JP6910191B2 - 情報処理装置、システムおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、システムおよびプログラムに関する。

従来から、電車等の列車において食料品等の商品を販売する、いわゆる車内販売が行われている。この車内販売は、商品を積載したワゴンを販売担当者が押して客車内の通路を移動しながら、乗客に商品を販売する形態の販売方式である。

担当者は、ワゴンに積載した商品を決められたルートで客車を回遊して販売している。ワゴンには、多様な属性（年齢層や性別等）の乗客に対応するため、多種多品目の商品が積載される。

しかしながら、例えば、特定の属性傾向の乗客が多く、特定の商品が予測以上に売れた場合、回遊途中で欠品となることもある。このような場合、担当者は、欠品となった商品をストックしている車内の事務所まで取りに戻る必要があり、売上の向上および効率的な販売に繋がらない。

本発明が解決しようとする課題は、車内販売において、売上金額の向上、および効率的な売上が可能な情報処理装置、システムおよびプログラムを提供することである。

実施形態の情報処理装置は、客が乗車する複数の車両が連結された乗り物の各車両を撮像した画像に基づいて、当該車両別の乗客の属性傾向を判断する属性判断手段と、判断された車両別の属性傾向および属性別の購買傾向情報に基づいて各車両で販売する商品を予測する商品予測手段と、予測した商品の前記車両別の予測情報を、前記画像が送信された前記乗り物に備えられた情報端末装置に送信する予測情報送信手段と、を備える。

図１は、複数の客車が連結された列車を示す模式図である。 図２は、実施形態に係るシステムを示す図である。 図３は、ハンディ端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 図４は、ＰＯＳサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 図５は、座席サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 図６は、座席ＤＢのメモリ構成を示す図である。 図７は、分析サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 図８は、分析ＤＢのメモリ構成を示す図である。 図９は、ハンディ端末の機能構成を示す機能ブロック図である。 図１０は、ハンディ端末の制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１１は、ＰＯＳサーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１２は、座席サーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１３は、分析サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 図１４は、分析サーバの制御処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図１〜図１４を参照して、実施形態に係る情報処理装置、システムおよびプログラムについて説明する。実施形態では、分析サーバを情報処理装置の一例として説明する。また、ハンディ端末を情報端末装置の一例として説明する。また、乗り物の一例として列車を用いて説明する。また、車両の一例として、列車や電車に連結される客車を用いて説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、列車の構成を示す模式図である。列車Ｔは、レール上を走行する電車または汽車等の列車である。実施形態では、列車Ｔの一例として、１号車Ｔ１から６号車Ｔ６までの６両の客車（車両）を連結した列車で説明する。この列車Ｔの客車は、一例として、１号車Ｔ１と２号車Ｔ２が着席する座席が予め定められている指定席車である。また、３号車Ｔ３と４号車Ｔ４は特別客車のグリーン車（指定席車）である。また、５号車Ｔ５と６号車Ｔ６は、予め着席する座席が決められていない自由席車である。１号車Ｔ１〜４号車Ｔ４の指定席は予め予約することができる。

各客車の両端部の天井付近には、それぞれカメラＣが設置されている。１号車Ｔ１の一端部にカメラＣ１１が設置され、他端部にカメラＣ１２が設置されている。２号車Ｔ２の一端部にカメラＣ２１が設置され、他端部にカメラＣ２２が設置されている。３号車Ｔ３の一端部にカメラＣ３１が設置され、他端部にカメラＣ３２が設置されている。４号車Ｔ４の一端部にカメラＣ４１が設置され、他端部にカメラＣ４２が設置されている。５号車Ｔ５の一端部にカメラＣ５１が設置され、他端部にカメラＣ５２が設置されている。６号車Ｔ６の一端部にカメラＣ６１が設置され、他端部にカメラＣ６２が設置されている。なお、これらのカメラを総称してカメラＣという。

カメラＣは、各客車に乗車している乗客の顔や服装を常時撮像する。列車Ｔが矢印Ｙ１方向に進行する場合は、カメラＣ１１、カメラＣ２１、カメラＣ３１、カメラＣ４１、カメラＣ５１、カメラＣ６１が、それぞれのカメラが設置されている客車に乗車している乗客を撮像する。一方、列車Ｔが矢印Ｙ２方向に進行する場合は、カメラＣ１２、カメラＣ２２、カメラＣ３２、カメラＣ４２、カメラＣ５２、カメラＣ６２が、それぞれのカメラが設置されている客車に乗車している乗客を撮像する。なお、すべてのカメラＣが各列車Ｔの乗客を同時に撮像してもよい。例えば、カメラＣ１１とカメラＣ１２が１号車Ｔ１に乗車している乗客を同時に撮像してもよい。また、客車の両端部にカメラＣを設置する代わりに、各客車の中央部に設置された全方位カメラにより、客車内を撮像するようにしてもよい。また、カメラＣは、所定時間毎（例えば１分間に１回）に客車内を撮像するようにしてもよい。要は、カメラＣによって客車に乗車している乗客の属性傾向が把握できる程度に撮像できればよい。例えば、１号車Ｔ１には４０代の男性の乗客が多い、ことが判別可能な程度の撮像ができればよい。

カメラＣは、撮像した画像を後述する分析サーバ１（図２を参照）に送信する。例えば、カメラＣが撮像した画像は、情報端末装置であるハンディ端末３（図２を参照）を介して分析サーバ１に送信される。また、例えば、カメラＣが撮像した画像は、列車Ｔに設置されたＰＣ（Personal Computer）等の、ハンディ端末３とは別の情報端末装置（図示せず）を介して分析サーバ１に送信されてもよい。

