JP7368287B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

自販売店以外の他販売店において購買された商品の数が占める割合に基づいて算出した販売機会損失スコアを用いて発注計画データベースの発注数量を更新する技術や、ＰＯＳ（Point of sale：販売時点情報管理）システムから取得された売上情報と天候情報、地域行事情報を用いて商品の需要予測を行う技術が開示されている。

特開２０１１－１３４０４３号公報 特開２００９－２６５７４７号公報

しかしながら、上述した技術では、店舗の周囲の環境の変化に応じた適切な店づくりができない場合がある。

例えば、上述した技術では、他店舗や自店舗での売り上げや、事前に判明している天候情報や地域行事情報に基づいて発注計画や需要予測を行っているに過ぎず、店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズに応じて適切に店づくりを支援しているとは言えない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より適切な店づくりを支援することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、地域に所在する施設に関する情報と、前記地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示すログデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定部と、前記推定部により推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、より適切な店づくりを支援することができる。

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。 図２は、実施形態に係るレイアウト評価の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る利用者情報データベースの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る履歴情報データベースの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る配置情報データベースの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る行動情報データベースの一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る収集情報データベースの一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る評価情報データベースの一例を示す図である。 図１２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。 図１３は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及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、及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。

〔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。なお、図１では、情報処理装置１００が、店舗の周囲の環境の変化に応じた適切な店づくりを支援する場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報処理装置１００とログサーバ２００と店舗装置３００とを含む。端末装置１０と情報処理装置１００とログサーバ２００と店舗装置３００とは、それぞれネットワークＮ（図３参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。なお、図１に示した情報処理システム１には、任意の数の端末装置１０と任意の数の情報処理装置１００と任意の数のログサーバ２００と店舗装置３００とが含まれていてもよい。

端末装置１０は、利用者により利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者から指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

ここでは、利用者ＩＤ「Ｕ」により特定される利用者を「利用者Ｕ」とする。すなわち、「利用者Ｕ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その利用者は利用者ＩＤ「Ｕ＊」により特定される利用者であることを示す。例えば、「利用者Ｕ１」と記載した場合、その利用者は利用者ＩＤ「Ｕ１」により特定される利用者である。

ログサーバ２００は、各種のログデータを取得する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。具体的には、ログサーバ２００は、各地域（エリア）と関連性を有する利用者の行動を示すログデータを取得する。より具体的には、ログサーバ２００は、各地域に所在する利用者の行動を示すログデータを取得する。

情報処理装置１００は、各種のログデータをログサーバ２００から取得し、小売業やサービス業等の店舗の周囲の環境の変化に応じた適切な店づくりを支援する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

店舗装置３００は、店舗を運営する事業者又は店舗の管理者や従業員等によって利用される情報処理装置である。店舗装置３００は、端末装置１０と同様に、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイス、デスクトップＰＣやノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。また、店舗装置３００は、情報処理装置１００やログサーバ２００と同様に、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される情報処理装置であってもよい。

店舗は、例えばコンビニエンスストア、スーパーマーケット、ドラッグストア、ホームセンター、ディスカウントストア、100円ショップ、量販店、専門店、書店、ベーカリー等である。あるいは、店舗は、カフェやレストラン等の飲食店であってもよい。なお、店舗は、例えば大型商業施設（ショッピングセンター／アウトレットモール／地下街）内のテナント等であってもよい。また、店舗は、店舗に類する施設であってもよいし、施設内又は野外に一時的に設営された販売所や臨時店舗等でもよい。例えば、露店や屋台、フリーマーケット等であってもよい。また、店舗は、小型トラック等を用いた移動式の店舗（移動店舗）であってもよい。また、店舗で取り扱われる商品は、販売品に限らずレンタル商品等であってもよいし、旅行商品や金融商品又は各種サービスの案内や申込書等であってもよい。また、商品は、有償のものに限らず、試供品やノベルティグッズといった無償のものであってもよい。但し、これらは一例に過ぎない。

〔１－１．情報処理の流れ〕
ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例では、ログサーバ２００は、各種のログデータを取得する（ステップＳ１）。具体的には、ログサーバ２００は、各地域に所在する利用者の行動を示すログデータを取得する。例えば、ログサーバ２００は、利用者の位置の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、ログサーバ２００は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバから取得する。また、ログサーバ２００は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、ログサーバ２００は、利用者による購買の履歴である購買履歴を電子商取引サーバから取得する。なお、ログサーバ２００は、利用者による実店舗での電子決済による購買の履歴である購買履歴を電子決済サービスサーバから取得してもよい。また、ログサーバ２００は、利用者による投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳ（Social Networking Service）サーバから取得する。また、ログサーバ２００は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、ログサーバ２００は、利用者の年齢、性別、家族構成、経済状況といった利用者の属性に関する情報を取得する。

また、ログサーバ２００は、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報を取得する。例えば、ログサーバ２００は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する。具体的には、ログサーバ２００は、取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。また、ログサーバ２００は、各地域に所在する店舗の所在地、平均価格（平均客単価）、カテゴリ（例えば、コンビニエンスストアやファストフード店といった店舗の業態のカテゴリ、コーヒーやハンバーガーといった店舗で取り扱われる商品やサービスのカテゴリ等）に関する情報を各店舗の端末装置から取得する。また、ログサーバ２００は、上述した情報の他にも各種の情報を取得可能である。例えば、ログサーバ２００は、店舗の営業時間、店舗における喫煙の可否、トイレの有無、駐車場の有無等の店舗に関する情報を取得する。

また、ログサーバ２００は、各地域に関するネットワーク上の情報を取得する。例えば、ログサーバ２００は、各地域における気温、天気、標高、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワーク上の情報を取得する。

情報処理装置１００は、各種のログデータをログサーバ２００から取得する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理装置１００は、各地域と関連するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。より具体的には、情報処理装置１００は、各地域に所在する利用者の行動を示すネットワーク上のログデータをログサーバ２００から取得する。例えば、情報処理装置１００は、利用者の位置の履歴である位置履歴をログサーバ２００から取得する。また、情報処理装置１００は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴をログサーバ２００から取得する。また、情報処理装置１００は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をログサーバ２００から取得する。また、情報処理装置１００は、利用者による購買の履歴である購買履歴をログサーバ２００から取得する。また、情報処理装置１００は、利用者による投稿の履歴である投稿履歴をログサーバ２００から取得する。なお、情報処理装置１００は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、利用者の年齢、性別、家族構成、経済状況といった利用者情報に関する情報をログサーバ２００から取得する。また、実際には、上記の全てのログデータを取得する必要はなく、利用予定のログデータを取得すれば足りる。

情報処理装置１００は、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。例えば、情報処理装置１００は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する。具体的には、情報処理装置１００は、ログサーバ２００から取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。また、情報処理装置１００は、各地域に所在する店舗の所在地、平均価格（平均客単価）、カテゴリに関する情報をログサーバ２００から取得する。なお、情報処理装置１００は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、店舗の営業時間、店舗における喫煙の可否、トイレの有無、駐車場の有無等の店舗に関する情報をログサーバ２００から取得する。

なお、情報処理装置１００は、各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。例えば、情報処理装置１００は、各地域における気温、天気、標高、トイレの有無、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。

続いて、情報処理装置１００は、各種のログデータを取得すると、各地域と関連性を有する利用者を特定し、特定した利用者のログデータを抽出する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理装置１００は、利用者の位置履歴に基づいて、各地域に所在する利用者を特定する。また、情報処理装置１００は、利用者の位置履歴に基づいて、各地域に居住する利用者（居住者）と、各地域を訪問した利用者（訪問者）とを特定する。続いて、情報処理装置１００は、各地域に居住する利用者として特定した各利用者のログデータ（居住者ログデータ）と、各地域を訪問した利用者として特定した各利用者のログデータ（訪問者ログデータ）とを抽出する。

例えば、情報処理装置１００は、利用者の位置履歴に基づいて、地域＃１に所在する利用者である利用者＃１、利用者＃２、利用者＃３、…を特定する。続いて、情報処理装置１００は、地域＃１に所在する利用者である利用者＃１、利用者＃２、利用者＃３、…のログデータを抽出する。例えば、情報処理装置１００は、利用者＃１のログデータとして、利用者＃１の検索履歴、利用者＃１の閲覧履歴、利用者＃１の購買履歴、…を抽出する。また、情報処理装置１００は、利用者＃２のログデータとして、利用者＃２の検索履歴、利用者＃２の閲覧履歴、利用者＃２の購買履歴、…を抽出する。このようにして、情報処理装置１００は、地域＃１に所在する各利用者のログデータを抽出する。

