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公開番号2024176134
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-19
出願番号2023094416
出願日2023-06-07
発明の名称情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20241212BHJP(計算;計数)
要約【課題】顧客に対して有効な商品の情報を生成することができる機械学習モデルを得ること。
【解決手段】情報処理装置は、店内を撮影した映像を取得し、取得した映像を分析することで、店内に配置される商品に対する人物の第一の行動を識別する。情報処理装置は、映像を機械学習モデルに入力することで、コンテンツを生成する。情報処理装置は、生成されたコンテンツを、店内に配置された端末に出力する。情報処理装置は、端末にコンテンツが出力された後の映像を分析することで、商品に対する人物の第二の行動を識別する。情報処理装置は、第一の行動から第二の行動への遷移と、生成されたコンテンツと、識別された第二の行動の対象となる商品の画像とに基づいて、機械学習モデルを再訓練する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
店内を撮影した映像を取得し、
取得した映像を分析することで、店内に配置される商品に対する人物の第一の行動を識別し、
前記映像を機械学習モデルに入力することで、コンテンツを生成し、
生成された前記コンテンツを、前記店内に配置された端末に出力し、
前記端末にコンテンツが出力された後の映像を分析することで、商品に対する前記人物の第二の行動を識別し、
前記第一の行動から前記第二の行動への遷移と、生成された前記コンテンツと、識別された前記第二の行動の対象となる前記商品の画像とに基づいて、前記機械学習モデルを再訓練する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
識別をした前記人物の第一の行動に基づいて、前記機械学習モデルを特定する処理を更にコンピュータに実行させ、
前記生成する処理は、前記特定する処理によって特定された前記機械学習モデルに、前記映像を入力することで、前記コンテンツを生成し、
前記再訓練する処理は、前記特定する処理によって特定された前記機械学習モデルを再訓練することを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記映像を分析することで、前記映像の中から人物を含む第一の領域と、前記商品を含む第二の領域と、前記人物および前記商品の相互作用を識別した関係性とを特定する処理を更にコンピュータに実行させ、
前記機械学習モデルを特定する処理は、前記関係性に基づいて、複数の機械学習モデルから、前記商品に関連する機械学習モデルを特定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記特定する処理は、前記関係性と、商品情報が学習された複数の機械学習モデルとが対応付けられた記憶部を参照し、前記複数の機械学習モデルから、特定された関係性に対応する機械学習モデルを特定し、
前記生成する処理は、識別された前記第一の行動の対象となる前記商品の画像を、特定された機械学習モデルに入力することで、商品情報に関するコンテンツを生成し、
前記人物が利用している端末に、特定された前記商品情報に関するコンテンツを表示させる処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
店内を撮影した映像を取得し、
取得した映像を分析することで、店内に配置される商品に対する人物の第一の行動を識別し、
前記映像を機械学習モデルに入力することで、コンテンツを生成し、
生成された前記コンテンツを、前記店内に配置された端末に出力し、
前記端末にコンテンツが出力された後の映像を分析することで、商品に対する前記人物の第二の行動を識別し、
前記第一の行動から前記第二の行動への遷移と、生成された前記コンテンツと、識別された前記第二の行動の対象となる前記商品の画像とに基づいて、前記機械学習モデルを再訓練する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
店内を撮影した映像を取得し、
取得した映像を分析することで、店内に配置される商品に対する人物の第一の行動を識別し、
前記映像を機械学習モデルに入力することで、コンテンツを生成し、
生成された前記コンテンツを、前記店内に配置された端末に出力し、
前記端末にコンテンツが出力された後の映像を分析することで、商品に対する前記人物の第二の行動を識別し、
前記第一の行動から前記第二の行動への遷移と、生成された前記コンテンツと、識別された前記第二の行動の対象となる前記商品の画像とに基づいて、前記機械学習モデルを再訓練する
処理を実行する制御部を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム等に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
販売店では、より多くの商品を顧客に購入してもらえるように、様々な工夫を行っている。たとえば、会計機等に、予め設定しておいた商品の情報を表示したり、販売スタッフが、顧客に対して接客したりしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１６５４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように、単に商品の情報を表示するだけでは、顧客の購買意欲を高めることが難しい。これに対して、顧客がある商品に対して興味を示している場合、顧客に対して有効な商品の情報を提示することができれば、顧客の購買意欲を高めることができる。
【０００５】
このため、顧客に対して有効な商品の情報を得ることができる機械学習モデルを生成することが望ましい。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、顧客に対して有効な商品の情報を生成することができる機械学習モデルを得ることができる情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の案では、コンピュータが次の処理を実行する。コンピュータは、店内を撮影した映像を取得する。コンピュータは、取得した映像を分析することで、店内に配置される商品に対する人物の第一の行動を識別する。コンピュータは、映像を機械学習モデルに入力することで、コンテンツを生成する。コンピュータは、生成されたコンテンツを、店内に配置された端末に出力する。コンピュータは、端末にコンテンツが出力された後の映像を分析することで、商品に対する人物の第二の行動を識別する。コンピュータは、第一の行動から第二の行動への遷移と、生成されたコンテンツと、識別された第二の行動の対象となる商品の画像とに基づいて、機械学習モデルを再訓練する。
【発明の効果】
【０００８】
顧客に対して有効な商品の情報を生成することができる機械学習モデルを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、本実施例に係るシステムの一例を示す図である。
図２は、本実施例に係る情報処理装置の処理を説明するための図（１）である。
図３は、本実施例に係る情報処理装置の処理を説明するための図（２）である。
図４は、本実施例に係る情報処理装置の処理を説明するための図（３）である。
図５は、ＨＯＩＤの機械学習を説明する図である。
図６は、シーングラフによる関係性特定の一例を示す図である。
図７は、本実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
図８は、本実施例に係るモデルテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
図９は、本実施例に係る表示装置管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
図１０は、本実施例に係る遷移定義テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
図１１は、本実施例に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャート（１）である。
図１２は、本実施例に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャート（２）である。
図１３は、実施例の情報処理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する情報処理プログラム、情報処理方法および情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
（【００１１】以降は省略されています）

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