JP2018136689A - オペレーション分析システム、不正検出装置および不正検出方法 - Google Patents

オペレーション分析システム、不正検出装置および不正検出方法 Download PDF

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Abstract

【課題】 店舗内に配置された業務機器、各種センサ等から取得したデータ（店舗内履歴情報）を一元管理し、該取得データから不正行為を自動的にかつ精度よく検出し、検出結果からオーナーズレポート（分析レポート）を作成して出力することが可能なオペレーション分析システムを提供する。【解決手段】 不正レベル評価部２２は、店舗情報に基づいて、店舗の不正レベルを評価し、店舗不正レベル値を決定する。また、店舗に属する従業員全員に対して、それぞれ、店舗の店舗内履歴情報、従業員情報および過去の不正行為分析結果情報に基づいて、従業員毎に、該従業員の不正レベルを評価し、従業員不正レベル値を決定する。分析部２３は、顧客行動分析結果情報および従業員行動分析結果情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値と、不正定義情報とを用いて、店舗内履歴情報を分析して不正行為を検出する。【選択図】 図３

Description

本発明は、飲食店、小売店、ホテル、美容院等の店舗内に配置された業務機器、各種センサ等からデータを取得し、該取得データから不正行為を検出し、検出結果からオーナーズレポート（分析レポート）を作成して出力するオペレーション分析システム、不正行為を検出する不正検出装置および不正検出方法に関する。
飲食店、小売店、ホテル、美容院等の店舗においては、従業員による不正行為が恒常的に起こっており、その売上損失は、例えばレストラン業界では総売上の１〜３％と言われている。そのため、従業員による不正行為を検出するためのシステムが従来から提案されている。
例えば、特許文献１には、店舗において発生する店員（従業員）および／または顧客の行為の不正の度合いを示す「不正度」を算出する不正度算出装置を各店舗に配置した不正記録システムが開示されている。
また、業務機器、各種センサ等から取得したデータを用いて、顧客満足度の向上や店舗の効率的な運営を図るために、顧客に対する従業員の接客状況を分析するシステムも提案されている。例えば、特許文献２には、店舗内のカメラによる撮像情報に基づいた接客事象の発生時刻とＰＯＳワークステーションによる販売情報に基づいた接客事象の発生時刻を用いて接客状況を分析する接客状況分析装置が開示されている。
特開２０１２−３８１３０号公報 特開２０１４−１４９６８５号公報
しかし、特許文献１に開示されている不正記録システムでは、既に実施されているＰＯＳレジ等による会計処理やカメラ等による監視処理の他に、不正行為を検出する分析処理も行う必要があるため、不正度算出装置を構成する各店舗のシステム自体に大きな負荷がかかってしまうという問題がある。また、同じ行動であっても、従業員の情報によって（例えば、店長とアルバイト店員）、不正行為と認定する場合としない場合とがある。しかし、行動および発生事象だけに基づいて算出される不正度では、不正度が所定値以上になった場合を不正行為として検出するため、例えばアルバイト店員では不正な行為であるが、店長であれば正常な行為となるような行動も、全員が不正行為となってしまう。そのため、不正度に基づいて検出された不正行為に対して、再度オーナーが不正行為であるか正常行為であるかを判定しなければならないという問題もある。
また、特許文献２に開示されている接客状況分析装置では、カメラで撮像した撮像情報に基づいて従業員と顧客を判定して接客事象の発生時刻を検出するため、人物判定処理等が可能な高額なシステムが必要になるだけでなく、人物判定処理等に大きなシステム負荷がかかってしまうという問題がある。
本発明は、店舗内に配置された業務機器、各種センサ等から取得したデータ（店舗内履歴情報）を一元管理し、該取得データから不正行為を自動的にかつ精度よく検出し、検出結果からオーナーズレポート（分析レポート）を作成して出力することが可能なオペレーション分析システム、不正行為を自動的にかつ精度よく検出する不正検出装置および不正検出方法を提供することを目的とする。
上述した従来の問題点を解決すべく下記の発明を提供する。
本発明のオペレーション分析システムの第１の態様は、センターサーバとオーナー端末と１以上の店舗において前記店舗毎に配置された店舗システムとがネットワークを介して通信可能に接続され、前記センターサーバが前記店舗システムで取得された店舗内履歴情報を分析してオーナーズレポートを作成し前記オーナー端末に出力するオペレーション分析システムであって、
前記店舗システムは、店舗サーバと前記店舗内履歴情報を取得する機器およびセンサを備え、店舗内ネットワークを介して、前記店舗サーバが前記機器およびセンサと通信可能に接続され、
前記センターサーバは、前記店舗システムで取得された前記店舗内履歴情報を一元管理して記憶するデータベースと、前記店舗および前記店舗に所属する従業員の不正レベルを評価する不正レベル評価部と、不正行為分析を実行する分析部と、前記オーナーズレポートを作成し前記オーナー端末に出力する出力部と、を備え、
前記分析部は、前記不正レベル評価部で評価された前記店舗および前記従業員の不正レベルと不正行為を定義した不正定義情報とに基づいて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出することを特徴とする。
ここで、本発明における不正行為の認定および検出とは、従業員や顧客による様々な行為の中から不正の可能性が高い行為あるいは高い確率で不正が行われる行為を認定することおよび検出することである。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記ネットワークと前記店舗内ネットワークがインターネットであり、
前記店舗システムの前記機器およびセンサは、モノのインターネット（ＩＯＴ）デバイスであり、
前記店舗サーバは、前記ＩＯＴデバイスによって取得された前記店舗内履歴情報を取得し管理するＩＯＴサーバであることを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記店舗システムの前記機器およびセンサとして、前記店舗の会計処理を実行する会計処理装置と、前記店舗内を撮像する撮像装置と、前記店舗の従業員および顧客の位置情報を取得する位置情報取得センサと、を少なくとも備え、
前記店舗内履歴情報は、前記会計処理装置によって取得される前記会計処理に伴う会計情報と会計操作情報を含む会計処理情報と、前記撮像装置によって撮像された撮像情報と、前記位置情報取得センサによって取得された前記従業員および前記顧客の位置情報と、を少なくとも含み、
前記データベースは、従業員情報と、店舗情報と、前記店舗内履歴情報と、前記不正定義情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値からなるレベル評価情報と、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報および不正行為分析結果情報を含む分析結果情報と、を一元管理して記憶し、
前記不正レベル評価部は、前記店舗情報に基づいて前記店舗の不正レベルを評価して前記店舗不正レベル値を決定し、前記店舗内履歴情報、前記従業員情報および過去の前記不正行為分析結果情報に基づいて、前記従業員の不正レベルを評価して前記従業員不正レベル値を決定し、
前記分析部は、前記店舗内履歴情報から前記顧客の行動と前記従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報と、前記店舗不正レベル値および前記従業員不正レベル値と、前記不正定義情報とを用いて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を前記不正行為分析結果情報としてデータ化することを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記店舗情報が、前記店舗を特定可能な名称、前記店舗を特定可能な住所、店舗形態、店舗業種、店舗業態、役職ごとの従業員数および店舗売上金額を少なくとも含む店舗基本情報と、
前記店舗における前記会計処理装置の配置情報、前記位置情報取得センサの配置情報および家具の配置情報を含む店舗レイアウト情報を少なくとも含む店舗詳細情報と、を含み、
前記店舗の不正レベル値ｍ（ｍは０以上の整数値）は、前記店舗情報に基づいて、当該店舗の不正レベルを評価し数値化した値であり、
前記不正レベル評価部は、所定のタイミングで前記店舗不正レベル値を決定し、前記データベースの中の前記店舗不正レベル値を決定した値に更新することを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記不正レベル評価部が、前記店舗基本情報に基づいて前記店舗の係数を算出し、算出した前記店舗の係数に基づいて前記店舗不正レベル値を決定することを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記従業員情報が、従業員名、前記従業員の役職、勤務年数、経歴、勤怠情報を少なくとも含み、
前記従業員不正レベル値ｎ（ｎは０以上の整数値）は、当該従業員の前記従業員情報と当該従業員に関する前記過去の不正行為分析結果情報に基づいて、当該従業員の不正レベルを評価し数値化した値であり、
前記不正レベル評価部は、所定のタイミングで当該店舗に属する全員の前記従業員不正レベル値を決定し、前記データベースの中の前記従業員不正レベル値を決定した値に更新することを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記不正レベル評価部が、前記従業員情報の経歴に基づいて初期値となる前記従業員の係数を算出し、算出した前記従業員の係数に基づいて初期値となる前記従業員不正レベル値を決定し、
前記勤怠情報および当該従業員に関する前記会計操作情報に基づいて、不正行為に関連する事象が存在する場合に当該従業員の係数を増加し、所定期間内に不正行為に関連する事象が存在しない場合に当該従業員の係数を減少し、算出した前記当該従業員の係数に基づいて前記従業員不正レベル値を新たに決定することを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記分析部が、前記店舗内履歴情報から前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報を生成し、
前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報から、前記不正定義情報の中に定義されている不正行為に対応する操作事象を検出し、
