(57)【要約】  本発明にかかる情報処理システム（１００）は、購入商品、購入商品に対するレコメンド商品、及びレコメンド商品が属する商品エリアを格納するレコメンドテーブル（１１）と、顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブル（１２）と、顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブル（１３）と、購入済み商品対象テーブル（１２）及びレコメンドテーブル（１１）を参照して、購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出し、レコメンドテーブル（１１）及び除外エリア対象テーブル（１３）を参照して、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する抽出部（１４）と、を備える。これにより、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知する。
2018150792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアを格納するレコメンドテーブルと、
レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルと、
前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルと、
前記購入済み商品対象テーブル及び前記レコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出し、前記レコメンドテーブル及び前記除外エリア対象テーブルを参照して、前記除外エリアに一致する前記商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する抽出手段と、を備える、
情報処理システム。
【請求項２】
配信対象商品テーブルをさらに備え、
前記抽出手段は、抽出された前記配信用レコメンド商品を前記配信対象商品テーブルへ格納する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
商品に関する商品情報を格納する商品情報マスタテーブルと、
配信手段と、をさらに備え、
前記配信対象商品テーブルには、前記配信用レコメンド商品及びそれぞれの前記配信用レコメンド商品の優先度が格納され、
前記配信手段は、前記配信対象商品テーブルから前記配信用レコメンド商品を前記優先度が高い順に所定の件数分抽出し、抽出された前記所定の件数分の配信用レコメンド商品に関する商品情報を前記商品情報マスタテーブルから抽出して配信情報を生成し、前記配信情報を配信先へ配信する、
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
各決済における商品を含む決済情報を格納する購入履歴テーブルと、
レコメンド生成手段と、をさらに備え、
前記レコメンド生成手段は、前記購入履歴テーブルに含まれる商品の組み合わせごとに優先度を算出し、前記商品の組み合わせを前記購入商品及び前記購入商品に対するレコメンド商品として前記レコメンドテーブルへ格納し、前記購入商品及び前記購入商品に対するレコメンド商品の組み合わせについての前記優先度を前記レコメンドテーブルへ格納し、前記レコメンド商品が属する商品エリアを前記レコメンドテーブルへ格納する、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
顧客の動線日時、顧客識別番号、及び商品エリアを動線履歴として格納する動線履歴テーブルと、
顧客結合手段と、をさらに備え、
前記購入履歴テーブルには、各決済における決済日時、決済番号、及び決済レジが前記決済情報としてさらに格納され、
前記顧客結合手段は、前記購入履歴テーブル及び前記動線履歴テーブルを参照して、決済日時に決済レジに居た顧客の顧客識別番号を特定し、特定された顧客識別番号の顧客を前記レコメンド対象の顧客に決定し、前記レコメンド対象の顧客の顧客情報として決済番号及び顧客識別番号を１組抽出する、
請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
除外エリア抽出手段をさらに備え、
前記除外エリア抽出手段は、前記レコメンド対象の顧客の顧客識別番号に対応する前記動線履歴を前記動線履歴テーブルから抽出し、抽出された前記動線履歴における商品エリアのうち前記レコメンド対象の顧客が前記所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして前記除外エリア対象テーブルへ格納する、
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
商品抽出手段をさらに備え、
前記商品抽出手段は、前記レコメンド対象の顧客の決済番号に対応する前記決済情報を前記購入履歴テーブルから抽出し、抽出された前記決済情報を前記購入済み商品対象テーブルへ格納する、
請求項５又は６に記載の情報処理システム。
【請求項８】
ＰＯＳ（Point Of Sales）端末と、
動線生成端末と、をさらに備え、
前記ＰＯＳ端末は、商品が購入された際に前記決済情報を前記購入履歴テーブルへ格納し、
前記動線生成端末は、顧客の前記動線履歴を生成して前記動線履歴テーブルへ格納する、
請求項５乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項９】
カート情報抽出手段と、
ログ抽出手段と、をさらに備え、
前記カート情報抽出手段は、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトにおける商品購入のショッピングカート情報を抽出し、抽出された前記ショッピングカート情報を前記決済情報として前記購入履歴テーブルへ格納し、
前記ログ抽出手段は、閲覧ページのアクセスログを抽出し、抽出された前記閲覧ページのアクセスログを前記動線履歴として前記動線履歴テーブルへ格納する、
