】
＜＜２．第２の実施形態＞＞
＜２−１．構成＞
図４は、本開示の第２の実施形態による推薦システムの全体構成を示す図である。図４に示すように、第２の実施形態による推薦システムは、ユーザの行動を検知する各種センサデバイス３と、センシングデータに基づいてユーザの所有物を認識する認識サーバ２ａと、ユーザの所有物を管理する所有物管理サーバ１ｂと、ユーザに推薦する商品を提示する商品提示サーバ４ｂと、を含む。
【００５３】
第２の実施形態による推薦システムに含まれるセンサデバイス３と認識サーバ２ａは、図１を参照して説明した第１の実施形態と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【００５４】
（所有物管理サーバ）
所有物管理サーバ１ｂは、図４に示すように、所有物管理部１１およびユーザ別所有物ＤＢ１２を有する。所有物管理部１１は、第１の実施形態と同様に、認識サーバ２ａから送信されたユーザの所有物に関する情報に基づいて、ユーザ別所有物ＤＢ１２の登録や更新処理を行う。また、ユーザ別所有物ＤＢ１２には、各ユーザの所有物に関する情報が格納される。
【００５５】
また、本実施形態による所有物管理部１１は、商品提示サーバ４ｂからの要求に応じて、対象のユーザの所有物情報を商品提示サーバ４ｂに送信する。
【００５６】
（商品提示サーバ）
商品提示サーバ４ｂは、図４に示すように、商品情報提示部４１、商品ＤＢ４２、および商品選択部４３を有する。商品選択部４３は、所有物管理サーバ１ｂから送信されたユーザの所有物に関する情報を用いて、少なくともユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する。また、商品選択部１３は、ユーザの所有物と同じ商品の他、類似する商品、または同じカテゴリの商品を推薦提示しない商品として選択してもよい。商品選択部４３は、選択した推薦提示しない商品の情報を商品情報提示部４１に出力する。
【００５７】
商品情報提示部４１は、商品ＤＢ４２から抽出した商品リストから、推薦提示しない商品として商品選択部４３により選択された商品を除外した商品を、推薦リスト（商品推薦情報）としてクライアント（例えば図４に示すノートＰＣ５）に出力する出力部として機能する。
【００５８】
これにより、例えばノートＰＣ５でオンラインショップを閲覧している際に提示される「おすすめ商品」において、他のオンラインショップや実店舗で購入済みの商品が表示されないようになるため、よりユーザのニーズに合った商品推薦を実現することができる。また、不要な情報を見なければならないことによるユーザのストレスを減少させることもできる。
【００５９】
以上、第２の実施形態による推薦システムの全体構成について説明した。図４に示したように、第２の実施形態による推薦システムでは、商品提示サーバ４ｂが商品選択部４３を有する点が第１の実施形態による推薦システムと異なる。第２の実施形態による商品提示サーバ４ｂは、商品リストを所有物管理サーバ１ｂに送信することなく、商品提示サーバ４ｂから受信した対象ユーザに対応する所有物情報を用いて、推薦リストを生成することができる。続いて、本実施形態による推薦システムの動作処理について図５を用いて説明する。
【００６０】
＜２−２．動作処理＞
第２の実施形態による推薦システムにおいても、第１の実施形態と同様に、ユーザの所有物に関する情報を継続的に取得し、ユーザ別所有物ＤＢ１２が生成される。ユーザ別所有物ＤＢ１２の生成処理については、図２を参照して説明した第１の実施形態と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【００６１】
次に、本実施形態による商品提示処理について図５を参照して説明する。図５は、第２の実施形態による商品提示処理を示すシーケンス図である。図５に示すように、まず、ステップＳ２２３において、ユーザが利用するユーザ端末であるクライアント（例えば図１に示すノートＰＣ５）は、商品提示サーバ４ｂに対してアクセスを行い、必要に応じて能動的にログインを行う。この際、クライアントはユーザＩＤの送信を伴ってアクセスを行う。商品提示サーバ４ｂへのアクセスの具体例は、第１の実施形態において図３に示すＳ１２３で説明した内容と同様である。
【００６２】
次に、ステップＳ２２６において、商品提示サーバ４ｂは、ユーザＩＤを受信する。
【００６３】
次いで、ステップＳ２２９において、商品提示サーバ４ｂは、受信したユーザＩＤを所有物管理サーバ１ｂに送信する。
【００６４】
