WO2019123702A1 - 処理装置、処理方法及びプログラム - Google Patents

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WO2019123702A1
WO2019123702A1 PCT/JP2018/027861 JP2018027861W WO2019123702A1 WO 2019123702 A1 WO2019123702 A1 WO 2019123702A1 JP 2018027861 W JP2018027861 W JP 2018027861W WO 2019123702 A1 WO2019123702 A1 WO 2019123702A1
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WO
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time
customer
payment
registration
waiting time
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/027861
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English (en)
French (fr)
Inventor
泰徳 森本
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
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Publication of WO2019123702A1 publication Critical patent/WO2019123702A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07G—REGISTERING THE RECEIPT OF CASH, VALUABLES, OR TOKENS
    • G07G1/00—Cash registers
    • G07G1/01—Details for indicating

Definitions

  • the present invention relates to a processing device, a processing method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus that creates cash register waiting time information based on an average checkout processing time per customer and visually displays the customer.
  • the average checkout processing time per customer is calculated as the sum of the average product registration time and the average accounting time.
  • a time for example, start time, end time
  • the shortening limit value of the required time for at least a part of the checkout
  • an apparatus for notifying a support request which is calculated for each clerk and based on the shortening limit value and the current value of the required time.
  • Patent Document 3 discloses an apparatus for calculating a predicted waiting time value of a POS device based on the amount of goods and the number of people lined up in the POS device.
  • the time required for payment is not considered in the calculation of the registration waiting time. Payment is made with cash, a credit card, an IC card, a portable terminal (smartphone or the like), etc., but the time required for payment varies depending on which one is selected. In addition, the time required for payment also differs depending on the characteristics of the customer (whether or not they are used to payment, etc.). In the case of the technology described in Patent Document 3 in which the time required for payment is not taken into account in the calculation of the registration waiting time, the accuracy of the calculated registration waiting time is not sufficient.
  • Patent Document 2 is not a technique for calculating the registration waiting time.
  • An object of the present invention is to accurately calculate the registration waiting time.
  • Calculation material acquisition means for identifying the customers who are lined up in the cash register waiting queue; Calculation means for calculating an estimated registration waiting time in the case of being arranged at the tail end of the row based on payment time information on the time required for payment for each of the identified customers;
  • a processing device is provided.
  • the computer is Calculation material acquisition process which identifies the customers who are lined up in the cash register waiting queue, A calculation step of calculating an estimated registration waiting time at the end of the row based on payment time information on the time taken to pay for each of the identified customers; There is provided a processing method for performing
  • Computer Calculation material acquisition means to identify the customers lined up in the cash register waiting queue, Calculation means for calculating an estimated registration waiting time in the case of being arranged at the tail end of the row based on payment time information on the time required for payment for each of the identified customers,
  • a program is provided to function as
  • the registration waiting time can be calculated accurately.
  • FIG. 1 It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows an example of the functional block diagram of the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment. It is a flowchart which shows an example of the flow of a process with the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment. It is a figure which shows typically an example of the information processed with the processing apparatus of this embodiment.
  • the processing apparatus of the present embodiment is used in a store.
  • the processing device identifies the customers in the cash register waiting row, for example, by face recognition processing. Then, based on the payment time information on the time required to pay for each of the identified customers, the processing device calculates the estimated registration waiting time in the case where it is arranged at the end of the row.
  • the estimated registration waiting time of each column can be calculated in consideration of “who is in the register waiting column”. As a result, according to the processing apparatus of the present embodiment, the estimation accuracy of the registration waiting time can be enhanced.
  • a process of registering product information (for example, identification information) of a product to be purchased in a cash register is referred to as “registration process”.
  • the time required for the registration process is called “registration time”.
  • the clerk for example, reads a code (for example, a bar code) attached to a product with a reader, presses a physical button provided on the cash register, touches a button displayed on the touch panel display of the cash register
  • Product information is registered in the cash register by work, etc.
  • a process of making a payment of the total purchase amount with cash, a credit card, an IC card, a portable terminal (smartphone or the like) or the like is referred to as a “payment process”.
  • the time required for payment processing is called "payment time".
  • a customer takes out cash, a credit card, etc. and delivers it to a clerk.
  • the clerk deposits the received cash into the cash register, inputs the received total amount into the cash register, and causes the reader to read the credit card information.
  • settlement is completed.
  • the customer takes out an IC card, a portable terminal (such as a smart phone), etc., and communicates with the reader. As a result, settlement is completed.
  • the registration process and the payment process are referred to as “accounting process”. And, the sum of the registration time and the payment time is called “accounting time”.
  • the functions included in the processing device are a central processing unit (CPU) of any computer, a memory, a program loaded to the memory, a storage unit such as a hard disk storing the program (a program stored from the stage of shipping the device in advance)
  • a storage unit such as a hard disk storing the program (a program stored from the stage of shipping the device in advance)
  • storage media such as CDs (Compact Disc) and programs downloaded from servers on the Internet can also be stored
  • an interface for network connection is realized by an arbitrary combination of hardware and software.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the hardware configuration of the processing apparatus.
  • the processing device includes a processor 1A, a memory 2A, an input / output interface 3A, a peripheral circuit 4A, and a bus 5A.
  • Peripheral circuit 4A includes various modules. The peripheral circuit 4A may not be provided.
  • the bus 5A is a data transmission path for the processor 1A, the memory 2A, the peripheral circuit 4A, and the input / output interface 3A to mutually transmit and receive data.
  • the processor 1A is, for example, an arithmetic processing unit such as a central processing unit (CPU) or a graphics processing unit (GPU).
  • the memory 2A is, for example, a memory such as a random access memory (RAM) or a read only memory (ROM).
  • the input / output interface 3A is an interface for acquiring information from an input device (eg, keyboard, mouse, microphone, etc.), an external device, an external server, an external sensor, etc., an output device (eg, display, speaker, printer, mailer) Etc.), an interface for outputting information to an external device, an external server, etc.
  • the processor 1A can issue an instruction to each module and perform an operation based on the result of the operation.
  • the processing apparatus 10 includes a calculation material acquisition unit 11 and a calculation unit 12.
  • the calculation material acquisition unit 11 acquires a material for calculating the estimated registration waiting time in the case of being arranged at the tail end of the column.
  • the calculation material acquisition unit 11 of the present embodiment identifies the customers lined up in the cash register waiting column.
  • the calculation material acquisition unit 11 identifies each customer by face authentication processing.
  • a camera for shooting a customer in a row waiting for cash register is installed near the cash register.
  • face image data of each of a plurality of customers is registered in association with the member ID (identifier) of each customer.
  • the member ID is information identifying a member of the store.
  • the customer who wishes to become a member of the store presents predetermined information (eg, name, address, date of birth, gender, etc.) and makes a member request to the store.
  • a member ID is issued to the customer who has made a member request.
  • a member operates a terminal device (e.g., a smartphone, a mobile phone, a PC (personal computer)) or a dedicated terminal installed in a store to input its own member ID and register its own face image.
  • the means for realizing the registration is not particularly limited.
  • the calculation material acquisition unit 11 identifies the customer by face authentication processing using image data generated by a camera installed near the cash register and face image data of a member registered in advance. That is, the calculation material acquisition unit 11 specifies the member ID of each customer arranged in a row.
  • the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time based on the payment time information of each of the identified customers.
  • Payment time information is information regarding the time required for payment.
  • FIG. 3 schematically shows an example of payment time information of a certain customer (member ID: A00001).
  • the illustrated payment time information indicates the past payment results of the customer.
  • the payment time information associates the date and time of payment in the past, the payment time required for payment at that time, and the settlement method at that time (eg, cash, credit card, electronic money, etc.).
  • the payment time information may not have at least one of the items shown.
  • the payment time information may also have other items not shown.
  • Payment time is the time required for payment processing, for example, (1) take out cash, credit card, IC card, portable terminal (smartphone etc.) etc., (2) hand cash or credit card to a clerk, (3) It is the time required for tasks such as communicating an IC card or a portable terminal with a reader, (4) signing at the time of credit card payment, and (5) entering a password for credit card payment.
  • the start timing of the payment process used to calculate the payment time may be, for example, the timing when the product information of the last product among the one or more products purchased by a certain customer is registered in the cash register.
  • the cash register may record the date and time when the product information of each product is registered.
  • the timing at which the store clerk performs another predetermined operation on the cash register may be used as the start timing of the payment process.
  • the cash register may record the date and time when the other predetermined operation was performed.
  • the end timing of the payment process used to calculate the payment time may be the timing when the customer left from the front of the cash register. In this case, it is possible to specify the timing (date and time) at which the customer left from the front of the cash register by analyzing the image data generated by the camera that captures the front of the cash register.
  • the timing when cash is entered into the cash register the timing when the deposit amount is entered into the cash register, the timing when the IC card or portable terminal communicates with the reader and the payment is completed, the credit card company's system and cash register communicate.
  • the timing at which the settlement is completed may be taken as the end timing of the payment process.
  • the cash register may record the date and time of these timings.
