(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価する評価装置であって、
前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得部と、
前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御部と、を備え、
前記制御部は、現在配置されている棚を含む前記店舗内の複数の棚の前のそれぞれの前記通過確率と前記商品の購入確率とに基づいて、前記店舗内の棚に配置されている複数の商品のそれぞれが、前記複数の棚のそれぞれに配置されたときの前記評価値を算出し、
前記複数の商品の中の少なくとも２つの商品を互いに入れ換えたときに前記少なくとも２つの商品のそれぞれの前記評価値が増加する前記少なくとも２つの商品の組み合わせを前記複数の商品から抽出する、
評価装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記店舗内の異なる棚に配置されている複数の商品のそれぞれについて前記評価値を算出し、前記複数の商品を互いに入れ換えたときに前記複数の商品の入れ換え後の棚への配置位置に対する前記評価値の総和が最大となる商品と棚との組み合わせを抽出する、
請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記購入確率が所定値以下の商品について、現在配置されている棚よりも前記評価値が増加する別の棚を前記複数の棚から抽出する、
請求項１に記載の評価装置。
【請求項４】
店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価する評価装置であって、
前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得部と、
前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記動線情報と前記購入商品情報とに基づいて、前記複数の人を複数のグループに分け、
前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記動線情報に基づいて、グループ毎に前記通過確率を算出し、
前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記購入商品情報に基づいて、グループ毎に前記購入確率を算出し、
前記グループ毎の前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記複数の人の全てを対象にして前記評価値を算出する、
評価装置。
【請求項５】
前記複数の人の全てを対象にした前記評価値は、前記複数の人の総人数に対するグループ内の人数の割合と各グループの前記購入確率及び前記通過確率とを乗算して得られる値の合計値である、
請求項４に記載の評価装置。
【請求項６】
店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価装置によって評価する評価方法であって、
前記評価装置において、前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得ステップと、
前記評価装置において、前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御ステップと、を備え、
前記制御ステップは、現在配置されている棚を含む前記店舗内の複数の棚の前のそれぞれの前記通過確率と前記商品の購入確率とに基づいて、前記店舗内の棚に配置されている複数の商品のそれぞれが、前記複数の棚のそれぞれに配置されたときの前記評価値を算出し、
前記複数の商品の中の少なくとも２つの商品を互いに入れ換えたときに前記少なくとも２つの商品のそれぞれの前記評価値が増加する前記少なくとも２つの商品の組み合わせを前記複数の商品から抽出する、
評価方法。
【請求項７】
店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価装置によって評価する評価方法であって、
前記評価装置において、前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得ステップと、
前記評価装置において、前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御ステップと、を備え、
前記制御ステップは、
前記動線情報と前記購入商品情報とに基づいて、前記複数の人を複数のグループに分け、
前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記動線情報に基づいて、グループ毎に前記通過確率を算出し、
前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記購入商品情報に基づいて、グループ毎に前記購入確率を算出し、
前記グループ毎の前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記複数の人の全てを対象にして前記評価値を算出する、
評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、商品の棚への配置位置を評価する評価装置及び評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、撮影画像に含まれる商品を識別して商品の配置位置を特定し、特定した商品の配置位置とその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データ解析装置を開示する。これにより、商品の最適化配置を行う際に利便性の高い情報を提供することを可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−４８４０９号公報
