JP2024178670A - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが飲食店で店員を介さずにメニューを注文する際に、その時々のユーザの要望に適うメニューを提案すること。
【解決手段】情報処理システムは、ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付け、当該質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信し、当該返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信する制御部を具備する。
【選択図】図４

Description

本発明は、飲食店においてユーザ端末からのメニューに関する質問に対して返答情報を送信可能な情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来から、飲食店において、ユーザが店員を介さずにスマートフォン等のユーザ端末からメニューを注文できるシステム（モバイルオーダーシステム）が知られている。このようなモバイルオーダーシステムにおいて、ユーザにメニューを提案する技術も知られている。

例えば、下記特許文献１には、第１レストランにおける注文履歴を含むユーザの嗜好情報をユーザの識別情報と対応して管理しておき、ユーザ端末からユーザ識別情報及び第１レストランと系列が異なる第２レストランを示す店舗ＩＤを取得し、ユーザ識別情報に対応する嗜好情報、及び上記店舗ＩＤが示す前記第２レストランのメニュー情報に基づき、当該メニュー情報に含まれるメニュー内容と同一または代替可能な第１レストランのメニュー内容に対応するユーザの注文履歴を用いて、嗜好情報に対応した順序にてメニュー情報に含まれるメニュー内容を配列してユーザ端末に送信して表示させることが記載されている。

特許７０６５３２０号公報

ところで、ユーザが注文したいメニューに関する要望は、例えばユーザのその日の気分や空腹具合、または共に飲食店を利用するユーザ（家族、友人等）等、その時々に応じて異なることが考えられる。しかしながら、上記特許文献１に記載の技術においては、ユーザの過去の注文履歴を利用してメニューを提案するため、上記のようなユーザの時々の要望に適うメニューを提案することはできない。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、ユーザが飲食店で店員を介さずにメニューを注文する際に、その時々のユーザの要望に適うメニューを提案することが可能な情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理システムは、ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付け、当該質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信し、当該返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信する制御部を具備する。

この構成により、チャットボットを介してユーザから要望するメニューについて都度質問を受け付け、学習モデルを用いて回答を返すことで、ユーザが飲食店で店員を介さずに（例えばモバイルオーダーやテーブルトップオーダー等により）メニューを注文する際に、その時々のユーザの要望に適うメニューを提案することができる。学習モデルは大規模言語モデル（ＬＬＭ）をベースとした例えばChatGPT等の生成ＡＩであり得る。

前記制御部は、前記質問情報に対して、提案可能なメニューが複数存在する場合に、前記飲食店のＰＯＳ情報を基に、当該複数のメニューのうち、売上実績に関する所定の条件を満たすメニューを選択して前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させてもよい。

これにより、ユーザの要望に合致するメニューのうち、売上が大きいメニュー（人気が高いメニュー）や売上が小さいメニュー（飲食店がより売りたいメニュー）を提案することができる。

前記制御部は、前記質問情報に対して、提案可能なメニューが複数存在する場合に、前記飲食店のメニューの原材料の在庫情報を基に、当該複数のメニューのうち、在庫量の多い原材料を用いるメニューを選択して前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させてもよい。

これにより、ユーザの要望に合致するメニューのうち、原材料の在庫をより少なくすることができるメニューを提案することができる。

前記制御部は、前記質問情報が前記飲食店に関連の無い情報を含む場合、当該関連の無い情報について前記返答情報を生成しないように前記学習モデルを学習させてもよい。

これにより、ユーザと飲食店やメニューの注文に関係のない無駄なやり取りが生じるのを防ぐことができる。

前記制御部は、前記質問情報が前記飲食店に関連の無い情報と前記飲食店に関連の有る情報とを含む場合、当該関連の有る情報について前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させてもよい。

これにより、質問に飲食店やメニューに関係のない情報が含まれていたとしても、関係のある部分のみについて返答することができる。

前記制御部は、前記質問情報が所定の予算で複数のメニューを組み合わせる要望を含む場合、異なるカテゴリの複数のメニューを組み合わせて前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させてもよい。

これにより、複数の異なるカテゴリのメニューをバランスよく組み合わせてユーザに提案することができる。

前記制御部は、前記質問情報と前記返答情報とを含むチャットボット画面を前記ユーザ端末または前記注文端末に表示させ、当該チャットボット画面上に、前記返答情報に含まれる前記組み合わされたメニューをまとめて注文するための注文操作を受け付ける注文ボタンを表示させてもよい。

これにより、複数のメニューを組み合わせてユーザに提案した場合に、当該複数のメニューの注文をメニューごとに受け付ける煩雑さを回避しユーザの利便性を向上させることができる。

