JP6881607B2 - 処理装置、処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、１客当たりの平均チェックアウト処理時間に基づきレジの待ち時間情報を作成し、客が目視可能に表示する装置が開示されている。１客当たりの平均チェックアウト処理時間は、平均商品登録時間と平均会計処理時間との和として算出される。

特許文献２には、店員ごとに個々のチェックアウトを規定する時間（例：開始時間、終了時間）を記録し、記録した時間に基づきチェックアウトの少なくとも一部に係る所要時間の短縮限界値を店員ごとに算出し、短縮限界値と所要時間の現在の値とに基づき、応援要請を報知する装置が開示されている。

特許文献３には、ＰＯＳ装置に並んでいる人の商品量及び人数に基づきＰＯＳ装置の待ち時間の予測値を算出する装置が開示されている。

特開平１１−１６１８４９号公報 特開２０１６−１１０２２８号公報 特開２０１７−６８７１７号公報

特許文献３に記載の技術では、レジ待ち時間の算出に、支払に要する時間を考慮していない。支払は、現金、クレジットカード、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等で行われるが、いずれを選択するかによって支払に要する時間が異なってくる。また、客の特性（支払に慣れているか否か等）によっても、支払に要する時間が異なってくる。レジ待ち時間の算出に支払に要する時間を考慮していない特許文献３に記載の技術の場合、算出されるレジ待ち時間の精度が十分でない。

特許文献１に記載の技術では、レジ待ち時間の算出に、支払に要する時間を考慮している。しかし、１客当たりの平均チェックアウト処理時間に基づきレジの待ち時間情報を作成する特許文献１に記載の技術では、算出結果に、実際にレジ待ちしている客各々の特性が反映されない。このため、算出されるレジ待ち時間の精度が十分でない。

特許文献２は、レジ待ち時間を算出する技術でない。

本発明は、レジ待ち時間を精度よく算出することを課題とする。

本発明によれば、
レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段と、
識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段と、
を有する処理装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータが、
レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得工程と、
識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出工程と、
を実行する処理方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段、
識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。

本発明によれば、レジ待ち時間を精度よく算出することができる。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

本実施形態の処理装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 本実施形態の推定レジ待ち時間を表示する装置の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置で処理の流れの一例を示すフローチャートである。

＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の処理装置の概要を説明する。本実施形態の処理装置は店で利用される。処理装置は、例えば顔認証処理により、レジ待ちの列に並んでいる客を識別する。そして、処理装置は、識別した客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、その列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する。

本実施形態の処理装置によれば、「レジ待ちの列に誰が並んでいるか」を考慮して、各列の推定レジ待ち時間を算出することができる。結果、本実施形態の処理装置によれば、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。

以下、本実施形態の処理装置の構成を詳細に説明する。なお、本実施形態では、購入対象の商品の商品情報（例：識別情報）をレジ（例：ＰＯＳ（point of sales）レジスター）に登録する処理を「登録処理」という。そして、登録処理に要する時間を「登録時間」という。登録処理では、店員は、例えば商品に付されたコード（例：バーコード）をリーダで読み取る作業、レジに設けられた物理ボタンを押下する作業、レジのタッチパネルディスプレイに表示されたボタンをタッチする作業等により、商品情報をレジに登録する。

また、本実施形態では、現金、クレジットカード、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等で購入金額合計の支払を行う処理を「支払処理」という。そして、支払処理に要する時間を「支払時間」という。支払処理では、例えば、客は、現金、クレジットカード等を取り出し、店員に渡す。店員は、受け取った現金をレジに入金したり、受け取った合計金額をレジに入力したり、クレジットカードの情報をリーダに読み取らせたりする。結果、決済が完了する。その他、客は、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等を取り出し、リーダと通信させる。結果、決済が完了する。

本実施形態では、登録処理と支払処理とを含めて「会計処理」という。そして、登録時間と支払時間の合計を「会計時間」という。これらの前提は、以下のすべての実施形態において同様である。

次に、本実施形態の処理装置の構成を詳細に説明する。まず、処理装置のハードウエア構成の一例について説明する。処理装置が備える機能は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。

図１は、処理装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。図１に示すように、処理装置は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。なお、周辺回路４Ａを有さなくてもよい。

バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置（例：キーボード、マウス、マイク等）、外部装置、外部サーバ、外部センサー等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置（例：ディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等）、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。

次に、処理装置１０の機能構成を説明する。図２に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。

算出材料取得部１１は、列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出するための材料を取得する。本実施形態の算出材料取得部１１は、レジ待ちの列に並んでいる客を識別する。算出材料取得部１１は、顔認証処理で各客を識別する。

本実施形態では、レジ待ちの列に並んでいる客を撮影するカメラがレジ付近に設置される。また、予め、複数の客各々の顔画像データが、各客の会員ＩＤ（identifier）に対応付けて登録される。

会員ＩＤは店の会員を識別する情報である。店の会員になることを希望する客は、所定の情報（例：氏名、住所、生年月日、性別等）を提示して、会員要請を店に対して行う。これにより、会員要請した客に対して会員ＩＤが発行される。会員は、端末装置（例：スマートフォン、携帯電話、ＰＣ（personal computer））や、店に設置された専用端末を操作して自身の会員ＩＤを入力するとともに、自身の顔画像を登録する。当該登録を実現する手段は特段制限されない。

そして、算出材料取得部１１は、レジ付近に設置されたカメラにより生成された画像データと、予め登録されている会員の顔画像データとを用いた顔認証処理で、客を識別する。すなわち、算出材料取得部１１は、列に並んでいる客各々の会員ＩＤを特定する。

算出部１２は、識別された客各々の支払時間情報に基づき、推定レジ待ち時間を算出する。支払時間情報は、支払に要する時間に関する情報である。

図３に、ある客（会員ＩＤ：Ａ００００１）の支払時間情報の一例を模式的に示す。図示する支払時間情報は、当該客の過去の支払の実績を示す。当該支払時間情報は、過去に支払を行った日時と、その時に支払に要した支払時間と、その時の決済方式（例：現金、クレジットカード、電子マネー等）とを対応付けている。なお、支払時間情報は、図示する項目の中の少なくとも１つを有さなくてもよい。また、支払時間情報は、図示しないその他の項目を有してもよい。

支払時間は、支払処理に要する時間であり、例えば、（１）現金、クレジットカード、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等を取り出す、（２）現金又はクレジットカードを店員に渡す、（３）ＩＣカード又は携帯端末をリーダと通信させる、（４）クレジットカード支払時のサインする、（５）クレジットカード支払のためのパスワードを入力する、等の作業に要する時間である。

支払時間の算出に用いる支払処理の開始タイミングは、例えば、ある客が購入する１つ又は複数の商品の中の最後の商品の商品情報がレジに登録されたタイミングとしてもよい。この場合、レジは、各商品の商品情報が登録された日時を記録してもよい。

その他、店員がレジに対してその他の所定の操作を行ったタイミングを、支払処理の開始タイミングとしてもよい。この場合、レジは、当該その他の所定の操作が行われた日時を記録してもよい。

なお、ここでの例示はあくまで一例であり、その他のタイミングを支払処理の開始タイミングとしてもよい。

支払時間の算出に用いる支払処理の終了タイミングは、客がレジの前から去ったタイミングとしてもよい。この場合、レジ前を撮影するカメラにより生成された画像データを解析することで、客がレジの前から去ったタイミング（日時）を特定することができる。

その他、現金がレジに入力されたタイミング、預かり金額がレジに入力されたタイミング、ＩＣカード又は携帯端末とリーダとが通信して決済が完了したタイミング、クレジットカード会社のシステムとレジとが通信して決済が完了したタイミング等を、支払処理の終了タイミングとしてもよい。この場合、レジは、これらのタイミングの日時を記録してもよい。

なお、ここでの例示はあくまで一例であり、その他のタイミングを支払処理の終了タイミングとしてもよい。

ここで、上述のような支払時間情報に基づき推定レジ待ち時間を算出する方法を説明する。

「推定レジ待ち時間算出例１」
算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各客の過去の支払時間に基づき、今回の支払時間を予測する。例えば、算出部１２は、過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。

その他、算出部１２は、各客の過去の支払の中で最も多い決済方式を特定し、その決済方式の時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。

その他、算出部１２は、直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を特定し、その決済方式の時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。

