JP6399948B2 - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えばトイレ等の施設の利用状態を管理する情報処理装置及び情報処理方法に関する。

従来、例えばトイレ等の施設の使用可否や混雑度合いに関する情報を広範囲に提供する装置が知られている（下記特許文献１参照）。この装置によれば、これからどこのトイレに向かうかの判断の参考にするための情報をユーザに提供することができる。上記装置は、トイレルームに設置された複数の機器に備えられた検知手段からの信号を受け取り、受け取った信号を機器個別に演算処理した上で、同一属性の機器毎に集計処理する。また、上記装置は、集計処理により得られたトイレの利用状況及び混雑度合いに関する情報を、例えば情報提供サービス・システムを介して、携帯端末やカーナビゲーションシステム等に提供する。これにより、携帯端末やカーナビゲーションシステムのユーザは、当該トイレの利用状況及び混雑度合いを確認することができる。

特開２００３−１７１９６９号公報

しかしながら、上記装置により提供される情報は、あくまで現時点（すなわち、上記装置による集計処理の対象とされた時点）におけるトイレの使用可否及び混雑度合いに関する情報であり、例えば現時点でのトイレの利用者がいつトイレの利用を終了するかを把握することはできない。すなわち、現時点で利用されているトイレ等の個室がいつ空くかを把握することができない。このため、上記装置では、トイレを利用したいユーザに対して、トイレが利用可能になる時刻、すなわちトイレ等の施設に滞在中のユーザの利用終了時刻に関する情報を提供することはできない。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、トイレ等の施設に滞在中のユーザの利用終了時刻を精度良く予測することができる情報処理装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明の一側面に係る情報処理装置は、一以上の施設に設けられた無線機器からの無線電波を受信した通信端末から、通信端末のユーザを識別するユーザＩＤを含む電波情報を受信する受信部と、受信部により受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザが施設での滞在を開始した滞在開始時刻を取得し、滞在開始時刻とユーザＩＤとを関連付けた滞在ログを記録する滞在ログ記録部と、受信部により受信された電波情報に基づいて、一の施設に滞在中の滞在ユーザを抽出する滞在ユーザ抽出部と、滞在ユーザが施設に滞在すると予測される予測滞在時間及び滞在ログ記録部に記録された当該滞在ユーザの直近の滞在開始時刻に基づいて、当該滞在ユーザが一の施設の利用を終了する利用終了時刻を予測する利用終了時刻予測部と、を備える。

本発明の一側面に係る情報処理方法は、一以上の施設に設けられた無線機器からの無線電波を受信した通信端末から、通信端末のユーザを識別するユーザＩＤを含む電波情報を受信する受信ステップと、受信ステップにおいて受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザが施設での滞在を開始した滞在開始時刻を取得し、滞在開始時刻とユーザＩＤとを関連付けた滞在ログを記録する滞在ログ記録ステップと、受信ステップにおいて受信された電波情報に基づいて、一の施設に滞在中の滞在ユーザを抽出する滞在ユーザ抽出ステップと、滞在ユーザが施設に滞在すると予測される予測滞在時間及び滞在ログ記録ステップにおいて記録された当該滞在ユーザの直近の滞在開始時刻に基づいて、当該滞在ユーザが一の施設の利用を終了する利用終了時刻を予測する利用終了時刻予測ステップと、を含む。

本発明の一側面に係る情報処理装置又は情報処理方法では、一以上の施設に設けられた無線機器からの無線電波を受信した通信端末から送信される電波情報に基づいて、当該通信端末のユーザが施設での滞在を開始した滞在開始時刻（例えば入室時刻等）が取得され、ユーザＩＤと滞在開始時刻とが関連付けられた滞在ログが記録される。そして、通信端末から送信される電波情報に基づいて一の施設（例えば任意のユーザにより指定された施設）に滞在中の滞在ユーザが抽出され、滞在ユーザの予測滞在時間と滞在ユーザの直近の滞在開始時刻とに基づいて、当該滞在ユーザが一の施設の利用を終了する利用終了時刻が予測される。上記情報処理装置又は上記情報処理方法によれば、トイレ等の施設に滞在中のユーザの利用終了時刻を、当該施設に滞在中のユーザの予測滞在時間と直近の滞在開始時刻とに基づいて精度良く予測することができる。

上記情報処理装置では、上記一の施設は、同時に複数の滞在ユーザを収容可能となっており、利用終了時刻予測部は、複数の滞在ユーザのそれぞれについて利用終了時刻を予測し、予測された複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち最も早い利用終了時刻を上記一の施設の利用可能時刻として出力してもよい。

上記情報処理装置では、例えば複数の個室を有する施設（例えばトイレ、試着室等）において、複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち最も早い時刻を、新たに当該施設を利用しようとするユーザが当該施設を利用することが可能となる時刻（利用可能時刻）として出力する。これにより、例えば一の施設の利用可能時刻をユーザの通信端末に配信したり電光掲示板等に表示したりすること等により、当該一の施設を利用したいユーザに当該一の施設の利用可能時刻を知らせることが可能となる。

上記情報処理装置では、利用終了時刻予測部は、滞在ユーザ抽出部により抽出された滞在ユーザ数と上記一の施設において同時に収容可能な最大ユーザ数とを比較し、最大ユーザ数が滞在ユーザ数より多い場合、現在時刻を利用可能時刻として出力してもよい。

上記一の施設において同時に収容可能な最大ユーザ数が滞在ユーザ数より多い場合、当該一の施設を新たに利用しようとするユーザは直ちに当該一の施設を利用することが可能である。上記情報処理装置によれば、最大ユーザ数が滞在ユーザ数より多い場合に、現在時刻を利用可能時刻として出力することで、適切な利用可能時刻を出力することができる。

上記情報処理装置は、滞在ユーザの平均滞在時間を算出する滞在時間算出部を更に備え、滞在ログ記録部は、受信部により受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザが施設に滞在した時間を示す滞在時間情報を滞在ログに関連付けて記録し、滞在時間算出部は、滞在ログ記録部に記録されている滞在ユーザのユーザＩＤに紐付く滞在ログの滞在時間情報に基づいて、当該滞在ユーザの平均滞在時間を算出し、利用終了時刻予測部は、滞在時間算出部により算出された滞在ユーザの平均滞在時間を予測滞在時間として用いてもよい。

上記情報処理装置によれば、滞在ユーザの平均滞在時間を当該滞在ユーザの予測滞在時間として用いることで、滞在ユーザの過去の行動履歴に基づく高精度な予測滞在時間を得ることができる。その結果、利用終了時刻の予測精度を向上させることができる。

上記情報処理装置は、滞在ユーザの属性又は生体に関するユーザ情報を取得し、所定のモデルに当該ユーザ情報を入力することにより、当該滞在ユーザの滞在時間を算出する滞在時間算出部を更に備え、利用終了時刻予測部は、滞在時間算出部により算出された滞在ユーザの滞在時間を予測滞在時間として用いてもよい。

