JP4533985B2 - 情報アクセス関連度解析システム - Google Patents

Description

本願発明は、屋内外におけるユーザによる情報アクセスへの集中を、ユーザの置かれた状況に関連して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各種情報に対して、ユーザ（人や車等の移動体のことをいう）によるアクセスがどの程度集中しているかを特定することは、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 特開２００２−３１８９７６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配設されたアクセスポイントへの顧客のアクセス状況に基づいて顧客動向を解析するシステムや、特許文献２に記載の仮想店舗サーバへのユーザ端末によるアクセス数に応じて表示画像を生成したり込み具合を表示したりする装置などの従来システムでは、情報コンテンツにアクセスした時間・場所・物理条件とアクセスされた情報コンテンツの内容との関連度という観点から解析を考え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、屋内外の空間において提供されている情報コンテンツへの集中を上記関連度の観点から解析することのできる情報アクセス関連度解析システムならびに情報アクセス関連度解析方法、情報アクセス関連度解析プログラムおよびその記録媒体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、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録する手段、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録する手段、および、ある時間帯ｔ_wにおける同一情報コンテンツへのアクセス回数を当該時間帯ｔ_wに前記空間に存在するユーザ数で除した数が閾値を超えている情報コンテンツを、時間帯ｔ_wにおいてアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その２つ組データ｛時間帯ｔ_w，コンテンツ名｝を収集する手段を備えたことを特徴とする情報アクセス関連度解析システムを提供する。

第２には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録する手段、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録する手段、およびある時間ｔ_iまたはある時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間におけるある注目領域内に存在する全ユーザ数で除した割合が閾値を越えている情報コンテンツを、時間ｔ_i／時間帯ｔ_wおよび注目領域においてアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，注目領域，コンテンツ名｝を収集する手段を備えたことを特徴とする情報アクセス関連度解析システムを提供する。

第３には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録する手段、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録する手段、ある時間ｔ_iまたはある時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間におけるある注目領域内に存在する全ユーザ数で除した割合が閾値を越えている情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝を収集する手段、および収集された各情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝の集合からある｛注目領域，コンテンツ名｝の組を選択し、選択された｛注目領域，コンテンツ名｝の組と同一の組を含む各３つ組データから時間ｔ_i／時間帯ｔ_wを取り出し、その時間ｔ_i／時間帯ｔ_wの個数が閾値を越えている場合に、対応する｛注目領域、コンテンツ名｝の２つ組データを、注目領域においてアクセスが集中する情報コンテンツに関する情報として収集する手段を備えたことを特徴とする情報アクセス関連度解析システムを提供する。

第４には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録する手段、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録する手段、前記空間における各地点の物理情報を記録する手段、ある時間ｔ_iまたはある時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間におけるある注目領域内に存在する全ユーザ数で除した割合が閾値を越えている情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝を収集する手段、および収集された各情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝の集合からあるコンテンツ名を選択し、選択されたコンテンツ名と同一のコンテンツ名を含む各３つ組データから２つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，注目領域｝を取り出し、その集合において共通に成り立っている物理条件とコンテンツ名の２つ組データを持つ情報コンテンツを、物理条件が成り立つときにアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その２つ組データ｛物理条件，コンテンツ名｝を収集する手段を備えたことを特徴とする情報アクセス関連度解析システムを提供する。

また、本願発明は、第５には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録するステップ、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録するステップ、およびある時間帯ｔ_wにおける同一情報コンテンツへのアクセス回数を当該時間帯ｔ_wに前記空間に存在するユーザ数で除した数が閾値を超えている情報コンテンツを、時間帯ｔ_wにおいてアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その２つ組データ｛時間帯ｔ_w，コンテンツ名｝を収集するステップを有することを特徴とする情報アクセス関連度解析方法を提供する。

第６には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録するステップ、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録するステップ、およびある時間ｔ_iまたはある時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間におけるある注目領域内に存在する全ユーザ数で除した割合が閾値を越えている情報コンテンツを、時間ｔ_i／時間帯ｔ_wおよび注目領域においてアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，注目領域，コンテンツ名｝を収集するステップを有することを特徴とする情報アクセス関連度解析方法を提供する。

