特許 7239541 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(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】

(24)【登録日】2023-03-06

(45)【発行日】2023-03-14

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/12 20120101AFI20230307BHJP

   G06F 3/16 20060101ALI20230307BHJP

   G06Q 10/04 20230101ALI20230307BHJP

   G10L 15/10 20060101ALI20230307BHJP

   G10L 15/00 20130101ALI20230307BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/12

G06F3/16 650

G06Q10/04

G10L15/10 200W

G10L15/10 500Z

G10L15/00 200D

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020188941

(22)【出願日】2020-11-12

(65)【公開番号】P2022077880

(43)【公開日】2022-05-24

【審査請求日】2021-03-17

(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】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】辻田 元久

(72)【発明者】

【氏名】岩瀬張 太士

【審査官】久宗 義明

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－０８５０４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１６２００７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－２１９７５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／０２３２５１４（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｆ ３／１６

Ｇ１０Ｌ １５／１０

Ｇ１０Ｌ １５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の人が集まる場所の中での音声を検知する音声検知部と、
検知された前記音声から前記場所の満空を推定する推定部と、
を備え、
前記音声検知部は、前記場所からの退出者の退出時に前記場所の関係者が発した前記退出者の人数に関する前記音声を検知し、
前記推定部は、前記退出者の人数に関する前記音声から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記音声検知部は、前記場所の中で前記場所の関係者が発する定型句に関する前記音声を検知し、
前記推定部は、前記定型句に関する前記音声から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記音声検知部は、前記場所の中で前記場所への来訪者に対して前記関係者が発する前記定型句に関する前記音声を検知し、
前記推定部は、前記定型句に関する前記音声の検知回数から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記音声検知部は、前記場所の中で前記場所からの退出者に対して前記関係者が発する前記定型句に関する前記音声を検知し、
前記推定部は、前記定型句に関する前記音声の検知回数から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、前記定型句に関する前記音声の検知回数の所定期間内の統計値に基づいて前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする請求項２～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記音声検知部は、前記場所への来訪者の来訪時に前記場所の関係者が発した前記来訪者の人数に関する前記音声を検知し、
前記推定部は、前記来訪者の人数に関する前記音声から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記音声検知部は、前記場所の中で前記場所の関係者が発する卓番に関する前記音声を検知し、
前記推定部は、前記卓番に関する前記音声から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項8】

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数の人が集まる場所の中での音声を検知する音声検知工程と、
検知された前記音声から前記場所の満空を推定する推定工程と、
を含み、
前記音声検知工程では、前記場所からの退出者の退出時に前記場所の関係者が発した前記退出者の人数に関する前記音声を検知し、
前記推定工程では、前記退出者の人数に関する前記音声から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項9】

複数の人が集まる場所の中での音声を検知する音声検知手順と、
検知された前記音声から前記場所の満空を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記音声検知手順では、前記場所からの退出者の退出時に前記場所の関係者が発した前記退出者の人数に関する前記音声を検知し、
前記推定手順では、前記退出者の人数に関する前記音声から前記場所の満空を推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、第１施設の利用状況に関する第１条件が満たされているか否かを判定し、第１条件が満たされている場合は、第１施設との間の関係が所定の第２条件を満たす第２施設を検索し、検索部による検索結果を利用者に対して提供する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第６４１９２６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、利用者が使用する端末装置から受付けた位置情報が必要となる。近年は、個人情報保護の観点から、スマートフォン等の端末装置の仕様により、個人の端末装置の位置情報を外部に送信することに対して制約が厳しくなる傾向にあり、事業者が個人の端末装置の位置情報を取得することが著しく困難になっている。例えば、個人の端末装置の位置情報の利用の許可について、「常に許可」する設定が選択肢からなくなりつつある。また、ＯＳ（Operating System）側の制御によりアプリケーションがバックグラウンドで稼働している際には位置情報を送信できない場合がある。そのため、端末装置の位置情報に依存せず、また高度かつ複雑なシステムを必要とせずに、より容易かつセキュア（安全）に複数の人が集まる場所の満空を推定する技術が求められている。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より容易かつセキュアに複数の人が集まる場所の満空を推定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、複数の人が集まる場所の中での音声を検知する音声検知部と、検知された前記音声から前記場所の満空を推定する推定部と、を備え、前記音声検知部は、前記場所からの退出者の退出時に前記場所の関係者が発した前記退出者の人数に関する前記音声を検知し、前記推定部は、前記退出者の人数に関する前記音声から前記場所の満空を推定することを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、より容易かつセキュアに複数の人が集まる場所の満空を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、店舗情報データベースの一例を示す図である。

【図5】図５は、満空情報データベースの一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、複数の人が集まる場所の中での音声から当該施設の満空を推定する場合を例に挙げて説明する。

