(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】
(24)【登録日】2023-08-07
(45)【発行日】2023-08-16
(54)【発明の名称】予測装置、予測システム、予測方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/04 20230101AFI20230808BHJP
G06Q 50/12 20120101ALI20230808BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/04
G06Q50/12
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2022017965
(22)【出願日】2022-02-08
【審査請求日】2022-02-08
(73)【特許権者】
【識別番号】000227205
【氏名又は名称】ＮＥＣプラットフォームズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【弁理士】
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】金子 輝和
(72)【発明者】
【氏名】柳浦 康次
(72)【発明者】
【氏名】長谷川 裕泰
(72)【発明者】
【氏名】中川西 知也
(72)【発明者】
【氏名】藤崎 満輝
【審査官】阿部 潤
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－１８５５９１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０８－０５５１６１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１１７３１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０８２７９６（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】
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を備え、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測装置。
【請求項2】
前記予測部は、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する請求項１に記載の予測装置。
【請求項3】
前記食堂内のユーザが所定人数未満となるように、前記ユーザの入場を調整する調整部をさらに備える請求項１又は２に記載の予測装置。
【請求項4】
前記ユーザの体調に関する体調情報を取得する体調情報取得部をさらに備え、前記予測部は、前記体調情報にさらに基づいて前記注文数を予測する
請求項１～３のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項5】
前記体調情報は前記ユーザの体温情報を含み、前記予測部は、前記ユーザの体温が所定値以上の場合、所定期間における前記ユーザの注文がないものとして前記注文数を予測する
請求項４に記載の予測装置。
【請求項6】
前記予測部は、複数の前記ユーザにおける前記注文履歴情報に基づいて前記注文メニューを推定する請求項１～５のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項7】
食堂におけるユーザの注文履歴情報を記憶するＰＯＳ端末と、予測装置と、を備え、
前記予測装置は、
前記ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を有し、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測システム。
【請求項8】
前記予測部は、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する請求項７に記載の予測システム。
【請求項9】
コンピュータが、
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、を実行し、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測方法。
【請求項10】
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、予測装置、予測システム、予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
社員食堂や飲食店などにおいて、メニューの注文を自動的に受け付ける技術が知られている。関連する技術として、例えば、特許文献１は、社員食堂で使用される社員食堂用商品注文方式を開示する。この商品注文方式では、各社員は、押し釦式電話機によって社員識別番号・暗証番号・メニュー予約用に定められた数値及び記号をデータとして、集計・処理装置に送信する。集計・処理装置は、送信されたデータを予約データとして処理することにより、各メニューの正確な消費量を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開平０８－０５５１６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
近年、感染症の拡大リスクを抑えるため、事務所等に出社せずに自宅等でテレワークを行う機会が増えている。テレワークを行う社員が多い企業等では、社員食堂の利用人数の把握が困難となり、材料の発注数量が予測しにくくなっている。そのため、食堂利用者が予測よりも多かった場合、メニューによっては品切れとなる場合がある。特許文献１が開示する商品注文方式では、このような問題については考慮されていない。
【0005】
本開示の目的は、上述した課題を鑑み、メニューの注文数を適切に予測することが可能な予測装置、予測システム、予測方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示にかかる予測装置は、
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を備え、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を備え、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
【0007】
本開示にかかる予測システムは、
食堂におけるユーザの注文履歴情報を記憶するＰＯＳ端末と、
予測装置と、を備え、
前記予測装置は、
前記ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を有し、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
食堂におけるユーザの注文履歴情報を記憶するＰＯＳ端末と、
予測装置と、を備え、
前記予測装置は、
前記ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を有し、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
【0008】
本開示にかかる予測方法は、
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、を有し、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、を有し、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
【0009】
本開示にかかるプログラムは、
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する。
【発明の効果】
【0010】
本開示にかかる予測装置、予測システム、予測方法、及びプログラムは、メニューの注文数を適切に予測することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】実施形態１にかかる予測装置の構成を示すブロック図である。
【図2】実施形態２にかかる予測システムの構成を示すブロック図である。
【図3】実施形態２にかかるユーザ端末の構成を示すブロック図である。
【図4】実施形態２にかかるＰＯＳ端末の構成を示すブロック図である。
【図5】実施形態２にかかるサーバの構成を示すブロック図である。
【図6】実施形態２にかかるユーザ端末が行う出社予定情報登録処理を示すフローチャートである。
【図7】実施形態２にかかる出社予定情報の一例を示す図である。
【図8】実施形態２にかかる予約情報の一例を示す図である。
【図9】実施形態２においてユーザが在宅勤務を行った場合に勤務記録部が行う記録処理を示すフローチャートである。
【図10】実施形態２においてユーザが出社勤務を行った場合に勤務記録部が行う記録処理を示すフローチャートである。
【図11】実施形態２にかかる勤務履歴情報の一例を示す図である。
【図12】実施形態２にかかる注文履歴情報の一例を示す図である。
【図13】実施形態２にかかる予測部が行う、メニューの注文数の予測処理を示すフローチャートである。
【図14】実施形態２にかかる注文予測情報の一例を示す図である。
【図15】実施形態２にかかる注文実績情報の一例を示す図である。