第７には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録するステップ、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録するステップ、ある時間ｔ_iまたはある時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間におけるある注目領域内に存在する全ユーザ数で除した割合が閾値を越えている情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝を収集するステップ、および収集された各情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝の集合からある｛注目領域，コンテンツ名｝の組を選択し、選択された｛注目領域，コンテンツ名｝の組と同一の組を含む各３つ組データから時間ｔ_i／時間帯ｔ_wを取り出し、その時間ｔ_i／時間帯ｔ_wの個数が閾値を越えている場合に、対応する｛注目領域、コンテンツ名｝の２つ組データを、注目領域においてアクセスが集中する情報コンテンツに関する情報として収集するステップを有することを特徴とする情報アクセス関連度解析方法を提供する。

第８には、情報コンテンツの提供が行われている空間におけるユーザの位置情報を記録するステップ、前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を記録するステップ、前記空間における各地点の物理情報を記録するステップ、ある時間ｔ_iまたはある時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間におけるある注目領域内に存在する全ユーザ数で除した割合が閾値を越えている情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝を収集するステップ、および収集された各情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、注目領域、コンテンツ名｝の集合からあるコンテンツ名を選択し、選択されたコンテンツ名と同一のコンテンツ名を含む各３つ組データから２つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，注目領域｝を取り出し、その集合において共通に成り立っている物理条件とコンテンツ名の２つ組データを持つ情報コンテンツを、物理条件が成り立つときにアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その２つ組データ｛物理条件，コンテンツ名｝を収集するステップを有することを特徴とする情報アクセス関連度解析方法を提供する。

そして、本願発明は、第９には、請求項５ないし８のいずれかに記載の情報アクセス関連度解析方法をコンピュータに実行させるための情報アクセス関連度解析プログラム、第１０には、当該情報アクセス関連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する。

上記第１〜第４の情報アクセス関連度解析システムによれば、屋内外の空間において提供されている情報コンテンツへの集中を、情報コンテンツにアクセスした時間・場所・物理条件とアクセスされた情報コンテンツの内容との関連度という観点から解析することができ、時間とコンテンツ内容との関連度解析から特定される集中コンテンツＴ(Time)、時間及び場所とコンテンツ内容との関連度解析から特定される集中コンテンツＴＬ(Time & Place)、場所とコンテンツ内容との関連度解析から特定される集中コンテンツＬ(Place)、物理条件とコンテンツ内容との関連度解析から特定される集中コンテンツＹ（Physical status）の情報を収集できるようになる。これらの情報を利用することで、情報提供空間における各種サービス提供を始めとして、ユーザモデリング、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の適切な実行が可能となる。

また、上記第５〜第８の情報アクセス関連度解析方法によれば、上記第１〜第４の情報アクセス関連度解析システムと同様な効果が得られる方法が実現される。

そして、上記９の情報アクセス関連度解析プログラムおよび上記第１０の記録媒体によれば、上記第５〜第８の情報アクセス関連度解析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。

＜集中コンテンツ＞
本願発明では、上記のとおりにユーザによる情報コンテンツへのアクセス集中を、情報コンテンツにアクセスした時間・場所・物理条件とアクセスされた情報コンテンツの内容との関連度から解析するのであるが、より具体的には、たとえば図１に例示したように当該空間（情報提供空間もしくは解析対象空間と呼べる）において逐次取得されるユーザの位置情報・速度情報、ユーザの置かれた状況・環境に関する物理情報およびユーザの情報コンテンツへのアクセス情報を解析して、次のとおりのアクセスが集中した情報コンテンツ（以下「集中コンテンツ」と呼ぶ）を特定する。

１．特定の時間帯においてアクセスが集中するコンテンツＴ
２．特定の時間帯および場所においてアクセスが集中するコンテンツＴＬ
３．特定の場所においてアクセスが集中するコンテンツＬ
４．特定の物理条件が成り立つときにアクセスが集中するコンテンツＹ
そして、これら特定された集中コンテンツＴ，ＴＬ，Ｌ，Ｙに関する情報は、次のようなデータの組として表わされて収集され、必要に応じてユーザ等に提供される。

