WO2024176293A1 - 推定装置、推定システム、推定方法、及び、記録媒体 - Google Patents

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WO2024176293A1
WO2024176293A1 PCT/JP2023/005957 JP2023005957W WO2024176293A1 WO 2024176293 A1 WO2024176293 A1 WO 2024176293A1 JP 2023005957 W JP2023005957 W JP 2023005957W WO 2024176293 A1 WO2024176293 A1 WO 2024176293A1
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WO
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customer
estimation
store
time
information
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PCT/JP2023/005957
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English (en)
French (fr)
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稔郎 山本
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/12—Hotels or restaurants

Definitions

  • the present disclosure relates to an estimation device, an estimation system, an estimation method, and a recording medium.
  • Patent Document 1 discloses a method for calculating an estimated time each user will use a seat based on data on remaining food obtained by image recognition.
  • Patent Document 2 discloses a method for estimating an estimated time a customer will leave a restaurant by correcting a customer's stay time, which is estimated based on information on the customer's attributes, based on information on the pace at which the customer eats and drinks.
  • Patent Documents 1 and 2 estimate the estimated time of leaving the restaurant based on the customer's meal status, but other factors may affect the estimated time of leaving the restaurant.
  • One example of the objective of this disclosure is to provide an estimation device that can further improve the accuracy of estimating estimated store exit times.
  • the estimation device includes a progress acquisition means for acquiring progress information indicating the progress of a customer's meal while seated in a restaurant, an action acquisition means for acquiring action information indicating the customer's actions, an estimation means for estimating an estimated time until the customer leaves the restaurant based on the progress information and the action information, and an output means for outputting the estimated result.
  • the estimation system is an estimation system having the above-mentioned estimation device and a photographing device installed in a position capable of photographing the actions of a customer while using a seat in the store, and the action acquisition means acquires action information indicating the customer's actions by analyzing the image captured by the photographing device.
  • the estimation method involves a computer acquiring progress information indicating the progress of a customer's meal while seated in a restaurant, acquiring motion information indicating the customer's motion, estimating an estimated time until the customer leaves the restaurant based on the progress information and the motion information, and outputting the estimated result.
  • the recording medium stores a program that causes a computer to execute a process of acquiring progress information indicating the progress of a customer's meal while seated in a restaurant, acquiring motion information indicating the customer's motion, estimating an estimated time until the customer leaves the restaurant based on the progress information and motion information, and outputting the estimated result.
  • the present disclosure provides an estimation device that can further improve the accuracy of estimating estimated store exit times.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a configuration including an estimation device according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration in which the estimation device according to the first embodiment is realized by a computer device and its peripheral devices.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a usage scene in the first embodiment.
  • FIG. 4 is an example of an output of an estimated store exit time by the output unit in the first embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the estimation device in the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of a configuration including an estimation device according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the estimation device in the second embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the estimation device in the modified example of the second embodiment.
  • Fig. 1 is a block diagram showing an example of a configuration of an estimation device 100 in an estimation system 10 according to the first embodiment.
  • the estimation system 10 is connected, via a network, to an image capture device 200 installed at a position where the estimation device 100 can capture an image of a customer sitting at a seat in a store, and an output device 300 that outputs an estimation result.
  • the estimation device 100 is a device for estimating the estimated time of leaving a restaurant for customers who are eating inside the restaurant.
  • the invention disclosed herein is applicable to restaurants in general, but is particularly intended for restaurants such as cafes and family restaurants where customers stay for purposes other than eating.
  • the estimation device 100 includes a progress acquisition unit 101, an operation acquisition unit 102, an estimation unit 103, and an output unit 104.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a hardware configuration in which the estimation device 100 in the first embodiment of the present disclosure is realized by a computer device 500 including a processor.
  • the estimation device 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 501, memories such as a ROM (Read Only Memory) 502 and a RAM (Random Access Memory) 503, a storage device 505 such as a hard disk for storing a program 504, a communication interface 508 for network connection, and an input/output interface 509 for inputting and outputting data.
  • the estimation device 100 is connected to each component via a bus 510.
  • the estimation device 100 in the first embodiment shown in FIG. 1 can also be configured using cloud computing or the like.
  • the CPU 501 runs an operating system to control the entire estimation device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the CPU 501 also reads programs and data from a recording medium 506 mounted in, for example, a drive device 507 into memory.
  • the CPU 501 also functions as the progress acquisition unit 101, the action acquisition unit 102, the estimation unit 103, and the output unit 104 in the first embodiment, or as part of these, and executes the processes or commands in the flowchart shown in FIG. 5, which will be described later, based on the programs.
  • the recording medium 506 is, for example, an optical disk, a flexible disk, a magneto-optical disk, an external hard disk, or a semiconductor memory.
  • the semiconductor memory which is part of the recording medium, is a non-volatile storage device in which the program is recorded.
  • the program may also be downloaded from an external computer (not shown) that is connected to a communication network.
  • the first embodiment shown in FIG. 1 is realized by the computer hardware shown in FIG. 2.
  • the means for realizing each part of the estimation device 100 in FIG. 1 is not limited to the configuration described above.
  • the estimation device 100 may be realized by a single physically combined device, or may be realized by a system consisting of two or more physically separated devices connected by wire or wirelessly.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a usage scenario of this embodiment.
  • an employee inputs customer information, such as the table number and age, number of customers, or information indicating the relationship between customers, into a POS (Point Of Sale) terminal, and starts up a tablet terminal placed on the table.
  • the tablet terminal is equipped with a photographing device 200, which captures images of the situation at the customer's table and the customer's actions. If the tablet terminal has an image analysis function, the above-mentioned customer information may be automatically input by analyzing the images captured by the photographing device 200.
  • menu information ordered by the customer on the tablet terminal is stored in the POS terminal via the network.
  • the progress acquisition unit 101 is a means for acquiring progress information indicating the progress of a customer's meal while seated in the store.
  • the progress information includes information that allows the progress of an order and meal to be understood.
  • the progress information may include at least one of the following information: the remaining amount of food on the customer's table, the order item category, the number of items ordered, and the length of time spent there.
  • the progress acquisition unit 101 acquires the remaining amount of food on the customer's table and the order item category by analyzing an image captured by the image capture device 200 of the customer's table.
  • the progress acquisition unit 101 also acquires the number of items ordered and the length of time spent there from the POS terminal.
  • the method of acquiring this information is not limited to the above-mentioned example.
  • the progress acquisition unit 101 analyzes the image acquired from the image capture device 200 to determine whether or not tableware is present and the amount of food remaining on the table, and acquires the progress of the meal from the image when the completion of eating is regarded as 100%.
  • the progress acquisition unit 101 may analyze the rate at which food is being consumed from the image, and may determine that the meal is finished if the food has not been consumed for a predetermined period of time or more.
  • the progress acquisition unit 101 may also estimate the progress of the meal from the duration of the meal based on, for example, the average duration of the meal by attribute.
  • the progress acquisition unit 101 acquires the progress of the order based on, for example, the number of items ordered or the order item category.
  • the order item category is a category that allows the progress of the order of appetizers, main dishes, desserts, etc. to be grasped.
  • the progress acquisition unit 101 acquires the progress from the number of items ordered based on, for example, the average number of items ordered by attribute.
  • the progress acquisition unit 101 outputs the progress information acquired in this way to the estimation unit 103.
  • the motion acquisition unit 102 is a means for acquiring motion information indicating the motion of a customer.
  • the state of a customer is a motion that the customer is currently performing, such as eating, drinking, taking a nap, working on a PC, reading a book, talking, or putting on a jacket.
