(57)【要約】【課題】サービスの提供の待ち時間を低減する。【解決手段】購入商品予測装置３０は、店舗５０に対して設定された予測対象エリアＲにユーザＵが入圏してから出圏するまでの間にユーザＵが店舗５０に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報を記憶する入圏履歴ＤＢ３２と、店舗５０においてユーザＵの購入情報を記憶する購入履歴ＤＢ３３と、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、入圏情報に基づいてユーザＵのユーザ入店確率を算出する入店頻度算出部３４と、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、店舗５０で提供される商品ごとに、購入情報に基づいてユーザＵのユーザ購入確率を算出する購入頻度算出部３５と、ユーザ入店確率とユーザ購入確率とに基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する購入商品予測部３６と、を備える。【選択図】図２
2016051207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗に対して設定された予測対象エリアに存在するユーザが前記店舗に入店して購入する商品を予測する購入商品予測装置であって、
前記予測対象エリアにユーザが入圏してから出圏するまでの間に前記ユーザが前記店舗に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報を記憶する入圏履歴記憶手段と、
前記店舗において前記ユーザが購入した商品に関する情報である購入情報を記憶する購入履歴記憶手段と、
前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記入圏履歴記憶手段に記憶された前記入圏情報に基づいて、前記ユーザが前記店舗に入店する確率であるユーザ入店確率を算出する入店頻度算出手段と、
前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記購入履歴記憶手段に記憶された前記購入情報に基づいて、前記店舗で提供される商品ごとに、前記ユーザが前記商品を購入する確率であるユーザ購入確率を算出する購入頻度算出手段と、
前記入店頻度算出手段によって算出された前記ユーザ入店確率と、前記購入頻度算出手段によって算出された前記ユーザ購入確率と、に基づいて、前記店舗において購入される商品を予測する購入商品予測手段と、
を備える、購入商品予測装置。
【請求項２】
前記購入商品予測手段は、前記予測対象エリアに存在するユーザの前記ユーザ入店確率と前記ユーザ購入確率とを用いて、前記店舗で提供される商品ごとに、前記予測対象エリアに存在するユーザの少なくとも１人が前記商品を購入する購入確率を算出する、請求項１に記載の購入商品予測装置。
【請求項３】
前記購入商品予測手段は、前記予測対象エリアに存在するユーザのうち前記店舗内に位置するユーザの前記ユーザ入店確率を１とする、請求項２に記載の購入商品予測装置。
【請求項４】
前記ユーザの属性に関する情報であるユーザ属性情報に基づいて、前記ユーザを複数のクラスタに分割し、前記複数のクラスタの各々について、前記クラスタに属する前記ユーザの前記ユーザ入店確率及び前記ユーザ購入確率に基づいて、前記クラスタの入店確率であるクラスタ入店確率及び前記クラスタの商品の購入確率であるクラスタ購入確率を算出するクラスタリング手段と、
前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記ユーザが属するクラスタを特定し、前記ユーザの前記ユーザ入店確率を、特定された前記クラスタの前記クラスタ入店確率とし、前記ユーザの前記ユーザ購入確率を、特定された前記クラスタの前記クラスタ購入確率とする類似度計算手段と、
をさらに備える、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の購入商品予測装置。
【請求項５】
前記購入商品予測手段は、
前記入圏履歴記憶手段に記憶されている前記ユーザの前記入圏情報の数が第１閾値以上であり、かつ、前記購入履歴記憶手段に記憶されている前記ユーザの前記購入情報の数が第２閾値以上である場合には、前記入店頻度算出手段によって算出された前記ユーザ入店確率と、前記購入頻度算出手段によって算出された前記ユーザ購入確率と、に基づいて、前記店舗において購入される商品を予測し、
前記入圏履歴記憶手段に記憶されている前記ユーザの前記入圏情報の数が前記第１閾値よりも小さいか、または、前記購入履歴記憶手段に記憶されている前記ユーザの前記購入情報の数が前記第２閾値よりも小さい場合には、前記類似度計算手段によって算出された前記ユーザ入店確率及び前記ユーザ購入確率に基づいて、前記店舗において購入される商品を予測する、請求項４に記載の購入商品予測装置。
【請求項６】
前記予測対象エリアに存在するユーザの移動情報に基づいて、前記予測対象エリアに存在するユーザのうちの２以上のユーザによって構成される集団を認識する集団認識手段と、
前記集団認識手段によって認識された前記集団に属する前記２以上のユーザのユーザ属性情報に基づいて、前記集団の属性に関する情報である集団属性情報を推定する集団属性推定手段と、
をさらに備え、
前記入圏履歴記憶手段は、前記予測対象エリアに前記集団が入圏してから出圏するまでの間に前記集団が前記店舗に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む集団入圏情報をさらに記憶し、
前記購入履歴記憶手段は、前記店舗において前記集団が購入した商品に関する情報である集団購入情報をさらに記憶し、
前記入店頻度算出手段は、前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記入圏履歴記憶手段に記憶されている、前記ユーザが属する集団の前記集団入圏情報に基づいて、前記集団が前記店舗に入店する確率である集団入店確率を算出し、
前記購入頻度算出手段は、前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記購入履歴記憶手段に記憶されている、前記ユーザが属する集団の前記集団購入情報に基づいて、前記店舗で提供される商品ごとに、前記集団が前記商品を購入する確率である集団購入確率を算出し、
前記購入商品予測手段は、前記入店頻度算出手段によって算出された前記集団入店確率と、前記購入頻度算出手段によって算出された前記集団購入確率と、に基づいて、前記店舗において購入される商品を予測する、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の購入商品予測装置。
【請求項７】
前記入店頻度算出手段は、前記予測対象エリアに存在するユーザが前記集団認識手段によって認識された集団に属しない場合には、前記ユーザ入店確率を算出し、前記予測対象エリアに存在するユーザが前記集団認識手段によって認識された集団に属する場合には、前記集団入店確率を算出し、
前記購入頻度算出手段は、前記予測対象エリアに存在するユーザが前記集団認識手段によって認識された集団に属しない場合には、前記ユーザ購入確率を算出し、前記予測対象エリアに存在するユーザが前記集団認識手段によって認識された集団に属する場合には、前記集団購入確率を算出する、請求項６に記載の購入商品予測装置。
【請求項８】
前記予測対象エリアとして、入圏判定用のエリアである入圏判定用エリアと、出圏判定用のエリアである出圏判定用エリアとが設定され、
前記入圏判定用エリアは、前記出圏判定用エリアと異なるエリアである、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の購入商品予測装置。
【請求項９】
店舗に対して設定された予測対象エリアに存在するユーザが前記店舗に入店して購入する商品を予測する購入商品予測装置が行う購入商品予測方法であって、
前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記予測対象エリアに前記ユーザが入圏してから出圏するまでの間に前記ユーザが前記店舗に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報に基づいて、前記ユーザが前記店舗に入店する確率であるユーザ入店確率を算出する入店頻度算出ステップと、
前記予測対象エリアに存在するユーザの各々について、前記店舗において前記ユーザが購入した商品に関する情報である購入情報に基づいて、前記店舗で提供される商品ごとに、前記ユーザが前記商品を購入する確率であるユーザ購入確率を算出する購入頻度算出ステップと、
前記入店頻度算出ステップにおいて算出された前記ユーザ入店確率と、前記購入頻度算出ステップにおいて算出された前記ユーザ購入確率と、に基づいて、前記店舗において購入される商品を予測する購入商品予測ステップと、
を含む、購入商品予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、購入商品予測装置及び購入商品予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品を提供する店舗では、ユーザによって購入される商品を予測することが望まれている。例えば、特許文献１には、ユーザの行動履歴を用いて、ユーザの来店確率及び各商品の購入確率等を示す行動モデルを学習する行動予測装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１９８２４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の装置では、曜日ごとに各ユーザの来店確率及び購入確率を算出しているので、来店確率及び購入確率が高くても、ユーザがいつ来店し、いつ商品を購入するかを予測することはできない。このため、来店確率が高くても、予め来店の準備等を行うことはできない。また、コーヒーショップ、ファーストフード店、弁当店等のように、来店した客の注文を受けてから調理を開始するような店舗では、商品の購入確率が高くても、予め商品の調理を開始する等の準備を行うことはできない。その結果、ユーザが来店したときにサービスの提供が遅れるおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、サービスの提供の待ち時間を低減可能な購入商品予測装置及び購入商品予測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】
本発明の一態様に係る購入商品予測装置は、店舗に対して設定された予測対象エリアに存在するユーザが店舗に入店して購入する商品を予測する購入商品予測装置である。この購入商品予測装置は、店舗に対して設定された予測対象エリアにユーザが入圏してから出圏するまでの間にユーザが店舗に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報を記憶する入圏履歴記憶手段と、店舗においてユーザが購入した商品に関する情報である購入情報を記憶する購入履歴記憶手段と、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、入圏履歴記憶手段に記憶された入圏情報に基づいて、ユーザが店舗に入店する確率であるユーザ入店確率を算出する入店頻度算出手段と、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、購入履歴記憶手段に記憶された購入情報に基づいて、店舗で提供される商品ごとに、ユーザが商品を購入する確率であるユーザ購入確率を算出する購入頻度算出手段と、入店頻度算出手段によって算出されたユーザ入店確率と、購入頻度算出手段によって算出されたユーザ購入確率と、に基づいて、店舗において購入される商品を予測する購入商品予測手段と、を備える。
【０００７】
この購入商品予測装置によれば、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、そのユーザの入圏情報に基づいて、そのユーザのユーザ入店確率が算出され、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、そのユーザの購入情報に基づいて、そのユーザの商品ごとのユーザ購入確率が算出され、算出されたユーザ入店確率及びユーザ購入確率を用いて、購入される商品が予測される。予測対象エリアに存在するユーザは、店舗の近傍にいるので、店舗に入店して商品を購入する可能性が高い。このため、予測対象エリアに存在するユーザのユーザ入店確率及びユーザ購入確率を用いて、購入される商品を予測することにより、店舗において間もなく購入される可能性が高い商品を予測することができる。これにより、店舗は購入されると予測された商品の調理等といった商品の提供の準備を予め行うことができる。その結果、サービスの提供の待ち時間を低減することが可能となる。
【０００８】
購入商品予測手段は、予測対象エリアに存在するユーザのユーザ入店確率とユーザ購入確率とを用いて、店舗で提供される商品ごとに、予測対象エリアに存在するユーザの少なくとも１人が商品を購入する購入確率を算出してもよい。この場合、購入確率が高い商品は、間もなく購入される可能性が高いので、店舗は購入確率が高い商品の提供の準備を予め行うことによって、サービスの提供の待ち時間を低減することが可能となる。
【０００９】
購入商品予測手段は、予測対象エリアに存在するユーザのうち店舗内に位置するユーザのユーザ入店確率を１としてもよい。店舗内に位置するユーザは、既に入店しているので、そのユーザ入店確率は「１（１００％）」である。このため、店舗内に位置するユーザのユーザ入店確率を１とすることによって、ユーザが店舗内に位置するか店舗外に位置するかに応じて購入確率を算出することができ、購入確率の算出精度を向上することが可能となる。
【００１０】
本発明の別の態様に係る購入商品予測装置は、ユーザの属性に関する情報であるユーザ属性情報に基づいて、ユーザを複数のクラスタに分割し、複数のクラスタの各々について、クラスタに属するユーザのユーザ入店確率及びユーザ購入確率に基づいて、クラスタの入店確率であるクラスタ入店確率及びクラスタの商品の購入確率であるクラスタ購入確率を算出するクラスタリング手段と、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、ユーザが属するクラスタを特定し、ユーザのユーザ入店確率を、特定されたクラスタのクラスタ入店確率とし、ユーザのユーザ購入確率を、特定されたクラスタのクラスタ購入確率とする類似度計算手段と、をさらに備えてもよい。
【００１１】
この場合、同じクラスタに属するユーザは、類似するユーザ属性情報を有しているので、行動パターンが似ていると考えられる。このため、予測対象エリアに存在するユーザのユーザ入店確率を、同じクラスタに属するユーザのユーザ入店確率に基づいて算出されたクラスタ入店確率とし、予測対象エリアに存在するユーザのユーザ購入確率を、同じクラスタに属するユーザのユーザ購入確率に基づいて算出されたクラスタ購入確率とすることによって、行動パターンが似ているユーザの入圏情報及び購入情報を用いて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率を算出することができる。これにより、より多くの入圏情報及び購入情報に基づいて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率が算出されるので、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率の算出精度を向上することができ、店舗において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【００１２】
購入商品予測手段は、入圏履歴記憶手段に記憶されているユーザの入圏情報の数が第１閾値以上であり、かつ、購入履歴記憶手段に記憶されているユーザの購入情報の数が第２閾値以上である場合には、入店頻度算出手段によって算出されたユーザ入店確率と、購入頻度算出手段によって算出されたユーザ購入確率と、に基づいて、店舗において購入される商品を予測してもよく、入圏履歴記憶手段に記憶されているユーザの入圏情報の数が第１閾値よりも小さいか、または、購入履歴記憶手段に記憶されているユーザの購入情報の数が第２閾値よりも小さい場合には、類似度計算手段によって算出されたユーザ入店確率及びユーザ購入確率に基づいて、店舗において購入される商品を予測してもよい。
【００１３】
この場合、入圏情報の数及び購入情報の数が少ないユーザであっても、行動パターンが似ている他のユーザの入圏情報及び購入情報を用いて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率が算出される。このため、入圏情報の数及び購入情報の数が少ないユーザのユーザ入店確率及びユーザ購入確率の算出精度を向上することができる。一方、ユーザの入圏情報及び購入情報は、そのユーザの行動パターンそのものであるから、入圏情報の数及び購入情報の数が多いユーザについては、他のユーザの入圏情報及び購入情報を用いることなく、自分の入圏情報及び購入情報を用いることによって、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率の算出精度を向上できる。その結果、店舗において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【００１４】
本発明のさらに別の態様に係る購入商品予測装置は、予測対象エリアに存在するユーザの移動情報に基づいて、予測対象エリアに存在するユーザのうちの２以上のユーザによって構成される集団を認識する集団認識手段と、集団認識手段によって認識された集団に属する２以上のユーザのユーザ属性情報に基づいて、集団の属性に関する情報である集団属性情報を推定する集団属性推定手段と、をさらに備えてもよい。入圏履歴記憶手段は、予測対象エリアに集団が入圏してから出圏するまでの間に集団が店舗に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む集団入圏情報をさらに記憶してもよく、購入履歴記憶手段は、店舗において集団が購入した商品に関する情報である集団購入情報をさらに記憶してもよく、入店頻度算出手段は、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、入圏履歴記憶手段に記憶されている、ユーザが属する集団の集団入圏情報に基づいて、集団が店舗に入店する確率である集団入店確率を算出してもよく、購入頻度算出手段は、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、購入履歴記憶手段に記憶されている、ユーザが属する集団の集団購入情報に基づいて、店舗で提供される商品ごとに、集団が商品を購入する確率である集団購入確率を算出してもよく、購入商品予測手段は、入店頻度算出手段によって算出された集団入店確率と、購入頻度算出手段によって算出された集団購入確率と、に基づいて、店舗において購入される商品を予測してもよい。
