(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像に基づいて、前記店舗の利用用途に関する情報を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記店舗の利用用途に関する情報を提供する提供部と、
を備え、
前記推定部は、利用用途の推定先となる推定対象の店舗、および、将来の所定の期間がユーザにより指定された場合には、時間経過に応じてこれまでに取得された前記画像に基づき推定された前記利用用途の時系列変化に基づいて、前記将来の所定の期間での前記推定対象の店舗の利用用途を推定し、
前記提供部は、前記店舗の利用用途に関する情報として、前記推定対象の店舗について推定された利用用途を示す情報を前記ユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、
音声を含む前記画像を取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された、音声を含む前記画像に基づいて、前記店舗の利用用途に関する情報を推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記店舗内の状況を示す１つまたは複数のスコアが満たすべき条件ごとに前記店舗の利用用途を分類する利用用途データベースを記憶する記憶部をさらに備え、
前記推定部は、
前記画像を解析して前記店舗内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出し、算出した前記スコアと前記利用用途データベースとの比較結果に基づいて前記店舗の利用用途に関する情報を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記画像をリアルタイムに取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された、リアルタイムの前記画像に基づいて、推定済みの前記店舗の利用用途に関する情報を逐次更新することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
撮影日時が異なる複数の前記画像を取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された複数の前記画像のうち、撮影日時が所定の期間に含まれる前記画像に基づいて、前記所定の期間における前記店舗の利用用途に関する情報を推定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
複数の店舗それぞれについて、各前記店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記画像に基づいて、各前記店舗の利用用途に関する情報を推定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前期推定部は、
前記取得部により取得された画像情報に基づいて、前記店舗の利用用途に関する情報として、出店に利用される情報を推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記画像情報が取得された取得元の店舗について予め登録されている店舗情報をさらに取得し、
前記推定部は、前記画像情報と前記店舗情報とに基づいて、出店に利用される情報を推定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記推定部は、
所定のエリアに含まれる店舗のうち出店に関する条件情報を満たす店舗を特定し、前記取得部により取得された情報のうち、特定した店舗での情報に基づいて、出店候補地となるエリアを前記出店に利用される情報として推定する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記推定部は、
前記取得部により取得された情報のうち、前記所定のエリアに含まれる店舗での情報に基づいて、出店に関する条件情報を満たす店舗を特定する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記推定部は、
出店に関する条件情報として、出店希望エリア、店舗のカテゴリ、店舗の客層、客単価、または、店舗に対する利用用途のうち、少なくともいずれか１つを満たす店舗を特定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記推定部は、
前記取得部により取得された情報のうち、特定した店舗での情報に基づき推定された度合いであって、前記所定のエリアでの人流の度合いに基づいて、前記所定のエリアに出店した際の集客の度合いを示す集客スコアを算出し、算出した集客スコアに基づいて、前記出店候補地となるエリアを推定する
ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記推定部は、
前記取得部により取得された情報のうち、前記特定した店舗での情報から解析された混雑状況であって、当該店舗での混雑状況に基づき推定された前記人流の度合いに基づいて、前記集客スコアを算出する
ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記推定部は、
前記出店候補地を示すエリア情報とともに、当該出店候補地での前記集客スコアを提示させる
ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
店舗内の状況が撮像されて得られる画像を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記画像に基づいて、前記店舗の利用用途に関する情報を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された前記店舗の利用用途に関する情報を提供する提供工程と
を含み、
前記推定工程は、利用用途の推定先となる推定対象の店舗、および、将来の所定の期間がユーザにより指定された場合には、時間経過に応じてこれまでに取得された前記画像に基づき推定された前記利用用途の時系列変化に基づいて、前記将来の所定の期間での前記推定対象の店舗の利用用途を推定し、
前記提供工程は、前記店舗の利用用途に関する情報として、前記推定対象の店舗について推定された利用用途を示す情報を前記ユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１６】
店舗内の状況が撮像されて得られる画像を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記画像に基づいて、前記店舗の利用用途に関する情報を推定する推定手順と、
前記推定手順により推定された前記店舗の利用用途に関する情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順により推定された前記店舗の利用用途に関する情報を提供する提供部と、
を備え、
前記推定手順は、利用用途の推定先となる推定対象の店舗、および、将来の所定の期間がユーザにより指定された場合には、時間経過に応じてこれまでに取得された前記画像に基づき推定された前記利用用途の時系列変化に基づいて、前記将来の所定の期間での前記推定対象の店舗の利用用途を推定し、
前記提供手順は、前記店舗の利用用途に関する情報として、前記推定対象の店舗について推定された利用用途を示す情報を前記ユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、店舗内に設置されたカメラが撮影した画像を用いて、店舗内の客の嗜好性を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−４４１７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した技術では、店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することまでは考慮されていない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記画像に基づいて、前記店舗の利用用途に関する情報を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態１に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態１に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態１に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態１に係る画像データベースの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態１に係る利用用途データベースの一例を示す。