  • the motion acquisition unit 102 acquires the motion information by analyzing an image of the customer captured by a tablet terminal or an image capture device 200 such as a security camera device in a store. For example, the motion acquisition unit 102 reads out a motion analysis rule that associates the posture of the customer extracted from the characteristics of the image with a motion pattern from the storage device 505, and acquires the motion of the customer.
  • the motion of the customer may be analyzed based on the personal belongings.
  • the motion acquisition unit 102 may exclude the estimated time of leaving the store from the estimation target.
  • the method by which the motion acquisition unit 102 acquires the motion information of the customer is not limited to the above-mentioned method.
  • the motion acquisition unit 102 outputs the acquired motion information to the estimation unit 103.
  • the estimation unit 103 is a means for estimating an estimated time it takes for a customer to leave the restaurant based on the progress information and the action information. Specifically, the estimation unit 103 estimates the time it takes for the customer to finish eating based on the progress information, and corrects the customer's estimated time to leave based on the customer's action information. For example, if a customer has finished eating but is about to start working on a PC or the like or is working on a PC, the estimation unit 103 estimates the estimated time to leave by taking into account the time spent working on the PC.
  • the estimation device 100 stores information on the average time spent by customers who have started each action in the storage device 505, and the estimation unit 103 estimates the estimated time to leave based on the average time spent. On the other hand, if the customer has left food on their table but is getting ready to leave by putting on a jacket, the estimation unit 103 shortens the estimated time to leave to, for example, 0 to 5 minutes.
  • the output unit 104 is a means for outputting the estimated result.
  • the output unit 104 outputs the estimated exit time.
  • the output unit 104 displays the estimated exit time on an output device 300 such as a display installed in the back yard of the store.
  • FIG. 4 is an example of the output of the estimated exit time by the output unit 104 in this embodiment.
  • the estimated exit time is linked to the table number, customer information such as age and number of customers, number of ordered items, order item category, table status and progress information of stay time, and action information, and the estimated exit times are sorted in order of earliest to latest and output.
  • the estimation unit 103 estimates that customer No. 6 has no tableware and has finished his meal, but because he is working on a PC, the estimated exit time is 40 minutes later.
  • the output unit 104 may change the output mode of the estimated exit time based on the accuracy of the estimated exit time estimated by the estimation unit 103. Examples of the output mode include changing the color or size of the text, highlighting, and the like. For example, the output unit 104 may highlight information where the estimated exit time is within a predetermined time or within a predetermined order in a different mode from other waiting times. In the example of FIG. 4, information where the estimated exit time is within 15 minutes is underlined.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an outline of the operation of the estimation device 100 in the first embodiment. Note that the processing according to this flowchart may be executed based on program control by the above-mentioned processor. This flow is executed, for example, when an instruction is given to the estimation device 100 to estimate the estimated time of customers leaving a store.
  • the progress acquisition unit 101 acquires progress information indicating the progress of a customer's meal at a seat in the restaurant (step S101).
  • the action acquisition unit 102 acquires action information indicating the customer's action (step S102).
  • the estimation unit 103 estimates an estimated restaurant exit time until the customer leaves the restaurant based on the progress information and the action information (step S103).
  • the output unit 104 outputs the estimated restaurant exit time (step S104). With this, the estimation device 100 ends the estimation process.
  • the estimation unit 103 estimates the estimated store leaving time until the customer leaves the store based on the progress information and the operation information. Furthermore, the output unit 104 outputs the estimated store leaving time. In this way, the estimated store leaving time is estimated taking into account, for example, cases in which the customer may stay even after finishing their meal. Therefore, the estimation device 100 can further improve the estimation accuracy of the estimated store leaving time.
  • the estimation unit 103 estimates the estimated store exit time until the customer leaves the store based on the progress information and the operation information.
  • the estimation unit 103 may further estimate the estimated store exit time based on customer information or the type of store.
  • the customer information is information indicating the age, sex, and number of customers, or the relationship between customers such as family, work, or friends.
  • the estimation unit 103 acquires customer information from, for example, a POS terminal.
  • the estimation unit 103 estimates the estimated store exit time based on the customer information using a known method. For example, the estimation unit 103 acquires customer information and estimates the estimated store exit time based on the average stay time recorded for each age group or sex. In addition, when a predetermined number of people or more visit the store, the estimation unit 103 may estimate the estimated store exit time to be longer than the average stay time.
  • the estimation unit 103 also acquires information indicating the type of business of the store, such as breakfast, lunch, or dinner, from the POS terminal. For example, the estimation unit 103 may estimate an estimated exit time for customers who visit the store during lunch time to be shorter than an estimated exit time for customers who visit the store during dinner time.
  • Fig. 6 is a block diagram of an estimation system 11 including an estimation device 110 according to the second embodiment. In this embodiment, it is assumed that a store is full and there is a waiting line to enter the store.
  • each component in each embodiment of the present disclosure can be realized not only in hardware, but also in a computer device based on program control and software.
  • the estimation device 110 in this embodiment includes a progress acquisition unit 111, an action acquisition unit 112, an estimation unit 113, a visiting customer acquisition unit 114, and an output unit 115. That is, the estimation device 110 differs from the estimation device 100 at least in that it includes the visiting customer acquisition unit 114.
  • the progress acquisition unit 111 and the action acquisition unit 112 in this embodiment have the same configuration as the progress acquisition unit 101 and the action acquisition unit 102 in the first embodiment.
  • the visiting customer acquisition unit 114 is a means for acquiring information on the order in which visiting customers enter the store when the store is full. For example, the visiting customer acquisition unit 114 acquires information indicating the order in which customers enter the store when they register to enter at a ticket issuing machine installed at the store entrance. The ticket issuing machine also issues numbered tickets indicating the order in which customers enter the store. Furthermore, if a reservation to enter the store can be made on the store's application program, the visiting customer acquisition unit 114 may acquire information indicating the order in which customers enter the store when a reservation to enter the store is accepted. The visiting customer acquisition unit 114 outputs the information on the order in which customers enter the store to the estimation unit 113.
  • the estimation unit 113 estimates the waiting time of visiting customers based on the estimated exit time of customers whose exit order corresponds to their entry order when the current customers are rearranged in order of earliest estimated exit time. That is, for example, if the entry order input from the visiting customer acquisition unit 114 is the first, the estimation unit 113 estimates the estimated exit time of the first customer when the current customers are rearranged in order of earliest estimated exit time as the waiting time of the visiting customer. Similarly, for example, if the entry order input from the visiting customer acquisition unit 114 is the second, the estimation unit 113 estimates the estimated exit time of the second customer when the current customers are rearranged in order of earliest estimated exit time as the waiting time of the visiting customer. Furthermore, the estimation unit 113 may add a predetermined time to the estimated estimated exit time to obtain the waiting time. The predetermined time to be added may be the average time required for an employee to clear a table after a customer leaves the store.
  • the output unit 115 outputs the waiting time. For example, in the example of FIG. 4, the output unit 115 notifies the first customer waiting to enter that the waiting time is 5 minutes, based on the estimated leaving time of the first customer who is to leave, which is 5 minutes later. Similarly, the output unit 104 notifies the second customer waiting to enter that the waiting time is 10 minutes, based on the estimated leaving time of the second customer who is to leave, which is 10 minutes later.
  • the output unit 115 may change the output mode of the waiting time based on the accuracy of the waiting time estimated by the estimation unit 113. Examples of the output mode include changing the color or size of the text, highlighting, etc. For example, the output unit 115 may highlight waiting times within a predetermined time by using a color or the like different from other waiting times.
  • the output unit 115 may, for example, output the waiting time of visiting customers along with the order of entry onto the numbered ticket issued to the customer by the ticket issuing machine, or may output a list of waiting times linked to the numbered ticket to an output device 310 installed within the store.
