(57)【要約】【課題】  過去のエネルギー使用量に基づいて、飲食店の客の入り具合を客観的に評価、予測する。【解決手段】    飲食店評価システム１は、ユーティリティ使用量取得部１１、ユーティリティ使用履歴ＤＢ１２、飲食店情報ＤＢ１３、推移パターン特定部１４、飲食店分別部１５、及び、繁盛度算出部１６を備え、推移パターン特定部１４が、所定の第１期間を複数の小期間に分割してなる分割区間の累積使用量の推移履歴を複数と推移パターンと比較し、飲食店分別部１５が、累積推移履歴に最も近い推移パターンと、飲食店の店舗情報に基づいて飲食店を店舗グループに分別する。そして、繁盛度算出部１６が、同一の店舗グループに属する飲食店の夫々につき、ユーティリティ使用量の所定の第２期間における総使用量を算出、比較することで、店舗グループ内における飲食店の繁盛度を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーティリティ使用量に基づき飲食店の稼働状況を評価するシステムであって、
複数の飲食店の所定の第１期間におけるユーティリティ使用量の推移を示す推移履歴、又は、前記第１期間を複数の小期間に分割してなる分割区間の累積使用量の前記第１期間における推移に前記推移履歴を換算した累積推移履歴を取得するユーティリティ使用量取得部と、
前記飲食店の店舗情報を保持する飲食店情報ＤＢと、
前記飲食店毎に、前記ユーティリティ使用量の前記推移履歴又は前記累積推移履歴を保持するユーティリティ使用履歴ＤＢと、
前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記累積推移履歴を参照、又は、前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記推移履歴を前記累積推移履歴に換算して、前記飲食店毎に、前記累積推移履歴を複数の推移パターンと比較し、当該累積推移履歴に最も近い前記推移パターンを前記飲食店と関連付ける推移パターン特定部と、
前記飲食店と関連付けられた前記推移パターン、及び、前記飲食店の前記店舗情報に基づき、前記飲食店を複数の店舗グループに分別する飲食店分別部と、
同一の前記店舗グループに属する前記飲食店の夫々につき、前記ユーティリティ使用量の所定の第２期間における総使用量を算出し、前記総使用量を前記飲食店毎に比較して、前記店舗グループ内における前記飲食店の繁盛度を算出する繁盛度算出部を備えることを特徴とする飲食店評価システム。
【請求項２】
前記複数の推移パターンが、前記累積使用量の前記分割区間によるばらつきが異なる複数のパターンを含んでなることを特徴とする請求項１に記載の飲食店評価システム。
【請求項３】
前記複数の推移パターンが、前記累積使用量がピークを取る前記分割区間が異なる複数のパターンを含んでなることを特徴とする請求項１又は２に記載の飲食店評価システム。
【請求項４】
前記店舗情報が、前記飲食店のある地域、前記飲食店が提供する料理、店舗面積、並びに、営業日及び営業時間帯のうち少なくとも何れか１つの情報を含んでなることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の飲食店評価システム。
【請求項５】
前記繁盛度が、前記ユーティリティ使用量の前記総使用量が大きい又は小さい順に同一の前記店舗グループ内の前記飲食店を並べ替えた順位に基づき、前記総使用量を段階評価した評価値で与えられることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の飲食店評価システム。
【請求項６】
ユーティリティ使用量に基づき飲食店の稼働状況を評価するシステムであって、
飲食店の所定の第３期間におけるユーティリティ使用量の推移を示す推移履歴、又は、前記第３期間を複数の小期間に分割してなる分割区間の累積使用量の前記第３期間における推移に前記推移履歴を換算した累積推移履歴を取得するユーティリティ使用量取得部と、
前記ユーティリティ使用量の前記推移履歴又は前記累積推移履歴を保持するユーティリティ使用履歴ＤＢと、
前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記累積推移履歴を参照、又は、前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記推移履歴を前記累積推移履歴に換算して、前記ユーティリティ使用量の前記累積推移履歴についての推移モデルを設定する推移モデル設定部と、
前記推移モデルに基づき、前記飲食店の前記ユーティリティ使用量の直近の前記累積推移履歴から将来の所定時間帯における前記ユーティリティ使用量を予測するユーティリティ使用量予測部と、
前記予測されたユーティリティ使用量を前記飲食店の混雑度合いに換算した評価値を算出する混雑度算出部を備えることを特徴とする飲食店評価システム。
【請求項７】
前記推移モデル設定部は、前記ユーティリティ使用量の前記累積推移履歴に対して自己回帰分析を行い、自己回帰パラメータを含む自己回帰式を算出し、
前記ユーティリティ使用量予測部は、前記ユーティリティ使用量の直近の前記累積推移履歴を前記自己回帰式に代入して、前記ユーティリティ使用量を予測することを特徴とする請求項６に記載の飲食店評価システム。
