JP2015162241A - 情報提供効果を測定する測定システム及び情報提供効果測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】情報提供装置による宣伝の効果を精度よく測定できるようにする。
【解決手段】少なくとも２個所の監視区域を撮影した映像から情報提供効果を測定する測定システムにおいて、情報提供装置に対応する第１の監視区域と前記情報提供装置が広告する第２の監視区域を撮影した映像から人物を検知する検知手段と、前記情報提供装置が広告する映像情報を判別する判別手段と、前記検知手段によって検知される人物から、前記判別手段の判別結果に基づき比較する人物を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出される比較対象を解析し、前記情報提供装置による情報提供効果を測定する測定手段と、前記測定手段の結果を提示する提示手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は情報提供効果を測定する測定システム及び情報提供効果測定方法に関し、特に、デジタルサイネージ等の情報提供装置の効果を測定するために用いて好適な技術に関するものである。

集客や潜在的な顧客層の拡大を目的として、看板等の情報提供装置を人通りが多く目立つ場所に設置する方法はよく行われている。このような方法は、不特定多数の人物に商品や店舗の位置等を宣伝することが可能であり、例えば、駅構内やイベントスペース、道路脇など様々な場所が情報提供装置設置場所として利用されている。

一方、近年、情報提供装置の一つとして、電気的なディスプレイを用いたデジタルサイネージと呼ばれる情報発信装置が普及してきている。デジタルサイネージは、静止画だけでなく音声や動画の配信も容易であることや、ネットワーク経由で情報の提供、更新が可能なため、リアルタイムな広告、宣伝を行うことができる。そのため、従来の看板や広告メディアより効果的な宣伝ができるとしてマーケットの拡大が期待されている。

広告メディアを用いて宣伝を行う場合、一般的に、広告掲示料等の費用が発生することが多く、中でも、デジタルサイネージを導入する場合、従来の看板や広告メディアに比較して、初期費用が高くなる可能性がある。そのため、情報提供装置の効果を精度よく測定する手法が求められている。

情報提供装置の効果測定法としては、以下のような方法が提案されている。特許文献1では、エリア内の滞在者数を計測する計測カメラと、エリア内の滞在者の顔方向を推定する推定カメラを備え、両カメラのエリアカバー率及び計測値から広告媒体を視聴した可能性のある滞在者率等の統計情報を広告効果として示す方法が提案されている。

特許文献２では、ディスプレイ前にいる人物を撮影するカメラ映像から、人体検出部と顔検出部を用いて全人物数とディスプレイの方向を向いている人数を割り出し、ディスプレイの視認率を広告効果として算出する方法が提案されている。

特許文献３では、広告を目にした可能性のある人数を計数し、さらに、広告により購買行動を起こした可能性のある人数を計数することで、店舗での来客数全体に対する比率などを算出して、より詳細な広告効果の分析と評価を可能とする方法が提案されている。

特開２０１１−２３３１１９号公報 特開２０１１−２１０２３８号公報 特開２００８−１０２１７６号公報 特開２０１１−１３９７８号公報

前述の先行技術文献の特許文献1及び２で提案されている方法では、広告を視聴した人物を測定することが可能である。しかしながら、広告主は広告を視聴してもらうことだけでなく、広告が誘導したい行動、例えば、集客率への反映や潜在的な顧客層の拡大への広告の寄与を期待している。そのため、広告主が真に必要とする広告効果である広告を視聴した可能性のある人物の行動を結果として測定する必要があるが、先行技術文献で提案されている手法ではこれらの測定を行うことは困難である。

一方、特許文献３で提案されている方法では、システム構成に含まれる広告表示部によって表示される広告の制御情報をもとに広告を視聴した可能性のある人物を計数し、また、実際に購買行動を起こした人物を計数し、両者を比較することが可能である。しかし、特許文献３では、広告表示部に表示される広告の表示制御情報を出力する表示制御部の情報をもとに広告内容を判断するため、広告が表示されているとみなして計数することになる。

そのため、広告表示部等に何らかの不具合が生じた場合等に正確な広告効果を計数できないという問題がある。また、システム構成として広告表示部を含むため、既設の広告表示部の宣伝の効果を測定することが困難であるという問題点がある。
本発明は前述の問題点に鑑み、情報提供装置による宣伝の効果を精度よく測定できるようにすることを目的とする。

本発明の測定システムは、少なくとも２個所の監視区域を撮影した映像から情報提供効果を測定する測定システムにおいて、情報提供装置に対応する第１の監視区域と前記情報提供装置が広告する第２の監視区域を撮影した映像から人物を検知する検知手段と、前記情報提供装置が広告する映像情報を判別する判別手段と、前記検知手段によって検知される人物から、前記判別手段の判別結果に基づき比較する人物を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出される比較対象を解析し、前記情報提供装置による情報提供効果を測定する測定手段と、前記測定手段の結果を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、情報提供装置による宣伝の効果を精度よく測定することができる。

