JP2020155908A - 在席管理のためのゲートウェイ装置及びその中継方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ビーコン信号を受信するゲートウェイ装置を備える在席管理システムにおける負荷の低減に関する技術を提供する。【解決手段】ゲートウェイ装置は、人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて、前記席に設置された発信機から発信されたビーコン信号を受信する受信部と、前記受信部により受信したビーコン信号に応じて、前記席のステータスを判断する判断部と、前記判断部により判断された前記ステータスが変化したときに、外部装置へ通知を送信する送信部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、在席管理をするための技術に関する。

特許文献１には、端末装置を利用して社員の在席を管理する在席管理システムについて開示されている。特許文献２には、ビーコン装置から送信されたビーコン信号を受信する装置としてゲートウェイサーバが開示されている。

特開２０１０−２４４４９５号公報 特開２０１７−１４３４６３号公報

本発明の課題は、信号を受信するゲートウェイ装置を備える在席管理システムにおける負荷の低減に関する技術を提供することにある。

本発明の一態様に係るゲートウェイ装置は、受信部と、判断部と、送信部とを備える。受信部は、人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて、席に設置された発信機から発信された信号を受信する。判断部は、受信部により受信した信号に応じて、席のステータスを判断する。送信部は、判断部により判断されたステータスが変化したときに、外部装置へ通知を送信する。

本発明の一態様に係る方法は、ゲートウェイ装置において実施される方法である。当該方法は、人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて、席に設置された発信機から発信された信号を受信することと、受信した信号に応じて、席のステータスを判断することと、判断されたステータスが変化したときに、外部装置へ通知を送信することとを有する。

本発明によれば、信号を受信するゲートウェイ装置を備える在席管理システムにおける負荷の低減に関する技術を提供することができる。

一実施形態における在席管理システムの処理の概要を示す概念図である。 一実施形態における在席管理システムのハードウェア構成を示す図である。 一実施形態における在席管理システムのアーキテクチャを示す図である。 一実施形態におけるゲートウェイ装置の機能構成を示す図である。 一実施形態においてゲートウェイ装置に記憶されるステータスを管理するテーブルの例を示す図である。 一実施形態における学習データの例を示す図である。 一実施形態における学習モデルを説明するための概念図である。 一実施形態における学習モデルを説明するための概念図である。 一実施形態において、端末装置の表示部に表示される画面の一例を示す図である。 一実施形態において、在席管理システムにおいて実行される処理のフローの一例を示す図である。 一実施形態において、ゲートウェイ装置において実行される処理のフローの一例を示す図である。

以下に、一実施形態における在席管理システムについて、図面を参照して詳細に説明する。ただし、発明の範囲をこれらに限定するものではない。

［在席管理システムの概要］
在席管理システムは、施設（例えば、オフィスや飲食店など）に設置された席の状況を把握し、管理するためのシステムである。在席管理システムは、例えば、席が利用中であるか否か、席が移動されたか否かを把握することができる。

図１を参照して、一実施形態における在席管理システムにおける処理の概要を説明する。在席管理の対象となる施設内に置かれた席（椅子）には、センサ装置が取り付けられている。センサ装置は、圧力センサ等を含み、人が席に座ったことを検知可能である。センサ装置は、人が席に座ったことを検知したときに、信号を発信する。また、人が席を立ったとき、センサ装置は、当該信号の発信を停止する。ゲートウェイ装置は、センサ装置からの信号を受信し、席のステータスの管理を行う。例えば、ゲートウェイ装置は、所定時間以上連続してあるセンサ装置から信号を受信したとき、そのセンサ装置が取り付けられた席には人が座っていると判断する。また、ゲートウェイ装置は、所定時間以上連続してあるセンサ装置から信号を受信しないとき、そのセンサ装置が取り付けられた席には人が座っていないと判断する。

席のステータスが変更されたとき、ステータスの変更の通知がセンサ装置からサーバ装置へ送信される。サーバ装置は、センサ装置から受信した通知に基づいて、席のステータスのデータを記憶管理する。