請求項５乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルから前記購入済み商品を抽出し、
購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアの組み合わせを格納するレコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出し、
前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルから前記除外エリアを抽出し、
前記レコメンドテーブルを参照して、前記除外エリアに一致する商品エリアを抽出し、
前記除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法に関し、特に、顧客に対して商品のレコメンドを行うための情報処理システム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
店舗において、顧客に対して商品のレコメンドを行うための技術が知られている。特許文献１には、顧客の購買データを作成し、顧客の動線を作成し、動線から移動データを得て、過去の移動データから分析される行動パターンデータ及び過去の購買データから分析される購買力を含む購買データ等を店員の携帯端末に送る技術が開示されている。特許文献１に開示の技術を用いることにより、店員は、受信されたデータから顧客にレコメンドする商品を選択することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２６３６４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１には、行動パターンデータ及び購買データからレコメンドする商品をどのように選択するかについての具体的手法は開示されていない。このため、特許文献１に開示の技術では、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することはできないという問題があった。【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる情報処理システム及び情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様にかかる情報処理システムは、購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアを格納するレコメンドテーブルと、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルと、前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルと、前記購入済み商品対象テーブル及び前記レコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出し、前記レコメンドテーブル及び前記除外エリア対象テーブルを参照して、前記除外エリアに一致する前記商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する抽出手段と、を備えるものである。【０００７】
本発明の第２の態様にかかる情報処理方法は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルから前記購入済み商品を抽出し、購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアの組み合わせを格納するレコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出し、前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルから前記除外エリアを抽出し、前記レコメンドテーブルを参照して、前記除外エリアに一致する商品エリアを抽出し、前記除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出するものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる情報処理システム及び情報処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかる情報処理システムの処理例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態２にかかる情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態２にかかる購入履歴テーブルの具体例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態２にかかるレコメンドテーブルの具体例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態２にかかる動線履歴テーブルの具体例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態２にかかる除外エリア対象テーブルの具体例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態２にかかる購入済み商品対象テーブルの具体例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態２にかかる配信対象商品テーブルの具体例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態２にかかる商品情報マスタテーブルの具体例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態２にかかる配信先へ配信される配信情報の具体例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態２にかかる情報処理システムのレコメンドテーブル生成処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態２にかかる情報処理システムのレコメンド商品配信処理の例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態３にかかる情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
