特許 6913784 カラオケ装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6913784

(24)【登録日】2021年7月14日

(45)【発行日】2021年8月4日

(54)【発明の名称】カラオケ装置

(51)【国際特許分類】

   G10K 15/04 20060101AFI20210727BHJP

【ＦＩ】

   G10K15/04 302D

【請求項の数】3

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2020-51739(P2020-51739)

(22)【出願日】2020年3月23日

【審査請求日】2020年3月23日

(73)【特許権者】

【識別番号】390004710

【氏名又は名称】株式会社第一興商

(74)【代理人】

【識別番号】110000176

【氏名又は名称】一色国際特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】永田 明峰

【審査官】 菊池 智紀

(56)【参考文献】

【文献】 特開平１１−２７２７５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−１８５０１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−２６２４３５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ１０Ｋ １５／０４

Ｇ０６Ｑ ３０／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

店員が利用客を接客する店舗に設置されたカラオケ装置であって、
前記店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、当該利用客が当該店舗へ来店した来店回数を当該利用客の識別情報と紐付けた来店情報を登録または更新する登録部と、
前記店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店回数が第１の所定回数以上の利用客である一の常連客と会話を行う、来店回数が当該第１の所定回数より少ない第２の所定回数以下の利用客である新規客の感情を分析し、分析結果を当該一の常連客及び当該新規客の識別情報と紐付けた分析情報を生成する分析部と、
前記新規客の来店回数が前記第２の所定回数となった場合、当該新規客の識別情報を含む分析情報に基づいてある常連客の識別情報を抽出し、抽出した当該ある常連客の識別情報を前記店舗において提供される商品及び／またはサービスに対する支払いに充当可能なポイントと紐付けたポイント情報を生成するポイント部と、
を有するカラオケ装置。

【請求項2】

前記登録部は、前記新規客がカラオケ歌唱を行った歌唱回数を、当該新規客の識別情報と紐付けることにより前記来店情報を更新し、
前記ポイント部は、前記新規客の識別情報に紐付けられた歌唱回数に基づいて、前記ある常連客の識別情報に紐付けるポイントを加算することを特徴とする請求項１記載のカラオケ装置。

【請求項3】

前記店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、前記来店情報が登録されていない利用客及び当該利用客に同伴した常連客がいると判定した場合、当該来店情報が登録されていない利用客の識別情報を当該同伴した常連客の識別情報と紐付けた紹介者情報を生成する紹介部を有し、
前記ポイント部は、前記紹介者情報に基づいて、前記同伴した常連客以外の前記ある常連客に対して前記ポイント情報を生成することを特徴とする請求項１または２記載のカラオケ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明はカラオケ装置に関する。

【背景技術】

【0002】

カラオケ装置を利用してカラオケ歌唱を楽しめる店舗として、カラオケスナックやカラオケバー等、店員が利用客を接客する店舗（所謂、ナイト店舗）がある。しかし、ナイト店舗は、店舗の雰囲気が外から分かり難く、また常連客で占められている場合も多いため、若い利用客等にとって入店し難いという問題がある。

【0003】

ここで、特許文献１には、被紹介顧客及び登録顧客に対して、当該顧客が購入した商品またはサービスの代価から所定の額を減額できるクーポンを付与する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８−１３２８０８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、ナイト店舗の利用客には、カラオケ歌唱するという目的だけでなく、店員や常連客と会話するという目的もある。従って、ある利用客が初めて訪れたナイト店舗において常連客との会話を楽しむことができたと感じた場合、当該ある利用客が当該ナイト店舗を再訪する可能性が高くなる。

【0006】

ここで、特許文献１の技術を採用することにより、新規の利用客を紹介した常連客にはクーポンを付与することができる。一方で、特許文献１の技術では、新規の利用客が会話を楽しんだ常連客（すなわち、新規の利用客の再訪に貢献した常連客）に対しては、クーポンを付与することができない。

【0007】

本発明の目的は、新規客のナイト店舗への再訪に貢献した常連客に対して対価を付与することが可能なカラオケ装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するための一の発明は、店員が利用客を接客する店舗に設置されたカラオケ装置であって、前記店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、当該利用客が当該店舗へ来店した来店回数を当該利用客の識別情報と紐付けた来店情報を登録または更新する登録部と、前記店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店回数が第１の所定回数以上の利用客である一の常連客と会話を行う、来店回数が当該第１の所定回数より少ない第２の所定回数以下の利用客である新規客の感情を分析し、分析結果を当該一の常連客及び当該新規客の識別情報と紐付けた分析情報を生成する分析部と、前記新規客の来店回数が前記第２の所定回数となった場合、当該新規客の識別情報を含む分析情報に基づいてある常連客の識別情報を抽出し、抽出した当該ある常連客の識別情報を前記店舗において提供される商品及び／またはサービスに対する支払いに充当可能なポイントと紐付けたポイント情報を生成するポイント部と、を有するカラオケ装置である。
本発明の他の特徴については、後述する明細書及び図面の記載により明らかにする。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、新規客のナイト店舗への再訪に貢献した常連客に対して対価を付与することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施形態に係るカラオケ装置を示す図である。

