JP2022039743A - Information processor, method for processing information, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
従来、人(ユーザ)の混雑を解消するための種々の技術が提供されている。例えば、ビルの各階からのエレベータの利用が集中して乗り場での待ち時間や行先階への到着時間が増加するような状況において、適切な配車予約運転を実施する技術が提供されている。 Conventionally, various techniques for eliminating congestion of people (users) have been provided. For example, there is provided a technique for carrying out appropriate dispatch reservation operation in a situation where the use of elevators from each floor of a building is concentrated and the waiting time at a landing or the arrival time at a destination floor increases.
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザに適切な情報提供を行うことができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、エレベータの配車を調整して、ユーザの混雑を解消しているに過ぎず、ユーザにはエレベータの混雑状況等の情報提供については考慮されていない。そのため、エレベータに限らずユーザに移動の状況に応じて、ユーザに適切な情報提供を行うことが望まれている。 However, the above-mentioned conventional technique may not always be able to provide appropriate information to the user. For example, in the above-mentioned prior art, the elevator vehicle allocation is adjusted to eliminate the congestion of the user, and the user is not considered to provide information such as the congestion status of the elevator. Therefore, it is desired to provide appropriate information to the user according to the situation of movement, not limited to the elevator.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに適切な情報提供を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that appropriately provide information to a user.
本願に係る情報処理装置は、複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記移動中のユーザの数を基に、前記エリアの前記移動中ユーザの時間的な平均を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記平均に応じた情報をユーザに提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present application is a user who is moving in an area based on an acquisition unit that acquires a plurality of position information indicating each position of a plurality of users and the plurality of position information acquired by the acquisition unit. An estimation unit that estimates the number of moving users, and a calculation unit that calculates the temporal average of the moving users in the area based on the number of moving users estimated by the estimation unit. , A providing unit that provides the user with information according to the average calculated by the calculating unit.
実施形態の一態様によれば、ユーザに適切な情報提供を行うことができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that appropriate information can be provided to the user.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, the information processing apparatus, the information processing method, and the embodiment for implementing the information processing program (hereinafter referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1の例では、情報処理装置100は、複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報に基づいて、複数のエリアの各々を移動中のユーザ(「移動中ユーザ」ともいう)の数を推定する場合を示す。なお、エリアは、任意の広さの範囲が適宜設定されてもよい。エリアは、緯度及び経度に基に同様の大きさの網の目(メッシュ)に分割されたものであってもよい。すなわち、エリアは、地域メッシュで区切られたエリアであってもよい。この場合、各エリアを識別するエリアIDには、地域メッシュコードが用いられてもよい。なお、上記一例であり、エリアは、地域メッシュに限らず種々の情報を基に設定されてもよい。例えば、エリアは、「町」、「区」、「市」、「県」等の行政区画を基に設定されてもよい。また、エリアは、店舗等の施設ごとに設定されてもよいし、通りや商店街等ごとに設定されてもよい。
(Embodiment)
[1. Information processing]
First, an example of information processing according to an embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of information processing according to an embodiment. In the example of FIG. 1, the
〔情報処理システムの構成〕
図1の説明に先立って、図2を用いて情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、データ提供装置50と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、データ提供装置50と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図2に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の端末装置10や、複数台のデータ提供装置50や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[Information processing system configuration]
Prior to the description of FIG. 1, the configuration of the
端末装置10は、ユーザによって利用されるコンピュータである。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1は、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。
The
また、端末装置10は、GPS(Global Positioning System)センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置10は、通信を行っている基地局の位置情報や、Wi-Fi(登録商標)(Wireless-Fidelity)やBluetooth(登録商標)等の所定の無線通信機能やビーコン等の機能を用いてユーザの位置情報を検知し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。例えば、端末装置10は、GPSや上記のような無線通信機能やビーコン等の情報を組み合わせることにより、ユーザの位置の推定精度を高めてもよい。また、端末装置10は、位置等の種々の情報等を情報処理装置100に送信する。端末装置10は、ユーザの位置を定期的(例えば15秒間隔や1分間隔等)に情報処理装置100へ送信する。なお、端末装置10は、ユーザの位置に限らず、ユーザの行動を示す行動履歴を情報処理装置100へ送信する。
Further, it is assumed that the
また、端末装置10は、GPSセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。端末装置10は、センサにより検知された各種センサ情報を情報処理装置100へ送信する。端末装置10は、加速度センサを有し、ユーザの移動における加速度情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、イメージセンサ等の画像センサを有し、ユーザの画像情報(センサ情報)を検知する。端末装置10は、マイク等の音センサを有し、音声情報(センサ情報)を検知する。また、端末装置10は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置10は、種々のセンサを有し、各種センサ情報を検知する。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身の心拍(脈拍)に関する情報を端末装置10が取得可能としてもよい。また、端末装置10は、血糖値センサや心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの血糖値(血糖値情報)や心拍数(心拍情報)等の生体情報(センサ情報)を検知し、取得可能であってもよい。なお、端末装置10は、自装置以外のセンサが検知したセンサ情報を収集し、情報処理装置100へ送信してもよい。
Further, the
以下では、ユーザID「U1」により識別されるユーザを「ユーザU1」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザU*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U*」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザU2」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U2」により識別されるユーザである。また、図1に示す例においては、端末装置10を利用するユーザに応じて、端末装置10を端末装置10-1~10-3として説明する。例えば、端末装置10-1は、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)により使用される端末装置10である。また、例えば、端末装置10-2は、ユーザID「U2」により識別される(ユーザU2)により使用される端末装置10である。また、以下では、端末装置10-1~10-3について、特に区別なく説明する場合には、端末装置10と記載する。