  • the output unit 115 may also output the waiting time of visiting customers along with the order of entry onto an application program.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an outline of the operation of the estimation device 110 in the second embodiment.
  • the processing according to this flowchart may be executed based on program control by the processor described above.
  • the processing according to this flow is executed, for example, when estimating the waiting time before customers enter a store when the store is full.
  • the progress acquisition unit 111 acquires progress information indicating the progress of the meal of a customer currently using a seat in the restaurant (step S201).
  • the action acquisition unit 112 acquires action information indicating the action of the customer (step S202).
  • the estimation unit 113 estimates the estimated exit time until the customer leaves the restaurant based on the progress information and the action information (step S203).
  • the visiting customer acquisition unit 114 acquires visiting customer information including information on the order of entry of the visiting customers who have visited the restaurant (step S204).
  • the estimation unit 113 estimates the waiting time of the visiting customers based on the estimated exit time of the customers whose exit order corresponds to the order of entry when the customers currently using the restaurant are sorted in order of the earliest estimated exit time (step S205). Finally, the output unit 115 outputs the waiting time (step S206). With this, the estimation device 110 ends the estimation process.
  • the estimation unit 113 estimates the waiting time of visiting customers based on the estimated store exit time of customers whose exit order corresponds to their entry order when the current customers are sorted in order of earliest estimated store exit time.
  • the output unit 115 outputs the waiting time of visiting customers. This makes it possible to notify customers who enter the store when it is full of the waiting time estimated based on the estimated store exit time with high estimation accuracy.
  • the visiting customer acquisition unit 114 further acquires information on the visiting customer's desired time of leaving the store as information on the visiting customer.
  • the storage device 505 stores a customer ID, the customer's biometric authentication information, and boarding information on the transportation facility the customer plans to board, linked to the customer ID.
  • the visiting customer acquisition unit 114 acquires information on the visiting customer's desired time to leave the restaurant.
  • the desired time to leave the restaurant is the time at which a customer must finish eating at the restaurant and leave in order to be on time for their scheduled schedule.
  • the visiting customer acquisition unit 114 accepts input of information on the desired time to leave the restaurant when the visiting customer registers for entry at a ticket machine installed at the entrance of the restaurant, and acquires the information.
  • the visiting customer acquisition unit 114 may accept input of information on the desired time to leave the restaurant when accepting the reservation for entry, and acquire the information.
  • the visiting customer acquisition unit 114 may acquire menu information if input of menu information to be ordered by the visiting customer along with the desired time to leave the restaurant is accepted when the visiting customer registers for entry or makes a reservation for entry.
  • the visiting customer acquisition unit 114 may also calculate the desired store exit time based on, for example, the visiting customer's schedule information.
  • the visiting customer acquisition unit 114 may acquire, for example, schedule information stored on a terminal carried by the visiting customer.
  • the schedule information includes the planned location and the planned time.
  • the visiting customer acquisition unit 114 uses a known method to calculate the desired store exit time that allows the visiting customer to arrive at the planned location at the planned time.
  • the visiting customer acquisition unit 114 acquires the schedule information by reading the boarding information stored on the ticket.
  • a two-dimensional code is printed on the ticket, which stores information on the boarding location and departure time of the intended means of transportation, such as an airplane, train, or bus, and the visiting customer acquisition unit 114 acquires the schedule information by reading the two-dimensional code with a reading device provided in a ticket issuing machine or the like.
  • the two-dimensional code may store information that can identify the boarding gate and the closing time for the security checkpoint.
  • the visiting customer acquisition unit 114 reads the visiting customer's biometric authentication information and acquires the boarding information linked to the visiting customer's customer ID from the storage device 505.
  • the biometric authentication information is not particularly limited, and may be any biometric authentication information that can identify the visiting customer, such as facial authentication information, iris authentication information, fingerprint authentication information, or vein authentication information.
  • the visiting customer acquisition unit 114 acquires facial feature data of the visiting customer from an image captured by a photographing device provided in a ticket issuing machine, for example.
  • the visiting customer acquisition unit 114 identifies a customer ID that matches the facial feature data of the visiting customer from the storage device 505, and acquires the boarding information linked to the customer ID.
  • the means for identifying the customer ID is not limited to this.
  • the estimation unit 113 estimates whether or not the visiting customer will make it to the desired store leaving time based on the waiting time and the planned time of stay in the store.
  • the estimation unit 113 acquires the waiting time in the same manner as the estimation unit 113 in the second embodiment.
  • the estimation unit 113 also estimates the planned time of stay of the visiting customer in the store based on the average stay time.
  • the average stay time is stored in the storage device 505, for example, in association with the number or attributes of customers.
  • the estimation unit 113 estimates whether or not the visiting customer will make it to the desired store leaving time based on whether the time when the waiting time and the planned time of stay in the store have elapsed, calculated from the current time, is before or after the desired store leaving time.
  • the estimation unit 113 may estimate using the average food serving time and meal time for each menu item instead of the average stay time.
  • a known method is used to acquire the food serving time and meal time for each menu item.
  • the food serving time is the time from the time an order is placed at the POS terminal until the ordered food is served at the table, and the serving of food is detected by analyzing an image captured by the image capture device 210 of the table.
  • the meal time is the time from the time the ordered food is served at the table until the leftover food is consumed, and the remaining food is detected by analyzing an image of the plate.
  • the average food serving time and meal time acquired in this way are linked to the menu name and stored in the storage device 505.
  • the estimation unit 113 may estimate menu information that will be available in time for the desired time to leave.
  • the estimation unit 113 determines the available stay time as the time until the desired time to leave minus the waiting time, and estimates the menu information that can be ordered within the available stay time using the average values of the food preparation time and meal time associated with each menu.
  • the average meal time may be calculated for each attribute, such as gender or age.
  • the output unit 115 outputs the estimated result of whether or not the customer will arrive in time for the desired store leaving time. In addition, if the output unit 115 estimates that menu information will arrive in time for the desired store leaving time, it may output the menu information.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an outline of the operation of the estimation device 110 in a modified example of the second embodiment. Note that the processing according to this flowchart may be executed based on program control by the processor described above.
  • the progress acquisition unit 111 acquires progress information indicating the progress of a customer's meal at a seat in the restaurant (step S301).
  • the action acquisition unit 112 acquires action information indicating the customer's action (step S302).
  • the estimation unit 113 estimates an estimated exit time until the customer leaves the restaurant based on the progress information and the action information (step S303).
  • the visiting customer acquisition unit 114 acquires visiting customer information including the order in which the customers entered the restaurant and their desired exit time (step S304).
  • the estimation unit 203 estimates the waiting time of the visiting customers based on the estimated exit time of the customers whose exit order corresponds to the order in which they entered the restaurant when the customers are sorted in order of earliest estimated exit time (step S305).
  • the estimation unit 113 estimates whether or not the customer will make the desired store exit time based on the waiting time of the visiting customer and the average stay time for each menu (step S307). On the other hand, if the visiting customer acquisition unit 114 has not received the menu information to be ordered (S306; NO), the estimation unit 113 estimates whether or not the customer will make the desired store exit time based on the waiting time of the visiting customer and the average stay time in the store (step S308). If the estimation unit 113 estimates that the customer will make the desired store exit time (S308; YES), it estimates menu information that will make the desired store exit time (step S309). If the estimation unit 113 estimates that the customer will not make the desired store exit time (S308; NO), the flow proceeds to step S310. Finally, the output unit 115 outputs the estimation result (step S310). With this, the estimation device 110 ends the process.
