JP5292185B2 - ディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法及び装置及びプログラム - Google Patents

ディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法及び装置及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、ディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法及び装置及びプログラムに係り、特に、ネットワーク化されたディジタルサイネージシステムにおける広告コンテンツを提示するスケジュールを作成するためのディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法及び装置及びプログラムに関する。
従来のディジタルサイネージシステムの広告コンテンツ提示スケジューリングでは、ディスプレイが設置されている場所（○○駅前、△ビル等）、その場所によく居る人（サラリーマン、１０代等）などの属性を考慮して、場所毎に広告コンテンツの提示スケジュールを設計し、設定していた（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。
特開２００５−０１０９６５号公報
「ディジタルサイネージ（電子看板）のメディアとしての価値を高める配信管理技術を開発」 http://www.bcm.co.jp/site/2008/07/ntt-group/0807-ntt-group.pdf. ビジネスコミュニケーション 2008 vol. 45, No. 7.
しかしながら、従来の技術は、ある場所及び時間における属性に応じて適した広告を提示する機能は備えているが、場所を"点"として捉えているため、人がまた別の場所で目にすることまでは考慮されていなかった。従って、場合によってはある人がある広告を目にする機会が一度になってしまい、広告の訴求力を高めることに限界があった。
例えば、図１３に示すように、ある人が駅Ｓで乗車し、駅Ａで乗り換え、駅Ｘで降車という行動をとる場合、同図（ａ）のような各駅における広告提示スケジュールの場合、ある人は、
・駅Ｓ：広告１
・駅Ａ：広告３
・駅Ｘ：広告４
と、各駅で別々の広告を目にすることとなる（目にする確率が高い）。
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、人の移動時間を考慮して、同じ人が同じ広告を目にする機会を増やすことが可能なディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法及び装置及びプログラムを提供することを目的とする。例えば、図１３（ｂ）に示すような広告提示スケジュールを組めば、ある人は駅Ｓ，Ａ，Ｘの全てにおいて「広告１」を目にする確率を高めることを目的とするものである。
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
本発明（請求項１）は、複数のコンテンツ提示場所となるノード（駅）にディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成する装置を用いて、ディジタルサイネージ（看板）の提示スケジュールを生成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法において、
最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると（ステップ１）、ノード間における人の降車割合データを格納した降車割合記憶手段を参照し、各ノードにおける降車割合を求め（ステップ２）、該降車割合が該閾値より大きいノードを抽出し（ステップ３）、
ノード間の運行時間を格納した運行時間記憶手段を参照し、最初にコンテンツを提示するノードから抽出されたノード間の時間を抽出し（ステップ４）、コンテンツの提示スケジュールを生成する（ステップ５）。
本発明（請求項２）は、複数のコンテンツ提示場所となるノード（駅）にディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成する装置を用いて、ディジタルサイネージ（看板）の提示スケジュールを生成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法において、
最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、
ある駅を基点として乗換、あるいは降車する各ノードの降車割合を、属性及び時間帯における人の降車割合を格納した属性・時間帯別降車割合記憶手段を参照して求め、
降車割合が閾値を超えるノードを抽出し、