【図16】実施形態２にかかる材料表情報の一例を示す図である。
【図17】実施形態２にかかる予測システムの処理を示すシーケンス図である。
【図18】実施形態３にかかる予測システムの構成を示すブロック図である。
【図19】実施形態３にかかるサーバの構成を示すブロック図である。
【図20】実施形態３においてユーザが出社勤務を行った場合に勤務記録部が行う記録処理を示すフローチャートである。
【図21】実施形態３にかかる体調情報及び注文履歴情報の一例を示す図である。
【図22】実施形態３にかかる予測部が行う、メニューの注文数の予測処理を示すフローチャートである。
【図23】実施形態３にかかる予測システムの処理を示すシーケンス図である。
【図24】ハードウエア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されている。説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
【0013】
＜実施形態１＞
図１を参照して、本実施形態にかかる予測装置２０について説明する。図１は、本実施形態にかかる予測装置２０の構成を示すブロック図である。予測装置２０は、出社予定取得部２１、予約取得部２２、注文履歴取得部２３、及び予測部２４を備えている。
図１を参照して、本実施形態にかかる予測装置２０について説明する。図１は、本実施形態にかかる予測装置２０の構成を示すブロック図である。予測装置２０は、出社予定取得部２１、予約取得部２２、注文履歴取得部２３、及び予測部２４を備えている。
【0014】
出社予定取得部２１は、ユーザの出社予定情報を取得する。予約取得部２２は、ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する。注文履歴取得部２３は、ユーザの注文履歴情報を取得する。予測部２４は、出社予定情報、予約情報、及び注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する。また、予測部２４は、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、注文履歴情報に基づいてユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて注文数を予測する。
【0015】
このように、本実施形態にかかる予測装置２０によれば、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、ユーザの注文履歴情報に基づいて注文メニューを推定する。そのため、出社予定のユーザがメニューの予約を行っていない場合であっても、当該ユーザの注文メニューを推定することができる。これにより、食堂におけるメニューの注文数を適切に予測することができる。
【0016】
＜実施形態２＞
実施形態２は、上述した実施形態１の具体例である。図２は、本実施形態にかかる予測システム１０００の構成を示すブロック図である。予測システム１０００は、ユーザ端末１００、サーバ（予測装置）２００、及びＰＯＳ（Point Of Sale）端末３００を備えている。各構成は、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ネットワークＮは、有線又は無線の通信回線である。図２に示される構成は一例である。例えば、サーバ２００と通信するユーザ端末１００及びＰＯＳ端末３００は、複数設けられてもよい。
実施形態２は、上述した実施形態１の具体例である。図２は、本実施形態にかかる予測システム１０００の構成を示すブロック図である。予測システム１０００は、ユーザ端末１００、サーバ（予測装置）２００、及びＰＯＳ（Point Of Sale）端末３００を備えている。各構成は、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ネットワークＮは、有線又は無線の通信回線である。図２に示される構成は一例である。例えば、サーバ２００と通信するユーザ端末１００及びＰＯＳ端末３００は、複数設けられてもよい。
【0017】
まず、予測システム１０００の概要を説明し、各構成の詳細については後述する。予測システム１０００は、例えば、従業員等のユーザが利用する社員食堂などにおいて、注文されるメニューの数量を予測するために用いられる情報処理システムである。予測システム１０００は、例えば、法人等と食事の提供を契約しているレストランなどの飲食店に対して用いられてもよい。また、予測システム１０００は、店舗で提供される商品などの注文数量を予測する場合に用いられてもよい。
【0018】
本実施形態では、事務所等と同じビルや敷地内に設けられた社員食堂において予測システム１０００が実現される場合を用いて説明を行う。本実施形態では、ユーザは社員食堂の利用者である。ユーザは、例えば、法人等に所属する従業員や役員などである。
【0019】
予測システム１０００では、ユーザは、ユーザ端末１００を用いて出社予定情報の登録をサーバ２００に行う。ユーザは、所定の勤務予定日に出社勤務を行うか、又は在宅勤務を行うか、をサーバ２００に登録する。これにより、サーバ２００はユーザの出社に関する出社予定情報を取得する。またユーザは、出社予定日に食堂の利用を希望する場合、ユーザ端末１００を用いて食堂で注文するメニューの予約を行う。サーバ２００は、ユーザ端末１００からメニューの予約を受け付けて、予約に関する予約情報を記憶する。また、サーバ２００は、ＰＯＳ端末３００からユーザの食堂における注文履歴情報を取得する。
【0020】
サーバ２００は、メニューの注文数を予測する予測対象日において、出社予定のユーザが予約をしていない場合、ユーザの注文履歴情報に基づいて、ユーザが注文するメニューを推定する。サーバ２００は、推定結果に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する。これにより、各メニューの注文数を適切に予測することができるので、材料の発注を適切に行うことができる。
【0021】
続いて、予測システム１０００の各構成について詳細に説明する。
まず、図３を参照して、ユーザ端末１００について説明する。図３は、ユーザ端末１００の構成を示すブロック図である。ユーザ端末１００は、登録部１１０、入力部１２０、表示部１３０、及び通信部１７０を備えている。
まず、図３を参照して、ユーザ端末１００について説明する。図３は、ユーザ端末１００の構成を示すブロック図である。ユーザ端末１００は、登録部１１０、入力部１２０、表示部１３０、及び通信部１７０を備えている。
【0022】
ユーザ端末１００は、ユーザが使用する情報端末である。ユーザは、例えば社員食堂を利用することが可能な従業員等である。ユーザ端末１００は、例えば、携帯電話端末、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等である。ユーザは、事務所や自宅などにおいてユーザ端末１００を使用する。
【0023】
登録部１１０は、サーバ２００に対して各種情報の登録を行う。入力部１２０は、キーボードなどの入力装置である。表示部１３０は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの表示装置である。入力部１２０及び表示部１３０は、ユーザが指などで触れることで入力を行うことが可能なタッチパネルであってもよい。通信部１７０は、ネットワークＮとの通信インタフェースである。
【0024】
ユーザは、ユーザ端末１００を操作し、ユーザの出社に関する出社予定情報の登録を行う。出社予定情報の登録には、所定の勤怠管理用のアプリケーションなどが用いられてもよい。出社予定情報は、ユーザが所定の出社場所において勤務を行うか否かを示す情報を含み得る。所定の出社場所とは、例えば法人等が管理している建物内や空間内である。所定の出社場所は、例えば、法人等の事務所や工場などである。
【0025】
以下の説明では、所定の出社場所で勤務する勤務形態を「出社勤務」と称して説明する場合がある。ユーザは、出社勤務を行う場合、所定の出社場所又はその近傍に設けられた社員食堂を利用することができる。社員食堂は、法人が提携している飲食店等であってもよい。
【0026】
またユーザは、所定の出社場所以外の場所において勤務することができる。ユーザは、例えば、自宅、飲食店、ホテル、コワーキングスペース、又はテレワークスペース等において勤務することができる。以下の説明では、所定の出社場所以外で勤務する勤務形態を「在宅勤務」と称して説明する場合がある。ユーザは、在宅勤務を行う場合、社員食堂を利用することができない。
【0027】
ユーザは、ユーザ端末１００を用いて、所定の勤務予定日における勤務予定をサーバ２００に登録する。登録の処理においては、所定の勤怠管理用のアプリケーション等が用いられてもよい。ユーザ端末１００は、ユーザの操作に応じて、勤務予定日においてユーザが出社勤務を行うか、又は在宅勤務を行うか、をサーバ２００に登録する。
【0028】
またユーザは、自身の勤務予定と共に、食堂の利用予定及び予約メニューをユーザ端末１００からサーバ２００に対して登録する。本実施形態ではサーバ２００がメニュー予約を受け付けるが、これに限られない。メニュー予約の受付や取消を行う所定のサーバが別途設けられてもよい。
【0029】
図６を参照して、出社予定情報登録処理について説明する。図６は、ユーザ端末１００が行う出社予定情報登録処理を示すフローチャートである。ユーザは、自宅や事務所などから、ユーザ端末１００を用いて出社予定情報登録処理を行う。ユーザは、所定のアプリケーションなどを介して、表示部１３０に表示される画面を見ながらユーザ端末１００の入力部１２０を操作し、必要な情報を入力する。登録部１１０は、ユーザからの入力を受け付けて、通信部１７０を介して情報をサーバ２００に登録する。