続いて、ステップＳ２３２において、所有物管理サーバ１ｂの所有物管理部１１は、商品提示サーバ４ｂから送信されたユーザＩＤで紐付けられた対象ユーザの所有物情報をユーザ別所有物ＤＢ１２から抽出し、続くステップＳ２３３において、商品提示サーバ４ｂに送信する。
【００６５】
次に、ステップＳ２３５において、商品提示サーバ４ｂの商品選択部４３は、所有物管理サーバ１ｂから送信された対象ユーザの所有物情報に応じて推薦提示しない商品を選択し、商品情報提示部４１に出力する。商品情報提示部４１は、商品ＤＢ４２から抽出した商品リストから、商品選択部４３により選択された推薦提示しない商品を除外した推薦リストを生成する。商品ＤＢ４２から抽出される商品リストは、自身の店舗で取り扱う全ての商品リストであってもよいし、ユーザ属性に応じて推薦する商品リストであってもよい。
【００６６】
次いで、ステップＳ２４１において、商品情報提示部４１は、生成した推薦リストに含まれる商品を推薦するための推薦商品画面を生成し、続くステップＳ２４４において、クライアントに送信する。
【００６７】
そして、ステップＳ２４７において、クライアントは、商品提示サーバ４ｂから送信された推薦商品画面を表示する。これにより、既に持っている商品が「おすすめ商品」として提示されることがなくなるため、よりユーザのニーズに合った商品推薦を実現することができる。また、不要な情報を見なければならないことによるユーザのストレスを減少させることもできる。
【００６８】
以上、第２の実施形態による推薦システムについて具体的に説明した。次に、本開示の第３の実施形態による推薦システムについて図６〜図７を参照して説明する。
【００６９】
＜＜３．第３の実施形態＞＞
＜３−１．構成＞
図６は、本開示の第３の実施形態による推薦システムの全体構成を示す図である。図６に示すように、第３の実施形態による推薦システムは、ユーザの行動を検知する各種センサデバイス３と、センシングデータに基づいてユーザの所有物を認識する認識サーバ２ｂと、ユーザの所有物を管理する所有物管理サーバ１ａと、ユーザに推薦する商品を提示する商品提示サーバ４ｃと、を含む。
【００７０】
第３の実施形態による推薦システムに含まれるセンサデバイス３と所有物管理サーバ１ａは、図１を参照して説明した第１の実施形態と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【００７１】
（認識サーバ）
認識サーバ２ｂは、物体認識部２１および店舗別認識用モデルＤＢ２３を有する。物体認識部２１は、店舗別認識用モデルＤＢ２３に格納されているモデルデータを用いて、センサデバイス３から送信されたセンシングデータを解析し、ユーザが所有する物体を認識する。
【００７２】
店舗別認識用モデルＤＢ２３は、後述する商品提示サーバ４ｃから必要に応じて送信された認識用モデルデータを格納するデータベースであって、第１の実施形態による認識用モデルＤＢ２２が一般的な物体認識用モデルであることに比べて、各店舗で取り扱う商品に特化した専用の物体認識用モデルであると言える。図６に示す例では、認識サーバ２ｂは、商品提示サーバ４ｃから送信される認識用モデルデータを格納する店舗別認識用モデルＤＢ２３を有しているが、本実施形態はこれに限定されず、さらに第１の実施形態に示す認識用モデルＤＢ２２を有してもよい。
【００７３】
（商品提示サーバ）
商品提示サーバ４ｃは、商品情報提示部４１、商品ＤＢ４２、および認識用モデルＤＢ４４を有する。商品提示サーバ４ｃの商品情報提示部４１および商品ＤＢ４２は、図１を参照して説明した第１の実施形態で示す同符号の構成と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【００７４】
認識用モデルＤＢ４４は、各店舗で取り扱う商品を認識するためのモデルデータが格納されたデータベースである。商品提示サーバ４ｃは、認識用モデルＤＢ４４に格納されるモデルデータを認識サーバ２ｂに送信して提供する。認識用モデルＤＢ４４に格納されるモデルデータの提供タイミングは特に限定しないが、例えば定期的、認識用モデルＤＢ４４の更新時、クライアントからアクセスがあった場合、または認識サーバ２ｂから提供要求があった場合等にモデルデータを送信する。
【００７５】