本発明の実施形態における測定システムの全体構成を示すブロック図である。 情報提供装置近傍の第一監視区域にて記録された人物を検索対象として想定する場合の人物照合の流れを示す図である。 第二監視区域にて記録された人物を検索対象として想定する場合の人物照合の流れを示す図である。 第１の実施形態における情報提供状況を示す概念図である。 第１の実施形態における情報提供効果測定状況を示す概念図である。 第２の実施形態における情報提供状況を示す概念図である。 第２の実施形態における情報提供効果測定状況を示す概念図である。

以下、添付の図面を参照して、本発明のシステム構成とその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

≪システム構成の説明≫
＜測定システム＞
図１は、本発明の実施形態における情報提供効果を測定する測定システムの全体構成を示すブロック図である。
本実施形態の測定システムは、監視区域を撮影するカメラと映像処理システムとで構成される。撮影部１、人物検知部２、情報判別部３、人物検知部４、比較対象抽出部（以下、抽出部）５、情報提供効果測定部（以下、測定部）６、測定結果提示部７を備えている。

撮影部１は、監視区域内の任意の領域の映像をリアルタイムに撮影して記録する。撮影部１は、少なくとも２個所の監視区域を撮影するために、撮影部１０と、第二監視区域撮影部（以下、撮影部）１００の２つの領域を撮影する撮影部を有する。

人物検知部２は、撮影部１０によって撮影、記録された映像から人物を検出し、その特徴を記録する。人物検知部４は、撮影部１００によって撮影、記録された映像から人物を検出し、その特徴を記録する。
情報判別部３は、情報提供装置が提供する情報を判別し、その判別結果をもとに抽出部５が撮影部１０によって撮影、記録された人物と、撮影部１００によって撮影、記録された人物の中から其々適切な比較対象群を選定する。

測定部６は、抽出部５によって選定された比較対象群を比較し、比較結果を算出する。その結果を測定結果提示部７が提示することで、情報提供装置によって行われた広告、宣伝の効果を広告主等が確認することができる。

＜撮影部＞
撮影部１は、少なくとも第一監視区域撮影部（以下、撮影部）１０と撮影部１００の２つの領域の撮影部に分けられる。
撮影部１において、撮影部１０は、情報提供装置に対応する任意の領域を撮影するカメラ１１、カメラ１２、カメラ１３と、第一監視区域映像記録部（以下、映像記録部）１４と、カメラ間を連携するネットワーク２００を備えている。カメラ１１、１２、１３が撮影する領域は、情報処理装置近傍の任意の領域である。

一方、撮影部１００は、情報提供装置が誘導する領域、例えば、店舗の所在地近傍や店舗内、入口等を撮影するカメラ１０１、１０２、１０３と、第二監視区域映像記録部（以下、映像記録部）１０４と、カメラ間を連携するネットワーク２０２を備えている。

カメラの台数は監視する個所の数、例えば情報提供装置の数や方法、設置位置、店舗数、あるいは、監視する地域の広さや内容によって決められればよく、特に限定されない。一台のカメラで第一監視区域と第二監視区域の両方を撮影、記録することもできる。また、ネットワークの帯域や転送速度も適切に映像情報を提供できる容量であればよく、特に限定されない。

カメラは、監視したい領域を撮影可能なように設置され、監視したい領域とは路面付近や、路面から数メートル上方、人や障害物等を撮影でき、人物の特徴を記録できる領域のことであり、そのような要求を満たせば特に領域は限定されない。
撮影部１０と撮影部１００は、カメラ間のネットワーク２０１によって連携することもできる。ネットワーク２０１を用いた通信により、撮影部１０と撮影部１００の各々によって撮影された映像の通信が可能となるため、後述する測定部６による映像比較を容易に行うことができる。

＜人物検知部＞
人物検知部２は、人物検出部２１、人物特徴抽出部（以下、抽出部）２２、人物記録部（以下、記録部）２３を備えている。
人物検出部２１は、撮影部１０によって撮影されて映像記録部１４に記録された映像から人物を検出する。人物を検出する方法としては、例えば、特許文献４のような背景画像推定に基づく物体検出方法がある。

抽出部２２は、人物検出部２１によって検出された人物の特徴を抽出する。検出する人物の特徴は、服装や持ち物、肌や目、髪の毛の色、年齢性別推定、姿勢、歩容等、その個人を特定可能な特徴であれば特に限定されない。ただし、情報提供装置の効果を測定する場合、情報提供装置からの情報を入手した人物が、情報を入手した同日ではなく他日に、情報提供装置による誘導に従って行動する可能性がある。