  • the visiting customer acquisition unit 114 further acquires information on the visiting customer's desired time to leave the restaurant, and the estimation unit 113 estimates whether the visiting customer will be able to make the desired time to leave the restaurant based on the visiting customer's waiting time and the planned time of stay in the restaurant. This allows the visiting customer to know whether they will be able to make the scheduled schedule even if they eat at the restaurant. Furthermore, in this embodiment, if the estimation unit 113 has received menu information to be ordered from the visiting customer, it estimates whether the visiting customer will be able to make the desired time to leave the restaurant based on the waiting time of the visiting customer and the average stay time for each menu.
  • the estimation unit 113 estimates menu information that will make the desired time to leave the restaurant. This allows the visiting customer to make the scheduled schedule even if they eat at the restaurant if they order that menu.
  • the output unit 115 may display a list of the average meal time for each menu item according to customer attributes.
  • store employees can be encouraged to review the menu, such as by ceasing to serve menu items with an average meal time of more than a predetermined time during lunch hours when the turnover rate is to be increased.
  • Appendix 1 a progress acquisition means for acquiring progress information indicating the progress of a meal of a customer currently using a seat in the restaurant;
  • a motion acquisition means for acquiring motion information indicating the motion of the customer;
  • An estimation means for estimating an estimated store exit time until the customer leaves the store based on the progress information and the action information;
  • An estimation device comprising: an output means for outputting an estimation result.
  • (Appendix 2) The estimation device according to claim 1, wherein the progress acquisition means acquires progress information of at least one of the remaining amount of food placed on the customer's table, the order item category, the number of ordered items, and the customer's stay time.
  • Appendix 4 The estimation device according to any one of appendices 1 to 3, wherein the estimation means further estimates a time until the customer leaves the store based on information indicating the business type of the store.
  • the estimation means estimates a waiting time of the visiting customer based on an estimated store exit time of a customer whose exit order corresponds to the store entry order when the customers using the store are rearranged in order of earliest estimated store exit time,
  • the estimation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the output means outputs the waiting time as the estimation result.
  • the visiting customer acquisition means further acquires information on a desired time of leaving the store of the visiting customer,
  • the estimation means estimates whether the customer will arrive at the desired store leaving time based on a waiting time and a planned stay time in the store,
  • the estimation device outputs an estimation result.
  • the visiting customer acquisition means further acquires menu information ordered by the visiting customer,
  • the estimation device according to claim 6, wherein the estimation means further estimates menu information that will be available in time for the desired leaving time.
  • An estimation system including the estimation device according to any one of Supplementary Notes 1 to 9, and a photographing device installed in a position capable of photographing the actions of a customer who is using a seat in the store,
  • the motion acquisition means acquires motion information indicating the motion of the customer by analyzing the image captured by the photographing device.
  • the computer Acquire progress information indicating the progress of a meal of a customer currently seated in the restaurant, acquiring motion information indicating a motion of the customer; estimating an estimated store exit time until the customer leaves the store based on the progress information and the operation information; An estimation method that outputs the estimated estimation result.
  • (Appendix 12) Acquire progress information indicating the progress of a meal of a customer currently seated in the restaurant, acquiring motion information indicating a motion of the customer; estimating an estimated store exit time until the customer leaves the store based on the progress information and the operation information;