また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。

算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。

「推定レジ待ち時間算出例２」
算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各客の過去の決済方式に基づき、今回の決済方式を予測する。例えば、算出部１２は、各客の過去の支払の中で最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよいし、直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよい。また、算出部１２は、予め、各決済方式に要する支払時間の目安（一般的な値）を示す情報を保持しておく。そして、算出部１２は、「予測した決済方式」の支払時間の目安を、今回の支払時間の予測としてもよい。

また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。

算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。

「推定レジ待ち時間算出例３」
推定レジ待ち時間算出例３では、算出部１２は、推定レジ待ち時間算出例１又は２で算出した推定レジ待ち時間に、現在会計処理中の客の残り会計時間を足し合わせた時間を、推定レジ待ち時間として算出する。現在会計処理中の客の残り会計時間は、例えば、「その客の会計時間の予測」から、「その客の会計処理開始タイミングからの経過時間」を引いた値とすることができる。

会計処理開始タイミングは、レジにその客に関する最初の商品情報が登録されたタイミングであってもよいし、これに準ずるその他のタイミングであってもよい。

次に、図４のフローチャートを用いて、処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。Ｓ１０では、算出材料取得部１１は、推定レジ待ち時間を算出するための材料を取得する。本実施形態では、算出材料取得部１１は、顔認証処理でレジ待ちの列に並んでいる客を識別する。Ｓ１１では、算出部１２は、識別された客各々の支払時間及び登録時間を予測する。Ｓ１２では、算出部１２は、推定レジ待ち時間を算出する。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、「レジ待ちの列に誰が並んでいるか」を考慮して、各列の推定レジ待ち時間を算出することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。

また、本実施形態の処理装置１０によれば、各客の過去の支払の実績に基づき、今回の支払時間を予測することができる。そして、その予測を用いて、各列の推定レジ待ち時間を算出することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。

＜第２の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、レジ待ちの列に支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、その客の属性（性別、年齢、国籍など）に基づき支払時間を予測し、当該予測の結果に基づき推定レジ待ち時間を算出する点で、第１の実施形態と異なる。支払時間情報を有さない客は、例えば、初めて来店した客、会員ＩＤを有さない客等である。以下、第１の実施形態と異なる点を説明する。

処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。

処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。

算出材料取得部１１は、客の顔を撮影した画像データを解析し、客の属性を推定する。推定する属性は、支払時間に影響を与えるものであり、例えば、性別、年齢及び国籍の中の少なくとも１つを含んでもよい。なお、推定する属性は、その他の項目を含んでもよい。

算出材料取得部１１は、列に並んでいるすべての客の属性を推定してもよいし、列に並んでいる客の中の支払時間情報を有さない客のみ属性を推定してもよい。

なお、算出材料取得部１１は、第１の実施形態同様、レジ待ちの列に並んでいる客を識別することができる。

算出部１２は、レジ待ちの列に支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、当該客の属性に基づき、その客の支払時間を推定する。

算出部１２は、支払時間情報を有する客の支払時間情報に基づき各属性の客の支払時間の傾向を求め、これを利用して、支払時間情報を有さない客の支払時間を推定することができる。

例えば、図５に示すように、予め会員ごとに、性別、年齢、国籍等の属性が登録されていてもよい。これは、会員の自己申告で登録されてもよいし、コンピュータが登録されている会員の顔画像を解析することで属性を推定し、登録してもよい。

そして、算出部１２は、図５の登録情報に基づき、属性が同一又は類似する会員同士をまとめてグループを作成し、グループ毎に、支払時間及び／又は決済方式等の傾向を算出する。図６に、算出された情報の一例を示す。図示する情報では、グループの属性と傾向とが対応付けられている。傾向は、例えば統計処理で算出できる。グループ毎に、支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を算出し、それを各グループの支払時間の傾向としてもよい。また、グループ毎に、最も多い決済方式を算出し、それを各グループの決済方式の傾向としてもよい。当該統計処理は、コンピュータが行ってもよいし、人が行ってもよい。

算出部１２は、支払時間情報を有さない客の属性に対応する傾向を図６に示す情報から抽出し、当該情報に基づきその客の支払時間を予測する。抽出された傾向が支払時間を示すものである場合、算出部１２は、抽出された支払時間の傾向を、その客の支払時間と推定することができる。また、抽出された傾向が決済方式を示すものである場合、算出部１２は、予め保持している各決済方式に要する支払時間の目安（一般的な値）で示されるその決済方式の支払時間の目安を、その客の支払時間と推定することができる。

