JP4411393B2

JP4411393B2 - 解析システム

Info

Publication number: JP4411393B2
Application number: JP2004319905A
Authority: JP
Inventors: 浩一車谷; 憲明和泉; 明男幸島; 潔和泉; 倫央山下
Original assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 2004-11-02
Filing date: 2004-11-02
Publication date: 2010-02-10
Anticipated expiration: 2024-11-02
Also published as: JP2006133915A

Description

本願発明は、屋内外における対象物に対するユーザの興味度を解析するシステム等に関するものである。

博覧会、展示会、美術館、オフィスビル、家庭などの屋内や、街角、郊外などの屋外におけるある空間を考えた場合に、その中で提供されているまたはそこに存在する展示物、装置、町並み、風景などの対象物に対して、ユーザ（人や車等の移動体のことをいう）がどの程度興味を抱いたか、またはどの程度必要と感じたかを推定・解析することは、その空間においてユーザに対する各種サービスを適切に提供する上で、またユーザモデリングやユーザ動向分析、情報配信プランニング、スケジューリング、空間レイアウトなどを適切に実行する上で、極めて重要である。
特開２００２−１０９１３５号公報特公平５−１１８９０号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載のイベント領域にて顧客が興味を持って集中している領域を分析するシステムや、上記特許文献２に記載の店舗内の消費者行動を計測してニーズの把握を試みるシステムなどの従来システムでは、各イベント領域でのユーザの滞在時間や特定商品前のユーザの通過や立止り行動を考慮することは知られているものの、対象物それぞれのユーザに対する「対象物有効範囲」という観点から、それとユーザの移動軌跡及び移動速度との関係に基づいて興味度解析を行うといった技術思想は全く提示されていない。

そこで、以上のとおりの事情に鑑み、本願発明は、対象物それぞれのユーザに対する「対象物有効範囲」、つまり対象物の効果がユーザに及ぶ空間領域を設定し、この対象物有効範囲とユーザの移動軌跡及び移動速度との関係に基づいて、ユーザの興味度を解析することのできるユーザ興味度解析システムならびにユーザ興味度解析方法、ユーザ興味度解析プログラムおよびその記録媒体、ならびにその解析結果を用いた各種サービスを実行するシステム等を提供することを課題としている。

本願発明は、上記の課題を解決するものとして、第１には、ユーザの移動軌跡がある対象物の対象物有効範囲に入った時間および出た時間を求める手段、対象物有効範囲の滞在時間中に前記ユーザが移動した距離を算出する手段、移動距離を対象物有効範囲の滞在時間で除して、移動速度を算出する手段、および移動速度が閾値を下回る場合に、４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を興味度リストに記録する手段を備えたことを特徴とするユーザ興味度解析システムを提供する。

第２には、前記ユーザの視線方向を検出する手段、検出されたユーザの視線方向から、前記対象物に視線が向いている時間を算出する手段、および算出された時間が閾値より短い場合に、前記記録した４つ組みデータを興味度リストから削除する手段をさらに備えたことを特徴とする前記ユーザ興味度解析システムを提供する。

また、本願発明は、第３には、ある対象物が、前記ユーザ興味度解析システムによる前記興味度リストまたは別途与えられる興味度リストに出現する回数を数える手段を備えたことを特徴とする人気度解析システム、第４には、前記ユーザ興味度解析システムによる前記興味度リストまたは別途与えられる興味度リストに記録されているあるユーザについての４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を抽出する手段、および抽出された全４つ組データに現れる各対象物に付与されている対象物属性からなる当該ユーザについての属性興味度リストを作成する手段を備えたことを特徴とする属性興味度解析システム、第５には、前記属性興味度解析システムによる全ユーザの属性興味度リスト群の中からある対象物属性を持つ属性興味度リストを抽出する手段、および抽出された属性興味度リストのユーザを当該対象物属性に興味があるユーザとして分類して、そのユーザリストを作成する手段を備えたことを特徴とするユーザ分類システム、第６には、前記属性興味度解析システムによる全ユーザの属性興味度リスト群の中からあるユーザ属性を満たすユーザを抽出する手段、および抽出された全ユーザのうちある対象物に興味を持つユーザの割合が閾値を超えている場合に、そのユーザ属性および対象物を２つ組みデータとして記録したユーザ・対象物興味度リストを作成する手段を備えたことを特徴とするユーザ・対象物興味度解析システム、第７には、前記ユーザ・対象物興味度解析システムによるユーザ・対象物興味度リストに記録されている２つ組みデータ｛ユーザ属性，対象物｝に基づき、当該ユーザ属性を持つユーザに、当該対象物への移動経路を提示する手段を備えたことを特徴とする道案内システム、第８には、前記ユーザ・対象物興味度解析システムによるユーザ・対象物興味度リストに記録されている２つ組データ｛ユーザ属性，対象物｝に基づき、当該対象物に付与されている属性と同一または類似の属性を持つ対象物を検索する手段を備えたことを特徴とする対象物検索システム、第９には、前記ユーザ・対象物興味度解析システムによるユーザ・対象物興味度リストに記録されている２つ組データ｛ユーザ属性，対象物｝に基づき、当該対象物に付与されている属性と同一または類似の属性を持つ対象物を検索する手段、および当該ユーザ属性を持つユーザに、検索された対象物への移動経路を提示する手段を備えたことを特徴とする道案内システムを提供する。