【００１１】
実施の形態１
まず、図１のブロック図を用いて、本発明の実施の形態１にかかる情報処理システム１００の構成例について説明する。本実施の形態１にかかる情報処理システム１００は、レコメンドテーブル１１と、購入済み商品対象テーブル１２と、除外エリア対象テーブル１３と、抽出部１４と、を備えている。
【００１２】
レコメンドテーブル１１は、購入商品、当該購入商品に対するレコメンド商品、及びレコメンド商品が属する商品エリアを格納するテーブルである。
【００１３】
ここで、レコメンド商品とは、購入商品を購入した顧客により購入されやすい商品である。なお、レコメンドテーブル１１における購入商品は、レコメンド商品の前提となる購入商品であるため、前提購入商品と呼んでもよい。前提購入商品とレコメンド商品との組み合わせは、例えば、購入履歴データに基づいて生成される。すなわち、レコメンドテーブル１１は、購入履歴データに基づいて作成することができる。
【００１４】
商品エリアとは、店舗内におけるその商品が配置されているエリアを示す。例えば、商品が食パンであれば商品エリアはパンエリアであり、商品がたばこであれば商品エリアはレジ前エリアである。
【００１５】
購入済み商品対象テーブル１２は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納するテーブルである。
【００１６】
除外エリア対象テーブル１３は、レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納するテーブルである。ここで、所定の滞留時間は、設定可能であり、例えば５秒等に設定される。除外エリアは、レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアであるため、レコメンド対象の顧客により決済日当日に既に検討された商品エリアであるとみなせる。
【００１７】
抽出部１４は、購入済み商品対象テーブル１２及びレコメンドテーブル１１を参照して、購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出する。具体的には、抽出部１４は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を購入済み商品対象テーブル１２から抽出する。次に、抽出部１４は、レコメンドテーブル１１を参照して、抽出された購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出する。ここで、顧客用レコメンド商品は、購入済み商品を購入した顧客により購入されやすい商品である。
【００１８】
また、抽出部１４は、レコメンドテーブル１１及び除外エリア対象テーブル１３を参照して、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する。具体的には、抽出部１４は、除外エリア対象テーブル１３から除外エリアを抽出する。また、抽出部１４は、レコメンドテーブル１１を参照して、抽出された除外エリアに一致する商品エリアを抽出する。次に、抽出部１４は、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより、配信用レコメンド商品を抽出する。
【００１９】
除外エリアに一致する商品エリアには、顧客は所定の滞留時間を超えて滞在している。このため、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品は、購入するか否かを顧客により既に検討された商品であると推定することができる。
【００２０】
また、配信用レコメンド商品は、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外したものである。このため、配信用レコメンド商品は、顧客により既に検討された商品を顧客用レコメンド商品から除外したレコメンド商品とみなせる。すなわち、配信用レコメンド商品は、顧客用レコメンド商品のうち、レコメンド対象の顧客が決済日当日に、素通りした、未通過であった等の滞留しなかったエリアの商品を抽出したものと言える。
【００２１】
続いて、図２のフローチャートを用いて、情報処理システム１００の処理例について説明する。
【００２２】
まず、抽出部１４は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を購入済み商品対象テーブル１２から抽出する（ステップＳ１０１）。
【００２３】
次に、抽出部１４は、レコメンドテーブル１１を参照して、抽出された購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出する（ステップＳ１０２）。
【００２４】
次に、抽出部１４は、除外エリア対象テーブル１３から除外エリアを抽出する（ステップＳ１０３）。
【００２５】
次に、抽出部１４は、レコメンドテーブル１１を参照して、抽出された除外エリアに一致する商品エリアを抽出する（ステップＳ１０４）。
【００２６】
次に、抽出部１４は、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより、配信用レコメンド商品を抽出する（ステップＳ１０５）。
【００２７】
以上のように、本発明の実施の形態１にかかる情報処理システム１００では、抽出部１４が、購入済み商品対象テーブル１２及びレコメンドテーブル１１を参照して、購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出する構成としている。また、情報処理システム１００では、抽出部１４が、レコメンドテーブル１１及び除外エリア対象テーブル１３を参照して、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する構成としている。これにより、情報処理システム１００では、顧客用レコメンド商品のうち、レコメンド対象の顧客が決済日当日に滞留しなかったエリアの商品を配信用レコメンド商品として抽出することができる。すなわち、情報処理システム１００では、抽出された配信用レコメンド商品を用いることにより、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる。
