JP2020194306A

JP2020194306A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Info

Publication number: JP2020194306A
Application number: JP2019098844A
Authority: JP
Inventors: 博基谷口; Hiroki Taniguchi; 衣織西田; Iori Nishida; 玲田島; Rei Tajima; 真琴砂賀; Makoto Sunaga; 智山内; Satoshi Yamauchi; 元久辻田; Motohisa Tsujita; 聡子宮原; Satoko Miyahara; 公宣佐藤; Kiminobu Sato; 郷小野; Go Ono; 純也笹本; Junya Sasamoto
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2019-05-27
Filing date: 2019-05-27
Publication date: 2020-12-03

Abstract

【課題】対象のキャパシティに関する情報を適切に推定すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部とを備える。取得部は、キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する。推定部は、取得部により取得された対象関連情報に基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する。【選択図】図６

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、座席付近に設置したセンサで客が着座している席数を検出することにより空席状況を推定する技術が知られている（文献１）。また、事業者の事業に関する事業情報に基づいて、事業者の事業の店舗などの対象に関する将来の需要を推定する技術が知られている（文献２）。

特開平１１−２７２７８４号公報特開２０１９−０５３４３３号公報

しかしながら、上述した従来技術では、客が着座している席数を検出の対象として、着座が検出された席数に応じて空席状況を推定する技術に過ぎず、店舗などの対象に関連する全体的な対象の状況に基づいて、店舗などの対象のキャパシティに関する状態を推定することができるとは限らなかった。また、上記の従来技術では、店舗などの対象の需要を推定する技術に過ぎず、店舗などの対象のキャパシティに関する状態を推定することができるとは限らなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記対象関連情報に基づいて、前記対象の前記キャパシティに関する状態を推定する推定部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図４は、実施形態に係る事業者装置の構成例を示す図である。図５は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図７は、実施形態に係る推定用情報記憶部の一例を示す図である。図８は、実施形態に係る対象関連情報記憶部の一例を示す図である。図９は、実施形態に係るモデル記憶部の一例を示す図である。図１０は、実施形態に係る推定結果情報記憶部の一例を示す図である。図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。図１２は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。図１３は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００により実行される例を示す。なお、図１及び図２の例では、店舗（店）を、キャパシティに制限がある対象の一例として説明するが、対象は、キャパシティに制限があるものであれば、どのような対象であってもよい。例えば、対象は、タクシや自家用車などの所定の移動体であってもよい。例えば、対象は、電車やバスなどの公共交通機関であってもよい。例えば、対象は、イベントやアクティビティや講習会等が開催される会議室やイベント会場等の所定の空間（スペース）であってもよい。例えば、対象は、フリーアドレスのオフィス、インターネットカフェ、カプセルホテル、ホテル等の所定の空間であってもよい。キャパシティは、空間的な制限に限らず、参加人数などの人数的な制限であってもよい。また、キャパシティは、人数的な制限に限らず、椅子の数や座席数などの空間容量的な制限であってもよい。また、キャパシティに制限がある対象への収容物については、人に限らず、物などであってもよい。例えば、対象は、トラックの荷台などの物流に関する移動体の収容スペースであってもよい。また、ここでいう対象は、空き家、空き部屋、空き倉庫、スーツケース、かばん、コインロッカー、コインランドリー、マッサージチェア等、人や物が収容物となる種々の対象であてもよい。なお、上記は一例であり、キャパシティに制限があり、下記情報処理が適用可能な種々の対象について、後述する処理を行ってもよい。

図１では、情報処理装置１００が、キャパシティに制限がある店舗を対象とする対象に関する情報（以下、適宜、「対象関連情報」と呼ぶ）を取得する場合を示す。例えば、情報処理装置１００は、店舗内の画像や音声等のセンサ情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、店舗の検索情報やイベント情報等の店舗情報を取得する。また、図１では、情報処理装置１００が、正解情報として用いる店舗に関する情報を取得する場合を示す。そして、図１では、情報処理装置１００が、店舗のキャパシティに関する状態を推定するモデルを生成する場合を示す。例えば、情報処理装置１００は、店舗の満空に関する状態を推定するモデルを生成する。なお、事業者は、店舗と所定の関係を有する事業者である。例えば、事業者は、店舗を運営（経営）する事業者である。なお、店舗を事業者、又は、事業者を店舗と読み替える場合がある。例えば、店舗ＳＰ１を事業者ＣＭ１、又は、事業者ＣＭ１を店舗ＳＰ１と読み替える場合がある。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例を説明する。

情報処理装置１００は、情報提供装置５０から送信された推定用情報を取得する（ステップＳ１０１）。なお、推定用情報は、対象関連情報に含まれる情報である。また、推定用情報は、対象となる店舗のキャパシティに関する状態を推定するための情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、推定用情報は、店舗に関連する検索情報やイベント情報などの店舗情報であってもよい。例えば、推定用情報は、公共交通機関の混雑状況や天気の状況などの店舗周辺に関する情報であってもよい。このように、推定用情報は、店舗の位置に対応する交通情報や気象情報などであってもよい。例えば、推定用情報は、クーポンの消費状況やオンラインの注文情報（注文状況）などの店舗のＵＩ（User Interface）に関する情報であってもよい。このように、推定用情報は、店舗の位置に対応するユーザ（利用者）の位置情報や店舗に関連するクーポンの使用情報やオンラインの注文情報などであってもよい。図１では、情報処理装置１００は、推定用情報ＥＩＮＦ１が示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、取得した推定用情報を所定の記憶部に格納する。例えば、情報処理装置１００は、取得した推定用情報を推定用情報記憶部１２１に格納する。

