JP2020004146A - 情報処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】店舗内の席の評価値が随時変動する仕組みを備えた情報処理装置を提供すること。【解決手段】情報処理装置１００は、記憶部１８と受付部１５とＣＰＵ（算出部、制御部）１１とを具備する。記憶部１８は、複数の席の評価値を記憶する。受付部１５は、環境の変化を受け付ける。算出部１１は、上記環境の変化の各席への影響を算出する。制御部１１は、算出結果を基に評価値を更新する。受付部１５は店内環境を検知する複数のセンサ１２０から店内環境を受け付ける。ＣＰＵ１１はセンサ情報に基づいて上記評価値を更新する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、ウォークイン客の案内や座席予約の際に利用可能な座席などの評価値の情報処理に関する。

特許文献１は、評価者が評価値を知ることができるようにすることを課題とした発明を開示している。特許文献１には、当該開示の一部として、評価者が街角などで見かけた商品を評価デバイス（スマートフォンなど）により評価すると、クラウド上のサーバでその商品の評価値が変動することについて記載がある。

特開２０１４−０１６８４２号公報

飲食店における座席予約やウォークイン客の案内に伴う「席の確保」を情報技術で支援する技術分野において、席の確保を何らかの順序（限定するものではないが、例えば、予約順、来店順）に従って、順番に座席やテーブルの確保をする情報処理をすることが従来から行われている。

飲食店などにおける座席やテーブルにはそれぞれ、喫煙席／禁煙席の区分、受け入れ可能人数、眺望の良し悪しなどに応じてランクや評価値が付与可能である。このランクや評価値は、ウォークイン客の案内や座席予約の際に利用可能である。ランクや評価値は、例えば、早く予約を入れた顧客グループから順に高いランクのテーブルの利用を予約するというような情報処理に利用できる。

ところが、座席に関する顧客満足度は座席の評価値と完全に連動しない。座席に関する顧客満足度は、あらかじめ把握されている座席の良し悪しだけで決定されず、さまざまな条件や出来事によって変動する。例えば、座席に関する顧客満足度が、隣に他の客が来ることによりゆっくり食事が楽しめなくなって下がる場合もある。このようなさまざまな条件や出来事に対応するため、座席の評価値も、さまざまな条件や出来事により変動させる必要がある。

本発明は、上述の実情に鑑みてなされたものであって、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えた情報処理装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成する本発明の一態様に係る情報処理装置は、記憶部と受付部と算出部と制御部を具備する。
上記記憶部は、複数の席の評価値を記憶する。
上記受付部は、環境の変化を受け付ける。
上記算出部は、上記環境の変化の各席への影響を算出する。
上記制御部は、算出結果を基に評価値を更新する。

上記情報処理装置によれば、環境の変化に応じて評価値が更新されるため、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えた情報処理装置が提供される。

上記情報処理装置においては、上記受付部が、店内環境を検知する複数のセンサから店内環境を受け付け、上記制御部が、センサ情報に基づいて上記評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、センサが検知した店内環境に応じて店舗内の座席の評価値が随時更新される。

上記情報処理装置においては、上記受付部が、注文情報を更に受け付け、上記制御部が、上記受け付けた上記注文情報に基づいて上記評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、店舗の客から受けた注文の内容に応じて店舗内の座席の評価値が随時更新される。

上記情報処理装置においては、上記制御部が、上記注文情報が所定の注文を含む場合に、上記評価値がネガティブな方向に変動するように上記評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、所定の注文（例えば、においのする料理など）をするテーブルを除く店舗内の座席の評価値がネガティブな方向に変動させるため評価値に基づいて周囲の席に客が案内される確率が下がり、その結果、上記所定の注文をした客が周りの客に気兼ねなく料理等を楽しめるようになる。

上記情報処理装置においては、上記受付部が、客グループの予約又は来店に基づいて生成される客グループ情報を更に受け付け、上記制御部が、上記客グループ情報に基づいて上記評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、客グループ情報に基づいて店舗内の座席の評価値が随時更新される。

上記情報処理装置においては、上記客グループ情報が人数に関する情報を含み、上記制御部が、人数の大小に基づき評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、客グループの人数に基づいて店舗内の座席の評価値が随時更新される。そのため例えば、人数の多い客グループの周りの座席の評価値を低下させて、周囲の座席への新規客グループの案内を抑制する場合、人数の多い客グループが周りの客に気兼ねなく料理等を楽しめるようになる。