上記情報処理装置によれば、滞在ユーザの属性又は生体に関するユーザ情報に基づいて当該滞在ユーザの予測滞在時間を精度良く求めることができる。その結果、利用終了時刻の予測精度を向上させることができる。ここで、ユーザ情報のうち属性に関する情報としては、例えば性別や年代等を用いることができる。ユーザ情報のうち生体に関する情報としては、例えば発汗量、肺活量、心拍数、体温、血圧等を用いることができる。

上記情報処理装置は、滞在ユーザが保持する商品に関する保持商品情報を取得し、所定のモデルに保持商品情報を入力することにより、当該滞在ユーザの滞在時間を算出する滞在時間算出部を更に備え、利用終了時刻予測部は、滞在時間算出部により算出された滞在ユーザの滞在時間を予測滞在時間として用いてもよい。

上記情報処理装置によれば、滞在ユーザが保持する商品に関する保持商品情報に基づいて当該滞在ユーザの予測滞在時間を精度良く求めることができる。その結果、利用終了時刻の予測精度を向上させることができる。ここで、保持商品情報としては、例えばユーザが保持する商品の種別や個数等を用いることができる。上記情報処理装置によれば、例えば衣服店の試着室等の施設の待ち時間を予測する場合において、ユーザが試着室等に持ち込んだ商品の種別や個数等に基づいて、ユーザが試着室を利用すると予測される予測滞在時間を精度良く求めることができる。

本発明の一側面によれば、トイレ等の施設に滞在中のユーザの利用終了時刻を精度良く予測することができる。

第１実施形態に係る情報処理装置を含むシステムの全体構成を示す図である。 図１に示すシステムにおける各装置の機能構成を示すブロック図である。 通信端末の動作を示すフローチャートである。 情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 （ａ）ＢＳＳＩＤとトイレＩＤ及び個室ＩＤとの対応関係を記憶したテーブルと（ｂ）滞在ログの一例とを示す図である。 記録処理のフローチャートである。 予測処理のフローチャートである。 滞在ユーザ抽出部の動作を示すフローチャートである。 滞在時間算出部の動作を示すフローチャートである。 利用終了時刻予測部の動作を示すフローチャートである。 利用終了時刻予測部の処理の一例を説明するための図である。 第２実施形態に係る情報処理装置を含むシステムにおける各装置の機能構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る滞在時間算出部の動作を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る情報処理装置を含むシステムにおける各装置の機能構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施形態を説明する。可能な場合には、同様の機能を有する部分には適宜同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置を含むシステムの全体構成を示す図である。図２は、図１に示すシステムにおける各装置の機能構成を示すブロック図である。本実施形態では一例として、ユーザ（図１の例ではユーザＤ）により指定されたトイレ（一の施設）に滞在するユーザ（滞在ユーザ）の利用終了時刻を予測し、予測された利用終了時刻に基づいて指定トイレを利用可能となる利用可能時刻を算出し、利用可能時刻に基づく待ち時間を当該ユーザに通知するシステム１Ａについて説明する。上記システム１Ａは、トイレの各個室内に設けられた無線機器１０と、トイレを利用するユーザにより携帯される通信端末２０と、通信端末２０から送信された情報に基づいてトイレの待ち時間を予測し、予測された待ち時間をユーザに通知する情報処理装置３０と、を備えて構成される。

無線機器１０は、トイレの各個室（例えば各個室に設けられた便器の裏側等）に設けられる近距離無線装置である。無線機器１０は、例えばBlueTooth Low Energy（ＢＬＥ。登録商標）及びWi-Fi等に基づく無線通信を行うアクセスポイント等である。無線機器１０は、当該無線機器１０を識別する個体識別番号（ＢＳＳＩＤ）を含む無線電波を継続的に発信する。

通信端末２０は、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット、ＰＤＡ等である。通信端末２０は、機能的要素として、近距離無線通信部２１と、データ通信部２２と、情報提示部２３と、を備えている。これらの機能的要素は、通信端末２０にインストールされたアプリケーションの機能として実現される。

近距離無線通信部２１は、無線機器１０から発信される無線電波を一定期間毎に受信する。例えば、通信端末２０を保持するユーザ（図１の例ではユーザＡ〜Ｃ）が、トイレの個室に入室し、通信端末２０が無線機器１０の無線電波を受信可能な範囲に入ると、近距離無線通信部２１は、無線機器１０から発信される無線電波を受信する。近距離無線通信部２１は、無線機器１０から発信された無線電波を受信すると、当該無線電波に含まれるＢＳＳＩＤと、当該無線電波を受信した際の電波強度と、をデータ通信部２２に通知する。

データ通信部２２は、インターネット等の電気通信回線ネットワーク及び移動体通信等の通信ネットワークを介して情報処理装置３０との間でデータ通信を行う。具体的には、データ通信部２２は、近距離無線通信部２１からＢＳＳＩＤ及び電波強度を通知されると、図３に示すフローに基づく動作を実行する。すなわち、データ通信部２２は、近距離無線通信部２１から通知されたＢＳＳＩＤがトイレに設けられた無線機器に紐付くＩＤとして予め登録されているか否かを判定する（ステップＳ１１）。本実施形態では一例として、データ通信部２２は、トイレに設けられた無線機器のＢＳＳＩＤの一覧を示す登録情報を予め保持しており、近距離無線通信部２１から通知されたＢＳＳＩＤがこの登録情報に含まれているか否かにより、上記判定を実行する。

近距離無線通信部２１から通知されたＢＳＳＩＤが登録情報に含まれている場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）には、データ通信部２２は、近距離無線通信部２１から通知されたＢＳＳＩＤ及び電波強度と、通信端末２０を所有するユーザを識別するユーザＩＤと、を含む電波情報を情報処理装置３０に送信する（ステップＳ１２）。ここで、ユーザＩＤは、通信端末２０のユーザを識別可能なものであれば何でもよく、例えば通信端末２０内に記憶されている通信端末２０の契約者番号や電話番号等であってもよい。一方、近距離無線通信部２１から通知されたＢＳＳＩＤが登録情報に含まれていなかった場合（ステップＳ１１：ＮＯ）には、データ通信部２２は、情報処理装置３０に対するデータ送信を行わない。

続いて、データ通信部２２は、一定期間通知処理（ステップＳ１２の処理）を停止し（ステップＳ１３）、一定期間経過後、近距離無線通信部２１から通知されたＢＳＳＩＤに対して、ステップＳ１１の判定処理を再度実行する。データ通信部２２が上述のステップＳ１１〜Ｓ１３で示されるように動作することにより、通信端末２０の近距離無線通信部２１が登録情報に含まれているＢＳＳＩＤを含む無線電波を受信し続けている間、データ通信部２２から情報処理装置３に対して、ＢＳＳＩＤ、電波強度、及びユーザＩＤを含む電波情報が一定期間毎に送信される。