【請求項８】
前記混雑度合いに換算した評価値が、前記予測されたユーティリティ使用量の、所定の第４期間における前記ユーティリティ使用量の最大使用量に対する割合で与えられることを特徴とする請求項６又は７に記載の飲食店評価システム。
【請求項９】
前記ユーティリティ使用量として、全体のユーティリティ使用量から抽出される厨房周りのユーティリティ使用量を用いることを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の飲食店評価システム。
【請求項１０】
前記ユーティリティが、電気、ガス、水道の少なくとも何れか１つを含むことを特徴とする請求項１〜９の何れか一項に記載の飲食店評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気、ガス、水道等のユーティリティ使用量に基づいて飲食店の稼働状況を評価するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ガス等のエネルギー使用量の自動計測システムに対する取り組みが本格化している。また、スマートメータを導入する機運も高まってきている。
【０００３】
これにより、リアルタイム且つ細かい時間間隔（例えば、１分程度）でエネルギー使用量の計量が可能になりつつある。
【０００４】
一方で、飲食店の評価方法として、食べログ（登録商標）などの口コミによるウェブサイトが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２１９８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、口コミサイトでの飲食店に対する評価は定性的なものであり、投稿ユーザによって重視する評価基準が異なるため、客観的な評価が可能とは言い難い。また、好意的な評価の投稿を有料で請け負う業者も想定しうるため、評価の妥当性が不明確である。さらに、リアルタイムで正確な評価情報の取得が困難である。
【０００７】
例えば、特許文献１には、ネットワーク上に存在する文書を解析して対象物と評価表現からなる評価対を抽出して評価対データベースに登録する評価対抽出部を備えた評判情報処理装置が開示されている。これは、対象物に対して「好き」「嫌い」「まあまあ」「面白い」「すごい」「陳腐」といった評価表現をネットワーク上の文書から取得、抽出し、対象物を評価するものであるが、上記評価表現は文書作成者の主観に基づくものであるため、客観的な評価ができるとは言い難い。
【０００８】
これに対して、飲食店を評価する場合、リアルタイムのエネルギー使用量を取得可能であることから、本願発明者は、エネルギー使用量を分析することで飲食店の評価を客観的に行うことができるのではと考え、本発明に至った。
【０００９】
本発明は、電気、ガス、水道等のユーティリティ使用量に基づいて、飲食店の稼働状況を客観的に評価する仕組みを提供し、また、これにより飲食店の過去又は将来の稼働状況を客観的に評価することが可能な飲食店評価システムを提供することをその目的とする。
【００１０】
特に、本発明は、過去のユーティリティ使用量に基づいて複数の飲食店の稼働状況を比較し、過去のユーティリティ使用量から推定される客の入り具合（繁盛度合い）に基づいて客観的に飲食店を評価可能なシステム、及び、飲食店の過去のユーティリティ使用量に基づいて将来のある時間帯におけるユーティリティ使用量を予測し、予測されるユーティリティ使用量から当該飲食店の客の入り具合を混雑度合いとして予測可能なシステムを提供することをその目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための本発明に係る飲食店評価システムは、
ユーティリティ使用量に基づき飲食店の稼働状況を評価するシステムであって、
複数の飲食店の所定の第１期間におけるユーティリティ使用量の推移を示す推移履歴、又は、前記第１期間を複数の小期間に分割してなる分割区間の累積使用量の前記第１期間における推移に前記推移履歴を換算した累積推移履歴を取得するユーティリティ使用量取得部と、
前記飲食店の店舗情報を保持する飲食店情報ＤＢと、
前記飲食店毎に、前記ユーティリティ使用量の前記推移履歴又は前記累積推移履歴を保持するユーティリティ使用履歴ＤＢと、
前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記累積推移履歴を参照、又は、前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記推移履歴を前記累積推移履歴に換算して、前記飲食店毎に、前記累積推移履歴を複数の推移パターンと比較し、当該累積推移履歴に最も近い前記推移パターンを前記飲食店と関連付ける推移パターン特定部と、
前記飲食店と関連付けられた前記推移パターン、及び、前記飲食店の前記店舗情報に基づき、前記飲食店を複数の店舗グループに分別する飲食店分別部と、
