(57)【要約】【課題】実店舗とオンライン店舗における最適な買い物を支援することが可能なエージェントロボット制御システム、エージェントロボットシステム、エージェントロボット制御方法、および記録媒体を提供する。【解決手段】ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、を備える、エージェントロボット制御システム。【選択図】図１
2018012073.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、
を備える、エージェントロボット制御システム。
【請求項２】
前記制御部は、
前記購入マスターリストの各商品における、オンライン店舗での価格と、実店舗での価格とを比較し；
比較結果に基づいて、前記購入マスターリストのうちの一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する、請求項１に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項３】
前記実店舗は、ユーザの自宅から所定範囲内の実店舗である、請求項２に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項４】
前記制御部は、
前記購入実行リストに基づき、エージェントロボットの現在位置から、当該購入実行リストの実店舗までの移動経路を生成する、請求項１に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項５】
前記制御部は、
前記移動経路に基づき、前記実店舗まで移動したエージェントロボットを介して、前記実店舗において購入完了した商品を検知すると；
前記購入マスターリストのうちの当該購入完了した商品以外の商品を、前記オンライン店舗において購入手続きするよう制御する、請求項４に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項６】
前記制御部は、
前記実店舗に到着すると、当該実店舗での購入を推薦する前記購入マスターリストの商品を表示または音声により提示するよう制御する、請求項４に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項７】
前記エージェントロボット制御システムは、エージェントロボットであって、
前記エージェントロボットを自律移動させる駆動部を備え、
前記制御部は、
前記移動経路に基づき前記駆動部を制御することにより、前記エージェントロボットを実店舗まで移動させる、請求項４に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項８】
前記制御部は、
商品を購入する確率が第１の値以上であると推定されるとき、前記エージェントロボットが前記ユーザに当該商品の購入を推薦すると共に当該商品を購入商品候補として前記購入マスターリストに自動的に追加する、請求項７に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項９】
前記制御部は、
商品を購入する確率が第１の値より大きい第２の値以上であると推定されるとき、前記エージェントロボットが当該商品を自動購入するよう制御する制御信号を生成する、請求項７に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項１０】
前記商品の購入確率は、商品の補充履歴に基づいて算出される、請求項８に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項１１】
前記制御部は、
エージェントロボットを介して検出されたユーザの状態に異変があると認識すると；
前記異変に対応する購入推薦リストを取得して前記エージェントロボットを介してユーザに提示し；
前記購入推薦リストの中から前記ユーザにより選択された商品を購入マスターリストに追加するような制御信号を生成する、請求項１に記載のエージェントロボット制御システム。
【請求項１２】
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する第１の通信部と；
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成し、前記第１の通信部を介して、前記購入実行リストをエージェントロボットに送信するよう制御する、第１の制御部と；
を有する、サーバと、
前記購入実行リストを受信する第２の通信部と；
ユーザに対して情報を出力する出力部と；
前記購入実行リストに基づいて、前記一部の商品について実店舗による購入を推薦し、前記他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦する情報を前記ユーザに出力するよう前記出力部を制御する制御部と；
を有するエージェントロボットと、
を備える、エージェントロボットシステム。
【請求項１３】
プロセッサが、
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得することと、
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成することと、
を含む、エージェントロボット制御方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、
として機能させるためのエージェントロボット制御プログラムが記憶された、記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、エージェントロボット制御システム、エージェントロボットシステム、エージェントロボット制御方法、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高齢化社会となってきているが、日々の生活の中で高齢者が買い物に出掛けることは大変な労力を有するものである。また、共働き家庭の場合、買い物に行く十分な時間が取れずに苦労していることが多い。これに対し、昨今ではスーパーからの配達サービスや、インターネットでの買い物が普及してきている。【０００３】
また、近年ではロボットによる買い物アシスト技術が提案されている。【０００４】
例えば下記特許文献１では、荷物を運搬するペット型ロボットが開示されている。また、下記特許文献２では、店舗の案内、商品説明、および品物の持ち運びを行う人型ロボットが開示されている。また、下記特許文献３では、特定の店舗において買い物カートに取り付けられ、特売等の報知情報を買い物客に知らせて買い物のアシストを行うマスコットロボットが開示されている。また、下記特許文献４では、店舗内の複数個所に配置されたロボットに商品を預けると、レジまで搬送され、清算前にまとめて受け取ることが可能な買い物支援システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−０４６７４２号公報
【特許文献２】特開２０１４−１８８５９７号公報
【特許文献３】特開２０１３−１５１０４５号公報
【特許文献４】特開２００８−８７８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、必要なときに必要な物を最も安い店舗で買おうとすると、ユーザが手作業でインターネット検索を行って何をどこで買うかを決める必要があり、手間と時間がかかっていた。また、商品によってはインターネットの店舗（オンライン店舗）ではなく近所の実店舗で購入した方が安く速く手に入る場合もあるが、それらを統合的に調べて最適な買い方をしようと思うとさらに労力が必要になってしまう。【０００７】
また、上記各特許文献のいずれにおいても、ユーザに必要な商品のうちオンライン店舗と実店舗のいずれで何を購入することが最適であるかを推薦することについては何ら言及されていなかった。【０００８】
そこで、本開示では、実店舗とオンライン店舗における最適な買い物を支援することが可能なエージェントロボット制御システム、エージェントロボットシステム、エージェントロボット制御方法、および記録媒体を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示によれば、ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、を備える、エージェントロボット制御システムを提案する。【００１０】
本開示によれば、ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する第１の通信部と、前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成し、前記第１の通信部を介して、前記購入実行リストをエージェントロボットに送信するよう制御する、第１の制御部と、を有する、サーバと、前記購入実行リストを受信する第２の通信部と、ユーザに対して情報を出力する出力部と、前記購入実行リストに基づいて、前記一部の商品について実店舗による購入を推薦し、前記他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦する情報を前記ユーザに出力するよう前記出力部を制御する制御部と、を有するエージェントロボットと、を備える、エージェントロボットシステムを提案する。【００１１】
本開示によれば、プロセッサが、ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得することと、前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成することと、を含む、エージェントロボット制御方法を提案する。【００１２】
