JP6672050B2 - 支援システム、支援装置、支援方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、支援システム、支援装置、支援方法、及びプログラムに関する。

店舗内を撮影することで生成された動画データを解析して、店舗内における顧客の滞在状況や購買行動等を分析することが従来から行われている。このように分析された結果を用いて、例えば、店舗の責任者や管理者等は、売り上げ増加等に繋がるような改善計画の立案等を行っている。

また、店舗内の各エリアの滞在状況を、各エリアの滞在人数に応じた表示態様で分類表示する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。

さらに、不特定多数の顧客の購買行動を正確に蓄積して、顧客の動作分析を支援する技術が知られている（例えば特許文献２参照）。

特開２０１５−１３３０９３号公報 特許第４９７２４９１号公報

ここで、例えば、ハンバーガーショップ等のファストフード店、カフェ、コーヒーショップ等の店舗では、店舗内の物販エリアにおいて顧客が購入した飲食物を、当該店舗内の客席エリアにおいて飲食することが行われている。このような飲食物の提供方法は、イートインと呼ばれている。

イートインを所望する顧客が店舗に入店した際に、例えば、客席が空いていなかった場合、当該顧客は飲食物を購入せずに退店することがあり、販売機会の損失となっていた。このような事情は、例えば、ファミリーレストランや居酒屋等のように、店員が顧客の客席まで飲食物を運んで提供する場合においても同様である。

このため、店舗の責任者や管理者等は、客席エリアにおける客席の形態（例えば、通常のテーブルを設置するかカウンターテーブルを設置するか等）や客席数等を改善する、店員が顧客を客席に誘導する等、売り上げ増加等に繋がるように改善する必要がある。

本発明の実施の形態は、上記の点に鑑みてなされたものであり、店舗における客席エリアの改善検討を支援することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の実施の形態は、撮影装置を含む支援システムであって、前記撮影装置により撮影することにより生成された画像データにおいて、前記撮影範囲内に設置された客席を認識する第１の認識手段と、前記画像データにおいて、前記第１の認識手段により認識された客席に人が着席しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果に応じて、前記客席に関する情報を作成する作成手段と、前記作成手段により作成された前記客席に関する情報に基づいて、前記客席の改善を支援するための第１の改善情報を表示する表示手段と、を有する。

本発明の実施の形態によれば、店舗における客席エリアの改善検討を支援することができる。

本実施形態に係る支援システムの一例のシステム構成を示す図である。 本実施形態に係る支援装置の一例のハードウェア構成を示す図である。 本実施形態に係る支援装置の一例の機能構成を示す図である。 事前設定処理の一例を示すフローチャートである。 テーブルの認識結果の一例を示す図である。 センサエリアの設定結果の一例を示す図である。 客席エリア情報の作成処理の一例を示すフローチャートである。 センサエリアと人認識エリアとの重畳関係の一例を示す図である。 テーブル全体の占有率及び着席人数の合計の一例の時系列データを示す図である。 テーブル毎の占有率の平均及び着席人数の平均の一例のグラフを示す図である。 物販エリア情報の作成処理の一例を示すフローチャートである。 待ち行列エリア設定の一例を示す図である。 行列区分設定の一例を示す図である。 待ち行列の一例を示す図である。 待ち行列の一例の時系列データを示す図である。

以下、発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

＜システム構成＞
まず、本実施形態に係る支援システム１のシステム構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る支援システムの一例のシステム構成を示す図である。

図１に示すように、本実施形態に係る支援システム１は、支援装置１０と、カメラ２０とを有し、例えばＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを介して通信可能に接続されている。なお、ネットワークＮには、無線ＬＡＮ等の無線通信が含まれていても良い。

支援装置１０は、飲食店等の店舗に設置されたカメラ２０が店舗内を撮影することにより生成した動画データを解析することで、当該店舗内における客席エリアや物販エリアの改善を支援するための情報を、店舗の責任者や管理者等のユーザに提供する。

ここで、物販エリアとは、顧客が飲食物等の商品を購入するためのエリアであり、例えば、商品の会計を行うためのキャッシュレジスタ（以降、単に「レジ」と表す。）等が設置されている。また、客席エリアとは、顧客が物販エリアで購入した商品の飲食等を行うためのエリアであり、例えば、客席（椅子やテーブル等）が設置されている。なお、物販エリア及び客席エリアは、店舗の建物内にある必要はなく、全部又は一部が店舗の建物外にあっても良い。

すなわち、本実施形態において、店舗とは、例えば、ハンバーガーショップ等のファストフード店、カフェ、コーヒーショップ等、いわゆるイートインが可能な飲食店であるものとする。なお、顧客は、物販エリアで購入した商品を持ち帰ることも可能である（すなわち、テイクアウトすることも可能である。）。ただし、店舗は、イートインが可能な飲食店に限られず、例えば、ファミリーレストランや居酒屋等、顧客の注文に応じて、店員が顧客の客席まで飲食物を運んだ上で、後払いにて飲食代金が支払われることで飲食物を提供するような店舗も含まれる。

