JP7353127B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7353127B2 JP7353127B2 JP2019191329A JP2019191329A JP7353127B2 JP 7353127 B2 JP7353127 B2 JP 7353127B2 JP 2019191329 A JP2019191329 A JP 2019191329A JP 2019191329 A JP2019191329 A JP 2019191329A JP 7353127 B2 JP7353127 B2 JP 7353127B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- user
- information processing
- unit
- pdr
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 143
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 12
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 107
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 26
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 22
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 17
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 9
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 26
- 230000006870 function Effects 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 208000034819 Mobility Limitation Diseases 0.000 description 1
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 235000013334 alcoholic beverage Nutrition 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 238000003287 bathing Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 1
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Navigation (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、ユーザが所有する端末装置から各種センサ情報を取得し、取得した各種センサ情報に基づいてユーザに関する情報を取得する技術が提案されている。 BACKGROUND ART Conventionally, techniques have been proposed that acquire various sensor information from a terminal device owned by a user and acquire information regarding the user based on the acquired various sensor information.
このような技術の一例として、測定対象者の体幹の進行方向の加速度変化および、横方向又は鉛直方向の加速度変化を検出するセンサと、予め測定された進行方向の加速度、横方向又は鉛直方向の加速度変化、年齢との相関関係を記憶した記憶部と、当該センサで検出した進行方向変化と、横方向変化の比と、当該記憶部に記憶している相関関係から体力年齢を推定する手段とを備えていることを特徴とする歩行計等が知られている。 An example of such technology is a sensor that detects changes in the acceleration of the subject's trunk in the forward direction and lateral or vertical directions; means for estimating physical strength age from the ratio of the change in the direction of travel detected by the sensor and the change in the lateral direction, and the correlation stored in the storage section; There are known pedometers and the like that are characterized by the following.
しかしながら、上記従来技術では加速度変化と年齢との相関関係とからユーザの体力年齢を推定することはできるが、それ以上の属性情報を推定することはできない。また、近年は個人情報保護の観点から、個人を特定できるようなユーザの属性情報を直接取得することは困難になりつつある。そのため、従来技術よりも効果的にユーザの属性情報を推定することができる技術が求められている。 However, with the above-mentioned conventional technology, although it is possible to estimate the user's physical strength and age from the correlation between acceleration changes and age, it is not possible to estimate further attribute information. Furthermore, in recent years, from the viewpoint of personal information protection, it has become difficult to directly obtain user attribute information that can identify an individual. Therefore, there is a need for a technique that can estimate user attribute information more effectively than conventional techniques.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザとともに移動する端末装置が検知した検知情報を利用して、ユーザの行動特性からユーザの属性情報を推定する情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and includes an information processing device, an information processing method, and an information processing method for estimating user attribute information from the user's behavioral characteristics using detection information detected by a terminal device that moves with the user. The purpose is to provide information processing programs.
本願に係る情報処理装置は、ユーザとともに移動する端末装置が定期的に検知した検知情報を取得する取得部と、前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得部が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習部と、前記学習部による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得部が取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定部とを備え、前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したPDR技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するPDR情報であることを特徴とする。 The information processing device according to the present application includes an acquisition unit that acquires detection information periodically detected by a terminal device that moves with a user, and an acquisition unit that acquires detection information that is periodically detected by a terminal device that moves with the user, and a a learning unit that performs machine learning based on the learning unit; and an estimation unit that estimates attribute information of the user based on the learning model obtained as a result of machine learning by the learning unit and the detection information acquired by the acquisition unit . The detection information detected by the terminal device is PDR information regarding the indoor position and movement direction of the terminal device detected using PDR technology using a sensor of the terminal device.
実施形態の一態様によれば、ユーザとともに移動する端末装置が検知した検知情報を利用して、ユーザの行動特性からユーザの属性情報を推定することができる。 According to one aspect of the embodiment, the user's attribute information can be estimated from the user's behavior characteristics using detection information detected by a terminal device that moves with the user.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Below, an information processing apparatus, an information processing method, and a form for implementing an information processing program (hereinafter referred to as an "embodiment") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. In addition, in the following embodiments, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。以下では、実施形態に係る情報処理装置が、店舗内での買物におけるユーザの行動特性から、ユーザのデモグラフィック(人口統計学的属性)を推定する場合を例に挙げて説明する。なお、デモグラフィックは、ユーザの属性情報の一例に過ぎない。実際には、サイコグラフィック(心理学的属性)等、任意の属性情報が推定可能である。
[1. Overview of information processing method]
First, with reference to FIG. 1, an overview of an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an overview of an information processing method according to an embodiment. In the following, a case will be described as an example in which the information processing apparatus according to the embodiment estimates the user's demographics (demographic attributes) from the user's behavioral characteristics when shopping in a store. Note that the demographics are just one example of user attribute information. Actually, arbitrary attribute information such as psychographics (psychological attributes) can be estimated.
図1に示すユーザ端末10(端末装置)は、例えばスマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、又はその他の携帯型/可搬式の電子機器(ガジェット)であって、ユーザUとともに移動し、センサ(加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、気圧センサ等)を利用したPDR(Pedestrian Dead Reckoning:歩行者自律航法)技術を利用して、ユーザ端末10の屋内位置や移動方位を検出する。このとき、ユーザ端末10は、店舗内に複数のフロア(階)がある場合には、PDR情報に「高度」又は「階」に関する情報を追加してもよい。また、ユーザ端末10には、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス(wearable device)も含まれる。なお、ユーザ端末10は、店舗内で使用されるショッピングカートと連動/一体化していてもよい。例えば、ユーザ端末10は、有線通信又は無線通信により、カートに搭載された各種センサおよび電子機器から情報を取得してもよい。また、ユーザ端末10は、タッチパネル式の情報表示装置として、カートに搭載されていてもよい。また、ユーザ端末10は、カートに限らず、買い物かご(バスケット)やトレイと連動/一体化していてもよい。また、ユーザ端末10は、ユーザUが店舗入場(入店)した時に店舗側から貸与され、ユーザUが商品を決済/店舗から退場(退店)する時に店舗側に返却するものでもよい。
The user terminal 10 (terminal device) shown in FIG. The indoor position and movement direction of the
図1に示す情報処理装置100は、例えばデスクトップPC(Personal Computer)、サーバ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。また、情報処理装置30は、分散コンピューティングやクラウドコンピューティングを実現する複数台のサーバのうちの一台でもよい。情報処理装置100は、1又は複数のユーザ端末10と通信し、ユーザ端末10の屋内位置や移動方位に関するPDR情報に基づいて、店舗内での買物におけるユーザUの行動特性から、ユーザUのデモグラフィックを推定する。
The
図1に示すように、ユーザ端末10は、そのユーザUとともに店舗内に入場(入店)する(ステップS1)。ユーザ端末10は、入店した際、入店したことを示す入店情報を情報処理装置100に通知する(ステップS2)。このとき、ユーザ端末10は、入店情報として、店舗の出入口におけるユーザ端末10の最初のPDR情報を、実施形態に係る情報処理装置100に通知するようにしてもよい。なお、店舗の入口と出口は異なっていてもよい。また、店舗の入口は出発地、店舗の出口は目的地と読み替えてもよい。情報処理装置100は、ユーザ端末10から入店情報の通知を受けると、ユーザ端末10の屋内位置や移動方位に関するPDR情報の収集を開始する(ステップS3)。その後、ユーザ端末10は、そのユーザUとともに、店舗内を巡回(移動)する。
As shown in FIG. 1, the
ユーザ端末10は、そのユーザUとともに店舗内を巡回している間、定期的(5秒ごと、10秒ごと、30秒ごと等)にPDR情報を取得し(ステップS4)、その都度/所定の周期(1分ごと、3分ごと、5分ごと等)で/所定の件数(10件、30件、50件等)取得した時点で/所定のタイミング(角を曲がった時等)で、PDR情報を情報処理装置100に通知する(ステップS5)。情報処理装置100は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報を記憶/蓄積し(ステップS6)、その時点までに収集したPDR情報から、ユーザUのデモグラフィックを推定する(ステップS7)。
While the
実施形態に係る情報処理装置100は、店舗内でユーザ端末10がユーザUとともに店舗内を巡回している間のPDR情報を収集することで、店舗内におけるユーザUの動線や移動中の挙動を知ることができ、それらの情報に基づいてユーザUのデモグラフィックを推定することができる。
The
例えば、情報処理装置100は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報の加速度に関する情報に基づいて、ユーザUの年齢層を推定することができる。また、ユーザUが常に極端に低速(所定の速度以下)で移動している場合には、ユーザUは高齢者又は障害者、傷病者等の身体が不自由な者と推定することができる。反対に、ユーザUが比較的高速(所定の速度以上)で移動している場合には、若年者か、少なくとも健常者であると推定することができる。
For example, the
また、上下階の移動手段が階段しかない店舗において、ユーザUが階段や上階を利用せず1階でのみ緩慢に移動している場合には、ユーザUが階段での移動が困難な高齢者又は障害者、傷病者等の身体が不自由な者であると推定することもできる。また、階段での移動(昇降)速度によっても、若年者か高齢者かを推定することができる。さらに上階が例えば若年層向けの商品/女性向けの商品を取り扱っているフロアである場合には、階段で上階に移動したユーザUは若年者/女性であると推定することができる。また、ユーザUがマタニティ用品を取り扱っているエリアに滞在している場合には、ユーザUが妊娠した女性であるか、その家族/親類/友人/知人に妊娠した女性がいると推定することができる。 In addition, in a store where the only means of transportation between the upper and lower floors is stairs, if the user U moves slowly only on the first floor without using the stairs or the upper floors, it may be considered that the user U is an elderly person who has difficulty moving up and down the stairs. It can also be presumed that the person is a physically challenged person, such as a person with a disability, a disabled person, or an injured or sick person. Furthermore, it is possible to estimate whether the person is young or elderly based on the speed of movement (ascending and descending) on the stairs. Further, if the upper floor is a floor that sells products for young people/women, for example, it can be estimated that the user U who moved to the upper floor by stairs is a young person/female. Additionally, if user U is staying in an area where maternity products are sold, it can be assumed that user U is a pregnant woman or has a pregnant woman in her family/relatives/friends/acquaintances. can.
