JP6395657B2 - サーバおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、サーバおよびプログラムに関する。

コンビニエンスストア等の店舗では、客層分析や商品の売上分析等のため、商品を購入する顧客の性別や年齢層等の属性を示す属性情報を判断するような場合がある。この属性情報は、ＰＯＳ（Point of Sales）端末や天井等に設置されたカメラによって撮像された、取引する顧客の画像を解析して判断している。

ところで、顧客の画像から属性情報を判断するには、顧客の顔を正面から撮像する必要がある。しかしながら、顧客がカメラに対して正対しない場合や、正対しても顧客がマスクや帽子等を身に付けている場合には、顧客の属性を判断できない可能性がある。

本発明が解決しようとする課題は、顔の検出ができない場合でも、顧客の属性を決定することが可能なサーバおよびプログラムを提供することである。

実施形態のサーバは、来店した顧客の店舗内での行動を前記顧客の属性別に特徴的に表す行動パターンを前記属性別に記憶する記憶部と、前記店舗内に設置されたカメラによって撮像された来店した顧客の撮像画像に基づいて当該顧客の店舗内の行動を計測する計測手段と、前記計測手段によって計測された複数の顧客の行動を顧客毎に顧客に関連させて記憶する行動記憶部と、前記店舗内で顧客に販売される販売対象の取引処理を実行する販売処理装置から、当該販売処理装置で撮像した顧客の撮像画像および当該顧客の属性の問合せを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信した前記撮像画像に基づいて顧客を選定して前記行動記憶部に記憶された複数の顧客の行動から特定の顧客の行動を特定する行動特定手段と、前記行動特定手段によって特定された顧客の行動と前記記憶部に記憶した前記行動パターンと対比して、当該顧客の属性を決定する属性決定手段と、商品毎に、当該商品を購入する顧客の属性別の購入数の割合を示す属性比率を記憶する属性記憶部と、前記販売処理装置による取引処理によって前記顧客に販売された販売対象について、前記属性決定手段で決定した属性に係る前記属性記憶部に記憶された属性比率を更新する属性比率更新手段と、を備える。

実施形態のプログラムは、来店した顧客の店舗内での行動を前記顧客の属性別に特徴的に表す行動パターンを前記属性別に記憶する記憶部と、前記店舗に来店した顧客の撮像画像に基づいて計測された複数の顧客の店内の行動を顧客毎に顧客に関連させて記憶する行動記憶部と、商品毎に、当該商品を購入する顧客の属性別の購入数の割合を示す属性比率を記憶する属性記憶部と、を備えたサーバをコンピュータによって制御するためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記店舗内に設置されたカメラによって撮像された前記来店した顧客の撮像画像に基づいて当該顧客の店舗内の行動を計測する計測手段と、前記店舗内で顧客に販売される販売対象の取引処理を実行する販売処理装置から、当該販売処理装置で撮像した顧客の撮像画像および当該顧客の属性の問合せを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信した前記撮像画像に基づいて顧客を選定して前記行動記憶部に記憶された複数の顧客の行動から特定の顧客の行動を特定する行動特定手段と、前記行動特定手段によって特定された顧客の行動と前記記憶部に記憶した前記行動パターンと対比して、当該顧客の属性を決定する属性決定手段と、前記販売処理装置による取引処理によって前記顧客に販売された販売対象について、前記属性決定手段で決定した属性に係る前記属性記憶部に記憶された属性比率を更新する属性比率更新手段と、して機能させる。

図１は、店舗内に設置されたカメラとＰＯＳ端末とサーバを概略的に示す図である。 図２は、実施形態のＰＯＳ端末が店舗内に設置された状態を上側から見た平面模式図である。 図３は、実施形態のＰＯＳ端末を顧客側から見た外観を示す斜視図である。 図４は、ＰＯＳ端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 図５は、ＰＯＳ端末の顔マスタの一例を示すメモリマップである。 図６は、サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 図７は、サーバの属性記憶部の一例を模擬的に示すメモリマップである。 図８は、サーバの動線部の一例を模擬的に示すメモリマップである。 図９は、サーバの来店時刻部の一例を模擬的に示すメモリマップである。 図１０は、サーバの滞在時間部の一例を模擬的に示すメモリマップである。 図１１は、ＰＯＳ端末の制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１２は、ＰＯＳ端末の顔検出スレッドの流れを示すフローチャートである。 図１３は、ＰＯＳ端末の問合せスレッドの流れを示すフローチャートである。 図１４は、サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 図１５は、サーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１６は、サーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図１〜図１６を参照して、実施形態に係るサーバおよびプログラムを詳細に説明する。実施形態では、商品を販売対象の一例として説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、実施形態のカメラ、ＰＯＳ端末１およびサーバ４がコンビニエンスストア等の店舗内に設置された状態を示す平面模式図である。図１において、店舗Ｐは、商品を販売する販売エリアＰ１とバックヤードである事務エリアＰ２とを有する。販売エリアＰ１には、顧客Ｃが店内に入退店する入口Ｐ３が設けられている。また、販売エリアＰ１には、複数列の棚Ｓ（Ｓ１〜Ｓ５）、カメラＫ（Ｋ１〜Ｋ６）、ＰＯＳ端末１が備えられている。なお、棚を総じて指す場合は参照符号「Ｓ」を使用し、各棚を個別に指す場合は個別の参照符号「Ｓ１〜Ｓ５」を使用する。また、カメラを総じて指す場合は参照符号「Ｋ」を使用し、各カメラを個別に指す場合は個別の参照符号「Ｋ１〜Ｋ６」を使用する。また、事務エリアＰ２には、サーバ４が備えられている。

ＰＯＳ端末１とカメラＫ１〜Ｋ５とサーバ４は、通信回線５を介して互いに電気的に接続されている。カメラＫ６は、ＰＯＳ端末１に内蔵されている。

各棚Ｓは、複数段に仕切られており、多数の商品が各段に陳列される。各棚Ｓ間には、それぞれエリアＥ（Ｅ１〜Ｅ４）が設けられている。なお、エリアを総じて指す場合は参照符号「Ｅ」を使用し、各エリアを個別に指す場合は個別の参照符号「Ｅ１〜Ｅ４」を使用する。エリアＥは、棚Ｓ間に設けられ、顧客Ｃが相互に通過できる充分なスペースである。顧客Ｃは、エリアＥを通過しながら棚Ｓに陳列された商品を見たり、棚Ｓから商品をカゴやカートに移して商品を購入したりする。

