(57)【要約】【課題】店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているかの情報を提供できる店舗情報提供システムを提供する。【解決手段】店舗情報提供システムは、店舗に設けられた複数のセンサと、サーバと、表示装置と、を備える。複数のセンサは、センシングにより検出データを取得し、検出データを送信する。サーバは、検出データを受信し、検出データに基づいて、店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、混雑度と検出データとに基づいて、利用者店舗を利用するための利用者用途を決定する。【選択図】図１
2019145022.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗に設けられた複数のセンサと、サーバと、を備える店舗情報提供システムであって、
前記複数のセンサは、
センシングにより検出データを取得し、
前記検出データを送信し、
前記サーバは、
前記検出データを受信し、
前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、
前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、
前記混雑度と前記検出データとに基づいて、利用者が前記店舗を利用するための利用者用途を決定する、
店舗情報提供システム。
【請求項２】
前記サーバは、
前記店舗における席の配置情報を取得し、
前記席の配置情報と前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出する、
請求項１に記載の店舗情報提供システム。
【請求項３】
表示装置、を更に備え、
前記サーバは、前記店舗の利用者用途の情報を送信し、
前記表示装置は、
前記店舗の利用者用途の情報を受信し、
前記店舗の利用者用途の情報を表示する、
請求項２に記載の店舗情報提供システム。
【請求項４】
前記サーバは、
前記混雑度が閾値以上である場合、前記店舗の利用者用途を決定し、
前記混雑度が前記閾値未満である場合、前記店舗の利用者用途を決定しない、
請求項３に記載の店舗情報提供システム。
【請求項５】
前記サーバは、
複数の時点において、前記検出データを受信し、
前記複数の時点において、前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、
前記複数の時点において、前記席の配置情報と前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、
前記複数の時点において、前記混雑度と前記検出データとに基づいて、前記店舗の利用者用途を決定し、
前記複数の時点において、決定された前記店舗の利用者用途の情報を送信し、
前記表示装置は、
前記複数の時点において、前記店舗の利用者用途の情報を受信し、
前記複数の時点における後の時点において、前記店舗の利用者用途の情報の表示を更新する、
請求項３または４に記載の店舗情報提供システム。
【請求項６】
前記サーバは、
前記席の配置情報と前記人及び物体の少なくとも一方の位置とに基づいて、前記店舗において複数の人の着席位置を認識し、
前記複数の人の着席位置の間隔を算出し、
前記複数の人の着席位置の間隔に基づいて、前記店舗の利用者用途を決定する、
請求項３〜５のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項７】
前記センサは、マイクロホンであり、
前記サーバは、前記マイクロホンによって収音される音声信号の信号レベルに基づいて、前記店舗の利用者用途を決定する、
請求項３〜６のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項８】
前記センサは、マイクロホンであり、
前記サーバは、
前記マイクロホンによって収音される音声信号に含まれる人の声の高さを判定し、
前記人の声の高さに基づいて、前記店舗の利用者用途を決定する、
請求項３〜７のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項９】
前記サーバは、
前記店舗に所在する物体を認識し、
前記物体に基づいて、前記店舗の利用者用途を決定する、
請求項３〜８のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項１０】
前記サーバは、算出された前記店舗の混雑度の情報を送信し、
前記表示装置は、
前記店舗の混雑度の情報を受信し、
前記店舗の混雑度の情報を表示する、
請求項３〜９のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項１１】
前記サーバは、
前記複数のセンサにより複数のタイミングで得られた検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の前記店舗における滞在時間を算出し、
前記算出された滞在時間の情報を送信し、
前記表示装置は、
前記滞在時間の情報を受信し、
前記滞在時間の情報を表示する、
請求項３〜１０のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項１２】
携帯端末、を更に備え、
前記店舗は複数存在し、
前記サーバは、
店舗毎に、前記店舗の識別情報と、前記店舗の混雑度の情報と、前記店舗の利用者用途の情報とを、関連付けて保持する記憶部を備え、
検索対象となる利用者用途を指示するための用途指示情報を受信し、
前記用途指示情報で指示された利用者用途に一致する前記店舗の利用者用途の情報に関連付けられた前記店舗の識別情報及び前記店舗の混雑度の情報を、前記記憶部から抽出し、
前記抽出された前記店舗の識別情報及び前記店舗の混雑度の情報を送信し、
前記携帯端末は、
前記店舗の識別情報及び前記店舗の混雑度の情報を受信し、
前記店舗の識別情報及び前記店舗の混雑度の情報を表示する、
請求項３〜１１のいずれか１項に記載の店舗情報提供システム。
【請求項１３】
前記サーバは、
前記店舗への移動時間の情報を取得し、
前記用途指示情報で指示された利用者用途に一致する前記店舗の利用者用途の情報に関連付けられた前記店舗の識別情報を、前記記憶部から抽出し、
前記用途指示情報で指示された利用者用途に一致する利用者用途の店舗の前記移動時間が経過した後の混雑度を算出し、
前記店舗の識別情報と、前記店舗の前記移動時間が経過した後の混雑度と、の情報を送信し、
前記携帯端末は、
前記店舗の識別情報及び前記店舗の前記移動時間が経過した後の混雑度の情報を受信し、
前記店舗の識別情報及び前記店舗の前記移動時間が経過した後の混雑度の情報を表示する、
請求項１２に記載の店舗情報提供システム。
【請求項１４】
店舗に関する情報を提供するサーバであって、
受信部と、処理部と、を備え、
前記受信部は、前記店舗に設けられた複数のセンサにより検出された検出データを取得し、
前記処理部は、
前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、
前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、
前記混雑度と前記検出データとに基づいて、前記店舗の利用者用途を決定する、
サーバ。
【請求項１５】
店舗に関する情報を提供するサーバにおける店舗情報提供方法であって、
前記店舗に設けられた複数のセンサにより検出された検出データを取得し、
前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、
前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、
前記混雑度と前記検出データとに基づいて、前記店舗の利用者用途を決定する、
店舗情報提供方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の店舗情報提供方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、店舗の情報を表示し又は出力する店舗情報提供システム、サーバ、店舗情報提供方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、飲食店などの店舗等における空席情報を知らせるシステムとして、店舗設備における空席数が多い場合に空席に関する情報を表示し、店舗設備における空席数が少ない場合に店舗に関する広告コンテンツの情報を配信するデジタルサイネージシステムが知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１５３１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のシステムでは、空席情報を得ることができるが、店内の状況や雰囲気等が加味されていない。したがって、この店舗の店内状況が、空席の状況を確認した確認者の要望や嗜好に合わない可能性がある。つまり、店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているのかの情報を提供することは困難である。
【０００５】
本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているかの情報を提供できる店舗情報提供システム、サーバ、店舗情報提供方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様は、店舗に設けられた複数のセンサと、サーバと、を備える店舗情報提供システムであって、前記複数のセンサは、センシングにより検出データを取得し、前記検出データを送信し、前記サーバは、前記検出データを受信し、前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、前記混雑度と前記検出データに基づいて、利用者が前記店舗を利用するための利用者用途を決定する、店舗情報提供システムである。
【０００７】
本開示の一態様は、店舗に関する情報を提供するサーバであって、受信部と、処理部と、出力部と、を備え、前記受信部は、前記店舗に設けられた複数のセンサにより検出された検出データを取得し、前記処理部は、前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、前記混雑度と前記検出データに基づいて、利用者が前記店舗を利用するための利用者用途を決定する、サーバである。
【０００８】
本開示の一態様は、店舗に関する情報を提供するサーバにおける店舗情報提供方法であって、前記店舗に設けられた複数のセンサにより検出された検出データを取得し、前記検出データに基づいて、前記店舗に所在する人及び物体の少なくとも一方の位置を認識し、前記人及び物体の少なくとも一方の位置に基づいて、前記店舗の混雑度を算出し、前記混雑度と前記検出データとに基づいて、利用者が前記店舗を利用するための利用者用途を決定する、店舗情報提供方法である。
【０００９】
本開示の一態様は、上記の店舗情報提供方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているかの情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態における店舗情報提供システムの構成の一例を示す図
【図２】ＤＢサーバに登録されている判定シートを示すテーブル
【図３】分析サーバによる空席状況表示処理手順を示すフローチャート
【図４】Ｓ３における店舗レイアウトの取得手順を示すフローチャート
【図５】店舗レイアウトの一例を示す図
【図６Ａ】テーブル情報テーブルの登録内容を示す図
【図６Ｂ】イス情報テーブルの登録内容を示す図
【図７】Ｓ４の着席状況処理手順を示すフローチャート
【図８】店舗内の着席状況の一例を示す図
【図９Ａ】人情報テーブルの登録内容を示すテーブル
【図９Ｂ】物情報テーブルの登録内容を示すテーブル
【図９Ｃ】イスの着席状況の記録を時系列に示すテーブル
【図９Ｄ】テーブルの着席状況の記録を時系列に示すテーブル
【図１０】Ｓ４２における人又は物の認識処理手順を示すフローチャート
【図１１Ａ】人の属性情報を示すテーブルである。
【図１１Ｂ】外見によるカテゴリの判定を示すテーブル
【図１１Ｃ】物の推定を示すテーブル
【図１１Ｄ】音の属性を示すテーブル
【図１２】Ｓ５における表示内容の更新処理手順を示すフローチャート
【図１３Ａ】テーブルの着席状況の記録を時系列に示すテーブル
【図１３Ｂ】人の滞在時間の記録を時系列に示すテーブル
【図１３Ｃ】店舗状況テーブルの登録内容を示すテーブル
【図１４】デジタルサイネージに表示される空席状況の表示画面を示す図
【図１５】第２の実施形態における各店舗の現在の混雑情報をスマートフォンに配信する手順を示すシーケンス図
【図１６】各店舗の空席状況を示すテーブル
【図１７】スマートフォンに表示される各店舗の現在の混雑度を表示する画面を示す図
【図１８】第３の実施形態における各店舗の将来の混雑情報をスマートフォンに配信する手順を示すシーケンス図
【図１９】手順Ｔ１８における分析サーバの混雑度予測手順を示すフローチャート
