特許第6873072号(P6873072)IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2022.1.31 β版

知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」

▶ ヤフー株式会社の特許一覧

特許6873072情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
<>
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000002
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000003
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000004
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000005
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000006
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000007
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000008
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000009
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000010
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000011
  • 特許6873072-情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム 図000012
< >
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6873072
(24)【登録日】2021年4月22日
(45)【発行日】2021年5月19日
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
   G06Q 50/00 20120101AFI20210510BHJP
【FI】
   G06Q50/00 300
【請求項の数】8
【全頁数】13
(21)【出願番号】特願2018-41494(P2018-41494)
(22)【出願日】2018年3月8日
(65)【公開番号】特開2019-159443(P2019-159443A)
(43)【公開日】2019年9月19日
【審査請求日】2020年3月12日
(73)【特許権者】
【識別番号】319013263
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100154852
【弁理士】
【氏名又は名称】酒井 太一
(74)【代理人】
【識別番号】100181124
【弁理士】
【氏名又は名称】沖田 壮男
(74)【代理人】
【識別番号】100194087
【弁理士】
【氏名又は名称】渡辺 伸一
(72)【発明者】
【氏名】山下 達雄
(72)【発明者】
【氏名】笹谷 奈翁美
【審査官】 相澤 祐介
(56)【参考文献】
【文献】 米国特許出願公開第2015/0120521(US,A1)
【文献】 米国特許出願公開第2014/0280241(US,A1)
【文献】 特開2005−108123(JP,A)
【文献】 特開2010−204912(JP,A)
【文献】 特開2017−126215(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06Q 10/00 − 99/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する算出部と
を備え、
前記所定の動作は、設置場所に基づいてグループ分けされた複数の端末装置のいずれかを用いて行われる商品の精算であり、
前記算出部は、前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
情報処理装置。
【請求項2】
前記算出部は、前記対象者間において、前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる頻度が高いほど前記関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記対象者を図形で示し、前記算出部により算出された前記対象者間の関連度を前記図形の間を結合する線で示し、前記図形は結合された他の図形との数が多いほど濃く示され、前記線は前記対象者間の関連度が高いほど太く示される画像を生成する画像生成部をさらに備える、