情報処理装置１００は、店舗に対応する位置に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を取得する（ステップＳ１０２）。なお、センサ情報は、対象関連情報に含まれる情報である。また、センサ情報は、センサにより検知される情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、センサ情報は、画像センサにより検知された店舗に関連する画像情報であってもよい。具体的な例を挙げると、センサ情報は、店舗内の店員の動きを示す画像情報であってもよい。例えば、センサ情報は、音センサにより検知された店舗に関連する音声情報であってもよい。具体的な例を挙げると、センサ情報は、店舗内の活気度（例えば、騒がしい、静かなど）を示す音声情報であってもよい。図１では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＩＮＦ１が示す情報を取得する。また、情報処理装置１００は、取得したセンサ情報を所定の記憶部に格納する。図１では、情報処理装置１００が、センサ情報を対象関連情報記憶部１２２に格納する場合を示す。なお、ステップＳ１０１の処理とステップＳ１０２の処理との順序に関係性はないものとする。

情報処理装置１００は、事業者装置１０を介して事業者ＣＭ１が送信した店舗に関する情報を取得する（ステップＳ１０３）。情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する状態を示す情報を取得する。情報処理装置１００は、店舗の過去の対象関連情報の履歴に対応する時点での店舗の状態を示す情報を取得する。図１に示す例を用いると、情報処理装置１００は、日時ＤＡ１の対象関連情報の履歴に対応する時点として、日時ＤＡ１より未来である日時ＤＡ１１の店舗の状態を示す情報を取得する。図１では、情報処理装置１００が、店舗の使用状況を示す使用状況情報を取得する場合を示す。具体的には、情報処理装置１００は、店舗の使用率を示す使用状況情報を取得する。図１では、情報処理装置１００は、ＴＩＮＦ１が示す情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した情報を正解情報とする。情報処理装置１００は、取得した情報を正解情報として用いる。情報処理装置１００は、取得した情報を、店舗の過去の対象関連情報の履歴に対応する正解情報として用いる。また、情報処理装置１００は、取得した正解情報を所定の記憶部に格納する。図１では、情報処理装置１００は、正解情報を対象関連情報記憶部１２２に格納する（ステップＳ１０４）。

情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する状態を推定するモデルを生成する（ステップＳ１０５）。情報処理装置１００は、店舗の状態を示すスコアを出力するモデルを生成する。情報処理装置１００は、対象関連情報の入力に応じて、店舗の状態を示すスコアを出力するモデルを生成する。図１では、情報処理装置１００が、モデルＭ１を生成する場合を示す。図１に示すモデルは、以下の式（１）に対応する。式（１）に示すように、モデルは、複数の要素に応じてスコアを算出してもよい。

式（１）に示すｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎは、スコアを算出するための要素である。式（１）に示す要素は、対象関連情報である。式（１）に示す要素は、推定用情報やセンサ情報などである。例えば、ｘ１が画像情報に対応し、ｘ２が音声情報に対応し、ｘ３が検索情報に対応し、ｘ４がイベント情報に対応するとしてもよい。

情報処理装置１００は、生成したモデルを所定の記憶部に格納する。図１では、情報処理装置１００は、モデル記憶部１２３に格納する。

情報処理装置１００は、対象関連情報をモデルに入力し、モデルが出力したスコアに基づいて、店舗のキャパシティに関する状態を推定する。例えば、情報処理装置１００は、店舗の満空に関する状態を推定する。例えば、情報処理装置１００は、店舗のキャパシティの使用率を示す状態を推定する。これにより、情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する情報を適切に推定することができる。

図１に示す例では、情報処理装置１００が、店舗の過去の対象関連情報の履歴に対応する時点での店舗の状態を示す情報を正解情報に用いる情報として取得する場合を示した。ここで、店舗の過去の対象関連情報の履歴に対応する時点は、どのくらい先の未来であってもよい。例えば、店舗の過去の対象関連情報の履歴に対応する時点は、１秒後でもよいし、１時間後でもよいし、１月後でもよい。また、対応付けた過去の情報と正解情報との間隔がどのくらい先の未来の予測に対応しているのかを任意に定めてもよい。例えば、図１に示す入力情報の日時と、対応する正解情報の日時との間隔が、１秒後の店舗の状態を予測するための間隔であってもよいし、１時間後の店舗の状態を予測するための間隔であってもよい。また、対応付けた過去の情報と正解情報との間隔が、リアルタイムの店舗の状態を推定するための間隔であってもよい。なお、情報処理装置１００が、対応付けた過去の情報と正解情報との間隔を用いて未来の所定のタイミングでの店舗の状態を予測する場合には、実施形態に係る推定は、適宜、予測と読み替えてもよい。

