JP2021114221A - 情報処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】機器に対して発生する顧客の待機状況をより効果的に改善することを可能とする。【解決手段】１以上のレジ装置の開閉局状況の情報に基づいて算出される開局台数の情報を取得する開局台数取得部と、所定時間後における１以上のレジ装置の混雑状況の予測結果に応じて、所定時間後のレジ装置の推奨開局台数を算出する推奨開局台数算出部と、一定時間ごとに、前記開局台数の情報と、前記推奨開局台数の情報を記憶する記憶部と、所定期間における、前記一定時間ごとの前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値との差分を算出し、算出した当該差分と、前記開局台数の値との比率から、前記所定期間の追従率を算出する追従率算出部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置およびプログラムに関する。

近年、レジカウンター業務をはじめとする顧客対応業務の効率化技術が盛んに開発されている。例えば、下記特許文献１には、レジ端末から取得した、顧客一人あたりのレジでの処理時間を使用してレジ待ち時間を予測し、顧客に待ち時間を知らせる技術が開示されている。また、下記特許文献２には、店舗内の映像から、顧客の状態、店員の状態を検知し、店舗内の顧客の状態から会計待ちを低減すべきと判断した場合は、レジ装置の稼働を指示する報知を行う技術が開示されている。また、下記特許文献３には、店舗に来店した顧客の属性（性別、年代）を推定し、推定した属性に対応する時間情報が示す時間の経過後に当該顧客がレジ場に移動すると予測し、各顧客の予測結果に基づいて、レジ場における将来の待ち状況を予測する技術が開示されている。

また、下記特許文献４には、顧客が会計操作を行うＰＯＳ（Points of Sales）レジスタにおいて、商品に貼付されたバーコードを読み取るスキャナ部の下など、顧客が通常会計操作をする位置の胸の高さに人感センサが設けられ、会計操作を行う顧客の存在の有無を検知する技術が開示されている。また、下記特許文献５には、ＰＯＳレジスタに設けられた人感センサによりＰＯＳレジスタへの顧客の接近を検知して店員に通知する技術が開示されている。

また、コンピュータでの作業を管理する技術に関して、例えば、以下の特許文献６および特許文献７には、作業指示した場合に、実際の作業者の行動や作業能率を確認し管理する技術が開示されている。

特開平０４−２４１７００号公報 特開２０１５−１４９０８９号公報 特開２０１６−１４３３１２号公報 特開２０１３−１４０６２９号公報 特開２０１７−２２８１７１号公報 特開２００８−２１７５６７号公報 特開２０１６−１８３５２号公報

しかし、上記特許文献２に記載されているように、店内の混在状況に応じてレジ装置の稼働を指示したり、上記特許文献３に記載されているように、レジ場における待ち状況を予測して通知して、さらに待ち状況の予測に応じて混雑回避の対策を通知したりしても、実際に混雑回避の対策が活かされたかをどうかを確認する手段は考慮されていなかった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、機器に対して発生する顧客の待機状況をより効果的に改善することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、１以上のレジ装置の開閉局状況の情報に基づいて算出される開局台数の情報を取得する開局台数取得部と、所定時間後における１以上のレジ装置の混雑状況の予測結果に応じて、所定時間後のレジ装置の推奨開局台数を算出する推奨開局台数算出部と、一定時間ごとに、前記開局台数の情報と、前記推奨開局台数の情報を記憶する記憶部と、所定期間における、前記一定時間ごとの前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値との差分を算出し、算出した当該差分と、前記開局台数の値との比率から、前記所定期間の追従率を算出する追従率算出部と、を備える、情報処理装置が提供される。

また、前記情報処理装置は、前記算出した追従率をユーザ端末に表示するよう制御する表示制御部をさらに備えてもよい。

また、前記所定期間は、所定の日の営業時間帯であってもよい。

また、前記追従率の算出で用いる前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値は、それぞれ、前記所定期間において前記一定時間ごとに蓄積された値の平均値であってもよい。

また、前記混雑状況は、前記１以上のレジ装置に対して発生する待機人数の算出であってもよい。

また、前記推奨開局台数算出部は、所定時間後の待機人数を予測し、当該予測した結果に基づいて、一台のレジ装置に対する待機人数が予め定められた許容値を下回る待機人数となる台数を、前記推奨開局台数として算出してもよい。

また、前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報は、前記１以上のレジ装置と通信接続するＰＯＳサーバから提供されてもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、一定期間ごとの１以上のレジ装置の開閉局状況の情報と各レジ装置に対して発生する待機人数とを記憶する記憶部と、所定期間における、前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報から算出される前記レジ装置が開局している時間的量を示す開局度数に対する、予め定められた前記待機人数の指標を達成した開局度数である指標達成開局度数の割合を、指標達成率として算出する指標達成率算出部と、を備える、情報処理装置が提供される。

また、前記指標達成開局度数は、開局しているレジ装置において当該レジ装置に対して発生した待機人数が前記指標で定められた待機人数以下であった時間的量を示すものであってもよい。

前記情報処理装置は、前記算出した指標達成率をユーザ端末に表示するよう制御する表示制御部をさらに備えてもよい。

また、前記所定期間は、所定の日の営業時間帯であってもよい。

また、前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報は、前記１以上のレジ装置と通信接続するＰＯＳサーバから提供され、前記各レジ装置に対して発生する待機人数は、前記レジ装置の会計のために待機する顧客を撮像した撮像画像に基づいて検出されてもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、１以上のレジ装置の開閉局状況の情報に基づいて算出される開局台数の情報を取得する開局台数取得部と、所定時間後における１以上のレジ装置の混雑状況の予測結果に応じて、所定時間後のレジ装置の推奨開局台数を算出する推奨開局台数算出部と、一定時間ごとに、前記開局台数の情報と、前記推奨開局台数の情報を記憶する記憶部と、所定期間における、前記一定時間ごとの前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値との差分を算出し、算出した当該差分と、前記開局台数の値との比率から、前記所定期間の追従率を算出する追従率算出部と、として機能させる、プログラムが提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、一定期間ごとの１以上のレジ装置の開閉局状況の情報と各レジ装置に対して発生する待機人数とを記憶する記憶部と、所定期間における、前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報から算出される前記レジ装置が開局している時間的量を示す開局度数に対する、予め定められた前記待機人数の指標を達成した開局度数である指標達成開局度数の割合を、指標達成率として算出する指標達成率算出部と、として機能させる、プログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、機器に対して発生する顧客の待機状況をより効果的に改善することを可能とする。