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、商品の配置位置を評価するのに有効な評価装置及び評価方法を提供する。
【０００５】
本開示にかかる評価装置は、店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価する評価装置であって、前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得部と、前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御部と、を備え、前記制御部は、現在配置されている棚を含む前記店舗内の複数の棚の前のそれぞれの前記通過確率と前記商品の購入確率とに基づいて、前記店舗内の棚に配置されている複数の商品のそれぞれが、前記複数の棚のそれぞれに配置されたときの前記評価値を算出し、前記複数の商品の中の少なくとも２つの商品を互いに入れ換えたときに前記少なくとも２つの商品のそれぞれの前記評価値が増加する前記少なくとも２つの商品の組み合わせを前記複数の商品から抽出する。また、本開示にかかる評価装置は、店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価する評価装置であって、前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得部と、前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御部と、を備え、前記制御部は、前記動線情報と前記購入商品情報とに基づいて、前記複数の人を複数のグループに分け、前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記動線情報に基づいて、グループ毎に前記通過確率を算出し、前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記購入商品情報に基づいて、グループ毎に前記購入確率を算出し、前記グループ毎の前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記複数の人の全てを対象にして前記評価値を算出する。
【０００６】
本開示にかかる評価方法は、店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価装置によって評価する評価方法であって、前記評価装置において、前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得ステップと、前記評価装置において、前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御ステップと、を備え、前記制御ステップは、現在配置されている棚を含む前記店舗内の複数の棚の前のそれぞれの前記通過確率と前記商品の購入確率とに基づいて、前記店舗内の棚に配置されている複数の商品のそれぞれが、前記複数の棚のそれぞれに配置されたときの前記評価値を算出し、前記複数の商品の中の少なくとも２つの商品を互いに入れ換えたときに前記少なくとも２つの商品のそれぞれの前記評価値が増加する前記少なくとも２つの商品の組み合わせを前記複数の商品から抽出する。
また、本開示にかかる評価方法は、店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価装置によって評価する評価方法であって、前記評価装置において、前記棚の前を通過する複数の人の流れを示す動線情報と、前記複数の人が前記店舗で購入した商品を示す購入商品情報とを取得する取得ステップと、前記評価装置において、前記動線情報に基づいて前記棚の前の通過確率を算出し、前記購入商品情報に基づいて前記商品の購入確率を算出し、算出した前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記商品の配置位置の評価値を算出する制御ステップと、を備え、前記制御ステップは、前記動線情報と前記購入商品情報とに基づいて、前記複数の人を複数のグループに分け、前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記動線情報に基づいて、グループ毎に前記通過確率を算出し、前記複数のグループのそれぞれに属する人の前記購入商品情報に基づいて、グループ毎に前記購入確率を算出し、前記グループ毎の前記通過確率と前記購入確率とに基づいて、前記複数の人の全てを対象にして前記評価値を算出する。
【０００７】
本開示における評価装置及び評価方法は、商品の配置位置を評価するのに有効である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態１及び実施形態２における評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、商品の配置換えを説明するための図である。
【図３】図３は、実施形態１及び実施形態２における全体動作をするためのフローチャートである。
【図４】図４は、実施形態１及び実施形態２における現在の評価値の算出を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、購入商品情報と動線情報を説明するための図である。
【図６】図６は、グループ分けを説明するための図である。
【図７】図７は、通過確率の算出を説明するための図である。
【図８】図８は、購入確率の算出を説明するための図である。
【図９】図９は、実施形態１における、評価値が増加する商品と棚の組み合わせの抽出を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態１における、評価値が増加する交換対象商品を説明するための図である。
