(57)【要約】【課題】店舗スタッフに対し、できるだけ早いタイミングで且つ確実に顧客の来店予測時刻を通知すること。【解決手段】本発明の来店予測システムＳＹは、ユーザーの起床時刻を検出する起床検出部２１を有する携帯端末２と、ユーザーの起床時刻を取得する起床時刻取得部５６、ユーザーの起床時刻に基づいて店舗への来店予測時刻を算出する算出部５８、および来店予測時刻を店舗端末７に通知する通知部５９を有し、携帯端末２と通信可能な管理サーバー５と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの起床時刻を検出する検出部と、
前記ユーザーの起床時刻に基づいて、店舗への来店予測時刻を算出する算出部と、
前記来店予測時刻を前記店舗に通知する通知部と、を備えることを特徴とする来店予測システム。
【請求項２】
前記検出部を有する検出機器と、
前記ユーザーの起床時刻を取得する起床時刻取得部、前記算出部および前記通知部を有し、前記検出機器と通信可能なサーバーと、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の来店予測システム。
【請求項３】
前記算出部は、前記ユーザーの位置から前記店舗の位置までの距離に応じて移動予測時間を算出し、当該移動予測時間を考慮して、前記来店予測時刻を算出することを特徴とする請求項２に記載の来店予測システム。
【請求項４】
前記サーバーは、
各店舗の位置を記憶した位置データベースを参照する参照部と、
前記ユーザーが予約した来店予約店舗を示す予約情報を取得する予約情報取得部と、をさらに有し、
前記起床時刻取得部は、前記起床時刻と共に前記ユーザーの位置を示す位置情報を取得し、
前記算出部は、前記位置情報から特定される前記ユーザーの位置と、前記予約情報および前記位置データベースから特定される前記来店予約店舗の位置と、に応じて、前記移動予測時間を算出することを特徴とする請求項３に記載の来店予測システム。
【請求項５】
前記サーバーは、
前記ユーザーが前記店舗に来店した来店時刻を取得する来店時刻取得部と、
前記ユーザーの前記起床時刻から前記来店時刻までに要した所要時間から前記移動予測時間を差し引いた準備時間を顧客データベースに記録する記録部と、をさらに有し、
前記算出部は、前記顧客データベースを参照し、過去に記録された前記ユーザーの準備時間を考慮して、前記来店予測時刻を算出することを特徴とする請求項４に記載の来店予測システム。
【請求項６】
前記起床時刻取得部は、ユーザー識別情報と共に前記起床時刻および前記位置情報を取得し、
前記来店時刻取得部は、前記ユーザー識別情報と共に前記来店時刻を取得し、
前記記録部は、前記ユーザー識別情報と共に前記準備時間を前記顧客データベースに記録し、
前記通知部は、前記ユーザー識別情報と共に前記来店予測時刻を前記店舗に通知することを特徴とする請求項５に記載の来店予測システム。
【請求項７】
前記算出部は、予め設定された所定範囲内に位置する複数のユーザーの起床時刻に基づいて、前記来店予測時刻の統計値を算出することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の来店予測システム。
【請求項８】
ユーザーの起床時刻を検出する検出ステップと、
前記ユーザーの起床時刻に基づいて、店舗への来店予測時刻を算出する算出ステップと、
前記来店予測時刻を前記店舗に通知する通知ステップと、を実行することを特徴とする来店予測システムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、来店予測時刻を店舗に通知する来店予測システムおよび来店予測システムの制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の技術として特許文献１が知られている。特許文献１には、ユーザー端末の接近を感知し、当該ユーザー端末の位置情報を取得して来店予測時刻（来店推定時間）を出力する店舗販売システムが開示されている。特許文献１は、この構成により、ユーザーの来店時に商品の受け渡しを迅速に行うことができるといった効果を奏する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２８０４６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、飲食店などの場合、商品を準備するために所定の調理時間を要する。このため店舗側からは、できるだけ早いタイミングで顧客の来店予測時刻を把握したいといった要望がある。ところが、特許文献１の発明では、ユーザー端末が店舗に接近すること（店舗から所定の距離範囲内に入ったこと）を条件としてユーザー端末の位置情報を取得するため、それまでは来店予測を行うことができない。また、特許文献１の発明は、ユーザーがユーザー端末を所持していることが前提であるため、ユーザー端末を所持し忘れた場合は、来店予測の対象から外れてしまう。