【図2】実施形態に係るカラオケ本体を示す図である。

【図3A】実施形態に係る分析情報を示す図である。

【図3B】実施形態に係る分析情報を示す図である。

【図4】実施形態に係るカラオケ装置の処理を示すフローチャートである。

【図5】変形例２に係るカラオケ本体を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

図１〜図４を参照して、実施形態に係るカラオケ装置について説明する。

【0012】

＝＝カラオケ装置＝＝
カラオケ装置Ｋは、カラオケスナックのような、店員が利用客を接客する店舗ＨＢに設置される。カラオケ装置Ｋは、楽曲のカラオケ演奏、及び利用客がカラオケ歌唱を行うための装置である。図１に示すように、カラオケ装置Ｋは、カラオケ本体１０、スピーカ２０、表示装置３０、マイク４０、リモコン装置５０、及び撮影手段６０を備える。

【0013】

カラオケ本体１０は、選曲された楽曲の演奏制御、歌詞や背景映像等の表示制御、マイク４０を通じて入力された音声信号の処理といった、カラオケ演奏やカラオケ歌唱に関する各種の制御を行う。スピーカ２０は、カラオケ本体１０からの放音信号に基づいて放音するための構成である。表示装置３０は、カラオケ本体１０からの信号に基づいて映像や画像を画面に表示するための構成である。マイク４０は、利用客が行ったカラオケ歌唱に基づく歌唱音声をアナログの音声信号に変換してカラオケ本体１０に入力するための構成である。リモコン装置５０は、カラオケ本体１０に対する各種操作をおこなうための装置である。撮影手段６０は、店舗に来店した利用客を撮影するためのカメラである。撮影手段６０は、入店した利用客の撮影用や着席している利用客の撮影用等、用途に応じて複数設けられていてもよい。また撮影手段６０は、カラオケ装置Ｋとは別に設けられていてもよい。

【0014】

図２に示すように、本実施形態に係るカラオケ本体１０は、記憶手段１０ａ、通信手段１０ｂ、入力手段１０ｃ、及び制御手段１０ｄを備える。各構成はインターフェース（図示なし）を介してバスＢに接続されている。

【0015】

［記憶手段］
記憶手段１０ａは、各種のデータを記憶する大容量の記憶装置であり、たとえばハードディスクドライブなどである。記憶手段１０ａは、カラオケ装置Ｋによりカラオケ演奏を行うための複数の楽曲データを記憶する。

【0016】

楽曲データは、個々の楽曲を特定するための楽曲識別情報が付与されている。楽曲識別情報は、楽曲を識別するための楽曲ＩＤ等、各楽曲に固有の情報である。楽曲データは、伴奏データ、リファレンスデータ等を含む。

【0017】

本実施形態において、記憶手段１０ａは、来店情報、分析情報、及びポイント情報（いずれも後述）を記憶する。

【0018】

［通信手段・入力手段］
通信手段１０ｂは、リモコン装置５０との通信を行うためのインターフェースを提供する。入力手段１０ｃは、店員が各種の指示入力を行うための構成である。入力手段１０ｃは、カラオケ本体１０に設けられたボタン等である。或いは、リモコン装置５０が入力手段１０ｃとして機能してもよい。

【0019】

［制御手段］
制御手段１０ｄは、カラオケ装置Ｋにおける各種の制御を行う。制御手段１０ｄは、ＣＰＵおよびメモリ（いずれも図示無し）を備える。ＣＰＵは、メモリに記憶されたプログラムを実行することにより各種の機能を実現する。

【0020】

本実施形態においてはＣＰＵがメモリに記憶されるプログラムを実行することにより、制御手段１０ｄは、登録部１００、分析部２００、及びポイント部３００として機能する。

【0021】

（登録部）
登録部１００は、店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店情報を登録または更新する。

【0022】

来店情報は、利用客が店舗へ来店した来店回数を当該利用客の識別情報と紐付けたものである。

【0023】

利用客の識別情報は、たとえば、利用客毎に設定された文字列（すなわち利用客ＩＤ）のような、利用客毎に固有の情報である。識別情報は、利用客の顔画像データと対応付けられている。なお、識別情報は、予め設定されたニックネームであってもよいし、顔画像データそのものであってもよい。

【0024】

たとえば、利用客ＵＮが店舗ＨＢに入店したとする。撮影手段６０は、入店時に利用客ＵＮの撮影を行い、利用客ＵＮの顔画像を特定する。撮影された映像の中から顔画像を特定する方法は公知の手法を用いることができる。撮影手段６０は、特定した顔画像を示す顔画像データを出力する。

【0025】

登録部１００は、利用客ＵＮの顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されているかどうかを確認する。顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されていない場合、登録部１００は、識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎを新たに生成して利用客ＵＮの顔画像データと対応付け、且つ来店回数「１回」を紐付けることで利用客ＵＮの来店情報を新たに作成し、記憶手段１０ａに登録する。