続いて、情報処理装置１００は、各地域と関連性を有する利用者のログデータと、各地域に所在する店舗に関する情報とに基づいて、各店舗を訪問する可能性がある利用者を特定し、特定した利用者のログデータを抽出する（ステップＳ４）。具体的には、情報処理装置１００は、利用者の位置履歴に基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者（対象者）を特定する。続いて、情報処理装置１００は、各店舗の周囲に所在する利用者として特定した各利用者のログデータ（対象者ログデータ）を抽出する。ここでは、情報処理装置１００は、各地域に居住する利用者であって各店舗の周囲に所在する利用者として特定した各利用者のログデータ（対象居住者ログデータ）と、各地域を訪問した利用者であって各店舗の周囲に所在する利用者として特定した各利用者のログデータ（対象訪問者ログデータ）とを抽出する。

なお、「店舗の周囲」とは、その店舗を中心とした所定範囲内（例えば、半径５００ｍ以内）である。また、例えば緯度と経度に基づいて地域をほぼ同じ大きさの網の目（メッシュ）に分けた地域メッシュであって、その店舗を含む地域メッシュの範囲内であってもよい。また、その店舗を含む街区や土地の区画であってもよいし、これらを中心とした所定範囲内であってもよい。

情報処理装置１００は、抽出した利用者のログデータに基づいて、各地域や利用者のコンテキストを推定する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、各地域のコンテキストとして、各地域に所在する利用者に関する情報を推定する。また、情報処理装置１００は、利用者のコンテキストとして、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。また、情報処理装置１００は、利用者のコンテキストとして、利用者の興味に関する情報を推定する。例えば、情報処理装置１００は、抽出した利用者＃１のログデータに基づいて、地域＃１を訪問した利用者＃１のコンテキストを推定する。これにより、情報処理装置１００は、各地域のコンテキストとして、例えば地域の高齢化が進んでいる等を推定することができる。また、情報処理装置１００は、利用者のコンテキストとして、例えば高齢者であって肩や腰が痛い等を推定することができる。

情報処理装置１００は、推定した各地域や利用者のコンテキストに基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置（レイアウト）や人員配置（シフト）等を調整する店づくり計画を作成する（ステップＳ６）。具体的には、情報処理装置１００は、各店舗の周囲に所在する利用者に占める居住者と訪問者とのいずれが多いか判定する。そして、情報処理装置１００は、居住者のほうが多いと判定された場合には、居住者の需要に合わせた店づくり計画を作成する。反対に、訪問者のほうが多いと判定された場合には、訪問者の需要に合わせた店づくり計画を作成する。このとき、情報処理装置１００は、居住者や訪問者の属性を考慮し、最も人数の多い属性を持つ居住者や訪問者の需要に合わせた店づくり計画を作成する。

例えば、情報処理装置１００は、店舗の所在する地域における高齢化の進行や人口流入等により、店舗の周囲に高齢者が増えている場合であって、その検索履歴や投稿履歴等から肩や腰の調子が悪い高齢者が多いと推測される場合には、高齢者向け商品や高齢者の需要が高い商品を陳列棚の中段に配置し、腕や背を伸ばす必要がある上段やかがむ必要がある下段には高齢者の需要が乏しい商品を配置する棚割に変更する店づくり計画を作成する。また、高齢者の動線に合わせたレイアウトに変更する店づくり計画を作成する。また、高齢者には持ち運びが困難な重い商品は、入荷しないか、自宅配送用にする店づくり計画を作成する。また、店舗に関連する備品の配置（例えば、店舗什器や、店舗のテーブルや椅子の配置）を、高齢者に配慮したレイアウトに変更する店づくり計画を作成する。また、高齢者をサポートできる人員を増員し、店舗内の主要な場所に配置する店づくり計画を作成する。

また、情報処理装置１００は、夏季休暇やイベント等により、店舗の所在する地域に地域外から一時的に多くの若者が訪れている場合であって、その検索履歴や投稿履歴等からレジャーシートや虫よけスプレーに関する検索や投稿が急増していると推測される場合には、一時的に店舗の棚割りやレイアウトを変更し、店舗の入口やレジ横にレジャーシートや虫よけスプレーを配置する店づくり計画を作成する。また、一時的な流行の発生等により、店舗の周囲で、特定の飲料や食品に関する検索や投稿が急増していると推測される場合には、店舗の入口やレジ横に、その特定の飲料や食品を配置する店づくり計画を作成する。

情報処理装置１００は、店づくり計画に関する提案データを作成し、店舗装置３００に送信する（ステップＳ６）。このとき、店舗装置３００は、提案データを受信して画面に表示することができる。これにより、より適切な店づくりを支援することができる。また、各種のログデータから店舗の周囲の利用者層やそのニーズ等を推測して店舗内の物品配置や人員配置を調整するため、事前に把握していない突発的なイベントの発生や周辺状況の急変による利用者層やそのニーズ等の変化にも対応することができる。

ここで、店づくり計画とは、店舗における構成要素の適切な配置と流れに関する計画である。構成要素とは、人、商品、備品、倉庫、事務所等である。備品は、例えば陳列棚等の店舗什器や、店舗のテーブルや椅子等である。なお、店づくり計画には、例えば実際に配置（又は移動）させる物品や人員、物品や人員の配置後の位置や場所、物品や人員を配置させるタイミングやスケジュール、物品や人員を配置させる際の動線等に関する各種情報が含まれる。また、店づくり計画は、営業中の店舗のレイアウト計画や動線計画に限らず、出店計画（新規出店）や改装計画（店舗改装）に利用されてもよい。

〔１－２．商品のレイアウトに関する評価〕
図２を用いて、情報処理装置１００が実店舗（以下、単に「店舗」とする）において陳列される商品（陳列商品）に対する利用者の所定の行動の有無に基づいて、陳列商品のレイアウトに関する評価を示す評価値を算出する一例について説明する。図２は、実施形態に係るレイアウト評価の一例を示す図である。なお、図２の例では、利用者の所定の行動が、利用者がその商品を手に取るという行動である場合を一例として示すが、利用者の所定の行動は、陳列商品に対する利用者の行動であれば、購入等の種々の行動であってもよい。

端末装置１０は、利用者が店舗へ入店した場合、利用者ＩＤ等の利用者を識別する情報を情報処理装置１００やログサーバ２００や店舗装置３００へ送信する。例えば、端末装置１０は、店舗に設置された所定のビーコン等と通信した場合、利用者ＩＤ等の端末装置１０を利用する利用者を識別する情報を情報処理装置１００やログサーバ２００や店舗装置３００へ送信してもよい。例えば、端末装置１０は、店舗内の各棚に設置された所定のビーコン等と通信した場合、利用者ＩＤ等の利用者を識別する情報を情報処理装置１００やログサーバ２００や店舗装置３００へ送信してもよい。例えば、端末装置１０は、店舗の入り口付近に設置された所定のビーコン等と通信した場合、利用者ＩＤ等の利用者を識別する情報を情報処理装置１００やログサーバ２００や店舗装置３００へ送信してもよい。なお、上記は一例であり、端末装置１０は、種々のタイミングで、利用者ＩＤ等の端末装置１０を利用する利用者を識別する情報を情報処理装置１００やログサーバ２００や店舗装置３００へ送信してもよい。

店舗装置３００は、収集した情報を情報処理装置１００へ送信する。例えば、店舗装置３００は、店舗に配置された各種センサが検知する情報を収集し、収集した情報を情報処理装置１００へ送信する。例えば、店舗装置３００は、店舗内の各棚に配置された画像センサが検知する情報を収集し、収集した情報を情報処理装置１００へ送信する。また、例えば、店舗装置３００は、店舗の入り口付近に配置された画像センサが検知する情報を収集し、収集した情報を情報処理装置１００へ送信する。

例えば、店舗装置３００は、各センサが検知した情報を解析し、利用者が接触した商品を特定する情報を情報処理装置１００へ送信してもよい。また、例えば、店舗装置３００は、各センサが検知した情報を解析し、利用者を特定する情報とともにその利用者が接触した商品を特定する情報を情報処理装置１００へ送信してもよい。例えば、店舗装置３００は、画像処理や画像解析の種々の従来手法等を適宜用いて、店舗に設けられた画像センサが検知した情報を解析し、利用者を特定する情報とともにその利用者が接触した商品を特定する情報を情報処理装置１００へ送信してもよい。なお、センサが検知した情報から利用者を特定する情報やその利用者が接触した商品を特定する情報を抽出する処理は、いずれの装置が行ってもよい。例えば、情報処理装置１００が、画像処理や画像解析の種々の従来手法等を適宜用いて、店舗装置３００から取得した情報を解析し、利用者を特定する情報やその利用者が接触した商品を特定する情報を抽出してもよい。

情報処理装置１００は、店舗に陳列される商品（陳列商品）のレイアウトに関する情報と、陳列商品のうち、店舗に入店した利用者が所定の行動を行った商品（行動対象商品）を示す情報とに基づいて、レイアウトに関する評価値を算出する。また、情報処理装置１００は、店舗に陳列される商品のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、算出した評価値に基づく情報（評価情報）を正解データとして学習させてもよい。また、情報処理装置１００は、算出した評価値に基づく情報（評価情報）を外部の情報処理装置へ提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトの評価情報をそのレイアウトを採用した店舗の店舗装置３００へ送信してもよい。

