説明

情報処理装置および方法、並びにプログラム

【課題】来店客の移動率を求めて、集客に係る営業戦略を支援する。
【解決手段】母集団抽出部２８１は、生体情報データベース２２に含まれる情報のうち、過去に設置されていた遊技台の機種のいずれかでの遊技が記録されている人数を母集団の人数として抽出する。移動率計算結果出力部２８３は、生体情報データベース２２に含まれる情報のうち、今現在設置されている遊技機のうち、母集団が求められた遊技台の機種以外の機種毎の使用人数の、母集団に対する割合を移動率として計算する。本発明は、顧客の動向を解析する装置に適用することができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、来店客の動向を把握して、営業戦略を支援できるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
アミューズメント業界においては、如何に多くの人に遊んでもらえるか、さらには、如何に多くの人に店舗へと足を運んでもらうがが売り上げを確保する上で非常に重要な要素となる。これは大衆娯楽のパチンコ業界も同様である。
【０００３】
足を運んでもらうという観点では、いかに興味を与えるかが重要であり、アミューズメント業界の多くは、新しいものを導入したり、イベントを導入したりと工夫をしている。これは、パチンコ業界においても同様であり、例えば、新台入れ替えやサービスイベントを開催することにより、集客を高めようとしている。
【０００４】
このような集客を高めるための工夫により、実際に、店舗に来店した人数の増減を正確に把握するため、来店した人数を計測する技術が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２８７６５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
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。
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【発明の効果】
【００２４】
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。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明を適用した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。
【図２】図１のカメラの設置例を示す図である。
【図３】図１のカメラの設置例を示す図である。
【図４】図１のカメラの設置例を示す図である。
【図５】図１のカメラの設置例を示す図である。
【図６】図１のカメラの設置例を示す図である。
【図７】図１のカメラの設置例を示す図である。
【図８】図１の入口カメラおよび店内カメラの設置例を示す図である。
【図９】図１の画像処理ユニットの構成例を説明する図である。
【図１０】図１の生体情報認識装置の構成例を説明する図である。
【図１１】図１の生体情報データベースの構成を説明する図である。
【図１２】図１の遊技店管理装置の構成例を説明する図である。
【図１３】図１の遊技台管理データベースの構成を説明する図である。
【図１４】遊技情報管理処理を説明するフローチャートである。
【図１５】類似度計算処理を説明するフローチャートである。
【図１６】図１の遊技店営業支援システムにおけるイベント戦略解析処理を説明するフローチャートである。
【図１７】イベント戦略解析処理の解析結果を説明する図である。
【図１８】図１の遊技店営業支援システムにおける新台入替機種解析処理を説明するフローチャートである。
【図１９】販売店営業支援システムの実施の形態の構成例を示す図である。
【図２０】図１９の生体情報認識装置の構成例を説明する図である。
【図２１】図１９の生体情報データベースの構成を説明する図である。
【図２２】図１９の販売店管理装置の構成例を説明する図である。
【図２３】図１９の商品管理データベースの構成を説明する図である。
【図２４】販売情報管理処理を説明するフローチャートである。
【図２５】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を説明するフローチャートである。
【図２６】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を説明するフローチャートである。
【図２７】遊園地営業支援システムの実施の形態の構成例を示す図である。
【図２８】図２７の生体情報認識装置の構成例を説明する図である。
【図２９】図２７の生体情報データベースの構成を説明する図である。
【図３０】図２７の遊園地管理装置の構成例を説明する図である。
【図３１】図２７のアトラクション管理データベースの構成を説明する図である。
【図３２】アトラクション情報管理処理を説明するフローチャートである。
【図３３】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を説明するフローチャートである。
【図３４】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を説明するフローチャートである。
【図３５】複合店舗施設営業支援システムの実施の形態の構成例を示す図である。
【図３６】図３５の生体情報認識装置の構成例を説明する図である。
【図３７】図３５の生体情報データベースの構成を説明する図である。
【図３８】図３５のショッピングモール管理装置の構成例を説明する図である。
【図３９】図３５の店舗管理データベースの構成を説明する図である。
【図４０】来店管理情報管理処理を説明するフローチャートである。
【図４１】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を説明するフローチャートである。
【図４２】図３５の複合店舗支援営業支援システムにおける入替店舗解析処理を説明するフローチャートである。
【図４３】パーソナルコンピュータの構成例を説明する図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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）
【００３２】
＜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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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（DB）５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。
【００３７】
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−（ｍ＋ｐ＋ｑ）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CRT（Cathode Ray Tube）またはLCD（Liquid Crystal Display）などからなる表示部２３に表示する。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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−（ｍ＋１）乃至３９−（ｍ＋ｐ＋ｑ）に供給する。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
［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。
【００５４】
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。
【００５５】
［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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
［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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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Ｈ（Heavy）、Ｍ（Middle）、Ｌ（Light）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。
【００６８】
［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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
［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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
［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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
［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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
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。
【００９９】
ここで、図１４のフローチャートの説明に戻る。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
［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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
［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。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
＜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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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。
【０１４１】
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。
【０１４２】
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−（ｍ＋ｐ＋ｑ）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CRT（Cathode Ray Tube）またはLCD（Liquid Crystal Display）などからなる表示部２３に表示する。
【０１４３】
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。
【０１４４】
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。
【０１４５】
［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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
［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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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。
【０１５２】
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Ｈ（Heavy）、Ｍ（Middle）、Ｌ（Light）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。
【０１５３】
［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。
【０１５４】
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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
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。
【０１５７】
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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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。
【０１６０】
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。
【０１６１】
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。
【０１６２】
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。
【０１６３】
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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
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。
【０１６６】
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。
【０１６７】
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。
【０１６８】
［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。
【０１６９】
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。
【０１７０】
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。