【００２８】
実施の形態２
続いて、図３のブロック図を用いて、本発明の実施の形態２にかかる情報処理システム１００Ａの構成例について説明する。本発明の実施の形態２にかかる情報処理システム１００Ａは、実施の形態１にかかる情報処理システム１００の具体例である。本実施の形態２にかかる情報処理システム１００Ａは、ＰＯＳ（Point Of Sales）端末１と、購入履歴テーブル２と、レコメンド生成部３と、動線生成端末４と、動線履歴テーブル５と、顧客結合部６と、除外エリア抽出部７と、商品抽出部８と、レコメンドテーブル１１Ａと、購入済み商品対象テーブル１２Ａと、除外エリア対象テーブル１３Ａと、抽出部１４Ａと、配信対象商品テーブル１５と、商品情報マスタテーブル１６と、配信部１７と、を備えている。
【００２９】
ＰＯＳ端末１は、商品が購入された際に決済情報を登録する決済端末である。ＰＯＳ端末１は、スキャンした決済情報を購入履歴テーブル２へ格納する。
【００３０】
ここで、図４を用いて、購入履歴テーブル２の具体例について説明する。図４の例では、購入履歴テーブル２には、決済日時、決済番号、明細、会員番号、決済レジ、商品名、商品番号、商品エリア、売価、及び数量が格納されている。
【００３１】
購入履歴テーブル２には、２０１６年１２月１日１１時１分０秒に、決済番号Ｐ０００１の決済として、会員番号がＣ００１である顧客に対する決済がＲ１レジにて登録されたことが格納されている。Ｐ０００１では、明細０１として、入口前の商品エリアに属し、商品番号がＭ００００１である牛乳の明細が登録されている。なお、牛乳の売価￥１００と数量１も併せて登録されている。また、Ｐ０００１の明細０２として、生鮮の商品エリアに属し、商品番号がＭ００００２である秋刀魚の明細が登録されている。なお、秋刀魚の売価￥１５０と数量２も併せて登録されている。
【００３２】
また、購入履歴テーブル２には、２０１６年１２月１日１１時５分０秒に、決済番号Ｐ０００２の決済として、会員番号がＣ０１０である顧客に対する決済がＲ２レジにて登録されたことが格納されている。Ｐ０００２では、明細０１として、レジ前の商品エリアに属し、商品番号がＭ００００３であるたばこの明細が登録されている。なお、たばこの売価￥８００と数量１も併せて登録されている。また、Ｐ０００２の明細０２として、飲料の商品エリアに属し、商品番号がＭ００００４であるビールの明細が登録されている。なお、ビールの売価￥９００と数量５も併せて登録されている。
【００３３】
さらに、購入履歴テーブル２には、２０１６年１２月１日１２時３０分０秒に、決済番号Ｐ００１３の決済として、会員番号がＮＵＬＬである顧客に対する決済がＲ２レジにて登録されたことが格納されている。なお、会員番号がＮＵＬＬである顧客は、会員番号を有していない顧客を示す。Ｐ００１３では、明細０１として、パンの商品エリアに属し、商品番号がＭ０００１０である食パンの明細が登録されている。なお、食パンの売価￥２００と数量１も併せて登録されている。また、Ｐ００１３の明細０２として、レジ前の商品エリアに属し、商品番号がＭ０００２０である乾電池の明細が登録されている。なお、乾電池の売価￥１００と数量３も併せて登録されている。
【００３４】
図３に戻り説明を続ける。レコメンド生成部３は、購入履歴テーブル２に含まれる商品の組み合わせごとに、レコメンドの優先度を算出する。また、レコメンド生成部３は、商品の組み合わせを前提購入商品及び前提購入商品に対するレコメンド商品としてレコメンドテーブル１１Ａへ格納する。また、前提購入商品及び前提購入商品に対するレコメンド商品についての優先度をレコメンドテーブル１１Ａへ格納する。さらに、レコメンド生成部３は、レコメンド商品が属する商品エリアをレコメンドテーブル１１Ａへ格納する。
【００３５】
ここで、図５を用いて、レコメンドテーブル１１Ａの具体例について説明する。図５の例では、レコメンドテーブル１１Ａには、前提購入商品名、前提購入商品番号、前提購入商品エリア、レコメンド商品名、レコメンド商品番号、レコメンド商品エリア、通常レコメンド商品購入確率、併買時レコメンド商品購入確率、及びリフト値が格納されている。なお、リフト値は、優先度の一例である。
【００３６】
通常レコメンド商品購入確率とは、購入履歴テーブル２においてそのレコメンド商品が存在する決済数を購入履歴テーブル２の全決済数で除算したものである。
【００３７】
併買時レコメンド商品購入確率とは、前提購入商品及びレコメンド商品の両方が存在する決済数を前提購入商品が存在する決済数で除算したものである。
【００３８】
リフト値とは、併買時レコメンド商品購入確率を通常レコメンド商品購入確率で除算したものである。
【００３９】
レコメンドテーブル１１Ａに格納されている情報について、前提購入商品が牛乳である情報について説明する。レコメンドテーブル１１Ａには、前提購入商品の牛乳に対するレコメンド商品として、食パン、乾電池、及びビールが格納されている。食パンの通常レコメンド商品購入確率は１％である。また、乾電池の通常レコメンド商品購入確率は２％である。さらに、ビールの通常レコメンド商品購入確率は０．５％である。
【００４０】
レコメンドテーブル１１Ａには、食パンの牛乳との併買時レコメンド商品購入確率として１０％が格納されている。また、レコメンドテーブル１１Ａには、乾電池の牛乳との併買時レコメンド商品購入確率として１４％が格納されている。さらに、レコメンドテーブル１１Ａには、ビールの牛乳との併買時レコメンド商品購入確率として１％が格納されている。
【００４１】
レコメンドテーブル１１Ａには、牛乳に対する食パンのリフト値として１０．０が格納され、牛乳に対する乾電池のリフト値として７．０が格納され、牛乳に対するビールのリフト値として２．０が格納されている。なお、図５の例のように、レコメンドテーブル１１Ａは、リフト値の降順にソートされてもよい。レコメンドテーブル１１Ａにてリフト値の降順にソートすることにより、リアルタイム処理に適したテーブルとすることができる。
