"顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む情報処理装置。画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像より、前記照合対象者の顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記照合対象者の顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段とをさらに含み、前記照合手段は、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された登録者の顔画像との特徴量を用いて類似度を計算し、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された登録者の顔画像とを照合する請求項1に記載の情報処理装置。前記物品は、遊技台であり、前記取得手段は、複数の遊技台のいずれかで遊技する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された遊技台を識別する識別情報と共に取得し、前記母集団抽出手段は、蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されている遊技台の使用が記録されている人数を母集団の人数として抽出し、前記移動率計算手段は、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する請求項1に記載の情報処理装置。前記移動率が所定の順位より上位となる遊技台の機種として、前記母集団として求められた人数の使用が記録されている、過去に登録されていた遊技台の機種と入替られた遊技台の機種が含まれている場合、入替えた遊技台の機種の選定が適切であったことを表示し、前記移動率が所定の順位より上位となる遊技台の機種として、前記母集団として求められた人数の使用が記録されている、過去に登録されていた遊技台の機種と入替られた遊技台の機種が含まれていない場合、入替えた遊技台の機種の選定が適切ではなかったことを表示する表示手段をさらに含む請求項3に記載の情報処理装置。顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む情報処理装置の情報処理方法であって、前記取得手段における、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得ステップと、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記類似度判定手段における、前記照合ステップの処理での照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、前記記録手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録ステップと、前記母集団抽出手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出ステップと、前記移動率計算手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算ステップとを含む情報処理方法。顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む情報処理装置を制御するコンピュータに、前記取得手段における、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得ステップと、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記類似度判定手段における、前記照合ステップの処理での照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、前記記録手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録ステップと、前記母集団抽出手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出ステップと、前記移動率計算手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算ステップとを含む処理を実行させるプログラム。ところで、こうした工夫により、例えば、イベント用のチケットなどの前売り販売実績などから、集客への効果を示すようにすることは可能であるが、来店者が店内において、どのように回遊しているのかについては把握するのが困難である。特に、チケットを販売するような場合でなければ、来店者を識別するものが無い限り、回遊性を把握することは困難である。ここで、回遊性とは、例えば、所定の遊技台の機種を遊技した来店客の人数を母集団としたときに、その母集団が他の機種をどの程度の割合で遊技しているかを示すものである。また、遊技店においては、足を運んでもらうきっかけとなっていないと思われる集客数が少ない機種は、不人気な機種とみなされて撤去や入れ替えなどが行われる対象となる。しかしながら、実態として遊技者がゼロとなってからの遊技台の機種の入替や撤去はほとんどなく、集客状況の推移などから減少傾向などを予測し、予測結果に基づいて入替や撤去が行われることが一般的である。ところが、このような状況が一般的であるにも関わらず、その集客の減少を予測するのは困難であり、正確に減少を把握した上で入替や撤去をすることができなかった。すなわち、例えば、集客数が少ない機種への遊技客が、リピート率の高い来店客であるような場合、集客数が低い機種であるので、不人気機種であるとみなし、撤去、または入替を行うと、これに伴って、リピート率の高い来店客が、他の遊技店へと移動してしまうことになり、本来の集客を目的とした入れ替えも、効果が薄れてしまうことがあった。このため、来店客の移動性が求められれば、撤去、または入替に伴う来店客の動向を把握することができ、撤去、または入替えるべき機種を正確に選定することが可能となる。しかしながら、遊技客の移動性については、把握が困難であり、適切に撤去、または入替えるべき遊技台の機種を選定することは困難であった。ここで、移動性とは、過去に設置されていた所定の遊技台の機種を遊技していた来店客の人数を母集団としたときに、今現在設置されている機種をどの程度の割合で遊技しているかを示すものである。また、上述した回遊性や移動性を把握するために、会員カードを発行し、遊技の際に専用の装置に挿入してもらい、それらの情報から回遊性や移動性を取得する方法も考えられる。しかしながら、これまでも会員カードの発行は行っているが、実態としての利用は少なく、サービスを効果的に打ちたいというサービス提供側の意図が来店客側まで伝わっていないケースも多くある。そのため、どの機種がイベントの対象機種であるのかが、来店客にわからない様な、全体を網羅してはいても、遊技客の個々の動向に対応した適切な集客施策を必ずしも打つことができなかった。本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、来店客の動向を正確に分析して集客に係る営業戦略を支援できるようにするものである。本発明の一側面の情報処理装置は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む。画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像より、前記照合対象者の顔画像を抽出する顔画像抽出手段と、前記照合対象者の顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段とをさらに含ませるようにすることができ、前記照合手段には、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された登録者の顔画像との特徴量を用いて類似度を計算し、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された登録者の顔画像とを照合させるようにすることができる。前記物品は、遊技台とすることができ、前記取得手段には、複数の遊技台のいずれかで遊技する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された遊技台を識別する識別情報と共に取得させ、前記母集団抽出手段には、蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されている遊技台の使用が記録されている人数を母集団の人数として抽出させ、前記移動率計算手段には、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算させるようにすることができる。前記移動率が所定の順位より上位となる遊技台の機種として、前記母集団として求められた人数の使用が記録されている、過去に登録されていた遊技台の機種と入替られた遊技台の機種が含まれている場合、入替えた遊技台の機種の選定が適切であったことを表示し、前記移動率が所定の順位より上位となる遊技台の機種として、前記母集団として求められた人数の使用が記録されている、過去に登録されていた遊技台の機種と入替られた遊技台の機種が含まれていない場合、入替えた遊技台の機種の選定が適切ではなかったことを表示する表示手段をさらに含ませるようにすることができる。本発明の一側面の情報処理方法は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む情報処理装置の情報処理方法であって、前記取得手段における、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得ステップと、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記類似度判定手段における、前記照合ステップの処理での照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、前記記録手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録ステップと、前記母集団抽出手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出ステップと、前記移動率計算手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算ステップとを含む。本発明の一側面のプログラムは、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む情報処理装置を制御するコンピュータに、前記取得手段における、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得ステップと、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップと、前記類似度判定手段における、前記照合ステップの処理での照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップと、前記記録手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録ステップと、前記母集団抽出手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出ステップと、前記移動率計算手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算ステップとを含む処理を実行させる。本発明の一側面においては、顔画像が蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積され、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像が、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得され、取得された照合対象者の顔画像と、蓄積された蓄積者の顔画像との類似度が計算されて、照合され、照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かが判定され、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出が、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録され、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数が母集団の人数として抽出され、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合が、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算される。本発明の一側面の情報処理装置における、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段とは、例えば、生体情報データベースであり、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段とは、例えば、顔画像取得部であり、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段とは、例えば、照合部であり、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段とは、例えば、類似度判定部であり、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段とは、データベース管理部であり、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段とは、例えば、母集団抽出部であり、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とは、移動率計算部である。すなわち、顔画像取得手段により取得された顔画像が、生体情報データベースに登録された顔画像であると認識された場合、顔画像が取得された物品である遊技台を識別する識別情報に対応付けて、その遊技台を使用した記録が生体情報データベースに記録される。母集団抽出部は、生体情報データベースに記録されている、所定の識別情報で特定される遊技台を使用したことを示す記録から、所定の識別情報の遊技台を使用した蓄積者の人数を移動率を計算する上での母集団の情報として抽出する。移動率計算部は、母集団として抽出した人数に対する、その他の遊技台を使用した人数の割合を移動率として計算する。したがって、移動率の上位となる遊技台は、所定の識別情報により特定される過去に設置されていた遊技台を使用した遊技者が移動して遊技している遊技台であると認識することができる。このため、遊技店においては、遊技台の撤去、または入替の際、同一の人物が移動して遊技する遊技台の種別の傾向を分析して、撤去、または入替機種を設定することで、特定の遊技者を集客するための適切な遊技台の機種を営業戦略として設定することが可能となる。本発明によれば、来店客の動向を正確に把握して、集客向上を図るための営業戦略を支援することが可能となる。以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。本発明の一側面の情報処理装置は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段例えば、図10の生体情報データベース22と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段例えば、図10の顔画像取得部221と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段例えば、図10の照合部222と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段例えば、図10の類似度判定部233と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段例えば、図10のデータベース管理部223と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段例えば、図12の母集団抽出部281と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段例えば、図12の移動率計算部255とを含む。画像を撮像する撮像手段例えば、図9のカメラ38と、前記撮像手段により撮像された画像より、前記照合対象者の顔画像を抽出する顔画像抽出手段例えば、図9の顔画像抽出部202と、前記照合対象者の顔画像より特徴量を抽出する特徴量抽出手段例えば、図10の特徴量抽出部231とをさらに含ませるようにすることができ、前記照合手段には、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された登録者の顔画像との特徴量を用いて類似度を計算し、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された登録者の顔画像とを照合させるようにすることができる。前記移動率が所定の順位より上位となる遊技台の機種として、前記母集団として求められた人数の使用が記録されている、過去に登録されていた遊技台の機種と入替られた遊技台の機種が含まれている場合、入替えた遊技台の機種の選定が適切であったことを表示し、前記移動率が所定の順位より上位となる遊技台の機種として、前記母集団として求められた人数の使用が記録されている、過去に登録されていた遊技台の機種と入替られた遊技台の機種が含まれていない場合、入替えた遊技台の機種の選定が適切ではなかったことを表示手段例えば、図12の移動率分布解析結果出力部257をさらに含ませるようにすることができる。本発明の一側面の情報処理方法は、顔画像を蓄積者の顔画像として蓄積者データベースに蓄積する蓄積手段と、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得手段と、前記取得手段により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合手段と、前記照合手段の照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出手段と、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算手段とを含む情報処理装置の情報処理方法であって、前記取得手段における、複数の物品のいずれかを使用する、または購入する照合対象者の顔画像を、前記照合対象者により使用された、または購入された物品を識別する識別情報と共に取得する取得ステップ例えば、図14のステップS21と、前記照合手段における、前記取得ステップの処理により取得された照合対象者の顔画像と、前記蓄積手段に蓄積された蓄積者の顔画像との類似度を計算し、照合する照合ステップ例えば、図14のステップS24と、前記類似度判定手段における、前記照合ステップの処理での照合結果である類似度と所定の閾値との比較により、前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であるか否かを判定する類似度判定ステップ例えば、図14のステップS25と、前記記録手段における、前記類似度判定ステップの処理により前記照合対象者の顔画像が前記蓄積者の顔画像であると判定された場合、前記照合対象者である前記蓄積者の検出を、前記蓄積者の顔画像と対応付けて前記識別情報と共に蓄積者データベースに記録する記録ステップ例えば、図14のステップS26,S28と、前記母集団抽出手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、過去に登録されていた所定の物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の数を母集団の人数として抽出する母集団抽出ステップ例えば、図18のステップS92と、前記移動率計算手段における、前記蓄積者データベースに含まれる情報のうち、今現在登録されている物品を識別する識別情報と共に記録されている顔画像の、前記物品毎の顔画像の数を対象集団の人数として、前記対象集団の人数の前記母集団の人数に対する割合を、前記所定の物品を使用、または購入する人物の、前記今現在登録されている物品に対する移動率として計算する移動率計算ステップ例えば、図18のステップS94とを含む。以下、発明を実施するための形態以下、実施の形態というについて説明する。