In the following, the user identified by the user ID "U1" may be referred to as "user U1". As described above, in the following, when "user U * (* is an arbitrary numerical value)" is described, it means that the user is a user identified by the user ID "U *". For example, when "user U2" is described, the user is a user identified by the user ID "U2". Further, in the example shown in FIG. 1, the
データ提供装置50は、各種のデータを情報処理装置100へ提供するサーバである。例えば、データ提供装置50は、感染症に関連する感染症情報を情報処理装置100へ提供してもよい。また、例えば、データ提供装置50は、天気や気温等の気象に関するデータを情報処理装置100へ提供してもよい。データ提供装置50は、各地で行われるイベントに関するイベント情報を情報処理装置100へ提供してもよい。例えば、データ提供装置50は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置100へ提供する。例えば、データ提供装置50は、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをデータとして外部に提供する情報処理装置であってもよい。データ提供装置50は、利用が許可されているデータ(情報)であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のデータを提供してもよい。
The data providing device 50 is a server that provides various types of data to the
情報処理装置100は、複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定するコンピュータである。情報処理装置100は、移動中のユーザの数を基に、エリアの移動中ユーザの時間的な平均を算出する。
The
また、情報処理装置100は、算出した移動中のユーザの平均に応じた情報をユーザに提供する。例えば、情報処理装置100は、端末装置10からGPSや上記のような無線通信機能やビーコン等のユーザの位置に関する情報を取得し、それらの情報を組み合わせることにより、ユーザの位置の推定精度を高めてもよい。
Further, the
なお、情報処理システム1には、上記の装置に限らず、様々な装置が含まれてもよい。例えば、情報処理システム1には、エリアに位置する各店舗の管理者によって利用されるコンピュータ(店舗装置)が含まれてもよい。例えば、店舗装置は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。店舗装置は、店舗に関する各種情報を情報処理装置100に送信する。店舗装置は、情報処理装置100が要求する情報を、情報処理装置100に送信する。店舗装置は、店舗の所在地、席数、広さ、店員の数、窓の数、テラス席の数等の様々な情報を含む店舗情報を情報処理装置100に送信する。店舗装置は、店舗の混雑度合いを示す混雑情報を情報処理装置100に送信する。例えば、店舗装置は、店舗の満空率(例えば満席や90%稼働等)を示す満空情報を混雑情報として情報処理装置100に送信する。
The
また、店舗装置は、店舗に配置されたセンサにより検知されたセンサ情報を情報処理装置100へ送信してもよい。また、センサ情報は、センサにより検知される情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、センサ情報は、画像センサにより検知された店舗に関連する画像情報であってもよい。具体的な例を挙げると、センサ情報は、店舗内の店員の動きを示す画像情報であってもよい。例えば、センサ情報は、音センサにより検知された店舗に関連する音声情報であってもよい。具体的な例を挙げると、センサ情報は、店舗内の活気度(例えば、騒がしい、静かなど)を示す音声情報であってもよい。また、センサ情報は、店舗への入場の際にユーザに対して行った体温チェックの情報、すなわちユーザの体温に関する情報であってもよい。例えば、センサ情報は、店舗に配置された熱センサなどにより検知されたユーザの体温データであってもよい。この場合、情報処理システム1は、店舗への入場時にユーザの体温データを計測して入場可能となったユーザの数を集計情報として収集してもよい。例えば、店舗装置は、店舗への入場時にユーザの体温データを計測して入場可能となったユーザの数を情報処理装置100へ送信し、情報処理装置100は、受信したユーザの数を、その店舗に位置するユーザ数を示す集計情報として収集してもよい。また、店舗装置は、店舗への入場時にユーザの体温データを計測して入場可能となったユーザを識別する情報を情報処理装置100へ送信し、情報処理装置100は、受信したユーザを識別する情報により特定したユーザを、その店舗に位置するユーザと推定してもよい。
Further, the store device may transmit the sensor information detected by the sensor arranged in the store to the
ここから、図1を用いて、情報処理の流れについて説明する。図1の例では、情報処理装置100は、ユーザU1~U5等が利用する端末装置10が有するGPSセンサ等の機能により、ユーザU1~U5が利用する端末装置10の位置を取得する。図1に示す地図MP1は、ユーザU1~U5の位置を模式的に示す。地図MP1には、Aエリア、Bエリア、Cエリア、Dエリアの4つのエリアを示すが、対象となるエリアは、4つのエリアに限らず、EエリアやFエリア等、4つより多いエリアであるものとする。
From here, the flow of information processing will be described with reference to FIG. In the example of FIG. 1, the
まず、情報処理装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10-1から位置情報LC1を取得する(ステップS11-1)。なお、図1の例では位置情報LC1等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度や経度を示す情報(緯度経度情報)等であってもよい。また、以下、「位置情報LC*(*は任意の数値)」を「位置LC*」と記載する場合がある。例えば、「位置LC1」と記載した場合、その位置は位置情報LC1に対応する位置であることを示す。情報処理装置100は、期間#12におけるユーザU1の位置LC1を取得する。図1の例では、位置LC1は、Aエリア内の位置であるものとする。例えば、ユーザU1は、街歩きをしているユーザである。
First, the
また、情報処理装置100は、ユーザU2が利用する端末装置10-2から位置情報LC2を取得する(ステップS11-2)。情報処理装置100は、期間#12におけるユーザU2の位置LC2を取得する。図1の例では、位置LC2は、Bエリア内の位置であるものとする。また、情報処理装置100は、ユーザU3が利用する端末装置10-3から位置情報LC3を取得する(ステップS11-3)。情報処理装置100は、期間#12におけるユーザU3の位置LC3を取得する。図1の例では、位置LC3は、Aエリアの店舗X内の位置であるものとする。
Further, the
また、情報処理装置100は、ユーザU4が利用する端末装置10-4から位置情報LC4を取得する(ステップS11-4)。情報処理装置100は、期間#12におけるユーザU4の位置LC4を取得する。図1の例では、位置LC4は、DエリアのビルY内の位置であるものとする。また、情報処理装置100は、ユーザU5が利用する端末装置10-5から位置情報LC5を取得する(ステップS11-5)。情報処理装置100は、期間#12におけるユーザU5の位置LC5を取得する。図1の例では、位置LC5は、Dエリア内の位置であるものとする。
Further, the
以下、ステップS11-1~S11-5を区別せずに説明する場合、ステップS11と総称する。また、ステップS11-1~S11-5に限らず、各ユーザの位置の取得は、複数回行われてもよい。なお、図1では、5人のユーザU1~U5を図示するが、情報処理装置100は、ユーザU1~U5に限らず、例えばユーザU6、ユーザU7等の多数のユーザ(例えば、100万ユーザや1000万ユーザ等)の位置を取得する。
Hereinafter, when steps S11-1 to S11-5 are described without distinction, they are collectively referred to as step S11. Further, the acquisition of the position of each user may be performed a plurality of times, not limited to steps S11-1 to S11-5. Although five users U1 to U5 are illustrated in FIG. 1, the
これにより、情報処理装置100は、ユーザに関する情報を収集する(ステップS12)。例えば、情報処理装置100は、ユーザ位置一覧ULに示すように、期間#12におけるユーザU1~U5等の位置LC1~LC5等を収集する。
As a result, the
そして、情報処理装置100は、各ユーザの状態を推定する(ステップS13)。情報処理装置100は、ユーザが移動中であるか否かを推定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザの位置を基に、ユーザが移動中ユーザと、移動中ユーザではないユーザ(「滞在ユーザ」ともいう)とのいずれであるかを推定する。例えば、情報処理装置100は、道路の屋外に位置するユーザを移動中ユーザであると推定する。例えば、情報処理装置100は、施設内に位置するユーザを滞在ユーザであると推定する。
Then, the
また、情報処理装置100は、各ユーザついて、取得した複数の位置情報の変化に基づいて、各ユーザが移動中であるか否かを推定してもよい。情報処理装置100は、一のユーザついて、そのユーザの複数の位置情報と、その位置情報の取得日時とを基に、そのユーザの移動速度を推定し、移動速度が所定の閾値(例えば時速4km等)以上である場合、その一のユーザを移動中ユーザであると推定してもよい。情報処理装置100は、一のユーザついて、そのユーザの複数の位置情報と、その位置情報の取得日時とを基に、そのユーザの移動速度を推定し、移動速度が所定の閾値以上である場合、その一のユーザを移動中ユーザであると推定してもよい。
Further, the
なお、情報処理装置100は、ユーザの位置情報に限らず、様々な情報を適宜用いて、ユーザの状態を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、各ユーザの加速度情報を端末装置10から受信し、各ユーザの加速度情報を基に各ユーザの状態を推定してもよい。情報処理装置100は、加速度センサを有する端末装置10から受信したユーザの加速度情報を基にユーザが移動中であるか否かを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、各エリアに設置された画像センサが検知したセンサ情報を基に、各エリアのユーザの状態を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、各エリアに設置された画像センサが撮像した画像を解析し、各エリアのユーザの状態を推定してもよい。また、情報処理装置100は、所定の時間(例えば15分や1時間等)以上にエリアに位置するユーザを、エリアの移動中ユーザから除外してもよい。所定の時間は、エリアのサイズが大きい程、大きく設定される。例えば、情報処理装置100は、複数の期間に亘って同じエリアに位置するユーザを、エリアの移動中ユーザから除外してもよい。このように、情報処理装置100は、所定の時間に亘って同一エリア内にいるユーザを、移動中ユーザから除外する。
