JP5045129B2 - 行動分析装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、対象者の行動を分析する技術に関し、例えば、対象者の位置検出手段として、対象者が携帯する記憶媒体から非接触方式で当該対象者の識別情報を読取るセンサを用いる構成に適用して好適な技術に関する。

対象者個人の行動を把握するための情報処理システムが、従来より幾つか知られている。
例えば、非接触方式で内部メモリに記憶した情報を外部のセンサ（例えば、リーダ装置）から読み取ることができる記憶媒体（例えば、ＲＦＩＤ等）を用いて、対象者が建物内を行動（周回）するパターンを収集する行動データ処理システムが提案されている（特許文献１参照。）。
また、対象者の行動における遷移関係をグラフ表示するシステムに、モデルの単純性と情報量という尺度を取り入れてグラフを簡略化する行動データ表示装置が提案されている（特許文献２参照。）。

また、都市の各店舗や各施設にＩＣカード読み取り機を設置して、対象者が携帯するＩＣカードから情報を収集することで対象者の回遊行動を把握する回遊行動把握システムが提案されている（特許文献３参照。）。
また、 携帯端末、ＰＨＳ、ＧＰＳといった情報通信端末を用いて、情報通信端末を携帯する対象者の行動を推測して記録する行動管理システムが提案されている（特許文献４参照。）。
特開２００１―０９２８８５号公報 特開２００４―１０２６８１号公報 特開２００４―１０２６９７号公報 特開２００３―０７６８１８号公報

対象者の位置検出手段として、対象者が携帯する記憶媒体から非接触方式で当該対象者の識別情報を読取る方法は、対象者が観測エリアに移動すると、当該対象者が無意識のうちにその所在位置が検出されるため、自己を識別させる情報を設置されたセンサに読取らせる等といった作法を対象者に強いることがないという利点がある。

この反面、この非接触方式で情報を読取る方法は、無線電波を通信媒体として利用することから電波環境による外乱の影響を受け易く、無線通信範囲が揺らいでその大きさが変化し、観測エリア外からも対象者の識別情報を読取るといったような誤検出が生じる欠点がある。
また、複数の観測エリアが隣接している場合には、これら観測エリア間に空白領域（すなわち、いずれのセンサの無線通信範囲がカバーしない領域）が生じれしまわないようにするため、接触方式で情報を読取る方法では、各センサによる無線通信範囲の縁部をオーバーラップさせた状態に設定する。このため、このオーバーラップした領域で検出された識別情報がいずれの観測エリアに存する対象者からのものか判然とせず、これにより、対象者の行動分析処理に誤りが生じてしまう欠点があった。

本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたもので、精度の高い行動分析を実現することを目的としている。

請求項１に係る行動分析装置は、対象者が検出された観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した検出時刻及び観測エリアの識別情報に基づく観測エリアにおける対象者の検出頻度から、複数の観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者の偏り度合いを演算する演算手段と、前記演算手段で演算された対象者の偏り度合いに基づいて、対象者の移動状態を識別する識別手段と、前記識別手段により識別された対象者の移動状態を示す情報を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項２に係る行動分析装置は、請求項１の行動分析装置において、前記識別手段は、複数の対象者の移動状態を分類して、当該複数の対象者からなる集団の移動状態を識別することを特徴とする。

請求項３に係る行動分析装置は、請求項１の行動分析装置において、前記識別手段は、前記演算手段で演算された対象者の偏り度合いから、一の観測エリアに静止して居る一の対象者と、他の観測エリアから前記一の観測エリアに移動して前記一の対象者と所定時間以上存した他の対象者とを識別することを特徴とする。

請求項４に係る行動分析装置は、請求項３の行動分析装置において、前記出力手段は、前記識別手段により識別された一の対象者と他の対象者とを、他の対象者から一の対象者へ行動方向を表す態様で可視化して出力することを特徴とする。

請求項５に係る行動分析装置は、請求項１の行動分析装置において、前記識別手段は、前記演算手段で演算された対象者の偏り度合いから、特定の観測エリアに所定時間以上静止して居る対象者数を識別することを特徴とする。

請求項６に係る行動分析装置は、請求項１の行動分析装置において、前記識別手段は、前記演算手段で演算された対象者の偏り度合いから、一の観測エリアに静止して居る複数の対象者を識別することを特徴とする。

請求項７に係る行動分析装置は、請求項６の行動分析装置において、前記出力手段は、前記識別手段により識別された複数の対象者間の関連付けを表す態様で可視化して出力することを特徴とする。

請求項８に係る行動分析装置は、請求項１乃至請求項７のいずれか１項の行動分析装置において、前記識別手段は、対象者の属性を保持する情報保持手段を参照して、対象者の属性を峻別して対象者の移動状態を識別することを特徴とする。

請求項９に係る行動分析プログラムは、対象者が検出された観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した検出時刻及び観測エリアの識別情報に基づく観測エリアにおける対象者の検出頻度から、複数の観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者の偏り度合いを演算する演算手段と、前記演算手段で演算された対象者の偏り度合いに基づいて、対象者の移動状態を識別する識別手段と、前記識別手段により識別された対象者の移動状態を示す情報を出力する出力手段と、をコンピュータに実現することを特徴とする。

