(57)【要約】【課題】顧客管理ＩＤ、注文者のＩＤとパスワード、といった顧客個人を識別する手段を来店時に顧客より意識的に提示してもらい、店舗側はそれを入手しなければならず、顧客の煩雑さがあった。また、顧客が提示した個人データのみが、サービスオーダー選定の支援対象となっていた。【解決手段】顧客グループの構成を判定し、また、店外に天気を撮影できる店外撮影カメラ装置を設置し、映像より天気を判断し、温度計等から店外気温を測定し、カレンダー等から季節と曜日を取得し、時計等から時間帯を取得し、適切で、かつ嗜好にあった選定サービスを総合的に提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
来店歴のある顧客の顔画像とその顧客の過去のオーダーサービス情報を管理し、来店の度に当該顧客情報を更新する顧客情報管理部と、来店時に入口で顧客の個々の顔部分を撮影する入口撮影カメラと、この入口撮影カメラで撮影した映像より内的要素情報を取得する内的要素情報取得手段と、この内的要素情報取得手段の取得情報より顧客グループ構成を判定する顧客グループ構成判定手段と、顧客に依存しない外的要素情報を取得する外的要素情報取得手段と、電子メニューを表示するディスプレイと、サービス選定支援部と、サービス選定支援データベースとから構成されたサービス選定支援システムであって、
前記サービス選定支援部は、前記顧客情報管理部が保持する過去のオーダーサービスと、前記顧客グループ構成判定手段が判定した顧客グループ構成と、前記外的要素情報取得手段が取得した外的要素情報とに基づいて、前記サービス選定支援データベースを検索し、選定メニューを前記ディスプレイに表示することを特徴とするサービス選定支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載のサービス選定支援システムであって、
前記顧客グループ構成判定手段は、顧客グループの人数、性別、身長から顧客グループの構成を判断することを特徴とするサービス選定支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載のサービス選定支援システムであって、
前記顧客情報管理部は、前記内的要素情報取得手段が取得した内的要素情報に該当する顧客が存在しなかったとき、その顧客を新規顧客として、登録することを特徴とするサービス選定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービス選定支援システムに係り、特に気温、天候等の外的要素を考慮したサービス選定支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の、サービス選定の支援システムは、店舗において、顧客個人が過去にオーダーしたサービスをデータベースとして蓄積し、再度、同一顧客の来店時に、過去のオーダー情報から提供サービスの嗜好を探るシステムである。また、その際に顧客個人を特定する方法として、ＩＤまたはパスワードと呼ばれる任意の文字列が用いられていた。
【０００３】
特許文献３は、入力された映像中の顔画像から、その性別の属性を推定するため性別判定装置を開示する。性別判定装置は、事前に手動で属性毎に分けて登録しておいた人物顔の特徴と、入力された顔画像の特徴とを照合することにより、顔画像の性別の属性を推定する。
特許文献４は、顧客グループの顔画像から性別、身長を求め、顧客層を判定することによって、嗜好に合ったメニューを提供する営業支援システムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２６３４８１号公報
【特許文献２】特開２００５−２２２１９１号公報
【特許文献３】特開２００３−２４２４８６号公報
【特許文献４】特開２００８−２６２４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の提供サービス選定の支援システムは、特許文献１にある顧客管理ＩＤ、特許文献２にある注文者のＩＤとパスワード、といった顧客個人を識別する方法は論じられている。しかし、サービス提供者側が、その情報を入手する手段について考慮されていない。また、ＩＤまたはパスワードを使用する場合、顧客に提示してもらう必要がある。ここには、顧客の煩雑さがあった。
【０００６】
