(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域内に存在するユーザの状況に応じて適切なサービスを提供するサービス支援システムであって、
前記ユーザの状況を検知するためのセンサ情報取得部と、
前記センサ情報取得部で検知された前記ユーザの状況及び予め定められた共通の判定基準に従って該ユーザに対応するサービスを提示する共通ルール適用部と、
行動分析によって抽出されたユーザの平均的な状況と各ユーザの個別の状況とを比較し、その差が予め設定された範囲を越える個別ユーザに対して個別の判定基準を設定する情報分析・解析部と、
前記個別ユーザの状況及び該個別ユーザに対して設定された前記個別の判定基準に従って該個別ユーザに対応するサービスを提供する個別ルール適用部と、
前記個別ユーザに対して前記個別ルール適用部で提示されたサービスを提供し、該個別ユーザ以外の前記ユーザに対して前記共通ルール適用部で提示されたサービスを提供するサービス提供部とを、
備えたことを特徴とするサービス支援システム。
【請求項２】
所定の領域内に存在するユーザの状況に応じて適切なサービスを提供するサービス支援システムであって、
前記ユーザの状況を検知するためのセンサ情報取得部と、
前記センサ情報取得部で検知された前記ユーザの状況及び予め定められた共通の判定基準に従って該ユーザに対応するサービスを提示する共通ルール適用部と、
行動分析によって抽出されたユーザの平均的な状況と各ユーザの個別の状況とを比較し、その差が予め設定された範囲を越える個別ユーザを特定し、該個別ユーザに対応するサービスの提供を決定する情報分析・解析部と、
前記個別ユーザに対して、該個別ユーザ以外の前記ユーザに対してとは異なる所定のサービスを提供するサービス提供部とを、
備えたことを特徴とするサービス支援システム。
【請求項３】
前記サービス提供部は、前記センサ情報取得部で検知された前記個別ユーザの位置情報を店員に提示することを特徴とする請求項１又は２に記載のサービス支援システム。
【請求項４】
コンピュータを、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のサービス支援システムとして機能させるための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の領域内に存在するユーザの行動を分析して状況に応じて適切なサービスを提示するサービス支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
サービス支援システムとは、例えば、店舗内に滞留する顧客の状況を分析して、通常ではない動きをする人物の現在位置を店員に通知したり、或いは該当する顧客自体に案内メッセージ等を提供したりするシステムである。
【０００３】
図２は、下記特許文献１に記載された従来のサービス選択支援システムの構成図である。
このサービス選択支援システムは、センサ情報獲得部１０、解釈手段検索部１１、解釈手段データベース１２、ユーザコンテキスト解釈実行部１３、ユーザコンテキスト条件生成部１４、サービスデータベース検索部１５、サービスデータベース１６、サービス利用履歴データベース１７、及び人間関係データベース１８で構成されている。
【０００４】
センサ情報獲得部１０は、環境中に配置されたセンサによって得られるセンサ情報を獲得するものである。解釈手段検索部１１は、解釈に必要な情報が記載された解釈手段データベース１２から解釈可能なユーザコンテキストを検索するものである。ユーザコンテキスト解釈実行部１３は、解釈可能なユーザコンテキストについて解釈手段に則って解釈を行うものである。ユーザコンテキスト条件生成部１４は、各解釈手段によって把握されるユーザコンテキストとセンサ情報獲得部１０によって獲得されるセンサ情報とをユーザコンテキスト条件として生成するものである。サービスデータベース１６は、サービスをクライアント端末に提示する場合のサービス提示条件をサービス毎に記述したものである。
【０００５】
サービスデータベース検索部１５は、ユーザコンテキスト条件生成部１４によって生成されるユーザコンテキスト条件とクライアント端末に入力される検索要求に基づいて、サービスデータベース１６の各サービス提示条件を判定し、検索要求とコンテキスト条件に適合するサービスを検索結果としてクライアント端末に提供するものである。なお、クライアント端末は、サービス利用履歴データベース１７と人間関係データベース１８を含んで構成されている。