【００４２】
なお、図５の例では、レコメンドテーブル１１Ａは、優先度としてリフト値を算出しているが、優先度として、例えば、売上金額ランキング、販売数量ランキング、恣意的なキャンペーンルール等の他のレコメンドルールを算出するようにしてもよい。
【００４３】
図３に戻り説明を続ける。動線生成端末４は、顧客の動線履歴を生成する端末である。動線生成端末４は、例えば、店舗内の複数個所に配置されたカメラや、顧客が所持する携帯端末から足跡情報を収集する端末等である。動線生成端末４は、顧客の動線履歴を動線履歴テーブル５へ格納する。
【００４４】
ここで、図６を用いて、動線履歴テーブル５の具体例について説明する。図６の例では、動線履歴テーブル５には、動線日時、動線番号、顧客識別番号、及び商品エリアが、動線履歴として格納されている。
【００４５】
動線履歴テーブル５には、顧客識別番号がＣＬ００１である顧客の動線履歴として、２０１６年１２月１日１１時０分０秒に入口前エリア、１１時０分１０秒に野菜エリア、１１時０分１１秒にパンエリア、１１時１分０秒にＲ１レジが格納されている。すなわち、動線履歴テーブル５を参照すると、ＣＬ００１の顧客が、入口前エリアに１０秒間滞在し、野菜エリアに１秒間滞在し、パンエリアに４９秒間滞在したことを算出することができる。
【００４６】
同様に、動線履歴テーブル５を参照すると、ＣＬ０１０の顧客が、入口前エリアに１０秒間滞在し、お菓子エリアに２０秒間滞在したことを算出することができる。
【００４７】
図３に戻り説明を続ける。顧客結合部６は、購入履歴テーブル２における顧客と動線履歴テーブル５における顧客とを、レジエリアの滞在時刻に基づいて結合する機能部である。顧客結合部６は、購入履歴テーブル２及び動線履歴テーブル５を参照して、決済日時に該当の決済レジに居た顧客の顧客識別番号を特定し、当該顧客識別番号の顧客をレコメンド対象の顧客に決定する。また、顧客結合部６は、レコメンド対象の顧客の顧客情報として決済番号及び顧客識別番号を１組抽出する。
【００４８】
具体的には、顧客結合部６は、購入履歴テーブル２を参照して、２０１６年１２月１日１１時１分０秒に決済番号Ｐ０００１にて会員番号Ｃ００１がＲ１レジにて決済されたことを識別する。次に、顧客結合部６は、動線履歴テーブル５を参照して、商品エリアがＲ１レジであり、且つ動線日時が２０１６年１２月１日１１時１分０秒以前である最近のレコードであるという条件に該当する顧客識別番号を特定する。図６の例では、この条件に該当する顧客識別番号ＣＬ００１が特定される。また、顧客結合部６は、顧客識別番号ＣＬ００１の顧客をレコメンド対象の顧客に決定する。そして、顧客結合部６は、決済番号Ｐ０００１及び顧客識別番号ＣＬ００１をレコメンド対象の顧客の顧客情報として抽出する。なお、ここでは、会員番号を有していない顧客を考慮し、会員番号ではなく決済番号を使用している。
【００４９】
顧客結合部６は、抽出された顧客情報のうち、顧客識別番号を除外エリア抽出部７へ出力し、決済番号を商品抽出部８へ出力する。すなわち、図６の例では、顧客結合部６は、顧客識別番号ＣＬ００１を除外エリア抽出部７へ出力し、決済番号Ｐ０００１を商品抽出部８へ出力する。
【００５０】
除外エリア抽出部７は、受け取った顧客識別番号に対応する商品エリアを動線履歴テーブル５から抽出する。また、除外エリア抽出部７は、抽出された商品エリアのうち当該顧客識別番号の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル１３Ａへ格納する。
【００５１】
具体的には、除外エリア抽出部７は、顧客識別番号ＣＬ００１に対応する動線履歴を動線履歴テーブル５から抽出する。図６の例では、動線番号Ｌ０００１〜Ｌ０００４の動線履歴が抽出される。次に、除外エリア抽出部７は、連続するデータ間の秒数を算出する。すなわち、除外エリア抽出部７は、ＣＬ００１の顧客が、入口前エリアに１０秒間滞在し、野菜エリアに１秒間滞在し、パンエリアに４９秒間滞在したことを算出する。次に、除外エリア抽出部７は、算出された秒数により、所定の滞留時間を超えているエリアを抽出し、除外エリアとして特定する。ここでは、所定の滞留時間は５秒に設定されているものとして説明する。図６の例では、入口前エリアとパンエリアが除外エリアとして特定される。そして、除外エリア抽出部７は、入口前エリアとパンエリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル１３Ａへ格納する。
【００５２】
ここで、図７を用いて、除外エリア対象テーブル１３Ａの具体例について説明する。除外エリア対象テーブル１３Ａには、除外エリアとともに、除外エリアに対応する決済情報も格納されている。図７の例では、除外エリア対象テーブル１３Ａには、決済日時、決済番号、会員番号、決済レジ、及び除外エリアが格納されている。なお、決済日時、決済番号、会員番号、及び決済レジのデータは、購入履歴テーブル２から抽出され、除外エリア対象テーブル１３Ａへ格納される。
【００５３】
図３に戻り説明を続ける。商品抽出部８は、受け取った決済番号に対応する決済情報を購入履歴テーブル２から抽出する。また、商品抽出部８は、抽出された決済情報を購入済み商品対象テーブル１２Ａへ格納する。
【００５４】
具体的には、商品抽出部８は、決済番号Ｐ０００１の決済情報を購入履歴テーブル２から抽出する。図４の例では、決済番号Ｐ０００１の明細０１及び０２の決済情報が抽出される。次に、商品抽出部８は、抽出された決済番号Ｐ０００１の明細０１及び０２の決済情報を購入済み商品対象テーブル１２Ａへ格納する。
【００５５】
ここで、図８を用いて、購入済み商品対象テーブル１２Ａの具体例について説明する。図８の例では、購入済み商品対象テーブル１２Ａには、決済日時、決済番号、会員番号、決済レジ、商品名、商品番号、及び商品エリアが格納されている。なお、決済日時、決済番号、会員番号、決済レジ、商品名、商品番号、及び商品エリアのデータは、購入履歴テーブル２から抽出され、購入済み商品対象テーブル１２Ａへ格納される。
【００５６】
