CNNを用いた飲食店の昼の繁忙時間帯における卓割当て自動化に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM19018

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2019/03/15

タイトル(英語): Fundamental study on automatic assignment of tables for restaurants during the busy hours of daytime using CNN

著者名: 清水 薫(日本大学),佐藤 良太(日本大学),松村 太陽(日本大学),小野 隆(日本大学)

著者名(英語): Kaoru Shimizu(Nihon University),Ryota Sato(Nihon University),Taiyo Matsumura(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University)

キーワード: レストラン|顧客|卓案内|ニューラルネットワーク|畳み込みニューラルネットワーク|店員|Restaurant|Customer|Table guidance|Neural network|Convolution Neural Network|Clerk

要約(日本語): 近年労働者人口が減少するなか，飲食店の店員は混雑度や回転率などに応じて，入店客に対する卓割当てを経験により行っている。このような状況に鑑み，筆者らは入店客に対する自動的な卓割当てシステムの構築を目的としている。その方法として畳み込みニューラルネットワーク(以下，CNN)を用いた自動的な卓割当てシステムを提案し，繁忙時間帯の入店客に対し店員が選択した卓をCNNに学習させ，それらを比較検討し有用性を確認した。

要約(英語): In recent years, as the workforce population has declined, staff of restaurants have assigned tables to entering customers according to their congestion degree and rotation rate. In view of this situation, we aim to construct an automatic table assignment system for visitors. As a method to solve this problem, we propose an automatic table assignment system using Convolution Neural Network (CNN), CNN has learned desk which staff has chosen during the busy hours of daytime, we compared them and confirmed their usefulness.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,071 Kバイト