JP6873072B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

従来、特定のサービスに関連する対象者の属性情報に基づいて、該対象者を分類する技術についての研究が進められている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６−２４４８３号公報

特定の設備やサービスを利用する複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが求められている。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する収集部と、前記収集部によって収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する算出部とを備える、情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能である。

実施形態に係る集団判定システムの全体構成を示す図である。 実施形態に係る社員食堂の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る集団判定の一例を説明する図である。 実施形態に係る端末装置による精算の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る金額情報の一例を示す図である。 実施形態に係る精算情報の一例を示す図である。 実施形態に係る決済サーバによる決済処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る決済情報の一例を示す図である。 実施形態に係る決済サーバによる集団判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る一緒飯判定情報の一例を示す図である。 実施形態に係る集団判定情報のグラフィック表示の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

＜実施形態＞
以下、本発明の実施形態について説明する。実施形態の集団判定システムは、所定の動作を行う対象者を互いに関連付けすることで、対象者の集団判定を行う。「所定の動作」とは、反復性を有する任意の動作を示す。所定の動作とは、例えば、会社に属する社員が食事をとる際に利用する食堂（以下、「社員食堂」）における商品の精算、会社の入り口に設置された認証機能を有するゲートの通過、交通機関における精算機能を有するゲートの通過、アミューズメント施設における入場ゲートの通過などである。また、「集団判定」とは、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報に基づいて、対象者を互いに関連付けして、対象者を組分け（グルーピング）することである。以下においては、所定の動作が、社員食堂における商品の精算であり、対象者が社員である場合を例に挙げて説明する。

＜１−１．システム構成＞
図１は、実施形態に係る集団判定システム１の全体構成を示す図である。集団判定システム１は、例えば、端末装置３（情報処理装置の一例）と、決済サーバ５（情報処理装置の一例）とを備える。端末装置３と決済サーバ５とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線などのうち一部または全部を含む。

端末装置３は、対象者が所定の動作を行う現場に設置され、対象者の行動に基づいて所定の処理を行う。本実施形態において、端末装置３は、社員食堂に設置された、社員の操作に基づいて商品の精算を行う精算機（例えば、セルフ精算レジ）である。端末装置３は、精算情報を所定期間保持する。端末装置３は、例えば、決済サーバ５から精算情報の提供要求を受けた場合には、ネットワークＮＷを介して、精算情報を決済サーバ５に送信する。なお、複数の端末装置３がネットワークＮＷに接続されてよい。

決済サーバ５は、ネットワークＮＷを介して、端末装置３から精算情報を収集し、精算金の決済処理を行う。決済処理は、給与システムと連携することで給与から精算金が自動的に減算されるようなシステム、社員が自ら任意の金額を予め入金するプリペイド方式のシステム、クレジットカードのシステム、インターネットバンキングなどを利用して行われてよい。さらに、決済サーバ５は、収集した精算情報に基づいて、社員食堂を利用した社員の集団判定を行う。

＜１−２．社員食堂の構成＞
図２は、実施形態に係る社員食堂Ｃの構成の一例を示す図である。社員食堂Ｃは、例えば、会社内の所定のフロアに設けられた食品提供設備である。社員食堂Ｃには、例えば、食品を提供する店舗Ｓと、食事をとるためのテーブルＴ１からＴ６と、各テーブルの周囲に配置された椅子と、端末装置３として計８つの端末装置３−１から３−８とが設けられている。店舗Ｓは、例えば、麺類、定食類等のメニュー毎（メニュー１から４）にコーナーが分けられている。テーブルＴ１からＴ４は、社員が集団で食事をとることが可能である。例えば、テーブルＴ１の周囲には計５つの椅子が配置されており、最大で５人の社員が集団で食事をとることが可能である。また、テーブルＴ５およびＴ６は、主に、１人で食事をとることを想定して設けられている。

端末装置３−１から３−８は、２つのグループに分けて異なる設置場所に配置されている。第１グループＧ１は、端末装置３−１から３−４を含む。第１グループＧ１に属する端末装置３−１から３−４は、出口Ｅ２付近に配置されている。第２グループＧ２は、端末装置３−５から３−８を含む。第２グループＧ２に属する端末装置３−５から３−８は、出口Ｅ３付近に配置されている。