【０１７１】
［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。
【０１７２】
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。
【０１７３】
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。
【０１７４】
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。
【０１７５】
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。
【０１７６】
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。
【０１７７】
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。
【０１７８】
［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。
【０１７９】
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。
【０１８０】
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。
【０１８１】
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。
【０１８２】
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。
【０１８３】
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。
【０１８４】
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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
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。
【０１８７】
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。
【０１８８】
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。
【０１８９】
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。
【０１９０】
［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。
【０１９１】
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。
【０１９２】
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。
【０１９３】
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。
【０１９４】
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。
【０１９５】
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。
【０１９６】
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。
【０１９７】
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。
【０１９８】
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。
【０１９９】
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。
【０２００】
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。
【０２０１】
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。
【０２０２】
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。
【０２０３】
＜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。
【０２０４】
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。
【０２０５】
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。
【０２０６】
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。
【０２０７】
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。
【０２０８】
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。
【０２０９】
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−（ｍ＋ｐ＋ｑ）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CRT（Cathode Ray Tube）またはLCD（Liquid Crystal Display）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。
【０２１０】
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。
【０２１１】
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。
【０２１２】
［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。
【０２１３】
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。
【０２１４】
［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。
【０２１５】
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。
【０２１６】
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。
【０２１７】
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。
【０２１８】
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。
【０２１９】
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Ｈ（Heavy）、Ｍ（Middle）、Ｌ（Light）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。
【０２２０】
［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。
【０２２１】
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。
【０２２２】
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。
【０２２３】
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。
【０２２４】
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。
【０２２５】
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。
【０２２６】
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。
【０２２７】
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。
【０２２８】
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。
【０２２９】
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。
【０２３０】
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。
【０２３１】
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。
【０２３２】
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。
【０２３３】
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。
【０２３４】
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。
【０２３５】
［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。
【０２３６】
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。
【０２３７】
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。
【０２３８】
［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。
【０２３９】
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。
【０２４０】
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。
【０２４１】
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。
【０２４２】
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。
【０２４３】
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。
【０２４４】
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。
【０２４５】
［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。
【０２４６】
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。
【０２４７】
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。
【０２４８】
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。
【０２４９】
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。
【０２５０】
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。
【０２５１】
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。
【０２５２】
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。
【０２５３】
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。
【０２５４】
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。
【０２５５】
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。
【０２５６】
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。
【０２５７】
［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。
【０２５８】
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。
【０２５９】
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。
【０２６０】
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。
【０２６１】
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。
【０２６２】
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。
【０２６３】
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。
【０２６４】
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。
【０２６５】
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。
【０２６６】
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。
【０２６７】
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。
【０２６８】
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。
【０２６９】
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。
【０２７０】
＜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。
【０２７１】
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。
【０２７２】
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。
【０２７３】
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。
【０２７４】
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。
【０２７５】