また、ユーザUが蛇行しながら移動している場合に、周囲に商品の陳列棚があれば、店舗内の商品をいろいろと見て回っている(観察)と推定することができる。このとき、高齢になればなるほど、観察しながら歩くことが多いという経験則からユーザUは高齢者であると推定することもできる。 Further, when the user U is moving in a meandering manner, if there are display shelves of products nearby, it can be assumed that the user U is looking around (observing) various products in the store. At this time, it can be estimated that the user U is an elderly person based on the empirical rule that the older the person gets, the more they walk while observing.
なお、陳列棚は、店舗什器の一例である。陳列棚には、冷凍・冷蔵ショーケースも含まれる。また、陳列棚は、例えば店舗内の特定の位置に配置され、おすすめ商品や特売商品等を載置した台(陳列台、販売台)やワゴン、屋台、カート等でもよい。また、商品はフックやハンガーラックにかけられていてもよい。また、商品は、床置きされていてもよいし、壁面や天井に配置されていてもよいし、天井から吊り下げられていてもよい。 Note that the display shelves are an example of store fixtures. Display shelves also include frozen and refrigerated showcases. Further, the display shelf may be, for example, a stand (display stand, sales stand), a wagon, a stall, a cart, etc. placed at a specific position in the store and on which recommended products, special sale products, etc. are placed. Additionally, the product may be hung on a hook or hanger rack. Further, the product may be placed on the floor, placed on a wall or ceiling, or suspended from the ceiling.
また、周囲に商品の陳列棚がなくてもユーザUが常に蛇行しながら移動している場合には、ユーザUは直進が困難な高齢者又は障害者、傷病者等の身体が不自由な者であると推定することができる。このとき、さらにPDR情報とともにユーザUの体幹の傾きに関する情報を収集することで、ユーザUが杖を突いていると推定することもできる。 In addition, if the user U is always moving in a meandering manner even if there are no product display shelves nearby, the user U may be an elderly person who has difficulty walking straight, a disabled person, an injured or sick person, etc. It can be estimated that At this time, by further collecting information regarding the inclination of the user U's trunk along with the PDR information, it can be estimated that the user U is using a cane.
また、ユーザUが常に他のユーザとともに移動している場合には、当該他のユーザはユーザUの家族又は親しい者であると推定できる。ユーザUが高齢者等であると推定している場合には、当該他のユーザはユーザUの支援者であると推定することもできる。 Furthermore, if user U is always moving with other users, it can be estimated that the other users are family members or close friends of user U. When it is estimated that the user U is an elderly person or the like, it can also be estimated that the other user is a supporter of the user U.
また、ユーザUがトイレ/化粧室を利用した場合には、PDR情報に基づいて、男性用と女性用のいずれを利用したかを判定することができるため、その判定結果により、ユーザUが男性か女性かを推定することができる。また、ユーザUがベビー休憩室(授乳室、オムツ交換室等)やベビーカー貸し出し窓口等を利用した場合には、ユーザUが赤子/幼児を連れていると推定することができる。 Furthermore, when user U uses a toilet/restroom, it can be determined based on the PDR information whether the toilet/restroom is for men or women. or female. Further, when user U uses a baby rest room (nursing room, diaper changing room, etc.), stroller rental counter, etc., it can be estimated that user U is bringing a baby/infant with him.
なお、ある程度の数のPDR情報が集まるまでは、デモグラフィックの推定を行うことができないため、情報処理装置100は、例えば収集したPDR情報の数が所定の数(閾値)以上となるまでは、デモグラフィックの推定を行わないようにしてもよい。
Note that demographic estimation cannot be performed until a certain amount of PDR information is collected, so the
また、最初のうちはデモグラフィックの推定の精度は低いことが予想されるが、PDR情報の数が累積的に蓄積されていくことで、徐々にデモグラフィックの推定の精度が向上していくことが予想される。 In addition, although the accuracy of demographic estimation is expected to be low at first, as the number of PDR information is cumulatively accumulated, the accuracy of demographic estimation will gradually improve. is expected.
情報処理装置100は、推定したデモグラフィックの結果に基づいて、ユーザ端末10に対して情報提供を行う(ステップS8)。例えば、ユーザUが興味を持ちそうな商品の所在場所および最短経路案内、休憩場所/エレベータ/エスカレータ/トイレの位置およびその混雑状況、最寄りの店員の位置、店員の呼び出しボタンの表示等に関する情報をユーザ端末10に提供する。
The
ユーザ端末10は、そのユーザUとともに店舗内を移動している間、商品が陳列された陳列棚の前で停止/減速したり、その陳列棚の前を低速(所定速度以下)で通過したりしたときに(ステップS9)、その商品の購入が検討されたと判断し、その間のPDR情報を情報処理装置100に通知する(ステップS10)。なお、ユーザ端末10がカートと連動している場合には、陳列棚の周囲でのカートの積載物の質量の増減/変化量により、商品がカートに入れられたことを検出し、その時点でPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。
While moving in the store with the user U, the
情報処理装置100は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報を記憶/蓄積し(ステップS11)、その時点までに収集したPDR情報から、ユーザUのデモグラフィックを推定する(ステップS12)。
The
例えば、ユーザUが酒類の購入を検討している場合には、ユーザUは成人であると推定することができる。また、ユーザUが女性向け商品/女性用商品の購入を検討している場合には、ユーザUは女性であると推定することができる。また、ユーザUがベビー・こども服/ベビー・こども用品の購入を検討している場合には、ユーザU又はその親類/友人/知人には赤子/幼児がいると推定することができる。 For example, if user U is considering purchasing alcoholic beverages, it can be estimated that user U is an adult. Further, if the user U is considering purchasing a product for women/a product for women, it can be estimated that the user U is a woman. Further, if the user U is considering purchasing baby/children's clothes/baby/children's goods, it can be estimated that the user U or his/her relatives/friends/acquaintances have a baby/infant.
また、ユーザUが購入を検討した商品の組合せと、ユーザUが巡回してきた経路(動線)とから、機械学習による学習モデルや購入履歴情報のデータマイニング等に基づいて、ユーザUの年齢や性別等を推定することもできる。また、ユーザUが店舗に入場(入店)してから最初に向かった/購入を検討した商品を知ることで、ユーザUが最も興味を持っている商品や、ユーザUの嗜好を推定することができる。 In addition, based on the combination of products that user U considered purchasing and the route (flow line) that user U has traveled, the age and age of user U are determined based on a learning model using machine learning and data mining of purchase history information. It is also possible to estimate gender, etc. In addition, by knowing the products that the user U first went to/considered purchasing after entering the store, it is possible to estimate the products that the user U is most interested in and the preferences of the user U. I can do it.