【図２０Ａ】スマートフォンに表示される、出発地であるＩ地点近傍における現在の各店舗の混雑度を表す画面を示す図
【図２０Ｂ】スマートフォンに表示される、目的地であるＪ地点近傍における将来の各店舗の混雑度を表す画面を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、適宜図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。尚、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１３】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態における店舗情報提供システム５の構成の一例を示す図である。店舗情報提供システム５は、センター９に設置されたサーバ１５と、店舗３５に設置された複数の電子機器３０と、ユーザが所持する情報機器４０とを含む構成を有する。店舗情報提供システム５は、例えば、レストランやファストフード店等の店舗に導入されてよい。
【００１４】
サーバ１５は、Ｗｅｂサーバ１１、データベース（ＤＢ）サーバ１２及び分析サーバ１３を有する。Ｗｅｂサーバ１１、データベース（ＤＢ）サーバ１２及び分析サーバ１３は、１つのサーバ１５において複数の機能として存在してよいし、それぞれ独立の物理的なサーバ１５として存在してもよい。図１では、サーバ１５が、Ｗｅｂサーバ１１、データベース（ＤＢ）サーバ１２及び分析サーバ１３の機能を有することを主に例示する。
【００１５】
サーバ１５（例えばＷｅｂサーバ１１、ＤＢサーバ１２及び分析サーバ１３）は、センター９に配置され、センターネットワークに接続され、相互にデータ通信可能である。センター９における通信は、センターネットワーク装置１０によって管理される。なお、サーバ１５は、センター９に配置されてもよいし、クラウド上に配置されてもよいし、１つ以上の店舗３５のいずれかに配置されてもよい。
【００１６】
複数の電子機器３０は、各店舗に配置され、各店舗ネットワークに接続される。店舗における通信は、店舗ネットワーク装置２０によって管理される。複数の情報機器４０は、インターネット８に接続される。
【００１７】
センターネットワーク装置１０は、例えばゲートウェイ装置やルータ装置を含み、１つ以上の店舗ネットワークに接続されると共に、インターネット８に接続される。店舗ネットワーク装置２０は、例えばゲートウェイ装置やルータを含み、店舗３５内の複数の電子機器３０をセンターネットワーク装置１０に接続する。インターネット８には、例えば、センターネットワーク装置１０及び複数の情報機器４０の他、地理情報サービスサーバ７が接続されてよい。
【００１８】
Ｗｅｂサーバ１１は、通信部１１１を有し、Ｗｅｂサーバ１１は、ＤＢサーバ１２に蓄積された情報や分析サーバ１３により分析された情報を、他の装置に発信する。Ｗｅｂサーバ１１は、各種処理を行う処理部や各種データを保持するメモリを有してもよい。通信部１１１は、受信部、出力部の一例である。
【００１９】
ＤＢサーバ１２は、メモリ１２１及びストレージ１２２を有し、各種データ、各種テーブルの情報、等を蓄積する。ＤＢサーバ１２は、各種処理を行う処理部や各種データを通信する通信部を有してもよい。
【００２０】
分析サーバ１３は、処理部１３１を有し、各種処理（例えば各種データの取得、分析、演算、判定、決定）を行う。分析サーバ１３は、各種データを保持するメモリや各種データを通信する通信部を有してもよい。
【００２１】
複数の電子機器３０は、カメラ３１、マイク３２、デジタルサイネージ３３、及びカメラ３４を含む。カメラ３１、マイク３２は、各種データを検出するセンサの一例である。センサは、カメラ３１、マイク３２以外のセンサ（例えば赤外線センサ、人感センサ）を含んでもよい。
【００２２】
カメラ３１は、例えば店舗３５内の天井や壁やテーブル等に設置され、例えば飲食スペースを撮像（撮影）するカメラである。カメラ３１は、飲食スペースを撮影し、撮影した画像データを保存する。カメラ３１は、画像データととともに、画像データに関する付加情報（メタデータ、例えば撮影時刻、撮影場所）を保持してもよい。カメラ３１の数は１つ以上である。撮像された画像データやその付加情報は、カメラ３１内部のメモリで保存されてもよいし、ＤＢサーバ１２に送られ、ストレージ１２２に保存されてもよい。画像データを基に、画像内に映り込んだ人（顧客）や物、店舗内の状態が解析されてよい。この解析は、カメラ３１内の処理部で行われてもよいし、分析サーバ１３に送られ、処理部１３１で行われてもよい。カメラ３１は、撮像部、処理部、メモリ、通信部、等を有する。
【００２３】
マイク３２は、例えば店舗３５内の天井や壁やテーブルに設置され、例えば飲食スペースで発生した音を収音可能なマイクである。マイク３２は、飲食スペースで発音された音を音声データとして取得する。マイク３２は、音声データととともに、音声データに関する付加情報（メタデータ、例えば収音時刻、収音場所）を保持してもよい。マイク３２の数は１つ以上である。収音された音声データやその付加情報は、マイク３２内部のメモリで保存されてもよいし、ＤＢサーバ１２に送られ、ストレージ１２２に保存されてもよい。つまり、音声データは、録音されてよい。音声データを基に、画像内に映り込んだ人（顧客）や物、店舗内の状態が解析されてよい。この解析は、マイク３２内の処理部で行われてもよいし、分析サーバ１３に送られ、処理部１３１で行われてもよい。また、音声データを基に、音の高さ（例えば人の声の高さ）、音圧レベル等の情報が解析されてよい。また、マイク３２としての指向性マイクで、エリアごとの音声状況を認識し、保持してもよい。マイク３２は、収音部、処理部、メモリ、通信部、等を有する。
【００２４】
デジタルサイネージ３３は、例えばレジや店舗３５の入口付近に設置され、文字や画像等の情報を表示する。情報を表示する機器としては、デジタルサイネージ３３に限らず、タブレット端末等であってもよい。タブレット端末は、例えば、レジや店舗３５の入口付近や飲食スペースのテーブル上に配置されてよい。デジタルサイネージ３３は、表示装置の一例である。デジタルサイネージ３３は、処理部、メモリ、通信部、等を有する。
【００２５】
カメラ３４は、例えばレジや店舗３５の入口付近に設置され、例えばレジ待ちで並んでいる顧客の列を撮像する。カメラ３４は、例えばレジ待ちで並んでいる顧客の顔や全身を撮像してよい。カメラ３４は、画像データととともに、画像データに関する付加情報（メタデータ、例えば撮影時刻、撮影場所）を保持してもよい。カメラ３４の数は１つ以上である。撮像された画像データやその付加情報は、カメラ３４内部のメモリで保存されてもよいし、ＤＢサーバ１２に送られ、ストレージ１２２に保存されてもよい。画像データを基に、画像内に映り込んだ人（顧客）や物、店舗内の状態が解析されてよい。この解析は、カメラ３１内の処理部で行われてもよいし、分析サーバ１３に送られ、処理部１３１で行われてもよい。また、カメラ３４により撮像された画像は、例えば顔認識により顧客が識別可能でよい。カメラ３４は、撮像部、処理部、メモリ、通信部、等を有する。カメラ３４で撮像された画像は、来店した顧客の属性情報（性別、年齢、客層、等）を得るために利用されてよい。
【００２６】
カメラ３１，３４は、ＲＧＢカメラであってもよいし、赤外線カメラであってもよいし、その他のカメラであってもよい。
【００２７】
情報機器４０は、スマートフォン４１及びビューワ４２を含む。スマートフォン４１は、顧客が所持する携帯端末である。携帯端末は、スマートフォンに限らず、タブレット端末でもよい。ビューワ４２は、ＰＣ（Personal Computer）等の表示器でよい。スマートフォン４１及びビューワ４２は、顧客向けの情報をブラウザもしくは専用アプリケーションに従って表示する。スマートフォン４１は、処理部４１１、通信部４１２、タッチパネル４１３、及びメモリ４１４を含む構成を有する。タッチパネル４１３は、操作部及び表示部を含むが、操作部と表示部とが別々に構成されてよい。同様に、ビューワ４２は、処理部、通信部、タッチパネル、及びメモリを含む構成を有してよい。情報機器４０は、表示装置の一例である。
【００２８】
地理情報サービスサーバ７は、処理部、メモリ、通信部、等を備える。地理情報サービスサーバ７は、各地点の位置情報（例えばＧＰＳ座標）や各地点への移動時間の情報を提供する。
【００２９】
本実施形態の各装置の処理部は、例えば、プロセッサがメモリに保持されたプログラムを実行することで、各種機能を実現する。プロセッサは、ＭＰＵ（Micro processing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）、等を含んでよい。
【００３０】
本実施形態の各装置のメモリは、一次記憶装置（例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory））を含む。メモリは、二次記憶装置（例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive））や三次記憶装置（例えば光ディスク、ＳＤカード）を含んでよい。メモリは、その他の記憶装置を含んでよい。なお、サーバ１５のＤＢサーバ１２では、メモリ１２１とストレージ１２２に分けて記載している。例えば、メモリ１２１は一次記憶装置を含み、ストレージ１２２は二次記憶装置や三次記憶装置を含んでよい。
【００３１】
本実施形態の各装置の通信部は、無線又は有線を介して通信する。通信部による通信方式は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、電力線通信、近距離無線通信（例えばBluetooth（登録商標）通信）、携帯電話用の通信等の通信方式を含んでよい。
【００３２】
次に、店舗情報提供システム５の概要について説明する。
【００３３】
店舗情報提供システム５では、複数のセンサ（例えばカメラ３１，３４、マイク３２、その他のセンサ）が、各種データを検出し、各種データ（検出データ）をサーバ１５へ送信する。Ｗｅｂサーバ１１は、センサから検出データを受信する。分析サーバ１３は、検出データを取得し、処理部１３１が、検出データを分析して、各種分析を行い、分析結果を得る。各種分析は、例えば、顧客の分類、店舗内の雰囲気の分類、顧客の行動分析、顧客の傾向分析、を含んでよい。Ｗｅｂサーバ１１は、分析サーバ１３による分析結果を、デジタルサイネージ３３へ送信する。デジタルサイネージ３３は、分析結果を受信して表示する。
【００３４】
例えば、処理部１３１は、カメラ３１で撮像された画像データを解析し、画像に含まれる人の容姿や人数の情報を取得してよい。処理部１３１は、カメラ３１で撮像された画像データを解析し、店舗内の空間や人の距離感の情報を取得してよい。処理部１３１は、マイク３２で収音された音声データを解析し、店舗内の人の声の高さや声の大きさの情報を取得してよい。処理部１３１は、各種センサからの検出データを解析し、人を検知してよい。
【００３５】
処理部１３１は、各種検出データを分析して、顧客をセグメント（客層）で分類してよい。例えば、処理部１３１は、センサの検出データ（例えば画像データ）に含まれるスーツやネクタイや人数を検出して、店舗に所在する人又はグループがビジネスパーソンであると分類してよい。処理部１３１は、音声データに含まれる子供の声を検出して、店舗に所在する人又はグループがファミリーであると分類してよい。処理部１３１は、音声データに含まれる女性の声を検出して、店舗に所在する人又はグループが主婦であると分類してよい。処理部１３１は、音声データに含まれる女性の声を検出して、店舗に所在する人又はグループがＯＬ（Office Lady）であると分類してよい。子供の声、女性（主婦、ＯＬ）の声は、音声データにおける人の音声の周波数を基に検出されてよい。
【００３６】
処理部１３１は、各種検出データを分析して、店舗内の雰囲気を分類してよい。例えば、処理部１３１は、声の情報（例えば音声データの音量）を基に、店舗が静かである、賑やかである、等に分類してよい。処理部１３１は、画像データを基に、画像に映り込んだ座席（テーブルやイス）の間隔が広い、狭い、等に分類してよい。処理部１３１は、カメラ３１又は赤外線センサからのデータを基に、テーブルの埋まり具合（テーブルの利用率）を分類してよい。
【００３７】
処理部１３１は、カメラ３１又は赤外線センサからのデータを基に、人と人との距離感を分類し、つまりパーソナルスペースの状況を分類して、店舗内の雰囲気を分類してよい。この場合、処理部１３１は、人と人との距離間が比較的近い距離である場合、店舗がファミリー向けの雰囲気であると分類してよい。また、処理部１３１は、人と人との距離間が中程度の距離である場合、店舗が女子会向けの雰囲気であると分類してよい。また、処理部１３１は、人と人との距離間が比較的遠い距離である場合、店舗がビジネス向けの雰囲気であると分類してよい。
【００３８】