【００１５】
例えば、集団が家族及び親子等の場合には、支払いを行うユーザが１人であることが多いので、集団に属する他のユーザは入圏から出圏までの間に何も購入しないことがある。このため、ユーザごとにユーザ入店確率及びユーザ購入確率を算出すると、商品の購入確率が低くなるおそれがあり、店舗において購入される商品の予測精度が低下することがある。これに対し、同一の集団に属する複数のユーザにおいては、入出圏の行動パターンが同じになるので、ユーザが属する集団の集団入店確率及び集団購入確率を用いて、店舗において購入される商品を予測することによって、集団を１人のユーザとして見ることができ、店舗において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【００１６】
入店頻度算出手段は、予測対象エリアに存在するユーザが集団認識手段によって認識された集団に属しない場合には、ユーザ入店確率を算出し、予測対象エリアに存在するユーザが集団認識手段によって認識された集団に属する場合には、集団入店確率を算出してもよく、購入頻度算出手段は、予測対象エリアに存在するユーザが集団認識手段によって認識された集団に属しない場合には、ユーザ購入確率を算出し、予測対象エリアに存在するユーザが集団認識手段によって認識された集団に属する場合には、集団購入確率を算出してもよい。
【００１７】
この場合、ユーザが集団に属するか否かに応じて、店舗において購入される商品の予測に用いられる入店確率及び購入確率が切り替えられる。つまり、集団に属するユーザについては、集団入店確率及び集団購入確率が用いられ、集団に属しないユーザについては、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率が用いられるので、店舗において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【００１８】
予測対象エリアとして、入圏判定用のエリアである入圏判定用エリアと、出圏判定用のエリアである出圏判定用エリアとが設定されてもよく、入圏判定用エリアは、出圏判定用エリアと異なるエリアであってもよい。入圏判定用エリアと出圏判定用エリアとが同じである場合、予測対象エリアの境界付近に位置するユーザは、予測対象エリアへの入圏と予測対象エリアからの出圏とを繰り返すことがある。この場合、予測対象エリアに存在するユーザが頻繁に変わるので、店舗において購入される商品の予測精度が低下するおそれがある。このため、入圏判定用エリアと出圏判定用エリアとを異なるエリアとすることによって、予測対象エリアに存在するユーザが変化する頻度を低減することができ、店舗において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【００１９】
ところで、本発明は、上記のように購入商品予測装置の発明として記述できる他に、以下のように購入商品予測方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００２０】
すなわち、本発明のさらに別の態様に係る購入商品予測方法は、店舗に対して設定された予測対象エリアに存在するユーザが店舗に入店して購入する商品を予測する購入商品予測装置が行う購入商品予測方法である。この購入商品予測方法は、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、予測対象エリアにユーザが入圏してから出圏するまでの間にユーザが店舗に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報に基づいて、ユーザが店舗に入店する確率であるユーザ入店確率を算出する入店頻度算出ステップと、予測対象エリアに存在するユーザの各々について、店舗においてユーザが購入した商品に関する情報である購入情報に基づいて、店舗で提供される商品ごとに、ユーザが商品を購入する確率であるユーザ購入確率を算出する購入頻度算出ステップと、入店頻度算出ステップにおいて算出されたユーザ入店確率と、購入頻度算出ステップにおいて算出されたユーザ購入確率と、に基づいて、店舗において購入される商品を予測する購入商品予測ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、サービスの提供の待ち時間を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態に係る購入商品予測装置を備える購入商品予測システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図１の購入商品予測システムの機能ブロック図である。
【図３】図１の端末装置のハードウェア構成図である。
【図４】（ａ）は図１の予測対象エリアの一例を示す図、（ｂ）は図１の予測対象エリアの別の例を示す図である。
【図５】図１の予測対象エリアのさらに別の例を示す図である。
【図６】図１の予測対象エリアのさらに別の例を示す図である。
【図７】図１の予測対象エリアのさらに別の例を示す図である。
【図８】図２の場所情報報知部からの電波強度を示す図である。
【図９】図１の購入商品予測装置のハードウェア構成図である。
【図１０】図２の入圏履歴ＤＢに記憶される入圏履歴情報の一例を示す図である。
【図１１】図２の購入履歴ＤＢに記憶される購入履歴情報の一例を示す図である。
【図１２】ユーザ入店確率情報の一例を示す図である。
【図１３】ユーザ購入確率情報の一例を示す図である。
【図１４】（ａ）は購入確率情報の一例を示す図、（ｂ）は購入確率情報の別の例を示す図である。
【図１５】（ａ）は図２の表示部に表示される購入商品予測画面の一例を示す図、（ｂ）は図２の表示部に表示される購入商品予測画面の別の例を示す図である。
【図１６】図２の端末装置によって実行される一連の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図２の入退店検知部によって実行される入退店検知処理を詳細に示すフローチャートである。
【図１８】図２の端末装置によって実行される一連の処理の別の例を示すフローチャートである。
【図１９】図２の端末装置によって実行される一連の処理のさらに別の例を示すフローチャートである。
【図２０】図２の端末装置によって実行される一連の処理のさらに別の例を示すフローチャートである。
【図２１】図２の購入商品予測装置によって実行される購入商品予測方法の一連の処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】図２１の入店頻度算出処理を詳細に示すフローチャートである。
【図２３】図２１の購入頻度算出処理を詳細に示すフローチャートである。
【図２４】第２実施形態に係る購入商品予測装置を備える購入商品予測システムの機能ブロック図である。
【図２５】クラスタリング処理を説明するための図である。
【図２６】（ａ）は図２４のクラスタリング結果記憶部が備えるクラスタ入店確率テーブルの一例を示す図、（ｂ）は図２４のクラスタリング結果記憶部が備えるクラスタ購入確率テーブルの一例を示す図である。
【図２７】類似度計算処理を説明するための図である。
【図２８】図２４の購入商品予測装置によって実行される購入商品予測方法の一連の処理の一例を示すフローチャートである。
【図２９】図２８のクラスタリング処理を詳細に示すフローチャートである。
【図３０】第３実施形態に係る購入商品予測装置を備える購入商品予測システムの機能ブロック図である。
【図３１】図３０の入圏履歴ＤＢに記憶される入圏履歴情報の一例を示す図である。
【図３２】図３０の購入履歴ＤＢに記憶される購入履歴情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。図面の説明において、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。
【００２４】
図１は、第１実施形態に係る購入商品予測装置を備える購入商品予測システムの構成を概略的に示す図である。図１に示されるように、購入商品予測システム１は、１以上の端末装置１０と、購入商品予測装置３０と、店舗５０と、を含んで構成されており、予測対象エリアＲ内の端末装置１０を携帯しているユーザＵが店舗５０に入店して購入する商品を予測するシステムである。予測対象エリアＲは、例えば、システムの運用者によって店舗５０ごとに予め設定されている。予測対象エリアＲは、例えば、店舗５０を中心としたエリアである。以下の説明において、端末装置１０を携帯しているユーザＵを単に「ユーザＵ」と表現する。
【００２５】
端末装置１０は、予測対象エリアＲにユーザＵが入圏してから出圏するまでの間にユーザＵが店舗５０に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報を取得する装置である。端末装置１０は、ユーザＵにより携帯され、通信機能を有する装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォン等の携帯電話機、タブレット型端末、ノートＰＣ（Personal Computer）等である。購入商品予測装置３０は、予測対象エリアＲ内のユーザＵが店舗５０に入店して購入する商品を予測する装置である。購入商品予測装置３０は、例えば、情報処理装置によって構成されている。
【００２６】
店舗５０は、ユーザＵに商品を提供する店舗であって、例えば、コーヒーショップ、ファーストフード店、または、弁当店等のように入店したユーザＵの注文を受けてから調理等を行って商品を提供する営業形態の店舗である。なお、購入商品予測装置３０と、端末装置１０及び店舗５０とは、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。このネットワークＮＷは、有線及び無線のいずれで構成されてもよく、例えば、移動体通信網、インターネット、有線ＷＡＮ（Wide Area Network）、無線ＷＡＮ、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ等のネットワークである。
【００２７】
次に、図２を参照して、購入商品予測システム１の機能構成について説明する。図２は、購入商品予測システム１の機能ブロック図である。図２に示されるように、端末装置１０は、機能的には、位置情報取得部１１と、入出圏検知部１２と、入退店検知部１３と、制御部１４と、を備える。端末装置１０は、図３に示されるハードウェアによって構成される。
【００２８】
図３は、端末装置１０のハードウェア構成図である。図３に示されるように、端末装置１０は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory)１０３、データ送受信デバイスである通信モジュール１０４、半導体メモリ等の補助記憶装置１０５、タッチパネル等のユーザの入力を受け付ける入力装置１０６、ディスプレイ等の出力装置１０７、並びに、ＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信して端末装置１０の位置情報を取得するＧＰＳ通信装置等の測位装置１０８等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。図２における端末装置１０の各機能は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、出力装置１０７及び測位装置１０８を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２及び補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２９】
図２に戻って、端末装置１０の機能構成について詳細に説明する。位置情報取得部１１は、ユーザＵの位置情報を取得する位置情報取得手段として機能する。位置情報は、例えば、ユーザＵの現在位置の緯度及び経度を示す情報である。位置情報取得部１１は、例えば、測位装置１０８を介して端末装置１０の位置情報を取得する。位置情報取得部１１は、一定の周期（例えば、１秒）で端末装置１０の位置情報を取得する。位置情報取得部１１は、取得した位置情報を入出圏検知部１２に送信する。
【００３０】
入出圏検知部１２は、ユーザＵが予測対象エリアＲに入ったことを検知し、ユーザＵが予測対象エリアＲから出たことを検知する入出圏検知手段として機能する。以下の説明において、ユーザＵが予測対象エリアＲに入ることを「入圏」といい、ユーザＵが予測対象エリアＲから出ることを「出圏」という。入出圏検知部１２には、予測対象エリアＲの範囲を示すエリア情報が予め設定されている。入出圏検知部１２は、エリア情報に基づいて、ユーザＵの入圏及び出圏を検知する。入出圏検知部１２は、ユーザＵの入圏を検知したことに応じて、制御部１４に入圏検知信号を送信する。入出圏検知部１２は、ユーザＵの出圏を検知したことに応じて、制御部１４に出圏検知信号を送信する。以下、図４〜図７を参照して、予測対象エリアＲの設定例と、各予測対象エリアＲにおける入出圏検知部１２による入出圏検知について説明する。
【００３１】
図４は、予測対象エリアＲの一例を示す図である。図４の（ａ）、（ｂ）に示されるように、予測対象エリアＲとしては、入圏判定用のエリアである入圏判定用エリアＲｉｎと、出圏判定用のエリアである出圏判定用エリアＲｏｕｔと、がそれぞれ異なるエリアとして設定されてもよい。この場合、入圏判定用エリアＲｉｎは、出圏判定用エリアＲｏｕｔに含まれる。入圏判定用エリアＲｉｎ及び出圏判定用エリアＲｏｕｔは、図４の（ａ）に示されるように、店舗５０を中心とした所定の半径の円で囲まれるエリアであってもよく、図４の（ｂ）に示されるように、店舗５０を含み、店舗５０周辺の地理的な特性（道路及び建物等）に応じた形状を有したエリアであってもよい。入出圏検知部１２に予め設定されるエリア情報は、入圏判定用エリアＲｉｎの境界の位置情報と、出圏判定用エリアＲｏｕｔの境界の位置情報と、を含む。
【００３２】
入出圏検知部１２は、位置情報取得部１１から受信した位置情報が入圏判定用エリアＲｉｎの範囲内に入ったことを検知することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定し、ユーザＵの入圏を検知する。入出圏検知部１２は、位置情報取得部１１から受信した位置情報が出圏判定用エリアＲｏｕｔの範囲外に出たことを検知することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定し、ユーザＵの出圏を検知する。
【００３３】
図５は、予測対象エリアＲの別の例を示す図である。図５に示されるように、予測対象エリアＲとしては、入圏判定用エリアＲｉｎと、出圏判定用エリアＲｏｕｔと、が同じエリアとして設定されてもよい。この場合、予測対象エリアＲは、店舗５０を中心とした所定の半径の円で囲まれるエリアであってもよく、図４の（ｂ）に示されるように、店舗５０を含み、店舗５０周辺の地理的な特性に応じた形状を有したエリアであってもよい。入出圏検知部１２に予め設定されるエリア情報は、予測対象エリアＲの境界の位置情報を含む。
【００３４】
この場合、入出圏検知部１２は、タイマを備えている。入出圏検知部１２は、予測対象エリアＲの範囲外に存在しているユーザＵの位置情報が予測対象エリアＲの範囲内に入ったことを検知したことに応じて、タイマを動作させる。入出圏検知部１２は、タイマの値が入圏検知用のタイムアウト値Ｔｉｎになる前に、位置情報取得部１１から受信した位置情報が予測対象エリアＲの範囲外に出たことを検知したことに応じて、タイマを停止しタイマの値を０にリセットする。入出圏検知部１２は、タイマの値がタイムアウト値Ｔｉｎになったことに応じて、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定し、ユーザＵの入圏を検知する。
【００３５】
入出圏検知部１２は、予測対象エリアＲの範囲内に存在しているユーザＵの位置情報が予測対象エリアＲの範囲外に出たことを検知したことに応じて、タイマを動作させる。入出圏検知部１２は、タイマの値が出圏検知用のタイムアウト値Ｔｏｕｔになる前に、位置情報取得部１１から受信した位置情報が予測対象エリアＲの範囲内に入ったことを検知したことに応じて、タイマを停止しタイマの値を０にリセットする。入出圏検知部１２は、タイマの値がタイムアウト値Ｔｏｕｔになったことに応じて、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定し、ユーザＵの出圏を検知する。なお、タイムアウト値Ｔｉｎ及びタイムアウト値Ｔｏｕｔは、入出圏検知部１２に予め設定されている０以上の値（時間）である。タイムアウト値Ｔｉｎ及びタイムアウト値Ｔｏｕｔは、異なる値でもよく、同じ値でもよい。
【００３６】
図６は、予測対象エリアＲのさらに別の例を示す図である。図６に示されるように、予測対象エリアＲとしては、入圏判定用エリアＲｉｎだけが設定されてもよい。この場合、入圏判定用エリアＲｉｎは、店舗５０を中心とした所定の半径の円で囲まれるエリアであってもよく、図４の（ｂ）に示されるように、店舗５０を含み、店舗５０周辺の地理的な特性に応じた形状を有したエリアであってもよい。入出圏検知部１２に予め設定されるエリア情報は、入圏判定用エリアＲｉｎの境界の位置情報を含む。
【００３７】
入出圏検知部１２は、位置情報取得部１１から受信した位置情報が入圏判定用エリアＲｉｎの範囲内に入ったことを検知することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定し、ユーザＵの入圏を検知する。入出圏検知部１２は、位置情報取得部１１から受信した位置情報に基づいて、店舗５０とユーザＵとの距離を算出し、所定時間の間に順次算出した距離が増加し続けている場合に、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定し、ユーザＵの出圏を検知する。