さらに、ＩＤまたはパスワードは本人以外に知られないようにするため、また、本人の誕生日など、属性情報より類推できないようにするために複雑なものにしなければならない。一方、本人が忘れてしまった場合、直ぐに本人を特定する手段はなく、本人確認に時間を要する。
【０００７】
また、来店顧客一人一人の顧客情報は管理しているが、顧客が複数人のグループで来店した際のグループ形態に加え、天気や気温、季節、曜日、時間帯といった、顧客個人とは直接結びつかない要素（外的要素）の考慮がなされていなかった。
【０００８】
つまり、顧客に対する提供サービス選定は、顧客から提示されたＩＤ、パスワードによる個人情報のみからなされ、顧客がサービスを選ぶ際に重要視する、その他の要素が考慮されていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題は、来店歴のある顧客の顔画像とその顧客の過去のオーダーサービス情報を管理し、来店の度に当該顧客情報を更新する顧客情報管理部と、来店時に入口で顧客の個々の顔部分を撮影する入口撮影カメラと、この入口撮影カメラで撮影した映像より内的要素情報を取得する内的要素情報取得手段と、この内的要素情報取得手段の取得情報より顧客グループ構成を判定する顧客グループ構成判定手段と、顧客に依存しない外的要素情報を取得する外的要素情報取得手段と、電子メニューを表示するディスプレイと、サービス選定支援部と、サービス選定支援データベースとから構成されたサービス選定支援システムであって、サービス選定支援部は、顧客情報管理部が保持する過去のオーダーサービスと、顧客グループ構成判定手段が判定した顧客グループ構成と、外的要素情報取得手段が取得した外的要素情報とに基づいて、サービス選定支援データベースを検索し、選定メニューをディスプレイに表示するサービス選定支援システムにより、達成できる。
【００１０】
以降、顧客来店時に、顔照合により特定された個人情報およびカウントされた顧客グループ全体の人数情報、顧客一人ひとりに対して判定された性別情報、身長区分情報を、総じて顧客の「内的要素」と表記する。また、顧客来店時に収集される、天気情報、気温情報、季節情報、曜日情報および時間帯情報を、総じて顧客の「外的要素」と表記する。
【００１１】
また、本発明は、内的要素および外的要素より総合的に判定された、適切、かつ嗜好にあった選定サービスを提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、来店顧客の内的要素および外的要素を考慮した、提供サービス支援システムは、来店歴のある顧客情報だけでなく、顧客グループの顧客層、グループ形態等の情報に加え、天気、気温等の顧客に依存しない外的要素情報をも加味した形で提供サービス選定の支援をおこなうようになっているため、来店歴のない顧客が初めて訪れた場合や、顧客グループの形態（人数、構成等）に加え、天気および気温によっても変わる顧客個々の嗜好にも対応した提供サービス選定の支援が可能となる。顧客へのサービス向上という点で経営者に対して貢献できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】サービス選定支援システムの機能ブロック図である。
【図２】来店時に撮影された顧客グループの映像（フレーム）を説明する図である。
【図３】来店時の顧客グループと入口撮影カメラ装置の位置関係を説明する図である。
【図４】サービス選定支援システムのハードウェアブロック図である。
【図５】来店歴のある顧客の固有情報を説明する図である。
【図６】来店歴のある顧客の過去のオーダー情報を説明する図である。
【図７】内的要素情報からの顧客への提供サービスの選定までの流れを説明するフローチャートである。
【図８】顧客グループ構成判定情報を説明する図である。
【図９】顧客グループ構成による嗜好サービス情報を説明する図である。
【図１０】外的要素情報からの顧客への提供サービスの選定までの流れを説明するフローチャートである。
【図１１】外的要素情報との連動率の高い提供サービス情報を説明する図である。
【図１２】電子メニュー表への表示の処理を説明するフローチャートである。
【図１３】電子メニュー表のトップページのＧＵＩ画面である。
【図１４】電子メニュー表の注文ページのＧＵＩ画面である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、実施例を用い図面を参照しながら詳細に説明する。なお、実質同一部位には同じ参照番号を振り、説明は繰り返さない。