【図１１】図１１は、実施形態２における、評価値が増加する商品と棚の組み合わせの抽出を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施形態２の２部グラフを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、適宜図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
【００１０】
（課題）
特許文献１の売上予測システムは上述したデータ解析装置を備え、売上を推測するモデルを構築し、そのモデルを機械学習させることによって、商品の配置位置を変更した場合に売上がどのように変化するかを予測している。このようなモデルに機械学習させるためには、様々な位置に商品を実際に配置して、その売上データを取得する必要がある。
【００１１】
しかし、商品の種類数は多く、かつ、商品の位置関係の組み合わせは膨大であるのに対し、店舗における実際の商品の配置には制限があるため、十分に機械学習させることは難しい。また、売上は様々な要因で変動するため、売上の変化が商品の配置変更によるものか否かを判断することは困難である。そのため、売上データに基づいて機械学習したとしても、商品の配置に対する売上の変化を学習できているとは限らない。
【００１２】
以上のことから、従来の機械学習したモデルを使用した方法では、売上が向上するような商品の配置位置を決定することは難しかった。
【００１３】
本開示は、売上が向上するような商品の配置位置を精度良く決定することが可能な評価装置を提供する。具体的には、本開示の評価装置は、売上が向上するように、買い物客と購入の可能性の高い商品との接触機会が増えるような商品の配置位置を抽出する。そのために、本開示の評価装置は、買い物客と商品との接触機会の指標として、店舗内の複数の棚のそれぞれに配置されている商品の配置位置についての評価値を、買い物客の動線情報と商品購入情報とに基づいて算出する。そして、その評価値が増加する商品と棚の組み合わせを抽出する。
【００１４】
このように、抽出した組み合わせに基づいて商品の棚への配置を変更することによって、買い物客と購入の可能性の高い商品との接触機会が増え、店舗の売上を増加させることができるようになる。
【００１５】
以下、本開示の詳細について説明する。
【００１６】
（実施形態１）
１．構成
図１は、本実施形態の評価装置の構成を示す。本実施形態の評価装置１は、外部から種々の情報を取得する通信部１０と、取得した種々の情報を記憶する記憶部２０と、評価装置１の全体を制御する制御部３０と、表示部４０と、入力部５０と、を備える。
【００１７】
通信部１０は、所定の通信規格（例えばＬＡＮ、ＷｉＦｉ）に準拠して外部機器との通信を行うためのインタフェース回路を備える。通信部１０は、外部から情報を取得する取得部に相当する。通信部１０は、店舗内に設置されたカメラの映像等から生成された動線情報２１を取得する。動線情報２１は、店舗内の複数の棚のそれぞれの前を通過する買い物客の流れを示す情報である。動線情報２１は、例えば、撮影された日時と、映像の中で識別された買い物客の識別番号（ＩＤ）と、その買い物客が通過した棚の識別番号（ＩＤ）と、棚の前を通過した回数とを含む。通信部１０は、さらに、店舗内のＰＯＳ端末装置等から購入商品情報２２を取得する。購入商品情報２２は、店舗で購入された商品を示す情報である。購入商品情報２２は、例えば、商品が購入された日時と、購入された商品の識別番号（ＩＤ）と、購入された商品の数とを含む。通信部１０は、さらに、商品が現在配置されている棚を示す棚情報２３を取得する。棚情報２３は、例えば、商品の識別番号（ＩＤ）と棚の識別番号（ＩＤ）とを含む。
【００１８】
記憶部２０は、通信部１０を介して取得した動線情報２１、購入商品情報２２、及び棚情報２３と、制御部３０により生成されるグループ情報２４を格納する。記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、強誘電体メモリ、フラッシュメモリ、又は磁気ディスク、又はこれらの組み合わせによって構成される。
【００１９】
制御部３０は、グループ生成部３１、通過確率算出部３２、購入確率算出部３３、評価値算出部３４、商品配置棚抽出部３５を備える。グループ生成部３１は、買い物客をグループ分けする。通過確率算出部３２は、買い物客が棚の前を通過する確率である通過確率を算出する。購入確率算出部３３は、商品が購入される確率である購入確率を算出する。評価値算出部３４は、店舗内の複数の棚のそれぞれに配置されている商品の配置位置についての評価値を算出する。商品配置棚抽出部３５は、評価値が増加する商品と棚との組み合わせを抽出する。
【００２０】
また、制御部３０は、記憶部２０に格納されている情報を取得する取得部にも相当する。
【００２１】
制御部３０は、半導体素子などで構成される。制御部３０の機能は、ハードウェアのみで構成してもよいし、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせることにより実現してもよい。制御部３０は、例えば、マイコン、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣで構成することができる。
【００２２】
グループ生成部３１は、動線情報２１と購入商品情報２２に基づいて、買い物客を複数のグループに分けて、買い物客がどのグループに属するかを示すグループ情報２４を生成する。グループ情報２４は、例えば、属しているグループに対応付けした買い物客の識別番号（ＩＤ）を含む。グループ生成部３１は、生成したグループ情報２４を記憶部２０に格納する。
【００２３】
通過確率算出部３２は、動線情報２１とグループ情報２４に基づいて、グループ毎に通過確率を算出する。
【００２４】
購入確率算出部３３は、購入商品情報２２とグループ情報２４に基づいて、グループ毎に購入確率を算出する。
【００２５】