またさらに、本願発明は、第１０には、ユーザの移動軌跡がある対象物の対象物有効範囲に入った時間および出た時間を求めるステップ、対象物有効範囲の滞在時間中にユーザが移動した距離を算出するステップ、移動距離を対象物有効範囲の滞在時間で除して、移動速度を算出するステップ、および移動速度が閾値を下回る場合に、４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を興味度リストに記録するステップを有することを特徴とするユーザ興味度解析方法を提供する。

第１１には、前記ユーザの視線方向を検出するステップ、検出されたユーザの視線方向から、前記対象物に視線が向いている時間を算出するステップ、および算出された時間が閾値より短い場合に、前記記録した４つ組みデータを興味度リストから削除するステップをさらに有することを特徴とする前記ユーザ興味度解析方法を提供する。

さらには、本願発明は、第１２には、ある対象物が、前記ユーザ興味度解析方法による前記興味度リストまたは別途与えられる興味度リストに出現する回数を数えるステップを有することを特徴とする人気度解析方法、第１３には、前記ユーザ興味度解析方法による前記興味度リストまたは別途与えられる興味度リストに記録されているあるユーザについての４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を抽出するステップ、および抽出された全４つ組データに現れる各対象物に付与されている対象物属性からなる当該ユーザについての属性興味度リストを作成するステップを有することを特徴とする属性興味度解析方法、第１４には、前記属性興味度解析方法による全ユーザの属性興味度リスト群の中からある対象物属性を持つ属性興味度リストを抽出するステップ、および抽出された属性興味度リストのユーザを当該対象物属性に興味があるユーザとして分類して、そのユーザリストを作成するステップを有することを特徴とするユーザ分類方法、第１５には、前記属性興味度解析方法による全ユーザの属性興味度リスト群の中からあるユーザ属性を満たすユーザを抽出するステップ、および抽出された全ユーザのうちある対象物に興味を持つユーザの割合が閾値を超えている場合に、そのユーザ属性および対象物を２つ組みデータとして記録したユーザ・対象物興味度リストを作成するステップを有することを特徴とするユーザ・対象物興味度解析方法、第１６には、前記ユーザ・対象物興味度解析システムによるユーザ・対象物興味度リストに記録されている２つ組みデータ｛ユーザ属性，対象物｝に基づき、当該ユーザ属性を持つユーザに、当該対象物への移動経路を提示すステップを有することを特徴とする道案内方法、第１７には、前記ユーザ・対象物興味度解析方法によるユーザ・対象物興味度リストに記録されている２つ組データ｛ユーザ属性，対象物｝に基づき、当該対象物に付与されている属性と同一または類似の属性を持つ対象物を検索するステップを有することを特徴とする対象物検索方法、第１８には、前記ユーザ・対象物興味度解析方法によるユーザ・対象物興味度リストに記録されている２つ組データ｛ユーザ属性，対象物｝に基づき、当該対象物に付与されている属性と同一または類似の属性を持つ対象物を検索するステップ、および当該ユーザ属性を持つユーザに、検索された対象物への移動経路を提示するステップを有することを特徴とする道案内方法を提供する。