データ通信部２２は、通信端末２０に設けられたタッチパネル及びキーボード等の入力装置を介してユーザにより入力された情報を情報処理装置３０に送信する機能も有する。本実施形態では一例として、ユーザは、自身が所有する通信端末２０にインストールされたアプリケーションに対して、現時点での待ち時間を把握したい対象のトイレを指定トイレとして入力できるようになっている。このような入力がされた場合、システム１Ａにおいて、以下のように処理が実行される（詳しくは後述）。データ通信部２２は、入力された指定トイレの情報を情報処理装置３０に送信する。情報処理装置３０は、新たに指定トイレを利用しようとするユーザが当該指定トイレを利用することが可能となる時刻（利用可能時刻）を予測し、予測された利用可能時刻に基づく待ち時間に関する情報を通信端末２０に送信する。通信端末２０（データ通信部２２）は、当該待ち時間に関する情報を受信し、情報提示部２３に受け渡す。

情報提示部２３は、情報処理装置３０から取得した待ち時間に関する情報をユーザに提示する。例えば、情報提示部２３は、通信端末２０が備えるディスプレイに表示したり、通信端末２０が備えるスピーカから音声を出力したりすることにより、指定トイレの待ち時間に関する情報をユーザに提示する。このような一連の動作によって、通信端末２０のユーザは、指定トイレの待ち時間を適時に把握することが可能となる。

情報処理装置３０は、大きく分けて、記録処理と予測処理とを実行可能に構成された装置である。記録処理とは、一以上の通信端末２０から受信した電波情報に基づいて各通信端末２０のユーザがトイレに滞在した時間帯に含まれる滞在時刻（例えば入室時刻及び退室時刻等）に関する情報を記録する処理である。予測処理とは、ユーザからの要求（指定トイレの入力）に応じて、蓄積された滞在時刻に関する情報に基づいて指定トイレの利用可能時刻を予測し、予測された利用可能時刻に基づく待ち時間を当該ユーザに通知する処理である。

情報処理装置３０は、上述の記録処理及び予測処理を実行するために、受信部３１と、滞在ログ記録部３２と、要求受付部３３、滞在ユーザ抽出部３４と、滞在時間算出部３５と、利用終了時刻予測部３６と、待ち時間通知部３７と、を備える。受信部３１及び滞在ログ記録部３２は、主に記録処理を実行するための機能要素であり、要求受付部３３、滞在ユーザ抽出部３４、滞在時間算出部３５、利用終了時刻予測部３６、及び待ち時間通知部３７は、主に予測処理を実行するための機能要素である。

図４は、情報処理装置３０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、情報処理装置３０は、一以上のＣＰＵ（Central Processing Unit）３０Ａ、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）３０Ｂ及びＲＯＭ（Read Only Memory）３０Ｃ、通信端末２０とのデータ通信を行うための通信モジュール３０Ｄ、並びにハードディスク等の補助記憶装置３０Ｅ等のハードウェアを備えるコンピュータシステムとして構成される。情報処理装置３０は、物理的に１台のサーバ装置として構成されてもよいし、互いに協調して動作する複数のサーバ装置として構成されてもよい。情報処理装置３０の各機能は、例えば、ＲＡＭ３０Ｂ等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ３０Ａの制御のもとで通信モジュール３０Ｄを動作させ、ＲＡＭ３０Ｂ及び補助記憶装置３０Ｅにおけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

まず、記録処理について説明する。記録処理は、受信部３１及び滞在ログ記録部３２により実行される。

受信部３１は、一以上のトイレの各個室に設けられた無線機器１０からの無線電波を受信した通信端末２０から、通信端末２０のユーザを識別するユーザＩＤを含む電波情報を受信する。本実施形態では、上述のとおり、受信部３１は、無線機器１０からの無線電波を受信した通信端末２０から、ＢＳＳＩＤ、電波強度、及びユーザＩＤを含む電波情報を受信する。

滞在ログ記録部３２は、受信部３１により受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザがトイレでの滞在を開始した入室時刻（滞在開始時刻）を取得し、入室時刻とユーザＩＤとを関連付けた滞在ログを記録する。また、滞在ログ記録部３２は、受信部３１により受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザがトイレに滞在した時間を示す滞在時間（滞在時間情報）についても滞在ログに関連付けて記録する。具体的には、滞在ログ記録部３２は、以下に述べるような方法によって上述した滞在ログを記録する。

本実施形態では一例として、滞在ログ記録部３２は、電波情報に含まれるＢＳＳＩＤ及び電波強度に基づいて、ユーザがトイレに入室した入室時刻とユーザがトイレから退室した退室時刻とを決定する。なお、滞在ログがデータとして記録される場所は特に限定されない。滞在ログは、例えば情報処理装置３０が備える補助記憶装置３０Ｅに記録されてもよいし、情報処理装置３０からアクセス可能な外部のデータベース装置等に記録されてもよい。

ユーザがトイレの個室に入室すると、通信端末２０は個室に設けられた無線機器１０に近づくため、通信端末２０が無線機器１０から受信する無線電波の電波強度は大きくなる。そこで、滞在ログ記録部３２は、例えば、一定期間毎に受信される同一のユーザＩＤに紐付く電波情報を監視し、電波強度が予め定めた閾値未満の状態から閾値以上に切り替わったときの電波情報を受信した時刻を入室時刻として決定してもよい。例えば、滞在ログ記録部３２は、予め定めた閾値が−６０ｄＢであり、１０時０分２２秒に受信された電波情報に含まれる電波強度が−５０ｄＢであり、この電波情報が閾値未満の状態から閾値以上に切り替わったときの電波情報である場合、当該時刻（１０時０分２２秒）を入室時刻として決定する。

一方、ユーザがトイレの個室の利用を終えて、個室から退室すると、通信端末２０は個室に設けられた無線機器１０から遠ざかるため、通信端末２０が無線機器１０から受信する無線電波の電波強度は小さくなる。そこで、滞在ログ記録部３２は、例えば、一定期間毎に受信される同一のユーザＩＤに紐付く電波情報を監視し、電波強度が閾値以上の状態から閾値未満に切り替わったときの電波情報を受信した時刻を退室時刻として決定してもよい。例えば、滞在ログ記録部３２は、予め定めた閾値が−６０ｄＢであり、１０時２分４５秒に受信された電波情報に含まれる電波強度が−９０ｄＢであり、この電波情報が閾値以上の状態から閾値未満に切り替わったときの電波情報である場合に、当該時刻（１０時２分４５秒）を退室時刻として決定する。

滞在ログ記録部３２は、上述のように決定された退室時刻から入室時刻を差し引くことで、ユーザがトイレの個室に滞在した滞在時間を算出することができる。上述の例では、滞在ログ記録部３２は、１０時２分４５分から１０時０分２２秒を差し引いて得られる２分２３秒を滞在時間として算出する。