本実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。 本実施形態に係るクラウドサーバの機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係るユーザ端末で表示される効率化情報の表示画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る追従率の算出および通知の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る指標達成率の算出および通知の流れの一例を示すフローチャートである。 クラウドサーバを具現する情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜１．概要＞
本発明の実施形態は、主に、レジカウンター業務をはじめとする顧客対応業務に関し、業務改善をより効果的にする仕組みについて説明する。

上述したように、従来の技術では、店内の混雑状況に応じてレジ装置の稼働（開局）を指示したり、レジ場における待ち状況を予測して通知したり、待ち状況の予測に応じて混雑回避の対策を通知したりした場合に、実際にこれらの通知が活かされたかをどうかを確認する手段が考慮されていなかった。

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、開局している機器の実績と指標との対比を可視化し、今後の運営に活かすことができるようにすることで、機器に対して発生する顧客の待機状況をより効果的に改善することを可能とする。

なお、本発明が適用されるシステムは、レジカウンターシステムに限定されない。例えば、本発明は、交通機関（例えば、空港または電車等）のチェックインカウンターシステム、宿泊施設のチェックインカウンターシステム、金融機関（例えば、銀行または証券会社等）の受付窓口システム、または、医療機関（例えば、病院または薬局等）の受付窓口システム等、任意のユーザ（例えば、顧客または来客等）への対応を行うシステムに適用され得る。本明細書では、一例として、本発明がレジカウンターシステムに適用される場合について説明する。

＜２．システム構成例＞
図１は、本発明の実施形態による情報処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１は、クラウドサーバ１００と、ユーザ端末２００と、出入口カメラ３００と、出入口端末３１０と、レジ前カメラ３２０と、レジ前端末３３０と、タグ端末３４０と、リーダライタ３５０と、買回り時間計測端末３６０と、ＰＯＳサーバ３７０と、を備えている。また、クラウドサーバ１００は、ネットワーク４００を介して、出入口端末３１０、レジ前端末３３０、および買回り時間計測端末３６０と通信可能に接続している。また、クラウドサーバ１００は、ネットワーク４１０を介して、ＰＯＳサーバ３７０と通信可能に接続している。さらに、クラウドサーバ１００は、ネットワーク４２０を介して、ユーザ端末２００と通信可能に接続している。

図１に示す構成は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。例えば、タグ端末３４０、リーダライタ３５０、および買回り時間計測端末３６０は、システム導入時など必要に応じて所定期間（例えば１カ月程など）の間のみ用いられるものであってもよい。

以下、各装置について順次説明する。

（出入口カメラ３００、出入口端末３１０）
出入口カメラ３００は、店舗へ来店した客（以降、「来店客」と呼称する）や店舗から退店した客（以降、「退店客」と呼称する）を撮影可能な態様で店舗の出入口付近に設置されたカメラである。出入口カメラ３００は、常時、店舗に出入りする客を撮影し、撮影画像を出入口端末３１０へ送信する。

出入口端末３１０は、撮影画像を解析し、来店人数、来店客の来店日時、退店人数、退店客の退店日時、来店客もしくは退店客の属性（例えば、性別、年齢（年代）、グループか否か、グループ構成等）等を認識する情報処理装置である。より具体的には、出入口端末３１０は、公知の顔認識機能を有しており、撮影画像を解析することで、撮影画像中の来店客もしくは退店客の顔の認識および顔の特徴情報を取得することができる。これによって、出入口端末３１０は、来店客数、来店客の来店日時、退店客の退店日時、および、来店客もしくは退店客の属性を認識することができる。なお、撮影画像の解析方法はこれに限定されない。また、客がグループか否かは、客同士が話しながら歩いていたり、客同士が一緒に歩いていたり、買い物かごまたはショッピングカート等を複数人で一つだけ手に取った場合等、出入口付近における客の行動を撮影した撮影画像の解析により認識（推定）することが可能である。また、属性の一例であるグループ構成とは、親子連れ（大人と幼児など）、若者グループ、老夫婦など、グループを構成する客の年代や性別の組み合わせである。これらも撮影画像の解析により認識（推定）することが可能である。

そして、出入口端末３１０は、解析結果（来店人数情報、来店客の来店日時情報、退店人数情報、退店客の退店日時情報、来店客もしくは退店客の属性情報）をクラウドサーバ１００へ送信する。なお、出入口端末３１０が各種情報をクラウドサーバ１００へ送信するタイミングは特に限定されない。例えば、出入口端末３１０は、１分間に１回の頻度で各種情報をクラウドサーバ１００へ送信してもよい。また、出入口端末３１０は、撮像画像は記録しないことで、顧客のプライバシーを保護することが可能である。

また、出入口カメラ３００または出入口端末３１０の台数も特に限定されない。出入口カメラ３００および出入口端末３１０は複数であってもよい。また、撮影画像の解析以外の方法によって上記の各種情報が取得されてもよい。例えば、所定のセンサ（例えば、赤外線センサまたは近接センサ等）によって、来店客数情報、退店客数情報、来店客の来店日時情報または退店客の退店日時情報等が取得されてもよい。

（レジ前カメラ３２０、レジ前端末３３０）
レジ前カメラ３２０は、各レジ装置前に並び精算を待っている来店客（以降、「待機客」と呼称する）を撮影可能な態様で各レジ装置付近に設置されたカメラである。レジ前カメラ３２０は、常時、各レジ装置の待機客を撮影し、撮影画像を生成し、当該撮影画像をレジ前端末３３０へ送信する。

レジ前端末３３０は、出入口端末３１０と同様の方法で、撮影画像を解析し、待機人数、および待機客が精算を待っている日時を認識する情報処理装置である。また、レジ前端末３３０は、さらに待機客の属性を認識してもよい。

