JP2021056643A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】店舗内に設けられたデジタルサイネージを用いて効果的な宣伝活動を実現することが可能な情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置は、店舗内で販売される商品に関するコンテンツと、店舗内に設けられた表示装置の設置位置に係る情報とを記憶する記憶部を有する。情報処理装置は、複数の商品間の関連度を算出し、算出した関連度が高い商品の組合せを特定する。そして、情報処理装置は、特定した商品の組合せに基づいて、一方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に、他方の商品に関するコンテンツを出力して表示させる。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムに関する。

近年、スーパーマーケット、百貨店、ショッピングモール等の小売店舗内にデジタルサイネージが設置され、デジタルサイネージを用いて店舗又は商品に関する各種の案内、宣伝、広告等が行われている。特許文献１には、小売店舗に設けられた決済端末の表示装置に商品広告を表示させることにより、決済処理を行う顧客に対して商品の宣伝を行う広告配信装置が開示されている。

特開２００６−１４６７８２号公報

従来の技術では、デジタルサイネージに、店舗内で販売されている商品又はデジタルサイネージの設置場所の近傍に陳列されている商品の広告画像が表示されているに過ぎず、効果的な宣伝活動が行われているとは言えない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、店舗内に設けられたデジタルサイネージ（表示装置）を用いて効果的な宣伝活動を実現することが可能な情報処理装置等を提供することにある。

本発明の一態様に係る情報処理装置は、店舗内で販売される商品に関するコンテンツと、店舗内に設けられた表示装置の設置位置に係る情報とを記憶する記憶部と、複数の商品間の関連度を算出する算出部と、算出した前記関連度が高い商品の組合せを特定する特定部と、特定した前記商品の組合せに基づいて、一方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に、他方の商品に関するコンテンツを出力する出力部とを備える。

本発明の一態様にあっては、店舗内に設けられた表示装置を用いて効果的な宣伝活動を実現することができる。

情報処理システムの構成例を示す模式図である。サーバ及びサイネージの構成例を示すブロック図である。サーバに記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。サイネージに表示させる広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャートである。サイネージにおける画面例を示す模式図である。サーバに記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。実施形態２における広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャートである。サーバに記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。実施形態３における広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャートである。実施形態３における広告コンテンツの特定処理の説明図である。実施形態４の売上ＤＢの構成例を示す模式図である。実施形態４における広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャートである。サイネージに対する広告コンテンツの送信処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に、本開示の情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムについて、その実施形態を示す図面に基づいて詳述する。

（実施形態１）
店舗内に設けられたデジタルサイネージ（表示装置）に適切な広告コンテンツを表示させる情報処理システムについて説明する。図１は情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施形態の情報処理システム１００は、サーバ１０(情報処理装置)、複数のデジタルサイネージ２０（以下ではサイネージ２０という）、及びＳＮＳ（Social Networking Service ）サーバ３０等を含み、サーバ１０、サイネージ２０及びＳＮＳサーバ３０はＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。例えば１つの店舗内にサーバ１０及びサイネージ２０が設けられている場合、サーバ１０及びサイネージ２０は店舗内に設けられたＬＡＮを介して接続され、サーバ１０及びＳＮＳサーバ３０はインターネットを介して接続される。

サイネージ２０は、例えばスーパーマーケット、百貨店、ショッピングモール等の店舗内の適宜箇所に設置されて使用される。サイネージ２０は、ネットワークＮ経由でサーバ１０から送信されてくる広告コンテンツを受信する処理、受信した広告コンテンツを表示する処理等の種々の処理を行う。サーバ１０及びＳＮＳサーバ３０は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ又はパーソナルコンピュータ等である。サーバ１０及びＳＮＳサーバ３０のそれぞれは、複数台設けられてもよいし、１台のサーバ装置内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。サーバ１０は、店舗内の商品に関する広告コンテンツを記憶しており、それぞれのサイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する処理、各広告コンテンツをサイネージ２０へ送信する処理等の種々の処理を行う。ＳＮＳサーバ３０は、例えばTWITTER（登録商標）、FACEBOOK（登録商標）、INSTAGRAM（登録商標）、YouTube（登録商標）、LINE（登録商標）等のＳＮＳを提供する機能を有する。ＳＮＳサーバ３０は、ネットワークＮ経由でアップロードされた各種のデータを蓄積する処理、各種のデータをネットワークＮ経由で公開及び提供する処理等の種々の処理を行う。なお、本実施形態において、ＳＮＳサーバ３０は一般的なＳＮＳサーバであればよいので、詳細については説明を省略する。

本実施形態の情報処理システム１００では、サーバ１０は、例えばＳＮＳサーバ３０で公開されている各種のデータから、店舗内で販売されている商品間の関連度を算出し、商品間の関連度に基づいて、それぞれのサイネージ２０で表示させる広告コンテンツを特定する。そしてサーバ１０は、特定した広告コンテンツをそれぞれのサイネージ２０へ出力し、サイネージ２０に表示させる。よって、本実施形態では、商品間の関連度に応じて各サイネージ２０に表示される広告コンテンツが決定される。

図２は、サーバ１０及びサイネージ２０の構成例を示すブロック図である。サーバ１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、入力部１４、表示部１５、読み取り部１６等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐを適宜実行することにより、本開示の情報処理装置が行うべき種々の情報処理、制御処理等をサーバ１０に行わせる。

記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む。記憶部１２は、制御部１１が実行する制御プログラム１２Ｐ及び制御プログラム１２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部１２は、制御部１１が制御プログラム１２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。また記憶部１２は、後述するエリア情報ＤＢ（データベース）１２ａ、共起数ＤＢ１２ｂ、コンテンツＤＢ１２ｃ、同義語辞書１２ｄ等を記憶する。エリア情報ＤＢ１２ａ、共起数ＤＢ１２ｂ、コンテンツＤＢ１２ｃ及び同義語辞書１２ｄは、サーバ１０に接続された記憶装置に記憶されてもよく、サーバ１０が通信可能な記憶装置に記憶されてもよい。

通信部１３は、有線通信又は無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースであり、ネットワークＮを介して他の装置との間で情報の送受信を行う。入力部１４は、例えばマウス及びキーボード等を含み、サーバ１０を操作するユーザによる操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部１１へ送出する。表示部１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部１１からの指示に従って各種の情報を表示する。入力部１４及び表示部１５は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。

読み取り部１６は、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード等を含む可搬型記憶媒体１ａに記憶された情報を読み取る。記憶部１２に記憶される制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータは、制御部１１が読み取り部１６を介して可搬型記憶媒体１ａから読み取って記憶部１２に記憶してもよい。また、記憶部１２に記憶される制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータは、制御部１１が通信部１３を介して他の装置からダウンロードして記憶部１２に記憶してもよい。

サイネージ２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、表示部２４、スピーカ２５等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部２１は、ＣＰＵ又はＭＰＵ等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部２１は、記憶部２２に記憶してある制御プログラム２２Ｐを適宜実行することにより、サイネージ２０が行うべき種々の情報処理、制御処理等を行う。記憶部２２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ等を含む。記憶部２２は、制御部２１が実行する制御プログラム２２Ｐ及び制御プログラム２２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部２２は、制御部２１が制御プログラム２２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。

通信部２３は、有線通信又は無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースであり、ネットワークＮを介して他の装置との間で情報の送受信を行う。表示部２４は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部２１からの指示に従って各種の情報を表示する。スピーカ２５は、制御部２１からの指示に従ったメッセージ又は音楽を音声出力する。