  • the calculation unit 12 predicts the current payment time on the basis of the past payment time of each customer for each customer arranged in a row. For example, the calculation unit 12 may set a statistical value (for example, an average value, a median value, a mode value, a maximum value, a minimum value, etc.) of past payment times as a prediction of the current payment time.
  • a statistical value for example, an average value, a median value, a mode value, a maximum value, a minimum value, etc.
  • the calculation unit 12 specifies the most frequent settlement method among the past payments of each customer, and the statistical value (eg, average value, median, mode) of past payment time at the time of the settlement method.
  • the maximum value, the minimum value, etc. may be used as the prediction of the current payment time.
  • the calculation unit 12 specifies the most frequent settlement method among the latest predetermined number of payments, and a statistical value (eg, average value, median value, mode, maximum value) of past payment time at the time of the settlement method A value, minimum value, etc.) may be used as the forecast of the current payment time.
  • a statistical value eg, average value, median value, mode, maximum value
  • the calculation unit 12 predicts the registration time required to register the item information for each customer arranged in a row.
  • the prediction method of the registration time will be described in detail in the following embodiments, the prediction method of the registration time is not limited in the present embodiment.
  • the calculation unit 12 may estimate, as the registration time of each customer, the average registration time per customer of the clerk in charge of the cashier in the row.
  • the calculation unit 12 calculates the prediction of the accounting time by adding the prediction of each payment time and the prediction of the registration time for each customer arranged in a row. Then, the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time by adding together the predictions of the accounting times of all the customers lined up in a row.
  • the calculation unit 12 predicts the present settlement method for each customer arranged in a row, based on the past settlement method of each customer. For example, the calculation unit 12 may predict the most frequent payment method among the past payments of each customer as the current payment method, or the most frequent payment method among the latest predetermined number of payments as the current payment method It may be predicted. In addition, the calculation unit 12 holds in advance information indicating a standard (general value) of the payment time required for each settlement method. And calculation part 12 is good also as a standard of payment time of a "predicted settlement method" as prediction of this payment time.
  • the calculation unit 12 predicts the registration time required to register the item information for each customer arranged in a row.
  • the prediction method of the registration time will be described in detail in the following embodiments, the prediction method of the registration time is not limited in the present embodiment.
  • the calculation unit 12 may estimate, as the registration time of each customer, the average registration time per customer of the clerk in charge of the cashier in the row.
  • the calculation unit 12 calculates the prediction of the accounting time by adding the prediction of each payment time and the prediction of the registration time for each customer arranged in a row. Then, the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time by adding together the predictions of the accounting times of all the customers lined up in a row.
  • Estimatimated registration waiting time calculation example 3 In the estimated registration waiting time calculation example 3, the calculation unit 12 estimates a time obtained by adding the remaining accounting time of the customer currently under accounting processing to the estimated registration waiting time calculated in the estimated registration waiting time calculation example 1 or 2 Calculated as cash waiting time.
  • the remaining accounting time of the customer who is currently accounting can be, for example, a value obtained by subtracting “elapsed time from the accounting start timing of the customer” from “the prediction of the accounting time of the customer”.
  • the accounting process start timing may be the timing when the first item information on the customer is registered in the cashier, or any other timing according to this.
  • the calculation material acquisition unit 11 acquires a material for calculating the estimated registration waiting time.
  • the calculation material acquisition unit 11 identifies the customers who are lined up in the register waiting queue in the face authentication process.
  • the calculation unit 12 predicts the payment time and the registration time of each of the identified customers.
  • the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time.
  • the estimated registration waiting time of each column can be calculated in consideration of “who is arranged in the registration waiting column”. As a result, it is possible to improve the estimation accuracy of the registration waiting time.
  • this payment time can be estimated based on the past payment results of each customer. Then, the estimated registration waiting time of each column can be calculated using the prediction. As a result, it is possible to improve the estimation accuracy of the registration waiting time.
  • the processing apparatus 10 predicts the payment time based on the attribute (sex, age, nationality, etc.) of the customer if the customers who do not have the payment time information are arranged in the checkout waiting column, and the prediction is
  • the second embodiment is different from the first embodiment in that the estimated registration waiting time is calculated based on the result of.
  • the customers who do not have payment time information are, for example, customers who visit for the first time, customers who do not have a member ID, and the like.
  • points different from the first embodiment will be described.
  • An example of the hardware configuration of the processing device 10 is the same as that of the first embodiment.
  • FIG. 2 An example of a functional block diagram of the processing device 10 is shown in FIG. 2 as in the first embodiment. As illustrated, the processing apparatus 10 includes a calculation material acquisition unit 11 and a calculation unit 12.
  • the calculation material acquisition unit 11 analyzes image data obtained by capturing the face of the customer, and estimates the attribute of the customer.
  • the attribute to be estimated affects the payment time, and may include, for example, at least one of gender, age, and nationality.
  • the attribute to be estimated may include other items.
  • the calculation material acquisition unit 11 may estimate the attributes of all the customers in the row, or may estimate the attributes of only the customers who do not have payment time information among the customers in the row. .
  • calculation material acquisition unit 11 can identify the customers lined up in the cash register waiting queue as in the first embodiment.
  • the calculation unit 12 estimates the payment time of the customer based on the attributes of the customers.
  • the calculation unit 12 obtains the tendency of the payment time of the customer of each attribute based on the payment time information of the customer having payment time information, and uses this to estimate the payment time of the customer who does not have payment time information Can.
  • attributes such as gender, age, and nationality may be registered in advance for each member. This may be registered by the member's self-report, or the attribute may be estimated and registered by analyzing the face image of the member whose computer is registered.
  • the calculation unit 12 collectively creates members by grouping members having the same or similar attributes, and calculates the tendency of the payment time and / or the settlement method for each group.
  • FIG. 6 shows an example of the calculated information.
  • group attributes and trends are associated.
  • the tendency can be calculated, for example, by statistical processing.
  • a statistical value of payment time for example, average value, median, mode, maximum value, minimum value, etc.
  • the most frequent settlement method may be calculated, and this may be used as the tendency of the settlement method of each group.
  • the statistical processing may be performed by a computer or a person.
  • the calculation unit 12 extracts the tendency corresponding to the attribute of the customer who does not have the payment time information from the information shown in FIG. 6, and predicts the payment time of the customer based on the information. If the extracted tendency indicates the payment time, the calculation unit 12 can estimate the tendency of the extracted payment time as the payment time of the customer. In addition, when the extracted tendency indicates a settlement method, the calculation unit 12 calculates the payment time of the settlement method indicated by a standard (general value) of the payment time required for each settlement method held in advance. The measure of can be estimated as the payment time of the customer.
  • the calculation method of the payment time of the customer having payment time information the calculation method of the registration time of each customer, the calculation method of the accounting time of each customer, and the calculation method of the estimated registration waiting time using these are the first Is the same as the embodiment of FIG.
  • an example of the flow of processing of the processing apparatus 10 is the same as that of the first embodiment.
  • the same function and effect as those of the first embodiment can be realized. Further, according to the processing apparatus 10 of the present embodiment, when customers who do not have payment time information are arranged in a row because they are not visiting for the first time or because they do not have a member ID, the attributes of the customers are used. , Payment time can be estimated. As a result, it is possible to improve the estimation accuracy of the registration waiting time.
  • the processing apparatus 10 predicts the payment time of each customer by further considering who the clerk in charge of the cashier in the row is in line, and estimating it based on the result of the prediction.
  • the second embodiment differs from the first and second embodiments in that the registration waiting time is calculated.
  • An example of the hardware configuration of the processing device 10 is the same as in the first and second embodiments.
  • FIG. 2 An example of a functional block diagram of the processing device 10 is shown in FIG. 2 as in the first and second embodiments. As illustrated, the processing apparatus 10 includes a calculation material acquisition unit 11 and a calculation unit 12.
  • the calculation material acquisition unit 11 identifies the clerk in charge of the cash register of each row. That is, the calculation material acquisition unit 11 acquires the clerk ID of the clerk in charge of the cash register of each row. For example, the clerk may enter his or her ID into the cash register before starting the operation of each cash register. Then, the calculation material acquisition unit 11 may identify a clerk in charge of the cash register of each row based on the information input to the cash register. In addition, the calculation material acquisition unit 11 performs face authentication processing with the face image of the clerk operating the cash register photographed by the camera installed at the cash register, and identifies the clerk in charge of the cash register in each row. It is also good.
  • calculation material acquisition unit 11 can identify the customers lined up in the cash register waiting queue as in the first embodiment. Further, the calculation material acquisition unit 11 may estimate the attribute of the customer as in the second embodiment.
  • the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time based on payment time information on the time required to pay each pair of the identified customer and the identified store clerk.
  • FIG. 1 An example of payment time information of a certain customer (member ID: A00001) is schematically shown in FIG.
  • the illustrated payment time information indicates the past payment results of the customer.
  • the payment time information includes the date and time of payment in the past, the ID of the clerk in charge of the cash register, the payment time required for payment at that time, and the settlement method at that time (eg, cash, credit card, And electronic money etc.).
  • the payment time information may not have at least one of the items shown.
  • the payment time information may also have other items not shown.
  • Estimatimated register waiting time calculation example 4" The calculation unit 12 predicts the current payment time based on the past payment time received by the clerk in charge of the cashier of the row (rows arranged) for each customer arranged in the row. .
