JP2020184252A

JP2020184252A - ストレス推定システム

Info

Publication number: JP2020184252A
Application number: JP2019088951A
Authority: JP
Inventors: 悟司早馬; Satoshi Soma; 智史森下; Satoshi Morishita
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2019-05-09
Filing date: 2019-05-09
Publication date: 2020-11-12

Abstract

【課題】本発明は、レジ装置での会計を待つ顧客の感じるストレスを推定可能なストレス推定システムを提供することを目的とする。【解決手段】この目的を達成するために本発明は、店舗内に設けられたレジ装置での会計を待つ顧客を検出する顧客検出装置１１と、店舗内での店員の作業状況を検出する店員検出装置１２と、顧客検出装置１１の検出結果と店員検出装置１２の検出結果とを用いて顧客の感じているストレスを推定するストレス推定装置１３と、ストレス推定装置１３の推定結果を出力する出力部１４とを有し、ストレス推定装置１３は、顧客検出装置１１の検出結果から顧客の会計の待ち時間を計算する待ち時間計算部１５と、店員検出装置１２の検出結果から店員の作業状況を判定する店員状況判定部１６と、待ち時間計算部１５の計算結果と店員状況判定部１６の判定結果を用いて顧客のストレスを推定するストレス推定部１８とを備えた構成とした。【選択図】図１

Description

本発明は、店舗における顧客のストレス度を算出するストレス推定システムに関する。

従来、店舗内を撮影するカメラ、複数の情報処理装置を用いて、顧客の会計待ちを軽減するように店舗での改易業務を支援する会計業務支援システムが用いられてきた。この会計業務支援システムでは、会計を待つ顧客の状態を映像から検知するとともに、店舗内に滞在する人物の状態を映像から検知して、会計を待つ顧客の状態と店舗内に滞在する人物の状態との双方を考慮して、顧客の会計待ちを軽減する行動を店員に指示する報知の可否を判定している。これにより報知のタイミングの最適化を図り、不要な報知を減らしている。（特許文献１）

特許第５７９６２２８公報

しかしながら、特許文献１に記載の会計業務支援システムでは、顧客の状態を検知し、顧客の会計待ちを軽減する行動を店員に指示する報知の可否を判定しているが、レジ待ちにより生じる顧客のストレスまでは考慮されていないため、顧客がレジ待ちによるストレスを感じている場合に、十分に適切な判定をすることが出来ないという課題があった。

本発明は、上記課題を解決し、店舗内でレジ待ちをしている顧客のストレス度を判定するストレス推定システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために本開示は、店舗内に設けられたレジ装置での会計を待つ顧客を検出する顧客検出装置と、店舗内での店員の作業状況を検出する店員検出装置と、顧客検出装置の検出結果と店員検出装置の検出結果とを用いて顧客の感じているストレスを推定するストレス推定装置と、ストレス推定装置の推定結果を出力する出力部とを有し、ストレス推定装置は、顧客検出装置の検出結果から顧客の会計の待ち時間を計算する待ち時間計算部と、店員検出装置の検出結果から店員の作業状況を判定する店員状況判定部と、待ち時間計算部の計算結果と店員状況判定部の判定結果を用いて顧客のストレスを推定するストレス推定部とを備えている構成とした。

本開示のストレス推定システムは、顧客のレジ装置の待ち時間と店員の作業状況から顧客のストレス度を算出しているため、精度良く顧客のストレス度を算出することができる。

実施の形態のストレス推定システムの構成を示す図同ストレス推定システムの設けられた店舗内を示す図

以下に、実施の形態に係るストレス推定システムについて図面を用いて説明をする。

（実施の形態）
以下に、ストレス推定システム１０について図面を用いながら説明する。

図１は実施の形態１のストレス推定システムの構成を示す図である。図２は同ストレス推定システムの設けられた店舗内を示す図である。

ストレス推定システム１０は、デパート、コンビニエンスストア、スーパーマーケットなどの商業施設に設けられ、商業施設のレジ装置での会計を待つ顧客の感じるストレスを推定する。以下で、コンビニエンスストアを例としてストレス推定システム１０の説明をする。コンビニエンスストアのレイアウトの例を図２に示している。顧客は会計待ちをするときは、レジカウンター前の位置Ｒ３に並ぶ。