【００３８】
具体的に説明すると、入出圏検知部１２は、位置情報取得部１１から位置情報を受信するごとに、位置情報取得部１１から受信した位置情報と店舗５０の位置情報とを用いて、ユーザＵと店舗５０との距離を算出する。入出圏検知部１２は、所定の時間が経過するまでに連続して算出した距離の各々が、前回算出した距離よりも大きくなっている場合、つまり、ユーザＵと店舗５０との距離が増加し続けている場合、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定し、ユーザＵの出圏を検知する。なお、店舗５０の位置情報は、入出圏検知部１２に予め記憶されている。また、出圏判定用の所定の時間は、ユーザＵが店舗５０から十分に離れたと判断できる程度の時間であって、入出圏検知部１２に予め定められている。
【００３９】
図７は、予測対象エリアＲのさらに別の例を示す図である。図７に示されるように、百貨店等の複数のフロアを有する商業施設に店舗５０が構えられている場合、予測対象エリアＲとして、店舗５０が存在するフロアが設定されてもよい。この場合、入出圏検知部１２に予め設定されるエリア情報は、店舗５０が存在するフロアを示すフロア情報を含む。また、店舗５０が存在する商業施設の各フロアの出入口部に、いずれのフロアであるかを示すフロア情報を含む報知信号を送信するフロア情報報知機器６０１が設置される。出入口部としては、例えば、エレベータの前、エスカレータの昇降口、階段が設けられたエリアへの出入口等が挙げられる。
【００４０】
入出圏検知部１２は、店舗５０が存在するフロアのフロア情報を含む報知信号をフロア情報報知機器６０１から受信することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定し、ユーザＵの入圏を検知する。入出圏検知部１２は、店舗５０が存在するフロア以外のフロアのフロア情報を含む報知信号をフロア情報報知機器６０１から受信することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定し、ユーザＵの出圏を検知する。
【００４１】
図２に戻って、入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０に入ったことを検知し、ユーザＵが店舗５０から出たことを検知する入退店検知手段として機能する。以下の説明において、ユーザＵが店舗５０に入ることを「入店」といい、ユーザＵが店舗５０から出ることを「退店」という。入退店検知部１３は、例えば、店舗５０に設けられた場所情報報知部５１から発信される電波の強度に基づいて、ユーザＵの入退店を検知する。
【００４２】
図８は、場所情報報知部５１からの電波強度を示す図である。図８に示されるように、入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０の外に位置している状態において、場所情報報知部５１から受信した電波の強度がレベルＰｉｎよりも小さい範囲にある場合には、ユーザＵは引き続き店舗５０の外に位置していると判定する。入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０の外に位置している状態において、場所情報報知部５１から受信した電波の強度が増加してレベルＰｉｎ以上になったことに応じて、ユーザＵが店舗５０に入店したと判定する。入退店検知部１３は、ユーザＵの入店を判定したことに応じて、制御部１４に入店検知信号を送信する。
【００４３】
入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０内に位置している状態において、場所情報報知部５１から受信した電波の強度がレベルＰｏｕｔよりも大きい範囲にある場合には、ユーザＵは引き続き店舗５０内に位置していると判定する。入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０内に位置している状態において、場所情報報知部５１から受信した電波の強度が減少してレベルＰｏｕｔ以下になったことに応じて、ユーザＵが店舗５０から退店したと判定する。入退店検知部１３は、ユーザＵの退店を判定したことに応じて、制御部１４に退店検知信号を送信する。
【００４４】
この例では、入店検知の基準となるレベルＰｉｎが退店検知の基準となるレベルＰｏｕｔよりも大きく設定されているので、入退店検知部１３による入退店検知の関数がヒステリシスを持つことになる。これにより、電波強度の僅かな変動によって、入店及び退店が繰り返し検知されることが防止される。なお、レベルＰｉｎは、レベルＰｏｕｔよりも大きい値に設定されているが、レベルＰｉｎとレベルＰｏｕｔとが同じ値であってもよい。
【００４５】
図２に戻って、制御部１４は、端末装置１０における処理を制御する制御手段として機能する。制御部１４は、ネットワークＮＷを介して各種情報を購入商品予測装置３０に送信し、ネットワークＮＷを介して購入商品予測装置３０からの各種情報を受信する。制御部１４は、ユーザＵが店舗５０に入店した回数である入店回数をカウントするための入店回数カウンタを備えており、入出圏検知部１２から入圏検知信号を受信したことに応じて、入店回数カウンタの値を０にリセットする。
【００４６】
制御部１４は、入出圏検知部１２から入圏検知信号を受信したことに応じて、入圏情報とユーザ入店確率算出及び商品のユーザ購入確率算出に関する算出要求とを購入商品予測装置３０に送信する。入圏情報には、ユーザＵを識別するための識別情報であるユーザＩＤと、店舗５０の店舗名を示す店舗名情報と、ユーザＵが店舗５０の予測対象エリアＲに入圏した日時を示す入圏日時情報と、ユーザＵが予測対象エリアＲに滞在している間（予測対象エリアＲに入圏してから出圏するまでの間）に店舗５０に入店した回数を示す入店回数情報が含まれる。ここでは、入店回数情報には０が設定されている。算出要求は、ユーザＵが店舗５０に入店する確率であるユーザ入店確率と、その店舗５０において提供される各商品をユーザＵが購入する確率であるユーザ購入確率と、を購入商品予測装置３０に算出させるための要求である。
【００４７】
制御部１４は、ユーザＵが店舗５０内に位置するか店舗５０外に位置するかを示す店内外フラグを備えている。制御部１４は、店内外フラグが店舗５０外を示す値である場合に、入退店検知部１３から入店検知信号を受信したことに応じて、店内外フラグを、店舗５０内を示す値に切り替えるとともに、入店回数カウンタの値に１を加算（インクリメント）し、購入商品予測装置３０にユーザＵのユーザＩＤを含む入店通知を送信する。制御部１４は、店内外フラグが店舗５０内を示す値である場合に、入退店検知部１３から退店検知信号を受信したことに応じて、店内外フラグを、店舗５０外を示す値に切り替えるとともに、購入商品予測装置３０にユーザＵのユーザＩＤを含む退店通知を送信する。制御部１４は、入出圏検知部１２から出圏検知信号を受信したことに応じて、送信した入圏情報の入店回数情報の値を入店回数カウンタの値で更新するための更新要求を購入商品予測装置３０に送信する。更新要求には、ユーザＩＤと、入店回数情報と、を含む。
【００４８】
次に、購入商品予測装置３０の機能構成について説明する。購入商品予測装置３０は、機能的には、制御部３１と、入圏履歴ＤＢ３２と、購入履歴ＤＢ３３と、入店頻度算出部３４と、購入頻度算出部３５と、購入商品予測部３６と、を備える。購入商品予測装置３０は、図９に示されるハードウェアによって構成される。
【００４９】
図９は、購入商品予測装置３０のハードウェア構成図である。図９に示されるように、購入商品予測装置３０は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ３０１、主記憶装置であるＲＡＭ３０２及びＲＯＭ３０３、データ送受信デバイスである通信モジュール３０４、並びに、ハードディスク等の補助記憶装置３０５等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。図２における購入商品予測装置３０の各機能は、図９に示されるＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ３０１の制御のもとで通信モジュール３０４を動作させるとともに、ＲＡＭ３０２及び補助記憶装置３０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００５０】
図２に戻って、購入商品予測装置３０の機能構成について詳細に説明する。制御部３１は、購入商品予測装置３０における購入商品予測処理を制御する制御手段として機能する。制御部３１は、ネットワークＮＷを介して各種情報を端末装置１０または店舗５０に送信し、ネットワークＮＷを介して端末装置１０及び店舗５０からの各種情報を受信する。制御部３１は、端末装置１０から入圏情報を受信すると、入圏履歴ＤＢ３２の入圏履歴情報に受信した入圏情報を追加することによって、入圏履歴情報を更新する。
【００５１】
制御部３１は、予測対象エリアＲに存在しているユーザＵを管理する在圏ユーザ管理テーブルを備えている。入圏情報及び算出要求は、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏した際に端末装置１０によって購入商品予測装置３０に送信され、更新要求は、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏した際に端末装置１０によって購入商品予測装置３０に送信される。このため、制御部３１は、例えば、入圏情報及び算出要求を端末装置１０から受信したことに応じて、端末装置１０のユーザＵのユーザＩＤを在圏ユーザ管理テーブルに記憶しておき、その端末装置１０から更新要求を受信したことに応じて、在圏ユーザ管理テーブルからユーザＩＤを削除する。制御部３１は、端末装置１０から算出要求を受信したことに応じて、在圏ユーザ管理テーブルを参照して、予測対象エリアＲ内に存在するユーザＵを特定し、特定したユーザＵのユーザＩＤを含む在圏ユーザ情報を、受信した算出要求に含めて、算出要求を入店頻度算出部３４及び購入頻度算出部３５に送信する。
【００５２】
制御部３１は、予測対象エリアＲに存在しているユーザＵが店舗５０内に位置しているか店舗５０外に位置しているかを管理する入店ユーザ管理テーブルを備えている。制御部３１は、例えば、端末装置１０から入店通知を受信したことに応じて、受信した入店通知に含まれるユーザＩＤを入店ユーザ管理テーブルに記憶しておき、端末装置１０から退店通知を受信したことに応じて、受信した退店通知に含まれるユーザＩＤを入店ユーザ管理テーブルから削除する。制御部３１は、端末装置１０から算出要求を受信したことに応じて、入店ユーザ管理テーブルを参照して、店舗５０内に位置するユーザＵを特定し、特定したユーザＵのユーザＩＤを含む入店ユーザ情報を購入商品予測部３６に送信する。
【００５３】
制御部３１は、端末装置１０から更新要求を受信すると、入圏履歴ＤＢ３２の入圏履歴情報を更新する。具体的には、制御部３１は、例えば、更新要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、入圏履歴ＤＢ３２の入圏履歴情報から当該ユーザＩＤを含む最新の入圏情報を特定し、特定した入圏情報の入店回数情報の値を更新要求に含まれる入店回数情報の値で更新する。制御部３１は、後述する購入情報取得部５２から、店舗５０においてユーザＵが購入した商品に関する情報である購入情報を受信すると、購入履歴ＤＢ３３の購入履歴情報に受信した購入情報を追加することによって、購入履歴情報を更新する。制御部３１は、購入商品予測部３６から購入商品予測情報を受信すると、表示部５３に購入商品予測情報を送信する。
【００５４】
入圏履歴ＤＢ３２は、複数のユーザＵの各々について、予測対象エリアＲにユーザＵが入圏してから出圏するまでの間にユーザＵが店舗５０に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む入圏情報を記憶する入圏履歴記憶手段として機能する。入圏履歴ＤＢ３２は、１以上の端末装置１０によって送信された入圏情報を含む入圏履歴情報を記憶している。入圏履歴ＤＢ３２は、制御部３１から入圏情報を受信すると、その入圏情報に履歴番号を付して入圏履歴情報に追加する。
【００５５】
図１０は、入圏履歴ＤＢ３２に記憶される入圏履歴情報の一例を示す図である。図１０に示されるように、入圏履歴情報に含まれる各入圏情報では、各入圏情報の番号を示す履歴番号と、ユーザＵを識別するための識別情報であるユーザＩＤと、店舗５０の店舗名を示す店舗名情報と、ユーザＵが店舗５０の予測対象エリアＲに入圏した日時を示す入圏日時情報と、ユーザＵが予測対象エリアＲに滞在している間に店舗５０に入店した回数を示す入店回数情報と、が対応付けられている。
【００５６】
この例では、例えば、履歴番号「１」の入圏情報は、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが、店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０に対して設定された予測対象エリアＲに、２０１４年３月２２日１３時２０分に入圏し、入圏してから出圏するまでの間に店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０に１回入店したことを示している。また、履歴番号「５」の入圏情報は、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが、店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０に対して設定された予測対象エリアＲに、２０１４年４月２７日１８時１５分に入圏し、店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０に入店することなく、予測対象エリアＲから出圏したことを示している。
【００５７】
図２に戻って、購入履歴ＤＢ３３は、複数のユーザＵの各々について、店舗５０においてユーザＵが購入した商品に関する情報である購入情報を記憶する購入履歴記憶手段として機能する。購入履歴ＤＢ３３は、１以上の店舗５０によって送信された購入情報を含む購入履歴情報を記憶している。購入情報は、例えば、ＩＤ−ＰＯＳ（IDentifier - Point Of Sales）データである。購入履歴ＤＢ３３は、制御部３１から購入情報を受信すると、その購入情報に履歴番号を付して購入履歴情報に追加する。
【００５８】
図１１は、購入履歴ＤＢ３３に記憶される購入履歴情報の一例を示す図である。図１１に示されるように、購入履歴情報に含まれる各購入情報では、各購入情報の番号を示す履歴番号と、商品を購入した（支払いをした）ユーザＵのユーザＩＤである支払いユーザＩＤと、ユーザＵが商品を購入した店舗５０の店舗名を示す店舗名情報と、ユーザＵが商品を購入した日時を示す購入日時情報と、ユーザＵが購入した商品を識別する識別情報である商品コードと、が対応付けられている。
【００５９】
この例では、例えば、履歴番号「１」の購入情報は、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが、店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０において、２０１４年３月２２日１３時２５分に商品コード「１００１」の商品を購入したことを示している。
【００６０】
図２に戻って、入店頻度算出部３４は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、入圏履歴ＤＢ３２に記憶された入圏情報に基づいて、ユーザ入店確率を算出する入店頻度算出手段として機能する。入店頻度算出部３４は、制御部３１から算出要求を受信したことに応じて、算出要求に含まれる在圏ユーザ情報に基づいて、予測対象エリアＲに存在するユーザＵを特定する。入店頻度算出部３４は、特定したユーザＵの各々のユーザ入店確率を算出する。以下の説明において、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの人数がＭ人であったとし、ｉ（ｉは１〜Ｍの整数）番目のユーザＵを「ユーザｉ」と表す。
【００６１】
入店頻度算出部３４は、予測対象エリアＲに存在するＭ人のユーザＵのうちのユーザｉに関する入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出する。入店頻度算出部３４は、例えば、ユーザｉに関する入圏情報のうち、ユーザ入店確率を算出する時点からＤ１日前以降の入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出してもよい。このＤ１日は、システムの運用者によって予め設定されている。入店頻度算出部３４は、抽出した入圏情報から、ユーザｉが予測対象エリアＲに入圏した回数である入圏回数Ｎｒｉと、ユーザｉが店舗５０に入店した入店回数Ｎｓｉと、を算出する。入店頻度算出部３４は、式（１）で示されるように、入店回数Ｎｓｉを入圏回数Ｎｒｉで割った値をユーザｉのユーザ入店確率Ｐｓｉとして算出する。入店頻度算出部３４は、Ｍ人のユーザＵについて、それぞれユーザ入店確率Ｐｓｉを算出する。
【数１】
2016051207.tif 000003
【００６２】
例えば、ユーザ入店確率を算出する時点が２０１４年５月２０日１２時００分であり、Ｄ１日が３０日である場合、図１０の入圏履歴情報では、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵについて、履歴番号４〜８の５つの入圏情報が抽出される。この場合、入圏回数は５回で、入店回数は４回であるので、ユーザ入店確率は４／５＝０．８と算出される。
【００６３】
入店頻度算出部３４は、算出したユーザ入店確率に関する情報であるユーザ入店確率情報を、購入商品予測部３６に送信する。図１２は、ユーザ入店確率情報の一例を示す図である。図１２に示されるように、ユーザ入店確率情報は、ユーザＩＤと、そのユーザＩＤで識別されるユーザＵのユーザ入店確率と、を対応付けた情報である。この例では、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵのユーザ入店確率は０．８であり、ユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵのユーザ入店確率は０．４であることが示されている。
【００６４】