  • the calculating unit 12 calculates the past payment time statistics received by a clerk in charge of the cash register of the column (eg, average, median, mode, maximum, minimum, etc.) It may be used as a forecast of the payment time this time.
  • calculation unit 12 specifies the most frequent payment method when the clerk in charge of the cash register in the row processes it, and has the clerk handle it and pay by the payment method.
  • a statistical value of the past payment time (for example, average value, median, mode, maximum value, minimum value, etc.) may be used as the prediction of the current payment time.
  • the calculation unit 12 specifies the most frequent payment method among the latest predetermined number of payments received by the clerk in charge of the cashier in the row, and has the clerk process it.
  • a statistical value for example, an average value, a median value, a mode value, a maximum value, a minimum value, etc.
  • a statistical value of the past payment time when the payment method is used may be used as the prediction of the current payment time.
  • the calculation unit 12 predicts the registration time required to register the item information for each customer arranged in a row.
  • the prediction method of the registration time will be described in detail in the following embodiments, the prediction method of the registration time is not limited in the present embodiment.
  • the calculation unit 12 may estimate, as the registration time of each customer, the average registration time per customer of the clerk in charge of the cashier in the row.
  • the calculation unit 12 calculates the prediction of the accounting time by adding the prediction of each payment time and the prediction of the registration time for each customer arranged in a row. Then, the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time by adding together the predictions of the accounting times of all the customers lined up in a row.
  • the calculation unit 12 predicts the present settlement method for each customer arranged in a row, based on the past settlement method of each customer. For example, the calculation unit 12 may predict the most frequent payment method as the present payment method when the clerk in charge of the cashier of the row (rows in line) is in charge of processing the item. The most frequent payment method among the latest predetermined number of payments received by the store clerk in charge of the cash register may be predicted as the present payment method.
  • the calculation unit 12 holds in advance information indicating an indication of the payment time required for each settlement method. In addition, the said information may show the said standard for every store clerk. And calculation part 12 is good also as a standard of payment time of a "predicted settlement method" as prediction of this payment time.
  • the calculation unit 12 predicts the registration time required to register the item information for each customer arranged in a row.
  • the prediction method of the registration time will be described in detail in the following embodiments, the prediction method of the registration time is not limited in the present embodiment.
  • the calculation unit 12 may estimate, as the registration time of each customer, the average registration time per customer of the clerk in charge of the cashier in the row.
  • the calculation unit 12 calculates the prediction of the accounting time by adding the prediction of each payment time and the prediction of the registration time for each customer arranged in a row. Then, the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time by adding together the predictions of the accounting times of all the customers lined up in a row.
  • Example of estimated registration waiting time calculation example 6 In the estimated registration waiting time calculation example 6, a time obtained by adding the remaining accounting time of the customer currently under accounting processing to the estimated registration waiting time calculated in the estimated registration waiting time calculation example 5 or 6 is calculated as the estimated registration waiting time Do.
  • the remaining accounting time of the customer who is currently accounting can be, for example, a value obtained by subtracting “elapsed time from the accounting start timing of the customer” from “the prediction of the accounting time of the customer”.
  • the accounting process start timing may be the timing when the first product information is registered in the cash register, or may be another timing according to this.
  • Example 7 of calculating the estimated registration waiting time In the case where the customers who do not have payment time information are arranged in the checkout waiting column, the calculation unit 12 can predict the payment time of the customer based on the attribute of the customer. In the present embodiment, as shown in FIG. 6, the calculation unit 12 collectively creates members by grouping members having the same or similar attributes, and the payment time and time when each store clerk handles the processing for each group. And / or calculate the tendency of the settlement method etc. In the illustrated information, the group attribute, the clerk in charge, and the tendency are stored in association with each other. The tendency can be calculated by, for example, statistical processing as in the second embodiment.
  • the calculation unit 12 extracts the attribute of the customer who does not have the payment time information and the tendency corresponding to the pair of the clerk in charge of each column from the information shown in FIG. 8 and pays the customer based on the information. Predict time. If the extracted tendency indicates the payment time, the calculation unit 12 can estimate the tendency of the extracted payment time as the payment time of the customer. In addition, when the extracted tendency indicates a settlement method, the calculation unit 12 indicates the customer of the payment method of the settlement method indicated by the indication of the payment time required for each settlement method held in advance. It can be estimated that the payment time of.
  • the calculation method of the payment time of the customer who has payment time information the calculation method of the registration time of each customer, the calculation method of the accounting time of each customer, and the calculation method of the estimated registration waiting time using these are estimated registration This is the same as the waiting time calculation examples 4 to 6.
  • An example of the processing flow of the processing apparatus 10 of the present embodiment is the same as in the first and second embodiments.
  • payment time can be estimated in consideration of the characteristic for every pair of a store clerk and each customer. For example, in the case of a regular customer visiting many times and a pair with a veteran clerk, as a result of being able to predict each other's trends, payment processing may be progressed quickly.
  • the payment time can be estimated in consideration of the pair-wise characteristics of the store clerk and each customer. According to the present embodiment, the estimation accuracy of the registration waiting time can be enhanced.
  • the processing apparatus 10 identifies the clerk in charge of the cashier in each column, estimates the registration time of each customer based on the skill information indicating the clerk's skill in the registration process, and uses the estimation result
  • This embodiment differs from the first to third embodiments in that the estimated registration waiting time is calculated.
  • differences from the first to third embodiments will be described.
  • An example of the hardware configuration of the processing apparatus 10 is the same as in the first to third embodiments.
  • FIG. 2 An example of a functional block diagram of the processing device 10 is shown in FIG. 2 as in the first to third embodiments. As illustrated, the processing apparatus 10 includes a calculation material acquisition unit 11 and a calculation unit 12.
  • the calculation material acquisition unit 11 identifies the clerk in charge of the cash register of each row.
  • the calculation material acquisition unit 11 can identify the clerk in charge of the cash register of each column by the same method as the method described in the third embodiment.
  • calculation material acquisition unit 11 can identify the customers lined up in the cash register waiting queue as in the first embodiment. Further, the calculation material acquisition unit 11 may estimate the attribute of the customer as in the second embodiment.
  • the calculation unit 12 estimates the registration time of each customer based on the skill information indicating the skill of the store clerk in the registration process of the product information. Then, the calculation unit 12 calculates the prediction of the accounting time by adding the prediction of each payment time and the prediction of the registration time for each customer arranged in a row. Then, the calculation unit 12 calculates the estimated registration waiting time by adding together the predictions of the accounting times of all the customers lined up in a row.
  • the prediction of the payment time of each customer can adopt the one described in the first to third embodiments.
  • the date and time when the registration process was performed the ID of the customer at that time (member ID), the number of products registered at that time (product score), the ID of the product registered at that time (product ID), Are registered in association with the registration time of.
  • the calculation unit 12 analyzes the information and generates skill information of each clerk. For example, the calculation unit 12 may calculate statistical values (for example, an average value, a median value, a mode value, a maximum value, a minimum value, etc.) of the collected registration times. In addition, the calculation unit 12 may calculate the statistical value of the registration time in the registration processing for the latest predetermined number of times. In addition, the calculation unit 12 may calculate the statistical value of the registration time for each member ID. In addition, the calculation unit 12 may calculate the statistical value of the registration time for each product score. In addition, the calculation unit 12 may calculate the statistical value of the registration time for each pair of the member ID and the product score. In addition, the calculation unit 12 may calculate a statistical value of registration time in the registration process including a predetermined product.
  • statistical values for example, an average value, a median value, a mode value, a maximum value, a minimum value, etc.
  • the calculation unit 12 may calculate the statistical value of the registration time for each product score when the predetermined product is included in the registration target.
  • the predetermined product is a product that greatly affects the size of registration time, and, for example, heavy products such as rice and six plastic bottles, and products that require careful handling because they are fragile or fragile are exemplified. .
  • the calculation unit 12 estimates the registration time of each customer based on the above-described skill information. Hereinafter, a calculation example of the registration time will be described.
  • the calculation unit 12 can use the statistical value of the registration time of the clerk in charge of the cash register of the column (the statistical value of the collected registration time) as the prediction of the registration time of each customer. In this case, the predictions of the registration times of all the customers in the same column have the same value.
  • the calculation unit 12 calculates the statistical value of the registration time (the statistical value of the registration time in the registration process for the latest predetermined number of times) in the registration process for the latest predetermined number of times of the clerk in charge of the row cashier It can be a prediction of the registration time of In this case, the predictions of the registration times of all the customers in the same column have the same value.
  • the calculation unit 12 calculates the statistical value of the registration time (the statistical value of the registration time for each member ID) when the clerk in charge of the cash register of the column performs the registration process of each customer, of the registration time of each customer. It can be forecast.
  • the calculation unit 12 registers the statistical value of the registration time (statistical value of the registration time for each product score) when the store clerk in charge of the cash register of the column performs the registration process of the predetermined product score It can be a prediction of time.
  • the predetermined commodity score is a predicted value of the commodity score held by each customer waiting for the cash register. For example, if the predicted value of the item score held by the first customer waiting in a certain row is 5, the calculation unit 12 determines that the clerk in charge of the cashier in that row has five items in the past.