【００１５】
図１を参照して、サービス選定支援システム１００の構成を説明する。図１において、サービス選定支援システム１００は、ネットワーク３５に接続された入り口カメラ１１と、顔認証部１４と、顧客人数判定部１５と、性別判定部１６と、身長判定部１７と、店外撮影カメラ２１と、気象判定部２４と、季節判定部２５と、曜日判定部２６と、時間帯判定部２７と、顧客情報管理部３１と、サービス選定支援部３２と、顧客情報データベース３３と、サービス選定支援データベース３４とから構成される。
顔認証部１４は、顔認知部１２と顔照合部１３とから構成される。気象判定部２４は、天気判定部２２と気温判定部２３とから構成される。
【００１６】
入り口カメラ１１は、店舗の入口に設置され、来客の姿を撮影する。顔認知部１２は、入リ口カメラ１１によって撮影された映像より顔部分を検知し、顔画像として切り出す。顔照合部１３は、切出された顔画像と、来店歴のある顧客顔画像および顔照合に必要な個々顔の特徴データを蓄えている顧客情報管理データベース３３と顔照合をおこなう。顧客人数判定部１５は、入り口カメラ１１により撮影された映像より、来店顧客人数をカウントする。性別判定部１６は、入り口カメラ１１により撮影された映像より来店顧客それぞれの性別を判定する。身長判定部１７は、入り口カメラ１１により撮影された映像より来店顧客それぞれの身長を判定する。
【００１７】
店外撮影カメラ２１は、店舗の外の画像を撮影する。天気判定部２２は、店外撮影カメラ２１によって撮影された映像より、天気（晴れ、曇り、雪など）を判定する。気温判定部２３は、店外の気温を測定する。季節判定部２５は、春夏秋冬を判定する。曜日判定部２６は、曜日を判定する。時間帯判定部２７は、時間帯を判定する。顧客情報管理部３１は、顧客グループの人数、構成、性質、来店時の天気、気温、季節、曜日、時間帯等の情報よりサービス選定の支援を管理する。サービス選定支援部３２は、顧客グループの人数、構成、性質、来店時の天気、気温、季節、曜日、時間帯等の情報よりサービス選定の支援をおこなう。顧客情報データベース３３は、顧客グループの人数、構成、性質、来店時の天気、気温、季節、曜日、時間帯等の情報を保持する。サービス選定支援データベース３４は、顧客グループの人数、構成、性質、来店時の天気、気温、季節、曜日、時間帯等の情報を管理する。
【００１８】
次に、店舗の入口に設置された入口撮影カメラ装置１１から得られる映像から、人数判定部１５、性別判定部１６、身長判定部１７について、図２と図３を参照して、説明する。図２（ａ）は、顧客来店時に入口撮影カメラ装置１１によって撮影されたある時点でのフレームである。図２（ｂ）は、図２（ａ）の次のフレームである。図２（ａ）において、サービス選定支援システム１００は、３人の人物の顔がを検知している。サービス選定支援システム１００は、この時に検知された顔画像とそれぞれの顔画像の検知座標位置４１を一時的に保存する。また、次のフレーム図２（ｂ）においても、サービス選定支援システム１００は、検知された３人の顔画像とそれぞれの顔画像の検知座標位置４１を一時的に保存する。図２（ｂ）の時点において得られた顔画像の検知座標位置４１が、前フレーム図２（ａ）の時点において得られた顔画像の検知座標位置４１に非常に近傍である場合、サービス選定支援システム１００は、同一人物と判定する。サービス選定支援システム１００は、一時的に保存している図２（ａ）の顔画像と、図２（ｂ）の顔画像の顔照合をおこなう。この顔照合により、フレーム間で同一人物を二重、三重カウントすることを避けることができ、正確な来店人数を把握することができる。
【００１９】
次に、身長判定装置１７に関して説明する。図３は、顧客グループが来店した際の入口撮影カメラ装置１１との位置関係である。図３からも分かるように、身長によってカメラで撮影され、顔を検知される座標位置４１が変わる。実際の入口撮影カメラ装置１１による撮影フレームは図２に示した通りである。これによって、入口撮影カメラ装置１１との位置関係を考慮することにより、来店顧客のそれぞれの身長判定をおこなうことができる。また必要に応じて、入口撮影カメラ装置１１自体を上下移動させることにより、広範囲な領域を網羅することができる。  図４を参照して、サービス選定支援システム１００のハードウェア構成を説明する。図４において、サービス選定支援システム１００は、内部バス１６０で相互接続されたＣＰＵ１１０、メモリ１２０、ＨＤＤ１３０、Ｉ／Ｏ１４０、Ｉ／Ｏ１４０に接続された入口撮影カメラ１１、店外撮影カメラ２１、ディスプレイ１５０から構成される。