請求項１０に係る行動分析システムは、観測エリアに設置され且つ対象者が携帯する記憶媒体から非接触方式で当該対象者の識別情報を読取るセンサと、前記センサによる検出に基づいて、対象者が検出された観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した検出時刻及び観測エリアの識別情報に基づく観測エリアにおける対象者の検出頻度から、複数の観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者の偏り度合いを演算する演算手段と、前記演算手段で演算された対象者の偏り度合いに基づいて、対象者の移動状態を識別する識別手段と、前記識別手段により識別された対象者の移動状態を示す情報を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項１の行動分析装置によると、対象者が存する観測エリアの偏り度合いに基づいて対象者の行動を解釈するようにしたため、対象者の行動分析が容易になる。

請求項２に係る行動分析装置によると、複数の対象者からなる集団について行動が活発であるか等といった分析を実現することができる。

請求項３に係る行動分析装置によると、例えば誰が誰に会いに行ったと言うように、対象者間の方向性をもった行動分析を実現することができる。

請求項４に係る行動分析装置によると、対象者間の方向性をもった行動を容易に把握できるように観者に提示することができる。

請求項５に係る行動分析装置によると、例えば、特定の観測エリアの利用度や特定の観測エリアに設置された物の利用度の把握と言った行動分析を実現することができる。

請求項６に係る行動分析装置によると、例えば、誰と誰とが会合をもったかと言った行動分析を実現することができる。

請求項７に係る行動分析装置によると、対象者間の関連を容易に把握できるように観者に提示することができる。

請求項８に係る行動分析装置によると、例えば、組織内の対象者をその役職等の属性に応じて峻別した行動分析を実現することができる。

請求項９に係る行動分析プログラムによると、上記効果を奏する請求項１に係る行動分析装置を、コンピュータによって実現することができる。

請求項１０に係る行動分析システムによると、無線通信範囲の揺らぎやオーバーラップによる欠点を克服して、対象者が携帯する記憶媒体から非接触方式で当該対象者の識別情報を読取る方法により精度の高い行動分析を実現することができる。

本発明を実施例に基づいて具体的に説明する。
図１には、本発明の一実施例に係る行動分析システムの構成を示してある。
本例のシステムは、１又は複数の観測エリア毎に設置された１又は複数のセンサＲと、センサＲによる検出に基づいて１又は複数の対象者の行動を解釈する行動分析装置１とを有している。
なお、本例では、行動分析装置１が有する本発明に係る各機能手段は、行動分析装置１のコンピュータハードウエアで本発明に係る行動分析プログラムを実行することで構成されるが、本発明では、これら各機能手段を専用のハードウエアとして行動分析装置を構成するようにしてもよい。また、本発明に係る行動分析プログラムは、ＣＤＲＯＭ等の記憶媒体に記憶させた形式で、本発明の実施者に提供することができる。

本例のセンサＲは、対象者Ｐが携帯する記憶媒体Ｃから無線通信による非接触方式で当該対象者Ｐを識別する情報を読取る装置である。本例の記憶媒体Ｃは、内蔵のメモリに対象者Ｐを識別する情報を記憶しており、センサＲからの質問信号を受信するとこれに応答して記憶している対象者識別情報を当該センサＲが無線読み取りできるように出力するＲＦＩＤである。
より具体的には、本例のセンサＲは、質問信号としての無線電波を常時或いは間欠的に発信しており、無線通信範囲内（すなわち、無線電波のおよぶ範囲内）に存する記憶媒体Ｃからその対象者識別情報を非接触で読取る。

なお、本例では、記憶媒体ＣとしてＲＦＩＤを用いるが、記憶媒体Ｃは対象者識別情報を記憶して、当該対象者識別情報を外部に非接触方式で提供し得る装置であればよい。
また、本例の記憶媒体ＣとセンサＲとの構成は、センサＲ側からの質問に応答して記憶媒体Ｃが対象者識別情報を応答する方式であるが、本発明では、記憶媒体Ｃが常時或いは間欠的に記憶した対象者識別情報を自発的に発信し、センサＲが発信されている対象者識別情報を自己の無線通信範囲内で受信する方式とする等、対象者が携帯する記憶媒体Ｃから非接触方式で当該対象者を識別する情報を読取ることができれば種々な方式を採用することができる。
また、本例では対象者識別情報として対象者ＩＤを用いるが、本発明では、対象者の名前等、個々の対象者を識別できる情報であれば種々な情報を採用することができる。

本例では、各センサの無線通信範囲毎に対象者ＩＤを検出した観測エリアとすることにより、或いは、各観測エリアをそれぞれ１つのセンサによる無線通信範囲でカバーすることにより、行動分析装置１が、対象者ＩＤを検出したセンサを特定することで、各センサが設置されている位置（観測エリア）の情報を把握できるようにしている。
すなわち、行動分析装置１には設置された各センサの位置を登録したテーブルが設けられており、検出した対象者ＩＤを入力してきたセンサを判別することで、当該対象者ＩＤが検出された位置情報（観測エリア）を得ることができる。
また、同様に、行動分析装置１には時間を計時するタイマが設けられており、センサから検出した対象者ＩＤが入力されてきた時刻を判別することで、当該対象者ＩＤが検出された時刻情報を得ることができる。

