JP2004133904A - 飲食店用マーケティングデータ収集システム - Google Patents

Abstract

【課題】セット型料理又はコース型料理の中身を構成する各料理について、それが顧客にどのように受け取られているかを把握して、前記のセット型料理又はコース型料理の中身をより顧客にとって好ましいもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することができる、飲食店用マーケティングデータ収集システムを提供する。
【解決手段】セット型料理又はコース型料理を構成する各料理に関して、「顧客が飲食に要した時間、顧客が食べ残したか（飲み残した）否か、又は、顧客が食べ残した量」を求めるデータ解析手段と、前記データ解析手段からの情報に基づいて、前記セット型料理又はコース型料理を構成する各料理に関して、各顧客毎に、「前記顧客が飲食に要した時間、前記顧客が食べ残したか）否か、又は、前記顧客が食べ残した量」をデータベースに記録するデータベース記録手段と、を含むことを特徴とするものである。
【選択図】図１

Description

　本発明は、飲食店において提供される、「複数の料理及び一つ又は複数の飲料が互いに時間を異にする複数の段階に分けて提供される、第１のタイプのコース型料理」、「第１の段階として『複数の料理、又は、複数の料理及び一つ又は複数の飲料』が提供され、第２の段階として『飲料のみ、又は、デザート及び飲料』が提供される、第２のタイプのコース型料理」、「『複数の料理及び一つ又は複数の飲料』がほぼ同時に提供される、セット型料理」、又は、「バイキング料理」の中身（内訳）を構成する個々の料理又は飲料のそれぞれについて、顧客がどのように感じているか（美味しい・好ましいと感じているかそうでないか）、すなわち、前記のコース型、セット型、又はバイキング料理を構成する各料理又は飲料が店舗の売上又は利益にどのように又はどれだけ貢献しているかというマーケティングデータを収集するためのシステムに関する。

　従来より、飲食店が提供する料理又は飲料又は食器類の映像をカメラが撮像してその映像を利用する技術は存在している（例えば、特許文献１，２，３参照）。しかしながら、これらの技術は、いずれも、寿司などの単品料理の種類を判別・同定するための画像処理・画像認識技術にすぎないか、又は、食堂における課金・精算を目的とするものに過ぎず、飲食店が提供するコース型料理、セット型料理、又はバイキング料理の中身を構成する個々の料理又は飲料に関するマーケティングデータを収集することを目的とするものではない。

　また、従来より、ジョッキ入りのビール一つ、焼き鳥一人前、ハンバーガー１個、カレーライス一つ、牛丼一つ、などのように、顧客が「単品」で注文する料理又は飲料については、各単品の注文数量、各単品の注文された曜日・時間帯、各単品を注文した顧客の属性（例えば、年齢層・性別・職種・年収・家族構成）などのデータをマーケティングデータとして記録し活用することができる飲食店用ＰＯＳシステムが知られている。このような飲食店用ＰＯＳシステムを使用する場合、「複数の料理（スープなどの飲料をも含む）をそのまま又はお膳などに載せて、ほぼ一度に（ほぼ同時に）食卓の上に提供するセット型料理」、又は、「複数の料理又は飲料（スープや食後のコーヒーなど）を所定の順序に従って互いに時間を異にする複数の段階に分けて提供するコース型料理」それ自体については、その注文日時やそれを注文した顧客属性などを把握することはできる。

　しかし、このような飲食店用ＰＯＳシステムを使用する場合でも、従来は、前述のようなセット型料理又はコース型料理の中身（内訳）を構成する個々の各料理又は飲料について、それぞれが顧客にどのように受け取られているか、すなわち、顧客が、前記各料理又は飲料の中のどれが美味しいと感じどれが美味しくないと感じているか、すなわち、前記各料理又は飲料の中のどれがどれだけ店舗の売上又は利益に貢献しているか、を把握することはできなかった。

　さらに、従来は、前記のコース型又はセット型料理を構成する個々の各料理又は飲料について、どれがどのような属性の顧客に人気があり人気がないか、どれがどのような季節・曜日・時間帯・天候のときに人気があり人気がないかを把握することはできなかった。

　また、従来は、「バイキング料理」として提供している各種の料理又は飲料の中で、どの料理又は飲料が顧客に人気があり人気がないかを把握することはできなかった。さらに、従来は、「バイキング料理」として提供している各種の料理又は飲料の中で、どの料理又は飲料がどのような属性の顧客に人気があり人気がないか、どのような季節・曜日・時間帯・天候のときに人気があり人気がないかを把握することはできなかった。

　飲食店側からみると、前述のようなセット型料理又はコース型料理については、その中身を構成する各料理について、それぞれが顧客にどのように受け取られているか、すなわち、顧客が、前記各料理又は飲料の中のどれが美味しい・好ましいと感じどれが美味しくない・好ましくないと感じているか、すなわち、前記各料理又は飲料の中のどれが店舗の売上又は利益により貢献してどれがより貢献していないか、を把握することなくしては、前記のセット型料理又はコース型料理をより顧客にとって好ましいもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することはできない。

　さらに、コース型又はセット型料理を構成する個々の各料理又は飲料について、どれがどのような属性・客層の顧客に人気があり人気がないか、どれがどのような季節・曜日・時間帯・天候のときに人気があり人気がないかを把握することなくしては、前記のセット型料理又はコース型料理を、店舗が主要ターゲットとして狙う属性の顧客（客層）にとってより好ましいもの、各季節・曜日・時間帯・天候・店舗立地特性などにより適合したもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することはできない。

　また、前記「バイキング料理」についても、各種料理又は飲料の中のどの料理又は飲料が顧客に人気があり人気がないか、さらに、どの料理又は飲料がどのような属性の顧客に人気があり人気がないか、どのような季節・曜日・時間帯・天候のときに人気があり人気がないかを把握しなければ、前記バイキング料理として提供する各種の料理又は飲料をより顧客にとって好ましいもの（さらに、各季節・曜日・時間帯・天候・店舗立地特性などにより適合したもの）に改良することはできない。
特開２０００−２４５６０９号公報 特開２０００−１０７００６号公報 特開平５−２６６３５８号公報

　本発明はこのような従来技術の課題に着目してなされたものであって、セット型料理又はコース型料理の中身の全部又は一部を構成する個々の各料理又は飲料について、それぞれが顧客にどのように受け取られているか、すなわち、顧客が前記各料理又は飲料の中のどれが美味しい・好ましいと感じどれが美味しくない・好ましくないと感じているか、さらに、前記各料理又は飲料の中でどれがどのような属性の顧客に（どのような季節・曜日・時間帯・天候のときに）人気があり人気がないか、を把握することを可能にして、前記のセット型料理又はコース型料理をより顧客にとってより好ましいもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することを可能にすることができる、飲食店用マーケティングデータ収集システム及び方法を提供することを目的とする。

　また、本発明は、「バイキング料理」として提供している各種料理又は飲料の中で、どの料理又は飲料が顧客に人気があり人気がないか、さらに、どの料理又は飲料がどのような属性の顧客に（さらに、どのような季節・曜日・時間帯・天候のときに）人気があり人気がないかを把握して、バイキング料理として提供する各種の料理又は飲料をより顧客にとって好ましいもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することができる、飲食店用マーケティングデータ収集システム及び方法を提供することを目的とする。

　（本発明の内容）　本発明の内容は、次のとおりである。

１．「複数の料理及び一つ又は複数の飲料が複数の段階に分けて提供される、第１のタイプのコース型料理」が飲食店内の顧客に提供された場合において、前記コース型料理の顧客による飲食の進行中に又はその飲食が終了したときに、前記コース型料理を構成する各段階の料理又は飲料のそれぞれについて、「顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、又は、顧客が飲食に要した時間」の情報を求めるためのデータ解析手段と、前記データ解析手段が求めた情報に基づいて、前記コース型料理を構成する各料理又は飲料に関して、各顧客毎に、「顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、又は、顧客が飲食に要した時間」を記録するためのマーケティングデータベースと、を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

２．「第１の段階として『複数の料理、又は、複数の料理及び一つ又は複数の飲料』が提供され、第２の段階として『飲料、又は、デザート及び飲料』が提供される、第２のタイプのコース型料理」を構成する前記第１の段階又は第２の段階の料理又は飲料が飲食店内の顧客に提供された場合において、前記第１の段階又は第２の段階として提供された各料理又は飲料の顧客による飲食の進行中に又はその飲食が終了したときに、「前記第１の段階又は第２の段階の全部又は一部を構成する各料理又は飲料のそれぞれについての、顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、顧客が飲食に要した時間」、又は／及び、「前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」の情報を求めるためのデータ解析手段と、前記データ解析手段が求めた情報に基づいて、前記コース型料理を構成する各料理に関して、各顧客毎に、「顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、顧客が飲食に要した時間、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」を記録するためのマーケティングデータベースと、を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

３．「『複数の料理及び一つ又は複数の飲料』がほぼ同時に提供される、セット型料理」が飲食店内の顧客に提供された場合において、前記セット型料理の顧客による飲食の進行中に又はその飲食が終了したときに、「前記セット型料理の全部又は一部を構成する各料理又は飲料のそれぞれについて、顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、顧客が飲食に要した時間」、又は／及び、「前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」の情報を求めるためのデータ解析手段と、前記データ解析手段が求めた情報に基づいて、前記セット型料理を構成する各料理又は飲料に関して、各顧客毎に、「顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、顧客が飲食に要した時間、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」を記録するためのマーケティングデータベースと、を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

４．「飲食店内の所定の場所に並べられた各種の料理又は飲料を、顧客が、自分の好みにより、自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いて飲食する、バイキング料理」が飲食店内の顧客に提供された場合において、「顧客が自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いた料理又は飲料の種類及び／又は個数」の情報を求めるためのデータ解析手段と、前記データ解析手段が求めた情報に基づいて、前記バイキング料理に関して、各顧客毎に、「顧客が自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いた料理又は飲料の種類及び／又は個数」を記録するためのマーケティングデータベースと、を含むことを特徴とするバイキング料理を提供する飲食店用マーケティングデータ収集システム。

５．上記１，２又は３において、前記データ解析手段は、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について、「顧客による飲食が終了したかどうか又は顧客による飲食が終了に近い所定の段階に達したかどうか」を判定するための終了判定手段を含むものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

６．上記１，２又は３において、前記データ解析手段は、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について、顧客に各料理又は飲料が提供されたかどうか又は顧客が飲食を開始したかどうか判定する手段（顧客に各料理又は飲料が提供されたか又は顧客が飲食を開始した時点を求める手段）と、顧客が飲食を終了したか又は終了に近い所定の段階に達したかどうかを判定する手段（顧客が飲食を終了したか又は終了に近い所定の段階に達した時点を求める手段）と、を含むものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

７．上記１から６までのいずかれにおいて、前記マーケティングデータベースは、前記データ解析手段が求めた情報を、「前記各顧客の属性、前記飲食サービス提供時の月日、前記飲食サービス提供時の曜日、前記飲食サービス提供時の時刻又は時間帯、前記飲食サービス提供時の季節、前記飲食サービス提供時の天候、前記飲食サービス提供時の気温、又は、前記飲食サービスを提供する店舗の立地特性」と関連付けて記録するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

８．上記５において、前記食卓上の各料理又は飲料の映像を取得するための映像取得手段を含み、前記終了判定手段は、前記映像取得手段からの映像情報に基づいて、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について顧客による飲食が終了したかどうか又は顧客による飲食が終了に近い所定の段階に達したかどうかを判定する（例えば、前記食卓上の各料理又は飲料がほとんど無くなったとき又は前記食卓上の各料理又は飲料の状態が所定時間以上変動しないとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定する）ものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