  • a recording medium storing a program for causing a computer to execute a process for outputting the estimated results.

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Abstract

本開示における推定装置は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する、進捗取得手段と、顧客の動作を示す動作情報を取得する、動作取得手段と、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する、推定手段と、推定した推定結果を出力する、出力手段と、を備える。

Description

推定装置、推定システム、推定方法、及び、記録媒体
　本開示は、推定装置、推定システム、推定方法、及び、記録媒体に関する。
　飲食店において、リアルタイムの空席状況や待ち時間を推定して表示する技術がある。
　例えば、特許文献１には、画像認識により得られる食べ物の残量に関するデータに基づいて、各ユーザによる席の利用推定時間を算出することが開示されている。特許文献２には、顧客の属性に関する情報に基づき推定した顧客の滞在時間について、顧客が飲食するペースに関する情報に基づいて補正することにより顧客の退店推定時間を推定する方法が開示されている。
特開２０１９－００３３６１号公報 特開２０２２－０４１７１５号公報
　特許文献１及び２に記載された技術では、顧客の食事の状況に基づいて退店推定時間を推定しているが、それ以外の要因で退店推定時間が変わる場合もある。
　本開示の目的の一例は、退店推定時間の推定精度を更に高められる推定装置を提供することにある。
　本開示の一態様における推定装置は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する、進捗取得手段と、顧客の動作を示す動作情報を取得する、動作取得手段と、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する、推定手段と、推定した推定結果を出力する、出力手段と、を備える。
　本開示の一態様における推定システムは、上述の推定装置と、店舗内の席を利用中の顧客の動作を撮影可能な位置に設置された撮影装置と、を有する推定システムであって、動作取得手段は、撮影装置で撮影された撮影画像を解析することにより、顧客の動作を示す動作情報を取得する。
　本開示の一態様における推定方法は、コンピュータが、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得し、顧客の動作を示す動作情報を取得し、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定し、推定した推定結果を出力する。
　本開示の一態様における記録媒体は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得し顧客の動作を示す動作情報を取得し、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定し、推定した推定結果を出力する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納する。
　本開示によれば、退店推定時間の推定精度を更に高められる推定装置を提供することができる。
図１は、第一の実施形態における推定装置を含む構成例を示すブロック図である。 図２は、第一の実施形態における推定装置をコンピュータ装置とその周辺装置で実現したハードウェア構成を示す図である。 図３は、第一の実施形態における利用シーンの一例を説明するための図である。 図４は、第一の実施形態における出力部による退店推定時間の出力例である。 図５は、第一の実施形態における推定装置の動作を示すフローチャートである。 図６は、第二の実施形態における推定装置を含む構成例を示すブロック図である。 図７は、第二の実施形態における推定装置の動作を示すフローチャートである。 図８は、第二の実施形態の変形例における推定装置の動作を示すフローチャートである。
　以下に図面を参照して、本開示にかかる推定装置、推定システム、推定方法、及び、プログラムを記録する非一時的な記録媒体の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態は、開示の技術を限定するものではない。
　［第一の実施形態］
　まず、本開示の第一の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、第一の実施形態にかかる推定システム１０における推定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。推定システム１０は、推定装置１００が店舗内の席を利用している顧客の動作を撮影可能な位置に設置された撮影装置２００及び推定結果を出力する出力装置３００と、ネットワークを介して接続されている。
　推定装置１００は、飲食店の店舗内で食事をしている顧客の退店推定時間を推定するための装置である。本開示の発明は、飲食店全般に適用可能であるが、特に、カフェやファミリーレストラン等の食事以外の目的でも滞在する飲食店を想定する。
　図１を参照すると、推定装置１００は、進捗取得部１０１と動作取得部１０２と推定部１０３と出力部１０４を備える。図２は、本開示の第一の実施形態における推定装置１００を、プロセッサを含むコンピュータ装置５００で実現したハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示されるように、推定装置１００は、ＣＰＵ(Central　Processing　Unit)５０１、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）５０２、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）５０３等のメモリ、プログラム５０４を格納するハードディスク等の記憶装置５０５、ネットワーク接続用の通信インタフェース５０８、データの入出力を行う入出力インタフェース５０９を含む。第一の実施形態において、推定装置１００は、バス５１０を介して各構成部と接続されている。また、図１に示す第一の実施形態における推定装置１００は、クラウドコンピューティング等で構成することもできる。
　ＣＰＵ５０１は、オペレーティングシステムを動作させて本発明の第一の実施形態に係る推定装置１００の全体を制御する。また、ＣＰＵ５０１は、例えばドライブ装置５０７等に装着された記録媒体５０６からメモリにプログラムやデータを読み出す。また、ＣＰＵ５０１は、第一の実施形態における進捗取得部１０１と動作取得部１０２と推定部１０３と出力部１０４及びこの一部として機能し、プログラムに基づいて後述する図５に示すフローチャートにおける処理または命令を実行する。
　記録媒体５０６は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、または半導体メモリ等である。記録媒体の一部である半導体メモリ等は、不揮発性記憶装置であり、そこにプログラムを記録する。また、プログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされてもよい。
　以上のように、図１に示す第一の実施形態は、図２に示されるコンピュータ・ハードウェアによって実現される。ただし、図１の推定装置１００が備える各部の実現手段は、以上説明した構成に限定されない。また推定装置１００は、物理的に結合した一つの装置により実現されてもよいし、物理的に分離した二つ以上の装置を有線または無線で接続し、これら複数の装置からなるシステムで実現されてもよい。
　図３は、本実施形態の利用シーンの一例を説明するための図である。本実施形態において、顧客が入店した後、従業員がＰＯＳ（Point　Of　Sale）端末にテーブル番号と、年代、人数、又は、顧客同士の関係を示す情報等の顧客情報を入力し、テーブルに置かれたタブレット端末を立ち上げる。タブレット端末には、撮影装置２００が備えられており、顧客のテーブルの状況や顧客の動作を撮影した画像を取得する。タブレット端末内に、画像解析機能を備えている場合は、撮影装置２００が撮影した画像を解析することにより、上述した顧客情報を自動的に入力してもよい。また、顧客がタブレット端末で注文したメニュー情報は、ネットワークを通してＰＯＳ端末に格納される。
　進捗取得部１０１は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する手段である。本実施形態において、進捗情報には、注文及び食事の進捗が把握できるような情報を含む。進捗情報には、顧客のテーブルに置かれた食事の残量及び注文品カテゴリ、注文品数、並びに、滞在時間の少なくともいずれかの情報を含んでもよい。進捗取得部１０１は、顧客のテーブルに置かれた料理の残量及び注文品カテゴリについて、撮影装置２００により顧客のテーブルを撮像した画像を解析することにより取得する。また、進捗取得部１０１は、注文品数及び滞在時間について、ＰＯＳ端末から取得する。ただし、これらの情報の取得方法については上述した例に限られない。
　進捗取得部１０１は、例えば、撮影装置２００から取得した画像を解析して、食器の有無、テーブルの食事の食べ物の残量を特定し、食べ終わりを１００％とした場合の画像による食事の進捗状況を取得する。なお、進捗取得部１０１は、画像から食べ物の減り方を解析し、食べ物が所定時間以上減っていなければ、食べ終わりと見なしてもよい。また、進捗取得部１０１は、例えば、属性別の平均滞在時間に基づいて、滞在時間から食事の進捗状況を推定してもよい。また、進捗取得部１０１は、例えば、注文品数又は注文品カテゴリ等に基づいて、注文の進捗状況を取得する。注文品カテゴリとは、前菜、メイン、デザート等の注文の進捗状況が把握できるカテゴリである。進捗取得部１０１は、例えば、属性別の平均注文品数に基づいて、注文品数から進捗状況を取得する。進捗取得部１０１は、このように取得した進捗情報を推定部１０３に出力する。
