(57)【要約】【課題】将来の決済システムの混雑度をより高い精度で推定する。【解決手段】実施形態の情報処理装置は、取得部と第１推定部と第２推定部とを備える。取得部は、店舗に設置されたセンサにより計測されたセンシング情報を取得する。第１推定部は、所定の時間以内に決済される第１商品の数を、前記センシング情報から推定する。第２推定部は、前記所定の時間後の決済システムの混雑度を、前記第１商品の数から推定する。【選択図】図１
2019096127.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗に設置されたセンサにより計測されたセンシング情報を取得する取得部と、
所定の時間以内に決済される第１商品の数を、前記センシング情報から推定する第１推定部と、
前記所定の時間後の決済システムの混雑度を、前記第１商品の数から推定する第２推定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記センシング情報は、陳列棚に陳列された第２商品の数を特定する情報を含み、
前記第１推定部は、前記第２商品の数の変化から、前記第１商品の数を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記センシング情報は、陳列棚に陳列された第２商品の重みを特定する情報を含み、
前記第１推定部は、前記第２商品の重みの変化から、前記第１商品の数を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記センシング情報は、顧客の動作を特定する情報を含み、
前記第１推定部は、前記顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作の回数、及び、前記顧客が前記陳列棚に前記第２商品を戻す動作の回数の差から、前記第１商品の数を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記センシング情報は、前記店舗に滞在している顧客の数を特定する情報を含み、
前記第１推定部は、前記顧客の数から、前記第１商品の数を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記センシング情報は、前記店舗に滞在している顧客が持つカゴの数、及び、カートの数の少なくとも一方を特定する情報を含み、
前記第１推定部は、前記カゴの数、及び、前記カートの数の少なくとも一方から、前記第１商品の数を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記センシング情報は、前記店舗に滞在している顧客が持つカゴ及びカートの少なくとも一方に入っている第２商品の数、前記第２商品の属性、及び、前記第２商品の体積の少なくとも１つを特定する情報を含み、
前記第１推定部は、前記第２商品の数、前記第２商品の属性、及び、前記第２商品の体積の少なくとも１つから、前記第１商品の数を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記センサは、可視光動画を取得するカメラ、赤外光動画を取得するカメラ、深度動画を取得するカメラ、陳列棚に陳列された第２商品の重みを計測する重みセンサ、前記第２商品の有無を計測する超音波センサ、及び、前記第２商品の有無を計測するレーザーセンサの少なくとも１つである、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１推定部は、前記第１商品の数から、前記決済システムにより決済された前記第１商品の決済数を引くことにより、前記第１商品の数を更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記混雑度を示す表示情報の表示を制御する表示制御部、
を更に備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記センシング情報は、前記店舗に滞在する顧客を特定する情報を含み、
前記顧客ごとに、来店時刻、平均滞在時間、及び、来店から現在までの間に陳列棚から取り出された第２商品の数を記憶する記憶制御部を更に備え、
前記第１推定部は、前記第１商品の数を、前記来店時刻、前記平均滞在時間、及び、前記第２商品の数から推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
店舗に設置されたセンサにより計測されたセンシング情報を取得するステップと、
所定の時間以内に決済される第１商品の数を、前記センシング情報から推定するステップと、
前記所定の時間後の決済システムの混雑度を、前記第１商品の数から推定するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
店舗に設置されたセンサにより計測されたセンシング情報を取得する取得部と、
所定の時間以内に決済される第１商品の数を、前記センシング情報から推定する第１推定部と、
