(57)【要約】【課題】複数の領域のうちの他の領域における人の存在の状況を踏まえて、一の領域における人の存在を認識する。【解決手段】人の出入りが可能な複数の領域における人の存在を、領域ごとに検出する検出手段と、複数の領域のうちの一の領域における検出手段の検出結果と、複数の領域のうちの他の領域における検出結果との関係に基づいて、一の領域における人の存在に関する指標を算出する算出手段と、を備えた、情報処理システム。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の出入りが可能な複数の領域における人の存在を、領域ごとに検出する検出手段と、
前記複数の領域のうちの一の領域における前記検出手段の検出結果と、当該複数の領域のうちの他の領域における検出結果との関係に基づいて、当該一の領域における人の存在に関する指標を算出する算出手段と、
を備えた、情報処理システム。
【請求項２】
前記算出手段は、前記他の領域における人の存在の状況が特定の状況であるときの前記一の領域における人の存在の状況から、当該一の領域における前記指標を算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記複数の領域における各領域には座席が設けられ、
前記検出手段は、前記座席に人が座っていることを、領域ごとに検出し、
前記特定の状況は、前記他の領域における前記座席に人が座っていない状況であることを特徴とする請求項２記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記複数の領域は、３以上の領域であり、
前記算出手段は、前記複数の領域のうちの第１領域における人の存在の状況が特定の状況であるときの、第２領域における前記指標と第３領域における前記指標の何れが大きいかを算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記算出手段は、前記第１領域において前記特定の状況であるときの、前記複数の領域のうちの当該第１領域以外の各領域における前記指標を算出することを特徴とする請求項４記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記算出手段は、前記第１領域に人が存在していないときの前記各領域における前記指標と、当該第１領域に人が存在しているときの当該各領域における前記指標とを算出することを特徴とする請求項５記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記算出手段は、前記複数の領域のうちの前記一の領域以外の各領域の何れにも人が存在していないときの当該一の領域における前記指標と、当該各領域の何れにも人が存在しているときの当該一の領域における前記指標とを算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記一の領域における人の存在に関する前記指標は、当該一の領域に人が存在する時間であることを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項９】
人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報を領域ごとに取得する取得手段と、
前記複数の領域のうちの一の領域における前記存在情報と、当該複数の領域のうちの他の領域における前記存在情報との関係に基づいて、当該一の領域における人の存在に関する指標を算出する算出手段と、
を備えた、情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータに、
人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報を領域ごとに取得する機能と、
前記複数の領域のうちの一の領域における前記存在情報と、当該複数の領域のうちの他の領域における前記存在情報との関係に基づいて、当該一の領域における人の存在に関する指標を算出する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、結果作成部は、例えば、単位時間（例えば、１時間）におけるテーブル毎の占有率の平均と着席人数の平均とを示す客席エリア情報を作成しても良いことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１９１４８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
情報処理システムでは、例えば、複数の座席のうちの一の座席に人が座っているか否かを検出し、検出結果から、一の座席における人の占有率を算出することがある。しかしながら、一の座席における占有率は、算出にあたり、複数の座席のうちの他の座席における人の存在に関して考慮されていなかった。
【０００５】
本発明の目的は、複数の領域のうちの他の領域における人の存在の状況を踏まえて、一の領域における人の存在を認識することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在を、領域ごとに検出する検出手段と、前記複数の領域のうちの一の領域における前記検出手段の検出結果と、当該複数の領域のうちの他の領域における検出結果との関係に基づいて、当該一の領域における人の存在に関する指標を算出する算出手段と、を備えた、情報処理システムである。
請求項２に記載の発明は、前記算出手段は、前記他の領域における人の存在の状況が特定の状況であるときの前記一の領域における人の存在の状況から、当該一の領域における前記指標を算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項３に記載の発明は、前記複数の領域における各領域には座席が設けられ、前記検出手段は、前記座席に人が座っていることを、領域ごとに検出し、前記特定の状況は、前記他の領域における前記座席に人が座っていない状況であることを特徴とする請求項２記載の情報処理システムである。
請求項４に記載の発明は、前記複数の領域は、３以上の領域であり、前記算出手段は、前記複数の領域のうちの第１領域における人の存在の状況が特定の状況であるときの、第２領域における前記指標と第３領域における前記指標の何れが大きいかを算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項５に記載の発明は、前記算出手段は、前記第１領域において前記特定の状況であるときの、前記複数の領域のうちの当該第１領域以外の各領域における前記指標を算出することを特徴とする請求項４記載の情報処理システムである。
請求項６に記載の発明は、前記算出手段は、前記第１領域に人が存在していないときの前記各領域における前記指標と、当該第１領域に人が存在しているときの当該各領域における前記指標とを算出することを特徴とする請求項５記載の情報処理システムである。
請求項７に記載の発明は、前記算出手段は、前記複数の領域のうちの前記一の領域以外の各領域の何れにも人が存在していないときの当該一の領域における前記指標と、当該各領域の何れにも人が存在しているときの当該一の領域における前記指標とを算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項８に記載の発明は、前記一の領域における人の存在に関する前記指標は、当該一の領域に人が存在する時間であることを特徴とする請求項１記載の情報処理システムである。
請求項９に記載の発明は、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報を領域ごとに取得する取得手段と、前記複数の領域のうちの一の領域における前記存在情報と、当該複数の領域のうちの他の領域における前記存在情報との関係に基づいて、当該一の領域における人の存在に関する指標を算出する算出手段と、を備えた、情報処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報を領域ごとに取得する機能と、前記複数の領域のうちの一の領域における前記存在情報と、当該複数の領域のうちの他の領域における前記存在情報との関係に基づいて、当該一の領域における人の存在に関する指標を算出する機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１の発明によれば、複数の領域のうちの他の領域における人の存在の状況を踏まえて、一の領域における人の存在を認識することができる。
請求項２の発明によれば、一の領域における人の存在と他の領域における人の存在との同時刻での状況を比較することができる。
請求項３の発明によれば、他の領域における座席に人が座っておらず一の領域における座席に人が座っている状況を認識することができる。
請求項４の発明によれば、第１領域における人の存在の状況を踏まえて、第２領域における人の存在と第３領域における人の存在との同時刻での状況を比較することができる。
請求項５の発明によれば、第１領域における人の存在の状況を踏まえて、複数の領域のうちの第１領域以外の各領域の中での、人の存在の状況に関する順位を認識することができる。
請求項６の発明によれば、複数の領域のうちの第１領域以外の各領域における人の存在の状況について、第１領域に人が存在しているときと存在していないときとの違いを認識することができる。
請求項７の発明によれば、複数の領域のうち一の領域以外の各領域の何れにも人が存在せず一の領域に人が存在する状況、および、複数の領域のうち一の領域以外の各領域の何れにも人が存在し一の領域に人が存在しない状況を認識することができる。
請求項８の発明によれば、一の領域における人の存在に加えて一の領域において人が存在していた時間の長さを認識することができる。
請求項９の発明によれば、複数の領域の他の領域における人の存在の状況を踏まえて、一の領域における人の存在を認識することができる。
請求項１０の発明によれば、複数の領域の他の領域における人の存在の状況を踏まえて、一の領域における人の存在を認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】情報処理システムの全体構成例を示す図である。
【図２】情報処理装置のハードウェア構成を例示したブロック図である。
【図３】ビデオカメラが設けられる店舗の内部を示した図である。
【図４】情報処理装置の機能構成を示した図である。
【図５】店舗の各テーブルにおける時間帯ごとの利用状況を管理するための利用状況管理テーブルの構成例を示した図である。
【図６】データ抽出部により抽出されたデータの一例を示した図である。
【図７】指標算出部により算出された指標の一例を示した図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）は、指標算出部により算出された指標の一例を示した図である。
【図９】（ａ）、（ｂ）は、指標算出部により算出された指標の一例を示した図である。
【図１０】情報処理装置が行う処理の流れを示したフローチャートである。
【図１１】指標算出部による算出内容の変形例を示した図である。
