JP6864847B2 - 管理装置、管理システムおよび管理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、管理装置、管理システムおよび管理方法に関する。

従来、カメラが撮像した画像を用いて利用者の認証等を行う技術が知られている。このような技術の一例として、カメラが撮像した画像を用いて作業者の顔認証を行い、認証結果を用いて作業者の勤務状態を管理する技術が知られている。

特願２０１６−０２４６８９号公報

しかしながら、従来技術では、個人を特定可能な情報（以下、「個人情報」と総称する。）を適切に保護できるとは言えない場合がある。

近年、ネットワーク関連技術の進歩により、クラウドシステム上に各種のデータをアップロードし、クラウドシステムを介した各種サービスを提供する技術が知られている。しかしながら、このような技術を適用した場合は、顔認証に用いる利用者の画像をクラウドシステム上にアップロードしてしまい、個人情報を適切に保護できない恐れがある。

本発明が解決しようとする課題は、個人情報を適切に保護する管理装置、管理システムおよび管理方法を提供することである。

実施形態の一例に係る管理装置は、所定の施設内に設置された管理装置であって、前記所定の施設内で撮影された画像に基づき、前記所定の施設内の利用者に関する情報を推定する推定部と、前記推定部により推定された情報のうち、個人を特定可能な情報を前記所定の施設内におけるネットワーク上で管理する管理部と、前記推定部により推定された情報のうち、個人を特定できない情報を外部ネットワーク上の情報処理装置へと出力する出力部と、を備え、推定部によって推定された推定結果について、個人を特定可能な情報と個人を特定できない情報とに分類し、個人を特定可能な情報は管理部で管理するとともに個人を特定できない情報は情報処理装置へ出力することを特徴とする。

実施形態の一例に係る管理装置によれば、個人情報を適切に保護できる。

図１は、実施形態に係る情報管理システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る照明機器の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報管理装置の機能構成の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る外部情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る内部情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る照明機器データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る不審者データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報管理装置が不審者の存在や位置を報知する処理の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報管理装置が実行する管理処理の流れの一例を説明するフローチャートである。 図１０は、実施形態に係る情報管理装置が実行する報知処理の流れの一例を説明するフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る情報管理装置が実行するバリエーションの一例を示す図である。

以下、図面を参照して、実施形態に係る管理装置、管理システムおよび管理方法を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する管理装置、管理システムおよび管理方法は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。例えば、以下の実施形態では、管理装置、管理システムおよび管理方法は、任意のシステムに適用することができる。なお、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。

以下の実施形態に係る管理装置は、例えば、所定の施設内に設置された情報管理装置１０である。情報管理装置１０は、推定部４２、管理部４３、および出力部４４を有する。推定部４２は、所定の施設内で撮影された画像に基づき、所定の施設内の利用者に関する情報を推定する。管理部４３は、推定された情報のうち、個人を特定可能な情報を所定の施設内におけるネットワーク上で管理する。出力部４４は、推定された情報のうち、個人を特定できない情報を所定の施設外におけるネットワーク上の情報処理装置（例えば、クラウドサーバＣＳ）へと出力する。

また、以下の実施形態に係る情報管理装置１０は、個人を特定可能な情報として、利用者の顔を示す情報、または、利用者の名前を示す情報を所定の施設内におけるネットワーク上で管理する。

また、以下の実施形態に係る情報管理装置１０は、個人を特定できない情報として、利用者の行動に関する情報を含む情報をクラウドサーバＣＳへと出力する。

また、以下の実施形態に係る情報管理装置１０は、個人を特定できない情報であって、所定の施設内における利用者の行動を解析する際に利用可能な情報をクラウドサーバＣＳへと出力する。

また、以下の実施形態に係る情報管理装置１０は、所定の施設内における利用者が不審者であるか否かの判定に利用可能な情報をクラウドサーバＣＳへと出力する。

また、以下の実施形態に係る情報管理装置１０は、検知部４５を有する。検知部４５は、所定の施設内におけるネットワーク上で管理される情報に基づいて、所定の施設内の利用者から不審者を検知する。

また、以下の実施形態に係る管理システムは、例えば、情報管理システム１である。情報管理システム１は、所定の施設内に設置された照明機器（例えば、照明機器ＳＬ０１）と、情報管理装置１０を有する。照明機器ＳＬ０１は、所定の施設内を照明する照明部Ｌ０１と、所定の施設内を撮影する撮影部Ｃ０１とを有する。また、情報管理装置１０は、照明機器ＳＬ０１により撮影された画像に基づき、所定の施設内の利用者に関する情報を推定する。

［実施形態］
（情報管理システムの概要）
以下、管理装置の一例である情報管理装置１０を有する情報管理システム１の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報管理システムの一例を示す図である。図１に示す例では、情報管理システム１は、情報管理装置１０、複数の照明機器ＬＤ（照明機器ＳＬ０１、非常灯ＥＬ０１等）、店舗端末ＳＴ、クラウドサーバＣＳ、およびベンダサーバＢＳ、ショップセンタサーバＳＣを有する。なお、情報管理システム１に接続する、照明機器ＬＤ、店舗端末ＳＴ、クラウドサーバＣＳ、およびベンダサーバＢＳ、ショップセンタサーバＳＣの種別や数は、任意に設定できる。

ここで、照明機器ＬＤ、情報管理装置１０および店舗端末ＳＴは、商品の販売を行う店舗等といった所定の施設内に設置されており、施設内におけるＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク（以下「内部ネットワーク」と総称する。）に接続されているものとする。また、クラウドサーバＣＳ、ベンダサーバＢＳ、およびショップセンタサーバＳＣは、所定の施設外に設置されており、所定の施設外におけるＬＡＮやインターネット等といったネットワーク（以下、「外部ネットワーク」と総称する。）に接続されているものとする。なお、以下の説明では、内部ネットワークが配置された所定の施設を「店舗」と総称する。

また、以下の説明では、情報管理装置１０は、ゲートウェイの機能を有し、外部ネットワークに接続されたクラウドサーバＣＳとの間で通信する機能を有するものとするが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報管理システム１は、所定の施設内にゲートウェイ装置を設置し、ゲートウェイ装置を介して、情報管理装置１０とクラウドサーバＣＳとの間の通信を中継させてもい。