検出した前記操作事象の不正度合いと当該操作事象を行った前記従業員の前記従業員不正レベル値と基づいて不正認定度を決定し、
所定の基準値と前記不正認定度に基づいて、不正行為であるか否かを判定することを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記会計操作情報が、会計操作事象の発生時刻に対応付けられた前記撮像情報とともに前記データベースに記憶されることを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記位置情報取得センサ前記位置情報取得センサとして、前記従業員および／または前記顧客に携帯させて携帯者の位置情報を発信する携帯用発信器と該携帯用発信器から発信された位置情報を受信する受信器とを組合せた装置と、座席センサとが備えられていることを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記携帯用発信器がビーコンであることを特徴とする。
本発明のオペレーション分析システムの別の態様は、前記不正定義情報が、
不正行為および該不正行為に関連する１以上の操作事象を予め定義し、前記操作事象ごとに該操作事象の不正レベル値を設定した情報であることを特徴とする。
本発明の不正検出装置の第１の態様は、店舗における従業員および顧客の行動を分析し不正行為を検出する不正検出装置であって、
前記店舗に設けられた機器およびセンサから取得された店舗内履歴情報を一元管理して記憶するデータベースと、
前記店舗および前記店舗に所属する従業員の不正レベルを評価する不正レベル評価部と、
前記不正レベル評価部で評価された前記店舗および前記従業員の不正レベルと不正行為を定義した不正定義情報とに基づいて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出する分析部と、
を備えていることを特徴とする。
本発明の不正検出装置の別の態様は、前記分析部によって分析された分析結果および前記不正レベル評価部によって評価された評価結果を所定の形式に変換して所定の端末に出力する出力部を更に備えていることを特徴とする。
本発明の不正検出装置の別の態様は、前記店舗内履歴情報が、前記店舗の会計処理を実行する会計処理装置によって取得される前記会計処理に伴う会計情報と会計操作情報を含む会計処理情報と、前記店舗内を撮像する撮像装置によって撮像された撮像情報と、前記店舗の従業員および顧客の位置情報を取得する位置情報取得センサによって取得された前記従業員および前記顧客の位置情報と、を少なくとも含み、
前記データベースは、従業員情報と、店舗情報と、前記店舗内履歴情報と、前記不正定義情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値からなるレベル評価情報と、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報および不正行為分析結果情報を含む分析結果情報と、を一元管理して記憶し、
前記不正レベル評価部は、前記店舗情報に基づいて前記店舗の不正レベルを評価して前記店舗不正レベル値を決定し、前記店舗内履歴情報、前記従業員情報および過去の前記不正行為分析結果情報に基づいて、前記従業員の不正レベルを評価して前記従業員不正レベル値を決定し、
前記分析部は、前記店舗内履歴情報から前記顧客の行動と前記従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報と、前記店舗不正レベル値および前記従業員不正レベル値と、前記不正定義情報とを用いて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を前記不正行為分析結果情報としてデータ化することを特徴とする。
本発明の不正検出方法の第１の態様は、店舗における従業員および顧客の行動を分析し不正行為を検出する不正検出方法であって、
前記店舗に設けられた機器およびセンサから取得された店舗内履歴情報を一元管理してデータベースに記憶する記憶工程と、
前記店舗および前記店舗に所属する従業員の不正レベルを評価する評価工程と、
前記不正レベル評価部で評価された前記店舗および前記従業員の不正レベルと不正行為を定義した不正定義情報とに基づいて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出する分析工程と、を備えていることを特徴とする。
本発明の不正検出方法の別の態様は、前記分析工程によって分析された分析結果および前記評価工程によって評価された評価結果を所定の形式に変換して所定の端末に出力する出力工程を更に備えていることを特徴とする。
本発明の不正検出方法の別の態様は、前記店舗内履歴情報が、前記店舗の会計処理を実行する会計処理装置によって取得される前記会計処理に伴う会計情報と会計操作情報を含む会計処理情報と、前記店舗内を撮像する撮像装置によって撮像された撮像情報と、前記店舗内を撮像する位置情報取得センサによって取得された前記従業員および前記顧客の位置情報と、を少なくとも含み、
前記記憶工程は、従業員情報と、店舗情報と、前記店舗内履歴情報と、前記不正定義情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値からなるレベル評価情報と、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報および不正行為分析結果情報を含む分析結果情報と、を一元管理してデータベースに記憶し、
前記評価工程は、前記店舗情報に基づいて前記店舗の不正レベルを評価して前記店舗不正レベル値を決定し、前記店舗内履歴情報、前記従業員情報および過去の前記不正行為分析結果情報に基づいて、前記従業員の不正レベルを評価して前記従業員不正レベル値を決定し、
前記分析工程は、前記店舗内履歴情報から前記顧客の行動と前記従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報と、前記店舗不正レベル値および前記従業員不正レベル値と、前記不正定義情報とを用いて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を前記不正行為分析結果情報としてデータ化することを特徴とする。
本発明によれば、従業員の役職や過去の勤務状況等から該従業員の不正レベルを数値化し、店舗業種、従業員の構成、店舗内の業務機器等のレイアウト等から該店舗の不正レベルを数値化し、数値化した従業員不正レベル値と店舗不正レベル値を用いて不正行為を判定しているため、不正行為を精度よく容易に検出することができる。
例えば、店長であれば正常な行為となるような行為をアルバイト店員が行うことで不正行為と判定して検出したり、レジ操作の時間が標準操作時間を僅かにオーバーしたとき過去に不正行為をしたと認定された従業員のみが不正行為と判定されて検出されたりする。また、同じ不正レベルを有する従業員が行ったレジ操作の時間が標準操作時間を僅かにオーバーしたとき、不正行為が発生し難い店舗では不正行為と判定されないが、不正行為が発生し易い店舗では不正行為と判定されて検出される。
また、本発明のオペレーション分析システムによれば、オーナーは、直接店舗に赴くこと無く、オーナー端末からオーナーズレポートを見るだけで、不正行為の状況を把握することや、顧客や従業員の行動を把握することができる。従って、オーナーは検出された不正行為に対する防止策を素早く考察することができる。その結果、利益率を向上させることができる。
また、店舗内の配置される業務機器、各種センサ等をモノのインターネット（ＩＯＴ）デバイスとし、新たなネットワーク回線網を配設することなく、既存のインターネット回線網を利用することで、これらのＩＯＴデバイスが取得したデータ（店舗内履歴情報）をセンターサーバが簡単に取得して記憶し、一元管理することができる。また、記憶したデータ（店舗内履歴情報）を用いてセンターサーバは不正行為分析を含む各種分析を実行することができる。そのため、店舗システムにおける各種分析処理に要する負荷を軽減することができるとともに、各店舗システムで記憶する情報量を軽減することができる。更に、システム構築の時間を削減できるとともにコストを抑えることができる。
本発明の一実施形態にかかるオペレーション分析システム１の概略全体構成図である。 店舗システム１０の概略構成図である。 センターサーバ２０の概略構成図である。 データベース２１を説明するための図である。 従業員（スタッフ）および顧客（ゲスト）の行動状況を説明するための図である。 店舗内に配置された各種センサによって取得される店舗内履歴情報を説明するための図である。 不正定義データ２１２に記憶される不正定義情報の一例である。 従業員不正レベル値の決定処理の概略手順を示すフローチャート図の一例である。 履歴係数マスタ、従業員不正レベル係数マスタおよび勤務・オペレーション係数マスタを説明するための図である。 従業員の係数および従業員不正レベル値の更新を説明するための図である。 店舗不正レベル値の決定処理の概略手順を示すフローチャート図の一例である。 店舗状況係数マスタおよび店舗不正レベル係数マスタを説明するための図である。 店舗の係数および店舗不正レベル値の更新を説明するための図である。 不正行為検出処理のイメージ図である。 不正行為検出処理の概略手順を示すフローチャート図の一例である。 活動ログデータ２1４に記憶される店舗内履歴情報の一例を説明するための図である。 不正判定処理の一例を説明するための図である。 オーナーズレポートの一例を示す表示画面の図である。 本発明の一実施形態にかかる不正検出方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラムの概略処理手順を示すフローチャート図の一例である。
本発明の一実施形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。従って、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと同様なもので置換した実施形態を採用することが可能であり、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
本発明のオペレーション分析システムは、飲食店、小売店、ホテル、美容院等の店舗内に配置された業務機器、各種センサ等からデータ（店舗内履歴情報）を取得し、取得したデータ（店舗内履歴情報）から従業員の行動、顧客の行動、店舗内の不正行為を検出(分析)し、検出した結果(分析結果)からオーナーズレポート（分析レポート）を作成して所定の端末（オーナー端末）に出力するシステムである。