列車Ｔ内では、車内販売が実施される。車内販売は、列車Ｔ内において、例えば商品を積載したワゴンを担当者が列車Ｔ内を回遊して、乗客に商品を販売する仕組みである。

次に、実施形態に係るシステムについて説明する。図２は、実施形態に係るシステムを示す図である。システムは、ハンディ端末３、ＰＯＳサーバ５、座席サーバ７、分析サーバ１およびカメラＣを備えている。ハンディ端末３は、ＰＯＳサーバ５と直接的または上述の図示しない情報端末装置を経由して、無線回線Ｍ２で接続される。また、ハンディ端末３は、分析サーバ１と無線回線Ｍ１で接続される。また、ＰＯＳサーバ５は、分析サーバ１と通信回線Ｌ１で接続される。また、座席サーバ７は、分析サーバ１と通信回線Ｌ２で接続される。また、分析サーバ１は、カメラＣと、直接的または上述の図示しない情報端末装置を経由して、無線回線Ｍ３で接続される。

ハンディ端末３は、車内販売を行う担当者が携帯する。ハンディ端末３は、車内販売された商品の売上登録処理および決済処理を実行する。売上登録処理は、乗客が購入する商品に付されているシンボルに基づいて、当該商品に対応付けられた商品を特定する商品コードに対応した当該商品の商品名や価格等の商品情報をハンディ端末３に表示し、当該商品情報を記憶する処理を含む。決済処理は、売上登録処理した商品の商品情報に基づいて、顧客との取引に係る合計金額や釣銭額をハンディ端末に表示する処理を含む。

担当者が、乗客が購入する商品に付されたバーコード等のシンボルを、ハンディ端末３を用いて光学的に読取る。すると、ハンディ端末３は、読み取られたシンボルに基づいて当該商品について売上登録処理を実行する。また、乗客による商品の購入が終了すると、担当者は、ハンディ端末３に設けられた決済ボタンを操作する。すると、ハンディ端末３は、乗客との取引に係る合計金額を表示する。また顧客から預かった預り金に対して釣銭がある場合は、ハンディ端末３は、当該釣銭額を表示する。ハンディ端末３は、売上登録処理した商品の商品情報と決済情報を、売上登録処理された客車の号数や販売時刻情報とともにＰＯＳサーバ５に送信する。

また、ハンディ端末３は、分析サーバ１から予測情報を受信する。予測情報は、次のような情報を含む。
１．本列車Ｔにおいて、各客車の乗客の属性傾向に基づく乗客が購入する可能性が高い商品の情報（以降「販売商品情報」という）。
２．本列車Ｔにおいて、指定席情報に基づく、販売商品情報に係る商品の量。
３．列車Ｔの走行位置情報に基づく特定駅間（特定区間）の販売商品情報。
４．指定席客車、グリーン車、自由席客車別の販売商品情報。
５．天気情報や各駅における統計的な乗車人数等に基づく客車の販売商品情報や混雑具合情報。

そして、ハンディ端末３は、分析サーバ１から受信した予測情報に基づいて、カートに積載する商品の種類と量を表示する。まず、始発駅においては、ハンディ端末３は、予測情報に基づいて、乗客が購入する可能性が高い販売商品情報を表示する。また、指定席客車（１号車と２号車）を回遊するときには、指定席の乗客の数によって販売商品の積載量を表示する。また、指定席客車を回遊する場合は、指定席客車での販売商品情報を表示する。また、グリーン車を回遊する場合は、グリーン車での販売商品情報を表示する。また、自由席客車を回遊する場合は、自由席客車での販売商品情報を表示する。次に、列車Ｔが特定駅間を走行中においては、当該特定駅間での販売商品情報を表示する。なお、ハンディ端末３は、分析サーバ１から受信する予測情報に重みづけをし、重みづけの優先順位が高い予測情報を優先的に表示するようにしてもよい。

担当者は、ハンディ端末３の表示を見て、ワゴンに積載する商品の種類と量を決定する。なお、担当者は、ハンディ端末３に表示される予測情報の重みづけを考慮して、ワゴンに積載する商品の種類と量を決定してもよい。

ＰＯＳサーバ５は、例えば、車内販売を実行する会社の本部に設置される。ＰＯＳサーバ５は、複数のハンディ端末３から送信される商品情報と決済情報を、販売時刻情報や客車の号数情報とともに受信して蓄積する。このようにして、ＰＯＳサーバ５は、ハンディ端末３で決済処理した商品の売上管理を行う。また、ＰＯＳサーバ５は、所定のタイミング（例えば一日に１回）で、蓄積した情報を分析サーバ１に送信する。

座席サーバ７は、例えば、車内販売を実行する会社の本部に設置される。列車Ｔの指定席およびグリーン車における指定席の予約情報（以降「指定席情報」という）を列車別および客車別に記憶する。指定席情報は、列車Ｔの運営会社のサーバから受信する。座席サーバ７は、所定のタイミング（例えば１時間に１回）で指定席情報を分析サーバ１に送信する。

分析サーバ１は、例えば、車内販売を実行する会社の本部に設置される。分析サーバ１は、ＰＯＳサーバ５からハンディ端末３で売上登録処理および決済処理した商品の情報を販売時刻情報や客車の号数情報とともに受信する。また、分析サーバ１は、座席サーバ７から、列車別および客車別の指定席情報を受信する。また、分析サーバ１は、カメラＣが撮像した客車別の画像を受信する。分析サーバ１については、図７および図８で後述する。