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑み、店舗スタッフに対し、できるだけ早いタイミングで且つ確実に顧客の来店予測時刻を通知可能な来店予測システムおよび来店予測システムの制御方法を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の来店予測システムは、ユーザーの起床時刻を検出する検出部と、ユーザーの起床時刻に基づいて、店舗への来店予測時刻を算出する算出部と、来店予測時刻を店舗に通知する通知部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明の来店予測システムの制御方法は、ユーザーの起床時刻を検出する検出ステップと、ユーザーの起床時刻に基づいて、店舗への来店予測時刻を算出する算出ステップと、来店予測時刻を店舗に通知する通知ステップと、を実行することを特徴とする。
【０００８】
本発明の構成によれば、ユーザーが起床した時点で、ユーザーの来店予測時刻を店舗に通知することができる。これにより店舗スタッフは、早い段階で来店予測時刻を把握することができ、飲食店など商品の準備に時間がかかる店舗であっても、顧客を待たせることなく商品を提供することができる。一方、店舗側にとっても、回転率が上がり売上が向上するメリットがある。また、ユーザーの自宅や宿泊先等で起床を検出可能であるため、起床検出を行うための端末をユーザーが携行する必要がない。言い換えれば、ユーザーが端末を所持し忘れて店舗に赴いた場合でも、支障なく来店予測時刻を通知できる。
【０００９】
上記の来店予測システムにおいて、検出部を有する検出機器と、ユーザーの起床時刻を取得する起床時刻取得部、算出部および通知部を有し、検出機器と通信可能なサーバーと、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の構成によれば、ユーザーは、検出機器を所有することにより、商品の受け取りに要する待ち時間を短縮できるメリットを享受できる。
【００１１】
上記の来店予測システムにおいて、算出部は、ユーザーの位置から店舗の位置までの距離に応じて移動予測時間を算出し、当該移動予測時間を考慮して、来店予測時刻を算出することを特徴とする。
【００１２】
本発明の構成によれば、ユーザーの位置から店舗の位置までの距離に応じた移動予測時間を考慮するため、サーバーは、より正確な来店予測時刻を算出することができる。
なお、ユーザーの位置は、予めサーバーに設定しておく構成でも良いし、検出機器から取得する構成でも良い。
【００１３】
上記の来店予測システムにおいて、サーバーは、各店舗の位置を記憶した位置データベースを参照する参照部と、ユーザーが予約した来店予約店舗を示す予約情報を取得する予約情報取得部と、をさらに有し、起床時刻取得部は、起床時刻と共にユーザーの位置を示す位置情報を取得し、算出部は、位置情報から特定されるユーザーの位置と、予約情報および位置データベースから特定される来店予約店舗の位置と、に応じて、移動予測時間を算出することを特徴とする。
【００１４】
本発明の構成によれば、ユーザーは、決められた店舗ではなく所望の店舗を予約することができる。また、サーバーは、起床時刻におけるユーザーの位置を示す位置情報を取得するため、ユーザーが自宅以外に宿泊した場合でも、正確な来店予測時刻を算出することができる。
なお、ユーザーの位置は、検出機器で検出可能としても良いし、ユーザーが検出機器に設定しておく構成でも良い。
【００１５】
上記の来店予測システムにおいて、サーバーは、ユーザーが店舗に来店した来店時刻を取得する来店時刻取得部と、ユーザーの起床時刻から来店時刻までに要した所要時間から移動予測時間を差し引いた準備時間を顧客データベースに記録する記録部と、をさらに有し、算出部は、顧客データベースを参照し、過去に記録されたユーザーの準備時間を考慮して、来店予測時刻を算出することを特徴とする。