本開示によれば、コンピュータを、ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、として機能させるためのエージェントロボット制御プログラムが記憶された、記憶媒体を提案する。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように本開示によれば、実店舗とオンライン店舗における最適な買い物を支援することが可能となる。【００１４】
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】
【００１５】
【図１】本開示の一実施形態による情報処理システムの概要を説明する図である。
【図２】本開示の一実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
【図３】本開示の一実施形態によるペットロボットの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本開示の一実施形態による制御部および記憶部の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】本実施形態による購入マスターリストの一例を示す図である。
【図６】本実施形態によるオンライン店舗リストの一例を示す図である。
【図７】本実施形態による実店舗リストの一例を示す図である。
【図８】本実施形態による実店舗と家との位置関係について説明する図である。
【図９】本開示の第１の実施例による購入店舗推薦の動作処理を示すフローチャートである。
【図１０】本開示の第１の実施例による購入完了操作画面の一例を示す図である。
【図１１】本開示の第１の実施例によるオンライン店舗アイテムリストの生成処理を示すフローチャートである。
【図１２】本開示の第１の実施例によるオンライン店舗アイテムリストの一例を示す図である。
【図１３】本開示の第１の実施例による実店舗アイテムリストの生成処理を示すフローチャートである。
【図１４】本開示の第１の実施例による店内の撮像画像からの物体認識について説明する図である。
【図１５】本開示の第１の実施例による実店舗アイテムリストの一例を示す図である。
【図１６】本開示の第１の実施例による購入実行リスト生成の概要を説明する図である。
【図１７】本開示の第１の実施例による購入実行リストの生成処理を示すフローチャートである。
【図１８】本開示の第１の実施例による購入実行リストの一例を示す図である。
【図１９】本開示の第２の実施例による冷蔵庫内のアイテム学習処理を示すフローチャートである。
【図２０】本開示の第２の実施例による現在の庫内アイテムリストと前回の庫内アイテムリストの一例を示す図である。
【図２１】本開示の第２の実施例による差分リストの一例を示す図である。
【図２２】本開示の第２の実施例による購入周期確率リストの一例を示す図である。
【図２３】本開示の第２の実施例による購入アイテムの推薦処理を示すフローチャートである。
【図２４】本開示の第３の実施例による動作処理を示すフローチャートである。
【図２５】本開示の第４の実施例による動作処理を示すフローチャートである。
【図２６】本開示の一実施形態によるサーバの構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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。
【００１７】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
２．構成
２−１．全体構成
２−２．ペットロボット１の構成
３．動作処理
３−１．第１の実施例
３−２．第２の実施例
３−３．第３の実施例
３−４．第４の実施例
４．補足
５．まとめ
【００１８】
＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
まず、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する。図１は、本実施形態による情報処理システムの概要を説明する図である。図１に示すように、本実施形態による情報処理システムは、外観形状が犬等の動物に模して形成された、エンターテインメント性を有するペットロボット１（情報処理装置）により実現される。ペットロボット１は、目や脚等を自律的に動作させて動物のような仕草を表出することが可能なエージェントの一例である。
【００１９】
（背景）
上述したように、必要なときに必要な物を最も安い店舗で買おうとすると、ユーザが手作業でインターネット検索を行って何をどこで買うかを決める必要があり、手間と時間がかかっていた。コンピュータ・リテラシのあるユーザであればそれほど苦ではないかもしれないが、高齢者やコンピュータ・リテラシのないユーザにとっては困難で苦痛な作業となりえる。また、商品によってはインターネットの店舗（オンライン店舗）ではなく近所の実店舗で購入した方が安く速く手に入る場合もあるが、それらを統合的に調べて最適な買い方をしようと思うとさらに労力が必要になる。
【００２０】
そこで、本開示では、実店舗とオンライン店舗における最適な買い物を支援することを可能とする。日々の生活において、ユーザが欲している物を最適なタイミングでより安く購入できるようにアシストすることは、これからの高齢化社会や共働き社会では大変に有用である。
【００２１】
具体的には、本開示による情報処理システムは、例えば所定の購入リストに基づいて、オンライン店舗および実店舗から各商品の価格やユーザの元に届く日付（納期）を鑑みて、最適な購入店舗（例えば最も安く購入できる店舗）の推薦を行う。また、本開示による情報処理システムは、ユーザの日々の行動に基づいてどのタイミングで何を購入したらよいかを学習し、学習が進んだ時点で購入品の推薦を行う（購入リストの自動生成を行う）ことも可能である。
【００２２】
また、さらに学習が進み確度が上がると、自動生成した購入リストに基づいてロボットが自動的に最適な店舗で購入（オンライン店舗に接続して購入、および実店舗に自律的に移動して購入）することも可能である。例えば図１に示すような自律的に移動可能なペットロボット１の場合、実店舗に移動して商品を購入し、ユーザの家まで運搬することが可能である。図１に示す例では、犬型等のペットロボット１の場合、例えばリヤカー６を引いて、店員に商品を入れて貰ってユーザの自宅まで運搬することが可能である。なおペットロボット１の形状はこれに限定されず、例えば歩行型、車輪型、ドローン型で自律的に移動を行えるものであってもよい。二足歩行の人型エージェントロボットの場合は、上半身の腕と指を使うことで商品を掴んで買い物カートに入れたりする動作も可能となる。
【００２３】
店員やユーザとのインタラクションは、音声の他、ペットロボット１に設けられた表示部２１（例えばタッチパネルディスプレイ）により行うことが可能である。
【００２４】
なお本実施形態によるペットロボット１は自律的な移動が可能なものに限定されず、鳥等の小動物の形状で肩乗り型や手乗り型であってもよい。この場合、自律的に実店舗に移動は出来ないが、音声等によりユーザを実店舗までナビゲーションして買い物の支援を行うことが可能である。また、インターネットに接続して自動的にオンライン店舗で購入処理を行うことが可能である。
【００２５】
以上、本実施形態による情報処理システムの概要について説明した。なお、本実施形態では、情報処理装置の一例としてペットロボット１を用いるが、本実施形態はこれに限定されず、例えばタブレット端末やスマートフォン等の表示端末に表示される仮想的な実体、すなわちソフトウェアプログラムによるタイニーロボットであってもよい。
【００２６】
続いて、本実施形態による情報処理システムの全体構成およびペットロボット１の構成について図２〜図８を参照して具体的に説明する。
【００２７】
＜＜２．構成＞＞
＜２−１．全体構成＞
図２は、本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。図２に示すように、本実施形態による情報処理システムは、ペットロボット１およびサーバ３を含む。ペットロボット１およびサーバ３は、ネットワーク２を介して接続され、データの送受信が可能である。
【００２８】
サーバ３は、実店舗ＤＢ（データベース）３２およびオンライン店舗ＤＢ３３を有する。実店舗ＤＢ３２およびオンライン店舗ＤＢ３３には、オンライン店舗５（５Ａ〜５Ｃ・・・）および実店舗４（４Ａ、４Ｂ・・・）の店舗情報（店舗名、店舗の形態分類、アクセス情報、営業時間等）がそれぞれ格納されている。サーバ３は、例えばネットワーク２を介して接続されたオンライン店舗５および実店舗４から予め店舗情報を収集し、各データベースを構築することが可能である。
【００２９】
＜２−２．ペットロボット１の構成＞
続いて、本実施形態によるペットロボット１の構成について図３を参照して説明する。図３は、本実施形態によるペットロボット１の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、ペットロボット１は、制御部１０、通信部１１、位置情報取得部１４、カメラ１５、音声入力部１６、生体センサ１７、駆動部１８、タッチセンサ１９、記憶部２０、表示部２１、音声出力部２２、加速度センサ２３、および角速度センサ２４を有する。
【００３０】
制御部１０は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってペットロボット１内の動作全般を制御する。制御部１０は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部１０は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、及び適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含んでいてもよい。
【００３１】
また、本実施形態による制御部１０は、通信部１１、位置情報取得部１４、カメラ１５、音声入力部１６、生体センサ１７、タッチセンサ１９、加速度センサ２３、または角速度センサ２４等から得た各種情報に応じて自動的に動作する自律制御を行い得る。
【００３２】