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。
【０２７６】
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−（ｍ＋ｐ＋ｑ）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CRT（Cathode Ray Tube）またはLCD（Liquid Crystal Display）などからなる表示部２３に表示する。
【０２７７】
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。
【０２７８】
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。
【０２７９】
［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。
【０２８０】
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。
【０２８１】
［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。
【０２８２】
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。
【０２８３】
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。
【０２８４】
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。
【０２８５】
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。
【０２８６】
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Ｈ（Heavy）、Ｍ（Middle）、Ｌ（Light）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。
【０２８７】
［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。
【０２８８】
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。
【０２８９】
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。
【０２９０】
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。
【０２９１】
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。
【０２９２】
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。
【０２９３】
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。
【０２９４】
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。
【０２９５】
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。
【０２９６】
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。
【０２９７】
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。
【０２９８】
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。
【０２９９】
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。
【０３００】
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。
【０３０１】
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。
【０３０２】
［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。
【０３０３】
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。
【０３０４】
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。
【０３０５】
［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。
【０３０６】
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。
【０３０７】
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。
【０３０８】
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。
【０３０９】
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。
【０３１０】
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。
【０３１１】
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。
【０３１２】
［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。
【０３１３】
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。
【０３１４】
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。
【０３１５】
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。
【０３１６】
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。
【０３１７】
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。
【０３１８】
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。
【０３１９】
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。
【０３２０】
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。
【０３２１】
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。
【０３２２】
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。
【０３２３】
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。
【０３２４】
［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。
【０３２５】
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。
【０３２６】
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。
【０３２７】
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。
【０３２８】
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。
【０３２９】
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。
【０３３０】
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。
【０３３１】
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。
【０３３２】
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。
【０３３３】
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。
【０３３４】
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。
【０３３５】
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。
【０３３６】
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。
【０３３７】
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。
【０３３８】
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。
【０３３９】
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、CPU(Central Processing Unit)１０００１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、ROM(Read Only Memory)１０００２およびRAM(Random Access Memory)１０００３が接続されている。
【０３４０】
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、LAN（Local Area Network）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（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)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。
【０３４１】
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。
【０３４２】
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。
【０３４３】
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。
【０３４４】
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。
【０３４５】
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。
【０３４６】
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、CPU(Central Processing Unit)１００１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、ROM(Read Only Memory)１００２およびRAM(Random Access Memory)１００３が接続されている。
【０３４７】
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、LAN（Local Area Network）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（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)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。
【０３４８】
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。
【０３４９】
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。
【０３５０】
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。
【符号の説明】
【０３５１】
１，１−１乃至１−ｎ 遊技店
２ 生体情報管理センタ
３ 生体情報管理データベース
４ 第３者遊技店管理センタ
５ 第３者遊技店管理データベース
６ 生体情報管理バス
７ 第３者遊技店管理バス
８，９ 公衆通信回線網
２１ 生体情報認識装置
２２ 生体情報データベース
２４ 遊技店管理装置
２６ 遊技台管理データベース
２７ 媒体貸出管理装置
２９ 媒体貸出管理データベース
３０ 遊技店管理情報バス
３１ 生体情報バス
３３ 精算販売機
３４ 貸出機
３５ 計数機
３６，３６−１乃至３６−ｍ 遊技台
３７，３７−１乃至３７−ｍ 遊技台周辺端末
３８，３８−１乃至３８−ｍ カメラ
３９，３９−１乃至３９−（ｍ＋ｐ＋ｑ） 画像処理ユニット
４０，４０−１乃至４０−ｐ 入口カメラ
４１，４１−１乃至４１−ｑ 店内カメラ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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。
【請求項２】
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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。
【請求項５】
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。
【請求項６】
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。
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【公開番号】特開２０１２−９４１０５（Ｐ２０１２−９４１０５Ａ）
【公開日】平成２４年５月１７日（２０１２．５．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−３３８５４（Ｐ２０１１−３３８５４）
【出願日】平成２３年２月１８日（２０１１．２．１８）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．ＱＲコード
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】

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