【0026】

一方、利用客ＵＮの入店後に、利用客Ｕ１が店舗ＨＢに入店したとする。撮影手段６０は、入店時に利用客Ｕ１の撮影を行い、顔画像データを出力する。

【0027】

登録部１００は、利用客Ｕ１の顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されているかどうかを確認する。顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されている場合、登録部１００は、利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１に紐付けられている来店回数を１回増やすことで利用客Ｕ１の来店情報を更新する。

【0028】

なお、登録部１００は、利用客が来店する都度、来店回数を増やすことにより来店情報を更新してもよいし、来店回数が第１の所定回数（後述）に達した後は、来店情報の更新を行わなくてもよい。

【0029】

（分析部）
分析部２００は、店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店回数が第１の所定回数以上の利用客である一の常連客と会話を行う、来店回数が当該第１の所定回数より少ない第２の所定回数以下の利用客である新規客の感情を分析し、分析情報を生成する。

【0030】

第１の所定回数及び第２の所定回数は予め設定されている。たとえば、第１の所定回数を「１０回」、第２の所定回数を「５回」とした場合、来店回数が１０回以上の利用客が常連客に該当し、来店回数が５回以下の利用客が新規客に該当する。なお、この場合、来店回数が６回〜９回の利用客は、常連客また新規客のいずれにも該当しない。また、第１の所定回数と第２の所定回数を連続する値（たとえば、第１の所定回数を「１０回」、第２の所定回数を「９回」）とすることにより、全ての利用客を常連客または新規客として扱うことができる。このように、本実施形態における新規客とは、店舗を初めて訪れた利用客だけでなく、店舗を訪れた回数が少ない利用客（具体的には第２の所定回数以下の利用客）を含む。

【0031】

顔画像データに基づく感情の分析は、公知の技術を利用することができる。分析結果は、たとえば０．０（退屈している）〜１０．０（楽しんでいる）までの数値として示すことができる。

【0032】

分析情報は、分析結果を一の常連客及び新規客の識別情報と紐付けたものである。

【0033】

たとえば、２０２０年３月２７日、利用客ＵＮ及び利用客Ｕ１が店舗ＨＢに滞在しているとする。また、利用客ＵＮは店舗ＨＢに初めて来店した客である一方、利用客Ｕ１は店舗ＨＢへの来店回数が１０回以上の客であるとする。なお、以下の説明において、第１の所定回数を「１０回」とし、第２の所定回数を「５回」とする。

【0034】

ここで、利用客Ｕ１が利用客ＵＮに話しかけ、会話を行ったとする。撮影手段６０は、会話をする利用客ＵＮ及び利用客Ｕ１の撮影を行い、それぞれの顔画像データを取得する。

【0035】

分析部２００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における来店回数を参照する。利用客ＵＮは店舗ＨＢに初めて来店した客（すなわち、来店回数は１回）である。この場合、分析部２００は、利用客ＵＮが新規客であると判断する。

【0036】

一方、分析部２００は、利用客Ｕ１の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客Ｕ１の来店情報における来店回数を参照する。利用客Ｕ１は店舗ＨＢに１０回以上、来店した客である。この場合、分析部２００は、利用客Ｕ１が常連客であると判断する。

【0037】

その後、分析部２００は、撮影した利用客ＵＮの顔画像データに基づいて感情を分析することにより、分析結果の値として「７．９」を得たとする。分析部２００は、分析結果の値「７．９」を利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１及び利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎと紐付けた分析情報を生成する。分析部２００は、生成した分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる。

【0038】

２０２０年４月３日、利用客ＵＮが再び店舗ＨＢを訪れたとする。この場合、利用客ＵＮの顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されているため、登録部１００は、利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎに紐付けられている来店回数を１回増やす（合計２回）ことで来店情報を更新する。

【0039】

また、利用客ＵＮが店舗ＨＢを訪れた時点で利用客Ｕ２及び利用客Ｕ３が店舗ＨＢに滞在しているとする。利用客Ｕ２及び利用客Ｕ３は店舗ＨＢへの来店回数が１０回以上の客であるとする。

【0040】

ここで、まず、利用客Ｕ２が利用客ＵＮに話しかけ、会話を行ったとする。撮影手段６０は、会話をする利用客ＵＮ及び利用客Ｕ２の撮影を行い、それぞれの顔画像データを取得する。

【0041】

分析部２００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における来店回数を参照する。この例において、利用客ＵＮの来店回数は２回である。この場合、分析部２００は、利用客ＵＮが新規客であると判断する。

【0042】

一方、分析部２００は、利用客Ｕ２の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客Ｕ２の来店情報における来店回数を参照する。利用客Ｕ２は店舗ＨＢに１０回以上、来店した客である。この場合、分析部２００は、利用客Ｕ２が常連客であると判断する。