【0011】

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。

【0012】

端末装置１０は、音声を検知可能であり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、店舗Ｒ（施設）の店員Ａ（従業員）等により業務上使用されるスマートフォン又はタブレット等のスマートデバイスや、音声入力可能なウェアラブルデバイス又はハンディターミナル等である。また、端末装置１０は、スマートデバイスやウェアラブルデバイス等に限らず、店舗Ｒ（施設）の出入口付近（ドア・レジ周辺等）等の特定の場所（客Ｃが入退店時に必ず通過する場所）に設置されたスピーカーやマイク等であってもよい。例えば、スマートスピーカー等のワイヤレススピーカーや、ワイヤレスマイクであってもよい。実際には、ワイヤレス機器に限らず、有線機器であってもよい。また、端末装置１０は、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。また、端末装置１０は、音センサであってもよいし、音センサを備えた電子機器等であってもよい。

【0013】

本実施形態では、端末装置１０は、店舗Ｒの中で発せられる音声を検知し、ネットワークＮ（図２参照）を介して情報提供装置１００に通知する。

【0014】

情報提供装置１００は、端末装置１０による音声の検知結果に基づいて、店舗Ｒの満空を推定（又は予測）する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。本実施形態では、情報提供装置１００は、音声認識技術により、端末装置１０による音声の検知結果の中から特定のフレーズ（定型句等）や特定のキーワードに関する音声を検出し、特定のフレーズや特定のキーワードに関する音声の検知回数等に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する。また、情報提供装置１００は、店舗Ｒの満空に関する情報を、店舗Ｒの各店員Ａや、店舗Ｒへの来訪を予定・希望している客Ｃに提供する。

【0015】

店舗Ｒは、例えばレストラン、喫茶店、酒場、料亭、ファストフード店、コーヒーチェーン店等の飲食店であってもよいし、スーパーマーケットやコンビニエンスストア、量販店、ドラッグストア、ディスカウントストア、ホームセンター、倉庫型店舗等の小売店であってもよい。また、店舗Ｒは、商業施設等のフロア内に出店したテナント等であってもよい。また、店舗Ｒは、上記以外の商品を販売する店舗や、上記以外のサービスを提供する店舗等であってもよい。例えば、店舗Ｒは、床屋や美容室、マッサージ店等であってもよい。

【0016】

なお、店舗Ｒは、複数の人が集まる場所の一例に過ぎない。実際には、上記のような店舗に限らず、企業等のオフィスビルや事務所、ホテル等の宿泊施設、役所等の官公庁、銀行等の金融機関、郵便局等の物流拠点、病院等の医療機関、学校等の教育機関等であってもよい。また、イベント会場や会議室・会議場、パーティ会場、ホテル宴会場、待合室、講義室等であってもよい。なお、パーティ会場は、立食形式であってもよいし、ビュッフェスタイルやバイキング形式であってもよい。さらに、大型商業施設（百貨店／ショッピングセンター／アウトレットモール／地下街）や大型レジャー施設（テーマパーク／遊園地／遊戯場／動物園／水族館／プール／入浴施設／公園／庭園／名所）、文化施設（ホール／劇場／映画館／美術館／博物館）、スポーツ施設（運動場（グラウンド）／体育館／競技場／屋内プール）、寺社仏閣、観光スポット、鉄道駅や空港、港湾（乗船場）、サービスエリア（ＳＡ）やパーキングエリア（ＰＡ）等であってもよい。

【0017】

また、店舗Ｒは、売り場や集合場所等の一例に過ぎない。例えば、店舗Ｒの少なくとも一部（全部でも可）は、屋内に限らず、屋外であってもよい。すなわち、店舗Ｒの少なくとも一部は、建物に限らず、野外の一定規模の敷地であってもよい。また、店舗Ｒは、屋台やテント等の仮設販売所等であってもよい。

【0018】

また、店員Ａは、店舗Ｒの関係者の一例に過ぎない。実際には、従業員に限らず、店舗Ｒの経営者、運営者、責任者等であってもよいし、雇用関係になくても店舗Ｒのために働く協力者（個人事業主の家族等）等であってもよい。また、店員Ａは、受付（レセプションやフロントを含む）であってもよいし、窓口業務に従事する人等であってもよい。また、店員Ａは、接客スタッフやホールスタッフ等に限らず、厨房スタッフや事務員等であってもよい。

【0019】

〔１－１．基本動作〕
本実施形態では、店舗Ｒとして、飲食店を例に説明する。例えば、図１に示すように、端末装置１０は、店舗Ｒの中で発せられる音声を検知し、ネットワークＮ（図２参照）を介して情報提供装置１００に通知する（ステップＳ１）。

【0020】

続いて、情報提供装置１００は、端末装置１０による音声の検知結果を収集する（ステップＳ２）。本実施形態では、情報提供装置１００は、音声認識技術により、端末装置１０による音声の検知結果の中から、例えば「いらっしゃいませ」（歓迎）、「ありがとうございました」（感謝）等の客Ｃの入店時、退店時に店舗Ｒの店員Ａから発せられる特定のフレーズに関する音声の検知結果を収集する。

