JP2013250647A - 商品陳列情報集計方法とデータ構造およびそれを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】商品の陳列状態と売上高の関係を関連付ける集計システムはこれまでなかった。
【解決手段】商品陳列棚に陳列された商品が撮影された画像データから前記商品の商品画像を切り出す工程と、前記切り出された商品画像と対応する商品データを商品データベースから検索する工程と、前記商品陳列棚の段数を決定し段数情報を生成する工程と、前記商品コードと、前記切り出された商品画像の前記画像データ中の商品画像位置データと、前記段数情報と、補助情報を共に商品棚情報として記録する記録工程を有することを特徴とする商品陳列情報集計方法。
【選択図】図１

Description

本発明は、小売業界などで、陳列された商品の状態を把握し、販売額との関係を調べ、より販売額を高めるような棚割り計画をえるための商品陳列情報集計方法に関する。

小売店で商品を販売する際に、どの商品がどの程度売れているのかを把握することは、何をどれくらい仕入れるかを決めるために、重要な情報となる。これを効率的におこなうためにＰＯＳシステムが広く利用されている。現在では、顧客が選んだ商品についたバーコードを、レジで読み取ることで、購入金額だけでなく、在庫との関係や、つり銭管理まで行うことができる（特許文献１）。

ＰＯＳシステムでは、店舗における商品ごとの売上高は容易に把握できるものの、その商品がどのような陳列状態で販売されていたかについてはなんらの情報も得られない。

一方で、商品自体の陳列方法が売上高に対する寄与が高いことは、業界では良く知られていることであり、商品をどのように陳列棚に配置するかといういわゆる棚割りをどのように行うかについて提案されている（特許文献２）。

このような提案が存在するということは、商品の売上高をいかに上げるかについては、商品力（いわゆる商品自身の魅力）もさることながら、いかに顧客に見てもらえるかも大きな要因として存在するということである。

しかしながら、商品の陳列状態と売上高との関係は、これまで具体的に調べることができなかった。これは棚割り情報があったとしても、実際にその棚割り情報通りに商品が陳列されているか否かは確認できなかったためである。実際の商品陳列状態を確認するためには、商品陳列後の商品棚を調べる必要があるが、これは大変な労力が必要となる。また、このような情報は１店舗だけで調べてもあまり意味が無く、多くの店舗での情報収集と、短時間でのデータ整理が必要である。

特許文献３には、実際に陳列後の商品の陳列状態を比較的容易に入力することのできる方法が開示されている（特許文献３）。この方法では、商品の陳列状態を写真で撮影し、そこから商品の部分だけの画像を切り出し、什器情報から得た陳列棚情報に従って、商品の配列を電子的に記録する入力方法が開示されている。なお、現在では、所望の画像に対する類似画像を大量の画像が格納された画像データベースから検索する技術が発達してきている（特許文献４）。

特開平０５−１２０５６１号公報 特開平０５−３４２２３０号公報 特開平０５−３３４４０９号公報 特開２００４−３１８３６５号公報

特許文献３は陳列された商品の状態を容易に電子的に登録することができるという点で優れたものであるが、什器情報を用いるため、自店舗の陳列状況しか入力することができなかった。商品の陳列情報と売上高を関連付けて、棚割りの方針を検討するためには、複数の店舗での商品陳列と売上高の情報が必要であるが、例え同じ系列の店舗であったとしても、同じ什器（商品棚）を使っている保証はないからである。

また、上記の先行技術には、商品の陳列状態と売上高自体を関連付けようという技術思想さえ示されてはいない。

本発明は上記の課題に鑑みて想到されたものであり、商品の陳列状態と売上高を関連づけ、小売店側には棚割りの方針、メーカ側には、小売店での陳列位置の要請といった施策検討のための基本データを提供することのできる商品陳列情報集計方法を提供するものである。