９．上記５において、前記食卓上の各料理又は飲料から発せられる赤外線のデータを取得するための赤外線データ取得手段を含み、前記終了判定手段は、前記赤外線データ取得手段からの赤外線データに基づいて、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について顧客による飲食が終了したかどうか又は顧客による飲食が終了に近い所定の段階に達したかどうかを判定する（例えば、前記食卓上の各料理又は飲料からの赤外線の放出がほとんど無くなったとき、前記食卓上の各料理又は飲料の温度が所定温度以下に低下して所定時間以上経過したとき、又は、前記食卓上の各料理又は飲料の温度が提供時の温度から所定温度以上低下してから所定時間以上経過したとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定する）ものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

１０．上記５において、前記食卓上の各料理又は飲料の形状データを取得するための形状データ取得手段を含み、前記終了判定手段は、前記形状データ取得手段により取得された形状データに基づいて、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について顧客による飲食が終了したかどうか又は顧客による飲食が終了に近い所定の段階に達したかどうかを判定する（例えば、前記食卓上の各料理又は飲料がほとんど無くなったとき又は前記食卓上の各料理又は飲料の形状が所定時間以上変動しないとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定する）ものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

１１．上記５において、前記食卓上の各料理又は飲料と共に食卓の上に提供されている「皿、コップ、茶碗、フォーク、ナイフ、スプーン、箸などの各食器の形状、位置、及び／又は向き」を示す食器データを取得するための食器データ取得手段を含み、前記終了判定手段は、前記食器データ取得手段により取得された食器データに基づいて、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について顧客による飲食が終了したかどうか又は顧客による飲食が終了に近い所定の段階に達したかどうかを判定する（例えば、前記食卓上の「皿、コップ、茶碗、フォーク、ナイフ、スプーン、箸などの各食器の形状、位置、及び／又は向き」の状態が所定時間以上変動しないとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定する。また、例えば、前記食卓上で「フォーク及びナイフが互いに平行に並べて置かれた状態」が所定時間以上継続したとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定する）ものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

１２．上記４において、前記データ解析手段は、前記食卓上の各料理又は飲料の映像又は形状データに基づいて、「顧客が自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いた料理又は飲料の種類及び／又は個数」の情報を求めるものである、ことを特徴とするバイキング料理を提供する飲食店用マーケティングデータ収集システム。

　本発明によれば、前記セット型料理又は前記第１又は第２のタイプのコース型料理の中身の全部又は一部を構成する各料理又は飲料について、「顧客が飲食し残したか否か、顧客が飲食し残した量、及び／又は、顧客が飲食に要した時間」を、各顧客毎にデータベースに記録するようにしているので、前記中身の各料理又は飲料がそれぞれ顧客にどのように受け取られているか、すなわち、前記セット型料理又は前記コース型料理を構成する各料理又は飲料の中で顧客がどれを美味しいと感じどれを美味しくないと感じているか、あるいは、前記各料理又は飲料の中のどれが店舗の売上又は利益により貢献してどれがより貢献していないかを、店舗側が高精度に把握できるようにして、これにより、店舗側が、前記のセット型料理又はコース型料理の「中身」をより顧客にとって好ましいもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することを可能にする。

　また、本発明によれば、前記第２のタイプのコース型料理の第１段階又は前記セット型料理について、「第２のタイプのコース型料理の第１段階又はセット型料理の中身の全部又は一部を構成する各料理又は飲料のグループの中で、そのグループ中の各料理又は飲料についての顧客が飲食を開始した順序、及び／又は、第２のタイプのコース型料理の第１段階又はセット型料理の全部又は一部を構成する各料理又は飲料のグループの中で、そのグループ中の各料理又は飲料についての顧客が飲食を終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序」を、各顧客毎に、データベースに記録するようにしている。したがって、本発明によれば、前記中身を構成する各料理又は飲料がそれぞれ顧客にどのように受け取られているか、すなわち、前記第２のタイプのコース型料理の第１段階又はセット型料理を構成する各料理又は飲料の中で顧客がどれを美味しいと感じどれを美味しくないと感じているか、すなわち、前記各料理又は飲料の中のどれが店舗の売上又は利益により貢献してどれがより貢献していないかを、店舗側が高精度に把握できるようにして、店舗側が、前記の第２のタイプのコース型料理の第１段階及びセット型料理の中身をより顧客にとって好ましいもの（より店舗の売上又は利益に貢献できるもの）に改良することを可能にする。

　また、本発明においては、前記コース型又はセット型料理の中身を構成する各料理又は飲料に関して顧客がどのように受け取っているかを示す前記情報を、各顧客の属性、サービス提供時の天候又は気温、サービス提供時の月日、サービス提供時の曜日、サービス提供時の時間帯、サービス提供時の季節、各店舗の立地特性などと関連付けてデータベースに記録するようにしているので、店舗側は、どのような顧客（客層）、どのような曜日、季節、時間帯、天候、又は店舗立地特性のときは、前記コース型又はセット型料理の中身の中で、どのような内容・種類の料理又は飲料がより売上及び利益に寄与するのかを高精度に把握することが可能になる。よって、店舗側は、各店舗の立地特性、各店舗がターゲットとする顧客の属性（客層）、各曜日、各季節、各時間帯、又は、その日時の天候又は気温などに則して、前記セット型又はコース型料理の中身を構成する各料理又は飲料を、店舗の売上及び利益の増進に最大限貢献できるような最適なものに改良することが可能になる。

　さらに、本発明においては、飲食店がバイキング料理を提供しているとき、顧客が、バイキング料理として提供されている各種の料理又は飲料から、自分の好みの種類の料理又は飲料を好みの個数だけ自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に運んで置いたとき、各顧客毎に、その顧客が取り分けて食卓に置いた料理又は飲料の種類及び個数を認識し、その種類及び個数をデータベースに記録するようにしている。また、本発明においては、さらに、前記の認識した料理又は飲料の種類及び個数の情報を、各顧客の属性、日付、時刻、時間帯、曜日、季節、天候（気温を含む）、又は店舗立地属性などと関連付けて記録することができる。したがって、店舗側は、多数の顧客がどのような種類の料理又は飲料を好んでいるのか、すなわち、どのような種類の料理又は飲料がより売上及び利益に寄与するのかを高精度に把握して、バイキング料理の中身である各種の料理又は飲料を、より売上及び利益に寄与するように改良することが可能になる。また、店舗側は、どのような属性の顧客を主要ターゲットにしたときは、また、どのような曜日、季節、時間帯、天候、又は店舗立地特性のときは、どのような種類の料理又は飲料がより売上及び利益に寄与するのか、を高精度に把握して、バイキング料理の中身である各種の料理又は飲料を改良することが可能になる。

　以下に、本発明の最良の実施の形態を、次の各実施例を参照しながら説明する。

　図１は本発明の実施例１を説明するための概略図である。図１において、１はレストランの飲食サービスを利用している顧客、２はこの顧客１に提供される料理を置くための食卓であって客席フロアに設置された食卓（テーブル）、３は顧客に提供される料理（セット型料理又はコース型料理を構成する各料理）、４はこの食卓２に出される料理３を載せるための食器（皿）、２１はスープが入れてあるマグカップ、５は前記食卓２の上の「料理３、食器４、マグカップ２１、及び、マグカップ２１の中のスープ」を食卓２の上方又は斜め上方から撮像するためのカメラ、である。

　本実施例１では、前記カメラ５は、その撮像範囲が前記食卓２の上だけに限定されている。すなわち、前記カメラ５は、その撮像範囲が、食器を扱う顧客１の身体の中で手以外は撮像しないように、特に、顧客１のプライバシー情報に繋がる顧客１の顔は撮像しないように、設定されている。

　また、前記カメラ５は、例えば「カメラ５の対物レンズの内側又は外側に、『赤外線のみを透過させるフィルタ』を装着すること」により、赤外線カメラ（前記料理３から発せられる赤外線を検出するための赤外線検出手段の一種）としても作動し得るようになっている。前記カメラ５は、例えば図示していない「前記カメラ５の作動スイッチと接続されているマイクロコンピュータ」により制御されて、前記対物レンズの内側又は外側に前記フィルタが装着される場合（赤外線カメラとして作動する場合）と装着されない場合（通常の可視光カメラとして作動する場合）とに、所定のタイミングで交互に切り換えられるようになっている。

　また、図１において、６はレストランの厨房内に備えられた制御部（ＣＰＵ＝中央処理装置）であって、前記カメラ５を制御すると共に前記カメラ５（可視光カメラと赤外線カメラとの両方の役割を果たすカメラ）が撮像又は赤外線検出を開始したとき、その情報（可視光カメラとしてのカメラ５からの撮像情報、及び、赤外線カメラとしてのカメラ５からの赤外線検出結果情報）をリアルタイムに又は所定時間毎（例えば、数秒毎）に取り込むためのプログラムの実行などを行うための制御部、である。

　なお、本実施例１において、前記制御部６が置かれる厨房は、そこからは客席フロアの食卓２の上が、全く見えないか又は直接にはほとんど見えないような位置に、配置されている。

　また、図１において、７は前記レストランが提供するメニューに含まれる全種類の料理（単品料理、単品飲料、セット型料理、コース型料理、及び、バイキング料理として提供される各種の料理又は飲料などを含む）の内容（各料理又は飲料の、代表的・標準的な例の提供時の映像、提供時の形状、提供時の色、提供時の温度、及び提供時の重量などの情報）を記録しておく料理データベース（ハードディスクなどで構成される）であって前記制御部６により読み書きされる料理データベース、である。

　また、図１において、８は前記制御部６に各食卓２毎（＝各顧客毎）の料理（セット型料理、コース型料理などを含む）の注文内容を入力するための各食卓別注文内容入力部（キーボードなどで構成される）、９は前記各食卓別注文内容入力部８から入力された各食卓２毎（＝各顧客毎）の注文内容を記録しておくための各食卓別注文内容記録部（ハードディスクなどで構成される）である。なお、本実施例１では、前記各食卓別注文内容入力部８は、接客係が携帯する携帯型情報機器により構成されており、この携帯型情報機器を使用して入力された注文内容は、この携帯型情報機器から無線で前記制御部６に送信され、前記制御部６から各食卓別注文内容記録部９に入力されるようになっている。

　また、図１において、１０は前記制御部６からの制御により所定の文字・図表又は画像情報を表示するためのディスプレイ、１１は前記制御部６からの制御により所定の音声又は音響情報を出力するためのスピーカ、１２は前記制御部６からの制御により厨房内の調理人その他の店員宛の紙製の調理指示伝票や配膳指示伝票などをプリントアウトするためのプリンタ、１３はレストランの厨房の中で仕事をしている調理人（コック、板前）である。

　また、図１において、１５は現在の年月日、曜日、及び時刻データを常時発生するための日時データ発生部（電子カレンダー及び計時部）である。

　また、図１において、１４は、前記制御部６経由で送られてくる前記カメラ（赤外線カメラ兼用）５からの映像データ（及び／又は赤外線データ）、前記料理データベース７からのデータ（各料理又は飲料の代表的・標準的な例の形状・色・温度などのデータ）、及び、前記日時データ発生部（計時部）１５からの現在日時データなどの各情報に基づいて、「前記セット型料理又はコース型料理を構成する各料理又は飲料について、顧客による飲食が開始されたかどうか、及び、顧客による飲食が終了したかどうか又は終了に近い所定の段階に達したかどうか」を判定して後述の解析を行なうための判定解析部である。

　すなわち、前記判定解析部１４は、前記各情報に基づいて、前記の各料理又は飲料について、それぞれ、例えば、食卓２上に前記の各料理又は飲料が置かれたとき、又は、食卓２上の各料理又は飲料の形状が変動した（各料理の平面の面積、又は、各飲料の高さ・容積が減少した）とき、各料理又は飲料についての顧客による飲食が開始されたとそれぞれ判定し、そのときの日時データを記録する。