次に、ハンディ端末３のハードウェア構成について説明する。図３は、ハンディ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、ハンディ端末３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３、メモリ部３４等を備えている。ＣＰＵ３１は、制御主体となる。ＲＯＭ３２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３は、各種データを展開する。メモリ部３４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、メモリ部３４は、互いにデータバス３５を介して接続されている。ＣＰＵ３１とＲＯＭ３２とＲＡＭ３３が、制御部３００を構成する。すなわち、制御部３００は、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２やメモリ部３４に記憶されＲＡＭ３３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。

ＲＡＭ３３は、商品情報部３３１と表示情報部３３２を備える。商品情報部３３１は、ハンディ端末３が売上登録処理した商品の商品情報を記憶する。表示情報部３３２は、分析サーバ１から受信した予測情報を記憶する。

メモリ部３４は、制御プログラム部３４１と、商品マスタ３４２を備える。制御プログラム部３４１は、ハンディ端末３を制御処理するためのプログラムを記憶する。商品マスタ３４２は、後述するシンボル読取部３９が読み取ったシンボルに基づいて取得した商品を特定する商品コードに対応付けて、当該商品の商品情報（商品名、価格等）を記憶する。

また、制御部３００は、時計部４１と接続する。時計部４１は、現在の時刻を計時する。また、制御部３００は、データバス３５およびコントローラ３６を介して、表示部３７、操作部３８、シンボル読取部３９と接続する。表示部３７は、例えば液晶表示部である。表示部３７は、シンボル読取部３９がシンボルを読み取った商品の商品情報を表示する。また、表示部３７は、一乗客に対する商品の販売を終了する場合に、乗客が購入した商品の合計金額を表示する。また、表示部３７は、分析サーバ１から受信した予測情報に基づく販売商品情報を表示する。

操作部３８は、ハンディ端末３を操作するためのキーボードである。操作部３８は、決済ボタン３８１を備える。決済ボタン３８１は、一乗客に対する商品の販売を終了する場合に担当者が操作する。

シンボル読取部３９は、商品に付されたバーコードや二次元コード等のシンボルを光学的に読み取る装置である。シンボル読取部３９は、自身が発光する光のシンボルでの反射光、または自然光のシンボルでの反射光を入射することでシンボルを読み取る。なお、シンボル読取部３９は、シンボルを撮像した画像に基づいてシンボルを読み取る構造としてもよい。

また、制御部３００は、データバス３５を介して通信Ｉ／Ｆ４０と接続する。通信Ｉ／Ｆ４０は、無線回線Ｍ１を介して分析サーバ１と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ４０は、無線回線Ｍ１を介して分析サーバ１から予測情報を受信する。また、通信Ｉ／Ｆ４０は、無線回線Ｍ２を介してＰＯＳサーバ５と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ４０は、無線回線Ｍ２を介してＰＯＳサーバ５に商品情報や決済情報を送信する。

次に、ＰＯＳサーバ５のハードウェア構成について説明する。図４は、ＰＯＳサーバ５のハードウェア構成を示すブロック図である。図４に示すように、ＰＯＳサーバ５は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、メモリ部５４等を備えている。ＣＰＵ５１は、制御主体となる。ＲＯＭ５２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ５３は、各種データを展開する。メモリ部５４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、メモリ部５４は、互いにデータバス５５を介して接続されている。ＣＰＵ５１とＲＯＭ５２とＲＡＭ５３が、制御部５００を構成する。すなわち、制御部５００は、ＣＰＵ５１がＲＯＭ５２やメモリ部５４に記憶されＲＡＭ５３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。

メモリ部５４は、制御プログラム部５４１、商品マスタ５４２、商品集計部５４３を備える。制御プログラム部５４１は、ＰＯＳサーバ５を制御処理するためのプログラムを記憶する。商品マスタ５４２は、商品を特定する商品コードに対応付けて当該商品の商品情報を記憶する。商品マスタ５４２は、商品マスタ３４２と同一内容である。制御部５００は、所定のタイミング（例えば一日に１回）で商品マスタ５４２の内容をハンディ端末３に送信する。ハンディ端末３の制御部３００は、ＰＯＳサーバ５から受信した内容を商品マスタ３４２として記憶する。商品集計部５４３は、各ハンディ端末３から受信した商品情報や決済情報を累積記憶する。すなわち、商品集計部５４３は、各ハンディ端末３によって売上登録処理および決済処理された商品（すなわちハンディ端末３で販売された商品）についての売上情報を総括的に収集して管理する。

また、制御部５００は、データバス５５およびコントローラ５６を介して、表示部５７および操作部５８と接続する。表示部５７は、例えば液晶表示部である。操作部５８は、ハンディ端末３を操作するためのキーボードである。

また、制御部５００は、データバス５５を介して通信Ｉ／Ｆ５９と接続する。通信Ｉ／Ｆ５９は、無線回線Ｍ２を介してハンディ端末３と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ５９は、無線回線Ｍ２を介してハンディ端末３から商品情報や決済情報を受信する。また、通信Ｉ／Ｆ６０は、通信回線Ｌ１を介して分析サーバ１と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ６０は、通信回線Ｌ１を介して分析サーバ１に商品情報や決済情報を送信する。

次に、座席サーバ７のハードウェアについて説明する。図５は、座席サーバ７のハードウェア構成を示すブロック図である。図５に示すように、座席サーバ７は、ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、メモリ部７４等を備えている。ＣＰＵ７１は、制御主体となる。ＲＯＭ７２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ７３は、各種データを展開する。メモリ部７４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、メモリ部７４は、互いにデータバス７５を介して接続されている。ＣＰＵ７１とＲＯＭ７２とＲＡＭ７３が、制御部７００を構成する。すなわち、制御部７００は、ＣＰＵ７１がＲＯＭ７２やメモリ部７４に記憶されＲＡＭ７３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。