そして、レジ前端末３３０は、解析結果をクラウドサーバ１００へ送信する。なお、レジ前端末３３０が各種情報をクラウドサーバ１００へ送信するタイミングは特に限定されない。例えば、レジ前端末３３０は、１分間に１回の頻度で各種情報をクラウドサーバ１００へ送信してもよい。

また、レジ前カメラ３２０またはレジ前端末３３０の台数も特に限定されない。レジ前カメラ３２０およびレジ前端末３３０は複数であってもよい。また、撮影画像の解析以外の方法によって上記の各種情報が取得されてもよい。例えば、所定のセンサ（例えば、赤外線センサまたは近接センサ等）によって、待機人数、待機客が清算を待っている日時情報、および、待機客の属性情報等が取得されてもよい。

（タグ端末３４０、リーダライタ３５０、買回り時間計測端末３６０）
タグ端末３４０、リーダライタ３５０、および買回り時間計測端末３６０は、事前に、来店客の買回り時間を測定する情報処理装置である。

具体的には、タグ端末３４０が、店舗内にて来店客が持ち運ぶ買い物かごまたはショッピングカート等に装着される。そして、タグ端末３４０は、店舗の入り口付近およびレジ装置付近に備えられたリーダライタ３５０と所定の無線通信を行う。タグ端末３４０は、例えばＲＦ（Radio Frequency）タグであり、タグ端末３４０およびリーダライタ３５０は、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）システムを構成する。そして、リーダライタ３５０は、内蔵アンテナから所定の情報を電波または磁界に乗せてタグ端末３４０へ送信する。リーダライタ３５０から所定の離隔距離以内に位置するタグ端末３４０は、リーダライタ３５０から送信された電波または磁界を受信し、これらによって発生した電力によってタグ端末３４０のＩＤ情報等をリーダライタ３５０へ送信する。これによって、リーダライタ３５０は、タグ端末３４０からＩＤ情報等を受信することができる。

本実施形態においては、来店客が入口付近に置かれた買い物かご等を持ち、買い物を開始したタイミングで、当該買い物かごに装着されたタグ端末３４０と、入口付近に備えられたリーダライタ３５０とが上記の無線通信を行う。そして、来店客が買い物を終え、精算のためにレジ装置付近に到着したタイミングで、当該タグ端末３４０と、レジ装置付近に備えられたリーダライタ３５０とが同様の無線通信を行う。これによって、リーダライタ３５０は、買い物開始時刻情報および買い物終了時刻情報を来店客毎に取得することができる。

そして、リーダライタ３５０は、取得した買い物開始時刻情報、買い物終了時刻情報およびタグ端末３４０のＩＤ情報を買回り時間計測端末３６０へ送信することで、買回り時間計測端末３６０は、提供された各種情報を用いて来店客の平均買回り時間を算出することができる。買回り時間計測端末３６０は、算出した来店客の平均買回り時間情報をクラウドサーバ１００へ送信する。

なお、買回り時間計測端末３６０は、ユーザの属性（例えば、性別、年齢、グループか否か、グループ構成等）や、日時等の情報を、来店客の平均買回り時間情報に付加してもよい。例えば、買回り時間計測端末３６０は、来店客の性別毎、年齢毎、またはグループ構成毎等の平均買回り時間情報を算出してもよい。これによって、クラウドサーバ１００による混雑予測の精度が向上する。

買い回り時間の計測は、本システム導入時などに所定の期間（例えば１カ月等）だけ行うものであってもよい。この間に取得された買い回り時間をクラウドサーバ１００に記憶し、以降の混雑予測にも利用するようにしてもよい。また、この場合、所定の期間経過後に、システム提供者によりタグ端末３４０、リーダライタ３５０、および買回り時間計測端末３６０が店舗から回収され得る。

（ＰＯＳサーバ３７０）
ＰＯＳサーバ３７０は、店舗に導入されているＰＯＳ（Point Of Sales）システムの一部の機能を実現し、例えば、各レジ装置の開閉局状況（すなわち、稼働状況）に関する情報（以降、「開閉局情報」とも呼称する）、および、来店客毎のスキャン開始および終了時刻に関する情報（以降、「スキャン情報」とも呼称する）等を管理する情報処理装置である。ＰＯＳサーバ３７０は、これらの情報をクラウドサーバ１００へ送信する。ここで、これらの情報の取得方法は特に限定されない。例えば、ＰＯＳサーバ３７０は、レジ装置の電源状態に基づいて開閉局情報を取得してもよいし、レジ装置毎に備えられたカメラからの撮影画像に基づいて開閉局情報を取得してもよい。なお、ＰＯＳサーバ３７０が管理する情報はこれらに限定されない。

（クラウドサーバ１００）
クラウドサーバ１００は、上記の各種装置から取得した各種情報に基づいて所定時間後の会計待ちの混雑状況の予測や、当該予測した結果に基づいて混雑を回避するための対策としてレジ装置の推奨開局台数の算出を行い、これらの情報の表示制御を行う情報処理装置である。

また、クラウドサーバ１００は、所定期間において開局しているレジ装置に関する実績値（例えば、実際に開局しているレジ装置の台数や、実際の待機人数など）と、所定値（例えば、混雑状況の予測に基づく推奨開局台数や、予め定められた一台あたりの待機人数の指標など）との対比を算出し、算出結果の表示制御を行い得る。実績値と所定値の対比結果を表示することで、混雑回避のための対策の実際の実施状況や、対策を呈示したことによる効果を可視化することができる。ユーザは、このような可視化情報を今後の店舗運営（店員への指導、店員の出勤日や出勤時刻等を決定するシフト作成など）に活かすことで、顧客の待機状況をより効果的に改善することができ、顧客満足度が向上する。

このようなクラウドサーバ１００の機能構成については、図２を参照して詳しく説明する。

また、クラウドサーバ１００は、上記の各種装置から取得した各種情報や、各種情報に基づいて算出した各種情報を、ユーザ端末２００に表示する制御を行う。例えばクラウドサーバ１００は、各種情報の時間推移が所定のグラフによって表示されるように制御してもよいし、各種情報を日付ごとに表により表示されるように制御してもよい。また、クラウドサーバ１００は、これらの全ての情報をユーザ端末２００に提供しなくてもよい。クラウドサーバ１００は、表示内容を決定し、当該決定に基づいて表示制御情報を生成し、当該情報をユーザ端末２００へ送信することで、ユーザ端末２００の表示内容を制御する。