【００２０】
図１と図４との対比から明らかなように、図１の各判定部、管理部、支援部は、メモリ１２０上のプログラムをＣＰＵ１１０が実行することで実現する。ここでは、ディスプレイ１５０は、１台のみであるが、店舗の各テーブルに設置する。ディスプレイ１５０は、タッチ入力可能な入力装置でもある。
【００２１】
図５および図６を参照して、顧客情報管理データベース３３を説明する。図５において、顧客固有データテーブル３３Ａは、顧客識別ＩＤ３３１、性別３３２、身長３３３、来店回数３３４から構成される。顧客識別ＩＤ３３１は、顧客固有のＩＤである。性別３３２は、顧客の性別である。身長３３３は、顧客の概略身長である。来店回数３３４は、当該顧客の来店回数である。
【００２２】
図６において、嗜好サービス情報テーブル３３Ｂは、大分類３３５、小分類３３６、サービス３３７、オーダー回数３３８、天気情報３３９を含んで構成されている。大分類３３５は、酒類、和食、洋食、中華を分類する。小分類３３６は、大分類３３５を材料で分類する。サービス３３７は、具体的なオーダー内容である。オーダー回数３３８は、サービスの提供回数である。天気情報３３９は、当該サービスを提供した時点の天候の回数を記録する。なお、オーダー回数３３８は、グループで来店したときには按分して加算する。
【００２３】
顔認証部１４において、該当者が存在する照合結果が得られれば、すなわち、来店歴のある顧客情報を管理する顧客情報管理部３１に登録されていたとすれば、それは来店歴のある顧客であるという判定がなされる。この場合、該当する顧客情報が提供サービスを選定するための情報の一部として使用される。この顧客情報には、図５が示すような、顧客識別ＩＤ、性別、身長、来店回数等の顧客固有の情報と、図６が示すような、当該顧客の過去のオーダーサービスやサービスの分類、オーダー回数、オーダー時の天気情報等の過去のオーダー情報とが含まれている。
【００２４】
一方で、顔認証部１４において、該当者が存在しない照合結果が得られれば、すなわち、来店歴のある顧客情報を管理する顧客情報管理部３１に登録されていないとすれば、それは来店歴のない顧客であるという判定がなされる。この場合、顔検知部１２によって切出された顔画像を元に、顔照合に必要な顔の特徴データが作成され、新たな顧客識別ＩＤ等と共に顧客情報管理部３１に登録される。この際に、性別判定部１６により得られた性別と、身長判定部１７により得られた身長区分に加え、来店時に、天気判定部２２により得られた天気と、気温判定部２３により得られた気温と、季節判定部２５により得られた季節と、曜日判定部２６により得られた曜日と、時間帯判定部２７により得られた時間帯も共に、顧客情報管理部３１に登録される。
【００２５】
また、これらの一連の処理を、顧客人数判定部１５によりカウントした人数と確認をしながら、来店する顧客グループの全員に対しておこなうことで、顧客個々の過去のオーダーサービス情報を、提供サービスの参考にすることができる。
【００２６】
しかしながら、顧客個々の過去のオーダーサービス情報だけでは、来店歴のない初めての顧客に対しては、提供サービスを選定する情報が全く得られない。また、久しぶりにその店舗を訪れたり、飲食の嗜好が変わったりした場合、当該顧客の過去のオーダーサービス情報さえ役に立たない場合がある。さらに、当該顧客が複数人のグループで来店する場合、同一人物であっても、そのグループの人数、構成、性質、来店時の天気や気温、時間帯等によっても、飲食する嗜好が異なる可能性が非常に高い。
【００２７】
本実施例では、これら提供サービスを選定する際の情報不足を補うため、顧客個々の過去のオーダーサービス情報だけでなく、来店する顧客グループが、どのような顧客層で、どのようなグループ形態かを判定した内的要素情報と、さらに、顧客来店時の天気や気温、時間帯等の、顧客個々に依存しない外的要素情報を、総合的に加味した提供サービスの選定をおこなう。
【００２８】