【図１２】（ａ）は、データ抽出部による抽出内容を示した図であり、（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１３】（ａ）〜（ｃ）は、指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１４】（ａ）、（ｂ）は、指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１５】（ａ）は、データ抽出部による抽出内容を示した図であり、（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１６】（ａ）〜（ｃ）は、指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１７】（ａ）、（ｂ）は、指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１８】（ａ）は、データ抽出部による抽出内容を示した図であり、（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部により算出される指標を示した図である。
【図１９】（ａ）は、データ抽出部による抽出内容を示した図であり、（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部により算出される指標を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。
＜情報処理システムの構成＞
図１は、本実施形態による情報処理システム１０の全体構成例を示す図である。本実施形態の情報処理システム１０は、ビデオカメラ１００と、情報処理装置２００と、端末装置３００とを備える。ビデオカメラ１００と情報処理装置２００、および情報処理装置２００と端末装置３００とは、ネットワーク２０を介して接続されている。
【００１０】
ネットワーク２０は、ビデオカメラ１００と情報処理装置２００および情報処理装置２００と端末装置３００との間の通信を担う情報通信ネットワークである。ネットワーク２０は、データの送受信が可能であれば、その種類は特に限定されず、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等として良い。データ通信に用いられる通信回線は、有線であっても無線であっても良い。ビデオカメラ１００と情報処理装置２００とを接続するネットワーク２０と、情報処理装置２００と端末装置３００とを接続するネットワーク２０とは、共通のネットワークであってもよいし、異なるネットワークであってもよい。また、特に図示しないが、ネットワーク２０にはネットワークや通信回線を接続するためのゲートウェイやハブ等の中継装置が設けられてもよい。
【００１１】
ビデオカメラ１００は、例えば、喫茶店やレストランの内部等、複数のテーブルが設けられている店舗の内部を撮影する。ビデオカメラ１００は、店舗の各テーブルの利用者が撮影領域に入るように設けられている。
本実施形態のビデオカメラ１００は、撮影した動画をデジタル・データとして、ネットワーク２０を介して情報処理装置２００へ送信する機能を備える。
【００１２】
情報処理装置２００は、ビデオカメラ１００により撮影された動画から、店舗に設けられているテーブルが利用されていることを検出するサーバである。情報処理装置２００は、店舗のテーブルの利用状況に基づいて、テーブルの利用率等、テーブルの利用に関する指標を算出する。
情報処理装置２００は、単体のコンピュータにより構成してもよいし、ネットワーク２０に接続された複数のコンピュータにより構成してもよい。後者の場合、後述する本実施形態の情報処理装置２００としての機能は、複数のコンピュータによる分散処理にて実現される。
【００１３】
端末装置３００は、情報処理装置２００により算出された情報を出力する情報端末である。端末装置３００は、例えば、コンピュータ、タブレット型情報端末、スマートフォン、その他の情報処理装置により実現される。
【００１４】
＜情報処理装置２００のハードウェア構成＞
図２は、情報処理装置２００のハードウェア構成を例示したブロック図である。
図２に示すように、情報処理装置２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、ＲＡＭ２０２およびＲＯＭ２０３と、外部記憶装置２０４と、ネットワーク・インターフェイス２０５とを備える。
【００１５】
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０３に格納されているプログラムを実行することにより、各種の制御および演算処理を行う。
ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１による制御や演算処理において作業メモリとして用いられる。
ＲＯＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや制御において用いられる各種のデータを格納する。
【００１６】
外部記憶装置２０４は、例えば、磁気ディスク装置や、データの読み書きが可能な不揮発性の半導体メモリで実現され、ＲＡＭ２０２に展開されてＣＰＵ２０１により実行されるプログラムや、ＣＰＵ２０１による演算処理の結果を格納する。
ネットワーク・インターフェイス２０５は、ネットワーク２０に接続して、ビデオカメラ１００や端末装置３００との間でデータの送受信を行う。
なお、図２に示す構成例は、情報処理装置２００をコンピュータで実現するハードウェア構成の一例に過ぎない。情報処理装置２００の具体的構成は、以下に説明する機能を実現し得るものであれば、図２に示す構成例に限定されない。
【００１７】
図３は、ビデオカメラ１００が設けられる店舗の内部を示した図である。
図３に示した店舗Ｓには、テーブルＡ、テーブルＢ、テーブルＣ、テーブルＤ、テーブルＥ、テーブルＦ、およびテーブルＧの７つのテーブルが設けられている。各テーブルには、４つの座席が設けられている。なお、テーブルＡ〜テーブルＧの７つのテーブルを、以下では、全テーブルと称する。また、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを特に区別しない場合には、単にテーブルと称する。
【００１８】
ビデオカメラ１００は、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルが撮影領域に入るように設けられており、各テーブルの座席に座る顧客を撮影可能である。なお、図示の例では１台のビデオカメラ１００により各テーブルを撮影しているが、複数台のビデオカメラ１００を用いて各テーブルを撮影してもよい。
【００１９】
本実施形態の情報処理システム１０は、店舗Ｓに設けられているテーブルが顧客に利用されていることを、テーブル毎に検出する。そして、複数のテーブルのうちの一のテーブルの利用状況と他のテーブルの利用状況とから、一のテーブルの利用率等のテーブルの利用に関する指標を算出する指標算出処理を行う。なお、指標算出処理の具体的な内容については、後に詳述する。
【００２０】
＜情報処理装置２００の機能構成＞
次に、情報処理装置２００の機能構成について説明する。
図４は、情報処理装置２００の機能構成を示した図である。
図４に示すように、情報処理装置２００は、動画データ取得部２１０と、検出部２２０と、データ作成部２３０と、記憶部２４０と、データ抽出部２５０と、指標算出部２６０と、出力部２７０とを備える。
【００２１】
動画データ取得部２１０は、ネットワーク２０を介してビデオカメラ１００から動画データを取得する。取得した動画データは、例えば図２に示すＲＡＭ２０２や外部記憶装置２０４に格納される。
【００２２】
検出手段の一例としての検出部２２０は、動画データ取得部２１０により取得された動画を解析し、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルに設けられている座席が顧客に座られていることを検出する。具体的には、検出部２２０は、動画において各テーブルの座席が表示されている領域に顧客が表示されていることを識別することにより、各テーブルの座席が顧客に座られていることを検出する。検出部２２０は、例えば、動画における明度、彩度、色相等に基づいて、顧客を識別する。また、検出部２２０は、テーブルの座席が顧客に座られていることを検出した場合、検出したことを示す検出情報を、データ作成部２３０へ送信する。
【００２３】
データ作成部２３０は、検出部２２０の検出結果から、各テーブルの利用状況を示すデータを作成する。具体的には、一のテーブルに設けられている座席が顧客に座られていたことが検出部２２０に検出された場合、データ作成部２３０は、この一のテーブルが利用されていたことを示すデータを作成する。一方、座席が顧客に座られていたことが検出されなかった場合、データ作成部２３０は、一のテーブルが利用されていなかったことを示すデータを作成する。データ作成部２３０は、このデータの作成をテーブルごとに行う。また、データ作成部２３０は、動画が撮影された時間帯を予め定められた時間帯（例えば１０分）ごとに区切り、区切った時間帯ごとのテーブルの利用状況を示すデータを作成する。
【００２４】
本実施形態では、一のテーブルに設けられている４つの座席のうち少なくとも１つの座席が顧客に座られていたことが検出部２２０により検出された場合、データ作成部２３０は、一のテーブルが利用されていたことを示すデータを作成する。
また、一のテーブルの座席が特定の時間帯において顧客に座られていたことが検出部２２０により検出された場合、データ作成部２３０は、検出された時間の長さに関わらず、この特定の時間帯において一のテーブルが利用されていたことを示すデータを作成する。
【００２５】
記憶部２４０は、データ作成部２３０により作成されたデータを記憶する。
データ抽出部２５０は、記憶部２４０に記憶されているデータから、指標算出処理に必要なデータを抽出する。例えば、データ抽出部２５０は、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていた時間帯における他のテーブルの利用状況に関するデータを抽出する。なお、データ抽出部２５０が抽出するデータの具体的な内容については、後に詳述する。
【００２６】
指標算出部２６０は、データ抽出部２５０により抽出されたデータを用いて、テーブルの利用に関する指標を算出する。指標算出部２６０が算出する指標の具体的な内容については、後に詳述する。
出力部２７０は、ネットワーク２０を介して、指標算出部２６０により算出された指標を端末装置３００に送信する。
【００２７】
動画データ取得部２１０、検出部２２０、データ作成部２３０、記憶部２４０、データ抽出部２５０、指標算出部２６０、および出力部２７０は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。
具体的には、本実施形態では、ＲＯＭ２０３（図２参照）や外部記憶装置２０４に、オペレーティングシステム、オペレーティングシステムと協働して実行されるアプリケーションソフト等が記憶されている。そして、本実施形態では、ＣＰＵ２０１が、これらのプログラムをＲＯＭ２０３等から主記憶装置であるＲＡＭ２０２に読み込み、実行することで、動画データ取得部２１０、検出部２２０、データ作成部２３０、データ抽出部２５０、指標算出部２６０、出力部２７０の各機能部が実現される。