ストレス推定システム１０は、店舗内に設けられたレジ装置での会計を待つ顧客を検出する顧客検出装置１１と、店舗内での店員の作業状況を検出する店員検出装置１２と、顧客検出装置１１の検出結果と店員検出装置１２の検出結果とを用いて顧客の感じているストレスを推定するストレス推定装置１３と、ストレス推定装置１３の推定結果を出力する出力部１４とを有している。ストレス推定装置１３は、顧客検出装置１１の検出結果から顧客の会計の待ち時間を計算する待ち時間計算部１５と、店員検出装置１２の検出結果から店員の作業状況を判定する店員状況判定部１６と、顧客検出装置１１の検出結果から店舗内の混雑度を判定する混雑度判定部１７と、待ち時間計算部１５の計算結果と店員状況判定部１６の判定結果を用いて顧客のストレスを推定するストレス推定部１８と、待ち時間計算部１５と店員状況判定部１６の出力から店員の評価をする店員評価部１９と、を備えている。

顧客検出装置１１は、ａ行ｂ列の２次元アレイ状に形成された画素部を有したサーモパイル型の赤外線センサであり、画素部は８×８に構成されている。顧客検出装置１１は天井に設けられ、ストレス推定装置１３に熱画像を出力する。顧客検出装置１１は、顧客が会計待ちするときに顧客が並ぶ位置Ｒ３が視野に入る様に設けられている。顧客検出装置１１は、天井ではなく壁などに設けても良い。また、顧客検出装置１１は固定されているが、モータ等を用いて走査しても良い。顧客検出装置１１を走査して得られた画像を足し合わせれば、高解像度の画像を得ることができる。画素部は８×８に限定されず、例えば、１６×１６や１６×４などでも良い。ストレス推定システム１０では顧客検出装置１１に赤外線センサが用いられているが、カメラや超音波センサなどを用いても良い。ただし、カメラだと背景色や顧客の来ている服の色などで、顧客と椅子などの物体とを誤検知する可能性があり、超音波センサは検知範囲が狭いため、赤外線センサを用いるのが好適である。なお、顧客検出装置１１として赤外線センサとカメラなど、複数の異なるセンサを用いても良い。

店員検出装置１２は、ａ行ｂ列の２次元アレイ状に形成された画素部を有したサーモパイル型の赤外線センサであり、画素部は８×８に構成されている。店員検出装置１２は天井に設けられ、ストレス推定装置１３に熱画像を出力する。店員検出装置１２は、店員が作業をするレジカウンター内の位置Ｒ１及び陳列棚の前の位置Ｒ２、位置Ｒ３が視野に入る様に設けられている。店員検出装置１２は、天井ではなく壁などに設けても良い。また、店員検出装置１２は固定されているが、モータ等を用いて走査しても良い。店員検出装置１２を走査して得られた画像を足し合わせれば、高解像度の画像を得ることができる。画素部は８×８に限定されず、例えば、１６×１６や１６×４などでも良い。ストレス推定システム１０では店員検出装置１２に赤外線センサが用いられているが、カメラや超音波センサなどを用いても良い。ただし、カメラだと背景色や店員の来ている服の色などで、店員と椅子などの物体とを誤検知する可能性があり、超音波センサは検知範囲が狭いた
め、赤外線センサを用いるのが好適である。なお、店員検出装置１２として赤外線センサとカメラなど、複数の異なるセンサを用いても良い。

