JP2017117493A - 商品販売データ処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顔画像から特定される客層を報知することで客層を見分けることなく出鱈目に客層キーを入力するキャッシャを減らしつつ、キャッシャが見分けた客層を顔画像から特定される客層よりも優先させる。【解決手段】装置は、客が購入する商品のデータ入力を受け付ける。装置は、入力されたデータに基づき客が購入する商品の販売データを処理する。装置は、客層の入力を受け付ける。装置は、データ入力を受け付けた商品を購入する前記客を撮影した画像から客層を判定する。装置は、判定された客層の情報を報知する。【選択図】 図６

Description

本発明の実施形態は、売上データを客層別に集計可能にしたＰＯＳ（Point Of Sales）端末または電子式キャッシュレジスタ等の商品販売データ処理装置及びそのプログラムに関する。

多くの小売業、特にコンビニエンスストアでは、ロスの少ない品揃えを実現するために、男女の世代別に集計された売上データが活用される。男女の世代に関連して、「１０代男性」、「２０代女性」というような客層を入力するための客層キーを備えたＰＯＳ端末がある。

この種のＰＯＳ端末のオペレータであるキャッシャは、会計に来た客の性別や世代を推定し、その客が購入する商品の販売データをＰＯＳ端末に登録する際に該当する客層キーを入力する。キャッシャが該当する客層キーを入力することにより、客が購入した商品の販売データに当該客の客層情報が関連付けられて登録される。かくして、このＰＯＳ端末を備えたＰＯＳシステムであれば、例えば時間帯別の売上データや商品別の売上データを客層別に集計できる。

ところが、客層を見分けることなく出鱈目に客層キーを入力するキャッシャがいるのも事実である。このようなキャッシャが増えると、客層別集計データの信ぴょう性が低下する。そこで、客の顔画像から性別と年齢層とを特定できるＰＯＳ端末が提案されている。しかし現状の技術レベルでは、顔画像から特定される客層の精度は必ずしも高いとは言えず、自動化に頼るのは危険である。

特開平１１−０８６１４１号公報 特開２０１３−００３８７２号公報

一実施形態が解決しようとする課題は、顔画像から特定される客層を報知することで客層を見分けることなく出鱈目に客層キーを入力するキャッシャを減らしつつ、キャッシャが見分けた客層を顔画像から特定される客層よりも優先できる商品販売データ処理装置を提供しようとするものである。

一実施形態において、商品販売データ処理装置は、商品入力手段、処理手段、客層入力手段、客層判定手段、及び、報知手段を含む。商品入力手段は、客が購入する商品のデータ入力を受け付ける。処理手段は、商品入力手段を介して入力されたデータに基づき客が購入する商品の販売データを処理する。客層入力手段は、客層の入力を受け付ける。客層判定手段は、商品入力手段によりデータ入力を受け付けた商品を購入する前記客を撮影した画像から客層を判定する。報知手段は、客層判定手段によって判定された客層の情報を報知する。

ＰＯＳ端末の要部構成を示すブロック図。 客層キーの一例を示す模式図。 客層データベースのデータ構造を示す模式図。 客層キーテーブルのデータ構造を示す模式図。 ＰＯＳ端末のＣＰＵが登録プログラムにしたがって実行する情報処理手順を示す流れ図。 ＰＯＳ端末のＣＰＵが客層判定プログラムにしたがって実行する情報処理手順を示す流れ図。

以下、売上データを客層（客の分類、客の属性）別に集計可能にした商品販売データ処理装置の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、この実施形態は、男女の世代別に売上データを集計するコンビニエンスストア向けのＰＯＳ端末１０に、本発明を適用した場合である。

図１は、ＰＯＳ端末１０の要部構成を示すブロック図である。ＰＯＳ端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、補助記憶デバイス１０４、時計部１０５、通信インターフェース１０６、キーボードコントローラ１０７、スキャナコントローラ１０８、表示コントローラ１０９、表示コントローラ１１０、プリンタコントローラ１１１及びカメラコントローラ１１２を搭載する。そしてＰＯＳ端末１０は、これら搭載部品１０１〜１１２をアドレスバス，データバスなどのバスライン１１３に接続して、制御回路を構成する。

ＣＰＵ１０１は、コンピュータの中枢部分に相当する。ＣＰＵ１０１は、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムに従って、ＰＯＳ端末１０としての各種の機能を実現するべく各部を制御する。