前記制御部は、前記質問情報と前記返答情報とを含むチャットボット画面を前記ユーザ端末または前記注文端末に表示させ、当該返答情報に複数のメニューが含まれる場合、当該チャットボット画面上の当該複数のメニューの各近傍位置に当該各メニューの注文操作を受け付ける注文ボタンを表示させてもよい。

これにより、質問に対する返答を確認したユーザから、提案した複数のメニューの少なくともいずれかについて、直観的に注文を受け付けることができる。

本発明の他の形態に係る情報処理方法は、
ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付け、
前記質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信し、
前記返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信する、ことを含む。

本発明のまた別の形態に係るプログラムは、情報処理装置に、
ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付けるステップと、
前記質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信するステップと、
前記返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信するステップと、を実行させる。

以上説明したように、本発明によれば、ユーザが飲食店で店員を介さずにメニューを注文する際に、その時々のユーザの要望に適うメニューを提案することができる。しかし、当該効果は本発明を限定するものではない。

本発明の一実施形態に係る飲食店メニュー提案システムの構成を示した図である。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバのハードウェア構成を示した図である。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバが有するデータベースの構成を示した図である。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバによるメニュー提案処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバがメニューに関するユーザ端末からの質問に対して返答するチャットボット画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバがメニューに関するユーザ端末からの質問に対して返答するチャットボット画面の他の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバがメニューに関するユーザ端末からの質問に対して返答するチャットボット画面の他の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係る飲食店情報提供サーバがメニューに関するユーザ端末からの質問に対して返答するチャットボット画面の他の例を示した図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

［システムの構成］
図１は、本実施形態に係る飲食店メニュー提案システムの構成を示した図である。

同図に示すように、このシステムは、インターネット５０上の飲食店情報提供サーバ１００と、複数の飲食店の各テーブルＴを利用するユーザのユーザ端末２００と、各飲食店に設置された飲食店端末３００とを含む。

飲食店情報提供サーバ１００は、飲食店に関する情報を掲載したポータルサイトを運営するウェブサーバである。飲食店情報提供サーバ１００は、複数のユーザ端末２００及び複数の飲食店の飲食店端末３００とインターネット５０を介して接続されている。

飲食店情報提供サーバ１００は、上記ポータルサイトにおいて、ユーザ端末２００のユーザ向けに飲食店情報の検索システムを提供する。具体的には、飲食店情報提供サーバ１００は、ユーザ端末２００からの検索要求に基づいて検索条件に合致する飲食店情報を検索し、検索結果を掲載したＷｅｂページを生成してユーザ端末２００へ送信する。また飲食店情報提供サーバ１００は、当該飲食店情報を閲覧したユーザのユーザ端末２００からの、いずれかの飲食店に対する予約受付処理を代行する。

また飲食店情報提供サーバ１００は、上記ポータルサイトに掲載される飲食店（加盟店）向けに、飲食店情報の管理画面（Ｗｅｂページ）を提供している。飲食店端末３００のユーザは、当該管理画面を介して、上記検索結果として一般ユーザに提供されるＷｅｂページ上の飲食店情報を編集・更新し、当該Ｗｅｂページを上記ポータルサイト上にアップロードすることができる。

ユーザ端末２００（２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ...）は、ユーザにより使用される端末であり、例えばスマートフォン、携帯電話、タブレットＰＣ等である。ユーザ端末２００は、飲食店情報提供サーバ１００へアクセスし、上記Ｗｅｂページを受信してブラウザ等により画面に表示する。

ユーザ端末２００は、ユーザの操作に基づいて上記ポータルサイトにおける飲食店の検索条件を決定し、当該検索条件に基づく飲食店検索要求を飲食店情報提供サーバ１００へ送信する。

一方で飲食店情報提供サーバ１００は、飲食店の各テーブルＴを利用するユーザからユーザ端末２００を介して各飲食店の各テーブルにおける飲食物の注文を受け付け可能である。飲食店情報提供サーバ１００は、例えば飲食店の各テーブルにカード、プレート、スタンド等として置かれた２次元バーコードＣをユーザ端末２００が読み取り、読み取った情報（ＵＲＬ）を基に飲食店情報提供サーバ１００にアクセスした場合に、ユーザ端末２００の表示部上に飲食店のメニューの注文画面を表示する。

そして飲食店情報提供サーバ１００は、当該注文画面を介してユーザの注文の入力を受け付けると、受け付けた注文情報を飲食店の飲食店端末３００へ送信する。当該注文情報は飲食店端末３００から厨房の端末（図示せず）へ転送される。また飲食店情報提供サーバ１００は、受け付けた注文情報を蓄積し、ユーザから会計処理の要求を受け付けると、飲食店端末３００を介して当該飲食店のＰＯＳ端末（図示せず）と連携して会計処理を実行する。

