JP2007011723A - 集計装置、集計方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 売上が予想を下回る原因の切り分けを最小限の費用で判別することを可能とする。
【解決手段】 複合機１５は、第１〜第３の撮影装置１１〜１４によって撮影された画像データに基づいて、店舗付近の通行人の人数、店舗へ入店する人数、店舗内において商品を購入する人数を検出し、夫々検出した人数を所定の時間単位別に集計する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、店舗での売上が予想を下回る原因を切り分けること等が可能な集計装置、集計方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。

コンビニ等の小売店舗の新規出店にあたっては、住民登録と地図情報に基いて商圏分析を行う等の調査を行ない採算が取れると判断された場合は出店するのが原則である。また、出店に判断に先立って人手により平日及び休日の通行人数をカウントしたり、付近の競合店の入店状況や売上状況を確認する等の調査方法も用いられる。更に、特許文献１では、レジの開放信号に基づいて防犯カメラによる撮影を行い、監視対象物の監視記録を確実に行なえる防犯カメラの記録装置が開示されている。又、特許文献２では、ＩＴＶカメラによる撮影及び画像処理によって調査員が不要で、バラつきがなくミスの少ない信頼できるデータ取得が可能で、長期にわたる連続した通行量調査を行うことができる通行量調査装置が開示されている。

特開２００１−２４５２７９号公報 特開２００３−３１７０８０号公報

ところで、現在では都市圏のコンビニ出店も飽和状態に近くなり、新規出店したものの、損益分岐点以下又は損益分岐点付近の売上の店舗は少なくない。売上が予想を下回った原因として、主に（１）当該店舗の前を通過する人や車が予想を下回っている、（２）当該店舗の前を通過する人や車はほぼ予想通りであるが、入店する人数が予想を下回っている、（３）入店人数はほぼ予想通りであるが、入店が売上に必ずしも結びついていない、の３通りの原因が考えられる。

原因（２）の場合は、新規キャンペーンや店の外観幟の設置、夜間照明の変更等店に入り易くする対策等が検討されることになる。原因（３）の場合は、商品の品揃えや価格、商品の配置、時間帯別の欠品の有無等を再検討・調査する必要がある。原因（１）の場合は、そもそも出店場所が適切でなかったことになり、上記（２）や（３）の対策は勿論検討すべきであるが根本的な解決は難しい。

しかし、売上が予想を下回った原因が上記（１）〜（３）のいずれであるのか、あるいはこれらの組合せであるのかを特定することは困難である。確かに大幅な赤字を出し続けている店舗については調査するまでもなく、撤退する判断を容易に下せる。しかし、少なからず存在する損益分岐点ぎりぎりの店舗について、撤退するか、費用をかけて対策を実施し売上増を図るかの判断をするために、多額の調査費用を使うことはできない。

そこで、本発明の目的は、売上が予想を下回る原因の切り分けを最小限の費用で判別することを可能とすることにある。

本発明の集計装置は、店舗付近の通行人の人数を検出する第１の検出手段と、前記店舗へ入店する人数を検出する第２の検出手段と、前記店舗内において商品を購入する人数を検出する第３の検出手段と、前記第１の検出手段、前記第２の検出手段及び前記第３の検出手段によって夫々検出された人数を所定の時間単位別に集計する集計手段とを有することを特徴とする。
本発明の集計方法は、店舗内外における人数を集計する集計装置による集計方法であって、前記店舗付近の通行人の人数、前記店舗へ入店する人数及び前記店舗内において商品を購入する人数を検出する検出ステップと、前記検出ステップによって夫々検出された人数を所定の時間単位別に集計する集計ステップとを含むことを特徴とする。
本発明のプログラムは、前記集計方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記プログラムを記録したことを特徴とする。