滞在ログ記録部３２は、ユーザＩＤと、上述のようにして得られた入室時刻及び滞在時間と、トイレを識別するトイレＩＤと、トイレ内の個室を識別する個室ＩＤと、を関連付けた滞在ログを記録する。例えば、滞在ログ記録部３２は、図５（ａ）に示すような、ＢＳＳＩＤとトイレＩＤ及び個室ＩＤとの対応関係を記憶したテーブルを保持する。滞在ログ記録部３２は、このようなテーブルを参照することにより、受信部３１により受信された電波情報に含まれるＢＳＳＩＤに対応するトイレＩＤ及び個室ＩＤを取得することができる。そして、滞在ログ記録部３２は、図５（ｂ）に示すように、入室時刻、ユーザＩＤ、トイレＩＤ、個室ＩＤ、及び滞在時間（秒）を互いに関連付けた滞在ログを記録する。これにより、上述の記録処理が完了する。本実施形態では、滞在ログ記録部３２は、通信端末２０から定期的に送信される電波情報と電波強度とを関連付けた受信ログも記録する。この受信ログは、後述する滞在ユーザ抽出部３４により、ユーザにより指定された指定トイレに滞在中の滞在ユーザを抽出するために用いられる。

以上のように、無線機器１０が設けられたトイレの個室をユーザが１回利用する毎に、１つの滞在ログ（図５（ｂ）に示す１レコード分）が記録される。例えば、図５（ｂ）の１番上の滞在ログは、ユーザＩＤ「１」のユーザが、トイレＩＤ「２」及び個室ＩＤ「１」により識別されるトイレの個室に、２０１４年７月２６日の１０時０分１秒に入室し、３０１秒間滞在してから退室したことを示している。

図６は、記録処理の動作を示すフローチャートである。上述のとおり、記録処理においては、まず、受信部３１により、通信端末２０からの電波情報が受信される（ステップＳ２１、受信ステップ）。続いて、滞在ログ記録部３２が、一定期間毎に受信された同一のユーザＩＤに紐付く電波情報に基づく上述の処理を実行することにより、当該ユーザＩＤのユーザに関する滞在ログが記録される（ステップＳ２２，Ｓ２３、滞在ログ記録ステップ）。具体的には、まず、ユーザがトイレの個室に入室した入室時刻と個室を退室した退室時刻とが決定され、ユーザがトイレの個室に滞在した滞在時間が算出される（ステップＳ２２）。続いて、入室時刻、ユーザＩＤ、トイレＩＤ、個室ＩＤ、及び滞在時間を互いに関連付けた滞在ログが記録される（ステップＳ２３）。

なお、本実施形態では、上述のように、滞在ログ記録部３２は、入室時刻及び退室時刻を決定するために電波強度を用いているが、入室時刻及び退室時刻を特定するために電波強度を用いることは必須ではない。例えば、滞在ログ記録部３２は、一定期間毎に受信される同一のユーザＩＤに紐付く電波情報を定期的に監視し、電波情報にＢＳＳＩＤが含まれていない状態（すなわち、ユーザがトイレの個室以外の場所にいると考えられる状態）から、電波情報にＢＳＳＩＤが含まれるようになった場合に、ＢＳＳＩＤが含まれる電波情報を最初に受信した時刻を入室時刻とみなしてもよい。また、滞在ログ記録部３２は、一定期間毎に受信される同一のユーザＩＤに紐付く電波情報を定期的に監視し、電波情報にＢＳＳＩＤが含まれている状態（すなわち、ユーザがトイレの個室に滞在していると考えられる状態）から、電波情報にＢＳＳＩＤが含まれなくなった場合に、ＢＳＳＩＤが含まれない電波情報を最初に受信した時刻を退室時刻とみなしてもよい。

次に、予測処理について説明する。予測処理は、要求受付部３３、滞在ユーザ抽出部３４、滞在時間算出部３５、利用終了時刻予測部３６、及び待ち時間通知部３７により実行される。図７に示すように、予測処理では、まず、ユーザからの指定トイレを含む問合わせ要求が受信される（ステップＳ３１）。このような問合わせ要求は、上述のとおり、通信端末２０にインストールされたアプリケーションを介して、情報処理装置３０に送信される。続いて、指定トイレに滞在中のユーザ（滞在ユーザ）が抽出され（ステップＳ３２、滞在ユーザ抽出ステップ）、滞在ユーザがトイレに滞在すると予測される予測滞在時間が算出される（ステップＳ３３、滞在時間算出ステップ）。続いて、各滞在ユーザの予測滞在時間と直近の入室時刻とに基づいて各滞在ユーザの利用終了時刻が予測され、各滞在ユーザの利用終了時刻に基づいて利用可能時刻が算出される（ステップＳ３４、利用終了時刻予測ステップ）。続いて、算出された利用可能時刻に基づく待ち時間に関する情報が問合わせ元の通信端末２０に送信される（ステップＳ３５）。

要求受付部３３は、図７のステップＳ３１の処理を実行する機能要素であり、指定トイレを示す情報を含む問合わせ要求を受信する。本実施形態では一例として、指定トイレを示す情報は、上述したトイレＩＤであるものとする。

滞在ユーザ抽出部３４は、図７のステップＳ３２の処理を実行する機能要素であり、受信部３１により受信された電波情報に基づいて、指定トイレ（一の施設）に滞在中の滞在ユーザを抽出する。具体的には、滞在ユーザ抽出部３４は、滞在ログ記録部３２に逐次記録される受信ログ（電波情報と電波強度とを関連付けた情報）を参照することで、指定トイレに滞在中の滞在ユーザを抽出する。

図８は、滞在ユーザ抽出部３４の動作（図７のステップＳ３２の処理）を示すフローチャートである。図８に示すように、滞在ユーザ抽出部３４は、直近の受信ログ（例えば現時点より前であって現時点から予め定めた期間内の時刻に記録された受信ログ）のうちから、指定トイレの各個室に設けられた無線機器１０の無線電波に紐付く受信ログを抽出する（ステップＳ４１）。例えば、滞在ユーザ抽出部３４は、滞在ログ記録部３２に記録された直近の受信ログと、図５（ａ）に示すテーブル情報とを照らし合わせることで、指定トイレのトイレＩＤ及び個室ＩＤに対応するＢＳＳＩＤを含む電波情報に関する受信ログを抽出することができる。

続いて、滞在ユーザ抽出部３４は、ステップＳ４１で抽出した受信ログのそれぞれについて、受信ログに紐付く電波強度が予め定められた閾値以上か否かを判定する。滞在ユーザ抽出部３４は、電波強度が閾値以上である受信ログに紐付くユーザＩＤ（すなわち、当該ユーザＩＤに対応するユーザ）を滞在ユーザとして抽出する（ステップＳ４２）。滞在ユーザ抽出部３４は、上述のステップＳ４１，Ｓ４２の処理により、現時点で指定トイレの個室を利用中のユーザを滞在ユーザとして抽出することができる。