より具体的に、本発明の商品陳列情報集計方法は、
商品陳列棚に陳列された商品が撮影された画像データから前記商品の商品画像を切り出す工程と、
前記切り出された商品画像と対応する商品データを商品データベースから検索する工程と、
前記商品陳列棚の段数を決定し段数情報を生成する工程と、
前記商品コードと、
前記切り出された商品画像の前記画像データ中の商品画像位置データと、
前記段数情報と、
補助情報を共に商品棚情報として記録する記録工程を有することを特徴とする。

また、本発明に係るデータ構造は、
商品が陳列された商品陳列棚を撮影した画像データから生成されたデータによるデータ構造であって、
店舗を識別する店舗ＩＤと、
撮影日時と、
撮影された前記商品に対応する商品コードと、
前記画像データから求めた前記商品が前記商品陳列棚の何段目に陳列されていたかを示す段数情報と、
前記商品が前記段数情報で示される段の左端から何フェイス目かを示すフィエス数と
を含むことを特徴とする。

本発明は、撮影された画像データから商品の陳列された什器の段数情報を生成する。したがって、商品の陳列状態は、撮影された画像データだけから得ることができる。また、撮影された画像データから切り出した商品画像は、商品データベースから検索エンジンによって検索され商品コードに変換されるので、高速に処理することができ、短時間で大量の撮影された商品陳列棚の情報を電子化できる。また、同時に記録する補助情報には、システムなどからの商品毎の売上高情報も含めることができるため、商品の陳列状態と、売り上げへの寄与を初めて具体的に情報として得ることができる。

また、本発明に係る商品陳列情報集計方法によって形成されたデータによるデータ構造は、商品コードと商品の陳列情報が関連付けられたデータ構造であるので、売上と商品陳列状態の関係を把握することができるという効果を奏する。

本発明を実施する商品陳列情報集計システムの構成を示す図である。 商品陳列棚を撮影する方法を示す図である。 カメラからの画像データを示す図である。 図３の一部拡大図である。 検索エンジンの処理フローを示す図である。 商品棚情報のデータ構造の１例を示す図である。 画像処理プログラムの行う仕事を視覚化した図である。 画像処理プログラムの処理フローを示す図である。 フェイス数を基準にした商品棚情報を示す図である。 図９の商品棚情報のデータ構造を示す図である。 集計ソフトの処理を示す図である。 集計ソフトの処理フローを示す図である。

以下本発明について、図面を参照しながら説明を行うが、以下の説明は本発明の一実施形態を例示するのであり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することができる。

図１には、本発明に係る商品陳列情報集計方法を実施する商品陳列情報集計システム１の構成を示す。本発明の商品陳列情報集計システム１は、メモリ１１とＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）１０を有するコンピュータによって構成される。ＭＰＵ１０には２次記憶手段１２が接続されている。２次記憶手段１２はＨＤ（ハードディスク）若しくは、半導体メモリ等によって構成される。

また、画像データ入力装置１３と出力装置１４が接続されていても良い。画像データ入力装置１３は、通常の通信手段であってよい。また、出力装置１４には、プリンタやディスプレイのほか、電子情報を出力できる通信手段が含まれていても良い。

２次記憶手段１２には、少なくとも商品データベース２０が予め保存されている。商品データベース２０は、少なくとも商品の画像データと、商品コード２２から構成される。商品の画像データは、登録商品画像２１である。これは該当する商品の正面からの画像だけでも良いし、側面、また上面および底面の画像を含んでいても良い。この登録商品画像２１と撮影された画像データ４０から切り出された商品画像４１（図４で説明する）を検索エンジン３１が比較し、一致するか否かを判断する。商品コード２２は製造メーカ、商品名等のデータが含まれていても良い。

本発明の商品陳列情報集計システム１をコンピュータで稼動させる際には、メモリ１１中に、検索エンジン３１がロードされていてもよい。この検索エンジン３１は使用されない場合は、２次記憶手段１２中に格納保存されている。検索エンジン３１は、画像データ４０からの商品画像４１の切り取りと、商品データベース２０から切り出した商品画像４１に一致する登録商品画像２１を選択し、その商品コード２２と、切り出した位置座標に相当する商品画像位置データ４２を出力するものである。このような検索エンジン３１はすでに公知であり、インターネットを通じても利用することができる。このような検索エンジン３１は、商品画像４１がいびつであったり、一部が欠けていても、対応する登録商品画像２１を探し出すことができる。

