(57)【要約】【課題】顧客が複数人のグループで商品購入したときに、グループの総意で決めたのか、グループの一部の人が決めたのかを推定すること。【解決手段】複数人の相関関係からグループ客を推定するステップＳ２０１と、来店客の人毎に商品に対する関心度を推定するステップＳ２０２と、グループで選択した商品について、人ごとに推定した商品に関する関心度から、商品の選択はグループのうちの複数人で決めたか否かを出力するステップＳ２０３とからなる。【選択図】図３
2016167172.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グループ推定手段において、複数人の相関関係からグループを推定するステップと、
関心度推定手段において、前記複数人における各人毎に商品に関する関心を推定するステップと、
分析手段において、前記推定したグループで選択した商品について、前記人毎に推定した前記商品に関する関心度から、前記商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたか否かを出力するステップと、
を備えた情報処理方法。
【請求項２】
請求項１において、前記商品に関する関心度が所定値以上の人が複数人である場合に、その商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたとする情報処理方法。
【請求項３】
請求項１において、前記商品に関する関心度の差が所定値以内の人が複数人である場合に、その商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたとする情報処理方法。
【請求項４】
顧客行動を検知する顧客行動センサと、前記顧客行動センサから顧客の行動情報を取得する情報処理装置とからなる情報処理システムにおいて、前記情報処理装置は、
複数人の相関関係からグループを推定するグループ推定手段と、
前記複数人における各人毎に商品に関する関心を推定する関心度推定手段と、
前記推定したグループで選択した商品について、前記人毎に推定した前記商品に関する関心度から、前記商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたか否かを出力する分析手段と、
を備えた情報処理システム。
【請求項５】
顧客行動を検知する顧客行動センサと接続して、前記顧客行動センサから顧客の行動情報を取得する情報処理装置において、
複数人の相関関係からグループを推定するグループ推定手段と、
前記複数人における各人毎に商品に関する関心を推定する関心度推定手段と、
前記推定したグループで選択した商品について、前記人毎に推定した前記商品に関する関心度から、前記商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたか否かを出力する分析手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項６】
請求項１の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客と商品に関する情報処理方法、情報処理システム、情報処理装置、およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
店舗や商業施設では会員カードとＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｓａｌｅ）システムにより、いつ、どの店舗で、どのような顧客が、どの商品を選択（購入）したかのデータ収集と分析を行ってマーケティングに活用されている。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、複数人のグループで商品を購入したときに、購入した商品おのおのについてグループの中で誰が購入を決定したのかを推定する発明がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２０７１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１では、グループで商品購入したときに、グループの中で誰が購入を決定したのかがわかる。しかしながら、グループで商品購入するときは誰か一人が購入を決定する場合のほかに、グループの複数人で相談して購入を決定する場合がある。
【０００６】