また、客席エリアの改善を支援するための情報（客席エリア情報）とは、客席エリアにおけるテーブルの占有率や着席人数等の情報である。さらに、物販エリアの改善を支援するための情報（物販エリア情報）とは、物販エリアにおけるレジ待ち行列の長さを示す情報等である。

ユーザは、これらの情報を参考にして、売り上げ増加等に繋がるように、テーブルの形態や台数等の改善することができると共に、レジ待ち行列の改善や店員の業務活動の改善等を行うことができるようになる。例えば、ユーザは、客席エリア情報を参考にして、客席エリアにおけるテーブルの形態（例えば、通常のテーブル又はカウンターテーブルのいずれを設置するか）やテーブル台数等の検討を行うことができるようになる。また、例えば、ユーザは、物販エリア情報を参考にして、レジ台数やレジ担当従業員の増加や削減等の検討を行うことができるようになる。

カメラ２０は、客席エリアや物販エリアを撮影する撮像装置である。ここで、カメラ２０には、客席エリアを撮影するカメラ２０Ａと、物販エリアを撮影するカメラ２０Ｂとが含まれる。ただし、これに限られず、例えば、１台のカメラ２０で客席エリア及び物販エリアの両方を撮影しても良いし、複数台のカメラ２０で客席エリア又は物販エリアを撮影しても良い。

＜ハードウェア構成＞
次に、本実施形態に係る支援装置１０のハードウェア構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施形態に係る支援装置の一例のハードウェア構成を示す図である。

図２に示すように、支援装置１０は、入力装置１１と、表示装置１２と、外部Ｉ／Ｆ１３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６と、通信Ｉ／Ｆ１７と、記憶装置１８と有する。これら各ハードウェアは、バスＢにより相互に通信可能に接続されている。

入力装置１１は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含み、ユーザが各種の操作を行うのに用いられる。表示装置１２は、ディスプレイ等を含み、支援装置１０の処理結果（例えば、客席エリア情報や物販エリア情報等）を表示する。

外部Ｉ／Ｆ１３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体１３ａ等がある。これにより、支援装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１３を介して記録媒体１３ａの読み取りや書き込みを行うことができる。

記録媒体１３ａには、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。

ＲＡＭ１４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１５には、例えば、支援装置１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）、ＯＳ（Operating System）設定、及びネットワーク設定等のプログラムやデータが格納されている。

ＣＰＵ１６は、ＲＯＭ１５や記憶装置１８等からプログラムやデータをＲＡＭ１４上に読み出し、処理を実行することで、支援装置１０全体の制御や機能を実現する演算装置である。

通信Ｉ／Ｆ１７は、支援装置１０をネットワークＮに接続するためのインタフェースである。これにより、支援装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１７を介して、カメラ２０から動画データを受信することができる。

記憶装置１８は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、プログラムやデータを格納している不揮発性のメモリである。記憶装置１８に格納されるプログラムやデータには、支援装置１０の基本ソフトウェアであるＯＳ、ＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェア、本実施形態を実現するプログラム等がある。

なお、支援装置１０は、記憶装置１８として、例えば、記憶媒体としてフラッシュメモリを用いるドライブ装置（ソリッドステートドライブ：ＳＳＤ）を利用するものであっても良い。

本実施形態に係る支援装置１０は、図２に示すハードウェア構成を有することにより、後述する各種処理を実現することができる。

＜機能構成＞
次に、本実施形態に係る支援システム１に含まれる支援装置１０の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、本実施形態に係る支援装置の一例の機能構成を示す図である。

図３に示すように、支援装置１０は、入力受付部１０１と、テーブル処理部１０２と、待ち行列処理部１０３と、表示制御部１０４とを有する。これら各機能部は、支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１６に実行させる処理により実現される。

また、支援装置１０は、動画記憶部１０５を有する。当該記憶部は、例えば、記憶装置１８を用いて実現可能である。なお、動画記憶部１０５は、例えば、支援装置１０とネットワークＮを介して接続される記憶装置等を用いて実現されていても良い。

入力受付部１０１は、ユーザによる各種入力を受け付ける。例えば、入力受付部１０１は、店舗内の客席エリアに設置されているテーブル数、テーブルの形状等の設定入力を受け付ける。また、例えば、入力受付部１０１は、店舗内の物販エリアにおいて、レジ待ちの行列ができるエリア（すなわち、物販エリアにおいて、レジ待ちの顧客が列を作る可能性のある範囲）の設定入力を受け付ける。