ここで、無線通信によるセンサＲは自己を中心とした略円形の無線通信範囲Ｌを形成するため、例えば、図２に示すように９個のセンサＲ1〜Ｒ9で或る大きさのエリアを無線通信範囲として隙間なくカバーしようとした場合、隣接する無線通信範囲の縁部をオーバーラップさせるように各センサＲ1〜Ｒ9が配置される。
したがって、例えばセンサＲ5について言えば、無線通信範囲Ｌ5の中心部分ではセンサＲ5だけの電波が支配するが、無線通信範囲Ｌ5の縁部ではセンサＲ5に隣接する（無線通信範囲がオーバーラップする）他のセンサＲ2、Ｒ4、Ｒ6、Ｒ8との輻輳が生じ、センサＲ5と他のセンサＲ2、Ｒ4、Ｒ6、Ｒ8とのいずれも記憶媒体Ｃから対象者ＩＤを読取ることができてしまう事態が生じる。

更には、無線通信によるセンサＲは外乱等による影響で無線通信範囲の大きさや形状に揺らぎが生じるため、上記のように複数のセンサの無線通信範囲をオーバーラップさせず、１つのセンサの無線通信範囲で観測エリアをカバーする設定としても、観測エリアの近くを通過した対象者の記憶媒体Ｃから対象者ＩＤを読取ってしまう事態が生ずる。

行動分析装置１は、観測エリアに設置されたセンサＲから検出した対象者の識別ＩＤが入力されることにより当該対象者ＩＤ及び当該検出時刻及び当該観測エリアの情報を取得する位置情報取得手段２、当該取得した検出時刻及び検出エリアに基づく観測エリアにおける対象者（対象者ＩＤ）の検出頻度から複数の観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者の検出観測エリアの偏り度合いを推定する移動状態推定手段３、当該推定された対象者の検出観測エリアの偏り度合いに基づいて対象者ＩＤで特定される対象者の行動を解釈する組織行動解釈手段４、当該解釈された対象者の行動を示す情報を出力（可視化して表示出力や、音声による出力等）する或いは後の出力のために記憶格納する結果通知/格納手段５、行動分析を行おうとするオペレータ（観者）からの入力を受け付ける入力手段６を有している。

行動分析装置１によると、位置情報取得手段２がセンサＲが検出した対象者ＩＤを取得するとともに当該対象者の検出時刻及び検出観測エリアの情報を取得し、移動状態推定手段３が当該取得した観測エリアにおける対象者の検出頻度から複数の観測エリアの集合である全観測エリアにおける当該対象者の偏り度合いを推定する。すなわち、移動状態推定手段３は、或る対象者が全観測エリア中の或る観測エリアに偏って存している場合には、当該対象者は「静止」していたと推定することができ、また、或る対象者が全観測エリア中であまり偏ることなく存している場合には、当該対象者は「移動」していたと推定することができる。
そして、組織行動解釈手段４が当該推定された対象者の検出観測エリアの偏り度合いに基づいて対象者ＩＤで特定される対象者の行動を解釈し、結果通知/格納手段５が当該解釈された対象者の行動を示す情報を出力或いは記憶格納する。

移動状態推定手段３は、対象者の行動状態を上記のように推定することで観測エリア数の多寡と検出時刻の多寡とをひとつの指標で考慮することができるようにしており、この推定の元となるデータとして情報論理エントロピーを用いている。
すなわち、移動状態推定手段３は、対象者全員（例えば、分析対象とする組織等の集団を構成する全員）のエントロピーの分布を算出し、その平均値と或る対象者のエントロピーを比較して、平均値より大きい場合は当該対象者は「活発に動き回っている」、平均値より小さい場合は「あまり動いていない」といったように推定することができる。

情報論理エントロピーＨut（Ａ）は、移動状態推定手段３が下記の式（数１）を演算処理することで求められ、対象者ＩＤを検出した観測エリアの偏り度合いを示す値となる。
なお、Ｐut（ａi）は或る対象者ｕの或る期間ｔにおける観測エリアａIでの検出頻度、Ａは観測エリアの集合（全観測エリア）である。

次に、本例の行動分析システムを具体的な行動分析に適用した実施例を説明する。
図３〜図１１は実施例１に係る図であり、実施例１は、１又は複数の対象者から構成される集団（組織、部門等）について、その活動状態を行動分析によって把握するものである。
図３に示すように、組織を構成する対象者Ｐが活動する全観測エリアを複数（図示では９個）の観測エリアＬに分割し、各観測エリアＬにセンサＲをそれぞれ設置して、各観測エリアＬに静止している対象者Ｐの記憶媒体Ｃ及び各観測エリアＬに移動してきた対象者Ｐの記憶媒体Ｃから、それぞれ対象者ＩＤをセンサＲで検出して行動分析装置１へ入力するようにしている。