社員食堂Ｃを利用する社員は、入口Ｅ１から入場し、店舗Ｓで所望の食品を受け取り、テーブルＴ１からＴ６のいずれかで食事をした後、端末装置３−１から３−８のいずれかで精算処理を行い、出口Ｅ２またはＥ３から退場する。社員食堂Ｃを利用する際、社員は１人で食事を行うか（以下、「ひとり飯」）、或いは、他の社員と一緒に（集団で）食事を行う（以下、「一緒飯」）。図２では、社員Ｐ１からＰ５の５人が、テーブルＴ１で一緒飯を行っており、社員Ｐ６がテーブルＴ５でひとり飯を行っており、社員Ｐ７がテーブルＴ６でひとり飯を行っている例を示している。

図３は、実施形態に係る集団判定の一例を説明する図である。一緒飯を行った集団は、食事を終了した後、連れ立って端末装置３に向かい、同じタイミングで精算処理を行うことが想定される。そこで、本実施形態においては、端末装置３−１から３−８での精算処理の精算時刻に基づいて集団判定を行う。まず、図２に示される例において、一緒飯を行った集団は、第１グループＧ１および第２グループＧ２のいずれか一方に属する端末装置３に連れ立って向かい精算処理を行う。

一緒飯を行った集団の精算処理のやり方としては以下の３つのパターンが想定される。第１のパターンは、図３においてＴ１に示されるように、各社員が順に一つの端末装置３−１で精算処理を行うパターンである。第２のパターンは、図３においてＴ２に示されるように、各社員が同一グループに属する複数の端末装置３−２から３−４に分かれて精算処理を行うパターンである。第３のパターンは、第１のパターンと、第２のパターンとを組み合わせたパターンである。

＜１−３．端末装置＞
図１に戻り、端末装置３の機能構成について説明する。端末装置３は、例えば、店舗Ｓにより提供される食品を乗せた食器の裏側に設けられたＩＣチップ内蔵のタグの情報を読み取ることで精算処理を行う。端末装置３は、例えば、通信部３１と、認証部３２と、読取部３３と、精算部３４と、表示部３５と、記憶部３６とを備える。通信部３１は、ネットワークＮＷを介して、決済サーバ５と通信する。通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。

認証部３２は、社員を識別する情報を読み取るリーダである。例えば、認証部３２は、ＩＣチップ内蔵の社員証に含まれる例えば社員ＩＤなどの社員識別情報を読み取ることで社員の認証を行う。なお、認証部３２は、顔認証、指紋認証、音声認証などの生体認証情報に基づいて社員を識別する情報を読み取るものであってもよい。なお、決済処理が、クレジットカードのシステム、インターネットバンキングなどを利用して行われる場合には、認証部３２は、磁気ストライプを読み取ることが可能なクレジット処理端末機であってよい。また、非接触方式の媒体を用いる場合、認証部３２は、ＣＬＦ（Contactless Front-End）であってよい。

読取部３３は、食器の裏側に設けられたＩＣチップ内蔵のタグの情報を読み取るリーダである。読取部３３は、このタグの情報に含まれるシリアルナンバーなどの固有の識別情報を読み取るセンサを備える。読取部３３は、例えば、トレー上に配置された複数の食器のタグの情報を同時に読み取ることができる。

精算部３４は、読取部３３により読み取られたタグの情報に基づいて、精算処理を行う。精算部３４は、例えば、タグの情報に含まれる識別情報と対応する商品の金額を記憶部３６に予め記憶された金額情報Ｒ１から読み出し、精算金額を算出する。次に、精算部３４は、算出した精算金額を含む精算情報Ｄ１（動作情報）として記憶部３６に記憶させる。なお、プリペイドカードなどを用いて精算が行われる場合、精算部３４は、プリペイドカードから精算金額を減算する処理を行う。

表示部３５は、例えば、精算部３４により算出された精算金額の表示、精算処理が完了したことの表示などを行う。表示部３５は、例えば、ディスプレイである。記憶部３６は、例えば、精算情報Ｄ１、金額情報Ｒ１などを記憶する。

＜１−４．決済サーバ＞
以下、決済サーバ５の機能構成について説明する。決済サーバ５は、ネットワークＮＷを介して、端末装置３から精算情報を収集し、精算金の決済処理を行う。さらに、決済サーバ５は、収集した精算情報に基づいて、社員食堂を利用した社員の集団判定を行う。決済サーバ５は、例えば、通信部５１と、収集部５２と、決済部５３と、集団判定部５４（算出部、判定部、送信部）と、表示制御部５５（画像生成部）と、表示部５６と、記憶部５７とを備える。通信部５１は、ネットワークＮＷを介して、端末装置３と通信する。通信部５１は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。