評価値算出部３４は、グループ毎の通過確率と購入確率とに基づいて、全グループ、つまり、全ての買い物客を対象にした商品の配置位置についての評価値（買い物客と商品との接触機会を評価するための指標）を算出する。
【００２６】
商品配置棚抽出部３５は、現在配置されている棚における評価値よりも、別の棚に配置されたときの評価値が増加するような、商品と棚との組み合わせを抽出する。
【００２７】
表示部４０は、例えば、抽出された商品と棚との組み合わせの一覧、現在の商品の配置位置を示すレイアウト図（後述する図２（ａ）参照）、抽出された組み合わせで商品の配置位置を変更した場合のレイアウト図（後述する図２（ｂ）参照）などを表示する。表示部４０は、例えば、液晶ディスプレイなどである。
【００２８】
入力部５０は、キーボード、マウス、タッチパネル等を含み、ユーザによる評価装置１への入力を受け付ける。入力部５０は、外部から情報を取得する取得部に相当する。
【００２９】
図２（ａ）は、現在の店舗のレイアウト図を示す。図２（ｂ）は商品の配置位置を変更した場合の店舗のレイアウト図を示す。図２（ａ）に示すように、店舗には、複数の棚Ｒ０１、Ｒ０２、Ｒ０３・・・・が配置されていて、各棚に商品が配置されている。例えば、図２（ａ）では、商品ｘ１が棚Ｒ０３に配置され、商品ｘ２が棚Ｒ０４に配置されている。本実施形態において、例えば、制御部３０は、評価値に基づいて、商品ｘ１と棚Ｒ０４の組み合わせ及び商品ｘ２と棚Ｒ０３の組み合わせを抽出する。制御部３０は、例えば、組み合わせを抽出した後、図２（ａ）に示すような現在の店舗のレイアウト図と、図２（ｂ）に示すような商品の配置位置を変更した場合の店舗のレイアウト図とを並べて、表示部４０に表示させる。
【００３０】
商品ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４を示す円形のサイズは、商品の購入確率を表す。例えば、円形のサイズが大きいほど購入確率が高いことを示す。買い物客の動線Ｌ１の太さは通過確率を示す。例えば、動線Ｌ１が太いほど買い物客が通過する頻度が高いことを示す。制御部３０は、例えば、動線情報２１に基づいて動線Ｌ１の位置及び太さを決定して、動線Ｌ１を表示部４０に表示させる。さらに、購入商品情報２２に基づいて商品ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４を示す円形のサイズを決定して、商品ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４を示す円形を表示部４０に表示させる。
【００３１】
買い物客が購入する商品には、店舗内での配置位置に関わらず探し出されて購入される商品と、店舗内での配置位置に応じて購入の可能性が変化する商品とがある、と考えられる。店舗内での配置位置に関わらず探し出されて購入される商品は、来店動機との結びつきが強い商品である。店舗内での配置位置に応じて購入の可能性が変化する商品は、来店動機との結びつきが弱い商品である。
【００３２】
来店動機との結びつきが強い商品については、接触機会を増加させる位置に配置換えをしなくても、購入される確率が高い。よって、本実施形態においては、来店動機との結びつきが強い商品（例えば、購入確率が所定値より高い商品ｘ４）については、配置換えを行う対象にしない。
【００３３】
一方、来店動機との結びつきが弱い商品については、接触機会を増加させる位置に配置換えをすることによって、購入される確率が高くなると考えられる。そこで、本実施形態においては、来店動機との結びつきが弱い商品（例えば、購入確率が所定値以下の商品ｘ１、ｘ２、ｘ３）を、配置換えを行う対象として、別の棚を抽出する。
【００３４】
２．動作
２．１  全体の動作
図３は、制御部３０による全体の動作を示す。制御部３０は、まず、動線情報２１と購入商品情報２２とに基づいて、商品の現在の配置位置に対する評価値を算出する（Ｓ１）。次に、制御部３０は、評価値が現在よりも増加する商品と棚の組み合わせを抽出する（Ｓ２）。最後に、制御部３０は、抽出した組み合わせを出力する（Ｓ３）。
【００３５】
制御部３０は、抽出した組み合わせの結果を、表示部４０に表示しても良いし、記憶部２０に棚情報２３として格納しても良いし、通信部１０を介して外部出力しても良い。ユーザは、この出力結果を見て、実際の商品の入れ換えを検討することができる。
【００３６】
２．２  現在の配置位置の評価値の算出
図４は、現在の配置位置の評価値の算出（図３のステップＳ１）の詳細を示す。グループ生成部３１は、まず、記憶部２０から買い物客の動線情報２１と購入商品情報２２とを取得する（Ｓ１１）。
【００３７】
図５は、動線情報２１と購入商品情報２２の一例を示す。動線情報２１と購入商品情報２２は、買い物客の識別番号（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３・・・ＨＮ）等によって対応付けされている。制御部３０は、例えば、買い物客がレジに滞在する時刻と、レジでの購入品入力が完了する時刻がほぼ一致するので、動線情報２１に含まれる日時と購入商品情報２２に含まれる日時とに基づいて、動線情報２１と購入商品情報２２との対応付けを行っても良い。あるいは、制御部３０は、通信部１０を介して、買い物客の識別番号等によって対応付けされた動線情報２１と購入商品情報２２とを外部から取得して、記憶部２０に格納しておいても良い。
【００３８】
グループ生成部３１は、買い物客の動線情報２１と購入商品情報２２に基づいて、買い物客を複数のグループｇｉ（例えば、ｉ＝１〜２０）にグループ分けする（図４のステップＳ１２）。具体的には、例えば、グループ生成部３１は、所定期間（例えば、１ヶ月分）の動線情報２１と購入商品情報２２から、マルチモーダルＬａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ（ＬＤＡ）を使用して、買い物客をグループ分けする。
【００３９】