購入頻度算出部３５は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、購入履歴ＤＢ３３に記憶された購入情報に基づいて、店舗５０で提供される商品ごとに、ユーザ購入確率を算出する購入頻度算出手段として機能する。購入頻度算出部３５は、制御部３１から算出要求を受信したことに応じて、算出要求に含まれる在圏ユーザ情報に基づいて、予測対象エリアＲに存在するユーザＵを特定する。購入頻度算出部３５は、特定したユーザＵ各々の商品ごとのユーザ購入確率を算出する。以下の説明において、店舗５０において提供される商品の総数をＬとし、ｊ（ｊは１〜Ｌの整数）番目の商品を「商品ｊ」と表す。
【００６５】
購入頻度算出部３５は、予測対象エリアＲに存在するＭ人のユーザＵのうちのユーザｉに関する購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出する。購入頻度算出部３５は、例えば、ユーザｉに関する購入情報のうち、ユーザ購入確率を算出する時点からＤ２日前以降の購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出してもよい。このＤ２日は、システムの運用者によって予め設定されており、Ｄ１日と同じであってもよく、異なっていてもよい。購入頻度算出部３５は、抽出した購入情報から、抽出した購入情報に含まれる全商品の購入回数Ｎａｉと、抽出した購入情報に含まれる商品ｊの購入回数Ｎｂｉｊと、を算出する。購入頻度算出部３５は、式（２）に示されるように、商品ｊの購入回数Ｎｂｉｊを全商品の購入回数Ｎａｉで割った値をその商品のユーザ購入確率Ｐｂｉｊとして算出する。入店頻度算出部３４は、Ｍ人のユーザＵについて、Ｌ個の商品それぞれのユーザ購入確率Ｐｂｉｊを算出する。
【数２】
2016051207.tif 000004
【００６６】
例えば、ユーザ購入確率を算出する時点が２０１４年５月２０日１２時００分であり、Ｄ２日が３０日である場合、図１１の購入履歴情報では、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵについて、履歴番号５〜８の４つの購入情報が抽出される。この場合、全商品の購入回数は４回であり、商品コード「１００１」の商品の購入回数は２回、商品コード「１００３」の商品の購入回数は１回、商品コード「１０１０」の商品の購入回数は１回である。このため、商品コード「１００１」の商品のユーザ購入確率は２／４＝０．５と算出される。同様に、商品コード「１００３」の商品のユーザ購入確率は１／４＝０．２５、商品コード「１０１０」の商品のユーザ購入確率は１／４＝０．２５と算出される。
【００６７】
購入頻度算出部３５は、算出したユーザ購入確率に関する情報であるユーザ購入確率情報を、購入商品予測部３６に送信する。図１３は、ユーザ購入確率情報の一例を示す図である。図１３に示されるように、ユーザ購入確率情報は、ユーザＩＤと、商品コードと、そのユーザＩＤによって識別されるユーザＵによるその商品コードによって識別される商品のユーザ購入確率と、を対応付けた情報である。この例では、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが、商品コード「１００１」、商品コード「１００３」及び商品コード「１０１０」の商品を購入するユーザ購入確率はそれぞれ０．５、０．２５、０．２５であることが示されている。また、ユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵが、商品コード「１００１」、商品コード「１００３」及び商品コード「１０１０」の商品を購入するユーザ購入確率はそれぞれ０．８、０．２、０であることが示されている。
【００６８】
購入商品予測部３６は、入店頻度算出部３４によって算出されたユーザ入店確率Ｐｓｉと、購入頻度算出部３５によって算出されたユーザ購入確率Ｐｂｉｊと、に基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する購入商品予測手段として機能する。購入商品予測部３６は、予測対象エリアＲに存在する全てのユーザＵのユーザ入店確率Ｐｓｉと各商品のユーザ購入確率Ｐｂｉｊとを用いて、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの少なくとも１人が商品ｊを購入する購入確率Ｐｔｊを算出する。
【００６９】
具体的に説明すると、購入商品予測部３６は、予測対象エリアＲに存在する各ユーザＵについて、そのユーザＵが店舗５０内に位置しているか、店舗５０の外に位置しているかを、制御部３１から受信した入店ユーザ情報に基づいて判定する。ユーザｉが店舗５０の外に位置していると判定された場合には、購入商品予測部３６は、式（３）に示されるように、ユーザｉが店舗５０に入店して商品ｊを購入する確率であるユーザ入店購入確率Ｐｓｂｉｊを、当該ユーザｉのユーザ入店確率Ｐｓｉと、当該ユーザｉの商品ｊのユーザ購入確率Ｐｂｉｊと、を乗算することによって算出する。ユーザｉが店舗５０内に位置していると判定された場合には、購入商品予測部３６は、ユーザｉのユーザ入店確率Ｐｓｉを１として、式（３）を用いてユーザ入店購入確率Ｐｓｂｉｊを算出する。
【数３】
2016051207.tif 000005
【００７０】
購入商品予測部３６は、各商品ｊ（ｊ＝１〜Ｌ）について、少なくとも１つ購入される事象、つまり、ユーザｉ（ｉ＝１〜Ｍ）の少なくとも１人が商品ｊを購入する事象が起こる確率をその商品ｊの購入確率Ｐｔｊとして算出する。購入商品予測部３６は、例えば、式（４）に示されるように、商品ｊが少なくとも１つ購入される事象の余事象（つまり、予測対象エリアＲに存在するどのユーザｉも商品ｊを購入しない事象）が起こる確率を算出し、１から余事象が起こる確率を減算することによって算出する。購入商品予測部３６は、算出した各商品の購入確率に関する情報である購入確率情報を購入商品予測情報として、制御部３１を介して店舗５０の表示装置５０３に送信する。
【数４】
2016051207.tif 000006
【００７１】
図１４の（ａ）は購入確率情報の一例を示す図、（ｂ）は購入確率情報の別の例を示す図である。図１４の（ａ）に示される購入確率情報は、購入商品予測部３６が、２０１４年５月２０日１２時００分に、図１２に示されるユーザ入店確率情報と、図１３に示されるユーザ購入確率情報と、を受信し、その時点でユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵ及びユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵがともに店舗５０の外に位置していた場合の購入確率情報である。図１４の（ｂ）に示される購入確率情報は、図１４の（ａ）の時点から５分後において、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが店舗５０の外に引き続き位置しており、ユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵが店舗５０に入店した場合の購入確率情報である。
【００７２】
図１４の（ａ）に示されるように、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵ及びユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵがともに店舗５０の外に位置している場合、商品コード「１００１」の商品の購入確率は、１−（１−０．８×０．５）×（１−０．４×０．８）＝０．５９と算出される。同様に、商品コード「１００３」の商品の購入確率は、１−（１−０．８×０．２５）×（１−０．４×０．２）＝０．２６、商品コード「１０１０」の商品の購入確率は、１−（１−０．８×０．２５）×（１−０．４×０）＝０．２０と算出される。
【００７３】
一方、図１４の（ｂ）に示されるように、ユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵが店舗５０に入店した場合、商品コード「１００１」の商品の購入確率は、１−（１−０．８×０．５）×（１−１×０．８）＝０．８８と算出される。同様に、商品コード「１００３」の商品の購入確率は、１−（１−０．８×０．２５）×（１−１×０．２）＝０．３６、商品コード「１０１０」の商品の購入確率は、１−（１−０．８×０．２５）×（１−１×０）＝０．２０と算出される。
【００７４】
図２に戻って、店舗５０の機能構成について説明する。店舗５０は、機能的には、場所情報報知部５１と、購入情報取得部５２と、表示部５３と、を備える。図１に示されるように、店舗５０には、所定の強度の電波を連続して発信する機器である電波発信装置５０１と、店舗５０における商品の購入情報を記憶するレジスタ等のＰＯＳ端末５０２と、ディスプレイ等の表示装置５０３と、が設けられている。
【００７５】
場所情報報知部５１は、電波発信装置５０１によって実現され、入退店を端末装置１０に検知させるための場所情報を報知する場所情報報知手段として機能する。場所情報としては、所定の強度の電波が用いられる。
【００７６】
購入情報取得部５２は、ＰＯＳ端末５０２によって実現され、店舗５０におけるユーザＵの商品の購入情報を取得する購入情報取得手段として機能する。購入情報取得部５２は、例えば、端末装置１０のユーザＵが商品購入（支払い）時に、会員カードの読み取りまたは近距離無線通信等によってユーザＵのユーザＩＤまたは端末装置１０の端末識別情報を取得することによって、支払いを行ったユーザＵを特定する。購入情報取得部５２は、支払いを行ったユーザを識別するユーザＩＤと、店舗５０の店舗名を示す店舗名情報と、購入日時を示す購入日時情報と、購入した商品の商品コードと、を含む購入情報を取得する。
【００７７】
購入情報取得部５２は、取得した購入情報を購入商品予測装置３０に送信する。ここで、購入情報取得部５２は、例えば、購入情報を取得するごとに、取得した購入情報を購入商品予測装置３０に送信してもよいし、取得した購入情報を購入情報取得部５２内の記憶手段（不図示）に記憶しておき、予め定められたタイミングで記憶手段に記憶されている購入情報を纏めて購入商品予測装置３０に送信してもよい。
【００７８】
表示部５３は、表示装置５０３によって実現され、購入商品予測装置３０によって予測された購入商品予測結果を表示する表示手段として機能する。表示部５３は、購入商品予測装置３０から購入商品予測情報を受信すると、受信した購入商品予測情報に基づいて、購入商品予測結果を表示する。表示部５３は、例えば、店舗５０で提供される商品のそれぞれについて、その商品が購入される購入確率を表示する。
【００７９】
図１５の（ａ）は表示部５３に表示される購入商品予測画面の一例を示す図、（ｂ）は表示部５３に表示される購入商品予測画面の別の例を示す図である。図１５の（ａ）に示される購入商品予測画面は、図１４の（ａ）に示される購入確率情報を受信した場合の購入商品予測画面の一例である。つまり、２０１４年５月２０日１２時００分において、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵ及びユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵがともに店舗５０の外に位置している場合の購入商品予測画面である。図１５の（ｂ）に示される購入商品予測画面は、図１４の（ｂ）に示される購入確率情報を受信した場合の購入商品予測画面の一例である。つまり、２０１４年５月２０日１２時０５分において、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが店舗５０の外に位置し、ユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵが店舗５０内に位置している場合の購入商品予測画面である。また、商品コード「１００１」が「魚フライ弁当」、商品コード「１００３」が「焼魚弁当」、商品コード「１０１０」が「煮魚弁当」を示しているとする。
【００８０】
表示部５３は、例えば、予め店舗５０の店員によって設定された閾値（例えば、８０％）を商品の購入確率が越えた場合、その商品が購入される可能性が高いと判定し、その商品の表示を変更する等して店舗５０の店員に報知する。図１５の（ａ）に示されるように、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵ及びユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵがともに店舗５０の外に位置している状態では、購入される可能性が高い商品が存在しないので、店舗５０の店員は予め準備をする必要がない。一方、図１５の（ｂ）に示されるように、ユーザＩＤ「Ｂ」のユーザＵが店舗５０に入店したことによって、「魚フライ弁当」の購入確率が８８％となり、購入される可能性が高くなったことが示される。例えば、店舗５０の店員は、「魚フライ弁当」の表示が変更されたことを見て、「魚フライ弁当」に入れる魚を揚げ始める等の準備を行うことができる。
【００８１】
次に、図１６〜図２０を参照して、端末装置１０によって実行される一連の処理を説明する。図１６は、図４に示されるように、予測対象エリアＲとして入圏判定用エリアＲｉｎ及び出圏判定用エリアＲｏｕｔがそれぞれ異なるエリアとして設定されている場合に、端末装置１０によって実行される一連の処理を示すフローチャートである。図１６に示される処理は、ユーザＵが予測対象エリアＲの範囲外に存在している状態において、所定のタイミングで開始される。なお、制御部１４の店内外フラグは、初期状態において、店舗５０外を示す値に設定されている。
【００８２】
まず、位置情報取得部１１が、端末装置１０の位置情報を取得し、取得した位置情報を入出圏検知部１２に送信する。この位置情報取得部１１による位置情報の取得処理は、一連の処理が行われている間、一定の周期（例えば、１秒）で繰り返し実行される。そして、入出圏検知部１２は、エリア情報を用いて、位置情報取得部１１から受信した位置情報が入圏判定用エリアＲｉｎの範囲内に入ったか否かを判定することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したか否かを判定する（ステップＳ０１）。ステップＳ０１において、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏していないと判定された場合（ステップＳ０１；Ｎｏ）、再びステップＳ０１の判定が行われる。
【００８３】
一方、ステップＳ０１において、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定された場合（ステップＳ０１；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵの入圏を検知し、制御部１４に入圏検知信号を送信する。続いて、制御部１４は、入出圏検知部１２から入圏検知信号を受信したことに応じて、ユーザ入店確率算出及び商品のユーザ購入確率算出に関する算出要求を購入商品予測装置３０に送信する（ステップＳ０２）。そして、制御部１４は、入出圏検知部１２から入圏検知信号を受信したことに応じて、入店回数カウンタの値を０にリセットする（ステップＳ０３）。そして、制御部１４は、端末装置１０のユーザＵの入圏情報を購入商品予測装置３０に送信する（ステップＳ０４）。この入圏情報の入店回数情報には０が設定される。
【００８４】
続いて、入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０に入店したか否かを判定する（ステップＳ０５）。入退店検知部１３の入店検知処理については後述する。ステップＳ０５において、ユーザＵが店舗５０に入店したと判定された場合（ステップＳ０５；Ｙｅｓ）、入退店検知部１３は、制御部１４に入店検知信号を送信する。そして、制御部１４は、入退店検知部１３から入店検知信号を受信したことに応じて、店内外フラグを店舗５０内を示す値に切り替えるとともに、入店回数カウンタの値に１を加算（インクリメント）し、購入商品予測装置３０にユーザＵのユーザＩＤを含む入店通知を送信する（ステップＳ０６）。
【００８５】
そして、入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０から退店したか否かを判定する（ステップＳ０７）。入退店検知部１３の退店検知処理については後述する。ステップＳ０７において、ユーザＵが店舗５０から退店していない、つまり、店舗５０内に滞在中であると判定された場合（ステップＳ０７；Ｎｏ）、再びステップＳ０７の判定が行われる。一方、ユーザＵが店舗５０から退店したと判定された場合（ステップＳ０７；Ｙｅｓ）、入退店検知部１３は、制御部１４に退店検知信号を送信する。そして、制御部１４は、入退店検知部１３から退店検知信号を受信したことに応じて、店内外フラグを店舗５０外を示す値に切り替えるとともに、購入商品予測装置３０にユーザＵのユーザＩＤを含む退店通知を送信し、再びステップＳ０５の判定が行われる。
【００８６】
ステップＳ０５において、ユーザＵが店舗５０に入店していないと判定された場合（ステップＳ０５；Ｎｏ）、入出圏検知部１２は、エリア情報を用いて、位置情報取得部１１から受信した位置情報が出圏判定用エリアＲｏｕｔの範囲外に出たか否かを判定することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したか否かを判定する（ステップＳ０８）。ステップＳ０８において、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏していないと判定された場合（ステップＳ０８；Ｎｏ）、再びステップＳ０５の判定が行われる。
【００８７】
一方、ステップＳ０８において、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定された場合（ステップＳ０８；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵの出圏を検知し、制御部１４に出圏検知信号を送信する。そして、制御部１４は、入出圏検知部１２から出圏検知信号を受信したことに応じて、購入商品予測装置３０に送信した入圏情報の入店回数情報の値を入店回数カウンタの値で更新するための更新要求を購入商品予測装置３０に送信する（ステップＳ０９）。このようにして、端末装置１０の一連の処理が終了される。
【００８８】
