KR20130038406A - 정보처리장치 및 방법, 및 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 내점객의 회유율을 구하여, 집객에 따른 영업전략을 지원한다. 모집단 추출부(271)는, 생체정보 데이터베이스(22)에 포함되는 정보 중, 지금 현재 설치되어 있는 유기대의 기종의 어느 하나에서의 유기가 기록되어 있는 사람 수를 모집단의 사람 수로서 추출한다. 회유율 계산결과 출력부(273)는, 생체정보 데이터베이스(22)에 포함되는 정보 중, 지금 현재 설치되어 있는 유기대 중, 모집단이 구해진 유기대의 기종 이외의 기종마다의 사용인 수의, 모집단에 대한 비율을 회유율로서 계산한다. 본 발명은, 고객의 동향을 해석하는 장치에 적용할 수 있다.

Description

정보처리장치 및 방법, 및 프로그램{Information Processing Device, Information Processing Method, and Program}

본 발명은 정보처리장치 및 방법, 및 프로그램에 관한 것으로, 특히 내점객의 동향을 파악하여, 영업전략을 지원할 수 있도록 한 정보처리장치 및 방법, 및 프로그램에 관한 것이다.

어뮤즈먼트(amusement) 업계에 있어서는, 어떻게 많은 사람이 놀러오게 할 수 있는지, 그리고 어떻게 많은 사람을 점포로 오게 할 수 있는지가 매상을 확보하는데 매우 중요한 요소가 된다. 이것은 대중오락인 파칭코 업계도 동일하다.

발길을 옮긴다는 관점에서는, 어떻게 흥미를 주는지가 중요하며, 어뮤즈먼트 업계의 대부분은, 새로운 것을 도입하거나, 이벤트를 도입하는 궁리를 하고 있다. 이것은, 파칭코 업계에서도 마찬가지이며, 예를 들어 신대(新台) 교체나 서비스 이벤트를 개최함으로써, 집객(集客)을 높이려 하고 있다.

이와 같은 집객을 높이기 위한 고안에 의해, 실제로 점포에 내점한 사람 수의 증감을 정확하게 파악하기 위해, 내점한 사람 수를 계측하는 기술이 제안되어 있다(특허문헌 1 참조).

특허문헌 1: 일본 공개특허공보 특개2008-287658호 공보

그런데, 이러한 고안에 의해, 예를 들어 이벤트용 티켓 등의 예매판매 실적 등으로부터, 집객에의 효과를 나타내도록 하는 것은 가능하지만, 내점자가 가게 안에서, 어떻게 회유(回遊)하고 있는가에 대해서는 파악하기 곤란하다. 특히, 티켓을 판매하는 경우가 아니라면, 내점자를 식별하는 것이 없는 한, 회유성(回遊性)을 파악하는 것은 곤란하다.

여기에서, 회유성이란, 예를 들어 소정의 유기대(遊技台)의 기종을 유기(遊技)한 내점객의 수를 모집단으로 했을 때, 그 모집단이 다른 기종을 어느 정도의 비율로 유기하고 있는지를 나타내는 것이다.

또, 유기점(遊技店)에 있어서는, 발길을 옮기는 계기가 되지 않는다고 생각되는 집객 수가 적은 기종은, 인기가 없는 기종으로 간주되어 철거나 교체 등이 행해지는 대상이 된다. 그러나, 실제로 유기자가 제로가 되고 난 후의 유기대의 기종의 교체나 철거는 거의 없고, 집객 상황의 추이 등으로부터 감소 경향 등을 예측하고, 예측 결과에 근거하여 교체나 철거가 행해지는 것이 일반적이다. 그런데, 이와 같은 상황이 일반적임에도 불구하고, 그 집객의 감소를 예측하는 것이 곤란하여, 정확하게 감소를 파악한 후에 교체나 철거를 할 수가 없었다.

즉, 예를 들어, 집객 수가 적은 기종에의 유기객이, 리피트율이 높은 내점객인 경우, 집객 수가 낮은 기종이므로, 비인기 기종이라고 간주하고 철거 또는 교체하면, 이에 따라 리피트율이 높은 내점객이 다른 유기점으로 이동해버리게 되어, 본래의 집객을 목적으로 한 교체도, 효과가 약해져 버릴 수 있었다.

이 때문에, 내점객의 이동성이 구해지면, 철거 또는 교체에 따른 내점객의 동향을 파악할 수 있어, 철거 또는 교체해야 하는 기종을 정확하게 선정할 수 있게 된다.

그러나, 유기객의 이동성에 대해서는 파악이 곤란하여, 적절하게 철거 또는 교체해야 할 유기대의 기종을 선정하는 것은 곤란하였다. 여기에서, 이동성이란, 과거에 설치되어 있던 소정의 유기대의 기종을 유기하고 있던 내점객의 수를 모집단으로 했을 때, 지금 현재 설치되어 있는 기종을 어느 정도의 비율로 유기하고 있는지를 나타낸 것이다.

또, 상술한 회유성이나 이동성을 파악하기 위해, 회원카드를 발행하고, 유기 시에 전용 장치에 삽입하여, 그들 정보로부터 회유성이나 이동성을 취득하는 방법도 생각할 수 있다. 그러나, 지금까지도 회원카드의 발행을 하고 있지만, 실제로 이용은 적고, 서비스를 효과적으로 하고 싶어하는 서비스 제공 측의 의도가 내점객 측에 전해지지 않는 경우도 많이 있다. 그 때문에, 어느 기종이 이벤트 대상기종인지 내점객이 모르는 것과 같은, 전체는 망라해도, 유기객 개개의 동향에 대응한 적절한 집객 시책을 꼭 쓸 수가 없었다.

본 발명은 이와 같은 상황을 감안하여 이루어진 것으로, 내점객의 동향을 정확하게 분석하여 집객에 따른 영업전략을 지원할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 한 측면의 정보처리장치는, 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단과, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단과, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단과, 상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치(threshold)와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단과, 상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단을 포함한다.

화상을 촬상하는 촬상수단과, 상기 촬상수단에 의해 촬상된 화상으로부터, 상기 대조대상자의 얼굴화상을 추출하는 얼굴화상 추출수단과, 상기 대조대상자의 얼굴화상으로부터 특징량을 추출하는 특징량 추출수단을 더 포함시키도록 할 수 있고, 상기 대조수단에는, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 등록자의 얼굴화상과의 특징량을 이용하여 유사도를 계산하고, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 등록자의 얼굴화상을 대조시키도록 할 수 있다.

상기 물품은 유기대로 할 수 있고, 상기 취득수단에는, 복수의 유기대의 어느 하나에서 유기하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용된 유기대를 식별하는 식별정보와 함께 취득시키고, 상기 모집단 추출수단에는, 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 유기대의 사용이 기록되어 있는 사람 수를 모집단의 사람 수로서 추출시키고, 상기 회유율 계산수단에는, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 유기대 중, 상기 소정의 유기대 이외의 유기대를 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 유기대마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 유기대를 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 유기대 이외의 유기대에 대한 회유율로서 계산시키도록 할 수 있다.

상기 회유율이 소정의 순위보다 상위가 되는 유기대에 대해서, 상기 소정의 유기대로의 이벤트 개최가 유효하지 않음을, 상기 회유율 정보의 해석결과로서 표시하는 표시수단을 더 포함시키도록 할 수 있다.

본 발명의 한 측면의 정보처리방법은, 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단과, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단과, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단과, 상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단과, 상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단을 포함하는 정보처리장치의 정보처리방법으로서, 상기 취득수단에서의, 상기 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득단계와, 상기 대조수단에서의, 상기 취득단계의 처리에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조단계와, 상기 유사도 판정수단에서의, 상기 대조단계의 처리에서의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정단계와, 상기 기록수단에서의, 상기 유사도 판정단계의 처리에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록단계와, 상기 모집단 추출수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출단계와, 상기 회유율 계산수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산단계를 포함한다.

본 발명의 한 측면의 프로그램은, 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단과, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단과, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단과, 상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단과, 상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단을 포함하는 정보처리장치를 제어하는 컴퓨터에, 상기 취득수단에서의, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득단계와, 상기 대조수단에서의, 상기 취득단계의 처리에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조단계와, 상기 유사도 판정수단에서의, 상기 대조단계의 처리에서의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정단계와, 상기 기록수단에서의, 상기 유사도 판정단계의 처리에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록단계와, 상기 모집단 추출수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출단계와, 상기 회유율 계산수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산단계를 포함하는 처리를 실행시킨다.

본 발명의 일 측면에 있어서는, 얼굴화상이 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적되고, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상이, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득되고, 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도가 계산되고, 대조되어, 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지가 판정되고, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출이, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록되고, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수가 모집단의 사람 수로서 추출되고, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율이, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산된다.

본 발명의 일 측면의 정보처리장치에서의, 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단이란, 예를 들어 생체정보 데이터베이스이고, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단이란, 예를 들어 얼굴화상 취득부이고, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단이란, 예를 들어 대조부이고, 상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단이란, 예를 들어 유사도 판정부이고, 상기 유사도 판정수단에 위해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단이란, 예를 들어 데이터베이스 관리부이고, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단이란, 예를 들어 모집단 추출부이고, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단이란, 예를 들어 회유율 계산결과 출력부이다.

즉, 얼굴화상 취득수단에 의해 취득된 얼굴화상이, 생체정보 데이터베이스에 등록된 얼굴화상이라고 인식된 경우, 얼굴화상이 취득된 물품인 유기대를 식별하는 식별정보에 대응시켜, 그 유기대를 사용한 기록이 생체정보 데이터베이스에 기록된다.

모집단 추출부는, 생체정보 데이터베이스에 기록되어 있는, 소정의 식별정보로 특정되는 유기대를 사용하였음을 나타내는 기록으로부터, 소정의 식별정보의 유기대를 사용한 축적자의 사람 수를 회유율로서 계산한 후의 모집단의 정보로서 추출한다. 회유율 계산결과 출력부는, 모집단으로서 추출한 사람 수에 대한, 그 외의 유기대마다, 그 외의 유기대를 사용한 사람 수의 비율을 회유율로서 계산한다.

따라서, 회유율이 상위가 되는 유기대는, 소정의 식별정보에 의해 특정되는 유기대를 사용한 유기자가 회유하고 있는 유기대라고 인식할 수 있다. 이 때문에, 유기점에 있어서는, 이벤트를 개최할 때, 동일한 인물이 회유하고 있던 유기대의 종류마다, 이벤트의 대상기종을 선별하고, 개별로 이벤트의 내용을 설정함으로써, 특정의 유기자를 집객하기 위한 적절한 이벤트를 영업전략으로서 설정할 수 있게 된다.

본 발명에 의하면, 내점객의 동향을 정확하게 파악하여, 집객 향상을 도모하기 위한 영업전략을 지원할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명을 적용한 유기점 영업지원 시스템의 한 실시형태의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 1의 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 5는 도 1의 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1의 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1의 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 1의 입구 카메라 및 점내(店內) 카메라의 설치예를 나타낸 도면이다.
도 9는 도 1의 화상처리 유닛의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 10은 도 1의 생체정보 인식장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 11은 도 1의 생체정보 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 12는 도 1의 유기점 관리장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 13은 도 1의 유기점 관리 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 14는 유기정보 관리처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 15는 유사도 계산처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 16은 도 1의 유기점 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 17은 이벤트전략 해석처리의 해석결과를 설명하는 도면이다.
도 18은 도 1의 유기점 영업지원 시스템에서의 신대 교체기종 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 19는 판매점 영업지원 시스템의 실시형태의 구성예를 나타낸 도면이다.
도 20은 도 19의 생체정보 인식장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 21은 도 19의 생체정보 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 22는 도 19의 판매점 관리장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 23은 도 19의 상품관리 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 24는 판매정보 관리처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 25는 도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 26은 도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 교체상품 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 27은 유원지 영업지원 시스템의 실시형태의 구성예를 나타낸 도면이다.
도 28은 도 27의 생체정보 인식장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 29는 도 27의 생체정보 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 30은 도 27의 유원지 관리장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 31은 도 27의 어트랙션 관리 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 32는 어트랙션 정보 관리처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 33은 도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 34는 도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 교체 어트랙션 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 35는 복합점포시설 영업지원 시스템의 실시형태의 구성예를 나타낸 도면이다.
도 36은 도 35의 생체정보 인식장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 37는 도 35의 생체정보 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 38은 도 35의 쇼핑몰 관리장치의 구성예를 설명하는 도면이다.
도 39는 도 35의 점포관리 데이터베이스의 구성을 설명하는 도면이다.
도 40은 내점관리정보 관리처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 41은 도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 42는 도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 교체점포 해석처리를 설명하는 플로우 차트이다.
도 43은 퍼스널컴퓨터의 구성예를 설명하는 도면이다.

이하에 본 발명의 실시형태를 설명하지만, 본 발명의 구성요건과, 발명의 상세한 설명에 기재된 실시형태와의 대응관계를 예시하면, 다음과 같이 된다. 이 기재는, 본 발명을 서포트하는 실시형태가, 발명의 상세한 설명에 기재되어 있는 것을 확인하기 위한 것이다. 따라서, 발명의 상세한 설명 중에는 기재되어 있지만, 본 발명의 구성요건에 대응하는 실시형태로서, 여기에는 기재되어 있지 않은 실시형태가 있었다 해도, 그것은, 그 실시형태가 그 구성요건에 대응하는 것이 아님을 의미하는 것은 아니다. 반대로, 실시형태가 구성요건에 대응하는 것으로서 여기에 기재되어 있었다 해도, 그것은, 그 실시형태가 그 구성요건 이외의 구성요건에는 대응하지 않는 것임을 의미하는 것도 아니다.

즉, 본 발명의 일 측면의 정보처리장치는, 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단(예를 들어, 도 10의 생체정보 데이터베이스(22))과, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단(예를 들어, 도 10의 얼굴화상 취득부(221))과, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단(예를 들어, 도 10의 대조부(222))과, 상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단(예를 들어, 도 10의 유사도 판정부(233))과, 상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단(예를 들어, 도 10의 데이터베이스 관리부(223))과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단(예를 들어, 도 12의 모집단 추출부(271))과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단(예를 들어, 도 12의 회유율 계산부(251))을 포함한다.

화상을 촬상하는 촬상수단(예를 들어, 도 9의 카메라(38))과, 상기 촬상수단에 의해 촬상된 화상으로부터, 상기 대조대상자의 얼굴화상을 추출하는 얼굴화상 추출수단(예를 들어, 도 9의 얼굴화상 추출부(202))과, 상기 대조대상자의 얼굴화상으로부터 특징량을 추출하는 특징량 추출수단(예를 들어, 도 10의 특징량 추출부(231))을 더 포함시키도록 할 수 있고, 상기 대조수단에는, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 등록자의 얼굴화상과의 특징량을 이용하여 유사도를 계산하고, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 등록자의 얼굴화상을 대조시키도록 할 수 있다.

상기 회유율이 소정의 순위보다 상위가 되는 유기대에 대해서, 상기 모집단으로서 구해진 사람 수의 사용이 기록되어 있는 유기대로의 이벤트의 개최가 유효하지 않음을, 상기 회유율 정보의 해석결과로서 표시하는 표시수단(예를 들어, 도 12의 회유율 분포해석결과 출력부(253))을 더 포함시키도록 할 수 있다.

본 발명의 일 측면의 정보처리방법은, 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단과, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단과, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단과, 상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단과, 상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 설정되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단과, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단을 포함하는 정보처리장치의 정보처리방법으로서, 상기 취득수단에서의, 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득단계(예를 들어, 도 14의 단계 S21)와, 상기 대조수단에서의, 상기 취득단계의 처리에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조단계(예를 들어, 도 14의 단계 S24)와, 상기 유사도 판정수단에서의, 상기 대조단계의 처리에서의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정단계(예를 들어, 도 14의 단계 S25)와, 상기 기록수단에서의, 상기 유사도 판정단계의 처리에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록단계(예를 들어, 도 14의 단계 S26, S28)와, 상기 모집단 추출수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출단계(예를 들어, 도 16의 단계 S72)와, 상기 회유율 계산수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산단계(예를 들어, 도 16의 단계 S74)를 포함한다.

이하, 발명을 실시하기 위한 형태(이하, 실시형태라 한다)에 대해서 설명한다. 또한, 설명은 하기의 순서로 한다.

1. 제1 실시형태(유기점 영업지원 시스템의 구성예)

2. 제2 실시형태(판매점 영업지원 시스템의 구성예)

3. 제3 실시형태(유원지 영업지원 시스템의 구성예)

4. 제4 실시형태(복합점포시설 영업지원 시스템의 구성예)

<1. 제1 실시형태>

[유기점 영업지원 시스템의 구성예]

도 1은 본 발명에 따른 유기점 영업지원 시스템의 한 실시형태의 구성을 나타낸 도면이다.

유기점(1-1 내지 1-n)은, 소위 파칭코점, 파칭슬로점, 또는 카지노이다. 또, 이들 유기점(1-1 내지 1-n)은, 계열점포 또는 생체정보 관리센터나 제3자 유기점 관리센터의 가맹점으로서, 복수의 점포를 총괄적으로 관리할 필요가 있는 점포이다. 각 유기점(1-1 내지 1-n)은, 생체정보 관리버스(6) 및 제3자 유기점 관리버스(7)에 의해 접속되어 있고, 그들 버스 및 인터넷 등으로 대표되는 공중통신회선망(8, 9)을 통하여, 상호 각각 생체정보, 및 제3자 유기점 관리정보를 주고받고 있다. 또한, 이후에, 유기점(1-1 내지 1-n)의 각각에 대해서, 특별히 구별할 필요가 없는 경우, 단순히 유기점(1)이라 칭하는 것으로 하고, 그 외의 구성에 대해서도 동일하게 칭하는 것으로 한다.

생체정보 관리버스(6)는, 주로 각 유기점(1)의 생체정보 인식장치(21)에 의해 관리되는 생체정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다. 또, 제3자 유기점 관리버스(7)는, 주로 각 유기점(1)의 매체대출 관리장치(27)에 의해 관리되는 매체대출 관리정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다.

생체정보 관리센터(2)는, 생체정보 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이고, 생체정보관리 데이터베이스(이후, 데이터베이스에 대해서는, DB라고도 칭하는 것으로 한다)(3)로 관리되고 있는 등록 유기자 DB를 각 유기점(1)에 의해 생성되는 미등록 유기자 DB에 근거하여 갱신함과 동시에, 갱신한 최신 등록유기자 DB를 각 유기점(1)의 생체정보 인식장치(21)에 대하여 배신(配信)한다.

제3자 유기점 관리센터(4)는, 제3자 유기점 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이고, 제3자 유기점 관리 데이터베이스(DB)(5)에서 관리되고 있는 매체대출 관리정보로 이루어지는 DB를 각 유기점(1)으로부터 공급되어 오는 정보에 근거하여 갱신함과 동시에, 갱신한 최신 매체대출 관리정보를 각 유기점(1)의 매체대출 관리장치(27)에 대하여 배신한다.

생체정보 인식장치(21)는, 카메라(38-1 내지 38-m), 입구 카메라(40-1 내지 40-p), 및 점내 카메라(41-1 내지 41-q)에 의해 촬상된 화상으로부터 화상처리 유닛(39-1 내지 39-(m+p+q))에 의해 추출되어, 생체정보 버스(31)를 통하여 공급되어 오는 얼굴화상의 정보에 근거하여, 생체정보 DB(22)에 미리 등록되어 있는 얼굴화상과 대조하고, 일치하는 경우, 등록 유기자의 내점, 또는 유기정보를 생체정보 DB(22)에 추가하여 갱신하고, 필요에 따라, 각종 정보를 CRT(Cathode Ray Tube) 또는 LCD(Liquid Crystal Display) 등으로 이루어지는 표시부(23)에 표시한다.

유기점 관리장치(24)는, 소위 홀 컴퓨터라 불리는 것이고, 유기점 관리정보 버스(30)를 통하여 유기대(36-1 내지 36-m)의 동작을 감시하고 있다. 유기점 관리장치(24)는, 유기대(36)의 출옥(出玉) 또는 메달의 지출정보, 각 유기대(36-1 내지 36-m)의 유기자의 호출정보, 또는 에러의 발생 등의 감시상황에 따라, 소정의 처리를 실행하고, 실행결과를 CRT나 LCD 등으로 이루어지는 표시부(25)에 표시한다. 유기점 관리장치(24)는, 계수기(35), 유기대(36-1 내지 36-m), 및 유기대 주변단말(37-1 내지 37-m)의 각각으로부터 공급되어 오는 정보를, 각각을 식별하는 식별정보(예를 들어, 유기대 식별번호)를 대응시켜 유기대 관리 DB(26)에 의해 관리한다. 또, 유기대 관리 DB(26)는, 유기대 식별번호에 대응시켜, 유기대의 기종, 스펙, 및 메이커의 정보가 등록되어 있다.