前記所定の時間後の決済システムの混雑度を、前記第１商品の数から推定する第２推定部、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
レジ等の決済システムの混雑度を推定する技術が従来から知られている。例えば、レジ待ちをしている人の人数、レジ待ちをしている人の買い物カゴの数、及び、レジ待ちをしている人の買い物カゴの内容物に応じて、レジの混雑度を推定する技術が従来から知られている。また、入店時に推定された顧客の属性情報から、将来のレジの混雑度を推定する技術が従来から知られている。
【０００３】
しかしながら、従来の技術では、決済システムの混雑度をより高い精度で推定することが難しかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７―６８７１８号公報
【特許文献２】特開２０１７―１４３３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、将来の決済システムの混雑度をより高い精度で推定することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の情報処理装置は、取得部と第１推定部と第２推定部とを備える。取得部は、店舗に設置されたセンサにより計測されたセンシング情報を取得する。第１推定部は、所定の時間以内に決済される第１商品の数を、前記センシング情報から推定する。第２推定部は、前記所定の時間後の決済システムの混雑度を、前記第１商品の数から推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１実施形態の情報処理システムの機能構成の例を示す図。
【図２】第１実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャート。
【図３】第２実施形態の情報処理システムの機能構成の例を示す図。
【図４】第２実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャート。
【図５】第３実施形態の情報処理システムの機能構成の例を示す図。
【図６】第３実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャート。
【図７】第４実施形態の情報処理システムの機能構成の例を示す図。
【図８】第４実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャート。
【図９】第５実施形態の情報処理システムの機能構成の例を示す図。
【図１０】第５実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャート。
【図１１】第１乃至５実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
（第１実施形態）
はじめに、第１実施形態について説明する。
【００１０】
［機能構成の例］
図１は第１実施形態の情報処理システム１０の機能構成の例を示す図である。第１実施形態の情報処理システム１０は、情報処理装置１００及びセンサ１０５を備える。
【００１１】
情報処理装置１００及びセンサ１０５は、ネットワーク１１０を介して接続されている。ネットワーク１１０の通信方式は、無線方式であっても有線方式であってもよい。また、ネットワーク１１０は、無線方式と有線方式とを組み合わせることにより実現されていてもよい。
【００１２】
情報処理装置１００は、取得部１０１、第１推定部１０２、第２推定部１０３及び表示制御部１０４を備える。
【００１３】
以下の説明では、情報処理装置１００により推定された、所定の時間以内に決済される商品を第１商品という。なお所定の時間は任意でよい。所定の時間は、例えば１０分、３０分、１時間及び２４時間等である。また、店舗の陳列棚に陳列された商品、及び、各顧客により陳列棚から取り出された商品を第２商品という。
【００１４】
取得部１０１は、店舗に設置されたセンサ１０５により計測されたセンシング情報を取得する。第１実施形態の説明では、情報処理装置１００にセンサ１０５として重みセンサが接続される場合について説明する。重みセンサは、例えば陳列棚に陳列された第２商品の重みを計測できるよう設置される。重みセンサは、重さを示すセンシング情報を、終日、継続的に取得し、当該センシング情報を情報処理装置１００へ送る。
【００１５】
なお、センサ１０５は重みセンサに限られず任意でよい。例えば、情報処理システム１０は、センサ１０５として、陳列棚に陳列された第２商品の変化を監視する１以上のカメラを備えていてもよい。カメラは、例えば可視光動画（映像）を取得するカメラ、赤外光動画を取得するカメラ、及び、深度動画を取得するカメラ等である。
【００１６】