図３に戻り説明を続ける。抽出部１４Ａは、購入済み商品対象テーブル１２Ａに格納されている商品に合致するデータをレコメンドテーブル１１Ａから抽出する。また、抽出部１４Ａは、レコメンドテーブル１１Ａから抽出されたデータのうち、除外エリア対象テーブル１３Ａに格納されている除外エリアにレコメンド商品エリアが一致するデータを除外する。すなわち、抽出部１４Ａは、レコメンドテーブル１１Ａから抽出されたデータのうち、除外エリア対象テーブル１３Ａに格納されている除外エリアにレコメンド商品エリアが一致しないデータを抽出する。そして、抽出部１４Ａは、除外エリアにレコメンド商品エリアが一致しないデータを配信対象商品テーブル１５へ格納する。
【００５７】
具体的には、抽出部１４Ａは、購入済み商品対象テーブル１２Ａに格納されている牛乳及び秋刀魚に合致するデータをレコメンドテーブル１１Ａから抽出する。図５の例では、前提購入商品：牛乳に対するレコメンド商品である食パン、乾電池、及びビールのデータと、前提購入商品：秋刀魚に対するレコメンド商品であるたばこのデータが抽出される。すなわち、レコメンド商品番号Ｍ０００１０、Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４のデータが抽出される。次に、抽出部１４Ａは、牛乳に合致するデータ及び秋刀魚に合致するデータのうち、レコメンド商品エリアがパンエリア及び入口前エリアに一致しないデータを抽出する。図５の例では、レコメンド商品番号Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４のデータが抽出される。そして、抽出部１４Ａは、レコメンド商品番号Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４のデータを配信対象商品テーブル１５へ格納する。
【００５８】
ここで、図９を用いて、配信対象商品テーブル１５の具体例について説明する。図９の例では、配信対象商品テーブル１５には、レコメンドテーブル１１Ａと同様に、前提購入商品名、前提購入商品番号、前提購入商品エリア、レコメンド商品名、レコメンド商品番号、レコメンド商品エリア、通常レコメンド商品購入確率、併買時レコメンド商品購入確率、及びリフト値が格納されている。また、配信対象商品テーブル１５には、レコメンドテーブル１１Ａに格納されているデータのうち、レコメンド商品番号Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４のデータが格納されている。すなわち、配信対象商品テーブル１５には、レコメンド商品名が乾電池、たばこ、及びビールであるデータが格納されている。
【００５９】
続いて、図１０を用いて、商品情報マスタテーブル１６の具体例について説明する。商品情報マスタテーブル１６には、商品に関する商品情報が格納されている。商品情報マスタテーブル１６に格納されている情報は、配信先への配信の際に用いられる。図１０の例では、商品情報マスタテーブル１６には、商品名、商品番号、商品エリア、定価、売価、値引率、商品画像、商品説明文、及び更新日が格納されている。
【００６０】
図３に戻り説明を続ける。配信部１７は、配信対象商品テーブル１５からレコメンドする所定の件数分のデータをリフト値等の優先度の高い順に抽出する。なお、レコメンドする所定の件数は、設定可能であり、例えば３件等に設定される。また、配信部１７は、抽出されたデータに関して、配信に必要な商品情報を商品情報マスタテーブル１６から抽出する。さらに、配信部１７は、商品情報マスタテーブル１６から抽出された商品情報から配信情報を生成する。そして、配信部１７は、配信情報を配信先へ配信する。
【００６１】
具体的には、配信部１７は、配信対象商品テーブル１５からレコメンド商品番号Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４の３件分のデータをこの順番にて抽出する。なお、レコメンドする所定の件数は、３件に設定されているものとする。次に、配信部１７は、商品番号Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４に関して、配信に必要な商品情報を商品情報マスタテーブル１６から抽出する。例えば、配信部１７は、商品番号Ｍ０００２０、Ｍ００００３、及びＭ００００４に関する商品情報として、商品名、定価、売価、値引率、商品画像、及び商品エリアを抽出する。次に、配信部１７は、抽出された商品情報から配信情報を生成する。そして、配信部１７は、配信情報を配信先へ配信する。ここで、配信先とは、デジタルサイネージ、ＰＯＳレジ、メール、アプリ等である。なお、メール及びアプリへは、会員の顧客に対してのみ配信される。
【００６２】
続いて、図１１を用いて、配信先へ配信される配信情報の具体例について説明する。配信部１７は、例えば図１１に示す画面イメージを生成して配信先へ配信する。図１１の例では、レコメンド商品番号Ｍ０００２０の商品である乾電池をオススメＡとして表示している。また、乾電池の商品画像、定価２００円、売価１００円、及び値引率−５０％も併せて表示している。
【００６３】
また、レコメンド商品番号Ｍ００００３の商品であるたばこをオススメＢとして表示している。また、たばこの商品画像、定価１０００円、売価８００円、及び値引率−２０％も併せて表示している。
【００６４】
また、レコメンド商品番号Ｍ００００４の商品であるビールをオススメＣとして表示している。また、ビールの商品画像、定価１０００円、売価９００円、及び値引率−１０％も併せて表示している。
【００６５】
また、図１１の例では、「買い忘れた商品はございませんか？」という文字を表示している。また、各々の商品の商品画像とともに、各商品の商品エリアの位置も表示している。さらに、レコメンド商品が１画面に表示できない場合には、「＜」又は「＞」をクリックすることにより、他のレコメンド商品の表示へ切り替えることができる。
【００６６】
続いて、図１２のフローチャートを用いて、情報処理システム１００Ａのレコメンドテーブル生成処理について説明する。なお、レコメンドテーブル生成処理は、定期的なタイミングにてバッチ処理により行われる。なお、定期的なタイミングの単位は、年、月、週、日、時のいずれであってもよい。