【0021】

続いて、情報提供装置１００は、収集された音声の検知回数をカウントする（ステップＳ４）。さらに、情報提供装置１００は、単位時間（１０分、３０分等）ごと、時間帯ごと、又は曜日ごとに、カウントされた音声の検知回数を集計してもよい。

【0022】

続いて、情報提供装置１００は、カウントされた音声の検知回数に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する（ステップＳ３）。本実施形態では、情報提供装置１００は、端末装置１０による特定のフレーズの検知回数に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する。例えば、情報提供装置１００は、「いらっしゃいませ」等の客Ｃの入店時に発せられる特定のフレーズを１回検出すると、店舗Ｒのテーブル（座席）が１つ埋まることを推定する。また、情報提供装置１００は、「ありがとうございました」等の客Ｃの退店時に発せられる特定のフレーズを１回検出すると、店舗Ｒのテーブル（座席）が１つ空くことを推定する。なお、テーブルは、個室と読み替えてもよい。

【0023】

続いて、情報提供装置１００は、所定の検証期間（例えば一週間）を設け、当該検証期間内における単位時間ごとの音声の検知回数の統計値（平均値、最大値、最小値）を算出する（ステップＳ５）。なお、情報提供装置１００は、単位時間ごとに限らず、時間帯ごと又は曜日ごとの音声の検知回数の統計値を算出してもよい。

【0024】

続いて、情報提供装置１００は、当該単位時間における音声の検知回数と、当該単位時間の音声の検知回数の統計値とを比較することで、店舗Ｒの満空の推定の精度（又は確度）が高いか否か（信用できるか否か）を判定する（ステップＳ６）。なお、実際には、上記の単位時間に限らず、時間帯や曜日であってもよい。本実施形態では、情報提供装置１００は、当該単位時間における音声の検知回数と、当該単位時間の音声の検知回数の統計値との差分が閾値以内であるか否かを判定する。このとき、情報提供装置１００は、差分が閾値以内である場合、店舗Ｒの満空の推定の精度が高い（信用できる）と判定する。反対に、情報提供装置１００は、差分が閾値以内ではない場合、店舗Ｒの満空の推定の精度が低い（信用できない）と判定する。そして、情報提供装置１００は、この判定結果を店舗Ｒの各店員Ａに通知する。あるいは、情報提供装置１００は、この判定結果を受けて、次回以降の店舗Ｒの満空の推定を改善する（又は改善案を店舗Ｒ側に提案する）。

【0025】

続いて、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、店舗Ｒの満空に関する情報を、店舗Ｒの各店員Ａや、店舗Ｒへの来訪を予定・希望している客Ｃに提供する（ステップＳ７）。例えば、情報提供装置１００は、客Ｃが店舗Ｒについて検索（又は予約）した際に、店舗Ｒの満空情報を、当該客Ｃの端末装置へプッシュ通知してもよいし、検索（又は予約）用のサイトやアプリケーション（アプリ）の画面に優先的に表示してもよい。なお、実際には、情報提供装置１００は、上記のステップＳ４の直後に、店舗Ｒの満空に関する情報を、店舗Ｒの各店員Ａや、店舗Ｒへの来訪を予定・希望している客Ｃに提供してもよい。

【0026】

〔１－２．他の実施形態〕
なお、情報提供装置１００は、「いらっしゃいませ」、「ありがとうございました」等に限らず、店員Ａから発せられる他の特定のフレーズに関する音声の検知結果を収集して、店舗Ｒの満空を推定してもよい。例えば、店舗Ｒが満員（満席）である場合でも、店員Ａは来店した客Ｃに対して「いらっしゃいませ」という可能性がある。また、同じテーブル（座席）に着く団体（グループ）のメンバーが少し遅れて来店する場合もある。そのため、情報提供装置１００は、「いらっしゃいませ」ではなく、「お席にご案内します」、「ご注文をお伺いします」等の客Ｃの座席案内時、サービス利用開始時に店舗Ｒの店員Ａから発せられる他の特定のフレーズに関する音声の検知結果を収集して、店舗Ｒの満空を推定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、「お席にご案内します」というフレーズ単体の音声、又は「いらっしゃいませ」と「お席にご案内します」というフレーズの組み合わせの音声に基づいて、店舗Ｒの満空を推定してもよい。

【0027】

また、情報提供装置１００は、店員Ａから発せられる来店した客Ｃの人数に関する音声の検知結果から、店舗Ｒの満空を推定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、「○○名様ご案内」、「○○名様お帰りです」等の客Ｃの人数が含まれる音声の検知結果から、店舗Ｒの満空を推定してもよい。また、情報提供装置１００は、「○○名です」等の来店した客Ｃが発した自身のグループの人数に関する音声の検知結果から、店舗Ｒの満空を推定してもよい。