カメラＫ１〜Ｋ５は、店舗Ｐの販売エリアＰ１の天井に取り付けられている。カメラＫ１〜Ｋ５は、天井から、入口Ｐ３および各エリアＥに向けて設置されている。カメラＫ１〜Ｋ５は、ＣＣＤ等で構成され、顧客Ｃ等の被写体の連続静止画または動画（総称して「画像」という）を撮像する。実施形態では、カメラＫ１〜Ｋ５は、入口Ｐ３から入店し、各エリアＥを通過する顧客Ｃを、例えば１秒間に１０枚の連続静止画を撮像する。

カメラＫ１は、エリアＥ１を通過する顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像する。カメラＫ２は、エリアＥ２を通過する顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像する。カメラＫ３は、エリアＥ３を通過する顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像する。カメラＫ４は、エリアＥ４を通過する顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像する。カメラＫ５は、入口Ｐ３から店舗Ｐに入店する顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像する。カメラＫ６は、ＰＯＳ（Point of Sales）端末１において取引処理を実行する顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像する。これらのカメラＫで撮像した顧客Ｃの顔と衣服の画像を撮像画像という。カメラＫ１〜Ｋ６が店内を網羅的に撮像することで、店舗Ｐに入店した顧客Ｃの店内でのすべての行動の軌跡を追跡的に撮像することができる。

各ＰＯＳ端末１は、店舗Ｐ内の販売エリアＰ１に設置されている。各ＰＯＳ端末１は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線５を介してサーバ４に電気的に接続されている。図１では、１台のＰＯＳ端末１が設置されているが、ＰＯＳ端末１の設置台数は何台でもよい。

ＰＯＳ端末１は、店内で販売されている商品の販売に係る売上登録を行う。オペレータであるオペレータＣＨがＰＯＳ端末１を操作することで、ＰＯＳ端末１は、販売される商品の売上登録処理および決済処理を実行する。売上登録処理とは、販売される商品に付されたバーコード等のコードを光学的に読み取って商品コードを入力し、入力した商品コードに基づいて読み出した、当該商品の商品名や価格（商品情報）を表示するとともに、商品情報をバッファに記憶する処理をいう。決済処理とは、売上登録処理に伴いバッファに記憶された商品情報に基づいて、取引に係る合計金額の表示、顧客Ｃから預かった預り金に基づいて釣銭を計算して表示する処理、釣銭の発行を釣銭機に指示する処理、商品情報や決済情報（合計金額、預り金額、釣銭額等）を印字したレシートを発行する処理等をいう。なお、売上登録処理と決済処理を合わせた処理を取引処理という。

ＰＯＳ端末１には、カメラＫ６が設けられている。カメラＫ６は、ＰＯＳ端末１で取引処理された商品を購入する顧客Ｃの顔と衣服を撮像する。ＰＯＳ端末１は、カメラＫ６が撮像した顧客Ｃの顔から当該顧客Ｃの属性（性別や年齢層等）を判断する。ＰＯＳ端末１は、判断した属性を示す属性情報を、当該顧客Ｃが購入した商品の商品情報と関連付けてサーバ４に送信する。また、ＰＯＳ端末１は、カメラＫ６が撮像した顧客Ｃの撮像画像をサーバ４に送信する。

サーバ４は、通信回線５を介してＰＯＳ端末１に電気的に接続されている。サーバ４は、ＰＯＳ端末１で販売された商品の商品情報（販売対象情報）と決済情報を集計して記憶する。サーバ４は、ＰＯＳ端末１から収集した商品情報や決済情報を、本部に設置された本部サーバ（図示せず）に送信する。

サーバ４は、ＰＯＳ端末１から受信した商品情報と属性情報の関連情報に基づいて、当該商品に対応した受信した属性の属性比率を最新のものに更新する。店舗Ｐの経営者は、最新の属性比率示す情報を店舗運営等に活用する。

図２は、店舗内に設置されたＰＯＳ端末１を示す平面模式図である。店舗Ｐ内には、店舗Ｐ内に陳列された商品を販売する精算所が設けられている。図２は、この精算所に設置された複数台の長尺状のカウンタ６のうちの１台を示している。このカウンタ６は、上面に平坦状の平面７が形成されており、この平面７には、ＰＯＳ端末１が設置されている。ＰＯＳ端末１の操作側にオペレータＣＨが位置し、反対の通路側に顧客Ｃが位置している。顧客Ｃは購入する商品が入れられたカゴをカウンタ６の載置部６１に載置する。オペレータＣＨは、載置部６１に載置されたカゴから商品を取出して、商品に付されているコードを読取部２０（図３を参照）を用いて光学的に読み取る。するとＰＯＳ端末１は、当該商品の売上登録処理や決済処理を実行する。

ＰＯＳ端末１は、詳細は図３で説明するが、オペレータＣＨが操作するキーボード等の操作部１７、オペレータＣＨに対して情報を表示するオペレータ用表示部１８、顧客Ｃに対して情報を表示する顧客用表示部１９を備えている。

顧客用表示部１９の外枠上部には、カメラＫ６が設けられている。カメラＫ６は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等で構成されている。カメラＫ６は、顧客Ｃ側に向けて設置されている。顧客用表示部１９は、顧客Ｃ側に向けて設置されており、ＰＯＳ端末１の顧客Ｃ側のＣ１で囲まれたエリアに位置する顧客Ｃは、顧客用表示部１９に表示される表示を見ることができる。カメラＫ６は、Ｃ１で囲まれたカメラＫ６に正対する位置にいる顧客Ｃを撮像することができる。

カメラＫ６は、ＰＯＳ端末１が取引処理をする商品を購入した顧客Ｃ等の顔および衣服の動画または連続静止画（総称して「画像」という）を撮像する。実施形態では、例えば１秒間に１０枚、顧客Ｃの画像を撮像する。カメラＫ６が撮像した画像を撮像画像という。

図３は、実施形態のＰＯＳ端末１を顧客Ｃ側から見た外観を示す斜視図である。図３において、ＰＯＳ端末１は、本体２と金銭収納箱３とを有する。金銭収納箱３は、ドロワを有し、顧客Ｃから預かった紙幣や貨幣の金銭や商品券等の有価証券類、および顧客Ｃに手渡す釣銭等を収納している。

本体２は、情報を入力するキーボード等の操作部１７、液晶表示器等で構成され操作者に情報を表示するオペレータ用表示部１８、液晶表示器等で構成され、顧客Ｃに情報を表示する顧客用表示部１９を設置している。また、本体２は、商品に付されたバーコードや二次元コード等のコードを読取る読取部２０を備えている。読取部２０は、ＣＣＤイメージセンサ等で商品に付されたコードを読取って入力する。また、本体２は、内部に、ＰＯＳ端末１の制御部１００（図４を参照）や、商品情報を印字してレシートを発行する印字部２１を備えている。