【0030】
まず、登録部１１０は、出社予定情報を登録する勤務予定日を選択し、勤務形態として出社勤務又は在宅勤務をサーバ２００に登録する（Ｓ１０１）。サーバ２００では、登録された情報を受け取り、出社予定情報２９１としてサーバ２００の記憶部２９０に記憶する。
【0031】
登録部１１０は、ユーザの勤務形態が出社勤務か否かを判定する（Ｓ１０２）。勤務形態が出社勤務の場合（Ｓ１０２のＹＥＳ）、登録部１１０は、ユーザが食堂を利用予定であるか否かを選択する（Ｓ１０３）。
【0032】
食堂を利用予定である場合（Ｓ１０３のＹＥＳ）、登録部１１０は食堂のメニューを予約するか否かを選択する（Ｓ１０４）。食堂のメニューを予約する場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、登録部１１０は予約メニューをサーバ２００に登録する（Ｓ１０５）。登録部１１０は、例えば予約可能なメニューの一覧を表示部１３０に表示し、入力部１２０からの選択を受け付けるようにしてもよい。サーバ２００では、登録された情報を受け取り、予約情報２９２として記憶部２９０に記憶する。
【0033】
なお、勤務形態が出社勤務でない場合（Ｓ１０２のＮＯ）、食堂を利用予定でない場合（Ｓ１０３のＮＯ）、又は食堂のメニューを予約しない場合（Ｓ１０４のＮＯ）は、そのまま処理を終了する。
【0034】
このような登録処理を行うことで、サーバ２００は、出社予定情報２９１及び予約情報２９２を記憶部２９０に予め登録することができる。なお、サーバ２００は、ユーザが出社予定及び予約メニューを登録するための期限を適宜設けてよい。例えば、サーバ２００は、メニュー予約の期限を出社予定日の前日１２時に設定し、当該時刻までの予約を受け付け可能とするなどしてよい。
【0035】
図７は、出社予定情報２９１の一例を示す図である。出社予定情報２９１は、ユーザの勤務の予定に関する情報である。図７に示されるように、出社予定情報２９１は、ユーザＩＤ、勤務予定日、及び勤務形態２９１１を対応付けたものである。ユーザＩＤは、ユーザを識別する情報である。ユーザＩＤは、例えば社員番号などの情報であってよい。なお、ユーザＩＤは、以下で説明する各種情報で用いられるユーザＩＤと対応している。そのため、予測システム１０００では、ユーザＩＤを用いてユーザに関する情報を対応付けて管理することができる。勤務予定日は、勤務の予定日を示す情報である。勤務形態２９１１は、勤務予定日における勤務形態を示している。
【0036】
図８は、予約情報２９２の一例を示す図である。予約情報２９２は、ユーザの予約メニューに関する情報である。図８に示されるように、予約情報２９２は、例えば、ユーザＩＤ、勤務予定日、及び予約メニュー２９２２を対応付けたものである。ユーザＩＤは、ユーザを識別する情報である。勤務予定日は、勤務の予定日を示す情報である。予約メニュー２９２２は、ユーザが予約したメニューを示す情報である。
【0037】
例えば、ユーザが在宅勤務を予定している場合、ユーザは食堂を利用しないため、予約メニューは「なし」である。また、ユーザが出社勤務を予定している場合であって、ユーザが食堂の利用を予定しない場合についても、予約メニュー２９２２は「なし」である。例えば、ユーザが外食する場合や自席で食事をとる場合はこれに該当する。
【0038】
ユーザが出社勤務を予定しており、かつ食堂のメニューを予約している場合、予約メニュー２９２２は、予約メニューに関する情報を含む。予約メニューに関する情報は、例えば、ユーザの予約メニューを識別するための情報である。メニューを識別するための情報は、例えば「Ａランチ」、「Ｂランチ」などのようなメニュー名であってよい。
【0039】
ユーザは、所定の勤務予定日において出社予定であり、かつ食堂を利用予定であるが、メニューの予約を行わない場合がある。この場合、予約メニュー２９２２は、特定のメニューを指定するものでなくともよい。具体的には、予約メニュー２９２２は、図８において網掛けで示すように、「未定」などの情報であってもよい。
【0040】
例えば、ユーザＵ５は、１２月１日に出社勤務予定であり、かつ食堂を利用する旨を登録している。しかしながら、ユーザＵ５は、予約メニューの登録を行っていない。このような場合、サーバ２００は、予約メニュー２９２２を「未定」として予約情報２９２を登録する。
【0041】
続いて、図４を参照してＰＯＳ端末３００について説明する。図４は、ＰＯＳ端末３００の構成を示すブロック図である。ＰＯＳ端末３００は、認証部３１０、会計部３２０、通信部３７０、及び記憶部３９０を備えている。ＰＯＳ端末３００は、社員食堂に設置され、ユーザが注文したメニューについて会計処理を行う情報処理装置である。ＰＯＳ端末３００は、例えば会計処理を行う食堂スタッフなどにより操作される。ＰＯＳ端末３００は、ユーザ自身が会計処理を行うセルフレジであってもよい。
【0042】
認証部３１０は、ユーザの認証処理を行う。例えば認証部３１０は、ユーザの社員証などを用いてユーザの認証を行い、ユーザを識別するユーザＩＤを取得する。ユーザＩＤは、例えば社員番号などであってよい。認証部３１０は、例えば図示しないリーダなどを用いて社員証に記載された社員番号を読み取ることでユーザＩＤを取得する。これに限らず、認証部３１０は顔認証などの生体認証を用いてユーザＩＤを取得してもよい。
【0043】
会計部３２０は、ユーザの注文内容に応じて会計処理を行う。例えば、食堂スタッフは、ユーザの注文内容をボタンやタッチパネルなどから入力して注文内容を登録する。食堂スタッフは代金をユーザに伝え、ユーザは現金、クレジットカード、又は電子マネーなどを用いて代金を支払う。会計方法はこれらに限られず、どのようなものでもよい。会計部３２０は、代金支払いを受け付けてレシートを発行する。これにより会計処理が終了する。会計処理を終了すると、会計部３２０は、注文に関する注文情報を注文情報３９１として記憶部３９０に記憶する。注文情報３９１は、例えば、注文日時３９１１、ユーザＩＤ３９１２、及び注文メニュー３９１３を対応付けた情報である。
【0044】
会計部３２０は、通信部３７０を介して注文情報３９１をサーバ２００に送信する。会計部３２０は、所定の時間間隔で注文情報３９１を送信してもよいし、会計処理を行う都度、送信してもよい。また、会計部３２０は、サーバ２００からの要求に応じて注文情報３９１を送信してもよい。
【0045】
通信部３７０は、ネットワークＮとの通信インタフェースである。記憶部３９０は、ＰＯＳ端末３００の各機能を実現するためのプログラムが格納される記憶装置である。また、記憶部３９０は、上述した注文情報３９１を記憶する。
【0046】
続いて、サーバ２００の構成について説明する。サーバ２００は、実施形態１の予測装置２０の一例である。サーバ２００は、ユーザ端末１００及びＰＯＳ端末３００との間で通信を行い、所定の予測処理を行う情報処理装置である。
【0047】
図５を参照してサーバ２００の構成について説明する。図５は、サーバ２００の構成を示すブロック図である。サーバ２００は、勤務記録部２０５、出社予定取得部２１０、予約取得部２２０、注文履歴取得部２３０、予測部２４０、調整部２５０、通信部２７０、及び記憶部２９０を備えている。
【0048】
勤務記録部２０５は、ユーザが出社勤務又は在宅勤務により勤務した場合、勤務に関する情報を勤務履歴として記憶部２９０に記憶する。勤務記録部２０５は、日付情報、ユーザＩＤなどと対応付けて、勤務履歴を勤務履歴情報２９３として記憶部２９０に記録する。勤務記録部２０５は、勤務形態が在宅勤務であるか、出社勤務であるか、を判定し、それぞれの勤務履歴を記録する。
【0049】
【0050】
勤務記録部２０５は、ユーザが勤務を開始したか否かを判定するため、ユーザがユーザ端末１００にログインしたか否かを判定する（Ｓ２０１）。ユーザ端末１００へのログインの判定には、周知の技術が用いられてよい。
【0051】
ユーザがユーザ端末１００にログインしたと判定した場合（Ｓ２０１のＹＥＳ）、勤務記録部２０５は、ユーザの勤務形態を「在宅勤務」として勤務履歴情報２９３を記録し、食堂のメニュー注文に関する注文履歴情報２９４には「なし」を記録する（Ｓ２０２）。注文履歴情報２９４は、食堂利用履歴２９４１及び利用メニュー２９４２を含む情報である。詳細については後述する。
【0052】
【0053】
勤務記録部２０５は、ユーザがゲートを通過したか否かを判定する（Ｓ３０１）。ゲートは、ユーザが出社する事務所等の入口などに設けられ、ユーザの入場を制限するための装置である。ゲートは、ゲートの施錠及び解錠を制御する入場制御装置の制御に従い開閉する。入場制御装置は、例えばユーザの社員証や生体情報を用いてユーザの本人認証を行い、認証成功に応じてゲートの施錠を解除し、ゲートを開いてユーザを通過させる。
【0054】
認証に成功すると、サーバ２００は、入場制御装置からその旨を受信し、ユーザがゲートを通過したか否かを判定する。ユーザがゲートを通過したと判定した場合（Ｓ３０１のＹＥＳ）、勤務記録部２０５は、勤務形態を「出社勤務」として、ユーザの勤務履歴を勤務履歴情報２９３に記録する（Ｓ３０２）。ゲートを通過したと判定しない場合（Ｓ３０１のＮＯ）は処理を終了する。勤務記録部２０５はユーザがゲートを通過するか否かを常時監視してもよい。また、後述する実施形態３のように、ユーザの認証と共にユーザの体温を測定してもよい。
【0055】