そして、実施例１では、組織行動解釈手段４が複数の対象者Ｐの同種の行動（例えば、動いている、静止している）を集計して、当該複数の対象者からなる組織の活動状態を解釈し、その結果を処理結果通知/格納手段が図４に示すように可視化して出力する。
なお、図４に示す例では、複数の組織Ａ〜Ｅについてそれぞれ活動状態を解釈し、それら各組織についての活動様態を棒グラフ形式で可視化する或いは記述を含む表形式で可視化している。

より具体的には、行動分析装置１は、図１０に示す処理をシステム運用中は常時行って対象者Ｐの移動に係る情報収集を行っており、オペレータ（ユーザ）からの分析処理開始に係る入力を入力手段６から受け付けると、図１１に示す処理を行って組織の活動状態を解釈する。

図１０に示す処理では、行動分析装置１は所定時間待機した後に（ステップＳ１）、位置情報取得手段２が各センサＲから検出した対象者ＩＤを取得して、図５に示すように、対象者ＩＤをその検出時刻及びセンサ識別情報に応じた検出場所ＩＤ（観測エリア情報）とともにデータベース等に格納する（ステップＳ２）。そして、移動状態推定手段３が、格納した全ての対象者ＩＤ及びその検出位置（観測エリア）情報を用いて、図６に示すように、検出がなされた全期間について各対象者（対象者ＩＤ）のエントロピーを算出し、対象とする組織について構成員である全ての対象者のエントロピーからその平均エントロピーを算出する（ステップＳ３）。

行動分析装置１は、上記一連の処理を繰り返し行い、所定時間（例えば、５秒）として設定されたタイミング毎に各対象者のエントロピー及びその組織としての平均エントロピーを更新する。

図１１に示す処理では、入力手段６でユーザ（オペレータ）から分析開始指示とともに図７に示すような分析対象期間（期間開始日と期間終了日）を受け付けると（ステップＳ１１）、移動状態推定手段３が、上記データベース等に格納されている対象者ＩＤ及びその検出時刻及び観測エリア情報を用いて、分析対象期間中の対象組織に属する各対象者のエントロピーを算出する（ステップＳ１２）。
なお、本例では、分析対象期間を日をもって指定しているが、勿論、日時等といった他の形式の時間情報で指定するようにしてもよい。

そして、移動状態推定手段３が、図８に示すように、上記算出した分析対象期間中の各対象者のエントロピーを、上記処理（ステップＳ３）で算出されている当該各対象者の属する組織の平均エントロピーと比較して、平均値より大きなエントロピーの対象者を「動き回っている」とラベルし、平均値より小さなエントロピーの対象者を「あまり動いていない」とラベルして、当該結果を組織行動解釈手段４に渡す（ステップＳ１３）。

組織行動解釈手段４は、組織毎に、「動き回っている」と「あまり動いていない」といった異なる種類の行動について、それぞれ同種の行動をとった対象者を集計し、これら種類間の対象者数の割合を算出する（ステップＳ１４）。
そして、処理結果通知/格納手段５が、上記算出結果に基づいて、図９に示すように、組織（部門）毎の「動き回っている」対象者と「あまり動いていない」対象者の割合を棒グラフ形式で可視化して画面表示等によってオペレータに提示する（ステップＳ１５）。

図１２及び図１３には、上記実施例１の他の態様を示してある。
この態様では、各観測エリアＬに設置したセンサＲと位置情報とを対応付けたテーブルにテリトリー分けを設定することで、図１２に示すように、部門ＡのエリアＬＡ、部門ＢのエリアＬＢ、部門ＣのエリアＬＣといったように全観測エリアを各組織がよく利用するテリトリーに分けている。

また、組織行動解釈手段４によるエントロピーの比較処理に閾値を設けて、大きなエントロピーの対象者は「頻繁に移動する」、中位のエントロピーの対象者は「移動する頻度が普通」、小さなエントロピーの対象者は「まれに移動する」といったように峻別して各部門毎の割合を算出し、図１３に示すように、「頻繁に移動する」、「移動する頻度が普通」、「まれに移動する」に分けて、横軸を部門とし縦軸を対象者数とした棒グラフで可視化して出力する。更に、これら結果を公知の統計処理して、部門Ａは「あまり部門外に行っていない」、部門Ｂは「よく部門外に行っている」と言ったような記述を含む表形式で出力してもよい。

図１４〜図２５は実施例２に係る図であり、実施例２は、図１４に示すように、一の観測エリアに静止して居る一の対象者Ｐと、他の観測エリアから一の観測エリアに移動して一の対象者Ｐと所定時間同居した他の対象者Ｐとを解釈することで、他の対象者Ｐが一の対象者Ｐに会いに行った或いは話をしに行ったといった活動状態を行動分析によって把握可能にするものである。
実施例１と同様に、組織を構成する対象者Ｐが活動する全観測エリアを複数（図示では９個）の観測エリアＬに分割し、各観測エリアＬにセンサＲをそれぞれ設置して、各観測エリアＬに静止している対象者Ｐの記憶媒体Ｃ及び各観測エリアＬに移動してきた対象者Ｐの記憶媒体Ｃから、それぞれ対象者ＩＤをセンサＲで検出して行動分析装置１へ入力するようにしている。