ストレス推定装置１３は、ＰＣ（会計業務支援装置）が用いられている。マイクロコンピュータや店舗外のサーバをストレス推定装置１３として用いても良い。ストレス推定装置１３は、待ち時間計算部１５、店員状況判定部１６、混雑度判定部１７、ストレス推定部１８、店員評価部１９を有している。待ち時間計算部１５、店員状況判定部１６、混雑度判定部１７、ストレス推定部１８、店員評価部１９は、ストレス推定装置１３に設けられたソフトウェアである。

待ち時間計算部１５は、顧客検出装置１１の検出結果から顧客の待ち時間を計算する。待ち時間計算部１５は顧客検出装置１１から入力された熱画像から人（顧客）を認識する。待ち時間計算部１５は顧客が会計待ちをする顧客の並ぶ位置Ｒ３に顧客が来たときから待ち時間を計算し始める。待ち時間計算部１５は、顧客の待ち時間を一人毎に算出する。待ち時間計算部１５は、表１に示される顧客の待ち時間に対応するテーブルを有しており、表１から時間Ｔを算出し、時間Ｔをストレス推定部１８に出力する。待ち時間計算部１５は、顧客が位置Ｒ３に並んだときのみストレス推定部１８に時間Ｔを出力する。

なお、表１では、待ち時間は「３分未満」、「３分以上１０分未満」、「１０分以上」の３段階で時間Ｔを算出しているが、これに限られず、４段階以上に分けて時間Ｔを算出しても良いし、待ち時間の区切り方を変更しても良い。また、時間Ｔは表１と異なる値を出力するようにしても良い。例えば、待ち時間が３分未満で時間Ｔ＝１を出力し、３分以上１０分未満のときに時間Ｔ＝２を出力し、１０分以上のときに時間Ｔ＝４を出力しても良い。また、顧客の一人毎の時間Ｔを算出しているが、会計待ちの列が解消されるまでの時間で時間Ｔを算出しても良い。この場合、表１とは異なるテーブルを用いることになる。

店員状況判定部１６は、店員検出装置１２の検出結果から店員の行動を判定する。店員状況判定部１６は店員検出装置１２から入力された熱画像から人（店員）を認識する。店員状況判定部１６は店員がいる位置によって店員の行動を判定する。店員状況判定部１６は、表２に示される店員の行動に対応するテーブルを有しており、表２から行動値Ａを算出し、行動値Ａをストレス推定部１８に出力する。店員状況判定部１６は、店員がレジカウンター内の位置Ｒ１にいるときは顧客対応をしていると判定し、店員が陳列棚の前の位置Ｒ２、Ｒ３にいるときは店内業務と判定し、店員がそのどちらにもいない場合は不在と
判定する。

なお、表２では「顧客対応」、「店内業務」、「不在」の３段階で行動値Ａを算出しているが、これに限られず、４段階以上に分けて行動値Ａを算出しても良い。例えば、店員がレジカウンター内にいてもレジ装置を走査している場合もあれば、電子レンジを操作するなどの、顧客対応以外の業務をしている場合もある。店員のレジカウンター内の位置からこれらの業務内容を判別しても良い。顧客は、会計待ちが長い場合は他の業務よりも会計業務を優先してもらいたいと思う場合がある。長時間会計を待たされているにも関わらず店員が電子機器等を操作して会計を行わない場合、早く会計をして欲しいと思い、ストレスを感じる場合がある。このような場合には、行動値Ａが高くなるように補正しても良い。

また、行動値は表２と異なる値を出力するようにしても良い。例えば、店員の行動が顧客対応のときに行動値Ａ＝１を出力し、店内業務のときに行動値Ａ＝２を出力し、不在のときに行動値Ａ＝４を出力しても良い。