その場合、服装や持ち物等は変更されている可能性が高いため、望ましくは服装や持ち物に依存せずに、個人を特徴付ける特徴を抽出することが好ましい。そのような観点から、顔認証や、肌や目、髪の毛の色、あるいは姿勢、歩容等が好ましい特徴としてあげられる。これらの特徴に関しては、個人を特徴付ける、あるいは類似の特徴を有する人物を分類する上で十分であればその数にはいくつでもよく、一つでも複数でもよい。

後述する測定部６において、撮影部１００によって撮影されて映像記録部１０４に記録される映像から検出される人物と比較、照合を行う。そのため、照合精度を向上させるために、取得できる特徴は可能な限り多い方が好ましい。この映像情報から特徴を抽出する方法は、画像認識技術や人物識別技術など複数の技術を用いることができるが、特徴抽出技術の内容には特に限定されない。

人物検出部２１によって検出された人物は、その映像を記録したカメラＩＤ、例えばカメラ１１やカメラ１２などの情報及び映像が記録された時刻情報とともに記録部２３に記録される。カメラＩＤ及び時刻情報を付与することで、データベースに記録された人物が、いつどこに存在していたかを把握することができる。

時刻情報は、最初に映像に記録された時刻でもよく、映像に記録されている間の時間情報でもよい。しかしながら、映像に記録されている間の時間情報の方が、情報提供装置近傍にその人物が存在していた時間を正確に把握できるため、広告視聴時間の推定をする上で有用である。

また、記録部２３は、人物検出部２１によって検出された人物を、抽出部２２によって抽出される特徴量情報とともに記録する。ここでいう人物検出部２１によって検出された人物とは、画像中の人物領域を示す座標値でもよいし、人物領域の画像そのものでもよく、両方の情報を用いて記録する人物を特定してもよい。

人物検知部４は、人物検出部４１、人物特徴抽出部（以下、抽出部）４２、人物記録部（以下、記録部）４３を備えている。
人物検出部４１は、撮影部１００によって撮影されて映像記録部１０４に記録された映像から人物を検出する。

抽出部４２は、人物検出部４１によって検出された人物の特徴を抽出する。人物の特徴は、服装や持ち物、肌や目、髪の毛の色、年齢性別推定、姿勢、歩容等、その個人を特定可能な特徴であれば特に限定されない。ただし、情報提供装置の効果を測定する場合、情報提供装置からの情報を入手した人物が、情報を入手した同日ではなく他日に、情報提供装置による誘導に従って行動する可能性がある。

その場合、服装や持ち物等は変更されている可能性が高いため、望ましくは服装や持ち物に依存せず個人を特徴付ける特徴を抽出することが好ましい。そのような観点から、肌や目、髪の毛の色、あるいは姿勢、歩容等が好ましい特徴としてあげられる。これらの特徴に関しては、個人を特徴付ける上で十分であればその数にはいくつでもよく、一つでも複数でもよい。

後述する測定部６において、撮影部１０によって撮影されて映像記録部１４に記録される映像から検出される人物と比較、照合を行う。そのため照合精度を向上させるために、取得できる特徴は可能な限り多い方が好ましい。この映像情報から特徴を抽出する方法は、画像認識技術や人物識別技術など複数の技術を用いることができるが、特徴抽出技術の内容には特に限定されない。

人物検出部４１によって検出された人物は、その映像を記録したカメラＩＤ、例えばカメラ１０１やカメラ１０２などの情報、及び映像が記録された時刻情報とともに記録部４３に記録される。カメラＩＤ及び時刻情報を付与することで、データベースに記録された人物が、いつどこに存在していたかを把握することができる。

撮影部１００は、情報提供装置によって提供される情報が誘導したい場所、例えば、店舗等を撮影する。そのため、カメラＩＤは店舗情報と関連付けられており、後述する比較対象選定部５２によって記録部４３に記録された人物の中から適切な人物が比較対象として選定される。
記録部２３及び記録部４３に記録された人物情報（記録内容）は、一定の基準を満たした場合に、部分的あるいは全て消去される。例えば、あらかじめ設定された期間経過後あるいは、任意のタイミングで消去することができる。

＜情報判別部＞
情報判別部３は、情報提供装置撮影部（以下、撮影部）３１と映像解析部３２を備えている。
撮影部３１は、情報提供装置のディスプレイの一部または全部を撮影する。
映像解析部３２は、撮影部３１によって撮影される情報をもとに解析処理を行い、情報提供装置の媒体、情報提供方法、及び情報内容等を判別する。

例えば、情報提供装置によって提供されるコンテンツ映像毎に特有のシンボルを設定しておき、そのシンボルを撮影部３１によって撮影された映像情報を、映像解析部３２が解析することで抽出する。そして、そのシンボルをあらかじめデータベースに登録しておくことでコンテンツの判別をすることができる。