処理部１３１は、各種検出データを分析して、人（顧客）の行動分析を行ってよい。例えば、処理部１３１は、カメラ３４で撮像された画像を基に、レジ前の待ち行列、つまりレジ待ち人数をカウントしてよい。処理部１３１は、センサからの検出データを基に、人の動きを追跡し、人が店舗における所定の領域に移動した場合、その人の残り滞在時間を推定してよい。例えば、処理部１３１は、人がトイレに移動した場合、店舗を退出するための準備と推定して、残り滞在時間が短いと推定してよい。また、処理部１３１は、人がフリードリンクコーナーに移動した場合、飲み物をおかわりするとして、残り滞在時間が長いと推定してよい。
【００３９】
処理部１３１は、各種検出データを分析して、人（顧客）の傾向分析を行ってよい。例えば、処理部１３１は、センサからの検出データを基に、１つのテーブルにおいて若者が１人で着席していることを検出した場合、滞在時間が短いと推定してよい。この場合、処理部１３１は、ノート等をテーブル上に広げずに食事のために着席していることを検出した場合に、滞在時間が短いと推定してもよい。ノートを広げていないこと、食事のためであることは、ノートや食器の物体認識により検知されてよい。処理部１３１は、センサからの検出データを基に、１つのテーブルにおいて複数のビジネスパーソンが着席していることを検出した場合、滞在時間が３０分〜１時間程度であると推定してよい。処理部１３１は、１つのテーブルにおいて乳幼児を含む複数の人がファミリーで着席していることを検出した場合、食後にすぐに退出すると推定してよく、滞在時間が１時間程度であると推定してよい。この場合、処理部１３１は、例えば、カメラ３４で撮像された画像を画像認識し、食器上に食物が不在である場合、食後であると判定してよい。処理部１３１は、１つのテーブルにおいて複数の女性、大学生、高校生が着席していることを検出した場合、滞在時間が長い（例えば１時間以上）であると推定してよい。
【００４０】
デジタルサイネージ３３は、分析サーバ１３による分析結果を受信して表示する。例えば、デジタルサイネージ３３は、分類された客層の情報を表示してよい。デジタルサイネージ３３は、分類された店舗内の雰囲気を、例えば写真コンテンツ等の画像で表示してよい。デジタルサイネージ３３は、店内の雰囲気として、静かであり人と人との距離が比較的長い場合、ビジネス向けの雰囲気であることを示す画像を表示してよい。デジタルサイネージ３３は、店舗内の人（顧客）の滞在時間の予測の情報を表示したり、店舗内に所在する人を滞在時間毎に異なる表示態様（例えば表示色、表示パターン）で表示したりしてよい。例えば、デジタルサイネージ３３は、比較的滞在時間が短い（例えば３０分未満）人の位置を淡色で表示し、滞在時間が中程度（例えば３０分〜１時間）の人の位置を中間色で表示し、比較的滞在時間が長い（例えば１時間以上）人の位置を濃色で表示してよい。
【００４１】
なお、分析サーバ１３が行う分析処理は、センサ（例えばカメラ３１、マイク３２）側の処理部で行われてもよい。例えば、カメラ３１は、撮像した画像から人や物を画像認識し、この画像認識結果を、サーバ１５へ送信し、ＤＢサーバ１２に登録してもよい。この場合は、カメラ３１は、撮像した画像をサーバ１５へ送信しても送信しなくてもよい。同様に、マイク３２は、収音した音声に対して音声認識し、この音声認識結果をサーバ１５へ送信し、ＤＢサーバ１２に登録してもよい。この場合は、マイク３２は、収音した音声をサーバ１５へ送信しても送信しなくてもよい。したがって、分析サーバ１３は、センサからの検出データとして、画像認識結果や音声認識結果を用いてもよい。
【００４２】
図２はＤＢサーバ１２に登録されている判定シート１００の一例を示すテーブルである。
【００４３】
ＤＢサーバ１２は、ストレージ１２２に判定シート１００を保存している。判定シート１００は、カメラ３１で撮像された画像データ（画像情報）の解析結果、及びマイク３２で収音された音声データ（音声情報）の解析結果を基に、店舗３５の雰囲気に適した店舗３５の利用者用途を定義したものである。利用者用途とは、利用者が店舗３５を利用するための利用者の用途である。なお、他のセンサにより検出された検出データが、判定シート１００に考慮されてもよい。
【００４４】
判定シート１００は、所定のタイミングで（例えば定期的に）更新されてもよいし、更新されなくてもよい。判定シート１００は、店舗３５の運営側にて管理され得る。したがって、判定シート１００は、店舗３５のポリシに応じて、適宜変更され得る。
【００４５】
判定シート１００には、画像データ及び音声データの少なくとも一方の解析の結果得られる、利用者用途を判定するための利用者用途判定材料が記されている。利用者用途判定材料は、例えば、店舗３５の混雑度、店舗３５における座席（例えばイス）の座席間隔、店舗３５の音響的な判定材料（例えば、店舗３５内で発生した音の音量（信号レベル）、高さ（周波数）、種類（例えばキーボードを叩く音）、）を含んでよい。判定シート１００における複数の利用者用途判定材料の組み合わせにより、店舗３５の利用者用途が判定（決定）される。各利用者用途判定材料の取得方法の詳細については後述する。
【００４６】
店舗３５の利用者用途として、例えば、勉強向け、ビジネス向け、デート向け、学生向け、女子会向け、ファミリー向け、等が挙げられる。例えば店舗３５の利用者用途が勉強向けの場合、店舗３５において勉強したいと考える顧客に、店舗３５の雰囲気が合致していることを示す。なお、利用者用途として他の利用者用途が想定されてもよい。
【００４７】
利用者用途判定材料として、例えば、「混雑度」、「座席間隔」、「静か」、「ざわざわ」、「賑やか」、「声が高い」、「声が低い」、等が挙げられる。なお、利用者用途判定材料として、他の利用者用途判定材料が想定されてもよい。
【００４８】
「混雑度」は、店舗３５内の混雑具合を示す。例えば座席（イス）やテーブルの使用率が高い程、混雑度が高くなり、座席やテーブルの使用率が低い程、混雑度が低くなる。混雑度は、例えば０〜１００％で示される。例えば、混雑度「０％−」の表記は、０％〜３０％の範囲を表し、「３０％−」の表記は、３０％〜５０％の範囲を表す。図２では、混雑度が５段階の範囲で示されているが、４段階以下又は６段階以上の範囲で示されてもよい。
【００４９】
「座席間隔」は、複数の顧客が着席した複数の座席の間隔を示す。例えば、座席間隔「−４５ｃｍ」の表記は、０ｃｍ〜４５ｃｍの範囲を表し、「−１２０ｃｍ」の表記は、４５ｃｍ〜１２０ｃｍの範囲を表す。図２では、座席間隔が２段階の範囲で示されているが、３段階以上の範囲で示されてもよい。
【００５０】
「静か」は、音声データの音量が閾値ｔｈ１（例えば４５ｄｂ）未満であることを示す。「ざわざわ」は、音声データの音量が閾値ｔｈ１以上閾値ｔｈ２（例えば５５ｄｂ）未満であることを示す。「賑やか」は、音声データの音量が閾値ｔｈ２以上であることを示す。なお、閾値ｔｈ１、ｔｈ２は一例であり、他の値でもよい。閾値ｔｈ１、ｔｈ２は固定値でも可変値でもよい。なお、音声データから人の声が抽出され、人の声の音量が閾値ｔｈ１，ｔｈ２と比較され、静かであるか、ざわざわであるか、賑やかであるかが判定されてもよい。
【００５１】
「声が低い」は、音声データの周波数が閾値ｔｈ３未満であることを示す。「声が高い」は、音声データの周波数が閾値ｔｈ３以上であることを示す。なお、音声データから人の声が抽出され、人の声の周波数が閾値ｔｈ３と比較され、声が低いか、声が高いかが判定されてもよい。
【００５２】
また、利用者用途判定材料として、上記以外の情報含まれてよい。例えば、利用者用途判定材料には、音の種類（音声データの種類）が含まれてよい。音の種類は、例えば、音声認識処理で特定された種類であり、キーボードを叩く音、笑い声、子供の泣き声、ＢＧＭ（background music）、等が挙げられる。
【００５３】
また、店舗３５の利用者用途には、利用者用途が限定されない「ＤＣ（Don’t Care）」や「音楽」が含まれてよい。例えば、混雑度が低い（例えば０〜３０％）の場合、店舗内に人があまり存在していないので、店舗の雰囲気が、店舗内に所在する人によって左右されない。また、人があまり存在しないので、座席間隔も任意でよい。そのため、どのような利用者用途であっても許容されると考えられる。また、「音楽」は、混雑度が低く、賑やかである場合、人があまり存在しないので、店舗内に音楽が流れていると推定されることを示す。この場合、処理部１３１は、店舗の利用者用途判定の処理を行ってもよいし、省略してもよい。
【００５４】
また、混雑度が低くない（例えば３０％以上）の場合、店舗内の人の存在により、店舗の雰囲気が左右される。この場合、処理部１３１は、店舗の利用者用途判定の処理を行う。処理部１３１は、各センサから取得された検出データや検出データに対する各種認識結果の値と、判定シート１００の利用者用途判定材料における値と、を比較し、店舗３５の利用者用途を判定（決定）してよい。一例として、混雑度５０〜７０％の間の値であり、座席間隔が４５ｃｍ〜１２０ｃｍの間の値であり、店舗３５が静かである場合、処理部１３１は、ビジネス向けの利用者用途であると決定してよい。
【００５５】
なお、図２に示した判定シート１００における利用者用途判定材料及び利用者用途は一例であり、他にも様々な利用者用途判定材料の組み合わせで利用者用途が判定されてもよい。
【００５６】
例えば、判定シート１００は、画像データに対する画像認識により人とＰＣが検出され、検出されたＰＣの数が人の数の５０％以上である場合、利用者用途が「ビジネス」向きであると定義してよい。また、判定シート１００は、画像データに対する画像認識により人とＰＣが検出され、ノートの数が人の数の５０％以上である場合、利用者用途が「学生」向きであると定義してもよい。また、判定シート１００は、人の数のうち、２０歳以下と推定された人の数が５０％以上である場合、「子供」向きであると定義してもよい。なお、これらの５０％の値は一例であり、他の値が閾値として用いられてよい。また、検出された店内状況に対応する利用者用途を複数割り当ててもよい。例えば、利用者用途としての「ビジネス」と「勉強」のどちらにも適した店内状況であるとしてもよい。
【００５７】
次に、店舗情報提供システム５の動作例を示す。
図３は分析サーバ１３による全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００５８】
分析サーバ１３の処理部１３１は、予め判定シート１００を作成し、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に保存しておく（Ｓ１）。
【００５９】
処理部１３１は、前回の空席状況表示処理から一定時間（例えば１分）が経過したか否かを判別する（Ｓ２）。一定時間が経過していない場合、処理部１３１は、Ｓ２の処理を繰り返す。
【００６０】
一定時間が経過していると、処理部１３１は、店舗レイアウトの取得処理を行う（Ｓ３）。店舗レイアウトの取得処理の詳細については後述する。処理部１３１は、着席状況の処理を行う（Ｓ４）。着席状況の処理の詳細については後述する。処理部１３１は、判定シート１００を基に、空席状況の表示内容の更新処理を行う（Ｓ５）。空席状況の表示内容の更新処理の詳細については後述する。この後、処理部１３１はＳ２の処理に戻る。
【００６１】
なお、店舗レイアウトが頻繁に変更されない店舗３５の場合、例えばＳ３の前に、店舗レイアウトが変更されたか否かを判別する処理を追加してもよい。例えば、処理部１３１が、カメラ３１，３４で撮像された店舗３５の画像を基に、画像解析等により店舗レイアウトが変更されたか否かを判定してよい。処理部１３１は、店舗レイアウトが変更されていない場合、Ｓ３の処理をスキップし、店舗レイアウトが変更されている場合、Ｓ３の処理を実行してよい。
【００６２】
図４はＳ３における店舗レイアウトの取得処理手順の一例を示すフローチャートである。図５は店舗レイアウトの一例を示す図である。
【００６３】
図５の店舗レイアウトでは、店舗３５内に少なくとも２つのテーブルＴが配置される。テーブルＴは、テーブルＩＤであるＴｉ（ｉ＝１，２，…）で識別される。２つのテーブルＴは、テーブルＩＤである、Ｔ１，Ｔ２で識別される。以後、テーブルＩＤがＴ１であるテーブルＴをテーブルＴ１と表記する。他のテーブルについても同様に表記する。
【００６４】
図５の店舗レイアウトでは、テーブルＴ１の向かい合う両側には、４つのイスＣ（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４）が配置される。同様に、テーブルＴ２の向かい合う両側には、４つのイスＣ（Ｃ５，Ｃ６，Ｃ７，Ｃ８）が配置される。イスＣは、テーブルＩＤであるＣｍ（ｍ＝１，２，…）で識別される。８つのイスＣは、イスＩＤである、Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃ８で識別される。以後、イスＩＤがＣ１であるイスＣをイスＣ１と表記する。他のイスについても同様に表記する。
【００６５】
図５の店舗レイアウトでは、Ｘ−Ｙ座標系が設定されている。
【００６６】
店舗レイアウトの取得処理では、まず、処理部１３１は、カメラ３１によって撮像された店舗３５の画像に対し画像認識を行う（Ｓ３１）。処理部１３１は、画像認識の結果、画像に含まれる２つのテーブルＴを認識し、２つのテーブルＴの座標情報をテーブル情報テーブル１５１に登録する（Ｓ３２）。処理部１３１は、隣のテーブルとの（テーブルとテーブルの間の）最短距離Ｍｉｎ（Ｔｉ，Ｔｉ＋１）を取得し、テーブル情報テーブル１５１に登録する（Ｓ３３）。