この場合ユーザ端末２００は、飲食店の各テーブルＴを利用するユーザから注文を受け付け、注文情報を飲食店情報提供サーバ１００へ送信するためのモバイルオーダー端末としても機能する。ユーザ端末２００には、飲食店情報提供サーバ１００と連携してモバイルオーダーに関する処理を実行可能なアプリケーション（以下、ＭＯアプリともいう）がインストールされていてもよい。

飲食店端末３００は、各飲食店に設置されている端末であり、タブレットＰＣ、ノートブックＰＣ、デスクトップＰＣ等である。飲食店端末３００は、管理者の操作に基づいて、上記飲食店情報の編集・更新等、自身の飲食店情報に関する処理を飲食店情報提供サーバ１００との通信により実行することが可能である。また飲食店端末３００は、上記モバイルオーダー処理において飲食店情報提供サーバ１００と厨房端末やＰＯＳ端末との間の通信を仲介する。もちろん、飲食店端末３００が上記厨房端末やＰＯＳ端末を兼ねており飲食店情報提供サーバ１００と直接通信してもよい。

また本実施形態では、飲食店情報提供サーバ１００は、大規模言語モデル（ＬＬＭ）をベースとした学習モデルである例えばChatGPT等の生成ＡＩと、ＡＰＩを介して接続されている。

飲食店情報提供サーバ１００は、当該生成ＡＩに各飲食店のメニュー情報等を予め学習させておき、ユーザによるテーブルＴの利用中に、チャットボット画面を介して、ユーザ端末２００からユーザが要望するメニューに関する音声またはテキストによる質問を受け付け、上記生成ＡＩを用いて、当該質問に対してメニューを提案する返答情報を生成してチャットボット画面を介してユーザ端末２００へ送信する。このチャットボット画面を介したメニュー提案処理の詳細については後述する。

［飲食店情報提供サーバのハードウェア構成］
図２は、上記飲食店情報提供サーバ１００のハードウェア構成を示した図である。同図に示すように、飲食店情報提供サーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１（サーバ制御部）、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、入出力インタフェース１５、及び、これらを互いに接続するバス１４を備える。

ＣＰＵ１１は、必要に応じてＲＡＭ１３等に適宜アクセスし、各種演算処理を行いながら飲食店情報提供サーバ１００の各ブロック全体を統括的に制御する。ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１に実行させるＯＳ、プログラムや各種パラメータなどのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業用領域等として用いられ、ＯＳ、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。

入出力インタフェース１５には、表示部１６、操作受付部１７、記憶部１８、通信部１９等が接続される。

表示部１６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic ElectroLuminescence Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を用いた表示デバイスである。

操作受付部１７は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の入力装置である。操作受付部１７がタッチパネルである場合、そのタッチパネルは表示部１６と一体となり得る。

記憶部１８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ（ＳＳＤ；Solid State Drive）、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部１８には、上記ＯＳや各種アプリケーション、各種データが記憶される。

特に本実施形態では、記憶部１８は、飲食店情報提供サーバ１００が後述するモバイルオーダー処理やチャットボット画面を介したメニュー提案処理を実行するためのデータ、アプリケーションその他のプログラムを記憶している。後述するが、記憶部１８は、そのようなデータを含むデータベースとして、飲食店情報データベース、ユーザ情報データベース、学習用情報データベース及びＰＯＳ（Point Of Sale）情報データベースを有している。

通信部１９は、例えばEthernet用のＮＩＣ（Network Interface Card）や無線ＬＡＮ等の無線通信用の各種モジュールであり、上記ユーザ端末２００及び飲食店端末３００との間の通信処理を担う。

［飲食店情報提供サーバのデータベース構成］
図３は、上記飲食店情報提供サーバ１００が有するデータベースの構成を示した図である。

同図に示すように、飲食店情報提供サーバ１００は、記憶部１８に、飲食店情報データベース３１、ユーザ情報データベース３２、学習用情報データベース３３及びＰＯＳ情報データベースを有している。これら各データベースは、飲食店情報提供サーバ１００による生成ＡＩの学習処理やメニュー提案処理において、必要に応じて相互に参照されて用いられる。

飲食店情報データベース３１は、飲食店毎に、その飲食店の店名、所在位置（住所または緯度経度）情報、エリア情報、アクセス情報（最寄り駅情報、最寄り駅からの徒歩距離情報）電話番号、その飲食店を識別するＩＤ（店舗ＩＤ）、その飲食店の業態・サービスのジャンル情報、その飲食店を紹介する情報（店舗のＰＲ文等の店舗の特徴を示す情報、飲食店が行うイベント情報等）、飲食店に関する（飲食店を紹介する）画像データ、飲食店が提供するメニューに関するメニュー情報、平均予算情報、営業時間、ウェブサイトＵＲＬ等の情報等を記憶している。これらの情報は、各飲食店の飲食店端末３００から、飲食店情報提供サーバ１００が提供する管理画面を介して入力されたものである。