そして、本願発明は、第１９には、前記ユーザ興味度解析方法をコンピュータに実行させるためのユーザ興味度解析プログラム、第２０には、当該ユーザ興味度解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、また、第２１には、前記人気度解析方法をコンピュータに実行させるための人気度解析プログラム、第２２には、当該人気度解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、第２３には、前記属性興味度解析方法をコンピュータに実行させるための属性興味度解析プログラム、第２４には、当該属性興味度解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、第２５には、前記ユーザ分類方法をコンピュータに実行させるためのユーザ分類プログラム、第２６には、当該ユーザ分類プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、第２７には、前記ユーザ・対象物興味度解析方法をコンピュータに実行させるためのユーザ・対象物興味度解析プログラム、第２８には、当該ユーザ・対象物興味度解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、第２９には、前記道案内方法をコンピュータに実行させるための道案内プログラム、第３０には、当該道案内プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、第３１には、前記対象物検索方法をコンピュータに実行させるための対象物検索プログラム、第３２には、当該対象物検索プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供し、第３３には、前記道案内方法をコンピュータに実行させるための道案内プログラム、第３４には、当該道案内プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。

上記第１または第２のユーザ興味度解析システムおよび第１０または第１１のユーザ興味度解析方法によれば、屋内外にて提供されているまたは存在する各対象物のユーザに対する「対象物有効範囲」と各ユーザの移動軌跡及び移動速度との関係に基づいて、ユーザの興味度を解析し、対象物に対してユーザがどの程度興味を抱いたか、またはどの程度必要と感じたかを推定することができる。そして、この解析結果を利用することで、各種情報提供サービスやユーザモデリング、ユーザ動向分析、各種プランニング、スケジューリング、空間レイアウトなどの適切な実行が可能となる。たとえば具体的には、対象物の人気度解析、ユーザの対象物属性への興味度解析、特定の属性への興味度によるユーザ群の分類、特定のユーザが興味を持ちそうな対象物の選定、特定のユーザが興味を持ちそうな対象物への道案内、特定のユーザが興味を持ちそうな対象物の検索などを実現できるようになる。

上記第３および第１２の人気度解析システムおよび方法によれば、上記ユーザ興味度解析システムおよび方法による興味度リストに基づき、ある特定の対象物の人気度を解析でき、それを数値データとしてグラフ表示したり地図データと組み合わせて地図上に表示したりして提供するなどのサービスを実現できる。

上記第４および第１３の属性興味度解析システムおよび方法によれば、上記ユーザ興味度解析システムおよび方法による興味度リストに基づき、ユーザ毎のある特定の対象物属性への興味度を解析でき、それを提供するなどのサービスを実現できる。

上記第５および第１４のユーザ分類システムおよび方法によれば、上記属性興味度解析システムおよび方法による属性興味度リストに基づき、対象物の属性毎にユーザを分類でき、よってある特定の属性に興味を持つユーザ群を把握できるリストを提供するなどのサービスを実現できる。

上記第６および第１５のユーザ・対象物興味度システムおよび方法によれば、上記属性興味度解析システムおよび方法による属性興味度リストに基づき、ある特定の属性を持つユーザが興味を持ちそうな対象物を特定でき、それを存在する対象物群から選定して提示するなどのサービスを実現できる。

上記第７および第１６の道案内システムおよび方法によれば、上記ユーザ・対象物興味度システムおよび方法による属性興味度リストに基づき、ある特定の属性を持つユーザが興味を持ちそうな対象物への移動経路を生成でき、それに基づいてそのユーザを自動案内したり、またそのような対象物をより多く経由するような経路を選択するなどのサービスが実現できる。

上記第８および第１７の対象物検索システムおよび方法によれば、上記属性興味度解析システムおよび方法による属性興味度リストに基づき、ある特定の属性を持つユーザが興味を持ちそうな対象物を選定し、さらにその選定された対象物の属性と同一または類似の属性を持つ他の場所に存在する対象物を検索でき、それを提供するなどのサービスが実現できる。

上記第９および第１８の道案内システムおよび方法によれば、上記ユーザ・対象物興味度システムおよび方法による属性興味度リストに基づき、ある特定の属性を持つユーザが興味を持ちそうな対象物を選定し、さらにその選定された対象物の属性と同一または類似の属性を持つ他の場所に存在する対象物を検索して、それへの移動経路を生成でき、それに基づいてその対象物への案内やそのような対象物をより多く通るような道案内を自動的に行うなどのサービスが実現できる。

そして、上記第１９〜第３４の各プログラムおよび記録媒体によれば、それぞれ対応する上記各方法と同様な効果が得られるコンピュータプログラムおよびそれを記録したフレキシブルディスクやＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体が実現される。

＜対象物有効範囲＞
本願発明では、図１に示したように、まず、ある空間内にて提供されているまたはそこに存在する各対象物について、その対象物の効果がユーザに及ぶ空間領域である「対象物有効範囲」を予め設定する。