グループで商品購入したときに、グループの総意で決めたのか、グループの一部の人が決めたのかがわかれば新商品の企画に役立つ。たとえば、２人のカップルで相談して商品を購入されるのが多いことがわかれば２人向けの分量や嗜好の商品を企画するのに有用なデータが得られる。３人、４人の家族で相談して商品を購入されるのが多いことがわかれば家族向けの分量や嗜好の商品を企画するのに有用なデータが得られる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記従来の課題を解決するために、本発明の情報処理方法は、グループ推定手段において複数人の相関関係からグループを推定するステップと、関心度推定手段において前記人毎に商品に関する関心を推定するステップと、分析手段において、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した前記商品に関する関心度から、商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたか否かを出力するステップ、とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
これによれば、グループで選択した商品について、グループの複数人で決めたのか否かがわかり、たとえば新商品の企画に役立つ。
【０００９】
たとえば、ある菓子がグループの複数人で購入することが多いことがわかれば家族向け商品やカップル向け商品など複数人を対象とする商品を企画する場合の参考データが取得できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施の形態１の情報処理システムの全体構成図
【図２】本実施の形態１の情報処理システムの詳細構成図
【図３】本実施の形態１の情報処理システムの概念フローチャート
【図４】本実施の形態１の情報処理システムの詳細フローチャート
【図５】本実施の形態１の来店客の人どうしの相関関係を説明する図
【図６】本実施の形態１の来店客の商品に対する関心度を説明する図
【図７】本実施の形態１の商品の購入決定者の分析方法を説明する図
【図８】本実施の形態１の商品の購入決定者の別の分析方法を説明する図
【図９】本実施の形態１のグループ属性を含む商品データを説明する図
【図１０】本実施の形態１のグループ属性を含む顧客データを説明する図
【図１１】本実施の形態２の情報処理システムの構成図
【図１２】本実施の形態３別の情報処理システムの構成図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
第１の発明は、グループ推定手段において複数人の相関関係からグループを推定するステップと、関心度推定手段において前記人毎に商品に関する関心を推定するステップと、分析手段において、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した前記商品に関する関心度から、商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたか否かを出力するステップ、とを備えた情報処理方法である。
【００１２】
これによれば、グループで選択した商品について、グループの複数人で決めたのか否かがわかり、たとえば新商品の企画に役立つ。
【００１３】
第２の発明は、第１の発明において、商品に関する関心度が所定値以上の人が複数人である場合に、その商品の選択はグループのうちの複数人で決めたとする情報処理方法である。
【００１４】
これによれば、商品に関する関心度が所定値以上の複数人によって選択されたことがわかる。
【００１５】
第３の発明は、第１の発明において、商品に関する関心度の差が所定値以内の人が複数人である場合に、その商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたとする情報処理方法である。
【００１６】
これによれば、商品に関する関心度の差が所定値以内の複数人によって選択されたことがわかる。
【００１７】
第４の発明は、顧客行動を検知する顧客行動センサと、顧客行動センサから顧客の行動情報を取得する情報処理装置とからなる情報処理システムにおいて、情報処理装置は、複数人の相関関係からグループを推定するグループ推定手段と、人毎に商品に関する関心を推定する関心度推定手段と、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した商品に関する関心度から、商品の選択はグループのうちの複数人で決めたか否かを出力する分析手段、とを備えた情報処理システムである。
【００１８】
これによれば、グループで選択した商品について、グループの複数人で決めたのか否かがわかり、たとえば新商品の企画に役立つ。