なお、クラウドサーバ１００の種類は特に限定されない。例えば、クラウドサーバ１００は、汎用コンピュータ、ＰＣ（Personal Computer）、タブレットＰＣ等、任意の装置であってよい。また、クラウドサーバ１００は、クラウドコンピューティングに用いられる情報処理装置でなくてもよい（換言すると、クラウドサーバ１００は単なるサーバであってもよい）。

（ユーザ端末２００）
ユーザ端末２００は、例えば、店舗の管理者またはスタッフ等を含むユーザが使用する情報処理装置である。ユーザ端末２００は、これらのユーザの操作によって、混雑状況（店舗全体やレジ装置毎の混雑状況、レジ装置毎の混雑情報のヒートマップ等）、効率化情報（後述する指標達成率や追従率等）、来店者情報（来店者の総数、来店者の属性、属性毎の来店者数等）、混雑予測（所定時間後のレジ装置の待機人数や待機時間、レジ装置の推奨開局台数等）といった情報をクラウドサーバ１００から取得し、表示を行うことができる。

ユーザ端末２００が上記のような機能を実現する方法は特に限定されない。例えば、ユーザ端末２００には、Ｗｅｂブラウザ機能を有する所定のアプリケーションがインストールされており、ユーザ端末２００は、当該Ｗｅｂブラウザを用いてクラウドサーバ１００への各種情報の要求およびクラウドサーバ１００からの各種情報の取得を行ってもよい。なお、クラウドサーバ１００と同様に、ユーザ端末２００の種類は特に限定されない。例えば、ユーザ端末２００は、汎用コンピュータ、ＰＣ（Personal Computer）、タブレットＰＣ、スマートフォン等、任意の装置であってよい。また、ユーザ端末２００は、複数であってもよい。例えば、店舗のバックヤードにデスクトップ型のＰＣ（ユーザ端末２００の一例）が置かれて様々な情報が閲覧できると共に、１以上の店員が所持する各スマートフォン（ユーザ端末２００の一例）に混雑予測が通知されるようにしてもよい。

（ネットワーク４００、ネットワーク４１０、ネットワーク４２０）
ネットワーク４００は、出入口端末３１０、レジ前端末３３０、および買回り時間計測端末３６０と、クラウドサーバ１００とを接続するネットワークである。また、ネットワーク４１０は、ＰＯＳサーバ３７０とクラウドサーバ１００とを接続するネットワークである。また、ネットワーク４２０は、ユーザ端末２００とクラウドサーバ１００とを接続するネットワークである。

なお、ネットワーク４００、ネットワーク４１０、およびネットワーク４２０に用いられる通信方式および回線の種類等は特に限定されない。例えば、各ネットワークは、ＩＰ−ＶＰＮ（Internet Protocol-Virtual Private Network）等の専用回線網で実現されてもよい。また、各ネットワークは、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等で実現されてもよい。さらに、各ネットワークは、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信網で実現されてもよい。

以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。なお、図１を参照して説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。例えば、クラウドサーバ１００の機能の一部は、その他の情報処理装置に備えられてもよい。例えば、クラウドサーバ１００の機能の一部を提供するソフトウェア（例えば、所定のＡＰＩ（Application Programming Interface）が使用されたＷＥＢアプリケーション等）がユーザ端末２００、出入口端末３１０、レジ前端末３３０、買回り時間計測端末３６０、またはＰＯＳサーバ３７０上で実行されてもよい。また、逆に、ユーザ端末２００、出入口端末３１０、レジ前端末３３０、買回り時間計測端末３６０、またはＰＯＳサーバ３７０の機能の一部は、クラウドサーバ１００に備えられてもよい。本実施形態に係る情報処理システムの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

＜３．クラウドサーバ１００の機能構成例＞
上記では、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。続いて、図２を参照して、クラウドサーバ１００の機能構成例について説明する。

図２に示すように、クラウドサーバ１００は、制御部１１０と、通信部１２０と、記憶部１３０と、を備える。

（３−１．制御部１１０）
制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を中心に構成されており、クラウドサーバ１００が行う処理全般を統括的に制御する。制御部１１０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、タブレットＰＣ等において一般的に行われる処理を制御してもよい。

また、本実施形態による制御部１１０は、開局台数取得部１１１、推奨開局台数算出部１１２、追従率算出部１１３、指標達成率算出部１１４、および、表示制御部１１５としても機能し得る。

（開局台数取得部１１１）
開局台数取得部１１１は、開局（稼働）しているレジ装置の台数（本明細書では、開局台数と称する）を取得する。具体的には、開局台数取得部１１１は、ＰＯＳサーバ３７０から送信された１以上のレジ装置の開閉局状況に関する情報である開閉局情報に基づいて、開局台数を算出し得る。なお、開閉局情報に基づく開局台数の算出がＰＯＳサーバ３７０で行われ、（例えば１分毎に）算出された開局台数の情報がクラウドサーバ１００に送信されてもよい。この場合、開局台数取得部１１１は、クラウドサーバ１００から送信された開局台数の情報から開局台数を取得し得る。

開局台数取得部１１１は、ＰＯＳサーバ３７０から例えば１分間に１回の頻度で各種情報が送信される場合、少なくとも１分間に１回の頻度で開局台数を取得することが可能である。取得された開局台数の情報は、記憶部１３０に蓄積される。

（推奨開局台数算出部１１２）
推奨開局台数算出部１１２は、少なくとも、開局台数取得部１１１により取得された開局台数の情報と、レジ装置に対して発生する待機人数と、に基づいて、レジカウンターの混雑を解消または回避するために推奨されるレジ装置の開局の台数（本明細書において、推奨開局台数と称する）を算出する。推奨開局台数算出部１１２は、単位期間または所定時間後の推奨開局台数を算出し得る。例えば推奨開局台数算出部１１２は、５分毎に１５分後の推奨開局台数を算出してもよい。算出された推奨開局台数の情報は、記憶部１３０に蓄積される。また、算出された推奨開局台数の情報は、ユーザ端末２００に通知される。