【０００６】
このような構成により、ユーザコンテキストの解釈に必要なセンサ情報を取得できる環境であれば、解釈手段に則って解釈を行い、これをサービス検索のための条件として利用する。これにより、環境の違いに応じてユーザコンテキストを解釈し、サービス検索のための条件として利用することが可能となるので、その環境において効率的なサービスの選択と利用を行うことができる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−５９０９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、前記サービス選択支援システムでは、解釈手段とセンサ情報をデータベースに保持し、ユーザコンテキスト解釈とサービス検索を実施しているが、このようなサービスにおいてユーザ個別のより詳細なサービスをリアルタイムで提供しようとした場合、ユーザ特有の個別行動をリアルタイムで詳細に分析する必要がある。しかし、すべてのユーザの個別行動を詳細に分析した場合、データ処理量が膨大となるため、分析結果のフィードバックを行うまでにタイムラグが発生するという課題があった。
【０００９】
本発明のサービス支援システムは、平均的なユーザ行動から外れた行動のみを個別行動として詳細に分析することでデータ処理量を削減し、ユーザ個別の詳細なサービスを遅滞なくリアルタイムで提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、所定の領域内に存在するユーザの状況に応じて適切なサービスを提供するサービス支援システムを、前記ユーザの状況を検知するためのセンサ情報取得部と、前記センサ情報取得部で検知された前記ユーザの状況及び予め定められた共通の判定基準に従って該ユーザに対応するサービスを提示する共通ルール適用部と、行動分析によって抽出されたユーザの平均的な状況と各ユーザの個別の状況とを比較し、その差が予め設定された範囲を越える個別ユーザに対して個別の判定基準を設定する情報分析・解析部と、前記個別ユーザの状況及び該個別ユーザに対して設定された前記個別の判定基準に従って該個別ユーザに対応するサービスを提示する個別ルール適用部と、前記個別ユーザに対して前記個別ルール適用部で提示されたサービスを提供し、該個別ユーザ以外の前記ユーザに対して前記共通ルール適用部で提示されたサービスを提供するサービス提供部とで構成したことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明では、行動分析によって抽出されたユーザの平均的な状況と各ユーザの個別の状況とを比較し、その差が許容範囲を越える個別ユーザに対して個別の判定基準を設定する情報分析・解析部と、設定された個別の判定基準に従って個別ユーザに対応するサービスを提示する個別ルール適用部を有している。これにより、全ユーザの個別行動を詳細に分析するのではなく、状況が許容範囲を越えるユーザに対してのみ個別行動を分析すればよいので、データ処理量が削減され、ユーザ個別の詳細なサービスをリアルタイムで提供することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
この発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は、次の好ましい実施例の説明を添付図面と照らし合わせて読むと、より完全に明らかになるであろう。但し、図面は、もっぱら解説のためのものであって、この発明の範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【００１３】
本発明は、顧客行動分析によって平均的な顧客行動の抽出を行い、統計学的手法によって得られた平均的な顧客行動に対しては、すべての顧客に共通した内容のサービスを提供する一方、平均的な顧客行動から外れた行動を顧客特有の個別行動としてリアルタイムで詳細な分析を行うようにしたものである。
【００１４】
なお、顧客行動分析とは、物が売れる理由等を解明するために、顧客が売り場でどのようなプロセスで商品を手に取り、何に注目して購買を決めたのか、何を比較検討の対象としたのか、といった情報をトラッキング（行動追跡調査）などによって収集し、統計学的手法によって平均的な顧客行動を抽出するなどの分析を行うことをいう。
【００１５】
図１は、本発明の実施例を示すサービス支援システムの構成図である。