【図６】図６は、各店舗内の状況を示す複数のスコアの提供の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態１に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態２に係る情報処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、ユーザ端末における検索条件受付画面の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、ユーザ端末における検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態２に係るユーザ端末の構成例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施形態２に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施形態２に係る店舗データベースの一例を示す。
【図１４】図１４は、実施形態２に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施形態３に係る情報処理の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施形態３に係る撮影装置の構成例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施形態３に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１８】図１８は、実施形態４に係る情報処理の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、実施形態４に係る推定結果画面の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施形態４に係る店舗データベースの一例を示す図である。
【図２１】図２１は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、端末装置、端末装置制御方法および端末装置制御プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
［実施形態１］
［情報処理の一例］
図１を用いて、実施形態１に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態１に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、情報処理装置１００が店舗の状況が撮影装置により撮影されて得られる画像に基づいて店舗の利用用途に関する情報を推定する情報処理について説明する。
【００１１】
ここで、撮影装置は、例えば店舗内に設置されたカメラや、店舗の店員が保持するカメラ等である。撮影装置は、撮影機能だけでなく、音声を収集するマイク機能を有する。店舗とは、例えばカフェ、居酒屋およびレストラン等の飲食店である。店舗の状況とは、例えば店舗内の雰囲気(mood)および店舗内の客の属性等を含む概念である。店舗内の雰囲気とは、例えば静かさおよび明るさ等を含む概念である。店舗内の客の属性とは、例えば男女比率、年齢層、家族連れの数、および滞在時間等を含む概念である。店舗の利用用途に関する情報とは、例えば、店舗の利用用途自体、並びに、店舗の利用用途の推定に用いられる情報等（例えば、後述のスコア）を含む概念である。以下では、３つの店舗Ｅ１〜Ｅ３に、マイク機能を有する３つの撮影装置１０−１〜１０−３がそれぞれ設置された例を挙げて説明を行う。また、以下では、特に区別しない場合は、３つの店舗Ｅ１〜Ｅ３をまとめて店舗Ｅと呼ぶ。また同様に、３つの撮影装置１０−１〜１０−３をまとめて撮影装置１０と呼ぶ。
【００１２】
まず、図１に示すように、３つの店舗Ｅそれぞれに設置された３つの撮影装置１０は、対応する各店舗Ｅ内の状況を撮影する（ステップＳ１）。図１の例では、店舗Ｅ１に設置された撮影装置１０−１は、店舗Ｅ１内の状況を撮影する。また、店舗Ｅ２に設置された撮影装置１０−２は、店舗Ｅ２内の状況を撮影する。また、店舗Ｅ３に設置された撮影装置１０−３は、店舗Ｅ３内の状況を撮影する。
【００１３】
続いて、情報処理装置１００は、店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理装置１００は、３つの店舗Ｅ１〜Ｅ３それぞれについて、３つの撮影装置１０−１〜１０−３により対応する各店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。より具体的には、情報処理装置１００は、音声を含む画像を取得する。図１の例では、情報処理装置１００は、撮影装置１０−１により店舗Ｅ１の状況が撮影されて得られる、４人の客の音声を含む画像を取得する。また、情報処理装置１００は、撮影装置１０−２により店舗Ｅ２の状況が撮影されて得られる、２人の客の音声を含む画像を取得する。また、情報処理装置１００は、撮影装置１０−３により店舗Ｅ３の状況が撮影されて得られる、５人の客の音声を含む画像を取得する。
【００１４】
続いて、情報処理装置１００は、取得された、音声を含む画像に基づいて、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理装置１００は、画像を解析して店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、画像に含まれる店舗Ｅ内の雰囲気（例えば、静かさおよび明るさ）を示す１つまたは複数のスコアを算出する。また、例えば、情報処理装置１００は、画像に含まれる店舗Ｅ内の客の属性（例えば、男女比率、年齢層、家族連れの数、および滞在時間）を示す１つまたは複数のスコアを算出する。そして、情報処理装置１００は、算出したスコアと、スコアが満たすべき条件ごとに店舗Ｅの利用用途が分類された利用用途データベースとの比較結果に基づいて店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。図１の例では、情報処理装置１００は、利用用途データベースを検索して、店舗Ｅ２内の静かさを示すスコアが所定値以下であるという条件が満たされる場合、該条件に対応する「接待向き」を店舗Ｅ２の利用用途として推定する。
【００１５】
続いて、情報処理装置１００は、推定された各店舗Ｅの利用用途に関する情報を提供する（ステップＳ４）。具体的には、情報処理装置１００は、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を、各店舗Ｅの閲覧情報の閲覧にユーザＵ１が利用しているユーザ端末２０に提供する。図１の例では、情報処理装置１００は、店舗Ｅ２の利用用途の推定結果に基づいて、ユーザ端末２０に「店舗Ｅ２が接待向けである」旨を伝える文章を提供する。
【００１６】
このように、実施形態１に係る情報処理装置１００は、店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得し、取得された画像に基づいて、店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。これにより、実施形態１に係る情報処理装置１００は、店舗Ｅ内の実際の状況に応じて、店舗Ｅの利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【００１７】
［情報処理システムの構成］
次に、図２を用いて、実施形態１に係る情報処理システムＳの構成について説明する。図２は、実施形態１に係る情報処理システムＳの構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システムＳは、撮影装置１０と、ユーザ端末２０と、情報処理装置１００とを有する。撮影装置１０、ユーザ端末２０および情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。
【００１８】
撮影装置１０は、例えば店舗内に設置されたカメラや、店舗の店員が保持するカメラ等である。撮影装置は、撮影機能だけでなく、音声を収集するマイク機能を有する。