매체대출 관리장치(27)는, 정산 판매기(33), 및 대출기(34)로부터의 정보에 근거하여, 대출되는 유기매체의 매체대출 관리정보를 매체대출 관리 DB(29)를 이용하여 관리함과 동시에, 매체대출 관리 DB(29)에 등록되어 있는 매체대출 관리정보를 갱신할 때, 그 갱신정보를, 제3자 유기점 관리버스(7) 및 공중통신회선망(9)을 통하여 제3자 유기점 관리센터(4)에 보낸다. 게다가, 매체대출 관리장치(27)는, 제3자 유기점 관리버스(7) 및 공중통신회선망(9)을 통하여 제3자 유기점 관리센터(4)에 의해 공급되어 오는 매체대출 관리정보를 취득하고, 매체대출 관리 DB(29)에 축적시킨다.

대출기(34)는, 유기자가 유기대(36)에서 유기할 때, 현금이나 프리페이드(prepaid) 카드 등에 의해 소정의 금액을 접수하면, 금액에 따른 개수의 유기매체를 대출한다. 이때, 대출기(34)는, 접수한 현금이나 프리페이드 카드의 잔수(殘數) 등의 정보와 함께, 대출한 유기매체의 개수의 정보를 매체대출 관리장치(27)에 공급한다. 이에 의해, 매체대출 관리장치(27)는, 접수한 현금이나 프리페이드 카드의 잔수 등의 정보와 함께, 대출한 유기매체의 개수의 정보를 매체대출 관리 DB(29)에 등록한다.

정산 판매기(33)는, 대구(貸球, 카시다마)를 빌리기 위한 도수(度數)를 붙여 프리페이드 카드를 판매한다. 이때, 정산판매기(33)는, 판매한 프리페이드 카드의 도수와 지불받은 금액을 매체대출 관리장치(27)에 공급한다. 또, 정산 판매기(33)는, 프리페이드 카드 등의 도수로서 대출한 유기매체의 잔수에 근거하여 현금을 정산하여 지출한다. 이때, 정산 판매기(33)는, 프리페이드 카드의 잔수와 환불한 현금 금액을 매체대출 관리장치(27)에 공급한다.

계수기(35)는, 유기자가 유기대(36)에 의해 유기함으로써 획득한 유기매체의 수를 계수하여, 계수결과를 자기 카드나 영수증 등으로서 출력한다.

유기대(36-1 내지 36-m)는, 유기자에 의해 소정의 조작이 이루어짐으로써, 유기를 실행하고, 소위 작은 당첨이나 큰 당첨에 따라, 유기구(球), 또는 메달을 지출한다.

유기대 주변단말(37-1 내지 37-m)은, 각 유기대(36-1 내지 36-m)에 대응하여 설치되어 있는, 소위 대간기(台間機)이고, 대간(台間) 구대기(球貸機)(원리적으로는, 대출기(34)와 동일한 것) 등이 설치되어 있다. 또, 유기대 주변단말(37)은, 유기대(36)를 유기하는 유기자의 얼굴화상 등의 생체정보를 취득하고, 유기대 식별정보(유기대 식별번호)와 함께 생체정보 인식장치(21)에 송신한다. 또한, 도 1에 있어서, 생체정보를 취득하는 기능으로서, 유기자의 얼굴화상을 취득하는 카메라(38-1 내지 38-m)가 설치되어 있는 예가 나타내어져 있다.

카메라(38-1 내지 38-m)는, 예를 들어 도 2에서 나타낸 바와 같이, 각 유기대(36-1 내지 36-4)의 각각의 상부에 설치된 대(台) 표시램프(61-1 내지 61-4)의 하부에 도 3에서 나타내어진 바와 같이, 읽어들이는 범위(δ) 내에 유기자를 촬상할 수 있도록 설치하여, 얼굴화상을 촬상하도록 해도 좋고, 이와 같이 함으로써, 각 카메라 ID는 동시에 유기대 ID로서 사용할 수 있게 된다.

또, 카메라(38-1 내지 38-m)는, 예를 들어 도 4에서 나타낸 바와 같이, 유기대 주변단말(37-1 내지 37-4)에 볼록부(凸부)(71-1 내지 71-4)를 설치하고, 도 5에서 나타내어진 바와 같이 읽어들이는 범위(θ) 내에 유기자의 얼굴화상을 촬상할 수 있게 설치하도록 해도 좋다.

게다가, 카메라(38-1 내지 38-m)는, 예를 들어 도 6에서 나타내어진 바와 같이, 유기대(36)의 중앙부(유기대(36)의 반면(盤面) 위)에 설치하도록 하여, 촬상하도록 해도 좋다. 즉, 도 6의 설치부(81)에 카메라(38)가 설치됨으로써, 도 7에서 나타내어진 바와 같이, 읽어들이는 범위(Φ) 내에 유기자를 촬상한다.

입구 카메라(40-1 내지 40-p) 및 점내 카메라(41-1 내지 41-q)는, 유기점(1)의 점내(店內)에서의 출입구 및 소정의 장소에 설치되고, 촬상한 화상을 각각 화상처리 유닛(39-(m+1) 내지 39-(m+p+q))에 공급한다.

입구 카메라(40-1 내지 40-p) 및 점내 카메라(41-1 내지 41-q)는, 예를 들어 도 8에서 나타내어진 바와 같이 설정된다. 도 8은 유기점(1) 내의 입구 카메라(40-1 내지 40-p) 및 점내 카메라(41-1 내지 41-q)의 설치예를 나타내고 있다.

즉, 도 8에 있어서, 출입구(112-1 내지 112-3)가 설치되어 있고, 입구 카메라(40-1 내지 40-3)는 각각의 출입구(112)에서 입점해 오는 유기자를 촬상한다. 또, 점내 카메라(41-1 내지 41-10)는, 도설비(島設備, island facility)(111-1 내지 111-5)의 각각 양면을 각각 일렬에 걸쳐 촬상할 수 있는 위치에 설정되어 있다. 도설비(111)는, 양면에 유기대(36)가 설치되어 있고, 즉, 도면 중의 도설비(111)를 상하방향으로 끼우도록 설치되어 있다. 카메라(38), 입구 카메라(40) 및 점내 카메라(41)는, 모두 팬틸트 줌 기능을 갖추고 있기 때문에, 도 8에서 나타내어진 바와 같이, 점내 카메라(41-1 내지 41-10)가 배치됨으로써, 유기대(36)에서 유기하는 전체 유기자를 점내 카메라(41-1 내지 41-10)의 어느 하나로 촬상할 수 있다.

게다가, 점내 카메라(41-a)는 대출기(34) 앞에 설치되어 있고, 점내 카메라(41-b)는 정산 판매기(33) 앞에 설치되어 있고, 점내 카메라(41-c)는 계수기(35) 앞에 설치되어 있어, 각각 대출기(34), 정산 판매기(33), 및 계수기(35)를 이용하는 유기자를 촬상할 수 있다.

즉, 도 8에서 나타내어진 바와 같이, 유기점(1)에 있어서는, 내점하는 유기자, 유기대(36)에서 유기하는 유기자, 및 대출기(34), 정산 판매기(33) 및 계수기(35)를 이용하는 유기자의, 유기점(1)에서 유기자가 취할 것이라고 상정되는 행동의 거의 모두를 감시할 수 있도록, 카메라(38), 입구 카메라(40), 및 점내 카메라(41)가 설치되어 있다.

[화상처리 유닛의 구성예]

이어서, 도 9를 참조하여, 화상처리 유닛(39)의 구성예에 대해서 설명한다.

화상 취득부(201)는, 카메라(38)(또는, 입구 카메라(40) 또는 점내 카메라(41))에 의해 촬상된 화상을 취득하고, 얼굴화상 추출부(202)에 공급한다. 얼굴화상 추출부(202)는, 화상 취득부(201)로부터 공급되어 온 화상 내에, 얼굴을 구성하는 부위의 배치 등의 패턴에 의해 얼굴화상으로 이루어지는 사각형 화상을 추출하여 송신부(203)에 공급한다. 송신부(203)는, 얼굴화상을 생체정보 인식장치(21)에 송신한다. 이때, 송신부(203)는, 화상처리 유닛(39)을 식별하는 정보, 카메라(38)이면, 대응하여 설치되어 있는 유기대(36)를 특정하는 정보, 입구 카메라(40), 및 점내 카메라(41)이면, 그들의 위치를 식별하는 정보와 함께 얼굴화상을 생체정보 인식장치(221)에 송신한다.

[생체정보 인식장치의 구성예]

계속해서, 도 10을 참조하여, 생체정보 인식장치(21)의 구성예에 대해서 설명한다.

얼굴화상 취득부(221)는, 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되는 얼굴화상을 취득하고, 대조부(222)에 공급한다. 대조부(222)는, 얼굴화상 취득부(221)에 의해 취득된 얼굴화상과, 생체정보 DB(22)에 미리 등록되어 있는 등록 유기자의 얼굴화상을 대조하여, 유사도가 높은 후보가 되는 얼굴화상이 있으면, 취득된 얼굴화상의 인물이 등록 유기자인 것으로 간주하고, 얼굴화상이 검출된 시각, 및 검출되지 않게 된 시각의 정보, 및 유기대(36)를 식별하는 유기대 식별정보, 또는 입구 카메라(40), 및 점내 카메라(41)를 식별하는 식별정보와 함께 생체정보 DB(22)에 축적하도록 데이터베이스 관리부(223)에 지시한다. 또, 이때 대조부(222)는, 얼굴화상을 대조결과로서 표시부(23)에 표시시킨다. 또, 대조부(222)는, 유사도가 높은 후보가 되는 얼굴화상이 존재하지 않는 경우, 데이터베이스 관리부(223)에 대하여, 공급되어 온 얼굴화상을 생체정보 DB(22)에 등록하도록 지시한다. 이때, 데이터베이스 관리부(223)는, 얼굴화상이 검출된 시각, 및 검출되지 않게 된 시각의 정보, 및 유기대(36)를 식별하는 유기대 식별정보, 또는 입구 카메라(40), 및 점내 카메라(41)를 식별하는 식별정보도 함께 등록한다.

보다 상세하게는, 대조부(222)의 특징량 추출부(231)는, 얼굴화상을 식별하기 위한 특징량을 추출하여, 얼굴화상과 함께 유사도 계산부(232)에 공급한다. 유사도 계산부(232)는, 생체정보 DB(22)에 등록되어 있는 등록 유기자의 얼굴화상의 특징량을 추출함과 동시에, 특징량 추출부(231)로부터 공급되어 오는 특징량을 이용하여, 생체정보 DB(22)에 등록되어 있는 모든 등록 유기자의 얼굴화상과의 유사도를 구하고, 얼굴화상 취득부(221)로부터 공급되어 온 얼굴화상, 및 유사도가 최상위인 얼굴화상을 유사도 판정부(233)에 공급한다. 보다 구체적으로는, 유사도 계산부(232)는 예를 들어, 눈과 눈의 간격, 턱부터 이마까지의 길이와 턱에서 코까지의 길이의 비율 등의 각종 얼굴의 특징량에 근거하여, 각각의 차분(差分) 합, 평균비율, 또는 비율 합 등을 유사도로서 구한다.

유사도 판정부(233)는, 유사도 계산부(232)로부터 공급되어 오는 유사도를 버퍼(233a)에 축적하고, 최상위가 되는 얼굴화상의 유사도와, 소정의 역치를 비교하고, 비교결과에 근거하여, 최상위가 되는 등록 얼굴화상이, 얼굴화상 취득부(221)로부터 공급되어 온 얼굴화상에 대하여 유사한 경우(유사도가 높을수록 유사함을 나타내는 유사도의 경우, 소정의 역치보다도 높을 때, 또 유사도가 낮을수록 유사함을 나타내는 유사도의 경우, 소정의 역치보다도 낮을 때), 최상위가 되는 얼굴화상과 유사도의 정보를 표시부(23)에 공급하여 표시시킨다. 이때, 유사도 판정부(233)는, 얼굴화상이 검출된 시각, 및 검출되지 않게 된 시각의 정보, 및 유기대(36)를 식별하는 유기대 식별정보, 또는 입구 카메라(40), 및 점내 카메라(41)를 식별하는 식별정보와 함께 생체정보 DB(22)에 축적하도록 데이터베이스 관리부(223)에 지령한다.

또, 유사도 판정부(233)는, 유사도가 최상위가 되는 얼굴화상과의 유사도와 소정의 역치를 비교하고, 비교결과에 근거하여, 최상위가 되는 등록 얼굴화상이, 얼굴화상 취득부(221)로부터 공급되어 온 얼굴화상에 대하여 유사하지 않은 경우, 새로 그 얼굴화상을 생체정보 DB(22)에 등록시키고, 얼굴화상이 검출된 시각, 및 검출되지 않게 된 시각의 정보, 및 유기대(36)를 식별하는 정보, 또는 입구 카메라(40), 및 점내 카메라(41)를 식별하는 식별정보와 함께 생체정보 DB(22)에 등록하도록 데이터베이스 관리부(223)에 지령한다.

또한, 여기에서는, 유사도는, 예를 들어 비율 합으로 나타내어지는 듯한 등록 유기자로서 등록되어 있는 얼굴화상에 가까울수록 높은 값을 나타내는 것이라 하고, 유사도가 소정의 역치보다도 높은 값일 때, 그 유사도에 대응하는 등록 유기자의 얼굴화상인 것으로서 판정하는 예에 대해서 설명한다. 그러나, 예를 들어 유사도가 촬상된 얼굴화상과 등록 유기자로서 등록되어 있는 얼굴화상과의 각각의 특징량에서의 차분 합으로서 표현되어 있는 경우, 유사도 판정부(233)는, 유사도가 역치보다도 작으면, 촬상된 얼굴화상이 등록 유기자의 얼굴화상이라고 간주하게 되고, 또는 평균비율 등인 경우, 0 내지 1의 범위에서 소정의 값 이상으로서, 1에 가까운 값이면, 동일한 인물이라고 간주할 수 있다.

[생체정보 데이터베이스의 구성예]

이어서, 도 11을 참조하여, 생체정보 데이터베이스(22)의 구성예에 대해서 설명한다.

생체정보 DB(22)는, 도 11에서 나타내어진 바와 같이, 얼굴화상마다 관리되는 시트상의 얼굴화상 데이터로 이루어지는 데이터베이스이고, 데이터베이스 관리부(223)에 의해 얼굴화상에 대응시켜, 그 얼굴화상의 인물의 유기정보가 등록된다. 얼굴화상 데이터로 이루어지는 각 시트는, 얼굴화상란에 등록된 얼굴화상에 대응시켜 특징량 정보란에 특징량 정보가 등록되어 있다. 게다가, 생체정보 DB(22)에는, 유기대 식별번호란, 유기 개시일시란, 유기 종료일시란, 및 사용자 랭크란이 설치되고, 각각 유기대 식별번호, 유기 개시일시, 유기 종료일시, 및 사용자 랭크가 등록되어 있다. 데이터베이스 관리부(223)는, 얼굴화상 취득부(221)에 의해 취득된 얼굴화상을 얼굴화상란에 등록한다. 데이터베이스 관리부(223)는, 얼굴화상과 함께 공급되어 오는 유기대 식별번호를 유기대 식별번호란에 등록한다. 유기대 식별번호는, 얼굴화상이 공급되어 온 인물이 유기한 유기대를 특정하는 정보이고, 유기대 식별번호란에 등록된다. 유기대 식별번호는, 설치되어 있는 유기대의 기종이 설치되어 있던 설치기간, 및 점내에서 관리되는 유기대 번호로 구성되어 있고, 각각 설치기간란, 및 유기대 번호란에 기록된다.

설치기간은, 예를 들어 도 11의 최상단, 및 2번째 단에서 나타내어지듯이, 「20100110201002100010」, 및 「20100310000000000115」라는 것이다. 최상단의 유기대 식별번호는, 2010년 1월 10일 내지 2010년 2월 10일에, 유기대 번호 「0010」으로 설치된 유기대임을 나타내고 있다. 즉, 「20100110201002100010」 중, 설치기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「20100210」이고, 유기대 번호가 「0010」이다.

또, 2번째 단의 유기대 식별번호는, 「20100310000000000115」 중, 설치기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「00000000」이고, 유기대 번호가 「0115」이다. 또한, 종료시기인 「00000000」는 지금 현재도 설치되어 있고, 종료시기가 설정되어 있지 않음을 나타내고 있다. 즉, 2번째 단의 유기대 식별번호는 2010년 3월 10일에 설치되어 지금 현재도 설치되어 있는, 유기대 번호 「0115」로 설치된 유기대임을 나타낸다.

유기 개시일시란에는, 유기대 식별번호로 지정된 유기대(36)에서, 얼굴화상으로 식별된 인물이 유기를 개시한 시각을 나타내는 유기 개시일시의 정보가 기록된다. 도 11의 유기 개시일시란에는, 최상단 및 2번째 단에 있어서, 「20100125101546」, 및 「20100315111515」로 기록되어 있다. 즉, 도 11의 최상단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100110201002100010」의 유기대 식별번호의 유기대(36)에서, 2010년 1월 25일 10시 15분 46초에 유기를 개시한 것이 나타내어져 있다. 또, 도 11의 2번째 단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이 「20100310000000000115」의 유기대 식별번호의 유기대(36)에서, 2010년 3월 15일 11시 15분 15초에 유기를 개시한 것이 나타내어져 있다.

유기 종료일시란에는, 유기대 식별번호로 지정된 유기대(36)에서, 얼굴화상으로 식별된 인물이 유기를 종료한 시각을 나타내는 유기 종료일시의 정보가 기록된다. 도 11의 유기 종료일시란에는, 최상단 및 2번째 단에서, 「20100125152051」, 및 「20100315122023」이라 기록되어 있다. 즉, 도 11의 최상단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이 「20100110201002100010」의 유기대 식별번호의 유기대(36)에서, 2010년 1월 25일 15시 20분 51초에 유기를 종료하였음이 나타내어져 있다. 또, 도 11의 2번째 단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100310000000000115」의 유기대 식별번호의 유기대(36)에서, 2010년 3월 15일 12시 20분 23초에 유기를 종료하였음이 나타내어져 있다.

사용자 랭크란에는, 얼굴화상으로 인식되는 유기자의 내점 빈도에 맞추어 H(Heavy), M(Middle), L(Light)의 3단계로 나타내어지는 사용자 랭크가 기록된다. 데이터베이스 관리부(223)는, 얼굴화상 데이터를 갱신할 때, 초기 상태에서는, 사용자 랭크를 L로서 기록한다. 데이터베이스 관리부(223)는, 그 이후에, 유기 개시일시의 정보로부터 내점 빈도를 계산하여, 소정의 빈도보다 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 M으로서 기록하고, 빈도가 더 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 H라 한다. 반대로, 내점 빈도가 저하한 경우에는, 데이터베이스 관리부(223)는 사용자 랭크를 H에서 M으로, 또는 M에서 L로 변경한다.

[유기점 관리장치의 구성예]

계속해서, 도 12를 참조하여, 유기점 관리장치(24)의 구성예에 대해서 설명한다.

유기점 관리장치(24)는, 생체정보 DB(22)에 등록된 얼굴화상 데이터와, 유기대 관리 DB(26)에 등록된 유기대(36)의 개별 정보로부터, 특정의 유기대(36)를 유기한 유기자를 모집단으로 한 회유율, 및 이동률을 구하여, 영업지원정보를 제공한다.

보다 상세하게는, 유기점 관리장치(24)는, 유기대의 기종, 스펙, 또는 메이커 등에 의해, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)를 특정하고, 특정된 유기대(36)를 사용한 유기자가, 그 외의 기종의 유기대(36)마다 회유하는 비율을 나타내는 회유율을 계산한다. 또, 유기점 관리장치(24)는, 유기대의 기종, 스펙, 또는 메이커 등에 의해, 과거에 설치되어 있던, 지금 현재 설치되어 있지 않은 유기대(36)를 특정하고, 특정된 유기대(36)를 사용한 유기자가, 지금 현재 설정되어 있는, 그 외의 기종의 유기대(36)마다 이동하는 비율을 나타내는 이동률을 계산한다. 그리고, 유기점 관리장치(24)는, 이 유기대의 기종마다의 회유율, 또는 이동률을 해석하고, 해석결과에 근거하여 영업지원정보를 제공한다.

유기점 관리장치(24)는, 회유율 계산부(251), 회유율 분포해석부(252), 회유율 분포해석결과 출력부(253), 조작부(254), 이동률 계산부(255), 이동률 분포해석부(256), 이동률 분포해석결과 출력부(257), 및 통신부(258)를 갖추고 있다.

회유율 계산부(251)는, 모집단 추출부(271), 대상집단 추출부(272), 및 회유율 계산결과 출력부(273)를 갖추고 있고, 회유율을 계산한다. 모집단 추출부(271)는, 회유율을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 유기하고 있는, 지금 현재 유기점 내에 설치되어있는 유기대를 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(254)가 조작됨으로써, 기종명, 스펙, 또는 메이커가 입력되면, 모집단 추출부(271)는, 유기대 관리 DB(26)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 지금 현재 설치되어 있는 특정해야 하는 유기대(36)의 유기대 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(271)는, 특정한 유기대 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 특정한 유기대 식별번호의 유기대(36)를 유기한 유기정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(272)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 유기대(36) 이외로서, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)마다 유기하였음을 나타내는 유기정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하여, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

회유율 계산결과 출력부(273)는, 유기대마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 회유율로서 계산한다.