抽出されたノードのそれぞれについて、ノード間の人の移動時間の分散を格納した分散対応移動時間記憶手段を参照して、分散状況を取得し、該分散状況に応じてノード間の移動時間を算出し、該移動時間に沿ってコンテンツの提示スケジュールを生成する。
図２は、本発明の原理構成図である。
本発明（請求項３）は、複数のコンテンツ提示場所となるノード（駅）にディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置であって、
ノード毎の人の降車割合データを格納した降車割合記憶手段１２と、
ノード間の運行時間を格納した運行時間記憶手段１４と、
最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、降車割合記憶手段１２を参照し、各ノードにおける降車割合を求め、該降車割合が該閾値より大きいノードを抽出するノード抽出手段１３と、
運行時間記憶手段１４を参照し、最初にコンテンツを提示するノードから抽出されたノード間の時間を抽出し、コンテンツの提示スケジュールを生成するスケジュール生成手段１５と、を有する。
本発明（請求項４）は、複数のコンテンツ提示場所となるノード（駅）にディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置であって、
ノード毎の属性及び時間帯における人の降車割合を格納した属性・時間帯別降車割合記憶手段と、
ノード間の人の移動時間の分散を格納した分散対応移動時間記憶手段と、
最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、ある駅を基点として乗換、あるいは降車する各ノードの降車割合を、属性・時間帯別降車割合記憶手段を参照して求め、該降車割合が閾値を超えるノードを抽出する駅抽出手段と、
抽出されたノードのそれぞれについて、分散対応移動時間記憶手段を参照して、分散状況を取得し、該分散状況に応じてノード間の移動時間を算出し、該移動時間に沿ってコンテンツの提示スケジュールを生成する提示スケジュール作成手段と、を有する。
本発明（請求項５）は、請求項３または、４に記載のディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成プログラムである。
上記のように本発明によれば、ディジタルサイネージにおいて、人の移動状況を考慮した広告提示が可能となり、人が乗降する駅毎に何度も同じ広告を目にすることになるので、広告の訴求効果が向上する。
例えば、ディジタルサイネージの特長である動画による広告で、最初の駅でクイズのような広告を提示し、乗換駅でヒントを、降車駅で答えを表示するというような一連の広告を目にする人が最も多くなるように提示スケジュールを作成することができる。
本発明の原理を説明するための図である。 本発明の原理構成図である。 本発明の第１の実施の形態における装置構成図である。 本発明の第１の実施の形態における駅間の人の移動時間と移動に要する時間である。 本発明の第１の実施の形態における提示スケジュール作成処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における運行時間ＤＢの例である。 本発明の第１の実施の形態における提示スケジュールＤＢの例である。 本発明の第２の実施の形態における装置構成図である。 本発明の第２の実施の形態における年代別・性別・時間帯別後者割合ＤＢ（Ｓ駅から乗車の場合）の例である。 本発明の第２の実施の形態における人の移動時間の分散状況である。 本発明の第２の実施の形態における提示スケジュール作成処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における提示スケジュールＤＢの例である。 駅毎の広告提示スケジュールと人の動きの関係である。
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
［第１の実施の形態］
図３は、本発明の一実施の形態における装置構成図である。
同図に示すディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置１０は、降車割合データ生成部１１、降車割合データベース（ＤＢ）１２、駅抽出部１３、運行時間データベース（ＤＢ）１４、提示スケジュール作成部１５、提示スケジュールデータベース（ＤＢ）１６から構成される。
最初に、降車割合データ生成部１１における駅間における人の降車割合データの作成について説明する。
駅などに人が乗降する点（ノード）毎に、他の点から当該点に至る人の割合の基本データを作成する。図４（ａ）の場合、駅Ｓで乗車する人を'１'とすると、駅Ａ，Ｂで降車する人がそれぞれ、'０．６'、'０．４'であり、駅Ａで乗車する人を'１'とすると、駅Ｘ，Ｙ，Ｓで降車する人がそれぞれ'０．７'、'０．２'、'０．１'、というデータとなる。なお、これらの駅は隣の駅同士という意味ではなく、乗り換え無しで直接行ける駅全ての組み合わせとなる。例えば、Ｓを「東京駅」とすると、