【００６７】
図６Ａはテーブル情報テーブル１５１の登録内容を示す図である。テーブル情報テーブル１５１は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。テーブル情報テーブル１５１には、例えば、テーブルＩＤ、Ｘ座標、Ｙ座標、着席率、最短距離Ｍｉｎ、座席数、エリア、タイムスタンプが登録される。最短距離Ｍｉｎは、判定シート１００の座席間隔の一例でよい。
【００６８】
ここでは、Ｘ座標は、テーブルＴの配置位置のＸ方向成分示す。Ｙ座標は、テーブルＴの配置位置のＹ方向成分を示す。着席率は、テーブルＴの使用状況を示す１つの指標であり、同じテーブルＴに属するイスＣの利用率を示す。最短距離Ｍｉｎは、１つ以上の隣のテーブルのいずれかとの距離のうち、最短のものを示す。最短距離の単位はｃｍでよい。エリアは、店舗３５におけるテーブルＴが配置された領域を示す。座席数は、テーブルＴ１に属する（テーブルＴ１とグループを形成する）イスＣの数を示す。タイムスタンプは、テーブル情報テーブル１５１にテーブルＴに関する情報が記録された時刻を表す。
【００６９】
テーブルＴ１の場合、テーブル情報テーブル１５１には、テーブルＩＤ：Ｔ１、Ｘ座標：３０、Ｙ座標：３０、最短距離Ｍｉｎ：１００、座席数：４、エリア：１階、タイムスタンプ：００：００：００が含まれて登録される。また、テーブルＴ２の場合、テーブルＩＤ：Ｔ２、Ｘ座標：１３０、Ｙ座標：３０、最短距離Ｍｉｎ：１００ｃｍ、座席数：４、エリア：１階、タイムスタンプ：００：００：００が含まれて、テーブル情報テーブル１５１に登録される。なお、店舗レイアウトの取得処理では、テーブルＴ１が使用されているか否かは判断されていないので、在席状況の情報は空白となっている。
【００７０】
処理部１３１は、画像認識の結果、店舗３５の画像に含まれる８つのイスＣを認識し、８つのイスＣの座標情報をイス情報テーブル１５３に登録する（Ｓ３４）。
【００７１】
なお、最短距離Ｍｉｎ以外の距離の情報が用いられてもよく、例えば、平均距離（１つ以上の隣のテーブルのいずれかとの距離の平均）が用いられてもよい。
【００７２】
図６Ｂはイス情報テーブル１５３の登録内容を示す図である。イス情報テーブル１５３は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。イス情報テーブル１５３には、イスＩＤ、Ｘ座標、Ｙ座標、利用者、テーブルＩＤ、及びタイムスタンプが登録される。
【００７３】
ここでは、Ｘ座標は、イスＣの配置位置のＸ方向成分示す。Ｙ座標は、イスＣの配置位置のＹ方向成分を示す。利用者は、イスＣを利用している顧客であり、例えば顧客ＩＤ（ヒトＩＤ）で識別される。テーブルＩＤは、イスＣが属するテーブルＴのテーブルＩＤである。イスＣが属するテーブルＴは、例えば、他のテーブルＴと比較するとイスＣの近傍に位置するテーブル、イスＣのデザインと同一又は対応するデザインを有するテーブル、でよい。タイムスタンプは、イス情報テーブル１５３にイスＣに関する情報が記録された時刻を表す。
【００７４】
イスＣ１の場合、イスＩＤ：Ｃ１，Ｘ座標：２０、Ｙ座標：２０、テーブルＩＤ＝Ｔ１、タイムスタンプ：００：００：００が含まれて、イス情報テーブル１５３に登録される。また、イスＣ５の場合、イスＩＤ：Ｃ５、Ｘ座標：１２０、Ｙ座標：２０、テーブルＩＤ＝Ｔ２、タイムスタンプ：００：００：００が含まれて、イス情報テーブル１５３に登録される。なお、店舗レイアウトの取得処理では、イスＣが利用されているか否かは判断されていないので、イスＣを利用する利用者の情報は、空白となっている。
【００７５】
処理部１３１は、テーブルＴ単位に、テーブルＴとイスＣをグループ化し、テーブルＴとイスＣのグループＴＧ（Ｔｉ，Ｃｍ）を作成し、ＤＢサーバ１２に登録する（Ｓ３５）。この場合、処理部１３１は、イスＣとグループを形成するテーブルＴのテーブルＩＤを、イス情報テーブル１５３におけるイスＣのレコードに登録してよい。図６Ｂでは、処理部１３１は、例えばイスＣ３のレコードに、テーブルＴ１のテーブルＩＤを登録してよい。この後、処理部１３１は、店舗レイアウトの取得処理を終了する。
【００７６】
図７はＳ４の着席状況の処理手順の一例を示すフローチャートである。図８は店舗３５内の着席状況の一例を示す図である。図８では、図５に示した、２つのテーブルＴ１，Ｔ２のうち、テーブルＴ１に、鞄（物Ｏ（Ｏ１））を持った人Ｈ（Ｈ１）が着座する状況が示される。
【００７７】
図９Ａは人情報テーブル１５４の登録内容の一例を示すテーブルである。人情報テーブル１５４は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。人Ｈは、ヒトＩＤであるＨｎ（ｎ＝１，２，…）で識別される。以後、ヒトＩＤがＨ１である人Ｈを人Ｈ１と表記する。人情報テーブル１５４には、ヒトＩＤ、属性、Ｘ座標、Ｙ座標、エリア、ヒトの距離、及びタイムスタンプが登録される。
【００７８】
ここでは、属性は、人Ｈの特徴を示す特徴情報の一例である。Ｘ座標は、人Ｈの所在位置（例えば頭部の位置）のＸ方向成分示す。Ｙ座標は、人Ｈの所在位置のＹ方向成分を示す。エリアは、店舗３５における人Ｈが所在する領域を示す。ヒトの距離は、他人との距離を示し、例えば最も近くに所在する他人との距離を示してよい。タイムスタンプは、人情報テーブル１５４に人Ｈに関する情報が記録された時刻を表す。
【００７９】
図９Ａでは、人情報テーブル１５４に、各タイミングで人Ｈの位置（Ｘ座標、Ｙ座標）の情報が蓄積されることで、人Ｈの着席状況の記録が時系列で示されてよい。各タイミングで蓄積された人Ｈの位置（Ｘ座標、Ｙ座標）の情報は、人Ｈを追跡して管理する動線管理に使用されてよい。
【００８０】
図９Ｂは物情報テーブル１５５の登録内容の一例を示すテーブルである。物情報テーブル１５５は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。物Ｏは、モノＩＤであるＯｊ（ｊ＝１，２，…）で識別される。モノＩＤがＯ１である物Ｏを物Ｏ１と表記する。物情報テーブル１５５には、モノＩＤ、推定、Ｘ座標、Ｙ座標、エリア、タイムスタンプが登録される。
【００８１】
ここでは、推定は、物Ｏがどのような物体であるかの推定結果を示す。推定結果は、例えば、処理部１３１による店舗３５の画像に対する画像認識や物体認識によって得られてよい。Ｘ座標は、物Ｏの所在位置のＸ方向成分示す。Ｙ座標は、物Ｏの所在位置のＹ方向成分を示す。エリアは、店舗３５における物Ｏが所在する領域を示す。タイムスタンプは、物情報テーブル１５５に物Ｏに関する情報が記録された時刻を表す。
【００８２】
図９Ｂでは、物情報テーブル１５５に、各タイミングで物Ｏの位置（Ｘ座標、Ｙ座標）の情報が蓄積されることで、物Ｏの着席状況の記録が時系列で示されてよい。
【００８３】
図８に示す着席状況では、物Ｏ１（鞄）を持った人Ｈ１が、テーブルＴ１に備わるイスＣ３に着座し、その隣のイスＣ４に物Ｏ１を置いている。
【００８４】
図９Ａにおいて、始めの着席状況の記録では、人情報テーブル１５４には、ヒトＩＤ：Ｈ１、Ｘ座標：２７、Ｙ座標：４１、エリア：１Ｆ、タイムスタンプ：００：００：００が含まれて登録される。続く着席状況の記録では、人情報テーブル１５４には、ヒトＩＤ：Ｈ１、Ｘ座標：２７、Ｙ座標：４１、エリア：１Ｆ、タイムスタンプ：００：０１：００が含まれて追加で登録される。
【００８５】
また、物Ｏ１を隣のイスＣ４に置いたことで、物Ｏ１が認識され、物情報テーブル１５５には、モノＩＤ：Ｏ１、推定：鞄、Ｘ座標：４０、Ｙ座標：４０、エリア：１Ｆ、タイムスタンプ：００：０１：００が登録される。
【００８６】
図７に示す着席状況の処理では、まず、処理部１３１は、カメラ３１で撮像された画像のうち、８つのイスＣ１〜Ｃ８に対し、それぞれ近傍の画像（例えばエリア：１Ｆの様子を撮像した画像）を抽出する（Ｓ４１）。抽出される画像は、カメラ３１内に保持された画像でもよいし、ＤＢサーバ１２に蓄積された画像が通信により取得されたものでもよい。
【００８７】
処理部１３１は、抽出した画像から、例えば画像認識により人Ｈ又は物Ｏを認識する認識処理を行う（Ｓ４２）。この認識処理において人が認識された場合、処理部１３１は、さらに、抽出した画像から物Ｏを認識する。なお、ここでは、処理部１３１は、人が認識された後、物を認識する処理を行ったが、人が認識されなくても、物を認識する処理を行ってもよい。
【００８８】
人又は物の認識を行った結果、処理部１３１は、人又は物が認識されたか否かを判別する（Ｓ４３）。人又は物が認識されなかった場合、処理部１３１は、Ｓ４１の処理に戻る。一方、人又は物が認識された場合、処理部１３１は、人又は物の座標を取得する（Ｓ４４）。この場合、処理部１３１は、人又は物が写り込んだ画像における人又は物の位置を基に、人又は物の座標（所在位置の一例）を取得してよい。処理部１３１は、人又は物が写り込んだ画像の撮影場所の情報を、例えば画像に関するメタデータから取得可能である。
【００８９】
処理部１３１は、今回取得された人又は物の座標が、前回取得された人又は物の座標と比べ、大きく変動していないか否かを判別する（Ｓ４５）。Ｓ４５では、例えば、処理部１３１は、人又は物の座標の変化量が、閾値ｔｈ４未満であるか否かを判定することで、大きく変動していないかどうかを判別してよい。つまり、Ｓ４５は、処理部１３１は、人又は物が移動しているか否かを判別してよい。
【００９０】
認識された人又は物の座標が前回取得された座標から大きく変化していない場合、処理部１３１は、全てのイスＣｍ（Ｃ１〜Ｃ８）のうち、認識された人又は物が最も近傍に存在するイスＣｍに着席しているとして、利用（着席）状況を付加する（Ｓ４６）。
【００９１】
図９ＣはイスＣの着席状況の記録の一例を時系列に示すテーブルである。イス着席状況テーブル１５６は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２（保持）に登録される。イス着席状況テーブル１５６には、イスＩＤ、Ｘ座標、Ｙ座標、利用者、テーブルＩＤ、及びタイムスタンプの各項目が登録される。タイムスタンプは、着席状況が記録された時刻を表す。
【００９２】
イス着席状況テーブル１５６が保持する項目は、イス情報テーブル１５３が保持する項目と同じでよい。処理部１３１は、イス着席状況テーブル１５６において、イス情報テーブル１５３が保持する情報の少なくとも一部を書き込んでよい。また、イス着席状況テーブル１５６を用意せずに、イス情報テーブル１５３にレコードを追加していくことで、イスＣの着席状況を記録してもよい。
【００９３】
図８に示す着席状況を想定すると、イス着席状況テーブル１５６には、イスＩＤ：Ｃ３、Ｘ座標：２０、Ｙ座標：４０、利用者：Ｈ１、テーブルＩＤ：Ｔ１、及びタイムスタンプ：００：０１：００が登録される。さらに、イス着席状況テーブル１５６には、イスＩＤ：Ｃ４、Ｘ座標：４０、Ｙ座標：４０、利用者：Ｏ１、テーブルＩＤ：Ｔ１、及びタイムスタンプ：００：０１：００が登録される。これにより、テーブルＴ１に、人Ｈ１が物Ｏ１（鞄）を隣のイスＣ４に置いて、イスＣ３に着席している状況が、ＤＢサーバ１２に登録される。
【００９４】
一方、Ｓ４５で、認識された人又は物の座標が前回取得された座標から大きく変化している場合、処理部１３１は、人又は物が移動中であると判断し、イスＣｍ（ここではＣ３，Ｃ４）をイス着席状況テーブル１５６から削除する（Ｓ４７）。この場合、図９ＣにおけるイスＣ３，Ｃ４に係るレコードの情報を、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２から削除してよい。
【００９５】
処理部１３１は、全てのテーブルＴｉ（ｉ＝１，２）に対し、イスＣ１〜Ｃ４が備わっているテーブルＴ１、及びイスＣ５〜Ｃ８が備わっているテーブルＴ２の着席率を計算して更新する（Ｓ４８）。
【００９６】
図９ＤはテーブルＴの着席状況の記録の一例を時系列に示すテーブルである。テーブル着席状況テーブル１５７は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。テーブル着席状況テーブル１５７には、テーブルＩＤ、Ｘ座標、Ｙ座標、着席率、最短距離Ｍｉｎ、座席数、及びタイムスタンプが登録される。タイムスタンプは、着席状況の処理が実行された時刻を表す。
【００９７】
テーブル着席状況テーブル１５７が保持する項目は、テーブル情報テーブル１５１が保持する項目と同じでよい。処理部１３１は、テーブル着席状況テーブル１５７において、テーブル情報テーブル１５１が保持する情報の少なくとも一部を書き込んでよい。また、テーブル着席状況テーブル１５７を用意せずに、テーブル情報テーブル１５１に逐次レコードを追加することで、テーブルＴ１の着席状況を記録してもよい。
【００９８】
着席率は、テーブルＴに備わるイスＣのうち利用者が空白でない（利用中の）イスＣの数を、座席数で割った値である。着席率が値０でない場合、処理部１３１は、テーブルが利用中であるとみなせる。図８に示す着席状況を想定すると、テーブル着席状況テーブル１５７には、テーブルＩＤ：Ｔ１、Ｘ座標：３０、Ｙ座標：３０、在席状況：０．５０、最短距離Ｍｉｎ：１００、座席数：４、及びタイムスタンプ：００：０１：００が登録される。