照明機器ＬＤは、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の半導体発光素子、蛍光灯、又は電球を光源とし、所定の施設内に設置され、所定の施設内を所定の照明態様で照明可能な照明機器である。例えば、照明機器ＳＬ０１は、天井に設置され、系統電源から供給される電力を用いて光源を点灯させることで、施設内を照明する照明機器である。また、非常灯ＥＬ０１は、各種の蓄電池を有し、地震発生時や火事発生時等といった非常時において系統電源からの電力供給が停止すると、蓄電池に充電された電力を用いて点灯する非常灯である。なお、照明機器ＬＤは、シーリングライト、ベースライト、若しくはダウンライトといった任意の照明機器が採用可能である。

ここで、照明機器ＬＤは、情報管理装置１０からの制御に従って、様々な態様で照明を行うことができるものとする。例えば、照明機器ＬＤは、ＤＭＸ規格の信号やＰＷＭ（Pulse Width Modulation）信号等、任意の制御規格に則った信号を情報管理装置１０から受付けた場合は、受付けた信号が示す任意の照明態様で、所定の施設内を照明することができる。

より具体的な例を挙げると、照明機器ＳＬ０１は、情報管理装置１０からの制御に従い、人の目には解らない程度に高い周波数で光源を点滅させる機能や、赤色、青色、緑色といった原色の光をそれぞれ個別に制御することで、出力する光の色を制御可能な照明機器である。また、非常灯ＥＬ０１は、情報管理装置１０からの制御に従い、任意のタイミングで光源を点灯させることが可能な照明機器である。

また、照明機器ＳＬ０１は、所定の施設内を照明する照明部Ｌ０１と、所定の施設内を撮影する撮影部Ｃ０１とを有する照明機器である。例えば、図２は、実施形態に係る照明機器の一例を示す図である。図２に示す例では、照明機器ＳＬ０１は、筐体ＬＢ０１、照明部Ｌ０１、撮影部Ｃ０１、および報知ランプＬＭ０１を有する。

照明部Ｌ０１は、照明機器ＳＬ０１が有する光源であり、例えば、ＬＥＤ等の半導体発光素子である。撮影部Ｃ０１は、照明機器ＳＬ０１が設置された位置から所定の範囲を撮影するための撮影装置であり、例えば、各種の撮像素子を用いて撮影を行うカメラである。なお、撮影部Ｃ０１は、静止画像のみならず、動画像の撮影を行ってもよい。

報知ランプＬＭ０１は、情報管理装置１０からの制御に従って、所定の色彩の光を出力可能なランプであり、例えば、緑、黄色、赤等といった色彩の光を出力することで、各種の報知を行うことができる。筐体ＬＢ０１は、照明機器ＳＬ０１の筐体であり、内部に照明部Ｌ０１、撮影部Ｃ０１、および報知ランプＬＭ０１の制御回路や電源回路、情報管理装置１０との間で通信を行うための通信回路が配置されている。

このように、照明機器ＳＬ０１は、照明機器としての機能と、カメラとしての機能を有する。このような照明機器ＳＬ０１を店舗内に設置した場合、監視カメラの設置を不要とすることができるので、監視カメラの設置による店舗内の威圧感を軽減できる。

図１に戻り、説明を続ける。店舗端末ＳＴは、店舗内で利用される端末装置であり、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣ（Personal Computer）等といった情報処理装置により実現される。例えば、店舗端末ＳＴは、店舗の店員Ｓ０１が利用する端末装置であり、情報管理装置１０から報知される各種の情報を出力する。

情報管理装置１０は、ＰＣやサーバ装置等といった情報処理装置であり、店舗内に設置された情報処理装置である。例えば、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが取得した画像を解析し、撮影された利用者に関する各種の情報を推定する。そして、情報管理装置１０は、推定結果に基づいて、店舗内における不審者の検出を行い、不審者を検出した場合は、店舗端末ＳＴに不審者の入店等を報知することで、万引き等といった行為を未然に防止する。

より具体的な例を挙げると、情報管理装置１０は、万引きの常習犯の顔認証を行うデータを保持し、照明機器ＬＤが取得した画像に撮像された利用者の顔認証を実行する。そして、情報管理装置１０は、万引きの常習犯の顔が認証された場合は、万引きの常習犯の顔写真や、各種情報を店舗端末ＳＴに表示させる。

また、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが撮影した画像に基づいて、店舗内における利用者Ｕ０１、Ｕ０２の行動を解析し、解析結果に基づいて、不審行動を行う利用者を検出する。例えば、情報管理装置１０は、挙動不審な利用者や、商品を鞄に入れた利用者等、万引きの常習犯が行いやすい行動を検出する。そして、情報管理装置１０は、不審行動を行う利用者を検出した場合は、かかる旨や利用者を示す情報を店舗端末ＳＴに出力する。

クラウドサーバＣＳは、外部ネットワークに設置され、情報管理装置１０に各種クラウド関連サービスを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。ベンダサーバＢＳは、情報管理システム１を店舗等に提供する提供者、すなわち、ベンダが利用する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。また、ショップセンタサーバＳＣは、情報管理装置１０が設置された店舗の本部等が利用する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

（管理処理の一例）
ここで、照明機器ＬＤが撮影した画像から店舗内における利用者Ｕ０１、Ｕ０２（以下、「利用者Ｕ」と総称する場合がある。）の動作を解析し、解析結果を店舗設計や不審者の検出に利用したいという要望が考えられる。例えば、不審な行動を行わなかった利用者Ｕの動作を学習データとして収集し、学習データとして収集した動作の特徴をＤＮＮ（Deep Neural Network）やＳＶＭ（Support Vector Machine）といったモデルに学習させることで、利用者Ｕの動作から不審者であるか否かを判定するモデルの生成や更新を行うといった要望が考えられる。また、このような要望を満たすため、照明機器ＬＤが撮影した画像や、画像から推定した各種の情報をクラウドサーバＣＳにアップロードし、アップロードした情報に基づいてモデルの生成や更新を行うといった手法も考えられる。

しかしながら、照明機器ＬＤが撮影した画像や、画像から特定した各種の情報には、個人を特定可能な情報、すなわち、個人情報が含まれる場合がある。例えば、照明機器ＬＤが撮影した画像や、画像から推定した各種の情報には、不審者の検出を行うため、利用者Ｕの顔が撮影されている恐れがある。このような個人情報をクラウドサーバＣＳ上にアップロードするのは、個人情報を適切に保護できない恐れがある。