位置Ｒ２、Ｒ３に人がいると認識したときに顧客と店員の判定を誤る可能性がある。このため、店員状況判定部１６で店員を追跡できるようにし、位置Ｒ２、Ｒ３にいる人のうちレジカウンター内にいた人のみを店員と判定するようにしても良い。また、出入り口から入ってきた人を顧客と認識しても良い。また、位置Ｒ３の中で会計待ちをする顧客の列の先頭の位置を決めておき、先頭の位置にいる人と先頭の人の後ろに並んだ人を顧客として認識するようにしても良い。このようにすることで、顧客と店員の誤検知を減らすことができる。

混雑度判定部１７は、顧客検出装置１１の検出結果から店舗内の混雑度を判定する。混雑度判定部１７は顧客検出装置１１から入力された熱画像から人（顧客）を認識する。混雑度判定部１７は混雑度位置Ｒ２、Ｒ３にいる人の占める面積から混雑度を表３に示す３段階で判定し、混雑値Ｃを出力部１４に出力する。

なお、表３では、混雑度は「１０％未満」、「１０％以上５０％未満」、「５０％以上」の３段階で混雑値Ｃを算出しているが、これに限られず、４段階以上に分けて混雑値Ｃを算出しても良いし、混雑度の区切り方を変更しても良い。また、混雑値Ｃは表４と異なる値を出力するようにしても良い。例えば、混雑度が１０％未満で混雑値Ｃ＝１を出力し、１０％以上５０％未満のときに混雑値Ｃ＝２を出力し、５０％以上のときに混雑値Ｃ＝４を出力しても良い。

ストレス推定部１８は、待ち時間計算部１５と店員状況判定部１６と混雑度判定部１７の出力から顧客のストレスを推定する。ストレス推定部１８は、ストレス値Ｓ＝時間Ｔ＋行動値Ａ＋混雑値Ｃでストレス値Ｓを算出する。ストレス推定部１８は、表４のテーブルを有している。ストレス値Ｓが３〜５のとき、顧客はストレスをあまり感じていないとして、顧客の感じているストレスは弱いと推定する。ストレス値が６のときは顧客の感じているストレスは中程度と推定する。ストレス値が７〜９のときは、顧客は強いストレスを感じていると推定する。ストレス推定部１８で推定された顧客のストレスは出力部１４に入力される。

なお、顧客の感じるストレスを弱中強の３段階で推定しているが、これに限られず、４段階で推定しても良い。また、ストレス値Ｓも表４と異なる値を出力するようにしても良い。例えば、ストレス値Ｓが３〜６をストレス弱、ストレス値７をストレス中、ストレス値８、９をストレス強としても良い。また、ストレス値Ｓを算出するときに、時間Ｔと行動値Ａに所定の係数Ｔ_{ｗｅｉｇｈｔ}、Ａ_{ｗｅｉｇｈｔ}をかけ、重みづけをしても良い。このとき、ストレス値Ｓ＝時間Ｔ×時間係数Ｔ_{ｗｅｉｇｈｔ}＋行動値Ａ×行動係数Ａ_{ｗｅｉｇｈｔ}＋混雑値Ｃ×混雑係数Ｃ_{ｗｅｉｇｈｔ}で計算する。この係数は、ストレス推定システム１０ごとや店舗ごとに設定しても良い。また、季節、時刻、天気、イベント、店舗の設けられている地域などの要因で設定しても良い。これにより、ストレス値Ｓをより精度良く算出することができる。なお、ストレス値Ｓをストレス値Ｓ＝時間Ｔ×行動値Ａ×混雑値Ｃで算出しても良い。この方法でストレス値Ｓを算出する場合は、表４とは異なるテーブルでストレス値Ｓを算出することになる。

店員評価部１９は、待ち時間計算部１５と店員状況判定部１６の出力から店員の業務内容を評価する。店員評価部１９は店員の評価結果を出力部１４に出力する。以下に店員の評価の例を示す。店員の評価方法はこれに限られず、他の評価をしても良い。

店員状況判定部１６が出力する行動値Ａが１の場合、店員は顧客対応をしている。店員は通常の業務をしているので、この場合、待ち時間計算部１５の出力する時間Ｔに依らず、店員が通常の業務を行っていると評価する。