通信部１１は、他の装置との間でデータの送受信を行うための通信モジュールである。例えば通信部１１は、ネットワーク２を介して各種サーバと接続し、データの送受信を行ったり、Bluetooth（登録商標）やWi-Fi（登録商標）により周辺デバイス（不図示）と直接接続し、データの送受信を行ったりする。
【００３３】
位置情報取得部１４は、外部からの取得信号に基づいてペットロボット１の現在位置を検知する機能を有する。具体的には、例えば位置情報取得部１４は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）測位部により実現され、ＧＰＳ衛星からの電波を受信してペットロボット１が存在している位置を検知し、検知した位置情報を制御部１０に出力する。かかる位置情報は、ペットロボット１の位置ログとして記憶部２０に蓄積されてもよい。また、位置情報取得部１４は、ＧＰＳの他、例えばWi-Fi、Bluetooth、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、または近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。
【００３４】
カメラ１５は、撮像レンズ、絞り、ズームレンズ、およびフォーカスレンズ等により構成されるレンズ系、レンズ系に対してフォーカス動作やズーム動作を行わせる駆動系、レンズ系で得られる撮像光を光電変換して撮像信号を生成する固体撮像素子アレイ等を有する。固体撮像素子アレイは、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサアレイや、ＣＭＯＳ（Complementary Metal
Oxide Semiconductor）センサアレイにより実現されてもよい。
【００３５】
音声入力部１６は、ユーザの音声や周囲の環境音を収音し、音声信号を制御部１０に出力する。音声入力部１６は、マイクロホンと、そのマイクロホンで得られた音声信号を増幅処理するマイクアンプ部と、音声信号にデジタル変換するＡ／Ｄ変換器により実現され、音声信号を制御部１０に出力する。
【００３６】
生体センサ１７は、ペットロボット１に触れたユーザの生体情報を検出する。ユーザの生体情報とは、例えば体温、発汗量、脈拍、指紋、掌紋、血圧、脳波等である。
【００３７】
駆動部１８は、ペットロボット１の各関節における自由度を実現するための機能モジュールであり、それぞれの関節におけるロール、ピッチ、ヨーなど軸毎に設けられた複数の駆動ユニットで構成される。各駆動ユニットは、所定軸回りの回転動作を行なうモーターと、モーターの回転位置を検出するエンコーダーと、エンコーダーの出力に基づいてモーターの回転位置や回転速度を適応的に制御するドライバーの組み合わせで構成される。
【００３８】
タッチセンサ１９は、ユーザからの「撫でる」や「叩く」といった物理的な働きかけにより受けた圧力を検出する。なおペットロボット１は、タッチセンサ１９の代わりに、あるいは追加して、圧力センサを有していてもよい。
【００３９】
記憶部２０は、制御部１０が各種処理を実行するためのプログラム等を記憶する。また、記憶部２０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含むストレージ装置により構成される。
【００４０】
表示部２１は、操作画面やメニュー画面等の各種画面を表示する。また、本実施形態による表示部２１は、購入リストやお勧めの商品、最適な店舗の案内等を表示する。表示部２１は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid CrystalDisplay）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどの表示装置であってもよい。
【００４１】
音声出力部２２は、スピーカと、そのスピーカに対するアンプ回路により実現される。また、音声出力部２２は、鳴き声等の音声を出力する。
【００４２】
加速度センサ２３および角速度センサ２４は、ペットロボット１の向きや動きの加速度を検出する。
【００４３】
以上、本実施形態によるペットロボット１の構成について具体的に説明した。なお本実施形態によるペットロボット１の構成は図２に示す例に限定されず、例えば地磁気センサ、超音波センサ、近接センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ等の他のセンサを有していてもよい。また、ペットロボット１は、前方に位置する物体までの距離を測定するための距離センサとして上述したカメラ１５を用いてもよいし、別途、赤外線等の方式を用いた距離センサを備えてもよい。
【００４４】
また、ペットロボット１は、例えば図２に示すように、胴体部ユニット２００と、胴体部ユニット２００の前後左右にそれぞれ連結された脚部ユニット２０１と、胴体部ユニット２００の前端部および後端部にそれぞれ連結された頭部ユニット２０２と、尻尾部ユニット２０３から構成されていてもよい。胴体部ユニット２００には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random
Access Memory）、フラッシュＲＯＭ（Read 0nly Memory）、ＰＣ（Personal Computer）カードインターフェース回路および信号処理回路が内部バスを介して相互に接続されることにより形成された制御部１０と、ペットロボット１の動力源としてのバッテリとが収納されている。また、胴体部ユニット２００には、通信部１１、位置情報取得部１４、生体センサ１７、記憶部２０、加速度センサ２３、および角速度センサ２４なども収納されている。また、胴体部ユニット２００の胸部には、表示部２１が設置されている。表示部２１の設置個所はこれに限定されず、例えば胴体部ユニット２００の背部や頭部ユニット２０２の額部分等であってもよい。
【００４５】
また、頭部ユニット２０２には、外部の状況を撮像するためのカメラ１５と、ユーザからの「撫でる」や「叩く」といった物理的な働きかけにより受けた圧力を検出するためのタッチセンサ１９と、外部音を集音するための音声入力部１６と、鳴き声等の音声を出力するための音声出力部２２と、前方に位置する物体までの距離を測定するための距離センサ（図示せず）となどがそれぞれ所定位置に配置されている。カメラ１５は、ペットロボット１の「目」に相当する位置に設けられてもよい。また、カメラ１５を頭部ユニット２０２の額部分に配置し、「目」に相当する位置にはＬＥＤ（Light Emitting Diode）（図示せず）を配置してもよい。また、頭部ユニット２０２の「耳」に相当する位置に音声入力部１６を配置し、頭部ユニット２０２の「口」に相当する位置に音声出力部２２を配置してもよい。
【００４６】
さらに、各脚部ユニット２０１の関節部分や各脚部ユニット２０１および胴体部ユニット２００の各連結部分、並びに頭部ユニット２０２および胴体部ユニット２００の連結部分などにはそれぞれ自由度数分のアクチュエータおよびポテンショメータが配設されている。例えば、アクチュエータはサーボモータを構成として有している。サーボモータの駆動により、脚部ユニット２０１が制御されて、目標の姿勢あるいは動作に遷移する。
【００４７】
以上説明したペットロボット１の具体的な構成例については、例えば特開2002-157596号公報を参照する。特開2002-157596号公報は、その全ての内容について、本参照により本明細書に組み込まれる（The entire contents of JP 2002-157596 are hereby incorporated by
reference.）。
【００４８】
また、図３を参照して説明したペットロボット１の構成は、ペットロボット１がタイニーロボットの場合にも応用可能である。具体的には、タイニーロボットを表示する表示端末が、上記制御部１０、通信部１１、位置情報取得部１４、カメラ１５、音声入力部１６、生体センサ１７、タッチセンサ１９、記憶部２０、表示部２１、および音声出力部２２に相当する構成を有する。タイニーロボットは表示部に表示され、ユーザとインタラクションを行い得る。
【００４９】
（機能構成）
続いて、制御部１０および記憶部２０の機能構成について図４を参照して説明する。図４は、本開示の一実施形態による制御部１０および記憶部２０の機能構成例を示すブロック図である。図には、ペットロボット１の制御部１０の機能として、購入マスターリスト取得部１０１と、店舗リスト生成部１０２と、購入実行リスト生成部１０３と、移動経路決定部１０４と、駆動制御部１０５と、表示制御部１０６と、音声出力制御部１０７と、ユーザ操作認識部１０８と、音声認識部１０９と、オンライン購入処理部１１０と、物体認識部１１１と、学習部１１２とが、示されている。また、ペットロボット１の記憶部２０の機能として、購入マスターリストＤＢ２１０と、オンライン店舗リストＤＢ２２０と、実店舗リストＤＢ２３０と、オンライン店舗アイテムリストＤＢ２４０、実店舗アイテムリストＤＢ２５０、購入実行リストＤＢ２６０とが、示されている。以下、それぞれの構成要素についてさらに説明する。
【００５０】
購入マスターリスト取得部１０１は、購入候補のアイテム（商品）を示す購入マスターリストを取得し、購入マスターリストＤＢ２１０に格納する。購入マスターリストは、購入マスターリストの作成画面からユーザにより任意に入力されてもよいし、購入マスターリスト取得部１０１により自動的に生成されてもよいし、通信部１１を介して受信されてもよい。ユーザによる入力は、音声入力（音声認識部１０９により認識される）、タッチパネルディスプレイによる操作入力（ユーザ操作認識部１０８により認識される）、若しくは別の通信端末で入力して通信部１１により受信されること等が想定される。また、購入マスターリスト取得部１０１は、学習部１１２の学習結果に基づいて購入マスターリストを生成することも可能である。また、購入マスターリスト取得部１０１は、取得した購入マスターリストを購入実行リスト生成部１０３に出力する。
【００５１】