【0043】

その後、分析部２００は、撮影した利用客ＵＮの顔画像データに基づいて感情を分析することにより、分析結果の値として「５．４」を得たとする。分析部２００は、分析結果の値「５．４」を利用客Ｕ２の識別情報ＩＤ＊＊＊２及び利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎと紐付けた分析情報を生成する。分析部２００は、生成した分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる。

【0044】

利用客Ｕ２との会話が終わった後、利用客Ｕ３が利用客ＵＮに話しかけ、会話を行ったとする。撮影手段６０は、会話をする利用客ＵＮ及び利用客Ｕ３の撮影を行い、それぞれの顔画像データを取得する。

【0045】

分析部２００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における来店回数を参照する。この例において、利用客ＵＮの来店回数は２回である。この場合、分析部２００は、利用客ＵＮが新規客であると判断する。

【0046】

一方、分析部２００は、利用客Ｕ３の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客Ｕ３の来店情報における来店回数を参照する。利用客Ｕ２は店舗ＨＢに１０回以上、来店した客である。この場合、分析部２００は、利用客Ｕ３が常連客であると判断する。

【0047】

その後、分析部２００は、撮影した利用客ＵＮの顔画像データに基づいて感情を分析することにより、分析結果の値として「３．５」を得たとする。分析部２００は、分析結果の値「３．５」を利用客Ｕ３の識別情報ＩＤ＊＊＊３及び利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎと紐付けた分析情報を生成する。分析部２００は、生成した分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる。

【0048】

２０２０年４月１０日、利用客ＵＮが三度、店舗ＨＢを訪れたとする。この場合、利用客ＵＮの顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されているため、登録部１００は、利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎに紐付けられている来店回数を１回増やす（合計３回）ことで来店情報を更新する。

【0049】

また、利用客ＵＮが店舗ＨＢを訪れた時点で利用客Ｕ１及び利用客Ｕ６が店舗ＨＢに滞在しているとする。利用客Ｕ１は店舗ＨＢへの来店回数が１０回以上の客である一方、利用客Ｕ６は店舗ＨＢへの来店回数が７回の客であるとする。

【0050】

ここで、まず、利用客Ｕ１が利用客ＵＮに話しかけ、会話を行ったとする。撮影手段６０は、会話をする利用客ＵＮ及び利用客Ｕ１の撮影を行い、それぞれの顔画像データを取得する。

【0051】

分析部２００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における来店回数を参照する。この例において、来店回数は３回である。この場合、分析部２００は、利用客ＵＮが新規客であると判断する。

【0052】

一方、分析部２００は、利用客Ｕ１の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客Ｕ１の来店情報における来店回数を参照する。利用客Ｕ１は店舗ＨＢに１０回以上、来店した客である。この場合、分析部２００は、利用客Ｕ１が常連客であると判断する。

【0053】

その後、分析部２００は、撮影した利用客ＵＮの顔画像データに基づいて感情を分析することにより、分析結果の値として「８．６」を得たとする。分析部２００は、分析結果の値「８．６」を利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１及び利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎと紐付けた分析情報を生成する。分析部２００は、生成した分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる。

【0054】

利用客Ｕ１との会話が終わった後、利用客Ｕ６が利用客ＵＮに話しかけ、会話を行ったとする。撮影手段６０は、会話をする利用客ＵＮ及び利用客Ｕ６の撮影を行い、それぞれの顔画像データを取得する。

【0055】

分析部２００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における来店回数を参照する。この例において、来店回数は３回である。この場合、分析部２００は、利用客ＵＮが新規客であると判断する。

【0056】

一方、分析部２００は、利用客Ｕ６の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客Ｕ６の来店情報における来店回数を参照する。利用客Ｕ６は店舗ＨＢに７回来店した客である。この場合、分析部２００は、利用客Ｕ６が常連客でも新規客でもないと判断する。従って、分析部２００は、新規客である利用客ＵＮの感情の分析は行わない。

【0057】

図３Ａは、記憶手段１０ａに記憶された上述の分析情報を示した図である。なお、図３Ａは、利用客ＵＮが店舗ＨＢを４回目に訪れた際の分析情報も含む。ここで、利用客Ｕ４及び利用客Ｕ５は店舗ＨＢへの来店回数が１０回以上の利用客（すなわち、常連客）である。また、利用客Ｕ４の識別情報ＩＤ＊＊＊４、及び利用客Ｕ５の識別情報ＩＤ＊＊＊５に紐付けられている分析結果は、上述と同様の処理により求められたものである。

【0058】

（ポイント部）
ポイント部３００は、新規客の来店回数が第２の所定回数となった場合、当該新規客の識別情報を含む分析情報に基づいてある常連客の識別情報を抽出し、抽出した当該ある常連客の識別情報を店舗において提供される商品及び／またはサービスに対する支払いに充当可能なポイントと紐付けたポイント情報を生成する。

【0059】

店舗において提供される商品は、たとえば飲食物である。店舗において提供されるサービスは、たとえばテーブルチャージである。ポイントは、たとえば１ポイント＝１円というように、実際に支払う金額に代えることができる対価である。付与されるポイントは、３００ポイント、５００ポイント等、予め一の値が設定されている。