図２の例では、Ｘ店舗に設けられた棚ＩＤ「ＳＣ１」により識別される棚（棚ＳＣ１）の所定の配置パターンに対応する３つのレイアウトの評価値を情報処理装置１００が算出する場合を示す。図２の例では、棚ＳＣ１を４つの領域に分割して、各領域（位置）にそれぞれ商品を陳列する場合を示す。図２における棚ＳＣ１は、左上の位置ＰＳ１と、右上の位置ＰＳ２と、左下の位置ＰＳ３と、右下の位置ＰＳ４との４つの領域に分割される。そして、情報処理装置１００は、各位置ＰＳ１～ＰＳ４の各々に個別の商品が陳列され、その陳列パターンごとのレイアウトの評価値を算出する。

なお、棚ＳＣ１は、陳列棚を模式的に示したものである。棚ＳＣ１は、陳列棚の各棚（各段）を示すものであってもよい。また、棚ＳＣ１が陳列棚自体を示し、位置ＰＳ１、ＰＳ２、ＰＳ３、ＰＳ４が陳列棚の各棚を示すものであってもよい。

まず、図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＩＤ「ＬＴ１」により識別されレイアウト（レイアウトＬＴ１）を１つ目のレイアウト（第１レイアウト）として、評価値を算出する。図２中の第１レイアウトに示すように、レイアウトＬＴ１においては、棚ＳＣ１の位置ＰＳ１には、商品Ａが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ２には、商品Ｂが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ３には、商品Ｃが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ４には、商品Ｄが陳列される。例えば、レイアウトＬＴ１は、期間ＴＭ１においてＸ店舗の棚ＳＣ１で採用された第１レイアウトに対応する。

情報処理装置１００は、棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ１が採用された期間におけるＸ店舗に関する種々の情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば、情報処理装置１００は、Ｘ店舗の店舗装置３００（図２参照）から棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ１が採用された期間（例えば、期間ＴＭ１等）におけるＸ店舗に関する種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１において各商品が利用者に手に取られた回数やＸ店舗に来店した利用者数を示す情報を取得する。

例えば、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ１に示すように、レイアウトＬＴ１が採用された期間におけるＸ店舗に関する情報を取得する。ここで、店舗情報ＴＧ１中の「対象店舗」は、情報収集の対象となる店舗を示す。この場合、対象店舗は、「Ｘ店舗」である。また、「来店数」は、対応する期間において対象店舗へ来店した利用者の数を示す。この場合、来店数は、期間ＩＤ「ＴＭ１」により識別される期間（期間ＴＭ１）においてＸ店舗へ来店した利用者の数を示す。また、「対象棚」は、情報収集の対象となる棚を示す。この場合、対象棚は、「棚ＳＣ１」である。図２の例では、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ１に示すように、レイアウトＬＴ１が採用された期間におけるＸ店舗へ来店利用者数が１０００人であることを示す情報を取得する。

また、例えば、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ１に示すように、レイアウトＬＴ１が採用された期間における各商品を手に取った利用者数を示す情報を取得する。ここで、評価情報ＲＬ１中の「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、レイアウトは、「レイアウトＬＴ１」である。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数（商品接触利用者数）を示す。

図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ１には商品Ａが配置されることを示す情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、期間ＴＭ１において位置ＰＳ１に配置された商品Ａに接触した利用者数は３０人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ２には商品Ｂが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ１において位置ＰＳ２に配置された商品Ｂに接触した利用者数は５０人であることを示す情報を取得する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ３には商品Ｃが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ１において位置ＰＳ３に配置された商品Ｃに接触した利用者数は５人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ４には商品Ｄが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ１において位置ＰＳ４に配置された商品Ｄに接触した利用者数は１５人であることを示す情報を取得する。

なお、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ１や評価情報ＲＬ１に示すような各種情報（算出する評価値を除く）をＸ店舗の店舗装置３００から取得してもよいし、店舗装置３００や端末装置１０から取得した情報から抽出してもよい。また、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ１や評価情報ＲＬ１に示すような情報を期間ＴＭ１に対応付けて記憶部１２０（図５参照）に記憶してもよい。

そして、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の評価値（以下、「レイアウト評価値」ともいう）を算出する（ステップＳ１２）。まず、図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の評価値の算出に用いる情報として、レイアウトＬＴ１の各位置ＰＳ１～ＰＳ４に陳列された各商品Ａ～商品Ｄの評価値（以下、「商品評価値」ともいう）を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、各商品を手に取った利用者数（以下、「接触数」と記載する場合がある）を来店数で除算して算出した値を基に、各商品の商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、下記の式（１）により商品の商品評価値を算出する。

商品評価値 ＝ 接触数／来店数＊１００ ・・・ （１）

なお、接触数を除算する要素（分母）は、来店数に限らず、例えば棚ＳＣ１から所定の範囲内に位置した利用者数であってもよい。また、接触数は、手に取った利用者数に限らず、その商品を購入した利用者数（以下、「購入数」と記載する場合がある）であってもよい。また、接触数は、利用者の視線を検知するセンサ等により利用者の視線に関する情報を検知可能である場合、商品を視認した利用者の数であってもよい。この場合、接触数は、アイトラッキング（視線計測）等の種々の従来技術を用いて計測されてもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、下記の式（２）や（３）により商品の商品評価値を算出してもよい。

商品評価値 ＝ 接触数／所定の範囲内に位置した利用者数＊１００ ・・・ （２）

商品評価値 ＝ 購入数／来店数＊１００ ・・・ （３）

なお、上記の式（１）～（３）は一例であり、情報処理装置１００は、商品を手に取ること等により商品に所定の行動を行った利用者に関する情報や、店舗に入店すること等により商品に所定の行動を行う可能性があった利用者に関する情報等、種々の情報を適宜用いて商品評価値を算出してもよい。以下では、情報処理装置１００は、式（１）を用いて、対応するレイアウトで陳列された際の各商品の商品評価値を算出する。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ１に示すように、レイアウトＬＴ１における各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ１に陳列された商品Ａの接触数「３０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ１に陳列された際の商品Ａの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ１に陳列された際の商品Ａの商品評価値を「３（＝３０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ２に陳列された商品Ｂの接触数「５０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ２に陳列された際の商品Ｂの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ２に陳列された際の商品Ｂの商品評価値を「５（＝５０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ３に陳列された商品Ｃの接触数「５」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ３に陳列された際の商品Ｃの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ３に陳列された際の商品Ｃの商品評価値を「０．５（＝５／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ４に陳列された商品Ｄの接触数「１５」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ４に陳列された際の商品Ｄの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ４に陳列された際の商品Ｄの商品評価値を「１．５（＝１５／１０００＊１００）」と算出する。

そして、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１の位置ＰＳ１～位置ＰＳ４に陳列された各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値に基づいてレイアウトＬＴ１の評価値（レイアウト評価値）を算出する。例えば、情報処理装置１００は、各商品の商品評価値の平均値をレイアウト評価値として算出する。例えば、情報処理装置１００は、下記の式（４）によりレイアウトの商品評価値を算出する。

レイアウト評価値 ＝ 全陳列商品の商品評価値の合計／陳列商品数 ・・・ （４）

なお、上記の式（４）は一例であり、情報処理装置１００は、レイアウトの評価の算出に用いることができる種々の情報を適宜用いて、レイアウト評価値を算出してもよい。以下では、情報処理装置１００は、式（４）を用いて、レイアウト評価値を算出する。図２の例では、棚ＳＣ１に陳列される商品（陳列商品）の数は「４」であるため、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１で陳列された商品Ａ～商品Ｄの商品評価値の合計を陳列商品数「４」で除算することにより、レイアウトＬＴ１のレイアウト評価値を算出する。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ１に示すように、レイアウトＬＴ１における商品Ａ～商品Ｄの商品評価値の合計「１０（＝３＋５＋０．５＋１．５）」を陳列商品数「４」で除算することにより、レイアウトＬＴ１のレイアウト評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（４）を用いて、レイアウトＬＴ１のレイアウト評価値を「２．５（＝１０／４）」と算出する。

次に、図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＩＤ「ＬＴ２」により識別されレイアウト（レイアウトＬＴ２）を２つ目のレイアウト（第２レイアウト）として、評価値を算出する。図２中の第２レイアウトに示すように、レイアウトＬＴ２においては、棚ＳＣ１の位置ＰＳ１には、商品Ｂが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ２には、商品Ａが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ３には、商品Ｃが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ４には、商品Ｄが陳列される。例えば、レイアウトＬＴ２は、期間ＴＭ２においてＸ店舗の棚ＳＣ１で採用された第２レイアウトに対応する。

情報処理装置１００は、棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ２が採用された期間におけるＸ店舗に関する種々の情報を取得する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、Ｘ店舗の店舗装置３００（図２参照）から棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ２が採用された期間（例えば、期間ＴＭ２等）におけるＸ店舗に関する種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２において各商品が利用者に手に取られた回数やＸ店舗に来店した利用者数を示す情報を取得する。