本発明によれば、店舗付近の通行人の人数、店舗へ入店する人数及び店舗において商品を購入する人数を所定の時間単位別に集計するように構成したので、店舗付近の通行人の人数が少ない、店舗へ入店する人が少ない、店舗において商品を購入する人が少ない等の売上が予想を下回る原因の切り分けを最小限の費用で判別することが可能となる。

以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る入店人数分析システムの構成を示す図である。図１において、１１及び１２は第１の撮影装置、１３は第２の撮影装置、１４は第３の撮影装置、１５はＰＣとプリンタとを融合させた機能を備える複合機、１６はＰＯＳレジであり、これらはＬＡＮ１７を通じて互いに接続されている。１８は店舗１０の入口であり、１９はカウンタである。なお、他の実施形態として、複合機１５の代わりにＰＣを配置した構成としてもよい。

図２は、複合機１５のハードウェア構成を示す図である。２１は、複合機１５の全体の処理動作を統括制御するＣＰＵ、２２は、一時的にデータを記憶し、ＣＰＵ２１のワークエリアとして使用されるＲＡＭ、２３は、入出力用の基本プログラム（ＢＩＯＳ）が記録されるＲＯＭ、２４は、ＬＡＮ１７と複合機１５との通信を接続するためのＬＡＮアダプタ、２５は、画像データを表示するための液晶パネル、２６は、ユーザが各種操作を行うための操作ボタン、２８は、印刷用紙上への印字処理を制御するプリントエンジン、２９は、用紙上の画像情報を読み取るスキャナ、２７は、オペレーションシステムの他、第１〜第３の撮影装置１１〜１３から受信した画像データを分析する画像分析プログラムや集計プログラム等のアプリケーションプログラムや統計ＤＢの各テーブル、店舗１０の想定通過人数、想定入店人数、想定売上人数、類似立地の黒字店舗の各種統計データ等を記憶するハードディスクである。以上の各構成がシステムバス２０によって接続されている。

図３は、第１の撮影装置１１、１２と複合機１５とによる店舗付近を通過する人数（以下、通過人数と称す）の集計処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ３０１が実行される前に、第１の撮影装置１１、１２と複合機１５との間ではＬＡＮ１７を経由してＴＣＰ／ＩＰによるセッションが確立され、第１の撮影装置１１、１２で撮影された画像データの送信準備ができているものとする。

２台のカメラ（第１の撮影装置１１及び第２の撮影装置１２）は反対向きに設置され、店の前の歩行者用通路を撮影する（ステップＳ３０１）。ここで画像は動画像であり、毎秒５フレーム乃至２０フレーム程度で撮影する。

第１及び第２の撮影装置１１、１２は撮影した画像データをＬＡＮ１７経由でＵＤＰプロトコルで複合機１５に送信する（ステップＳ３０２）。

複合機１５のＣＰＵ２１は、ＬＡＮアダプタ２４を介して第１の撮影装置１１、１２から受信した画像データを、ＲＡＭ２２に記憶する（ステップＳ３１１）。

続いてＣＰＵ２１は、今回ＲＡＭ２２に記憶した画像フレームと前回ＲＡＭ２２に記憶した１つ前の画像フレームとを比較し、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値を上回っているかを判定する（ステップＳ３１２）。即ち、ＣＰＵ２１は２つの画像フレームの夫々について移動体として認識された範囲の画像面積を求め、２つの画像フレーム間で対応する移動体の画像面積の差分を上記の画像フレーム間の差分として算出し、所定の閾値を上回っているかを判定する。なお、判定を終えた画像データはハードディスク２７内に格納される。

続いてＣＰＵ２１は、ステップＳ３１２の判定の結果、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値以上である場合、求めた差分から移動体の移動の向きを判断する（ステップＳ３１３）。つまり、差分が正の値（動きのある部分の面積が拡大しつつある状態）を示す場合は近づいていると判断し、差分が負の値（動きのある部分の面積が縮小しつつある状態）を示す場合は遠ざかっていると判断する。なお、ステップＳ３１２において、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値より小さい値である場合、人間でない移動体（犬や猫等）の蓋然性が高いため、通過人数のカウントの対象外とする。勿論幼児等が一人で歩いている場合はカウントの対象外となるが、幼児等が一人でコンビニ等の小売店に来店して購入することは極めて稀なので、殆ど分析結果には影響しない。

