JP2019003360A - 案内ロボット、席管理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人による作業負担を低減し、店員の代わりに顧客を順番に席に案内するための案内ロボット、席管理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】案内ロボット１は、被写体を撮影するカメラ４１と、席を予約するユーザによる予約人数を受け付ける条件受付部１４ａと、席が空いていない場合に、カメラ４１によって得られた席の予約をするユーザの顔画像と予約人数とを予約ＤＢ６２に記憶させる予約処理部１４ｂと、予約人数を収容可能な席が空いた場合であって、予約処理部１４ｂにより顔画像が記憶されている場合に、カメラ４１によって得られた撮影画像に対して顔認識処理を行い、予約ＤＢ６２に記憶された顔画像に一致するユーザを特定するユーザ特定部１５と、ユーザ特定部１５により特定したユーザを、空いた席に案内する案内処理部１７と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、案内ロボット、席管理装置及びプログラムに関する。

従来、レストラン等の飲食店の店舗では、店員が、来店した顧客に挨拶をし、その顧客を空いている席まで案内する。店員は、注文を受けたり、配膳をしたりすることに加えて、来店した顧客への対応等も行わなければならない。しかし、店員が少なかったり、繁盛したりしている店舗では、顧客が来店しても、店員がすぐに対応できない場合がある。
そこで、例えば、来店した顧客の受付処理と案内処理とを行う受付案内処理装置が開示されている（例えば、特許文献１）。

特開２００３−２１６７６５号公報

特許文献１に記載の装置は、受付処理と案内処理とをする店員の代わりを担っている。しかし、特許文献１は、あくまでも顧客が使用する端末が備えられているものにすぎなかった。

本発明は、人による作業負担を低減し、店員の代わりに顧客を順番に席に案内するための案内ロボット、席管理装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、被写体を撮影する撮影部と、席を予約するユーザによる予約人数を受け付ける人数受付手段と、席が空いていない場合に、前記撮影部によって得られた席の予約をするユーザの顔画像と、前記人数受付手段が受け付けた予約人数とを予約記憶部に記憶させる予約処理手段と、前記人数受付手段による予約人数を収容可能な席が空いた場合であって、前記予約処理手段により前記顔画像が記憶されている場合に、前記撮影部によって得られた撮影画像に対して顔認識処理を行い、前記予約記憶部に記憶された前記顔画像に一致するユーザを特定するユーザ特定手段と、前記ユーザ特定手段により特定した前記ユーザを、空いた席に案内する案内手段と、を備える案内ロボットである。
第２の発明は、第１の発明の案内ロボットにおいて、予約する席に関する条件を受け付ける席条件受付手段を備え、前記ユーザ特定手段は、さらに、前記席条件受付手段による前記条件を満たした席が空いた場合に、前記撮影部によって得られた撮影画像に対して顔認識処理を行い、前記予約記憶部に記憶された前記顔画像に一致するユーザを特定すること、を特徴とする案内ロボットである。
第３の発明は、第１の発明又は第２の発明の案内ロボットにおいて、席に関する情報を、表示部及び音声出力部の少なくとも一方に出力する席情報出力手段を備えること、を特徴とする案内ロボットである。
第４の発明は、第３の発明の案内ロボットにおいて、前記撮影部による撮影画像から顔画像を認識する顔画像認識手段と、前記顔画像認識手段により認識した顔画像を確認記憶部に記憶させる顔画像記憶手段と、を備え、前記席情報出力手段は、前記顔画像認識手段による認識結果と、前記確認記憶部に記憶されている顔画像との照合結果に応じて、席に関する情報を出力すること、を特徴とする案内ロボットである。
第５の発明は、第４の発明の案内ロボットにおいて、前記顔画像認識手段は、顔画像を認識した時刻を取得し、前記顔画像記憶手段は、前記顔画像認識手段により認識した顔画像と、取得した認識時刻とを対応付けて前記確認記憶部に記憶し、前記席情報出力手段は、最新の認識時刻と前記確認記憶部に記憶されている認識時刻とが一定時間経過しているか否かを判断して、席に関する情報を出力すること、を特徴とする案内ロボットである。
第６の発明は、第４の発明又は第５の発明の案内ロボットにおいて、前記顔画像認識手段は、前記撮影部による撮影画像から、店舗の入口から入店してきたユーザの顔画像を認識すること、を特徴とする案内ロボットである。
第７の発明は、第３の発明から第６の発明までのいずれかの案内ロボットにおいて、前記席情報出力手段は、席が空いており、前記顔画像が前記予約記憶部に記憶されていない場合に、空いている席に関する情報を出力すること、を特徴とする案内ロボットである。
第８の発明は、第３の発明から第６の発明までのいずれかの案内ロボットにおいて、前記予約処理手段により前記予約記憶部に記憶された予約人数から空き時間を予測する空き予測手段を備え、前記席情報出力手段は、前記空き予測手段による予測結果を出力すること、を特徴とする案内ロボットである。
第９の発明は、第１の発明から第８の発明までのいずれかの案内ロボットにおいて、前記案内手段は、前記ユーザ特定手段により特定した前記ユーザに対して、空いた席に関する情報を、表示部及び音声出力部の少なくとも一方に出力するものであること、を特徴とする案内ロボットである。
第１０の発明は、第９の発明の案内ロボットにおいて、前記ユーザ特定手段により特定した前記ユーザの位置を確認するユーザ位置確認手段を備え、前記案内手段は、前記ユーザ位置確認手段によって確認した前記ユーザの位置の近傍に、この案内ロボットを移動させること、を特徴とする案内ロボットである。
第１１の発明は、第１の発明から第１０の発明までのいずれかの案内ロボットにおいて、対象領域内におけるこの案内ロボットの位置データを取得する位置取得手段と、前記対象領域内の席の配置位置を示す地図データを取得する地図取得手段と、を備え、前記案内手段は、前記位置取得手段により取得した前記位置データと、前記地図取得手段により取得した前記地図データとに基づいて、空いた席の近傍に、この案内ロボットを移動させること、を特徴とする案内ロボットである。
第１２の発明は、第１の発明から第１１の発明までのいずれかの案内ロボットにおいて、前記ユーザの属性データを取得する属性取得手段と、前記属性取得手段により取得した前記属性データに基づくレコメンド情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得した前記レコメンド情報を、表示部及び音声出力部の少なくとも一方に出力する情報出力手段と、を備えること、を特徴とする案内ロボットである。
第１３の発明は、第１２の発明の案内ロボットにおいて、前記属性取得手段は、前記予約記憶部に記憶された前記顔画像を分析した結果として得られる前記ユーザの属性データを取得すること、を特徴とする案内ロボットである。
第１４の発明は、第１２の発明又は第１３の発明の案内ロボットにおいて、前記情報取得手段により取得した前記レコメンド情報を、通信ネットワークを介して接続された端末に送信する端末送信手段を備えること、を特徴とする案内ロボットである。
第１５の発明は、第１の発明から第１４の発明までのいずれかの案内ロボットにおいて、入力部を介して前記ユーザを特定するユーザ特定データの入力を受け付ける入力受付手段を備え、前記予約処理手段は、前記入力受付手段により受け付けた前記ユーザ特定データを、前記顔画像に対応付けて前記予約記憶部に記憶させること、を特徴とする案内ロボットである。
第１６の発明は、第１の発明から第１５の発明までのいずれかの案内ロボットとしてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
第１７の発明は、第１の発明から第１５の発明までのいずれかの案内ロボットに対して通信可能に接続された席管理装置であって、席の利用状況を示すデータを取得する利用状況取得手段と、前記利用状況取得手段により取得した前記データに基づいて、席が空いているか否かを判断する空席判断手段と、前記空席判断手段により判断された結果データを、前記案内ロボットに送信する判断結果出力手段と、を備えること、を特徴とする席管理装置である。
第１８の発明は、第１７の発明の席管理装置において、前記利用状況取得手段は、席及びその周辺の画像を取得し、前記空席判断手段は、前記席及びその周辺の画像を分析して席が空いているか否かを判断すること、を特徴とする席管理装置である。
第１９の発明は、第１７の発明又は第１８の発明の席管理装置において、前記席管理装置は、前記案内ロボットであること、を特徴とする席管理装置である。
第２０の発明は、第１７の発明から第１９の発明までのいずれかの席管理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である。