同一の前記店舗グループに属する前記飲食店の夫々につき、前記ユーティリティ使用量の所定の第２期間における総使用量を算出し、前記総使用量を前記飲食店毎に比較して、前記店舗グループ内における前記飲食店の繁盛度を算出する繁盛度算出部を備えることを第１の特徴とする。
【００１２】
上記第１の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、
前記複数の推移パターンが、前記累積使用量の前記分割区間によるばらつきが異なる複数のパターンを含んでなることが好ましい。
【００１３】
上記第１の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、
前記複数の推移パターンが、前記累積使用量がピークを取る前記分割区間が異なる複数のパターンを含んでなることが好ましい。
【００１４】
上記第１の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、
前記店舗情報が、前記飲食店のある地域、前記飲食店が提供する料理、店舗面積、並びに、営業日及び営業時間帯のうち少なくとも何れか１つの情報を含んでなることが好ましい。
【００１５】
上記第１の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、
前記繁盛度が、前記ユーティリティ使用量の前記総使用量が大きい又は小さい順に同一の前記店舗グループ内の前記飲食店を並べ替えた順位に基づき、前記総使用量を段階評価した評価値で与えられることが好ましい。
【００１６】
上記目的を達成するための本発明に係る飲食店評価システムは、
ユーティリティ使用量に基づき飲食店の稼働状況を評価するシステムであって、
飲食店の所定の第３期間におけるユーティリティ使用量の推移を示す推移履歴、又は、前記第３期間を複数の小期間に分割してなる分割区間の累積使用量の前記第３期間における推移に前記推移履歴を換算した累積推移履歴を取得するユーティリティ使用量取得部と、
前記ユーティリティ使用量の前記推移履歴又は前記累積推移履歴を保持するユーティリティ使用履歴ＤＢと、
前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記累積推移履歴を参照、又は、前記ユーティリティ使用履歴ＤＢに保持された前記推移履歴を前記累積推移履歴に換算して、前記ユーティリティ使用量の前記累積推移履歴についての推移モデルを設定する推移モデル設定部と、
前記推移モデルに基づき、前記飲食店の前記ユーティリティ使用量の直近の前記累積推移履歴から将来の所定時間帯における前記ユーティリティ使用量を予測するユーティリティ使用量予測部と、
前記予測されたユーティリティ使用量を前記飲食店の混雑度合いに換算した評価値を算出する混雑度算出部を備えることを第２の特徴とする。
【００１７】
上記第２の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、好ましくは、
前記推移モデル設定部は、前記ユーティリティ使用量の前記累積推移履歴に対して自己回帰分析を行い、自己回帰パラメータを含む自己回帰式を算出し、
前記ユーティリティ使用量予測部は、前記ユーティリティ使用量の直近の前記累積推移履歴を前記自己回帰式に代入して、前記ユーティリティ使用量を予測する構成とすることができる。
【００１８】
上記第２の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、
前記混雑度合いに換算した評価値が、前記予測されたユーティリティ使用量の、所定の第４期間における前記ユーティリティ使用量の最大使用量に対する割合で与えられることが好ましい。
【００１９】
上記第１又は第２の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、好ましくは、
前記ユーティリティ使用量として、全体のユーティリティ使用量から抽出される厨房周りのユーティリティ使用量を用いることができる。
【００２０】
上記第１又は第２の特徴の本発明に係る飲食店評価システムは、好ましくは、
前記ユーティリティが、電気、ガス、水道の少なくとも何れか１つを含むことができる。
【発明の効果】
【００２１】
上記特徴の本発明に係る飲食店評価システムに依れば、ユーティリティ使用量の推移履歴又は累積推移履歴を取得するユーティリティ使用量取得部、保持するユーティリティ使用履歴ＤＢを備え、推移履歴又は累積推移履歴に基づいて、飲食店の稼働状況を客観的に評価することができる。
【００２２】
ある期間内におけるユーティリティ使用量の総使用量は、その期間における飲食店の客の入り具合（混み具合）を反映していると考えられる。したがって、過去のユーティリティ使用量を複数の飲食店で比較することで、飲食店の過去の混み具合、つまりは繁盛の度合いを客観的に比較でき、或いは、過去の使用量から将来のある時点におけるユーティリティ使用量を予測することで、飲食店のその時の混み具合、つまりは利用者にとっての待ち時間の程度を予測できる。
【００２３】