また、ＰＯＳ端末１の顧客用表示部１９の表示面側の上部中央部には、カメラＫ６が設けられている。

次に、図４および図５を用いて、ＰＯＳ端末１のハードウェアについて説明する。図４は、ＰＯＳ端末１のハードウェア構成を示すブロック図である。図４において、ＰＯＳ端末１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、メモリ部１４等を備えている。ＣＰＵ１１は制御主体となる。ＲＯＭ１２は各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１３はプログラムや各種データを展開する。メモリ部１４は各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４は、互いにデータバス１５を介して接続されている。ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２とＲＡＭ１３が、制御部１００を構成する。すなわち、制御部１００は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラム１４１に従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。

ＲＡＭ１３は、商品情報部１３１と画像記憶部１３２と撮像記憶部１３３を備えている。商品情報部１３１は、読取部２０で読み取った商品コードに対応して売上登録処理された商品の商品情報（商品コード、商品名、商品の価格、等）を記憶する。画像記憶部１３２は、カメラＫ６が撮像した撮像画像から顔を検出した顧客Ｃの画像を記憶する。顔を検出する顔検出技術は、カメラＫ６が撮像した画像から後述する顔の各パーツ（目、鼻、口、耳、顎等）のすべてを検出することで、人物の顔であることを検出する公知の技術である。また、撮像記憶部１３３は、カメラＫ６が撮像した顧客の撮像画像を記憶する。

メモリ部１４は、電源を切っても記憶情報が保持されるＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリで構成され、制御プログラム１４１を含むプログラム等を記憶する。また、メモリ部１４は、顔マスタ１４２（図５を参照）を備えている。

また、データバス１５には、操作部１７、オペレータ用表示部１８、顧客用表示部１９、読取部２０、印字部２１、カメラＫ６が、コントローラ１６を介して接続されている。コントローラ１６は、制御部１００からの指示を受けて、操作部１７、オペレータ用表示部１８、顧客用表示部１９、読取部２０、印字部２１、カメラＫ６を制御する。ただし、説明を簡略化するため、コントローラ１６が行う制御を制御部１００が行うとして説明する。

操作部１７は、置数キー、ファンクションキー等を含む種々のキーを備えている。小計キー（図示せず）は、購入する商品の売上登録処理を終了して決済処理の開始を宣言するために操作するキーである。小計キーが操作されると、当該取引の決済処理を開始する。預／現計キー１７１は、取引の終了を宣言するとともに、現金で決済処理するためのキーである。預／現計キー１７１が操作されると、現金での決済処理を実行して取引処理を終了する。

オペレータ用表示部１８は、表示面をオペレータＣＨに向けて設置され、操作者に対して情報を表示する。顧客用表示部１９は、表示面を顧客Ｃに向けて設置され、顧客Ｃに対して情報を表示する。なお、オペレータ用表示部１８および顧客用表示部１９上に設けられ、タッチすることでキーの役割を果たすタッチキー（図示せず）は操作部１７の一部である。

読取部２０は、ＣＣＤイメージセンサ等で構成され、商品に付されたバーコードや二次元コード等のコードをＣＣＤで読取って、商品コードを入力する。実施形態では、ハンディタイプの読取部２０を用いており、オペレータは、手に取った読取部２０を商品に付されたコードに近づけるか接触させることでコードを読取る。なお、読取部２０は、発光された光をポリゴンミラー等で走査し、コードで反射した光を受光する構成のスキャナであってもよい。

印字部２１は、本体２内に収納されたロール状のレシート用紙を引き出して、例えば熱転写型の印字ヘッドを備えたサーマルプリンタ等で商品情報や決済情報等を印字し、レシートとして発行する。カメラＫ６は、ＣＣＤ等で構成され、取引する顧客Ｃ等の顔および顧客Ｃが着ている衣服の画像を撮像する。

また、データバス１５は、店舗に設置されたサーバ４と電気的に接続する通信Ｉ／Ｆ（Interface）２４を接続している。通信Ｉ／Ｆ２４は、通信回線５と接続している。サーバ４は、店舗に設置されているすべてのＰＯＳ端末１と電気的に接続しており、各ＰＯＳ端末１から商品情報や決済情報を収集する。店舗サーバは、ＰＯＳ端末１から収集した商品情報や決済情報を、本部に設置された本部サーバ（図示せず）に送信する。

図５は、メモリ部１４の顔マスタ１４２を示すメモリマップである。図５において、顔マスタ１４２は、１０歳代から６０歳以上までの性別毎・年齢層毎に顔パーツ情報を記憶する顔パーツ情報部１４２１を備えている。各顔パーツ情報部１４２１は、それぞれの属性（年齢層や性別）を特定できる顔パーツ情報を記憶している。

顔パーツ情報とは、人の顔をパーツや特徴に合わせて分類した、属性毎の各パーツや特徴を示すデータであり、例えば、人の目、鼻、口、耳、顎といったパーツの特徴や、笑顔、真面目顔、目を閉じている、目を開いている、といった顔の変形特徴を表すデータをいう。属性毎に記憶した顔パーツ情報は、他の属性とは異なるその属性の特徴を表す情報である。例えば、１０歳代（男）の顔パーツ情報部１４２１には、１０歳代男性の特徴を示す目、鼻、口、耳の情報、１０歳代男性の特徴を示す笑顔、真面目顔の情報が記憶されている。この属性別の顔パーツ情報は、多数の統計データに基づいて作成された、その属性を顕著に表す情報である。

次に、図６〜図１０を用いて、サーバ４のハードウェアについて説明する。図６は、サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。図６において、サーバ４は、制御主体となるＣＰＵ４１、各種プログラムを記憶するＲＯＭ４２、各種データを展開するＲＡＭ４３、各種プログラムを記憶するメモリ部４４等を備えている。ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、メモリ部４４は、互いにデータバス４５を介して接続されている。ＣＰＵ４１とＲＯＭ４２とＲＡＭ４３が、制御部４００を構成する。すなわち、制御部４００は、ＣＰＵ４１がＲＯＭ４２やメモリ部４４に記憶されＲＡＭ４３に展開された制御プログラム４４１に従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。

メモリ部４４は、電源を切っても記憶情報が保持されるＨＤＤ（Hard Disc Drive）やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリで構成され、制御プログラム４４１を含むプログラム等を記憶する。また、メモリ部４４は、属性記憶部４４２（図７を参照）と撮像画像部４４３とを備えている。撮像画像部４４３は、ＰＯＳ端末１から受信したカメラＫ６が撮像した撮像画像を記憶する。

また、メモリ部４４は、パターン部４４４（記憶部）を備えている。パターン部４４４は、店舗Ｐ内での顧客Ｃの行動の軌跡を、属性に対応させて特徴的にパターン化した情報を記憶する。パターン部４４４は、動線部４４４１（図８を参照）、来店時刻部４４４２（図９を参照）、滞在時間部４４４３（図１０を参照）を備えている。