なお、説明は以下の順序で行う。1.第1の実施の形態遊技店営業支援システムの構成例2.第2の実施の形態販売店営業支援システムの構成例3.第3の実施の形態遊園地営業支援システムの構成例4.第4の実施の形態複合店舗施設営業支援システムの構成例<1.第1の実施の形態>[遊技店営業支援システムの構成例]図1は、本発明に係る遊技店営業支援システムの一実施の形態の構成を示す図である。遊技店1-1乃至1-nは、いわゆるパチンコ店、パチスロ店、または、カジノ店である。また、これらの遊技店1-1乃至1-nは、系列店舗または生体情報管理センタや第3者遊技店管理センタの加盟店であって、複数の店舗を統括的に管理する必要のある店舗である。各遊技店1-1乃至1-nは、生体情報管理バス6および第3者遊技店管理バス7により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網8,9を介して、相互にそれぞれ生体情報、および第3者遊技店管理情報を授受している。尚、以降において、遊技店1-1乃至1-nのそれぞれについて、特に区別する必要がない場合、単に、遊技店1と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。生体情報管理バス6は、主に各遊技店1の生体情報認識装置21により管理される生体情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第3者遊技店管理バス7は、主に各遊技店1の媒体貸出管理装置27により管理される媒体貸出管理情報を流通させるための伝送路として機能する。生体情報管理センタ2は、生体情報管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、生体情報管理データベース以降、データベースについては、DBとも称するものとする3で管理されている登録遊技者DBを各遊技店1により生成される未登録遊技者DBに基づいて更新すると供に、更新した最新の登録遊技者DBを各遊技店1の生体情報認識装置21に対して配信する。第3者遊技店管理センタ4は、第3者遊技店管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバであり、第3者遊技店管理データベースDB5で管理されている媒体貸出管理情報からなるDBを各遊技店1より供給されてくる情報に基づいて更新すると供に、更新した最新の媒体貸出管理情報を各遊技店1の媒体貸出管理装置27に対して配信する。生体情報認識装置21は、カメラ38-1乃至38-m、入口カメラ40-1乃至40-p、および店内カメラ41-1乃至41-qにより撮像された画像より画像処理ユニット39-1乃至39-mpqにより抽出されて、生体情報バス31を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、生体情報DB22に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録遊技者の来店、または遊技情報を生体情報DB22に追加して更新し、必要に応じて、各種の情報をCRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどからなる表示部23に表示する。遊技店管理装置24は、いわゆるホールコンピュータと呼ばれるものであり、遊技店管理情報バス30を介して遊技台36-1乃至36-mの動作を監視している。遊技店管理装置24は、遊技台36の出玉もしくはメダルの払い出しの情報、各遊技台36-1乃至36-mの遊技者の呼び出し情報、またはエラーの発生などの監視状況に応じて、所定の処理を実行し、実行結果をCRTやLCDなどからなる表示部25に表示する。遊技店管理装置24は、計数機35、遊技台36-1乃至36-m、および遊技台周辺端末37-1乃至37-mのそれぞれより供給されてくる情報を、それぞれを識別する識別情報例えば、遊技台識別番号とを対応付けて遊技台管理DB26により管理する。また、遊技台管理DB26は、遊技台識別番号に対応付けて、遊技台の機種、スペック、およびメーカの情報が登録されている。媒体貸出管理装置27は、精算販売機33、および貸出機34からの情報に基づいて、貸し出される遊技媒体の媒体貸出管理情報を媒体貸出管理DB29を用いて管理すると供に、媒体貸出管理DB29に登録されている媒体貸出管理情報を更新する際、その更新情報を、第3者遊技店管理バス7および公衆通信回線網9を介して第3者遊技店管理センタ4に送る。さらに、媒体貸出管理装置27は、第3者遊技店管理バス7および公衆通信回線網9を介して第3者遊技店管理センタ4により供給されてくる媒体貸出管理情報を取得し、媒体貸出管理DB29に蓄積させる。貸出機34は、遊技者が遊技台36で遊技する際、現金やプリペイドカードなどにより所定の金額を受け付けると、金額に応じた個数の遊技媒体を貸し出す。この際、貸出機34は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理装置27に供給する。これにより、媒体貸出管理装置27は、受け付けた現金やプリペイドカードの残数などの情報と供に、貸し出した遊技媒体の個数の情報を媒体貸出管理DB29に登録する。精算販売機33は、貸球を借りるための度数をつけてプリペイドカードを販売する。このとき、精算販売機33は、販売したプリペイドカードの度数と払いうけた金額とを媒体貸出管理装置27に供給する。また、精算販売機33は、プリペイドカードなどの度数として貸し出した遊技媒体の残数に基づいて現金を精算して払い出す。このとき、精算販売機33は、プリペイドカードの残数と払い戻した現金の金額を媒体貸出管理装置27に供給する。計数機35は、遊技者が遊技台36により遊技することにより獲得した遊技媒体の数を、計数し、計数結果を磁気カードやレシートなどとして出力する。遊技台36-1乃至36-mは、遊技者により所定の操作がなされることにより、遊技を実行し、いわゆる小当たりや大当たりに応じて、遊技球、または、メダルを払い出す。遊技台周辺端末37-1乃至37-mは、各遊技台36-1乃至36-mに対応して設けられている、いわゆる台間機であり、台間球貸機原理的には、貸出機34と同様のものなどが設けられている。また、遊技台周辺端末37は、遊技台36を遊技する遊技者の顔画像などの生体情報を取得し、遊技台識別情報遊技台識別番号と共に生体情報認識装置21に送信する。尚、図1においては、生体情報を取得する機能として、遊技者の顔画像を取得するカメラ38-1乃至38-mが設けられている例が示されている。カメラ38-1乃至38-mは、例えば、図2で示されるように、各遊技台36-1乃至36-4のそれぞれの上部に設けられた台表示ランプ61-1乃至61-4の下部に図3で示されるように、読取範囲δ内に遊技者が撮像できるように設け、顔画像を撮像するようにしてもよく、このようにすることにより、各カメラIDは、同時に遊技台IDとして使用することが可能となる。また、カメラ38-1乃至38-mは、例えば、図4で示されるように、遊技台周辺端末37-1乃至37-4に凸部71-1乃至71-4を設け、図5で示されるように読取範囲θ内に遊技者の顔画像が撮像できるように設けるようにしてもよい。さらに、カメラ38-1乃至38-mは、例えば、図6で示されるように、遊技台36の中央部遊技台36の盤面上に設けるようにして、撮像するようにしてもよい。すなわち、図6の設置部81にカメラ38が設置されることにより、図7で示されるように、読取範囲φ内に遊技者を撮像する。入口カメラ40-1乃至40-pおよび店内カメラ41-1乃至41-qは、遊技店1の店内における出入口および所定の場所に設置され、撮像した画像をそれぞれ画像処理ユニット39-m1乃至39-mpqに供給する。入口カメラ40-1乃至40-pおよび店内カメラ41-1乃至41-qは、例えば、図8で示されるように設定される。図8は、遊技店1内の入口カメラ40-1乃至40-pおよび店内カメラ41-1乃至41-qの設置例を示している。すなわち、図8においては、出入口112-1乃至112-3が設けられており、入口カメラ40-1乃至40-3は、それぞれの出入口112より入店してくる遊技者を撮像する。また、店内カメラ41-1乃至41-10は、島設備111-1乃至111-5のそれぞれ両面をそれぞれ一列に渡って撮像できる位置に設定されている。島設備111は、両面に遊技台36が設置されており、すなわち、図中の島設備111を上下方向に挟むように設置されている。カメラ38、入口カメラ40および店内カメラ41は、いずれにおいてもパンチルトズーム機能を備えているため、図8で示されるように、店内カメラ41-1乃至41-10が配置されることにより、遊技台36で遊技する全遊技者が、店内カメラ41-1乃至41-10のいずれかで撮像できる。さらに、店内カメラ41-aは、貸出機34の前に設けられており、店内カメラ41-bは、精算販売機33の前に設けられており、店内カメラ41-cは、計数機35の前に設けられており、それぞれ、貸出機34、精算販売機33、および計数機35を利用する遊技者を撮像することができる。すなわち、図8で示されるように、遊技店1においては、来店する遊技者、遊技台36で遊技する遊技者、並びに、貸出機34、精算販売機33、および計数機35を利用する遊技者といった、遊技店1において遊技者が取るであろうことが想定される行動のほぼ全てを監視できるように、カメラ38、入口カメラ40、および店内カメラ41が設置されている。[画像処理ユニットの構成例]次に、図9を参照して、画像処理ユニット39の構成例について説明する。画像取得部201は、カメラ38または、入口カメラ40もしくは店内カメラ41により撮像された画像を取得し、顔画像抽出部202に供給する。顔画像抽出部202は、画像取得部201より供給されてきた画像内に、顔を構成する部位の配置などのパターンにより顔画像からなる矩形画像を抽出して送信部203に供給する。送信部203は、顔画像を生体情報認識装置21に送信する。このとき、送信部203は、画像処理ユニット39を識別する情報、カメラ38であれば、対応して設けられている遊技台36を特定する情報、入口カメラ40、および店内カメラ41であれば、それらの位置を識別する情報と共に顔画像を生体情報認識装置21に送信する。[生体情報認識装置の構成例]次に、図10を参照して、生体情報認識装置21の構成例について説明する。顔画像取得部221は、画像処理ユニット39より供給される顔画像を取得し、照合部222に供給する。照合部222は、顔画像取得部221により取得された顔画像と、生体情報DB22に予め登録されている登録遊技者の顔画像とを照合し、類似度の高い候補となる顔画像があれば、取得された顔画像の人物が登録遊技者であるものとみなし、顔画像が検出された時刻、および検出されなくなった時刻の情報、並びに、遊技台36を識別する遊技台識別情報、または、入口カメラ40、および店内カメラ41を識別する識別情報と共に生体情報DB22に蓄積するようにデータベース管理部223に指示する。また、このとき照合部222は、顔画像を照合結果として表示部23に表示させる。また、照合部222は、類似度の高い候補となる顔画像が存在しない場合、データベース管理部223に対して、供給されてきた顔画像を生体情報DB22に登録するように指示する。このとき、データベース管理部223は、顔画像が検出された時刻、および検出されなくなった時刻の情報、並びに、遊技台36を識別する遊技台識別情報、または、入口カメラ40、および店内カメラ41を識別する識別情報も合わせて登録する。より詳細には、照合部222の特徴量抽出部231は、顔画像を識別するための特徴量を抽出して、顔画像と共に類似度計算部232に供給する。類似度計算部232は、生体情報DB22に登録されている登録遊技者の顔画像の特徴量を抽出すると供に、特徴量抽出部231より供給されてくる特徴量とを用いて、生体情報DB22に登録されている全ての登録遊技者の顔画像との類似度を求め、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像、および、類似度が最上位の顔画像を類似度判定部233に供給する。より具体的には、類似度計算部232は、例えば、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻までの長さの比率などの各種の顔の特徴量に基づいて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として求める。類似度判定部233は、類似度計算部232より供給されてくる類似度をバッファ233aに蓄積し、最上位となる顔画像の類似度と、所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、最上位となる登録顔画像が、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像に対して類似している場合類似度が高い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも高いとき、また、類似度が低い程類似していることを示す類似度の場合、所定の閾値よりも低いとき、最上位となる顔画像と類似度の情報を表示部23に供給して、表示させる。このとき、類似度判定部233は、顔画像が検出された時刻、および検出されなくなった時刻の情報、並びに、遊技台36を識別する遊技台識別情報、または、入口カメラ40、および店内カメラ41を識別する識別情報と共に生体情報DB22に蓄積するようにデータベース管理部223に指令する。また、類似度判定部233は、類似度が最上位となる顔画像との類似度と、所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、最上位となる登録顔画像が、顔画像取得部221より供給されてきた顔画像に対して類似していない場合、新たにその顔画像を生体情報DB22に登録させ、顔画像が検出された時刻、および検出されなくなった時刻の情報、並びに、遊技台36を識別する情報、または、入口カメラ40、および店内カメラ41を識別する識別情報と共に生体情報DB22に登録するようにデータベース管理部223に指令する。尚、ここでは、類似度は、例えば、比率和で示されるような登録遊技者として登録されている顔画像に近いほど高い値を示すものであるとし、類似度が所定の閾値よりも高い値であるとき、その類似度に対応する登録遊技者の顔画像であるものとして判定する例について説明する。しかしながら、例えば、類似度が撮像された顔画像と登録遊技者として登録されている顔画像とのそれぞれの特徴量における差分和として表現されている場合、類似度判定部233は、類似度が閾値よりも小さければ、撮像された顔画像が登録遊技者の顔画像であるとみなすことになり、または、平均比率などの場合、0乃至1の範囲で所定の値以上であって、1に近い値であれば、同一の人物であるとみなすことができる。[生体情報データベースの構成例]次に、図11を参照して、生体情報データベース22の構成例について説明する。生体情報DB22は、図11で示されるように、顔画像毎に管理されるシート状の顔画像データからなるデータベースであり、データベース管理部223により顔画像に対応付けて、その顔画像の人物の遊技情報が登録される。顔画像データからなる各シートは、顔画像欄に登録された顔画像に対応付けて特徴量情報欄に特徴量情報が登録されている。さらに、生体情報DB22には、遊技台識別番号欄、遊技開始日時欄、遊技終了日時欄、およびユーザランク欄が設けられ、それぞれ遊技台識別番号、遊技開始日時、遊技終了日時、およびユーザランクが登録されている。データベース管理部223は、顔画像取得部221により取得された顔画像を顔画像欄に登録する。データベース管理部223は、顔画像と共に供給されてくる遊技台識別番号を遊技台識別番号欄に登録する。遊技台識別番号は、顔画像が供給されてきた人物が遊技した遊技台を特定する情報であり、遊技台識別番号欄に登録される。遊技台識別番号は、設置されている遊技台の機種が設置されていた設置期間、および店内で管理される遊技台番号から構成されており、それぞれ設置期間欄、および遊技台番号欄に記録される。設置期間は、例えば、図11の最上段、および2段目で示されるように、20100110201002100010、および20100310000000000115といったものである。最上段の遊技台識別番号は、2010年1月10日乃至2010年2月10日に、遊技台番号0010に設置された遊技台であることを示している。すなわち、20100110201002100010のうち、設置期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は20100210であり、遊技台番号が0010である。また、2段目の遊技台識別番号は、20100310000000000115のうち、設置期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は00000000であり、遊技台番号が0115である。尚、終了期間の00000000は、今現在も設置されており、終了期間が設定されていないことを示している。すなわち、2段目の遊技台識別番号は、2010年3月10日に設置されて今現在も設置されている、遊技台番号0115に設置された遊技台であることを示す。遊技開始日時欄には、遊技台識別番号で指定された遊技台36で、顔画像で識別された人物が遊技を開始した時刻を示す遊技開始日時の情報が記録される。図11の遊技開始日時欄には、最上段および2段目において、20100125101546、および、20100315111515と記録されている。すなわち、図11の最上段においては、顔画像で識別された人物が、20100110201002100010の遊技台識別番号の遊技台36で、2010年1月25日の10時15分46秒に遊技を開始したことが示されている。また、図11の2段目においては、顔画像で識別された人物が、20100310000000000115の遊技台識別番号の遊技台36で、2010年3月15日の11時15分15秒に遊技を開始したことが示されている。遊技終了日時欄には、遊技台識別番号で指定された遊技台36で、顔画像で識別された人物が遊技を終了した時刻を示す遊技終了日時の情報が記録される。図11の遊技終了日時欄には、最上段および2段目においては、20100125152051、および、20100315122023と記録されている。すなわち、図11の最上段においては、顔画像で識別された人物が、20100110201002100010の遊技台識別番号の遊技台36で、2010年1月25日の15時20分51秒に遊技を終了したことが示されている。また、図11の2段目においては、顔画像で識別された人物が、20100310000000000115の遊技台識別番号の遊技台36で、2010年3月15日の12時20分23秒に遊技を終了したことが示されている。ユーザランク欄には、顔画像で認識される遊技者の来店頻度に合わせてHHeavy、MMiddle、LLightの3段階で示されるユーザランクが記録される。データベース管理部223は、顔画像データを更新する際、初期の状態においては、ユーザランクをLとして記録する。データベース管理部223は、それ以降において、遊技開始日時の情報から来店頻度を計算し、所定の頻度より高い状態となったとき、ユーザランクをMとして記録し、さらに、頻度が高い状態となったとき、ユーザランクをHとする。逆に、来店頻度が低下してきた場合には、データベース管理部223は、ユーザランクをHからMに、またはMからLにといったように変更する。[遊技店管理装置の構成例]次に、図12を参照して、遊技店管理装置24の構成例について説明する。遊技店管理装置24は、生体情報DB22に登録された顔画像データと、遊技台管理DB26に登録された遊技台36の個別の情報とから、特定の遊技台36を遊技した遊技者を母集団とした回遊率、および移動率を求め、営業支援情報を提供する。より詳細には、遊技店管理装置24は、遊技台の機種、スペック、またはメーカなどにより、今現在設置されている遊技台36を特定し、特定された遊技台36を使用した遊技者が、その他の機種の遊技台36ごとに回遊する割合を示す回遊率を計算する。また、遊技店管理装置24は、遊技台の機種、スペック、またはメーカなどにより、過去に設置されていた、今現在設置されていない遊技台36を特定し、特定された遊技台36を使用した遊技者が、今現在設定されている、その他の機種の遊技台36ごとに移動する割合を示す移動率を計算する。そして、遊技店管理装置24は、この遊技台の機種毎の回遊率、または移動率を解析して、解析結果に基づいて営業支援情報を提供する。遊技店管理装置24は、回遊率計算部251、回遊率分布解析部252、回遊率分布解析結果出力部253、操作部254、移動率計算部255、移動率分布解析部256、移動率分布解析結果出力部257、および通信部258を備えている。回遊率計算部251は、母集団抽出部271、対象集団抽出部272、および回遊率計算結果出力部273を備えており、回遊率を計算する。