JP2019135661A - 影響度測定装置および影響度測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】インフルエンサーによる他者への影響の度合いを測定する影響度測定装置および影響度測定方法を提供する。【解決手段】影響度測定装置１０は、人や広告車両などの移動する第１の対象が人物などの第２の対象に与える影響度を測定する。影響度測定装置は、少なくとも影響度を測定する測定部と、影響度を出力する出力部とを備える。具体的には、影響度測定装置は、第１の対象が影響を与える可能性がある第２の対象が存在するか否かを判定するとともに、第２の対象から反応があるか否かを判定し、その判定結果に基づいて第１の対象が第２の対象に与える影響度を測定する。また、カメラで第１の対象から第２の対象を撮影した画像データを解析することにより、第２の対象の存在や第２の対象からの反応を判定してもよい。【選択図】図２

Description

本発明は、インターネットメディアなどにおいて他者に大きな影響を及ぼす人や物（インフルエンサー）による影響の度合いを測定する影響度測定装置および影響度測定方法に関する。
本願は、２０１５年８月２８日に日本国に出願された特願２０１５−１６９７８４号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

近年、インターネットマーケティングの分野、特に、ブログや動画サイト、ソーシャルネットワーキングサービスを始めとする消費者発信型メディアにおいて、他者へのクチコミの影響力が大きいキーパーソンとしてインフルエンサーが知られている。また、屋外や店頭などに設置された映像表示装置であって、その近辺の人や通りすがりの人に案内情報や広告などを表示し、看板やポスターなどを電子化したものとしてデジタルサイネージが知られている。さらに、デジタルサイネージなどに表示される情報に対する閲覧者の反応を測定するシステムも開発されている。

上述のインフルエンサーやデジタルサイネージに関して種々の技術が開発されている。特許文献１は、潜在顧客に広告コンテンツを提供する広告ステーションにおいて人物トラッキング及びインタアクティブ広告を行なう技術を開示している。この技術は、広告コンテンツを提供するディスプレイを見ている潜在顧客をカメラで撮影し、潜在顧客の視線方法および身体姿勢方向に基づいて広告コンテンツに対する潜在顧客の関心度を判定する。特許文献２は、ソーシャルメディアなどにおいて書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置および影響度算出方法を開示している。特許文献３は、デジタルサイネージシステムにおいて広告情報のＣＴＲ（Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｅ）をカウント可能な広告配信システムを開示している。特許文献４は、ソーシャルメディアにおいて広く伝播されている書き込み情報を発信したユーザをインフルエンサーとして抽出するインフルエンサー抽出装置およびインフルエンサー抽出方法を開示している。特許文献５は、広告メディア掲示装置の近傍に設置されたカメラの撮像画像に基づいて、広告メディアなどのメディア情報に対する人々の注目度を測定可能な注目度測定装置および注目度測定方法を開示している。

特開２０１３−０５０９４５号公報 特開２０１２−２０３４９９号公報 特開２０１２−０９８９９１号公報 特開２０１２−０７８９３３号公報 特開２０１０−１０８２５７号公報

上述の技術では、ディスプレイやデジタルサイネージなどの非移動物体に表示される広告情報に対する潜在顧客の関心度を判定しており、人や広告車両などの移動物体が示す情報に対する潜在顧客の関心度を判定する技術は実現されていない。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、インフルエンサーによる他者への影響の度合いを測定する影響度測定装置および影響度測定方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、移動する第１の対象が第２の対象に与える影響度を測定する測定部と、測定部が測定した影響度を出力する出力部とを備える影響度測定装置である。

本発明の第２の態様は、移動する第１の対象が第２の対象に与える影響度を測定し、測定した影響度を出力する影響度測定方法である。

本発明によれば、人や広告車両などの移動する第１の対象が人物などの第２の対象に与える影響度を測定することができる。

本発明に係る影響度測定装置の機能を実現するネットワークシステムのブロック図である。 本発明の実施例１に係る影響度測定装置のブロック図である。 実施例１に係る影響度測定装置を備えた広告車両のブロック図である。 実施例１に係る影響度測定装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施例２に係る影響度測定装置のブロック図である。 実施例２に係る影響度測定装置の機能を広告車両と飛行体とに適用した構成を示すブロック図である。 本発明の実施例３に係る影響度測定装置のブロック図である。 実施例３に係る影響度測定装置の機能をサーバとの協働で実現したときの構成を示すブロック図である。 実施例３に係る影響度測定装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明に係る影響度測定装置の最小構成を示すブロック図である。 影響度測定装置の処理手順を示すフローチャートである。

本発明に係る影響度測定装置および影響度測定方法について実施例とともに添付図面を参照して詳細に説明する。まず、本発明に係る影響度測定装置１０の機能を実現するネットワークシステム３について説明する。

図１は、ネットワークシステム３のブロック図である。ネットワークシステム３は、センサ１０１と、エッジサーバ３０と、クラウドサーバ４０とを備える。エッジサーバ３０はエンドユーザの近くに設置されており、クラウドサーバ４０は複数のサーバを１つのサーバのように動作させるものである。図１に示すネットワークシステム３の場合、エッジサーバ３０はセンサ１０１の近くに設置されており、クラウドサーバ４０はエッジサーバ３０に接続されている。

図１のネットワークシステム３では、センサ１０１の各々にエッジサーバ３０が接続され、複数のエッジサーバ３０がクラウドサーバ４０に接続されている。この場合、例えば、影響度測定装置１０の機能はエッジサーバ３０に備えるようにしてもよい。或いは、影響度測定装置１０に含まれる複数の機能部を複数のエッジサーバ３０に分散して備えてもよい。また、影響度測定装置１０に含まれる複数の機能部をエッジサーバ３０とクラウドサーバ４０のそれぞれに分散してもよい。なお、影響度測定装置１０の機能はネットワークシステム３内のエッジサーバ３０やクラウドサーバ４０により実現されることに限定されるものではない。影響度測定装置１０の機能をサーバやセンサを一体化した装置により実現してもよい。

