JP2017022505A - 混雑状況推定システムおよび混雑状況推定方法 - Google Patents

混雑状況推定システムおよび混雑状況推定方法 Download PDF

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Abstract

【課題】コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能な技術を提供する。
【解決手段】携帯端末３００に搭載されたＷｉｆｉ機能を利用し、施設内で検知される携帯端末３００の数（すなわち検知端末数）と施設の来訪者に相関関係があるとして、施設利用ユーザ数（すなわち施設の混雑状況）を推定する。これにより、赤外線モジュールやＷｅｂカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。
【選択図】図１

Description

本発明は、レストラン等の施設における混雑状況を推定する技術に関する。
近年、施設の混雑状況を把握する方法として赤外線モジュールやＷｅｂカメラが利用されている。例えば、レストランなどの施設においては、入口や出口に赤外線モジュールを設置し、赤外線が遮断された回数等をカウントすることで、施設に滞在する人数を推定する、或いは入口や出口に複数のＷｅｂカメラを設置し、カメラが撮像した動画又は画像を分析することで、施設に滞在する人数を推定することが行われている（例えば、下記特許文献１参照）。
特開２００２−８３０２５号公報
しかしながら、赤外線モジュールやＷｅｂカメラといったデバイスを利用する方法では、出入口の数だけデバイスが必要となり、多額の設備投資が必要となるという問題がある。
さらに、複数のＷｅｂカメラを利用して混雑状況を推定する方法では、映像の中に複数の人物が重なっている場合に各人物を特定することが技術的に難しいという問題がある。
さらにまた、Ｗｅｂカメラを利用する方法においては、個人のプライバシー保護の観点から、撮影されること自体が敬遠されることも多く、実現が難しいという問題もある。
本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能な技術を提供することを目的の一つとする。
本発明の一態様である混雑状況把握システムは、施設の混雑状況を推定する混雑状況推定システムであって、携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、設定時間内に検知されるプローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部と、カウントされた端末識別情報の数と推定アルゴリズムとに基いて施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、推定した施設の利用ユーザ数を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
ここで、上記構成にあっては、プローブ要求には、電波強度を示す電波強度情報が含まれ、検知部は、電波強度情報に示される電波強度が、電波強度閾値を超える前記プローブ要求を検知する態様が好ましい。
また、上記構成にあっては、推定部は、施設の形態に関わるパラメータ、または施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータと、カウントされた端末識別情報の数と、推定アルゴリズムとに基いて施設の利用ユーザ数を推定する態様であっても良い。
本発明によれば、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を簡易に推定することが可能となる。
本実施形態に係る混雑状況推定システム１０００の概略構成を示す図である。 混雑検知端末１００の主要構成を示すブロック図である。 混雑検知情報を例示した図である。 混雑検知処理を示すフローチャートである。 施設利用ユーザ数の推定処理を示すフローチャートである。 電波強度と距離との関係を示す図である。 施設におけるユーザ数（推定）の推移を例示した図である。
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
Ａ．本実施形態
図１は、本実施形態に係る混雑状況推定システム１０００の概略構成を示す図である。同図に示すように、混雑状況推定システム１０００は、各施設に設置される混雑検知端末１００と、通信ネットワークＮを介して混雑検知端末１００と接続される解析サーバ２００とを備えて構成されている。
本実施形態では、混雑検知端末１００がＷｉｆｉ（Wireless Fidelity）規格に基づく無線ＬＡＮ機能（Ｗｉｆｉ機能）を備えた携帯端末３００の数を検知し、検知結果を解析サーバ２００において解析することにより、当該施設の混雑状況を推定する。以下の説明では、便宜上、飲食サービスを提供するレストランＡ（施設）に混雑検知端末１００が設置され、レストランＡの混雑状況を推定する場合を例に説明するが、これに限る趣旨ではなく、複合アミューズメントシステム、ショッピングモール、デパートなどの店舗や、病院や公共施設、各種スタジアムなど、あらゆる施設の混雑状況を推定する場合に適用可能である。
混雑検知端末１００は、施設に来訪するユーザ（来訪者）が所持する携帯端末３００を検知するための端末装置であり、例えば施設内（または施設近傍）に設置される。混雑検知端末１００は、小型ＰＣ（Personal Computer）、Ｗｉｆｉモジュール、電源、外部記憶装置（ＳＤカードやＵＳＢメモリ）などによって構成される（詳細は後述）。
携帯端末３００は、来訪者が所持する端末であり、図示せぬアクセスポイント（ＡＰ）等を介して無線通信を行うためのＷｉｆｉ機能を備えている。本実施形態では、携帯端末３００としてスマートフォンを想定するが、携帯電話機、ＰＨＳ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器など、Ｗｉｆｉ機能を備えたあらゆる端末に適用可能である。
