(57)【要約】【課題】顧客の行動を統計的に分析することを可能とする。【解決手段】監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データが母集団として蓄積される母集団データファイル４１を設ける。条件入力部１１，１２を介して、分析対象とする動線データを絞り込むための条件入力を受け付けると、この条件に基づき母集団データファイル４１を検索して、条件に合致した動線データを取得する。得られた動線データは、集団として記憶する集団データファイル４２に記憶される。制御部１７は、集団データファイル４２に記憶された動線データを用いて、人物行動分析に関わる統計量を算出し、表示部１２に表示する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データが母集団として蓄積される母集団記憶部と、
この母集団記憶部に蓄積された母集団としてのデータから分析対象とする動線データを絞り込むための条件入力を受け付ける条件入力部と、
この条件入力部を介して入力された条件に基づき前記母集団記憶部を検索して、条件に合致した動線データを取得する検索手段と、
この検索手段により得られた動線データを集団として記憶する集団記憶部と、
この集団記憶部に記憶された動線データを用いて人物行動分析に関わる統計量を算出する集団統計量算出手段と、
この集団統計量算出手段により算出された集団統計量を表示する統計量表示手段と、
を具備したことを特徴とする人物行動分析装置。
【請求項２】
前記集団記憶部に記憶された動線データによる動線を表示する動線表示手段、
をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載の人物行動分析装置。
【請求項３】
前記集団記憶部に記憶された動線データを個々に特定するための動線特定情報のリストを生成するリスト生成手段と、
このリスト生成手段により生成された動線特定情報のリストを表示するリスト表示手段と、をさらに具備し、
前記動線表示手段は、前記リストの中から任意に選択された動線特定情報で特定される動線データの動線を表示することを特徴とする請求項２記載の人物行動分析装置。
【請求項４】
前記リスト表示手段は、動線特定情報のリストを任意の項目によりソートして表示することを特徴とする請求項３記載の人物行動分析装置。
【請求項５】
前記母集団記憶部に記憶された動線データを用いて前記統計量を算出する母集団統計量算出手段をさらに具備し、
前記統計量表示手段は、前記集団統計量算出手段により算出された集団統計量と前記母集団統計量算出手段により算出された母集団統計量とを対比可能に表示することを特徴とする請求項１記載の人物行動分析装置。
【請求項６】
前記統計量表示手段は、前記集団統計量算出手段により算出された集団統計量と前記母集団統計量算出手段により算出された母集団統計量とをそれぞれグラフ化して対比可能に表示することを特徴とする請求項５記載の人物行動分析装置。
【請求項７】
前記動線データは、人物が監視領域内に入場してから退場するまでの時間情報を含み、
前記条件入力部は、時間に関わる条件項目の入力を受付可能であることを特徴とする請求項１記載の人物行動分析装置。
【請求項８】
前記監視領域内を複数の区画に区分するための領域区分情報を記憶する領域区分情報記憶部、をさらに具備し、
前記動線データは、人物が監視領域内に入場してから退場するまでの位置情報を含み、
前記条件入力部は、前記区画に関わる条件項目の入力を受付可能であることを特徴とする請求項１記載の人物行動分析装置。
【請求項９】
各人物の動線データに対してそれぞれその人物の前記監視領域内での購買情報を紐付けた紐付け情報を記憶する紐付け情報記憶部、をさらに具備し、
前記条件入力部は、前記購買情報に関わる条件項目の入力を受付可能であることを特徴とする請求項１記載の人物行動分析装置。
【請求項１０】
各人物の動線データに対してそれぞれその人物の前記監視領域内での購買情報を紐付けた紐付け情報を記憶する紐付け情報記憶部と、
前記リスト表示手段に表示されたリストの中から任意の動線特定情報が選択されると、前記紐付け情報記憶部に記憶された紐付け情報に基づいて前記選択された動線特定情報で特定される動線データに紐付けられた購買情報を取得する購買情報取得手段と、
この購買情報取得手段により得られた購買情報を表示する購買情報表示手段と、
をさらに具備したことを特徴とする請求項３または４記載の人物行動分析装置。
【請求項１１】
前記集団記憶部に記憶された動線データを対象としてレポートを作成するレポート作成手段と、
このレポート作成手段により作成したレポートを出力するレポート出力手段と、
をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載の人物行動分析装置。
【請求項１２】
入力部、表示部及び記憶部を備えたコンピュータに、
監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データを母集団として前記記憶部内に蓄積させる母集団記憶機能と、
前記記憶部に蓄積された母集団としてのデータから分析対象とする動線データを絞り込むための条件が前記入力部を介して入力されるのを受け付けさせる条件入力機能と、
前記入力部を介して入力された条件に基づき前記記憶部に蓄積された母集団としてのデータを検索して、条件に合致した動線データを取得させる検索機能と、
この検索機能により得られた動線データを集団として前記記憶部に記憶させる集団記憶機能と、
前記記憶部に集団として記憶された動線データを用いて人物行動分析に関わる統計量を算出させる集団統計量算出機能と、
この集団統計量算出機能により算出された集団統計量を前記表示部に表示させる統計量表示機能と、
を実現させるための人物行動分析プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータに、
前記記憶部に集団として記憶された動線データによる動線を前記表示部に表示させる動線表示機能、
をさらに実現させるための請求項１２記載の人物行動分析プログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータに、
前記記憶部に集団として記憶された動線データを個々に特定するための動線特定情報のリストを生成させるリスト生成機能と、
このリスト生成機能により生成された動線特定情報のリストを前記表示部に表示させるリスト表示機能と、