続いてＣＰＵ２１は、本実施形態では撮影装置を２台使用しているため、重複を避けるために近づいている場合だけを通過人数としてカウントする。また、同時に複数人が近づいてくる場合もあるので、その場合は移動体の顔部分の画像認識（目や口、鼻の形状の特徴と位置関係から顔の部分を認識する）によって人数を特定する（ステップＳ３１４）。なお、本実施形態では、２台の撮影装置によって通行人数をカウントしているが、他の実施形態として１台の撮影装置によって通行人数をカウントしてもよいし、３台以上の撮影装置によって通行人数をカウントしてもよい。

続いてＣＰＵ２１は、ハードディスク２７に記憶されている統計ＤＢの区分１の明細テーブルを更新する（ステップＳ３１５）。図１２に区分１の明細テーブルの一例を示す。図１２に示す区分１の明細テーブルは、所定の時間単位（ここでは、１時間単位）で、右方向へ移動していく人数、左方向へ移動していく人数、当該時間帯で撮影された画像データのファイル名、及び、当該時間帯で撮影された画像データのフレーム番号の記録項目を備える。ＣＰＵ２１は、ステップＳ３１３、Ｓ３１４の判定結果、算出結果に基づいて図１２の明細テーブルの各項目を更新する。なお、右方向へ移動していく人数と左方向に移動していく人数との和が移動人数となる。

図４は、第２の撮影装置１３と複合機１５とによる店舗へ入店する人数（以下、入店人数と称す）の集計処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ４０１が実行される前に、第２の撮影装置１３と複合機１５との間ではＬＡＮ１７を経由してＴＣＰ／ＩＰによるセッションが確立され、第２の撮影装置１３で撮影された画像データの送信準備ができているものとする。

本実施形態では第２の撮影装置１３は店舗の入口に向けて設置され、店に入店する人を撮影する。ここで画像は動画像であり、毎秒５フレーム乃至２０フレーム程度で撮影する。

第２の撮影装置１３は、撮影した画像データをＬＡＮ１７経由でＵＤＰのプロトコルで複合機１５に送信する（ステップＳ４０２）。

複合機１５のＣＰＵ２１は、ＬＡＮアダプタ２４を介して第２の撮影装置１３から受信した画像データを、ＲＡＭ２２に記憶する（ステップＳ４１１）。

続いてＣＰＵ２１は、今回ＲＡＭ２２に記憶した画像フレームと前回ＲＡＭ２２に記憶した１つ前の画像フレームとを比較し、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値を上回っているかを判定する（ステップＳ４１２）。この差分の算出の方法は、上述した第１の撮影装置１１、１２からの画像フレームに対する差分の求め方と同様である。また、判定を終えた画像データはハードディスク２７内に格納される。

続いてＣＰＵ２１は、ステップＳ４１２の判定の結果、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値以上である場合、求めた差分から人間の移動の向きを判断する（ステップＳ４１３）。つまり、差分が正の値を示す場合は入店の動きと判断し、差分が負の値を示す場合は店を出る動きと判断する。

ＣＰＵ２１は、入店の動きと判定した人間の数をカウントする。なお、同時に複数人が入店する場合もあるので、その場合は顔部分の画像認識（目や口、鼻の形状の特徴と位置関係から顔の部分を認識する）を使用して人数を特定する（ステップＳ４１４）。本実施形態では、１台の撮影装置によって入店人数をカウントしているが、複数台の撮影装置を使用して入店人数をカウントするように構成してもよい。