実施例２では、組織行動解釈手段４が、移動状態推定手段３により対象者の検出観測エリアの偏り度合いから推定された「静止」している対象者及び「移動」した対象者に対して、図１５に示すように、一の観測エリア（エリアＣ）に静止して居る一の対象者（検出対象者ｂ）と、他の観測エリア（エリアＤ）から一の観測エリア（エリアＣ）に移動して一の対象者（検出対象者ｂ）と所定時間（例えば、会話したとしてみなすことができる時間：５分）同居した他の対象者（検出対象者ａ）と、を解釈する。

そして、処理結果通知/格納手段５が、図１６に示すように、組織行動解釈手段４により解釈された一の対象者（検出対象者ｂ）と他の対象者（検出対象者ａ）とを、他の対象者から一の対象者へ行動方向を表すリンクで繋いだ有効グラフにより可視化して出力する。
なお、上記実施例１による処理を併用して各対象者の行動状態を解釈し、図１７に示すように、検出対象者ａは「出向くことが多い」、検出対象者ｂは「相手が来ることが多い」と言ったような記述を含む表形式で出力してもよい。

より具体的には、行動分析装置１は、図２４に示す処理をシステム運用中は常時行って対象者Ｐの移動に係る情報収集を行っており、オペレータ（ユーザ）からの分析処理開始に係る入力を入力手段６から受け付けると、図２５及び図２３に示す処理を行って一の対象者と他の対象者に係る上記の活動状態を解釈する。

図２４に示す処理では、行動分析装置１は実施例１で説明したと同様な処理を行う。すなわち、行動分析装置１は所定時間待機した後に（ステップＳ２１）、位置情報取得手段２が各センサＲから検出した対象者ＩＤを取得して、図１８に示すように、検出対象者ＩＤをその検出時刻（検出開始時間、検出終了時間）及びセンサ識別情報に応じた検出場所ＩＤ（観測エリア情報）とともにデータベース等に格納する（ステップＳ２２）。そして、移動状態推定手段３が、格納した全ての対象者ＩＤ及びその検出位置（観測エリア）情報を用いて、図１９に示すように、検出がなされた全期間を所定時間ｔ（例えば、５分といった比較的短い時間）について各対象者（対象者ＩＤ）のエントロピーを算出し、対象とする組織について構成員である全ての対象者のエントロピーからその平均エントロピーを算出する（ステップＳ２３）。
なお、このように比較的短い所定時間ｔ毎の平均エントロピーを用いることで、「移動」又は「静止」の推定精度を向上させている。

図２５に示す処理では、入力手段６でユーザ（オペレータ）から分析開始指示とともに図２０に示すような分析対象期間（期間開始日と期間終了日）を受け付けると（ステップＳ３１）、移動状態推定手段３が、上記データベース等に格納されている対象者ＩＤ及びその検出時刻及び観測エリア情報を用いて、分析対象期間を上記所定時間ｔに分割し、各所定時間ｔ中の対象組織に属する各対象者のエントロピーを算出する（ステップＳ３２）。
なお、本例では、分析対象期間を日をもって指定しているが、勿論、日時等といった他の形式の時間情報で指定するようにしてもよい。

そして、移動状態推定手段３が、図２１に示すように、上記算出した所定期間ｔ毎の各対象者のエントロピーを、上記処理（ステップＳ２３）で算出されている当該各対象者の属する組織の平均エントロピーと比較して、平均値より大きなエントロピーの対象者を「移動」とラベルし、平均値より小さなエントロピーの対象者を「静止」とラベルし、更に、図２２に示すように、各対象者毎に最も検出時間の長い観測エリアを「滞在エリア」と推定して、当該結果を組織行動解釈手段４に渡す（ステップＳ３３）。

組織行動解釈手段４は、上記推定結果に基づいて図２３に示す処理を行い、処理結果通知/格納手段５がその処理結果を図１６に示すようなグラフ形式で可視化して画面表示等によってオペレータに提示する（ステップＳ３４）。
図２３に示す処理では、推定結果から分析を行う対象者（terget）を一人取り出し(ステップＳ４１)、当該分析対象者の所定時間ｔ内における移動状態を取り出し(ステップＳ４２)、当該分析対象者の移動状態が、所定時間ｔでは「静止」であり、且つ、１つ前の所定時間ｔ-1では「移動」であるかを判定する(ステップＳ４３)。

上記判定の結果、分析対象者の移動状態が所定時間ｔでは「静止」であり且つ１つ前の所定時間ｔ-1では「移動」である場合には、分析対象者が所定時間ｔで静止したと同じ場所（観測エリア)に、当該所定期間ｔ及び所定時間ｔ-1において「静止」状態で居た他の対象者を上記推定結果から取り出してリスト化し、分析対象者からリストの他の対象者に向けた有向リンクを付加する(ステップＳ４４)。

そして、ステップＳ４３で否定的な判定がなされた場合も含めて、上記分析対象者（terget）についての全期間の処理を終えたかを判定し、未だ全期間の処理が終了していない場合にはステップＳ４２以降の処理を繰り返し行い（ステップＳ４５）、全期間の処理が終了している場合には、上記推定結果中の全ての対象者を分析対象者（terget）にしたかを判定し、未だ分析対象者（terget）とされていない対象者がいる場合には当該対象者を分析対象者とするためにステップＳ４１以降の処理を繰り返し行う（ステップＳ４６）。