【００１９】
第５の発明は、顧客行動を検知する顧客行動センサと接続して、顧客行動センサから顧客の行動情報を取得する情報処理装置において、複数人の相関関係からグループを推定するグループ推定手段と、人毎に商品に関する関心を推定する関心度推定手段と、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した商品に関する関心度から、商品の選択はグループのうちの複数人で決めたか否かを出力する分析手段、とを備えた情報処理装置である。
【００２０】
これによれば、グループで選択した商品について、グループの複数人で決めたのか否かがわかり、たとえば新商品の企画に役立つ。
【００２１】
第６の発明は、第１の発明の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
【００２３】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。
【００２４】
図１に示す情報処理システムは、店舗１内に設置して顧客３の行動を検知するカメラ２、商品６を展示する商品棚７、顧客３が商品購入時に購買処理するＰＯＳ装置８を備える。
【００２５】
本実施の形態１では、店舗１で説明するが商業施設など商品やサービスの購買や契約が行われる場面や空間を含む。
【００２６】
また、顧客行動を検知するセンサとしてカメラ２で説明するが、これに限るものではない。たとえば、顧客の視線センサ、赤外線センサ、超音波センサ、音センサ、電波センサ、温度センサ、人感センサなどを含み、これらを単独・単一または組み合わせて構成してもよい。また、ＰＯＳ装置８は購買処理を行うものであれば、たとえばタブレット端末や携帯端末でも構わない。
【００２７】
また情報処理システムは情報処理装置９と記憶装置１０とを備える。情報処理装置９と記憶装置１０とは通信回線によって接続される形態でも一体とする形態でも構わない。またこれらの設置場所に限定はなく店舗１内に備えてもよい。
【００２８】
以下に、上記の情報処理システムについて詳細を説明する。
【００２９】
カメラ２ａ、２ｂ、２ｃは店舗１内に設置して、顧客の行動を検知する顧客行動センサである。具体的には、顧客の行動に関する位置情報や移動の速度や方向の情報を取得する。
【００３０】
たとえば、顧客行動センサ２（本実施の形態ではカメラ２ａ、２ｂ、２ｃ）は、顧客の来店や退店行動の検知、商品棚の場所へ移動したときの動線とその速度と方向、商品棚の場所で立ち止まった行動、商品を探していたり丁寧に見ていたり行動、商品棚から商品を手に取った行動、商品棚に商品を戻した行動、購入を迷ったときの行動、比較した商品、手に取った商品の種類と個数、顧客同士の会話など商品を購買するときの顧客の行動を検知する。
【００３１】
さらに、店舗１の駐車場や敷地での顧客の行動を検知して、たとえば来店手段（徒歩、自転車、乗用車）についての行動を取得しても構わない。
【００３２】
また、顧客行動センサ２は、上記の顧客行動に関する時間情報をあわせて取得する。たとえば、来店時刻、退店時刻、店内の移動時間、商品棚の前にいた時間、商品購入に迷った時間である。
【００３３】
これらの顧客行動センサ２で取得する顧客行動情報は、顧客一人ひとりについて、たとえばカメラの画像を用いて顧客の顔認識や服装認識により複数人の顧客を区別して、各々の顧客行動情報を取得する。
【００３４】
ＰＯＳ装置８は、顧客３が商品棚７から持ってきた商品６について購買処理を行う。すなわち、購買代金の算出と請求、支払いである。商品６をＰＯＳ装置８で紐づけすることで顧客が選択した商品（購入する商品）が確定する。
【００３５】
近年、購買処理時に会員カードを用いることが増えている。記憶メディアである会員カードには顧客の識別情報または顧客情報を予め登録しておき、購買処理時に会員カードをＰＯＳ装置８に読み取ることで、記憶メディアまたは識別情報に紐づけて登録された顧客情報と今回購入した商品の情報とが紐づけられ、その履歴を店舗側の記憶装置に顧客毎に記憶する。
【００３６】
このように会員カードとＰＯＳシステムにより、いつ、どのような顧客が、どの商品を購入したかのデータ収集を蓄積し分析することでマーケティングに活用することができる。
【００３７】
なお、会員カードは顧客が所有する携帯電話や情報端末であってもよい。
【００３８】
以上のような購買行動において、顧客が複数人（グループ）で来店して商品購入したときに、グループの中で誰が購入を決定したのか、特にグループ中の複数人で相談して購入を決定したのかグループの中の個人が購入を決定したのかのデータ分析は、複数人にターゲットとする新商品の企画にきわめて有用である。
