JP7047769B2 - 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

上記技術分野において、特許文献１には、カメラで駐車場に入る車両のナンバープレートを撮像・映像解析し、顧客を特定して、顧客に応じた画像を提供する技術が開示されている。

特開２０１６－０４５９４９号公報

しかしながら、上記文献に記載の技術では、単に来店者を特定するためにナンバープレートを撮像しているだけであり、来店者の来店時の様子を有効活用できていなかった。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明にかかるシステムは、
店舗の外部を撮像することによって取得された映像情報を解析して、来店時の来店者およびその移動手段を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識された前記移動手段に応じて、前記来店者の移動範囲を判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に基づいて前記店舗の商圏を導出する導出手段と、
を備えた情報処理システムである。

上記目的を達成するため、本発明にかかる方法は、
認識部が店舗の外部を撮像することによって取得された映像情報を解析して、来店時の来店者の移動手段を認識する認識ステップと、
判定部が前記認識ステップで認識された前記移動手段に応じて、前記来店者ごとの移動範囲を判定する判定ステップと、
導出部が前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記店舗の商圏を導出する導出ステップと、
を含む情報処理方法である。

上記目的を達成するため、本発明にかかるプログラムは、
店舗の外部を撮像することによって取得された映像情報を解析して、来店時の来店者およびその移動手段を認識する認識ステップと、
前記認識ステップで認識された前記移動手段に応じて、前記来店者ごとの移動範囲を判定する判定ステップと、
前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記店舗の商圏を導出する導出ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムである。

本発明によれば、来店時の来店者の様子を示す情報を有効活用できる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの利用状況を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムによって導出された商圏の例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムのデータベースの一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの処理の流れを示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理システム１００について、図１を用いて説明する。図１に示すように、情報処理システム１００は、移動手段認識部１０１、移動範囲判定部１０２および商圏導出部１０３を含む。

移動手段認識部１０１は、店舗の外部に設けられた店外カメラ１１０によって撮像された映像情報を解析して、来店時の来店者の移動手段を認識する。

移動範囲判定部１０２は、移動手段認識部１０１によって認識された移動手段ごとの移動範囲を判定する。

商圏導出部１０３は、移動範囲判定部１０２による判定結果に基づいて店舗の商圏を導出する。

以上の構成によれば、店舗に設けられた店外カメラの映像を用いて、店舗ごとの商圏を導出することができ、出店計画など、マーケティングに利用することが可能になる。なお、店外カメラは、店外に設置されたものに限定されず店外を撮像できればよい。

［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理システムについて、図２乃至図 を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理システム２００の概要を説明するための図である。

図２に示すとおり、情報処理システム２００は、店外カメラ２１０で撮像した来店者２２０の映像を解析し、店舗２５０の商圏を導出するシステムである。導出した商圏に基づいて効率的かつ効果的に店舗運営行なうことができる。ここでは店外カメラ２台を例に挙げて図示しているが、台数はこの数に限定されるものではない。また、店舗は、販売店に限定されるものではなく、飲食店や、遊興店など、あらゆる業種に適用できる。

図３は、情報処理システム２００の機能構成を説明するための図である。情報処理システム２００は、来店者解析部３０１、移動範囲判定部３０２、商圏導出部３０３、気候情報取得部３０４、交通情報取得部３０５、記憶部３０６を備えている。来店者解析部３０１は、来店手段認識部３１１、来店者属性認識部３１２および来店方向認識部３１３を含む。記憶部３０６は、来店者データベース３６１および地図データベース３６２を含む。

来店手段認識部３１１は、店舗の外部に設けられた店外カメラ２１０によって撮像された映像情報を受信し、解析して、来店時の来店者２２０が移動手段として、徒歩、自転車、自動車、自動二輪車（バイク）、タクシー、路線バス、鉄道のいずれを用いたかを認識する。

来店者属性認識部３１２は、店舗の外部に設けられた店外カメラ２１０によって撮像された映像情報を解析して、来店者２２０の年齢、性別、関係性（親子、カップル、友人グループなど）などを認識する。

来店方向認識部３１３は、来店者２２０が来店した方向を認識する。情報処理システム２００は、例えば、来店方向と来店日時とに基づいて、同一の人物が駅や学校からの行き帰りの途中に立ち寄ったこと判別することができる。

これにより、一例として、行きには朝食を毎日購入するが、帰りには他の商品を購入する場合に、それぞれの来店日時と来店方向から来店者による行き帰り（例えば、学校からの往復）を把握することができる。また、他の例として、特定の人物が行きにだけ朝食を毎日購入する（つまり、行きにだけ来店し、朝食を購入する）場合に、帰りには店舗に立ち寄らない、または店舗に立ち寄ったが何も購入しなかったことを把握することができる。その場合に、情報処理システム２００は、例えば、来店日時、来店方向だけでなく、さらに特定の人物における購入履歴に基づいて、上述した状況を把握してもよい。