母集団抽出部271は、回遊率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が遊技している、今現在遊技店内に設置されている遊技台を特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部254が操作されることにより、機種名、スペック、またはメーカが入力されると、母集団抽出部271は、遊技台管理DB26にアクセスし、入力された情報に基づいて、今現在設置されている特定すべき遊技台36の遊技台識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部271は、特定した遊技台識別番号に基づいて、生体情報DB22にアクセスし、特定した遊技台識別番号の遊技台36を遊技した遊技情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部272は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定された遊技台36以外であって、今現在設置されている遊技台36毎に遊技したことを示す遊技情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。回遊率計算結果出力部273は、遊技台毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を回遊率として計算する。回遊率分布解析部252は、遊技台毎に求められてくる回遊率の計算結果を纏めて、遊技台毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までの遊技台の情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。回遊率分布解析結果出力部253は、回遊率分布解析部252により纏められた遊技台毎の回遊率の情報を示すグラフを生成し、回遊率分布解析部252の解析結果と共に表示部25に表示させる。移動率計算部255は、母集団抽出部281、対象集団抽出部282、および移動率計算結果出力部283を備えており、移動率を計算する。母集団抽出部281は、移動率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が遊技している、過去に遊技店内に設置されていた遊技台を特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部254が操作されることにより、機種名、スペック、またはメーカが入力されると、母集団抽出部281は、遊技台管理DB26にアクセスし、入力された情報に基づいて、過去に設置されていた特定すべき遊技台36の遊技台識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部281は、特定した遊技台識別番号に基づいて、生体情報DB22にアクセスし、特定した遊技台識別番号の遊技台36を遊技した遊技情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部282は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定された遊技台36以外であって、今現在設置されている遊技台36毎に遊技したことを示す遊技情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。移動率計算結果出力部283は、遊技台毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を移動率として計算する。移動率分布解析部256は、遊技台毎に求められてくる移動率の計算結果を纏めて、遊技台毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までの遊技台の情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。移動率分布解析結果出力部257は、移動率分布解析部256により纏められた遊技台毎の移動率の情報を示すグラフを生成し、移動率分布解析部256の解析結果と共に表示部25に表示させる。通信部258は、例えば、イーサネットボードからなり、生体情報認識装置21、遊技台管理DB26、媒体貸出管理装置27、および生体情報DB22と通信し、各種の情報を授受する。[遊技台管理データベースの構成例]次に、図13を参照して、遊技台管理データベース26の構成例について説明する。遊技台管理DB26は、遊技台識別番号に基づいて、今現在設置されている遊技台36、または、過去に設置されていた遊技台36の機種名、スペック、またはメーカといった遊技台36の情報をデータベースとして記録している。遊技台識別番号については、図11を参照して説明した生体情報DB22におけるものと同様であるので、その説明は省略する。機種名欄には、遊技台36の個別の機種名が登録される。スペック欄には、遊技台36の仕様が記録されており、例えば、初心者向けの仕様であるL、中級者向けの使用であるM、上級者向けの仕様であるHなどが記録される。尚、仕様については、これ以外の仕様を示す情報が記録されるようにしてもよい。さらに、メーカ欄には、遊技台36の製造メーカの情報が記録される。したがって、図13の場合、20100310201004100001、および20100310201004100002の遊技台識別番号の遊技台36は、機種名がAであり、スペックがMであり、製造メーカがXXXであることが示されている。また、20100310201004100003、および20100310201004100004の遊技台識別番号の遊技台36は、機種名がBであり、スペックがMであり、製造メーカがXXXであることが示されている。さらに、20100510000000000001、および20100510000000000002の遊技台識別番号の遊技台36は、機種名がAAであり、スペックがHであり、製造メーカがYYYであることが示されている。[遊技情報管理処理]次に、図14のフローチャートを参照して、遊技情報管理処理について説明する。ステップS1において、カメラ38は、設置されている範囲の画像を撮像し、撮像した画像を画像処理ユニット39に供給する。画像処理ユニット39の画像取得部201は、供給された画像を取得し、顔画像抽出部202に供給する。ステップS2において、顔画像抽出部202は、供給された画像より遊技者の顔画像を抽出し、送信部203に供給する。より具体的には、顔画像抽出部202は、例えば、撮像された画像の色などから肌が露出した部分であって、目や鼻といった特徴的な部位の配置などから顔画像を抽出して、送信部203に供給する。ステップS3において、送信部203は、顔画像抽出部202において顔画像が抽出されて、確実に顔画像が供給されてきたか否かを判定する。ステップS3において、例えば、顔画像が供給されてこない、すなわち、顔画像の抽出ができなかった場合、処理は、ステップS1に戻る。すなわち、顔画像が抽出されるまで、ステップS1乃至S3の処理が繰り返される。そして、ステップS3において、顔画像が供給されてきて、顔画像の抽出が完了したとみなされた場合、処理は、ステップS4に進む。ステップS4において、送信部203は、顔画像抽出部202より供給されてきた顔画像を生体情報認識装置21に送信する。この際、送信部203は、カメラ38のそれぞれが設置されている遊技台36を識別する遊技台識別番号、および、送信時刻撮像時刻の情報を顔画像に付加して生体情報認識装置21に送信する。ステップS21において、生体情報認識装置21の顔画像取得部221は、顔画像を取得する。ステップS22において、顔画像取得部221は、供給された顔画像のうち、いずれか未処理の1つを抽出し、特徴量抽出部231に供給する。ステップS23において、照合部222の特徴量抽出部231は、供給されてきた顔画像より特徴量を抽出して、顔画像と供に類似度計算部232に供給する。ステップS24において、類似度計算部232は、類似度計算処理を実行する。[類似度計算処理]ここで、図15のフローチャートを参照して、類似度計算処理について説明する。ステップS51において、類似度計算部232は、生体情報DB22の登録遊技者DBに登録されている顔画像のうち、未処理の1つの登録遊技者の顔画像を抽出し、処理対象に設定する。ステップS52において、類似度計算部232は、処理対象として設定した登録遊技者DBに登録されている顔画像より、前記特徴量抽出部231より供給されてきた特徴量と同様の特徴量を抽出する。ステップS53において、類似度計算部232は、特徴量抽出部231より供給された顔画像についての、目と目の間隔、あごから額までの長さと、あごから鼻のまでの長さの比率などの各種の顔の特徴量と、生体情報DB22に登録されている顔画像における同様の特徴量とを用いて、それぞれの差分和、平均比率、または比率和などを類似度として計算し、ステップS54において、計算結果である登録されている顔画像との類似度を類似度判定部233に供給し、バッファ233aに登録させる。ステップS55において、類似度計算部232は、生体情報DB22に未処理の登録遊技者の顔画像が存在するか否かを判定し、未処理の登録遊技者の顔画像が存在する場合、処理は、ステップS51に戻る。すなわち、全ての登録遊技者の顔画像との類似度が計算されるまで、ステップS51乃至S55の処理が繰り返される。そして、ステップS55において、未処理の登録遊技者の顔画像が存在しないと判定された場合、類似度計算処理は終了する。ここで、図14のフローチャートの説明に戻る。ステップS25において、類似度判定部233は、バッファ233aに登録されている類似度の計算結果に基づいて順位を求め、最上位の顔画像の類似度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。すなわち、類似度判定部233は、最も類似している登録遊技者生体情報DB22に登録されている顔画像のうち、顔画像取得部221により取得された顔画像と最も類似している登録遊技者:ここでは、類似度の最も高い登録遊技者の類似度を所定の閾値と比較する。尚、上述のように、類似度の定義により、撮像された顔画像と最も類似している登録遊技者の顔画像との類似度は、その値そのものが最も高いとは限らないため、類似度と閾値との大小関係はこの例の場合とは異なることがある。ステップS25において、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいと判定された場合、ステップS26において、類似度判定部233は、最上位の顔画像をデータベース管理部223に供給する。データベース管理部223は、生体情報DB22にアクセスし、供給されてきた顔画像で管理されている顔画像データを検索する。そして、データベース管理部223は、顔画像に付されている遊技台識別番号に対応付けて、遊技開始日時、および遊技終了日時、並びにユーザランクを登録する。この際、データベース管理部223は、遊技開始日時については、最初に顔画像が検出されたタイミングを登録する。また、遊技終了日時の情報については、データベース管理部223は、同一の顔画像が所定の時間内に連続して検出され続ける限り、時刻を更新し続け、所定の時間内に連続して顔画像が検出されない状態となったところで、その時刻を終了時刻として登録する。また、データベース管理部223は、遊技開始日時、および遊技終了日時の情報に基づいて、顔画像により管理される遊技者の来店頻度を計算し、例えば、直近の来店頻度が1週間に1日以下である場合、ユーザランクをLとして登録する。また、データベース管理部223は、直近の来店頻度が1週間に1日より多く4日以下の場合、ユーザランクをMとして登録する。さらに、データベース管理部223は、直近の来店頻度が1週間に5日以上である場合、ユーザランクをHとして登録する。ステップS27において、顔画像取得部221は、供給された顔画像の全てについて処理を行なったか否かを判定し、未処理の顔画像がある場合、処理は、ステップS22に戻る。すなわち、全ての顔画像について処理が行なわれるまで、ステップS22乃至S28の処理が繰り返される。そして、全ての顔画像について処理が終了したと判定された場合、処理は、ステップS21に戻る。一方、ステップS25において、類似度計算部232より供給されてくる最上位の類似度が所定の閾値よりも大きくない場合、すなわち、最も類似している登録遊技者の顔画像であっても類似度が、所定の閾値未満である場合、処理は、ステップS28に進む。ステップS28において、類似度判定部233は、画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像をデータベース管理部223に供給する。データベース管理部223は、生体情報DB22にアクセスし、供給されてきた顔画像で新たな顔画像データを生成して登録する。そして、データベース管理部223は、顔画像に付されている遊技台識別番号に対応付けて、遊技開始日時、および遊技終了日時、並びにユーザランクを登録する。以上の処理により、生体情報認識装置21により画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像に基づいて、生体情報DB22に遊技者の顔画像毎に遊技情報が順次蓄積させていくことが可能となる。[イベント戦略解析処理]次に、図16のフローチャートを参照して、イベント戦略解析処理について説明する。ステップS71において、回遊率計算部251は、操作部254が操作されて、今現在設置されている遊技台の機種であって、イベント対象候補となっている機種について入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS71において、例えば、今現在設置されている遊技台の機種であって、イベント対象候補となっている機種について、操作部254が操作されて入力された場合、処理は、ステップS72に進む。ステップS72において、回遊率計算部251の母集団抽出部271は、通信部258を制御して、遊技台管理DB26、および生体情報DB22にアクセスし、イベント対象候補となっている機種を遊技した遊技者の人数を回遊率の母集団として抽出する。すなわち、例えば、イベント対象候補とされている機種として機種AAが入力された場合、遊技台管理DB26が図13のとき、母集団抽出部271は、機種AAが登録されている遊技台識別番号として20100510000000000001、および20100510000000000002を検索する。そして、生体情報DB22が図11のとき、母集団抽出部271は、生体情報DB22にアクセスし、遊技情報の中から、20100510000000000001、および20100510000000000002の遊技台識別番号で登録されている遊技情報を含む顔画像データを検索し、検索された顔画像データを母集団の遊技情報として記憶する。ステップS73において、回遊率計算部251の対象集団抽出部272は、今現在設置されている遊技台36の機種のうち、未処理となっている遊技台の機種を処理対象機種として設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象機種を遊技したことを示す遊技情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS74において、回遊率計算結果出力部273は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を回遊率として計算し、出力する。ステップS75において、対象集団抽出部272は、今現在設置されている遊技台36の機種のうち、回遊率が求められていない、未処理となっている遊技台の機種が存在するか否かを判定し、回遊率が求められていない、未処理の機種がある場合、処理は、ステップS73に戻る。すなわち、母集団として指定された遊技台36の機種を除く、今現在設置されている遊技台の機種のうち、回遊率が求められていない機種がなくなるまで、ステップS73乃至S75の処理が繰り返される。そして、ステップS75において、未処理の機種がないと判定された場合、処理は、ステップS76に進む。ステップS76において、回遊率分布解析部252は、求められた全ての回遊率の情報に基づいて、回遊率の順位を求め、上位n位までの回遊率について、機種に対応付けて、例えば、図17で示されるような棒グラフを生成する。ステップS77において、回遊率分布解析部252は、生成した棒グラフに回遊率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。すなわち、図17においては、横軸に左から、機種BB,AB,ABC,BC,Cの上位5位までの回遊率が棒グラフとして表示されている。さらに、各棒グラフは、その対象集団の人数におけるユーザランクの割合が示されており、上からLで示される初級者、Mで示される中級者、およびHで示される上級者である。ステップS78において、回遊率分布解析部252は、機種毎の回遊率の順位から得られる情報を解析し、イベントの対象とすべき機種の情報を解析結果として出力する。すなわち、図17で示されるような場合、機種AAの遊技台36で遊技する遊技者は、機種BB,ABの遊技台36についても回遊して遊技する傾向が見られる。このため、例えば、機種AAを対象としたイベントを開催する際には、機種BB,ABについても対象機種とすると、同一の嗜好を持った遊技客が機種ごとに分散してしまい、集客効率を低減させてしまう恐れがあることが解析結果として求められる。また、図17においては、機種ABCについては、回遊率そのものは低いものの、来店頻度の高い上級者の層の割合が高いため、機種ABCもイベントの対象機種とすると、来店頻度の高い遊技客をイベントへと集客することができるが、やはり、遊技客が分散してしまう恐れがあるといったことも解析結果から言える。ステップS79において、回遊率分布解析結果出力部253は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理により遊技店に設置されている遊技台の特定の機種を遊技する遊技客が、その特定の機種以外の機種について、どのように回遊して遊技してるのかを回遊率として求めることが可能となる。また、この例においては、機種を特定する例について説明してきたが、特定の機種を遊技する遊技者を母集団としたまま、機種のスペック毎の回遊率や、機種のメーカ毎の回遊率を求めることにより、特定の機種を遊技する遊技者が回遊して遊技する傾向のある機種のスペックやメーカを把握することができ、イベントに採用すべき機種、または採用すべきでない機種をスペックやメーカから検討することも可能となる。さらに、母集団についても、特定の機種の遊技台36を遊技する遊技者とするのみならず、例えば、特定のスペックやメーカの遊技台36を遊技する遊技者とするようにしてもよい。さらに、以上においては、遊技店における遊技台36を遊技する遊技者の機種、スペック、またはメーカについて回遊率を求める例について説明してきたが、例えば、売店における飲料や食品についても、同様に回遊率を求め、どの商品についてイベント対象や安売り対象とするかについて検討することもできる。すなわち、例えば、A飲料をよく購入する来店客は、その他にどのような種別の飲料をよく購入するのかについて、同様に回遊率を求めるようにしてもよく、このようにすることで、例えば、A飲料をよく購入する来店客が、B飲料やC飲料をも回遊して購入する場合には、A飲料の傍の棚にB飲料、およびC飲料を配置するようにすることで、A飲料を購入していた来店客が、併せて購入する機会を提供できる可能性が高められるといった営業戦略を打ち立てることも可能となる。また、旅行代理店などの場合、A地域への旅行に出かける旅行者を母集団としたとき、その母集団の旅行者は、その他の地域こ9の旅行としてどのような地域に出かけているかについて、回遊率を求めるようにしてもよい。この場合、例えば、A地域への旅行に出かける旅行者を母集団とした場合、その母集団の他の旅行先を地域別に回遊率として求めた結果、B地域への回遊率が高いことが分かるようなとき、その母集団に対しては、A地域と併せてB地域への旅行プランなどをダイレクトメールなどで送るようにすることで、母集団となる旅行客に対して、比較的興味の高い旅行プランのバリエーションを増やして提示することが可能となり、結果として、販売を促進させることが可能となる。[新台入替機種解析処理]次に、図18のフローチャートを参照して、新台入替機種解析処理について説明する。ステップS91において、移動率計算部255は、操作部254が操作されて、過去に設置されていた遊技台の機種であって、新たな別の新規の機種に交換された新台入替された機種について入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS91において、例えば、過去に設置されていた遊技台の機種であって、新台入替された機種について、操作部254が操作されて入力された場合、処理は、ステップS92に進む。