たとえば、展示物、町並み、風景など主に視覚によって人が認識する対象物の場合には、その対象物を視認できる範囲が対象物の効果が、人に及ぶ空間領域であると言える。また、たとえばスピーカ等によって視覚情報が提供される場合には、その音が聞こえる範囲が、対象物の効果がユーザとしての人に及ぶ空間領域であると言える。これ以外にも、たとえば、車等の移動体に対して対象物に関する説明や広告、地図等の情報を通信提供する場合には、移動体が情報提供サービスを受けられる屋内外の空間において通信可能な領域が、対象物の効果がユーザとしての移動体に及ぶ空間領域であると言える。

したがって、対象物の種類や提供する情報の内容、提示手法等に従って定まる上記空間領域を、対象物毎に対象物有効範囲として予め設定し、データベース化しておく。

また、対象物有効範囲は、情報が提供される際の時間や曜日、日付、空間の混雑具合などといった静的、動的な環境状況によっても変化すると考えられるため、これらの状況変化に応じて動的に変更させることが好ましいとも言える。この場合では、たとえば、システムへの入力情報として動的変更の基になる状況情報を考慮し、入力された状況情報の変化に応じて対象物有効範囲を自動算出するようにシステム構築する。

またさらに、ユーザの属性をクラス分けして、人の場合には性別、年代、幼児、大人、老人、居住地域など、車等の移動体の場合には車種などの属性クラス毎に、対象物有効範囲を設定してもよい。この場合では、たとえば、予め各対象物について、属性クラス毎に対象物有効範囲をデータベース化しておけばよい。

なお、図１では、ユーザとしての人の属性の一例として、ユーザａ＝男性・２０代・近畿、ユーザｂ＝女性・２０代・関東、ユーザｃ＝男性・４０代・九州、ユーザｄ＝男性・３０代・北海道、ユーザｅ＝女子・３０代・北海道を、図中に示している。

＜ユーザ興味度解析システム＞
以上のとおりに設定されデータベース化された対象物有効範囲に基づいて、且つユーザの移動軌跡及び移動速度から、対象物に対するユーザの興味度解析を行うシステムについては、たとえば図２に例示したような構成のものを考慮できる。

図２のシステム構成では、センサシステム１０、ユーザ属性取得システム２０、データベースシステム１００、センサデータベース１１０、ユーザ属性データベース１２０、レイアウトデータベース１３０、興味度データベース１４０、解析モジュール２００およびディスプレイ３００を備え、さらにはサービスシステム４００をも備えている。

データベースシステム１００のサブシステムであるレイアウトデータベース１４０には、解析対象となる屋内外の空間に関する大きさや形状、区画、配置など、その空間にて提供されているまたは存在する対象物に関する名称や属性等の情報や属性などといった初期データ（レイアウトデータと呼べる）が格納されており、これらのデータは他の全てのモジュールへ提供される。また、前述した対象物毎の対象物有効範囲や、さらにはその属性データ等も、このレイアウトデータベース１３０に格納される。

もう一つのサブシステムである興味度データベース１４０には、後述する解析結果としての「興味度リスト」が格納される。

センサシステム１０は、たとえば携帯情報端末装置、携帯電話、ＰＤＡ、ＧＰＳ、無線ＬＡＮ、近接無線通信、ＲＦＩＤタグ、ネットワークセンサ、速度センサなどを利用して、ユーザの現在位置や速度ベクトルを取得し、それを解析モジュール２００に直接与えたり（接続線の図示なし）、データベースシステム１００のサブシステムであるセンサデータベース１１０に格納したりする。このとき、位置情報は、コンピュータ上の仮想的な解析対象空間内の点として表現し、逐次データベースに格納される。解析対象空間をｘ、ｙ座標軸などで表わされる２次元空間またはｘ、ｙ、ｚ座標軸などで表わされる３次元空間とした場合では、それらに合わせた位置座標等でなる点データとすればよい。図１は２次元の場合を例示しているが、３次元であっても同様である。また、空間内の点として表現される位置情報を取得時間に従って逐次記録することで、点をつないで表現される移動軌跡を記録することにもなる。一方、移動の速さとその方向からなる速度ベクトルについては、位置情報から計算して取得することも可能である。データベースについては、ユーザ位置データベース、ユーザ速度データベースといったそれぞれ独立したデータベースシステムを構築してもよい。共通することは、本システムでは、データベース内で時間は離散的に表現している点、ならびに連続的な時間の場合でも微小な時間空間内に含まれるデータを取りまとめて一つの離散時間として扱う点である。