【００１６】
本発明の構成によれば、生活習慣の違いにより個人差がある準備時間（身支度等に要する時間）を考慮するため、サーバーは、より正確な来店予測時刻を算出することができる。
【００１７】
上記の来店予測システムにおいて、起床時刻取得部は、ユーザー識別情報と共に起床時刻および位置情報を取得し、来店時刻取得部は、ユーザー識別情報と共に来店時刻を取得し、記録部は、ユーザー識別情報と共に準備時間を顧客データベースに記録し、通知部は、ユーザー識別情報と共に来店予測時刻を店舗に通知することを特徴とする。
【００１８】
本発明の構成によれば、店舗スタッフは、来店予測時刻だけでなく、誰が来店するのかを把握することができる。
【００１９】
上記の来店予測システムにおいて、算出部は、予め設定された所定範囲内に位置する複数のユーザーの起床時刻に基づいて、来店予測時刻の統計値を算出することを特徴とする。
【００２０】
本発明の構成によれば、店舗スタッフは、何時ごろに何人程度来店するのかを把握することができる。これにより、混雑予測を行うことができ、例えば飲食店においては、調理計画やスタッフ配置に役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１実施形態に係る来店予測システムのシステム構成図である。
【図２】第１実施形態に係る携帯端末、管理サーバーおよび店舗端末の機能構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る来店予測リストの表示例を示す図である。
【図４】顧客データベースの説明図である。
【図５】位置データベースの説明図である。
【図６】来店予測時刻の算出に関する説明図である。
【図７】第１実施形態に係る来店予測情報提供処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】第１実施形態の変形例に係る来店予測リストの表示例を示す図である。
【図９】第２実施形態に係る携帯端末、管理サーバーおよび店舗端末の機能構成を示すブロック図である。
【図１０】第２実施形態に係る来店予測リストの表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の来店予測システムおよび来店予測システムの制御方法について、添付図面を参照しながら詳細に説明する。本実施形態では、顧客の来店予測時刻を通知する店舗として飲食店を例示する。
【００２３】
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る来店予測システムＳＹのシステム構成図である。本実施形態に係る来店予測システムＳＹは、ユーザーが所有する携帯端末２（検出機器）と、飲食店に設置される店舗端末７（店舗）と、インターネット等のネットワーク上に構築される管理サーバー５（サーバー）と、を備える。
【００２４】
携帯端末２は、来店予測システムＳＹのサービスを利用するための専用アプリケーション２０がインストールされる。専用アプリケーション２０は、主に「ユーザーの起床検出」、「位置検出」および「予約情報の設定」に用いる。「ユーザーの起床検出」は、例えば携帯端末２のアラーム機能と連動し、アラームを止めた時刻を起床時刻として検出する。その他、睡眠計測機能と連動し、ウェアラブル機器で測定したユーザーの身体の動きや生体情報の変化に基づいて、起床時刻を検出しても良い。また、携帯端末２と通信可能な不図示の目覚まし時計からアラーム停止信号を取得し、その取得時刻を起床時刻として検出しても良い。また、「位置検出」は、不図示のＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機を用いて、携帯端末２の現在位置を示す位置情報を検出する。また、「予約情報の設定」は、ユーザーが来店したい店舗（来店予約店舗）とその日付を設定する。なお、携帯端末２としては、スマートフォンを含む各種タブレット端末、携帯電話、ノート型パソコンなどを用いる。
【００２５】
店舗端末７は、来店予約が可能な飲食店に設置される端末であり、来店予測リスト（図３参照）を表示するための表示画面７０を有している。来店予測リストは、店舗スタッフが、「誰が何時に来店する予定か」を把握するためのリストである。店舗端末７としては、パソコン、携帯電話、各種タブレット端末等を用いる。
【００２６】