このサービス支援システムは、センサ情報収集部１、ルール判定部２、共通ルール適用部３、情報分析・解析部４、個別ルール適用部５、及びサービス提供部６で構成されている。
【００１６】
センサ情報収集部１は、例えば百貨店の売り場等、所定の領域内に存在するすべてのユーザ（顧客）の位置情報をリアルタイムに収集してデータベースとして管理するものである。ユーザの位置情報の取得方法としては、例えば、ビデオカメラ等で監視領域を撮影し、一定周期（例えば、１秒間隔）で個々の人物の位置を画像認識等によって追跡する方法がある。また、入館証等の着用が了承される場合には、その入館証等に無線チップを組み込んで電波強度や電波の到達時間差等を測定することにより、ユーザの位置情報を得る方法もある。
【００１７】
ルール判定部２は、センサ情報収集部１で収集されたユーザの位置情報や、このユーザの位置情報から生成される行動追跡データ等により、ユーザ行動の種類や内容を判断するための条件をルールとして使用し、センサ情報収集部１で収集された情報がルールと一致するか否かの判定を行うものである。判定するためのルールについては、すべてのユーザに適用される共通ルールと、ユーザ毎に内容の異なる個別ルールを設け、個別ルールが存在するユーザは個別ルールに従ってルール判定処理を行うようになっている。
【００１８】
共通ルール適用部３は、ルール判定部２によって共通ルールの条件に一致したユーザに対して、共通ルールを適用して適切なサービス内容の選択を行うものである。共通ルールは、すべてのユーザに適用されるが、個別ルールが設定されているユーザに対しては、共通ルールよりも個別ルールを優先して適用するようになっている。
【００１９】
情報分析・解析部４は、集計された平均的な行動から僅かに外れた行動をユーザの個別行動として検出し、分析・解析を行ってユーザ毎に個別ルールをリアルタイムに生成・更新するものである。
【００２０】
個別ルール適用部５は、個別ルールが存在するユーザに対して、共通ルールよりも個別ルールを優先して適用し、適切なサービス内容を選択するものである。
【００２１】
サービス提供部６は、個別ルール適用部５で個別ルールが適用されたユーザには、その適用された個別ルールに基づいて選択されたサービス内容を、また、個別ルールが適用されなかった平均的なユーザには、共通ルール適用部３で共通ルールに基づいて選択されたサービス内容を、ユーザに提供するものである。
【００２２】
図３は、図１の動作を示す処理のフローチャートであり、図４は、図１中のルール判定部２の処理例を示す説明図である。以下、これらの図３と図４を参照しつつ、図１の動作を説明する。
【００２３】
ここでは、共通ルールを「エリアＡに５分間以上滞在するユーザを滞留と判断し、滞留しているユーザの現在位置を店員に通知する」と定めているものとする。また、個別ルールについては、個別ルール１と個別ルール２の２つについて説明する。
【００２４】
個別ルール１は、「滞留と判定されたユーザの割合の１０％を誤差範囲とし、この誤差範囲内で滞在時間が５分に僅かに満たなかったユーザを個別ルールの対象とし、滞留と判断する滞在時間を短縮する」ものである。個別ルール２は、「滞留と判定されたユーザの割合の１０％を誤差範囲とし、この誤差範囲内で滞在時間が５分に僅かに満たなかったユーザで、かつ移動速度が４ｋｍ／ｈより速いユーザを個別ルールの対象とし、滞留と判断する滞在時間を短縮する」ものである。
【００２５】
処理が開始されると、先ず、図３のステップＳ１において、図１のセンサ情報収集部１によるセンサ情報の取得が行われる。センサ情報としては位置情報が用いられ、一定周期で各ユーザの位置情報が取得される。例えば図４に示すように、３０ｍ四方の監視領域内に存在する各ユーザの位置を、ｘｙ座標の位置データとして１秒間隔で取得し、これをユーザＩＤ（識別番号）と共に保持する。なお、ユーザＩＤは、無線チップ等から得られる場合の他は、画像認識等において便宜的に付与されるものである。取得した情報は、後で参照する必要のある一部の情報を除き、行動解析のために必要な過去の一定時間分の情報のみが保持され、不必要となった情報は順次破棄される。
【００２６】
ステップＳ２において、ルール判定部２によるユーザの滞留の判定が行われる。