　また、前記判定解析部１４は、前記のカメラ５や料理データベース７などからの各情報に基づいて、前記の各料理又は飲料について、例えば、（ａ）前記各料理又は飲料が飲食し残しがほとんど無い状態になったとき、（ｂ）前記各料理又は飲料が変形又は減少しないままの状態が所定時間以上経過したとき、（ｃ）前記各料理又は飲料が本来は暖かい状態で飲食すべきものであるのに、その各料理又は飲料の温度が所定の温度（例えば、室温に近い温度）以下に低下したまま所定時間以上経過したとき、又は（ｄ）前記各料理又は飲料が本来は暖かい状態で飲食すべきものであるのに、その各料理又は飲料の温度が提供時の温度よりも所定の温度（例えば３０度）以上も低下した後所定時間以上経過したとき、前記各料理又は飲料について顧客による飲食が「終了した又は終了に近い所定の段階に達した」という終了判定を行なうと共に、その終了判定したときの日時データを記録する。なお、前記判定解析部１４による飲食の終了に関する具体的な判定方法については、図２−５などに関して後述する。

　また、前記判定解析部１４は、前記の各料理又は飲料についての顧客による飲食の開始判定の時刻、同終了判定の時刻、前記制御部６経由で送られてくる前記カメラ（赤外線カメラ兼用）５からの映像データ（及び／又は赤外線データ）、前記料理データベース７からのデータ（各料理又は飲料の代表的・標準的な例の形状・色・温度などのデータ）、及び、前記日時データ発生部１５からの現在日時データなどの各情報に基づいて、「前記セット型料理又はコース型料理を構成する各料理又は飲料について、各顧客が飲食に要した時間、各顧客が食べ残した（飲み残した）か否か、各顧客が食べ残した（飲み残した）量」を解析する。

　なお、前記判定解析部１４による「前記セット型料理を構成する各料理又は飲料又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する各料理又は飲料についての、各顧客が飲食に要した時間、各顧客が食べ残した（飲み残した）か否か、各顧客が食べ残した（飲み残した）量」の解析は、（ａ）前記の各料理又は飲料についての顧客による飲食の終了判定をした時点に行なうこともできるが、より簡便な方法として、（ｂ）顧客が店を出るために席を立った時点、（ｃ）顧客が飲食サービスの料金の支払いを行った時点、又は、（ｄ）顧客が飲食サービスの料金の計算（会計）を接客係に指示した時点、に行なうこともできる。

　前述のように、前記判定解析部１４は、前記制御部６経由で送られてくる前記カメラ（赤外線カメラ兼用）５からの映像データ（及び／又は赤外線データ）、前記料理データベース７からのデータ（各料理又は飲料の代表的・標準的な例の形状・色・温度などのデータ）、及び、前記日時データ発生部（計時部）１５からの現在日時データなどの各情報に基づいて、食卓２上の各料理又は飲料について、顧客による飲食が開始されたことの判定とその判定時の日時データの記録、顧客による飲食が終了又は終了に近い所定段階に達したことの判定とその判定時の日時データの記録を行っている。

　前記判定解析部１４は、前記第２のタイプのコース型料理の第１段階又はセット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中の各料理又は飲料についてそれぞれ顧客が飲食を開始したと判定したときの時刻、及び前記第２のタイプのコース型料理の第１段階又はセット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループ中の各料理又は飲料についてそれぞれ顧客が飲食を終了した又は終了に近い所定段階に達したと判定した時刻のデータなどに基づいて、「前記セット型料理を構成する各料理又は飲料又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階の全部又は一部を構成する各料理又は飲料のグループについての、そのグループ中の料理又は飲料の中での顧客による飲食が開始された順序、又は、それらのグループの料理又は飲料の中での各顧客による飲食が終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序（又は、各顧客が飲食し残しが全く又はほとんど無い状態まで飲食を終了し又はほぼ終了した順序）」を解析する。

　なお、ここで、前記判定解析部１４が解析する「前記セット型料理の全部又は一部を構成する各料理又は飲料又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料についての各顧客による飲食が開始された順序、又は、前記セット型料理の全部又は一部を構成する各料理又は飲料又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料についての各顧客による飲食が終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序」とは、前記セット型料理又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階のように、「複数の料理又は一つ又は複数の飲料」がほぼ同時に（一度に、一緒に）顧客に提供される場合（複数の料理又は飲料を互いに時間を異にする複数の段階に分けて提供する第１のタイプのコース型料理の場合とは異なる）において、（１）前述のようにほぼ同時に提供された料理又は飲料のグループの中で、顧客がどのような順序で各料理又は飲料を食べ始めた（飲み始めた）かを示す情報、すなわち、顧客が各料理又は飲料の中のどの料理又は飲料を最初に食べて（飲んで）次に何を食べて（飲んで）次に何を食べて（飲んで）最後に何を食べた（飲んだ）か、及び／又は、（２）前述のようにしてほぼ同時に提供された料理又は飲料のグループの中で、顧客がどのような順序で各料理又は飲料を食べ終えた（飲み終えた）かを示す情報、すなわち、顧客が各料理又は飲料の中のどの料理又は飲料を最初に食べ終えて（飲み終えて）次に何を食べ終えて（飲み終えて）次に何を食べ終えて（飲み終えて）最後に何を食べ終えた（飲み終えた）か、という順序を示す情報、のことである。

　よって、この「前述のようにほぼ同時に提供された料理又は飲料のグループの中での、各顧客による飲食が開始された順序、又は、全ての料理又は飲料の中での各顧客による飲食が終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序」は、前記セット型料理又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階が提供された場合に解析されるもので、前記第１のタイプのコース型料理が提供された場合には解析されない（なぜなら、前記第１のタイプのコース型料理の場合は、顧客が飲食を開始及び終了する「順序」が店舗側によって予め決められているから）。

　以上のように、図１のシステムでは、前記判定解析部１４が、前記セット型料理又は前記第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する各料理又は飲料（顧客にほぼ同時に提供される料理又は飲料のグループ）について、「各顧客が飲食に要した時間、各顧客が食べ残した（飲み残した）か否か、各顧客が食べ残した（飲み残した）量、各顧客による飲食が開始された順序、又は、各顧客による飲食が終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序」を示す情報を解析するようにしている。

　また、図１において、１６は各顧客２の属性情報（性別、年齢層、職種、家族構成、年収など）を取得及び記録してそれを外部に出力するための顧客属性発生部、１８は現在の天候情報（気温情報を含む）を取得してそれを外部に出力するための天候データ発生部、１９は自店舗（チェーン展開している飲食店では、各飲食店）の立地特性（立地属性。例えば、ビジネス街、商店街、学生街、住宅街、都市部、郊外、田園地帯、雪国、熱帯地方、など）を記録しておきそれを外部に出力するための店舗立地特性発生部、である。

　本実施例１において、前記の顧客属性発生部１６は、例えば、前記各食卓別注文内容入力部８により入力された顧客の属性情報を前記各食卓別注文内容入力部８からの無線により受信し（図１のデータ送信ライン８ａ参照）、この受信した属性情報をいったん自らに記録しておき、外部から出力要求があったときに外部（例えば、前記判定解析部１４又は後述のデータベース管理部２０）に出力するもの、である。なお、前記各食卓別注文内容入力部８への顧客の属性情報（性別や年齢層など）の入力は、前記各食卓別注文内容入力部８（ウエイターが携帯する携帯型情報機器により構成されている）によりウエイターが各食卓別に（各食卓の識別番号（すなわち各顧客の識別番号）別に）顧客からの注文内容を入力するとき、そのついでに前記ウエイターが前記各食卓別注文内容入力部８のキーボードを使用して行う。

　また、本実施例１において、前記の顧客属性発生部１６は、例えば、顧客がポイントカードなどの会員カードを来店時の受付又は清算時のレジ（精算所）などで店舗側に提示したとき、そのカードに記録された会員ＩＤ（識別情報）をキーとして会員データベース（図示せず。前記顧客属性発生部１６とインターネット経由で接続されたセンターのサーバーに記録された会員データベースでもよい）にアクセスしてその会員の属性情報を取得するもの、でもよい。

　また、前記天候データ発生部１７は、例えば気象情報提供サービス会社のサーバーから、前記レストランのある場所の天候情報（気温・湿度情報を含む）をインターネット経由で所定時間毎に取り込んで自らに記録しておき外部から出力要求があったときに外部（前記判定解析部１４又は後述のデータベース管理部２０）に出力するものでもよい。

　また、図１において、２０は、前記判定解析部１４からの「前記セット型料理又は第１及び第２のタイプのコース型料理を構成する各料理又は飲料についての、各顧客が飲食に要した時間、各顧客が食べ残した（飲み残した）か否か、各顧客が食べ残した（飲み残した）量」を示す情報、及び、「前記セット型料理及び第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する全部又は一部の料理又は飲料のグループ中での各料理又は飲料について各顧客による飲食が開始された順序、又は、同グループ中での各料理又は飲料についての各顧客による飲食が終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序」を示す情報を、前記判定解析部１４経由で送られてくる前記日時データ発生部（計時部）１５からの現在日時データ、前記判定解析部１４経由で送られてくる前記顧客属性発生部１６からの顧客属性データ、前記天候データ発生部１８から送られてくる天候情報、及び、前記店舗立地属性発生部１９から送られてくる店舗立地属性情報と関連付けながら、飲食店用マーケティングデータベース１７に記録・管理するためのデータベース管理部、である。

　本実施例１では、前記マーケティングデータベース１７により、店舗側は、前記セット型料理及びコース型料理を構成する各料理又は飲料について、それぞれ、（１）顧客がどのくらいの時間をかけて飲食しているか（長い時間をかけて飲食している料理は、顧客の回転率が悪くなる要因となり、利益率を低下させる要因となる）、（２）顧客が食べ残し（飲みの残し）ているか否か及び食べ残した（飲み残した）量（食べ残している料理は、顧客の立場では美味しくないものとして売上低下要因となっている、特に、その食べ残し量が多いものほど、売上低下要因となっている）を、知ることができる。

　また、本実施例１では、前記マーケティングデータベース１７により、店舗側は、前記セット型料理及び第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する料理又は飲料のグループ中の各料理又は飲料について、それぞれ、（３）顧客が飲食を開始した順序、及び、顧客が飲食を終了し又は終了に近い所定の段階に達した順序を、知ることができる（より早く飲食を開始した料理又は飲料ほど、また、ほんど飲食し残しが無い状態まで飲食をより早く終了した料理又は飲料ほど、顧客の立場からは美味しいと感じられており売上への貢献度が高いものである、また逆に、より遅く飲食を開始した料理ほど、また、より遅く飲食を終了したか多量の飲食し残しがあったものほど、顧客の立場からは美味しくないと感じられており売上への貢献度が低いものである）。

　しかも、本実施例１では、店舗側は、前記の（１）（２）及び（３）の各情報を、各顧客の属性に則して、各店舗の立地特性に則して、サービス提供時の曜日・時間帯・季節に則して、及び／又は、サービス提供時の天候・気温に則して、知ることができる。すなわち、店舗側は、例えば２０代の若い女性の多く（又は、３０代の男性、高校生、年収が５００万円以上の高齢者層など）は前記各料理又は飲料のそれぞれについてどのように感じているかを知ることができる。また、店舗側は、例えば、ビジネス街では、金曜日の夜の時間帯では、冬季では、又は、晴天のときは、前記各料理又は飲料のそれぞれについて顧客の人気がどうかを知ることができる。

　また、図１において、制御部６、料理データベース７、判定解析部１４、日時データ発生部１５、顧客属性発生部１６、天候データ発生部１８、店舗立地属性発生部１９、データベース管理部２０、マーケティングデータベース１７、各食卓別注文内容入力部８、各食卓別注文内容記録部９、ディスプレイ１０、スピーカ１１、及びプリンタ１２は、例えば、レストランの厨房の中に設置されたパソコン・システムなどで構成されている。

　次に本実施例１の動作を説明する。今、レストランに来店した顧客１が、第１のタイプのコース型料理（例えば、フランス料理のフルコース）を注文したとする。すると、ウエイターは、例えば、その注文内容のデータを、顧客が着席した食卓の識別番号（これは、サービス提供時の顧客の識別番号としても使用される）と関連付けて、携帯型情報端末（ＰＤＡ）にキーボードなどから入力し、その情報を、赤外線通信又はブルートゥースなどの近距離無線通信手段により前記制御部６に無線で送信する（この場合は、前記携帯型情報端末が、図１の各食卓別注文内容入力部８となる）。