上記情報処理装置においては、上記客グループ情報が顧客の属性情報を含み、上記制御部が、顧客の個々の属性情報又は複数の顧客の属性情報の組み合わせに基づき評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、性別や予想される客単価等の属性に基づいて店舗の座席の評価値が随時更新される。そのため例えば、客単価の高い客グループの来店や予約がある座席の周囲の座席の評価値を低下させて、周囲の座席への新規客グループの案内を抑制する場合、客単価の高い客グループが周りの客に気兼ねなく料理等を楽しめるようになる。

上記情報処理装置においては、上記客グループ情報が席の位置情報を含み、上記制御部が、上記位置情報により特定される席の周囲の席の評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、店舗内の席を一律に変動させるのではなく、位置情報により特定される席の周囲の席、すなわち、客グループがいる席から近い席を変動させることができるようになる。

上記情報処理装置においては、上記制御部が、上記位置情報により特定される席から近ければ近いほど評価値の変動の幅が大きくなるように、上記周囲の席の評価値を更新する構成であってもよい。
上記構成によれば、店舗内の席を一律に変動させるのではなく、位置情報により特定される席の周囲の席、すなわち、客グループがいる席から近い席を変動させることができるようになる。

上記情報処理装置においては、上記客グループ情報が、前記客グループが店舗の利用を開始する第１の時点を含み、上記制御部が、上記第１の時点から所定の時間が経過した第２の時点から、更に別の所定の時間が経過した第３の時点までの間に、評価値の変動の幅が大きくなるように、上記各席の評価値の更新を行う構成であってもよい。
上記構成によれば、客グループが席を利用開始して間もない第２の時点までの時間や、利用時間が終わりに近い第３の時点以後の時間には、当該客グループの席の周囲の席に新しい客グループが席を利用しやすくするような情報処理が可能になる。

上記情報処理装置においては、上記算出部が、上記第２の時点から上記第３の時点までの間の上記評価値の変動の幅を、上記客グループ情報に含まれる顧客の属性情報の組み合わせに応じて算出する構成であってもよい。
上記構成によれば、第２の時点から第３の時点までの間の周囲の座席の評価値を、客グループの性別や人数や年齢構成や客単価といった属性情報に応じて変化させることができる。

本発明の別の一態様は、複数の席の評価値を記憶し、環境の変化を受け付け、前記環境の変化の各席への影響を算出し、算出結果を基に評価値を更新する情報処理方法である。
上記態様によれば、環境の変化に応じて評価値が更新されるため、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えた情報処理方法が提供される。

本発明の別の一態様は、コンピュータに、複数の席の評価値を記憶するステップと、環境の変化を入力するステップと、前記環境の変化の各席への影響を算出するステップと、算出結果を基に評価値を更新するステップを実行させるためのプログラムである。
上記態様によれば、環境の変化に応じて評価値が更新されるため、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えたプログラムが提供される。

本発明によれば、店舗内の席の評価値が随時変動する仕組みを備えた情報処理装置を提供することができる。

本発明の実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理システムの別の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る記憶部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係るテーブル情報データベースの記憶内容の一例である。 本発明の実施形態に係るテーブル情報データベースの記憶内容の別の一例である。 本発明の実施形態に係るテーブル情報データベースの記憶内容の別の一例である。 本発明の実施形態に係る客グループ情報データベースの記憶内容の一例である。 本発明の実施形態に係る情報処理のフローチャートである。 本発明の実施形態における利用時間の始めごろ、終わり際の概念について説明するための説明図である。

以下、本発明に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

〔情報処理システム〕
本実施形態に係る情報処理システムの２つの構成例を図１と図２にそれぞれ示す。図１、図２に示す店舗運営支援システム１は、情報処理装置１００と、センサ１２０、ハンディ１３０を有する。図２に示すように、店舗運営支援システム１は、そのほかに例えば、予約受付サーバ１５０を有してもよい。図１と図２にはシステム外の顧客端末３００も示されている。

センサ１２０は、店内環境に関する情報（以下、「環境情報」）を情報処理装置１００に入力する手段である。本実施形態におけるセンサ１２０は、具体的には、マイク、人感センサ、カメラ、温度センサ、湿度センサ、光学センサ（例えば光電変換素子により光量を検知可能なもの）、店舗内機器の稼働状況を検知するセンサを含むセンサ群である。なお、店舗内機器の稼働状況を検知するセンサは、エアーコンディショナーなどの店舗内機器のスイッチのオン・オフや設定温度、風量等をモニタするセンサである。他の実施形態においては、センサ１２０の代わりに、卓上に設置可能な注文受付端末（不図示）によってセンサ１２０と同等の機能が提供されてもよい。この場合、注文受付端末は音声認識により客の注文を認識し、情報処理装置１００に入力するものでもよい。