具体的には、例えば上記第１の特徴の飲食店評価システムのように、推移パターン特定部及び飲食店分別部が、ユーティリティ使用量の過去の第１期間における累積推移履歴及び店舗情報に基づいて飲食店をパターン分別し、店舗グループ毎に分類し、繁盛度算出部が、同一の店舗グループに属する飲食店内で過去の第２期間におけるユーティリティ総使用量を比較する構成とすることができる。同種の業態で、ユーティリティ使用の傾向が同じ飲食店は同じ店舗グループに分別されるため、店舗グループ内でユーティリティ総使用量を比較することによって、飲食店の繁盛度合いを、同種の飲食店内における評価として、客観的に評価することが可能となる。
【００２４】
また、例えば上記第２の特徴の飲食店評価システムのように、ユーティリティ使用量予測部が、ユーティリティ使用量の過去の第３期間における累積推移履歴を使用して、推移モデル設定部が設定した推移モデルに基づき、将来のユーティリティ使用量を予測する構成とすることができる。ここで、推移モデルとは、ユーティリティ使用量の使用量の推移の関係性をモデル化したものであり、好適には、過去の累積推移履歴に対して自己回帰分析を行い設定することができる。
【００２５】
自己回帰分析を行う場合、最も簡単な例では、第３期間を複数の分割区間Ｔ１〜ＴＮに分割したときの分割区間Ｔ１〜ＴＮにおける累積使用量を夫々Ｕ１〜ＵＮとして、累積使用量Ｕ１〜ＵＮが例えば下記の数１で表される関係を満たすとして、推移モデル設定部が、自己回帰パラメータＡｉ、Ａｉ−１、Ａｉ−２、…、Ａｉ−Ｋを、累積推移履歴を参照して求める。
［数１］
Ｕｉ＋１＝ＡｉＵｉ＋Ａｉ−１Ｕｉ−１＋Ａｉ−２Ｕｉ−２＋…＋Ａｉ−ＫＵｉ−Ｋ
【００２６】
上式においてｉ＝Ｎとし、実際の累積使用量Ｕ１〜ＵＮを代入することで、将来の時間帯における累積使用量ＵＮ＋１を予測することができ、ユーティリティ使用量の予測値に基づいて、利用者は、飲食店の混雑度合いを実際に飲食店に出かける前に予期することができる。
【００２７】
したがって、本飲食店評価システムの利用者は、飲食店を利用する前に飲食店の客観的な評価（繁盛度合い）を知ることができる。さらに、利用したい飲食店について、何時頃行けば少ない待ち時間で利用できるかを予め知ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の第１実施形態に係る飲食店評価システムの一例を示す構成ブロック図
【図２】飲食店の累積推移履歴と推移パターンの例
【図３】累積推移履歴に基づいて飲食店を分別する処理の一例を説明する模式図
【図４】利用者端末に表示される繁盛度の情報の例
【図５】本発明の第２実施形態に係る飲食店評価システムの一例を示す構成ブロック図
【図６】過去のユーティリティ使用量の推移履歴から飲食店の混雑度予測を説明するための模式図
【図７】本発明による飲食店の混雑度予測の他の例を説明する模式図
【発明を実施するための形態】
【００２９】
〈第１実施形態〉
以下に、本発明の一実施形態に係る飲食店評価システム（以降、適宜「本発明システム１」と称す）につき、図面を参照して説明する。図１は、本発明システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本発明システム１は、過去のユーティリティ使用量に基づき飲食店の稼働状況を評価するシステムであり、ユーティリティ使用量取得部１１、ユーティリティ使用履歴ＤＢ（データベース）１２、飲食店情報ＤＢ（データベース）１３、推移パターン特定部１４、飲食店分別部１５、繁盛度算出部１６を備えてなる。
【００３０】
このうち、ユーティリティ使用量取得部１１、推移パターン特定部１４、飲食店分別部１５、及び、繁盛度算出部１６の各処理は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵや各種記憶装置等）及びソフトウェア資源（ＯＳ、各種ドライバ等）を使用して演算処理が行われ、かかる演算処理が、ＣＰＵによりその実行が制御されるプログラムを実行することによりソフトウェア的に実現される。ユーティリティ使用履歴ＤＢ１２、及び、飲食店情報ＤＢ１３は、かかるコンピュータ内に設けられた、或いはネットワークを介してアクセスが可能な所定の記憶装置の所定の記憶領域に構築されている。
【００３１】
ユーティリティ使用量取得部１１は、複数の飲食店の所定の第１期間（例えば、直近の１年分）におけるユーティリティ使用量（例えば、ガス使用量又は電気使用量）の推移を示す推移履歴、又は、当該第１期間を複数の小期間に分割してなる分割区間（例えば、１ヶ月毎）の累積使用量の第１期間における推移に推移履歴を換算した累積推移履歴を取得する。
【００３２】
ユーティリティ使用量をリアルタイムで取得可能な場合、推移履歴は、微細な時間間隔におけるユーティリティ使用量、或いは単位時間当たりのユーティリティ使用量の時間推移であり、累積推移履歴は当該ユーティリティ使用量を分割区間内で累計又は積分した累積使用量の時間推移として得られる。或いは、前回検針時及び今回検針時を分割区間の始期及び終期とすれば、前回検針時及び今回検針時における検針メータ値の差を求めることで、分割区間における累積使用量を検針月毎に算出できる。
【００３３】
さらに、本実施形態では、ユーティリティ使用量としてガス使用量及び電気使用量を考え、ガスによる熱量を電力量に換算し、ガス使用量と電気使用量を合計したユーティリティ使用量に対して、累積使用量を算出している。