図１に示す例では、情報処理装置１００が、キャパシティに関する状態を推定する店舗（例えば、店舗ＳＰ１）に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を取得する場合を示した。ここで、情報処理装置１００は、他の店舗（例えば、店舗ＳＰ２）に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を含む対象関連情報（以下、適宜「第２対象関連情報」と呼ぶ）を取得し、第２対象関連情報に基づいてモデルＭ１を生成してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、他の店舗の過去の第２対象関連情報の履歴を入力とし、第２対象関連情報の履歴に対応する時点での推定対象である店舗のキャパシティに関する状態を正解情報として、モデルＭ１を生成してもよい。これにより、情報処理装置１００は、情報量が少ない場合であっても、店舗のキャパシティに関する状態を推定する精度を向上させることができる。また、情報処理装置１００は、キャパシティに関する状態を推定する店舗と所定の関係を有する他の店舗のセンサ情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、キャパシティに関する状態を推定する店舗とライバル関係（競合関係）にある他の店舗のセンサ情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、キャパシティに関する状態を推定する店舗から所定の範囲内に位置する他の店舗のセンサ情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、キャパシティに関する状態を推定する店舗と類似する属性を有する他の店舗のセンサ情報を取得してもよい。

〔２．情報処理の一例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図２では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００により実行される例を示す。

図２では、情報処理装置１００が、店舗のキャパシティに関する状態を示す状態情報を推定し、推定した状態情報に基づいて、店舗のキャパシティに関するサービスを提供する場合を示す。以下、図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例を説明する。なお、図１と同様の説明については記載を省略する。

情報処理装置１００は、情報提供装置５０から送信された推定用情報を取得する（ステップＳ２０１）。図２では、情報処理装置１００は、推定用情報ＥＩＮＦ２が示す情報を取得する。なお、推定用情報ＥＩＮＦ２は、図１に示す推定用情報ＥＩＮＦ１と同様の情報であるため説明を省略する。

情報処理装置１００は、店舗に対応する位置に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を取得する（ステップＳ２０２）。図２では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＩＮＦ１が示す情報を取得する。なお、センサ情報ＳＩＮＦ２は、図１に示すセンサ情報ＳＩＮＦ１と同様の情報であるため説明を省略する。なお、ステップＳ２０１の処理とステップＳ２０２の処理との順序に関係性はないものとする。

情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する状態を推定するモデルに入力するデータを生成する（ステップＳ２０３）。図２では、情報処理装置１００は、日時毎に対応する推定用情報とセンサ情報とを含む対象関連情報を入力情報として示す情報ＩＰＤ２１を生成する。

情報処理装置１００は、日時ＤＡ３１の店舗の状態を推定するために、データＤＴ２１により識別される対象関連情報をモデルＭ１に入力する（ステップＳ２０４）。情報処理装置１００は、日時ＤＡ３１の店舗の状態を示すスコアを出力する（ステップＳ２０５）。また、情報処理装置１００は、日時ＤＡ３２の店舗の状態を推定するために、データＤＴ２２により識別される対象関連情報をモデルＭ１に入力する（ステップＳ２０６）。情報処理装置１００は、日時ＤＡ３２の店舗の状態を示すスコアを出力する（ステップＳ２０７）。このように、情報処理装置１００は、推定の対象となる日時の各々に対応する店舗の状態を示すスコアを出力する。情報処理装置１００は、出力したスコアを所定の記憶部に格納する。図２では、情報処理装置１００が、スコアを推定結果情報記憶部１２４に格納する（ステップＳ２０８）。

情報処理装置１００は、推定結果に基づいて、事業者ＣＭ１に情報提供を行う（ステップＳ２０９）。情報処理装置１００は、事業者ＣＭ１に対してサービスを提供する。情報処理装置１００は、事業者装置１０にサービスを送信する。情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関するサービスを提供する。情報処理装置１００は、店舗のキャパシティの使用率に基づいて、店舗のキャパシティに関するサービスを提供する。具体的には、情報処理装置１００は、店舗の満空に関するサービスを提供する。情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する情報を提供するサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、推定の対象となる日時の各々に対応する店舗の状態を示すスコアをプロットしたグラフＧＲ１を送信してもよい。

〔２−１．料金〕
情報処理装置１００は、店舗の使用に関連する料金に関するサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、推定された店舗の状態に応じて変動される料金に関するサービスを提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、混雑が推定される日時や時間帯の料金の設定を高くして、客が来ないと推定される日時や時間帯の料金の設定を低くするような最適な料金の設定を提案するサービスを提供する。これにより、情報処理装置１００は、店舗の状態に応じたダイナミック（変動的）な料金に関するサービスを提供することができる。また、情報処理装置１００は、店舗の料金に関する情報を予め取得することにより、取得した料金に関する情報に基づいて最適な料金の設定を提案するサービスを提供してもよい。具体的な処理の例を挙げると、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と、推定される日時の店舗の状態との乖離に基づいて、最適な料金の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と料金との情報と、推定される日時の店舗の状態とに基づいて、最適な料金の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定される日時の店舗の状態と類似する過去の店舗の履歴に対応する料金のうち、店舗の使用状況と料金とに基づく店舗の利率が最も向上した場合の料金の設定を提案するサービスを提供してもよい。