【００１９】
ユーザ端末２０は、アプリケーションやウェブページを介して店舗の閲覧情報を閲覧するユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末２０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。
【００２０】
情報処理装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。情報処理装置１００は、店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得し、取得された画像に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【００２１】
［情報処理装置の構成］
次に、図３を用いて、実施形態１に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態１に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００２２】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線又は無線で接続され、撮影装置１０とユーザ端末２０との間で情報の送受信を行う。
【００２３】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、画像データベース１２１と、利用用途データベース１２２とを有する。
【００２４】
画像データベース１２１は、撮影装置１０によって撮影された画像に関する情報を記憶する。図４に、実施形態１に係る画像データベース１２１の一例を示す。図４に示した例では、画像データベース１２１は、「店舗ＩＤ」、「画像」および「撮影日時」といった項目を有する。
【００２５】
「店舗ＩＤ」は、画像を撮影する撮影装置１０が設置された店舗を識別する識別子である。「画像」は、「店舗ＩＤ」に対応付けられた撮影装置１０により店舗内の状況が撮影されて得られる画像に関する情報である。画像は、例えば、音声を含む画像に関する情報である。「撮影日時」は、「店舗ＩＤ」に対応付けられた撮影装置１０により撮影された画像の撮影日時に関する情報である。
【００２６】
例えば、図４では、店舗ＩＤにより識別される店舗Ｅ１に設置された撮影装置１０により撮影日時「2019/9/14  10：00」において画像「画像＃１」が撮影されたことを示す。
【００２７】
利用用途データベース１２２は、店舗内の状況を示す１つまたは複数のスコアが満たすべき条件ごとに店舗の利用用途を分類するデータベースである。図５に、実施形態１に係る利用用途データベース１２２の一例を示す。図５に示した例では、利用用途データベース１２２は、「利用用途」および「条件」といった項目を有する。
【００２８】
「利用用途」は、「条件」に対応付けられた、店舗の利用用途を示す。「条件」は、店舗内の状況を示す１つまたは複数のスコアが満たすべき条件を示す。
【００２９】
例えば、図５では、店舗内の状況を示すスコアが「明るさがＡＡ以下、かつ静かさがＢＢ以下」という条件を満たす場合に、該店舗の利用用途が「デート向き」であることを示す。
【００３０】
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００３１】
制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、提供部１３３とを有する。
【００３２】
取得部１３１は、店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。具体的には、取得部１３１は、複数の店舗Ｅそれぞれについて、各店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。より具体的には、取得部１３１は、音声を含む画像を取得する。取得部１３１は、取得された画像を画像データベース１２１に記憶する。
【００３３】
また、取得部１３１は、画像をリアルタイムに取得し、撮影日時に対応付けて画像を画像データベース１２１に記憶する。
【００３４】
また、取得部１３１は、撮影日時が異なる複数の画像を取得し、各画像が撮影された店舗Ｅごとに各画像を画像データベース１２１に記憶する。
【００３５】
推定部１３２は、取得部１３１により取得された画像（つまり、音声を含む画像）に基づいて、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。具体的には、推定部１３２は、画像を解析して店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出する。例えば、推定部１３２は、画像に含まれる店舗Ｅ内の雰囲気（例えば、静かさおよび明るさ）を示す１つまたは複数のスコアを算出する。店舗Ｅ内の雰囲気（例えば、静かさおよび明るさ）を示す１つまたは複数のスコアは、例えば、画像に映っている照明の照度や、画像に含まれる音声の音量等を用いて、算出される。画像に含まれる音声は、例えば、所定の音声解析により、抽出される。推定部１３２は、画像に含まれる音声を所定の音声解析により抽出する場合、店舗内のＢＧＭと雑音とを分離し、ＢＧＭおよび雑音の各々に関してスコアを算出してもよい。また、例えば、推定部１３２は、画像に含まれる店舗Ｅ内の客の属性（例えば、男女比率、年齢層、家族連れの数、および滞在時間）を示す１つまたは複数のスコアを算出する。店舗Ｅ内の客の属性（例えば、男女比率、年齢層、家族連れの数、および滞在時間）を示す１つまたは複数のスコアは、例えば、パターンマッチング等によって、算出される。また、例えば、推定部１３２は、所定の機械学習を用いて、店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出してもよい。そして、推定部１３２は、算出したスコアと利用用途データベース１２２との比較結果に基づいて店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。具体的には、推定部１３２は、利用用途データベース１２２に含まれる複数の条件から、算出したスコアにより満足される条件を検索し、満足される条件に対応する利用用途を店舗Ｅの利用用途として推定する。例えば、推定部１３２は、利用用途データベース１２２を検索して、店舗Ｅ内の静かさを示すスコアが所定値ＣＣ以下であるという条件が満たされる場合、該条件に対応する「接待向き」を店舗Ｅの利用用途として推定する。例えば、図１において、店舗Ｅ２内の２人の客の音声の音量が小さいため、店舗Ｅ２内の静かさを示すスコアが所定値ＣＣ以下であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、利用用途データベース１２２を検索して、店舗Ｅ２内の静かさを示すスコアが所定値ＣＣ以下であるという条件が満たされるため、店舗Ｅ２の利用用途を「接待向き」と推定する。
【００３６】
また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された、リアルタイムの画像に基づいて、推定済みの店舗Ｅの利用用途を逐次更新する。具体的には、推定部１３２は、画像データベース１２１における店舗Ｅごとの複数の画像のうち、撮影日時が最新である画像に基づいて、推定済みの該店舗Ｅの利用用途を逐次更新する。
【００３７】
また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された複数の画像のうち、撮影日時が所定の期間に含まれる画像に基づいて、所定の期間における店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。所定の期間は、例えば、店舗Ｅの閲覧情報を閲覧するユーザにより指定された指定期間である。指定期間としては、例えば、平日、休日、季節等が挙げられる。なお、撮影日時が所定の期間に含まれる画像が複数存在する場合が想定される。この場合、推定部１３２は、所定の期間に含まれる複数の画像から任意の画像を選択し、選択した画像に基づいて、所定の期間における店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。また、推定部１３２は、所定の期間に含まれる複数の画像を平均化して得られる平均画像に基づいて、所定の期間における店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定してもよい。