【００３９】
これについて上記で説明した情報処理システムの動作について、図２の詳細フローチャートと、図３の概念フローチャート、図４の詳細ブロック図を用いて詳細に説明する。
【００４０】
図３の概念フローチャートにおいて、ステップＳ２０１では複数人の相関関係からグループを推定し、ステップＳ２０２では来店の人毎に商品に関する関心を推定し、ステップＳ２０３では、ステップＳ２０１のグループで選択した商品について、ステップＳ２０２の来店の人ごとに推定した商品に関する関心度から、商品の選択はグループのうちの複数人で決めたか否かを出力する。
【００４１】
なお、ステップＳ２０１とＳ２０２は図３の順番とは逆に行ってもよいし、ステップＳ２０１とＳ２０２を同時または並行して行ってもよい。
【００４２】
図２と図４で詳細を説明する。
【００４３】
ステップＳ１では、顧客や商品に関する事前（来店前）に登録を行う。
【００４４】
顧客に関して、会員カードに予め登録された顧客の識別情報と顧客情報とを紐づけて情報処理装置９内の顧客データ記憶手段１０２に登録を行う。
【００４５】
また、商品に関して、ＰＯＳ装置８にて購買処置が可能なように商品６の識別情報（バーコードや無線タグ）と商品情報とを紐づけて情報処理装置９内の商品データ記憶手段１０５に登録を行う。
【００４６】
商品データ記憶手段１０５には、商品を展示している商品棚の場所情報を登録し、カメラなどの顧客行動センサ２で検知した顧客行動の場所と商品との関連づけを行えるように
する。詳細は後で述べる。
【００４７】
ステップＳ２では、カメラなどの顧客行動センサ２によって顧客３の購買行動（位置や時間など）をセンシングして情報処理装置９内のグループ客推定手段１０１と商品関心度推定手段１０４に出力する。また、会員カードをＰＯＳ装置８に読み込むことで顧客の識別情報や顧客情報を取得してもよい。
【００４８】
ここではステップＳ３とＳ４とは並行して処理を行うこととする。
【００４９】
まず、ステップＳ３は、来店客の人同士の相関関係を演算し、複数人がグループ客であるのか、個人客であるのかを推定する。
【００５０】
そのため、グループ客推定手段１０１は、顧客行動センサ２から顧客一人ひとりについての、位置情報や移動の速度情報、移動方向の情報、時間情報、会話を取得して、それぞれに所定の重み係数を乗じて店舗内での相関度を演算する。
【００５１】
これによってたとえば、店舗内の位置が所定距離内、移動速度や移動方向が近い（同伴）、来店時刻や退店時刻の時間差が所定時間以内、同じ商品棚の場所で立ち止まった時間が所定時間以上あるなどを考慮して人同士の相関度を得る。
【００５２】
また、グループ客推定手段１０１は、顧客の識別情報を取得したときは、事前登録してある顧客データ記憶手段１０２から顧客情報（たとえば年齢、住所、家族関係、過去の来店履歴）を読み出し、それぞれに所定の重み係数を乗じて相関度を演算する。これによって、同じくらいの年齢、住所が近い、家族、過去に一緒に来店した頻度などを考慮して人同士の相関度を得る。
【００５３】
以上のように、グループ客推定手段１０１は、顧客データ記憶手段１０２から顧客情報と、顧客行動センサ２から顧客一人ひとりについての、位置情報や移動の速度や方向の情報、時間情報から、店舗内の複数人がグループ関係にあるか否かを推定する。
【００５４】
これを図５に示す。ここでは、ある時間帯内に店舗に４名（Ａさん、Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん）の顧客がいたとして説明する。
【００５５】
上述のようにグループ客推定手段１０１が演算した人同士の相関度（０．０〜１．０）を示す。相関度が所定値以上（ここでは０．５以上とする）の組合せをグループ客と見なすと、ＡさんとＣさんとＤさんとはグループ客、ＢさんはＡさんらと別の顧客と推定される。したがって、たとえばＡさんがＰＯＳ装置８にて購買処理（つまり購入代金の支払い）した商品は、Ａさん、Ｃさん、Ｄさんの誰かまたは３人でのうち複数で購入を決定した可能性がある。
【００５６】
次に、ステップＳ４は、来店客一人ひとりについての商品に対する関心度を演算する。
【００５７】
そのため、商品関心度推定手段１０４は、事前登録してある商品データ記憶手段１０５から商品を展示している商品棚の場所情報を読み出す。また、顧客行動センサ２から顧客一人ひとりについての顧客行動情報を取得して、この２つの情報の相関度を演算する。顧客行動センサ２で検知した、顧客の特徴行動を商品棚の場所と照らし合わせる。
【００５８】