【0060】

識別情報の抽出は様々な方法で行うことができる。たとえば、ポイント部３００は、各常連客の分析結果の平均値を求め、最も平均値が高い常連客の識別情報を抽出することができる。或いは、ポイント部３００は、最も高い分析結果の値が紐付けられている常連客の識別情報を抽出することができる。

【0061】

たとえば、図３Ａのような分析情報がカラオケ装置Ｋに記憶されている例において、２０２０年４月２４日、利用客ＵＮが再び店舗ＨＢを訪れたとする。この場合、利用客ＵＮの顔画像データが記憶手段１０ａに記憶されているため、登録部１００は、利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎに紐付けられている来店回数を１回増やす（合計５回）ことで来店情報を更新する。

【0062】

また、利用客ＵＮが店舗ＨＢを訪れた時点で利用客Ｕ５が店舗ＨＢに滞在しているとする。利用客Ｕ５は店舗ＨＢへの来店回数が１０回以上の客であるとする。

【0063】

ここで、利用客Ｕ５が利用客ＵＮに話しかけ、会話を行ったとする。撮影手段６０は、会話をする利用客ＵＮ及び利用客Ｕ５の撮影を行い、それぞれの顔画像データを取得する。

【0064】

分析部２００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における来店回数を参照する。この例において、来店回数は５回である。この場合、分析部２００は、利用客ＵＮが新規客であると判断する。

【0065】

一方、分析部２００は、利用客Ｕ５の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客Ｕ５の来店情報における来店回数を参照する。利用客Ｕ５は店舗ＨＢに１０回以上、来店した客である。この場合、分析部２００は、利用客Ｕ５が常連客であると判断する。

【0066】

その後、分析部２００は、撮影した利用客ＵＮの顔画像データに基づいて感情を分析することにより、分析結果の値として「４．５」を得たとする。分析部２００は、分析結果の値「４．５」を利用客Ｕ５の識別情報ＩＤ＊＊＊５及び利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎと紐付けた分析情報を生成する。分析部２００は、生成した分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる（図３Ｂ参照）。

【0067】

ここで、上述の分析情報を記憶させた場合、利用客ＵＮの来店回数は、第２の所定回数「５回」となる。よって、ポイント部３００は、利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎを含む分析情報に基づいて常連客の識別情報を抽出する。

【0068】

この例において、ポイント部３００は、利用客毎に分析結果の平均値を求める。図３Ｂの場合、分析結果の平均値は、利用客Ｕ１が「８．２５」であり、利用客Ｕ２が「５．４」であり、利用客Ｕ３が「３．５」であり、利用客Ｕ４が「７．２」であり、利用客Ｕ５が「４．８」となる。

【0069】

この場合、ポイント部３００は、平均値が最も高い利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１を抽出する。

【0070】

ポイント部３００は、抽出した利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１を予め設定されたポイントと紐付けたポイント情報を生成し、記憶手段１０ａに記憶させる。

【0071】

その後、利用客Ｕ１が店舗ＨＢに来店した場合、ポイント部３００は、利用客Ｕ１の顔画像データ及び識別情報ＩＤ＊＊＊１に基づいて、利用客Ｕ１に対するポイント情報を記憶手段１０ａから読み出し、カラオケ装置Ｋの表示装置３０やリモコン装置５０の表示画面に付与されたポイントの値を表示させる。

【0072】

なお、ポイント部３００は、各常連客の分析結果の平均値を求め、平均値が所定値以上である全ての常連客の識別情報を抽出してもよい。たとえば、図３Ｂの例において、所定値を「６．０」とした場合、ポイント部３００は、利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１及び利用客Ｕ４の識別情報ＩＤ＊＊＊４を抽出することができる。

【0073】

また、このように複数の利用客の識別情報を抽出した場合、ポイント部３００は、複数の利用客の識別情報それぞれに対して予め設定されたポイントを紐付けることができる。たとえば、予め設定されたポイントが５００ポイントの場合、ポイント部３００は、利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１、及び利用客Ｕ４の識別情報ＩＤ＊＊＊４それぞれに対して５００ポイントを紐付ける。一方、ポイント部３００は、予め設定されたポイントを抽出された利用客の人数に応じて分配してもよい。たとえば、予め設定されたポイントが５００ポイントの場合、ポイント部３００は、利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１、及び利用客Ｕ４の識別情報ＩＤ＊＊＊４それぞれに対して２５０ポイントを紐付ける。

【0074】

また、付与されたポイントを、商品及び／またはサービスに対する支払い以外に充当することもできる。たとえば、カラオケ装置Ｋは、公知の技術により、利用客のカラオケ歌唱を採点することができる。この際、カラオケ装置Ｋは、付与されたポイントをカラオケ歌唱の採点結果に反映することができる。