推奨開局台数算出部１１２は、まず、所定時間後のレジカウンターの混雑状況（例えば、所定時間後にレジカウンターで待機する客の人数（待機人数）や待機時間）を予測する。次いで、推奨開局台数算出部１１２は、当該予測結果に基づいて、所定時間後の待機人数または待機時間が所定値（予め定められた、一台のレジ装置あたりに許容される待機人数または待機時間の許容値）を下回ることが可能な開局台数を、推奨開局台数として算出する（待機客は相対的に待機客が少ないレジ装置に並ぶことを前提とする）。

ここで、レジカウンターの混雑状況の予測について説明する。例えば、推奨開局台数算出部１１２は、出入口端末３１０から提供された各種情報（例えば、来店客数情報、来店客の来店日時情報、来店客の属性情報等）と、レジ前端末３３０から提供された各種情報（例えば、待機人数情報、待機客が精算を待っている日時情報、および、待機客の属性情報等）と、レジ前端末３３０から提供された各種情報（例えば、待機人数情報、待機客が精算を待っている日時情報、および、待機客の属性情報等）と、ＰＯＳサーバ３７０から提供された各種情報（例えば、レジ装置の開閉状況情報、レジの通過人数情報、レジ処理時間情報等）と、買回り時間計測端末３６０から提供された各種情報（例えば、買い回り時間情報、計測された買い回り時間の日時情報、計測対象者の属性情報等）と、これらの情報の各種統計値（例えば、来店客数に対するレジ到達人数の比率であるレジ到達率、所定時間帯における来店者属性比率、来店者の来店時間間隔の平均値、レジ処理時間の平均値、買い回り時間の平均値など）と、の少なくともいずれか１以上の情報を用いて、所定時間後のレジカウンターの混雑状況（レジ装置の待機人数や待機時間）を予測し得る。

具体的には、例えば推奨開局台数算出部１１２は、まず、出入口端末３１０から提供される来店者数（直近所定時間における来店者数であってもよいし（例えば買い回り時間の平均値を直近所定時間とした場合、現時点における買い回り中の客数を取得し得る）、開店から現時点までの来店者数から退店者数を減算して得られる現在店内にいる客数であってもよい）と、レジ到達率や買い回り時間の統計情報と、から、所定時間後にレジ装置（レジカウンター）に到着する人数を算出する。所定時間後にレジカウンターに到着する人数が、すなわち、所定時間後にレジカウンターで待機する人数となる。また、推奨開局台数算出部１１２は、予測した待機人数を（現在の）開局台数で除算して算出した一台あたりの待機人数と（待機客は相対的に待機客が少ないレジ装置に並ぶことを前提とする）、一人当たりのレジ処理時間（統計値）との積算により、所定時間後における一台あたりの待機時間の最大値も、レジカウンターの混雑状況の一例として算出し得る。

なお、推奨開局台数算出部１１２は、所定時間後のレジカウンターの混雑状況を算出する際、来店者の属性を考慮してもよい。例えば、推奨開局台数算出部１１２は、来店者の属性に対応付けられたレジ到達率や買い回り時間の統計情報を考慮することで、より正確に、所定時間後のレジカウンターにおける待機人数を算出し得る。

また、推奨開局台数算出部１１２は、現在のレジカウンターにおける待機人数（例えば１以上のレジ装置に対して達成している各待機人数の合計値）と、単位時間におけるレジ通過人数やレジ処理時間の統計情報とを考慮して、さらに正確に、所定時間後のレジカウンターにおける待機人数を算出してもよい。具体的には、推奨開局台数算出部１１２は、現在の待機人数と、レジ通過人数やレジ処理時間の統計情報と、に基づいて、所定時間後における待機人数の残存数を算出し、算出した当該残存数を、上記算出した所定時間後にレジカウンターに到着する人数に加算することで、より正確な、所定時間後のレジカウンターにおける待機人数を算出することができる。

また、推奨開局台数算出部１１２は、さらに来店時間間隔（来店者が来店する時間間隔）から所定時間後における新たな来店者数を算出し、算出した新たな来店者数と、レジ到達率や買い回り時間の平均値、また、来店者属性比率等を考慮して、所定時間後のレジカウンターへの到着人数を算出してもよい。

なお、レジ前端末３３０から提供される来店者の属性に不明や測定不可といった欠損値がある場合、制御部１１０は、来店者比率（記憶部１３０に記憶される統計情報）から補完するようにしてもよい。

以上、レジカウンターの混雑状況の予測について具体的に説明した。なお、本実施形態において、混雑状況の予測に用いるアルゴリズムは特に限定しない。例えば、推奨開局台数算出部１１２は、混雑状況の予測を、シミュレーションプログラムを用いて行ってもよい。また、混雑状況の予測方法はシミュレーションに限定されず、シミュレーション以外の機械学習等によって実現されてもよい。例えば、知られている様々な機械学習の手法(例えば、様々な「教師あり学習」、「教師なし学習」および「強化学習」)、あるいは、これらの手法を実現するうえで、特徴量そのものの抽出を学習する「深層学習(ディープラーニング：Deep Learning)」などの様々な技術を適用することができる。

そして、推奨開局台数算出部１１２は、予測した混雑状況に基づいて、混雑回避の対策としてレジ装置の推奨開局台数を算出する。具体的には、推奨開局台数算出部１１２は、予測した所定時間後のレジカウンターにおける待機人数または待機時間に基づいて、一台当たりに対して発生する待機人数や待機時間が所定値（予め定められた、一台のレジ装置あたりに許容される待機人数または待機時間の値である許容値）以下に抑えることが可能なレジ装置の台数の最大値を、推奨開局台数として算出する。

推奨開局台数算出部１１２は、所定時間後の推奨開局台数の算出を一定時間毎に行ってもよい。例えば推奨開局台数算出部１１２は、１５分後の推奨開局台数の算出を、５分毎に行ってもよい。算出された推奨開局台数は、クラウドサーバ１００からユーザ端末２００に通知される。したがって、クラウドサーバ１００は、例えば５分毎に、１５分後の推奨開局台数をユーザ端末２００に通知することが可能である。