本実施形態のサイネージ２０は、上述した構成のほかに、ユーザによる操作入力を受け付ける入力部を備えてもよく、入力部を備える場合、入力部及び表示部２４を一体として構成したタッチパネルが設けられていてもよい。また、サイネージ２０は、通信部２３、表示部２４及びスピーカ２５のみを備えた構成でもよい。この場合、サイネージ２０は、サーバ１０から送信されたコンテンツを通信部２３にて受信し、受信したコンテンツに含まれる映像を表示部２４にて表示し、音声をスピーカ２５にて出力する。

図３はサーバ１０に記憶されるＤＢ１２ａ〜１２ｄの構成例を示す模式図である。図３Ａはエリア情報ＤＢ１２ａを、図３Ｂは共起数ＤＢ１２ｂを、図３ＣはコンテンツＤＢ１２ｃを、図３Ｄは同義語辞書１２ｄをそれぞれ示す。エリア情報ＤＢ１２ａは、サイネージ２０が設置されている店舗内の各売り場（販売エリア）に関する情報（表示装置の設置位置に係る情報）を記憶する。図３Ａに示すエリア情報ＤＢ１２ａは、エリア情報列、サイネージＩＤ列、陳列棚ＩＤ列、商品分類列等を含み、エリア情報に対応付けて、各販売エリア（売り場）に関する情報を記憶する。エリア情報列は、各エリア（売り場）を識別するための識別情報であり、例えば売り場名（お菓子売り場、チーズ売り場等）を記憶する。サイネージＩＤ列は、各エリアに設置されたサイネージ２０のそれぞれに割り当てられた識別情報を記憶する。陳列棚ＩＤ列は、各エリアに設置された陳列棚のそれぞれに割り当てられた識別情報を記憶し、具体的には、対応するサイネージ２０の近傍に設置されている陳列棚の識別情報を記憶する。例えば１つの陳列棚に１つのサイネージ２０が設けられている場合、１つのサイネージＩＤに対応付けて１つの陳列棚ＩＤが記憶される。商品分類列は、それぞれの陳列棚に陳列された商品の分類又は種類を示す情報を記憶し、１つの陳列棚に複数種類の商品が陳列されている場合は、１つの陳列棚ＩＤに対応付けて複数の商品分類が記憶される。

エリア情報ＤＢ１２ａに記憶されるエリア情報は予め記憶されている。エリア情報ＤＢ１２ａに記憶されるサイネージＩＤは、各エリアに新たなサイネージ２０が設置され、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、設置されたサイネージ２０のサイネージＩＤを取得した場合に、制御部１１によって記憶される。なお、サイネージＩＤは、各エリアからサイネージ２０が撤去され、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、撤去されたサイネージ２０のサイネージＩＤを取得した場合に、制御部１１によって削除される。エリア情報ＤＢ１２ａに記憶される陳列棚ＩＤは、各エリアに新たな陳列棚が設置され、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、設置された陳列棚の陳列棚ＩＤを取得した場合に、制御部１１によって記憶される。なお、陳列棚ＩＤは、各エリアから陳列棚が撤去され、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、撤去された陳列棚の陳列棚ＩＤを取得した場合に、制御部１１によって削除される。エリア情報ＤＢ１２ａに記憶される商品分類は、各陳列棚に新たな種類の商品が陳列され、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、陳列された商品の分類情報（商品分類）を取得した場合に、制御部１１によって記憶される。なお、商品分類は、各陳列棚から商品が撤去又は移動され、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、撤去又は移動された商品の分類情報（商品分類）を取得した場合に、制御部１１によって削除される。エリア情報ＤＢ１２ａの記憶内容は図３Ａに示す例に限定されず、各エリアに設置されるサイネージ２０及び陳列棚、並びに各エリアに陳列される商品に関する各種の情報を記憶することができる。図３Ａに示す例では、お菓子売り場及びチーズ売り場にそれぞれ１つのサイネージ２０が設置されている状況を示しているが、各エリアに複数のサイネージ２０が設置されている場合、１つのエリア情報に対応付けて複数のサイネージＩＤが記憶される。

共起数ＤＢ１２ｂは、例えばネットワークＮ経由で公開されている各種の情報（文書データ）において、店舗で販売されている２種類の商品に関する情報が共起された回数（共起数）を記憶する。図３Ｂに示す共起数ＤＢ１２ｂは、日付列、第１商品分類列、第２商品分類列、共起数列等を含み、日付に対応付けて、２種類の商品（第１商品分類及び第２商品分類）の共起数を記憶する。日付列は、例えば制御部１１が共起数の計数処理を行った年月日を記憶する。なお、制御部１１が共起数の計数処理に用いる各種の情報を収集した年月日、各種の情報が公開された年月日等が記憶されてもよい。第１商品分類列及び第２商品分類列は、制御部１１が商品に関する情報の共起数の計数処理を行った結果得られた２種類の商品の分類を示す情報をそれぞれ記憶し、共起数列は２種類の商品の共起数（関連度）を記憶する。共起数ＤＢ１２ｂに記憶される日付は、制御部１１が共起数の計数処理を実行した場合に、その時点での日付が制御部１１によって記憶される。なお、制御部１１が各種の情報を収集日毎に、又は公開日毎に処理する場合、共起数ＤＢ１２ｂに記憶される日付は、各種の情報が収集された年月日、又は各種の情報が公開された年月日が制御部１１によって記憶される。共起数ＤＢ１２ｂに記憶される他の情報は、制御部１１が共起数の計数処理を実行した場合に、実行結果が制御部１１によって記憶される。共起数ＤＢ１２ｂの記憶内容は図３Ｂに示す例に限定されず、例えば各商品に関する各種の情報を記憶することができる。

コンテンツＤＢ１２ｃは、店舗内で販売されている商品の広告コンテンツを記憶する。図３Ｃに示すコンテンツＤＢ１２ｃは、商品分類列、広告コンテンツ列等を含み、商品分類に対応付けて、商品又は商品分類毎に用意された広告コンテンツを記憶する。商品分類列は、広告コンテンツが用意されている商品の分類又は種類を示す情報を記憶する。広告コンテンツは、サイネージ２０の表示部２４に表示されるテキストデータ及び画像データ（静止画データ及び動画データ）であり、また、サイネージ２０のスピーカ２５から音声出力される音声データ又は音楽データを含んでいてもよい。また広告コンテンツは、商品名又は商品分類の挿入スペースを有する雛型のテキストデータ又は画像データであってもよい。コンテンツＤＢ１２ｃに記憶される各情報は、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して、店舗内のサイネージ２０に表示すべき広告コンテンツを取得した場合に、宣伝対象の商品の分類情報（商品分類）に対応付けて広告コンテンツが制御部１１によって記憶される。広告コンテンツは、コンテンツＤＢ１２ｃに記憶されるほかに、記憶部１２の所定領域又は外部の記憶装置に記憶されてもよく、この場合、広告コンテンツ列は、広告コンテンツを読み出すための情報（例えばデータの記憶場所を示すファイル名）を記憶する。コンテンツＤＢ１２ｃの記憶内容は図３Ｃに示す例に限定されず、広告コンテンツに関する各種の情報を記憶することができる。例えば広告コンテンツの再生時間、広告コンテンツを表示させるサイネージ２０のサイネージＩＤ、各サイネージ２０に表示させる期間及び時間帯等をコンテンツＤＢ１２ｃに記憶してもよい。