なお、情報処理装置100は、ユーザ端末10から定期的に通知されるPDR情報に一定時間変化がない/PDR情報の変化量が許容範囲内である場合には、ユーザUがそのPDR情報に対応する陳列棚の前で停止して商品の購入を検討していると推定することができる。また、情報処理装置100は、ユーザ端末10が特定の陳列棚に何度も接近し停止している場合には、ユーザUがその陳列棚の商品の購入を迷っていると推定することができる。ユーザ端末10の陳列棚への接近および停止は、PDR情報から知ることができる。
Note that if the PDR information periodically notified from the
情報処理装置100は、推定したデモグラフィックの結果に基づいて、ユーザ端末10に対して情報提供を行う(ステップS13)。例えば、ユーザUが購入を検討していた商品の割引クーポン、購入時のポイント加算やお役立ち情報、関連商品の陳列場所やタイムセールの案内等に関する情報をユーザ端末10に提供する。
The
ユーザ端末10がユーザUとともに店舗内を巡回している間、ユーザ端末10および情報処理装置100は、上記のステップS4~S13の処理を繰り返す。
While the
ユーザ端末10は、そのユーザUが店舗内の巡回を終了し、商品を決済/店舗から退場(退店)した際(ステップS14)、決済/退店したことを示す決済/退店情報を情報処理装置100に通知する(ステップS15)。なお、実際には、ユーザ端末10は、決済/退店情報として、決済用の店舗端末の前/店舗の出入口で取得したPDR情報を情報処理装置100に通知するようにしてもよい。情報処理装置100は、ユーザ端末10から決済/退店情報の通知を受けると、ユーザ端末10のPDR情報の収集を終了する(ステップS16)。
When the user U finishes visiting the store and pays for the product/leaves the store (step S14), the
ここで、情報処理装置100は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報が店舗の外を示している場合や、ユーザ端末10から一定時間以上PDR情報が通知されなくなった場合に、ユーザ端末10のPDR情報の収集を終了してもよい。
Here, the
最後に、情報処理装置100は、ユーザ端末10(すなわちユーザU)の入店から決済/退店までの間に収集した全てのPDR情報から、総合的にユーザUのデモグラフィックを推定する(ステップS17)。その結果、情報処理装置100は、推定したデモグラフィックの結果に基づいて、決済/退店を終えた後のユーザ端末10に対して、ユーザUが興味を持っている商品/興味を持ちそうな商品の広告や割引クーポン、タイムセールの案内等、次回の来店を促す有益な情報を提供する(ステップS18)。
Finally, the
なお、上記のステップS8、S13およびS18の情報提供は必須ではない。すなわち、情報処理装置100は、必ず情報提供を行わなければならないわけではない。上記のステップS8、S13およびS18において、情報処理装置100が情報提供を行うか否かは任意である。また、情報処理装置100が情報提供を行うタイミングについても任意である。例えば、上記のステップS8およびS13の情報提供について、情報処理装置100は、ユーザ端末10(すなわちユーザU)の入店から決済/退店までの間に、任意のタイミングで情報提供を行うようにしてもよい。
Note that the provision of information in steps S8, S13, and S18 described above is not essential. That is, the
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る情報処理システム1には、ユーザ端末10と情報処理装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、情報処理システム1には、複数台のユーザ端末10が含まれてもよい。
[2. Information processing system configuration]
Next, the configuration of the information processing system 1 including the
ユーザ端末10は、ユーザによる操作や、ユーザ端末10が有する機能に応じて、自装置のPDR情報を取得し、記憶する情報処理端末である。例えば、ユーザ端末10は、自装置に搭載された各種センサを利用することによってPDR情報を取得する。そして、ユーザ端末10は、取得したPDR情報を情報処理装置100に送信する。
The
情報処理装置100は、上述のように、ユーザ端末10からPDR情報を取得し、PDR情報と陳列場所情報とに基づいて、ユーザUが関心を持った商品を推定し、推定された商品からユーザUが関心を持ちそうな商品を予測するサーバ装置である。なお、情報処理装置100は、種々のサービスを提供するサービスサーバとしての機能を有していてもよい。例えば、情報処理装置100は、サービスに係るウェブサイトを提供するウェブサーバとしての機能を有していてもよい。
As described above, the
〔3.ユーザ端末の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係るユーザ端末10の構成について説明する。図3は、実施形態に係るユーザ端末10の構成例を示す図である。図3に示すように、ユーザ端末10は、通信部11と、入力部12と、表示部13と、検知部14と、記憶部15と、制御部16とを有する。
[3. User terminal configuration]
Next, the configuration of the
(通信部11について)
通信部11は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、情報処理装置100等との間で情報の送受信を行う。通信部11は、例えばアンテナやNIC(Network Interface Card)等によって実現される。
(About communication department 11)
The communication unit 11 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(入力部12および表示部13について)
入力部12は、ユーザUから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部12は、ユーザ端末10に備えられた操作キー等によって実現される。表示部13は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、表示部13は、液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display:LCD)や有機ELディスプレイ(Organic Light-Emitting Diode:OLED)等によって実現される。なお、ユーザ端末10にタッチパネルが採用される場合には、入力部12の一部と表示部13とは一体化される。
(About
The
(検知部14について)
検知部14は、ユーザ端末10に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部14は、ユーザ端末10に対するユーザUの操作や、ユーザ端末10の所在する位置情報や、ユーザ端末10と接続されている機器に関する情報や、ユーザ端末10における環境や、ユーザ端末10を所持するユーザUの挙動や状態等を検知する。図3に示す例では、検知部14は、操作検知部141と、位置検知部142と、外部装置検知部143と、環境検知部144と、動作検知部145とを有する。
(About the detection unit 14)
The
(操作検知部141について)
操作検知部141は、ユーザ端末10に対するユーザUの操作を検知する。例えば、操作検知部141は、入力部12に入力された情報に基づいて、ユーザUの操作を検知する。すなわち、操作検知部141は、入力部12に画面をタッチする操作の入力があったことや、音声の入力があったこと等を検知する。また、操作検知部141は、ユーザUによって所定のアプリケーション(以下、単に「アプリ」と表記する)が起動されたことを検知してもよい。かかるアプリがユーザ端末10内の撮像装置を動作させるアプリである場合、操作検知部141は、ユーザUによって撮像機能が利用されていることを検知する。また、操作検知部141は、ユーザ端末10内に備えられた加速度センサやジャイロセンサ等で検知されたデータに基づき、ユーザ端末10自体が動かされているといった操作を検知してもよい。
(About the operation detection unit 141)
The operation detection unit 141 detects user U's operation on the
(位置検知部142について)
位置検知部142は、ユーザ端末10の現在位置を検知する。具体的には、位置検知部142は、PDR技術を利用して自装置の屋内位置を検知する。例えば、位置検知部142は、ユーザ端末10のセンサ(加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ等)を使い、ユーザ端末10を持っているユーザUの移動方向や移動量、移動距離などを計測して現在位置を推定する。
(About the position detection unit 142)
The position detection unit 142 detects the current position of the
また、位置検知部142は、種々の手法により位置を検知することができる。例えば、位置検知部142は、PDR技術に加えて、位置補正等のための補助的な測位手段として、ユーザ端末10の様々な通信機能を利用して位置を検知してもよい。
Further, the position detection unit 142 can detect the position using various methods. For example, in addition to the PDR technique, the position detection unit 142 may detect the position using various communication functions of the
(Wi-Fi測位)
例えば、位置検知部142は、ユーザ端末10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、ユーザ端末10の位置を検知する。具体的には、位置検知部142は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、自装置の位置を検知する。
(Wi-Fi positioning)
For example, the position detection unit 142 detects the position of the
(ビーコン測位)
また、位置検知部142は、ユーザ端末10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を検知してもよい。例えば、位置検知部142は、Bluetooth機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、自装置の位置を検知する。
(Beacon positioning)
Further, the position detection unit 142 may detect the position using the Bluetooth (registered trademark) function of the
(地磁気測位)
また、位置検知部142は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、自装置が備える地磁気センサとに基づいて、自装置の位置を検知する。
(geomagnetic positioning)
Further, the position detection unit 142 detects the position of the own device based on the geomagnetic pattern of the structure measured in advance and the geomagnetic sensor provided in the own device.
(RFID測位)
また、例えば、ユーザ端末10が駅改札や商店等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、ユーザ端末10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。位置検知部142は、かかる情報を取得することで、ユーザ端末10の位置を検知してもよい。また、位置は、ユーザ端末10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって検知されてもよい。
(RFID positioning)
Further, for example, if the
(GPS測位)
また、位置検知部142は、GPS(Global Positioning System)衛星から送出される電波を受信し、受信した電波に基づいてユーザ端末10の現在位置を示す位置(例えば、緯度および経度)を検知してもよい。但し、GPSは、ユーザ端末10が建物内に存在する場合には位置の検出精度が低下するため、屋内での位置検出には不向きである。したがって、GPSを利用する場合は、補助的な利用、又は屋外での利用を想定している。
(GPS positioning)
Further, the position detection unit 142 receives radio waves sent from a GPS (Global Positioning System) satellite, and detects a position (for example, latitude and longitude) indicating the current position of the
位置検知部142は、PDR技術と、必要に応じて上述した補助的な測位手段の一つ又は組合せを用いて、自装置の位置を検知する。そして、後述する取得部161は、位置検知部142が検知した位置と、検知した時間との情報に基づいて、ユーザ端末10の位置情報を取得する。
The position detection unit 142 detects the position of its own device using PDR technology and, if necessary, one or a combination of the above-mentioned auxiliary positioning means. Then, the acquisition unit 161, which will be described later, acquires the position information of the
(外部装置検知部143について)
外部装置検知部143は、ユーザ端末10に接続される外部装置を検知する。例えば、外部装置検知部143は、外部装置との相互の通信パケットのやり取りなどに基づいて、外部装置を検知する。そして、外部装置検知部143は、検知した外部装置をユーザ端末10と接続される端末として認識する。また、外部装置検知部143は、外部装置との接続の種類を検知してもよい。例えば、外部装置検知部143は、外部装置と有線で接続されているか、無線通信で接続されているかを検知する。また、外部装置検知部143は、無線通信で用いられている通信方式等を検知してもよい。また、外部装置検知部143は、外部装置が発する電波を検知する電波センサや、電磁波を検知する電磁波センサ等によって取得される情報に基づいて、外部装置を検知してもよい。
(About external device detection unit 143)
The external device detection unit 143 detects an external device connected to the
(環境検知部144について)
環境検知部144は、ユーザ端末10における環境を検知する。環境検知部144は、ユーザ端末10に備えられた各種センサや機能を利用し、環境に関する情報を検知する。例えば、環境検知部144は、ユーザ端末10の周囲の音を収集するマイクロフォンや、ユーザ端末10の周囲の照度を検知する照度センサや、ユーザ端末10の物理的な動きを検知する加速度センサ(又は、ジャイロセンサなど)や、ユーザ端末10の周囲の湿度を検知する湿度センサや、ユーザ端末10の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を利用する。そして、環境検知部144は、各種センサを用いて、種々の情報を検知する。例えば、環境検知部144は、ユーザ端末10の周囲における騒音レベルや、ユーザ端末10の周囲が撮像に適する照度であるか等を検知する。さらに、環境検知部144は、カメラで撮影された写真や映像に基づいて周囲の環境情報を検知してもよい。
(About the environment detection unit 144)