【００３４】
ユーティリティ使用履歴ＤＢ１２には、上記の推移履歴又は累積推移履歴が、飲食店毎に保持されている。
【００３５】
飲食店情報ＤＢ１３は飲食店の店舗情報（例えば、提供料理のジャンル、店舗の場所、営業時間、店舗面積など）を保持している。
【００３６】
推移パターン特定部１４は、ユーティリティ使用履歴ＤＢ１２に保持された累積推移履歴を参照、又は、ユーティリティ使用履歴ＤＢ１２に保持された推移履歴を累積推移履歴に換算して、飲食店毎に、累積推移履歴を複数の推移パターンと比較し、当該累積推移履歴に最も近い推移パターンを飲食店と関連付ける。
【００３７】
図２に、飲食店の累積推移履歴と推移パターンの例を示す。図２（ａ）に示す店舗１の累積推移履歴は、分割区間によって多少のばらつきはあるが、全体として分割区間によるばらつきは閾値未満であり、図２（ｂ）に模式的に示すばらつきの少ない推移パターンと関連付けられる。一方、図２（ｃ）に示す店舗２の累積推移履歴は、分割区間によるばらつきが大きい。ばらつきが閾値以上の場合、さらにどの分割区間で累積使用量がピークを取っているかを調べる。図２（ｃ）の場合、冬期（２月）に累積使用量がピークを取っていることが分かるので、図２（ｄ）に模式的に示す冬季のユーティリティ使用量が多い推移パターンと関連付けられる。
【００３８】
飲食店分別部１５は、飲食店と関連付けられた推移パターン、及び、飲食店の店舗情報に基づき、飲食店を複数の店舗グループに分別する。
【００３９】
図３に、累積推移履歴に基づいて店舗グループに飲食店を分別する処理の一例を模式的に示す。先ず、累積推移履歴について、分割区間によるばらつきの大小を判定する（Ｓ１）。ばらつきが閾値未満（Ｓ２）であれば、図の左側の分枝に進み、ばらつきの少ない推移パターンと関連付けられる。一方、ばらつきが閾値以上（Ｓ３）であれば、図の右側の分枝に進み、さらに、累積使用量がどの分割区間でピークを取っているかを判定する（Ｓ４）。累積使用量が夏期（６〜８月）、冬期（１２〜２月）、中間期（３〜５月、及び９〜１１月）の何れかに属する分割区間でピークを取るかに応じて、異なる推移パターンと飲食店が関連付けられる。以上の処理が、推移パターン特定部１４により実行され、飲食店分別部１５は、関連付けられた特定の推移パターンに属するグループに飲食店を分別する。
【００４０】
次に、飲食店分別部１５は、飲食店情報ＤＢ１３から飲食店の店舗情報を参照し、店舗情報に基づいて飲食店をより細かく分別する（Ｓ５）。分別の基準となる店舗情報には、例えば以下のものが挙げられる。
【００４１】
１．飲食店のある地域（営業地域）
２．提供料理のジャンル（和食、洋食、中華料理、イタリアン等）
３．店舗面積（座席数）
４．営業日及び営業時間帯（昼食のみか、夕食を提供しているか否か、休日営業、深夜営業の有無）
５．提供料理の価格帯
【００４２】
このようにして、飲食店分別部１５は、飲食店の夫々を、複数の店舗グループのうち何れか１つに分別する。結果、営業形態が同じで、ユーティリティ使用の傾向が同じ飲食店は同じ店舗グループに属することになる。
【００４３】
繁盛度算出部１６は、同一の店舗グループに属する飲食店の夫々につき、ユーティリティ使用量の所定の第２期間（例えば、直近の１週間）における総使用量を算出し、総使用量を飲食店毎に比較して、店舗グループ内における飲食店の繁盛度を算出する。同じ店舗グループ内の飲食店同士でユーティリティ使用量を比較することにより、飲食店の繁盛度を客観的に評価することができる。
【００４４】
繁盛度は、同じ店舗グループ内の飲食店を上記ユーティリティ使用量の総使用量の大小で順位付けしたときの順位に基づくものとすることができる。好ましくは、当該順位に基づき段階評価した評価値を繁盛度とすることができる。例えば、５段階評価した評価値を繁盛度とする場合、ユーティリティ使用量の総使用量が大きい順に並び替えた順位をｒ、店舗グループ内の飲食店数をＮとしたとき、繁盛度ｆは、下記数２で表せる。ここで、［Ｘ］はＸを超えない最大の整数値を表す。繁盛度ｆが高いほど、飲食店は混雑していることを示す。
［数２］
ｆ＝５［１−ｒ／Ｎ］＋１
【００４５】
繁盛度ｆを利用者に提示することにより、利用者は、飲食店の客観的な評価（繁盛度合い）を知ることができる。
【００４６】
例えば、本発明システム１を利用者端末としてのスマートフォン上で動作するアプリケーションに利用する場合、特定の飲食店についての繁盛度の提示要求を利用者端末から受け付けると、当該飲食店についての繁盛度の情報を利用者端末に送信する繁盛度表示部１７を備えた構成とする。
【００４７】
図４（ａ）〜（ｃ）に、利用者端末に表示される繁盛度の情報の例を示す。５段階評価した繁盛度ｆが、☆（星）の数として表示されている。また、星の右側の括弧内には、店舗グループ内の飲食店の全数に対して、飲食店が上位から何番目の順位にあるかが示されている。図４（ａ）は、店舗情報による分別条件として飲食店のある地域、提供料理のジャンル、及び、店舗面積を考慮した場合の繁盛度である。４６店の飲食店中１２位であり、繁盛度は５段階評価で４評価（☆４つ）となっている。
【００４８】