【００９９】
なお、Ｓ４７では、移動中の顧客が使用していたイスＣに関するレコードを削除することを示したが、移動中の顧客が離席した後に再度、イスＣに着席することも考えられる。この場合、処理部１３１は、顧客の移動を追跡する動線分析処理により、移動前、移動中、移動後の顧客が同一人物であるか否かを紐付けしてよい。同一人物であると紐付けられた場合、離席した顧客の位置座標が大きく変化した場合でも、処理部１３１は、この顧客が使用していたイスＣに関するレコードを削除しなくてよい。これにより、店舗情報提供システム５は、離席した顧客が再び着席し、イスＣを継続して使用していることを認識できる。
【０１００】
図１０はＳ４２における人Ｈ又は物Ｏの認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１０１】
処理部１３１は、カメラ３１で撮像された画像の画像データを取得する（Ｓ６１）。処理部１３１は、画像に映る人の属性を外見から推定する（Ｓ６２）。外見からの推定は、処理部による画像認識処理による推定を指す。人Ｈの属性は、人Ｈの年齢、性別、カテゴリを含んでよい。カテゴリは、人Ｈのどのような客層であるかを示してよく、利用者用途に対応してよい。処理部１３１は、人の属性を推定する際、ＤＢサーバ１２に登録されている学習データを用いてもよい。学習データは、ディープラーニング等の機械学習によってストレージ１２２に蓄積され。例えば、処理部１３１は、人工知能により、蓄積された学習データを基に、学習済みモデルを生成し、この学習済みモデルに人物の外見を表す画像を入力し、その出力として人の属性データを取得する。
【０１０２】
図１１Ａは人の属性情報の一例を示すテーブルである。
【０１０３】
人属性情報テーブル１６１は、例えば、年令、性別、及びカテゴリの属性を含む。図１１Ｂは外見によるカテゴリの判定を示すテーブルである。外見によるカテゴリの判定では、カテゴリ種別テーブル１６４が用いられる。カテゴリ種別テーブル１６４は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。カテゴリ種別テーブル１６４は、カテゴリ種別と外見による認識（画像認識）の結果とが登録される。
【０１０４】
例えば、外見による認識では、ネクタイ、スーツ、作業着が認識された場合、カテゴリ種別では、カテゴリがビジネスであると判定される。つまり、人Ｈがビジネスマンであると推定される。また、外見による認識では、制服が認識された場合、カテゴリ種別では、学生と判定される。つまり、人Ｈが学生であると推定される。また、外見による認識では、ランドセルが認識された場合、カテゴリ種別では、小学生と判定される。つまり、人Ｈが小学生であると推定される。推定した結果として、人属性情報テーブル１６１には、年齢：３０、性別：男、カテゴリ：ビジネスが人の属性として登録される。
【０１０５】
処理部１３１は、画像データから物を認識する（Ｓ６３）。物の認識は、画像認識により行われてよい。物の認識は、人の属性の推定と同様、学習データを用いて行われてもよい。
【０１０６】
図１１Ｃは物の推定の一例を示すテーブルである。物推定テーブル１６２には、推定結果として、モノＩＤ：Ｏ１，推定：鞄、色：茶色、大きさ：中が登録される。物推定テーブル１６２は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。なお、物推定テーブル１６２は、図９Ｂに示した物情報テーブル１５５と別個に設けられてもよいし、物情報テーブル１５５と同じであり、物情報テーブル１５５の「推定」の項目に推定結果が書き込まれてもよい。
【０１０７】
続いて、処理部１３１は、マイク３２で収音した音声（音声データ）を取得する（Ｓ６４）。処理部１３１は、マイク３２で収音した音声の音量（音圧レベル）から、店舗３５の盛況度を推定する（Ｓ６５）。処理部１３１は、音声の特徴（例えば音の高さ、周波数）を基に、人Ｈの年齢と性別を推定する（Ｓ６６）。処理部１３１は、音声認識を行い、物を推定する（Ｓ６７）。音声認識による物の推定として、例えばキーボードを叩く音と推定されることが挙げられる。
【０１０８】
図１１Ｄは音の属性の一例を示すテーブルである。音属性テーブル１６３には、音の属性に関する情報の値が登録される。音の属性は、例えば、盛況度、年齢、性別、物Ｏの認識結果（推定結果）を含んでよい。盛況度は、店舗３５の賑やかさを示し、例えば、静か、ざわざわ、賑やか、の情報が含まれてよい。図１１Ｄでは、音の属性とその値として、盛況度：静か、年令・性別：男２０−６０代、音声認識：キーボードが登録される。なお、音声の属性は、例えば音量及び音の高さの少なくとも一方で推定されてもよい。
【０１０９】
なお、人Ｈや物Ｏの認識は、メインセンサによる検出データ（例えばカメラ３１で撮像された画像データ）を基に行われ、サブセンサによる検出データ（例えばマイク３２で収音された音声データや赤外線センサの検出データ）は補足的に用いられてもよい。どのセンサをメインセンサとするか、サブセンサとするかについては、任意である。店舗情報提供システム５は、メインセンサとサブセンサを考慮して人Ｈや物Ｏを認識することで、認識処理の処理負荷をなるべく軽減しつつ、認識精度の低下を抑制できる。
【０１１０】
図１２はＳ５における表示内容の更新処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１１１】
処理部１３１は、店舗３５の混雑度を計算する（Ｓ７１）。混雑度は、例えば、利用中のテーブルＴの数を店舗３５に配置されたテーブルＴの総数で割った値である。よって、混雑度は、テーブルＴの利用率に相当する。テーブルＴは、前述したように、着席率が値０でない場合、利用中として扱われる。着席率は、例えば、イス着席状況テーブル１５６を基に、テーブルＴに備わるイスＣのうち利用者が空白でない（つまり利用中の）イスＣの数を、テーブルＴに備わるイスＣの数（座席数）で割った値である。
【０１１２】
図１３ＡはテーブルＴの着席状況の記録の一例を時系列に示すテーブルである。テーブル着席状況テーブル１５７Ａの登録内容は、エリアの項目を除き、図９Ｄに示したテーブル着席状況テーブル１５７とほぼ同じである。
【０１１３】
図１３Ａでは、テーブル着席状況テーブル１５７Ａには、テーブルＩＤ：Ｔ１、Ｘ座標：３０、Ｙ座標：３０、着席率：０．５０、最短距離Ｍｉｎ：１００、座席数：４、及びタイムスタンプ：００：００：００が登録される。また、テーブル着席状況テーブル１５７Ａには、テーブルＩＤ：Ｔ２、Ｘ座標：１３０、Ｙ座標：３０、着席率：０．５０、最短距離Ｍｉｎ：１００、座席数：４、及びタイムスタンプ：００：００：００が登録される。
【０１１４】
なお、テーブル着席状況テーブル１５７Ａにエリアの項目を追加し又はテーブル着席状況テーブル１５７からエリアの項目を削除し、テーブル着席状況テーブル１５７，１５７Ａとして共通のテーブルが使用され、適宜更新されてもよい。なお、店舗レイアウトの情報を用いずに、検出した人の位置情報や人数から過去の履歴や基準画像との比較を行い、混雑度を求めてもよい。過去の履歴や基準画像は、例えばストレージ１２２に保持されており、適宜参照されてよい。
【０１１５】
処理部１３１は、人Ｈの滞在時間を計算する（Ｓ７２）。この場合、処理部１３１は、カメラ３１で撮像した画像から、８つのイスＣｍ（ｍ＝１，２，…）に対し、それぞれのイスＣｍの近傍の画像を抽出し、抽出した画像から人Ｈを認識する処理を行ってよい。
【０１１６】
図１３Ｂは人の滞在時間の記録の一例を示すテーブルである。人滞在時間テーブル１５８には、ヒトＩＤ：Ｈ１、属性：男、３０代、ビジネス、Ｘ座標：２７、Ｙ座標：４１、人の距離の平均：４１、滞在時間：１：００、及びタイムスタンプ：００：０１：００が含まれて登録される。人滞在時間テーブル１５８は、ＤＢサーバ１２のストレージ１２２に登録（保持）される。なお、人Ｈの距離の平均は、画像から認識された複数の人Ｈの間の距離の平均値でよい。隣の座席までの距離の平均は、画像から認識された複数のイスＣのうち、隣同士のイスＣの間の距離の平均値であってよい。人Ｈの距離の平均又は隣の座席までの距離の平均は、判定シート１００の座席間隔の一例でよい。
【０１１７】
処理部１３１は、混雑度が閾値ｔｈ５（例えば３０％）以上であるか否かを判別する（Ｓ７３）。混雑度が閾値ｔｈ５（例えば３０％）未満である場合、処理部１３１は、Ｓ７６の処理に進む。一方、混雑度が３０％以上である場合、処理部１３１は、隣の座席までの距離の平均値を、座席間隔を基に算出する（Ｓ７４）。座席間隔は、例えば、イス情報テーブル１５３に記録された各イスの配置位置（Ｘ座標、Ｙ座標）を基に算出されたものでもよいし、画像に写り込んだ各イスＣの間隔が画像認識等により取得されたものでもよい。座席間隔は、複数の座席間隔の平均値でもよい。処理部１３１は、人Ｈの距離の平均値を、座席間隔を基に算出する（Ｓ７５）。例えば、人Ｈが着席している場合、利用中のイスＣの間隔が、人Ｈの距離であってよい。処理部１３１は、Ｓ７４で求めた隣の座席までの距離の平均値、及びＳ７５で求めた人の距離の平均値を、人滞在時間テーブル１５８に反映させる。
【０１１８】
処理部１３１は、判定シート１００を用いて、店舗状況を判定する（Ｓ７６）。店舗状況は、顧客が店舗３５を利用するための利用者用途として表現されてよい。例えば、処理部１３１は、混雑度及び座席間隔（ただし、混雑度が３０％未満の場合には座席間隔を条件に用いない）を基に、店舗３５の利用者用途を判定してよい。処理部１３１は、混雑度、座席間隔と、店舗３５内の音量、音の高さ、等の少なくとも１つに基づいて、店舗３５の利用者用途を判定してよい。処理部１３１は、判定の結果を店舗状況テーブル１５９に反映させる。
【０１１９】
図１３Ｃは店舗状況テーブル１５９の登録内容の一例を示すテーブルである。店舗状況テーブル１５９には、例えば、店舗ＩＤ：Ａ店、エリア：１Ｆ、カテゴリ：ビジネス、混雑度：５０％、物Ｏの分布：｛鞄：１｝、滞在時間の分布：｛３０分以下：１，３０分以上：０，６０分以上：０｝、音の大きさ：３０ｄＢ、音の高さの分布：空白、及びタイムスタンプ：００：０１：００が含まれて登録される。なお、物ＯがイスＣに載置されると、物ＯがイスＣを占有するので、物ＯがイスＣに着席しているとみなすことができる。この場合、物Ｏが着席率に影響し、利用者用途の決定に影響を与える。そのため、物Ｏの情報がテーブルに保持され、管理される。また、処理部１３１は、物Ｏの種類を検出し、例えばノートＰＣの数がテーブル数に比べて一定割合以上の個数であることを検知した場合、利用者用途をノマドワーカー向けとするなどの判定を行ってもよい。この判定を行うためには判定表に物Ｏに関する項目を加えればよい。
【０１２０】
なお、店舗ＩＤは、店舗３５を識別するための識別情報の一例である。エリアは、店舗３５における一部の領域である。また、ここでのカテゴリは、店舗３５のカテゴリを示し、店舗３５の利用者用途（例えばビジネス向け）を示す。滞在時間の分布における値は、各滞在時間（例えば３０分以下、６０分以上）にわたって滞在している人Ｈが何名いるかを示す。滞在時間の分布は、店舗３５をどのくらいの滞在時間で退出するかを示す指標となり、店舗３５の顧客の出入り（回転）の頻度を示す回転率を示している。
【０１２１】
処理部１３１は、店舗状況テーブル１５９を基に、デジタルサイネージ３３等に表示される店舗状況の表示内容を変更させる（Ｓ７７）。この場合、Ｗｅｂサーバ１１の通信部１１１は、店舗状況の表示内容の表示に必要な情報（表示情報）を、デジタルサイネージ３３（表示装置の一例）に送信する。表示情報は、店舗状況テーブル１５９に保持された情報の少なくとも一部を含む。表示情報は、例えば、タイムスタンプ（表示内容の変更を行う時間）、エリア（例えば１Ｆ）、利用者用途（例えばビジネス向け）、混雑度（例えば１０％）、滞在時間の分布、の情報を含んでよい。デジタルサイネージ３３は、表示情報を受信し、表示情報に従って表示する。この場合、デジタルサイネージ３３は、前回表示時の表示情報と変更された情報がある場合には、表示内容を更新する。Ｓ７７の後、処理部１３１は、表示内容の更新処理を終了する。
【０１２２】
このように、店舗情報提供システム５の動作によれば、着席状況を基に店舗の利用者用途等の判定を行い、一定時間毎に、表示内容を更新できる。よって、例えば店舗３５が自ら発信する固定的な利用者用途とは異なり、時間毎に変化し得る店舗３５の利用者用途を適切に顧客に提示できる。また、店舗３５が自ら発信する利用者用途の情報は、主観的な情報となる。これに対し、店舗情報提供システム５は、複数のセンサによる検出データに基づく客観的なデータを用いて、利用者用途等の店舗情報を発信できる。
【０１２３】
また、店舗情報提供システム５の動作は、店舗３５におけるエリア毎（例えば、１Ｆ、２Ｆ、３Ｆ、…）に実施されてよい。つまり、店舗情報提供システム５は、エリア毎に、店舗レイアウトの取得処理、着席状況の処理、表示内容の更新処理を行ってよい。これにより、同じ店舗３５においても、エリア毎に異なる利用者用途に決定され得る。
【０１２４】
なお、Ｓ７３の処理は省略されてよい。この場合、店舗情報提供システム５は、判定シート１００において「ＤＣ」となる可能性の高い利用者用途判定の処理を省略でき、処理負荷を軽減できる。
【０１２５】