The environment detection unit 144 detects the environment in the
(動作検知部145について)
動作検知部145は、例えばモーションセンサ等を利用して、ユーザ端末10を所持するユーザUの動作や状態を検知する。モーションセンサは、加速度センサ、ジャイロセンサ、歩数センサ、および生体センサ等を含む。加速度センサは、ユーザ端末10の加速度を検知するセンサである。ジャイロセンサは、ユーザ端末10の姿勢および角速度等を検知するセンサである。歩数センサは、ユーザ端末10のユーザUが歩行した歩数を計数するセンサである。生体センサは、ユーザ端末10のユーザUの心拍数や体温等を検知するセンサである。
(About motion detection unit 145)
The motion detection unit 145 detects the motion and state of the user U who owns the
(記憶部15について)
記憶部15は、各種情報を記憶する。記憶部15は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部15は、検知部14によって検知された各種情報を、検知された日時と対応付けて記憶する。具体的には、記憶部15は、検知部14によって検知された各種情報に基づくPDR情報を記憶する。また、記憶部15は、ユーザ端末10にインストールされたアプリに関する情報を記憶する。
(About storage unit 15)
The
(制御部16について)
制御部16は、例えば、コントローラ(controller)であり、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、ユーザ端末10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部16は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(About the control unit 16)
The control unit 16 is, for example, a controller, and various programs stored in a storage device inside the
制御部16は、情報処理装置100にユーザ端末10のPDR情報を提供する処理を制御する。例えば、制御部16は、ユーザ端末10のPDR情報の提供処理を実現するためのプログラム(アプリ)を実行制御する。プログラムは、情報処理装置100にアクセスすることによりユーザ端末10にダウンロードされ実行されてもよいし、ユーザ端末10を有するユーザUによる操作に従ってサーバ装置(情報処理装置100、又は、各種プログラムを提供する外部サーバ)からダウンロードされ、ユーザ端末10にインストールされてもよい。
The control unit 16 controls a process of providing PDR information of the
図3に示すように、制御部16は、取得部161と、受信部162と、送信部163とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。例えば、制御部16は、RAMを作業領域として上述したプログラムを実行することにより、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現する。なお、制御部16の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部16が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As shown in FIG. 3, the control unit 16 includes an acquisition unit 161, a
(取得部161について)
取得部161は、各種情報を取得する。例えば、取得部161は、検知部14を制御することにより、検知部14によって検知される各種情報を取得する。例えば、取得部161は、位置検知部142によって検知された情報に基づいて、ユーザ端末10の位置情報を取得する。なお、取得部161は、位置情報に限らず、ユーザ端末10の周囲の環境に関する情報等の各種センサ情報を含む、ユーザ端末10のコンテキストに関する情報を取得する。取得部161は、検知部14によって検知される各種情報に基づいて、PDR情報を取得する。
(About the acquisition unit 161)
The acquisition unit 161 acquires various information. For example, the acquisition unit 161 acquires various information detected by the
取得部161は、所定の時間ごとにPDR情報を取得するようにしてもよい。例えば、取得部161は、定期的(10秒ごと、30秒ごと、1分ごと等)に、上述した検知部14を制御すること等により、PDR情報を取得する。なお、取得部161がPDR情報を取得するタイミングは、情報処理装置100によって設定されてもよい。
The acquisition unit 161 may acquire PDR information at predetermined time intervals. For example, the acquisition unit 161 periodically (every 10 seconds, every 30 seconds, every minute, etc.) acquires PDR information by controlling the
(受信部162について)
受信部162は、各種情報を受信する。例えば、受信部162は、情報処理装置100から送信される提供情報を受信する。制御部16は、受信部162が受信した提供情報を、表示部13に表示したり、記憶部15に記憶したりする。
(Regarding the receiving section 162)
The receiving
(送信部163について)
送信部163は、各種情報を送信する。具体的には、送信部163は、PDR情報を情報処理装置100に送信する。例えば、送信部163は、ユーザ端末10を識別するための識別情報と、ユーザUを識別するための識別情報と、取得部161によって取得されたPDR情報と、PDR情報の取得日時を示す情報とを対応付けて、情報処理装置100に送信する。
(About the transmitter 163)
The transmitter 163 transmits various information. Specifically, the transmitter 163 transmits PDR information to the
〔4.情報処理装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[4. Configuration of information processing device]
Next, the configuration of the
(通信部110について)
通信部110は、例えばNIC等によって実現される。通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10等との間で情報の送受信を行う。
(About communication department 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC or the like. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部120について)
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、陳列場所情報121と、PDR履歴情報122と、推定属性情報123と、提供情報124と、学習モデル125とを有する。
(About storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 includes display location information 121, PDR history information 122, estimated attribute information 123,
(陳列場所情報121について)
陳列場所情報121は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の識別情報と、その商品が陳列されている陳列場所とが対応付けられた情報である。なお、陳列場所情報121には、店舗内における全商品の識別情報とその陳列場所とが含まれていてもよいし、店舗内における特定の商品(タイムセール対象商品、広告掲載商品等)の識別情報とその陳列場所のみが含まれていてもよい。陳列場所情報121は、店舗ごとに個別に用意されていてもよいし、対象となる全店舗について店舗IDで識別して一元管理されていてもよい。
(About display location information 121)
The display location information 121 is information in which identification information of a product displayed on a display shelf in a store is associated with a display location where the product is displayed. Note that the display location information 121 may include identification information of all products in the store and their display locations, or may include identification information of specific products (time sale products, advertised products, etc.) in the store. It may include only information and its display location. The display location information 121 may be prepared individually for each store, or may be centrally managed for all target stores by identifying them by store ID.
ここで、図5に、実施形態に係る陳列場所情報121の一例を示す。図5は、実施形態に係る陳列場所情報121の一例を示す図である。図5に示した例では、陳列場所情報121は、「商品ID」、「店舗ID」、「陳列場所」といった項目を有する。また、「陳列場所」の項目は、「位置」、「方位」、「各種センサ情報」といった小項目を有する。 Here, FIG. 5 shows an example of the display location information 121 according to the embodiment. FIG. 5 is a diagram showing an example of display location information 121 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 5, the display location information 121 includes items such as "product ID," "store ID," and "display location." Furthermore, the item "display location" has sub-items such as "position", "direction", and "various sensor information".
「商品ID」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品を識別する識別情報を示す。例えば、商品IDは、商品名、商品識別コード等である。商品IDは、情報処理装置100が商品を識別可能な識別情報であればよい。「店舗ID」は、その商品が陳列されている陳列棚が配置されている店舗を識別する識別情報を示す。店舗ごとに陳列棚や商品の配置は異なっているため、店舗を識別することが好ましい。なお、陳列場所情報121が店舗ごとに個別に用意されている場合や、情報処理装置100が特定の店舗内でのみ利用される店舗装置である場合には、「店舗ID」は省略してもよい。例えば、「店舗ID」の項目自体を削除してもよいし、「店舗ID」の項目に対して空白(未入力)/データなし(N/D:No Data)/ダミーデータの入力等により対応してもよい。
"Product ID" indicates identification information for identifying a product displayed on a display shelf in a store. For example, the product ID is a product name, product identification code, etc. The product ID may be any identification information that allows the
「陳列場所」は、店舗内における陳列棚および商品の所在場所を示す。例えば、「位置」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の位置を示す。「方位」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の方位を示す。「各種センサ情報」は、店舗内の陳列棚に陳列されている商品の周囲で各種センサによって検知される情報を示す。 The "display location" indicates the location of the display shelves and products in the store. For example, "position" indicates the position of a product displayed on a display shelf in a store. "Direction" indicates the direction of products displayed on display shelves in the store. "Various sensor information" indicates information detected by various sensors around products displayed on display shelves in a store.
本実施形態では、「陳列場所」は、陳列されている商品についてPDR情報に対応する情報を示す。したがって、「陳列場所」の項目に含まれる「位置」、「方位」および「各種センサ情報」は、ユーザ端末10から通知されるPDR情報に対応している。具体的には、「位置」は、ユーザUが店舗内の陳列棚に陳列されている商品を見たり手に取ったりする際の位置を示す。「方位」は、ユーザUが店舗内の陳列棚に陳列されている商品を見たり手に取ったりする際の方位を示す。すなわち、「方位」は、ユーザUがその「位置」から見て商品が存在する方位を示す。「各種センサ情報」は、ユーザUが店舗内の陳列棚に陳列されている商品を見たり手に取ったりする際に各種センサによって検知される情報を示す。
In this embodiment, the "display location" indicates information corresponding to PDR information regarding the displayed product. Therefore, the "position", "direction", and "various sensor information" included in the "display location" item correspond to the PDR information notified from the
すなわち、図5では、陳列場所情報121に記憶されるデータの一例として、商品ID「C1」の商品が、店舗ID「L1」の店舗において、位置「P5」、方位「A5」、各種センサ情報「X5」となる陳列場所に陳列されていることを示している。 In other words, in FIG. 5, as an example of data stored in the display location information 121, a product with product ID "C1" is stored in a store with store ID "L1" at position "P5", orientation "A5", and various sensor information. It shows that it is displayed at the display location "X5".
