JP2014203271A - 目的来店施設情報提供装置及び方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザがせっかく来たなら立ち寄るべき施設情報を抽出してランキングして提供する。【解決手段】 本発明は、ユーザから入力された位置情報に基づいて前記目的来店商圏記憶手段を検索し、該位置情報を目的来店商圏に含む施設名を取得し、該施設名に基づいて該目的来店商圏記憶手段を検索して、施設毎の目的来店商圏の地図中の範囲を示す情報を取得し、地図中の範囲を示す情報に基づいて、広さを求め、該広さに応じてスコアを付与し、該スコアの高い順にソートしてランキングを決定し、ランキングの順位と施設名を出力する。【選択図】 図１

Description

本発明は、目的来店施設情報提供装置及び方法及びプログラムに係り、特に、居住地以外の遠方のエリアから訪れ、せっかく来たのだから立ち寄るべき施設（店舗）情報をユーザに提供するための目的来店施設情報提供装置及び方法及びプログラムに関する。

携帯電話のGPS機能等を用いてユーザの位置情報を把握し、場所に応じた情報提供を行おうというサービスが広まりつつある。ユーザにとっては、自分の状況に合った情報を得ることができ、また、情報提供者にとっては、自社のサービスを効果的なユーザに提供できることが期待できる。

このようなサービスを行うために、先ず必要となる情報は、各施設にどのような地域の人たちが来ているかという商圏である。特に、施設に興味を持って来場（来店）する目的来店客の居住範囲と、目的来店に発展する可能性のある衝動来店客の居住範囲である「目的来店商圏」を求めることによって、様々な応用が考えられる。

例えば、ある地域を選択した利用者は、その付近から人がよく行く施設情報を得ることができる。また、現在地や訪問予定地のおすすめ施設だけでなく、ある地域の人が行く施設情報など他者の動向を知ることもできるため、探索興味が湧き、情報提供サイトの利用が増えることも考えられる。

また、各施設の運営等を行っている情報提供者は、得られた商圏をマーケティングに活用することができる。例えば、広告配信・配布エリアの参考にすることができる。より実態に近い詳細な商圏を知ることができれば、今までの手法ではわからなかった来店者の居住範囲や、有効なターゲットの絞り込みなどができることも期待できる。また、売上予測などに利用することも考えられる。また、町の各施設の商圏を地図上で重ね合わせれば、町などの広範囲の商圏を把握することもできる。そして、例えば、観光で有名な京都であれば、地理的に離れたエリアからも人が来るように、商圏の大きさによって人を呼び寄せる町の魅力度を測ることや、商圏の形によってどういったエリアからその町に来ているかという町の特徴を把握することも期待できる。こういった情報は、例えば、引越しや店舗の新規出店等を検討している人、さらには都市改革を行う行政側にとって有益な情報となることが予想される。

このように様々な応用が考えられるが、その一つして、ユーザの居住地以外（遠方）からわざわざ行こうと思う可能性の高い店舗情報を提供する技術が求められている。

従来の店舗情報を提供する方法としては、「食べログ」（登録商標）(非特許文献１参照)などの一般的な情報提供サービスがある。当該サービスは、店舗のランキングを行う場合、「店舗の評価、閲覧数、口コミ数、来店者数、予算」など、店舗に固定の値を用いてランキングされることが多い。そのような店舗の魅力は、ユーザの位置によって変わってくることが考えられる。例えば、少し魅力は感じるが、距離的に離れているので行きたくない、等の感覚により変化する。

観光客（遠方から来た人）向けの情報提供サービスとして、「るるぶ（登録商標）」などがある。

また、Webから得られる客観的な情報をもとに地域情報を抽出し、地図上にマッピングする技術がある（例えば、非特許文献２参照）。

KaKaKu.com.Inc. http://tabelob.com/ 「地域特有の話題発見につながるスマートフォン向け検索エリアダス」DEIM Forum 2012 F8-2

しかしながら、上記の非特許文献１の技術では、地元住民向け、遠方から来た人向けの区別がなく、遠方から来た人に適した情報のみを提供することができないという問題がある。