ステップS92において、移動率計算部255の母集団抽出部281は、通信部258を制御して、遊技台管理DB26、および生体情報DB22にアクセスし、新台入替された機種を遊技した遊技者の人数を移動率の母集団として抽出する。すなわち、例えば、イベント対象候補とされている機種として機種Bが入力された場合、遊技台管理DB26が図13のとき、母集団抽出部281は、機種Bが登録されている遊技台識別番号として20100310201004100003、および20100310201004100004を検索する。そして、生体情報DB22が図11のとき、母集団抽出部281は、生体情報DB22にアクセスし、遊技情報の中から、20100310201004100003、および20100310201004100004の遊技台識別番号で登録されている遊技情報を含む顔画像データを検索し、検索された顔画像データを母集団の遊技情報として記憶する。ステップS93において、移動率計算部255の対象集団抽出部282は、今現在設置されている遊技台36の機種のうち、未処理となっている遊技台の機種を処理対象機種として設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象機種を遊技したことを示す遊技情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS94において、移動率計算結果出力部283は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を移動率として計算し、出力する。ステップS95において、対象集団抽出部282は、今現在設置されている遊技台36の機種のうち、移動率が求められていない、未処理となっている遊技台の機種が存在するか否かを判定し、移動率が求められていない、未処理の機種がある場合、処理は、ステップS93に戻る。すなわち、今現在設置されている遊技台の機種のうち、移動率が求められていない機種がなくなるまで、ステップS93乃至S95の処理が繰り返される。そして、ステップS95において、未処理の機種がないと判定された場合、処理は、ステップS96に進む。ステップS96において、移動率分布解析部256は、求められた全ての移動率の情報に基づいて、移動率の順位を求め、上位n位までの移動率について、機種に対応付けて、例えば、図17で示されるようなものと同様な棒グラフを生成する。ステップS97において、移動率分布解析部256は、生成した棒グラフに移動率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。これは図17における場合と同様であるので、その説明は省略する。ステップS98において、移動率分布解析部256は、機種毎の移動率の順位から得られる情報を解析し、過去に設置されていた入替えてしまった機種を遊技していた遊技者が、どの機種に移動して遊技しているかを示す情報を解析結果として出力する。すなわち、図17で示されるような場合、機種Bの遊技台36で遊技していた遊技者は、機種BB,ABの遊技台36の遊技者として移動していることが示されている。このため、例えば、機種Bを入替えても、機種BB,ABについての移動率が維持されていれば、機種Bを入替えても他店へと遊技客が離れていないことが認識できる。また、図17においては、機種ABCについては、移動率そのものは低いものの、来店頻度の高い上級者の層の割合が高いため、機種BBを遊技する遊技者のうち、来店頻度の高い遊技客ほど機種ABCを設置したままの状態としたことで、来店客が遊技店から離れなかったとも言える。ステップS99において、移動率分布解析結果出力部257は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理により遊技店に設置されていた遊技台の特定の機種を遊技する遊技客が、その特定の機種が撤去されてなくなった後に、どの機種に移動して遊技してるのかを移動率として求めることが可能となる。また、この例においては、機種を特定する例について説明してきたが、特定の機種を遊技する遊技者を母集団としたまま、機種のスペック毎の移動率や、機種のメーカ毎の移動率を求めることにより、特定の機種を遊技する遊技者が移動して遊技する傾向のある機種のスペックやメーカを認識することができ、入替えるべき機種、または入替えるべきではない機種をスペックやメーカから検討することも可能となる。また、母集団についても、特定の機種の遊技台36を遊技する遊技者とするのみならず、例えば、過去に設置されていた特定のスペックやメーカの遊技台36を遊技する遊技者とするようにしてもよい。さらに、以上においては、遊技店における遊技台36を遊技する遊技者の機種、スペック、またはメーカについて移動率を求める例について説明してきたが、例えば、売店における飲料や食品についても、同様に移動率をもとめ、特定の商品がなくなったときに、代わりの商品としてどのような商品を売り出すべきかを検討するために利用するようにしてもよい。すなわち、例えば、A飲料をよく購入する来店客は、A飲料がなくなったとき、その他にどのような種別の飲料をよく購入するのかについて、同様に移動率を求めるようにしてもよく、このようにすることで、例えば、A飲料をよく購入していた来店客が、A飲料の販売をやめた後は、B飲料やC飲料に移動して購入しているような場合には、A飲料の棚を撤去した後は、同一の位置にB飲料、およびC飲料を配置するようにすれば、A飲料を購入していた来店客が、購入する機会を提供できる可能性が高まり、結果として売り上げを向上させるといった営業戦略を打ち立てることも可能となる。また、旅行代理店などの場合、過去に企画のあったA地域への旅行に出かけた旅行者を母集団としたとき、その母集団のうち、その旅行プランがなくなった後に、どのような地域に出かけているかについて、移動率を求めるようにしてもよい。この場合、例えば、過去に企画されていたA地域への旅行に出かける旅行者を母集団とした場合、その母集団の他の旅行先を地域別に移動率として求めた結果、B地域への移動率が高いことが分かるようなとき、その母集団に対しては、A地域への旅行プランに代えて、B地域への旅行プランなどをダイレクトメールなどで送るようにすることで、母集団となる旅行客に対して、比較的興味の高い旅行プランを提示することが可能となり、結果として、販売を促進させることが可能となる。尚、以上においては、遊技店営業支援システムを構成する複数の装置により実現される例について説明してきたが、これらは全て個別である必要はなく、例えば、生体情報認識装置21、および遊技店管理装置24については、双方の機能を備えた情報処理装置により実現されるものとしてもよいし、システム全体を1装置と捉えてもよいものである。<2.第2の実施の形態>[販売店営業支援システムの構成例]以上においては、遊技店営業支援システムの構成例に基づいて、遊技店における遊技台についての移動率、および回遊率を求める説明をしてきたが、移動率、および回遊率に基づいた営業支援システムは、それ以外のものを対象としてもよいものであり、例えば、遊技店における遊技台に代えて、販売店における商品の営業支援システムとするようにしてもよい。図19は、本発明に係る販売店営業支援システムの一実施の形態の構成を示す図である。尚、図19において、図1における場合と同様の機能を備えた構成については、同一の符号を付しており、その説明は適宜省略するものとする。図19の販売店支援システムにおいては、遊技店1乃至第3者遊技店管理バス7、生体情報認識装置21、生体情報DB22、遊技店管理装置24、遊技台管理DB26、遊技店管理情報バス30、生体情報バス31、および遊技台周辺端末37に代えて、販売店501乃至第3者販売店管理バス507、生体情報認識装置521、生体情報DB522、販売店管理装置524、商品管理DB526、販売店管理情報バス530、生体情報バス531、および精算端末537を備え、媒体貸出管理装置27乃至媒体貸出管理DB29、および精算販売機33乃至計数機35については削除している。すなわち、販売店501-1乃至501-nは、いわゆるコンビニエンスストアなどの小売販売店である。また、これらの販売店501-1乃至501-nは、系列店舗または生体情報管理センタや第3者販売店管理センタの加盟店であって、複数の店舗を統括的に管理する必要のある店舗である。各販売店501-1乃至501-nは、生体情報管理バス506および第3者販売店管理バス507により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網8,9を介して、相互にそれぞれ生体情報、および第3者販売管理情報を授受している。生体情報管理バス506は、生体情報管理バス6と同様のバスであり、主に各販売店501の生体情報認識装置521により管理される生体情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第3者販売店管理バス507は、主に各販売店501の精算端末537により管理される販売管理情報を流通させるための伝送路として機能する。生体情報管理センタ502は、生体情報管理センタ2に対応するものであり、生体情報管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバである。第3者販売店管理センタ504は、第3者遊技店管理センタ4に対応するものであり、第3者販売店管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバである。生体情報認識装置521は、生体情報認識装置21に対応するものであり、販売店501内の商品を購入する際に精算する精算所に設けられた、購入者を撮像するカメラ38-1乃至38-m、入口カメラ40-1乃至40-p、および店内カメラ41-1乃至41-qにより撮像された画像より画像処理ユニット39-1乃至39-mpqにより抽出されて、生体情報バス531を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、生体情報DB522に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録者の来店、または販売情報を生体情報DB522に追加して更新し、必要に応じて、各種の情報をCRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどからなる表示部23に表示する。販売店管理装置524は、遊技店管理装置24に対応するものであり、販売店管理情報バス530を介して精算端末537により商品の購入と、購入された商品の種別を監視している。販売店管理装置524は、精算端末537により購入された商品の種別、および購入金額等の販売情報を取得し、CRTやLCDなどからなる表示部25に表示する。販売店管理装置524は、精算端末537-1乃至537-mのそれぞれより供給されてくる商品の販売情報を、それぞれを識別する識別情報例えば、商品識別番号とを対応付けて商品管理DB526により管理する。また、商品管理DB526は、商品識別番号に対応付けて、商品の商品名、カテゴリ、およびメーカの情報が登録されている。精算端末537-1乃至537-mは、上述の遊技台36および遊技台周辺端末37に対応するものであり、精算の際に、商品のそれぞれに付されたバーコード、またはQRコードにより識別される商品識別情報を読み取り、精算金額を計算して呈示すると共に、釣銭金額、カード精算などを実行すると共に、必要に応じてレシートなどを発行する。また、精算端末537に対応付けて設置されているカメラ38は、商品を購入する購入者の顔画像などの生体情報を取得し、対応する画像処理ユニット39から商品識別情報商品識別番号と共に生体情報認識装置521に送信する。[図19の販売店営業支援システムにおける生体情報認識装置の構成例]次に、図20を参照して、生体情報認識装置521の構成例について説明する。尚、図20において、図10の生体情報認識装置21と同一の機能を備えた同一の構成については、同一の符号を付しており、その説明は省略するものとする。すなわち、図20の生体情報認識装置521において、図10の生体情報認識装置21と異なる点は、データベース管理部223に代えて、データベース管理部601を設けた点である。データベース管理部601は、顔画像の人物が商品を購入した時刻顔画像が取得された時刻、および購入した商品を識別する商品識別情報を生体情報DB522に登録する。[図21の販売店営業支援システムにおける生体情報データベースの構成例]次に、図21を参照して、生体情報データベース522の構成例について説明する。生体情報DB522は、図21で示されるように、顔画像毎に管理されるシート状の顔画像データからなるデータベースであり、データベース管理部601により顔画像に対応付けて、その顔画像の人物の販売情報が登録される。顔画像データからなる各シートは、顔画像欄に登録された顔画像に対応付けて特徴量情報欄に特徴量情報が登録されている。さらに、生体情報DB522には、商品識別番号欄、購入日時欄、およびユーザランク欄が設けられ、それぞれ商品識別番号、商品の購入日時、および販売店501に来店する頻度に基づいて設定されるユーザランクが登録されている。データベース管理部601は、顔画像取得部221により取得された顔画像を顔画像欄に登録する。データベース管理部601は、顔画像と共に供給されてくる商品識別番号を商品識別番号欄に登録する。商品識別番号は、顔画像が供給されてきた人物が購入した商品を特定する情報であり、商品識別番号欄に登録される。商品識別番号は、購入された商品が販売されていた販売期間、およびバーコード等で管理される商品番号から構成されており、それぞれ販売期間欄、および商品番号欄に記録される。販売期間は、例えば、図21の最上段、および2段目で示されるように、20100110201002100010、および20100310000000000115といったものである。最上段の商品識別番号は、2010年1月10日乃至2010年2月10日に販売された、商品番号0010で識別される商品であることを示している。すなわち、20100110201002100010のうち、販売期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は20100210であり、商品番号が0010である。また、2段目の商品識別番号は、20100310000000000115のうち、販売期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は00000000であり、商品番号が0115である。尚、終了期間の00000000は、今現在も販売されており、終了期間が設定されていないことを示している。すなわち、2段目の商品識別番号は、2010年3月10日に販売開始されて今現在も販売されている、商品番号0115で識別される商品であることを示す。購入日時欄には、商品識別番号で指定された商品が、顔画像で識別された人物により購入された時刻を示す購入日時の情報が記録される。図21の購入日時欄には、最上段および2段目において、20100125101546、および、20100315111515と記録されている。すなわち、図21の最上段においては、顔画像で識別された人物が、20100110201002100010の商品識別番号の商品を、2010年1月25日の10時15分46秒に購入したことが示されている。また、図21の2段目においては、顔画像で識別された人物が、20100310000000000115の商品識別番号の商品が、2010年3月15日の11時15分15秒に購入したことが示されている。ユーザランク欄には、顔画像で認識される購入者の来店頻度に合わせてHHeavy、MMiddle、LLightの3段階で示されるユーザランクが記録される。データベース管理部601は、顔画像データを更新する際、初期の状態においては、ユーザランクをLとして記録する。データベース管理部601は、それ以降において、購入日時の情報から来店頻度を計算し、所定の頻度より高い状態となったとき、ユーザランクをMとして記録し、さらに、頻度が高い状態となったとき、ユーザランクをHとする。逆に、来店頻度が低下してきた場合には、データベース管理部601は、ユーザランクをHからMに、またはMからLにといったように変更する。[図19の販売店営業支援システムにおける販売店管理装置の構成例]次に、図22を参照して、販売店管理装置524の構成例について説明する。販売店管理装置524は、遊技店管理装置24に対応するものであり、生体情報DB522に登録された顔画像データと、商品管理DB526に登録された商品の個別の情報とから、特定の商品を購入した購入者を母集団とした回遊率、および移動率を求め、営業支援情報を提供する。より詳細には、販売店管理装置524は、商品の商品名、カテゴリ、またはメーカなどにより、今現在販売されている商品を特定し、特定された商品を購入した購入者が、その他の商品ごとに回遊する割合を示す回遊率を計算する。また、販売店管理装置524は、商品の商品名、カテゴリ、またはメーカなどにより、過去に販売されていた、今現在販売されていない商品を特定し、特定された商品を購入した購入者が、今現在販売されている、その他の商品ごとに移動する割合を示す移動率を計算する。そして、販売店管理装置524は、この商品毎の回遊率、または移動率を解析して、解析結果に基づいて営業支援情報を提供する。販売店管理装置524は、回遊率計算部651、回遊率分布解析部652、回遊率分布解析結果出力部653、操作部654、移動率計算部655、移動率分布解析部656、移動率分布解析結果出力部657、および通信部658を備えている。回遊率計算部651は、母集団抽出部671、対象集団抽出部672、および回遊率計算結果出力部673を備えており、回遊率を計算する。母集団抽出部671は、回遊率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が購入している、今現在販売店内で販売されている商品を特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部654が操作されることにより、商品名、カテゴリ、またはメーカが入力されると、母集団抽出部671は、商品管理DB526にアクセスし、入力された情報に基づいて、今現在販売されている特定すべき商品の商品識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部671は、特定した商品識別番号に基づいて、生体情報DB522にアクセスし、特定した商品識別番号の商品を購入した販売情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部672は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定された商品以外であって、今現在販売されている商品毎に購入したことを示す販売情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。回遊率計算結果出力部673は、商品毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を回遊率として計算する。回遊率分布解析部652は、商品毎に求められてくる回遊率の計算結果を纏めて、商品毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までの商品の情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。回遊率分布解析結果出力部653は、回遊率分布解析部652により纏められた商品毎の回遊率の情報を示すグラフを生成し、回遊率分布解析部652の解析結果と共に表示部25に表示させる。移動率計算部655は、母集団抽出部681、対象集団抽出部682、および移動率計算結果出力部683を備えており、移動率を計算する。母集団抽出部681は、移動率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が購入している、過去に販売店内で販売されていた商品を特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部654が操作されることにより、商品名、カテゴリ、またはメーカが入力されると、母集団抽出部681は、商品管理DB526にアクセスし、入力された情報に基づいて、過去に販売されていた特定すべき商品の商品識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部681は、特定した商品識別番号に基づいて、生体情報DB522にアクセスし、特定した商品識別番号の商品を購入した販売情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部682は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定された商品以外であって、今現在販売されている商品毎に購入したことを示す販売情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。