【0028】

また、情報提供装置１００は、店員Ａから発せられる卓番に関する音声の検知結果から、店舗Ｒの満空を推定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、「お客様、○○番テーブルへご案内」、「○○番テーブルのお客様お帰りです」等の卓番が含まれる音声の検知結果から、店舗Ｒの満空を推定してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、卓番が含まれる音声の検知結果から、使用中のテーブル（座席）や空いたテーブル（座席）を推定することで、店舗Ｒの満空を推定してもよい。

【0029】

本実施形態によれば、より容易かつセキュアに複数の人が集まる場所の満空を推定することができる。これまで、当該技術分野において、本実施形態のような手法で複数の人が集まる場所の満空を推定するという着想はなかった。また、近年は、「３密」、「ソーシャルディスタンス」という言葉が用いられるほど、人の密集を避ける傾向にあるため、複数の人が集まる場所の満空を推定する技術には、これまで以上に需要及び社会的意義がある。本実施形態によれば、高度かつ複雑なシステムを設置・構築しなくても、店舗や各施設等の出入口周辺に、音声を検知可能な端末装置と、客の応対をするスタッフとを配置するだけで実施することが可能である。店舗や施設によっては、既存の設備やスタッフを利用することも可能である。そのため、新規導入が非常に容易であり、導入作業に要する時間や労力、コストの面で非常に有利である。

【0030】

また、店員から発せられる他の特定のフレーズに関する音声の検知結果を利用しているため、ミスや漏れがないように、来店客に対する店員の挨拶や声掛け、はっきりとしゃべること等をこれまで以上に徹底することになり、導入した店舗の活気やサービスの向上も期待される。

【0031】

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

【0032】

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

【0033】

端末装置１０は、店舗Ｒ（施設）の店員Ａ（従業員）等により業務上使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、音声入力可能なウェアラブルデバイスやハンディターミナル、ウェアラブルマイク端末、スマートスピーカー等のワイヤレススピーカーやワイヤレスマイク、ＰＣ（Personal Computer）、上記以外の音声検知可能な電子機器等である。すなわち、端末装置１０は、店舗Ｒ（施設）内に設置された据置型／可搬型の機器であってもよいし、店員Ａ（従業員）等が携帯する機器であってもよい。

【0034】

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

【0035】

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

【0036】

〔３．情報処理装置の構成例〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【0037】

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

【0038】

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、店舗情報データベース１２１と、満空情報データベース１２２とを有する。

【0039】

（店舗情報データベース１２１）
店舗情報データベース１２１は、飲食店等の店舗に関する各種情報を記憶する。図４は、店舗情報データベース１２１の一例を示す図である。図４に示した例では、店舗情報データベース１２１は、「店舗ＩＤ」、「カテゴリ」、「所在地」、「営業時間」、「座席数」、「連絡先」といった項目を有する。

【0040】

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。例えば、「店舗ＩＤ」は、個々の店舗の名称であってもよいし、店舗番号であってもよい。なお、店舗の名称は、「グループ名（チェーン名）＋地域名」等であってもよい。

【0041】

また、「カテゴリ」は、店舗の種別に関する情報を示す。例えば、「カテゴリ」は、レストランや居酒屋といった業務内容や、フレンチやイタリアンといった料理ジャンル等に関する情報であってもよい。

【0042】

また、「所在地」は、店舗の所在している場所を示す。例えば、「所在地」は、位置情報であってもよいし、住所等であってもよい。また、「所在地」は、店舗が所在している建物の名称や、その建物のフロア（階）を示す情報を含んでいてもよい。また、「所在地」は、地図上での位置を示す情報であってもよい。また、「所在地」は、店舗までの交通手段や最寄駅、店舗までの経路案内に関する情報を含んでいてもよい。

【0043】

また、「営業時間」は、店舗が営業している時間帯を示す。例えば、「営業時間」は、平日／土日祝日といった曜日や祝日に関する情報とともに、それぞれの日の開店から閉店までの時間帯（７：００～２１：００、１７：００～２３：００等）を示す。また、「営業時間」は、店舗の定休日に関する情報を記憶していてもよい。

【0044】

また、「座席数」は、店舗内に設置されているテーブル（座席）の総数を示す。なお、店舗内は、店舗の敷地内を示す。すなわち、店舗内は、店舗の建物の屋内に限らず、屋外であってもよい。例えば、オープンテラス（テラス席）やバルコニーであってもよいし、ビアガーデン等であってもよい。

【0045】

また、「連絡先」は、店舗の電話番号やメールアドレス等の連絡先情報を示す。なお、「連絡先」は、店舗の予約・問合せ用のＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）や、ＳＮＳ（Social Networking Service）等であってもよい。

【0046】

例えば、図４に示す例において、店舗ＩＤ「店舗＃１」により識別される店舗は、「カテゴリ＃１」に属する店舗であり、「所在地＃１」に所在し、「営業時間＃１」の間に営業しており、座席やテーブルの数は「座席数＃１」であり、「連絡先＃１」にて店舗への問合せや予約を行うことができることを示す。