滞留の判定は、監視領域を１５ｍ四方のエリアＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄに分割し、１つのエリア内に例えば５分以上滞在したユーザを検出することによって行われる。例えば、図４に示すように、１秒間隔で取得されるユーザＩＤ＝０の位置情報が、５分間（３００秒）以上連続して、０≦ｘ＜１５００（ｃｍ），０≦ｙ＜１５００（ｃｍ）の条件を満たせば、このユーザはエリアＡ内に滞留していると判定する。
【００２７】
判定するためのルールは、すべてのユーザに適用される共通ルールと、ユーザ毎に内容の異なる個別ルールが設定されている場合があり、個別ルールが設定されているユーザに対しては、個別ルールに従ってルール判定処理を行う。ルール判定の結果、ルールに適合していればステップＳ３へ進み、適合していない場合はステップＳ４へ進む。
【００２８】
ステップＳ３において、共通ルールの適用が行われる。例えば、共通ルールとして、エリアＡ内に３００秒以上滞在したら、店員に滞留を通知するという判定閾値のルールを適用する。共通ルールはすべてのユーザに適用されるが、ユーザ毎に個別ルールが設定されている場合がある。個別ルールに該当するユーザに対しては、個別ルールを優先してルール適用を行う。ステップＳ３の後、ステップＳ８へ進む。
【００２９】
ステップＳ４において、情報分析・解析部４により、センサ情報の情報分析・解析処理が行われる。例えば、図４に示すように、エリアＡに滞留していると判定されたユーザの頻度（即ち、滞留時間が３００秒以上のユーザの割合、この例では３．８１％）を元に、一定の誤差範囲（即ち、滞留頻度の１０％、この場合０．３８％）を求め、この誤差範囲内で滞在時間が３００秒に僅かに満たなかったユーザを検出する。即ち、エリアＡの滞在時間が３００秒未満の上位０．３８％のユーザの情報を検出する。
【００３０】
更に、図４に示すように、検出した情報を元に、個別行動の解析として、例えば５秒単位でグループ化した滞留時間と判定閾値（３００秒）の差分（即ち、時間誤差が１〜５秒のグループと６〜１０秒のグループ）や、１秒間の移動距離に基づいて平均移動速度等を計算し（４km/h）、計算結果に応じて滞留判定の閾値をユーザ毎に変更（即ち、時間誤差が１〜５秒のグループと６〜１０秒のグループの内、移動速度が４km/hより速いグループのみ変更）できるようにする。
【００３１】
ステップＳ５において、情報分析・解析部４の解析結果に基づいて、個別ルール適用部５によって、ユーザ毎の個別ルールを更新するか否かの判定が行われる。ここでは、個別ルール１に従って、エリアＡの滞在時間が３００秒未満の上位０．３８％のユーザ（即ち、時間誤差が１〜５秒のグループと６〜１０秒のグループ）が、個別ルールの生成・更新の対象とされステップＳ６の処理へ進む。それ以外のユーザは、個別ルール適用の対象とされずに、処理は終了する。
【００３２】
ステップＳ６において、個別ルール適用部５により、滞留時間と判定閾値の差分に応じて、ユーザ毎に個別ルールの生成が行われる。更に、ステップＳ７において、ユーザ毎に個別ルールの更新が行われる。
【００３３】
例えば、図４に示すように、個別ルール１の生成・更新の対象となったユーザ（時間誤差が１〜５秒のグループと６〜１０秒のグループのユーザ：ユーザＩＤ＝２，５，７，１０，…）に対して、時間誤差が１〜５秒のユーザ（ユーザＩＤ＝２，１０，…）の判定閾値を３００秒から２９５秒に変更し、時間誤差が６〜１０秒のユーザ（ユーザＩＤ＝５，７，…）の判定閾値を３００秒から２９０秒に変更する。
【００３４】
或いは、個別ルール２に従って、平均移動速度が速いユーザのみを更新の対象とし、遅いユーザは更新しないようにすることも可能である。例えば、図４に示すように、対象となるユーザ（ユーザＩＤ＝２，５，７，１０，…）の内、平均移動速度が４ｋｍ／ｈより速く時間誤差が１〜５秒のユーザ（ユーザＩＤ＝２，…）の判定閾値を３００秒から２９５秒に変更し、平均移動速度が４ｋｍ／ｈより速く時間誤差が６〜１０秒のユーザ（ユーザＩＤ＝７，…）の判定閾値を３００秒から２９０秒に変更する。ステップＳ７の後、ステップＳ８へ進む。
【００３５】
ステップＳ８において、各ユーザに対して、該当するルールの適用が行われる。すべてのユーザに対して、エリアＡの滞在時間が３００秒以上であれば店員に滞留を通知するという共通ルールが適用されているが、個別ルールによって判定閾値が変更されたユーザ（例えば、ユーザＩＤ２に対しては２９５秒）には、変更された個別ルールが優先して適用される。
【００３６】