〔２−２．使用時間〕
情報処理装置１００は、店舗の使用時間（時間制限）に関するサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、推定された店舗の状態に応じて変動される使用時間に関するサービスを提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、混雑が推定される日時や時間帯に店舗を利用するユーザの使用を１時間に制限して、客が来ないと推定される日時や時間帯に店舗を利用するユーザの使用を制限しないような最適な使用時間の設定を提案するサービスを提供する。これにより、情報処理装置１００は、店舗の状態に応じたダイナミックな使用時間に関するサービスを提供することができる。また、情報処理装置１００は、店舗の使用時間に関する情報を予め取得することにより、取得した使用時間に関する情報に基づいて最適な使用時間の設定を提案するサービスを提供してもよい。具体的な処理の例を挙げると、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と、推定される日時の店舗の状態との乖離に基づいて、最適な使用時間の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と使用時間との情報と、推定される日時の店舗の状態とに基づいて、最適な使用時間の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定される日時の店舗の状態と類似する過去の店舗の履歴に対応する使用時間のうち、店舗の使用状況と使用時間とに基づく店舗の利率が最も向上した場合の使用時間の設定を提案するサービスを提供してもよい。

〔２−３．人員配置〕
情報処理装置１００は、店舗に関連する人員配置（例えば、パートやバイトのシフト）に関するサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、推定された店舗の状態に応じて変動される人員配置に関するサービスを提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、混雑が推定される日時や時間帯の人員の数を多くして、客が来ないと推定される日時や時間帯の人員の数を少なくするような最適な人員配置の設定を提案するサービスを提供する。これにより、情報処理装置１００は、店舗の状態に応じたダイナミックな人員配置に関するサービスを提供することができる。また、情報処理装置１００は、店舗の人員配置に関する情報を予め取得することにより、取得した人員配置に関する情報に基づいて最適な人員配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。これにより、情報処理装置１００は、例えば、店舗の人員の総数や労働条件に基づいたサービスを提供することができる。具体的な処理の例を挙げると、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と、推定される日時の店舗の状態との乖離に基づいて、最適な人員配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と人員配置との情報と、推定される日時の店舗の状態とに基づいて、最適な人員配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定される日時の店舗の状態と類似する過去の店舗の履歴に対応する人員配置のうち、店舗の使用状況と人員配置とに基づく店舗の利率が最も向上した場合の人員配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。

〔２−４．物品配置〕
情報処理装置１００は、店舗に関連する物品配置（例えば、店舗のテーブルや椅子の配置）に関するサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、推定された店舗の状態に応じて変動される物品配置に関するサービスを提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、混雑が推定される日時や時間帯には、テーブルを敷き詰め椅子を移動させて立ち飲み屋みたいにして、客が来ないと推定される日時や時間帯には、テーブルの間隔を空間一杯に広げて椅子をソファーにして快適な空間となるような最適な物品配置を提案するサービスを提供する。これにより、店舗の状態に応じたダイナミックな物品配置に関するサービスを提供することができる。また、情報処理装置１００は、店舗の物品配置に関する情報を予め取得することにより、取得した物品配置に関する情報に基づいて最適な物品配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。これにより、情報処理装置１００は、例えば、椅子がない店舗に椅子を移動させて立ち飲み屋にするといったこと以外を提案するサービスを提供することができる。また、物品は、テーブルや椅子などの無機物に限らず、食材などの有機物であってもよい。例えば、物品は、野菜や果物や肉や魚や調味料などであってもよい。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、混雑が推定される日時や時間帯には、用意する食材の量を多くして、客が来ないと推定される日時や時間帯には、用意する食材の量を少なくするような最適な物品配置（例えば、食材の仕入）を提案するサービスを提供してもよい。具体的な処理の例を挙げると、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と、推定される日時の店舗の状態との乖離に基づいて、最適な物品配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、過去の店舗の履歴と物品配置との情報と、推定される日時の店舗の状態とに基づいて、最適な物品配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、推定される日時の店舗の状態と類似する過去の店舗の履歴に対応する物品配置のうち、店舗の使用状況と物品配置とに基づく店舗の利率が最も向上した場合の物品配置の設定を提案するサービスを提供してもよい。

〔２−５．他の店舗の情報を用いる〕
図２に示す例では、情報処理装置１００が、キャパシティに関する状態を推定する店舗（店舗ＳＰ１）に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を含む対象関連情報に基づいて店舗ＳＰ１のキャパシティに関する状態を推定する場合を示した。ここで、情報処理装置１００は、他の店舗（例えば、店舗ＳＰ２）に配置されたセンサにより検知された第２センサ情報を含む対象関連情報に基づいて店舗ＳＰ１のキャパシティに関する状態を推定してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、第２センサ情報を含む対象関連情報をモデルＭ１に入力して、モデルＭ１が出力したスコアに基づいて店舗ＳＰ１のキャパシティに関する状態を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、推定した店舗ＳＰ１のキャパシティに関する状態を示す状態情報に基づいて、店舗ＳＰ１のキャパシティに関するサービスを事業者ＣＭ１に提供してもよい。

〔３．情報処理システムの構成〕
図３に示す情報処理システム１について説明する。図３に示すように、情報処理システム１は、事業者装置１０と、情報提供装置５０と、情報処理装置１００とが含まれる。事業者装置１０と、情報提供装置５０と、情報処理装置１００とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の事業者装置１０や、複数台の情報提供装置５０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

事業者装置１０は、店舗の事業者によって利用される情報処理装置である。事業者装置１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、事業者装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図１及び図２に示す例においては、事業者装置１０がノート型ＰＣである場合を示す。