さらに、在席管理システムにおいて、ゲートウェイ装置は、センサ装置から受信した信号の信号強度（電波強度）に応じて、当該センサ装置が取り付けられた席が移動したか否かを判断する。例えば、ゲートウェイ装置は、ある席に取り付けられたセンサ装置から受信している信号の信号強度が変化したとき、その席が移動したと判断する。ゲートウェイ装置からセンサ装置までの距離に応じて、ゲートウェイ装置が受信する信号強度は変化する。従って、定位置に設置されているゲートウェイ装置は、センサ装置から受信する信号の信号強度の変化に応じて、席の移動を判断できる。

また、信号強度は、環境の特性の変化（例えば、空気の流動、混雑度の変化など）に応じても変動する（すなわち、揺らぎが生じる）。そのため、正確なステータスの判断のために、受信信号と環境の特性に影響を与える時間特性との間の関係を学習した学習モデルを用いて、席のステータス（この場合、席が移動したか否か）について判断する。

［在席管理システムの構成］
図２を参照して、一実施形態における在席管理システムのハードウェア構成について説明する。在席管理システム１は、サーバ装置１０、ゲートウェイ装置２０、センサ装置３１，３２，３３を主に備える。サーバ装置１０及びゲートウェイ装置２０は、ネットワークＮを介して互いに通信可能に構成されている。また、ゲートウェイ装置２０は、センサ装置３１，３２，３３から発信された無線信号を受信可能に構成されている。

ゲートウェイ装置２０は、在席管理システム１による在席管理の対象となる施設（例えば、オフィスや飲食店など）に設置される。センサ装置３１，３２，３３はそれぞれ、在席管理の対象となる施設内に置かれた席（椅子）に取り付けられる。サーバ装置１０は、任意の場所に設置される。

なお、図２に示す在席管理システム１は、１台のサーバ装置、１台のゲートウェイ装置及び３台のセンサ装置を含んで構成されているが、在席管理システム１に含まれる装置の数はこれに限定されず、任意の数の装置を含めることができる。例えば、在席管理システム１は、複数台のサーバ装置、複数台のゲートウェイ装置、又は４台以上のセンサ装置を含んでもよい。複数台のゲートウェイ装置を含める場合、ゲートウェイ装置のそれぞれを複数の管理対象の施設（例えば、複数の会議室）のそれぞれに設置してもよい。これにより、複数の施設のそれぞれの在席管理を個別に行うことができる。また、在席管理システム１は、サーバ装置１０と通信可能な端末装置を備えてもよい。

ネットワークＮは、サーバ装置１０とゲートウェイ装置２０との間の通信のための通信ネットワークである。例えば、ネットワークＮは、移動体無線通信規格に準拠したデータ通信網（パケット通信網）などのインターネットなどで構成される。

サーバ装置１０は、専用又は汎用の情報処理装置により構成できる。サーバ装置１０は、主な構成として、制御部１０１、通信部１０４及び記憶部１０５を有する。サーバ装置１０は、図示しないが、一般的なサーバ装置が備える構成をさらに備える。制御部１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０２及びメモリ１０３を主に備えて構成される。制御部１０１では、ＣＰＵ１０２は、記憶部１０５等に記憶されたコンピュータプログラムをメモリ１０３に展開して実行することにより、サーバ装置１０の構成の処理動作を制御し、各種の機能を実現する。通信部１０４は、ネットワークＮを介してゲートウェイ装置２０などの外部の各種情報処理装置と通信するための通信インタフェースである。記憶部１０５は、ハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部１０５は、制御部１０１における処理の実行に必要な各種コンピュータプログラムや各種のデータ（情報）、及び制御部１０１による処理結果により得られた各種のデータを記憶する。なお、サーバ装置１０は、単一の情報処理装置により構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数の情報処理装置より構成されるものであってもよい。

ゲートウェイ装置２０は、専用の装置又はその他の情報処理装置により構成される。ゲートウェイ装置２０は、センサ装置３１，３２，３３からの通信とサーバ装置１０からの通信とを中継する。