解析サーバ２００は、例えば演算処理能力の高いコンピュータによって構成され、そのコンピュータにおいて所定のサーバ用プログラムが動作することにより、サーバ機能を実現するものである。解析サーバ２００は、データベース２１０を備えている。データベース２１０には、混雑検知端末１００から送信される混雑検知情報を解析し、施設利用ユーザ数の推定を行うのに必要な解析アルゴリズムＡＬが格納されている（詳細は後述）。ここで、解析サーバ２００を構成するコンピュータは、必ずしも１台である必要はなく、通信ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。
通信ネットワークＮは、解析サーバ２００と混雑検知端末１００との間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース、Ｗｉｆｉ、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
＜混雑検知端末１００＞
図２は、混雑検知端末１００の機能構成を示すブロック図である。混雑検知端末１００は、制御部１１０と、通信部１２０と、記憶資源１３０とを備える。
制御部１１０は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する算術論理演算ユニット（ＣＰＵなど）および各種レジスタから構成され、記憶資源１３０に格納されている各種プログラムを実行することで混雑検知端末１００の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。
通信部１２０は、Ｗｉｆｉモジュール１２１のほか、通信ネットワークＮ上の他の端末と通信をするための様々な通信インタフェース１２２を備えている。通信インタフェース１２２は、例えば、ＩＳＤＮモデム、ＡＤＳＬモデム、ケーブルモデム、光モデム、ソフトモデム等の変調復調装置である。
記憶資源１３０は、例えば、ディスクドライブまたは半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体や外部記憶装置（ＳＤカードやＵＳＢメモリ）などによって構成されている。記憶資源１３０は、複数の物理デバイスを１つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、１つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。
記憶資源１３０には、オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、各種データ等が格納される。ドライバプログラムとしては、例えば、通信インタフェース１２２を制御するための通信インタフェースドライバプログラム等がある。また、記憶資源１３０には、携帯端末３００によって定期的にブロードキャストされるプローブ要求（Probe Request）を検知するためのコンピュータプログラム（以下、「混雑検知アプリケーション」）ＡＰ１が記憶されている。混雑検知端末１００は、定期的にプローブ要求の検知を行い、検知結果を混雑検知情報として解析サーバ２００に送信する（詳細は後述）。
＜解析サーバ２００＞
解析サーバ２００は、混雑検知端末１００から送信される混雑検知情報を解析し、施設利用ユーザ数の推定を行う。図３は、混雑検知情報の構成を例示した図である。図３に示すように、混雑検知情報には、混雑検知端末１００が検知した携帯端末３００の数（以下、検知端末数）ＮＩのほか、検知した携帯端末３００のそれぞれについて、ＭＡＣアドレスなどの情報（以下、端末アドレス情報）ＡＩや電波強度を示す情報（以下、電波強度情報）ＲＩ、検知した時間をあらわす情報（以下、時間情報）ＴＩなどが含まれている。解析サーバ２００は、混雑検知情報に対し、データベース２１０に格納されている解析アルゴリズムＡＬを適用することで、施設利用ユーザ数を推定する。例えば、所定の関数に検知端末数ＮＩや電波強度情報ＲＩなどを代入して演算を行い、施設利用ユーザ数を求める等の方法が挙げられる。もっとも、本発明はこれに限る趣旨ではなく、施設の形態（施設が提供するサービス、施設の構造、施設の材質（木造、鉄筋造）など）に関するパラメータや、施設の周囲環境（季節や曜日、天気に関する情報など）に関するパラメータを取得（入力）し、これらのパラメータと、混雑検知情報と、解析アルゴリズムＡＬを用いて施設利用ユーザ数を推定しても良い。パラメータを入力する方法としては、例えば施設のオーナー等が自身のパーソナルコンピュータ等を利用する等の方法が挙げられるが、いかなる方法を採用するかはシステム設計等に応じて適宜変更可能である。なお、パラメータの種類や値などに応じて、複数の解析アルゴリズムＡＬを予め用意し、最適な解析アルゴリズムＡＬを選択するようにしても良い。解析サーバ２００は、このようにして施設利用ユーザ数を推定すると、施設等からのリクエストに応じ、これを施設利用ユーザ数の推定情報として、所定の端末（例えば、表示パネルを備えた端末）宛てに送信する。
以下、レストランＡに設置された混雑検知端末１００を利用して施設利用ユーザ数（混雑状況）を推定する場合の動作について説明する。
＜混雑検知処理＞
図４は、混雑検知端末１００によって実行される混雑検知処理を示すフローチャートである。