情報提供装置５０は、推定用情報を情報処理装置１００に提供するサーバ装置である。情報提供装置５０は、店舗に関する検索情報やイベント情報などの店舗情報を情報処理装置１００に提供するサーバ装置である。なお、情報提供装置５０は、路線や道路などの公共交通機関の混雑状況や、天気状況などに関連する種々の情報を提供してもよい。

情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する状態を推定するために用いられる。また、情報処理装置１００は、店舗のキャパシティに関する状態に基づいて、店舗のキャパシティに関するサービスを提供するために用いられる。情報処理装置１００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work Station）等の情報処理装置であり、事業者装置１０等からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

〔４．事業者装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る事業者装置１０の構成について説明する。図４は、実施形態に係る事業者装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、事業者装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、事業者からの各種操作を受け付ける。図１及び図２に示す例では、事業者ＣＭ１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して事業者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、事業者装置１０に設けられたボタンや、事業者装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。また、出力部１３は、情報処理装置１００から送信された情報を出力する。例えば、出力部１３は、情報処理装置１００から提供された店舗のキャパシティに関するサービスを出力する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、事業者装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、事業者装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置１００から提供された店舗のキャパシティに関するサービスを表示するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１４は、送信部１４１と、受信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

（送信部１４１）
送信部１４１は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。送信部１４１は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。

送信部１４１は、店舗のキャパシティに関する状態を示す情報を送信する。例えば、送信部１４１は、店舗の満空に関する状態を示す情報を送信する。例えば、送信部１４１は、店舗の使用状況を示す情報を送信する。例えば、送信部１４１は、店舗のキャパシティの使用率を示す情報を送信する。

（受信部１４２）
受信部１４２は、各種情報を受信する。受信部１４２は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４２は、店舗のキャパシティに関するサービスを受信する。例えば、受信部１４２は、店舗のキャパシティに関する情報を提供するサービスを受信する。例えば、受信部１４２は、店舗の満空に関するサービスを受信する。

〔５．情報提供装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報提供装置５０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る情報提供装置５０の構成例を示す図である。図５に示すように、情報提供装置５０は、通信部５１と、記憶部５２と、制御部５３とを有する。なお、情報提供装置５０は、情報提供装置５０の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部５１）
通信部５１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部５１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部５２）
記憶部５２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部５２は、推定用情報を記憶する。

（制御部５３）
制御部５３は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報提供装置５０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部５３は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図５に示すように、制御部５３は、送信部５３１を有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部５３の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（送信部５３１）
送信部５３１は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。送信部５３１は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部５３１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。

送信部５３１は、推定用情報を送信する。送信部５３１は、店舗に関連する店舗情報を送信する。送信部５３１は、店舗のキャパシティに関する状態を推定するための店舗に関連する店舗情報を送信する。

〔６．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、事業者装置１０等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図６に示すように、記憶部１２０は、推定用情報記憶部１２１と、対象関連情報記憶部１２２と、モデル記憶部１２３と、推定結果情報記憶部１２４とを有する。

推定用情報記憶部１２１は、推定用情報を記憶する。推定用情報記憶部１２１は、店舗毎の推定用情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る推定用情報記憶部１２１の一例を示す。図７に示すように、推定用情報記憶部１２１は、「店舗ＩＤ」、「日時」、「推定用情報」といった項目を有する。

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。「日時」は、推定用情報に対応する日時を示す。図７に示す例では、「日時」に「日時＃１」や「日時＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、時間（例えば、時刻や期間など）を示す情報が格納される。なお、「日時」には、時間を示す情報であればどのような情報が格納されてもよい。例えば、「日時」には、時分に限られず、秒まで含んだ時間を示す情報が格納されてもよいし、別の表現の時間を示す情報が格納されてもよい。

「推定用情報」は、推定用情報を示す。「推定用情報」は、店舗のキャパシティに関する状態を推定するための店舗に関連する店舗情報を示す。「推定用情報」は、「検索情報」や「イベント情報」といった項目を更に有する。「検索情報」は、店舗に関連する検索情報を示す。図７に示す例では、「検索情報」に「検索＃１」や「検索＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、検索数や検索率などの情報が格納される。「イベント情報」は、店舗に関連するイベント情報を示す。図７に示す例では、「イベント情報」に「イベント＃１」や「イベント＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、イベントの規模や参加人数などを示す情報が格納される。また、「推定用情報」は、店舗に関連する交通状況を示す「交通状況」や、店舗に関連する気象状況を示す「気象状況」や、店舗に関連するクーポンの使用状況を示す「クーポン使用状況」や、店舗に関連するオンラインの注文情報を示す「オンライン注文情報」や、店舗の位置に対応するユーザの位置情報を示す「位置情報」といった項目を更に有してもよい。