(PDR履歴情報122について)
PDR履歴情報122は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報を蓄積する。ここで、図6に、実施形態に係るPDR履歴情報122の一例を示す。図6は、実施形態に係るPDR履歴情報122の一例を示す図である。図6に示した例では、PDR履歴情報122は、「端末ID」、「ユーザID」、「店舗ID」、「PDR情報」といった項目を有する。また、「PDR情報」の項目は、「取得日時」、「位置」、「方位」、「各種センサ情報」といった小項目を有する。
(About PDR history information 122)
The PDR history information 122 stores PDR information notified from the
「端末ID」は、ユーザUが利用するユーザ端末10を識別する識別情報を示す。「ユーザID」は、ユーザUを識別する識別情報を示す。なお、ユーザ端末10とユーザUとが1対1の関係である場合には、「端末ID」と「ユーザID」とに同一/共通の識別情報を使用してもよい。この場合、「端末ID」と「ユーザID」とを集約してもよい。
“Terminal ID” indicates identification information that identifies the
また、各ユーザUは、複数のユーザ端末10を所有していてもよい。この場合、情報処理装置100は、ユーザUを一意に識別する識別情報を利用することで、複数のユーザ端末10から通知されたPDR情報とユーザUとを対応付ける。なお、ユーザUの識別情報とは、例えば、情報処理装置100が提供するサービスにおいて各ユーザUに付与されるサービス用ID(ユーザアカウント)等である。かかるIDは、情報処理装置100のみならず、情報処理装置100と提携した事業者によって発行されてもよい。これにより、情報処理装置100は、一人のユーザUが複数のユーザ端末10を利用していたり、異なる環境でサービスにログインしていたりする場合でも、当該ユーザUを一意に特定してPDR情報を取得することができる。また、情報処理装置100は、ユーザUの識別情報として、サービスを利用した際のクッキー(Cookie)情報や、端末固有の端末ID等を利用してもよい。
Furthermore, each user U may own
「店舗ID」は、ユーザUが来店した店舗を識別する識別情報を示す。なお、店舗IDは、ユーザUがその店舗に入店した時点で特定してもよいし、ユーザ端末10から最初のPDR情報が通知された時点で特定してもよい。例えば、ユーザ端末10がGPS情報等を情報処理装置100に通知し、情報処理装置100はGPS情報等に基づいて店舗を特定し、店舗IDを決定する。ユーザ端末10が店舗IDを認識可能な場合には、ユーザ端末10が店舗IDを情報処理装置100に通知してもよい。なお、店舗を識別する必要がない場合には、当該「店舗ID」は省略してもよい。
“Store ID” indicates identification information that identifies the store that user U visited. Note that the store ID may be specified when the user U enters the store, or may be specified when the first PDR information is notified from the
「取得日時」は、PDR情報がユーザ端末10によって検知(取得)された日時を示す。取得日時は、PDR情報とともにユーザ端末10から通知される。「位置」は、ユーザ端末10の具体的な位置を示す。「方位」は、ユーザ端末10の具体的な方位を示す。図6では、位置を「P1」、方位を「A1」といった概念で表記しているが、実際には、位置の項目には、ユーザ端末10の屋内位置を示す具体的な情報(例えば座標系の数値等)が記憶される。また、位置の項目には、店舗内のフロア(階)に関する情報を含んでいてもよい。方位の項目には、ユーザ端末10の移動方位を示す具体的な情報(例えば方位角の数値、方角を示す情報等)が記憶される。
“Acquisition date and time” indicates the date and time when the PDR information was detected (acquired) by the
「各種センサ情報」は、位置が検知された際に、各種センサによって検知された情報を示す。図6では、各種センサ情報を「X1」といった概念で表記しているが、実際には、各種センサ情報の項目には、ユーザ端末10の加速度や傾き、地磁気、気温や気圧、ユーザUが商品をカートに入れた際のカートの記載物の質量の変化量等、各種センサによって取得された具体的な情報が記憶される。
"Various sensor information" indicates information detected by various sensors when the position is detected. In FIG. 6, various sensor information is expressed using concepts such as "X1," but in reality, various sensor information items include the acceleration and tilt of the
すなわち、図6では、ユーザID「U1」のユーザUが、店舗ID「L1」の店舗において、取得日時「T1」~「T4」までの間に、PDR情報の位置が「P1」から「P4」まで変化し、方位は「A1」、各種センサ情報は「X1」のまま変化していないことから、この間、ユーザ端末10がユーザUとともに同一方向に直進移動中であることが示されている。また、情報処理装置100は、取得日時とPDR情報の位置とに基づいて、ユーザUの移動速度を推定することもできる。
That is, in FIG. 6, the user U with the user ID "U1" changes the PDR information position from "P1" to "P4" at the store with the store ID "L1" between the acquisition date and time "T1" and "T4". ”, the orientation remains unchanged at “A1”, and the various sensor information remains at “X1”, indicating that the
また、図6では、ユーザID「U1」のユーザUが、店舗ID「L1」の店舗において、取得日時「T5」~「T7」までの間に、PDR情報が、位置「P5」、方位「A5」、各種センサ情報「X5」のまま変化していないことから、この間、ユーザ端末10がユーザUとともに停止していることが示されている。
In addition, in FIG. 6, the user U with the user ID "U1" has the PDR information at the store with the store ID "L1" with the location "P5" and the direction " A5'' and various sensor information remain unchanged as "X5," indicating that the
さらに、図6では、ユーザ端末10がユーザUとともに停止している間のPDR情報が位置「P5」、方位「A5」、各種センサ情報「X5」であることから、陳列場所情報121のうち、このPDR情報に対応する商品ID「C1」の購入を検討していることが示されている。
Furthermore, in FIG. 6, since the PDR information while the
(推定属性情報123について)
推定属性情報123は、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて推定されたユーザのデモグラフィックを記憶する。ここで、図7に、実施形態に係る推定属性情報123の一例を示す。図7は、実施形態に係る推定属性情報123の一例を示す図である。図7に示した例では、推定属性情報123は、「端末ID」、「ユーザID」、「移動状態」、「検討商品」、「デモグラフィック」といった項目を有する。
(About estimated attribute information 123)
Estimated attribute information 123 stores user demographics estimated based on the PDR information stored in PDR history information 122. Here, FIG. 7 shows an example of the estimated attribute information 123 according to the embodiment. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of estimated attribute information 123 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 7, the estimated attribute information 123 includes items such as "terminal ID", "user ID", "movement status", "considered product", and "demographic".
「端末ID」および「ユーザID」についてはPDR履歴情報122と同様である。すなわち、「端末ID」は、ユーザUが利用するユーザ端末10を識別する識別情報を示す。「ユーザID」は、ユーザUを識別する識別情報を示す。
The “terminal ID” and “user ID” are the same as those in the PDR history information 122. That is, the "terminal ID" indicates identification information that identifies the
「移動状態」は、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて推定されたユーザUの移動状態を示す情報を記憶する。図7では、移動状態を「W1」といった概念で表記しているが、実際には、移動状態の項目には、ユーザUの移動状態(歩行/走行/階段上り/階段下り/停止等)を示す具体的な情報が記憶される。さらに移動状態の項目には、移動速度や加速度、移動パターン(直進、蛇行、千鳥足等)示す情報が記憶されてもよい。例えば、図6に示したように、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて、ユーザID「U1」のユーザUが、店舗ID「L1」の店舗において、取得日時「T1」~「T4」までの間に、ユーザ端末10がユーザUとともに同一方向にゆっくりと直進移動中であると推定された場合、移動状態の項目に、「歩行」、「直進」、「方位」といった移動状態を示す情報とともに、必要に応じて移動速度や加速度等を示す情報が記憶される。
“Moving state” stores information indicating the moving state of the user U estimated based on the PDR information stored in the PDR history information 122. In FIG. 7, the movement state is expressed as a concept such as "W1", but in reality, the movement state of the user U (walking/running/stairs up/stairs down/stopped, etc.) is included in the movement state item. The specific information indicated is stored. Further, in the movement state item, information indicating movement speed, acceleration, and movement pattern (straight, meandering, staggered, etc.) may be stored. For example, as shown in FIG. 6, based on the PDR information stored in the PDR history information 122, the user U with the user ID "U1" visits the store with the store ID "L1" at the acquisition date and time "T1" to " If it is estimated that the
「検討商品」は、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて推定された商品を識別する識別情報(商品ID)を記憶する。なお、検討商品については、1つに限らず、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて推定される商品全てが対象となる。 “Product under consideration” stores identification information (product ID) for identifying a product estimated based on the PDR information stored in the PDR history information 122. Note that the product to be considered is not limited to one, but includes all products estimated based on the PDR information stored in the PDR history information 122.
すなわち、図7では、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて、ユーザID「U1」のユーザUが店舗ID「L1」の店舗において購入を検討していると推定された商品ID「C1」が、検討商品の項目に記憶される。具体的には、情報処理装置100は、陳列場所情報121に記憶された「位置」、「方位」、「各種センサ情報」と、PDR履歴情報122に記憶された「位置」、「方位」、「各種センサ情報」とをそれぞれ比較し、互いに一致又は誤差が許容範囲内である場合に、ユーザUが購入を検討したのは、陳列場所情報121に記憶された「位置」、「方位」、「各種センサ情報」に対応する「商品ID」で識別される商品であると推定する。
That is, in FIG. 7, based on the PDR information stored in the PDR history information 122, it is assumed that the user U with the user ID "U1" is considering purchasing the product at the store with the store ID "L1". C1'' is stored in the item of product under consideration. Specifically, the
「デモグラフィック」は、上記の移動状態や検討商品に基づいて推定されたユーザUのデモグラフィックを示す情報を記憶する。図7では、デモグラフィックを「Y1」といった概念で表記しているが、実際には、デモグラフィックの項目には、ユーザUの年齢や性別や職業や年収や居住地等の種々の具体的な情報を記憶する。すなわち、図7では、移動状態「W1」および検討商品「C1」に基づいて推定されたユーザUのデモグラフィック「Y1」が記憶される。 "Demographics" stores information indicating the demographics of the user U estimated based on the above-mentioned movement status and products under consideration. In Figure 7, demographics are expressed using concepts such as "Y1," but in reality, demographic items include various specific information such as user U's age, gender, occupation, annual income, and place of residence. Remember information. That is, in FIG. 7, the demographic "Y1" of the user U estimated based on the movement state "W1" and the product under consideration "C1" is stored.