店員状況判定部１６が出力する行動値Ａが２の場合、店員は店内業務をしている。この場合、店内業務をしていながら会計待ちの行列ができていることに気づいていないことになるため、待ち時間計算部１５から出力される時間Ｔに応じて店員の評価を変更する。例えば、時間Ｔが１の場合は、店員が早期に会計待ちに気づいて対応することが出来たと評価し、時間Ｔが２又は３の場合は、店員が会計待ちに気づくことが出来ず、店舗内の把握に課題があると評価する。

店員状況判定部１６が出力する行動値Ａが３の場合、店員は不在になっている。この場合、顧客が入店しても店員が気づいていないことになるため、待ち時間計算部１５から出力される時間Ｔに応じて店員の評価を変更する。例えば、時間Ｔが１の場合は、店員が早期に会計待ちに気づいて対応することが出来たと評価し、時間Ｔが２又は３の場合は、店員が長時間店舗を空にしていたため、店員の業務の仕方に課題があると評価する。

出力部１４は、ストレス推定装置１３と同じＰＣが用いられる。出力部１４にＰＣとは別の外部の機器を用いても良い。出力部１４は、ストレス推定部１８で推定した顧客のストレスが出力され、ＰＣのディスプレイに表示される。また、顧客のストレスと一緒に店員評価部１９の評価結果も表示される。ＰＣのディスプレイに顧客のストレスが表示されるとしたが、これに限られず、例えば、顧客の感じているストレスが変化したときに音声でアナウンスするようにしても良い。

ストレス推定システム１０は、会計待ちをしている顧客のストレスを確認することができるため、顧客のストレスが高くなってきたらレジ装置対応をする店員を増やして顧客のストレスを低減するなどの対応ができる。また、顧客のストレスの貯め方がわかるため、店舗運営の参考とすることもできる。また、顧客の感じるストレスと店員の評価を関連付けて把握することができるため、店舗運営の検討や、店舗レイアウトの検討の参考にすることができる。

ストレス推定システム１０では、待ち時間計算部１５と店員状況判定部１６の出力のみ
から店員を評価しているが、これ以外のパラメータを加えても良い。ストレス推定システム１０では、店舗内の混雑度を店員の評価に反映させていないが、混雑度も店員の評価の算出に利用する場合は、例えば、店舗が混雑している状況で店員が顧客対応をしていれば店員が混雑に対応しようとしていることを出力し、店舗が混雑しているにもかかわらず店員が不在の時間が長ければ店舗の把握に課題があることを出力する。また、ストレス推定装置１３がレジ装置の情報を取得できるようにして、顧客の購入する商品の数や宅配便への対応などを店員の評価に用いても良い。店員の評価パラメータを増やせば、より正確な店員の評価をすることができる。

（変形例）
ストレス推定装置１３は、待ち時間計算部１５と、店員状況判定部１６と、混雑度判定部１７と、ストレス推定部１８と、店員評価部１９とを備えているとしたが、この全てを備えている必要はない。混雑度判定部１７と、店員評価部１９は備えていなくても、顧客のストレスを推定することはできる。

この場合、ストレス推定部１８は、待ち時間計算部１５と店員状況判定部１６の出力から顧客のストレスを推定する。ストレス推定部１８は、ストレス値Ｓ＝時間Ｔ＋行動値Ａでストレス値Ｓを算出する。ただし、顧客が位置Ｒ３に並んでいるときのみ顧客のストレス値Ｓを算出するため、待ち時間計算部１５から時間Ｔが入力されていないときはストレス値Ｓを算出しない。ストレス推定部１８は、表５のテーブルを有している。ストレス値Ｓが２、３のとき、顧客はストレスをあまり感じていないとして、顧客の感じているストレスは弱いと推定する。ストレス値が４のときは顧客の感じているストレスは中程度と推定する。ストレス値が５、６のときは、顧客は強いストレスを感じていると推定する。ストレス推定部１８で推定された顧客のストレスは出力部１４に入力される。混雑度判定部１７と、店員評価部１９を備えたストレス推定装置１３と同様に、ストレス推定部１８はストレス値Ｓを計算するときに重みづけして計算しても良いし、ストレス値Ｓ＝時間Ｔ×行動値Ａ×混雑値Ｃでストレス値Ｓを算出しても良い。