図１７は、入退店検知部１３によって実行される入退店検知処理を詳細に示すフローチャートである。入退店検知部１３の入店検知処理は、図１６のステップＳ０５に相当する処理であり、入退店検知部１３の退店検知処理は、図１６のステップＳ０７に相当する処理である。図１７に示される処理は、ユーザＵが店舗５０の外に位置している状態において、所定のタイミングで開始される。
【００８９】
まず、入退店検知部１３は、場所情報報知部５１から受信した電波の強度がレベルＰｉｎ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、電波の強度がレベルＰｉｎ未満であると判定された場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）、入退店検知部１３は、ユーザＵが引き続き店舗５０の外に位置していると判定し、再びステップＳ１１の判定が行われる。一方、ステップＳ１１において、電波の強度がレベルＰｉｎ以上であると判定された場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０に入店したと判定し、制御部１４に入店検知信号を送信する（ステップＳ１２）。
【００９０】
続いて、入退店検知部１３は、場所情報報知部５１から受信した電波の強度がレベルＰｏｕｔ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、電波の強度がレベルＰｏｕｔよりも大きいと判定された場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、入退店検知部１３は、ユーザＵが引き続き店舗５０内に位置していると判定し、再びステップＳ１３の判定が行われる。一方、ステップＳ１３において、電波の強度がレベルＰｏｕｔ以下であると判定された場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、入退店検知部１３は、ユーザＵが店舗５０から退店したと判定し、制御部１４に退店検知信号を送信する（ステップＳ１４）。このようにして、入退店検知部１３の入退店検知処理が終了される。
【００９１】
図１８は、図５に示されるように、予測対象エリアＲとして入圏判定用エリアＲｉｎ及び出圏判定用エリアＲｏｕｔが同一のエリアとして設定されている場合に、端末装置１０によって実行される一連の処理を示すフローチャートである。図１８に示される処理は、ユーザＵが予測対象エリアＲの範囲外に存在している状態において、所定のタイミングで開始される。なお、制御部１４の店内外フラグは、初期状態において、店舗５０外を示す値に設定されている。
【００９２】
まず、位置情報取得部１１が、端末装置１０の位置情報を取得し、取得した位置情報を入出圏検知部１２に送信する。この位置情報取得部１１による位置情報の取得処理は、一連の処理が行われている間、一定の周期（例えば、１秒）で繰り返し実行される。そして、入出圏検知部１２は、エリア情報を用いて、位置情報取得部１１から受信した位置情報が予測対象エリアＲの範囲内に入ったか否かを判定する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲外であると判定された場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、再びステップＳ２１の判定が行われる。一方、ステップＳ２１において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲内に入ったと判定された場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、タイマの値を０にリセットし、タイマを動作させる（ステップＳ２２）。
【００９３】
続いて、入出圏検知部１２は、エリア情報を用いて、位置情報取得部１１から受信した位置情報が予測対象エリアＲの範囲外に出たか否かを判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲外に出たと判定された場合（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２はタイマを停止してタイマの値を０にリセットし、再びステップＳ２１の判定が行われる。一方、ステップＳ２３において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲内であると判定された場合（ステップＳ２３；Ｎｏ）、入出圏検知部１２は、タイマの値がタイムアウト値Ｔｉｎに達したか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【００９４】
ステップＳ２４において、タイマの値がタイムアウト値Ｔｉｎに達していないと判定された場合（ステップＳ２４；Ｎｏ）、再びステップＳ２３の処理が行われる。一方、ステップＳ２４において、タイマの値がタイムアウト値Ｔｉｎに達したと判定された場合（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定して、ユーザＵの入圏を検知し、制御部１４に入圏検知信号を送信する。引き続いて行われるステップＳ２５〜ステップＳ３０は、ステップＳ０２〜ステップＳ０７と同様であるので、その説明を省略する。
【００９５】
ステップＳ２８において、ユーザＵが店舗５０に入店していないと判定された場合（ステップＳ２８；Ｎｏ）、入出圏検知部１２は、エリア情報を用いて、位置情報取得部１１から受信した位置情報が予測対象エリアＲの範囲外に出たか否かを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲内であると判定された場合（ステップＳ３１；Ｎｏ）、再びステップＳ２８の判定が行われる。一方、ステップＳ３１において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲外に出たと判定された場合（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、タイマの値を０にリセットし、タイマを動作させる（ステップＳ３２）。
【００９６】
続いて、入出圏検知部１２は、エリア情報を用いて、位置情報取得部１１から受信した位置情報が予測対象エリアＲの範囲内に入ったか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲内に入ったと判定された場合（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２はタイマを停止してタイマの値を０にリセットし、再びステップＳ２８の判定が行われる。一方、ステップＳ３３において、位置情報が予測対象エリアＲの範囲外であると判定された場合（ステップＳ３３；Ｎｏ）、入出圏検知部１２は、タイマの値がタイムアウト値Ｔｏｕｔに達したか否かを判定する（ステップＳ３４）。
【００９７】
ステップＳ３４において、タイマの値がタイムアウト値Ｔｏｕｔに達していないと判定された場合（ステップＳ３４；Ｎｏ）、再びステップＳ３３の判定が行われる。一方、ステップＳ３４において、タイマの値がタイムアウト値Ｔｏｕｔに達したと判定された場合（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定して、ユーザＵの出圏を検知し、制御部１４に出圏検知信号を送信する。そして、制御部１４は、入出圏検知部１２から出圏検知信号を受信したことに応じて、購入商品予測装置３０に送信した入圏情報の入店回数情報の値を入店回数カウンタの値で更新するための更新要求を購入商品予測装置３０に送信する（ステップＳ３５）。このようにして、端末装置１０の一連の処理が終了される。
【００９８】
図１９は、図６に示されるように、予測対象エリアＲとして入圏判定用エリアＲｉｎだけが設定されている場合に、端末装置１０によって実行される一連の処理を示すフローチャートである。図１９に示される処理は、ユーザＵが予測対象エリアＲの範囲外に存在している状態において、所定のタイミングで開始される。なお、制御部１４の店内外フラグは、初期状態において、店舗５０外を示す値に設定されている。ステップＳ４１〜ステップＳ４７は、ステップＳ０１〜ステップＳ０７と同様であるので、その説明を省略する。
【００９９】
ステップＳ４５において、ユーザＵが店舗５０に入店していないと判定された場合（ステップＳ４５；Ｎｏ）、入出圏検知部１２は、位置情報取得部１１から受信した位置情報に基づいて、店舗５０とユーザＵとの距離を算出する（ステップＳ４８）。そして、入出圏検知部１２は、所定時間が経過するまでの間に順次算出した距離が増加し続けているか否かを判定する（ステップＳ４９）。ステップＳ４９において、距離が増加し続けていないと判定された場合（ステップＳ４９；Ｎｏ）、再びステップＳ４５の判定が行われる。
【０１００】
一方、ステップＳ４９において、距離が増加し続けていると判定された場合（ステップＳ４９；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定して、ユーザＵの出圏を検知し、制御部１４に出圏検知信号を送信する。そして、制御部１４は、入出圏検知部１２から出圏検知信号を受信したことに応じて、購入商品予測装置３０に送信した入圏情報の入店回数情報の値を入店回数カウンタの値で更新するための更新要求を購入商品予測装置３０に送信する（ステップＳ５０）。このようにして、端末装置１０の一連の処理が終了される。
【０１０１】
図２０は、図７に示されるように、予測対象エリアＲとして店舗５０が存在するフロアが設定されている場合に、端末装置１０によって実行される一連の処理を示すフローチャートである。図２０に示される処理は、ユーザＵが予測対象エリアＲの範囲外に存在している状態において、所定のタイミングで開始される。なお、制御部１４の店内外フラグは、初期状態において、店舗５０外を示す値に設定されている。また、各フロアに設けられたフロア情報報知機器６０１は、フロア情報を含む報知信号を連続して送信している。
【０１０２】
まず、入出圏検知部１２は、店舗５０が存在するフロアのフロア情報を含む報知信号をフロア情報報知機器６０１から受信したか否かを判定することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したか否かを判定する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１において、店舗５０が存在するフロアのフロア情報を含む報知信号を受信していない、つまり、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏していないと判定された場合（ステップＳ５１；Ｎｏ）、再びステップＳ５１の判定が行われる。
【０１０３】
一方、ステップＳ５１において、店舗５０が存在するフロアのフロア情報を含む報知信号を受信した、つまり、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したと判定された場合（ステップＳ５１；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵの入圏を検知し、制御部１４に入圏検知信号を送信する。引き続いて行われるステップＳ５２〜ステップＳ５７は、ステップＳ０２〜ステップＳ０７と同様であるので、その説明を省略する。
【０１０４】
ステップＳ５５において、ユーザＵが店舗５０に入店していないと判定された場合（ステップＳ５５；Ｎｏ）、入出圏検知部１２は、店舗５０が存在するフロア以外のフロアのフロア情報を含む報知信号をフロア情報報知機器６０１から受信したか否かを判定することによって、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したか否かを判定する（ステップＳ５８）。ステップＳ５８において、店舗５０が存在するフロア以外のフロアのフロア情報を含む報知信号を受信していない、つまり、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏していないと判定された場合（ステップＳ５８；Ｎｏ）、再びステップＳ５５の判定が行われる。
【０１０５】
一方、ステップＳ５８において、店舗５０が存在するフロア以外のフロアのフロア情報を含む報知信号を受信した、つまり、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したと判定された場合（ステップＳ５８；Ｙｅｓ）、入出圏検知部１２は、ユーザＵの出圏を検知して、制御部１４に出圏検知信号を送信する。そして、制御部１４は、入出圏検知部１２から出圏検知信号を受信したことに応じて、購入商品予測装置３０に送信した入圏情報の入店回数情報の値を入店回数カウンタの値で更新するための更新要求を購入商品予測装置３０に送信する（ステップＳ５９）。このようにして、端末装置１０の一連の処理が終了される。
【０１０６】
次に、図２１〜図２３を参照して、購入商品予測装置３０によって実行される購入商品予測方法の一連の処理を説明する。図２１は、購入商品予測装置３０によって実行される購入商品予測方法の一連の処理を示すフローチャートである。図２２は、図２１の入店頻度算出処理を詳細に示すフローチャートである。図２３は、図２１の購入頻度算出処理を詳細に示すフローチャートである。図２１に示される処理は、例えば、端末装置１０から算出要求及び入圏情報を受信したことに応じて開始される。また、図２１に示される処理は、購入情報取得部５２から購入情報を受信したことに応じて開始されてもよい。
【０１０７】
まず、制御部３１は、端末装置１０から入圏情報を受信した場合には、受信した入圏情報を用いて、入圏履歴ＤＢ３２の入圏履歴情報を更新する（ステップＳ６１）。また、制御部３１は、購入情報取得部５２から購入情報を受信した場合には、受信した購入情報を用いて、購入履歴ＤＢ３３の購入履歴情報を更新する（ステップＳ６１）。そして、制御部３１は、在圏ユーザ管理テーブルを参照して、予測対象エリアＲに存在するユーザＵを特定し、特定したユーザＵのユーザＩＤを含む在圏ユーザ情報を、算出要求に含めて、入店頻度算出部３４及び購入頻度算出部３５にそれぞれ送信する。また、制御部３１は、入店ユーザ管理テーブルを参照して、店舗５０内に位置するユーザＵを特定し、特定したユーザＵのユーザＩＤを含む入店ユーザ情報を購入商品予測部３６に送信する。続いて、入店頻度算出処理が行われる（ステップＳ６２，入店頻度算出ステップ）。
【０１０８】
図２２に示されるように、入店頻度算出処理では、まず、入店頻度算出部３４が制御部３１から算出要求を受信する（ステップＳ７１）。そして、入店頻度算出部３４は、算出要求に含まれる在圏ユーザ情報から、予測対象エリアＲ内に存在するユーザＵを特定し、入圏履歴ＤＢ３２の入圏履歴情報から、特定したユーザＵの入圏情報を抽出する（ステップＳ７２）。ここで、入店頻度算出部３４は、特定したユーザＵの入圏情報のうち、入店頻度算出処理が行われる時点からＤ１日前以降の入圏情報のみを抽出してもよい。
【０１０９】
続いて、入店頻度算出部３４は、特定した各ユーザＵについて、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏した回数である入圏回数と、ユーザＵが店舗５０に入店した入店回数と、を抽出した入圏情報から算出する。そして、入店頻度算出部３４は、ユーザＵの入店回数をユーザＵの入圏回数で除算し、その計算結果をユーザＵのユーザ入店確率として算出する（ステップＳ７３）。そして、入店頻度算出部３４は、算出したユーザ入店確率に関するユーザ入店確率情報を、購入商品予測部３６に送信する（ステップＳ７４）。このようにして、入店頻度算出処理が終了される。
【０１１０】
図２１に戻って、続いて、購入頻度算出処理が行われる（ステップＳ６３，購入頻度算出ステップ）。図２３に示されるように、購入頻度算出処理では、まず、購入頻度算出部３５が制御部３１から算出要求を受信する（ステップＳ８１）。そして、購入頻度算出部３５は、算出要求に含まれる在圏ユーザ情報から、予測対象エリアＲ内に存在するユーザＵを特定し、購入履歴ＤＢ３３の購入履歴情報から、特定したユーザＵの購入情報を抽出する（ステップＳ８２）。ここで、購入頻度算出部３５は、特定したユーザＵの購入情報のうち、購入頻度算出処理が行われる時点からＤ２日前以降の購入情報のみを抽出してもよい。
【０１１１】
続いて、購入頻度算出部３５は、特定した各ユーザＵについて、抽出した購入情報に含まれる全商品の購入回数と、抽出した購入情報に含まれる各商品の購入回数と、を算出する。そして、購入頻度算出部３５は、ユーザＵの各商品の購入回数をユーザＵの全商品の購入回数でそれぞれ除算し、その計算結果をユーザＵの各商品のユーザ購入確率として算出する（ステップＳ８３）。そして、購入頻度算出部３５は、算出したユーザ購入確率に関するユーザ購入確率情報を、購入商品予測部３６に送信する（ステップＳ８４）。このようにして、購入頻度算出処理が終了される。
【０１１２】
図２１に戻って、続いて、購入商品予測部３６は、ステップＳ６２において入店頻度算出部３４によって算出されたユーザ入店確率と、ステップＳ６３において購入頻度算出部３５によって算出されたユーザ購入確率と、に基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する（ステップＳ６４，購入商品予測ステップ）。例えば、購入商品予測部３６は、予測対象エリアＲに存在する各ユーザＵについて、そのユーザＵが店舗５０内に位置しているか、店舗５０の外に位置しているかを、制御部３１から受信した入店ユーザ情報に基づいて判定する。
【０１１３】
ユーザＵが店舗５０の外に位置していると判定された場合には、購入商品予測部３６は、そのユーザＵの商品のユーザ入店購入確率を、当該ユーザＵのユーザ入店確率と、当該ユーザＵの商品のユーザ購入確率と、を乗算することによって算出する。一方、ユーザＵが店舗５０内に位置していると判定された場合には、ユーザＵのユーザ入店確率は１であるので、購入商品予測部３６は、当該ユーザＵの商品のユーザ購入確率を、当該ユーザＵの商品のユーザ入店購入確率とする。続いて、購入商品予測部３６は、各商品について、少なくとも１つ購入される事象が起こる確率をその商品の購入確率として算出する。そして、購入商品予測部３６は、算出した各商品の購入確率に関する購入確率情報を購入商品予測情報として、制御部３１を介して店舗５０の表示装置５０３に送信し、表示装置５０３において購入商品予測結果を表示させる。以上のようにして、購入商品予測装置３０の購入商品予測方法の一連の処理が終了される。
【０１１４】
