研究課題
平成20年度は以下の機能の実現と精度を明らかにして、顧客の属性識別や振舞い認知による売場生産性向上のための知的マーケティング意思決定支援システムを開発した。1.売場での知的人物属性識別赤外線エリアスキャナや、推論・データマイニング・ベイジアンネットワークなどの人工知能技術を用いて、知的人物属性識別システムを開発した。本システムは、売場に設置したエリアスキャナ間を通過する人物の計数や性別などの属性識別を行うものである。2.売場での顧客グループ識別超音波センサやサポートベクタマシンなどの人工知能技術を用いて、売場の通路を通行する顧客のグループ識別システムを開発した。本システムは、売場の天井に設置した超音波センサの下を通過する人物が単独来店者か、あるいはグループでの来店者かの識別を行うものである。3.売場での顧客振舞い認知超音波センサやサポートベクタマシンなどの人工知能技術を用いて、売場における顧客の振舞い認知システムを開発した。ここで振舞いとは顧客の売場前での長時間の立ち止まりや、首を前に傾けたり身を屈めたりして商品に興味を示していることを指す。実験により、顧客の立ち止まり状態や、どの棚に手を伸ばしたかの識別が行えることを明らかにした。4.マルチエージェントによる店舗内顧客行動シミュレータ実在する総合スーパーマーケットから1年分のPOSデータの提供を受けて、店舗内での顧客購買行動(主に動線)を分析した。そしてマルチエージェント技術を用いてこれを実装し、顧客の店舗内行動を予測するマーケティングシミュレータを開発した。
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