移動率計算結果出力部683は、商品毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を移動率として計算する。移動率分布解析部656は、商品毎に求められてくる移動率の計算結果を纏めて、商品毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までの商品の情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。移動率分布解析結果出力部657は、移動率分布解析部656により纏められた商品毎の移動率の情報を示すグラフを生成し、移動率分布解析部656の解析結果と共に表示部25に表示させる。通信部658は、例えば、イーサネットボードからなり、生体情報認識装置521、商品管理DB526、および生体情報DB522と通信し、各種の情報を授受する。[図19の販売店営業支援システムにおける商品管理データベースの構成例]次に、図23を参照して、商品管理データベース526の構成例について説明する。商品管理DB526は、商品識別番号に基づいて、今現在販売されている商品、または、過去に販売されていた商品の商品名、カテゴリ、またはメーカといった商品の情報をデータベースとして記録している。商品識別番号については、図21を参照して説明した生体情報DB522におけるものと同様であるので、その説明は省略する。商品名欄には、商品の個別の商品名が登録される。カテゴリ欄には、商品のカテゴリが記録されており、例えば、食べ物であることを示すFood、飲み物であることを示すdrinkなどが記録される。尚、カテゴリについては、これ以外のカテゴリを示す情報が記録されるようにしてもよい。さらに、メーカ欄には、商品の製造メーカの情報が記録される。したがって、図23の場合、20100310201004100001、および20100310201004100002の商品識別番号の商品は、商品名がCであり、カテゴリがFoodであり、製造メーカがQであることが示されている。また、20100310201004100003、および20100310201004100004の商品識別番号の商品は、商品名がDであり、カテゴリがFoodであり、製造メーカがQであることが示されている。さらに、20100510000000000001、および20100510000000000002の商品識別番号の商品は、商品名がCCであり、カテゴリがdrinkであり、製造メーカがRであることが示されている。[図19の販売店営業支援システムにおける販売情報管理処理]次に、図24のフローチャートを参照して、販売情報管理処理について説明する。尚、ステップS112乃至S115の処理、および、ステップS121乃至S125,S127の処理については、図14のフローチャートを参照して説明したステップS1乃至S4の処理、およびステップS21乃至S25,S27の処理と同様であるので、その説明は省略する。すなわち、ステップS111において、精算端末537は、来店客が商品を持って精算に訪れて、商品のバーコード等を読み取るなどして、商品が購入されたか否かを判定し、商品が購入されるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS111において、例えば、来店客が商品を持って精算に訪れて、商品のバーコード等が読み取られると、処理は、ステップS112に進む。この処理により、顔画像が取得されて、生体情報認識装置521に送信される。尚、ステップS115においては、送信部203は、商品を識別する商品識別番号、および、送信時刻撮像時刻の情報を顔画像に付加して生体情報認識装置521に送信する。そして、ステップS121乃至S125において、供給されてきた顔画像と登録されている顔画像との類似度が求められて、照合されることになる。ステップS125において、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいと判定された場合、ステップS126において、類似度判定部233は、最上位の顔画像をデータベース管理部601に供給する。データベース管理部601は、生体情報DB522にアクセスし、供給されてきた顔画像で管理されている顔画像データを検索する。そして、データベース管理部601は、顔画像に付されている商品識別番号に対応付けて、購入日時、並びにユーザランクを登録する。この際、データベース管理部601は、購入日時については、最初に顔画像が検出されたタイミングを登録する。また、データベース管理部601は、購入日時の情報に基づいて、顔画像により管理される購入者の来店頻度を計算し登録する。一方、ステップS125において、類似度計算部232より供給されてくる最上位の類似度が所定の閾値よりも大きくない場合、すなわち、最も類似している登録者の顔画像であっても類似度が、所定の閾値未満である場合、処理は、ステップS128に進む。ステップS128において、類似度判定部233は、画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像をデータベース管理部601に供給する。データベース管理部601は、生体情報DB522にアクセスし、供給されてきた顔画像で新たな顔画像データを生成して登録する。そして、データベース管理部601は、顔画像に付されている商品識別番号に対応付けて、購入日時、並びにユーザランクを登録する。以上の処理により、生体情報認識装置521により画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像に基づいて、生体情報DB522に購入者の顔画像毎に販売情報を順次蓄積させていくことが可能となる。[図19の販売店営業支援システムにおけるイベント戦略解析処理]次に、図25のフローチャートを参照して、イベント戦略解析処理について説明する。ステップS171において、回遊率計算部651は、操作部654が操作されて、今現在販売されている商品であって、イベント対象候補となっている商品について入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS171において、例えば、今現在販売されている商品であって、イベント対象候補となっている商品について、操作部654が操作されて入力された場合、処理は、ステップS172に進む。ステップS172において、回遊率計算部651の母集団抽出部671は、通信部658を制御して、商品管理DB526、および生体情報DB522にアクセスし、イベント対象候補となっている商品を購入した購入者の人数を回遊率の母集団として抽出する。ステップS173において、回遊率計算部651の対象集団抽出部672は、今現在販売されている商品のうち、未処理となっている商品を処理対象商品として設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象商品を購入したことを示す販売情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS174において、回遊率計算結果出力部673は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を回遊率として計算し、出力する。ステップS175において、対象集団抽出部672は、今現在販売されている商品のうち、回遊率が求められていない、未処理となっている商品が存在するか否かを判定し、回遊率が求められていない、未処理の商品がある場合、処理は、ステップS173に戻る。すなわち、母集団として指定された商品を除く、今現在販売されている商品のうち、回遊率が求められていない商品がなくなるまで、ステップS173乃至S175の処理が繰り返される。そして、ステップS175において、未処理の商品がないと判定された場合、処理は、ステップS176に進む。ステップS176において、回遊率分布解析部652は、求められた全ての回遊率の情報に基づいて、回遊率の順位を求め、上位n位までの回遊率について、商品に対応付けて、棒グラフを生成する。ステップS177において、回遊率分布解析部652は、生成した棒グラフに回遊率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。ステップS178において、回遊率分布解析部652は、商品毎の回遊率の順位から得られる情報を解析し、イベントの対象とすべき商品の情報を解析結果として出力する。すなわち、上述した遊技台の機種に代えて商品の種別とした場合、図17で示されるような特定の商品AAを購入する購入者を母集団とするとき、商品AAを購入する購入者は、商品BB,ABについても回遊して購入する傾向が見られる。このため、例えば、商品AAを対象としたイベントを開催する際には、商品BB,ABについても対象商品とすると、同一の嗜好を持った購入客が商品ごとに分散してしまい、集客効率を低減させてしまう恐れがあることが解析結果として求められる。また、図17においては、商品ABCについては、回遊率そのものは低いものの、来店頻度の高い購入者の層の割合が高いため、商品ABCもイベントの対象商品とすると、来店頻度の高い購入客をイベントへと集客することができるが、やはり、購入客が分散してしまう恐れがあるといったことも解析結果から言える。ステップS179において、回遊率分布解析結果出力部653は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理により販売店で販売されている特定の商品を購入する購入客が、その特定の商品以外の商品について、どのように回遊して購入してるのかを回遊率として求めることが可能となる。また、この例においては、商品を特定する例について説明してきたが、特定の商品を購入する購入者を母集団としたまま、商品のカテゴリ毎の回遊率や、商品のメーカ毎の回遊率を求めることにより、特定の商品を購入する購入者が回遊して購入する傾向のある商品のカテゴリやメーカを把握することができ、イベントに採用すべき商品、または採用すべきでない商品をカテゴリやメーカから検討することも可能となる。さらに、母集団についても、特定の商品を購入する購入者とするのみならず、例えば、特定のカテゴリやメーカの商品を購入する購入者とするようにしてもよい。[図19の販売店営業支援システムにおける入替商品解析処理]次に、図26のフローチャートを参照して、入替商品解析処理について説明する。ステップS191において、移動率計算部655は、操作部654が操作されて、過去に販売されていた商品であって、新たな別の新規の商品に交換された商品について入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS191において、例えば、過去に販売されていた商品であって、入替された商品について、操作部654が操作されて入力された場合、処理は、ステップS192に進む。ステップS192において、移動率計算部655の母集団抽出部681は、通信部658を制御して、商品管理DB526、および生体情報DB522にアクセスし、入替された商品を購入した購入者の人数を移動率の母集団として抽出する。ステップS193において、移動率計算部655の対象集団抽出部682は、今現在販売されている商品のうち、未処理となっている商品を処理対象商品として設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象商品を購入したことを示す販売情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS194において、移動率計算結果出力部683は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を移動率として計算し、出力する。ステップS195において、対象集団抽出部682は、今現在販売されている商品のうち、移動率が求められていない、未処理となっている商品が存在するか否かを判定し、移動率が求められていない、未処理の商品がある場合、処理は、ステップS193に戻る。すなわち、今現在販売されている商品のうち、移動率が求められていない商品がなくなるまで、ステップS193乃至S195の処理が繰り返される。そして、ステップS195において、未処理の商品がないと判定された場合、処理は、ステップS196に進む。ステップS196において、移動率分布解析部656は、求められた全ての移動率の情報に基づいて、移動率の順位を求め、上位n位までの移動率について、商品に対応付けて、例えば、図17で示されるようなものと同様な棒グラフを生成する。ステップS197において、移動率分布解析部656は、生成した棒グラフに移動率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。これは図17における場合と同様であるので、その説明は省略する。ステップS198において、移動率分布解析部656は、商品毎の移動率の順位から得られる情報を解析し、過去に販売されていた入替えてしまった商品を購入していた購入者が、どの商品に切り替えて購入しているかを示す情報を解析結果として出力する。すなわち、対象を遊技台の機種に代えて商品とした場合、図17で示される特定の商品Bを購入する購入者を母集団とするようなとき、商品Bを購入した購入者は、商品BB,ABの購入者となったことが示されている。このため、例えば、商品BB,ABについての移動率が維持されていれば、商品Bを入替えても他店へと購入客が離れていないことが認識できる。また、図17においては、商品ABCについては、移動率そのものは低いものの、来店頻度の高い層の割合が高いため、商品BBを購入する購入者のうち、来店頻度の高い購入客ほど商品ABCを販売したままの状態としたことで、来店客が販売店から離れなかったとも言える。ステップS199において、移動率分布解析結果出力部657は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理により販売店に販売されていた特定の商品を購入する購入客が、その特定の商品が撤去されて販売されなくなった後に、どの商品に切り替えて購入してるのかを移動率として求めることが可能となる。また、この例においては、商品を特定する例について説明してきたが、特定の商品を購入する購入者を母集団としたまま、商品のカテゴリ毎の移動率や、商品のメーカ毎の移動率を求めることにより、特定の商品を購入する購入者が切り替えて購入する傾向のある商品のカテゴリやメーカを認識することができ、入替えるべき商品、または入替えるべきではない商品をカテゴリやメーカから検討することも可能となる。また、母集団についても、特定の商品を購入する購入者とするのみならず、例えば、過去に販売されていた特定のカテゴリやメーカの商品を購入する購入者とするようにしてもよい。尚、以上においては、販売店営業支援システムを構成する複数の装置により実現される例について説明してきたが、これらは全て個別である必要はなく、例えば、生体情報認識装置521、および販売店管理装置524については、双方の機能を備えた情報処理装置により実現されるものとしてもよいし、システム全体を1装置と捉えてもよいものである。<3.第3の実施の形態>[遊園地営業支援システムの構成例]以上においては、遊技店営業支援システム、および販売店営業支援システムの構成例に基づいて、遊技店における遊技台、および販売店における商品についての移動率、および回遊率を求める説明をしてきたが、移動率、および回遊率に基づいた営業支援システムは、それ以外のものを対象としてもよいものであり、例えば、遊技店における遊技台、または販売店における商品に代えて、遊園地におけるアトラクションの営業支援システムとするようにしてもよい。図27は、本発明に係る遊園地営業支援システムの一実施の形態の構成を示す図である。尚、図27において、図1,図19における場合と同様の機能を備えた構成については、同一の符号を付しており、その説明は適宜省略するものとする。図27の遊園地支援システムにおいては、図1の遊技店1乃至第3者遊技店管理バス7、生体情報認識装置21、生体情報DB22、遊技店管理装置24、遊技台管理DB26、遊技店管理情報バス30、生体情報バス31、および遊技台周辺端末37、または、図19の販売店501乃至第3者販売店管理バス507、生体情報認識装置521、生体情報DB522、販売店管理装置524、商品管理DB526、販売店管理情報バス530、生体情報バス531、および精算端末537に代えて、遊園地801乃至第3者遊園地管理バス807、生体情報認識装置821、生体情報DB822、遊園地管理装置824、アトラクション管理DB826、遊園地管理情報バス830、生体情報バス831、および入場管理端末837を備えている。すなわち、遊園地801-1乃至801-nは、いわゆるアミューズメントパークなどを含む、複数のアトラクションを備える遊技施設である。また、これらの遊園地801-1乃至801-nは、系列遊園地または生体情報管理センタや第3者遊園地管理センタの加盟施設であって、複数の遊園地を統括的に管理する必要のある遊園地である。各遊園地801-1乃至801-nは、生体情報管理バス806および第3者遊園地管理バス807により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網8,9を介して、相互にそれぞれ生体情報、および第3者遊園地管理情報を授受している。生体情報管理バス806は、生体情報管理バス6と同様のバスであり、主に各遊園地801の生体情報認識装置821により管理される生体情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第3者遊園地管理バス807は、主に各遊園地801の入場管理端末837により管理されるアトラクションの種別と、その入場者を管理する入場管理情報を流通させるための伝送路として機能する。生体情報管理センタ802は、生体情報管理センタ2に対応するものであり、生体情報管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバである。第3者遊園地管理センタ804は、第3者遊技店管理センタ4に対応するものであり、第3者遊園地管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバである。生体情報認識装置821は、生体情報認識装置21に対応するものであり、遊園地801内のアトラクションを利用する際に入場する入場ゲートなどに設けられた、入場者または、利用者を撮像するカメラ38-1乃至38-m、入口カメラ40-1乃至40-p、および場内カメラ841-1乃至841-qにより撮像された画像より画像処理ユニット39-1乃至39-mpqにより抽出されて、生体情報バス831を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、生体情報DB822に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録者の入場管理情報を生体情報DB822に追加して更新し、必要に応じて、各種の情報をCRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどからなる表示部23に表示する。尚、場内カメラ841については、店内カメラ41における機能と同様であり、遊園地の場内を監視するカメラである。したがって、撮像された画像を処理する画像処理ユニット39については、同一のものであるものとする。遊園地管理装置824は、遊技店管理装置24に対応するものであり、遊園地管理情報バス830を介して入場管理端末837によりアトラクションの入場者利用者の入場時刻と、アトラクションの種別を監視している。遊園地管理装置824は、入場管理端末837により入場が確認されたアトラクションの種別を含む入場管理情報を取得し、CRTやLCDなどからなる表示部25に表示する。遊園地管理装置824は、入場管理端末837-1乃至837-mのそれぞれより供給されてくる入場が確認されたアトラクションの種別を示す入場管理情報を、それぞれを識別する識別情報例えば、アトラクション識別番号とを対応付けてアトラクション管理DB826により管理する。また、アトラクション管理DB826は、アトラクション識別番号に対応付けて、アトラクションのアトラクション名、カテゴリ、およびメーカの情報が登録されている。入場管理端末837-1乃至837-mは、上述の遊技台36および遊技台周辺端末37に対応するものであり、入場者使用者がアトラクションに入場する際に、入場ゲートのそれぞれに付されたアトラクション識別情報を読み取り、入場の許可不許可を判断し、入場を許可するとき入場ゲートを開放する。また、入場管理端末837に対応付けて設置されているカメラ38は、入場者利用者の顔画像などの生体情報を取得し、対応する画像処理ユニット39からアトラクション識別情報アトラクション識別番号と共に生体情報認識装置821に送信する。