そこで、情報管理システム１は、以下の処理を実行する。まず、照明機器ＬＤは、店舗内を撮像することで、店舗の利用者Ｕを撮影する（ステップＳ１）。このような場合、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤによって撮影された画像を取得する（ステップＳ２）。そして、情報管理装置１０は、画像の解析を行い、利用者Ｕの各種情報を推定する（ステップＳ３）。

例えば、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが撮影した画像から、利用者Ｕの顔や、利用者Ｕの顔が撮像された画像の特徴量等といった利用者Ｕの顔を示す情報を生成する。また、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが撮影した画像から、利用者Ｕの動作を特定し、特定した動作を示す情報（以下、「動作情報」と記載する場合がある。）を生成する。また、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが撮影した画像から、利用者Ｕの性別、年代、身長等を示す情報、不審者であると判定されたか否かを示す情報等を生成する。

そして、情報管理装置１０は、推定結果を個人情報と他の情報とに分類する（ステップＳ４）。例えば、情報管理装置１０は、利用者Ｕの顔写真や、利用者Ｕの顔が撮像された画像の特徴量等といった利用者Ｕの顔を示す情報、または、利用者Ｕの名前を示す情報を個人情報に分類する。また、情報管理装置１０は、動作情報や利用者Ｕの性別、年代、身長等を示す情報、または不審者であると判定されたか否かを示す情報を個人情報以外の情報（以下、「非個人情報」と記載する場合がある。）に分類する。そして、情報管理装置１０は、個人情報を内部ネットワーク上で管理する一方で、個人情報以外の情報を外部ネットワーク上のクラウドサーバＣＳへと出力する（ステップＳ５）。

一方、ショップセンタサーバＳＣは、クラウドサーバＣＳから、非個人情報を取得する（ステップＳ６）。そして、ショップセンタサーバＳＣは、非個人情報を用いて統計的なレポートや店舗設計を実施することができる（ステップＳ７）。例えば、ショップセンタサーバＳＣは、店舗を利用する利用者Ｕの性別や年代の統計を示す各種のレポートを作成してもよい。また、ショップセンタサーバＳＣは、動作情報に基づいて、利用者Ｕの動線に基づく店舗設計等を行ってもよい。

また、ベンダサーバＢＳは、クラウドサーバＣＳから、非個人情報を取得する（ステップＳ８）。そして、ベンダサーバＢＳは、不審者を検出するために情報管理装置１０が実行するシステムソフトウェアのアップデートを実行する（ステップＳ９）。例えば、ベンダサーバＢＳは、非個人情報に含まれる動作情報のうち、不審者であると判定されなかった利用者Ｕの行動を示す動作情報を抽出する。そして、ベンダサーバＢＳは、抽出した動作情報を学習データとし、利用者Ｕが不審者であるか否かを判定するためのモデルを生成する。

また、ベンダサーバＢＳは、生成したモデルを用いて不審者を検出するようにシステムソフトウェアをアップデートし、アップデートしたシステムソフトウェアをクラウドサーバＣＳ上に登録する（ステップＳ１０）。このような場合、クラウドサーバＣＳは、アップデートされたシステムソフトウェアを情報管理装置１０に反映させる（ステップＳ１１）。この結果、情報管理装置１０は、アップデートされたシステムソフトウェアを用いて、不審者の検知を行う（ステップＳ１２）。

例えば、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが撮影した画像から、店内の利用者Ｕの動きを特定し、ベンダサーバＢＳにより新たに生成されたモデルを用いて、特定した動きが不審者の動きであるか否かを判定する。そして、情報管理装置１０は、特定した動きが不審者の動きであると判定した場合は、利用者Ｕを不審者として検知する。

また、情報管理装置１０は、内部ネットワークで管理した個人情報を用いて、予め登録された不審者の検知を行う。例えば、情報管理装置１０は、万引きの常習犯等の顔認証を行うための認証データを内部で保持する。また、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤが撮像した画像から利用者Ｕの顔を特定する。そして、情報管理装置１０は、認証データを用いて利用者Ｕの顔認証を行い、不審者の検知を行う。

このように、情報管理装置１０は、個人情報を内部ネットワーク上で管理しつつ、非個人情報を外部ネットワーク上に出力する。このため、情報管理装置１０は、個人情報を保護しつつ、店舗内における利用者Ｕが不審者であるか否かの判定に利用可能な情報（例えば、動作情報）を出力することができる。

（報知処理の一例）
ここで、情報管理装置１０は、不審者を検知した場合は、店舗端末ＳＴを介して、不審者の存在を店員Ｓ０１に通知する（ステップＳ１３）。しかしながら、このような通知態様では、店員Ｓ０１が店舗端末ＳＴを確認し続ける必要がある。

そこで、情報管理装置１０は、不審者の近傍にある照明機器を所定の照明態様に制御することで（ステップＳ１４）、不審者の存在や不審者がいる店舗内の位置を店員Ｓ０１に報知する（ステップＳ１５）。

例えば、情報管理装置１０は、不審な行動を行った利用者Ｕや、顔認証により不審者であると判定された利用者Ｕ等、特定の要件を満たす利用者Ｕを検知する。そして、情報管理装置１０は、照明機器ＬＤの照明態様を変化させることで、検知した利用者Ｕの存在や利用者Ｕの位置を店員Ｓ０１に報知する。

例えば、情報管理装置１０は、照明機器ＳＬ０１が出力する光の色温度を変更することで、不審者の存在を報知してもよい。例えば、情報管理装置１０は、照明機器ＳＬ０１が出力する光の色を昼白色から赤や黄色といった色に変更するよう、照明機器ＳＬ０１を制御してもよい。また、例えば、情報管理装置１０は、報知ランプＬＭ０１が点灯する色を変更することで、不審者の存在を報知してもよい。

また、情報管理装置１０は、照明部Ｌ０１を所定の周波数よりも高い周波数で点滅させるように、照明機器ＳＬ０１を制御してもよい。すなわち、情報管理装置１０は、店舗の利用者Ｕが識別困難な程度に高い周波数で照明部Ｌ０１を点滅させることで、不審者が識別困難な態様で、不審者の報知を行ってもよい。このような場合、店員Ｓ０１は、店舗端末ＳＴに高周波で点滅する光を検出するアプリケーションを実行させることで、不審者の報知を識別することができる。また、店員Ｓ０１は、例えば、高周波で点滅する光を検出するウェアラブルデバイス等を用いて、照明機器ＳＬ０１による報知を識別してもよい。