なお、支払時間情報を有する客の支払時間の算出方法、各客の登録時間の算出方法、及び、各客の会計時間の算出方法、これらを用いた推定レジ待ち時間の算出方法は、第１の実施形態と同様である。また、処理装置１０の処理の流れの一例は第１の実施形態と同様である。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、初めての来店や、会員ＩＤを有さない等の理由で支払時間情報を有さない客が列に並んでいる場合、その客の属性に基づき、支払時間を推定することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。

＜第３の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、各客の支払時間の予測を、並んでいる列のレジを担当している店員が誰であるかをさらに考慮して予測し、当該予測の結果に基づき推定レジ待ち時間を算出する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。以下、第１及び第２の実施形態と異なる点を説明する。

処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１及び第２の実施形態と同様である。

処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１及び第２の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。

算出材料取得部１１は、各列のレジを担当している店員を識別する。すなわち、算出材料取得部１１は、各列のレジを担当している店員の店員ＩＤを取得する。例えば、店員は各レジの操作を開始する前に、自身のＩＤをレジに入力してもよい。そして、算出材料取得部１１は、レジに入力された情報に基づき、各列のレジを担当している店員を識別してもよい。その他、算出材料取得部１１は、レジに設置されたカメラで撮影されたレジを操作している店員の顔画像で顔認証処理を行い、各列のレジを担当している店員を識別してもよい。

なお、算出材料取得部１１は、第１の実施形態同様、レジ待ちの列に並んでいる客を識別することができる。また、算出材料取得部１１は、第２の実施形態同様、客の属性を推定してもよい。

算出部１２は、識別された客各々と、識別された店員とのペア各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、推定レジ待ち時間を算出する。

図７に、ある客（会員ＩＤ：Ａ００００１）の支払時間情報の一例を模式的に示す。図示する支払時間情報は、当該客の過去の支払の実績を示す。当該支払時間情報は、過去に支払を行った日時と、その時にレジを担当していた店員のＩＤと、その時に支払に要した支払時間と、その時の決済方式（例：現金、クレジットカード、電子マネー等）とを対応付けている。なお、支払時間情報は、図示する項目の中の少なくとも１つを有さなくてもよい。また、支払時間情報は、図示しないその他の項目を有してもよい。

ここで、図７に示す支払時間情報に基づき推定レジ待ち時間を算出する方法を説明する。

「推定レジ待ち時間算出例４」
算出部１２は、列に並んでいる客毎に、その列（並んでいる列）のレジを担当している店員に処理してもらった過去の支払時間に基づき、今回の支払時間を予測する。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当している店員に処理してもらった過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。

その他、算出部１２は、その列のレジを担当している店員に処理してもらった時に最も多い決済方式を特定し、その店員に処理してもらい、かつ、その決済方式で支払った時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。

その他、算出部１２は、その列のレジを担当している店員に処理してもらった直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を特定し、その店員に処理してもらい、かつ、その決済方式で支払った時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。

また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。

算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。

「推定レジ待ち時間算出例５」
算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各客の過去の決済方式に基づき、今回の決済方式を予測する。例えば、算出部１２は、その列（並んでいる列）のレジを担当している店員に処理してもらった時に最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよいし、その列のレジを担当している店員に処理してもらった直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよい。また、算出部１２は、予め、各決済方式に要する支払時間の目安を示す情報を保持しておく。なお、当該情報は、店員ごとに当該目安を示すものであってもよい。そして、算出部１２は、「予測した決済方式」の支払時間の目安を、今回の支払時間の予測としてもよい。

また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。

算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。

「推定レジ待ち時間算出例６」
推定レジ待ち時間算出例６では、推定レジ待ち時間算出例５又は６で算出した推定レジ待ち時間に、現在会計処理中の客の残り会計時間を足し合わせた時間を、推定レジ待ち時間として算出する。現在会計処理中の客の残り会計時間は、例えば、「その客の会計時間の予測」から、「その客の会計処理開始タイミングからの経過時間」を引いた値とすることができる。