図７を参照して、サービス選定支援システム１００における顧客の内的要素を用いた提供サービスの選定処理を説明する。図７において、サービス選定支援システム１００は、入り口撮影カメラ１１から動画像を取得する（Ｓ１０１）。サービス選定支援システム１００は、顧客グループの人数判定を実行し、人数情報を取得する（Ｓ１０２）。サービス選定支援システム１００は、映像から顔検知、顔切り出し（画像保存）を実行する（Ｓ１０３）。サービス選定支援システム１００は、顔照合を実行し、照合結果を取得する（Ｓ１０４）。サービス選定支援システム１００は、該当情報あり（照合一致）か判定する（Ｓ１０５）。ＹＥＳのとき、サービス選定支援システム１００は、顧客情報管理部３１から嗜好サービス情報を取得する（Ｓ１０６）。
【００２９】
サービス選定支援システム１００は、顧客グループ全員の顔認証完了か判定する（Ｓ１０７）。ＹＥＳのとき、サービス選定支援システム１００は、顧客グループがどの集団（構成）で来店しているか判定し、来店歴のある顧客情報と併せて嗜好サービスの選定を実行して（Ｓ１０８）、終了する。
【００３０】
ステップ１０７でＮＯのとき、サービス選定支援システム１００は、ステップ１０３に遷移する。ステップ１０５でＮＯのとき、サービス選定支援システム１００は、顧客の性別判定を実行し、男性／女性の情報を取得する（Ｓ１０９）。サービス選定支援システム１００は、顧客の身長判定を実行し、大人／子供の情報を取得する（Ｓ１１０）。サービス選定支援システム１００は、顧客情報管理部３１へ顔認証に必要なデータとともに取得情報を新規登録して（Ｓ１１１）、ステップ１０７に遷移する。
【００３１】
図８を参照して、顧客グループ構成判定情報２００を説明する。図８において、顧客グループ構成判定情報２００は、グループ人数２１０と構成２２０とから構成される。さらに、グループ人数２１０は、男性２１１、女性２１２、子供２１３から構成される。
【００３２】
図８において、大人の男性１人、大人の女性１人で構成される合計２人の顧客グループの場合では、これを夫婦、もしくはカップルと判定する。また、大人の男性１人、大人の女性１人、子供２人で構成される合計４人の顧客グループの場合では、これを家族連れと判定する。
【００３３】
ここで判定した構成に対して、サービス選定支援システム１００は、提供サービスを選定する。図９を参照して、顧客グループ構成による嗜好サービス情報を説明する。図９において、嗜好サービス情報２０５は、構成２３０、志向２４０、サービス２５０から構成される。構成２３０が、夫婦またはカップルと判定された顧客グループに対しては、ワインやフランス料理といったオシャレで落ち着いたもの提供サービスとして選定する。また、家族連れと判定された顧客グループに対しては、お子様ランチやジュースといった子供向けのサービスを豊富に選定する。
【００３４】
図１０を参照して、顧客個々には依存しない外的要素を用いた提供サービス選定までの流れを説明する。図１０において、サービス選定支援システム１００は、顧客来店時に、店外に設置されたカメラ装置から動画映像を取得する（Ｓ１２１）。サービス選定支援システム１００は、一方で、カレンダー情報等から、季節情報、および曜日情報を取得する（Ｓ１２２）。また、サービス選定支援システム１００は、時計情報等から、時間帯情報を取得する（Ｓ１２３）。次に、サービス選定支援システム１００は、季節情報、および時間帯情報から、「顧客来店時が、昼時間か夜時間か」を取得し（Ｓ１２４）、昼時間か判定する（Ｓ１２５)。昼時間であれば、サービス選定支援システム１００は、取得した動画映像の光量から晴れか曇りか、雨粒は映っているか等の判定をする（Ｓ１２６)。サービス選定支援システム１００は、これによって天気を判定する。次に、サービス選定支援システム１００は、温度計等を用いて、店外の気温情報を取得する（Ｓ１２７）。サービス選定支援システム１００は、取得した外的要素から判断できる嗜好サービスの選定を実行する（Ｓ１２８）。
【００３５】
ステップ１２５で夜時間であれば、サービス選定支援システム１００は、取得した動画映像に月や星が映っているかどうか、雨粒は映っているか等の判定を判定して、ステップ１２７に遷移する（Ｓ１２９)。これらの外的要素情報は、インターネット等のネットワークを介して取得することもできる。
【００３６】
図１１を参照して、外的要素に対応する提供サービスの選定を説明する。図１１において、サービス選定支援データベース３４に保持された提供サービス選定テーブル３４Ａは、天気３４１、気温３４２、季節３４３、曜日３４４、時間帯３４５、提供サービス３４６から構成される。天気３４１、気温３４２、季節３４３、曜日３４４、時間帯３４５は、外的要素である。
【００３７】