Ｔ ：｛時間帯，コンテンツ名｝
ＴＬ：｛時間帯，場所，コンテンツ名｝
Ｌ ：｛場所，コンテンツ名｝
Ｙ ：｛物理条件，コンテンツ名｝
＜情報アクセス関連度解析システム＞
以上のとおりの各種情報解析による「集中コンテンツ」特定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、物理情報システム２０、アクセス情報システム３０、データベースシステム１００、センサデータベース１１０、物理情報データベース１２０、アクセス情報データベース１３０、レイアウトデータベース１４０、集中コンテンツデータベース１５０、解析モジュール２００、ディスプレイ３００を備えている。

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、解析対象空間に関する大きさや形状、区画、物体配置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、もう一つのサブシステムである集中コンテンツデータベース１５０には、解析結果としての前述したとおりの集中コンテンツＴ，ＴＬ，Ｌ，Ｙに関する情報が格納される。

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。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。これら位置・速度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。

物理情報システム２０は、たとえば解析対象空間における各地点の温度、湿度、光量、混雑度、水量、大気汚染度などの様々な物理情報を対象として、それらを計測できるセンサ等の機器を利用して、ユーザの置かれた状況・環境に関する物理情報を取得し、得られたデータを解析モジュール２００に直接与えたり、データベースシステム１００のサブシステムである物理情報データベース１２０に格納したりする。このとき、たとえば、各時刻における各地点の物理情報は、｛空間内の地点｝と｛観測された物理量｝の組として格納される。計測データの存在しない地点の物理情報については、他のデータから補間して推測が可能な場合には、その推測計算を実行して格納する。なお、この物理情報データベース１２０と上記センサデータベース１１０は、実装上一つのデータベースシステムを共有してもよいし、また独立した２つのデータベースシステムであってもよい。

アクセス情報システム３０は、たとえば解析対象空間において情報コンテンツを発信している環境側機器、情報コンテンツやユーザアクセスを管理するサーバなどを利用して、ユーザによる情報コンテンツへのアクセス情報を取得し、得られたデータを解析モジュール２００に直接与えたり、データベースシステム１００のサブシステムであるアクセス情報データベース１３０に格納したりする。このとき、たとえば、各時刻におけるアクセス情報は、｛アクセスしたユーザ名｝と｛アクセスされたコンテンツ名｝の組として格納される。図１では、｛ユーザａ，コンテント３｝、｛ユーザｂ，コンテント６｝、｛ユーザｅ，コンテント８｝といった時間ｔ_iでの２つ組のアクセスデータの集合を例示している。なお、時間ｔ_iにおいてはユーザｃも存在していることがわかるが、同時間ｔ_iのアクセスデータ集合にはユーザｃについてのものが含まれていない。これは、時間ｔ_iにユーザｃがいずれの情報コンテンツにもアクセスしなかったことを意味する。

解析モジュール２００は、センサシステム１０や物理情報システム２０、アクセス情報システム３０、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、物理情報、アクセス情報、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や物理情報システム２０、アクセス情報システム３０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、物理情報システム２０、アクセス情報システム３０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、物理情報システム２０、アクセス情報システム３０、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。

そして、これらセンサシステム１０、物理情報システム２０、アクセス情報システム３０、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。

＜情報アクセス関連度解析処理＞
ここで、以上のとおりのシステムによる情報アクセス関連度解析について、前述した集中コンテンツＴ，ＴＬ，Ｌ，Ｙ毎に説明する。図４〜図７はそれぞれの処理フローチャートである。

＜１．集中コンテンツＴ＞（図４参照）
＜＜ステップＳ１−１＞＞
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Ｓ１−２＞＞
他方、各時間に解析対象空間において提供されている情報コンテンツへアクセスしたユーザ名（ＩＤ等のユーザ固有の情報）とアクセスされたコンテンツ名とを取得し、それらを２つ組データとして逐次データベースに時系列順に格納する。
＜＜ステップＳ２−１〜Ｓ２−３＞＞
上記のとおりに位置情報およびアクセス情報が蓄積された後、それらを次のとおりに解析する。

まず、上記アクセス情報としての２つ組データに基づいて、ある任意の時間帯ｔ_wにおける同一情報コンテンツへのアクセス回数を求める（ステップＳ２−１）。より具体的には、アクセス情報データベース１３０内を、時間軸に沿って時間を順次遡るまたは時間を進めて検索することにより、各時間における情報コンテンツのアクセスの頻度を調べる。この頻度は、現在調べている時刻の前後それぞれいくらかの時間の幅（つまり、現在調べている時刻のプラスマイナスｔ_W／２の幅）の時間幅の間のアクセス回数の合計で計算する。このことは、幅ｔ_wの時間幅（つまり時間帯ｔ_W）に関する頻度を調べていることを意味する。