勤務記録部２０５は、ユーザが事務所等に入場した後、食堂を利用したか否かを判定する（Ｓ３０３）。ここでは、勤務記録部２０５は、後述する注文履歴取得部２３０で取得される注文履歴情報２９４を参照して、ユーザが食堂を利用したか否かを判定する。注文履歴情報２９４は、ＰＯＳ端末３００から取得される情報である。これに限らず、勤務記録部２０５は、ユーザから食堂利用の有無の申告を受け付けて当該判定を行ってもよい。また、例えば食堂入口に設けられたゲートなどでユーザの認証及び入場制御を行う場合、勤務記録部２０５は認証結果から当該判定を行ってもよい。
【0056】
ユーザが食堂を利用しなかったと判定した場合（Ｓ３０３のＮＯ）は処理を終了する。ユーザが食堂を利用したと判定した場合（Ｓ３０３のＹＥＳ）、勤務記録部２０５は、ユーザが注文したメニューに関する注文履歴情報２９４をＰＯＳ端末３００から取得する（Ｓ３０４）。勤務記録部２０５は、注文履歴情報２９４と勤務履歴情報２９３とを対応付けて記憶部２９０に記録する（Ｓ３０５）。このようにすることで、サーバ２００は、出社したユーザが食堂で利用したメニューの情報を記録することができる。
【0057】
図１１は、勤務履歴情報２９３の一例を示す図である。図１１に示すように、勤務履歴情報２９３は、例えば、ユーザＩＤ、勤務日、及び勤務形態２９３１を対応付けた情報である。ユーザＩＤは、ユーザを識別するための情報である。勤務日は、勤務した日付を示す情報である。勤務形態２９３１は、勤務日における勤務形態を示している。
【0058】
図１２は、注文履歴情報２９４の一例を示す図である。なお、図１２では、説明のために勤務履歴情報２９３（勤務形態２９３１）についても併せて示している。図１２に示されるように、注文履歴情報２９４は、例えば、ユーザＩＤ、勤務日、食堂利用履歴２９４１、及び利用メニュー２９４２を対応付けた情報である。
【0059】
ユーザＩＤ及び勤務日は、上述したユーザＩＤと対応するものである。食堂利用履歴２９４１は、ユーザが食堂を利用したか否かを示す情報である。ユーザが在宅勤務の場合、ユーザは食堂を利用しないため、食堂利用履歴２９４１は「なし」となる。またユーザが出社勤務の場合、食堂利用履歴２９４１は「あり」又は「なし」となる。
【0060】
利用メニュー２９４２は、ユーザが食堂で注文したメニューを示す情報である。ユーザは、予め登録した予約メニューを注文する場合もあれば、予約をせずに食堂を利用し、所望のメニューを注文する場合もある。なお、ユーザは予約メニューと異なるメニューを利用する場合があってもよい。また、例えば、食堂を利用したユーザが弁当の持ち込みなどを行った場合、食堂利用履歴２９４１が「あり」であり、かつ利用メニュー２９４２が「なし」であってもよい。
【0061】
このように、記憶部２９０において勤務履歴情報２９３と注文履歴情報２９４とをユーザごとに対応付けて記憶することで、ユーザの勤務履歴と食堂の利用状況とを、ユーザごとに管理することができる。
【0062】
図５に戻り説明を続ける。出社予定取得部２１０は、実施形態１の出社予定取得部２１の一例である。出社予定取得部２１０は、上述した出社予定情報登録処理の結果からユーザの出社予定情報を取得し、出社予定情報２９１を記憶部２９０に記憶する。出社予定取得部２１０は、勤怠管理やスケジュール管理を行う任意のアプリケーションなどからユーザの出社予定情報を取得してもよい。
【0063】
予約取得部２２０は、実施形態１の予約取得部２２の一例である。予約取得部２２０は、上述した出社予定情報登録処理の結果からユーザの予約メニューに関する予約情報を取得し、予約情報２９２を記憶部２９０に記憶する。予約取得部２２０は、メニュー予約の受付や取消を行う所定のサーバから予約情報を取得してもよい。
【0064】
注文履歴取得部２３０は、実施形態１の注文履歴取得部２３の一例である。注文履歴取得部２３０は、ユーザの注文履歴をＰＯＳ端末３００から取得し、注文履歴情報２９４を記憶部２９０に記憶する。注文履歴取得部２３０は、ＰＯＳ端末３００から所定の時間間隔で注文履歴を取得してもよい。注文履歴取得部２３０は、例えば、食堂の営業終了後に当日の注文履歴をＰＯＳ端末３００から取得してもよいし、例えば１時間ごとに取得してもよい。また、ＰＯＳ端末３００における会計処理ごとに注文履歴を取得してもよい。
【0065】
予測部２４０は、実施形態１の予測部２４の一例である。予測部２４０は、出社予定情報２９１、予約情報２９２、及び注文履歴情報２９４に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する。予測部２４０は、出社予定情報２９１に基づいて、注文数の予測対象である予測対象日の出社人数を予測する。予測対象日は、当日であってもよいし、将来における所定の日であってもよい。予測部２４０は、所定の時間間隔で注文数を予測してもよい。予測部２４０は、毎日所定の時刻において、注文数を予測するようにしてもよい。
【0066】
予測部２４０は、予約情報２９２に基づいて、予測対象日における出社予定のユーザのうち、メニュー予約を行ったユーザの人数を取得する。また予測部２４０は、予約情報２９２に基づいて、メニューごとの予約数を取得する。
【0067】
予測部２４０は、出社予定のユーザのうち、メニュー予約を行っていないユーザに対し、過去の食堂の利用実績等に基づいて、ユーザが注文するメニューを推定する。例えば、予測部２４０は、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、注文履歴情報２９４に基づいてユーザの注文メニューを推定する。
【0068】
図１２に示したように、サーバ２００は、ユーザが出社日において注文したメニューを注文履歴情報２９４として記憶している。予測部２４０は、注文履歴情報２９４から得られるユーザのメニューごとの注文回数を算出し、算出された注文回数に基づいて、ユーザの注文メニューを推定する。
【0069】
例えば、図７及び図８の例に示されるように、１２月１日において、ユーザＵ５は出社勤務の予定であり、かつ、予約メニューが「未定」である。予測部２４０は、注文履歴情報２９４を参照して、ユーザＵ５の過去の注文回数を算出する。ユーザＵ５が過去に「Ａランチ」を最も多く注文している場合、予測部２４０は、１２月１日におけるユーザＵ５の注文メニューが「Ａランチ」であると推定する。予測部２４０は、予約メニューを「未定」から「Ａランチ」に変更し、変更結果を注文予測情報２９６として記憶部２９０に記憶する。
【0070】
図１４は、注文予測情報２９６の一例を示す図である。注文予測情報２９６は、例えば、ユーザＩＤ、勤務予定日、及び推定メニュー２９６２を対応付けたものである。ユーザＩＤ及び勤務予定日は図８に示す予約情報２９２と同様である。
【0071】
例えば、図８においては、１２月１日におけるユーザＵ５の予約メニュー２９２２は「未定」であった。図１４においては、注文回数に応じて推定された「Ａランチ」が推定メニュー２９６２として示されている。このように、予測部２４０は、過去の注文回数に応じて、ユーザの注文メニューを推定することで、ユーザの注文傾向に応じたメニュー予測を行うことができる。
【0072】
なお、例えば注文回数の多かったメニューが廃止されているような場合、予測部２４０は、２番目に注文回数の多いメニューを注文メニューとして推定してもよい。予測部２４０が注文回数の多い順にメニューを推定することで、精度よく注文メニューを推定することができる。
【0073】
または、予測部２４０は、メニューのカテゴリなどに応じてメニューを推定してもよい。例えば、肉系のメニューの注文回数が多いユーザの場合、予測部２４０は、現在提供されている肉系のメニューを注文メニューとして推定する。これにより、メニューの変更があった場合にも、予測部２４０はユーザの好みに合わせて注文メニューを推定することができる。これに限らず、予測部２４０は、メニューの価格帯なども加味して注文メニューを推定してもよい。
【0074】
また、予測部２４０は、過去の所定期間における注文回数を算出してもよい。例えば、予測部２４０は、直近１年間におけるユーザの注文履歴を用いて注文回数を算出する。これにより、予測部２４０は、ユーザの好みの変化に対応したメニューの推定を行うことができる。また予測部２４０は、注文回数を算出する所定期間を季節などに応じて適宜変更してよい。例えば、１２月１日の予測を行う場合、１年前の１１月～１２月におけるユーザの注文履歴を用いて注文回数を算出するなどしてよい。これにより、季節や気温の変化に応じて注文メニューを推定することができる。
【0075】
また、予測部２４０は、複数のユーザにおける注文履歴情報２９４に基づいて注文メニューを推定してもよい。例えば予測部２４０は、注文履歴情報２９４を参照し、食堂を利用した複数のユーザが注文したメニューの回数を算出する。予測部２４０は、所定期間（例えば、１年間）内に食堂を利用したユーザに限定して当該回数を算出してもよい。
【0076】
図１５は、注文実績情報２９７の一例を示す図である。注文実績情報２９７は、複数のユーザにおける注文履歴情報２９４を集計したものである。注文実績情報２９７は、例えば、注文メニュー、カテゴリ、注文日、及び注文数を対応付けた情報である。
【0077】
注文メニューは、ユーザが注文したメニューを示す情報である。ここではメニュー名を示している。カテゴリは、メニューの分類を示す情報である。一例として、ここでは「肉系料理」、「魚系料理」、及び「麺類」のカテゴリを示している。カテゴリは、例えば、「和風」、「洋風」などのようなメニューのジャンルなどを示すものであってもよい。注文日は、ユーザがメニューを注文した日を示す情報である。日付に限らず、注文時間帯や注文時刻が用いられてもよい。注文数は、メニューがユーザにより注文された数を示す情報である。図１５では、各注文日におけるメニューごとの注文数と、各注文日における注文の合計数が示されている。