対象関連情報記憶部１２２は、対象関連情報を記憶する。図８は、対象関連情報記憶部１２２の一例を示す。図８に示すように、対象関連情報記憶部１２２は、「データＩＤ」、「正解情報」、「入力情報」といった項目を有する。「データＩＤ」は、対象関連情報を識別するための識別情報を示す。「正解情報」は、対象関連情報の履歴に対応する日時における店舗の正解情報を示す。図８に示す例では、「正解情報」に「正解＃１」や「正解＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、使用率などの情報が格納される。図１の例では、「正解情報」には、日時ＤＡ１１の店舗の使用率として６０％が格納される。「入力情報」は、対象関連情報を示す。「入力情報」は、「画像情報」や「音声情報」や「検索情報」や「イベント情報」といった項目を更に有する。「画像情報」は、店舗に関連する画像情報を示す。例えば、「画像情報」は、店舗で撮影された画像情報を示す。具体的な例を挙げると、「画像情報」は、店舗内の店員の動きを撮影した画像情報を示す。図８に示す例では、「画像情報」に「画像＃１」や「画像＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像などが格納される。「画像情報」には、画像のコンテンツが所在するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「音声情報」は、店舗に関連する音声情報を示す。例えば、「音声情報」は、店舗で録音された音声情報を示す。具体的な例を挙げると、「音声情報」は、店舗内の客の音声を録音した音声情報を示す。図８に示す例では、「音声情報」に「音声＃１」や「音声＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、音声の波長データなどが格納される。「音声情報」には、音声のコンテンツが所在するＵＲＬ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「検索情報」は、推定用情報記憶部１２１の「検索情報」と同様の情報を示す。「イベント情報」は、推定用情報記憶部１２１の「イベント情報」と同様の情報を示す。

モデル記憶部１２３は、モデルに関する情報を記憶する。図９は、モデル記憶部１２３の一例を示す。図９に示すように、モデル記憶部１２３は、「モデルＩＤ」、「用途」、「モデル（算出式）」といった項目を有する。

「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「用途」は、モデルの用途を示す。図９の例では、モデルＭ１の用途が満空予測であることを示す。「モデル（算出式）」は、モデルの算出式を示す。図９に示す例では、「モデル（算出式）」に「モデル＃１」や「モデル＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、関数のデータが格納される。例えば、「モデル（算出式）」に式（１）の関数が格納される。

推定結果情報記憶部１２４は、店舗のキャパシティに関する状態の推定結果に関する情報を記憶する。図１０は、推定結果情報記憶部１２４の一例を示す。図１０に示すように、推定結果情報記憶部１２４は、「店舗ＩＤ」、「エリア」、「推定情報」といった項目を有する。「店舗ＩＤ」は、推定の対象となる店舗を識別するための識別情報を示す。「エリア」は、店舗が位置するエリアを示す。図１０に示す例では、「エリア」に「エリア＃１」や「エリア＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、都道府県及び市町村などにより示されるデータが格納される。「推定情報」は、店舗のキャパシティに関する状態の推定結果に関する情報を示す。例えば、「推定情報」には、推定の対象となる日時の各々に対応する店舗の状態を示す情報が格納される。図１０に示す例では、「推定情報」に「推定＃１」や「推定＃２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、店舗のキャパシティの使用率などの情報が格納される。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、算出部１３３と、推定部１３４と、決定部１３５と、提供部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、事業者装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、推定用情報記憶部１２１や対象関連情報記憶部１２２やモデル記憶部１２３や推定結果情報記憶部１２４から各種情報を取得する。

取得部１３１は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、推定用情報記憶部１２１や対象関連情報記憶部１２２やモデル記憶部１２３や推定結果情報記憶部１２４に各種情報を格納する。

取得部１３１は、他の機能構成により生成、算出、推定、決定された各種情報を取得する。

取得部１３１は、対象関連情報を取得する。取得部１３１は、キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、店舗に関連する対象関連情報を取得する。

取得部１３１は、センサ情報を含む対象関連情報を取得する。取得部１３１は、対象に対応する位置に設置されたセンサにより検知されたセンサ情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、画像センサにより検知された対象に関連する画像情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、音センサにより検知された対象に関連する音声情報を含む対象関連情報を取得する。

取得部１３１は、推定用情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象に関連する検索情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象に関連するイベント情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象の位置に対応する交通情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象の位置に対応する気象情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象の位置に対応するユーザの位置情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象に関連するクーポンの使用情報を含む対象関連情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象に関連するオンランインの注文情報を含む対象関連情報を取得する。

取得部１３１は、対象に関連する情報の正解情報を取得する。取得部１３１は、対象のキャパシティに関する状態の正解情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象の満空に関する状態の正解情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象のキャパシティの使用率を示す正解情報を取得する。

取得部１３１は、対象のキャパシティに関する状態を示すスコアを出力するモデルを取得する。取得部１３１は、生成部１３２により生成されたモデルを取得する。

取得部１３１は、対象のキャパシティに関する状態を示す状態情報を取得する。取得部１３１は、対象のキャパシティに関して推定された対象のキャパシティの状態を示す状態情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象のキャパシティに関して推定された満空を示す状態情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対象のキャパシティに関して推定された対象のキャパシティの使用率を示す状態情報を取得する。

（生成部１３２）
生成部１３２は、各種情報を生成する。生成部１３２は、生成した各種情報を記憶部１２０に格納する。例えば、生成部１３２は、モデル記憶部１２３に各種情報を格納する。