また、非特許文献２の技術では、上記と同様に地元住民向け、遠方から来た人向けの区別がなく、遠方から来た人に適した情報のみを提供することができない、という問題がある。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、遠方から訪れた人向けに、せっかく来たなら立ち寄るべき店舗情報を優先的に提供することが可能な目的来店施設情報提供装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、来店客の居住範囲である目的来店商圏を用いて、遠方から来たなら立ち寄るべき施設情報を提供する居住地以外での情報提供装置であって、
ある施設に目的を持って訪れる目的来店客と衝動的に訪れる衝動来店客の居住範囲から判定された目的来店商圏として、該商圏の地図中の範囲を示す情報を施設名に対応付けて格納した目的来店商圏記憶手段と、
ユーザから入力された位置情報に基づいて前記目的来店商圏記憶手段を検索し、該位置情報を目的来店商圏に含む施設名を取得し、該施設名に基づいて前記目的来店商圏記憶手段を検索して、施設毎の目的来店商圏の地図中の範囲を示す情報を取得する検索手段と、
前記地図中の範囲を示す情報に基づいて、広さを求め、該広さに応じてスコアを付与し、該スコアの高い順にソートしてランキングを決定するランク計算手段と、
前記ランキングの順位と施設名を出力する出力手段と、を有する。

また、本発明（請求項２）は、略称を含む施設名、所在地情報を格納した施設名記憶手段と、
ユーザの居住地情報を格納したユーザ居住地記憶手段と、
施設毎の知名度を格納した施設知名度記憶手段と、
施設名が入力されると該施設名に基づいて前記施設名記憶手段を参照し、施設名または略称を取得し、該施設名または該略称に基づいてWeb文書から文脈判定処理により実際に施設を訪れた投稿者を抽出する投稿者検索手段と、
抽出された前記投稿者に基づいて前記ユーザ居住地記憶手段を参照して、各当後者の居住地を取得する居住地割当手段と、
前記施設名に基づいて前記施設知名度記憶手段から施設の知名度を取得し、該施設の知名度に対する距離の閾値を求め、前記居住地と前記施設の距離を求め、該距離が該閾値より短い居住地のみを商圏とし、該商圏を地図中の範囲を示す情報に変換して前記目的来店商圏記憶手段に格納する目的来店商圏計算手段と、を更に有する。

また、本発明（請求項３）は、前記目的来店商圏計算手段において、
前記商圏を所定のサイズのメッシュに区切り、該メッシュ毎にメッシュIDを付与したものを前記地図中の範囲を示す情報として前記施設名に対応させて前記目的来店商圏記憶手段に格納する。

上述のように本発明によれば、目的来店商圏の広さ（メッシュの数）により提供する施設（店舗）をランキングすることにより、遠方から目的来店する可能性の高い[0]施設を優先的に提供することが可能である。

本発明の一実施の形態における目的来店施設情報提供装置の構成図である。 本発明の一実施の形態における施設名データベースの例である。 本発明の一実施の形態におけるユーザ居住地データベースの例である。 本発明の一実施の形態における施設知名度データベースの例である。 本発明の一実施の形態における目的来店商圏データベースの例である。 本発明の一実施の形態における商圏判定装置の処理のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるランク計算部のフローチャートである。 本発明の一実施の形態における出力例である。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

以下に記載における「目的来店客」とは、その店舗に目的を持ってわざわざ訪れた来店客である。本発明では、目的来店客の居住範囲と、目的来店に発展する可能性のある衝動来店客の居住範囲を合わせて「目的来店商圏」と定義する。

なお、本発明では、対象を「店舗」として記載するが、この例に限定されることなく、遊園地やレストラン等の種々の施設に適用することが可能である。

最初にシステム構成について説明する。

図１は、本発明の一実施の形態における目的来店施設情報提供装置の構成を示す。

同図に示す目的来店施設情報提供装置１０には、Web文書２０、表示装置３０が接続されている。なお、Web文書２０はネットワークから直接取得してもよいし、または、ネットワークから取得しデータベースに格納しておいてもよい。本実施の形態ではネットワークから直接取得するものとして説明する。

目的来店施設情報提供装置１０は、目的来店商圏判定部１００とランク計算部２００を有し、目的来店商圏判定部１００は、施設名データベース１１０、検索部１２０、ユーザ居住地データベース１３０、居住地割当部１４０、施設知名度データベース１５０、目的来店商圏計算部１６０、目的来店商圏データベース１７０を有する。