第１推定部１０２は、所定の時間以内に決済される第１商品の数を、センシング情報から推定する。具体的には、第１推定部１０２は、取得部１０１から継続的にセンシング情報を受け付けると、連続する２つのセンシング情報から、陳列棚に陳列された第２商品の重みの差を算出する。第１推定部１０２は、第２商品の重みの差と、各第２商品の重みとに基づいて、陳列棚から取り出された第２商品の数を推定する。
【００１７】
そして、第１推定部１０２は、陳列棚から取り出された第２商品の数を累計することにより、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。
【００１８】
なお、第１推定部１０２は、陳列棚から取り出された第２商品が決済されると推定される時刻が、所定の時間よりも後の場合、現在時刻から当該所定の時間以内に決済される第１商品の数には加算しない。例えば、第１推定部１０２は、所定の時間が１０分である場合、現在時刻から１０分以内に決済されると推定される第２商品の数を、現在時刻から１０分以内に決済される第１商品の数に加算する。
【００１９】
なお、陳列棚から取り出された第２商品が決済される時刻の推定方法は任意でよい。第１推定部１０２は、例えば時間情報及び商品属性情報等に基づいて、陳列棚から取り出された第２商品が決済される時刻を推定してもよい。
【００２０】
時間情報は、例えば時刻、時間帯及び季節等を示す。例えば、顧客に取り出されてから決済されるまでの時間が時間帯によって異なる第２商品の場合、時間帯を示す時間情報も考慮することにより、所定の時間以内に決済される第１商品の数の推定精度が向上する。例えば、第２商品が惣菜の場合、日中は主婦等が多い店舗では、惣菜は３０分以内に決済される場合が多いことが想定される。一方、夜は、帰宅途中の会社員等が多い店舗では、惣菜は１０分以内に決済される場合が多いことが想定される。
【００２１】
商品属性情報は、例えば店舗がスーパーマーケットの場合、肉、魚、野菜、惣菜、飲料、菓子、アイス及び日用品等を示す。この場合、例えば、アイスは、日用品よりも決済されるまでの時間が短いことが想定される。
【００２２】
また、第１推定部１０２は、あらかじめ設定された単位時間あたりの第１商品の決済数に基づく減算処理により、所定の時間以内に決済される第１商品の数を更新する。単位時間あたりの第１商品の決済数は、例えば単位時間あたりの第１商品の決済数の平均値等を考慮して設定される。第１推定部１０２は、例えば１分あたりの第１商品の決済数が１０個の場合、所定の時間以内に決済される第１商品の数を、１分ごとに１０減算する。
【００２３】
なお、第１商品の決済数は、決済システムから取得された決済履歴に含まれる実際の値を使用してもよい。決済システムは、決済に使用される情報機器である。決済システムは、例えばＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｓａｌｅ  ｓｙｓｔｅｍ）レジ、ハンディターミナル、決済用パーソナルコンピュータ及びクレジットカードリーダ等である。決済システムから第１商品の決済数を取得する場合の例は、第５実施形態で説明する。
【００２４】
第２推定部１０３は、所定の時間後の決済システムの混雑度を、所定の時間以内に決済される第１商品の数から推定する。具体的には、第２推定部１０３は、例えば第１商品の数と、決済システムとして現在稼働しているレジの数とから、決済システムの混雑度を推定する。また例えば、第２推定部１０３は、現在時刻の決済システムの混雑度を更に考慮して、現在時刻から所定の時間後の決済システムの混雑度を推定してもよい。
【００２５】
なお、混雑度の表現方法は任意でよい。混雑度は、例えばレジの待ち時間を示す情報である。また例えば、混雑度は、０〜１０等の数値で示される情報である。
【００２６】
表示制御部１０４は、第２推定部１０３により推定された、現在時刻から所定の時間後の決済システムの混雑度を示す表示情報を、表示部に表示する制御を行う。例えば店舗の管理者は、現在時刻から所定の時間後の決済システムの混雑度を示す表示情報を確認し、稼働させるレジの数を増やすことができる。これにより、レジ待ちの行列の発生を未然に防ぐことができる。
【００２７】
［情報処理方法の例］
図２は第１実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。
【００２８】
はじめに、取得部１０１が、センサ１０５によりセンシング（計測）されたセンシング情報を取得する（ステップＳ１）。次に、第１推定部１０２が、ステップＳ１の処理により取得されたセンシング情報に基づいて、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する（ステップＳ２）。
【００２９】
第１実施形態では、第１推定部１０２は、陳列棚の重みセンサの変化量に基づいて第１商品の数を推定する。
【００３０】