本発明によれば、人による作業負担を低減し、店員の代わりに顧客を順番に席に案内するための案内ロボット、席管理装置及びプログラムを提供することができる。

本実施形態に係る案内ロボットシステムの全体概要を示す図である。 本実施形態に係る案内ロボットの機能ブロック図である。 本実施形態に係る管理サーバの機能ブロック図である。 本実施形態に係る管理サーバの記憶部の例を示す図である。 本実施形態に係る案内ロボットの接客処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る案内ロボットの順番案内処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る案内ロボットの呼び込み処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る案内ロボットシステムの予約案内処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る管理サーバの待ち予測処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る管理サーバの学習処理を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
（実施形態）
図１は、本実施形態に係る案内ロボットシステム１００の全体概要を示す図である。
図２は、本実施形態に係る案内ロボット１の機能ブロック図である。
図３は、本実施形態に係る管理サーバ５の機能ブロック図である。
図４は、本実施形態に係る管理サーバ５の記憶部６０の例を示す図である。

図１に示す案内ロボットシステム１００は、例えば、レストランや居酒屋等の飲食店で用いるシステムである。そして、案内ロボットシステム１００は、店舗Ｓにおいて、案内ロボット１（ロボット）が店員に代わって顧客（ユーザ）に対する接客業務と、案内業務とを行う。
案内ロボットシステム１００は、案内ロボット１と、管理サーバ５（席管理装置）と、ＰＯＳ端末７と、店内カメラ８とを備える。案内ロボット１と、店内カメラ８とは、基地局Ｂを介して通信ネットワークＮに接続されている。また、管理サーバ５と、ＰＯＳ端末７とは、通信ネットワークＮに直接接続されている。

基地局Ｂは、無線通信の基地局であって、案内ロボット１や店内カメラ８が管理サーバ５との間の通信をするための中継を行う。基地局Ｂは、例えば、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の基地局や、通信事業者の携帯端末通信網用の基地局である。
通信ネットワークＮは、管理サーバ５と基地局Ｂとの間や、管理サーバ５とＰＯＳ端末７との間でのネットワークであり、例えば、インターネット回線や携帯端末通信網等である。

図１に示す例では、店舗Ｓは、席利用エリアＵと、席待ちエリアＷとを有する。
席利用エリアＵは、顧客が食事を行う部分であり、４つのテーブルＴａ〜Ｔｄが図のように配置されている。以降の説明において、テーブルＴａ〜Ｔｄを区別しない場合には、単に、テーブルＴという。そして、席利用エリアＵには、上部からテーブルＴを含む周辺を撮影するための店内カメラ８が設置されている。この例では、各テーブルＴを撮影するために、各テーブルの近傍に店内カメラ８を備えるものになっているが、１つの店内カメラ８が、各テーブルＴを撮影するように、撮影対象を切り替えて、テーブルＴを順番に撮影するものであってもよい。
席待ちエリアＷは、席利用エリアＵの全てのテーブルＴが利用中である場合に、顧客が待機する場所である。

案内ロボット１は、例えば、店舗Ｓの入口に近い位置であって、席利用エリアＵと、席待ちエリアＷとの境部分付近に配置する。そして、案内ロボット１は、顧客に対して、主に席の予約や席の案内等の業務を行う。そのため、案内ロボット１は、入口と、席待ちエリアＷとを、案内ロボット１の頭部を動かすことで見渡すことができる向きに配置するのが望ましい。案内ロボット１は、高さが１ｍ程度の人型のロボットである。
図２に示すように、案内ロボット１は、制御部１０と、記憶部３０と、カメラ４１（撮影部）と、タッチパネルディスプレイ４２（表示部、入力部）と、マイク４３（入力部）と、スピーカ４４（音声出力部）と、モータ部４５と、通信インタフェース部４９とを備える。
制御部１０は、案内ロボット１の全体を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）である。制御部１０は、記憶部３０に記憶されているオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。

制御部１０は、画像取得部１１と、画像認識部１２（顔画像認識手段、顔画像記憶手段）と、空き状況取得部１３と、条件受付部１４ａ（人数受付手段、席条件受付手段）と、予約処理部１４ｂ（予約処理手段）と、ユーザ特定部１５（ユーザ特定手段）と、ユーザ位置確認部１６（ユーザ位置確認手段）と、案内処理部１７（案内手段）と、情報出力部１８（席情報出力手段、情報出力手段、空席出力手段、時間出力手段）と、属性取得部２０（属性取得手段）とを備える。

画像取得部１１は、カメラ４１から撮影画像を取得する。案内ロボット１は、主に、席待ちエリアＷと、店舗Ｓの入口付近との撮影画像を、カメラ４１を介して取得する。
画像認識部１２は、取得した撮影画像に対して画像認識を行って、顧客の顔画像を取得する。また、画像認識部１２は、画像認識をした時刻を取得する。そして、画像認識部１２は、取得した顧客の顔画像を、取得した時刻（認識時刻）に対応付けて確認画像記憶部３４に記憶する。さらに、画像認識部１２は、画像認識処理によって取得した顧客の顔画像から、顧客の顔画像の特徴データを取得してもよい。ここで、取得した特徴データは、顧客の属性データを取得する際に使用できる。

空き状況取得部１３は、後述する空席フラグ３２ａによって、席利用エリアＵのテーブルＴ（席）が空いているか否かを確認する。以降の説明において、空き状況取得部１３は、席が空いているか否かの確認を、テーブルＴの単位で空いているか否かを確認するものであるとして説明する。例えば、４人掛けのテーブルに３人着席しており、１つの席が空いていても、次の顧客は、相席をする以外には待たなければならないからである。なお、店舗Ｓの形態によっては、例えば、カウンタのみの場合等の場合には、席が空いているかの確認を、テーブルの単位ではなく、イスの単位で確認するものであっても、もちろんよい。

条件受付部１４ａは、空き状況取得部１３によりテーブルＴが空いていないことを確認した場合に、テーブルＴの予約をする顧客から、予約人数や、席に関する希望（例えば、喫煙席を希望等）を含む席条件を受け付ける。条件受付部１４ａは、席条件を、例えば、タッチパネルディスプレイ４２や、マイク４３を介して受け付けることができる。
予約処理部１４ｂは、空き状況取得部１３によりテーブルＴが空いていないことを確認した場合に、カメラ４１を介して予約をする顧客の顔画像を取得し、管理サーバ５に対して出力する。これを受けて、管理サーバ５では、受け付けた顔画像を、予約ＤＢ（データベース）６２に登録する。また、予約処理部１４ｂは、タッチパネルディスプレイ４２や、マイク４３を介して受け付けた顧客の氏名（ユーザ特定データ）を取得し、条件受付部１４ａが受け付けた席条件のデータである付随データと共に管理サーバ５に対して出力する。これを受けて、管理サーバ５では、受け付けた顧客の氏名や付随データを、予約ＤＢ６２に登録する。

ユーザ特定部１５は、空き状況取得部１３によりテーブルＴが空いていることを確認した場合であって、後述する登録フラグ３２ｂによって、予約ＤＢ６２に予約中の顧客が存在する場合に、顧客を特定する処理を行う。具体的には、ユーザ特定部１５は、カメラ４１を介して席待ちエリアＷを撮影し、席待ちエリアＷにいる顧客の顔画像を取得して管理サーバ５に対して出力する。これを受けて、管理サーバ５では、受け付けた顔画像に一致する予約ＤＢ６２の顔画像を特定して、特定した顔画像や氏名のデータを、案内ロボット１に出力する。これらの処理により、ユーザ特定部１５は、次に案内をする顧客を特定できる。