これに対し、図４（ｂ）に示すように、飲食店のある地域、及び、店舗面積を考慮した（即ち、提供料理のジャンルを考慮しない）分別条件を設定して、飲食店を店舗グループに分別し、繁盛度を算出することもできる。同様に、図４（ｃ）に示すように、提供料理のジャンル、及び、店舗面積を考慮した（即ち、飲食店のある地域を考慮しない）分別条件を設定して、飲食店を店舗グループに分別し、繁盛度を算出することもできる。
【００４９】
以上、本発明システム１では、ユーティリティ使用量に基づいて、飲食店の混雑度合いを定量的な繁盛度を示す評価値に基づいて、客観的に評価することが可能となる。また、口コミ評価の正確性・妥当性を明確化できる。
【００５０】
〈第２実施形態〉
以下に、本発明の一実施形態に係る飲食店評価システム（以降、適宜「本発明システム２」と称す）につき、図面を参照して説明する。図５は、本発明システム２の構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、本発明システム２は、過去のユーティリティ使用量に基づき飲食店の稼働状況を評価するシステムであり、ユーティリティ使用量取得部２１、ユーティリティ使用履歴ＤＢ（データベース）２２、推移モデル設定部２３、ユーティリティ使用量予測部２４、混雑度算出部２５を備えてなる。第１実施形態と同様、ユーティリティ使用量取得部２１、推移モデル設定部２３、ユーティリティ使用量予測部２４、及び、混雑度算出部２５の各処理は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵや各種記憶装置等）及びソフトウェア資源（ＯＳ、各種ドライバ等）を使用して演算処理が行われ、かかる演算処理が、ＣＰＵによりその実行が制御されるプログラムを実行することによりソフトウェア的に実現される。ユーティリティ使用履歴ＤＢ２２は、かかるコンピュータ内に設けられた、或いはネットワークを介してアクセスが可能な所定の記憶装置の所定の記憶領域に構築されている。
【００５１】
ユーティリティ使用量取得部２１は、飲食店の所定の第３期間（例えば、１ヶ月前から現時点に至るまで）におけるユーティリティ使用量の推移を示す推移履歴、又は、当該第１期間を複数の小期間に分割してなる分割区間（例えば、３０分毎）の累積使用量の第１期間における推移に推移履歴を換算した累積推移履歴を取得する。ユーティリティ使用履歴ＤＢ２２には、上記の推移履歴又は累積推移履歴が、飲食店毎に保持されている。
【００５２】
ユーティリティ使用量取得部２１、及び、ユーティリティ使用履歴ＤＢ２２は、上述の第１実施形態におけるユーティリティ使用量取得部１１、及び、ユーティリティ使用履歴ＤＢ１２と略同様の構成であるが、１日におけるユーティリティ使用量の推移を分析対象とするため、第１実施形態と比べて分割区間をより短期間とした累積使用量を使用する。
【００５３】
推移モデル設定部２３は、ユーティリティ使用履歴ＤＢ２２を参照し、ユーティリティ使用量の推移履歴又は累積推移履歴についての推移モデルを設定する。推移モデルは、過去から現在に至るユーティリティ使用量の推移の関係性をモデル化したものであり、当該推移モデルに基づいて、過去のユーティリティ使用量の推移履歴（累積推移履歴）から将来のユーティリティ使用量の推移を予測する。推移モデルの例については、後述する。
【００５４】
ユーティリティ使用量予測部２４は、推移モデルに基づき、飲食店のユーティリティ使用量の直近の推移履歴から将来の所定時間帯におけるユーティリティ使用量を予測する。好ましくは、推移モデル設定部２３がユーティリティ使用量の過去の前記累積推移履歴に対して自己回帰分析を行い算出した自己回帰パラメータを含む自己回帰式を使用し、ユーティリティ使用量の直近の累積推移履歴を当該自己回帰式に代入して、ユーティリティ使用量を予測することができる。
【００５５】
混雑度算出部２５は、ユーティリティ使用量予測部２４によって予測されたユーティリティ使用量を飲食店の混雑度合いに換算した評価値を算出する。評価値は、例えば、予測されたユーティリティ使用量の、所定の第４期間（例えば、直近の一ヶ月）における前記ユーティリティ使用量の最大使用量に対する割合として求めることができる。
【００５６】
図６に、本発明システム２による混雑度予測を説明する模式図を示す。
【００５７】
例えば、本発明システム２を利用者端末としてのスマートフォン上で動作するアプリケーションに利用する場合、特定の飲食店について、指定した時間帯の混雑度の提示要求を利用者端末から受け付けると、当該飲食店についての混雑度の情報を利用者端末に送信する繁盛度表示部２６を備えた構成とすることができる。
【００５８】
以下に、推移モデル設定部２３による推移モデルの設定と、ユーティリティ使用量予測部２４によるユーティリティ使用量の予測方法について、具体例を挙げて詳細に説明する。
【００５９】
推移モデル設定部２３は、第３期間におけるユーティリティ使用量の累積推移履歴から、日が異なるが、日中の時間帯が同じ分割区間について累積使用量を統計処理し（例えば平均を取り）、一日における時間帯（分割区間）毎の累積使用量の標準的な推移を求める。以下、これを「標準累積使用量推移」と呼ぶ。標準累積使用量推移において、時間帯Ｔｎにおける累積使用量をＦｎとする。