ハンディ１３０は、顧客情報を情報処理装置１００に入力する手段の一例である。ハンディ１３０は、具体的には、従業員が操作する注文受付可能な携帯端末などで構成されてもよい。従業員は、ウォークイン客に関する情報をハンディ１３０に入力し、ハンディ１３０は入力された情報を情報処理装置１００に入力する。

顧客端末３００も、顧客情報を情報処理装置１００に入力する手段の一例である。顧客端末３００は、具体的には、汎用のコンピュータやスマートフォンなどで構成されてもよい。顧客は、予約に関する情報を、顧客端末３００を通して店舗運営支援システム１に提供する。提供された情報は、情報処理装置１００に直接入力されてもよいし（図１）、予約受付サーバ１５０を介して入力されてもよい（図２）。

図１において、本実施形態に係る情報処理装置１００は、各飲食店の店舗内に設置される。この場合、店舗運営支援システム１は、店舗内の情報処理システムとして完結する。図２において、本実施形態に係る情報処理装置１００は、クラウドサーバ群の一つとして設置される。このような構成の場合、予約受付に関する情報処理は別サーバ（予約受付サーバ１５０）が行うこととしてもよい。

〔情報処理装置〕
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、入出力インタフェース１５、及び、これらを互いに接続するバス１４を備える。

ＣＰＵ１１は、必要に応じてＲＡＭ１３等に適宜アクセスし、各種演算処理を行いながら各ブロック全体を統括的に制御する。ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１に実行させるＯＳ（Operating System）、プログラムや各種パラメータなどのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業用領域等として用いられ、ＯＳ、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。

入出力インタフェース１５には、表示部１６、操作受付部１７、記憶部１８、通信部１９等が接続される。表示部１６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic Electro-Luminescence Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を用いた表示デバイスである。操作受付部１７は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、その他の入力装置である。なお、表示部１６と操作受付部１７を液晶タッチパネルにより一つにまとめてもよい。

記憶部１８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ（ＳＳＤ；Solid State Drive）、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部１８には、上記ＯＳや各種アプリケーション、各種データが記憶される。

通信部１９は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）や無線ＬＡＮ等の無線通信用の各種モジュールである。通信部１９により本装置は他の装置とデータを送受信できる。

また、ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２に記憶されているソフトウェアプログラムをロードすることにより本発明の制御部や算出部等を構成する。記憶部１８は本発明の記憶部として機能する。入出力インタフェース１５は本発明の受付部として機能する。

本実施形態に係る情報処理装置１００は、上述のハードウェア構成を採用することで、センサ１２０やハンディ１３０、予約受付サーバ１５０等から入力される情報を一元的に取り扱うことができる。

〔記憶部のデータ〕
記憶部１８が記憶する各種データのうち、本実施形態の構成及び動作に関係するものについて説明する。

図４は、記憶部１８が記憶する各種データの構成例を示す図である。図４に示すように、記憶部１８は、顧客情報データベース１８１と、テーブル情報データベース１８２と、客グループ情報データベース１８３と、注文情報データベース１８４を有している。各データベースは相互に関連付けがなされており、全体として一つのリレーショナルデータベースとして構築されている。なお、これは説明のための便宜的な一例であり、他の実施形態においてはリレーショナルデータベースとしなくてもよいし、あるいは単純な記憶テーブルのようなものでもよい。

顧客データベース１８１は、１の店舗又は同じブランドを共有する店舗群の顧客（カスタマー）の情報を記憶するデータベースである。テーブル情報データベース１８２は、店舗内のテーブル、席等の情報を記憶するデータベースである。客グループ情報データベース１８３は、店舗に来店した利用者（ユーザ）をグループ化した状態で記憶するデータベースである。注文情報データベース１８４は、各客グループが注文した料理等の情報を記憶するデータベースである。

テーブル情報データベース１８２の記憶内容の構成例を図５と図６と図７に示す。図５のテーブル（席）情報５０ａ，５０ｂ，５０ｃに示すように、テーブル情報データベース１８２には、テーブル（席）情報５０が、テーブルあるいは席ごとに記憶されている。

テーブル（席）情報５０は、テーブルあるいは席ごとにユニークな、テーブル識別子５１を有する。テーブル（席）情報５０はさらに、テーブル識別子５１ごとに位置情報５２、周囲のテーブルの情報５３、評価値情報５４を有する。