【００６７】
情報処理システム１００Ａは、レコメンド生成処理を行う（ステップＳ２０１）。具体的には、情報処理システム１００Ａは、レコメンド生成処理として、上述したレコメンド生成部３により行われる処理を行う。
【００６８】
続いて、図１３のフローチャートを用いて、情報処理システム１００Ａのレコメンド商品配信処理について説明する。なお、レコメンド商品配信処理は、ＰＯＳ端末による決済時にリアルタイム処理により行われる。
【００６９】
まず、情報処理システム１００Ａは、顧客結合処理を行う（ステップＳ３０１）。具体的には、情報処理システム１００Ａは、顧客結合処理として、上述した顧客結合部６により行われる処理を行う。
【００７０】
次に、情報処理システム１００Ａは、除外エリア抽出処理を行う（ステップＳ３０２）。具体的には、情報処理システム１００Ａは、除外エリア抽出処理として、上述した除外エリア抽出部７により行われる処理を行う。
【００７１】
次に、情報処理システム１００Ａは、商品抽出処理を行う（ステップＳ３０３）。具体的には、情報処理システム１００Ａは、商品抽出処理として、上述した商品抽出部８により行われる処理を行う。
【００７２】
次に、情報処理システム１００Ａは、配信対象抽出処理を行う（ステップＳ３０４）。具体的には、情報処理システム１００Ａは、配信対象抽出処理として、上述した抽出部１４Ａにより行われる処理を行う。
【００７３】
次に、情報処理システム１００Ａは、配信処理を行う（ステップＳ３０５）。具体的には、情報処理システム１００Ａは、配信処理として、上述した配信部１７により行われる処理を行う。
【００７４】
以上のように、本発明の実施の形態２にかかる情報処理システム１００Ａでは、抽出部１４Ａが、配信用レコメンド商品を配信対象商品テーブル１５へ格納する構成としている。このため、情報処理システム１００Ａでは、配信対象商品テーブル１５に格納されている配信用レコメンド商品を用いることにより、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる。
【００７５】
また、情報処理システム１００Ａでは、配信部１７が、配信対象商品テーブル１５から配信用レコメンド商品を優先度が高い順に所定の件数分抽出する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、配信部１７が、抽出された所定の件数分の配信用レコメンド商品に関する商品情報を商品情報マスタテーブル１６から抽出して配信情報を生成する構成としている。さらに、情報処理システム１００Ａでは、配信部１７が、生成された配信情報を配信先へ配信する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ａでは、優先度が高い順に所定の件数分の配信用レコメンド商品を、商品情報とともに配信先へ配信することができる。
【００７６】
また、情報処理システム１００Ａでは、レコメンド生成部３が、購入履歴テーブル２に含まれる商品の組み合わせごとに、優先度を算出する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、レコメンド生成部３が、商品の組み合わせを購入商品及び購入商品に対するレコメンド商品としてレコメンドテーブル１１Ａへ格納する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、レコメンド生成部３が、購入商品及び購入商品に対するレコメンド商品の組み合わせについての優先度をレコメンドテーブル１１Ａへ格納する構成としている。さらに、情報処理システム１００Ａでは、レコメンド生成部３が、レコメンド商品が属する商品エリアをレコメンドテーブル１１Ａへ格納する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ａでは、購入商品、購入商品に対するレコメンド商品、レコメンド商品が属する商品エリア、及び優先度が格納されたレコメンドテーブル１１Ａを生成することができる。
【００７７】
また、情報処理システム１００Ａでは、顧客結合部６が、購入履歴テーブル２及び動線履歴テーブル５を参照して、決済日時に決済レジに居た顧客の顧客識別番号を特定する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、顧客結合部６が、特定された顧客識別番号の顧客をレコメンド対象の顧客に決定する構成としている。さらに、情報処理システム１００Ａでは、顧客結合部６が、決定されたレコメンド対象の顧客の顧客情報として決済番号及び顧客識別番号を１組抽出する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ａでは、購入履歴及び動線履歴に基づくレコメンド対象の顧客を決定することができる。また、情報処理システム１００Ａでは、レコメンド対象の顧客情報を抽出することができる。
【００７８】
また、情報処理システム１００Ａでは、除外エリア抽出部７が、レコメンド対象の顧客の顧客識別番号に対応する動線履歴を動線履歴テーブル５から抽出する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、除外エリア抽出部７が、抽出された動線履歴における商品エリアのうちレコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル１３Ａへ格納する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ａでは、顧客により既に検討された商品エリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル１３Ａへ格納することができる。
【００７９】
また、情報処理システム１００Ａでは、商品抽出部８が、レコメンド対象の顧客の決済番号に対応する決済情報を購入履歴テーブル２から抽出する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、商品抽出部８が、抽出された決済情報を購入済み商品対象テーブル１２Ａへ格納する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ａでは、レコメンド対象の顧客の決済情報を購入済み商品対象テーブル１２Ａへ格納することができる。