図６は、マルチモーダルＬＤＡを使用した分類結果を示す。買い物客の特性が、ｍ次元（例えば、ｍ＝２０）のベクトルで表されている。動線情報２１と購入商品情報２２に基づいたｍ次元の分類は、来店動機θ１〜θｍによる分類に相当する。本実施形態においては、グループ生成部３１は、来店動機θ１〜θｍのベクトルの類似度に基づいて、買い物客をグループ分けする。例えば、グループ生成部３１は、各買い物客のベクトル表現の中で一番大きな数値に基づいてグループ分けする。この場合、来店動機θ１〜θｍの中で来店動機θ３の数値が一番大きく、かつ、それ以外の来店動機の数値が小さい買い物客「Ｈ１」と「Ｈ３」が同じグループｇ１となる。また、来店動機θｍの数値が一番大きく、かつ、それ以外の来店動機の数値が小さい買い物客「Ｈ５」と「Ｈ６」が同じグループｇ２となる。グループ生成部３１は、買い物客がどのグループに属するかを示すグループ情報２４を生成して、記憶部２０に格納する。
【００４０】
通過確率算出部３２は、動線情報２１とグループ情報２４に基づいて、各グループの通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を算出する（図４のステップＳ１３）。
【００４１】
図７は、あるグループｇｉ内の買い物客が通過した棚番号ｒ（ｒ＝Ｒ０１、Ｒ０２、Ｒ０３・・・・・）と、そのグループの棚毎の通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）とを示す。図７において、買い物客が棚ｒの前を１回以上通過した場合は「１」で、一度も通過していない場合は「０」で表している。通過確率算出部３２は、例えば、通過した人数に基づいて、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を算出する。この場合、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）は、ｈ／ｎである。ここで、ｈは棚ｒ前を通過した人数を示し、ｎはグループの人数を示す。
【００４２】
購入確率算出部３３は、購入商品情報２２とグループ情報２４に基づいて、各グループの購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）を算出する（図４のステップＳ１４）。
【００４３】
図８は、あるグループｇｉ内の買い物客が購入した商品ｘ（ｘ＝弁当、おにぎり、インスタント麺・・・）と、そのグループの商品毎の購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）とを示す。図８において、買い物客が商品ｘを１個以上購入した場合は「１」で、購入していない場合は「０」で表している。購入確率算出部３３は、例えば、購入した人数に基づいて、購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）を算出する。この場合、購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）は、ｋ／ｎである。ここで、ｋは商品ｘを購入した人数を示し、ｎはグループの人数を示す。
【００４４】
評価値算出部３４は、購入確率に基づいて、各グループの配置換え対象となる商品を抽出する（図４のステップＳ１５）。具体的には、全グループにおいて、購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）が所定値（例えば、各グループ内の最大購入確率の１／３）以下の商品を、配置換え対象の商品として抽出する。なお、配置換え商品か否かを決定するしきい値は、グループや商品に応じた可変値でもよい。たとえば、グループｇｉで最も購入確率の高い商品の購入確率を定数倍（たとえば、０．５倍）した値より低い購入確率の商品を、配置換え対象にしてもよい。このようにすることで、購入品が集中するグループとそうでないグループのそれぞれに適した配置換え対象商品の選択が可能となる。
【００４５】
評価値算出部３４は、棚情報２３を記憶部２０から読み出して、グループｇｉの商品ｘの購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）と棚ｒの通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）とから、配置換え対象の商品ｘ（ｘ＝ｘ１，ｘ２，ｘ３・・・）毎に、グループｇｉ内における、現在配置されている棚ｒ０（ｘ）に対する評価値Ｖｉ（ｘ，ｒ０（ｘ））を下記式（１）に基づいて算出する（図４のステップＳ１６）。
【００４６】
Ｖｉ（ｘ，ｒ）＝Ｐ（ｘ｜ｇｉ）Ｐ（ｒ｜ｇｉ）・・・（１）
ここで、棚ｒ＝現在の棚ｒ０（ｘ）である。
【００４７】
さらに、評価値算出部３４は、配置換え対象の商品毎に、全グループにおける現在の評価値Ｖ（ｘ，ｒ０（ｘ））を下記式（２）に基づいて算出する（図４のステップＳ１７）。
【００４８】
Ｖ（ｘ，ｒ）＝ΣｉＰ（ｇｉ）Ｖｉ（ｘ，ｒ）・・・（２）
ここで、棚ｒ＝現在の棚ｒ０（ｘ）である。また、Ｐ（ｇｉ）は、ｎ／Ｎ（全グループの総人数Ｎに対するグループｇｉ内の人数ｎの割合）である。
【００４９】
２．３  商品と棚の組み合わせの抽出
次に、売上が向上するような商品の配置位置を、評価値に基づいて抽出する。以下、商品（例えば、商品ｘ１）の配置を現在の棚（例えば、棚Ｒ０１）から別の棚（例えば、棚Ｒ０２）に変更する場合は、変更後の別の棚（例えば、棚Ｒ０２）に配置されている商品（例えば、商品ｘ２）をさらに別の棚（例えば、棚Ｒ０３又は棚Ｒ０１）に移動させる必要がある場合を例にして、説明する。
【００５０】
具体的には、本実施形態においては、異なる棚に配置されている２つの商品を相互に入れ換える場合について説明する。
【００５１】