あるいは、コンテンツの全映像をデータベースに登録しておき、撮影部３１によって撮影された映像と比較照合することもできる。この比較照合結果が一定の割合を超える一致率である場合に、情報提供装置が特定のコンテンツを表示したとして映像解析部３２が表示情報を判別する。一定の割合を超える一致率とは、表示される映像の空間的な割合でもよいし、一致する映像が一定の時間継続的に存在するというように判別するとしてもよい。

情報提供装置がデジタルサイネージの場合、映像解析部３２はデジタルサイネージとネットワーク連携し、デジタルサイネージ上で提供されるコンテンツのプログラムをデータベースとして有しておくこともできる。このようにすることで、撮影部３１が撮影した映像は、あらかじめ決められたプログラムの情報を比較対象として検索すればよく、比較照合にかかる効率が高まり情報判別速度の点で好ましい。

前述のように、撮影部３１によって撮影される情報をもとに映像解析部３２が実際に表示されている情報内容等を判別することで、広告効果を正確に計測することができる。例えば、情報提供装置がデジタルサイネージの場合を考える。

表示情報のプログラム処理は正しく行われたが、表示部に故障があった場合、本発明の実施形態では、実際に広告が表示されたかどうかに基づき処理を行うため、後述する情報属性付与部５１が正確な情報属性を付与することができる。また、撮影部３１により、情報提供装置と映像解析部３２がネットワーク連携できない場合でも、情報提供装置によって提供される映像情報を映像解析部３２が入手することができる。

これは例えば、従来の看板やポスターのような非デジタル媒体による情報提供の場合にも本発明の実施形態が情報提供効果測定に対応ができることを意味する。あるいは、街灯や提灯の点灯消灯等の情報を取り込むこともでき、情報提供装置の視認性等に影響する可能性がある情報を情報属性として付与することも可能となる。提灯に店舗名が記載されるなど提灯自体が情報提供装置である場合を含むことはいうまでもない。

さらに、情報提供装置がデジタルサイネージの場合でも、既に導入されているデジタルサイネージシステムに変更を加えることなく、提供される情報を判別することが可能になるため好ましい。撮影部３１は、撮影部１０の一部によって情報提供装置のディスプレイを撮影するという構成にすることもできる。

＜抽出部＞
抽出部５は、情報属性付与部５１、比較対象選定部５２を備えている。
情報属性付与部５１は、映像解析部３２で判別された情報提供装置によって提供される情報の属性を人物検知部２で検知される人物に付与する。情報提供装置によって提供される情報の属性とは、提供される情報の内容や、例えば店舗名称、店舗所在地等の広告主が情報提供によって顧客を誘導したい場所の住所のことである。これらの属性を付与することで、映像記録部１４に記録され人物検知部２によって検出、抽出された人物と、その人物が情報提供装置から提供され、入手した可能性のある情報とを関連づけることができる。

比較対象選定部５２は、前述の情報属性付与部５１によって付与された情報属性をもとに、撮影部１０で撮影された人物を記録部２３から選定する。また、撮影部１００で撮影された人物のうち、前述の情報属性に関連するカメラで撮影された人物を記録部４３から選定することができる。比較対象選定部５２は、あらかじめ設定されたきっかけに基づき比較対象選定を開始することができる。

例えば、記録部２３が新たな人物を記録してから一定期間経過後に自動で比較対象を選定することができる。あるいは、記録部４３に新たな人物が記録されたことをきっかけとして選定することもできるし、記録部２３において特定の情報属性が付与された人物の数や情報属性付与日時等の情報が更新されたことをきっかけとすることもできる。または、広告主が任意のタイミングで任意の時期の比較対象を選定させることもできる。

一方、記録部２３に人物が記録された日時に対して、どの程度の期間までに記録部４３に記録される人物を照合対象とするかを設定することもできる。これは、情報提供の即時的な効果を算出したい場合は、短期間に設定することもできるし、長期にわたる効果を算出したい場合は長期間に設定することもできる。

＜測定部＞
測定部６は、比較部６１、比較結果算出部６２を備えている。
比較部６１は、比較対象選定部５２によって、記録部２３と記録部４３の其々から選定された人物を比較、照合する。比較、照合する特徴は抽出部２２及び抽出部４２で抽出された特徴を用いて行う。比較、照合に用いる特徴は、少なくとも一つの特徴を用いればよく、数や種類は問わない。比較、照合の方法を、図２及び図３を用いて説明する。

図２は、情報提供装置近傍の第一監視区域にて記録された人物を検索対象として想定する場合の人物照合の流れを示す図である。
抽出部２２によって人物特徴を抽出され記録部２３に記録された人物の中から、抽出部が比較対象となる人物を抽出する（Ｓ２０１）。