滞在時間算出部３５は、滞在ログ記録部３２に記録されている滞在ユーザのユーザＩＤに紐付く滞在ログに基づいて当該滞在ユーザの平均滞在時間を算出する。具体的には、滞在時間算出部３５は、滞在ユーザ抽出部３４により抽出された滞在ユーザのそれぞれについて、滞在ユーザの過去複数の滞在ログに基づいて平均滞在時間を算出する。

図９は、滞在時間算出部３５の動作（図７のステップＳ３３の処理）を示すフローチャートである。図９に示すように、滞在時間算出部３５は、図７のステップＳ３２において滞在ユーザ抽出部３４により抽出された滞在ユーザのリスト（滞在ユーザのユーザＩＤのリスト）を、滞在ユーザ抽出部３４から取得する（ステップＳ５１）。続いて、滞在時間算出部３５は、滞在ユーザのリストから１人分のユーザＩＤを取得し（ステップＳ５２）、取得したユーザＩＤに紐付く過去複数の滞在ログを滞在ログ記録部３２から取得する（ステップＳ５３）。

続いて、滞在時間算出部３５は、滞在ログ記録部３２から取得した過去複数の滞在ログに基づいて、当該ユーザＩＤに対応するユーザのトイレの平均滞在時間を算出する（ステップＳ５４）。例えば、滞在時間算出部３５は、各滞在ユーザについて、過去複数の滞在ログの滞在時間に対して自己回帰移動平均モデル（ＡＲＭＡ）や自己回帰和分移動平均モデル（ＡＲＩＭＡ）等を用いた計算を実行することで、各滞在ユーザの平均滞在時間を算出してもよい。また、滞在時間算出部３５は、下記式（１）により求まるＴを平均滞在時間としてもよい。すなわち、滞在時間算出部３５は、各滞在ユーザについて、過去複数の滞在ログ（例えば１〜Ｎ回目のトイレ利用に関する滞在ログ）のそれぞれの滞在時間Ｔ_ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）を抽出し、各回の滞在時間Ｔ_ｎの和を全体の数Ｎで割った平均値Ｔを平均滞在時間としてもよい。ここで、各滞在ユーザの平均滞在時間を算出するために用いる過去複数の滞在ログは、滞在ログ記録部３２に記録されている当該滞在ユーザの全ての滞在ログであってもよいし、当該滞在ユーザの一部の滞在ログ（例えば直近の予め定められた個数の滞在ログ）であってもよい。
Ｔ＝（Σ^ＮＴ_ｎ）／Ｎ ・・・（１）

滞在時間算出部３５は、全ての滞在ユーザについて、上述のステップＳ５２〜Ｓ５４の処理を繰り返す（ステップＳ５５）。これにより、滞在時間算出部３５は、全ての滞在ユーザの平均滞在時間を取得する。

利用終了時刻予測部３６は、滞在ユーザがトイレに滞在すると予測される予測滞在時間及び滞在ログ記録部３２に記録された当該滞在ユーザの直近の入室時刻に基づいて、当該滞在ユーザが指定トイレの利用を終了する利用終了時刻を予測する。ここで、予測滞在時間とは、滞在ユーザについて予測される指定トイレの滞在時間である。利用終了時刻予測部３６は、滞在時間算出部３５により算出された平均滞在時間を予測滞在時間として用いる。ただし、利用終了時刻予測部３６は、例えば予め定めた一般的な指標（例えば「１０分」等）を予測滞在時間として用いてもよい。

図１０は、利用終了時刻予測部３６の動作（図７のステップＳ３４の処理）を示すフローチャートである。図１０に示すように、利用終了時刻予測部３６は、指定トイレの個室数（一の施設において同時に収容可能な最大ユーザ数）を取得する（ステップＳ６１）。例えば、利用終了時刻予測部３６は、トイレＩＤと当該トイレＩＤに対応するトイレの個室数とを関連付けたテーブルを予め保持し、このテーブルを参照することにより、指定トイレの個室数を取得することができる。

続いて、利用終了時刻予測部３６は、図７のステップＳ３２において滞在ユーザ抽出部３４により抽出された滞在ユーザ数と指定トイレの個室数とを比較する（ステップＳ６２）。ここで、指定トイレの個室数が滞在ユーザ数より多い場合、指定トイレには空き個室が存在するため、当該指定トイレを新たに利用しようとするユーザは直ちに当該指定トイレを利用することが可能である。従って、利用終了時刻予測部３６は、指定トイレの個室数が滞在ユーザ数より多い場合（ステップＳ６２：ＹＥＳ）、現在時刻を利用可能時刻として出力する（ステップＳ６３）。ここで、現在時刻とは、例えば要求受付部３３が問合わせ要求を受信した時刻である。

一方、利用終了時刻予測部３６は、指定トイレの個室数が滞在ユーザ数以下である場合（ステップＳ６２：ＮＯ）、滞在ログ記録部３２に記録されている滞在ログから各滞在ユーザの直近の入室時刻を取得する（ステップＳ６４）。そして、利用終了時刻予測部３６は、滞在時間算出部３５により算出された各滞在ユーザの平均滞在時間を各滞在ユーザの予測滞在時間として取得する（ステップＳ６５）。続いて、利用終了時刻予測部３６は、各滞在ユーザについて、直近の入室時刻に予測滞在時間を加えた時刻を利用終了時刻として予測し、予測された複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち最も早い利用終了時刻（すなわち、現在時刻から最も近い利用終了時刻）を利用可能時刻として出力する（ステップＳ６６）。

図１１を用いて、ステップＳ６６の処理の一例について説明する。図１１は、滞在ユーザであるユーザＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれの直近の入室時刻、予測滞在時間、及び利用終了時刻の一例を示す図である。ここで、現在時刻が１０時２９分０秒であるとすると、図１１の例では、現在時刻から最も近い利用終了時刻は、ユーザＢの利用終了時刻（１０時３２分２４秒）である。つまり、これから指定トイレを利用したいユーザは、最短で１０時３２分２４秒に、ユーザＢが退室した後の個室を利用することができると予測される。従って、利用終了時刻予測部３６は、現在時刻から最も近いユーザＢの利用終了時刻を利用可能時刻として出力する。

待ち時間通知部３７は、図７のステップＳ３５の処理を実行する機能要素である。待ち時間通知部３７は、ステップＳ３４において利用終了時刻予測部３６により出力された利用可能時刻と現在時刻との差である３分２４秒を待ち時間として算出し、算出された待ち時間に関する情報を問合わせ元の通信端末２０に送信する。

上述のとおり、待ち時間通知部３７から待ち時間に関する情報を取得した通信端末２０は、情報提示部２３により、当該待ち時間に関する情報をディスプレイに表示したり、スピーカにより音声出力したりすることで、待ち時間に関する情報をユーザに提示する。情報提示部２３は、待ち時間をディスプレイに表示する場合には、数値をそのまま画面上に表示してもよいし、待ち時間に応じた色を画面上に表示してもよい。例えば、情報提示部２３は、待ち時間が０分以上１分未満の場合（比較的待ち時間が短い場合）には青色、待ち時間が１分以上３分未満の場合（標準的な場合）には黄色、待ち時間が３分以上の場合（比較的待ち時間が長い場合）には赤色を画面上に表示してもよい。