請求項1または2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記複数の対象者は、会社に属する複数の社員であり、
前記所定の動作は、前記会社に設けられた社員食堂における商品の精算であり、
前記算出部は、前記商品の精算時刻に基づいて、前記複数の社員間の関連度を算出する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った社員を同一の集団に属する社員であると判定する判定部をさらに備える、
請求項4に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記算出部により算出された前記関連度を、外部に送信する送信部をさらに備える、
請求項1から5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
コンピュータが、
複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集し、
収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
情報処理方法であって、
前記所定の動作は、設置場所に基づいてグループ分けされた複数の端末装置のいずれかを用いて行われる商品の精算であり、
前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する、
情報処理方法
【請求項8】
コンピュータに、
複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集させ、
収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出させる、
プログラムであって、
前記所定の動作は、設置場所に基づいてグループ分けされた複数の端末装置のいずれかを用いて行われる商品の精算であり、
前記商品の精算時刻が所定の範囲に含まれ、且つ、同一グループに属する前記端末装置によって精算を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出させる、
プログラム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、特定のサービスに関連する対象者の属性情報に基づいて、該対象者を分類する技術についての研究が進められている(例えば、特許文献1参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2016−24483号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特定の設備やサービスを利用する複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが求められている。
【0005】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様は、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する収集部と、前記収集部によって収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する算出部とを備える、情報処理装置である。
【発明の効果】
【0007】
本発明の一態様によれば、複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0008】
図1】実施形態に係る集団判定システムの全体構成を示す図である。
図2】実施形態に係る社員食堂の構成の一例を示す図である。
図3】実施形態に係る集団判定の一例を説明する図である。
図4】実施形態に係る端末装置による精算の流れの一例を示すフローチャートである。
図5】実施形態に係る金額情報の一例を示す図である。
図6】実施形態に係る精算情報の一例を示す図である。
図7】実施形態に係る決済サーバによる決済処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図8】実施形態に係る決済情報の一例を示す図である。
図9】実施形態に係る決済サーバによる集団判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図10】実施形態に係る一緒飯判定情報の一例を示す図である。
図11】実施形態に係る集団判定情報のグラフィック表示の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、図面を参照して、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
【0010】
<実施形態>