図１は、本発明の一実施形態にかかるオペレーション分析システム１の概略全体構成図である。図１に示すように、オペレーション分析システム１は、１以上の店舗システム１０（１０ａ、１０ｂ、・・・）とセンターサーバ２０とオーナー端末３０とを備え、店舗システム１０とセンターサーバ２０とオーナー端末３０とがネットワーク４０を介して通信可能に接続されている。
ネットワーク４０は、店舗システム１０とセンターサーバ２０とオーナー端末３０とが通信可能に接続されるネットワークであれば良い。例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等である。
店舗システム１０は、店舗毎に設けられたシステムであり、飲食店、小売店、ホテル、美容院等の店舗内に配置された業務機器や各種センサ、例えば、会計処理装置、カメラ、人感センサ、ビーコン等からデータ（店舗内履歴情報）を取得し、ネットワーク４０を介して、取得したデータ（店舗内履歴情報）をセンターサーバ２０へ送信するシステムである。ここで、会計処理装置とは、例えば、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）、ＰＭＳ（Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等のような、会計処理を実行するとともに該会計処理に伴う会計処理情報を取得する機能を備えた装置のことである。
センターサーバ２０は、店舗システム１０から受信したデータ（店舗内履歴情報）を一元管理してデータベース２１（図３を参照）に記憶し、該データ（店舗内履歴情報）から従業員の行動、顧客の行動、店舗内の不正行為を分析し、分析した結果をデータベース２１に記憶する。また、分析結果からオーナーズレポート（分析レポート）を作成し、ネットワーク４０を介して、作成したオーナーズレポートをオーナー端末３０へ送信する。
オーナー端末３０は、ネットワーク４０を介して、オーナーズレポートを受信する。例えば、オーナー端末３０は、電子メールでオーナーズレポートを受信する。なお、図１では、オーナー端末３０と店舗システム１０が異なるシステム（装置）として記載されているが、店舗システム１０に備えられている端末装置の１つがオーナー端末３０であっても良い。
以下では、店舗が飲食店（レストラン）の場合を例に挙げて、オペレーション分析システム１を説明する。
次に、店舗システム１０について説明する。図２は、店舗システム１０の概略構成図である。図２に示すように、店舗システム１０は、店舗サーバ１２、会計処理装置（ＰＯＳ）１３、カメラ１４および位置情報取得センサ１５を備えている。また、店舗サーバ１２と、会計処理装置１３、カメラ１４および位置情報取得センサ１５は店舗内ネットワーク１１を介して通信可能に接続されている。
会計処理装置１３は、店舗の会計処理を実行し、該会計処理に伴う会計処理情報を取得する。会計処理情報には、会計情報と会計操作情報とが含まれる。会計情報は、店舗で発生する注文処理、清算処理、伝票処理等における注文情報、伝票情報、清算情報等である。また、会計操作情報は、該処理における従業員の操作に伴って発生した該会計処理装置１３の操作事象情報である。なお、会計処理情報は、店舗内履歴情報の１つの情報である。
例えば、会計処理装置１３がＰＯＳレジである場合、注文された商品名や個数、清算時に入力された金額等が会計情報である。また、ＰＯＳレジのオープン、ＰＯＳレジのクローズ等の操作事象が会計操作情報である。
なお、図２では、店舗内ネットワーク１１に会計処理装置（ＰＯＳ）１３が接続されているが、会計処理装置（ＰＯＳ）１３が店舗内ネットワーク１１から切り離されたスタンドアローンであっても良い。その場合は、会計処理装置（ＰＯＳ）１３が取得した会計処理情報は、記録媒体に記録され、該記録媒体を介して店舗サーバ１２に伝達された後センターサーバ２０に送信されたり、あるいは該記録媒体を介して直接センターサーバ２０に伝達されたりする。ここで、該記録媒体は、会計処理情報が記録可能なものであれば良い。例えば、ブルーレイディスク、外付けハードディスク等である。
カメラ１４は、従業員（スタッフ）や顧客（ゲスト）の動向を含む店舗内の様子を撮像し撮像情報を取得するためのものであり、複数の箇所に設置することが好ましい。特に、カメラ１４を会計処理装置１３の近傍に配置して、会計処理装置１３の操作を行う従業員の様子や、その近傍の従業員や顧客の様子を撮像する。なお、撮像情報は、店舗内履歴情報の１つの情報である。
位置情報取得センサ１５は、従業員の位置情報と顧客の位置情報を取得するためのセンサであり、位置情報が取得できるものであればよい。例えば、発信器（例えば、ビーコン）と該発信器からの信号を受信する受信器とを組み合わせた装置、着座センサ等である。例えば、ビーコンを従業員に携帯させ、該ビーコンからの信号を受信器で受信することで、従業員の位置情報を取得する。また、着座センサをテーブルの椅子等に配置して、顧客の位置情報を取得する。また、従業員と同じように、顧客にビーコンを携帯させて、顧客の位置情報を取得しても良い。なお、従業員の位置情報と顧客の位置情報は、店舗内履歴情報の１つの情報である。
店舗サーバ１２は、会計処理装置１３によって取得された会計処理情報、カメラ１４によって撮像された撮像情報および位置情報取得センサ１５によって取得された従業員の位置情報と顧客の位置情報を、店舗内ネットワーク１１を介して取得する。また、取得したこれらのデータ（店舗内履歴情報）を、ネットワーク４０を介して、センターサーバ２０へ送信する。
ここでは、店舗サーバ１２が取得するデータ（店舗内履歴情報）として、店舗システム１０の会計処理装置１３で取得された会計処理情報、カメラ１４で取得さえた撮像情報および位置情報取得センサ１５で取得された従業員の位置情報と顧客の位置情報だけを記載しているが、店舗内ネットワーク１１を介して店舗サーバ１２に通信可能に接続されている機器、各種センサ等が存在する場合は、これらの機器、各種センサから取得するデータも店舗内履歴情報である。例えば、人感センサ、温度センサ、湿度センサ、バイタル生体センサ、音声認識装置、埃センサ等が店舗内ネットワーク１１を介して店舗サーバ１２に通信可能に接続されている場合、これらの機器やセンサから取得されるデータも店舗内履歴情報として利用することができる。例えば、人感センサを店舗の出入口に配置した場合には、従業員（スタッフ）や顧客（ゲスト）の入出情報を取得し、取得した従業員や顧客の入出情報を店舗内履歴情報の１つの情報とすることもできる。
店舗内ネットワーク１１は、店舗サーバ１２と、会計処理装置１３、カメラ１４および位置情報取得センサ１５等が通信可能に接続されるネットワークであれば良い。例えば、店舗内に配設されたＬＡＮ、インターネット等である。店舗内ネットワーク１１がインターネットである場合、会計処理装置１３、カメラ１４および位置情報取得センサ１５は、インターネットに接続可能なモノのインターネット（ＩＯＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）デバイスを利用できる。また、店舗サーバ１２は、これらのＩＯＴデバイスが取得したデータ（店舗内履歴情報）を、インターネットを介して取得し、取得したデータ（店舗内履歴情報）を管理することが可能なＩＯＴサーバとなる。
次に、センターサーバ２０について説明する。図３は、センターサーバ２０の概略構成図である。図３に示すように、センターサーバ２０は、データベース２１、不正レベル評価部２２、分析部２３および出力部２４を備えている。
まず、図３のデータベース２１について説明する。図４は、データベース２１を説明するための図である。データベース２１は、従業員情報、店舗情報等を記憶する基本設定データ２１１、不正行為を定義した不正定義情報を記憶する不正定義データ２１２、不正レベル評価部２２によって評価された店舗および従業員のレベル評価情報を記憶する調整値データ２１３、店舗システム１０から取得した店舗内履歴情報を記憶する活動ログデータ２1４、カメラ１４や位置情報取得センサ１５等の各種センサの情報を記憶するセンサデータ２１５、並びに、分析部２３で分析された分析結果情報を記憶する分析結果データ２１６を備えており、上述した各情報を対応するそれぞれのデータ領域に記憶して一元管理する。
また、図には記載されていないが、オーナーの操作履歴等もデータベース２１に記憶して一元管理する。
ここで、上述した各情報について説明する。まず、店舗内履歴情報について説明する。
店舗内履歴情報は、店舗システム１０で取得されたデータであり、データベース２１の活動ログデータ２1４に記憶される。図２に示す店舗システム１０では、会計処理装置１３で取得された会計処理情報、カメラ１４で取得された撮像情報および位置情報取得センサ１５で取得された従業員（スタッフ）の位置情報と顧客（ゲスト）の位置情報である。
会計処理情報の中の会計操作情報は、撮像情報を会計操作事象の発生時刻で対応付けてデータベース２１の活動ログデータ２1４に記憶される。また、上記の他に店舗サーバ１２に通信可能に接続された機器や各種センサ等が店舗システム１０内に存在する場合は、これらの機器や各種センサから取得したデータも店舗内履歴情報である。例えば、人感センサ、温度センサ、湿度センサ、バイタル生体センサ、音声認識装置、埃センサ等が店舗内ネットワーク１１を介して店舗サーバ１２に通信可能に接続されている場合、これらの機器、各種センサから取得されるデータも店舗内履歴情報である。なお、会計処理情報、撮像情報および従業員の位置情報と顧客の位置情報は、必ず店舗内履歴情報に含まれる情報である。
図５および図６は、従業員（スタッフ）および顧客（ゲスト）の行動に伴って取得される店舗内履歴情報を説明するための図である。図５は、従業員（スタッフ）および顧客（ゲスト）の行動状況を説明するための図であり、図６は、店舗内に配置された各種センサによって取得される店舗内履歴情報を説明するための図である。
なお、図５および図６は、店舗の出入口に人感センサが配置され、各テーブルに着座センサが配置され、ＰＯＳの近傍にカメラが配置された店舗において、ビーコンを携帯した従業員（スタッフ）が入店した顧客（ゲスト）に対して接客をする場合を例に挙げたものである。
図５および図６に示すような場合、店舗内履歴情報は、以下のような順序で、店舗内に配置された業務機器や各種センサで取得され、店舗内ネットワーク１１、店舗サーバ１２及びネットワーク４０を介してセンターサーバ２０へ送信され、活動ログデータ２1４に記憶される。
（１）顧客（ゲスト）が入店すると、人感センサが顧客（ゲスト）の時刻（感知時刻）、人数（感知時刻）等を取得する。人感センサによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つである人感センサ活動ログとして、最終的に活動ログデータ２1４に記憶される。