影響度測定装置１０の機能をネットワークシステム３で実現する場合、第１の対象（例えば、インフルエンサー）の第２の対象（例えば、人や動物など）への影響度に基づいて、割引クーポンやポイントを第１の対象に提供するようにしてもよい。以下、第１の対象を影響度測定装置１０の「測定対象（又は、被測定体）」とし、第２の対象を「影響対象（又は、対象）」とする。これにより、被測定体（インフルエンサー）は、対象に対する影響度により、低価格で商品を購入することができる。また、割引クーポンやポイントを用いて購入された商品を提供する製造業者や販売業者などの企業は、被測定体による対象への商品宣伝を通じて、商品売上げが増加し、利益を得ることができる。

本発明の実施例１に係る影響度測定装置１０について説明する。図２は、影響度測定装置１０のブロック図である。影響度測定装置１０は、センサ１０１と、センサ情報解析部１０２と、被測定体特定部（特定部）１０３と、環境判定部（第１の判定部）１０４と、レスポンス判定部（第２の判定部）１０５と、影響度算出部１０６と、記憶部１０７とを備える。なお、センサ情報解析部１０２と、被測定体特定部１０３と、環境判定部１０４と、レスポンス判定部１０５と、影響度算出部１０６とを測定部と総称する。

センサ１０１は、被測定体により影響を受ける対象を抽出するための物理量を検出する。例えば、センサ１０１は、光を検出して画像情報に変換するイメージセンサである。

センサ情報解析部１０２は、センサ１０１が検出した物理量に係る検知情報に対して処理を施す。例えば、センサ情報解析部１０２は、センサ１０１がイメージセンサである場合、センサ１０１から画像情報を取得し、その画像情報に対して顔認識などの画像解析を行なって、人物を抽出する。

被測定体特定部１０３は、人物などへ影響を与えている可能性のある被測定体を特定する。例えば、影響度測定装置１０の識別情報（ＩＤ）と被測定体の識別情報（ＩＤ）との対応関係が記憶部１０７に予め記憶されている。被測定体特定部１０３は、影響度測定装置１０のＩＤを取得して、影響度測定装置１０と被測定体との対応関係を記憶部１０７から読み出す。被測定体特定部１０３は、対応関係に記述されたＩＤが示す影響度測定装置１０に備えられるセンサ１０１を特定し、そのセンサ１０１を備えるものを対象に影響を与えている可能性がある被測定体であると特定する。

環境判定部１０４は、被測定体特定部１０３が特定した被測定体により影響を受ける対象が存在する環境にあるか否か、すなわち、被測定体特定部１０３が特定した被測定体が影響を与える可能性がある対象が存在するか否かを判定する。例えば、環境判定部１０は、センサ情報解析部１０２が検知情報から人物を抽出した場合に、被測定体が影響を与える可能性がある対象が存在する環境にあると判定する。また、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２が人物を抽出しない場合に、被測定体が影響を与える可能性がある対象が存在する環境にない、すなわち、当該対象が存在しないと判定する。環境判定部１０４が対象の存在する環境にあると判定した場合には、被測定体が実世界において対象に影響を与える可能性があるということができる。また、環境判定部１０４が対象の存在する環境にないと判定した場合には、被測定体が実世界において影響を与える可能性がある対象が存在しないため、被測定体は対象に影響を与える活動自体を行なう必要がないということができる。

レスポンス判定部１０５は、被測定体からの影響を受ける対象から反応があるか否かを判定する。例えば、レスポンス判定部１０５は、画像解析技術を用いてセンサ情報解析部１０２が抽出した各人物の顔の向きを特定する。具体的には、モデルとなる人物の顔を様々な角度（方向）から撮影し、それぞれの角度と、それぞれの角度における目や口などの顔の部位の位置関係を含む顔とを関連付けて記憶部１０７に予め記憶する。レスポンス判定部１０５は、センサ情報解析部１０２が抽出した各人物の顔と、予め記憶部１０７に記録した顔とを比較し、記憶部１０７が記憶する顔の中から顔の部位の位置関係が一致する顔を特定する。レスポンス判定部１０５は、特定した顔に関連付けられている角度を顔の向きと判定する。レスポンス判定部１０５は、特定した顔の向きがセンサ１０１を向いている場合に、対象から反応があると判定する。そして、レスポンス判定部１０５は、センサ情報解析部１０２が抽出した人物であって、センサ１０１に顔を向けている人物の数が多い程、対象からの反応が多いと判定する。また、レスポンス判定部１０５は、特定した顔の向きがセンサ１０１を向いていない場合に、対象からの反応がないと判定する。

影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した対象の反応に基づいて、影響度を示す影響度スコア（即ち、移動する被測定体が対象に与える影響を示す情報の一例）を算出する。例えば、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した対象の反応の数が１００個の場合に、影響度スコアとして「１００」を算出する。また、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した対象の反応の数が１２３個の場合に、影響度スコアとして「１２３」を算出する。

記憶部１０７は、影響度測定装置１０が実行する処理に必要な種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１０７は、影響度測定装置１０のＩＤと被測定体のＩＤとの対応関係を記憶する。

次に、実施例１に係る影響度測定装置１０の処理について図３及び図４を参照して説明する。図３は、影響度測定装置１０が被測定体である広告車両１に設けられた様子を示し、図４は、影響度測定装置１０の処理手順を示す。なお、センサ１０１およびセンサ情報解析部１０２は、広告車両１に表示される広告の前方にいる対象を撮影できるように設けられたカメラ２０に内蔵されている。つまり、センサ１０１はカメラ２０が内蔵するイメージセンサである。