位置情報５２は、テーブル識別子５１により特定されるテーブルの店舗内の位置に関する情報である。本実施形態における位置情報５２は、店舗を真上から見下ろした平面的なレイアウト図における位置座標である（図７を参照して後述）。しかしながら、位置情報５２の実施例は本実施形態の位置座標に限定されず、その他の形式の情報であってもよい。

周囲のテーブルの情報５３は、テーブル識別子５１により特定されるテーブルの周囲にあるテーブルの情報である。周囲にあるテーブルは、テーブル識別子５１により特定されるテーブルに客グループが座ることによって、何がしかの影響を受ける。周囲のテーブルの情報５３は、周囲の各テーブルのテーブル識別子５１と、更に、そのテーブルに客グループが座ることによって影響を受ける度合いの情報を有する。距離が近いと影響を受ける度合いが大きいと考えられるため、本実施形態における影響を受ける度合いの情報は、テーブル識別子５１により特定されるテーブルと周囲の各テーブルとの距離である。

図６は、周囲のテーブルの情報５３の有する各テーブルの影響を受ける度合いの情報を表にしたものである。図６では、二つのテーブルｔｎとテーブルｔｍの間の距離をそのまま、影響を受ける度合いとしている。図６によると、テーブルｔ１１のテーブルｔ１２に対する影響を受ける度合いは１であるが、テーブルｔ１４に対する影響を受ける度合いは３である。テーブル情報データベース１８２は、図６のような表を記憶する。

評価値情報５４は、快適さや席のランク等を表す指標である評価値の情報である。評価値情報５４は席のランクに基づいて初期値が定められている。本実施形態では情報処理装置１００のＣＰＵ１１が、環境の変化に基づいて評価値情報５４を更新する。

図７は、ｘｙ平面の位置座標系上に、店舗を真上から見下ろした平面的なレイアウト図（いわゆる店舗レイアウト図）を描画した一例を示す図である。本実施形態における位置情報５２は、図７に示したようなテーブルの位置を特定できるような場所（例えば、テーブルの中心点や、テーブルの角の点など）のｘｙ座標である。

図７中では、テーブル間の距離を一例として「ｄ（ｔｎ−ｔｍ）」で表している。ＣＰＵ１１は、テーブルごとに他のテーブルとの距離ｄ（ｔｎ−ｔｍ）を計算して、図６に示す周囲のテーブルの情報５３を得る。例えば、テーブルｔ１の周囲のテーブル情報５３は、ｄ（ｔ１−ｔ２），ｄ（ｔ１−ｔ３），・・・ｄ（ｔ１−ｔ１０）になる。ｘｙ座標上の２点間の距離を計算するのは容易なので、ＣＰＵ１１は、図７のような位置座標系上に置かれた店舗レイアウト図に基づくことにより、図６のような２つの席の距離情報の表を容易に作成できる。

客グループ情報データベース１８３の記憶内容の構成例を図８に示す。図８の客グループ情報８０ａ，８０ｂ，８０ｃに示すように、客グループ情報データベース１８３には、客グループ情報８０が、客グループごとに記憶されている。

客グループ情報８０は、客グループごとに、その客グループのために確保されたテーブル（予約テーブル、あるいは、現に使用中のテーブル）のテーブル識別子５１（複数でもよい）を有する。客グループ情報８０はさらに、人数８２、顧客の属性８３、利用開始時間８４を有する。

テーブル識別情報８１はテーブル情報データベース１８２に記憶されているテーブル識別子５１を指し示す情報である。客グループが２つ以上のテーブルを利用している場合、テーブル識別情報８１は、２以上のテーブル識別子５１を含む。客グループ情報８０がテーブル識別情報８１を有するため、ＣＰＵ１１は、客グループ情報８０を参照することで、当該客グループが使用している、あるいは、使用する予定のテーブルを特定することができる。

人数８２は、その客グループの人数に関する情報である。人数は１人でもよい。顧客の属性８３は、当該客グループの性別や人数や年齢構成や客単価といった属性情報である。顧客の属性８３は、ウォークイン客の場合は店舗の従業員がハンディ１３０により入力した情報（例えば、「３０歳代の男性」といった程度の情報）に基づいて生成され、予約客の場合は当該予約客が予約時に予約受付サーバ１５０に入力した情報に基づいて生成される。利用開始時間８４は、その客グループが店舗の利用を開始した時間の情報である。

〔情報処理〕
図９に、本実施形態の情報処理のフローチャートを示す。図９の情報処理は、ＣＰＵ１１により随時行われるものとする。

まず、制御部や算出部として機能するＣＰＵ１１と、受付部として機能する通信部１９と入出力インタフェース１５は、センサ１２０やハンディ１３０、予約受付サーバ１５０等から、環境の変化の入力を受け付ける（ステップ１１）。ステップ１１の詳細については後述し、この本実施形態の情報処理の流れの説明においては、環境の変化の一例として、ここではセンサ１２０の検出情報（センサ情報）が入力されるものとする。