収集部５２は、通信部５１を介して、端末装置３から精算情報Ｄ１を収集して、記憶部５７に記憶させる。収集部５２は、例えば、所定の時間間隔、日次などの任意のタイミングで精算情報Ｄ１を収集する。すなわち、収集部５２は、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する。

決済部５３は、記憶部５７に記憶された精算情報Ｄ１に基づいて、社員ごとの精算金を集計し、精算金の決済処理を行う。決済部５３は、決済情報Ｄ２を記憶部５７に記憶させる。決済処理が給与システム（不図示）と連携することで給与から精算金が自動的に減算されるようなシステムの場合、決済部５３は、通信部５１を介して、決済情報Ｄ２を給与システムに送信する。

集団判定部５４は、記憶部５７に記憶された決済情報Ｄ２に基づいて、社員食堂を利用した社員の集団判定を行う。集団判定部５４は、決済情報Ｄ２に含まれる精算時刻に基づいて集団判定を行う。集団判定部５４は、例えば、社員ごとに、一緒飯を行った他社員を判定した判定情報（以下、一緒飯判定情報Ｄ３）を記憶部５７に記憶させる。

表示制御部５５は、一緒飯判定情報Ｄ３に基づいて、社員同士の結び付きを視覚的に示すグラフィック画像などの集団判定情報Ｄ４を生成し、記憶部５７に記憶させる。また、表示制御部５５は、グラフィック画像を表示部５６に表示させる。

表示部５６は、例えば、決済サーバ５の運用担当者により閲覧される。表示部５６は、例えば、決済部５３による決済処理の結果などを表示する。また、表示部５６は、例えば、表示制御部５５により生成されたグラフィック画像を表示する。表示部５６は、例えば、ディスプレイである。記憶部５７は、例えば、精算情報Ｄ１、決済情報Ｄ２、一緒飯判定情報Ｄ３、集団判定情報Ｄ４などを記憶する。

端末装置３の各機能部および決済サーバ５の各機能部は、ＣＰＵなどのプロセッサが、コンピュータのプログラムメモリなどに記憶されたプログラムを実行することで実現される。なお、これらの機能部は、プロセッサがプログラムを実行するのと同様の機能を有するＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、およびＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することにより実現されてもよい。

端末装置３の記憶部３６および決済サーバ５の記憶部５７は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）フラッシュメモリ、ＳＤカード、レジスタ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。また、記憶部３６および記憶部５７の各々の一部または全部は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部のストレージサーバなど、端末装置３および決済サーバ５がアクセス可能な外部装置であってもよい。

＜１−５．端末装置による精算処理＞
以下において、端末装置３による精算処理について説明する。図４は、端末装置３による精算処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、端末装置３は、食事を終えた社員の操作に基づいて、例えば、ＩＣチップ内蔵の社員証に含まれる社員ＩＤなどの社員識別情報を読み取ることで、社員認証を行う（Ｓ１０１）。

次に、端末装置３は、社員の操作に基づいて端末装置３の所定の位置に設置された、例えばトレー上の各食器の裏側に設けられたタグの商品識別情報を読み取る（Ｓ１０３）。

次に、端末装置３は、金額情報Ｒ１を参照し、読み取った商品識別情報と対応する金額を読み出して精算金額を算出する（Ｓ１０５）。図５は、実施形態に係る金額情報Ｒ１の一例を示す図である。金額情報Ｒ１は、商品識別情報としての商品ＩＤと、該商品ＩＤと対応する金額とを含む。金額情報Ｒ１は、例えば、カレーライスと対応する商品ＩＤ「Ｐ００１」の金額として「２８０円」を含んでいる。

次に、端末装置３は、算出した精算金額を含む精算情報Ｄ１を記憶部３６に記憶させる（Ｓ１０７）。図６は、実施形態に係る精算情報Ｄ１の一例を示す図である。精算情報Ｄ１は、社員ＩＤと、精算日時と、精算金額と、購入商品１から３とを含む。精算情報Ｄ１は、例えば、社員ＩＤ「Ｕ１０１」である社員が、精算日時「２０１８／０３／０２／１２：５１：１０」に、購入商品１「Ｐ００１」の代金として精算金額「２８０円」の支払いを行った記録が含まれている。なお、精算情報Ｄ１は、４つ以上の商品の精算処理が行われた場合には、４つ目以降の購入商品の情報（購入商品４など）を含んでよい。また、プリペイドカードなどを用いて精算が行われる場合、端末装置３は、プリペイドカードから精算金額を減算する処理を行う。以上により、本フローチャートの処理を終了する。