ユーザ属性取得システム２０は、たとえばユーザが保持する携帯情報端末装置との間でデータの送受が可能な通信装置、情報提供場所に設置されてその場で入力可能な入力装置、予め各ユーザの属性情報が分かっている場合にそれを格納した外部データベースなどを利用して、ユーザの性別や年齢等の属性を取得し、得られたデータをサービス実行マネージャ２００に直接与えたり（接続線の図示なし）、データベースシステム１００のサブシステムであるユーザ属性データベース１２０に格納したりする。

これらの位置・速度情報や属性情報等のユーザ情報は、ユーザのプライバシーを守るために匿名性を確保した匿名ＩＤを用いて管理することも可能である。匿名ＩＤとは、本システムやユーザが使用する携帯情報端末装置等によって決められるＩＤであり、個人を特定できないようなものを言う。

解析モジュール２００は、センサシステム１０やユーザ属性取得システム２０、データベースシステム１００からのユーザ位置情報・速度情報、属性情報、対象物有効範囲を含むレイアウトデータなどを用いて後述するとおりの解析処理を実行するものであり、本システムを構成する一モジュールとして構築される。この場合では、センサシステム１０およびユーザ属性取得システム２０からの出力データを直接に解析モジュール２００に入力することにより、データベースシステム１００が存在しなくともサービスを提供することが可能であり、この場合より高速なサービス提供が可能である。また図２に例示したように、センサシステム１０およびユーザ属性取得システム２０の出力を２つに枝分かれさせ、解析モジュール２００とデータベースシステム１００の双方に送ることにより、高速化を行うことも可能である。また、この解析モジュール２００は、たとえば、上記のようなセンサシステム１０、ユーザ属性取得システム２０、データベースシステム１００などのサブシステムが存在しなくとも、それ自身で自律的に動作可能な解析用コンピュータシステムなどとしても構築でき、この場合、解析モジュール２００自身に、位置・速度情報等を取得可能な手段、各種処理を実行する手段、各種データを格納する手段などが備えられる。

サービスシステム４００は、解析モジュール２００により得られた興味度リストを用いて前述した対象物の人気度解析、ユーザの対象物属性への興味度解析、特定の属性への興味度によるユーザ群の分類、特定のユーザが興味を持ちそうな対象物の選定、特定のユーザが興味を持ちそうな対象物への道案内、特定のユーザが興味を持ちそうな対象物の検索などを実行するものである。もちろんこのサービスシステム４００は、本ユーザ興味度解析システムとは別体として構築されたシステムとすることも可能であることは言うまでもなく、この場合たとえば、ユーザ興味度解析システムとの間で「興味度リスト」の受け渡しが可能に構築される。

そして、これらセンサシステム１０、ユーザ属性取得システム２０、データベースシステム１００、解析モジュール２００、ディスプレイシステム３００は、適宜、たとえば図３に例示したように、ディスプレイ等の表示部１、キーボードやマウス等の入力部２、処理プログラムや各種データを記憶する主記憶部（メインメモリ）３、処理プログラムの指令を受けて各種処理を実行する処理部（ＣＰＵ）４、外部とのデータ通信を制御する通信制御部５、各種データを格納するファイルシステム６およびこれらを互いに接続するバス７を備えたものとすることができる。サービスシステム４００も図３の構成を備えたものとでき、別途のサービスシステムも図３の構成を備えたものとして構築でき、処理部４により、適宜入力部２からの入力を受け付けて、主記憶部３に記憶されている各種サービス用のプログラムの指令に従ってサービス処理を実行する。

＜ユーザ興味度解析処理＞
ここで、以上のとおりのシステムによるユーザ興味度解析について説明する。図４はその処理フローチャートである。

＜＜ステップＳ１＞＞
まず、各時間における解析対象空間内の各ユーザの位置情報を取得する。これは、解析対象空間内におけるユーザの時々刻々と変わる現在位置つまりユーザの動線を取得しているとも言える。そして、これら位置情報を、前述のとおりに解析対象空間内の点として表現し、逐次データベースに格納する。