Ａ：有楽町
Ｂ：神田
に限らず、
Ａ：渋谷
Ｂ：上野
でも構わない。このようなデータは各鉄道会社が実施している交通量調査や定期券の販売情報を用いて作成することができる。
このような基本データが作成されると、ある駅から乗車して途中で乗り換え、更に別の駅で降車する人の割合を作成することができる。例えば、駅Ｓで乗車して、駅Ａで乗り換え、駅Ｘで降車する人の割合は、
・駅Ｓで乗車した人を'１'とすると、駅Ａで降車する人が'０．６'
・駅Ａで乗車した人を'１'とすると、駅Ｘで降車する人が'０．７'
のようになる。
上記２つのデータから
・駅Ｓで乗車した人が、駅Ｘで降車する人の割合は、
０．６×０．７＝０．４２
と計算できる。
同様に、他の駅の場合も計算し、図４（ｂ）のような駅Ｓをルートとする樹形図のようなデータを作成する。これを降車割合ＤＢ１２に格納する。
なお、もし、駅Ｓ→駅Ａ→駅Ｘのように移動する人の割合が、鉄道会社が実施する調査等で分かっている場合は、図４（ｂ）のような計算をせずにそのデータを降車割合ＤＢ１２に格納すればよい。
駅抽出部１３は、入力部１より入力された駅Ｓを起点として乗り換えあるいは降車する各駅について降車割合を計算し、より大きい降車割合の駅を抽出する。
提示スケジュール作成部１４は、駅抽出部１３で抽出された駅に基づいて、運行時間ＤＢ１４を参照して当該駅から要する時間を抽出し、提示スケジュールを作成し、提示スケジュールＤＢ１６に出力する。
次に、駅抽出部１３、提示スケジュール作成部１５の処理について説明する。
図５は、本発明の第１の実施の形態における提示スケジュール生成処理のフローチャートである。
ステップ１０１） 最初に広告を提示する駅（駅Ｓとする）を決定する。具体的には入力部１より駅Ｓが駅抽出部１３に入力される。
ステップ１０２） 降車割合の閾値ｔｈを決定する。例えば、東京駅から乗車した人を'１'としたとき、３割以上の人に見て欲しい場合は、ｔｈ＝０．３として、入力部１から駅抽出部１３に入力される。
ステップ１０３） 駅抽出部１３は、降車割合ＤＢ１２にアクセスし、図４（ｂ）に示した樹形図の枝を順番に辿りながら、各ノード（駅）における降車割合を計算する。
ステップ１０４） あるノードで降車割合＜ｔｈとなれば、その先のノードでは、降車割合＞ｔｈとなることはないので、そこで、計算を終了し、次の枝に沿った計算を続けていく。
図４（ｂ）の例であれば、ｔｈ＝０．３とした場合、駅Ａ，Ｂ，Ｘが抽出される。
ステップ１０５） 提示スケジュール作成部１５は、ステップ１２０で抽出された駅Ａ，Ｂ，Ｘについて、運行時間ＤＢ１４を参照して駅Ｓから要する時間を抽出し、提示スケジュールを作成し、提示スケジュールＤＢ１６に出力する。
運行時間ＤＢ１４は、例えば、図６に示すように、図１３（ｂ）に示した例を表形式にしたものであり、各表は路線毎に存在する。また、直接接続されていない駅間（乗り換えが必要）の時間は、これらの表を連携して計算する。
これにより、図７にされるような提示スケジュールが求められ、提示スケジュールＤＢ１６に出力される。同図において、「No．0」は起点駅を示している。従って、当該起点駅Ｓの提示時刻は０分後であり、当該起点駅Ｓに時刻を設定することにより、各駅の実際の提示時刻を算出することができる。
［第２の実施の形態］
図８は、本発明の第２の実施の形態における装置構成図である。
同図に示すディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置２０は、降車割合データ生生部２１、年代別・性別・別降車時間帯別降車割合ＤＢ２２、駅抽出部２３、分散対応移動時間ＤＢ２４，提示スケジュール作成部２５、提示スケジュールＤＢ２６から構成される。
前述の第１の実施の形態の提示スケジュール作成部１５では、降車割合を起点駅と終点駅が決まれば一意に決まるものとした。しかし、実際には人の属性（年齢、性別）や時間帯によって降車割合は変化する。例えば、駅の近くに小学校があれば朝の子供の降車割合が高く、会社があれば出勤時間の朝の２０〜４０代の降車割合が高く、あるいは、ショッピングセンターがあれば、昼間の３０代の女性の降車率が高いと想定される。通常、広告はその効果を高めるためにターゲットとする属性に合わせて提示する。従って、人の属性及び時間帯を考慮した降車割合としなければならない。そのため、降車割合データ生成部２１は、図９に示すような属性の違いによる降車割合を反映させた年代別・性別・時間帯別降車割合ＤＢ２２を生成する。同図に示すＤＢ２２は、全ての駅毎にその駅を起点とした場合の、年代、属性、時間帯別の降車割合を示している。例えば、
・６：００〜７：００の間に駅Ｓで乗車した１０代の女性が駅Ａで降車する割合（同図Ａ）
・７：００〜８：００の間に駅Ｓで乗車した３０代の男性が駅Ｂで降車する割合（同図Ｂ）
となる。