회유율 분포해석부(252)는, 유기대마다 구해져 오는 회유율의 계산결과를 종합하여, 유기대마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 유기대의 정보를 추출하여, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

회유율 분포해석결과 출력부(253)는, 회유율 분포해석부(252)에 의해 종합된 유기대마다의 회유율의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 회유율 분포해석부(252)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

이동률 계산부(255)는, 모집단 추출부(281), 대상집단 추출부(282), 및 이동률 계산결과 출력부(283)를 갖추고 있고, 이동률을 계산한다. 모집단 추출부(281)는, 이동률을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 유기하고 있는, 과거에 유기점 내에 설치되어 있던 유기대를 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(254)가 조작됨으로써, 기종명, 스펙, 또는 메이커가 입력되면, 모집단 추출부(281)는, 유기대 관리 DB(26)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 과거에 설치되어 있던 특정해야 할 유기대(36)의 유기대 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(281)는, 특정한 유기대 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 특정한 유기대 식별번호의 유기대(36)를 유기한 유기정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하여, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(282)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 유기대(36) 이외로서, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)마다 유기하였음을 나타내는 유기정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하여, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

이동률 계산결과 출력부(283)는, 유기대마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 이동률로서 계산한다.

이동률 분포해석부(256)는, 유기대마다 구해져 오는 이동률의 계산결과를 종합하여, 유기대마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 유기대의 정보를 추출하여, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

이동률 분포해석결과 출력부(257)는, 이동률 분포해석부(256)에 의해 종합된 유기대마다의 이동률의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 이동률 분포해석부(256)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

통신부(258)는, 예를 들어 인터넷 보드로 이루어지고, 생체정보 인식장치(21), 유기대 관리 DB(26), 매체대출 관리장치(27), 및 생체정보 DB(22)와 통신하여, 각종 정보를 주고받는다.

[유기대 관리 데이터베이스의 구성예]

이어서, 도 13을 참조하여, 유기대 관리 데이터베이스(26)의 구성예에 대해서 설명한다.

유기대 관리 DB(26)는, 유기대 식별번호에 근거하여, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36), 또는 과거에 설치되어 있던 유기대(36)의 기종명, 스펙, 또는 메이커라는 유기대(36)의 정보를 데이터베이스로서 기록하고 있다.

유기대 식별번호에 대해서는, 도 11을 참조하여 설명한 생체정보 DB(22)에 있어서의 것과 동일하므로, 그 설명은 생략한다. 기종명란에는, 유기대(36) 개별의 기종명이 등록된다. 스펙란에는, 유기대(36)의 사양이 기록되어 있고, 예를 들어 초심자를 위한 사양인 L, 중급자를 위한 사양인 M, 상급자를 위한 사양인 H 등이 기록된다. 또한, 사양에 대해서는, 이 이외의 사양을 나타내는 정보가 기록되도록 해도 좋다. 게다가, 메이커란에는, 유기대(36)의 제조 메이커의 정보가 기록된다. 따라서, 도 13의 경우, 「20100310201004100001」, 및 「20100310201004100002」의 유기대 식별번호의 유기대(36)는, 기종명이 A이고, 스펙이 M이고, 제조 메이커가 「XXX」임이 나타내어져 있다. 또, 「20100310201004100003」, 및 「20100310201004100004」의 유기대 식별번호의 유기대(36)는, 기종명이 B이고, 스펙이 M이고, 제조 메이커가 「XXX」임이 나타내어져 있다. 게다가, 「20100510000000000001」, 및 「20100510000000000002」의 유기대 식별번호의 유기대(36)는, 기종명이 AA이고, 스펙이 H이고, 제조 메이커가 「YYY」임이 나타내어져 있다.

[유기정보 관리처리]

계속해서, 도 14의 플로우 차트를 참조하여, 유기정보 관리처리에 대해서 설명한다.

단계 S1에서, 카메라(38)는 설치되어 있는 범위의 화상을 촬상하고, 촬상한 화상을 화상처리 유닛(39)에 공급한다. 화상처리 유닛(39)의 화상 취득부(201)는, 공급된 화상을 취득하고, 얼굴화상 추출부(202)에 공급한다.

단계 S2에서, 얼굴화상 추출부(202)는, 공급된 화상으로부터 유기자의 얼굴화상을 추출하여, 송신부(203)에 공급한다. 보다 구체적으로는, 얼굴화상 추출부(202)는, 예를 들어 촬상된 화상의 색 등으로부터 피부가 노출한 부분으로서, 눈이나 코의 특징적인 부위의 배치 등으로부터 얼굴화상을 추출하여, 송신부(203)에 공급한다.

단계 S3에서, 송신부(203)는, 얼굴화상 추출부(202)에서 얼굴화상이 추출되고, 확실하게 얼굴화상이 공급되어 왔는지 아닌지를 판정한다. 단계 S3에서, 예를 들어, 얼굴화상이 공급되어 오지 않은, 즉, 얼굴화상의 추출이 불가능했던 경우, 처리는 단계 S1로 되돌아간다. 즉, 얼굴화상이 추출될 때까지, 단계 S1 내지 S3의 처리가 반복된다. 그리고, 단계 S3에서, 얼굴화상이 공급되어 와서, 얼굴화상의 추출이 완료했다고 간주된 경우, 처리는 단계 S4로 진행한다.

단계 S4에서, 송신부(203)는, 얼굴화상 추출부(202)로부터 공급되어 온 얼굴화상을 생체정보 인식장치(21)에 송신한다. 이때, 송신부(203)는, 카메라(38)의 각각이 설치되어 있는 유기대(36)를 식별하는 유기대 식별번호, 및 송신시각(촬상시각)의 정보를 얼굴화상에 부가하여 생체정보 인식장치(21)에 송신한다.

단계 S21에서, 생체정보 인식장치(21)의 얼굴화상 취득부(221)는, 얼굴화상을 취득한다. 단계 S22에서, 얼굴화상 취득부(221)는 공급된 얼굴화상 중, 어느 미처리된 하나를 추출하여, 특징량 추출부(231)에 공급한다.

단계 S23에서, 대조부(222)의 특징량 추출부(231)는, 공급되어 온 얼굴화상으로부터 특징량을 추출하여, 얼굴화상과 함께 유사도 계산부(232)에 공급한다.

단계 S24에서, 유사도 계산부(232)는 유사도 계산처리를 실행한다.

[유사도 계산처리]

여기에서, 도 15의 플로우 차트를 참조하여, 유사도 계산처리에 대해서 설명한다.

단계 S51에서, 유사도 계산부(232)는, 생체정보 DB(22)의 등록 유기자 DB에 등록되어 있는 얼굴화상 중, 미처리된 하나의 등록 유기자의 얼굴화상을 추출하여, 처리대상으로 설정한다.

단계 S52에서, 유사도 계산부(232)는, 처리대상으로서 설정한 등록 유기자 DB에 등록되어 있는 얼굴화상으로부터, 상기 특징량 추출부(231)로부터 공급되어 온 특징량과 같은 특징량을 추출한다.

단계 S53에서, 유사도 계산부(232)는, 특징량 추출부(231)로부터 공급된 얼굴화상에 대한, 눈과 눈의 간격, 턱부터 이마까지의 길이와, 턱에서 코까지의 길이의 비율 등의 각종 얼굴의 특징량과, 생체정보 DB(22)에 등록되어 있는 얼굴화상에서의 동일한 특징량을 이용하여, 각각의 차분 합, 평균비율, 또는 비율 합 등을 유사도로서 계산하고, 단계 S54에서, 계산결과인 등록되어 있는 얼굴화상과의 유사도를 유사도 판정부(233)에 공급하여, 버퍼(233a)에 등록시킨다.

단계 S55에서, 유사도 계산부(232)는, 생체정보 DB(22)에 미처리된 등록 유기자의 얼굴화상이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 미처리된 등록 유기자의 얼굴화상이 존재하는 경우, 처리는 단계 S51로 되돌아간다. 즉, 모든 등록 유기자의 얼굴화상과의 유사도가 계산될 때까지, 단계 S51 내지 S55의 처리가 반복된다. 그리고, 단계 S55에서, 미처리된 등록 유기자의 얼굴화상이 존재하지 않는다고 판정된 경우, 유사도 계산처리는 종료한다.

여기에서, 도 14의 플로우 차트의 설명으로 되돌아간다.

단계 S25에서, 유사도 판정부(233)는, 버퍼(233a)에 등록되어 있는 유사도의 계산결과에 근거하여 순위를 구하고, 최상위의 얼굴화상의 유사도가 소정의 역치보다도 큰지 아닌지를 판정한다. 즉, 유사도 판정부(233)는, 가장 유사한 등록 유기자(생체정보 DB(22)에 등록되어 있는 얼굴화상 중, 얼굴화상 취득부(221)에 의해 취득된 얼굴화상과 가장 유사한 등록 유기자: 여기에서는 유사도가 가장 높은 등록 유기자)의 유사도를 소정의 역치와 비교한다.

또한, 상술한 바와 같이, 유사도의 정의에 의해, 촬상된 얼굴화상과 가장 유사한 등록 유기자의 얼굴화상과의 유사도는, 그 값 자체가 가장 높다고는 한정되지 않으므로, 유사도와 역치와의 대소관계는 이 예의 경우와는 다를 수 있다.

단계 S25에서, 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크다고 판정된 경우, 단계 S26에서, 유사도 판정부(233)는, 최상위의 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(223)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(223)는, 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 관리되고 있는 얼굴화상 데이터를 검색한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(223)는, 얼굴화상에 더해 있는 유기대 식별번호에 대응시켜, 유기 개시일시, 및 유기 종료일시, 및 사용자 랭크를 등록한다. 이때, 데이터베이스 관리부(223)는, 유기 개시일시에 대해서는, 최초로 얼굴화상이 검출된 타이밍을 등록한다. 또, 유기 종료일시의 정보에 대해서는, 데이터베이스 관리부(223)는, 동일한 얼굴화상이 소정의 시간 내에 연속하여 계속 검출되는 한, 시각을 계속 갱신하여, 소정의 시간 내에 연속하여 얼굴화상이 검출되지 않는 상태가 된 곳에서, 그 시각을 종료시각으로서 등록한다. 또, 데이터베이스 관리부(223)는, 유기 개시일시, 및 유기 종료일시의 정보에 근거하여, 얼굴화상에 의해 관리되는 유기자의 내점 빈도를 계산하고, 예를 들어 최근 내점 빈도가 1주일에 1일 이하인 경우, 사용자 랭크를 L로서 등록한다. 또, 데이터베이스 관리부(223)는, 최근 내점 빈도가 1주일에 1일보다 많고 4일 이하인 경우, 사용자 랭크를 M으로서 등록한다.

게다가, 데이터베이스 관리부(223)는, 최근 내점 빈도가 1주일에 5일 이상인 경우, 사용자 랭크를 H로서 등록한다.

단계 S27에서, 얼굴화상 취득부(221)는, 공급된 얼굴화상 전체에 대해서 처리를 했는지 아닌지를 판정하고, 미처리된 얼굴화상이 있는 경우, 처리는 단계 S22로 되돌아간다. 즉, 모든 얼굴화상에 대해서 처리가 행해질 때까지, 단계 S22 내지 S28의 처리가 반복된다. 그리고, 모든 얼굴화상에 대해서 처리가 종료했다고 판정된 경우, 처리는 단계 S21로 되돌아간다.

한편, 단계 S25에서, 유사도 계산부(232)로부터 공급되어 오는 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크지 않은 경우, 즉, 가장 유사한 등록 유기자의 얼굴화상이어도 유사도가, 소정의 역치 미만인 경우, 처리는 단계 S28로 진행한다.

단계 S28에서, 유사도 판정부(233)는, 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(223)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(223)는, 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 새로운 얼굴화상 데이터를 생성하여 등록한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(223)는, 얼굴화상에 더해져 있는 유기대 식별번호에 대응시켜, 유기 개시일시, 및 유기 종료일시, 및 사용자 랭크를 등록한다.

이상의 처리에 의해, 생체정보 인식장치(21)에 의해 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상에 근거하여, 생체정보 DB(22)에 유기자의 얼굴화상마다 유기정보를 순차 축적시켜 갈 수 있게 된다.

[이벤트전략 해석처리]

이어서, 도 16의 플로우 차트를 참조하여, 이벤트전략 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S71에서, 회유율 계산부(251)는, 조작부(254)가 조작되어, 지금 현재 설치되어 있는 유기대의 기종으로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 기종에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 이루어질 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S71에서, 예를 들어, 지금 현재 설치되어 있는 유기대의 기종으로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 기종에 대해서, 조작부(254)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S72로 진행한다.

단계 S72에서, 회유율 계산부(251)의 모집단 추출부(271)는, 통신부(258)를 제어하여, 유기대 관리 DB(26), 및 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 이벤트 대상후보로 되어 있는 기종을 유기한 유기자의 사람 수를 회유율의 모집단으로서 추출한다. 즉, 예를 들어 이벤트 대상후보로 되어 있는 기종으로서 기종 「AA」가 입력된 경우, 유기대 관리 DB(26)가 도 13일 때, 모집단 추출부(271)는, 기종 「AA」가 등록되어 있는 유기대 식별번호로서 「20100510000000000001」, 및 「20100510000000000002」를 검색한다. 그리고, 생체정보 DB(22)가 도 11일 때, 모집단 추출부(271)는, 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 유기정보 중에서, 「20100510000000000001」, 및 「20100510000000000002」의 유기대 식별번호로 등록되어 있는 유기정보를 포함하는 얼굴화상 데이터를 검색하고, 검색된 얼굴화상 데이터를 모집단의 유기정보로서 기억한다.

단계 S73에서, 회유율 계산부(251)의 대상집단 추출부(272)는, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)의 기종 중, 미처리로 되어 있는 유기대의 기종을 처리대상 기종으로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 기종을 유기했음을 나타내는 유기정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S74에서, 회유율 계산결과 출력부(273)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 회유율로서 계산하여 출력한다.

단계 S75에서, 대상집단 추출부(272)는, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)의 기종 중, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 유기대의 기종이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리의 기종이 있는 경우, 처리는 단계 S73으로 되돌아간다. 즉, 모집단으로서 지정된 유기대(36)의 기종을 제외하고, 지금 현재 설치되어 있는 유기대의 기종 중, 회유율이 구해져 있지 않은 기종이 없어질 때까지, 단계 S73 내지 S75의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S75에서, 미처리 기종이 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S76으로 진행한다.

단계 S76에서, 회유율 분포해석부(252)는, 구해진 모든 회유율의 정보에 근거하여, 회유율의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 회유율에 대해서, 기종에 대응시켜, 예를 들어 도 17에서 나타내어진 바와 같은 막대 그래프를 생성한다.

단계 S77에서, 회유율 분포해석부(252)는, 생성한 막대 그래프에 회유율의 내역(內譯)이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다. 즉, 도 17에 있어서는, 가로축에 왼쪽부터, 기종 BB, AB, ABC, BC, C의 상위 5위까지의 회유율이 막대 그래프로서 표시되어 있다. 게다가, 각 막대 그래프는, 그 대상집단의 사람 수에 있어서의 사용자 랭크의 비율이 나타내어져 있고, 위에서부터 L로 나타내어지는 초급자, M으로 나타내어지는 중급자, 및 H로 나타내어지는 상급자이다.

단계 S78에서, 회유율 분포해석부(252)는, 기종마다의 회유율의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하여, 이벤트의 대상으로 해야 하는 기종의 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 도 17에서 나타내어진 것과 같은 경우, 기종 AA의 유기대(36)에서 유기하는 유기자는, 기종 BB, AB의 유기대(36)에 대해서도 회유하여 유기하는 경향을 볼 수 있다. 이 때문에, 예를 들어 기종 AA를 대상으로 한 이벤트를 개최할 때에는, 기종 BB, AB에 대해서도 대상기종으로 하면, 동일한 기호를 가진 유기객이 기종마다 분산해 버려, 집객 효율을 저감시켜 버릴 우려가 있음이 해석결과로서 구해진다. 또, 도 17에 있어서는, 기종 ABC에 대해서는, 회유율 자체는 낮지만, 내점 빈도가 높은 상급자층의 비율이 높기 때문에, 기종 ABC도 이벤트의 대상기종으로 하면, 내점 빈도가 높은 유기객을 이벤트로 집객할 수 있지만, 역시 유기객이 분산해 버릴 우려가 있다는 것도 해석결과로부터 말할 수 있다.

단계 S79에서, 회유율 분포해석결과 출력부(253)는, 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 유기점에 설치되어 있는 유기대의 특정의 기종을 유기하는 유기객이, 그 특정의 기종 이외의 기종에 대해서, 어떻게 회유하여 유기하고 있는가를 회유율로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 기종을 특정하는 예에 대해서 설명해 왔지만, 특정의 기종을 유기하는 유기자를 모집단으로 한 채, 기종의 스펙마다의 회유율이나, 기종의 메이커마다의 회유율을 구함으로써, 특정의 기종을 유기하는 유기자가 회유하여 유기할 경향이 있는 기종의 스펙이나 메이커를 파악할 수 있고, 이벤트에 채용해야 하는 기종, 또는 채용하지 말아야 할 기종을 스펙이나 메이커로부터 검토할 수도 있게 된다. 게다가, 모집단에 대해서도, 특정의 기종의 유기대(36)를 유기하는 유기자로 할 뿐 아니라, 예를 들어 특정의 스펙이나 메이커의 유기대(36)를 유기하는 유기자로 하도록 해도 좋다.

게다가, 이상에 있어서는, 유기점에서의 유기대(36)를 유기하는 유기자의 기종, 스펙, 또는 메이커에 대해서 회유율을 구하는 예에 대해서 설명해 왔지만, 예를 들어, 매점에서의 음료나 식품에 대해서도, 동일하게 회유율을 구하여, 어느 상품에 대해서 이벤트 대상이나 염가판매 대상으로 할지에 대해서 검토할 수도 있다. 즉, 예를 들어, A음료를 자주 구입하는 내점객은, 그 외에 어떤 종류의 음료를 잘 구입하는지에 대해서, 동일하게 회유율을 구하도록 해도 좋고, 이와 같이 함으로써, 예를 들어, A음료를 자주 구입하는 내점객이, B음료나 C음료도 회유하여 구입하는 경우에는, A음료 주위의 선반에 B음료, 및 C음료를 배치하도록 함으로써, A음료를 구입하던 내점객이, 함께 구입하는 기회를 제공할 수 있는 가능성을 높일 수 있다는 영업전략을 세울 수도 있게 된다.

또, 여행 대리점 등의 경우, A지역으로 여행하는 여행자를 모집단으로 했을 때, 그 모집단의 여행자는, 그 외의 지역으로의 여행으로서 어떤 지역으로 나가고 있는지에 대해서, 회유율을 구하도록 해도 좋다. 이 경우, 예를 들어, A지역으로 여행하는 여행자를 모집단으로 한 경우, 그 모집단의 다른 여행지를 지역별로 회율율로서 구한 결과, B지역으로의 회유율이 높음을 알 수 있을 때, 그 모집단에 대해서는, A지역과 함께 B지역으로의 여행 플랜 등을 다이렉트 메일 등으로 보내도록 함으로써, 모집단이 되는 여행객에 대해서, 비교적 흥미가 높은 여행 플랜의 바리에이션(variation)을 증가시켜 제시할 수 있게 되고, 결과로서, 판매를 촉진시킬 수 있게 된다.

[신대 교체기종 해석처리]

이어서, 도 18의 플로우 차트를 참조하여, 신대(新台) 교체기종 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S91에서, 이동률 계산부(255)는, 조작부(254)가 조작되고, 과거에 설치되어 있던 유기대의 기종으로서, 새로운 다른 신규의 기종으로 교환된(신대 교체된) 기종에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 이루어질 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S91에서, 예를 들어, 과거에 설치되어 있던 유기대의 기종으로서, 신대 교체된 기종에 대해서, 조작부(254)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S92로 진행한다.

단계 S92에서, 이동률 계산부(255)의 모집단 추출부(281)는, 통신부(258)를 제어하여, 유기대 관리 DB(26), 및 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 신대 교체된 기종을 유기한 유기자의 사람 수를 이동률의 모집단으로서 추출한다. 즉, 예를 들어, 이벤트 대상후보로 되어 있는 기종으로서 기종 「B」가 입력된 경우, 유기대 관리 DB(26)가 도 13일 때, 모집단 추출부(281)는, 기종 「B」가 등록되어 있는 유기대 식별번호로서 「20100310201004100003」, 및 「20100310201004100004」를 검색한다. 그리고, 생체정보 DB(22)가 도 11일 때, 모집단 추출부(281)는, 생체정보 DB(22)에 액세스하고, 유기정보 중에서, 「20100310201004100003」, 및 「20100310201004100004」의 유기대 식별번호로 등록되어 있는 유기정보를 포함하는 얼굴화상 데이터를 검색하고, 검색된 얼굴화상 데이터를 모집단의 유기정보로서 기억한다.

단계 S93에서, 이동률 계산부(255)의 대상집단 추출부(282)는, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)의 기종 중, 미처리로 되어 있는 유기대의 기종을 처리대상 기종으로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 기종을 유기하였음을 나타내는 유기정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S94에서, 이동률 계산결과 출력부(283)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 이동률로서 계산하여 출력한다.