テーブル処理部１０２は、客席エリア情報を作成するための処理を行う。ここで、テーブル処理部１０２は、テーブル認識部１１１と、ＩＤ付与部１１２と、センサ設定部１１３と、人認識部１１４と、着席判定部１１５と、結果作成部１１６とを有する。

テーブル認識部１１１は、動画記憶部１０５に記憶されている動画データにおいて、客席エリアに設置されているテーブルを認識する。すなわち、テーブル認識部１１１は、入力受付部１０１により設定されたテーブル数及びテーブル形状に基づいて、当該動画データにおいて、客席エリアに設置されているテーブルを認識する。

ＩＤ付与部１１２は、テーブル認識部１１１により認識された各テーブルに対して、各テーブルを一意に識別するテーブルＩＤを付与する。

センサ設定部１１３は、テーブル認識部１１１により認識された各テーブルに人が着席しているか否かを判定するためのセンサエリアを設定する。

人認識部１１４は、動画記憶部１０５に記憶されている動画データにおいて、顧客である人（人物）を認識する。

着席判定部１１５は、人がテーブルに着席しているか否かを判定する。すなわち、着席判定部１１５は、人認識部１１４により認識された人と、センサ設定部１１３により設定されたセンサエリアとの少なくとも一部が、所定の時間以上重なっているか否かにより、テーブルに人が着席しているか否かを判定する。

結果作成部１１６は、着席判定部１１５による判定結果に応じて、テーブル毎に、当該テーブルに着席している人の人数（着席人数）と、当該テーブルに人が着席しているか否かを示す占有状態とを決定する。そして、結果作成部１１６は、決定した着席人数と、占有状態とに基づいて、客席エリア情報を作成する。

待ち行列処理部１０３は、物販エリア情報を作成するための処理を行う。ここで、待ち行列処理部１０３は、行列認識部１２１と、結果作成部１２２とを有する。

行列認識部１２１は、動画記憶部１０５に記憶されている動画データにおいて、レジ待ちの行列ができるエリア（待ち行列エリア）におけるレジ待ち行列の長さを認識する。ここで、行列の長さは、例えば、待ち行列エリアに対する百分率で表される。

結果作成部１２２は、物販エリア情報を作成する。すなわち、結果作成部１２２は、行列認識部１２１により認識された行列の長さに基づく物販エリア情報を作成する。

表示制御部１０４は、客席エリア情報や物販エリア情報を表示装置１２に表示する。動画記憶部１０５は、カメラ２０により撮影された動画を示す動画データを記憶する。すなわち、動画記憶部１０５には、カメラ２０Ａにより客席エリアを撮影することにより生成された動画データと、カメラ２０Ｂにより物販エリアを撮影することにより生成された動画データとが記憶されている。

＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係る支援システム１の処理の詳細について説明する。まず、客席エリア情報を作成するための事前設定処理について、図４を参照しながら説明する。図４は、事前設定処理の一例を示すフローチャートである。なお、以降では、動画記憶部１０５には、カメラ２０Ａにより客席エリアを、所定の時間の間（例えば、１営業日〜数営業日の間）、撮影することにより生成された動画データが記憶されているものとする。

まず、入力受付部１０１は、客席エリアに設置されているテーブル数及びテーブル形状の入力を受け付け、入力されたテーブル数及びテーブル形状を設定する（ステップＳ４０１）。すなわち、入力受付部１０１は、例えば、ユーザにより入力されたテーブル数及びテーブル形状を示す情報を所定の記憶領域に記憶する。

なお、テーブル形状とは、例えば、テーブルを真上から見た場合における物理的形状であり、丸、楕円、長方形、正方形等の種々の形状が挙げられる。ただし、入力受付部１０１は、例えば、テーブルを真上から見た場合における物理的形状を示す画像データの入力を受け付けても良い。また、テーブル形状は、テーブルを真上から見た場合における形状に限られず、例えば、テーブルを斜め上方から見た場合における形状等、当該テーブルの物理的形状を認識し得ることができる方向から見た場合における形状を用いることができる。

次に、テーブル処理部１０２のテーブル認識部１１１は、動画記憶部１０５に記憶されている動画データにおいて、客席エリアに設置されているテーブルを認識する（ステップＳ４０２）。

すなわち、テーブル認識部１１１は、例えば、次のようにしてテーブルを認識する。

（１）まず、テーブル認識部１１１は、動画データにおいて、入力受付部１０１により設定されたテーブル形状と同様（同一又は類似する形状）の物体を抽出する。なお、物体の抽出は、例えば、パターンマッチング等を用いれば良い。

（２）次に、テーブル認識部１１１は、抽出された結果を、入力受付部１０１により設定されたテーブル数となるまでフィルタリングする。なお、フィルタリングは、上記の（１）で抽出された結果をユーザが取捨選択しても良い。