  • the statistical value of the registration time when the registration process is performed is set as the prediction of the registration time of the first customer. In this case, the calculation material acquisition unit 11 predicts, by image analysis, the number of product points held by each customer who is waiting for registration. Then, the calculation unit 12 predicts the registration time of each customer using the prediction value by the calculation material acquisition unit 11.
  • the calculation unit 12 calculates the statistical value of the registration time when the clerk in charge of the row cash register performs registration processing of a predetermined item score for each customer (registration for each pair of the member ID and the item score Time statistics can be used as a prediction of each customer's registration time. For example, when the predicted value of the product score held by the first customer waiting in a certain row is 5, the calculation unit 12 determines that the clerk in charge of the cashier in that row is the first customer in the past. On the other hand, the statistical value of the registration time when the registration processing of the product of five points is performed is set as the prediction of the registration time of the first customer. In this case, the calculation material acquisition unit 11 predicts, by image analysis, the number of product points held by each customer who is waiting for registration. Then, the calculation unit 12 predicts the registration time of each customer using the prediction value by the calculation material acquisition unit 11.
  • the calculation unit 12 calculates the statistical value of the registration time (the statistical value of the registration time in the registration process including the predetermined product) when the store clerk in charge of the register of the column performs the registration process including the predetermined product, It can be a prediction of the registration time of each customer. For example, when the first customer waiting in a row holds rice, the calculation unit 12 may perform registration processing including the rice by a clerk in charge of the cashier in the row. The statistical value of the registration time is used as the prediction of the first customer registration time. In this case, the calculation material acquisition unit 11 predicts the type of the product held by each customer who is waiting for registration by image analysis. Then, the calculation unit 12 predicts the registration time of each customer using the prediction result by the calculation material acquisition unit 11.
  • the calculation unit 12 is a statistical value of the registration time when the clerk in charge of the row cash register includes the predetermined product and performs the registration process of the predetermined item score (the predetermined item is included in the registration target)
  • the statistical value of the registration time for each item score can be used as a prediction of the registration time of each customer.
  • the predetermined commodity score is a predicted value of the commodity score held by each customer waiting for the cash register. For example, when the first customer waiting in a certain row holds rice and the predicted value of the number of items of merchandise held by the first customer is 5, the calculation unit 12 selects the cash register of the row.
  • the statistical value of the registration time when the clerk in charge has performed registration processing of five items including rice in the past is set as the prediction of the registration time of the first customer.
  • the calculation material acquisition unit 11 predicts, by image analysis, the number of items and the type of items held by each customer who is waiting for registration. Then, the calculation unit 12 predicts the registration time of each customer using the prediction result by the calculation material acquisition unit 11.
  • calculation unit 12 can estimate the type and / or number of items held by the customers arranged in the cash register waiting queue, the type and / or number of items held by the customer and the store clerk
  • the registration time may be calculated based on the skill information and the estimated registration waiting time may be calculated based on the registration time.
  • the calculation unit 12 can not estimate the type and / or number of items held by the customers arranged in the cash register waiting queue, whether it is based on the type and / or number of items held by the customers Instead, the registration time may be calculated based on the skill information of the store clerk, and the estimated registration waiting time may be calculated based on the registration time.
  • the calculation unit 12 predicts the registration time of each customer in any of the registration time calculation examples 4 to 7 and can not estimate the type and / or number of products by image analysis.
  • the registration time of each customer may be predicted in any of three. “When the type and / or number of products can not be estimated by image analysis”, for example, another object (eg, a customer, a shelf, etc.) overlaps and the product held by the customer can not be photographed, or It is possible that the items included in the image are too small to be able to estimate the number and types of items with sufficient accuracy because the items are lined up.
  • An example of the processing flow of the processing apparatus 10 of the present embodiment is the same as in the first to third embodiments.
  • the same effects as those of the first to third embodiments can be realized.
  • the registration time of each customer can be predicted in consideration of the characteristics of the store clerk, the number of items held by the customer, the product type, and the like. As a result, it is possible to improve the estimation accuracy of the registration waiting time.
  • the processing apparatus 10 outputs the calculated estimated registration waiting time to the customer, and performs processing according to the difference between the estimated waiting time when each customer is arranged in a line and the actual registration waiting time. It differs from the first to fourth embodiments in that it is implemented. Hereinafter, points different from the first to fourth embodiments will be described.
  • An example of the hardware configuration of the processing device 10 is the same as in the first to fourth embodiments.
  • the processing apparatus 10 includes a calculated material acquisition unit 11, a calculation unit 12, an output unit 13, a detection unit 14, a first identification unit 15, a second identification unit 16, and an execution unit. And 17.
  • the configurations of the calculation material acquisition unit 11 and the calculation unit 12 are the same as in the first to fourth embodiments.
  • the output unit 13 outputs the estimated registration waiting time calculated by the calculation unit 12.
  • a display device eg, a display
  • the output unit 13 may display the estimated registration waiting time at that time on the display device.
  • FIG. 11 shows an example of the display device.
  • the detection unit 14 detects that new customers are lined up.
  • the detection unit 14 detects that new customers are arranged in a line by image analysis.
  • the first specifying unit 15 specifies the estimated registration waiting time output from the output unit 13 at the timing when new customers are arranged in a line.
  • the second specifying unit 16 specifies, for each customer, the cashier waiting time until the accounting process is started after being arranged in a line.
  • the accounting process start timing may be the timing when the first item information on the customer is registered in the cashier, or any other timing according to this.
  • the execution unit 17 executes processing in accordance with the difference between the estimated registration waiting time specified by the first specifying unit 15 and the registration waiting time specified by the second specifying unit 16.
  • the execution unit 17 gives the customer a privilege according to the difference.
  • the execution unit 17 may update the points registered in the server in association with the member ID, or print benefit information (eg, a discount ticket, a product exchange ticket, etc.) on the receipt of the customer.
  • print benefit information eg, a discount ticket, a product exchange ticket, etc.
  • instructions for the store clerk may be displayed on the cashier display during the accounting process of the customer. The instruction may indicate, for example, that a predetermined present is delivered.
  • the execution unit 17 may notify that effect.
  • the execution unit 17 may notify that effect when a predetermined number of customers whose difference between the registration waiting time and the estimated registration waiting time is larger than the predetermined value continues.
  • the person to be notified may be a clerk in charge of the cash register.
  • the execution unit 17 may display information indicating that on the display of the cash register, for example.
  • the other party to be notified may be a manager (eg, a store manager, a cash register manager, etc.).
  • the execution unit 17 may transmit, for example, information indicating that to a predetermined address by e-mail, or predetermined information from a speaker installed in the store (example: “No. 1 cash register, confirmation Please output ").
  • An example of the processing flow of the processing apparatus 10 of the present embodiment is the same as in the first to fourth embodiments.
  • the detection unit 14 detects that a new customer (hereinafter, “first customer”) is arranged in a line
  • first customer a new customer
  • FIG. It demonstrates using a flowchart.
  • the first identification unit 15 identifies the estimated registration waiting time output by the output unit 13 at the timing when the first customers are arranged in a line.
  • the second identification unit 16 starts counting the registration waiting time until the accounting process is started after the first customers are lined up.
  • the anteroposterior relation of S20 and S21 is not limited to what is illustrated.
  • the second identifying unit 16 determines whether the first customer has disappeared from the row (S22), and whether or not the accounting process of the first customer has started. Determination (S23). The determination of whether the first customer has disappeared from the queue is implemented by image analysis. The determination as to whether or not the first customer's accounting process has started is realized by the input contents to the cash register, the image analysis, and the like.
  • the second identification unit 16 ends the counting of the registration waiting time. Then, the flow corresponding to the first customer ends.
  • the second identification unit 16 ends the counting of the registration waiting time and identifies the registration waiting time (S24).
  • the execution unit 17 calculates the difference between the estimated registration waiting time identified in S20 and the registration waiting time identified in S24 (S25), and executes processing according to the difference (S26).
  • the same effects as those of the first to fourth embodiments can be realized.
  • the estimated waiting time of each column can be output to the customer. In this case, it is expected that customers are equally divided into a plurality of columns.
  • processing device 10 of the present embodiment it is possible to execute processing according to the difference between the estimated registration waiting time and the actual registration waiting time.
  • the processing device 10 can give the customer a privilege according to the difference. This is expected to alleviate the customer's dissatisfaction with waiting for the cash register.
  • Calculation material acquisition means for identifying the customers who are lined up in the cash register waiting queue; Calculation means for calculating an estimated registration waiting time in the case of being arranged at the tail end of the row based on payment time information on the time required for payment for each of the identified customers; Processing apparatus having: 2. In the processing device described in 1, The processing apparatus, wherein the payment time information includes at least one of time actually spent for payment at the time of past payment processing and a used settlement method. 3. In the processing device described in 1 or 2, The calculation material acquisition means estimates the attribute of the customer, The processing unit estimates the time required for payment by the customer based on the attribute of the customer when the customer who does not have the payment time information is arranged in the cash register waiting column. 4.
