JP7376272B2 - 顧客管理システム、プログラム、装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、飲食店などの店舗の顧客情報や調理品などの提供内容の情報を管理する管理技術に関する。

飲食店などの店舗、その顧客、店舗から提供される調理の管理では、顧客や調理品を撮影した画像が活用されている。
顧客情報の管理に関し、店舗入口で顧客の顔部分や顧客グループ全体を撮影し、顔画像を用いて顔照合を行い、顧客グループの人数、顧客の性別、身長区分、顧客グループ構成を判定し、選定メニューを提供することが知られている（たとえば、特許文献１）。

特開２００８－２６２４３５号公報

ところで、飲食店の経営では、提供するメニューやサービスの質の向上や開発が新規顧客の獲得、または再来店者（リピーター）の誘因や定着に影響する。しかしながら、飲食店では、たとえば店員が来店者に直接感想や意見を収集し、またはアンケート用紙を設置するなどの手段をとっても、サービスの提供を受けた来店者の真意を引き出すことは困難であるという課題がある。
本発明者は、来店者の飲食時の表情や飲食時間などの情報を分析して、来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を導き出すことがメニューやサービスの開発や質の向上を行うための極めて有用な情報となるとの知見を得た。
斯かる課題は特許文献１には開示や示唆はなく、特許文献１に開示された構成では斯かる課題を解決することができない。

そこで、本発明の目的は上記課題および知見に基づき、店舗の来店者から、調理品に対する飲食時または飲食前後の反応や調理品の摂取時間、調理品の残量など、調理品に対して表われる情報を取得して来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を導き出して、集客情報に利用することにある。

上記目的を達成するため、本発明の顧客管理システムの一側面によれば、少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を取得する撮影部と、前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出する処理部とを備える。

上記顧客管理システムにおいて、さらに、前記飲食画像の取得により、少なくとも前記トレンド情報を提示する情報提示部を備えてよい。
上記顧客管理システムにおいて、さらに、来店者の属性に関係付けて前記飲食画像、前記反応情報、前記摂取時間情報、前記調理品残量情報または前記トレンド情報の何れかまたは二以上を記憶する記憶部を備えてよい。
上記顧客管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、前記トレンド情報を少なくとも来店者ごとにまたは調理品ごとに算出してよい。
上記顧客管理システムにおいて、さらに、前記撮影部は、来店者の調理品の摂取前または摂取中の動作画像を取得し、前記処理部は、前記動作画像により調理品に対する来店者の評価情報を分析して、前記トレンド情報を算出してよい。
上記顧客管理システムにおいて、さらに、前記処理部は、前記飲食画像を取得した後に、前記トレンド情報を定期にまたは不定期に更新してよい。

上記目的を達成するため、本発明のプログラムの一側面によれば、少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を撮影部で取得する機能と、前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出する機能をコンピュータで実現する。

上記目的を達成するため、本発明の顧客管理装置の一側面によれば、少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を取得する撮影部と、前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出する処理部とを備える。

上記目的を達成するため、本発明の顧客管理方法の一側面によれば、少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を撮影部で取得する工程と、前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を処理部で算出する工程とを含む。

本発明によれば、次のいずれかのような効果が得られる。
(1) 調理品に対する反応や摂取時間、調理品残量などの来店者の無意識下で表われる情報を分析し、来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を導き出すことで、店舗で提供するサービスや調理品に対する評価を把握でき、新規顧客の開拓や、来店者の引き止めなどの集客情報に活用することができる。
(2) 来店者のトレンド情報より得られた情報から、調理品の提案などのサービスの提供を行うことができ、従業者の接客経験に依存することなく、来店者に対する接客性を高めることができる。
(3) トレンド情報を参照して調理品などのメニュー開発に寄与することができる。
(4) 店舗における営業形態などの改善にトレンド情報を利用できる。

第１の実施の形態に係る顧客管理システムの構成例を示す図である。 顧客管理システムの機能構成例を示すブロック図である。 客席フロア内のカメラによる撮影範囲の一例を示す図である。 飲食画像の撮影状態の一例を示す図である。 調理品画像の一例を示す図である。 調理品画像の分析処理の一例を示す図である。 管理サーバーのハードウェア構成例を示す図である。 統括情報ファイルの一例を示す図である。 オーダー情報ファイルの一例を示す図である。 顧客情報ファイルの一例を示す図である。 トレンド情報ファイルの一例を示す図である。 トレンド情報の一例を示す図である。 顧客管理処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る顧客管理システムの構成例を示す図である。 店舗フロアの撮影エリアの一例を示す図である。 来店者画像の撮影状態の一例を示す図である。 顧客管理処理の一例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係る顧客管理システムの機能構成例を示す図である。 来店者数に基づくオーダー調理品への評価テーブルの一例を示す図である。 顧客管理処理の一例を示すフローチャートである。 第４の実施の形態に係る顧客管理システムの構成例を示す図である。 飲食画像およびユーザーの動作画像の撮影状態の一例を示す図である。 トレンド情報ファイルの一例を示す図である。 顧客管理処理の一例を示すフローチャートである。

〔第１の実施の形態〕
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る顧客管理システムを示している。図１に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この顧客管理システム２は、店舗の来店者Ｐがオーダーした調理品への反応や来店者Ｐの嗜好などを含むトレンド情報を画像情報から抽出した情報により算出するシステムの一例であり、たとえば図１に示すように、店舗内を撮影可能な撮影部４および管理サーバー６を有する。撮影部４は本発明の画像取得手段の一例であり、少なくとも来店者Ｐの着席位置や来店者Ｐが注文したオーダー調理品などの画像情報を取得できるものであればよい。この撮影部４には単一または複数のカメラを有しており、各カメラが店内のフロアに設置される。つまり、来店者Ｐが飲食を行う客席フロア８にはたとえば複数の店内カメラ（以下、単に「カメラ」と称する）が設置される。カメラは、たとえばビデオカメラであり、少なくとも客席フロア８に配置された座席１０に座る来店者Ｐを撮影するほか、テーブル１２上の調理品１４などを撮影する。

管理サーバー６は、本発明の処理部の一例であり、たとえばサーバー本体１６、モニター１８、操作入力部２０などを有する。サーバー本体１６は、たとえばコンピュータであり、撮影部４のカメラとデータの送受信が行えるデータ通信機能、受信したデータに基づいてトレンド情報を生成するデータ処理機能が実行できる。サーバー本体１６にはたとえば撮影部４のカメラ、操作入力部２０、管理端末２２などが有線接続または無線接続により連係される。
モニター１８はサーバー本体１６で制御された情報の提示手段の一例であり、たとえばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などが用いられる。モニター１８には、たとえば撮影部４によって撮影された画像情報や、情報処理によって生成されたトレンド情報などが表示される。
操作入力部２０は来店者Ｐの情報やその他の情報の入力操作に用いられる。この操作入力部２０はたとえばキーボード、マウスなどの他、モニター１８の表示画面に接触して入力するタッチパネルなどを含む。

管理端末２２は、管理サーバー６と有線接続または無線接続により接続され、管理サーバー６との間で情報の授受を行うことができる装置の一例である。管理端末２２は、たとえば通信機能を備えるタブレット端末やスマートフォンなどの情報処理端末２２－１、２２－２が含まれる。管理端末２２と管理サーバー６との間の無線接続には、たとえばインターネット接続、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）接続などが利用される。そのほか、管理端末２２には、たとえば来店者Ｐに提供したサービスに対する対価の精算管理に用いるレジカウンターやＰＯＳ（Point of Sale ）などの販売管理システムの情報端末などを含んでもよい。

＜顧客管理システム２の構成例＞
図２は、管理サーバー６を利用した顧客管理システムの機能構成例を示している。
この顧客管理システム２では、たとえば撮影部４のカメラにより来店者Ｐの飲食画像を撮影し、その画像が管理サーバー６に送信される。このとき、撮影部４には、たとえば管理サーバー６側から撮影指示情報を受信するようにしてもよい。
管理サーバー６は、たとえば図２に示すように、処理部２４、記憶部２６を有する。
処理部２４は、来店者情報や飲食物、飲食状態の画像情報を取込み、この画像情報から来店者Ｐへの嗜好傾向や提供したサービスへの評価などを分析する手段の一例である。この処理部２４には、たとえば取得した飲食画像の画像情報を分析して、来店者Ｐの識別、飲食したときの来店者の反応情報、調理品の残食割合などを抽出して分析する分析処理部２８や、分析処理部２８で分析された情報から来店者の嗜好などを含むトレンド情報を算出するトレンド情報算出処理部３０を有する。処理部２４が抽出した反応情報は、たとえば来店者が飲食した時の表情の変化などの反応が撮影された画像から抽出した情報の一例であり、たとえば飲食前後の表情の変化量や、目元や口角の変化量や変化の割合など算出や情報処理に利用可能な情報が含まれる。
記憶部２６は、来店者Ｐを撮影した画像情報や、来店者Ｐの個人情報、来店者Ｐがオーダーした調理品の情報などを記憶する手段の一例である。
処理部２４で処理された情報は、記憶部２６に格納されるほか、管理端末２２側に送信される。そして管理端末２２では、生成された来店者情報やトレンド情報などを表示すればよい。そして店舗の店員は、管理端末２２に表示される来店者情報やトレンド情報などを確認しながら接客対応を行えばよい。