メモリ部７４は、制御プログラム部７４１と座席ＤＢ（データベース）７４２を備える。制御プログラム部７４１は、座席サーバ７を制御処理するためのプログラムを記憶する。座席ＤＢ７４２は、列車別および客車別に、指定席およびグリーン車の予約情報（指定席情報）を記憶する。この指定席情報は、どの座席がどの区間予約されているかを示すものである。なお、実施形態では、メモリ部７４が座席ＤＢ７４２を備えることとしたが、座席ＤＢ７４２は、メモリ部７４と別に設けてもよい。また、座席ＤＢ７４２は、座席サーバ７とは別のサーバであってもよい。座席ＤＢ７４２については、図６で後述する。

また、制御部７００は、データバス７５およびコントローラ７６を介して、表示部７７および操作部７８と接続する。表示部７７は、例えば液晶表示部である。操作部７８は、座席サーバ７を操作するためのキーボードである。

また、制御部７００は、データバス７５を介して通信Ｉ／Ｆ７９と接続する。通信Ｉ／Ｆ７９は、通信回線Ｌ２を介して分析サーバ１と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ７９は、通信回線Ｌ２を介して指定席情報を分析サーバ１に送信する。

次に、座席ＤＢ７４２について説明する。図６は、座席ＤＢ７４２のメモリ構成を示す図である。図６に示すように、座席ＤＢ７４２は、各列車Ｔについて、客車別に指定席情報を記憶する。また、座席ＤＢ７４２は、駅間別に指定席情報を記憶する。例えば図６の場合、座席ＤＢ７４２は、Ａ駅とＢ駅の区間において、客車別に指定席情報を記憶する。すなわち、座席ＤＢ７４２は、Ａ駅とＢ駅の区間において、１号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＡＢ１に記憶する。また、同区間において、２号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＡＢ２に記憶する。同様に、３号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＡＢ３に記憶する。４号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＡＢ４に記憶する。

また、座席ＤＢ７４２は、Ｂ駅とＣ駅の区間において、客車別に指定席情報を記憶する。すなわち、座席ＤＢ７４２は、Ｂ駅とＣ駅の区間において、１号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＢＣ１に記憶する。また、同区間において、２号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＢＣ２に記憶する。同様に、３号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＢＣ３に記憶する。４号車の指定席情報を指定席情報部７４２ＢＣ４に記憶する。座席ＤＢ７４２は、その他の駅の区間についても同様に列車別かつ客車別に指定席情報を記憶する。

次に、分析サーバ１にハードウェアについて説明する。図７は、分析サーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。図７に示すように、分析サーバ１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４等を備えている。ＣＰＵ１１は、制御主体となる。ＲＯＭ１２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１３は、各種データを展開する。メモリ部１４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、メモリ部１４は、互いにデータバス１５を介して接続されている。ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２とＲＡＭ１３が、制御部１００を構成する。すなわち、制御部１００は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述する制御処理を実行する。

メモリ部１４は、制御プログラム部１４１と分析ＤＢ１４２を備える。制御プログラム部１４１は、分析サーバ１を制御処理するためのプログラムを記憶する。分析ＤＢ１４２は、ワゴンに積載する商品を決定するための各種情報を記憶する。なお、実施形態では、メモリ部１４が分析ＤＢ１４２を備えることとしたが、分析ＤＢ１４２は、メモリ部１４と別に設けてもよい。また、分析ＤＢ１４２は、分析サーバ１とは別のサーバであってもよい。分析ＤＢ１４２については、図８で後述する。

また、制御部１００は、データバス１５およびコントローラ１６を介して、表示部１７および操作部１８と接続する。表示部１７は、例えば液晶表示部である。操作部１８は、分析サーバ１を操作するためのキーボードである。

また、制御部１００は、データバス１５を介して通信Ｉ／Ｆ１９と接続する。通信Ｉ／Ｆ１９は、無線回線Ｍ１を介してハンディ端末３と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ１９は、無線回線Ｍ１を介して予測情報をハンディ端末３に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ１９は、無線回線Ｍ３を介してカメラＣと情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ１９は、無線回線Ｍ３を介してカメラＣが撮像した客車の画像を受信する。

また、制御部１００は、データバス１５を介して通信Ｉ／Ｆ２０と接続する。通信Ｉ／Ｆ２０は、通信回線Ｌ１を介してＰＯＳサーバ５と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ２０は、通信回線Ｌ１を介してＰＯＳサーバ５から商品情報、決済情報、決済時刻情報、客車の号数情報等を受信する。また、通信Ｉ／Ｆ２０は、通信回線Ｌ２を介して座席サーバ７と情報の送受信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ２０は、通信回線Ｌ２を介して指定席情報を受信する。

次に、分析ＤＢ１４２について説明する。図８は、分析ＤＢ１４２のメモリ構成を示す図である。図８に示すように、分析ＤＢ１４２は、客車別指定席情報部１４２１、客車別乗降客情報部１４２２、客車別売れ筋情報部１４２３、駅間別売れ筋情報部１４２４、時間帯別売れ筋情報部１４２５、天候別売れ筋情報部１４２６、乗車駅売れ筋情報部１４２７、属性別購買傾向情報部１４２８、客車別属性情報部１４２９を備える。