たとえば、顧客が商品棚の場所へ移動した動線が短いまたは移動した速度が速い（短時間で商品棚に移動した）、商品棚の場所で立ち止まった時間が長い、商品を探していたり見ていた時間が長い、頻繁に商品を手に取ったり戻したりする行動などがあれば、その商
品棚の場所または商品毎に、それぞれの行動に所定の重み係数を乗じてその商品に対する関心度を演算する。
【００５９】
また、商品関心度推定手段１０４は、顧客データ記憶手段１０２から顧客が過去に購入した商品の情報、過去に関心度が高かった商品の情報を読み出し、それぞれに所定の重み係数を乗じて関心度を演算する。
【００６０】
以上のように、商品関心度推定手段１０４は、顧客行動センサ２と商品データ記憶手段１０５から顧客一人ひとりについての位置情報や移動の速度や方向の情報、時間情報と商品棚の場所情報と、顧客データ記憶手段１０２から過去の履歴情報から、来店客一人ひとりについての商品に対する関心度を推定する。
【００６１】
これを図６に示す。ここでは、ある時間帯内に店舗に４名（Ａさん、Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん）の顧客が居たとして説明する。
【００６２】
上述のように商品１、２、３について商品関心度推定手段１０４が演算した商品に対する関心度（０．０〜１．０）を示す。関心度が所定値以上（ここでは０．５以上とする）を関心が高い客と見なすと、商品１はＡさんとＢさんとＣさんが、商品２はＢさんとＤさんが、商品３はＢさんとＤさんが関心の高いと推定される。
【００６３】
次にステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７は、顧客がＰＯＳ装置（購買処理装置）８で購買処理を受行うときの処理である。
【００６４】
購買処理した顧客について、グループ属性分析手段１０３は、グループ客推定手段１０１からグループの相関性（図５）と商品関心度推定手段１０４から商品に関する関心度（図６）とを取得して、購買処理した顧客と同じグループ内で商品毎に関心度の高い顧客を分析する。
【００６５】
例えば、図５からはＡさんとＣさんとＤさんが同じグループであることが推定され、図６からは商品１、２、３についてその３人の関心度が推定される。
【００６６】
一例として、Ａさんが商品１、２、３を購買処理（購入）した場合で説明する。
【００６７】
グループ属性分析手段１０３は、商品１についてたとえば図７のようにグループ属性を分析する。すなわち、Ａさんと同じグループであると推定されるＣさん、Ｄさんの、商品１に対する関心度の高さを比較する方法である。
【００６８】
関心度が所定値（ここでは０．５）以上の顧客が複数いれば、その商品はグループの総意で決めたと分析する。つまり、図７では商品１のグループ属性はＡさんとＣさんとで購入を決め、Ｄさんはそれにあまり関わっていないとする。
【００６９】
この方法の長所は、関心度の高さ（絶対値）で分析するのでグループのメンバーで積極的に購入された等を見ることができる。
【００７０】
また、グループ属性分析手段１０３は、商品２についてたとえば図８のようにグループ属性を分析する。すなわち、Ａさんと同じグループであると推定されるＣさん、Ｄさんの、商品２に対する関心度を比較する方法である。
【００７１】
関心度の差が所定値（ここでは０．２）以内の顧客が複数いれば、その商品はグループの総意で決めたと分析する。つまり、図８では商品２のグループ属性はＡさんとＣさんと
Ｄさんで購入を決めたとする。
【００７２】
この方法の長所は、関心度の差（相対値）で分析するのでグループのメンバーに一様に好感度を持って購入された等を見ることができる。
【００７３】
図７と図８のようにグループ属性の推定方法は複数あり、どちらの推定方法が好ましいかをステップＳ８で判定する。
【００７４】
そこでグループ属性判定手段１０６は、複数の分析結果を比較して同じであればその結果をグループ属性として出力する。異なる場合は、どちらかを採用してグループ属性として出力する。
【００７５】
どちらの分析結果を採用するかについては、図示しないが、顧客データ記憶手段１０２から顧客情報と、商品データ記憶手段１０５から商品データとを取得し判断することが考えられる。たとえば、その顧客の年齢・性別や過去の購買履歴が、その商品の特性や購買履歴が参照されて、複数の推定方法のいずれかの方法が最適化をグループ属性判定手段１０６は判断する。
【００７６】
また、購買処理装置（ＰＯＳ装置）８からその他の情報（他店の情報など）を取得して複数の推定方法のいずれかの方法が最適化を判断しても（指示をもらっても）よい。
【００７７】