【0078】
予測部２４０は、注文実績情報２９７を参照し、各メニューの注文回数に応じてユーザの注文メニューを推定する。例えば予測部２４０は、最も注文回数の多いメニューを、ユーザの注文メニューとして推定する。最も注文回数の多いメニューは、複数のユーザの間で人気があるメニューと想定される。このように、人気のあるメニューを特定し、ユーザの注文メニューとして推定することで、予測部２４０は精度よく注文メニューを推定することができる。また、これにより、人気のあるメニューの材料が不足することを防ぐことができる。なお、予測部２４０は、ユーザの性別や年代などの属性を分けて、それぞれの注文回数を算出してもよい。これにより、予測部２４０は、より近い属性のユーザグループにおける注文の傾向に基づいて、ユーザの注文メニューの推定を行うことができる。
【0079】
また予測部２４０は、予測対象日における出社予定人数を算出し、出社予定人数のうち、予約メニューが「未定」となっている人数の合計を算出し、所定の比率を用いて複数ユーザの注文メニューを推定してもよい。例えば、出社予定人数が１００人であるとする。このうち、食堂を利用予定であり、かつ予約メニューが「未定」のユーザが３０人であるとする。例えば、人気の高い順にメニューａ、ｂ、ｃがある場合、予測部２４０は、メニューａ、ｂ、ｃをそれぞれ１５人、１０人、５人のユーザが注文すると推定してもよい。
【0080】
以上のようにして、予測部２４０は、注文メニューが「未定」である出社予定のユーザについて、注文メニューを推定する。これにより、予測部２４０は、ユーザの注文履歴やメニューの人気などに基づいて、注文される可能性の高いメニューを特定することができる。予測部２４０は、予測対象日に出社予定の全てのユーザに対し、同様の推定を行い、推定結果を用いて全体におけるメニューの注文数を予測する。これにより、予測部２４０はメニューの注文数を適切に予測することができる。
【0081】
ここで、図１３を参照して、注文数の予測処理について説明する。図１３は、予測部２４０が行う、メニューの注文数の予測処理を示すフローチャートである。なお、所定期間におけるユーザの勤務履歴や、出社日におけるメニューの注文履歴はサーバ２００に記憶されているものとする。また、予測対象日について、ユーザは出社予定情報や予約情報を予め登録しているものとする。よって、サーバ２００は、出社予定情報２９１、予約情報２９２、勤務履歴情報２９３、及び注文履歴情報２９４を予め記憶部２９０に記憶している。
【0082】
予測部２４０は、出社予定情報２９１を参照し、ユーザが出社予定であるか否かを判定する（Ｓ４０１）。ユーザが出社予定でないと判定した場合（Ｓ４０１のＮＯ）、予測部２４０は、注文はないと予測する（Ｓ４０７）。
【0083】
ユーザが出社予定であると判定した場合（Ｓ４０１のＹＥＳ）、予測部２４０は、予約情報２９２を参照し、予約メニューが登録されているか否かを判定する（Ｓ４０２）。予約メニューが登録されていると判定した場合（Ｓ４０２のＹＥＳ）、予測部２４０は、ユーザが予約されたメニューを注文すると推定する（Ｓ４０３）。
【0084】
ステップＳ４０２において、予約メニューが登録されていないと判定した場合（Ｓ４０２のＮＯ）、予測部２４０は、予約メニューが「未定」であるか否かを判定する（Ｓ４０４）。「未定」でない場合（Ｓ４０４のＮＯ）は、ユーザは、出社予定ではあるが、食堂利用を利用しない旨の登録をしている。よってこの場合、予測部２４０は、ユーザが注文を行わないと推定する（Ｓ４０７）。
【0085】
予約メニューが「未定」である場合（Ｓ４０４のＹＥＳ）、予測部２４０は、注文履歴情報２９４の食堂利用履歴２９４１を参照し、ユーザが過去に食堂を利用しているか否かを判定する（Ｓ４０５）。予測部２４０は、所定期間（例えば、１年間以内）の食堂利用履歴２９４１を参照するようにしてもよい。
【0086】
ユーザが過去に食堂を利用していない場合（Ｓ４０５のＮＯ）、予測部２４０は、ユーザが注文を行わないと推定する（Ｓ４０７）。ユーザが過去に食堂を利用している場合（Ｓ４０５のＹＥＳ）、予測部２４０は、過去の傾向から注文メニューを推定する（Ｓ４０６）。
【0087】
具体的には、予測部２４０は、注文履歴情報２９４を参照し、ユーザのメニューごとの注文回数を算出する。予測部２４０は、注文回数に応じてユーザの注文メニューを推定する。例えば、予測部２４０は、過去１年間に最も注文回数の多かったメニューを注文メニューとして推定する。また予測部２４０は、複数のユーザにおける注文回数を算出し、最も人気のあるメニューを注文メニューとして推定してもよい。メニューの推定については既に説明したのでここでは詳細な説明を省略する。予測部２４０は、推定結果に基づいて注文予測情報２９６を記憶する。
【0088】
上記のような処理により、予測部２４０は、予測対象日におけるユーザの注文メニューを推定する。予測部２４０は、予測対象日における全ユーザについて、注文メニューの推定が終了したか否かを判定する（Ｓ４０８）。全ユーザについて注文メニューの推定が終了していない場合（Ｓ４０８のＮＯ）はステップＳ４０１に戻り、以降の処理を続ける。全ユーザについて注文メニューの推定が終了した場合（Ｓ４０８のＹＥＳ）、推定結果に基づいて各メニューの合計注文数を予測する（Ｓ４０９）。具体的には、予測部２４０は、推定されたメニューが予測対象日に注文されるものとして各メニューの合計数を算出する。
【0089】
なお、予測部２４０は、注文数を毎日予測してもよいし、所定の期間（例えば、１週間）の注文数をまとめて予測してもよい。予測部２４０は、注文予測情報２９６に基づいて、材料の発注処理などを行ってもよい。
【0090】
図１６は、材料表情報２９８の一例を示す図である。材料表情報２９８は、メニューごとに必要な材料及びその分量を示す情報である。材料表情報２９８は、例えば、メニュー、カテゴリ、材料、及び分量を対応付けたものである。メニュー及びカテゴリは上述したものと同様である。材料及び分量は、各メニューに必要な材料の材料名及びその分量を示すものである。
【0091】
予測部２４０は、材料表情報２９８を参照し、予測されたメニューごとの注文数に対応する材料及びその分量を算出する。予測部２４０は、電話、ＦＡＸ、電子メール、又は所定のアプリケーションなどを用いて、必要な材料を発注する。予測部２４０は、注文数を毎日予測し、予測結果を毎日の材料の発注処理に用いてもよい。これに限らず、予測部２４０は、毎日の予測結果を、所定期間内の材料の発注処理に用いてもよい。所定期間は、例えば、１週間、１か月など任意に設けられてよい。
【0092】
図５に戻り説明を続ける。調整部２５０は、食堂内のユーザが所定人数未満となるように、ユーザの入場を調整する。例えば、調整部２５０は、予約情報２９２を参照し、所定の予測対象日における食堂の利用予定人数を算出する。調整部２５０は、利用予定人数に基づいて、食堂内のユーザの人数を予測する。例えば調整部２５０は、食堂の営業時間、休憩時間、及びユーザの平均滞在時間などの情報を用いて、食堂に入場するユーザの人数を予測する。調整部２５０は、食堂内のユーザが、予め設けられた人数以上となると予測した場合、食堂内のユーザが所定人数未満となるように、ユーザの入場を調整する。
【0093】
例えば、調整部２５０は、利用開始時刻を設定し、設定された利用開始時刻をユーザに通知する。調整部２５０は、例えば、メニュー予約を行った順に利用開始時刻を設定する。この場合、早くメニュー予約を行ったユーザに対して早い利用開始時刻が設定される。また、調整部２５０は、利用開始時刻の予約をユーザから受け付けて、利用開始時刻を設定してもよい。この場合、調整部２５０は、利用開始時刻の希望が多い時間帯について、食堂内のユーザが所定人数以上とならないように調整する。このようにすることで、ユーザの食堂内への入場を制限することができるので、食堂内の混雑を回避できる。これにより、例えば感染症の拡大の防止に繋がる。
【0094】
なお、調整部２５０は、調整及び通知を利用当日に行ってもよいし、利用前日以前に行ってもよい。また調整部２５０は、メニューごとに人数を調整してもよい。これにより、短時間に特定のメニューへの注文が集中することを防止することができるので、混雑を回避することができる。なお、サーバ２００は、メニュー予約等を行っていないユーザに対しても、利用開始時刻の設定及び通知を行ってもよい。
【0095】
通信部２７０は、ネットワークＮとの通信インタフェースである。記憶部２９０は、サーバ２００の各機能を実現するためのプログラムが格納される記憶装置である。記憶部２９０は、上述した各種情報を記憶する。具体的には、記憶部２９０は、ユーザの勤務や食堂利用に関するユーザ情報２９０Ａと、食堂に関する食堂情報２９０Ｂとを記憶する。ユーザ情報２９０Ａは、出社予定情報２９１、予約情報２９２、勤務履歴情報２９３、及び注文履歴情報２９４を含む。食堂情報２９０Ｂは、注文予測情報２９６、注文実績情報２９７、及び材料表情報２９８を含む。
【0096】
【0097】
ユーザ端末１００は、ユーザの操作に応じて出社予定情報を登録する（Ｓ１００１）。サーバ２００は、ユーザ端末１００から出社予定情報を取得して出社予定情報２９１として記憶する（Ｓ１００２）。サーバ２００は、日ごとの出社人数を予測する（Ｓ１００３）。ユーザ端末１００は、予約メニューをサーバ２００に登録する（Ｓ１００４）。サーバ２００は、ユーザ端末１００から予約メニューの登録を受け付けて予約情報２９２として記憶部２９０に記憶する。