　動作取得部１０２は、顧客の動作を示す動作情報を取得する手段である。本実施形態において、顧客の状態とは、食事をしている、飲み物を飲んでいる、うたた寝、ＰＣで作業をしている、本を読んでいる、会話をしている、又は、上着を着ている等、顧客が現在している動作である。動作取得部１０２は、タブレット端末又は店舗内の防犯カメラ装置等の撮影装置２００により顧客を撮像した画像を解析することにより取得する。例えば、動作取得部１０２は、画像の特徴から抽出された顧客の体勢と動作パターンとを対応づけた動作解析ルールを記憶装置５０５から読み出して、顧客の動作を取得する。ＰＣ、本、上着等の所持品が画像に含まれている場合は、それらの所持品に基づいて、顧客の動作を解析してよい。また、動作取得部１０２は、長時間同じ動作をしており、正確な退店推定時間を推定できない場合は、その顧客の退店推定時間を推定対象から外してもよい。ただし、動作取得部１０２が顧客の動作情報を取得する方法は、上述した方法に限られない。動作取得部１０２は、取得した動作情報を推定部１０３に出力する。
　推定部１０３は、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する手段である。具体的に、推定部１０３は、進捗情報に基づいて食事が終了するまでの時間を推定し、顧客の動作情報に基づいて顧客の退店推定時間を補正する。例えば、推定部１０３は、顧客の食事が終了していても、ＰＣ等で作業を始めようとしている又は作業している場合は、ＰＣで作業する滞在時間を加味して退店推定時間を推定する。推定装置１００は、各動作を開始した顧客が滞在する平均滞在時間の情報を記憶装置５０５に格納しており、推定部１０３は、平均滞在時間に基づいて、退店推定時間を推定する。一方、推定部１０３は、顧客のテーブルに置かれた食事が残っていても、顧客が上着を羽織ったりして退店する支度をしている場合は、例えば、退店推定時間を０～５分等に短縮する。
　出力部１０４は、推定した推定結果を出力する手段である。本実施形態において、出力部１０４は、退店推定時間を出力する。出力部１０４は、退店推定時間を店舗のバックヤードに設置されたディスプレイ等の出力装置３００に表示する。図４は、本実施形態における出力部１０４による退店推定時間の出力例である。図４に示すように、テーブル番号、年代及び人数の顧客情報、注文品数、注文品カテゴリ、テーブル状況及び滞在時間の進捗情報、並びに、動作情報に、推定した退店推定時間が紐づけられ、退店推定時間が早い順にソートされて出力される。図４の例において、例えば、推定部１０３は、Ｎｏ．６の顧客について、食器がなく、食事が完了していると推定したものの、ＰＣで作業をしているため、退店推定時間を４０分後と推定している。
　出力部１０４は、推定部１０３の推定する退店推定時間の精度に基づいて、退店推定時間の出力態様を変化させてもよい。出力態様としては、色又は文字の大きさを変える、強調表示する等が挙げられる。例えば、出力部１０４は、退店推定時間が所定時間以内又は退店推定時間が所定順番以内の情報については、他の待ち時間と異なる態様にして強調表示させてもよい。図４の例では、退店推定時間が１５分後以内の情報について、下線が引かれている。
　図５は、第一の実施形態における推定装置１００の動作の概要を示すフローチャートである。尚、このフローチャートによる処理は、前述したプロセッサによるプログラム制御に基づいて、実行されてもよい。このフローは、例えば、推定装置１００に対して、店舗内の顧客の退店推定時間を推定するための指示が行われたことにより実行される。
　図５に示すように、まず、進捗取得部１０１は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する（ステップＳ１０１）。次いで、動作取得部１０２は、顧客の動作を示す動作情報を取得する（ステップＳ１０２）。次いで、推定部１０３は、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する（ステップＳ１０３）。最後に、出力部１０４は、推定した退店推定時間を出力する（ステップＳ１０４）。以上で、推定装置１００は、推定の処理を終了する。
　本実施形態における推定装置１００において、推定部１０３は、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する。また、出力部１０４は、推定した退店推定時間を出力する。これにより、例えば、食事が終了しても、そのまま滞在する可能性がある場合を加味して退店推定時間を推定する。よって、推定装置１００によれば、退店推定時間の推定精度を更に高められる。
　［第一の実施形態の変形例］
　上述の第一の実施形態では、推定部１０３が進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定した。推定部１０３は、更に、顧客情報又は店舗の業態に基づいて、退店推定時間を推定しても構わない。顧客情報とは、顧客の年代、性別、人数、又は、家族、仕事関係、若しくは、友人といった顧客同士の関係を示す情報である。推定部１０３は、例えば、ＰＯＳ端末から顧客情報を取得する。推定部１０３は、公知の方法で顧客情報に基づいて、退店推定時間を推定する。例えば、推定部１０３は、顧客情報を取得し、年代又は性別毎に記録された平均滞在時間に基づき、退店推定時間を推定する。また、推定部１０３は、所定人数以上で来店している場合は、平均滞在時間よりも退店推定時間を長めに推定してもよい。
　また、推定部１０３は、ＰＯＳ端末からモーニング、ランチ又はディナーといった店舗の業態を示す情報を取得する。推定部１０３は、例えば、ランチ時に来店している顧客の退店推定時間について、ディナー時に来店している顧客の退店推定時間と比べて短めに推定してもよい。
　［第二の実施形態］
　次に、本開示の第二の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図６は、第二の実施形態における推定装置１１０を含む推定システム１１のブロック図を示す図である。本実施形態は、店舗が満席であり、入店に順番待ちが発生している場合を想定する。
　以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。本開示の各実施形態における各構成要素は、図２に示すコンピュータ装置と同様に、その機能をハードウェア的に実現することはもちろん、プログラム制御に基づくコンピュータ装置、ソフトウェアで実現することができる。
　本実施形態における推定装置１１０は、進捗取得部１１１と動作取得部１１２と推定部１１３と来店顧客取得部１１４と出力部１１５を備える。すなわち、推定装置１１０は、来店顧客取得部１１４を備える点で、推定装置１００と少なくとも異なる。本実施形態における進捗取得部１１１と動作取得部１１２は、第一の実施形態における進捗取得部１０１と動作取得部１０２の構成と同様である。
　来店顧客取得部１１４は、店舗が満席である場合に、来店した来店顧客の入店順の情報を取得する手段である。来店顧客取得部１１４は、例えば、来店した顧客が、店舗入口に設置された発券機において入店受付した際に、入店順を示す情報を取得する。また、発券機は、来店顧客に対して入店順を示す番号札を発券する。また、来店顧客取得部１１４は、店舗のアプリケーションプログラム上で入店予約ができる場合は、来店顧客の入店予約を受付した際に入店順を示す情報を取得してもよい。来店顧客取得部１１４は、入店順の情報を推定部１１３に出力する。
　推定部１１３は、第一の実施形態の機能に加え、利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が入店順に対応する顧客の退店推定時間に基づいて、来店顧客の待ち時間を推定する。すなわち、推定部１１３は、例えば、来店顧客取得部１１４から入力された入店順が一番目であった場合、利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が一番目の顧客の退店推定時間を、その来店顧客の待ち時間と推定する。同様に、推定部１１３は、例えば、来店顧客取得部１１４から入力された入店順が二番目であった場合、利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が二番目の顧客の退店推定時間を、その来店顧客の待ち時間と推定する。また、推定部１１３は、推定した退店推定時間に所定時間を加算した時間を待ち時間としてもよい。加算する所定時間は、顧客が退店してから従業員がテーブルを片付けるために必要な平均時間であってよい。
　出力部１１５は、待ち時間を出力する。例えば、図４の例において、出力部１１５は、例えば、一番目に入店待ちしている顧客に対して、退店順が一番目の顧客の退店推定時間である５分後に基づいて、待ち時間を５分と通知する。同様に、出力部１０４は、二番目に入店待ちしている顧客に対して、退店順が二番目の顧客の退店推定時間である１０分後に基づいて、待ち時間を１０分と通知する。出力部１１５は、推定部１１３の推定する待ち時間の精度に基づいて、待ち時間の出力態様を変化させてもよい。出力態様としては、色又は文字の大きさを変える、強調表示する等が挙げられる。例えば、出力部１１５は、所定時間以内の待ち時間については、他の待ち時間と異なる色等にして強調表示させてもよい。
　出力部１１５は、例えば、発券機が来店顧客に対して発行した番号札に入店順と共に、その来店顧客の待ち時間を出力してもよいし、店舗内に設置された出力装置３１０に、番号札と紐づけて待ち時間の一覧を出力してもよい。また、出力部１１５は、アプリケーションプログラム上に、入店順と共に、その来店顧客の待ち時間を出力してもよい。
　図７は、第二の実施形態における推定装置１１０の動作の概要を示すフローチャートである。尚、このフローチャートによる処理は、前述したプロセッサによるプログラム制御に基づいて、実行されてもよい。このフローによる処理は、例えば、店内の満席である場合に、来店顧客の入店までの待ち時間を推定する際に実行される。
　図７に示すように、まず、進捗取得部１１１は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する（ステップＳ２０１）。次いで、動作取得部１１２は、顧客の動作を示す動作情報を取得する（ステップＳ２０２）。次いで、推定部１１３は、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する（ステップＳ２０３）。次いで、来店顧客取得部１１４は、来店した来店顧客の入店順の情報を含む来店顧客の情報を取得する（ステップＳ２０４）。次いで、推定部１１３は、利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が入店順に対応する顧客の退店推定時間に基づいて、来店顧客の待ち時間を推定する（ステップＳ２０５）。最後に、出力部１１５は、待ち時間を出力する（ステップＳ２０６）。以上で、推定装置１１０は、推定の処理を終了する。
