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JP7054444B2 - Information processing equipment, information processing methods and programs - Google Patents
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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method and a program.

特許文献1には、顧客の趣味・嗜好と、顧客を取り巻く位置・天候・時間等とに基づいて広告情報に顧客が興味を示す率を向上させる広告配信支援システムが開示されている。 Patent Document 1 discloses an advertisement distribution support system that improves the rate at which a customer is interested in advertisement information based on the customer's hobbies / preferences and the position / weather / time surrounding the customer.

特開2005-078497号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-07847

特許文献1に記載の装置では、顧客の特性を推定するために、事前に顧客側から画像データをサーバに蓄積しておく必要がある。このため、初めて店舗に来店した顧客等の顧客情報が未だ登録されていない顧客に対しては適切な広告を広告媒体に表示できなかった。 In the apparatus described in Patent Document 1, it is necessary to store image data in the server from the customer side in advance in order to estimate the characteristics of the customer. For this reason, it was not possible to display an appropriate advertisement on the advertising medium for customers who have not yet registered customer information such as customers who visited the store for the first time.

本発明は、上述の課題に鑑みて行われたものであって、広告媒体の近傍に存在する顧客に対して、その属性に応じた適切な広告を出力できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and is an information processing device, an information processing method, and a program capable of outputting an appropriate advertisement according to an attribute to a customer existing in the vicinity of an advertising medium. The purpose is to provide.

本発明の一つの観点によれば、顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像する撮像手段と、前記画像から前記物体の物体情報を抽出する抽出手段と、前記物体情報と、前記物体情報に基づいてデータベースから取得される前記物体の総重量と、前記画像における搬送器具の有無の判定結果から推定された前記物体の搬送方法とに基づいて前記データベースを参照し、前記顧客の属性を推定する推定手段と、前記属性に合わせて前記顧客のために出力する広告を前記データベースから選択する選択手段とを備えることを特徴とする情報処理装置が提供される。
According to one aspect of the present invention, the image pickup means for capturing an image of an object possessed by a customer in a store, the extraction means for extracting the object information of the object from the image, the object information, and the object information. Based on the total weight of the object acquired from the database and the transport method of the object estimated from the determination result of the presence / absence of the transport device in the image, the database is referred to and the attribute of the customer is estimated. Provided is an information processing apparatus including an estimation means and a selection means for selecting an advertisement to be output for the customer according to the attribute from the database .

本発明によれば、広告媒体の近傍に存在する顧客に対して、その属性に応じた適切な広告を出力できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an information processing device, an information processing method and a program capable of outputting an appropriate advertisement according to an attribute to a customer existing in the vicinity of an advertising medium.

本発明の第1実施形態に係る情報処理装置が適用されるPOSシステムの全体構成例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the whole structure example of the POS system to which the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment of this invention is applied. 本発明の第1実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware composition of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態に係る情報処理装置の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the advertisement output method of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態において撮像された商品の画像と画像から推定される属性との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the image of the product imaged in 1st Embodiment of this invention, and the attribute estimated from the image. 本発明の第1実施形態において顧客の属性に基づいて出力された広告の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the advertisement output based on the attribute of a customer in 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態に係る情報処理装置の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the advertisement output method of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the advertisement output method of the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態において撮像された商品の画像と、画像から推定された顧客の購買傾向及び属性の一例を示す図である。It is a figure which shows the image of the product imaged in 2nd Embodiment of this invention, and an example of the purchase tendency and the attribute of the customer estimated from the image. 本発明の第2実施形態において顧客の属性に基づいて出力された広告の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the advertisement output based on the attribute of a customer in the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置が適用される広告配信システムの全体構成例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the whole configuration example of the advertisement distribution system to which the information processing apparatus which concerns on 3rd Embodiment of this invention is applied. 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the advertisement output method of the information processing apparatus which concerns on 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態において撮像された物体の画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image of the object captured in the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態において顧客の属性に基づいて出力された広告の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the advertisement output based on the attribute of a customer in the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第4実施形態における店舗外の天気と天気に基づいて出力された広告との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the weather outside a store and the advertisement output based on the weather in the 4th Embodiment of this invention. 本発明の他の実施形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information processing apparatus in another embodiment of this invention.

[第1実施形態]
図1は、本発明の第1実施形態に係る情報処理装置10が適用されるPOSシステムの全体構成例を示す概略図である。POS(Point of sale)システムは、商品を販売する店舗に導入されたコンピュータシステムである。図1に示すように、POSシステムは、情報処理装置10及び店舗サーバ12を含んでいる。情報処理装置10及び店舗サーバ12は、例えばLAN(Local Area Network)であるネットワーク14に有線接続されている。なお、接続方式は有線に限られず、無線により接続されてもよい。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a schematic diagram showing an overall configuration example of a POS system to which the information processing apparatus 10 according to the first embodiment of the present invention is applied. The POS (Point of sale) system is a computer system introduced in a store that sells products. As shown in FIG. 1, the POS system includes an information processing device 10 and a store server 12. The information processing device 10 and the store server 12 are connected by wire to, for example, a network 14 which is a LAN (Local Area Network). The connection method is not limited to wired, and may be connected wirelessly.

本実施形態の情報処理装置10は、商品の売り上げ登録機能、会計機能、商品情報登録機能、在庫管理機能等を有するPOSアプリケーションプログラムがインストールされており、POS装置として機能する。情報処理装置10は、レジカウンタにおいて店員によって使用され、会計処理を実行する。なお、情報処理装置10の台数は、1台に限定されるものではなく、店舗の規模等に応じて、任意に変更可能である。 The information processing device 10 of the present embodiment has a POS application program having a product sales registration function, an accounting function, a product information registration function, an inventory management function, and the like installed, and functions as a POS device. The information processing device 10 is used by a clerk at the cash register counter to execute accounting processing. The number of information processing devices 10 is not limited to one, and can be arbitrarily changed according to the size of the store and the like.

また、情報処理装置10には、広告媒体である広告配信装置16、撮像装置18、及び周辺機器20が接続されている。広告配信装置16は、例えば、液晶ディスプレイ、OLED(Organic Light Emitting Diode)ディスプレイ、LED(Light Emitting Diode)ディスプレイ等のディスプレイ16aと、スピーカ16bを有する。本実施形態の広告配信装置16としては、POS装置である情報処理装置10による制御を受けて、顧客に対して会計データ等の各種の情報を画面表示するカスタマーディスプレイを用いるものとする。すなわち、広告配信装置16は、会計データに加えて、顧客に対して広告、宣伝、イベント等に関するデータ(以下、「広告データ」という。)を画面表示する。なお、広告配信装置16は、カスタマーディスプレイとは別に設置されてもよい。また、スピーカ16bからは、必要に応じて広告データが音声によって出力される。 Further, the information processing device 10 is connected to an advertisement distribution device 16, an image pickup device 18, and a peripheral device 20, which are advertisement media. The advertisement distribution device 16 has, for example, a display 16a such as a liquid crystal display, an OLED (Organic Light Emitting Diode) display, and an LED (Light Emitting Diode) display, and a speaker 16b. As the advertisement distribution device 16 of the present embodiment, a customer display that displays various information such as accounting data on the screen to the customer under the control of the information processing device 10 which is a POS device is used. That is, the advertisement distribution device 16 displays on the screen data related to advertisements, advertisements, events, etc. (hereinafter referred to as "advertisement data") to customers in addition to accounting data. The advertisement distribution device 16 may be installed separately from the customer display. Further, advertisement data is output by voice from the speaker 16b as needed.

店舗サーバ12は、例えば、店舗で販売される商品の情報管理、販売データの集計、売り上げの管理、在庫の管理等を行い、POSシステムの運用を管理するPOSサーバ(ストアコントローラ)である。店舗サーバ12は、例えば、店舗のバックヤードに設置されている。 The store server 12 is a POS server (store controller) that manages the operation of a POS system by, for example, managing information on products sold in a store, totaling sales data, managing sales, managing inventory, and the like. The store server 12 is installed, for example, in the backyard of the store.

また、店舗サーバ12は、業務データベース12aと広告データベース12bを含んでいる。業務データベース12aは、商品情報、販売データ、売上データ、及び在庫データ等を管理するデータベースである。広告データベース12bは、店舗において顧客に提示する広告データを管理するデータベースである。広告データベース12bでは、各広告のターゲットとなる顧客の属性が広告データに関連付けされているものとする。 Further, the store server 12 includes a business database 12a and an advertising database 12b. The business database 12a is a database that manages product information, sales data, sales data, inventory data, and the like. The advertisement database 12b is a database that manages advertisement data presented to customers in a store. In the advertisement database 12b, it is assumed that the attribute of the customer targeted by each advertisement is associated with the advertisement data.

撮像装置18は、例えば店舗のレジカウンタ、天井、壁面等に設置されたカメラ又はビデオカメラである。周辺機器20は、会計処理時に使用される各種の機器であり、例えばディスプレイ、非接触IC(Integrated Circuit)リーダライタ、プリンタ、キャッシュドロア、コードスキャナ等を含む。 The image pickup device 18 is, for example, a camera or a video camera installed on a cash register counter, a ceiling, a wall surface, or the like in a store. The peripheral device 20 is various devices used at the time of accounting processing, and includes, for example, a display, a non-contact IC (Integrated Circuit) reader / writer, a printer, a cash drawer, a code scanner, and the like.