ここで、図５に購入マスターリストの一例を示す。図に示すように、購入マスターリスト２１１は、マスター番号、品名または品目、カテゴリ、個数または分量、必要な納期ｄ１等のデータを含む。「マスター番号」は、購入するアイテムに付与される通し番号（マスター番号）であって、後述する各データにおけるマスター番号と対応する。また、「品名または品目」は、アイテムの商品名または品目である。「カテゴリ」は必須項目ではないが、品名や品目だけでは特定が難しいアイテムや、異なるカテゴリで同じ品名がある場合に入力される。「個数または分量」は、アイテムの必要な数または分量である。「必要な納期ｄ１」は、当該アイテムがユーザの手元に届くべき納期の情報である。これによりユーザがすぐに必要なアイテムであるのか、数日後でもよいのか等が判断できる。
【００５２】
店舗リスト生成部１０２は、購入マスターリストに基づいて、各アイテムが各オンライン店舗や各実店舗でどのような価格および納期で購入できるかを検索し、オンライン店舗アイテムリストおよび実店舗アイテムリストを生成する。各アイテムリストの生成については、図１１〜図１５を参照して後述する。また、生成したアイテムリストは、それぞれオンライン店舗アイテムリストＤＢ２４０および実店舗アイテムリストＤＢ２５０に格納してもよい。
【００５３】
なおアイテムリストの生成の際には、店舗リストが用いられる。店舗リストは、予めオンライン店舗リストＤＢ２２０や実店舗リストＤＢ２３０に格納されていてもよいし、ネットワーク上のサーバ３の実店舗ＤＢ３２およびオンライン店舗ＤＢ３３からその都度取得した情報に基づいて生成してもよい。
【００５４】
ここで、図６および図７を参照して各店舗リストに含まれるデータについて説明する。図６は、本実施形態によるオンライン店舗リストの一例を示す図である。図に示すように、オンライン店舗リスト２２１は、店舗名（ＩＤ）、店舗の形態分類、URLまたはアクセス情報、定休日、開店時間、および閉店時間等のデータを含む。「店舗名（ＩＤ）」は、オンライン店舗名や当該店舗を特定するユニークなＩＤである。「形態」は必須項目ではないが、食料品店、スーパー、家電量販店、雑貨屋等、店舗の取扱い商品カテゴリが推定できる情報を入れておくことで、後述する購入実行リストを生成する際のアイテム検索効率を上げることができる。「ＵＲＬまたはアクセス情報」は、当該オンライン店舗にアクセスしてアイテム検索や最新の情報の取得等を行うためのアクセス先アドレスを示すＵＲＬやＡＰＩの情報である。なお検索を行うために専用のＡＰＩを使用する必要があるサービスの場合、ＡＰＩアクセスキーや認証コードなどアクセス情報に含まれる。「定休日」は、オンライン店舗に定休日がある場合に入力される。「開店時間」と「閉店時間」には、オンライン店舗の営業時間が入力される。通常、オンライン店舗の場合は、２４時間購入処理を受け付けていることが想定されるが、ネットスーパーのように店舗が直接配送するサービスの場合、配達時間の関係で当日の注文受付時間が決まっている場合もあるため、そのような時間情報も含まれる。
【００５５】
図７は、本実施形態による実店舗リスト２３１の一例を示す図である。図に示すように、実店舗リスト２３１は、店舗名（ＩＤ）、店舗の形態分類、位置、定休日、開店時間、および閉店時間等のデータを含む。「店舗名（ＩＤ）」「形態」「定休日」「開店時間」「閉店時間」は、図６に示すオンライン店舗リストと同様の項目であるため、ここでの説明は省略する。「位置」は、当該実店舗の緯度経度等の位置情報である。なお実店舗リスト２３１に含まれる実店舗は、アイテム購入のためにユーザやペットロボット１が実際に移動する必要があるため、例えば図８に示すように、実店舗４Ａ〜４Ｄのうちユーザの自宅から一定距離内にある実店舗４Ａ、４Ｂ、４Ｃの実店舗のリストが用いられるようにする（例えば自宅の位置情報を入力することで実店舗リストのソートが店舗リスト生成部１０２により行われてもよいし、ユーザが選択してもよい）。なお実店舗の限定は自宅からの距離に限らず、例えば通勤時の最寄駅付近や、通勤等でユーザがよく使う道付近等の実店舗を含むようにしてもよい。
【００５６】
購入実行リスト生成部１０３は、実店舗アイテムリストとオンライン店舗アイテムリストに基づいて、各アイテムの購入にそれぞれ最適な実店舗またはオンライン店舗を示す購入実行リストを生成する。購入実行リスト生成の詳細については、図１６〜図１８を参照して後述する。購入実行リストは、ユーザ操作に応じて編集されてもよい。例えば生成した購入実行リストのうち、購入した旨がユーザ操作により入力されたアイテムについては「購入完了」状態とされる。また、生成した購入実行リストは、購入実行リストＤＢ２６０に記憶される。購入実行リストＤＢ２６０では、購入実行リストの過去履歴が日時情報と共に格納される。
【００５７】
移動経路決定部１０４は、購入実行リストに登録されている実店舗の移動順序を決定する。移動経路決定部１０４は、例えばペットロボット１の現在位置情報と、購入実行リストに含まれる全ての実店舗の位置情報とに基づいて、全ての実店舗を最短距離で回れる道順を移動経路として決定する。また、移動経路の決定アルゴリズムは特に限定しないが、例えば巡回セールスマン問題の解法など既存のアルゴリズムを利用してもよい。また、移動経路決定部１０４は、各店舗で購入する商品の内容に応じて、例えば重い物は後で購入するよう移動経路を修正してもよい。
【００５８】
駆動制御部１０５は、移動経路に従って実店舗を回るようペットロボット１の移動を制御する。具体的には、例えば駆動制御部１０５は、位置情報取得部１４によりペットロボット１の現在位置情報を把握し、駆動部１８を制御して目的の場所まで自律的に移動させる。また、駆動制御部１０５は、実店舗内における目的の商品の陳列場所までの移動や清算カウンターまでの移動も制御する。店舗内では、例えばカメラ１５によりペットロボット１の周辺を撮像した撮像画像に基づいて物体認識部１１１により認識された結果により周囲の状況を把握して移動制御が行われる。
【００５９】
表示制御部１０６は、表示部２１への情報表示制御を行う。例えば表示制御部１０６は、ペットロボット１が目的の実店舗に到着した場合に、表示部２１にその店舗での購入商品を表示し、ユーザや店員に提示する。また、表示制御部１０６は、購入アイテムリストや、学習結果に基づくお勧めの商品、また、移動経路等をユーザに提示する画面を表示する。
【００６０】
音声出力制御部１０７は、音声出力部２２からの音声出力を制御する。例えば音声出力制御部１０７は、ペットロボット１が表示部２１を有していない場合に、ペットロボット１が目的の実店舗に到着した際に、その店舗での購入商品についての説明を音声出力する。また、音声出力制御部１０７は、購入アイテムリストや、学習結果に基づくお勧めの商品、また、移動経路等をユーザに音声通知してもよい。
【００６１】
ユーザ操作認識部１０８は、ユーザからの操作入力を認識する。例えばタッチセンサ１９が表示部２１と一体化されたタッチパネルディスプレイからのユーザ操作入力を認識する。
【００６２】
音声認識部１０９は、ユーザからの音声入力を認識する。例えばマイクロホン等の音声入力部１６により収音したユーザ発話音声を解析して発話内容を認識する。
【００６３】
オンライン購入処理部１１０は、購入実行リストに登録されているオンライン店舗にアクセスして該当するアイテムの購入処理を行う。
【００６４】
物体認識部１１１は、カメラ１５により撮像された撮像画像を解析し、ペットロボット１周辺の物体認識を行う。物体認識のアルゴリズムは特に限定されず、既存のアルゴリズムを利用してもよい。認識結果は、学習部１１２や駆動制御部１０５に出力される。
【００６５】
学習部１１２は、ユーザに必要なアイテムや、アイテム購入のタイミング（納期）を学習する。学習結果は購入マスターリスト取得部１０１に出力される。本実施形態による学習処理の詳細については、図１９〜図２３を参照して後述する。
【００６６】
以上、本実施形態による制御部１０および記憶部２０の機能構成について具体的に説明した。続いて、本実施形態による情報処理システムの動作処理について図９〜図２５を参照して説明する。
【００６７】
＜＜３．動作処理＞＞
＜３−１．第１の実施例＞
まず、第１の実施例による購入店舗推薦の動作処理について図９〜図１８を参照して説明する。
【００６８】
図９は、本開示の第１の実施例による購入店舗推薦の動作処理を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、ペットロボット１の制御部１０は、購入マスターリスト取得部１０１により、ユーザが購入するアイテムのリストである購入マスターリストを取得する（ステップＳ１０３）。ここでは、例えば表示部２１に表示された購入マスターリストの作成画面からユーザにより任意に入力される。若しくは、ユーザにより音声で入力される。
【００６９】
次に、店舗リスト生成部１０２は、購入マスターリストに基づいて、オンライン店舗にてアイテムを検索し、各店舗でどのアイテムがいくらで購入できるかをまとめたオンライン店舗アイテムリストを生成する（ステップＳ１０６）。詳細は図１１および図１２を参照して後述する。
【００７０】
次いで、店舗リスト生成部１０２は、購入マスターリストに基づいて、実店舗にてアイテムを検索し、各店舗でどのアイテムがいくらで購入できるかをまとめた実店舗アイテムリストを生成する（ステップＳ１０９）。詳細は図１３〜図１５を参照して後述する。
【００７１】
次に、購入実行リスト生成部１０３は、実店舗アイテムリストとオンライン店舗アイテムリストに基づいて、最終的にどの商品をどの店舗で購入するかを決定した購入実行リストを生成する（ステップＳ１１２）。購入実行リスト生成の詳細は、図１６〜図１８を参照して後述する。生成した購入実行リストは、購入実行リストＤＢ２６０に、例えば日時情報と共に記憶される。
【００７２】
続いて、移動経路決定部１０４は、購入実行リストに登録されている実店舗の移動経路を決定する（ステップＳ１１５）。
【００７３】