【００３８】
提供部１３３は、推定部１３２により推定された各店舗Ｅの利用用途に関する情報を提供する。具体的には、提供部１３３は、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を、各店舗Ｅの閲覧情報の閲覧にユーザＵ１が利用しているユーザ端末２０に提供する。例えば、提供部１３３は、ユーザ端末２０に各店舗Ｅの利用用途の推定結果を伝える文章又はプッシュ通知を提供する。また、例えば、提供部１３３は、各店舗Ｅのウェブページを介して各店舗Ｅの利用用途の推定結果を提供してもよい。また、例えば、提供部１３３は、ユーザ端末２０から推定結果の更新要求をリアルタイムに受け付け、更新要求を受け付けた時点で推定部１３２に店舗Ｅの利用用途を再度推定させることで、最新の推定結果を提供してもよい。また、例えば、提供部１３３は、店舗Ｅの閲覧情報を閲覧するユーザにより指定期間（例えば、平日、休日、季節等）が指定された場合、指定期間における店舗Ｅの利用用途に関する情報を提供してもよい。また、例えば、提供部１３３は、各店舗Ｅの利用用途の推定に用いられた、各店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを、各店舗Ｅの利用用途に関する情報として提供してもよい。
【００３９】
図６は、各店舗Ｅ内の状況を示す複数のスコアの提供の一例を示す図である。図６の例では、各店舗Ｅ内の状況を示す複数のスコアとして、静かさ、男女比率、年齢層、家族連れ、明るさ、および滞在時間がチャート図により示されている。
【００４０】
［処理手順］
次に、図７を用いて、実施形態１に係る情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態１に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００４１】
図７に示すように、取得部１３１は、店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する（ステップＳ１０１）。
【００４２】
推定部１３２は、画像を解析して店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出する（ステップＳ１０２）。推定部１３２は、算出したスコアと利用用途データベース１２２との比較結果に基づいて店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する（ステップＳ１０３）。
【００４３】
提供部１３３は、推定された店舗Ｅの利用用途に関する情報を提供し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。
【００４４】
［効果］
上述してきたように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２とを有する。取得部１３１は、店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された画像に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【００４５】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗内の実際の状況に応じて、店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【００４６】
また、取得部１３１は、音声を含む画像を取得する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された、音声を含む画像に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【００４７】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、音声を含む画像に基づいて、店舗の利用用途を適切に決定することができる。
【００４８】
また、本実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗内の状況を示す１つまたは複数のスコアが満たすべき条件ごとに店舗の利用用途を分類する利用用途データベース１２２を記憶する記憶部をさらに有する。また、推定部１３２は、画像を解析して店舗内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出し、算出したスコアと利用用途データベース１２２との比較結果に基づいて店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【００４９】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗内の多様な状況に応じた多様な利用用途を含む利用用途データベース１２２を用いて、店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【００５０】
また、取得部１３１は、画像をリアルタイムに取得する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された、リアルタイムの画像に基づいて、推定済みの店舗の利用用途を逐次更新する。
【００５１】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗内の状況の変化に応じて、店舗の利用用途を逐次更新することができる。
【００５２】
また、取得部１３１は、撮影日時が異なる複数の画像を取得する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された複数の画像のうち、撮影日時が所定の期間に含まれる画像に基づいて、所定の期間における店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【００５３】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、店舗の閲覧情報を閲覧するユーザにより指定された指定期間における店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【００５４】
また、取得部１３１は、複数の店舗それぞれについて、各店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。また、推定部１３２は、取得部１３１により取得された画像に基づいて、各店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【００５５】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の店舗それぞれについて、各店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【００５６】
また、本実施形態に係る情報処理装置１００は、推定部１３２により推定された店舗の利用用途に関する情報を提供する提供部１３３をさらに有する。
【００５７】
これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、店舗内の実際の状況が反映された、店舗の利用用途に関する情報を提供することができる。
【００５８】
［実施形態２］
実施形態２は、ユーザ端末２０が検索条件を受け付け、情報処理装置１００において検索された店舗に関する情報を表示する点が実施形態１とは異なる。
【００５９】
［情報処理の一例］
図８は、実施形態２に係る情報処理の一例を示す図である。図８では、ユーザ端末２０が検索条件を受け付け、情報処理装置１００において検索された店舗に関する情報を表示する情報処理について説明する。図８におけるステップＳ１１〜Ｓ１３は、それぞれ図１におけるステップＳ１〜Ｓ３に対応するので、その詳細な説明を省略する。
【００６０】
図８に示すように、ユーザ端末２０は、店舗Ｅの利用用途に関する情報を含む検索条件をユーザＵ１から受け付ける（ステップＳ１４）。検索条件には、店舗Ｅの利用用途に関する情報の他に、例えば、店舗Ｅを利用する日付、店舗Ｅの位置するエリア等が含まれる。
【００６１】
図９は、ユーザ端末２０における検索条件受付画面の一例を示す図である。所定のアプリケーションが起動されると、図９に示すように、ユーザ端末２０の出力部２４に、「検索条件を入力して下さい」といった情報と、「利用用途」のプルダウン表示Ｔ１１と、「日付」のプルダウン表示Ｔ１２と、「エリア」のプルダウン表示Ｔ１３と、「確定」のボタン表示Ｔ１４とが表示される。