＜＜ステップＳ２＞＞
続いて、ユーザの移動軌跡がある対象物の対象物有効範囲に入った時間および出た時間を求める。

より具体的には、データベースに記録されている時間軸に沿ったユーザの上記位置情報の系列であるユーザの移動軌跡を、その時間軸に沿って順次辿り、移動軌跡がある対象物の対象物有効範囲に入った時間を決定する。これは、たとえば、対象物有効範囲内に移動軌跡を構成する位置座標が入ったときのその位置座標の取得時刻で決まる。また、その対象物有効範囲から出た時間は、一度入った後に位置座標が出たときのその位置座標の取得時刻で求まる。対象物有効範囲については、解析対象空間内に存在するある対象物を選択し、その選択した対象物の対象物有効範囲データをデータベースから読み出す。

＜＜ステップＳ３＞＞
続いて、対象物有効範囲の滞在時間中にユーザが移動した距離を算出する。この距離算出は、たとえば、対象物有効範囲に入った時間でのユーザ位置および出た時間でのユーザ位置をデータベースから読み出し、それぞれの位置座標間の距離を求めればよい。

＜＜ステップＳ４＞＞
次に、移動距離を対象物有効範囲の滞在時間で除して、対象物有効範囲内での移動速度を算出する。滞在時間は、上記入った時間から出た時間を引くことで求まる。

＜＜ステップＳ５〜Ｓ６＞＞
そして、移動速度が予め設定された閾値を下回るか否かを判断し（ステップＳ５）、下回る場合にはユーザがその対象物に興味があると判定する。すなわち、移動速度が遅いときは、ユーザが対象物を視認できる等の範囲でゆっくり移動していたことが分かり、このことからその対象物に興味を抱いていた、必要と感じていたという推定が可能になる。また、興味の度合いは移動速度の閾値から知ることができ、より低い閾値つまりより遅い移動速度値を設定しておくことで、その閾値を下回る移動速度のユーザほど興味が高く、その逆の設定であれば興味が高くないまたは低いことになる。この閾値については、時間、曜日、日付、混雑状況などによって変化する状況に応じて動的に変更してもよいし、またユーザの属性をクラス分けして、性別、年代、幼児、大人、老人、居住地域などの属性クラス毎に閾値を設定してもよい。

なお、求められた移動速度が閾値を下回ると判定されたときには、滞在記録とも呼べる４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を、興味度データベース１４０内の「興味度リスト」に記録する（ステップＳ６）。このときの対象物データについては、たとえば名称や番号や属性等の各対象物を識別できる情報を考慮できる。

以上により、各対象物のユーザに対する有効範囲とユーザの移動軌跡及び移動速度との関係に基づいたユーザの興味度解析が実現される。その解析結果の一形態である「興味度リスト」は、あるユーザがある時間に興味を抱いた対象物、ないしは必要としていたと推定される対象物を表わした滞在記録の集合といえる。

そして、この興味度リストは、ユーザ等の外部からの要求に基づき随時引き出すことが可能である。たとえば、数値化したデータが必要な場合には、興味度リストに記録されている４つ組みデータを提示すればよいし、また、時間帯・場所を表現する地図に重ね合わせることにより、分かり易い形式の地図情報として提供することも可能である。

なお、たとえば、ユーザの移動軌跡以外の情報が得られる場合には、興味度リストに記録された滞在記録から不適当なものを削除することも可能である。たとえば、ユーザの視線方向を時間軸に沿って検出し、そのデータからある対象物に視線が向いている時間を算出し、その時間が閾値より短い場合には、その対象物には興味がなかったつまり興味度が低かったと判定して、そのユーザ及び対象物と同一の｛ユーザ名，対象物｝データを含む滞在記録を興味度リストから削除する。

＜各種サービス＞
以上の興味度解析により得られた興味度リストを利用することで、さらに以下の様々なサービスが可能にもなる。

＜＜１．対象物の人気度解析＞＞
ある対象物が興味度リストに何回出現するかその回数を数え、出現回数が予め設定されている閾値より多いか少ないかを判断するなどによって、どの対象物がより人気があるか、ないしは必要とされているかを解析することができる。そして、この解析結果を数値データとしてグラフ表示して提供するサービス、地図データと組み合わせて地図の上に表示するサービスが可能になる。

＜＜２．ユーザの対象物属性への興味度解析＞＞
対象物の属性データ（たとえば図１に例示したように対象物が展示物の場合にはその製作年代、テーマ、ジャンル、国など、装置の場合にはその機能などを考慮できる。）が別途得られる場合には、あるユーザが持つ興味の傾向を解析することができる。すなわち、興味度リストに出現するある特定のユーザの滞在記録｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を抽出して全て集め、その中に現れる各対象物の属性からなるそのユーザについての「属性興味度リスト」を作る。このリストの中に多く現れる属性にそのユーザがより強い興味を持っていると推定することができ、そして、この「属性興味度リスト」を用いて、ユーザ毎の特定の対象物属性への興味度を数値化して提供するサービスが可能となる。