をさらに実現させるための請求項１３記載の人物行動分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばコンビニエンスストアやスーパーマーケット等の店舗において、来店した顧客の行動を分析する人物行動分析装置及びコンピュータを当該分析装置として機能させるための人物行動分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、来店した顧客の行動を分析するシステムとしては、人物動線追跡技術を利用した販売分析装置が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１には、店舗内に設置されたカメラで撮影された映像を時間情報と紐付けして記録した映像データベースと、販売情報入力装置から入力された購入商品を含む販売情報を購入時刻と紐付けして記録した販売情報データベースと、映像データベースに記録した映像を取り込んで画像処理を行い、人物の抽出と抽出された人物の追跡を行って人物の位置する座標及び人物の識別情報に時間情報を紐付けした動線データを作成する動線変換処理部と、動線変換処理部で作成された動線データを記録する動線データベースを備え、販売情報を指定して販売データベースから監視対象者を抽出し、監視対象者の購入時刻から動線データベースの動線データを特定して表示する販売分析装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００６−３５０７５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した販売分析装置を含む従来の顧客行動分析システムでは、監視対象者として任意に選択した顧客の動線を解析することはできるものの、この監視対象者が集団の中でどのような特徴を有しているのかといった統計的な分析を行うことはできなかった。
【０００５】
本発明はこのような事情に基づいてなされたもので、その目的とするところは、顧客の行動を統計的に分析することが可能な人物行動分析装置及びコンピュータを当該装置として機能させるための人物行動分析プログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の人物行動分析装置は、監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データが母集団として蓄積される母集団記憶部と、この母集団記憶部に蓄積された母集団としてのデータから分析対象とする動線データを絞り込むための条件入力を受け付ける条件入力部と、この条件入力部を介して入力された条件に基づき母集団記憶部を検索して、条件に合致した動線データを取得する検索手段と、この検索手段により得られた動線データを集団として記憶する集団記憶部と、この集団記憶部に記憶された動線データを用いて人物行動分析に関わる統計量を算出する集団統計量算出手段と、この集団統計量算出手段により算出された集団統計量を表示する統計量表示手段とを備えたものである。
【０００７】
本発明の人物行動分析プログラムは、入力部、表示部及び記憶部を備えたコンピュータに、監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データを母集団として記憶部内に蓄積させる母集団記憶機能と、記憶部に蓄積された母集団としてのデータから分析対象とする動線データを絞り込むための条件が入力部を介して入力されるのを受け付けさせる条件入力機能と、入力部を介して入力された条件に基づき記憶部に蓄積された母集団としてのデータを検索して、条件に合致した動線データを取得させる検索機能と、この検索機能により得られた動線データを集団として記憶部に記憶させる集団記憶機能と、記憶部に集団として記憶された動線データを用いて人物行動分析に関わる統計量を算出させる集団統計量算出機能と、この集団統計量算出機能により算出された集団統計量を表示部に表示させる統計量表示機能とを実現させるためのものである。
【発明の効果】
【０００８】
かかる手段を講じた本発明によれば、顧客の行動を統計的に分析することが可能な人物行動分析装置及びコンピュータを当該装置として機能させるための人物行動分析プログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。  
なお、この実施の形態は、監視領域としてコンビニエンスストアの店舗を例示し、この店舗内を移動する顧客の行動分析を行うコンピュータである人物行動分析装置に、本発明を適用した場合である。
【００１０】
図１は本実施の形態のシステム構成図である。本実施の形態は、本発明に係る人物行動分析装置１と、販売管理及び動線管理をそれぞれ実行する各コンピュータシステム２，３とから構成されている。
【００１１】
販売管理を実行するコンピュータシステム、いわゆる販売管理システム２は、複数台（図では２台）のＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂと、その上位機として機能するＰＯＳサーバ２２とから構成されている。ＰＯＳサーバ２２と各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂとは、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線２３を介して接続されている。かかる構成の販売管理システム２は、一般に、ＰＯＳシステムと称される。
【００１２】
各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂは、顧客が買上げる商品の販売データを処理して顧客との商取引を決済させるもので、図２の店内売場領域平面図に示すように、店のチェックアウトカウンタＣＣに設置されている。出入口部ＩＮ／ＯＵＴから入店した顧客は、商品陳列棚Ｒが設置された売場を自由に移動する。そして、購入する商品があったならば、それをチェックアウトカウンタＣＣまで持っていく。店員は、客が購入する商品の販売データをＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂに登録して、商取引の決済を行う。決済を終えた客は、出入口部ＩＮ／ＯＵＴから店外に出る。
【００１３】
各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂは、商取引を決済させる毎に、その商取引の内容を示す購買情報、いわゆるトランザクションデータを生成する。トランザクションデータには、その商取引で売買された商品の商品コード，商品名，分類コード，単価，点数及び金額や合計金額，預かり金額，釣銭額等の取引明細データに加え、端末番号、取引一連番号、責任者コード、取引日時等が含まれる。
【００１４】
端末番号は、当該商取引を決済させたＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂを識別するための情報である。取引一連番号は、各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂで商取引が決済される毎にカウントアップされる番号である。責任者コードは、商取引を決済したキャッシャを特定するコードである。
【００１５】
取引日時は、当該商取引が開始された時点の日時である。各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂには、時計用ＩＣが実装されており、各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂの制御部は、顧客の１品目の商品データが入力されたときに時計用ＩＣが計時している日時（年月日時分秒）を取引日時として取得する。