（２）顧客（ゲスト）がテーブルに着席すると、着座センサが時刻（着席開始時刻）等を取得する。着座センサによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つである着座センサ活動ログとして、活動ログデータ２1４に記憶される。
（３）接客するために従業員（スタッフ）が移動すると、従業員（スタッフ）の携帯しているビーコンが位置情報、時刻（停滞開始時刻、停滞終了時刻）等を取得する。ビーコンによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つであるビーコン活動ログとして、活動ログデータ２1４に記憶される。
（４）ハンディＰＯＳを用いて顧客（ゲスト）が注文した内容（料理等）をＰＯＳへオーダー登録をすると、ＰＯＳへの処理内容（処理ＩＤ）、顧客（ゲスト）の情報（ゲストＩＤ）、注文した内容（処理詳細）、時刻（処理日時）、ハンディＰＯＳを使用した従業員（スタッフ）の情報（処理従業員ＩＤ）等をＰＯＳが取得する。ＰＯＳによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つであるＰＯＳ活動ログとして、活動ログデータ２1４に記憶される。
（５）注文された料理を配膳するために従業員（スタッフ）が移動すると、従業員（スタッフ）の携帯しているビーコンが位置情報、時刻（停滞開始時刻、停滞終了時刻）等を取得する。ビーコンによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つであるビーコン活動ログとして、活動ログデータ２1４に記憶される。
（６）顧客（ゲスト）がテーブルを退席すると、着座センサが時刻（着席終了時刻）等を取得する。着座センサによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つである着座センサ活動ログとして、活動ログデータ２1４に記憶される。
（７）ＰＯＳレジで精算すると、ＰＯＳへの処理内容（処理ＩＤ）、ＰＯＳが顧客（ゲスト）の情報（ゲストＩＤ）、精算内容（処理詳細）、時刻（処理日時）、ＰＯＳを使用した従業員（スタッフ）の情報（処理従業員ＩＤ）等をＰＯＳが取得するとともに、カメラがＰＯＳレジ近傍を撮像する。ＰＯＳによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つであるＰＯＳ活動ログとして活動ログデータ２1４に記憶される。また、カメラによって撮像された撮像情報は、カメラの活動開始時刻によってＰＯＳ活動ログに紐付けられるカメラ活動ログとともに、店舗内履歴情報の１つとして活動ログデータ２1４に記憶される。
（８）顧客（ゲスト）が店舗を出ると、人感センサが顧客（ゲスト）の時刻（感知時刻）、人数（感知時刻）等を取得する。人感センサによって取得された情報は、店舗内履歴情報の１つである人感センサ活動ログとして、活動ログデータ２1４に記憶される。
ここで、図６に示されているユニークＩＤは、取得された各々の店舗内履歴情報を識別するためものである。また、センサＩＤ、ビーコンＩＤ、カメラＩＤは、店舗内に設置された人感センサ、着座センサ、ビーコン、カメラの各々を識別するためのものである。また、処理ＩＤは、ＰＯＳにおける各種処理を識別するためのものである。
次に、店舗情報と従業員情報について説明する。
店舗情報は、店舗基本情報と店舗詳細情報からなり、データベース２１の基本設定データ２１１に記憶される。店舗基本情報は、店舗を特定可能な名称（会社に複数の店舗が属する場合は、会社名と店舗名）、店舗を特定可能住所（会社内に複数の店舗を有する場合は、会社住所と店舗住所）、店舗形態、店舗業種、店舗業態、役職ごとの従業員数等を含む、店舗に関する基本的な情報である。また、店舗詳細情報は、店舗における会計処理装置１３とカメラ１４およびの配置情報、位置情報取得センサ１５の配置情報および家具の配置情報を含む店舗レイアウト情報を少なくとも含む、店舗に関する詳細な情報である。なお、店舗詳細情報として店舗の間取り情報を含めてもよい。
従業員情報は、従業員名、従業員の役職、勤続年数、勤怠状況等、従業員に関する情報であり、データベース２１の不正定義データ２１２に記憶される。
次に、不正定義情報について説明する。
不正定義情報は、不正行為および該不正行為に関連する１以上の操作事象を予め定義したもので、操作事象ごとに該操作事象の不正レベル値が設定されて、データベース２１の不正定義データ２１２に記憶される。
例えば、ＰＯＳ会計前の操作事象の不正レベル値については、以下のような例が挙げられる。ここでは、レベル１〜５の５段階で評価している。
・ 伝票削除（ＶＯＩＤ） ：レベル３
・ レジオープン（両替）：レベル１
・ メニューアイテムポスティング後の削除 ：レベル３
・ メニューアイテムポスティング後の変更 ：レベル２
・ メニュー金額変更（オープンメニュー） ：レベル１
・ 他人のＩＤでポスティング ：レベル５
・ 伝票未作成（着座記録あり）：レベル５
また、ＰＯＳ会計後の操作事象の不正レベル値については、以下のような例が挙げられる。ここでは、レベル１〜５の５段階で評価している。
・ 伝票再オープン ：レベル３
・ 伝票削除（ＶＯＩＤ）：レベル５
・ レジオープン（両替）：レベル１
・ メニューアイテム削除 ：レベル４
・ メニューアイテム変更 ：レベル３
・ 売上科目修正：レベル３
上記の他にも操作事象は様々あり、例えば、予約処理に関連する不正行為についての操作事象等も定義される。
図７は、不正定義データ２１２に記憶される不正定義情報の一例である。
図７に示すように、不正定義情報は、不正行為の各々を識別する不正ＩＤ、不正を検出する実施タイミング、不正度合いを示す不正レベル値、不正行為であるか否かを判定する際の基準値となる報告値、等を備えている。
例えば、伝票再オープンの場合は、不正ＩＤが「１００１５」、実施タイミングが「ｄａｉｌｙ」、不正レベル値が「３」、報告値が「５．２」等を不正定義情報として記憶する。ここで、実施タイミングの「ｄａｉｌｙ」は、１日１回不正行為の判定を実行することである。なお、実施タイミングは、１日１回判定を行うほかに、１２時間に１回判定を行ったり、予め指定された処理の後のタイミングで判定を行ったり等、設定可能なタイミングは様々あり、変更可能な情報である。
次に、レベル評価情報について説明する。
レベル評価情報は、不正レベル評価部２２によって評価された店舗不正レベル値および従業員不正レベル値であり、データベース２１の調整値データ２１３に記憶される。店舗不正レベル値は、店舗情報等に基づいて店舗の不正レベル（店舗における不正の発生し易さ）を評価し数値化した値であり、１〜ｍ（ｍは正整数）で表される。例えば、店舗不正レベル値は、レベル１〜５の５段階で評価した値であっても良いし、１％〜９９％の９９段階で評価した値であっても良い。また、１〜ｍで表しているが、０を含めて０〜ｍとしても良い。
従業員不正レベル値は、店舗の店舗内履歴情報、従業員情報および過去の不正行為分析結果情報等に基づいて、従業員の不正レベル（該従業員が不正する可能性）を評価し数値化した値であり、１〜ｎ（ｎは正整数）の値で表される。例えば、従業員不正レベル値は、レベル１〜５の５段階で評価した値であっても良いし、１％〜９９％の９９段階で評価した値であっても良い。また、１〜ｎで表しているが、０を含めて０〜ｎとしても良い。
次に、分析結果情報について説明する。
分析結果情報は、分析部２３によって分析された結果をデータ化したもの（顧客の行動を分析した顧客行動分析結果情報、従業員の行動を分析した従業員行動分析結果情報、不正行為を分析して検出した不正行為分析結果情報）であり、データベース２１の分析結果データ２１６に記憶される。
ここでは、分析結果情報として、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報、不正行為分析結果情報を挙げているが、例えば、接客状況の分析、会計業務の分析等を分析部２３で実行した場合は、これらの分析結果も分析結果情報としてデータベース２１の分析結果データ２１６に記憶される。
次に、図３の不正レベル評価部２２について説明する。
不正レベル評価部２２は、店舗情報等に基づいて店舗の不正レベルを評価し、店舗不正レベル値を決定し、データベース２１（調整値データ２１３）の中の店舗不正レベル値を決定した値に更新する。ここで、店舗不正レベル値を決定するタイミングは、予め設定されており、例えば、１カ月周期タイミング、店舗レイアウト情報が変更されたタイミング、店舗基本情報が変更されたタイミング等である。
また、不正レベル評価部２２は、店舗に属する従業員全員に対して、それぞれ、店舗の店舗内履歴情報、従業員情報および過去の不正行為分析結果情報等に基づいて、従業員毎に、該従業員の不正レベルを評価し、従業員不正レベル値を決定し、データベース２１（調整値データ２１３）の中の従業員不正レベル値を新たに決定した最新値に更新する。ここで、従業員不正レベル値を決定するタイミングは、予め設定されており、例えば、１日周期タイミング、従業員情報が変更されたタイミング、不正行為を検出したタイミング等である。
従業員不正レベル値の決定処理を、例を挙げて具体的に説明する。図８は、従業員不正レベル値の決定処理の概略手順を示すフローチャート図の一例である。また、従業員不正レベル値は、従業員の経歴、勤務状況、ＰＯＳに対するオペレーション内容によって従業員毎の点数（係数）を計算し、該係数から決定する。そこで、該係数の算出および該従業員不正レベル値の決定の具体的な処理の一例を説明するために、図９（ａ）〜（ｃ）および図１０を用いる。
図９（ａ）は、経歴事象毎に対応づけられた係数を記憶した履歴係数マスタの一例である。履歴係数マスタの係数は、大きくなればなるほど不正行為をしがちな経歴であることを示す。例えば、「1度以上の万引きでの補導経歴」の経歴事象に対しては係数として「４」、「過去２年間での転職回数が５回以上」の経歴事象に対しては係数として「２」、「身元保証人なし」の経歴事象に対しては係数として「３」等が割り当てられている。なお、履歴ＩＤは、経歴事象を識別するため番号である。
図９（ｂ）は、従業員の係数の範囲に対応づけられた従業員不正レベル値等を記憶した従業員不正レベル係数マスタの一例である。例えば、係数が０以上５未満であるとき従業員不正レベル値を「１」、係数が５以上１２未満であるとき従業員不正レベル値を「２」、係数が１２以上２０未満であるとき従業員不正レベル値を「３」、係数が２０以上３０未満であるとき従業員不正レベル値を「４」、係数が３０以上であるとき従業員不正レベル値を「５」にする。
なお、図９（ｂ）の従業員不正レベル係数マスタでは、係数の下限値のみを記憶しているが、係数の上限値のみを記憶する構成であっても、下限値と上限値の両方を記憶する構成であっても良い。また、更新期間日数は、従業員不正レベル値に対応して設定される期間であって、該期間中に従業員が不正行為を行わなかったときに、係数を下げ従業員不正レベル値を下げるために用いられる。該更新期間日数の用い方については後述する。