ＣＰＵ１１は、当該入力された環境の変化が所定の閾値より大きいものであるか否かを判断する（ステップ１２）。環境の変化は、本説明例ではセンサ１２０の検出情報であるので、ＣＰＵ１１は、センシングデータの変化量が所定の閾値より大きいか小さいかを判断する。ＣＰＵ１１は、入力された環境の変化が所定の閾値より大きいものでないと判断した場合はステップ１１に戻って環境の変化の入力を受け付ける（ステップ１２，Ｎｏ）。このステップ１２により、ＣＰＵ１１が、所定の閾値より小さいような、小規模な環境の変化については後続の処理を実行しないと判断するため、計算量が過剰になるのを防ぐことができる。

一方、入力された環境の変化が大きいものであると判断された場合（ステップ１２，Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１は、ステップ１１で入力された環境の変化が各席に与える影響を、＋１０ポイント、あるいは、−５ポイントのように、方向と大きさを持った情報として、席ごとに算出する（ステップ１３）。本実施形態ではＣＰＵ１１が全席に対して席への影響を算出する。他方でＣＰＵ１１は、算出の前に環境の変化が起きた席を特定し、特定された席の周囲の席への影響だけを算出してもよい。ＣＰＵ１１が環境の変化が起きた席の周囲の席への影響だけを算出する構成の場合、計算量が過剰になるのを防ぐことができる。

次に、ＣＰＵ１１は、ステップ１３で算出された席への影響に基づいて、各席の評価値を更新する（ステップ１４）。ステップ１４でＣＰＵ１１は、テーブル（席）情報５０が有する評価値情報５４に、ステップ１３で算出した方向と大きさを持った情報（席に与える情報）を加算するなどして、各席の評価値を更新する。

〔環境の変化の入力〕
図９のステップ１１で入力される「環境の変化」について説明する。本実施形態の環境の変化には、大きく分けて、センサ１２０から入力された情報の変動、客グループ情報データベース１８３の変動、注文情報データベース１８４の変動がある。

センサ１２０から入力された情報の変動は、例えば、マイク、人感センサ、カメラとして構成されるセンサ１２０が検知した、音声の大きさ（所定デシベル以上の大声など）、テーブルや席への着座の有無、画像情報などがある。ＣＰＵ１１は、ステップ１２において所定の大きさ以上の大声が所定の時間以上持続した場合に、当該センサ１２０が設置されたテーブル近傍に、大きい環境の変化があると判断してもよい。

注文情報データベース１８４の変動は、例えば、新たな注文情報の追加などがある。情報処理装置１００は、ハンディ１３０からの新たな注文情報の入力を通信部１９が受け付け、注文情報データベース１８４に追加する。このとき、ＣＰＵ１１は、ステップ１２において注文情報の中に所定の注文、例えば、強いにおいのする料理などが含まれるか否かを判断し、含まれる場合に当該注文をしたテーブル近傍に、大きい環境の変化があると判断してもよい。

上記所定の注文は、強いにおいのする料理を例としたが、これに限定されず、アルコールや酒類を所定の数量以上注文したような場合も、注文情報データベース１８４の変動に基づく環境の変化としてよい。

上記所定の注文があったと判断された場合にＣＰＵ１１はさらに、ステップ１３で算出される評価値への影響を、ネガティブな方向に算出してもよい。この場合、所定の注文は、不快なにおいの強い料理である。一方、ＣＰＵ１１は、所定の注文が周囲のグループの顧客の食欲を誘うようなにおいを発する場合、評価値への影響を、ポジティブな方向に算出してもよい。

客グループ情報データベース１８３の変動は、例えば、ハンディ１３０によるウォークイン客の来店に基づく、新しい客グループ情報８０の生成、顧客端末３００と予約受付サーバ１５０による予約に基づく、新しい客グループ情報８０の生成がある。そのほかには、ＣＰＵ１１が客グループ情報８０の有する顧客の属性８３を、顧客情報データベース１８１に問い合わせて取得した場合にも、客グループ情報データベース１８３の変動が発生する。