以下、本発明の実施形態について説明する。実施形態の集団判定システムは、所定の動作を行う対象者を互いに関連付けすることで、対象者の集団判定を行う。「所定の動作」とは、反復性を有する任意の動作を示す。所定の動作とは、例えば、会社に属する社員が食事をとる際に利用する食堂(以下、「社員食堂」)における商品の精算、会社の入り口に設置された認証機能を有するゲートの通過、交通機関における精算機能を有するゲートの通過、アミューズメント施設における入場ゲートの通過などである。また、「集団判定」とは、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報に基づいて、対象者を互いに関連付けして、対象者を組分け(グルーピング)することである。以下においては、所定の動作が、社員食堂における商品の精算であり、対象者が社員である場合を例に挙げて説明する。
【0011】
<1−1.システム構成>
図1は、実施形態に係る集団判定システム1の全体構成を示す図である。集団判定システム1は、例えば、端末装置3(情報処理装置の一例)と、決済サーバ5(情報処理装置の一例)とを備える。端末装置3と決済サーバ5とは、ネットワークNWを介して通信する。ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)、インターネット、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線などのうち一部または全部を含む。
【0012】
端末装置3は、対象者が所定の動作を行う現場に設置され、対象者の行動に基づいて所定の処理を行う。本実施形態において、端末装置3は、社員食堂に設置された、社員の操作に基づいて商品の精算を行う精算機(例えば、セルフ精算レジ)である。端末装置3は、精算情報を所定期間保持する。端末装置3は、例えば、決済サーバ5から精算情報の提供要求を受けた場合には、ネットワークNWを介して、精算情報を決済サーバ5に送信する。なお、複数の端末装置3がネットワークNWに接続されてよい。
【0013】
決済サーバ5は、ネットワークNWを介して、端末装置3から精算情報を収集し、精算金の決済処理を行う。決済処理は、給与システムと連携することで給与から精算金が自動的に減算されるようなシステム、社員が自ら任意の金額を予め入金するプリペイド方式のシステム、クレジットカードのシステム、インターネットバンキングなどを利用して行われてよい。さらに、決済サーバ5は、収集した精算情報に基づいて、社員食堂を利用した社員の集団判定を行う。
【0014】
<1−2.社員食堂の構成>
図2は、実施形態に係る社員食堂Cの構成の一例を示す図である。社員食堂Cは、例えば、会社内の所定のフロアに設けられた食品提供設備である。社員食堂Cには、例えば、食品を提供する店舗Sと、食事をとるためのテーブルT1からT6と、各テーブルの周囲に配置された椅子と、端末装置3として計8つの端末装置3−1から3−8とが設けられている。店舗Sは、例えば、麺類、定食類等のメニュー毎(メニュー1から4)にコーナーが分けられている。テーブルT1からT4は、社員が集団で食事をとることが可能である。例えば、テーブルT1の周囲には計5つの椅子が配置されており、最大で5人の社員が集団で食事をとることが可能である。また、テーブルT5およびT6は、主に、1人で食事をとることを想定して設けられている。
【0015】
端末装置3−1から3−8は、2つのグループに分けて異なる設置場所に配置されている。第1グループG1は、端末装置3−1から3−4を含む。第1グループG1に属する端末装置3−1から3−4は、出口E2付近に配置されている。第2グループG2は、端末装置3−5から3−8を含む。第2グループG2に属する端末装置3−5から3−8は、出口E3付近に配置されている。
【0016】
社員食堂Cを利用する社員は、入口E1から入場し、店舗Sで所望の食品を受け取り、テーブルT1からT6のいずれかで食事をした後、端末装置3−1から3−8のいずれかで精算処理を行い、出口E2またはE3から退場する。社員食堂Cを利用する際、社員は1人で食事を行うか(以下、「ひとり飯」)、或いは、他の社員と一緒に(集団で)食事を行う(以下、「一緒飯」)。図2では、社員P1からP5の5人が、テーブルT1で一緒飯を行っており、社員P6がテーブルT5でひとり飯を行っており、社員P7がテーブルT6でひとり飯を行っている例を示している。
【0017】
図3は、実施形態に係る集団判定の一例を説明する図である。一緒飯を行った集団は、食事を終了した後、連れ立って端末装置3に向かい、同じタイミングで精算処理を行うことが想定される。そこで、本実施形態においては、端末装置3−1から3−8での精算処理の精算時刻に基づいて集団判定を行う。まず、図2に示される例において、一緒飯を行った集団は、第1グループG1および第2グループG2のいずれか一方に属する端末装置3に連れ立って向かい精算処理を行う。
【0018】