管理サーバー５は、来店予測システムＳＹを統括管理するサーバーであり、複数の携帯端末２および店舗端末７と通信する（図１では、それぞれ１台のみ図示）。また、管理サーバー５は、各ユーザーの過去の準備時間（起床してから自宅または宿泊先を出るまでに要した時間）や予約情報を記憶する顧客データベース６１と、各店舗の位置を記憶する位置データベース６２と、を備える。管理サーバー５は、携帯端末２から、ユーザー識別情報、ユーザーの起床時刻および位置情報を含む起床情報を取得すると、これらのデータベース６１，６２の参照結果に基づき、予約情報で予約された店舗への予測来店時刻を算出する。そして、携帯端末２から取得したユーザー識別情報および算出した予測来店時刻を含む来店予測情報を店舗端末７に通知する。なお、データベース６１，６２は、管理サーバー５ではなく、管理サーバー５がアクセス可能な他のサーバーに設けても良い。
【００２７】
次に、図２を参照し、第１実施形態に係る携帯端末２、管理サーバー５および店舗端末７の機能構成について説明する。携帯端末２は、起床検出部２１（検出部）、位置検出部２２、Ａ通信部２３および予約設定部２４を備える。
【００２８】
起床検出部２１は、ユーザーの起床時刻を検出する。位置検出部２２は、起床検出部２１による起床時刻の検出をトリガーとして、携帯端末２の現在位置を示す位置情報を検出する。予約設定部２４は、来店予約店舗とその日付を設定する。
【００２９】
Ａ通信部２３は、通信手段Ａ（通信規格Ａ）に基づいて管理サーバー５と通信を行う。通信手段Ａとしては、無線／有線ＬＡＮ通信、電話回線、衛星回線、インターネット回線などを用いる。Ａ通信部２３は、管理サーバー５に対し、起床情報（起床検出部２１により検出された起床時刻、位置検出部２２により検出された位置情報、およびユーザー識別情報）を送信する。なお、ユーザー識別情報は、専用アプリケーション２０を用いてユーザーが入力した情報、専用アプリケーション２０によって自動設定された情報、または携帯端末２の識別情報を用いる。また、Ａ通信部２３は、予約設定部２４により予約設定が行われたときに、予約設定部２４により設定された来店予約店舗および日付とユーザー識別情報を含む予約情報を管理サーバー５に送信する。なお、予約情報の送信は、起床情報の送信と同時に行っても良い。
【００３０】
店舗端末７は、来店検出部７１、Ｂ通信部７２および表示部７３を備える。来店検出部７１は、顧客が店舗に来店した来店時刻を検出する。検出方法としては、例えば携帯端末２（専用アプリケーション２０）に自動チェックイン機能が搭載されている場合、これを利用することが考えられる。また、携帯端末２に搭載されたＧＰＳ機能を用いてユーザーが店舗に近づいたことまたは店舗内に入ったことを検出し、その検出時刻を来店時刻と看做しても良い。また、店舗内にチェックイン端末を設け、ユーザーが所定のチェックイン操作（会員カードを読み取らせるなど）を行うことで来店時刻を検出しても良い。
【００３１】
Ｂ通信部７２は、通信手段Ｂに基づいて管理サーバー５と通信を行う。通信手段Ｂとしては、無線／有線ＬＡＮ通信、電話回線、衛星回線、インターネット回線などを用いる。Ｂ通信部７２は、来店検出部７１により検出された来店時刻と、来店したユーザーのユーザー識別情報と、を含む来店情報を管理サーバー５に送信する。一方、Ｂ通信部７２は、管理サーバー５から各ユーザーの来店予測情報を受信する。表示部７３は、管理サーバー５から送信された来店予測情報を表示する。
【００３２】
図３は、表示部７３により表示される表示画面７０の表示例を示す図である。同図に示すように、表示部７３は、管理サーバー５から送信された各ユーザーの来店予測情報に基づいて来店予測リストを表示する。来店予測リストは、ユーザー別に、ユーザー識別情報および来店予測時刻をリスト形式で示したものである。なお、来店予測リストを来店予測時刻順にソートして表示しても良い。
【００３３】
図２の説明に戻る。管理サーバー５は、Ａ通信部５１、予約情報取得部５２、記録部５３、来店時刻取得部５４、Ｂ通信部５５、起床時刻取得部５６、参照部５７、算出部５８および通知部５９を備える。
【００３４】
Ａ通信部５１は、通信手段Ａに基づいて携帯端末２と通信を行う。予約情報取得部５２は、携帯端末２からＡ通信部５１を介して予約情報（ユーザー識別情報＋来店予約店舗＋日付）を取得する。記録部５３は、取得した予約情報を顧客データベース６１に記録する。また、Ｂ通信部５５は、通信手段Ｂに基づいて店舗端末７と通信を行う。来店時刻取得部５４は、店舗端末７からＢ通信部５５を介して来店情報（ユーザー識別情報＋来店時刻）を取得する。記録部５３は、来店情報を取得すると、同一ユーザーの起床時刻（後述する起床時刻取得部５６により取得）から来店情報に基づく来店時刻までに要した所要時間から移動予測時間（後述する算出部５８により算出）を差し引いた準備時間を、顧客データベース６１に記録する。この準備時間は、ユーザーが身支度にどの程度の時間を要するかを推定するため（後述する、準備予測時間を算出するため）に用いる。