（３）最後に、テーブル認識部１１１は、フィルタリングされた結果をテーブルの認識結果とする。

ここで、テーブル数が「１８」、テーブル形状が「長方形」である場合におけるテーブルの認識結果を図５に示す。図５は、テーブルの認識結果の一例を示す図である。

図５の例では、客席エリアに設置されている各テーブルが認識された結果を示す認識エリア１００１〜１０１８が示されている。このように、テーブル認識部１１１は、テーブル数及びテーブル形状に基づいて、動画データにおける各テーブルを認識する。

次に、テーブル処理部１０２のＩＤ付与部１１２は、上記のステップＳ４０２で認識された各テーブルに対して、当該テーブルを一意に識別するテーブルＩＤを付与する（ステップＳ４０３）。すなわち、ＩＤ付与部１１２は、図５に示す認識エリア１００１〜１０１８に対して、それぞれテーブルＩＤを付与する。

なお、テーブルＩＤは、例えば、右下から左上に順に番号を付与すれば良い。具体的には、ＩＤ付与部１１２は、例えば、認識エリア１００１〜１０１３に対して、それぞれテーブルＩＤ「１」〜「１３」を付与すれば良い。同様に、ＩＤ付与部１１２は、認識エリア１０１４〜１０１７に対して、それぞれテーブルＩＤ「１４」〜「１７」を付与し、認識エリア１０１８に対して、テーブルＩＤ「１８」を付与すれば良い。

また、例えば、２台のテーブルを組み合わせて１台のテーブルとした場合、組み合わせ後のテーブルには、組み合わせる前のテーブルにそれぞれ付与されていた２つのテーブルＩＤの両方が付与されても良いし、どちらか一方のテーブルＩＤのみが付与されても良い。

次に、テーブル処理部１０２のセンサ設定部１１３は、各テーブルのそれぞれに対して、これらの各テーブルに人が着席しているか否かを判定するためのセンサエリアを設定する（ステップＳ４０４）。すなわち、センサ設定部１１３は、テーブル認識部１１１により認識された認識結果のそれぞれに対して、センサエリアを設定する。

ここで、図５に示す認識エリア１００１〜１０１８のそれぞれに対して、センサエリアを設定した結果を図６に示す。図６は、センサエリアの設定結果の一例を示す図である。

図６の例では、客席エリアに設置されている各テーブルの認識結果を示す認識エリア１００１〜１０１８のそれぞれに対して、センサエリア２００１〜２０１８が設定された結果を示している。

なお、センサ設定部１１３は、認識エリア１００１を含む、所定の範囲のエリアをセンサエリア２００１に設定すれば良い。同様に、センサ設定部１１３は、認識エリア１００２を含む、所定の範囲のエリアをセンサエリア２００２に設定すれば良い。センサエリア２００３〜２０１８についても同様である。

以上により、本実施形態に係る支援装置１０では、客席エリアに設置されている各テーブルに人が着席しているか否かを判定するためのセンサエリアを設定することができる。これにより、後述するように、本実施形態に係る支援装置１０は、客席エリアに設置されている各テーブルに人が着席しているか否かを判定して、客席エリア情報を作成することができるようになる。

次に、客席エリア情報を作成する処理について、図７を参照しながら説明する。図７は、客席エリア情報の作成処理の一例を示すフローチャートである。

まず、テーブル処理部１０２の人認識部１１４は、動画記憶部１０５に記憶されている動画データにおいて、顧客である人（人物）を認識する（ステップＳ７０１）。ここで、人が認識された結果は、人認識エリアとして示される。なお、人認識部１１４は、例えば、顔認証等を用いて、人を認識すれば良い。

次に、テーブル処理部１０２は、人が着席しているか否かを判定する対象のテーブルを示すテーブルＩＤを「１」とする（ステップＳ７０２）。

次に、テーブル処理部１０２の着席判定部１１５は、該当のテーブルＩＤのテーブルに設定されたセンサエリアと、人認識エリアとの少なくとも一部が重なっているか否かを判定する（ステップＳ７０３）。

ここで、人認識部１１４により人が認識された結果を示す人認識エリアと、センサエリアとの関係（重畳関係）を図８に示す。図８は、センサエリアと人認識エリアとの重畳関係の一例を示す図である。

図８の例では、人認識部１１４により人が認識された結果を示す人認識エリア３００１〜３００４のうち、人認識エリア３００１〜３００３がセンサエリア２０１５又は２０１６と少なくとも一部が重なっていることが示されている。

このとき、テーブルＩＤが「１」である場合、着席判定部１１５は、センサエリア２００１と、人認識エリア３００１〜３００４とは重なっていないと判定する。

一方、テーブルＩＤが「１５」である場合、着席判定部１１５は、人認識エリア３００２及び３００３と、センサエリア２０１５との少なくとも一部が重なっている判定する。また、テーブルＩＤが「１６」である場合、着席判定部１１５は、人認識エリア３００１と、センサエリア２０１６との少なくとも一部が重なっていると判定する。