また、メモリ部４４は、行動記憶部４４５を備えている。行動記憶部４４５は、入口Ｐ３を入った顧客Ｃが取った行動に係る行動情報を顧客Ｃ毎に記憶する。具体的には、行動記憶部４４５は、店舗Ｐの入口Ｐ３から入店した顧客Ｃの行動情報である、動線、入店時刻、滞在時間の情報を、顧客Ｃ毎に関連付けて記憶する。

動線は、顧客Ｃが、入店してからＰＯＳ端末１で取引処理を実行するまでの店内の行動軌跡である。入店した顧客ＣをカメラＫ５が撮像する。その後の当該顧客Ｃの店内での行動は、カメラＫ１〜Ｋ４が撮像する。ＰＯＳ端末１で取引処理を行う顧客ＣはカメラＫ６が撮像する。行動記憶部４４５には、各カメラＫが撮像した顧客Ｃ撮像画像に基づいて計測された動線が記憶される。

動線計測技術は、防犯カメラ等が撮像した人物の撮像画像を解析して、当該人物の行動を追跡して軌跡を線で表す公知な技術である。具体的には、撮像した顔（目、鼻、口、顎等）の情報に基づいて顔認識を実行して人物の同一性を判断し、また人物が着ている衣服（上着、ズボン、帽子等）の色や形等の一致性に基づいて人物の同一性を判断する。一致した人物の行動を時系列で連続的に計測すれば、当該人物の店内での行動の連続的な軌跡（動線）を把握することができる。

また、行動記憶部４４５には、カメラＫ５が撮像した顧客Ｃの撮像画像に基づいて、新規に入店した顧客Ｃの入店時刻が記憶される。

また、行動記憶部４４５には、顧客Ｃが入店してからＰＯＳ端末１において取引処理をするまでの滞在時間が記憶される。

なお、行動記憶部４４５には、同一の顧客Ｃについて、動線と来店時刻と滞在時間を関連付けて記憶している。すなわち、顧客Ｃが特定されれば、当該顧客Ｃの動線、来店時刻、滞在時間が把握できる。

また、データバス４５には、コントローラ４６を介して、操作部４７と表示部４８が接続されている。操作部４７は、種々の操作をするキーを備えたキーボードである。表示部４８は、例えば液晶表示器であり、情報を表示する。また、データバス４５には、通信Ｉ／Ｆ４９が接続されている。通信Ｉ／Ｆ４９は、通信回線５を介してＰＯＳ端末１に電気的に接続されている。

図７は、属性記憶部４４２を示す図である。属性記憶部４４２は、ＰＯＳ端末１で売上登録処理した商品（すなわち顧客Ｃが購入した商品）の商品情報を、商品を購入した顧客Ｃの属性と対応させて、属性別（性別や年齢層別）に集計して記憶する。属性記憶部４４２に記憶された商品情報について、属性別の購買傾向やトレンドを分析することができる。

属性記憶部４４２は、商品情報部４４２１と属性比率部４４２２と不明情報部４４２３を備える。商品情報部４４２１は、顧客Ｃが購入した商品を特定する商品コードを記憶する。属性比率部４４２２は、各商品コードに対応して、各属性別に属性比率を記憶する。

属性比率部４４２２は、販売された商品を示す商品コードに対応して、当該商品を購入した人の属性（性別、年齢層等）別に当該商品の購入割合を示す属性比率を記憶している。具体的には、属性比率部４４２２は、販売された商品を示す商品コードに対応して、当該商品を購入した人の属性別に当該商品の購入数を記憶している。そして属性比率部４４２２は、それぞれの属性の購入数を当該商品の全体の購入数で除した割合（属性比率）を記憶している。

例えば、商品Ａを購入した人の属性は、２０代男性が２０％、２０代女性が２５％、３０代男性が１０％、３０代女性が１５％・・・のように記憶している。この２０％、２５％、１０％、１５％といった割合が属性比率であり、商品Ａを購入した人のうちの各属性が占める割合である。属性比率が高い属性ほど、当該商品Ａを購入した割合が高い属性である。すなわち、属性比率が高い属性は、当該商品Ａを多く購入する属性である。商品Ｂ、商品Ｃ・・・についても同様に属性比率を記憶する。

また、属性比率部４４２２は、属性別に、属性不明となった数を記憶している。属性不明とは、売上登録処理において、商品を購入した顧客Ｃの顔を検出できなかった場合に、当該顧客Ｃが購入した商品の商品情報に対応して、ＰＯＳ端末１から属性が不明であることをいう。

不明情報部４４２３は、ＰＯＳ端末１から、商品情報とともに不明情報を受信した場合、当該商品情報に対応して、不明情報を受信した数を記憶する。不明情報を受信した数は、不明情報を受信する度に＋１インクリメントされる。また、後述する属性が抽出される度に、不明情報を受信した数は−１デクリメントされる。

図８は、動線部４４４１を示す図である。動線部４４４１は、店舗Ｐに来店した顧客Ｃについて、入口Ｐ３からＰＯＳ端末１までの行動の連続的な軌跡を示す動線のパターンを、各属性に対応させて記憶する。顧客Ｃは、属性毎に異なる特徴的な動線を示すことが知られている。動線部４４４１は、過去の統計に基づいて、属性毎に対応させて、当該属性の顧客の店舗内での行動を特徴的に表す動線パターンを一または複数記憶している。

図８において、動線部４４４１は、動線パターン部４４４１１と属性部４４４１２を備えている。動線パターン部４４４１１は、顧客の店舗Ｐ内での属性別に異なる特徴的な動線パターン（行動パターン）をそれぞれ記憶する。属性部４４４１２は、動線パターン部４４４１１に記憶された動線パターンに対応して、当該動線パターンの行動を取る傾向にある属性を記憶する。一つの動線パターンに対して一つの属性が対応している場合は、当該動線パターンを示す属性は一つであることを示す。また、一つの動線パターンに対して複数の属性が対応している場合は、当該動線パターンを示す属性は複数であることを示す。

なお、動線部４４４１は、春季、夏季、秋季、冬季において、それぞれ異なる動線パターンを記憶している。これは、顧客Ｃの属性別の行動は、季節や天気によって変化する傾向があるからである。例えば、夏季は若い属性を中心に清涼飲料を購入する傾向にある。また、冬季は、女性の属性を中心に暖かい食品を購入する傾向にある。春季、秋季もそれぞれ特徴的な動線パターンがある。そのため、動線部４４４１は、各季節毎にそれぞれ、図８に示す属性別の異なる動線パターンを記憶している。