ユーザ位置確認部１６は、ユーザ特定部１５によって特定した顧客がいる位置を確認する。
案内処理部１７は、例えば、モータ部４５を制御して、ユーザ位置確認部１６により確認した顧客の位置に、この案内ロボット１を移動させる。そして、案内処理部１７は、氏名や、案内対象のテーブルＴに関するデータを、タッチパネルディスプレイ４２及びスピーカ４４の少なくとも一方に出力させる。そのようにすることで、席待ちエリアＷにいる顧客は、自分の順番が来たことと、利用可能なテーブルＴの情報とを確認できる。

情報出力部１８は、店舗の入口から入店してきた顧客の顔画像と、確認画像記憶部３４に記憶された顔画像とを照合し、照合結果に応じて、席に関する情報を、タッチパネルディスプレイ４２及びスピーカ４４の少なくとも一方に出力させる。
具体的には、例えば、照合結果として一致する顔画像が確認画像記憶部３４にない場合に、その顧客が初めて入店したものとして、情報出力部１８は、席に関する情報を出力させる。また、照合結果として一致する顔画像が確認画像記憶部３４にある場合に、時刻が一定時間（例えば、３時間等）を経過していれば、その顧客がまた来店したものとして、情報出力部１８は、席に関する情報を出力させる。

席に関する情報としては、例えば、空き状況取得部１３によりテーブルＴが空いていることを確認した場合であって、登録フラグ３２ｂによって、予約ＤＢ６２に予約中の顧客が存在しない場合、つまり、テーブルＴが空いていて、待っている顧客もいない場合に、情報出力部１８は、空いているテーブルＴに関する情報を出力させる。
また、例えば、登録フラグ３２ｂによって、予約ＤＢ６２に予約中の顧客が存在する場合、つまり、既にテーブルＴが空くのを待っている顧客がいる場合には、情報出力部１８は、管理サーバ５から受信したテーブルＴが空くまでの待ち予測時間情報を出力させる。
さらに、情報出力部１８は、後述で説明する属性取得部２０が取得した顧客の属性データに基づくレコメンド情報を出力する。顧客の属性データに基づくレコメンド情報とは、例えば、メニューの中のおすすめ料理をいう。

属性取得部２０は、顧客の顔画像に対して画像処理をした結果に基づいて、顧客の性別、年齢等の属性データを取得する。また、属性取得部２０は、テーブルＴの予約時に顧客が入力した顧客自身に関するデータや、来店人数等のデータを、属性データとして取得してもよい。

記憶部３０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部３０は、プログラム記憶部３１と、フラグ記憶部３２と、属性ＤＢ３３と、確認画像記憶部３４（確認記憶部）とを備える。
プログラム記憶部３１は、プログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部３１は、上述した制御部１０の各種機能を実行するためのロボットプログラム３１ａを記憶している。

フラグ記憶部３２は、案内ロボット１の制御部１０が実行する処理で用いるフラグを記憶する記憶領域である。フラグ記憶部３２は、管理サーバ５から受信したデータに基づいて、対象のフラグを更新する。
フラグ記憶部３２は、空席フラグ３２ａと、登録フラグ３２ｂとを備える。
空席フラグ３２ａは、テーブルＴが空いているか否かを示すフラグである。空席フラグ３２ａは、テーブルＴが１つでも空いている場合に「１」が設定され、テーブルＴが全て空いていない場合に「０」が設定される。
登録フラグ３２ｂは、管理サーバ５の予約ＤＢ６２に、案内済ではない予約データが登録されているか否かを示すフラグである。登録フラグ３２ｂは、予約データが登録されている場合に「１」が設定され、予約データが登録されていない場合に「０」が設定される。

属性ＤＢ３３は、属性データと、例えば、その店舗Ｓでのおすすめの情報とを対応付けて記憶するデータベースである。なお、属性ＤＢ３３は、属性データに対応付けて、その属性に合った顧客に提示する情報が記憶されていれば、おすすめの情報に限定されるものではない。
確認画像記憶部３４は、画像認識部１２により取得した顧客の顔画像を記憶する記憶領域である。確認画像記憶部３４は、例えば、１日や１週間等のサイクルで、データを削除するようにしてもよい。

カメラ４１は、撮影装置である。カメラ４１は、例えば、案内ロボット１の目の部分に対応する位置に設けられている。そして、カメラ４１は、案内ロボット１の顔が向いた方向の被写体を撮影する。カメラ４１により撮影される画像は、静止画像であっても、動画であってもよい。
タッチパネルディスプレイ４２は、液晶パネル等で構成される表示部としての機能と、顧客からの指等によるタッチ入力を検出する入力部としての機能とを有する。タッチパネルディスプレイ４２は、例えば、案内ロボット１の胸の部分に対応する位置に設けられている。そして、タッチパネルディスプレイ４２は、文字等により各種の情報を表示し、顧客からの手入力を可能にしている。

マイク４３は、音声入力装置である。マイク４３は、例えば、案内ロボット１の耳の部分に対応する位置に設けられている。そして、マイク４３は、制御部１０の指示に基づいて集音する。
スピーカ４４は、音声出力装置である。スピーカ４４は、例えば、案内ロボット１の口の部分に対応する位置に設けられている。そして、スピーカ４４は、制御部１０の指示に基づいて音声を出力する。

モータ部４５は、案内ロボット１に動作をさせるためのモータである。モータ部４５は、頭部モータ４５ａと、腕部モータ４５ｂと、足部モータ４５ｃとを備える。
頭部モータ４５ａは、案内ロボット１の頭部を動作させるためのモータである。頭部モータ４５ａは、制御部１０によって制御され、頭部を上下左右に動かす。
腕部モータ４５ｂは、案内ロボット１の腕部を動作させるためのモータである。腕部モータ４５ｂは、制御部１０によって制御され、腕部を上下等に動かす。
足部モータ４５ｃは、案内ロボット１の足部を動作させるためのモータである。足部モータ４５ｃは、制御部１０によって制御され、例えば、案内ロボット１の位置を移動させる。
なお、モータ部４５が備える上述した各モータは、例示であって、例えば、これ以外のモータを備えてもよいし、一部のモータがなくてもよい。
通信インタフェース部４９は、管理サーバ５との間の通信を行うためのインタフェースである。

＜管理サーバ５＞
管理サーバ５は、例えば、サーバであり、顧客によるテーブルＴの利用を管理し、テーブルＴが利用できるまでの時間である待ち時間を予測するための学習を行う。
図３に示すように、管理サーバ５は、制御部５０と、記憶部６０と、通信インタフェース部６９とを備える。
制御部５０は、管理サーバ５の全体を制御するＣＰＵである。制御部５０は、記憶部６０に記憶されているＯＳやアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。

制御部５０は、利用状況取得部５１（利用状況取得手段、画像処理手段、属性取得手段、注文取得手段）と、空席判断部５２（空席判断手段）と、判断結果出力部５３（判断結果出力手段）と、利用時間予測部５４（利用予測手段）と、待ち時間予測部５５（待ち予測手段）と、予測出力部５６（予測出力手段）と、実利用時間取得部５７（利用時間取得手段）と、学習部５９（学習手段）とを備える。

利用状況取得部５１は、テーブルＴの利用状況を示す利用状況データを取得する。ここで、利用状況取得部５１は、例えば、店内カメラ８を介して取得したテーブルＴ周辺の画像を解析した結果に基づく利用状況データを取得する。この場合は、利用状況データは、例えば、テーブルＴに顧客が着席しているか否かに関するデータや、テーブルＴ上の食べ物の残り具合に関するデータである。
また、利用状況データは、例えば、人数、子供の有無等の属性データを含んでもよい。
さらに、利用状況データは、例えば、注文データを含んでもよい。注文データは、例えば、ＰＯＳ端末７から受信した顧客が利用したテーブルＴの番号と、どのような注文をしたかである注文内容とを含んでもよい。
さらにまた、利用状況データは、例えば、テーブルＴに顧客が着席しているか否かを検知するセンサ（図示せず）からの信号に基づくものであってもよいし、ＰＯＳ端末７から受信したテーブルＴの番号と、会計済のデータとであってもよい。