次に、上記位置情報に基づいて、時間帯ｔ_wに解析対象空間に存在するユーザ数を求める（ステップＳ２−２）。

そして、アクセス回数をユーザ数で除算し、得られた数が予め設定された閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ２−３）。

＜＜ステップＳ３＞＞
後は、越えていると判定された情報コンテンツを収集して、それぞれの２つ組データ｛時間帯，コンテンツ名｝をデータベースに登録する。

以上により、ある時間帯においてアクセスが集中するコンテンツＴを特定し、その情報である上記２つ組データを収集できるのである。

＜２．集中コンテンツＴＬ＞（図５参照）
＜＜ステップＳ１−１〜Ｓ１−２＞＞
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し、それらを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て逐次データベースに時系列順に格納する。

他方、各時間に解析対象空間において提供されている情報コンテンツへアクセスしたユーザ名（ＩＤ等のユーザ固有の情報）とアクセスされたコンテンツ名とを取得し、それらを２つ組データとして逐次データベースに時系列順に格納する。

位置情報とアクセス情報については、前述の集中コンテンツＴの場合と同様な処理となる。

＜＜ステップＳ２−１〜Ｓ２−３＞＞
上記のとおりに位置情報およびアクセス情報が蓄積された後、それらを次のとおりに解析する。

まず、上記アクセス情報としての２つ組データに基づいて、ある任意の時間ｔ_iまたはある任意の時間帯ｔ_wにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を求める（ステップＳ２−１）。ここでの時間帯ｔ_wは、前述の集中コンテンツＴを特定する上で用いた時間帯ｔ_wと同じである。

次に、上記位置情報に基づいて、時間ｔ_iまたは時間帯ｔ_wにおいて解析対象空間におけるある任意の注目領域内に存在する全ユーザ数を求める（ステップＳ２−２）。より具体的には、本解析を行うにあたって、解析対象空間（解析対象空間とも呼べる）において注目すべき領域を考え、これを「ウィンドウ」と呼んで、コンピュータ上に作られた仮想空間内に設定する。すなわち、実際の解析対象空間をコンピュータ上で仮想的に表現し、この空間においてウィンドウを設定するのである。このとき、解析対象空間を２次元空間として表現した場合には矩形や円形等の２次元形状、３次元空間とした場合には直方体や球などの３次元形状のウィンドウを考慮できる。図１は、一例として２次元空間の場合における矩形形状のウィンドウを示している。このウィンドウの設定は、コンピュータ側で自動的に任意の形状や大きさのものを設定しても、外部からの設定指示の入力を受け付けてそれに従ってコンピュータ側で設定するようにもできる。後者の場合では、解析対象空間内にはユーザ位置が点として分布されているので、その分布を見て（上記システム構成ではたとえばディスプレイシステム３００にて表示される）、ウィンドウの形状や大きさを選んでそれを入力すればよい。後は、時間ｔ_iまたは時間帯ｔ_w（以下、時間ｔ_i／時間帯ｔ_wと記載する）において、このように設定された注目領域「ウィンドウ」内に位置する全ユーザ数を計算する。

そして、ユーザ数を全ユーザ数で除した割合が予め設定された閾値を越えているか否かを判定する（ステップＳ２−３）。

＜＜ステップＳ３＞＞
後は、越えていると判定された情報コンテンツを収集して、それぞれの３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，場所，コンテンツ名｝をデータベースに登録する。ここでの「場所」とは、上記ウィンドウの位置情報である。

以上により、解析対象空間におけるあるウィンドウ内に存在する全ユーザのうちである一定の割合以上のユーザがアクセスした情報コンテンツを、ある時間帯および場所（ウィンドウ）においてアクセスが集中するコンテンツＴＬとして特定し、その情報である上記３つ組データを収集できるのである。