図９（ｃ）は、従業員の勤務状況や不正行為の対象となる操作事象等に対応づけられた係数を記憶した勤務・オペレーション係数マスタの一例である。勤務・オペレーション係数マスタの係数は、大きくなればなるほど不正行為に大きく関連する勤務・オペレーション事象であることを示す。例えば、「遅刻：３０分以内」の事象に対しては係数として「１」、「無断欠勤」の事象に対しては係数として「４」、「ＰＯＳ不審操作Ａ」の事象に対しては係数として「８」等が割り当てられている。なお、履歴ＩＤは、事象を識別するため番号である。また、不正行為の対象となる操作事象は、上述した不正定義データ２１２に記憶される不正定義情報に基づく事象であって、従業員の係数の更新対象となる操作事象である。
図１０は、従業員の係数および従業員不正レベル値の更新を説明するための図である。なお、従業員毎に算出した係数および従業員不正レベル値は、図１０に示すような従業員不正レベルマスタに記憶されている。例えば、図１０に示す従業員不正レベルマスタでは、従業員を識別する従業員ＩＤが「１０００１」の従業員は、（状態Ａ）のとき係数が「５」で従業員不正レベル値が「２」であることを示している。なお、最終更新日は、最後に更新した係数および従業員不正レベル値の日付である。
図８に示すように、従業員不正レベル値の決定処理は、まず、従業員の経歴事象に基づいて、該従業員の係数および従業員不正レベル値の初期値を設定する（Ｓ１０１）。履歴係数マスタの中から従業員不正レベル値の決定に関連する経歴事象を検索し、検索した経歴事象毎に対応づけられた係数を合算し、合算した値を初期値となる従業員の係数とする。その後、算出した従業員の係数から初期値となる従業員不正レベル値を決定する。
例えば、従業員ＩＤが「１０００１」の従業員の初期値の係数は、経歴事象として「過去２年間での転職回数が５回以上」と「身元保証人なし」が存在する場合、図９（ａ）の履歴係数マスタの中のそれぞれの経歴事象に対応する係数を合算（２＋３＝５）して、「５」を従業員の初期値の係数とする。また、図９（ｂ）の従業員不正レベル係数マスタを用いて、「５以上１２未満」の範囲に算出した係数「５」が含まれることから、初期値の従業員不正レベル値を「２」に決定する。その結果、従業員ＩＤが「１０００１」の従業員は、図１０の（状態Ａ）に示すように、従業員の係数および従業員不正レベル値の初期値が従業員不正レベルマスタに設定される。
次に、従業員不正レベル値を更新する更新タイミングであるか否かを判定し（Ｓ１０２）、更新タイミングでない場合（Ｓ１０２；Ｎｏ）は更新タイミングになるまで待機する。ここで、例えば毎日２２時に従業員不正レベル値を更新する場合は、２２時が更新タイミングとなる。
更新タイミングである場合（Ｓ１０２；Ｙｅｓ）は、従業員の係数の更新対象となる勤務状況や操作事象が有ったか否かを、店舗内履歴情報を用いて判定する（Ｓ１０３）。ここで、従業員の係数の更新対象となる勤務状況や操作事象が有るとは、該従業員が実行した勤務・オペレーション事象の中に、勤務・オペレーション係数マスタに記憶されている事象が有ることを意味する。
従業員の係数の更新対象となる勤務状況や操作事象が有った場合（Ｓ１０３；Ｙｅｓ）は、従業員の係数を算出し、算出した係数から従業員不正レベル値を決定し、従業員不正レベルマスタの係数および従業員不正レベル値を更新する（Ｓ１０４）。その後、Ｓ１０２に戻り、次の更新タイミングまで待機する。
例えば、図１０の（状態Ａ）に示すような係数および従業員不正レベル値をもつ従業員が３０分以内の遅刻をした場合、図９（ｃ）の勤務・オペレーション係数マスタの中の「遅刻：３０分以内」の係数「１」が、現状の該従業員の係数「５」に加算（５＋１＝６）され、該従業員の新たな係数は「６」となる（状態Ｂ）。また、算出した係数「６」は、図９（ｂ）の従業員不正レベル係数マスタの「５以上１２未満」の範囲に含まれることから、従業員不正レベル値は「２」のままとなる。
更に、該従業員が「ＰＯＳ不審操作Ａ」を行っていた場合、「ＰＯＳ不審操作Ａ」の係数「８」が、該従業員の係数「６」に加算（６＋８＝１４）され、該従業員の新たな係数は「１４」となる（状態Ｃ）。この結果、算出した係数「１４」は、図９（ｂ）の従業員不正レベル係数マスタの「１２以上２０未満」の範囲に含まれることから、従業員不正レベル値は「３」に更新される。
なお、更新タイミングの期間内に「遅刻：３０分以内」と「ＰＯＳ不審操作Ａ」の両方が有った場合は、それぞれの事象について係数を計算した後に従業員不正レベル値を決定しても良いし、各事象の係数についての合算を行った後に従業員不正レベル値を決定するようにしてもよい。
従業員の係数の更新対象となる勤務状況や操作事象が無かった場合（Ｓ１０３；Ｎｏ）は、図９（ｂ）の従業員不正レベル係数マスタの更新期間日数を用いて、従業員不正レベル値に対応する更新期間日数の間に係数が加算されたか否かを判定する（Ｓ１０５）。
従業員不正レベル値に対応する更新期間日数の間に係数が加算されていない場合（Ｓ１０５；Ｎｏ）は、現状の従業員の係数から所定減算値を減算し、減算した係数から従業員不正レベル値を決定し、従業員不正レベルマスタの係数および従業員不正レベル値を更新する（Ｓ１０６）する。その後、Ｓ１０２に戻り、次の更新タイミングまで待機する。
例えば、所定減算値を「５」として、従業員が従業員不正レベル値「３」の状態で８０日間、係数を加算する勤務状況や操作事象が無かったとする。「８０日間」とは、従業員不正レベル係数マスタの中の従業員不正レベル値「３」に対応付けられた更新期間日数である。このような場合、現状の該従業員の係数「１４」から該所定減算値だけ減算（１４−５＝９）し、該従業員の新たな係数を「９」とする（状態Ｄ）。但し、減算した結果、係数が０以下となる場合は係数を「０」とする。算出した係数「９」は、図９（ｂ）の従業員不正レベル係数マスタの「５以上１２未満」の範囲に含まれることから、従業員不正レベル値は「２」に更新される。
更新期間日数は、従業員不正レベル値に対応して設定される期間中に従業員が不正行為を行わなかったときに、該従業員の係数を下げて従業員不正レベル値を下げるために用いられる。そのため、例えば入社時に経歴内容（保証人がいない等）で初期値の係数や従業員不正レベル値が大きい値である場合や、一度の不正行為をしてしまった場合であっても、不正行為を行わないことにより係数や従業員不正レベル値を下げていくことができる。
以上のような処理手順によって不正レベル評価部２２は、店舗に属する従業員全員に対して、従業員毎の係数や従業員不正レベル値を決定する。
次に、店舗不正レベル値の決定処理を、例を挙げて具体的に説明する。店舗不正レベル値の決定処理も従業員不正レベル値の決定処理と類似な処理である。図１１は、店舗不正レベル値の決定処理の概略手順を示すフローチャート図の一例である。また、店舗不正レベル値は、店舗情報（店舗の業態、所在地、各センサの設置状況等）に基づいて、店舗毎の点数（係数）を計算し、該係数から決定する。そこで、該係数の算出および該店舗不正レベル値の決定の具体的な処理の一例を説明するために、図１２（a)、（ｂ）および図１３を用いる。
図１２（a)は、店舗状況毎に対応づけられた係数を記憶した店舗状況係数マスタの一例である。店舗状況係数マスタの係数は、大きくなればなるほど不正行為が起こり易い店舗状況であることを示す。例えば、「４０ｍ2あたりのカメラ数が１台を下回る」の店舗状況に対しては係数として「６」、「店舗が繁華街内に位置する」の店舗状況に対しては係数として「５」、「従業員のビーコン着用率が５０％を下回る」の店舗状況に対しては係数として「８」等が割り当てられている。なお、店舗状況ＩＤは、店舗状況の事象を識別するため番号である。
図１２（ｂ)は、店舗の係数の範囲に対応づけられた店舗不正レベル値等を記憶した店舗不正レベル係数マスタの一例である。例えば、係数が０以上１０未満であるとき店舗不正レベル値を「１」、係数が１０以上２０未満であるとき従業員不正レベル値を「２」、係数が２０以上３５未満であるとき店舗不正レベル値を「３」、係数が３５以上６０未満であるとき店舗不正レベル値を「４」、係数が６０以上であるとき店舗不正レベル値を「５」にする。
なお、図１２（ｂ)の店舗不正レベル係数マスタでは、係数の下限値のみを記憶しているが、係数の上限値のみを記憶する構成であっても、下限値と上限値の両方を記憶する構成であっても良い。
図１３は、店舗の係数および店舗不正レベル値の更新を説明するための図である。なお、店舗毎に算出した係数および店舗不正レベル値は、図１３に示すような店舗不正レベルマスタに記憶されている。例えば、図１３に示すような店舗不正レベルマスタでは、店舗を識別する店舗ＩＤが「９０００１」の店舗は、（状態Ａ）のとき係数が「１１」で従業員不正レベル値が「２」であることを示している。なお、最終更新日は、最後に更新した係数および店舗不正レベル値の日付である。
図１１に示すように、店舗不正レベル値の決定処理は、まず、店舗情報に基づいて、該店舗の係数および店舗不正レベル値の初期値を設定する（Ｓ２０１）。店舗状況係数マスタの中から店舗不正レベル値の決定に関連する店舗状況を検索し、検索した店舗状況毎に対応づけられた係数を合算し、合算した値を初期値となる店舗の係数とする。その後、算出した店舗の係数から初期値となる店舗不正レベル値を決定する。
例えば、店舗ＩＤが「９０００１」の店舗の初期値の係数は、店舗状況として「４０ｍ2あたりのカメラ数が１台を下回る」と「店舗が繁華街内に位置する」が存在する場合、図１２（a)の店舗状況係数マスタの中のそれぞれの店舗状況に対応する係数を合算（６＋５＝１１）して、「１１」を初期値の店舗の係数とする。また、図１２（ｂ)の店舗不正レベル係数マスタを用いて、「１０以上２０未満」の範囲に算出した係数「１１」が含まれることから、店舗不正レベル値を「２」に決定する。その結果、店舗ＩＤが「９０００１」の店舗は、図１３の（状態Ａ）に示すように、店舗の係数および店舗不正レベル値の初期値が店舗不正レベルマスタに設定される。
次に、店舗不正レベル値を更新する更新タイミングであるか否かを判定し（Ｓ２０２）、更新タイミングでない場合（Ｓ２０２；Ｎｏ）は更新タイミングになるまで待機する。ここで、例えば、センサを追加設置したときや店舗内のレイアウトを変更したときや所定の周期タイミング等が更新タイミングとなる。
更新タイミングである場合（Ｓ２０２；Ｙｅｓ）は、店舗の係数を算出し、算出した係数から店舗不正レベル値を決定し、店舗不正レベルマスタの係数および店舗不正レベル値を更新する（Ｓ１０３）。その後、Ｓ２０２に戻り、次の更新タイミングまで待機する。