　また、このとき、ウエイターは、前記食卓に着席した顧客の性別と年齢層などの顧客属性情報も、前記携帯型情報端末に、前記食卓識別番号と関連付けて入力し、その情報を、前記顧客属性発生部１５に赤外線通信又はブルートゥースなどの近距離無線通信手段により前記制御部６に無線で送信する（図１の８ａ参照）。

　前記のウエイターにより入力された注文内容の情報は、各食卓識別番号（＝顧客識別番号）と共に、制御部６により、ディスプレイ１０に表示される（又は、調理人１３宛の紙製の調理指示伝票がプリンタ１２からプリントアウトされる）。調理人１３は、そのディスプレイ１０の画面を見て（又は、前記のプリントアウトされた調理指示伝票を見て）、前記顧客１が注文したセット型料理の最初の料理（オードブル）を調理し、ウエイターに渡す。ウエイターは、この最初の料理を食卓２に配膳する。

　また、本実施例１において、制御部６は、前記各食卓別注文内容入力部８からの注文内容情報を受信したとき、前記カメラ５を制御して、食卓２の上面の撮像を開始させる。また、制御部６は、その直後に（例えば１秒又は数秒後に）、前記カメラ５を赤外線カメラとして作動させて（制御部６が前記の「赤外線のみを透過させるフィルタ」を前記カメラ５に装着させることにより前記カメラ５を赤外線カメラとして作動させて）、前記食卓２上の料理３及びマグカップ２１内のスープから発せられる赤外線（熱線）を検出する。

　なお、本実施例においては、前記食卓２の上方に設置された料理・飲料又は顧客（人体）から発せられる熱線としての遠赤外線（又は、センサ側から周囲に照射した近赤外線が顧客により反射されて帰ってきた反射波）を検出する赤外線センサからの検出信号が前記制御部６に送信されたとき、前記制御部６が、前記カメラ５を制御して、食卓２の上面の撮像を開始させるようにしてもよい。

　また、本発明では、前記カメラ５自体に遠赤外線センサなどから構成される人感センサを取り付けておき、食卓２に顧客（人体）が座ったとき前記人感センサからの信号により自動的に、カメラ５が、可視光カメラとしての撮像と、赤外線カメラとしての赤外線の検出とを開始するようにプログラムしておくようにしてもよい。すなわち、本発明では、前記制御部６の制御によることなく、カメラ５自体が自律的に、可視光カメラとしての撮像と、赤外線カメラとしての前記料理及びスープからの赤外線の検出とを、開始するようにしてもよい。

　前記制御部６の制御により前記カメラ５が撮像した映像情報は、所定間隔毎（例えば数秒毎）に、ほぼリアルタイムに（又は、所定の時間経過後に）制御部６に取り込まれる。この映像情報は、随時、前記制御部６を介して前記判定解析部１４に供給される。前記判定解析部１４は、前記映像情報及び前記日時データ発生部１５からの日時データに基づいて、顧客による飲食の進行状況を解析し、コース型料理又はセット型料理を構成する各料理又は飲料について、顧客による飲食がほぼ終了したかどうかを判定する。

　また、前記判定解析部１４（画像処理・画像認識用ソフトウェアを実行する手段を含む）は、前記の各料理又は飲料についての顧客による飲食の開始の判定、同終了の判定、前記映像情報、及び、前記日時データ発生部１５からの現在日時データ（前記各判定時の時刻データ）に基づいて、前記セット型又はコース型料理を構成する各料理又は飲料について、（１）セット型料理又はコース型料理を構成する各料理又は飲料の顧客による飲食の時間（顧客が各料理又は飲料をどのくらいの時間で食べ終わったか）、を解析する。すなわち、前記判定解析部１４は、前記前記映像情報及び前記日時データ発生部１５からの日時データに基づいて、各料理又は飲料についての（ａ）顧客が飲食を開始した時刻、及び（ｂ）顧客が飲食を終了又は終了に近い所定の段階に達した時刻を求め、これらの（ａ）と（ｂ）とから、（ｃ）その各料理又は飲料についての顧客が飲食に要した時間の情報を求める。

　また、前記判定解析部１４は、前記前記映像情報及び前記日時データ発生部１５からの日時データに基づいて、（２）各料理又は飲料の食べ残し（飲み残し）量（この「飲食し残しの量」がゼロのときは、飲食し残しが無かったことが分る）、を解析する。

　また、前記判定解析部１４は、前記前記映像情報及び前記日時データ発生部１５からの日時データなどから、各料理又は飲料についての（ａ）顧客が飲食を開始した時刻、及び（ｂ）顧客が飲食を終了又は終了に近い所定の段階に達した時刻を求め、これらの情報に基づいて、前記セット型料理及び第２のタイプのコース料理の第１段階が提供された場合に、それらを構成する料理又は飲料のグループの中の各料理又は飲料について、（３）顧客が各料理又は飲料の飲食を開始した順序、及び、顧客が各料理又は飲料の飲食を終了又は終了に近い所定の段階に達した順序、を解析し求める。

　そして、前記判定解析部１４は、前記の解析結果を、前記顧客属性情報及び前記日時データ（各料理又は飲料が提供された日時の情報）と関連付けて前記データベース管理部２０に送信し、マーケティングデータベース１７に記録させる。

　なお、本発明では、本実施例１の「判定解析部１４、店舗立地特性発生部１９、データベース管理部２０、及び、マーケティングデータベース１７（さらに、場合により、天候データ発生部１８、顧客属性発生部１６）」は、各店舗の内部に存在する必要はなく、例えば、前記制御部６とインターネットを介して接続された遠隔の管理センター（例えば、多店舗をチェーン展開する会社の本部）のサーバーにより構成するようにしてもよい。特に飲食店をチェーン展開している場合などにおいては、前記の店舗立地属性発生部１９やデータベース管理部２０やマーケティングデータベース１７などは、管理センター側に設置するのが便利である。

　また、本実施例１においては、前記判定解析部１４が、前記カメラ５からの映像情報（及び／又は赤外線情報）及び前記顧客による各料理又は飲料の飲食の開始及び終了の判定の結果に基づいて、セット型料理又はコース型料理を構成する各料理又は飲料のそれぞれについての顧客による飲食が開始してから「終了（食べ残しがある場合を含む）」するまでの時間を計測するようにしている。

　例えば、前記判定解析部１４は、前記カメラ５からの映像に基づいて、前記セット型料理又は第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する各料理又は飲料の量、形状又は色（例えば、皿の上の料理又は飲料の平面積、形状、色）が、前記料理データベース７からの各料理又は飲料の標準的な量、形状又は色（例えば、皿の上の料理又は飲料の平面積、形状、色）のデータと比較して、少しでも変形・減少又は変色したら、その時点から、その料理又は飲料について顧客が飲食を開始したと判定する。また、前記判定解析部１４は、前記カメラ５からの赤外線データ（赤外線画像）に基づいて、前記セット型料理又は第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する各料理又は飲料の量又は形状（例えば、皿の上の料理又は飲料の平面積、形状）が、前記料理データベース７からの各料理又は飲料の標準的な量又は形状（例えば、皿の上の料理又は飲料の平面積、形状）のデータと比較して、少しでも変形又は減少したら、その時点から、その料理又は飲料について顧客が飲食を開始したと判定する（赤外線画像でも、料理又は飲料の一部が顧客により飲食されれば、その時点から、その料理又は飲料の赤外線画像は、変形又は減少する）。（なお、前記の第１のタイプのコース型料理に関しては、前記カメラ５からの映像に基づいて、所定の料理又は飲料が食卓上に提供された時点を、その段階の料理又は飲料についての顧客による飲食の開始時点と判定する。）

　また、前記判定解析部１４は、前記カメラ５からの映像及び赤外線データに基づいて、前記セット型料理又はコース型料理を構成する各料理又は飲料の量（又は、皿の上の平面積）がほとんど無くなったとき、又は、食べ残した（飲み残した）という状況になったとき（例えば、所定の基準時間よりも長い時間、一部だけが食べられたままの状態が継続し、且つ、その料理の温度が室温まで低下してから所定時間以上が経過したとき）、その時点で、その料理又は飲料についてその顧客が飲食を終了したと判定する。

　なお、本実施例１では、前記判定解析部１４による判定の中で、前記の各料理又は飲料について顧客が飲食を開始した時点の判定は比較的容易であるが、前記の各料理又は飲料について顧客が飲食を「終了した又は終了に近い所定の段階に達した時点」の判定は比較的複雑であるので、以下に、本実施例１において前記判定解析部１４が顧客による飲食の終了判定を行なうときの方法を、（ａ）〜（ｄ）で説明する。

　（ａ）まず、前記の飲食の終了を判定する第１の方法を図２を参照して説明する。図２は、前記カメラ５からの映像情報（図１の食卓２の上を示す映像）の一例を示すものである。この第１の方法においては、前記判定解析部１４が、前記カメラ５からの映像情報（図２参照）に基づいて、食器４の中の料理３の実際の「残量」（又は、食器４の中で実際の料理３が占めている面積又は容積（及び色）が食器４全体の面積又は容積（及び色）の中のどの程度を占めているかという実際の比率）を公知の画像処理プログラムにより認識・判定して、この「残量」（又は、実際の比率）が、予め決められた基準量（又は、予め決められた料理の面積又は容積（及び色）が食器全体の面積又は容積（及び色）の中に占める率を示す基準比率）よりも少ないと判断した場合は、「前記の料理（例えばオードブル）の飲食が終了に近い所定の段階に達した」と判定するようにしている。

　すなわち、この第１の方法では、前記判定解析部１４は、前記料理データベース７から、前記食卓２の注文内容に対応する料理に関する所定の基準量（又は、料理とそれが入れられる食器との間のそれぞれの面積又は容積の相互の関係を示す基準比率）を取り出して、この基準量（又は、基準比率）と前記カメラ５からの映像から得られる実際の「残量」（又は、実際の比率）とを比較して、現在の料理の顧客による飲食が「終了した又は終了に近い所定の段階に達した」かどうかを判定するようにしている。あるいは、前記解析部１４は、前記カメラ５からの映像に基づいて、食卓上の現在の料理又は飲料についての「食器の面積又は容積（及び色）と料理の面積又は容積（及び色）との実際の比率」を求めて、現在の料理又は飲料の面積又は容積（及び色）が食器全体の面積又は容積（及び色）に対して所定割合より少なくなった（例えば１０％以下を占めるだけになった）ときは、「前記料理（例えばオードブル）の食べ残しがほとんど無い状態となった、すなわち、前記料理の顧客による飲食がほぼ終了した（終了に近い所定の段階に達した）」と判定するようにしてもよい。

　（ｂ）次に、本実施例１において、前記判定解析部１４が前記の各料理又は飲料の顧客による飲食の終了を判定するための第２の方法を、図３を参照して説明する。この第２の方法においては、前記判定解析部１４は、前記各食卓別注文内容記録部９に記録された内容と前記料理データベース７とから前記食卓２の上に配膳されている料理（例えばオードブル）の「飲食前の標準的な映像（基準映像）」（図３（ｂ）参照）を呼び出して、この呼び出した標準的な映像と、前記カメラ５からほぼリアルタイムに（又は所定時間ごとに）送られてくる前記の実際の料理（例えばオードブル）３の映像（図３（ａ）参照）とを比較して、それらの両映像の差分情報を取り出して、その差異（差分）が所定の基準量よりも大きくなったら、「前記の料理（例えばオードブル）の飲食がほぼ終了した（終了に近い所定の段階に達した）」と判定する。