단계 S95에서, 대상집단 추출부(282)는, 지금 현재 설치되어 있는 유기대(36)의 기종 중, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 유기대의 기종이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리의 기종이 있는 경우, 처리는 단계 S93으로 되돌아간다. 즉, 지금 현재 설치되어 있는 유기대의 기종 중, 이동률이 구해져 있지 않은 기종이 없어질 때까지, 단계 S93 내지 S95의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S95에서, 미처리 기종이 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S96으로 진행한다.

단계 S96에서, 이동률 분포해석부(256)는, 구해진 모든 이동률의 정보에 근거하여, 이동률의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 이동률에 대해서, 기종에 대응시켜, 예를 들어 도 17에서 나타내어진 바와 같은 동일한 막대 그래프를 생성한다.

단계 S97에서, 이동률 분포해석부(256)는, 생성한 막대 그래프에 이동률의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다. 이것은 도 17에서의 경우와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

단계 S98에서, 이동률 분포해석부(256)는, 기종마다의 이동률의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하여, 과거에 설치되어 있던 교체해버린 기종을 유기하고 있던 유기자가, 어느 기종으로 이동하여 유기하고 있는지를 나타내는 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 도 17에서 나타내어진 것과 같은 경우, 기종 B의 유기대(36)에서 유기하고 있던 유기자는, 기종 BB, AB의 유기대(36)의 유기자로서 이동해 있음이 나타내어져 있다. 이 때문에, 예를 들어 기종 B를 교체해도, 기종 BB, AB에 대한 이동률이 유지되고 있으면, 기종 B를 교체해도 타점으로 유기객이 떨어지지 않음을 확인할 수 있다. 또, 도 17에 있어서는, 기종 ABC에 대해서는, 이동률 자체는 낮지만, 내점 빈도가 높은 상급자층의 비율이 높기 때문에, 기종 BB를 유기하는 유기자 중, 내점 빈도가 높은 유기객만큼 기종 ABC를 설치한 채의 상태로 함으로써, 내점객이 유기점으로부터 떨어지지 않았다고도 할 수 있다.

단계 S99에서, 이동률 분포해석결과 출력부(257)는, 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 유기점에 설치되어 있던 유기대의 특정의 기종을 유기하는 유기객이, 그 특정의 기종이 철거되어 없어진 후에, 어느 기종으로 이동하여 유기하고 있는지를 이동률로서 구하는 것이 가능해진다. 또, 이 예에 있어서는, 기종을 특정하는 예에 대해서 설명해 왔지만, 특정의 기종을 유기하는 유기자를 모집으로 한 채, 기종의 스펙마다의 이동률이나, 기종의 메이커마다의 이동률을 구함으로써, 특정의 기종을 유기하는 유기자가 이동하여 유기할 경향이 있는 기종의 스펙이나 메이커를 인식할 수 있고, 교체해야 하는 기종, 또는 교체하지 말아야 할 기종을 스펙이나 메이커로부터 검토할 수도 있게 된다. 또, 모집단에 대해서도, 특정의 기종의 유기대(36)를 유기하는 유기자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어, 과거에 설치되어 있던 특정의 스펙이나 메이커의 유기대(36)를 유기하는 유기자로 하도록 해도 좋다.

게다가, 이상에 있어서는, 유기점에서의 유기대(36)를 유기하는 유기자의 기종, 스펙, 또는 메이커에 대해서 이동률을 구하는 예에 대해서 설명해 왔지만, 예를 들어, 매점에서의 음료나 식품에 대해서도, 동일하게 이동률을 구하여, 특정의 상품이 없어졌을 때에, 대체 상품으로서 어떤 상품을 판매해야 할지를 검토하기 위해 이용하도록 해도 좋다. 즉, 예를 들어, A음료를 자주 구입하는 내점객은, A음료가 없어졌을 때, 그 외에 어떤 종류의 음료를 잘 구입할지에 대해서, 동일하게 이동률을 구하도록 해도 좋고, 이와 같이 함으로써, 예를 들어 A음료를 자주 구입하고 있던 내점객이, A음료의 판매를 그만둔 후에는, B음료나 C음료로 이동하여 구입하고 있는 경우에는, A음료의 선반을 철거한 후에, 동일한 위치에 B음료, 및 C음료를 배치하도록 하면, A음료를 구입하고 있던 내점객이, 구입할 기회를 제공할 수 있는 가능성이 높아져, 결과로서 매상을 향상시킨다는 영업전략을 세우는 것도 가능해진다.

또, 여행 대리점 등의 경우, 과거에 기획했던 A지역으로 여행했던 여행자를 모집단으로 했을 때, 그 모집단 중, 그 여행 플랜이 없어진 후에, 어떤 지역으로 나가고 있는지에 대해서, 이동률을 구하도록 해도 좋다. 이 경우, 예를 들어 과거에 기획되어 있던 A지역으로 여행하는 여행자를 모집단으로 한 경우, 그 모집단의 다른 여행지를 지역별로 이동률로서 구한 결과, B지역으로의 이동률이 높음을 알 수 있을 때, 그 모집단에 대해서는, A지역으로의 여행 플랜 대신에, B지역으로의 여행 플랜 등을 다이렉트 메일 등으로 보내도록 함으로써, 모집단이 되는 여행객에 대하여, 비교적 흥미가 높은 여행 플랜을 제시할 수 있게 되고, 결과로서, 판매를 촉진시킬 수 있게 된다.

또한, 이상에 있어서는, 유기점 영업지원 시스템을 구성하는 복수의 장치에 의해 실현되는 예에 대해서 설명해 왔지만, 이들은 모두 개별일 필요는 없고, 예를 들어, 생체정보 인식장치(21), 및 유기점 관리장치(24)에 대해서는, 쌍방의 기능을 갖춘 정보처리장치에 의해 실현되는 것으로 해도 좋고, 시스템 전체를 1장치로 갖추어도 좋은 것이다.

<2. 제2 실시형태>

[판매점 영업지원 시스템의 구성예]

이상에 있어서는, 유기점 영업지원 시스템의 구성예에 근거하여, 유기점에서의 유기대에 대한 이동률, 및 회유율을 구하는 설명을 해 왔지만, 이동률, 및 회유율에 근거한 영업지원 시스템은, 그 이외의 것을 대상으로 해도 좋은 것으로, 예를 들어 유기점에서의 유기대 대신에, 판매점에서의 상품의 영업지원 시스템으로 하도록 해도 좋다.

도 19는, 본 발명에 따른 판매점 영업지원 시스템의 한 실시형태의 구성을 나타낸 도면이다. 또한, 도 19에 있어서, 도 1에서의 경우와 동일한 기능을 갖춘 구성에 대해서는, 동일한 부호를 붙이고 있고, 그 설명은 적절히 생략하는 것으로 한다. 도 19의 판매점 영업지원 시스템에 있어서는, 유기점(1) 내지 제3자 유기점 관리 버스(7), 생체정보 인식장치(21), 생체정보 DB(22), 유기점 관리장치(24), 유기대 관리 DB(26), 유기점 관리정보 버스(30), 생체정보 버스(31), 및 유기대 주변단말(37) 대신에, 판매점(501) 내지 제3자 판매점 관리 버스(507), 생체정보 인식장치(521), 생체정보 DB(522), 판매점 관리장치(524), 상품관리 DB(526), 판매점 관리정보 버스(530), 생체정보 버스(531), 및 정산단말(537)을 갖추고, 매체대출 관리장치(27) 내지 매체대출 관리 DB(29), 및 정산판매기(33) 내지 계수기(35)에 대해서는 삭제하고 있다.

즉, 판매점(501-1 내지 501-n)은, 소위 편의점 등의 소매판매점이다. 또, 이들 판매점(501-1 내지 501-n)은, 계열점포 또는 생체정보 관리센터나 제3자 판매점 관리센터의 가맹점으로서, 복수의 점포를 총괄적으로 관리할 필요가 있는 점포이다. 각 판매점(501-1 내지 501-n)은, 생체정보 관리 버스(506) 및 제3자 판매점 관리 버스(507)에 의해 접속되어 있고, 그들 버스 및 인터넷 등으로 대표되는 공중통신회선망(8, 9)을 통하여, 상호 각각 생체정보, 및 제3자 판매관리 정보를 수수하고 있다.

생체정보 관리 버스(506)는, 생체정보 관리 버스(6)와 동일한 버스이고, 주로 각 판매점(501)의 생체정보 인식장치(521)에 의해 관리되는 생체정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다. 또, 제3자 판매점 관리 버스(507)는, 주로 각 판매점(501)의 정산단말(537)에 의해 관리되는 판매관리정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다.

생체정보 관리센터(502)는, 생체정보 관리센터(2)에 대응하는 것이고, 생체정보 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이다.

제3자 판매점 관리센터(504)는, 제3자 유기점 관리센터(4)에 대응하는 것이고, 제3자 판매점 관리 센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이다.

생체정보 인식장치(521)는, 생체정보 인식장치(21)에 대응하는 것이고, 판매점(501) 내의 상품을 구입할 때에 정산하는 정산소에 설치된, 구입자를 촬상하는 카메라(38-1 내지 38-m), 입구 카메라(40-1 내지 40-p), 및 점내 카메라(41-1 내지 41-q)에 의해 촬상된 화상으로부터 화상처리 유닛(39-1 내지 39-(m+p+q))에 의해 추출되고, 생체정보 버스(531)를 통하여 공급되어 오는 얼굴화상의 정보에 근거하여, 생체정보 DB(522)에 미리 등록되어 있는 얼굴화상과 대조하여, 일치하는 경우, 등록자의 내점, 또는 판매정보를 생체정보 DB(522)에 추가하여 갱신하고, 필요에 따라, 각종 정보를 CRT(Cathode Ray Tube) 또는 LCD(Liquid Crystal Display) 등으로 이루어지는 표시부(23)에 표시한다.

판매점 관리장치(524)는, 유기점 관리장치(24)에 대응하는 것이고, 판매점 관리정보 버스(530)를 통하여 정산단말(537)에 의해 상품의 구입과, 구입된 상품의 종류를 감시하고 있다. 판매점 관리장치(524)는, 정산단말(537)에 의해 구입된 상품의 종류, 및 구입금액 등의 판매정보를 취득하고, CRT나 LCD 등으로 이루어지는 표시부(25)에 표시한다. 판매점 관리장치(524)는, 정산단말(537-1 내지 537-m)의 각각으로부터 공급되어 오는 상품의 판매정보를, 각각을 식별하는 식별정보(예를 들어, 상품 식별번호)를 대응시켜 상품관리 DB(526)에 의해 관리한다. 또, 상품관리 DB(526)는, 상품 식별번호에 대응시켜, 상품의 상품명, 카테고리, 및 메이커의 정보가 등록되어 있다.

정산단말(537-1 내지 537-m)은, 상술한 유기대(36) 및 유기대 주변단말(37)에 대응하는 것이고, 정산 시에, 상품의 각각에 붙여진 바코드, 또는 QR코드에 의해 식별되는 상품 식별정보를 읽어 들여, 정산금액을 계산하여 제시함과 동시에, 잔돈금액. 카드정산 등을 실행함과 동시에, 필요에 따라 영수증 등을 발행한다. 또, 정산단말(537)에 대응시켜 설치되어 있는 카메라(38)는, 상품을 구입하는 구입자의 얼굴화상 등의 생체정보를 취득하고, 대응하는 화상처리 유닛(39)으로부터 상품 식별정보(상품 식별번호)와 함께 생체정보 인식장치(521)에 송신한다.

[도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 생체정보 인식장치의 구성예]

이어서, 도 20을 참조하여, 생체정보 인식장치(521)의 구성예에 대해서 설명한다. 또한, 도 20에 있어서, 도 10의 생체정보 인식장치(21)와 동일한 기능을 갖춘 동일한 구성에 대해서는, 동일한 부호를 붙이고 있고, 그 설명은 생략하는 것으로 한다. 즉, 도 20의 생체정보 인식장치(521)에 있어서, 도 10의 생체정보 인식장치(21)와 다른 점은, 데이터베이스 관리부(223) 대신에, 데이터베이스 관리부(601)를 설치한 점이다.

데이터베이스 관리부(601)는, 얼굴화상의 인물이 상품을 구입한 시각(얼굴화상이 취득된 시각), 및 구입한 상품을 식별하는 상품 식별정보를 생체정보 DB(522)에 등록한다.

[도 21의 판매점 영업지원 시스템에서의 생체정보 데이터베이스의 구성예]

계속해서 도 21을 참조하여, 생체정보 데이터베이스(522)의 구성예에 대해서 설명한다.

생체정보 DB(522)는, 도 21에서 나타낸 바와 같이, 얼굴화상마다 관리되는 시트상의 얼굴화상 데이터로 이루어지는 데이터베이스이고, 데이터베이스 관리부(601)에 의해 얼굴화상에 대응시켜, 그 얼굴화상의 인물의 판매정보가 등록된다. 얼굴화상 데이터로 이루어지는 각 시트는, 얼굴화상란에 등록된 얼굴화상에 대응시켜 특징량 정보란에 특징량 정보가 등록되어 있다. 게다가, 생체정보 DB(522)에는, 상품 식별번호란, 구입일시란, 및 사용자 랭크란이 설치되고, 각각 상품 식별번호, 상품의 구입일시, 및 판매점(501)에 내점하는 빈도에 근거하여 설정되는 사용자 랭크가 등록되어 있다. 데이터베이스 관리부(601)는, 얼굴화상 취득부(221)에 의해 취득된 얼굴화상을 얼굴화상란에 등록한다. 데이터베이스 관리부(601)는, 얼굴화상과 함께 공급되어 오는 상품 식별번호를 상품 식별번호란에 등록한다. 상품 식별번호는, 얼굴화상이 공급되어 온 인물이 구입한 상품을 특정하는 정보이고, 상품 식별번호란에 등록된다. 상품 식별번호는, 구입된 상품이 판매되고 있던 판매기간, 및 바코드 등으로 관리되는 상품번호로 구성되어 있고, 각각 판매기간란, 및 상품번호란에 기록된다.

판매기간은, 예를 들어 도 21의 최상단, 및 2번째 단에 나타내어지듯이, 「20100110201002100010」, 및 「20100310000000000115」라는 것이다. 최상단의 상품 식별번호는, 2010년 1월 10일 내지 2010년 2월 10일에 판매된, 상품번호 「0010」으로 식별되는 상품임을 나타내고 있다. 즉, 「20100110201002100010」중, 판매기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「20100210」이고, 상품번호가 「0010」이다.

또, 2번째 단의 상품 식별번호는, 「20100310000000000115」 중, 판매기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「00000000」이고, 상품번호가 「0115」이다. 또한, 종료시기인 「00000000」은, 지금 현재도 판매되고 있어, 종료시기가 설정되어 있지 않음을 나타내고 있다. 즉, 2번째 단의 상품 식별번호는, 2010년 3월 10일에 판매 개시되어 지금 현재도 판매되고 있는, 상품번호 「0115」로 식별되는 상품임을 나타낸다.

구입일시란에는, 상품 식별번호로 지정된 상품이, 얼굴화상으로 식별된 인물에 의해 구입된 시각을 나타내는 구입일시의 정보가 기록된다. 도 21의 구입일시란에는, 최상단 및 2번째 단에 있어서, 「20100125101546」 및 「20100315111515」로 기록되어 있다. 즉, 도 21의 최상단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100110201002100010」의 상품 식별번호의 상품을, 2010년 1월 25일 10시 15분 46초에 구입했음이 나타내어져 있다. 또, 도 21의 2번째 단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100310000000000115」의 상품 식별번호의 상품을, 2010년 3월 15일 11시 15분 15초에 구입했음이 나타내어져 있다.

사용자 랭크란에는, 얼굴화상으로 인식되는 구입자의 내점 빈도에 맞추어 H(Heavy), M(Middle), L(Light)의 3단계로 나타내어지는 사용자 랭크가 기록된다. 데이터베이스 관리부(601)는, 얼굴화상 데이터를 갱신할 때, 초기 상태에서는, 사용자 랭크를 L로서 기록한다. 데이터베이스 관리부(601)는, 그 이후에, 구입일시의 정보로부터 내점 빈도를 계산하여, 소정의 빈도보다 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 M으로서 기록하고, 빈도가 더 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 H라 한다. 반대로, 내점 빈도가 저하한 경우에는, 데이터베이스 관리부(601)는, 사용자 랭크를 H에서 M으로, 또는 M에서 L로 변경한다.

[도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 판매점 관리장치의 구성예]

계속해서, 도 22를 참조하여, 판매점 관리장치(524)의 구성예에 대해서 설명한다.

판매점 관리장치(524)는, 유기점 관리장치(24)에 대응하는 것이고, 생체정보 DB(522)에 등록된 얼굴화상 데이터와, 상품 관리 DB(526)에 등록된 상품의 개별 정보로부터, 특정의 상품을 구입한 구입자를 모집단으로 한 회유율, 및 이동률을 구하여, 영업지원정보를 제공한다.

보다 상세하게는, 판매점 관리장치(524)는, 상품의 상품명, 카테고리, 또는 메이커 등에 의해, 지금 현재 판매되고 있는 상품을 특정하고, 특정된 상품을 구입한 구입자가, 그 외의 상품마다 회유하는 비율을 나타내는 회유율을 계산한다. 또, 판매점 관리장치(524)는, 상품의 상품명, 카테고리, 또는 메이커 등에 의해, 과거에 판매되었던, 지금 현재 판매되고 있지 않은 상품을 특정하고, 특정된 상품을 구입한 구입자가, 지금 현재 판매되고 있는, 그 외의 상품마다 이동하는 비율을 나타내는 이동률을 계산한다. 그리고, 판매점 관리장치(524)는, 이 상품마다의 회유율, 또는 이동률을 해석하고, 해석결과에 근거하여 영업지원정보를 제공한다.

판매점 관리장치(524)는, 회유율 계산부(651), 회유율 분포해석부(652), 회유율 분포해석결과 출력부(653), 조작부(654), 이동률 계산부(655), 이동률 분포해석부(656), 이동률 분포해석결과 출력부(657), 및 통신부(658)를 갖추고 있다.

회유율 계산부(651)는, 모집단 추출부(671), 대상집단 추출부(672), 및 회유율 계산결과 출력부(673)를 갖추고 있고, 회유율을 계산한다. 모집단 추출부(671)는, 회유율을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 구입하고 있는, 지금 현재 판매점 내에서 판매되고 있는 상품을 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(654)가 조작됨으로써, 상품명, 카테고리, 또는 메이커가 입력되면, 모집단 추출부(671)는, 상품관리 DB(526)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 지금 현재 판매되고 있는 특정해야 하는 상품의 상품 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(671)는, 특정한 상품 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(522)에 액세스하고, 특정한 상품 식별번호의 상품을 구입한 판매정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(672)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 상품 이외로서, 지금 현재 판매되고 있는 상품마다 구입하였음을 나타내는 판매정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

회유율 계산결과 출력부(673)는, 상품마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 회유율로서 계산한다.

회유율 분포해석부(652)는, 상품마다 구해져 오는 회유율의 계산결과를 종합하고, 상품마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 상품의 정보를 추출하여, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

회유율 분포해석결과 출력부(653)는, 회유율 분포해석부(652)에 의해 종합된 상품마다의 회유율의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 회유율 분포해석부(652)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

이동률 계산부(655)는, 모집단 추출부(681), 대상집단 추출부(682), 및 이동률 계산결과 출력부(683)를 갖추고 있고, 이동률을 계산한다. 모집단 추출부(681)는, 이동률을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 구입하고 있는, 과거에 판매점 내에서 판매되고 있던 상품을 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(654)가 조작됨으로써, 상품명, 카테고리, 또는 메이커가 입력되면, 모집단 추출부(681)는, 상품관리 DB(526)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 과거에 판매되었던 특정해야 할 상품의 상품 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(681)는, 특정한 상품 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(522)에 액세스하고, 특정한 상품 식별번호의 상품을 구입한 판매정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(682)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 상품 이외로서, 지금 현재 판매되고 있는 상품마다 구입하였음을 나타내는 판매정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

이동률 계산결과 출력부(683)는, 상품마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 이동률로서 계산한다.

이동률 분포해석부(656)는, 상품마다 구해져 오는 이동률의 계산결과를 종합하고, 상품마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 상품의 정보를 추출하여, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

이동률 분포해석결과 출력부(657)는, 이동률 분포해석부(656)에 의해 종합된 상품마다의 이동률의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 이동률 분포해석부(656)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

통신부(658)는, 예를 들어 인터넷 보드로 이루어지고, 생체정보 인식장치(521), 상품관리 DB(526), 및 생체정보 DB(522)와 통신하여, 각종 정보를 주고받는다.

[도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 상품관리 데이터베이스의 구성예]

이어서, 도 23을 참조하여, 상품관리 데이터베이스(526)의 구성예에 대해서 설명한다.

상품관리 DB(526)는, 상품 식별번호에 근거하여, 지금 현재 판매되고 있는 상품, 또는 과거에 판매되었던 상품의 상품명, 카테고리, 또는 메이커라는 상품의 정보를 데이터베이스로서 기록하고 있다.