一方、抽出部４２によって人物特徴を抽出され記録部４３に記録された人物の中から、抽出部が比較対象となる人物を抽出する（Ｓ２０２）。比較部６１は、抽出された比較対象人物の抽出部２２の結果を、人物毎に比較対象人物の抽出部４２の結果と照合する（Ｓ２０３）。この人物照合は、抽出された全ての人物の特徴を人物毎に一括して比較してもよいし、人物毎に順番に比較処理を行ってもよい。

順番に比較処理を行う場合、図２の「一致人物あり」から「比較対象人物の抽出部２２の結果」を結ぶ矢印が抽出人物の数だけ繰り返され、全抽出人物に対して処理を行う（Ｓ２０４）。人物照合の結果、一致人物ありとされた場合、比較部６１は、記録部２３に記録されている該当人物に照合者ＩＤを付与し（Ｓ２０５）、一致人物なしとされた場合には、非照合者ＩＤを付与する（Ｓ２０６）。この結果、記録部２３に記録された人物の中で抽出部５によって抽出された全ての人物を、照合者もしくは非照合者として分類することができる。

一方、図３は、第二監視区域にて記録された人物を検索対象として想定する場合の人物照合の流れを示す。
抽出部４２によって人物特徴を抽出され記録部４３に記録された人物の中から抽出部５が比較対象となる人物を抽出する（Ｓ３０１）。また、抽出部２２によって人物特徴を抽出され記録部２３に記録された人物の中から抽出部５が比較対象となる人物を抽出する（Ｓ３０２）。

比較部６１は、抽出された比較対象人物の抽出部４２の結果を、人物毎に比較対象人物の抽出部２２の結果と照合し（Ｓ３０３）、一致人物の有無を判断する（Ｓ３０４）。一致人物ありとされた場合、比較部６１は記録部４３に記録されている該当人物に照合者ＩＤを付与し（Ｓ３０５）、一致人物なしとされた場合には、非照合者ＩＤを付与する（Ｓ３０６）。

この結果、記録部４３に記録された人物の中で抽出部５によって抽出された全ての人物を、照合者もしくは非照合者として分類することができる。前述の想定の場合、人物の比較、照合の結果は、個人の特定が可能な水準での一致、照合でもかまわないし、あるいは、類似の特性を有する人物としての照合でもかまわない。その場合、例えば、照合者ＩＤは、類似者ＩＤとして付与され、比較、解析の目的に応じて照合結果を利用することができる。

比較結果算出部６２は、比較部６１により割り振られた照合者ＩＤ及び非照合者ＩＤの合計から照合者ＩＤの割合を算出することができる。その結果、情報提供装置によって提供された情報を取得した人物のうち、情報提供装置によって提供される情報が誘導する場所へ移動した人物の割合を知ることができる。

この割合は、店舗広告を例に考えると、店舗広告を見た人物のうち、実際に店舗に移動した人物の割合を示すことになり、広告の誘導効果を測定することができる。あるいは、前述のように特徴の一致度で人物照合をすることで効果測定もできるし、特徴が類似している人物集団の割合を算出することでも効果測定をすることができる。

例えば、人物照合の結果、完全に照合できないが人物特徴が似ているということはありえる。服装の傾向や年齢、性別、人種等がそのような特徴の例として挙げられるが、これに限定はされない。このような場合、第一監視区域に存在した人物の特徴に類似する特徴を有する他の人物が、偶然第二監視区域に存在したということがある。

この場合は、情報提供装置による情報提供は直接の効果を示していないと考えられるが、一方で、情報提供装置からの情報を実際に取得した人物から他の人物、例えば友人等への情報伝播によって、その友人が第二監視区域に赴くということは考えられる。実際に情報伝播が行われたかどうかは不明としても、ある特徴をもつ人物が、第一監視区域に存在したのち、第二監視区域に類似の特徴をもつ人物が出現することが顕著に観察される場合、類似の特徴をもつ人物の誘導に効果が表れていると考えることができる。

情報の伝播が行われたと仮定して、情報提供装置による潜在顧客の獲得が行われたと考え、そのような効果算出を行うことも可能である。実際に情報の伝達があったかを推定したい場合、例えば、ソーシャルネットワークサービス等から個人を特定する情報を入手する、あるいは事前に個人情報登録を行っている人物であればその情報を利用することで、前述の情報伝達の可能性を推定することもできる。事前に登録された個人情報を利用する方法としては、例えば、グループ企業間での個人情報利用の規則に則り、個人情報を共有するということが考えられる。