同義語辞書１２ｄは、同義語として扱う単語が登録されている。図３Ｄに示す同義語辞書１２ｄは、商品分類名列及び単語列を含み、商品分類名に対応付けて、それぞれの商品分類に分類される単語を記憶する。それぞれの商品分類に分類される単語は、各商品の商品名、商品名を短縮した呼び名、一般的に使用される通称等を含む。

ＳＮＳサーバ３０の構成についての説明は省略するが、ＳＮＳサーバ３０は、サーバ１０と同様の構成を有し、例えばユーザ登録している各ユーザのユーザＩＤに対応付けて、各ユーザがアップデートした各種の情報（公開データ）を記憶部に記憶している。ＳＮＳサーバ３０は、サーバ１０からの要求に応じて、又は所定のタイミングで、ネットワークＮ経由で公開データをサーバ１０へ送信する。なお、所定のタイミングは、例えば新たな公開データがアップロード（投稿）された場合であり、この場合、ＳＮＳサーバ３０は、新たにアップロードされた公開データを逐次サーバ１０へ送信できる。

以下に、本実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０（コンテンツＤＢ１２ｃ）に記憶してある各広告コンテンツをいずれのサイネージ２０に表示させるかをサーバ１０が決定する処理について説明する。図４は、サイネージ２０に表示させる広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャート、図５は、サイネージ２０における画面例を示す模式図である。以下の処理は、サーバ１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。以下の処理の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。

本実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０の制御部１１は、例えば１日に１回所定時刻のように定期的に、広告コンテンツの特定処理を実行する。よって、広告コンテンツの特定処理の実行タイミングが到来した場合に、制御部１１（文書取得部）は、ネットワークＮ経由でＳＮＳ等で公開されている各種の情報（公開情報）から、店舗内で販売されている商品に関する情報を含む公開情報（文書データ）を収集する（Ｓ１１）。なお、店舗内で販売されている商品の商品名及び商品分類等は予め記憶部１２に記憶してあり、制御部１１は、記憶部１２に記憶してある商品名又は商品分類を含む公開情報を収集する。その際、制御部１１は、同義語辞書１２ｄに登録してある商品分類と同義語として扱う各単語を含む公開情報も収集する。公開情報は、ＳＮＳの一般的なユーザが公開している情報であってもよく、商品のメーカ及び販売店舗等が公開している情報であってもよく、ネットワークＮ経由でサーバ１０が取得可能な各種の情報を用いることができる。

制御部１１（抽出部）は、収集した公開情報から、共起されている商品分類を抽出する（Ｓ１２）。例えば、「ポテチにチーズをかけたらおいしいよ」という公開情報が収集された場合、制御部１１は、同義語辞書１２ｄによって「ポテチ」に対応する商品分類として「ポテトチップス」を特定し、「ポテトチップス」及び「チーズ」を、共起されている商品分類の組合せ（ペア）として抽出する。そして制御部１１（算出部、計数部）は、公開情報から抽出したそれぞれの商品分類の組合せについて、共起された回数（共起数）を計数する（Ｓ１３）。制御部１１は、例えば広告コンテンツの特定処理を実行した日付に対応付けて、抽出した商品分類の組合せ（第１商品分類及び第２商品分類）と共起数（関連度）とを共起数ＤＢ１２ｂに記憶する。

制御部１１（特定部）は、収集した全ての公開情報に対して、ステップＳ１２〜Ｓ１３の処理を終了した後、計数した共起数が多い商品の組合せ（商品分類の組合せ）を特定する（Ｓ１４）。例えば制御部１１は、共起数が多い順に所定数の組合せを特定してもよく、共起数が所定値以上の組合せを特定してもよい。なお、制御部１１は、前日における共起数が多い組合せを特定してもよく、直前の所定期間（例えば１週間）における共起数の合計又は平均値が多い組合せを特定してもよい。そして制御部１１は、特定した商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する（Ｓ１５）。例えば、共起数が多い商品分類の組合せとしてポテトチップス及びチーズが特定された場合、制御部１１は、ポテトチップスが陳列されている売り場（ここではお菓子売り場）に設置されたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、チーズの広告コンテンツを特定する。また制御部１１は、チーズが陳列されている売り場（ここではチーズ売り場）に設置されたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、ポテトチップスの広告コンテンツを特定してもよい。なお、制御部１１は、各売り場におけるサイネージ２０の有無及び使用状況と、各商品に対応する広告コンテンツの有無等に応じて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定すればよい。また、制御部１１は、共起数が多い順に各組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる各広告コンテンツを特定する。これにより、共起数がより多い組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定できる。また、ステップＳ１４で特定した共起数が多い商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツをユーザが指定してもよい。例えば制御部１１が、共起数が多い商品の組合せを表示部１５に表示し、店舗の宣伝担当者等が、表示された商品の組合せから、より宣伝効果が得られると判断する組合せを特定し、特定した組合せを入力部１４を介して指定してもよい。

そして、制御部１１（出力部）は、各サイネージ２０に対して、特定した広告コンテンツをコンテンツＤＢ１２ｃから読み出して送信し（Ｓ１６）、処理を終了する。ここでは、制御部１１は、特定したサイネージ２０及び広告コンテンツの組合せを記憶部１２に記憶しておき、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツの切替タイミングを待って、それぞれ特定した広告コンテンツを各サイネージ２０に送信（配信）してもよい。また、広告コンテンツの切替タイミングを待たずに広告コンテンツを送信する場合、制御部１１は、各広告コンテンツと、この広告コンテンツの表示を開始する日時を示す情報とを各サイネージ２０に送信し、各サイネージ２０に対して広告コンテンツの表示予約を行う構成でもよい。また、広告コンテンツが、商品名又は商品分類の挿入スペースを有するコンテンツの場合、制御部１１は、コンテンツＤＢ１２ｃから読み出した広告コンテンツの挿入スペースに、宣伝すべき商品の商品名又は商品分類を挿入し、各サイネージ２０に送信する。

上述した処理により、本実施形態では、ネットワークＮ経由で公開されている情報において共起される回数が多い商品（関連度が高い商品）の組合せに基づいて、一方の商品の売り場に設置されているサイネージ２０に、他方の商品の広告コンテンツを表示させることができる。例えば、図５Ａに示すように、ポテトチップスの売り場（お菓子売り場）のサイネージ２０に、ポテトチップスとチーズとの組合せがおいしいこと、又は現在話題となっていることを案内すると共に、チーズ売り場の案内を行う広告コンテンツを表示する。これにより、お菓子売り場にいる顧客に対して、チーズの購買を勧めることができる。また図５Ｂに示すように、チーズ売り場のサイネージ２０に、ポテトチップスとチーズとの組合せがおいしいこと、又は現在話題となっていることを案内すると共に、お菓子売り場の案内を行う広告コンテンツを表示する。これにより、チーズ売り場にいる顧客に対して、ポテトチップスの購買を勧めることができる。よって、お菓子売り場にいる顧客がチーズを購買する予定でない場合に、この顧客に対してチーズを宣伝でき、チーズ売り場にいる顧客がポテトチップスを購買する予定でない場合に、この顧客に対してポテトチップスを宣伝でき、各商品を購買する予定でなかった顧客による購買機会の増加が期待できる。なお、ＳＮＳ等の公開情報を用いることにより、現在話題となっている商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを決定できるので、新しい商品の組合せ（食べ合わせ）を提案することができ、宣伝効果及び販売促進が期待できる。よって、店舗内に設けられたサイネージ２０を用いてより効果的な宣伝活動を実現することができる。