【0047】

ここで、図４に示す例では、「店舗＃１」、「カテゴリ＃１」、「所在地＃１」、「営業時間＃１」、「座席数＃１」及び「連絡先＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「店舗＃１」、「カテゴリ＃１」、「所在地＃１」、「営業時間＃１」、「座席数＃１」及び「連絡先＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

【0048】

なお、店舗情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、店舗情報データベース１２１は、店舗の特徴（２階建て／平屋、ビルの一室等）に関する情報を記憶してもよい。また、店舗情報データベース１２１は、予約や貸切の可否に関する情報や、個室の有無、最大予約可能人数に関する情報を記憶してもよい。また、店舗情報データベース１２１は、駐車場の有無や、喫煙の可否、子供連れの可否に関する情報を記憶してもよい。

【0049】

（満空情報データベース１２２）
満空情報データベース１２２は、店舗の空席状況に関する各種情報を記憶する。図５は、満空情報データベース１２２の一例を示す図である。図５に示した例では、満空情報データベース１２２は、「店舗ＩＤ」、「フレーズ」、「音声検知回数」、「使用席数」、「空席数」、「満空状態」といった項目を有する。

【0050】

「店舗ＩＤ」は、店舗を識別するための識別情報を示す。例えば、「店舗ＩＤ」は、個々の店舗の名称であってもよいし、店舗番号であってもよい。なお、店舗の名称は、「グループ名（チェーン名）＋地域名」等であってもよい。

【0051】

また、「フレーズ」は、計測対象となる特定のフレーズ（定型句等）や特定のキーワード等を示す。例えば、「フレーズ」は、「いらっしゃいませ」（歓迎）、「ありがとうございました」（感謝）等の来店客の入店時、退店時に店舗の店員から発せられる特定のフレーズを示す。また、「お席にご案内します」、「ご注文をお伺いします」等の来店客の座席案内時、サービス利用開始時に店舗の店員から発せられる他の特定のフレーズ等であってもよい。また、「音声検知回数」は、上記の特定のフレーズに関する音声を検知した回数を示す。

【0052】

また、「使用席数」は、現在、店舗内において来店客が使用中の席数を示す。本実施形態では、「使用席数」は、「音声検知回数」に応じて増減する。例えば、「使用席数」は、来店客の入店時の挨拶「いらっしゃいませ」の音声の検知回数の分だけ増加し、来店客の退店時の挨拶「ありがとうございました」の音声の検知回数の分だけ減少する。すなわち、「使用席数」は、「いらっしゃいませ」の音声の検知回数と「ありがとうございました」の音声の検知回数との差分である。

【0053】

また、「空席数」は、現在、店舗内において新規の来店客が利用可能な席数を示す。本実施形態では、「空席数」は、「音声検知回数」に応じて増減する。例えば、「空席数」は、店舗内の座席数（図４に示した「座席数」）から、上記の「使用席数」を差し引いた値である。すなわち、「空席数」は、店舗内の座席数から、「いらっしゃいませ」の音声の検知回数と「ありがとうございました」の音声の検知回数との差分を差し引いた値である。なお、座席が満席になった場合、空席待ち等を行う来店客のため、「使用席数」が「空席数」よりも多くなる場合がある。このとき、「空席数」は、「０」を下限値としてもよいし、空席待ち等の数を示すように負数としてもよい。

【0054】

また、「満空状態」は、店舗内の混雑の程度（満空状態）を示す。例えば、「満空状態」は、単に「満席」・「空席あり」等の状況を示してもよいし、座席数に占める空席数の割合（＝「空席数」／「座席数」×１００％）を示してもよい。あるいは、「使用席数」が所定の閾値を超えたときに「混雑状態」と示してもよい。

【0055】

例えば、図５に示す例において、店舗ＩＤ「店舗＃１」により識別される店舗において、当該店舗の店員が発した「フレーズ＃１」に関する音声の検知回数に基づいて「使用席数＃１」と「空席数＃１」を算出し、「満空状態＃１」を判定することを示す。

【0056】

ここで、図５に示す例では、「店舗＃１」、「フレーズ＃１」、「使用席数＃１」、「空席数＃１」及び「満空状態＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「店舗＃１」、「フレーズ＃１」、「使用席数＃１」、「空席数＃１」及び「満空状態＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

【0057】

なお、満空情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、満空情報データベース１２２は、現在使用中の座席やテーブル等の数に関する情報を記憶してもよい。

【0058】

（制御部１３０）
図３に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図３に示す例では、制御部１３０は、音声検知部１４０と、推定部１５０とを有する。