被測定体特定部１０３は、影響度測定装置１０と、影響度測定装置１０を用いて被測定体から対象に与えられる影響度を判定する広告車両１との対応関係を記憶部１０７から読み出す。被測定体特定部１０３は、記憶部１０７から読み出した対応関係に基づいて、センサ１０１を備える広告車両１が対象へ影響を与えている可能性のある被測定体であると特定する（ステップＳ１）。

広告車両１は、停車位置を含む任意のルートを走行する。広告車両１がルートに従って走行を開始すると、カメラ２０は、その広告の前方にいる対象の撮影を開始する。センサ１０１は、光を検出して画像情報に変換する。

センサ情報解析部１０２は、一定時間毎にセンサ１０１から画像情報を取得する。センサ情報解析部１０２は、画像情報に対して顔認識などの画像解析を行い、対象（人物）を特定する（ステップＳ２）。センサ情報解析部１０２は、人物の抽出結果を環境判定部１０４とレスポンス判定部１０５とのそれぞれに送信する。

環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２から人物抽出結果を受信する。環境判定部１０４は、人物抽出結果に基づいて、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する（ステップＳ３）。具体的には、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２が人物を抽出した場合に、対象が存在する環境にあると判定する。また、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２が人物を抽出しない場合に、対象が存在する環境にないと判定する。

環境判定部１０４は、被測定体からの影響を受ける対象が存在する環境にないと判定した場合（ステップＳ３の判定結果「ＮＯ」）、フローをステップＳ２に戻す。一方、環境判定部１０４は、対象が存在する環境にあると判定した場合（ステップＳ３の判定結果「ＹＥＳ」）、対象が存在する環境にあることを示す対象存在信号をレスポンス判定部１０５に送信する。

レスポンス判定部１０５は、環境判定部１０４から対象存在信号を受信する。レスポンス判定部１０５は、対象存在信号を受信すると、センサ情報解析部１０２から受信した人物抽出結果に基づいて、対象（人物）から反応があるか否かを判定する（ステップＳ４）。具体的には、レスポンス判定部１０５は、画像解析技術を用いてセンサ情報解析部１０２が抽出した各人物の顔の向きを特定する。レスポンス判定部１０５は、特定した顔の向きがセンサ１０１を向いている場合に、その人物から反応があると判定する。そして、レスポンス判定部１０５は、人物抽出結果が示すセンサ１０１に顔を向けている人物の数が多い程、その人物からの反応が多いと判定する。また、レスポンス判定部１０５は、特定した顔の向きがセンサ１０１を向いていない場合に、その人物から反応がないと判定する。

レスポンス判定部１０５は、対象（人物）から反応がないと判定した場合（ステップＳ４の判定結果「ＮＯ」）、フローをステップＳ２に戻す。一方、レスポンス判定部１０５は、対象（人物）から反応があると判定した場合（ステップＳ４の判定結果「ＹＥＳ」）、対象からの反応の判定結果を影響度算出部１０６に送信する。影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５から反応判定結果を受信する。影響度算出部１０６は、反応判定結果に基づいて、影響度スコアを算出する（ステップＳ５）。具体的には、影響度算出部１０６は、反応判定結果が示す対象の反応の数を影響度スコアとして算出する。例えば、影響度算出部１０６は、反応判定結果が示す反応数が１００個である場合に、影響度スコアとして「１００」を算出する。また、影響度算出部１０６は、反応判定結果が示す反応数が１２３個である場合に、影響度スコアとして「１２３」を算出する。影響度算出部１０６は、影響度スコアをディスプレイなどの表示装置に出力して表示させる（ステップＳ６）。

なお、影響度算出部１０６が影響度スコアを出力する出力部は、表示装置に限定されるものではなく、スピーカであってもよい。この場合、影響度算出部１０６は、影響度スコアをスピーカで音声化して出力する。また、影響度算出部１０６は、影響度スコアを他の出力部（例えば、記憶部１０７）に記録してもよい。また、影響度算出部１０６とは別の機能部により、例えば、記憶部１０７に記録された影響度スコアをディスプレイなどの表示装置に表示させてもよい。また、影響度算出部１０６とは別の機能部により、例えば、記憶部１０７に記録された影響度スコアをスピーカで音声化して出力させてもよい。

上述のように、影響度測定装置１０において、被測定体特定部１０３は、人物などの対象へ影響を与えている可能性がある被測定体を特定する。環境判定部１０４は、被測定体特定部１０３が特定した被測定体により影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する。レスポンス判定部１０５は、被測定体特定部１０３が特定した被測定体により影響を受ける対象から反応があるか否かを判定する。影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した対象の反応に基づいて、対象に与えられる影響度を示す影響度スコアを算出する。影響度算出部１０６は、影響度スコアを所定の出力部に出力する。これにより、影響度測定装置１０により、人や広告車両などの移動体を含む様々な被測定体が周囲に存在する対象に与える影響を測定することができる。

影響度測定装置１０の機能を図１に示すネットワークシステム３において分散して実現する場合には、被測定体が備える機能部と、被測定体以外の装置などに備えられる機能部とが通信を行うため、被測定体を特定する必要がある。そのため、影響度測定装置１０は図４に示すステップＳ１を実行する必要がある。しかし、影響度測定装置１０の全体の機能が被測定体に備えられる場合には、影響度測定装置１０内で情報の送受信が行なわれるため、影響度測定装置１０は、必ずしもステップＳ１を実行する必要はない。