図２６及び図２７には、上記実施例２の他の態様を示してある。
この態様では、図２６に示すように、行動分析装置１が更に被験者情報保持手段７を有しており、被験者情報保持手段７に記録されている各対象者の属性（例えば、組織内の役職や職種、性別、年齢等といった個人属性）を参照して、組織行動解釈手段４が、対象者の属性を峻別して対象者の行動を解釈する。
例えば役職といった属性を峻別して対象者の行動解釈を行うことにより、図２７に示すように、同じ観測エリアで同居した相手の対象者を職階で分類して、検出対象者ａは「部下に対して出向くことが多い」「同階層に対して出向くことが多い」といったような記述を含む表形式で解釈結果を出力することができる。

なお、このように組織行動解釈手段４が各対象者の属性を参照して、対象者の属性を峻別して対象者の行動を解釈する方法は、実施例２のみならず、上記実施例１や、後述する実施例３及び４にも適用することができる。

図２８〜図３２は実施例３に係る図であり、実施例３は、図２８に示すように、物品の展示場所や休憩室等といったとうな特定の観測エリアに所定時間以上静止して居る対象者数を解釈することにより、特定の観測エリアの利用状況把握を可能にするものである。
対象者Ｐが活動する全エリア中の少なくとも特定のエリアＬにセンサＲを設置して、特定観測エリアＬに静止している対象者Ｐの記憶媒体Ｃ及び特定観測エリアＬに移動してきた対象者Ｐの記憶媒体Ｃから、それぞれ対象者ＩＤをセンサＲで検出して行動分析装置１へ入力するようにしている。

実施例３では、組織行動解釈手段４が、移動状態推定手段３により対象者の観測エリアの偏り度合いから推定された「静止」している対象者及び「移動」した対象者に対して、図２９に示すように、特定観測エリアに所定時間以上滞在していた対象者の数と、所定時間未満滞在していた対象者の数を解釈する。
そして、処理結果通知/格納手段５が、組織行動解釈手段４により解釈された結果に基づいて、図３０に示すように、特定観測エリアの利用状況に関する記述を含む表形式で可視化して出力する。

より具体的には、行動分析装置１は、図３１に示す処理をシステム運用中は常時行って対象者Ｐの移動に係る情報収集を行っており、オペレータ（ユーザ）からの分析処理開始に係る入力を入力手段６から受け付けると、図３２に示す処理を行って特定の観測エリアにおける対象者の活動状態を解釈する。

図３１に示す処理では、行動分析装置１は実施例２で説明したと同様な処理を行う。すなわち、行動分析装置１は所定時間待機した後に（ステップＳ５１）、位置情報取得手段２が各センサＲから検出した対象者ＩＤを取得して、検出対象者ＩＤをその検出時刻（検出開始時間、検出終了時間）及びセンサ識別情報に応じた検出場所ＩＤ（観測エリア情報）とともにデータベース等に格納する（ステップＳ５２）。

そして、移動状態推定手段３が、格納した全ての対象者ＩＤ及びその検出位置（観測エリア）情報を用いて、検出がなされた全期間を所定時間ｔ（例えば、５分といった比較的短い時間）について各対象者（対象者ＩＤ）のエントロピーを算出し、対象とする組織について構成員である全ての対象者のエントロピーからその平均エントロピーを算出する（ステップＳ５３）。更に、移動状態推定手段３が、各観測エリアにおいて検出された対象者数を算出し、これら全体の平均対象者数を算出して、平均検出対象者数を求めてデータベースに格納する（ステップＳ５４）。

図３２に示す処理では、入力手段６でユーザ（オペレータ）から分析開始指示とともに分析対象期間（期間開始日と期間終了日）を受け付けると（ステップＳ６１）、移動状態推定手段３が、上記データベース等に格納されている対象者ＩＤ及びその検出時刻及び観測エリア情報を用いて、分析対象期間を所定時間ｔに分割し、各所定時間ｔ中の対象としている特定観測エリアで対象者が検出された場合には当該対象者のエントロピーを算出する（ステップＳ６２）。
なお、本例では、分析対象期間を日をもって指定しているが、勿論、日時等といった他の形式の時間情報で指定するようにしてもよい。

そして、移動状態推定手段３が、上記算出した所定期間ｔ毎の各対象者のエントロピーを、上記処理（ステップＳ５３）で算出されている平均エントロピーと比較して、平均値より大きなエントロピーの対象者を「移動中」とラベルし、平均値より小さなエントロピーの対象者を「静止中」とラベルする（ステップＳ６３）。
そして、組織行動解釈手段４が、分析対象期間中の特定観測エリアにおける「移動中」の対象者数と「静止中」の対象者数との割合を算出し（ステップＳ６４）、また、分析対象期間中の特定観測エリアにおける平均対象者数を算出して、全観測エリアの平均対象者数と特定観測エリアにおける平均対象者数との割合を算出する（ステップＳ６５）。