例えば、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ２に示すように、レイアウトＬＴ２が採用された期間におけるＸ店舗に関する情報を取得する。この場合、来店数は、期間ＩＤ「ＴＭ２」により識別される期間（期間ＴＭ２）においてＸ店舗へ来店した利用者の数を示す。図２の例では、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ２に示すように、レイアウトＬＴ２が採用された期間におけるＸ店舗へ来店利用者数が１０００人であることを示す情報を取得する。

また、例えば、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ２に示すように、レイアウトＬＴ２が採用された期間における各商品を手に取った利用者数を示す情報を取得する。ここで、評価情報ＲＬ２中の「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、レイアウトは、「レイアウトＬＴ２」である。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数を示す。

図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２での位置ＰＳ１には商品Ｂが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ２において位置ＰＳ１に配置された商品Ｂに接触した利用者数は４０人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２での位置ＰＳ２には商品Ａが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ２において位置ＰＳ２に配置された商品Ａに接触した利用者数は４０人であることを示す情報を取得する。

また、レイアウトＬＴ２での位置ＰＳ３には商品Ｃが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ２において位置ＰＳ３に配置された商品Ｃに接触した利用者数は５人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２での位置ＰＳ４には商品Ｄが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ２において位置ＰＳ４に配置された商品Ｄに接触した利用者数は１５人であることを示す情報を取得する。

なお、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ２や評価情報ＲＬ２に示すような各種情報（算出する評価値を除く）をＸ店舗の店舗装置３００から取得してもよいし、店舗装置３００や端末装置１０から取得した情報から抽出してもよい。また、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ２や評価情報ＲＬ２に示すような情報を期間ＴＭ２に対応付けて記憶部１２０（図５参照）に記憶してもよい。

そして、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２のレイアウト評価値を算出する（ステップＳ１４）。図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２の評価値の算出に用いる情報として、レイアウトＬＴ２の各位置ＰＳ１～ＰＳ４に陳列された各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、各商品を手に取った利用者数である接触数を来店数で除算して算出した値を基に、各商品の商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、上記の式（１）により商品の商品評価値を算出する。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ２に示すように、レイアウトＬＴ２における各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ１に陳列された商品Ｂの接触数「４０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ１に陳列された際の商品Ｂの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ１に陳列された際の商品Ｂの商品評価値を「４（＝４０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ２に陳列された商品Ａの接触数「４０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ２に陳列された際の商品Ａの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ２に陳列された際の商品Ａの商品評価値を「４（＝４０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ３に陳列された商品Ｃの接触数「５」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ３に陳列された際の商品Ｃの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ３に陳列された際の商品Ｃの商品評価値を「０．５（＝５／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ４に陳列された商品Ｄの接触数「１５」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ４に陳列された際の商品Ｄの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ４に陳列された際の商品Ｄの商品評価値を「１．５（＝１５／１０００＊１００）」と算出する。

そして、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２の位置ＰＳ１～位置ＰＳ４に陳列された各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値に基づいてレイアウトＬＴ２のレイアウト評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、各商品の商品評価値の平均値をレイアウト評価値として算出する。例えば、情報処理装置１００は、上記の式（４）によりレイアウトの商品評価値を算出する。

図２の例では、棚ＳＣ１に陳列される商品（陳列商品）の数は「４」であるため、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ２で陳列された商品Ａ～商品Ｄの商品評価値の合計を陳列商品数「４」で除算することにより、レイアウトＬＴ２のレイアウト評価値を算出する。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ２に示すように、レイアウトＬＴ２における商品Ａ～商品Ｄの商品評価値の合計「１０（＝４＋４＋０．５＋１．５）」を陳列商品数「４」で除算することにより、レイアウトＬＴ２のレイアウト評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（４）を用いて、レイアウトＬＴ２のレイアウト評価値を「２．５（＝１０／４）」と算出する。

次に、図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＩＤ「ＬＴ３」により識別されレイアウト（レイアウトＬＴ３）を３つ目のレイアウト（第３レイアウト）として、評価値を算出する。図２中の第３レイアウトに示すように、レイアウトＬＴ３においては、棚ＳＣ１の位置ＰＳ１には、商品Ａが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ２には、商品Ｄが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ３には、商品Ｃが陳列され、棚ＳＣ１の位置ＰＳ４には、商品Ｂが陳列される。例えば、レイアウトＬＴ３は、期間ＴＭ３においてＸ店舗の棚ＳＣ１で採用された第３レイアウトに対応する。

情報処理装置１００は、棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ３が採用された期間におけるＸ店舗に関する種々の情報を取得する（ステップＳ１５）。例えば、情報処理装置１００は、Ｘ店舗の店舗装置３００（図２参照）から棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ３が採用された期間（例えば、期間ＴＭ３等）におけるＸ店舗に関する種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３において各商品が利用者に手に取られた回数やＸ店舗に来店した利用者数を示す情報を取得する。

例えば、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ３に示すように、レイアウトＬＴ３が採用された期間におけるＸ店舗に関する情報を取得する。この場合、来店数は、期間ＩＤ「ＴＭ３」により識別される期間（期間ＴＭ３）においてＸ店舗へ来店した利用者の数を示す。図２の例では、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ３に示すように、レイアウトＬＴ３が採用された期間におけるＸ店舗へ来店利用者数が１０００人であることを示す情報を取得する。

また、例えば、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ３に示すように、レイアウトＬＴ３が採用された期間における各商品を手に取った利用者数を示す情報を取得する。ここで、評価情報ＲＬ３中の「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、レイアウトは、「レイアウトＬＴ３」である。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数を示す。

図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３での位置ＰＳ１には商品Ａが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ３において位置ＰＳ１に配置された商品Ａに接触した利用者数は３０人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３での位置ＰＳ２には商品Ｄが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ３において位置ＰＳ２に配置された商品Ｄに接触した利用者数は５０人であることを示す情報を取得する。

また、レイアウトＬＴ３での位置ＰＳ３には商品Ｃが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ３において位置ＰＳ３に配置された商品Ｃに接触した利用者数は１０人であることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３での位置ＰＳ４には商品Ｂが配置されることを示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、期間ＴＭ３において位置ＰＳ４に配置された商品Ｂに接触した利用者数は３０人であることを示す情報を取得する。

なお、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ３や評価情報ＲＬ３に示すような各種情報（算出する評価値を除く）をＸ店舗の店舗装置３００から取得してもよいし、店舗装置３００や端末装置１０から取得した情報から抽出してもよい。また、情報処理装置１００は、店舗情報ＴＧ３や評価情報ＲＬ３に示すような情報を期間ＴＭ３に対応付けて記憶部１２０（図５参照）に記憶してもよい。

そして、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値を算出する（ステップＳ１６）。図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３の評価値の算出に用いる情報として、レイアウトＬＴ３の各位置ＰＳ１～ＰＳ４に陳列された各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値を算出する。

例えば、情報処理装置１００は、各商品を手に取った利用者数である接触数を来店数で除算して算出した値を基に、各商品の商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、上記の式（１）により商品の商品評価値を算出する。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ３に示すように、レイアウトＬＴ３における各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ１に陳列された商品Ａの接触数「３０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ１に陳列された際の商品Ａの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ１に陳列された際の商品Ａの商品評価値を「３（＝３０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ２に陳列された商品Ｄの接触数「５０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ２に陳列された際の商品Ｄの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ２に陳列された際の商品Ｄの商品評価値を「５（＝５０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ３に陳列された商品Ｃの接触数「５」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ３に陳列された際の商品Ｃの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ３に陳列された際の商品Ｃの商品評価値を「１（＝１０／１０００＊１００）」と算出する。

また、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ４に陳列された商品Ｂの接触数「３０」を来店数「１０００」で除算することにより、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ４に陳列された際の商品Ｂの商品評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（１）を用いて、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ４に陳列された際の商品Ｂの商品評価値を「３（＝３０／１０００＊１００）」と算出する。

そして、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３の位置ＰＳ１～位置ＰＳ４に陳列された各商品Ａ～商品Ｄの商品評価値に基づいてレイアウトＬＴ３のレイアウト評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、各商品の商品評価値の平均値をレイアウト評価値として算出する。例えば、情報処理装置１００は、上記の式（４）によりレイアウトの商品評価値を算出する。

図２の例では、棚ＳＣ１に陳列される商品（陳列商品）の数は「４」であるため、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ３で陳列された商品Ａ～商品Ｄの商品評価値の合計を陳列商品数「４」で除算することにより、レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値を算出する。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価情報ＲＬ３に示すように、レイアウトＬＴ３における商品Ａ～商品Ｄの商品評価値の合計「１２（＝３＋５＋１＋３）」を陳列商品数「４」で除算することにより、レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、上記の式（４）を用いて、レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値を「３（＝１２／４）」と算出する。

図２の例では、第１レイアウト～第３レイアウトである３つのレイアウトＬＴ１～レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値の算出を一例として示したが、情報処理装置１００は、Ｘ店舗の棚ＳＣ１において採用されたレイアウトのパターン（種類）数に応じて、各レイアウトのレイアウト評価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１～レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値に加えて、第４レイアウト～第Ｎレイアウト（Ｎは５以上の数。例えば１００等）のレイアウト評価値を算出する。