図９は、評価値が増加する商品と棚の組み合わせの抽出（図３のステップＳ２）の詳細を示す。まず、評価値算出部３４は、図４のステップＳ１５で抽出した配置換え対象の商品ｘ（ｘ＝ｘ１，ｘ２，ｘ３・・・）毎に、現在の棚ｒ０（ｘ）と異なる他の棚ｒ（例えば、現在の棚ｒ０を除く店舗内の全部の棚のそれぞれ）に配置したときの、全グループにおける評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を上記式（１）及び式（２）に基づいて算出する（Ｓ２１）。
【００５２】
ここで、来店動機との結びつきが強い商品については、その商品の位置を変更すると、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）が変化する可能性がある。しかし、本実施形態においては、配置換え対象の商品を来店動機との結びつきが弱い商品に限定しているため、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）は、商品の位置に関わらず一定であると仮定して計算する。
【００５３】
商品配置棚抽出部３５は、配置換え対象の商品ｘ（ｘ＝ｘ１，ｘ２，ｘ３・・・）毎に、算出された評価値Ｖ（ｘ，ｒ）が現在の評価値Ｖ（ｘ，ｒ０（ｘ））よりも増加する棚候補群Ｒ（ｘ）を下記式（３）によって抽出する（Ｓ２２）。
【００５４】
Ｒ（ｘ）＝｛ｒ｜Ｖ（ｘ，ｒ）＞Ｖ（ｘ，ｒ０（ｘ）），ｒ∈Ｒ｝・・・（３）
さらに、商品配置棚抽出部３５は、棚に配置されている商品を入れ換えたときに、評価値が増加する商品と棚の組み合わせを抽出する（Ｓ２３）。
【００５５】
具体的には、下記式（４）に示すように、商品ｘａの現在の棚ｒ０（ｘａ）が、商品ｘｂの評価値が増加する棚候補群Ｒ（ｘｂ）の中に含まれ、かつ、商品ｘｂの現在の棚ｒ０（ｘｂ）が商品ｘａの評価値が増加する棚候補群Ｒ（ｘａ）の中に含まれるときに、商品ｘａと棚ｒ０（ｘｂ）との組み合わせ及び商品ｘｂと棚ｒ０（ｘａ）との組み合わせを抽出する。すなわち、評価値が増加する交換商品の組み合わせとして、商品ｘａと商品ｘｂを抽出する。
【００５６】
ｒ０（ｘａ）∈Ｒ（ｘｂ）、かつ、ｒ０（ｘｂ）∈Ｒ（ｘａ）・・・（４）
図１０は、互いに入れ換えたときに評価値が増加する商品の組み合わせ（商品ｘａと商品ｘｂ）を示す。図１０において、評価値の増加率は、商品ｘａの評価値の増加率と商品ｘｂの評価値の増加率の平均値を示す。
【００５７】
商品配置棚抽出部３５は、組み合わせの出力（図３のステップＳ３）において、例えば、図１０に示すような抽出結果の一覧を表示部４０に出力しても良い。あるいは、図２（ａ）に示すような店舗のレイアウト図を表示部４０に表示中に、ユーザにより入力部５０を介して商品ｘａが選択されたときに、商品ｘａと交換可能な商品ｘｂを表示部４０の画面上に表示するようにしても良い。
【００５８】
３．効果等
本開示の評価装置１は、店舗内の棚に配置されている商品の配置位置を評価する評価装置であって、棚の前を通過する複数の人（買い物客）の流れを示す動線情報２１と、複数の人が店舗で購入した商品を示す購入商品情報２２とを取得する取得部（通信部１０又は制御部３０）と、動線情報２１に基づいて棚の前の通過確率を算出し、購入商品情報２２に基づいて商品の購入確率を算出し、算出した通過確率と購入確率とに基づいて、商品についての棚の配置位置の評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を算出する制御部３０と、を備える。
【００５９】
このようにして算出された評価値Ｖ（ｘ，ｒ）は、買い物客と商品との接触機会の指標として利用することができる。すなわち、評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を利用することによって、買い物客と購入の可能性の高い商品との接触機会が増えるような商品の配置位置を決定することが可能になる。これにより、店舗の売上を増加させることができるようになる。
【００６０】
制御部３０は、現在配置されている棚ｒ０（ｘ）を含む店舗内の複数の棚のそれぞれの通過確率と商品の購入確率とに基づいて、複数の棚のそれぞれに配置されたときの評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を算出する（図４のステップＳ１７及び図９のステップＳ２１）。そして、現在配置されている棚ｒ０（ｘ）よりも評価値が増加する別の棚ｒを複数の棚から棚候補群Ｒ（ｘ）として抽出する（Ｒ（ｘ）＝｛ｒ｜Ｖ（ｘ，ｒ）＞Ｖ（ｘ，ｒ０（ｘ）），ｒ∈Ｒ｝）。
【００６１】
評価値Ｖ（ｘ，ｒ）が増加する別の棚ｒを抽出することは、買い物客と購入の可能性の高い商品との接触機会が増えるような商品の配置位置を決定することに相当する。本開示の評価装置１によれば、店舗の売上を増加させることができる商品の配置位置の情報を提供できる。
【００６２】
制御部３０は、店舗内の異なる棚に配置されている複数の商品のそれぞれについて評価値を算出し、複数の商品の中の少なくとも２つの商品（ｘａ、ｘｂ）を互いに入れ換えたときに少なくとも２つの商品（ｘａ、ｘｂ）のそれぞれの評価値が増加するような少なくとも２つの商品の組み合わせを複数の商品から抽出する。これにより、商品ｘａと商品ｘｂの入れ換えを提案できる。
【００６３】
制御部３０は、購入確率が所定値以下の商品について、別の棚を抽出する。これにより、来店動機との結びつきが弱い商品について、接触機会を増加させる位置への配置換えを提案できる。
【００６４】
制御部３０は、動線情報２１と購入商品情報２２とに基づいて、複数の人（買い物客）を複数のグループに分ける。また、複数のグループのそれぞれに属する人の動線情報２１に基づいて、グループ毎に通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を算出する。そして、複数のグループのそれぞれに属する人の購入商品情報２２に基づいて、グループ毎に購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）を算出する。さらに、グループ毎の通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）と購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）とに基づいて、複数の人の全て（全グループ、つまり、全ての買い物客）を対象にして評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を算出する。