また、通常時においては、照明機器ＳＬ０１が点灯しているため、非常灯ＥＬ０１が点灯したとしても、不審者に気づかれる可能性は低いと考えられる。そこで、情報管理装置１０は、系統電源からの電力が停止した際に点灯する照明機器ＬＤ、すなわち、非常灯ＥＬ０１を点灯させることで、不審者の存在を報知してもよい。

また、情報管理装置１０は、所定の要件を満たす利用者Ｕの位置を検知し、店舗に配置された照明機器ＬＤのうち、検知された位置と対応する位置の照明機器ＬＤの照明態様を変化させてもよい。また、情報管理装置１０は、検知された位置の変化に応じて、照明態様を変化させる照明機器を変更してもよい。

例えば、情報管理装置１０は、画像の解析結果から不審者と判定された利用者Ｕの位置を特定する。そして、情報管理装置１０は、特定した位置に設置された照明機器ＬＤの照明態様を変化させてもよい。このような処理の結果、情報管理装置１０は、例えば、不審者の移動に伴い、照明態様を変化させる照明機器を変化させることで、不審者の位置を店員Ｓ０１に報知することができる。

ここで、利用者Ｕの行動が不審な行動である確度、すなわち、利用者Ｕが不審者である確度を出力するモデルにより、不審者の検知を行うといった手法が考えられる。そこで、情報管理装置１０は、利用者が不審者である確度に応じた照明態様で照明機器ＬＤを制御してもよい。

例えば、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１の顔が予め登録された万引き常習犯の顔写真と一致した場合や、利用者Ｕ０１の行動が不審な行動である確度が第１の閾値を超える場合は、利用者Ｕ０１がいる位置の照明機器ＳＬ０１を赤色で点灯させてもよく、第１の周波数で点滅させてもよい。また、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１の行動が不審な行動である確度が第１の閾値以下、第２の閾値以上となる場合は、利用者Ｕ０１がいる位置の照明機器ＳＬ０１を黄色で点灯させてもよく、第１の周波数よりも高い第２の周波数（すなわち、より識別しづらい周波数）で点滅させてもよい。また、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１の行動が不審な行動である確度が第２の閾値以下となる場合は、照明機器ＳＬ０１を通常の照明態様で点灯させてもよい。

このように、情報管理装置１０は、店舗内で撮影された画像に基づき、店舗の利用者を検知する。そして、情報管理装置１０は、検知結果に基づき、店舗を照明する照明機器ＬＤの照明態様を変化させることで所定の情報を報知する。例えば、情報管理装置１０は、不審者となる利用者Ｕを検知した場合は、照明機器ＬＤの照明態様を変化させることで不審者の存在や場所を店員Ｓ０１に報知する。このため、情報管理装置１０は、店員Ｓ０１に店舗端末ＳＴを確認させ続けなくとも、容易に各種の情報を報知することができる。

（機能構成の一例）
次に、図３を用いて、情報管理装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図３は、実施形態に係る情報管理装置の機能構成の一例を示す図である。図３に示すように、情報管理装置１０は、外部ネットワーク通信部２１、内部ネットワーク通信部２２、記憶部３０、および制御部４０を有する。

外部ネットワーク通信部２１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される通信装置である。外部ネットワーク通信部２１は、インターネット等のネットワークＮと有線又は無線で通信され、情報管理装置１０とクラウドサーバＣＳ、ベンダサーバＢＳ、およびショップセンタサーバＳＣとの間の通信を中継する。すなわち、外部ネットワーク通信部２１は、外部ネットワーク上の各種情報処理装置との間で通信を行う。

内部ネットワーク通信部２２は、例えばＮＩＣ等により実現され、店舗内のネットワーク、すなわち、内部ネットワークを介して、情報管理装置１０と照明機器ＬＤや店舗端末ＳＴとの間の通信を中継する。

記憶部３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置により実現される。図３に示すように、記憶部３０は、外部情報データベース３１、内部情報データベース３２、照明機器データベース３３、および不審者データベース３４（以下、「各データベース３１〜３４」と総称する場合がある。）を記憶する。

以下、図４〜図７を用いて、各データベース３１〜３４に登録される情報の一例を説明する。外部情報データベース３１は、画像から推定された利用者Ｕに関する情報のうち、非個人情報となる情報、すなわち、外部ネットワークへと出力される外部情報が登録される。例えば、図４は、実施形態に係る外部情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示す例では、外部情報データベース３１には、「データＩＤ（Identifier）」、「取得日時」、「動作情報」、「性別情報」、「年代情報」、および「身長情報」といった項目を有する情報が登録される。なお、図４に示す情報以外にも、外部情報データベース３１は、画像から推定された利用者Ｕに関する情報であって、非個人情報となる各種の情報が登録されているものとする。

ここで、「データＩＤ」とは、外部情報データベース３１に登録される非個人情報を識別するための識別子である。また、「取得日時」とは、非個人情報の取得日時を示す情報である。また、「動作情報」とは、画像から推定した利用者の動きを示す情報であり、例えば、モーションキャプチャのデータである。また、「性別情報」とは、画像から推定した利用者Ｕの性別を示す情報である。また、「年代情報」とは、画像から推定した利用者Ｕの年代を示す情報である。また、「身長情報」とは、画像から推定した利用者Ｕの身長を示す情報である。

例えば、図４に示す例では、データＩＤ「データＩＤ＃１」、取得日時「日時＃１」、動作情報「動作情報＃１」、性別情報「男性」、年代情報「３０代」、および身長情報「１７０ｃｍ〜１８０ｃｍ」といった情報が登録されている。このような情報は、データＩＤ「データＩＤ＃１」が示す非個人情報が、取得日時「日時＃１」に取得された情報であり、動作情報「動作情報＃１」が示す動作を行った利用者が、身長１７０ｃｍ〜１８０ｃｍの３０代の男性である旨を示す。