続いてＣＰＵ２１は、ハードディスク２７に記憶されている統計ＤＢの区分２の明細テーブルを更新する（ステップＳ４１５）。図１３に区分２の明細テーブルの一例を示す。図１３に示す区分２の明細テーブルは、所定の時間単位（ここでは、１時間単位）で、入店人数、当該時間帯で撮影された画像データのファイル名、及び、当該時間帯で撮影された画像データのフレーム番号の記録項目を備える。ＣＰＵ２１は、ステップＳ４１３、Ｓ４１４の判定結果、算出結果に基づいて図１３の明細テーブルの各項目を更新する。

図５は、第３の撮影装置１４と複合機１５とによる店舗１０で商品を買った人の数（以下、売上人数と称す）の集計処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ５０１が実行される前に、第３の撮影装置１４と複合機１５との間ではＬＡＮ１７を経由してＴＣＰ／ＩＰによるセッションが確立され、第３の撮影装置１４で撮影された画像データの送信準備ができているものとする。

第３の撮影装置１４は、撮影した画像データをＬＡＮ１７経由でＵＤＰプロトコルで複合機１５に送信する（ステップＳ５０２）。

本実施形態では第３の撮影装置１４はＰＯＳレジ１６の背後の壁側からカウンタ１９に向けて設置され、ＰＯＳレジ１６の前に立った人を撮影する。ここで画像は動画像であり、毎秒５フレーム乃至２０フレーム程度で撮影する。

複合機１５のＣＰＵ２１は、ＬＡＮアダプタ２４を介して第３の撮影装置１４から受信した画像データを、ＲＡＭ２２に記憶する（ステップＳ５１１）。

続いてＣＰＵ２１は、今回ＲＡＭ２２に記憶した画像フレームと前回ＲＡＭ２２に記憶した１つ前の画像フレームとを比較し、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値を上回っているかを判定する（ステップＳ５１２）。この差分の算出方法は、上述した第１の撮影装置１１、１２からの画像フレームに対する差分の求め方と同様である。また、判定を終えた画像データはハードディスク２７内に格納される。

続いてＣＰＵ２１は、ステップＳ５１２の判定結果、２つの画像フレーム間の差分が所定の閾値以上である場合、求めた差分から移動体の移動の向きを判断する（ステップＳ５１３）。つまり、差分が正の値を示す場合はＰＯＳレジ１６に向かってくる動きと判定し、差分が負の値を示す場合はＰＯＳレジ１６から離れていく動きと判定する。

ＣＰＵ２１は、ＰＯＳレジ１６に向かってくると判定された人の数を売上人数としてカウントする。なお、同時に複数人がレジに向かってくる場合もあるので、その場合は顔部分の画像認識（目や口、鼻の形状の特徴と位置関係から顔の部分を認識する）を利用して人数を特定する（ステップＳ５１４）。本実施形態では、１台の撮影装置によってＰＯＳレジ１６に向かう人の人数、即ち売上のあった人数（売上人数）をカウントしているが、複数台の撮影装置を使用してＰＯＳレジ１６に向かう人数をカウントするように構成してもよい。

続いてＣＰＵ２１は、ハードディスク２７に記憶されている統計ＤＢの区分３の明細テーブルを更新する（ステップＳ５１５）。図１４に区分３の明細テーブルの一例を示す。図１４に示す区分３の明細テーブルは、所定の時間単位（ここでは、１時間単位）で、売上人数、当該時間帯で撮影された画像データのファイル名、及び、当該時間帯で撮影された画像データのフレーム番号の記録項目を備える。ＣＰＵ２１は、ステップＳ５１３、Ｓ５１４の判定結果、算出結果に基づいて図１４の明細テーブルの各項目を更新する。

図１１は、ＰＯＳレジ１６と複合機１５とによる売上時の明細情報の集計処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１１０１では、ＰＯＳレジ１６はレジの開放の検知処理を実行する。レジの開放が検知されると、ＰＯＳレジ１６はキー操作やバーコード操作等によって内部に記憶された売上日付時刻、顧客区分、売上金額、商品コード、数量及び伝票番号等の明細情報を複合機１５に送信する（ステップＳ１１０１、ステップＳ１１０２）。