【0059】

（音声検知部１４０）
音声検知部１４０は、複数の人（客Ｃ）が集まる場所（店舗Ｒ）の中での音声を検知する。本実施形態では、音声検知部１４０は、当該場所の中で当該場所の関係者（店員Ａ）が発する定型句（特定のフレーズ）に関する音声を検知する。例えば、音声検知部１４０は、当該場所の中で当該場所への来訪者に対して関係者が発する定型句に関する音声を検知する。また、音声検知部１４０は、当該場所の中で当該場所からの退出者に対して関係者が発する定型句に関する音声を検知する。さらに、音声検知部１４０は、当該場所への来訪者の来訪時に関係者が発した来訪者の人数に関する音声を検知する。あるいは、音声検知部１４０は、当該場所からの退出者の退出時に関係者が発した退出者の人数に関する音声を検知する。

【0060】

（推定部１５０）
推定部１５０は、検知された音声から複数の人が集まる場所の満空を推定（又は予測）する。本実施形態では、推定部１５０は、定型句に関する音声から当該場所の満空を推定する。例えば、推定部１５０は、定型句に関する音声の検知回数から当該場所の満空を推定する。また、また、推定部１５０は、定型句に関する音声の検知回数の所定期間内の統計値に基づいて当該場所の満空を推定する。さらに、推定部１５０は、関係者が発した来訪者や退出者の人数に関する音声から当該場所の満空を推定する。また、推定部１５０は、推定された当該場所の満空に関する情報を提供する。

【0061】

ここで、音声検知部１４０は、取得部１３１と、検出部１３２とを有する。また、推定部１５０は、集計部１３３と、判定部１３４と、学習部１３５と、提供部１３６とを有する。すなわち、制御部１３０は、取得部１３１と、検出部１３２と、集計部１３３と、判定部１３４と、学習部１３５と、提供部１３６とを有する。

【0062】

（取得部１３１）
取得部１３１は、店舗Ｒ（施設）内に設置された端末装置１０や、店員Ａ（従業員）が携帯する端末装置１０から、通信部１１０を介して、音声の検知結果を取得する。

【0063】

（検出部１３２）
検出部１３２は、音声認識技術により、取得された音声の検知結果の中から、店員Ａが発した特定のフレーズ（定型句等）に関する音声を検出する。本実施形態では、例えば「いらっしゃいませ」（歓迎）、「ありがとうございました」（感謝）等の客Ｃの入店時、退店時に店舗Ｒの店員Ａから発せられる特定のフレーズに関する音声を検出する。

【0064】

（集計部１３３）
集計部１３３は、特定のフレーズに関する音声の検知回数をカウントする。そして、集計部１３３は、カウントされた音声の検知回数に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する。本実施形態では、集計部１３３は、端末装置１０による特定のフレーズの検知回数に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する。例えば、集計部１３３は、「いらっしゃいませ」等の客Ｃの入店時に発せられる特定のフレーズを１回検出すると、店舗Ｒのテーブル（座席）が１つ埋まることを推定する。また、集計部１３３は、「ありがとうございました」等の客Ｃの退店時に発せられる特定のフレーズを１回検出すると、店舗Ｒのテーブル（座席）が１つ空くことを推定する。

【0065】

さらに、集計部１３３は、単位時間（１０分、３０分等）ごと、時間帯ごと、又は曜日ごとに、カウントされた音声の検知回数を集計する。

【0066】

また、集計部１３３は、所定の検証期間（例えば一週間）を設け、当該検証期間内における単位時間ごとの音声の検知回数の統計値（平均値、最大値、最小値）を算出する。なお、集計部１３３は、単位時間ごとに限らず、時間帯ごと又は曜日ごとの音声の検知回数の統計値を算出してもよい。

【0067】

（判定部１３４）
判定部１３４は、当該単位時間における音声の検知回数と、当該単位時間の音声の検知回数の統計値とを比較することで、店舗Ｒの満空の推定の精度（又は確度）が高いか否か（信用できるか否か）を判定する。本実施形態では、判定部１３４は、当該単位時間における音声の検知回数と、当該単位時間の音声の検知回数の統計値との差分が閾値以内であるか否かを判定する。このとき、判定部１３４は、差分が閾値以内である場合、店舗Ｒの満空の推定の精度が高い（信用できる）と判定する。反対に、判定部１３４は、差分が閾値以内ではない場合、店舗Ｒの満空の推定の精度が低い（信用できない）と判定する。

【0068】

（学習部１３５）
学習部１３５は、特定のフレーズに関する音声の検知回数を入力データとし、実際の人数を正解データとして学習し、モデルを構築する。そして、学習部１３５は、特定のフレーズに関する音声の検知回数をモデルに入力した際に人数を出力する。例えば、学習部１３５は、店舗Ｒの店員Ａに実際の人数をモデルに入力してもらい、「いらっしゃいませ」、「ありがとうございました」等の特定のフレーズに関する音声の検知回数をモデルに入力した際に人数を出力するように学習する。このとき、学習部１３５は、店舗ごとにモデルを作成する。特定のフレーズに関する音声の検知回数と人数（客数）との関係は、店舗ごとに異なると予想される。そこで、音声の検知回数と人数との関係を実績ベースで予測するモデルを生成する。なお、学習部１３５は、集計部１３３であってもよい。すなわち、学習部１３５は、集計部１３３と一体化していてもよい。