本実施形態の情報処理システム１００では、例えばサーバ１０が、いずれかのサイネージ２０に表示すべき広告コンテンツの指定を受け付けた場合に、上述した処理を行い、指定された広告コンテンツを表示すべきサイネージ２０を特定してもよい。また、例えばサーバ１０が、いずれかのサイネージ２０の指定を受け付けた場合に、上述した処理を行い、指定されたサイネージ２０に表示すべき広告コンテンツを特定してもよい。

本実施形態において、例えばビールとおつまみ（例えばさきいか）のように既に周知の商品の組合せを、共起数が多い商品の組合せから排除してもよい。具体的には、既に周知の商品の組合せを予め登録しておき、共起数が多い商品の組合せから周知の商品の組合せを排除し、周知ではない商品の組合せのみに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定してもよい。この場合には、顧客が既に知っている商品の組合せを提案対象から排除できるので、顧客がまだ知らない商品の組合せを提案でき、顧客の購買意欲の増加が期待できる。

（実施形態２）
公開情報で共起される商品の共起数の変化量を考慮して、店舗内に設けられたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システム１００は、実施形態１の情報処理システム１００と同様の装置にて実現可能であるので、構成についての説明は省略する。なお、本実施形態のサーバ１０の記憶部１２は、図２に示す各情報のほかに、移動平均値ＤＢ１２１、バースト度ＤＢ１２２及びトレンド度ＤＢ１２３を記憶する。図６はサーバ１０に記憶されるＤＢ１２１〜１２３の構成例を示す模式図である。図６Ａは移動平均値ＤＢ１２１を、図６Ｂはバースト度ＤＢ１２２を、図６Ｃはトレンド度ＤＢ１２３をそれぞれ示す。

移動平均値ＤＢ１２１は、共起数ＤＢ１２ｂに記憶された各商品（商品分類）の組合せにおける共起数の移動平均値を記憶する。図６Ａに示す移動平均値ＤＢ１２１は、期間列、第１商品分類列、第２商品分類列、移動平均値列等を含み、期間に対応付けて、２種類の商品（第１商品分類及び第２商品分類）の共起数における移動平均値を記憶する。期間列は、例えば１週間等の所定期間の最初及び最後の年月日を記憶する。第１商品分類列及び第２商品分類列は、共起数ＤＢ１２ｂに記憶してある第１商品分類及び第２商品分類をそれぞれ記憶し、移動平均値列は、共起数ＤＢ１２ｂに記憶してある共起数に基づいて算出された、共起数の移動平均値を記憶する。移動平均値ＤＢ１２１に記憶される期間は、制御部１１が所定期間（所定日数）に基づいて、所定期間の最初及び最後の年月日を記憶する。図６Ａに示す例では、２０１９年８月１日〜８月７日、２０１９年８月８日〜８月１４日のように日付が重ならないように各期間が区分されているが、例えば２０１９年８月１日〜８月７日、２０１９年８月２日〜８月８日のように一部の日付を重複させて各期間を区分してもよい。

移動平均値ＤＢ１２１に記憶される他の情報は、制御部１１が、それぞれの期間における各商品の組合せの共起数に基づいて共起数の移動平均値を算出した場合に、制御部１１によって記憶される。なお、共起数の移動平均値は、例えば以下の式（１）に基づいて算出される単純移動平均値（ＳＭＡ）を用いることができる。以下の式（１）では、例えば２０１９年８月１日〜８月７日の１週間における各日の共起数（Ｃｉ）の平均値を、この期間の移動平均値（単純移動平均値）として算出する。移動平均値ＤＢ１２１の記憶内容は図６Ａに示す例に限定されず、例えば各商品に関する各種の情報を記憶してもよい。

バースト度ＤＢ１２２は、移動平均値ＤＢ１２１に記憶された各商品（商品分類）の組合せにおける共起数の移動平均値のバースト度を記憶する。バースト度は、時系列の共起数に基づいて算出された移動平均値における時系列での変化（爆発的な増加率）を示す。図６Ｂに示すバースト度ＤＢ１２２は、期間列、第１商品分類列、第２商品分類列、バースト度列等を含み、期間に対応付けて、２種類の商品（第１商品分類及び第２商品分類）の共起数における移動平均値のバースト度を記憶する。期間列は、例えば１週間等の所定期間の最初及び最後の年月日を記憶する。第１商品分類列及び第２商品分類列は、共起数ＤＢ１２ｂ及び移動平均値ＤＢ１２１に記憶してある第１商品分類及び第２商品分類をそれぞれ記憶し、バースト度列は、各商品の組合せの移動平均値に基づいて算出された、移動平均値の時系列での変化を示すバースト度を記憶する。

バースト度ＤＢ１２２に記憶される期間は、移動平均値ＤＢ１２１に記憶されている期間が制御部１１によって記憶される。バースト度ＤＢ１２２に記憶される他の情報は、制御部１１が、それぞれの期間における各組合せの共起数の移動平均値に基づいて、前後の期間における移動平均値の増加率（バースト度）を算出した場合に、制御部１１によって記憶される。なお、移動平均値のバースト度は、後の期間におけるバースト度＝後の期間における移動平均値／前の期間における移動平均値の式に基づいて算出される。図６Ａに示す移動平均値ＤＢ１２１によれば、２０１９年８月８日〜８月１４日の期間におけるポテトチップス及びチーズのバースト度は、２０１９年８月８日〜８月１４日の期間におけるポテトチップス及びチーズの移動平均値（ここでは５０．２５）／２０１９年８月１日〜８月７日の期間におけるポテトチップス及びチーズの移動平均値（ここでは２０．１）で算出され、２．５が算出される。バースト度ＤＢ１２２の記憶内容は図６Ｂに示す例に限定されず、例えば各商品に関する各種の情報を記憶してもよい。

トレンド度ＤＢ１２３は、移動平均値ＤＢ１２１に記憶された各商品の組合せにおける移動平均値と、バースト度ＤＢ１２２に記憶された各商品の組合せにおけるバースト値とに基づいて算出される、各商品（商品分類）の組合せにおけるトレンド度（関連度）を記憶する。図６Ｃに示すトレンド度ＤＢ１２３は、期間列、第１商品分類列、第２商品分類列、トレンド度列等を含み、期間に対応付けて、２種類の商品（第１商品分類及び第２商品分類）のトレンド度を記憶する。期間列は、例えば１週間等の所定期間の最初及び最後の年月日を記憶する。第１商品分類列及び第２商品分類列は、移動平均値ＤＢ１２１及びバースト度ＤＢ１２２に記憶してある第１商品分類及び第２商品分類をそれぞれ記憶し、トレンド度列は、各商品の組合せのトレンド度（関連度）を記憶する。トレンド度ＤＢ１２３に記憶される期間は、移動平均値ＤＢ１２１及びバースト度ＤＢ１２２に記憶されている期間が制御部１１によって記憶される。トレンド度ＤＢ１２３に記憶される他の情報は、制御部１１が、それぞれの期間において、各商品の組合せにおける移動平均値とバースト度とに基づいて、各期間における各組合せのトレンド度を算出した場合に、制御部１１によって記憶される。具体的には、制御部１１は、各期間において、移動平均値ＤＢ１２１に記憶してある各組合せの移動平均値と、バースト度ＤＢ１２２に記憶してある各組合せのバースト度とを乗算した結果を、各組合せのトレンド度として算出する。