　本実施形態において、推定部１１３は、利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が入店順に対応する顧客の退店推定時間に基づいて、来店顧客の待ち時間を推定する。出力部１１５は、来店顧客の待ち時間を出力する。これにより、店舗の満席時に来店した顧客に対して、推定精度の高い退店推定時間に基づいて推定した、待ち時間を通知できる。
　［第二の実施形態の変形例］
　次に、本開示の第二の実施形態の変形例について、第二の実施形態と異なるところを中心に説明する。本変形例では、店舗が満席である場合に、来店した顧客が店舗で食事をしても、予定しているスケジュールに間に合うか否かを推定する。本変形例では、来店顧客取得部１１４が、来店顧客の情報として、来店顧客の退店希望時刻の情報を更に取得する。また、本変形例において、記憶装置５０５には、顧客ＩＤに、顧客の生体認証情報と、顧客が乗車予定の交通機関に関する乗車情報とが紐づけられて格納されているとする。
　来店顧客取得部１１４は、来店顧客の退店希望時刻の情報を取得する。退店希望時刻とは、予定しているスケジュールに間に合うために、その店舗で食事を終えて、退店しなければならない時刻である。来店顧客取得部１１４は、例えば、来店顧客が、店舗入口に設置された発券機において入店受付する際、退店希望時刻の情報の入力を受付し、その情報を取得する。また、来店顧客取得部１１４は、店舗のアプリケーションプログラム上で入店予約ができる場合は、入店予約を受付する際、退店希望時刻の情報の入力を受付し、その情報を取得してもよい。また、来店顧客取得部１１４は、来店顧客が入店受付又は入店予約する際に、退店希望時刻と併せて来店顧客が注文するメニュー情報の入力を受付する場合は、メニュー情報を取得してもよい。
　また、来店顧客取得部１１４は、例えば、来店顧客のスケジュール情報に基づいて、退店希望時刻を算出してもよい。この場合、来店顧客取得部１１４は、例えば、来店顧客が所持する端末に保存されているスケジュール情報を取得してもよい。スケジュール情報には、行く予定の場所とその予定時刻が含まれている。来店顧客取得部１１４は、公知の方法を用いて、予定時刻に、行く予定の場所に到着可能な退店希望時刻を算出する。
　来店顧客取得部１１４は、例えば、スケジュール情報が交通機関への乗車であれば、チケットに格納されている乗車情報を読み取ることで、スケジュール情報を取得する。詳細には、例えば、チケットに、乗る予定の飛行機や電車、バス等の交通機関の乗車場所の情報と出発時刻が特定できる情報が格納された二次元コードが印字されており、来店顧客取得部１１４は、その二次元コードを発券機等に備えられた読み取り装置で読み取ることでスケジュール情報を取得する。本実施形態において、店舗が空港内の飲食店であり、交通機関が飛行機である場合は、二次元コードには搭乗ゲートと保安検査場の締め切り時刻が特定できる情報が格納されていてもよい。
　また、来店顧客取得部１１４は、乗車情報と生体認証情報が紐づいている場合には、来店顧客の生体認証情報を読み取って、来店顧客の顧客ＩＤに紐ついた乗車情報を記憶装置５０５から取得する。生体認証情報としては、特に限定されないが、顔認証情報、虹彩認証情報、指紋認証情報又は静脈認証情報等の来店顧客を識別できるいずれかの生体認証情報であれば構わない。来店顧客取得部１１４は、顔認証情報を取得する場合は、例えば、発券機等に備えられた撮影装置で撮影した画像から、来店顧客の顔の特徴量のデータを取得する。次いで、来店顧客取得部１１４は、記憶装置５０５から来店顧客の顔の特徴量データと一致する顧客ＩＤを特定し、顧客ＩＤに紐づけられている乗車情報を取得する。ただし、顧客ＩＤを特定する手段はこれに限られない。
　推定部１１３は、第一及び第二の実施形態の機能に加え、来店顧客の待ち時間と店舗での滞在予定時間に基づいて、退店希望時刻に間に合うか否かを推定する。推定部１１３は、待ち時間については、第二の実施形態における推定部１１３と同様の方法で取得する。また、推定部１１３は、平均滞在時間に基づいて、来店顧客の店舗での滞在予定時間を推定する。平均滞在時間は、例えば、記憶装置５０５に顧客の人数又は属性と紐づけられて格納されている。次いで、推定部１１３は、現在時刻から起算して、待ち時間と店舗での滞在予定時間が経過した時刻が、退店希望時刻より前か後かにより、退店希望時刻に間に合うか否かを推定する。
　推定部１１３は、来店顧客取得部１１４が来店顧客の注文するメニュー情報を取得している場合は、平均滞在時間ではなく、メニュー毎の料理提供時間及び食事時間の平均値を用いて推定してもよい。本実施形態において、メニュー毎の料理提供時間及び食事時間を取得する方法は、公知の方法が用いられ、例えば、料理提供時間は、ＰＯＳ端末で注文した時刻から、注文した料理がテーブルに提供されるまでの時間であって、料理の提供は、撮影装置２１０でテーブルを撮像した画像を解析することにより検知される。また、食事時間は、注文した料理がテーブルに提供された提供時刻から、料理の食べ残りがなくなるまでの時間であって、料理の食べ残りがなくなることは、皿の画像を解析することにより検知される。このように取得された料理提供時間及び食事時間の平均値がメニュー名と紐づけられて記憶装置５０５に格納されている。
　また、更に、推定部１１３は、退店希望時刻に間に合うメニュー情報を推定してもよい。推定部１１３は、退店希望時刻までの時間から、待ち時間を差し引いた時間を滞在可能時間とし、滞在可能時間で注文できるメニュー情報について、メニュー毎に紐づけられた料理提供時間及び食事時間の平均値を用いて推定する。なお、食事時間の平均値は、性別や年代等の属性毎に算出したものであってもよい。
　出力部１１５は、退店希望時刻に間に合うか否かの推定結果を出力する。また、出力部１１５は、退店希望時刻に間に合うメニュー情報を推定している場合は、そのメニュー情報を出力してもよい。
　図８は、第二の実施形態の変形例における推定装置１１０の動作の概要を示すフローチャートである。尚、このフローチャートによる処理は、前述したプロセッサによるプログラム制御に基づいて、実行されてもよい。
　図８に示すように、まず、進捗取得部１１１は、店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する（ステップＳ３０１）。次いで、動作取得部１１２は、顧客の動作を示す動作情報を取得する（ステップＳ３０２）。次いで、推定部１１３は、進捗情報及び動作情報に基づいて、顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する（ステップＳ３０３）。次いで、来店顧客取得部１１４は、来店した来店顧客の入店順及び退店希望時間を含む来店顧客の情報を取得する（ステップＳ３０４）。次いで、推定部２０３は、利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が入店順に対応する顧客の退店推定時間に基づいて、来店顧客の待ち時間を推定する（ステップＳ３０５）。次いで、推定部１１３は、来店顧客取得部１１４が注文するメニュー情報を受付していた場合（Ｓ３０６；ＹＥＳ）、来店顧客の待ち時間とメニュー毎の平均滞在時間に基づいて、退店希望時刻に間に合うか否かを推定する（ステップＳ３０７）。一方、推定部１１３は、来店顧客取得部１１４が注文するメニュー情報を受付していなかった場合（Ｓ３０６；ＮＯ）、来店顧客の待ち時間と店舗の平均滞在時間に基づいて、退店希望時刻に間に合うか否かを推定する（ステップＳ３０８）。推定部１１３は、退店希望時刻に間に合うと推定する場合（Ｓ３０８；ＹＥＳ）、退店希望時刻に間に合うメニュー情報を推定する（ステップＳ３０９）。推定部１１３は、退店希望時刻に間に合わないと推定する場合（Ｓ３０８；ＮＯ）、ステップＳ３１０にフローを進める。最後に、出力部１１５は、推定結果を出力する（ステップＳ３１０）。以上で、推定装置１１０は、処理を終了する。
　本実施形態では、来店顧客取得部１１４が、来店顧客の退店希望時刻の情報を更に取得し、推定部１１３、来店顧客の待ち時間と店舗での滞在予定時間に基づいて、退店希望時刻に間に合うか否かを推定する。これにより、来店顧客は、店舗で食事をしても、予定されているスケジュールに間に合うかどうかを把握できる。また、本実施形態において、推定部１１３は、来店顧客から注文するメニュー情報を受付していた場合、来店顧客の待ち時間とメニュー毎の平均滞在時間に基づいて、退店希望時刻に間に合うか否かを推定する。これにより、来店顧客が食べたいメニューを頼んでも、予定されているスケジュールに間に合うかどうかを把握できる。更に、推定部１１３は、注文するメニュー情報を受付していなかった場合、退店希望時刻に間に合うメニュー情報を推定する。これにより、来店顧客は、そのメニューを注文すれば、店舗で食事をしても、予定されているスケジュールに間に合わせることができる。
　以上、各実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではない。各本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が把握し得る様々な変更を適用した実施の形態を含み得る。本開示は、本明細書に記載された事項を必要に応じて適宜に組み合わせ、または置換した実施の形態を含み得る。例えば、特定の実施の形態を用いて説明された事項は、矛盾を生じない範囲において、他の実施の形態に対しても適用され得る。例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態を実施するときには、その複数の動作の順番を内容的に支障しない範囲で変更することができる。例えば、第二の実施形態の変形例において、出力部１１５は、顧客の属性別に、各メニューの平均食事時間を一覧表示してもよい。この場合、例えば、店舗の従業員は、平均食事時間が所定時間以上のメニューについて、回転率を上げたいランチ時の提供を中止するなど、メニューの見直しを促すことができる。
　上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されることができる。ただし、上記の実施の形態の一部または全部は、以下に限られない。