＜来店者画像および調理品画像の取得＞
図３は、客席フロア内のカメラの撮影範囲の一例を示している。
客席フロア８には、たとえば複数のテーブル１２－１、１２－２、１２－３、１２－４があり、テーブル毎に複数の座席１０が配置されている。テーブル１２に対する座席１０の位置は来店者Ｐが飲食を行う位置を示すアドレス情報の一例である。また客席フロア８には、たとえば複数台のカメラ４－１、４－２、４－３、４－４、・・・が配置されている。これらのカメラ４－１、４－２、４－３、４－４・・・には、それぞれに割当てられたアドレス情報に対応する方向に撮影範囲が設定される。
テーブル１２－１には、たとえば７つの座席１０－１－１、１０－１－２、１０－１－３、・・・１０－１－７のアドレス情報が設定されている。そしてカメラ４－４は、たとえばテーブル１２－１に向けて配置されており、撮影対象のアドレス情報を絞り込んで撮影するためにフォーカスＦ４を有する。その他のカメラ４－１、４－２、・・・４－６に対してもそれぞれ撮影方向やフォーカスＦ１、Ｆ２、Ｆ４、Ｆ６が設定されている。

＜飲食画像の撮影処理および解析処理について＞
撮影処理では、たとえば図４のＡに示すように、来店者Ｐの着席位置（アドレス情報）に対して予め設定されたカメラ４－Ｘを起動させ、調理品を食べている来店者Ｐの顔を含む画像（飲食画像）や来店者Ｐが飲食している調理品１４の画像（調理品画像）を撮影する。
カメラ４－Ｘは、たとえば図４のＢに示すように、調理品１４を食べる直前や口に含んだ後の来店者Ｐの顔を含む複数の飲食画像３２を撮影する。カメラ４－Ｘは、たとえば調理品１４が配膳されたタイミングから撮影を開始し、来店者Ｐが調理品１４を飲食した後までの飲食画像３２を撮影すればよい。このときカメラ４－Ｘは、たとえば来店者Ｐが最初の一口目を口に含む直前から一定期間までの画像を撮影してもよく、または調理品１４が完食されるまでの画像を連続して撮影すればよい。また撮影は、動画撮影であってもよく、または飲食動作に併せたタイミングや設定した時間間隔で定期的に撮影してもよい。
管理サーバー６では、たとえば図４のＢに示すように、分析処理部２８において飲食画像３２の中に映された来店者Ｐの顔部分３４を抽出し、飲食時の表情の変化を分析する。顔部分３４の抽出には、たとえばデジタルカメラの顔認識機能、笑顔検知機能などを利用してよい。

分析処理部２８は、たとえば図４のＣに示すように、抽出した顔部分３４の画像データに対してデータ処理を行って、解析画像３６を生成する。この解析画像３６は、たとえば抽出した顔部分３４のデータを所定の大きさのグリッド情報を当てはめる。そして分析処理部２８では、撮影された来店者Ｐに対し、グリッド情報の単数または複数の小エリア３８毎に表情の状態を分析する。このとき分析処理部２８は、たとえば飲食による来店者Ｐの表情の変化を抽出している。この表情の変化は、調理品に対する反応情報の一例であり、たとえば「笑顔」や「驚き」などの嗜好に合っていることを表す変化のほか、「落胆」や「拒否」など嗜好に合わないことを表す変化などがある。
そして顧客管理システム２では、たとえば表情の変化による反応情報を利用して、調理品の味付けや提供内容に対する来店者Ｐの嗜好傾向を表すトレンド情報の抽出に利用する。
表情の変化の抽出では、たとえば顔のパターン情報と照合して表情全体を判定するほか、「口角」部分、「目元」部分などの顔の部分の変化を組み合せて判定してもよい。

＜調理品画像の撮影処理および解析処理について＞
カメラ４－Ｘは、たとえば図５のＡに示すように、配膳時や飲食直前の調理品画像４０を撮影する。このときカメラ４－Ｘは、時間経過や飲食が進んだときの調理品１４を比較するために、撮影位置やフォーカスの倍率を固定化すればよい。またカメラ４－Ｘは、たとえば来店者Ｐが調理品１４を移動させた場合、飲食前の調理品の形状や大きさに合うようにフォーカスの倍率や撮影位置を調整すればよい。
カメラ４－Ｘは、たとえば図５のＢに示すように、飲食が開始されてから定期的に調理品の画像を撮影していき、飲食が終了したときまたは所定のタイミングの調理品画像４２を撮影する。

そして、管理サーバー６の分析処理部２８は、たとえば図６に示すように、取得した調理品画像４０、４２を利用してグリッド情報を当てはめた解析画像４３を生成する。この解析画像４３は、たとえば飲食前の画像４０と飲食後の画像４２とを組み合せたものであり、飲食部分４４と残食部分４６とが抽出されている。そして分析処理部２８は、たとえばこの解析画像４３に二値化処理を行い、飲食前の調理品１４に対する残食部分４６を抽出して、残食量または残食割合を算出する。
処理部２４で抽出された来店者Ｐの表情の変化や残食量の情報は記憶部２６に格納される。

＜サーバー本体の構成例＞
図７はサーバー本体のハードウェア構成例を示している。
管理サーバー６のサーバー本体１６はプロセッサ５０、メモリ部５２、通信部５４、タイマー５６、入出力部（Ｉ／Ｏ）５８などを有する。
プロセッサ５０は情報処理を実行する処理部の一例であり、メモリ部５２に格納されているＯＳ（Operating System）、顧客管理プログラムなどの各種のプログラムより情報処理を行う。
この情報処理には、たとえばａ）撮影制御、ｂ）来店者Ｐの飲食画像の取得、ｃ）調理品画像の取得、ｄ）来店者情報の保存、ｅ）飲食による来店者の反応情報の判別、ｆ）来店者の飲食時間などの算出、ｇ）来店者数などの算出、ｈ）トレンド情報の算出およびその提示、ｉ）各種機能部の制御などの情報処理が含まれる。

メモリ部５２は、管理サーバー６の記憶部２６の一例であり、ＯＳ、顧客管理プログラムの他、顧客管理情報が格納される。このメモリ部５２はＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory ）などの記憶素子が用いられる。このメモリ部５２にはプロセッサ５０に無線接続または有線接続などにより接続されるハードディスク装置などの外部記憶装置を用いてもよい。

通信部５４は、プロセッサ５０の制御により、管理端末２２（図１）や会計端末１１４（図１６）などの外部機器との情報交換のための通信処理を実行する。
タイマー５６は、計時手段の一例であり、ハードウェアタイマーまたはプロセッサ５０の演算により動作するソフトウェアタイマーのいずれを利用してもよい。顧客管理処理では、たとえば来店者Ｐが店舗に滞在した時間や、オーダーした調理品が配膳されてから来店者Ｐの飲食が終了するまでの時間など、来店者Ｐに関する経過時間を計時する。さらに、タイマー５６は、たとえば来店者Ｐが調理品をオーダーしてから配膳されるまでに要した時間など、店舗側に関する経過時間を含めて計時してもよい。顧客管理処理では、斯かる経過時間から調理品に対する評価情報のほか、店舗が提供するサービスの品質についての評価情報を収集する。

Ｉ／Ｏ５８は、プロセッサ５０の制御により、客席フロア８やその他のフロアに設置されたカメラ４－１、４－２、４－３、・・・、４－Ｎの撮影動作、画像取得、モニター１８による情報提示、操作入力部２０からの操作入力情報の取込みなどの制御に関する入出力を行う。

＜管理サーバー６の情報処理＞
ａ）撮影制御
管理サーバー６は、たとえば店舗の開店時または来店者Ｐの入店時などを契機にカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎを起動させて、設定された動作モードに移行させる。管理サーバー６は、たとえば来店者Ｐが客席フロア８に入室したとき、または所定の座席の着席位置（アドレス情報）に達したときに、設定されたカメラにて撮影を開始する。カメラ４－１、４－２、・・・は、たとえば客席フロア８への来店者Ｐの出入りを検知すると、撮影準備または撮影を開始する。この来店者Ｐの出入りの検知には、たとえば客席フロア８の一部に設置した入出監視用カメラを設定し、撮影した画像や映像を利用してもよく、または客席フロア８の入口に人感センサーなどを利用すればよい。客席フロア８に入出した来店者Ｐおよび調理品の画像は、管理サーバー６の制御によりカメラ４－１、４－２、・・・・４－Ｎのいずれかまたはこれらを組み合せて撮影する。

ｂ）来店者Ｐの飲食画像の取得
管理サーバー６は、各カメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎから来店者Ｐの飲食画像を取得する。カメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎは、それぞれに設定された着席位置に対して来店者Ｐが着席し、たとえば調理品の飲食開始時、飲食中、または飲食が完了したときの来店者Ｐの顔画像を撮影する。
管理サーバー６は、たとえば撮影された画像を逐次カメラ４－１、４－２、・・・、４－Ｎから取得してもよく、または所定のタイミングに達したときにまとめて画像を取得してもよい。