会計処理開始タイミングは、レジに最初の商品情報が登録されたタイミングであってもよいし、これに準ずるその他のタイミングであってもよい。

「推定レジ待ち時間算出例７」
レジ待ちの列に支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、算出部１２は、当該客の属性に基づき、その客の支払時間を予測することができる。本実施形態では、算出部１２は、図６に示すように、属性が同一又は類似する会員同士をまとめてグループを作成し、グループ毎に、各店員に処理してもらった時の支払時間及び／又は決済方式等の傾向を算出する。図示する情報では、グループの属性と、担当店員と、傾向とが対応付けて記憶されている。傾向は、第２の実施形態同様、例えば統計処理で算出できる。

算出部１２は、支払時間情報を有さない客の属性、及び、各列を担当している店員のペアに対応する傾向を図８に示す情報から抽出し、当該情報に基づきその客の支払時間を予測する。抽出された傾向が支払時間を示すものである場合、算出部１２は、抽出された支払時間の傾向を、その客の支払時間と推定することができる。また、抽出された傾向が決済方式を示すものである場合、算出部１２は、予め保持している各決済方式に要する支払時間の目安で示されるその決済方式の支払時間の目安を、その客の支払時間と推定することができる。

なお、支払時間情報を有する客の支払時間の算出方法、各客の登録時間の算出方法、及び、各客の会計時間の算出方法、これらを用いた推定レジ待ち時間の算出方法は、推定レジ待ち時間算出例４乃至６と同様である。

本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１及び第２の実施形態と同様である。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１及び第２の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、店員と各客とのペア毎の特性を考慮して支払時間を推定することができる。例えば、何度も来店している常連客と、ベテラン店員とのペアの場合、相手の動向を互いに予測できる結果、支払処理が迅速に進む場合もある。店員と各客とのペア毎の特性を考慮して支払時間を推定することができる。本実施形態によれば、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。

＜第４の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、各列のレジを担当している店員を識別し、登録処理における店員のスキルを示すスキル情報に基づき各客の登録時間を推定し、その推定結果を用いて推定レジ待ち時間を算出する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。以下、第１乃至第３の実施形態と異なる点を説明する。

処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第３の実施形態と同様である。

処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１乃至第３の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。

算出材料取得部１１は、各列のレジを担当している店員を識別する。算出材料取得部１１は、第３の実施形態で説明した手法と同様の手法で、各列のレジを担当している店員を識別することができる。

なお、算出材料取得部１１は、第１の実施形態同様、レジ待ちの列に並んでいる客を識別することができる。また、算出材料取得部１１は、第２の実施形態同様、客の属性を推定してもよい。

算出部１２は、商品情報の登録処理における店員のスキルを示すスキル情報に基づき、各客の登録時間を推定する。そして、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。各客の支払時間の予測は、第１乃至第３の実施形態で説明したものを採用できる。

以下、各店員のスキル情報に基づき各客の登録時間を推定する処理を説明する。まず、店員ごとに、図９に示すような情報が収集される。当該情報は、各店員の過去の登録処理の実績を示す。

図９では、登録処理を行った日時と、その時の客のＩＤ（会員ＩＤ）と、その時に登録した商品の数（商品点数）と、その時に登録した商品のＩＤ（商品ＩＤ）と、その時の登録時間とが対応付けて記憶されている。

算出部１２は、当該情報を解析し、各店員のスキル情報を生成する。例えば、算出部１２は、収集された登録時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を算出してもよい。その他、算出部１２は、直近の所定回数分の登録処理における登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、会員ＩＤごとに登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、商品点数ごとに登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、会員ＩＤと商品点数とのペア毎に登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、所定の商品を含む登録処理における登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、登録対象に所定の商品を含む場合の商品点数ごとの登録時間の統計値を算出してもよい。所定の商品は、登録時間の大小に大きな影響を与える商品であり、例えば、米、ペットボトル６本ケース等の重い商品や、壊れやすい又は崩れやすいため慎重な扱いを要する商品などが例示される。

算出部１２は、上述のようなスキル情報に基づき、各客の登録時間を推定する。以下、登録時間の算出例を説明する。

「登録時間算出例１」
算出部１２は、列のレジを担当している店員の登録時間の統計値（上記収集された登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。この場合、同じ列に並んでいるすべての客の登録時間の予測が同じ値となる。