また、記憶部２４０は、ＲＯＭ２０３や外部記憶装置２０４などにより実現される。
【００２８】
＜利用状況管理テーブルの説明＞
次に、記憶部２４０に格納されているデータについて説明する。
図５は、店舗Ｓの各テーブルにおける時間帯ごとの利用状況を管理するための利用状況管理テーブルの構成例を示した図である。利用状況管理テーブルは、動画データごとに作成される。図示の例では、２０１８年６月１日にビデオカメラ１００により撮影された動画のデータから作成された利用状況管理テーブルが示されている。
【００２９】
図５に示された利用状況管理テーブルでは、「時間帯」に、ビデオカメラ１００により動画が撮影された時間帯のうち１０分ごとに区切られた時間帯が示されている。なお、図示の例では秒数を省略しているが、各時間帯において、始期の秒数は００秒であり、終期の秒数は５９秒である。例えば、「10:00〜10:09」は、１０時００分００秒から１０時０９分５９秒までの時間帯を示している。なお、動画が撮影された時間帯の総和、すなわち、図５に示された「10:00〜11:59」の時間帯のことを、以下では、全時間帯と称する。
【００３０】
また、「利用状況」には、テーブルが顧客に利用されていたか否かが、テーブルごとに示されている。「利用状況」に示されている数字の「０」は、対象のテーブルが顧客に利用されていなかったことを意味する。また、「利用状況」に示されている数字の「１」は、対象のテーブルが顧客に利用されていたことを意味する。
利用状況管理テーブルでは、「時間帯」ごとに、各テーブルの「利用状況」が示されている。
【００３１】
＜抽出されるデータの説明＞
次に、データ抽出部２５０により抽出されるデータについて説明する。
図６は、データ抽出部２５０により抽出されたデータの一例を示した図である。
データ抽出部２５０は、記憶部２４０に格納されている利用状況管理テーブル（図５参照）から、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていた時間帯における各テーブルの利用状況が示されたデータを抽出する。
【００３２】
図６には、テーブルＡが利用されていた時間帯における各テーブルの利用状況として抽出されたデータが示されている。すなわち、図６には、利用状況管理テーブルから、全時間帯のうちテーブルＡが利用されていなかった「11:00〜11:09」の時間帯を除いた時間帯における各テーブルの利用状況として抽出されたデータが示されている。
なお、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されている時間帯における各テーブルの利用状況が示されたデータを、以下では、一のテーブルの利用時に関する抽出データと称する。図６に示されたデータは、テーブルＡの利用時に関する抽出データである。
【００３３】
図６に示されたテーブルＡの利用時に関する抽出データから、テーブルＡが利用されていた時間帯において各テーブルが利用されていたか否かが認識される。
【００３４】
なお、図示を省略するが、データ抽出部２５０は、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブルが利用されていた時間帯における各テーブルの利用状況が示されたデータの抽出を行う。すなわち、データ抽出部２５０は、テーブルＢの利用時に関する抽出データ、テーブルＣの利用時に関する抽出データ、テーブルＤの利用時に関する抽出データ、テーブルＥの利用時に関する抽出データ、テーブルＦの利用時に関する抽出データ、およびテーブルＧの利用時に関する抽出データを作成する。
【００３５】
＜算出される指標の説明＞
次に、指標算出部２６０により算出される指標について説明する。
図７〜図９は、指標算出部２６０により算出された指標の一例を示した図である。
指標算出部２６０は、データ抽出部２５０により抽出されたデータを用いて、テーブルの利用に関する指標を算出する。具体的には、指標算出部２６０は、テーブルＡの利用時に関する抽出データ（図６参照）から、図７に示すように、全テーブルのうちのテーブルＡ以外のテーブル利用率を時間帯ごとに算出する。ここで、全テーブルのうちの一のテーブル以外のテーブル利用率とは、全テーブルのうちの一のテーブル以外のテーブルの数（６）に対しての、利用されていたテーブルの数の割合である。
【００３６】
ここで、テーブルＡ以外のテーブル利用率を算出する手法について具体的に説明する。
図７に示されている「10:10〜10：19」の時間帯では、テーブルＡ以外のテーブル（６つのテーブル）のうち、「テーブルＤ」の１つが利用されている。そのため、この時間帯におけるテーブルＡ以外のテーブル利用率は、（１／６）×１００≒１７％と算出される。また、同様の手法により他の時間帯についてもテーブルＡ以外の利用率が算出される。
なお、全テーブルのうちの一のテーブル以外のテーブル利用率が示されたデータを、以下では、一のテーブル利用時に関する利用率データと称する。図７に示されたデータは、テーブルＡ利用時に関する利用率データである。
【００３７】
また、指標算出部２６０は、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外のテーブル利用率を算出する。すなわち、指標算出部２６０は、テーブルＢ利用時に関する利用率データ、テーブルＣ利用時に関する利用率データ、テーブルＤ利用時に関する利用率データ、テーブルＥ利用時に関する利用率データ、テーブルＦ利用時に関する利用率データ、およびテーブルＧ利用時に関する利用率データを作成する。
【００３８】
テーブルＡ利用時に関する利用率データには、全テーブルのうち一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの利用状況が示されている。具体的には、テーブルＡ利用時に関する利用率データには、テーブルＡが利用されている時間帯におけるテーブルＢ〜テーブルＧの利用状況が示されている。
言い換えると、テーブルＡ利用時に関する利用率データには、全テーブルのうち一のテーブル以外のテーブルが特定の利用状況である時間帯における一のテーブルの利用状況が示されている。具体的には、テーブルＡ利用時に関する利用率データには、テーブルＢ〜テーブルＧのうち少なくとも何れかが利用されている時間帯や何れも利用されていない時間帯におけるテーブルＡの利用状況が示されている。
【００３９】
また、テーブルＡ利用時に関する利用率データでは、各テーブルの利用状況が複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、各テーブルの利用状況がテーブルＡ以外のテーブル利用率に対応付けられている。また、各テーブルの利用状況は、テーブルＡ以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、テーブルＡ以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、利用されているテーブルの違いが認識される。
【００４０】
続いて、指標算出部２６０は、テーブルＡ利用時に関する利用率データ（図７参照）から、図８（ａ）に示すように、テーブルＡが利用されていた時間帯の数を、テーブルＡ以外のテーブル利用率ごとに算出する。ここで、一のテーブルが利用されていた時間帯の数とは、１０分ごとに区切られた時間帯の数であって、全時間帯のうち一のテーブルが利用されていたときに該当する時間帯の数である。
【００４１】
ここで、テーブルＡが利用されていた時間帯の数をテーブルＡ以外のテーブル利用率ごとに算出する手法について、具体的に説明する。
図７に示されているように、テーブルＡが利用されていた時間帯のうちテーブルＡ以外のテーブル利用率が「３３％」である時間帯は「10:20〜10:29」、「11:30〜11:39」および「11:40〜11:49」の３つの時間帯である。そのため、テーブルＡが利用されていた時間帯のうちテーブルＡ以外のテーブルの利用率が３３％である時間帯の数は「３」と算出される。この手法により、テーブルＡが利用されていた時間帯の数がテーブルＡ以外のテーブル利用率ごとに算出される。
【００４２】
なお、一のテーブルが利用されていた時間帯の数が示されたデータを、以下では、一のテーブルの時間帯データと称する。図８（ａ）に示されたデータは、テーブルＡの時間帯データである。
【００４３】
テーブルＡの時間帯データを参照すると、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「０％」である時間帯においてテーブルＡが利用されていた時間帯の数が「１」である。そのため、全テーブルのうち、テーブルＡが利用されテーブルＡ以外のテーブルが利用されていない時間帯があることが認識される。また、テーブルＡ以外のテーブル利用率が「１００％」である時間帯においてテーブルＡが利用されていた時間帯の数が「１」であることから、全テーブルが利用されていた時間帯があることが認識される。また、テーブルＡ以外のテーブル利用率が「３３％」の時間帯および「６７％」の時間帯においては、他の利用率の時間帯よりも、テーブルＡが利用されている時間が長いことが認識される。
【００４４】
また、指標算出部２６０は、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブルが利用されていた時間帯の数を、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに算出する。すなわち、指標算出部２６０は、テーブルＢの時間帯データ、テーブルＣの時間帯データ、テーブルＤの時間帯データ、テーブルＥの時間帯データ、テーブルＦの時間帯データ、およびテーブルＧの時間帯データを作成する。
そして、指標算出部２６０は、各テーブルの時間帯データから、図８（ｂ）に示すように、各テーブルが利用されていた時間帯の数が示されたデータを作成する。図８（ｂ）には、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに、対象のテーブルが利用されていた時間帯の数が示されている。なお、図８（ｂ）に示されたデータを、以下では、全テーブルの時間帯データと称する。
【００４５】
続いて、指標算出部２６０は、全テーブルの時間帯データ（図８（ｂ）参照）から、図９（ａ）に示すように、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブルの時間帯割合を、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに算出する。ここで、対象のテーブルの時間帯割合とは、各テーブルが利用されていた時間帯の数の総和に対しての、対象のテーブルが利用されていた時間帯の数の割合である。
【００４６】
ここで、対象のテーブルの時間帯割合を対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに算出する手法について、具体的に説明する。