ＲＯＭ１０２は、上記コンピュータの主記憶部分に相当する。ＲＯＭ１０２は、上記のオペレーティングシステムやアプリケーションプログラムを記憶する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上で必要なデータを記憶する場合もある。

ＲＡＭ１０３は、上記コンピュータの主記憶部分に相当する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上で必要なデータを必要に応じて記憶する。またＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が各種の処理を行う際のワークメモリとしても利用される。

補助記憶デバイス１０４は、上記コンピュータの補助記憶部分に相当する。補助記憶デバイス１０４は、例えばＥＥＰＲＯＭ（Electric Erasable Programmable Read-Only Memory）、ハードディスクドライブ、あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）などである。補助記憶デバイス１０４は、ＣＰＵ１０１が各種の処理を行う上で使用するデータや、ＣＰＵ１０１での処理によって生成されたデータを保存する。補助記憶デバイス１０４は、上記のアプリケーションプログラムを記憶する場合もある。

時計部１０５は、現在の日付及び時刻を計時する。
通信インターフェース１０６は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して接続される外部機器との間で行うデータ通信を司る。外部機器としては、他のＰＯＳ端末や上位サーバであるＰＯＳサーバ（不図示）等が含まれる。

キーボードコントローラ１０７は、入力デバイスであるキーボード２１を制御する。キーボード２１は、販売点数、預り金額等の数値を置数するための置数キーの他、小計金額の算出を指示する小計キー、商取引の登録締めを宣言する締めキー等の種々のファンクションキーを配設した専用のキーボードである。汎用のキーボードの任意のキーに、ＰＯＳ端末で必要な機能を割り付けたものであってもよい。キーボードコントローラ１０７は、キーボード２１から操作キーに対応したキー信号を取り込み、ＣＰＵ１０１に与える。

スキャナコントローラ１０８は、入力デバイスであるスキャナ２２を制御する。スキャナ２２は、商品に付されるコードシンボル（バーコード，二次元データコード等）を光学的に読み取り、そのコードデータをスキャナコントローラ１０８に出力する。スキャナコントローラ１０８は、スキャナ２２から取り込んだコードデータをデコードし、デコードされたデータ、例えば商品コードをＣＰＵ１０１に与える。

表示コントローラ１０９は、表示デバイスであるオペレータ用ディスプレイ２３を制御する。オペレータ用ディスプレイ２３は、表示コントローラ１０９の制御によりＰＯＳ端末１０のオペレータに対して登録商品の品名，価格，合計金額，釣銭額等の情報を表示する。

表示コントローラ１１０は、表示デバイスである客用ディスプレイ２４を制御する。客用ディスプレイ２４は、表示コントローラ１１０の制御により会計を行う客に対して登録商品の品名，価格，合計金額，釣銭額等の情報を表示する。

プリンタコントローラ１１１は、レシート印字等を行うためのプリンタ２５の駆動を制御する。プリンタ２５は、プリンタコントローラ１１１の制御によりロール紙にレシートデータを印字し、このロール紙をカッタで切断して、レシートを発行する。

カメラコントローラ１１２は、撮像手段であるカメラ２６の撮像オン，オフを制御する。カメラ２６は、エリアイメージセンサであるＣＣＤ（Charge Coupled Device）撮像素子及びその駆動回路と、撮像領域の画像をＣＣＤ撮像素子に結像させるための撮像レンズとを備える。カメラ２６は、買上げ商品の代金を精算するためにレジカウンタの前に立った客の少なくとも顔が撮像領域に含まれるポジションに設置される。カメラ２６は、撮像レンズを通ってＣＣＤ撮像素子に結像した撮像領域の画像をフレーム毎にカメラコントローラ１１２に出力する。カメラコントローラ１１２は、フレーム画像を画像メモリに順次書き込む。画像メモリは、例えばＲＡＭ１０３に形成されている。なお、撮像素子は、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサであってもよい。