図１４はデジタルサイネージ３３に表示される表示画面ＧＭ１の一例を示す図である。
【０１２６】
表示画面ＧＭ１には、空席状況が示され、店舗３５のエリア（３Ｆ，２Ｆ，１Ｆ，Ｂ１Ｆ）毎に利用者用途、混雑度、及び回転率が表示される。利用者用途は、利用者用途を示す画像（利用者用途画像）（文字、写真、動画、イラスト等）で表現されてよい。３Ｆでは、ビジネス用の利用者用途画像ＧＺ１が表示される。２Ｆでは、女子会の利用者用途画像ＧＺ２が表示される。１Ｆでは、ファミリーの利用者用途画像ＧＺ３が表示される。Ｂ１Ｆでは、ビジネス・勉強の利用者用途画像ＧＺ４が表示される。Ｂ１Ｆでは、２つの利用者用途を共通して示す利用者用途画像が表示されてもよいし、２つの利用者用途をそれぞれ個別に示す２つの利用者用途画像が表示されてもよい。利用者用途画像が写真や動画である場合、リアルタイム画像でも、過去に撮像され、ストレージ１２２に蓄積された画像であってよい。なお、利用者用途画像中に顔等の人Ｈが特定される情報が含まれたり、秘密にしたい情報が含まれたりする場合には、人Ｈが特定される情報や秘密にしたい情報がマスキングされてよい。
【０１２７】
回転率は、人Ｈが滞在している時間の割合をバー表示で示す。例えば、滞在時間の全体の割合を表すバーｂａのうち、バーｂａ１は、３０分未満で滞在している人Ｈの割合を表す。バーｂａ２は、３０分以上６０分未満で滞在している人Ｈの割合を表す。バーｂａ３は、６０分以上で滞在している人Ｈの割合を表す。回転率や滞在時間に関する情報は、サーバからデジタルサイネージへ送られてよい。
【０１２８】
例えば、３Ｆでは、利用者用途がビジネスである。混雑度が１０％であるので、晴れマークが表示される。また、回転率については、バーｂａ１の長さで示すように、３０分未満で滞在している人の割合は１００％である。２Ｆでは、利用者用途が女子会である。混雑度が５０％であるので、曇りマークが表示される。また、回転率については、バーｂａ１の長さで示すように、３０分未満で滞在している人の割合は略３３％である。バーｂａ２の長さで示すように、３０分以上６０分未満で滞在している人の割合は略３３％である。バーｂａ３の長さで示すように、６０分以上で滞在している人の割合は略３３％である。
【０１２９】
１Ｆでは、利用者用途がファミリーである。混雑度が１００％であるので、雨マークが表示される。また、回転率については、バーｂａ１の長さで示すように、３０分未満で滞在している人の割合は略１０％である。バーｂａ２の長さで示すように、３０分以上６０分未満で滞在している人の割合は略３０％である。バーｂａ３の長さで示すように、６０分以上で滞在している人の割合は略６０％である。
【０１３０】
Ｂ１Ｆでは、利用者用途がビジネス・勉強である。混雑度が１０％であるので、晴れマークが表示される。また、回転率については、回転率については、バーｂａ１の長さで示すように、３０分未満で滞在している人の割合は略３３％である。バーｂａ２の長さで示すように、３０分以上６０分未満で滞在している人の割合は略３３％である。バーｂａ３の長さで示すように、６０分以上で滞在している人の割合は略３３％である。
【０１３１】
このように、デジタルサイネージ３３が表示画面ＧＭ１を表示することで、店舗３５をこれから利用しようとする顧客は、どのエリアに空きであると判断できる。したがって、店舗情報提供システム５は、複数階（例えば１Ｆ、２Ｆ、３Ｆ）を有する店舗３５があり、１Ｆの入口付近の座席が混み合っている場合でも、例えば３Ｆに比較的空きがある場合に、３Ｆに空きがある旨を、店舗３５の利用者用途とともに提示できる。よって、顧客は、利用者用途やエリア毎の混雑度の表示を確認することで、入口付近が混み合っている場合でも、顧客の嗜好に合う店舗である場合には、空きのあるエリアをスムーズに訪れることができる。
【０１３２】
なお、本実施形態で示された各種テーブルは、ＤＢサーバ１２に店舗３５毎に登録（保持）されてよい。ＤＢサーバ１２は、複数の店舗３５のそれぞれについて、各種テーブルを保持してよい。
【０１３３】
このように、店舗情報提供システム５は、センサにより得られた検出データに対する認識処理により、テーブルＴの利用率、着席率、座席間隔、賑やかさ、等を分析し、客層毎に適した店舗の情報を、店舗内のデジタルサイネージ３３や情報機器４０（例えばスマートフォン４１）に表示できる。これにより、店舗情報提供システム５は、顧客の嗜好に合わせた店舗案内を実現できる。
【０１３４】
以上のように、第１の実施形態の店舗情報提供システム５は、店舗３５に設けられたカメラ３１及びマイク３２と、Ｗｅｂサーバ１１、ＤＢサーバ１２及び分析サーバ１３と、デジタルサイネージ３３と、を備える。カメラ３１は、店舗３５を撮像して画像データを取得し、Ｗｅｂサーバ１１に送信する。マイク３２は、店舗３５内で収音して音声データを取得し、Ｗｅｂサーバ１１に送信する。Ｗｅｂサーバ１１は、画像データ及び音声データを受信する。分析サーバ１３は、画像データに基づいて、店舗３５に所在する人Ｈ及び物Ｏの位置を認識する。分析サーバ１３は、人Ｈ及び物Ｏの位置に基づいて、店舗３５の混雑度を算出する。分析サーバ１３は、混雑度と、画像データ及び音声データの少なくとも１つに基づいて、利用者が店舗３５を利用するための利用者用途を決定する。
【０１３５】
マイク３２は、マイクロホンの一例である。カメラ３１、マイク３２は、（複数のセンサの一例である。Ｗｅｂサーバ１１、ＤＢサーバ１２及び分析サーバ１３は、サーバの一例である。デジタルサイネージ３３は、表示装置の一例である。店舗３５を撮像して画像データを取得すること、及び、店舗３５内で収音して音声データを取得することは、センシングにより複数の検出データを取得することの一例である。人Ｈは、顧客の一例である。物Ｏは、物体の一例である。
【０１３６】
これにより、店舗情報提供システム５は、顧客が店舗３５を利用するための利用者用途の情報を提供できる。この利用者用途の情報は、店舗３５内に配置されたカメラ３１やマイク３２による検出データに基づき推定されるので、店舗３５の雰囲気が加味される。したがって、店舗３５の利用者用途の情報提供を受けた顧客が、顧客自身の要望や嗜好に合う利用者用途の店舗３５を選んでその店舗３５に訪れることができる。この場合、顧客が訪れた店舗３５が、利用者の要望や嗜好に合わない店舗３５である可能性が低くなる。つまり、店舗情報提供システム５は、利用者用途によって顧客の要求や嗜好に合わせた店舗案内を行うことができる。このように、店舗情報提供システム５は、店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているかの情報を提供できる。
【０１３７】
また、Ｗｅｂサーバ１１は、店舗３５におけるテーブルＴ及びイスＣの店舗レイアウトの情報を取得してよい。分析サーバ１３は、テーブルＴ及びイスＣの店舗レイアウトの情報と人Ｈ及び物Ｏの少なくとも一方の位置に基づいて、店舗３５の混雑度を算出してよい。テーブルＴ及びイスＣは、席の一例である。テーブルＴ及びイスＣの店舗レイアウトの情報は、席の配置情報の一例である。
【０１３８】
これにより、店舗情報提供システム５は、店舗レイアウトを加味するので、例えば店舗３５内のイスＣやテーブルＴの近傍に位置する人や物ＯをイスＣやテーブルＴと紐付けて管理できる。そして、店舗情報提供システム５は、紐付けされた人Ｈや物Ｏを着席していると判断して、店舗３５内の混雑度を推定できる。
【０１３９】
店舗情報提供システム５は、デジタルサイネージ３３、を備えてよい、Ｗｅｂサーバ１１は、店舗３５の利用者用途の情報を送信してよい。デジタルサイネージ３３は、店舗３５の利用者用途の情報を受信し、表示してよい。
【０１４０】
これにより、店舗情報提供システム５は、店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているかの情報を視覚的に提供できる。
【０１４１】
また、分析サーバ１３は、混雑度が閾値ｔｈ５（例えば３０％）以上である場合、店舗３５の利用者用途を決定し、混雑度が閾値ｔｈ５未満である場合、店舗３５の利用者用途を決定しなくてよい。
【０１４２】
これにより、混雑度が低い場合には、空席が比較的多く、人Ｈや物Ｏが少ないと考えられる。そのため、人Ｈの属性や物Ｏの属性や着席状況に基づく店舗の雰囲気が極端に異なることが少ないと考えられ、店舗３５の情報提供があまり必要とされないと考えられる。したがって、店舗情報提供システム５は、ある程度混雑している場合に限って利用者用途の情報を提供することで、利用者用途情報を効率良く提供できる。また、顧客は混雑度が低い場合に利用者用途の情報提供を受けなくても、各店舗３５の雰囲気は似ており、顧客の要求や嗜好と異なることはあまりないと考えられる。
【０１４３】
また、分析サーバ１３は、複数の時点において、画像データ及び音声データを受信してよい。分析サーバ１３は、画像データに基づいて、店舗３５に所在する人Ｈ及び物Ｏの位置を認識してよい。分析サーバ１３は、テーブルＴ及びイスＣの配置情報と人Ｈ及び物Ｏの位置に基づいて、店舗３５の混雑度を算出してよい。分析サーバ１３は、混雑度と画像データ及び音声データの少なくとも１つに基づいて、店舗３５の利用者用途を決定してよい。分析サーバ１３は、決定された店舗３５の利用者用途の情報をデジタルサイネージ３３に送信してよい。デジタルサイネージ３３は、店舗３５の利用者用途の情報を受信し、複数の時点における後の時点において、店舗３５の利用者用途の情報の表示を更新してよい。
【０１４４】
これにより、顧客は、デジタルサイネージ３３に表示される店舗３５の利用者用途を見て、利用する店舗３５を決めることができ、利用者の要求や嗜好を満足させることができる。また、店舗情報提供システム５は、利用者用途の決定を複数のタイミングで行って利用者用途の情報を更新することで、店舗３５への顧客の出入りを加味して、変化し得る利用者用途の情報を的確に提供できる。
【０１４５】
また、分析サーバ１３は、テーブルＴ及びイスＣの配置情報と、人Ｈ及び物Ｏの少なくとも１つの位置とに基づいて、店舗３５において複数の人の着席位置を認識する。分析サーバ１３は、複数の人の着席位置の間隔（例えば図２の座席間隔）を算出し、複数の人の着席位置の間隔に基づいて、店舗３５の利用者用途を決定する。
【０１４６】
これにより、店舗３５における顧客の着席位置の間隔は、顧客同士の関係性を示す指標となり得る。したがって、着席位置の間隔を基に店舗３５の利用者用途を決定することで、顧客同士の関係性を加味した利用者用途を決定し、利用者用途に見合った混雑度等の店舗情報を提供できる。
【０１４７】
例えば着席位置の間隔が短い場合には、親子等が顧客であると想定され、店舗情報提供システム５は、利用者用途としてファミリー向けの店舗３５であるという情報を提供できる。例えば着席位置の間隔が長い場合には、商談等を行っているビジネスマンが顧客であると想定され、店舗情報提供システムは、ビジネス向けの店舗３５であるという情報を提供できる。
【０１４８】
また、分析サーバ１３は、マイク３２で収音された音声信号（音声データ）の信号レベルに基づいて、店舗３５の利用者用途を決定してよい。
【０１４９】
店舗３５内の音声信号の信号レベルは、例えば店舗３５の盛況度を示し、店舗３５内全体の音空間の特徴を示す指標となり得る。したがって、店舗情報提供システム５は、店舗３５内の音声信号の信号レベルを基に店舗３５の利用者用途を決定することで、店舗３５全体の音による雰囲気を加味した利用者用途を決定し、店舗情報を提供できる。
【０１５０】
また、分析サーバ１３は、マイク３２で収音された音声信号に含まれる人の声の高さを判定してよい。分析サーバ１３は、人の声の高さに基づいて、店舗３５の利用者用途を決定してよい。
【０１５１】
店舗３５内の人の声の高さは、店舗３５の顧客の層（客層）（例えば男性、女性、大人、子供）を示す指標となり得る。よって、店舗情報提供システム５は、顧客の客層に応じた店舗３５の利用者用途の情報を提供できる。なお、音声信号にはノイズが含まれるので、単純に収音された音声信号の高さ（周波数）が判定されるのではなく、顧客の声が抽出された後、その声の高さ（周波数）が判定されてよい。
【０１５２】
また、分析サーバ１３は、店舗３５に所在する物Ｏを認識してよい。分析サーバ１３は、認識した物Ｏに基づいて、店舗３５の利用者用途を決定してよい。
【０１５３】
これにより、店舗情報提供システム５は、顧客の持ち物を認識することで、持ち物に対応する顧客の客層を推定でき、客層に応じた店舗３５の利用者用途の情報を提供できる。
【０１５４】
また、分析サーバ１３は、店舗３５の混雑度の情報をデジタルサイネージ３３に送信してよい。デジタルサイネージ３３は、店舗３５の混雑度の情報を受信し、表示してよい。
【０１５５】
これにより、顧客は、利用者用途の情報とともに店舗３５の混雑度の情報を確認でき、顧客の要求や嗜好に合う店舗３５の混雑度を確認できる。したがって、店舗３５の混雑度及び利用者用途の情報提供を受けた顧客は、顧客自身の要望や嗜好に合う利用者用途の店舗３５であって、混雑度の低い店舗３５を選んでその店舗３５に訪れることができる。
【０１５６】
また、分析サーバ１３は、複数のタイミングで得られた、カメラ３１で撮像された画像の画像データ、及びマイク３２で収音された音声信号、の少なくとも１つに基づいて、店舗３５に所在する人Ｈ及び物Ｏの滞在時間を算出してよい。分析サーバ１３は、算出された滞在時間の情報をデジタルサイネージ３３に送信する。デジタルサイネージ３３は、滞在時間の情報を受信し、表示してよい。