また、動線部４４４１は、天気（晴天、曇り、雨、雪等）によってそれぞれ異なる動線パターンを記憶している。例えば、晴天時と雨天時には、それぞれの属性において、異なる動線パターンを記憶している。これも、天気によってそれぞれの属性において、異なる動線となる傾向があるためである。そのため、動線部４４４１は、天気毎にそれぞれ、図８に示す属性別の異なる動線パターンを記憶している。

図９は、来店時刻部４４４２を示す図である。来店時刻部４４４２は、店舗Ｐに来店した顧客Ｃについて、属性毎に対応させて当該属性の顧客が最も多く来店する特徴的な来店時刻のパターンを記憶する。

図９において、来店時刻部４４４２は、来店時間帯部４４４２１と属性部４４４２２を備えている。来店時間帯部４４４２１は、顧客が来店する時刻であって予め定められた時間帯（行動パターン）を記憶する。属性部４４４２２は、各時間帯毎に、当該時間帯を来店時刻とする傾向が高い順に属性が記憶されている。例えば、時間帯６時〜１０時において、最も多く来店する属性は３０代女であり、次に多く来店する属性は６０代女である。逆に、最も来店が少ない属性は３０代男であり、次に少ない属性は２０代男である。同様に、時間帯１０時〜１６時、１６時〜２１時、２１時〜６時についても、当該時間帯を来店時刻とする傾向が高い順に属性が記憶されている。

なお、来店時刻部４４４２は、春季、夏季、秋季、冬季において、それぞれ異なる来店時刻パターンを記憶している。これは、顧客Ｃの属性別の行動は、季節や天気によって異なる傾向があるからである。例えば、夏季は高年層の属性を中心に早い時刻に来店する傾向にある。また、冬季は、女性の属性を中心に夕方の時間帯に来店する傾向にある。春季、秋季もそれぞれ特徴的な来店時刻パターンがある。そのため、来店時刻部４４４２は、各季節毎にそれぞれ、図９に示す属性別の異なる来店時刻パターンを記憶している。

また、来店時刻部４４４２は、天気によってそれぞれ異なる来店時刻パターンを記憶している。例えば、晴天時と雨天時には、それぞれの属性において、異なる来店時刻パターンを記憶している。これも、天気によってそれぞれの属性において、来店時刻が異なる傾向があるためである。そのため、来店時刻部４４４２は、天気毎にそれぞれ、図９に示す属性別の異なる来店時刻パターンを記憶している。

図１０は、滞在時間部４４４３を示す図である。滞在時間部４４４３は、店舗Ｐに来店した顧客Ｃについて、属性毎に対応させて当該属性の顧客が最も多く滞在する特徴的な滞在時間のパターンを記憶する。

図１０において、滞在時間部４４４３は、滞在時間帯部４４４３１と属性部４４４３２を備えている。滞在時間部４４４３は、顧客が店内で滞在する予め定められた滞在時間帯（行動パターン）を記憶する。属性部４４４３２は、各滞在時間帯毎に、滞在時間が合致する傾向が高い順に属性が記憶されている。例えば、滞在時間が１分以下において、最も合致する属性は１０代男である。次に合致するのは２０代男である。逆に最も合致しないのは５０代女である。次に合致しないのは、４０代女である。滞在時間が１分〜３分、３分〜５分、５分以上についても、当該時間滞在する傾向が高い順に属性が記憶されている。

なお、滞在時間部４４４３は、春季、夏季、秋季、冬季において、それぞれ異なる滞在時間パターンを記憶している。これは、顧客Ｃの属性別の行動は、季節や天気によって異なる傾向があるからである。例えば、夏季は若年層を中心に長く滞在する傾向にある。また、冬季は、女性の属性を中心に長く滞在する傾向にある。春季、秋季もそれぞれ特徴的な滞在時間パターンがある。そのため、滞在時間部４４４３は、各季節毎にそれぞれ、図１０に示す属性別の異なる滞在時間パターンを記憶している。

また、滞在時間部４４４３は、天気によってそれぞれ異なる滞在時間パターンを記憶している。例えば、晴天時と雨天時には、それぞれの属性において、異なる滞在時間パターンを記憶している。これも、天気によってそれぞれの属性において、滞在時間が異なる傾向があるためである。そのため、滞在時間部４４４３は、天気毎にそれぞれ、図１０に示す属性別の異なる滞在時間パターンを記憶している。

続いて、図１１〜図１３を用いて、ＰＯＳ端末１の制御処理について説明する。図１１は、ＰＯＳ端末１の制御処理の流れを示すフローチャートである。まず図１１において、制御部１００は、読取部２０で商品に付されたコードが読み取られて商品コードが入力されたか否かを判断する（ステップＳ１１）。商品コードが入力されたと判断した場合は（ステップＳ１１のＹｅｓ）、制御部１００は、Ｓ１１で入力された商品コードが当該取引における最初の商品の商品コードであるか否かを判断する（Ｓ１２）。制御部１００は、商品情報部１３１に、商品の商品情報が記憶されていない場合は当該取引における最初の入力であると判断する。

当該取引における最初の入力であると判断した場合は（Ｓ１２のＹｅｓ）、制御部１００は、図１２に示す顔検出スレッド（プログラム）を起動させ実行する（Ｓ１３）。そして制御部１００は、Ｓ１１で入力された商品コードの商品の売上登録処理を実行して商品情報部１３１に商品情報を記憶する（Ｓ１４）。そして制御部１００は、Ｓ１１に戻る。また、当該取引における最初の入力ではないと判断した場合は（Ｓ１２のＮｏ）、顔検出スレッドはすでに起動しているため、制御部１００は、Ｓ１３を実行することなくＳ１４を実行する。

ここで、図１２を用いて、制御部１００がＳ１３で実行する顔検出スレッドの制御処理の流れについて説明する。顔検出スレッドは、ＰＯＳ端末１に設けられたカメラＫ６を用いて顧客用表示部１９の前に位置している顧客Ｃの画像を撮像し、撮像した画像から顔検出する、制御部１００が実行するプログラムである。

図１２において、制御部１００は、カメラＫ６を起動させて顧客Ｃの画像の撮像を開始する（Ｓ４１）。次に制御部１００は、撮像した顧客Ｃの撮像画像を撮像記憶部１３３に記憶する（Ｓ４２）。そして制御部１００は、記憶した撮像画像を、サーバ４に送信する（Ｓ４３）。次に制御部１００は、上記撮像画像に基づいて顔検出したか否かを判断する（Ｓ４４）。顔検出したと判断した場合は（Ｓ４４のＹｅｓ）、制御部１００は、顔検出した、取引を行った顧客Ｃの顔画像を画像記憶部１３２に記憶する（Ｓ４５）。

次に制御部１００は、後述する制御部１００が顔検出スレッドの終了信号を出力したか否かを判断する（Ｓ４６）。顔検出スレッドの終了信号を出力したと判断した場合は（Ｓ４６のＹｅｓ）、制御部１００は、カメラＫ６を停止させて、カメラＫ６による撮像を終了する（Ｓ４７）。