「登録時間算出例２」
算出部１２は、列のレジを担当している店員の直近の所定回数分の登録処理における登録時間の統計値（上記直近の所定回数分の登録処理における登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。この場合、同じ列に並んでいるすべての客の登録時間の予測が同じ値となる。

「登録時間算出例３」
算出部１２は、列のレジを担当している店員が各客の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記会員ＩＤごとの登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。

「登録時間算出例４」
算出部１２は、列のレジを担当している店員が所定の商品点数の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記商品点数ごとの登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。所定の商品点数は、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数の予測値である。例えば、ある列で待っている第１の客が保持している商品点数の予測値が５である場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に５点の商品の登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測値を利用して、各客の登録時間を予測する。

「登録時間算出例５」
算出部１２は、列のレジを担当している店員が各客に対して所定の商品点数の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記会員ＩＤと商品点数とのペア毎の登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。例えば、ある列で待っている第１の客が保持している商品点数の予測値が５である場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に第１の客に対して５点の商品の登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測値を利用して、各客の登録時間を予測する。

「登録時間算出例６」
算出部１２は、列のレジを担当している店員が所定の商品を含む登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記所定の商品を含む登録処理における登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。例えば、ある列で待っている第１の客が米を保持している場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に米を含めて登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品の種類を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測結果を利用して、各客の登録時間を予測する。

「登録時間算出例７」
算出部１２は、列のレジを担当している店員が所定の商品を含み、かつ、所定の商品点数の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記登録対象に所定の商品を含む場合の商品点数ごとの登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。所定の商品点数は、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数の予測値である。例えば、ある列で待っている第１の客が米を保持し、かつ、第１の客が保持している商品点数の予測値が５である場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に米を含む５点の商品の登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数及び商品の種類を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測結果を利用して、各客の登録時間を予測する。

なお、算出部１２は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定できた場合、客が保持している商品の種類及び／又は数と、店員のスキル情報とに基づき登録時間を算出し、当該登録時間に基づき推定レジ待ち時間を算出してもよい。

一方、算出部１２は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定できなかった場合、客が保持している商品の種類及び／又は数に基づかず、店員のスキル情報に基づき登録時間を算出し、当該登録時間に基づき推定レジ待ち時間を算出してもよい。

すなわち、算出部１２は、原則、登録時間算出例４乃至７のいずれかで各客の登録時間を予測し、画像解析で商品の種類及び／又は数を推定できない場合に、登録時間算出例１乃至３のいずれかで各客の登録時間を予測してもよい。「画像解析で商品の種類及び／又は数を推定できない場合」は、例えば、他の物体（例：客、棚など）が重なり、客が保持している商品を撮影できない場合や、列の後方に並んでいるため画像に含まれる商品が小さすぎて十分な精度で商品の数や種類を推定できない場合等が考えられる。

本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１乃至第３の実施形態と同様である。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、店員の特性、客が保持している商品点数、商品種等を考慮して、各客の登録時間を予測することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。

＜第５の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、算出した推定レジ待ち時間を客に向けて出力し、各客が列に並んだ時の推定待ち時間と、実際のレジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する点で、第１乃至第４の実施形態と異なる。以下、第１乃至第４の実施形態と異なる点を説明する。

処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第４の実施形態と同様である。

処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図１０に示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２と、出力部１３と、検出部１４と、第１の特定部１５と、第２の特定部１６と、実行部１７とを有する。算出材料取得部１１及び算出部１２の構成は、第１乃至第４の実施形態と同様である。

出力部１３は、算出部１２により算出された推定レジ待ち時間を出力する。例えば、各レジに対応して表示装置（例：ディスプレイ）が設置されてもよい。そして、出力部１３は、当該表示装置にその時点の推定レジ待ち時間を表示してもよい。図１１に、表示装置の一例を示す。

検出部１４は、新たな客が列に並んだことを検出する。検出部１４は、画像解析で、新たな客が列に並んだことを検出する。

第１の特定部１５は、新たな客が列に並んだタイミングで出力部１３により出力されていた推定レジ待ち時間を特定する。

第２の特定部１６は、客毎に、列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間を特定する。会計処理開始タイミングは、レジにその客に関する最初の商品情報が登録されたタイミングであってもよいし、これに準ずるその他のタイミングであってもよい。

実行部１７は、第１の特定部１５により特定された推定レジ待ち時間と、第２の特定部１６により特定されたレジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する。