【0075】

上述の通り、５００ポイントが付与された利用客Ｕ１がカラオケ歌唱を行った結果、カラオケ装置Ｋは、９２．５点の採点結果を算出したとする。また、ポイントは、１００ポイントで採点結果の１点分に相当するとする。この場合、カラオケ装置Ｋは、５００ポイント分の点数である「５点」を採点結果に加算し、最終的な値として９７．５点を出力することができる。

【0076】

＝＝カラオケ装置における処理について＝＝
次に、図４を参照して本実施形態に係るカラオケ装置Ｋにおける処理について述べる。図４は、カラオケ装置Ｋにおける処理を示すフローチャートである。カラオケ装置Ｋは、店舗ＨＢに設置されている。また、利用客ＵＮは、初めて店舗ＨＢを訪れる新規客であるとする。更に、複数の常連客の来店情報が記憶手段１０ａに記憶されているとする。

【0077】

店舗ＨＢに利用客ＵＮが入店した場合、撮影手段６０は利用客ＵＮの撮影を行う（来店した新規客を撮影。ステップ１０）。撮影手段６０は、撮影して得られた顔画像データを出力する。

【0078】

登録部１００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、利用客ＵＮが店舗ＨＢへ来店した来店回数を利用客の識別情報と紐付けた来店情報を登録する（来店情報を登録。ステップ１１）。その後、利用客ＵＮは、店舗ＨＢに滞在している常連客との会話を行う。

【0079】

分析部２００は、店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、一の常連客と会話を行う利用客ＵＮの感情を分析し、分析結果を当該一の常連客及び利用客ＵＮの識別情報と紐付けた分析情報を生成する。分析部２００は、分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる（分析情報を記憶。ステップ１２）。

【0080】

その後、別の日に利用客ＵＮが店舗ＨＢを再訪したとする。

【0081】

店舗ＨＢに利用客ＵＮが入店した場合、撮影手段６０は利用客ＵＮの撮影を行う（再訪した新規客を撮影。ステップ１３）。撮影手段６０は、撮影して得られた顔画像データを出力する。

【0082】

登録部１００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、利用客ＵＮの来店情報を更新する（来店情報を更新。ステップ１４）。その後、利用客ＵＮは、店舗ＨＢに滞在している常連客との会話を行う。

【0083】

分析部２００は、ステップ１２と同様、一の常連客と会話を行う利用客ＵＮの感情を分析し、分析結果を当該一の常連客及び利用客ＵＮの識別情報と紐付けた分析情報を新たに生成する。分析部２００は、新たな分析情報を記憶手段１０ａに記憶させる（新たな分析情報を記憶。ステップ１５）。

【0084】

ここで、利用客ＵＮの来店回数が第２の所定回数となった場合（ステップ１６でＹの場合）、ポイント部３００は、利用客ＵＮの識別情報を含む分析情報に基づいてある常連客の識別情報を抽出し、抽出した当該ある常連客の識別情報を店舗ＨＢにおいて提供される商品及び／またはサービスに対する支払いに充当可能なポイントと紐付けたポイント情報を生成する（ある常連客に対するポイント情報を生成。ステップ１７）。

【0085】

その後、ある常連客が店舗ＨＢに来店した場合、ポイント部３００は、ポイント情報に基づいてある常連客に付与されたポイントの値を、表示装置３０等に表示させる（ある常連客に対してポイントを表示。ステップ１８）。

【0086】

以上から明らかなように、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋは、店員が利用客を接客する店舗ＨＢに設置される。カラオケ装置Ｋは、店舗ＨＢに来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、当該利用客が店舗ＨＢへ来店した来店回数を当該利用客の識別情報と紐付けた来店情報を登録または更新する登録部１００と、店舗ＨＢに来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店回数が第１の所定回数以上の利用客である一の常連客と会話を行う、来店回数が当該第１の所定回数より少ない第２の所定回数以下の利用客である新規客の感情を分析し、分析結果を当該一の常連客及び当該新規客の識別情報と紐付けた分析情報を生成する分析部２００と、新規客の来店回数が第２の所定回数となった場合、当該新規客の識別情報を含む分析情報に基づいてある常連客の識別情報を抽出し、抽出した当該ある常連客の識別情報を店舗ＨＢにおいて提供される商品及び／またはサービスに対する支払いに充当可能なポイントと紐付けたポイント情報を生成するポイント部３００と、を有する。

【0087】

このようなカラオケ装置Ｋによれば、新規客の感情の分析結果に基づいて特定の常連客に対して所定のポイントを付与することができる。特定の常連客との会話を楽しんだ新規客は、店舗ＨＢを再訪する可能性が高くなる。このような常連客は、新規客の店舗ＨＢへの再訪に貢献しているといえる。よって、このような常連客に所定のポイントを付与することにより、常連客の満足度も高めることができる。すなわち、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋによれば、新規客のナイト店舗への再訪に貢献した常連客に対して対価を付与することができる。