The
情報処理装置100は、ユーザ位置一覧ULに示すように、ユーザU1~U5等の状態を推定する。情報処理装置100は、ユーザU1を移動中ユーザであると推定する。情報処理装置100は、ユーザU2を移動中ユーザであると推定する。情報処理装置100は、ユーザU3を店舗Xに位置する滞在ユーザであると推定する。なお、店舗Xへの入場時にユーザの体温データを計測して入場可能となったユーザを識別する情報を、店舗Xの店舗装置が情報処理装置100へ送信する場合、情報処理装置100は、受信したユーザを識別する情報を用いて、店舗Xに位置する滞在ユーザを推定してもよい。また、情報処理装置100は、店舗Xへの入場時にユーザの体温データを計測して入場可能となったユーザの数を店舗Xの店舗装置から受信し、店舗Xに滞在するユーザ数を示す集計情報として収集してもよい。情報処理装置100は、ユーザU4をビルYに位置する滞在ユーザであると推定する。情報処理装置100は、ユーザU5を移動中ユーザであると推定する。
The
そして、情報処理装置100は、移動中ユーザの数を推定する(ステップS14)。情報処理装置100は、期間#12における各エリアの移動中ユーザの数を推定する。例えば、情報処理装置100は、各エリアの範囲を示す情報と、各ユーザの位置とを比較することにより、各エリアに位置するユーザを推定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザの位置が、Aエリアに含まれる場合、そのユーザがAエリアに位置すると推定する。そして、情報処理装置100は、各エリアに位置するユーザのうち、移動中ユーザの数を計数することにより、各エリアの移動中ユーザの数を推定する。情報処理装置100は、推定一覧ELに示すように、期間#12におけるAエリアの移動中ユーザの数をMN12と推定する。また、情報処理装置100は、期間#12におけるBエリアの移動中ユーザの数をMN22と推定する。同様に、情報処理装置100は、期間#12におけるC、D、Eエリアの各々の移動中ユーザの数をMN32、MN42、MN52と推定する。なお、期間#12よりも前の期間(期間#11等)については、同様の処理により移動中ユーザの数を推定済みであるものとする。
Then, the
そして、情報処理装置100は、エリアの移動中ユーザの時間的な平均(単に「平均」ともいう)を算出する(ステップS15)。情報処理装置100は、各エリアについて、期間ごとの移動中のユーザの数を基に、平均を算出する。情報処理装置100は、平均一覧ALに示すように、Aエリアについて、期間#11の移動中ユーザの数「MN11」、期間#12の移動中ユーザの数「MN12」等を合算し、期間の数で除算することにより、平均「AV11」を算出する。同様の処理により、情報処理装置100は、Bエリアの平均「AV21」を算出し、Cエリアの平均「AV31」を算出し、Dエリアの平均「AV41」を算出し、Eエリアの平均「AV51」を算出する。なお、Aエリア~Eエリアのうち、Aエリアの平均が最も高いものとする。
Then, the
そして、情報処理装置100は、算出した平均に応じた情報をユーザに提供する(ステップS16)。図1では、情報処理装置100は、平均が最も高いAエリア、すなわち街歩きをしているユーザが多いと推定されるAエリアを移動中のユーザU1に情報を提供する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1に各エリアの平均の状況を示す情報を提供する。すなわち、情報処理装置100は、Aエリアの街歩きをしているユーザU1に、Aエリアが街歩きに適切な状況ではないことを示す情報を提供する。情報処理装置100は、ユーザU1の端末装置10-1に平均一覧ALを送信してもよい。なお、情報処理装置100は、ユーザU1の端末装置10-1に各エリアの平均をヒートマップの態様で表示するコンテンツCT1を提供してもよいが、コンテンツCT1については図8で詳述する。
Then, the
このように、情報処理装置100は、エリアの移動中ユーザの時間的な平均に応じてユーザに情報を提供することにより、一時的に移動中ユーザが急増したような場合の影響を抑制して、適切にエリアの移動中ユーザの状況を推定することができ、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。図1では、情報処理装置100は、平均が最も高いAエリアを移動中のユーザU1に、各エリアの平均の状況を示す情報を提供することで、どこのエリアの移動中ユーザが少ないかをユーザU1に把握させることができる。これにより、情報処理装置100は、ユーザU1が快適に街歩きを行うことを可能にすることができる。
In this way, the
なお、各エリアのサイズ(面積)が異なる場合、情報処理装置100は、各エリアの移動中ユーザの数を正規化してもよい。例えば、情報処理装置100は、各エリアの移動中ユーザの数を各エリアの面積で除算することにより、各エリアの単位面積当たりの移動中ユーザの数を推定し、単位面積当たりの移動中ユーザの数を用いて処置を行ってもよい。
When the size (area) of each area is different, the
〔1-1.エリアの混雑度合い〕
情報処理装置100は、上記に限らず、様々な情報を用いて、様々な推定を行ってもよい。この点について、以下説明する。情報処理装置100は、各エリアの混雑度合いを推定してもよい。情報処理装置100は、各エリアに位置するユーザの数(「全ユーザ数」ともいう)を基に、各エリアの混雑度合い(混雑レベル)を推定する。
[1-1. Area congestion]
The
例えば、情報処理装置100は、各エリアの全ユーザ数と、混雑レベルの特定に用いる閾値とを比較することにより、各エリアの混雑度合いを示す混雑レベルを推定する。情報処理装置100は、エリアの全ユーザ数が、第1閾値以上である場合、そのエリアの混雑レベルを「高」と推定する。情報処理装置100は、エリアの全ユーザ数が、第1閾値未満、且つ第1閾値より小さい第2閾値以上である場合、そのエリアの混雑レベルを「中」と推定する。情報処理装置100は、エリアの全ユーザ数が、第2閾値未満である場合、そのエリアの混雑レベルを「低」と推定する。
For example, the
なお、上記は一例であり、混雑レベルは3段階に限らず、例えば混雑しているか否かの2段階であってもよいし、4段階以上であってもよい。また、各エリアの混雑レベルの推定に用いる閾値は共通であってもよいし、異なってもよい。また、各エリアのサイズ(面積)が異なる場合、情報処理装置100は、各エリアの全ユーザ数を正規化してもよい。例えば、情報処理装置100は、各エリアの全ユーザ数を各エリアの面積で除算することにより、各エリアの単位面積当たりの全ユーザ数を推定し、単位面積当たりの全ユーザ数を用いて処置を行ってもよい。また、エリアが施設である場合、混雑レベルは、各施設等の職員等が登録してもよい。
The above is an example, and the congestion level is not limited to three stages, and may be, for example, two stages depending on whether or not congestion is present, or four or more stages. Further, the threshold values used for estimating the congestion level of each area may be common or different. Further, when the size (area) of each area is different, the
例えば、第1閾値や第2閾値等の閾値は適宜設定されるが、社会的な状況に応じて変動してもよい。例えば、閾値は、インフルエンザやコロナウィルスなどのウイルス感染症や風邪等の流行状況に応じて変動してもよい。例えば、閾値は、ウイルス感染症や風邪等の患者が増加傾向にある場合、情報処理装置100の管理者等は、閾値の値を小さくしてもよい。すなわち、ウイルス感染症や風邪等の患者が増加傾向にある場合、通常よりも少ない人数でも混雑していると判断してもよい。また、閾値は、ウイルス感染症や風邪等の流行が終息した場合、情報処理装置100の管理者等は、閾値の値を大きくしてもよい。すなわち、ウイルス感染症や風邪等の流行が終息した場合、ウイルス感染症や風邪等の患者が増加傾向にある場合も混雑と判断する基準を緩めてもよい。
For example, a threshold value such as a first threshold value or a second threshold value is appropriately set, but may vary depending on a social situation. For example, the threshold value may vary depending on the epidemic situation such as a viral infection such as influenza or coronavirus or a cold. For example, when the number of patients with viral infections, colds, etc. is increasing, the administrator of the
〔1-2.混雑の種別〕
また、情報処理装置100は、各エリアの混雑の種別を推定してもよい。情報処理装置100は、センサにより検知されたセンサ情報を用いて、各エリアの混雑の種別を推定してもよい。
[1-2. Type of congestion]
Further, the
情報処理装置100は、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。例えば、情報処理装置100は、画像センサにより検知された画像を用いて、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。情報処理装置100は、画像センサにより検知された画像を解析し、エリア内のユーザの動きが所定の条件を満たす場合、混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。
The
また、情報処理装置100は、音センサにより検知された音声情報を用いて、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。情報処理装置100は、音センサにより検知された音量が所定の閾値以上である場合、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であると推定する。
Further, the
また、情報処理装置100は、音センサで検知した音声情報から、子供の声、車の音、怒鳴り声等の情報を抽出し、その抽出した情報を基にエリアの雰囲気を推定してもよい。情報処理装置100は、子供の声が多いエリアは平穏な状態であると推定してもよい。情報処理装置100は、怒鳴り声が多いエリアは物騒がしい状態であると推定してもよい。
Further, the
〔1-3.SNS等〕
情報処理装置100は、センサ情報に限らず、様々な情報を用いてエリアに関する推定を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、インターネット上におけるユーザの行動情報を用いて、エリアに関する推定を行ってもよい。情報処理装置100は、ユーザがソーシャルネットワーキングサービス(SNS:Social Networking Service)において投稿した情報(投稿情報)、ユーザによる検索の情報(検索情報)、ユーザによるコンテンツの閲覧の情報(閲覧情報)等の様々な情報を用いてもよい。
[1-3. SNS, etc.]