ｃ）調理品画像の取得
管理サーバー６は、カメラ４－１、４－２、・・・、４－Ｎで撮影した調理品画像を取得する。ここで取得した調理品画像は、たとえば記憶部２６内に形成される統括情報ファイル６０（図８）などに格納される。

ｄ）来店者情報の保存
管理サーバー６は、来店者Ｐの画像およびこの来店者Ｐがオーダーした調理品の調理品画像を来店者情報としてメモリ部５２に格納する。この来店者情報は、統括情報ファイル６０に格納される。また管理サーバー６は、来店者画像を用いて来店者Ｐの属性の判別処理を行ってもよい。来店者Ｐの属性情報には、たとえば性別情報や年齢情報、過去の来店実績などを利用した新規来店者か再来店者かの判別結果が含まれる。この判別結果は、統括情報ファイル６０に格納される。

ｅ）飲食による来店者Ｐの反応情報の抽出
管理サーバー６は、たとえばカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎから取得した来店者画像のうち、少なくとも調理品を飲食する直前の画像と調理品の飲食を開始した直後、すなわち、調理品を食べ始めたときの画像を抽出する。そして管理サーバー６では、飲食前後の来店者Ｐの表情の変化などの反応情報を抽出する。この反応情報の抽出には、たとえばカメラの顔認証技術や笑顔検知技術などを利用してもよい。管理サーバー６は、来店者Ｐの反応情報を抽出すると、その抽出結果に基づいて調理品に対する来店者の評価を判断すればよい。

ｆ）来店者の飲食時間などの算出
管理サーバー６は、たとえば来店者Ｐがオーダーした調理品の配膳時から飲食が終了するまでの時間を飲食時間として保存する。また、管理サーバー６は、調理品をオーダーしてから配膳されるまでの時間をサービス提供時間として保存する。そのほか管理サーバー６は、たとえば同一の調理品について、来店者の飲食時間とオーダー数から平均飲食時間を算出してもよい。この平均飲食時間の算出は、たとえば以下の式（１）を利用すればよい。
平均飲食時間＝来店者の飲食時間の合計値／オーダー数 ・・・(1)
この平均飲食時間は、たとえば同一の調理品を注文した全ての来店者の飲食時間を利用するほか、来店時間を特定する条件や、新規来店者または再来店者かなどの条件に絞って抽出した情報を利用して算出してもよい。
さらに、管理サーバー６は、たとえば同一の調理品について店舗毎や時間帯毎にオーダーから配膳までのサービス提供時間の平均値を算出してもよい。

ｇ）来店者数などの算出
管理サーバー６は、来店者Ｐを計数し、全来店者数Ｎｐｍ、新規来店者数Ｎｎｍ、再来店者数Ｎｒｍを算出する。同時に、特定の期間において、全来店者数Ｎｐｍに対する新規来店者数Ｎｎｍの比率（％）、全来店者数Ｎｐｍに対する再来店者数Ｎｒｍ（％）を算出する。

ｈ）トレンド情報の算出およびその提示
管理サーバー６は、たとえば来店者Ｐの飲食画像の取得を契機に、メモリ部５２からオーダー情報や来店者情報を検索して、調理品毎のオーダー数の推移、飲食時間やサービス提供時間の推移、調理品に対する反応情報などをトレンド情報として算出する。
そのほか、管理サーバー６は、たとえばメモリ部５２に記憶した来店者情報を利用して、新規来店者か否かを含む属性を判別し、来店者の滞在時間の推移または来店者数の推移をトレンド情報として算出してもよい。
管理サーバー６は、トレンド情報を少なくとも調理品ごとに算出し、モニター１８、管理端末２２の情報提示部にトレンド情報を提示させる。

ｉ）各種機能部の制御
管理サーバー６は、飲食画像の取得を契機に、メモリ部５２にあるトレンド情報を定期にまたは不定期に更新する。

＜データベース＞
メモリ部５２には、顧客管理情報を格納するデータベースが格納される。このデータベースには、たとえば顧客管理システム２が収集したデータを特定の項目ごとにまとめた複数のファイル形式の情報が格納される。データベースには、統括情報ファイル６０（図８）、オーダー情報ファイル７０（図９）、来店者情報ファイル８０（図１０）、トレンド情報ファイル９０（図１１）のほか、月間トレンド情報（図１２のＡ）、年間トレンド情報（図１２のＢ）などの情報が含まれる。

＜統括情報ファイル６０＞
図８は、統括情報ファイル６０の一例を示している。この統括情報ファイル６０は、たとえば来店者Ｐの来店時を契機に作成され、来店者Ｐごとの情報が格納される。
統括情報ファイル６０には、たとえば番号部６１、日時部６２、飲食画像部６３、来店者属性部６４、時間情報部６５、オーダー調理品部６６、来店者部６７を含む。番号部６１には、たとえば来店者の来店順に情報番号が付される。日時部６２には来店者Ｐの飲食情報を取得した日時情報が格納される。飲食画像部６３には来店者Ｐを撮影した飲食画像が格納される。来店者属性部６４には属性情報の一例として新規来店者部６４－１、再来店者部６４－２を含む。新規来店者部６４－１には新規来店であることを表す情報、再来店者部６４－２には再来店であることを表す情報が格納される。この来店者属性部６４にはたとえば属性情報として図示しない来店者Ｐの性別や年齢などの情報が格納されてもよい。

時間情報部６５には入店時部６５－１、退店時部６５－２、滞在時間部６５－３、飲食時間部６５－４が含まれる。入店時部６５－１には来店者Ｐの入店時の時間情報が格納される。退店時部６５－２にはその来店者Ｐの退店時の時間情報が格納される。滞在時間部６５－３には入店時から退店時までの滞在時間として、たとえば（退店時間－入店時間）の算出結果が格納される。飲食時間部６５－４にはたとえば来店者Ｐがオーダーした調理品毎に、飲食開始時または調理品が配膳されたタイミングから、飲食終了時または調理品が回収（下げ膳）されたタイミングまでを計時する。
オーダー調理品部６６には配膳時の調理品画像部６６－１、飲食終了時の調理品画像部６６－２、調理品部６６－３、品数部６６－４、残食割合部６６－５が含まれる。配膳時の調理品画像部６６－１には、飲食前の調理品画像が格納される。飲食終了時の調理品画像部６６－２には、飲食が終わったときの皿や残食を含む調理品画像が格納される。調理品部６６－３にはオーダーされた調理品を特定する名称などの属性情報が格納される。品数部６６－４には調理品の数が格納される。残食割合部６６－５には飲食画像を利用して算出された残食量の割合情報が格納される。残食量やその割合は、たとえば配膳時の調理品画像と飲食終了時の調理品画像を利用して算出してもよい。

来店者部６７には全来店者数部６７－１、新規来店者数部６７－２、再来店者数部６７－３を含む。全来店者数部６７－１には一定期間での全来店者数が格納される。新規来店者数部６７－２には新規来店者数が格納される。再来店者数部６７－３には再来店者数が格納される。

＜オーダー情報ファイル７０＞
図９は、オーダー情報ファイル７０の一例を示している。このオーダー情報ファイル７０は調理品ごとの個別のファイル７０－１、７０－２、・・・７０－Ｎが作成され、オーダーされたことを契機に情報が格納される。
オーダー情報ファイル７０には、たとえば番号部７１、日時部７２、来店者情報部７３、評価情報部７４、時間情報部７５が含まれる。番号部７１にはオーダー順に情報番号が付される。日時部７２にはオーダーされた日時情報が格納される。
来店者情報部７３には来店者画像部７３－１、属性情報部７３－２、来店者の人数部７３－３が含まれる。来店者画像部７３－１には来店者Ｐの画像が格納される。属性情報部７３－２には、たとえば新規来店者か否かの判別情報、来店者の年齢や性別情報のいずれかまたはこれらを組み合せた情報などが格納される。来店者の人数部７３－３には、単独の来店かまたは複数人での来店かを示す情報が格納される。
評価情報部７４には飲食画像部７４－１、動作画像部７４－２、属性情報部７４－３が含まれる。飲食画像部７４－１には、オーダーした調理品ごとに、来店者Ｐが飲食している画像が格納される。この飲食画像は、たとえば調理品ごとの飲食開始や飲食終了のタイミングで撮影された画像であり、飲食による来店者Ｐの表情の変化を示す反応情報の一例である。動作画像部７４－２には調理品が配膳されてから飲食を開始するまでの来店者Ｐの動作を撮影した画像が格納される。この動作画像には、たとえば配膳された調理品に対する反応や、配膳サービスを受けたときの反応、または調味料の使用による調理品への反応情報が含まれる。属性情報部７４－３は、来店者Ｐが初めてオーダーした調理品であるか、またはリピーターかを示す情報が格納される。