ステップＳ７０２において、センサエリアと、人認識エリアとの少なくとも一部が重なっていると判定された場合、テーブル処理部１０２の着席判定部１１５は、人がテーブルに着席しているか否かを判定する（ステップＳ７０４）。すなわち、着席判定部１１５は、該当のテーブルＩＤのテーブルに設定されたセンサエリアと少なくとも一部が重なっている人認識エリアについて、所定の時間（例えば、数秒乃至数十秒）以上重なっているか否かを判定する。

具体的には、図８の例において、テーブルＩＤが「１５」である場合、着席判定部１１５は、人認識エリア３００２とセンサエリア２０１５とが、所定の時間以上重なっているか否かを判定する。また、着席判定部１１５は、人認識エリア３００３とセンサエリア２０１５とが、所定の時間以上重なっているか否かを判定する。

同様に、テーブルＩＤが「１６」である場合、着席判定部１１５は、人認識エリア３００１とセンサエリア２０１６とが、所定の時間以上重なっているか否かを判定する。

このように、着席判定部１１５により、人認識エリアとセンサエリアとが所定の時間以上重なっているか否かを判定することで、例えば、テーブル付近を移動している人等は、テーブルに着席しているとは判定されないようにすることができる。

ステップＳ７０４において、人がテーブルに着席していると判定された場合、テーブル処理部１０２の結果作成部１１６は、当該テーブルに着席している人の人数をカウントすると共に、当該テーブルの占有状態を「占有中」とする（ステップＳ７０４）。

具体的には、図８の例において、テーブルＩＤが「１５」であり、かつ、人認識エリア３００２及び人認識エリア３００３が共にセンサエリア２０１５と所定の時間以上重なっているとする。この場合、結果作成部１１６は、テーブルＩＤ「１５」のテーブルに着席している人数を「２」、占有状態を「占有中」とする。

同様に、テーブルＩＤが「１６」である場合、結果作成部１１６は、テーブルＩＤ「１６」のテーブルに着席している人数を「１」、占有状態を「占有中」とする。

なお、テーブルＩＤが「１５」のとき、人認識エリア３００２はセンサエリア２０１５と所定の時間以上重なっている一方で、人認識エリア３００３は所定の時間以上重なっていなかった場合、結果作成部１１６は、着席人数を「１」とカウントすれば良い。

一方、ステップＳ７０４において、人がテーブルに着席していないと判定された場合、テーブル処理部１０２の結果作成部１１６は、当該テーブルに着席している人の人数を「０」、当該テーブルの占有状態を「非占有」とする（ステップＳ７０６）。

次に、テーブル処理部１０２は、次のテーブルＩＤがあるか否かを判定する（ステップＳ７０７）。

ステップＳ７０７において、次のテーブルＩＤがあると判定された場合、テーブル処理部１０２は、テーブルＩＤに「１」を加算する（ステップＳ７０８）。そして、テーブル処理部１０２は、ステップＳ７０３の処理に進む。すなわち、テーブル処理部１０２は、すべてのテーブルＩＤに対して、ステップＳ７０３〜ステップＳ７０７の処理を行う。

一方、ステップＳ７０７において、次のテーブルＩＤがないと判定された場合、テーブル処理部１０２の結果作成部１１６は、各テーブルの着席人数及び占有状態に基づいて、客席エリア情報を作成する（ステップＳ７０９）。

ここで、結果作成部１１６は、例えば、単位時間（例えば、１時間）における客席エリアのテーブル全体の占有率と着席人数の合計とを示す客席エリア情報を作成すれば良い。また、結果作成部１１６は、例えば、単位時間（例えば、１時間）におけるテーブル毎の占有率の平均と着席人数の平均とを示す客席エリア情報を作成しても良い。

次に、表示制御部１０４は、結果作成部１１６により作成された客席エリア情報を表示装置１２に表示する（ステップＳ７１０）。

ここで、表示制御部１０４により、１時間におけるテーブル全体の占有率と着席人数の合計とを示す客席エリア情報が表示される場合を図９に示す。図９は、テーブル全体の占有率及び着席人数の合計の一例の時系列データを示す図である。図９の例では、１２時から１３時の間におけるテーブル全体の占有率と着席人数との合計を時系列で示している。

これにより、ユーザは、客席エリアにおけるテーブルの占有率と着席人数の合計とを時系列で知ることができる。したがって、ユーザは、例えば、ある時間帯において、テーブルの占有率が高いにも関わらず、着席人数の合計が少ない場合には、「カウンターテーブルに交換する」等の改善策を検討することができる。