複合機１５のＣＰＵ２１は、ＬＡＮアダプタ２４を介してＰＯＳレジ１６から受信した明細情報をＲＡＭ２７に記憶する（ステップＳ１１１１）。

続いてＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２７に一旦記憶した明細情報に基づいて、ハードディスク２７に記憶されている統計ＤＢの売上管理テーブルを更新する（ステップＳ１１１２）。図１５に売上管理テーブルの一例を示す。図１５に示す売上管理テーブルは、売上日付時刻、顧客区分、売上金額、購入商品のコード（商品コード）及び購入商品の数量の登録項目を備える。顧客区分の登録項目には顧客の性別、年齢層（子供（概ね１０歳未満）：年齢層１、若者（概ね１０〜２０歳台）：年齢層２、中年（概ね３０〜４０歳台）：年齢層３、年配（概ね５０歳台以上）：年齢層４）を登録することができる。なお、図１５中では示していないが伝票番号も併せて登録される。

図６は、複合機１５による分析集計の設定及び処理の流れを示すフローチャートである。複合機１５のＣＰＵ２１は、図１０に示す画面から分析集計に係る設定情報を入力する（ステップＳ６０１）。図１０に示す画面上において、１００１、１００７、１００８は集計期間の設定項目であり、例えば１週間、２週間、１カ月、３カ月、６カ月で集計期間を指定することができる。１００２は商品別集計の設定項目であり、商品別の集計を行うかを指定することができる。１００３は比率算出の設定項目であり、実際の人間の数ではなく、入店人数／通過人数、売上人数／入店人数の比率を計算するかを指定することができる。１００４は、帳票出力の設定項目であり、画面上のグラフ表示等を帳票として出力するかを指定することができる。１００５、１００６は、画面上のグラフ１、グラフ２の表示内容の設定項目であり、時間帯別人数（通過人数、入店人数、購入人数）グラフ、時間帯別比率（入店率、購入率）グラフ、曜日別人数（通過人数、入店人数、購入人数）グラフ及び曜日別比率（入店率、購入率）のうちから任意の２つのグラフを選択し、表示させることが可能である。１００７は、集計開始日の設定項目であり、集計期間の開始日を設定することができる。１００８は、集計完了日の設定項目であり、集計期間の完了日を設定することができる。１００９は、想定数値表示の設定項目であり、想定通過人数、想定入店人数、想定売上人数を表示するかを設定することができる。１０１０は、グラフ１の標準店対比設定項目であり、グラフ１に当該店舗１０と同様の立地で売上が損益分岐点を上回っている店（以下、黒字店と称す）と比較表示するかどうかを指定することができる。１０１１は、グラフ２の標準店対比設定項目であり、グラフ２に当該店舗１０と黒字店と比較表示するかどうかを指定することができる。１０１２は、集計ボタンであり、１００１〜１０１１の設定項目で設定された内容で集計を実行する場合に押下されるボタンである。１０１３は、クリアボタンであり、１００１〜１０１１の設定項目の設定内容をクリアするためのボタンである。

図１０に示す集計ボタン１０１２が押下されると、ＣＰＵ２１は、図１２に示す区分１の明細テーブルから集計期間設定項目１００１、又は集計開始日設定項目１００７及び集計完了日設定項目１００８で指定された集計期間に該当するレコードを抽出した後、時間帯別（ここでは、１時間毎）、曜日別に通過人数を集計する（ステップＳ６０２）。

次にＣＰＵ２１は、図１３に示す区分２の明細テーブルから集計期間設定項目１００１、又は集計開始日設定項目１００７及び集計完了日設定項目１００８で指定された集計期間に該当するレコードを抽出した後、時間帯別（ここでは、１時間毎）、曜日別に入店人数を集計する（ステップＳ６０３）。