また検索エンジン３１は、撮影された画像データ４０中から価格札の部分の価格札画像４３（図４で説明する）を切り出し、記載されている文字および数字を価格情報２３と、切り出した位置座標に相当する価格札画像位置データ４４を出力することができる。

また、メモリ１１中には、検索エンジン３１以外に、画像処理プログラム３２がロードされ、実行される。画像処理プログラム３２は、撮影された画像データ４０と検索エンジ
ン３１の切り出した商品画像４１に基づいて、少なくとも陳列棚の段数情報４５を生成する。また２次元平面内に登録商品画像２１と価格札画像４３を商品画像位置データ４２および価格札画像位置データ４４に基づいて貼り付けることもできる。

画像処理プログラム３２は、少なくとも商品コード２２、商品画像位置データ４２、価格情報２３、価格札画像位置データ４４、段数情報４５を商品棚情報５０としてまとめて記録する。

また、撮影された画像データ４０に関する補助情報６０も商品棚情報５０として記録される。補助情報６０には、撮影された店の識別情報（店舗ＩＤ６１）、撮影日時６２が含まれる。またその店舗での撮影された画像データ４０に映っている商品の売上高６３といった情報が含まれていてもよい。もちろん、これらの結果はプリンタで紙出力してもよい。

また、メモリ１１中には、集計プログラム３３がロードされ、実行されていてもよい。集計プログラム３３は、商品棚情報５０中の段数情報４５と商品コード２２と価格情報２３を補助情報６０中の撮影日時６２等の情報と関連付けて集計する。また、売上高６３を関連づけて集計してもよい。集計された情報は集計出力情報６５と呼ぶ。

以上のように構成された商品陳列情報集計システム１の動作の概要を説明する。まず、各店舗での商品の陳列状態を撮影する。撮影された画像データ４０が本発明の商品陳列情報集計システム１（以後「本システム」とも呼ぶ。）に入力される。本システム１では、撮影された画像データ４０からどのような商品が商品棚の何段目に何列（「フェイス数４７」と呼ぶ）配置されているかを調べ商品コード２２と段数情報４５および商品画像位置データ４２を商品棚情報５０として記録する。また、商品棚情報５０には、この店舗での撮影された商品の売上高６３が記録されてもよい。

商品の撮影の間隔は、特に限定されるものではない。食料品等の入れ替えが頻繁に生じる商品であれば、毎日でもよい。一方、日用雑貨や化粧品、車用品といった月単位で入れ替えが行われる商品であれば、毎月毎が考えられる。しかし、入れ替えが頻繁に起こる商品であっても、数百店から数千店の販売店の陳列状態を調べる場合は、週単位若しくは隔週単位での撮影が望ましい。大量のデータを統計的に検討でき、またデータ収集および分析に必要な時間を確保できるからである。

これらの商品棚情報５０を複数店分集めて集計すると、いつ、どの店で、どの商品がどのような陳列状態で売られていたかということを集計出力情報６５として把握できる。さらに売上高６３があれば、その結果いくら売れたかということを集計出力情報６５として把握できる。このような情報は、商品を製造するメーカにとっては、自社製品を拡販するために、陳列棚のどの位置に置くべきかという判断の基礎となる。

また、このような集計出力情報６５は、小売側では、店舗の売り上げを最大にするために、どの商品を商品棚のどこにおけばよいかという、いわゆる棚割りを決めるために有用な情報となる。以下、本システム１について詳細を説明する。本システム１はこのような集計出力情報６５を出力することができる。