そして、組織行動解釈手段４が、上記算出した特定観測エリアにおける「移動中」の対象者数と「静止中」の対象者数との割合と、上記算出した全観測エリアの平均対象者数と特定観測エリアにおける平均対象者数との割合とから、図３０に示すような利用状況に関するアドバイス記述を含む情報を生成し、当該生成された情報を処理結果通知/格納手段５が画面表示等により可視化して出力する（ステップＳ６６）。

図３３〜図３５は実施例４に係る図であり、実施例４は、いずれかの観測エリアにおいて所定時間以上同時に滞在した対象者を解釈することにより、複数の対象者が会合を持ったと把握することを可能にして、例えば図３３に示すように、会合を持った複数の対象者をリンクにより関連付けて可視化するものである。なお、図３３に示す例では、或る観測エリアで同じ時間に同居した複数の対象者についてその滞在時間を算出し、当該滞在時間に応じて「長くいる」「平均的」「短い」といった傾向も付加されている。

具体的には、行動分析装置１は、図３４に示す処理をシステム運用中は常時行って対象者Ｐの移動に係る情報収集を行っており、オペレータ（ユーザ）からの分析処理開始に係る入力を入力手段６から受け付けると、図３５に示す処理を行って、対象者の検出観測エリアの偏り度合いから、一の観測エリアに静止して同居している複数の対象者を解釈する。

図３４に示す処理では、行動分析装置１は実施例２で説明したと同様な処理を行う。すなわち、行動分析装置１は所定時間待機した後に（ステップＳ７１）、位置情報取得手段２が各センサＲから検出した対象者ＩＤを取得して、検出対象者ＩＤをその検出時刻（検出開始時間、検出終了時間）及びセンサ識別情報に応じた検出場所ＩＤ（観測エリア情報）とともにデータベース等に格納する（ステップＳ７２）。そして、移動状態推定手段３が、格納した全ての対象者ＩＤ及びその検出位置（観測エリア）情報を用いて、検出がなされた全期間を所定時間ｔ（例えば、５分といった比較的短い時間）について各対象者（対象者ＩＤ）のエントロピーを算出し、対象とする組織について構成員である全ての対象者のエントロピーからその平均エントロピーを算出する（ステップＳ７３）。
なお、このように比較的短い所定時間ｔ毎の平均エントロピーを用いることで、「移動」又は「静止」の推定精度を向上させている。

図３５に示す処理では、入力手段６でユーザ（オペレータ）から分析開始指示とともに分析対象期間（期間開始日と期間終了日）を受け付けると（ステップＳ８１）、移動状態推定手段３が、上記データベース等に格納されている対象者ＩＤ及びその検出時刻及び観測エリア情報を用いて、分析対象期間を上記所定時間ｔに分割し、各所定時間ｔ中の対象組織に属する各対象者のエントロピーを算出する（ステップＳ８２）。
なお、本例では、分析対象期間を日をもって指定しているが、勿論、日時等といった他の形式の時間情報で指定するようにしてもよい。

そして、移動状態推定手段３が、上記算出した所定期間ｔ毎の各対象者のエントロピーを、上記処理（ステップＳ７３）で算出されている当該各対象者の属する組織の平均エントロピーと比較して、平均値より大きなエントロピーの対象者を「移動中」とラベルし、平均値より小さなエントロピーの対象者を「静止中」とラベルする（ステップＳ８３）。
組織行動解釈手段４は、上記推定結果に基づいて図２３に示す処理を行い、処理結果通知/格納手段５がその処理結果を図３３に示すようなグラフ形式で可視化して画面表示等によってオペレータに提示する（ステップＳ８４）。

なお、対象者が検出された観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得手段として、上記の実施例では、対象者が対象者識別情報を持っており、観測エリア毎に設けられた受信装置が対象者識別情報を受信し、対象者識別情報、観測エリアの識別情報、検出時刻を対応付けるようにしたが、本発明では種々な他の方法を採用することができる。
例えば、観測エリア毎に当該エリアの識別情報を定期的又は対象者検出時に発信する装置を設け、これを観測エリアにいる対象者側で受信して観測エリア識別情報と当該対象者の識別情報と当該検出時刻とを組にして記憶装置に記憶し、後に、当該記憶装置から読取って情報の組を取得する方法であってもよい。
また、例えば、観測エリア毎に当該エリアの識別情報を定期的又は対象者検出時に発信する装置を設け、これを観測エリアにいる対象者側で受信して観測エリア識別情報と当該対象者の識別情報との組を観測エリア側の装置に返し、観測エリア側の装置から当該組及び当該検出時刻とを取得する方法であってもよい。