The
例えば、情報処理装置100は、Twitter(登録商標)やFacebook(登録商標)等においてユーザが投稿した投稿情報を用いてもよい。情報処理装置100は、SNSの投稿情報からエリア関連投稿を特定し、解析結果に応じて、混雑種別を推定してもよい。情報処理装置100は、投稿情報を用いて、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。情報処理装置100は、エリアにおけるイベントや群衆に関する投稿情報の文字情報や画像を解析し、その内容を基に、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。
For example, the
情報処理装置100は、SNSの投稿情報等を基に、混雑の具体的な内容を推定してもよい。情報処理装置100は、混雑が発生しているエリアに関する投稿情報を解析し、そのエリアで行われているイベント、発生した火事や事故等の事象を特定し、その特定した事象を混雑の原因と推定してもよい。そして、情報処理装置100は、推定した混雑の原因を示す情報をユーザの端末装置10に送信してもよい。これにより、情報処理装置100は、混雑がどういう混雑(賑わい)かをユーザに把握することができる。
The
〔1-4.来訪ユーザ〕
また、情報処理装置100は、エリアに位置するユーザがエリア外から来たユーザ(来訪ユーザ)であるか否かを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、エリアに位置するユーザがそのエリアに住居(自宅)または勤務先(勤務地)があるユーザ(生活圏ユーザ)、またはそれ以外のユーザである来訪ユーザのいずれであるかを推定してもよい。
[1-4. Visiting users]
Further, the
情報処理装置100は、ユーザのユーザ情報を取得し、ユーザ情報を基に、エリアに位置するユーザが生活圏ユーザまたは来訪ユーザのいずれであるかを推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの行動履歴を取得し、ユーザの行動履歴を基に、エリアに位置するユーザが生活圏ユーザまたは来訪ユーザのいずれであるかを推定してもよい。
The
例えば、情報処理装置100は、ユーザ情報記憶部121(図4参照)からユーザの自宅及び勤務地の情報を取得し、ユーザが位置するエリアに、そのユーザの自宅及び勤務地のいずれも位置しない場合、そのユーザをそのエリアへの来訪ユーザであると推定する。情報処理装置100は、ユーザが位置するエリアに、そのユーザの自宅及び勤務地の少なくとも1つが位置する場合、そのユーザをそのエリアの生活圏ユーザであると推定する。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、混雑レベルが所定値(例えば「高」等)以上である混雑しているエリア(混雑エリア)における全ユーザ数のうち、来訪ユーザの数の割合が所定値以上である場合、混雑が来訪ユーザにより生じていると推定する。このように、情報処理装置100は、エリア内のユーザが遠くから来たユーザか、いつもいるユーザなのかを推定し、混雑が遠くから来たユーザによる混雑なのかを推定してもよい。
For example, in the
〔1-5.目的地〕
また、情報処理装置100は、移動中ユーザの目的地を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの行動履歴を基に、移動中ユーザの目的地を推定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザの移動方向や移動経過を基に、移動中ユーザの目的地を推定する。
[1-5. Destination〕
Further, the
例えば、情報処理装置100は、ユーザの投稿情報を基に、移動中ユーザの目的地を推定する。この場合、情報処理装置100は、ユーザの投稿情報にユーザの目的地を示す情報が含まれる場合、その目的地を移動中ユーザの目的地であると推定する。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、ユーザのスケジュールを示すスケジュール情報を取得した場合、スケジュール情報を基に、移動中ユーザの目的地を推定する。このように、情報処理装置100は、各ユーザの目的地を推定して、推定した目的地へと移動している利用ユーザを推定する。
For example, when the
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Information processing device configuration]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、ユーザ情報記憶部121と、エリア情報記憶部122と、集計情報記憶部123とを有する。
(Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 according to the embodiment includes a user
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図4は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図4に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「最新位置」、「状態」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 121)
The user
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザの性別を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID "U1" corresponds to the user U1 shown in the example of FIG. Further, "age" indicates the age of the user. The "age" may be a specific age of the user, for example, 35 years old. Further, "gender" indicates the gender of the user.
また、「自宅」は、ユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図4では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 Further, "home" indicates the location information of the user's home. In FIG. 4, "home" is an abstract code such as "LC11", but is information indicating latitude and longitude or information indicating an address such as "Z town, Y city, X prefecture". May be good. It may be latitude / longitude information or the like. Further, for example, "home" may be a region name or an address.
また、「勤務地」は、ユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図4では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 Further, the "work location" indicates the location information of the user's work location. In FIG. 4, the "work location" is an abstract code such as "LC12", but is information indicating latitude and longitude or information indicating an address such as "Z town, Y city, X prefecture". You may. Further, for example, the "work location" may be a region name or an address.
また、「最新位置」は、ユーザの最新位置を示す。例えば、「最新位置」は、ユーザについて最後に取得された位置を示す。なお、図4では、「最新位置」は、「LC1(Aエリア)」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「X県Y市Z町」等のような住所を示す情報であってもよいし、ユーザが位置するエリアを示す情報であってもよい。 Further, the "latest position" indicates the latest position of the user. For example, "latest position" indicates the last acquired position for the user. In FIG. 4, the "latest position" is an abstract code such as "LC1 (A area)", but information indicating latitude and longitude and an address such as "Z town, Y city, X prefecture" are shown. It may be information indicating, or it may be information indicating an area in which the user is located.
また、「状態」は、推定されるユーザの状態を示す。例えば、「状態」は、最新位置が取得された際のユーザの状態を示す。図4では、「状態」は、「移動中」、「滞在」のいずれかを示す場合を示す。また、「状態」が「滞在」である場合の括弧内は、どこに滞在しているかの情報を示す。「状態」は、情報処理装置100が各ユーザの位置情報やセンサ情報や行動履歴を基に推定する。
Further, the "state" indicates the estimated state of the user. For example, "state" indicates the state of the user when the latest position is acquired. In FIG. 4, the “state” indicates a case indicating either “moving” or “staying”. In addition, when the "state" is "stay", the information in parentheses indicates where the person is staying. The "state" is estimated by the
例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。ユーザU1は、自宅が「LC11」であることを示す。ユーザU1は、勤務地が「LC12」であることを示す。また、ユーザU1の最新位置はAエリア内の位置LC1であることを示す。ユーザU1の状態は「移動中」であることを示す。 For example, the age of the user (user U1) identified by the user ID "U1" is "20's", and the gender is "male". User U1 indicates that his home is "LC11". User U1 indicates that the work location is "LC12". Further, it is shown that the latest position of the user U1 is the position LC1 in the A area. The state of the user U1 indicates that it is "moving".
なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。ユーザ情報記憶部121は、最後に位置情報が取得された日時、すなわち最新位置が取得された日時を記憶してもよい。
The user
(エリア情報記憶部122)
実施形態に係るエリア情報記憶部122は、エリアに関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るエリア情報記憶部の一例を示す図である。例えば、エリア情報記憶部122は、種々のエリアに関する情報を記憶する。図5に示すエリア情報記憶部122には、「エリアID」、「エリア」、「エリア情報」、「推定情報」といった項目が含まれる。
(Area information storage unit 122)
The area
「エリアID」は、エリアを識別するための識別情報を示す。「エリア」は、エリアの名称を示す。例えば、「エリア」は、エリアに応じて、「XX町」、「YY商店街」、「○○飲食店X町店」等であってもよい。 The "area ID" indicates identification information for identifying the area. "Area" indicates the name of the area. For example, the "area" may be "XX town", "YY shopping street", "○○ restaurant X town store", or the like, depending on the area.
また、「エリア情報」は、各エリアのエリア情報を示す。「エリア情報」には、対応するエリアの所在地、範囲等の様々な情報が記憶される。各エリアのエリア情報として記憶される情報は、上記に限られない。 Further, "area information" indicates area information of each area. Various information such as the location and range of the corresponding area is stored in the "area information". The information stored as the area information of each area is not limited to the above.