【００１６】
ＰＯＳサーバ２２は、店舗内で販売される各商品の商品コード，商品名，分類コード、単価等の商品情報が格納された商品データベースを管理する。各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂは、上記商品データベースに格納された商品情報に基づいてトランザクションデータを生成する。
【００１７】
また、ＰＯＳサーバ２２は、購買情報データベース２４を有する。各ＰＯＳ端末２１ａ，２１ｂで生成されたトランザクションデータは、通信回線２３を介してＰＯＳサーバ２２に送信され、購買情報データベース２４に蓄積される。
【００１８】
購買情報データベース２４に蓄積されるトランザクションデータの構造を、図３の模式図で示す。図示するように、端末番号、取引日時、取引一連番号、責任者コード及び取引明細データ等で構成されるトランザクションデータは、取引ＩＤが紐付けされて、購買情報データベース２４に記憶される。取引ＩＤは、ＰＯＳサーバ２２において、トランザクションデータを受信する毎に生成される固有のデータである。トランザクションデータは、当該取引ＩＤによって、個々に識別される。
【００１９】
動線管理を実行するコンピュータシステム、いわゆる動線管理システム３は、複数台のカメラ３１と、動線サーバ３２とから構成されている。
【００２０】
各カメラ３１は、魚眼レンズを用いたカメラや全方位ミラー付のカメラ等の広角レンズカメラである。これらのカメラ３１は、視体積交差法により売場領域を移動する客の軌跡、すなわち人物動線を追跡するために用いられる。視体積交差法は、例えば客の頭部を複数の方向から撮影し、各画像の頭部の位置から頭部の店内空間に適宜設置された３次元座標系内の座標値を算出する方法である。
【００２１】
各カメラ３１は、図２の店内売場領域平面図において、符号ＣＡ１〜ＣＡ６で示すように、売場領域の天井部に所定の間隔を開けて設置されている。これらの設置場所から、売場領域を移動する顧客の頭部を撮影する。各カメラ３１の設置場所は、ユーザが、店舗図面を参照したり、実際に店舗内に仮設置したりして、店舗内の什器やＰＯＰ等の遮蔽の影響も考慮し、売場領域の全域が複数のカメラで撮影されるように適宜決定する。因みに、視体積交差法による位置検出精度を高めるためには、店舗全域が少なくとも３台のカメラから撮影されることが望ましい。このように設置された各カメラ３１により、監視領域、すなわち売場領域を移動する人物の行動を追跡可能となる。
【００２２】
動線サーバ３２は、カメラコントロール部３３を備えており、各カメラ３１の撮影動作を制御する。各カメラ３１は、カメラコントロール部の制御により一定の周期（例えば１／１５秒）で撮影動作を繰り返し、その撮影画像（フレーム画像）を動線サーバ３２に送信する。各カメラ３１で撮影されたフレーム画像データは、カメラ画像データベース３４に順次蓄積される。
【００２３】
カメラ画像データベース３４に蓄積されるフレーム画像データの構造を、図４の模式図で示す。図示するように、フレーム画像データは、カメラＩＤ、フレーム番号及び撮影時刻が紐付けされて、カメラ画像データベース３４に記憶される。カメラＩＤは、当該画像データを撮影したカメラ３１の識別コードである。各カメラ３１には、それぞれ固有のカメラＩＤが予め設定されている。フレーム番号は、各カメラ３１でフレーム画像が撮影される毎にカウントアップされる“１”からの連続番号である。カメラコントロール部の制御により、各カメラ３１のフレーム番号は同期している。撮影日時は、当該画像データが撮影された時点の日時（年月日時分秒）である。
【００２４】
動線サーバ３２は、動線データ生成部３５を有しており、人物（顧客）の動線データを作成する。すなわち動線サーバ３２は、各カメラ３１で撮影された画像データの画像処理により移動体を抽出すると、この移動体を顧客として認識し、その行動を追跡して動線データを作成する。
【００２５】
なお、現状の画像処理技術では、各カメラ３１で店内の全エリアを死角なく撮影したとしても、一人の顧客の店内全域の動きを１つの動線として追跡することはきわめて困難である。例えば、動線が途切れたり、他の顧客と入れ替わったりする場合が考えられる。動線サーバ３２は、例えばオペレータのマニュアル操作によって、複数に途切れた同一顧客の動線を、入店から退店まで１本の動線に連結する機能を有している。こうして、顧客毎に生成される入店から退店までの動線データは、動線データベース３６に順次蓄積される。
【００２６】
動線データベース３６に蓄積される動線データの構造を、図５の模式図で示す。図示するように、動線データは、動線ＩＤが紐付けられて、動線データベース３６に記憶される。動線ＩＤは、当該動線データを個々に特定するための動線特定情報である。動線サーバ３２は、顧客１名の入店から退店までの動線データを生成する毎に、その動線データに固有の動線ＩＤを付して、動線データベース３６に格納する。
【００２７】
動線データは、入店フレーム“１”のフレーム番号、及び退店フレーム“ｎ”（ｎ＞１の整数）のフレーム番号と、入店フレーム“１”から退店フレーム“ｎ”までのフレーム毎の店内座標データとから構成されている。入店フレーム“１”番号は、当該動線データの顧客が最初に検出されたフレーム画像のフレーム番号であり、退店フレーム”Ｎ”番号は、当該顧客が最後に検出されたフレーム画像のフレーム番号である。フレーム番号順の店内座標は、対応するフレーム番号のフレーム画像から検出された当該顧客の位置を、三次元の世界座標系（Ｘ，Ｙ，Ｈ）で特定したものである。本実施の形態では、図２の店内売場領域平面図において、左上の角をＸ軸及びＹ軸の原点（０，０）とし、その床面をＨ（Height）軸の原点としている。
【００２８】
人物行動分析装置１は、入力部１１、表示部１２、通信部１３、プログラム記憶部１４、データ記憶部１５、ファイル記憶部１６及び制御部１７で構成されている。入力部１１は、キーボード，マウス等の入力デバイスからなる。表示部１２は、液晶ディスプレイ，ＣＲＴディスプレイ等の表示デバイスからなる。タッチパネル付のディスプレイを用いることで、入力部と表示部を兼用してもよい。
【００２９】
通信部１３は、各コンピュータシステム２，３のサーバ（ＰＯＳサーバ２２、動線サーバ３２）とのインターフェイス機能を有する。プログラム記憶部１４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）で構成されている。データ記憶部１５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）で構成されている。ファイル記憶部１６は、ハードディスクや光磁気ディスク等の記録媒体で構成されている。制御部１７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を主体に構成されている。かかる構成の人物行動分析装置１は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器によって実現される。