＜商品の撮影＞
本発明では、短時間に多くの店舗での商品の陳列状態を把握することができる。そのためには、商品が陳列されている状態を画像データ４０として記録する必要がある。記録は動画であってもよいし、静止画であってもよい。動画であれば、画像と画像の継ぎ目を決めやすい。画像データ４０は、１つの画像に処理の対象となる商品棚が上から下まで写っていることが望ましい。すなわち、商品棚の縦方向は１枚の画像データに含まれているのが好ましい。

横方向（商品棚）の幅方向は、一枚の画像データでなくてもよい。画像データ同士のつなぎ目を合わせることで、順次処理することが可能だからである。

図２には商品の撮影状況を示す図を示す。商品陳列棚７０は５段になっている。また幅７０ｗは長く、カメラ７１の１画面中には入りきらない。各段には、さまざまな商品が陳列されている。カメラ７１は、商品陳列棚７０の前を所定の速度で移動しながら、少なくとも連続して撮影した画像データ４０には、同じ商品が写っているように撮影する。隣同士を重ねるためである。撮影の仕方も特に制限されるものではないが、後の処理を画一的に行うためには、同じ撮影方法であるのが好ましい。ここでは、画像データは、商品陳列棚７０を左端７０ａから右端７０ｂへ向かって撮影されて得られたものとする。

＜画像データの処理＞
図３には、本発明に係る検索エンジン３１の動作を説明する図であり、図５はそのフローを示す図である。以後、適宜図５のフローを参照しながら説明を進める。図３を参照して、入力される画像データ４０は複数個あり、ここではそれぞれ符号４０ａ、４０ｂ、４０ｃとする。検索エンジン３１は処理対象とするそれぞれの画像データ４０に対して、座標を設定する。図３では、座標軸は画像の左下を原点とし、右方向がＸ軸、上方向がＹ軸とする。もちろん、原点および座標軸の設定の仕方は、他の方法であってもよい。

図４には、画像データ４０ａを例として示す。検索エンジン３１は画像データ４０を読み込むと（ステップＳ１０２）、最初の画像データ４０ａから処理開始点４０ｓを決める。これは、商品陳列棚７０の縦壁７０ａを認識することで、行われる。つまり縦壁７０ａより右側は商品陳列棚７０であるとする。処理としては、読み込んだ複数の画像データ４０のうち、最初の１枚目か否かを判断し（ステップＳ１０４）、最初の１枚目であれば（ステップＳ１０４のＹ分岐）、処理開始点４０ｓを決める（ステップＳ１０８）。

次に、処理開始点４０ｓ（商品陳列棚の左端７０ａ）から右側の画像データについて、商品画像４１の切り出しを行う。自動切り出しの方法は特に限定されるものではなく、公知の方法であってよい。図４では、一番下段の１つの商品について切り出しが行われた例を示す。切り出された商品画像４１は黒枠で囲まれている。

切り出された商品画像４１は特徴抽出が行われ、商品データベース２０中の登録商品画像２１と比較される。そして、類似若しくは一致する登録商品画像２１を決定し、対応する商品コード２２および商品画像位置データ４２を返す（ステップＳ１１０）。商品画像位置データ４２は、切り出した商品画像４１のどこの座標を代表させてもよく、例えば重心の位置を代表とさせておいてもよい。

もちろん、右上と左下といった２点（実質的には４点）情報であってもよい。なお、類似若しくは一致する登録商品画像２１がなかった場合は、ｎｕｌｌを返す。この際、切り出した画像には商品がなかったのか、あったが商品データベース２０中に発見できなかったのかの区別がつく出力ができればより好ましい。

図４の最上段には、変換された商品コード２２を示す。最上段の商品は商品コード２２で「Ａ」と「Ｂ」である。商品Ａは６つ並んでいるが途中で１商品分以上抜けている部分があるので、商品コード「Ａｂ」を返している。また、商品Ｂは４つあるが、２つは重なっているので、「Ｂ」が縦に重なっている部分がある。商品コード２２と画像データ４０上での商品画像４１の切り出し位置（商品画像位置データ）４２は、商品棚情報５０を構成するものとして記録される。