[図27の遊園地営業支援システムにおける生体情報認識装置の構成例]次に、図28を参照して、生体情報認識装置821の構成例について説明する。尚、図28において、図10生体情報認識装置21および図20の生体情報認識装置521と同一の機能を備えた同一の構成については、同一の符号を付しており、その説明は省略するものとする。すなわち、図28の生体情報認識装置821において、図10の生体情報認識装置21および図20の生体情報認識装置521と異なる点は、データベース管理部223または601に代えて、データベース管理部901を設けた点である。データベース管理部901は、顔画像の人物がアトラクションの入場ゲートを通過した入場した時刻顔画像が取得された時刻、入場したアトラクションを識別するアトラクション識別情報を生体情報DB822に登録する。[図27の遊園地営業支援システムにおける生体情報データベースの構成例]次に、図29を参照して、生体情報データベース822の構成例について説明する。生体情報DB822は、図29で示されるように、顔画像毎に管理されるシート状の顔画像データからなるデータベースであり、データベース管理部901により顔画像に対応付けて、その顔画像の人物の入場管理情報が登録される。顔画像データからなる各シートは、顔画像欄に登録された顔画像に対応付けて特徴量情報欄に特徴量情報が登録されている。さらに、生体情報DB822には、アトラクション識別番号欄、入場日時欄、およびユーザランク欄が設けられ、それぞれアトラクション識別番号、アトラクションの入場ゲートを通過した入場日時、および遊園地801に来場する頻度に基づいて設定されるユーザランクが登録されている。データベース管理部901は、顔画像取得部221により取得された顔画像を顔画像欄に登録する。データベース管理部901は、顔画像と共に供給されてくるアトラクション識別番号をアトラクション識別番号欄に登録する。アトラクション識別番号は、顔画像が供給されてきた人物が入場したアトラクションを特定する情報であり、アトラクション識別番号欄に登録される。アトラクション識別番号は、入場が確認されたアトラクションが設置されていた設置期間、およびアトラクションを識別するアトラクション番号から構成されており、それぞれ設置期間欄、およびアトラクション番号欄に記録される。設置期間は、例えば、図29の最上段、および2段目で示されるように、20100110201002100010、および20100310000000000115といったものである。最上段のアトラクション識別番号は、2010年1月10日乃至2010年2月10日に販売された、アトラクション番号0010で識別されるアトラクションであることを示している。すなわち、20100110201002100010のうち、設置期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は20100210であり、アトラクション番号が0010である。また、2段目のアトラクション識別番号は、20100310000000000115のうち、設置期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は00000000であり、アトラクション番号が0115である。尚、終了期間の00000000は、今現在も設置されており、終了期間が設定されていないことを示している。すなわち、2段目のアトラクション識別番号は、2010年3月10日に設置開始されて今現在も設置されている、アトラクション番号0115で識別されるアトラクションであることを示す。入場日時欄には、アトラクション識別番号で指定されたアトラクションに、顔画像で識別された人物が入場した時刻を示す入場日時の情報が記録される。図29の入場日時欄には、最上段および2段目において、20100125101546、および、20100315111515と記録されている。すなわち、図29の最上段においては、顔画像で識別された人物が、20100110201002100010のアトラクション識別番号のアトラクションに、2010年1月25日の10時15分46秒に入場したことが示されている。また、図29の2段目においては、顔画像で識別された人物が、20100310000000000115のアトラクション識別番号のアトラクションに、2010年3月15日の11時15分15秒に入場したことが示されている。ユーザランク欄には、顔画像で認識される入場者の入場頻度に合わせてHHeavy、MMiddle、LLightの3段階で示されるユーザランクが記録される。データベース管理部901は、顔画像データを更新する際、初期の状態においては、ユーザランクをLとして記録する。データベース管理部901は、それ以降において、入場日時の情報から来場頻度を計算し、所定の頻度より高い状態となったとき、ユーザランクをMとして記録し、さらに、頻度が高い状態となったとき、ユーザランクをHとする。逆に、入場頻度が低下してきた場合には、データベース管理部901は、ユーザランクをHからMに、またはMからLにといったように変更する。[図27の遊園地営業支援システムにおける遊園地管理装置の構成例]次に、図30を参照して、遊園地管理装置824の構成例について説明する。遊園地管理装置824は、遊技店管理装置24に対応するものであり、生体情報DB822に登録された顔画像データと、アトラクション管理DB826に登録されたアトラクションの個別の情報とから、特定のアトラクションに入場した入場者アトラクションを利用した利用者を母集団とした回遊率、および移動率を求め、営業支援情報を提供する。より詳細には、遊園地管理装置824は、アトラクションのアトラクション名、カテゴリ、またはメーカなどにより、今現在設置されているアトラクションを特定し、特定されたアトラクションを利用した利用者が、その他のアトラクションごとに回遊する割合を示す回遊率を計算する。また、遊園地管理装置824は、アトラクションのアトラクション名、カテゴリ、またはメーカなどにより、過去に設置されていた、今現在設置されていないアトラクションを特定し、特定されたアトラクションを利用した利用者が、今現在設置されている、その他のアトラクションごとに移動する割合を示す移動率を計算する。そして、遊園地管理装置824は、この商品毎の回遊率、または移動率を解析して、解析結果に基づいて営業支援情報を提供する。遊園地管理装置824は、回遊率計算部951、回遊率分布解析部952、回遊率分布解析結果出力部953、操作部954、移動率計算部955、移動率分布解析部956、移動率分布解析結果出力部957、および通信部958を備えている。回遊率計算部951は、母集団抽出部971、対象集団抽出部972、および回遊率計算結果出力部973を備えており、回遊率を計算する。母集団抽出部971は、回遊率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が利用した、今現在遊園地内で設置されているアトラクションを特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部954が操作されることにより、アトラクション名、カテゴリ、またはメーカが入力されると、母集団抽出部971は、アトラクション管理DB826にアクセスし、入力された情報に基づいて、今現在設置されている特定すべきアトラクションのアトラクション識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部971は、特定したアトラクション識別番号に基づいて、生体情報DB822にアクセスし、特定したアトラクション識別番号のアトラクションを利用した入場管理情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部972は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定されたアトラクション以外であって、今現在設置されているアトラクション毎に入場が確認されたことを示す入場管理情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。回遊率計算結果出力部973は、アトラクション毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を回遊率として計算する。回遊率分布解析部952は、アトラクション毎に求められてくる回遊率の計算結果を纏めて、アトラクション毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までのアトラクションの情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。回遊率分布解析結果出力部953は、回遊率分布解析部952により纏められたアトラクション毎の回遊率の情報を示すグラフを生成し、回遊率分布解析部952の解析結果と共に表示部25に表示させる。移動率計算部955は、母集団抽出部981、対象集団抽出部982、および移動率計算結果出力部983を備えており、移動率を計算する。母集団抽出部981は、移動率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が利用した、過去に遊園地内に設置されていたアトラクションを特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部954が操作されることにより、アトラクション名、カテゴリ、またはメーカが入力されると、母集団抽出部981は、アトラクション管理DB826にアクセスし、入力された情報に基づいて、過去に設置されていた特定すべきアトラクションのアトラクション識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部981は、特定したアトラクション識別番号に基づいて、生体情報DB822にアクセスし、特定したアトラクション識別番号のアトラクションを利用した入場管理情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部982は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定されたアトラクション以外であって、今現在設置されているアトラクション毎に入場したことを示す入場管理情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。移動率計算結果出力部983は、アトラクション毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を移動率として計算する。移動率分布解析部956は、アトラクション毎に求められてくる移動率の計算結果を纏めて、アトラクション毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までのアトラクションの情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。移動率分布解析結果出力部957は、移動率分布解析部956により纏められたアトラクション毎の移動率の情報を示すグラフを生成し、移動率分布解析部956の解析結果と共に表示部25に表示させる。通信部958は、例えば、イーサネットボードからなり、生体情報認識装置821、アトラクション管理DB826、および生体情報DB822と通信し、各種の情報を授受する。[図27の遊園地営業支援システムにおけるアトラクション管理データベースの構成例]次に、図31を参照して、アトラクション管理データベース826の構成例について説明する。アトラクション管理DB826は、アトラクション識別番号に基づいて、今現在設置されているアトラクション、または、過去に設置されていたアトラクションのアトラクション名、カテゴリ、またはメーカといったアトラクションの情報をデータベースとして記録している。アトラクション識別番号については、図29を参照して説明した生体情報DB822におけるものと同様であるので、その説明は省略する。アトラクション名欄には、アトラクションの個別のアトラクション名が登録される。カテゴリ欄には、アトラクションのカテゴリが記録されており、例えば、ジェットコースタなどの絶叫系であることを示すZ、お化け屋敷などのホラー系であることを示すHなどが記録される。尚、カテゴリについては、これ以外のカテゴリを示す情報が記録されるようにしてもよい。さらに、メーカ欄には、アトラクションの製造メーカの情報が記録される。したがって、図31の場合、20100310201004100001、および20100310201004100002のアトラクション識別番号のアトラクションは、アトラクション名がPであり、カテゴリがZであり、製造メーカがXXXであることが示されている。また、20100310201004100003、および20100310201004100004のアトラクション識別番号のアトラクションは、アトラクション名がQであり、カテゴリがZであり、製造メーカがXXXであることが示されている。さらに、20100510000000000001、および20100510000000000002のアトラクション識別番号のアトラクションは、アトラクション名がQQであり、カテゴリがHであり、製造メーカがYYYであることが示されている。[図27の遊園地営業支援システムにおけるアトラクション情報管理処理]次に、図32のフローチャートを参照して、アトラクション情報管理処理について説明する。尚、ステップS212乃至S215の処理、および、ステップS221乃至S225,S227の処理については、図14のフローチャートを参照して説明したステップS1乃至S4の処理、およびステップS21乃至S25,S27の処理と同様であるので、その説明は省略する。すなわち、ステップS211において、入場管理端末837は、利用客がチケットを持って入場ゲートに訪れて、チケットのバーコード等の認識情報を読み取るなどして、正規のチケットであって、入場ゲートを開放することにより、利用客の入場者として確認できたか否かを判定し、入場者の入場が確認されるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS211において、例えば、来店客が正規のチケットを持って入場ゲートに訪れて、入場ゲートを開放すると共に入場が確認されたとき、処理は、ステップS212に進む。この処理により、顔画像が取得されて、生体情報認識装置821に送信される。尚、ステップS215においては、送信部203は、アトラクションを識別するアトラクション識別番号、および、入場時刻撮像時刻の情報を顔画像に付加して生体情報認識装置821に送信する。そして、ステップS221乃至S225において、供給されてきた顔画像と登録されている顔画像との類似度が求められて、照合されることになる。ステップS225において、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいと判定された場合、ステップS226において、類似度判定部233は、最上位の顔画像をデータベース管理部901に供給する。データベース管理部901は、生体情報DB822にアクセスし、供給されてきた顔画像で管理されている顔画像データを検索する。そして、データベース管理部901は、顔画像に付されているアトラクション識別番号に対応付けて、入場日時、並びにユーザランクを登録する。この際、データベース管理部901は、入場日時については、最初に顔画像が検出されたタイミングを登録する。また、データベース管理部901は、入場日時の情報に基づいて、顔画像により管理される入場者の来場頻度を計算し登録する。一方、ステップS225において、類似度計算部232より供給されてくる最上位の類似度が所定の閾値よりも大きくない場合、すなわち、最も類似している登録者の顔画像であっても類似度が、所定の閾値未満である場合、処理は、ステップS228に進む。ステップS228において、類似度判定部233は、画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像をデータベース管理部901に供給する。データベース管理部901は、生体情報DB822にアクセスし、供給されてきた顔画像で新たな顔画像データを生成して登録する。そして、データベース管理部901は、顔画像に付されているアトラクション識別番号に対応付けて、入場日時、並びにユーザランクを登録する。以上の処理により、生体情報認識装置821により画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像に基づいて、生体情報DB822に入場者の顔画像毎に入場管理情報を順次蓄積させていくことが可能となる。[図27の遊園地営業支援システムにおけるイベント戦略解析処理]次に、図33のフローチャートを参照して、イベント戦略解析処理について説明する。ステップS271において、回遊率計算部951は、操作部954が操作されて、今現在設置されているアトラクションであって、イベント対象候補となっているアトラクションについて入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS271において、例えば、今現在設置されているアトラクションであって、イベント対象候補となっているアトラクションについて、操作部954が操作されて入力された場合、処理は、ステップS272に進む。ステップS272において、回遊率計算部951の母集団抽出部971は、通信部958を制御して、アトラクション管理DB826、および生体情報DB822にアクセスし、イベント対象候補となっているアトラクションを利用した入場者の人数を回遊率の母集団として抽出する。ステップS273において、回遊率計算部951の対象集団抽出部972は、今現在設置されているアトラクションのうち、未処理となっているアトラクションを処理対象アトラクションとして設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象アトラクションを利用したことを示す入場管理情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS274において、回遊率計算結果出力部973は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を回遊率として計算し、出力する。ステップS275において、対象集団抽出部972は、今現在設置されているアトラクションのうち、回遊率が求められていない、未処理となっているアトラクションが存在するか否かを判定し、回遊率が求められていない、未処理のアトラクションがある場合、処理は、ステップS273に戻る。すなわち、母集団として指定されたアトラクションを除く、今現在設置されているアトラクションのうち、回遊率が求められていないアトラクションがなくなるまで、ステップS273乃至S275の処理が繰り返される。そして、ステップS275において、未処理のアトラクションがないと判定された場合、処理は、ステップS276に進む。ステップS276において、回遊率分布解析部952は、求められた全ての回遊率の情報に基づいて、回遊率の順位を求め、上位n位までの回遊率について、アトラクションに対応付けて、棒グラフを生成する。ステップS277において、回遊率分布解析部952は、生成した棒グラフに回遊率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。ステップS278において、回遊率分布解析部952は、アトラクション毎の回遊率の順位から得られる情報を解析し、イベントの対象とすべきアトラクションの情報を解析結果として出力する。すなわち、上述した遊技台の機種に代えてアトラクションの種別とした場合、図17で示されるようにアトラクションAAを利用する入場者を母集団とするとき、アトラクションAAを利用する入場者は、アトラクションBB,ABについても回遊して利用する傾向が見られる。このため、例えば、アトラクションAAを対象としたイベントを開催する際には、アトラクションBB,ABについても対象アトラクションとすると、同一の嗜好を持った入場客がアトラクションごとに分散してしまい、集客効率を低減させてしまう恐れがあることが解析結果として求められる。また、図17においては、アトラクションABCについては、回遊率そのものは低いものの、来場頻度の高い入場者の層の割合が高いため、アトラクションABCもイベントの対象アトラクションとすると、来場頻度の高い入場客をイベントへと集客することができるが、やはり、入場客が分散してしまう恐れがあるといったことも解析結果から言える。ステップS279において、回遊率分布解析結果出力部953は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理により遊園地で設置されている特定のアトラクションを利用する利用客が、その特定のアトラクション以外のアトラクションについて、どのように回遊して利用しているのかを回遊率として求めることが可能となる。