サービス選定支援システム１００は、判定した外的要素に対して、提供サービス３４６を選定する。図１１において、生ビールは、夏の晴れた日で、気温が３０度を超えると、顧客が必ず選定する傾向がある。また、冬の０度を下回り、雪が降る日には顧客がお鍋を選定する確率が高くなる。また、平日はお酒の量も少ないが、週末になると増える。
【００３８】
なお、図７と図１０は、別々のフローチャートとして示しているが、顧客来店時の同じタイミングに実行され、提供サービスの選定に対し、相互に影響を与える。
【００３９】
図１２を参照して、サービス選定支援システム１００の電子表示メニュー表示処理を説明する。図１２において、サービス選定支援システム１００は、来店した顧客グループの構成情報を取得する（Ｓ１３１）。サービス選定支援システム１００は、取得した構成情報に対して、サービス選定支援部３２より嗜好に適した選定サービスを取得する（Ｓ１３２）。サービス選定支援システム１００は、来客顧客グループの顔照合結果を取得する（Ｓ１３３）。サービス選定支援システム１００は、該当情報があるか判定する（Ｓ１３４）。ＹＥＳのとき、サービス選定支援システム１００は、顧客情報管理部から、過去の注文サービス情報を取得する（Ｓ１３６）。サービス選定支援システム１００は、取得したサービス情報を来援顧客グループの着座したテーブルのディスプレイ１５０へ電子メニュー表を送信する（Ｓ１３７）。サービス選定支援システム１００は、ディスプレイ１５０で電子表示メニュー表を提示して（Ｓ１３８）、終了する。ステップ１３４でＮＯのとき、サービス選定支援システム１００は、ステップ１３６をジャンプしてステップ１３７に遷移する。
【００４０】
図１３および図１４を参照して、電子メニュー表３００を説明する。図１３において、電子メニュー表３００Ａは、ヘッダ３１０Ａとメニュー３２０Ａとから構成される。ヘッダ３１０Ａは、店名、挨拶文、月日、時刻、天気、気温から構成される。メニュー３２０Ａは、（１）過去の注文メニューボタン３２１、（２）選定メニューボタン３２２、（３）一般メニューボタン３２３から、構成される。
【００４１】
図１４を参照して、図１３の電子メニュー表３００Ａの過去の注文メニューボタン３２１を顧客が選択したときに表示される電子メニュー表３００Ｂを説明する。図１４において、電子メニュー表３００Ｂは、ヘッダ３１０Ｂとメニュー３２０Ｂとから構成される。ヘッダ３１０Ｂは、店名、挨拶文、月日、時刻、天気、気温から構成される。メニュー３２０Ｂは、メニュー３２４、履歴３２５、数３２６、注文ボタン３２７、戻るボタン３２８、次へボタン３２９から構成される。
【００４２】
メニュー３２４と、履歴３２５は、これまでの注文メニューと回数を表示する。数３２６は、注文数を入力する。注文ボタン３２７は、注文を発注する。戻るボタン３２８は、初期メニューに戻る。次へボタン３２９は、次のメニューに遷移する。
【００４３】
これら顧客グループの構成にあわせた、選定サービス情報に加え、顧客個々の嗜好にも影響を与える、天気や気温等の外的要素情報を、来店歴のある顧客情報と併せて提供することで、顧客グループに対して、的確で、かつ嗜好に添った選定サービスの提供を期待することができる。
【００４４】
なお、来客グループと、電子メニュー表３００を表示するディスプレイ１５０との割り付けは、図示しないテーブルカメラで判定してもよいし、手動で入力してもよい。逆に、グループ構成からテーブル（すなわちディスプレイ）を、顧客グループに割り付けることもできる。
【符号の説明】
【００４５】
１１…入口撮影カメラ、１２…顔検知部、１３…顔照合部、１４…顔認証部、１５…顧客人数判定部、１６…性別判定部、１７…身長判定部、２１…外撮影カメラ、２２…天気判定部、２３…気温判定部、２４…気象判定部、２５…季節判定部、２６…曜日判定部、２７…時間帯判定部、３１…顧客情報管理部、３２…サービス選定支援部、３３…顧客情報官吏データベース、３４…サービス選定支援データベース、３５…ネットワーク、４１…顔画像検知座標位置、１００…サービス選定支援システム、１１０…ＣＰＵ、１２０…メモリ、１３０…ＨＤＤ、１４０…Ｉ／Ｏ、１５０…ディスプレイ、１６０…内部バス、３００…電子メニュー表。
【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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