また、表示制御部１０４により、１時間におけるテーブル毎の占有率の平均と着席人数の平均とを示す客席エリア情報が表示される場合を図１０に示す。図１０は、テーブル毎の占有率の平均及び着席人数の平均の一例のグラフを示す図である。図１０（ａ）の例では、１時間におけるテーブル毎の占有率の平均をグラフで示している。同様に、図１０（ｂ）の例では、１時間におけるテーブル毎の着席人数の平均をグラフで示している。

これにより、ユーザは、客席エリアにおけるテーブル毎の占有率の平均と着席人数の平均とを知ることができる。したがって、ユーザは、例えば、特定のテーブルの占有率の平均や着席人数の平均が低い場合には、「テーブルを廃止する」、「テーブルの配置を変える」等の改善策を検討することができる。

次に、物販エリア情報を作成する処理について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、物販エリア情報の作成処理の一例を示すフローチャートである。なお、以降では、動画記憶部１０５には、カメラ２０Ｂにより物販エリアを、所定の時間の間（例えば、１営業日〜数営業日の間）、撮影することにより生成された動画データが記憶されているものとする。

まず、入力受付部１０１は、待ち行列エリアの入力を受け付け、入力された待ち行列エリアを設定する（ステップＳ１１０１）。

ここで、待ち行列エリアの設定について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、待ち行列エリア設定の一例を示す図である。

図１２に示すように、物販エリアを撮影することにより生成された動画データにおいて、レジ待ちの顧客が列を作る可能性のある範囲を、待ち行列エリア４００１として設定する。なお、待ち行列エリア４００１の範囲は、当該待ち行列エリア４００１の四隅にある変更アイコン４００２を、マウス等の入力装置１１で移動させることにより変更することができる。

次に、入力受付部１０１は、上記のステップＳ１１０１で設定された待ち行列エリアに対して、行列区分を設定する（ステップＳ１１０２）。

ここで、行列区分の設定について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、行列区分設定の一例を示す図である。なお、図１２において、待ち行列エリア４００１は、左から右に向かってレジ待ちの列が形成されるものとする。

この場合、図１３に示すように、ユーザは、上記のステップＳ１１０１で設定された待ち行列エリア４００１を、第１の行列区分５１００、第２の行列区分５２００、及び第３の行列区分５３００に区分する。

第１の行列区分５１００とは、例えば、レジ待ちが形成されても、顧客満足度等の観点から影響ないと考えられる範囲である。図１３の例では、左端を「０％」、右端を「１００％」とした場合に、「０％」〜「３３％」の範囲を第１の行列区分５１００と区分している。

第２の行列区分５２００とは、例えば、レジ待ちが形成された場合に、顧客満足度等の観点から注意すべきと考えられる範囲である。図１３の例では、「３４％」〜「６６％」の範囲を第２の行列区分５２００と区分している。

第３の行列区分５３００とは、例えば、レジ待ちが形成された場合に、顧客満足度等の観点から対処すべきと考えられる範囲である。図１３の例では、「６７％」〜「１００％」の範囲を第３の行列区分５３００と区分している。

ここで、第１の行列区分５１００と第２の行列区分５２００との境界は、スライダー５００１をスライドさせることにより増減（変更）することができる。同様に、第２の行列区分５２００と第３の行列区分５３００との境界は、スライダー５００２をスライドさせることにより増減（変更）することができる。

なお、上記では、待ち行列エリア４００１を３つの行列区分に区分したが、これに限られず、任意の数の行列区分に区分することができる。

次に、待ち行列処理部１０３の行列認識部１２１は、動画記憶部１０５に記憶されている動画データにおける待ち行列に含まれるレジ待ち行列の長さを認識する（ステップＳ１１０３）。

ここで、行列認識部１２１により認識されるレジ待ち行列の長さについて、図１４を参照しながら説明する。図１４は、待ち行列の一例を示す図である。

図１４（ａ）に示すように、待ち行列エリア４００１において、人Ａと人Ｂが列を形成しているとする。この場合、行列認識部１２１は、待ち行列エリア４００１の左端から列の末尾である人Ｂまでの長さを、レジ待ち行列の長さとして認識する。図１４（ａ）では、レジ待ち行列の長さは「３３％」であると認識されている。

同様に、図１４（ｂ）に示すように、待ち行列エリア４００１において、人Ａ〜人Ｅが列を形成しているとする。この場合、行列認識部１２１は、待ち行列エリア４００１の左端から列の末尾である人Ｅまでの長さを、レジ待ち行列の長さとして認識する。図１４（ｂ）では、レジ待ち行列の長さは「６６％」であると認識されている。

同様に、図１４（ｃ）に示すように、待ち行列エリア４００１において、人Ａ〜人Ｃが列を形成しているとする。この場合、行列認識部１２１は、待ち行列エリア４００１の左端から列の末尾である人Ｃまでの長さを、レジ待ち行列の長さとして認識する。図１４（ｃ）では、レジ待ち行列の長さは「８０％」であると認識されている。