なお、図5では、「エリア情報」は、「エリア情報#1」、「エリア情報#2」といった抽象的な符号を図示するが、エリア情報#1、エリア情報#2等は、各エリアに関する様々な情報を含む。例えば、エリア情報#1は、Aエリアが位置する場所や範囲を示す。
In FIG. 5, "area information" illustrates abstract codes such as "
「推定情報」は、エリアについて推定された情報を示す。「推定情報」には、「期間#11」や「期間#12」といった項目が含まれる。なお、図5の例では、「期間#11」、「期間#12」のみを図示するが、「期間#1」、「期間#2」、「期間#13」、「期間#14」等、推定対象となった期間の数に応じた項目が含まれるものとする。
"Estimated information" indicates estimated information about an area. The "estimated information" includes items such as "period # 11" and "period # 12". In the example of FIG. 5, only "period # 11" and "period # 12" are shown, but "
「期間#11」や「期間#12」は、推定対象となった期間を示す。図5では、期間は、「期間#11」や「期間#12」といった抽象的な符号を図示するが、「期間#11」や「期間#12」等の各期間は、「2020年8月8日9時10分-20分」等の具体的な期間であるものとする。例えば、期間が「2020年8月8日9時10分-20分」である場合、その推定情報は、2020年8月8日9時10分-20分の間で取得されたユーザの位置情報を基に、推定された情報であることを示す。なお、期間は、推定対象の日時が特定可能であれば、上記に限らず、例えば、「2020年8月8日9時15分」等の1つの時点を示すものであってもよい。 "Period # 11" and "Period # 12" indicate the period targeted for estimation. In FIG. 5, the period is illustrated by an abstract code such as “period # 11” or “period # 12”, but each period such as “period # 11” or “period # 12” is “August 2020”. It shall be a specific period such as "9:10-20 minutes on the 8th". For example, if the period is "August 8, 2020 9:10-20", the estimated information is the location of the user acquired between 9:10-20 August 8, 2020. Indicates that the information is estimated based on the information. The period is not limited to the above as long as the date and time of the estimation target can be specified, and may indicate one time point such as "August 8, 2020 9:15".
「期間#11」や「期間#12」には、「全ユーザ数」や「移動中ユーザ数」といった項目が含まれる。「全ユーザ数」は、対応する期間においてそのエリアに位置すると推定されたユーザ数を示す。なお、図5では、「全ユーザ数」は、「UN11」、「UN21」といった抽象的な符号を図示するが、「100人」や「3000人」等具体的な数であるものとする。「移動中ユーザ数」対応する期間においてそのエリアにおいて移動中であると推定されたユーザ数を示す。なお、図5では、「移動中ユーザ数」は、「MN11」、「MN21」といった抽象的な符号を図示するが、「70人」や「5000人」等具体的な数であるものとする。 The "period # 11" and "period # 12" include items such as "total number of users" and "number of moving users". "Total number of users" indicates the number of users estimated to be located in the area in the corresponding period. In FIG. 5, the "total number of users" is shown as an abstract code such as "UN11" or "UN21", but is assumed to be a specific number such as "100" or "3000". "Number of moving users" Indicates the number of users estimated to be moving in the area during the corresponding period. In FIG. 5, the "number of moving users" is shown as an abstract code such as "MN11" or "MN21", but is assumed to be a specific number such as "70" or "5000". ..
図5の例では、エリアID「AR1」により識別されるエリアは、名称「Aエリア」であり、エリア情報がエリア情報#1であることを示す。Aエリアは、期間#11では、全ユーザ数が「UN11」と推定され、移動中ユーザ数が「MN11」と推定されることを示す。また、Aエリアは、期間#12では、全ユーザ数が「UN12」と推定され、移動中ユーザ数が「MN12」と推定されることを示す。
In the example of FIG. 5, the area identified by the area ID “AR1” has the name “A area”, and the area information is the
なお、エリア情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
The area
(集計情報記憶部123)
実施形態に係る集計情報記憶部123は、各エリアについての集計に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る集計情報記憶部の一例を示す図である。図6に示す集計情報記憶部123は、「集計ID」、「集計対象」、「集計情報」といった項目を有する。
(Aggregate information storage unit 123)
The aggregated
「集計ID」は、集計情報を識別するための識別情報を示す。「集計対象」は、集計情報の対象を示す。 The "aggregate ID" indicates identification information for identifying the aggregated information. "Aggregation target" indicates the target of aggregation information.
「集計情報」は、各エリアについて集計された情報を示す。「集計情報」には、「Aエリア」、「Bエリア」、「Cエリア」、「Dエリア」、「Eエリア」といった項目が含まれる。なお、図5の例では、「Aエリア」~「Eエリア」のみを図示するが、「Fエリア」、「Gエリア」、「Yエリア」、「Zエリア」等、エリアの数に応じた項目が含まれるものとする。なお、図5では、「集計情報」は、「AV11」、「AV21」といった抽象的な符号を図示するが、具体的な平均を示す数が記憶され、例えば「76人」や「1250人」等具体的な数であるものとする。 "Aggregated information" indicates information aggregated for each area. The "aggregate information" includes items such as "A area", "B area", "C area", "D area", and "E area". In the example of FIG. 5, only "A area" to "E area" are shown, but it corresponds to the number of areas such as "F area", "G area", "Y area", and "Z area". Items shall be included. In FIG. 5, the "aggregate information" illustrates abstract codes such as "AV11" and "AV21", but a number indicating a specific average is stored, for example, "76 people" or "1250 people". Etc. It shall be a concrete number.
図6では、集計ID「TZ1」により識別される集計情報は、集計対象を「移動中ユーザ」とする集計情報であることを示す。移動中ユーザについて、Aエリアの平均は「AV11」であり、Bエリアの平均は「AV21」であり、Cエリアの平均は「AV31」であり、Dエリアの平均は「AV41」であることを示す。 In FIG. 6, it is shown that the aggregated information identified by the aggregated ID “TZ1” is the aggregated information whose aggregation target is the “moving user”. For the moving user, the average of the A area is "AV11", the average of the B area is "AV21", the average of the C area is "AV31", and the average of the D area is "AV41". show.
なお、集計情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
The aggregated
(制御部130)
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the
図3に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、算出部133と、生成部134と、提供部135とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an estimation unit 132, a calculation unit 133, a generation unit 134, and a provision unit 135, and has functions and operations of information processing described below. Realize or execute. The internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be any other configuration as long as it is configured to perform information processing described later. Further, the connection relationship of each processing unit included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 3, and may be another connection relationship.
(取得部131)
取得部131は、種々の情報を取得する。取得部131は、端末装置10等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、ユーザ情報記憶部121や、エリア情報記憶部122や、集計情報記憶部123等から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、データ提供装置50から各種情報を取得してもよい。例えば、取得部131は、気象庁が管理するサーバ等の種々の外部の情報処理装置から各種情報を取得してもよい。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various information. The acquisition unit 131 acquires various information from an external device such as the
取得部131は、複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報を取得する。取得部131は、ユーザが利用する端末装置10からユーザの位置を示す情報を取得する。取得部131は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部131は、画像を検知するセンサにより検知された画像情報であるセンサ情報を取得する。取得部131は、加速を検知するセンサにより検知された加速度情報であるセンサ情報を取得する。取得部131は、音を検知するセンサにより検知された音声情報であるセンサ情報を取得する。取得部131は、ユーザが利用する端末装置10が有するセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部131は、ユーザが利用する端末装置10からセンサ情報を取得する。
The acquisition unit 131 acquires a plurality of position information indicating each position of the plurality of users. The acquisition unit 131 acquires information indicating the user's position from the
取得部131は、ソーシャルネットワークサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報を取得する。取得部131は、複数のユーザの各々の複数のユーザ情報を取得する。取得部131は、複数のユーザの各々の行動履歴を複数のユーザ情報として取得する。取得部131は、推定部132により推定された情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires the posted information posted by the user in the social network service. The acquisition unit 131 acquires a plurality of user information for each of the plurality of users. The acquisition unit 131 acquires the action history of each of the plurality of users as a plurality of user information. The acquisition unit 131 acquires the information estimated by the estimation unit 132.