一緒飯を行った集団の精算処理のやり方としては以下の3つのパターンが想定される。第1のパターンは、図3においてT1に示されるように、各社員が順に一つの端末装置3−1で精算処理を行うパターンである。第2のパターンは、図3においてT2に示されるように、各社員が同一グループに属する複数の端末装置3−2から3−4に分かれて精算処理を行うパターンである。第3のパターンは、第1のパターンと、第2のパターンとを組み合わせたパターンである。
【0019】
<1−3.端末装置>
図1に戻り、端末装置3の機能構成について説明する。端末装置3は、例えば、店舗Sにより提供される食品を乗せた食器の裏側に設けられたICチップ内蔵のタグの情報を読み取ることで精算処理を行う。端末装置3は、例えば、通信部31と、認証部32と、読取部33と、精算部34と、表示部35と、記憶部36とを備える。通信部31は、ネットワークNWを介して、決済サーバ5と通信する。通信部31は、例えば、NIC等の通信インターフェースを含む。
【0020】
認証部32は、社員を識別する情報を読み取るリーダである。例えば、認証部32は、ICチップ内蔵の社員証に含まれる例えば社員IDなどの社員識別情報を読み取ることで社員の認証を行う。なお、認証部32は、顔認証、指紋認証、音声認証などの生体認証情報に基づいて社員を識別する情報を読み取るものであってもよい。なお、決済処理が、クレジットカードのシステム、インターネットバンキングなどを利用して行われる場合には、認証部32は、磁気ストライプを読み取ることが可能なクレジット処理端末機であってよい。また、非接触方式の媒体を用いる場合、認証部32は、CLF(Contactless Front-End)であってよい。
【0021】
読取部33は、食器の裏側に設けられたICチップ内蔵のタグの情報を読み取るリーダである。読取部33は、このタグの情報に含まれるシリアルナンバーなどの固有の識別情報を読み取るセンサを備える。読取部33は、例えば、トレー上に配置された複数の食器のタグの情報を同時に読み取ることができる。
【0022】
精算部34は、読取部33により読み取られたタグの情報に基づいて、精算処理を行う。精算部34は、例えば、タグの情報に含まれる識別情報と対応する商品の金額を記憶部36に予め記憶された金額情報R1から読み出し、精算金額を算出する。次に、精算部34は、算出した精算金額を含む精算情報D1(動作情報)として記憶部36に記憶させる。なお、プリペイドカードなどを用いて精算が行われる場合、精算部34は、プリペイドカードから精算金額を減算する処理を行う。
【0023】
表示部35は、例えば、精算部34により算出された精算金額の表示、精算処理が完了したことの表示などを行う。表示部35は、例えば、ディスプレイである。記憶部36は、例えば、精算情報D1、金額情報R1などを記憶する。
【0024】
<1−4.決済サーバ>
以下、決済サーバ5の機能構成について説明する。決済サーバ5は、ネットワークNWを介して、端末装置3から精算情報を収集し、精算金の決済処理を行う。さらに、決済サーバ5は、収集した精算情報に基づいて、社員食堂を利用した社員の集団判定を行う。決済サーバ5は、例えば、通信部51と、収集部52と、決済部53と、集団判定部54(算出部、判定部、送信部)と、表示制御部55(画像生成部)と、表示部56と、記憶部57とを備える。通信部51は、ネットワークNWを介して、端末装置3と通信する。通信部51は、例えば、NIC等の通信インターフェースを含む。
【0025】
収集部52は、通信部51を介して、端末装置3から精算情報D1を収集して、記憶部57に記憶させる。収集部52は、例えば、所定の時間間隔、日次などの任意のタイミングで精算情報D1を収集する。すなわち、収集部52は、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する。
【0026】
決済部53は、記憶部57に記憶された精算情報D1に基づいて、社員ごとの精算金を集計し、精算金の決済処理を行う。決済部53は、決済情報D2を記憶部57に記憶させる。決済処理が給与システム(不図示)と連携することで給与から精算金が自動的に減算されるようなシステムの場合、決済部53は、通信部51を介して、決済情報D2を給与システムに送信する。
【0027】
集団判定部54は、記憶部57に記憶された決済情報D2に基づいて、社員食堂を利用した社員の集団判定を行う。集団判定部54は、決済情報D2に含まれる精算時刻に基づいて集団判定を行う。集団判定部54は、例えば、社員ごとに、一緒飯を行った他社員を判定した判定情報(以下、一緒飯判定情報D3)を記憶部57に記憶させる。
【0028】
表示制御部55は、一緒飯判定情報D3に基づいて、社員同士の結び付きを視覚的に示すグラフィック画像などの集団判定情報D4を生成し、記憶部57に記憶させる。また、表示制御部55は、グラフィック画像を表示部56に表示させる。
【0029】
表示部56は、例えば、決済サーバ5の運用担当者により閲覧される。表示部56は、例えば、決済部53による決済処理の結果などを表示する。また、表示部56は、例えば、表示制御部55により生成されたグラフィック画像を表示する。表示部56は、例えば、ディスプレイである。記憶部57は、例えば、精算情報D1、決済情報D2、一緒飯判定情報D3、集団判定情報D4などを記憶する。