【0098】
サーバ２００は、出社中かつメニュー予約があるユーザに対し、食堂利用時間を通知する（Ｓ１００５）。サーバ２００は、例えば、各ユーザに利用開始時刻を設定し、当該時刻を通知する。ユーザは、出社して食堂を利用すると、ＰＯＳ端末３００で会計処理を行う（Ｓ１００６）。ＰＯＳ端末３００は、会計処理を行うと、ユーザＩＤ、日時情報、利用メニューなどの情報を対応付けてサーバ２００に送信する（Ｓ１００７）。サーバ２００は受信した情報を注文履歴情報２９４として記憶する。
【0099】
サーバ２００は、予測対象日について注文数の予測を行う場合、予約情報２９２を参照してメニューごとの予約数を取得する（Ｓ１００８）。サーバ２００は、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、注文履歴情報２９４に基づいてユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて注文数を予測する（Ｓ１００９）。このようにすることで、サーバ２００は、予測結果に基づいて材料の発注を行うことができる。
【0100】
以上説明したように、本実施形態にかかる予測システム１０００では、サーバ２００において、所定の予測処理を行い、メニューの注文数を予測する。サーバ２００において、出社予定取得部２１０は、ユーザの出社予定情報を取得する。予約取得部２２０は、ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する。注文履歴取得部２３０は、ユーザの注文履歴情報を取得する。
【0101】
予測部２４０は、出社予定情報、予約情報、及び注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する。予測部２４０は、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、注文履歴情報に基づいてユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて注文数を予測する。予測部２４０は、注文履歴情報から得られるユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、注文メニューを推定することができる。予測部２４０は、複数のユーザにおける注文履歴情報に基づいて注文メニューを推定することもできる。
【0102】
このような構成を備えることにより、本実施形態にかかる予測システム１０００によれば、食堂におけるメニューの注文数を適切に予測することができる。したがって、ユーザの勤務予定と食堂の予約システムとを連動することにより、食品のロスを少なくすることができる。
【0103】
また、サーバ２００は、食堂内のユーザの人数が所定値以下となるように、ユーザの入場時刻を調整する調整部をさらに備えることができる。これにより、食堂内のユーザの密集を回避することができる。
【0104】
なお、図２～図５に示される構成は一例に過ぎず、予測システム１０００は、複数の構成が集約された装置などを用いて構成されてもよい。例えば、サーバ２００、ユーザ端末１００、及びＰＯＳ端末３００は、一部が同一の装置に集約されていてもよい。また、例えば、サーバ２００等における各機能部は、複数の装置などを用いて分散処理されてもよい。
【0105】
＜実施形態３＞
続いて、実施形態３について説明する。本実施形態は、実施形態２で説明した予測システム１０００において、ユーザの体調情報をさらに取得し、体調情報を加味して注文数の予測を行うものである。以下の説明では、実施形態２と重複する部分については適宜説明を省略し、実施形態２と異なる部分を中心に説明する。
続いて、実施形態３について説明する。本実施形態は、実施形態２で説明した予測システム１０００において、ユーザの体調情報をさらに取得し、体調情報を加味して注文数の予測を行うものである。以下の説明では、実施形態２と重複する部分については適宜説明を省略し、実施形態２と異なる部分を中心に説明する。
【0106】
図１８は、本実施形態にかかる予測システム１０００ａの構成を示すブロック図である。本実施形態にかかる予測システム１０００ａは、ユーザ端末１００、サーバ２００ａ、ＰＯＳ端末３００、及び検出装置４００を備えている。予測システム１０００ａが備える各構成は、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ネットワークＮは、有線又は無線の通信回線である。図１８に示される構成は一例であり、サーバ２００ａと通信するユーザ端末１００及びＰＯＳ端末３００は複数設けられてもよい。
【0107】
予測システム１０００ａは、実施形態２の構成に加え、検出装置４００を備えている。検出装置４００は、ユーザの体調に関する体調情報を検出するセンサである。体調情報は、例えば、ユーザの体温、血圧、心拍数、又は血中酸素濃度などである。これらに限らず、体調情報はユーザの体調に関する種々の情報を含み得る。体調情報は、ユーザの自覚症状などを含んでもよい。ここでは、体調情報がユーザの体温である場合を用いて説明する。
【0108】
検出装置４００は、ユーザが事務所等に出社したときに、ユーザの体調情報を検出する。例えば、検出装置４００は、ゲートの近傍に設けられており、ユーザがゲートを通過するときにユーザを撮影し、撮影画像に基づいてユーザの体温を測定する。検出装置４００は、測定された体温を示す体温情報をサーバ２００ａに送信する。
【0109】
図１９を参照して、サーバ２００ａの構成について説明する。図１９は、サーバ２００ａの構成を示すブロック図である。サーバ２００ａは、実施形態２のサーバ２００に対応するものである。サーバ２００ａでは、図５に示すサーバ２００の構成に加え、勤務記録部２０５ａは、ユーザの体調情報を取得する体調情報取得部としての機能を有する。
【0110】
勤務記録部２０５ａは、ユーザが勤務した場合、勤務に関する情報を勤務履歴として記憶部２９０に記憶する。また勤務記録部２０５ａは、ユーザが事務所等に出社した場合、体調情報を検出装置４００から取得して、体調情報２９５として記憶部２９０に記録する。
【0111】
【0112】
ステップＳ１３０１及びＳ１３０２は、図１０に示すステップＳ３０１及びＳ３０２と同様であるので説明を省略する。勤務記録部２０５ａは、検出装置４００で測定された体温を、ユーザＩＤなどと対応付けて体調情報２９５として記憶部２９０に記録する（Ｓ１３０２ａ）。ステップＳ１３０３～Ｓ１３０５は、図１０に示すＳ３０３～Ｓ３０５と同様であるので説明を省略する。
【0113】
図２１は、体調情報２９５及び注文履歴情報２９４の一例を示す図である。なお、図２１では、説明のために勤務履歴情報２９３（勤務形態２９３１）についても併せて示している。図２１に示されるように、勤務履歴情報２９３及び注文履歴情報２９４と共に体調情報２９５として体温の測定結果が対応付けられている。その他の内容については図１２に示される注文履歴情報２９４と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【0114】
図１９に戻り説明を続ける。予測部２４０ａは、体調情報２９５にさらに基づいて、メニューの注文数を予測する。例えば、出社したユーザの体温が所定値（例えば、３７．５℃）以上であった場合、予測部２４０ａは、当該ユーザに発熱の傾向があると判定する。予測部２４０ａは、発熱の傾向があると判定された日から所定期間（例えば、２週間）内の当該ユーザの出社予定情報２９１を変更する。予測部２４０ａは、勤務形態が「出社勤務」となっている場合、これを「在宅勤務」に変更する。予測部２４０ａは、ユーザが発熱したと判定した場合、所定期間におけるユーザの注文がないものと推定して注文数を予測する。
【0115】
例えば、図２１の例では、ユーザＵ１は、出社勤務を行った１１月３日において３７．５℃の体温が測定されている。この場合、予測部２４０ａは、１１月３日以降にユーザＵ１が出社勤務である旨を登録していたとしても、１１月３日から２週間以内の勤務形態を在宅勤務に変更する。また、予測部２４０ａは、当該期間においてユーザＵ１が予約メニューを登録していたとしても、当該期間におけるユーザＵ１の注文がないものと推定する。このようにすることで、予測部２４０ａは、ユーザの体調情報に応じてメニューの注文数を予測することができる。
【0116】
【0117】
ステップＳ１４０１～Ｓ１４０５は、図１３に示されるステップＳ４０１～Ｓ４０５と同様であるので説明を省略する。予測部２４０ａは、ユーザが過去に食堂を利用している場合（Ｓ１４０５のＹＥＳ）、ユーザに発熱の傾向があるか否かを判定する（Ｓ１４０５ａ）。
【0118】
発熱の傾向があると判定した場合（Ｓ１４０５ａのＹＥＳ）、予測部２４０ａは、発熱の傾向があると判定された日から所定期間内の勤務形態を「在宅勤務」に変更する。予測部２４０ａは、当該期間においてユーザの注文はないものと推定する（Ｓ１４０７）。発熱の傾向がないと判定した場合（Ｓ１４０５ａのＮＯ）はステップＳ１４０６に進む。
【0119】
ステップＳ１４０６～Ｓ１４０９については図１３に示されるステップＳ４０６～Ｓ４０９と同様であるので説明を省略する。なお、予測部２４０ａが実行する処理の順序は、図２２に示されるものに限られない。例えば、ユーザの発熱の傾向があるか否かの判定（Ｓ１４０５ａ）を、ステップＳ１４０５の前に行うなどしてもよい。
【0120】
【0121】