(推定部132)
推定部132は、取得部131により取得された情報を用いて、各種情報を推定する。推定部132は、各種情報を推定し、推定した情報を記憶部120に格納する。推定部132は、各エリアに関する各種情報を推定する。推定部132は、エリアに位置するユーザの数を推定し、推定したユーザの数をエリアに対応付けてエリア情報記憶部122に格納する。推定部132は、エリアの移動中ユーザの数を推定し、推定した移動中ユーザの数をエリアに対応付けてエリア情報記憶部122に格納する。
(Estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates various types of information using the information acquired by the acquisition unit 131. The estimation unit 132 estimates various information and stores the estimated information in the storage unit 120. The estimation unit 132 estimates various information about each area. The estimation unit 132 estimates the number of users located in the area, and stores the estimated number of users in the area
推定部132は、取得部131により取得された複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する。推定部132は、所定の期間ごとにエリアの移動中ユーザの数を推定する。推定部132は、所定の時間以上エリアに位置するユーザを、エリアの移動中ユーザから除外する。推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、エリアの移動中ユーザの数を推定する。 The estimation unit 132 estimates the number of moving users who are moving in the area based on the plurality of position information acquired by the acquisition unit 131. The estimation unit 132 estimates the number of moving users in the area at predetermined intervals. The estimation unit 132 excludes users who are located in the area for a predetermined time or longer from users who are moving in the area. The estimation unit 132 estimates the number of moving users in the area based on the sensor information acquired by the acquisition unit 131.
推定部132は、投稿情報に基づいて、エリアの混雑の種別を推定する。推定部132は、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。推定部132は、取得部131により取得された複数のユーザ情報に基づいて、エリアに位置するユーザがエリア外からの来訪ユーザであるか否かを推定する。推定部132は、複数のユーザの各々の行動履歴に基づいて、エリアに位置するユーザが来訪ユーザであるか否かを推定する。推定部132は、移動速度が所定の閾値以上であるユーザを移動中ユーザと推定する。推定部132は、取得部131により取得された複数の位置情報に基づいて、エリアに位置するユーザによる混雑度合いを推定する。推定部132は、エリアの移動中ユーザの目的地を推定する。 The estimation unit 132 estimates the type of congestion in the area based on the posted information. The estimation unit 132 estimates whether or not the congestion in the area is a congestion accompanied by noise. The estimation unit 132 estimates whether or not the user located in the area is a visiting user from outside the area, based on the plurality of user information acquired by the acquisition unit 131. The estimation unit 132 estimates whether or not the user located in the area is a visiting user based on the behavior history of each of the plurality of users. The estimation unit 132 estimates a user whose movement speed is equal to or higher than a predetermined threshold value as a moving user. The estimation unit 132 estimates the degree of congestion by users located in the area based on a plurality of position information acquired by the acquisition unit 131. The estimation unit 132 estimates the destination of the user while the area is moving.
推定部132は、各ユーザの状態を推定する。推定部132は、ユーザが移動中であるか否かを推定する。推定部132は、ユーザの位置を基に、ユーザが移動中ユーザと、移動中ユーザではない滞在ユーザとのいずれであるかを推定する。推定部132は、各エリアの範囲を示す情報と、各ユーザの位置とを比較することにより、各エリアに位置するユーザを推定する。推定部132は、各エリアに位置するユーザの数(全ユーザ数)を基に、各エリアの混雑度合い(混雑レベル)を推定する。 The estimation unit 132 estimates the state of each user. The estimation unit 132 estimates whether or not the user is moving. The estimation unit 132 estimates whether the user is a moving user or a staying user who is not a moving user, based on the position of the user. The estimation unit 132 estimates the users located in each area by comparing the information indicating the range of each area with the position of each user. The estimation unit 132 estimates the degree of congestion (congestion level) in each area based on the number of users located in each area (total number of users).
(算出部133)
算出部133は、取得部131により取得された情報を用いて、各種情報を算出する。算出部133は、推定部132により推定された情報を用いて、各種情報を算出する。算出部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部133は、移動中のユーザの平均を算出する。
(Calculation unit 133)
The calculation unit 133 calculates various types of information using the information acquired by the acquisition unit 131. The calculation unit 133 calculates various types of information using the information estimated by the estimation unit 132. The calculation unit 133 calculates various information based on the various information stored in the storage unit 120. The calculation unit 133 calculates the average of the moving users.
算出部133は、推定部132により推定された移動中のユーザの数を基に、エリアの移動中ユーザの時間的な平均を算出する。算出部133は、所定の期間ごとの移動中のユーザの数を基に、平均を算出する。例えば、算出部133は、Aエリアについて、期間#11の移動中ユーザの数「MN11」、期間#12の移動中ユーザの数「MN12」等を合算し、期間の数で除算することにより、平均「AV11」を算出する。 The calculation unit 133 calculates the temporal average of the moving users in the area based on the number of moving users estimated by the estimation unit 132. The calculation unit 133 calculates the average based on the number of moving users for each predetermined period. For example, the calculation unit 133 adds up the number of moving users “MN11” in the period # 11, the number of moving users “MN12” in the period # 12, and divides the area A by the number of periods. The average "AV11" is calculated.
(生成部134)
生成部134は、取得部131により取得された情報を用いて、各種情報を生成する。生成部134は、推定部132により推定された情報を用いて、各種情報を生成する。生成部134は、算出部133により算出された情報を用いて、各種情報を生成する。
(Generation unit 134)
The generation unit 134 generates various information using the information acquired by the acquisition unit 131. The generation unit 134 generates various types of information using the information estimated by the estimation unit 132. The generation unit 134 generates various types of information using the information calculated by the calculation unit 133.
生成部134は、算出部133により算出された平均を用いてコンテンツを生成する。生成部134は、算出部133により算出された平均を用いて、複数のエリアの平均の多寡を示すヒートマップであるコンテンツを生成する。 The generation unit 134 generates the content using the average calculated by the calculation unit 133. The generation unit 134 uses the average calculated by the calculation unit 133 to generate content that is a heat map showing the average amount of the plurality of areas.
生成部134は、コンテンツCT1等の各種コンテンツを生成する。生成部134は、ヒートマップであるコンテンツCT1を生成する。例えば、生成部134は、Java(登録商標)等の種々の技術を適宜用いて、端末装置10へ提供する画面(コンテンツ)を生成する。なお、生成部134は、CSSやJavaScript(登録商標)やHTMLの形式に基づいて、端末装置10へ提供する画面(コンテンツ)を生成してもよい。また、例えば、生成部134は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やGIF(Graphics Interchange Format)やPNG(Portable Network Graphics)など様々な形式で画面(コンテンツ)を生成してもよい。
The generation unit 134 generates various contents such as the content CT1. The generation unit 134 generates the content CT1 which is a heat map. For example, the generation unit 134 appropriately uses various technologies such as Java (registered trademark) to generate a screen (content) to be provided to the
(提供部135)
提供部135は、各種情報を提供する。提供部135は、端末装置10やデータ提供装置50に各種情報を送信する。提供部135は、算出部133により算出された平均に応じた情報をユーザに提供する。提供部135は、生成部134により生成されたコンテンツを提供する。提供部135は、生成部134により生成されたコンテンツCT1を端末装置10に送信する。
(Providing section 135)
The providing unit 135 provides various information. The providing unit 135 transmits various information to the
例えば、提供部135は、平均が最も高いAエリア、すなわち街歩きをしているユーザが多いと推定されるAエリアを移動中のユーザU1に情報を提供する。提供部135は、ユーザU1に各エリアの平均の状況を示す情報を提供する。提供部135は、Aエリアの街歩きをしているユーザU1に、Aエリアが街歩きに適切な状況ではないことを示す情報を提供する。提供部135は、ユーザU1の端末装置10-1に平均一覧ALを送信する。 For example, the providing unit 135 provides information to the user U1 who is moving in the A area having the highest average, that is, the A area where it is estimated that many users are walking around the city. The providing unit 135 provides the user U1 with information indicating the average status of each area. The providing unit 135 provides the user U1 who is walking in the area A with information indicating that the area A is not in an appropriate situation for walking in the city. The providing unit 135 transmits the average list AL to the terminal device 10-1 of the user U1.