【0030】
端末装置3の各機能部および決済サーバ5の各機能部は、CPUなどのプロセッサが、コンピュータのプログラムメモリなどに記憶されたプログラムを実行することで実現される。なお、これらの機能部は、プロセッサがプログラムを実行するのと同様の機能を有するLSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、およびFPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)などのハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することにより実現されてもよい。
【0031】
端末装置3の記憶部36および決済サーバ5の記憶部57は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)フラッシュメモリ、SDカード、レジスタ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。また、記憶部36および記憶部57の各々の一部または全部は、NAS(Network Attached Storage)や外部のストレージサーバなど、端末装置3および決済サーバ5がアクセス可能な外部装置であってもよい。
【0032】
<1−5.端末装置による精算処理>
以下において、端末装置3による精算処理について説明する。図4は、端末装置3による精算処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0033】
まず、端末装置3は、食事を終えた社員の操作に基づいて、例えば、ICチップ内蔵の社員証に含まれる社員IDなどの社員識別情報を読み取ることで、社員認証を行う(S101)。
【0034】
次に、端末装置3は、社員の操作に基づいて端末装置3の所定の位置に設置された、例えばトレー上の各食器の裏側に設けられたタグの商品識別情報を読み取る(S103)。
【0035】
次に、端末装置3は、金額情報R1を参照し、読み取った商品識別情報と対応する金額を読み出して精算金額を算出する(S105)。図5は、実施形態に係る金額情報R1の一例を示す図である。金額情報R1は、商品識別情報としての商品IDと、該商品IDと対応する金額とを含む。金額情報R1は、例えば、カレーライスと対応する商品ID「P001」の金額として「280円」を含んでいる。
【0036】
次に、端末装置3は、算出した精算金額を含む精算情報D1を記憶部36に記憶させる(S107)。図6は、実施形態に係る精算情報D1の一例を示す図である。精算情報D1は、社員IDと、精算日時と、精算金額と、購入商品1から3とを含む。精算情報D1は、例えば、社員ID「U101」である社員が、精算日時「2018/03/02/12:51:10」に、購入商品1「P001」の代金として精算金額「280円」の支払いを行った記録が含まれている。なお、精算情報D1は、4つ以上の商品の精算処理が行われた場合には、4つ目以降の購入商品の情報(購入商品4など)を含んでよい。また、プリペイドカードなどを用いて精算が行われる場合、端末装置3は、プリペイドカードから精算金額を減算する処理を行う。以上により、本フローチャートの処理を終了する。
【0037】
<1−6.決済サーバによる決済処理>
以下において、決済サーバ5による決済処理について説明する。図7は、実施形態に係る決済サーバ5による決済処理の流れの一例を示すフローチャートである。決済サーバ5は、ネットワークNWを介して、端末装置3から精算情報D1を収集し(S201)、記憶部57に記憶させる。
【0038】
次に、決済サーバ5は、収集した精算情報D1に含まれる精算データを集計し(S203)、決済情報D2を生成して記憶部57に記憶させる。図8は、実施形態に係る決済情報D2の一例を示す図である。図8に示される例は、複数の端末装置3(3−1〜3−8)から日次で収集された精算情報D1に含まれる精算データを社員IDごとに集計したものである。この決済情報D2には、精算情報D1に含まれる項目に加えて、収集元の端末装置を示す「端末装置ID」が追加されている。例えば、図8に示される決済情報D2には、社員ID「U101」の社員が、精算日時「2018/03/02/12:51:10」に、端末装置ID「3−1」で精算処理を行った記録が含まれている。
【0039】
次に、決済サーバ5は、生成した決済情報D2に基づいて、社員ごとの精算金の決済処理を行う(S205)。決済処理が給与システム(不図示)と連携することで給与から精算金が自動的に減算されるようなシステムの場合、決済サーバ5は、ネットワークNWを介して、決済処理に関する情報を給与システムに送信する。以上により、本フローチャートの処理を終了する。
【0040】
<1−7.決済サーバによる集団判定処理>