　（付記１）
　店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する、進捗取得手段と、
　前記顧客の動作を示す動作情報を取得する、動作取得手段と、
　前記進捗情報及び前記動作情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する、推定手段と、
　推定した推定結果を出力する、出力手段と、を備える、推定装置。
　（付記２）
　前記進捗取得手段は、前記顧客のテーブルに置かれた料理の残量及び注文品カテゴリ、注文品数、並びに、滞在時間の少なくともいずれかの進捗情報を取得する、付記１に記載の推定装置。
　（付記３）
　前記推定手段は、更に、顧客情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの時間を推定する、付記１又は付記２に記載の推定装置。
　（付記４）
　前記推定手段は、更に、前記店舗の業態を示す情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの時間を推定する、付記１～３のいずれかに記載の推定装置。
　（付記５）
　前記店舗が満席である場合に、来店した来店顧客の入店順の情報を含む来店顧客の情報を取得する来店顧客取得手段を備え、
　前記推定手段は、前記利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が前記入店順に対応する顧客の退店推定時間に基づいて、前記来店顧客の待ち時間を推定し、
　前記出力手段は、前記推定結果として前記待ち時間を出力する、付記１～４のいずれかに記載の推定装置。
　（付記６）
　来店顧客取得手段は、前記来店顧客の退店希望時刻の情報を更に取得し、
　前記推定手段は、前記来店顧客の待ち時間と前記店舗での滞在予定時間に基づいて、前記退店希望時刻に間に合うか否かを推定し、
　前記出力手段は、推定結果を出力する、付記５に記載の推定装置。
　（付記７）
　来店顧客取得手段は、前記来店顧客が注文するメニュー情報を更に取得し、
　前記推定手段は、更に、前記退店希望時刻に間に合うメニュー情報を推定する、付記６に記載の推定装置。
　（付記８）
　前記来店顧客取得手段は、前記来店顧客のスケジュール情報に基づいて、前記退店希望時刻を算出する、付記６又は付記７に記載の推定装置。
　（付記９）
　前記出力手段は、前記推定手段が推定した前記退店推定時間の精度に基づいて、前記推定結果の出力態様を変化させる、付記１～８のいずれかに記載の推定装置。
　（付記１０）
　付記１～９のいずれかに記載の前記推定装置と、前記店舗内の席を利用中の顧客の動作を撮影可能な位置に設置された撮影装置と、を有する推定システムであって、
　前記動作取得手段は、前記撮影装置で撮影された撮影画像を解析することにより、前記顧客の動作を示す動作情報を取得する、推定システム。
　（付記１１）
　コンピュータが、
　店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得し、
　前記顧客の動作を示す動作情報を取得し、
　前記進捗情報及び前記動作情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの退店推定時間を推定し、
　推定した推定結果を出力する、推定方法。
　（付記１２）
　店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得し、
　前記顧客の動作を示す動作情報を取得し、
　前記進捗情報及び前記動作情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの退店推定時間を推定し、
　推定した推定結果を出力する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記録媒体。
　１０、１１　　　　推定システム
　１００、１１０　　推定装置
　１０１、１１１　　進捗取得部
　１０２、１１２　　動作取得部
　１０３、１１３　　推定部
　１０４、１１５　　出力部
　１１４　　　　　　来店顧客取得部
　２００、２１０　　撮影装置
　３００、３１０　　出力装置
　５００　　　　　コンピュータ装置
　５０１　　　　　ＣＰＵ
　５０２　　　　　ＲＯＭ
　５０３　　　　　ＲＡＭ
　５０４　　　　　プログラム
　５０５　　　　　記憶装置
　５０６　　　　　記録媒体
　５０７　　　　　ドライブ装置
　５０８　　　　　通信インタフェース
　５０９　　　　　入出力インタフェース
　５１０　　　　　バス

Claims (12)

  1. 　店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得する、進捗取得手段と、
    　前記顧客の動作を示す動作情報を取得する、動作取得手段と、
    　前記進捗情報及び前記動作情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの退店推定時間を推定する、推定手段と、
    　推定した推定結果を出力する、出力手段と、を備える、推定装置。
  2. 　前記進捗取得手段は、前記顧客のテーブルに置かれた料理の残量及び注文品カテゴリ、注文品数、並びに、滞在時間の少なくともいずれかの進捗情報を取得する、請求項１に記載の推定装置。
  3. 　前記推定手段は、更に、顧客情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの時間を推定する、請求項１又は請求項２に記載の推定装置。
  4. 　前記推定手段は、更に、前記店舗の業態を示す情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの時間を推定する、請求項１～３のいずれか一項に記載の推定装置。
  5. 　前記店舗が満席である場合に、来店した来店顧客の入店順の情報を含む来店顧客の情報を取得する来店顧客取得手段を備え、
    　前記推定手段は、前記利用中の顧客を退店推定時間が早い順に並び変えた場合における退店順が前記入店順に対応する顧客の退店推定時間に基づいて、前記来店顧客の待ち時間を推定し、
    　前記出力手段は、前記推定結果として前記待ち時間を出力する、請求項１～４のいずれか一項に記載の推定装置。
  6. 　来店顧客取得手段は、前記来店顧客の退店希望時刻の情報を更に取得し、
    　前記推定手段は、前記来店顧客の待ち時間と前記店舗での滞在予定時間に基づいて、前記退店希望時刻に間に合うか否かを推定し、
    　前記出力手段は、推定結果を出力する、請求項５に記載の推定装置。
  7. 　来店顧客取得手段は、前記来店顧客が注文するメニュー情報を更に取得し、
    　前記推定手段は、更に、前記退店希望時刻に間に合うメニュー情報を推定する、請求項６に記載の推定装置。
  8. 　前記来店顧客取得手段は、前記来店顧客のスケジュール情報に基づいて、前記退店希望時刻を算出する、請求項６又は請求項７に記載の推定装置。
  9. 　前記出力手段は、前記推定手段が推定した前記退店推定時間の精度に基づいて、前記推定結果の出力態様を変化させる、請求項１～８のいずれか一項に記載の推定装置。
  10. 　請求項１～９のいずれか一項に記載の前記推定装置と、前記店舗内の席を利用中の顧客の動作を撮影可能な位置に設置された撮影装置と、を有する推定システムであって、
    　前記動作取得手段は、前記撮影装置で撮影された撮影画像を解析することにより、前記顧客の動作を示す動作情報を取得する、推定システム。
  11. 　コンピュータが、
    　店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得し、
    　前記顧客の動作を示す動作情報を取得し、
    　前記進捗情報及び前記動作情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの退店推定時間を推定し、
    　推定した推定結果を出力する、推定方法。
  12. 　店舗内の席を利用中の顧客の食事の進捗状況を示す進捗情報を取得し、
    　前記顧客の動作を示す動作情報を取得し、
    　前記進捗情報及び前記動作情報に基づいて、前記顧客が退店するまでの退店推定時間を推定し、
    　推定した推定結果を出力する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記録媒体。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2005338993A (ja) * 2004-05-25 2005-12-08 Nec Corp 利用状況予測システムおよび方法ならびにデータ処理装置およびプロブラム
US20170018040A1 (en) * 2015-07-15 2017-01-19 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Customer management system, customer management method, and customer management program
JP2022165206A (ja) * 2021-04-19 2022-10-31 東芝テック株式会社 情報管理装置および情報管理プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005338993A (ja) * 2004-05-25 2005-12-08 Nec Corp 利用状況予測システムおよび方法ならびにデータ処理装置およびプロブラム
US20170018040A1 (en) * 2015-07-15 2017-01-19 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Customer management system, customer management method, and customer management program
JP2022165206A (ja) * 2021-04-19 2022-10-31 東芝テック株式会社 情報管理装置および情報管理プログラム

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