ランク計算部２００は、周辺施設検索部２１０、施設スコア計算部２２０、表示部２３０を有する。

目的来店商圏判定部１００は、ランク計算部２００の処理を行う前に予め起動され、目的来店商圏データベース１７０を生成する。

最初に、目的来店商圏判定部１００における事前処理について説明する。

施設名データベース１１０は、各施設の情報を記録しておくデータベースであり、図２に示すように各施設の施設名、略称、電話番号、住所等を記録しておく。

ユーザ居住地データベース１３０は、Twitter(登録商標)ユーザの居住地を記録しておくデータベースである。なお、本実施の形態では、Twitter（登録商標）というマイクロブログの一つを用いた方法を説明するが、他のWeb文書にも同じ手法が適用できる。過去の投稿やプロフィールからユーザの居住地を推定し、図３のように記録しておく。居住地を取得する手法としては、例えば、非特許文献２（Zhiyuan cheng, James Caverlee, Kyumin Lee, "You are where you tweet: a content-based approach to geo-locating twitter users", Proceedings of the 19^th ACM international conference on Information and knowledge management, pp. 759-768 (2010)）のように、過去の投稿から居住地を推定する技術等が利用できる。

施設知名度データベース１５０は、施設の知名度を格納しておくデータベースである。当該施設知名度データベース１５０は、例えば、全Twitter（登録商標）内である施設名をつぶやいたユーザ数を使って、表１のように計算され、図４に示すようにつぶやいたユーザ数の段階に応じて知名度が設定される。表１の例では、知名度は１〜５までのランクがあり、つぶやいたユーザ数が多ければ多いほど知名度が高くなる。

検索部１２０は、入力された店舗名に関してWeb文書２０を検索し、実際にその店舗を訪問した投稿者を検索し、取得する。実際にその店舗を訪問したか否かについては、文書を形態素解析し、文脈判定する。具体的には、店舗名が含まれ、かつ、経験を示す語（例えば、「○○に行きました」、「○○に行ってみた」、「○○に行ったとき」「○○なう」等）を含む文章を投稿した投稿者を抽出する。

居住地割当部１４０は、検索部１２０から取得した各投稿者に基づいて、ユーザ居住地データベース１３０から当該投稿者の居住地を取得し、居住地と店舗間の距離を算出し、目的来店商圏計算部１６０に渡す。

目的来店商圏計算部１６０は、店舗名に基づいて、施設知名度データベース１５０から知名度を取得し、居住地と店舗間の距離及び知名度に基づいて商圏を決定し、目的来店商圏データベース１７０に格納する。

施設来店商圏データベース１７０は、図５に示すように、施設名、メッシュIDを格納する。

ランク計算部２００は、周辺施設検索部２１０、施設スコア計算部２２０、表示部２３０を有し、目的来店商圏判定部１００により目的来店商圏データベース１７０が生成された後に起動される。

以下に、上記の構成における目的来店商圏判定部１００の動作を説明する。

図６は、本発明の一実施の形態における商圏判定部の処理のフローチャートである。

ステップ１１０） 検索部１２０は、オペレータから店舗名を受け付ける。

ステップ１２０） 検索部１２０は、入力された店舗名が施設名データベース１１０にあるかを判定し、ある場合には、当該店舗名に基づいてWeb文書２０を検索する。

ステップ１３０） 検索部１２０において、Web文書２０から得られた記事の文脈判定を行い、実際に店舗に出向いた投稿者を判別し、当該記事の投稿者を判別する。実際に店舗に出向いたかどうかの判断方法としては、例えば、「○○に行った」「○○なう」等の表現を抜き出すことが考えられる。

ステップ１４０） 居住地割当部１４０は、ユーザ居住地データベース１３０に居住地が存在する投稿者のみを抽出する。

ステップ１５０） 居住地割当部１４０は、Web文書２０から取得した投稿者のユーザ名に基づいて、ユーザ居住地データベース１３０から各投稿者の居住地を取得する。居住地としては、居住地の住所といった点データを用いてもよいし、市町村名などある程度の大きさを持った生活エリアなどを使用しても良い。

ステップ１６０） さらに、居住地割当部１４０は、各居住地から店舗までの距離を計算しておく。距離の計算方法としては、MapFan（登録商標）等を利用することが可能である。