【００３０】
人物行動分析装置１は、通信部１３を介してＰＯＳサーバ２２及び動線サーバ３２にそれぞれアクセスし、各サーバが管理するデータベース（購買情報データベース２４、カメラ画像データベース３４、動線データベース３６）のデータを高速で処理することができる。
【００３１】
人物行動分析装置１は、母集団データファイル４１、集団データファイル４２及びテーブルデータファイル４３を備えている。これらのデータファイル４１〜４３は、ファイル記憶部１６に形成されている。
【００３２】
母集団データファイル４１には、監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データが母集団として蓄積される。集団データファイル４２には、母集団の中から分析対象として抽出された動線データが集団として蓄積される。テーブルデータファイル４３には、店舗エリア区分テーブル５１、動線−取引連結テーブル５２及び統計情報テーブル５３が保存される。
【００３３】
店舗エリア区分テーブル５１のデータ構造を図６の模式図で示す。本実施の形態では、図９の破線で示すように、店内売場領域を複数の矩形状の区画に区分しており、区画毎に固有の領域ＩＤを割り当てている。店舗エリア区分テーブル５１には、その領域ＩＤ毎に、当該ＩＤで特定される区画に割り当てられた領域名称と、当該区画における左上角の二次元座標（Ｘ，Ｙ）と、右下角の二次元座標（Ｘ，Ｙ）とが設定されている。ここに、店舗エリア区分テーブル５１は、監視領域内を複数の区画に区分するための領域区分情報を記憶する領域区分情報記憶部を構成する。
【００３４】
店内売場領域をどのようなサイズでいくつに区分するかは、当該システムのユーザが、店舗図面を参照したり、商品の配置等を考慮したりして、適宜決定する。
【００３５】
動線−取引連結テーブル５２のデータ構造を図７の模式図で示す。人物行動分析装置１のプログラム記憶部１４には、動線−取引連結プログラムが実装されている。このプログラムが起動されると、制御部１７は、ＰＯＳサーバ２２の購買情報データベース２４に記憶されているトランザクションデータと、動線サーバ３２の動線データベース３６に記憶されている動線データとの連結処理を実行する。この連結処理は、以下の処理手順に従い実行される。
【００３６】
先ず、制御部１７は、動線データベース３６に蓄積された各動線データを取り込み、データ記憶部１５で記憶する。そして、各動線データの動線ＩＤをリストとして表示部１２の動線解析画面６０に表示させる。
【００３７】
動線解析画面６０の一例を、図１０に示す。図示するように、動線解析画面６０は、動線表示領域６１と、カメラ画像表示領域６２と、リスト表示領域６３とに区分されている。動線ＩＤのリストは、リスト表示領域６３に表示される。人物行動分析装置１のユーザは、リストから所望の動線ＩＤを選択する。そうすると、この動線ＩＤで特定される動線データの動線６５が動線表示領域６１に表示される。
【００３８】
動線表示領域６１には、店内売場領域のマップ図が表示される。また、動線表示領域６１には、スクロールバー６４が設けられている。スクロールバー６４は、各カメラ３１の撮影時間に同期している。ユーザが、スクロールバー６４を画面に向かって左端から右端にスライドさせると、撮影時間が経過する。そして、その時間に各カメラ３１で撮影された映像から検出された顧客の動線６５が、該マップに重ねて表示される。
【００３９】
カメラ画像表示領域６２には、スクロールバー６４で指定された時間に各カメラ３１で撮影された映像が表示される。図示するように、６台のカメラ３１（ＣＡ１〜ＣＡ６）の映像を並べて同時に表示することができる。また、その中から選択された１台のカメラの映像を拡大して表示することもできる。
【００４０】
ユーザは、スクロールバー６４を操作して、動線６５を追跡する。そして、この動線６５の顧客が会計のためにチェックアウトカウンタＣＣに立ち寄ったか否かを判断する。立ち寄っていない場合には、次の動線ＩＤを選択して、その動線を追跡する。
【００４１】
立ち寄っている場合には、ユーザは、動線６５と同期して表示されるカメラ画像から、当該顧客が買上げる商品の１点目をキャッシャがＰＯＳ端末に登録した時点を確認する。そして、その時点の時刻、いわゆる取引開始時刻と、そのＰＯＳ端末の端末番号とを入力する。また、顧客の性別や、２名以上のグループ客か否かの情報等も入力する。例えば、一方のＰＯＳ端末２１ａを指定する第１の端末キーと他方のＰＯＳ端末２１ｂを指定する第２の端末キーとが入力部１１に設けられており、ユーザは、当該顧客が買上げる商品の１点目をキャッシャがＰＯＳ端末に登録した時点で該当する端末キーを押下する。同様に、性別を指定する性別キーや、グループ客か否かを指定するグループ客キー等も設けられており、登録前の性別等が判明した時点で該当するキーを押下する。そうすると、この動線データに、端末キーが押下された時点でカメラ画像表示領域６２に表示されていたフレーム画像の撮影時刻が取引開始時刻として、端末番号、性別、グループ客識別情報等とともに紐付けされる。動線データに紐付けられた情報（取引開始時刻、端末番号、性別、グループ客識別情報等）は、その動線データに組み込まれて、動線データベース３６に上書き保存される。
【００４２】
ユーザは、動線ＩＤリストに表示された全ての動線データについて、上記と同様にして、取引開始時刻、端末番号、性別、グループ客識別情報等の紐付けを行う。
【００４３】
こうして、各動線データに取引開始時刻、端末番号、性別、グループ客識別情報等が紐付けられたならば、人物行動分析装置１は、トランザクションデータと動線データとの紐付けを行う。すなわち人物行動分析装置１は、購買情報データベース２４から１つのトランザクションデータを取り込む。そして、このトランザクションデータの端末番号が関連付けられているとともに、取引日時に最も近い取引開始時刻が関連付けられた動線データを動線データベース３６から１つ選択する。該当する動線データを選択できたならば、人物行動分析装置１は、この動線データの動線ＩＤに、当該トランザクションデータの取引ＩＤと取引時刻とを関連付けて、動線−取引連結テーブル５２に登録する。
【００４４】
人物行動分析装置１は、購買情報データベース２４からトランザクションデータを取り込む毎に、上記処理を繰返し実行する。かくして、購買情報データベース２４に記憶されているトランザクションデータに、動線データベース３６に記憶されている動線データが紐付けされる。ここに、動線−取引連結テーブル５２は、各人物の動線データに対してそれぞれその人物の前記監視領域内での購買情報を紐付けた紐付け情報を記憶する紐付け情報記憶部を構成する。
【００４５】
なお、トランザクションデータの取引日時は、商取引が開始された時点でなく、終了した時点であってもよい。この場合、ユーザは、動線６５と同期して表示されるカメラ画像から、預／現計キー等の締めキーが操作された時点を確認して、キー操作すればよい。