空席判断部５２は、上述した利用状況データに基づいて、テーブルＴが空いているか否かを判断する。
判断結果出力部５３は、空席判断部５２による判断結果を、案内ロボット１に対して送信する。なお、案内ロボット１では、判断結果出力部５３からの判断結果を受けて、空席フラグ３２ａを更新する。
利用時間予測部５４は、上述した利用状況データと、後述する学習部５９による学習結果である学習モデルとを用いて、各テーブルＴの利用予測時間を算出する。

待ち時間予測部５５は、利用時間予測部５４により算出した各テーブルＴの利用予測時間に基づいて、テーブルＴが空くまでの待ち予測時間を算出する。
ここで、待ち時間予測部５５は、次の予約データの人数を考慮して、待ち予測時間を算出してもよい。店舗Ｓによっては、来店した順番に顧客を案内する場合がある。その場合には、次の予約データの人数に対応可能なテーブルＴの利用予測時間のみを用いて、待ち予測時間を算出すればよい。
また、店舗Ｓによって、空いたテーブルの収容人数に合う予約データを優先させて案内する場合がある。その場合には、全てのテーブルＴの利用予測時間を用いて、待ち予測時間を算出すればよい。

予測出力部５６は、待ち時間予測部５５が算出した待ち予測時間を、案内ロボット１に対して送信する。
実利用時間取得部５７は、各顧客によるテーブルＴの実際の利用時間を取得する。実利用時間取得部５７は、例えば、案内ロボット１がテーブルＴの案内をした時点に計時を開始し、着席しているか否かを検知するセンサ（図示せず）からの信号が所定時間を越えて着席を検知しなかった場合に、計時を終了することで、実利用時間を取得してもよい。また、実利用時間取得部５７は、例えば、案内ロボット１がテーブルＴの案内をした時点に計時を開始し、ＰＯＳ端末７から受信した該当のテーブルＴの番号と、会計済のデータを受信した場合に、計時を終了することで、実利用時間を取得してもよい。

学習部５９は、例えば、実利用時間と、利用状況データとを組にした学習を行うことにより、学習モデルを構築する。ここで、利用状況データを与えた場合に、利用予測時間を出力する学習モデルが構築できるのであれば、どのような技術を用いてもよく、例えば、公知の機械学習や、ディープラーニングの技術を用いるものであってよい。

記憶部６０は、制御部５０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部６０は、プログラム記憶部６１と、予約ＤＢ６２（予約記憶部）と、テーブル管理ＤＢ６３と、利用履歴ＤＢ６４と、学習モデル記憶部６５とを備える。
プログラム記憶部６１は、各種のプログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部６１は、上述した制御部５０の各種機能を実行するための処理プログラム６１ａを記憶している。

予約ＤＢ６２は、テーブルＴを使用するための予約データを記憶するデータベースである。
図４（Ａ）に示す例では、予約ＤＢ６２は、予約ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と、予約日時と、氏名と、画像データと、付随データと、案内済フラグとの各項目を有する。
予約ＩＤは、予約ＤＢ６２のレコードである予約データを特定するための識別情報である。
予約日時は、予約ＤＢ６２に登録した日時である。
氏名は、予約した顧客の氏名である。氏名は、顧客が手入力した文字データであっても、顧客が発した音声データであってもよい。また、今回のテーブルＴの予約に関して、氏名の入力は、任意である。
画像データは、予約時に案内ロボット１のカメラ４１が撮影した画像から、顔を検出してその部分を抽出したデータである。なお、画像データは、カメラ４１が撮影した画像そのものであってもよいし、顔画像を解析した特徴データであってもよい。
付随データは、顧客が手入力や音声による入力をした、テーブルＴを使用する人数や、喫煙有無、個室やカウンタ希望等の要望データである。
案内済フラグは、このレコードが示す予約データが案内済である場合に、「１」が設定され、案内していない場合には、「０」が設定される。なお、案内済フラグは、予約時点では「０」である。

テーブル管理ＤＢ６３は、テーブルＴに関するデータを記憶するデータベースである。
図４（Ｂ）に示す例では、テーブル管理ＤＢ６３は、テーブルＩＤと、テーブル情報と、使用中フラグとの各項目を有する。
テーブルＩＤは、テーブルＴを識別する識別情報である。
テーブル情報は、最大着席可能人数や、喫煙席であるか等、テーブルＴの内容に関する情報である。
使用中フラグは、テーブルＴを使用中であるか否かを示すフラグである。使用中フラグは、テーブルＴが使用中である場合に「１」が設定され、未使用である場合に「０」が設定される。
ここで、使用中フラグと、案内ロボット１の空席フラグ３２ａとの関係について説明する。テーブル管理ＤＢ６３の全てのテーブルＩＤに対応する使用中フラグが「１」（使用中）の場合には、案内ロボット１の空席フラグ３２ａを「０」（空席なし）になり、テーブルＩＤに対応する使用中フラグが「０」（未使用）が１つでもある場合には、案内ロボット１の空席フラグ３２ａを「１」（空席あり）になる。

利用履歴ＤＢ６４は、テーブルＴの利用履歴を記憶する記憶領域である。
図４（Ｃ）に示す例では、利用履歴ＤＢ６４は、案内日時と、テーブルＩＤと、画像データと、付随データと、予約ＩＤと、注文データとの各項目を有する。
案内日時は、案内ロボット１が顧客を案内した日時である。
テーブルＩＤは、案内ロボット１が顧客を案内したテーブルＴの識別情報である。
画像データ及び付随データは、予約ＤＢ６２の該当項目のデータをコピーする。画像データは、予約ＤＢ６２の画像の他、テーブルＴを利用中に店内カメラ８が取得した画像をも含む。
予約ＩＤは、テーブルＴを利用している顧客が予約者であった場合に、予約ＤＢ６２の予約ＩＤを記憶する。
注文データは、ＰＯＳ端末７から取得した注文内容のデータを記憶する。

図３に戻り、学習モデル記憶部６５は、学習部５９によって構築した学習モデルを記憶する。
通信インタフェース部６９は、案内ロボット１、ＰＯＳ端末７及び店内カメラ８との間の通信を行うためのインタフェースである。

＜ＰＯＳ端末７＞
図１に戻り、ＰＯＳ端末７は、店舗Ｓ内で顧客が会計を行う位置に設けられ、決済処理を行う端末である。ＰＯＳ端末７は、テーブルＩＤに対応付けて、注文データや会計済データを、管理サーバ５に対して送信する。注文データは、例えば、図示しない店員が所持する携帯端末からＰＯＳ端末７に対して送信され、さらに管理サーバ５に対して送信されてもよい。また、店員の携帯端末から、管理サーバ５に対して注文データを直接送信してもよい。ＰＯＳ端末７は、図示していないが、制御部、記憶部、表示部、入力部、リーダライタ、通信インタフェース部等を備える。

＜店内カメラ８＞
店内カメラ８は、店舗Ｓの席利用エリアＵを撮影する撮影装置である。店内カメラ８は、席利用エリアＵの各テーブルＴの周辺を常に、又は、一定周期で撮影し、取得した画像を、管理サーバ５に対して送信する。

＜案内ロボット１の処理＞
次に、案内ロボット１の処理について説明する。
図５は、本実施形態に係る案内ロボット１の接客処理を示すフローチャートである。
ここで、案内ロボット１の電源が投入されると、案内ロボット１は、この接客処理を実行するものとする。
ステップＳ（以下、「Ｓ」という。）１において、案内ロボット１の制御部１０は、順番案内処理を行う。順番案内処理については、後述する。なお、順番案内処理は、予約している顧客を順番にテーブルＴに案内するための処理である。