これらの操作は、現在処理中の画像データ４０ａ中の切り出し可能な全ての商品画像４１に対して行われる。なお、ここで、商品画像位置データ４２は、処理開始点４０ｓからの距離として換算しておくと後の集計で都合がよく望ましい。

また、商品画像４１の次に価格札画像４３も切り出しを行う（ステップＳ１１０）。この価格札画像４３については、価格情報２３に変換する（ステップＳ１１２）。また、価格情報２３と価格札画像位置データ４４についても、商品棚情報５０として記録する。

次に現在処理中の画像データ４０ａの右端の商品に印５１をつける（ステップＳ１１６）。そして、印５１をつけた商品画像４１のたて並びの画像を画像データ４０間の境界５２とする。境界５２の生成方法は特にこの方法でなくてもよく、次の画像データ４０ｂとの重なりがわかればよい。なお、図４では、画像の切り出しを終えた商品画像４１若しくは価格札画像４３に黒四角の印（符号３５）を入れて例示した。これは下から２段目の商品と価格札である。

そして、次の画像データ４０ｂ中で境界５２を検出する（ステップＳ１０６）。境界５２が検出されたら（ステップＳ１０６のＹ分岐）、境界５２より右側の商品画像４１および価格札画像４３について、切り出しと、商品コード２２および価格情報２３への変換を続けて行う。なお、ステップＳ１０６で境界を発見できなかった場合は、画像データ４０が重畳部分を持たない画像データ４０が入力されたおそれがあり、エラーを返し（ステップＳ１１８）、終了する。

画像データ４０の終わり（４０ｃ）には、商品陳列棚７０の右端７０ｂが存在する（図３参照）。したがって、右端７０ｂを検出したら１つの商品陳列棚７０に対応する処理が終了することとなる（ステップＳ１２０のＹ分岐）。

なお、この後、この画像データ４０の撮影した店舗の識別情報（店舗ＩＤ６１）および撮影日時６２が補助情報６０として、同じく商品棚情報５０に記録される（ステップＳ１２０）。また、別途この店のＰＯＳデータなどから、この商品陳列棚７０に陳列された商品の売上高６３を補助情報６０として記録するのが好ましい（ステップＳ１２０）。これは、撮影日時６２と売上高６３が記録された日が一致していることが望ましい。撮影された商品陳列の状態と、商品の売り上げ状態を対応させやすいからである。

もっとも、撮影日時６２と売上高６３が一致していなくても、利用可能な対応があればよい。例えば、撮影日時６２の前後数日間の売上高６３であってもよいし、複数の店舗の売り上げの平均といった統計的なデータであってもよい。売上高６３は商品売上高情報といってもよい。また、撮影日時６２は、撮影された日時だけでなく、撮影された週若しくは期間であってもよい。また、店舗の識別情報（店舗ＩＤ）も、個々の店舗の識別だけでなく、地域、系列といった情報であってもよい。

この時点での商品棚情報５０を図６に例示する。これは図４の下から２段目（黒四角）の商品と価格札を示している。「商品位置」と「札位置」はそれぞれ商品画像位置データ４２と、価格札画像位置データ４４に相当し、棚の左下を原点に読み替えた座標表示である。「売上高」は売上高６３で、撮影された当日の商品コード４０１００の売り上げが１８５０円であったことを示している。同じ商品コードがある場合は、どれか１か所の商品コードに対して売上高が記録されるようにしておけばよい。

このようにして作成された商品棚情報５０に対して、次に画像処理プログラム３２が実行される。図７にその動作を説明する図を示し、図８には処理のフローを示す。

画像処理プログラム３２が実行される（ステップＳ２００）と、商品棚情報５０を読み込み（ステップＳ２０２）、商品棚情報５０から、商品画像位置データ４２と、価格札画像位置データ４４の間に段情報４６を生成する（ステップＳ２０４）。画像処理プログラム３２はデータだけで行えるが、見やすくするために、図７では図４に基づいた記載を用いて説明を行う。