〔3.情報処理のフロー〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図7は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the
図7に示すように、情報処理装置100は、複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報を取得する(ステップS101)。そして、情報処理装置100は、複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する(ステップS102)。
As shown in FIG. 7, the
そして、情報処理装置100は、移動中のユーザの数を基に、エリアの移動中ユーザの時間的な平均を算出する(ステップS103)。情報処理装置100は、平均に応じた情報をユーザに提供する(ステップS104)。
Then, the
〔4.表示例〕
ここで、図8を用いて、情報処理装置100が生成したコンテンツの表示の一例を示す。図8は、実施形態に係るコンテンツの表示の一例を示す図である。情報処理装置100は、図8に示すヒートマップであるコンテンツCT1を生成し、端末装置10へ送信する。コンテンツCT1を受信した端末装置10は、コンテンツCT1を表示する。
[4. Display example]
Here, FIG. 8 is used to show an example of displaying the content generated by the
なお、コンテンツCT1に示すAエリア等の各エリアは、地図MP1の各エリアに対応する。図8では、16個のエリアが端末装置10に表示されている場合を示す。具体的には、図8では、Aエリア~Dエリア、Wエリア~Zエリアの8個のエリア全体と他の8個のエリアの一部が端末装置10に表示されている場合を示す。
Each area such as the A area shown in the content CT1 corresponds to each area of the map MP1. FIG. 8 shows a case where 16 areas are displayed on the
例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10の画面を指でタッチし、操作することにより、コンテンツCT1の表示位置や表示範囲や表示サイズ等の表示態様を変更する。例えば、端末装置10を利用するユーザは、コンテンツCT1に対してスワイプ操作を行うことにより、コンテンツCT1の表示位置を変更する。また、端末装置10を利用するユーザは、コンテンツCT1に対してピンチ操作を行うことにより、コンテンツCT1の表示範囲を変更する。例えば、端末装置10を利用するユーザは、コンテンツCT1に対してピンチイン操作を行うことにより、コンテンツCT1を縮小表示させる。例えば、端末装置10を利用するユーザは、コンテンツCT1に対してピンチアウト操作を行うことにより、コンテンツCT1を拡大表示させる。これにより、端末装置10を利用するユーザは、コンテンツCT1のうち所望の箇所を表示させることができる。
For example, a user who uses the
図8に示すように、コンテンツCT1は、各エリアにおける移動中のユーザの平均の多寡をヒートマップのような表示態様で示す。図8の例では、エリアのハッチングが濃い程、そのエリアで移動中のユーザの数が多い、すなわち移動中のユーザが密集していることを示す。図8の例では、コンテンツCT1中のAエリアやZエリアのハッチングが最も濃く、AエリアやZエリアには移動中のユーザの数が多いことを示す。 As shown in FIG. 8, the content CT1 shows the average amount of moving users in each area in a display mode such as a heat map. In the example of FIG. 8, the darker the hatching of the area, the larger the number of users moving in the area, that is, the denser the moving users. In the example of FIG. 8, the hatching of the A area and the Z area in the content CT1 is the darkest, and the number of moving users is large in the A area and the Z area.
このように、情報処理装置100は、各エリアについて移動中のユーザの多寡をヒートマップで示すコンテンツCT1を生成することにより、各エリアのユーザの移動に関するコンテンツを適切に生成することができる。また、情報処理装置100は、ヒートマップで示すコンテンツCT1を端末装置10に送信し、端末装置10がコンテンツCT1をユーザに提示することにより、各エリアのユーザの移動に関する情報をユーザに提供することができる。
As described above, the
〔4-1.その他の表示例〕
なお、上記は一例であり、情報処理装置100が種々のコンテンツを生成し、端末装置10に表示させてもよい。例えば、情報処理装置100は、様々な粒度でコンテンツを生成し、端末装置10に表示させてもよい。例えば、情報処理システム1は、ヒートマップで均等か集中かで見せ方を変えてもよい。
[4-1. Other display examples]
The above is an example, and the
例えば、端末装置10は、図8のようにエリアごとの表示メッシュで大まかに表示し、ユーザが関心を示したエリアの店舗等のデータでスポット確認可能に表示してもよい。例えば、端末装置10は、ユーザが選択したエリアの店舗等の施設の情報を表示してもよい。このように、情報処理システム1は、大局的データと局地的データを出し分けてもよい。
For example, the
また、情報処理システム1は、店舗等の施設の表示態様を、その施設の混雑に応じて変更してもよい。例えば、情報処理システム1は、各施設の混雑レベルの登録を、各施設等の職員等から受け付ける。例えば、情報処理システム1は、店舗が混雑している場合、その店舗のアイコンの色を通常時とは異なる色で表示する。情報処理システム1は、店舗の混雑レベルが所定値以上である場合、その店舗のアイコンの通常の色(例えば白)から混雑時の色(赤)に変更して表示する。例えば、情報処理システム1は、施設の色を、混雑レベルに応じて段階的に変更してもよい。
Further, the
なお、上記の表示例は一例であり、情報処理システム1は、様々な情報を適宜用いて、ユーザの所望の情報を表示する。
The above display example is an example, and the
〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、推定部132と、算出部133と、提供部135とを有する。取得部131は、複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報を取得する。推定部132は、取得部131により取得された複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する。算出部133は、推定部132により推定された移動中のユーザの数を基に、エリアの移動中ユーザの時間的な平均を算出する。提供部135は、算出部133により算出された平均に応じた情報をユーザに提供する。
[5. effect〕
As described above, the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの位置情報に基づいて、エリアの移動中ユーザの数を推定し、エリアの移動中ユーザの時間的な平均を算出して、平均に応じた情報をユーザに提供することで、エリアの移動中ユーザの数に応じてユーザに情報提供を行うことができる。したがって、情報処理装置100は、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、所定の期間ごとにエリアの移動中ユーザの数を推定する。算出部133は、所定の期間ごとの移動中のユーザの数を基に、平均を算出する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、所定の期間ごとの移動中のユーザの数を基に平均を算出することで、一過性の移動中ユーザの増大などの影響を抑制して、エリアの移動中ユーザの数に応じてユーザに情報提供を行うことができる。したがって、情報処理装置100は、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、所定の時間以上エリアに位置するユーザを、エリアの移動中ユーザから除外する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、エリアに滞在していると推定されるユーザを除外することで、より精度よくエリアの移動中ユーザを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、センサにより検知されたセンサ情報を取得する。推定部132は、取得部131により取得されたセンサ情報に基づいて、エリアの移動中ユーザの数を推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、センサ情報を用いて、エリアの移動中ユーザを推定することで、より精度よくエリアの移動中ユーザを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、画像を検知するセンサにより検知された画像情報であるセンサ情報を取得する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、画像を用いて、エリアの移動中ユーザを推定することで、より精度よくエリアの移動中ユーザを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、加速度を検知するセンサにより検知された加速度情報であるセンサ情報を取得する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、加速度の情報を用いて、エリアの移動中ユーザを推定することで、より精度よくエリアの移動中ユーザを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、ユーザが利用する端末装置10が有するセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、端末装置10が検知したセンサ情報を用いて、エリアの移動中ユーザを推定することで、より精度よくエリアの移動中ユーザを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、センサ情報に基づいて、エリアの混雑の度合いを推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、センサ情報を用いてエリアの混雑度合いを推定することで、精度よくエリアの混雑度合いを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、センサ情報に基づいて、エリアの混雑の種別を推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、センサ情報を用いてエリアの混雑の種別を推定することで、精度よくエリアの混雑度合いを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、ソーシャルネットワークサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報を取得する。推定部132は、投稿情報に基づいて、エリアの混雑の種別を推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ソーシャルネットワークサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報を用いてエリアの混雑の種別を推定することで、精度よくエリアの混雑度合いを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定することで、エリアの混雑が周囲に影響を与える混雑であるかを適切に推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、複数のユーザの各々の複数のユーザ情報を取得する。推定部132は、取得部131により取得された複数のユーザ情報に基づいて、エリアに位置するユーザがエリア外からの来訪ユーザであるか否かを推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、複数のユーザ情報に基づいて、エリアに位置するユーザがエリア外からの来訪ユーザであるか否かを推定することで、エリアに位置する人がそのエリアを生活圏とするユーザか否かを適切に推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、複数のユーザの各々の行動履歴を複数のユーザ情報として取得する。推定部132は、複数のユーザの各々の行動履歴に基づいて、エリアに位置するユーザが来訪ユーザであるか否かを推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、複数のユーザの行動履歴に基づいて、エリアに位置するユーザがエリア外からの来訪ユーザであるか否かを推定することで、エリアに位置する人がそのエリアを生活圏とするユーザか否かを適切に推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、移動速度が所定の閾値以上であるユーザを移動中ユーザと推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、移動速度に応じてユーザが移動中であるかを推定することで、より精度よくエリアの移動中ユーザを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、取得部131により取得された複数の位置情報に基づいて、エリアに位置するユーザによる混雑度合いを推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、複数の位置情報に基づいて、エリアに位置するユーザによる混雑度合いを推定することで、より精度よくエリアの混雑度合いを推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部132は、エリアの移動中ユーザの目的地を推定する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、エリアの移動中ユーザの目的地を推定することで、移動中のユーザの移動先を推定することができる。
Further, in the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、生成部134を有する。生成部134は、算出部133により算出された平均を用いてコンテンツを生成する。提供部135は、生成部134により生成されたコンテンツを提供する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、平均を用いて生成したコンテンツを提供することで、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。
Further, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部134は、算出部133により算出された平均を用いて、複数のエリアの平均の多寡を示すヒートマップであるコンテンツを生成する。このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ヒートマップであるコンテンツを生成することで、各エリアの移動中ユーザの多寡をユーザが直感的に理解可能な情報提供を可能にすることができる。
Further, in the
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図9は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[6. Hardware configuration]
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on a program stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard or a mouse via the input /
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the computer 1000 functions as the
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples and various based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in another form in which the above is modified or improved.