Ｓ２において、制御部１０は、モータ部４５を制御して、案内ロボット１の頭部を、店舗Ｓの入口方向に向ける。
Ｓ３において、制御部１０は、呼び込み処理を行う。呼び込み処理については、後述する。なお、呼び込み処理は、入口付近の顧客に対して入店を促すための声掛けをする。また、呼び込み処理は、テーブルＴに空きがない場合には、予約案内を行う。
Ｓ４において、制御部１０は、タッチパネルディスプレイ４２のタッチ操作を受け付けたか否かを判断する。タッチパネルディスプレイ４２のタッチ操作を受け付けた場合（Ｓ４：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ５に移す。他方、タッチパネルディスプレイ４２のタッチ操作を受け付けない場合（Ｓ４：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ１に移す。

Ｓ５において、制御部１０は、タッチパネルディスプレイ４２に、メニュー画面（図示せず）を表示させる。ここで、タッチパネルディスプレイ４２は、メニュー画面を表示する前は、例えば、コマーシャル等の映像を出力していてもよい。メニュー画面は、例えば、待ち人数や、待ち予測時間や、各テーブルＴの利用状態を表示させたり、予約画面（図示せず）を表示して、予約受付を行わせたりするためのものである。そして、制御部１０は、顧客による選択操作にしたがって、各種処理を行う。その後、制御部１０は、処理をＳ１に移す。
そして、制御部１０は、案内ロボット１の電源が投入されている限りにおいて、Ｓ１からＳ５までの処理を繰り返す。

次に、順番案内処理について説明する。
図６は、本実施形態に係る案内ロボット１の順番案内処理を示すフローチャートである。
Ｓ１０において、制御部１０（空き状況取得部１３）は、空席フラグ３２ａを参照し、テーブルＴが空いているか否かを判断する。ここで、テーブルＴが空いている場合には、空席フラグ３２ａは「１」であり、テーブルＴが空いていない場合には、空席フラグ３２ａは「０」である。テーブルＴが空いている場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１１に移す。他方、テーブルＴが空いていない場合（Ｓ１０：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。つまり、テーブルＴが空いていない場合には、案内ロボット１は、席の案内を行わない。

Ｓ１１において、制御部１０は、登録フラグ３２ｂを参照し、予約ＤＢ６２に予約データが登録されているか否かを判断する。ここで、予約データが登録されている場合には、登録フラグ３２ｂは「１」であり、予約データが登録されていない場合には、登録フラグ３２ｂは「０」である。予約データが登録されている場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１２に移す。他方、予約データが登録されていない場合（Ｓ１１：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

Ｓ１２において、制御部１０は、次に案内する顧客の予約データに条件が合致したテーブルＴが空いているか否かを判断する。この処理は、制御部１０が、管理サーバ５に該当のテーブルＴの空きを問合せて、問合せ結果を受信してもよいし、管理サーバ５から次の予約データと、空いているテーブルＴのデータとを受信して、制御部１０による処理に基づいて判断してもよい。ここで、条件は、付随データに対応する。例えば、禁煙席を希望する顧客に対して、空いたテーブルＴが喫煙席であれば、制御部１０は、顧客の予約データに条件が合致したテーブルＴが空いていないと判断する。
次の予約データに条件が合致したテーブルＴが空いている場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１３に移す。他方、次の予約データに条件が合致したテーブルＴが空いていない場合（Ｓ１２：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

Ｓ１３において、制御部１０は、次の予約データを管理サーバ５から受信する。
Ｓ１４において、制御部１０（ユーザ特定部１５）は、受信した予約データに含まれる画像と、カメラ４１を介して取得した画像とが一致する顧客を特定する。この処理は、上述で説明したように、管理サーバ５で行ってもよい。

Ｓ１５において、制御部１０（案内処理部１７）は、特定した顧客を、空いているテーブルＴに案内する。
例えば、制御部１０（案内処理部１７）は、例えば、「○○様、お待たせしました。○○テーブルへどうぞ。」のように、音声をスピーカ４４から出力してもよい。ここで、氏名（名前）は、予約時に顧客が入力したデータを、文字認識処理をすることで音声に変換して、音声出力してもよいし、顧客が音声入力した部分を再生してもよい。このように、氏名を呼んで案内をすることで、顧客は、自分が呼ばれたことを認識でき、店員と遜色ない案内を、案内ロボット１によって実現できる。

また、例えば、制御部１０（ユーザ位置確認部１６、案内処理部１７）は、足部モータ４５ｃを制御して、特定した顧客の近傍に移動させる。そして、制御部１０は、例えば、「ご案内します。○○テーブルです。」のように、音声をスピーカ４４から出力してもよい。このようにすることで、案内する顧客を特定し、場所を伝えるので、必要な案内を、案内ロボット１で実現できる。また、この場合には、氏名等を呼ばないので、予約時に顧客による氏名の入力が不要である。また、他人に氏名が知られることがない。
さらに、制御部１０は、対象の顧客に対して声掛けをした後に、足部モータ４５ｃを制御して、案内するテーブルＴの近傍まで移動させてもよい。

さらにまた、制御部１０（属性取得部２０）は、顔画像から属性データを取得する。属性データは、例えば、性別や、年齢等に関するものである。そして、制御部１０（情報出力部１８）は、属性ＤＢ３３を参照し、取得した属性データに対応するおすすめ料理を、タッチパネルディスプレイ４２に出力させてもよい。

Ｓ１６において、制御部１０は、データ更新依頼を行う。具体的には、制御部１０は、案内日時とテーブルＩＤとを、管理サーバ５に送信する。これにより、管理サーバ５では、制御部５０が、予約ＤＢ６２を更新し、テーブル管理ＤＢ６３の該当のテーブルＩＤの使用中フラグを「０」から「１」に更新する。さらに、制御部５０は、利用履歴ＤＢ６４に、レコードを追加して、各項目に該当するデータを登録する。
そして、テーブル管理ＤＢ６３の全ての使用中フラグが「１」になっていれば、制御部５０は、空席フラグ３２ａを「０」にする信号を案内ロボット１に送信する。そして、信号を受信した案内ロボット１の制御部１０は、空席フラグ３２ａを「０」（空きなし）に更新する。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

次に、呼び込み処理について説明する。
図７は、本実施形態に係る案内ロボット１の呼び込み処理を示すフローチャートである。
図８は、本実施形態に係る案内ロボットシステム１００の予約案内処理を示すフローチャートである。
図９は、本実施形態に係る管理サーバ５の待ち予測処理を示すフローチャートである。

図７のＳ２０において、案内ロボット１の制御部１０（画像取得部１１）は、カメラ４１を介して画像を取得する。
Ｓ２１において、制御部１０（画像認識部１２）は、取得した画像を分析して、人を検出する。ここで、制御部１０は、公知の人検出や顔検出等の技術によって、人を検出することができる。
Ｓ２２において、制御部１０（画像認識部１２）は、人を検出できたか否かを判断する。人を検出できた場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３に移す。他方、人を検出できなかった場合（Ｓ２２：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

Ｓ２３において、制御部１０（画像認識部１２）は、検出した人が、入口から入ってきた人であるか否かを判断する。制御部１０は、入口から入ってきたか否かを、画像に含まれる人の背景によって判断してもよい。また、制御部１０は、案内ロボット１の向きと、検出した人の向きとによって、入口から入ってきたか否かを判断してもよい。入口から入ってきた人である場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２４に移す。他方、入口から入ってきた人ではない場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

Ｓ２４において、制御部１０（画像認識部１２）は、画像を認識し、認識した人の顔画像を、認識した時刻に対応付けて確認画像記憶部３４に記憶させる。
Ｓ２５において、制御部１０（画像認識部１２）は、情報出力対象であるか否かを判断する。具体的には、制御部１０は、認識した人の顔画像と、確認画像記憶部３４に既に記憶されている顔画像とを照合した結果、不一致である場合、つまり、認識した顔画像が確認画像記憶部３４に記憶されていなかった場合に、情報出力対象であると判断する。また、制御部１０は、認識した人の顔画像と、確認画像記憶部３４に既に記憶されている顔画像とを照合した結果、一致するものがあった場合でも、一致したレコードの時刻が一定時間を経過していれば、情報出力対象であると判断する。これは、その人が店舗Ｓの入口を出たり入ったりしている場合に、情報出力対象外にする一方、再度来店した顧客に対しては、声掛けをすることを示す。情報出力対象である場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２６に移す。他方、情報出力対象ではない場合（Ｓ２５：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