以上述べた情報処理装置３０又は情報処理装置３０により実行される情報処理方法（ステップＳ３１〜Ｓ３５の処理に含まれる方法）では、滞在ログ記録部３２が、一以上のトイレに設けられた無線機器１０からの無線電波を受信した通信端末２０から送信される電波情報に基づいて、当該通信端末２０のユーザがトイレでの滞在を開始した入室時刻を取得し、ユーザＩＤと入室時刻とを関連付けた滞在ログを記録する。そして、滞在ユーザ抽出部３４が、通信端末２０から送信される電波情報に基づいて指定トイレに滞在中の滞在ユーザを抽出し、利用終了時刻予測部３６が、滞在ユーザの予測滞在時間と直近の滞在開始時刻とに基づいて、当該滞在ユーザが指定トイレの利用を終了する利用終了時刻を予測する。上記情報処理装置３０又は上記情報処理方法によれば、トイレに滞在中のユーザの利用終了時刻を、当該トイレに滞在中のユーザの予測滞在時間と直近の入室時刻とに基づいて精度良く予測することができる。

また、上記情報処理装置３０では、複数の個室を有するトイレにおいて、複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち最も早い時刻を、新たに当該施設を利用しようとするユーザが当該施設を利用することが可能となる時刻（利用可能時刻）として出力する。これにより、例えば指定トイレの利用可能時刻をユーザの通信端末２０に配信したり電光掲示板等に表示したりすること等により、当該指定トイレを利用したいユーザに当該指定トイレの利用可能時刻を知らせることが可能となる。なお、本実施形態では、利用可能時刻を知らせる代わりに、待ち時間通知部３７によって利用可能時刻までの時間（待ち時間）をユーザの通信端末２０に送信している。これにより、ユーザが待ち時間を把握することが可能になっており、より利便性が増している。

また、上記情報処理装置３０では、ユーザがトイレに滞在した滞在時間が滞在ログに含まれる。そして、滞在時間算出部３５が、滞在ユーザの滞在ログの滞在時間に基づいて滞在ユーザの平均滞在時間を算出する。利用終了時刻予測部３６は、このように算出された平均滞在時間を滞在ユーザの予測滞在時間として用いることで、滞在ユーザの過去の行動履歴に基づく高精度な予測滞在時間を得ることができる。その結果、トイレを利用するための待ち時間の予測精度を向上させることができる。

また、上述の通り、指定トイレにおいて同時に収容可能な最大ユーザ数が滞在ユーザ数より多い場合、当該指定トイレを新たに利用しようとするユーザは直ちに当該指定トイレを利用することが可能である。上記情報処理装置３０では、利用終了時刻予測部３６は、滞在ユーザ抽出部３４により抽出された滞在ユーザ数と指定トイレにおいて同時に収容可能な最大ユーザ数とを比較し、最大ユーザ数が滞在ユーザ数より多い場合、現在時刻を利用可能時刻として出力する。従って、最大ユーザ数が滞在ユーザ数より多い場合に、適切な利用可能時刻を出力することができる。

［第２実施形態］
図１２は、第２実施形態に係る情報処理装置４０を含むシステム１Ｂの各装置の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置４０は、モデル作成部４１を更に備え、滞在時間算出部３５の代わりに滞在時間算出部４２を備える点で、第１実施形態に係る情報処理装置３０と主に相違する。また、本システム１Ｂでは、通信端末２０を保持するユーザは、ユーザ情報取得装置５０を保持している。ユーザ情報取得装置５０は、発汗量、肺活量、心拍数、体温、血圧等のユーザの生体情報を計測により取得する機能を備える装置であり、例えばリストバンド等のユーザの体に装着される装置である。また、本実施形態では、ユーザ情報取得装置５０は、予めメモリ等の記憶部にユーザの性別、年代等のユーザの属性に関する情報を保持している。

ユーザ情報取得装置５０は、生体情報取得部５１と、データ通信部５２と、を備える。生体情報取得部５１は、例えば発汗センサ、心拍センサ等のセンサ機能を有するチップ等を有し、ユーザの生体情報を計測により取得する。データ通信部５２は、生体情報取得部５１により取得された生体情報及び上述のようにメモリ等に記憶されているユーザの属性に関する情報を併せたユーザ情報を、例えば無線電波等を介して通信端末２０に逐次送信する。データ通信部５２から通信端末２０に送信されたユーザ情報（生体情報及び属性情報）は、通信端末２０のデータ通信部２２により受信され、通信端末２０が備えるメモリ等の記憶装置に一旦記憶される。

その後、データ通信部２２は、例えば、通信端末２０が登録情報に含まれているＢＳＳＩＤを含む無線電波を受信し続けている間、一定期間毎に情報処理装置４０に送信される電波情報と共に、メモリ等に記憶されたユーザ情報を情報処理装置４０に送信する。情報処理装置４０は、例えば受信部３１により、データ通信部２２から送信された電波情報及びユーザ情報を受信し、滞在ログ記録部３２は、当該ユーザ情報と、同時に受信された電波情報に含まれるユーザＩＤと、を関連付けて記録する。

モデル作成部４１は、ユーザ情報（生体情報又は属性情報）を入力すると当該ユーザの滞在時間を予測するモデルを作成する。モデル作成部４１は、例えば以下のようにしてモデルを作成する。モデル作成部４１は、滞在ログ記録部３２を参照し、任意のユーザＩＤの滞在ログを抽出し、当該滞在ログの滞在時間と当該滞在ログが示す滞在期間（例えば入室時刻）に受信された当該ユーザＩＤのユーザ情報とからなるセット情報を抽出する。モデル作成部４１は、このようなセット情報を、複数のユーザＩＤの複数の滞在ログについて抽出する。モデル作成部４１は、抽出した複数のセット情報に対して重回帰分析等の機械学習を実行することによりモデルを作成する。具体的には、モデル作成部４１は、各セット情報について、ユーザ情報を説明変数、滞在時間を目的変数として、機械学習を実行することにより、ユーザ情報を入力して滞在時間を出力するモデルを作成する。モデル作成部４１がモデルを作成するタイミングはいつでもよく、モデル作成部４１は、滞在ログ記録部３２に記録される滞在ログが十分な数となった時点で、モデルを作成してもよい。また、滞在ログ記録部３２には新たな滞在ログが記録されていくので、モデル作成部４１は、滞在ログ記録部３２に新たに記録された滞在ログも用いて、定期的にモデルを再作成（更新）してもよい。