照合者や特徴類似者の割合を算出し、情報提供装置の効果を算定する上で、比較対象選定部５２で設定した期間の影響を考えることができる。例えば、短期間の間での誘導者の比較照合の場合、情報提供装置による直接の効果として誘導実績とみなし、長期間の間での誘導者の場合、潜在的な顧客獲得効果と考えることもできる。このような分類は、必ずしも必要とはいえないが、情報提供効果測定の結果を分析する上で、有用な分類になる可能性があり、必要に応じて利用することができる。

＜測定結果提示部＞
測定結果提示部７は、測定結果提示部７１と測定結果記録部７２とを備えている。測定結果提示部７１は、測定部６によって算出される結果を提示する部である。結果を提示することができれば、その方法は特に限定されず、ディスプレイに表示、あるいは印刷物として出力、音声出力等の方法のうち少なくとも一つが選択される。
測定結果記録部７２は、測定部６によって算出される結果を記録する。

図４から図７に、実施形態の概念図として本発明が価値を発揮する状況を示す。
＜第１の実施形態：サイネージ誘導効果測定＞
以下、図１、図４、図５に従い、本発明を実施するための第１の実施形態について説明する。
本実施形態では、デジタルサイネージ１００１が設置された空間１０００について考え、デジタルサイネージ１００１で時刻１２時から１２時３０分の間に流れた広告によって２時間後の１４時から１４時３０分の間にもたらされた効果について測定することとする。

時刻１２時から１２時３０分の間、図４の状況であったとする。
デジタルサイネージ１００１を視聴することが可能なエリアを視聴可能エリア１００３とし、その視聴可能エリア１００３を撮影することが可能なカメラ１００２が設置されている。

空間１０００内には、人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４、１０１５、１０１６、１０１７、１０１８が存在している。そして、視聴可能エリア１００３の空間内に存在する人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４、１０１５、１０１６がデジタルサイネージ１００１で提供される情報を視聴可能とする。

空間１０００内には、店舗１００８と店舗１００９が存在しており、デジタルサイネージ１００１は店舗１００９に関する広告が流れるようプログラムされているものとする。カメラ１００２は、デジタルサイネージ１００１のディスプレイ部の一部も撮影範囲として含んでいる。

カメラ１００２によって撮影された映像のうち、デジタルサイネージ１００１のディスプレイ部を撮影している映像を解析することにより、映像解析部３２は店舗１００９に関する広告が実際に表示されていることを判別する。

店舗１００８、店舗１００９の入り口付近を撮影するためのカメラとして第２のカメラ１００６、カメラ１００４が設置されている。第２のカメラ１００６の撮影エリアを第２のエリア１００７とし、カメラ１００４の撮影エリアをエリア１００５とする。

このような状況において、デジタルサイネージ１００１が提供する店舗１００９に関する広告を視聴した人物が店舗１００９を訪れた割合を算出することで、デジタルサイネージ１００１による情報提供効果を測定することができる。

図４において、視聴可能エリア１００３内にいる人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４、１０１５、１０１６が、図１の映像記録部１４によって記録され、人物検出部２１によって検出される。その後、抽出部２２によって人物の特徴が抽出され、記録部２３に記録される。人物１０１７、１０１８は記録されない。

図５は、図４の状況から２時間経過毎の１４時から１４時３０分の状況を示す。図５で示されている通り、図４の状況でデジタルサイネージ１００１の前に存在した人物１０１１〜１０１６の６人のうち、人物１０１５、１０１６が店舗１００９に移動し、人物１０１４が店舗１００８に移動していることがわかる。また、デジタルサイネージを視聴できないエリア（視聴可能エリア１００３の外）にいた人物１０１８も店舗１００９を訪れている。

この結果から、図１における映像記録部１０４によって人物１０１４、１０１５、１０１６、１０１８が記録され、人物検出部４１によって検出される。その後、抽出部４２によって人物の特徴が抽出され、記録部４３に記録される。人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１７、１０１９、１０２０は記録されない。人物１０１９、１０２０は空間１０００の外から空間１０００内に新たに進入してきた人物である。

カメラ１００２は、デジタルサイネージ１００１の画面も記録しており、デジタルサイネージ１００１で流されている広告の内容を判別することができる。図４で示した通り、時刻１２時から１２時３０分の間、店舗１００９に関する広告が流されていることが記録されている。そのため、カメラ１００２の記録映像から抽出部５は、比較対象人物として、記録部２３から、人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４、１０１５、１０１６を、記録部４３から、人物１０１５、１０１６、１０１８を抽出する。

測定部６の比較部６１は、人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４、１０１５、１０１６の各々の人物の特徴を、人物１０１５、１０１６、１０１８の各々の人物の特徴と比較し、照合する。記録部２３に記録された人物１０１５、１０１６の特徴が、記録部４３に記録された人物１０１５、１０１６の特徴と一致度が高く照合者ＩＤが付与される。