Ｓ２６において、制御部１０（空き状況取得部１３）は、空席フラグ３２ａを参照し、テーブルＴが空いているか否かを判断する。テーブルＴが空いている場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２７に移す。他方、テーブルＴが空いていない場合（Ｓ２６：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２９ａに移す。

Ｓ２７において、制御部１０（情報出力部１８）は、声掛け処理を行う。具体的には、制御部１０は、例えば、スピーカ４４から「いらっしゃいませ。ご来店ありがとうございます。今ならすぐにご案内ができます。」等と音声出力する。ここで、制御部１０は、タッチパネルディスプレイ４２に、空いているテーブルＴの情報を表示させてもよい。そして、顧客が希望するテーブルＴを、顧客に選択させてもよい。
Ｓ２８において、制御部１０は、テーブルＴの申込を受け付けたか否かを判断する。ここで、申込の受付は、顧客によるテーブルＴの選択操作であってもよい。また、顧客が空いているテーブルＴに着席したことを、画像やセンサによって検出したことで、申込を受け付けたと判断してもよい。テーブルＴの申込を受け付けた場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２９に移す。他方、テーブルＴの申込を受け付けない場合（Ｓ２８：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

Ｓ２９において、制御部１０は、データ更新依頼を行う。具体的には、制御部１０は、案内日時と申込を受け付けたテーブルＴのテーブルＩＤとを、管理サーバ５に送信する。これにより、管理サーバ５では、制御部５０は、テーブル管理ＤＢ６３の該当のテーブルＩＤの使用中フラグを「０」から「１」に更新する。また、制御部５０は、利用履歴ＤＢ６４に、レコードを追加して、案内日時及びテーブルＩＤを記憶する。
そして、テーブル管理ＤＢ６３の全ての使用中フラグが「１」になっていれば、制御部５０は、空席フラグ３２ａを「０」にする信号を案内ロボット１に送信するので、案内ロボット１の制御部１０は、空席フラグ３２ａを「０」に更新する。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

他方、Ｓ２９ａにおいて、制御部１０は、予約案内処理を行う。
ここで、予約案内処理について、図８に基づき説明する。
図８のＳ３０において、案内ロボット１の制御部１０は、管理サーバ５に待ち予測を依頼する。
Ｓ３１において、管理サーバ５の制御部５０は、待ち予測処理を行う。

ここで、管理サーバ５が行う待ち予測処理について、図９に基づき説明する。
図９のＳ４０において、管理サーバ５の制御部５０（利用状況取得部５１）は、各テーブルＴの利用状況を確認し、利用状況データを取得する。具体的には、制御部５０は、例えば、店内カメラ８から取得した画像を分析して、テーブルＴの食事の進捗状況（食べ物の残量）を確認し、食べ終わりを１００％とした場合の画像による進捗度合をデータにしてもよい。また、制御部５０は、例えば、注文データと、着席してからの時間とに基づいて、注文による進捗度合をデータにする。さらに、制御部５０は、例えば、テーブルＴを使用する顧客の属性データに基づいて、属性による進捗度合をデータにする。この場合、属性データは、例えば、男女に関するものであり、進捗度合のデータとしては、顧客が男性だけの方が、女性がいる場合よりも進捗度合が早いものになる。
Ｓ４１において、制御部５０（利用時間予測部５４）は、学習モデル記憶部６５に記憶された学習モデルを用いて、利用状況データに基づいて、各テーブルＴにおける利用時間を予測する。
Ｓ４２において、制御部５０（待ち時間予測部５５）は、各テーブルＴの予測利用時間に基づいて、待ち時間を予測した待ち予測時間を算出する。その後、制御部５０は、処理を図８に移す。

図８に戻り、Ｓ３２において、制御部５０（予測出力部５６）は、待ち予測処理での処理結果として算出した待ち予測時間を、案内ロボット１に送信する。その後、管理サーバ５の制御部５０は、本処理を終了する。
Ｓ３３において、案内ロボット１の制御部１０（情報出力部１８）は、受信した待ち予測時間を、例えば、タッチパネルディスプレイ４２に出力する。また、制御部１０は、待ち予測時間を、例えば、スピーカ４４から出力してもよい。これにより、案内ロボット１の近くにいる顧客は、待ち予測時間を見たり聞いたりして、予約をするか否かを考えることができる。

Ｓ３４において、制御部１０は、予約をするための情報を、例えば、タッチパネルディスプレイ４２に出力する。また、制御部１０は、音声によって予約をするための情報を出力してもよい。顧客は、予約をするための情報を見たり聞いたりして、予約をする場合には、その指示にしたがってタッチ操作によって入力をしたり、音声によって入力したりする。そして、制御部１０（条件受付部１４ａ）は、予約人数や、テーブルＴの希望等のテーブルＴに関する条件を受け付ける。また、制御部１０（画像取得部１１）は、カメラ４１を介して顧客の顔画像を取得する。
Ｓ３５において、制御部１０は、Ｓ３４による出力後、一定期間内に予約を受け付けたか否かを判断する。予約を受け付けた場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ３６に移す。他方、予約を受け付けなかった場合（Ｓ３５：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図７に移す。

Ｓ３６において、制御部１０（予約処理部１４ｂ）は、受け付けた内容に基づいて、予約登録依頼を管理サーバ５に対して行う。具体的には、制御部１０は、顔画像と、人数等の付随データと、氏名とを、管理サーバ５に対して送信する。これにより、管理サーバ５では、制御部５０は、予約ＤＢ６２にレコードを作成し、予約ＩＤ、予約日時の他、受信したデータを、該当する各項目に対応付けて記憶する。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図７に移す。
図７に戻り、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図５に移す。

このようにすることで、テーブルＴが空いていない場合には、案内ロボット１がテーブルＴの予約案内を顧客に対して行うことができる。また、予約の方法として、顧客がタッチパネルディスプレイ４２を操作することなく、予約を行うことを可能にしている。そのため、顧客による操作を不要にするため、店員が聞き取るのと同じものにできる。

次に、管理サーバ５で行う学習処理について説明する。
図１０は、本実施形態に係る管理サーバ５の学習処理を示すフローチャートである。
ここで、管理サーバ５の電源が投入されている場合に、管理サーバ５は、この学習処理を実行するものとする。
Ｓ５０において、制御部５０は、テーブルＴの利用が終了したことを検出したか否かを判断する。制御部５０は、例えば、ＰＯＳ端末７から会計済データを受信したことによって、テーブルＴの利用が終了したことを検出できる。テーブルＴの利用が終了したことの検出は、その他、様々な方法によって行うことができる。利用終了を検出した場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）には、制御部５０は、処理をＳ５１に移す。他方、利用終了を検出していない場合（Ｓ５０：ＮＯ）には、制御部５０は、利用終了を検出するまで、本処理を繰り返す。

Ｓ５１において、制御部５０は、テーブル管理ＤＢ６３の該当のテーブルＩＤに対応した使用中フラグを、「０」（未使用）に更新する。
Ｓ５２において、制御部５０（実利用時間取得部５７）は、利用履歴ＤＢ６４を参照して、該当のテーブルＩＤの案内日時と、利用終了を検出した日時とに基づいて、テーブルＴの実際の利用時間を取得する。
Ｓ５３において、制御部５０（利用状況取得部５１）は、該当のテーブルＩＤに対応する利用状況データを取得する。ここで、制御部５０は、利用状況データを、一定のタイミングで取得し、時系列に記憶部６０の一時記憶領域に記憶しておく。