【００６５】
具体的には、複数の人の全てを対象にした評価値Ｖ（ｘ，ｒ）は、複数の人（買い物客）の総人数に対するグループ内の人数の割合Ｐ（ｇｉ）と各グループの購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）及び通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）とを乗算して得られる値の合計値であり、下記式（５）で表示される。
【００６６】
Ｖ（ｘ，ｒ）＝ΣｉＰ（ｇｉ）Ｐ（ｘ｜ｇｉ）Ｐ（ｒ｜ｇｉ）・・・（５）
動線情報２１と購入商品情報２２に基づいたグループ分けにより、来店動機が類似している買い物客を同じグループに分類することができる。通過確率と購入確率の算出を来店動機が類似しているグループ毎に行っているため、各グループ内の評価値Ｖｉ（ｘ，ｒ）の精度が良くなる。これにより、全ての買い物客を対象にした評価値Ｖ（ｘ，ｒ）の精度を高めることができる。
【００６７】
なお、実施形態１では、２つの商品ｘａ，ｘｂについて、棚の配置位置を交換できるような組み合わせを抽出したが、３つ以上の商品について、棚を交換することもできる。例えば、以下の式を満たす場合は、３つの商品の棚の交換が可能である。
【００６８】
ｒ０（ｘ１）∈Ｒ（ｘ２）
ｒ０（ｘ２）∈Ｒ（ｘ３）
ｒ０（ｘ３）∈Ｒ（ｘ１）
ここで、ｒ０（ｘ）は現在配置されている棚を示し、Ｒ（ｘ）は評価値が増加する棚候補群を示す。
【００６９】
（実施形態２）
本実施形態では、評価値が増加する商品と棚の組み合わせの抽出の別の例について説明する。実施形態１の商品と棚の組み合わせの抽出は、配置換え対象の商品が少ない場合に有効であった。
【００７０】
本実施形態では、配置換え対象の商品が多い場合に有効な商品と棚の組み合わせの抽出方法について説明する。本実施形態の評価装置１は、図１に示す構成を有する。
【００７１】
図１１は、実施形態２における評価値が増加する商品と棚の組み合わせの抽出（図３のステップＳ２）の詳細を示す。商品配置棚抽出部３５は、棚情報２３に基づいて、商品ノードと棚ノードを含む２部グラフを生成する（Ｓ２６）。
【００７２】
図１２（ａ）は、２部グラフの一例を示す。商品ノード（ｘ＝ｘ１、ｘ２、ｘ３・・・）は、配置換え対象の商品（図４のステップＳ１５で抽出された商品）の全部又は一部（例えば、異なる棚に配置されている商品）に対応する。棚ノード（ｒ＝Ｒ０１、Ｒ０２、Ｒ０３・・・）は、店舗内の棚に対応する。図１２（ａ）において、商品ノードと棚ノードとの間の実線のエッジは、商品ｘ１〜ｘ５が現在配置されている棚Ｒ０１〜Ｒ０５を示す。配置換え対象の商品が現在配置されている棚を特定する情報は棚情報２３から得られる。
【００７３】
実線のエッジは、評価装置１が、棚情報２３に基づいて生成する。破線のエッジは、商品ｘ１〜ｘ５が配置可能な棚Ｒ０１〜Ｒ０５を示す。破線のエッジは、入力部５０を介して、ユーザが生成する。あるいは、評価装置１は、予め、通信部１０又は入力部５０を介して、店舗内の複数の商品のそれぞれについて、少なくとも１つの配置可能な棚、又は配置不可能な棚を示す情報（配置可否情報）を取得して、記憶部２０に格納しておいても良い。この場合、商品配置棚抽出部３５が、記憶部２０からその配置可否情報を取得して、破線のエッジを生成しても良い。
【００７４】
評価値算出部３４は、破線のエッジで結ばれている商品ｘと棚ｒの組み合わせで、上記式（２）により、評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を算出する（図１１のステップＳ２７）。なお、実線のエッジで結ばれている商品ｘと棚ｒの組み合わせの評価値Ｖ（ｘ，ｒ）（この場合、ｒ＝ｒ０（ｘ））は、図４のステップＳ１７で既に算出されている。
【００７５】
商品配置棚抽出部３５は、評価値Ｖ（ｘ，ｒ）をエッジの重みとして、２部グラフの最大重み最大マッチング問題を解くことによって、エッジの重み和（すなわち、評価値Ｖ（ｘ，ｒ）の総和）が最大となる商品と棚との組み合わせを抽出する（図１１のステップＳ２８）。
【００７６】
ここで、「最大マッチング問題を解く」とは、一般的にエッジのスコアを考慮せずに、２部グラフのノード間をできるだけ多くの重複しないエッジで繋ぐことである。本明細書において、「最大重み最大マッチング問題を解く」とは、エッジに付与された重みを考慮して、重みの和が最大となるように最大マッチング問題を解くことである。
【００７７】
図１２（ｂ）は、抽出された商品と棚の組み合わせの一例を実線のエッジによって示す。図１２（ｂ）に示すように、商品配置棚抽出部３５は、各商品ノードがいずれか一つの異なる棚ノードに繋がるようにして、商品と棚との組み合わせを抽出する。
【００７８】
このように、本開示の評価装置１において、制御部３０は、店舗内の異なる棚に配置されている複数の商品のそれぞれについて評価値Ｖ（ｘ，ｒ）を算出し、複数の商品を互いに入れ換えたときに複数の商品の入れ換え後の棚への配置位置に対する評価値Ｖ（ｘ，ｒ）の総和が最大となる商品と棚との組み合わせを抽出する。これによって、買い物客と購入の可能性の高い商品との接触機会が増えるような商品の配置位置を提案することが可能になる。従って、店舗の売上を増加させることができるようになる。
【００７９】