かかる構成のＰＯＳ端末１０は、図２に示すように、複数個（図では８個）の客層キー２１１〜２１８をキーボード２１に配置する。各客層キー２１１〜２１８には、それぞれ異なる客層の情報が割り当てられる。例えば、１０代以下の男性という客層の情報が客層キー２１１に割り当てられ、１０代以下の女性という客層の情報が客層キー２１２に割り当てられる。以下同様に、例えば２０代から３０代の男性、２０代から３０代の女性、４０代から５０代の男性、４０代から５０代の女性、６０代以上の男性、６０代以上の女性というような客層の情報が、客層キー２１３〜２１８にそれぞれ割り当てられる。各客層キー２１１〜２１８は、それぞれ対応する客層の客との商取引の締めキーとして機能する。なお、客層の区分は、上記例に限定されるものではない。また、客層キーの数も、８個に限定されるものではない。

各客層キー２１１〜２１８は、それぞれキーの裏面側に発光素子である発光ダイオードを備える。そしてこの発光ダイオードの発光により、各客層キー２１１〜２１８は、キーが点灯または点滅する構造になっている。

またＰＯＳ端末１０は、補助記憶デバイス１０４において、客層データベース３０と客層キーテーブル４０とを保存する。

客層データベース３０は、図３に示すデータ構造の客層別データレコード３１を記憶する。図３に示すように、客層別データレコード３１は、客層コード，客層情報及び複数の顔属性データを含む。客層コードは、客層キー２１１〜２１８にそれぞれ割り当てられる客層を識別するための一意のコードである。客層情報は、対応する客層コードで特定される客層を表現する情報（例えば「１０代以下の男性」、「１０代以下の女性」等）である。顔属性データは、対応する客層の性別及び年齢層を特定するのに有効な顔の属性（例えば髪型、肌の状態、目元，口元の皺の状態、ひげの有無、化粧の有無等）をパラメータ化したデータである。各データレコード３１がそれぞれ有する顔属性データの数は、特に限定されるものではない。データレコード３１毎に顔属性データの数が異なっていてもよい。

客層キーテーブル４０は、図４に示すように、各客層キー２１１〜２１８のキーコードに対応付けて、その客層キー２１１〜２１８に割り当てられた客層の客層コードを記憶する。

客層データベース３０及び客層キーテーブル４０は、いずれも上位のＰＯＳサーバで作成され、ネットワークを介して各ＰＯＳ端末１０にダウンロードされて、補助記憶デバイス１０４に書き込まれる。客層データベース３０と客層キーテーブル４０とがダウンロードされるタイミングは、必ずしも同時である必要はない。

ＰＯＳ端末１０は、客との商取引を処理するための業務プログラムとして登録プログラムを備える。登録プログラムは、ＲＯＭ１０２または補助記憶デバイス１０４に格納される。ＣＰＵ１０１は、この登録プログラムにしたがって、図５の流れ図に示す手順の情報処理を実行する。なお、図５に示すとともに以下に説明する処理の内容は一例であって、同様な結果を得ることが可能な様々な処理を適宜に利用できる。

先ず、ＣＰＵ１０１は、客との商取引で売り上げる商品が登録されるのを待機する（Act１：商品入力手段）。例えば、スキャナコントローラ１０８から商品コードを受け取ると、ＣＰＵ１０１は、商品登録有りと判断する。

商品登録有りと判断すると（Act１にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、登録中フラグＦがセットされているか否かを調べる（Act２）。登録中フラグＦは、ＲＡＭ１０３に格納されている。商取引における１点目の商品登録の際には、登録中フラグＦはリセットされている。登録中フラグＦがリセットされている場合（Act２にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、Act３〜Act５の処理を実行する。なお、Act３〜Act５の処理手順はこれに限らず、順番が入れ替わってもよい。

Act３では、ＣＰＵ１０１は、各部の初期化を行う。この初期化により、オペレータ用ディスプレイ２３及び客用ディスプレイ２４の画面が初期化される。また、ＲＡＭ１０３のトランザクションメモリがクリアされる。

Act４では、ＣＰＵ１０１は、カメラ２６に対して撮像オンを指令する。この指令により、カメラコントローラ１１２は、撮像オン信号を出力する。この撮像オン信号により、カメラ２６は撮像を開始する。かくして、カメラ２６によって撮像される撮像領域の画像がフレーム毎に順次、画像メモリに書き込まれる。

Act５では、ＣＰＵ１０１は、登録中フラグＦを“１”にセットする。したがって、２点目以降の商品登録の際には、登録中フラグＦはセットされている。

Act３〜Act５の処理を終えると、ＣＰＵ１０１は、Act６の処理に進む。また、Act２において、登録中フラグＦがセットされている場合には（Act２にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、Act３〜Act５の処理を行うことなくAct６の処理に進む。