図２に示すように、ゲートウェイ装置２０は、制御部２０１、通信部２０４、及び記憶部２０５を主に備える。制御部２０１は、ＣＰＵ２０２及びメモリ２０３を主に備える。なお、図２は、ゲートウェイ装置２０が備える主要な構成を示しているにすぎず、ゲートウェイ装置２０は、一般的な情報処理装置が備える他の構成も備えうる。

制御部２０１は、ゲートウェイ装置２０が有する構成の動作を制御する。例えば、制御部２０１において、ＣＰＵ２０２は、記憶部２０５等に記憶されたプログラムをメモリ２０３に展開して実行することにより、ゲートウェイ装置２０の構成を制御し、ゲートウェイ装置２０が有する機能を実現する。制御部２０１において実行される処理の詳細は後述する。

通信部２０４は、ネットワークＮやＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介してサーバ装置１０及びセンサ装置３１，３２，３３等の各種の情報処理装置と通信するための通信インタフェースである。通信部２０４は、例えば、制御部２０１による処理で使用されるデータをサーバ装置１０から受信し、制御部２０１による処理結果のデータをサーバ装置１０に送信する。

記憶部２０５は、半導体記憶装置又はハードディスク等の記憶装置によって構成される。記憶部２０５は、制御部２０１における処理の実行に必要な各種プログラムや各種のデータ、及び制御部２０１による処理結果により得られた各種のデータを記憶する。

センサ装置３１，３２，３３は、それぞれセンサ及び通信装置を備えて構成される。センサは、例えば、圧力センサを含む。通信装置は、所定の短距離無線通信規格、例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）によりビーコン信号を発信する発信機（例えば、ｉＢｅａｃｏｎの発信機）を含む。当該ビーコン信号には、信号を発信した発信機（センサ装置）のＩＤ情報（センサ装置ＩＤ）が含まれている。センサ装置３１，３２，３３はそれぞれ、例えば、在席管理の対象となる施設内に置かれた席（椅子）に人が座ったことをセンサにより検知可能なように、当該席に取り付けられる。人が席に座ったことが検知されると、検知されている間、上記通信装置がビーコン信号を発信し続ける。例えば、上記通信装置は、座っていることが検知されている間、１００ミリ秒間隔でビーコン信号を発信し続ける。センサ装置３１，３２，３３から発信される当該ビーコン信号は、ゲートウェイ装置２０により受信される。

図３は、一実施形態における在席管理システムが有する機能レイヤーの概要を示す。機能の詳細は後述する。在席管理システム１は、論理レイヤーとして、センサ１１、ＰＡＮ１２、ＧＷ（Ｇａｔｅｗａｙ）１３、ＧＷアプリケーション１４、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）１５、プラットフォーム１６、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１７、及びサーバアプリケーション１８を有する。

図３に示す各機能レイヤーは、ハードウェア構成により実装される機能の例を示している。すなわち、この例において、サーバ装置１０により、サーバアプリケーション１８、ＡＰＩ１７、及びプラットフォーム１６が実装される。ネットワークＮにより、ＷＡＮ１５が実装される。ゲートウェイ装置２０により、ＧＷアプリケーション１４及びＧＷ１３が実装される。ゲートウェイ装置２０とセンサ装置３１，３２，３３との間の通信により、ＰＡＮ１２が実装される。センサ装置３２，３２，３３により、センサ１１が実装される。

ここで、ＧＷ１３は、ＰＡＮ１２から受信した信号に乗せられたデータをＧＷアプリケーション１４に出力する。ＧＷアプリケーション１４は、ＧＷ１３から受信したデータに対して所定の処理を実施し、ＷＡＮ１５を介したデータ送信の制御を行う。ＧＷアプリケーション１４が有する機能は、図４を参照して後述する。

また、プラットフォーム１６は、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）プラットフォームとして機能する。ＩｏＴプラットフォームは、ＩｏＴデータを収集して蓄積し、アプリケーションによる処理に必要なデータを出力するプラットフォームである。プラットフォーム１６は、ＷＡＮ１５を介してＧＷアプリケーション１４からデータを受信する。プラットフォーム１６が受信したデータは、ＡＰＩ１７を利用したサーバアプリケーション１８により処理される。