各客グループ情報８０には、利用開始時間８４が設定される。ＣＰＵ１１は、ステップ１２において利用開始時間８４の到来や、そこから所定の時間経過した時点で、大きい環境の変化があるか否かを判断してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップ１２において新しく生成されたり内容が更新されたりした客グループ情報８０が有する人数８２を参照し、人数８２の大小に基づいて、大きい環境の変化があるか否かを判断してもよい。これにより、大人数のグループは騒いで周囲のグループに不快感を与える可能性があるため、周りの席の評価値を下げて、これらの席に新しいグループへの席の割り当てを抑制するといった情報処理が可能になる。

ＣＰＵ１１は、ステップ１２において新しく生成されたり内容が更新されたりした客グループ情報８０が有する顧客の属性８３を参照し、顧客の属性８３の内容に基づいて、大きい環境の変化があるか否かを判断してもよい。客グループ情報８０は複数の顧客の属性８３を有する場合がある。ＣＰＵ１１は、一人ひとりの顧客の属性８３に基づいて、上記判断をしてもよいし、あるいは、複数の顧客の属性８３の組み合わせに基づいて、上記判断をしてもよい。

ＣＰＵ１１は例えば、属性のうち特定の性別が含まれる顧客が多い客グループ情報８０を元に、ステップ１２の判断や、ステップ１３の影響の算出をしてもよい。

〔評価値の利用〕
上述のように、本実施形態においては、各テーブルの評価値は随時更新され、変動する。テーブルの評価値は、新しい客グループの自動配席に利用できる。ＣＰＵ１１は、新しい客グループの予約順や来店順、あるいは、顧客の属性８３に基づく顧客のランク順に、評価値の高いテーブルの利用を確保する。テーブルの利用の確保の情報処理は、例えば、新しく生成された客グループ情報８０に、テーブル識別情報８１を割り当てることで実現される。

〔影響の算出〕
図９のステップ１３で算出される「各席への影響」について説明する。本実施形態の各席への影響は、すべての席に対して一律ではなく、席の位置によって濃淡がある。これにはまず、ＣＰＵ１１が環境の変化が起きたテーブルや席の特定を行い、次に、位置情報や図６のような距離の情報に基づいて、各席への影響を算出する。

本実施形態では、大きい環境の変化があると判断される場合（ステップ１２，Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１がその環境の変化が起きたテーブルや席を特定する。センサ１２０から入力された情報の変動により環境の変化が検知された場合、ＣＰＵ１１は、センサ１２０の設置場所のテーブルを環境の変化が起きたテーブルとして特定する。客グループ情報データベース１８３の変動により環境の変化が検知された場合、ＣＰＵ１１は、変動に直接関係する客グループ情報８０が有するテーブル識別情報８１が指し示すテーブル識別子５１により特定されるテーブルを環境の変化が起きたテーブルとして特定する。注文情報データベース１８４の変動により環境の変化が検知された場合、ＣＰＵ１１は、変動に直接関係する料理の注文をした客グループの客グループ情報８０が有するテーブル識別情報８１が指し示すテーブル識別子５１により特定されるテーブルを環境の変化が起きたテーブルとして特定する。

ＣＰＵ１１は、特定されたテーブルのテーブル（席）情報５０など、テーブル情報データベース１８２を参照して、各席への影響を算出する。なお、ＣＰＵ１１は、評価値への影響が環境の変化が起きたテーブルの周囲のテーブルだけにあるものとして、周囲のテーブルへの影響のみを計算してもよい。ＣＰＵ１１がこのように各席への影響を算出することにより、計算量が過剰になることを防ぐことができる。

更に、ＣＰＵ１１は、テーブル情報データベース１８２が記憶する図６の表に基づいて、特定されたテーブルからの距離に応じて、すなわち、特定されたテーブルから近ければ近いほど評価値の変動の幅が大きくなるように、個々の席の影響を算出する。例えば、ＣＰＵ１１は、距離が１のテーブルには１００％の影響が、距離が２のテーブルには５０％の影響が、距離が３のテーブルには３４％の影響があるように評価値を変動させる計算をする。

更に、ＣＰＵ１１は、ステップ１３における環境の変化がもたらす影響を、まず、基準値（例えば、＋１０ポイント、あるいは、−５ポイントのような方向と大きさを持った情報）を算出し、次に、各テーブル（席）について上記影響の濃淡を加味した値（方向と大きさを持った情報）を算出する。

更に本実施形態においては、ＣＰＵ１１がステップ１３における影響を算出する際、上述のようにテーブル（席）間の距離を考慮に入れることに加えて、客グループがそのテーブルを利用している時間も考慮に入れる。図１０は、以下で説明する利用時間の始めごろ、終わり際の概念について説明するための説明図である。