生成部１３２は、他の機能構成により取得、算出、推定、決定された各種情報に基づいて、各種情報を生成する。

生成部１３２は、モデルを生成する。生成部１３２は、スコアを出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルを生成する。生成部１３２は、対象関連情報の入力に応じて、対象のキャパシティに関する状態を示すスコアを出力するモデルを生成する。生成部１３２は、対象の過去の対象関連情報の履歴を入力とし、履歴に対応する時点での対象のキャパシティに関する状態を正解情報として、モデルを生成する。生成部１３２は、対象の過去の対象関連情報の履歴を入力とし、履歴に対応する時点での対象のキャパシティに関する状態を正解情報として、モデルを学習する。

（算出部１３３）
算出部１３３は、各種情報を算出する。算出部１３３は、記憶部１２０から各種情報を算出する。例えば、算出部１３３は、モデル記憶部１２３から各種情報を算出する。

算出部１３３は、他の機能構成により取得、生成、推定、決定された各種情報を算出する。

算出部１３３は、対象のキャパシティに関する状態を示すスコアを算出する。算出部１３３は、対象関連情報の入力に応じて、対象のキャパシティに関する状態を示すスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、対象の満空に関する状態を示すスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、対象のキャパシティの使用率を示すスコアを算出する。

（推定部１３４）
推定部１３４は、各種情報を推定する。推定部１３４は、推定した各種情報を記憶部１２０に格納する。例えば、推定部１３４は、推定結果情報記憶部１２４に各種情報を格納する。

推定部１３４は、他の機能構成により取得、生成、算出、決定された各種情報を推定する。

推定部１３４は、対象のキャパシティに関する状態を推定する。推定部１３４は、対象の満空に関する状態を推定する。推定部１３４は、対象のキャパシティの使用率を示す状態を推定する。推定部１３４は、対象関連情報に基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する。推定部１３４は、取得部１３１により取得された対象関連情報に基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する。推定部１３４は、生成部１３２により生成されたモデルが出力したスコアに基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する。推定部１３４は、対象関連情報をモデルに入力し、モデルが出力したスコアに基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する。

（決定部１３５）
決定部１３５は、各種情報を決定する。決定部１３５は、記憶部１２０から各種情報を決定する。例えば、決定部１３５は、推定結果情報記憶部１２４から各種情報を決定する。

決定部１３５は、他の機能構成により取得、生成、算出、推定された各種情報を決定する。

決定部１３５は、事業者に提供するサービスを決定する。決定部１３５は、対象のキャパシティに関するサービスを決定する。決定部１３５は、対象のキャパシティに関する情報を提供するサービスを決定する。決定部１３５は、対象の使用に関連する料金に関するサービスを決定する。決定部１３５は、対象の使用時間に関するサービスを決定する。決定部１３５は、対象に関連する人員配置に関するサービスを決定する。決定部１３５は、対象に関連する物品配置に関するサービスを決定する。

（提供部１３６）
提供部１３６は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３６は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。提供部１３６は、外部の情報処理装置へ各種情報を通知する。例えば、提供部１３６は、事業者装置１０等の他の情報処理装置へ各種情報を提供する。

提供部１３６は、記憶部１２０から各種情報を提供する。提供部１３６は、推定結果情報記憶部１２４から各種情報を提供する。

提供部１３６は、他の機能構成により取得、生成、算出、推定、決定された各種情報を提供する。

提供部１３６は、対象のキャパシティに関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象の満空に関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象のキャパシティの使用率に基づいて、対象のキャパシティに関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象を運営する事業者に対して、キャパシティに関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象のキャパシティに関する情報を提供するサービスを提供する。提供部１３６は、対象のキャパシティに関する状態を示す状態情報に基づいて、対象のキャパシティに関するサービスを提供する。

提供部１３６は、対象の使用に関連する料金に関するサービスを提供する。提供部１３６は、キャパシティに関する状態に応じて変動される料金に関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象の使用時間に関するサービスを提供する。提供部１３６は、キャパシティに関する状態に応じて変動される使用時間に関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象に関連する人員配置に関するサービスを提供する。提供部１３６は、キャパシティに関する状態に応じて変動される人員配置に関するサービスを提供する。提供部１３６は、対象に関連する物品配置に関するサービスを提供する。提供部１３６は、キャパシティに関する状態に応じて変動される物品配置に関するサービスを提供する。

〔７．情報処理のフロー〕
次に、図１１及び図１２を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図１１及び図１２は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、情報処理装置１００は、対象に関連する対象関連情報を取得する（ステップＳ３０１）。情報処理装置１００は、取得した対象関連情報の履歴に対応する時点での対象のキャパシティに関する状態を示す情報を取得する（ステップＳ３０２）。情報処理装置１００は、対象関連情報の入力に応じて対象のキャパシティに関する状態を示すスコアを出力するモデルを生成する（ステップＳ３０３）。情報処理装置１００は、生成したモデルを記憶部に格納する（ステップＳ３０４）。