＜１−６．決済サーバによる決済処理＞
以下において、決済サーバ５による決済処理について説明する。図７は、実施形態に係る決済サーバ５による決済処理の流れの一例を示すフローチャートである。決済サーバ５は、ネットワークＮＷを介して、端末装置３から精算情報Ｄ１を収集し（Ｓ２０１）、記憶部５７に記憶させる。

次に、決済サーバ５は、収集した精算情報Ｄ１に含まれる精算データを集計し（Ｓ２０３）、決済情報Ｄ２を生成して記憶部５７に記憶させる。図８は、実施形態に係る決済情報Ｄ２の一例を示す図である。図８に示される例は、複数の端末装置３（３−１〜３−８）から日次で収集された精算情報Ｄ１に含まれる精算データを社員ＩＤごとに集計したものである。この決済情報Ｄ２には、精算情報Ｄ１に含まれる項目に加えて、収集元の端末装置を示す「端末装置ＩＤ」が追加されている。例えば、図８に示される決済情報Ｄ２には、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員が、精算日時「２０１８／０３／０２／１２：５１：１０」に、端末装置ＩＤ「３−１」で精算処理を行った記録が含まれている。

次に、決済サーバ５は、生成した決済情報Ｄ２に基づいて、社員ごとの精算金の決済処理を行う（Ｓ２０５）。決済処理が給与システム（不図示）と連携することで給与から精算金が自動的に減算されるようなシステムの場合、決済サーバ５は、ネットワークＮＷを介して、決済処理に関する情報を給与システムに送信する。以上により、本フローチャートの処理を終了する。

＜１−７．決済サーバによる集団判定処理＞
以下において、決済サーバ５による集団判定処理について説明する。図９は、実施形態に係る決済サーバ５による集団判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、決済サーバ５は、記憶部５７に記憶された決済情報Ｄ２の中から、集団判定の処理対象とする一人の社員の決済データを抽出する（Ｓ３０１）。

次に、決済サーバ５は、処理対象として抽出した社員の決済データに含まれる「精算日時」を基準として所定時間内に、同一グループに属する端末装置３によって精算処理を行った他社員を抽出する（Ｓ３０３）。図８に示される例において、処理対象として社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員を抽出した場合、精算日時「２０１８／０３／０２／１２：５１：１０」を基準として、例えば、６０秒以内、すなわち、この精算日時の前後３０秒以内に精算処理を行った他社員であって、且つ、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員が精算を行った端末装置ＩＤ「３−１」と同じグループに属する端末装置３−１から３−４によって精算処理を行った他社員を抽出する。

図８に示される例において、社員ＩＤ「Ｕ１０２」の社員の精算日時「２０１８／０３／０２／１２：５１：１７」は、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員の精算日時の後の３０秒以内含まれている。さらに、社員ＩＤ「Ｕ１０２」の社員が精算を行った端末装置ＩＤ「３−１」は、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員が精算を行った端末装置と同じである。この場合、社員ＩＤ「Ｕ１０２」の社員は、上記の抽出条件を満たす。

一方、社員ＩＤ「Ｕ１０３」の社員が精算処理を行った端末装置ＩＤ「３−７」が属する第２グループＧ２は、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員が精算処理を行った端末装置ＩＤ「３−１」が属する第１グループＧ１とは異なる。このため、社員ＩＤ「Ｕ１０３」の端末装置ＩＤ「３−７」における精算処理は、上記の抽出条件を満たさない。また、社員ＩＤ「Ｕ１０５」の社員の精算日時「２０１８／０３／０２／１２：５２：５６」は、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員の精算日時の前後３０秒以内に含まれていない。このため、社員ＩＤ「Ｕ１０５」の精算処理は、上記の抽出条件を満たさない。