内部情報データベース３２は、画像から推定された利用者Ｕに関する情報のうち、個人情報となる情報、すなわち、内部ネットワークで管理される内部情報が登録される。例えば、図５は、実施形態に係る内部情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示す例では、内部情報データベース３２には、「データＩＤ」、「取得日時」、「画像情報」、「名前」、「対応フラグ」といった項目を有する情報が登録される。なお、図５に示す情報以外にも、内部情報データベース３２は、各種の個人情報が登録されているものとする。

ここで、「データＩＤ」とは、個人情報を識別するための識別子である。また、「取得日時」とは、個人情報の取得日時を示す情報である。また、「画像情報」とは、画像から抽出した利用者の顔を含む画像であり、例えば、顔認証を行う際に用いる画像である。また、「名前」とは、画像から推定した利用者Ｕの名前である。また、「対応フラグ」とは、対応する利用者が不審者である際に声掛けを行ったか否かを示す情報である。例えば、不審者であると判定された利用者には、対応フラグ「１」が設定され、不審者ではないと判定された利用者や、不審者であると判定されたが店員によって声掛けが行われた利用者には対応フラグ「０」が設定される。

例えば、図５に示す例では、データＩＤ「データＩＤ＃１」、取得日時「日時＃１」、画像情報「画像情報＃１」、名前「不明」、対応フラグ「０」といった情報が登録されている。このような情報は、データＩＤ「データＩＤ＃１」が示す個人情報が、取得日時「日時＃１」に取得された情報であり、画像情報「画像情報＃１」に含まれる顔の利用者の名前が不明であり、不審者と判定されていない、若しくは、不審者と判定されたが声掛けが行われた利用者である旨を示す。

照明機器データベース３３は、店舗を照明する照明機器ＬＤの種別や設置位置といった照明機器ＬＤに関する各種の情報が登録されている。例えば、図６は、実施形態に係る照明機器データベースに登録される情報の一例を示す図である。図６に示す例では、照明機器データベース３３には、「照明機器ＩＤ」、「種別」、「設置位置」、「取得データ」といった項目を有する情報が登録される。なお、図６に示す情報以外にも、照明機器データベース３３は、照明機器に関する各種の情報が登録されているものとする。

ここで、「照明機器ＩＤ」とは、照明機器を識別するための識別子である。また、「種別」とは、対応付けられた「照明機器ＩＤ」が示す照明機器が、撮影部Ｃ０１を有する照明機器、すなわち、カメラ付き照明機器であるか、通常の照明機器であるか、非常灯であるかを示す情報である。また、「設置位置」とは、照明機器の設置位置を示す情報である。また、「取得データ」とは、カメラ付き照明機器が取得した画像データを示す情報である。

例えば、図６に示す例では、照明機器データベース３３には、照明機器ＩＤ「照明機器＃１」、種別「カメラ付き照明機器」、設置位置「設置位置＃１」、取得データ「画像データ＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、照明機器ＩＤ「照明機器＃１」が示す照明機器の種別が「カメラ付き照明機器」であり、「設置位置＃１」に設置されており、「画像データ＃１」を取得した旨を示す。

不審者データベース３４は、不審者の顔認証を行うための認証データが登録されている。例えば、図７は、実施形態に係る不審者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図７に示す例では、不審者データベース３４には、「不審者ＩＤ」、「認証データ」、および「名前」といった情報が登録されている。なお、図７に示す情報以外にも、不審者データベース３４には、不審者に関する任意の情報が登録されているものとする。

ここで、「不審者ＩＤ」とは、不審者を識別するための識別子である。また、「認証データ」とは、対応付けられた「不審者ＩＤ」が示す不審者の顔認証を行う際に用いられる認証用のデータである。また、「名前」とは、対応付けられた「不審者ＩＤ」が示す不審者の名前である。

例えば、図７に示す例では、不審者ＩＤ「不審者＃１」、認証データ「認証データ＃１」、および名前「名前＃１」が対応付けて登録されている。このような情報は、不審者ＩＤ「不審者＃１」が示す不審者の名前が「名前＃１」であり、顔認証を行う際の認証データが「認証データ＃１」である旨を示す。

図３に戻り、説明を続ける。制御部４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により、情報管理装置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等を作業領域として実行されることにより実現される。

図３に示すように、制御部４０は、取得部４１、推定部４２、管理部４３、出力部４４、検知部４５、および報知部４６を有する。取得部４１は、店舗等、所定の施設内に設置された照明機器ＬＤが撮影した画像を取得する。例えば、取得部４１は、照明機器データベース３３を参照し、カメラ付きの照明機器ＳＬ０１を特定する。そして、取得部４１は、特定した照明機器ＳＬ０１と内部ネットワークを介して通信し、照明機器ＳＬ０１が撮像部Ｃ０１を用いて撮影した画像を取得する。なお、取得部４１は、照明機器ＬＤが撮影した画像のみならず、店舗に設置された防犯カメラ等、各種の撮影装置が撮影した画像を取得してもよい。

推定部４２は、店舗内で撮像された画像に基づいて、店舗内の利用者Ｕに関する各種属性等の情報を推定する。なお、利用者の属性とは、画像から得られる情報により正常者や不審者等の検出対象者の良否判断に関する種別であったり、複数の利用者から特定の利用者を検出、判別することによる利用者特定情報等を示すものである。要するに、単に画像によって人の存在を検出することではなく、画像によって得られた情報を利用して人を任意種別に選別して種類分けした情報となるような処理を施すことを示すものである。

例えば、推定部４２は、任意の画像解析技術を用いて、店舗内の利用者Ｕが撮像された範囲を特定する。また、推定部４２は、特定した範囲から利用者Ｕの顔が撮像された範囲を特定し、特定した範囲を顔認証を行うための画像情報として抽出する。また、推定部４２は、利用者Ｕの顔や利用者Ｕの身体的特徴から、利用者Ｕの性別や年代を推定する。また、推定部４２は、利用者Ｕの周囲に配置された棚等、所定の基準物との大きさの比較結果から、利用者Ｕの身長を推定する。また、推定部４２は、モーションキャプチャー等の技術を用いて、利用者の動きを示す動作情報を生成する。

また、推定部４２は、不審者データベース３４に登録された情報を用いて、撮影された利用者Ｕの顔認証を行う。そして、推定部４２は、利用者Ｕの顔が不審者の顔と一致した場合は、かかる不審者の名前を、利用者Ｕの名前とする。