一方、人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４は、記録部４３に記録された人物１０１８と一致度が低く非照合者ＩＤが付与される。結果として、デジタルサイネージ１００１の１２時から１２時３０分の間に、カメラ１００２に記録された人物１０１１、１０１２、１０１３、１０１４、１０１５、１０１６の中で人物１０１５、１０１６が店舗１００９を訪れたことがわかる。

比較結果算出部６２は、前述の結果から、例えば、６人中２人の人物が店舗１００９を訪れたとする割合を算出することができる。その後、測定結果提示部７１が、６人中２人の誘導効果があったと提示し、測定結果記録部７２に記録される。比較結果算出部６２は、前述のように実測値としての６人中２人と算出することもできるし、例えば、３人中１人のように訪問率を算出することもできる。

あるいは、店舗１００９を訪れた３人中２人がデジタルサイネージ１００１による情報提供の誘導によって来店したと算出することもできる。このような算出を行うことで、デジタルサイネージ１００１による情報提供を受けずに来店した人物（本実施形態でいう人物１０１８）を把握することもできる。

本実施形態では人物１０１８だけであるが、デジタルサイネージ１００１の情報提供を受けずに来店した人物が複数存在する場合、それらの来店履歴や人物特徴を考察することで潜在顧客の類推につながる可能性を期待できる。
比較結果算出部６２が算出する結果は、比較したい状況や得たい効果に応じて適宜決めればよく、特に限定されない。

<第２の実施形態：サイネージ設置エリア比較>
以下、図１、図６、図７に従い、本発明を実施するための第２の実施形態について説明する。
図６に示すように、本実施形態では、第１のデジタルサイネージ２００１、第２のデジタルサイネージ２００４が設置された特定の空間２０００について考える。

第１のデジタルサイネージ２００１あるいは第２のデジタルサイネージ２００４のどちらの情報提供が効果的かを検証するため、本発明のシステムを利用する場合を考える。
第１のデジタルサイネージ２００１及び第２のデジタルサイネージ２００４は、店舗２００９からほぼ同程度の距離にあるとし、両サイネージは店舗２００９に関する広告を流すようプログラムされているものとする。

カメラ２００２及びカメラ２００５は、第１のデジタルサイネージ２００１及び第２のデジタルサイネージ２００４のディスプレイ部の一部を其々撮影範囲として含んでいる。カメラ２００２及びカメラ２００５によって撮影された映像のうち、第１のデジタルサイネージ２００１及び第２のデジタルサイネージ２００４のディスプレイ部を撮影している映像を解析する。これにより、映像解析部３２は店舗２００９に関する広告が実際に表示されていることを判別することができる。時刻１２時から１２時３０分の間に流れた広告によって２時間後の１４時から１４時３０分の間にもたらされた効果について測定することとする。

時刻１２時から１２時３０分の間、図６の状況であったとし、空間２０００には人物２０１０、２０１１、２０１２、２０１３、２０１４、２０１５、２０１６、２０１７、２０１８、２０１９の計１０人が存在するとする。

カメラ２００２によって撮影される第１のデジタルサイネージ２００１の視聴可能エリアであるエリア２００３には、人物２０１０、２０１１、２０１２、２０１３、２０１９の計５人が存在し、記録される。

一方、第２のデジタルサイネージ２００４を視聴可能なエリアであるエリア２００６には、人物２０１４、２０１６、２０１７、２０１８が存在しており、カメラ２００５によって記録される。
カメラ２００２及び２００５に記録された人物はそれぞれ、人物検出部２１によって検出、抽出部２２によって特徴が抽出され、記録部２３に記録される。人物２０１５はカメラ２００２、２００５の撮影範囲外にいるため記録されない。

図７は、図６の状況から２時間経過毎の１４時から１４時３０分の状況を示す。
図７で示されている通り、店舗２００９付近を撮影するカメラ２００７の撮影範囲２００８内には、人物２０１１、２０１２、２０１７、２０１９の４人が存在している。撮影範囲２００８内に存在する人物は、人物検出部４１によって検出、抽出部４２によって特徴が抽出され、記録部４３に記録される。

店舗２００９を１４時から１４時３０分の間に訪問した人物が第１のデジタルサイネージ２００１もしくは２００４のどちらの情報を視聴して訪問したかを比較する場合を考える。
抽出部５が、第１のデジタルサイネージ２００１、第２のデジタルサイネージ２００４が店舗２００９の広告を流していた１２時から１２時３０分の間に第一監視区域で記録された人物を抽出する。

本実施形態の場合、人物２０１０、２０１１、２０１２、２０１３、２０１４、２０１６、２０１７、２０１８、２０１９の計９人が、記録部２３から抽出される。これら抽出された人物には、情報属性付与部５１によってどちらのデジタルサイネージを視聴したか否かを確認できる属性が付与されている。