次に、決済サーバ５は、抽出した他社員を、処理対象の社員と一緒飯を行った社員と判定し、その回数（以下、「一緒飯回数」）を一緒飯判定情報Ｄ３として記憶部５７に記憶させる（Ｓ３０５）。一緒飯回数は、関連度の一例である。なお、決済サーバ５は、過去の集団判定処理により、既に一緒飯判定結果情報Ｄ３に一緒飯回数の登録がある場合には、その回数を１つ増大させる。図１０は、実施形態に係る一緒飯判定情報Ｄ３の一例を示す図である。図１０に示される例では、社員ＩＤ「Ｕ１０１」の社員が過去に一緒飯を行った他社員として、社員ＩＤ「Ｕ１０２」の社員が一緒飯回数「８回」として登録されている。

次に、決済サーバ５は、一緒飯判定情報Ｄ３に含まれる他社員の一緒飯回数が所定回数以上（例えば、５回以上）であるか否かを判定する（Ｓ３０７）。決済サーバ５は、一緒飯回数が所定回数以上であると判定した場合、その他社員が、処理対象の社員と頻繁に一緒飯を行う集団に属すると判定する（Ｓ３０９）。一方、決済サーバ５は、一緒飯回数が所定回数未満であると判定した場合、その他社員が、処理対象の社員と頻繁に一緒飯を行う集団に属さないと判定する（Ｓ３１１）。このような回数の閾値を用いた判定を行うことで、集団判定処理の精度を向上させることができる。決済サーバ５は、判定結果として集団に属することを示す「集団」あるいは集団に属さないことを示す「非集団」を一緒飯判定情報Ｄ３に書き込む。

すなわち、決済サーバ５は、収集された動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる所定の動作を行った対象者間の関連度が高くなるように、関連度を算出する。また、決済サーバ５は、対象者間において、動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる頻度が高いほど関連度が高くなるように、関連度を算出する。また、決済サーバ５は、所定の動作は複数の場所で行われ、動作情報において、所定の動作を行った事実が、さらに複数の場所のいずれかに対応付けられており、動作情報に含まれる場所が同じであり、且つ、時刻が所定の範囲に含まれる所定の動作を行った対象者間の関連度が高くなるように、関連度を算出する。

次に、決済サーバ５は、処理対象とする全社員に対する集団判定処理が完了したか否かを判定する（Ｓ３１３）。決済サーバ５は、全社員に対する集団判定処理が完了していないと判定した場合、処置対象の社員を一人抽出し、Ｓ３０１以降の処理を繰り返す。

一方、決済サーバ５は、全社員に対する集団判定処理が完了したと判定した場合、一緒飯判定情報Ｄ３に基づいて、集団判定情報Ｄ４として、社員同士の関連度を視覚的に示すグラフィック画像を生成する（Ｓ３１５）。図１１は、実施形態に係るグラフィック画像の一例を示す図である。図１１に示される例では、円である一つ一つが社員を示しており、円と円を結ぶ線が社員同士の関連度を示している。また、円の濃淡は、結び付きを有する他の円の数を示しており、すなわち、数多くの他社員と一緒飯を行った社員ほど濃い円で示されている。また、円と円を結ぶ線の太さが社員同士の関連度の高さを示しており、すなわち、一緒飯を行った回数が多い社員間ほど太い線で結合されている。

例えば、円Ｆ２（社員Ｆ２）は、円Ｆ１（社員Ｆ１）よりも濃い円で示されている。これは、社員Ｆ２は、社員Ｆ１よりも一緒飯を行った他社員の数が多いことを示している。また、例えば、円Ｆ３（社員Ｆ３）と円Ｆ４（社員Ｆ４）とを結ぶ線Ｌ２は、円Ｆ１と円Ｆ２とを結ぶ線Ｌ１よりも太く示されている。これは、社員Ｆ３と社員Ｆ４とが一緒飯を行った回数は、社員Ｆ１と社員Ｆ２とが一緒飯を行った回数よりも多いことを示している。このようなグラフィック画像により、社員同士の関連度を視覚的に表現することができる。なお、グラフィック画像において社員は円で示される以外に、四角形、三角形など任意の図形で示されてもよい。

このようなグラフィック画像を生成することで、ある社員がどのような他社員と関連があり、すなわち、どのような集団に属しているのかを判断することができる。ある社員は、一つのみの集団に属していてもよいし、複数の集団に属していてもよい。

以上説明した第１実施形態の集団判定システム１によれば、社員間（対象者間）の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能である。