バースト度は、移動平均値の時系列での変化（増加率）を示しており、各期間における移動平均値にバースト度を乗算することによって、共起数の増加量（増加率）が多い組合せほど大きい値となるトレンド度を算出できる。即ち、トレンド度は、各商品の組合せにおいて、共起数（移動平均値）の大小だけでなく、共起数（移動平均値）の増加率の大小も考慮した各商品の関連度を示している。なお、トレンド度の算出方法は、上述したように共起数の移動平均値にバースト度を乗算する方法に限定されず、トレンド度を算出する各期間は１週間に限定されない。また、共起数の移動平均値及び／又はバースト度に重みを付加して乗算してトレンド度を算出してもよい。トレンド度ＤＢ１２３の記憶内容は図６Ｃに示す例に限定されず、例えば各商品に関する各種の情報を記憶してもよい。

図７は、実施形態２における広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャートである。図７に示す処理は、図４に示す処理において、ステップＳ１４の代わりにステップＳ２１〜Ｓ２４を追加したものである。図４と同じステップについては説明を省略する。以下の処理においても一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。本実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０の制御部１１は、図４中のステップＳ１１〜Ｓ１３と同様の処理を行う。これにより、サーバ１０の記憶部１２には、図３Ｂに示すような共起数ＤＢ１２ｂが記憶される。

次に、本実施形態では、制御部１１（変化取得部）は、共起数ＤＢ１２ｂに記憶された各商品の組合せにおける共起数に基づいて、各期間における各組合せの共起数の移動平均値を算出する（Ｓ２１）。具体的には、制御部１１は、共起数ＤＢ１２ｂに記憶された日付を例えば１週間毎に区分し、１週間の最初及び最後の年月日を移動平均値ＤＢ１２１に記憶する。そして制御部１１は、各期間（それぞれの１週間）内の日付に対応する各商品の組合せの共起数を抽出し、抽出した共起数の移動平均値（時系列変化）を算出する。ここでは、例えば上記の式（１）を用いて、日付毎の各組合せの共起数の平均値を移動平均値として算出する。制御部１１は、算出した移動平均値を、期間及び商品の組合せに対応付けて移動平均値ＤＢ１２１に記憶する。

次に制御部１１は、移動平均値ＤＢ１２１に記憶された各商品の組合せにおける移動平均値に基づいて、各期間における各組合せの移動平均値のバースト度を算出する（Ｓ２２）。具体的には、制御部１１は、移動平均値ＤＢ１２１に記憶した期間（具体的には期間の最初及び最後の年月日）をバースト度ＤＢ１２２に記憶する。そして制御部１１は、各商品の組合せについて、各期間における移動平均値のバースト度を算出する。ここでは、例えば制御部１１は、ある期間（例えば現在の日付を含む期間）の移動平均値を、直前の期間の移動平均値で除算した値（商）をある期間のバースト度として算出する。制御部１１は、算出したバースト度を、期間及び商品の組合せに対応付けてバースト度ＤＢ１２２に記憶する。

そして制御部１１は、移動平均値ＤＢ１２１に記憶された各組合せにおける移動平均値と、バースト度ＤＢ１２２に記憶された各組合せにおけるバースト度とに基づいて、各期間における各組合せのトレンド度を算出する（Ｓ２３）。具体的には、制御部１１は、移動平均値ＤＢ１２１及びバースト度ＤＢ１２２に記憶した期間をトレンド度ＤＢ１２３に記憶する。そして制御部１１は、各商品の組合せについて、各期間における移動平均値とバースト度とを乗算した結果（積）をトレンド度として算出する。制御部１１は、算出したトレンド度を、期間及び商品の組合せに対応付けてトレンド度ＤＢ１２３に記憶する。

制御部１１は、共起数ＤＢ１２ｂに記憶した全ての商品の組合せにおける共起数に基づいて、ステップＳ２１〜Ｓ２３の処理を終了した後、トレンド度ＤＢ１２３に記憶したトレンド度が高い商品の組合せを特定する（Ｓ２４）。例えば制御部１１は、トレンド度が高い順に所定数の組合せを特定してもよく、トレンド度が所定値以上の組合せを特定してもよい。そして制御部１１は、特定した商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する（Ｓ１５）。本実施形態では、トレンド度が高い商品の組合せとしてポテトチップス及びチーズが特定された場合、制御部１１は、ポテトチップスが陳列されている売り場（ここではお菓子売り場）に設置されたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、チーズの広告コンテンツを特定する。また制御部１１は、チーズが陳列されている売り場（ここではチーズ売り場）に設置されたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、ポテトチップスの広告コンテンツを特定してもよい。なお、本実施形態においても、制御部１１は、各売り場におけるサイネージ２０の有無及び使用状況と、各商品に対応する広告コンテンツの有無等に応じて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定すればよい。また、トレンド度が高い順に各組合せに基づいて各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定してもよい。そして、制御部１１は、各サイネージ２０に対して、特定した広告コンテンツを送信し（Ｓ１６）、処理を終了する。

上述した処理により、本実施形態では、ネットワークＮ経由で公開されている情報において、共起される回数の増加率が高い商品の組合せに基づいて、一方の商品の売り場に設置されているサイネージ２０に、他方の商品の広告コンテンツを表示させることができる。よって、本実施形態においても、図５Ａ及び図５Ｂに示すように、一方の商品の売り場のサイネージ２０に、商品の組合せが話題になっていることを案内すると共に、他方の商品の売り場の案内を行う広告コンテンツを表示することができる。これにより、一方の商品の売り場にいる顧客に対して、他方の商品の購買を勧めることができる。よって、一方の商品の売り場にいる顧客が他方の商品を購買する予定でない場合に、この顧客に対して他方の商品を宣伝でき、他方の商品を購買する予定でなかった顧客による購買機会の増加が期待できる。

なお、各商品の組合せにおける最近の共起数のバースト度（爆発的な増加率）を用いて各組合せのトレンド度を算出することにより、最近話題となっている商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを決定できる。よって、最近爆発的に話題となっている商品の組合せ（食べ合わせ）を提案することができ、宣伝効果及び販売促進が期待できる。なお、例えばビールとおつまみ（例えばさきいか）のように既に周知の商品の組合せについては、共起数が多い場合であっても、移動平均値の変化（バースト度）が小さい可能性が高いと考えられるので、低いトレンド度が算出される可能性が高い。従って、本実施形態では、既に周知の商品の組合せについては、トレンド度が低い値となる可能性が高く、最近話題となっている商品の組合せから排除することができる。これにより、最近爆発的に話題となっている新しい商品の組合せのみに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定することができ、顧客がまだ知らない商品の組合せを提案できるので、顧客の購買意欲の増加が期待できる。

本実施形態では、上述した実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ＳＮＳ等での公開情報における共起数が多い場合であっても、既に周知の商品の組合せではなく、最近話題となっている商品の組合せを提案でき、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定できる。

（実施形態３）
実施形態２の情報処理システム１００において、各商品の組合せに対するトレンド度に加えて、バスケット分析（マーケットバスケット分析）及び売上解析の結果を考慮して、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システム１００は、実施形態１，２の情報処理システム１００と同様の装置にて実現可能であるので、構成についての説明は省略する。なお、本実施形態のサーバ１０の記憶部１２は、図２に示す各情報のほかに、移動平均値ＤＢ１２１、バースト度ＤＢ１２２及びトレンド度ＤＢ１２３と、バスケット分析結果ＤＢ１２４及び売上ＤＢ１２５とを記憶する。図８はサーバ１０に記憶されるＤＢ１２４〜１２５の構成例を示す模式図である。図８Ａはバスケット分析結果ＤＢ１２４を、図８Ｂは売上ＤＢ１２５をそれぞれ示す。