上記メニュー情報は、上記ポータルサイト上の各飲食店のサイトに掲載されるメニューに対応する情報であり、各飲食店が提供可能な複数のメニューのメニュー名を、飲食店毎に記憶している。当該メニュー情報は、例えば前菜／メイン／肉料理／魚料理／炭水化物／サイドメニュー、ランチ／ディナー／コース等のメニューカテゴリ毎に記憶されてもよい。またメニュー情報としては、メニュー名や値段、説明等を示す文字情報の他、当該メニューを撮影した写真等の画像情報も対応付けて記憶される。さらに、各メニューのカロリーや量、及び原材料に関する情報も記憶されてもよい。

各飲食店のメニュー情報には、当該メニュー情報を飲食店ごとに識別するためのメニューブックＩＤが付与されている。当該メニューブックＩＤは、生成ＡＩの学習処理において用いられ、生成ＡＩは、上記チャットボット画面を介したユーザ端末２００からの質問に対して返答情報を生成する際に、当該メニューブックＩＤによって、どの飲食店のメニュー情報を参照すべきかを判断する。

上記ジャンル情報は、例えば和食、中華、イタリアン、フレンチ、焼肉等のメインカテゴリの他、和食における焼き鳥・天ぷら等、イタリアンにおけるパスタ・ピザ等のより詳細なサブカテゴリを含んでいてもよい。

ユーザ情報データベース３２は、ユーザ端末２００を所有する、上記飲食店情報提供サーバ１００が提供する上記ポータルサイトを介した飲食店情報サービスの利用者（会員）であるユーザに関する情報を記憶する。具体的には、ユーザ情報データベース３２は、ユーザＩＤ、パスワード、氏名、メールアドレス（その他、メッセージの宛先となる情報）、電話番号、住所、年齢（層）、性別、誕生日等の情報をユーザ毎に記憶している。

学習用情報データベース３３は、上記生成ＡＩに学習させるための教師データを記憶している。教師データとしては、上記飲食店情報データベース３１に含まれる各飲食店のメニュー情報その他の飲食店情報、当該メニュー情報に含まれる料理の原材料や飲み物（日本酒、ワイン、焼酎等）といった特定領域の商品（及びブランド・銘柄）に関する（一般的／個別的）知識情報が含まれ、それらは必要に応じて逐次追加される。

また学習用情報データベース３３は、上記チャットボットのキャラクターの設定情報、チャットボットにおける質問の禁止事項情報、ルール情報等も記憶している。

キャラクターの設定情報としては、各飲食店の雰囲気に合せて口調を変更できるように、複数の異なる口調・性格・性別・年代等の教師データが記憶される。

禁止事項情報としては、各飲食店のメニューや注文に関すること以外に関する質問を禁止するため、そのような質問に対しては答えられない旨を返答するように生成ＡＩを学習させるための教師データが記憶される。

ルール情報としては、各テーブルの伝票単位（あるユーザが注文を開始してから会計するまで）で会話をリセットするように生成ＡＩを学習させるための教師データや、あるテーブルの客とのチャットボット画面上での会話と別のテーブルの客との会話とが混濁させないように生成ＡＩを学習させるための教師データが記憶される。

ＰＯＳ情報データベース３４は、各テーブルＴにおいてユーザ端末２００から受け付けた注文に基づくＰＯＳデータを記憶している。当該ＰＯＳデータは例えば、テーブルＩＤ、入店時刻、客数、注文メニュー、注文数（出数）、売上金額、注文時刻等から構成される。またＰＯＳ情報データベース３４は、各メニュー及びその原材料の在庫情報（売り切れメニューに関する情報や原材料の在庫量等）も記憶している。

当該ＰＯＳ情報データベース３４の情報は、生成ＡＩの学習処理にも用いられ、生成ＡＩは、上記チャットボット画面を介したユーザ端末２００からの質問に対して返答情報を生成する際に、その時点におけるＰＯＳ情報（売上状況や在庫状況等）を参照可能である。

［システムの動作］
次に、以上のように構成されたシステム（主に飲食店情報提供サーバ１００）の動作について説明する。当該動作は、飲食店情報提供サーバ１００のＣＰＵ１等のハードウェアと、記憶部１８に記憶されたソフトウェアとの協働により実行される。以下の説明では、便宜上、ＣＰＵ１１を動作主体とする。