このように、情報処理装置１００は、各レイアウトのレイアウト評価値をそのレイアウトにおいて陳列された商品の商品評価値を基に算出することにより、店舗における商品のレイアウトに関する評価を適切に算出することができる。図２の例では、情報処理装置１００は、陳列された商品を手に取った利用者数と店舗に来店した利用者数とに基づいて商品評価値を算出し、その商品評価値に基づいてレイアウト評価値を算出する。これにより、情報処理装置１００は、実際に陳列された商品に対して利用者が接触等の所定の行動を行ったか否かに応じて各商品を評価する商品評価値を算出することができる。また、情報処理装置１００は、算出した商品評価値を基に、その商品の陳列態様を示すレイアウトのレイアウト評価値を算出することにより、店舗における商品のレイアウトに関する評価を適切に算出することができる。

上述のように、図２の例では、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１のレイアウト評価値を「２．５」と算出し、レイアウトＬＴ２のレイアウト評価値を「２．５」と算出し、レイアウトＬＴ３のレイアウト評価値を「３」と算出する。この場合、情報処理装置１００は、レイアウトＬＴ１～レイアウトＬＴ３のうち、レイアウト評価値が最も高いレイアウトＬＴ３が最も適切なレイアウトであると判定することができる。

なお、上記の商品のレイアウトに関する評価と同様に、店舗内における人員配置に関する評価を行うこともできる。この場合、上記の「商品」を「人員」と読み替え、「利用者が接触（又は購入）した商品」を「利用者に対して接客（又は応対）した人員」と読み替える。同様に、「接触数（又は購入数）」を「接客数（又は応対数）」と読み替える。また、「棚ＳＣ１の位置ＰＳ１～４」を、「棚ＳＣ１の周囲の位置ＰＳ１～４」と読み替える。あるいは、「Ｘ店舗に設けられた棚ＩＤ「ＳＣ１」により識別される棚（棚ＳＣ１）」を「Ｘ店舗内のコーナーＩＤ「ＳＣ１」により識別されるコーナー（コーナーＳＣ１）」と読み替える。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図３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３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３に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報処理装置１００とを含む。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。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図３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、図３では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者によって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、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、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１００と通信することができる。

情報処理装置１００は、例えばＰＣやサーバ、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。なお、情報処理装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図４を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図４は、端末装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図３参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者から各種操作を受け付ける入力デバイスである。入力部１３は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。なお、入力部１３は、利用者から音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置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、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４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、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４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、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置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、端末装置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。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載される各種のセンサを含む。図４に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、歩数センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。歩数センサ２７は、利用者の歩数を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の状況等を検知することができる。これにより、端末装置１０の周囲の状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者により入力された各種情報や、端末装置１０に搭載された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報処理装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報処理装置１００から提供されるＷｅｂサービスに関連する各種情報や、情報処理装置１００からの位置情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、受信部３２によって受信されたＷｅｂサービスに関連する各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０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、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

〔４．情報処理装置の構成例〕
次に、図５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５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５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。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図３参照）と有線又は無線で接続される。

（記憶部１２０）
記憶部１２０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。図５に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、配置情報データベース１２３と、行動情報データベース１２４と、収集情報データベース１２５と、評価情報データベース１２６とを有する。

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者に関する各種情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者の属性等の種々の情報を記憶する。図６は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図６に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者の年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、利用者ＩＤにより識別される利用者の具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者の性別を示す。

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者の自宅の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者の勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者が現在興味や関心を持っている物品や事項を示す。例えば、「興味」は、利用者が検索エンジン等に入力した検索クエリ（検索キーワード）や、クリックした広告に掲載された商品又はサービス、電子商取引等により購入／利用した商品又はサービス等を示す。なお、「興味」は、複数であってもよい。

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）は、自宅が「ＬＣ１１」により示される位置にあることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）は、勤務地が「ＬＣ１２」により示される位置にあることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）は、「興味＃１１」により示される物品や事項に興味や関心を持っていることを示す。

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」、「ＬＣ１２」及び「興味＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」、「ＬＣ１２」及び「興味＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、利用者情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者の端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者のデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、行動履歴（利用頻度の高い位置情報）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者のログデータに関する各種情報を記憶する。図７を用いて、実施形態に係る履歴情報データベースの一例について説明する。図７は、実施形態に係る履歴情報データベースの一例を示す図である。図７に示す例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」、「所在地域」、「所在形態」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者の位置の履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者による購買の履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者による投稿の履歴を示す。

また、「所在地域」は、利用者が現在所在している地域を示す。また、「所在形態」は、その地域における利用者の所在形態を示す。例えば、「所在形態」は、利用者がその地域に居住する居住者か、その地域を訪問した訪問者かを示す。

なお、履歴情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース１２２は、利用者の周囲に所在する店舗（利用者が対象者となり得る店舗）を示す情報を記憶してもよい。

（配置情報データベース１２３）
実施形態に係る配置情報データベース１２３は、店舗内のレイアウトに関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る配置情報データベースの一例を示す図である。例えば、配置情報データベース１２３は、店舗が販売する商品の配置に関する情報を記憶する。図８に示す配置情報データベース１２３には、「店舗ＩＤ」、「店舗名」、「棚」、「配置パターン」、「位置」といった項目が含まれる。

「店舗ＩＤ」は、商品を販売する販売元である店舗を識別するための識別情報を示す。また、「店舗名」は、店舗ＩＤにより識別される店舗の具体的な名称等を示す。なお、図４の例では、商品を「Ｘ店舗」といった抽象的な符号で示すが、各店舗名は、「スーパーＳ○○店」、「コンビニＣ□□店」等の具体的な店舗名等であるものとする。

「棚」は、対応する店舗内に配置される棚を示す。「配置パターン」は、対応する棚における商品の配置のパターンを示す。なお、図８の例では、配置パターンを「ＰＴ１」といった抽象的な符号で示すが、各配置パターンは、対応する棚に配置する商品の個数や各位置が棚において占める領域を特定する情報を含む。「位置」は、対応する配置パターンに含まれる位置を示す。なお、図８の例では、位置を「ＰＳ１」といった抽象的な符号で示すが、各位置は、対応する配置パターンの情報中の棚において占める領域を特定する情報と対応付けられる情報を含む。例えば、配置パターンＰＴ１には、「左上＝位置ＰＳ１」、「右上＝位置ＰＳ２」、「左下＝位置ＰＳ３」、「右下＝位置ＰＳ４」の情報が記憶され、各位置が棚のどの部分に対応するかが特定される。

なお、配置情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、配置情報データベース１２３は、物品配置と同様に、店舗内の人員配置に関する情報を記憶してもよい。

（行動情報データベース１２４）
実施形態に係る行動情報データベース１２４は、店舗内における利用者の行動に関する各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係る行動情報データベースの一例を示す図である。例えば、行動情報データベース１２４は、各利用者の端末装置１０やログサーバ２００や店舗装置３００を介して収集した種々の行動情報を記憶する。図９に示す行動情報データベース１２４には、「利用者ＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」といった項目が含まれる。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。また、「行動ＩＤ」は、利用者の行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応する利用者の行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応する利用者の行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応する利用者の行動が行われた日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１１」等のように抽象的に図示するが、「２０２０年２月１５日１４時３７分５８秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。

例えば、図９の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動（行動ＡＣ１１）や行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動（行動ＡＣ１２）等を行ったことを示す。図９の例では利用者Ｕ１は、Ｘ店舗において商品Ａへの接触（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。具体的には、図９の例では利用者Ｕ１は、Ｘ店舗において商品Ａを手に取る行動（行動ＡＣ１１）を日時ｄｔ１１に行ったことを示す。また、図９の例では利用者Ｕ１は、日時ｄｔ１１において商品Ａを手に取った後の日時ｄｔ１２において、Ｘ店舗において商品Ａを購入したことを示す。

また、例えば、図９の例では、利用者ＩＤ「Ｕ５」により識別される利用者（利用者Ｕ５）は、行動ＩＤ「ＡＣ５１」により識別される行動（行動ＡＣ５１）等を行ったことを示す。図９の例では利用者Ｕ５は、Ｘ店舗において商品Ｂへの接触（行動ＡＣ５１）を日時ｄｔ５１に行ったことを示す。具体的には、図９の例では利用者Ｕ５は、Ｘ店舗において商品Ｂを手に取る行動（行動ＡＣ５１）を日時ｄｔ５１に行ったことを示す。

なお、行動情報データベース１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、行動情報データベース１２４は、各行動情報が取得された際の利用者の位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図９では、利用者ＩＤごとに行動情報が行動情報データベース１２４に記憶される場合を示したが、行動情報は、利用者ＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。