次に、第１実施形態の購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法の作用効果について説明する。第１実施形態の購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法によれば、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、そのユーザＵの入圏情報に基づいて、そのユーザＵのユーザ入店確率が算出され、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、そのユーザＵの購入情報に基づいて、そのユーザＵの商品ごとのユーザ購入確率が算出され、算出されたユーザ入店確率及びユーザ購入確率を用いて、店舗５０において購入される商品が予測される。予測対象エリアＲに存在するユーザＵは、店舗５０の近くにいるので、間もなく店舗５０に入店して商品を購入する可能性が高い。このため、予測対象エリアＲに存在するユーザＵのユーザ入店確率及びユーザ購入確率を用いて、購入される商品を予測することにより、店舗５０において間もなく購入される可能性が高い商品を予測することができる。例えば、この購入商品予測結果を店舗５０において表示させることによって、店舗５０では、購入されると予測された商品を提供する形態まで調理する、購入されると予測された商品を提供する手前の状態まで調理する、または、購入されると予測された商品の食材の下準備をしておく等といった商品の提供の準備を予め行うことができる。その結果、サービスの提供の待ち時間、例えば、ユーザが商品を注文してからユーザに商品が提供されるまでの待ち時間を低減することが可能となる。
【０１１５】
また、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの少なくとも１人が商品を購入する購入確率が算出される。この購入確率が高い商品は、店舗５０において間もなく購入される可能性が高いといえるので、店舗５０の店員は購入確率が高い商品の提供の準備を予め行うことによって、サービスの提供の待ち時間を低減することが可能となる。
【０１１６】
また、予測対象エリアＲに存在するユーザＵのうち店舗５０内に位置するユーザＵは、既に店舗５０に入店しているので、そのユーザＵのユーザ入店確率は「１（１００％）」である。このため、店舗５０内に位置するユーザＵのユーザ入店確率を１とすることによって、ユーザＵが店舗５０内に位置するか店舗５０外に位置するかに応じて購入確率を算出することができ、購入確率の算出精度を向上することが可能となる。
【０１１７】
予測対象エリアＲの境界付近に位置するユーザＵは、予測対象エリアＲへの入圏と予測対象エリアＲからの出圏とを繰り返すことがある。この場合、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが頻繁に変わるので、店舗５０において購入される商品の予測精度が低下するおそれがある。このため、予測対象エリアＲとして、入圏判定用エリアＲｉｎと出圏判定用エリアＲｏｕｔとを異なるエリアとすることによって、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが変化する頻度を低減することができる。また、入圏判定用エリアＲｉｎと出圏判定用エリアＲｏｕｔとが同じエリアとして設定されている場合、入圏判定用エリアＲｉｎの範囲内にユーザＵの位置情報が入ったことに応じてタイマを動作させ、タイマがタイムアウト値Ｔｉｎに達することで入圏を検知し、出圏判定用エリアＲｏｕｔの範囲外にユーザＵの位置情報が出たことに応じてタイマを動作させ、タイマがタイムアウト値Ｔｏｕｔに達することで出圏を検知することによっても、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが変化する頻度を低減することができる。さらに、入圏判定用エリアＲｉｎだけが設定されている場合、所定の時間が経過するまで、店舗５０とユーザＵとの距離が連続的に増加することにより出圏を検知することによっても、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが変化する頻度を低減することができる。このように予測対象エリアＲが設定されることにより、店舗５０において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【０１１８】
また、ユーザＵに関する入圏情報のうち、ユーザ入店確率を算出する時点からＤ１日前以降の入圏情報を用いて、そのユーザＵのユーザ入店確率が算出される場合、ユーザＵの生活環境の変化（例えば、居住地の転居、勤務先オフィスの転居等）を考慮したユーザ入店確率を算出することができ、ユーザ入店確率の算出精度を向上することが可能となる。
【０１１９】
また、ユーザＵに関する購入情報のうち、ユーザ購入確率を算出する時点からＤ２日前以降の購入情報を用いて、そのユーザＵのユーザ購入確率が算出される場合、ユーザＵの生活環境の変化（例えば、結婚、出産等）、嗜好の変化（例えば、ローファットフードを好きになった、禁煙中等）、または、店舗５０における商品の変化（例えば、新商品の販売開始等）を考慮したユーザ購入確率を算出することができ、ユーザ購入確率の算出精度を向上することが可能となる。
【０１２０】
［第２実施形態］
図２４は、第２実施形態に係る購入商品予測装置を備える購入商品予測システムの機能ブロック図である。図２４に示されるように、第２実施形態に係る購入商品予測システム１は、第１実施形態に係る購入商品予測システム１と比較して、端末装置１０がユーザ属性情報取得部１５をさらに備える点、並びに、購入商品予測装置３０がクラスタリング部３７、クラスタリング結果記憶部３８及び類似度計算部３９をさらに備える点で相違している。
【０１２１】
ユーザ属性情報取得部１５は、ユーザＵの属性に関する情報であるユーザ属性情報を取得するユーザ属性情報取得手段として機能する。ユーザ属性情報取得部１５は、例えば、端末装置１０に予めインストールされたアプリケーションが実行されることによって、ユーザＵにアンケート調査を行う。ユーザ属性情報取得部１５は、各アンケート項目に対してユーザＵによって入力された情報を、ユーザＵのユーザ属性情報として取得する。アンケート項目としては、例えば、年齢、性別、店舗５０に対する興味の程度、店舗５０の各商品に対する嗜好の程度等が挙げられる。アンケートは複数の項目を有しており、各項目は、例えば、複数の段階による評価等によって行われる。ユーザ属性情報取得部１５は、端末装置１０に予めインストールされたアプリケーションの設定に対して、ユーザＵが入力を行うことによって、ユーザＵのユーザ属性情報を取得してもよい。ユーザ属性情報取得部１５は、取得したユーザ属性情報を制御部１４に送信する。
【０１２２】
制御部１４は、第１実施形態の制御部１４と比較して、入出圏検知部１２から入圏検知信号を受信したことに応じて購入商品予測装置３０に送信する算出要求に含まれる情報において相違する。第２実施形態では、算出要求には、ユーザ属性情報取得部１５によって取得されたユーザ属性情報がさらに含まれる。
【０１２３】
制御部３１は、第１実施形態の制御部３１と比較して、端末装置１０から算出要求を受信した場合の処理が異なる。具体的に説明すると、制御部３１は、端末装置１０から受信した算出要求に含まれるユーザ属性情報をクラスタリング部３７に送信する。また、制御部３１は、端末装置１０から算出要求を受信したことに応じて、予測対象エリアＲ内に存在するユーザＵを特定する。予測対象エリアＲ内に存在しているユーザＵの特定方法は、第１実施形態と同様である。制御部３１は、特定した各ユーザＵの入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出し、特定した各ユーザＵの購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出する。
【０１２４】
制御部３１は、各ユーザＵについて、抽出した入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１（第１閾値）以上であり、かつ、抽出した購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２（第２閾値）以上である場合には、入店頻度算出部３４及び購入頻度算出部３５にそのユーザＵに関する算出要求を送信する。制御部３１は、各ユーザＵについて、抽出した入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１未満であるか、抽出した購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２未満である場合には、類似度計算部３９にそのユーザＵに関する算出要求を送信する。なお、閾値Ｎｔｈ１はユーザ入店確率の算出精度を一定以上に保つ値に設定され、閾値Ｎｔｈ２はユーザ購入確率の算出精度を一定以上に保つ値に設定される。閾値Ｎｔｈ１及び閾値Ｎｔｈ２は、システムの運用者によって予め設定され、同じ値であってもよく、互いに異なる値であってもよい。制御部３１は、ユーザＵに関する算出要求に当該ユーザＵのユーザ属性情報を含めて、類似度計算部３９に送信する。
【０１２５】
クラスタリング部３７は、ユーザ属性情報に基づいて、ユーザＵを複数のクラスタに分割するクラスタリング手段として機能する。クラスタリング部３７は、例えば、ユーザ属性情報に含まれる複数のユーザ属性のうちの全てまたはいくつかのユーザ属性から構成されるユーザ属性情報パターンを用いて、クラスタリングを行う。例えば、ユーザ属性情報取得部１５によって行われたアンケートの項目数がＫ個であり、第ｋ番目のアンケートの回答をａｋとすると、ユーザ属性情報パターンは、［ａ１，ａ２，・・・，ａＫ］である。例えば、５段階評価で項目数が１０個のアンケートが行われた場合、ユーザ属性情報パターンは、各要素の値が１〜５で要素数が１０個のベクトルとなる。クラスタリングは、例えば、階層的手法、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の非階層的手法等を用いて行われる。
【０１２６】
クラスタリング部３７は、例えば、システム運用者によって予め設定された時刻、及び、十分な数の入圏情報及び購入情報を有する新たなユーザＵが予測対象エリアＲに入圏した時点において、クラスタリングを行う。クラスタリング部３７は、例えば、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されている入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１以上であり、かつ、購入履歴ＤＢ３３に記憶されている購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２以上であるユーザＵのユーザ属性情報パターンを用いてクラスタリングしてもよい。
【０１２７】
クラスタリング部３７は、各クラスタの属性情報のパターンであるクラスタ属性情報パターンを算出する。クラスタリング部３７は、例えば、クラスタに属するユーザＵのユーザ属性情報パターンの平均値をクラスタ属性情報パターンとして算出する。
【０１２８】
図２５は、クラスタリング処理を説明するための図である。図２５に示される例では、ユーザＵの総数が１３であり、クラスタリング部３７は、ユーザ属性情報に含まれるユーザ属性のうち、アンケート項目１に対する回答ａ１及びアンケート項目２に対する回答ａ２の２つの要素から構成されるユーザ属性情報パターンＡＰｕ［ａ１，ａ２］を用いて、クラスタリングを行っている。なお、回答ａ１及び回答ａ２はそれぞれ、１〜５の５段階の値を有する。
【０１２９】
この例では、クラスタＣ１は、回答ａ１の値が３〜５であり、回答ａ２の値が１〜２である５つのユーザ属性情報パターンＡＰｕが属する。クラスタＣ１のクラスタ属性情報パターンＡＰｃ１は、クラスタＣ１に属するユーザ属性情報パターンＡＰｕの平均値［３．８，１．６］である。クラスタＣ２は、回答ａ１の値が１〜２であり、回答ａ２の値が３〜５である５つのユーザ属性情報パターンＡＰｕが属する。クラスタＣ２のクラスタ属性情報パターンＡＰｃ２は、クラスタＣ２に属するユーザ属性情報パターンＡＰｕの平均値［１．６，４．２］である。クラスタＣ３は、回答ａ１の値が４〜５であり、回答ａ２の値が４〜５である３つのユーザ属性情報パターンＡＰｕが属する。クラスタＣ３のクラスタ属性情報パターンＡＰｃ３は、クラスタＣ３に属するユーザ属性情報パターンＡＰｕの平均値［４．３，４．７］である。
【０１３０】
図２４に戻って、クラスタリング部３７は、複数のクラスタの各々について、クラスタに属するユーザＵのユーザ入店確率に基づいて、クラスタの入店確率であるクラスタ入店確率を算出する。具体的には、クラスタリング部３７は、各クラスタについて、クラスタに属するユーザＵの入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出し、抽出した入圏情報を用いてクラスタ入店確率を算出する。クラスタリング部３７は、例えば、クラスタに属するユーザＵの入圏情報のうち、クラスタ入店確率を算出する時点からＤ１日前以降の入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出してもよい。クラスタリング部３７は、抽出した入圏情報から、クラスタに属する全てのユーザＵの入圏回数と、クラスタに属する全てのユーザＵの入店回数と、を算出する。クラスタリング部３７は、式（１）と同様に、入店回数を入圏回数で割った値をクラスタのクラスタ入店確率として算出する。クラスタリング部３７は、全てのクラスタについて、クラスタ入店確率を算出する。
【０１３１】
クラスタリング部３７は、複数のクラスタの各々について、クラスタに属するユーザＵのユーザ購入確率に基づいて、各商品のクラスタの購入確率であるクラスタ購入確率を算出する。具体的には、クラスタリング部３７は、各クラスタについて、クラスタに属するユーザＵの購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出し、抽出した購入情報を用いて、各商品のクラスタ購入確率を算出する。クラスタリング部３７は、例えば、クラスタに属するユーザＵの購入情報のうち、クラスタ購入確率を算出する時点からＤ２日前以降の購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出してもよい。クラスタリング部３７は、抽出した購入情報から、クラスタに属する全てのユーザＵの全商品の購入回数と、クラスタに属する全てのユーザＵの各商品の購入回数と、を算出する。クラスタリング部３７は、式（２）と同様に、各商品の購入回数を全商品の購入回数で割った値をその商品のクラスタ購入確率として算出する。クラスタリング部３７は、全てのクラスタについて、全ての商品のそれぞれのクラスタ購入確率を算出する。
【０１３２】
クラスタリング部３７は、クラスタを識別するクラスタＩＤと、クラスタＩＤで識別されるクラスタのクラスタ属性情報パターンと、クラスタＩＤで識別されるクラスタのクラスタ入店確率と、を対応付けたクラスタ入店確率情報をクラスタリング結果記憶部３８に送信する。クラスタリング部３７は、クラスタＩＤと、クラスタＩＤで識別されるクラスタのクラスタ属性情報パターンと、商品コードと、その商品コードの商品のクラスタＩＤで識別されるクラスタのクラスタ購入確率と、を対応付けたクラスタ購入確率情報をクラスタリング結果記憶部３８に送信する。
【０１３３】
クラスタリング結果記憶部３８は、クラスタリング部３７から受信したクラスタ入店確率情報及びクラスタ購入確率情報を記憶するクラスタリング結果記憶手段として機能する。クラスタリング結果記憶部３８は、クラスタ入店確率情報を記憶するクラスタ入店確率テーブルと、クラスタ購入確率情報を記憶するクラスタ購入確率テーブルと、を備える。
【０１３４】
図２６の（ａ）はクラスタリング結果記憶部３８が備えるクラスタ入店確率テーブルの一例を示す図、（ｂ）はクラスタリング結果記憶部３８が備えるクラスタ購入確率テーブルの一例を示す図である。図２６の（ａ）に示されるように、クラスタＩＤ「Ｃ１」のクラスタ（以下、「クラスタＣ１」等という。）のクラスタ属性情報パターンは［３．８，１．６］であり、クラスタＣ１のクラスタ入店確率は０．８である。クラスタＣ２のクラスタ属性情報パターンは［１．６，４．２］であり、クラスタＣ２のクラスタ入店確率は０．６である。クラスタＣ３のクラスタ属性情報パターンは［４．３，４．７］であり、クラスタＣ３のクラスタ入店確率は０．３である。図２６の（ｂ）に示されるように、クラスタＣ１の商品コード「１００１」の商品のクラスタ購入確率は０．３であり、クラスタＣ２の商品コード「１００１」の商品のクラスタ購入確率は０．３であり、クラスタＣ３の商品コード「１００１」の商品のクラスタ購入確率は０．４である。
【０１３５】
図２４に戻って、類似度計算部３９は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、ユーザＵが属するクラスタを特定し、ユーザＵのユーザ入店確率を特定されたクラスタのクラスタ入店確率とし、ユーザＵのユーザ購入確率を特定されたクラスタのクラスタ購入確率とする類似度計算手段として機能する。具体的には、類似度計算部３９は、入圏情報または購入情報が少ないユーザＵのユーザ属性情報パターンと、各クラスタのクラスタ属性情報パターンとを比較し、類似するクラスタ属性情報パターンに対応するクラスタを特定する。例えば、類似度計算部３９は、制御部３１からユーザＵに関する算出要求を受信したことに応じて、算出要求に含まれるユーザ属性情報からユーザ属性情報パターンを抽出する。類似度計算部３９は、抽出したユーザ属性情報パターンを、クラスタリング結果記憶部３８に記憶されている各クラスタのクラスタ属性情報パターンと比較して、最も類似したクラスタ属性情報パターンに対応するクラスタを特定する。
【０１３６】
類似度計算部３９は、例えば、ユーザ属性情報パターンと各クラスタ属性情報パターンとの距離をそれぞれ算出し、最短の距離となるクラスタ属性情報パターンに対応するクラスタを特定する。類似度計算部３９は、特定したクラスタのクラスタ入店確率及びクラスタ購入確率をクラスタリング結果記憶部３８から抽出し、それぞれ算出要求に係るユーザＵのユーザ入店確率及びユーザ購入確率として算出する。類似度計算部３９は、算出したユーザ入店確率に関するユーザ入店確率情報と、ユーザ購入確率に関するユーザ購入確率情報と、を購入商品予測部３６に送信する。