（生成ＡＩの学習処理）
まず、上記生成ＡＩの学習処理について説明する。

飲食店情報提供サーバ１００のＣＰＵ１１は、まず、各飲食店の上記メニューブックＩＤごとに、生成ＡＩにメニュー情報を学習させる。具体的には、ＡＰＩを介して、各飲食店のメニュー情報を生成ＡＩ（が用いるデータベース）に登録した上で、ユーザが要望するメニューに関する質問に該当しそうな情報とその返答として適切な情報（メニューの提案情報）を生成ＡＩに送信し、返答させる処理を繰り返し実行する。

またＣＰＵ１１は、上記メニュー情報と学習用情報データベース３３に記憶された商品・ブランド（企業・銘柄・原材料）等に関する知識情報等を組み合わせて用いて、例えば「さんまの塩焼きに合うボトル白ワインで５０００円前後のものは？」「味が濃く辛みの強い日本酒は？」といった、特定の料理に合うメニューを要望する質問、味の好みに合うメニューを要望する質問、量の多い（満腹感のある）／さっぱりした（カロリーの低い）メニューを要望する質問、その他複合的な質問にも返答できるように、様々な教師データを組み合わせて生成ＡＩを学習させる。

このときＣＰＵ１１は、質問情報に対して、提案可能なメニューが複数存在する場合に、上記ＰＯＳ情報データベース３４に記憶された、各飲食店のＰＯＳ情報を基に、当該複数のメニューのうち、売上実績に関する所定の条件（例えば、最も売上が高い／最も売上が低い）を満たすメニューを選択して返答情報を生成するように、生成ＡＩを学習させてもよい。

これにより、ユーザの要望に合致するメニューのうち、売上が大きいメニュー（人気が高いメニュー）や売上が小さいメニュー（飲食店がより売りたいメニュー）を提案することができる。

またＣＰＵ１１は、同じく質問情報に対して提案可能なメニューが複数存在する場合に、上記飲食店情報データベース３１に記憶された、各飲食店のメニューの原材料の在庫情報を基に、当該複数のメニューのうち、在庫量の多い原材料を用いるメニューを優先的に選択して前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させてもよい。

これにより、ユーザの要望に合致するメニューのうち、原材料の在庫をより少なくすることができるメニューを提案することができる。

またＣＰＵ１１は、上記学習用情報データベース３３に記憶された禁止事項情報を基に、ユーザからの質問情報が、ユーザが利用中の飲食店やメニューの注文に関連の無い情報を含む場合、当該関連の無い情報について返答情報を生成しないように（答えられない旨を返答するように）、生成ＡＩを学習させてもよい。またＣＰＵ１１は、上記ルール情報を基に、例えばテーブルＩＤと質問情報をセットにして学習させることで、テーブル単位・会計単位で返答情報を生成するように生成ＡＩを学習させる。

これにより、ユーザと飲食店やメニューの注文に関係のない無駄なやり取りが生じるのを防ぐことができ、また他のテーブルの客と対話が混濁してしまうのを防ぐことができる。

またＣＰＵ１１は、上記キャラクターの設定情報を基に、上記メニューブックＩＤごとに異なる口調・性格・性別・年代等の教師データを生成ＡＩに学習させることで、各飲食店の雰囲気に合ったキャラクターがしゃべっているかのような返答情報を生成可能とする。

またＣＰＵ１１は、ユーザからの質問情報が、例えば「３０００円で４人が食べる注文構成を提案してください。」といった、所定の予算で複数のメニューを組み合わせる要望を含む場合、上記飲食店のメニュー情報の中から、上記メニューカテゴリ情報を用いて、異なるカテゴリ（例えば、前菜、メイン、デザート等）の複数のメニューを組み合わせて返答情報を生成するように、生成ＡＩを学習させてもよい。

これにより、複数の異なるカテゴリのメニューをバランスよく組み合わせてユーザに提案することができ、同じカテゴリのメニューが偏って提案されるのを防ぐことができる。

またＣＰＵ１１は、ユーザからの質問情報に対して、提案可能なメニューが存在しない場合に、当該質問情報が示すメニューに代替可能なメニューを示す返答情報を生成するように、生成ＡＩを学習させてもよい。代替可能なメニューとは、質問内容に応じて、例えば、同じカテゴリのメニューや類似の原材料を用いたメニュー、値段の近いメニュー、量の近いメニュー、カロリーの近いメニュー、同等の売上のあるメニュー等である。