まず、ユーザがゲートを通過する（Ｓ２０００ａ）。検出装置４００は、ゲート通過時におけるユーザの体温を測定し、測定結果をサーバ２００に登録する（Ｓ２０００ｂ）。
サーバ２００は、測定結果を体調情報２９５として、勤務履歴情報２９３と対応付けて記憶部２９０に記憶する。ステップＳ２００１～Ｓ２００９は、図１７に示されるステップＳ１００１～Ｓ１００９と同様であるので説明を省略する。
サーバ２００は、測定結果を体調情報２９５として、勤務履歴情報２９３と対応付けて記憶部２９０に記憶する。ステップＳ２００１～Ｓ２００９は、図１７に示されるステップＳ１００１～Ｓ１００９と同様であるので説明を省略する。
【0122】
予測部２４０ａは、所定値以上の体温のユーザがいる場合、注文数を予測し直す（Ｓ２００９ａ）。例えば、予測部２４０ａは、当該ユーザの予約メニューを取り消す、又は当該ユーザの人数に応じて注文数を減算するなどして、当該ユーザの注文がないものとして注文数を予測する。また、予測部２４０ａは、発熱の傾向があるユーザについて、発熱の傾向があると判定された日だけでなく、その日から所定期間内の予約注文がないものと推定する。これにより、予測部２４０ａは、感染症などによってユーザが出社できない期間が生じた場合でも、適切に各メニューの注文数を予測することができる。
【0123】
以上説明したように、本実施形態にかかる予測システム１０００ａによれば、実施形態２と同様の効果を奏することができる。また、サーバ２００ａは、ユーザの体調情報を加味して注文メニューを推定するので、より精度よく、メニューごとの注文数を予測することができる。
【0124】
なお、図１８及び図１９に示される構成は一例に過ぎず、予測システム１０００ａは、複数の構成が集約された装置などを用いて構成されてもよい。例えば、サーバ２００ａ、ユーザ端末１００、ＰＯＳ端末３００、及び検出装置４００は、一部が同一の装置に集約されていてもよい。また、例えば、サーバ２００ａ等における各機能部は、複数の装置などを用いて分散処理されてもよい。
【0125】
＜ハードウエアの構成例＞
サーバ２００、サーバ２００ａ、ユーザ端末１００、ＰＯＳ端末３００、及び検出装置４００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、サーバ２００等の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について説明する。
サーバ２００、サーバ２００ａ、ユーザ端末１００、ＰＯＳ端末３００、及び検出装置４００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、サーバ２００等の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について説明する。
【0126】
図２４は、サーバ２００等を実現するコンピュータ９００のハードウエア構成を例示するブロック図である。コンピュータ９００は、サーバ２００等を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。コンピュータ９００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータであってもよい。
【0127】
例えば、コンピュータ９００に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、コンピュータ９００で、サーバ２００等の各機能が実現される。上記アプリケーションは、サーバ２００等の機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。
【0128】
コンピュータ９００は、バス９０２、プロセッサ９０４、メモリ９０６、ストレージデバイス９０８、入出力インタフェース９１０、及びネットワークインタフェース９１２を有する。バス９０２は、プロセッサ９０４、メモリ９０６、ストレージデバイス９０８、入出力インタフェース９１０、及びネットワークインタフェース９１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ９０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【0129】
プロセッサ９０４は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、又は FPGA（Field－Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ９０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス９０８は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。
【0130】
入出力インタフェース９１０は、コンピュータ９００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース９１０には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。
【0131】
ネットワークインタフェース９１２は、コンピュータ９００をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、LAN（Local Area Network）であってもよいし、WAN（Wide Area Network）であってもよい。
【0132】
ストレージデバイス９０８は、サーバ２００等の各機能構成部を実現するプログラム（前述したアプリケーションを実現するプログラム）を記憶している。プロセッサ９０４は、このプログラムをメモリ９０６に読み出して実行することで、サーバ２００等の各機能構成部を実現する。
【0133】
プロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１又はそれ以上のプログラムを実行する。このプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）又は実体のある記憶媒体（tangible storage medium）に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
【0134】
なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【0135】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記Ａ１）
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を備え、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測装置。
（付記Ａ２）
前記予測部は、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ａ１に記載の予測装置。
（付記Ａ３）
前記食堂内のユーザが所定人数未満となるように、前記ユーザの入場を調整する調整部をさらに備える
付記Ａ１又はＡ２に記載の予測装置。
（付記Ａ４）
前記ユーザの体調に関する体調情報を取得する体調情報取得部をさらに備え、
前記予測部は、前記体調情報にさらに基づいて前記注文数を予測する
付記Ａ１～Ａ３のいずれか１項に記載の予測装置。
（付記Ａ５）
前記体調情報は前記ユーザの体温情報を含み、
前記予測部は、前記ユーザの体温が所定値以上の場合、所定期間における前記ユーザの注文がないものとして前記注文数を予測する
付記Ａ４に記載の予測装置。
（付記Ａ６）
前記予測部は、複数の前記ユーザにおける前記注文履歴情報に基づいて前記注文メニューを推定する
付記Ａ１～Ａ５のいずれか１項に記載の予測装置。
（付記Ｂ１）
食堂におけるユーザの注文履歴情報を記憶するＰＯＳ端末と、
予測装置と、を備え、
前記予測装置は、
前記ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を有し、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測システム。
（付記Ｂ２）
前記予測部は、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｂ１に記載の予測システム。
（付記Ｃ１）
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、を有し、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測方法。
（付記Ｃ２）
前記予測ステップでは、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｃ１に記載の予測方法。
（付記Ｄ１）
予測装置において、ユーザの出社予定情報を取得し、
前記予測装置において、前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得し、
ＰＯＳ端末において、前記ユーザの注文履歴情報を記憶し、
前記予測装置において、前記ユーザの前記注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得し、
前記予測装置において、前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測し、
前記注文数の予測では、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測方法。