以上、第３の実施形態による推薦システムの全体構成について説明した。図６に示したように、第３の実施形態による推薦システムでは、商品提示サーバ４ｃが自身の店舗で取り扱う商品を認識するための専用の認識用モデルＤＢ４４を有する点が、上記第１、第２の実施形態による推薦システムと異なる。第３の実施形態では、商品提示サーバ４ｃが認識用モデルＤＢ４４に格納されている専用の認識用モデルデータを認識サーバ２ｂに送信することで、認識サーバ２ｂにおいて少なくとも商品提示サーバ４ｃに対応する店舗で取り扱っている商品を認識することができる。これにより、一般的な認識用モデルデータでは認識できずにユーザの所有物に含まれなかった商品をユーザに推薦してしまうことを回避することができる。続いて、本実施形態による推薦システムの動作処理について図７を用いて説明する。
【００７６】
＜２−２．動作処理＞
図７は、第３の実施形態による所有物ＤＢの生成処理を示すシーケンス図である。図７に示すように、まず、ステップＳ３０３において、商品提示サーバ４ｃは、認識用モデルＤＢ４４に格納している専用の認識用モデルデータを認識サーバ２ｂに送信する。
【００７７】
次に、ステップＳ３０６において、認識サーバ２ｂは、商品提示サーバ４ｃから送信された専用の認識用モデルデータを店舗別認識用モデルＤＢ２３に格納する。これにより認識サーバ２ｂで認識できる商品の範囲が、商品提示サーバ４ｃに対応する店舗で取り扱われる商品に特化したものとなる。
【００７８】
続くステップＳ３１３〜Ｓ３２８において、第１の実施形態による所有物ＤＢの生成処理における図２のステップＳ１０３〜Ｓ１１８と同様の処理が行われる。主な処理は第１の実施形態と同様である。なおステップＳ３２２では、認識サーバ２ｂは、センサデバイス３から受信したセンシングデータに基づいて物体認識処理を行う際に、店舗別認識用モデルＤＢ２３を参照してユーザの所有物を認識することができる。
【００７９】
また、第３の実施形態による推薦システムにおいても、第１の実施形態と同様に商品提示処理が行われる。商品提示処理については、図３を参照して説明した第１の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００８０】
以上、本開示による推薦システムについて複数の実施形態を用いて具体的に説明した。ここで、上述した本実施形態に係る所有物ＤＢの生成処理および商品提示処理を行う認識サーバ２ａ、２ｂ、所有物管理サーバ１ａ、１ｂ、商品提示サーバ４ａ、４ｂ、４ｃのハードウェア構成について、図８を参照して説明する。
【００８１】
（本実施形態に係る情報処理装置）
図８には、認識サーバ２ａ、２ｂ、所有物管理サーバ１ａ、１ｂ、商品提示サーバ４ａ、４ｂ、４ｃのいずれも実現可能な情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。
【００８２】
図８に示すように、情報処理装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３と、記憶部１０４と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０５とを有する。また、情報処理装置１００は、例えば、データの伝送路としてのバスで各構成要素間を接続する。
【００８３】
ＣＰＵ１０１は、例えばマイクロコンピュータにより構成され、情報処理装置１００の各構成を制御する。また、ＣＰＵ１０１は、認識サーバ２ａ、２ｂにおいては物体認識部２１として機能し、所有物管理サーバ１ａ、１ｂにおいては所有物管理部１１および商品選択部１３として機能し、商品提示サーバ４ａ〜４ｃにおいては商品情報提示部４１および商品選択部４３として機能する。
【００８４】
ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データなどを記憶する。ＲＡＭ１０３は、例えば、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。
【００８５】
記憶部１０４は、様々なデータを記憶する。例えば、記憶部１０４は、認識サーバ２ａ、２ｂにおいては認識用モデルＤＢ２２および店舗別認識用モデルＤＢ２３の役目を果たし、所有物管理サーバ１ａ、１ｂにおいてはユーザ別所有物ＤＢ１２の役目を果たす。また、記憶部１０４は、商品提示サーバ４ａ〜４ｃにおいては商品ＤＢ４２および認識用モデルＤＢ４４の役目を果たす。
【００８６】
通信Ｉ／Ｆ１０５は、情報処理装置１００が有する通信手段であり、ネットワークを介して（あるいは直接的に）、本実施形態に係る推薦システムを構成する外部装置と通信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ１０５は、認識サーバ２ａ、２ｂにおいてはネットワーク６を介してセンサデバイス３とデータの送受信を行ったり、所有物管理サーバ１ａと直接またはネットワーク６を介してデータの送受信を行ったりする。