まず、画像データ４０上のＹ方向で最も接近した商品画像位置データ４２ａと価格札画像位置データ４４ａを選んでゆく。図７では、２段目の黒四角３５がついた商品画像４１とその下の価格札画像４３（同じく黒四角をつけた）が選ばれた様子を示す。そしてこれらのＹ方向の平均値を段情報４６ａとする。もちろん、他の方法を併用してもよい。１つの棚に複数の商品が積まれていると、段情報４６が商品より上にくる場合もあるからである。

段情報４６は、商品棚情報５０の左端から右端まで直線で形成される。したがって、段情報４６はＹ方向の位置情報だけでもよい。全ての段情報４６を付与し終わったら、段番号４６ｎを付与する（ステップＳ２０６）。図７では、段の下から１段目２段目と番号を付与している。最も大きな段数が段数情報４５となる。この段数情報４５も商品棚情報５０として記録されてよい。また、段番号４６ｎは、撮影された画像データ４０から商品棚の段数を求めたことになる。

また、画像処理プログラム３２は、商品棚情報５０に対して、フェイス数４７を生成する（ステップＳ２０８）。フェイス数４７は、同一段番号４６ｎに配置された同一商品コード２２の数を言う。例えば、図７において、５段目の商品コード「Ａ」の商品は７つ並んで配置されている（１つ欠品がある）。

この商品のフェイス数４７は７である。また、同一商品が３つ以上並んでいて、両端以外の商品がない場合は、明らかに商品の欠品であるので、欠品情報４８を生成し（ステップＳ２０８）、記録する。これは商品棚情報５０に記録された商品コード２２で欠品コードの数を記録すればよい。図７では、５段目の商品コードＡの商品について、フェイス数４７が付与された様子を示す。図７の状態は、メモリ上のデータ構造に反映されている。

以上の情報は、２次元情報として紙出力することができる。図９に紙出力された商品棚情報５０を示す。図９で示したのは、商品棚情報５０の一部である。商品棚情報５０では、棚の段情報４６は点線で表される。また、フェイス数４７が重視されるため、商品は全て同じ幅のフェイス数４７で示される。また、出力されたこの商品棚情報５０には、店舗を示す店舗ＩＤ６１と、撮影日時６２等の補助情報６０が記載されている。また、売上高６３がある場合は、それを出力してもよい。図９では撮影後２４時間の間の各商品の売上高６３が印字された場合を示している。なお、商品コード２２の代わりに登録商品画像２１を貼り付けてもよい。分かりやすくするためである。

図１０には、この商品棚情報５０のデータ構造を示す。電子的には、商品棚情報５０は、商品コード２２と、価格情報２３と、段数情報４５と、フェイス数４７と、欠品情報４８と、店舗ＩＤ６１、撮影日時６２、売上高６３が１つのファイルとして関連付けられたデータ構造である。このように本発明の商品陳列情報集計方法では、商品コード２２は、商品棚の段数と左端からのフェイス数４７で表されることができる。このようなデータ構造は、適当な記録媒体に記録することができる。記録媒体としては、ハードディスクなどのディスク型記録媒体、テープ状の記録媒体、半導体メモリといった公知のメモリ中に記録することができる。

＜集計＞
次に、このような商品棚情報５０が複数店舗分集まった場合の本システム１の集計動作について説明する。商品の売り上げは、店舗にやってくる顧客の数に関係するが、商品の陳列の仕方によっても大きく左右されると考えられる。例えば、商品陳列において、フェイス数４７を増やせば、売上高自体は高くなるかもしれないが、陳列したフェイス数４７あたりの売り上げで見ると、決して効率的な陳列でなかったかもしれない。これは、商品ごと、季節ごと、店舗の立地ごとで集計を行うことである程度の傾向をつかむことができると考えられる。そのような情報は棚割りの方針を決める際に有力な情報になるであろう。