また、推定部４２は、複数のカメラによって撮影された画像を統合的に用いて、利用者Ｕの顔認証を行うための画像情報を抽出してもよい。例えば、推定部４２は、あるカメラによって撮影された利用者Ｕの右半分の顔の画像と、他のカメラが撮影した利用者Ｕの左半分の顔の画像とを合成することで、顔認証を行うための画像を生成してもよい。このような合成に用いる画像は、同時期に撮影された画像であってもよく、異なる時期に撮影された画像であってもよい。すなわち、推定部４２は、任意の画像合成技術を用いて、店内で撮影された画像から利用者Ｕの顔画像の推定を行ってもよい。

管理部４３は、推定された情報のうち、個人を特定可能な情報を内部ネットワーク上で管理する。例えば、管理部４３は、推定部４２によって推定された情報のうち、顔画像や名前等の個人情報と、利用者の行動に関する動作情報や、性別情報、年代情報、身長情報等といった非個人情報とを分類する。そして、管理部４３は、個人情報を内部情報データベース３２に登録し、非個人情報を外部情報データベース３１に登録する。

また、管理部４３は、内部情報データベース３２に登録された情報に対し、所定のアクセス権を付与する等、任意の情報保持技術を適用することで、内部情報データベース３２に登録された情報を、内部ネットワークのみで使用可能な情報に設定する。このような処理の結果、管理部４３は、個人情報を内部ネットワーク上で管理することができる。

出力部４４は、推定された情報のうち、個人を特定できない情報を外部ネットワーク上の情報処理装置へと出力する。例えば、出力部４４は、所定の処理タイミングで、外部情報データベース３１に非個人情報として登録された情報を外部ネットワーク上のクラウドサーバＣＳへと出力する。このようにクラウドサーバＣＳ上へと出力された非個人情報は、店舗内における利用者Ｕの行動の解析や、利用者Ｕが不審者であるか否かを判定するためのモデルの生成等に利用されることとなる。

検知部４５は、撮影された画像に基づき、店舗の利用者Ｕの属性を検出して特定する。より具体的には、検知部４５は、不審者データベース３４に不審者として登録された利用者や、不審な動きをする利用者Ｕ等、属性を判断するための所定の要件を満たす利用者の検知を行う。例えば、検知部４５は、不審者データベース３４に登録された情報と、推定部４２によって推定された利用者Ｕの顔画像とを用いて、利用者Ｕの顔認証を行う。そして、検知部４５は、利用者Ｕの顔の認証が成功した場合は、利用者Ｕを不審者と判定する。

また、検知部４５は、利用者Ｕの動きに基づいて、利用者Ｕが不審者であるか否かを判定するモデルを用いて、不審者の検出を行う。例えば、検知部４５は、モデルを用いて、推定部４２が推定した動作情報が示す利用者Ｕの動作が不審な動作であるか否かを判定し、不審な動作であると判定した場合は、利用者Ｕを不審者と判定する。なお、検知部４５は、モデルを用いて、利用者Ｕが不審者である確度を取得してもよい。そして、検知部４５は、利用者Ｕを不審者と判定した場合は、利用者Ｕの画像情報と対応付けられた対応フラグを「１」に設定する。

また、検知部４５は、利用者Ｕを不審者と判定した場合は、撮像された画像に基づいて、利用者Ｕの位置を特定する。例えば、検知部４５は、照明機器ＬＤがリアルタイムに撮影した画像から、不審者と判定した利用者Ｕが撮像された画像を特定し、特定した画像を撮影した照明機器ＬＤの設置位置を不審者と判定された利用者Ｕの位置として特定する。なお、検知部４５は、任意の画像解析技術を用いて、利用者Ｕの位置を特定してもよい。

報知部４６は、検知結果に基づき、照明機器ＬＤの照明態様を変化させることで所定の情報を報知する。より具体的には、報知部４６は、不審者等、所定の要件を満たす利用者が検知された場合は、所定の要件を満たす利用者の存在を報知する。例えば、報知部４６は、不審者と判定された利用者の位置を検知部４５が特定した場合は、特定した位置に設置された照明機器ＬＤを照明機器データベース３３から特定する。そして、報知部４６は、特定した照明機器ＬＤの照明態様を変化させることで、不審者の存在や不審者の位置を店員Ｓ０１に報知する。また、報知部４６は、不審者の位置として検知部４５が検知した位置が変化した場合は、変化に応じて、照明態様を変化させる照明機器ＬＤを変更する。

なお、報知部４６は、照明態様を任意の態様に制御することにより、各種報知を行ってよい。例えば、報知部４６は、照明機器ＬＤが光を出力する周波数を変化させる等、不審者が識別困難な態様で、照明機器ＬＤの照明態様を変化させてもよい。また、報知部４６は、光の色温度を変化させることで、不審者の存在や位置を報知してもよく、非常灯ＥＬ０１等を点灯させることで、不審者の存在や位置を報知してもよい。また、報知部４６は、照明機器ＬＤの照明態様を、検知部４５が取得した確度に応じた照明態様に変化させることで、利用者Ｕが不審者である確度を店員Ｓ０１に報知してもよい。

例えば、図８は、実施形態に係る情報管理装置が不審者の存在や位置を報知する処理の一例を示す図である。なお、図８に示す例では、不審者の検出を行う店舗に照明機器ＳＬ０１、ＳＬ０２および非常灯ＥＬ０１が設置されている例について記載した。

例えば、図８中（Ａ）に示す例では、利用者Ｕ０１が照明機器ＳＬ０１の下から非常灯ＥＬ０１の下へと移動した例について記載した。このような場合、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１が不審者であると判定した場合は、利用者Ｕ０１が照明機器ＳＬ０１の下にいる間、照明機器ＳＬ０１の照明態様を通常の照明態様とは異なる所定の照明態様に変化させる。そして、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１が照明機器ＳＬ０１の下から非常灯ＥＬ０１の下へと移動した場合は、照明機器ＳＬ０１の照明態様を通常の照明態様へと変更するとともに、非常灯ＥＬ０１を点灯させる。

また、図８中（Ｂ）に示す例では、利用者Ｕ０１が照明機器ＳＬ０１の下におり、利用者Ｕ０２が照明機器ＳＬ０２の下にいる例について記載した。ここで、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１が不審者である確度が第１の閾値よりも高く、利用者Ｕ０２が不審者である確度が第１の閾値よりも低い第２の閾値よりも高かったものとする。このような場合、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１の上にある照明機器ＳＬ０１を第１の周波数で点滅させ、利用者Ｕ０２の上にある照明機器ＳＬ０２を第２の周波数で点滅させる。