なお、図7での図示は省略したが、PDR履歴情報122には、ユーザUの購入履歴や行動履歴等に基づいて、ユーザUの興味関心情報や、ユーザUの行動履歴情報等が記憶されていてもよい。例えば、興味関心情報は、過去の購買履歴に基づいて、情報処理装置100によってユーザUに設定される情報(ユーザUの購買履歴から、ユーザUが興味関心を抱いていると想定されるカテゴリや情報の内容等)である。また、行動履歴情報は、店舗内におけるユーザUの行動履歴(店舗内の移動履歴や、商品の購買履歴等)である。
Although not shown in FIG. 7, the PDR history information 122 stores interest information of user U, action history information of user U, etc. based on user U's purchase history, action history, etc. You can leave it there. For example, the interest information is information set for the user U by the
(提供情報124について)
提供情報124は、ユーザUのデモグラフィックを示す情報と、そのデモグラフィックに関連して提供される情報とが対応付けられた情報である。また、提供情報124は、商品を識別する識別情報と、その商品に関して提供される情報とが対応付けられた情報を含んでいてもよい。例えば、情報処理装置100は、図7に示した推定属性情報123の「デモグラフィック」や「検討商品」の項目の値に基づいて、該当する提供情報を選択してユーザ端末10に通知する。
(About provided information 124)
The provided
(学習モデル125について)
学習モデル125は、店舗内での買物におけるユーザUの行動特性から、ユーザUのデモグラフィックを推定するために使用される学習モデルである。例えば、情報処理装置100は、学習モデル125に基づいて、図7に示した推定属性情報123に記憶された移動状態や検討商品に基づいて、ユーザUのデモグラフィックを推定する。また、情報処理装置100は、学習モデル125に基づいて、図6に示したPDR履歴情報122に記憶されたPDR情報から、図7に示した推定属性情報123に記憶された移動状態や検討商品を推定するようにしてもよい。
(About learning model 125)
The learning model 125 is a learning model used to estimate the demographics of the user U from the behavioral characteristics of the user U during shopping in the store. For example, the
(制御部130について)
制御部130は、例えば、コントローラであり、CPUやMPU等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(推定プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(About the control unit 130)
The control unit 130 is, for example, a controller, and various programs (corresponding to an example of an estimation program) stored in a storage device inside the
図4に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、提供部133と、学習部134とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図4に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As shown in FIG. 4, the control unit 130 includes an
(取得部131について)
取得部131は、通信部110を介して、ユーザ端末10から通知されるPDR情報を取得する。また、取得部131は、取得したPDR情報をPDR履歴情報122に登録して蓄積する。例えば、取得部131は、ユーザ端末10がユーザUとともに店舗内を巡回している間、ユーザ端末10から通知されるPDR情報を取得してPDR履歴情報122に記憶する。
(About the acquisition unit 131)
The
(推定部132について)
推定部132は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報に基づいて、ユーザUの移動状態を推定する。また、推定部132は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報と陳列場所情報121に基づいて、ユーザUが購入を検討した商品を推定する。
(About the estimation unit 132)
The
なお、推定部132は、ユーザ端末10から通知されたPDR情報を利用する際、取得部131から出力されたPDR情報を受け取ってもよいし、PDR履歴情報122に記憶されているPDR情報を読み出してもよい。
Note that when using the PDR information notified from the
図6に示すPDR履歴情報122では、ユーザID「U1」のユーザUが、店舗ID「L1」の店舗において、取得日時「T1」~「T4」までの間に、PDR情報の位置が「P1」から「P4」まで変化し、各種センサ情報は「X1」から「X4」まで変化しているが、方位は「A1」のまま変化していないことから、推定部132は、この間、ユーザ端末10がユーザUとともに同一方向に直進移動中であると推定し、推定属性情報123の移動状態の項目に記憶する。
In the PDR history information 122 shown in FIG. 6, the user U with the user ID "U1" was at the store with the store ID "L1" and the PDR information position was "P1" between the acquisition date and time "T1" and "T4". ” to “P4” and the various sensor information changes from “X1” to “X4”, but the orientation remains unchanged at “A1”, so the
また、図6に示すPDR履歴情報122では、ユーザID「U1」のユーザUが、店舗ID「L1」の店舗において、取得日時「T5」~「T7」までの間に、PDR情報が、位置「P5」、方位「A5」、各種センサ情報「X5」のまま変化していないことから、推定部132は、この間、ユーザ端末10がユーザUとともに停止していると推定する。
Furthermore, in the PDR history information 122 shown in FIG. Since "P5", the orientation "A5", and the various sensor information "X5" remain unchanged, the
また、図6に示すPDR履歴情報122では、ユーザ端末10がユーザUとともに停止している間のPDR情報が位置「P5」、方位「A5」、各種センサ情報「X5」であることから、陳列場所情報121のうち、このPDR情報に対応する商品ID「C1」の購入を検討していると推定し、推定属性情報123の検討商品の項目に記憶する。
In addition, in the PDR history information 122 shown in FIG. 6, since the PDR information while the
さらに、推定部132は、学習モデル125と、推定属性情報123の移動状態および検討商品とに基づいて、ユーザUのデモグラフィックを推定する。
Further, the estimating
(提供部133について)
提供部133は、推定部132により推定された結果に基づいて、ユーザ端末10に情報を提供する。例えば、提供部133は、情報処理装置100は、推定属性情報123の「デモグラフィック」や「検討商品」の項目の値に基づいて、該当する提供情報を選択してユーザ端末10に通知する。
(About the provision section 133)
The providing
(学習部134について)
学習部134は、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて、機械学習を行い、学習モデル125に反映する。例えば、学習部134は、ユーザ端末10がユーザUとともに店舗内の巡回を終了し、商品を決済/店舗から退場(退店)した際に、入店から退店までの間にPDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて、機械学習を行う。
(About learning section 134)
The learning unit 134 performs machine learning based on the PDR information stored in the PDR history information 122 and reflects it in the learning model 125. For example, when the
具体的には、学習部134は、PDR履歴情報122に記憶されたPDR情報に基づいて、機械学習の教師あり学習を行い、学習モデル125に反映する。例えば、PDR情報の加速度に関する情報から機械学習の教師あり学習を行う場合には、教師あり学習では、学習データに正解ラベルを付けて学習するため、PDR情報の加速度に関する情報に対して、これは「高齢者」、これは「男性」というようにラベルを付けて学習させる。 Specifically, the learning unit 134 performs supervised machine learning based on the PDR information stored in the PDR history information 122 and reflects it in the learning model 125. For example, when performing supervised machine learning from information about acceleration in PDR information, supervised learning attaches correct labels to learning data, so this Labels such as ``elderly'' or ``male'' are given and the child learns.
また、学習部134は、個々のユーザUごとに限らず、同じラベルが付けられた複数のユーザUのPDR情報に基づいて機械学習を行い、学習モデル125に反映してもよい。 Further, the learning unit 134 may perform machine learning not only for each individual user U but also based on PDR information of a plurality of users U to which the same label is attached, and may reflect the result in the learning model 125.
学習部134が行う機械学習は、例えばディープニューラルネットワークを利用したディープラーニング(深層学習)等でもよい。また、学習部134は、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。 The machine learning performed by the learning unit 134 may be, for example, deep learning using a deep neural network. Further, the learning unit 134 may utilize data mining or other machine learning algorithms.
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。
[5. Processing procedure]
Next, the procedure of processing by the
図8に示すように、制御部130は、ユーザ端末10から通知されたGPS情報、ユーザUのアプリ操作による利用開始情報、又は店舗側から通知されたユーザ端末10の検出情報等に基づいて、ユーザ端末10とともに移動するユーザUが店舗内に入ったことを検出する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, the control unit 130, based on the GPS information notified from the
取得部131は、ユーザ端末10がユーザUとともに店舗内を巡回している間に定期的に取得したPDR情報を、通信部110を介してユーザ端末10から収集し、PDR履歴情報122にPDR情報を記憶する(ステップS102)。
The
推定部132は、PDR情報に基づいて、ユーザ端末10がユーザUとともに移動中であるか判定する(ステップS103)。例えば、推定部132は、ユーザUの移動速度/加速度が一定の状態で継続している場合には、移動中であると判定する。また、推定部132は、ユーザUの移動方向に障害物もないのに、ユーザUが停止した場合や、ユーザUの移動速度/加速度が極端に低下した場合には、移動中ではないと判定する。
The
推定部132は、ユーザ端末10がユーザUとともに移動中であると判定した場合には(ステップS103;Yes)、移動中のPDR情報に基づいて、ユーザUの移動状態を推定し、推定属性情報123にユーザUの移動状態を記憶する(ステップS104)。
If the
そして、推定部132は、推定属性情報123に登録されているユーザUの移動状態および推定商品と学習モデル125とに基づいて、ユーザUのデモグラフィックを推定し、推定属性情報123にユーザUのデモグラフィックを記憶する(ステップS105)。
Then, the estimating
なお、推定部132は、推定属性情報123にユーザUのデモグラフィックが既に記憶されている場合には、ユーザUのデモグラフィックを更新する。すなわち、ユーザUのデモグラフィックは、PDR情報が増えるにつれて累積的に更新され、精度が向上する。
Note that if the demographics of the user U are already stored in the estimated attribute information 123, the
提供部133は、ユーザUのデモグラフィックと提供情報124とに基づいて、移動中のユーザUに対して有益な情報をユーザ端末10に通知する(ステップS106)。
The providing
また、推定部132は、ユーザ端末10がユーザUとともに移動中ではないと判定した場合には(ステップS103;No)、ユーザUが商品の購入を検討中であると判断し、PDR情報と陳列場所情報121とに基づいて、PDR情報に対応する商品を推定し、推定属性情報123に推定商品を記憶する(ステップS107)。
Furthermore, if the
そして、推定部132は、推定属性情報123に登録されているユーザUの移動状態および推定商品と学習モデル125とに基づいて、ユーザUのデモグラフィックを推定し、推定属性情報123にユーザUのデモグラフィックを記憶する(ステップS108)。
Then, the estimating
提供部133は、ユーザUのデモグラフィックと提供情報124とに基づいて、推定商品(ユーザUが購入を検討している商品)の関連情報をユーザ端末10に通知する(ステップS109)。
The providing
制御部130は、ユーザ端末10から通知されたユーザUが商品を決済/店舗から退場(退店)したことを示す情報等に基づいて、ユーザ端末10とともに移動するユーザUが商品の購入を完了したか否か判定する(ステップS110)。例えば、制御部130は、ユーザ端末10から通知された決済用の店舗端末の前/店舗の出入口にいることを示すPDR情報や、店舗外にいることを示すGPS位置情報、ユーザUのアプリ操作による利用終了情報、又は店舗側から通知されたユーザUの商品購入情報等に基づいて、ユーザ端末10とともに移動するユーザUが商品の購入を完了したか否か判定する。制御部130は、ユーザUが商品の購入を完了していないと判定した場合には(ステップS110;No)、ユーザ端末10から新たなPDR情報が通知されるまで待機する(ステップS102に移行)。制御部130は、ユーザUが商品の購入を完了したと判定した場合には(ステップS110;Yes)、最終的な処理に移行する(ステップS111に移行)。
The control unit 130 allows the user U traveling with the
推定部132は、入店から退店までの間の全てのPDR情報に基づいて、総合的なユーザUの買物行動(移動状態および検討商品)を推定し、推定属性情報123にユーザUの移動状態および検討商品を記憶する(ステップS111)。
The
推定部132は、最終的に推定属性情報123に登録されているユーザUの移動状態および推定商品と学習モデル125とに基づいて、総合的にユーザUのデモグラフィックを推定し、推定属性情報123にユーザUのデモグラフィックを記憶する(ステップS112)。例えば店舗内での商品の購買行動におけるユーザの移動状態および商品の検討時間、興味を持った商品といったユーザの行動のコンテキスト(前後関係、状況等)からユーザの年齢や性別、身体の状態を推定することができる。
The
提供部133は、ユーザUのデモグラフィックと提供情報124とに基づいて、ユーザUに対して次回以降の来店を促す有益な情報を提供する(ステップS113)。
The providing
学習部134は、最終的にPDR履歴情報122に記憶されている全てのPDR情報に基づいて機械学習を行い、学習モデル125を更新する(ステップS114)。その後、上記の実施形態に係る処理手順を終了する。 The learning unit 134 finally performs machine learning based on all the PDR information stored in the PDR history information 122, and updates the learning model 125 (step S114). Thereafter, the processing procedure according to the above embodiment is ended.