  • the processing material acquisition means estimates at least one of the sex, the age and the nationality of the customer. 5. In the processing apparatus according to any one of 1 to 4, The calculation material acquisition means identifies a clerk in charge of the cash register, The processing unit calculates the estimated registration waiting time based on the payment time information on the time required to pay each pair of the identified customer and the identified store clerk. 6. In the processing apparatus according to any one of 1 to 5, The calculation material acquisition means identifies a clerk in charge of the cash register, The processing unit calculates the estimated registration waiting time based on skill information indicating a store clerk's skill in registration processing of product information. 7.
  • the calculation material acquisition means estimates the type and / or number of items held by the customers arranged in the cash register waiting queue, A processing apparatus for calculating the estimated registration waiting time based on the calculating means and the type and / or number of the estimated goods.
  • the said calculation material acquisition means is an image analysis, The processing apparatus which estimates the kind and / or number of goods which the customer who has lined up in the register waiting queue is holding.
  • the calculation means If the types and / or number of items held by the customers lined up in the cash register queue can be estimated, the above-mentioned skill information and the type and / or number of items held by the customers and the above-mentioned skill information Calculate the estimated registration waiting time, If the type and / or number of items held by the customers in the cashier queue can not be estimated, the skill information is used instead of the type and / or number of items held by the customers.
  • a processing unit that calculates the estimated registration waiting time. 10.
  • Outputting means for outputting the estimated registration waiting time calculated by the calculating means; Detection means for detecting that a new customer has lined up in the row; First specifying means for specifying the estimated registration waiting time output by the output means at the timing when a new customer is arranged in the row; A second identification means for identifying, for each customer, a checkout waiting time from the start in line to the start of the accounting process; Execution means for executing a process according to the difference between the estimated registration waiting time specified by the first specifying means and the registration waiting time specified by the second specifying means; Processing apparatus having: 11.
  • the processing unit provides a customer with a privilege according to the difference, when a difference obtained by subtracting the estimated registration waiting time from the registration waiting time is larger than a predetermined value. 12. In the processing device described in 10 or 11, The processing unit notifies that the difference between the registration waiting time and the estimated registration waiting time is greater than a predetermined value. 13. In the processing device described in 10 or 11, The processing unit notifies that the number of customers whose difference between the registration waiting time minus the estimated registration waiting time is larger than a predetermined value continues. 14.
  • the computer is Calculation material acquisition process which identifies the customers who are lined up in the cash register waiting queue, A calculation step of calculating an estimated registration waiting time at the end of the row based on payment time information on the time taken to pay for each of the identified customers; How to perform processing. 15.
  • Computer Calculation material acquisition means to identify the customers lined up in the cash register waiting queue, Calculation means for calculating an estimated registration waiting time in the case of being arranged at the tail end of the row based on payment time information on the time required for payment for each of the identified customers, Program to function as.

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Abstract

本発明によれば、レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得部（１１）と、識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出部（１２）と、を有する処理装置（１０）が実現される。

Description

処理装置、処理方法及びプログラム
　本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。
　特許文献１には、１客当たりの平均チェックアウト処理時間に基づきレジの待ち時間情報を作成し、客が目視可能に表示する装置が開示されている。１客当たりの平均チェックアウト処理時間は、平均商品登録時間と平均会計処理時間との和として算出される。
　特許文献２には、店員ごとに個々のチェックアウトを規定する時間（例：開始時間、終了時間）を記録し、記録した時間に基づきチェックアウトの少なくとも一部に係る所要時間の短縮限界値を店員ごとに算出し、短縮限界値と所要時間の現在の値とに基づき、応援要請を報知する装置が開示されている。
　特許文献３には、ＰＯＳ装置に並んでいる人の商品量及び人数に基づきＰＯＳ装置の待ち時間の予測値を算出する装置が開示されている。
特開平１１－１６１８４９号公報 特開２０１６－１１０２２８号公報 特開２０１７－６８７１７号公報
　特許文献３に記載の技術では、レジ待ち時間の算出に、支払に要する時間を考慮していない。支払は、現金、クレジットカード、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等で行われるが、いずれを選択するかによって支払に要する時間が異なってくる。また、客の特性（支払に慣れているか否か等）によっても、支払に要する時間が異なってくる。レジ待ち時間の算出に支払に要する時間を考慮していない特許文献３に記載の技術の場合、算出されるレジ待ち時間の精度が十分でない。
　特許文献１に記載の技術では、レジ待ち時間の算出に、支払に要する時間を考慮している。しかし、１客当たりの平均チェックアウト処理時間に基づきレジの待ち時間情報を作成する特許文献１に記載の技術では、算出結果に、実際にレジ待ちしている客各々の特性が反映されない。このため、算出されるレジ待ち時間の精度が十分でない。
　特許文献２は、レジ待ち時間を算出する技術でない。
　本発明は、レジ待ち時間を精度よく算出することを課題とする。
　本発明によれば、
　レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段と、
　識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段と、
を有する処理装置が提供される。
　また、本発明によれば、
　コンピュータが、
　レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得工程と、
　識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出工程と、
を実行する処理方法が提供される。
　また、本発明によれば、
　コンピュータを、
　レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段、
　識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
　本発明によれば、レジ待ち時間を精度よく算出することができる。
　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
本実施形態の処理装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置で処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 本実施形態の推定レジ待ち時間を表示する装置の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置で処理の流れの一例を示すフローチャートである。
＜第１の実施形態＞
　まず、本実施形態の処理装置の概要を説明する。本実施形態の処理装置は店で利用される。処理装置は、例えば顔認証処理により、レジ待ちの列に並んでいる客を識別する。そして、処理装置は、識別した客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、その列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する。
　本実施形態の処理装置によれば、「レジ待ちの列に誰が並んでいるか」を考慮して、各列の推定レジ待ち時間を算出することができる。結果、本実施形態の処理装置によれば、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。