［ゲートウェイ装置の機能構成］
図４を参照して、ゲートウェイ装置２０が有する機能を説明する。当該機能は、例えば、図２に示した制御部２０１において、ＣＰＵ２０２が、記憶部２０５等に記憶されたプログラムをメモリ２０３に展開して実行し、各種の構成を制御することにより実現される。

ゲートウェイ装置２０は、主な機能構成として、データベース２１、受信部２２、判断部２３、及び送信部２４を含む。データベース２１は、ゲートウェイ装置２０において実行される処理に必要なデータ、及び当該処理により生成されたデータなど、各種データを記憶する。

受信部２２は、外部装置からのデータを受信する。例えば、受信部２２は、在席管理システム１におけるセンサ装置３１，３２，３３のいずれかにより人が席に在席していることが検知されたことに応じて、当該席に設置されたセンサ装置の発信機から発信されたビーコン信号を受信する。

判断部２３は、各種の処理の制御及び判断を行う。例えば、判断部２３は、受信部２２により受信したビーコン信号に応じて、席のステータスを判断する。席のステータスの具体的な判断の例を以下に説明する。

判断部２３は、受信部２２が受信したビーコン信号に応じて、席のステータスとして、席に人が在席しているか否かを判断する。より具体的には、判断部２３は、受信部２２がビーコン信号を所定時間以上（例えば、５秒以上）、ビーコン信号を受信し続けたときに、当該ビーコン信号に含まれるＩＤ情報に対応するセンサ装置が設置された席に人が在席していると判断する。さらに、判断部２３は、受信部２２がビーコン信号を所定時間以上（例えば、５秒以上）、受信しなかったときに、受信していたビーコン信号に含まれるＩＤ情報に対応するセンサ装置が設置された席から人が離席し、空席であると判断する。なお、前述のとおり、センサ装置３１，３２，３３に含まれる通信装置は、人が席に座ったことが検知されると、検知されている間、ビーコン信号を発信し続ける。判断部２３は、判断されたステータスの情報をデータベース２１における図５に示すようなステータスを管理するテーブルに記憶する。

図５を参照して、データベース２１に記憶される席のステータスを管理するテーブルの例を示している。この例では、センサ装置ごと（すなわち、席ごと）のステータスのデータが記憶されている。記憶されるデータ項目には、センサ装置ＩＤ、空席フラグ、及び在席フラグが含まれる。判断部２３によりある席が空席だと判断されると、当該席に取り付けられたセンサ装置のセンサ装置ＩＤに対応付けられた空席フラグに例えば「１」が記憶され、在席フラグに例えば「０」が記憶される。また、判断部２３により在席だと判断されると、該当するセンサ装置のセンサ装置ＩＤに対応付けられた空席フラグに例えば「０」が記憶され、在席フラグに例えば「１」が記憶される。

図４の説明に戻る。判断部２３は、受信部２２が受信したビーコン信号の強度に応じて、席のステータスとして、席が移動したか否かを判断する。判断部２３は、席のステータスとして、席に人が在席しているか否かの上述の判断と共に、席が移動したか否かの判断を行ってもよいし、いずれか一方の判断のみ行ってもよい。以下に、判断部２３による席が移動したか否かの判断方法に関し、ゲートウェイ装置２０が受信したビーコン信号の強度の変動に応じて、席が移動したか否かを判断する方法（実施例１）、及び機械学習を使用して席が移動したか否かの判断のための閾値を決定する方法（実施例２）、機械学習を使用して席が移動したか否かを判断する方法（実施例３）を説明する。

・実施例１
席（センサ装置）からゲートウェイ装置２０までの距離が離れているほど、ゲートウェイ装置２０が受信する信号の強度は弱くなり、ゲートウェイ装置２０までの距離が近いほど、ゲートウェイ装置２０が受信する信号の強度は強くなる。従って、判断部２３は、受信したビーコン信号の強度の変動に応じて、席が移動したか否かを判断できる。また、判断部２３は、受信部２２が受信したビーコン信号の強度に応じて席からゲートウェイ装置２０までの距離を判断（測定）することもできる。