【００６２】
ユーザは、プルダウン表示Ｔ１１を押下することで店舗Ｅの利用用途の候補が表示される。また、ユーザがプルダウン表示Ｔ１２を押下することで店舗Ｅを利用する日付の候補が表示される。また、ユーザがプルダウン表示Ｔ１３を押下することで店舗Ｅの位置するエリアの候補が表示される。そして、ユーザがプルダウン表示Ｔ１１〜Ｔ１３を介して所望の利用用途、日付およびエリアを選択するとともに、「確定」のボタン表示Ｔ１４を押下することで、検索条件が受け付けられる。
【００６３】
図８の説明に戻る。続いて、ユーザ端末２０は、情報処理装置１００Ａに対して検索条件を送信する（ステップＳ１５）。
【００６４】
そして、情報処理装置１００Ａは、検索条件をユーザ端末２０から受け付けると、検索条件を満たす店舗Ｅを検索する（ステップＳ１６）。例えば、情報処理装置１００Ａは、検索条件と店舗Ｅに関する情報とが対応付けられた店舗データベースを参照して、検索条件を満たす店舗Ｅを検索する。
【００６５】
続いて、情報処理装置１００Ａは、検索条件を満たす店舗Ｅに関する情報を含む検索結果をユーザ端末２０に送信する（ステップＳ１７）。
【００６６】
そして、ユーザ端末２０は、検索結果を受信し、受信した検索結果を表示する（ステップＳ１８）。
【００６７】
図１０は、ユーザ端末２０における検索結果表示画面の一例を示す図である。ユーザ端末２０が情報処理装置１０Ａから送信された検索結果を受信すると、図１０に示すように、ユーザ端末２０の出力部２４に、「おすすめの店舗」といった情報と、検索結果に含まれる、店舗Ｅ（例えば、Ａ店、Ｂ店、Ｃ店…）に関する情報の表示欄Ｔ２１とが表示される。
【００６８】
このように、実施形態２に係るユーザ端末２０は、店舗Ｅの利用用途に関する情報を含む検索条件を受け付け、情報処理装置１００Ａにおいて検索された店舗Ｅに関する情報を表示する。これにより、実施形態２に係るユーザ端末２０は、店舗Ｅの利用用途に関する情報を含む検索条件を満たす店舗Ｅに関する情報を表示することができる。
【００６９】
［情報処理システムの構成］
実施形態２に係る情報処理システムＳは、図２に示す実施形態１に係る情報処理システムＳと同一の構成であるので、その詳細な説明を省略する。
【００７０】
［ユーザ端末の構成］
次に、図１１を用いて、実施形態２に係るユーザ端末２０の構成について説明する。図１１は、実施形態２に係るユーザ端末２０の構成例を示す図である。図１１に示すように、ユーザ端末２０は、通信部２１と、記憶部２２と、入力部２３と、出力部２４と、制御部２５とを有する。
【００７１】
通信部２１は、ネットワークＮに通信可能に接続された情報処理装置１００Ａとの間で通信するＮＩＣなどのインターフェイスである。
【００７２】
記憶部２２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【００７３】
入力部２３は、ユーザから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部２３は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。出力部２４は、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部２４は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、ユーザ端末２０にタッチパネルが採用された場合には、入力部２３と出力部２４とは一体化される。
【００７４】
制御部２５は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ユーザ端末２０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（端末装置制御プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２５は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【００７５】
制御部２５は、受付部２５１と、送信部２５２と、受信部２５３と、表示部２５４とを有する。
【００７６】
受付部２５１は、店舗Ｅの利用用途に関する情報を含む検索条件を受け付ける。検索条件には、店舗Ｅの利用用途に関する情報の他に、例えば、店舗Ｅを利用する日付、店舗Ｅの位置するエリア等が含まれる。
【００７７】
送信部２５２は、情報処理装置１００Ａに対して検索条件を送信する。受信部２５３は、情報処理装置１００Ａによる検索結果を受信する。
【００７８】
表示部２５４は、受信部２５３により受信された検索結果を出力部２４に表示する。また、表示部２５４は、各店舗Ｅの利用用途の推定に用いられた、各店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアが検索結果に含まる場合には、各店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを検索結果とともに出力部２４に表示してもよい。
【００７９】
［情報処理装置の構成例］
次に、図１２を用いて、実施形態２に係る情報処理装置１００Ａについて説明する。図１２は、実施形態２に係る情報処理装置１００Ａの構成例を示す図である。なお、図１２では、実施形態１の情報処理装置１００と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。図１２に示すように、情報処理装置１００Ａは、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００８０】
記憶部１２０は、画像データベース１２１と、利用用途データベース１２２と、店舗データベース１２３とを有する。
【００８１】
店舗データベース１２３は、検索対象となる店舗に関する情報を記憶する。図１３に、実施形態２に係る店舗データベース１２３の一例を示す。図１３に示した例では、店舗データベース１２３は、「店舗ＩＤ」、「詳細情報」、「満空状況」および「エリア」といった項目を有する。
【００８２】
「店舗ＩＤ」は、検索対象として登録された店舗を識別する識別子である。「詳細情報」は、「店舗ＩＤ」に対応付られた店舗の内容を詳細に示す情報である。「検索条件」は、「店舗ＩＤ」に対応付られた店舗を検索するための検索条件を示す情報である。「検索条件」は、例えば、「利用用途」、「満空状況」および「エリア」といった項目を有する。「利用用途」は、「店舗ＩＤ」に対応付られた店舗の利用用途に関する情報を示す。「満空状況」は、「店舗ＩＤ」に対応付られた店舗が利用される日付ごとの満空状況を示す。「エリア」は、「店舗ＩＤ」に対応付られた店舗が位置するエリアを示す。
【００８３】
例えば、図１３では、店舗ＩＤにより識別される店舗Ｅ１は、詳細情報が「詳細情報＃１」であり、利用用途「デート向け」、満空状況「満空状況＃１」およびエリア「エリア＃１」という検索条件により特定されることを示す。
【００８４】
制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、提供部１３３と、検索部１３４とを有する。
【００８５】
推定部１３２は、取得部１３１により取得された画像（つまり、音声を含む画像）に基づいて、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。推定部１３２は、推定した各店舗Ｅの利用用途に関する情報を検索条件として店舗データベース１２３に登録する。
【００８６】
検索部１３４は、検索条件をユーザ端末２０から受け付ける。検索部１３４は、検索条件を受け付けた場合に、検索条件を満たす店舗Ｅを検索する。具体的には、情報処理装置１００Ａは、店舗データベース１２３を参照して、検索条件を満たす店舗Ｅを検索する。検索部１３４は、検索条件を満たす店舗Ｅに関する情報を含む検索結果をユーザ端末２０に送信する。
【００８７】
［処理手順］
次に、図１４を用いて、実施形態２に係る情報処理の手順について説明する。図１４は、実施形態２に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１４には、ユーザ端末２０により実行される情報処理の手順が示されている。
【００８８】
図１４に示すように、受付部２５１は、店舗Ｅの利用用途に関する情報を含む検索条件を受け付ける（ステップＳ１１１）。
【００８９】