【0088】

＜変形例１＞
店舗ＨＢを訪れた利用客は、カラオケ装置Ｋを利用してカラオケ歌唱を行うことができる。また、ナイト店舗のような業態の場合、１回のカラオケ歌唱に対して料金が発生する。従って、利用客がカラオケ歌唱を行った場合、店舗としての売り上げが増加する。本変形例では、新規客がカラオケ歌唱を行った場合に、特定の常連客に対して付与されるポイントを加算する例について説明する。

【0089】

本変形例に係る登録部１００は、新規客がカラオケ歌唱を行った歌唱回数を、当該新規客の識別情報と紐付けることにより来店情報を更新する。

【0090】

たとえば、実施形態の例において、２０２０年４月３日に店舗ＨＢを再訪した利用客ＵＮがカラオケ装置Ｋを利用してカラオケ歌唱を行うとする。この場合、撮影手段６０は、カラオケ歌唱する利用客ＵＮの撮影を行い、顔画像データを取得する。

【0091】

登録部１００は、利用客ＵＮの顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている利用客ＵＮの来店情報における歌唱回数を１回増やすことで来店情報を更新する。

【0092】

なお、カラオケ歌唱に伴う来店情報の更新は、上記例に限られない。たとえば、店舗ＨＢの店員は、利用客ＵＮがある楽曲のカラオケ歌唱を希望した際、リモコン装置５０を介して当該ある楽曲の識別情報と利用客ＵＮの識別情報とを入力する。カラオケ装置Ｋは、入力されたある楽曲の識別情報及び利用客ＵＮの識別情報を予約待ち行列に登録する。登録部１００は、予約待ち行列に登録されたある楽曲のカラオケ演奏が開始された場合、予約待ち行列を参照して利用客ＵＮの識別情報を取得する。そして、登録部１００は、取得した利用客ＵＮの識別情報に基づいて来店情報を特定し、歌唱回数を１回増やすことで来店情報の更新を行うことができる。或いは、利用客ＵＮがカラオケ歌唱を行った場合、記憶手段１０ａは利用者ＵＮの歌唱履歴を記憶する。歌唱履歴は、利用客の識別情報やカラオケ歌唱を行った楽曲の識別情報等を含む。登録部１００は、利用客ＵＮの歌唱履歴を参照することで利用客ＵＮの識別情報を取得することができる。

【0093】

本変形例に係るポイント部３００は、新規客の識別情報に紐付けられた歌唱回数に基づいて、ある常連客の識別情報に紐付けるポイントを加算する。加算するポイントは、たとえば「カラオケ歌唱１回あたり５０ポイント」のように、予め一の値が設定されている。

【0094】

ここで、実施形態の例において、２０２０年４月３日に利用客ＵＮがカラオケ歌唱を１回行い、２０２０年４月１０日に利用客ＵＮがカラオケ歌唱を２回行い、２０２０年４月１７日に利用客ＵＮがカラオケ歌唱を３回行い、２０２０年４月２４日に利用客ＵＮがカラオケ歌唱を３回行ったとする。この場合、利用客ＵＮの来店情報には、歌唱回数として「９回」が登録されている。

【0095】

ここで、利用客ＵＮの来店回数が第２の所定回数となった場合、ポイント部３００は、利用客ＵＮの識別情報を含む分析情報に基づいて常連客である利用客Ｕ１の識別情報を抽出する。

【0096】

そして、ポイント部３００は、予め設定されたポイント（たとえば、５００ポイント）を付与する際、歌唱回数に応じたポイント（たとえば５０ポイント×９回＝４５０ポイント）を加算し、合計９５０ポイントを利用客Ｕ１の識別情報と紐付けたポイント情報を生成し、記憶手段１０ａに記憶させる。

【0097】

以上から明らかなように、本変形例において、登録部１００は、新規客がカラオケ歌唱を行った歌唱回数を、当該新規客の識別情報と紐付けることにより来店情報を更新する。また、ポイント部３００は、新規客の識別情報に紐付けられた歌唱回数に基づいて、ある常連客の識別情報に紐付けるポイントを加算する。このように新規客がカラオケ歌唱を行った場合には付与するポイントを加算することにより、店舗の売り上げ増加に伴う利益の一部を常連客に対して還元することができる。

【0098】

なお、登録部１００は、歌唱回数だけでなく、新規客がオーダーした飲食物の金額やリクエストしたサービスの金額を来店情報に含めてもよい。

【0099】

この場合、ポイント部３００は、新規客の識別情報に紐付けられた金額に基づいて、ある常連客の識別情報に紐付けるポイントを加算する。加算するポイントは、たとえば、金額の１０％のように、予め設定されている所定の基準に基づいて算出される。

【0100】

＜変形例２＞
次に図５を参照して変形例２について説明する。ナイト店舗では、新規客を開拓するために、新規客を同伴した常連客に対してドリンク一杯を無料とする等のキャンペーンを行うことがある。この場合、新規客を同伴した常連客は、キャンペーンの恩恵を受けることができる。一方、実施形態で説明したようなポイントが新規客を同伴した常連客に対して付与された場合、当該常連客は複数のメリットを享受できる一方、新規客が会話を楽しんだ他の常連客にはメリットがない。本変形例では、このような場合に、新規客を同伴した常連客以外の常連客に対してポイントを付与する例について説明する。