バスケット分析結果ＤＢ１２４は、店舗内で販売されている商品の売上データに基づいて分析され、各顧客が一度の購買で同時に購買する商品の組合せ、及び各組合せの頻度を示す情報を記憶する。図８Ａに示すバスケット分析結果ＤＢ１２４は、期間列、第１商品分類列、第２商品分類列、信頼度列、支持度列等を含み、期間及び２種類の商品（第１商品分類及び第２商品分類）に対応付けて、２種類の商品に対するバスケット分析結果を示す信頼度（confidence）及び支持度（support）を記憶する。期間列は、１週間等の所定期間の最初及び最後の年月日を記憶し、例えばトレンド度ＤＢ１２３に記憶された期間を記憶する。第１商品分類列及び第２商品分類列は、例えばトレンド度ＤＢ１２３に記憶された第１商品分類及び第２商品分類をそれぞれ記憶する。なお、第１商品分類列及び第２商品分類列は、トレンド度ＤＢ１２３に記憶された全ての第１商品分類及び第２商品分類の組合せを記憶してもよく、また、トレンド度が高い所定数の組合せ又はトレンド度が所定値以上の組合せ（第１商品分類及び第２商品分類）のみを記憶してもよい。信頼度列及び支持度列は、店舗内での売上データに基づくバスケット分析の結果得られた信頼度及び支持度を記憶する。信頼度は、例えば第１商品（第１商品分類の商品）を購買した顧客のうち、第２商品（第２商品分類の商品）を購買した顧客の割合を示しており、支持度は、例えば全ての顧客のうち、第１商品及び第２商品を購買した顧客の割合を示している。

売上データに基づくバスケット分析処理は、サーバ１０の制御部１１が行ってもよく、他の装置が行ってもよい。サーバ１０の制御部１１が行う場合、制御部１１が所定のタイミングでＰＯＳ（Point Of Sales）データを取得し、ＰＯＳデータに基づいてバスケット分析を行い、分析結果をバスケット分析結果ＤＢ１２４に記憶する。他の装置がバスケット分析処理を行う場合、制御部１１（購買情報取得部）は、他の装置で行われたバスケット分析結果を取得してバスケット分析結果ＤＢ１２４に記憶する。バスケット分析結果ＤＢ１２４の記憶内容は図８Ａに示す例に限定されない。また、バスケット分析結果として得られるリフト（Lift）値をバスケット分析結果ＤＢ１２４に記憶して用いてもよく、リフト値は例えば、信頼度を、全ての顧客のうち第２商品を購買した顧客の割合で除算した値を用いることができる。

売上ＤＢ１２５は、店舗内で販売されている商品の売上データを記憶する。図８Ｂに示す売上ＤＢ１２５は、商品分類列、商品名列、メーカ名列、日付列、売上金額列、売上個数列等を含み、商品分類、商品名及びメーカ名に対応付けて、各日付（年月日）における各商品の売上金額及び売上個数を記憶する。商品分類列、商品名列及びメーカ名列は、店舗内で販売されている商品の商品分類、商品名及びメーカ名を記憶する。日付列、売上金額列及び売上個数列は、日付と、日付毎に集計された各商品の売上金額及び売上個数とを記憶する。

日付毎の各商品の売上金額及び売上個数の集計処理は、サーバ１０の制御部１１が行ってもよく、他の装置が行ってもよい。サーバ１０の制御部１１が行う場合、制御部１１が所定のタイミングでＰＯＳデータを取得し、ＰＯＳデータに基づいて日付毎に各商品の売上金額及び売上個数を集計し、集計結果を売上ＤＢ１２５に記憶する。他の装置が集計処理を行う場合、制御部１１は、他の装置で行われた集計結果を取得して売上ＤＢ１２５に記憶する。売上ＤＢ１２５の記憶内容は図８Ｂに示す例に限定されない。

図９は、実施形態３における広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャート、図１０は、実施形態３における広告コンテンツの特定処理の説明図である。図９に示す処理は、図７に示す処理において、ステップＳ２４及びＳ１５の間にステップＳ３１〜Ｓ３３を追加したものである。図７と同じステップについては説明を省略する。以下の処理においても一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。なお、サーバ１０の記憶部１２には、バスケット分析結果ＤＢ１２４及び売上ＤＢ１２５が記憶されているものとする。本実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０の制御部１１は、図７中のステップＳ１１〜Ｓ１３及びステップＳ２１〜Ｓ２４と同様の処理を行う。これにより、サーバ１０の記憶部１２には、図６Ｃに示すようなトレンド度ＤＢ１２３が記憶され、トレンド度が高い商品（商品分類）の組合せが特定される。

次に、本実施形態では、制御部１１は、ステップＳ２４で特定した商品の組合せから、バスケット分析結果ＤＢ１２４に記憶されたバスケット分析結果に基づいて適切な商品の組合せを抽出する（Ｓ３１）。例えば制御部１１は、ステップＳ２４で特定した各組合せに対して、直近の期間における信頼度及び支持度をバスケット分析結果ＤＢ１２４から読み出し、読み出した信頼度及び支持度がそれぞれ所定値以上である組合せを、適切な組合せとして抽出する。これにより、トレンド度が高いだけでなく、バスケット分析結果によって１人の顧客が同時に購買する可能性の高い商品の組合せを特定（抽出）できる。

更に制御部１１は、ステップＳ３１で抽出した商品の組合せに対して、売上解析処理を実行する（Ｓ３２）。売上解析処理では、制御部１１（売上変化取得部）は、各組合せに対して、各組合せの２つの商品の売上金額及び／又は売上個数の時系列変化の傾向を解析する。例えば制御部１１は、２つの商品のそれぞれについて日付及び売上個数を売上ＤＢ１２５から読み出し、日付に応じた売上個数の変化（推移）を抽出する。そして制御部１１は、２つの商品のそれぞれにおける売上個数の変化の類似度（相関度）を算出する。なお、制御部１１は、２つの商品のそれぞれにおける売上金額の時系列変化の類似度（相関度）を算出してもよい。例えば図１０の上側にはポテトチップスの売上個数（又は売上金額）の日付毎の時系列変化を示しており、図１０の下側にはチーズの売上個数（又は売上金額）の日付毎の時系列変化を示している。制御部１１は、このような２つの商品における売上（売上個数又は売上金額）の時系列変化の類似度を算出する。なお、類似度は、例えば２つの商品の売上の時系列変化間におけるユークリッド距離又はコサイン類似度等を用いることができるが、その他の類似度を用いてもよい。

そして制御部１１は、ステップＳ３１で抽出した商品の組合せから、売上解析処理の結果に基づいて、売上の傾向が類似する商品の組合せを抽出する（Ｓ３３）。具体的には、制御部１１は、ステップＳ３１で特定した各組合せに対して、現在までの所定期間における各商品の売上（売上個数又は売上金額）の傾向（時系列変化）の類似度が所定値以上である組合せを抽出する。そして制御部１１は、抽出した商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定し（Ｓ１５）、各サイネージ２０に対して、特定した広告コンテンツを送信し（Ｓ１６）、処理を終了する。