【００４６】
統計情報テーブル５３のデータ構造を図８に示す。図示するように、統計情報テーブル５３には、人物行動の分析に関わる各種の統計的な項目毎に、その項目を特定する統計項目ＩＤ及び統計項目名称と関連付けて、集団データの統計量と母集団データの統計量とをそれぞれ記憶するための領域が形成されている。ここで、統計的な項目とは、累計、最大、最小、平均、分散、標準偏差等を称する。
【００４７】
今、店舗エリア区分テーブル５１、動線−取引連結テーブル５２及び統計情報テーブル５３に、それぞれ任意のデータが設定されているものとする。このとき、人物行動分析装置１は、プログラム記憶部１４に記憶された人物行動分析プログラムに従い、人物行動分析業務を実行可能である。
【００４８】
人物行動分析装置１は、入力部１１を介して人物行動分析業務の開始が指令されると、人物行動分析プログラムが起動する。人物行動分析プログラムが起動すると、制御部１７は、図１１の流れ図に示す手順で処理を実行する。
【００４９】
先ず、制御部１７は，ＳＴ（ステップ）１として母集団データを収集する。すなわち制御部１７は、動線サーバ３６にアクセスし、動線データベース３６に記憶された全ての動線データを収集する。動線データは、動線ＩＤ、入店フレーム番号、退店フレーム番号、フレーム別店内座標、取引開始時刻、端末番号、性別、グループ客識別情報等からなる。収集された動線データは、母集団データとして母集団データファイル４１に保存される。ここに、母集団データファイル４１は、監視領域内における各人物の行動をそれぞれ追跡した人物別の動線データが母集団として蓄積される母集団記憶部を構成する。
【００５０】
次に、制御部１７は、ＳＴ２として表示部１２に条件入力部７０を表示させる。条件入力部７０の一例を図１４に示す。図示するように、条件入力部７０には、時間情報、属性情報、購買情報及びエリア情報の各項目がそれぞれ設定された複数のタブ７１が選択自在に表示されている。また、各タブ７１の中から選択された１つのタブの項目に対応した入力パネル７２が表示されている。
【００５１】
各項目の入力パネル７２は同一構成であり、いずれも検索項目入力欄７２１、検索値入力欄７２２、付加条件入力欄７２３、入力条件表示欄７２４、条件追加ボタン７２５、条件保存ボタン７２６、条件読込ボタン７２７及び検索開始ボタン７２８が設けられている。
【００５２】
検索項目入力欄７２１には、対応するタブ設定項目に属する検索項目群がプルダウン表示される。これらの検索項目群のなかからユーザが所望の検索項目を選択すると、その検索項目が入力されたものとして受付けられる。各タブ設定項目にそれぞれ対応した検索項目群は、以下のとおりである。
【００５３】
・タブ設定項目「時間情報」：入店時刻、退店時刻、取引時刻、入店時間帯、退店時間帯、取引時間帯、滞在時間等。  
・タブ設定項目「属性情報」：購買回数、スキャン回数、滞在時間、性別等。  
・タブ設定項目「購買情報」：端末番号、取引日時、取引一連番号、合計金額、合計点数、客層等、商品分類コード、商品棚コード等。  
・タブ設定項目「エリア情報」：出入口、会計、通路、雑誌コーナー、飲料コーナー、弁当コーナー、雑誌コーナー滞在率、飲料コーナー滞在率、弁当コーナー滞在率等（滞在率：そのコーナーに居た比率＝滞在フレーム数／総フレーム数）。
【００５４】
検索値入力欄７２２には、検索項目入力欄７２１に入力された検索項目に対応した検索値候補がプルダウン表示される。これらの検索値候補のなかからユーザが所望の検索値を選択すると、その検索値が入力されたものとして受付けられる。
【００５５】
付加条件入力欄７２３には、検索値入力欄７２２に入力された検索値に応じた付加条件項目群（以上、以下、等しい等）がプルダウン表示される。これらの付加条件項目群のなかからユーザが所望の付加条件項目を選択すると、その付加条件項目が入力されたものとして受付けられる。
【００５６】
こうして、ユーザが検索項目入力欄７２１、検索値入力欄７２２及び付加条件入力欄７２３に対して所望の検索項目、検索値及び付加条件を入力し、条件追加ボタン７２５を押下すると、各入力欄７２１〜７２３に入力された情報が条件データとして入力条件表示欄７２４に表示される。次いで、ユーザが条件保存ボタン７２６を押下すると、入力条件表示欄７２４に表示されている条件データがデータ記憶部１５で記憶される。このデータ記憶部１５で記憶された条件データは、条件読込ボタン７２７が押下されると呼び出され、入力条件表示欄７２４に再度表示される。
【００５７】
すなわち制御部１７は、表示部１２に条件入力部７０を表示させた後、ＳＴ３としてこの条件入力部７０を介して条件データが入力されるのを待機する。条件データが入力されると（ＳＴ３のＹＥＳ）、制御部１７は、ＳＴ４としてその条件データを表示部１２に表示させるとともに、データ記憶部１５で記憶する。
【００５８】
次に、制御部１７は、ＳＴ５として検索開始ボタン７２８が押下されるのを待機する。入力部１１を介して上記検索開始ボタン７２８が押下されたことを検知すると、制御部１７は、ＳＴ６として入力された条件データに基づき母集団データファイル４１を検索する。そして、ＳＴ７として入力条件に合致した動線データを取得する毎に、その動線データを集団データファイル４２に複写する。制御部１７は、母集団データファイル４１の最終データまでＳＴ６の検索を実行する。検索を終えると（ＳＴ８のＹＥＳ）、制御部１７は、ＳＴ９及びＳＴ１０の処理に進む。
【００５９】
ここに、条件入力部７０は、母集団記憶部（母集団データファイル４１）に蓄積された母集団としてのデータから分析対象とする動線データを絞り込むための条件入力を受け付ける。制御部１７は、そのＳＴ５の処理により、条件入力部７０を介して入力された条件に基づき母集団記憶部（母集団データファイル４１）を検索して、条件に合致した動線データを取得する検索手段を構成する。集団データファイル４２は、検索手段により得られた動線データを集団として記憶するための集団記憶部を構成する。
【００６０】
ＳＴ９では、制御部１７は、統計情報テーブル５３に設定された統計項目毎に、集団統計量と母集団統計量をそれぞれ算出する。集団統計量は、集団データファイル４２に蓄積された動線データを用いて算出する。母集団統計量は、母集団データファイル４１に蓄積された動線データを用いて算出する。統計項目が累計に関する場合には、各々のデータファイルに記憶された動線データの中で該当する動線データの数を計数する。統計項目が最小，最大に関する場合には、各々のデータファイルに記憶された動線データの中で該当する項目の最小値または最大値を抽出する。統計項目が平均，分散、標準偏差に関する場合には、各々のデータファイルに記憶された動線データのなかで該当する項目の平均、分散または標準偏差を算出する。算出された各統計量は、統計情報テーブル５３に記憶される。
【００６１】
ＳＴ１０では、制御部１７は、集団データファイル４２に記憶された各動線データから動線リストを生成する。動線リストは、少なくとも各動線データを個々に特定するための動線特定情報である動線ＩＤを含む。