ステップＳ９において、予め設定されたルールに基づいて、ユーザに対するサービスの提供が行われる。この例の場合、エリアＡ内に滞留しているユーザのユーザＩＤとその現在の位置情報が、店員に通知される。これにより、通知を受けた店員は、該当するユーザに対して、適切な案内や補助等を行うことができる。
【００３７】
以上のように、本実施例のサービス支援システムは、平均的な顧客行動から外れた行動を顧客特有の個別行動として分析及び解析する情報分析・解析部４と、解析された個別行動に従って個別ルールを適用する個別ルール適用部５を有している。これにより、平均的なユーザ行動に対しては共通ルールに基づいてサービスを提供し、平均的なユーザ行動から外れた行動をとるユーザに対しては個別ルールを設定してこれに基づいてサービスを提供することができる。この場合、平均的なユーザ行動から外れた行動をとるユーザの頻度は少ないので、すべてのユーザの個別行動を詳細に分析する場合に比べてデータ処理量を格段に削減することが可能になり、ユーザ毎に嗜好・予想モデル、行動モデルをリアルタイムに生成し、ユーザ個別により詳細なサービスの提供をリアルタイムに行うことができるという利点がある。
【００３８】
なお、本発明は、上記実施例に限定されず、種々の変形が可能である。この変形例としては、例えば、次のようなものがある。
（ａ）  センサ情報収集部１としてユーザの位置情報を使用しているが、サービス内容に応じて位置情報に加えて、温度、湿度、降雨量、音量、高度、加速度、傾斜角度、重量、圧力、振動、衝撃、バーコード、ＩＣタグ、指紋、静脈パターン、ガス漏れ、煙、熱、放射線、化学物質など、様々な情報を取得して利用することができる。
（ｂ）  情報収集のためのセンサとしては、必要な情報に応じて位置センサの他、温度センサ、湿度センサ、降雨量センサ、音センサ、高度センサ、加速度センサ、傾きセンサ、重量センサ、圧力センサ、振動センサ、衝撃センサ、バーコードリーダ、ＩＣタグリーダ、指紋センサ、静脈パターンセンサ、ガス漏れセンサ、煙センサ、炎センサ、熱センサ、放射線センサ、化学物質センサ等を適宜使用することができる。
（ｃ）  ルール判定部２では、例示した共通ルールと個別ルール１，２に従ってエリアＡ内のユーザの滞留状態を個別に判定しているが、これらのルールは一例である。例えば、エリアＡ内に存在するユーザの数を判定したり、エリアＡの温度や湿度や音量等の環境状態を判定したり、することもできる。
（ｄ）  情報分析・解析部４では、集計された平均的な行動から僅かに外れた誤差範囲を１０％としてユーザの個別行動として検出しているが、誤差範囲の設定は任意である。誤差の範囲を相対的な割合ではなく、絶対値で設定しても良い。誤差範囲を大きくすることにより、より多くの解析・個別ルール生成が行われ、より詳細なサービスを実現できるが、その一方で、リアルタイム性が低下するというトレードオフの関係となる。
（ｅ）  ユーザ個別行動の解析方法として平均移動速度以外に、エリアＡ内の人数を計測して混雑度を解析したり、エリアＡを出たり入ったりする移動経路を解析したりすることもできる。更に、各種のセンサ情報やユーザＩＤをキーとしてデータベース上のユーザ属性情報と連携して様々な方法で解析して、個別ルールの生成・更新を行うこともできる。
（ｆ）  サービス提供部６では、長時間滞留ユーザの情報を、ユーザ本人ではなく、そのエリアでのサービス提供を担当する店員に通知しているが、サービス内容はこれに限定されない。例えばユーザが端末を携帯している場合に、その端末に適切な情報（地図、広告、商品情報、ナビゲーション等）を出力することも可能である。また、そのエリアや周辺に設置された端末等に出力することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施例を示すサービス支援システムの構成図である。
【図２】従来のサービス選択支援システムの構成図である。
【図３】図１の動作を示す処理のフローチャートである。
【図４】図１中のルール判定部２の処理例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４０】
１    センサ情報収集部
２    ルール判定部
３    共通ルール適用部
４    情報分析・解析部
５    個別ルール適用部
６    サービス提供部
【図１】
0005321713.tif 000002
【図２】
0005321713.tif 000003
【図３】
0005321713.tif 000004
【図４】
0005321713.tif 000005