具体的には、第１推定部１０２は、例えば、あらかじめ設定された第２商品１つあたりの重みと、第１時刻に得られたセンシング情報から特定される陳列棚に陳列された第２商品の重みと、第２時刻に得られたセンシング情報から特定される陳列棚に陳列された第２商品の重みとの差に基づき、第１時刻から第２時刻の間に陳列棚から取り出された第２商品の数を推定する。次に、第１推定部１０２は、第１時刻の時点で推定されていた、所定の時間以内に決済される第１商品の数に、第１時刻から第２時刻の間に陳列棚から取り出された第２商品の数を合わせることにより、当該第１商品の数を更新する。更に、第１推定部１０２は、あらかじめ設定された単位時間あたりの第１商品の決済数に基づく減算処理により、所定の時間以内に決済される第１商品の数を更新する。
【００３１】
なお、上述の第１時刻及び第２時刻は任意でよい。例えば、センサ１０５のセンシング間隔が５分の場合、第２時刻は、第１時刻の５分後の時刻を示す。センシング間隔が短いほど、所定の時間以内に決済される第１商品の数の推定精度が向上する。
【００３２】
なお、センサ１０５により、所定のセンシング間隔で連続してセンシングされたセンシング情報が示す第２商品の重さは増加する場合もある。例えば、第１時刻及び第２時刻の間で、陳列棚から取り出された第２商品の数よりも、当該陳列棚に戻された第２商品の数の方が多い場合、当該陳列棚に設置されたセンシング情報により示される第２商品の重みは増加する。
【００３３】
また、第１実施形態では、センサ１０５として重みセンサを使用する場合について説明したが、陳列棚に陳列された第２商品の数の変化を検知する方法は任意でよい。例えば、赤外線センサ及びレーザーセンサ等により陳列棚に陳列された第２商品の数の変化を検知してもよい。
【００３４】
また例えば、情報処理装置１０が、カメラから取得された動画を解析し、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作を検出した回数により、陳列棚に陳列された第２商品の数の変化を検知してもよい。情報処理装置１０が、カメラから取得された動画を解析する場合の例は、第２実施形態で説明する。
【００３５】
次に、第２推定部１０３は、ステップＳ２の処理により推定された第１商品の数から、所定の時間後の決済システムの混雑度を推定する（ステップＳ３）。
【００３６】
次に、表示制御部１０４は、ステップＳ３の処理により推定された混雑度を示す表示情報を表示部に表示する制御を行う（ステップＳ４）。
【００３７】
以上説明したように、第１実施形態の情報処理装置１００では、取得部１０１が、店舗に設置されたセンサにより計測されたセンシング情報を取得する。第１推定部１０２が、所定の時間以内に決済される第１商品の数を、センシング情報から推定する。そして、第２推定部１０３が、所定の時間後の決済システムの混雑度を、第１商品の数から推定する。
【００３８】
これにより第１実施形態の情報処理装置１００によれば、将来の決算システムの混雑度をより高い精度で推定することができる。第１実施形態の情報処理装置１００によれば、例えば、決済システムが実際に混雑する前に、決済システムの混雑度を推定できる。これにより、店舗の管理者は、例えばレジが実際に混雑する前に、稼働させるレジの数を増やす等の決済システムの混雑を防ぐ方策をとることができる。
【００３９】
（第２実施形態）
次に第２実施形態について説明する。第２実施形態の説明では、第１実施形態と同様の説明については省略し、第１実施形態と異なる箇所について説明する。
【００４０】
［機能構成の例］
図３は第２実施形態の情報処理システム１０−２の機能構成の例を示す図である。第２実施形態の情報処理システム１０−２は、情報処理装置１００−２及びセンサ１０５−２を備える。
【００４１】
第２実施形態の情報処理装置１００−２は、第１実施形態の情報処理装置１００の構成に加えて、更に検出部１０６を備える。また、第２実施形態のセンサ１０５−２は、店舗に設置されたカメラである。
【００４２】
検出部１０６は、センシング情報として取得された動画（カメラ映像）から、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作、及び、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作を検出する。
【００４３】
第１推定部１０２−２は、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作の回数、及び、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作の回数の差から、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。
【００４４】
［情報処理方法の例］
図４は第２実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。
【００４５】
はじめに、取得部１０１が、センサ１０５−２によりセンシング（計測）されたセンシング情報を取得する（ステップＳ１１）。
【００４６】