【００６２】
ここに、制御部１７は、そのＳＴ９の処理により、集団記憶部（集団データファイル４２）に記憶された動線データを用いて人物行動分析に関わる統計量を算出する集団統計量算出手段、及び、母集団記憶部（母集団データファイル４１）に記憶された動線データを用いて同様の統計量を算出する母集団統計量算出手段を構成する。また、そのＳＴ１０の処理により、集団記憶部（集団データファイル４２）に記憶された動線データを個々に特定するための動線特定情報のリストを生成するリスト生成手段を構成する。
【００６３】
制御部１７は、ＳＴ９及びＳＴ１０の処理を終了すると、次に、ＳＴ１１として表示部１２に統計情報を表示させる。また、ＳＴ１２として同じく表示部１２に動線リストを表示させる。
【００６４】
統計情報及び動線リストの一表示例を図１５に示す。統計情報は、統計情報表示部８０に表示される。統計情報表示部８０には、統計情報テーブル５３に設定された統計項目毎に、その項目に対する集団統計量と母集団統計量とが表示される。
【００６５】
ここに、制御部１７及び表示部１２は、集団統計量算出手段により算出された集団統計量を表示する統計量表示手段を構成する。統計量表示手段は、集団統計量と母集団統計量とを対比可能に表示することができる。
【００６６】
動線リストは、動線リスト表示部９０に表示される。動線リスト表示部９０には、集団データファイル４２に保存された各動線データの動線ＩＤ、入店時間、退店時間、滞在時間、性別、グループ客識別等が、リストとして表示される。入店時間は、入店フレーム“１”のフレーム番号から導出される。退店時間は、退店フレーム“ｎ”のフレーム番号から導出される。滞在時間は、入店時間と退店時間とから算出される。各動線ＩＤには、チェックボックス９１が付加されている。
【００６７】
また、動線リスト表示部９０における動線データの項目（入店時間、退店時間、滞在時間、性別、グループ客識別等）が選択（クリック）されると、その項目のデータの昇順又は降順に動線リストがソートされる。例えば、項目「入店時間」がクリックされると、入店時間の早い順に動線データがリストの上からソートされる。次いで、同項目「入店時間」が再度クリックされると、入店時間の遅い順に動線データがリストの上からソートされる。
【００６８】
ここに、制御部１７及び表示部１２は、リスト生成手段により生成された動線特定情報のリストを表示するリスト表示手段を構成する。リスト表示手段は、動線特定情報のリストを任意の項目によりソートして表示することができる。
【００６９】
動線リスト表示部９０には、動線表示ボタン９２とレポート作成ボタン９３とが設けられている。これらのボタン９２，９３は、次のステップ（ＳＴ１２）の分析処理において使用される。  
すなわち制御部１７は、統計情報及び動線リストを表示させると、次に、ＳＴ１２として分析処理を実行する。分析処理には、動線分析処理と統計量分析処理とがある。初めに、動線分析処理について、図１２の流れ図を用いて説明する。
【００７０】
制御部１７は、ＳＴ２１として動線リストからいずれか１つの動線データが選択されるのを待機する。例えばオペレータは、分析対象の動線データ（動線ＩＤ，入店時間、退店時間、滞在時間、性別、グループ客識別等）にマウスポインタを当ててクリックする。そうすると、制御部１７は、その動線データが選択されたものとして認識する。動線データが選択されると、制御部１７は、ＳＴ２２としてその動線データに関連付けられた購買情報が存在するか否かを判断する。すなわち制御部１７は、動線−取引連結テーブル５２を検索して、当該動線データの動線ＩＤに取引ＩＤが紐付けられているか否かを判断する。紐付けられている場合には、その動線データに関連付けられた購買情報が存在する。紐付けられていない場合には、その動線データに関連付けられた購買情報が存在しない。
【００７１】
購買情報が存在する場合には、制御部１７は、その購買情報を表示部１２に表示させる。すなわち制御部１７は、ＰＯＳサーバ２２にアクセスして、動線ＩＤに紐付けられた取引ＩＤで特定されるトランザクションデータを購買情報データベース２４から取得する。そして、このトランザクションデータに基づいて、例えば図１６に示すようなレイアウトの購買情報表示部１００を作成し、表示部１２に表示させる。
【００７２】
ここに、制御部１７は、リスト表示手段に表示されたリストの中から任意の動線特定情報が選択されると、紐付け情報記憶部（動線−取引紐付けテーブル５２）に記憶された紐付け情報に基づいて選択された動線特定情報で特定される動線データに紐付けられた購買情報を取得する購買情報取得手段を構成する。また、制御部１７及び表示部１２は、購買情報取得手段により得られた購買情報を表示する購買情報表示手段を構成する。
【００７３】
また、制御部１７は、ＳＴ２４として動線表示ボタン９２が入力されるのを待機する。動線表示ボタン９２が入力されたならば、制御部１７は、ＳＴ２５として動線リストの動線ＩＤに付加されているチェックボックス９１を検索し、チェックの有無を判別する。少なくとも１つのチェックボックスがチェックされていた場合には、制御部１７はＳＴ２６としてそのチェックされた動線ＩＤで特定される動線を、表示部１２に表示させる。複数の動線ＩＤがチェックされていた場合には、それぞれの動線を全て表示させる。すなわち制御部１７は、チェックされた動線ＩＤで特定される動線データを集団データファイル４２から取得する。そして、この動線データに基づいて、例えば図１７に示すようなレイアウトの動線表示部１１０に、入店フレームの座標から退店フレームの座標までの各店内座標を順に結ぶことにより、動線を表示させる。
【００７４】
一方、全てのチェックボックスにチェックが付されていない場合には、制御部１７は、ＳＴ２７として動線リストの全ての動線ＩＤでそれぞれ特定される全ての動線を表示部１２に表示させる。すなわち制御部１７は、各動線ＩＤでそれぞれ特定される全ての動線データを集団データファイル４２から取得する。そして、これらの動線データに基づいて、動線表示部１１０に、入店フレームの座標から退店フレームの座標までの各店内座標を順に結ぶことにより、動線を表示させる。
【００７５】
ここに、制御部１７及び表示部１２は、集団記憶部（集団データファイル４２）に記憶された動線データによる動線を表示する動線表示手段を構成する。動線表示手段は、動線リストの中から任意に選択された（チェックボックスがチェックされた）動線特定情報で特定される動線データの動線を表示することができる。なお、動線１１１は、フレーム番号順の店内座標を線で結んだものに限定されるものではなく、店内座標を点で示す動点表示であってもよい。
【００７６】
制御部１７は、ＳＴ２８として動線分析処理の終了が指示されるのを待機する。例えば入力部１１の終了キーが操作されると、制御部１７は、動線分析処理の終了が指示されたものと判断する。この場合、制御部１７は、ＳＴ２９として表示部１２に購買情報表示部１００を表示中か否かを判断する。購買情報表示部１００を表示中の場合には、ＳＴ３０として、購買情報表示部１００を消去する。また、制御部１７は、ＳＴ３１として動線表示部１１０を表示中か否かを判断する。動線表示部１１０を表示中の場合には、ＳＴ３２として、動線表示部１１０を消去する。以上で、動線分析処理は終了する。