なお、Ｓ４６において、顔検出スレッドの終了信号を出力していないと判断した場合は（Ｓ４６のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ４２に戻る。また、Ｓ４４において顔を検出していないと判断した場合は（Ｓ４４のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ４４を実行せずにＳ４６を実行する。

図１１の説明に戻る。一方、Ｓ１１において、商品コードは入力されていないと判断した場合は（Ｓ１１のＮｏ）、制御部１００は、取引の終了を宣言するとともに、取引を現金で決済処理するための預／現計キー１７１が操作されたか否かを判断する（Ｓ２１）。操作されたと判断した場合は（Ｓ２１のＹｅｓ）、制御部１００は、Ｓ１３で起動した顔検出スレッドを終了させるための終了信号を出力する（Ｓ２２）。次に制御部１００は、顧客Ｃから受け取った預り金の処理や釣銭の払出し等の決済処理を実行する（Ｓ２３）。

次に制御部１００は、画像記憶部１３２に顔画像が記憶されているか否かを判断する（Ｓ２４）。記憶されていると判断した場合は（Ｓ２４のＹｅｓ）、顔が検出されているため、制御部１００は、画像記憶部１３２に記憶されている顔画像に基づいて、顧客Ｃの属性（性別、年齢層等）を決定する（Ｓ２５）。すなわち制御部１００は、画像記憶部１３２に記憶されている顧客Ｃの顔画像の各パーツ（目、鼻、口、耳、顎等）毎に、顔マスタ１４２の顔パーツ情報部１４２１に記憶されている顔パーツ情報と比較する。そして制御部１００は、比較した結果に基づいて当該顧客Ｃの属性を決定する。具体的には、画像記憶部１３２に記憶されている顔画像の各顔パーツ情報のうち、最も近い顔パーツ情報を多く含んでいる属性を判断する。例えば、画像記憶部１３２に記憶されている顔画像の各顔パーツ情報のうち、目と鼻と口と耳のパーツ情報が４０歳代男性の顔パーツ情報と近い場合、顎の情報が他の年代と近くても、制御部１００は、この顧客Ｃの属性は４０歳代男性であると決定する。すべてのパーツ情報（目と鼻と口と耳と顎）が４０歳代男性の顔パーツ情報と近い場合、当然４０歳代男性と決定する。

次に制御部１００は、Ｓ２５で決定した属性を示す属性情報を、商品情報部１３１に記憶されている商品情報と関連付けてＲＡＭ１３に記憶する（Ｓ２６）。そして制御部１００は、記憶した属性情報を、商品情報とともにサーバ４に送信する（Ｓ２７）。そして制御部１００は、商品情報部１３１と画像記憶部１３２と撮像記憶部１３３の情報をクリアする（Ｓ２８）。Ｓ２６でＲＡＭ１３に記憶した関連付け情報もクリアする。

一方、画像記憶部１３２に顔画像が記憶されていないと判断した場合は（Ｓ２４のＮｏ）、制御部１００は、商品情報部１３１に記憶されている商品情報を読み出すとともに、撮像記憶部１３３に記憶している撮像画像を読み出す（Ｓ３１）。そして制御部１００は、読み出した撮像画像に基づいてサーバ４に問合せをする（Ｓ３２）。すなわち制御部１００は、図１３の問合せスレッドを起動する。そして制御部１００は、Ｓ３１で読み出した商品情報に属性不明を示す不明情報を関連付けてＲＡＭ１３に記憶する（Ｓ３３）。次に制御部１００は、関連付けた商品情報と不明情報を、サーバ４に送信する（Ｓ３４）。そして制御部１００は、Ｓ２８のクリア処理を実行する。なおこの場合、Ｓ３３でＲＡＭ１３に記憶した関連付け情報はクリアしない。そして制御部１００は、Ｓ１に戻る。また、Ｓ２１において、預／現計キー１７１が操作されていないと判断した場合は（Ｓ２１のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ１１に戻る。

続いて、図１３を用いて、Ｓ３２で起動した問合せスレッドについて説明する。Ｓ１０において、制御部１００は、Ｓ３１で読み出した撮像画像を付して、サーバ４に対し、属性の問合せをする（Ｓ５１）。次に制御部１００は、Ｓ５１における問合せに応答する属性情報を受信したか否かを判断する（Ｓ５２）。受信するまで待機し（Ｓ５２のＮｏ）、属性情報を受信したと判断した場合（Ｓ５２のＹｅｓ）、制御部１００は、受信した属性情報を、Ｓ３１で読み出した商品情報に関連付ける（Ｓ５３）。この場合、制御部１００は、Ｓ３３において、商品情報と関連付けた不明情報に置き換えて、受信した属性情報を商品情報に関連付ける。そして制御部１００は、商品情報と関連付けた属性情報をＲＡＭ１３に記憶する。そして制御部１００は、記憶した商品情報と関連付けた属性情報を、サーバ４に送信する（Ｓ５４）。そして制御部１００は、ＲＡＭ１３に記憶された関連付け情報をクリアする。

続いて、図１４〜図１６を用いて、サーバ４の制御処理について説明する。図１４は、サーバ４の機能構成を示す機能ブロック図である。制御部４００が、ＲＯＭ４２やメモリ部４４に記憶された制御プログラム４４１を含む各種プログラムに従うことで、計測手段４０１、受信手段４０２、属性決定手段４０３、送信手段４０４を機能させる。

計測手段４０１は、店舗内に設置されたカメラによって撮像された来店した顧客の撮像画像に基づいて当該顧客の店舗内の行動を計測する機能を有する。

受信手段４０２は、店舗内で顧客に販売される販売対象の取引処理を実行する販売処理装置からの当該顧客の属性の問合せを受信する機能を有する。

属性決定手段４０３は、受信手段４０２による問合せがあると、計測手段４０１によって計測された当該顧客の行動を記憶部に記憶した行動パターンと対比して、当該顧客の属性を決定する機能を有する。

送信手段４０４は、属性決定手段４０３によって決定された顧客の属性を示す属性情報をＰＯＳ端末１に送信する

図１５は、サーバ４の制御処理の流れを示すフローチャートである。図１５において、制御部４００は、ＰＯＳ端末１からＳ２７の処理またはＳ５４の処理に伴う商品情報と属性情報を受信したか否かを判断する（Ｓ６１）。受信したと判断した場合は（Ｓ６１のＹｅｓ）、制御部４００は、受信した商品情報と属性情報に対応した、属性記憶部４４２に記憶した各属性の属性比率を更新する（Ｓ６２）。すなわち、受信した商品情報に対応して記憶されている商品の購入数のうち、抽出された属性の購入数を＋１インクリメントして、新たな属性比率を算出する。このとき、制御部４００は、属性を記憶した商品情報について、Ｓ６４で属性記憶部４４２の不明情報部４４２３に記憶した不明情報の数を−１デクリメントする。そして制御部４００は、Ｓ６１に戻る。