　以下、本実施形態の処理装置の構成を詳細に説明する。なお、本実施形態では、購入対象の商品の商品情報（例：識別情報）をレジ（例：ＰＯＳ（point of sales）レジスター）に登録する処理を「登録処理」という。そして、登録処理に要する時間を「登録時間」という。登録処理では、店員は、例えば商品に付されたコード（例：バーコード）をリーダで読み取る作業、レジに設けられた物理ボタンを押下する作業、レジのタッチパネルディスプレイに表示されたボタンをタッチする作業等により、商品情報をレジに登録する。
　また、本実施形態では、現金、クレジットカード、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等で購入金額合計の支払を行う処理を「支払処理」という。そして、支払処理に要する時間を「支払時間」という。支払処理では、例えば、客は、現金、クレジットカード等を取り出し、店員に渡す。店員は、受け取った現金をレジに入金したり、受け取った合計金額をレジに入力したり、クレジットカードの情報をリーダに読み取らせたりする。結果、決済が完了する。その他、客は、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等を取り出し、リーダと通信させる。結果、決済が完了する。
　本実施形態では、登録処理と支払処理とを含めて「会計処理」という。そして、登録時間と支払時間の合計を「会計時間」という。これらの前提は、以下のすべての実施形態において同様である。
　次に、本実施形態の処理装置の構成を詳細に説明する。まず、処理装置のハードウエア構成の一例について説明する。処理装置が備える機能は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
　図１は、処理装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。図１に示すように、処理装置は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。なお、周辺回路４Ａを有さなくてもよい。
　バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置（例：キーボード、マウス、マイク等）、外部装置、外部サーバ、外部センサー等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置（例：ディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等）、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。
　次に、処理装置１０の機能構成を説明する。図２に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。
　算出材料取得部１１は、列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出するための材料を取得する。本実施形態の算出材料取得部１１は、レジ待ちの列に並んでいる客を識別する。算出材料取得部１１は、顔認証処理で各客を識別する。
　本実施形態では、レジ待ちの列に並んでいる客を撮影するカメラがレジ付近に設置される。また、予め、複数の客各々の顔画像データが、各客の会員ＩＤ（identifier）に対応付けて登録される。
　会員ＩＤは店の会員を識別する情報である。店の会員になることを希望する客は、所定の情報（例：氏名、住所、生年月日、性別等）を提示して、会員要請を店に対して行う。これにより、会員要請した客に対して会員ＩＤが発行される。会員は、端末装置（例：スマートフォン、携帯電話、ＰＣ（personal computer））や、店に設置された専用端末を操作して自身の会員ＩＤを入力するとともに、自身の顔画像を登録する。当該登録を実現する手段は特段制限されない。
　そして、算出材料取得部１１は、レジ付近に設置されたカメラにより生成された画像データと、予め登録されている会員の顔画像データとを用いた顔認証処理で、客を識別する。すなわち、算出材料取得部１１は、列に並んでいる客各々の会員ＩＤを特定する。
　算出部１２は、識別された客各々の支払時間情報に基づき、推定レジ待ち時間を算出する。支払時間情報は、支払に要する時間に関する情報である。
　図３に、ある客（会員ＩＤ：Ａ００００１）の支払時間情報の一例を模式的に示す。図示する支払時間情報は、当該客の過去の支払の実績を示す。当該支払時間情報は、過去に支払を行った日時と、その時に支払に要した支払時間と、その時の決済方式（例：現金、クレジットカード、電子マネー等）とを対応付けている。なお、支払時間情報は、図示する項目の中の少なくとも１つを有さなくてもよい。また、支払時間情報は、図示しないその他の項目を有してもよい。
　支払時間は、支払処理に要する時間であり、例えば、（１）現金、クレジットカード、ＩＣカード、携帯端末（スマートフォン等）等を取り出す、（２）現金又はクレジットカードを店員に渡す、（３）ＩＣカード又は携帯端末をリーダと通信させる、（４）クレジットカード支払時のサインする、（５）クレジットカード支払のためのパスワードを入力する、等の作業に要する時間である。
　支払時間の算出に用いる支払処理の開始タイミングは、例えば、ある客が購入する１つ又は複数の商品の中の最後の商品の商品情報がレジに登録されたタイミングとしてもよい。この場合、レジは、各商品の商品情報が登録された日時を記録してもよい。
　その他、店員がレジに対してその他の所定の操作を行ったタイミングを、支払処理の開始タイミングとしてもよい。この場合、レジは、当該その他の所定の操作が行われた日時を記録してもよい。
　なお、ここでの例示はあくまで一例であり、その他のタイミングを支払処理の開始タイミングとしてもよい。
　支払時間の算出に用いる支払処理の終了タイミングは、客がレジの前から去ったタイミングとしてもよい。この場合、レジ前を撮影するカメラにより生成された画像データを解析することで、客がレジの前から去ったタイミング（日時）を特定することができる。
　その他、現金がレジに入力されたタイミング、預かり金額がレジに入力されたタイミング、ＩＣカード又は携帯端末とリーダとが通信して決済が完了したタイミング、クレジットカード会社のシステムとレジとが通信して決済が完了したタイミング等を、支払処理の終了タイミングとしてもよい。この場合、レジは、これらのタイミングの日時を記録してもよい。
　なお、ここでの例示はあくまで一例であり、その他のタイミングを支払処理の終了タイミングとしてもよい。
　ここで、上述のような支払時間情報に基づき推定レジ待ち時間を算出する方法を説明する。
「推定レジ待ち時間算出例１」
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各客の過去の支払時間に基づき、今回の支払時間を予測する。例えば、算出部１２は、過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　その他、算出部１２は、各客の過去の支払の中で最も多い決済方式を特定し、その決済方式の時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　その他、算出部１２は、直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を特定し、その決済方式の時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。
「推定レジ待ち時間算出例２」
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各客の過去の決済方式に基づき、今回の決済方式を予測する。例えば、算出部１２は、各客の過去の支払の中で最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよいし、直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよい。また、算出部１２は、予め、各決済方式に要する支払時間の目安（一般的な値）を示す情報を保持しておく。そして、算出部１２は、「予測した決済方式」の支払時間の目安を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。
「推定レジ待ち時間算出例３」
　推定レジ待ち時間算出例３では、算出部１２は、推定レジ待ち時間算出例１又は２で算出した推定レジ待ち時間に、現在会計処理中の客の残り会計時間を足し合わせた時間を、推定レジ待ち時間として算出する。現在会計処理中の客の残り会計時間は、例えば、「その客の会計時間の予測」から、「その客の会計処理開始タイミングからの経過時間」を引いた値とすることができる。
　会計処理開始タイミングは、レジにその客に関する最初の商品情報が登録されたタイミングであってもよいし、これに準ずるその他のタイミングであってもよい。
　次に、図４のフローチャートを用いて、処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。Ｓ１０では、算出材料取得部１１は、推定レジ待ち時間を算出するための材料を取得する。本実施形態では、算出材料取得部１１は、顔認証処理でレジ待ちの列に並んでいる客を識別する。Ｓ１１では、算出部１２は、識別された客各々の支払時間及び登録時間を予測する。Ｓ１２では、算出部１２は、推定レジ待ち時間を算出する。
　以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、「レジ待ちの列に誰が並んでいるか」を考慮して、各列の推定レジ待ち時間を算出することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。
　また、本実施形態の処理装置１０によれば、各客の過去の支払の実績に基づき、今回の支払時間を予測することができる。そして、その予測を用いて、各列の推定レジ待ち時間を算出することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。
＜第２の実施形態＞
　本実施形態の処理装置１０は、レジ待ちの列に支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、その客の属性（性別、年齢、国籍など）に基づき支払時間を予測し、当該予測の結果に基づき推定レジ待ち時間を算出する点で、第１の実施形態と異なる。支払時間情報を有さない客は、例えば、初めて来店した客、会員ＩＤを有さない客等である。以下、第１の実施形態と異なる点を説明する。
　処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
　処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。
　算出材料取得部１１は、客の顔を撮影した画像データを解析し、客の属性を推定する。推定する属性は、支払時間に影響を与えるものであり、例えば、性別、年齢及び国籍の中の少なくとも１つを含んでもよい。なお、推定する属性は、その他の項目を含んでもよい。
　算出材料取得部１１は、列に並んでいるすべての客の属性を推定してもよいし、列に並んでいる客の中の支払時間情報を有さない客のみ属性を推定してもよい。
　なお、算出材料取得部１１は、第１の実施形態同様、レジ待ちの列に並んでいる客を識別することができる。
　算出部１２は、レジ待ちの列に支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、当該客の属性に基づき、その客の支払時間を推定する。
　算出部１２は、支払時間情報を有する客の支払時間情報に基づき各属性の客の支払時間の傾向を求め、これを利用して、支払時間情報を有さない客の支払時間を推定することができる。
　例えば、図５に示すように、予め会員ごとに、性別、年齢、国籍等の属性が登録されていてもよい。これは、会員の自己申告で登録されてもよいし、コンピュータが登録されている会員の顔画像を解析することで属性を推定し、登録してもよい。
　そして、算出部１２は、図５の登録情報に基づき、属性が同一又は類似する会員同士をまとめてグループを作成し、グループ毎に、支払時間及び／又は決済方式等の傾向を算出する。図６に、算出された情報の一例を示す。図示する情報では、グループの属性と傾向とが対応付けられている。傾向は、例えば統計処理で算出できる。グループ毎に、支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を算出し、それを各グループの支払時間の傾向としてもよい。また、グループ毎に、最も多い決済方式を算出し、それを各グループの決済方式の傾向としてもよい。当該統計処理は、コンピュータが行ってもよいし、人が行ってもよい。
　算出部１２は、支払時間情報を有さない客の属性に対応する傾向を図６に示す情報から抽出し、当該情報に基づきその客の支払時間を予測する。抽出された傾向が支払時間を示すものである場合、算出部１２は、抽出された支払時間の傾向を、その客の支払時間と推定することができる。また、抽出された傾向が決済方式を示すものである場合、算出部１２は、予め保持している各決済方式に要する支払時間の目安（一般的な値）で示されるその決済方式の支払時間の目安を、その客の支払時間と推定することができる。
　なお、支払時間情報を有する客の支払時間の算出方法、各客の登録時間の算出方法、及び、各客の会計時間の算出方法、これらを用いた推定レジ待ち時間の算出方法は、第１の実施形態と同様である。また、処理装置１０の処理の流れの一例は第１の実施形態と同様である。
　以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、初めての来店や、会員ＩＤを有さない等の理由で支払時間情報を有さない客が列に並んでいる場合、その客の属性に基づき、支払時間を推定することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。
＜第３の実施形態＞
　本実施形態の処理装置１０は、各客の支払時間の予測を、並んでいる列のレジを担当している店員が誰であるかをさらに考慮して予測し、当該予測の結果に基づき推定レジ待ち時間を算出する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。以下、第１及び第２の実施形態と異なる点を説明する。
　処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１及び第２の実施形態と同様である。