例えば、図１３の（状態Ａ）に示すような係数および店舗不正レベル値をもつ店舗がカメラを追加して、４０ｍ2あたりのカメラ数が１台を上回った場合、店舗の係数に関連する店舗状況は、「店舗が繁華街内に位置する」だけになり、該店舗の新たな係数「５」となる（状態Ｂ）。また、図１２（ｂ)の店舗不正レベル係数マスタを用いて、「０以上１０未満」の範囲に算出した係数「５」が含まれることから、店舗不正レベル値は「１」に更新される。
以上のような処理手順によって不正レベル評価部２２は、店舗の係数や店舗不正レベル値を決定する。
次に、図３の分析部２３について説明する。分析部２３は、店舗内履歴情報から顧客の行動と従業員の行動を分析する。更に、分析した結果をデータ化した顧客行動分析結果情報および従業員行動分析結果情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値と、不正定義情報とを用いて、店舗内履歴情報を分析して不正行為を検出し、分析した結果を不正行為分析結果情報としてデータ化する。
なお、上述した分析部２３は、顧客および従業員の行動分析、不正行為の分析しか行っていないが、例えば、分析部２３において、不正行為の分析の他に、サービス向上や、利益率アップのための資料として、接客状況の分析、会計業務の分析等の店舗のオーナーが所望する分析を実行するようにしても良い。
図１４は、分析部２３によって実行される不正行為検出処理のイメージ図である。図１４に示すように、分析部２３では、店舗内履歴情報を不正認定フィルタに通過させることで不正行為を検出する。ここで、不正認定フィルタは、顧客行動分析結果情報と従業員行動分析結果情報と店舗不正レベル値と従業員不正レベル値と不正定義情報を用いた不正認定のための条件やルールである。
分析部２３で実行される具体的な不正行為検出処理は、例えば、図１５に示されるような処理である。図１５は、不正行為検出処理の概略手順を示すフローチャート図の一例である。
図１５に示すように、まず、店舗内履歴情報から顧客の行動と従業員の行動を分析して、分析した結果をデータ化した顧客行動分析結果情報および従業員行動分析結果情報を生成する（Ｓ３０１）。
例えば、店舗の業態がバイキングレストランで、ＰＯＳとカメラが設置され、椅子毎に着座センサが設置され、全従業員（スタッフ）にビーコンを携帯させている場合、Ｓ３０１の処理によって、以下のように顧客および従業員の行動が分析される。なお、以下の顧客の行動と従業員の行動は時刻順に文章化したものである。
（行動１） １８：１０に、３名のゲストがテーブル番号３５に対応づけられた椅子に着席。
（行動２） １８：１５に、ビーコン番号１のスタッフがテーブル番号３５に接客。
（行動３） １８：２０に、ＰＯＳに対してテーブル番号３５でのドリンクのオーダー入力有り。
（行動４） １８：２５に、ビーコン番号１のスタッフがテーブル番号３５に接客。
（行動５） １８：２８に、ＰＯＳに対してテーブル番号３５でのフードメニューの入力有り。
（行動６） １８：４０に、ビーコン番号１のスタッフがテーブル番号３５に接客。
（行動７） １９：３０に、ビーコン番号１２のスタッフがＰＯＳレジで会計。同時にカメラが会計の様子を録画。
（行動８） １９：４０に、ゲスト退席。
（行動９） １９：５０に、テーブル番号３５の伝票が再オープンされ、ビーコン番号１２のスタッフが売り上げの一部を修正。同時に、カメラが修正の様子を録画。
上記のような行動の場合、例えば、（行動１）、（行動２）、（行動３）および（行動９）によって活動ログデータ２1４に記憶される店舗内履歴情報は、以下のようになる。
上述した（行動１）によって取得されたデータ（店舗内履歴情報）は、例えば、図１６（ａ）のようなデータ構成で、着座センサ活動ログとして活動ログデータ２1４に記憶される。着座センサ活動ログとしては、ゲストが着座した着座センサのセンサＩＤ、着座開始時刻が記憶される。ここで、着座センサを識別するセンサＩＤは、テーブルを識別したテーブルＩＤに対応付けられている（図１６（ｂ）を参照）。
上述した（行動２）によって取得されたデータ（店舗内履歴情報）は、例えば、図１６（ｃ）のようなデータ構成で、ビーコン活動ログとして活動ログデータ２1４に記憶される。ビーコン活動ログとしては、ビーコンを識別するビーコンＩＤ、停滞開始時刻、停滞終了時刻、位置情報が記憶される。
上述した（行動３）によって取得されたデータ（店舗内履歴情報）は、例えば、図１６（ｄ）のようなデータ構成で、ＰＯＳ活動ログとして活動ログデータ２１４に記憶される。ＰＯＳ活動ログとしては、処理を識別する処理ＩＤ（「２」はオーダーを示す）、ゲストを識別するゲストＩＤ、オーダーの詳細内容を示す処理詳細（「１６−３」はメニューＩＤ１６（ドリンク）×個数（３）を示す）、処理時刻、処理従業員ＩＤ（ビーコンＩＤ）が記憶される。
上述した（行動９）によって取得された各データ（店舗内履歴情報）は、例えば、図１６（ｅ）のようなデータ構成で、ＰＯＳ活動ログとして活動ログデータ２１４に記憶され、図１６（ｆ）のようなデータ構成で、カメラ活動ログとして活動ログデータ２１４に記憶される。ＰＯＳ活動ログとしては、処理を識別する処理ＩＤ（「８１」は伝票再オープンを示し、「８５」は売上修正（取消）を示す）、ゲストＩＤ、処理詳細、処理時刻、処理従業員ＩＤ（ビーコンＩＤ）が記憶される。また、カメラ活動ログとしては、ＰＯＳ活動ログに紐付けられるカメラの活動開始時刻を指定するユニークＩＤ、カメラを識別する処理ＩＤ、活動時間（カメラが動きを感知した時間であり、「００：０１：１９」は１分１９秒間動きを感知したことを示す）が記憶される。
Ｓ３０１では、上述したような複数の店舗内履歴情報から従業員毎に該従業者に関連するデータを分類して時系列にまとめることで、従業員の行動が分析され従業員行動分析結果情報が生成される。また、複数の店舗内履歴情報から顧客毎に該顧客に関連するデータを分類して時系列にまとめることで、顧客の行動が分析され顧客行動分析結果情報が生成される。
次に、顧客行動分析結果情報および従業員行動分析結果情報の中から、不正定義情報の中に定義されている不正行為に対応する操作事象を検出する（Ｓ３０２）。例えば、上記の（行動９）における「伝票再オープン」、「売り上げの修正操作」を検出する。
次に、検出した操作事象を行った従業員の従業員不正レベル値と店舗不正レベル値と不正定義情報として設定されている該操作事象の不正レベル値とから、不正認定度を決定する（Ｓ３０３）。その後、該不正認定度が基準値（報告値）以上であるか否かを判定し、基準値（報告値）以上であるときに、検出した操作事象を不正行為であると認定して検出する（Ｓ３０４）。基準値（報告値）は、予め設定する値であって、操作事象毎に異なる値を設定しても良いし、すべての操作事象において同じ値を設定しても良い。
具体的な不正判定処理の一例を、図１７を用いて説明する。
ここでは、店舗不正レベル値が１の店舗Ｘに、従業員不正レベル値が１の従業員Ａと従業員不正レベル値が１の従業員Ｂが属しており、店舗不正レベル値が２の店舗Ｙに、従業員不正レベル値が１の従業員Ｃと従業員不正レベル値が２の従業員Ｄが属している場合を例に挙げて説明する。また、不正定義情報の中に定義されている不正行為に対応する操作事象が「伝票再オープン」である場合を例に挙げて説明する。なお、図７で説明したように、伝票再オープンの場合は、不正度合いを示す不正レベル値を「３」、不正行為であるか否かを判定する際の基準値となる報告値を「５．２」とする。
図１７において、「行動回数」は、伝票再オープンが検出された回数である。「不正スコア」は、「不正スコア」＝「行動回数」÷「ＰＯＳへのアクセス数」を算出した値で、ＰＯＳへのアクセス数に対する「伝票再オープン」操作の割合を示した値である。「分析値」は、「分析値」＝「不正レベル値」＋「不正スコア」を算出した値である。伝票再オープンの場合は、「不正レベル値」は、伝票再オープンの不正レベル値「３」となる。「不正レベル調整値」は、「不正レベル調整値」＝「店舗不正レベル値」＋「従業員不正レベル値」を算出した値である。「不正認定度」は、「不正認定度」＝「分析値」＋「不正レベル調整値」を算出した値である。「不正報告」は、不正判定の結果を示すもので、不正行為であると判定した場合を「○」とし、不正行為でないと判定した場合を「−」としている。
図１７に示すように、店舗Ｘの従業員Ａは、ＰＯＳへのアクセス数が４０回有り、伝票再オープンが１回有ったとすると、不正スコアは「行動回数」÷「ＰＯＳへのアクセス数」＝１÷４０＝０．０２５となり、分析値は「不正レベル値」＋「不正スコア」＝３＋０．０２５＝３．０２５となる。また、従業員Ａの不正レベル調整値は「店舗不正レベル値」＋「従業員不正レベル値」＝１＋１＝２である。この結果、従業員Ａの不正認定度は、「分析値」＋「不正レベル調整値」＝３．０２５＋２＝５．０２５となる。更に、従業員Ａの不正認定度「５．０２５」は、報告値「５．２」未満であることから、従業員Ａの伝票再オープンは、不正行為でないと判定する。
また、店舗Ｘの従業員Ｂ、店舗Ｙの従業員Ｃおよび店舗Ｙの従業員Ｄについても、従業員Ａと同様に判定すると、従業員Ｂの不正認定度は「５．５」となり、従業員Ｃの不正認定度は「６．０５」となり、従業員Ｄの不正認定度は「７．１」となり、従業員Ｂ、従業員Ｃおよび従業員Ｄの伝票再オープンは、３人とも不正行為であると判定する結果となる。
上述した処理は、不正判定処理の一例であり、操作事象が不正行為であるか否かを判定することがきる処理であれば良い。
分析部２３は、上述した不正行為の分析の他に、サービス向上や、利益率アップのための資料として、接客状況の分析、会計業務の分析等の店舗のオーナーが所望する分析を行っても良い。例えば、上述したバイキングレストランでの（行動１）〜（行動９）から接客状況の分析をすることで、以下のような分析結果が得られる。
・ ゲスト滞在時間は１８：１０−１９：４０の１時間３０分
・ ゲストへのファーストコンタクト時間は着席から５分後
・ ゲストへのサービス回数は３回、等
最後に、図３の出力部２４について説明する。出力部２４は、分析部２３によって分析された分析結果情報および不正レベル評価部２２によって評価されたレベル評価情報を所定の形式に変換してオーナーズレポート(分析レポート)を作成し、オーナー端末３０に出力する。
図１８は、オーナーズレポートの一例を示す表示画面の図である。オーナーズレポートにおいては、不正行為に認定された操作事象が、他の操作事象（不正行為に認定された操作事象）と視覚的に識別されて表示される。図１８では、番号が「Ｍ−２」で示された操作事象が不正行為に認定された操作事象である。
また、操作事象に関するデータベース２１に記憶されている情報をオーナーが選択して参照できるような機能も備えられている。例えば、操作事象が発生したときの撮像情報を、「録画」を指定することで検索できる。