また、図1に示すように、本実施形態に係る情報処理装置10は、撮像部10aと、商品情報抽出部10bと、属性推定部10cと、広告選択部10dと、広告出力部10eと、商品情報登録部10fとを含んでいる。撮像部10aは、顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像する。本実施形態の撮像部10aは、撮像装置18の撮像動作を制御することで決済エリアまで顧客が持参した商品(物体)の画像を取得する。商品情報抽出部10bは、画像から商品(物体)の商品情報(物体情報)を抽出する。 Further, as shown in FIG. 1, the information processing apparatus 10 according to the present embodiment includes an image pickup unit 10a, a product information extraction unit 10b, an attribute estimation unit 10c, an advertisement selection unit 10d, an advertisement output unit 10e, and the like. It includes a product information registration unit 10f. The image pickup unit 10a captures an image of an object possessed by the customer at the store. The image pickup unit 10a of the present embodiment acquires an image of a product (object) brought by the customer to the payment area by controlling the image pickup operation of the image pickup device 18. The product information extraction unit 10b extracts the product information (object information) of the product (object) from the image.

属性推定部10cは、商品情報抽出部10bにおいて抽出された商品情報から顧客の属性を推定する。顧客の属性の具体例としては、年齢(年代)、性別、身長、体型、服装、家族構成、職業、顧客の趣味、嗜好等が挙げられる。ここで、商品画像から顧客の属性である年齢及び性別を推定する方法の一例を説明する。まず、後述する記憶装置(例えばHDD104)や店舗サーバ12にデータベースを設け、データベース内に各商品のターゲットになる顧客の年齢層及び性別を登録しておく。属性推定部10cは、商品情報抽出部10bにおいて抽出された商品情報に基づいてデータベースを参照することで、当該商品を所持する顧客の年齢及び性別を推定する。 The attribute estimation unit 10c estimates the customer's attribute from the product information extracted by the product information extraction unit 10b. Specific examples of customer attributes include age (age), gender, height, body shape, clothing, family structure, occupation, customer's hobbies, and preferences. Here, an example of a method of estimating the age and gender, which are the attributes of the customer, from the product image will be described. First, a database is provided in a storage device (for example, HDD 104) or a store server 12, which will be described later, and the age group and gender of the customer who is the target of each product are registered in the database. The attribute estimation unit 10c estimates the age and gender of the customer who owns the product by referring to the database based on the product information extracted by the product information extraction unit 10b.

また、属性推定部10cは、顧客の趣味、嗜好等の顧客の内面的な属性については、商品単体及び商品の組み合わせ対して趣味、嗜好を予め対応付けしたデータベースを参照することで推定する。具体的には、スニーカーを購入する人の趣味・嗜好は[アウトドア派]、ランニングシューズとスポーツタオルを一緒に購入する人の趣味・嗜好は[スポーツ]、[ランニング]、[ランナー志向]等のように推定できる。なお、商品に基づいた顧客の属性の推定方法は、上述の方法に限られない。また、本実施形態では、業務データベース12aに含まれる商品情報テーブル(不図示)を利用するものとする。 Further, the attribute estimation unit 10c estimates the customer's internal attributes such as the customer's hobbies and preferences by referring to a database in which the hobbies and preferences are previously associated with the product alone and the combination of the products. Specifically, the hobbies / preferences of those who purchase sneakers are [outdoors], and the hobbies / preferences of those who purchase running shoes and sports towels are [sports], [running], [runner-oriented], etc. Can be estimated as. The method of estimating customer attributes based on products is not limited to the above method. Further, in the present embodiment, the product information table (not shown) included in the business database 12a is used.

広告選択部10dは、属性推定部10cにおいて推定された属性に基づいて、店舗における広告媒体である広告配信装置16へ出力する広告を選択する。具体的には、本実施形態の広告選択部10dは、顧客の属性に基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、商品画像から推定された顧客の属性に合致する広告データを選択し、広告データベース12bからダウンロードする。広告出力部10eは、広告選択部10dにおいて選択された広告データを広告配信装置16へ出力する。このように、顧客が所持する商品から顧客の年齢等の属性を推定し、その属性に基づいてデータベースを参照することで、顧客の属性に基づいて広告を選択して出力できる。 The advertisement selection unit 10d selects an advertisement to be output to the advertisement distribution device 16 which is an advertisement medium in the store, based on the attributes estimated by the attribute estimation unit 10c. Specifically, the advertisement selection unit 10d of the present embodiment refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the attributes of the customer. Then, the advertisement selection unit 10d selects advertisement data that matches the customer's attributes estimated from the product image, and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b. The advertisement output unit 10e outputs the advertisement data selected by the advertisement selection unit 10d to the advertisement distribution device 16. In this way, by estimating attributes such as the customer's age from the products owned by the customer and referring to the database based on the attributes, it is possible to select and output the advertisement based on the customer's attributes.

商品情報登録部10fは、顧客が決済エリアに持参した商品に付されたバーコードやICタグ等を、周辺機器20であるバーコードスキャナ(不図示)や非接触ICリーダライタ(不図示)により読み取ることで購入商品の商品情報を取得し、後述する記憶装置に登録する。上述の商品情報抽出部10bは、精算前の商品画像に基づいて商品情報を取得する。これに対し、商品情報登録部10fは、商品に付された記録媒体を読み取ることで商品情報を取得し、その商品情報を属性推定部10cへ出力する。 The product information registration unit 10f uses a barcode scanner (not shown) or a non-contact IC reader / writer (not shown), which is a peripheral device 20, to display barcodes, IC tags, etc. attached to products brought to the payment area by the customer. By reading, the product information of the purchased product is acquired and registered in the storage device described later. The product information extraction unit 10b described above acquires product information based on the product image before settlement. On the other hand, the product information registration unit 10f acquires the product information by reading the recording medium attached to the product, and outputs the product information to the attribute estimation unit 10c.

図2は、本実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成例を示すブロック図である。図2に示すように、情報処理装置10は、CPU(Central Processing Unit)101、ROM(Read Only Memory)102、RAM(Random Access Memory)103、HDD(Hard Disk Drive)104、通信インターフェース(I/F(Interface))105、入力装置106、出力装置107、及び表示装置108を有している。各機器は、共通のバスライン109に接続されている。 FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration example of the information processing apparatus 10 according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, the information processing apparatus 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, an HDD (Hard Disk Drive) 104, and a communication interface (I / O). It has an F (Interface) 105, an input device 106, an output device 107, and a display device 108. Each device is connected to a common bus line 109.

CPU101は、情報処理装置10の全体の動作を制御する。また、CPU101は、HDD104等に記憶されたプログラムをRAM103にロードして実行する。これにより、CPU101は、上述の撮像部10a、商品情報抽出部10b、属性推定部10c、広告選択部10d、広告出力部10e、及び商品情報登録部10fとしての機能を実現する。 The CPU 101 controls the overall operation of the information processing apparatus 10. Further, the CPU 101 loads the program stored in the HDD 104 or the like into the RAM 103 and executes the program. As a result, the CPU 101 realizes the functions of the image pickup unit 10a, the product information extraction unit 10b, the attribute estimation unit 10c, the advertisement selection unit 10d, the advertisement output unit 10e, and the product information registration unit 10f.

ROM102は、ブートプログラム等のプログラムを記憶している。RAM103は、CPU101がプログラムを実行する際のワーキングエリアとして使用される。 The ROM 102 stores a program such as a boot program. The RAM 103 is used as a working area when the CPU 101 executes a program.

また、HDD104は、情報処理装置10における処理結果及びCPU101により実行される各種のプログラムを記憶する記憶装置である。記憶装置は、不揮発性であればHDD104に限定されない。記憶装置は、例えばフラッシュメモリ等であってもよい。 Further, the HDD 104 is a storage device that stores the processing results of the information processing device 10 and various programs executed by the CPU 101. The storage device is not limited to the HDD 104 as long as it is non-volatile. The storage device may be, for example, a flash memory or the like.

通信I/F105は、ネットワーク14に接続された機器との間のデータ通信を制御する。通信I/F105は、CPU101と共に撮像部10a、商品情報抽出部10b、属性推定部10c、広告選択部10d、広告出力部10e、及び商品情報登録部10fとしての機能を実現する。 The communication I / F 105 controls data communication with a device connected to the network 14. The communication I / F 105, together with the CPU 101, realizes functions as an image pickup unit 10a, a product information extraction unit 10b, an attribute estimation unit 10c, an advertisement selection unit 10d, an advertisement output unit 10e, and a product information registration unit 10f.

入力装置106は、例えば、キーボード、マウス等のヒューマンインターフェースである。また、入力装置106は、表示装置108に組み込まれたタッチパネルであってもよい。情報処理装置10のユーザは、入力装置106を介して、情報処理装置10の設定の入力、処理の実行指示の入力等を行える。 The input device 106 is, for example, a human interface such as a keyboard and a mouse. Further, the input device 106 may be a touch panel incorporated in the display device 108. The user of the information processing apparatus 10 can input the settings of the information processing apparatus 10, input the processing execution instruction, and the like via the input device 106.