【００３５】
起床時刻取得部５６は、携帯端末２からＡ通信部５１を介して起床情報（ユーザー識別情報＋起床時刻＋位置情報）を取得する。参照部５７は、顧客データベース６１および位置データベース６２を参照する。図４は、顧客データベース６１の説明図である。顧客データベース６１は、ユーザー別に、ユーザー識別情報と、記録部５３により記録された準備時間（例えば、過去１０回分、過去１年分に記録されたものなど）およびその記録日と、予約情報（来店予約店舗の店舗識別情報とその日付）とを関連付けて記憶する。一方、図５は、位置データベース６２の説明図である。位置データベース６２は、店舗別に、店舗識別情報と、マップコード（各店舗の位置）とを関連付けて記憶する。なお、マップコードに代えて、緯度および経度、郵便番号等を記憶しても良い。
【００３６】
算出部５８は、起床時刻取得部５６による起床情報の取得に伴い、顧客データベース６１および位置データベース６２の参照結果に基づいて、ユーザーの来店予測時刻を算出する。図６は、算出部５８の算出手順を示す説明図である。まず、算出部５８は、顧客データベース６１に記録されている過去の準備時間に基づいて、準備予測時間を算出する（同図（１）参照）。準備予測時間としては、過去の準備時間の平均値、最頻値、中央値などを算出する。次に、ユーザーの現在位置から店舗までの移動（ここでは、徒歩で移動することを想定）に要すると予測される移動予測時間を算出する（同図（２）参照）。具体的には、顧客データベース６１に記憶されている今日の来店予約店舗を特定し、起床情報に含まれる位置情報に基づくユーザーの位置と位置データベース６２に記憶されている来店予約店舗の位置と、の地図経路上における離間距離（直線距離ではない）と、人の平均的な歩行速度と、に基づいて、移動予測時間を算出する。そして算出部５８は、起床情報に含まれる起床時刻から、準備予測時間と移動予測時間の合計時間が経過した時刻を、来店予測時刻として算出する（同図（３）参照）。通知部５９は、算出部５８により算出した来店予測時刻と、起床情報に含まれるユーザー識別情報と、を含む来店予測情報を通知する。Ｂ通信部５５は、当該来店予測情報を店舗端末７に送信する。
【００３７】
次に、図７のフローチャートを参照し、第１実施形態に係る来店予測情報提供処理の流れを説明する。まず、携帯端末２は、ユーザーの起床を検出すると（Ｓ０１）、ＧＰＳ機能により位置情報を取得し（Ｓ０２）、起床情報（ユーザー識別情報＋起床時刻＋位置情報）を管理サーバー５に送信する（Ｓ０３）。管理サーバー５は、当該起床情報を取得すると、顧客データベース６１を参照して準備予測時間を算出する（Ｓ０４，図６（１）参照）。続いて、顧客データベース６１および位置データベース６２を参照して移動予測時間を算出する（Ｓ０５，図６（２）参照）。さらに、Ｓ０４およびＳ０５の算出結果に基づいて、来店予測時刻を算出する（Ｓ０６，図６（３）参照）。その後、管理サーバー５は、来店予測情報（ユーザー識別情報＋来店予測時刻）を店舗端末７に通知する（Ｓ０７）。店舗端末７は、当該来店予測情報を表示画面７０に表示する（Ｓ０８）。
【００３８】
以上説明したとおり第１実施形態によれば、管理サーバー５は、携帯端末２から起床情報を取得した時点で、店舗端末７に対しユーザーの来店予測時刻を通知するため、店舗スタッフは、早い段階で「誰が何時に来店する予定か」を把握することができる。これにより、飲食店など商品の準備に時間がかかる店舗であっても、顧客を待たせることなく商品を提供することができる。一方、店舗側にとっても、回転率が上がり売上が向上するメリットがある。また、ユーザーの自宅や宿泊先等で起床を検出した時点で、来店時刻を予測するため、ユーザーが予約した店舗に赴く際に、携帯端末２を所持し忘れた場合でも支障なく来店予測時刻を店舗端末７に通知できる。
【００３９】