ステップ１７０） 目的来店商圏計算部１６０は、各店舗名に基づいて施設知名度データベース１５０から店舗の知名度を取得する。

ステップ１８０） 目的来店商圏計算部１６０は、ステップ１５０で求められた距離について、表２のような閾値に変換する。

ステップ１９０） 目的来店商圏計算部１６０は、居住範囲の絞り込みを行うために、知名度に基づいて、当該目的来店商圏計算部１６０内のメモリに格納されている表２に示す店舗と居住者の距離による知名度のテーブルを参照し、距離を取得する。

ステップ２００） 目的来店商圏計算部１６０は、所定の閾値よりも距離が短い居住地のみを居住地データとして残し、当該居住地データの範囲を所定のサイズのメッシュに区切り、該メッシュ毎にIDを付与して目的来店商圏データベース１７０に格納する。

次に、ランク計算部２００の処理について説明する。

図７は、本発明の一実施の形態におけるランキング表示部のフローチャートである。

ステップ７１０） ランク計算部２００の周辺施設検索部２１０は、ユーザが所持する端末に付随するGPS等の位置測位システムからユーザの現在地の位置情報を受け付ける。

ステップ７２０） 周辺施設検索部２１０は、ステップ７１０で入力された位置情報に基づいて、事前処理で生成された目的来店商圏データベース１７０を参照し、該現在位置を目的来店商圏に含む店舗名を取得し、当該店舗名に対応する店舗情報（施設名、メッシュID）を抽出する。

ステップ７３０） 施設スコア計算部２２０は、店舗情報のメッシュIDからメッシュ数を求める。メッシュは予め１メッシュのサイズが決まっているので、当該メッシュサイズとメッシュ数を乗算することにより、商圏の広さを求める。求められた商圏の広さを降順にソートして、スコア付与してメモリ（図示せず）に格納する。

ステップ７４０）表示部２３０は、施設スコア計算部２２０でソートされた順に図８に示すように表示装置３０に表示する。図８の例は、居住地として「神奈川県横須賀市○○」と入力された場合の、レストランのランキングを示す図である。

上記の処理のように、目的来店商圏の広さが大きい順にソートすることによって、遠方から目的来店する可能性の高い店舗を優先的に提供できる。

目的来店商圏の広さによって、下記の表３のように店舗が分類できると考えられるので、地元の人だけに人気のスーパーなどの店舗情報は下位にランキングされる。

また、Web情報から得られる人々の来店実績を利用するため、観光情報誌に載らない隠れた人気店舗の情報が得られる可能性がある。

なお、上記の図１の目的来店施設情報提供装置の構成要素をプログラムとして構築し、情報提供装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

１０ 目的来店施設情報提供装置
２０ Web文書
３０ 表示装置
１００ 目的来店商圏判定部
１１０ 施設名データベース
１２０ 検索部
１３０ ユーザ居住地データベース
１４０ 居住地割当部
１５０ 施設知名度データベース
１６０ 目的来店商圏計算部
１７０ 目的来店商圏データベース
２００ ランク計算部
２１０ 周辺施設検索部
２２０ 施設スコア計算部
２３０ 表示部

Claims (7)