次にＣＰＵ２１は、図１０に示す比率算出設定項目１００２において比率を算出することが設定されていた場合、ステップＳ６０２で集計された時間帯別通過人数とステップＳ６０３で集計された時間帯別入店人数とに基づいて時間帯別入店率（入店人数／通過人数）を算出するとともに、ステップＳ６０２で集計された曜日別通過人数とステップＳ６０３で集計された曜日別入店人数とに基づいて曜日別入店率（入店人数／通過人数）を算出する（ステップＳ６０４）。なお、比率算出設定項目１００２において比率を算出することが設定されていなかった場合、ステップＳ６０４の処理は実行されない。

次にＣＰＵ２１は、図１４に示す区分３の明細テーブルから集計期間設定項目１００１、又は集計開始日設定項目１００７及び集計完了日設定項目１００８で指定された集計期間に該当するレコードを抽出した後、時間帯別（ここでは、１時間毎）、曜日別に売上人数を集計する（ステップＳ６０５）。

次にＣＰＵ２１は、図１０に示す比率算出設定項目１００２において比率を算出することが設定されていた場合、ステップＳ６０３で集計された時間帯別入店人数とステップＳ６０５で集計された時間帯別売上人数とに基づいて時間帯別売上率（売上人数／入店人数）を算出するとともに、ステップＳ６０３で集計された曜日別入店人数とステップＳ６０５で集計された曜日別売上人数とに基づいて曜日別売上率（売上人数／入店人数）を算出する（ステップＳ６０６）。

次にＣＰＵ２１は、図１５に示す売上管理テーブルから集計期間設定項目１００１、又は集計開始日設定項目１００７及び集計完了日設定項目１００８で指定された集計期間に該当するレコードを抽出した後、時間帯別（ここでは、１時間毎）、曜日別に総売上金額、商品毎の売上数量、商品毎の売上金額、顧客区分等の集計を行う（ステップＳ６０７）。

次にＣＰＵ２１は、上記の各ステップでの集計結果、算出結果に基づいて液晶パネル２５上にグラフを表示する（ステップＳ６０８）。このグラフ表示は、図１０に示すグラフ１、グラフ２の表示内容の設定項目１００５、１００６での設定内容に従って行われる。また、帳票出力設定項目１００４で帳票を出力することが設定されていた場合には、区分１〜区分３の明細テーブル、売上管理テーブル内の登録情報、上記ステップでの集計結果、算出結果、グラフ等を帳票としてプリントエンジン２８によって出力させる（ステップＳ６０８）。

図７は、時間帯別通過人数、入店人数、売上人数の集計結果をグラフ表示した場合の例を示している。各グラフ内の「１」と記した部分が売上人数、売上人数（「１」）の部分に「２」を累積した部分が入店人数、入店人数（「１」＋「２」）に「３」を累積した部分、即ち各グラフ全体が通過人数を示している。

図８は、曜日別通過人数、入店人数、売上人数の集計結果をグラフ表示した場合の例を示している。各グラフ内の「１」と記した部分が売上人数、売上人数（「１」）の部分に「２」を累積した場合が入店人数、入店人数（「１」＋「２」）に「３」を累積した場合、即ち各グラフ全体が通過人数を示している。また、図８中の８０１は想定通過人数、８０２は想定入店人数、８０３は想定売上人数であり、図１０中の想定数値表示設定項目１００９において表示する旨の設定がなされることにより表示される。ここで想定通過人数、想定入店人数、想定売上人数は夫々、当該店舗１０開店前に調査等により想定された通過人数、入店人数、売上人数である。これらの想定人数情報は予めＲＡＭ２２又はハードディスク２７内に格納されている情報である。