図８（ｂ）に示されているように、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「３３％」である時間帯に利用されていた各テーブルの時間帯の数の総和は、「テーブルＡ：３＋テーブルＤ：３＋テーブルＥ：１＋テーブルＧ：２＝９」である。そのため、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「３３％」である時間帯におけるテーブルＡの時間帯割合は、（３／９）×１００≒３３％と算出される。この手法により、テーブルＡの時間帯割合が対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに算出される。また、同様の手法により、テーブルＡ以外の各テーブルについても時間帯割合が算出される。なお、図９（ａ）に示されたデータを、以下では、各テーブルの時間帯割合データと称する。
【００４７】
各テーブルの時間帯割合データでは、各テーブルの時間帯割合が複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、各テーブルの時間帯割合が対象のテーブル以外のテーブル利用率に対応付けられている。また、各テーブルの時間帯割合は、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、対象のテーブル以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、各テーブルの時間帯割合の違いが認識される。
【００４８】
各テーブルの時間帯割合データを参照すると、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「０％」である時間帯において、テーブルＡの時間帯割合が最も高い。そのため、対象のテーブル以外では１つのテーブルが利用されている時間帯としては、テーブルＡが利用されている時間帯が最も多いことが認識される。
また、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「０％」の次に低い「１７％」である時間帯、すなわち、対象のテーブル以外で２つのテーブルが利用されている時間帯においては、テーブルＡの時間帯割合およびテーブルＤの時間帯割合が何れも「５０％」と最も高い。そのため、対象のテーブル以外で２つのテーブルが利用されている時間帯としては、テーブルＡおよびテーブルＤが利用されている時間帯が最も多いことが認識される。
【００４９】
また、テーブルＢおよびテーブルＦの時間帯割合は、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「６７％」および「１００％」である時間帯において０％よりも高くなるが、対象のテーブル以外のテーブル利用率が「５０％」以下である何れの時間帯においても０％である。そのため、対象のテーブル以外で過半数のテーブルが利用されていない時間帯においては、テーブルＢおよびテーブルＦが利用されていないことが認識される。
【００５０】
続いて、指標算出部２６０は、各テーブルの時間帯割合データ（図９（ａ）参照）から、図９（ｂ）に示すように、テーブルの時間帯割合をテーブルごとに正規化する。
ここで、テーブルの時間帯割合をテーブルごとに正規化する手法について具体的に説明する。
図９（ａ）に示されているように、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとのテーブルＡの時間帯割合の総和は、「１００＋５０＋３３＋２５＋１５＋０＋１４＝２３７」である。そのため、対象のテーブル以外のテーブルの利用率が「０％」である時間帯におけるテーブルＡの時間帯割合は、（１００／２３７）×１００≒４２％と正規化される。この手法により、テーブルＡの時間帯割合が正規化される。また、同様の手法により、テーブルＡ以外の各テーブルについても時間帯割合が正規化される。なお、図９（ｂ）に示されたデータを、以下では、各テーブルの正規化データと称する。
【００５１】
このように、本実施形態では、複数のテーブルのうちの対象のテーブルの利用状況と、複数のテーブルのうちの対象のテーブル以外のテーブルの利用状況との関係に基づいて、対象のテーブルにおける利用に関する指標を算出する。すなわち、複数のテーブルのうちの一のテーブルの利用状況と他のテーブルの利用状況との関係に基づいて、一のテーブルにおける利用に関する指標を算出する。
【００５２】
ここで、例えば、複数のテーブルのうちの一のテーブルの利用状況からこの一のテーブルの利用に関する指標を算出することがあるが、この指標の算出にあたり、複数のテーブルのうちの他のテーブルの利用状況が考慮されていなかった。
これに対し、本願発明のように、複数のテーブルのうちの一のテーブルの利用状況と他のテーブルの利用状況との関係から一のテーブルの利用に関する指標を算出する場合、他のテーブルの利用状況を踏まえた一のテーブルの利用状況が認識される。
【００５３】
なお、本実施形態では、全テーブル（７つのテーブル）のうちの一のテーブルの利用状況と他の６つのテーブルの利用状況との関係から一のテーブルの利用に関する指標を算出しているが、これに限定されない。
例えば、全テーブルのうちの一のテーブルの利用状況と、他の少なくとも１つ以上のテーブルの利用状況との関係から、一のテーブルの利用に関する指標を算出してもよい。
【００５４】
また、本実施形態では、それぞれ同数の座席が設けられている各テーブルの利用状況に基づいて、各テーブルの利用に関する指標を算出しているが、これに限定されない。
例えば、それぞれ異なる数の座席が設けられている各テーブルの利用状況に基づいて、各テーブルの利用に関する指標を算出してもよい。
また、例えば、各座席の利用状況に基づいて、各座席の利用に関する指標を算出してもよい。
【００５５】
また、算出する指標は、利用に関する指標に限定されない。さらに、指標の算出に係る対象は、座席やテーブル等の一の施設における複数の領域に限定されない。
例えば、複数の店舗における人の存在を店舗ごとに検出し、一の店舗における人の存在の状況と、他の店舗における人の存在の状況とから、一の店舗における人の存在に関する指標を算出してもよい。
【００５６】
すなわち、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在を領域ごとに検出し、複数の領域のうちの一の領域における検出結果と、複数の領域のうちの他の領域における検出結果との関係に基づいて、一の領域における人の存在に関する指標を算出してもよい。
【００５７】
ここで、テーブルＡ〜テーブルＧと各テーブルの座席とが設けられている領域は、人の出入りが可能な複数の領域として捉えられる。また、全テーブルのうちの一のテーブルとこの一のテーブルの座席とが設けられている領域は、複数の領域のうちの一の領域として捉えられる。
また、一のテーブル利用時に関する利用率データ（図７参照）における、一のテーブル以外のテーブル利用率に対応付けられた一のテーブルが利用されている時間帯は、一の領域における人の存在に関する指標として捉えられる。また、全テーブルの時間帯データ（図８（ｂ）参照）における、対象のテーブル以外のテーブル利用率に対応付けられた対象のテーブルが利用されていた時間帯の数は、一の領域における人の存在に関する指標として捉えられる。また、各テーブルの時間帯割合データ（図９（ａ）参照）および各テーブルの正規化データ（図９（ｂ）参照）における、対象のテーブル以外のテーブル利用率に対応付けられた対象のテーブルの時間帯割合は、一の領域における人の存在に関する指標として捉えられる。
【００５８】
また、データ作成部２３０により作成される各テーブルの利用状況を示すデータは、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報として捉えられる。
また、記憶部２４０は、存在情報を領域ごとに取得する取得手段として捉えられる。
【００５９】
また、テーブルの座席が顧客に座られていることが検出部２２０に検出された場合に作成される検出情報も、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報として捉えられる。
そのため、広義には、検出情報を取得するデータ作成部２３０も取得手段として捉えられる。
【００６０】
また、テーブルＡの利用時に関する抽出データ（図６参照）における、テーブルＡが利用されている時間帯に対応付けられたテーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルの利用状況のデータは、一の領域における人の存在に関する指標として捉えられる。
そのため、広義には、データ抽出部２５０も、指標を算出する算出手段として捉えられる。
【００６１】
また、出力部２７０は、データ抽出部２５０に抽出されたデータや、指標算出部２６０に算出された何れのデータを端末装置３００に対して出力してもよい。
【００６２】
また、本実施形態では、例えば、テーブルＡ以外のテーブル利用率が０％である時間帯や０％よりも大きい時間帯におけるテーブルＡの利用状況から、テーブルＡの利用に関する指標を算出する。
すなわち、本実施形態では、他の領域における人の存在の状況が特定の状況であるときの一の領域における人の存在の状況から、一の領域における人の存在に関する指標を算出する。
【００６３】
この場合、一の領域における人の存在と他の領域における人の存在との同時刻での状況を比べられる。
なお、特定の状況としては、例えば、テーブルＡ以外のテーブル利用率が０％である状況や、テーブルＡ以外のテーブル利用率が０％よりも大きい状況等が挙げられる。また、他の領域における人の存在の状況が特定の状況であるときには、他の領域における人の存在の状況が特定の状況である時間帯も含まれる。
【００６４】
また、本実施形態では、例えば、テーブルＡ以外のテーブル利用率が０％であるときのテーブルＡの利用に関する指標と、テーブルＡ以外のテーブル利用率が１００％であるときのテーブルＡの利用に関する指標とを算出する。
すなわち、本実施形態では、複数の領域のうちの一の領域以外の各領域の何れにも人が存在していないときの一の領域における指標と、各領域の何れにも人が存在しているときの一の領域における指標とを算出する。
【００６５】
この場合、複数の領域のうち一の領域以外の各領域の何れにも人が存在せず一の領域に人が存在する状況、および、複数の領域のうち一の領域以外の各領域の何れにも人が存在し一の領域に人が存在しない状況が認識される。
なお、ここで、複数の領域のうちの一の領域以外の各領域の何れにも人が存在していないときとしては、例えば、テーブルＡ以外のテーブル利用率が０％である時間帯が挙げられる。また、各領域の何れにも人が存在しているときとしては、例えば、テーブルＡ以外のテーブル利用率が１００％である時間帯が挙げられる。
【００６６】
＜情報処理装置が行う処理の流れ＞
次に、情報処理装置２００が行う処理の流れについて説明する。
図１０は、情報処理装置２００が行う処理の流れを示したフローチャートである。
まず、動画データ取得部２１０は、ビデオカメラ１００から動画データを取得したか否かを判定する（Ｓ１０１）。否定結果が継続している間、動画データ取得部２１０は、ステップ１０１の判定動作を繰り返す。
【００６７】
一方、ビデオカメラ１００が情報処理装置２００へ動画データを送信している場合、肯定結果を得てステップ１０２へ進む。