これにより、ユーザの要望に適うメニューが無い場合でもそれに代替可能なメニューを提案することで注文に繋げることができる。

以上の学習処理は、教師データとしてのメニュー・商品情報等が更新されるたびに、または上記禁止事項やルール等が変更されるたびに適宜実行される。

（メニュー提案処理）
図４は、飲食店情報提供サーバ１００によるメニュー提案処理の流れを示したフローチャートである。

飲食店情報提供サーバ１００のＣＰＵ１１はまず、ユーザ端末２００からテーブルＴの利用開始要求（モバイルオーダー開始要求）を受信したか否かを判断する（ステップ４１）。

テーブルＴの利用開始要求には、当該テーブルＴを利用するユーザの利用人数に関する情報が含まれる。ＣＰＵ１１は、上記利用開始要求を受け付けたと判断した場合（ステップ４１のＹｅｓ）、利用人数情報を記憶部１８のＰＯＳ情報データベース３４に記憶するとともに、ユーザ端末２００へ、モバイルオーダー用の注文画面を送信する（ステップ４２）。

続いてＣＰＵ１１は、例えば上記注文画面上の所定のアイコンやボタン等を介して、ユーザ端末２００からチャットボット画面にアクセスがあったか否かを判断する（ステップ４３）。

チャットボット画面にアクセスがあったと判断した場合（ステップ４３のＹｅｓ）、ＣＰＵ１１は、チャットボット画面をユーザ端末２００に表示させる（ステップ４４）。

続いてＣＰＵ１１は、チャットボット画面上でテキストまたは音声により質問情報を受け付けたか否かを判断する（ステップ４５）。

質問情報を受け付けたと判断した場合（ステップ４５のＹｅｓ）、ＣＰＵ１１は、当該質問情報と、メニューブックＩＤを生成ＡＩへ送信して返答情報の返信を要求する（ステップ４６）。

生成ＡＩは、当該メニューブックＩＤに対応するメニュー情報を参照し、当該メニュー情報の中から質問情報中の要望に適うメニューを抽出してテキストによる返答情報を（音声による返答情報と共に）生成する。

続いてＣＰＵ１１は、生成ＡＩから返答情報を受信したか否かを判断する（ステップ４７）。

生成ＡＩから返答情報を受信したと判断した場合（ステップ４７のＹｅｓ）、ＣＰＵ１１は、返答情報とメニューの注文ボタンをチャットポッド画面に表示させる（ステップ４８）。また返答情報のテキスト表示と共にその音声が出力されてもよい。

図５、図６、図７、図８は、飲食店情報提供サーバ１００が生成ＡＩを用いてユーザ端末２００からの質問に対して返答するチャットボット画面の例を示した図である。

これらの図に示すように、チャットボット画面では、例えば画面の左側に質問情報５２、右側に及び返答情報５３が表示される。質問情報５２及び返答情報５３は、例えば矩形枠または吹き出し内に表示される。質問情報５２は、例えば画面下部の入力ボックス５１にユーザにより入力され送信ボタン（図示せず）を押す等の送信操作により、または、ユーザからの音声入力がマイクを介して認識されることで、チャットボット画面上に表示される。

また返答情報５３は、質問情報５２に対して提案するメニューを示す情報を有し、各提案メニューの近傍には、当該メニューの注文操作を受け付ける注文ボタン５４が表示される。これにより、質問に対する返答を確認したユーザから直観的にメニューの注文を受け付けることができる。

図５は、ユーザが特定の商品に合うワインを予算内で提案してもらうシチュエーションのチャットボット画面を示している。当該画面では、さんまの塩焼きに合う予算５０００円のボトルワインを要望する質問情報５２に対する返答情報５３として、産地の異なる３つの白ワインが、その味や提案理由の説明文と共に提案され、各メニューの近傍には、それぞれに対応する注文ボタン５４が表示されている。

特定の料理と飲み物との相性については、上述の通り特定領域の商品の一般的／個別的知識の教師データにより学習されたものである。

図６は、ユーザが味の好みを伝えて商品を選んでもらうシチュエーションのチャットボット画面を示している。当該画面では、味が濃く辛みの強い日本酒を要望する質問情報５２に対する返答情報５３として、産地の異なる３つの日本酒が、その味や合う料理等の説明文と共に提案され、それぞれに対応する注文ボタン５４が表示されている。

これは、単に味の好みに対して答えるだけでなく、それに合う料理についても学習をした結果として出力されたものと考えられる。

図７は、ユーザが予算内で店内のメニューの注文組合せを提案してもらうシチュエーションのチャットボット画面を示している。当該画面では、３０００円以内で４人がおなか一杯に食べられる注文構成を要望する質問情報５２に対する返答情報５３として、ピッツァ、パスタ、ドリア、サイドメニューといった異なるカテゴリごとに複数のメニューが表示され、その中から組み合わされた一構成例が提案され、当該構成のメニューをまとめて注文するための注文ボタン５４が表示されている。