出力装置107は、CPU101からの制御信号に従って、所定の情報を出力する装置である。出力装置107は、例えば、スピーカやプリンタ等である。 The output device 107 is a device that outputs predetermined information according to a control signal from the CPU 101. The output device 107 is, for example, a speaker, a printer, or the like.

表示装置108は、CPU101からの制御信号に従って、所定の情報を表示する装置である。表示装置108としては、上述の広告配信装置16と同様に、液晶ディスプレイ等を用いることができる。 The display device 108 is a device that displays predetermined information according to a control signal from the CPU 101. As the display device 108, a liquid crystal display or the like can be used as in the advertisement distribution device 16 described above.

なお、情報処理装置10は、図2に示すハードウェア構成に限定されず、その他の機器を更に備えてもよい。情報処理装置10は一つ又は複数の装置からなってもよく、あるいは他の装置と一体に構成されてもよい。また、情報処理装置10は別の装置に接続され、本実施形態において情報処理装置10によって行われる処理の少なくとも一部は該装置によって行われてもよい。 The information processing device 10 is not limited to the hardware configuration shown in FIG. 2, and may further include other devices. The information processing device 10 may be composed of one or a plurality of devices, or may be integrally configured with another device. Further, the information processing device 10 may be connected to another device, and at least a part of the processing performed by the information processing device 10 in the present embodiment may be performed by the device.

以下、上述のように構成された情報処理装置10の動作について図3乃至図5に基づいて説明する。図3は、本実施形態に係る情報処理装置10の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。図4は、本実施形態において撮像された商品の画像と画像から推定される属性との関係の一例を示す図である。図5は、本実施形態において顧客の属性に基づいて出力された広告の一例を示す図である。 Hereinafter, the operation of the information processing apparatus 10 configured as described above will be described with reference to FIGS. 3 to 5. FIG. 3 is a flowchart showing an example of an advertisement output method of the information processing apparatus 10 according to the present embodiment. FIG. 4 is a diagram showing an example of the relationship between the image of the product captured in the present embodiment and the attribute estimated from the image. FIG. 5 is a diagram showing an example of an advertisement output based on a customer's attribute in the present embodiment.

まず、撮像部10aは、顧客が買物カゴ等によって所持している精算前の商品を撮像する(ステップS101)。撮像部10aは、撮像した画像を属性推定部10cへ出力する。 First, the image pickup unit 10a takes an image of the unsettled product that the customer has in the shopping cart or the like (step S101). The image pickup unit 10a outputs the captured image to the attribute estimation unit 10c.

次に、商品情報抽出部10bは、商品画像を分析し、商品情報を抽出する(ステップS102)。商品情報抽出部10bは、商品情報を記憶装置(例えばHDD104やRAM103)に記憶すると共に、属性推定部10cに出力する。 Next, the product information extraction unit 10b analyzes the product image and extracts the product information (step S102). The product information extraction unit 10b stores the product information in a storage device (for example, HDD 104 or RAM 103) and outputs the product information to the attribute estimation unit 10c.

次に、属性推定部10cは、商品情報抽出部10bから入力された商品情報に基づいて店舗サーバ12の業務データベース12aを参照し、商品単体及び商品の組み合わせに基づいて顧客の年齢、性別、身長、体型、趣味、嗜好等の属性を推定する(ステップS103)。属性推定部10cは、推定した顧客の属性を広告選択部10dへ出力する。 Next, the attribute estimation unit 10c refers to the business database 12a of the store server 12 based on the product information input from the product information extraction unit 10b, and the customer's age, gender, and height based on the product unit and the product combination. , Body type, hobbies, tastes and other attributes (step S103). The attribute estimation unit 10c outputs the estimated customer attribute to the advertisement selection unit 10d.

図4(A)~図4(C)では、顧客が買物カゴBにより持参した商品をそれぞれ示す画像IMG_1か~IMG_3と、各画像から抽出された各商品の商品情報と、各画像から推定された顧客の属性が示されている。図4(A)においては、商品情報として[G1:ランニングシューズ]、[G2:スポーツタオル]が抽出されている。そして、顧客の属性は、[性別:男性]、[年齢層:20-30代]、[趣味・嗜好:ランニング]と推定されている。 In FIGS. 4A to 4C, images IMG_1 or IMG_3 showing the products brought by the customer in the shopping cart B, product information of each product extracted from each image, and estimated from each image. The attributes of the customer are shown. In FIG. 4A, [G1: running shoes] and [G2: sports towel] are extracted as product information. The attributes of the customer are estimated to be [gender: male], [age group: 20-30s], and [hobbies / preferences: running].

また、図4(B)においては、商品情報として[G3:化粧品]、[G4:ファッション雑誌]が抽出されている。そして、顧客の属性は、[性別:女性]、[年齢層:20-30代]、[趣味:ファッション]と推定されている。性別及び年齢層はファッション雑誌の購読者層から推定されている。 Further, in FIG. 4B, [G3: cosmetics] and [G4: fashion magazine] are extracted as product information. The attributes of customers are estimated to be [gender: female], [age group: 20-30s], and [hobby: fashion]. Gender and age group are estimated from the subscribers of fashion magazines.

同様に、図4(C)においては、商品情報として[G5:髭剃り]、[G6:ゴルフ雑誌]、[G7:紙オムツ]が抽出されている。そして、顧客の属性は、[性別:男性]、[趣味:ゴルフ]、[家族構成:乳幼児がいる]と推定されている。すなわち、髭剃り(G5)とゴルフの雑誌(G6)から性別が推定され、紙オムツ(G7)が含まれていることに基づいて家族構成が推定されている。 Similarly, in FIG. 4C, [G5: shaving], [G6: golf magazine], and [G7: disposable diaper] are extracted as product information. The attributes of the customer are estimated to be [gender: male], [hobby: golf], and [family structure: having infants]. That is, gender is estimated from shaving (G5) and golf magazine (G6), and family composition is estimated based on the inclusion of paper diapers (G7).

次に、広告選択部10dは、属性推定部10cにおいて推定された顧客の属性に基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、推定された属性に合致する広告データを選択し(ステップS104)、広告データベース12bからダウンロードする。 Next, the advertisement selection unit 10d refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the customer attributes estimated by the attribute estimation unit 10c. Then, the advertisement selection unit 10d selects advertisement data matching the estimated attributes (step S104) and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b.

そして、広告出力部10eは、広告選択部10dにおいて選択された広告データを広告配信装置16へ出力し(ステップS105)、処理を終了する。このように、精算処理が完了する前の段階で顧客に広告を提示することにより、顧客の新たな需要を喚起できる。 Then, the advertisement output unit 10e outputs the advertisement data selected by the advertisement selection unit 10d to the advertisement distribution device 16 (step S105), and ends the process. In this way, by presenting the advertisement to the customer before the settlement process is completed, it is possible to stimulate new demand of the customer.

図5(A)~図5(C)では、図4(A)~図4(C)において示した顧客の属性に合致する広告データが広告配信装置16に表示されている。すなわち、図5(A)では、20代から30代の男性をターゲットとする広告がディスプレイ16aに表示されている。また、図5(B)では、20代から30代の女性をターゲットとする広告がディスプレイ16aに表示されている。そして、図5(C)では、小さい子供がいる家庭をターゲットとする広告がディスプレイ16aに表示されている。 In FIGS. 5A to 5C, advertisement data matching the customer attributes shown in FIGS. 4A to 4C is displayed on the advertisement distribution device 16. That is, in FIG. 5A, an advertisement targeting a man in his twenties to thirties is displayed on the display 16a. Further, in FIG. 5B, an advertisement targeting women in their twenties to thirties is displayed on the display 16a. Then, in FIG. 5C, an advertisement targeting a home with a small child is displayed on the display 16a.

続いて、精算時における情報処理装置10の動作について図6に基づいて説明する。図6は、本実施形態に係る情報処理装置10の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。図6の処理は、購入商品を対象として実行される。 Subsequently, the operation of the information processing apparatus 10 at the time of settlement will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing an example of an advertisement output method of the information processing apparatus 10 according to the present embodiment. The process of FIG. 6 is executed for the purchased product.

まず、商品情報登録部10fは、顧客が買物カゴ等によってレジカウンタまで持参した購入商品に付された記録媒体の記録情報を読み取ることで、購入商品の商品情報を取得する(ステップS201)。商品情報登録部10fは、取得した商品情報を属性推定部10cへ出力する。 First, the product information registration unit 10f acquires the product information of the purchased product by reading the recorded information of the recording medium attached to the purchased product that the customer brought to the checkout counter by the shopping cart or the like (step S201). The product information registration unit 10f outputs the acquired product information to the attribute estimation unit 10c.

次に、商品情報登録部10fは、顧客からのメンバーズカードの提示の有無を判定する(ステップS202)。ここで、商品情報登録部10fが、メンバーズカードの提示有りと判定した場合(ステップS202:YES)には、ステップS203の処理へ移る。これに対し、商品情報登録部10fが、メンバーズカードの提示無しと判定した場合(ステップS202:NO)には、ステップS206の処理へ移る。 Next, the product information registration unit 10f determines whether or not the customer has presented the member's card (step S202). Here, when the product information registration unit 10f determines that the member's card has been presented (step S202: YES), the process proceeds to step S203. On the other hand, when the product information registration unit 10f determines that the member's card is not presented (step S202: NO), the process proceeds to step S206.