【００７７】
次に、統計量分析処理について、図１３の流れ図を用いて説明する。  
制御部１７は、ＳＴ４１として統計情報表示部８０からいずれかの統計項目が選択されるのを待機する。例えばオペレータは、分析対象の統計項目名にマウスポインタを当ててクリックする。そうすると、制御部１７は、その統計項目が選択されたものとして認識する。統計項目が選択されると、制御部１７は、ＳＴ４２として統計情報テーブル５３を検索して、選択された統計項目に対応する母集団データの統計量と集団データの統計量とを取得する。
【００７８】
次に、制御部１７は、ＳＴ４３として取得した母集団データの統計量と集団データの統計量とを対比可能なグラフを作成する。そして、ＳＴ４４としてこの対比グラフを表示部１２に表示させる。対比グラフの一表示例を、図１８に示す。同図は、図１５において、統計項目「滞在時間平均」の対比グラフであり、図中左側の棒グラフ１２１が集団データ統計量を示し、右側の棒グラフ１２２が母集団データ統計量を示している。なお、グラフの種類は棒グラフに限定されるものではなく、母集団データの統計量と集団データの統計量とを対比が明確であればよい。
【００７９】
ここに、統計量表示手段は、集団統計量算出手段により算出された集団統計量と母集団統計量算出手段により算出された母集団統計量とをそれぞれグラフ化して対比可能に表示することができる。
【００８０】
対比グラフを表示した後、制御部１７は、ＳＴ４５としてレポート作成ボタン９３が入力されたか否かを判断する。レポート作成ボタン９３が入力されたならば、制御部１７は、ＳＴ４６としてレポート項目選択画面を表示する。レポート項目選択画面には、レポートとして出力可能な統計項目のリストが選択可能に表示されている。ＳＴ４７としていずれか１つの任意の統計項目が選択されると、制御部４７は、ＳＴ４８として集団データファイル４２に記憶されている動線データを対象に、選択された統計項目に対する詳細なレポートを作成する。例えば、統計項目「滞在時間」が選択された場合、滞在時間の分布、すなわち集団データにおける滞在時間のヒストグラムのレポートが生成される。また、統計項目「商品名称」が選択された場合、実際に買われた商品名と個数がグラフ化されたレポートが出力される。
【００８１】
レポートを作成した後、制御部１７は、ＳＴ４９としてこのレポートを表示部１２に表示させる。
【００８２】
ここに、制御部１７は、集団記憶部（集団データファイル４２）に記憶された動線データを対象としてレポートを作成するレポート作成手段を構成する。また、制御部１７及び表示部１２は、レポート作成手段により作成したレポートを出力するレポート出力手段を構成する。なお、レポート出力手段は、表示出力に限定されるものではない。人物行動分析装置１に対してプリンタが接続されている場合は、レポートを印字出力するようにしてもよい。
【００８３】
制御部１７は、ＳＴ５０として統計量分析処理の終了が指示されるのを待機する。例えば入力部１１の終了キーが操作されると、制御部１７は、統計量分析処理の終了が指示されたものと判断する。この場合、制御部１７は、ＳＴ５１として表示部１２に対比グラフを表示中か否かを判断する。対比グラフを表示中の場合には、ＳＴ５２として、対比グラフを消去する。また、制御部１７は、ＳＴ５３としてレポートを表示中か否かを判断する。レポートを表示中の場合には、ＳＴ５４として、レポートを消去する。以上で、統計量分析処理は終了する。
【００８４】
このように本実施の形態においては、オペレータが、人物行動分析装置１に対して人物行動分析業務の開始を指令すると、動線データベース３６に記憶された全ての動線データが人物行動分析装置１に収集され、母集団データファイル４１に母集団として蓄積される。また、表示部１２に条件入力部７０が表示される。そこでオペレータは、分析対象とする動線データを絞り込むための条件を入力する。
【００８５】
動線データは、人物が監視領域内に入場してから退場するまでのフレーム番号別座標情報の集合体である。フレーム番号は、各カメラ３１でフレーム画像が撮影される毎にカウントアップされる。つまりフレーム番号は、撮影時間に対応している。すなわち動線データは、時間情報を含んでいる。
【００８６】
一方、条件入力部７０では、項目「時間情報」の入力パネル７２から入店時刻、退店時刻、取引時刻、入店時間帯、退店時間帯、取引時間帯、滞在時間等の時間情報に関して、条件データを入力することができる。例えば、午後６時以降に入店した顧客の行動を分析したい場合（条件１）、オペレータは、入力パネル７２の検索項目入力欄７２１には検索項目「入店時刻」を、検索値入力欄７２２には午後６時を示す数値「１８００」を、付加条件入力欄７２３には付加条件「以上」を入力する。
【００８７】
また、商品を購入した顧客の動線データには、購買情報であるトランザクションデータが紐付けされている。すなわち、動線−取引紐付けテーブル５２には、動線データの動線ＩＤと、当該動線データに紐付けられたトランザクションデータの取引ＩＤとが対応付けて記憶されている。
【００８８】
一方、条件入力部７０では、項目「購買情報」の入力パネル７２から端末番号、取引日時、取引一連番号、合計金額、合計点数、客層等、商品分類コード、商品棚コード等の購買情報に関して、条件データを入力することができる。例えば、合計金額が１０００円以下の顧客の行動を分析したい場合（条件２）、オペレータは、入力パネル７２の検索項目入力欄７２１には検索項目「合計金額」を、検索値入力欄７２２には数値「１０００」を、付加条件入力欄７２３には付加条件「以下」を入力する。
【００８９】
さらに、動線データの座標情報は、フレーム番号に対応する撮影時間に当該顧客が居た位置を示している。すなわち動線データは、位置情報を含んでいる。
【００９０】
一方、条件入力部７０では、項目「エリア情報」の入力パネル７２から出入口、会計、通路、雑誌コーナー、飲料コーナー、弁当コーナー、雑誌コーナー滞在率、飲料コーナー滞在率、弁当コーナー滞在率等の位置情報に関して、条件データを入力することができる。例えば、雑誌コーナー滞在率が７０％以上の顧客の行動を分析したい場合（条件３）、オペレータは、入力パネル７２の検索項目入力欄７２１には検索項目「雑誌コーナー滞在率」を、検索値入力欄７２２には数値「７０」を、付加条件入力欄７２３には付加条件「以上」を入力する。
【００９１】
上記条件１〜３を入力した後、オペレータが検索開始ボタン７２８を入力すると、母集団データファイル４１に蓄積されている動線データの中から、上記条件１〜３を全て満足する動線データが抽出される。抽出された動線データは、集団データとして集団データファイル４２に保存される。すなわち、午後６時以降に入店し、合計金額が１０００円以下で、雑誌コーナー滞在率が７０％以上の顧客の動線データが集団データファイル４２に保存される。