さらに、判断部２３は、複数の席のそれぞれに設置された発信機（センサ装置）から発信され受信部２２により受信したビーコン信号に応じて、複数の席が移動したことにより席のレイアウトが変更されたか否かを判断することも可能である。また、テーブル（机）にセンサ装置が取り付けられている場合に、単に席のみが移動したのではなく、その席に対応付けられたテーブルも席とともにレイアウトが変更されたのか否を判断可能である。

以上のように本実施形態によれば、在席管理システム１は、席が移動したことを特定することができる。また、本実施形態において、一つの席の移動を特定するために、一つの発信機（例えば、センサ装置３１）及び一つの受信機（例えば、ゲートウェイ装置２０）を使用する。そのため、簡易な構成により席の移動を特定できる。

なお、実施例１の変形例として、席の移動の判断に関し、判断部２３は、受信したビーコン信号の強度が単に変動したときではなく、当該強度が予め設定された許容範囲外にあるときに、席が移動したと判断するようにしてもよい。ビーコン信号の強度は、席が移動しなくとも空間特性に応じて自然に変動しうる。例えば、部屋が人で混雑していたり、室内の空気が流動していたり、障害物が新たに置かれたりすると、ビーコン信号の受信強度は変化する。このため、予め設定した許容範囲から受信強度が外れたか否かに応じて、席の移動の有無が判断されることにより、より正確な判断が可能となる。上記の許容範囲は、予め設定された上限閾値と下限閾値に含まれる範囲として設定することができる。

当該許容範囲は、判断部２３による判断が行われるときのタイミングに応じて設定してもよい。すなわち、判断が行われるときのタイミングに関する特性（タイミング特性）に応じて、判断部２３は、当該許容範囲を設定する。タイミング特性には、例えば、時間帯（例えば、ランチなどの食事の時間帯であるか否か）、曜日（例えば、平日か休日か）、季節（例えば、休暇シーズンか否か）などの特性が含まれる。

当該タイミング特性の変化と、上記の空間特性の変化との間には、何らかの関係が生じる場合がある。例えば、平日のランチの時間帯というタイミング特性のときには、人で混雑するという空間特性が生じることがある。また、夏季というタイミング特性のときには、空調により空気がより流動するという空間特性が生じることがある。従って、判断部２３による判断が行われる時点におけるタイミングに応じて、異なる上記許容範囲（上限閾値と下限閾値）を設定することにより、席が移動したか否かに関して、判断部２３によるより正確な判断が可能となる。

・実施例２
実施例２は、空間特性に大きな影響を与えるタイミング特性（主に時間特性）と、信号強度の関係を学習した学習モデルを用いて、席の移動の有無について判断する方法である。

図６は、移動していない状態である席に取り付けられたあるセンサ装置から受信したビーコン信号の強度と時間特性（日付、曜日、時間）のデータ集合を示した図である。これらのデータを学習データとして、信号強度と時間特性の関係を機械学習を使用して学習する。

具体的には、センサ装置からのビーコン信号の受信の時間、日付、及び曜日に信号強度のラベルを付した学習データを用いて学習する。学習は、センサ装置ＩＤごとに行われる。学習した結果、センサ装置ＩＤ、さらには日付、曜日及び時間（時間特性）を特定すれば、席を移動していない場合のビーコン信号の強度の上限値及び下限値がを求める事ができる。

図７を参照して、ビーコン信号の強度の上限値及び下限値と、時間特性との間の関係について概念的に説明する。図６を参照して説明した学習データを用いた機械学習により、図７に示すような信号強度と、時間特性との間の関係が導き出される。時間特性を特定すれば、当該関係を使用して、席が移動していない状態における信号強度の上限閾値及び下限閾値を決定できる。

図７において、上限閾値Ｔ１は、受信したビーコン信号の強度の上記の上限値である。すなわち、上限閾値Ｔ１は、席が移動していないと判断される信号強度の上限値（上限の境界）となる。下限閾値Ｔ２は、受信したビーコン信号の強度の上記の下限値である。すなわち、下限閾値Ｔ２は、席が移動していないと判断される信号強度の下限値（下限の境界）となる。従って、範囲Ｄ１が席が移動していないと判断される信号強度の範囲である。