時間情報部７５にはオーダー時部７５－１、配膳時部７５－２、飲食開始時部７５－３、飲食終了時部７５－４、飲食時間部７５－５が含まれる。オーダー時部７５－１には調理品をオーダーした時刻情報が格納される。配膳時部７５－２にはオーダーした調理品が配膳された時刻情報が格納される。飲食開始時部７５－３には配膳された調理品を来店者Ｐが食べ始めた時刻情報が格納される。飲食終了時部７５－４には調理品ごとに来店者Ｐが食べ終えた時刻情報が格納される。飲食時間部７５－５には調理品の飲食に要した時間情報が格納される。この飲食時間は、飲食開始時部７５－３と飲食終了時部７５－４に格納された時刻情報から算出される。
そのほかオーダー情報ファイル７０には、たとえば一定期間内にオーダーされた品数や調理品の属性情報として、主食となる調理品か主菜となる調理品かなどの情報を含んでもよい。

＜来店者情報ファイル８０＞
図１０は、来店者情報ファイル８０の一例を示している。来店者情報ファイル８０は、たとえば１日ごとなどの一定期間に複数の来店者情報ファイル８０－１、８０－２、・・・８０－Ｎが作成され、来店者の情報が格納される。
来店者情報ファイル８０には、番号部８１、来店者情報部８２、時間情報部８３、オーダー調理品部８４が含まれる。番号部８１にはたとえば来店者順の情報番号、または来店者に付けられた識別番号など格納される。来店者情報部８２には来店者画像部８２－１、属性情報部８２－２、人数部８２－３が含まれる。来店者画像部８２－１には来店者画像が格納される。属性情報部８２－２にはたとえば新規来店か再来店かを表す情報や年齢情報、性別情報などのいずれかまたはこれらを組み合せた情報が格納される。人数部８２－３には単独の来店かまたは複数人での来店かを示す情報が格納される。
時間情報部８３には入店時部８３－１、退店時部８３－２、滞在時間部８３－３が含まれる。入店時部８３－１には来店者Ｐの入店時の時刻情報が格納される。退店時部８３－２には来店者Ｐの退店時の時刻情報が格納される。滞在時間部８３－３には入店時から退店時までの滞在時間が格納される。滞在時間は入店時部８３－１と退店時部８３－２に格納された時刻情報を利用して算出すればよい。
オーダー調理品部８４には調理品画像部８４－１、飲食画像部８４－２、調理品部８４－３、品数部８４－４、残食割合部８４－５が含まれる。調理品画像部８４－１には調理品画像が格納される。この調理品画像は、たとえば来店者Ｐの近くに並べられた調理品、または来店者Ｐにより注文された調理品であって、来店者Ｐが食べた調理品を撮影した画像データである。つまり、調理品画像部８４－１は、調理品の画像と、その調理品を飲食した者とが関連付けられている。これにより、たとえば特定の来店者Ｐの近くに配膳されているなどの条件により、実際に飲食していない者の表情によって調理品の評価が行われるのを防止できる。
飲食画像部８４－２にはオーダーした調理品ごとに、来店者Ｐが飲食している画像が格納される。調理品部８４－３には調理品名など、調理品を特定する情報が格納される。品数部８４－４には注文数が格納される。残食割合部８４－５には飲食画像を利用して算出された残食量の割合情報が格納される。

＜トレンド情報ファイル９０＞
図１１は、トレンド情報ファイル９０の一例を示している。このトレンド情報ファイル９０は、来店者Ｐから取得した情報を利用して算出したトレンド情報の一例であり、時間情報に関係付けられた来店者のオーダー調理品の情報や調理品に対する反応情報などが格納される。トレンド情報の算出には、統括情報ファイル６０、オーダー情報ファイル７０、来店者情報ファイル８０に格納された情報を利用すればよい。
トレンド情報ファイル９０には、番号部９１、時間情報部９２、オーダー調理品情報部９３が含まれる。番号部９１には情報番号が格納される。時間情報部９２には、トレンドの算出を行った日時情報９２－１や、トレンド算出に利用したデータの収集日やその期間を表す期間情報９２－２が格納される。
オーダー調理品情報部９３には、調理品部９３－１、オーダー数部９３－２、残食割合部９３－３、飲食時間部９３－４、反応情報部９３－５、再オーダー情報部９３－６、評価情報部９３－７などを含む。調理品部９３－１にはオーダーされた調理品名や調理品の属性情報などが格納される。オーダー数部９３－２には調理品のオーダー数が格納される。飲食時間部９３－４には、たとえば来店者ごとの飲食時間のほか、オーダー数に対する平均飲食時間情報が格納される。反応情報部９３－５には、飲食時の来店者Ｐの飲食画像から抽出した表情の変化や、その表情の変化に基づいて判別した情報が格納される。再オーダー情報９３－６は、再来店者Ｐのオーダー情報から抽出した情報であって、過去に同じ調理品のオーダー数などの情報が格納される。評価情報９３－７は、反応情報部９３－５や飲食時間部９３－４、再オーダー情報部９３－６に格納された情報やその他の情報を含めて算出した調理品に対する評価情報が格納される。この評価情報は、調理品を提供する店舗ごとに利用する情報や算出する方法を設定すればよい。評価情報は、たとえば再オーダーの多少を評価する目的で算出する場合や、来店者の残食割合の多寡により提供する量を評価する場合、時刻や日時、曜日毎のオーダー調理品の推移を判別する場合など、目的に応じて算出されればよい。

＜トレンド情報＞
図１２は、来店者Ｐの飲食画像などに基づいて算出したトレンド情報の一例を示している。図１２に示すトレンド情報は、来店者Ｐを撮影した画像や来店者Ｐがオーダーした情報などの推移状態を表すための想定情報であり、本発明が斯かる内容に限定されない。
図１２のＡに示すトレンド情報は、たとえばオーダー調理品ごとの月間トレンド情報の一例である。この月刊トレンド情報には、たとえば横軸に日情報をとり、縦軸にオーダー数を示す棒グラフや、反応情報（Ｒｅ）調理品の摂取時間情報（Ｔｉ）、残食割合（Ｒｐ）の線グラフが示されている。またオーダー数には、新規オーダー数（ＮＯｒ）と再オーダー数（ＲＯｒ）が示されている。すなわち、月間トレンド情報は、所定期間に変化する情報の推移状態を特定したトレンド情報である。この月刊トレンド情報を算出することで１月（Month）の間で数日毎に数値が増加と減少を繰り返す状態を把握できる。

図１２のＢに示すトレンド情報は、年間トレンド情報を示している。この年間トレンド情報には、たとえば横軸に月情報をとり、縦軸にオーダー数を示す棒グラフや、反応情報（Ｒｅ）調理品の摂取時間情報（Ｔｉ）、残食割合（Ｒｐ）の線グラフが示されている。またオーダー数には、新規オーダー数（ＮＯｒ）と再オーダー数（ＲＯｒ）が示されている。年間トレンド情報は、たとえば所定期間のトレンド情報として、月毎の来店者数の推移やオーダー数の推移状態が示される。そして、この年間トレンド情報により、たとえば月に関連する季節の変化などによる来店者数やオーダー数、調理品への客の評価の推移状態が把握できる。

＜顧客管理処理＞
図１３は、第１の実施の形態に係る顧客管理の処理手順の一例を示している。この処理手順は本発明のプログラムまたは顧客管理方法の一例であり、本発明がこの処理内容や処理手順に限定されない。Ｓは工程、Ｓに付した番号は工程順を示している（以下、同様である）。また、このフローチャートに示す処理手順は、顧客管理システム２において継続的に実行されており、工程番号通りに処理される場合に限られず、特定の事象の発生を契機に所定の工程を実行するインタラプト処理が行われる。
この処理手順には、来店者画像の撮影や、調理品の配膳時や飲食中および飲食終了時の飲食画像、調理品画像の収集、撮影した画像を利用して調理品や来店者の情報の抽出および記録、抽出した情報によるトレンド情報の算出、このトレンド情報の提示処理画含まれる。

管理サーバー６は、顧客管理システム２の起動により、カメラ４－１、４－２、４－３、４－４、・・・、４－Ｎを動作状態にする。管理サーバー６は、来店者Ｐが客席フロア８内の所定の座席（アドレス）に着席したときにカメラ４－Ｘによって来店者Ｐを撮影させて、来店者画像を取得する（Ｓ１０１）。そして管理サーバー６は、取得した来店者画像をメモリ部５２の来店者情報ファイル８０に格納する（Ｓ１０２）。
管理サーバー６は、たとえば取得した来店者画像による認証を行う（Ｓ１０３）。来店者の認証処理は、たとえば取得した来店者画像とメモリ部５２の来店者情報ファイル８０に格納された来店者画像が一致するか否かを判断する。この認証処理により、来店者Ｐの属性情報として、新規来店者か否かを判別し（Ｓ１０４）、新規来店者の場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、メモリ部５２内に新たな来店者情報ファイル８０を作成する（Ｓ１０５）。このとき管理サーバー６は、新たな来店者Ｐの来店者画像の登録とともに、入店時部８３－１に対して、管理サーバー６に搭載された時計機能や外部機能部などから取得した時間情報を記録する。
また管理サーバー６は、来店者Ｐが再来店者である場合（Ｓ１０４のＮＯ）、たとえばメモリ部５２に格納されている来店者情報ファイル８０を読み出す。このとき管理サーバー６は、来店者Ｐに登録されている過去のオーダー情報や調理品に対する飲食時間や調理品に対する反応情報などを読み出してもよい。