また、被測定体は、図３に示す広告車両１に限定するものではない。被測定体は、例えば、アクセサリー、衣類、ヘアスタイルなどを身に着けた視覚的に目立つ人物、香水などをつけた臭覚的に目立つ人物、店舗の新規開店を広報する情報を音声化して出力するスピーカを備える聴覚的に目立つ人物、などであってもよい。或いは、被測定体は、人物以外の動物や物体であってもよい。さらに、被測定体は、演説者のように三次元的に行動するものであってもよい。

本発明の実施例２に係る影響度測定装置１０について説明する。図５は、実施例２に係る影響度測定装置１０のブロック図である。実施例２に係る影響度測定装置１０は、実施例１に係る影響度測定装置１０と同様に、構成要素１０１〜１０７を備えるとともに、第１通信部１０８および第２通信部１０９を備える。具体的には、影響度測定装置１０は、第１影響度測定装置１０ａと、第２影響度測定装置１０ｂとを備える。第１影響度測定装置１０ａは、センサ１０１と、センサ情報解析部１０２と、第１通信部１０８とを備える。また、第２影響度測定装置１０ｂは、被測定体特定部１０３と、環境判定部１０４と、レスポンス判定部１０５と、影響度算出部１０６と、記憶部１０７と、第２通信部１０９とを備える。

センサ１０１は、被測定体により影響を受ける対象を抽出するための物理量を検出する。例えば、センサ１０１は、光を検出して画像情報に変換するイメージセンサである。

センサ情報解析部１０２は、センサ１０１が検出した物理量を示す検知情報に対して処理を実行する。例えば、センサ情報解析部１０２は、センサ１０１がイメージセンサである場合、センサ１０１からの画像情報を取得し、その画像情報に対して顔認識などの画像解析を行なって、人物を抽出する。

被測定体特定部１０３は、人物などの対象に影響を与えている可能性がある被測定体を特定する。例えば、影響度測定装置１０のＩＤと被測定体のＩＤとの対応関係が記憶部１０７に予め記憶されており、被測定体特定部１０３は、記憶部１０７から対応関係を読み出して、対象へ影響を与えている可能性がある被測定体（センサ１０１を設ける被測定体）を特定する。

環境判定部１０４は、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する。例えば、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２がセンサ１０１の検知情報から人物を抽出した場合に、対象が存在する環境にあると判定する。環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２が検知情報から人物を抽出しない場合に、対象が存在する環境にないと判定する。

レスポンス判定部１０５は、被測定体から影響を受ける対象（人物）から反応があるか否かを判定する。例えば、レスポンス判定部１０５は、画像解析技術を用いてセンサ情報解析部１０２が検知情報から抽出した各人物の顔の向きを判定する。レスポンス判定部１０５は、人物の顔の向きがセンサ１０１を向いている場合に、その人物から反応があると判定する。そして、レスポンス判定部１０５は、センサ情報解析部１０２が抽出したセンサ１０１に顔を向けている人物の数が多い程、その人物からの反応が多いと判定する。また、レスポンス判定部１０５は、人物の顔の向きがセンサ１０１を向いていない場合に、その人物から反応がないと判定する。

影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した人物の反応に基づいて、被測定体がその人物に与える影響度を示す影響度スコアを算出する。例えば、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した人物の反応の数が１００個の場合に、影響度スコアとして「１００」を算出する。また、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した人物の反応の数が１２３個の場合に、影響度スコアとして「１２３」を算出する。

記憶部１０７は、影響度測定装置１０が実行する処理に必要な様々な情報を記憶する。例えば、記憶部１０７は、影響度測定装置１０のＩＤと被測定体のＩＤとの対応関係を記憶する。

第１通信部１０８は、第２通信部１０９と無線通信を行う。例えば、第１通信部１０８は、センサ情報解析部１０２からの人物の抽出結果を第２通信部１０９に送信する。第２通信部１０９は、第１通信部１０８から人物抽出結果を受信する。

次に、実施例２に係る影響度測定装置１０の処理手順について説明する。図６に示すように、第２影響度測定装置１０ｂが被測定体である広告車両１に設けられ、第１影響度測定装置１０ａが広告車両１を自動追跡する飛行体２に設けられるものとする。ここで、広告車両１と飛行体２とは相互に無線通信を行っており、飛行体２には広告車両１を自動追跡する機能が備えられている。

実施例２に係る影響度測定装置１０の処理手順は、図４に示した実施例１に係る影響度測定装置１０の処理手順と同様である。しかし、飛行体２が広告車両１を自動追跡する処理と、第１通信部１０８と第２通信部１０９との間で種々の情報を送受信する処理とを設けたことで、実施例２は実施例１と異なっている。また、センサ１０１とセンサ情報解析部１０２とを備えたカメラ２０が飛行体２に設けられている。

実施例２において、広告車両１が所定のルートに従って走行を開始すると、カメラ２０は撮影を開始する。また、飛行体２は、広告車両１を追跡する。例えば、広告車両１と飛行体２とがそれぞれＧＰＳ機能を備えている。飛行体２は、ＧＰＳ機能により飛行体２と広告車両１のそれぞれの位置情報を取得する。飛行体２は、広告車両１の位置情報が示す時間毎の位置に相対して所定の距離だけ広告車両１の上空でその後方を追跡して飛行するように、飛行体２自体が備える制御部により制御されている。

図４のステップＳ２により、センサ情報解析部１０２の人物抽出結果が第１通信部１０８を介して、第２通信部１０９に送信される。また、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２の人物抽出情報を第２通信部１０９を介して受信する。