（他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態１，２を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。また、上記実施形態１，２で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施形態とすることも可能である。
【００８０】
そこで、以下、他の実施形態を例示する。
【００８１】
上記実施形態１，２では、評価装置１は、通信部１０を介して、外部から動線情報２１を取得する場合について説明した。しかしながら、動線情報２１の取得は外部からに限定しない。例えば、評価装置１は、店舗内に設置されたカメラが撮影した映像を、通信部１０を介して取得してもよい。そして、制御部３０により、取得した映像を解析して、買い物客が通過した棚を示す動線情報２１を生成し、記憶部２０に格納しても良い。同様に、評価装置１は、制御部３０により、取得した映像を解析して、商品が現在配置されている棚を示す棚情報２３を生成し、記憶部２０に格納しても良い。
【００８２】
上記実施形態１，２では、マルチモーダルＬＤＡを使用したグループ分けについて説明した。しかしながら、グループ分けは、マルチモーダルＬＤＡを使用した方法に限定されない。動線情報２１と購入商品情報２２を使用してグループ分けする方法であれば、任意の方法でグループ分けを行うことができる。例えば、グループ分けに、非負値テンソル因子分解と呼ばれる手法、ニューラルネットを用いた教師なし学習、又はクラスタリング手法（Ｋ−ｍｅａｎｓ法など）を用いても良い。
【００８３】
上記実施形態１，２では、棚の前を通過した人数に基づいて通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を算出した。しかしながら、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を別の方法で算出しても良い。例えば、棚の前を通過した回数に基づいて、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を算出しても良い。この場合の通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）は、グループの全メンバが棚ｒ前を通過した回数ｆをグループの全メンバが通過した全ての棚の総通過回数Ｆで除算したｆ／Ｆである。
【００８４】
また、棚の前に滞在していた時間に基づいて、通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）を算出しても良い。この場合の通過確率Ｐ（ｒ｜ｇｉ）は、ｔ／Ｔである。ただし、ｔはグループの全メンバが棚ｒ前に滞在していた時間、Ｔはグループの全メンバが全ての棚の前に滞在していた総時間を示す。
【００８５】
上記実施形態１，２では、商品を購入した人数に基づいて購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）を算出した。しかしながら、購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）を別の方法で算出しても良い。例えば、商品の購入数に基づいて、購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）を算出しても良い。この場合の購入確率Ｐ（ｘ｜ｇｉ）は、グループの全メンバが購入した商品ｘの購入数ｗをグループの全メンバが購入した全商品の総購入数Ｗで除算したｗ／Ｗである。
【００８６】
上記実施形態１，２では、来店動機との結びつきが弱い商品を配置換え対象の商品にした。しかしながら、配置換え対象の商品は、来店動機との結びつきが弱い商品に限定されない。例えば、店舗内の全ての商品を配置換え対象の商品にしても良い。この場合、図４のステップＳ１５を省略しても良い。
【００８７】
上記実施形態１，２では、複数の商品を入れ換える場合について説明した。しかしながら、本開示の評価装置１は、商品を入れ換えずに、ある商品を別の棚に移動させるだけの場合にも適用できる。例えば、商品配置棚抽出部３５は、図３のステップＳ２において、配置換え対象の商品ｘについて、評価値Ｖ（ｘ，ｒ）の増加率が最大となる棚ｒを抽出しても良い。
【００８８】
本開示の評価装置１は、ハードウェア資源、例えば、プロセッサ、メモリ、及びプログラムとの協働などによって、実現可能である。
【００８９】
以上のように、本開示における技術の例示として、実施形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
【００９０】
また、上述の実施形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本開示の評価装置によれば、商品の配置位置を評価することが可能になるため、売上を向上させるような商品の配置位置の情報をユーザに提供する種々の装置において有用である。
【符号の説明】
【００９２】
１      評価装置
１０    通信部（取得部）
２０    記憶部
３０    制御部
３１    グループ生成部
３２    通過確率算出部
３３    購入確率算出部
３４    評価値算出部
３５    商品配置棚抽出部
４０    表示部
５０    入力部
【図１】
0006715469.tif 000002
【図２】
0006715469.tif 000003
【図３】
0006715469.tif 000004
【図４】
0006715469.tif 000005
【図５】
0006715469.tif 000006
【図６】
0006715469.tif 000007
【図７】
0006715469.tif 000008
【図８】
0006715469.tif 000009
【図９】
0006715469.tif 000010
【図１０】
0006715469.tif 000011
【図１１】
0006715469.tif 000012
【図１２】
0006715469.tif 000013