送信部２５２は、情報処理装置１００Ａに対して検索条件を送信する（ステップＳ１１２）。情報処理装置１００Ａは、検索条件をユーザ端末２０から受け付けると、検索条件を満たす店舗Ｅを検索する。そして、情報処理装置１００Ａは、検索条件を満たす店舗Ｅに関する情報を含む検索結果をユーザ端末２０に送信する。
【００９０】
受信部２５３は、情報処理装置１００Ａによる検索結果を受信する（ステップＳ１１３）。
【００９１】
表示部２５４は、受信部２５３により受信された検索結果を出力部２４に表示し（ステップＳ１１４）、処理を終了する。
【００９２】
［効果］
上述してきたように、本実施形態に係るユーザ端末２０は、受付部２５１と、送信部２５２と、受信部２５３と、表示部２５４とを有する。受付部２５１は、店舗の利用用途に関する情報を含む検索条件を受け付ける。送信部２５２は、店舗内の状況が撮影されて得られる画像に基づいて店舗の利用用途に関する情報を推定する情報処理装置１００Ａであって、検索条件を満たす店舗を検索する情報処理装置１００Ａに対して検索条件を送信する。受信部２５３は、情報処理装置１００Ａによる検索結果を受信する。表示部２５４は、受信部２５３により受信された検索結果を表示する。
【００９３】
これにより、本実施形態に係るユーザ端末２０は、店舗の利用用途に関する情報を含む検索条件を満たす店舗に関する情報を表示することができる。
【００９４】
［実施形態３］
実施形態３は、撮影装置１０が、店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得し、取得された画像に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定する点が実施形態１とは異なる。すなわち、実施形態３では、実施形態１の情報処理装置１００の一部の機能（取得部１３１および推定部１３２）が撮影装置１０に組み込まれる。
【００９５】
［情報処理の一例］
図１５は、実施形態３に係る情報処理の一例を示す図である。図１５では、撮影装置１０が、店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得し、取得された画像に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定する情報処理について説明する。
【００９６】
まず、図１５に示すように、３つの店舗Ｅそれぞれに設置された３つの撮影装置１０は、対応する各店舗Ｅ内の状況を撮影する（ステップＳ２１）。
【００９７】
続いて、各撮影装置１０は、店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する（ステップＳ２２）。具体的には、各撮影装置１０は、対応する各店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。より具体的には、各撮影装置１０は、音声を含む画像を取得する。
【００９８】
続いて、各撮影装置１０は、取得された、音声を含む画像に基づいて、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する（ステップＳ２３）。具体的には、各撮影装置１０は、画像を解析して店舗Ｅ内の状況を示す１つまたは複数のスコアを算出する。そして、各撮影装置１０は、算出したスコアと、スコアが満たすべき条件ごとに店舗Ｅの利用用途が分類された利用用途データベースとの比較結果に基づいて店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。
【００９９】
続いて、各撮影装置１０は、推定された各店舗Ｅの利用用途に関する情報を情報処理装置１００Ｂに送信する（ステップＳ２４）。
【０１００】
続いて、情報処理装置１００Ｂは、各撮影装置１０から送信された、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を受信すると、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を提供する（ステップＳ２５）。具体的には、情報処理装置１００Ｂは、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を、各店舗Ｅの閲覧情報の閲覧にユーザＵ１が利用しているユーザ端末２０に提供する。
【０１０１】
このように、実施形態３に係る撮影装置１０は、店舗Ｅ内の状況が撮影されて得られる画像を取得し、取得された画像に基づいて、店舗Ｅの利用用途に関する情報を推定する。これにより、実施形態３に係る撮影装置１０は、店舗Ｅ内の実際の状況に応じて、店舗Ｅの利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【０１０２】
［情報処理システムの構成］
実施形態３に係る情報処理システムＳは、図２に示す実施形態１に係る情報処理システムＳと同一の構成であるので、その詳細な説明を省略する。
【０１０３】
［撮影装置の構成］
次に、図１６を用いて、実施形態３に係る撮影装置１０の構成について説明する。図１６は、実施形態３に係る撮影装置１０の構成例を示す図である。図１６に示すように、撮影装置１０は、通信部１１と、撮影部１４と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。
【０１０４】
通信部１１は、ネットワークＮに通信可能に接続された情報処理装置１００Ａとの間で通信するＮＩＣなどのインターフェイスである。
【０１０５】
撮影部１４は、店舗Ｅ内の状況を撮影する撮影機能を実現するカメラである。撮影部１４は、撮影機能だけでなく、音声を収集するマイク機能を有する。
【０１０６】
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、画像データベース１２１と、利用用途データベース１２２とを有する。画像データベース１２１および利用用途データベース１２２は、それぞれ、実施形態１に係る情報処理装置１００が有する画像データベース１２１および利用用途データベース１２２（図３参照）に相当する。
【０１０７】
制御部１３は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、ユーザ端末２０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【０１０８】
制御部１３は、取得部１３１と推定部１３２とを有する。取得部１３１および推定部１３２は、基本的には、それぞれ、実施形態１に係る情報処理装置１００が有する取得部１３１および推定部１３２（図３参照）に相当する。推定部１３２は、さらに、推定された各店舗Ｅの利用用途に関する情報を情報処理装置１００Ｂに送信する。
【０１０９】
［情報処理装置の構成］
次に、図１７を用いて、実施形態３に係る情報処理装置１００Ｂの構成について説明する。図１７は、実施形態３に係る情報処理装置１００Ｂの構成例を示す図である。情報処理装置１００Ｂは、通信部１１０と、制御部１３０とを有する。制御部１３０は、提供部１３３と、受信部１３５とを有する。
【０１１０】
受信部１３５は、各撮影装置１０から送信された、各店舗Ｅの利用用途に関する情報を受信する。
【０１１１】
提供部１３３は、受信部１３５により受信された各店舗Ｅの利用用途に関する情報を提供する。
【０１１２】
［効果］
上述してきたように、本実施形態に係る撮影装置１０は、取得部１３１と、推定部１３２とを有する。取得部１３１は、店舗内の状況が撮影されて得られる画像を取得する。推定部１３２は、取得部１３１により取得された画像に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定する。
【０１１３】
これにより、本実施形態に係る撮影装置１０は、店舗内の実際の状況に応じて、店舗の利用用途に関する情報を適切に推定することができる。
【０１１４】
［実施形態４］
これまで説明してきた実施形態では、ユーザによる店舗探しを支援するサービスの一環として、情報処理装置１００、または、撮像装置１０が、店舗内の状況が撮影されて得られる画像情報に基づいて、店舗の利用用途に関する情報を推定するものであった。すなわち、これまで説明してきた実施形態では、情報処理装置１００、または、撮像装置１０が、店舗の利用用途に関する情報として、店舗検索に利用される情報を推定する例を示した。
【０１１５】
これに対し、実施形態４に係る情報処理は、出店を支援するサービスの一環として行われる点でこれまでの実施形態とは異なる。また、このようなことから、実施形態４に係る情報処理は、出店を検討しているユーザ（例えば、店舗のオーナー）向けのサービス、あるいは、出店に関するコンサルタント業務向けのサービスといえる。