データ作成部２３０は、動画データ取得部２１０により取得された動画データから、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルの１０分ごとの利用状況を示すデータを作成する（Ｓ１０２）。具体的には、データ作成部２３０は、各テーブルに設けられている座席の利用状況に関しての検出部２２０の検出結果に基づいて、各テーブルの１０分ごとの利用状況を示すデータを作成する。データ作成部２３０により作成されたデータは、利用状況管理テーブル（図５参照）として、記憶部２４０に記憶される。
【００６８】
データ抽出部２５０は、記憶部２４０に記憶されている利用状況管理テーブルから、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていた時間帯における各テーブルの利用状況が示されたデータを抽出する（Ｓ１０３）。
指標算出部２６０は、データ抽出部２５０により抽出されたデータに基づいて、テーブルの利用に関する指標を算出する（Ｓ１０４）。具体的には、指標算出部２６０は、一のテーブル利用時に関する利用率データ（図７参照）、全テーブルの時間帯データ（図８（ｂ）参照）、各テーブルの時間帯割合データ（図９（ａ）参照）、および各テーブルの正規化データ（図９（ｂ）参照）を作成する。
出力部２７０は、指標算出部２６０により作成されたデータを端末装置３００に出力する（Ｓ１０５）。
【００６９】
＜変形例１＞
続いて、指標算出部２６０による算出内容の変形例（変形例１）について説明する。
指標算出部２６０により算出される指標は、上記のものに限定されない。
図１１は、指標算出部２６０による算出内容の変形例を示した図である。
【００７０】
変形例１では、指標算出部２６０は、全テーブルの時間帯データ（図８（ｂ）参照）から、図１１に示すように、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブルが利用されていた時間を、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに算出する。また、指標算出部２６０は、テーブルが利用されていた時間の合計時間を、テーブルごとに算出する。
このように、変形例１においては、一の領域における人の存在に関する指標として、一の領域に人が存在する時間を算出してもよい。
【００７１】
図１１に示されたデータでは、各テーブルの利用時間が複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、各テーブルの利用時間が対象のテーブル以外のテーブル利用率に対応付けられている。また、各テーブルの利用時間は、対象のテーブル以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、対象のテーブル以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、各テーブルの利用時間の違いが認識される。
【００７２】
＜変形例２＞
次に、指標算出部２６０による算出内容の他の変形例（変形例２）について説明する。
変形例２では、指標算出部２６０は、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていない時間帯における他のテーブルの利用に関する指標と、一のテーブルが利用されている時間帯における他のテーブルの利用に関する指標とを算出する。
以下では、まず、指標算出部２６０が、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていない時間帯における他のテーブルの利用に関する指標を算出する手法について説明する。
【００７３】
図１２（ａ）は、データ抽出部２５０による抽出内容を示した図であり、図１２（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部２６０により算出される指標を示した図である。また、図１３（ａ）〜（ｃ）および図１４（ａ）、（ｂ）は、指標算出部２６０により算出される指標を示した図である。
変形例２においては、データ抽出部２５０は、利用状況管理テーブル（図５参照）から、図１２（ａ）に示すように、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていない時間帯における各テーブルの利用状況が示されたデータを抽出する。
【００７４】
図１２（ａ）には、テーブルＧが利用されていない時間帯における各テーブルの利用状況として抽出されたデータが示されている。なお、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されていない時間帯における各テーブルの利用状況が示されたデータを、以下では、一のテーブルの不利用時に関する抽出データと称する。図１２（ａ）に示されたデータは、テーブルＧの不利用時に関する抽出データである。
【００７５】
テーブルＧ不利用時に関する抽出データを参照すると、何れの時間帯においてもテーブルＡが利用されていた。そのため、テーブルＧが利用されていなかった何れの時間帯においてもテーブルＡが利用されていたことが認識される。
【００７６】
指標算出部２６０は、テーブルＧの不利用時に関する抽出データ（図１２（ａ）参照）から、図１２（ｂ）に示すように、テーブルＧ以外のテーブル利用率を、テーブルＧが利用されていなかった時間帯ごとに算出する。
なお、一のテーブルが利用されていない時間帯における一のテーブル以外のテーブル利用率が示されたデータを、以下では、一のテーブル不利用時の利用率データと称する。図１２（ｂ）に示されたデータは、テーブルＧ不利用時の利用率データである。
【００７７】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧの不利用時の利用率データ（図１２（ｂ）参照）から、図１３（ａ）に示すように、テーブルＧが利用されていなかった時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた時間帯の数を算出する。この算出は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに行われる。
なお、一のテーブルが利用されていなかった時間帯において一のテーブル以外のテーブルが利用されていた時間帯の数が示されたデータを、以下では、一のテーブル不利用時の時間帯データと称する。図１３（ａ）に示されたデータは、テーブルＧ不利用時の時間帯データである。
【００７８】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧ不利用時の時間帯データ（図１３（ａ）参照）から、図１３（ｂ）に示すように、テーブルＧが利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルの時間帯割合を算出する。この算出は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに行われる。
なお、一のテーブルが利用されていなかった時間帯における一のテーブル以外のテーブルの時間帯割合が示されたデータを、以下では、一のテーブル不利用時の時間帯割合データと称する。図１３（ｂ）に示されたデータは、テーブルＧ不利用時の時間帯割合データである。
【００７９】
テーブルＧ不利用時の時間帯データには、全テーブルのうち一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの時間帯割合が示されている。具体的には、テーブルＧ不利用時の時間帯データには、テーブルＧが利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルの時間帯割合が示されている。
【００８０】
また、テーブルＧ不利用時の時間帯データでは、一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの時間帯割合が、複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、テーブルＧ不利用時の時間帯データでは、テーブルＧが利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルの時間帯割合が、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。また、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルの時間帯割合は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、テーブルＧが利用されていなかった時間帯において、テーブルＧ以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、各テーブルの時間帯割合の違いが認識される。
【００８１】
テーブルＧ不利用時の時間帯割合データを参照すると、テーブルＧ以外のテーブル利用率が最も低い「１７％」である時間帯、すなわち、テーブルＧ以外のテーブルが１つ利用されていた時間帯においては、テーブルＡの時間帯割合が最も高い「１００％」である。そのため、テーブルＧが利用されていない時間帯においてテーブルＧ以外で１つのテーブルが利用されている時間帯としては、テーブルＡが利用されている時間帯が最も多いことが認識される。
また、テーブルＧ以外のテーブル利用率が「１７％」の次に低い「３３％」である時間帯、すなわち、テーブルＧ以外で２つのテーブルが利用されている時間帯においては、テーブルＡの時間帯割合およびテーブルＤの時間帯割合が何れも「５０％」と最も高い。そのため、テーブルＧが利用されていない時間帯において２つのテーブルが利用されている時間帯としては、テーブルＡおよびテーブルＤが利用されている時間帯が最も多いことが認識される。
【００８２】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧ不利用時の時間帯割合データ（図１３（ｂ）参照）から、図１３（ｃ）に示すように、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルの時間帯割合を、テーブルごとに正規化する。この正規化の手法は、各テーブルの時間帯割合データ（図９（ａ）参照）から各テーブルの正規化データ（図９（ｂ）参照）を算出するために用いた手法と同様である。
なお、一のテーブルが利用されていなかった時間帯における一のテーブル以外のテーブルの時間帯割合を正規化したデータを、以下では、一のテーブル不利用時の正規化データと称する。図１３（ｃ）に示されたデータは、テーブルＧ不利用時の正規化データである。
【００８３】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧの不利用時の利用率データ（図１２（ｂ）参照）から、図１４（ａ）に示すように、テーブルＧが利用されていなかった時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた時間を算出する。この算出は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに行われる。また、指標算出部２６０は、テーブルＧが利用されていなかった時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた合計時間を、テーブルごとに算出する。