上述のように、実施例２に係る影響度測定装置１０において、被測定体特定部１０３は、人物などの対象へ影響を与えている可能性がある被測定体を特定する。環境判定部１０４は、被測定体特定部１０３が特定した被測定体により影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する。レスポンス判定部１０５は、被測定体特定部１０３が特定した被測定体により影響を受ける対象から反応があるか否かを判定する。影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した人物の反応に基づいて、被測定体が人物に与える影響度を示す影響度スコアを算出する。影響度算出部１０６は、影響度スコアを出力部（ディスプレイやスピーカなど）に出力する。これにより、影響度測定装置１０は、人や広告車両などの移動体を含む様々な被測定体が周囲の対象に与える影響を測定することができる。

本発明の実施例３に係る影響度測定装置１０について説明する。図７は、実施例３に係る影響度測定装置１０のブロック図である。実施例３に係る影響度測定装置１０は、実施例２に係る影響度測定装置１０と同様の構成要素１０１〜１０９を備えている。実施例３に係る影響度測定装置１０は、第３影響度測定装置１０ｃと第４影響度測定装置１０ｄとを備えている。第３影響度測定装置１０ｃは、センサ１０１と、センサ情報解析部１０２と、環境判定部１０４と、第１通信部１０８とを備える。第４影響度測定装置１０ｄは、被測定体特定部１０３と、レスポンス判定部１０５と、影響度算出部１０６と、記憶部１０７と、第２通信部１０９とを備える。

センサ１０１は、被測定体により影響を受ける対象を抽出するための物理量を検出する。例えば、センサ１０１は、光を検出して画像情報に変換するイメージセンサである。

センサ情報解析部１０２は、センサ１０１が検出した物理量を示す情報に対して処理を施す。例えば、センサ情報解析部１０２は、センサ１０１がイメージセンサである場合、センサ１０１から画像情報を取得し、その画像情報に対して顔認識などの画像解析を行なって、人物を抽出する。

環境判定部１０４は、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する。例えば、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２がセンサ１０１の検知情報から人物を抽出した場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。また、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２が検知情報から人物を抽出しない場合に、対象が存在する環境にないと判定する。

レスポンス判定部１０５は、被測定体から影響を受けた対象から反応があるか否かを判定する。例えば、レスポンス判定部１０５は、画像解析技術を用いてセンサ情報解析部１０２が検知情報から抽出した各人物の顔の向きを判定する。レスポンス判定部１０５は、複数の人物の顔の向きに延ばした直線を想定し、複数の直線が所定の本数以上交差する箇所を判定する。そして、レスポンス判定部１０５は、複数の直線が所定の本数以上交差する箇所に物体が存在する場合に、対象から反応があると判定する。このとき、レスポンス判定部１０５は、交差する直線の数が多い程、対象からの反応の数が多いと判定する。また、レスポンス判定部１０５は、複数の直線が所定の本数（所定の閾値）以上交差する箇所に物体が存在しない場合に、対象からの反応がないと判定する。これは、対象が人物であり、その人物が被測定体に対して注目するときに、顔を被測定体に向ける動作を行なうことを考慮した判定処理である。

影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した対象の反応に基づいて、被測定体が対象に与える影響度を示す影響度スコアを算出する。例えば、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した特定箇所に交差する直線の数が１００本の場合に、影響度スコアとして「１００」を算出する。また、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した特定箇所に交差する直線の数が１２３本の場合に、影響度スコアとして「１２３」を算出する。

被測定体特定部１０３は、対象からの反応に基づいて、対象へ影響を与えている被測定体を特定する。例えば、被測定体特定部１０３は、影響度算出部１０６が算出した所定の閾値以上の影響度スコアに対応する物体を対象へ影響を与えている被測定体と特定する。

記憶部１０７は、影響度測定装置１０が実行する処理に必要な種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１０７は、レスポンス判定部１０５が判定処理に用いる閾値と、被測定体特定部１０３が特定処理に用いる閾値とを記憶する。

第１通信部１０８は第２通信部１０９と通信を行う。例えば、第１通信部１０８は、センサ情報解析部１０２が検知情報から人物を抽出した結果を第２通信部１０９に送信する。第２通信部１０９は、第１通信部１０８を介してセンサ情報解析部１０２の人物抽出結果を受信する。また、第１通信部１０８は、環境判定部１０４が対象が存在する環境にあると判定した場合に、対象存在信号を第２通信部１０９に送信する。第２通信部１０９は、第１通信部１０８を介して対象存在信号を受信する。

次に、実施例３に係る影響度測定装置１０の処置手順について説明する。図８は、第３影響度測定装置１０ｃがショッピングモールに設けられ、第３影響度測定装置１０ｃから離れた位置にあるサーバに第４影響度測定装置１０ｄが組み込まれたシステムを示している。図９は、実施例３に係る影響度測定装置１０を図８に示すシステムに適用した場合の処理手順を示している。なお、センサ１０１とセンサ情報解析部１０２とはショッピングモール内に存在している対象を撮影できるように設けられたカメラ２０に内蔵されており、センサ１０１はカメラ２０に内蔵されるイメージセンサである。ここでは、対象に影響を与えている可能性がある被測定体が人物であるものとして、影響度測定装置１０の処理手順について説明する。

まず、カメラ２０は撮影を開始する。センサ１０１は、ショッピングモールに設けられたカメラ２０により複数の人物の撮影が可能な範囲において検出した光を画像情報に変換する。

センサ情報解析部１０２は、一定時間毎にセンサ１０１から画像情報を取得する。センサ情報解析部１０２は、画像情報に対して顔認識などの画像解析を行い、人物を抽出する（ステップＳ１）。センサ情報解析部１０２は、人物抽出結果を第１通信部１０８を介して第２通信部１０９に送信する。また、センサ情報解析部１０２は、人物抽出結果を環境判定部１０４に送信する。