상품 식별번호에 대해서는, 도 21을 참조하여 설명한 생체정보 DB(522)에 있어서의 것과 동일하므로, 그 설명은 생략한다. 상품명란에는, 상품의 개별 상품명이 등록된다. 카테고리란에는, 상품의 카테고리가 기록되어 있고, 예를 들어 음식임을 나타내는 Food, 음료임을 나타내는 drink 등이 기록된다. 또한, 카테고리에 대해서는, 이 이외의 카테고리를 나타내는 정보가 기록되도록 해도 좋다. 게다가, 메이커란에는, 상품의 제조 메이커의 정보가 기록된다. 따라서, 도 23의 경우, 「20100310201004100001」, 및 「20100310201004100002」의 상품 식별번호의 상품은, 상품명이 C이고, 카테고리가 Food이고, 제조 메이커가 「Q」임이 나타나 있다. 또, 「20100310201004100003」, 및 「20100310201004100004」의 상품 식별번호의 상품은, 상품명이 D이고, 카테고리가 Food이고, 제조 메이커가 「Q」임이 나타내어져 있다. 게다가, 「20100510000000000001」, 및 「20100510000000000002」의 상품 식별번호의 상품은, 상품명이 CC이고, 카테고리가 drink이고, 제조 메이커가 「R」임이 나타나 있다.

[도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 판매정보 관리처리]

계속해서, 도 24의 플로우 차트를 참조하여, 판매정보 관리처리에 대해서 설명한다. 또한, 단계 S112 내지 S115의 처리, 및 단계 S121 내지 S125, S127의 처리에 대해서는, 도 14의 플로우 차트를 참조하여 설명한 단계 S1 내지 S4의 처리, 및 단계 S21 내지 S25, S27의 처리와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

즉, 단계 S111에서, 정산단말(537)은, 내점객이 상품을 가지고 정산을 하고, 상품의 바코드 등을 읽어들여, 상품이 구입되었는지 아닌지를 판정하고, 상품이 구입될 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S111에서, 예를 들어 내점객이 상품을 가지고 정산을 하여, 상품의 바코드 등이 읽혀지면, 처리는 단계 S112로 진행한다. 이 처리에 의해, 얼굴화상이 취득되고, 생체정보 인식장치(521)에 송신된다. 또한, 단계 S115에서, 송신부(203)는, 상품을 식별하는 상품 식별번호, 및 송신시각(촬상시각)의 정보를 얼굴화상에 부가하여 생체정보 인식장치(521)에 송신한다.

그리고, 단계 S121 내지 S125에서, 공급되어 온 얼굴화상과 등록되어 있는 얼굴화상과의 유사도가 구해지고, 대조되게 된다.

단계 S125에서, 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크다고 판정된 경우, 단계 S126에서, 유사도 판정부(233)는, 최상위의 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(601)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(601)는, 생체정보 DB(522)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 관리되고 있는 얼굴화상 데이터를 검색한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(601)는, 얼굴화상에 더해져 있는 상품 식별번호에 대응시켜, 구입일시, 및 사용자 랭크를 등록한다. 이때, 데이터베이스 관리부(601)는, 구입일시에 대해서는, 최초에 얼굴화상이 검출된 타이밍을 등록한다. 또, 데이터베이스 관리부(601)는, 구입일시의 정보에 근거하여, 얼굴화상에 의해 관리되는 구입자의 내점 빈도를 계산하여 등록한다.

한편, 단계 S125에서, 유사도 계산부(232)로부터 공급되어 오는 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크기 않은 경우, 즉, 가장 유사한 등록자의 얼굴화상이어도 유사도가, 소정의 역치 미만인 경우, 처리는 단계 S128로 진행한다.

단계 S128에서, 유사도 판정부(233)는, 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(601)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(601)는, 생체정보 DB(522)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 새로운 얼굴화상 데이터를 생성하여 등록한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(601)는, 얼굴화상에 더해 있는 상품 식별번호에 대응시켜, 구입일시, 및 사용자 랭크를 등록한다.

이상의 처리에 의해, 생체정보 인식장치(521)에 의해 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상에 근거하여, 생체정보 DB(522)에 구입자의 얼굴화상마다 판매정보를 순차 축적시켜 갈 수 있게 된다.

[도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리]

계속해서, 도 25의 플로우 차트를 참조하여, 이벤트전략 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S171에서, 회유율 계산부(651)는, 조작부(654)가 조작되고, 지금 현재 판매되고 있는 상품으로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 상품에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 될 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S171에서, 예를 들어 지금 현재 판매되고 있는 상품으로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 상품에 대해서, 조작부(654)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S172로 진행한다.

단계 S172에서, 회유율 계산부(651)의 모집단 추출부(671)는, 통신부(658)를 제어하여, 상품관리 DB(526), 및 생체정보 DB(522)에 액세스하고, 이벤트 대상후보로 되어 있는 상품을 구입한 구입자의 사람 수를 회유율의 모집단으로서 추출한다.

단계 S173에서, 회유율 계산부(651)의 대상집단 추출부(672)는, 지금 현재 판매되고 있는 상품 중, 미처리로 되어 있는 상품을 처리대상 상품으로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 상품을 구입하였음을 나타내는 판매정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S174에서, 회유율 계산결과 출력부(673)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 회유율로서 계산하여 출력한다.

단계 S175에서, 대상집단 추출부(672)는, 지금 현재 판매되고 있는 상품 중, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 상품이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리 상품이 있는 경우, 처리는 단계 S173으로 되돌아간다.

즉, 모집단으로서 지정된 상품을 제외하고, 지금 현재 판매되고 있는 상품 중, 회유율이 구해져 있지 않은 상품이 없어질 때까지, 단계 S173 내지 S175의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S175에서, 미처리 상품이 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S176으로 진행한다.

단계 S176에서, 회유율 분포해석부(652)는, 구해진 모든 회유율의 정보에 근거하여, 회유율의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 회유율에 대해서, 상품에 대응시켜, 막대 그래프를 생성한다.

단계 S177에서, 회유율 분포해석부(652)는, 생성한 막대 그래프에 회유율의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다.

단계 S178에서, 회유율 분포해석부(652)는, 상품마다의 회유율의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하여, 이벤트의 대상이 되어야 하는 상품의 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 상술한 유기대의 기종 대신에 상품의 종류로 한 경우, 도 17에서 나타내어진 것과 같은 특정 상품 AA를 구입하는 구입자를 모집단으로 할 때, 상품 AA를 구입하는 구입자는, 상품 BB, AB에 대해서도 회유하여 구입하는 경향이 보여진다. 이 때문에, 예를 들어 상품 AA를 대상으로 한 이벤트를 개최할 때에는 상품 BB, AB에 대해서도 대상상품으로 하면, 동일한 기호를 가진 구입객이 상품마다 분산해 버려, 집객 효율을 저감시켜 버릴 우려가 있음이 해석결과로서 구해진다. 또, 도 17에 있어서는, 상품 ABC에 대해서는, 회유율 그 자체는 낮지만, 내점 빈도가 높은 구입자층의 비율이 높기 때문에, 상품 ABC도 이벤트의 대상상품으로 하면, 내점 빈도가 높은 구입객을 이벤트로 집객할 수 있지만, 역시 구입객이 분산해 버릴 우려가 있는 것도 해석결과로부터 말할 수 있다.

단계 S179에서, 회유율 분포해석결과 출력부(653)는, 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 판매점에서 판매되고 있는 특정의 상품을 구입하는 구입객이, 그 특정의 상품 이외의 상품에 대해서, 어떻게 회유하여 구입하고 있는지를 회유율로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 상품을 특정하는 예에 대해서 설명하였지만, 특정 상품을 구입하는 구입자를 모집단으로 한 채, 상품의 카테고리마다의 회유율이나, 상품의 메이커마다의 회유율을 구함으로써, 특정 상품을 구입하는 구입자가 회유하여 구입할 경향이 있는 상품의 카테고리나 메이커를 파악할 수 있고, 이벤트에 채용해야 하는 상품, 또는 채용하지 말아야 할 상품을 카테고리나 메이커로부터 검토하는 것도 가능해진다. 게다가, 모집단에 대해서도, 특정 상품을 구입하는 구입자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어 특정의 카테고리나 메이커의 상품을 구입하는 구입자로 하도록 해도 좋다.

[도 19의 판매점 영업지원 시스템에서의 교체상품 해석처리]

계속해서, 도 26의 플로우 차트를 참조하여, 교체상품 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S191에서, 이동률 계산부(655)는, 조작부(654)가 조작되고, 과거에 판매되었던 상품으로서, 새로운 다른 신규 상품으로 교환된 상품에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 이루어질 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S191에서, 예를 들어 과거에 판매되었던 상품으로서, 교체된 상품에 대해서, 조작부(654)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S192로 진행한다.

단계 S192에서, 이동률 계산부(655)의 모집단 추출부(681)는, 통신부(658)를 제어하고, 상품관리 DB(526), 및 생체정보 DB(522)에 액세스하고, 교체된 상품을 구입한 구입자의 사람 수를 이동률의 모집단으로서 추출한다.

단계 S193에서, 이동률 계산부(655)의 대상집단 추출부(682)는, 지금 현재 판매되고 있는 상품 중, 미처리로 되어 있는 상품을 처리대상 상품으로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 상품을 구입하였음을 나타내는 판매정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S194에서, 이동률 계산결과 출력부(683)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 이동률로서 계산하여 출력한다.

단계 S195에서, 대상집단 추출부(682)는, 지금 현재 판매되고 있는 상품 중, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 상품이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리 상품이 있는 경우, 처리는 단계 S193으로 되돌아간다.

즉, 지금 현재 판매되고 있는 상품 중, 이동률이 구해져 있지 않은 상품이 없어질 때까지, 단계 S193 내지 S195의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S195에서, 미처리 상품이 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S196으로 진행한다.

단계 S196에서, 이동률 분포해석부(656)는, 구해진 모든 이동률의 정보에 근거하여, 이동률의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 이동률에 대해서, 상품에 대응시켜, 예를 들어 도 17에서 나타내어져 있는 것과 동일한 막대 그래프를 생성한다.

단계 S197에서, 이동률 분포해석부(656)는, 생성한 막대 그래프에 이동률의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다. 이것은 도 17에서의 경우와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

단계 S198에서, 이동률 분포해석부(656)는, 상품마다의 이동률의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하고, 과거에 판매되었던 교체해버린 상품을 구입했던 구입자가, 어느 상품으로 바꾸어 구입하고 있는지를 나타내는 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 대상을 유기대의 기종 대신에 상품으로 한 경우, 도 17에서 나타내어지는 특정의 상품 B를 구입하는 구입자를 모집단으로 할 때, 상품 B를 구입한 구입자는 상품 BB, AB의 구입자가 되었음이 나타내어져 있다. 이 때문에, 예를 들어 상품 BB, AB에 대한 이동률이 유지되어 있으면, 상품 B를 교체해도 타점으로 구입객이 떨어지지 않음을 인식할 수 있다. 또, 도 17에 있어서는, 상품 ABC에 대해서는, 이동률 그 자체는 낮지만, 내점 빈도가 높은 층의 비율이 높기 때문에, 상품 BB를 구입하는 구입자 중, 내점 빈도가 높은 구입객만큼 상품 ABC를 판매한 대로의 상태로 함으로써, 내점객이 판매점으로부터 떨어지지 않았다고도 할 수 있다.

단계 S199에서, 이동률 분포해석결과 출력부(657)는 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 판매점에 판매되었던 특정의 상품을 구입하는 구입객이, 그 특정의 상품이 철거되어 판매되지 않게 된 후에, 어느 상품으로 교체하여 구입하고 있는지를 이동률로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 상품을 특정하는 예에 대해서 설명하였지만, 특정의 상품을 구입하는 구입자를 모집단으로 한 채, 상품의 카테고리마다의 이동률이나, 상품의 메이커마다의 이동률을 구함으로써, 특정의 상품을 구입하는 구입자가 교체하여 구입하는 경향이 있는 상품의 카테고리나 메이커를 인식할 수 있고, 교체해야 하는 상품, 또는 교체하지 말아야 할 상품을 카테고리나 메이커로부터 검토할 수도 있게 된다. 또, 모집단에 대해서도, 특정의 상품을 구입하는 구입자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어 과거에 판매되었던 특정의 카테고리나 메이커의 상품을 구입하는 구입자로 하도록 해도 좋다.

또한, 이상에 있어서는, 판매점 영업지원 시스템을 구성하는 복수의 장치에 의해 실현되는 예에 대해서 설명하였지만, 이것들은 모두 개별일 필요는 없고, 예를 들어 생체정보 인식장치(521), 및 판매점 관리장치(524)에 대해서는, 쌍방의 기능을 갖춘 정보처리장치에 의해 실현되는 것으로 해도 좋고, 시스템 전체를 1장치로 갖추어도 좋은 것이다.

<3. 제3 실시형태>

[유원지 영업지원 시스템의 구성예]

이상에 있어서는, 유기점 영업지원 시스템, 및 판매점 영업지원 시스템의 구성예에 근거하여, 유기점에서의 유기대, 및 판매점에서의 상품에 대한 이동률, 및 회유율을 구하는 설명을 해 왔지만, 이동률, 및 회유율에 근거한 영업지원 시스템은, 그 이외의 것을 대상으로 해도 좋은 것이고, 예를 들어 유기점에서의 유기대, 또는 판매점에서의 상품 대신에, 유원지에서의 어트랙션의 영업지원 시스템으로 하도록 해도 좋다.

도 27은, 본 발명에 따른 유원지 영업지원 시스템의 한 실시형태의 구성을 나타낸 도면이다. 또한, 도 27에 있어서, 도 1, 도 19에서의 경우와 동일한 기능을 갖춘 구성에 대해서는, 동일한 부호를 붙이고 있고, 그 설명은 적절히 생략하는 것으로 한다. 도 27의 유원지 영업지원 시스템에 있어서는, 도 1의 유기점(1) 내지 제3자 유기점 관리 버스(7), 생체정보 인식장치(21), 생체정보 DB(22), 유기점 관리장치(24), 유기대 관리 DB(26), 유기점 관리정보 버스(30), 생체정보 버스(31), 및 유기대 주변단말(37), 또는 도 19의 판매점(501) 내지 제3자 판매점 관리 버스(507), 생체정보 인식장치(521), 생체정보 DB(522), 판매점 관리장치(524), 상품관리 DB(526), 판매점 관리정보 버스(530), 생체정보 버스(531), 및 정산단말(537) 대신에, 유원지(801) 내지 제3자 유원지 관리 버스(807), 생체정보 인식장치(821), 생체정보 DB(822), 유원지 관리장치(824), 어트랙션 관리 DB(826), 유원지 관리정보 버스(830), 생체정보 버스(831), 및 입장관리 단말(837)을 갖추고 있다.

즉, 유원지(801-1 내지 801-n)는, 소위 어뮤즈먼트 파크 등을 포함하는, 복수의 어트랙션을 갖춘 유기시설이다. 또, 이들 유원지(801-1 내지 801-n)는, 계열유원지 또는 생체정보 관리센터나 제3자 유원지 관리센터의 가맹시설로서, 복수의 유원지를 총괄적으로 관리할 필요가 있는 유원지이다. 각 유원지(801-1 내지 801-n)는, 생체정보 관리 버스(806) 및 제3자 유원지 관리 버스(807)에 의해 접속되어 있고, 그들 버스 및 인터넷 등으로 대표되는 공중통신회선망(8, 9)을 통하여, 상호 각각 생체정보, 및 제3자 유원지 관리정보를 수수하고 있다.

생체정보 관리 버스(806)는, 생체정보 관리 버스(6)와 동일한 버스이고, 주로 각 유원지(801)의 생체정보 인식장치(821)에 의해 관리되는 생체정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다. 또, 제3자 유원지 관리 버스(807)는, 주로 각 유원지(801)의 입장관리 단말(837)에 의해 관리되는 어트랙션의 종류와, 그 입장자를 관리하는 입장관리정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다.

생체정보 관리센터(802)는, 생체정보 관리센터(2)에 대응하는 것이고, 생체정보 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이다.

제3자 유원지 관리센터(804)는, 제3자 유기점 관리센터(4)에 대응하는 것이고, 제3자 유원지 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이다.

생체정보 인식장치(821)는, 생체정보 인식장치(21)에 대응하는 것이고, 유원지(801) 내의 어트랙션을 이용할 때에 입장하는 입장 게이트 등에 설치된, 입장자(또는 이용자)를 촬상하는 카메라(38-1 내지 38-m), 입구 카메라(40-1 내지 40-p), 및 장내 카메라(841-1 내지 841-q)에 의해 촬상된 화상으로부터 화상처리 유닛(39-1 내지 39-(m+p+q))에 의해 추출되고, 생체정보 버스(831)를 통하여 공급되어 오는 얼굴화상의 정보에 근거하여, 생체정보 DB(822)에 미리 등록되어 있는 얼굴화상과 대조하여, 일치하는 경우, 등록자의 입장관리정보를 생체정보 DB(822)에 추가하여 갱신하고, 필요에 따라, 각종 정보를 CRT(Cathode Ray Tube) 또는 LCD(Liquid Crystal Display) 등으로 이루어지는 표시부(23)에 표시한다. 또한, 장내 카메라(841)에 대해서는, 점내 카메라(41)에서의 기능과 동일하고, 유원지의 장내를 감시하는 카메라이다. 따라서, 촬상된 화상을 처리하는 화상처리 유닛(39)에 대해서는, 동일한 것인 것으로 한다.

유원지 관리장치(824)는, 유기점 관리장치(24)에 대응하는 것이고, 유원지 관리정보 버스(830)를 통하여 입장관리 단말(837)에 의해 어트랙션의 입장자(이용자)의 입장시각과, 어트랙션의 종류를 감시하고 있다. 유원지 관리장치(824)는, 입장관리 단말(837)에 의해 입장이 확인된 어트랙션의 종류를 포함하는 입장관리정보를 취득하고, CRT나 LCD 등으로 이루어지는 표시부(25)에 표시한다. 유원지 관리장치(824)는, 입장관리 단말(837-1 내지 837-m)의 각각으로부터 공급되어 오는 입장이 확인된 어트랙션의 종류를 나타내는 입장관리정보를, 각각을 식별하는 식별정보(예를 들어, 어트랙션 식별번호)를 대응시켜 어트랙션 관리 DB(826)에 의해 관리한다. 또, 어트랙션 관리 DB(826)는, 어트랙션 식별번호에 대응시켜, 어트랙션의 어트랙션명, 카테고리, 및 메이커의 정보가 등록되어 있다.

입장관리 단말(837-1 내지 837-m)은, 상술한 유기대(36) 및 유기대 주변단말(37)에 대응하는 것이고, 입장자(사용자)가 어트랙션에 입장할 때, 입장 게이트의 각각에 붙여진 어트랙션 식별정보를 읽어들여, 입장의 허가 불허가를 판단하고, 입장을 허가할 때 입장 게이트를 개방한다. 또, 입장관리 단말(837)에 대응시켜 설치되어 있는 카메라(38)는, 입장자(이용자)의 얼굴화상 등의 생체정보를 취득하고, 대응하는 화상처리 유닛(39)으로부터 어트랙션 식별정보(어트랙션 식별번호)와 함께 생체정보 인식장치(821)에 송신한다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 생체정보 인식장치의 구성예]

이어서, 도 28을 참조하여, 생체정보 인식장치(821)의 구성예에 대해서 설명한다. 또한, 도 28에 있어서, 도 10의 생체정보 인식장치(21) 및 도 20의 생체정보 인식장치(521)와 동일한 기능을 갖춘 동일한 구성에 대해서는, 동일한 부호를 붙이고 있고, 그 설명은 생략하는 것으로 한다. 즉, 도 28의 생체정보 인식장치(821)에 있어서, 도 10의 생체정보 인식장치(21) 및 도 20의 생체정보 인식장치(521)와 다른 점은, 데이터베이스 관리부(223 또는 601) 대신에, 데이터베이스 관리부(901)를 설치한 점이다.

데이터베이스 관리부(901)는, 얼굴화상의 인물이 어트랙션의 입장 게이트를 통과한(입장한) 시각(얼굴화상이 취득된 시각), 입장한 어트랙션을 식별하는 어트랙션 식별정보를 생체정보 DB(822)에 등록한다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 생체정보 데이터베이스의 구성예]

계속해서 도 29를 참조하여, 생체정보 DB(822)의 구성예에 대해서 설명한다.

생체정보 DB(822)는, 도 29에서 나타낸 바와 같이, 얼굴화상마다 관리되는 시트상의 얼굴화상 데이터로 이루어지는 데이터베이스이고, 데이터베이스 관리부(901)에 의해 얼굴화상에 대응시켜, 그 얼굴화상의 인물의 입장관리정보가 등록된다. 얼굴화상 데이터로 이루어지는 각 시트는, 얼굴화상란에 등록된 얼굴화상에 대응시켜 특징량 정보란에 특징량 정보가 등록되어 있다. 게다가, 생체정보 DB(822)에는, 어트랙션 식별번호란, 입장일시란, 및 사용자 랭크란이 설치되고, 각각 어트랙션 식별번호, 어트랙션의 입장 게이트를 통과한 입장일시, 및 유원지(801)에 내장하는 빈도에 근거하여 설정되는 사용자 랭크가 등록되어 있다. 데이터베이스 관리부(901)는, 얼굴화상 취득부(221)에 의해 취득된 얼굴화상을 얼굴화상란에 등록한다. 데이터베이스 관리부(901)는, 얼굴화상과 함께 공급되어 오는 어트랙션 식별번호를 어트랙션 식별번호란에 등록한다. 어트랙션 식별번호는, 얼굴화상이 공급되어 온 인물이 입장한 어트랙션을 특정하는 정보이고, 어트랙션 식별번호란에 등록된다. 어트랙션 식별번호는, 입장이 확인된 어트랙션이 설치되어 있던 설치기간, 및 어트랙션을 식별하는 어트랙션번호로 구성되어 있고, 각각 설치기간란, 및 어트랙션번호란에 기록된다.