なお、上記の実施形態においては、決済サーバ５が、精算情報Ｄ１を集計して、一緒飯判定情報Ｄ３、グラフィック画像などの集団判定情報Ｄ４を生成する例を説明した。しかしながら、端末装置３に精算情報Ｄ１の集計機能を持たせ、集計結果を端末装置３間で共有することで、一緒飯判定情報Ｄ３、グラフィック画像などの集団判定情報Ｄ４を端末装置３側で生成するようにしてもよい。

なお、決済サーバ５は、一緒飯判定情報Ｄ３、集団判定情報Ｄ４（グラフィック画像など）を、社員の健康診断結果を管理する健康診断管理サーバ（不図示）に送信するようにしてもよい。一般的に、一人飯を行う社員は、麺類、カレーライスなどの短時間で食べ終えることが可能な商品を繰り返し選択し、また、野菜などのサイドメニューを選択する頻度が低いことが想定される。一方、一緒飯を行う社員は、他社員が選択した商品を参考にして、様々な商品を選択し、また、野菜などのサイドメニューなども選択することが想定される。このため、一緒飯判定情報Ｄ３および集団判定情報Ｄ４と、健康診断の結果とを結び付けることで、例えば、一人飯を行うことで食生活に偏りが生じて健康を損なう兆候が見られる社員には、健康によい食品を推薦することや、一緒飯を推奨することができる。

なお、決済サーバ５は、生成した一緒飯判定情報Ｄ３、集団判定情報Ｄ４などを、会社組織における管理者により利用される端末装置（不図示）に送信するようにしてもよい。一緒飯を行う社員は、様々な部署の社員と食事をする機会があり、仕事面にも良い影響が生じることが期待される。例えば、管理者は、一緒飯判定情報Ｄ３および集団判定情報Ｄ４を参照することで、自身の部下が様々な部署の社員と食事をするように働きかけることができる。

また、決済サーバ５は、生成した一緒飯判定情報Ｄ３、集団判定情報Ｄ４などを、各社員により利用される端末装置（不図示）に送信するようにしてもよい。社員は、一緒飯判定情報Ｄ３および集団判定情報Ｄ４を参照することで、自分を中心とした他社員との関係を把握することができる。

なお、上記の実施形態においては、社員食堂において食後に精算処理を行う例について説明したが、食前に精算処理を行う場合にも同様な仕組みを適用することができる。

以上説明したように、実施形態の決済サーバ５は、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する収集部５２と、前記収集部５２によって収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する集団判定部５４とを備える。これによって、複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能である。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何など限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…集団判定システム
３、３−１、３−２、３−３、３−４、３−５、３−６、３−７、３−８…端末装置
３１…通信部
３２…認証部
３３…読取部
３４…精算部
３５…表示部
３６…記憶部
５…決済サーバ
５１…通信部
５２…収集部
５３…決済部
５４…集団判定部
５５…表示制御部
５６…表示部
５７…記憶部

Claims (8)

1. 複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する収集部と、
   前記収集部によって収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する算出部と
   を備え、
   前記所定の動作は、設置場所に基づいてグループ分けされた複数の端末装置のいずれかを用いて行われる商品の精算であり、
   前記算出部は、前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
   情報処理装置。
2. 前記算出部は、前記対象者間において、前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる頻度が高いほど前記関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象者を図形で示し、前記算出部により算出された前記対象者間の関連度を前記図形の間を結合する線で示し、前記図形は結合された他の図形との数が多いほど濃く示され、前記線は前記対象者間の関連度が高いほど太く示される画像を生成する画像生成部をさらに備える、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記複数の対象者は、会社に属する複数の社員であり、
   前記所定の動作は、前記会社に設けられた社員食堂における商品の精算であり、
   前記算出部は、前記商品の精算時刻に基づいて、前記複数の社員間の関連度を算出する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った社員を同一の集団に属する社員であると判定する判定部をさらに備える、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部により算出された前記関連度を、外部に送信する送信部をさらに備える、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. コンピュータが、
   複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集し、
   収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
   情報処理方法であって、
   前記所定の動作は、設置場所に基づいてグループ分けされた複数の端末装置のいずれかを用いて行われる商品の精算であり、
   前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
   情報処理方法。
8. コンピュータに、
   複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集させ、
   収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出させる、
   プログラムであって、
   前記所定の動作は、設置場所に基づいてグループ分けされた複数の端末装置のいずれかを用いて行われる商品の精算であり、
   前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出させる、
   プログラム。

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