【００６０】
ユーティリティ使用量予測部２４は、現時点で取得済みの累積使用量を直近から複数参照し、時間帯が直近のものから順に、Ｕｉ、Ｕｉ−１、Ｕｉ−２、Ｕｉ−３…とする。ここでは、直前の、及びその更に２時間帯まで前の累積使用量を参照することにし、Ｕｉ、Ｕｉ−１、Ｕｉ−２を、ユーティリティ使用履歴ＤＢ２２を介して求める。
【００６１】
ユーティリティ使用量予測部２４は、直前の分割区間からの累積使用量の変化率ΔＵｉ＝Ｕｉ／Ｕｉ−１、ΔＵｉ−１＝Ｕｉ−１／Ｕｉ−２を、夫々標準累積使用量推移の対応する時間帯Ｔｉ、Ｔｉ−１における累積使用量の変化率ΔＦｉ＝Ｆｉ／Ｆｉ−１、ΔＦｉ−１＝Ｆｉ−１／Ｆｉ−２と比較し、下記数３に示す累積使用量の標準からの変化率ΔＲｉ、ΔＲｉ−１を算出する。
［数３］
ΔＲｉ＝（ΔＵｉ／ΔＦｉ）−１
【００６２】
数３は、例えば、累積使用量がその直前の累積使用量に対して通常２割減少する傾向がある（ΔＦｉ＝０．８）にもかかわらず、実際には１割増加した（ΔＵｉ＝１．１）のであれば、累積使用量の変化は通常よりも約４割増（ΔＲｉ＝（１．１／０．８）−１＝０．３８）であったことを意味する。本実施形態では、将来の時間帯Ｔｉ＋１における累積使用量Ｕｉ＋１を、累積使用量の標準からの変化率ΔＲｉ＋１をΔＲｉ、ΔＲｉ−１から推定することによって、下記数４によって予測する。
［数４］
ΔＲｉ＋１＝αΔＲｉ＋βΔＲｉ−１
Ｕｉ＋１＝（１＋ΔＲｉ＋１）ΔＦｉ＋１Ｕｉ
【００６３】
ここで、α、βは正の適宜設定される定数であり、例えば、α＝β＝１／２としてΔＲｉとΔＲｉ−１の平均値としてΔＲｉ＋１を求めてもよい。好適には、推移モデル設定部２３が、第３期間における累積使用量の推移に対して数４で表される自己回帰式を設定し、自己回帰分析により自己回帰パラメータα、βを求めることができる。Ｕｉ＋１が予測できると、数４から、予測されたＵｉ＋１を用いて同様にＵｉ＋１、Ｕｉ＋２…を予測できる。
【００６４】
その後、混雑度算出部２５は、予測された累積使用量Ｕｉ＋１から、混雑度を算出する。ここでは、上記第４期間として、直近の１ヶ月の累積使用量の推移を参照し、最も累積使用量が大きなものを求め、最大累積使用量ＵＭとする。そして、Ｃｉ＋１＝Ｕｉ＋１／ＵＭ×１００［％］を、時間帯Ｔｉ＋１における混雑度として算出する。
【００６５】
このようにして、将来の時間帯Ｔｉ＋１、Ｔｉ＋２…における混雑度を算出することができる。
【００６６】
更に別の混雑度予測方法を以下に、図７を参照して示す。推移モデル設定部２３は、第３期間におけるユーティリティ使用量の累積推移履歴から、日が異なるが、日中の時間帯が同じ分割区間の間で累積使用量を比較し、累積使用量が最大のものを求める。そして、一日の時間帯Ｔｉ別に累積使用量の最大値を求め、時間帯別最大累積使用量Ｍｉとし、時間帯別最大累積使用量Ｍｉの一日の推移を求める。
【００６７】
ユーティリティ使用量予測部２４は、現時点で取得済みの累積使用量を直近から複数参照し、時間帯が直近のものから順に、Ｕｉ、Ｕｉ−１、Ｕｉ−２、Ｕｉ−３…とする。ここでは、直前の、及びその更に２時間帯まで前の累積使用量を参照することにし、Ｕｉ、Ｕｉ−１、Ｕｉ−２を、ユーティリティ使用履歴ＤＢ２２を介して求める。
【００６８】
ユーティリティ使用量予測部２４は、累積使用量Ｕｉ、Ｕｉ−１、Ｕｉ−２を、夫々対応する時間帯の時間帯別最大累積使用量Ｍｉ、Ｍｉ−１、Ｍｉ−２で除算し、時間帯別の混雑度Ｄｉ＝Ｕｉ／Ｍｉ、Ｄｉ−１＝Ｕｉ−１／Ｍｉ−１、Ｄｉ−２＝Ｕｉ−２／Ｍｉ−２を求める。Ｄｉ、Ｄｉ−１、Ｄｉ−２は、夫々、混雑度合いを、第３期間において同一時間帯で最大の混雑度合いであったときと比べてどれだけ混んでいるかを表す量として、相対的に表したものとなる。
【００６９】
次に、ユーティリティ使用量予測部２４は、上記時間帯別混雑度の変化率ΔＤｉ＝Ｄｉ／Ｄｉ−１、ΔＤｉ−１＝Ｄｉ−１／Ｄｉ−２を求める。図７において、Ｄｉ＝０．８５（８５％）、Ｄｉ−１＝０．８９（８９％）、Ｄｉ−２は＝０．７５（７５％）であるので、ΔＤｉ＝０．９６、ΔＤｉ−１＝１．１９となる。
【００７０】
ユーティリティ使用量予測部２４は、将来の分割区間における累積使用量Ｕｉ＋１を、時間帯別混雑度の変化率ΔＤｉ＋１をΔＤｉ、ΔＤｉ−１から推定することによって、下記数５によって予測する。
［数５］
ΔＤｉ＋１＝αΔＤｉ＋βΔＤｉ−１
Ｕｉ＋１＝Ｍｉ＋１ΔＤｉ＋１Ｄｉ
【００７１】
ここで、α、βは正の適宜設定される定数であり、例えば、α＝β＝１／２としてΔＤｉとΔＤｉ−１の平均としてΔＤｉ＋１を求めることができる。或いは、推移モデル設定部２３が、第３期間における累積使用量の推移に対して数５で表される自己回帰式を設定し、自己回帰分析により自己回帰パラメータα、βを求めてもよい。図７において、α＝β＝１／２とした場合、数５からΔＤｉ＋１＝１．０８となる。ΔＤｉ＋１＝Ｄｉ＋１／Ｄｉであるので、時間帯Ｔｉ＋１における時間帯別混雑度Ｄｉ＋１＝０．９１と求まり、時間帯Ｔｉ＋１における時間帯別最大累積使用量Ｍｉ＋１を参照することで、将来の累積使用量Ｕｉ＋１を予測できる。Ｕｉ＋１が予測できると、数５から、同様にしてＵｉ＋１、Ｕｉ＋２…を予測できる。