（付記Ｄ２）
前記注文数の予測では、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｄ１に記載の予測方法。
（付記Ｅ１）
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
プログラム。
（付記Ｅ２）
前記予測ステップでは、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｅ１に記載のプログラム。
（付記Ａ１）
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を備え、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測装置。
（付記Ａ２）
前記予測部は、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ａ１に記載の予測装置。
（付記Ａ３）
前記食堂内のユーザが所定人数未満となるように、前記ユーザの入場を調整する調整部をさらに備える
付記Ａ１又はＡ２に記載の予測装置。
（付記Ａ４）
前記ユーザの体調に関する体調情報を取得する体調情報取得部をさらに備え、
前記予測部は、前記体調情報にさらに基づいて前記注文数を予測する
付記Ａ１～Ａ３のいずれか１項に記載の予測装置。
（付記Ａ５）
前記体調情報は前記ユーザの体温情報を含み、
前記予測部は、前記ユーザの体温が所定値以上の場合、所定期間における前記ユーザの注文がないものとして前記注文数を予測する
付記Ａ４に記載の予測装置。
（付記Ａ６）
前記予測部は、複数の前記ユーザにおける前記注文履歴情報に基づいて前記注文メニューを推定する
付記Ａ１～Ａ５のいずれか１項に記載の予測装置。
（付記Ｂ１）
食堂におけるユーザの注文履歴情報を記憶するＰＯＳ端末と、
予測装置と、を備え、
前記予測装置は、
前記ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部と、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部と、
前記ユーザの注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得する注文履歴取得部と、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部と、を有し、
前記予測部は、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測システム。
（付記Ｂ２）
前記予測部は、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｂ１に記載の予測システム。
（付記Ｃ１）
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、を有し、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測方法。
（付記Ｃ２）
前記予測ステップでは、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｃ１に記載の予測方法。
（付記Ｄ１）
予測装置において、ユーザの出社予定情報を取得し、
前記予測装置において、前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得し、
ＰＯＳ端末において、前記ユーザの注文履歴情報を記憶し、
前記予測装置において、前記ユーザの前記注文履歴情報を前記ＰＯＳ端末から取得し、
前記予測装置において、前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測し、
前記注文数の予測では、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
予測方法。
（付記Ｄ２）
前記注文数の予測では、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｄ１に記載の予測方法。
（付記Ｅ１）
ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得ステップと、
前記ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得ステップと、
前記ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得ステップと、
前記出社予定情報、前記予約情報、及び前記注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記予測ステップでは、出社予定の前記ユーザがメニュー予約をしていない場合、前記注文履歴情報に基づいて前記ユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて前記注文数を予測する
プログラム。
（付記Ｅ２）
前記予測ステップでは、前記注文履歴情報から得られる前記ユーザのメニューごとの注文回数に基づいて、前記注文メニューを推定する
付記Ｅ１に記載のプログラム。
【符号の説明】
【0136】
２０ 予測装置
２１ 出社予定取得部
２２ 予約取得部
２３ 注文履歴取得部
２４ 予測部
１００、１００ａ ユーザ端末
１１０ 登録部
１２０ 入力部
１３０ 表示部
１７０ 通信部
２００、２００ａ サーバ（予測装置）
２０５、２０５ａ 勤務記録部
２１０ 出社予定取得部
２２０ 予約取得部
２３０ 注文履歴取得部
２４０、２４０ａ 予測部
２５０ 調整部
２７０ 通信部
２９０ 記憶部
２９０Ａ ユーザ情報
２９０Ｂ 食堂情報
２９１ 出社予定情報
２９２ 予約情報
２９２２ 予約メニュー
２９３ 勤務履歴情報
２９４ 注文履歴情報
２９４１ 食堂利用履歴
２９４２ 利用メニュー
２９５ 体調情報
２９６ 注文予測情報
２９６２ 推定メニュー
２９７ 注文実績情報
２９８ 材料表情報
３００ ＰＯＳ端末
３１０ 認証部
３２０ 会計部
３７０ 通信部
３９０ 記憶部
３９１ 注文情報
３９１１ 注文日時
３９１２ ユーザＩＤ
３９１３ 注文メニュー
４００ 検出装置
９００ コンピュータ
９０２ バス
９０４ プロセッサ
９０６ メモリ
９０８ ストレージデバイス
９１０ 入出力インタフェース
９１２ ネットワークインタフェース
１０００、１０００ａ 予測システム
Ｎ ネットワーク
２１ 出社予定取得部
２２ 予約取得部
２３ 注文履歴取得部
２４ 予測部
１００、１００ａ ユーザ端末
１１０ 登録部
１２０ 入力部
１３０ 表示部
１７０ 通信部
２００、２００ａ サーバ（予測装置）
２０５、２０５ａ 勤務記録部
２１０ 出社予定取得部
２２０ 予約取得部
２３０ 注文履歴取得部
２４０、２４０ａ 予測部
２５０ 調整部
２７０ 通信部
２９０ 記憶部
２９０Ａ ユーザ情報
２９０Ｂ 食堂情報
２９１ 出社予定情報
２９２ 予約情報
２９２２ 予約メニュー
２９３ 勤務履歴情報
２９４ 注文履歴情報
２９４１ 食堂利用履歴
２９４２ 利用メニュー
２９５ 体調情報
２９６ 注文予測情報
２９６２ 推定メニュー
２９７ 注文実績情報
２９８ 材料表情報
３００ ＰＯＳ端末
３１０ 認証部
３２０ 会計部
３７０ 通信部
３９０ 記憶部
３９１ 注文情報
３９１１ 注文日時
３９１２ ユーザＩＤ
３９１３ 注文メニュー
４００ 検出装置
９００ コンピュータ
９０２ バス
９０４ プロセッサ
９０６ メモリ
９０８ ストレージデバイス
９１０ 入出力インタフェース
９１２ ネットワークインタフェース
１０００、１０００ａ 予測システム
Ｎ ネットワーク
【要約】
【課題】メニューの注文数を適切に予測することが可能な予測装置を提供すること。
【解決手段】本開示にかかる予測装置２０は、ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部２１と、ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部２２と、ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部２３と、出社予定情報、予約情報、及び注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部２４と、を備える。予測部２４は、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、注文履歴情報に基づいてユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて注文数を予測する。
【選択図】図１
【解決手段】本開示にかかる予測装置２０は、ユーザの出社予定情報を取得する出社予定取得部２１と、ユーザの予約メニューに関する予約情報を取得する予約取得部２２と、ユーザの注文履歴情報を取得する注文履歴取得部２３と、出社予定情報、予約情報、及び注文履歴情報に基づいて、食堂におけるメニューの注文数を予測する予測部２４と、を備える。予測部２４は、出社予定のユーザがメニュー予約をしていない場合、注文履歴情報に基づいてユーザの注文メニューを推定し、推定結果に基づいて注文数を予測する。
【選択図】図１
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】