JP2007102525A - 混雑予想システム、混雑予想サーバー、混雑予想方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明では、複数のレストラン業者端末(10)は、オーダー時にオーダリングターミナルにてサーバー(20)に顧客情報を送信する。イベント開催者端末(30)は、イベント開催日時が決定次第、サーバー(20)に開催情報を送信する。サーバー(20)は、過去のイベント開催履歴情報とレストラン顧客情報を蓄積しており、開催予定のイベント、及び、その周辺にあるレストラン業者端末(10)がどれだけ混雑するかもデータ解析をして予想する。それぞれの予想した結果を一覧表にして、イベント開催者端末(30)及びレストラン業者端末(10)へ送信する。
【選択図】図1
Description
この人員誘導システムは、中央管理装置と、複数の集客施設と、端末装置とを備える。前記中央管理装置は、空席又は在庫情報収集・管理サブシステムと混雑又は販売予測サブシステムと誘導サブシステムとを有する。前記複数の集客施設は、コンピュータ通信ネットワークによって前記空席又は在庫情報収集・管理サブシステムに空席又は在庫情報を提供する。前記端末装置は、前記コンピュータ通信ネットワークにより前記誘導サブシステムにアクセス可能な端末装置である。
この人員誘導システムでは、前記集客施設から提供された各空席又は在庫データを前記空席又は在庫情報収集・管理システムで管理するとともに、この空席又は在庫データを前記混雑又は販売予測サブシステムに提供する。前記混雑又は販売予測サブシステムは前記空席又は在庫データに基づき所定時間後の混雑又は販売予測データを演算して該混雑又は販売予測データを誘導サブシステムに提供する。前記誘導サブシステムは、集客施設の混雑又は販売予測データに基づき、集客施設への誘導データを演算して該誘導データを前記端末装置に提供する事を特徴とする。
この店舗情報システムは、複数の店舗に設けられた情報端末装置と、複数の前記情報端末装置の各々とネットワークを介して接続されたサービス提供センターのサーバとから成る。そして、前記複数の店舗のいずれかで来客があったとき、その来客店舗は、自身の前記情報端末装置により前記サーバを介して自身以外の他の店舗に対して来客情報を送信し、前記他の店舗の各々は、受信した前記来客情報に対応して、自身の前記情報端末装置により前記サーバを介して自身以外の店舗に対して勧誘情報を送信する事を特徴とする
この混雑予測システムでは、受信機制御部と、外部イベント取込部と、模擬イベント発生部と、入力切替部と、イベント処理部とを備える。
前記受信機制御部は、通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、該発信機のIDを含む発信機情報を受信する。前記外部イベント取込部は、前記発信機情報に基づき、前記発信機ID、前記発信機情報を送信した受信機のID、前記受信機の検出エリアに対する前記発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを生成する。前記模擬イベント発生部は、前記移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルに基づいて、前記移動イベントを生成する。前記入力切替部は、前記外部イベント取込部と前記模擬イベント発生部から送られる前記移動イベントを切り替えて出力する。前記イベント処理部は、前記入力切替部を介して前記外部イベント取込部から送られた移動イベントを順次取り出し、前記移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新し、前記移動体の現在位置の推定を行う事と平行して、混雑予測を要求された時には、前記入力切替部を介して前記模擬イベント発生部から送られた移動イベントを用い、将来の混雑予測を行う。
(2)過去の履歴から、入場や入店の予想が容易にできるので材料の入手や人員の増員等も安易に可能であり、経費の節約に繋がる。
(3)レストラン業者は、周辺のイベント開催施設の開催情報を入手しなくても良い。
(4)時間及び日付による混雑予想により、パートやアルバイトの時間配慮がうまくできるので人件費の節約もできる。
図1に示す通り、本発明のイベント時レストラン混雑予想システムでは、レストラン業者端末10、混雑予想サーバー20、イベント開催者端末30が各々インターネット100を介して接続されている。
また、イベント開催者端末30は、インターネット100を介して、混雑予想サーバー20にアクセスしイベント開催情報の登録を行う。また、分析後混雑予想サーバー20より、「イベント混雑予想状況表(図13)」を受信する事を目的とする。
なお、混雑予想サーバー20が複数存在する場合、複数の混雑予想サーバー20に上記の各DBを分散して配置しても良い。
図6に示すように、飲食店顧客履歴DB202が有するデータテーブルの主な項目は、「店舗の識別情報(店舗NO)」「顧客の“入店時間”」「顧客の“退店時間”」「顧客の“年齢層”」「顧客の“性別”」「顧客が入店した“日付”」「注文された“メニュー”」「休日又は祝日“フラグ”」等である。フラグは、休日又は祝日を識別するための情報である。
図7に示すように、飲食店情報DB203が有するデータテーブルの主な項目は、「店舗の識別情報(店舗NO)」「店舗の名称(飲食店名)」「店舗の所在情報(住所)」「店舗の電話番号(TEL)」「店舗の“代表者”」「店舗の“GPS位置”(GPSアドレス)」「店舗の“メールアドレス”」等である。
なお、GPS(Global Positioning System)アドレスは、図11のように地図上を100M等の四方に区切り、座標として表現をしたアドレスである。
図8に示すように、イベント履歴DB204が有するデータテーブルの主な項目は、「イベントの識別情報(イベントNO)」「イベントの“分類”」「イベントの名称(イベント名)」「イベントの開催された“場所”」「入場者の“年齢層”」「入場者の“性別”」「入場者の“入場時間”」「入場者の“退場時間”」「入場者が入場した“日付”」「入場者が入場した“曜日”」「休日又は祝日“フラグ”」等である。
図9に示すように、イベント登録DB205が有するデータテーブルの主な項目は、「イベントの識別情報(イベントNO)」「イベントの“分類”」「イベントの名称(イベント名)」「イベントの“開催場所”」「入場者の“性別”」「イベントの開催された“日付”」「イベントの開催された“時間”」「イベントの開催された“曜日”」「イベントの“担当者”」「担当者の“メールアドレス”」等である。
図10に示すように、開催場所DB206が有するデータテーブルの主な項目は、「イベントの開催場所の識別情報(場所NO)」「イベントの“開催場所”」「開催場所の“住所”」「開催場所の電話番号(TEL)」「開催場所の“代表者”」「開催場所の周辺エリアの“GPS位置”」等である。
図14に示すように、カレンダーDB207が有するデータテーブルの主な項目は、「日付」「曜日」「祝日名」「休日フラグ」「祝日フラグ」等である。
図15に示すように、イベント入場者DB208が有するデータテーブルの主な項目は、「イベントの識別情報(イベントNO)」「入場者の“入場時間”」「入場者の“年齢層”」「入場者の“性別”」「入場者平均値」「休日又は祝日“フラグ”」等である。
図16に示すように、レストラン入店者DB209が有するデータテーブルの主な項目は、「店舗の識別情報(店舗NO)」「顧客の“入店時間”」「顧客の“年齢層”」「顧客の“性別”」「入場者平均値」「休日又は祝日“フラグ”」等である。
(1)ステップS101
レストラン業者端末10は、顧客からオーダーがあるか否か判断する。
(2)ステップS102
レストラン業者端末10は、オーダーがあれば、インターネット100を介して、混雑予想サーバー20に、顧客及びオーダー情報を送信する。
(3)ステップS103
レストラン業者端末10は、店舗の所在地がイベント開催場所周辺エリア内か否か判断する。
(4)ステップS104
また、分析後、混雑予想サーバー20より、イベント開催場所周辺エリア内であれば「レストラン別混雑予想状況表(図12)」を受信する事を目的とする。
(1)ステップS201
イベント開催者端末30は、開催情報があるか否か判断する。
(2)ステップS202
イベント開催者端末30は、開催情報があれば、インターネット100を介して、混雑予想サーバー20に、開催情報を送信する。
(3)ステップS203
また、イベント開催者端末30は、混雑予想サーバー20より、イベント開催場所周辺エリア内であれば「イベント別混雑予想状況表(図13)」を受信する。
(1)ステップS301
レストラン業者端末10が顧客及びオーダー情報を有する場合、ステップS302の処理を行う。有しない場合、処理を終了する。
(2)ステップS302
処理装置201は、顧客及びオーダー情報があれば、インターネット100を介して、レストラン業者端末10から、顧客及びオーダー情報を受信する。
(3)ステップS303
この時、処理装置201は、顧客及びオーダー情報の受信日時を自動的に取得する。
(4)ステップS304
処理装置201は、インターネット100を介してレストラン端末10から受信した顧客及びオーダー情報を飲食店顧客履歴DB202に格納する。
(1)ステップS401
イベント開催者端末30が開催情報を有する場合、ステップS402の処理を行う。有しない場合、処理を終了する。
(2)ステップS402
処理装置201は、開催情報があれば、インターネット100を介して、イベント開催者端末30から、開催情報を受信する。
(3)ステップS403
また、処理装置201は、イベントNO(イベントの識別情報)を自動的に割り当てる。
(4)ステップS404
処理装置201は、イベントNOと、イベント開催業者端末30より受信したイベント開催情報をイベント登録DB205に格納する。
(5)ステップS405
また、処理装置201は、イベント登録DB205に登録後、イベント登録DB205を読み込む。
(6)ステップS406
処理装置201は、イベント履歴DB204に対して、イベント登録DB205に登録されたイベントの“分類”“場所”と一致するレコードを検索する。
(7)ステップS407
一致するレコードが存在する場合、ステップS408の処理を行う。存在しない場合、処理を終了する。
(8)ステップS408
処理装置201は、イベント登録DB205に登録されたイベントの“分類”“場所”と一致したレコード(日付を含む)をイベント履歴DB204より抽出する。
(9)ステップS409
処理装置201は、カレンダーDB207を読み込む。
(10)ステップS410
処理装置201は、イベント履歴DB204より抽出したレコードの“日付”とカレンダーDB207の“日付”を照合する。
(11)ステップS411
処理装置201は、カレンダーDB207より“休日”“祝日”フラグを認識する。この時、処理装置201は、“休日”フラグと“祝日”フラグとを識別する。
(12)ステップS412
処理装置201は、休日又は祝日フラグに基づいて、条件の“1”〜“4”に割り振り、イベント履歴DB204に格納する。
なお、「条件」の内容については以下の通りである。
“1”→休日フラグが“○”で祝日フラグが“○”のレコード・・・祝日日の設定(GW等)
“2”→休日フラグが“○”で祝日フラグが“×”のレコード・・・通常休日の設定(土日)
“3”→前後のレコードに休日フラグが“○”のレコード・・・休日の前後日の設定(月金等)
“4”→“3”の条件以外で、休日フラグが“×”で祝日フラグが“×”のレコード・・・平日の設定
(13)ステップS413
イベント履歴DB204に格納後、処理装置201は、“性別”“年齢層”“入場時間”“フラグ”毎に入場者の平均値を算出する。この平均値が「予想人数」にあたる。
なお、平均値(予想人数)の算出方法の詳細は以下の通りである。
まず、開催されたイベントの過去の履歴の日付で、カレンダーDB(図14)より“1”〜“4”のフラグにわけ、対象となるGPS範囲のレストランを洗い出し、同じくそのレストランを飲食店顧客履歴DB(図6)より“1”〜“4”のフラグにわける。
その後、飲食店顧客履歴DBを“フラグ”“性別”“年齢層”“入店時間”をキーに1レコードを1人としてカウントし、“1”〜“4”毎の平均値を算出する。
(14)ステップS414
処理装置201は、イベント入場者DB208(図15)に予想人数を格納する。
(15)ステップS415
また、処理装置201は、イベントNO又はイベント開催情報に基づいて、イベント登録DB205を検索し、イベント登録DB205より開催場所を認識する。
(16)ステップS416
また、処理装置201は、開催場所に基づいて、開催場所DB206を検索する。
(17)ステップS417
処理装置201は、開催場所DB206より“周辺エリアGPS”を選択する。
(18)ステップS418
処理装置201は、飲食店情報DB203を読み込む。
(19)ステップS419
処理装置201は、飲食店情報DB203に登録されているレストラン業者端末10の“GPS位置”に、“周辺エリアGPS”の範囲内に収まるものがない場合、処理を終了する。範囲内に収まるものがある場合、ステップS418の処理を行う。
(20)ステップS420
処理装置201は、飲食店情報DB203の“GPS位置”に当てはまるレストラン業者端末10を選択する。
(21)ステップS421
選択後、処理装置201は、イベント登録DB205を読み込む。
(22)ステップS422
また、処理装置201は、イベント履歴DB204を読み込む。
(23)ステップS423
処理装置201は、イベント登録DB205とイベント履歴DB204の“分類”を照合し、一致していればステップS424の処理を行い、一致しなければ処理を終了する。
(24)ステップS424
処理装置201は、イベント履歴情報DB204より“日付”を抽出する。
(25)ステップS425
処理装置201は、飲食店顧客履歴DB202を読み込む。
(26)ステップS426
処理装置201は、イベント登録DB205とイベント履歴DB204の“分類”を照合した結果、一致したイベント履歴情報DB204の“日付”と飲食店顧客履歴DB202の“日付”を照合する。
(27)ステップS427
処理装置201は、“GPS位置”に当てはまるレストラン業者端末10のレコード(日付を含む)を飲食店顧客履歴DB202より抽出する。
(28)ステップS428
処理装置201は、カレンダーDB207を読み込む。
(29)ステップS429
処理装置201は、抽出したレコードの“日付”とカレンダーDB207の“日付”を照合する。
(30)ステップS430
処理装置201は、抽出したレコードの“休日”又は“祝日”フラグを認識する。
(31)ステップS431
処理装置201は、休日又は祝日フラグから条件の“1”〜“4”に割り振り飲食店顧客履歴DB202に格納する。
(32)ステップS432
飲食店顧客履歴DB202に格納後、処理装置201は、“性別”“年齢層”“入店時間”“フラグ”毎に入店者の平均値を算出する。
(33)ステップS433
処理装置201は、レストラン入店者DB209(図16)に予想人数を格納する。
(34)ステップS434
処理装置201は、イベント登録DB205を読み込む。
(35)ステップS435
処理装置201は、カレンダーDB207を読み込む。
(36)ステップS436
処理装置201は、イベント登録DB205より開催されるイベントの“日付”がカレンダーDB207の“日付”の条件“1”〜“4”のどれに当てはまるか照合する。
(37)ステップS437
処理装置201は、カレンダーDB207よりフラグを決定する。
(38)ステップS438
処理装置201は、決定したフラグとレストラン入店者DB209のフラグと比較し一致したフラグのレコードのみを抽出する。
(39)ステップS439
処理装置201は、抽出したレコード及びイベント登録DB205、飲食店情報DB203を元に「レストラン別混雑予想状況表(図12)」を自動作成する。
(40)ステップS440
作成後、「レストラン別混雑予想状況表(図12)」は、レストラン業者端末10のメールアドレスに送信する
(41)ステップS441
処理装置201は、決定したフラグとイベント入場者DB208のフラグと比較し一致したフラグのレコードのみを抽出する。
(42)ステップS442
また、処理装置201は、「イベント混雑予想状況(図13)」を自動作成する。
(43)ステップS443
また、処理装置201は、「イベント混雑予想状況(図13)」をイベント開催業者端末30のメールアドレスに送信する。
レストラン業者端末10は、インターネットを介してオーダー時にオーダリングターミナルを通して混雑予想サーバー20に顧客及びオーダー情報(店舗NO、年齢層、性別、メニュー)を送信する。
更に選択したレコードの“休日フラグ”と“祝日フラグ”を読み込み、下記「★条件★」に応じて“フラグ”を“1”〜“4”に振り分ける。
“1”→休日フラグが“○”で祝日フラグが“○”のレコード・・・祝日日の設定(GW等)
“2”→休日フラグが“○”で祝日フラグが“×”のレコード・・・通常休日の設定(土日)
“3”→前後のレコードに休日フラグが“○”のレコード・・・休日の前後日の設定(月金等)
“4”→“3”の条件以外で、休日フラグが“×”で祝日フラグが“×”のレコード・・・平日の設定
これにより、イベントが開催される“分類”“場所”“フラグ”毎のイベント入場者の1時間毎の入場者平均値が算出される。
なお、GPSアドレスとは、図11のように地図上を100M等の四方に区切り、座標として表現をしたアドレスである。
抽出したイベント履歴DB204のレコードの“日付”と飲食店顧客履歴DB202の“日付”を照合し、上記で“GPS位置”に当てはまった周辺のレストラン業者端末10(001T:Dレストラン)のデータを全て抽出する。
振り分けした後、抽出した飲食店顧客履歴DB202の“フラグ”欄に振り分けた“フラグ”を格納する。
20 混雑予想サーバー
30(−i、i=1〜n) イベント開催者端末
100 インターネット
201 処理装置
202 飲食店顧客履歴DB(データベース)
203 飲食店情報DB
204 イベント履歴DB
205 イベント登録DB
206 開催場所DB
207 カレンダーDB
208 イベント入場者DB
209 レストラン入店者DB
Claims (14)
- イベントの開催場所の周辺にある店舗に入店した顧客及び前記顧客の注文に関する顧客情報、及び前記イベントに関するイベント開催情報に基づいて、開催予定のイベントが開催された際の前記店舗の混雑予想を行う混雑予想サーバーと、
前記顧客情報を前記混雑予想サーバーに送信する商業者端末と、
前記イベント開催情報を前記混雑予想サーバーに送信するイベント開催者端末と
を有し、
前記混雑予想サーバーは、前記混雑予想の結果として混雑予想状況表を前記商業者端末に送信する
混雑予想システム。 - 請求項1に記載の混雑予想システムにおいて、
前記顧客情報を格納する飲食店顧客履歴データベースと、
前記店舗の詳細情報を格納する飲食店情報データベースと、
前記イベントの入退場履歴であるイベント履歴情報を格納するイベント履歴データベースと、
前記イベント開催情報を格納するイベント登録データベースと、
前記開催場所の詳細情報を格納する開催場所データベースと、
日付に関する情報を格納するカレンダーデータベースと、
前記イベントの入場者に関する情報を格納するイベント入場者データベースと、
前記店舗の入店者に関する情報を格納するレストラン入店者データベースと
を更に具備する
混雑予想システム。 - 請求項2に記載の混雑予想システムにおいて、
前記混雑予想サーバーは、前記イベント登録データベースに登録されたイベントの分類及び開催場所と一致するレコードを前記イベント履歴データベースから抽出し、前記レコードの日付と前記カレンダーデータベースの日付とを照合し、前記カレンダーデータベースの日付に対応する休日又は祝日を示すフラグから決定される条件フラグを前記レコードに割り振り、前記条件フラグを前記イベント履歴データベースに格納する
混雑予想システム。 - 請求項3に記載の混雑予想システムにおいて、
前記条件フラグは、祝日の設定、通常の休日の設定、休日の前後日の設定、及び平日の設定、の区分を含む
混雑予想システム。 - 請求項4に記載の混雑予想システムにおいて、
前記混雑予想サーバーは、性別、年齢層、入場時間、及び前記条件フラグ毎に前記入場者の人数の平均値を算出し、前記平均値を前記イベント入場者データベースに予想人数として格納する
混雑予想システム。 - 請求項5に記載の混雑予想システムにおいて、
前記混雑予想サーバーは、前記イベント登録データベースから前記開催場所を認識し、前記開催場所データベースから前記開催場所の周辺エリアのGPS位置情報を取得し、前記飲食店情報データベースから前記GPS位置情報に該当する前記商業者端末を選択する
混雑予想システム。 - 処理装置と、
前記処理装置がイベントの開催場所の周辺にある店舗に来店した顧客及び前記顧客の注文に関する顧客情報を格納する飲食店顧客履歴データベースと、
前記処理装置が前記店舗の詳細情報を格納する飲食店情報データベースと、
前記処理装置が前記イベントの履歴情報を格納するイベント履歴データベースと、
前記処理装置が前記イベントの開催情報を格納するイベント登録データベースと、
前記処理装置が前記開催場所の詳細情報を格納する開催場所データベースと、
前記処理装置が日付に関する情報を格納するカレンダーデータベースと、
前記処理装置が前記イベントの入場者に関する情報を格納するイベント入場者データベースと、
前記処理装置が前記店舗の入店者に関する情報を格納するレストラン入店者データベースと
を具備する
混雑予想サーバー。 - 請求項7に記載の混雑予想サーバーにおいて、
前記処理装置は、前記イベント登録データベースに登録されたイベントの分類及び開催場所と一致するレコードを前記イベント履歴データベースから抽出し、前記レコードの日付と前記カレンダーデータベースの日付とを照合し、前記カレンダーデータベースの日付に対応する休日又は祝日を示すフラグから決定される条件フラグを前記レコードに割り振り、前記条件フラグを前記イベント履歴データベースに格納する
混雑予想サーバー。 - 請求項8に記載の混雑予想サーバーにおいて、
前記条件フラグは、祝日の設定、通常の休日の設定、休日の前後日の設定、及び平日の設定、の区分を含む
混雑予想サーバー。 - 請求項9に記載の混雑予想サーバーにおいて、
前記処理装置は、性別、年齢層、入場時間、及び前記条件フラグ毎に前記入場者の人数の平均値を算出し、前記平均値を前記イベント入場者データベースに予想人数として格納する
混雑予想サーバー。 - (a)インターネットを介して、イベントの開催場所の周辺にある店舗の顧客のオーダー時にオーダリングターミナルを通して顧客及びオーダー情報を取得するステップと、
(b)前記顧客及びオーダー情報情報を飲食店顧客履歴データベースに格納するステップと、
(c)インターネットを介して、前記イベントの開催が決定した時に開催情報を取得するステップと、
(d)自動的に割り当てたイベントNOと共に前記開催情報をイベント登録データベースに格納するステップと、
(e)過去のイベントの入退場履歴であるイベント履歴データベースの分類及び場所の情報が、前記イベント登録データベースに登録された分類及び場所の情報と一致した場合、前記一致した情報を含むレコードを前記イベント履歴データベースから抽出するステップと、
(f)前記抽出したレコードの日付とカレンダーデータベースの日付とを照合し、一致した日付のレコードを前記カレンダーデータベースから選択し、前記選択したレコードの休日フラグと祝日フラグとを読み込み、前記休日フラグ及び祝日フラグに基づいて判別される条件に応じて条件フラグを振り分け、前記条件フラグを前記イベント履歴データベースに格納するステップと、
(g)前記イベント履歴データベースから抽出された、性別、年齢層、入場時間、及び前記条件フラグをキーにして、1レコードを入場者1名としてカウントし、前記キーのそれぞれの値の平均値を算出し、前記平均値をイベント入場者データベースに格納するステップと
を具備する
混雑予想方法。 - 請求項11に記載の混雑予想方法において、
前記条件フラグは、祝日の設定、通常の休日の設定、休日の前後日の設定、及び平日の設定、の区分を含む
混雑予想方法。 - 請求項11に記載の混雑予想方法において、
(h)イベント毎にイベント混雑予想状況表を自動作成し、前記イベント混雑予想状況表に前記平均値を格納するステップと、
(i)前記イベント混雑予想状況表を、前記イベントの開催場所の周辺にある店舗が有する端末に送信するステップと
を更に具備する
混雑予想方法。 - 請求項11乃至13のいずれか一項に記載の混雑予想方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
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