ステップS203において、商品情報登録部10fは、提示されたメンバーズカードに基づいて店舗サーバ12の業務データベース12aから顧客の購買履歴データを取得し、購買履歴データを広告選択部10dへ出力する。 In step S203, the product information registration unit 10f acquires the customer's purchase history data from the business database 12a of the store server 12 based on the presented member's card, and outputs the purchase history data to the advertisement selection unit 10d.

次に、属性推定部10cは、商品情報登録部10fから入力された購入商品の商品情報に基づいて店舗サーバ12の業務データベース12aを参照し、商品単体及び商品の組み合わせに基づいて顧客の年齢、性別、身長、体型、趣味、嗜好等の属性を推定する(ステップS204)。属性推定部10cは、推定した顧客の属性を広告選択部10dへ出力する。 Next, the attribute estimation unit 10c refers to the business database 12a of the store server 12 based on the product information of the purchased product input from the product information registration unit 10f, and the customer's age based on the product unit and the product combination. Attributes such as gender, height, body type, hobbies, and tastes are estimated (step S204). The attribute estimation unit 10c outputs the estimated customer attribute to the advertisement selection unit 10d.

次に、広告選択部10dは、属性推定部10cにおいて推定された顧客の属性及び購買履歴データに基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、推定された属性に合致する広告データを選択し(ステップS205)、広告データベース12bからダウンロードする。 Next, the advertisement selection unit 10d refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the customer attributes and purchase history data estimated by the attribute estimation unit 10c. Then, the advertisement selection unit 10d selects advertisement data matching the estimated attributes (step S205) and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b.

ステップS206において、属性推定部10cは、商品情報登録部10fから入力された購入商品の商品情報に基づいて店舗サーバ12の業務データベース12aを参照し、商品単体及び商品の組み合わせに基づいて顧客の年齢、性別、身長、体型、趣味、嗜好等の属性を推定する。属性推定部10cは、推定した顧客の属性を広告選択部10dへ出力する。 In step S206, the attribute estimation unit 10c refers to the business database 12a of the store server 12 based on the product information of the purchased product input from the product information registration unit 10f, and refers to the customer's age based on the product unit and the product combination. , Gender, height, body type, hobbies, tastes and other attributes are estimated. The attribute estimation unit 10c outputs the estimated customer attribute to the advertisement selection unit 10d.

次に、広告選択部10dは、属性推定部10cにおいて推定された顧客の属性に基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、推定された属性に合致する広告データを選択し(ステップS207)、広告データベース12bからダウンロードする。 Next, the advertisement selection unit 10d refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the customer attributes estimated by the attribute estimation unit 10c. Then, the advertisement selection unit 10d selects advertisement data matching the estimated attributes (step S207) and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b.

ステップS208において、広告出力部10eは、広告選択部10dにおいて選択された広告データを広告配信装置16へ出力し、処理を終了する。 In step S208, the advertisement output unit 10e outputs the advertisement data selected by the advertisement selection unit 10d to the advertisement distribution device 16 and ends the process.

このように、本実施形態に係る情報処理装置10によれば、顧客が所持する精算前の商品の画像から商品情報を取得し、その商品情報に基づいて顧客の属性を推定できる。そして、情報処理装置10は、推定した顧客の属性に応じて適切な広告を選択し、広告媒体へ出力できる。来店した顧客の趣味や嗜好等のデータを予め登録しておく必要がない構成であるため、例えば初めて来店した顧客に対しても適切な広告を出力できる。更に、精算時に購入商品から取得した商品情報に基づいて顧客の属性を再度推定している。精算前よりも顧客の属性を高精度で推定し、新たな広告を顧客に提示できる。 As described above, according to the information processing apparatus 10 according to the present embodiment, the product information can be acquired from the image of the product before the settlement possessed by the customer, and the attribute of the customer can be estimated based on the product information. Then, the information processing apparatus 10 can select an appropriate advertisement according to the estimated customer attribute and output it to the advertisement medium. Since it is not necessary to register data such as hobbies and tastes of customers who visit the store in advance, it is possible to output appropriate advertisements even to customers who visit the store for the first time, for example. Furthermore, the customer's attributes are re-estimated based on the product information acquired from the purchased product at the time of payment. It is possible to estimate customer attributes with higher accuracy than before payment and present new advertisements to customers.

[第2実施形態]
以下、第2実施形態に係る情報処理装置について説明する。なお、第1実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。このため、第1実施形態と共通する箇所の説明は省略し、異なる箇所について詳細に説明する。
[Second Embodiment]
Hereinafter, the information processing apparatus according to the second embodiment will be described. In addition, the code common to the code assigned in the figure of the first embodiment indicates the same object. Therefore, the description of the parts common to the first embodiment will be omitted, and the different parts will be described in detail.

本実施形態に係る情報処理装置は、属性推定部10cが、商品の価格と、商品と同一カテゴリに属する他の商品の価格との比較結果に基づいて購買傾向を推定する機能を更に備える点で第1実施形態とは異なっている。ここで、購買傾向の例としては、高級志向、コスト重視、ブランド志向、機能性重視等が挙げられる。 The information processing apparatus according to the present embodiment is further provided with a function in which the attribute estimation unit 10c estimates a purchasing tendency based on a comparison result between the price of a product and the price of another product belonging to the same category as the product. It is different from the first embodiment. Here, examples of purchasing tendencies include luxury-oriented, cost-oriented, brand-oriented, and functional-oriented.

購買傾向の推定方法としては、まず、顧客の購入品が属するカテゴリを特定する。次に、同一カテゴリの中で購入品の価格が位置する価格帯のランク(以下、「購入品ランク」という。)を例えば100段階で判定する。そして、購入品ランクが所定の閾値よりも高い場合には[購買傾向:高級志向]と判定し、低い場合には[購買傾向:コスト重視]と判定する。更に、購入商品の中に所定の高級ブランドの商品を高比率で含む場合には、[購買傾向:ブランド志向]と判定する。 As a method of estimating a purchasing tendency, first, a category to which a customer's purchased item belongs is specified. Next, the rank of the price range in which the price of the purchased item is located in the same category (hereinafter referred to as "purchased item rank") is determined in, for example, 100 steps. Then, when the purchased product rank is higher than a predetermined threshold value, it is determined as [purchasing tendency: high-class oriented], and when it is low, it is determined as [purchasing tendency: cost-oriented]. Further, when the purchased products include a predetermined high-end brand product in a high ratio, it is determined as [purchasing tendency: brand-oriented].

以下、本実施形態に係る情報処理装置の動作について図7乃至図9に基づいて説明する。図7は、本実施形態に係る情報処理装置の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。図8は、本実施形態において撮像された商品の画像と、画像から推定された顧客の購買傾向及び属性との関係の一例を示す図である。図9は、本実施形態において顧客の属性に基づいて出力された広告の一例を示す図である。 Hereinafter, the operation of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 7 to 9. FIG. 7 is a flowchart showing an example of an advertisement output method of the information processing apparatus according to the present embodiment. FIG. 8 is a diagram showing an example of the relationship between the image of the product captured in the present embodiment and the customer's purchasing tendency and attributes estimated from the image. FIG. 9 is a diagram showing an example of an advertisement output based on a customer's attribute in the present embodiment.

まず、撮像部10aは、顧客が買物カゴ等によって所持している精算前の商品を撮像する(ステップS301)。撮像部10aは、撮像した画像を属性推定部10cへ出力する。 First, the image pickup unit 10a takes an image of the unsettled product that the customer has in the shopping cart or the like (step S301). The image pickup unit 10a outputs the captured image to the attribute estimation unit 10c.

次に、商品情報抽出部10bは、商品画像を分析し、商品情報を抽出する(ステップS302)。商品情報抽出部10bは、商品情報を記憶装置(例えばHDD104やRAM103)に記憶すると共に、属性推定部10cに出力する。 Next, the product information extraction unit 10b analyzes the product image and extracts the product information (step S302). The product information extraction unit 10b stores the product information in a storage device (for example, HDD 104 or RAM 103) and outputs the product information to the attribute estimation unit 10c.

次に、属性推定部10cは、商品情報抽出部10bから入力された商品情報を分析し、商品の価格と、商品と同一カテゴリに属する他の商品の価格との比較結果に基づいて購買傾向を推定する(ステップS303)。 Next, the attribute estimation unit 10c analyzes the product information input from the product information extraction unit 10b, and determines the purchasing tendency based on the comparison result between the price of the product and the price of another product belonging to the same category as the product. Estimate (step S303).

図8の例は、顧客が買物カゴBにより持参した商品をそれぞれ示す画像IMG_4と、画像から抽出された各商品の商品情報と、画像から推定された顧客の属性及び購買傾向とが示されている。具体的には、商品情報として[G8:Yシャツ]、[購入品ランク:36/100]、[G9:スニーカー]、[購入品ランク:30/100]、[購入品ランク(平均):33/100]が推定されている。すなわち、最高級の価格帯のスコアを100、平均的な価格帯を50とした場合に、図8の商品を購入しようとしている顧客は、比較的安い価格帯を選択している。このため、顧客の属性は、[性別:男性]、[年齢層:20-30代]であり、購買傾向は[コスト重視]と推定されている。 In the example of FIG. 8, an image IMG_4 showing each product brought by the customer through the shopping cart B, product information of each product extracted from the image, and customer attributes and purchasing tendencies estimated from the image are shown. There is. Specifically, as product information, [G8: Y-shirt], [Purchased item rank: 36/100], [G9: Sneakers], [Purchased item rank: 30/100], [Purchased item rank (average): 33. / 100] is estimated. That is, when the score of the highest price range is 100 and the average price range is 50, the customer who intends to purchase the product of FIG. 8 selects a relatively cheap price range. Therefore, it is estimated that the attributes of customers are [gender: male] and [age group: 20-30s], and the purchasing tendency is [cost-oriented].