次に、駆動制御部１０５は、決定された移動経路に基づいて、ペットロボット１を実店舗まで移動させる（ステップＳ１１８）。この際、表示制御部１０６や音声出力制御部１０７は、実店舗までユーザをナビゲーションしてもよい。
【００７４】
次いで、ペットロボット１が目的の実店舗に到着すると、表示制御部１０６は、表示部２１にその店舗で購入するアイテム（購入リスト）を表示する（ステップＳ１２１）。ペットロボット１が表示部２１を有していない場合、音声出力制御部１０７により購入アイテムの説明が音声により行われる。ペットロボット１にユーザが同行している場合はユーザによりアイテムの購入が行われる。若しくはペットロボット１は店舗の店員に購入リストを提示してアイテムの購入を行う。ペットロボット１にアイテムの運搬装置が備えられている場合（図１に示すリヤカー６等）、購入したアイテムが運搬装置に収納される。
【００７５】
次に、購入が完了するとユーザまたは店員により購入完了操作が入力される（ステップＳ１２４）。購入完了操作は、ユーザ操作認識部１０８により認識される。ここで、図１０に、購入完了操作画面の一例を示す。図では、表示部２１に、現在ペットロボット１が居る実店舗で購入すべきアイテムのリストとチェックボックスと購入完了ボタンが表示されている。ユーザは、購入したアイテムのチェックボックスをチェックして購入完了ボタンをタップする。なお購入完了操作は図１０に示す例に限定されず、例えばペットロボット１は、購入時のレシートをカメラ１５で読み取ってＯＣＲ（Optical Character Reader）によりアイテムの購入完了を認識してもよい。
【００７６】
次いで、購入実行リスト生成部１０３は、購入実行リストのうち購入が完了したアイテムのステータスを「購入完了」の状態にする（ステップＳ１２７）。購入実行リストの具体例は図１８を参照して後述するが、購入実行リストには各アイテムの購入店舗と購入状況（ステータス）が含まれている。図１８に示すように、購入実行リスト生成時には「購入状況」は全て空欄となっており、例えばユーザにより購入完了操作が行われると「購入完了」の状態が登録される。
【００７７】
以上説明したステップＳ１１８〜Ｓ１２７は、購入実行リストに登録されている全ての実店舗へ移動するまで繰り返される（ステップＳ１３０）。なお、制御部１０は、実店舗で対象のアイテムが購入されず、購入実行リストのステータスが空欄のままとなっているアイテムについて、再度最適な店舗を検索し（この際、アイテムが購入されなかった実店舗は除く）、最適な実店舗が見つかった場合は、購入実行リストを更新し、当該実店舗を移動経路に組み込んで移動するよう制御する。
【００７８】
続いて、ペットロボット１の制御部１０は、購入実行リストのうちオンライン店舗で購入予定のアイテムを表示部２１に表示してユーザに提示する（ステップＳ１３３）。なお、ペットロボット１は、当該購入予定のアイテムについて音声で発話してもよい。この際、購入実行リスト生成部１０３は、実店舗で購入完了されなかったアイテムを最適なオンライン店舗での購入に切り替えてもよい。また、制御部１０は、実店舗で対象のアイテムが購入されず、購入実行リストのステータスが空欄のままとなっているアイテムについて、再度最適な店舗を検索し（この際、アイテムが購入されなかった実店舗は除く）、最適なオンライン店舗が見つかった場合は、購入実行リストを更新し、当該アイテムもオンライン店舗で購入予定のアイテムとしてユーザに提示する。
【００７９】
次いで、提示した購入実行リストに対してユーザから操作入力または音声入力により削除指示があった場合、購入実行リスト生成部１０３は、指示されたアイテムを購入実行リストから削除する（ステップＳ１３６）。
【００８０】
次に、オンライン購入処理部１１０は、購入実行リストに残ったアイテムをオンライン店舗毎にまとめて購入する処理を行う（ステップＳ１３９）。
【００８１】
次いで、購入実行リスト生成部１０３は、購入実行リストのうち購入完了したアイテムのステータスを「購入完了」の状態にする（ステップＳ１４２）。
【００８２】
そして、ペットロボット１の制御部１０は、購入実行リストのステータスの変化に応じて、購入マスターリストを更新する（ステップＳ１４５）。例えば、制御部１０は、購入完了となったアイテムを購入マスターリストから削除する。
【００８３】
以上説明したように、本実施例によるペットロボット１は、ユーザにより入力されたアイテムのリストを購入マスターリストとしてそれぞれ最適な購入店舗を決定し、実店舗の場合は実店舗までユーザを案内して購入すべきアイテムを提示し、また、オンライン店舗の場合は自動的に該当するオンライン店舗にアクセスして購入処理を行う。
【００８４】
このように、ユーザが欲しいアイテムを最適な店舗で購入することを支援することができ、日常生活の中においてペットロボット１の利便性がさらに向上する。
【００８５】
（オンライン店舗アイテムリストの生成）
続いて、上記ステップＳ１０６に示した店舗リスト生成部１０２によるオンライン店舗アイテムリストの生成について図１１を参照して具体的に説明する。
【００８６】
図１１は、本実施例によるオンライン店舗アイテムリストの生成処理を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、店舗リスト生成部１０２は、現在日時を取得し（ステップＳ１５３）、現在日時で注文受け付け中の店舗をオンライン店舗リストとして生成する（ステップＳ１５６）。
【００８７】
次に、店舗リスト生成部１０２は、オンライン店舗リストから店舗情報を１つ取得し（ステップＳ１５９）、また、購入マスターリストから未処理のアイテムを１つ取得する（ステップＳ１６２）。
【００８８】
続いて、店舗リスト生成部１０２は、取得したアイテムのオンライン店舗における在庫数、価格、納期（ｄ２）の情報を取得する（ステップＳ１６５）。店舗リスト生成部１０２は、例えば店舗情報に含まれるＵＲＬに基づいて該当するオンライン店舗のＷｅｂサイトへアクセスして対象のアイテムの在庫数等を検索する。
【００８９】
次いで、必要な数以上の在庫数があるか否かを確認する（ステップＳ１６８）。在庫数が足りない場合（ステップＳ１６８／Ｎｏ）、店舗リスト生成部１０２は、ステップＳ１６２に戻り、次のアイテムについて当該オンライン店舗で検索する。
【００９０】
一方、在庫数が足りる場合（ステップＳ１６８／Ｙｅｓ）、店舗リスト生成部１０２は、納期が間に合うか否かを判断する（ステップＳ１７１）。具体的には、店舗リスト生成部１０２は、納期ｄ２が、アイテムが必要な納期ｄ１よりも前であるか否かを判断する。
【００９１】
次に、納期が間に合う場合（ステップＳ１７１／Ｙｅｓ）、店舗リスト生成部１０２は、オンライン店舗毎のアイテムリストに価格を登録する（ステップＳ１７４）。
【００９２】
次いで、上記ステップＳ１６２〜Ｓ１７１を、購入マスターリストに含まれる全てのアイテム（購入アイテム）について処理するまで繰り返す（ステップＳ１７４）。
【００９３】
そして、オンライン店舗リストに含まれる全てのオンライン店舗において全ての購入アイテムを処理するまで、上記ステップＳ１５９〜Ｓ１７４が繰り返される（ステップＳ１７７）。なお店舗リスト生成部１０２は、オンライン店舗の形態を考慮して当該オンライン店舗で販売されていると推定されるアイテムを優先的に処理して効率を上げることも可能である。
【００９４】
このようにして、オンライン店舗アイテムリストが生成される。ここで、図１２に、オンライン店舗アイテムリストの一例を示す。図１２に示すオンライン店舗アイテムリスト２４１は、オンライン店舗毎の各購入アイテムの価格情報を含む。在庫数が足りないアイテムや納期が間に合わないアイテムは、当該オンライン店舗アイテムリストには登録されていない。図１２に示すように、同じアイテム（同じマスター番号）であっても店舗によって価格が異なることが分かる。
【００９５】
（実店舗アイテムリストの生成）
次に、上記ステップＳ１０９に示した店舗リスト生成部１０２による実店舗アイテムリストの生成について図１３を参照して具体的に説明する。
【００９６】
図１３は、本実施例による実店舗アイテムリストの生成処理を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、店舗リスト生成部１０２は、現在営業中であって自宅から一定距離以内の実店舗の情報を実店舗ＤＢ３２から検索して実店舗リストとして生成する（ステップＳ２０３）。店舗リスト生成部１０２は、実店舗までの移動時間を考慮して、例えば現在時刻から１時間後の時点で営業中の実店舗を検索するようにしてもよい。
【００９７】
次に、移動経路決定部１０４は、実店舗リストに基づいて実店舗の移動経路を決定する（ステップＳ２０６）。
【００９８】
次いで、駆動制御部１０５は、決定された移動経路に従ってペットロボット１を実店舗まで移動させる（ステップＳ２０９）。
【００９９】
次に、駆動制御部１０５は、ペットロボット１を店舗内に移動させ、店内をカメラ１５で撮像する（ステップＳ２１２）。例えばカメラ１５は、店内に陳列されている商品の撮像を行う。
【０１００】
次いで、物体認識部１１１は、店内を撮像した撮像画像から物体認識を行う（ステップＳ２１５）。例えば物体認識部１１１は、図１４に示すような、店内の陳列棚を撮像した撮像画像１５１から、物体１５１ａ、１５１ｂを認識する。
【０１０１】
次に、購入マスターリストにまだ未処理のアイテムがある場合（ステップＳ２１８／Ｙｅｓ）、物体認識部１１１は、上記認識した物体の周辺一定範囲内の文字と数字の認識も行う（ステップＳ２２１）。例えば物体認識部１１１は、図１４に示すような撮像画像１５１から物体１５１ａ、１５１ｂを認識した場合に、さらに文字列１５２ａ、１５２ｂや、数字（値札）１５３ａ、１５３ｂを認識する。
【０１０２】
次いで、店舗リスト生成部１０２は、認識した文字列の内容と、認識した物体と、未処理のアイテムとが一致するか否かを判断する（ステップＳ２２４）。例えば未処理のアイテムとして「○○モーニング（牛乳）」について処理する場合、店舗リスト生成部１０２は、図１４に示すような撮像画像１５１から認識した物体１５１ａ、１５１ｂと、文字列１５２ａ、１５２ｂと、「○○モーニング（牛乳）」とを比較する。この場合、物体１５１ａや文字列１５２ａと、「○○モーニング（牛乳）」とが一致し、未処理アイテムが店内にあることが確認される。