レスポンス判定部１０５は、第２通信部１０９を介して人物抽出結果を受信する。環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２から人物抽出結果を受信する。環境判定部１０４は、人物抽出結果に基づいて、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する（ステップＳ２）。具体的には、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２がセンサ１０１の検知情報から人物を抽出した場合に、対象が存在する環境にあると判定する。また、環境判定部１０４は、センサ情報解析部１０２が検知情報から人物を抽出しない場合に、対象が存在する環境にないと判定する。

環境判定部１０４は、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定した場合（ステップＳ２の判定結果「ＮＯ」）、フローをステップＳ１に戻す。一方、環境判定部１０４は、対象が存在する環境にあると判定した場合（ステップＳ２の判定結果「ＹＥＳ」）、その対象が存在する環境にあることを示す対象存在信号を第１通信部１０８を介して第２通信部１０９に送信する。レスポンス判定部１０５は、環境判定部１０４から第２通信部１０９を介して対象存在信号を受信する。レスポンス判定部１０５は、対象存在信号を受信すると、センサ情報解析部１０２から受信した人物抽出結果に基づいて、その対象から反応があるか否かを判定する（ステップＳ３）。具体的には、レスポンス判定部１０５は、画像解析技術を用いてセンサ情報解析部１０２が抽出した各人物の顔の向きを判定する。レスポンス判定部１０５は、人物の顔の向きに延ばした直線を想定し、その直線が所定の本数（所定の閾値）以上交差する箇所を特定する。そして、レスポンス判定部１０５は、交差する直線の本数が多い程、人物の反応の数が多いと判定する。また、レスポンス判定部１０５は、直線が所定の本数（所定の閾値）以上交差しない場合、または、直線の交差する箇所に物体が存在しない場合に、人物の反応がないと判定する。

例えば、図８で示すようにカメラ２０の撮影範囲に人物Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅが存在する場合について説明する。レスポンス判定部１０５は、人物Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅのそれぞれの顔の向きを特定する。つまり、レスポンス判定部１０５は、人物Ａの顔の向きに延ばした直線ａ、人物Ｂの顔の向きに延ばした直線ｂ、人物Ｃの顔の向きに延ばした直線ｃ、人物Ｄの顔の向きに延ばした直線ｄ、人物Ｅの顔の向きに延ばした直線ｅを特定する。レスポンス判定部１０５は、直線ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅが所定の本数（所定の閾値）以上交差する箇所を特定する。例えば、所定の本数（所定の閾値）が３本の場合、レスポンス判定部１０５は、直線ｂ、ｃ、ｄが交差する箇所である位置Ｐを特定する。レスポンス判定部１０５は、位置Ｐに人物が存在するか否かを画像解析結果に基づいて判定する。図８に示すように、レスポンス判定部１０５は、位置Ｐに人物Ｅが存在すると判定し、複数の対象（すなわち、人物Ｂ、Ｃ、Ｄ）から反応があると判定する。

レスポンス判定部１０５は、被測定体から影響を受ける対象から反応がないと判定した場合（ステップＳ３の判定結果「ＮＯ」）、フローをステップＳ１に戻す。一方、レスポンス判定部１０５は、対象から反応があると判定した場合（ステップＳ３の判定結果「ＹＥＳ」）、対象からの反応の判定結果を影響度算出部１０６に送信する。影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５から反応判定結果を受信する。影響度算出部１０６は、反応判定結果に基づいて、影響度スコアを算出する（ステップＳ４）。具体的には、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した特定箇所に交差する直線の数が１００本の場合に、影響度スコアとして「１００」を算出する。また、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した特定箇所に交差する直線の数が１２３本の場合に、影響度スコアとして「１２３」を算出する。図８の場合、影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５から位置Ｐで３本の直線ｂ、ｃ、ｄが交差しており、位置Ｐに人物Ｅが存在しているという反応判定結果を取得する。影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５の反応判定結果に基づいて、人物Ｅについて影響度スコア「３」を算出する。

被測定体特定部１０３は、対象からの反応に基づいて、その対象に影響を与えている被測定体を特定する。例えば、被測定体特定部１０３は、影響度算出部１０６が算出した所定の閾値以上の影響度スコアに対応する物体を対象へ影響を与えている被測定体であると特定する（ステップＳ５）。影響度算出部１０６は、影響度スコアをディスプレイなどの表示装置に出力して表示させる（ステップＳ６）。

上述のように、実施例３に係る影響度測定装置１０において、環境判定部１０４は、被測定体により影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する。レスポンス判定部１０５は、被測定体により影響を受ける対象から反応があるか否かを判定する。影響度算出部１０６は、レスポンス判定部１０５が判定した対象の反応に基づいて、被測定体が対象に与える影響度を示す影響度スコアを算出する。被測定体特定部１０３は、影響度算出部１０６が算出した影響度スコアに基づいて、対象へ影響を与えている被測定体を特定する。影響度算出部１０６は、影響度スコアを出力部（例えば、表示装置）に出力する。このように、実施例３に係る影響度測定装置１０により、人や広告車両などの移動体を含む様々な被測定体が周囲の対象に与える影響を測定することができる。

なお、実施例３において、環境判定部１０４が被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定する方法は、上述の判定方法に限定されるものではない。例えば、環境判定部１０４は、被測定体の位置または時刻の少なくとも一方に基づいて影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定してもよい。具体的には、被測定体がＧＰＳなどの位置を特定可能な装置を備える。環境判定部１０４は、位置特定可能な装置から位置情報を取得する。例えば、被測定体が日本国の東京都内の新宿や渋谷など時間に関係なく多数の人々（即ち、対象）が存在する場所を移動している場合には、環境判定部１０４は、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。一方、被測定体が森林や樹海など人が存在しない場所を移動している場合には、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。なお、被測定体を予め特定できない場合には、位置特定可能な装置を影響度測定装置１０のセンサ１０１に設ければよい。