次に、属性推定部10cは、商品情報抽出部10bから入力された商品情報に基づいて店舗サーバ12の業務データベース12aを参照し、商品単体及び商品の組み合わせに基づいて顧客の年齢、性別、身長、体型、趣味、嗜好等の属性を推定する(ステップS304)。属性推定部10cは、推定した顧客の属性を広告選択部10dへ出力する。 Next, the attribute estimation unit 10c refers to the business database 12a of the store server 12 based on the product information input from the product information extraction unit 10b, and the customer's age, gender, and height based on the product unit and the product combination. , Body type, hobbies, tastes and other attributes (step S304). The attribute estimation unit 10c outputs the estimated customer attribute to the advertisement selection unit 10d.

次に、広告選択部10dは、属性推定部10cにおいて推定された顧客の属性及び顧客の購買傾向に基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、条件に合致する広告データを選択し(ステップS305)、広告データベース12bからダウンロードする。 Next, the advertisement selection unit 10d refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the customer's attributes estimated by the attribute estimation unit 10c and the customer's purchasing tendency. Then, the advertisement selection unit 10d selects the advertisement data that matches the conditions (step S305) and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b.

そして、広告出力部10eは、広告選択部10dにおいて選択された広告データを広告配信装置16へ出力し(ステップS306)、処理を終了する。図9の例では、図8に示した顧客の購買傾向がコスト重視であることから、Yシャツのカテゴリの中で購入商品よりも価格が安い別のYシャツを提案する広告がディスプレイ16aに表示されている。 Then, the advertisement output unit 10e outputs the advertisement data selected by the advertisement selection unit 10d to the advertisement distribution device 16 (step S306), and ends the process. In the example of FIG. 9, since the customer's purchasing tendency shown in FIG. 8 is cost-oriented, an advertisement proposing another Y-shirt that is cheaper than the purchased product in the Y-shirt category is displayed on the display 16a. Has been done.

このように、本実施形態に係る情報処理装置によれば、商品画像から推定された顧客の属性及び購買傾向に基づいて広告を選択できる。すなわち、第1実施形態とは異なる観点で選択された広告を顧客に対して提示できる。 As described above, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, the advertisement can be selected based on the customer's attribute and the purchasing tendency estimated from the product image. That is, it is possible to present the advertisement selected from the viewpoint different from that of the first embodiment to the customer.

[第3実施形態]
以下、第3実施形態に係る情報処理装置30について説明する。なお、上述の実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。このため、上述の実施形態と共通する箇所の説明は省略し、異なる箇所について詳細に説明する。
[Third Embodiment]
Hereinafter, the information processing apparatus 30 according to the third embodiment will be described. It should be noted that the reference numerals common to the reference numerals given in the drawings of the above-described embodiments indicate the same objects. Therefore, the description of the parts common to the above-described embodiment will be omitted, and the different parts will be described in detail.

図10は、本実施形態に係る情報処理装置30が適用される広告配信システムの全体構成例を示す概略図である。図10に示すように、本実施形態の情報処理装置30は、図1に示した商品情報抽出部10b及び商品情報登録部10fが無い代わりに、物体特定部10gを備えている。物体特定部10gは、画像に顧客以外の物体が含まれる場合に、画像の分析により物体の種類を特定する。物体特定部10gが種類を特定する物体は、商品に限定されない。 FIG. 10 is a schematic diagram showing an overall configuration example of an advertisement distribution system to which the information processing apparatus 30 according to the present embodiment is applied. As shown in FIG. 10, the information processing apparatus 30 of the present embodiment includes an object identification unit 10g instead of the product information extraction unit 10b and the product information registration unit 10f shown in FIG. When the image includes an object other than the customer, the object identification unit 10g identifies the type of the object by analyzing the image. The object for which the object identification unit 10g specifies the type is not limited to the product.

そして、広告選択部10dは、顧客の属性と物体の種類との組み合わせに基づいて広告を選択する。例えば、自動車が画像の場合には、顧客の年齢を考慮しつつ、ドライバー向けの広告を選択する。同様に、ゴルフバッグが含まれる画像の場合には、ゴルファー向けの広告を選択する。すなわち、顧客が所有する物体には顧客の趣味・嗜好が反映されている可能性が高いため、当該物体の種類を特定することで、顧客の属性を細かく推定できる。 Then, the advertisement selection unit 10d selects an advertisement based on the combination of the customer's attribute and the type of the object. For example, if the car is an image, select ads for drivers, taking into account the age of the customer. Similarly, for images that include golf bags, select ads for golfers. That is, since it is highly possible that the object owned by the customer reflects the hobby / preference of the customer, the attribute of the customer can be estimated in detail by specifying the type of the object.

更に、本実施形態の属性推定部10cは、画像から物体の付属品情報を取得する。そして、広告選択部10dは、属性、物体の種類及び付属品情報の組み合わせに基づいて広告を選択する。例えば、車両の付属品情報としては、エンブレム、ナンバープレート、車検シール、及び車体に貼り付けられた各種のステッカー等の車両外側の付属品から得られる情報や、チャイルドシートの有無等の車両内側の付属品から得られる情報が挙げられる。 Further, the attribute estimation unit 10c of the present embodiment acquires the accessory information of the object from the image. Then, the advertisement selection unit 10d selects an advertisement based on the combination of the attribute, the type of the object, and the accessory information. For example, vehicle accessory information includes information obtained from accessories on the outside of the vehicle such as emblems, license plates, vehicle inspection stickers, and various stickers affixed to the vehicle body, and accessories on the inside of the vehicle such as the presence or absence of child seats. Information obtained from the product can be mentioned.

このように、物体の付属品情報を考慮することで、顧客の属性を更に詳細に推定することもできる。例えば、エンブレムから車両が高級車であることを特定した場合には、顧客の金銭的な余裕度や購買傾向が高級志向であること等を推定できる。また、車内にチャイルドシートが取り付けられている場合には、家族に小さい子供がいることや子供の人数を推定できる。このように、本実施形態に係る情報処理装置30は、顧客が所持する物体から得られる情報を利用して広告を選択する点で上述の実施形態とは異なっている。 In this way, by considering the accessory information of the object, the attribute of the customer can be estimated in more detail. For example, when it is specified from the emblem that the vehicle is a luxury car, it can be estimated that the customer's financial margin and purchasing tendency are luxury-oriented. Also, if a child seat is installed in the car, it is possible to estimate that the family has small children and the number of children. As described above, the information processing apparatus 30 according to the present embodiment is different from the above-described embodiment in that the advertisement is selected by using the information obtained from the object possessed by the customer.

以下、本実施形態の情報処理装置の動作について図11乃至図13に基づいて説明する。図11は、本実施形態に係る情報処理装置の広告出力方法の一例を示すフローチャートである。図12は、本実施形態において撮像された物体の画像の一例を示す図である。図13は、本実施形態において物体の画像から推定された顧客の属性に応じて出力された広告の一例を示す図である。なお、以下の説明では、ガソリンスタンドの店舗内で広告を配信する場合を例として説明する。 Hereinafter, the operation of the information processing apparatus of this embodiment will be described with reference to FIGS. 11 to 13. FIG. 11 is a flowchart showing an example of an advertisement output method of the information processing apparatus according to the present embodiment. FIG. 12 is a diagram showing an example of an image of an object captured in the present embodiment. FIG. 13 is a diagram showing an example of an advertisement output according to a customer's attribute estimated from an image of an object in the present embodiment. In the following description, an example of delivering an advertisement in a gas station will be described.

まず、撮像部10aは、店舗において所定の撮像領域に存在する物体を撮像する(ステップS401)。撮像部10aは、撮像した画像を属性推定部10cへ出力する。 First, the imaging unit 10a images an object existing in a predetermined imaging region in a store (step S401). The image pickup unit 10a outputs the captured image to the attribute estimation unit 10c.

次に、物体特定部10gは、入力された画像を分析し、物体の種類を特定する(ステップS402)。ここで、特定方法の一例を説明する。複数の物体の特徴量と、物体の種類を対応付けた学習データを予め作成しておき、記憶装置(例えばHDD104)や店舗サーバ12にデータベースとして保有させる。次に、撮像装置18が撮影した画像から物体を抽出し、抽出した物体の特徴量を算出する。そして、属性推定部10cは、算出した物体の特徴量とデータベースの特徴量とを比較することで、撮像した物体の種類を特定する。ガソリンスタンドの場合には、乗用車、バイク、トラック、特殊車両等のように車両の種類を特定するものとする。 Next, the object identification unit 10g analyzes the input image and specifies the type of the object (step S402). Here, an example of the specific method will be described. Learning data in which the feature quantities of a plurality of objects and the types of the objects are associated with each other is created in advance, and the storage device (for example, HDD 104) or the store server 12 holds the learning data as a database. Next, an object is extracted from the image taken by the image pickup apparatus 18, and the feature amount of the extracted object is calculated. Then, the attribute estimation unit 10c identifies the type of the imaged object by comparing the calculated feature amount of the object with the feature amount of the database. In the case of gas stations, the type of vehicle shall be specified, such as passenger cars, motorcycles, trucks, special vehicles, etc.