ここで、図８中（Ｂ）に示す例では、店員Ｓ０１は、高周波で点滅する光を周波数に応じた色彩で視覚可する眼鏡型のウェアラブルデバイスＧ０１を装着しているものとする。このような場合、店員Ｓ０１は、利用者Ｕ０１を視認した際に、図８中（Ｃ）に示すように第１の周波数に対応する色彩で照明された利用者Ｕ０１を視認することとなる。また、店員Ｓ０１は、利用者Ｕ０２を視認した際に、図８中（Ｄ）に示すように第２の周波数に対応する色彩で照明された利用者Ｕ０２を視認することとなる。この結果、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１、Ｕ０２が不審者である旨、不審者である利用者Ｕ０１、Ｕ０２の位置、利用者Ｕ０１、Ｕ０２が不審者である確度といった各種の情報を店員Ｓ０１に通報することができる。

なお、店員Ｓ０１は、不審者の報知を受付けた場合、任意の行為を行ってよい。例えば、店員Ｓ０１は、不審者に対して挨拶などの声をかけることや、不審者の重点的な監視を行うことで、万引きの未然防止を図る。また、情報管理装置１０は、店舗端末ＳＴを介して、店員Ｓ０１が声掛けを行った不審者の情報を取得する。このような場合、例えば、報知部４６は、声掛けが行われた不審者と対応する対応フラグを「０」に設定する。このような処理の結果、情報管理装置１０は、店舗における不審者の管理を実現することができる。

（実施形態の処理フロー）
次に、情報管理装置１０が実行する各処理のフローについて説明する。図９は、実施形態に係る情報管理装置が実行する管理処理の流れの一例を説明するフローチャートである。例えば、情報管理装置１０は、照明機器ＳＬ０１等が撮影した画像を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報管理装置１０は、取得した画像から、顔部分の画像や動作情報を推定する（ステップＳ１０２）。そして、情報管理装置１０は、推定した各種の情報を個人を特定可能な個人情報とそれ以外の非個人情報とに分類する（ステップＳ１０３）。その後、情報管理装置１０は、個人情報を内部ネットワーク内で管理し、非個人情報をクラウドサーバＣＳにアップロードして（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

図１０は、実施形態に係る情報管理装置が実行する報知処理の流れの一例を説明するフローチャートである。例えば、情報管理装置１０は、不審者データベース３４に登録された認証データを用いて、店内の利用者Ｕが不審者であるか否かの顔認証を行う（ステップＳ２０１）。また、情報管理装置１０は、モデルを用いて、利用者Ｕが不審者である確度を取得する（ステップＳ２０２）。

そして、情報管理装置１０は、利用者Ｕが不審者である又は不審者の可能性が所定の閾値よりも高いか否かを判定し（ステップＳ２０３）、不審者である確度が所定の閾値よりも高いと判定した場合は（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、不審者の位置を特定し（ステップＳ２０４）、特定した位置に対応する照明機器を、不審者の確度に応じた態様に制御し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。一方、情報管理装置１０は、不審者の確度が所定の閾値よりも低いと判定した場合は（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。

（実施形態のバリエーションについて）
なお、上述した情報管理システム１においては、情報管理装置１０は、店舗における利用者Ｕが不審者であるか否かを判定し、不審者であると判定した場合は、照明機器の照明態様を変更することで、不審者の存在や位置を報知した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報管理装置１０が実行する処理のバリエーションについて説明する。

（物流関連施設への適用）
上述した例では、情報管理装置１０は、店舗における不審者の検知を行った。ここで、情報管理装置１０は、倉庫等といった物流関連施設等において、所定の条件を満たす利用者の検知等を行ってもよい。例えば、情報管理装置１０は、物流関連施設内において、荷物を乱雑に扱う利用者や、業務を不当に行っていない利用者の検知を行い、これらの利用者を検知した場合には、照明機器ＬＤの照明態様を制御することで、管理者等への報知を行ってもよく、利用者自身に対する警告を行ってもよい。

また、情報管理装置１０は、所定の施設内において所定の利用者を検知し、検知した利用者に対し、報知対象となる所定の情報に対応する位置の照明機器の照明態様を変化させることで、所定の情報を報知してもよい。例えば、情報管理装置１０は、荷物のピックアップを行う利用者を検知し、倉庫内における照明機器ＤＬの照明態様を変化させることで、検知した利用者がピックアップを行う荷物が配置された位置を検知した利用者に対して報知してもよい。

例えば、図１１は、実施形態に係る情報管理装置が実行するバリエーションの一例を示す図である。図１１に示す例では、利用者Ｕ０１は、第１の周波数で点滅する照明を視覚化するウェアラブルデバイスＧ０１を装着し、利用者Ｕ０２は、第２の周波数で点滅する照明を視覚化するウェアラブルデバイスＧ０２を装着している。また、図１１に示す例では、利用者Ｕ０１がピックアップする荷物が位置Ａ１に配置されており、利用者Ｕ０２がピックアップする荷物が位置Ｂ１に配置されているものとする。また、図１１に示す例では、倉庫内に、照明機器ＳＬ０１〜ＳＬ０４が配置されているものとする。

このような場合、情報管理装置１０は、各照明機器ＳＬ０１〜ＳＬ０４が撮影した画像を用いて、利用者Ｕ０１を検出する。そして、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１を検出した場合、すなわち、利用者Ｕ０１が倉庫内にいる旨を特定した場合は、荷物が配置された位置を示すデータベース等を参照し、利用者Ｕ０１がピックアップする荷物Ａ１の位置を特定する。そして、情報管理装置１０は、特定した位置を照明する照明機器ＳＬ０１を第１の周波数で点滅させる。また、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０２を検出した場合は、利用者Ｕ０２がピックアップする荷物Ａ２の位置を特定する。そして、情報管理装置１０は、特定した位置を照明する照明機器ＳＬ０４を第２の周波数で点滅させる。