【０１０３】
次に、一致する場合（ステップＳ２２４／Ｙｅｓ）、店舗リスト生成部１０２は、実店舗アイテムリストに当該アイテムの認識した価格を登録する（ステップＳ２２７）。アイテムの価格は、例えば撮像画像１５１から認識した数字１５３ａに基づいて取得される。通常、商品自体や商品の近くには値札があるため、店舗リスト生成部１０２は、撮像画像からの物体認識結果に基づいて、商品の名称を示す文字列や物体の近傍に、数字と通貨記号（￥、＄、円など）が並んでいるものを価格とみなして当該商品の価格を取得する。
【０１０４】
店舗リスト生成部１０２は、店内の撮像を行う毎に、購入マスターリストに含まれる全てのアイテムについて上記ステップＳ２２１〜Ｓ２２７に示す処理を繰り返す（ステップＳ２１８）。
【０１０５】
続いて、購入マスターリストに未処理のアイテムがなくなると（ステップＳ２１８／Ｎｏ）、ペットロボット１は、まだ店内を全て撮影していない場合（ステップＳ２３０／Ｎｏ）、店内の未撮影の場所に移動し（ステップＳ２３３）、上記ステップＳ２１２以降の処理を繰り返す。なお、ペットロボット１は、他のペットロボット１から店内の撮影画像を受信して上記物体認識を行ってもよいし、店内の品列分類看板を参照して購入マスターリストに含まれるアイテムが陳列されている可能性の高い場所に優先的に移動するようにしてもよい。
【０１０６】
一方、店内を全て撮影した場合（ステップＳ２３３／Ｙｅｓ）、ペットロボット１は、全ての実店舗に移動していなければ（ステップＳ２３６／Ｎｏ）、次の実店舗に移動する（ステップＳ２０９）。ペットロボット１は、実店舗リストに含まれる全ての実店舗に移動するまで上記ステップＳ２０９〜Ｓ２３０を繰り返す（ステップＳ２３６）。
【０１０７】
このようにして、実店舗アイテムリストが生成される。ここで、図１５に、実店舗アイテムリストの一例を示す。図１５に示す実店舗アイテムリスト２５１は、実店舗毎の各購入アイテムの価格情報を含む。実店舗で見つからなかったアイテムは当該実店舗アイテムリストには登録されていない。図１５に示すように、同じアイテム（同じマスター番号）であっても店舗によって価格が異なることが分かる。
【０１０８】
（購入実行リストの生成）
次に、上記ステップＳ１１２に示した店舗リスト生成部１０２による購入実行リストの生成について図１６〜図１８を参照して具体的に説明する。
【０１０９】
図１６は、本実施例による購入実行リスト生成の概要を説明する図である。図１６に示すように、購入マスターリスト２１１と実店舗リスト２３１に基づいて、各アイテムの各実店舗における在庫と価格が取得され、実店舗リスト２３１が生成される。また、購入マスターリスト２１１とオンライン店舗リスト２２１に基づいて、各アイテムの各オンライン店舗における在庫と価格が取得され、オンライン店舗アイテムリスト２４１が生成される。そして、これらのアイテムリストが統合され、各アイテムの購入に最適な店舗を示す購入実行リスト２６１が生成される。かかる購入実行リスト２６１の生成処理について、図１７を参照して具体的に説明する。
【０１１０】
図１７は、本実施例による購入実行リストの生成処理を示すフローチャートである。図１７に示すように、まず、購入実行リスト生成部１０３は、購入マスターリストから未処理のアイテムを１つ選択する（ステップＳ２５３）。
【０１１１】
次に、購入実行リスト生成部１０３は、オンライン店舗アイテムリストおよび実店舗アイテムリストの中から、上記選択したアイテムを最安値で購入できる店舗を検索する（ステップＳ２５６）。この際、送料がかかる場合は送料も考慮され得る。
【０１１２】
次いで、購入実行リスト生成部１０３は、購入実行リストに、検索した当該アイテムの最安値購入先店舗（ＩＤ）を登録する（ステップＳ２５９）。
【０１１３】
次に、購入マスターリストの全アイテムについて上記ステップＳ２５３〜Ｓ２５９に示す処理を繰り返す（ステップＳ２６２）。
【０１１４】
このようにして、購入実行リストが生成される。ここで、図１８に、購入実行リストの一例を示す。図１８に示す購入実行リスト２６１は、マスター番号、対応する最適な購入店舗（ＩＤ）、および購入状況（ステータス）の項目を含む。ペットロボット１は、当該購入実行リスト２６１に基づいて、ユーザにアイテム毎の最適な店舗を推薦することが可能となる。また、アイテムの購入が完了すると、購入状況の状態が「購入完了」に変更される。
【０１１５】
＜３−２．第２の実施例＞
以上説明した第１の実施例では、購入マスターリストをユーザが任意に入力していたが、本開示はこれに限定されず、ペットロボット１がユーザに必要なアイテムを学習して購入マスターリストを自動的に生成することも可能である。以下、購入マスターリスト自動生成の一例について図１９〜図２３を参照して説明する。ここでは、例えば自宅におけるユーザの冷蔵庫や棚などの内容（アイテム）を常時把握し、無くなった物および増えた物（補充された物）を検知して、購入タイミングを学習し、買い忘れが無いようにユーザにアイテムの購入を促す場合（アイテムの推薦）について説明する。なおここでは冷蔵庫のアイテムの増減（補充履歴）を自動で把握して購入確率を算出するが、本実施例は冷蔵庫内に限定されず、ユーザの全般的な商品の購入履歴（若しくは補充履歴）に基づいて購入確率を算出してもよい。
【０１１６】
図１９は、第２の実施例による冷蔵庫内のアイテム学習処理を示すフローチャートである。図１９に示すように、まず、ペットロボット１が自宅にいる状態であるか否かを判断する（ステップＳ３０３）。ペットロボット１は自律移動が可能であるため、ユーザに付いて外出している場合も想定される。したがって、例えばペットロボット１の制御部１０は、位置情報取得部１４により取得された現在位置情報に基づいて、自身がユーザの自宅に居るか否かを判断する。
【０１１７】
次に、ペットロボット１が自宅にいる場合に（ステップＳ３０３／Ｙｅｓ）、冷蔵庫が開くと（ステップＳ３０６／Ｙｅｓ）、冷蔵庫の中をカメラ１５で撮像する（ステップＳ３０９）。例えばペットロボット１は音声入力部１６による周辺環境音の監視や、カメラ１５による周辺状況の監視を継続的に行い、ユーザが冷蔵庫に近付いた際に、ユーザに付いて冷蔵庫付近に自律的に移動し、ユーザが冷蔵庫を開けた際に冷蔵庫内をカメラ１５で撮影する。また、ペットロボット１は、冷蔵庫の開閉が開閉センサにより検知され、通知を受けた際に、冷蔵庫付近に移動して冷蔵庫内をカメラ１５で撮影してもよい。また、ペットロボット１は、冷蔵庫内または冷蔵庫付近に設置されたカメラにより撮影された冷蔵庫内の撮像画像を受信してもよい。
【０１１８】
次いで、制御部１０は、物体認識部１１１により、撮像画像を解析して冷蔵庫内の物を認識し、現在の庫内アイテムリストを生成する（ステップＳ３１２）。
【０１１９】
次に、制御部１０は、生成した現在の庫内アイテムリストを、前回の庫内アイテムリストと比較し、差分リストを生成する（ステップＳ３１５）。ここで、図２０に、現在の庫内アイテムリストと前回の庫内アイテムリストの一例を示す。図２０に示すように、現在の庫内アイテムリスト２７１には、現在冷蔵庫内にあるアイテムの品名・品目と、その個数の情報が示される。また、前回の庫内アイテムリスト２７２には、前回ユーザが冷蔵庫を開けた際にペットロボット１に認識された庫内アイテムの品名・品目と、その個数の情報が示される。制御部１０は、これらのアイテムリストを比較し、差分リストを生成する。ここで、図２１に、本実施例による差分リストの一例を示す。図２１に示す差分リスト２７３には、各アイテムの前回との差分情報が示される。図示された例では、「品名：○○モーニング」、「品目：トマトケチャップ」、および「品目：人参」が一つ減り、「品目：卵」が６個増え、「品目：豆腐」と「品目：ショートケーキ」が一つ増え、「品名：○○の恵みオレンジ」が差分無しであることが示されている。
【０１２０】
次いで、制御部１０は、かかる差分リストを入力として学習する（ステップＳ３１８）。具体的には、制御部１０は、生成した差分リスト、および現在の庫内アイテムリストを、現在の日時と共に記憶部２０に記憶する。
【０１２１】
以上説明した学習処理を繰り返し行うことで、制御部１０は、各アイテムの購入周期確率を出力することができる。また、誕生日やクリスマスといったイベントの日も学習することで、イベントと紐付いた購入確率を求めることも可能となる。制御部１０は、学習した差分リストに基づいて、庫内アイテムが増えた日を購入日とし（若しくは購入実行リストに基づいて購入日を特定し）、各アイテムが購入されるタイミング（補充日）を算出し、購入周期を予測する。ここで、図２２に、本実施例による購入周期確率リストの一例を示す。図２２に示すように、購入周期確率リスト２７４には、アイテム毎の購入周期予測確率が示されている。図示された例では、例えば「品名：○○モーニング」の１日での購入確率は0.13％、２日間での購入確率は0.58％、３日間での購入確率は0.22％であることが分かる。
【０１２２】
続いて、上記説明した学習に基づく購入アイテムの推薦を行う場合について図２３を参照して説明する。図２３は、本実施例による購入アイテムの推薦処理を示すフローチャートである。図２３に示す推薦処理は、定期的に行われてもよいし、購入マスターリストを取得する際に行われてもよいし、ユーザが冷蔵庫を開けてペットロボット１により庫内アイテムリストが更新された時に行われてもよい。
【０１２３】
図２３に示すように、まず、制御部１０は、購入実行リストを過去の履歴も含めて購入実行リストＤＢ２６０から取得する（ステップＳ３３３）。取得する過去履歴の限界値は、例えば１ヶ月〜１年程度に設定してもよい。
【０１２４】
次に、制御部１０は、最後に生成した庫内アイテムリストを記憶部２０から取得する（ステップＳ３３６）。
【０１２５】