なお、本実施の形態では、グループ属性判定手段１０６を備えてステップＳ８で絶対値分析と相対値分析の結果を選別するものとしたが、予め条件を決めておき、どちらか一方を分析する構成としてもよい（グループ属性判定手段１０６、ステップＳ８を省いて実施してもよい）。また、グループ属性判定手段１０６は入力手段とを備えて店員などに選択させる形態でもよい。
【００７８】
以上のようにして、ステップＳ８でグループ属性が判定され、ステップＳ９にてグループの情報として記憶装置１０に仮出力する。
【００７９】
ここで仮出力としたのは、顧客の店内での購買行動は継続しており、購買処理以後の行動によってグループ属性の見直しが必要となる可能性がある理由からである。
【００８０】
ステップＳ１０において、購買処理以後も引き続きステップＳ２と同様に、カメラなどの顧客行動センサ２によって顧客３の購買行動（位置や時間、会話など）をセンシングして情報処理装置９内のグループ客推定手段１０１と商品関心度推定手段１０４に出力する。
【００８１】
ステップＳ１１において、顧客３が出店したことを検知したとき、ステップＳ３と同様に、来店客の人同士の相関関係を演算し、出店した複数人がグループ客であるのか、個人客であるのかを推定する。
【００８２】
このステップＳ１１は、顧客が来店してから出店するまでのあいだの購買行動をとりまとめて一括で行ってもよいし、購買処理(購入代金の支払い)を行った後から出店するまでのあいだの購買行動について行ってステップＳ３の結果と比較してもよい。
【００８３】
あわせて、購買処理を行った後から出店するまでのあいだの商品関心度の推定を行ってもよい。
【００８４】
出店を検知してグループ客の推定についての確認を行って、それがステップＳ３の推定
と一致していればグループ属性を確定して記憶装置１０に出力する。（ステップＳ１４）。
【００８５】
出店を検知してグループ客の推定についての確認を行って、それがステップＳ６の推定と一致していなければグループ客の推定を再演算し（Ｓ１２）、Ｓ５〜Ｓ８と同様にグループ属性の再分析を行って（Ｓ１３）、これをグループ属性として記憶装置１０に出力する（ステップＳ１４）。
【００８６】
また、一度ＰＯＳ装置８で購買行動を行った顧客が２度目の購買行動を行った場合も、商品に対する関心度（ステップＳ４）を再演算してこれをグループ属性に追加して記憶装置１０に出力する。
【００８７】
なお、ステップＳ１０〜Ｓ１４を除いて、ＰＯＳ装置８で購買処理を行ったときにステップＳ８のグループ属性を確定情報として記憶装置１０に出力する形態でも構わない。
【００８８】
ここで記憶装置１０に記憶されるグループ情報の一例を図９、図１０に示す。
【００８９】
図９は、商品別に記録されるグループ情報である。
【００９０】
各々の商品が個人で購入されたのか、グループで購入されたのかがわかる。特にグループで購入された商品については、何人で購入を決めたのか（何人用パッケージ商品を用意したら売れるかの参考になる等）、複数人の購入決定者の関心度について、最大値、平均値、関心度の幅（商品が積極的に購入されているのか、メンバーに一様に好感度を持って購入されているのか等）がわかる。
【００９１】
ここでは、商品１について２人でのグループ購入があり、その顧客は２０歳代の男性と２０歳代の女性である場合（カップルなど）を示している。顧客の年齢や性別については、カメラ２の画像を用いて顧客の顔認識や服装認識により識別してもよいし、ＰＯＳ装置８で読み込む会員カードから取得してもよい。
【００９２】
また、商品２について３人でのグループ購入があり、その顧客は３０歳代の男性と２０歳代の女性と１０歳以下の男性である場合（家族など）を示している。顧客の年齢や性別については、会員カードから取得する場合は家族構成の情報が得られる場合があるのでこれを参考にすることが可能である。
【００９３】
図１０は、顧客別に記録されるグループ情報である。
【００９４】
ここでは、ＡさんとＣさんとＤさんのグループについて示している。各々の顧客データは会員カードと紐づけられて性別や年齢が取得される他に、来店した日時の記録やメンバーどうしの相関関係がわかる。
【００９５】
図５で３人の相関度、つまり、ＡさんとＣさんの相関度、ＡさんとＤさんの相関度、ＣさんとＤさんの相関度を比較してＡさんがＣさん、Ｄさんとの相関度が所定値以上（たとえば０．５以上）ことから、ＡさんがＣさん、Ｄさんの３人グループの中心的立場にいることが推定される。たとえば３人グループに来店を促すためのキャンペーンはＡさんにお知らせするのが特に効果的であること等がわかる。
【００９６】