【００７２】
その後、混雑度算出部２５は、予測された累積使用量Ｕｉ＋１を上述の最大累積使用量ＵＭで除算した割合を求め、Ｃｉ＋１＝Ｕｉ＋１／ＵＭ×１００［％］を、時間帯Ｔｉ＋１における混雑度として予測する。
【００７３】
以上、本発明システム２では、ユーティリティ使用量に基づいて、飲食店の将来の時間帯における混雑度合いを予測することができる。これにより、利用者は、飲食店の指定した時間帯における混雑度合いを実際に飲食店に出かける前に予期し、何時頃行けば少ない待ち時間で利用できるかを予め知ることができる。
【００７４】
〈別実施形態〉
以下に、別実施形態について説明する。
【００７５】
〈１〉上記第１実施形態では、累積推移履歴の推移パターンとして累積使用量のばらつきが異なるパターン、累積使用量がピークを取る区間が異なるパターンを挙げたが、推移パターンの例としてはこれに限られるものではない。
【００７６】
累積使用量のばらつきについては、店舗面積（座席数）が大きいほどユーティリティ使用量も大きく、そのばらつきも大きくなる傾向があるといえる。しかしながら、累積使用量のばらつきとして、累積使用量の第１期間における最大値に対する割合を考えることで、店舗情報に基づく飲食店の分別とは独立に推移パターンを設定できる。
【００７７】
また、上記第１実施形態では、推移パターンに用いる累積使用量として、１ヶ月を分割区間とした累積使用量を使用したが、本発明はこれに限られるものではなく、任意の期間を分割区間として累積使用量を算出することができる。例えば、第２実施形態と同様に、１日の累積使用量の推移を平均化した標準累積使用量推移を考慮してもよい。料理のジャンルによっては、注文があってから料理を作り始める飲食店のほか、予め仕込みの時間が長く、注文があると仕込み済みのものを簡単に調理して提供する店（例えば、カレー料理など）がある。両者では１日の累積使用量の推移のばらつきに差が生じると考えられ、ユーティリティ使用量の１日における推移に基づいてパターン分別することで、１日のユーティリティ使用傾向に応じて飲食店を分別し、繁盛度を客観的に評価することができる。
【００７８】
〈２〉また、休日と平日ではユーティリティ使用量に差が生じると考えられるため、休日も営業する飲食店については、累積使用履歴を休日と平日で分けて求め、推移パターン特定部が、休日の累積使用履歴に対して休日の推移パターンと比較し、平日の累積使用履歴に対して平日の推移パターンと比較し、飲食店との関連付けを行うものであってもよい。
【００７９】
〈３〉上記第１実施形態では、店舗情報に基づく飲食店の分別条件として、飲食店のある地域、提供料理のジャンル、店舗面積、営業時間、価格帯を挙げたが、分別条件としては本発明はこれに限られるものではない。
【００８０】
〈４〉上記第２実施形態において、推移モデル設定部による推移モデルの設定方法、推移モデルに基づくユーティリティ使用量の予測方法については、例示した構成に限られるものではない。自己回帰分析を行う場合の回帰式の設定方法についても、実施形態において例示した方法に限られるものではない。
【００８１】
〈５〉上記第１及び第２実施形態において、ユーティリティ使用量としては客の入りに依らず使用される固定のユーティリティ使用分（例えば、照明や、空調によるユーティリティ使用）を除外し、厨房周りのユーティリティ使用量を抽出して繁盛度又は混雑度を算出することが好ましい。機器毎のユーティリティ使用量を取得する方法としては、例えばhttp://www.informetis.com/technology.htmlに示されている機器分離技術が挙げられる。
【００８２】
〈６〉上記第１及び第２実施形態では、ユーティリティ使用として電気使用又はガス使用を考えたが、本発明はこれに限られるものではない。特に、うどん、そばといった麺料理を提供する飲食店の場合には、水道使用量の推移履歴を利用することによって、繁盛度又は混雑度の評価が可能になると考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明は、過去のユーティリティ使用量に基づき飲食店の客の入り具合（繁盛度合い）を客観的に評価可能なシステム、及び、過去のユーティリティ使用量に基づいて将来のある時点の飲食店の客の入り具合（混雑度合い）を予測可能な飲食店評価システムとしての利用が可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１、２：  本発明の一実施形態に係る飲食店評価システム
１１、２１：  ユーティリティ使用量取得部
１２、２２：  ユーティリティ使用履歴ＤＢ（データベース）
１３：  飲食店情報ＤＢ（データベース）
１４：  推移パターン特定部
１５：  飲食店分別部
１６：  繁盛度算出部
１７：  繁盛度表示部
２３：  推移モデル設定部
２４：  ユーティリティ使用量予測部
２５：  混雑度算出部
２６：  混雑度表示部
【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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