以下において、決済サーバ5による集団判定処理について説明する。図9は、実施形態に係る決済サーバ5による集団判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、決済サーバ5は、記憶部57に記憶された決済情報D2の中から、集団判定の処理対象とする一人の社員の決済データを抽出する(S301)。
【0041】
次に、決済サーバ5は、処理対象として抽出した社員の決済データに含まれる「精算日時」を基準として所定時間内に、同一グループに属する端末装置3によって精算処理を行った他社員を抽出する(S303)。図8に示される例において、処理対象として社員ID「U101」の社員を抽出した場合、精算日時「2018/03/02/12:51:10」を基準として、例えば、60秒以内、すなわち、この精算日時の前後30秒以内に精算処理を行った他社員であって、且つ、社員ID「U101」の社員が精算を行った端末装置ID「3−1」と同じグループに属する端末装置3−1から3−4によって精算処理を行った他社員を抽出する。
【0042】
図8に示される例において、社員ID「U102」の社員の精算日時「2018/03/02/12:51:17」は、社員ID「U101」の社員の精算日時の後の30秒以内含まれている。さらに、社員ID「U102」の社員が精算を行った端末装置ID「3−1」は、社員ID「U101」の社員が精算を行った端末装置と同じである。この場合、社員ID「U102」の社員は、上記の抽出条件を満たす。
【0043】
一方、社員ID「U103」の社員が精算処理を行った端末装置ID「3−7」が属する第2グループG2は、社員ID「U101」の社員が精算処理を行った端末装置ID「3−1」が属する第1グループG1とは異なる。このため、社員ID「U103」の端末装置ID「3−7」における精算処理は、上記の抽出条件を満たさない。また、社員ID「U105」の社員の精算日時「2018/03/02/12:52:56」は、社員ID「U101」の社員の精算日時の前後30秒以内に含まれていない。このため、社員ID「U105」の精算処理は、上記の抽出条件を満たさない。
【0044】
次に、決済サーバ5は、抽出した他社員を、処理対象の社員と一緒飯を行った社員と判定し、その回数(以下、「一緒飯回数」)を一緒飯判定情報D3として記憶部57に記憶させる(S305)。一緒飯回数は、関連度の一例である。なお、決済サーバ5は、過去の集団判定処理により、既に一緒飯判定結果情報D3に一緒飯回数の登録がある場合には、その回数を1つ増大させる。図10は、実施形態に係る一緒飯判定情報D3の一例を示す図である。図10に示される例では、社員ID「U101」の社員が過去に一緒飯を行った他社員として、社員ID「U102」の社員が一緒飯回数「8回」として登録されている。
【0045】
次に、決済サーバ5は、一緒飯判定情報D3に含まれる他社員の一緒飯回数が所定回数以上(例えば、5回以上)であるか否かを判定する(S307)。決済サーバ5は、一緒飯回数が所定回数以上であると判定した場合、その他社員が、処理対象の社員と頻繁に一緒飯を行う集団に属すると判定する(S309)。一方、決済サーバ5は、一緒飯回数が所定回数未満であると判定した場合、その他社員が、処理対象の社員と頻繁に一緒飯を行う集団に属さないと判定する(S311)。このような回数の閾値を用いた判定を行うことで、集団判定処理の精度を向上させることができる。決済サーバ5は、判定結果として集団に属することを示す「集団」あるいは集団に属さないことを示す「非集団」を一緒飯判定情報D3に書き込む。
【0046】
すなわち、決済サーバ5は、収集された動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる所定の動作を行った対象者間の関連度が高くなるように、関連度を算出する。また、決済サーバ5は、対象者間において、動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる頻度が高いほど関連度が高くなるように、関連度を算出する。また、決済サーバ5は、所定の動作は複数の場所で行われ、動作情報において、所定の動作を行った事実が、さらに複数の場所のいずれかに対応付けられており、動作情報に含まれる場所が同じであり、且つ、時刻が所定の範囲に含まれる所定の動作を行った対象者間の関連度が高くなるように、関連度を算出する。
【0047】
次に、決済サーバ5は、処理対象とする全社員に対する集団判定処理が完了したか否かを判定する(S313)。決済サーバ5は、全社員に対する集団判定処理が完了していないと判定した場合、処置対象の社員を一人抽出し、S301以降の処理を繰り返す。
【0048】
一方、決済サーバ5は、全社員に対する集団判定処理が完了したと判定した場合、一緒飯判定情報D3に基づいて、集団判定情報D4として、社員同士の関連度を視覚的に示すグラフィック画像を生成する(S315)。図11は、実施形態に係るグラフィック画像の一例を示す図である。図11に示される例では、円である一つ一つが社員を示しており、円と円を結ぶ線が社員同士の関連度を示している。また、円の濃淡は、結び付きを有する他の円の数を示しており、すなわち、数多くの他社員と一緒飯を行った社員ほど濃い円で示されている。また、円と円を結ぶ線の太さが社員同士の関連度の高さを示しており、すなわち、一緒飯を行った回数が多い社員間ほど太い線で結合されている。