図１０において、横軸は時間、縦軸はテーブルとテーブルの関係を一次元的に表現したものである。テーブルレイアウトは上から見下ろすと二次元的に表現されるが、図１０では説明の都合上、一次元的に表現されている。例えば、図１０においてテーブルｔ１の隣はテーブルｔ２であり、テーブルｔ２の隣はテーブルｔ１とテーブルｔ３である。

図１０では、テーブルに客グループがいる場合は、その時間分の長さの線分で示している。各客グループは、第１の時点Ｔ１（利用開始時間８４と同じ）にそのテーブルの利用を開始する。店舗の業態が居酒屋であるような場合は、利用開始の時点からある程度の時間が経ったころに、グループ内の会話が弾み、周りに与える影響も大きくなると想定されるタイミングがある。そのようなタイミングを第２の時点Ｔ２とする。そして、通常、食事の時間が終わる頃と想定される時点を第３の時点Ｔ３とする。業態によって異なるが、居酒屋であれば、第２の時点Ｔ２が０．５時間後、第３の時点Ｔ３が２時間後、などと設定される。

第１の時点Ｔ１から第２の時点Ｔ２が、利用時間の始めごろである。第３の時点Ｔ３以後が利用時間の終わり際である。

ＣＰＵ１１は、会話が弾み、周りに与える影響も大きくなるＴ２からＴ３までの間に当該テーブルで発生した環境の変化が周囲の各席へもたらす影響が、Ｔ２以前あるいはＴ３以後に当該テーブルで発生した環境の変化が周囲の各席へもたらす影響よりも大きくなるように、環境の変化が検知されるたび、各席への影響を算出する。具体的には、ＣＰＵ１１がステップ１３で評価値情報５４の変動を算出する際、Ｔ２からＴ３までの間に検知された環境の変化に対応する変動の割合が、他の時間（Ｔ２以前、Ｔ３以後）に検知された環境の変化に対応する変動の割合より多くなるようにする。ＣＰＵ１１がこのように各席への影響を算出することにより、宴会等により騒いでいるグループの周りのテーブルが積極的にネガティブに評価されることになり、新規客グループの利用のために確保されにくくなる。既存の客グループは周りの客グループに気兼ねすることなく料理等を楽しむことができる。

また、ＣＰＵ１１は、ステップ１３で評価値情報５４の変動を算出する際、Ｔ３以後に検知された環境の変化に対応する変動の割合が、Ｔ３以前に検知された環境の変化に対応する変動の割合よりも小さくなるようにする。この構成によれば、Ｔ３以後の時間では当該環境の変化がもたらす影響が小さくなる。そのため、利用時間の終わり際のテーブルの周りのテーブルに、新しいグループのためのテーブルの確保が過剰に抑制されなくなる。つまり、新しいグループが周りのテーブルに案内されやすくなる。そのため、図１０に示すように、テーブルｂの客グループの利用時間の終わり際には、その隣のテーブルａに新しい客グループが入りやすくなる。この構成によれば、店舗の運営効率が適切に保たれる。

〔変形例〕
上記実施形態は、さまざまに変形して実施することができる。
例えば、上記実施形態においては、センサ１２０から入力された情報の変動に基づく環境の変化の一例として、所定の閾値以上大きい声が、所定の時間以上、持続した場合を挙げているが、本発明はこれに限定されず、これ以外の事象をセンサ１２０から入力された情報の変動に基づく環境の変化としてよい。

例えば、光学センサと温度センサを含むセンサ１２０が、窓際のテーブルの明度と温度が急上昇したことを検知した場合、ＣＰＵ１１は、これをステップ１２における大きい環境の変化と判断する。続いてＣＰＵ１１は、当該窓際のテーブルの評価値を低下させる。また、窓からの距離に応じて各テーブルの評価値を低下させる。この構成によれば、テーブルに強い日差しが入射するような場合にも、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えることができる。

また、ほかに例えば、店舗内機器の稼働状況を検知するセンサを含むセンサ１２０が、エアーコンディショナーの設定温度、風量が急激に（所定の割合以上）変化したことを検知した場合、ＣＰＵ１１は、これをステップ１２における大きい環境の変化と判断する。続いてＣＰＵ１１は、一部のテーブルの評価値を低下させる。この構成によれば、テーブルにエアーコンディショナーの風が強く当たっているような場合にも、そのことを検知して、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えることができる。更に、センサ１２０が温度センサを含み、当該温度センサにより一部のテーブル近辺の温度が急低下し、かつ、店舗内機器の稼働状況を検知するセンサによりエアーコンディショナーの設定温度が低め（例えば、２３℃以下）に設定されていることを検知した場合、ＣＰＵ１１がこれをステップ１２における大きい環境の変化と判断し、当該一部のテーブルの評価値を低下させる構成であってもよい。この構成によれば、店舗内の一部のテーブルにエアーコンディショナーの風が強く当たっているような場合、そのことを検知して、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えることができる。