このような照明態様で倉庫内の照明を行った場合、利用者Ｕ０１には、照明機器ＳＬ０１によって照明される範囲ＡＬ１が視覚化される一方で、他の範囲については、通常の照明態様で照明が行われているように見える。この結果、利用者Ｕ０１は、照明機器ＳＬ０１によって照明される範囲ＡＬ１にピックアップすべき荷物が配置されている旨を識別するとともに、各照明機器ＳＬ０２〜ＳＬ０４によって通常の照明が行われた倉庫内を移動することができる。

また、利用者Ｕ０２には、照明機器ＳＬ０４によって照明される範囲ＢＬ１が視覚化される一方で、他の範囲については、通常の照明態様で照明が行われているように見える。この結果、利用者Ｕ０２は、照明機器ＳＬ０４によって照明される範囲ＢＬ１にピックアップすべき荷物が配置されている旨を識別するとともに、各照明機器ＳＬ０１〜ＳＬ０３によって通常の照明が行われた倉庫内を移動することができる。

なお、情報管理装置１０は、例えば、利用者Ｕ０１から位置Ａ１までの移動経路を特定し、移動経路を照明する照明機器ＬＤの照明態様を変更することで、利用者Ｕ０１を位置Ａ１まで誘導してもよい。例えば、情報管理装置１０は、特定した移動経路を照明する全ての照明機器ＬＤを第１の周波数で点滅させることで、移動経路を視覚的に報知してもよい。

また、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１の位置を検知し、検知した位置に応じて、移動経路上における照明機器ＬＤの照明態様を順次変更することで移動経路を視覚的に報知してもよい。例えば、情報管理装置１０は、利用者Ｕ０１の近傍に設置された照明機器ＬＤのうち、利用者Ｕ０１の進行方向に設置された照明機器ＬＤの照明態様のみを変更することで、利用者Ｕ０１を順次誘導してもよい。

（任意の施設への適用）
上述した管理処理によりクラウドサーバＣＳ上にアップロードされた非個人情報は、非個人情報を取得した施設とは異なる施設において利用される情報であってもよい。例えば、ベンダサーバＢＳは、様々な施設で撮像された画像から取得された動作情報をクラウドサーバＣＳから取得し、取得した動作情報を用いて、各施設において不審者を検出する際に用いられるモデルの生成を行ってもよい。

（照明態様）
なお、上述した処理において、各種情報を報知するために情報管理装置１０が用いた照明態様は、あくまで一例であり、任意の照明態様を用いた報知が採用可能である。例えば、情報管理装置１０は、店舗を利用する利用者が不審者となる確度が所定の閾値を超える場合は、赤色の光を出力する等、その利用者が認識可能な態様で照明機器ＬＤを制御してもよい。

（その他）
なお、上述した情報管理装置１０は、ＣＰＵとＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュメモリなどを有するコンピュータが、所定の記録媒体に登録された制御プログラムを読み取り、読み取った制御プログラムを実行することにより、実現されてもよい。

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、変更を行うことができる。これらの実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものである。また、これらの実施形態は、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。

１ 情報管理システム
１０ 情報管理装置
２１ 外部ネットワーク通信部
２２ 内部ネットワーク通信部
３０ 記憶部
３１ 外部情報データベース
３２ 内部情報データベース
３３ 照明機器データベース
３４ 不審者データベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 推定部
４３ 管理部
４４ 出力部
４５ 検知部
４６ 報知部
ＳＴ 店舗端末
ＣＳ クラウドサーバ
ＳＣ ショップセンタサーバ
ＢＳ ベンダサーバ
ＬＤ、ＳＬ０１〜ＳＬ０４ 照明機器
ＬＢ０１ 筐体
Ｌ０１ 照明部
Ｃ０１ 撮影部
ＬＭ０１ 報知ランプ
ＥＬ０１ 非常灯

Claims (7)

1. 所定の施設内に設置された管理装置であって；
   前記所定の施設内で撮影された画像に基づき、前記所定の施設内の利用者に関する情報を推定する推定部と；
   前記推定部により推定された情報のうち、個人を特定可能な情報を前記所定の施設内におけるネットワーク上で管理する管理部と；
   前記推定部により推定された情報のうち、個人を特定できない情報を外部ネットワーク上の情報処理装置へと出力する出力部と；
   を備え、
   前記推定部によって推定された推定結果について、個人を特定可能な情報と個人を特定できない情報とに分類し、前記個人を特定可能な情報は前記管理部で管理するとともに前記個人を特定できない情報は前記情報処理装置へ出力する
   ことを特徴とする管理装置。
2. 前記管理部は、前記個人を特定可能な情報として、前記利用者の顔を示す情報と前記利用者の名前を示す情報とを関連付けて前記所定の施設内におけるネットワーク上で管理する
   ことを特徴とする請求項１に記載の管理装置。
3. 前記出力部は、前記個人を特定できない情報として、前記利用者の行動に関する情報を含む情報を前記情報処理装置へと出力する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の管理装置。
4. 前記管理部により管理される情報に基づいて、前記所定の施設内の利用者から不審者を検知する検知部；
   をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の管理装置。
5. 前記情報処理装置は、前記個人を特定できない情報を利用して、前記所定の施設内における利用者が不審者であるか否かを判定するためのモデルを生成し、
   前記検知部は、前記モデルを用いて、不審者の検知を行う
   ことを特徴とした請求項４に記載の管理装置。
6. 前記所定の施設内に設置された照明機器と；
   請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の管理装置と；
   を有する管理システムであって、
   前記照明機器は、
   前記所定の施設内を照明する照明部と；
   前記所定の施設内を撮影する撮影部と；
   を備え、
   前記推定部は、前記撮影部により撮影された画像に基づき、前記所定の施設内の利用者に関する情報を推定する
   ことを特徴とする管理システム。
7. 所定の施設内に設置された管理装置が実行する管理方法であって；
   前記所定の施設内で撮影された画像に基づき、前記所定の施設内の利用者に関する情報を推定する推定ステップと；
   前記推定ステップで推定された情報のうち、個人を特定可能な情報を前記所定の施設内におけるネットワーク上で管理する管理ステップと；
   前記推定ステップで推定された情報のうち、個人を特定できない情報を外部ネットワーク上の情報処理装置へと出力する出力ステップと；
   を含み、
   前記推定ステップによって推定された推定結果について、個人を特定可能な情報と個人を特定できない情報とに分類し、前記個人を特定可能な情報は前記管理部で管理するとともに前記個人を特定できない情報は前記情報処理装置へ出力する
   ことを特徴とする管理方法。

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