次に、属性推定部10cは、物体の種類に基づいて顧客の属性を推定する(ステップS403)。属性推定部10cは、推定した顧客の属性を広告選択部10dへ出力する。 Next, the attribute estimation unit 10c estimates the customer's attribute based on the type of the object (step S403). The attribute estimation unit 10c outputs the estimated customer attribute to the advertisement selection unit 10d.

次に、広告選択部10dは、推定された顧客の属性と物体の種類に基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、推定された属性に合致する広告データを選択し(ステップS404)、広告データベース12bからダウンロードする。 Next, the advertisement selection unit 10d refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the estimated customer attributes and the type of the object. Then, the advertisement selection unit 10d selects advertisement data matching the estimated attributes (step S404) and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b.

ステップS405において、属性推定部10cは、画像に含まれる物体部分を分析し、物体に所定の付属品が存在するか否かを判定する。ここで、属性推定部10cが、物体に所定の付属品が存在すると判定した場合(ステップS405:YES)には、ステップS406の処理へ移る。これに対し、属性推定部10cが、物体に所定の付属品が存在しないと判定した場合(ステップS405:NO)には、ステップS408の処理へ移る。 In step S405, the attribute estimation unit 10c analyzes the object portion included in the image and determines whether or not a predetermined accessory exists in the object. Here, when the attribute estimation unit 10c determines that the object has a predetermined accessory (step S405: YES), the process proceeds to step S406. On the other hand, when the attribute estimation unit 10c determines that the predetermined accessory does not exist in the object (step S405: NO), the process proceeds to step S408.

ステップS406において、属性推定部10cは、画像から物体の付属品情報を取得する。図12の例では、物体Xを含む画像IMG_5と、同画像から推定された顧客の属性と、物体Xの物体情報と、物体Xの付属品情報とが示されている。物体Xの種類が“自動車”であることから、顧客の属性として[趣味:ドライブ]が含まれている。また、画像IMG_5に含まれる物体Xの所定の領域A1、A2、A3の情報を抽出・分析することで複数の付属品情報が取得されている。例えば、領域A1に含まれるエンブレムからは、[メーカー:AAA]、[メーカー区分:国内メーカー]、[価格帯:高]の付属品情報が取得されている。領域A2に含まれるナンバープレートからは、[登録地:品川]の付属品情報が取得されている。領域A3に含まれる車検シールからは、[車検有効期限:平成30年3月]の付属品情報が取得されている。そして、車内(不図示)からは[チャイルドシートの有無:有り]の付属品情報が取得されている。これに伴い、[家族構成:子供有り]が顧客の属性に加えられている。 In step S406, the attribute estimation unit 10c acquires the accessory information of the object from the image. In the example of FIG. 12, the image IMG_5 including the object X, the customer attributes estimated from the image, the object information of the object X, and the accessory information of the object X are shown. Since the type of the object X is "automobile", [hobby: drive] is included as a customer attribute. Further, a plurality of accessory information is acquired by extracting and analyzing the information of the predetermined regions A1, A2, and A3 of the object X included in the image IMG_5. For example, from the emblem included in the area A1, accessory information of [manufacturer: AAA], [manufacturer category: domestic manufacturer], and [price range: high] is acquired. From the license plate included in the area A2, the accessory information of [Registered place: Shinagawa] is acquired. From the vehicle inspection sticker included in the area A3, the accessory information of [vehicle inspection expiration date: March 2018] is acquired. And, from the inside of the car (not shown), the accessory information of [presence / absence of child seat: yes] is acquired. Along with this, [Family structure: with children] has been added to the customer attributes.

ステップS407において、広告選択部10dは、付属品情報に基づいて店舗サーバ12の広告データベース12bを参照する。そして、広告選択部10dは、推定された属性に合致する広告データを選択し、広告データベース12bからダウンロードする。すなわち、顧客の属性と物体の付属品情報に基づいてそれぞれ選択された広告データが出力対象になる。 In step S407, the advertisement selection unit 10d refers to the advertisement database 12b of the store server 12 based on the accessory information. Then, the advertisement selection unit 10d selects advertisement data matching the estimated attributes and downloads the advertisement data from the advertisement database 12b. That is, the advertisement data selected based on the customer's attribute and the accessory information of the object is output.

ステップS408において、広告出力部10eは、広告選択部10dにおいて選択された広告データを、選択された出力方法で広告配信装置16へ出力し、処理を終了する。図13では、図12の顧客に対して表示する広告例を示している。ここでは、2つの広告がディスプレイ16aの上欄及び下欄に表示されている。上欄の広告は、車検に関する広告であり、付属品情報から車検の有効期限が近づいていることに基づいて選択されている。また、下欄の広告は、子連れの家族向けの観光先を紹介する内容の広告であり、車内にチャイルドシートが有ることに基づいて選択されている。 In step S408, the advertisement output unit 10e outputs the advertisement data selected by the advertisement selection unit 10d to the advertisement distribution device 16 by the selected output method, and ends the process. FIG. 13 shows an example of an advertisement displayed to the customer of FIG. Here, two advertisements are displayed in the upper column and the lower column of the display 16a. The advertisement in the above column is an advertisement related to vehicle inspection, and is selected based on the fact that the expiration date of vehicle inspection is approaching from the accessory information. In addition, the advertisement in the lower column is an advertisement that introduces tourist destinations for families with children, and is selected based on the presence of a child seat in the car.

このように、本実施形態に係る情報処理装置によれば、物体が画像内に含まれる場合に、物体の種類及び物体の付属品の情報と、顧客の属性との組み合わせに基づいて適切な広告を選択し、広告媒体へ出力できる。すなわち、顧客が所有する物体から得られる情報を広告の選択に利用することで、顧客の趣味・嗜好に更に合致する広告を提供可能になる。 As described above, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, when the object is included in the image, an appropriate advertisement is made based on the combination of the information of the type of the object and the accessories of the object and the attribute of the customer. Can be selected and output to the advertising medium. That is, by using the information obtained from the object owned by the customer for the selection of the advertisement, it becomes possible to provide the advertisement that further matches the hobby / preference of the customer.

[第4実施形態]
以下、第4実施形態に係る情報処理装置40について説明する。なお、上述の実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。このため、上述の実施形態と共通する箇所の説明は省略し、異なる箇所について詳細に説明する。
[Fourth Embodiment]
Hereinafter, the information processing apparatus 40 according to the fourth embodiment will be described. It should be noted that the reference numerals common to the reference numerals given in the drawings of the above-described embodiments indicate the same objects. Therefore, the description of the parts common to the above-described embodiment will be omitted, and the different parts will be described in detail.

本実施形態に係る情報処理装置40は、店舗外の状況に基づいた広告を広告媒体に出力できる点で上述の実施形態とは異なっている。ここで、店舗外の状況の具体例としては、天気、交通、警報の有無等の状況が挙げられる。 The information processing device 40 according to the present embodiment is different from the above-described embodiment in that an advertisement based on a situation outside the store can be output to an advertising medium. Here, specific examples of the situation outside the store include the situation such as the weather, traffic, and the presence / absence of an alarm.

図14は、本実施形態における店舗外の天気と天気に基づいて出力された広告との関係の一例を示す図である。ここでは、顧客Yが店舗Pにおいて買物をする際に、撮像装置18が店舗Pの外を撮像している。管理サーバ22は、複数の系列店の間で共通に設けられたサーバであり、上述の店舗サーバ12と同様に広告データを保持しているものとする。店舗Pの情報処理装置40は、撮像画像の分析結果に基づいて同店舗の外の天気を判定することで、広告配信装置16における広告を天気に応じて制御する。例えば、店舗Pの外で雨が降り始めた場合には、リアルタイムで傘の購入を促す広告を顧客Yに提示できる。 FIG. 14 is a diagram showing an example of the relationship between the weather outside the store and the advertisement output based on the weather in the present embodiment. Here, when the customer Y makes a purchase at the store P, the image pickup device 18 takes an image of the outside of the store P. It is assumed that the management server 22 is a server commonly provided among a plurality of affiliated stores, and holds advertisement data in the same manner as the store server 12 described above. The information processing device 40 of the store P controls the advertisement in the advertisement distribution device 16 according to the weather by determining the weather outside the store based on the analysis result of the captured image. For example, when it starts to rain outside the store P, an advertisement urging the purchase of an umbrella can be presented to the customer Y in real time.