このように、行列認識部１２１は、待ち行列エリア４００１の左端から列の末尾にいる人までの長さを、レジ待ち行列の長さとして、当該待ち行列エリア４００１の幅に対する百分率で認識する。このため、図１４（ａ）〜図１４（ｃ）に示すように、行列認識部１２１は、認識された百分率に対応する行列区分（第１の行列区分５１００、第２の行列区分５２００、及び第３の行列区分５３００）も認識することができる。

これにより、ユーザは、例えば、レジ待ち行列の長さが第２の行列区分５２００や第３の行列区分５３００となった場合には、レジが混雑していることを知ることができる。したがって、ユーザは、例えば、「店員を増やす」、「レジの台数を増やす」等の改善策を検討することができる。

なお、行列認識部１２１は、例えば、レジ待ち行列において、ある人と、次の人の間が所定の距離以上離れている場合には、当該次の人をレジ待ち行列に含めなくても良い。

具体的には、例えば、左から順に人Ａ〜人Ｅが待ち行列エリア４００１に含まれている場合において、人Ｄと人Ｅとの間が所定の距離以上離れている場合、行列認識部１２１は、人Ｄまでの長さを認識しても良い。これにより、待ち行列エリアに含まれているものの、レジ待ちではない人を、レジ待ち行列の長さから除外することができる。

次に、待ち行列処理部１０３の結果作成部１２２は、行列認識部１２１により認識されたレジ待ち行列の長さに基づいて、物販エリア情報を作成する（ステップＳ１１０４）。

ここで、結果作成部１２２は、例えば、単位時間（例えば、１時間）におけるレジ待ち行列の長さを示す物販エリア情報を作成すれば良い。

次に、表示制御部１０４は、結果作成部１２２により作成された物販エリア情報を表示装置１２に表示する（ステップＳ１１０５）。

ここで、表示制御部１０４により、１時間におけるレジ待ち行列の長さを示す物販エリア情報が表示される場合を図１５に示す。図１５は、待ち行列の一例の時系列データを示す図である。図１５の例では、１２時から１３時の間におけるレジ待ち行列の長さ時系列で示している。また、図１５では、予め設定された閾値（７０％）も表示されている。

これにより、ユーザは、物販エリアにおけるレジ待ち行列の長さを時系列で知ることができる。したがって、ユーザは、ある時間帯におけるレジ待ち行列が長い場合（例えば、閾値を超えている場合）には、「レジ担当の店員を増やす」等の改善策を検討することができる。

＜まとめ＞
以上のように、本実施形態に係る支援システム１によれば、ユーザに対して、店舗内の客席エリアにおけるテーブルの占有率や着席率等を提示することができる。このため、ユーザは、これらの占有率や着席率等を参考にして、テーブルの形態や数、設置場所等を検討及び改善することができる。

しかも、本実施形態に係る支援システム１によれば、テーブルの形態や数、設置場所等を一度改善するだけでなく、継続的に改善をしていくことができる。このため、ユーザは、例えば、占有率や着席率等に加えて、季節や流行等も加味しながら、継続的に店舗のテーブルレイアウトを検討及び改善していくことができる。

また、本実施形態に係る支援システム１によれば、ユーザに対して、店舗の物販エリアにおけるレジ待ち行列の長さ等を提示することができる。店舗の物販エリアにおけるレジ待ち行列が長い場合には、仮に客席エリアにおける客席に空きがあったとしても、顧客は、レジ待ち行列の長さを見て、商品の購入を諦めてしまう可能性があり、販売機会の損失となっていた。このため、ユーザは、本実施形態に係る支援システム１により提示されたレジ待ち行列の長さ等を参考にして、レジの台数やレジ担当の従業員の数等を検討及び改善することで、上記のような販売機会の損失を防止することができる。

このように、本実施形態に係る支援システム１は、顧客満足度が高く、かつ、売り上げに繋がるような店舗運営を支援することができる。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１ 支援システム
１０ 支援装置
２０ カメラ
１０１ 入力受付部
１０２ テーブル処理部
１１１ テーブル認識部
１１２ ＩＤ付与部
１１３ センサ設定部
１１４ 人認識部
１１５ 着席判定部
１１６ 結果作成部
１０３ 待ち行列処理部
１２１ 行列認識部
１２２ 結果作成部
１０４ 表示制御部
１０５ 動画記憶部

Claims (9)