【００８０】
また、情報処理システム１００Ａでは、ＰＯＳ端末１が、商品が購入された際に決済情報を購入履歴テーブル２へ格納する構成としている。また、情報処理システム１００Ａでは、動線生成端末４が、顧客の動線履歴を生成して動線履歴テーブル５へ格納する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ａでは、実店舗における未検討商品エリアの商品レコメンドを行うことができる。
【００８１】
実施の形態３
続いて、図１４のブロック図を用いて、本発明の実施の形態３にかかる情報処理システム１００Ｂの構成例について説明する。本発明の実施の形態３にかかる情報処理システム１００Ｂは、実施の形態２にかかる情報処理システム１００Ａの変形例である。情報処理システム１００Ｂは、カート情報抽出部２１と、購入履歴テーブル２と、レコメンド生成部３と、ログ抽出部２２と、動線履歴テーブル５と、顧客結合部６と、除外エリア抽出部７と、商品抽出部８と、レコメンドテーブル１１Ａと、購入済み商品対象テーブル１２Ａと、除外エリア対象テーブル１３Ａと、抽出部１４Ａと、配信対象商品テーブル１５と、商品情報マスタテーブル１６と、配信部１７と、を備えている。
【００８２】
カート情報抽出部２１は、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトにおける商品購入のショッピングカート情報を抽出する。また、カート情報抽出部２１は、抽出されたショッピングカート情報を決済情報として購入履歴テーブル２へ格納する。ここで、情報処理システム１００Ｂの購入履歴テーブル２へ格納される商品エリアは、購入された商品のカテゴリであるものとする。同様に、情報処理システム１００Ｂのレコメンドテーブル１１Ａ、購入済み商品対象テーブル１２Ａ、配信対象商品テーブル１５、及び商品情報マスタテーブル１６へ格納される商品エリアは、商品のカテゴリである。
【００８３】
ログ抽出部２２は、閲覧ページのアクセスログを抽出する。また、ログ抽出部２２は、抽出された閲覧ページのアクセスログを動線履歴として動線履歴テーブル５へ格納する。ここで、情報処理システム１００Ｂの動線履歴テーブル５へ格納される商品エリアは、閲覧ページの商品カテゴリである。同様に、情報処理システム１００Ｂの除外エリア対象テーブル１３Ａへ格納される商品エリアは、閲覧ページの商品カテゴリである。
【００８４】
以上のように、本発明の実施の形態３にかかる情報処理システム１００Ｂでは、カート情報抽出部２１が、ＥＣサイトにおける商品購入のショッピングカート情報を抽出する構成としている。また、情報処理システム１００Ｂでは、カート情報抽出部２１が、抽出されたショッピングカート情報を決済情報として購入履歴テーブル２へ格納する構成としている。また、情報処理システム１００Ｂでは、ログ抽出部２２が、閲覧ページのアクセスログを抽出する構成としている。さらに、情報処理システム１００Ｂでは、ログ抽出部２２が、抽出された閲覧ページのアクセスログを動線履歴として動線履歴テーブル５へ格納する構成としている。これにより、情報処理システム１００Ｂでは、ＥＣサイトにおける未検討商品エリアの商品レコメンドを行うことができる。
【００８５】
上述した実施の形態１〜３で述べた情報処理システムにより行われる処理は、情報処理システムが備えるＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）若しくはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はこれらの組み合わせを含むコンピュータ・システムを用いて実現することができる。具体的には、ブロック図又はフローチャートを用いて説明した情報処理システムにおける各機能部の処理に関する命令群を含むプログラムをコンピュータ・システムに実行させればよい。
【００８６】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００８７】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８８】
この出願は、２０１７年２月１４日に出願された日本出願特願２０１７−２４７８４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８９】
１    ＰＯＳ端末
２    購入履歴テーブル
３    レコメンド生成部
４    動線生成端末
５    動線履歴テーブル
６    顧客結合部
７    除外エリア抽出部
８    商品抽出部
１１、１１Ａ    レコメンドテーブル
１２、１２Ａ    購入済み商品対象テーブル
１３、１３Ａ    除外エリア対象テーブル
１４、１４Ａ    抽出部
１５    配信対象商品テーブル
１６    商品情報マスタテーブル
１７    配信部
２１    カート情報抽出部
２２    ログ抽出部
１００、１００Ａ、１００Ｂ    情報処理システム
【図１】
2018150792.tif 000003
【図２】
2018150792.tif 000004
【図３】
2018150792.tif 000005
【図４】
2018150792.tif 000006
【図５】
2018150792.tif 000007
【図６】
2018150792.tif 000008
【図７】
2018150792.tif 000009
【図８】
2018150792.tif 000010
【図９】
2018150792.tif 000011
【図１０】
2018150792.tif 000012
【図１１】
2018150792.tif 000013
【図１２】
2018150792.tif 000014
【図１３】
2018150792.tif 000015
【図１４】
2018150792.tif 000016
【国際調査報告】
2018150792.tif 000017
2018150792.tif 000018