次いで、制御部１０は、庫内にあるアイテムの購入した日時からの経過日数を求める（ステップＳ３３９）。具体的には、制御部１０は、庫内アイテムリストにある各アイテムを、購入実行リストの最近の履歴が遡って検索し、購入日を特定する。制御部１０は、購入日と現在の日付を比較することで、当該アイテムを購入してから何日経過しているかを認識する。
【０１２６】
続いて、制御部１０は、購入周期確率リストから購入確率を取得する（ステップＳ３４２）。具体的には、制御部１０は、各アイテムの購入後経過日数における購入確率を図２２に示すような購入周期確率リスト２７４から取得する。
【０１２７】
次に、制御部１０は、購入確率が閾値（第１の閾値）以上である場合（ステップＳ３４５／Ｙｅｓ）、ユーザに当該アイテムの購入を推薦する（ステップＳ３４８）。購入確率が閾値以上の場合、購入周期的に近々購入される（補充される）可能性が高いということになるため、ペットロボット１は、音声や表示により当該アイテムの購入を促す。具体的には、例えば制御部１０は、ユーザによる購入マスターリストの作成画面において、購入確率が閾値以上のアイテムを購入推薦アイテムとして提示すると共に購入マスターリストに自動的に追加する。ユーザは、推薦アイテムが不要である場合は購入マスターリストの作成画面において当該アイテムを削除指示する。
【０１２８】
＜３−３．第３の実施例＞
上述した第２の実施例では、学習に基づいて購入アイテムを推薦する処理について説明したが、学習の確度が上がると、推薦に留まらず、学習結果に基づいて購入マスターリストを生成し、自動的に購入することも可能である。以下、図２４を参照して具体的に説明する。
【０１２９】
図２４は、第３の実施例による動作処理を示すフローチャートである。図２４に示すように、まず、ペットロボット１の購入マスターリスト取得部１０１は、購入マスターリストを自動生成する（ステップＳ４０３）。具体的には、購入マスターリスト取得部１０１は、実施例２に示す学習結果に基づいて、購入確率が閾値より高いアイテムを購入マスターリストに入れて自動生成する。例えば購入マスターリスト取得部１０１は、図２３のステップＳ３４５で用いた第１の閾値より高い第２の閾値を用いて、購入確率がより高いアイテムを購入マスターリストに入れて自動生成する。
【０１３０】
次に、ステップＳ４０６〜ステップＳ４１５において、図９で説明したステップＳ１０６〜ステップＳ１１５と同様の処理を行う。すなわち、制御部１０は、オンライン店舗アイテムリスト、および実店舗アイテムリストを生成し、これらに基づいて、最終的にどのアイテムをどの店舗から購入するかを決定した購入実行リストを生成する（ステップＳ４０６〜Ｓ４１２）。次いで、制御部１０は、移動経路決定部１０４により購入実行リストに登録されている実店舗の移動経路を決定する（ステップＳ４１５）。
【０１３１】
次いで、ペットロボット１は、決定した移動経路に従って実店舗まで自律的に移動し（ステップＳ４１８）、実店舗内において物体認識を行って購入アイテムを取得する（ステップＳ４２１）。具体的には、例えばペットロボット１は音声や表示にて購入アイテムを店員に知らせて、購入アイテムを買い物カゴやカートに入れて貰う。また、物を掴む構造を有するペットロボット１の場合は、物体認識結果に基づいて購入アイテムを掴んでカゴやカートに入れる。上述したように、例えば二足歩行の人型エージェントロボットの場合は、上半身の腕と指を使うことで商品を掴んで買い物カートに入れたりする動作も可能となる。
【０１３２】
次に、ペットロボット１は、清算カウンターに移動して購入アイテムの会計を済ませる（ステップＳ４２４）。例えば店員により手動で、若しくは自動で会計処理が行われる。
【０１３３】
次いで、購入実行リスト生成部１０３は、購入実行リストのうち購入が完了したアイテムのステータスを「購入完了」の状態にする（ステップＳ４２７）。
【０１３４】
以上説明したステップＳ４１８〜Ｓ４２７は、購入実行リストに登録されている全ての実店舗へ移動するまで繰り返される（ステップＳ４３０）。
【０１３５】
次に、オンライン購入処理部１１０は、購入実行リストに残ったアイテムをオンライン店舗毎にまとめて購入する処理を行う（ステップＳ４３３）。
【０１３６】
次いで、購入実行リスト生成部１０３は、購入実行リストのうち購入完了したアイテムのステータスを「購入完了」の状態にする（ステップＳ４３６）。
【０１３７】
そして、ペットロボット１の制御部１０は、購入実行リストのステータスの変化に応じて、購入マスターリストを更新する（ステップＳ４３９）。例えば、制御部１０は、購入完了となったアイテムを購入マスターリストから削除する。
【０１３８】
以上説明したように、第３の実施例によれば、購入アイテムの決定から購入まで全てを自動でペットロボット１が行うことが可能となる。
【０１３９】
＜３−４．第４の実施例＞
上述した第３の実施例は、完全自動モードであるが、本開示はこれに限定されず、ユーザの体温の変化等、普段と異なる状況になった場合（例えばユーザが疲れている場合や体調が悪い場合等）に推薦モードに移行し、必要に応じて自動購入を実行するようにしてもよい。以下、図２５を参照して具体的に説明する。
【０１４０】
図２５は、第４の実施例による動作処理を示すフローチャートである。図２５に示すように、まず、ペットロボット１は、ユーザの体温を計測する（ステップＳ４５３）。例えばペットロボット１は、熱センサやサーモグラフィーを用いてユーザの体温を検知する。ペットロボット１にこれらのセンサが設けられている場合、ユーザがペットロボット１に触れた時にユーザの体温を検知することが可能である。
【０１４１】
次に、体温が閾値以上（例えば摂氏37.0度以上）の場合（ステップＳ４５６／Ｙｅｓ）、制御部１０は、熱がある時に有効なアイテムの推薦リストを取得する（ステップＳ４５９）。推薦リストは、記憶部２０に予め格納されていてもよいし、ネットワーク上の所定のサーバから取得されてもよい。推薦リストには、熱がある時に必要となる商品が含まれる。また、制御部１０は、所定の人工知能に「熱がある時に必要な商品は何か」等を聞いて、その結果を推薦リストとしてもよい。また、制御部１０は、体温が閾値以上か否かの判断基準に限定されず、例えばユーザの体温が計測平均値より所定の温度以上であるか否かを判断基準としてもよい。
【０１４２】
次いで、制御部１０は、推薦リストを例えば表示部２１からユーザに提示し、購入アイテムの選択を促す（ステップＳ４６２）。
【０１４３】
次に、ユーザが選択した場合（ステップＳ４６５／Ｙｅｓ）、制御部１０は、ユーザに選択された商品を必要な納期ｄ１を例えば数時間に設定して購入マスターリストに追加する（ステップＳ４６８）。
【０１４４】
このように、制御部１０は、購入マスターリストをユーザの選択を考慮して生成することが可能である。そして、購入マスターリストを生成した後は、図２４に示す動作処理と同様に、ペットロボット１が実店舗やオンライン店舗でアイテムを自動購入し、体調の悪いユーザに必要なアイテムを届けることが可能となる。なお、以上説明した例では、ユーザの状況の変化を判断する一例として「体温」を検知しているが、本実施例はこれに限定されず、例えばユーザの心拍、発汗量、脳波、または活動量等を検知してユーザ状況の普段との変化を判断してもよい。ペットロボット１は、例えばユーザに設けられた加速度センサにより検知された加速度センサ情報に基づいてユーザの動きを検知し、普段の活動量と比較し、ユーザが疲れているか否か、または体調が悪いか否か等のユーザ状況の普段との違いを判断できる。
【０１４５】
＜＜４．補足＞＞
以上説明した実施形態では、ペットロボット１単体でアイテムの購入店舗の推薦や、購入マスターリストの生成、および自動購入を行っているが、本実施形態はこれに限定されず、上述した処理をサーバ３側で実行し、ペットロボット１をサーバ３により制御することも可能である。
【０１４６】
図２に示すように、例えばペットロボット１は、ネットワーク２に有線／無線により接続し、ネットワーク上のサーバ３とデータ通信を行うことが可能である。ペットロボット１は、収音したユーザ発話音声や、撮像した撮像画像、現在位置情報等をサーバ３に送信し、サーバ３によりアイテムの購入店舗の推薦や購入マスターリストの生成、自動購入制御が行われ得る。ペットロボット１は、サーバ３の制御に従って、ユーザへの情報提示や実店舗への移動を行うことが可能である。例えばペットロボット１は、サーバ３から購入実行リストを受信し、当該購入実行リストに基づいて、一部の商品については実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてはオンライン店舗による購入を推薦する情報をユーザに音声または表示出力する。
【０１４７】
ここで、図２６を参照してサーバ３の構成例について具体的に説明する。図２６は、本実施形態によるサーバ３の構成の一例を示すブロック図である。図２６に示すように、サーバ３は、制御部３０、通信部３１、実店舗ＤＢ３２、オンライン店舗ＤＢ３３、購入マスターリストＤＢ３４、オンライン店舗リストＤＢ３５、実店舗リストＤＢ３６、オンライン店舗アイテムリストＤＢ３７、実店舗アイテムリストＤＢ３８、および購入実行リストＤＢ３９を有する。
【０１４８】
通信部３１は、他の装置との間でデータの送受信を行うための通信モジュールである。例えば通信部３１は、ネットワーク２を介してペットロボット１と接続し、データの送受信を行う。
【０１４９】
制御部３０は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってサーバ３内の動作全般を制御する。制御部３０は、例えばＣＰＵ、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部３０は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭを含んでいてもよい。
【０１５０】
また、本実施形態による制御部３０は、購入マスターリスト取得部３０１、店舗リスト生成部３０２、購入実行リスト生成部３０３、移動経路決定部３０４、駆動制御部３０５、表示制御部３０６、音声出力制御部３０７、ユーザ操作認識部３０８、音声認識部３０９、オンライン購入処理部３１０、物体認識部３１１、および学習部３１２として機能する。なお各構成要素の機能は、図４を参照して説明したペットロボット１の制御部１０の同構成と同様である。