【００８７】
また、通信Ｉ／Ｆ１０５は、所有物管理サーバ１ａにおいては、商品リストからユーザの所有物を除外した推薦リストを商品提示サーバ４ａに出力する商品選択部１３の一部として機能し得る。また、通信Ｉ／Ｆ１０５は、商品提示サーバ４ａにおいては、推薦商品画面をクライアントに送信する商品情報提示部４１の一部として機能し得る。
【００８８】
また、通信Ｉ／Ｆ１０５は、所有物管理サーバ１ｂにおいては、ユーザの所有物に関する情報を商品提示サーバ４ｂに出力する所有物管理部１１の一部として機能し得る。
【００８９】
以上、本実施形態による情報処理装置１００のハードウェア構成について説明した。なお、本実施形態による情報処理装置１００の構成は図８に示す構成に限られない。
【００９０】
＜＜４．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による推薦システムでは、ユーザが既に所有している商品が「おすすめ商品」として提示されることを回避することができ、よりユーザのニーズに合った商品推薦を実現することができる。また、不要な情報を見なければならないことによるユーザのストレスを減少させることもできる。
【００９１】
また、ユーザが既に購入した商品が推薦リストから除外されることで、購買確率を上げることができる。
【００９２】
また、第３の実施形態に示したように、商品提示サーバ４ｃが提供しようと想定している商品に関する専用の認識用モデルデータを認識サーバ２ｂに提供することで、認識サーバ２ｂで認識しなければならない範囲を狭めることができ、認識サーバ２ｂの負荷を軽減させたり、認識速度を高速化させたりすることができる。
【００９３】
このように、認識技術（物体・映像・画像・音声・テキストなど）を用いることによりユーザが実際に購入・使用している商品や情報を同定し、実際に使用している商品は、広告や推薦として提示を行わないようにすることができる。
【００９４】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９５】
例えば、上述した認識サーバ２ａ、２ｂ、所有物管理サーバ１ａ、１ｂ、商品提示サーバ４ａ〜４ｃに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、認識サーバ２ａ、２ｂ、所有物管理サーバ１ａ、１ｂ、商品提示サーバ４ａ〜４ｃの機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【００９６】
また、図１、図４、図６に示す各推薦システムの構成は一例であって、本実施形態による推薦システムの構成はこれに限定されない。例えば、物体認識部２１と、認識用モデルＤＢ２２または店舗別認識用モデルＤＢ２３をセンサデバイス３が有する構成であってもよい。この場合、センサデバイス３において物体認識を行い、マッチした場合のみ所有物管理サーバ１ａ、１ｂに認識結果を送信する。これにより、オフライン化で認識した物体に関してもトラックが可能となる。また、マッチしたときだけセンサデバイス３からサーバへの通信を発生させればよいシステムとなる。
【００９７】
また、第２の実施形態では、商品提示サーバ４ｂに商品選択部４３を設けたが、本開示による推薦システムの構成はこれに限定されず、商品選択部４３の機能をクライアント側に設けてもよい。この場合、クライアント（例えばノートＰＣ５）は、商品提示サーバ４から商品リストを受信し、また、所有物管理サーバ１からユーザの所有物に関する情報を受信する。次に、クライアントは、ユーザの所有物に関する情報に応じて推薦提示しない商品を選択し、商品リストから推薦提示しない商品を除外し、推薦リスト（商品推薦情報）を生成する。そして、クライアントは、推薦提示しない商品が除外された推薦リストに基づいて商品推薦を行うことで、ユーザが既に所持している物品を除いた商品の推薦を行うことができる。
【００９８】
さらに、上述した各実施形態では、ユーザへの商品推薦において、ユーザ自身の所有物を除外した商品提示を行う旨を説明したが、本開示による推薦システムはこれに限定されず、例えばユーザへの商品推薦において、他ユーザの所有物を除外した商品提示を行ってもよい。これにより例えばユーザが他ユーザへのプレゼントを購入したい場合に、よりニーズに合った推薦提示を実現することができる。
【００９９】