第１の実施の形態では、駅間に要する人の移動時間も起点駅と終点駅が決まれば一意に決まるものとした（電車の運行時間と同じとしていた）。しかし、駅にいる人が必ず同じ電車に乗るわけではない。駅の売店に立ち寄ったり、あえて次の電車にしたりする場合もある。高齢者は階段の上り下りに時間が掛かることが想定される。このように、人の移動時間には分散がある。その分散は起点駅から遠いほど、更には間に乗換が挟まるとその回数が多いほど分散が広がる傾向にある。従って、人の移動速度分散も考慮した提示スケジュールにすると、広告が人の目に触れる確率がより向上する。
そのため、本実施の形態では、人の移動時間の分散に対応した移動時間データを格納した分散対応移動時間ＤＢ２４を用いる。図１０に移動時間の分散状況を示した。同図は、ある駅で乗車してある駅で降車する人の数を、横軸に移動に要する時間をとって示したグラフである。このグラフでは、平均的な時間を中心に前後に広がった正規分布で近似している。例えば、駅Ｓ乗車→駅Ａ降車に要する時間の分散状況では、平均的な時間を中心に、その前後２分（平均時間よりも２分早い、あるいは平均時間よりも２分遅い）で全体の約７０％の人が移動していることを示している。各駅間でこのようなデータを作成すると、途中で乗り換えがある経路の場合、起点駅から降車駅に移動する人の分散状況を計算することができる。図１０の場合であれば、
駅Ｓ→駅Ａのデータ、駅Ａ→駅Ｂのデータ
を乗算することにより、
駅Ｓで乗車→駅Ａで乗換→駅Ｘで降車
の場合の駅Ｘにおける分散状況を計算することができる。このようにして求められたデータを分散対象移動時間ＤＢ２４に格納する。
具体的に、降車割合データ生成部２１は、上記のようなデータを任意の方法、例えば、統計手法や、所定の計算式を用いて求めるものとし、本発明では、その計算方法については限定しない。
図１1は、本発明の第２の実施の形態における提示スケジュール生成処理のフローチャートである。
ステップ２０１） 駅抽出部２３は、入力部１から広告が対象とする年代別・性別、及び時間帯を取得する。
ステップ２０２） 駅抽出部２３は、入力部１から最初に広告を提示する駅（駅Ｓ）を取得する。
ステップ２０３） 駅抽出部２３は、入力部１から降車割合の閾値ｔｈを取得する。
ステップ２０４） 駅抽出部２３は、ステップ２０１で取得した対象者・時間帯、ステップ２０２で取得した駅Ｓを起点として乗り換え、あるいは、降車する各駅における降車割合を、年代別・性別・時間帯別降車割合ＤＢ２２にアクセスして計算する。具体的な計算方法は、第１の実施の形態と同様である。
ステップ２０５） 駅抽出部２３は、ステップ２０４で求められた降車割合がステップ２０３で取得した降車割合の閾値ｔｈを超える駅を抽出する。
ステップ２０６） 提示スケジュール作成部２５は、抽出された各駅について、分散対応移動時間ＤＢ２４にアクセスして、人の移動時間の分散データを取得して、各駅までの移動時時間の分散状況を図１０に示す計算方法により計算する。計算結果は表形式でメモリ（図示せず）に格納する。
ステップ２０７） 次に、提示スケジュール作成部２５は、入力部１から分散の閾値σを取得し、前述のメモリ（図示せず）に格納されている分散状況に当該閾値σを適用して、提示すべき時間の幅を計算する。
例えば、図１０）の「駅Ｓ乗車→駅Ａ乗り換え→駅Ｘ降車に要する分散状況の場合、σを１とすると、±１σに相当する時間は±６分と計算される。なお、当該例では、閾値としてσを設定したが、直接分散の割合（６０％等）を設定してもよい。その場合も時間の幅は同様に計算できる。
ステップ２０８） 提示スケジュール作成部２５は、提示時間に幅のある提示スケジュールＡを生成し、メモリ（図示せず）に格納する。その例を図７に示す。
ステップ２０９） メモリ（図示せず）から提示スケジュールＡを取得し、ユーザの表示装置に提示する。ユーザにより指定された時間を、提示時刻（分後）を提示スケジュールＤＢ２６に設定する。これにより、起点（図７のNo．0の駅Ｓ）に時刻を設定することにより、各駅（No.１〜No.3）の実際の提示時刻を算出することができる。
なお、上記の図３及び図８に示す装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、ディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
本発明は、ノードを駅として説明したが、その他公共交通機関のバスの停留所をノードして、本発明を適用することも可能である。
１ 入力部
１０、２０ ディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置
１１、２１ 降車割合データ生成部
１２ 降車割合記憶手段、降車割合ＤＢ
１３、２３ ノード抽出手段、駅抽出部
１４ 運行時間記憶手段、運行時間ＤＢ
１５、２５ スケジュール生成手段、提示スケジュール作成部
１６、２６ 提示スケジュールＤＢ
２２ 年代別・性別・時間帯別降車割合ＤＢ
２４ 分散対応移動時間ＤＢ

Claims (5)