설치기간은, 예를 들어 도 29의 최상단, 및 2번째 단에 나타내어지듯이, 「20100110201002100010」, 및 「20100310000000000115」라는 것이다. 최상단의 어트랙션 식별번호는, 2010년 1월 10일 내지 2010년 2월 10일에 설치된, 어트랙션번호 「0010」으로 식별되는 어트랙션임을 나타내고 있다. 즉, 「20100110201002100010」중, 설치기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「20100210」이고, 어트랙션번호가 「0010」이다.

또, 2번째 단의 어트랙션 식별번호는, 「20100310000000000115」 중, 설치기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「00000000」이고, 어트랙션번호가 「0115」이다. 또한, 종료시기인 「00000000」은, 지금 현재도 설치되어 있고, 종료시기가 설정되어 있지 않음을 나타내고 있다. 즉, 2번째 단의 어트랙션 식별번호는, 2010년 3월 10일에 설치 개시되어 지금 현재도 설치되어 있는, 어트랙션번호 「0115」로 식별되는 어트랙션임을 나타낸다.

입장일시란에는, 어트랙션 식별번호로 지정된 어트랙션에, 얼굴화상으로 식별된 인물이 입장한 시각을 나타내는 입장일시의 정보가 기록된다. 도 29의 입장일시란에는, 최상단 및 2번째 단에 있어서, 「20100125101546」 및 「20100315111515」로 기록되어 있다. 즉, 도 29의 최상단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100110201002100010」의 어트랙션 식별번호의 어트랙션에, 2010년 1월 25일 10시 15분 46초에 입장하였음이 나타내어져 있다. 또, 도 29의 2번째 단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100310000000000115」의 어트랙션 식별번호의 어트랙션에, 2010년 3월 15일 11시 15분 15초에 입장했음이 나타내어져 있다.

사용자 랭크란에는, 얼굴화상으로 인식되는 입장자의 입장 빈도에 맞추어 H(Heavy), M(Middle), L(Light)의 3단계로 나타내어지는 사용자 랭크가 기록된다. 데이터베이스 관리부(901)는, 얼굴화상 데이터를 갱신할 때, 초기 상태에서는, 사용자 랭크를 L로서 기록한다. 데이터베이스 관리부(901)는, 그 이후에, 입장일시의 정보로부터 내장 빈도를 계산하고, 소정의 빈도보다 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 M으로서 기록하고, 빈도가 더 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 H라 한다. 반대로, 입장 빈도가 저하한 경우에는, 데이터베이스 관리부(901)는, 사용자 랭크를 H에서 M으로, 또는 M에서 L로 변경한다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 유원지 관리장치의 구성예]

계속해서, 도 30을 참조하여, 유원지 관리장치(824)의 구성예에 대해서 설명한다.

유원지 관리장치(824)는, 유기점 관리장치(24)에 대응하는 것이고, 생체정보 DB(822)에 등록된 얼굴화상 데이터와, 어트랙션 관리 DB(826)에 등록된 어트랙션의 개별 정보로부터, 특정 어트랙션에 입장한 입장자(어트랙션을 이용한 이용자)를 모집단으로 한 회유율, 및 이동률을 구하고, 영업지원정보를 제공한다.

보다 상세하게는, 유원지 관리장치(824)는, 어트랙션의 어트랙션명, 카테고리, 또는 메이커 등에 의해, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션을 특정하고, 특정된 어트랙션을 이용한 이용자가, 그 외의 어트랙션마다 회유하는 비율을 나타내는 회유율을 계산한다. 또, 유원지 관리장치(824)는, 어트랙션의 어트랙션명, 카테고리, 또는 메이커 등에 의해, 과거에 설치되어 있던, 지금 현재 설치되어 있지 않은 어트랙션을 특정하고, 특정된 어트랙션을 이용한 이용자가, 지금 현재 설치되어 있는, 그 외의 어트랙션마다 이동하는 비율을 나타내는 이동률을 계산한다. 그리고, 유원지 관리장치(824)는, 이 어트랙션마다의 회유율, 또는 이동률을 해석하고, 해석결과에 근거하여 영업지원정보를 제공한다.

유원지 관리장치(824)는, 회유율 계산부(951), 회유율 분포해석부(952), 회유율 분포해석결과 출력부(953), 조작부(954), 이동률 계산부(955), 이동률 분포해석부(956), 이동률 분포해석결과 출력부(957), 및 통신부(958)를 갖추고 있다.

회유율 계산부(951)는, 모집단 추출부(971), 대상집단 추출부(972), 및 회유율 계산결과 출력부(973)를 갖추고 있고, 회유율을 계산한다. 모집단 추출부(971)는, 회유율을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 이용한, 지금 현재 유원지 내에서 설치되어 있는 어트랙션을 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(954)가 조작됨으로써, 어트랙션명, 카테고리, 또는 메이커가 입력되면, 모집단 추출부(971)는, 어트랙션 관리 DB(826)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 지금 현재 설치되어 있는 특정해야 하는 어트랙션의 어트랙션 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(971)는, 특정한 어트랙션 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(822)에 액세스하고, 특정한 어트랙션 식별번호의 어트랙션을 이용한 입장관리정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(972)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 어트랙션 이외로서, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션마다 입장이 확인되었음을 나타내는 입장관리정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

회유율 계산결과 출력부(973)는, 어트랙션마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 회유율로서 계산한다.

회유율 분포해석부(952)는, 어트랙션마다 구해져 오는 회유율의 계산결과를 종합하여, 어트랙션마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 어트랙션의 정보를 추출하고, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

회유율 분포해석결과 출력부(953)는, 회유율 분포해석부(952)에 의해 종합된 어트랙션마다의 회유율의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 회유율 분포해석부(952)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

이동률 계산부(955)는, 모집단 추출부(981), 대상집단 추출부(982), 및 이동률 계산결과 출력부(983)를 갖추고 있고, 이동률을 계산한다. 모집단 추출부(981)는, 이동률을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 이용한, 과거에 유원지 내에 설치되어 있던 어트랙션을 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(954)가 조작됨으로써, 어트랙션명, 카테고리, 또는 메이커가 입력되면, 모집단 추출부(981)는, 어트랙션 관리 DB(826)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 과거에 설치되어 있던 특정해야 할 어트랙션의 어트랙션 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(981)는, 특정한 어트랙션 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(822)에 액세스하고, 특정한 어트랙션 식별번호의 어트랙션을 이용한 입장관리정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(982)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 어트랙션 이외로서, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션마다 입장하였음을 나타내는 입장관리정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

이동률 계산결과 출력부(983)는, 어트랙션마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 이동률로서 계산한다.

이동률 분포해석부(956)는, 어트랙션마다 구해져 오는 이동률의 계산결과를 종합하여, 어트랙션마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 어트랙션의 정보를 추출하고, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

이동률 분포해석결과 출력부(957)는, 이동률 분포해석부(956)에 의해 종합된 어트랙션마다의 이동률의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 이동률 분포해석부(956)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

통신부(958)는, 예를 들어 인터넷 보드로 이루어지고, 생체정보 인식장치(821), 어트랙션 관리 DB(826), 및 생체정보 DB(822)와 통신하여, 각종 정보를 주고받는다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 어트랙션 관리 데이터베이스의 구성예]

이어서, 도 31을 참조하여, 어트랙션 관리 DB(826)의 구성예에 대해서 설명한다.

어트랙션 관리 DB(826)는, 어트랙션 식별번호에 근거하여, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션, 또는 과거에 설치되어 있던 어트랙션의 어트랙션명, 카테고리, 또는 메이커라는 어트랙션의 정보를 데이터베이스로서 기록하고 있다.

어트랙션 식별번호에 대해서는, 도 29를 참조하여 설명한 생체정보 DB(822)에 있어서의 것과 동일하므로, 그 설명은 생략한다. 어트랙션명란에는, 어트랙션의 개별 어트랙션명이 등록된다. 카테고리란에는, 어트랙션의 카테고리가 기록되어 있고, 예를 들어 제트 코스터 등의 절규계임을 나타내는 Z, 도깨비집 등의 호러계임을 나타내는 H 등이 기록된다. 또한, 카테고리에 대해서는, 이 이외의 카테고리를 나타내는 정보가 기록되도록 해도 좋다. 게다가, 메이커란에는, 어트랙션의 제조 메이커의 정보가 기록된다. 따라서, 도 31의 경우, 「20100310201004100001」, 및 「20100310201004100002」의 어트랙션 식별번호의 어트랙션은, 어트랙션명이 P이고, 카테고리가 Z이고, 제조 메이커가 「XXX」임이 나타나 있다. 또, 「20100310201004100003」, 및 「20100310201004100004」의 어트랙션 식별번호의 어트랙션은, 어트랙션명이 Q이고, 카테고리가 Z이고, 제조 메이커가 「XXX」임이 나타나 있다. 게다가, 「20100510000000000001」, 및 「20100510000000000002」의 어트랙션 식별번호의 어트랙션은, 어트랙션명이 QQ이고, 카테고리가 H이고, 제조 메이커가 「YYY」임이 나타나 있다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 어트랙션 정보 관리처리]

계속해서, 도 32의 플로우 차트를 참조하여, 어트랙션 정보 관리처리에 대해서 설명한다. 또한, 단계 S212 내지 S215의 처리, 및 단계 S221 내지 S225, S227의 처리에 대해서는, 도 14의 플로우 차트를 참조하여 설명한 단계 S1 내지 S4의 처리, 및 단계 S21 내지 S25, S27의 처리와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

즉, 단계 S211에서, 입장관리 단말(837)은, 이용객이 티켓을 가지고 입장 게이트를 방문하고, 티켓의 바코드 등의 인식정보를 읽어 들여, 정규 티켓으로서 입장 게이트를 개방함으로써, 이용객의 입장자로서 확인할 수 있었는지 아닌지를 판정하고, 입장자의 입장이 확인될 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S211에서, 예를 들어 내장객이 정규 티켓을 가지고 입장 게이트를 방문하여, 입장 게이트를 개방함과 동시에 입장이 확인되었을 때, 처리는 단계 S212로 진행한다. 이 처리에 의해, 얼굴화상이 취득되고, 생체정보 인식장치(821)에 송신된다. 또한, 단계 S215에서, 송신부(203)는, 어트랙션을 식별하는 어트랙션 식별번호, 및 입장시각(촬상시각)의 정보를 얼굴화상에 부가하여 생체정보 인식장치(821)에 송신한다.

그리고, 단계 S221 내지 S225에서, 공급되어 온 얼굴화상과 등록되어 있는 얼굴화상과의 유사도가 구해지고, 대조되게 된다.

단계 S225에서, 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크다고 판정된 경우, 단계 S226에서, 유사도 판정부(233)는, 최상위의 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(901)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(901)는, 생체정보 DB(822)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 관리되고 있는 얼굴화상 데이터를 검색한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(901)는, 얼굴화상에 더해져 있는 어트랙션 식별번호에 대응시켜, 입장일시, 및 사용자 랭크를 등록한다. 이때, 데이터베이스 관리부(901)는, 입장일시에 대해서는, 최초에 얼굴화상이 검출된 타이밍을 등록한다. 또, 데이터베이스 관리부(901)는, 입장일시의 정보에 근거하여, 얼굴화상에 의해 관리되는 입장자의 내장 빈도를 계산하여 등록한다.

한편, 단계 S225에서, 유사도 계산부(232)로부터 공급되어 오는 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크기 않은 경우, 즉, 가장 유사한 등록자의 얼굴화상이어도 유사도가, 소정의 역치 미만인 경우, 처리는 단계 S228로 진행한다.

단계 S228에서, 유사도 판정부(233)는, 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(901)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(901)는, 생체정보 DB(822)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 새로운 얼굴화상 데이터를 생성하여 등록한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(901)는, 얼굴화상에 더해 있는 어트랙션 식별번호에 대응시켜, 입장일시, 및 사용자 랭크를 등록한다.

이상의 처리에 의해, 생체정보 인식장치(821)에 의해 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상에 근거하여, 생체정보 DB(822)에 입장자의 얼굴화상마다 입장관리정보를 순차 축적시켜 갈 수 있게 된다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리]

계속해서, 도 33의 플로우 차트를 참조하여, 이벤트전략 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S271에서, 회유율 계산부(951)는, 조작부(954)가 조작되고, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션으로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 어트랙션에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 될 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S271에서, 예를 들어 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션으로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 어트랙션에 대해서, 조작부(954)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S272로 진행한다.

단계 S272에서, 회유율 계산부(951)의 모집단 추출부(971)는, 통신부(958)를 제어하여, 어트랙션 관리 DB(826), 및 생체정보 DB(822)에 액세스하고, 이벤트 대상후보로 되어 있는 어트랙션을 이용한 입장자의 사람 수를 회유율의 모집단으로서 추출한다.

단계 S273에서, 회유율 계산부(951)의 대상집단 추출부(972)는, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션 중, 미처리로 되어 있는 어트랙션을 처리대상 어트랙션으로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 어트랙션을 이용하였음을 나타내는 입장관리정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하고, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S274에서, 회유율 계산결과 출력부(973)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 회유율로서 계산하여 출력한다.

단계 S275에서, 대상집단 추출부(972)는, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션 중, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 어트랙션이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리 어트랙션이 있는 경우, 처리는 단계 S273으로 되돌아간다. 즉, 모집단으로서 지정된 어트랙션을 제외하고, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션 중, 회유율이 구해져 있지 않은 어트랙션이 없어질 때까지, 단계 S273 내지 S275의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S275에서, 미처리 어트랙션이 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S276으로 진행한다.

단계 S276에서, 회유율 분포해석부(952)는, 구해진 모든 회유율의 정보에 근거하여, 회유율의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 회유율에 대해서, 어트랙션에 대응시켜 막대 그래프를 생성한다.

단계 S277에서, 회유율 분포해석부(952)는, 생성한 막대 그래프에 회유율의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다.

단계 S278에서, 회유율 분포해석부(952)는, 어트랙션마다의 회유율의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하여, 이벤트의 대상으로 해야 할 어트랙션의 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 상술한 유기대의 기종 대신에 어트랙션의 종류로 한 경우, 도 17에서 나타내어진 바와 같이 어트랙션 AA를 이용하는 입장자를 모집단으로 할 때, 어트랙션 AA를 이용하는 입장자는, 어트랙션 BB, AB에 대해서도 회유하여 이용하는 경향이 보인다. 이 때문에, 예를 들어 어트랙션 AA를 대상으로 한 이벤트를 개최할 때에는 어트랙션 BB, AB에 대해서도 대상 어트랙션으로 하면, 동일한 기호를 가진 입장객이 어트랙션마다 분산해 버려, 집객 효율을 저감시켜 버릴 우려가 있음이 해석결과로서 구해진다. 또, 도 17에 있어서는, 어트랙션 ABC에 대해서는, 회유율 그 자체는 낮지만, 내장 빈도가 높은 입장자층의 비율이 높기 때문에, 어트랙션 ABC도 이벤트의 대상 어트랙션으로 하면, 내장 빈도가 높은 입장객을 이벤트로 집객할 수 있지만, 역시 입장객이 분산해 버릴 우려가 있는 것도 해석결과로부터 말할 수 있다.

단계 S279에서, 회유율 분포해석결과 출력부(953)는, 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 유원지에서 설치되어 있는 특정 어트랙션을 이용하는 이용객이, 그 특정 어트랙션 이외의 어트랙션에 대해서, 어떻게 회유하여 이용하고 있는지를 회유율로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 어트랙션을 특정하는 예에 대해서 설명하였지만, 특정 어트랙션을 이용하는 이용자를 모집단으로 한 채, 어트랙션의 카테고리마다의 회유율이나, 어트랙션의 메이커마다의 회유율을 구함으로써, 특정 어트랙션을 이용하는 이용자가 회유하여 이용할 경향이 있는 어트랙션의 카테고리나 메이커를 파악할 수 있고, 이벤트에 채용해야 하는 어트랙션, 또는 채용하지 말아야 할 어트랙션을 카테고리나 메이커로부터 검토하는 것도 가능해진다. 게다가, 모집단에 대해서도, 특정 어트랙션을 이용하는 이용자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어 특정 카테고리나 메이커의 어트랙션을 이용하는 이용자로 하도록 해도 좋다.

[도 27의 유원지 영업지원 시스템에서의 교체 어트랙션 해석처리]

계속해서, 도 34의 플로우 차트를 참조하여, 교체 어트랙션 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S291에서, 이동률 계산부(955)는, 조작부(954)가 조작되고, 과거에 설치되어 있던 어트랙션으로서, 새로운 다른 신규 어트랙션으로 교환된 어트랙션에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 이루어질 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S291에서, 예를 들어 과거에 설치되어 있던 어트랙션으로서, 교체된 어트랙션에 대해서, 조작부(954)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S292로 진행한다.

단계 S292에서, 이동률 계산부(955)의 모집단 추출부(981)는, 통신부(958)를 제어하고, 어트랙션 관리 DB(826), 및 생체정보 DB(822)에 액세스하여, 교체된 어트랙션을 이용한 이용자의 사람 수를 이동률의 모집단으로서 추출한다.

단계 S293에서, 이동률 계산부(955)의 대상집단 추출부(982)는, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션 중, 미처리로 되어 있는 어트랙션을 처리대상 어트랙션으로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 어트랙션을 이용하였음을 나타내는 입장관리정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S294에서, 이동률 계산결과 출력부(983)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 이동률로서 계산하여 출력한다.

단계 S295에서, 대상집단 추출부(982)는, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션 중, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 어트랙션이 존재하는지 아닌지를 판정하고, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리 어트랙션이 있는 경우, 처리는 단계 S293으로 되돌아간다. 즉, 지금 현재 설치되어 있는 어트랙션 중, 이동률이 구해져 있지 않은 어트랙션이 없어질 때까지, 단계 S293 내지 S295의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S295에서, 미처리 어트랙션이 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S296으로 진행한다.

단계 S296에서, 이동률 분포해석부(956)는, 구해진 모든 이동률의 정보에 근거하여, 이동률의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 이동률에 대해서, 어트랙션에 대응시켜, 예를 들어 도 17에서 나타내어져 있는 것과 동일한 막대 그래프를 생성한다.

단계 S297에서, 이동률 분포해석부(956)는, 생성한 막대 그래프에 이동률의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다. 이것은 도 17에서의 경우와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

단계 S298에서, 이동률 분포해석부(956)는, 어트랙션마다의 이동률의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하여, 과거에 설치되어 있던 교체해버린 어트랙션을 이용하던 이용자가, 어느 어트랙션으로 교체하여 이용하고 있는지를 나타내는 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 상술한 유기대의 기종 대신에 어트랙션인 경우, 도 17에서 나타내어진 것과 같은 어트랙션 B를 이용한 이용자를 모집단으로 했을 때, 어트랙션 B를 이용한 이용자는, 어트랙션 BB, AB의 어트랙션의 이용자로 되었음이 나타내어져 있다. 이 때문에, 예를 들어 어트랙션 BB, AB에 대한 이동률이 유지되고 있으면, 어트랙션 B를 교체해도 타점으로 이용객이 떨어지지 않음을 인식할 수 있다. 또, 도 17에 있어서는, 어트랙션 ABC에 대해서는, 이동률 그 자체는 낮지만, 내장 빈도가 높은 층의 비율이 높기 때문에, 어트랙션 BB를 이용하는 이용자 중, 내장 빈도가 높은 이용객만큼 어트랙션 ABC를 이용한 채의 상태로 함으로써, 내장객이 유원지로부터 떨어지지 않았다고도 할 수 있다.

단계 S299에서, 이동률 분포해석결과 출력부(957)는 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 유원지에 설치되어 있던 특정 어트랙션을 이용하는 이용객이, 그 특정 어트랙션이 철거되어 이용되지 않게 된 후에, 어느 어트랙션으로 교체하여 이용하고 있는지를 이동률로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 어트랙션을 특정하는 예에 대해서 설명하였지만, 특정 어트랙션을 이용하는 이용자를 모집단으로 한 채, 어트랙션의 카테고리마다의 이동률이나, 어트랙션의 메이커마다의 이동률을 구함으로써, 특정 어트랙션을 이용하는 이용자가 교체하여 이용할 경향이 있는 어트랙션의 카테고리나 메이커를 인식할 수 있고, 교체해야 하는 어트랙션, 또는 교체하지 말아야 할 어트랙션을 카테고리나 메이커로부터 검토할 수도 있게 된다. 또, 모집단에 대해서도, 특정 어트랙션을 이용하는 이용자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어 과거에 설치되어 있던 특정 카테고리나 메이커의 어트랙션을 이용하는 내장자로 하도록 해도 좋다.