また、推奨開局台数算出部１１２は、推奨開局台数と、現在の開局台数との差分を算出してもよい。これにより、クラウドサーバ１００は、ユーザ端末２００に対して、所定時間後にあと何台レジ装置を開局すればよいのかを通知することができる。また、クラウドサーバ１００は、推奨開局台数が、現在の開局台数を下回る場合は、混雑解消の必要なしとして、ユーザ端末２００に推奨開局台数の通知を行わないようにしてもよい。若しくは、推奨開局台数が現在の開局台数を下回る場合でもユーザ端末２００への通知を行うことで、ユーザが、レジ装置の閉局を判断することも可能である（若しくは推奨開局台数との差分を呈示して、何台閉局することができるかを示してもよい）。ユーザは、レジ装置の開局状況を適切に調整することで、他の作業に人員を割り当てることが可能となる。

以上、所定時間後のレジカウンターにおける混雑状況の予測、および、当該予測の結果に基づく推奨開局台数の算出について説明した。なお、推奨開局台数算出部１１２は、所定時間後の混雑状況の予測および推奨開局台数の算出に限定されず、単位期間における混雑状況および当該混雑状況に応じた推奨開局台数の算出を行うことも可能である。算出方法は上記と同様である。例えば、推奨開局台数算出部１１２は、レジ前端末３３０から提供された各種情報（特に、待機人数情報と、待機客が精算を待っている日時情報）および許容値を用いて、各時刻におけるレジ装置の推奨開局台数を算出し得る。

（追従率算出部１１３）
追従率算出部１１３は、推奨開局台数算出部１１２により算出された推奨開局台数に対して実際に開局した台数の割合を、追従率として算出する。これにより、混雑回避の対策の通知（すなわち、推奨開局台数の通知）に対して実際にレジ装置の開閉をどの程度実施したかを確認することが可能となる。例えば日別の追従率は、下記式１により算出され得る。

（式１）
追従率=100％-([１日の単位期間における推奨開局台数の平均値(推奨値)]-[１日の単位期間における実際の開局台数の平均値(実績値)])÷[１日の単位期間における実際の開局台数の平均値(実績値)]×100％

上記式１において、「１日の単位期間における推奨開局台数の平均値」とは、例えば推奨開局台数算出部１１２により１５分後の推奨開局台数の算出を５分毎に行っている場合は、５分毎における推奨開局台数の平均値であってもよい。また、「１日の単位期間における実際の開局台数の平均値」も、推奨開局台数側の単位期間に合わせて、例えば５分毎における実際の開局台数の平均値とする。

これにより、例えば「１日の単位期間における推奨開局台数の平均値」が７台で、「１日の単位期間における実際の開局台数の平均値」が５台である場合、上記式１に当てはめると、追従率は60％と算出される（100％-(7-5)÷5×100％=60％）。また、「１日の単位期間における推奨開局台数の平均値」が１０台で、「１日の単位期間における実際の開局台数の平均値」が９台である場合、上記式１に当てはめると、追従率は89％（100％-(10-9)÷9×100％=89％）と算出される。

（指標達成率算出部１１４）
指標達成率算出部１１４は、開局の量である開局度数に対する、指標（レジ装置に対する待機人数や待機時間の目標値）を達成している（すなわち目標値として定められた待機人数（または待機時間）以下の）開局度数の割合を、指標達成率として算出する。これによりレジ装置が開局している間、どれだけ指標を達成していたか（目標を達成したか）を確認することができる。ここで、「開局度数」とは、例えば、１台のレジ装置を１分間開局した場合を度数１として算出した、単位期間（例えば１日）における全レジ装置のかかる度数の総和である。また、指標は、「レジ装置に対して会計中１人および待機人数２人」であって、指標達成の条件は、「レジ装置に対して会計中１人および待機人数２人以下」としてもよい。この場合、「指標を達成している開局度数」（指標達成開局度数とも称する）とは、待機人数が２人以下（０人を含む）のレジ装置が１分間開局していた場合を度数１として算出した、単位期間（例えば１日）における全レジ装置のかかる度数の総和である。すなわち、単位期間中（例えば１日）に開局している各レジ装置における１分単位の待機人数を取得し、待機人数が２人以下の状態の発生回数の合計を算出した値が、「指標を達成している開局度数」である。開局している各レジ装置における１分単位の待機人数は、レジ前端末３３０から提供された各レジ装置における待機人数情報および待機客が精算を待っている日時情報と、各レジ装置の開局日時情報と、に基づいて算出され得る。

例えば、指標達成率は、下記式２により算出される。

（式２）
指標達成率=[単位期間において指標を達成した（待機人数が2人以下の）開局度数の総数]÷[単位期間における（全レジ装置の）開局度数の総数]×100％

例えば、指標を達成した開局度数が５００（例えば待機人数０人の１分単位の発生回数が１００回と待機人数１〜２人の１分単位の発生回数が４００回）で、開局度数が６００であった場合、上記式２に当てはめると、指標達成率は83.3％と算出される。これにより、全レジ装置の開局度数（開局していた量）のうち、83.3％において目標を達成していたことが分かる。

（表示制御部１１５）
表示制御部１１５は、ユーザ端末２００によって表示される情報の内容を制御する機能構成である。より具体的には、表示制御部１１５は、混雑状況の表示画面（レジ前端末３３０から提供された現在の待機人数情報に基づいて算出された一台あたりのレジ装置の待機人数または待機時間の情報、出入口端末３１０から提供された来店客数情報および退店客数情報から算出された現在の店内滞在人数情報、レジ装置毎の混雑状況のヒートマップ画面など）、効率化情報の表示画面（日別の指標達成率、追従率など）、来店者情報の表示画面（日別の来店客数情報、来店者の属性情報など）、混雑予測の表示画面（所定時間後（例えば１５分後、３０分後など）のレジ装置一台あたりの混雑状況（待機人数や待機時間）の予測結果情報、所定時間後の推奨開局台数情報など）といった各種情報の表示画面を表示するよう制御する。表示制御部１１５は、ユーザ端末２００からのユーザ操作に基づく要求に応じて、表示内容を決定し（例えば表示画面の生成）、表示制御情報をユーザ端末２００に送信する。