　処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１及び第２の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。
　算出材料取得部１１は、各列のレジを担当している店員を識別する。すなわち、算出材料取得部１１は、各列のレジを担当している店員の店員ＩＤを取得する。例えば、店員は各レジの操作を開始する前に、自身のＩＤをレジに入力してもよい。そして、算出材料取得部１１は、レジに入力された情報に基づき、各列のレジを担当している店員を識別してもよい。その他、算出材料取得部１１は、レジに設置されたカメラで撮影されたレジを操作している店員の顔画像で顔認証処理を行い、各列のレジを担当している店員を識別してもよい。
　なお、算出材料取得部１１は、第１の実施形態同様、レジ待ちの列に並んでいる客を識別することができる。また、算出材料取得部１１は、第２の実施形態同様、客の属性を推定してもよい。
　算出部１２は、識別された客各々と、識別された店員とのペア各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、推定レジ待ち時間を算出する。
　図７に、ある客（会員ＩＤ：Ａ００００１）の支払時間情報の一例を模式的に示す。図示する支払時間情報は、当該客の過去の支払の実績を示す。当該支払時間情報は、過去に支払を行った日時と、その時にレジを担当していた店員のＩＤと、その時に支払に要した支払時間と、その時の決済方式（例：現金、クレジットカード、電子マネー等）とを対応付けている。なお、支払時間情報は、図示する項目の中の少なくとも１つを有さなくてもよい。また、支払時間情報は、図示しないその他の項目を有してもよい。
　ここで、図７に示す支払時間情報に基づき推定レジ待ち時間を算出する方法を説明する。
「推定レジ待ち時間算出例４」
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、その列（並んでいる列）のレジを担当している店員に処理してもらった過去の支払時間に基づき、今回の支払時間を予測する。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当している店員に処理してもらった過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　その他、算出部１２は、その列のレジを担当している店員に処理してもらった時に最も多い決済方式を特定し、その店員に処理してもらい、かつ、その決済方式で支払った時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　その他、算出部１２は、その列のレジを担当している店員に処理してもらった直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を特定し、その店員に処理してもらい、かつ、その決済方式で支払った時の過去の支払時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。
「推定レジ待ち時間算出例５」
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各客の過去の決済方式に基づき、今回の決済方式を予測する。例えば、算出部１２は、その列（並んでいる列）のレジを担当している店員に処理してもらった時に最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよいし、その列のレジを担当している店員に処理してもらった直近所定回数の支払の中で最も多い決済方式を今回の決済方式と予測してもよい。また、算出部１２は、予め、各決済方式に要する支払時間の目安を示す情報を保持しておく。なお、当該情報は、店員ごとに当該目安を示すものであってもよい。そして、算出部１２は、「予測した決済方式」の支払時間の目安を、今回の支払時間の予測としてもよい。
　また、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、商品情報を登録するために要する登録時間を予測する。以下の実施形態で登録時間の予測方法を詳細に説明するが、本実施形態では登録時間の予測方法は限定されない。例えば、算出部１２は、その列のレジを担当する店員の客１人当たりの平均登録時間を、各客の登録時間の予測としてもよい。
　算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。
「推定レジ待ち時間算出例６」
　推定レジ待ち時間算出例６では、推定レジ待ち時間算出例５又は６で算出した推定レジ待ち時間に、現在会計処理中の客の残り会計時間を足し合わせた時間を、推定レジ待ち時間として算出する。現在会計処理中の客の残り会計時間は、例えば、「その客の会計時間の予測」から、「その客の会計処理開始タイミングからの経過時間」を引いた値とすることができる。
　会計処理開始タイミングは、レジに最初の商品情報が登録されたタイミングであってもよいし、これに準ずるその他のタイミングであってもよい。
「推定レジ待ち時間算出例７」
　レジ待ちの列に支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、算出部１２は、当該客の属性に基づき、その客の支払時間を予測することができる。本実施形態では、算出部１２は、図６に示すように、属性が同一又は類似する会員同士をまとめてグループを作成し、グループ毎に、各店員に処理してもらった時の支払時間及び／又は決済方式等の傾向を算出する。図示する情報では、グループの属性と、担当店員と、傾向とが対応付けて記憶されている。傾向は、第２の実施形態同様、例えば統計処理で算出できる。
　算出部１２は、支払時間情報を有さない客の属性、及び、各列を担当している店員のペアに対応する傾向を図８に示す情報から抽出し、当該情報に基づきその客の支払時間を予測する。抽出された傾向が支払時間を示すものである場合、算出部１２は、抽出された支払時間の傾向を、その客の支払時間と推定することができる。また、抽出された傾向が決済方式を示すものである場合、算出部１２は、予め保持している各決済方式に要する支払時間の目安で示されるその決済方式の支払時間の目安を、その客の支払時間と推定することができる。
　なお、支払時間情報を有する客の支払時間の算出方法、各客の登録時間の算出方法、及び、各客の会計時間の算出方法、これらを用いた推定レジ待ち時間の算出方法は、推定レジ待ち時間算出例４乃至６と同様である。
　本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１及び第２の実施形態と同様である。
　以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１及び第２の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、店員と各客とのペア毎の特性を考慮して支払時間を推定することができる。例えば、何度も来店している常連客と、ベテラン店員とのペアの場合、相手の動向を互いに予測できる結果、支払処理が迅速に進む場合もある。店員と各客とのペア毎の特性を考慮して支払時間を推定することができる。本実施形態によれば、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。
＜第４の実施形態＞
　本実施形態の処理装置１０は、各列のレジを担当している店員を識別し、登録処理における店員のスキルを示すスキル情報に基づき各客の登録時間を推定し、その推定結果を用いて推定レジ待ち時間を算出する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。以下、第１乃至第３の実施形態と異なる点を説明する。
　処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
　処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１乃至第３の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２とを有する。
　算出材料取得部１１は、各列のレジを担当している店員を識別する。算出材料取得部１１は、第３の実施形態で説明した手法と同様の手法で、各列のレジを担当している店員を識別することができる。
　なお、算出材料取得部１１は、第１の実施形態同様、レジ待ちの列に並んでいる客を識別することができる。また、算出材料取得部１１は、第２の実施形態同様、客の属性を推定してもよい。
　算出部１２は、商品情報の登録処理における店員のスキルを示すスキル情報に基づき、各客の登録時間を推定する。そして、算出部１２は、列に並んでいる客毎に、各々の支払時間の予測と、登録時間の予測とを足し合わせることで、会計時間の予測を算出する。そして、算出部１２は、列に並んでいるすべての客の会計時間の予測を足し合わせることで、推定レジ待ち時間を算出する。各客の支払時間の予測は、第１乃至第３の実施形態で説明したものを採用できる。
　以下、各店員のスキル情報に基づき各客の登録時間を推定する処理を説明する。まず、店員ごとに、図９に示すような情報が収集される。当該情報は、各店員の過去の登録処理の実績を示す。
　図９では、登録処理を行った日時と、その時の客のＩＤ（会員ＩＤ）と、その時に登録した商品の数（商品点数）と、その時に登録した商品のＩＤ（商品ＩＤ）と、その時の登録時間とが対応付けて記憶されている。
　算出部１２は、当該情報を解析し、各店員のスキル情報を生成する。例えば、算出部１２は、収集された登録時間の統計値（例：平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値等）を算出してもよい。その他、算出部１２は、直近の所定回数分の登録処理における登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、会員ＩＤごとに登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、商品点数ごとに登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、会員ＩＤと商品点数とのペア毎に登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、所定の商品を含む登録処理における登録時間の統計値を算出してもよい。その他、算出部１２は、登録対象に所定の商品を含む場合の商品点数ごとの登録時間の統計値を算出してもよい。所定の商品は、登録時間の大小に大きな影響を与える商品であり、例えば、米、ペットボトル６本ケース等の重い商品や、壊れやすい又は崩れやすいため慎重な扱いを要する商品などが例示される。
　算出部１２は、上述のようなスキル情報に基づき、各客の登録時間を推定する。以下、登録時間の算出例を説明する。
「登録時間算出例１」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員の登録時間の統計値（上記収集された登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。この場合、同じ列に並んでいるすべての客の登録時間の予測が同じ値となる。
「登録時間算出例２」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員の直近の所定回数分の登録処理における登録時間の統計値（上記直近の所定回数分の登録処理における登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。この場合、同じ列に並んでいるすべての客の登録時間の予測が同じ値となる。
「登録時間算出例３」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員が各客の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記会員ＩＤごとの登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。
「登録時間算出例４」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員が所定の商品点数の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記商品点数ごとの登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。所定の商品点数は、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数の予測値である。例えば、ある列で待っている第１の客が保持している商品点数の予測値が５である場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に５点の商品の登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測値を利用して、各客の登録時間を予測する。
「登録時間算出例５」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員が各客に対して所定の商品点数の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記会員ＩＤと商品点数とのペア毎の登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。例えば、ある列で待っている第１の客が保持している商品点数の予測値が５である場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に第１の客に対して５点の商品の登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測値を利用して、各客の登録時間を予測する。
「登録時間算出例６」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員が所定の商品を含む登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記所定の商品を含む登録処理における登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。例えば、ある列で待っている第１の客が米を保持している場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に米を含めて登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品の種類を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測結果を利用して、各客の登録時間を予測する。