なおこの場合、全ての提案メニューが異なるカテゴリに属する必要は無く、極力異なるカテゴリのメニューから選択されればよい。すなわち、予算等との都合で、例えば同図のスパゲティ・ボロネーゼやポテトフライのように同じメニューが複数選択されるような構成が排除されるわけではない。

なお「おなか一杯」という要望に対して、生成ＡＩはピッツァとパスタの他、サイドメニューからサラダやチーズではなくポテトフライを選択したことが分かる。

図８は、ユーザが利用する飲食店及びそのメニューの注文に関連のない質問情報が受け付けられた場合のチャットボット画面を示している。

同図（Ａ）に示すように、例えば現在利用中の飲食店のメニュー（Ｂ店のから揚げ）と他の飲食店のメニュー（Ａ店のから揚げ）とを比較するような質問については、現在利用中の飲食店のメニューについてはそれを説明する内容を返答するものの他の飲食店のメニューについては返答できない旨を示す返答情報５３が出力される。

また同図（Ｂ）に示すように、現在利用中の飲食店とは全く関係のない質問については、返答できない旨を示す返答情報５３が出力される。

図４に戻り、続いてＣＰＵ１１は、ユーザ端末２００から上記注文ボタン５４により、メニューの注文を受け付けたか否かを判断する（ステップ４９）。

注文を受け付けたと判断した場合（ステップ４９のＹｅｓ）、ＣＰＵ１１は、注文対象のメニューを識別するメニューＩＤ、注文数量、及び当該メニューのカテゴリを示すカテゴリＩＤ等を含む注文情報を飲食店端末３００を介して（または介さずに）厨房端末へ送信しＰＯＳ情報データベース３４に記憶する（ステップ５０）。

続いてＣＰＵ１１は、上記注文画面上またはチャットボット画面上に表示されている会計用のボタン等を介して、ユーザからテーブルＴの利用終了（会計要求）を受け付けたか否かを判断する（ステップ５１）。

利用終了を受け付けたと判断した場合（ステップ５１のＹｅｓ）、ＣＰＵ１１は、飲食店端末３００を介して（または介さずに）上記ＰＯＳ端末と連携して会計処理を実行する（ステップ５２）。

利用終了が受け付けられない限りは（ステップ５１のＮｏ）、ＣＰＵ１１は、上記ステップ４５に戻りそれ以降の処理を繰り返す。

［まとめ］
以上説明したように、本実施形態によれば、飲食店情報提供サーバ１００は、チャットボット画面を介してユーザから要望するメニューについて都度質問を受け付け、各飲食店のメニュー情報について学習させた生成ＡＩを用いて回答を返すことで、ユーザが飲食店でモバイルオーダーによりメニューを注文する際に、その時々のユーザの要望に適うメニューを提案することができる。

［変形例］
本発明は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更され得る。

上述の実施形態において、チャットボット画面上でユーザに入力された質問情報５２の内容は有益な顧客の意見であることから、当該入力内容を可視化することで、店内のＰＯＳやバナー、キャンペーンへの利活用が可能となる。例えば飲食店情報提供サーバ１００は、複数のテーブルＴで入力された質問情報５２の内容を分析し、ユーザから要望の多かったメニュー（及びメニュー構成）に対して生成ＡＩから提案されたメニューを販促情報として上記注文用ページに表示させたり、ユーザ端末２００へメッセージ配信したりすることもできる。

上述の実施形態では、飲食店ごとにチャットボットのキャラクターが予め設定され生成ＡＩに学習される例が示された。しかし、当該キャラクターの設定は、例えば上記チャットボット画面上でユーザが変更可能であってもよい。この場合、飲食店情報提供サーバ１００は、複数の異なるキャラクターの特徴をキャラクターＩＤと共に予め生成ＡＩに学習させておき、ユーザの設定変更操作に応じてキャラクターＩＤが生成ＡＩに送信されることで、生成ＡＩにおいてキャラクター設定が変更されてもよい。

上述の実施形態において、ユーザ端末２００を介したモバイルオーダー処理は、テーブルＴに設置された２次元バーコードＣをユーザ端末２００が読み取ることで開始されたが、当該モバイルオーダーの開始のトリガはこれに限られず、例えばＭＯアプリがテーブルＴに設置されたＩＣタグ等の通信機と所定の通信に成功したことが開始のトリガとなってもよい。

上述の実施形態における飲食店情報提供サーバ１００の処理は、複数のサーバによって分散されて実行されてもよい。例えば、モバイルオーダーに関する処理と、ユーザからの質問に対する返答情報（メニュー提案情報）生成処理とは別個のサーバで実行されてもよい。