【０１５１】
このように、本実施形態による情報処理システムは、主な処理をサーバ３で行う構成であってもよい。なお、サーバ３の構成は図２６に示す例に限定されず、ペットロボット１の制御部１０の各機能のうちの一部をサーバ３で行う構成としてもよい。
【０１５２】
＜＜５．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、実店舗とオンライン店舗における最適な買い物を支援することを可能とする。
【０１５３】
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。
【０１５４】
例えば、上述した情報処理システムのペットロボット１、サーバ３に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、ペットロボット１、サーバ３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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、
を備える、エージェントロボット制御システム。
（２）
前記制御部は、
前記購入マスターリストの各商品における、オンライン店舗での価格と、実店舗での価格とを比較し；
比較結果に基づいて、前記購入マスターリストのうちの一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する、前記（１）に記載のエージェントロボット制御システム。
（３）
前記実店舗は、ユーザの自宅から所定範囲内の実店舗である、前記（２）に記載のエージェントロボット制御システム。
（４）
前記制御部は、
前記購入実行リストに基づき、エージェントロボットの現在位置から、当該購入実行リストの実店舗までの移動経路を生成する、前記（１）〜（３）のいずれか１項に記載のエージェントロボット制御システム。
（５）
前記制御部は、
前記移動経路に基づき、前記実店舗まで移動したエージェントロボットを介して、前記実店舗において購入完了した商品を検知すると；
前記購入マスターリストのうちの当該購入完了した商品以外の商品を、前記オンライン店舗において購入手続きするよう制御する、前記（４）に記載のエージェントロボット制御システム。
（６）
前記制御部は、
前記実店舗に到着すると、当該実店舗での購入を推薦する前記購入マスターリストの商品を表示または音声により提示するよう制御する、前記（４）または（５）に記載のエージェントロボット制御システム。
（７）
前記エージェントロボット制御システムは、エージェントロボットであって、
前記エージェントロボットを自律移動させる駆動部を備え、
前記制御部は、
前記移動経路に基づき前記駆動部を制御することにより、前記エージェントロボットを実店舗まで移動させる、前記（４）〜（６）のいずれか１項に記載のエージェントロボット制御システム。
（８）
前記制御部は、
商品を購入する確率が第１の値以上であると推定されるとき、前記エージェントロボットが前記ユーザに当該商品の購入を推薦すると共に当該商品を購入商品候補として前記購入マスターリストに自動的に追加する、前記（７）に記載のエージェントロボット制御システム。
（９）
前記制御部は、
商品を購入する確率が第１の値より大きい第２の値以上であると推定されるとき、前記エージェントロボットが当該商品を自動購入するよう制御する制御信号を生成する、前記（７）に記載のエージェントロボット制御システム。
（１０）
前記商品の購入確率は、商品の補充履歴に基づいて算出される、前記（８）または（９）に記載のエージェントロボット制御システム。
（１１）
前記制御部は、
エージェントロボットを介して検出されたユーザの状態に異変があると認識すると；
前記異変に対応する購入推薦リストを取得して前記エージェントロボットを介してユーザに提示し；
前記購入推薦リストの中から前記ユーザにより選択された商品を購入マスターリストに追加するような制御信号を生成する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載のエージェントロボット制御システム。
（１２）
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する第１の通信部と；
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成し、前記第１の通信部を介して、前記購入実行リストをエージェントロボットに送信するよう制御する、第１の制御部と；
を有する、サーバと、
前記購入実行リストを受信する第２の通信部と；
ユーザに対して情報を出力する出力部と；
前記購入実行リストに基づいて、前記一部の商品について実店舗による購入を推薦し、前記他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦する情報を前記ユーザに出力するよう前記出力部を制御する制御部と；
を有するエージェントロボットと、
を備える、エージェントロボットシステム。
（１３）
プロセッサが、
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得することと、
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成することと、
を含む、エージェントロボット制御方法。
（１４）
コンピュータを、
ユーザの購入商品の候補を示す購入マスターリストを取得する取得部と、
前記購入マスターリストのうちの、一部の商品について実店舗による購入を推薦し、他部の商品についてオンライン店舗による購入を推薦するための購入実行リストを生成する制御部と、
として機能させるためのエージェントロボット制御プログラムが記憶された、記憶媒体。
【符号の説明】
【０１５７】
１  ペットロボット
２  ネットワーク
３  サーバ
４（４Ａ〜４Ｄ）  実店舗
５  オンライン店舗
６  リヤカー
１０  制御部
１１  通信部
１４  位置情報取得部
１５  カメラ
１６  音声入力部
１７  生体センサ
１８  駆動部
１９  タッチセンサ
２０  記憶部
２１  表示部
２２  音声出力部
２３  加速度センサ
２４  角速度センサ
３０  制御部
３１  通信部
３２  実店舗ＤＢ
３３  オンライン店舗ＤＢ
３４  購入マスターリストＤＢ
３５  オンライン店舗リストＤＢ
３６  実店舗リストＤＢ
３７  オンライン店舗アイテムリストＤＢ
３８  実店舗アイテムリストＤＢ
３９  購入実行リストＤＢ
１０１  購入マスターリスト取得部
１０２  店舗リスト生成部
１０３  購入実行リスト生成部
１０４  移動経路決定部
１０５  駆動制御部
１０６  表示制御部
１０７  音声出力制御部
１０８  ユーザ操作認識部
１０９  音声認識部
１１０  オンライン購入処理部
１１１  物体認識部
１１２  学習部
２００  胴体部ユニット
２０１  脚部ユニット
２０２  頭部ユニット
２０３  尻尾部ユニット
２１０  購入マスターリストＤＢ
２１１  購入マスターリスト
２２０  オンライン店舗リストＤＢ
２２１  オンライン店舗リスト
２３０  実店舗リストＤＢ
２３１  実店舗リスト
２４０  オンライン店舗アイテムリストＤＢ
２４１  オンライン店舗アイテムリスト
２５０  実店舗アイテムリストＤＢ
２５１  実店舗アイテムリスト
２６０  購入実行リストＤＢ
２６１  購入実行リスト
２７１  現在の庫内アイテムリスト
２７２  前回の庫内アイテムリスト
２７３  差分リスト
２７４  購入周期確率リスト
３０１  購入マスターリスト取得部
３０２  店舗リスト生成部
３０３  購入実行リスト生成部
３０４  移動経路決定部
３０５  駆動制御部
３０６  表示制御部
３０７  音声出力制御部
３０８  ユーザ操作認識部
３０９  音声認識部
３１０  オンライン購入処理部
３１１  物体認識部
３１２  学習部
【図１】
2018012073.tif 000003
【図２】
2018012073.tif 000004
【図３】
2018012073.tif 000005
【図４】
2018012073.tif 000006
【図５】
2018012073.tif 000007
【図６】
2018012073.tif 000008
【図７】
2018012073.tif 000009
【図８】
2018012073.tif 000010
【図９】
2018012073.tif 000011
【図１０】
2018012073.tif 000012
【図１１】
2018012073.tif 000013
【図１２】
2018012073.tif 000014
【図１３】
2018012073.tif 000015
【図１４】
2018012073.tif 000016
【図１５】
2018012073.tif 000017
【図１６】
2018012073.tif 000018
【図１７】
2018012073.tif 000019
【図１８】
2018012073.tif 000020
【図１９】
2018012073.tif 000021
【図２０】
2018012073.tif 000022
【図２１】
2018012073.tif 000023
【図２２】
2018012073.tif 000024
【図２３】
2018012073.tif 000025
【図２４】
2018012073.tif 000026
【図２５】
2018012073.tif 000027
【図２６】
2018012073.tif 000028
【国際調査報告】
2018012073.tif 000029
2018012073.tif 000030
2018012073.tif 000031
2018012073.tif 000032