なお、一のテーブルが利用されていなかった時間帯における一のテーブル以外のテーブルの利用時間が示されたデータを、以下では、一のテーブル不利用時の利用時間データと称する。図１４（ａ）に示されたデータは、テーブルＧ不利用時の利用時間データである。
【００８４】
テーブルＧ不利用時の利用時間データには、全テーブルのうち一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの利用時間が示されている。具体的には、テーブルＧ不利用時の利用時間データには、テーブルＧが利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの利用時間が示されている。
【００８５】
また、テーブルＧ不利用時の利用時間データでは、一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの利用時間が、複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、テーブルＧが利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの利用時間が、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。また、テーブルＡ〜テーブルＦが利用されていた時間の割合は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、テーブルＧが利用されていなかった時間帯において、テーブルＧ以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、テーブルの利用時間の違いが認識される。
【００８６】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧの不利用時に関する抽出データ（図１２（ａ）参照）から、図１４（ｂ）に示すように、テーブルＧ不利用時の利用時間率を算出する。ここで、一のテーブル不利用時の利用時間率とは、一のテーブルが利用されていなかった時間帯の総和に対しての、この時間帯において一のテーブル以外のテーブルが利用されていた時間帯の割合である。図１４（ｂ）には、テーブルＧが利用されていなかった時間帯に対しての、この時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた時間帯の割合が示されている。
【００８７】
ここで、テーブルＧ不利用時の利用時間率を算出する手法について、具体的に説明する。
図１２（ａ）に示されているように、テーブルＧが利用されていなかった時間帯の総和は５０分間である。また、この時間帯においてテーブルＡが利用されていた時間帯は５０分間である。そのため、テーブルＧ不利用時のテーブルＡの利用時間率は、（５０／５０）×１００≒１００％と算出される。また、同様の手法により、テーブルＢ〜テーブルＦの各テーブルの利用時間率も算出される。
【００８８】
なお、一のテーブルが利用されていなかった時間帯における一のテーブル以外のテーブルの利用時間率が示されたデータを、以下では、一のテーブル不利用時の利用時間率データと称する。図１４（ｂ）に示されたデータは、テーブルＧ不利用時の利用時間率データである。
【００８９】
テーブルＧ不利用時の利用時間率データから、テーブルＧが利用されていない時間帯において、利用されている時間が最も長いテーブルがテーブルＡであり、次に利用されている時間が長いテーブルがテーブルＤおよびテーブルＥであることが認識される。また、テーブルＧ利用されていない時間帯において、利用されている時間が最も短いテーブルがテーブルＣであることが認識される。
【００９０】
なお、変形例２では、データ抽出部２５０がテーブルＧの不利用時に関する抽出データを抽出する例について説明したが、これに限定されない。例えば、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルを対象として、対象のテーブル不利用時に関する抽出データを抽出してもよい。
また、変形例２では、指標算出部２６０が、テーブルＧ不利用時の利用率データ、テーブルＧ不利用時の時間帯データ、テーブルＧ不利用時の時間帯割合データ、テーブルＧ不利用時の正規化データ、テーブルＧ不利用時の利用時間データ、およびテーブルＧ不利用時の利用時間率データを作成する例について説明したが、これに限定されない。例えば、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルを対象として、対象のテーブル不利用時の利用率データ、対象のテーブル不利用時の時間帯データ、対象のテーブル不利用時の時間帯割合データ、対象のテーブル不利用時の正規化データ、対象のテーブル不利用時の利用時間データ、および対象のテーブル不利用時の利用時間率データを作成してもよい。これらのデータは、データ抽出部２５０により抽出されるデータに基づいて作成される。
【００９１】
次に、指標算出部２６０が、全テーブルのうちの一のテーブルが利用されている時間帯における他のテーブルの利用に関する指標を算出する手法について説明する。
図１５（ａ）は、データ抽出部２５０による抽出内容を示した図であり、図１５（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部２６０により算出される指標を示した図である。また、図１６（ａ）〜（ｃ）および図１７（ａ）、（ｂ）は、指標算出部２６０により算出される指標を示した図である。
【００９２】
データ抽出部２５０は、利用状況管理テーブル（図５参照）から、図１５（ａ）に示すように、テーブルＧの利用時に関する抽出データを抽出する。
指標算出部２６０は、テーブルＧの利用時に関する抽出データ（図１５（ａ）参照）から、図１５（ｂ）に示すように、テーブルＧ利用時に関する利用率データを算出する。
【００９３】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧ利用時に関する利用率データ（図１５（ｂ）参照）から、図１６（ａ）に示すように、テーブルＧが利用されていた時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた時間帯の数を算出する。この算出は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに行われる。
なお、一のテーブルが利用されていた時間帯において一のテーブル以外のテーブルが利用されていた時間帯の数が示されたデータを、以下では、一のテーブル利用時の時間帯データと称する。図１６（ａ）に示されたデータは、テーブルＧ利用時の時間帯データである。
【００９４】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧ利用時の時間帯データ（図１６（ａ）参照）から、図１６（ｂ）に示すように、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルを対象として、対象のテーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合を算出する。ここで、対象のテーブルの一のテーブル以外の時間帯割合とは、一のテーブルが利用されていた時間帯において、一のテーブル以外のテーブルが利用されていた時間帯の数の総和に対しての対象のテーブルが利用されていた時間帯の数の割合である。また、対象のテーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合の算出は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに行われる。
【００９５】
ここで、対象のテーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合を算出する手法について、具体的に説明する。
図１６（ａ）に示されているように、テーブルＧ以外のテーブル利用率が「３３％」である時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦが利用されていた時間帯の数の総和は、「テーブルＡ：２＋テーブルＤ：２＝４」である。そのため、テーブルＧ以外のテーブル利用率が「３３％」である時間帯におけるテーブルＡのテーブルＧ以外の時間帯割合は、（２／４）×１００＝５０％と算出される。この手法により、テーブルＡのテーブルＧ以外の時間帯割合がテーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに算出される。また、同様の手法により、テーブルＢ〜テーブルＦの各テーブルについても時間帯割合が算出される。
【００９６】
なお、対象のテーブルの一のテーブル以外の時間帯割合が示されたデータを、以下では、一のテーブル利用時の時間帯割合データと称する。図１６（ｂ）に示されたデータは、テーブルＧ利用時の時間帯データである。
【００９７】
テーブルＧ利用時の時間帯データには、全テーブルのうち一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの一のテーブル以外の時間帯割合が示されている。具体的には、テーブルＧ不利用時の時間帯データには、テーブルＧが利用されていた時間帯における、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合が示されている。
【００９８】
また、テーブルＧ不利用時の時間帯データでは、一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの一のテーブル以外の時間帯割合が、複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、テーブルＧが利用されていた時間帯における、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合が、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。また、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、テーブルＧが利用されていた時間帯において、テーブルＧ以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、各テーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合の違いが認識される。
【００９９】