Act６では、ＣＰＵ１０１は、商品販売データ処理を実行する（処理手段）。すなわちＣＰＵ１０１は、登録商品の商品コードでＰＬＵ（Price look Up）ファイルを検索し、当該商品コードに関連付けて設定されている単価，商品名等の商品情報を読み出す。そしてＣＰＵ１０１は、この単価に販売点数を乗算して販売金額を算出して、商品コード，単価，商品名，販売点数及び販売金額を含む商品販売データを作成する。そしてＣＰＵ１０１は、商品販売データをトランザクションメモリに格納する。またＣＰＵ１０１は、オペレータ用ディスプレイ２３及び客用ディスプレイ２４に、商品販売データの商品名，単価等を表示させる。

商品販売データ処理を終えると、ＣＰＵ１０１は、小計キーが入力されたか否かを確認する（Act７）。小計キーが入力されていない場合（Act７にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、Act１の処理に戻り、次の商品登録を待機する。

キーボードコントローラ１０７からのキー信号により小計キーが入力されたことを検知すると（Act７にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、Act８〜Act１０の処理を実行する。なお、Act８〜Act１０の処理手順はこれに限らず、順番が入れ替わってもよい。

Act８では、ＣＰＵ１０１は、カメラ２６に対して撮像オフを指令する。この指令により、カメラコントローラ１１２は、撮像オフ信号を出力する。この撮像オフ信号により、カメラ２６は撮像を停止する。

Act９では、ＣＰＵ１０１は、客層判定処理を開始する。この客層判定処理については、後述する。

Act１０では、ＣＰＵ１０１は、トランザクションメモリに格納された商品販売データに基づき算出される小計金額を、オペレータ用ディスプレイ２３と客用ディスプレイ２４とに表示させる。

Act８〜Act１０の処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、商取引の締めを宣言する締めキーとして客層キー２１１〜２１８のいずれか一つが入力されるのを待機する（Act１１：客層入力手段）。

キーボードコントローラ１０７からのキー信号によりいずれかの客層キー２１ｍ（以下、キャッシャの操作によって入力された客層キーの符号を２１ｍとする）が入力されたことを検知すると（Act１１にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、Act１２〜Act１６の処理を実行する。

Act１２では、ＣＰＵ１０１は、客層キーテーブル４０を検索し、入力された客層キー２１ｍのキーコードに対応付けられた客層コードを検出する。そしてＣＰＵ１０１は、この客層コードをトランザクションメモリに格納する。すなわちＣＰＵ１０１は、トランザクションメモリに格納されている商品販売データに、客層キー２１ｍの操作によって入力された客層コードを関連付ける（関連付け手段）。

Act１３では、ＣＰＵ１０１は決済処理を実行する。例えば客層キーの入力直前に小計金額以上の預り金額が置数入力されていた場合、ＣＰＵ１０１は、預り金額と小計金額とから釣銭額を算出し、オペレータ用ディスプレイ２３と客用ディスプレイ２４とに表示させる。またＣＰＵ１０１は、小計金額を現金取引による売上金額として、時計部１０５で計時されている日時（取引日時）とともにトランザクションメモリに格納する。

Act１４では、ＣＰＵ１０１はレシート発行処理を実行する。すなわちＣＰＵ１０１は、トランザクションメモリに格納されたデータでレシートデータを作成し、プリンタコントローラ１１１に出力する。かくして、プリンタコントローラ１１１の制御によりプリンタ２５が駆動して、商取引の明細が印字されたレシートが発行される。

Act１５では、ＣＰＵ１０１は、トランザクションメモリに格納されたデータを、通信インターフェース１０６を介してＰＯＳサーバに送信する。

Act１６では、ＣＰＵ１０１は、登録中フラグＦを“０”にリセットする。以上で、客との商取引に関わる処理が終了する。なお、このAct１２〜Act１６の処理において、Act１２の処理とAct１３の処理とは、順序が入れ替わってもよい。また、Act１４の処理とAct１５の処理とは、順序が入れ替わってもよい。さらに、Act１８の処理は、Act１５の処理の後に限定されず、Act１２の処理以降であればいつでもよい。