管理サーバー６は、来店者Ｐのオーダー情報を取得すると（Ｓ１０６）、たとえば調理室やフロアスタッフが利用する情報処理端末２２－１、２２－２に対してオーダーが入ったことやその内容を通知すればよい。
カメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎは、オーダー調理品の配膳を契機に飲食画像の撮影を開始する（Ｓ１０７）。このときカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎは、飲食直前の来店者Ｐの表情を含む画像、調理品の画像も撮影する。そして管理サーバー６は、飲食状態をカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎによって撮影させ、オーダー調理品ごとに飲食が終了したことを確認して、終了時点の来店者Ｐの画像や調理品の画像を取得する（Ｓ１０８）。このとき飲食の終了か否かは、たとえば撮影した画像から調理品が完食された状態、または来店者が飲食せずに一定時間が経過した場合やフロアスタッフが調理品を下げた状態をもって判断すればよい。

管理サーバー６は、取得した来店者Ｐの来店者属性情報、来店者Ｐの食べ始めや食べ終わりの飲食画像、タイマーで計時した摂取時間情報、滞在時間情報、オーダーした調理品画像、残量情報、反応情報をデータベースの各ファイルに記録する（Ｓ１０９）。残量情報は、先に述べたように、飲食前後の調理品の画像を対比して調理品の残量またはその割合を算出すればよい。反応情報は、たとえば残量情報、飲食時間情報、飲食画面から抽出した来店者の表情の変化情報などを利用した評価処理によって算出される。また、管理サーバー６は、統括情報ファイル６０、オーダー情報ファイル７０、来店者情報ファイル８０などに記録された情報を利用し、調理品のオーダー数の推移、新規オーダー数（ＮＯｒ）または再オーダー数（ＲＯｒ）の割合やその推移状態を算出する。そのほか、管理サーバー６は、反応情報（Ｒｅ）や摂取時間情報（Ｔｉ）、残食割合（Ｒｐ）の推移などを算出すればよい。そのほか、オーダーを出してから、配膳されるまでの時間の推移など、店舗側で行うサービス内容についての推移状態を算出してもよい。

管理サーバー６は、算出したトレンド情報をメモリ部５２に格納するとともに、モニター１８や情報処理端末２２－１、２２－２に提示する（Ｓ１１０）。このとき管理サーバー６は、たとえば算出されたトレンド情報の全てを表示してもよく、またはこの情報を閲覧する店員の権限情報や閲覧する情報処理端末の種類などによって表示する情報を選定してもよい。つまり、管理サーバー６は、たとえば来店者Ｐを接客する店員に対してトレンド情報を提示する場合、接客に利用できる情報として、来店者Ｐが過去に注文した調理品情報、月や曜日に応じた調理品の品数情報などを選定して表示してもよい。このように表示情報の数を絞ることで、トレンド情報の閲覧者に、作業に不要な情報か否かの判断や、利用できない情報による混乱を防止する。

＜第１の実施の形態の効果＞
この第１の実施の形態によれば、次の何れかの効果が得られる。
(1) 取得した来店者の飲食画像や調理品の画像を利用して、調理品に対する来店者Ｐの反応情報や摂取時間、残量情報を抽出し、これらの情報を利用して算出したトレンド情報を利用することで、店舗で提供する調理品やサービス内容に対する評価情報が得られ、来店者に対する接客性の向上が図れる。
(2) 飲食画像や来店者が飲食した調理品の画像を利用することで、来店者に対するアンケートなどの手法より直接的に調理品や店舗サービスに対する来店者の反応情報が得られ、新規顧客の開拓や、来店者の引き止めなどの集客のための詳細な情報が得られる。
(3)トレンド情報より得られた情報から、調理品の提案などのサービスの提供を行うことができ、従業者の接客経験に依存することなく、来店者に対する接客性を高めることができる。

〔第２の実施の形態〕
＜顧客管理システム１００＞
図１４は、第２の実施の形態に係る顧客管理システムを示している。図１４に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されない。図１４において、図１や図２と同様の構成には同一符号を付している。
第２の実施の形態に係る顧客管理システム１００では、第１の実施の形態における来店者Ｐの飲食画像やオーダーした調理品の画像を取得するとともに、来店者Ｐの来店情報や会計時の来店者画像を加えてトレンド情報の算出処理を行う。
そこで、この顧客管理システム１００では、たとえば図１４に示すように、撮影部４において来店者の来店画像を取得し、管理サーバー６側に送信する。管理サーバー６は、来店画像を記憶部２６のオーダー情報ファイル７０や来店者情報ファイル８０に記憶させる。
管理サーバー６は、たとえば来店時に取得した来店者画像を利用して、過去の来店情報などを抽出し、この情報を管理端末２２に表示させてもよい。これによりフロアスタッフは表示された来店者情報やこの情報により算出または抽出されたトレンド情報を利用して接客処理を行えばよい。
そのほか、飲食画像の撮影は、第１の実施の形態と同様に行えばよい。

＜店舗１０２の状態について＞
図１５は、店舗内での撮影範囲やアドレス情報の配置例を示している。
店舗１０２には、たとえば客席フロア８のほか、出入口フロア１０４、事務室１０８、調理室１１０、パントリー１１２などを備える。出入口フロア１０４にはレジカウンター１０６が配置されている。客席フロア８内には、テーブル１２－１、１２－２、・・・、１２－６の間に来店者Ｐや店舗スタッフの動線エリアとしての通路が設けられている。
客席フロア８には、たとえばカメラ４－１、４－２、・・・、４－１０が天井面や壁面などに配置されており、テーブル１２－１、１２－２、・・・、１２－６に着く来店者Ｐや調理品を撮影するとともに、来店者Ｐが移動した移動経路Ｌを追跡して撮影する。
管理サーバー６は、客席フロア８内にＸＹ座標を設定しており、カメラ４－１、４－２、・・・、４－１０で撮影した画像から、テーブル１２－１、１２－２、・・・、１２－６の位置をアドレス情報に変換して把握できる。同様に、テーブル１２上の調理品の位置もアドレス情報に変換して取得することができる。
出入口フロア１０４には、カメラ４－２０が設置されており、来店時や客席フロア８への案内待機時、または支払時の来店者Ｐの顔画像を撮影する。
事務室１０８には管理サーバー６が設置される。調理室１１０やパントリー１１２にも管理端末２２が設置されてもよい。

またカメラ４－２０は、たとえば図１６に示すように、出入口フロア１０４内にいる来店者Ｐを撮影している。来店者Ｐは入店時に店舗１０２の出入口フロア１０４で応対を受けたときや退店時（支払い時）の状態がカメラ４－２０で撮影される。これにより、入退店時のタイミングで、カメラ４－１により来店者Ｐの表情を含む来店者画像を取得することができる。
そして管理サーバー６は、たとえば来店時と退店時の来店者Ｐの表情の変化や、支払時の表情などから調理品や店舗で提供するサービス内容に対する反応情報を抽出することができる。管理サーバー６は抽出した反応情報を記憶部２６のトレンド情報ファイル９０に格納すればよい。
また、管理サーバー６は、来店者の画像から来店時から退店までの滞在時間を抽出し、トレンド情報を算出するためのデータベースとして滞在時間情報ファイルを作成してもよい。滞在時間情報ファイルには、たとえば滞在時間に関係付けられた来店者、オーダー調理品などの情報として、入店時から退店時までの滞在時間情報や、新規来店者か再来店者かを表す情報などが格納されてもよい。そして来店者の滞在時間情報ファイルの情報は、たとえば滞在時間を基準にして、全体の来店者数に対し、新規来店者または再来店者のトレンド（傾向）情報の算出などに利用してもよい。

＜顧客管理処理＞
図１７は、第２の実施の形態に係る顧客管理の処理手順の一例を示している。この処理手順は本発明のプログラムまたは顧客管理方法の一例であり、本発明がこの処理内容や処理手順に限定されない。
この処理手順には、来店を契機に来店者の画像を含む来店者情報の収集、新規来店者か再来店者かの認証、来店者のオーダー情報の取得、飲食画像や調理品画像の取得、来店者情報によるトレンド情報の算出、および来店者情報やトレンド情報の提示処理が含まれる。

管理サーバー６は、顧客管理システム２の起動により、カメラ４－１、４－２、４－３、４－４、・・・、４－Ｎを動作状態にする。出入口フロア１０４に来店者Ｐが入ると、カメラ４－２０がその来店者Ｐを撮影するとともに、客席フロア８内での移動をカメラ４－１、４－２、４－３、４－４・・・４－Ｎで撮影し（Ｓ２０１）、管理サーバー６が来店者画像を取得する（Ｓ２０２）。このとき管理サーバー６は、たとえば複数のカメラ４－１、４－２・・・４－Ｎを連携して移動する来店者Ｐを追跡して撮影する。管理サーバー６は、たとえばカメラ４－２０が出入口フロア１０４で撮影した来店者Ｐの画像と、カメラ４－１、４－２、・・・４－６が客席フロア８で撮影した来店者Ｐの画像との一致度を判別してもよく、または来店者の移動経路などの監視結果により同一の来店者Ｐか否かを判別してもよい。
このとき管理サーバー６は、撮影した来店者画像をカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎで常に取り込めばよく、またはたとえば所定のタイミングごとに、来店者画像を取り込んでもよい。