（収集情報データベース１２５）
実施形態に係る収集情報データベース１２５は、評価算出の基となる情報として抽出された各種情報を記憶する。図１０は、実施形態に係る収集情報データベースの一例を示す図である。例えば、収集情報データベース１２５は、店舗装置３００から取得した種々の情報に基づいて収集した情報を示す。また、例えば、収集情報データベース１２５は、行動情報データベース１２４から抽出され、収集された評価算出の基となる情報を記憶する。図１０に示す収集情報データベース１２５には、「対象店舗」、「期間」、「来店数」、「対象棚」、「レイアウト」、「位置」、「商品」、「接触数」といった項目が含まれる。例えば、情報処理装置１００は、対象店舗の店舗装置３００から各レイアウトで商品を販売した期間やそのレイアウトで販売している間の来店数を示す情報を取得してもよい。

また、「対象店舗」は、情報収集の対象となる店舗を示す。「対象店舗」には、店舗ＩＤ等が記憶されてもよい。「期間」は、対応する情報の収集期間を示す。また、「来店数」は、対応する期間において対象店舗へ来店した利用者の数を示す。また、「対象棚」は、情報収集の対象となる棚を示す。「レイアウト」は、情報収集の対象となるレイアウトを示す。この場合、「レイアウト」は、対応する情報の収集期間において対象棚での商品の配置のレイアウトを示す。図１０の例では、期間ＴＭ１においては、棚ＳＣ１においてはレイアウトＬＴ１が採用され、商品Ａ～商品Ｄが販売されていたことを示す。「位置」は、対応するレイアウトにおける配置位置を示す。「商品」は、対応する位置に配置された商品を示す。また、「接触数」は、対応する期間において対応する商品に接触した利用者数を示す。

例えば、図１０の例では、対象店舗であるＸ店舗について、期間ＴＭ１～期間ＴＭ３の各々における棚ＳＣ１による販売に関して収集された情報を図示する。例えば、期間ＴＭ１でのＸ店舗へ来店した利用者数は、１０００人であることを示す。また、期間ＴＭ１において棚ＳＣ１に採用されたレイアウトはレイアウトＬＴ１であることを示す。

また、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ１には商品Ａが配置されることを示す。期間ＴＭ１において位置ＰＳ１に配置された商品Ａに接触した利用者数は３０人であることを示す。また、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ２には商品Ｂが配置されることを示す。期間ＴＭ１において位置ＰＳ２に配置された商品Ｂに接触した利用者数は５０人であることを示す。

また、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ３には商品Ｃが配置されることを示す。期間ＴＭ１において位置ＰＳ３に配置された商品Ｃに接触した利用者数は５人であることを示す。また、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ４には商品Ｄが配置されることを示す。期間ＴＭ１において位置ＰＳ４に配置された商品Ｄに接触した利用者数は１５人であることを示す。

また、例えば、期間ＴＭ２でのＸ店舗へ来店した利用者数は、１０００人であることを示す。また、期間ＴＭ２において棚ＳＣ１に採用されたレイアウトはレイアウトＬＴ２であることを示す。

また、レイアウトＬＴ２での位置ＰＳ１には商品Ｂが配置されることを示す。期間ＴＭ２において位置ＰＳ１に配置された商品Ａに接触した利用者数は４０人であることを示す。また、レイアウトＬＴ１２の位置ＰＳ２には商品Ａが配置されることを示す。期間ＴＭ２において位置ＰＳ２に配置された商品Ａに接触した利用者数は４０人であることを示す。

また、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ３には商品Ｃが配置されることを示す。期間ＴＭ２において位置ＰＳ３に配置された商品Ｃに接触した利用者数は５人であることを示す。また、レイアウトＬＴ１での位置ＰＳ４には商品Ｄが配置されることを示す。期間ＴＭ２において位置ＰＳ４に配置された商品Ｄに接触した利用者数は１５人であることを示す。

なお、収集情報データベース１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、収集情報データベース１２５は、各商品について、商品ごとに接触した利用者を特定する情報を記憶してもよい。

（評価情報データベース１２６）
実施形態に係る評価情報データベース１２６は、評価に関する各種情報を記憶する。評価情報データベース１２６は、算出したレイアウトや商品に関する評価等の各種情報を記憶する。図１１は、実施形態に係る評価情報データベースの一例を示す図である。図１１に示す評価情報データベース１２６は、「対象店舗」、「レイアウト」、「評価値」、「商品」、「評価値」といった項目が含まれる。

また、「対象店舗」は、情報収集の対象となる店舗を示す。「対象店舗」には、店舗ＩＤ等が記憶されてもよい。「レイアウト」は、評価算出の対象となるレイアウトを示す。この場合、「レイアウト」には、収集情報データベース１２５に記憶されたレイアウトを特定する情報に対応する情報が記憶される。「評価値」は、対応するレイアウトの評価値（レイアウト評価値）を示す。「商品」は、対応するレイアウトにおいて販売された商品を示す。また、「評価値」は、対応するレイアウトで販売された場合の商品の評価値（商品評価値）を示す。

例えば、図１１の例では、Ｘ店舗において収集された情報に基づく、レイアウトＬＴ１～レイアウトＬＴ３の各レイアウトに関する評価値を示す。例えば、Ｘ店舗におけるレイアウトＬＴ１の評価値は「２．５」であることを示す。

また、レイアウトＬＴ１で販売された商品Ａの評価値は「３」であることを示す。すなわち、棚ＳＣ１の位置ＰＳ１で販売された商品Ａの評価値は「３」であることを示す。また、レイアウトＬＴ２で販売された商品Ｂの評価値は「５」であることを示す。すなわち、棚ＳＣ１の位置ＰＳ２で販売された商品Ｂの評価値は「５」であることを示す。

また、レイアウトＬＴ１で販売された商品Ｃの評価値は「０．５」であることを示す。すなわち、棚ＳＣ１の位置ＰＳ３で販売された商品Ｃの評価値は「０．５」であることを示す。また、レイアウトＬＴ４で販売された商品Ｄの評価値は「１．５」であることを示す。すなわち、棚ＳＣ１の位置ＰＳ４で販売された商品Ｄの評価値は「１．５」であることを示す。

また、評価情報データベース１２６は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、収集情報データベース１２５と評価情報データベース１２６とは、一体であってもよい。この場合、例えば、収集情報データベース１２５に、評価情報データベース１２６に記憶された評価値が記憶されてもよい。例えば、収集情報データベース１２５は、各レイアウトにレイアウト評価値を対応付けて記憶し、各位置と商品の組合せごとに商品評価値を対応付けて記憶してもよい。この場合、情報処理装置１００は、評価情報データベース１２６を有しなくてもよい。

（制御部１３０）
図５に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報処理装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図５に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、作成部１３３と、抽出部１３４と、算出部１３５と、学習部１３６と、提供部１３７とを有する。

（取得部１３１）
取得部１３１は、通信部１１０を介して、各種のログデータをログサーバ２００から取得する。

取得部１３１は、通信部１１０を介して、各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。例えば、取得部１３１は、各地域の位置情報をログサーバ２００から取得する。また、取得部１３１は、各地域の名称情報として、例えば、各地域の住所をログサーバ２００から取得してもよい。また、例えば、取得部１３１は、各地域における気温、天気、標高、トイレの有無、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、各地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示す情報をログサーバ２００から取得する。取得部１３１は、各地域に所在する利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者の位置の履歴である位置履歴を取得する。また、取得部１３１は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を取得する。また、取得部１３１は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を取得する。また、取得部１３１は、利用者による購買の履歴である購買履歴を取得する。また、取得部１３１は、利用者による投稿の履歴である投稿履歴を取得する。続いて、取得部１３１は、利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得すると、取得した情報を利用者ＩＤと対応付けて履歴情報データベース１２２に格納する。なお、取得部１３１は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者の年齢、性別、家族構成、経済状況といった利用者の属性に関する情報をログサーバ２００から取得する。

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。例えば、取得部１３１は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する。例えば、取得部１３１は、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。取得部１３１は、ログサーバ２００から取得した投稿履歴に基づいて、各地域に所在する店舗を訪問した利用者により投稿された情報であって、店舗に関する情報を取得する。また、取得部１３１は、各地域に所在する店舗の所在地、平均価格（平均客単価）、カテゴリに関する情報をログサーバ２００から取得する。なお、取得部１３１は、上述した情報の他にも各種の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、店舗の営業時間、店舗における喫煙の可否、飲食の可否、トイレの有無、屋根のある場所の有無、駐車場の有無等の店舗に関する情報をログサーバ２００から取得する。

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、端末装置１０やログサーバ２００や店舗装置３００等の外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、店舗において陳列される商品である陳列商品のレイアウトに関する情報と、陳列商品のうち、店舗に入店した利用者が所定の行動を行った商品である行動対象商品を示す情報とを取得する。また、取得部１３１は、店舗に配置された所定のセンサにより検知された行動対象商品を示す情報を取得する。