図１２に示すように、情報処理装置１００は、対象に関連する対象関連情報を取得したかを判定する（ステップＳ４０１）。情報処理装置１００は、対象に関連する対象関連情報を取得していない場合（ステップＳ４０１；ＮＯ）、対象に関連する対象関連情報を取得するまで待機する。一方、情報処理装置１００は、対象に関連する対象関連情報を取得した場合（ステップＳ４０１；ＹＥＳ）、取得した対象関連情報をモデルに入力し、対象のキャパシティに関する状態を示すスコアを算出する（ステップＳ４０２）。情報処理装置１００は、算出したスコアに基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する（ステップＳ４０３）。情報処理装置１００は、推定した対象のキャパシティに関する状態に基づいて、事業者に提供する対象のキャパシティに関するサービスを決定する（ステップＳ４０４）。情報処理装置１００は、決定した対象のキャパシティに関するサービスを事業者に提供する（ステップＳ４０５）。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、推定部１３４とを有する。取得部１３１は、キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する。また、推定部１３４は、取得部１３１により取得された対象関連情報に基づいて、対象のキャパシティに関する状態を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することができる。また、情報処理装置１００は、対象に関連する全体的な対象の状況に基づいて、対象のキャパシティに関する情報を推定することができる。また、情報処理装置１００は、店舗などのキャパシティに制限がある対象にとって魅力的な集客活動を展開することができる。

また、取得部１３１は、キャパシティに制限がある店舗である対象に関連する対象関連情報を取得する。また、推定部１３４は、対象の満空に関する状態を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象の満空に関する情報を適切に推定することができる。

また、推定部１３４は、対象のキャパシティの使用率を示す状態を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象のキャパシティの使用率を適切に推定することができる。

また、取得部１３１は、対象関連情報の入力に応じて、対象の状態を示すスコアを出力するモデルを取得する。また、推定部１３４は、対象関連情報をモデルに入力し、モデルが出力したスコアに基づいて、対象の状態を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象のキャパシティに関する情報を客観的に推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象の過去の対象関連情報の履歴を入力とし、履歴に対応する時点での対象の状態を正解情報として、モデルを生成する生成部１３２を有する。また、取得部１３１は、生成部１３２により生成されたモデルを取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象のキャパシティに関する情報を推定する精度を向上させることができる。

また、取得部１３１は、対象に対応する位置に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を含む対象関連情報を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に対応する位置の状況に応じて、対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することができる。例えば、情報処理装置１００は、店舗内の状況に応じて、店舗の満空に関する情報を適切に推定することができる。

また、取得部１３１は、画像センサにより検知された対象に関連する画像情報を含む対象関連情報を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に対応する位置の画像状況に応じて、対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することができる。例えば、情報処理装置１００は、店舗内の店員の動きなどに応じて、店舗の満空に関する情報を適切に推定することができる。

また、取得部１３１は、音センサにより検知された対象に関連する音声情報を含む対象関連情報を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に対応する位置の音声状況に応じて、対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することができる。例えば、情報処理装置１００は、店舗内の客の会話などに応じて、店舗の満空に関する情報を適切に推定することができる。

また、取得部１３１は、対象に関連する検索情報を含む対象関連情報を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象に関連する情報に応じて対象のキャパシティに関する情報を適切に推定することができる。

また、取得部１３１は、対象に関連するイベント情報を含む対象関連情報を取得する。

また、取得部１３１は、対象の位置に対応する交通情報を含む対象関連情報を取得する。

また、取得部１３１は、対象の位置に対応する気象情報を含む対象関連情報を取得する。

また、取得部１３１は、対象の位置に対応するユーザの位置情報を含む対象関連情報を取得する。

また、取得部１３１は、対象に関連するクーポンの使用情報を含む対象関連情報を取得する。

また、取得部１３１は、対象に関連するオンライン注文情報を含む対象関連情報を取得する。

〔９．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る事業者装置１０、情報提供装置５０および情報処理装置１００は、例えば、図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、事業者装置１０、情報提供装置５０および情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る事業者装置１０、情報提供装置５０および情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４、５３および１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔１０．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１情報処理システム
１０事業者装置
５０情報提供装置
１００情報処理装置
１１０通信部
１２０記憶部
１２１推定用情報記憶部
１２２対象関連情報記憶部
１２３モデル記憶部
１２４推定結果情報記憶部
１３０制御部
１３１取得部
１３２生成部
１３３算出部
１３４推定部
１３５決定部
１３６提供部
Ｎネットワーク

Claims

キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記対象関連情報に基づいて、前記対象の前記キャパシティに関する状態を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記取得部は、
前記キャパシティに制限がある店舗である前記対象に関連する前記対象関連情報を取得し、
前記推定部は、
前記対象の満空に関する前記状態を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定部は、
前記対象の前記キャパシティの使用率を示す前記状態を推定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象関連情報の入力に応じて、前記対象の前記状態を示すスコアを出力するモデルを取得し、
前記推定部は、
前記対象関連情報を前記モデルに入力し、前記モデルが出力した前記スコアに基づいて、前記対象の前記状態を推定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記対象の過去の前記対象関連情報の履歴を入力とし、前記履歴に対応する時点での前記対象の前記状態を正解情報として、前記モデルを生成する生成部、
をさらに備え、
前記取得部は、
前記生成部により生成されたモデルを取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象に対応する位置に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
画像センサにより検知された前記対象に関連する画像情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
音センサにより検知された前記対象に関連する音声情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象に関連する検索情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象に関連するイベント情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象の位置に対応する交通情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象の位置に対応する気象情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象の位置に対応するユーザの位置情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象に関連するクーポンの使用情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記対象に関連するオンライン注文情報を含む前記対象関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記対象関連情報に基づいて、前記対象の前記キャパシティに関する状態を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
キャパシティに制限がある対象に関連する対象関連情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記対象関連情報に基づいて、前記対象の前記キャパシティに関する状態を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。