　（ｃ）次に、本実施例１において、前記判定解析部１４が前記の各料理又は飲料の顧客による飲食の終了を判定するための第３の方法を、図４を参照して説明する。本実施例１においては、前記カメラ５は、前述のように制御部６又は図示しないマイクロコンピュータ（カメラ５に直接に内蔵又は外付けされたマイクロコンピュータ）により、所定のタイミングで「赤外線のみを透過させるフィルター」を装着させられることにより、可視光カメラとしてだけでなく、前記料理又は飲料から発生する赤外線を検出するための赤外線カメラ（赤外線検出手段の一種）としても作動するようになっている。

　この図４に示す方法においては、前記判定解析部１４は、この赤外線検出手段（赤外線カメラ）として作動するカメラ５からの赤外線検出結果（この場合は、赤外線により撮像した赤外線映像）から前記食卓２上の現在の料理の温度を推測して、これに基づいて、前記の食卓上の現在の料理についての顧客の飲食の進行度合いを測定・判定して、セット型料理又はコース型料理の中のある料理の顧客による飲食の終了（又は終了に近い所定の段階に達したこと）を判定している。例えば、前記可視光カメラからの情報によれば「前記料理又は飲料のほとんどの量が食べられていない（多量の飲食し残しがある）」と判定される場合でも、前記赤外線情報によれば「前記料理又は飲料（本来は暖かい料理で、暖かくないと美味しく食べられない料理又は飲料）が所定温度以下に低下（例えば室温まで低下）して冷たくなっている」ときであって、且つ、前記料理又は飲料からの赤外線（又は前記料理又は飲料の形状）に変化が無い状態が所定時間（例えば数分間）以上経過したときは、顧客はこの料理又は飲料を食べ残し（飲み残し）ているだけで既に飲食を終了している、と判定する。なお、前記の赤外線検出結果の情報は、単独で前記終了判定のタイミングを決定するために使用されてもよいし、前記のカメラ５（前記フィルターを装着しないときの可視光カメラ）からの映像情報と併用して前記終了判定のタイミングを決定するために使用されてもよい。

　すなわち、図４は、前記カメラ５からの情報（可視光による撮像情報、及び、赤外光による熱線映像）の一例を、ディスプレイ１０の画面に表示したときの状態として示すものである。このディスプレイ１０の画面は、上下２つに分割された分割画面１０ａ及び１０ｂから構成されている。今、顧客１の食卓２に、図４のディスプレイ１０の分割画面１０ａの中に示すような、食器３１とその上の料理（ステーキ）３２と飲料（スープ）３３を入れたマグカップ３４が存在するとする。そして、前記の可視光カメラとしてのカメラ５から、前記の食卓２の上の状況を示す映像情報が制御部６に送信され、図４に示すような「食器３１、料理（ステーキ）３２、飲料（スープ）３３、及び、マグカップ３４」が、ディスプレイ１０の分割画面１０ａに表示されているとする。

　また、前記可視光カメラとしてのカメラ５による撮像の直後（例えば１−２秒後）に、制御部６からの制御信号により（又は、カメラ５に直接に内蔵又は外付けされているマイクロコンピュータからの信号により）前記カメラ５に前記の「赤外線のみを透過させるフィルタ」が装着されることにより赤外線カメラとして作動するようになったカメラ５が前記料理３２又は飲料３３の赤外線映像を取得し、この赤外線映像が、制御部６に送信される。この制御部６に送信された赤外線映像は、図４の前記ディスプレイ１０の下側の分割画面１０ｂに示すように表示される（図４の下側の分割画面１０ｂでは、食器３１やマグカップ３４からは赤外線がほとんど発せられない関係で、食器３１やマグカップ３４は明瞭には映っていない）。この下側の分割画面１０ｂでは、料理（ステーキ）３２や飲料（スープ）３３の温度分布が色分け表示される（例えば、温度がより高い部分はより濃い赤色に、温度がより低い部分はより濃い緑色に表示される）。

　前記判定解析部１４は、前記赤外線情報から、ある料理又は飲料について、顧客による飲食が終了したかどうかを判定することができる。

　すなわち、例えば、前記判定解析部１４は、前記赤外線検出結果から、食卓２の上に在る料理（ステーキ）３２の現在の温度が、所定の基準温度（顧客が注文した料理の顧客提供時の標準温度で、前記料理データベース７に記録されている温度）と比較してそれよりも大きく（所定の温度以上）低下した（例えば、前記料理（ステーキ）３２の現在の実際の温度は室温と同じ１５℃、前記料理（ステーキ）３２の顧客提供時の標準温度は７０℃で、現在の温度が前記標準温度７０℃よりも所定の温度である５０℃以上も低下した）ときであって、且つ、前記料理（ステーキ）３２からの赤外線データに変化が無い状態が所定時間以上経過したとき（又は、前記カメラ５からの映像により得られる前記料理（ステーキ）３２の形状に変化がない状態が所定時間以上経過したとき）は、「現在の料理３２についての飲食がほぼ終了した」と判定する（このような判定は、前記赤外線検出結果に前記の可視光画像を併用して行うこともできるが、併用しないで行うこともできる）。

　このように、前記可視光カメラからの映像情報（図４の分割画面１０ａ）だけだと、料理（ステーキ）３２はその大部分がまだ残っているので、料理（ステーキ）３２の飲食は「まだ進行中だ」と推測されそうである。しかし、本実施例１のように、前記赤外線カメラからの赤外線映像情報をも判定材料に含めると、前記制御部６は、前記ステーキ３２の温度がほとんど冷めて室温や食器４１に近い温度まで低下しているので、顧客はこのステーキ３２はこれ以上食べる意思がない（食べ残すつもりでいる）のだろう、よって、前記ステーキ３２の顧客による飲食はほぼ終了している、と推測・判定することになる。このように、前記判定解析部１４は、前記の可視光画像だけでは分らない情報（ステーキ３２の大部分がまだ残っていても、その温度が冷えているので、顧客は食べ残そうとしているのだということ）を、前記の赤外線画像をも参照することにより的確に推測して、「現在の料理（飲料も含む）の顧客による飲食がほぼ終了した」ということを的確に判断するようにしている。

　また、本実施例１では、スープ３３（図４参照）についても、前記判定解析部１４は、前記スープ３３からの赤外線の検出結果から前記スープ３３の現在温度を測定し、これに基づいて、前記スープ３３の現在温度を比較対象温度（例えば、室温センサにより検出される現在の室温）と比較して、前記スープ３３の現在温度が前記の比較対象温度（例えば現在の室温）とほぼ同程度まで冷めたときであって、且つ、前記スープ３３からの赤外線データに変化が無い状態が所定時間以上経過したとき（又は、前記カメラ５からの映像により得られる前記スープ３３の形状に変化がない状態が所定時間以上経過したとき）は、「（マグカップ３４の中にまだ相当量のスープ３３が残っている場合でも）顧客はスープ３３の飲食を既に終了している」と判断するようにしている。すなわち、前記判定解析部１４は、前記可視光カメラ５からの映像情報に基づいて「マグカップ３４の中にまだほとんどのスープ３３が残っていること」を認識しても、前記赤外線検出結果に基づいて「スープ３３の温度が室温に近い温度まで冷めていること」をも認識したときは、前記赤外線検出結果に基づいて、「顧客はスープ３３の飲食を既に終了している」と判定するようにしている。

　なお、以上の動作では、前記解析部１４が、前記カメラ５からの可視光画像（図４の分割画面１０ａに示す情報）と赤外線画像（赤外線検出結果。図４の分割画面１０ｂに示す情報）との双方の情報に基づいて前記タイミングを決定する場合の動作を説明したが、本発明では、前記の赤外線検出手段（赤外線カメラ）からの赤外線画像（赤外線検出結果）のみに基づいても、例えば「ステーキ３２（又はスープ３３）の温度が冷えているので、顧客は食べ残そうとしているのだろう」というように、飲食の進行具合を推測することができる。

　（ｄ）次に、本実施例１において、前記のセット型料理又はコース型料理を構成する各料理又は飲料の顧客による飲食の終了を判定するための第４の方法を、図５に基づいて説明する。図５は、前記カメラ５が食卓２の上の皿・茶碗・コップ・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの食器を撮像した映像情報の一例を示すもので、この映像情報を厨房のディスプレイ１０に表示したときの状態を示すものである。前記判定解析部１４は、図５に示すような前記カメラ５からの食器の映像情報を制御部６経由で受信して、これに基づいて、（１）皿・茶碗・コップ・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の形状、（２）前記各食器の食卓２全体に対する（又は、顧客に対する）位置関係（位置と向き）、（３）前記各食器の相互の位置関係（位置と向き）、（４）皿とナイフ・フォーク・スプーンとの間の相互の位置関係（位置と向き）を示す食器データを、公知の画像処理・画像認識用プログラムにより、抽出するようにしている。そして、前記判定解析部１４は、前記（１）（２）（３）及び（４）のような食器データに基づいて、前記料理又は飲料に関する顧客１の飲食の進行具合を視認・推測し、前記料理又は飲料の顧客による飲食が開始されたこと、及び終了したことを判定するようにしている。

　すなわち、本実施例１では、前記判定解析部１４が、前記カメラ５からの皿・茶碗・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の映像に基づいて、その映像から前記各食器を切り出して認識し、それらの各食器の位置又は向きに変化が生じたことを認識したとき、その食器に関連する料理又は飲料について顧客による飲食が開始されたと判定する。

　また、本実施例１では、前記判定解析部１４が、前記カメラ５からの皿・茶碗・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の映像に基づいて、顧客の飲食の進行具合を推測し、前記の料理又は飲料の顧客による飲食の終了を決定するようにしている。すなわち、前記解析部１４は、前記カメラからの皿・茶碗・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の映像に基づいて、皿・茶碗・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の位置や向きや形状を画像認識し、その「画像認識した内容」（前記（１）（２）（３）（４）などの食器データ）と前記料理データベース７から引き出した「各料理についての標準的な皿・茶碗・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の位置又は向き情報（標準的な食器データ）」（各食器と食卓又は顧客との相互の位置関係、各食器と料理との相互の位置関係、各食器相互間の位置関係などを示す標準的なデータ）とを比較・照合することにより、各顧客の各料理又は飲料に対する飲食の進行具合を判定・推測するようにしている。そして、前記判定解析部１４は、この判定・推測結果に基づいて、前記料理又は飲料の顧客による飲食の終了したことを判定する。

　例えば、（１）前記判定解析部１４は、前記の皿・茶碗・コップ・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器の形状及び各食器の食卓２全体（又は顧客１）に対する実際の位置関係（位置と向き）に基づいて、例えば、食卓２の上で皿が食卓２の中央部（顧客１から比較的遠く離れた位置）に放置されているときは、「その皿に盛られていた料理については顧客による飲食が終了した」と判定するようにしている。また、（２）前記判定解析部１４は、前記の各食器の相互の位置関係（位置と向き）に基づいて、例えば、食卓２の上で２つの皿が重ねられているときは、「その重ねられた２つの皿に盛られていた料理については既に顧客による飲食が終了した」と判定するようにしている。また、（３）前記判定解析部１４は、前記の皿、ナイフ、フォーク、及びスプーンの間の相互の位置関係（位置と向き）に基づいて、例えば、図５（ａ）に示すように、料理（ハンバーグ）４２が盛られた皿４１の上にナイフ４３とフォーク４４とが互いに交差する方向に置かれているときは、コース料理のマナー又はルール情報に基づいて、「その皿４１に盛られていた料理３２については顧客はまだ飲食中だ」と推測するようにしている。他方、前記判定解析部１４は、前記の皿、ナイフ、フォーク、及びスプーンの間の相互の位置関係（位置と向き）に基づいて、例えば、図５（ｂ）に示すように、料理（ハンバーグ）４２が盛られた皿４１の上にナイフ４３とフォーク４４とが平行に並べて置かれているときは、コース料理のマナー又はルール情報に基づいて、「その皿４１に盛られていた料理３２については顧客は既に飲食を終わった」と判定するようにしている。