上述した処理により、本実施形態では、ネットワークＮ経由で公開されている情報において、共起された回数の増加率が高い商品の組合せのうちで、顧客が同時に購買する可能性の高い商品の組合せであり、また、売上個数又は売上金額の時系列変化の傾向が類似している商品の組合せを抽出する。このような商品の組合せに基づいて、一方の商品の売り場に設置されているサイネージ２０に、他方の商品の広告コンテンツを表示させることにより、本実施形態においても、図５Ａ及び図５Ｂに示すように、一方の商品の売り場のサイネージ２０に、他方の商品を宣伝する広告コンテンツを表示することができる。よって、１人の顧客が同時に購買する可能性の高い商品を宣伝するので、他方の商品を購買する予定でなかった顧客による購買機会の増加が期待できる。

本実施形態において、各商品の売上（売上金額又は売上個数）の時系列変化は、１日毎の変化のほかに、店舗の営業時間内において１時間毎の変化又は数時間毎の変化、更には１週間毎の変化等を用いてもよい。この場合、例えば、売れる時刻、時間帯、曜日等が類似する商品の組合せを抽出することができる。

本実施形態では、上述した各実施形態と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ＳＮＳ等での公開情報における共起回数の増加率が高く、最近話題となっている商品の組合せのうちで、顧客が同時に購買する可能性が高く、且つ、店舗内での売上の傾向が類似している商品の組合せを特定できる。よって、このような商品の組合せを顧客に提案でき、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定できる。なお、本実施形態において、ＳＮＳ等での公開情報における共起回数の増加率が高い商品の組合せのうちで、顧客が同時に購買する可能性が高い商品の組合せ、又は店舗内での売上の傾向が類似している商品の組合せを特定し、特定した組合せに基づいて各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定してもよい。

本実施形態の構成は実施形態１の情報処理システム１００にも適用できる。実施形態１の情報処理システム１００に適用した場合、公開情報における共起数に加えて、バスケット分析及び売上解析の結果を考慮して、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定できる。具体的には、共起数が多い商品の組合せのうちから、顧客が同時に購買する可能性の高い商品の組合せを抽出し、更に、売上個数又は売上金額の時系列変化の傾向が類似している商品の組合せを抽出する。そして、このような商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する。このような構成とした場合であっても、一方の商品の売り場にいる顧客に対して他方の商品を宣伝でき、他方の商品を購買する予定でなかった顧客による購買機会の増加が期待できる。また、このような構成においても、共起数が多い商品の組合せのうちで、顧客が同時に購買する可能性が高い商品の組合せ、又は店舗内での売上の傾向が類似している商品の組合せを特定し、特定した組合せに基づいて各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定してもよい。

（実施形態４）
実施形態１の情報処理システム１００において、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを時間帯毎に切り替える情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システム１００は、実施形態１の情報処理システム１００と同様の装置にて実現可能であるので、構成についての説明は省略する。なお、本実施形態のサーバ１０の記憶部１２は、図２に示す各情報のほかに、売上ＤＢ１２５を記憶する。本実施形態の売上ＤＢ１２５は、図８Ｂに示す実施形態３の売上ＤＢ１２５の構成と若干異なる。

図１１は実施形態４の売上ＤＢ１２５の構成例を示す模式図である。本実施形態の売上ＤＢ１２５は、時間帯毎の売上金額及び売上個数を記憶している。具体的には、図１１に示す売上ＤＢ１２５は、図８Ｂに示す売上ＤＢ１２５と同様の構成に加え、時間帯列を有する。よって、本実施形態の売上ＤＢ１２５は、商品分類、商品名及びメーカ名に対応付けて、各日付（年月日）の各時間帯における各商品の売上金額及び売上個数を記憶する。なお、時間帯は、１時間毎でもよく、数時間毎でもよく、予め設定された所定の時間帯であってもよい。図１１に示す例では、店舗の開店から１２：００まで、１２：００から１７：００まで、１７：００から店舗の閉店までの各時間帯が用いられている。

本実施形態においても、時間帯毎の各商品の売上金額及び売上個数の集計処理は、サーバ１０の制御部１１が行ってもよく、他の装置が行ってもよい。サーバ１０の制御部１１が行う場合、制御部１１が所定のタイミングでＰＯＳデータを取得し、ＰＯＳデータに基づいて各日の時間帯毎に各商品の売上金額及び売上個数を集計し、集計結果を売上ＤＢ１２５に記憶する。他の装置が集計処理を行う場合、制御部１１（売上取得部）は、他の装置で行われた集計結果を取得して売上ＤＢ１２５に記憶する。売上ＤＢ１２５の記憶内容は図１１に示す例に限定されない。

図１２は、実施形態４における広告コンテンツの特定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２に示す処理は、図４に示す処理において、ステップＳ１５〜Ｓ１６の代わりにステップＳ４１〜Ｓ４３を追加したものである。図４と同じステップについては説明を省略する。以下の処理においても一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。なお、サーバ１０の記憶部１２には売上ＤＢ１２５が記憶されているものとする。本実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０の制御部１１は、図４中のステップＳ１１〜Ｓ１４と同様の処理を行う。これにより、サーバ１０の記憶部１２には、図３Ｂに示すような共起数ＤＢ１２ｂが記憶され、共起数ＤＢ１２ｂに記憶された共起数に基づいて、共起数が多い商品の組合せが特定される。

次に、本実施形態では、制御部１１は、ステップＳ１４で特定した組合せに含まれる各商品について、時間帯毎の売上情報（売上金額及び／又は売上個数）を売上ＤＢ１２５から読み出す（Ｓ４１）。そして制御部１１は、特定した商品の組合せ及び各商品の時間帯毎の売上情報に基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツ、及び、この広告コンテンツを表示させる時間帯を特定する（Ｓ４２）。例えば、ステップＳ１４でポテトチップス及びチーズの組合せが特定された場合、制御部１１は、ポテトチップスが陳列されているお菓子売り場のサイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、チーズの広告コンテンツを特定し、チーズの広告コンテンツを表示させる時間帯として、例えばポテトチップスの売上が多い時間帯を特定する。また制御部１１は、チーズが陳列されているチーズ売り場のサイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、ポテトチップスの広告コンテンツを特定し、ポテトチップスの広告コンテンツを表示させる時間帯として、例えばチーズの売上が多い時間帯を特定してもよい。このように、広告コンテンツを表示させる時間帯を、広告コンテンツを表示するサイネージ２０の設置場所（売り場）の商品の売上が多い時間帯とすることにより、より多くの顧客に広告コンテンツを提供できることが期待される。なお、各商品の売上が多い時間帯とは、例えば他の時間帯と比較して売上が多い時間帯であってもよく、売上個数が所定数以上である時間帯であってもよく、売上金額が所定額以上である時間帯であってもよい。

なお、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを１時間毎、数時間毎等の任意の時間毎に切り替えるように構成することもでき、この場合、制御部１１は、任意の時間毎の各時間帯の売上情報に基づいて、各サイネージ２０に各広告コンテンツを表示させる時間帯を特定してもよい。制御部１１は、各サイネージ２０に対応付けて、ステップＳ４２で特定した広告コンテンツ及び表示時間帯を記憶部１２に記憶し（Ｓ４３）、処理を終了する。上述した処理により、本実施形態では、ネットワークＮ経由の公開情報において共起される回数が多い商品の組合せに基づいて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定し、また、各商品の売上が多い時間帯を各商品の売り場のサイネージ２０に各広告コンテンツを表示させる時間帯に特定できる。