【０１３７】
図２７は、類似度計算処理を説明するための図である。図２７に示される例では、図２５のクラスタを用いて類似度計算処理が行われる。入圏情報または購入情報が少ないユーザＵのユーザ属性情報パターンＡＰｕｎｅｗが［５，４］である場合、クラスタＣ１のクラスタ属性情報パターンＡＰｃ１［３．８，１．６］との距離は２．６８、クラスタＣ２のクラスタ属性情報パターンＡＰｃ２［１．６，４．２］との距離は３．４１、クラスタＣ３のクラスタ属性情報パターンＡＰｃ３［４．３，４．７］との距離は０．９９である。したがって、ユーザ属性情報パターンＡＰｕｎｅｗとクラスタＣ３のクラスタ属性パターンＡＰｃ３との距離が最短であるので、クラスタＣ３が特定される。そして、クラスタＣ３のクラスタ入店確率がユーザＵのユーザ入店確率とされ、クラスタＣ３の各商品のクラスタ購入確率がユーザＵの各商品のユーザ購入確率とされる。
【０１３８】
購入商品予測部３６は、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されているユーザＵの入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１以上であり、かつ、購入履歴ＤＢ３３に記憶されているユーザＵの購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２以上である場合には、入店頻度算出部３４によって算出されたユーザ入店確率と、購入頻度算出部３５によって算出されたユーザ購入確率と、に基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する。購入商品予測部３６は、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されているユーザＵの入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１よりも小さいか、または、購入履歴ＤＢ３３に記憶されているユーザＵの購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２よりも小さい場合には、類似度計算部３９によって算出されたユーザ入店確率及びユーザ購入確率に基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する。
【０１３９】
端末装置１０によって実行される一連の処理は、第１実施形態の端末装置１０によって実行される一連の処理に、ユーザ属性情報取得部１５がユーザ属性情報を取得し、制御部１４がユーザ属性情報取得部１５によって取得されたユーザ属性情報を算出要求に含めて購入商品予測装置３０に送信する点が追加される。その余の処理については、第１実施形態の端末装置１０によって実行される処理と同様であるので、その説明を省略する。
【０１４０】
次に、図２８及び図２９を参照して、購入商品予測装置３０によって実行される購入商品予測方法の一連の処理を説明する。図２８は、購入商品予測装置３０によって実行される購入商品予測方法の一連の処理の一例を示すフローチャートである。図２９は、図２８のクラスタリング処理を詳細に示すフローチャートである。図２８に示される処理は、例えば、端末装置１０から算出要求及び入圏情報を受信したことに応じて開始される。また、図２８に示される処理は、購入情報取得部５２から購入情報を受信したことに応じて開始されてもよい。ステップＳ９１は、ステップＳ６１と同様であるので、その説明を省略する。
【０１４１】
ステップＳ９１に続いて、制御部３１は、端末装置１０から受信した算出要求に含まれるユーザ属性情報をクラスタリング部３７に送信する。そして、クラスタリング部３７は、端末装置１０から受信したユーザ属性情報に基づいて、クラスタリングを行う（ステップＳ９２）。
【０１４２】
図２９に示されるように、クラスタリング処理では、まず、クラスタリング部３７は、クラスタリングを行うタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。クラスタリングを行うタイミングとしては、例えば、システム運用者によって予め定められた時刻、クラスタリング部３７が所定のユーザＵのユーザ属性情報を端末装置１０から受信した時点等が挙げられる。所定のユーザＵとは、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されているユーザＵの入圏情報及び購入履歴ＤＢ３３に記憶されているユーザＵの購入情報が、予め定められた数（例えば、閾値Ｎｔｈ１、閾値Ｎｔｈ２）以上であるユーザＵである。
【０１４３】
ステップＳ１０１において、クラスタリングを行うタイミングでないと判定された場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、クラスタリング処理が終了される。一方、ステップＳ１０１において、クラスタリングを行うタイミングであると判定された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、クラスタリング部３７は、端末装置１０から受信したユーザ属性情報からユーザ属性情報パターンを抽出し、ユーザ属性情報パターンを用いて、ユーザＵを複数のクラスタに分割する（ステップＳ１０２）。そして、クラスタリング部３７は、各クラスタについて、クラスタ属性情報パターン、クラスタ入店確率、及び、商品ごとのクラスタ購入確率を算出する（ステップＳ１０３）。そして、クラスタリング部３７は、クラスタ入店確率情報及びクラスタ購入確率情報をクラスタリング結果記憶部３８に記憶する（ステップＳ１０４）。このようにして、クラスタリング処理が終了される。
【０１４４】
図２８に戻って、続いて、制御部３１は、在圏ユーザ管理テーブルを参照して、予測対象エリアＲ内に存在するユーザＵを特定し、特定したユーザＵの入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出し、特定したユーザＵの購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出する（ステップＳ９３）。そして、制御部３１は、各ユーザＵについて、抽出した入圏情報の数及び購入情報の数が十分であるか否かを判定する（ステップＳ９４）。つまり、制御部３１は、抽出した入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１以上であるか否か、並びに、抽出した購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２以上であるか否かを判定する。
【０１４５】
ステップＳ９４において、抽出した入圏情報の数または購入情報の数が十分でないと判定された場合（ステップＳ９４；Ｎｏ）、つまり、抽出した入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１未満であると判定されたか、抽出した購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２未満であると判定された場合、制御部３１は、類似度計算部３９にそのユーザＵに関する算出要求を送信する。そして、類似度計算部３９は、制御部３１から受信した算出要求に含まれるユーザ属性情報からユーザ属性情報パターンを抽出する。そして、類似度計算部３９は、抽出したユーザ属性パターンと、クラスタリング結果記憶部３８に記憶されている各クラスタのクラスタ属性情報パターンとを比較し、最も類似したクラスタ属性情報パターンに対応するクラスタを特定する（ステップＳ９５）。類似度計算部３９は、例えば、ユーザ属性情報パターンと各クラスタ属性情報パターンとの距離をそれぞれ算出し、最短の距離となるクラスタ属性情報に対応するクラスタを特定する。
【０１４６】
続いて、類似度計算部３９は、特定したクラスタのクラスタ入店確率及びクラスタ購入確率をクラスタリング結果記憶部３８から抽出し、算出要求に係るユーザＵのユーザ入店確率及びユーザ購入確率として算出する。そして、類似度計算部３９は、算出したユーザ入店確率に関するユーザ入店確率情報と、算出したユーザ購入確率に関するユーザ購入確率情報と、を購入商品予測部３６に送信する（ステップＳ９６）。
【０１４７】
一方、ステップＳ９４において、抽出した入圏情報の数及び購入情報の数が十分であると判定された場合（ステップＳ９４；Ｙｅｓ）、つまり、抽出した入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１以上であると判定され、かつ、抽出した購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２以上であると判定された場合には、制御部３１は、入店頻度算出部３４及び購入頻度算出部３５にそのユーザＵに関する算出要求を送信する。引き続いて行われる入店頻度算出処理（ステップＳ９７）及び購入頻度算出処理（ステップＳ９８）は、ステップＳ６２及びステップＳ６３と同様であるので、その説明を省略する。
【０１４８】
続いて、購入商品予測部３６は、ステップＳ９６において類似度計算部３９によって算出されたユーザ入店確率及びユーザ購入確率、または、ステップＳ９７において入店頻度算出部３４によって算出されたユーザ入店確率及びステップＳ９８において購入頻度算出部３５によって算出されたユーザ購入確率、に基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する（ステップＳ９９）。ステップＳ９９の具体的な処理は、ステップＳ６４と同様であるので、その説明を省略する。そして、購入商品予測部３６は、購入商品予測情報を店舗５０の表示装置５０３に送信し、表示装置５０３において購入商品予測結果を表示させる。以上のようにして、購入商品予測装置３０の購入商品予測方法の一連の処理が終了される。
【０１４９】
第２実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法においても、第１実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法と同様の効果が奏される。また、第２実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法では、ユーザ属性情報が取得され、ユーザ属性情報が類似している他のユーザＵの入圏情報及び購入情報を用いて、ユーザＵのユーザ入店確率及びユーザ購入確率が算出される。これにより、入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１未満であるか、購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２未満であるユーザＵについても、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率を精度よく算出することを可能とする。
【０１５０】
つまり、同じクラスタに属するユーザＵは、互いに類似するユーザ属性情報を有しているので、行動パターンが似ていると考えられる。このため、予測対象エリアＲに存在するユーザＵのユーザ入店確率を、同じクラスタに属するユーザのユーザ入店確率に基づいて算出されたクラスタ入店確率とし、予測対象エリアＲに存在するユーザＵのユーザ購入確率を、同じクラスタに属するユーザＵのユーザ購入確率に基づいて算出されたクラスタ購入確率とすることによって、行動パターンが似ているユーザＵの入圏情報及び購入情報を用いて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率を算出することができる。これにより、より多くの入圏情報及び購入情報に基づいて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率が算出されるので、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率の算出精度を向上することができ、店舗５０において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【０１５１】
そして、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されているユーザＵの入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１以上であり、かつ、購入履歴ＤＢ３３に記憶されているユーザＵの購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２以上である場合には、入店頻度算出部３４によって算出されたユーザ入店確率と、購入頻度算出部３５によって算出されたユーザ購入確率と、に基づいて、店舗５０において購入される商品が予測される。一方、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されているユーザＵの入圏情報の数が閾値Ｎｔｈ１よりも小さいか、または、購入履歴ＤＢ３３に記憶されているユーザＵの購入情報の数が閾値Ｎｔｈ２よりも小さい場合には、類似度計算部３９によって算出されたユーザ入店確率及びユーザ購入確率に基づいて、店舗５０において購入される商品が予測される。このため、入圏情報の数及び購入情報の数が少ないユーザＵであっても、行動パターンが似ている他のユーザＵの入圏情報及び購入情報を用いて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率が算出される。これにより、入圏情報の数及び購入情報の数が少ないユーザＵのユーザ入店確率及びユーザ購入確率の算出精度を向上することができる。一方、ユーザＵの入圏情報及び購入情報は、そのユーザＵの行動パターンそのものであるから、入圏情報の数及び購入情報の数が多いユーザＵについては、他のユーザＵの入圏情報及び購入情報を用いるよりも、自分の入圏情報及び購入情報を用いることによって、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率の算出精度を向上できる。その結果、店舗５０において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【０１５２】
［第３実施形態］
図３０は、第３実施形態に係る購入商品予測装置を備える購入商品予測システムの機能ブロック図である。図３０に示されるように、第３実施形態に係る購入商品予測システム１は、第１実施形態に係る購入商品予測システム１と比較して、端末装置１０がユーザ属性情報取得部１５をさらに備える点、並びに、購入商品予測装置３０が集団認識部４１及び集団属性推定部４２をさらに備える点で相違している。
【０１５３】
ユーザ属性情報取得部１５は、ユーザＵのユーザ属性情報を取得するユーザ属性情報取得手段として機能する。ユーザ属性情報取得部１５は、例えば、端末装置１０に予めインストールされたアプリケーションの設定に対して、ユーザＵが入力を行うことによって、ユーザＵのユーザ属性情報を取得する。ユーザ属性情報取得部１５は、端末装置１０に予めインストールされたアプリケーションが実行されることによって実施されるアンケートに、ユーザＵが回答を入力することにより、ユーザＵのユーザ属性情報を取得してもよい。ユーザ属性情報としては、例えば、ユーザＵの年齢、性別、職業等が含まれる。ユーザ属性情報取得部１５は、取得したユーザ属性情報を制御部１４に送信する。
【０１５４】
制御部１４は、第１実施形態の制御部１４と比較して、入出圏検知部１２から入圏検知信号を受信したことに応じて購入商品予測装置３０に送信する算出要求に含まれる情報において相違する。第３実施形態では、制御部１４は、ユーザ属性情報取得部１５によって取得されたユーザ属性情報を算出要求に含める。また、制御部１４は、位置情報取得部１１から受信した位置情報をその位置情報が取得された時刻を示す時刻情報とともに記憶しておき、位置情報及び時刻情報の組み合わせを移動情報として算出要求に含める。
【０１５５】
制御部３１は、第１実施形態の制御部３１と比較して、端末装置１０から入圏情報及び算出要求を受信した場合の処理が異なる。具体的に説明すると、制御部３１は、端末装置１０から受信した算出要求に含まれる移動情報を集団認識部４１に送信する。制御部３１は、端末装置１０から受信した入圏情報と、算出要求に含まれるユーザ属性情報と、を集団属性推定部４２に送信し、集団属性推定部４２から後述する集団情報を受信する。
【０１５６】
制御部３１は、集団属性推定部４２から受信した集団情報に基づいて、端末装置１０から受信した入圏情報のうち、同一の集団に属するユーザＵからの入圏情報を統合して集団の入圏情報である集団入圏情報を生成する。具体的に説明すると、制御部３１は、同一の集団に属するユーザＵからの入圏情報の中から１つの入圏情報を選択する。制御部３１は、同一の集団に属するユーザＵからの入圏情報の中で入圏日時が最も新しい入圏情報を選択してもよいし、最も古い入圏情報を選択してもよいし、同一の集団に属するユーザＵからの入圏情報の入圏日時の平均を算出して、新たな入圏情報を生成してもよい。制御部３１は、選択した入圏情報に、集団属性推定部４２から受信した集団情報に含まれる集団ＩＤ、集団属性情報及び構成ユーザＩＤを付加して集団入店情報とする。このようにして生成された集団入圏情報は、予測対象エリアＲに集団が入圏してから出圏するまでの間に集団が店舗５０に入店した回数に関する情報である入店回数情報を含む。制御部３１は、生成した集団入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２の入圏履歴情報に追加することによって、入圏履歴情報を更新する。
【０１５７】
また、制御部３１は、集団属性推定部４２から受信した集団情報に基づいて、購入情報取得部５２から受信した購入情報に基づいて、集団の購入情報である集団購入情報を生成する。具体的に説明すると、制御部３１は、購入情報取得部５２から購入情報を受信したことに応じて、集団属性推定部４２から受信した集団情報に基づいて、その購入情報に係るユーザＵが属する集団を特定する。制御部３１は、購入情報取得部５２から受信した購入情報に、特定した集団の集団情報に含まれる集団ＩＤ、集団属性情報及び構成ユーザＩＤを付加して集団購入情報とする。このようにして生成された集団購入情報は、店舗５０において集団が購入した商品に関する情報といえる。制御部３１は、生成した集団購入情報を購入履歴ＤＢ３３の購入履歴情報に追加することによって、購入履歴情報を更新する。