客車別指定席情報部１４２１は、座席サーバ７から受信した、列車別かつ客車別の指定席情報を記憶する。客車別乗降客情報部１４２２は、各駅間における列車別かつ客車別の乗客数を記憶する。この情報は、各駅における過去の乗降客数に基づく、各客車の乗客数の統計情報である。客車別売れ筋情報部１４２３は、客車の種類別に、売れ筋情報を記憶する。例えば、指定席車での売れ筋情報、グリーン車での売れ筋情報、自由席車での売れ筋情報等を記憶する。この情報は、過去の客車の種類別の売れた商品の蓄積情報に基づく統計情報である。駅間別売れ筋情報部１４２４は、駅間別に売れ筋情報を記憶する。例えば、Ａ駅とＢ駅間での売れ筋情報、Ｂ駅とＣ駅間での売れ筋情報を記憶する。この情報は、過去の駅間で売れた商品の蓄積情報に基づく統計情報である。時間帯別売れ筋情報部１４２５は、時間帯別に売れ筋情報を記憶する。例えば、朝の時間帯、午前の時間帯、昼の時間帯、午後の時間帯、夕方の時間帯、夜の時間帯、深夜の時間帯、等の時間帯別の、売れ筋情報を記憶する。この情報は、過去の時間帯別に売れた商品の蓄積情報に基づく統計情報である。天候別売れ筋情報部１４２６は、天候による売れ筋情報を記憶する。例えば、晴れ、曇り、雨、雪等の天候別の売れ筋情報を記憶する。また、天候別売れ筋情報部１４２６は、季節や気温等別の売れ筋情報も記憶する。この情報は、過去の天候別に売れた商品の蓄積情報による統計情報である。乗車駅売れ筋情報部１４２７は、乗車駅別の売れ筋情報を記憶する。例えば、Ａ駅から乗車した乗客の売れ筋情報を記憶する。この情報は、過去の乗車駅別に売れた商品の蓄積情報に基づく統計情報である。

属性別購買傾向情報部１４２８は、属性別（年齢層別や性別）による売れ筋情報を記憶する。例えば、１０代、２０代と言った年齢層別の売れ筋情報、男女の性別による売れ筋情報を記憶する。この情報は、過去の属性別に売れた商品の蓄積情報に基づく統計情報である。客車別属性情報部１４２９は、カメラＣが撮像し、カメラＣから受信した画像に基づいて、列車別かつ客車別の属性傾向情報を記憶する。制御部１００は、カメラＣから受信した画像の乗客の顔や服装に基づいて、各乗客の属性を判断する。そして制御部１００は、判断した最も多い属性を当該客車の属性傾向として記憶する。例えば、３０代の男性が最も多い客車は、３０代男性を当該客車の属性傾向とする。

なお、乗客の属性の判断は、例えば属性別に記憶した乗客の顔のパーツ情報に基づいて行う。顔パーツ情報とは、人の顔をパーツや特徴に合わせて分類した、属性毎の各パーツや特徴を示すデータである。例えば、人の目、鼻、口、耳、顎といったパーツの特徴や、笑顔、真面目顔、目を閉じている、目を開いている、といった顔の変形特徴を表すデータをいう。属性別に記憶した顔パーツ情報は、他の属性とは異なるその属性の特徴を表す情報である。例えば、１０歳代（男）の顔パーツ情報は、１０歳代男性の特徴を示す目、鼻、口、耳、顎の情報、１０歳代男性の特徴を示す笑顔、真面目顔の情報が記憶されている。この属性別の顔パーツ情報は、多数の統計データに基づいて作成された、その属性を顕著に表す情報である。

ここからは、実施形態に係るハンディ端末３の制御処理について説明する。図９は、ハンディ端末３の機能構成を示す機能ブロック図である。制御部３００が、ＲＯＭ３２やメモリ部３４に記憶されＲＡＭ３３に展開された制御プログラムに従うことで、受信手段３０１、販売商品情報報知手段３０２として機能する。

受信手段３０１は、分析サーバ１から送信された予測情報を受信する機能を有する。

販売商品情報報知手段３０２は、分析サーバ１から受信した予測情報に基づく商品の販売商品情報を報知する機能を有する。

図１０は、ハンディ端末３の制御処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示すように、制御部３００は、シンボル読取部３９が商品に付されたシンボルを読み取ったか否かを判断する（Ｓ１１）。シンボルを読み取ったと判断した場合には（Ｓ１１のＹｅｓ）、制御部３００は、時計部４１から現在の時刻を取得する（Ｓ１２）。そして制御部３００は、当該商品について商品マスタ３４２から当該商品の商品情報を取得する（Ｓ１３）。そして制御部３００は、当該商品について売上登録処理を実行する（Ｓ１４）。売上登録処理した商品情報は商品情報部３３１に記憶される。この際、制御部３００は、売上登録処理した商品の商品情報とともに、Ｓ１２で取得した時刻と売上登録処理した客車の号数情報を、当該商品の商品情報とともに商品情報部３３１に記憶する。客車の号数情報は担当者が手入力するか、予めハンディ端末３に登録しておくことで、自動で入力可能であってもよい。担当者が各客車に入る度に、ハンディ端末３に号数情報を登録することで、自動で入力可能である。そして制御部３００は、Ｓ１１に戻る。

また、シンボル読取部３９が商品に付されたシンボルを読み取っていないと判断した場合には（Ｓ１１のＮｏ）、制御部３００は、決済ボタン３８１が操作されたか否かを判断する（Ｓ１５）。決済ボタン３８１が操作されたと判断した場合には（Ｓ１５のＹｅｓ）、制御部３００は、売上登録処理した商品について決済処理を実行する（Ｓ１６）。すなわち、制御部３００は、売上登録処理した商品の合計金額を表示部３７に表示する。そして制御部３００は、売上登録処理した商品の商品情報、決済情報、時刻情報、号数情報を、当該列車Ｔを特定する列車番号情報とともにＰＯＳサーバ５に送信する（Ｓ１７）。そして制御部３００は、Ｓ１１に戻る。