Ｗｉｆｉ機能を搭載している携帯端末３００は、接続可能なアクセスポイントを探すために、定期的にプローブ要求をブロードキャストしている。施設内に設置された混雑検知端末１００は、携帯端末３００からプローブ要求を受信するまで、ステップＳ１の処理を繰り返し実行する。混雑検知端末（検知部、計数部）１００は、携帯端末３００からプローブ要求を受信すると（ステップＳ１：ＹＥＳ）、プローブ要求に含まれるユニークなＭＡＣアドレス、タイムスタンプ、電波強度を取得した後、ＭＡＣアドレスの数（検知端末数）を「１」インクリメントする（ステップＳ２）。そして、混雑検知端末１００は、タイマ（図示略）等を参照し、処理開始から設定時間（例えば１０分間）が経過したか否かを判断する（ステップＳ３）。混雑検知端末１００は、設定時間が経過していないと判断すると（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ１に戻り、上述した一連の処理を繰り返し実行する。一方、混雑検知端末１００は、設定時間が経過したと判断すると（ステップＳ３：ＹＥＳ）、設定時間内に検知した携帯端末３００の数（すなわち検知端末数）ＮＩ、検知した各携帯端末３００の端末アドレス情報ＡＩ、電波強度情報ＲＩ、時間情報ＴＩを含む混雑検知情報を生成し（ステップＳ４：図３参照）、これを解析サーバ２００宛てに送信して（ステップＳ５）、処理を終了する。
＜施設利用ユーザ数の推定処理＞
図５は、解析サーバ２００によって実行される施設利用ユーザ数の推定処理を示すフローチャートである。
解析サーバ２００は、混雑検知端末１００から、通信ネットワークＮ経由で混雑検知情報を受信すると（ステップＳａ１）、データベース（記憶部）２１０から解析アルゴリズムＡＬを取得する（ステップＳａ２）。解析サーバ（推定部）２００は、取得した解析アルゴリズムＡＬを、受信した混雑検知情報に適用することで、施設利用ユーザ数を推定し、施設利用ユーザ数の推定情報を生成する（ステップＳａ３）。なお、混雑検知情報だけでなく、施設の形態に関するパラメータや施設の周囲の環境に関するパラメータを考慮して施設利用ユーザ数を推定することができることは、既に説明したとおりである。そして、解析サーバ（出力部）２００は、施設等からのリクエストに応じて施設利用ユーザ数の推定情報を送信し（ステップＳａ４）、処理を終了する。
以上説明したように、本実施形態によれば、携帯端末３００に搭載されたＷｉｆｉ機能を利用し、施設内で検知される携帯端末３００の数（すなわち検知端末数）と施設の来訪者に相関関係があるとして、施設利用ユーザ数（すなわち施設の混雑状況）を推定する。
これにより、赤外線モジュールやＷｅｂカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。
Ｂ．その他
本発明は、上述した実施形態に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、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。
上記実施形態では、検知対象とすべきプローブ要求の電波強度について言及しなかったが、例えば電波強度閾値（−６５ｄＢ以上など）を設け、電波強度閾値以下のプローブ要求については検知対象から外しても良い。このように、電波強度閾値以下のプローブ要求については、施設外の携帯端末３００とみなして検知対象から外すことで、施設の混雑状況の推定精度を高めることが可能となる。なお、電波強度閾値については、例えば予め実験を行うなどして最適な値を決定すればよい。
また、上記実施形態では、混雑検知端末１００の設置箇所について特に言及しなかったが、例えば施設の形状等に応じて推奨される設置箇所を予め決めても良い。例えば、図６に示す電波強度と混雑検知端末１００からの距離との関係（電波強度は距離の２乗に反比例して減衰する）を考慮し、例えば施設の出入り口ではなく、施設の中央に混雑検知端末１００を設置するように推奨しても良い。もちろん、施設の間取りが予めわかっている場合には、施設の間取りに基づいて、推奨される混雑検知端末１００の設置箇所を決定しても良い。
なお、所定タイミング（例えば１０分間隔）で生成される施設利用ユーザ数の推定情報をどのように利用するかは、施設オーナーの目的等に応じて適宜変更可能である。例えば、施設利用ユーザ数の推定情報に基づき、ユーザ数（推定）の推移をあらわすグラフ（推移グラフ）を作成し、これを施設内の表示モニタに表示してもよく（図７参照）、また施設のホームページなどに推移グラフを表示しても良い。
また、データベース２１０に記憶される解析アルゴリズムＡＬは、実証実験などに基づき適宜修正しても良い。具体的には、サンプルとなる特定施設について店内にＷｅｂカメラなどを設置し、所定タイミングで施設利用ユーザ数（正解値）をカウントする。一方、特定施設のいずれかに混雑検知端末１００を設置し、上述のごとく施設利用ユーザ数（推定値）を推定する。そして、施設利用ユーザ数の推定値と正解値とを比較し、そのずれを補正するように解析アルゴリズムＡＬのパラメータ等を適宜変更することで、より精度よく施設利用ユーザ数を推定することが可能となる。
さらにまた、１台の混雑検知端末１００を利用するだけでなく、複数台の混雑検知端末１００を利用して施設の混雑状況を推定しても良い。たとえば、広大な施設（アスレチックフィールドなど）を対象とする場合には、複数台の混雑検知端末１００を利用することで、より精度の高い混雑状況の推定が可能となる。なお、本実施形態では、Ｗｉｆｉ規格に準拠した無線通信を例示したが、他の規格に準拠した無線通信に本発明を適用しても良い。
また、上記実施形態では、混雑検知端末１００と解析サーバ２００とが連携して施設の混雑状況を推定するシステムについて説明したが、システムの構成はこれに限られず、種々の構成を採用可能である。例えば、解析サーバ２００が有する機能を混雑検知端末１００側で備えることにより、混雑検知端末１００単体で混雑状況推定システム１０００と同等の機能を備える装置を構成することができる。
１０００…混雑状況推定システム
１００…混雑検知端末
２００…解析サーバ
３００…携帯端末
ＡＬ…解析アルゴリズム
ＮＩ…検知端末数
ＡＩ…端末アドレス情報
ＲＩ…電波強度情報
ＴＩ…時間情報
Ｎ…通信ネットワーク
１１０…制御部
１２０…通信部
１２１…Ｗｉｆｉモジュール
１２２…通信インタフェース
１３０…記憶資源
ＡＰ１…混雑検知アプリケーション