次に、検出部１０６が、センシング情報として取得された動画から、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作、及び、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作を検出する（ステップＳ１２）。具体的には、検出部１０６は、はじめに動画中の人物を検出し、次に当該人物の姿勢を検出し、次に当該人物の手元状態を検出する。そして、検出部１０６は、手元状態の変化、及び、手元の座標の変化から、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作、又は、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作を検出する。
【００４７】
なお、第２実施形態では、検出部１０６が、人物検出、姿勢推定及び手元状態の推定の順序で検出処理をする場合について説明したが、検出動作は他の方法でもよい。例えば、検出部１０６は、人物検出をせずに、動作を検出する検出処理をしてもよい。
【００４８】
次に、第１推定部１０２−２が、ステップＳ１２の処理により検出された、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作の回数、及び、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作の回数の差から、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する（ステップＳ１３）。
【００４９】
ステップＳ１４及びステップＳ１５の処理の説明は、第１実施形態の図２の説明と同様なので省略する。
【００５０】
以上説明したように、第２実施形態では、カメラにより取得された動画から、第２商品の取り出し動作、及び、第２商品の戻し動作を検出する。そのため、例えば、重みセンサ及び赤外線センサ等では、第２商品の個数の変化をセンシングしづらい場合に、第２実施形態の検出方法を使用することができる。また例えば、重みセンサ及び赤外線センサ等を設置することが難しい場合にも、第２実施形態の検出方法を使用することができる。
【００５１】
（第３実施形態）
次に第３実施形態について説明する。第３実施形態の説明では、第１実施形態と同様の説明については省略し、第１実施形態と異なる箇所について説明する。
【００５２】
［機能構成の例］
図５は第３実施形態の情報処理システム１０−３の機能構成の例を示す図である。第３実施形態の情報処理システム１０−３は、情報処理装置１００−３及びセンサ１０５−２を備える。
【００５３】
第３実施形態の情報処理装置１００−３は、第１実施形態の情報処理装置１００の構成に加えて、更に解析部１０７を備える。また、第３実施形態のセンサ１０５−２は、店舗に設置されたカメラである。
【００５４】
解析部１０７は、センシング情報として取得された動画を解析することにより解析情報を得る。解析情報は、店舗に滞在している顧客の数、及び、当該顧客のプロパティ情報の少なくとも一方を含む。プロパティ情報は、顧客の特性を示す情報である。プロパティ情報は、例えば顧客の持つ第２商品の数、顧客の選んだ第２商品の属性、顧客の持つカゴの数、顧客の持つカートの数、及び、顧客の持つ第２商品の体積等である。
【００５５】
第１推定部１０２−３は、解析部１０７により得られた解析情報を使用して、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。
【００５６】
例えば、第１推定部１０２−３は、店舗に滞在している顧客の数から、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。第１推定部１０２−３は、例えば店舗に滞在している顧客の数と、１人の顧客が陳列棚から取り出す第２商品の数の平均値とを掛けることにより、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。
【００５７】
また例えば、第１推定部１０２−３は、店舗に滞在している顧客が持つカゴの数、及び、カートの数の少なくとも一方から、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。第１推定部１０２−３は、例えば店舗に滞在している顧客が持つカゴの数と、１つのカゴに入れられた第２商品の数の平均値とを掛けることにより、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。
【００５８】
また例えば、第１推定部１０２−３は、店舗に滞在している顧客が持つカゴ及びカートの少なくとも一方に入っている第２商品の数、前記第２商品の属性、及び、前記第２商品の体積の少なくとも１つから、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する。
【００５９】
［情報処理方法の例］