空間特性に大きく関係するタイミング特性（主に時間特性）と信号強度には、図７に示すような関係性が認められるため、時間特性の変化に応じて上限閾値Ｔ１及び下限閾値Ｔ２は変化する。

図８を参照して、図７で説明した学習モデルを使用して、席が移動したか否かの判断の方法を説明する。点線Ｌ１は、センサ装置３１からゲートウェイ装置２０が受信したビーコン信号の強度の時系列の変化の例を示している。

この例において、時間がＴｉｍｅ０のときに、センサ装置３１から受信した信号強度はＤ１の範囲内であるため、センサ装置３１が取り付けられた席は、移動していないと判断される。その後、時間がＴｉｍｅ１のときから信号強度がＤ１の範囲内にない。従って、同図によれば、時間がＴｉｍｅ１のときから少なくともＴｉｍｅ２の時点において、センサ装置３１が取り付けられた席は移動されていると判断される。

このように学習モデルを使用することにより、判断部２３は、席が移動したか否かについてより正確な判断を行うことができる。判断部２３による処理の実施例２の説明は以上である。

・実施例３
また判断部２３による判断のために、センサ装置ＩＤごとにセンサ装置から受信するビーコン信号の強度に、席が移動したか否かのラベルを付した学習データを用いて学習した学習モデルを使用しても良い。この場合、当該学習モデルに、受信したビーコン信号の強度を入力することで、席が移動したか否かの判断が可能になる。すなわち、判断部２３は、受信信号の強度と、席が移動したか否かとの間の関係を機械学習により学習した学習モデルを使用して、席が移動したか否かを判断する。機械学習には、任意の方法を採用できる。

判断部２３は、上記のように生成された学習モデルに受信部２２が受信したビーコン信号の強度を入力し、その結果得られた出力を席が移動したか否かの判断結果とすることができる。

また、本実施例における学習データとして、時間特性のデータをさらに使用してもよい。具体的には、判断部２３による判断のために、センサ装置からのビーコン信号の受信時の時間特性（例えば、信号受信の時間、日付、及び曜日）及び信号強度に、席が移動したか否かのラベルを付した学習データを用いて学習した学習モデルを使用してもよい。この例において、学習された当該学習モデルに、ビーコン信号受信時の時間特性と、受信したビーコン信号の強度とを入力することで、席が移動したか否かの判断が可能になる。すなわち、判断部２３は、受信信号の強度及び信号受信時の時間特性と、席が移動したか否かとの間の関係を学習した学習モデルを使用して、席が移動したか否かを判断する。

判断部２３による判断方法の例を上述したが、判断方法は上記に限定されない。例えば、機械学習を使用する場合は、教師付き学習及び教師なし学習など、任意の方法を採用できる。

図４の説明に戻る。送信部２４は、ゲートウェイ装置２０により処理されたデータ及び記憶されたデータを外部装置へ送信する。例えば、送信部２４は、判断部２３により判断された席のステータスが変化したときに、外部装置（例えば、サーバ装置１０）へ通知を送信する。具体的には、送信部２４は、センサ装置３１が設置された席のステータスが空席の状態から在席（利用中）の状態に変化したときに、当該席の在席状況のステータスの変化をサーバ装置１０へ通知することができる。また、送信部２４は、センサ装置３２が設置された席の位置が変動したとき（位置のステータスが変化したとき）、当該席の位置のステータスの変化をサーバ装置１０へ通知する。

このように、送信部２４は、席のステータスに関する通知を絶えず送信し続ける（または、センサ装置３１，３２，３３からビーコン信号を受信する度に通知を送信する）のではなく、席のステータスが変化したときに外部装置へ通知を送信する。その結果、ネットワークＮの負荷及び外部装置（例えば、サーバ装置１０）の処理負荷を低減することが可能である。

