CNNを用いたレストランにおける卓割当ての自動化に関する基礎検討(Ⅱ)

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM20015

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2020/03/27

タイトル(英語): Fundamental Study (II) on Automatic Assignment of Tables for Restaurants Using CNN

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

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

キーワード: 卓割当て|畳み込みニューラルネットワーク|回転率|満足度|レストラン|店員|table assignment|convolutional neural network|customer turnover|customer satisfaction|restaurant|clerk

要約(日本語): 飲食店における入店客への卓割当ては，回転率や顧客満足度を考慮する必要がある。しかし店員の入れ変わりは多く，熟練した技術の維持は困難である。そこで本研究は，店員の卓割当てに模した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。今回は，店員が割当てた卓をCNNで学習し，複数日の入店可能人数を検討した。その結果，本システムは曜日や時間帯による繁忙の影響を受けず，有用性があることを確認した。

要約(英語): The purpose of this study is to construct an automatic table assignment system for clerk. This time, we used CNN to learn the table assigned by the clerk and examined the number of people who could enter the restaurant on multiple days. As a result, it was confirmed that this system was not affected by the busyness of the day and time.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,917 Kバイト