上述の実施形態では、クラウド上の飲食店情報提供サーバ１００が複数のユーザ端末２００向けに飲食店検索処理を実行する例が示されたが、飲食店毎に、上記飲食店情報提供サーバ１００と同様の機能を有し上記生成ＡＩと連携可能なサーバが設置され、上記メニュー提案処理を実行しても構わない。

上述の実施形態では、本発明が、ユーザ端末２００から注文可能なモバイルオーダーシステムに適用された例が示されたが、店員を介さずに注文可能なシステムであればこれに限られず、各飲食店に設置された注文端末、すなわち、各テーブルＴに設置されたテーブルトップ端末から注文可能なテーブルトップオーダーシステムや、各テーブルＴに設置されたスマートスピーカ（マイク付き）から注文可能なスマートスピーカオーダーシステム、その他飲食店のフロアを巡回するフロアロボットから注文可能なシステムにも同様に本発明を適用可能である。なおスマートスピーカによる注文においては、上記チャットボット画面はユーザに提示されず、音声のみでチャットボットを介した質問情報と返答情報のやり取り（及び提案されたメニューの注文処理）が実行される。また、フロアロボットから注文するシステムでは、注文時に例えばユーザ入力やセンシング等により各テーブルを識別する処理が必要となる。

本願の特許請求の範囲に記載された発明のうち、「情報処理方法」と記載された発明は、その各ステップを、ソフトウェアによる情報処理によりコンピュータ等の少なくとも１つの装置が自動的に行うものであり、人間がコンピュータ等の装置を用いて行うものではない。すなわち、当該「情報処理方法」は、コンピュータ・ソフトウェアによる情報処理方法であって、コンピュータという計算道具を人間が操作する方法ではない。

１１…ＣＰＵ
１８…記憶部
１９…通信部
３１…飲食店情報データベース
３２…ユーザ情報データベース
３３…学習用情報データベース
３４…ＰＯＳ情報データベース
５２…質問情報
５３…返答情報
５４…注文ボタン
１００…飲食店情報提供サーバ
２００…ユーザ端末
３００…飲食店端末
Ｃ…コード（２次元バーコード）

Claims (10)

1. ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付け、当該質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信し、当該返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信する制御部
   を具備する情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報に対して、提案可能なメニューが複数存在する場合に、前記飲食店のＰＯＳ情報を基に、当該複数のメニューのうち、売上実績に関する所定の条件を満たすメニューを選択して前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させる
   情報処理システム。
3. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報に対して、提案可能なメニューが複数存在する場合に、前記飲食店のメニューの原材料の在庫情報を基に、当該複数のメニューのうち、在庫量の多い原材料を用いるメニューを選択して前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させる
   情報処理システム。
4. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報が前記飲食店に関連の無い情報を含む場合、当該関連の無い情報について前記返答情報を生成しないように前記学習モデルを学習させる
   情報処理システム。
5. 請求項４に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報が前記飲食店に関連の無い情報と前記飲食店に関連の有る情報とを含む場合、当該関連の有る情報について前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させる
   情報処理システム。
6. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報が所定の予算で複数のメニューを組み合わせる要望を含む場合、異なるカテゴリの複数のメニューを組み合わせて前記返答情報を生成するように前記学習モデルを学習させる
   情報処理システム。
7. 請求項６に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報と前記返答情報とを含むチャットボット画面を前記ユーザ端末または前記注文端末に表示させ、当該チャットボット画面上に、前記返答情報に含まれる前記組み合わされたメニューをまとめて注文するための注文操作を受け付ける注文ボタンを表示させる
   情報処理システム。
8. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記制御部は、前記質問情報と前記返答情報とを含むチャットボット画面を前記ユーザ端末または前記注文端末に表示させ、当該返答情報に複数のメニューが含まれる場合、当該チャットボット画面上の当該複数のメニューの各近傍位置に当該各メニューの注文操作を受け付ける注文ボタンを表示させる
   情報処理システム。
9. ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付け、
   前記質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信し、
   前記返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信する
   情報処理方法。
10. 情報処理装置に、
    ユーザのユーザ端末または当該ユーザが利用中の飲食店に設置された注文端末から、チャットボットを介して、前記飲食店のメニューのうち当該ユーザが要望するメニューに関する質問を示す質問情報を受け付けるステップと、
    前記質問に対して提案するメニューを示す返答情報を、前記飲食店のメニューに関する情報を予め機械学習させた学習モデルから受信するステップと、
    前記返答情報を、前記チャットボットを介して前記ユーザ端末または前記注文端末へ送信するステップと
    を実行させるプログラム。

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