また、ほかに例えば、店舗の外側の湿度と温度を検知するように構成された湿度センサと温度センサ等を含むセンサ１２０が、降雨を検知した場合、ＣＰＵ１１は、これをステップ１２における大きい環境の変化とする。続いて、ＣＰＵ１１は、降雨により影響を受ける屋外テーブルや窓際のテーブルの評価値を低下させる。この構成によれば、突然の降雨がある場合にも、そのことを検知して、店舗内の座席の評価値が随時変動する仕組みを備えることができる。更に、ＣＰＵ１１は、インターネット上の天気予報サイト等に接続して、現時点以後の降雨等の天気情報を収集してもよい。この構成によれば、予め屋外のテーブルの評価値を下げることにより適切な予約客の適切な配席をすることが可能となる。

なお、以上に開示した情報処理は、ソフトウェアプログラムにより提供可能である。そのようなプログラムの提供態様は、磁気的光学的を問わない記録媒体により提供されてもよいし、電気通信回線を通してダウンロードされることにより提供されてもよい。

１…店舗運営支援システム
１１…ＣＰＵ
１２…ＲＯＭ
１３…ＲＡＭ
１４…バス
１５…入出力インタフェース
１６…表示部
１７…操作受付部
１８…記憶部
１９…通信部
１８１…顧客情報データベース
１８２…テーブル情報データベース
１８３…客グループ情報データベース
１００…情報処理装置
１２０…センサ
１５０…予約受付サーバ

Claims (13)

1. 複数の席の評価値を記憶する記憶部と、
   環境の変化を受け付ける受付部と、
   前記環境の変化の各席への影響を算出する算出部と、
   算出結果を基に評価値を更新する制御部
   を具備する
   情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記受付部は、店内環境を検知する複数のセンサから店内環境を受け付け、
   前記制御部は、センサ情報に基づいて前記評価値を更新する
   情報処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
   前記受付部は、注文情報を更に受け付け、
   前記制御部は、前記受け付けた前記注文情報に基づいて前記評価値を更新する
   情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記注文情報が所定の注文を含む場合に、前記評価値がネガティブな方向に変動するように前記評価値を更新する
   情報処理装置。
5. 請求項１から４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   前記受付部は、客グループの予約又は来店に基づいて生成される客グループ情報を更に受け付け、
   前記制御部は、前記客グループ情報に基づいて前記評価値を更新する
   情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置であって、
   前記客グループ情報が人数に関する情報を含み、
   前記制御部は、人数の大小に基づき前記評価値を更新する
   情報処理装置。
7. 請求項５又は６に記載の情報処理装置であって、
   前記客グループ情報が顧客の属性情報を含み、
   前記制御部は、顧客の個々の属性情報又は複数の顧客の属性情報の組み合わせに基づき前記評価値を更新する
   情報処理装置。
8. 請求項５から７のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   前記客グループ情報が席の位置情報を含み、
   前記制御部は、前記位置情報により特定される席の周囲の席の前記評価値を更新する
   情報処理装置。
9. 請求項８に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記位置情報により特定される席から近ければ近いほど評価値の変動の幅が大きくなるように、前記周囲の席の前記評価値を更新する
   情報処理装置。
10. 請求項５から９のいずれかに記載の情報処理装置であって、
    前記客グループ情報は、前記客グループが店舗の利用を開始する第１の時点を含み、
    前記制御部は、前記第１の時点から所定の時間が経過した第２の時点から、更に別の所定の時間が経過した第３の時点までの間に、評価値の変動の幅が大きくなるように、前記各席の評価値の更新を行う
    情報処理装置。
11. 請求項１０に記載の情報処理装置であって、
    前記算出部は、前記第２の時点から前記第３の時点までの間の前記評価値の変動の幅を、前記客グループ情報に含まれる顧客の属性情報の組み合わせに応じて算出する
    情報処理装置。
12. 複数の席の評価値を記憶し、
    環境の変化を受け付け、
    前記環境の変化の各席への影響を算出し、
    算出結果を基に評価値を更新する
    情報処理方法。
13. コンピュータに、
    複数の席の評価値を記憶するステップと、
    環境の変化を受け付けるステップと、
    前記環境の変化の各席への影響を算出するステップと、
    算出結果を基に評価値を更新するステップ
    を実行させるための
    プログラム。

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