　すなわち、例えば、「皿、ナイフ、フォーク、及びスプーンの相互の位置関係」については、各国・地域や各宗教により様々なマナーやルールが定められている。例えば、フランス料理では、図５（ａ）のようにステーキなどが盛られた食器にナイフとフォークが互いに交差する向きに置かれていれば（あるいは、フォーク先端の湾曲した部分が上向きに置かれていれば）まだ飲食中なのでウエイターはその料理を下げては（厨房に持って行っては）いけない、他方、図５（ｂ）のように食器の上にナイフとフォークが平行に並べられていれば（あるいは、フォーク先端の湾曲した部分が下向きに置かれていれば）その料理の飲食が終わったのでウエイターはその料理を下げても良い、というようなマナー又はルールが存在している。本実施例１では、このような様々なマナーやルールを前記料理データベース７に記録している。したがって、前記判定解析部１４は、前記料理データベース７から様々なマナーやルール情報を抽出し、これらと食卓２の上の皿４１、ナイフ４３、及びフォーク４４の相互の位置関係などのデータとに基づいて、個々の顧客のその料理又は飲料に対する飲食の進行具合を判定するようにし、この判定に基づいて前記料理又は飲料の顧客による飲食の終了を判定するようにしている。

　なお、前記判定解析部１４による各食器の位置や向きの認識手法には様々な方法がありうるが、例えば、前記判定解析部１４は、各食器の形状と寸法を前記カメラ５からの映像情報に基づいて公知の画像認識装置・画像処理（画像解析）ソフトウェアにより認識し、各食器の種類を判定（同定）することができる。なお、前記の皿・ナイフ・フォーク・スプーン・箸などの各食器をカメラで撮像した画像から、公知の画像認識装置・画像処理（画像解析）ソフトウェアを使用して、前記各食器の形状や向きを認識する技術については、例えば特開平５−２６６３５８号公報（特に、この公報の図６参照）などで開示されているように周知である。また、前記のような食器の形状や向きを認識するための技術としては、例えば、カメラによる撮像情報の中の物体の輝度差から各物体の輪郭を検出する輪郭検出装置（人工網膜チップを使用するものもある）などが知られている。

　次に、図６ａは、本実施例１における前記カメラ５からの映像の一例を示すものである（図６ａでは、図示の便宜上、前記映像が厨房の中のディスプレイ１０に表示されたときの状態を示している）。本実施例１が適用されている飲食店では、６個の食卓Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆがあるものとする。この図６ａの例では、前記の計６個の食卓Ａ−Ｆをそれぞれ上方又は斜め上方から撮像した可視光画像及び赤外線画像が、食卓Ａ−Ｆの順番で、ディスプレイ１０の画面の中に一覧表示されている（この図６ａの例では、可視光画像及び赤外線画像は、図４のように分割画面１０ａ及び１０ｂにそれぞれ別れて表示されるのではなく、一つの画面の中に重ね合わせ（スーパーインポーズ）表示されている。なお図６ａの画面の例では、食卓Ｃ，Ｄ，Ｆには顧客が居ない）。

　この場合は、前記判定解析部１４は、前記カメラ５からの情報に基づいて、例えば、Ａの食卓２の顧客の飲食の進行状況を判定する。すなわち、前記判定解析部１４は、図６ａに示すような画像情報に基づいて、食卓Ａの上の料理の状態が、例えば、セット型料理の一部であるステーキ３の「残量」が所定の基準量よりも少なくなっており、且つ、ステーキ３の温度が室温と同じ温度まで低下している場合は、食卓Ａのステーキ３の顧客の飲食は（食べ残しがあっても）ほぼ終了している、ということを、判定することができる。

　次に、図６ｂは、本実施例１における前記カメラ５からの映像の他の一例を示すものである（図６ｂでは、図示の便宜上、前記映像が厨房の中のディスプレイ１０に表示されたときの状態を示している）。図６ｂの例では、前記カメラ５からの映像情報に基づいて、前記の計６個の食卓Ａ−Ｆの上の各食器（皿、ナイフ、フォーク、スプーンなど）を示す映像だけが抽出されて（切り出されて）、それらの各食器の映像が、それぞれ、食卓Ａ−Ｆの順番で、ディスプレイ１０の画面の中に一覧表示されている（すなわち、図６ｂの例では、各食器以外の料理又は飲料の映像は、抽出されずに、捨象され切り落とされている）。この場合は、前記判定解析部１４は、前記カメラ５からの情報から抽出した各食器の映像情報に基づいて、各食卓２上の各料理又は飲料についての顧客の飲食の進行状況を判定する。すなわち、前記判定解析部１４は、図６ｂに示すような各食器の映像情報に基づいて、例えば、食卓Ａにおいて、セット型料理の一部であるステーキが載せられた食器の皿４１の上に、ナイフ４３とフォーク４４が並行に並べて置かれており、しかも、その状態が所定時間以上継続している場合は、飲食の一般マナー・ルールを基準にして、食卓Ａの料理は顧客の飲食がほぼ終了している、と判定するようにしている。

　なお、本実施例１においては、前記カメラ５からの映像は、制御部６により、厨房内のディスプレイ１０にほぼリアルタイムに表示されている。よって、厨房内の調理人１３は、厨房からは客席フロアの食卓２の上が直接見渡せない場合でも、前記ディスプレイ１０の画像を見ることにより、各顧客の食事の進行状況をほぼリアルタイムに把握することができる。したがって、本実施例１では、第１のタイプのコース型料理の中のある段階の料理又は飲料の顧客１による飲食が終了したか終了に近い所定の段階に達した（もう少しで終了する段階になった）とき、調理人１３は、前記ディスプレイ１０からそのことを認識して、次の段階の料理又は飲料の調理又はその準備を開始したり、その配膳又はその準備をウエイターに指示したりすることが可能になる。また、本実施例１では、第２のタイプのコース型料理の第１段階を構成する料理又は飲料の顧客による飲食が終了したか終了に近い所定の段階に達した（もう少しで終了する段階になった）とき、調理人１３は、前記ディスプレイ１０からそのことを認識して、第２段階の「食後の飲料、又は、デザート及び飲料」の調理又はその準備を開始したり、その配膳又はその準備をウエイターに指示したりすることが可能になる。

　また、本実施例１においては、前記判定解析部１４が各食卓２の上の現在の料理又は飲料についての顧客１による飲食が終了した（飲食し残したまま終了した場合をも含む）又は終了に近い所定の段階に達したと判定したとき、その判定結果を示す信号が、前記判定解析部１４から制御部６に送信されるようになっている（図１において、符号１４ａで示す、終了判定タイミング信号の送信ラインを参照）。そして、前記の判定結果を受信した制御部６は、そのことを示すアラーム信号を厨房内のディスプレイ１０に送信して、ディスプレイ１０に表示されている前記食卓２上の料理又は飲料の映像の中の該当の料理又は飲料（顧客による飲食の終了判定の対象となった料理又は飲料）の映像を点滅表示させることなどにより、前記料理又は飲料については顧客による飲食が終了したことを調理人１３に報知（警告）するようにしている。また、前記の判定結果を受信した制御部６は、そのことを示すアラーム信号を厨房内のスピーカ１１に送信して、所定の音声又は音響から成るアラーム情報を出力して前記料理又は飲料については顧客による飲食が終了したことを調理人１３に報知（警告）するようにしている。よって、このような制御部６による報知（警告）により、調理人１３は、より確実に、前記料理又は飲料の顧客による飲食の終了に適切に対処できるようになる。

　次に、図７は本発明の実施例２に使用される「赤外線検出手段としてのスキャン装置」５１を説明するためのものである。本実施例２の構成は、前記の実施例１の「赤外線検出手段としてのカメラ５」を後述の「赤外線検出手段としてのスキャン装置５１」に置き換えたものであり、それ以外の部分については、前記の実施例１とほぼ同様である。

　図７において、５０は食卓２の上の皿に盛られた料理、５０ａは食卓２上のコップに入れられた飲料、５１は飲食店の天井などに備えられた「赤外線検出手段としてのスキャン装置」、である。前記スキャン装置５１は、ＣＰＵ（中央処理装置）及びメモリ（ＲＯＭ及びＲＡＭ）を含むマイクロコンピュータ５２と、このマイクロコンピュータ５２からの制御信号により制御されるスキャン機構（回動機構）５３と、このスキャン機構５３によりその検出対象領域（受光範囲）が食卓２上を全てカバーするように順次（逐次）スキャンされる赤外線センサ（受光素子）５４と、から構成されている。すなわち、前記赤外線センサ５４は、前記スキャン機構５３により、その検出対象領域（受光範囲）が食卓２上の全てをカバーするように順次（逐次）スキャンされる。

　前記赤外線センサ５４からの受光データ（赤外線検出データ）と前記スキャン機構５３からの位置・角度データ（赤外線センサ５４が食卓２上を順次スキャンするときのその各スキャン毎の位置・角度データ）とは、互いに同期してマイクロコンピュータ５２に入力され、マイクロコンピュータ５２のメモリに、熱源の位置・角度データとして記録される。この熱源の位置・角度データは、マイクロコンピュータ５２から、図１の前記制御部６を介して図１の判定解析部１４に送られる。前記判定解析部１４は、前記マイクロコンピュータ５２から送られた前記の熱源の位置・角度データ（前記の受光データ及び位置・角度データ）に基づいて、（公知の解析プログラムなどを使用して）、前記の各料理５０又は飲料５０ａの前記食卓２上における位置とその温度（各料理の表面又は内部の温度分布）を、認識するようにしている。

　よって、本発明の「赤外線検出手段」として図７に示す「スキャン装置５１」を使用する場合でも、図１の「赤外線カメラ５」を使用する場合と同様に、食卓２上の料理５０又は飲料５０ａ（熱源物体）からの赤外線を検出することができる。そして、このスキャン装置５１で得られた赤外線検出結果は、前記制御部６を介して前記判定解析部１４に送られる。よって、前記判定解析部１４は、前記スキャン装置５１で得られた赤外線検出結果に基づいて、前記料理５０又は飲料５０ａの現在の温度分布から前記料理５０又は飲料５０ａについての顧客の飲食の進行状況を判定し、この判定に基づいて、「現在の料理又は飲料の顧客による飲食が終了したかどうか」を判定することができる。

　次に、図８は本発明の実施例３に使用される「各食器の向き・位置・形状などを検出するための食器向き等検出手段（３次元データ取得手段）としてのスキャン装置」６１を説明するためのものである。本実施例３の構成は、前記の実施例１の「光学情報検出手段としてのカメラ５」を後述の「食器向き等検出手段としてのスキャン装置６１」に置き換えたものであり、それ以外の部分については、前記の実施例１とほぼ同様である。

　図８において、６０は食卓２の上の皿、６０ａは食卓２の上のコップ、６１は飲食店の天井などに備えられた「食器向き等検出手段としてのスキャン装置」、である。前記スキャン装置６１は、ＣＰＵ及びメモリなどを含むマイクロコンピュータ６２と、このマイクロコンピュータ６２により制御されてスポット光（レーザー光など）を食卓２のいずれかの点に向けて照射するためのスポット光源６３（このスポット光源６３に代えて、指向性のあるアンテナを使用して発せられるマイクロ波やミリ波などの電波であって指向性のある電波（パルス波）を照射する装置でもよい）と、前記マイクロコンピュータ６２により制御されながら前記スポット光源６３から照射されるスポット光が食卓２の上面のほぼ全体をカバーするように前記スポット光を食卓２に対して順次（逐次）スキャンさせるためのスキャン機構（回動機構）６４と、前記スポット光源６３からのスポット光の反射光（前記食卓２上の物体６０，６０ａなどからの反射光）を受光するための光センサ（受光素子）６５と、から構成されている。すなわち、前記のスポット光源６３からのスポット光は前記スキャン機構６４により、食卓２のほとんど全部を順次照らするように順次スキャンされる。