また、取得部１３１は、所定の期間において店舗に入店した利用者である入店利用者の数を示す情報と、所定の期間において所定の行動を行った利用者である行動利用者の数を示す情報とを取得する。また、取得部１３１は、所定の期間において店舗に入店した利用者である入店利用者の数を示す情報と、所定の期間において一の行動対象商品に対して所定の行動を行った利用者である行動利用者の数を示す情報とを取得する。また、取得部１３１は、陳列商品の配置が異なる複数のレイアウトに関する情報と、複数のレイアウトごとの行動対象商品を示す情報とを取得する。

また、取得部１３１は、利用者が接触した行動対象商品を示す情報を取得する。また、取得部１３１は、利用者が手に取った行動対象商品を示す情報を取得する。また、取得部１３１は、利用者が手に取った行動対象商品を示す情報を取得する。また、取得部１３１は、利用者が購入した行動対象商品を示す情報を取得する。取得部１３１は、店舗において陳列される商品である陳列商品のうち、店舗に入店した利用者が所定の行動を行った商品である行動対象商品を示す情報を取得する。取得部１３１は、陳列商品のレイアウトに関する情報を取得する。

（推定部１３２）
推定部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定する。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定するモデルを用いて、利用者に関する情報を推定する。また、推定部１３２は、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、利用者の地域における行動のコンテキストを推定するモデルを用いて、利用者の地域における行動のコンテキストを推定してもよい。

また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者の行動の種類を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者の訪問場所を推定する。続いて、推定部１３２は、推定した訪問場所に基づいて、利用者の行動を推定する。例えば、推定部１３２は、推定した訪問場所がレストランである場合、利用者がレストランを訪問したと推定する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の購買履歴に基づいて、利用者の行動を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の購買履歴に基づいて、利用者が購入した商品またはサービスを特定する。例えば、推定部１３２は、利用者の位置履歴の日時と購買履歴の日時との比較に基づいて、利用者の行動を推定する。例えば、推定部１３２は、位置履歴に基づいて利用者がレストランを訪問したと推定される日時に、購買履歴に基づいて同じ利用者がレストランを利用していた場合には、利用者がレストランで商品を購入したと推定してもよい。

また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者の移動速度を算出してもよい。続いて、推定部１３２は、算出した移動速度に基づいて、利用者の移動手段を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、算出した移動速度が所定の時速である場合には、利用者がその地域で歩いていると推定する。また、推定部１３２は、算出した移動速度が所定の時速を超える場合には、利用者がその地域で自動車に乗車したと推定する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の位置履歴に基づいて、利用者が所定の時間帯（例えば、９：００～１７：００等）同じ場所に滞在している場合には、利用者がその場所に勤務していると推定する。

また、推定部１３２は、利用者の興味に関する情報を推定する。例えば、推定部１３２は、利用者の興味に関する情報を推定するモデルを用いて、取得部１３１により取得された情報に基づいて、利用者の興味に関する情報を推定する。

また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の検索履歴に基づいて、利用者の興味分野を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の検索履歴に基づいて、利用者が所定期間内に所定の回数以上、経済分野に関する検索クエリを検索していた場合には、利用者の興味分野が経済分野であると推定する。

また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の閲覧履歴に基づいて、利用者の興味分野を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の閲覧履歴に基づいて、利用者が所定期間内に所定の回数以上、海外旅行に関するコンテンツを閲覧していた場合には、利用者が海外旅行に興味を持っていると推定する。

また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された利用者の位置履歴に基づいて、各地域に居住する利用者（居住者）と、各地域を訪問した利用者（訪問者）とを推定する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された各店舗の周囲に所在する利用者（対象者）を推定する。さらに、推定部１３２は、対象者かつ居住者である対象居住者と、対象者かつ訪問者である対象訪問者とを推定する。このとき、推定部１３２は、居住者、訪問者、対象者、対象居住者及び対象訪問者を特定する特定部として機能してもよい。

また、推定部１３２は、居住者と訪問者とのそれぞれの人数を推定する。また、推定部１３２は、対象居住者と対象訪問者とのそれぞれの人数を推定する。このとき、推定部１３２は、居住者と訪問者と（又は対象居住者と対象訪問者と）のいずれが多いかを判定する判定部として機能してもよい。

（作成部）
作成部１３３は、取得部１３１により取得された情報と、推定部１３２により推定された利用者に関する情報とに基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置（レイアウト）や人員配置（シフト）等を調整する店づくり計画を作成する。

例えば、作成部１３３は、各店舗の周囲に所在する多数派の利用者の身体的な関心事項（腰が痛い等）に応じて、各店舗内の物品配置を調整する店づくり計画を作成する。

また、作成部１３３は、各店舗の周囲に急増している利用者の興味や関心が高まっている商品に合わせて、各店舗内の物品配置を調整する店づくり計画を作成する。

さらに、作成部１３３は、店舗を運営する事業者又は店舗の管理者や従業員等に店づくり計画を提案するために、店づくり計画に関する提案データを作成する。

（抽出部１３４）
抽出部１３４は、種々の情報を抽出する。例えば、抽出部１３４は、記憶部１２０から各種情報から情報を抽出する。例えば、抽出部１３４は、利用者情報データベース１２１、履歴情報データベース１２２、配置情報データベース１２３、行動情報データベース１２４、収集情報データベース１２５及び評価情報データベース１２６等から各種情報を抽出する。

例えば、抽出部１３４は、取得部１３１により取得された利用者の行動情報から、利用者が接触した行動対象商品を示す情報を抽出する。例えば、抽出部１３４は、店舗装置３００や端末装置１０から取得された情報に基づいて、店舗情報ＴＧ１～店舗情報ＴＧ３や評価情報ＲＬ１～評価情報ＲＬ３に示すような各種情報（算出する評価値を除く）を抽出してもよい。また、抽出部１３４は、抽出した店舗情報ＴＧ１～店舗情報ＴＧ３や評価情報ＲＬ１～評価情報ＲＬ３に示すような情報を期間ＴＭ１～期間ＴＭ３の各々に対応付けて記憶部１２０に記憶してもよい。

例えば、抽出部１３４は、行動情報記憶部１２４等の記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ１が採用された期間におけるＸ店舗に関する種々の情報を抽出する。また、抽出部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、Ｘ店舗の店舗装置３００（図３参照）から棚ＳＣ１においてレイアウトＬＴ１が採用された期間（例えば、期間ＴＭ１等）におけるＸ店舗に関する種々の情報を抽出する。また、抽出部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、レイアウトＬＴ１において各商品が利用者に手に取られた回数やＸ店舗に来店した利用者数を示す情報を抽出する。また、抽出部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、店舗情報ＴＧ１に示すようなレイアウトＬＴ１が採用された期間におけるＸ店舗に関する情報を抽出する。また、抽出部１３４は、店舗情報ＴＧ１に示すようなレイアウトＬＴ１が採用された期間におけるＸ店舗へ来店した利用者数が１０００人であることを示す情報を抽出する。

（算出部１３５）
算出部１３５は、種々の情報を算出する。例えば、算出部１３５は、種々の評価情報を算出する。例えば、算出部１３５は、種々の評価値を算出する。

算出部１３５は、取得部１３１により取得された行動対象商品を示す情報に基づいて、レイアウトに関する評価を示す評価値を算出する。算出部１３５は、入店利用者の数と、行動利用者の数とに基づいて、評価値を算出する。算出部１３５は、入店利用者の数と、行動利用者の数とに基づいて、一の行動対象商品に関する評価値を算出する。算出部１３５は、取得部１３１により取得された複数のレイアウトごとの行動対象商品を示す情報に基づいて、複数のレイアウトごとの評価値を算出する。

（学習部１３６）
学習部１３６は、店舗に陳列される商品のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、算出部１３５により算出された評価値に基づく情報（評価情報）を正解データとして学習させる。

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、情報処理装置１００は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。このように、情報処理装置１００は、回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、ネットワーク上の情報を多次元量に変換する。

学習は、例えばディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、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。学習部１３６は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

また、学習部１３６は、取得部１３１により取得された情報を、利用者に関する情報を推定するモデルに入力して、利用者に関する情報を正解データとして学習させる。また、学習部１３６は、取得部１３１により取得された情報を、利用者の地域における行動のコンテキストを推定するモデルに入力して、利用者の地域における行動のコンテキストを正解データとして学習させる。このとき、推定部１３２は、これらの学習済モデルを用いて、利用者に関する情報や、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。

（提供部１３７）
提供部１３７は、通信部１１０を介して、店づくり計画に関する提案データを外部の情報処理装置（例えば、店舗装置３００）へ提供する。

また、提供部１３７は、通信部１１０を介して、算出部１３５により算出された評価値に基づく情報（評価情報）を外部の情報処理装置へ提供してもよい。

また、提供部１３７は、通信部１１０を介して、店舗内のレイアウトが変更された旨を示す情報や、変更後のレイアウトを示す情報を、店舗の周囲に所在する利用者の端末装置１０へ提供してもよい。このように、利用者の来店を促すために、店舗内のレイアウトの変更により利用者の利便性が向上したことを積極的にアピールすると好ましい。

〔５．処理手順〕
次に、図１２を用いて実施形態に係る情報処理装置１００による処理手順について説明する。図１２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。なお、以下に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