図６は、客層判定処理の要部手順を示す流れ図である。Act９の処理にて客層判定処理が開始されると、客層判定プログラムが起動する。この客層判定プログラムにより、ＣＰＵ１０１は、図６の流れ図に示す手順の処理を実行する。客層判定プログラムは、ＲＯＭ１０２または補助記憶デバイス１０４に格納されている。

先ず、ＣＰＵ１０１は、画像メモリから先頭のフレーム画像を取り込む（Act２１）。そしてＣＰＵ１０１は、このフレーム画像を解析して、顔画像が含まれるか否かを確認する（Act２２）。顔画像が含まれない場合（Act２２にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、Act２１の処理に戻り、画像メモリから次のフレーム画像を取り込む。そしてＣＰＵ１０１は、このフレーム画像に顔画像が含まれるか否かを確認する（Act２２）。

フレーム画像に顔画像が含まれる場合（Act２２にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、その顔画像から顔の属性（例えば髪型、肌の状態、目元，口元の皺の状態、ひげの有無、化粧の有無等）を抽出する（Act２３）。そしてＣＰＵ１０１は、顔画像から抽出した顔の属性をパラメータ化し、ワークメモリに上書きした後、客層データベース３０に保存されている客層別の顔属性データと個々に照合する（Act２４）。そしてＣＰＵ１０１は、顔画像から抽出した顔の属性データと客層データベース３０に保存されている客層別顔属性データとの類似度を算出し、類似度が最も高い客層を検出する（Act２５：客層判定手段）。

ＣＰＵ１０１は、カメラ２６で撮影された客の客層を、Act２５の処理で検出された客層に確定してよいか否かを判断する（Act２６）。例えば、１０フレーム以上の画像に対してAct２３〜Act２５の処理を実行した結果、いずれも同じ客層が検出された場合、ＣＰＵ１０１は、確定してよいと判断する。

確定できない場合（Act２６にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、Act２１の処理に戻り、画像メモリから次のフレーム画像を取り込む。そしてＣＰＵ１０１は、そのフレーム画像に対してAct２２〜Act２６の処理を再度実行する。

確定できる場合（Act２６にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、その客層の客層コードで客層キーテーブル４０を検索して、当該客層コードに対応付けて設定されているキーコードを選択する（Act２７）。ＣＰＵ１０１は、キーボードコントローラ１０７に対し、選択されたキーコードで特定される客層キー２１ｎ（以下、撮影画像から確定される客層の客層コードが割り当てられた客層キーの符号を２１ｎとする）のＬＥＤ点灯を指令する（Act２８：報知手段）。

この指令を受けて、キーボードコントローラ１０７は、当該客層キー２１ｎに設けられた発光ダイオードに駆動信号を出力して、発光ダイオードを点灯させる。かくして、客層キー２１ｎのキーが点灯する。

ＣＰＵ１０１は、トランザクションメモリに客層コードが格納されたか否かを確認する（Act２９）。格納されていない場合（Act２９にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、トランザクションメモリに客層コードが格納されるのを待機する。

図５のAct１１の処理タイミングでいずれかの客層キー２１ｍが入力され、トランザクションメモリに客層コードが格納された場合（Act２９にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、その客層コードを検出する（Act３０）。そしてＣＰＵ１０１は、この客層コードがAct２６の処理で確定された客層コードと一致するか否かを判定する（Act３１：一致判定手段）。一致する場合、すなわち客の顔画像から特定された客層とキャッシャが見分けた客層とが一致する場合（Act３１にてＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、この客層判定処理を終了する。

一致しない場合、すなわち客の顔画像から特定された客層とキャッシャが見分けた客層とが異なる場合（Act３１にてＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、トランザンションメモリから検出した客層コードを含むデータレコード３１を、客層データベース３０から読み出す。そしてＣＰＵ１０１は、このデータレコードに、Act２４の処理でワークメモリに上書きされた顔属性のパラメータデータを追加して、客層データベース３０に戻す（Act３２：学習手段）。以上で、ＣＰＵ１０１は、この客層判定処理を終了する。

学習とは、客層データベース３０に顔属性のパラメータデータを追加することである。なお、客層データベース３０に保存される顔属性のパラメータデータ数の上限値が設定されている場合、データ数が上限値に達した段階でデータの古いものから削除、もしくは、ランダムでデータを削除する。