【０１５７】
これにより、表示装置（例えばデジタルサイネージ３３、スマートフォン４１）の表示の確認者は、店舗３５に所在する顧客がどのくらいの時間滞在している顧客であるかを確認できる。つまり、表示の確認者は、店舗３５の顧客の回転率を確認できる。よって、表示の確認者は、例えば、店舗３５の回転率が高い場合には、多少混雑度が高くても、利用できる可能性が高いと推測できる。また、表示の確認者は、例えば、店舗３５の回転率が低い場合には、混雑度が高いと顧客が店を出る可能性が低く、利用できる可能性が低いと推測できる。
【０１５８】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、単一の店舗３５の空席状況をデジタルサイネージ３３等に表示する場合を示した。第２の実施形態では、顧客からの要求に応じて、複数の店舗における現在の混雑情報を、顧客が所持するスマートフォン等に配信する場合を示す。
【０１５９】
第２の実施形態の店舗情報提供システムは、第１の実施形態とほぼ同一の構成を有する。第１の実施形態と同一の構成要素については、同一の符号を用いることで、その説明を省略又は簡略化する。
【０１６０】
図１５は第２の実施形態における各店舗３５の現在の混雑情報をスマートフォン４１に配信する手順を示すシーケンス図である。スマートフォン４１には、各店舗３５の混雑状況の情報を配信するためのアプリケーション（店舗混雑情報配信アプリとも称する）がインストール済みである。店舗混在情報配信アプリは、サーバ１５が提供するＡＰＩ（Application Programing Interface）を介して、サーバ１５にアクセス可能であり、サーバ１５との間でデータの送受が可能である。
【０１６１】
スマートフォン４１の処理部４１１は、店舗混雑情報配信アプリを起動する。スマートフォン４１のユーザは、スマートフォン４１のタッチパネル４１３に対し、利用者用途指示情報を入力する操作を行う。処理部４１１は、タッチパネル４１３を介して、ユーザからの利用者用途指示情報の入力を受け付ける（Ｔ１）。
【０１６２】
利用者用途指示情報は、ユーザが希望する店舗３５の利用者用途の情報である。例えば、ユーザが店舗３５において仕事の作業を行いたい場合、利用者用途指示情報は、ビジネス向けの店舗３５を指示する情報が含まれる。また、利用者用途指示情報は、利用者用途に一致する店舗３５が複数存在する場合の、店舗３５の提示順序の情報（ソートの情報）を含んでよい。例えば、利用者用途指示情報は、例えばカテゴリ（利用者用途）：ビジネス、ソート：混雑度の低い順の情報を含む。
【０１６３】
処理部４１１は、通信部４１２を介して、Ｗｅｂサーバ１１に利用者用途指示情報を送信する（Ｔ２）。Ｗｅｂサーバ１１は、スマートフォン４１から利用者用途指示情報を受信すると、ＤＢサーバ１２にデータの検索を要求する（Ｔ３）。ＤＢサーバ１２は、利用者用途としてのビジネスを検索キーとして、後述する空席状況テーブル１７１に登録されている店舗３５の情報（店舗情報）を絞り込み、利用者用途がビジネスである１つ以上の店舗３５の店舗情報における混雑度のデータを抽出する（Ｔ４）。店舗情報は、店舗３５に関する情報であり、例えば、空席状況テーブル１７１に含まれる各項目の情報の少なくとも１つを含む。そして、ＤＢサーバ１２は、利用者用途がビジネスである１つ以上の店舗３５の混雑度のデータを、混雑度の低い順に並び替える。
【０１６４】
ＤＢサーバ１２は、検索キー：ビジネスで、混雑度の低い順で絞り込まれた、各店舗３５の混雑度のデータを、Ｗｅｂサーバ１１に応答する（Ｔ５）。このデータには、店舗３５の店舗ＩＤも含まれてよい。
【０１６５】
Ｗｅｂサーバ１１は、ＤＢサーバ１２から各店舗３５の混雑度のデータを受け取ると、例えばＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）形式のデータに変換して、スマートフォン４１に返信する（Ｔ６）。
【０１６６】
スマートフォン４１の処理部４１１は、通信部４１２を介して、例えばＪＳＯＮ形式のデータを受信すると、各店舗３５の情報（例えば、利用者用途に対応する利用者用途画像、店舗ＩＤに対応する店舗名、混雑度）を、タッチパネル４１３に閲覧可能に表示する（Ｔ７）。なお、各店舗３５の混雑度のデータ形式は、ＪＳＯＮ形式に限らず、他の形式（例えばＸＭＬ形式、ＣＳＶ形式）であってもよい。
【０１６７】
なお、Ｔ４〜Ｔ７では、混雑度のデータが抽出されて通信されて表示されることを説明したが、混雑度以外の店舗情報の少なくとも１つが抽出されて通信されて表示されてよい。
【０１６８】
図１６は各店舗３５の空席状況の一例を示すテーブルである。混雑度は、空席状況を示す１つの指標として表現され得る。空席状況テーブル１７１には、店舗ＩＤ、ＧＰＳ座標、カテゴリ（利用者用途）、混雑度、物Ｏの分布、人の距離の平均、隣の座席までの距離の平均、滞在時間の分布、音の大きさ、音の高さの分布、及びタイムスタンプが登録される。例えば、店舗３５がＢ店である場合、店舗ＩＤ：Ｂ店、カテゴリ：ビジネス、混雑度：｛平均：５０％，１Ｆ：５０％，２Ｆ：５０％｝、人の距離の平均：５０ｃｍ、隣の座席までの距離の平均：５０ｃｍ、音の大きさ：３０ｄＢ、及びタイムスタンプ：００：０１：００の情報が含まれて登録されている。なお、図１６のＧＰＳ座標は、店舗３５が位置する位置情報の一例である。
【０１６９】
空席状況テーブル１７１が保持する項目は、店舗状況テーブル１５９が保持する項目と同じでよい。処理部１３１は、空席状況テーブル１７１において、店舗状況テーブル１５９が保持する情報の少なくとも一部を書き込んでよい。また、空席状況テーブル１７１を用意せずに、店舗３５毎に用意される店舗状況テーブル１５９に各店舗３５の店舗状況の情報を書き込むことで、各店舗の店舗状況（例えば利用者用途や混雑度を含む）を記録してもよい。
【０１７０】
図１７はスマートフォン４１に表示される各店舗３５の現在の混雑度を表示する画面の一例を示す図である。また、この表示は、図１５におけるＴ７の表示の一例である。
【０１７１】
タッチパネル４１３に表示された、各店舗３５の現在の混雑度を表示する画面ＧＭ２には、利用者用途がビジネスであり、混雑度の低い順で検索された各店舗３５の状況が表示される。ここでは、Ａ店がビジネス用途で、混雑度が１０％であることが表示される。Ｂ店がビジネス用途で、混雑度が５０％であることが表示される。Ｃ店がビジネス用途で混雑度が１００％であることが表示される。この画面では、スマートフォン４１のユーザがタッチパネル４１３を介して利用者用途をカテゴリ欄の選択項目にチェックを入れることで選択でき、検索結果の表示順をソート欄で選択できるようになっている。
【０１７２】
以上のように、第２の実施形態の店舗情報提供システム５は、スマートフォン４１を更に備える。ＤＢサーバ１２は、複数存在する店舗３５に対し、店舗３５毎に、店舗ＩＤと、混雑度の情報と、店舗の利用者用途の情報とを、関連付けて保持するストレージ１２２を備える。Ｗｅｂサーバ１１は、検索対象となる利用者用途を指示するための利用者用途指示情報を受信する。ＤＢサーバ１２は、利用者用途指示情報で指示された利用者用途に一致する店舗３５の利用者用途の情報に関連付けられた店舗ＩＤ及び店舗の混雑度の情報を、ストレージ１２２から抽出する。Ｗｅｂサーバ１１は、抽出された店舗ＩＤ及び店舗の混雑度の情報をスマートフォン４１に送信する。スマートフォン４１は、店舗ＩＤ及び店舗の混雑度の情報を受信する。スマートフォン４１は、店舗ＩＤ及び店舗の混雑度を表示する。
【０１７３】
なお、スマートフォン４１は、携帯端末の一例である。店舗ＩＤは、店舗の識別情報の一例である。ストレージ１２２は、記憶部の一例である。
【０１７４】
これにより、スマートフォン４１のユーザは、ユーザが所望する利用者用途に該当する店舗３５と、その店舗３５の混雑度を確認できる。スマートフォン４１が、例えば利用者用途に該当する店舗３５と店舗３５の混雑度とを一覧で表示することで、ユーザは、所望の店舗３５とその混雑度とを把握し易くなる。
【０１７５】
（第３の実施形態）
第２の実施形態では、各店舗３５の現在の混雑度を表示する場合を示した。第３の実施形態では、顧客からの要求に応じて、スマートフォン４１に複数の店舗３５における将来の混雑情報を配信する場合を示す。
【０１７６】
また、第３の実施形態の店舗情報提供システムは第１の実施形態とほぼ同一の構成を有する。第１の実施形態と同一の構成要素については、同一の符号を用いることで、その説明を省略又は簡略化する。
【０１７７】
図１８は第３の実施形態における各店舗３５の将来の混雑情報をスマートフォン４１に配信する手順を示すシーケンス図である。スマートフォン４１のユーザは、出発地であるＩ地点から目的地であるＪ地点に移動し、Ｉ地点あるいはＪ地点で空いている店を知りたいというケースを想定する。出発地は、スマートフォン４１のユーザの現在地と一致してもよいし、現在地と一致しなくてもよい。
【０１７８】
本実施形態では、第２の実施形態と同様に、スマートフォン４１には、店舗混雑情報配信アプリがインストール済みである。店舗混在情報配信アプリは、サーバ１５が提供するＡＰＩを介して、サーバ１５にアクセス可能であり、サーバ１５との間でデータの送受が可能である。
【０１７９】
スマートフォン４１の処理部４１１は、店舗混雑情報配信アプリを起動する。スマートフォン４１のユーザは、スマートフォン４１のタッチパネル４１３に対し、利用者用途指示情報を入力する操作を行う。スマートフォン４１の処理部４１１は、タッチパネル４１３を介して、ユーザからの利用者用途指示情報の入力を受け付ける（Ｔ１１）。利用者用途指示情報は、カテゴリ（利用者用途）の情報、ソートの情報、現在地や目的地の情報を含んでよい。利用者用途指示情報は、例えば、カテゴリ（利用者用途）：ビジネス、ソート：混雑度の低い順、位置情報：出発地としてのＩ地点及び目的地としてのＪ地点の情報を含む。
【０１８０】
処理部４１１は、通信部４１２を介して、Ｗｅｂサーバ１１に利用者用途指示情報を送信する（Ｔ１２）。Ｗｅｂサーバ１１は、スマートフォン４１から利用者用途指示情報を受信すると、インターネット８を介して、外部の地理情報サービスサーバ７に、Ｉ地点からＪ地点までのＧＰＳ座標及び移動時間を要求する（Ｔ１３）。地理情報サービスサーバ７は、この要求に応じて、Ｉ地点のＧＰＳ座標、からＪ地点までのＧＰＳ座標及び移動時間Ｔ秒をＷｅｂサーバ１１に返信する（Ｔ１４）。
【０１８１】
Ｗｅｂサーバ１１は、カテゴリ（利用者用途）：ビジネス、ソート：混雑度の低い順、位置情報：Ｉ地点近傍を検索キーとして、現在の（移動時間０秒後の）Ｉ地点近傍の店舗３５について、ＤＢサーバ１２にデータ検索を要求する（Ｔ１５）。また、Ｗｅｂサーバ１１は、カテゴリ：ビジネス、ソート：混雑度の低い順、位置情報：Ｊ地点近傍を検索キーとして、移動時間Ｔ秒後のＪ地点近傍の店舗３５の予測について、ＤＢサーバ１２にデータ検索を要求する（Ｔ１５）。なお、Ｉ地点近傍又はＪ地点近傍の店舗３５とは、Ｉ地点又はＪ地点から閾値ｔｈ６以内の距離にある店舗３５であることを指す。
【０１８２】
ＤＢサーバ１２は、カテゴリ（利用者用途）：ビジネス、Ｉ地点近傍を検索キーとして、空席状況テーブル１７１に登録されている店舗情報を絞り込み、利用者用途がビジネス且つＩ地点近傍の各店舗３５の店舗情報における混雑度のデータを抽出する（Ｔ１６）。そして、ＤＢサーバ１２は、利用者用途がビジネス且つＩ地点近傍の各店舗３５の混雑度のデータを、混雑度の低い順に並び替える。また、ＤＢサーバ１２は、移動時間Ｔ秒後のＪ地点近傍におけるビジネス用途の各店舗３５の混雑度の予測を、分析サーバ１３に依頼する（Ｔ１７）。
【０１８３】
分析サーバ１３は、ＤＢサーバ１２からの予測の依頼に応じ、移動時間Ｔ秒後のＪ地点近傍におけるビジネス用途の各店舗３５の混雑度を予測する（Ｔ１８）。分析サーバ１３による混雑度の予測の詳細については後述する。
【０１８４】
分析サーバ１３は、Ｊ地点近傍におけるビジネス用途の各店舗３５の混雑度の予測結果を、ＤＢサーバ１２に返信する（Ｔ１９）。ＤＢサーバ１２は、分析サーバ１３から受け取ったビジネス用途の各店舗３５の混雑度の予測結果を基に、Ｊ地点近傍における各店舗３５の混雑度のデータを、混雑度の低い順に並び替える（Ｔ２０）。
【０１８５】
ＤＢサーバ１２は、現在のＩ地点近傍における混雑度の低い順で絞り込まれた、ビジネス用途の各店舗３５の混雑度のデータ、及び、移動時間Ｔ秒後のＪ地点近傍における混雑度の低い順で絞り込まれた、ビジネス用途の各店舗３５の混雑度（将来混雑度）のデータを、Ｗｅｂサーバ１１に応答する（Ｔ２１）。
【０１８６】
Ｗｅｂサーバ１１は、ＤＢサーバ１２から、現在及び移動時間Ｔ秒後（将来）におけるビジネス用途の各店舗３５の混雑度のデータを受け取ると、例えばＪＳＯＮ形式のデータに変換して、スマートフォン４１に返信する（Ｔ２２）。
【０１８７】
スマートフォン４１の処理部４１１は、通信部４１２を介して、例えばＪＳＯＮ形式のデータを受信すると、各店舗３５の情報（例えば、利用者用途に対応する利用者用途画像、店舗ＩＤに対応する店舗名、混雑度）を、タッチパネル４１３に閲覧可能に表示する（Ｔ２３）。なお、各店舗３５の混雑度のデータのデータ形式は、ＪＳＯＮ形式に限らず、ＸＭＬ形式でもよいし、ＣＳＶ形式であってもよい。