＜＜３．特定の属性への興味度によるユーザ群の分類＞＞
上記２．の属性興味度リストを数多くのユーザに対して生成し、得られた全ユーザの属性興味度リスト群に現れるある特定の対象物の属性に注目し、その属性を持つ属性興味度リストのみを抽出して、抽出された属性興味度リストのユーザをその対象物属性に興味度を持つユーザとして分類でき、よってそれらユーザ群のリスト（「特定属性に興味を持つユーザリスト」）を得ることができる。そして、このリストを提供するサービスが可能になる。たとえば、ある製作年代のあるテーマに関する対象物に特に興味を持つユーザのリストを提供できる。

＜＜４．特定のユーザが興味を持ちそうな対象物の選定＞＞
ユーザの属性情報がわかっている場合には、上記２．の属性興味度リストを用いて対象物を分類することができる。

すなわち、全ユーザの属性興味度リスト群の中からあるユーザ属性を満たすユーザを検索等して抽出し、抽出された全ユーザのうちある特定の対象物に興味を持つユーザの割合を算出して、その割合が閾値を超えている場合に、そのユーザ属性および対象物を２つ組みデータとして記録したユーザ・対象物興味度リストを作成する。

たとえば、ユーザの属性の集合｛ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n] が与えられた時に、それらの全ての属性を満たすユーザのうち、ある対象物Ｏに興味を持つユーザの割合が別途与えられるある閾値ｋ％を超えている場合には、二つ組データ｛｛ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n]，Ｏ｝を生成し、「ユーザ・対象物興味度リスト」に加える。

このユーザ・対象物興味度リストを用いることにより、ある属性を持つユーザが興味を持つ対象物を、存在する対象物群から選定するサービスが可能になる。すなわち、あるユーザ属性群｛ａ₁，ａ₂，・・・，ａ_n｝が与えられとき、そのような属性を持つユーザが興味を持ちそうな対象物をユーザ・対象物興味度リストを用いて選定できるようになる。より具体的には、たとえば、｛男性，２０歳代，未婚｝という属性を持つユーザが特に興味を持つ対象物のリストを生成できるのである。

＜＜５．特定のユーザが興味を持ちそうな対象物への道案内（１）＞＞
上記４．の選定サービスの結果を道案内サービスへと渡すことにより、選定された対象物への移動経路、つまり上記ユーザ・対象物興味度リスト内の２つ組みデータ｛ユーザ属性，対象物｝の当該対象物への移動経路を生成し、これを用いて、そのユーザ属性を持つユーザを、それが興味を持ちそうな対象物へと自動的に案内したり、またそのような対象物をより多く経由するような経路を選択したりするサービスができるようになる。

＜＜６．特定のユーザが興味を持ちそうな対象物の検索＞＞
上記４．の選定サービスの結果を検索サービスへと渡すことにより、つまりユーザ・対象物興味度リスト内の２つ組みデータ｛ユーザ属性，対象物｝の当該対象物を一度選定した後、その選定された対象物と同一または類似の属性を持つ他の場所に存在する対象物を検索することができる。

＜＜７特定のユーザが興味を持ちそうな対象物への道案内（２）＞＞
上記６．の検索サービスの結果を道案内サービスへと渡すことにより、検索された対象物への移動経路を生成し、これを用いて、２つ組みデータ｛ユーザ属性，対象物｝の当該ユーザ属性を持つユーザへ提供することができる。これにより、特定の属性を持つユーザを、それ興味を持ちそうなより多くの対象物を探してそれらへと自動的に案内するサービスが可能になる。

なお、以上の様々なサービスのための解析や分類、選定、検索等の各種処理は、当然コンピュータにて実行でき、たとえば、前記ユーザ興味度解析システムにおいてこれらの各種処理及びサービスを扱う場合にはそれ用のサービスシステム４００が実行し、または別途の各サービス専用のシステムが構築される場合には、それがユーザ興味度解析システムと連携して実行する。