決済ボタン３８１は操作されていないと判断した場合（Ｓ１５のＮｏ）以降の説明は、分析サーバ１の制御処理の説明後に行う。

次に、ＰＯＳサーバ５の制御処理について説明する。図１１は、ＰＯＳサーバ５の制御処理の流れを示すフローチャートである。図１１に示すように、ＰＯＳサーバ５の制御部５００は、ハンディ端末３から商品情報、決済情報、時刻情報、号数情報、車番号情報を受信したか否かを判断する（Ｓ３１）。商品情報、決済情報、時刻情報、号数情報、車番号情報を受信したと判断した場合には（Ｓ３１のＹｅｓ）、制御部５００は、これらの情報を商品集計部５４３に累積記憶する（Ｓ３２）。そして制御部５００は、Ｓ３１に戻る。

また、ハンディ端末３から商品情報、決済情報、時刻情報、号数情報、車番号情報を受信していないと判断した場合には（Ｓ３１のＮｏ）、制御部５００は、所定の送信時刻であるか否かを判断する（Ｓ３３）。所定の送信時刻であると判断した場合には（Ｓ３３のＹｅｓ）、制御部５００は、商品集計部５４３に累積記憶した情報を分析サーバ１に送信する（Ｓ３４）。そして制御部５００は、Ｓ３１に戻る。また、所定の送信時刻ではないと判断した場合には（Ｓ３３のＮｏ）、制御部５００は、Ｓ３１に戻る。

次に、座席サーバ７の制御処理について説明する。図１２は、座席サーバ７の制御処理の流れを示すフローチャートである。図１２に示すように、座席サーバ７の制御部７００は、所定のタイミングであるか否かを判断する（Ｓ４１）。所定のタイミングになるまで待機し（Ｓ４１のＮｏ）、所定のタイミングであると判断した場合には（Ｓ４１のＹｅｓ）、制御部７００は、座席ＤＢ７４２に記憶されている指定席情報を分析サーバ１に送信する（Ｓ４２）。そして制御部７００は、Ｓ４１に戻る。

ここからは、分析サーバ１の制御について説明する。図１３は、分析サーバ１の機能構成を示す機能ブロック図である。制御部１００が、ＲＯＭ１２やメモリ部１４に記憶されＲＡＭ１３に展開された制御プログラムに従うことで、属性判断手段１０１、商品予測手段１０２、予測情報送信手段１０３、予約状況判断手段１０４として機能する。

属性判断手段１０１は、複数の客車が連結された列車Ｔの各車客車を撮像した画像に基づいて、客車別の乗客の属性傾向を判断する機能を有する。

商品予測手段１０２は、判断された属性傾向および属性別の購買傾向情報に基づいて各客車で販売する商品を予測する機能を有する。

予測情報送信手段１０３は、予測した客車別の予測情報を、画像が送信された列車Ｔに備えられた情報端末装置に送信する機能を有する。

予約状況判断手段１０４は、予め予約された席を示す指定席情報に基づいて、指定席の予約状況を判断する機能を有する。

図１４は、分析サーバ１の制御処理の流れを示すフローチャートである。分析サーバ１の制御部１００は、ＰＯＳサーバ５がＳ３４で送信した情報等を受信して、分析ＤＢ１４２に蓄積する情報を構築する。すなわち、制御部１００は、ＰＯＳサーバ５から受信した商品情報、決済情報、時刻情報、号数情報、車番号情報に基づいて、どの商品が、どの列車Ｔのどの客車で、何時ごろ販売されたかを商品毎に蓄積する。また、販売時刻から、どの駅間で当該商品が売れたかを判断して蓄積する。これらの蓄積情報および別途取得した天候情報に基づいて、客車別売れ筋情報部１４２３の情報、駅間別売れ筋情報部１４２４の情報、時間帯別売れ筋情報部１４２５の情報、天候別売れ筋情報部１４２６の情報、乗車駅売れ筋情報部１４２７の情報、を更新する。

まず、制御部１００は、カメラＣからカメラＣが撮像した画像情報を受信したか否かを判断する（Ｓ５１）。画像情報を受信したと判断した場合には（Ｓ５１のＹｅｓ）、制御部１００（属性判断手段１０１）は、受信した画像情報に基づいて、客車別に乗客の属性傾向を判断する（Ｓ５２）。次に制御部１００は、判断した乗客の属性傾向を客車別に、客車別属性情報部１４２９に記憶する（Ｓ５３）。制御部１００は、カメラＣから画像情報を受信する度に、客車別属性情報部１４２９に記憶されている属性傾向情報を最新の情報に更新する。そして制御部１００は、Ｓ５１に戻る。

また、画像情報は受信していないと判断した場合には（Ｓ５１のＮｏ）、制御部１００は、座席サーバ７から指定席情報を受信したか否かを判断する（Ｓ６１）。指定席情報を受信したと判断した場合には（Ｓ６１のＹｅｓ）、制御部１００は、客車別に指定席情報を記憶する（Ｓ６２）。制御部１００は、所定のタイミング毎に座席サーバ７から指定席情報を受信し、最新の情報に更新する。そして制御部１００は、Ｓ５１に戻る。