【0101】

本変形例において、制御手段１０ｄは、登録部１００、分析部２００、ポイント部３００、及び紹介部４００として機能する（図５参照）。

【0102】

（紹介部）
紹介部４００は、店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店情報が登録されていない利用客及び当該利用客に同伴した常連客がいると判定した場合、当該来店情報が登録されていない利用客の識別情報を当該同伴した常連客の識別情報と紐付けた紹介者情報を生成する。

【0103】

たとえば、利用客Ｕ１が利用客ＵＮを同伴して店舗ＨＢに入店したとする。撮影手段６０は、入店時に利用客ＵＮ及び利用客Ｕ１の撮影を行い、それぞれの顔画像を特定する。撮影手段６０は、特定した顔画像を示す顔画像データを出力する。

【0104】

ここで、紹介部４００は、各利用客の顔画像データに基づいて、記憶手段１０ａに記憶されている来店情報における来店回数を参照する。この例において、紹介部４００は、利用客ＵＮについて来店情報が登録されていない新規客であり、利用客Ｕ１について来店情報に含まれる来店回数が第１の所定回数以上の常連客であると判定したとする。

【0105】

この場合、紹介部４００は、利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎを利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１と紐付けた紹介情報を生成する。紹介部４００は、生成した紹介情報を記憶手段１０ａに記憶させる。

【0106】

その後、図３Ｂに示したように、利用客ＵＮの来店回数が第２の所定回数「５回」となったとする。この場合、ポイント部３００は、利用客ＵＮの識別情報を含む分析情報に基づいて常連客の識別情報を抽出する。

【0107】

その際、本変形例に係るポイント部３００は、紹介者情報に基づいて、同伴した常連客以外の常連客に対してポイント情報を生成する。

【0108】

この例において、ポイント部３００は、利用客毎に分析結果の平均値を求める。図３Ｂの場合、分析結果の平均値は、利用客Ｕ１が「８．２５」であり、利用客Ｕ２が「５．４」であり、利用客Ｕ３が「３．５」であり、利用客Ｕ４が「７．２」であり、利用客Ｕ５が「４．８」となる。

【0109】

次に、ポイント部３００は、利用客ＵＮの識別情報ＩＤ＊＊＊Ｎを含む紹介者情報を参照する。この例では、紹介者情報に利用客Ｕ１の識別情報ＩＤ＊＊＊１が含まれる。

【0110】

よって、ポイント部３００は、利用客毎に求めた分析結果の平均値が最も高い利用客Ｕ１は利用客ＵＮに同伴した利用客であると判断し、ポイント情報を生成する対象から除外する。従って、ポイント部３００は、利用客Ｕ１の次に平均値が高い利用客Ｕ４の識別情報ＩＤ＊＊＊４を抽出する。

【0111】

ポイント部３００は、抽出した利用客Ｕ４の識別情報ＩＤ＊＊＊４を予め設定されたポイントと紐付けたポイント情報を生成し、記憶手段１０ａに記憶させる。

【0112】

以上から明らかなように、本変形例において、カラオケ装置Ｋは、店舗に来店した利用客を撮影して得られる顔画像データに基づいて、来店情報が登録されていない利用客及び当該利用客に同伴した常連客がいると判定した場合、当該来店情報が登録されていない利用客の識別情報を当該同伴した常連客の識別情報と紐付けた紹介者情報を生成する紹介部４００を有する。また、本変形に係るポイント部３００は、紹介者情報に基づいて、同伴した常連客以外の常連客に対してポイント情報を生成する。このようなカラオケ装置Ｋによれば、新規客を同伴した常連客以外の常連客に対してポイントを付与することができる。

【0113】

なお、上述のポイント部３００による処理の代わりに、紹介者情報に識別情報が含まれる利用客同士（上記例であれば利用客ＵＮ及び利用客Ｕ１）が会話を行う場合には、分析部２００が感情の分析を行わないこととしてもよい。

【0114】

＜その他＞
上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定するものではない。上記の構成は、適宜組み合わせて実施す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、変更を行うことができる。上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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。

【符号の説明】

【0115】

１００ 登録部
２００ 分析部
３００ ポイント部
４００ 紹介部
Ｋ カラオケ装置

【要約】

【課題】ある利用客のナイト店舗への再訪に貢献した常連客に対して対価を付与することが可能なカラオケ装置を提供する。
【解決手段】来店情報を登録または更新する登録部、来店回数が第１の所定回数以上の利用客である一の常連客と会話を行う、来店回数が当該第１の所定回数より少ない第２の所定回数以下の利用客である新規客の感情を分析し、分析結果を当該一の常連客及び当該新規客の識別情報と紐付けた分析情報を生成する分析部、新規客の来店回数が前記第２の所定回数となった場合、ある常連客の識別情報を抽出し、ポイント情報を生成するポイント部を有するカラオケ装置。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】