また、来店者解析部３０１は、不特定の群衆の来店日時と来店方向とを検知した場合には、周辺地域において祭りやイベントが開催されていると判断してもよい。

また、一例として、来店者解析部３０１は、不特定の群衆における来店日時および来店方向だけでなく、その群衆による通行量を検知してもよい。これらの情報を、情報処理システム２００は、例えば、店舗の運営者や管理者に提示してもよい。即ち、情報処理システム２００は、品揃えや販促に利用可能な情報を、店舗の運営者や管理者に提示してもよい。その結果、この提示された情報を利用して店舗の運営者や管理者は、店舗における品揃えを判断することができる。

より具体的に、例えば、当該帰りには店舗に立ち寄らないこと、または店舗に立ち寄ったが何も購入しなかったことを提示した場合に、運営者や管理者は、特定の人物における購買ニーズを満たせていない、あるいは購買ニーズを掘り起こせていないと認識することができる。

このため、運営者や管理者は、帰りに特定の人物が店舗に立ち寄ると共に、所望する商品を購入してもらうことを目的として、例えば、来店方向、来店日時および購買履歴に基づいて、商品の品揃えや販促（来店時に使用することが可能なクーポンの発行など）を検討することができる。

あるいは、例えば、当該群衆による通行量を提示した場合に、運営者や管理者は、通行量をも加味した品揃えや販促を検討することができる。その理由は、運営者や管理者は、帰りの通行量も同等の通行量が予想できるからである。その結果、運営者や管理者は、群衆が来店した際に欠品させることなく在庫を準備することができるだけでなく、帰宅時に必要となる商品を準備することができる。

また、これらの情報は、上述した例だけでなく、例えば、群衆による通行量、来店日時、来店方向および購入履歴を用いて、行きの通行量に対して入店すると共に商品を購入した比率をとらえておき、行きの通行量から予測した帰りの通行量に基づき実際に商品が購入されるポテンシャルボリュームを推測することにも活用することができる。

来店者解析部３０１で認識された情報は、記憶部３０６において、来店時刻と共に、来店者データベース３６１として記憶される。

気候情報取得部３０４は、来店時の気候情報を取得する。交通情報取得部３０５は、来店時の交通情報（渋滞しているか否か）を取得する。

移動範囲判定部３０２は、来店手段認識部３１１が認識した来店手段、来店者属性認識部３１２が認識した来店者属性（年齢、性別、関係性）、および来店方向認識部３１３が認識した来店方向に基づいて、来店者ごとの移動範囲（移動距離）を判定する。移動範囲判定部３０２は、さらに、来店者ごとの移動範囲（移動距離）に対して、時刻、天気、気温、交通情報などの付加情報を用いて、補正を加える。

単純に考えれば、図４に示すとおり、移動距離は、徒歩＜自転車＜自動車と判断できる。例えば、移動範囲判定部３０２は、まず徒歩の来店者が平均半径１００ｍ程度なのに対して、自転車の来店者は、半径５００ｍ程度、自動車の来店者は、半径２ｋｍ程度と判定する。性別によって移動範囲が違うものとして判定してもよい。例えば、徒歩の来店者について、男性なら１５０ｍ、女性なら１００ｍと差をつけてもよい。

これに対して、年齢が６０才以上に見える来店者の場合には、それぞれに１以下の係数（例えば０．８）を積算する。高齢の来店者の場合には、全体的に行動範囲が狭いと考えられるからである。

同様に、家族づれでの来店者、夜間の来店では、例えば、自動車の移動距離を０．５倍する。家族連れや夜間の場合には近い距離でも自動車で移動する可能性が高いからである。

さらに、雨が降っている場合、気温が５度以下の場合にも、自動車の移動距離を０．５倍する。あるいは、移動範囲判定部３０２は、大雨や雪が降っている場合、または気温が５度以下の場合には、その来店者の移動手段に関する情報を商圏導出の材料から排除してもよい。店舗周辺道路に渋滞があると判断した場合には、自転車の来店者であっても、半径２ｋｍ程度まで拡張して判断してもよい。

またさらに、移動範囲判定部３０２は、来店方向認識部３１３が認識した来店者の来店方向と、地図データベース３６２に記憶された地図情報を用いて、来店者の移動範囲を調整してもよい。

移動範囲判定部３０２が判定した来店者ごとの移動範囲は、来店者データベース３６１に保管される。

商圏導出部３０３は、来店者データベース３６１に蓄積された来店者ごとの移動範囲および地図データベースに保存された地図情報を用いて、店舗２５０の商圏（商業施設が影響を及ぼす地理的な範囲、例えば店舗に集客できる範囲）を導き出す。その商圏の人口やマーケットサイズなどの市場規模、消費者特性および競合状況などの地域特性を把握できる。図４に示すように、店舗２２０の来店者情報から導き出した商圏４０１の外側に、新たな店舗４２０を出店すると言った出店計画を立てることが可能となる。

立地提案部３０８は、商圏導出部３０３で導出した商圏に基づいて、新規店舗の立地を提案する。例えば、商圏導出部３０３で導出した商圏を地図上にマッピングし、その商圏に含まれていない領域を新規店舗の立地として提案すればよい。