1. 来店客の居住範囲である目的来店商圏を用いて、遠方から来たなら立ち寄るべき施設情報を提供する居住地以外での情報提供装置であって、
   ある施設に目的を持って訪れる目的来店客と衝動的に訪れる衝動来店客の居住範囲から判定された目的来店商圏として、該商圏の地図中の範囲を示す情報を施設名に対応付けて格納した目的来店商圏記憶手段と、
   ユーザから入力された位置情報に基づいて前記目的来店商圏記憶手段を検索し、該位置情報を目的来店商圏に含む施設名を取得し、該施設名に基づいて該目的来店商圏記憶手段を検索して、施設毎の目的来店商圏の地図中の範囲を示す情報を取得する検索手段と、
   前記地図中の範囲を示す情報に基づいて、広さを求め、該広さに応じてスコアを付与し、該スコアの高い順にソートしてランキングを決定するランク計算手段と、
   前記ランキングの順位と施設名を出力する出力手段と、
   を有することを特徴とする居住地以外での情報提供装置。
2. 略称を含む施設名、所在地情報を格納した施設名記憶手段と、
   ユーザの居住地情報を格納したユーザ居住地記憶手段と、
   施設毎の知名度を格納した施設知名度記憶手段と、
   施設名が入力されると該施設名に基づいて前記施設名記憶手段を参照し、施設名または略称を取得し、該施設名または該略称に基づいてWeb文書から文脈判定処理により実際に施設を訪れた投稿者を抽出する投稿者検索手段と、
   抽出された前記投稿者に基づいて前記ユーザ居住地記憶手段を参照して、各当後者の居住地を取得する居住地割当手段と、
   前記施設名に基づいて前記施設知名度記憶手段から施設の知名度を取得し、該施設の知名度に対する距離の閾値を求め、前記居住地と前記施設の距離を求め、該距離が該閾値より短い居住地のみを商圏とし、該商圏を地図中の範囲を示す情報に変換して前記目的来店商圏記憶手段に格納する目的来店商圏計算手段と、
   を更に有する請求項１記載の居住地以外での情報提供装置。
3. 前記目的来店商圏計算手段は、
   前記商圏を所定のサイズのメッシュに区切り、該メッシュ毎にメッシュIDを付与したものを前記地図中の範囲を示す情報として前記施設名に対応させて前記目的来店商圏記憶手段に格納する
   請求項１または２記載の居住地以外での情報提供装置。
4. 来店客の居住範囲である目的来店商圏を用いて、遠方から来たなら立ち寄るべき施設情報を提供する居住地以外での情報提供方法であって、
   ある施設に目的を持って訪れる目的来店客と衝動的に訪れる衝動来店客の居住範囲から判定された目的来店商圏として、該商圏の地図中の範囲を示す情報を施設名に対応付けて格納した目的来店商圏記憶手段と、
   検索手段、ランク計算手段、出力手段と、を有する装置において、
   前記検索手段が、ユーザから入力された位置情報に基づいて前記目的来店商圏記憶手段を検索し、該位置情報を目的来店商圏に含む施設名を取得し、該施設名に基づいて該目的来店商圏記憶手段を検索して、施設毎の目的来店商圏の地図中の範囲を示す情報を取得する検索ステップと、
   前記ランク計算手段が、前記地図中の範囲を示す情報に基づいて、広さを求め、該広さに応じてスコアを付与し、該スコアの高い順にソートしてランキングを決定するランク計算ステップと、
   前記出力手段が、前記ランキングの順位と施設名を出力する出力ステップと、
   を行うことを特徴とする居住地以外での情報提供方法。
5. 略称を含む施設名、所在地情報を格納した施設名記憶手段と、
   ユーザの居住地情報を格納したユーザ居住地記憶手段と、
   施設毎の知名度を格納した施設知名度記憶手段と、
   投稿者検索手段、居住地割当手段、目的来店商圏計算手段と、を更に有する装置において、
   前記投稿者検索手段が、施設名が入力されると該施設名に基づいて前記施設名記憶手段を参照し、施設名または略称を取得し、該施設名または該略称に基づいてWeb文書から文脈判定処理により実際に施設を訪れた投稿者を抽出する投稿者検索ステップと、
   前記居住地割当手段が、抽出された前記投稿者に基づいて前記ユーザ居住地記憶手段を参照して、各当後者の居住地を取得する居住地割当ステップと、
   前記目的来店商圏計算手段が、前記施設名に基づいて前記施設知名度記憶手段から施設の知名度を取得し、該施設の知名度に対する距離の閾値を求め、前記居住地と前記施設の距離を求め、該距離が該閾値より短い居住地のみを商圏とし、該商圏を地図中の範囲を示す情報に変換して前記目的来店商圏記憶手段に格納する目的来店商圏計算ステップと、
   を更に行う請求項４記載の居住地以外での情報提供方法。
6. 前記目的来店商圏計算ステップにおいて、
   前記商圏を所定のサイズのメッシュに区切り、該メッシュ毎にメッシュIDを付与したものを前記地図中の範囲を示す情報として前記施設名に対応させて前記目的来店商圏記憶手段に格納する
   請求項４または５記載の居住地以外での情報提供方法。
7. コンピュータを、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の居住地以外での情報提供装置の各手段として機能させるための居住地以外での情報提供プログラム。

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