管理サーバー６は、取得した来店者画像をメモリ部５２の統括情報ファイル６０や来店者情報ファイル８０などに格納する（Ｓ２０３）。管理サーバー６は、たとえば新たな来店者Ｐの出入りを確認し、またはカメラ４－２０での撮影を開始したときに、メモリ部５２の来店者情報ファイル８０を読み出し、番号部８１に新たな番号を登録して管理データを生成する。また管理サーバー６は、新たな来店者Ｐの来店者画像の登録時に入店時部８３－１に対して、たとえば管理サーバー６に搭載された時計機能や外部機能部などから取得した時間情報を入力する。

この顧客管理処理において、来店者画像による来店者Ｐに認証（Ｓ２０４）、新規来店者か再来店者かの判別（Ｓ２０５）、来店者情報ファイルの作成（Ｓ２０６）の処理は、図１３のステップＳ１０３～Ｓ１０５と同様の処理を行えばよい。

管理サーバー６は、来店者Ｐのオーダー情報を取得すると（Ｓ２０７）、たとえば調理室やフロアスタッフが利用する情報処理端末２２－１、２２－２に対してオーダーが入ったことやその内容を通知する。管理サーバー６は、オーダー調理品の配膳を契機に、来店者Ｐの画像と調理品の撮影を行い、画像を取得する（Ｓ２０８）。このカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎは、来店者Ｐが調理品を飲食している状態を常に撮影してもよく、または定期的に撮影してもよい。
管理サーバー６は、飲食状態をカメラ４－１、４－２、・・・４－Ｎによって撮影させ、オーダー調理品ごとに飲食が終了したことを確認して、終了時点の来店者Ｐの画像や調理品の画像を取得する（Ｓ２０９）。
さらに管理サーバー６は、出入口フロア１０４において、たとえば支払を行っている来店者Ｐの顔や体全体の画像をカメラ４－２０で撮影させて来店者画像を取得する（Ｓ２１０）。
そして管理サーバー６は、来店者属性や取得した来店者Ｐの食べ始めや食べ終わりの飲食画像、タイマーで計時した摂取時間情報、滞在時間情報、オーダーした調理品画像、残量情報、反応情報のほか、来店者Ｐが新規来店者かまたは再来店者、年齢や性別その他の属性情報、来店者数のほか、支払時の来店者画像などの情報をデータベースの各ファイルに記録する。

そして管理サーバー６は、画像から取得した各情報を記録すると、統括情報ファイル６０、オーダー情報ファイル７０、来店者情報ファイル８０などに記録された情報を利用し、調理品のオーダー数の推移、新規オーダー数（ＮＯｒ）または再オーダー数（ＲＯｒ）の割合やその推移状態、反応情報（Ｒｅ）や摂取時間情報（Ｔｉ）、残食割合（Ｒｐ）の推移のほか、来店者の滞在時間の推移または来店者数の推移のいずれかを含むトレンド情報を算出する。
トレンド情報の算出では、たとえば全来店者数Ｎｐｍ、新規来店者数Ｎｎｍ、再来店者数Ｎｒｍや全来店者数Ｎｐｍに対する新規来店者数Ｎｎｍの比率（％）、全来店者数Ｎｐｍに対する再来店者数Ｎｒｍの比率（％）などを算出してもよい。

管理サーバー６は、算出したトレンド情報をメモリ部５２に格納するとともに、モニター１８や情報処理端末２２－１、２２－２に提示する（Ｓ２１２）。このとき管理サーバー６は、提示する情報処理端末２２－１、２２－２または担当するスタッフに対応して表示するトレンド情報の全部または一部を表示させればよい。

＜第２の実施の形態の効果＞
斯かる構成によれば、第１の実施の形態の効果に加え、次のいずれかの効果が得られる。
(1) 取得した来店者の画像や調理品の画像を利用して来店者の属性、滞在時間、来店者数を取得し、これらの情報を利用して算出した来店者のトレンド情報を利用することで、来店者に対する接客性の向上が図れる。
(2) 来店者の属性および属性に関連付けて算出した滞在時間や調理品の種類、またはそのオーダー調理品数のトレンド情報を利用することで、来店者の嗜好または他の来店者からの評価を利用したサービスの提示などが行える。
(3) 来店者の属性を関連付けて算出したトレンド情報を利用することで、来店者の傾向が把握でき、この傾向に合せたメニューやサービスの提供などの営業戦略の幅を広げることができる。
(4) 来店者数やオーダー調理品数などの遷移状態を、店員数の設定やその配置、または調理品の材料の調達計画やその分析などに利用することができる。
(5) オーダー調理品の種類や数のトレンド情報の遷移を、メニューの調整や変更、季節毎のメニューの入れ替え、新メニューの開発などに利用することができる。
(6) 入店時や退店時の来店者画像から来店者の表情を抽出することで、提供した調理品やサービスに対する来店者の無意識の反応を取得することができる。

〔第３の実施の形態〕
図１８は、第３の実施の形態に係る顧客管理システムを示している。図１８に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されない。図１８において、図１や図１４と同様の構成には同一符号を付している。
第３の実施の形態に係る顧客管理システム１２０では、たとえば図１８に示すように、第１の実施の形態における来店者Ｐの飲食画像やオーダーした調理品の画像を取得するとともに、特定の来店者が複数人で来店している場合、来店人数に応じて反応情報の評価を行い、修正処理した反応情報を利用してトレンド情報の算出を行う。すなわち、飲食画像から抽出する反応は、来店者の感情に影響を受ける。そのため、来店者が同じ調理品を食べた場合でも、単独で飲食している場合と、複数人で会話しながら飲食している場合とで表情の変化が異なってくる。
そこで、この顧客管理システム１２０では、来店者Ｐの飲食環境や条件に応じて、反応情報の抽出処理に際し、評価の修正処理を行う。

顧客管理システム１２０では、たとえば同じテーブル１２に着席している監視対象の来店者Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に対し、単数または複数台の撮影部４を利用して顧客画像や飲食画像を撮影する。また顧客管理システム１２０は、来店者Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が同じグループで来店しているか否かを判断する。この判断には、たとえば着席時に会話しているか否か、または入店時の画像、そのほか、接客したフロアスタッフが入力する情報を利用してもよい。
管理サーバー６の記憶部２６には、たとえば図１９に示すように評価テーブル１２２が格納されており、来店者Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が同じグループであると判断した場合、評価テーブル１２２を読み出す。そして管理サーバー６は、取得した飲食画像に含まれる来店者の反応から反応情報を抽出する際に、その評価情報に対して評価テーブル１２２を利用した評価を修正する。
評価テーブル１２２には、たとえば来店者人数部と評価の重み付け情報が含まれている。来店者の人数は、たとえば１人の場合、２～３人の場合、３人以上の場合で分けられている。そして重み付け情報には、たとえば２～３人の場合は「０」として、画像から抽出される表情の変化をそのまま評価し、一人の場合には画像から抽出される表情の変化に対して所定値「＋α」の重みを付けて評価すればよい。また３人以上の場合には画像から抽出される表情の変化に対して所定値「－β」の重みを付けて評価すればよい
この重み付けは、たとえばグループの人数が多くなるのに合せて、会話による表情の変化と飲食による表情の変化の評価が困難になる場合がある。そこで、人数が多い場合には評価の値を下げて反応情報を抽出する。逆に、一人の場合には、飲食による表情の変化が出にくいものとして、評価の値を上げて反応情報を抽出する。
なお、ここに示す重み付けの判断手法や重み付けの値は一例である。たとえば一人の場合の重み付けを「０」とし、グループの人数が増えるのに合せて、評価の重みを下げる用にしてもよい。

＜顧客管理処理＞
図２０は、第３の実施の形態に係る顧客管理の処理手順の一例を示している。この処理手順は本発明のプログラムまたは顧客管理方法の一例であり、本発明がこの処理内容や処理手順に限定されない。
この処理手順には、来店者情報の収集、新規来店者か再来店者かの認証、来店者のオーダー情報の取得、飲食画像や調理品画像の取得、反応情報の修正処理、来店者情報によるトレンド情報の算出、および来店者情報やトレンド情報の提示処理が含まれる。

管理サーバー６は、来店者Ｐ１が客席フロア８内の所定の座席（アドレス）に着席したときに撮影部４によって来店者Ｐ１を撮影し、来店者画像を取得する（Ｓ３０１）。このとき来店者Ｐ１と共に来店者した人数を確認し（Ｓ３０２）、来店者画像を人数情報とともにメモリ部５２の来店者情報ファイル８０に格納する（Ｓ３０３）。このとき管理サーバー６は、来店者Ｐ１と共に来店した他の来店者Ｐ２、Ｐ３の来店者画像を取得して顧客管理処理を行えばよい。