この様に、混雑度判定部１７と店員評価部１９を備えていないストレス推定装置１３を用いることで、ストレス推定装置１３を簡単な構成で実現することができる。

ストレス推定装置１３は混雑度判定部１７と店員評価部１９のいずれか一方を備えてい
ても良い。

また、顧客検出装置１１に赤外線センサを用いた場合、顧客の温度を検出することができる。顧客が外に長時間いた場合、顧客の来ている服の温度は外気温に近い温度になるため、入店時の顧客の服の温度を検出することで、顧客が長時間外にいたかを推定することができる。入店時の顧客の服の温度が外気温と大きく異なる場合には、顧客は空調の効いた場所から直ぐに店舗に来た可能性が高い。一方で、顧客の服の温度が外気温に近い場合は、顧客は空調の効いていない場所から来た可能性が高い。空調の効いていない場所から来た場合、夏の暑い時期や冬の寒い時期では、顧客はストレスを感じている、または、感じやすくなっている。このため、ストレス推定部１８で算出したストレス値Ｓを高くなる様に補正する。これによって、より精度良く顧客の感じているストレスを推定することができる。なお、ストレス値Ｓを補正せずに、顧客がストレスを感じるまでの時間が短くなるとして時間Ｔの判定基準を変更しても良い。

また、店員検出装置１２に赤外線センサを用いれば、店員の体温を検出することができる。店員状況判定部１６で店員の体温変化を検出しても良い。店員状況判定部１６は、顧客が会計待ちを始めてからの店員の体温変化をストレス推定部１８に出力する。店員状況判定部１６は表６のテーブルを有しており、店員の体温変化に応じてストレス値Ｓを補正する。店員が忙しく働いている場合、顧客は待ち時間が長くても、ある程度は待たされても仕方ないと感じる場合がある。店員の体温変化が大きければ大きい程、店員は忙しく働いている。このため、店員の体温変化が大きくなるに従い、ストレス値が低くなるように補正する。

このように補正することで、顧客が店員から受ける印象を考慮して顧客の感じるストレスを補正することができるため、顧客の感じるストレスをより精度良く推定することができる。

なお、体温変化は３段階で判定しなくても良く、また、体温変化の区切り方も表６と異なっていても良い。また、補正値も表６と異なっていても良い。

（態様）
以上説明した実施形態等から以下の態様が開示されている。

第１の態様のストレス推定システム１０は、店舗内に設けられたレジ装置での会計を待つ顧客を検出する顧客検出装置１１と、店舗内での店員の作業状況を検出する店員検出装置１２と、顧客検出装置１１の検出結果と店員検出装置１２の検出結果とを用いて顧客の
感じているストレスを推定するストレス推定装置１３と、ストレス推定装置１３の推定結果を出力する出力部１４とを有し、ストレス推定装置１３は、顧客検出装置１１の検出結果から顧客の会計の待ち時間を計算する待ち時間計算部１５と、店員検出装置１２の検出結果から店員の作業状況を判定する店員状況判定部１６と、待ち時間計算部１５の計算結果と店員状況判定部１６の判定結果を用いて顧客のストレスを推定するストレス推定部１８とを備えている。