例えば、実行部１７は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、差分に応じた特典を客に付与する。例えば、実行部１７は、会員ＩＤに対応付けてサーバに登録されているポイントを更新してもよいし、その客のレシートに特典情報（例：割引券、商品引換券等）を印刷してもよいし、その客の会計処理中にレジのディスプレイに店員に向けた指示を表示してもよい。当該指示では、所定のプレゼントを渡すこと等が示されてもよい。

その他、実行部１７は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨を通知してもよい。なお、実行部１７は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合、その旨を通知してもよい。

通知する相手は、そのレジを担当する店員であってもよい。この場合、実行部１７は、例えば、レジのディスプレイにその旨を示す情報を表示してもよい。その他、通知する相手は、管理者（例：店長、レジ責任者等）であってもよい。この場合、実行部１７は、例えば、所定のアドレス宛にその旨を示す情報を電子メールで送信してもよいし、店内に設置されたスピーカから所定の情報（例：「１番レジ、確認して下さい」）を出力してもよい。

本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１乃至第４の実施形態と同様である。

ここで、検出部１４により新たな客（以下、「第１の客」）が列に並んだことを検出された場合に、その客に対応して実行されるフローの一例を、図１２のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ２０では、第１の特定部１５は、第１の客が列に並んだタイミングで出力部１３により出力されていた推定レジ待ち時間を特定する。Ｓ２１では、第２の特定部１６は、第１の客が列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間のカウントを開始する。なお、Ｓ２０及びＳ２１の前後関係は、図示するものに限定されない。

レジ待ち時間のカウントを開始した後、第２の特定部１６は、第１の客が列から消えたか否かの判断（Ｓ２２）、及び、第１の客の会計処理が開始したか否かの判断（Ｓ２３）を行う。第１の客が列から消えたか否かの判断は、画像解析で実現される。第１の客の会計処理が開始したか否かの判断は、レジへの入力内容や画像解析等で実現される。

第１の客が列から消えた場合（Ｓ２２のＹｅｓ）、第２の特定部１６はレジ待ち時間のカウントを終了する。そして、第１の客に対応した当該フローは終了する。

第１の客の会計処理が開始した場合（Ｓ２３のＹｅｓ）、第２の特定部１６はレジ待ち時間のカウントを終了し、レジ待ち時間を特定する（Ｓ２４）。

その後、実行部１７は、Ｓ２０で特定された推定レジ待ち時間と、Ｓ２４で特定されたレジ待ち時間との差分を算出し（Ｓ２５）、差分に応じた処理を実行する（Ｓ２６）。

以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第４の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、各列の推定待ち時間を客に向けて出力できる。この場合、複数の列に均等に客が分かれることが期待される。

また、本実施形態の処理装置１０によれば、推定レジ待ち時間と、実際のレジ待ち時間との差分に応じた処理を実行することができる。

例えば、処理装置１０は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、差分に応じた特典を客に付与することができる。これにより、レジ待ちに対する客の不満を軽減することが期待される。

その他、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨をそのレジを担当する店員や管理者に通知することができる。この場合、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きくなる不都合が発生していることを、レジを担当する店員や管理者に通知することができる。結果、当該不都合を改善する策をとることができる。なお、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合に、その旨をそのレジを担当する店員や管理者に通知することもできる。かかる場合も同様の作用効果を実現できる。