次に、環境判定部１０４が適用される具体例について説明する。例えば、記憶部１０７が１日の各時刻とショッピングモールにおける対象の数との関係を予め記憶する。環境判定部１０４は、１日の各時刻とショッピングモールにおける対象の数との関係を記憶部１０７から読み出す。具体的には、環境判定部１０４は、判定を行なうタイミングにおいてタイマーから時刻を読み取る。環境判定部１０４は、タイマーから読み取った時刻について対象の数との関係を記憶部１０７から読み出す。環境判定部１０４は、記憶部１０７から読み出した関係において、タイマーから読み取った時刻に対応する対象の数を読み出す。環境判定部１０４は、記憶部１０７から読み出した対象の数がゼロでない場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。また、環境判定部１０４は、記憶部１０７から読み出した対象の数がゼロの場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。

別の具体例として、被測定体がＧＰＳなどの位置特定可能な装置を備える。記憶部１０７は、１日の各時刻と各位置における対象の数との関係を予め記憶する。環境判定部１０４は、１日の各時刻と各位置における対象の数との関係を記憶部１０７から読み出す。具体的には、環境判定部１０４は、位置特定可能な装置から位置情報を取得する。環境判定部１０４は、判定を行なうタイミングにおいて、タイマーから時刻を読み取る。環境判定部１０４は、位置情報に一致する関係を記憶部１０７から読み出す。環境判定部１０４は、タイマーから読み取った時刻と位置情報とに基づいて記憶部１０７から読み出した関係を参照し、その時刻及び位置に対応する対象の数を特定する。環境判定部１０４は、記憶部１０７から読み出した関係に記述される対象の数がゼロでない場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。一方、環境判定部１０４は、対象の数がゼロの場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。なお、被測定体を予め特定できない場合には、位置特定可能な装置を影響度測定装置１０のセンサ１０１に設ければよい。

他の具体例として、環境判定部１０４は、被測定体の周囲の音状況に基づいて被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定してもよい。ここでは、被測定体がマイクなどの周囲の音を取得する装置を備える。環境判定部１０４は、被測定体の周囲の音を取得する装置から音量情報を取得し、その音量が所定の閾値以上である場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。一方、環境判定部１０４は、音量が所定の閾値未満である場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。なお、被測定体を予め特定できない場合には、被測定体の周囲の音を取得する装置を影響度測定装置１０のセンサ１０１に設ければよい。

他の具体例として、環境判定部１０４は、被測定体の周囲の通信状況に基づいて被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定してもよい。ここでは、被測定体と対象とがそれぞれ近距離通信可能な装置を備える。被測定体と対象とが通信を開始すると、対象の備える近距離通信装置は、環境判定部１０４に通信の開始を報知する通信開始報知信号を送信するような手順を予め決めておく。環境判定部１０４は、通信開始報知信号を受信した場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。一方、環境判定部１０４は、通信開始報知信号を受信しない場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。なお、被測定体を予め特定できない場合には、環境判定部１０４は、所定の閾値以上の台数の近距離通信装置と同時に通信を行っている近距離通信装置が存在する場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。一方、所定の閾値以上の台数の近距離通信装置と同時に通信を行っている近距離通信装置が存在しない場合、環境判定部１０４は、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。

他の具体例として、環境判定部１０４は、被測定体に関する情報を配信できる装置が被測定体の周囲に存在するか否かに基づいて被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあるか否かを判定してもよい。例えば、被測定体に関する情報を配信できる装置が被測定体に対して良い印象を持った場合に操作する「ボタン画像」を対象に対して近距離通信で配信する。対象は、近距離通信可能な装置を備えている。対象の備える近距離通信装置は、「ボタン画像」を受信すると、その「ボタン画像」の受信を報知する受信報知信号を環境判定部１０４に送信する手順を予め決めておく。環境判定部１０４は、受信報知信号を受信すると、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にあると判定する。一方、環境判定部１０４は、受信報知信号を受信しない場合に、被測定体から影響を受ける対象が存在する環境にないと判定する。

上述の実施例において、レスポンス判定部１０５が被測定体から影響を受ける対象から反応があるか否かを判定する方法は、上述の判定方法に限定されるものではない。例えば、レスポンス判定部１０５は、被測定体の周囲の通信状況に基づいて対象から反応があるか否かを判定してもよい。或いは、レスポンス判定部１０５は、被測定体の周囲の音状況に基づいて対象から反応があるか否かを判定してもよい。具体的には、被測定体がマイクなどの周囲の音を取得する装置を備える。レスポンス判定部１０５は、被測定体の周囲の音を取得する装置から音量を取得し、その音量が所定の閾値以上である場合に、被測定体から影響を受ける対象から反応があると判定する。一方、レスポンス判定部１０５は、音量が所定の閾値未満である場合に、対象から反応がないと判定する。なお、被測定体を予め特定できない場合には、被測定体の周囲の音を取得する装置を影響度測定装置１０のセンサ１０１に設ければよい。

また、レスポンス判定部１０５は、被測定体の周囲の通信状況に基づいて対象から反応があるか否かを判定してもよい。ここでは、被測定体と対象のそれぞれが近距離通信可能な装置を備える。被測定体と対象との間で通信が開始されると、対象の備える近距離通信装置は、通信の開始を報知する通信開始報知信号をレスポンス判定部１０５に送信する手順を予め決めておく。レスポンス判定部１０５は、通信開始報知信号を受信した場合に、被測定体から影響を受ける対象から反応があると判定する。一方、レスポンス判定部１０５は、通信開始報知信号を受信しない場合に、対象から反応がないと判定する。なお、被測定体を予め特定できない場合には、レスポンス判定部１０５は、所定の閾値以上の台数の近距離通信装置と同時に通信を行っている近距離通信装置が存在する場合に、対象から反応があると判定する。一方、レスポンス判定部１０５は、所定の閾値以上の台数の近距離通信装置と同時に通信を行っている近距離通信装置が存在しない場合に、対象から反応がないと判定する。