図９は、当該店舗１０及び黒字店の曜日別通過人数、入店人数、売上人数の集計結果をグラフ表示した場合の例を示している。同様に、各グラフ内の「１」と記した部分が売上人数、売上人数（「１」）の部分に「２」を累積した場合が入店人数、入店人数（「１」＋「２」）に「３」を累積した部分、即ち各グラフ全体が通過人数を示している。また、図９のグラフのうちの斜線で示したグラフが黒字店のグラフであり、その他のグラフが当該店舗１０のグラフである。斜線で示した黒字店のグラフは、図１０の標準店対比設定項目にて黒字店との比較表示を行う旨の設定がなされた場合に表示される。その他、図９の例では上述した想定通過人数、想定入店人数、想定売上人数が表示されている。

以上のように、本実施形態によれば、第１〜第３の撮影装置１１〜１４によって撮影された画像データに基づいて、時間帯別、曜日別等の所定の期間別に、店舗付近を何人の人が通過し、そのうち何人が入店し、そのうち何人が商品を購入したのかを分析してグラフ表示等を行うことが可能であるため、売上を下回る原因（（１）通過人数が少ない、（２）入店人数が少ない、（３）売上人数が少ない）の切り分けと対策案の立案が可能となる。例えば１週間乃至１カ月の連続調査や、各季節毎の１週間程度の調査等を行う場合でも一旦設置すれば人手を要しないので、最小の費用で調査を実施することができる。

また本実施形態によれば、当該店舗と同様の情報を、当該店舗と同様の立地で売上が損益分岐点を上回っている店舗（黒字店）についてもグラフ表示や帳票出力することで、黒字店との比較分析を容易に行うことが可能となる。

なお、ハードディスク２７内において第１〜第３の撮影装置１１〜１４の画像データは、各画像フレームにフレーム番号とともにタイムスタンプが対応付けて格納されている。上述したように図１５に示す売上管理テーブルには、ＰＯＳレジ１６が開放する度に新規レコードが登録されていく。これらのレコードには開放時の日時が登録されるが、例えば強盗が現金を奪うためにＰＯＳレジ１６を開放させた場合でも売上管理テーブルにレコードが登録されることになる。この場合、顧客区分や売上金額等、本来店員が入力すべき情報がレコードには登録されることは先ずない。従って、このような不自然な内容で登録されているレコードの日時情報付近のタイムスタンプの画像フレーム群（特に、第３の撮影装置１４の画像フレーム）から強盗を特定することが可能となる。

次に、本発明の他の実施形態について説明する。図１２乃至図１４の明細テーブルでは所定の時間単位（例えば１時間）で通過人数や入店人数、売上人数を集計しているが、明細テーブルにおいて通過や入店等する毎に日時、方向や入店人数や売上人数、ファイル名、フレーム番号を記録し、別途サマリーテーブルで時間単位毎の方向や入店人数や売上人数を記録する。又、明細テーブルで特定される画像ファイルは動きを検知した部分は記憶するが、撮影画像全体は記憶しない実施形態も考えられる。このように構成することで、明細テーブルの容量は大きくなるが、画像ファイルの容量が大幅に減るので、上記実施形態の効果に加えて、全体としてハードディスク容量を節約することができる。

また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ(基本システム或いはオペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明の実施形態に係る入店人数分析システムの構成を示す図である。 複合機のハードウェア構成を示す図である。 第１の撮影装置と複合機とによる通過人数の集計処理の流れを示すフローチャートである。 第２の撮影装置と複合機とによる入店人数の集計処理の流れを示すフローチャートである。 第３の撮影装置と複合機とによる売上人数の集計処理の流れを示すフローチャートである。 複合機による分析集計の設定及び処理の流れを示すフローチャートである。 時間帯別通過人数、入店人数、売上人数の集計結果をグラフ表示した場合の例を示す図である。 曜日別通過人数、入店人数、売上人数の集計結果をグラフ表示した場合の例を示す図である。 店舗及び黒字店の曜日別通過人数、入店人数、売上人数の集計結果をグラフ表示した場合の例を示す図である。 分析集計に係る設定情報の入力画面の一例を示す図である。 ＰＯＳレジと複合機とによる売上時の明細情報の集計処理の流れを示すフローチャートである。 区分１の明細テーブルの構成例を示す図である。 区分２の明細テーブルの構成例を示す図である。 区分３の明細テーブルの構成例を示す図である。 売上管理テーブルの構成例を示す図である。