また、図14の例では、顧客Yが提示したメンバーズカードCを周辺機器20によって読み取り、広告内容に反映するケースを示している。具体的には、メンバーズカードCから取得した顧客の住所に基づいて店舗Pからの帰宅ルートを検索すると共に、顧客の住所の近くに存在する系列店(店舗Q)を検索し、系列店(店舗Q)の情報処理装置40から天気情報を取得する。なお、WEB情報を検索することで天気情報を併せて取得してもよい。そして、店舗Pの外の天気は“曇り”であるが、店舗Qの外の天気は“大雨”であると判定された場合には、店舗Pの情報処理装置40は、図14に示すように傘の購入を促す広告を提示できる。なお、天気情報以外の店舗外の状況に基づく場合も同様の方法で処理できる。 Further, the example of FIG. 14 shows a case where the member's card C presented by the customer Y is read by the peripheral device 20 and reflected in the advertisement content. Specifically, the return route from the store P is searched based on the customer's address obtained from the member's card C, the affiliated store (store Q) existing near the customer's address is searched, and the affiliated store (store) is searched. Q) Acquire weather information from the information processing device 40. The weather information may also be acquired by searching the WEB information. When it is determined that the weather outside the store P is "cloudy" but the weather outside the store Q is "heavy rain", the information processing device 40 of the store P is as shown in FIG. Can present advertisements that encourage the purchase of umbrellas. In addition, even if it is based on the situation outside the store other than the weather information, it can be processed by the same method.

このように、本実施形態に係る情報処理装置40によれば、顧客の属性に応じた広告に加えて、天候や交通状況等の店舗外の状況に基づいて選択した広告を顧客に提示できる。また、登録済みの顧客情報を利用することで、顧客にとって有用な広告を提示できる。 As described above, according to the information processing apparatus 40 according to the present embodiment, in addition to the advertisement according to the attribute of the customer, the advertisement selected based on the situation outside the store such as the weather and the traffic condition can be presented to the customer. In addition, by using the registered customer information, it is possible to present an advertisement useful to the customer.

[他の実施形態]
上述の実施形態において説明した情報処理装置は、更に他の実施形態によれば、図15に示すように構成することもできる。図15は、他の実施形態における情報処理装置50の構成を示すブロック図である。
[Other embodiments]
According to still another embodiment, the information processing apparatus described in the above-described embodiment can be configured as shown in FIG. FIG. 15 is a block diagram showing the configuration of the information processing apparatus 50 in another embodiment.

図15に示すように、他の実施形態における情報処理装置50は、顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像する撮像手段50aと、画像から物体の物体情報を抽出する抽出手段50bと、物体情報から顧客の属性を推定する推定手段50cと、広告媒体へ出力する広告を属性に基づいて選択する選択手段50dとを備える。他の実施形態における情報処理装置50によれば、広告媒体の近傍に存在する顧客に対して、その属性に応じた適切な広告を出力できる。 As shown in FIG. 15, the information processing apparatus 50 in another embodiment includes an image pickup means 50a for capturing an image of an object possessed by a customer in a store, an extraction means 50b for extracting object information of the object from the image, and an object. It includes an estimation means 50c for estimating customer attributes from information, and a selection means 50d for selecting an advertisement to be output to an advertising medium based on the attributes. According to the information processing apparatus 50 in another embodiment, it is possible to output an appropriate advertisement according to the attribute to a customer existing in the vicinity of the advertisement medium.

[変形実施形態]
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細には本発明の要旨を逸脱しない範囲で、当業者が理解し得る様々な変形が可能である。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を、他の実施形態に追加した実施形態、あるいは他の実施形態の一部の構成と置換した実施形態も本発明を適用し得る実施形態である。
[Modification Embodiment]
Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments. Various modifications that can be understood by those skilled in the art are possible within the scope and details of the present invention without departing from the gist of the present invention. For example, an embodiment in which a partial configuration of any of the embodiments is added to another embodiment or replaced with a partial configuration of another embodiment is also an embodiment to which the present invention can be applied. ..

上述の実施形態では、顧客が所持(持参)する商品の画像分析の結果に基づいて顧客の属性を推定する方法を説明したが、属性の推定方法はこれに限られない。属性推定部10cは、商品の総重量及び搬送方法の組み合わせに基づいて属性を推定してもよい。例えば、購入商品の総重量が20kgを超え、かつ、搬送方法が商品カートを利用しない方法の場合には、顧客の属性が比較的若い男性であると推定できる。搬送方法については、商品と同様に、画像の中に商品カート等の器具が写っているか否かによって判定できる。 In the above-described embodiment, the method of estimating the customer's attribute based on the result of the image analysis of the product owned (brought) by the customer has been described, but the attribute estimation method is not limited to this. The attribute estimation unit 10c may estimate the attributes based on the combination of the total weight of the product and the transportation method. For example, when the total weight of the purchased product exceeds 20 kg and the transportation method does not use the product cart, it can be estimated that the customer attribute is a relatively young male. As with the product, the transportation method can be determined by whether or not an instrument such as a product cart is shown in the image.

同様に、属性推定部10cは、商品の購入総額に基づいて属性を推定してもよい。例えば、購入総額が所定の閾値を超える場合には、金銭的余裕度がある顧客と推定できる。また、購入製品の個数や過去の購買履歴に基づいて広告を選択してもよい。すなわち、顧客が長期にわたって纏め買いを繰り返している場合には、製品の要求度が高いと考えられるため、所定のタイミングで再購入を促す広告を提示するように構成してもよい。 Similarly, the attribute estimation unit 10c may estimate the attribute based on the total purchase amount of the product. For example, if the total purchase amount exceeds a predetermined threshold value, it can be estimated that the customer has a financial margin. In addition, the advertisement may be selected based on the number of purchased products and the past purchase history. That is, when a customer repeats bulk purchases for a long period of time, it is considered that the demand for the product is high, and therefore, an advertisement for urging repurchase may be presented at a predetermined timing.

更に、購入商品の中に他の商品と異なる性質の商品が含まれている場合には、その商品に基づく広告の出力を制限してもよい。例えば、プレゼント用に購入した商品からは顧客の属性を推定しない等の変形が有り得る。このように、属性の推定方法をいくつか組み合わせることで、顧客の属性を更に高精度で推定できる。 Further, if the purchased product contains a product having a property different from that of other products, the output of the advertisement based on the product may be restricted. For example, there may be a modification such as not estimating the customer's attribute from the product purchased for a gift. In this way, by combining several attribute estimation methods, the customer's attributes can be estimated with higher accuracy.

また、上述の各実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のコンピュータプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのコンピュータプログラム自体も各実施形態に含まれる。 Further, there is also a processing method in which a program for operating the configuration of the embodiment is recorded on a recording medium so as to realize the functions of the above-described embodiments, the program recorded on the recording medium is read out as a code, and the program is executed by a computer. It is included in the category of each embodiment. That is, a computer-readable recording medium is also included in the scope of each embodiment. Further, not only the recording medium on which the above-mentioned computer program is recorded but also the computer program itself is included in each embodiment.

該記録媒体としては、例えばフロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ROMを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、OS(Operating System)上で処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。 As the recording medium, for example, a floppy disk (registered trademark) disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), a magnetic tape, a non-volatile memory card, or a ROM can be used. In addition, the program recorded on the recording medium is not limited to the one that executes the process by itself, but the program that executes the process on the OS (Operating System) in collaboration with other software and the function of the expansion board is also executed. Included in the category of morphology.

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。 Some or all of the above embodiments may also be described, but not limited to:

(付記1)
顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像する撮像手段と、
前記画像から前記物体の物体情報を抽出する抽出手段と、
前記物体情報から前記顧客の属性を推定する推定手段と、
広告媒体へ出力する広告を前記属性に基づいて選択する選択手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
(Appendix 1)
An imaging means that captures an image of an object owned by a customer in a store,
An extraction means for extracting object information of the object from the image,
An estimation means for estimating the attributes of the customer from the object information, and
An information processing apparatus including a selection means for selecting an advertisement to be output to an advertisement medium based on the attribute.

(付記2)
前記物体は、精算前の商品であることを特徴とする付記1に記載の情報処理装置。
(Appendix 2)
The information processing device according to Appendix 1, wherein the object is a product before payment.

(付記3)
前記商品の商品情報を登録する登録手段を更に備え、
前記推定手段は、前記登録された前記商品情報から前記顧客の属性を推定することを特徴とする付記2に記載の情報処理装置。
(Appendix 3)
Further equipped with a registration means for registering the product information of the product,
The information processing apparatus according to Appendix 2, wherein the estimation means estimates the attributes of the customer from the registered product information.

(付記4)
前記推定手段は、前記商品情報から前記顧客の購買傾向を推定し、
前記選択手段は、前記購買傾向に沿う前記広告を選択することを特徴とする付記3に記載の情報処理装置。
(Appendix 4)
The estimation means estimates the purchasing tendency of the customer from the product information, and obtains the purchase tendency.
The information processing apparatus according to Appendix 3, wherein the selection means selects the advertisement in line with the purchasing tendency.

(付記5)
前記推定手段は、前記商品の価格と、前記商品と同一カテゴリに属する他の商品の価格との比較結果に基づいて前記購買傾向を推定することを特徴とする付記4に記載の情報処理装置。
(Appendix 5)
The information processing apparatus according to Appendix 4, wherein the estimation means estimates the purchasing tendency based on a comparison result between the price of the product and the price of another product belonging to the same category as the product.

(付記6)
前記推定手段は、前記商品の総重量及び搬送方法の組み合わせに基づいて前記属性を推定することを特徴とする付記2乃至5のいずれかに記載の情報処理装置。
(Appendix 6)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 2 to 5, wherein the estimation means estimates the attributes based on a combination of the total weight of the product and the transport method.