なお、実施例１及び実施例２に係るレスポンス判定部１０５が、実施例３におけるレスポンス判定部１０５と同様に、対象が被測定体を注目するときに顔を被測定体に向ける動作を行なうことに基づいて対象から反応があるか否かを判定してもよい。

次に、本発明に係る影響度測定装置１０の最小構成について説明する。図１０は、本発明に係る影響度測定装置１０の最小構成を示すブロック図である。影響度測定装置１０は、少なくとも測定部２０１と出力部２０２とを備える。測定部２０１は、移動する第１の対象が第２の対象に与える影響を測定する。出力部２０２は、第１の対象が第２の対象に与える影響に関する情報を出力する。ここで、影響に関する情報とは、例えば、移動する第１の対象が第２の対象に与える影響を測定する測定部２０１の測定結果である。

図１１は、図１０に示す影響度測定装置１０の処理手順を示すフローチャートである。影響度測定装置１０において、測定部２０１は、移動する第１の対象が第２の対象に与える影響を測定する（ステップＳ１１）。測定部２０１は、測定結果を出力部２０２に送出する。出力部２０２は、測定部２０１から測定結果を受信すると、その測定結果を出力する（ステップＳ１２）。

なお、上述の実施例において、記憶部１０７は、所望の情報の送受信可能な範囲においてどこに備えられてもよい。また、記憶部１０７は、所望の情報の送受信可能な範囲において、複数設けてデータを分散して記憶するようにしてもよい。

なお、上述の実施例における処理手順は、本発明に係る影響度測定装置１０の機能を達成することができる限りにおいて、処理の順番を適宜入れ替えてもよい。

本発明に係る影響度測定装置１０は、コンピュータシステムを内部に有している。そして、上述の処理手順は、プログラム形式でコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されている。コンピュータがプログラムを記憶媒体から読み出して実行することによって、上述の処理手順が実施される。ここで、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、コンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、そのコンピュータがプログラムを実行するようにしてもよい。

上記のプログラムは、影響度測定装置１０の機能の一部を実現するものであってもよい。また、影響度測定装置１０の機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分プログラム（差分ファイル）であってもよい。

最後に、本発明は上述の実施例及び具体例に限定されるものではなく、添付した請求の範囲に規定される発明の範囲内における設計変更や改変をも包含するものである。

本発明は、広告媒体（人や広告車両等）が対象（人物等）に与える影響度を測定する影響度測定装置及び影響度測定方法に関するものであるが、広告媒体以外の情報発信源が対象に与える影響度を測定してもよい。

１ 広告車両
２ 飛行体
１０ 影響度測定装置
１０ａ 第１影響度測定装置
１０ｂ 第２影響度測定装置
１０ｃ 第３影響度測定装置
１０ｄ 第４影響度測定装置
２０ カメラ
３０ エッジサーバ
４０ クラウドサーバ
１０１ センサ
１０２ センサ情報解析部
１０３ 被測定体特定部（特定部）
１０４ 環境判定部（第１の判定部）
１０５ レスポンス判定部（第２の判定部）
１０６ 影響度算出部
１０７ 記憶部
１０８ 第１通信部
１０９ 第２通信部
２０１ 測定部
２０２ 出力部

Claims (5)

1. 移動する第１の対象を見ていると推定される第２の対象の数に基づいて前記第１の対象が前記第２の対象に与える影響度を測定する測定手段と、
   測定された前記影響度の大きさに基づいて、前記第２の対象へ影響を与えている前記第１の対象を特定する特定手段と、
   特定された前記第１の対象の測定された前記影響度に関する情報を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする影響度測定装置。
2. 前記測定手段は、前記第１の対象が影響を与える可能性のある前記第２の対象が存在するか否かを判定する第１の判定手段を備え、
   前記第１の判定手段は、前記第１の対象の位置または時刻の少なくとも一方、あるいは、前記第１の対象の周囲の音状況、あるいは、前記第１の対象の周囲の通信状況、あるいは、前記第１の対象に関する情報を配信できる装置が前記第１の対象の周囲に存在するか否かに基づいて、前記第１の対象が影響を与える可能性のある前記第２の対象が存在するか否かを判定することを特徴とする、請求項１に記載の影響度測定装置。
3. 前記測定手段は、前記第２の対象から反応があるか否かを判定する第２の判定手段を備え、
   前記第２の判定手段は、前記第１の対象と別体の画像取得装置で取得された画像から検出した所定の動作に基づいて、前記第２の対象から反応があるか否かを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の影響度測定装置。
4. コンピュータによって、
   移動する第１の対象を見ていると推定される第２の対象の数に基づいて前記第１の対象が前記第２の対象に与える影響度を測定し、
   測定された前記影響度の大きさに基づいて、前記第２の対象へ影響を与えている前記第１の対象を特定し、
   特定された前記第１の対象の測定された前記影響度に関する情報を出力することを特徴とする影響度測定方法。
5. 移動する第１の対象を見ていると推定される第２の対象の数に基づいて前記第１の対象が前記第２の対象に与える影響度を測定する処理と、
   測定された前記影響度の大きさに基づいて、前記第２の対象へ影響を与えている前記第１の対象を特定する処理と、
   特定された前記第１の対象の測定された前記影響度に関する情報を出力する処理と、をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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