図１１には本システム１による集計の一例を示す。図１２にはそのフローを示す。集計プログラム３３が実行されると（ステップＳ３００）、集まった商品棚情報５０ａｌｌを読み込む（ステップＳ３０２）。次に商品棚情報５０ａｌｌから、集計プログラム３３は、同一商品コード２２（ステップＳ３０４）と同一段数（ステップＳ３０６）を有する商品棚情報５０ｓｅｌを選び出す（図１１（ａ））。段数の異なる棚同士を比較しても、商品の陳列の仕方の比較にならないからである。これによって集計の対象となる商品棚情報５０の数は減る。なお、段数にあまり違いのない棚は「同一段数」として選択しても良い。

次に指定された商品コード２２の部分を含むフェイス数４７から左端と右端を求める（図１１（ｂ）：ステップＳ３０８）。これは、選択された商品棚情報５０ｓｅｌの中で、最も商品棚の左端に近いものと、商品棚の右端に近いものを選ぶことである。また、ここで、フェイス数４７は、商品棚の左端からの積算されたフェイス数として数える。すなわち、同じ商品コード２２中では最も左側にあっても、商品棚の左端まで他の商品があった場合は、その商品のフェイス数分が自分のフェイス数４７に加算される。

図１１では、店舗ＩＤ６１が「４０００１５６」の店舗は棚の左端からある対象商品を並べていたことを示す。また、店舗ＩＤ６１が「４０００７８２」の店舗は、商品棚の１５フェース目をこの対象商品の右端にしていた状態を示す。

これは、選択された商品棚情報５０ｓｅｌの中で、この店舗ＩＤ６１「４０００７８２」が、最も右端に近く対象商品を陳列していたということである。なお、ここではフェイス数４７を見ているので、物理的に棚の右端に陳列されていたかどうかは不明である。左端から１５フェース目までの商品の幅（長さ）はここでは見ていないからである。少なくとも、商品棚の左端からこの１５番目の対象商品までの間に１４個の対象商品が陳列されていたといえる。なお、もちろんのことであるが、商品棚情報５０には、商品画像位置データ４２が記録されているので、そこから物理的な位置を求めることはできる。

そして、この左端と右端の間にフェイス数４７に従って、商品コード２２の度数を求める（図１１（ｃ）：ステップＳ３１０）。これを商品分布５５と呼ぶ。なお、図１１（ｃ）では、ゼロの部分は空白とした。

商品分布５５からは、ある商品が同一の棚数をもつ商品棚のどの位置に配置される場合が最も多かったかということが分かる。例えば、図１１（ｃ）では、圧倒的にこの商品を左下に２段置きにしているお店が多いことがわかる。また、ほとんど商品棚の中央付近には陳列されていない。このような情報は、特に製造メーカにとって、自社の商品がどのような位置に置かれて販売されているかということを知るために大変有用な情報である。

また他社競合商品との商品分布５５と売上高の比較をすることで、小売店に対して対象商品の陳列位置を要請するためにも大変有用な情報である。なお、商品分布５５には、集計をした店舗に関する情報や価格に関する情報が添付されていてもよい。このような商品分布５５（集計結果）は、記録媒体に記録されていてもよい。

本発明の商品陳列情報集計システム１は、短時間で大量の商品陳列の状態をデータ化することができ、そのデータに基づいて、同一段数の商品陳列棚における商品分布を得ることができるので、販売戦略や棚割りの方針を立てるにあたり、大変有用な情報を得ることができる。

本システム１は、商品の種類にこだわらず、棚に商品を陳列して販売する形態であれば、広く利用することができる。また、商品の陳列は画像データになっていさえすればよいので、カタログ販売などに応用してもよい。

１ 商品陳列情報集計システム
１０ ＭＰＵ
１１ メモリ
１２ ２次記憶手段
１３ 画像データ入力装置
１４ 出力装置
２０ 商品データベース
２１ 登録商品画像
２２ 商品コード
２３ 価格情報
３１ 検索エンジン
３２ 画像処理プログラム
３３ 集計プログラム
４０、４０ａ、４０ｂ、４０ｃ 画像データ
４０ｓ 処理開始点
４１ 商品画像
４２ 商品画像位置データ
４３ 価格札画像
４４ 価格札画像位置データ
４５ 段数情報
４６ 段情報
４６ｎ 段番号
４７ フェイス数
４８ 欠品情報
５０ 商品棚情報
５１ （画像データ間の）印
５２ 境界
５５ 商品分布
６０ 補助情報
６１ 店舗ＩＤ
６２ 撮影日時
６３ 売上高
７０ 商品陳列棚
７０ａ 左端
７０ｂ 右端
７１ カメラ