また、ＰＯＳ端末１から属性情報を受信していないと判断した場合は（Ｓ６１のＮｏ）、制御部４００は、ＰＯＳ端末１からＳ３４の処理に伴う不明情報を受信したか否かを判断する（Ｓ６３）。受信したと判断した場合は（Ｓ６３のＹｅｓ）、制御部４００は、受信した商品情報に対応して、属性記憶部４４２の不明情報部４４２３に記憶した属性の不明情報の数を＋１インクリメントする（Ｓ６４）。そして制御部４００は、Ｓ６１に戻る。

また、ＰＯＳ端末１から不明情報を受信していないと判断した場合は（Ｓ６３のＮｏ）、制御部４００（受信手段４０２）は、ＰＯＳ端末１からＳ５１の処理に伴う属性の問合せ信号および撮像画像を受信したか否かを判断する（Ｓ６５）。受信していないと判断した場合は（Ｓ６５のＮｏ）、制御部４００は、図１６に示す行動撮像処理を実行する（Ｓ６６）。そして制御部４００は、Ｓ６１に戻る。

図１６は、Ｓ６６で実行する行動撮像処理を示すフローチャートである。図１６において、入口Ｐ３から店舗に来店した顧客Ｃの顔と衣服をカメラＫ５が撮像する。そして制御部４００は、当該撮像画像に基づいて、当該顧客Ｃが新たに来店した顧客であるか、すでに来店している顧客であるかを判断する（Ｓ９１）。新たに来店した顧客であると判断した場合（Ｓ９１のＹｅｓ）、制御部４００（計測手段４０１）は、当該顧客Ｃの来店時刻を計時（計測）する（Ｓ９２）。そして当該顧客Ｃの店内での行動の追跡を開始する。そして制御部４００は、Ｓ９１に戻る。なお、制御部４００のＳ９１の判断は、当該顧客Ｃについて、すでにＳ９３による追跡が開始されているか否かで判断する。制御部４００は、すでに追跡が開始されている場合はすでに来店した顧客であると判断し、追跡が開始していない顧客である場合は新たに来店した顧客であると判断する。

また、すでに来店した顧客であると判断した場合（Ｓ９１のＮｏ）、制御部４００は、ＰＯＳ端末１のＳ４３の処理に伴う撮像画像を受信したか否かを判断する（Ｓ１０１）。受信したと判断した場合は（Ｓ１０１のＹｅｓ）、制御部４００は、受信した撮像画像の顧客Ｃに対するＳ９３で開始した追跡を終了する（Ｓ１０２）。そして制御部４００（計測手段４０１）は、Ｓ９２で計時した来店時刻に基づいて当該顧客Ｃの滞在時間を算出（計測）する（Ｓ１０３）。そして制御部４００（計測手段４０１）は、Ｓ９３での追跡開始からＳ１０２での追跡終了までの、当該顧客Ｃによる店内での行動の連続的軌跡を動線として解析（計測）する（Ｓ１０４）。そして制御部４００は、当該顧客Ｃの行動情報（来店時刻、滞在時間、動線）を関連付けて行動記憶部４４５に記憶する（Ｓ１０５）。

図１５の説明に戻る。また、Ｓ６５において、問合せ信号を受信したと判断した場合は（Ｓ６５のＹｅｓ）、制御部４００は、受信した撮像画像を撮像画像部４４３に記憶する（Ｓ７１）。そして制御部４００は、撮像画像部４４３に記憶した撮像画像に基づいて、当該顧客Ｃの行動情報（来店時刻、滞在時間、動線）を読み出す（Ｓ７２）。具体的には、撮像画像部４４３に記憶した撮像画像に基づいて、当該顧客Ｃの顔（顔検出はできなかったけどいくつかのパーツが撮像された顔）や衣服の色や形を認識する。そして制御部４００は、認識した顔や衣服の情報に基づいて行動記憶部４４５から該当する顧客Ｃを選定し、対応する行動情報を読み出す。

次に制御部４００は、今日の気候情報（季節、天気）を読み出す。今日の気候情報はＲＡＭ４３に記憶している。そして制御部４００は、読み出した気候情報から、動線部４４４１に記憶されている動線パターン、来店時刻部４４４２に記憶されている来店時刻パターン、滞在時間部４４４３に記憶されている滞在時間パターンを、気候情報によって絞り込む（Ｓ７３）。

次に制御部４００は、Ｓ７２で読み出した顧客Ｃの動線と、Ｓ７３で絞り込んだ動線パターンとを対比し、Ｓ７３で絞り込んだ動線パターンの中に、Ｓ７２で読み出した動線と最も近い動線パターンを抽出する（Ｓ７４）。そして制御部４００は、抽出した動線パターンに基づいて動線部４４４１を検索して、対応した属性を抽出する（Ｓ７５）。次に制御部４００は、Ｓ７４で抽出した属性が複数種類であるか否かを判断する（Ｓ７６）。例えば、Ｓ７４で抽出した動線パターンが動線パターンＡの場合、動線部４４４１を検索した結果、Ｓ７５で「１０代男」と「２０代男」の複数の属性を抽出する。一方、Ｓ７４で抽出した動線パターンが動線パターンＢの場合、動線部４４４１を検索した結果、Ｓ７５で「３０代男」の属性を抽出する。この結果を踏まえてＳ７６において、抽出した属性が複数種類であるか否かを判断する。

抽出した属性が１種類であると判断した場合（Ｓ７６のＮｏ）、制御部４００（属性決定手段４０３）は、抽出した一つの属性を当該顧客Ｃの属性であると決定する（Ｓ７７）。そして制御部４００（送信手段４０４）は、決定した属性を、問合せ番号とともにＰＯＳ端末１に対して送信する（Ｓ７８）。そして制御部４００は、Ｓ６１に戻る。なお、Ｓ７８で送信した属性情報を、ＰＯＳ端末１はＳ５２で受信する。

一方、抽出した属性が複数種類であると判断した場合（Ｓ７６のＹｅｓ）、制御部４００は、Ｓ７２で読み出した来店時刻に基づいて、来店時刻部４４４２を検索する。そして制御部４００は、Ｓ７５で抽出した複数種類の属性のうち、該当する来店時刻を含む時間帯を来店時刻とする傾向が高い方の属性を抽出する（Ｓ７９）。