　前記光センサ６５からの各受光データと前記スキャン機構６４からの各スキャン時毎の位置・角度データ（前記スポット光源６３からのスポット光を順次スキャンさせたときの各スキャン時毎の位置・角度データ）とは、互いに同期して前記マイクロコンピュータ６２に入力され、マイクロコンピュータ６２内のメモリに記録される。このメモリに記録されたスキャンデータ（前記の受光データと位置・角度データ）は、マイクロコンピュータ６２から、図１の前記制御部６を介して、図１の判定解析部１４に送られる。前記解析部１４では、前記マイクロコンピュータ６１から制御部６を経由して送られてきた前記の受光データと位置・角度データに基づいて、（公知の解析プログラムなどを使用して）、前記各食器（皿６０及びコップ６０ａ）の前記食卓２上におけるその向き、位置、形状、寸法、及び、相互の位置関係などを、認識するようにしている。

　このように、本実施例３では、前記スポット光（又は、「指向性のある電波」でもよい）を食卓上の全体にスキャンさせて、その反射光（反射波）を受光（受信）することにより、食卓２上の各食器の向き、位置、形状、寸法、及び相互の位置関係などを前記判定解析部１４（前記受光データ及び位置・角度データの解析プログラムを実行する部分）が認識できるようにしている（なお、上記のスキャン装置６１は、一種のレーダー（レーザーレーダーなど）とみてもよい）。よって、本発明の「食器向き等検出手段」として図８に示す「スキャン装置６１」を使用する場合でも、本発明の「食器向き等検出手段」として図１の「カメラ５」を使用する場合と同様に、食卓上の皿６０又はコップ６０ａなどの各食器（ナイフ、フォーク、スプーン、箸などを含む）の向き、位置、形状、寸法、及び相互の位置関係を認識することができる。

　前述のように、本実施例３では、前記判定解析部１４が、前記スキャン装置６１から送信されたスキャンデータ（前記の受光データと位置・角度データ）から、前記皿６０又はコップ６０ａなどの食器の向き、位置、形状、寸法、及び相互の位置関係などの各食器の向き・位置情報（スキャン装置６１で得られた各食器の向き、位置、形状、寸法などのデータ）を求め、この求めた各食器の向き・位置情報に基づいて、前記皿６０又はコップ６０ａに入れられている料理についての顧客の飲食の進行状況を判定し、この判定の一環として、「前記料理又は飲料についての顧客による飲食がほぼ終了したかどうか」を判定するようにしている。

　すなわち、この実施例３では、前記判定解析部１４は、前記スキャンデータに基づいて、ナイフとフォーク（図８ではナイフとフォークについては図示を省略している）との相互の位置関係を認識して、それらが皿の上に互いに並行に並べて置かれてあれば、コース料理のマナー及びルール情報に基づいて、その料理又は飲料についての顧客による飲食は終了したと判定する。また、前記判定解析部１４は、前記スキャンデータに基づいて、図８の皿６０の位置が顧客から離れた食卓２の中央に置かれていれば、その皿６０の中の料理又は飲料の顧客による飲食は終了したと判定する。

　また、本実施例３では、前記スキャン装置６１からのデータにより、前記皿６０又はコップ６０ａなどの食器の向き、位置、形状、寸法、及び相互の位置関係などの各食器の向き・位置を認識する（各食器の向き・位置情報を取得する）ことに代えて（又は、これらと共に）、前記皿６０又はコップ６０ａの中に実際に存在している「各料理又は飲料の形状」を認識する（形状データを取得する）ようにしてもよい。そして、この取得した料理又は飲料の形状データに基づいて、顧客の飲食の進行状況を判定し、この判定の一環として、「前記料理又は飲料についての顧客による飲食がほぼ終了したかどうか」を判定するようにしてもよい。

　なお、この実施例３の関連技術として、すなわち、スポット光を照射してその反射光に基づいて対象となる物体の三次元形状データを取得するための技術（前記の食卓上の各食器の三次元形状や向きなどを検出するための技術）として、例えば、社団法人電子情報通信学会より２００１年１２月１３日に発行された「電子情報通信学会技術研究報告　信学技報Ｖｏｌ．１０１　Ｎｏ．５２４」の１０１−１０７頁に掲載された論文「高速高密度頭部形状計測レンジファインダシステムの開発（著者：丸亀敦など）」で紹介された技術が存在している。この技術は、複数のプロジェクタからの正弦波状の光の濃淡パタン（レーザー光でもよい）を、周囲の物体（例えば食卓上の各食器）に向けてスキャン（シフト）させながら照射し、そのパタン画像を複数のカメラで撮像して、位相値を計算し三角測量原理により三次元座標を計算して、周囲の諸物体の三次元形状データを得る、というものである（前記論文では「多眼正弦波格子位相シフト法」と呼んでいる）。すなわち、正弦波の濃淡パタンを３回以上一定量ずつシフトさせながら対象（例えば、食卓上の各食器）に照射し、そのパタン画像を撮像して位相値を計算し、三角測量原理により三次元座標を計算するようにしている。また、前記の正弦波パタンのシフト（スキャン）機構としては、例えば、正弦波パタンの照射装置がカムの縁に立つようにし、カムはステッピングモーターで回るようにし、カムの縁は螺旋階段状に加工されていて、カムが回転すると上の正弦波パタンが一定量ずつシフトする仕組みになっているものを採用することができる。このシフト機構により、ステッピングモーターを高速に回転させれば、正弦波パタンを高速でシフト（スキャン）させることができる。正弦波パタン画像の取得は、パタンが各段階にあるときに画像をカメラで撮像する。マイクロコンピュータなどの制御部が、前述のような正弦波パタンのシフト（スキャン。カムの回転制御）、カメラの撮像制御、及び、プロジェクタの点灯制御を行うようにしている（以上の説明は、前記論文の文章を引用した）。

　次に、本発明の実施例４を図９を参照して説明する。本実施例４の構成は、図１で説明した実施例１の構成と基本的に同様である。図９は、図１のカメラ５が食卓２の上を撮像して得られた映像情報の一例を示すものである。

　図９の映像情報は、飲食店がバイキング料理を提供しているとき、顧客が自分の好みの料理又は飲料を自分用の皿に取り分けて、自分用の食卓２の上に置いたときの状態を示している。

　図９に示すような前記カメラ５からの映像情報は、前記制御部６を介して前記判定解析部１４に送信される。前記判定解析部１４は、前記カメラ５からの映像情報（図９に示す映像）に基づいて、公知の画像処理・画像認識用ソフトウェアを使用して、食卓２の上に皿７１，７２，７３及び７４とカップ７５が存在していること、皿７１の上にパンが２個存在していること、皿７２の上にオレンジ１個と葡萄の房１個が存在していること、皿７３の上にエビフライ２個が存在していること、皿７４の上にハンバーグ１個とミートボール３個が存在していること、マグカップ７５の中にスープ１杯が入れられていること、を認識する。

　一般に、バイキング料理として提供される各種の料理又は飲料は、その種類が数十個以内に限定されているため、従来より公知の画像処理・画像認識の手法（例えば、前記カメラ５からの映像の中から料理又は飲料の部分だけを抽出して、抽出したそれぞれを、予め登録してある各種料理又は飲料の標準的な画像と比較・照合して、類似度が高いものを該当する種類のものと判定する手法）により、前記カメラ５からの映像に含まれる複数の料理又は飲料について、その種類及び個数を特定することは可能である。

　なお、カメラで撮像した料理又は食品の画像から、画像中の料理又は食品がどのような種類の料理又は食品かを判別・同定する画像処理・画像認識技術については、例えば、回転寿司店における寿司の種類の判別・同定に関してであるが、特開２０００−１０７００６公報や特開２０００−２４５６０９公報などに紹介されている。また、カメラで撮像した画像を画像処理・画像認識処理してその中の食器類の形状・寸法を自動認識する技術は、特開平５−２６６３５８号公報などに紹介されている。

　他方、前記判定解析部１４には、前記顧客属性発生部１６（図１参照）から、前記食卓２に座っている顧客の属性情報が入力される。前記の顧客の属性情報は、前記バイキング料理の顧客をウエイターが所定の食卓２に案内したとき、ウエイターが携帯型情報端末からその顧客の性別や年齢層を入力し、それを前記食卓２の識別情報（これは、前記顧客の識別情報としても使用される）と関連付けて、前記顧客属性発生部１６に無線で送信するものである。また、前記判定解析部１４には、前記日時データ発生部１５（図１参照）からの日時データが、常時入力される。

　以上により、前記判定解析部１４は、前記顧客（前記食卓２の識別番号で特定される顧客）が、バイキング料理として提供された各種の料理又は飲料の中から、自分の好みの種類の料理又は飲料を好みの個数だけ自分用の皿に取り分けて自分用の食卓２の上に置いたとき、その複数の料理又は飲料の種類及び個数を、前述のように画像認識処理により認識し、その認識した料理又は飲料の種類及び個数（例えば、前述のような、パン２個、オレンジ１個、葡萄の房１個、エビフライ２個、ハンバーグ１個、ミートボール３個、及び、スープ１杯）を、前記顧客の属性及び日時と関連付けて、前記データベース管理部２０に送るようにしている。

　そして、前記データベース管理部２０は、前記判定解析部１４から送られてきた情報を、さらに、その時間帯の店舗のある地域の天候データ（気温データを含む）及び店舗立地属性データと関連付けて、前記マーケティングデータベース１７に記録する。

　以上により、本実施例４においては、飲食店がバイキング料理を提供しているとき、顧客が、バイキング料理として提供されている各種の料理又は飲料から、自分の好みの種類の料理又は飲料を好みの個数だけ自分用の皿に取り分けて自分用の食卓２の上に運んで置いたとき、各顧客毎に、その顧客が取り分けた料理又は飲料の種類及び個数を画像認識し、その種類及び個数を、各顧客の属性、日時、曜日、季節、天候、店舗立地属性などと関連付けて記録することができる。したがって、店舗側は、多数の顧客がどのような種類の料理又は飲料を好んでいるのか（すなわち、どのような種類の料理又は飲料がより売上及び利益に寄与するのか）、さらに、どのような属性の顧客がどのような種類の料理又は飲料を好んでいるのか、また、どのような季節・時間帯・曜日・天候・店舗立地特性のときはどのような種類の料理又は飲料がより好まれるのか、を高精度に把握することが可能になる。

　また、本実施例４においては、図１に示すカメラ５に代えて、図８に示す三次元データ取得装置としてのスキャン装置６１を使用しても、前記のカメラ５からの映像情報を使用する場合と同様に、前記スキャン装置６１からのスキャンデータに基づいて、各顧客が自分の好みにより取り分けて食卓２の上に置いた各料理又は飲料の種類及び個数を認識することが可能である。

　（拡張）以上、本発明の各実施例について説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、様々な変更が可能である。例えば、前記各実施例においては、前記可視光カメラ５により取得された料理・飲料又は食器の映像データ、前記赤外線カメラ５又はスキャン装置５３（図７参照）により取得された料理又は飲料の赤外線検出結果データ、前記カメラ５又はスキャン装置６１（図８参照）により取得された料理又は飲料の形状データ（より正確には、前記判定解析部１４が「料理又は飲料の形状データ」を抽出するための基礎データ）、前記カメラ５又はスキャン装置６１（図８参照）により取得された各食器の形状・位置・向きデータ（より正確には、前記判定解析部１４が「各食器の位置・向きデータ」を抽出するための基礎データ）を、まず厨房側の制御部６に送信して、これを更に制御部６から前記解析部１４に送信するようにしているが、本発明では、前記各データを、前記制御部６を介することなく、直接に、前記判定解析部１４に送信してもよい。

　また、本発明では、前記判定解析部１４は、前記カメラ５（前記スキャン装置５３、又は、前記スキャン装置６１）と例えばインターネットを介して接続された遠隔地のコンピュータ（例えば、多数の飲食店をチェーン展開する本部のサーバー）により構成されてもよい。