上記のようなグループ情報について、グループ属性出力手段１０６は顧客データ記憶手段１０２と商品データ記憶手段１０５に出力して、顧客データと商品データの履歴の蓄積を行ってもよい。
【００９７】
勿論、図９、図１０は一例であってこのほかにも本実施の形態の途中で取得、演算、分析した情報をグループ情報に出力して記憶してもよい。
【００９８】
また、情報処理装置９の一部の手段を、情報処理装置９と離して別の装置（たとえば通信ネットワークで接続されたサーバ）で行う構成としてもよい。
【００９９】
また、本実施の形態の顧客行動センサ、情報処理装置、ＰＯＳ装置、記憶装置の一部をコンピュータやコンピュータプログラムで実現してもよい。
【０１００】
（実施の形態２）
図１１は、本発明の実施の形態２に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。
【０１０１】
実施の形態１との差異について、以下に図１と図１１とを参照して説明する。図２以下は同じであるので詳細な説明は省く。
【０１０２】
図１１は図１において顧客行動センサであるカメラ２の代わりとして、顧客３は通信装置４（たとえば携帯電話、情報端末、無線装置）を持ち、店舗１に備える通信装置５と、たとえば無線ＬＡＮやブルーツース（登録商標）で通信することで図４のステップ１の来店客の店内行動をセンシングし、ステップＳ３、Ｓ４以降の推定、分析を行う。
【０１０３】
顧客の通信装置４は個別の識別情報（たとえば無線ＩＤ）を備え、店舗１の通信装置５に送信することで、その識別符号を受信した通信装置５は顧客の一人ひとりに対して高い信頼性で容易に区別することができる。
【０１０４】
また、通信装置４の識別符号を用いることで、実施の形態１の会員カードは必ずしも必要なく（勿論、通信装置４の識別符号と会員カードとを併用しても構わない）、通信装置５の通信エリア内に存在する通信装置４の識別符号を検知することで通信装置４（携帯電話や情報端末、無線装置）を持つ顧客の全員の行動の識別ができる。
【０１０５】
また、顧客の通信装置４から送信される信号の受信強度や指向性を判別することで店舗１の通信装置５は通信装置４を持つ顧客の位置、移動の速度や方向など顧客行動もあわせて検知できる。
【０１０６】
さらに、図１１では店舗１の通信装置５を１台として描いているがこれを複数台とすれば、顧客の通信装置４との通信エリアが広がり上述の顧客の識別符号の受信、位置、速度、方向の検知の精度を高めることができる。
【０１０７】
その一形態として、図示しないが、商品棚７に通信装置５を備え、顧客の通信装置４と、たとえば無線タグやブルーツース（登録商標）で通信することが考えられる。また商品６に無線タグを備え、顧客の通信装置４と通信することが考えられる。このように商品棚７や商品３と顧客の通信装置４とで通信する情報の質や量を増やし顧客行動センサ（通信装置４）の検知精度を高めることができる。
【０１０８】
なお、通信装置４は顧客が携帯する形態のほか、買い物かごや買い物カートに備えて顧客と一緒に移動する形態でも構わない。
【０１０９】
（実施の形態３）
図１２は、本発明の実施の形態３に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。
【０１１０】
実施の形態１との差異について、以下に図１と図１２とを参照して説明する。図２以下は同じであるので詳細な説明は省く。
【０１１１】
図１２は図１において顧客行動センサであるカメラ２の代わりとして、歩行センサ１１は圧力センサや圧電センサ、音マイク、レーダなどで顧客の歩行状態を検知するものである。
【０１１２】
歩行センサ１１は歩行に関する顧客の特徴（たとえば足跡の形状、足跡の圧力分布、歩幅、歩速、足音など）を検知して顧客一人ひとりを区別し、顧客の位置、移動速度、方向を検知する。また、歩行に関する顧客の特徴から性別や年齢を判定する。これにより図４のステップ１の来店客の店内行動をセンシングし、ステップＳ３、Ｓ４以降の推定、分析を行う。
【０１１３】
歩行センサ１１を用いることで、実施の形態１の会員カードや実施の形態２の通信装置４は必ずしも必要なく（勿論、会員カード、通信装置４、歩行センサを併用しても構わない）、店舗１に来店した顧客の全員を検知することができる。加えて、車椅子やベビーカー、杖などの歩行が異なる顧客を区別して検知することができる。
【０１１４】
また、歩行センサ１１で検知される歩行から顧客の来店や退店行動の検知、商品棚の場所へ移動したときの動線とその速度と方向、商品棚の場所で立ち止まった行動など商品を購買するときの顧客の行動を検知する。
【０１１５】