〔6.変形例〕
上述したユーザ端末10および情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
[6. Modified example]
The
上記の実施形態では、PDR情報はユーザ端末10側で生成しているが、実際には、ユーザ端末10側に設置された各種センサが検出した検出情報(センサ情報)をユーザ端末10から情報処理装置100に送信し、情報処理装置100側でPDR情報を生成してもよい。すなわち、上記の実施形態において、ユーザ端末10から情報処理装置100に送信しているPDR情報は、情報処理装置100側でPDR情報の生成に用いられる各種センサの検出情報であってもよい。
In the above embodiment, the PDR information is generated on the
また、PDR情報は、所定の位置を基準とした相対的な情報であってもよい。例えば、建物の2Fのこの棚の前といった絶対的な情報ではなく、建物の入り口から上下左右に何メートル進んだ位置に、建物の入り口方向から何度傾いた方向を向いているといった情報でもよい。 Further, the PDR information may be relative information based on a predetermined position. For example, rather than absolute information such as in front of this shelf on the 2nd floor of a building, information such as how many meters away from the building entrance it is located up, down, left and right, or how many degrees of inclination it is facing from the direction of the building entrance may be used. .
また、上記の実施形態では、商品を例に説明しているが、実際には商品に限らず、図書館/図書室の書架に収納された書籍や雑誌、資料等を対象にすることも可能である。例えば、ユーザ端末10は、ユーザUとともに図書館/図書室内を巡回している間にPDR情報を情報処理装置100に通知する。
In addition, although the above embodiment is explained using products as an example, in reality, it is possible to target not only products but also books, magazines, materials, etc. stored on the shelves of a library/library room. be. For example, the
また、陳列棚や商品に限らず、サービス等を対象にすることも可能である。例えば、実施形態における商品は、店舗内で提供されているサービスでもよい。商品とサービスを組み合わせることで、商品に関連するサービスの情報を提供することも可能となる。 Furthermore, it is possible to target not only display shelves and products but also services and the like. For example, the product in the embodiment may be a service provided within a store. By combining products and services, it is also possible to provide information on services related to products.
また、ユーザ端末10は、ユーザUとともに屋内型のテーマパーク/アミューズメント施設等の敷地内を巡回している間に、ユーザ端末10がPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、敷地内のアトラクション/売店等と読み替えられる。また、ユーザ端末10は、ユーザUとともに博物館/美術館/科学館/水族館等の建物内を巡回している間に、ユーザ端末10がPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、建物内の展示物等と読み替えられる。
Further, while the
また、ユーザ端末10は、ユーザUとともに役所/郵便局/金融機関(銀行、信用金庫、保険会社、証券会社等)等の建物内を巡回している間に、ユーザ端末10がPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、建物内のサービス窓口/自動交付機/現金自動預け払い機(ATM:Automatic Teller Machine)等と読み替えられる。
In addition, while the
また、ユーザ端末10は、ユーザUとともに駅の構内を巡回している間に、ユーザ端末10がPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、駅のホーム/商業施設(売店、飲食店等)/券売機/案内所/トイレ/階段/昇降装置(エレベータ、エスカレータ等)/動く歩道/コインロッカー等と読み替えられる。なお、駅の構内は改札内でも改札外でもよい。また、駅が近隣の商業施設と一体化しており、ユーザUが屋外に出ることなく駅と近隣の商業施設との間を移動可能な場合には、近隣の商業施設を含めてもよい。
Further, the
また、ユーザ端末10は、ユーザUとともに学校施設/医療機関/福祉施設/宿泊施設/公衆浴場(入浴施設、温泉施設等)/劇場/映画館等の建物内を巡回している間に、ユーザ端末10がPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。この場合、実施形態における陳列棚や商品は、建物内の設備/受付窓口/部屋/売店/食堂等と読み替えられる。
In addition, while the
また、店舗内の陳列棚に限らず、ショッピングセンター(ショッピングモール)のテナント等を対象にすることも可能である。例えば、ユーザ端末10は、ユーザUとともにショッピングセンターの敷地内を巡回している間に、ユーザ端末10がPDR情報を情報処理装置100に通知してもよい。この場合、ショッピングセンターが実施形態における「店舗」に相当し、テナントが「陳列棚」に相当する。なお、アーケード商店街や地下街についても、上記のショッピングセンターの場合と同様である。
Moreover, it is possible to target not only display shelves in stores but also tenants of shopping centers (shopping malls). For example, the
〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100やユーザ端末10は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図9は、情報処理装置100やユーザ端末10の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、およびメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[7. Hardware configuration]
The
CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス1500は、通信網500(図2に示したネットワークNに対応)を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、通信網500を介して他の機器へ送信する。
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等である。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100やユーザ端末10として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが記憶される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網500を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。 Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. Furthermore, the above-mentioned components include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, and those that are in a so-called equivalent range. Furthermore, the aforementioned components can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the constituent elements can be made without departing from the gist of the embodiments described above.
〔8.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[8. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be performed automatically using known methods. In addition, information including the processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Furthermore, the embodiments and modifications described above can be combined as appropriate within a range that does not conflict with the processing contents.
〔9.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、推定部132とを備える。取得部131は、ユーザUとともに移動するユーザ端末10が定期的に検知した検知情報を取得する。推定部132は、取得部131が取得した検知情報に基づいてユーザUの属性情報を推定する。これにより、ユーザとともに移動するユーザ端末が検知した検知情報を利用して、ユーザの行動特性からユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。
[9. effect〕
As described above, the
また、推定部132は、取得部131が取得した検知情報に基づいてユーザUの移動状態を推定し、ユーザUの移動状態に基づいてユーザUの属性情報を推定する。これにより、ユーザの移動状態からユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。
Furthermore, the
また、推定部132は、ユーザUが特定の場所に接近または滞留した場合、取得部131が取得した検知情報に対応する対象物を推定し、対象物に基づいてユーザUの属性情報を推定する。これにより、ユーザが購入を検討した商品からユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。
Furthermore, when the user U approaches or stays at a specific location, the
また、推定部132は、取得部131が取得した検知情報に対応する場所に配置された対象物を示す対象物配置場所情報(陳列場所情報121)と、取得部131が取得した検知情報とを比較し、比較結果に基づいて取得部131が取得した検知情報に対応する対象物を推定する。これにより、商品の陳列場所情報121に基づいて、取得部131が取得した検知情報に対応する場所に陳列されている商品を推定することができる。
Furthermore, the
また、推定部132は、ユーザUの移動状態および対象物の両方に基づいてユーザUの属性情報を推定する。これにより、ユーザUの移動状態と、ユーザが購入を検討した商品との両方に基づいて、より高精度にユーザのデモグラフィック等の属性情報を推定することができる。
Furthermore, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、提供部133をさらに備える。提供部133は、推定部132が推定したユーザUの属性情報に基づいて、移動中のユーザUへの提供情報と、対象物の関連情報とのうち少なくとも1つをユーザ端末10に通知する。これにより、ユーザのデモグラフィック等の属性情報に応じて、移動中のユーザUに対して有益な提供情報を知らせたり、商品の購入を検討中のユーザUに対して商品の関連情報を知らせたりすることができる。また、ユーザのデモグラフィック等の属性情報に応じて異なる情報を提供することもできる。
Further, the
推定部132は、目的地に到達してユーザUの移動が完了した場合、ユーザUの移動開始から移動完了までの間に取得部131が取得した検知情報に基づいてユーザUの属性情報を推定する。提供部133は、推定部132が推定したユーザUの属性情報に基づく提供情報をユーザ端末10に通知する。これにより、ユーザUの移動開始から移動完了までの間に取得した全ての検知情報に基づいて、総合的にユーザUの属性情報を推定することができる。そして、その結果に基づいて、移動完了後のユーザUに対して、次回の行動を促すように、ユーザのデモグラフィック等の属性情報に応じた提供情報を知らせることができる。
When the user U reaches the destination and completes the movement, the
実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザUの移動開始から移動終了までの間に取得部131が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習部134をさらに備える。推定部132は、学習部134による機械学習の結果得られた学習モデルと、取得部131が取得した検知情報とに基づいて、ユーザUの属性情報を推定する。これにより、機械学習を繰り返し、ユーザのデモグラフィック等の属性情報の推定の精度を向上させることができる。
The
学習部134は、取得部が取得した検知情報のうち加速度に関する情報から機械学習の教師あり学習を行う。これにより、学習モデルに基づいて、より高精度にユーザUの年齢層や性別、身体状態等を推定することができるようになる。 The learning unit 134 performs supervised learning of machine learning from information related to acceleration among the detection information acquired by the acquisition unit. Thereby, the age group, gender, physical condition, etc. of the user U can be estimated with higher accuracy based on the learning model.