【０１８８】
なお、Ｔ１６〜Ｔ２３では、混雑度のデータが抽出されて通信されて表示されることを説明したが、混雑度以外の店舗情報の少なくとも１つが抽出されて通信されて表示されてよい。また、店舗情報には、現在の店舗３５での待ち行列や店舗３５の回転率やその他の情報を加味して、現在又は将来での店舗３５における着席可能となるまでのレジ待ち時間（後述）の情報が含まれてよい。
【０１８９】
図１９は手順Ｔ１８における分析サーバ１３の混雑度予測手順の一例を示すフローチャートである。
【０１９０】
分析サーバ１３の処理部１３１は、地理情報サービスサーバ７で得られた移動時間Ｔ秒を取得する（Ｓ９１）。移動時間Ｔ秒の情報は、Ｔ１４において地理情報サービスサーバ７から取得された情報でよい。
【０１９１】
処理部１３１は、イス着席状況テーブル１５６を基に、現在の着席数を取得する（Ｓ９２）。着席数は、利用中の（利用者の存在する）イスＣの数でよい。
【０１９２】
処理部１３１は、レジ待ち人数及びレジ待ち時間を取得する（Ｓ９３）。レジ待ち人数やレジ待ち時間は、レジの待ち人数を混雑度に反映させるために利用され得る。ここでのレジ待ち時間は、現在のレジ待ち時間であり、現在のレジ待ち人数×１人当たりの平均レジ処理時間を算出することで得られる。処理部１３１は、例えば、レジ付近に設置されたカメラ３４により撮像された画像を解析することで、レジに並んで待機している人数を、現在のレジ待ち人数として取得してよい。処理部１３１は、１人当たりの平均レジ処理時間の情報を、例えば過去の平均レジ処理時間の実績値に基づいて算出等することで、取得してよい。過去の平均レジ処理時間の実績値は、例えばＤＢサーバ１２に保持されていてよい。
【０１９３】
処理部１３１は、ＤＢサーバ１２に登録されているテーブル着席状況テーブル１５７を参照し、過去の実績値に基づいて、Ｔ秒後の離席数を推定する（Ｓ９４）。処理部１３１は、例えば、過去の同じ曜日、同様の天候におけるＴ秒後の回転率を推定し、推定された回転率を基に、Ｔ秒後の離席数を推定する（Ｓ９４）。この場合、例えば、処理部１３１は、店舗３５の回転率を、例えば、店舗状況テーブル１５９又は空席状況テーブル１７１に保持された滞在時間の分布の情報を基に算出してよい。また、滞在時間の分布を含む店舗情報が記録されたタイプスタンプ等に基づいて、曜日や天候の情報を取得してよい。
【０１９４】
処理部１３１は、式（１）に従って、Ｔ秒後における混雑度（将来混雑度）を算出する（Ｓ９５）。つまり、処理部１３１は、Ｔ秒後における混雑度を予測する。
将来混雑度＝（着席数＋レジ待ち人数−離席数）／イス全体の数  ……（１）
この着席数は、Ｓ９２で得られた着席数でよい。この待ち人数は、Ｓ９３で得られたレジ待ち人数でよい。この離席数は、Ｓ９４で得られた離席数でよい。なお、（式１）では、イス数を基準に将来混雑度が算出されているので、テーブルＴを考慮せずに合席が許容されることが想定される。なお、合席を許容しない場合、テーブルの利用率やテーブル数を基に将来混雑度が算出されてもよい。
【０１９５】
処理部１３１は、レジの待ち人数の変化に基づいて、Ｔ秒後におけるレジ待ち人数を推定する（Ｓ９５）。Ｔ秒後におけるレジ待ち人数は、例えば、現在のレジ待ち人数から、Ｓ９４で得られたＴ秒後の離席数を減じた値でよい。また、処理部１３１は、所定時間毎に所定人数がレジ待ちに追加されたり、過去の同時間帯のレジ待ち人数の増減の実績値を追加したりして、Ｔ秒後におけるレジ待ち人数を推定してもよい。
【０１９６】
なお、図１８の手順Ｔ２１で送信される各店舗３５の店舗情報は、式（１）で得られた混雑度と、レジ待ｓち時間と、の情報を含んでよい。この後、分析サーバ１３は、混雑度予測処理を終了する。したがって、将来の混雑度やレジ待ち時間に関する情報は、スマートフォン４１へ送信され、表示され得る。
【０１９７】
図２０Ａは、スマートフォン４１に表示される、出発地であるＩ地点近傍における現在の各店舗３５の混雑度を表す画面ＧＭ３の一例を示す図である。画面ＧＭ３には、例えば、現在の時点である〇〇：〇〇時点、Ｉ地点近傍の店舗であるＡ店、Ｂ店、Ｃ店、及び現在のレジ待ち時間に関する情報が、混雑度が低い順に、混雑度の数値と共に表示される。図２０Ａでは、レジ待ち時間に関する情報の一例として、例えば待ち時間が０分であることに対応する「すぐ案内」、「待ち時間３分程度」、等の案内情報が表示される。
【０１９８】
図２０Ｂはスマートフォン４１に表示される、目的地であるＪ地点近傍における将来の各店舗３５の混雑度を表す画面ＧＭ４の一例を示す図である。画面ＧＭ４には、例えば、将来の〇〇：〇〇時点（つまり予測）、Ｊ地点近傍の店舗であるＤ店、Ｅ店、Ｆ店、及び将来のレジ待ち時間に関する情報が、混雑度が低い順に、混雑度の数値と共に表示される。図２０Ｂでは、レジ待ち時間に関する情報の一例として、待ち時間が０分であることに対応する「すぐ案内」、「待ち時間１０分程度」、等の案内情報が表示される。
【０１９９】
このように、スマートフォン４１の処理部４１１は、画面ＧＭ３，ＧＭ４に、混雑度等の店舗情報の検索時点、利用者用途、混雑度、レジ待ち時間に関する情報を、タッチパネル４１３を介して表示する。これにより、店舗情報提供システム５は、顧客が希望する利用者用途に沿った店舗の、現在の混雑度や将来の混雑度を一見して確認できる。また、顧客は、レジ待ち時間に関する情報を確認することで、顧客が希望する利用者用途に沿いつつ、顧客の都合に合わせた店舗３５を選択できる。
【０２００】
以上のように、第３の実施形態の店舗情報提供システム５は、Ｗｅｂサーバ１１が、店舗３５への移動時間の情報を取得してよい。ＤＢサーバ１２は、利用者用途指示情報で指示された利用者用途に一致する店舗３５の利用者用途の情報に関連付けられた店舗ＩＤを、ストレージ１２２から抽出する。分析サーバ１３は、利用者用途指示情報で指示された利用者用途に一致する利用者用途の店舗３５の移動時間Ｔ秒が経過した後の混雑度（例えば将来混雑度）を算出する。Ｗｅｂサーバ１１は、店舗ＩＤと、将来混雑度と、の情報を送信する。スマートフォン４１は、店舗ＩＤ及び前記店舗３５の将来混雑度の情報を受信し、表示する。
【０２０１】
また、店舗情報提供システム５が、店舗における座席を予約するための予約システムが導入されていない店舗３５に適用されても、店舗３５を利用したい顧客は、混雑度や利用者用途や回転率等の店舗情報を把握できる。
【０２０２】
これにより、店舗情報提供システム５は、現時点だけでなく将来における店舗３５の混雑度（将来混雑度）を推測し、ユーザ所望の利用者用途で利用可能な店舗３５における将来の混雑度の情報を、ユーザに提供できる。よって、例えば、スマートフォン４１のユーザは、出発地としてのＩ地点で店舗に入るか、目的地としてのＪ地点で店舗３５に入るかの判断に役立てることができる。また、店舗情報提供システム５は、移動時間Ｔ秒後における店舗３５の回転率の情報を、混雑率とともに提示してよい。
【０２０３】
以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２０４】
上記実施形態では、物Ｏについて鞄を主に例示し説明したが、カメラ３１，３４での認識対象として、店が提供し、テーブルの上にある飲食物を含めてもよい。注文され、提供されているものが、料理のみなのか、コーヒー等の飲料のみなのか、その両方なのかの情報を、店内の状況や滞在時間が推定されるために用いられてもよい。更には、その提供された飲食物の残量がどの程度なのかを認識し、店内の状況や滞在時間の推定に用いられてもよい。
【０２０５】
上記実施形態では、店舗情報提供システム５は、分析サーバ１３は、店舗情報の提供に際し、ＤＢサーバ１２に過去に登録された各種テーブルの情報や、各種テーブルの情報から導出される情報を、過去の実績情報として取得してよい。分析サーバ１３は、過去の実績情報を基に、店舗情報の提供を行ってよい。
【０２０６】
上記実施形態では、店舗情報提供システム５は、予約システムと連動して、顧客に対して店舗情報を提供してよい。例えば、店舗情報提供システム５では、スマートフォン４１の処理部４１１は、予約システムに登録された予約情報（例えば店舗ＩＤ、来店時間、人数）を取得し、予約情報に係る人数を、来店時間におけるレジ待ち人数に加えてよい。これにより、スマートフォン４１は、複数のセンサによる検出データとともに、予約システムに含まれる予約データを加味して、混雑度や滞在時間を推定できる。なお、予約データは、利用者用途の判定に用いられてもよい
【０２０７】
上記実施形態では、空席状況や店舗情報の提示は、デジタルサイネージ３３を含むモニタや、スマートフォン４１等の携帯端末に表示するだけでなく、音声、その他の提示方法により行われてもよい。
【０２０８】
上記実施形態では、店舗情報提供システム５が店舗３５（例えば飲食店）に導入された場合を示したが、ゲームセンター、映画館等の娯楽施設等に導入されてもよい。また、店舗情報提供システム５は、複数の店舗３５でなく、一店舗で導入されてもよい。
【０２０９】
上記実施形態では、プロセッサは、物理的にどのように構成してもよい。また、プログラム可能なプロセッサを用いれば、プログラムの変更により処理内容を変更できるので、プロセッサの設計の自由度を高めることができる。プロセッサは、１つの半導体チップで構成してもよいし、物理的に複数の半導体チップで構成してもよい。複数の半導体チップで構成する場合、上記実施形態の各制御をそれぞれ別の半導体チップで実現してもよい。この場合、それらの複数の半導体チップで１つのプロセッサを構成すると考えることができる。また、プロセッサは、半導体チップと別の機能を有する部材（コンデンサ等）で構成してもよい。また、プロセッサが有する機能とそれ以外の機能とを実現するように、１つの半導体チップを構成してもよい。また、複数のプロセッサが１つのプロセッサで構成されてもよい。
【０２１０】
また、本開示は、上記実施形態の店舗情報提供システム５の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、ネットワークあるいは各種記憶媒体を介して装置に供給し、この装置内のコンピュータが読み出して実行するプログラムも適用範囲である。
【産業上の利用可能性】
【０２１１】
本開示は、店内状況が顧客の要求や嗜好に合っているかの情報を提供できる店舗情報提供システム、店舗情報提供方法、及びプログラム等に有用である。
【符号の説明】
【０２１２】
５  店舗情報提供システム
７  地理情報サービスサーバ
８  インターネット
９  センター
１０  センターネットワーク装置
１１  Ｗｅｂサーバ
１２  データベース（ＤＢ）サーバ
１３  分析サーバ
２０  店舗ネットワーク装置
３１  カメラ
３２  マイク
３３  デジタルサイネージ
３４  カメラ
３５  店舗
４１  スマートフォン
４２  ビューワ
１００  判定シート
１５４  人情報テーブル
１５５  物情報テーブル
１５７，１５７Ａ  テーブル着席状況テーブル
１５８  人滞在時間テーブル
１５９  店舗状況テーブル
１６１  人属性情報テーブル
１６２  物推定テーブル
１６３  音属性テーブル
１６４  カテゴリ種別テーブル
１７１  空席状況テーブル
【図１】
2019145022.tif 000003
【図２】
2019145022.tif 000004
【図３】
2019145022.tif 000005
【図４】
2019145022.tif 000006
【図５】
2019145022.tif 000007
【図６Ａ】
2019145022.tif 000008
【図６Ｂ】
2019145022.tif 000009
【図７】
2019145022.tif 000010
【図８】
2019145022.tif 000011
【図９Ａ】
2019145022.tif 000012
【図９Ｂ】
2019145022.tif 000013
【図９Ｃ】
2019145022.tif 000014
【図９Ｄ】
2019145022.tif 000015
【図１０】
2019145022.tif 000016
【図１１Ａ】
2019145022.tif 000017
【図１１Ｂ】
2019145022.tif 000018
【図１１Ｃ】
2019145022.tif 000019
【図１１Ｄ】
2019145022.tif 000020
【図１２】
2019145022.tif 000021
【図１３Ａ】
2019145022.tif 000022
【図１３Ｂ】
2019145022.tif 000023
【図１３Ｃ】
2019145022.tif 000024
【図１４】
2019145022.tif 000025
【図１５】
2019145022.tif 000026
【図１６】
2019145022.tif 000027
【図１７】
2019145022.tif 000028
【図１８】
2019145022.tif 000029
【図１９】
2019145022.tif 000030
【図２０Ａ】
2019145022.tif 000031
【図２０Ｂ】
2019145022.tif 000032