(付記7)
前記推定手段は、前記商品の購入総額に基づいて前記属性を推定することを特徴とする付記2乃至5のいずれかに記載の情報処理装置。
(Appendix 7)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 2 to 5, wherein the estimation means estimates the attribute based on the total purchase amount of the product.

(付記8)
前記属性は、少なくとも前記顧客の年齢、性別、趣味及び嗜好のいずれか1つを含むことを特徴とする付記1乃至7のいずれかに記載の情報処理装置。
(Appendix 8)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary Provisions 1 to 7, wherein the attribute includes at least one of the customer's age, gender, hobbies, and tastes.

(付記9)
顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像するステップと、
前記画像から前記物体の物体情報を抽出するステップと、
前記物体情報から顧客の属性を推定するステップと、
広告媒体へ出力する広告を前記属性に基づいて選択するステップとを備えることを特徴とする情報処理方法。
(Appendix 9)
Steps to capture an image of an object owned by a customer in a store,
The step of extracting the object information of the object from the image and
The step of estimating the customer's attribute from the object information and
An information processing method comprising: a step of selecting an advertisement to be output to an advertisement medium based on the above-mentioned attribute.

(付記10)
コンピュータに、
顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像するステップと、
前記画像から前記物体の物体情報を抽出するステップと、
前記物体情報から顧客の属性を推定するステップと、
広告媒体へ出力する広告を前記属性に基づいて選択するステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
(Appendix 10)
On the computer
Steps to capture an image of an object owned by a customer in a store,
The step of extracting the object information of the object from the image and
The step of estimating the customer's attribute from the object information and
A program characterized by executing a step of selecting an advertisement to be output to an advertising medium based on the above attributes.

10,30,40,50・・・情報処理装置
10a・・・撮像部(撮像手段)
10b・・・商品情報抽出部(抽出手段)
10c・・・属性推定部(推定手段)
10d・・・広告選択部
10e・・・広告出力部
10f・・・商品登録部(登録手段)
10g・・・物体特定部(抽出手段)
12・・・店舗サーバ
14・・・ネットワーク
16・・・広告配信装置
18・・・撮像装置
20・・・周辺機器
10, 30, 40, 50 ... Information processing device 10a ... Imaging unit (imaging means)
10b ... Product information extraction unit (extraction means)
10c ... Attribute estimation unit (estimation means)
10d ... Advertisement selection unit 10e ... Advertisement output unit 10f ... Product registration unit (registration means)
10g ・ ・ ・ Object identification part (extraction means)
12 ... Store server 14 ... Network 16 ... Advertisement distribution device 18 ... Imaging device 20 ... Peripheral equipment

Claims (9)

顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像する撮像手段と、
前記画像から前記物体の物体情報を抽出する抽出手段と、
前記物体情報と、前記物体情報に基づいてデータベースから取得される前記物体の総重量と、前記画像における搬送器具の有無の判定結果から推定された前記物体の搬送方法とに基づいて前記データベースを参照し、前記顧客の属性を推定する推定手段と、
前記属性に合わせて前記顧客のために出力する広告を前記データベースから選択する選択手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
An imaging means that captures an image of an object owned by a customer in a store,
An extraction means for extracting object information of the object from the image,
Refer to the database based on the object information, the total weight of the object acquired from the database based on the object information, and the transport method of the object estimated from the determination result of the presence / absence of the transport device in the image . Then, with the estimation means for estimating the attributes of the customer,
An information processing apparatus including a selection means for selecting an advertisement to be output for the customer according to the attribute from the database .
記物体は、精算前の商品であることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the object is a product before payment. 前記商品に付された記録媒体から読み取られた商品情報を登録する登録手段を更に備え、
前記推定手段は、前記登録された前記商品情報から前記顧客の前記属性を推定することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
Further provided with a registration means for registering product information read from the recording medium attached to the product.
The information processing apparatus according to claim 2, wherein the estimation means estimates the attribute of the customer from the registered product information.
前記推定手段は、前記商品情報から前記顧客の購買傾向を推定し、
前記選択手段は、前記購買傾向に沿う前記広告を選択することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
The estimation means estimates the purchasing tendency of the customer from the product information, and obtains the purchase tendency.
The information processing apparatus according to claim 3, wherein the selection means selects the advertisement in line with the purchasing tendency.
前記推定手段は、前記商品の価格と、前記商品と同一カテゴリに属する他の商品の価格との比較結果に基づいて前記購買傾向を推定することを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 4, wherein the estimation means estimates the purchasing tendency based on a comparison result between the price of the product and the price of another product belonging to the same category as the product. .. 前記推定手段は、前記商品の購入総額に基づいて前記属性を推定することを特徴とする請求項2乃至5のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 5, wherein the estimation means estimates the attribute based on the total purchase amount of the product. 前記属性は、少なくとも前記顧客の年齢、性別、趣味及び嗜好のいずれか1つを含むことを特徴とする請求項2乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 6, wherein the attribute includes at least one of the customer's age, gender, hobbies, and tastes. コンピュータが、顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像するステップと、
前記コンピュータが、前記画像から前記物体の物体情報を抽出するステップと、
前記コンピュータが、前記物体情報と、前記物体情報に基づいてデータベースから取得される前記物体の総重量と、前記画像における搬送器具の有無の判定結果から推定された前記物体の搬送方法とに基づいて前記データベースを参照し、前記顧客の属性を推定するステップと、
前記コンピュータが、前記属性に合わせて前記顧客のために出力する広告を前記データベースから選択するステップとを備えることを特徴とする情報処理方法。
A step in which a computer captures an image of an object owned by a customer in a store,
A step in which the computer extracts object information of the object from the image,
Based on the object information, the total weight of the object acquired from the database based on the object information, and the transport method of the object estimated from the determination result of the presence / absence of the transport device in the image. With reference to the database, the step of estimating the attributes of the customer,
An information processing method comprising: that the computer selects an advertisement to be output for the customer according to the attribute from the database .
コンピュータに、
顧客が所持する物体の画像を店舗において撮像するステップと、
前記画像から前記物体の物体情報を抽出するステップと、
前記物体情報と、前記物体情報に基づいてデータベースから取得される前記物体の総重量と、前記画像における搬送器具の有無の判定結果から推定された前記物体の搬送方法とに基づいて前記データベースを参照し、前記顧客の属性を推定するステップと、
前記属性に合わせて前記顧客のために出力する広告を前記データベースから選択するステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
On the computer
Steps to capture an image of an object owned by a customer in a store,
The step of extracting the object information of the object from the image and
Refer to the database based on the object information, the total weight of the object acquired from the database based on the object information, and the transport method of the object estimated from the determination result of the presence / absence of the transport device in the image . And the step of estimating the attributes of the customer,
A program characterized by executing a step of selecting an advertisement to be output for the customer according to the attribute from the database .
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JP7420227B2 (en) * 2020-03-30 2024-01-23 日本電気株式会社 Information processing device, information processing method, and program
JP7658750B2 (en) * 2021-02-08 2025-04-08 花王株式会社 Product proposal system, product proposal device and product proposal method
JP7208286B2 (en) * 2021-03-18 2023-01-18 ヤフー株式会社 Information processing device, information processing method and information processing program
JP7568126B2 (en) * 2021-09-30 2024-10-16 日本電気株式会社 Information processing device, information processing system, information processing method, and program
WO2025196990A1 (en) * 2024-03-21 2025-09-25 日本電気株式会社 Product recommendation device, product recommendation method, and recording medium

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020174025A1 (en) 2001-05-17 2002-11-21 Hind John R. Method and system for providing targeted advertising and personalized customer services
JP2003187335A (en) 2001-12-20 2003-07-04 Nec Yonezawa Ltd Automatic merchandise adjustment system, merchandise adjustment device and merchandise cart
JP2008203916A (en) 2007-02-16 2008-09-04 Hitachi Ltd Image processing apparatus, program, and image processing method
JP2011100458A (en) 2009-11-09 2011-05-19 Palo Alto Research Center Inc Method to be carried out by computer to collect purchase preference of consumer to commodity
JP2012118696A (en) 2010-11-30 2012-06-21 Rakuten Inc RANKING GENERATION DEVICE, RANKING GENERATION PROGRAM, COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM CONTAINING RANKING GENERATION PROGRAM, AND RANKING GENERATION METHOD

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020174025A1 (en) 2001-05-17 2002-11-21 Hind John R. Method and system for providing targeted advertising and personalized customer services
JP2003187335A (en) 2001-12-20 2003-07-04 Nec Yonezawa Ltd Automatic merchandise adjustment system, merchandise adjustment device and merchandise cart
JP2008203916A (en) 2007-02-16 2008-09-04 Hitachi Ltd Image processing apparatus, program, and image processing method
JP2011100458A (en) 2009-11-09 2011-05-19 Palo Alto Research Center Inc Method to be carried out by computer to collect purchase preference of consumer to commodity
JP2012118696A (en) 2010-11-30 2012-06-21 Rakuten Inc RANKING GENERATION DEVICE, RANKING GENERATION PROGRAM, COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM CONTAINING RANKING GENERATION PROGRAM, AND RANKING GENERATION METHOD

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