このように本実施形態のＰＯＳ端末１０においては、カメラ２６によって撮影された客の顔画像から自動的にその客の性別と年齢層とが推定され、該当する客層が割り当てられた客層キー２１ｎが点灯する。したがって、例えば客層を見分けることが苦手なキャッシャは、点灯した客層キー２１ｎを入力すればよいので、負担になることはない。その結果、客層を見分けることが苦手なために出鱈目に客層キーを入力するようなキャッシャが減るので、客層別売上データの信ぴょう性を高めることができる。

その一方で、客が購入した商品の販売データに関連付けられる客層コードは、顔画像から推定される客層のコードではなく、キャッシャによって入力された客層キー２１ｍに割り当てられた客層のコードである。したがって、キーが点灯した客層キー２１ｎの客層ではないと認識したキャッシャの判断が優先されるので、顔画像から特定される客層の精度の低さを補うことができる。

しかも、顔画像から推定された客層とキャッシャが認定した客層とが異なる場合、顔画像から得られる顔属性データを、客層データベース３０に反映させることで、客層データベース３０を学習させている。したがって、顔画像から特定される客層の精度を高めることができるので、時間の経過とともに客層別売上データの信ぴょう性がさらに高められることとなる。

なお、本発明は、前記実施形態に限定されるものではない。
例えば前記実施形態のＰＯＳ端末１０は、客層データベース３０を学習機能を備えたているが、この学習機能を備えていないＰＯＳ端末あるいは電子式キャッシュレジスタも、本発明の範疇に含まれるものである。

また、報知手段についても、キーを点灯させるだけの手段に限定されるものではない。例えば顔画像から特定された客層を表現する情報（例えば「１０代以下の男性」、「１０代以下の女性」等）を、オペレータ用ディスプレイ２３に表示させて、キャッシャに報知してもよい。こうすることにより、客層キー２１１〜２１８に対して点灯手段を設けなくても前記実施形態と同様の効果を奏することができる。

客の顔画像から特定された客層とキャッシャが見分けた客層とが一致しない場合、最終的に確定された客層を報知手段にて報知させるようにしてもよい。例えば、客の顔画像から特定された客層と異なる客層で確定された旨を、オペレータ用ディスプレイ２３に表示させるようにする。

また、客の顔画像から特定された客層とキャッシャが見分けた客層とが一致しない場合、顔属性のパラメータデータを追加するか否かをキャッシャに選択させるようにしてもよい。

上記説明において、客層を性別と年齢層で分類をする説明をしているが、これに限らない。例えば、客層は、性別と年齢層の他、体型、身長、体重、日本人か外国人かを含めてもよい。

なお、商品販売データ処理装置は、ＰＯＳ端末に限定されるものではなく、単体の電子式キャッシュレジスタも該当する。また、商品販売データ処理装置の譲渡は一般に、登録プログラム、客層判定プログラム等のプログラムがＲＯＭ１０２または補助記憶デバイス１０４に記憶された状態にて行われる。しかしこれに限らず、コンピュータ装置が備える書き込み可能な記憶デバイスに、このコンピュータ装置とは個別に譲渡された登録プログラム、客層判定プログラム等がユーザなどの操作に応じて書き込まれてもよい。登録プログラム、客層判定プログラム等の譲渡は、リムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介した通信により行うことができる。記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ，メモリカード等のようにプログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能であれば、その形態は問わない。また、プログラムのインストールやダウンロードにより得る機能は、装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０…ＰＯＳ端末、２１…キーボード、２２…スキャナ、２３…オペレータ用ディスプレイ、２４…客用ディスプレイ、２５…プリンタ、２６…カメラ、３０…客層データベース、４０…客層キーテーブル、１０１…ＣＰＵ、２１１〜２１８…客層キー。