符号の説明

１１、１２：第１の撮影装置
１３：第２の撮影装置
１４：第３の撮影装置
１５：複合機
１６：ＰＯＳレジ
１７：ＬＡＮ
１８：店舗の入口
１９：カウンタ
２０：システムバス
２１：ＣＰＵ
２２：ＲＡＭ
２３：ＲＯＭ
２４：ＬＡＮアダプタ
２５：液晶パネル
２６：操作ボタン
２７：ハードディスク
２８：プリントエンジン
２９：スキャナ
１００１：集計期間設定項目
１００２：商品別集計設定項目
１００３：比率算出設定項目
１００４：帳票出力設定項目
１００５：グラフ１表示内容設定項目
１００６：グラフ２表示内容設定項目
１００７：集計開始日設定項目
１００８：集計完了日設定項目
１００９：想定数値表示設定項目
１０１０：グラフ１の標準店対比設定項目
１０１１：グラフ２の標準店対比設定項目
１０１２：集計ボタン
１０１３：クリアボタン

Claims (12)

1. 店舗付近の通行人の人数を検出する第１の検出手段と、
   前記店舗へ入店する人数を検出する第２の検出手段と、
   前記店舗内において商品を購入する人数を検出する第３の検出手段と、
   前記第１の検出手段、前記第２の検出手段及び前記第３の検出手段によって夫々検出された人数を所定の時間単位別に集計する集計手段とを有することを特徴とする集計装置。
2. 前記集計手段は、前記第１の検出手段により検出された人数に対する、前記第２の検出手段によって検出された人数の比率を前記所定の時間単位別に集計することを特徴とする請求項１に記載の集計装置。
3. 前記集計手段は、前記第２の検出手段により検出された人数に対する、前記第３の検出手段によって検出された人数の比率を前記所定の時間単位別に集計することを特徴とする請求項１又は２に記載の集計装置。
4. 前記集計手段による集計結果を出力手段によって出力させる出力制御手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の集計装置。
5. 前記出力制御手段は、前記出力手段上で前記集計人数をグラフ表示させることを特徴とする請求項４に記載の集計装置。
6. 前記出力制御手段は、前記集計人数を含む帳票を前記出力手段により出力させることを特徴とする請求項４又は５に記載の集計装置。
7. 前記出力制御手段は、前記店舗とは異なる所定の店舗付近の通行人の人数、前記所定の店舗へ入店する人数、及び、前記所定の店舗内において商品を購入する人数を、前記集計手段による前記集計結果とともに前記出力手段によって出力させることを特徴とする請求項４乃至６の何れか１項に記載の集計装置。
8. 前記出力制御手段は、前記所定の店舗付近の通行人の人数に対する前記所定の店舗へ入店する人数の比率、及び、前記所定の店舗へ入店する人数に対する前記所定の店舗内において商品を購入する人数の比率を、前記集計手段による前記集計結果とともに前記出力手段によって出力させることを特徴とする請求項７に記載の集計装置。
9. 前記第１の検出手段、前記第２の検出手段及び前記第３の検出手段は夫々、第１の撮影装置、第２の撮影装置及び第３の撮影装置によって撮影される画像データに基づいて人数を検出することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の集計装置。
10. 店舗内外における人数を集計する集計装置による集計方法であって、
    前記店舗付近の通行人の人数、前記店舗へ入店する人数及び前記店舗内において商品を購入する人数を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップによって夫々検出された人数を所定の時間単位別に集計する集計ステップとを含むことを特徴とする集計方法。
11. 請求項１０に記載の集計方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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