Claims (13)

1. 商品陳列棚に陳列された商品が撮影された画像データから前記商品の商品画像を切り出す工程と、
   前記切り出された商品画像と対応する商品データを商品データベースから検索する工程と、
   前記商品陳列棚の段数を決定し段数情報を生成する工程と、
   前記商品コードと、
   前記切り出された商品画像の前記画像データ中の商品画像位置データと、
   前記段数情報と、
   補助情報を共に商品棚情報として記録する記録工程を有することを特徴とする商品陳列情報集計方法。
2. 前記画像データから前記商品陳列棚の価格札の価格札画像を切り出す工程と、
   前記価格札画像の値段を認識し価格情報を生成する工程とをさらに有し、
   前記記録工程では、前記価格札画像位置データと値段情報も商品棚情報として記録する工程であることを特徴とする請求項１に記載された商品陳列情報集計方法。
3. 前記商品陳列棚の同一段に置かれた連続する商品コードの数をフェイス数として生成する工程をさらに有し、
   前記記録工程は、前記商品コードのフェイス数も商品棚情報として記録することを特徴とする請求項１または２のいずれかの請求項に記載された商品陳列情報集計方法。
4. 前記商品陳列棚の同一段に置かれた商品コードの中の欠品情報を生成する工程をさらに有し、
   前記記録工程は、前記商品コードの欠品情報も商品棚情報として記録することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかの請求項に記載された商品陳列情報集計方法。
5. 前記補助情報には、店舗を識別する情報と、前記画像データの撮影日時と、前記店舗での商品売上高情報が少なくとも含まれることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかの請求項に記載された商品陳列情報集計方法。
6. ２次元平面内の前記商品位置データに対応する位置に前記商品コードに対応する登録商品画像を貼り付ける工程と、
   前記価格札画像位置データに価格情報を前記２次元平面に貼り付ける工程と、
   前記段数情報に基づいて段に相当する線を前記２次元平面に描く工程とを有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかの請求項に記載された商品陳列情報集計方法。
7. 前記記録工程で記録された商品棚情報から同一商品コードと同一段数を有する商品棚情報を抜き出す工程と、
   前記抜き出された商品棚情報から、商品棚の各棚およびその位置毎の度数分布である商品分布を求める工程を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかの請求項に記載された商品陳列情報集計方法。
8. 前記商品分布を前記段数情報に基づいて段に相当する線と共に２次元平面に描く工程を有することを特徴とする請求項７に記載された商品陳列情報集計方法。
9. 前記商品陳列棚に陳列された商品が撮影された画像データは、週単位で供給された画像データであることを特徴とする請求項１乃至８の何れかの請求項に記載された商品陳列情報集計方法。
10. 商品が陳列された商品陳列棚を撮影した画像データから生成されたデータによるデータ構造であって、
    店舗を識別する店舗ＩＤと、
    撮影日時と、
    撮影された前記商品に対応する商品コードと、
    前記画像データから求めた前記商品が前記商品陳列棚の何段目に陳列されていたかを示す段数情報と、
    前記商品が前記段数情報で示される段の左端から何フェイス目かを示すフィエス数と
    を含むことを特徴とするデータ構造。
11. 商品コードと段数情報が同じである請求項１０に記載されたデータ構造から
    前記段数情報毎にフェイス数に対する前記商品コードの配置を積算した商品度数を
    有することを特徴とするデータ構造。
12. 請求項１０のデータ構造を記録した記録媒体。
13. 請求項１１のデータ構造を記録した記録媒体。