【0049】
例えば、円F2(社員F2)は、円F1(社員F1)よりも濃い円で示されている。これは、社員F2は、社員F1よりも一緒飯を行った他社員の数が多いことを示している。また、例えば、円F3(社員F3)と円F4(社員F4)とを結ぶ線L2は、円F1と円F2とを結ぶ線L1よりも太く示されている。これは、社員F3と社員F4とが一緒飯を行った回数は、社員F1と社員F2とが一緒飯を行った回数よりも多いことを示している。このようなグラフィック画像により、社員同士の関連度を視覚的に表現することができる。なお、グラフィック画像において社員は円で示される以外に、四角形、三角形など任意の図形で示されてもよい。
【0050】
このようなグラフィック画像を生成することで、ある社員がどのような他社員と関連があり、すなわち、どのような集団に属しているのかを判断することができる。ある社員は、一つのみの集団に属していてもよいし、複数の集団に属していてもよい。
【0051】
以上説明した第1実施形態の集団判定システム1によれば、社員間(対象者間)の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能である。
【0052】
なお、上記の実施形態においては、決済サーバ5が、精算情報D1を集計して、一緒飯判定情報D3、グラフィック画像などの集団判定情報D4を生成する例を説明した。しかしながら、端末装置3に精算情報D1の集計機能を持たせ、集計結果を端末装置3間で共有することで、一緒飯判定情報D3、グラフィック画像などの集団判定情報D4を端末装置3側で生成するようにしてもよい。
【0053】
なお、決済サーバ5は、一緒飯判定情報D3、集団判定情報D4(グラフィック画像など)を、社員の健康診断結果を管理する健康診断管理サーバ(不図示)に送信するようにしてもよい。一般的に、一人飯を行う社員は、麺類、カレーライスなどの短時間で食べ終えることが可能な商品を繰り返し選択し、また、野菜などのサイドメニューを選択する頻度が低いことが想定される。一方、一緒飯を行う社員は、他社員が選択した商品を参考にして、様々な商品を選択し、また、野菜などのサイドメニューなども選択することが想定される。このため、一緒飯判定情報D3および集団判定情報D4と、健康診断の結果とを結び付けることで、例えば、一人飯を行うことで食生活に偏りが生じて健康を損なう兆候が見られる社員には、健康によい食品を推薦することや、一緒飯を推奨することができる。
【0054】
なお、決済サーバ5は、生成した一緒飯判定情報D3、集団判定情報D4などを、会社組織における管理者により利用される端末装置(不図示)に送信するようにしてもよい。一緒飯を行う社員は、様々な部署の社員と食事をする機会があり、仕事面にも良い影響が生じることが期待される。例えば、管理者は、一緒飯判定情報D3および集団判定情報D4を参照することで、自身の部下が様々な部署の社員と食事をするように働きかけることができる。
【0055】
また、決済サーバ5は、生成した一緒飯判定情報D3、集団判定情報D4などを、各社員により利用される端末装置(不図示)に送信するようにしてもよい。社員は、一緒飯判定情報D3および集団判定情報D4を参照することで、自分を中心とした他社員との関係を把握することができる。
【0056】
なお、上記の実施形態においては、社員食堂において食後に精算処理を行う例について説明したが、食前に精算処理を行う場合にも同様な仕組みを適用することができる。
【0057】
以上説明したように、実施形態の決済サーバ5は、複数の対象者が所定の動作を行った事実が時刻に対応付けられた動作情報を収集する収集部52と、前記収集部52によって収集された前記動作情報に含まれる時刻が所定の範囲に含まれる前記所定の動作を行った前記対象者間の関連度が高くなるように、前記関連度を算出する集団判定部54とを備える。これによって、複数の対象者間の関連度を簡便な手法で定量的に評価することが可能である。
【0058】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何など限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【0059】
1…集団判定システム
3、3−1、3−2、3−3、3−4、3−5、3−6、3−7、3−8…端末装置
31…通信部
32…認証部
33…読取部
34…精算部
35…表示部
36…記憶部
5…決済サーバ
51…通信部
52…収集部
53…決済部
54…集団判定部
55…表示制御部
56…表示部
57…記憶部
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11