【０１５８】
また、制御部３１は、端末装置１０から算出要求を受信したことに応じて、予測対象エリアＲ内に存在するユーザＵを特定し、特定したユーザＵが集団に属する場合には、集団ＩＤを在圏ユーザ情報に含め、特定したユーザＵが集団に属しない場合にはユーザＩＤを在圏ユーザ情報に含める。予測対象エリアＲ内に存在しているユーザＵの特定方法は、第１実施形態と同様である。制御部３１は、在圏ユーザ情報を含む算出要求を入店頻度算出部３４及び購入頻度算出部３５に送信する。
【０１５９】
集団認識部４１は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの移動情報に基づいて、予測対象エリアＲに存在するユーザＵのうちの２以上のユーザＵによって構成される集団を認識する集団認識手段として機能する。ここで、同じ集団に属するユーザＵは、同様の移動を行っていると考えられる。また、同じ集団に属するユーザＵは、略同じタイミングで予測対象エリアＲ内に入圏すると考えられる。このため、集団認識部４１は、端末装置１０から受信した複数の算出要求に含まれる移動情報を比較し、その類似する移動情報を有する算出要求に係るユーザＵを同一の集団に属すると判定する。
【０１６０】
集団認識部４１は、例えば、制御部３１から受信した複数の移動情報のうち、２つの移動情報の類似度を算出し、算出した類似度が所定の値以上である場合に、２つの移動情報が類似していると判定する。集団認識部４１は、同一の集団に属すると判定したユーザＵのユーザＩＤと集団を識別する集団ＩＤとを対応付けた集団構成情報を集団属性推定部４２に送信する。
【０１６１】
集団属性推定部４２は、集団認識部４１によって認識された集団に属するユーザＵのユーザ属性情報に基づいて、その集団の属性に関する情報である集団属性情報を推定する集団属性推定手段として機能する。集団属性推定部４２は、集団認識部４１から集団構成情報を受信したことに応じて、その集団情報に含まれる集団ＩＤの集団に対して、集団属性情報を推定する。集団属性情報としては、例えば、「家族」、「友人（高校生、大学生、３０歳代の社会人、４０歳代の社会人等）」、「親子」、「カップル」等が挙げられる。
【０１６２】
集団属性推定部４２は、例えば、集団に属するユーザＵが２人であり、２人のユーザＵの年齢が同程度でかつ互いに異なる性別である場合、その集団の集団属性情報を「カップル」であると推定する。集団属性推定部４２は、例えば、集団に属するユーザＵが３人以上であり、そのうちの２人のユーザＵの年齢が同程度でかつ互いに異なる性別であり、残りのユーザＵの年齢が２人のユーザＵの年齢よりも２０歳程度以上離れている場合、その集団の集団属性情報を「家族」であると判定する。集団属性推定部４２は、例えば、集団に属するユーザＵが２人以上であり、ユーザＵの年齢が同程度である場合、その集団の集団属性情報を「友人」であると推定する。
【０１６３】
集団属性推定部４２は、同一の集団に属すると判定したユーザＵのユーザＩＤと、集団を識別する集団ＩＤと、その集団の集団属性情報とを対応付けた集団情報を制御部３１に送信する。
【０１６４】
入圏履歴ＤＢ３２は、第１実施形態の入圏履歴ＤＢ３２と比較して、入圏履歴情報に集団入圏情報を含んでいる点で相違している。入圏履歴ＤＢ３２は、制御部３１から集団入圏情報を受信すると、その集団入圏情報に履歴番号を付して入圏履歴情報に追加する。
【０１６５】
図３１は、入圏履歴ＤＢ３２に記憶される入圏履歴情報の一例を示す図である。図３１に示される例では、入圏履歴情報には、集団入圏情報が含まれる。各集団入圏情報では、各集団入圏情報の番号を示す履歴番号と、集団の集団ＩＤと、集団の属性を示す集団属性情報と、集団を構成するユーザＵのユーザＩＤのリストである構成ユーザＩＤと、店舗５０の店舗名を示す店舗名情報と、集団が店舗５０の予測対象エリアＲに入圏した日時を示す入圏日時情報と、集団が予測対象エリアＲに滞在している間に店舗５０に入店した回数を示す入店回数情報と、が対応付けられている。
【０１６６】
この例では、例えば、履歴番号「１」の入圏情報は、集団ＩＤ「Ｇ１」の集団が、「カップル」の集団属性を有し、ユーザＩＤ「Ａ」及び「Ｂ」のユーザＵから構成され、店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０に対して設定された予測対象エリアＲに、２０１４年３月２２日１３時２０分に入圏し、入圏してから出圏するまでの間に店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０に１回入店したことを示している。
【０１６７】
図３０に戻って、購入履歴ＤＢ３３は、第１実施形態の購入履歴ＤＢ３３と比較して、購入履歴情報に集団購入情報を含んでいる点で相違している。購入履歴ＤＢ３３は、制御部３１から集団購入情報を受信すると、その集団購入情報に履歴番号を付して購入履歴情報に追加する。
【０１６８】
図３２は、購入履歴ＤＢ３３に記憶される購入履歴情報の一例を示す図である。図３２に示される例では、購入履歴情報には、集団購入情報が含まれる。各集団購入情報では、各集団購入情報の番号を示す履歴番号と、集団の集団ＩＤと、集団の属性を示す集団属性情報と、集団を構成するユーザＵのユーザＩＤのリストである構成ユーザＩＤと、支払いを行ったユーザＵのユーザＩＤである支払いユーザＩＤと、支払いユーザＩＤのユーザＵが商品を購入した店舗５０の店舗名を示す店舗名情報と、支払いユーザＩＤのユーザＵが商品を購入した日時を示す購入日時情報と、支払いユーザＩＤのユーザＵが購入した商品の商品コードと、が対応付けられている。
【０１６９】
この例では、例えば、履歴番号「１」の集団購入情報は、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが、店舗名「店舗Ｘ」の店舗５０において、２０１４年３月２２日１３時２５分に商品コード「１００１」の商品を購入したことを示している。また、ユーザＩＤ「Ａ」のユーザＵが、集団ＩＤ「Ｇ１」の集団に属し、その集団の属性は「カップル」であり、ユーザＩＤ「Ａ」及び「Ｂ」のユーザＵがその集団を構成していることを示している。
【０１７０】
図３０に戻って、入店頻度算出部３４は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、入圏履歴ＤＢ３２に記憶されている、ユーザＵが属する集団の集団入圏情報に基づいて、集団が店舗５０に入店する確率である集団入店確率を算出する。ここで、入店頻度算出部３４は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが集団認識部４１によって認識された集団に属しない場合には、ユーザ入店確率を算出し、予測対象エリアに存在するユーザＵが集団認識部４１によって認識された集団に属する場合には、集団入店確率を算出する。
【０１７１】
具体的に説明すると、入店頻度算出部３４は、算出要求に含まれる在圏ユーザ情報に基づいて、予測対象エリアＲに存在するユーザＵ及び集団を特定する。ユーザＵに関する処理は、第１実施形態の入店頻度算出部３４と同様であるので、その説明を省略する。入店頻度算出部３４は、予測対象エリアＲに存在する各集団について、集団入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出する。入店頻度算出部３４は、例えば、集団入圏情報のうち、集団入店確率を算出する時点からＤ１日前以降の集団入圏情報を入圏履歴ＤＢ３２から抽出してもよい。入店頻度算出部３４は、抽出した集団入圏情報から、集団が予測対象エリアＲに入圏した回数である集団入圏回数と、集団が店舗５０に入店した回数である集団入店回数と、を算出する。入店頻度算出部３４は、式（１）と同様に、集団入店回数を集団入圏回数で割った値を集団の集団入店確率として算出する。入店頻度算出部３４は、予測対象エリアＲに存在する全ての集団について、集団入店確率を算出する。
【０１７２】
購入頻度算出部３５は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの各々について、購入履歴ＤＢ３３に記憶されている、ユーザＵが属する集団の集団購入情報に基づいて、店舗５０で提供される商品ごとに、集団が商品を購入する確率である集団購入確率を算出する。ここで、購入頻度算出部３５は、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが集団認識部４１によって認識された集団に属しない場合には、ユーザ購入確率を算出し、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが集団認識部４１によって認識された集団に属する場合には、集団購入確率を算出する。
【０１７３】
具体的に説明すると、購入頻度算出部３５は、算出要求に含まれる在圏ユーザ情報に基づいて、予測対象エリアＲに存在するユーザＵ及び集団を特定する。ユーザＵに関する処理は、第１実施形態の購入頻度算出部３５と同様であるので、その説明を省略する。購入頻度算出部３５は、予測対象エリアＲに存在する各集団について、集団購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出する。購入頻度算出部３５は、例えば、集団購入情報のうち、集団購入確率を算出する時点からＤ２日前以降の集団購入情報を購入履歴ＤＢ３３から抽出してもよい。購入頻度算出部３５は、抽出した集団購入情報から、集団の全商品の購入回数と、集団の各商品の購入回数と、を算出する。購入頻度算出部３５は、式（２）と同様に、各商品の購入回数を全商品の購入回数で割った値をその商品の集団購入確率として算出する。購入頻度算出部３５は、予測対象エリアＲに存在する全ての集団について、店舗５０で提供される全ての商品のそれぞれの集団購入確率を算出する。
【０１７４】
購入商品予測部３６は、入店頻度算出部３４によって算出された集団入店確率と、購入頻度算出部３５によって算出された集団購入確率と、に基づいて、店舗５０において購入される商品を予測する。つまり、購入商品予測部３６は、予測対象エリアＲに存在するすべてのユーザＵ及び集団について、各商品の購入確率を算出する。ユーザＵに関する処理は、第１実施形態の購入商品予測部３６と同様であるので、その説明を省略する。集団に関する処理は、ユーザに関する処理において、ユーザ入店確率を集団入店確率に置き換え、ユーザ購入確率を集団購入確率に置き換えただけであるので、その説明を省略する。
【０１７５】
端末装置１０によって実行される一連の処理は、第１実施形態の端末装置１０によって実行される一連の処理に、ユーザ属性情報取得部１５がユーザ属性情報を取得し、制御部１４が位置情報取得部１１から受信した位置情報に基づいて移動情報を生成し、制御部１４が移動情報と、ユーザ属性情報取得部１５によって取得されたユーザ属性情報と、を算出要求に含めて購入商品予測装置３０に送信する点が追加される。その余の処理については、第１実施形態の端末装置１０によって実行される処理と同様であるので、その説明を省略する。
【０１７６】
購入商品予測装置３０によって実行される一連の処理は、第１実施形態の購入商品予測装置３０によって実行される一連の処理において、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが集団に属する場合には、その集団の集団入店確率及び集団購入確率を用い、予測対象エリアＲに存在するユーザＵが集団に属しない場合には、ユーザＵのユーザ入店確率及びユーザ購入確率を用いて、商品の購入確率が算出される点が異なる。その余の処理については、第１実施形態の購入商品予測装置３０によって実行される処理と同様であるので、その説明を省略する。
【０１７７】
第３実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法においても、第１実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法と同様の効果が奏される。また、第３実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法では、予測対象エリアＲに存在する各ユーザＵの移動情報の類似性によって、同伴と考えられるユーザＵの集団が認識され、認識された集団に属するユーザＵのユーザ属性情報に基づいて認識された集団の集団属性情報が推定される。入圏履歴ＤＢ３２には、認識された集団の集団入圏情報が記憶され、購入履歴ＤＢ３３には、認識された集団の集団購入情報が記憶される。そして、予測対象エリアＲに存在する各ユーザＵについて、ユーザＵが属する集団の集団入圏情報に基づいて、集団入店確率が算出され、ユーザＵが属する集団の集団購入情報に基づいて、集団購入確率が算出され、集団入店確率及び集団購入確率に基づいて、店舗５０において購入される商品が予測される。
【０１７８】
例えば、集団が家族及び親子等の場合には、支払いを行うユーザＵが１人であることが多いので、集団に属する他のユーザＵは入圏から出圏までの間に何も購入しないことがある。このため、ユーザＵごとにユーザ入店確率及びユーザ購入確率を算出すると、商品の購入確率が低くなるおそれがあり、店舗５０において購入される商品の予測精度が低下することがある。そこで、第３実施形態に係る購入商品予測装置３０及び購入商品予測方法では、同一の集団に属する複数のユーザＵにおいては、入出圏の行動パターンが同じになるので、ユーザＵが属する集団の集団入店確率及び集団購入確率を用いて、店舗５０において購入される商品を予測することによって、集団を１人のユーザＵとして見ることができ、店舗５０において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【０１７９】
そして、ユーザＵが集団に属するか否かに応じて、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率、または、集団入店確率及び集団購入確率のいずれが用いられるかが切り替えられる。つまり、集団に属するユーザＵについては、集団入店確率及び集団購入確率が用いられ、集団に属しないユーザＵについては、ユーザ入店確率及びユーザ購入確率が用いられるので、店舗５０において購入される商品の予測精度を向上することが可能となる。
【０１８０】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、購入商品予測装置３０は、購入商品予測部３６によって算出された購入商品予測情報を予測対象エリアＲに存在するユーザＵの端末装置１０に送信してもよく、例えば、購入商品予測情報に基づいて、購入確率が高い商品をユーザＵに薦めるための表示を端末装置１０に行わせてもよい。この場合、購入確率が高い商品はユーザＵの嗜好を反映したものとみなすことができるので、ユーザＵにお薦めの商品として通知することによって、ユーザＵの店舗５０に対する満足度を向上することが可能となる。
【０１８１】
また、入店頻度算出部３４は、ユーザ入店確率の算出時刻を含む時間帯と同一の時間帯の入圏情報を用いて、ユーザ入店確率を算出してもよい。また、購入頻度算出部３５は、ユーザ購入確率の算出時刻を含む時間帯と同一の時間帯の購入情報を用いて、ユーザ購入確率を算出してもよい。
【０１８２】
また、第２実施形態において、購入商品予測装置３０は、入圏情報または購入情報が少ないユーザＵに対して購入商品予測情報を送信してもよい。
【０１８３】
また、上記実施形態では、購入商品予測処理は、ユーザＵが予測対象エリアＲに入圏したことが検知されたタイミングで行われるが、これに限られない。例えば、購入商品予測処理は、ユーザＵが予測対象エリアＲから出圏したことが検知されたタイミング、ユーザＵが店舗５０に入店したことが検知されたタイミング、ユーザＵが店舗５０から退店したことが検知されたタイミング、または、店舗５０の店員の所望のタイミング等で行われてもよい。
【０１８４】
また、上記実施形態では、購入される可能性が高い商品を予測しているが、ユーザＵの入店の可能性を予測してもよい。例えば、購入商品予測装置３０は、さらに、入店予測部を備えてもよい。そして、入店予測部は、入店頻度算出部３４によって算出された各ユーザＵのユーザ入店確率を用いて、店舗５０に少なくとも１人のユーザＵが入店する確率を算出してもよく、店舗５０に１人のユーザＵが入店する確率、２人のユーザＵが入店する確率、・・・をそれぞれ算出してもよい。この場合、購入商品予測装置３０は、入店予測装置として機能し、購入履歴ＤＢ３３、購入頻度算出部３５、購入商品予測部３６を備えている必要はない。この構成では、店舗５０の近くに訪れたユーザＵの店舗５０への入店確率が予測されて店舗５０に通知されることによって、店舗５０の店員は席の確保、店舗５０において提供される多くの商品に使われる食材等の準備等を予め行うことができる。例えば、店舗５０がハンバーガーショップである場合、バンズの準備を予め行うことができる。その結果、サービスが提供されるまでのユーザＵの待ち時間を低減することが可能となる。また、この構成において、予測対象エリアＲに存在するユーザＵの端末装置１０に店舗５０でよく売れている商品に関する情報を送信し、ユーザＵに薦めるための情報を端末装置１０に表示させてもよい。
【０１８５】
また、第３実施形態において、入圏履歴ＤＢ３２に記憶された集団入圏情報の数または購入履歴ＤＢ３３に記憶された集団購入情報の数が所定の閾値よりも小さい集団の集団入店確率及び集団購入確率として、同一の集団属性情報を有する集団のうち、十分な数の集団入圏情報及び集団購入情報を有する集団の集団入店確率及び集団購入確率が用いられてもよい。
【０１８６】
また、第２実施形態の購入商品予測装置３０が、第３実施形態の集団認識部４１及び集団属性推定部４２をさらに備えてもよく、クラスタ及び集団を考慮して、店舗５０において購入される商品を予測してもよい。
【符号の説明】
【０１８７】
１…購入商品予測システム、１０…端末装置、１１…位置情報取得部、１２…入出圏検知部、１３…入退店検知部、１４…制御部、１５…ユーザ属性情報取得部、３０…購入商品予測装置、３１…制御部、３２…入圏履歴ＤＢ、３３…購入履歴ＤＢ、３４…入店頻度算出部、３５…購入頻度算出部、３６…購入商品予測部、３７…クラスタリング部、３９…類似度計算部、４１…集団認識部、４２…集団属性推定部、５０…店舗、Ｒ…予測対象エリア、Ｒｉｎ…入圏判定用エリア、Ｒｏｕｔ…出圏判定用エリア、Ｕ…ユーザ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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