また、座席サーバ７から指定席情報を受信していないと判断した場合には（Ｓ６１のＮｏ）、制御部１００は、列車Ｔの始発駅の発車時刻であるか否かを判断する（Ｓ７１）。分析サーバ１は、管轄するすべての列車Ｔについて、始発駅および途中駅での発車時刻を記憶している。制御部１００は、この情報に基づいて、当該列車Ｔについて始発駅の発車時刻であるか否かを判断する。列車Ｔの始発駅の発車時刻であると判断した場合には（Ｓ７１のＹｅｓ）、制御部１００（商品予測手段１０２）は、当該列車Ｔでのワゴンに積載して販売する商品（以降「販売商品」という）を予測する（Ｓ７２）。すなわち、制御部１００は、客車別属性情報部１４２９に記憶されている属性傾向情報、および属性別購買傾向情報部１４２８に記憶されている当該属性傾向に対応した購買傾向情報に基づいて、客車別に、客車での販売商品を予測する。また、制御部１００（予約状況判断手段１０４）は、客車別指定席情報部１４２１に記憶されている指定席情報に基づいて、客車別の指定席の予約状況（席の予約客が多いのか少ないのか）を判断する。判断した予約状況に基づいて、制御部１００は、指定席車を回遊するワゴンに積載する販売商品の量を予測する。また、制御部１００は、客車別乗降客情報部１４２２に記憶されている各駅における乗降客数情報に基づいて、各駅間における列車Ｔの客車別の混雑具合と販売商品を予測する。また、制御部１００は、客車別売れ筋情報部１４２３に記憶されている客車の種類別の売れ筋情報に基づいて、指定席車、グリーン車、自由席車における販売商品を予測する。また、制御部１００は、時間帯別売れ筋情報部１４２５に記憶されている時間帯別の売れ筋情報に基づいて、時間帯別の販売商品を予測する。また、制御部１００は、天候別売れ筋情報部１４２６に記憶されている、天候別の売れ筋情報に基づいて、天候別の販売商品を予測する。

次に制御部１００（予測情報送信手段１０３）は、予測した販売商品の販売商品情報や混雑具合情報を含む予測情報を、当該列車Ｔで商品を販売するために使用するすべてのハンディ端末３に送信する（Ｓ７３）。そして制御部１００は、Ｓ５１に戻る。

また、列車Ｔの始発駅の発車時刻ではないと判断した場合には（Ｓ７１のＮｏ）、制御部１００は、始発駅を発車した後に途中駅を発車したか否かを判断する（Ｓ８１）。制御部１００は、記憶している途中駅の発車時刻に基づいて、途中駅を発車したか否かを判断する。途中駅を発車したと判断した場合には（Ｓ８１のＹｅｓ）、制御部１００は、発車した駅と次の駅間における販売商品を予測する。すなわち、制御部１００は、駅間別売れ筋情報部１４２４に記憶されている売れ筋情報に基づいて販売商品を予測する。また、制御部１００は、乗車駅売れ筋情報部１４２７に記憶されている乗車駅別の売れ筋情報に基づいて、発車した駅で乗車した乗客に対する販売商品を予測する。

次に制御部１００は、予測した販売商品の販売商品情報を含む予測情報を、当該列車Ｔで商品を販売するために使用するすべてのハンディ端末３に送信する（Ｓ８３）。そして制御部１００は、Ｓ５１に戻る。また、途中駅を発車し邸内と判断した場合には（Ｓ８１のＮｏ）、制御部１００は、Ｓ５１に戻る。

ここからは、図１０における決済ボタン３８１は操作されていないと判断した場合（Ｓ１５のＮｏ）以降のハンディ端末３の制御処理について説明する。

決済ボタン３８１は操作されていないと判断した場合には（Ｓ１５のＮｏ）、制御部３００（受信手段３０１）は、分析サーバ１から予測情報を受信したか否かを判断する（Ｓ２１）。予測情報を受信したと判断した場合には（Ｓ２１のＹｅｓ）、制御部３００は、予測情報に含まれる販売商品情報を表示情報部３３２に記憶する。そして制御部３００（販売商品情報報知手段３０２）は、表示情報部３３２に記憶した販売商品情報を表示部３７に表示（報知）する（Ｓ２２）。ハンディ端末３は、受信した販売商品情報を順次表示するようにしてもよい。また、ハンディ端末３は、受信した販売商品情報に重みづけをして、重要度が高い販売商品情報を表示するようにしてもよい。例えば、属性傾向に基づいて予測された販売商品情報は重みづけを高くし、天候に基づいて予測された販売商品情報は重みづけを低くするようにしてもよい。また、ハンディ端末３は、受信した販売商品情報の重要度の合計値が高い販売商品情報を中心に表示するようにしてもよい。また、予測情報を受信していないと判断した場合には（Ｓ２１のＮｏ）、制御部３００は、Ｓ１１に戻る。

Ｓ７３の処理で分析サーバ１が送信し、Ｓ２１で受信した予測情報には、当日の天候に基づく販売商品情報、当日の指定席の混雑具合の情報、指定席、グリーン車、自由席の販売商品情報、始発駅における客車別の属性傾向による販売商品情報、発車時刻における時間帯別の販売商品情報、等が含まれる。また、列車Ｔが始発駅を発車する際に受信した予測情報に、時間帯別かつ客車別の混雑情報が含まれる。

また、Ｓ８１の処理で分析サーバ１が送信し、Ｓ２１で受信した予測情報には、駅間の販売商品情報と、発車した駅で乗車した乗客に対する販売商品情報が含まれる。

ワゴンを操作する担当者は、ハンディ端末３に表示された販売商品情報を参考にして乗客に販売する商品をワゴンに積載する。すなわち、当該列車Ｔの乗客が購入しそうな商品を多めに積載する。そのため、ワゴンには、当該列車Ｔにおける販売商品を、過不足なく積載することができる。そのため、車内販売の途中で商品が欠品することを防止できる。また、担当者は、時間帯別の混雑情報に基づいて、どの時間帯にどの客車が混雑するかを予想する。そして、担当者は、混雑する時間帯を避けて当該客車において車内販売を実施する。このようにすることで、混雑が予想される客車においても効率よく車内販売を実施することができる。