上記では、図７で示した不正定義情報の不正レベル値や報告値、図９（ａ）で示した履歴係数マスタの係数、図９（ｂ）で示した従業員不正レベル係数マスタの係数下限値や更新期間日数、図９（ｃ）で示した勤務・オペレーション係数マスタの係数、図１０の従業員の係数および従業員不正レベル値の更新のときに用いた所定減算値、図１２（ａ）で示した店舗状況係数マスタの係数、図１２（ｂ）で示した店舗不正レベル係数マスタの係数下限値、等の設定値については、システム開始時に予め設定する値としているが、より現状に沿うように、システムの運用中に更新することも、ＡＩ機能等を用いて自動的に更新することも可能である。
上述した本発明の一実施形態にかかるオペレーション分析システム１により、従業員の役職や過去の勤務状況等から該従業員の不正レベルを数値化し、店舗業種、従業員の構成、店舗内の業務機器等のレイアウト等から該店舗の不正レベルを数値化し、数値化した従業員不正レベル値と店舗不正レベル値を用いて不正行為を判定しているため、不正行為を精度よく容易に検出することができる。
例えば、店長であれば正常な行為となるような行為をアルバイト店員が行うことで不正行為と判定して検出したり、レジ操作の時間が標準操作時間を僅かにオーバーしたとき過去に不正行為をした認定された従業員のみが不正行為と判定されて検出されたりする。また、同じ不正レベルを有する従業員が行ったレジ操作の時間が標準操作時間を僅かにオーバーしたとき、不正行為が発生し難い店舗では不正行為と判定されないが、不正行為が発生し易い店舗では不正行為と判定されて検出される。
また、オーナーは、直接店舗に赴くこと無く、オーナー端末３０からオーナーズレポートを見るだけで、不正行為の状況を把握することや、顧客や従業員の行動を把握することができる。従って、オーナーは検出された不正行為に対する防止策を素早く考察することができる。その結果、利益率を向上させることができる。
また、店舗内の配置される機器、センサ等をモノのインターネット（ＩＯＴ）デバイスとし、新たなネットワーク回線網を配設することなく、既存のインターネット回線網を利用することで、これらのＩＯＴデバイスが取得したデータ（店舗内履歴情報）をセンターサーバ２０が簡単に取得して記憶し、一元管理することができる。また、記憶したデータ（店舗内履歴情報）を用いてセンターサーバ２０は不正行為分析を含む各種分析を実行することができる。そのため、店舗システム１０における各種分析処理に要する負荷を軽減することができるとともに、各店舗システム１０で記憶する情報量を軽減することができる。更に、システム構築の時間を削減できるとともにコストを抑えることができる。
以上、店舗等における従業員の不正行為を含む各種の行動、顧客の行動等を、一以上の店舗に店舗毎に設置された店舗システムとネットワークを介して接続されたセンターサーバにより分析するシステムについて説明した。
次に、上記で説明した本発明のオペレーション分析システムの不正検出機能を有しており、各店舗に設置されるシステムに設置可能な、本発明の一実施形態にかかる不正検出装置について、簡単に説明する。
本発明の不正検出装置は、飲食店、小売店、ホテル、美容院等に設置された業務機器、各種センサ等からデータ（店舗内履歴情報）を取得し、取得したデータ（店舗内履歴情報）から従業員の行動、顧客の行動、店舗内の不正行為を分析して検出する装置である。
例えば、図３に示すような、データベース２１、不正レベル評価部２２、および不正行為を分析する分析部２３を備えている装置が、本発明の一実施形態にかかる不正検出装置に相当する。
本発明の一実施形態にかかる不正検出装置により、従業員の役職や過去の勤務状況等から該従業員の不正レベルを数値化し、店舗業種、従業員の構成、店舗内の業務機器等のレイアウト等から該店舗の不正レベルを数値化し、数値化した従業員不正レベル値と店舗不正レベル値を用いて不正行為を判定しているため、不正行為を精度よく容易に検出することができる。
次に、本発明の不正検出方法について説明する。
本発明の一実施形態にかかる不正検出方法は、以下の工程(ａ)〜工程（ｄ）を備える。
(ａ)店舗に配置された業務機器、センサから取得した店舗内履歴情報と、従業員情報と、店舗情報と、不正行為を定義した不正定義情報と、レベル評価情報と、分析結果情報と、を一元管理して記憶する(記憶工程)。
（ｂ）店舗情報に基づいて、当該店舗の不正レベルを評価して店舗不正レベル値を決定し、店舗の店舗内履歴情報、従業員情報および過去の不正行為分析結果情報に基づいて、従業員の不正レベルを評価して従業員不正レベル値を決定する(評価工程)。店舗不正レベル値および従業員不正レベル値は、例えば、図８および図１１を用いて説明したような決定処理手順によって決定される。
（ｃ）店舗内履歴情報から顧客の行動と従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した顧客行動分析結果情報および従業員行動分析結果情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値と、不正定義情報とを用いて、店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を不正行為分析結果情報としてデータ化する(分析工程)。不正行為の検出は、例えば、図１５を用いて説明したような不正行為検出処理手順によって決定される。
（ｄ）工程(ｃ)によって分析された分析結果情報および工程(ｂ)によって評価されたレベル評価情報（店舗不正レベル値および従業員不正レベル値）を所定の形式に変換して所定の端末に出力する(出力工程)。
図１９は、本発明の一実施形態にかかる不正検出方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラムの概略処理手順を示すフローチャート図の一例である。
図１９に示すように、まず、従業員情報、店舗情報、不正行為を定義した不正定義情報およびレベル評価情報（店舗の不正レベル値と従業員の不正レベル値）に関する初期情報を店舗に合わせて決定し、決定した情報をデータベースに記憶する（Ｓ４０１）。例えば、Ｓ４０１の処理は、図８のＳ１０１および図１１のＳ２０１の処理内容に相当する処理を備えている。
次に、店舗の店舗内履歴情報を取得したときに、該店舗内履歴情報をデータベースに記憶し、従業員情報、店舗情報および不正定義情報のいずれかが変更されたときに、データベースの中の変更された情報を更新する（Ｓ４０２）。
次に、店舗の店舗内履歴情報および店舗情報に基づいて、当該店舗の不正レベルを評価して店舗不正レベル値を決定し、データベースの中の店舗不正レベル値を決定した値に更新する（Ｓ４０３）。例えば、Ｓ４０３の処理は、図１１のＳ２０２およびＳ２０３の処理内容に相当する処理を備えている。
次に、店舗の店舗内履歴情報、従業員情報および過去の不正行為分析結果情報に基づいて、従業員の不正レベルを評価して従業員不正レベル値を決定し、データベースの中の従業員不正レベル値を決定した値に更新する（Ｓ４０４）。例えば、Ｓ４０４の処理は、図８のＳ１０２〜Ｓ１０６の処理内容に相当する処理を備えている。
次に、店舗内履歴情報から顧客の行動と従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した顧客行動分析結果情報および従業員行動分析結果情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値と、不正定義情報とを用いて、店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を不正行為分析結果情報としてデータ化してデータベースに記憶する（Ｓ４０５）。例えば、Ｓ４０５は、図１５で説明したような処理内容に相当する処理を備えている。
最後に、分析結果情報およびレベル評価情報（店舗不正レベル値および従業員不正レベル値）を所定の形式に変換して所定の端末に出力する（Ｓ４０６）。
上述した本発明の一実施形態にかかる不正検出方法により、従業員の役職や過去の勤務状況等から該従業員の不正レベルを数値化し、店舗業種、従業員の構成、店舗内の業務機器等のレイアウト等から該店舗の不正レベルを数値化し、数値化した従業員不正レベル値と店舗不正レベル値を用いて不正行為を判定しているため、不正行為を精度よく容易に検出することができる。
１ ： オペレーション分析システム
１０，１０ａ、１０ｂ： 店舗システム
１１： 店舗内ネットワーク
１２： 店舗サーバ
１３： 会計処理装置
１４： カメラ
１５： 位置情報取得センサ
２０： センターサーバ
２１： データベース
２２： 不正レベル評価部
２３： 分析部
２４： 出力部
３０： オーナー端末
４０： ネットワーク

Claims (18)

  1. センターサーバとオーナー端末と１以上の店舗において前記店舗毎に配置された店舗システムとがネットワークを介して通信可能に接続され、前記センターサーバが前記店舗システムで取得された店舗内履歴情報を分析してオーナーズレポートを作成し前記オーナー端末に出力するオペレーション分析システムであって、
    前記店舗システムは、店舗サーバと前記店舗内履歴情報を取得する機器およびセンサを備え、店舗内ネットワークを介して、前記店舗サーバが前記機器およびセンサと通信可能に接続され、
    前記センターサーバは、前記店舗システムで取得された前記店舗内履歴情報を一元管理して記憶するデータベースと、前記店舗および前記店舗に所属する従業員の不正レベルを評価する不正レベル評価部と、不正行為分析を実行する分析部と、前記オーナーズレポートを作成し前記オーナー端末に出力する出力部と、を備え、
    前記分析部は、前記不正レベル評価部で評価された前記店舗および前記従業員の不正レベルと不正行為を定義した不正定義情報とに基づいて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出する
    ことを特徴とするオペレーション分析システム。
  2. 前記ネットワークと前記店舗内ネットワークがインターネットであり、
    前記店舗システムの前記機器およびセンサは、モノのインターネット（ＩＯＴ）デバイスであり、
    前記店舗サーバは、前記ＩＯＴデバイスによって取得された前記店舗内履歴情報を取得し管理するＩＯＴサーバである
    ことを特徴とする請求項１に記載のオペレーション分析システム。
  3. 前記店舗システムの前記機器およびセンサとして、前記店舗の会計処理を実行する会計処理装置と、前記店舗内を撮像する撮像装置と、前記店舗の従業員および顧客の位置情報を取得する位置情報取得センサと、を少なくとも備え、
    前記店舗内履歴情報は、前記会計処理装置によって取得される前記会計処理に伴う会計情報と会計操作情報を含む会計処理情報と、前記撮像装置によって撮像された撮像情報と、前記位置情報取得センサによって取得された前記従業員および前記顧客の位置情報と、を少なくとも含み、