以下、参考形態の例を付記する。
１． レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段と、
識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段と、
を有する処理装置。
２． １に記載の処理装置において、
前記支払時間情報は、過去の支払処理時に実際に支払に要した時間、及び、利用された決済方式の少なくとも１つを含む処理装置。
３． １又は２に記載の処理装置において、
前記算出材料取得手段は、客の属性を推定し、
前記算出手段は、レジ待ちの列に前記支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、当該客の属性に基づき、その客が支払に要する時間を推定する処理装置。
４． ３に記載の処理装置において、
前記算出材料取得手段は、客の性別、年齢及び国籍の中の少なくとも１つを推定する処理装置。
５． １から４のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出材料取得手段は、レジを担当している店員を識別し、
前記算出手段は、識別された客各々と、識別された店員とのペア各々の支払に要する時間に関する前記支払時間情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
６． １から５のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出材料取得手段は、レジを担当している店員を識別し、
前記算出手段は、商品情報の登録処理における店員のスキルを示すスキル情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
７． １から６のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出材料取得手段は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定し、
前記算出手段、推定された商品の種類及び／又は数に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
８． ７に記載の処理装置において、
前記算出材料取得手段は、画像解析で、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定する処理装置。
９． ７に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数が推定できた場合、客が保持している商品の種類及び／又は数と、前記スキル情報とに基づき、前記推定レジ待ち時間を算出し、
レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数が推定できなかった場合、客が保持している商品の種類及び／又は数に基づかず、前記スキル情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
１０． １から９のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段により算出された前記推定レジ待ち時間を出力する出力手段と、
新たな客が前記列に並んだことを検出する検出手段と、
新たな客が前記列に並んだタイミングで前記出力手段により出力されていた前記推定レジ待ち時間を特定する第１の特定手段と、
客毎に、前記列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間を特定する第２の特定手段と、
前記第１の特定手段により特定された前記推定レジ待ち時間と、前記第２の特定手段により特定された前記レジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する実行手段と、
を有する処理装置。
１１． １０に記載の処理装置において、
前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、前記差分に応じた特典を客に付与する処理装置。
１２． １０又は１１に記載の処理装置において、
前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨を通知する処理装置。
１３． １０又は１１に記載の処理装置において、
前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合、その旨を通知する処理装置。
１４． コンピュータが、
レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得工程と、
識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出工程と、
を実行する処理方法。
１５． コンピュータを、
レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段、
識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段、
として機能させるためのプログラム。

この出願は、２０１７年１２月２０日に出願された日本出願特願２０１７−２４３４７８号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (15)

1. レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段と、
   識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段と、
   を有する処理装置。
2. 請求項１に記載の処理装置において、
   前記支払時間情報は、過去の支払処理時に実際に支払に要した時間、及び、利用された決済方式の少なくとも１つを含む処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の処理装置において、
   前記算出材料取得手段は、客の属性を推定し、
   前記算出手段は、レジ待ちの列に前記支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、当該客の属性に基づき、その客が支払に要する時間を推定する処理装置。
4. 請求項３に記載の処理装置において、
   前記算出材料取得手段は、客の性別、年齢及び国籍の中の少なくとも１つを推定する処理装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記算出材料取得手段は、レジを担当している店員を識別し、
   前記算出手段は、識別された客各々と、識別された店員とのペア各々の支払に要する時間に関する前記支払時間情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記算出材料取得手段は、レジを担当している店員を更に識別し、
   前記算出手段は、商品情報の登録処理における店員のスキルを示すスキル情報及び前記支払時間情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記算出材料取得手段は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を更に推定し、
   前記算出手段、推定された商品の種類及び／又は数並びに前記支払時間情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
8. 請求項７に記載の処理装置において、
   前記算出材料取得手段は、画像解析で、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定する処理装置。
9. 請求項６に従属する請求項７に記載の処理装置において、
   前記算出手段は、
   レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数が推定できた場合、客が保持している商品の種類及び／又は数と、前記スキル情報と、前記支払時間情報と、に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出し、
   レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数が推定できなかった場合、客が保持している商品の種類及び／又は数に基づかず、前記スキル情報及び前記支払時間情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の処理装置において、
    前記算出手段により算出された前記推定レジ待ち時間を出力する出力手段と、
    新たな客が前記列に並んだことを検出する検出手段と、
    新たな客が前記列に並んだタイミングで前記出力手段により出力されていた前記推定レジ待ち時間を特定する第１の特定手段と、
    客毎に、前記列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間を特定する第２の特定手段と、
    前記第１の特定手段により特定された前記推定レジ待ち時間と、前記第２の特定手段により特定された前記レジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する実行手段と、
    を有する処理装置。
11. 請求項１０に記載の処理装置において、
    前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、前記差分に応じた特典を客に付与する処理装置。
12. 請求項１０又は１１に記載の処理装置において、
    前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨を通知する処理装置。
13. 請求項１０又は１１に記載の処理装置において、
    前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合、その旨を通知する処理装置。
14. コンピュータが、
    レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得工程と、
    識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出工程と、
    を実行する処理方法。
15. コンピュータを、
    レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段、
    識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段、
    として機能させるためのプログラム。

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