表示制御部１１５は、上記各種情報の時間推移を所定のグラフで表示するようにしてもよい。

ここで、図３に、ユーザ端末２００で表示される効率化情報の表示画面の一例を示す。図３に示すように、効率化情報の表示画面２２０には、例えば日別（所定の日の営業時間帯）の来店者数情報、属性情報（男性／女性・年代の人数や割合など）、指標達成率算出部１１４で算出された指標達成率、追従率算出部１１３で算出された追従率、稼働率（開局台数に対する会計処理中のレジ装置台数の割合（例えば１日のうち５分毎に算出した稼働率の平均値））、開局度数（レジ装置の開局の度合い（量）を示す値。例えば、１台のレジ装置を１分間開局した場合を度数１として算出した１日の全レジ装置の開局度数の総和であってもよい）といった情報が表示される。

ユーザはこれらの情報を参照して、混雑回避をより効果的に実現することができる。例えば、指標達成率や追従率を参照することで、混雑回避の対策（推奨開局台数の通知）が活かされたか否かを確認することができる。指標達成率や追従率が低い場合は、店員に推奨開局台数の通知にしっかりと対応するよう指導することで、混雑回避の対策を活かすことが可能となる。また、来店者の傾向を分析し、来店者数の多い日に多くの店員を割り当てるなど、毎月の店員のシフト作成に活かすことができる。なお図３に示す例では日別の各種情報を示しているが、これに限定されず、例えばさらに時間帯別に各種情報を示すようにしてもよい。

（３−２．通信部１２０）
通信部１２０は、出入口端末３１０、レジ前端末３３０、買回り時間計測端末３６０、ＰＯＳサーバ３７０またはユーザ端末２００との各種通信を制御する機能構成である。

（３−３．記憶部１３０）
記憶部１３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部１３０は、外部装置から取得された各種情報、推奨開局台数算出部１１２によって出力されたレジ装置の推奨開局台数情報等を記憶する。また、記憶部１３０は、クラウドサーバ１００の各機能構成によって使用されるプログラムまたはパラメータ等を記憶する。なお、記憶部１３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。

以上、クラウドサーバ１００の機能構成例について説明した。なお、図２を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、クラウドサーバ１００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、クラウドサーバ１００は、図２に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、クラウドサーバ１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

＜４．動作処理＞
続いて、図面を参照して本実施形態による追従率と指標達成率の算出および通知の流れについて説明する。

（４−１．追従率の算出および通知）
図４は、本実施形態に係る追従率の算出および通知の流れの一例を示すフローチャートである。

図４に示すように、まず、追従率算出部１１３は、所定期間における開局台数の実績値と推奨値を取得する（ステップＳ１０３）。本実施形態では、例えば少なくとも１分毎の開局台数の実績値が、ＰＯＳサーバ３７０から提供されたレジ装置の開閉局情報に基づいて制御部１１０により算出され、クラウドサーバ１００の記憶部１３０に蓄積されている。追従率算出部１１３は、例えば記憶部１３０から所定期間（例えば１日）における５分毎の実際の開局台数の平均値を、実績値として取得し得る。また、開局台数の推奨値、すなわち推奨開局台数は、推奨開局台数算出部１１２により算出され、記憶部１３０に蓄積されている。本実施形態では、例えば５分毎に１５分後の推奨開局台数が算出され得る。そこで、追従率算出部１１３は、記憶部１３０から所定期間（例えば１日）における５分毎の推奨開局台数の平均値を、推奨値として取得し得る。

次に、追従率算出部１１３は、実績値と推奨値に基づいて、追従率を算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、追従率算出部１１３は、上記式１で示したように、推奨値から実績値を減算した値を実績値で除算することで、追従率を算出する。

そして、表示制御部１１５は、追従率算出部１１３により算出された追従率を、通信部１２０からユーザ端末２００に送信し、ユーザに通知（ユーザ端末２００に表示）する（ステップＳ１１２）。

以上、追従率の算出および通知処理の一例について説明した。

（４−２．指標達成率の算出および通知）
図５は、本実施形態に係る指標達成率の算出および通知の流れの一例を示すフローチャートである。

図５に示すように、まず、指標達成率算出部１１４は、所定期間における開局台数の情報を取得する（ステップＳ２０３）。本実施形態では、例えば少なくとも１分毎の開局台数の情報が、ＰＯＳサーバ３７０から提供されたレジ装置の開閉局情報に基づいて制御部１１０により算出され、クラウドサーバ１００の記憶部１３０に蓄積されている。指標達成率算出部１１４は、例えば記憶部１３０から所定期間（例えば１日）における１分毎の実際の開局台数の情報を取得する。

次に、指標達成率算出部１１４は、所定期間における指標達成開局度数を算出する（ステップＳ２０６）。ここで、指標とは、上述したように、予め定められた、一台のレジ装置に対する待機人数の目標値である。また、開局度数とは、上述したように、例えば一台のレジ装置において１分間の開局を度数１とした、レジ装置の開局の量（度合い）を示す値である。指標達成率算出部１１４は、まず、レジ前端末３３０から提供された待機人数情報および待機客が精算を待っている日時情報と、レジ装置の開局日時情報と、に基づいて、開局している各レジ装置における１分単位の待機人数を取得する。次いで、例えば指標が「待機人数２人以下」である場合、指標達成率算出部１１４は、開局しているレジ装置において所定期間（例えば１日）における「待機人数２人以下」の１分単位の発生回数を、指標達成開局度数として算出する

次いで、追従率算出部１１３は、開局度数と指標達成開局度数に基づいて、指標達成率を算出する（ステップＳ２０９）。具体的には、上記式２で示したように、指標達成率算出部１１４は、所定期間における指標達成開局度数を、同所定期間における開局度数で除算することで、指標達成率を算出し得る。

そして、表示制御部１１５は、指標達成率算出部１１４により算出された指標達成率を、通信部１２０からユーザ端末２００に送信し、ユーザに通知（ユーザ端末２００に表示）する（ステップＳ２１２）。

以上、指標達成率の算出および通知処理の一例について説明した。

＜５．ハードウェア構成例＞
続いて、本実施形態に係るクラウドサーバ１００のハードウェア構成について説明する。上記の動作は、ソフトウェアと、以下に説明するクラウドサーバ１００のハードウェアとの協働により実現される。