サーバ装置１０は、ゲートウェイ装置２０から受信した席のステータスの変化の通知を記憶し管理することにより、在席管理の対象となる施設に設置された席の状況を出力することができる。

図９は、端末装置（図示せず。）が、サーバ装置１０により出力された施設の席の状況のデータを受信した後、当該端末装置の表示部が表示した施設（例えば、オフィスの写真食堂）の席の状況を示す画面の例である。この例において、テーブル４１及び４２の席の空き状況が示されている。画像４０ａは、席が利用中であることを示す。画像４０ｂは、席が空いていることを示す。テーブル４１は、８つの席のうち、５つの席が空いていることを示している。テーブル４２は、８つの席のうち、４つの席が空いていることを示している。以上のように本実施形態によれば、施設における席の状況を可視化することができる。

［処理フロー］
図１０を参照して、在席管理システム１において実行される処理のフローの例を説明する。この例では、複数のセンサ装置のうち、センサ装置３１に設置された席の在席管理を行う処理の概要について説明する。サーバ装置１０及びゲートウェイ装置２０による各処理ステップは、制御部において、ＣＰＵが記憶部等に記憶されたプログラムをメモリに展開して実行することにより制御される。なお、各処理ステップの詳細は、既に説明しているため、ここでは説明を省略する。

ステップＳ１において、センサ装置３１は、人が席に在席していることを検知したときに、在席を検知している間、ビーコン信号を発信し続ける。ステップＳ２において、ゲートウェイ装置２０は、センサ装置３１から受信したビーコン信号に含まれるＩＤ情報に応じて、センサ装置３１が設置された席のステータスを判断する。ステータスの判断の処理の詳細は、図１１を参照して後述する。ゲートウェイ装置２０は、席のステータスが変更された（例えば、在席から空席になった場合、又は空席から在席になった）場合、ステップＳ３において、席のステータス変更の通知をサーバ装置１０に送信する。

以上のように本実施形態によれば、ゲートウェイ装置２０は、席のステータスに関する通知をサーバ装置１０へ絶えず送信し続けるのではなく、席のステータスが変化したときに外部装置へ通知を送信する。その結果、ネットワークＮの負荷及びサーバ装置１０の処理負荷を低減することが可能である。

図１１を参照して、ゲートウェイ装置２０による席（この例では、センサ装置３１が取り付けられた席）のステータスの判断の処理のフローを説明する。

まず、ゲートウェイ装置２０は、対象となる席について、ステータスが在席であるか否かを判断する（Ｓ１１）。ステータスが在席であるか否かは、例えば、図５に示すような、データベース２１に記憶された席のステータスのデータを参照して判断される。席のステータスが在席であるとき（Ｓ１１：Ｙｅｓ）、ゲートウェイ装置２０は、所定閾値の時間（例えば、５秒）以上、センサ装置３１からビーコン信号を継続して受信しないか否かを判断する（Ｓ１２）。

判断結果が是である場合、場合（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、当該ビーコン信号に含まれるＩＤ情報に対応するセンサ装置３１が設置された席は空席であると判断し、データベース２１にセンサ装置３１に関連付けて記憶されているステータスを空席に設定し（Ｓ１３）、処理はＳ１１に戻る。

席のステータスが空席であるとき（Ｓ１１：Ｎｏ）、ゲートウェイ装置２０は、所定閾値の時間（例えば、５秒）以上、センサ装置３１からビーコン信号を継続して受信したか否かを判断する（Ｓ１４）。

判断結果が是である場合、場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、当該ビーコン信号に含まれるＩＤ情報に対応するセンサ装置３１が設置された席は在席であると判断し、データベース２１にセンサ装置３１に関連付けて記憶されている（例えば、図５に示すデータベースのテーブルに記憶されている）ステータスを在席に設定し（Ｓ１５）、処理はＳ１１に戻る。

［変形例］
本実施形態における在席管理システム１（または、サーバ装置１０及びゲートウェイ装置２０）を実装するためのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。

本発明は、上記した実施の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。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、次の付記により示された形態を実施することも可能である。