情報処理装置１００の制御部１３０は、通信部１１０を介して、各地域と関連するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する（ステップＳ１０１）。

制御部１３０は、通信部１１０を介して、各地域に所在する店舗に関するネットワーク上の情報をログサーバ２００から取得する（ステップＳ１０２）。

制御部１３０は、通信部１１０を介して、各地域に所在する店舗を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する（ステップＳ１０３）。

制御部１３０は、ログサーバ２００から取得した利用者の位置履歴に基づいて、各地域に居住する利用者（居住者）と、各地域を訪問した利用者（訪問者）とを特定した上で、各店舗の周囲に所在する利用者（対象者）を特定する（ステップＳ１０４）。

制御部１３０は、ログサーバ２００から取得した各種情報に基づいて、各店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置（レイアウト）や人員配置（シフト）等を調整する店づくり計画を作成する（ステップＳ１０５）。

制御部１３０は、店づくり計画に関する提案データを作成し、通信部１１０を介して、店舗装置３００に送信する（ステップＳ１０６）。

制御部１３０は、通信部１１０を介して、店づくり計画に基づくレイアウトが採用された店舗及びその店舗内レイアウトに関する情報を取得する（ステップＳ１０７）。

制御部１３０は、通信部１１０を介して、レイアウトが採用された店舗における各商品を手に取った利用者数（商品接触利用者数）を示す情報を取得する（ステップＳ１０８）。

制御部１３０は、レイアウトが採用された店舗における各商品を手に取った利用者数を示す情報に基づいて、レイアウトの評価値（レイアウト評価値）を算出する（ステップＳ１０９）。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報処理装置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。

上記の実施形態において、情報処理装置１００は、店舗が所在する地域に居住する利用者（居住者）と、その地域を訪問した利用者（訪問者）とを特定しているが、実際には、居住者と訪問者とを特定せず、店舗の周囲に所在する利用者（対象者）のみ特定するようにしてもよい。すなわち、居住者と訪問者とに関わらず、その時に店舗の周囲に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。

また、上記の実施形態において、情報処理装置１００は、店舗の周囲に所在する利用者を対象者として特定しているが、実際には、店舗の周囲に所在する利用者に限らず、その店舗が所在する地域全体に所在する利用者を対象者として特定するようにしてもよい。すなわち、店舗の周囲に限らず、その店舗が所在する地域全体に所在する利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。

また、上記の実施形態において、情報処理装置１００は、店舗が所在する地域に居住する利用者（居住者）と、その地域を訪問した利用者（訪問者）とを特定しているが、実際には、単に居住者と訪問者とではなく、昼間人口に含まれる利用者と夜間人口に含まれる利用者とを特定するようにしてもよい。例えば、店舗が所在する地域が、オフィス街やベッドタウン等である場合、昼間人口と夜間人口が大きく異なる。そこで、昼間、又は店舗が所在する地域がオフィス街である場合には、昼間人口に含まれる利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。反対に、夜間、又は店舗が所在する地域がベッドタウン等である場合には、夜間人口に含まれる利用者の傾向やニーズを推測し、それに合わせて各店舗内の物品配置や人員配置等を調整する店づくり計画を作成する。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、作成部１３３とを備える。取得部１３１は、地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定する。作成部１３３は、推定部１３２により推定された利用者に関する情報に基づいて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、より適切な店づくりを支援することができる。

作成部１３３は、利用者に関する情報に基づいて、施設内において棚に配置される物品が、利用者に応じた棚の位置に配置される計画を作成する。これにより、より適切な棚割を支援することができる。

作成部１３３は、利用者に関する情報に基づいて、施設内における人員の配置を調整するための計画を作成する。これにより、より適切な人員配置を支援することができる。

推定部１３２は、利用者に関する情報に基づいて、地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象者を推定する。作成部１３３は、対象者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、店舗を訪問する可能性がある利用者を対象として、より適切な店づくりを支援することができる。

また、本願に係る情報処理装置１００は、特定部と、判定部とをさらに備える。特定部と判定部とは、いずれも上記の実施形態における推定部１３２に相当する。特定部は、利用者に関する情報に基づいて、地域に居住する利用者である居住者と、地域を訪問した利用者である訪問者とを特定する。判定部は、居住者と訪問者とのいずれが多いかを判定する。これにより、ログデータを取得した利用者のうち、その地域の居住者と訪問者とのいずれが多いかを推定することができる。

作成部１３３は、居住者が訪問者よりも多い場合、居住者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、居住者が多数派である場合には、居住者に合わせた店づくりを支援することができる。

作成部１３３は、訪問者が居住者よりも多い場合、訪問者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、訪問者が多数派である場合には、訪問者に合わせた店づくりを支援することができる。

特定部は、利用者に関する情報に基づいて、地域に居住する利用者であって地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象居住者と、地域を訪問した利用者であって地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象訪問者とを特定する。判定部は、対象居住者と対象訪問者とのいずれが多いかを判定する。これにより、店舗の周囲に所在する利用者として、対象居住者と対象訪問者とのいずれが多いかを推定することができる。

作成部１３３は、対象居住者が対象訪問者よりも多い場合、対象居住者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、対象居住者が多数派である場合には、対象居住者に合わせた店づくりを支援することができる。

作成部１３３は、対象訪問者が対象居住者よりも多い場合、対象訪問者に合わせて、地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する。これにより、対象訪問者が多数派である場合には、対象訪問者に合わせた店づくりを支援することができる。

また、本願に係る情報処理装置１００は、提供部１３７をさらに備える。提供部１３７は、作成部１３３により作成された計画に関する情報を外部の情報処理装置に提供する。これにより、作成された店づくり計画を、店舗側の端末装置等に提供することができる。

また、本願に係る情報処理装置１００は、評価部をさらに備える。評価部は、上記の実施形態における算出部１３５に相当する。評価部は、計画に従って変更された地域に所在する施設内のレイアウトを評価する。これにより、計画に従って変更されたレイアウトの妥当性について評価することができる。

また、本願に係る情報処理装置１００は、学習部１３６をさらに備える。学習部１３６は、施設内のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、レイアウトの評価結果を正解データとして学習させる。これにより、レイアウトの評価結果を反映して、より適切な店づくり計画を作成することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報処理装置１００は、例えば図１３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１３は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
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。

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。

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。

例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。

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。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 配置情報データベース
１２４ 行動情報データベース
１２５ 収集情報データベース
１２６ 評価情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 作成部
１３４ 抽出部
１３５ 算出部
１３６ 学習部
１３７ 提供部
２００ ログサーバ
３００ 店舗装置

Claims (15)

1. 地域に所在する施設に関する情報と、前記地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示すログデータを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定部と、
   前記推定部により推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記作成部は、前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記施設内において棚に配置される物品が、前記利用者のコンテキストに応じた棚の位置に配置される計画を作成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記作成部は、前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記施設内における人員の配置を調整するための計画を作成する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記利用者の位置履歴に基づいて、前記地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象者を推定し、
   前記作成部は、前記対象者に合わせて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記利用者の位置履歴に基づいて、前記地域に居住する利用者である居住者と、前記地域を訪問した利用者である訪問者とを特定する特定部と、
   前記居住者と前記訪問者とのいずれが多いかを判定する判定部と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記作成部は、前記居住者が前記訪問者よりも多い場合、前記居住者に合わせて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記作成部は、前記訪問者が前記居住者よりも多い場合、前記訪問者に合わせて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
8. 前記特定部は、前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に居住する利用者であって前記地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象居住者と、前記地域を訪問した利用者であって前記地域に所在する施設の周囲に所在する利用者である対象訪問者とを特定し、
   前記判定部は、前記対象居住者と前記対象訪問者とのいずれが多いかを判定する
   ことを特徴とする請求項５～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記作成部は、前記対象居住者が前記対象訪問者よりも多い場合、前記対象居住者に合わせて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記作成部は、前記対象訪問者が前記対象居住者よりも多い場合、前記対象訪問者に合わせて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
11. 前記作成部により作成された前記計画に関する情報を外部の情報処理装置に提供する提供部と
    をさらに備えることを特徴とする請求項１～１０のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記計画に従って変更された前記地域に所在する施設内のレイアウトを評価する評価部と
    をさらに備えることを特徴とする請求項１～１１のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記施設内のレイアウトに関する情報をモデルに入力し、前記レイアウトの評価結果を正解データとして学習させる学習部と
    をさらに備えることを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    地域に所在する施設に関する情報と、前記地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示すログデータを取得する取得工程と、
    前記取得工程で取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定工程と、
    前記推定工程で推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
15. 地域に所在する施設に関する情報と、前記地域と関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示すログデータを取得する取得手順と、
    前記取得手順で取得された情報及びログデータに基づいて、前記地域や前記利用者のコンテキストを推定する推定手順と、
    前記推定手順で推定された前記地域や前記利用者のコンテキストに基づいて、前記地域に所在する施設内における物品の配置を調整するための計画を作成する作成手順と
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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