一実施形態において、商品販売データ処理装置は、データベース、客層入力手段、客層判定手段、一致判定手段、及び、学習手段を含む。データベースは、性別と年代とにより区分される客層毎に、その客層に属する人物の顔に係る属性データを蓄積してなる。客層入力手段は、商品を購入する客の客層の入力を受け付ける。客層判定手段は、客を撮影した画像から当該客の客層を判定する。一致判定手段は、客層入力手段を介して入力された客層が客層判定手段により判定された客層と一致するか否かを判定する。学習手段は、一致判定手段により客層が不一致であると判定された場合、客を撮影した画像から抽出された属性データを、客層入力手段により入力された客層のデータとしてデータベースに追加する。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］客が購入する商品のデータ入力を受け付ける商品入力手段と、この商品入力手段を介して入力されたデータに基づき前記客が購入する商品の販売データを処理する処理手段と、客層の入力を受け付ける客層入力手段と、前記商品入力手段によりデータ入力を受け付けた商品を購入する前記客を撮影した画像から客層を判定する客層判定手段と、この客層判定手段によって判定された客層の情報を報知する報知手段と、を具備したことを特徴とする商品販売データ処理装置。
［２］前記客層入力手段を介して入力された客層の情報を前記処理手段で処理された商品販売データに関連付ける関連付け手段、を備え、前記客層入力手段は、各客層がそれぞれ割り当てられた複数のキーであり、前記関連付け手段は、前記複数のキーの中から選択的に入力されたキーに割り当てられた前記客層の情報を前記処理手段で処理された商品販売データに関連付けることを特徴とする付記［１］記載の商品販売データ処理装置。
［３］前記報知手段は、前記複数のキーの中から前記客層判定手段によって判定された客層の情報が割り当てられたキーを指示することで報知することを特徴とする付記［２］記載の商品販売データ処理装置。
［４］前記報知手段は、前記客層の情報をオペレータ用の画面に表示させることで報知することを特徴とする付記［１］記載の商品販売データ処理装置。
［５］前記客層入力手段を介して入力された客層の情報が前記客層判定手段により判定された客層と一致するか否かを判定する一致判定手段と、この一致判定手段により不一致が判定された場合、前記客を撮影した画像から抽出された属性データを客層毎にその客層に属する人物の顔に係る属性データを蓄積してなるデータベースに反映させる学習手段と、をさらに具備したことを特徴とする付記［１］乃至［４］のうちいずれか１に記載の商品販売データ処理装置。
［６］コンピュータに、客が購入する商品のデータ入力を受け付け、入力されたデータに基づき前記客が購入する商品の販売データを処理する機能、客層の入力を受け付ける機能、前記データ入力を受け付けた商品を購入する前記客を撮影した画像から客層を判定する機能、及び、判定された客層の情報を報知する機能、を実現させるためのプログラム。

Claims (6)

1. 客が購入する商品のデータ入力を受け付ける商品入力手段と、
   この商品入力手段を介して入力されたデータに基づき前記客が購入する商品の販売データを処理する処理手段と、
   客層の入力を受け付ける客層入力手段と、
   前記商品入力手段によりデータ入力を受け付けた商品を購入する前記客を撮影した画像から客層を判定する客層判定手段と、
   この客層判定手段によって判定された客層の情報を報知する報知手段と、
   を具備したことを特徴とする商品販売データ処理装置。
2. 前記客層入力手段を介して入力された客層の情報を前記処理手段で処理された商品販売データに関連付ける関連付け手段、を備え、
   前記客層入力手段は、各客層がそれぞれ割り当てられた複数のキーであり、
   前記関連付け手段は、前記複数のキーの中から選択的に入力されたキーに割り当てられた前記客層の情報を前記処理手段で処理された商品販売データに関連付けることを特徴とする請求項１記載の商品販売データ処理装置。
3. 前記報知手段は、前記複数のキーの中から前記客層判定手段によって判定された客層の情報が割り当てられたキーを指示することで報知することを特徴とする請求項２記載の商品販売データ処理装置。
4. 前記報知手段は、前記客層の情報をオペレータ用の画面に表示させることで報知することを特徴とする請求項１記載の商品販売データ処理装置。
5. 前記客層入力手段を介して入力された客層の情報が前記客層判定手段により判定された客層と一致するか否かを判定する一致判定手段と、
   この一致判定手段により不一致が判定された場合、前記客を撮影した画像から抽出された属性データを客層毎にその客層に属する人物の顔に係る属性データを蓄積してなるデータベースに反映させる学習手段と、
   をさらに具備したことを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか１に記載の商品販売データ処理装置。
6. コンピュータに、
   客が購入する商品のデータ入力を受け付け、入力されたデータに基づき前記客が購入する商品の販売データを処理する機能、
   客層の入力を受け付ける機能、
   前記データ入力を受け付けた商品を購入する前記客を撮影した画像から客層を判定する機能、及び、
   判定された客層の情報を報知する機能、
   を実現させるためのプログラム。