1. 撮影装置を含む支援システムであって、
   前記撮影装置により撮影することにより生成された動画データにおいて、前記撮影装置により撮影された範囲内に設置された客席を認識する第１の認識手段と、
   前記動画データにおいて、前記第１の認識手段により認識された客席を含む第１のエリアを設定する設定手段と、
   前記動画データにおいて、前記範囲内に存在する人を認識する第２の認識手段と、
   前記第１のエリアと、前記第２の認識手段により認識された人を表す第２のエリアとの少なくとも一部が所定の時間以上重なっているか否かを判定することで、前記第１のエリアに含まれる座席に、前記第２のエリアにより表される人が着席しているか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定結果に応じて、前記客席に関する情報を作成する作成手段と、
   前記作成手段により作成された前記客席に関する情報に基づいて、前記客席の改善を支援するための第１の改善情報を表示する表示手段と、
   を有する支援システム。
2. 前記作成手段は、
   前記判定手段により前記客席に人が着席していると判定された場合、前記着席が占有されていることを示す占有情報と、前記客席に着席している人の人数を示す人数情報とを含む前記客席に関する情報を作成する、請求項１に記載の支援システム。
3. 前記表示手段は、
   前記範囲内に設置された客席毎に、所定の時間における前記占有情報の平均と、所定の時間における前記人数情報の平均とを含む前記第１の改善情報を表示する、請求項２に記載の支援システム。
4. 前記表示手段は、
   前記範囲内に設置された客席について、前記占有情報に基づく所定の時間毎の占有率と、前記人数情報の所定の時間毎の平均とを含む前記第１の改善情報を表示する、請求項２に記載の支援システム。
5. 前記撮影装置により撮影することにより生成された画像データにおいて、前記範囲内における待ち行列の長さを認識する第３の認識手段と、
   前記画像データにおいて、予め設定された領域に対する前記待ち行列の長さの割合を示す待ち行列に関する情報を作成する作成手段とを有し、
   前記表示手段は、
   前記作成手段により作成された前記待ち行列に関する情報に基づいて、前記待ち行列の改善を支援するための第２の改善情報を表示する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の支援システム。
6. 前記表示手段は、
   所定の時間毎の前記割合を含む第２の改善情報を表示する、請求項５に記載の支援システム。
7. 撮影装置とネットワークを介して接続される支援装置であって、
   前記撮影装置により撮影することにより生成された動画データにおいて、前記撮影装置により撮影された範囲内に設置された客席を認識する第１の認識手段と、
   前記動画データにおいて、前記第１の認識手段により認識された客席を含む第１のエリアを設定する設定手段と、
   前記動画データにおいて、前記範囲内に存在する人を認識する第２の認識手段と、
   前記第１のエリアと、前記第２の認識手段により認識された人を表す第２のエリアとの少なくとも一部が所定の時間以上重なっているか否かを判定することで、前記第１のエリアに含まれる座席に、前記第２のエリアにより表される人が着席しているか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定結果に応じて、前記客席に関する情報を作成する作成手段と、
   前記作成手段により作成された前記客席に関する情報に基づいて、前記客席の改善を支援するための第１の改善情報を表示する表示手段と、
   を有する支援装置。
8. 撮影装置を含む支援システムが実行する支援方法であって、
   前記撮影装置により撮影することにより生成された動画データにおいて、前記撮影装置により撮影された範囲内に設置された客席を認識する第１の認識手順と、
   前記動画データにおいて、前記第１の認識手順により認識された客席を含む第１のエリアを設定する設定手順と、
   前記動画データにおいて、前記範囲内に存在する人を認識する第２の認識手順と、
   前記第１のエリアと、前記第２の認識手順により認識された人を表す第２のエリアとの少なくとも一部が所定の時間以上重なっているか否かを判定することで、前記第１のエリアに含まれる座席に、前記第２のエリアにより表される人が着席しているか否かを判定する判定手順と、
   前記判定手順による判定結果に応じて、前記客席に関する情報を作成する作成手順と、
   前記作成手順により作成された前記客席に関する情報に基づいて、前記客席の改善を支援するための第１の改善情報を表示する表示手順と、
   を有する支援方法。
9. 撮影装置とネットワークを介して接続される支援装置を、
   前記撮影装置により撮影することにより生成された動画データにおいて、前記撮影装置により撮影された範囲内に設置された客席を認識する第１の認識手段、
   前記動画データにおいて、前記第１の認識手段により認識された客席を含む第１のエリアを設定する設定手段、
   前記動画データにおいて、前記範囲内に存在する人を認識する第２の認識手段、
   前記第１のエリアと、前記第２の認識手段により認識された人を表す第２のエリアとの少なくとも一部が所定の時間以上重なっているか否かを判定することで、前記第１のエリアに含まれる座席に、前記第２のエリアにより表される人が着席しているか否かを判定する判定手段、
   前記判定手段による判定結果に応じて、前記客席に関する情報を作成する作成手段、
   前記作成手段により作成された前記客席に関する情報に基づいて、前記客席の改善を支援するための第１の改善情報を表示する表示手段、
   として機能させるためのプログラム。

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