또한, 이상에 있어서는, 유원지 영업지원 시스템을 구성하는 복수의 장치에 의해 실현되는 예에 대해서 설명하였지만, 이것들은 모두 개별일 필요는 없고, 예를 들어 생체정보 인식장치(821), 및 유원지 관리장치(824)에 대해서는, 쌍방의 기능을 갖춘 정보처리장치에 의해 실현되는 것으로 해도 좋고, 시스템 전체를 1장치로 갖추어도 좋은 것이다.

<4. 제4 실시형태>

[복합점포시설 영업지원 시스템의 구성예]

이상에 있어서는, 유기점 영업지원 시스템, 판매점 영업지원 시스템, 및 유원지 영업지원 시스템의 구성예에 근거하여, 유기점에서의 유기대, 판매점에서의 상품, 또는 유원지에서의 어트랙션에 대한 이동률, 및 회유율을 구하는 설명을 해 왔지만, 이동률, 및 회유율에 근거한 영업지원 시스템은, 그 이외의 것을 대상으로 해도 좋은 것이고, 예를 들어 유기점에서의 유기대, 판매점에서의 상품, 또는 유원지에서의 어트랙션 대신에, 복합점포시설에서의 점포의 영업지원 시스템으로 하도록 해도 좋다.

도 35는, 본 발명에 따른 복합점포시설인 쇼핑몰의 영업지원 시스템의 한 실시형태의 구성을 나타낸 도면이다. 또한, 도 35에 있어서, 도 1, 도 19, 도 27에서의 경우와 동일한 기능을 갖춘 구성에 대해서는, 동일한 부호를 붙이고 있고, 그 설명은 적절히 생략하는 것으로 한다. 도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에 있어서는, 도 1의 유기점(1) 내지 제3자 유기점 관리 버스(7), 생체정보 인식장치(21), 생체정보 DB(22), 유기점 관리장치(24), 유기대 관리 DB(26), 유기점 관리정보 버스(30), 생체정보 버스(31), 및 유기대 주변단말(37), 도 19의 판매점(501) 내지 제3자 판매점 관리 버스(507), 생체정보 인식장치(521), 생체정보 DB(522), 판매점 관리장치(524), 상품관리 DB(526), 판매점 관리정보 버스(530), 생체정보 버스(531), 및 정산단말(537), 또는 도 27의 유원지(801) 내지 제3자 유원지 관리 버스(807), 생체정보 인식장치(821), 생체정보 DB(822), 유원지 관리장치(824), 어트랙션 관리 DB(826), 유원지 관리정보 버스(830), 생체정보 버스(831), 및 입장관리 단말(837) 대신에, 쇼핑몰(1001) 내지 제3자 쇼핑몰 관리 버스(1007), 생체정보 인식장치(1021), 생체정보 DB(1022), 쇼핑몰 관리장치(1024), 점포관리 DB(1026), 쇼핑몰 관리정보 버스(1030), 생체정보 버스(1031), 및 점포정산 단말(1037)을 갖추고 있다.

즉, 쇼핑몰(1001-1 내지 1001-n)은, 소위 복합점포시설 등이고, 복수의 점포를 갖춘 상업시설이다. 점포로는, 의료품점, 잡화점, 식료품점, 또는 레스토랑 등의 상품뿐만 아니라, 각종 서비스를 제공하는 시설을 포함하는 것이다. 또, 이들 쇼핑몰(1001-1 내지 1001-n)은, 계열 쇼핑몰 또는 생체정보 관리센터나 제3자 쇼핑몰 관리센터의 가맹시설로서, 복수의 쇼핑몰을 총괄적으로 관리할 필요가 있는 쇼핑몰이다. 각 쇼핑몰(1001-1 내지 1001-n)은, 생체정보 관리 버스(1006) 및 제3자 쇼핑몰 관리 버스(1007)에 의해 접속되어 있고, 그들 버스 및 인터넷 등으로 대표되는 공중통신회선망(8, 9)을 통하여, 상호 각각 생체정보, 및 제3자 쇼핑몰 관리정보를 수수하고 있다.

생체정보 관리 버스(1006)는, 생체정보 관리 버스(6)와 동일한 버스이고, 주로 각 쇼핑몰(1001)의 생체정보 인식장치(1021)에 의해 관리되는 생체정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다. 또, 제3자 쇼핑몰 관리 버스(1007)는, 주로 각 쇼핑몰(1001)의 점포정산 단말(1037)에 의해 관리되는 쇼핑몰에 설치되는 점포의 종류와, 그 이용자(점포에서 상품을 구입한 구입자)의 사람 수를 관리하는 이용관리정보를 유통시키기 위한 전송로로서 기능한다.

생체정보 관리센터(1002)는, 생체정보 관리센터(2)에 대응하는 것이고, 생체정보 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이다.

제3자 쇼핑몰 관리센터(1004)는, 제3자 유기점 관리센터(4)에 대응하는 것이고, 제3자 쇼핑몰 관리센터를 관리 운영하는 사업자에 의해 사용되는 서버이다.

생체정보 인식장치(1021)는, 생체정보 인식장치(21)에 대응하는 것이고, 쇼핑몰(1001) 내의 점포에서 상품을 구입할 때에 이용하는 점포정산 단말(1037) 등에 설치된, 구입자(또는 이용자)를 촬상하는 카메라(38-1 내지 38-m), 입구 카메라(40-1 내지 40-p), 및 점내 카메라(41-1 내지 41-q)에 의해 촬상된 화상으로부터 화상처리 유닛(39-1 내지 39-(m+p+q))에 의해 추출되고, 생체정보 버스(1031)를 통하여 공급되어 오는 얼굴화상의 정보에 근거하여, 생체정보 DB(1022)에 미리 등록되어 있는 얼굴화상과 대조하여, 일치하는 경우, 등록자의 내점관리정보를 생체정보 DB(1022)에 추가하여 갱신하고, 필요에 따라, 각종 정보를 CRT(Cathode Ray Tube) 또는 LCD(Liquid Crystal Display) 등으로 이루어지는 표시부(23)에 표시한다.

쇼핑몰 관리장치(1024)는, 유기점 관리장치(24)에 대응하는 것이고, 쇼핑몰 관리정보 버스(1030)를 통하여 점포정산 단말(1037)에 의해 식별되는 점포를 식별하는 정보에 대응시켜, 그 점포에서 상품을 구입한 구입자(이용자)의 구입시각의 정보를 관리하고 있다. 쇼핑몰 관리장치(1024)는, 점포정산 단말(1037)에 의해 상품의 구입이 확인된 점포의 종류를 포함하는 내점정보를 취득하여, CRT나 LCD 등으로 이루어지는 표시부(25)에 표시한다. 쇼핑몰 관리장치(1024)는, 점포정산 단말(1037-1 내지 1037-m)의 각각으로부터 공급되어 오는 상품의 구입이 확인된 점포의 종류를 나타내는 내점관리정보를, 각각을 식별하는 식별정보(예를 들어, 점포 식별번호)를 대응시켜 점포관리 DB(1026)에 의해 관리한다. 또, 점포관리 DB(1026)는, 점포 식별번호에 대응시켜, 점포의 점포명, 카테고리, 및 플로어의 정보가 등록되어 있다.

점포정산 단말(1037-1 내지 1037-m)은, 상술한 유기대(36) 및 유기대 주변단말(37)에 대응하는 것이고, 정산 시에, 상품의 각각에 붙여진 바코드, 또는 QR코드에 의해 식별되는 상품정보를 읽어들여, 정산금액을 계산하여 제시함과 동시에, 잔돈금액, 카드정산 등을 실행함과 동시에, 필요에 따라 영수증 등을 발행한다. 또, 점포정산 단말(1037)에 대응하는 카메라(38)는, 상품을 구입하는 구입자의 얼굴화상 등의 생체정보를 촬상하여 취득하고, 대응하는 화상처리 유닛(39)으로부터 점포 식별정보(점포 식별번호)와 함께 생체정보 인식장치(1021)에 송신한다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 생체정보 인식장치의 구성예]

이어서, 도 36을 참조하여, 생체정보 인식장치(1021)의 구성예에 대해서 설명한다. 또한, 도 36에 있어서, 도 10의 생체정보 인식장치(21), 도 20의 생체정보 인식장치(521), 및 도 28의 생체정보 인식장치(821)와 동일한 기능을 갖춘 동일한 구성에 대해서는, 동일한 부호를 붙이고 있고, 그 설명은 생략하는 것으로 한다. 즉, 도 36의 생체정보 인식장치(1021)에 있어서, 도 10의 생체정보 인식장치(21), 도 20의 생체정보 인식장치(521), 및 도 28의 생체정보 인식장치(821)와 다른 점은, 데이터베이스 관리부(223, 601 또는 901) 대신에, 데이터베이스 관리부(1101)를 설치한 점이다.

데이터베이스 관리부(1101)는, 얼굴화상의 인물이 쇼핑몰 내의 점포에서 상품을 구입한 시각(얼굴화상이 취득된 시각), 상품을 구입한 점포를 식별하는 점포 식별정보를 생체정보 DB(1022)에 등록한다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 생체정보 데이터베이스의 구성예]

계속해서 도 37을 참조하여, 생체정보 데이터베이스(1022)의 구성예에 대해서 설명한다.

생체정보 DB(1022)는, 도 37에서 나타낸 바와 같이, 얼굴화상마다 관리되는 시트상의 얼굴화상 데이터로 이루어지는 데이터베이스이고, 데이터베이스 관리부(1101)에 의해 얼굴화상에 대응시켜, 그 얼굴화상의 인물의 내점관리정보가 등록된다. 얼굴화상 데이터로 이루어지는 각 시트는, 얼굴화상란에 등록된 얼굴화상에 대응시켜 특징량 정보란에 특징량 정보가 등록되어 있다. 게다가, 생체정보 DB(1022)에는, 점포 식별번호란, 내점일시란, 및 사용자 랭크란이 설치되고, 각각 점포 식별번호, 그 점포에서 상품을 구입한 일시인 내점일시, 및 쇼핑몰(1001)에 내점하는 빈도에 근거하여 설정되는 사용자 랭크가 등록되어 있다. 데이터베이스 관리부(1101)는, 얼굴화상 취득부(221)에 의해 취득된 얼굴화상을 얼굴화상란에 등록한다. 데이터베이스 관리부(1101)는, 얼굴화상과 함께 공급되어 오는 점포 식별번호를 점포 식별번호란에 등록한다. 점포 식별번호는, 얼굴화상이 공급되어 온 인물이 상품을 구입한 점포를 특정하는 정보이고, 점포 식별번호란에 등록된다.

점포 식별번호는, 상품의 구입이 확인된 점포가 설치되어 있던 설치기간, 및 점포를 식별하는 점포번호로 구성되어 있고, 각각 설치기간란, 및 점포번호란에 기록된다.

설치기간은, 예를 들어 도 37의 최상단, 및 2번째 단에 나타내어지듯이, 「20100110201002100010」, 및 「20100310000000000115」라는 것이다. 최상단의 점포 식별번호는, 2010년 1월 10일 내지 2010년 2월 10일에 판매된, 점포번호 「0010」으로 식별되는 점포임을 나타내고 있다. 즉, 「20100110201002100010」중, 설치기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「20100210」이고, 점포번호가 「0010」이다.

또, 2번째 단의 점포 식별번호는, 「20100310000000000115」 중, 설치기간의 개시시기는 「20100110」이고, 종료시기는 「00000000」이고, 점포번호가 「0115」이다. 또한, 종료시기인 「00000000」은, 지금 현재도 설치되어 있고, 종료시기가 설정되어 있지 않음을 나타내고 있다. 즉, 2번째 단의 점포 식별번호는, 2010년 3월 10일에 설치 개시되어 지금 현재도 설치되어 있는, 점포번호 「0115」로 식별되는 점포임을 나타낸다.

내점일시란에는, 점포 식별번호로 지정된 점포에서, 얼굴화상으로 식별된 인물이 상품을 구입한 시각을 나타내는 내점일시의 정보가 기록된다. 도 37의 내점일시란에는, 최상단 및 2번째 단에 있어서, 「20100125101546」 및 「20100315111515」로 기록되어 있다. 즉, 도 37의 최상단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100110201002100010」의 점포 식별번호의 점포에서, 2010년 1월 25일 10시 15분 46초에 상품을 구입했음이 나타내어져 있다. 또, 도 37의 2번째 단에 있어서는, 얼굴화상으로 식별된 인물이, 「20100310000000000115」의 점포 식별번호의 점포에서, 2010년 3월 15일 11시 15분 15초에 상품을 구입했음이 나타내어져 있다.

사용자 랭크란에는, 얼굴화상으로 인식되는 내점자의 내점 빈도에 맞추어 H(Heavy), M(Middle), L(Light)의 3단계로 나타내어지는 사용자 랭크가 기록된다. 데이터베이스 관리부(1101)는, 얼굴화상 데이터를 갱신할 때, 초기 상태에서는, 사용자 랭크를 L로서 기록한다. 데이터베이스 관리부(1101)는, 그 이후에, 내점일시의 정보로부터 내점 빈도를 계산하여, 소정의 빈도보다 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 M으로서 기록하고, 빈도가 더 높은 상태가 되었을 때, 사용자 랭크를 H로 한다. 반대로, 내점 빈도가 저하한 경우에는, 데이터베이스 관리부(1101)는, 사용자 랭크를 H에서 M으로, 또는 M에서 L로 변경한다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 쇼핑몰 관리장치의 구성예]

계속해서, 도 38을 참조하여, 쇼핑몰 관리장치(1024)의 구성예에 대해서 설명한다.

쇼핑몰 관리장치(1024)는, 유기점 관리장치(24)에 대응하는 것이고, 생체정보 DB(1022)에 등록된 얼굴화상 데이터와, 점포관리 DB(1026)에 등록된 점포의 개별 정보로부터, 특정 점포에서 상품을 구입한 내점자(점포에서 식사나 서비스 등을 이용한 이용자)를 모집단으로 한 회유율, 및 이동률을 구하여, 영업지원정보를 제공한다.

보다 상세하게는, 쇼핑몰 관리장치(1024)는, 점포의 점포명, 카테고리, 또는 플로어 등에 의해, 지금 현재 설치되어 있는 점포를 특정하고, 특정된 점포를 이용한 이용자가, 그 외의 점포마다 회유하는 비율을 나타내는 회유율을 계산한다. 또, 쇼핑몰 관리장치(1024)는, 점포의 점포명, 카테고리, 또는 플로어 등에 의해, 과거에 설치되어 있던, 지금 현재 설치되어 있지 않은 점포를 특정하고, 특정된 점포를 이용한 이용자가, 지금 현재 설치되어 있는, 그 외의 점포마다로 이동하는 비율을 나타내는 이동률을 계산한다. 그리고, 쇼핑몰 관리장치(1024)는, 이 점포마다의 회유율, 또는 이동률을 해석하고, 해석결과에 근거하여 영업지원정보를 제공한다.

쇼핑몰 관리장치(1024)는, 회유율 계산부(1151), 회유율 분포해석부(1152), 회유율 분포해석결과 출력부(1153), 조작부(1154), 이동률 계산부(1155), 이동률 분포해석부(1156), 이동률 분포해석결과 출력부(1157), 및 통신부(1158)를 갖추고 있다.

회유율 계산부(1151)는, 모집단 추출부(1171), 대상집단 추출부(1172), 및 회유율 계산결과 출력부(1173)를 갖추고 있고, 회유율을 계산한다. 모집단 추출부(1171)는, 회유율을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 이용한, 지금 현재 쇼핑몰 내에 설치되어 있는 점포를 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(1154)가 조작됨으로써, 점포명, 카테고리, 또는 플로어가 입력되면, 모집단 추출부(1171)는, 점포관리 DB(1026)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 지금 현재 설치되어 있는 특정해야 할 점포의 점포 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(1171)는, 특정한 점포 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(1022)에 액세스하고, 특정한 점포 식별번호의 점포를 이용한 내점관리정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하여, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(1172)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 점포 이외로서, 지금 현재 설치되어 있는 점포마다 내점이 확인되었음을 나타내는 내점관리정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

회유율 계산결과 출력부(1173)는, 점포마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 회유율로서 계산한다.

회유율 분포해석부(1152)는, 점포마다 구해져 오는 회유율의 계산결과를 종합하여, 점포마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 점포의 정보를 추출하고, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

회유율 분포해석결과 출력부(1153)는, 회유율 분포해석부(1152)에 의해 종합된 점포마다의 회유율의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 회유율 분포해석부(1152)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

이동률 계산부(1155)는, 모집단 추출부(1181), 대상집단 추출부(1182), 및 이동률 계산결과 출력부(1183)를 갖추고 있고, 이동률을 계산한다. 모집단 추출부(1181)는, 이동률을 계산할 때에 필요한 모집단의 사람 수의 정보를 추출한다. 보다 구체적으로는, 모집단이 되는 인물이 이용한, 과거에 쇼핑몰 내에 설치되어 있던 점포를 특정하기 위한 정보로서 키보드나 조작버튼으로 이루어지는 조작부(1154)가 조작됨으로써, 점포명, 카테고리, 또는 플로어가 입력되면, 모집단 추출부(1181)는, 점포관리 DB(1026)에 액세스하고, 입력된 정보에 근거하여, 과거에 설치되어 있던 특정해야 할 점포의 점포 식별번호를 특정한다. 게다가, 모집단 추출부(1181)는, 특정한 점포 식별번호에 근거하여, 생체정보 DB(1022)에 액세스하고, 특정한 점포 식별번호의 점포를 이용한 내점관리정보가 기록되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 추출한 얼굴화상 데이터 수로부터 모집단이 되는 사람 수를 구한다.

대상집단 추출부(1182)는, 회유율을 구함에 있어 필요한 모집단 중, 특정된 점포 이외로서, 지금 현재 설치되어 있는 점포마다 내점하였음을 나타내는 내점관리정보가 포함되어 있는 얼굴화상 데이터를 추출하고, 그 수를 대상집단의 사람 수로서 구한다.

이동률 계산결과 출력부(1183)는, 점포마다, 대상집단의 사람 수를 모집단의 사람 수로 나눔으로써, 대상집단의, 모집단에 대한 비율을 이동률로서 계산한다.

이동률 분포해석부(1156)는, 점포마다 구해져 오는 이동률의 계산결과를 종합하여, 점포마다의 분포로서 정리하고, 예를 들어 상위 n위까지의 점포의 정보를 추출하고, 그들의 경향에 근거한 영업지원정보를 해석결과로서 생성한다.

이동률 분포해석결과 출력부(1157)는, 이동률 분포해석부(1156)에 의해 종합된 점포마다의 이동률의 정보를 나타내는 그래프를 생성하고, 이동률 분포해석부(1156)의 해석결과와 함께 표시부(25)에 표시시킨다.

통신부(1158)는, 예를 들어 인터넷 보드로 이루어지고, 생체정보 인식장치(1021), 점포관리 DB(1026), 및 생체정보 DB(1022)와 통신하여, 각종 정보를 주고받는다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 점포관리 데이터베이스의 구성예]

이어서, 도 39를 참조하여, 점포관리 DB(1026)의 구성예에 대해서 설명한다.

점포관리 DB(1026)는, 점포 식별번호에 근거하여, 지금 현재 설치되어 있는 점포, 또는 과거에 설치되어 있던 점포의 점포명, 카테고리, 또는 플로어라는 점포의 정보를 데이터베이스로서 기록하고 있다.

점포 식별번호에 대해서는, 도 37을 참조하여 설명한 생체정보 DB(1022)에서의 것과 동일하므로, 그 설명은 생략한다. 점포명란에는, 점포의 개별 점포명이 등록된다. 카테고리란에는, 점포의 카테고리가 기록되어 있고, 예를 들어 의료품점 등을 나타내는 CL, 음식점 등을 나타내는 Food 등이 기록된다. 또한, 카테고리에 대해서는, 이 이외의 카테고리를 나타내는 정보가 기록되도록 해도 좋다. 게다가, 플로어란에는, 점포가 설치되는 쇼핑몰 내의 플로어의 정보가 기록된다. 따라서, 도 37의 경우, 「20100310201004100001」, 및 「20100310201004100002」의 점포 식별번호의 점포는, 점포명이 S이고, 카테고리가 CL이고, 플로어가 「1층」임이 나타나 있다. 또, 「20100310201004100003」, 및 「20100310201004100004」의 점포 식별번호의 점포는, 점포명이 T이고, 카테고리가 CL이고, 플로어가 「3층」임이 나타나 있다. 게다가, 「20100510000000000001」, 및 「20100510000000000002」의 점포 식별번호의 점포는, 점포명이 U이고, 카테고리가 Food이고, 플로어가 「9층」임이 나타나 있다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 내점관리정보 관리처리]

계속해서, 도 40의 플로우 차트를 참조하여, 내점관리정보 관리처리에 대해서 설명한다.

또한, 단계 S312 내지 S315의 처리, 및 단계 S321 내지 S325, S327의 처리에 대해서는, 도 14의 플로우 차트를 참조하여 설명한 단계 S1 내지 S4의 처리, 및 단계 S21 내지 S25, S27의 처리와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

즉, 단계 S311에서, 점포정산 단말(1037)은, 내점객이 상품을 구입하기 위해 정산을 하고, 상품의 바코드 등의 인식정보를 읽어 들여, 정산 처리를 실행함으로써, 내점객이 상품을 구입하는 것을 확인할 수 있었는지 아닌지를 판정하고, 내점자의 상품 구입이 확인될 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S311에서, 예를 들어 내점객이 상품을 구입함을 확인할 수 있었을 때, 내점객의 내점이 있었던 것으로 간주하고, 처리는 단계 S312로 진행한다. 이 처리에 의해, 얼굴화상이 취득되고, 생체정보 인식장치(1021)에 송신된다. 또한, 단계 S315에서, 송신부(203)는, 점포를 식별하는 점포 식별번호, 및 내점시각(촬상시각)의 정보를 얼굴화상에 부가하여 생체정보 인식장치(1021)에 송신한다.