＜３．集中コンテンツＬ＞（図６参照）
＜＜ステップＳ１−１〜Ｓ１−２，Ｓ２−１〜Ｓ２−３，Ｓ３＞＞
集中コンテンツＬを特定してその情報を収集する本処理では、前述の集中コンテンツＴＬの場合に得られた３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，場所，コンテンツ名｝の集合を元に解析を行うので、３つ組データの収集処理までは前述の場合と同じであり、説明を省略する。

＜＜ステップＳ４−１〜Ｓ４−３＞＞
３つ組データの集合が得られた後は、次のとおりに解析処理を進める。

まず、収集された３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、場所、コンテンツ名｝の集合から、ある任意の｛場所，コンテンツ名｝の２つ組を選択する（ステップＳ４−１）。この選択は、コンピュータ側で自動的に任意の組を選択しても、外部からの選択指示の入力を受け付けてそれに従ってコンピュータ側で選択するようにもできる。後者の場合では、３つ組みデータの集合を見て（上記システム構成ではディスプレイシステム３００にて表示される）、任意の２つ組を選んで入力すればよい。

続いて、選択された｛場所，コンテンツ名｝の組と同一の組を含む各３つ組データから時間ｔ_i／時間帯ｔ_wを取り出す（ステップＳ４−２）。より具体的には、選択された２つ組と一致する２つ組を有する３つ組データを、３つ組データの集合から検索し、検索された各３つ組データから時間ｔ_i／時間帯ｔ_wだけ取り出し、その集合をＴ₀とする。

そして、集合Ｔ₀の元の個数つまり集合Ｔ₀を構成する時間帯ｔ_wの個数が予め設定された閾値を越えているか否かを判定し、超えている場合に、対応する情報コンテンツをその場所（ウィンドウ）においてアクセスが集中するコンテンツＬとして特定し、その２つ組データ｛場所、コンテンツ名｝をデータベースに登録する（ステップＳ４−３）。

以上により、ある場所においてアクセスが集中するコンテンツＬを特定し、その情報である上記２つ組データを収集できるのである。

＜４．集中コンテンツＹ＞（図７参照）
＜＜ステップＳ１−１〜Ｓ１−２，Ｓ２−１〜Ｓ２−３，Ｓ３＞＞
集中コンテンツＹを特定してその情報を収集する本処理では、前述の集中コンテンツＴＬの場合に得られた３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，場所，コンテンツ名｝の集合を元に解析を行うので、３つ組データの収集処理までは前述の場合と同じであり、説明を省略する。

＜＜ステップＳ１−３＞＞
なお、本処理では、後述するステップＳ４−３にて物理情報が必要となるので、各時刻における解析対象空間内の各地点の物理情報を取得しデータベースに格納しておく。

＜＜ステップＳ４−１〜Ｓ４−３＞＞
３つ組データの集合が得られた後は、次のとおりに解析処理を進める。

まず、収集された３つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w、場所、コンテンツ名｝の集合から、ある任意のコンテンツ名を自動的にもしくは外部からの選択指示に従って選択する（ステップＳ４−１）。

続いて、選択されたコンテンツ名と同一のコンテンツ名を含む各３つ組データから２つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，場所｝を取り出す（ステップＳ４−２）。より具体的には、選択されたコンテンツ名と一致するコンテンツ名を有する３つ組データを、３つ組データの集合から検索し、検索された各３つ組データから｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，場所｝の２つ組を取り出し、その集合をＴ_pとする。

そして、集合Ｔ_pにおいて共通に成り立っている物理条件とコンテンツ名の２つ組データを持つ情報コンテンツを、その物理条件が成り立つときにアクセスが集中する情報コンテンツとして特定し、その２つ組データ｛物理条件，コンテンツ名｝をデータベースに登録する（ステップＳ４−３）。より具体的には、共通の物理条件については、集合Ｔ_pを構成する各２つ組データ｛時間ｔ_i／時間帯ｔ_w，場所｝のうちの｛場所｝と一致する地点の物理情報をそれぞれデータベースから検索し、その中で共通する物理情報つまり複数検索された物理情報を、共通の物理条件として導き出す。たとえば物理情報「温度が１５℃以上である」と物理情報「光量が２００ルクス以上である」が複数検索された場合には、それらが共通の物理条件となる。