また、管理サーバー５は、ユーザーの位置から店舗の位置までの距離に応じた移動予測時間と、過去の準備時間を学習することにより得られる準備予測時間と、を考慮するため、より正確な来店予測時刻を算出することができる。また、ユーザーは、顧客データベース６１に予約情報を登録することで、決められた店舗ではなく所望の店舗を予約することができる。また、管理サーバー５は、起床時刻におけるユーザーの位置情報を取得するため、ユーザーが自宅以外に宿泊した場合でも、正確なユーザーの位置を把握し、より信頼性の高い来店予測時刻を算出することができる。また、管理サーバー５は、店舗端末７に対しユーザー識別情報と共に来店予測時刻を通知するため、店舗スタッフは、来店予測だけでなく、「誰が」来店するのかを把握することができる。
【００４０】
［第１実施形態変形例］
上記の実施形態では、ユーザーが来店する店舗を予約可能としたが、さらに飲食メニューを予約可能としても良い。この場合、携帯端末２は、予約情報の一部として予約メニューを示すメニュー情報を管理サーバー５に送信する。一方、管理サーバー５は、各店舗が提供可能な飲食メニューとその調理時間を記憶したメニューデータベース（図示省略）を備える。管理サーバー５は、携帯端末２から起床情報を取得すると、顧客データベース６１およびメニューデータベースを参照して、来店予測時刻から予約メニューの調理時間を差し引いた調理開始推奨時刻を算出し、メニュー情報と共に店舗端末７に通知する。図８は、本変形例における来店予測リストの表示例を示す図である。来店予測リストは、ユーザー別に、ユーザー識別情報、来店予測時刻、予約メニュー（メニューコード）および調理開始推奨時刻をリスト形式で示したものである。なお、来店予測リストを来店予測時刻または調理開始推奨時刻順にソートして表示しても良い。
【００４１】
また、上記の各実施形態では、店舗まで徒歩で移動することを前提として移動予測時間を算出したが、予約情報として店舗までの移動手段を顧客データベース６１に登録しておき、算出部５８により当該移動手段を考慮して移動予測時間を算出しても良い。なお、移動手段とは、徒歩、自転車、電車、バス、モータービークル（エンジン付き車両）、飛行機などを指す。例えば、同じ店舗まで移動する場合でも、移動手段が徒歩の場合より自転車やモータービークルなどの方が移動時間は短くなるはずである。したがって、これらの移動手段を考慮して移動予測時間を算出することで、より正確な来店予測時刻を算出することができる。
【００４２】
また、携帯端末２に管理サーバー５の各機能を搭載し、携帯端末２から直接店舗端末７に対して来店予測時刻を通知しても良い。この構成によれば、来店予測システムＳＹを、携帯端末２と店舗端末７の簡易なシステム構成とすることができる。
【００４３】
［第２実施形態］
次に、図９および図１０を参照し、本発明の第２実施形態について説明する。上記の第１実施形態では、管理サーバー５が個人の来店予測時刻を算出して店舗端末７に通知したが、本実施形態では複数人の来店予測時刻の統計値を算出し、これを店舗端末７に通知する。以下、第１実施形態と異なる点のみ説明する。なお、本実施形態において、第１実施形態と同様の構成部分については同様の符号を付し、詳細な説明を省略する。また、第１実施形態と同様の構成部分について適用される変形例は、本実施形態についても同様に適用される。
【００４４】
図９は、第２実施形態に係る携帯端末２、管理サーバー５および店舗端末７の機能構成を示すブロック図である。本実施形態の管理サーバー５は、第１実施形態の構成（図２参照）から、予約情報取得部５２、記録部５３、来店時刻取得部５４および顧客データベース６１を省略した構成である。また、本実施形態の店舗端末７は、第１実施形態の構成から、来店検出部７１を省略した構成である。つまり、本実施形態の算出部５８は、個人の準備予測時間を考慮することなく、また予約情報も必要とすることなく、各ユーザーの位置と特定店舗の位置とに基づく移動予測時間だけを考慮して来店予測時刻を算出する。具体的には、起床情報に含まれる起床時刻に、予め設定された標準的な準備時間と、移動予測時間を加算することにより来店予測時刻を算出する。また、本実施形態では個人を特定する必要がないため、起床情報や来店予測情報にユーザー識別情報を含める必要もない。
【００４５】
本実施形態の来店予測システムＳＹは、ある環境内において顧客が特定の飲食店に集まることが予想される状況において好適である。例えば、特定地域内の住民が集って朝食をとるフードコート、ホテルや病院内の朝食用レストラン、学生寮のカフェテリアなどが想定される。このような状況では、「誰が何時に来店するか」という情報よりも「何時ごろに混雑するか」の情報が必要となる。このため、本実施形態の算出部５８は、予め設定された所定範囲内に位置する複数のユーザーの起床時刻に基づいて、来店予測時刻の統計値を算出する。統計値としては、例えば時間帯別の来店予測人数を算出する。そして、本実施形態のＢ通信部５５は、当該時間帯別の来店予測人数を店舗端末７に通知する。当該通知は、定期的に行うか、または店舗端末７から要求があったときに行えば良い。