このような実施形態によれば、分析サーバ１は、客車別に乗客の属性傾向および対応する購買傾向を判断し、判断した購買傾向に基づいて客車別の販売商品を予測してハンディ端末３に送信する。ハンディ端末３は予測した販売商品情報を表示する。担当者は、表示された販売商品情報を参考にして乗客が購入する可能性が高い販売商品を多くワゴンに積載する。そのため、乗客が望む可能性が高い商品を欠品することなく販売することができるため、売上金額の向上、および効率的な売上に繋げることが可能となる。

なお、実施形態では説明しなかったが、分析サーバ１は、列車別の特徴（例えば、新幹線の「のぞみ」「ひかり」「こだま」それぞれの特徴）による属性傾向等に基づく売れ筋情報を考慮して、販売商品情報を予測するようにしてもよい。また、客車によって混雑する客車と比較的空いている客車を示す統計情報に基づく売れ筋情報を考慮して、客車別に販売商品情報を予測するようにしてもよい。例えば、各駅においてホームの階段に近い客車が込む傾向にあるならば、当該客車に対して車内販売するワゴンには、多めの販売商品を積載するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、実施形態では、分析サーバ１は、始発駅を出発する際にハンディ端末３に予測情報を送信するようにした。しかしながら、例えば列車Ｔが出発する前の所定のタイミング（例えば朝一）に予測情報を送信するようにしてもよい。

また、実施形態では、分析サーバ１は、特定の駅を出発したタイミングで駅間の予測情報をハンディ端末３に送信するようにした。しかしながら、駅間の予測情報を、始発駅を出発する際にハンディ端末３に予測情報と同時に送信するようにしてもよい。また、当該予測情報を、列車Ｔが出発する前の特定のタイミング（例えば朝一）に送信するようにしてもよい。

また、実施形態では、ハンディ端末３を情報端末装置としたため、商品の販売商品情報をハンディ端末３に表示するようにした。しかしながら、例えば、上述のＰＣ等を情報端末装置とした場合には、当該情報端末装置は、販売商品情報をＰＣに表示させる、あるいはＰＣの制御の基で印字することで商品の販売商品情報を報知するようにしてもよい。

また、実施形態では、乗り物の一例として複数の客車（車両）を連結した列車を用いて説明した。しかしながら、乗り物は車両を有するものであればよく、例えば複数車両を連結したバス等であってもよい。また、乗り物は、例えば乗客が乗る空間を備えた一車両で構成されるバスや飛行機であってもよい。この場合、バスや飛行機において客が乗車する空間を車両とする。また飛行機内で商品を販売することも車内販売に含まれる。

また、本実施形態を採用することにより、商品が欠品となることがなく、商品をストックしている車内の事務所まで取りに戻る必要がないことから、車内販売する担当者は必ずしも人間である必要はない。例えば、ロボットを担当者としてもよい。

なお、実施形態の分析サーバ１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、実施形態の分析サーバ１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態の分析サーバ１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

また、実施形態の分析サーバ１で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

１ 分析サーバ
３ ハンディ端末
５ ＰＯＳサーバ
７ 座席サーバ
１００ 制御部
１０１ 属性判断手段
１０２ 商品予測手段
１０３ 予測情報送信手段
１０４ 予約状況判断手段
１４２ 分析ＤＢ
３００ 制御部
３０１ 受信手段
３０２ 販売商品情報報知手段
５００ 制御部
７００ 制御部
７４２ 座席ＤＢ

特開２００４−０６４４９３号公報

Claims (5)

1. 客が乗車する複数の車両が連結された乗り物の各車両を撮像した画像に基づいて、当該車両別の乗客の属性傾向を判断する属性判断手段と、
   判断された車両別の属性傾向および属性別の購買傾向情報に基づいて各車両で販売する商品を予測する商品予測手段と、
   予測した商品の前記車両別の予測情報を、前記画像が送信された前記乗り物に備えられた情報端末装置に送信する予測情報送信手段と、
   を備えた情報処理装置。
2. 予め予約された席を示す指定席情報に基づいて、指定席の予約状況を判断する予約状況判断手段、をさらに備え、
   前記商品予測手段は、さらに前記指定席情報に基づいて指定席車両で販売する商品の量を予測する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記商品予測手段は、特定区間を走行する乗り物の各車両で販売する商品の種類を予測する、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 情報処理装置および乗り物に備えられた情報端末装置を備えたシステムであって、
   前記情報処理装置は、
   客が乗車する複数の車両が連結された乗り物の各車両を撮像した画像に基づいて、当該車両別の乗客の属性傾向を判断する属性判断手段と、
   判断された車両別の属性傾向および属性別の購買傾向情報に基づいて各車両で販売する商品を予測する商品予測手段と、
   予測した商品の前記車両別の予測情報を、前記画像が送信された前記乗り物に備えられた情報端末装置に送信する予測情報送信手段と、
   を備え、
   前記情報端末装置は、
   前記送信された予測情報を受信する受信手段と、
   前記受信した予測情報に基づく商品の販売商品情報を報知する販売商品情報報知手段と、
   を備えるシステム。
5. 情報処理装置としてのコンピュータを、
   客が乗車する複数の車両が連結された乗り物の各車両を撮像した画像に基づいて、当該車両別の乗客の属性傾向を判断する属性判断手段と、
   判断された車両別の属性傾向および属性別の購買傾向情報に基づいて各車両で販売する商品を予測する商品予測手段と、
   予測した商品の前記車両別の予測情報を、前記画像が送信された前記乗り物に備えられた情報端末装置に送信する予測情報送信手段と、
   して機能させるためのプログラム。

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