以上により、ある物理条件が成り立つときにアクセスが集中するコンテンツＹを特定し、その情報である上記２つ組データを収集できるのである。

＜＜ユーザへの提示＞＞
以上のとおりの集中コンテンツＴ，ＴＬ，Ｌ，Ｙの情報は、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、知りたい集中コンテンツＴ，ＴＬ，Ｌ，Ｙについての登録データを提示すればよいし、また、これらを時間帯・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。これにより、たとえば、ユーザはたとえば人気のある／ないコンテンツ内容を事前に知るなどが可能となり、また、管理者側は情報コンテンツの配信プランニングや内容変更などをより適切に行えるようになる。

本願発明について説明するための図。 情報アクセス関連度解析システムの構成図。 情報アクセス関連度解析システム内の各サブシステムの構成図。 集中コンテンツＴについての情報アクセス関連度解析のフローチャート。 集中コンテンツＴＬについての情報アクセス関連度解析のフローチャート。 集中コンテンツＬについての情報アクセス関連度解析のフローチャート。 集中コンテンツＹについての情報アクセス関連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 物理情報システム
３０ アクセス情報システム
１００ データベースシステム
１１０ センサデータベース
１２０ 物理情報データベース
１３０ アクセス情報データベース
１４０ レイアウトデータベース
１５０ 集中コンテンツデータベース
２００ 解析モジュール
３００ ディスプレイシステム

Claims (2)

1. 情報コンテンツが提供される空間に存在するユーザの位置情報を取得する手段、
   取得されたユーザの位置情報を記録する手段、
   前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を取得する手段、
   取得されたコンテンツ名とユーザ名を記録する手段、
   前記空間において注目すべき領域を設定する手段、
   前記位置情報に基づいて求められた、ある時間ｔiまたはある時間帯ｔwにおいて前記空間における前記注目領域内に存在する全ユーザ数を記録する手段、
   予め設定された閾値を記憶する手段、
   前記時間ｔiまたは時間帯ｔwにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間における前記注目領域内に存在する前記全ユーザ数で除した割合が前記閾値を越えている情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔi／時間帯ｔw、注目領域、コンテンツ名｝を収集する手段、および
   収集された各情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔi／時間帯ｔw、注目領域、コンテンツ名｝の集合からある｛注目領域，コンテンツ名｝の組を選択し、選択された｛注目領域，コンテンツ名｝の組と同一の組を含む各３つ組データから時間ｔi／時間帯ｔwを取り出し、その時間ｔi／時間帯ｔwの個数が前記閾値を越えている場合に、対応する｛注目領域、コンテンツ名｝の２つ組データを、当該注目領域においてアクセスが集中する情報コンテンツに関する情報として収集する手段
   を備えたことを特徴とする情報アクセス関連度解析システム。
2. 情報コンテンツが提供される空間に存在するユーザの位置情報を取得する手段、
   取得されたユーザの位置情報を記録する手段、
   前記空間においてユーザがアクセスしたコンテンツ名とユーザ名を取得する手段、
   取得されたコンテンツ名とユーザ名を記録する手段、
   前記空間における各地点の物理情報を取得する手段、
   取得された物理情報を記録する手段、
   前記空間において注目すべき領域を設定する手段、
   前記位置情報に基づいて求められた、ある時間ｔiまたはある時間帯ｔwにおいて前記空間における前記注目領域内に存在する全ユーザ数を記録する手段、
   予め設定された閾値を記憶する手段、
   前記時間ｔiまたは時間帯ｔwにおいて同一情報コンテンツにアクセスしたユーザ数を前記空間における前記注目領域内に存在する前記全ユーザ数で除した割合が前記閾値を越えている情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔi／時間帯ｔw、注目領域、コンテンツ名｝を収集する手段、および
   収集された各情報コンテンツの３つ組データ｛時間ｔi／時間帯ｔw、注目領域、コンテンツ名｝の集合からあるコンテンツ名を選択し、選択されたコンテンツ名と同一のコンテンツ名を含む各３つ組データから２つ組データ｛時間ｔi／時間帯ｔw，注目領域｝を取り出し、その集合において共通に成り立っている｛物理条件とコンテンツ名｝の２つ組データを、当該物理条件が成り立つときにアクセスが集中する情報コンテンツに関する情報として収集する手段
   を備えたことを特徴とする情報アクセス関連度解析システム。