また、この例においては、アトラクションを特定する例について説明してきたが、特定のアトラクションを利用する利用者を母集団としたまま、アトラクションのカテゴリ毎の回遊率や、アトラクションのメーカ毎の回遊率を求めることにより、特定のアトラクションを利用する利用者が回遊して利用する傾向のあるアトラクションのカテゴリやメーカを把握することができ、イベントに採用すべきアトラクション、または採用すべきでないアトラクションをカテゴリやメーカから検討することも可能となる。さらに、母集団についても、特定のアトラクションを利用する利用者とするのみならず、例えば、特定のカテゴリやメーカのアトラクションを利用する利用者とするようにしてもよい。[図27の遊園地営業支援システムにおける入替アトラクション解析処理]次に、図34のフローチャートを参照して、入替アトラクション解析処理について説明する。ステップS291において、移動率計算部955は、操作部954が操作されて、過去に設置されていたアトラクションであって、新たな別の新規のアトラクションに交換されたアトラクションについて入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS291において、例えば、過去に設置されていたアトラクションであって、入替されたアトラクションについて、操作部954が操作されて入力された場合、処理は、ステップS292に進む。ステップS292において、移動率計算部955の母集団抽出部981は、通信部958を制御して、アトラクション管理DB826、および生体情報DB822にアクセスし、入替されたアトラクションを利用した利用者の人数を移動率の母集団として抽出する。ステップS293において、移動率計算部955の対象集団抽出部982は、今現在設置されているアトラクションのうち、未処理となっているアトラクションを処理対象アトラクションとして設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象アトラクションを利用したことを示す入場管理情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS294において、移動率計算結果出力部983は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を移動率として計算し、出力する。ステップS295において、対象集団抽出部982は、今現在設置されているアトラクションのうち、移動率が求められていない、未処理となっているアトラクションが存在するか否かを判定し、移動率が求められていない、未処理のアトラクションがある場合、処理は、ステップS293に戻る。すなわち、今現在設置されているアトラクションのうち、移動率が求められていないアトラクションがなくなるまで、ステップS293乃至S295の処理が繰り返される。そして、ステップS295において、未処理のアトラクションがないと判定された場合、処理は、ステップS296に進む。ステップS296において、移動率分布解析部956は、求められた全ての移動率の情報に基づいて、移動率の順位を求め、上位n位までの移動率について、アトラクションに対応付けて、例えば、図17で示されるようなものと同様な棒グラフを生成する。ステップS297において、移動率分布解析部956は、生成した棒グラフに移動率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。これは図17における場合と同様であるので、その説明は省略する。ステップS298において、移動率分布解析部956は、アトラクション毎の移動率の順位から得られる情報を解析し、過去に設置されていた入替えてしまったアトラクションを利用していた利用者が、どのアトラクションに切り替えて利用しているかを示す情報を解析結果として出力する。すなわち、上述した遊技台の機種に代えてアトラクションである場合、図17で示されるようなアトラクションBを利用した利用者を母集団としたとき、アトラクションBを利用した利用者は、アトラクションBB,ABのアトラクションの利用者となったことが示されている。このため、例えば、アトラクションBB,ABについての移動率が維持されていれば、アトラクションBを入替えても他店へと利用客が離れていないことが認識できる。また、図17においては、アトラクションABCについては、移動率そのものは低いものの、来場頻度の高い層の割合が高いため、アトラクションBBを利用する利用者のうち、来場頻度の高い利用客ほどアトラクションABCを利用したままの状態としたことで、来場客が遊園地から離れなかったとも言える。ステップS299において、移動率分布解析結果出力部957は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理により遊園地に設置されていた特定のアトラクションを利用する利用客が、その特定のアトラクションが撤去されて利用されなくなった後に、どのアトラクションに切り替えて利用しているのかを移動率として求めることが可能となる。また、この例においては、アトラクションを特定する例について説明してきたが、特定のアトラクションを利用する利用者を母集団としたまま、アトラクションのカテゴリ毎の移動率や、アトラクションのメーカ毎の移動率を求めることにより、特定のアトラクションを利用する利用者が切り替えて利用する傾向のあるアトラクションのカテゴリやメーカを認識することができ、入替えるべきアトラクション、または入替えるべきではないアトラクションをカテゴリやメーカから検討することも可能となる。また、母集団についても、特定のアトラクションを利用する利用者とするのみならず、例えば、過去に設置されていた特定のカテゴリやメーカのアトラクションを利用する来場者とするようにしてもよい。尚、以上においては、遊園地営業支援システムを構成する複数の装置により実現される例について説明してきたが、これらは全て個別である必要はなく、例えば、生体情報認識装置821、および遊園地管理装置824については、双方の機能を備えた情報処理装置により実現されるものとしてもよいし、システム全体を1装置と捉えてもよいものである。<4.第4の実施の形態>[複合店舗施設営業支援システムの構成例]以上においては、遊技店営業支援システム、販売店営業支援システム、および遊園地営業支援システムの構成例に基づいて、遊技店における遊技台、販売店における商品、または、遊園地におけるアトラクションについての移動率、および回遊率を求める説明をしてきたが、移動率、および回遊率に基づいた営業支援システムは、それ以外のものを対象としてもよいものであり、例えば、遊技店における遊技台、販売店における商品、または遊園地におけるアトラクションに代えて、複合店舗施設における店舗の営業支援システムとするようにしてもよい。図35は、本発明に係る複合店舗施設であるショッピングモールの営業支援システムの一実施の形態の構成を示す図である。尚、図35において、図1,図19,図27における場合と同様の機能を備えた構成については、同一の符号を付しており、その説明は適宜省略するものとする。図35の複合店舗施設営業支援システムにおいては、図1の遊技店1乃至第3者遊技店管理バス7、生体情報認識装置21、生体情報DB22、遊技店管理装置24、遊技台管理DB26、遊技店管理情報バス30、生体情報バス31、および遊技台周辺端末37、図19の販売店501乃至第3者販売店管理バス507、生体情報認識装置521、生体情報DB522、販売店管理装置524、商品管理DB526、販売店管理情報バス530、生体情報バス531、および精算端末537、または、図27の遊園地801乃至第3者遊園地管理バス807、生体情報認識装置821、生体情報DB822、遊園地管理装置824、アトラクション管理DB826、遊園地管理情報バス830、生体情報バス831、および入場管理端末837に代えて、ショッピングモール1001乃至第3者ショッピングモール管理バス1007、生体情報認識装置1021、生体情報DB1022、ショッピングモール管理装置1024、店舗管理DB1026、ショッピングモール管理情報バス1030、生体情報バス1031、および店舗精算端末1037を備えている。すなわち、ショッピングモール1001-1乃至1001-nは、いわゆる複合店舗施設などであり、複数の店舗を備える商業施設である。店舗としては、衣料品店、雑貨店、食料品店、またはレストランなどの商品のみならず、各種のサービスを提供する施設を含むものである。また、これらのショッピングモール1001-1乃至1001-nは、系列ショッピングモールまたは生体情報管理センタや第3者ショッピングモール管理センタの加盟施設であって、複数のショッピングモールを統括的に管理する必要のあるショッピングモールである。各ショッピングモール1001-1乃至1001-nは、生体情報管理バス1006および第3者ショッピングモール管理バス1007により接続されており、それらのバスおよびインターネット等に代表される公衆通信回線網8,9を介して、相互にそれぞれ生体情報、および第3者ショッピングモール管理情報を授受している。生体情報管理バス1006は、生体情報管理バス6と同様のバスであり、主に各ショッピングモール1001の生体情報認識装置1021により管理される生体情報を流通させるための伝送路として機能する。また、第3者ショッピングモール管理バス1007は、主に各ショッピングモール1001の店舗精算端末1037により管理されるショッピングモールに設置される店舗の種別と、その利用者店舗で商品を購入した購入者の人数を管理する利用管理情報を流通させるための伝送路として機能する。生体情報管理センタ1002は、生体情報管理センタ2に対応するものであり、生体情報管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバである。第3者ショッピングモール管理センタ1004は、第3者遊技店管理センタ4に対応するものであり、第3者ショッピングモール管理センタを管理運営する事業者により使用されるサーバである。生体情報認識装置1021は、生体情報認識装置21に対応するものであり、ショッピングモール1001内の店舗で商品を購入する際に利用する店舗精算端末1037などに設けられた、購入者または、利用者を撮像するカメラ38-1乃至38-m、入口カメラ40-1乃至40-p、および店内カメラ41-1乃至41-qにより撮像された画像より画像処理ユニット39-1乃至39-mpqにより抽出されて、生体情報バス1031を介して供給されてくる顔画像の情報に基づいて、生体情報DB1022に予め登録されている顔画像と照合し、一致する場合、登録者の入場管理情報を生体情報DB1022に追加して更新し、必要に応じて、各種の情報をCRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどからなる表示部23に表示する。ショッピングモール管理装置1024は、遊技店管理装置24に対応するものであり、ショッピングモール管理情報バス1030を介して店舗精算端末1037により識別される店舗を識別する情報に対応付けて、その店舗で商品を購入した購入者利用者の購入時刻の情報を管理している。ショッピングモール管理装置1024は、店舗精算端末1037により商品の購入が確認された店舗の種別を含む来店情報を取得し、CRTやLCDなどからなる表示部25に表示する。ショッピングモール管理装置1024は、店舗精算端末1037-1乃至1037-mのそれぞれより供給されてくる商品の購入が確認された店舗の種別を示す来店管理情報を、それぞれを識別する識別情報例えば、店舗識別番号とを対応付けて店舗管理DB1026により管理する。また、店舗管理DB1026は、店舗識別番号に対応付けて、店舗の店舗名、カテゴリ、およびフロアの情報が登録されている。店舗精算端末1037-1乃至1037-mは、上述の遊技台36および遊技台周辺端末37に対応するものであり、精算の際に、商品のそれぞれに付されたバーコード、またはQRコードにより識別される商品情報を読み取り、精算金額を計算して呈示すると共に、釣銭金額、カード精算などを実行すると共に、必要に応じてレシートなどを発行する。また、店舗精算端末1037に対応するカメラ38は、商品を購入する購入者の顔画像などの生体情報を撮像して取得し、対応する画像処理ユニット39から店舗識別情報店舗識別番号と共に生体情報認識装置1021に送信する。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおける生体情報認識装置の構成例]次に、図36を参照して、生体情報認識装置1021の構成例について説明する。尚、図36において、図10生体情報認識装置21、図20の生体情報認識装置521、および図28の生体情報認識装置821と同一の機能を備えた同一の構成については、同一の符号を付しており、その説明は省略するものとする。すなわち、図36の生体情報認識装置1021において、図10の生体情報認識装置21、図20の生体情報認識装置521、および図28の生体情報認識装置821と異なる点は、データベース管理部223,601、または、901に代えて、データベース管理部1101を設けた点である。データベース管理部1101は、顔画像の人物がショッピングモール内の店舗において商品を購入した時刻顔画像が取得された時刻、商品を購入した店舗を識別する店舗識別情報を生体情報DB1022に登録する。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおける生体情報データベースの構成例]次に、図37を参照して、生体情報データベース1022の構成例について説明する。生体情報DB1022は、図37で示されるように、顔画像毎に管理されるシート状の顔画像データからなるデータベースであり、データベース管理部1101により顔画像に対応付けて、その顔画像の人物の来店管理情報が登録される。顔画像データからなる各シートは、顔画像欄に登録された顔画像に対応付けて特徴量情報欄に特徴量情報が登録されている。さらに、生体情報DB1022には、店舗識別番号欄、来店日時欄、およびユーザランク欄が設けられ、それぞれ店舗識別番号、その店舗で商品を購入した日時である来店日時、およびショッピングモール1001に来場する頻度に基づいて設定されるユーザランクが登録されている。データベース管理部1101は、顔画像取得部221により取得された顔画像を顔画像欄に登録する。データベース管理部1101は、顔画像と共に供給されてくる店舗識別番号を店舗識別番号欄に登録する。店舗識別番号は、顔画像が供給されてきた人物が商品を購入した店舗を特定する情報であり、店舗識別番号欄に登録される。店舗識別番号は、商品の購入が確認された店舗が設置されていた設置期間、および店舗を識別する店舗番号から構成されており、それぞれ設置期間欄、および店舗番号欄に記録される。設置期間は、例えば、図37の最上段、および2段目で示されるように、20100110201002100010、および20100310000000000115といったものである。最上段の店舗識別番号は、2010年1月10日乃至2010年2月10日に販売された、店舗番号0010で識別される店舗であることを示している。すなわち、20100110201002100010のうち、設置期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は20100210であり、店舗番号が0010である。また、2段目の店舗識別番号は、20100310000000000115のうち、設置期間の開始時期は、20100110であり、終了時期は00000000であり、店舗番号が0115である。尚、終了期間の00000000は、今現在も設置されており、終了期間が設定されていないことを示している。すなわち、2段目の店舗識別番号は、2010年3月10日に設置開始されて今現在も設置されている、店舗番号0115で識別される店舗であることを示す。来店日時欄には、店舗識別番号で指定された店舗で、顔画像で識別された人物が商品を購入した時刻を示す来店日時の情報が記録される。図37の来店日時欄には、最上段および2段目において、20100125101546、および、20100315111515と記録されている。すなわち、図37の最上段においては、顔画像で識別された人物が、20100110201002100010の店舗識別番号の店舗で、2010年1月25日の10時15分46秒に商品を購入したことが示されている。また、図37の2段目においては、顔画像で識別された人物が、20100310000000000115の店舗識別番号の店舗で、2010年3月15日の11時15分15秒に商品を購入したことが示されている。ユーザランク欄には、顔画像で認識される入場者の入場頻度に合わせてHHeavy、MMiddle、LLightの3段階で示されるユーザランクが記録される。データベース管理部1101は、顔画像データを更新する際、初期の状態においては、ユーザランクをLとして記録する。データベース管理部1101は、それ以降において、来店日時の情報から来店頻度を計算し、所定の頻度より高い状態となったとき、ユーザランクをMとして記録し、さらに、頻度が高い状態となったとき、ユーザランクをHとする。逆に、来店頻度が低下してきた場合には、データベース管理部1101は、ユーザランクをHからMに、またはMからLにといったように変更する。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおけるショッピングモール管理装置の構成例]次に、図38を参照して、ショッピングモール管理装置1024の構成例について説明する。ショッピングモール管理装置1024は、遊技店管理装置24に対応するものであり、生体情報DB1022に登録された顔画像データと、店舗管理DB1026に登録された店舗の個別の情報とから、特定の店舗で商品を購入した来店者店舗で食事やサービス等を利用した利用者を母集団とした回遊率、および移動率を求め、営業支援情報を提供する。より詳細には、ショッピングモール管理装置1024は、店舗の店舗名、カテゴリ、またはフロアなどにより、今現在設置されている店舗を特定し、特定された店舗を利用した利用者が、その他のアトラクションごとに回遊する割合を示す回遊率を計算する。また、ショッピングモール管理装置1024は、店舗の店舗名、カテゴリ、またはフロアなどにより、過去に設置されていた、今現在設置されていない店舗を特定し、特定された店舗を利用した利用者が、今現在設置されている、その他の店舗毎に移動する割合を示す移動率を計算する。そして、ショッピングモール管理装置1024は、この店舗毎の回遊率、または移動率を解析して、解析結果に基づいて営業支援情報を提供する。ショッピングモール管理装置1024は、回遊率計算部1151、回遊率分布解析部1152、回遊率分布解析結果出力部1153、操作部1154、移動率計算部1155、移動率分布解析部1156、移動率分布解析結果出力部1157、および通信部1158を備えている。回遊率計算部1151は、母集団抽出部1171、対象集団抽出部1172、および回遊率計算結果出力部1173を備えており、回遊率を計算する。母集団抽出部1171は、回遊率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が利用した、今現在ショッピングモール内に設置されている店舗を特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部1154が操作されることにより、店舗名、カテゴリ、またはフロアが入力されると、母集団抽出部1171は、店舗管理DB1026にアクセスし、入力された情報に基づいて、今現在設置されている特定すべき店舗の店舗識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部1171は、特定した店舗識別番号に基づいて、生体情報DB1022にアクセスし、特定した店舗識別番号の店舗を利用した来店管理情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部1172は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定された店舗以外であって、今現在設置されている店舗毎に来店が確認されたことを示す来店管理情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。回遊率計算結果出力部1173は、店舗毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を回遊率として計算する。回遊率分布解析部1152は、店舗毎に求められてくる回遊率の計算結果を纏めて、店舗毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までのアトラクションの情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。