［付記１］
人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて前記席に設置された発信機が発信した信号を受信する受信部と、
前記受信部により受信した信号に応じて、前記席のステータスを判断する判断部と、
前記判断部により判断された前記ステータスが変更されたときに、外部装置へ通知を送信する送信部と
を備えたゲートウェイ装置。
［付記２］
前記判断部は、前記受信した信号の強度に応じて、前記席が移動したか否かを判断する、付記１に記載のゲートウェイ装置。
［付記３］
前記判断部は、前記強度が予め設定された許容範囲外であるときに、前記席が移動したと判断する、付記１又は２に記載のゲートウェイ装置。
［付記４］
前記許容範囲は、前記判断が行われるときのタイミングに応じて設定される、付記３に記載のゲートウェイ装置。
［付記５］
前記判断部は、前記信号の強度と前記席が移動したか否かの関係を学習した学習モデルを使用して、前記席が移動したか否かを判断する、付記１に記載のゲートウェイ装置。
［付記６］
前記判断部は、前記強度と、前記信号の受信時の時間特性の関係を学習した学習モデルを使用して、前記席が移動したか否かを判断する、
付記５に記載のゲートウェイ装置。

従来、在席の管理をした場合であっても、席が移動したことに気づけない場合があった。上記の実施形態によれば、在席管理システム１は、席が移動したことを特定することができる。また、本実施形態において、一つの席の移動を特定するために、一つの発信機（例えば、センサ装置３１）及び一つの受信機（例えば、ゲートウェイ装置２０）を使用する。そのため、簡易な構成により席の移動を特定できる。

１ 在席管理システム、１０ サーバ装置、２０ ゲートウェイ装置、センサ装置３１，３２，３３ １０１ 制御部、１０２ ＣＰＵ、１０３ メモリ、１０４ 通信部、１０５ 記憶部、２０１ 制御部、２０２ ＣＰＵ、２０３ メモリ、２０４ 通信部、２０５ 記憶部

Claims (11)

1. 人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて前記席に設置された発信機が発信した信号を受信する受信部と、
   前記受信部により受信した信号に応じて、前記席のステータスを判断する判断部と、
   前記判断部により判断された前記ステータスが変更されたときに、外部装置へ通知を送信する送信部と
   を備えたゲートウェイ装置。
2. 前記判断部は、前記受信した信号に応じて、前記席に人が在席しているか否かを判断する、請求項１に記載のゲートウェイ装置。
3. 前記判断部は、前記受信した信号の強度に応じて、前記席が移動したか否かを判断する、請求項１又は２に記載のゲートウェイ装置。
4. 前記判断部は、前記強度が予め設定された許容範囲外であるときに、前記席が移動したと判断する、請求項３に記載のゲートウェイ装置。
5. 前記許容範囲は、前記判断が行われるときのタイミングに応じて設定される、請求項４に記載のゲートウェイ装置。
6. 前記判断部は、前記信号の強度と前記席が移動したか否かの関係を学習した学習モデルを使用して、前記席が移動したか否かを判断する、請求項１に記載のゲートウェイ装置。
7. 前記判断部は、前記強度と、前記信号の受信時の時間特性の関係を学習した学習モデルを使用して、前記席が移動したか否かを判断する、
   請求項４又は５に記載のゲートウェイ装置。
8. 前記信号は、ビーコン信号である、請求項１から７のいずれか一項に記載のゲートウェイ装置。
9. 前記センサは、圧力センサである、請求項１から８のいずれか一項に記載のゲートウェイ装置。
10. ゲートウェイ装置において実施される方法であって、
    人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて前記席に設置された発信機が発信した信号を受信することと、
    前記受信した信号に応じて、前記席のステータスを判断することと、
    前記判断された前記ステータスが変更されたときに、外部装置へ通知を送信することと
    を有する方法。
11. コンピュータを、
    人が席に在席していることがセンサにより検知されたことに応じて前記席に設置された発信機が発信した信号を受信する受信部、
    前記受信部により受信した信号に応じて、前記席のステータスを判断する判断部、
    前記判断部により判断された前記ステータスが変更されたときに、外部装置へ通知を送信する送信部
    として機能させるためのプログラム。