〔7.その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[7. others〕
Further, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being manually performed. It is also possible to automatically perform all or part of the processed processing by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 エリア情報記憶部
123 集計情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 推定部
133 算出部
134 生成部
135 提供部
10 端末装置
50 データ提供装置
N ネットワーク
1
Claims (20)
前記取得部により取得された前記複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記移動中のユーザの数を基に、前記エリアの前記移動中ユーザの時間的な平均を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記平均に応じた情報をユーザに提供する提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires a plurality of position information indicating each position of a plurality of users, and
An estimation unit that estimates the number of moving users who are moving users in an area based on the plurality of position information acquired by the acquisition unit.
A calculation unit that calculates the temporal average of the moving users in the area based on the number of moving users estimated by the estimation unit.
A providing unit that provides the user with information according to the average calculated by the calculating unit, and a providing unit.
An information processing device characterized by being equipped with.
所定の期間ごとに前記エリアの前記移動中ユーザの数を推定し、
前記算出部は、
前記所定の期間ごとの前記移動中のユーザの数を基に、前記平均を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The number of the moving users in the area is estimated every predetermined period, and the number of the moving users is estimated.
The calculation unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the average is calculated based on the number of users on the move for each predetermined period.
所定の時間以上前記エリアに位置するユーザを、前記エリアの前記移動中ユーザから除外する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein a user who is located in the area for a predetermined time or longer is excluded from the moving user in the area.
センサにより検知されたセンサ情報を取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記センサ情報に基づいて、前記エリアの前記移動中ユーザの数を推定する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
Acquires the sensor information detected by the sensor and
The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the number of moving users in the area is estimated based on the sensor information acquired by the acquisition unit.
画像を検知する前記センサにより検知された画像情報である前記センサ情報を取得する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to claim 4, wherein the sensor information, which is the image information detected by the sensor for detecting an image, is acquired.
加速度を検知する前記センサにより検知された加速度情報である前記センサ情報を取得する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to claim 4, wherein the sensor information, which is the acceleration information detected by the sensor for detecting the acceleration, is acquired.
ユーザが利用する端末装置が有する前記センサにより検知された前記センサ情報を取得する
ことを特徴とする請求項4~6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing device according to any one of claims 4 to 6, wherein the sensor information detected by the sensor of the terminal device used by the user is acquired.
前記センサ情報に基づいて、前記エリアの混雑の度合いを推定する
ことを特徴とする請求項4~7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 7, wherein the degree of congestion in the area is estimated based on the sensor information.
前記センサ情報に基づいて、前記エリアの混雑の種別を推定する
ことを特徴とする請求項4~8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 8, wherein the type of congestion in the area is estimated based on the sensor information.
ソーシャルネットワークサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報を取得し、
前記推定部は、
前記投稿情報に基づいて、前記エリアの混雑の種別を推定する
ことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
Get the posted information posted by users on social network services,
The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 9, wherein the type of congestion in the area is estimated based on the posted information.
前記エリアの混雑が騒音を伴う混雑であるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項9または請求項10に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 9, wherein it estimates whether or not the congestion in the area is accompanied by noise.
前記複数のユーザの各々の複数のユーザ情報を取得し、
前記推定部は、
前記取得部により取得された前記複数のユーザ情報に基づいて、前記エリアに位置するユーザが前記エリア外からの来訪ユーザであるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項1~11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
Acquire a plurality of user information of each of the plurality of users,
The estimation unit
Any of claims 1 to 11, wherein it is estimated whether or not a user located in the area is a visiting user from outside the area based on the plurality of user information acquired by the acquisition unit. The information processing apparatus according to item 1.
前記複数のユーザの各々の行動履歴を前記複数のユーザ情報として取得し、
前記推定部は、
前記複数のユーザの各々の行動履歴に基づいて、前記エリアに位置するユーザが前記来訪ユーザであるか否かを推定する
ことを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The action history of each of the plurality of users is acquired as the plurality of user information, and the behavior history is acquired.
The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 12, further comprising estimating whether or not a user located in the area is a visiting user based on the behavior history of each of the plurality of users.
移動速度が所定の閾値以上であるユーザを前記移動中ユーザと推定する
ことを特徴とする請求項1~13のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 13, wherein a user whose movement speed is equal to or higher than a predetermined threshold value is estimated to be the moving user.
前記取得部により取得された前記複数の位置情報に基づいて、前記エリアに位置するユーザによる混雑度合いを推定する
ことを特徴とする請求項1~14のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 14, wherein the degree of congestion by a user located in the area is estimated based on the plurality of position information acquired by the acquisition unit.
前記エリアの前記移動中ユーザの目的地を推定する
ことを特徴とする請求項1~15のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 15, wherein the destination of the moving user in the area is estimated.
をさらに備え、
前記提供部は、
前記生成部により生成された前記コンテンツを提供する
ことを特徴とする請求項1~16のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 A generation unit that generates content using the average calculated by the calculation unit,
Further prepare
The providing part
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 16, wherein the content generated by the generation unit is provided.
前記算出部により算出された前記平均を用いて、複数のエリアの前記平均の多寡を示すヒートマップである前記コンテンツを生成する
ことを特徴とする請求項17に記載の情報処理装置。 The generator is
The information processing apparatus according to claim 17, wherein the content, which is a heat map showing the amount of the average in a plurality of areas, is generated by using the average calculated by the calculation unit.
複数のユーザの各々の位置を示す複数の位置情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された前記移動中のユーザの数を基に、前記エリアの前記移動中ユーザの時間的な平均を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された前記平均に応じた情報をユーザに提供する提供工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by a computer.
An acquisition process for acquiring a plurality of position information indicating each position of a plurality of users, and
An estimation step of estimating the number of moving users who are moving users in an area based on the plurality of position information acquired by the acquisition step, and an estimation step.
A calculation step of calculating the temporal average of the moving users in the area based on the number of the moving users estimated by the estimation step, and a calculation step.
A providing process that provides the user with information according to the average calculated by the calculation process, and
An information processing method characterized by including.
前記取得手順により取得された前記複数の位置情報に基づいて、エリアを移動中のユーザである移動中ユーザの数を推定する推定手順と、
前記推定手順により推定された前記移動中のユーザの数を基に、前記エリアの前記移動中ユーザの時間的な平均を算出する算出手順と、
前記算出手順により算出された前記平均に応じた情報をユーザに提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An acquisition procedure for acquiring multiple location information indicating each position of multiple users, and
An estimation procedure for estimating the number of moving users who are moving users in an area based on the plurality of location information acquired by the acquisition procedure, and an estimation procedure.
A calculation procedure for calculating the temporal average of the moving users in the area based on the number of moving users estimated by the estimation procedure, and a calculation procedure.
A provision procedure for providing the user with information according to the average calculated by the calculation procedure, and a provision procedure.
An information processing program characterized by having a computer execute.
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