　また、前記の実施例１では、前記判定解析部１４は、前記日時データ発生部１５からの現在の日時データ（現在の年月日及び時刻）を使用して、セット型又はコース型料理を構成する各料理又は飲料について顧客が飲食に要した時間を計測するようにしているが、本発明においては、これに限らず、例えば、店舗側が顧客にセット型料理、第１又は第２のタイプのコース型料理の各段階の料理又は飲料を提供した時点をゼロ（初期値）として、その時点から起算して計測・発生される時刻データ（ストップウォッチのような機能）を使用して、セット型又はコース型料理を構成する各料理又は飲料の顧客が飲食に要した時間を計測するようにしてもよい。

　（本願発明の参考となる先行技術情報）最後に、本願発明を理解するために参考となる先行技術情報を以下に記すことにする。

１．特開２０００−１０７００６号公報・・・この公報のシステムは、皿に載せた寿司を回転コンベアに乗せて巡回搬送するタイプの飲食店において、コンベア上のカメラからの映像情報に基づいて、回転コンベアに投入された各寿司の種類の同定、各寿司の特定、各寿司の回転コンベア上での巡回搬送時間の算出を行うようにしている。このシステムでは、例えば、寿司のネタ（タコ、イカ、マグロ）の種類を特定するために、タコ、イカ、及びマグロの各カテゴリーについてそれぞれ複数の観測部位における標準的光学特性情報（計測データ）（ＲＧＢ値、ＹＵＶ値）を予め記録しておく。そして、皿の中心からの４５度間隔の放射線と皿の中心を中心として共有する同心円との交点をサンプリング点として設定し、これらのサンプリング点での各寿司の光学特性情報を前記カメラから入力する。そして、各サンプリング点の光学特性情報を予め記録されている複数種類のカテゴリーの代表的光学特性情報と比較して、マハラノビスの距離及び確率ｐｉ（ｊ）を計算する。そして、全てのサンプリング点のカテゴリー毎の確率ｐｉ（ｋ）を総合して、カテゴリー毎の平均確率ｐ（ｋ）を算出し、最大確率のカテゴリーを求めることにより、寿司の種類の同定を達成するようにしている。また、各寿司の特定を行うために、前記の種類を同定した寿司の履歴を記録しておき、その履歴のパターンに基づいて新規にコンベア上に投入された各寿司の特定を行うようにしている。

２．株式会社のニコンシステムが現在販売している「顔認識システム」・・・各人の顔の例えば８０箇所以上を計測して、その特徴を数値化して、顔データベースから類似度の高い人物を見つけるシステムである。このシステムでは、ビデオカメラが捕えた画像から顔を認識し、予め登録した顔データベースのデータと照合する。すなわち、前記画像から顔の幅、唇の厚さ、眉の太さ、目尻の角度などの顔の特性を抽出して数値化し、顔データベースの中で一致度が高いものを選び出す。カメラに複数の人が同時に写っていても検出できる。

３．特許第３１１５７７６号公報・・・客席管理ＰＯＳシステムであって、従業員が任意の席番号の座席で客からオーダーの受付を行うとき、客のオーダーごとに、ＰＯＳのＲＡＭに席番号とオーダー品を登録し、登録時点でＰＯＳの内部タイマーを動作させる。この内部タイマーはソフトウェア・タイマーで、ＰＯＳに内蔵されたハードウェア・タイマーをベースとして、席番号毎にＲＡＭ上にソフトウェアカウンターエリアを設け、各客席毎に最終オーダーからの時間監視を行う。このソフトウェア・タイマによる時間計測の結果、その客席から再オーダーが行われないまま一定時間が経過したことが検知されたとき、この客については前記オーダーが最終オーダーと判断し、その客が近く退席するだろうと予測して、その客席の映像をＰＯＳターミナルの表示部に表示させる。このようなシステムを開示している。

４．特許第３２３１７０９号公報・・・コース料理など注文された複数のメニューをある程度の時間をおいて順番に提供する飲食サービスシステムであって、各メニューの配膳順情報と客の予想喫食時間（標準喫食時間）と標準調理時間とに基づいて当該客への配膳予定時刻を算出し、この算出した配膳予定時刻と標準調理時間とに基づいて注文メニュー毎の調理開始時刻を算出し、調理人への調理指示を出力する、というシステムを開示している。

本発明の実施例１の構成を説明するための概略ブロック図。 本発明の実施例１の動作を説明するための図。 本発明の実施例１の動作を説明するための図。 本発明の実施例１の動作を説明するための図。 本発明の実施例１の動作を説明するための図。 本発明の実施例１の動作を説明するための図。 本発明の実施例１の動作を説明するための図。 本発明の実施例２の構成の一部を示す概略ブロック図。 本発明の実施例３の構成の一部を示す概略ブロック図。 本発明の実施例４を説明するための図。

符号の説明

１ 顧客
２ 食卓
３ ステーキ（料理）
４ 食器
５ カメラ
６ 制御部
７ 料理データベース
８ 注文内容入力部
９ 注文内容記録部
１０ 厨房側ディスプレイ
１０ａ，１０ｂ 分割画面
１１ 厨房側スピーカ
１２ 厨房側プリンタ
１３ 調理人
１４ 判定解析部
１５ 日時データ発生部
１６ 顧客属性発生部
１７ マーケティングデータベース
１８ 天候データ発生部
１９ 店舗立地特性発生部
２０ データベース管理部
２１，３４，７５ マグカップ
３１ 食器
３２ ステーキ、料理
３３ スープ（飲料）
４１，６０，７１，７２，７３，７４ 皿（食器）
４３ ナイフ
４４ フォーク
５０ 料理
５０ａ 飲料
５１ スキャン装置
５３ スキャン機構
５４ 赤外線センサ
６０ａ コップ
６１ スキャン装置
６３ スポット光源
６４ スキャン機構
６５ 光センサ

Claims (12)

1. 「『複数の料理及び一つ又は複数の飲料』が互いに時間を異にする複数の段階に分けて提供される、第１のタイプのコース型料理」が飲食店内の顧客に提供された場合に、前記コース型料理を構成する各段階の料理又は飲料のそれぞれについて「顧客が飲食に要した時間」の情報を自動的に求めるためのデータ解析手段と、
   　前記データ解析手段からの出力に基づいて、前記コース型料理を構成する各料理又は飲料に関して、各顧客毎に、「顧客が飲食に要した時間」を記録するためのマーケティングデータベースと、
   を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
2. 「第１の段階として『複数の料理、又は、複数の料理及び一つ又は複数の飲料』が提供され、第２の段階として『飲料、又は、デザート及び飲料』が提供される、第２のタイプのコース型料理」を構成する前記第１の段階又は第２の段階の料理又は飲料が飲食店内の顧客に提供された場合に、「前記第１の段階又は第２の段階の全部又は一部を構成する各料理又は飲料についてそれぞれ顧客が飲食に要した時間、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」の情報を自動的に求めるためのデータ解析手段と、
   　前記データ解析手段からの出力に基づいて、前記コース型料理を構成する各料理に関して、各顧客毎に、「顧客が飲食に要した時間、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記第１の段階の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」を記録するためのマーケティングデータベースと、
   を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
3. 「『複数の料理及び一つ又は複数の飲料』がほぼ同時に提供される、セット型料理」が飲食店内の顧客に提供された場合に、「前記セット型料理の全部又は一部を構成する各料理又は飲料についてそれぞれ顧客が飲食に要した時間、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」の情報を自動的に求めるためのデータ解析手段と、
   　前記データ解析手段からの出力に基づいて、前記セット型料理を構成する各料理又は飲料に関して、各顧客毎に、「前記セット型料理の全部又は一部を構成する各料理又は飲料についてそれぞれ顧客が飲食に要した時間、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が開始された順序、又は、前記セット型料理の全部又は一部を構成する料理又は飲料のグループの中における各料理又は飲料に関しての顧客による飲食が終了した又は終了に近い所定の段階に達した順序」を記録するためのマーケティングデータベースと、
   を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
4. 請求項１，２又は３において、
   　前記データ解析手段は、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について、「顧客による飲食が終了したかどうか又は顧客による飲食が終了に近い所定の段階に達したかどうか」を自動的に判定するための終了判定手段を含むものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
5. 請求項２又は３において、
   　前記データ解析手段は、飲食店の客席フロアの食卓の上に提供されている各料理又は飲料について、顧客に各料理又は飲料が提供されたかどうか又は顧客が飲食を開始したかどうかを判定する手段と、顧客が飲食を終了したか又は終了に近い所定の段階に達したかどうかを判定する手段と、を含むものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
6. 請求項４において、
   　前記食卓上の各料理又は飲料の映像を取得するための映像取得手段を含み、
   　前記終了判定手段は、前記映像取得手段からの映像情報に基づいて、前記食卓上の各料理又は飲料がほとんど無くなったとき又は前記食卓上の各料理又は飲料の状態が所定時間以上変動しないとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
7. 請求項４において、
   　前記食卓上の各料理又は飲料から発せられる赤外線のデータを取得するための赤外線データ取得手段を含み、
   　前記終了判定手段は、前記赤外線データ取得手段からの赤外線データに基づいて、前記食卓上の各料理又は飲料からの赤外線の放出がほとんど無くなったとき、前記食卓上の各料理又は飲料の温度が所定温度以下に低下してから所定時間以上経過したとき、又は、前記食卓上の各料理又は飲料の温度が提供時の温度から所定温度以上低下した後所定時間以上経過したとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
8. 請求項４において、
   　前記食卓上の各料理又は飲料の形状データを取得するための形状データ取得手段を含み、
   　前記終了判定手段は、前記形状データ取得手段により取得された形状データに基づいて、前記食卓上の各料理又は飲料がほとんど無くなったとき又は前記食卓上の各料理又は飲料の形状が所定時間以上変動しないとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
9. 請求項４において、
   　前記食卓上に各料理又は飲料と共に提供されている「皿、コップ、茶碗、フォーク、ナイフ、スプーン、箸などの各食器の形状、位置、及び／又は向き」を示す食器データを取得するための食器データ取得手段を含み、
   　前記終了判定手段は、前記食器データ取得手段により取得された食器データに基づいて、前記食卓上で前記の「皿、コップ、茶碗、フォーク、ナイフ、スプーン、箸などの各食器の形状、位置、及び／又は向き」の状態が所定時間以上変動しないとき、又は、前記ナイフ及びフォークが互いにほぼ平行に並べて置かれた状態が所定時間以上継続したとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
10. 請求項４において、
    　前記食卓上に各料理又は飲料と共に提供されている「フォーク及びナイフの、それぞれの位置及び向き」を示す食器データを取得するための食器データ取得手段を含み、
    　前記終了判定手段は、前記食器データ取得手段により取得された食器データに基づいて、前記食卓上で「前記のフォーク及びナイフが互いにほぼ平行に並べて置かれた状態」が所定時間以上継続したとき、その料理又は飲料についてはその顧客による飲食が終了又は終了に近い所定の段階に達したものと判定するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
11. 請求項１から１０までのいずれかにおいて、
    　前記マーケティングデータベースは、前記データ解析手段が求めた情報を、「前記各顧客の属性、前記飲食サービス提供時の月日、前記飲食サービス提供時の曜日、前記飲食サービス提供時の時刻又は時間帯、前記飲食サービス提供時の季節、前記飲食サービス提供時の天候、前記飲食サービス提供時の気温、又は、前記飲食サービスを提供する店舗の立地特性」と関連付けて記録するものである、ことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。
12. 「飲食店内の所定の場所に並べられた各種の料理又は飲料を、顧客が、自分の好みにより、自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いて飲食する、バイキング料理」が飲食店内の顧客に提供された場合において、「顧客が自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いた料理又は飲料の種類及び／又は個数」の情報を求めるためのデータ解析手段と、前記データ解析手段が求めた情報に基づいて、前記バイキング料理に関して、各顧客毎に、「顧客が自分用の皿に取り分けて自分用の食卓の上に置いた料理又は飲料の種類及び／又は個数」を記録するためのマーケティングデータベースと、を含むことを特徴とする飲食店用マーケティングデータ収集システム。

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