次に制御部４００は、Ｓ７９の処理によって抽出した属性が複数であるか否かを判断する（Ｓ８０）。例えば、Ｓ７９の処理において、同率の属性が複数あった場合は、複数種類の属性を抽出する場合がある。一つの属性に絞り込めたと判断した場合は（Ｓ８０のＮｏ）、制御部４００は、Ｓ７７以降の処理を実行する。また、Ｓ７９の処理において、複数種類の属性を抽出したと判断した場合は（Ｓ８０のＹｅｓ）、制御部４００は、Ｓ７２で読み出した滞在時間に基づいて、滞在時間部４４４３を検索する。そして制御部４００は、Ｓ７９で読み出した複数種類の属性のうち、該当する滞在時間を含む時間帯を滞在時間とする傾向が最も高い一つの属性を抽出する（Ｓ８１）。そして制御部４００は、Ｓ７７以降の処理を実行する。

このような実施形態では、制御部４００は、ＰＯＳ端末１において顧客Ｃの顔を検出できない場合でも、制御部４００が、顧客Ｃの属性を決定する。そして、決定した属性を示す属性情報をＰＯＳ端末１に送信する。そのため、顧客Ｃの顔の検出ができない場合でも、当該顧客Ｃの属性情報を決定することができる。すなわち、顧客Ｃの属性情報の収集を補完することができ、より正確な集計情報として使用することができる。

また、実施形態では、制御部４００は、顧客Ｃの来店から取引処理までの顧客Ｃの動線と、記憶している動線パターンとを対比させて、当該顧客Ｃの属性を決定する。そのため、顧客Ｃの顔の検出ができない場合でも、当該顧客Ｃの属性情報を決定することができる。すなわち、顧客Ｃの属性情報の収集を補完することができ、より正確な集計情報として使用することができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば実施形態では、サーバ４で決定した属性の属性情報をＰＯＳ端末１に送信し、ＰＯＳ端末１から再度サーバ４に送信された属性情報を商品情報と関連付けて記憶するようにしたが、サーバ４からＰＯＳ端末１に属性情報を送信することなく、直接商品情報と関連づけて記憶するようにしてもよい。

なお、実施形態のサーバ４で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、実施形態のサーバ４で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態のサーバ４で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

また、実施形態のサーバ４で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

１ ＰＯＳ端末
４ サーバ
１００ 制御部
１３３ 撮像記憶部
１４２ 顔マスタ
４００ 制御部
４０１ 属性決定手段
４０２ 計測手段
４０３ 送信手段
４４２ 属性記憶部
４４３ 撮像画像部
４４５ 行動記憶部
４４４１ 動線部
４４４２ 来店時刻部
４４４３ 滞在時間部
Ｋ カメラ

特開２０１３−００３８７２号公報

Claims (6)

1. 来店した顧客の店舗内での行動を前記顧客の属性別に特徴的に表す行動パターンを前記属性別に記憶する記憶部と、
   前記店舗内に設置されたカメラによって撮像された来店した顧客の撮像画像に基づいて当該顧客の店舗内の行動を計測する計測手段と、
   前記計測手段によって計測された複数の顧客の行動を顧客毎に顧客に関連させて記憶する行動記憶部と、
   前記店舗内で顧客に販売される販売対象の取引処理を実行する販売処理装置から、当該販売処理装置で撮像した顧客の撮像画像および当該顧客の属性の問合せを受信する受信手段と、
   前記受信手段によって受信した前記撮像画像に基づいて顧客を選定して前記行動記憶部に記憶された複数の顧客の行動から特定の顧客の行動を特定する行動特定手段と、
   前記行動特定手段によって特定された顧客の行動と前記記憶部に記憶した前記行動パターンと対比して、当該顧客の属性を決定する属性決定手段と、
   商品毎に、当該商品を購入する顧客の属性別の購入数の割合を示す属性比率を記憶する属性記憶部と、
   前記販売処理装置による取引処理によって前記顧客に販売された販売対象について、前記属性決定手段で決定した属性に係る前記属性記憶部に記憶された属性比率を更新する属性比率更新手段と、
   を備えたサーバ。
2. 前記属性決定手段によって決定された前記顧客の属性を示す属性情報を前記販売処理装置に送信する送信手段、をさらに備えた、
   請求項１に記載のサーバ。
3. 前記記憶部が記憶する前記行動パターンは、顧客の来店から当該顧客が購入する販売対象の前記販売処理装置での前記取引処理までの店内での行動の軌跡を示す動線の動線パターンを含み、
   前記計測手段は、来店した顧客の前記動線を計測し、
   前記行動特定手段は、顧客の前記動線に基づいて前記特定の顧客の行動を特定し、
   前記属性決定手段は、前記特定された顧客の行動を前記動線パターンと対比して当該顧客の属性を決定する、
   請求項１に記載のサーバ。
4. 前記記憶部が記憶する前記行動パターンは、さらに各属性に対応して当該属性の顧客がよく来店する来店時刻を示す来店時刻パターンを含み、
   前記計測手段は、来店した顧客の前記来店時刻をさらに計測し、
   前記属性決定手段は、当該顧客の動線に基づいて一の属性を決定できなかった場合に、さらに前記来店時刻を前記来店時刻パターンと対比して当該顧客の属性を決定する、
   請求項３に記載のサーバ。
5. 前記属性決定手段は、前記行動パターンを前記記憶部から読み出す際、事前に気候情報により前記行動パターンを絞り込む、
   請求項１乃至４のいずれか一に記載のサーバ。
6. 来店した顧客の店舗内での行動を前記顧客の属性別に特徴的に表す行動パターンを前記属性別に記憶する記憶部と、前記店舗に来店した顧客の撮像画像に基づいて計測された複数の顧客の店内の行動を顧客毎に顧客に関連させて記憶する行動記憶部と、商品毎に、当該商品を購入する顧客の属性別の購入数の割合を示す属性比率を記憶する属性記憶部と、を備えたサーバをコンピュータによって制御するためのプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記店舗内に設置されたカメラによって撮像された前記来店した顧客の撮像画像に基づいて当該顧客の店舗内の行動を計測する計測手段と、
   前記店舗内で顧客に販売される販売対象の取引処理を実行する販売処理装置から、当該販売処理装置で撮像した顧客の撮像画像および当該顧客の属性の問合せを受信する受信手段と、
   前記受信手段によって受信した前記撮像画像に基づいて顧客を選定して前記行動記憶部に記憶された複数の顧客の行動から特定の顧客の行動を特定する行動特定手段と、
   前記行動特定手段によって特定された顧客の行動と前記記憶部に記憶した前記行動パターンと対比して、当該顧客の属性を決定する属性決定手段と、
   前記販売処理装置による取引処理によって前記顧客に販売された販売対象について、前記属性決定手段で決定した属性に係る前記属性記憶部に記憶された属性比率を更新する属性比率更新手段と、
   して機能させるためのプログラム。

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