【０１１６】
具体的には、情報処理装置１００の推定部１３２は、取得部１３１により取得された画像情報に基づいて、店舗の利用用途に関する情報として、出店に利用される情報を推定する。例えば、取得部１３１は、画像情報が取得された取得元の店舗について予め登録されている店舗情報をさらに取得してもよい。そうすると、推定部１３２は、画像情報と店舗情報とに基づいて、出店に利用される情報を推定する。
【０１１７】
例えば、推定部１３２は、所定のエリアに含まれる店舗のうち出店に関する条件情報を満たす店舗を特定し、取得部により取得された情報（画像情報および画店舗情報）のうち、この特定した店舗での情報に基づいて、出店候補地となるエリアを出店に利用される情報として推定する。一例として、推定部１３２は、取得部１３１により取得された情報のうち、所定のエリアに含まれる店舗での情報に基づいて、出店に関する条件情報（例えば、出店希望エリア、店舗のカテゴリ、店舗の客層、客単価、または、店舗に対する利用用途）を満たす店舗を特定する。以下、図１８を用いて、実施形態４に係る情報処理の一例について説明する。
【０１１８】
［情報処理の一例］
図１８は、実施形態４に係る情報処理の一例を示す図である。なお、図９では、所定のアプリケーションが起動されると、店舗検索用の検索条件受付画面が表示される例を示したが、本実施形態では、ユーザは、この所定のアプリケーションを用いることで、出店候補地となり得るエリアを検索するための条件である出店条件（出店に関する条件情報の一例）を入力することができるものとする。
【０１１９】
図１８の例では、「出店サポートサービス」といったサービス名で、所定のアプリケーションに対応するコンテンツ（条件入力画面Ｃ１）がユーザＵ５のユーザ端末２０の表示画面Ｄに表示されている。なお、ユーザＵ５は、例えば、２店舗目の出店を検討している店舗オーナーでるものとするが、これは一例に過ぎず、出店に関するコンサルタント業務を行うようなユーザであってもよい。また、図１８の例によると、条件入力画面Ｃ１には、出店条件として「出店希望エリア」を入力させる入力欄ＡＲ１、出店条件として「お店のジャンル」（店舗のカテゴリの一例）を入力させる入力欄ＡＲ２、出店条件として「想定客単価」を入力させる入力欄ＡＲ３、出店条件として「利用用途」を入力させる入力欄ＡＲ４が含まれる。また、条件入力画面Ｃ１には、出店条件を情報処理装置１００に送信する送信ボタンＢＴが含まれる。
【０１２０】
なお、ユーザは、条件入力画面Ｃ１において入力を求められる出店条件の全てを入力しなくともよい。また、出店条件は、図１８に示す例、具体的には、店希望エリア、店舗のカテゴリ、客単価、店舗に対する利用用途に限定されなくてもよい。例えば、店舗の客層が出店条件としてさらに加えられてもよい。また、店舗のカテゴリは、料理のカテゴリ（料理のジャンル）と言い換えることができる。
【０１２１】
このような状態において、ユーザＵ５は、出店希望エリア「ＡＲ１」、お店のジャンル「イタリアン」、想定客単価「１，０００円／人」を出店条件として入力したものとする。そして、係る出店条件は、客単価「１，０００円／人」で「イタリアン」のお店をエリア「ＡＲ１」に出店することを検討しているが、エリア「ＡＲ１」ではうまくゆくか？他により良いエリアは存在するか？といったことを条件として、情報処理装置１００に対して問い合わせていることに相当する。
【０１２２】
係る場合、ユーザ端末２０は、条件入力画面Ｃ１で入力された出店条件を示す条件情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ３１）。そうすると、例えば、受信部１３５は、ユーザ装置２０から条件情報を受信する（ステップＳ３２）。
【０１２３】
推定部１３２は、受信部１３５により条件情報が受信されると、出店希望エリア「ＡＲ１」に基づいて、処理対象のエリアを決定する（ステップＳ３３）。例えば、推定部１３２は、出店希望エリア「ＡＲ１」に基づいて、出店希望エリア「ＡＲ１」および出店希望エリア「ＡＲ１」に隣接する隣接エリアを処理対象のエリアとして決定する。図１８の例では、推定部１３２は、処理対象のエリアとして、エリアＡＲ１、エリアＡＲ２（隣接エリアの一例）、エリアＡＲ３（隣接エリアの一例）を処理対象のエリアとして決定したものとする。
【０１２４】
次に、取得部１３１は、処理対象のエリアに含まれる店舗に対応する画像情報、および、店舗情報を取得する（ステップＳ３４）。例えば、取得部１３１は、画像データベース１３１に記憶される画像情報のうち、処理対象のエリアに含まれる店舗に対応する画像情報を取得する。また、店舗情報は、画像情報が取得された取得元の店舗（処理対象のエリアに含まれる店舗）について予め登録されている店舗情報である。このような店舗情報は、例えば、店舗データベース１２３に記憶されている。
【０１２５】
店舗データベース１２３の一例については、図１３で説明済みであるが、ここで図２０を用いて、実施形態４に対応する構成で再度その一例を説明する。図２０は、実施形態４に係る店舗データベース１２３の一例を示す図である。図２０の例では、店舗データベース１２３は、「エリア」、「店舗ＩＤ」、「ジャンル」、「客単価」、「利用用途」といった項目を有する。
【０１２６】
「エリア」は、出店候補地として提供（提示）される可能性のあるエリアを示す。また、「エリア」は、「店舗ＩＤ」で識別される店舗が所在するエリアでもある。「店舗ＩＤ」は、店舗を識別する識別情報を示す。また、「店舗ＩＤ」で識別される店舗には、撮像装置１０が設置されており、係る撮像装置は、当該店舗内の状況をリアルタイム撮影した画像情報を情報処理装置１００に随時送信している。
【０１２７】
「ジャンル」は、「店舗ＩＤ」で識別される店舗のジャンル（「店舗ＩＤ」で識別される店舗が提供する料理のジャンルともいえる）を示す。「客単価」は、「店舗ＩＤ」で識別される店舗の客単価を示す。「利用用途」は、「店舗ＩＤ」で識別される店舗に対して推定されている利用用途に関する情報である。このような利用用途に関する情報は、ユーザによる店舗探しを支援する際に用いられるものであり、実施形態１〜３にてこの推定処理については詳細に説明されている。
【０１２８】
すなわち、図２０に示す店舗データベース１２３の例では、店舗ＩＤ「ＳＨ１１」で識別される店舗であって、エリア「ＡＲ１」に所在する店舗（店舗ＳＨ１１）は、客単価「９００円」でイタリアンをメインに提供する店舗であり、また、画像情報に基づきデート向けの店舗であると推定されている例を示す。
【０１２９】
なお、図２０では不図示であるが、店舗データベース１２３は、店舗毎に当該店舗の「客層」も記憶してよい。また、係る客層は、例えば、画像情報から推定される。また、店舗データベース１２３での各項目毎に記憶される情報が、本実施形態に係る店舗情報であるものとする。
【０１３０】
ここで、図２０の例を用いると、ステップＳ３４では、取得部１３１は、エリアＡＲ１、エリアＡＲ２、エリアＡＲ３（以下、「エリアＡＲ１〜ＡＲ３」と略す）に含まれる各店舗の画像情報を画像データベース１３１から取得するとともに、エリアＡＲ１〜ＡＲ３に含まれる各店舗の店舗情報を店舗データベース１２３から取得する。
【０１３１】
次に、推定部１３２は、処理対象のエリア毎に、当該エリアに含まれる各店舗の画像情報、および、店舗情報に基づいて、当該エリアに含まれる店舗のうち、出店条件を満たす店舗を特定する（ステップＳ３５）。処理対象のエリアであるエリアＡＲ１に含まれる店舗ＳＨ１１を例に挙げると、推定部１３１は、店舗ＳＨ１１について取得された画像情報および店舗情報に基づいて、店舗ＳＨ１１はユーザＵ５による出店条件を満たすか否かを判定する。そして、推定部１３２は、店舗ＳＨ１１はユーザＵ５による出店条件を満たすと判定した場合には、店舗ＳＨ１１を出店条件を満たす店舗であると特定する。また、図２０の例では、推定部１３２は、同様の処理を店舗ＳＨ１２、ＳＨ１３、ＳＨ２１、ＳＨ２２、ＳＨ２３、ＳＨ３１、ＳＨ３２、ＳＨ３３それぞれに対しても行う。
【０１３２】
なお、推定部１３１は、ステップＳ３５により、これまで処理対象のエリアであったエリアのうち、出店条件を満たす店舗が存在しないエリアが判明した場合には、係るエリアを処理対象のエリアから除外して以下の処理を行う。図２０の例では、エリアＡＲ１〜ＡＲ３それぞれに出店条件を満たす店舗が存在するため、推定部１３２は、どのエリアも処理対象のエリアから除外しない。
【０１３３】
次に、推定部１３２は、処理対象のエリア毎に、当該エリアにおいて出店条件を満たす店舗に対応する画像情報、または、店舗情報に基づいて、当該エリアでの人流スコアを算出する（ステップＳ３６）。人流スコアとは、対象のエリアでの人の流れの度合いが数値化されたものであり、このエリアにより多くの人物が存在する程（このエリアに存在する店舗がより混雑している程）、より高い値で算出される。