Ｓ５４において、制御部５０（学習部５９）は、利用状況データと、実際の利用時間とに基づいて、学習処理を行う。その後、制御部５０は、処理をＳ５０に移す。
なお、このフローチャートにおいては、制御部５０は、学習処理を、テーブルＴの利用終了を検出したタイミングで行うものとして説明した。しかし、制御部５０は、利用状況データの取得までを、テーブルＴの利用終了を検出したタイミングで行っておき、取得した各種のデータを一時記憶させて、夜間等にバッチ処理として一括して学習処理を行うようにしてもよい。

このように、本実施形態の案内ロボットシステム１００によれば、以下のような効果がある。
（１）席の予約時に、案内ロボット１が顧客の画像を撮影して予約ＤＢ６２に記憶しておき、席が空いたことを確認した際には、予約ＤＢ６２に記憶された画像に基づいて案内ロボット１が取得した画像から予約した顧客を特定して案内する。よって、案内ロボット１は、顧客の顔画像を認識して判断することで、予約した顧客を特定することができる。その結果、店員が行う場合と同じように、自然な接客を、案内ロボット１に行わせることができる。
（２）席の予約時に、人数や予約する席に関する条件を受け付けて、予約ＤＢ６２に記憶するので、条件に合った席が空いた場合に、顧客を特定して案内できる。

（３）店舗Ｓの入口から入店した顧客の顔画像を認識し、確認画像記憶部３４に一致する顔画像がない場合には、席に関する情報を出力する。よって、初めて店舗Ｓの入口から入店した顧客に対して、声掛けができると共に、何度も店舗Ｓの入口を出入りしている顧客には、声掛けをしない、という人が行うものと同等の接客を案内ロボット１に行わせることができる。
また、店舗Ｓの入口から入店した顧客の顔画像を認識し、確認画像記憶部３４に一致する顔画像がある場合であっても、一定時間が経過している場合には、席に関する情報を出力する。よって、同じ顧客であっても、店舗Ｓの入口から再度入店した場合には、案内ロボット１に適切に声掛けをさせることができる。
（４）席が空いており、予約ＤＢ６２に予約データが登録されていない場合に、案内ロボット１が店舗Ｓの入口付近に人を検出すると、空いている席に関する情報を出力する。よって、通りすがりの人に、席が空いていることを知らせることができ、集客力の向上に寄与し得る。

（５）席に案内する顧客に対して、空いた席に関する情報を、案内ロボット１のタッチパネルディスプレイ４２及びスピーカ４４の少なくとも一方から出力するので、席待ちをしている顧客に対して、どこの席が空いたのかを、画像又は音声によって知らせることができる。その際、案内ロボット１は、特定した顧客の近傍に移動して出力することで、席待ちをしている顧客に対しての出力であることを、より明確に示すことができる。
（６）案内ロボット１が取得した画像から顧客の属性データを取得して、属性データに基づくレコメンド情報として、例えば、おすすめ料理等を、案内ロボット１のタッチパネルディスプレイ４２に出力する。よって、顧客ごとにその顧客に合ったレコメンド情報を提供できる。

（７）予約時に、案内ロボット１が顧客の氏名の入力を受け付けることで、案内時には、顧客の氏名を用いた案内を行うことができる。
（８）管理サーバ５は、席の利用状況を、席周辺の画像を用いて判断することができる。よって、店員等による入力を行う必要がなく、席を利用しているか否かの判断を、画像処理によって行うことができる。

（９）管理サーバ５は、席の利用状況を示す利用状況データに基づいて、席の利用予測時間を算出し、席が空くまでの時間を予測して出力できる。よって、利用状況データから、席が空くまでの時間を予測できる。
（１０）利用状況データを、席周辺を撮影した画像に基づいて取得することで、例えば、食事の進捗状況を、画像によって把握できる。
（１１）利用状況データを、顧客の属性データを含むものにすることで、属性データを考慮したものにできる。
（１２）利用状況データを、注文データを含むものにすることで、注文データを考慮したものにできる。

（１３）管理サーバ５は、顧客による実際の席の利用時間と、利用状況データとを用いて学習を行い、学習結果を用いて、顧客の利用予測時間を算出できる。よって、学習によって、より正確な利用予測時間を算出できる。
（１４）管理サーバ５は、実際の席の利用時間を、座っている状態を検出するセンサや、ＰＯＳ端末７からのデータを用いることで、自動的に算出できる。
（１５）案内ロボット１は、算出した待ち予測時間を出力するので、顧客がどれくらい待てばよいかの指標を得ることができ、安心感を与えることができる。また、案内ロボット１は、顧客が初めて店舗Ｓの入口から入店した際に、待ち予測時間を出力するので、店舗Ｓを利用するか否かの判断を、顧客に早期に与えることができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。

（変形形態）
（１）本実施形態では、案内ロボットと、管理サーバとを連携させて処理をするものとして説明したが、これに限定されない。管理サーバの各機能を、案内ロボットに有するようにすれば、案内ロボットによって行うことができる。
また、管理サーバの機能の一部を、案内ロボットに有するようにしてもよい。
さらに、本実施形態では、ＰＯＳ端末からのデータや、店内カメラからの画像を用いるものとして説明したが、これに限定されない。同様のデータを取得できれば他の装置でもよく、例えば、案内ロボットが適宜撮影した画像を使用することで行うことができる。

（２）本実施形態では、案内ロボットが顧客の近傍の位置に移動して、空いた席に関する情報を出力するものを例に説明したが、これに限定されない。案内ロボットが、店舗内における案内ロボットの位置データを、例えば、ＧＰＳやビーコン等によって取得し、席の配置位置を示す地図データを取得して、顧客の近傍に移動した案内ロボットを、さらに空いた席の近傍に移動させてもよい。そのようにすることで、案内ロボットに、顧客を席まで誘導させることができる。

（３）本実施形態では、顧客の属性データを、顔画像を分析して得られる結果によるものとして説明したが、これに限定されない。属性データは、例えば、予約の際に、顧客に入力してもらったものにしてもよい。
（４）本実施形態では、レコメンド情報として、おすすめの料理に関する情報を出力するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、席の案内の際に必要と思われる子供イスの情報や、カップル席の情報等を出力してもよい。
（５）本実施形態では、案内ロボットのタッチパネルディスプレイに、顧客の属性データに基づくレコメンド情報を出力するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、各テーブルにタブレット端末を有し、顧客を所定のテーブルに案内した後に、タブレット端末に、顧客の属性に基づく情報を出力してもよい。そして、その情報を、例えば、おすすめの料理にすることで、顧客が料理を選ぶ際に参考にすることができる。

（６）本実施形態では、席の利用状況を、店内カメラからの画像を用いるものを例に説明したが、これに限定されない。案内ロボットが店内を巡回して、各テーブル周辺の画像を取得し、その画像を用いてもよい。そのようにすることで、店内カメラを不要にして、店内カメラがあるのと同様の処理を行うことができる。
（７）本実施形態では、席の利用終了を、座っている状態を検出するセンサからの検出や、画像処理に基づくもの、ＰＯＳ端末からのデータを用いるものを例に説明したが、これに限定されない。店員が管理サーバに接続可能な端末から手入力しても、もちろんよい。

（８）本実施形態では、注文データを、利用状況データに用いるものを例に説明したが、これに限定されない。注文データを、調理開始時間に活用してもよい。例えば、席待ち時に予め注文を行うスタイルの店舗において、顧客を席に案内後にすぐに注文した料理が提供されるように、待ち予測時間と、注文データに対する調理時間とを用いて、調理開始時間を厨房にいるスタッフに報知するような仕組みを構築してもよい。そのようにすることで、席の回転率の向上を図ることができる。

（９）本実施形態では、予約の際に顧客の顔画像を取得して記憶しておき、案内する際に画像を取得して、記憶した顔画像に一致する顧客を特定するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、画像による一致確認に加えて、予約の際に顧客の音声を取得して記憶しておき、案内する際に記憶した音声に一致する顧客を特定してもよい。そのようにすることで、より正確に予約した顧客を特定できる。