例えば、モデル作成部４１は、ユーザの生体情報（発汗量、体温）及び属性情報（年代）を説明変数とし、滞在時間を目的変数として上述の機械学習を実行する場合には、下記式（２）に示すような重回帰モデル（係数ｂ１、ｂ２、ｂ３）を作成することができる。下記式（２）に示すモデルは、Ｘ１に発汗量、Ｘ２に体温、Ｘ３に年代を入力すると、滞在時間（Ｙ）が求まる重回帰モデルである。なお、モデルの説明変数は上述の例に限られず、発汗量、体温、年代以外の指標（例えば肺活量、血圧、心拍数、性別等）を説明変数に含めてもよい。また、モデルの説明変数の組み合わせも任意に定めることができる。
Ｙ＝ｂ１Ｘ１＋ｂ２Ｘ２＋ｂ３Ｘ３ ・・・（２）

上述の例では、モデル作成部４１が複数のユーザに共通のモデルを１つ作成する場合を示した。しかし、例えば発汗量が多いほど滞在時間が多い傾向のあるユーザもいれば、発汗量と滞在時間との間にほとんど相関を持たないユーザもいる。そこで、上述のようなユーザ毎の違いを考慮し、モデル作成部４１は、ユーザ個別のモデルを作成してもよい。具体的には、モデル作成部４１は、ユーザＩＤ毎に異なるモデルを作成してもよい。例えば特定のユーザＩＤのモデルを作成するには、モデル作成部４１は、当該ユーザＩＤに紐付くセット情報のみを用いて上述の機械学習を実行すればよい。

滞在時間算出部４２は、滞在ユーザのユーザ情報を取得し、所定のモデルに当該ユーザ情報を入力することにより、当該滞在ユーザの滞在時間を算出する。本実施形態では一例として、滞在時間算出部４２は、上述のようにモデル作成部４１により作成されたモデルを用いて、滞在ユーザの滞在時間を算出する。

図１３を用いて、滞在時間算出部４２による処理の一例について説明する。図１３は、滞在時間算出部４２の動作（図７のステップＳ３３の処理）を示すフローチャートである。図１３に示すステップＳ７１，Ｓ７２，Ｓ７５の処理は、図９に示すステップＳ５１，Ｓ５２，Ｓ５５の処理と同様であるため、ここではステップＳ７３，Ｓ７４の処理について説明する。

ステップＳ７３において、滞在時間算出部４２は、ステップＳ７２において取得したユーザＩＤに紐付く、滞在期間（例えば直近の入室時刻）のユーザ情報を滞在ログ記録部３２から取得する。続いて、ステップＳ７４において、滞在時間算出部４２は、モデル作成部４１により作成されたモデルに、ステップＳ７３において取得したユーザ情報（上記式（３）で示すモデルの場合は、発汗量、体温、年代）を入力することにより、滞在時間を算出する。

本実施形態に係る情報処理装置４０では、利用終了時刻予測部３６は、滞在時間算出部４２により算出された滞在時間を予測滞在時間として用いる。すなわち、図１０のステップＳ６５において、利用終了時刻予測部３６は、滞在時間算出部４２がモデルを用いて算出した各滞在ユーザの滞在時間を各滞在ユーザの予測滞在時間として取得する。

以上述べた第２実施形態に係る情報処理装置４０では、滞在ユーザの属性又は生体に関するユーザ情報に基づいて滞在ユーザの予測滞在時間を精度良く求めることができる。より具体的には、指定トイレに入室した滞在ユーザの性別や年代、指定トイレに入室した際の滞在ユーザの体調等に応じて、滞在ユーザが指定トイレに滞在すると予測される予測滞在時間を精度良く求めることができる。その結果、各滞在ユーザのトイレの利用終了時刻の予測精度を向上させることができる。

［第３実施形態］
図１４は、第３実施形態に係る情報処理装置６０を含むシステム１Ｃの各装置の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係るシステム１Ｃは、例えば衣服店内に設置された試着室（施設）の利用終了時刻を予測するシステムである。具体的には、システム１Ｃは、衣服店内の試着室を使用している買い物客（滞在ユーザ）が保持する衣服等の保持商品情報に基づいて、当該衣服店内に設置された試着室の利用終了時刻を予測する。

情報処理装置６０は、モデル作成部４１及び滞在時間算出部４２の代わりにモデル作成部６１及び滞在時間算出部６２を備える点で、第２実施形態に係る情報処理装置４０と主に相違する。また、本システム１Ｃでは、通信端末２０を保持するユーザは、保持商品情報取得装置７０を保持している。保持商品情報取得装置７０は、例えば衣服店等に陳列された衣類等の各商品に取り付けられたＲＦＩＤタグから発信される電波を受信することで、ユーザが保持する商品の商品種別を取得する機能を備える装置である。本実施形態では、ユーザが保持する商品とは、ユーザが試着室に持ち込んだ商品を意味する。

保持商品情報取得装置７０は、保持商品情報取得部７１と、データ通信部５２と、を備える。保持商品情報取得部７１は、商品に取り付けられたＲＦＩＤタグから発信される電波を受信することで、当該商品の商品種別を取得する機能を有する。具体的には、保持商品情報取得装置７０と当該商品との距離が一定以上近づき、保持商品情報取得装置７０が当該商品のＲＦＩＤタグからの電波を受信可能な範囲に入ると、保持商品情報取得部７１は、当該商品のＲＦＩＤタグからの電波を受信し、当該商品の商品種別を取得する。このようにして、保持商品情報取得装置７０は、ユーザが保持する商品の商品種別を取得する。

保持商品情報取得装置７０は、例えばユーザが保持する商品種別毎の個数をまとめ、当該商品種別毎の個数の情報を保持商品情報（ユーザが保持する商品に関する商品情報）として取得する。ここで、保持商品情報は、例えばカーディガンの個数、ジーンズパンツの個数、コートの個数等を示す情報である。データ通信部５２は、保持商品情報取得部７１により取得された保持商品情報を、例えば無線電波等を介して通信端末２０に逐次送信する。データ通信部５２から通信端末２０に送信された保持商品情報は、通信端末２０のデータ通信部２２により受信され、通信端末２０が備えるメモリ等の記憶装置に一旦記憶される。

その後、データ通信部２２は、例えば、通信端末２０が登録情報に含まれているＢＳＳＩＤを含む無線電波を受信し続けている間、一定期間毎に情報処理装置６０に送信される電波情報と共に、メモリ等に記憶された保持商品情報を情報処理装置６０に送信する。情報処理装置６０は、例えば受信部３１により、データ通信部２２から送信された電波情報及び保持商品情報を受信し、滞在ログ記録部３２は、当該保持商品情報と、同時に受信された電波情報に含まれるユーザＩＤと、を関連付けて記録する。