【００９２】
しかる後、人物行動分析装置１では、統計情報テーブル５３に設定された統計項目毎に、集団統計量と母集団統計量とがそれぞれ算出される。集団統計量は、集団データファイル４２に保存された全ての動線データを用いて算出される。母集団統計量は、母集団データファイル４１に保存された全ての動線データを用いて算出される。
【００９３】
例えば、統計項目「総動線数」の場合は、集団データファイル４２及び母集団データファイル４１毎に、保存された動線データの数がそれぞれ計数され、各々の計数値が集団統計量及び母集団統計量として算出される。統計項目「滞在時間最小」の場合は、集団データファイル４２及び母集団データファイル４１毎に、保存された各動線データの滞在時間が比較され、最も短い時間が集団統計量及び母集団統計量として算出される。同様に、統計項目「滞在時間最大」の場合は、集団データファイル４２及び母集団データファイル４１毎に、保存された各動線データの滞在時間が比較され、最も長い時間が集団統計量及び母集団統計量として算出される。また、統計項目「滞在時間平均」の場合は、集団データファイル４２及び母集団データファイル４１毎に、保存された各動線データの滞在時間の平均が集団統計量及び母集団統計量として算出される。こうして、算出された各統計量は、統計情報テーブル５３に記憶されるとともに、表示部１２の統計情報表示部８０に表示される。
【００９４】
また、人物行動分析装置１では、集団データファイル４２に記憶された各動線データから動線リストが生成される。生成された動線リストは、表示部１２の動線リスト表示部９０に表示される。
【００９５】
したがって、オペレータは、統計情報表示部８０の集団統計量から、入力条件によって絞り込まれた顧客の行動を統計的に分析することができる。例えば、図１５の表示例を参酌すると、入力条件によって絞り込まれた顧客は１０８名であり、その平均滞在時間は２６５．８１フレーム数相当の時間であり、滞在最小時間は５７フレーム数相当の時間であり、滞在最大時間は１０７３フレーム数相当の時間である、というように分析することができる。
【００９６】
また、統計情報表示部８０には、集団統計量と対比させて母集団統計量が表示されている。したがって、オペレータは、入力条件によって絞り込まれた顧客の行動を、全顧客の行動と対比させて分析することができる。
【００９７】
ところで、統計情報表示部８０のいずれかの統計項目名にマウスポインタを当ててクリックすると、その統計項目に対する集団統計量と母集団統計量とを対比するグラフが表示部１２に表示される。したがって、オペレータは、入力条件によって絞り込まれた顧客の行動を、全顧客の行動と視覚的に対比させて分析することも可能である。
【００９８】
また、動線表示ボタン９２を押下すると、集団データファイル４２に記憶された各動線データに対する動線が動線表示部１１０に表示される。このとき、動線リストのチェックボックスにチェックを入れると、チェックされた動線ＩＤの動線データに対する動線のみが表示される。したがって、オペレータは、入力条件によって絞り込まれた顧客の行動を個別に追跡することができる。
【００９９】
また、動線リストの動線ＩＤ等にマウスポインタを当ててクリックすると、その動線ＩＤに購買情報が紐付けされていた場合は、その購買情報が表示部１２に表示される。したがって、入力条件によって絞り込まれた顧客の行動を個別に追跡しつつ、その顧客の購買情報も確認して、分析するというような作業を容易に実施することができる。
【０１００】
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
【０１０１】
また、前記実施の形態では、装置内部のプログラム記憶部１４に、発明を実現させるための機能である人物行動分析プログラムが予め記録されているものとして説明をしたが、これに限らず同様の機能をネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様の機能を記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等プログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。
【０１０２】
この他、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を組合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本発明の一実施の形態を示すシステム構成図。
【図２】同実施の形態が適用される店舗の店内売場領域を示す平面図。
【図３】同実施の形態において、購買情報データベースのデータ構造を示す模式図。
【図４】同実施の形態において、カメラ画像データベースのデータ構造を示す模式図。
【図５】同実施の形態において、動線データベースのデータ構造を示す模式図。
【図６】同実施の形態の人物行動分析装置が有する店舗エリア区分テーブルのデータ構造を示す模式図。
【図７】同人物行動分析装置が有する動線−取引連結テーブルのデータ構造を示す模式図。
【図８】同人物行動分析装置が有する統計情報テーブルのデータ構造を示す模式図。
【図９】図２に示す店内売場領域を区分する一例を示す平面図。
【図１０】同人物行動分析装置の表示部に表示される動線解析画面の一例を示す平面図。
【図１１】同人物行動分析装置において、人物行動分析プログラムに従い実行される制御部の処理手順を示す流れ図。
【図１２】図１１の動線分析処理の手順を具体的に示す流れ図。
【図１３】図１１の統計量分析処理の手順を具体的に示す流れ図。
【図１４】同人物行動分析装置の表示部に表示される条件入力部の一例を示す平面図。
【図１５】同人物行動分析装置の表示部に表示される統計情報表示部及び動線リスト表示部の一例を示す平面図。
【図１６】同人物行動分析装置の表示部に表示される購買情報表示部の一例を示す平面図。
【図１７】同人物行動分析装置の表示部に表示される動線表示部の一例を示す平面図。
【図１８】同人物行動分析装置の表示部に表示される対比グラフの一例を示す平面図。
【符号の説明】
【０１０４】
１…人物行動分析装置、２…販売管理システム、３…動線管理システム、１７…制御部、２４…購買情報データベース、３１…カメラ、３４…カメラ画像データベース、３６…動線データベース、４１…母集団データファイル、４２…集団データファイル、４３…テーブルデータファイル、５１…店舗エリア区分テーブル、５２…動線−取引連結テーブル、５３…統計情報テーブル、６０…動線解析画面、７０…条件入力部、８０…統計情報表示部、９０…動線リスト表示部、１００…購買情報表示部、１１０…動線表示部。
【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】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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