【0069】

なお、学習部１３５は、単位時間ごと（例えば１時間おき）店舗Ｒの店員Ａに実際の使用席数や空席数を入力してもらい、音声の検知回数に基づいて推定した使用席数や空席数とのずれ（乖離）を学習するようにしてもよい。

【0070】

また、学習部１３５は、特定のフレーズに関する音声の検知回数をモデルに入力し、出力として満空情報を得るようにしてもよい。例えば、学習部１３５は、１０～１５分ごとに「いらっしゃいませ」、「ありがとうございました」等の特定のフレーズに関する音声の検知回数をモデルに入力し、出力として混雑度を得る。音声が入らないときは、自動的に減衰していく。このとき、学習部１３５は、特定のフレーズに関する音声の検知回数を入力データ、満空状態を正解データとして機械学習を行い、モデルを構築してもよい。その後、特定のフレーズに関する音声の検知回数をモデルに入力し、出力として満空情報を得る。

【0071】

なお、モデルは、任意の種別のモデルが採用可能である。例えば、学習部１３５は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＮＮ（Deep Neural Network）をモデルとして採用してもよい。ここで、ＤＮＮは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよい。また、ＲＮＮは、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等であってもよい。すなわち、モデルは、任意の形式のモデルが採用可能である。また、モデルは、例えば、ＣＮＮとＲＮＮとを組み合わせたモデル等、複数のモデルを組み合わせることで実現されるモデルであってもよい。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。学習部１３５は、上述した各種の学習手法により、モデルの学習を行う。

【0072】

（提供部１３６）
提供部１３６は、通信部１１０を介して、店舗Ｒの満空に関する情報を、店舗Ｒの各店員Ａや、店舗Ｒへの来訪を予定・希望している客Ｃに提供する。例えば、提供部１３６は、通信部１１０を介して、リアルタイムで、店舗Ｒの満空情報を客Ｃに提供してもよい。また、提供部１３６は、通信部１１０を介して、上記の判定部１３４による判定結果を、店舗Ｒの各店員Ａに通知してもよい。

【0073】

〔４．処理手順〕
次に、図６を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図６は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

【0074】

図６に示すように、情報提供装置１００の取得部１３１は、店舗Ｒ（施設）内に設置された端末装置１０や、店員Ａ（従業員）が携帯する端末装置１０から、通信部１１０を介して、音声の検知結果を取得する（ステップＳ１０１）。

【0075】

続いて、情報提供装置１００の検出部１３２は、音声認識技術により、取得された音声の検知結果の中から、店員Ａが発した特定のフレーズ（定型句等）に関する音声を検出する（ステップＳ１０２）。

【0076】

続いて、情報提供装置１００の集計部１３３は、特定のフレーズに関する音声の検知回数をカウントし、カウントされた音声の検知回数に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する。（ステップＳ１０３）。

【0077】

続いて、情報提供装置１００の判定部１３４は、所定の検証期間（例えば一週間）を設け、当該検証期間内における単位時間ごとの音声の検知回数の統計値（平均値、最大値、最小値）を算出する（ステップＳ１０４）。

【0078】

続いて、情報提供装置１００の判定部１３４は、当該単位時間における音声の検知回数と、当該単位時間の音声の検知回数の統計値とを比較することで、店舗Ｒの満空の推定の精度が高いか否か（信用できるか否か）を判定する（ステップＳ１０５）。

【0079】

続いて、情報提供装置１００の学習部１３５は、店舗Ｒの店員Ａに実際の人数をモデルに入力してもらい、特定のフレーズに関する音声の検知回数をモデルに入力した際に人数を出力するように学習する（ステップＳ１０６）。

【0080】

続いて、情報提供装置１００の提供部１３６は、通信部１１０を介して、店舗Ｒの満空に関する情報を、店舗Ｒの各店員Ａや、店舗Ｒへの来訪を予定・希望している利用客に提供する（ステップＳ１０７）。

【0081】

なお、上記のステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理において、取得部１３１及び検出部１３２を、音声検知部１４０と読み替えてもよい。また、上記のステップＳ１０３～ステップＳ１０７の処理において、集計部１３３、判定部１３４、学習部１３５及び提供部１３６を、推定部１５０と読み替えてもよい。

【0082】

〔５．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

【0083】

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。すなわち、スタンドアロン(Standalone)で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。