図６は、本実施例に係るクラウドサーバ１００を具現する情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力機器９０８と、出力機器９０９と、ストレージ機器９１０と、ドライブ９１１と、通信機器９１３と、を備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。当該ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３の協働により、クラウドサーバ１００の制御部１１０が実現される。

ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

入力機器９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチまたはマイクロフォン等ユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路等から構成されている。情報処理装置９００を操作するユーザは、この入力機器９０８を操作することにより、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力機器９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置、ランプ等の表示装置およびスピーカ等の音声出力装置を含む。

ストレージ機器９１０は、データ格納用の機器である。ストレージ機器９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。当該ストレージ機器９１０により、クラウドサーバ１００の記憶部１３０が実現される。

ドライブ９１１は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に外付けされる。ドライブ９１１は、装着される磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体９１２に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９１１は、リムーバブル記憶媒体９１２に情報を書き込むこともできる。

通信機器９１３は、通信を行うための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信機器９１３により、クラウドサーバ１００の通信部１２０が実現される。

なお、情報処理装置９００のハードウェア構成は、図６に示す構成に限られない。例えば、情報処理装置９００は、接続されている外部の通信デバイスを介して通信を行う場合には、通信機器９１３を備えていなくてもよい。また、情報処理装置９００は、例えば、入力機器９０８または出力機器９０９等を備えなくてもよい。また、例えば、図６に示す構成の一部または全部は、１または２以上のＩＣ（Integrated Circuit）で実現されてもよい。

＜６．まとめ＞
以上で説明してきたように、本発明は、レジ装置の推奨開局台数に対する実際の開局台数の追従率や、予め定められたレジ装置に対する待機人数または待機時間の目標値である指標をどの程度達成したかを示す指標達成率の情報を表示することができる。これにより、混雑解消の対策（混雑予測に基づく推奨開局台数の通知）がきちんと活かされているかを確認することができ、活かされていない場合は店員のシフトや配置を改善するなどの対応を行い、機器（レジ装置）に対する顧客の待機状況をより効果的に改善することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、クラウドサーバ１００に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、クラウドサーバ１００の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。

１ 情報処理システム
１００ クラウドサーバ
１１０ 制御部
１１１ 混雑予測部
１１２ 推奨開局台数算出部
１１３ 追従率算出部
１１４ 指標達成率算出部
１１５ 表示制御部
１２０ 通信部
１３０ 記憶部
２００ ユーザ端末
３００ 出入口カメラ
３１０ 出入口端末
３２０ レジ前カメラ
３３０ レジ前端末
３４０ タグ端末
３５０ リーダライタ
３６０ 買回り時間計測端末
３７０ ＰＯＳサーバ
４００、４１０、４２０ ネットワーク

Claims (14)

1. １以上のレジ装置の開閉局状況の情報に基づいて算出される開局台数の情報を取得する開局台数取得部と、
   所定時間後における１以上のレジ装置の混雑状況の予測結果に応じて、所定時間後のレジ装置の推奨開局台数を算出する推奨開局台数算出部と、
   一定時間ごとに、前記開局台数の情報と、前記推奨開局台数の情報を記憶する記憶部と、
   所定期間における、前記一定時間ごとの前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値との差分を算出し、算出した当該差分と、前記開局台数の値との比率から、前記所定期間の追従率を算出する追従率算出部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 前記情報処理装置は、
   前記算出した追従率をユーザ端末に表示するよう制御する表示制御部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記所定期間は、所定の日の営業時間帯である、請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記追従率の算出で用いる前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値は、それぞれ、前記所定期間において前記一定時間ごとに蓄積された値の平均値である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記混雑状況は、前記１以上のレジ装置に対して発生する待機人数の算出である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記推奨開局台数算出部は、所定時間後の待機人数を予測し、当該予測した結果に基づいて、一台のレジ装置に対する待機人数が予め定められた許容値を下回る待機人数となる台数を、前記推奨開局台数として算出する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報は、前記１以上のレジ装置と通信接続するＰＯＳサーバから提供される、請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 一定期間ごとの１以上のレジ装置の開閉局状況の情報と各レジ装置に対して発生する待機人数とを記憶する記憶部と、
   所定期間における、前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報から算出される前記レジ装置が開局している時間的量を示す開局度数に対する、予め定められた前記待機人数の指標を達成した開局度数である指標達成開局度数の割合を、指標達成率として算出する指標達成率算出部と、
   を備える、情報処理装置。
9. 前記指標達成開局度数は、開局しているレジ装置において当該レジ装置に対して発生した待機人数が前記指標で定められた待機人数以下であった時間的量を示すものである、請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記情報処理装置は、
    前記算出した指標達成率をユーザ端末に表示するよう制御する表示制御部をさらに備える、請求項８または９に記載の情報処理装置。
11. 前記所定期間は、所定の日の営業時間帯である、請求項８〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報は、前記１以上のレジ装置と通信接続するＰＯＳサーバから提供され、
    前記各レジ装置に対して発生する待機人数は、前記レジ装置の会計のために待機する顧客を撮像した撮像画像に基づいて検出される、請求項８〜１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. コンピュータを、
    １以上のレジ装置の開閉局状況の情報に基づいて算出される開局台数の情報を取得する開局台数取得部と、
    所定時間後における１以上のレジ装置の混雑状況の予測結果に応じて、所定時間後のレジ装置の推奨開局台数を算出する推奨開局台数算出部と、
    一定時間ごとに、前記開局台数の情報と、前記推奨開局台数の情報を記憶する記憶部と、
    所定期間における、前記一定時間ごとの前記開局台数の値と前記推奨開局台数の値との差分を算出し、算出した当該差分と、前記開局台数の値との比率から、前記所定期間の追従率を算出する追従率算出部と、
    として機能させる、プログラム。
14. コンピュータを、
    一定期間ごとの１以上のレジ装置の開閉局状況の情報と各レジ装置に対して発生する待機人数とを記憶する記憶部と、
    所定期間における、前記１以上のレジ装置の開閉局状況の情報から算出される前記レジ装置が開局している時間的量を示す開局度数に対する、予め定められた前記待機人数の指標を達成した開局度数である指標達成開局度数の割合を、指標達成率として算出する指標達成率算出部と、
    として機能させる、プログラム。
    

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