    前記データベースは、従業員情報と、店舗情報と、前記店舗内履歴情報と、前記不正定義情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値からなるレベル評価情報と、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報および不正行為分析結果情報を含む分析結果情報と、を一元管理して記憶し、
    前記不正レベル評価部は、前記店舗情報に基づいて前記店舗の不正レベルを評価して前記店舗不正レベル値を決定し、前記店舗内履歴情報、前記従業員情報および過去の前記不正行為分析結果情報に基づいて、前記従業員の不正レベルを評価して前記従業員不正レベル値を決定し、
    前記分析部は、前記店舗内履歴情報から前記顧客の行動と前記従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報と、前記店舗不正レベル値および前記従業員不正レベル値と、前記不正定義情報とを用いて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を前記不正行為分析結果情報としてデータ化する
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のオペレーション分析システム。
  4. 前記店舗情報は、
    前記店舗を特定可能な名称、前記店舗を特定可能な住所、店舗形態、店舗業種、店舗業態、役職ごとの従業員数および店舗売上金額を少なくとも含む店舗基本情報と、
    前記店舗における前記会計処理装置の配置情報、前記位置情報取得センサの配置情報および家具の配置情報を含む店舗レイアウト情報を少なくとも含む店舗詳細情報と、を含み、
    前記店舗の不正レベル値ｍ（ｍは０以上の整数値）は、前記店舗情報に基づいて、当該店舗の不正レベルを評価し数値化した値であり、
    前記不正レベル評価部は、所定のタイミングで前記店舗不正レベル値を決定し、前記データベースの中の前記店舗不正レベル値を決定した値に更新する
    ことを特徴とする請求項３に記載のオペレーション分析システム。
  5. 前記不正レベル評価部は、前記店舗基本情報に基づいて前記店舗の係数を算出し、算出した前記店舗の係数に基づいて前記店舗不正レベル値を決定する
    ことを特徴とする請求項４に記載のオペレーション分析システム。
  6. 前記従業員情報は、従業員名、前記従業員の役職、勤務年数、経歴、勤怠情報を少なくとも含み、
    前記従業員不正レベル値ｎ（ｎは０以上の整数値）は、当該従業員の前記従業員情報と当該従業員に関する前記過去の不正行為分析結果情報に基づいて、当該従業員の不正レベルを評価し数値化した値であり、
    前記不正レベル評価部は、所定のタイミングで当該店舗に属する全員の前記従業員不正レベル値を決定し、前記データベースの中の前記従業員不正レベル値を決定した値に更新する
    ことを特徴とする請求項３に記載のオペレーション分析システム。
  7. 前記不正レベル評価部は、前記従業員情報の経歴に基づいて初期値となる前記従業員の係数を算出し、算出した前記従業員の係数に基づいて初期値となる前記従業員不正レベル値を決定し、
    前記勤怠情報および当該従業員に関する前記会計操作情報に基づいて、不正行為に関連する事象が存在する場合に当該従業員の係数を増加し、所定期間内に不正行為に関連する事象が存在しない場合に当該従業員の係数を減少し、算出した前記当該従業員の係数に基づいて前記従業員不正レベル値を新たに決定する
    ことを特徴とする請求項６に記載のオペレーション分析システム。
  8. 前記分析部は、前記店舗内履歴情報から前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報を生成し、
    前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報から、前記不正定義情報の中に定義されている不正行為に対応する操作事象を検出し、
    検出した前記操作事象の不正度合いと当該操作事象を行った前記従業員の前記従業員不正レベル値と基づいて不正認定度を決定し、
    所定の基準値と前記不正認定度に基づいて、不正行為であるか否かを判定する
    ことを特徴とする請求項３に記載のオペレーション分析システム。
  9. 前記会計操作情報は、会計操作事象の発生時刻に対応付けられた前記撮像情報とともに前記データベースに記憶される
    ことを特徴とする請求項３〜８のいずれか１項に記載のオペレーション分析システム。
  10. 前記位置情報取得センサとして、前記従業員および／または前記顧客に携帯させて携帯者の位置情報を発信する携帯用発信器と該携帯用発信器から発信された位置情報を受信する受信器とを組合せた装置と、座席センサとが備えられている
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載のオペレーション分析システム。
  11. 前記携帯用発信器がビーコンである
    ことを特徴とする請求項１０に記載のオペレーション分析システム。
  12. 前記不正定義情報は、
    不正行為および該不正行為に関連する１以上の操作事象を予め定義し、前記操作事象ごとに該操作事象の不正レベル値を設定した情報である
    ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載のオペレーション分析システム。
  13. 店舗における従業員および顧客の行動を分析し不正行為を検出する不正検出装置であって、
    前記店舗に設けられた機器およびセンサから取得された店舗内履歴情報を一元管理して記憶するデータベースと、
    前記店舗および前記店舗に所属する従業員の不正レベルを評価する不正レベル評価部と、
    前記不正レベル評価部で評価された前記店舗および前記従業員の不正レベルと不正行為を定義した不正定義情報とに基づいて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出する分析部と、を備えている
    ことを特徴とする不正検出装置。
  14. 前記分析部によって分析された分析結果および前記不正レベル評価部によって評価された評価結果を所定の形式に変換して所定の端末に出力する出力部を更に備えている
    ことを特徴とする請求項１３に記載の不正検出装置。
  15. 前記店舗内履歴情報は、前記店舗の会計処理を実行する会計処理装置によって取得される前記会計処理に伴う会計情報と会計操作情報を含む会計処理情報と、前記店舗内を撮像する撮像装置によって撮像された撮像情報と、前記店舗の従業員および顧客の位置情報を取得する位置情報取得センサによって取得された前記従業員および前記顧客の位置情報と、を少なくとも含み、
    前記データベースは、従業員情報と、店舗情報と、前記店舗内履歴情報と、前記不正定義情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値からなるレベル評価情報と、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報および不正行為分析結果情報を含む分析結果情報と、を一元管理して記憶し、
    前記不正レベル評価部は、前記店舗情報に基づいて前記店舗の不正レベルを評価して前記店舗不正レベル値を決定し、前記店舗内履歴情報、前記従業員情報および過去の前記不正行為分析結果情報に基づいて、前記従業員の不正レベルを評価して前記従業員不正レベル値を決定し、
    前記分析部は、前記店舗内履歴情報から前記顧客の行動と前記従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報と、前記店舗不正レベル値および前記従業員不正レベル値と、前記不正定義情報とを用いて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を前記不正行為分析結果情報としてデータ化する
    ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の不正検出装置。
  16. 店舗における従業員および顧客の行動を分析し不正行為を検出する不正検出方法であって、
    前記店舗に設けられた機器およびセンサから取得された店舗内履歴情報を一元管理してデータベースに記憶する記憶工程と、
    前記店舗および前記店舗に所属する従業員の不正レベルを評価する評価工程と、
    前記不正レベル評価部で評価された前記店舗および前記従業員の不正レベルと不正行為を定義した不正定義情報とに基づいて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出する分析工程と、を備えている
    ことを特徴とする不正検出方法。
  17. 前記分析工程によって分析された分析結果および前記評価工程によって評価された評価結果を所定の形式に変換して所定の端末に出力する出力工程を更に備えている
    ことを特徴とする請求項１６に記載の不正検出方法。
  18. 前記店舗内履歴情報は、前記店舗の会計処理を実行する会計処理装置によって取得される前記会計処理に伴う会計情報と会計操作情報を含む会計処理情報と、前記店舗内を撮像する撮像装置によって撮像された撮像情報と、前記店舗内を撮像する位置情報取得センサによって取得された前記従業員および前記顧客の位置情報と、を少なくとも含み、
    前記記憶工程は、従業員情報と、店舗情報と、前記店舗内履歴情報と、前記不正定義情報と、店舗不正レベル値および従業員不正レベル値からなるレベル評価情報と、顧客行動分析結果情報、従業員行動分析結果情報および不正行為分析結果情報を含む分析結果情報と、を一元管理してデータベースに記憶し、
    前記評価工程は、前記店舗情報に基づいて前記店舗の不正レベルを評価して前記店舗不正レベル値を決定し、前記店舗内履歴情報、前記従業員情報および過去の前記不正行為分析結果情報に基づいて、前記従業員の不正レベルを評価して前記従業員不正レベル値を決定し、
    前記分析工程は、前記店舗内履歴情報から前記顧客の行動と前記従業員の行動を分析し、分析した結果をデータ化した前記顧客行動分析結果情報および前記従業員行動分析結果情報と、前記店舗不正レベル値および前記従業員不正レベル値と、前記不正定義情報とを用いて、前記店舗内履歴情報から不正行為を分析して検出し、分析した結果を前記不正行為分析結果情報としてデータ化する
    ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の不正検出方法。
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