本発明の一実施例に係る行動分析システムの構成図である。 本発明の一実施例に係るセンサ配置を説明する図である。 本発明の実施例１に係る概念を説明する図である。 本発明の実施例１に係る出力例を説明する図である。 本発明の実施例１に係る取得情報を説明する図である。 本発明の実施例１に係る算出エントロピーを説明する図である。 本発明の実施例１に係る入力情報を説明する図である。 本発明の実施例１に係る解釈結果を説明する図である。 本発明の実施例１に係る出力結果を説明する図である。 本発明の実施例１に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例１に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例１に係る他の態様の概念を説明する図である。 本発明の実施例１に係る他の態様の出力例を説明する図である。 本発明の実施例２に係る概念を説明する図である。 本発明の実施例２に係る解釈結果を説明する図である。 本発明の実施例２に係る出力例を説明する図である。 本発明の実施例２に係る出力例を説明する図である。 本発明の実施例２に係る取得情報を説明する図である。 本発明の実施例２に係る算出エントロピーを説明する図である。 本発明の実施例２に係る入力情報を説明する図である。 本発明の実施例２に係る推定結果を説明する図である。 本発明の実施例２に係る推定結果を説明する図である。 本発明の実施例２に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例２に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例２に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の一実施例に係る行動分析装置の他の構成例を示す図である。 本発明の一実施例に係る他の出力例を説明する図である。 本発明の実施例３に係る概念を説明する図である。 本発明の実施例３に係る解釈結果を説明する図である。 本発明の実施例３に係る出力例を説明する図である。 本発明の実施例３に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例３に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例４に係る出力例を説明する図である。 本発明の実施例４に係る出処理手順を説明する図である。 本発明の実施例４に係る出処理手順を説明する図である。

符号の説明

１：行動分析装置、 ２：位置情報取得手段、
３：移動状態推定手段、 ４：組織行動解釈手段、
５：処理結果通知/格納手段、 ６：入力手段、
Ｃ：記憶媒体、 Ｐ：対象者、
Ｒ：センサ、 Ｌ：観測エリア、

Claims (10)

1. 対象者に携帯された記憶媒体から当該対象者の識別情報を無線通信により読み取ったセンサの観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得した検出時刻及び観測エリアの識別情報に基づく観測エリアにおける対象者の検出頻度から、複数のセンサの観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者が検出された観測エリアの偏り度合いを表すエントロピーを演算する演算手段と、
   前記演算手段で演算された対象者のエントロピーと当該対象者の属する集団の平均エントロピーとの比較に基づいて、対象者の観測エリア間の移動状態を識別する識別手段と、
   前記識別手段により識別された対象者の観測エリア間の移動状態を示す情報を出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とする行動分析装置。
2. 前記識別手段は、複数の対象者の観測エリア間の移動状態を分類して、当該複数の対象者からなる集団の観測エリア間の移動状態を識別することを特徴とする請求項１に記載の行動分析装置。
3. 前記識別手段は、前記演算手段で演算された対象者のエントロピーから、一の観測エリアに静止して居る一の対象者と、他の観測エリアから前記一の観測エリアに移動して前記一の対象者と所定時間以上存した他の対象者とを識別することを特徴とする請求項１に記載の行動分析装置。
4. 前記出力手段は、前記識別手段により識別された一の対象者と他の対象者とを、他の対象者から一の対象者へ行動方向を表す態様で可視化して出力することを特徴とする請求項３に記載の行動分析装置。
5. 前記識別手段は、前記演算手段で演算された対象者のエントロピーから、特定の観測エリアに所定時間以上静止して居る対象者数を識別することを特徴とする請求項１に記載の行動分析装置。
6. 前記識別手段は、前記演算手段で演算された対象者のエントロピーから、一の観測エリアに静止して居る複数の対象者を識別することを特徴とする請求項１に記載の行動分析装置。
7. 前記出力手段は、前記識別手段により識別された複数の対象者間の関連付けを表す態様で可視化して出力することを特徴とする請求項６に記載の行動分析装置。
8. 前記識別手段は、対象者の属性を保持する情報保持手段を参照して、対象者の属性を峻別して対象者の移動状態を識別することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の行動分析装置。
9. 対象者に携帯された記憶媒体から当該対象者の識別情報を無線通信により読み取ったセンサの観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得機能と、
   前記取得機能で取得した検出時刻及び観測エリアの識別情報に基づく観測エリアにおける対象者の検出頻度から、複数のセンサの観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者が検出された観測エリアの偏り度合いを表すエントロピーを演算する演算機能と、
   前記演算機能で演算された対象者のエントロピーと当該対象者の属する集団の平均エントロピーとの比較に基づいて、対象者の観測エリア間の移動状態を識別する識別機能と、
   前記識別機能により識別された対象者の観測エリア間の移動状態を示す情報を出力する出力機能と、
   をコンピュータに実現させるための行動分析プログラム。
10. 観測エリアに設置され且つ対象者が携帯する記憶媒体から無線通信により当該対象者の識別情報を読取るセンサと、
    前記センサによる検出に基づいて、対象者の識別情報を読み取ったセンサの観測エリアの識別情報、当該対象者の識別情報、当該検出時刻を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得した検出時刻及び観測エリアの識別情報に基づく観測エリアにおける対象者の検出頻度から、複数のセンサの観測エリアの集合である全観測エリアにおける対象者が検出された観測エリアの偏り度合いを表すエントロピーを演算する演算手段と、
    前記演算手段で演算された対象者のエントロピーと当該対象者の属する集団の平均エントロピーとの比較に基づいて、対象者の観測エリア間の移動状態を識別する識別手段と、
    前記識別手段により識別された対象者の観測エリア間の移動状態を示す情報を出力する出力手段と、
    を備えたことを特徴とする行動分析システム。

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