【0084】

また、上記の実施形態において、情報提供装置１００は、端末装置１０として機能してもよい。例えば、情報提供装置１００は、音声検知機能を有し、店舗Ｒ（施設）の出入口付近（ドア・レジ周辺等）等の特定の場所（客Ｃが入退店時に必ず通過する場所）に設置され、音声の検知結果の中から特定のフレーズ（定型句等）や特定のキーワードに関する音声を検出し、特定のフレーズや特定のキーワードに関する音声の検知回数等に基づいて、店舗Ｒの満空を推定してもよい。あるいは、情報提供装置１００は、店舗内に存在する端末装置１０のうちの１台であってもよい。この場合、情報提供装置１００に、上記の実施形態における端末装置１０の機能が備わっているものとする。

【0085】

また、上記の実施形態において、端末装置１０は、店舗Ｒ（施設）のテーブル（座席）周辺等に設置されていてもよい。例えば、端末装置１０は、各テーブル（座席）において発せられる客Ｃの注文や会話の音声又は店員Ａ（従業員）の注文対応の音声を検知し、ネットワークＮ（図２参照）を介して情報提供装置１００に通知する。情報提供装置１００は、端末装置１０により検知された音声に基づいて、店舗Ｒの満空を推定する。

【0086】

また、上記の実施形態において、情報提供装置１００は、「いらっしゃいませ」、「ありがとうございました」等の客Ｃの入店時、退店時に店員Ａから発せられる特定のフレーズを検知しているが、実際には、客Ｃから発せられる特定のフレーズを検知してもよい。例えば、店舗Ｒは、当該店舗Ｒの規則（ルール）として、客Ｃが入店時、退店時に店舗Ｒが指定した特定のフレーズを発するように規定してもよい。

【0087】

〔６．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報提供装置１００は、複数の人（客Ｃ）が集まる場所（店舗Ｒ）の中での音声を検知する音声検知部１４０と、検知された音声から場所の満空を推定する推定部１５０と、を備える。

【0088】

これにより、より容易かつセキュアに複数の人が集まる場所の満空を推定することができる。

【0089】

また、音声検知部１４０は、上記場所の中で場所の関係者（店員Ａ）が発する定型句に関する音声を検知する。推定部１５０は、定型句に関する音声から場所の満空を推定する。

【0090】

これにより、例えば店舗の店員等の発した特定のフレーズ（定型句）に基づいて店舗の満空を推定することができる。

【0091】

また、音声検知部１４０は、上記場所の中で場所への来訪者に対して関係者が発する定型句に関する音声を検知する。推定部１５０は、定型句に関する音声の検知回数から場所の満空を推定する。

【0092】

これにより、例えば店舗の店員の発した来店者（客）への挨拶に基づいて店舗の満空を推定することができる。

【0093】

また、音声検知部１４０は、上記場所の中で場所からの退出者に対して関係者が発する定型句に関する音声を検知する。推定部１５０は、定型句に関する音声の検知回数から場所の満空を推定する。

【0094】

これにより、例えば店舗の店員の発した退店者（客）への挨拶に基づいて複数の人が集まる場所の満空を推定することができる。

【0095】

また、推定部１５０は、定型句に関する音声の検知回数の所定期間内の統計値に基づいて場所の満空を推定する。

【0096】

これにより、例えば店舗の店員の発した音声の検知回数の統計値（平均値、最大値、最小値）に基づいて店舗の満空を推定することができる。

【0097】

また、音声検知部１４０は、場所への来訪者の来訪時に場所の関係者が発した来訪者の人数に関する音声を検知する。推定部１５０は、来訪者の人数に関する音声から場所の満空を推定する。

【0098】

これにより、例えば店舗の店員の発した来店者の人数に関する発言に基づいて店舗の満空を推定することができる。

【0099】

また、音声検知部１４０は、場所からの退出者の退出時に場所の関係者が発した退出者の人数に関する音声を検知する。推定部１５０は、退出者の人数に関する音声から場所の満空を推定する。

【0100】

これにより、例えば店舗の店員の発した退店者の人数に関する発言に基づいて店舗の満空を推定することができる。

【0101】

また、音声検知部１４０は、上記場所の中で場所の関係者が発する卓番に関する音声を検知する。推定部１５０は、卓番に関する音声から場所の満空を推定する。

【0102】

これにより、例えば店舗の店員の発した卓番に関する発言に基づいて店舗の満空を推定することができる。

【0103】

また、音声検知部１４０は、上記場所の中で場所への来訪者が発する音声を検知する。推定部１５０は、来訪者が発する音声から場所の満空を推定する。

【0104】

これにより、例えば店舗の来店者（客）の発言を検知して店舗の満空を推定することができる。

【0105】

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0106】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

【0107】

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

【0108】

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0109】

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

【0110】

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

【0111】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

【0112】

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0113】

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0114】

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

【0115】

〔８．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0116】

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0117】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0118】

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0119】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0120】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0121】

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 店舗情報データベース
１２２ 満空情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 検出部
１３３ 集計部
１３４ 判定部
１３５ 学習部
１３６ 提供部
１４０ 音声検知部
１５０ 推定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】