したがって、人物２０１０、２０１１、２０１２、２０１３、２０１９には第１のデジタルサイネージ２００１を示す属性が付与され、人物２０１４、２０１６、２０１７、２０１８には第２のデジタルサイネージ２００４を示す属性が付与される。また、１４時から１４時３０分の間に店舗２００９を訪れた人物２０１１、２０１２、２０１７、２０１９の計４人が記録部４３から抽出される。

記録部４３から抽出された人物２０１１、２０１２、２０１７、２０１９の特徴が、比較対象である記録部２３から抽出された人物２０１１、２０１２、２０１３、２０１４、２０１６、２０１７、２０１８、２０１９の特徴と比較される。その結果、人物２０１１、２０１２、２０１７、２０１９が同一人物であると照合され照合者ＩＤが付与される。

一方、比較対象となった記録部２３から抽出された人物のうち、照合されなかった人物２０１０、２０１３、２０１４、２０１６、２０１８には非照合者ＩＤが付与される。第１のデジタルサイネージ２００１を視聴した５人のうち３人が店舗２００９を訪れ、第２のデジタルサイネージ２００４を視聴した４人のうち１人が店舗２００９を訪れたということがわかる。

したがって、第１のデジタルサイネージ２００１の方が第２のデジタルサイネージ２００４よりも絶対数として２人多い誘導効果があり、誘導する割合も高いということが算出される。このような結果を用いてさらに分析を進め、顧客の誘導数や誘導率と店舗売上の分析を行うことで、デジタルサイネージの効果的な設置や導入に結びつけられる可能性が期待できる。

本発明のシステムによれば、前述のように異なる設置場所のデジタルサイネージの効果比較をすることも可能であるし、同一のデジタルサイネージにて広告を流す時間の比較をすることもできる。また、同様の時間に異なる広告を流すことによって、流す広告の種類やデザインによる効果比較を行うこともできる。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されることは言うまでもない。

（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して制御方法を実行する処理である。

１ 撮影部
２ 人物検知部
３ 情報判断部
４ 人物検知部
５ 比較対象抽出部（抽出部）
６ 情報提供効果測定部（測定部）
７ 測定結果提示部

Claims (8)

1. 少なくとも２個所の監視区域を撮影した映像から情報提供効果を測定する測定システムにおいて、
   情報提供装置に対応する第１の監視区域と前記情報提供装置が広告する第２の監視区域を撮影した映像から人物を検知する検知手段と、
   前記情報提供装置が広告する映像情報を判別する判別手段と、
   前記検知手段によって検知される人物から、前記判別手段の判別結果に基づき比較する人物を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出される比較対象を解析し、前記情報提供装置による情報提供効果を測定する測定手段と、
   前記測定手段の結果を提示する提示手段と、
   を備えることを特徴とする測定システム。
2. 前記判別手段は、情報提供装置撮影手段と映像解析手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の測定システム。
3. 前記抽出手段は、前記検知手段によって検知される人物に前記情報提供装置が提供した情報に基づき、比較する人物を抽出することを特徴とする請求項１に記載の測定システム。
4. 少なくとも２個所の監視区域を撮影した映像から情報提供効果を測定する測定方法において、
   情報提供装置に対応する第１の監視区域と、前記情報提供装置が広告する第２の監視区域を撮影した映像から人物を検知する検知工程と、
   前記情報提供装置が広告する映像情報を判別する判別工程と、
   前記検知工程において検知される人物から、前記判別工程の判別結果に基づき比較する人物を抽出する抽出工程と、
   前記抽出工程において抽出される比較対象を解析し、前記情報提供装置による情報提供効果を測定する測定工程と、
   前記測定工程の結果を提示する提示工程と、
   を備えることを特徴とする情報提供効果測定方法。
5. 前記判別工程は、情報提供装置撮影工程と映像解析工程とを備えることを特徴とする請求項４に記載の情報提供効果測定方法。
6. 前記抽出工程は、前記検知工程において検知される人物に情報提供装置が提供した情報に基づき、比較する人物を抽出することを特徴とする請求項４に記載の情報提供効果測定方法。
7. 少なくとも２個所の監視区域を撮影した映像から情報提供効果を測定する測定手順をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   情報提供装置に対応する第１の監視区域と、前記情報提供装置が広告する第２の監視区域を撮影した映像から人物を検知する検知手順と、
   前記情報提供装置が広告する映像情報を判別する判別手順と、
   前記検知手順において検知される人物から、前記判別手順の判別結果に基づき比較する人物を抽出する抽出手順と、
   前記抽出手順において抽出される比較対象を解析し、前記情報提供装置による情報提供効果を測定する測定手順と、
   前記測定手順の結果を提示する提示手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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