  1. 複数のコンテンツ提示場所となるノードにディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成する装置を用いて、ディジタルサイネージ（看板）の提示スケジュールを生成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法において、
    最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、ノード間における人の降車割合データを格納した降車割合記憶手段を参照し、各ノードにおける降車割合を求め、該降車割合が該閾値より大きいノードを抽出し、
    ノード間の運行時間を格納した運行時間記憶手段を参照し、前記最初にコンテンツを提示するノードから抽出されたノード間の時間を抽出し、前記コンテンツの提示スケジュールを生成する
    ことを特徴とするディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法。
  2. 複数のコンテンツ提示場所となるノードにディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成する装置を用いて、ディジタルサイネージ（看板）の提示スケジュールを生成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法において、
    最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、
    ある駅を基点として乗換、あるいは降車する各ノードの降車割合を、属性及び時間帯における人の降車割合を格納した属性・時間帯別降車割合記憶手段を参照して求め、
    前記降車割合が前記閾値を超えるノードを抽出し、
    抽出された前記ノードのそれぞれについて、ノード間の人の移動時間の分散を格納した分散対応移動時間記憶手段を参照して、分散状況を取得し、該分散状況に応じてノード間の移動時間を算出し、該移動時間に沿って前記コンテンツの提示スケジュールを生成する
    ことを特徴とするディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成方法。
  3. 複数のコンテンツ提示場所となるノードにディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置であって、
    ノード毎の人の降車割合データを格納した降車割合記憶手段と、
    ノード間の運行時間を格納した運行時間記憶手段と、
    最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、前記降車割合記憶手段を参照し、各ノードにおける降車割合を求め、該降車割合が該閾値より大きいノードを抽出するノード抽出手段と、
    前記運行時間記憶手段を参照し、前記最初にコンテンツを提示するノードから抽出されたノード間の時間を抽出し、前記コンテンツの提示スケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
    を有することを特徴とするディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置。
  4. 複数のコンテンツ提示場所となるノードにディジタルコンテンツを提示するスケジュールを作成するディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置であって、
    ノード毎の属性及び時間帯における人の降車割合を格納した属性・時間帯別降車割合記憶手段と、
    ノード間の人の移動時間の分散を格納した分散対応移動時間記憶手段と、
    最初にコンテンツを提示するノードと、各ノードで降車する人の割合である降車割合の閾値が入力されると、ある駅を基点として乗換、あるいは降車する各ノードの降車割合を、前記属性・時間帯別降車割合記憶手段を参照して求め、該降車割合が前記閾値を超えるノードを抽出する駅抽出手段と、
    抽出された前記ノードのそれぞれについて、前記分散対応移動時間記憶手段を参照して、分散状況を取得し、該分散状況に応じてノード間の移動時間を算出し、該移動時間に沿って前記コンテンツの提示スケジュールを生成する提示スケジュール作成手段と、
    を有することを特徴とするディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置。
  5. 請求項３または、４に記載のディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのディジタルサイネージコンテンツ提示スケジュール作成プログラム。
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