「登録時間算出例７」
　算出部１２は、列のレジを担当している店員が所定の商品を含み、かつ、所定の商品点数の登録処理を行った時の登録時間の統計値（上記登録対象に所定の商品を含む場合の商品点数ごとの登録時間の統計値）を、各客の登録時間の予測とすることができる。所定の商品点数は、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数の予測値である。例えば、ある列で待っている第１の客が米を保持し、かつ、第１の客が保持している商品点数の予測値が５である場合、算出部１２は、その列のレジを担当している店員が過去に米を含む５点の商品の登録処理を行った時の登録時間の統計値を、第１の客の登録時間の予測とする。この場合、算出材料取得部１１は、画像解析により、レジ待ちをしている各客が保持している商品点数及び商品の種類を予測する。そして、算出部１２は、算出材料取得部１１による予測結果を利用して、各客の登録時間を予測する。
　なお、算出部１２は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定できた場合、客が保持している商品の種類及び／又は数と、店員のスキル情報とに基づき登録時間を算出し、当該登録時間に基づき推定レジ待ち時間を算出してもよい。
　一方、算出部１２は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定できなかった場合、客が保持している商品の種類及び／又は数に基づかず、店員のスキル情報に基づき登録時間を算出し、当該登録時間に基づき推定レジ待ち時間を算出してもよい。
　すなわち、算出部１２は、原則、登録時間算出例４乃至７のいずれかで各客の登録時間を予測し、画像解析で商品の種類及び／又は数を推定できない場合に、登録時間算出例１乃至３のいずれかで各客の登録時間を予測してもよい。「画像解析で商品の種類及び／又は数を推定できない場合」は、例えば、他の物体（例：客、棚など）が重なり、客が保持している商品を撮影できない場合や、列の後方に並んでいるため画像に含まれる商品が小さすぎて十分な精度で商品の数や種類を推定できない場合等が考えられる。
　本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１乃至第３の実施形態と同様である。
　以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、店員の特性、客が保持している商品点数、商品種等を考慮して、各客の登録時間を予測することができる。結果、レジ待ち時間の推定精度を高めることができる。
＜第５の実施形態＞
　本実施形態の処理装置１０は、算出した推定レジ待ち時間を客に向けて出力し、各客が列に並んだ時の推定待ち時間と、実際のレジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する点で、第１乃至第４の実施形態と異なる。以下、第１乃至第４の実施形態と異なる点を説明する。
　処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第４の実施形態と同様である。
　処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図１０に示される。図示するように、処理装置１０は、算出材料取得部１１と、算出部１２と、出力部１３と、検出部１４と、第１の特定部１５と、第２の特定部１６と、実行部１７とを有する。算出材料取得部１１及び算出部１２の構成は、第１乃至第４の実施形態と同様である。
　出力部１３は、算出部１２により算出された推定レジ待ち時間を出力する。例えば、各レジに対応して表示装置（例：ディスプレイ）が設置されてもよい。そして、出力部１３は、当該表示装置にその時点の推定レジ待ち時間を表示してもよい。図１１に、表示装置の一例を示す。
　検出部１４は、新たな客が列に並んだことを検出する。検出部１４は、画像解析で、新たな客が列に並んだことを検出する。
　第１の特定部１５は、新たな客が列に並んだタイミングで出力部１３により出力されていた推定レジ待ち時間を特定する。
　第２の特定部１６は、客毎に、列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間を特定する。会計処理開始タイミングは、レジにその客に関する最初の商品情報が登録されたタイミングであってもよいし、これに準ずるその他のタイミングであってもよい。
　実行部１７は、第１の特定部１５により特定された推定レジ待ち時間と、第２の特定部１６により特定されたレジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する。
　例えば、実行部１７は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、差分に応じた特典を客に付与する。例えば、実行部１７は、会員ＩＤに対応付けてサーバに登録されているポイントを更新してもよいし、その客のレシートに特典情報（例：割引券、商品引換券等）を印刷してもよいし、その客の会計処理中にレジのディスプレイに店員に向けた指示を表示してもよい。当該指示では、所定のプレゼントを渡すこと等が示されてもよい。
　その他、実行部１７は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨を通知してもよい。なお、実行部１７は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合、その旨を通知してもよい。
　通知する相手は、そのレジを担当する店員であってもよい。この場合、実行部１７は、例えば、レジのディスプレイにその旨を示す情報を表示してもよい。その他、通知する相手は、管理者（例：店長、レジ責任者等）であってもよい。この場合、実行部１７は、例えば、所定のアドレス宛にその旨を示す情報を電子メールで送信してもよいし、店内に設置されたスピーカから所定の情報（例：「１番レジ、確認して下さい」）を出力してもよい。
　本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は第１乃至第４の実施形態と同様である。
　ここで、検出部１４により新たな客（以下、「第１の客」）が列に並んだことを検出された場合に、その客に対応して実行されるフローの一例を、図１２のフローチャートを用いて説明する。
　Ｓ２０では、第１の特定部１５は、第１の客が列に並んだタイミングで出力部１３により出力されていた推定レジ待ち時間を特定する。Ｓ２１では、第２の特定部１６は、第１の客が列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間のカウントを開始する。なお、Ｓ２０及びＳ２１の前後関係は、図示するものに限定されない。
　レジ待ち時間のカウントを開始した後、第２の特定部１６は、第１の客が列から消えたか否かの判断（Ｓ２２）、及び、第１の客の会計処理が開始したか否かの判断（Ｓ２３）を行う。第１の客が列から消えたか否かの判断は、画像解析で実現される。第１の客の会計処理が開始したか否かの判断は、レジへの入力内容や画像解析等で実現される。
　第１の客が列から消えた場合（Ｓ２２のＹｅｓ）、第２の特定部１６はレジ待ち時間のカウントを終了する。そして、第１の客に対応した当該フローは終了する。
　第１の客の会計処理が開始した場合（Ｓ２３のＹｅｓ）、第２の特定部１６はレジ待ち時間のカウントを終了し、レジ待ち時間を特定する（Ｓ２４）。
　その後、実行部１７は、Ｓ２０で特定された推定レジ待ち時間と、Ｓ２４で特定されたレジ待ち時間との差分を算出し（Ｓ２５）、差分に応じた処理を実行する（Ｓ２６）。
　以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第４の実施形態と同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、各列の推定待ち時間を客に向けて出力できる。この場合、複数の列に均等に客が分かれることが期待される。
　また、本実施形態の処理装置１０によれば、推定レジ待ち時間と、実際のレジ待ち時間との差分に応じた処理を実行することができる。
　例えば、処理装置１０は、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、差分に応じた特典を客に付与することができる。これにより、レジ待ちに対する客の不満を軽減することが期待される。
　その他、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨をそのレジを担当する店員や管理者に通知することができる。この場合、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きくなる不都合が発生していることを、レジを担当する店員や管理者に通知することができる。結果、当該不都合を改善する策をとることができる。なお、レジ待ち時間から推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合に、その旨をそのレジを担当する店員や管理者に通知することもできる。かかる場合も同様の作用効果を実現できる。
　以下、参考形態の例を付記する。
１．　レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段と、
　識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段と、
を有する処理装置。
２．　１に記載の処理装置において、
　前記支払時間情報は、過去の支払処理時に実際に支払に要した時間、及び、利用された決済方式の少なくとも１つを含む処理装置。
３．　１又は２に記載の処理装置において、
　前記算出材料取得手段は、客の属性を推定し、
　前記算出手段は、レジ待ちの列に前記支払時間情報を有さない客が並んでいる場合、当該客の属性に基づき、その客が支払に要する時間を推定する処理装置。
４．　３に記載の処理装置において、
　前記算出材料取得手段は、客の性別、年齢及び国籍の中の少なくとも１つを推定する処理装置。
５．　１から４のいずれかに記載の処理装置において、
　前記算出材料取得手段は、レジを担当している店員を識別し、
　前記算出手段は、識別された客各々と、識別された店員とのペア各々の支払に要する時間に関する前記支払時間情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
６．　１から５のいずれかに記載の処理装置において、
　前記算出材料取得手段は、レジを担当している店員を識別し、
　前記算出手段は、商品情報の登録処理における店員のスキルを示すスキル情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
７．　１から６のいずれかに記載の処理装置において、
　前記算出材料取得手段は、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定し、
　前記算出手段、推定された商品の種類及び／又は数に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
８．　７に記載の処理装置において、
　前記算出材料取得手段は、画像解析で、レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数を推定する処理装置。
９．　７に記載の処理装置において、
　前記算出手段は、
　　レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数が推定できた場合、客が保持している商品の種類及び／又は数と、前記スキル情報とに基づき、前記推定レジ待ち時間を算出し、
　　レジ待ちの列に並んでいる客が保持している商品の種類及び／又は数が推定できなかった場合、客が保持している商品の種類及び／又は数に基づかず、前記スキル情報に基づき、前記推定レジ待ち時間を算出する処理装置。
１０．　１から９のいずれかに記載の処理装置において、
　前記算出手段により算出された前記推定レジ待ち時間を出力する出力手段と、
　新たな客が前記列に並んだことを検出する検出手段と、
　新たな客が前記列に並んだタイミングで前記出力手段により出力されていた前記推定レジ待ち時間を特定する第１の特定手段と、
　客毎に、前記列に並んでから会計処理が開始されるまでのレジ待ち時間を特定する第２の特定手段と、
　前記第１の特定手段により特定された前記推定レジ待ち時間と、前記第２の特定手段により特定された前記レジ待ち時間との差分に応じた処理を実行する実行手段と、
を有する処理装置。
１１．　１０に記載の処理装置において、
　前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、前記差分に応じた特典を客に付与する処理装置。
１２．　１０又は１１に記載の処理装置において、
　前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい場合、その旨を通知する処理装置。
１３．　１０又は１１に記載の処理装置において、
　前記実行手段は、前記レジ待ち時間から前記推定レジ待ち時間を引いた差分が所定値より大きい客が所定人数連続した場合、その旨を通知する処理装置。
１４．　コンピュータが、
　レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得工程と、
　識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出工程と、
を実行する処理方法。
１５．　コンピュータを、
　レジ待ちの列に並んでいる客を識別する算出材料取得手段、
　識別された客各々の支払に要する時間に関する支払時間情報に基づき、前記列の最後尾に並んだ場合の推定レジ待ち時間を算出する算出手段、
として機能させるためのプログラム。
　この出願は、２０１７年１２月２０日に出願された日本出願特願２０１７－２４３４７８号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (15)

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