Claims (5)

  1. 施設の混雑状況を推定する混雑状況推定システムであって、
    携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、
    設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、
    施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部と、
    カウントされた前記端末識別情報の数と前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、
    推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力部と、
    を備える混雑状況推定システム。
  2. 前記プローブ要求には、電波強度を示す電波強度情報が含まれ、
    前記検知部は、前記電波強度情報に示される電波強度が、電波強度閾値を超える前記プローブ要求を検知する、請求項１に記載の混雑状況推定システム。
  3. 前記推定部は、前記施設の形態に関わるパラメータ、または前記施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータと、カウントされた前記端末識別情報の数と、前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する、請求項１または２に記載の混雑状況推定システム。
  4. 請求項１〜３のいずれか１の請求項に記載の混雑状況推定システムは、
    前記検知部と前記計数部とを備えた端末装置と、
    前記記憶部と前記推定部と前記出力部とを備えた解析サーバとが、通信ネットワークを介して接続可能に構成され、
    前記出力部は、推定した前記施設の利用ユーザ数の推移をあらわす推移グラフを表示装置に表示する、混雑状況推定システム。
  5. 施設の混雑状況を推定する混雑状況推定方法であって、
    携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知ステップと、
    設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数ステップと、
    カウントされた前記端末識別情報の数と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定ステップと、
    推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力ステップと
    を備える混雑状況推定方法。
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