テーブルＧ利用時の時間帯データを参照すると、テーブルＧ以外のテーブル利用率が最も低い「３３％」である時間帯、すなわち、テーブルＧ以外で２つのテーブルが利用されていた時間帯においては、テーブルＡのテーブルＧ以外の時間帯割合およびテーブルＤのテーブルＧ以外の時間帯割合が何れも「５０％」と最も高い。そのため、テーブルＧが利用されている時間帯においてテーブルＧ以外の２つのテーブルが利用されている時間帯としては、テーブルＡおよびテーブルＤが利用されている時間帯が最も多いことが認識される。
【０１００】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧ利用時の時間帯データ（図１６（ｂ）参照）から、図１６（ｃ）に示すように、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルのテーブルＧ以外の時間帯割合を、テーブルごとに正規化する。
なお、一のテーブル利用時の時間帯割合データを正規化したデータを、以下では、一のテーブル利用時の正規化データと称する。図１６（ｃ）に示されたデータは、テーブルＧ利用時の正規化データである。
【０１０１】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧ利用時の利用率データ（図１５（ｂ）参照）から、図１７（ａ）に示すように、テーブルＧが利用されていた時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた時間を算出する。この算出は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに行われる。また、指標算出部２６０は、テーブルＧが利用されていた時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用されていた合計時間を、テーブルごとに算出する。
なお、一のテーブルが利用されていた時間帯において一のテーブル以外のテーブルが利用されていた時間が示されたデータを、以下では、一のテーブル利用時の利用時間データと称する。図１７（ａ）に示されたデータは、テーブルＧ利用時の利用時間データである。
【０１０２】
テーブルＧ利用時の利用時間データには、全テーブルのうち一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの利用時間が示されている。具体的には、テーブルＧ利用時の利用時間データには、テーブルＧが利用されていた時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの利用時間が示されている。
【０１０３】
また、テーブルＧ利用時の利用時間データでは、一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの利用時間が、複数のテーブルの利用状況に対応付けられている。具体的には、テーブルＧが利用されていた時間帯におけるテーブルＡ〜テーブルＦの利用時間が、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。また、テーブルＡ〜テーブルＦが利用されていた時間の割合は、テーブルＧ以外のテーブル利用率ごとに示されている。
そのため、テーブルＧが利用されていた時間帯において、テーブルＧ以外のテーブル利用率が低い時間帯と高い時間帯との、各テーブルの利用時間の違いが認識される。
【０１０４】
また、指標算出部２６０は、テーブルＧの利用時に関する抽出データ（図１５（ａ）参照）から、図１７（ｂ）に示すように、テーブルＧ利用時の利用時間率を算出する。ここで、一のテーブル利用時の利用時間率とは、一のテーブルが利用されていた時間帯の総和に対しての、この時間帯において一のテーブル以外のテーブルが利用された時間帯の割合である。図１７（ｂ）には、テーブルＧが利用されていた時間帯に対しての、この時間帯においてテーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルが利用された時間帯の割合が示されている。
なお、一のテーブル利用時の利用時間率が示されたデータを、以下では、一のテーブル利用時の利用時間率データと称する。図１７（ｂ）に示されたデータは、テーブルＧ利用時の利用時間率データである。
【０１０５】
テーブルＧ利用時の利用時間率データから、テーブルＧが利用されている時間帯において、利用されている時間が最も長いテーブルは、テーブルＡおよびテーブルＤであることが認識される。また、テーブルＧが利用されている時間帯において、利用されている時間が最も短いテーブルは、テーブルＥおよびテーブルＦであることが認識される。
【０１０６】
このように、変形例２では、指標算出部２６０は、複数のテーブルのうちの一のテーブルが利用されていない時間帯における他のテーブルの各々の利用に関する指標を算出している。また、複数のテーブルのうちの一のテーブルが利用されているときの他のテーブルの各々の利用に関する指標を算出している。
すなわち、指標算出部２６０は、複数の領域のうちの第１領域に人が存在していないときの、複数の領域のうちの第１領域以外の各領域における指標と、第１領域に人が存在しているときの第１領域以外の各領域における指標とを算出する。
【０１０７】
この場合、複数の領域のうちの第１領域以外の各領域における人の存在の状況について、第１領域に人が存在しているときと存在していないときとの違いが認識される。
なお、第１領域に人が存在していないときとしては、例えば、一のテーブルが利用されていない時間帯が挙げられる。また、第１領域に人が存在しているときとしては、例えば、一のテーブルが利用されている時間帯が挙げられる。
また、一のテーブルが利用されていない時間帯や、一のテーブルが利用されている時間帯は、第１領域における人の存在の状況が特定の状況であるときの一例として捉えられる。
【０１０８】
また、各領域における指標を算出することには、各領域における指標の何れが大きいかを算出することが含まれる。
【０１０９】
また、変形例２では、指標算出部２６０が、テーブルＧ利用時の時間帯データ、テーブルＧ利用時の時間帯割合データ、テーブルＧ利用時の正規化データ、テーブルＧ利用時の利用時間データ、およびテーブルＧ利用時の利用時間率データを作成する例について説明したが、これに限定されない。例えば、テーブルＡ〜テーブルＦの各テーブルを対象として、対象のテーブル利用時の時間帯データ、対象のテーブル利用時の時間帯割合データ、対象のテーブル利用時の正規化データ、対象のテーブル利用時の利用時間データ、および対象のテーブル利用時の利用時間率データを作成してもよい。これらのデータは、データ抽出部２５０により抽出されるデータに基づいて作成される。
【０１１０】
また、変形例２では、一のテーブルが利用されていない時間帯における他のテーブルの利用に関する指標と、一のテーブルが利用されている時間帯における他のテーブルの利用に関する指標とを算出したが、これに限定されない。
例えば、２以上のテーブルを対象のテーブルとして、対象のテーブルが利用されていない時間帯における、全テーブルのうちの対象のテーブル以外のテーブルの利用に関する指標を算出してもよい。また、２以上のテーブルを対象のテーブルとして、対象のテーブルが利用されている時間帯における、全テーブルのうちの対象のテーブル以外のテーブルの利用に関する指標を算出してもよい。
【０１１１】
＜変形例３＞
次に、指標算出部２６０による算出内容の他の変形例（変形例３）について説明する。
変形例２では、一のテーブルが特定の利用状況である時間帯における他のテーブルの各々の利用に関する指標を算出した。
これに対し、変形例３では、全テーブルのうちの一のテーブル以外の各テーブルが特定の利用状況である時間帯における一のテーブルの利用に関する指標を算出する。
【０１１２】
まず、全テーブルのうちの一のテーブル以外の各テーブルが何れも利用されていない時間帯における一のテーブルの利用に関する指標を算出する手法について説明する。
図１８（ａ）は、データ抽出部２５０による抽出内容を示した図であり、図１８（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部２６０により算出される指標を示した図である。
【０１１３】
データ抽出部２５０は、利用状況管理テーブル（図５参照）から、図１８（ａ）に示すように、全テーブルのうちテーブルＡ以外のテーブル（テーブルＢ〜テーブルＧ）が何れも利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡの利用状況が示されたデータを抽出する。また、図示を省略するが、データ抽出部２５０は、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、全テーブルのうち対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯における対象のテーブルの利用状況が示されたデータを抽出する。
なお、全テーブルのうち一のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯における一のテーブルの利用状況が示されたデータを、以下では、一のテーブル以外の不利用時に関する抽出データと称する。図１８（ａ）に示されたデータは、テーブルＡ以外の不利用時に関する抽出データである。
【０１１４】
また、図示を省略するが、データ抽出部２５０は、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外の不利用時に関する抽出データを作成する。
【０１１５】
指標算出部２６０は、一のテーブル以外の不利用時に関する抽出データ（図１８（ａ）参照）から、図１８（ｂ）に示すように、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とを算出する。ここで、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯における対象のテーブルの利用時間率とは、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯において、この時間帯の総和に対しての、対象のテーブルが利用されていた時間帯の割合である。
【０１１６】
ここで、対象のテーブル以外のテーブルが利用されていない時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とを算出する手法について具体的に説明する。
図１８（ａ）に示されているように、テーブルＡ以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯は「10:00〜10:09」のみであり、この時間帯にテーブルＡは利用されている。そのため、テーブルＡ以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡの利用時間は、１０分である。また、テーブルＡ以外のテーブルが利用されていなかった時間帯におけるテーブルＡの利用時間率は、（１０／１０）×１００＝１００％と算出される。また、同様の手法により、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とが算出される。
【０１１７】