【０１３４】
処理対象のエリアであるエリアＡＲ１に含まれ、かつ、出店条件を満たすと判定された店舗ＳＨ１１およびＳＨ１２を例に、エリアＡＲ１での人流スコアが算出される例を説明する。係る例では、推定部１３１は、店舗ＳＨ１１について取得された画像情報を解析することで、店舗ＳＨ１１での混雑状況の度合いを示す混雑度スコアを算出する。また、推定部１３１は、店舗ＳＨ１２について取得された画像情報を解析することで、店舗ＳＨ１２での混雑状況の度合いを示す混雑度スコアを算出する。そして、推定部１３２は、店舗ＳＨ１１の混雑スコアと、店舗ＳＨ１２の混雑スコアとに基づいて、エリアＡＲ１での人流スコアを算出する。例えば、推定部１３２は、各混雑スコアを足し合わせることでエリアＡＲ１での人流スコアを算出してもよいし、各混雑スコアを乗算することでエリアＡＲ１での人流スコアを算出してもよい。例えば、推定部１３２は、各混雑スコアの平均値を人流スコアと定めてもよい。
【０１３５】
また、推定部１３２は、店舗ＳＨ１１および店舗ＳＨ１２の店舗情報に基づいて、算出した人流スコアに対してさらに重み付けを行ってもよい。例えば、推定部１３２は、客単価の平均が低い程、人流スコアを高めるように重み付けを行ってもよい。また、推定部１３２は、画像情報から店舗ランク（例えば、清潔感があるほど高ランク等）を判断し、店舗ランクが高い程、人流スコアを高めるように重み付けを行ってもよい。また、推定部１３２は、同様の処理をエリアＡＲ２およびＡＲ３に対しても行う。
【０１３６】
次に、推定部１３２は、処理対象のエリア毎に、当該エリアでの人流スコアに基づいて、当該エリアでの集客スコアを算出する（ステップＳ３７）。集客スコアとは、対象のエリアに出店した際の集客の度合いが数値化されたものであり、人流スコアが高い程、より高い値で算出される。これは、より人が多いと推定されるエリア程、高い集客が見込めるという観点に基づくものである。推定部１３２は、ステップＳ３６で算出した人流スコアそのものを集客スコアと定めてもよいし、例えば、同エリア内における競合店の数に応じて人流スコアに重み付けを行うことにより集客スコアを算出してもよい。例えば、推定部１３２は、同エリア内における競合店の数が多い程、競争が激しくなり集客が見込めなくなるとの観点から、同エリア内における競合店の数が多い程、人流スコアを下げるように重み付けを行う。
【０１３７】
そして、推定部１３２は、処理対象のエリアそれぞれの集客スコアに基づいて、処理対象のエリアのうち、出店候補地となるエリアを推定する（ステップＳ３８）。例えば、推定部１３２は、処理対象のエリアのうち、所定値（例えば、５ｐｔ）以上の集客スコアが算出されたエリアを出店候補地となるエリアとして推定する。図１８の例では、推定部１３２は、エリアＡＲ１は集客スコアが「３ｐｔ／１０ｐｔ満点中」であったため出店候補地とはならないと推定したとする。一方で、図１８の例では、推定部１３２は、エリアＡＲ２は集客スコアが「８ｐｔ／１０ｐｔ満点中」、エリアＡＲ３は集客スコアが「７ｐｔ／１０ｐｔ満点中」であったため、出店候補地となるエリアであると推定したとする。
【０１３８】
そして、提供部１３３は、出店候補地となるエリアを示すエリア情報と、当該エリアについて算出された集客スコアをユーザＵ５に提供する（ステップＳ３９）。具体的には、提供部１３３は、出店候補地となるエリアを示すエリア情報と、当該エリアについて算出された集客スコアをユーザＵ５のユーザ端末２０に送信する。また、上記例によると、ユーザＵ５が当初出店を希望していたエリアＡＲ１は、出店候補地とはならないと推定されているが、提示部１３３は、出店条件で指定されていた出店希望エリアについては如何なる推定結果であろうとこれを提示する。したがって、提示部１３３は、出店希望エリアについて算出された集客スコアをユーザＵ５に提供する。例えば、提供部１３３は、これらの情報が一覧表示される推定結果画面Ｃ２を生成し、生成した推定結果画面Ｃ２をユーザ装置２０に配信する。
【０１３９】
ここで、図１９を用いて、推定結果画面Ｃ２の一例について説明する。図１９は、実施形態４に係る推定結果画面Ｃ２の一例を示す図である。図１９の例によると、提供部１３３は、エリア毎に、当該エリアでの集客スコアと、集客スコアに基づく評価コメントが表示される推定結果画面Ｃ２を生成している。より詳細には、提供部１３３は、出店希望エリアであるエリアＡＲ１での推定結果（集客スコアおよび評価コメント）が表示されるとともに、出店候補地として推定されたエリアＡＲ２およびＡＲ３での推定結果（集客スコアおよび評価コメント）がそれぞれレコメンドされる態様で表示される推定結果画面Ｃ２を生成している。
【０１４０】
これにより、実施形態４に係る情報処理装置１００は、出店希望エリアで出店することは集客の観点からふさわしいか否か判断するための判断材料をユーザに提供することができる。また、実施形態４に係る情報処理装置１００は、例えば、出店希望エリアで出店が難しいと推定される場合であっても、その近隣エリアでの出店した場合ではどうかといった情報も合わせて提供することができるため、出店を効果的にサポート可能なサービスを実現することができる。
【０１４１】
なお、推定部１３２は、エリア毎に、当該エリアでの店舗数と、人流スコアとに基づいて、当該エリアが激戦区または穴場かを推定してもよく、係る場合、提示部１３３は、激戦区または穴場のいずれであるかの推定結果も提示してよい。例えば、推定部１３２は、人流スコアが所定値以上であり、かつ、店舗数が所定値以上であるようなエリアについては、激戦区だが集客は見込めると推定する。また、推定部１３１は、人流スコアは所定値以上であるが、店舗数は所定値より少ないようなエリアについては、穴場（それほど店舗は多くないが人通りは多いためよい立地）と推定する。
【０１４２】
また、上記実施形態４では、推定部１３４が、画像情報と店舗情報とに基づいて、出店に利用される情報を推定する例を示したが、推定部１３４は、画像情報のみから出店に利用される情報を推定してもい。
【０１４３】
［ハードウェア構成］
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置、ユーザ端末または撮影装置は、例えば、図２１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図２１は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１４４】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１４５】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
【０１４６】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１４７】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１４８】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１４９】
［その他］
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１５０】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１５１】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１５２】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１５３】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１５４】
２０  ユーザ端末
２５  制御部
１００  情報処理装置
１２０  記憶部
１２１  画像データベース
１２２  利用用途データベース
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  提供部
２５１  受付部
２５２  送信部
２５３  受信部
２５４  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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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