図６は第３実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。
【００６０】
はじめに、取得部１０１が、センサ１０５−２によりセンシング（計測）されたセンシング情報を取得する（ステップＳ２１）。
【００６１】
次に、解析部１０７が、センシング情報として取得された動画から、顧客の数、顧客の持つ商品の数、顧客の持つカゴの数、及び、顧客の持つカートの数を解析する（ステップＳ２２）。
【００６２】
具体的には、解析部１０７によるステップＳ２２の処理は、例えば次の順序で実施される。まず解析部１０７は、はじめに動画中の人物を解析し、次に当該人物の姿勢を解析し、次に当該人物の手元状態を解析する。解析部１０７は、人物の手元状態に応じて後段の処理を切り替える。
【００６３】
後段の処理は、例えば以下の４通りである。
１．人物が何も持っていない場合の第１処理
２．人物が陳列棚から取り出された第２商品を手で持っている場合の第２処理
３．人物がカゴを持っている場合の第３処理
４．人物がカートを持っている場合の第４処理
【００６４】
第１処理では、人物が何も持っていないため、ステップＳ２１の処理に戻る。
【００６５】
第２処理では、動画に含まれる手元周囲の領域から、人物が手に持っている第２商品の数を含む解析情報が解析される。
【００６６】
第３処理では、人物が持つカゴの数を含む解析情報が解析され、さらに可能である場合は当該カゴ内部の第２商品の数、第２商品の属性、及び、第２商品の体積を含む解析情報が解析される。
【００６７】
第４処理では、カートに積載されたカゴの数を解析し、当該カゴの解析が第３処理と同様の方法で行われる。
【００６８】
次に、第１推定部１０２−３は、解析部１０７により得られた解析情報を使用して、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する（ステップＳ２３）。
【００６９】
ステップＳ２４及びステップＳ２５の処理の説明は、第１実施形態の図２の説明と同様なので省略する。
【００７０】
以上説明したように、第３実施形態では、カメラにより取得された動画を解析することにより得られた上述の解析情報を使用して、所定の時間以内に決済される第１商品の数が推定される。そのため、例えば、重みセンサ及び赤外線センサ等では、陳列棚から取り出された第２商品の個数の変化をセンシングしづらい場合に、第３実施形態の解析方法を使用することができる。また例えば、重みセンサ及び赤外線センサ等を設置することが難しい場合にも、第３実施形態の解析方法を使用することができる。また例えば、第２実施形態の検出方法と併せて、第３実施形態の解析方法を使用することにより、第２商品の取り出し動作、及び、第２商品の戻し動作の検出に失敗した場合にも、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定することができる。
【００７１】
（第４実施形態）
次に第４実施形態について説明する。第４実施形態の説明では、第１実施形態と同様の説明については省略し、第１実施形態と異なる箇所について説明する。
【００７２】
［機能構成の例］
図７は第４実施形態の情報処理システム１０−４の機能構成の例を示す図である。第４実施形態の情報処理システム１０−４は、情報処理装置１００−４、センサ１０５−２及び顧客情報データベース１０８を備える。
【００７３】
第４実施形態の情報処理装置１００−４は、第１実施形態の情報処理装置１００の構成に加えて、更に、検出部１０６、解析部１０７及び記憶制御部１０９を備える。また、第４実施形態のセンサ１０５−２は、店舗に設置されたカメラである。
【００７４】
記憶制御部１０９は、顧客情報データベース１０８に記憶されるデータの記憶制御を行う。
【００７５】
顧客情報データベース１０８は、来店時刻、平均滞在時間、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作の回数、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作の回数、及び、顧客のプロパティ情報を含むデータを、来店した顧客ごとに記憶する。プロパティ情報の説明は、第３実施形態の説明と同様である。第４実施形態のプロパティ情報は、例えば顧客の選んだ第２商品の属性、顧客の持つカゴの数、顧客の持つカートの数、及び、顧客の持つ第２商品の体積等を含む。
【００７６】
第４実施形態では、第１乃至第３実施形態のように店舗ごとではなく、顧客情報データベース１０８に記憶された顧客ごとのデータを使用して、混雑度を推定する。
【００７７】
顧客情報データベース１０８に記憶されたデータは、顧客の来店時に、例えば検出部１０６により初期化される。検出部１０６は、例えば店舗の入り口に設置されたセンサ１０５−２により取得された動画を使用した人物検出により検出された人物に対応するデータを初期化する。具体的には、検出部１０６は、例えば来店時刻を現在時刻により初期化する。また、検出部１０６は、平均滞在時間を、例えば過去の来店記録から得られた類似する顧客の平均滞在時間により初期化する。また、検出部１０６は、陳列棚から第２商品を取り出す動作の回数、及び、陳列棚に第２商品を戻す動作の回数を０に初期化する。なお、顧客のプロパティ情報は、解析部１０７により解析情報が得られる度に更新される。