この顧客管理処理において、来店者画像による来店者Ｐに認証やその他の処理を示すステップＳ３０４～Ｓ３０９は、たとえば図１７に示すステップＳ２０４～Ｓ２０９に示す処理と同様の処理を行えばよい。

管理サーバー６は、記憶部２６のメモリ部５２にある評価テーブル１２２を読み出し（Ｓ３１０）、取得した飲食画像に対する反応情報の抽出処理において評価テーブル１２２による修正を行う（Ｓ３１１）。
この修正処理において管理サーバー６は、たとえば評価処理の対象となった来店者Ｐ１について、共に来店した人数に応じて評価テーブル１２２から重み付け情報を読み出す。これにより管理サーバー６では、来店者Ｐ１の飲食前後の表情の変化度合いに対して重み付けを適用した反応情報の抽出を行う。このとき管理サーバー６は、たとえば来店者Ｐ１が複数人の場合であって、表情の変化が少ない場合には、重み付け情報により修正した結果として、来店者Ｐ１の評価が「低い」ことを表す反応情報を出力する。
これに対し管理サーバー６は、たとえば来店者Ｐ１が１人の場合には来店者Ｐ１の表情の変化をそのまま評価し、または僅かな修正した結果として、来店者Ｐ１の評価が「普通」もしくは評価が「良い」ことを表す反応情報を出力する。
反応情報の修正では、たとえば顔の表情全体の変化に対して判断レベルを変動させてもよい、または顔の変化した部分の数や動きの大きさなどに対し、個別に修正評価してもよい。
なお、この修正処理に利用する重み付け情報は、来店者の人数が増えるのにつれて反応情報に基づく評価を厳しくするものに限られず、逆に、来店者の人数に応じて評価を緩和するようにしてもよい。

管理サーバー６は、取得した来店者Ｐの食べ始めや食べ終わりの飲食画像、タイマーで計時した摂取時間情報、滞在時間情報、オーダーした調理品画像、残量情報、反応情報をデータベースの各ファイルに記録する（Ｓ３１２）。
管理サーバー６は、統括情報ファイル６０、オーダー情報ファイル７０、来店者情報ファイル８０などに記録された情報を利用し、調理品のオーダー数の推移、新規オーダー（ＮＯｒ）または再オーダー（ＲＯｒ）の割合やその推移状態を算出する。そのほか、管理サーバー６は、反応情報（Ｒｅ）や摂取時感（Ｔｉ）、残食割合（Ｒｐ）の推移などを算出すればよい。そのほか、オーダーを出してから、配膳されるまでの時間の推移など、店舗側で行うサービス内容についての推移状態を算出してもよい。

管理サーバー６は、算出したトレンド情報をメモリ部５２に格納するとともに、モニター１８や情報処理端末２２－１、２２－２に提示する（Ｓ３１３）。

＜第３の実施の形態の効果＞
斯かる構成によれば、第１の実施に加えて、次の何れかの効果が得られる。
(1) 来店者の人数に応じて反応情報を修正することで、飲食画像から抽出される来店者の評価情報の精度を向上させることができる。
(2) 来店者の人数情報を来店者情報に記憶するとともに、来店者数を含む調理品のオーダーのトレンド情報を作成することで、来店者の人数に対応した調理品の提示や大人数に対応したメニュー開発の情報として利用することができる。
(3) 来店者の人数情報を利用して、曜日や時間帯、または月毎の来店者の傾向を把握でき、来店者の人数の傾向の予測に利用することができ、適切なスタッフの配置や人数の確保に利用することができる。

〔第４の実施の形態〕
図２１は、第４の実施の形態に係る顧客管理システムを示している。図２１に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されない。図２１において、図１や図２などと同様の構成には同一符号を付している。
第４の実施の形態に係る顧客管理システム１３０では、たとえば図２１に示すように、第１の実施の形態における来店者Ｐの飲食画像やオーダーした調理品の画像を取得するとともに、飲食直前または飲食中の来店者Ｐの動作画像を取得する。この動作画像は、飲食前、または飲食中に来店者Ｐがテーブル１２に配置された調味料の使用の有無やその使用量を監視している。そして顧客管理システム１３０は、調味料の使用情報が調理品に対する来店者の反応情報または評価情報として記憶する。
管理サーバー６の記憶部２６には、動作画像から抽出した動作情報１３２が格納される。

撮影部４は、たとえば図２２に示すように、調理品を食べる直前の来店者Ｐの顔や調理品を含む画像１３４を撮影する。撮影部４は、たとえば調理品が配膳されたタイミングから撮影を開始し、来店者Ｐが調理品の飲食を開始したとき、または飲食中の画像を撮影すればよい。すなわち顧客管理システム１３０では、動作画像として飲食画像を利用してもよい。
管理サーバー６は、たとえば分析処理部２８において、飲食画像３２の中に映された来店者Ｐの腕や手、または調味料を含む画像部分１３６を抽出し、調味料の使用の有無やその使用量を分析する。画像部分１３６の抽出には、たとえば顔以外の動作部分の動きや調味料の使用を特定する動きを検出すればよい。そして分析処理部２８は、動きの大きさや動きの回数などから調味料の使用量を抽出する。これにより管理サーバー６は、店舗にて提供される調理品に対し、「味がうすい」、または「味が足りない」などの来店者Ｐの嗜好を表す反応情報または評価情報を取得する。

＜トレンド情報＞
図２３は、来店者Ｐの飲食画像および動作画像に基づいて算出したトレンド情報の一例を示している。図２３に示すトレンド情報は、来店者Ｐを撮影した画像や来店者Ｐがオーダーした情報などの推移状態を表すための想定情報であり、本発明が斯かる内容に限定されない。
図２３のＡに示すトレンド情報は、たとえばオーダー調理品ごとの月間トレンド情報である。この月刊トレンド情報には、図１２のＡに示す各種トレンド情報に加えて、調味料の使用率情報（Ｓｕ）が示されている。この調味料の使用率情報（Ｓｕ）は、たとえば調理品Ａのオーダー数に対する調味料の使用回数の割合、または一定量以上の調味料を使用する来店者Ｐの数の割合などを示している。そしてこの情報は、たとえば１月の間の調味料使用率の推移が示されており、平日と週末との間で利用者の嗜好の違いを把握できるほか、月初めと月末とで来店する客層や好みの違いを把握することができる。

図２３のＢに示すトレンド情報は、年間トレンド情報を示している。この年間トレンド情報には、図１２のＡに示す各種トレンド情報に加えて、調味料の使用率情報（Ｓｕ）が示されている。年間トレンド情報は、たとえば調理品Ａについて、月や季節後とのオーダー数の推移とともに、来店者の嗜好の傾向が把握できる。すなわち、気温が高い季節または寒い季節の調味料の増減などの変化傾向が把握できる。

＜顧客管理処理＞
図２４は、第４の実施の形態に係る顧客管理の処理手順の一例を示している。この処理手順は本発明のプログラムまたは顧客管理方法の一例であり、本発明がこの処理内容や処理手順に限定されない。
この処理手順には、来店者画像の撮影や、調理品の配膳時や飲食中および飲食終了時の飲食画像、飲食直前や飲食中の来店者Ｐの動作画像、調理品画像の収集、撮影した画像を利用して調理品や来店者の情報の抽出および記録、抽出した情報によるトレンド情報の算出、このトレンド情報の提示処理画含まれる。

管理サーバー６は、顧客管理システム２の起動により、カメラ４－１、４－２、４－３、４－４、・・・、４－Ｎを動作状態にして来店者Ｐを客席フロア８で撮影する（Ｓ４０１）。この顧客管理処理において、来店者画像の取得や来店者Ｐに認証などの処理を示すステップＳ４０２～Ｓ４０７は、たとえば図１３のステップＳ１０１～Ｓ１０６と同様の処理を行えばよい。
管理サーバー６は、調理品の配膳直前から来店者Ｐと調理品の画像を取得する（Ｓ４０８）とともに、飲食前の来店者Ｐの動作画像を取得する（Ｓ４０９）。
そして管理サーバー６は、たとえば来店者属性情報、取得した来店者Ｐの食べ始めや食べ終わりの飲食画像、調理品に対する動作画像、タイマーで計時した摂取時間情報、滞在時間情報、オーダーした調理品画像、残量情報、反応情報をデータベースの各ファイルに記録する（Ｓ４１０）。
管理サーバー６は、統括情報ファイル６０、オーダー情報ファイル７０、来店者情報ファイル８０などに記録された情報のほか、記憶部２６のメモリ部５２に格納した動作情報１３２を利用し、調理品のオーダー数の推移、新規オーダー数（ＮＯｒ）または再オーダー数（ＲＯｒ）の割合やその推移状態を算出する。そのほか、管理サーバー６は、反応情報（Ｒｅ）や摂取時間情報（Ｔｉ）、残食割合（Ｒｐ）の推移、調味料の使用率情報（Ｓｕ）などを算出すればよい。そのほか、オーダーを出してから、配膳されるまでの時間の推移など、店舗側で行うサービス内容についての推移状態を算出してもよい。