그리고, 단계 S321 내지 S325에서, 공급되어 온 얼굴화상과 등록되어 있는 얼굴화상과의 유사도가 구해지고, 대조되게 된다.

단계 S325에서, 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크다고 판정된 경우, 단계 S326에서, 유사도 판정부(233)는, 최상위의 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(1101)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(1101)는, 생체정보 DB(1022)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 관리되고 있는 얼굴화상 데이터를 검색한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(1101)는, 얼굴화상에 더해져 있는 점포 식별번호에 대응시켜, 내점일시, 및 사용자 랭크를 등록한다. 이때, 데이터베이스 관리부(1101)는, 내점일시에 대해서는, 최초로 얼굴화상이 검출된 타이밍을 등록한다. 또, 데이터베이스 관리부(1101)는, 내점일시의 정보에 근거하여, 얼굴화상에 의해 관리되는 내점자의 쇼핑몰에의 내점 빈도를 계산하여 등록한다.

한편, 단계 S325에서, 유사도 계산부(232)로부터 공급되어 오는 최상위의 유사도가 소정의 역치보다도 크기 않은 경우, 즉, 가장 유사한 등록자의 얼굴화상이어도 유사도가, 소정의 역치 미만인 경우, 처리는 단계 S328로 진행한다.

단계 S328에서, 유사도 판정부(233)는, 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상을 데이터베이스 관리부(1101)에 공급한다. 데이터베이스 관리부(1101)는, 생체정보 DB(1022)에 액세스하고, 공급되어 온 얼굴화상으로 새로운 얼굴화상 데이터를 생성하여 등록한다. 그리고, 데이터베이스 관리부(1101)는, 얼굴화상에 더해 있는 점포 식별번호에 대응시켜, 내점일시, 및 사용자 랭크를 등록한다.

이상의 처리에 의해, 생체정보 인식장치(1021)에 의해 화상처리 유닛(39)으로부터 공급되어 온 얼굴화상에 근거하여, 생체정보 DB(1022)에 내점자의 얼굴화상마다 내점관리정보를 순차 축적시켜 갈 수 있게 된다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 이벤트전략 해석처리]

계속해서, 도 41의 플로우 차트를 참조하여, 이벤트전략 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S371에서, 회유율 계산부(1151)는, 조작부(1154)가 조작되고, 지금 현재 설치되어 있는 점포로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 점포에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 될 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S371에서, 예를 들어 지금 현재 설치되어 있는 점포로서, 이벤트 대상후보로 되어 있는 점포에 대해서, 조작부(1154)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S372로 진행한다.

단계 S372에서, 회유율 계산부(1151)의 모집단 추출부(1171)는, 통신부(1158)를 제어하여, 점포관리 DB(1026), 및 생체정보 DB(1022)에 액세스하고, 이벤트 대상후보로 되어 있는 점포를 이용한 내점자의 사람 수를 회유율의 모집단으로서 추출한다.

단계 S373에서, 회유율 계산부(1151)의 대상집단 추출부(1172)는, 지금 현재 설치되어 있는 점포 중, 미처리로 되어 있는 점포를 처리대상 점포로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 점포에 내점했음을 나타내는 내점관리정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S374에서, 회유율 계산결과 출력부(1173)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 회유율로서 계산하여 출력한다.

단계 S375에서, 대상집단 추출부(1172)는, 지금 현재 설치되어 있는 점포 중, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 점포가 존재하는지 아닌지를 판정하고, 회유율이 구해져 있지 않은, 미처리 점포가 있는 경우, 처리는 단계 S373으로 되돌아간다. 즉, 모집단으로서 지정된 점포를 제외하고, 지금 현재 설치되어 있는 점포 중, 회유율이 구해져 있지 않은 점포가 없어질 때까지, 단계 S373 내지 S375의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S375에서, 미처리 점포가 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S376으로 진행한다.

단계 S376에서, 회유율 분포해석부(1152)는, 구해진 모든 회유율의 정보에 근거하여, 회유율의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 회유율에 대해서, 점포에 대응시켜, 막대 그래프를 생성한다.

단계 S377에서, 회유율 분포해석부(1152)는, 생성한 막대 그래프에 회유율의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다.

단계 S378에서, 회유율 분포해석부(1152)는, 점포마다의 회유율의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하여, 이벤트의 대상이 되어야 하는 점포의 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 상술한 유기대의 기종 대신에 점포의 종류로 한 경우, 도 17에서 나타내어진 바와 같이 점포 AA를 이용하는 내점자를 모집단으로 했을 때, 점포 AA를 이용하는 내점자는, 점포 BB, AB에 대해서도 회유하여 이용하는 경향이 보인다. 이 때문에, 예를 들어 점포 AA를 대상으로 한 이벤트를 개최할 때에는, 점포 BB, AB에 대해서도 대상으로 하면, 동일한 기호를 가진 내점객이 점포마다 분산해 버려, 집객 효율을 저감시켜 버릴 우려가 있음이 해석결과로서 구해진다. 또, 도 17에 있어서는, 점포 ABC에 대해서는, 회유율 그 자체는 낮지만, 내점 빈도가 높은 내점자층의 비율이 높기 때문에, 점포 ABC도 이벤트의 대상 점포로 하면, 내점 빈도가 높은 내점객을 이벤트 점포로 집객할 수 있지만, 역시 내점객이 분산해버릴 우려가 있는 것도 해석결과로부터 말할 수 있다.

단계 S379에서, 회유율 분포해석결과 출력부(1153)는, 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 쇼핑몰에서 설치되어 있는 특정 점포를 이용하는 이용객이, 그 특정 점포 이외의 점포에 대해서, 어떻게 회유하여 이용하고 있는지를 회유율로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 점포를 특정하는 예에 대해서 설명하였지만, 특정 점포를 이용하는 이용자를 모집단으로 한 채, 점포의 카테고리마다의 회유율이나, 점포의 플로어마다의 회유율을 구함으로써, 특정 점포를 이용하는 이용자가 회유하여 이용할 경향이 있는 점포의 카테고리나 플로어를 파악할 수 있고, 이벤트에 채용해야 할 점포, 또는 채용하지 말아야 할 점포를 카테고리나 플로어로부터 검토하는 것도 가능해진다. 게다가, 모집단에 대해서도, 특정 점포를 이용하는 이용자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어 특정 카테고리나 플로어의 점포를 이용하는 이용자로 하도록 해도 좋다.

[도 35의 복합점포시설 영업지원 시스템에서의 교체 점포 해석처리]

계속해서, 도 42의 플로우 차트를 참조하여, 교체 점포 해석처리에 대해서 설명한다.

단계 S391에서, 이동률 계산부(1155)는, 조작부(1154)가 조작되고, 과거에 설치되어 있던 점포로서, 새로운 다른 신규 점포로 교환된 점포에 대해서 입력이 이루어졌는지 아닌지를 판정하고, 입력이 이루어질 때까지, 동일한 처리를 반복한다. 단계 S391에서, 예를 들어 과거에 설치되어 있던 점포로서, 교체된 점포에 대해서, 조작부(1154)가 조작되어 입력된 경우, 처리는 단계 S392로 진행한다.

단계 S392에서, 이동률 계산부(1155)의 모집단 추출부(1181)는, 통신부(1158)를 제어하고, 점포관리 DB(1026), 및 생체정보 DB(1022)에 액세스하고, 교체된 점포를 이용한 이용자의 사람 수를 이동률의 모집단으로서 추출한다.

단계 S393에서, 이동률 계산부(1155)의 대상집단 추출부(1182)는, 지금 현재 설치되어 있는 점포 중, 미처리로 되어 있는 점포를 처리대상 점포로서 설정하고, 모집단이 되는 얼굴화상 데이터 중, 그 처리대상 점포를 이용하였음을 나타내는 내점관리정보가 등록되어 있는 얼굴화상 데이터를 검색하여, 대상집단으로서 추출한다.

단계 S394에서, 이동률 계산결과 출력부(1183)는, 대상집단의 사람 수의 모집단의 사람 수에 대한 비율을 이동률로서 계산하여 출력한다.

단계 S395에서, 대상집단 추출부(1182)는, 지금 현재 설치되어 있는 점포 중, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리로 되어 있는 점포가 존재하는지 아닌지를 판정하고, 이동률이 구해져 있지 않은, 미처리 점포가 있는 경우, 처리는 단계 S393으로 되돌아간다. 즉, 지금 현재 설치되어 있는 점포 중, 이동률이 구해져 있지 않은 점포가 없어질 때까지, 단계 S393 내지 S395의 처리가 반복된다.

그리고, 단계 S395에서, 미처리 점포가 없다고 판정된 경우, 처리는 단계 S396으로 진행한다.

단계 S396에서, 이동률 분포해석부(1156)는, 구해진 모든 이동률의 정보에 근거하여, 이동률의 순위를 구하고, 상위 n위까지의 이동률에 대해서, 점포에 대응시켜, 예를 들어 도 17에서 나타내어진 것과 동일한 막대 그래프를 생성한다.

단계 S397에서, 이동률 분포해석부(1156)는, 생성한 막대 그래프에 이동률의 내역이 되는 사람 수의 비율에 따라 사용자 랭크에 따라 구분한다. 이것은 도 17에서의 경우와 동일하므로, 그 설명은 생략한다.

단계 S398에서, 이동률 분포해석부(1156)는, 점포마다의 이동률의 순위로부터 얻어지는 정보를 해석하고, 과거에 설치되어 있던 교체해버린 점포를 이용하던 이용자가, 어느 점포로 교체하여 이용하고 있는지를 나타내는 정보를 해석결과로서 출력한다. 즉, 상술한 유기대의 기종 대신에 점포인 경우, 도 17에서 나타내어진 것과 같이 점포 B를 이용한 이용자를 모집단으로 했을 때, 점포 B를 이용한 이용자는, 점포 BB, AB의 이용자로 되었음이 나타내어져 있다. 이 때문에, 예를 들어 점포 BB, AB에 대한 이동률이 유지되고 있으면, 점포 B를 교체해도 다른 쇼핑몰로 이용객이 떨어지지 않음을 인식할 수 있다. 또, 도 17에 있어서는, 점포 ABC에 대해서는, 이동률 그 자체는 낮지만, 내점 빈도가 높은 층의 비율이 높기 때문에, 점포 BB를 이용하는 이용자 중, 내점 빈도가 높은 이용객만큼 점포 ABC를 이용한 대로의 상태로 함으로써, 내점객이 쇼핑몰로부터 떨어지지 않았다고도 할 수 있다.

단계 S399에서, 이동률 분포해석결과 출력부(1157)는 구해진 막대 그래프, 및 해석결과의 정보를 표시부(25)에 표시시킨다.

이상의 처리에 의해 쇼핑몰에 설치되어 있던 특정 점포를 이용하는 이용객이, 그 특정 점포가 철거되어 이용되지 않게 된 후에, 어느 점포로 교체하여 이용하고 있는지를 이동률로서 구할 수 있게 된다. 또, 이 예에 있어서는, 점포를 특정하는 예에 대해서 설명하였지만, 특정 점포를 이용하는 이용자를 모집단으로 한 채, 점포의 카테고리마다의 이동률이나, 점포의 플로어마다의 이동률을 구함으로써, 특정 점포를 이용하는 이용자가 교체하여 이용할 경향이 있는 점포의 카테고리나 플로어를 인식할 수 있고, 교체해야 하는 점포, 또는 교체하지 말아야 할 점포를 카테고리나 플로어로부터 검토할 수도 있게 된다. 또, 모집단에 대해서도, 특정 점포를 이용하는 이용자로 할 뿐만 아니라, 예를 들어 과거에 설치되어 있던 특정 카테고리나 플로어의 점포를 이용하는 내점자로 하도록 해도 좋다.

또한, 이상에 있어서는, 쇼핑몰 영업지원 시스템을 구성하는 복수의 장치에 의해 실현되는 예에 대해서 설명하였지만, 이것들은 모두 개별일 필요는 없고, 예를 들어 생체정보 인식장치(1021), 및 쇼핑몰 관리장치(1024)에 대해서는, 쌍방의 기능을 갖춘 정보처리장치에 의해 실현되는 것으로 해도 좋고, 시스템 전체를 1장치로 갖추어도 좋은 것이다.

이상에 의하면, 내점객의 회유율, 또는 이동률을 구하도록 함으로써, 내점객의 동향을 정확하게 파악하여, 집객 향상을 도모하기 위한 영업전략을 지원할 수 있게 된다.

그런데, 상술한 일련의 처리는, 하드웨어에 의해 실행시킬 수도 있지만, 소프트웨어에 의해 실행시킬 수도 있다. 일련의 처리를 소프트웨어에 의해 실행시키는 경우에는, 그 소프트웨어를 구성하는 프로그램이, 전용 하드웨어에 조립되어 있는 컴퓨터, 또는 각종 프로그램을 인스톨함으로써, 각종 기능을 실행할 수 있는, 예를 들어 범용 퍼스널컴퓨터 등에, 기록매체로부터 인스톨된다.

도 43은, 범용 퍼스널컴퓨터의 구성예를 나타내고 있다. 이 퍼스널컴퓨터는, CPU(Central Processing Unit)(10001)를 내장하고 있다. CPU(10001)에는 버스(10004)를 통하여, 입출력 인터페이스(10005)가 접속되어 있다. 버스(10004)에는 ROM(Read Only Memory)(10002) 및 RAM(Random Access Memory)(10003)이 접속되어 있다.

입출력 인터페이스(10005)에는, 사용자가 조작 코맨드를 입력하는 키보드, 마우스 등의 입력 디바이스로 이루어지는 입력부(10006), 처리조작 화면이나 처리결과의 화상을 표시 디바이스에 출력하는 출력부(10007), 프로그램이나 각종 데이터를 격납하는 하드디스크 드라이브 등으로 이루어지는 기억부(10008), LAN(Local Area Network) 어댑터 등으로 이루어지고, 인터넷으로 대표되는 네트워크를 통한 통신처리를 실행하는 통신부(10009)가 접속되어 있다. 또, 자기 디스크(플렉시블 디스크를 포함), 광디스크(CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disc)를 포함), 광자기 디스크(MD(Mini Disc)를 포함), 또는 반도체 메모리 등의 리무버블 미디어(10011)에 대하여 데이터를 읽고 쓰는 드라이브(10010)가 접속되어 있다.

CPU(10001)는, ROM(10002)에 기억되어 있는 프로그램, 또는 자기 디스크, 광디스크, 광자기 디스크, 또는 반도체 메모리 등의 리무버블 미디어(10011)로부터 읽어내어져 기억부(10008)에 인스톨되고, 기억부(10008)로부터 RAM(10003)에 로드된 프로그램에 따라 각종 처리를 실행한다. RAM(10003)에는 또, CPU(10001)가 각종 처리를 실행하는데 있어서 필요한 데이터 등도 적절히 기억된다.

또한, 본 명세서에 있어서, 기록매체에 기록되는 프로그램을 기술하는 단계는, 기재된 순서에 따라 시계열적으로 행해지는 처리는 물론, 반드시 시계열적으로 처리되지 않아도, 병렬적 또는 개별로 실행되는 처리를 포함하는 것이다.

또, 본 명세서에 있어서, 시스템이란, 복수의 장치에 의해 구성되는 장치 전체를 나타내는 것이다.

1, 1-1 내지 1-n: 유기점 2: 생체정보 관리센터
3: 생체정보관리 데이터베이스 4: 제3자 유기점 관리센터
5: 제3자 유기점 관리 데이터베이스 6: 생체정보 관리 버스
7: 제3자 유기점 관리 버스 8, 9: 공중통신회선망
21: 생체정보 인식장치 22: 생체정보 데이터베이스
24: 유기점 관리장치 26: 유기대 관리 데이터베이스
27: 매체대출 관리장치 29: 매체대출관리 데이터베이스
30: 유기점 관리정보 버스 31: 생체정보 버스
33: 정산 판매기 34: 대출기
35: 계수기
36, 36-1 내지 36-m: 유기대
37, 37-1 내지 37-m: 유기대 주변단말
38, 38-1 내지 38-m: 카메라
39, 39-1 내지 39-(m+p+q): 화상처리 유닛
40, 40-1 내지 40-p: 입구 카메라
41, 41-1 내지 41-q: 점내 카메라

Claims (6)

1. 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단;
   복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단;
   상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단;
   상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단;
   상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단;
   상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단; 및
   상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용, 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단;
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 정보처리장치.
   
2. 제1항에 있어서, 화상을 촬상하는 촬상수단;
   상기 촬상수단에 의해 촬상된 화상으로부터, 상기 대조대상자의 얼굴화상을 추출하는 얼굴화상 추출수단; 및
   상기 대조대상자의 얼굴화상으로부터 특징량을 추출하는 특징량 추출수단;
   을 더 포함하고,
   상기 대조수단은, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 등록자의 얼굴화상과의 특징량을 이용하여 유사도를 계산하고, 상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 등록자의 얼굴화상을 대조하는 것을 특징으로 하는 정보처리장치.
   
3. 제1항에 있어서, 상기 물품은 유기대이고,
   상기 취득수단은, 복수의 유기대의 어느 하나에서 유기하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용된 유기대를 식별하는 식별정보와 함께 취득하고,
   상기 모집단 추출수단은, 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 유기대의 사용이 기록되어 있는 사람 수를 모집단의 사람 수로서 추출하고,
   상기 회유율 계산수단은, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 유기대 중, 상기 소정의 유기대 이외의 유기대를 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 유기대마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 유기대를 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 유기대 이외의 유기대에 대한 회유율로서 계산하는 것을 특징으로 하는 정보처리장치.
   
4. 제3항에 있어서, 상기 회유율이 소정의 순위보다 상위가 되는 유기대에 대해서, 상기 소정의 유기대와의 이벤트 개최가 유효하지 않음을, 상기 회유율 정보의 해석결과로서 표시하는 표시수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보처리장치.
   
5. 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단;
   복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단;
   상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단;
   상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단;
   상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단;
   상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단; 및
   상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단;
   을 포함하는 정보처리장치의 정보처리방법으로서,
   상기 취득수단에서의, 상기 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득단계;
   상기 대조수단에서의, 상기 취득단계의 처리에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조단계;
   상기 유사도 판정수단에서의, 상기 대조단계의 처리에서의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정단계;
   상기 기록수단에서의, 상기 유사도 판정단계의 처리에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록단계;
   상기 모집단 추출수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출단계; 및
   상기 회유율 계산수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보처리방법.
   
6. 얼굴화상을 축적자의 얼굴화상으로서 축적자 데이터베이스에 축적하는 축적수단;
   복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득수단;
   상기 취득수단에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조수단;
   상기 대조수단의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정수단;
   상기 유사도 판정수단에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록수단;
   상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출수단; 및
   상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산수단;
   을 포함하는 정보처리장치를 제어하는 컴퓨터에,
   상기 취득수단에서의, 상기 복수의 물품의 어느 하나를 사용하거나 또는 구입하는 대조대상자의 얼굴화상을, 상기 대조대상자에 의해 사용되거나 또는 구입된 물품을 식별하는 식별정보와 함께 취득하는 취득단계;
   상기 대조수단에서의, 상기 취득단계의 처리에 의해 취득된 대조대상자의 얼굴화상과, 상기 축적수단에 축적된 축적자의 얼굴화상과의 유사도를 계산하여 대조하는 대조단계;
   상기 유사도 판정수단에서의, 상기 대조단계의 처리에서의 대조결과인 유사도와 소정의 역치와의 비교에 의해, 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상인지 아닌지를 판정하는 유사도 판정단계;
   상기 기록수단에서의, 상기 유사도 판정단계의 처리에 의해 상기 대조대상자의 얼굴화상이 상기 축적자의 얼굴화상이라고 판정된 경우, 상기 대조대상자인 상기 축적자의 검출을, 상기 축적자의 얼굴화상과 대응시켜 상기 식별정보와 함께 축적자 데이터베이스에 기록하는 기록단계;
   상기 모집단 추출수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 소정의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의 수를 모집단의 사람 수로서 추출하는 모집단 추출단계; 및
   상기 회유율 계산수단에서의, 상기 축적자 데이터베이스에 포함되는 정보 중, 지금 현재 등록되어 있는 물품 중, 상기 소정의 물품 이외의 물품을 식별하는 식별정보와 함께 기록되어 있는 얼굴화상의, 상기 물품마다의 얼굴화상의 수를 대상집단의 사람 수로 하여, 상기 대상집단의 사람 수의 상기 모집단의 사람 수에 대한 비율을, 상기 소정의 물품을 사용 또는 구입하는 인물의, 상기 소정의 물품 이외의 물품에 대한 회유율로서 계산하는 회유율 계산단계;
   를 포함하는 처리를 실행시키는 것을 특징으로 하는 프로그램.

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