なお、実施の形態１、２、３を説明したが、その組合せで実施してもよい。たとえば、顧客行動センサはカメラと通信装置、歩行センサの２つ以上を組み合わせてもよい。
【０１１６】
なお、本実施の形態ではグループの来店客による商品の購入を取り扱ったがこれに限らず、複数人による商品の選択について本発明は有効であることは言うまでもない。
【０１１７】
以上のように、本実施の形態によれば、グループ推定手段において複数人の相関関係からグループを推定するステップと、関心度推定手段において前記人毎に商品に関する関心を推定するステップと、分析手段において、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した前記商品に関する関心度から、商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたか否かを出力するステップ、とを備えた情報処理方法が実現できる。
【０１１８】
これによれば、グループで選択した商品について、グループの複数人で決めたのか否かがわかり、たとえば新商品の企画に役立つ。
【０１１９】
また、商品に関する関心度が所定値以上の人が複数人である場合に、その商品の選択はグループのうちの複数人で決めたとする。
【０１２０】
これによれば、商品に関する関心度が所定値以上の複数人によって選択されたことがわかる。
【０１２１】
また、商品に関する関心度の差が所定値以内の人が複数人である場合に、その商品の選択は前記グループのうちの複数人で決めたとする。
【０１２２】
これによれば、商品に関する関心度の差が所定値以内の複数人によって選択されたことがわかる。
【０１２３】
また、顧客行動を検知する顧客行動センサと、顧客行動センサから顧客の行動情報を取
得する情報処理装置とからなる情報処理システムにおいて、情報処理装置は、複数人の相関関係からグループを推定するグループ推定手段と、人毎に商品に関する関心を推定する関心度推定手段と、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した商品に関する関心度から、商品の選択はグループのうちの複数人で決めたか否かを出力する分析手段、とを備えた情報処理システムが実現できる。
【０１２４】
また、顧客行動を検知する顧客行動センサと接続して、顧客行動センサから顧客の行動情報を取得する情報処理装置において、複数人の相関関係からグループを推定するグループ推定手段と、人毎に商品に関する関心を推定する関心度推定手段と、推定したグループで選択した商品について、人ごとに推定した商品に関する関心度から、商品の選択はグループのうちの複数人で決めたか否かを出力する分析手段、とを備えた情報処理装置が実現できる。
【産業上の利用可能性】
【０１２５】
以上のように、本発明の情報処理方法、情報処理システム、情報処理装置、およびそのプログラムは、複数の人の相関関係からグループを推定するステップと、前記人毎に商品に関する関心を推定するステップと、前記グループで購入した商品について前記人ごと商品に関する関心度から、その商品の購入をグループで決めたのか否かをグループ属性として出力するものである。
【０１２６】
また、店舗や商業施設で説明したが、これらの場所に限らず、工場や事務所、駅や乗り物など公共の場、家庭などプライベートな場において、人間関係と対象物に対する関連性から何らかのグループ属性を出力するものに対して本発明は利用可能である。
【符号の説明】
【０１２７】
１  店舗
２  カメラ（顧客行動センサ）
３  顧客
４  顧客の通信装置（顧客行動センサ）
５  店舗の通信装置
６  商品
７  商品棚
８  ＰＯＳ装置（購買処理装置）
９  情報処理装置
１０  記憶装置
１１  歩行センサ（顧客行動センサ）
１０１  グループ客推定手段（グループ推定手段）
１０３  グループ属性分析手段（分析手段）
１０４  商品関心度推定手段（関心度推定手段）
【図１】
2016167172.tif 000003
【図２】
2016167172.tif 000004
【図３】
2016167172.tif 000005
【図４】
2016167172.tif 000006
【図５】
2016167172.tif 000007
【図６】
2016167172.tif 000008
【図７】
2016167172.tif 000009
【図８】
2016167172.tif 000010
【図９】
2016167172.tif 000011
【図１０】
2016167172.tif 000012
【図１１】
2016167172.tif 000013
【図１２】
2016167172.tif 000014