ユーザ端末10が検知した検知情報は、歩行者自律航法に基づく屋内位置情報である。すなわち、ユーザ端末10が検知した検知情報は、PDR情報であってもよい。なお、ユーザ端末10は、自装置から情報処理装置100側へ送信している情報がPDR情報であると認識していなくてもよい。ユーザ端末10は、情報処理装置100側でPDR情報として認識できる情報や、情報処理装置100側でPDR情報を生成するために使用される情報を送信していればよい。
The detection information detected by the
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As mentioned above, the embodiments of the present application have been described in detail based on several drawings, but these are merely examples, and various modifications and variations can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means", "circuit", etc. For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 ユーザ端末
100 情報処理装置
11、110 通信部
12 入力部
13 表示部
14 検知部
15、120 記憶部
121 陳列場所情報
122 PDR履歴情報
123 推定属性情報
124 提供情報
125 学習モデル
16、130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 提供部
134 学習部
1
Claims (11)
前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得部が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習部と、
前記学習部による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得部が取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定部と
を備え、
前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したPDR技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するPDR情報である
ことを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires detection information periodically detected by a terminal device that moves with the user;
a learning unit that performs machine learning based on the detection information acquired by the acquisition unit between the start of the user's movement and the end of the movement;
an estimation unit that estimates attribute information of the user based on a learning model obtained as a result of machine learning by the learning unit and detection information acquired by the acquisition unit;
An information processing device characterized in that the detection information detected by the terminal device is PDR information regarding the indoor position and movement direction of the terminal device detected using PDR technology using a sensor of the terminal device.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 2. The estimation unit estimates the movement state of the user based on the detection information acquired by the acquisition unit, and estimates the attribute information of the user based on the movement state of the user. The information processing device described.
前記対象物は、前記取得部が取得した検知情報に対応する場所に陳列されている商品である
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 When the user approaches or stays at a specific location, the estimation unit estimates an object corresponding to the detection information acquired by the acquisition unit, and estimates attribute information of the user based on the object,
The information processing device according to claim 2, wherein the target object is a product displayed at a location corresponding to the detection information acquired by the acquisition unit.
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The estimation unit compares object placement location information indicating a target placed at a location corresponding to the detection information acquired by the acquisition unit with the detection information acquired by the acquisition unit, and based on the comparison result, The information processing device according to claim 3, wherein the information processing device estimates a target object corresponding to the detection information acquired by the acquisition unit.
ことを特徴とする請求項3または4に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 3 or 4, wherein the estimating unit estimates the user's attribute information based on both the user's movement state and the target object.
をさらに備えたことを特徴とする請求項3~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The provision unit further includes a provision unit that notifies the terminal device of at least one of information provided to the user who is moving and information related to the object based on the attribute information of the user estimated by the estimation unit. The information processing device according to any one of claims 3 to 5.
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The estimating unit estimates attribute information of the user based on the detection information acquired by the acquiring unit between the start of the user's movement and the completion of the movement, when the user reaches the destination and completes the movement. The information processing device according to any one of claims 1 to 6, characterized in that:
ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 7, wherein the learning unit performs supervised learning of machine learning from information related to acceleration among the detection information acquired by the acquisition unit.
ことを特徴とする請求項1~8のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 8 , wherein the detection information detected by the terminal device is indoor position information based on pedestrian autonomous navigation.
ユーザとともに移動する端末装置が定期的に検知した検知情報を取得する取得工程と、
前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得工程が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習工程と、
前記学習工程による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得工程で取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定工程と
を含み、
前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したPDR技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するPDR情報である
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method performed by a computer, the method comprising:
an acquisition step of acquiring detection information periodically detected by a terminal device that moves with the user;
a learning step of performing machine learning based on the detection information acquired by the acquisition step between the start of the user's movement and the end of the movement;
an estimation step of estimating attribute information of the user based on a learning model obtained as a result of machine learning in the learning step and the detection information obtained in the acquisition step;
An information processing method characterized in that the detection information detected by the terminal device is PDR information regarding the indoor position and movement direction of the terminal device detected using PDR technology using a sensor of the terminal device.
前記ユーザの移動開始から移動終了までの間に前記取得手順が取得した検知情報に基づいて機械学習を行う学習手順と、
前記学習手順による機械学習の結果得られた学習モデルと、前記取得手順で取得した検知情報とに基づいて、前記ユーザの属性情報を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させ、
前記端末装置が検知した検知情報は、前記端末装置のセンサを利用したPDR技術を用いて検出された前記端末装置の屋内位置や移動方位に関するPDR情報である
ことを特徴とする情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring detection information periodically detected by a terminal device that moves with the user;
a learning procedure for performing machine learning based on the detection information acquired by the acquisition procedure between the start of the user's movement and the end of the movement;
causing a computer to execute an estimation procedure for estimating attribute information of the user based on a learning model obtained as a result of machine learning by the learning procedure and the detection information obtained in the acquisition procedure;
An information processing program characterized in that the detection information detected by the terminal device is PDR information regarding the indoor position and movement direction of the terminal device detected using PDR technology using a sensor of the terminal device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019191329A JP7353127B2 (en) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019191329A JP7353127B2 (en) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021068044A JP2021068044A (en) | 2021-04-30 |
JP7353127B2 true JP7353127B2 (en) | 2023-09-29 |
Family
ID=75638499
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019191329A Active JP7353127B2 (en) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7353127B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7061642B2 (en) * | 2020-06-08 | 2022-04-28 | 株式会社Agoop | Information processing equipment, programs, and information processing methods |
JP7648565B2 (en) | 2022-05-18 | 2025-03-18 | Lineヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010198461A (en) | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Nec Corp | System, terminal, method and program for measurement of interest level |
JP2016004336A (en) | 2014-06-14 | 2016-01-12 | 株式会社ウィリルモバイル | Marketing system and marketing method |
JP2017181179A (en) | 2016-03-29 | 2017-10-05 | Kddi株式会社 | Device, program and method for position estimation capable of correction of position based on transition between floors |
WO2019198231A1 (en) | 2018-04-13 | 2019-10-17 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | Mobile terminal and current position correcting system |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3655618B2 (en) * | 2003-03-28 | 2005-06-02 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | Pedestrian age determination device, walking state / pedestrian age determination method and program |
JP4411417B2 (en) * | 2004-11-02 | 2010-02-10 | 独立行政法人産業技術総合研究所 | Integrated information service system |
JP5180491B2 (en) * | 2007-02-28 | 2013-04-10 | 株式会社日本総合研究所 | Behavior analysis device, behavior analysis method, and behavior analysis program |
JP6528164B2 (en) * | 2015-06-19 | 2019-06-12 | 国際航業株式会社 | Positioning system |
-
2019
- 2019-10-18 JP JP2019191329A patent/JP7353127B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010198461A (en) | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Nec Corp | System, terminal, method and program for measurement of interest level |
JP2016004336A (en) | 2014-06-14 | 2016-01-12 | 株式会社ウィリルモバイル | Marketing system and marketing method |
JP2017181179A (en) | 2016-03-29 | 2017-10-05 | Kddi株式会社 | Device, program and method for position estimation capable of correction of position based on transition between floors |
WO2019198231A1 (en) | 2018-04-13 | 2019-10-17 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | Mobile terminal and current position correcting system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021068044A (en) | 2021-04-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5746378B2 (en) | Method and apparatus for mobile location determination | |
CN104252688B (en) | Device, method and the server of information are provided | |
US20200058061A1 (en) | Identifying items in images | |
US20150006319A1 (en) | System and method for communication and processing between devices and objects | |
US20160171546A1 (en) | Situation Aware Travel Information | |
JP7353127B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7347480B2 (en) | Information processing device, information processing method and program | |
JP7534513B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2022189955A (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP6576528B1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
JP2016148976A (en) | Store visiting prediction system and control method of store visiting prediction system | |
JP2007257335A (en) | Information collection system and information collecting method | |
JP2022104416A (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP6976384B1 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP6692395B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
JP7446274B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP6898477B1 (en) | Information processing programs, information processing methods and information processing equipment | |
JP7368287B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7027503B1 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7012781B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7431204B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7354165B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7354211B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2021067985A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7354166B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211217 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221128 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221129 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221212 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20230411 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230614 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20230621 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230905 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230919 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7353127 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |