JP2015103221A - Visitor attribute distribution information estimation device and program - Google Patents

Visitor attribute distribution information estimation device and program Download PDF

Info

Publication number
JP2015103221A
JP2015103221A JP2013245955A JP2013245955A JP2015103221A JP 2015103221 A JP2015103221 A JP 2015103221A JP 2013245955 A JP2013245955 A JP 2013245955A JP 2013245955 A JP2013245955 A JP 2013245955A JP 2015103221 A JP2015103221 A JP 2015103221A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
distribution information
attribute distribution
store
visitor attribute
store visitor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013245955A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6340777B2 (en
Inventor
英祐 山下
Eisuke Yamashita
英祐 山下
真吾 川本
Shingo Kawamoto
真吾 川本
充典 杉浦
Michinori Sugiura
充典 杉浦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp, Omron Tateisi Electronics Co filed Critical Omron Corp
Priority to JP2013245955A priority Critical patent/JP6340777B2/en
Publication of JP2015103221A publication Critical patent/JP2015103221A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6340777B2 publication Critical patent/JP6340777B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that it is not possible to easily grasp what type of customer visits a store in the future only by referring to the visit history of a customer.SOLUTION: A visitor attribute distribution information search part searches visitor attribute distribution information in a past first time zone similar to visitor attribute distribution information in the first time zone generated by the visitor attribute distribution information generation part from a visitor attribute distribution information storage part for storing visitor attribute distribution information based on the past result. A visitor attribute distribution information acquisition part acquires visitor attribute distribution information in a past second time zone posterior to the visitor attribute distribution information in the past first time zone searched by the visitor attribute distribution information search part from the visitor attribute distribution information storage part. A visitor attribute distribution information estimation part estimates visitor attribute distribution information in a future second time zone on the basis of the visitor attribute distribution information in the past second time zone acquired by the visitor attribute distribution information acquisition part.

Description

本発明は、来店者分析情報推定装置およびプログラムに関する。   The present invention relates to a store visitor analysis information estimation apparatus and program.

特許文献1には、顧客を特定する顔情報に基づいて顧客の来店状況を管理する来店状況管理システムが開示されている。
特許文献1 特開2007−20653号公報
Patent Document 1 discloses a store visit status management system that manages customer visit status based on face information that identifies a customer.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-20653

上記のような来店状況管理システムによれば、顧客の来店履歴を把握することができる。しかしながら、顧客の来店履歴は、過去の結果を示すので、顧客の来店履歴を参照するだけでは、将来どのような顧客が来店するかを容易に把握することはできない。   According to the store visit status management system as described above, it is possible to grasp the customer visit history. However, since the customer visit history shows past results, it is not possible to easily grasp what kind of customer will visit in the future simply by referring to the customer visit history.

本発明の一態様に係る来店者属性分布情報推定装置は、顔画像から来店者の属性を特定する属性特定部と、属性特定部により特定された来店者の属性に基づいて、第1の時間帯の来店者の属性を示す来店者属性分布情報を生成する来店者属性分布情報生成部と、過去の実績に基づく来店者属性分布情報を格納する来店者属性分布情報格納部から、来店者属性分布情報生成部により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を検索する来店者属性分布情報検索部と、来店者属性分布情報検索部により検索された過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部から取得する来店者属性分布情報取得部と、来店者属性分布情報取得部により取得された過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報を推定する来店者属性分布情報推定部とを備える。   The store visitor attribute distribution information estimation device according to an aspect of the present invention includes an attribute specifying unit that specifies an attribute of a store visitor from a face image, and a first time based on the attribute of the store visitor specified by the attribute specifying unit. From the store visitor attribute distribution information generation unit that generates store visitor attribute distribution information indicating the attributes of the store visitor and the store visitor attribute distribution information storage unit that stores store visitor attribute distribution information based on past results, store visitor attributes A visitor attribute distribution information search unit for searching for visitor attribute distribution information in the past first time period similar to the visitor attribute distribution information in the first time period generated by the distribution information generation unit, and a visitor attribute A store visitor who acquires store visitor attribute distribution information in the past second time zone after the store visitor attribute distribution information in the past first time zone searched by the distribution information search unit from the store visitor attribute distribution information storage unit. Attribute distribution information acquisition part and store visitor A store visitor attribute distribution information estimation unit for estimating store visitor attribute distribution information in the future second time zone based on the store visitor attribute distribution information in the past second time zone acquired by the distribution information acquisition unit; Prepare.

上記来店者属性分布情報推定装置において、来店者属性分布情報推定部は、来店者属性分布情報検索部により検索された過去の第1の時間帯が1つの場合、過去の第1の時間帯より後の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報を、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報として推定し、来店者属性分布情報検索部により検索された過去の第1の時間帯が複数の場合、複数の過去の第1の時間帯より後の複数の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報から平均の来店者属性分布情報を生成し、生成された平均の来店者属性分布情報を、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報として推定してもよい。   In the store visitor attribute distribution information estimation device, the store visitor attribute distribution information estimation unit, when there is one past first time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit, from the past first time zone. The past visitor attribute distribution information in the second past time zone is estimated as the visitor attribute distribution information in the second time zone in the future, and the past first attribute information retrieved by the visitor attribute distribution information search unit is estimated. When there are a plurality of time zones, average visitor attribute distribution information is generated from the visitor attribute distribution information of a plurality of past second time zones after a plurality of past first time zones, and the generated average May be estimated as store visitor attribute distribution information in the future second time zone.

上記来店者属性分布情報推定装置は、来店者の顔画像を取得する顔画像取得部をさらに備え、属性特定部は、顔画像に基づいて来店者の属性を特定してもよい。   The store visitor attribute distribution information estimation device may further include a face image acquisition unit that acquires a store visitor's face image, and the attribute specifying unit may specify the store visitor attribute based on the face image.

上記来店者属性分布情報推定装置は、顔画像取得部により取得された複数の来店者の顔画像内のそれぞれの顔の表情に基づいて、来店者が再来店する割合を示す再来店割合を推定する再来店割合推定部をさらに備え、来店者属性分布情報格納部は、来店者属性分布情報とともに過去の実績に基づく来店者の再来店割合をさらに格納し、来店者属性分布情報検索部は、来店者属性分布情報生成部により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似し、かつ再来店割合推定部により推定された再来店割合と類似する再来店割合に対応する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部から検索してもよい。   The store visitor attribute distribution information estimation device estimates a revisit rate indicating the rate at which a store visits a store based on facial expressions in the face images of a plurality of store visitors acquired by the face image acquisition unit. The store visitor attribute distribution information storage unit further stores store visitor attribute distribution information and store visitor return rates based on past results, and the store visitor attribute distribution information search unit includes: The past visitor attribute distribution information that is similar to the visitor attribute distribution information of the first time zone generated by the visitor attribute distribution information generation unit, and that corresponds to the revisit store rate that is similar to the revisit store rate estimated by the revisit store rate estimation unit. The store visitor attribute distribution information in the first time zone may be searched from the store visitor attribute distribution information storage unit.

上記来店者属性分布情報推定装置において、来店者属性分布情報格納部は、来店者が来店する店舗の属性とともに、来店者属性分布情報を格納し、来店者属性分布情報検索部は、推定対象の店舗の属性と類似する店舗の属性とともに来店者属性分布情報格納部に格納された来店者属性分布情報の中から、第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を検索してもよい。   In the store visitor attribute distribution information estimation device, the store visitor attribute distribution information storage unit stores store visitor attribute distribution information together with the store attributes that the store visits, and the store visitor attribute distribution information search unit The past first time similar to the visitor attribute distribution information in the first time zone from the visitor attribute distribution information stored in the visitor attribute distribution information storage unit together with the store attributes similar to the store attributes The belt visitor attribute distribution information may be searched.

上記来店者属性分布情報推定装置において、店舗の属性は、店舗がある地域に関する属性を示す地域属性、店舗の規模に関する属性を示す規模属性、および店舗に設置された設備に関する属性を示す設備属性の少なくとも1つを含んでもよい。   In the store visitor attribute distribution information estimation device, the store attributes include: a region attribute indicating an attribute related to an area where the store is located, a scale attribute indicating an attribute related to the scale of the store, and an equipment attribute indicating an attribute related to equipment installed in the store At least one may be included.

上記来店者属性分布情報推定装置において、来店者属性分布情報生成部は、属性特定部により特定された来店者の属性に基づいて、第2の時間帯の来店者属性分布情報を生成し、来店者属性分布情報検索部は、来店者属性分布情報生成部により生成された第2の時間帯の来店者属性分布情報と、来店者属性分布情報推定部により推定された将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報との間の誤差が許容誤差範囲に収まらない場合、来店者属性分布情報生成部により生成された第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報を検索し、来店者属性分布情報取得部は、来店者属性分布情報検索部により検索された過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の第3の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部から取得し、来店者属性分布情報推定部は、来店者属性分布情報取得部により取得された過去の第3の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の第3の時間帯の来店者属性分布情報を推定してもよい。   In the store visitor attribute distribution information estimation device, the store visitor attribute distribution information generation unit generates store visitor attribute distribution information for the second time zone based on the store visitor attribute specified by the attribute specifying unit, The store attribute distribution information search unit includes store visitor attribute distribution information in the second time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit and a future second time zone estimated by the store visitor attribute distribution information estimation unit. If the error with the store visitor attribute distribution information does not fall within the allowable error range, it is similar to the store visitor attribute distribution information of the first time zone and the second time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit The store visitor attribute distribution information of the past first time zone and the second time zone is searched, and the store visitor attribute distribution information acquisition unit searches for the past first time searched by the store visitor attribute distribution information search unit. Visitor belonging to the time zone and the second time zone The store visitor attribute distribution information of the past third time zone after the distribution information is acquired from the store visitor attribute distribution information storage unit, and the store visitor attribute distribution information estimation unit is acquired by the store visitor attribute distribution information acquisition unit Based on the visitor attribute distribution information in the past third time zone, the visitor attribute distribution information in the future third time zone may be estimated.

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。   The summary of the invention does not enumerate all the features of the present invention. In addition, a sub-combination of these feature groups can also be an invention.

本実施形態に係る来店者属性分布情報推定システムの全体構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole structure of the store visitor attribute distribution information estimation system which concerns on this embodiment. 来店者属性分布情報推定装置の機能ブロックの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional block of a visitor attribute distribution information estimation apparatus. 来店者属性分布情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of store visitor attribute distribution information. 来店者属性分布情報の検索方法について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the search method of store visitor attribute distribution information. 来店者属性分布情報に基づく分析結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the analysis result based on store visitor attribute distribution information. 来店者属性分布情報推定装置による来店者属性情報の推定の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the estimation of store visitor attribute information by a store visitor attribute distribution information estimation apparatus. 来店者属性分布情報推定装置による推定結果のフィードバック処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the feedback process of the estimation result by a store visitor attribute distribution information estimation apparatus.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。   Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. In addition, not all the combinations of features described in the embodiments are essential for the solving means of the invention.

図1は、本実施形態に係る来店者属性分布情報推定システムの全体構成の一例を示す図である。来店者属性分布情報推定システムは、来店者属性分布情報管理装置20、複数の撮像装置50、および複数の来店者属性分布情報推定装置100を含む。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of the store visitor attribute distribution information estimation system according to the present embodiment. The store visitor attribute distribution information estimation system includes a store visitor attribute distribution information management device 20, a plurality of imaging devices 50, and a plurality of store visitor attribute distribution information estimation devices 100.

撮像装置50、および来店者属性分布情報推定装置100は、来店者が訪れる店舗10に設置されてもよい。本実施形態では、撮像装置50、および来店者属性分布情報推定装置100が、遊技店に設置される例について説明する。   The imaging device 50 and the store visitor attribute distribution information estimation device 100 may be installed in the store 10 visited by the store visitor. In the present embodiment, an example in which the imaging device 50 and the store visitor attribute distribution information estimation device 100 are installed in a game store will be described.

撮像装置50は、来店者の顔を撮像できる場所、例えば、遊技店の出入口、または遊技店内に設置された遊技機、遊技機島設備、計数機、精算機、カウンタなどに設置されてよい。撮像装置50は、予め定められたエリアを撮像してよい。来店者属性分布情報推定装置100は、撮像装置50から取得した画像から来店者の顔画像を取得し、顔画像に基づいて来店者の性別、年代などの来店者の属性を特定する。   The imaging device 50 may be installed in a place where a customer's face can be imaged, for example, at an entrance / exit of a game store, or a game machine, a game machine island facility, a counter, a payment machine, a counter, or the like installed in the game store. The imaging device 50 may image a predetermined area. The store visitor attribute distribution information estimation device 100 acquires a store visitor's face image from the image acquired from the imaging device 50, and specifies store visitor attributes such as store visitor's gender and age based on the face image.

来店者属性分布情報推定装置100は、特定された来店者の属性の分布を示す来店者属性情報を生成する。来店者属性分布情報推定装置100は、例えば、開店時刻の10時から11時までの間の1時間の時間帯における来店者属性分布情報を生成した後、生成された来店者属性分布情報と類似する同一の時間帯の過去の来店者属性分布情報を検索する。来店者属性分布情報推定装置100は、検索された同一の時間帯の過去の来店者属性分布情報と同日の過去の後の時間帯の来店者属性情報を取得し、取得した過去の後の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の後の時間帯、例えば、開店時刻の1時間後の11時から12時までの時間帯の来店者属性分布情報を推定する。   The store visitor attribute distribution information estimation device 100 generates store visitor attribute information indicating the distribution of the attributes of the specified store visitor. The store visitor attribute distribution information estimation device 100 generates, for example, store visitor attribute distribution information in a time period of 1 hour from 10:00 to 11:00 of the store opening time, and is similar to the generated store visitor attribute distribution information. Search past visitor attribute distribution information in the same time zone. The visitor attribute distribution information estimation device 100 acquires the past visitor attribute distribution information in the same time period searched and the visitor attribute information in the later time period of the same day, and the acquired past time Based on the store visitor attribute distribution information of the belt, the store visitor attribute distribution information in the future time zone, for example, the time zone from 11:00 to 12:00, one hour after the opening time, is estimated.

来店者属性分布情報管理装置20は、ネットワーク30を介して複数の来店者属性分布情報推定装置100と接続され、複数の来店者属性分布情報推定装置100からネットワーク30を介して来店者属性情報を収集し、管理する。   The visitor attribute distribution information management device 20 is connected to a plurality of visitor attribute distribution information estimation devices 100 via a network 30, and stores visitor attribute information from the plurality of visitor attribute distribution information estimation devices 100 via the network 30. Collect and manage.

図2は、来店者属性分布情報推定装置100の機能ブロックの一例を示す図である。来店者属性分布情報推定装置100は、顔画像取得部102、属性特定部104、来店者属性分布情報生成部106、来店者属性分布情報検索部108、来店者属性分布情報格納部110、来店者属性分布情報登録部112、来店者属性分布情報取得部114、来店者属性分布情報推定部116、来店者属性分布情報分析部118、売れ筋商品格納部120、表示部122、および再来店割合推定部124を備える。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of functional blocks of the store visitor attribute distribution information estimation device 100. The visitor attribute distribution information estimation device 100 includes a face image acquisition unit 102, an attribute specification unit 104, a visitor attribute distribution information generation unit 106, a visitor attribute distribution information search unit 108, a visitor attribute distribution information storage unit 110, and a visitor. Attribute distribution information registration unit 112, store visitor attribute distribution information acquisition unit 114, store visitor attribute distribution information estimation unit 116, store visitor attribute distribution information analysis unit 118, best-selling product storage unit 120, display unit 122, and revisit store rate estimation unit 124 is provided.

顔画像取得部102は、撮像装置50が撮像した画像を受信し、受信した画像から来店者の顔画像を取得する。属性特定部104は、顔画像に基づいて来店者の属性を特定する。属性特定部104は、予め定められた顔認識アルゴリズムに従って顔画像を分析し、来店者の属性として、来店者の性別および年代を特定する。なお、属性特定部104は、顔画像の分析以外の方法で来店者の属性を特定してもよい。例えば、属性特定部104は、来店者が所有する会員カードを読み取ることで、来店者の属性を特定してもよい。属性特定部104は、来店者が訪れる毎に店員が入力する来店者の属性を示す情報に基づいて、来店者の属性を特定してもよい。また、属性特定部104は、来店者が所有する携帯端末から受信する来店者のID情報に基づいて、来店者の属性を特定してもよい。   The face image acquisition unit 102 receives an image captured by the imaging device 50, and acquires a visitor's face image from the received image. The attribute specifying unit 104 specifies the attributes of the store visitor based on the face image. The attribute specifying unit 104 analyzes the face image according to a predetermined face recognition algorithm, and specifies the sex and age of the store visitor as the store visitor attribute. The attribute specifying unit 104 may specify the attributes of the store visitor by a method other than the analysis of the face image. For example, the attribute specifying unit 104 may specify the attributes of the store visitor by reading a membership card owned by the store visitor. The attribute specifying unit 104 may specify the attributes of the store visitor based on information indicating the attributes of the store visitor input every time the store visitor visits. Moreover, the attribute specific | specification part 104 may specify a visitor's attribute based on the visitor's ID information received from the portable terminal which a visitor owns.

来店者属性分布情報生成部106は、属性特定部104により特定された来店者の属性に基づいて、第1の時間帯の来店者の属性を示す来店者属性分布情報を生成する。来店者属性分布情報生成部106は、店舗の開店時刻から店舗の閉店時刻までの間、1時間毎に来店者属性分布情報を生成してもよい。なお、本実施形態では、来店者属性分布情報生成部106は、1時間を単位とする時間帯毎に来店者属性分布情報を生成する。しかし、来店者属性分布情報生成部106は、日、年などを単位とする時間帯毎に来店者属性分布情報を生成してもよい。   The store visitor attribute distribution information generating unit 106 generates store visitor attribute distribution information indicating the store visitor attributes in the first time zone based on the store visitor attributes specified by the attribute specifying unit 104. The visitor attribute distribution information generation unit 106 may generate the visitor attribute distribution information every hour from the store opening time to the store closing time. In the present embodiment, the store visitor attribute distribution information generation unit 106 generates store visitor attribute distribution information for each time zone having one hour as a unit. However, the store visitor attribute distribution information generation unit 106 may generate store visitor attribute distribution information for each time period in units of days, years, and the like.

来店者属性分布情報生成部106は、例えば、図3に示すような来店者の属性毎の人数値および構成比率を示す来店者属性分布情報を生成する。来店者属性分布情報生成部106は、来店者の属性の分布を示す円グラフを生成してもよい。   The store visitor attribute distribution information generation unit 106 generates store visitor attribute distribution information indicating the number of persons and the composition ratio for each store visitor attribute as shown in FIG. 3, for example. The store visitor attribute distribution information generation unit 106 may generate a pie chart showing the distribution of store visitor attributes.

来店者属性分布情報格納部110は、過去の実績に基づく来店者属性分布情報を格納する。来店者属性分布情報格納部110は、自店舗の過去の実績に基づく来店者属性分布情報を格納する。また、来店者属性分布情報格納部110は、来店者属性分布情報管理装置20から提供される他店舗の過去の実績に基づく来店者属性分布情報を格納してもよい。   The store visitor attribute distribution information storage unit 110 stores store visitor attribute distribution information based on past results. The store visitor attribute distribution information storage unit 110 stores store visitor attribute distribution information based on the past performance of the store. Further, the store visitor attribute distribution information storage unit 110 may store store visitor attribute distribution information based on the past performance of other stores provided from the store visitor attribute distribution information management device 20.

来店者属性分布情報格納部110に格納される他の店舗の来店者属性分布情報は、店舗がある地域に関する属性を示す地域属性、店舗の規模に関する属性を示す規模属性、および店舗に設置された設備に関する属性を示す設備属性の少なくとも1つを含む店舗の属性に基づいて絞り込まれてもよい。来店者属性分布情報格納部110は、店舗がある地域に関する属性を示す地域属性、店舗の規模に関する属性を示す規模属性、および店舗に設置された設備に関する属性を示す設備属性の少なくとも1つの属性が類似または同一の他店舗の来店者属性分布情報を格納してもよい。   The store visitor attribute distribution information of other stores stored in the store visitor attribute distribution information storage unit 110 includes a region attribute indicating an attribute related to a region where the store is located, a scale attribute indicating an attribute related to the store size, and the store attribute distribution information. You may narrow down based on the attribute of the store containing at least 1 of the equipment attribute which shows the attribute regarding equipment. The store visitor attribute distribution information storage unit 110 has at least one attribute of an area attribute indicating an attribute relating to an area where the store is located, a scale attribute indicating an attribute relating to the scale of the store, and an equipment attribute indicating an attribute relating to equipment installed in the store. You may store visitor attribute distribution information of similar or the same other stores.

来店者属性分布情報格納部110は、自店舗の商圏人口が類似または同一の他店舗の来店者属性分布情報を格納してもよい。来店者属性分布情報格納部110は、例えば、自店舗の商圏人口と人口差が10%未満の他店舗の来店者属性分布情報を、商圏人口が類似する他店舗の来店者属性分布情報として格納してもよい。また、来店者属性分布情報格納部110は、自店舗の収容人数が類似または同一の他店舗の来店者属性分布情報を格納してもよい。来店者属性分布情報格納部110は、自店舗の遊技機の設置台数が類似または同一の他店舗の来店者属性分布情報を格納してもよい。   The store visitor attribute distribution information storage unit 110 may store store visitor attribute distribution information of other stores with a similar or identical business area population. The store visitor attribute distribution information storage unit 110 stores, for example, store visitor attribute distribution information of other stores having a population difference of less than 10% from the store's commercial area population as store visitor attribute distribution information of other stores having a similar market area population. May be. In addition, the store visitor attribute distribution information storage unit 110 may store store visitor attribute distribution information of other stores with similar or identical capacity of the store. The visitor attribute distribution information storage unit 110 may store visitor attribute distribution information of other stores with similar or the same number of installed gaming machines in the own store.

来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から検索する。来店者属性分布情報検索部108は、例えば、図4に示すように、第1の時間帯における来店者の属性毎の構成比率と、過去の第1の時間帯における来店者の属性毎の構成比率との差を示す来店者の属性毎の構成比率誤差を導出する。そして、来店者属性分布情報検索部108は、来店者の属性毎の構成比率誤差が5%以下の過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報として検索する。   The store visitor attribute distribution information search unit 108 searches the store visitor attribute distribution information of the past first time zone similar to the store visitor attribute distribution information of the first time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106. A search is performed from the store visitor attribute distribution information storage unit 110. For example, as shown in FIG. 4, the store visitor attribute distribution information search unit 108 includes a composition ratio for each store visitor attribute in the first time zone, and a configuration for each store visitor attribute in the past first time zone. A composition ratio error for each attribute of the store visitor indicating the difference from the ratio is derived. Then, the store visitor attribute distribution information search unit 108 uses the store visitor attribute distribution information generation unit 106 to store store visitor attribute distribution information in the past first time zone in which the composition ratio error for each store visitor attribute is 5% or less. The search is performed as store visitor attribute distribution information in the first past time period similar to the generated visitor attribute distribution information in the first time period.

来店者属性分布情報検索部108は、来店者の属性毎の構成比率誤差が最も小さい過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報として検索してもよい。来店者属性分布情報検索部108は、来店者の属性毎の構成比率誤差が例えば5%以下の過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報のうち上位5つの来店者属性分布情報を、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報として検索してもよい。   The store visitor attribute distribution information search unit 108 generates the store visitor attribute distribution information generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106 in the past first time zone with the smallest composition ratio error for each store visitor attribute. You may search as visitor attribute distribution information of the past 1st time slot | zone similar to the visitor attribute distribution information of 1 time slot | zone. The visitor attribute distribution information search unit 108 stores the top five visitor attribute distribution information among the visitor attribute distribution information in the past first time zone in which the composition ratio error for each attribute of the visitor is 5% or less, for example. You may search as the visitor attribute distribution information of the past first time zone similar to the visitor attribute distribution information of the first time zone generated by the visitor attribute distribution information generation unit 106.

また、来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された本日の第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する他の日の過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報のうち、昨日の第1の時間帯の来店者属性分布情報と他の日の前日の第1の時間帯の来店者属性分布情報とがさらに類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報として検索してもよい。   Further, the store visitor attribute distribution information search unit 108 uses the first time in the past on another day similar to the store visitor attribute distribution information of the first time zone of the day generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106. Among the store visitor attribute distribution information of the belt, the past first attribute in which the visitor attribute distribution information of the first time zone of yesterday and the visitor attribute distribution information of the first time zone of the previous day of another day are further similar. The visitor attribute distribution information of the first time period in the past is similar to the visitor attribute distribution information of the first time period generated by the visitor attribute distribution information generation unit 106. You may search as.

来店者属性分布情報登録部112は、来店者属性分布情報生成部106により生成された来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110に登録する。また、来店者属性分布情報登録部112は、来店者属性分布情報を他店舗と共有すべく、自店舗の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報管理装置20に送信する。来店者属性分布情報登録部112は、自店舗の属性とともに、来店者属性分布情報を来店者属性分布情報管理装置20に送信してもよい。来店者属性分布情報管理装置20は、店舗の属性と来店者属性分布情報とを対応付けて、データベースに格納する。   The store visitor attribute distribution information registration unit 112 registers the store visitor attribute distribution information generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106 in the store visitor attribute distribution information storage unit 110. Further, the store visitor attribute distribution information registration unit 112 transmits the store visitor attribute distribution information of the store to the store visitor attribute distribution information management device 20 in order to share the store visitor attribute distribution information with other stores. The visitor attribute distribution information registration unit 112 may transmit the visitor attribute distribution information to the visitor attribute distribution information management device 20 together with the attributes of the own store. The store visitor attribute distribution information management device 20 associates store attributes with store visitor attribute distribution information and stores them in the database.

来店者属性分布情報取得部114は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から取得する。来店者属性分布情報取得部114は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報より後の、過去の第1の時間帯と同日の過去の第1の時間帯より後の第2の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から取得する。   The visitor attribute distribution information acquisition unit 114 stores the visitor attribute distribution in the past second time zone after the past visitor attribute distribution information in the past first time zone searched by the visitor attribute distribution information search unit 108. Information is acquired from the store visitor attribute distribution information storage unit 110. The store visitor attribute distribution information acquisition unit 114 is the same as the past first time zone and the past on the same day after the store visitor attribute distribution information of the past first time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit 108. The store visitor attribute distribution information for the second time zone after the first time zone is acquired from the store visitor attribute distribution information storage unit 110.

来店者属性分布情報格納部110は、例えば、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去のある日の10時から11時における来店者属性分布情報より後の、その日の11時から12時における来店者属性分布情報を、来店者属性分布情報格納部110から取得する。来店者属性分布情報取得部114は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報より後の、過去の第1の時間帯と同日の閉店時刻までの過去のそれぞれの時間帯の来店者属性分布情報を取得してもよい。   For example, the store visitor attribute distribution information storage unit 110 stores the store visitor attribute distribution information retrieved from the store visitor attribute distribution information search unit 108 in the past from 10:00 to 11:00 on the day after 11:00 on that day. The store visitor attribute distribution information at the time is acquired from the store visitor attribute distribution information storage unit 110. The store visitor attribute distribution information acquisition unit 114 closes the store on the same day as the past first time zone after the past visitor attribute distribution information of the past first time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit 108. The visitor attribute distribution information of each past time zone up to the time may be acquired.

来店者属性分布情報推定部116は、来店者属性分布情報取得部114により取得された過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報を推定する。来店者属性分布情報推定部116は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の第1の時間帯が1つの場合、過去の第1の時間帯より後の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報を、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報として推定してもよい。来店者属性分布情報推定部116は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の第1の時間帯が複数の場合、複数の過去の第1の時間帯より後の複数の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報から平均の来店者属性分布情報を生成し、生成された平均の来店者属性分布情報を、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報として推定してもよい。   The store visitor attribute distribution information estimation unit 116, based on the store visitor attribute distribution information of the past second time zone acquired by the store visitor attribute distribution information acquisition unit 114, the store visitor attribute of the future second time zone Estimate distribution information. The visitor attribute distribution information estimation unit 116, when there is one past first time zone searched by the visitor attribute distribution information search unit 108, a past second time after the past first time zone. The visitor attribute distribution information of the belt may be estimated as the visitor attribute distribution information of the second time zone in the future. The visitor attribute distribution information estimation unit 116, when there are a plurality of past first time zones searched by the store visitor attribute distribution information search unit 108, a plurality of past past times after the plurality of past first time zones. Average store visitor attribute distribution information is generated from store visitor attribute distribution information in the second time zone, and the generated average store visitor attribute distribution information is estimated as store visitor attribute distribution information in the future second time zone. May be.

来店者属性分布情報分析部118は、来店者属性分布情報生成部106により生成された実績に基づく第1の時間帯の来店者属性分布情報、および来店者属性分布情報推定部116により推定された将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の来店者の属性の分布を分析する。来店者属性分布情報分析部118は、例えば、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と、来店者属性分布情報推定部116により推定された将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報とを比較することで、将来の第2の時間帯において増加が見込まれる来店者の属性を特定してもよい。   The store visitor attribute distribution information analysis unit 118 is estimated by the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 and the store visitor attribute distribution information in the first time zone based on the results generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106. Based on the visitor attribute distribution information of the future second time zone, the distribution of attributes of future visitor is analyzed. The store visitor attribute distribution information analysis unit 118, for example, the store visitor attribute distribution information in the first time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106 and the future estimated by the store visitor attribute distribution information estimation unit 116. The attribute of the store visitor who is expected to increase in the future second time zone may be specified by comparing with the store visitor attribute distribution information of the second time zone.

来店者属性分布情報分析部118は、来店者の属性毎に売れ筋商品の情報を格納する売れ筋商品格納部120を参照して、将来の第2の時間帯において増加が見込まれる来店者の属性に対応する売れ筋商品を特定してもよい。   The store visitor attribute distribution information analysis unit 118 refers to the top selling product storage unit 120 that stores information on top selling products for each store visitor attribute, and sets the attributes of the store visitors that are expected to increase in the second time zone in the future. Corresponding hot selling products may be identified.

表示部122は、来店者属性分布情報分析部118の分析結果を表示する。来店者属性分布情報登録部112は、図5に示すような、実績に基づく第1の時間帯(10時から11時)の来店者属性分布情報である円グラフ、推定に基づく将来の第2の時間帯(11時から12時)の来店者属性分布情報である円グラフを表示してもよい。さらに、表示部122は、将来の第2の時間帯に増加が見込まれる来店者の属性、およびその来店者の属性の現在の売れ筋商品を表示してもよい。   The display unit 122 displays the analysis result of the store visitor attribute distribution information analysis unit 118. The visitor attribute distribution information registration unit 112, as shown in FIG. 5, is a pie chart that is visitor attribute distribution information in the first time zone (10 o'clock to 11 o'clock) based on results, and a second future based on estimation. A pie chart that is the store visitor attribute distribution information in the time zone (from 11:00 to 12:00) may be displayed. Further, the display unit 122 may display the attributes of the store visitors who are expected to increase in the second time zone in the future, and the current best-selling products of the store visitor's attributes.

再来店割合推定部124は、顔画像取得部102により取得された複数の来店者の顔画像内のそれぞれの顔の表情に基づいて、来店者が再来店する割合を示す再来店割合を推定する。再来店割合推定部124は、顔画像取得部102により取得された前日の複数の来店者の顔画像内のそれぞれの顔の表情に基づいて、来店者が再来店する割合を示す再来店割合を推定する。   The revisit rate estimation unit 124 estimates a revisit rate indicating the rate at which the store visits the store based on the facial expressions in the face images of the plurality of store visitors acquired by the face image acquisition unit 102. . The re-visit store rate estimation unit 124 calculates a re-visit store rate indicating the rate at which the store visits the store based on the facial expressions in the face images of the plurality of store visitors the previous day acquired by the face image acquisition unit 102. presume.

例えば、再来店割合推定部124は、顔画像取得部102により取得された前日の複数の来店者の顔画像内のそれぞれの顔の表情の笑顔度を導出してもよい。再来店割合推定部124は、来店者の顔画像から来店者の口角の角度を導出し、口角の角度に対応する笑顔度を示すテーブルまたは関数を参照して、来店者の笑顔度を導出し、来店者の笑顔度を再来店割合として導出してもよい。そして、再来店割合推定部124は、複数の来店者の再来店割合の平均を、その日のその店舗の再来店割合として推定してもよい。   For example, the re-visit store ratio estimation unit 124 may derive the smile level of each facial expression in the face images of a plurality of visitors on the previous day acquired by the face image acquisition unit 102. The re-visit rate estimation unit 124 derives the mouth angle of the visitor from the face image of the visitor and derives the smile level of the visitor by referring to a table or function indicating the smile level corresponding to the mouth angle. , The smile degree of the visitor may be derived as a revisit rate. Then, the revisited store ratio estimating unit 124 may estimate the average of the revisited store ratios of a plurality of visitors as the revisited store ratio of the store on that day.

来店者属性分布情報検索部108は、再来店割合推定部124により推定された再来店割合に基づいて、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報の絞り込みをしてもよい。   The visitor attribute distribution information search unit 108 uses the visitor attribute distribution information generation unit 106 to generate the visitor attribute distribution information for the first time period based on the revisit store ratio estimated by the revisit store ratio estimation unit 124. You may narrow down visitor attribute distribution information of the past first time zone similar to.

来店者属性分布情報格納部110は、来店者属性分布情報とともに過去の実績に基づく来店者の再来店割合をさらに格納してもよい。例えば、来店者属性分布情報推定装置100は、対象日に取得された複数の顔画像のうち、対象日の翌日に取得された複数の顔画像と一致する顔画像の数を導出する。そして、来店者属性分布情報推定装置100は、対象日に取得された顔画像の数(総来店者数)と、導出された対象日の翌日に取得された複数の顔画像と一致する顔画像の数(再来店の来店者数)とにより、過去の実績に基づく来店者の再来店割合を導出し、来店者属性分布情報とともに来店者属性分布情報格納部110に登録してもよい。   The store visitor attribute distribution information storage unit 110 may further store store visitor redistribution ratios based on past results together with store visitor attribute distribution information. For example, the store visitor attribute distribution information estimation device 100 derives the number of face images that match the plurality of face images acquired on the next day of the target day from the plurality of face images acquired on the target day. The store visitor attribute distribution information estimation device 100 then matches the number of face images acquired on the target date (total number of store visitors) and the plurality of face images acquired on the next day of the derived target date. The number of visitors to the store based on the past results may be derived based on the number of visitors (the number of visitors to the store), and registered in the store attribute distribution information storage unit 110 together with the store visitor attribute distribution information.

来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似し、かつ再来店割合推定部124により推定された再来店割合と類似する再来店割合に対応する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から検索してもよい。来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似し、かつ前日の来店者の顔画像に基づいて推定された再来店割合と、実績に基づく再来店割合とが類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から検索してもよい。   The store visitor attribute distribution information search unit 108 is similar to the store visitor attribute distribution information in the first time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106 and is revisited by the store visit rate estimation unit 124. The store visitor attribute distribution information storage unit 110 may be searched for the store visitor attribute distribution information in the past first time zone corresponding to the revisit store rate similar to the rate. The store visitor attribute distribution information search unit 108 is similar to the store visitor attribute distribution information in the first time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106, and is estimated based on the face image of the store visitor on the previous day. Alternatively, the store visitor attribute distribution information storage unit 110 may be searched for past visitor attribute distribution information for the first time period in which the return visit ratio is similar to the return visit ratio based on the actual results.

なお、来店者属性分布情報管理装置20が、来店者属性分布情報格納部110を備えてもよい。来店者属性分布情報格納部110は、店舗の属性が異なる複数の来店者属性分布情報を格納してもよい。来店者属性分布情報検索部108は、推定対象の店舗の属性と類似する店舗の属性とともに来店者属性分布情報格納部110に格納された来店者属性分布情報の中から、第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を検索してもよい。来店者属性分布情報検索部108は、検索対象の来店者属性分布情報を推定対象の店舗の属性と類似する店舗の属性を有する来店者属性分布情報に限定して、来店者属性分布情報格納部110から来店者属性分布情報の検索を行ってもよい。   The store visitor attribute distribution information management device 20 may include a store visitor attribute distribution information storage unit 110. The store visitor attribute distribution information storage unit 110 may store a plurality of store visitor attribute distribution information with different store attributes. The store visitor attribute distribution information search unit 108 selects the first time zone from the store visitor attribute distribution information stored in the store visitor attribute distribution information storage unit 110 together with the store attributes similar to the store target attribute. You may search for the store visitor attribute distribution information of the past first time zone similar to the store visitor attribute distribution information. The store visitor attribute distribution information search unit 108 limits the store visitor attribute distribution information to be searched to store visitor attribute distribution information having store attributes similar to those of the store to be estimated, and stores the store visitor attribute distribution information storage unit. A search for visitor attribute distribution information from 110 may be performed.

また、来店者属性分布情報推定部116により推定された第2の時間帯の来店者属性情報と、実際の第2の時間帯の来店者属性情報との間の誤差が許容範囲を超える場合がある。この場合、来店者属性分布情報推定部116により推定された第2の時間帯以降の第3の時間帯の来店者属性分布情報と実際の第3の時間帯の来店者属性情報との間の誤差も許容範囲を超える可能性がある。   In addition, the error between the visitor attribute information in the second time zone estimated by the visitor attribute distribution information estimation unit 116 and the visitor attribute information in the actual second time zone may exceed the allowable range. is there. In this case, between the visitor attribute distribution information in the third time zone after the second time zone estimated by the visitor attribute distribution information estimation unit 116 and the visitor attribute information in the actual third time zone. The error may also exceed the allowable range.

そこで、来店者属性分布情報推定部116は、前回の推定による誤差が許容範囲を超える場合には、再度、来店者属性情報の推定を行ってもよい。来店者属性分布情報推定部116は、類似する来店者属性情報の検索を行う時間帯を長くして、再度、来店者属性情報の推定を行ってもよい。   Therefore, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 may perform the store visitor attribute information estimation again when the error due to the previous estimation exceeds the allowable range. The visitor attribute distribution information estimation unit 116 may extend the time period for searching for similar visitor attribute information, and estimate the visitor attribute information again.

第2の時間帯が経過した後、来店者属性分布情報生成部106は、属性特定部104により特定された来店者の属性に基づいて、第2の時間帯の来店者属性分布情報を生成してもよい。来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された第2の時間帯の来店者属性分布情報と、来店者属性分布情報推定部116により推定された将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報との間の誤差が許容誤差範囲に収まらない場合、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報を検索してもよい。そして、来店者属性分布情報取得部114は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の第3の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から取得してもよい。また、来店者属性分布情報推定部116は、来店者属性分布情報取得部114により取得された過去の第3の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の第3の時間帯の来店者属性分布情報を推定してもよい。   After the second time period elapses, the store visitor attribute distribution information generation unit 106 generates store visitor attribute distribution information for the second time zone based on the store visitor attributes specified by the attribute specification unit 104. May be. The store visitor attribute distribution information search unit 108 stores the store visitor attribute distribution information in the second time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106 and the future store estimated by the store visitor attribute distribution information estimation unit 116. If the error between the visitor attribute distribution information of the second time zone does not fall within the allowable error range, the visitor of the first time zone and the second time zone generated by the visitor attribute distribution information generation unit 106 You may search the store visitor attribute distribution information of the past 1st time slot | zone similar to attribute distribution information, and a 2nd time slot | zone. The store visitor attribute distribution information acquisition unit 114 then stores a past third time after the store visitor attribute distribution information in the past first time zone and the second time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit 108. The visitor attribute distribution information of the time zone may be acquired from the visitor attribute distribution information storage unit 110. In addition, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116, based on the store visitor attribute distribution information of the past third time zone acquired by the store visitor attribute distribution information acquisition unit 114, the store visit of the future third time zone Person attribute distribution information may be estimated.

図6は、来店者属性分布情報推定装置100による来店者属性情報の推定の手順の一例を示すフローチャートである。   FIG. 6 is a flowchart showing an example of a procedure for estimating visitor attribute information by the visitor attribute distribution information estimation device 100.

来店者属性分布情報生成部106が、対象の時間帯における来店者数を来店者の属性毎に集計し、対象の時間帯における来店者属性分布情報を生成する(S100)。次いで、来店者属性分布情報検索部108が、対象の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の同一の時間帯の来店者属性分布情報を検索する(S102)。   The store visitor attribute distribution information generation unit 106 counts the number of store visitors in the target time zone for each visitor attribute, and generates store visitor attribute distribution information in the target time zone (S100). Next, the store visitor attribute distribution information search unit 108 searches for store visitor attribute distribution information in the past same time zone that is similar to the store visitor attribute distribution information in the target time zone (S102).

来店者属性分布情報取得部114は、来店者属性分布情報検索部108により検索された過去の同一の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の同一の時間帯に対応する過去の他の時間帯の来店者属性分布情報を取得する(S104)。対象の時間帯が、10時から11時の場合、来店者属性分布情報取得部114は、11時以降の閉店時刻までのそれぞれ1時間毎の来店者属性分布情報を取得する。   The store visitor attribute distribution information acquisition unit 114 stores other past past time periods corresponding to the same past time zone after the past visitor attribute distribution information of the same same time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit 108. The store visitor attribute distribution information of the time zone is acquired (S104). When the target time zone is from 10 o'clock to 11 o'clock, the store visitor attribute distribution information acquisition unit 114 acquires store visitor attribute distribution information for each hour until the closing time after 11:00.

続いて、来店者属性分布情報推定部116は、来店者属性分布情報取得部114により取得された他の時間帯の来店者属性分布情報が時間帯毎に複数あるか否かを判定する(S106)。他の時間帯の来店者属性分布情報が時間帯毎に1つの場合、来店者属性分布情報推定部116は、他の時間帯のそれぞれの過去の来店者属性分布情報を、他の時間帯のそれぞれの将来の来店者属性分布情報として推定する(S108)。   Subsequently, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 determines whether or not there is a plurality of store visitor attribute distribution information for other time zones acquired by the store visitor attribute distribution information acquisition unit 114 for each time zone (S106). ). When the store visitor attribute distribution information in another time zone is one per time zone, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 obtains the past store visitor attribute distribution information in the other time zones as the other time zone. Each future store visitor attribute distribution information is estimated (S108).

一方、他の時間帯の来店者属性分布情報が時間帯毎に複数の場合、来店者属性分布情報推定部116は、他の時間帯毎の複数の過去の来店者属性分布情報から時間帯毎に、過去の平均の来店者属性分布情報を生成する(S110)。来店者属性分布情報推定部116は、他の時間帯における来店者の人数を来店者の属性毎に平均化することで、過去の平均の来店者属性分布情報を生成してよい。来店者属性分布情報推定部116は、他の時間帯のそれぞれの過去の平均の来店者属性分布情報を、他の時間帯のそれぞれの将来の来店者属性分布情報として推定する(S112)。   On the other hand, when there are a plurality of visitor attribute distribution information in other time zones for each time zone, the visitor attribute distribution information estimation unit 116 determines the time interval from a plurality of past visitor attribute distribution information for other time zones. In addition, the past average visitor attribute distribution information is generated (S110). The store visitor attribute distribution information estimation unit 116 may generate past average store visitor attribute distribution information by averaging the number of store visitors in other time periods for each store visitor attribute. The store visitor attribute distribution information estimation unit 116 estimates each past average store visitor attribute distribution information in other time zones as each future store visitor attribute distribution information in other time zones (S112).

来店者属性分布情報推定部116による推定が完了した後、来店者属性分布情報分析部118が、推定された他の時間帯のそれぞれの将来の来店者属性分布情報に基づいて来店者属性分布を分析し、表示部122が来店者属性分布情報分析部118の分析結果を表示する(S114)。表示部122は、対象の時間帯の次の時間帯に増加が見込まれる来店者の属性、および来店者の属性に応じた売れ筋商品などの来店者の属性固有の情報を表示してもよい。   After the estimation by the visitor attribute distribution information estimation unit 116 is completed, the visitor attribute distribution information analysis unit 118 calculates the visitor attribute distribution based on the estimated future visitor attribute distribution information in the other time zones estimated. The display unit 122 displays the analysis result of the store visitor attribute distribution information analysis unit 118 (S114). The display unit 122 may display the attribute of the store visitor who is expected to increase in the next time zone after the target time zone, and the attribute-specific information of the store visitor such as the best-selling product according to the store visitor attribute.

図7は、来店者属性分布情報推定装置100による推定結果のフィードバック処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of an estimation result feedback process performed by the store visitor attribute distribution information estimation apparatus 100.

来店者属性分布情報推定部116は、対象の時間帯より後の他の時間帯について推定された来店者属性分布情報と、対象の時間帯より後の他の時間帯について来店者属性分布情報生成部106により生成された実績の来店者属性分布情報との間の誤差を導出する(S200)。来店者属性分布情報推定部116は、対象の時間帯より後の他の時間帯について推定された来店者属性分布情報に示される来店者の属性毎の人数と、対象の時間帯より後の他の時間帯について来店者属性分布情報生成部106により生成された実績の来店者属性分布情報に示される来店者の属性毎の人数との誤差を導出する。   The store visitor attribute distribution information estimation unit 116 generates store visitor attribute distribution information estimated for other time zones after the target time zone and store visitor attribute distribution information for other time zones after the target time zone. An error between the actual store visitor attribute distribution information generated by the unit 106 is derived (S200). The store visitor attribute distribution information estimation unit 116 includes the number of visitors for each store attribute indicated in the store visitor attribute distribution information estimated for other time zones after the target time zone, and other items after the target time zone. The error with respect to the number of visitors for each attribute shown in the actual visitor attribute distribution information generated by the visitor attribute distribution information generation unit 106 is derived for the time zone.

来店者属性分布情報推定部116は、導出された誤差が、予め定められた許容誤差範囲かどうかを判定する(S202)。判定の結果、導出された誤差が、許容誤差範囲であれば、来店者属性分布情報推定部116は、残りの他の時間帯のそれぞれの来店者属性分布情報の推定を再度行わない。来店者属性分布情報分析部118は、前回推定された残りの他の時間帯のそれぞれの来店者属性分布情報を継続して用いて、残りの時間帯の来店者属性分布情報を分析する(S204)。来店者属性分布情報分析部118は、前回推定された残りの他の時間帯のそれぞれの来店者属性分布情報を用いて、残りの他の時間帯において増加が見込まれる来店者の属性を特定してよい。   The store visitor attribute distribution information estimation unit 116 determines whether or not the derived error is within a predetermined allowable error range (S202). As a result of the determination, if the derived error is within the allowable error range, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 does not estimate the store visitor attribute distribution information in the remaining other time zones again. The store visitor attribute distribution information analysis unit 118 continuously uses the store visitor attribute distribution information of the remaining remaining time zone estimated last time, and analyzes the store visitor attribute distribution information of the remaining time zone (S204). ). The store visitor attribute distribution information analysis unit 118 uses the store visitor attribute distribution information of the remaining remaining time zone estimated last time to identify the attributes of the store visitors who are expected to increase in the remaining other time zones. It's okay.

一方、誤差が許容誤差範囲に含まれない場合、来店者属性分布情報推定部116は、残りの他の時間帯のそれぞれについて来店者属性分布情報の推定を再度実施する(S206)。なお、来店者属性分布情報の推定を再度実施する場合、来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された複数の時間帯の来店者属性分布情報のそれぞれと類似する過去の同一の複数の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から検索する。来店者属性分布情報検索部108は、来店者属性分布情報生成部106により生成された第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報のそれぞれと類似する過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報を来店者属性分布情報格納部110から検索する。このように類似判断する時間帯を長くすることで、より精度よく将来の来店者属性分布情報を推定できる。そして、来店者属性分布情報推定部116は、前回の検索パターンを失敗の検索パターンとして記憶部に記録する(S208)。来店者属性分布情報検索部108は、記録部に記録された失敗の検索パターンを参照して、来店者属性分布情報を検索するためのアルゴリズムを修正してもよい。   On the other hand, when the error is not included in the allowable error range, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 again performs the store visitor attribute distribution information estimation for each of the remaining time zones (S206). When the store visitor attribute distribution information is estimated again, the store visitor attribute distribution information search unit 108 includes the store visitor attribute distribution information generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106 and each of the store visitor attribute distribution information. The store visitor attribute distribution information storage unit 110 is searched for similar store visitor attribute distribution information in the same plurality of time periods in the past. The store visitor attribute distribution information search unit 108 uses a first past time similar to each of the store visitor attribute distribution information in the first time zone and the second time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit 106. The store visitor attribute distribution information is retrieved from the store visitor attribute distribution information storage unit 110 for the time zone and the second time zone. By extending the time period for similarity determination in this way, future visitor attribute distribution information can be estimated more accurately. Then, the store visitor attribute distribution information estimation unit 116 records the previous search pattern as a failure search pattern in the storage unit (S208). The store visitor attribute distribution information search unit 108 may modify an algorithm for searching the store visitor attribute distribution information with reference to the failure search pattern recorded in the recording unit.

来店者属性分布情報検索部108は、例えば、来店者属性分布情報の検索結果が失敗の検索パターンに該当する場合には、検索された来店者属性分布情報を除外して、再度、来店者属性分布情報を検索してもよい。来店者属性分布情報検索部108は、例えば、対象の時間帯の曜日が金曜日などの特定の曜日である場合に、検索された来店者属性分布情報が火曜日などの特定の他の曜日であるという検索パターンが失敗の検索パターンである場合、来店者属性分布情報検索部108は、例えば、対象の時間帯の曜日が金曜日などの特定の曜日の場合には、検索対象から火曜日などの特定の他の曜日の来店者属性分布情報を除外して検索してもよい。   For example, when the search result of the visitor attribute distribution information corresponds to a failure search pattern, the visitor attribute distribution information search unit 108 excludes the searched visitor attribute distribution information and again returns the visitor attribute distribution information. Distribution information may be searched. The visitor attribute distribution information search unit 108, for example, says that the searched visitor attribute distribution information is a specific other day of the week such as Tuesday when the day of the week in the target time zone is a specific day of the week such as Friday. If the search pattern is a failure search pattern, the store visitor attribute distribution information search unit 108 may specify other specific items such as Tuesday from the search target when the day of the week in the target time zone is a specific day of the week such as Friday. You may search by excluding the visitor attribute distribution information of the day of the week.

以上の通り、本実施形態によれば、来店者属性分布情報推定装置100は、過去の実績に基づく来店者属性情報の中から、対象の時間帯について生成された実績に基づく来店者属性分布情報と同一の時間帯であって、対象の時間帯の実績に基づく来店者属性分布情報と類似する来店者属性分布情報を検索する。そして、来店者属性分布情報推定装置100は、検索された来店者属性分布情報と同日の対象の時間帯より後の他の時間帯の過去の来店者属性分布情報を、対象の時間帯より後の他の時間帯の将来の来店者属性分布情報として推定する。来店者属性分布情報推定装置100は、推定された対象の時間帯より後の他の時間帯の将来の来店者属性分布情報を用いて、他の時間帯における将来の来店者の属性の変動を予測する。よって、本実施形態によれば、将来どのような来店者が来店するかを容易に把握することができる。   As described above, according to the present embodiment, the store visitor attribute distribution information estimation device 100 uses the store visitor attribute distribution information based on the results generated for the target time zone from the store visitor attribute information based on the past results. The store visitor attribute distribution information similar to the store visitor attribute distribution information based on the results of the target time zone is searched. The store visitor attribute distribution information estimation device 100 then displays past store visitor attribute distribution information in another time zone after the target time zone on the same day as the searched store visitor attribute distribution information after the target time zone. Estimated as future visitor attribute distribution information in other time zones. The store visitor attribute distribution information estimation device 100 uses the store visitor attribute distribution information in the future time zone after the estimated target time zone to change the future visitor attribute changes in other time zones. Predict. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to easily grasp what kind of store visitors will visit in the future.

なお、本実施形態に係る来店者属性分布情報推定装置100が備える各部は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶され、来店者属性分布情報の推定に関する各種処理を行うプログラムをインストールし、このプログラムをコンピュータに実行させることで、構成してもよい。つまり、コンピュータに来店者属性分布情報の推定に関する各種処理を行うプログラムを実行させることにより、来店者属性分布情報推定装置100が備える各部としてコンピュータを機能させることで、来店者属性分布情報推定装置100を構成してもよい。   Each unit included in the store visitor attribute distribution information estimation apparatus 100 according to the present embodiment is stored in a computer-readable recording medium, and installs a program for performing various processes related to store visitor attribute distribution information estimation. You may comprise by making a computer perform. In other words, by causing the computer to execute programs for performing various processes related to the estimation of the store visitor attribute distribution information, the computer functions as each unit included in the store visitor attribute distribution information estimation device 100, whereby the store visitor attribute distribution information estimation device 100. May be configured.

コンピュータはCPU、ROM、RAM、EEPROM(登録商標)等の各種メモリ、通信バス及びインタフェースを有し、予めファームウェアとしてROMに格納された処理プログラムをCPUが読み出して順次実行することで、来店者属性分布情報推定装置100として機能する。   The computer has various memories such as a CPU, ROM, RAM, and EEPROM (registered trademark), a communication bus, and an interface. The CPU reads out processing programs stored in the ROM as firmware in advance and sequentially executes them. It functions as the distribution information estimation apparatus 100.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be added to the above-described embodiment. It is apparent from the scope of the claims that the embodiments added with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。   The order of execution of each process such as operations, procedures, steps, and stages in the apparatus, system, program, and method shown in the claims, the description, and the drawings is particularly “before” or “prior to”. It should be noted that the output can be realized in any order unless the output of the previous process is used in the subsequent process. Regarding the operation flow in the claims, the description, and the drawings, even if it is described using “first”, “next”, etc. for convenience, it means that it is essential to carry out in this order. It is not a thing.

10 店舗
20 来店者属性分布情報管理装置
50 撮像装置
100 来店者属性分布情報推定装置
102 顔画像取得部
104 属性特定部
106 来店者属性分布情報生成部
108 来店者属性分布情報検索部
110 来店者属性分布情報格納部
112 来店者属性分布情報登録部
114 来店者属性分布情報取得部
116 来店者属性分布情報推定部
118 来店者属性分布情報分析部
120 売れ筋商品格納部
122 表示部
124 再来店割合推定部
10 store 20 visitor attribute distribution information management device 50 imaging device 100 visitor attribute distribution information estimation device 102 face image acquisition unit 104 attribute identification unit 106 visitor attribute distribution information generation unit 108 visitor attribute distribution information search unit 110 visitor attribute Distribution information storage unit 112 Visitor attribute distribution information registration unit 114 Visitor attribute distribution information acquisition unit 116 Visitor attribute distribution information estimation unit 118 Visitor attribute distribution information analysis unit 120 Hot selling product storage unit 122 Display unit 124 Revisit rate estimation unit

Claims (8)

顔画像から来店者の属性を特定する属性特定部と、
前記属性特定部により特定された来店者の属性に基づいて、第1の時間帯の来店者の属性を示す来店者属性分布情報を生成する来店者属性分布情報生成部と、
過去の実績に基づく来店者属性分布情報を格納する来店者属性分布情報格納部から、前記来店者属性分布情報生成部により生成された前記第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を検索する来店者属性分布情報検索部と、
前記来店者属性分布情報検索部により検索された前記過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報を前記来店者属性分布情報格納部から取得する来店者属性分布情報取得部と、
前記来店者属性分布情報取得部により取得された前記過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報を推定する来店者属性分布情報推定部と
を備える来店者属性分布情報推定装置。
An attribute identifying unit that identifies an attribute of the visitor from the face image;
A store visitor attribute distribution information generating unit for generating store visitor attribute distribution information indicating the attributes of the store visitor in the first time zone based on the store visitor attributes specified by the attribute specifying unit;
A past similar to the store visitor attribute distribution information of the first time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit from the store visitor attribute distribution information storage unit storing store visitor attribute distribution information based on the past results A store visitor attribute distribution information search unit for searching store visitor attribute distribution information in the first time zone of
The store visitor attribute distribution information stores the store visitor attribute distribution information in the past second time zone after the store visitor attribute distribution information in the past first time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit. Store attribute distribution information acquisition unit acquired from the department,
The visitor attribute distribution for estimating the visitor attribute distribution information in the future second time zone based on the past visitor attribute distribution information in the second time zone acquired by the store visitor attribute distribution information acquisition unit. A store visitor attribute distribution information estimation device comprising an information estimation unit.
前記来店者属性分布情報推定部は、
前記来店者属性分布情報検索部により検索された前記過去の第1の時間帯が1つの場合、前記過去の第1の時間帯より後の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報を、前記将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報として推定し、
前記来店者属性分布情報検索部により検索された前記過去の第1の時間帯が複数の場合、複数の前記過去の第1の時間帯より後の複数の過去の第2の時間帯の来店者属性分布情報から平均の来店者属性分布情報を生成し、生成された平均の来店者属性分布情報を、前記将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報として推定する、請求項1に記載の来店者属性分布情報推定装置。
The store visitor attribute distribution information estimation unit
If the past first time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit is one, store visitor attribute distribution information in the past second time zone after the past first time zone is obtained. , Estimated as visitor attribute distribution information in the second time period in the future,
When there are a plurality of the past first time zones searched by the visitor attribute distribution information search unit, a plurality of visitors in the past second time zones after the past first time zones. The average store visitor attribute distribution information is generated from the attribute distribution information, and the generated average store visitor attribute distribution information is estimated as store visitor attribute distribution information in the future second time zone. Store visitor attribute distribution information estimation device.
来店者の顔画像を取得する顔画像取得部をさらに備え、
前記属性特定部は、前記顔画像に基づいて前記来店者の属性を特定する、請求項1または請求項2に記載の来店者属性分布情報推定装置。
It further includes a face image acquisition unit that acquires a face image of the visitor,
The store visitor attribute distribution information estimation device according to claim 1, wherein the attribute specifying unit specifies an attribute of the store visitor based on the face image.
前記顔画像取得部により取得された複数の来店者の顔画像内のそれぞれの顔の表情に基づいて、来店者が再来店する割合を示す再来店割合を推定する再来店割合推定部をさらに備え、
前記来店者属性分布情報格納部は、前記来店者属性分布情報とともに過去の実績に基づく来店者の再来店割合をさらに格納し、
前記来店者属性分布情報検索部は、前記来店者属性分布情報生成部により生成された前記第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似し、かつ前記再来店割合推定部により推定された再来店割合と類似する再来店割合に対応する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を前記来店者属性分布情報格納部から検索する、請求項3に記載の来店者属性分布情報推定装置。
A re-visit rate estimation unit that estimates a re-visit rate indicating the rate at which the store re-visits the store based on facial expressions in the face images of the plurality of store visitors acquired by the face image acquisition unit; ,
The store visitor attribute distribution information storage unit further stores the store visitor redistribution rate based on past results together with the store visitor attribute distribution information,
The store visitor attribute distribution information search unit is similar to the store visitor attribute distribution information of the first time zone generated by the store visitor attribute distribution information generation unit and is reestimated by the store visit rate estimation unit. 4. The store visitor attribute distribution information estimation device according to claim 3, wherein the store visitor attribute distribution information storage unit searches for store visitor attribute distribution information in the past first time zone corresponding to a store visit rate similar to the store visit rate. .
前記来店者属性分布情報格納部は、来店者が来店する店舗の属性とともに、前記来店者属性分布情報を格納し、
前記来店者属性分布情報検索部は、推定対象の店舗の属性と類似する店舗の属性とともに前記来店者属性分布情報格納部に格納された来店者属性分布情報の中から、前記第1の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯の来店者属性分布情報を検索する、請求項1から請求項4のいずれか1つに記載の来店者属性分布情報推定装置。
The store visitor attribute distribution information storage unit stores the store visitor attribute distribution information together with the attributes of the store where the store visitor visits,
The store visitor attribute distribution information search unit includes the first time zone from the store visitor attribute distribution information stored in the store visitor attribute distribution information storage unit together with store attributes similar to the store target attribute. The store visitor attribute distribution information estimation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the store visitor attribute distribution information in the past first time zone similar to the store visitor attribute distribution information is searched.
前記店舗の属性は、店舗がある地域に関する属性を示す地域属性、店舗の規模に関する属性を示す規模属性、および店舗に設置された設備に関する属性を示す設備属性の少なくとも1つを含む、請求項5に記載の来店者属性分布情報推定装置。   The attribute of the store includes at least one of a region attribute indicating an attribute related to an area where the store is located, a scale attribute indicating an attribute related to the size of the store, and an equipment attribute indicating an attribute related to equipment installed in the store. The store visitor attribute distribution information estimation device described in 1. 前記来店者属性分布情報生成部は、前記属性特定部により特定された来店者の属性に基づいて、第2の時間帯の来店者属性分布情報を生成し、
前記来店者属性分布情報検索部は、前記来店者属性分布情報生成部により生成された前記第2の時間帯の来店者属性分布情報と、前記来店者属性分布情報推定部により推定された前記将来の第2の時間帯の来店者属性分布情報との間の誤差が許容誤差範囲に収まらない場合、前記来店者属性分布情報生成部により生成された前記第1の時間帯および前記第2の時間帯の来店者属性分布情報と類似する過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報を検索し、
前記来店者属性分布情報取得部は、前記来店者属性分布情報検索部により検索された前記過去の第1の時間帯および第2の時間帯の来店者属性分布情報より後の過去の第3の時間帯の来店者属性分布情報を前記来店者属性分布情報格納部から取得し、
前記来店者属性分布情報推定部は、前記来店者属性分布情報取得部により取得された前記過去の第3の時間帯の来店者属性分布情報に基づいて、将来の第3の時間帯の来店者属性分布情報を推定する、請求項1から請求項6のいずれか1つに記載の来店者属性分布情報推定装置。
The store visitor attribute distribution information generation unit generates store visitor attribute distribution information for a second time zone based on the store visitor attributes specified by the attribute specifying unit,
The store visitor attribute distribution information search unit includes the store visitor attribute distribution information generated by the store visitor attribute distribution information generation unit and the future estimated by the store visitor attribute distribution information estimation unit. If the error between the second time zone and the visitor attribute distribution information does not fall within an allowable error range, the first time zone and the second time generated by the visitor attribute distribution information generation unit Search for the visitor attribute distribution information in the past first time zone and second time zone similar to the visitor attribute distribution information of the belt,
The store visitor attribute distribution information acquisition unit is a past third after the store visitor attribute distribution information in the past first time zone and the second time zone searched by the store visitor attribute distribution information search unit. The store visitor attribute distribution information of the time zone is acquired from the store visitor attribute distribution information storage unit,
The store visitor attribute distribution information estimation unit is a store visitor of the future third time zone based on the store visitor attribute distribution information of the past third time zone acquired by the store visitor attribute distribution information acquisition unit. The store visitor attribute distribution information estimation apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the attribute distribution information is estimated.
請求項1から請求項7のいずれか1つに記載の来店者属性分布情報推定装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。   The program for functioning a computer as a store visitor attribute distribution information estimation apparatus as described in any one of Claims 1-7.
JP2013245955A 2013-11-28 2013-11-28 Store visitor attribute distribution information estimation device and program Active JP6340777B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013245955A JP6340777B2 (en) 2013-11-28 2013-11-28 Store visitor attribute distribution information estimation device and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013245955A JP6340777B2 (en) 2013-11-28 2013-11-28 Store visitor attribute distribution information estimation device and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015103221A true JP2015103221A (en) 2015-06-04
JP6340777B2 JP6340777B2 (en) 2018-06-13

Family

ID=53378820

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013245955A Active JP6340777B2 (en) 2013-11-28 2013-11-28 Store visitor attribute distribution information estimation device and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6340777B2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6815667B1 (en) * 2019-11-15 2021-01-20 株式会社Patic Trust Information processing equipment, information processing methods, programs and camera systems
JP2021077245A (en) * 2019-11-13 2021-05-20 株式会社日立ビルシステム Number of persons for each attribute totalizing system and number of persons for each attribute totalizing device
WO2022091206A1 (en) * 2020-10-27 2022-05-05 三菱電機株式会社 Information providing system and signage device
JP7410226B2 (en) 2021-08-02 2024-01-09 Dowaエレクトロニクス株式会社 Lithium-containing oxide precursor solution for electrode active material coating and its manufacturing method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007094598A (en) * 2005-09-27 2007-04-12 Kokuyo Co Ltd Promotion support system
JP2007102525A (en) * 2005-10-05 2007-04-19 Nec Fielding Ltd Congestion prediction system, congestion prediction server, congestion prediction method and program
JP2008009905A (en) * 2006-06-30 2008-01-17 Hitachi Ltd System, method and program for supporting optimization of number of visits
JP2008204370A (en) * 2007-02-22 2008-09-04 Fujitsu Ltd Customer inducing method
JP2011232864A (en) * 2010-04-26 2011-11-17 Nomura Research Institute Ltd Facility information classification system and facility information classification program
JP5314199B1 (en) * 2013-01-29 2013-10-16 パナソニック株式会社 Customer segment analysis apparatus, customer segment analysis system, and customer segment analysis method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007094598A (en) * 2005-09-27 2007-04-12 Kokuyo Co Ltd Promotion support system
JP2007102525A (en) * 2005-10-05 2007-04-19 Nec Fielding Ltd Congestion prediction system, congestion prediction server, congestion prediction method and program
JP2008009905A (en) * 2006-06-30 2008-01-17 Hitachi Ltd System, method and program for supporting optimization of number of visits
JP2008204370A (en) * 2007-02-22 2008-09-04 Fujitsu Ltd Customer inducing method
JP2011232864A (en) * 2010-04-26 2011-11-17 Nomura Research Institute Ltd Facility information classification system and facility information classification program
JP5314199B1 (en) * 2013-01-29 2013-10-16 パナソニック株式会社 Customer segment analysis apparatus, customer segment analysis system, and customer segment analysis method

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021077245A (en) * 2019-11-13 2021-05-20 株式会社日立ビルシステム Number of persons for each attribute totalizing system and number of persons for each attribute totalizing device
JP7278197B2 (en) 2019-11-13 2023-05-19 株式会社日立ビルシステム People Counting System by Attribute and People Counting Device by Attribute
JP6815667B1 (en) * 2019-11-15 2021-01-20 株式会社Patic Trust Information processing equipment, information processing methods, programs and camera systems
JP2021081881A (en) * 2019-11-15 2021-05-27 株式会社Patic Trust Information processing device, information processing method, program, and camera system
US11508186B2 (en) 2019-11-15 2022-11-22 Patic Trust Co., Ltd. Smile degree detection device, method, recording medium, and camera system
EP4060591A4 (en) * 2019-11-15 2022-12-28 Patic Trust Co., Ltd. Information processing device, information processing method, program, recording medium, and camera system
WO2022091206A1 (en) * 2020-10-27 2022-05-05 三菱電機株式会社 Information providing system and signage device
JPWO2022091206A1 (en) * 2020-10-27 2022-05-05
JP7179220B2 (en) 2020-10-27 2022-11-28 三菱電機株式会社 Information provision system and information provision method
JP7410226B2 (en) 2021-08-02 2024-01-09 Dowaエレクトロニクス株式会社 Lithium-containing oxide precursor solution for electrode active material coating and its manufacturing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP6340777B2 (en) 2018-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6340777B2 (en) Store visitor attribute distribution information estimation device and program
US20170303079A1 (en) Information distribution apparatus and method
US20180040046A1 (en) Sales management device, sales management system, and sales management method
US9122912B1 (en) Sharing photos in a social network system
CN109145707A (en) Image processing method and device, electronic equipment and storage medium
JP4732849B2 (en) Automatic counting device, program and method
CN106156130B (en) A kind of data processing method and device
JP2015225362A (en) Analyzer and analytic method
JP2021527883A (en) Impact measurement methods and devices using social networks
Senderovich et al. Congestion graphs for automated time predictions
JP2015090579A (en) Behavior analysis system
JP2016177583A (en) Traffic line processing system and traffic line processing method
JP5251217B2 (en) Sales number prediction system, operation method of sales number prediction system, and sales number prediction program
CN108428138B (en) Customer survival rate analysis device and method based on customer clustering
US20200311702A1 (en) Dental technical fee automatic calculation system, dental technical fee automatic calculation method, and program
US11392879B2 (en) Operation estimating method and operation estimating system
US10311497B2 (en) Server, analysis method and computer program product for analyzing recognition information and combination information
JP2019101585A (en) Estimation device, estimation method, and estimation program
JP2017102846A (en) Customer servicing evaluation device and customer servicing evaluation method
CN109190495A (en) Gender identification method, device and electronic equipment
US20230092638A1 (en) Delivery management device, delivery management method, and storage medium
KR20210112258A (en) Method and apparatus for providing personalized recommendation service for offline purchase
JP2018077656A (en) Parameter estimation apparatus, prediction device, method and program
JPWO2021230123A5 (en)
CN112686722A (en) Intelligent living system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20161005

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20170831

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170919

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171106

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180417

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180430

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6340777

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150