第１の態様のストレス推定システム１０は、レジ装置での会計待ちをしている顧客の感じるストレスを精度良く推定することができる。

第２の態様のストレス推定システム１０は、顧客検出装置は赤外線センサである。

第２の態様のストレス推定システム１０は、温度で顧客を検出するため、顧客の背景の影響を低減させて顧客を検出することができる。

第３の態様のストレス推定システム１０は、店員検出装置は赤外線センサである。

第３の態様のストレス推定システム１０は、温度で店員を検出するため、店員の背景の影響を低減させて顧客を検出することができる。

第４の態様のストレス推定システム１０は、店員状況判定部は店員の体温変化を検出する。

第４の態様のストレス推定システム１０は、店員の体温変化を検出することによって店員の作業状況をより精度良く判定することができるため、ストレスの推定精度を向上させることができる。

第５の態様のストレス推定システム１０は、顧客ストレス推定部は、顧客検出装置の検出結果から入店時の顧客の温度を判定し、入店時の顧客の温度によって顧客の感じるストレスを補正する。

第５の態様のストレス推定システム１０は、入店時の顧客の温度によって顧客の感じるストレスを補正するため、入店前の顧客の状況を推定することができ、顧客の感じるストレスをより精度良く推定することができる。

第６の態様のストレス推定システム１０は、ストレス推定装置は店舗内の混雑度を判定する混雑度判定部をさらに有し、ストレス推定部は混雑度判定部によって、顧客のストレスの判定結果を補正する。

第６の態様のストレス推定システム１０は、店舗内の混雑度を判定し、混雑度に応じて顧客の感じるストレスを補正するため、顧客の感じるストレスの推定精度を向上させることができる。

第７の態様のストレス推定システム１０は、ストレス推定装置は店員の業務内容を評価する店員評価部をさらに有し、出力部は１４、店員評価部の評価結果を出力する。

第７の態様のストレス推定システム１０は、店員の業務内容の評価結果を出力部から出力するため、店舗運営の検討などに役立てることができる。

本開示は、レジ装置の会計待ちをしている顧客の感じているストレス度を精度良く算出することができるため、小売店の店舗運営などに適用することができる。

１０ストレス推定システム
１１顧客検出装置
１２店員検出装置
１３ストレス推定装置
１４出力部
１５待ち時間計算部
１６店員状況判定部
１７混雑度判定部
１８ストレス推定部
１９店員評価部

Claims

店舗内に設けられたレジ装置での会計を待つ顧客を検出する顧客検出装置と、
店舗内での店員の作業状況を検出する店員検出装置と、
前記顧客検出装置の検出結果と前記店員検出装置の検出結果とを用いて顧客の感じているストレスを推定するストレス推定装置と、
前記ストレス推定装置の推定結果を出力する出力部とを有し、
前記ストレス推定装置は、前記顧客検出装置の検出結果から顧客の会計の待ち時間を計算する待ち時間計算部と、前記店員検出装置の検出結果から店員の作業状況を判定する店員状況判定部と、前記待ち時間計算部の計算結果と前記店員状況判定部の判定結果を用いて顧客のストレスを推定するストレス推定部とを備えている、ストレス推定システム。
前記顧客検出装置は赤外線センサである請求項１に記載のストレス推定システム。
前記店員検出装置は赤外線センサである請求項１又は２に記載のストレス推定システム。
前記店員状況判定部は店員の体温変化を検出する請求項３に記載のストレス推定システム。
前記顧客ストレス推定部は、前記顧客検出装置の検出結果から入店時の顧客の温度を判定し、入店時の顧客の温度によって顧客の感じるストレスを補正する請求項３に記載のストレス推定システム。
前記ストレス推定装置は店舗内の混雑度を判定する混雑度判定部をさらに有し、
前記ストレス推定部は前記混雑度判定部によって、顧客のストレスの判定結果を補正する請求項１〜５のいずれかに記載のストレス推定システム。
前記ストレス推定装置は店員の業務内容を評価する店員評価部をさらに有し、
前記出力部は、前記店員評価部の評価結果を出力する請求項１〜６のいずれかに記載のストレス推定システム。