情報処理システム２００は、また、店内カメラ３１０および店内の販売を管理するＰＯＳ（Point of Sales）システム３２０に接続されている。店内カメラ３１０の映像に含まれる来店者の特徴を用いて、来店者データベース３６１から来店者の移動範囲を判定し、ＰＯＳシステム３２０を介して、判定した移動範囲に応じたサービスを行なうことができる。ＰＯＳシステム３２０は、例えば、その来店者が来店してきたと思われる地域に存在する他業種の店舗（レストランや洗車場や自動車ディーラー）などの広告（割引チケットを含む）を表示したり、レシートに印刷して来店者に渡したりといった処理を行なう。

情報処理システム２００は、通信制御部３０７を介してインターネット３３０に接続可能であり、気候情報取得部３０４や交通情報取得部３０５は、インターネット３３０から、気候情報や交通情報を取得することができる。

来店者データベース３６１に格納される来店者データを図５に示す。来店者ごとに、来店時刻、退店時刻の他、来店手段、年齢、性別、関係性、来店方向、移動距離を記録する。

来店手段としては、車、自転車、バイクなどの移動手段をできるだけ詳しい情報として登録する。自動車の場合には、車両形状やエンブレムなどから、各種車両データベースを参照して、車種や年式を特定して登録する。

来店者データベース３６１には、さらに、来店者の顔画像から導き出した年齢、性別を登録する。

来店者データベース３６１には、さらに、来店者が少なくとも２人でまとまって来店した場合に、そのグループの関係性を格納する。子供の同伴者の有無などから家族か否かを推定して登録する。別途、同伴者データベースを用意して、同伴者の顔や年齢などのデータを格納してもよい。犬を連れた来店者の場合には、散歩中に立ち寄ったと考えられるため、移動距離を長めに補正するなどしてもよい。なおここでは、来店者ごとに来店手段を記憶しているが、グループ（家族など）の単位で管理してもよい。

図６は、情報処理システム２００における、商圏を導出する処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ステップＳ６０１において、店外カメラ映像を解析し、来店者および移動手段等を認識する。次に、ステップＳ６０３において、来店者ごとに移動範囲（距離および方向）を判定する。ステップＳ６０５では、来店者ごとの移動範囲を来店者情報として来店者データベース３６１に保存する。

ステップＳ６０７において、所定数以上の来店者に関する来店者情報を収集できれば、ステップＳ６０９に進み、商圏導出処理を行なう。例えば、商圏導出処理としては、来店方向毎の移動範囲の最大値、最小値、平均値などを求め、地図上にマッピングする。最も多い移動範囲を選択してもよいし、来店者の移動距離の総和を来店者数で割ることにより平均値を算出してもよい。ステップＳ６１１では、商圏導出後、その商圏に基づいて、新店舗の立地の提案を行なう。

以上、本実施形態によれば、店舗に設けられた店外カメラの映像を用いて、店舗ごとの商圏を正確に導出することができ、出店計画など、マーケティングに利用することが可能になる。

［他の実施形態］
以上、実施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形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。

この出願は、２０１６年１２月１５日に出願された日本出願特願２０１６－２４３７２４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。

Claims (8)

1. 店舗の外部を撮像することによって取得された映像情報を解析して、来店時の来店者およびその移動手段を認識する認識手段と、
   前記認識手段によって認識された前記移動手段に応じて、前記来店者の移動範囲を判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定結果に基づいて前記店舗の商圏を導出する導出手段と、
   を備えた情報処理システム。
2. 前記導出手段によって導出された前記店舗の商圏と、店舗を含む地図情報とに基づいて、新たな店舗の出店位置を提案する立地提案手段をさらに備えた請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記認識手段は、さらに前記来店者の来店方向を認識する請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記判定手段は、来店時の天気および道路状況の少なくとも一方に応じて、前記移動範囲を決定する請求項１、２または３に記載の情報処理システム。
5. 前記判定手段は、来店時の時間帯に応じて、前記移動範囲を決定する請求項１、２または３に記載の情報処理システム。
6. 前記判定手段は、来店者の年齢または性別に応じて、前記移動範囲を決定する請求項１、２または３に記載の情報処理システム。
7. 認識部が店舗の外部を撮像することによって取得された映像情報を解析して、来店時の来店者の移動手段を認識する認識ステップと、
   判定部が前記認識ステップで認識された前記移動手段に応じて、前記来店者ごとの移動範囲を判定する判定ステップと、
   導出部が前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記店舗の商圏を導出する導出ステップと、
   を含む情報処理方法。
8. 店舗の外部を撮像することによって取得された映像情報を解析して、来店時の来店者およびその移動手段を認識する認識ステップと、
   前記認識ステップで認識された前記移動手段に応じて、前記来店者ごとの移動範囲を判定する判定ステップと、
   前記判定ステップによる判定結果に基づいて前記店舗の商圏を導出する導出ステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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