回遊率分布解析結果出力部1153は、回遊率分布解析部1152により纏められた店舗毎の回遊率の情報を示すグラフを生成し、回遊率分布解析部1152の解析結果と共に表示部25に表示させる。移動率計算部1155は、母集団抽出部1181、対象集団抽出部1182、および移動率計算結果出力部1183を備えており、移動率を計算する。母集団抽出部1181は、移動率を計算する際に必要となる母集団の人数の情報を抽出する。より具体的には、母集団となる人物が利用した、過去にショッピングモール内に設置されていた店舗を特定するための情報としてキーボードや操作ボタンからなる操作部1154が操作されることにより、店舗名、カテゴリ、またはフロアが入力されると、母集団抽出部1181は、店舗管理DB1026にアクセスし、入力された情報に基づいて、過去に設置されていた特定すべき店舗の店舗識別番号を特定する。さらに、母集団抽出部1181は、特定した店舗識別番号に基づいて、生体情報DB1022にアクセスし、特定した店舗識別番号の店舗を利用した来店管理情報が記録されている顔画像データを抽出し、抽出した顔画像データ数から母集団となる人数を求める。対象集団抽出部1182は、回遊率を求めるにあたって必要とされる母集団のうち、特定された店舗以外であって、今現在設置されている店舗毎に来店したことを示す来店管理情報が含まれている顔画像データを抽出し、その数を対象集団の人数として求める。移動率計算結果出力部1183は、店舗毎に、対象集団の人数を母集団の人数で除することにより、対象集団の、母集団に対する割合を移動率として計算する。移動率分布解析部1156は、店舗毎に求められてくる移動率の計算結果を纏めて、店舗毎の分布としてまとめ、例えば、上位n位までの店舗の情報を抽出し、それらの傾向に基づいた営業支援情報を解析結果として生成する。移動率分布解析結果出力部1157は、移動率分布解析部1156により纏められた店舗毎の移動率の情報を示すグラフを生成し、移動率分布解析部1156の解析結果と共に表示部25に表示させる。通信部1158は、例えば、イーサネットボードからなり、生体情報認識装置1021、店舗管理DB1026、および生体情報DB1022と通信し、各種の情報を授受する。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおける店舗管理データベースの構成例]次に、図39を参照して、店舗管理データベース1026の構成例について説明する。店舗管理DB1026は、店舗識別番号に基づいて、今現在設置されている店舗、または、過去に設置されていた店舗の店舗名、カテゴリ、またはフロアといった店舗の情報をデータベースとして記録している。店舗識別番号については、図37を参照して説明した生体情報DB1022におけるものと同様であるので、その説明は省略する。店舗名欄には、店舗の個別の店舗名が登録される。カテゴリ欄には、店舗のカテゴリが記録されており、例えば、衣料品店などを示すCL、飲食店などを示すFoodなどが記録される。尚、カテゴリについては、これ以外のカテゴリを示す情報が記録されるようにしてもよい。さらに、フロア欄には、店舗が設置されるショッピングモール内のフロアの情報が記録される。したがって、図37の場合、20100310201004100001、および20100310201004100002の店舗識別番号の店舗は、店舗名がSであり、カテゴリがCLであり、フロアが1階であることが示されている。また、20100310201004100003、および20100310201004100004の店舗識別番号の店舗は、店舗名がTであり、カテゴリがCLであり、フロアが3階であることが示されている。さらに、20100510000000000001、および20100510000000000002の店舗識別番号の店舗は、店舗名がUであり、カテゴリがFoodであり、フロアが9階であることが示されている。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおける来店管理情報管理処理]次に、図40のフローチャートを参照して、来店管理情報管理処理について説明する。尚、ステップS312乃至S315の処理、および、ステップS321乃至S325,S327の処理については、図14のフローチャートを参照して説明したステップS1乃至S4の処理、およびステップS21乃至S25,S27の処理と同様であるので、その説明は省略する。すなわち、ステップS311において、店舗精算端末1037は、来店客が商品を購入するために精算に訪れて、商品のバーコード等の認識情報を読み取るなどして、精算処理を実行することにより、来店客が商品を購入することが確認できたか否かを判定し、来店者の商品購入が確認されるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS311において、例えば、来店客が商品を購入することが確認できたとき、来店客の来店があったものとみなし、処理は、ステップS312に進む。この処理により、顔画像が取得されて、生体情報認識装置1021に送信される。尚、ステップS315においては、送信部203は、店舗を識別する店舗識別番号、および、来店時刻撮像時刻の情報を顔画像に付加して生体情報認識装置1021に送信する。そして、ステップS321乃至S325において、供給されてきた顔画像と登録されている顔画像との類似度が求められて、照合されることになる。ステップS325において、最上位の類似度が所定の閾値よりも大きいと判定された場合、ステップS326において、類似度判定部233は、最上位の顔画像をデータベース管理部1101に供給する。データベース管理部1101は、生体情報DB1022にアクセスし、供給されてきた顔画像で管理されている顔画像データを検索する。そして、データベース管理部1101は、顔画像に付されている店舗識別番号に対応付けて、来店日時、並びにユーザランクを登録する。この際、データベース管理部1101は、来店日時については、最初に顔画像が検出されたタイミングを登録する。また、データベース管理部1101は、来店日時の情報に基づいて、顔画像により管理される来店者のショッピングモールへの来場頻度を計算し登録する。一方、ステップS325において、類似度計算部232より供給されてくる最上位の類似度が所定の閾値よりも大きくない場合、すなわち、最も類似している登録者の顔画像であっても類似度が、所定の閾値未満である場合、処理は、ステップS328に進む。ステップS328において、類似度判定部233は、画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像をデータベース管理部1101に供給する。データベース管理部1101は、生体情報DB1022にアクセスし、供給されてきた顔画像で新たな顔画像データを生成して登録する。そして、データベース管理部1101は、顔画像に付されている店舗識別番号に対応付けて、来店日時、並びにユーザランクを登録する。以上の処理により、生体情報認識装置1021により画像処理ユニット39より供給されてきた顔画像に基づいて、生体情報DB1022に入場者の顔画像毎に来店管理情報が順次蓄積させていくことが可能となる。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおけるイベント戦略解析処理]次に、図41のフローチャートを参照して、イベント戦略解析処理について説明する。ステップS371において、回遊率計算部1151は、操作部1154が操作されて、今現在設置されている店舗であって、イベント対象候補となっている店舗について入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS371において、例えば、今現在設置されている店舗であって、イベント対象候補となっている店舗について、操作部1154が操作されて入力された場合、処理は、ステップS372に進む。ステップS372において、回遊率計算部1151の母集団抽出部1171は、通信部1158を制御して、店舗管理DB1026、および生体情報DB1022にアクセスし、イベント対象候補となっている店舗を利用した来店者の人数を回遊率の母集団として抽出する。ステップS373において、回遊率計算部1151の対象集団抽出部1172は、今現在設置されている店舗のうち、未処理となっている店舗を処理対象店舗として設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象店舗に来店したことを示す来店管理情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS374において、回遊率計算結果出力部1173は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を回遊率として計算し、出力する。ステップS375において、対象集団抽出部1172は、今現在設置されている店舗のうち、回遊率が求められていない、未処理となっている店舗が存在するか否かを判定し、回遊率が求められていない、未処理の店舗がある場合、処理は、ステップS373に戻る。すなわち、母集団として指定された店舗を除く、今現在設置されている店舗のうち、回遊率が求められていない店舗がなくなるまで、ステップS373乃至S375の処理が繰り返される。そして、ステップS375において、未処理の店舗がないと判定された場合、処理は、ステップS376に進む。ステップS376において、回遊率分布解析部1152は、求められた全ての回遊率の情報に基づいて、回遊率の順位を求め、上位n位までの回遊率について、店舗に対応付けて、棒グラフを生成する。ステップS377において、回遊率分布解析部1152は、生成した棒グラフに回遊率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。ステップS378において、回遊率分布解析部1152は、店舗毎の回遊率の順位から得られる情報を解析し、イベントの対象とすべき店舗の情報を解析結果として出力する。すなわち、上述した遊技台の機種に代えて店舗の種別とした場合、図17で示されるような店舗AAを利用する入場者を母集団としたとき、店舗AAを利用する入場者は、店舗BB,ABについても回遊して利用する傾向が見られる。このため、例えば、店舗AAを対象としたイベントを開催する際には、店舗BB,ABについても対象とすると、同一の嗜好を持った入場客が店舗ごとに分散してしまい、集客効率を低減させてしまう恐れがあることが解析結果として求められる。また、図17においては、店舗ABCについては、回遊率そのものは低いものの、来場頻度の高い入場者の層の割合が高いため、店舗ABCもイベントの対象店舗とすると、来場頻度の高い入場客をイベント店舗へと集客することができるが、やはり、入場客が分散してしまう恐れがあるといったことも解析結果から言える。ステップS379において、回遊率分布解析結果出力部1153は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理によりショッピングモールで設置されている特定の店舗を利用する利用客が、その特定の店舗以外の店舗について、どのように回遊して利用しているのかを回遊率として求めることが可能となる。また、この例においては、店舗を特定する例について説明してきたが、特定の店舗を利用する利用者を母集団としたまま、店舗のカテゴリ毎の回遊率や、店舗のフロア毎の回遊率を求めることにより、特定の店舗を利用する利用者が回遊して利用する傾向のある店舗のカテゴリやフロアを把握することができ、イベントに採用すべき店舗、または採用すべきでない店舗をカテゴリやフロアから検討することも可能となる。さらに、母集団についても、特定の店舗を利用する利用者とするのみならず、例えば、特定のカテゴリやフロアの店舗を利用する利用者とするようにしてもよい。[図35の複合店舗施設営業支援システムにおける入替店舗解析処理]次に、図42のフローチャートを参照して、入替店舗解析処理について説明する。ステップS391において、移動率計算部1155は、操作部1154が操作されて、過去に設置されていた店舗であって、新たな別の新規の店舗に交換された店舗について入力がなされたか否かを判定し、入力がなされるまで、同様の処理を繰り返す。ステップS391において、例えば、過去に設置されていた店舗であって、入替された店舗について、操作部1154が操作されて入力された場合、処理は、ステップS392に進む。ステップS392において、移動率計算部1155の母集団抽出部1181は、通信部1158を制御して、店舗管理DB1026、および生体情報DB1022にアクセスし、入替された店舗を利用した利用者の人数を移動率の母集団として抽出する。ステップS393において、移動率計算部1155の対象集団抽出部1182は、今現在設置されている店舗のうち、未処理となっている店舗を処理対象店舗として設定し、母集団となる顔画像データのうち、その処理対象店舗を利用したことを示す来店管理情報が登録されている顔画像データを検索し、対象集団として抽出する。ステップS394において、移動率計算結果出力部1183は、対象集団の人数の母集団の人数に対する割合を移動率として計算し、出力する。ステップS395において、対象集団抽出部1182は、今現在設置されている店舗のうち、移動率が求められていない、未処理となっている店舗が存在するか否かを判定し、移動率が求められていない、未処理の店舗がある場合、処理は、ステップS393に戻る。すなわち、今現在設置されている店舗のうち、移動率が求められていない店舗がなくなるまで、ステップS393乃至S395の処理が繰り返される。そして、ステップS395において、未処理の店舗がないと判定された場合、処理は、ステップS396に進む。ステップS396において、移動率分布解析部1156は、求められた全ての移動率の情報に基づいて、移動率の順位を求め、上位n位までの移動率について、アトラクションに対応付けて、例えば、図17で示されるようなものと同様な棒グラフを生成する。ステップS397において、移動率分布解析部1156は、生成した棒グラフに移動率の内訳となる人数の割合に応じてユーザランクに応じて区分けする。これは図17における場合と同様であるので、その説明は省略する。ステップS398において、移動率分布解析部1156は、店舗毎の移動率の順位から得られる情報を解析し、過去に設置されていた入替えてしまった店舗を利用していた利用者が、どの店舗に切り替えて利用しているかを示す情報を解析結果として出力する。すなわち、上述した遊技台の機種に代えて店舗である場合、図17で示されるような店舗Bを利用した利用者を母集団としたとき、店舗Bを利用した利用者は、店舗BB,ABの利用者となったことが示されている。このため、例えば、店舗BB,ABについての移動率が維持されていれば、店舗Bを入替えても他のショッピングモールへと利用客が離れていないことが認識できる。また、図17においては、店舗ABCについては、移動率そのものは低いものの、来場頻度の高い層の割合が高いため、店舗BBを利用する利用者のうち、来場頻度の高い利用客ほど店舗ABCを利用したままの状態としたことで、来場客がショッピングモールから離れなかったとも言える。ステップS399において、移動率分布解析結果出力部1157は、求められた棒グラフ、および解析結果の情報を表示部25に表示させる。以上の処理によりショッピングモールに設置されていた特定の店舗を利用する利用客が、その特定の店舗が撤去されて利用されなくなった後に、どの店舗に切り替えて利用しているのかを移動率として求めることが可能となる。また、この例においては、店舗を特定する例について説明してきたが、特定の店舗を利用する利用者を母集団としたまま、店舗のカテゴリ毎の移動率や、店舗のフロア毎の移動率を求めることにより、特定の店舗を利用する利用者が切り替えて利用する傾向のある店舗のカテゴリやフロアを認識することができ、入替えるべき店舗、または入替えるべきではない店舗をカテゴリやフロアから検討することも可能となる。また、母集団についても、特定の店舗を利用する利用者とするのみならず、例えば、過去に設置されていた特定のカテゴリやフロアの店舗を利用する来場者とするようにしてもよい。尚、以上においては、ショッピングモール営業支援システムを構成する複数の装置により実現される例について説明してきたが、これらは全て個別である必要はなく、例えば、生体情報認識装置1021、およびショッピングモール管理装置1024については、双方の機能を備えた情報処理装置により実現されるものとしてもよいし、システム全体を1装置と捉えてもよいものである。以上によれば、来店客の回遊率、または移動率を求めるようにすることで、来店客の動向を正確に把握して、集客向上を図るための営業戦略を支援することが可能となる。ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。図43は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU10001を内蔵している。CPU10001にはバス10004を介して、入出力インタフェース10005が接続されている。バス10004には、ROM10002およびRAM10003が接続されている。入出力インタフェース10005には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部10006、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部10007、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部10008、LANLocalAreaNetworkアダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部10009が接続されている。また、磁気ディスクフレキシブルディスクを含む、光ディスクCDROM、DVDを含む、光磁気ディスクMDを含む、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア10011に対してデータを読み書きするドライブ10010が接続されている。CPU10001は、ROM10002に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア10011から読み出されて記憶部10008にインストールされ、記憶部10008からRAM10003にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM10003にはまた、CPU10001が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。以上によれば、来店客の回遊率、または移動率を求めるようにすることで、来店客の動向を正確に把握して、集客向上を図るための営業戦略を支援することが可能となる。ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。図19は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU1001を内蔵している。CPU1001にはバス1004を介して、入出力インタフェース1005が接続されている。バス1004には、ROM1002およびRAM1003が接続されている。入出力インタフェース1005には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部1006、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部1007、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部1008、LANLocalAreaNetworkアダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部1009が接続されている。また、磁気ディスクフレキシブルディスクを含む、光ディスクCDROM、DVDを含む、光磁気ディスクMDを含む、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア1011に対してデータを読み書きするドライブ1010が接続されている。CPU1001は、ROM1002に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア1011から読み出されて記憶部1008にインストールされ、記憶部1008からRAM1003にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM1003にはまた、CPU1001が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。"