【００７８】
なお、検出部１０６及び解析部１０７は、２つに分けずに１つの機能ブロックとして実現してもよい。
【００７９】
また、顧客情報データベース１０８には、上記以外の情報が記憶されていてもよい。例えば、顧客情報データベース１０８は、過去の来店記録から得られた類似する顧客の決済処理の平均所要時間等を更に記憶してもよい。
【００８０】
［情報処理方法の例］
図８は第４実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。
【００８１】
はじめに、取得部１０１が、センサ１０５−２によりセンシング（計測）されたセンシング情報を取得する（ステップＳ３１）。
【００８２】
次に、検出部１０６が、センシング情報として取得された動画から、顧客が陳列棚から第２商品を取り出す動作、及び、顧客が陳列棚に第２商品を戻す動作を検出する（ステップＳ３２）。
【００８３】
次に、解析部１０７が、センシング情報として取得された動画から、顧客の選んだ第２商品の属性、顧客の持つカゴの数、顧客の持つカートの数、及び、顧客の持つ第２商品の体積を解析する（ステップＳ３３）。
【００８４】
次に、検出部１０６及び解析部１０７が、ステップＳ３２の処理結果、及び、ステップＳ３３の処理結果に応じて、顧客情報データベース１０８を更新する（ステップＳ３４）。
【００８５】
次に、第１推定部１０２−４が、ステップＳ３４の処理により更新された顧客情報データベース１０８を使用して、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する（ステップＳ３５）。
【００８６】
ステップＳ３６及びステップＳ３７の処理の説明は、第１実施形態の図２の説明と同様なので省略する。
【００８７】
以上説明したように、第４実施形態の情報処理装置１００−４では、顧客ごとに得られた顧客情報データベース１０８のデータを使用することにより、所定の時間以内に決済される第１商品の数をより詳細に推定することができる。これにより第４実施形態の情報処理装置１００−４によれば、決済システムの混雑度の推移をより高い精度で推定することができる。
【００８８】
（第５実施形態）
次に第５実施形態について説明する。第５実施形態の説明では、第１実施形態と同様の説明については省略し、第１実施形態と異なる箇所について説明する。
【００８９】
［機能構成の例］
図９は第５実施形態の情報処理システム１０−５の機能構成の例を示す図である。第５実施形態の情報処理システム１０−５は、情報処理装置１００−５及びセンサ１０５を備える。
【００９０】
第５実施形態の情報処理装置１００−５は、２つの取得部１０１（第１取得部１０１ａ及び第２取得部１０１ｂ）を備える。センサ１０５は任意でよい。センサ１０５は、例えば、陳列棚に陳列された第２商品の重みを取得する上述の重みセンサである。
【００９１】
第１取得部１０１ａの説明は、第１実施形態の取得部１０１と同様なので省略する。
【００９２】
第２取得部１０１ｂは、決済システムから、実際に決済された第１商品の数を含む決済履歴を取得すると、当該決済履歴を第１推定部１０２−５に入力する。
【００９３】
第１推定部１０２−５は、所定の時間以内に決済される第１商品の数を、センサ１０５により計測されたセンシング情報から推定する。また、第１推定部１０２−５は、第２取得部１０１ｂから決済履歴を受け付けると、当該決済履歴に含まれる第１商品の決済数を、所定の時間以内に決済される第１商品の数から減算する。
【００９４】
［情報処理方法の例］
図１０は第５実施形態の情報処理方法の例を示すフローチャートである。
【００９５】
はじめに、第１取得部１０１ａが、センサ１０５によりセンシング（計測）されたセンシング情報を取得する（ステップＳ４１）。
【００９６】
次に、第２取得部１０１ｂが、決済システムから、上述の決済履歴を取得する（ステップＳ４２）。
【００９７】
次に、第１推定部１０２−５が、ステップＳ４１の処理により取得されたセンシング情報から、所定の時間以内に決済される第１商品の数を推定する（ステップＳ４３）。
【００９８】
次に、第１推定部１０２−５が、ステップＳ４２の処理により取得された決済履歴に含まれる第１商品の決済数を、所定の時間以内に決済される第１商品の数から減算することにより、当該第１商品の数を修正する（ステップＳ４４）。
【００９９】
ステップＳ４５及びステップＳ４６の処理の説明は、第１実施形態の図２の説明と同様なので省略する。
【０１００】