管理サーバー６は、算出したトレンド情報をメモリ部５２に格納するとともに、モニター１８や情報処理端末２２－１、２２－２に提示する（Ｓ４１１）。

＜第４の実施の形態の効果＞
(1) 顧客管理処理において、来店者Ｐの飲食以外の調理品に対する動作情報から調味料の使用状況を抽出することで、顧客管理システム１３０を利用する店舗において季節ごとや期間毎に、予め顧客の嗜好を予測したサービスの提供が実現できる。
(2) 調味料などの使用傾向に合せた調理の調整処理をコンピュータによって予測できるので、調理人の経験によらずに、顧客の嗜好に合わせた味付けなどの調理の調整が実現できる。
(3) 顧客管理において調味料の使用傾向が多くなる季節や時期に対応して、仕入や調味料の管理処理の予測を行うことができ、店員の負担軽減を測ることができる。

〔他の実施の形態〕
以上説明した実施の形態について、変形例を以下に列挙する。

(1) この顧客管理システム２では、たとえば来店者Ｐへの接客、売上げなどの経営状態の管理、または原材料の仕入などの管理などの業務内容に応じて、算出したトレンド情報の一部またはこのトレンド情報を加工した情報を算出し、情報処理端末２２－１、２２－２などに提示してもよい。

(2) 上記実施の形態では、オーダーした調理品の属性情報として主食か主菜かの情報を記録する場合を示したがこれに限らない。属性情報には、たとえば特定の調理品について、複数人でシェアして飲食したことなどの情報を記憶してもよい。この場合、調理品摂取時間情報に対して飲食した人数の情報を関連情報として記憶してもよい。

(3) 上記実施の形態では、来店者画像の取得について、撮影部４のカメラ４－２０、カメラ４－１、４－２、４－３、・・・、４－Ｎを利用する場合を示したがこれに限らない。顧客管理システム２では、たとえば来店者Ｐが撮影した画像を取り込み、来店者情報の認証に利用してもよい。顧客管理システム２は、たとえば来店者Ｐが所持する撮影装置や撮影機能を備えた携帯情報処理装置から画像情報を受信する機能部を備えてもよい。この場合画像受信には、たとえば電話回線やインターネット回線などの通信回線を利用するほか、赤外線通信やＷｉ－Ｆｉ（登録商標）などの近距離無線通信を利用すればよい。

(4) 上記実施の形態では、飲食直前または飲食中に撮影した動作画像から来店者Ｐの調味料の使用の有無や使用量を抽出する場合を示したが、これに限らない。顧客管理システム２では、たとえばテーブル１２に配置される各調味料の容器、またはこの容器が載置された皿などにセンサーを配置してもよい。これにより顧客管理システム２では、たとえば動作画像により調味料の使用の有無を判断するとともに、各テーブルに配置された調味料の容器に使用量の変化をセンサーの検出情報を抽出して、ユーザーの調理品に対する評価情報として利用してもよい。

以上説明したように、本発明の最も好ましい実施の形態等について説明した。本発明は、上記記載に限定されるものではない。特許請求の範囲に記載され、または発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能である。斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。

本発明の顧客管理システム、プログラム、装置および方法によれば、来店者の飲食画像や調理品の画像により調理品に対する来店者の反応情報、摂取時間情報、摂取後の調理品残量情報を抽出し、来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出することで、新規顧客の開拓や、来店者の引き止めなどの集客情報に活用することができ有用である。

２、１００、１２０、１３０ 顧客管理システム
４ 撮影部
４－１、４－２、４－３、・・・４－Ｎ カメラ
６ 管理サーバー
８ 客席フロア
１０ 座席
１２、１２－１、１２－２、１２－３、１２－４、１２－５、１２－６ テーブル
１４ 調理品
１６ サーバー本体
１８ モニター
２０ 操作入力部
２２ 管理端末
２２－１、２２－２ 情報処理端末
２４ 処理部
２６ 記憶部
２８ 分析処理部
３０ トレンド情報算出処理部
３２ 飲食画像
３４ 顔部分
３６ 解析画像
３８ 小エリア
４０、４２ 調理品画像
４３ 解析画像
４４ 飲食部分
４６ 残食部分
５０ プロセッサ
５２ メモリ部
５４ 通信部
５６ タイマー
５８ 入出力部（Ｉ／Ｏ）
６０ 統括情報ファイル
６１ 番号部
６２ 日時部
６３ 飲食画像部
６４ 来店者属性部
６４－１ 新規来店者部
６４－２ 再来店者部
６５ 時間情報部
６５－１ 入店時部
６５－２ 退店時部
６５－３ 滞在時間部
６５－４ 飲食時間部
６６ オーダー調理品部
６６－１ 配膳時の調理品画像部
６６－２ 飲食終了時の調理品画像調理品部
６６－３ 調理品部
６６－４ 品数部
６６－５ 残食割合部
６７ 来店者部
６７－１ 全来店者数部
６７－２ 新規来店者数部
６７－３ 再来店者数部
７０、７０－１、７０－２、・・・７０－Ｎ オーダー情報ファイル
７１ 番号部
７２ 日時部
７３ 来店者情報部
７３－１ 来店者画像部
７３－２ 属性情報部
７３－３ 人数部
７４ 評価情報部
７４－１ 飲食画像部
７４－２ 動作画像部
７４－３ 属性情報部
７５ 時間情報部
７５－１ オーダー時部
７５－２ 配膳時部
７５－３ 飲食開始時部
７５－４ 飲食終了時部
７５－５ 飲食時間部
８０、８０－１、８０－２、・・・８０－Ｎ 来店者情報ファイル
８１ 番号部
８２ 来店者情報部
８２－１ 来店者画像部
８２－２ 属性情報部
８２－３ 人数部
８３ 時間情報部
８３－１ 入店時部
８３－２ 退店時部
８３－３ 滞在時間部
８４ オーダー調理品部
８４－１ 調理品画像部
８４－２ 飲食画像部
８４－３ 調理品部
８４－４ 品数部
８４－５ 残食割合部
９０ トレンド情報ファイル
９１ 番号部
９２ 時間情報部
９２－１ 日時情報
９２－２ 期間情報
９３ オーダー調理品情報部
９３－１ 調理品部
９３－２ オーダー数部
９３－３ 残食割合部
９３－４ 飲食時間部
９３－５ 反応情報部
９３－６ 再オーダー情報部
９３－７ 評価情報部
１０２ 店舗
１０４ 出入口フロア
１０６ レジカウンター
１０８ 事務室
１１０ 調理室
１１２ パントリー
１１４ 会計端末
１２２ 評価テーブル
１３２ 動作情報
１３４ 画像

Claims (9)

1. 少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を取得する撮影部と、
   前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出する処理部と、
   を備えることを特徴とする顧客管理システム。
2. さらに、前記飲食画像の取得により、少なくとも前記トレンド情報を提示する情報提示部を備えることを特徴とする請求項１に記載の顧客管理システム。
3. さらに、来店者の属性に関係付けて前記飲食画像、前記反応情報、前記摂取時間情報、前記調理品残量情報または前記トレンド情報の何れかまたは二以上を記憶する記憶部と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の顧客管理システム。
4. さらに、前記処理部は、前記トレンド情報を少なくとも来店者ごとにまたは調理品ごとに算出する請求項１に記載の顧客管理システム。
5. さらに、前記撮影部は、来店者の調理品の摂取前または摂取中の動作画像を取得し、
   前記処理部は、前記動作画像により調理品に対する来店者の評価情報を分析して、前記トレンド情報を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の顧客管理システム。
6. さらに、前記処理部は、前記飲食画像を取得した後に、前記トレンド情報を定期にまたは不定期に更新することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかの請求項に記載の顧客管理システム。
7. 少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を撮影部で取得する機能と、
   前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出する機能と、
   をコンピュータで実現するためのプログラム。
8. 少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を取得する撮影部と、
   前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を算出する処理部と、
   を備えることを特徴とする顧客管理装置。
9. 少なくとも評価の対象とする調理品および該調理品を摂取する来店者の顔画像を含む飲食画像と、前記調理品を摂取する前記来店者のテーブル画像を撮影部で取得する工程と、
   前記飲食画像から抽出した前記調理品を摂取したときの前記来店者の前記顔画像の一部または全体から抽出した表情の変化情報、または該変化情報に基づいて判別した情報を含む反応情報とともに、摂取時間情報と摂取後の調理品残量情報のいずれかまたは両方を分析し、かつ前記テーブル画像から少なくとも前記来店者とともに来店した他の来店者を含む来店人数を解析するとともに、該来店者人数に応じて前記反応情報の評価を修正する修正情報が格納された評価テーブルを読み出し、該評価テーブルに応じて前記反応情報を修正し、少なくとも前記反応情報に応じて前記来店者の嗜好傾向を含むトレンド情報を処理部で算出する工程と、
   を含むことを特徴とする顧客管理方法。

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