１ 案内ロボット
５ 管理サーバ
７ ＰＯＳ端末
８ 店内カメラ
１０，５０ 制御部
１２ 画像認識部
１４ａ 条件受付部
１４ｂ 予約処理部
１５ ユーザ特定部
１６ ユーザ位置確認部
１７ 案内処理部
１８ 情報出力部
２０ 属性取得部
３０，６０ 記憶部
３１ａ ロボットプログラム
３３ 属性ＤＢ
３４ 確認画像記憶部
４１ カメラ
４２ タッチパネルディスプレイ
４３ マイク
４４ スピーカ
４５ モータ部
５１ 利用状況取得部
５２ 空席判断部
５３ 判断結果出力部
５４ 利用時間予測部
５５ 待ち時間予測部
５６ 予測出力部
５７ 実利用時間取得部
５９ 学習部
６１ａ 処理プログラム
６２ 予約ＤＢ
６３ テーブル管理ＤＢ
６４ 利用履歴ＤＢ
６５ 学習モデル記憶部
１００ 案内ロボットシステム

Claims (20)

1. 被写体を撮影する撮影部と、
   席を予約するユーザによる予約人数を受け付ける人数受付手段と、
   席が空いていない場合に、前記撮影部によって得られた席の予約をするユーザの顔画像と、前記人数受付手段が受け付けた予約人数とを予約記憶部に記憶させる予約処理手段と、
   前記人数受付手段による予約人数を収容可能な席が空いた場合であって、前記予約処理手段により前記顔画像が記憶されている場合に、前記撮影部によって得られた撮影画像に対して顔認識処理を行い、前記予約記憶部に記憶された前記顔画像に一致するユーザを特定するユーザ特定手段と、
   前記ユーザ特定手段により特定した前記ユーザを、空いた席に案内する案内手段と、
   を備える案内ロボット。
2. 請求項１に記載の案内ロボットにおいて、
   予約する席に関する条件を受け付ける席条件受付手段を備え、
   前記ユーザ特定手段は、さらに、前記席条件受付手段による前記条件を満たした席が空いた場合に、前記撮影部によって得られた撮影画像に対して顔認識処理を行い、前記予約記憶部に記憶された前記顔画像に一致するユーザを特定すること、
   を特徴とする案内ロボット。
3. 請求項１又は請求項２に記載の案内ロボットにおいて、
   席に関する情報を、表示部及び音声出力部の少なくとも一方に出力する席情報出力手段を備えること、
   を特徴とする案内ロボット。
4. 請求項３に記載の案内ロボットにおいて、
   前記撮影部による撮影画像から顔画像を認識する顔画像認識手段と、
   前記顔画像認識手段により認識した顔画像を確認記憶部に記憶させる顔画像記憶手段と、
   を備え、
   前記席情報出力手段は、前記顔画像認識手段による認識結果と、前記確認記憶部に記憶されている顔画像との照合結果に応じて、席に関する情報を出力すること、
   を特徴とする案内ロボット。
5. 請求項４に記載の案内ロボットにおいて、
   前記顔画像認識手段は、顔画像を認識した時刻を取得し、
   前記顔画像記憶手段は、前記顔画像認識手段により認識した顔画像と、取得した認識時刻とを対応付けて前記確認記憶部に記憶し、
   前記席情報出力手段は、最新の認識時刻と前記確認記憶部に記憶されている認識時刻とが一定時間経過しているか否かを判断して、席に関する情報を出力すること、
   を特徴とする案内ロボット。
6. 請求項４又は請求項５に記載の案内ロボットにおいて、
   前記顔画像認識手段は、前記撮影部による撮影画像から、店舗の入口から入店してきたユーザの顔画像を認識すること、
   を特徴とする案内ロボット。
7. 請求項３から請求項６までのいずれかに記載の案内ロボットにおいて、
   前記席情報出力手段は、席が空いており、前記顔画像が前記予約記憶部に記憶されていない場合に、空いている席に関する情報を出力すること、
   を特徴とする案内ロボット。
8. 請求項３から請求項６までのいずれかに記載の案内ロボットにおいて、
   前記予約処理手段により前記予約記憶部に記憶された予約人数から空き時間を予測する空き予測手段を備え、
   前記席情報出力手段は、前記空き予測手段による予測結果を出力すること、
   を特徴とする案内ロボット。
9. 請求項１から請求項８までのいずれかに記載の案内ロボットにおいて、
   前記案内手段は、前記ユーザ特定手段により特定した前記ユーザに対して、空いた席に関する情報を、表示部及び音声出力部の少なくとも一方に出力するものであること、
   を特徴とする案内ロボット。
10. 請求項９に記載の案内ロボットにおいて、
    前記ユーザ特定手段により特定した前記ユーザの位置を確認するユーザ位置確認手段を備え、
    前記案内手段は、前記ユーザ位置確認手段によって確認した前記ユーザの位置の近傍に、この案内ロボットを移動させること、
    を特徴とする案内ロボット。
11. 請求項１から請求項１０までのいずれかに記載の案内ロボットにおいて、
    対象領域内におけるこの案内ロボットの位置データを取得する位置取得手段と、
    前記対象領域内の席の配置位置を示す地図データを取得する地図取得手段と、
    を備え、
    前記案内手段は、前記位置取得手段により取得した前記位置データと、前記地図取得手段により取得した前記地図データとに基づいて、空いた席の近傍に、この案内ロボットを移動させること、
    を特徴とする案内ロボット。
12. 請求項１から請求項１１までのいずれかに記載の案内ロボットにおいて、
    前記ユーザの属性データを取得する属性取得手段と、
    前記属性取得手段により取得した前記属性データに基づくレコメンド情報を取得する情報取得手段と、
    前記情報取得手段により取得した前記レコメンド情報を、表示部及び音声出力部の少なくとも一方に出力する情報出力手段と、
    を備えること、
    を特徴とする案内ロボット。
13. 請求項１２に記載の案内ロボットにおいて、
    前記属性取得手段は、前記予約記憶部に記憶された前記顔画像を分析した結果として得られる前記ユーザの属性データを取得すること、
    を特徴とする案内ロボット。
14. 請求項１２又は請求項１３に記載の案内ロボットにおいて、
    前記情報取得手段により取得した前記レコメンド情報を、通信ネットワークを介して接続された端末に送信する端末送信手段を備えること、
    を特徴とする案内ロボット。
15. 請求項１から請求項１４までのいずれかに記載の案内ロボットにおいて、
    入力部を介して前記ユーザを特定するユーザ特定データの入力を受け付ける入力受付手段を備え、
    前記予約処理手段は、前記入力受付手段により受け付けた前記ユーザ特定データを、前記顔画像に対応付けて前記予約記憶部に記憶させること、
    を特徴とする案内ロボット。
16. 請求項１から請求項１５までのいずれかに記載の案内ロボットとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。
17. 請求項１から請求項１５までのいずれかに記載の案内ロボットに対して通信可能に接続された席管理装置であって、
    席の利用状況を示すデータを取得する利用状況取得手段と、
    前記利用状況取得手段により取得した前記データに基づいて、席が空いているか否かを判断する空席判断手段と、
    前記空席判断手段により判断された結果データを、前記案内ロボットに送信する判断結果出力手段と、
    を備えること、
    を特徴とする席管理装置。
18. 請求項１７に記載の席管理装置において、
    前記利用状況取得手段は、席及びその周辺の画像を取得し、
    前記空席判断手段は、前記席及びその周辺の画像を分析して席が空いているか否かを判断すること、
    を特徴とする席管理装置。
19. 請求項１７又は請求項１８に記載の席管理装置において、
    前記席管理装置は、前記案内ロボットであること、
    を特徴とする席管理装置。
20. 請求項１７から請求項１９までのいずれかに記載の席管理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。

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