以上説明したように、第５実施形態の情報処理装置１００−５では、所定の時間以内に決済される第１商品の数が、決済履歴に含まれる第１商品の決済数により修正される。これにより、例えば顧客の店舗滞在時間の分散が閾値以上である場合、あらかじめ設定された単位時間あたりの第１商品の決済数に基づく減算処理をする場合に比べて、所定の時間以内に決済される第１商品の数をより高い精度で推定することができる。したがって、第５実施形態の情報処理装置１００−５によれば、決済システムの混雑度の推移をより高い精度で推定することができる。
【０１０１】
［ハードウェア構成の例］
上述の第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００は、例えば汎用のプロセッサを備えるコンピュータにより実現することが可能である。すなわち、上述の情報処理装置１００の機能（図１、図３、図５、図７及び図９参照）のうち、プログラムにより実現可能な機能の全部又は一部を、汎用のプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。
【０１０２】
図１１は第１乃至５実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。実施形態の情報処理装置１００は、制御装置３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５及び通信装置３０６を備える。制御装置３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５及び通信装置３０６は、バス３１０を介して接続されている。
【０１０３】
制御装置３０１は補助記憶装置３０３から主記憶装置３０２に読み出されたプログラムを実行する。制御装置３０１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等である。主記憶装置３０２はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリである。補助記憶装置３０３はメモリカード、及び、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等である。
【０１０４】
表示装置３０４は情報を表示する。表示装置３０４は、例えば液晶ディスプレイである。入力装置３０５は、情報の入力を受け付ける。入力装置３０５は、例えばキーボード及びマウス等である。なお表示装置３０４及び入力装置３０５は、表示機能と入力機能とを兼ねる液晶タッチパネル等でもよい。通信装置３０６は他の装置と通信する。
【０１０５】
第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−Ｒ、及び、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。
【０１０６】
また第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００が実行するプログラムを、ダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。
【０１０７】
また第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１０８】
また第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００の機能の一部を、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアにより実現してもよい。ＩＣは、例えば所定の処理を実行する専用のプロセッサである。
【０１０９】
また情報処理装置１００は、複数のプロセッサを備えていてもよい。複数のプロセッサを用いて各機能を実現する場合、各プロセッサは、各機能のうち１つを実現してもよいし、各機能のうち２以上を実現してもよい。
【０１１０】
また第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００の動作形態は任意でよい。第１乃至第５実施形態の情報処理装置１００の機能を、例えばネットワーク上のクラウドシステムとして動作させてもよい。
【０１１１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  情報処理システム
１００  情報処理装置
１０１  取得部
１０１ａ  第１取得部
１０１ｂ  第２取得部
１０２  第１推定部
１０３  第２推定部
１０４  表示制御部
１０５  センサ
１０６  検出部
１０７  解析部
１０８  顧客情報データベース
１０９  記憶制御部
１１０  ネットワーク
３０１  制御装置
３０２  主記憶装置
３０３  補助記憶装置
３０４  表示装置
３０５  入力装置
３０６  通信装置
３１０  バス
【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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