なお、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていなかった時間帯における対象のテーブルの利用時間率が示されたデータを、以下では、対象のテーブル以外不利用時の利用時間率データと称する。
【０１１８】
対象のテーブル以外不利用時の利用時間率データには、全テーブルのうち一のテーブル以外の各テーブルが何れも特定の利用状況である時間帯における一のテーブルの利用状況が示されている。具体的には、対象のテーブル以外不利用時の利用時間率データには、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外の各テーブルが何れも利用されていなかった時間帯における対象のテーブルの利用時間および利用時間率が示されている。
そのため、全テーブルのうち一のテーブルのみ利用されている時間として何れの一のテーブルの利用時間が最も長かったかが認識される。
【０１１９】
対象のテーブル以外不利用時の利用時間率データから、全テーブルのうちテーブルＡのみが利用されていた時間帯がある一方、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルのみが利用されていた時間帯がないことが認識される。
【０１２０】
次に、全テーブルのうちの一のテーブル以外の各テーブルが何れも利用されていた時間帯における一のテーブルの利用に関する指標を算出する手法について説明する。
図１９（ａ）は、データ抽出部２５０による抽出内容を示した図であり、図１９（ｂ）は、抽出されたデータから指標算出部２６０により算出される指標を示した図である。
【０１２１】
データ抽出部２５０は、利用状況管理テーブル（図５参照）から、図１９（ａ）に示すように、全テーブルのうちテーブルＡ以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯におけるテーブルＡの利用状況が示されたデータを抽出する。また、図示を省略するが、データ抽出部２５０は、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、全テーブルのうち対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯における対象のテーブルの利用状況が示されたデータを抽出する。
なお、全テーブルのうち一のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯における一のテーブルの利用状況が示されたデータを、以下では、一のテーブル以外の利用時に関する抽出データと称する。図１９（ａ）に示されたデータは、テーブルＡ以外の利用時に関する抽出データである。
【０１２２】
指標算出部２６０は、一のテーブル以外の利用時に関する抽出データ（図１９（ａ）参照）から、図１９（ｂ）に示すように、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とを算出する。ここで、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた期間帯における対象のテーブルの利用時間率とは、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯において、この時間帯の総和に対しての、対象のテーブルが利用されていた時間帯の割合である。
【０１２３】
ここで、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とを算出する手法について具体的に説明する。
図１９（ａ）に示されているように、テーブルＡ以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯は「10:50〜10:59」のみであり、この時間帯にテーブルＡは利用されている。そのため、テーブルＡ以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯におけるテーブルＡの利用時間は、１０分である。また、テーブルＡ以外のテーブルが利用されていた時間帯におけるテーブルＡの利用時間率は、（１０／１０）×１００＝１００％と算出される。また、同様の手法により、テーブルＢ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とが算出される。
【０１２４】
なお、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯における対象のテーブルの利用時間と利用時間率とが示されたデータを、以下では、対象のテーブル以外利用時の利用時間率データと称する。
【０１２５】
対象のテーブル以外利用時の利用時間率データには、全テーブルのうち一のテーブル以外の各テーブルが何れも特定の利用状況である時間帯における一のテーブルの利用状況が示されている。具体的には、対象のテーブル以外利用時の利用時間率データには、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象として、対象のテーブル以外の各テーブルが何れも利用されていた時間帯における対象のテーブルの利用時間および利用時間率が示されている。
そのため、一のテーブル以外のテーブルが何れも利用されている時間帯において一のテーブルも利用されている時間として、何れの一のテーブルが最も短い利用時間であったかが認識される。
【０１２６】
また、対象のテーブル以外利用時の利用時間率データから、テーブルＡ〜テーブルＧの各テーブルを対象とした場合に、対象のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていた時間帯において、対象のテーブルも利用されていたことが認識される。
【０１２７】
このように、変形例４では、指標算出部２６０は、複数のテーブルのうちの一のテーブル以外のテーブルが何れも利用されていない時間帯における一のテーブルの利用に関する指標を算出する。また、複数のテーブルのうちの一のテーブル以外のテーブルの何れも利用されている時間帯における一のテーブルの利用に関する指標を算出する。
すなわち、指標算出部２６０は、複数の領域のうちの一の領域以外の各領域の何れにも人が存在していないときの一の領域における指標と、複数の領域のうちの一の領域以外の各領域の何れにも人が存在しているときの一の領域における指標とを算出する。
【０１２８】
なお、本実施形態では、ビデオカメラ１００により撮影された動画データに映っている顧客を検出部２２０により検出することで、テーブルにおける人の存在をテーブルごとに検出しているが、これに限定されない。
例えば、３ＤセンサやＣＭＯＳ（Complementary MOS）センサ等、人の存在を検知する検知センサを用いて、テーブルの利用状況をテーブルごとに検出し、この検出結果に基づいて、一以上のテーブルの利用に関する指標を算出してもよい。この場合、例えば、各テーブルに検知センサを設け、各検知センサは、人の存在を検知した場合に、検知したことを示す検知情報をデータ作成部２３０に送信する。また、データ作成部２３０は、取得した検知情報から、各テーブルの利用状況が予め定められた時間帯（例えば１０分）ごとに示されたデータを作成する。そして、作成されたデータに基づいて、一以上のテーブルの利用に関する指標を算出してもよい。この場合、検知情報は、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在に係る存在情報として捉えられる。また、検知センサは、人の出入りが可能な複数の領域における人の存在を領域ごとに検出する検出手段として捉えられる。
【０１２９】
また、本実施形態では、一のテーブルに設けられている複数の座席のうち一以上の座席が利用されている場合に、この一のテーブルが利用されているものとしたが、これに限定されない。
例えば、一のテーブルに設けられている座席が何れも利用されている場合にこの一のテーブルが利用されているものとして、一のテーブルにおいて利用されていない座席が存在する場合には、この一のテーブルが利用されていないものとしてもよい。
また、例えば、一のテーブルにおいて予め定められた数（例えば二つ）以上の座席が利用されている場合に、この一のテーブルが利用されているものとし、予め定められた数以上の座席が利用されていない場合に、この一のテーブルが利用されていないものとしてもよい。
【０１３０】
また、本実施形態では、一のテーブルの座席が特定の時間帯において顧客に座られていたことが検出された場合、検出された時間の長さに関わらず、この特定の時間帯において一のテーブルが利用されているものとしたが、これに限定されない。
例えば、一のテーブルの座席が特定の時間帯において顧客に座られていることが検出され続けた場合、この特定の時間帯において一のテーブルが利用されているものとし、特定の時間帯において一のテーブルの座席が顧客に座られていることが検出されないときがあった場合には、この特定の時間帯において一のテーブルが利用されていないものとしてもよい。
また、例えば、特定の時間帯において、一のテーブルの座席が顧客に座られていることが予め定められた時間以上検出された場合には、この特定の時間帯において一のテーブルが利用されているものとし、予め定められた時間以上検出されなかった場合には、この特定の時間帯において一のテーブルが利用されていないものとしてもよい。
【０１３１】
また、本実施形態では、各テーブルの１０分ごとの利用状況に基づいて、各テーブルの１０分ごとの利用に関する指標を算出しているが、１０分よりも細かく区切った時間帯ごとの各テーブルの利用状況に基づいて、この時間帯ごとの各テーブルの利用に関する指標を算出してもよい。また、１０分よりも大きく区切った時間帯ごとの各テーブルの利用状況に基づいて、この時間帯ごとの各テーブルの利用に関する指標を算出してもよい。
【０１３２】
また、本発明の実施形態を実現するプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記憶媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に記憶した状態で提供し得る。また、インターネットなどの通信手段を用いて提供することも可能である。
【０１３３】
また、本開示は上記の実施形態に何ら限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲で種々の形態で実施することができる。
【符号の説明】
【０１３４】
１０…情報処理システム、２０…ネットワーク、１００…ビデオカメラ、２００…情報処理装置、２１０…動画データ取得部、２２０…検出部、２３０…データ作成部、２４０…記憶部、２５０…データ抽出部、２６０…指標算出部、２７０…出力部、３００…端末装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2020009329.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
2020009329.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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