また、各サービスにて利用される興味度リストについては、前述したユーザ興味度解析システムにより得られる興味度リストだけでなく、別途得られる興味度リストを利用することもできる。すなわち、前述したユーザ興味度解析システムによる興味度解析は興味度リストを生成するための一手法であり、上記各サービスを提供するためには、他の方法で興味度を推定して生成した興味度リスト（但し、４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を記録したものに限る）を利用できるのである。

本願発明について説明するための図。ユーザ興味度解析システムの構成図。ユーザ興味度解析システム内の各サブシステムの構成図。ユーザ興味度解析のフローチャート。

符号の説明

１表示部
２入力部
３主記憶部（メインメモリ）
４処理部（ＣＰＵ）
５通信制御部
６ファイルシステム
７バス
１０センサシステム
２０ユーザ属性取得システム
１００データベースシステム
１１０センサデータベース
１２０ユーザ属性データベース
１３０レイアウトデータベース
１４０興味度データベース
２００解析モジュール
３００ディスプレイシステム
４００サービスシステム

Claims

対象物毎に予め設定された対象物有効範囲を記憶するレイアウトデータベース、
ユーザの位置情報を取得するセンサ、
前記取得した位置情報を取得時間に従って逐次記録するセンサデータベース、
前記逐次記録されている時間軸に沿った位置情報に基づくユーザの移動軌跡をその時間軸に沿って順次辿り、該ユーザの移動軌跡を構成する位置座標がある対象物の対象物有効範囲内に入ったときのその位置座標の取得時間をセンサデータベースから読み出し、該ユーザの移動軌跡が該対象物有効範囲に入った時間を求める手段、
前記逐次記録されている時間軸に沿った位置情報に基づくユーザの移動軌跡をその時間軸に沿って順次辿り、該ユーザの移動軌跡を構成する位置座標がある対象物の対象物有効範囲から出たときのその位置座標の取得時間をセンサデータベースから読み出し、該ユーザの移動軌跡が該対象物有効範囲から出た時間を求める手段、
前記求められたユーザの移動軌跡が対象物有効範囲に入った時間でのユーザの位置情報および対象物有効範囲から出た時間でのユーザの位置情報をセンサデータベースから読み出し、それぞれの位置座標間の距離を、該対象物有効範囲の滞在時間中に前記ユーザが移動した距離として算出する手段、
前記算出された移動距離を、前記求められたユーザの移動軌跡が対象物有効範囲に入った時間から対象物有効範囲から出た時間を引くことで求められる該対象物有効範囲の滞在時間で除して、移動速度を算出する手段、
前記算出された移動速度が閾値を下回る場合に、４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝を、興味度データベースに記録されている興味度リストに記録する手段、
興味度データベースに記録されている興味度リストの４つ組データ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝に基づき、ある対象物が出現する回数を求め、該出現回数が予め設定され記憶されている閾値より多いか少ないかを判断する手段、
を備えたことを特徴とするシステム。
前記レイアウトデータベースに対象物に関する属性データが記憶されており、
前記興味度リストの４つ組みデータ｛ユーザ名，入った時間，出た時間，対象物｝に現れる各対象物に付与されている対象物属性を前記レイアウトデータベースから読み出し、あるユーザ名と各対象物の属性からなる当該ユーザについての属性興味度リストを興味度データベースに記憶する、請求項１記載のシステム。
前記興味度データベースに記憶されている全ユーザの属性興味度リスト群の中から、ある対象物属性を持つ属性興味度リストを抽出し、抽出された属性興味度リストのユーザを当該対象物属性に興味があるユーザとする、請求項２記載のシステム。
ユーザの属性を記憶するユーザ属性データベースを備え、
前記興味度データベースに記憶されている全ユーザの属性興味度リスト群の中から、あるユーザ属性｛ａ１，ａ２，・・・，ａｎ｝を満たすユーザを、ユーザ属性データベースと興味度データベースに基づいて検索抽出し、抽出された全ユーザのうち、ある対象物Ｏに興味を持つユーザの割合が予め設定されている閾値ｋ％を超えている場合に、そのユーザ属性および対象物の２つ組みデータ｛｛ａ１，ａ２，・・・，ａｎ｝、Ｏ｝を、興味度データベースに記録されているユーザ・対象物興味度リストに記憶する、請求項２又は３記載のシステム。
前記興味度データベースに記憶されているユーザ・対象物興味度リストの２つ組データ｛｛ａ１，ａ２，・・・，ａｎ｝、Ｏ｝に基づき、当該対象物に付与されている属性と同一または類似の属性を持つ対象物を、前記レイアウトデータベースから検索する、請求項４に記載のシステム。