図１３は、サイネージ２０に対する広告コンテンツの送信処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の処理は、サーバ１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。以下の処理の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。なお、サーバ１０は、図１２に示す処理を行うことによって、各サイネージ２０に対応付けて、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツ及び表示時間帯を記憶部１２に記憶してあるものとする。

サーバ１０の制御部１１は、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツの切替タイミングが到来したか否かを判断する（Ｓ５１）。例えば、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを１時間毎、数時間毎等、所定時間毎に切り替える場合、制御部１１は、前回広告コンテンツを切り替えたタイミングから所定時間が経過したか否かを判断する。また、制御部１１は、広告コンテンツを切り替える所定時刻が到来したか否かを判断する。例えば制御部１１は、記憶部１２に各サイネージ２０に対応付けて記憶してある広告コンテンツの表示時間帯の開始時刻が到来したか否かを判断する。広告コンテンツの切替タイミングが到来していないと判断した場合（Ｓ５１：ＮＯ）、制御部１１は、他の処理を行いつつ待機する。

広告コンテンツの切替タイミングが到来したと判断した場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、制御部１１は、記憶部１２に各サイネージ２０に対応付けて記憶してある広告コンテンツ及び表示時間帯に基づいて、これから各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する（Ｓ５２）。具体的には、制御部１１は、各サイネージ２０に表示させる広告コンテンツとして、現在時刻（広告コンテンツの切替タイミングの時刻）を含む表示時間帯に対応する広告コンテンツを特定する。制御部１１は、特定した広告コンテンツをコンテンツＤＢ１２ｃから読み出し（Ｓ５３）、読み出した広告コンテンツを各サイネージ２０に対して送信し（Ｓ５４）、処理を終了する。

上述した処理により、本実施形態では、ネットワークＮ経由の公開情報における共起回数が多い商品の組合せに基づいて、一方の商品の売り場に設置されているサイネージ２０に、他方の商品の広告コンテンツを表示させる。また、それぞれの売り場のサイネージ２０に広告コンテンツを表示させるタイミングを、それぞれの売り場の商品の売上が多い時間帯とすることにより、より多くの顧客に対して広告コンテンツを配信することができる。よって、より効率よく効果的な宣伝活動を行うことができる。

本実施形態では、上述した各実施形態と同様の効果が得られる。また本実施形態では、各サイネージ２０の設置場所における商品の売上が多い時間帯に、各サイネージ２０に各広告コンテンツを表示させるので、より効率よく各商品の宣伝が可能となり、効果的な宣伝活動が実現できる。本実施形態の構成は、上述した実施形態２，３の情報処理システム１００にも適用できる。実施形態２，３の情報処理システム１００に適用した場合であっても、各商品の組合せに対するトレンド度、又は、トレンド度に加えてバスケット分析及び売上解析の結果を考慮して特定された広告コンテンツをサイネージ２０に表示させる時間帯を、各商品の売上が多い時間帯とすることができる。よって、より多くの顧客に広告コンテンツを提供することができ、効果的な宣伝活動を実現できる。

上述した各実施形態では、サーバ１０は、１つの店舗内の各売り場に設置されたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定する構成である。このほかに、サーバ１０を、複数の店舗内に設置されたサイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定するように構成してもよい。この場合、例えば実施形態３，４の情報処理システム１００において、サーバ１０が、店舗毎の売上データに基づくバスケット分析及び売上解析を行い、ＳＮＳ等で話題となっている商品の組合せと、各店舗におけるバスケット分析及び売上解析の結果とに基づいて、店舗毎に各売り場のサイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定することができる。また、各店舗を地域毎に区分することにより、地域毎に、各地域の店舗のサイネージ２０に表示させる広告コンテンツを特定することもできる。

上述した各実施形態では、ネットワークＮ経由の公開情報において２種類の商品の共起回数を計数している。このほかに、３種類以上の商品の共起回数を計数してもよい。この場合、例えば３種類のうちの１種類の商品の売り場に設けられたサイネージ２０に、他の２種類の商品の広告コンテンツを表示させるように構成することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ サーバ
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
１４ 入力部
１５ 表示部
２０ サイネージ
２４ 表示部
３０ ＳＮＳサーバ

Claims (9)

1. 店舗内で販売される商品に関するコンテンツと、店舗内に設けられた表示装置の設置位置に係る情報とを記憶する記憶部と、
   複数の商品間の関連度を算出する算出部と、
   算出した前記関連度が高い商品の組合せを特定する特定部と、
   特定した前記商品の組合せに基づいて、一方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に、他方の商品に関するコンテンツを出力する出力部と
   を備える情報処理装置。
2. 複数の商品に関する情報を含む文書データを複数取得する文書取得部と、
   取得した前記文書データから、共起される商品の組合せを抽出する抽出部と、
   抽出した前記商品の組合せの共起回数を計数する計数部とを更に備え、
   前記算出部は、前記商品の組合せの共起回数を、前記商品間の関連度とする
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記文書取得部は、ネットワークを介して取得可能な文書データを取得する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記文書取得部は、所定期間毎に複数の文書データを取得し、
   前記計数部が前記所定期間毎に計数した前記商品の組合せの共起回数の時系列変化を取得する変化取得部を更に備え、
   前記算出部は、前記計数部が計数した前記商品の組合せの共起回数と、前記変化取得部が取得した前記時系列変化とに基づいて、前記商品間の関連度を算出する
   請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 各顧客が同時に購買した商品の組合せに関する情報を取得する購買情報取得部を更に備え、
   前記特定部は、前記商品間の関連度が高い商品の組合せのうちで、前記購買情報取得部が取得した前記商品の組合せを特定する
   請求項１から４までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
6. 前記店舗内の各商品の売上に関する所定期間毎の時系列変化を取得する売上変化取得部を更に備え、
   前記特定部は、前記商品間の関連度が高い商品の組合せのうちで、前記売上変化取得部が取得した売上の時系列変化が類似する商品の組合せを特定する
   請求項１から５までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
7. 前記店舗内の各商品の時間帯毎の売上に関する情報を取得する売上取得部を更に備え、
   前記出力部は、前記特定部が特定した商品の前記時間帯毎の売上に応じて、前記一方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に前記他方の商品に関するコンテンツを出力する処理、及び／又は、前記他方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に前記一方の商品に関するコンテンツを出力する処理を行う
   請求項１から６までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
8. 店舗内で販売される商品に関するコンテンツと、店舗内に設けられた表示装置の設置位置に係る情報とを記憶部に記憶し、
   複数の商品間の関連度を算出し、
   算出した前記関連度が高い商品の組合せを特定し、
   特定した前記商品の組合せに基づいて、一方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に、他方の商品に関するコンテンツを出力する
   処理を情報処理装置が実行する情報処理方法。
9. 店舗内に設けられた複数の表示装置と、前記表示装置のそれぞれに商品に関するコンテンツを表示させる情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
   前記情報処理装置は、
   店舗内で販売される商品に関するコンテンツと、前記複数の表示装置の設置位置に係る情報とを記憶する記憶部と、
   複数の商品間の関連度を算出する算出部と、
   算出した前記関連度が高い商品の組合せを特定する特定部と、
   特定した前記商品の組合せに基づいて、一方の商品の販売エリアに設けられた表示装置に、他方の商品に関するコンテンツを出力する出力部とを有する
   情報処理システム。

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