【００４６】
図１０は、第２実施形態に係る来店予測リストの表示例を示す図である。同図に示すように、店舗端末７の表示部７３は、来店予測リストとして、時間帯別の来店予測人数を表示画面７０に表示する。
【００４７】
なお、統計値の対象となるユーザーを特定する方法（所定範囲内に位置するユーザーの起床情報と、それ以外のユーザーの起床情報とを区別する方法）としては、例えば特定地域内を示す位置情報が含まれた起床情報のみを取得する、特定の無線アクセスポイントで受信した起床情報のみを取得する、特定の端末から発信された起床情報のみを取得する、などが考えられる。
【００４８】
以上説明したとおり、第２実施形態によれば、店舗スタッフは、店舗端末７に表示された時間帯別の来店予測人数に基づいて、何時ごろに何人程度来店するのかを把握することができる。これにより、混雑予測を行うことができ、調理計画やスタッフ配置に役立てることができる。
【００４９】
［第２実施形態変形例］
上記の実施形態の算出部５８は、統計値として、時間帯別の来店予測人数を算出したが、これに代えて、来店予測人数が所定数以上となる時刻や、一日または朝食時間帯における来店予測人数の合計を算出しても良い。また、表示部７３により、これらの統計値をグラフ（ヒストグラム等）で表しても良い。さらに、算出部５８により、来店しないユーザーを考慮し、所定の確率を乗算して来店予測人数を算出しても良い。
【００５０】
また、第２実施形態においても、第１実施形態と同様に準備予測時間や移動予測時間を考慮して各個人の正確な来店予測時刻を算出し、当該算出結果に基づいて来店予測時刻の統計値を算出しても良い。
【００５１】
［第１実施形態および第２実施形態に共通する変形例］
以上、２つの実施形態を示したが、以下の変形例を採用しても良い。例えば、上記の各実施形態では、携帯端末２にてユーザーの位置を検出したが、予め顧客データベース６１に自宅住所などを登録しておく構成でも良い。また、携帯端末２に登録されている自宅住所を、起床情報に含めて管理サーバー５に送信する構成でも良い。
【００５２】
また、自宅住所を登録・送信する代わりに、各店舗（来店予約店舗）までの移動時間を予め顧客データベース６１に登録しておくか、または起床情報に含めて管理サーバー５に送信しても良い。この構成によれば、移動予測時間の算出を省略できる。
【００５３】
また、起床から出発時刻までの準備時間についても、予め顧客データベース６１に登録しておくか、または起床情報に含めて管理サーバー５に送信しても良い。この構成によれば、準備予測時間の算出を省略できる。
【００５４】
また、上記の各実施形態に示した来店予測システムＳＹの各構成要素をプログラムとして提供することが可能である。また、そのプログラムを各種記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリー等）に格納して提供することも可能である。すなわち、コンピューターを来店予測システムＳＹの各構成要素として機能させるためのプログラム、およびそれを記録した記録媒体も、本発明の権利範囲に含まれる。
【００５５】
また、上記の各実施形態では、来店予測システムＳＹを飲食店に導入した場合を例示したが、商品の小売店、クリーニング店、スポーツクラブなどに導入しても良い。また、ユーザーの起床検出を携帯端末２で行うのではなく、管理サーバー５との通信機能を備えた他の検出機器（ウェアラブルタイプの健康管理機器など）によって行っても良い。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、適宜変更が可能である。
【符号の説明】
【００５６】
２：携帯端末  ５：管理サーバー  ７：店舗端末  ２０：専用アプリケーション  ６１：顧客データベース  ６２：位置データベース  ７０：表示画面  ＳＹ：来店予測システム
【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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