また、本実施形態による所有物管理サーバ１は、ユーザによる買い物実績、例えば実店舗でレジ（ＰＯＳシステム）を通過したことを示す情報や、ネット上の仮想店舗で購入手続きが実行されたことを示す情報等に基づいて、ユーザが購入した商品を、ユーザが高い確率で所有している物体であるとして、ユーザ別所有物ＤＢ１２に登録してもよい。
【０１００】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１０１】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記選択部は、前記ユーザが所有している商品と類似する商品、または同じカテゴリの商品を、推薦提示しない商品として選択する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記選択部は、前記ユーザが所有している商品が消費財の場合、購入時から所定時間経過前は推薦提示しない商品に含め、所定時間経過後は推薦提示しない商品には含めない、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記選択部は、前記ユーザが所有している商品と色違いの商品は推薦提示しない商品には含めない、前記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記所有物情報記憶部は、ユーザの周囲を検知した各種センシングデータに基づいて認識されたユーザの所有物に関する情報が格納される、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記各種センシングデータは、前記ユーザが装着するウェアラブル装置、前記ユーザが所持する情報処理端末、または前記ユーザの周囲に設置されている固定カメラにより検知された画像または音声データを含む、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択することと、
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力することと、
を含む、情報提示方法。
（８）
コンピュータを、
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と、
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と、
として機能させる、プログラム。
（９）
ユーザの所有物に関する情報を格納する所有物情報記憶部を用いて、少なくとも前記ユーザが所有している商品をユーザに推薦提示しない商品として選択する選択部と；
前記選択された推薦提示しない商品を除外した商品推薦情報を出力する出力部と；
を有するサーバと、
対象ユーザの識別情報に対応する商品推薦情報を受信する通信部と；
前記受信した商品推薦情報に基づいて商品推薦画面を表示する表示部と；
を有するクライアントと、
を備える、システム。
【符号の説明】
【０１０２】
１、１ａ、１ｂ    所有物管理サーバ
１１    所有物管理部
１２    ユーザ別所有物ＤＢ
１３    商品選択部
２、２ａ、２ｂ    認識サーバ
２１    物体認識部
２２    認識用モデルＤＢ
２３    店舗別認識用モデルＤＢ
３    センサデバイス
３１    メガネ型ＨＭＤ
３２    デジタルカメラ
３３    監視カメラ
３４    スマートフォン
３５    時計型デバイス
４、４ａ、４ｂ、４ｃ    商品提示サーバ
４１    商品情報提示部
４２    商品ＤＢ
４３    商品選択部
４４    認識用モデルＤＢ
５    ノートＰＣ
６    ネットワーク
１００    情報処理装置
１０１    ＣＰＵ
１０２    ＲＯＭ
１０３    ＲＡＭ
１０４    記憶部
１０５    通信Ｉ／Ｆ
【図１】
2015186393.tif 000003
【図２】
2015186393.tif 000004
【図３】
2015186393.tif 000005
【図４】
2015186393.tif 000006
【図５】
2015186393.tif 000007
【図６】
2015186393.tif 000008
【図７】
2015186393.tif 000009
【図８】
2015186393.tif 000010
【国際調査報告】
2015186393.tif 000011
2015186393.tif 000012
2015186393.tif 000013
2015186393.tif 000014