モデル作成部６１は、ユーザの保持商品情報を入力すると当該ユーザの滞在時間を予測するモデルを作成する。モデル作成部６１は、例えば以下のようにしてモデルを作成する。モデル作成部６１は、滞在ログ記録部３２を参照し、任意のユーザＩＤの滞在ログを抽出し、当該滞在ログの滞在時間と当該滞在ログが示す滞在期間（例えば入室時刻）に受信された当該ユーザＩＤの保持商品情報とからなるセット情報を抽出する。モデル作成部６１は、このようなセット情報を、複数のユーザＩＤの複数の滞在ログについて抽出する。モデル作成部６１は、抽出した複数のセット情報に対して重回帰分析等の機械学習を実行することによりモデルを作成する。具体的には、モデル作成部６１は、各セット情報について、保持商品情報を説明変数、滞在時間を目的変数として、機械学習を実行することにより、保持商品情報を入力して滞在時間を出力するモデルを作成する。モデル作成部６１がモデルを作成するタイミングはいつでもよく、モデル作成部６１は、滞在ログ記録部３２に記録される滞在ログが十分な数となった時点で、モデルを作成してもよい。また、滞在ログ記録部３２には新たな滞在ログが記録されていくので、モデル作成部６１は、滞在ログ記録部３２に新たに記録された滞在ログも用いて、定期的にモデルを再作成（更新）してもよい。

例えば、モデル作成部６１は、ユーザの保持商品情報（例えば、カーディガンの個数、ジーンズパンツの個数、コートの個数）を説明変数とし、滞在時間を目的変数として上述の機械学習を実行する場合には、下記式（３）に示すような重回帰モデル（係数ｂ’１、ｂ’２、ｂ’３）を作成することができる。下記式（３）に示すモデルは、Ｘ’１にカーディガンの個数、Ｘ’２にジーンズパンツの個数、Ｘ’３にコートの個数を入力すると、滞在時間（Ｙ’）が求まる重回帰モデルである。なお、モデルの説明変数は上述の例に限られず、モデルの説明変数の組み合わせも任意に定めることができる。
Ｙ’＝ｂ’１Ｘ’１＋ｂ’２Ｘ’２＋ｂ’３Ｘ’３ ・・・（３）

上述の例では、モデル作成部６１が複数のユーザに共通のモデルを１つ作成する場合を示したが、モデル作成部６１は、第２実施形態に係るモデル作成部４１と同様に、ユーザ個別のモデルを作成することもできる。

滞在時間算出部６２は、滞在ユーザの保持商品情報を取得し、所定のモデルに当該ユーザ情報を入力することにより、当該滞在ユーザの滞在時間を算出する。本実施形態では一例として、滞在時間算出部６２は、上述のようにモデル作成部６１により作成されたモデルを用いて、滞在ユーザの滞在時間を算出する。滞在時間算出部６２は、用いられるモデルと当該モデルに入力する情報とが異なる点を除いて、第２実施形態に係る滞在時間算出部４２と同様の処理（図１３に示す処理）を実行する。

本実施形態に係る情報処理装置６０では、利用終了時刻予測部３６は、滞在時間算出部６２により算出された滞在時間を予測滞在時間として用いる。すなわち、図１０のステップＳ６５において、利用終了時刻予測部３６は、滞在時間算出部６２がモデルを用いて算出した各滞在ユーザの滞在時間を各滞在ユーザの予測滞在時間として取得する。

以上述べた第３実施形態に係る情報処理装置６０では、滞在ユーザの保持商品情報に基づいて滞在ユーザの予測滞在時間を精度良く求めることができる。より具体的には、試着室（試着室が複数の試着ボックスに分かれている場合には、いずれかの試着ボックス）に入室した滞在ユーザが試着室に持ち込んだ商品のラインナップに応じて、滞在ユーザが試着室に滞在すると予測される予測滞在時間を精度良く求めることができる。その結果、各滞在ユーザの試着室の利用終了時刻の予測精度を向上させることができる。

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲において様々な変形が可能である。

例えば、本実施形態では、施設の一例としてトイレ及び試着室について説明したが、情報処理装置３０，４０は、トイレ以外の施設の待ち時間を予測する装置としても用いることができる。また、情報処理装置６０は、試着室以外の施設の待ち時間を予測する装置としても用いることができる。

また、上記実施形態では、情報処理装置３０，４０，６０は、利用可能時刻から算出される待ち時間をユーザに通知するものとして説明したが、情報処理装置３０，４０，６０は、必ずしも待ち時間を算出する必要はない。例えば、情報処理装置３０，４０，６０は、利用可能時刻をユーザに通知してもよい。この場合でも、ユーザは指定した施設を利用することが可能となる時刻を把握することができるため、ユーザの利便性を高めることができる。

また、第２実施形態及び第３実施形態では、モデルの例として、数式（式（２），（３））として示される重回帰モデルについて説明したが、モデルは数式以外の形式で示されるものであってもよい。

また、上記実施形態では、情報処理装置３０，４０，６０は、要求受付部３３による問合わせ要求の受信を予測処理開始のトリガとするものとして説明したが、情報処理装置３０，４０，６０は、必ずしも要求受付部３３による問合わせ要求の受信を予測処理開始のトリガとする必要はない。例えば、情報処理装置３０，４０，６０は、予め定められた指定施設（トイレ、試着室等）を対象として定期的に予測処理を実行し、各予測処理を実行する時点での指定施設の利用可能時刻を予測し、メモリ等の記憶装置に蓄積してもよい。この場合、情報処理装置３０，４０，６０（要求受付部３３）は、ユーザの通信端末２０から指定施設の待ち時間を要求する問合わせ要求を受信すると、メモリ等に蓄積された利用可能時刻を直ちに当該通信端末２０に通知することが可能となる。また、指定施設の利用可能時刻を表示する電光掲示板等が指定施設の入口等に設けられる場合、上述のように構成された情報処理装置３０，４０，６０は、定期的に予測した利用可能時刻を電光掲示板等に出力表示してもよい。

また、上記実施形態では、利用終了時刻予測部３６は、複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち最も早い時刻を利用可能時刻として出力するものとして説明したが、指定施設を利用するために待っているユーザが存在する場合には、待ちユーザ数を考慮した時刻を利用可能時刻として出力してもよい。例えば、個室が３つある施設に対して２人のユーザが待っているとすると、最初に空いた個室を１人目のユーザが利用し、２番目に空いた個室を２人目のユーザが利用することになる。従って、この場合、新たに指定施設を利用しようとするユーザ（すなわち３人目のユーザ）が施設を利用可能となる時刻は、複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち３番目の時刻であると考えられる。

上記を考慮し、情報処理装置３０，４０，６０は、指定施設を利用するために待っているユーザの数を検出する待ちユーザ数検出部（例えば、指定施設の入口等に設けられた人感センサ等により検出された人数をカウントする装置）を備えてもよい。この場合、待ちユーザ数検出部により検出された待ちユーザ数をＷとし、利用終了時刻予測部３６は、複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうちＷ＋１番目に早い時刻を利用可能時刻として出力することができる。これにより、指定施設の利用を待っているユーザの数に応じて適切な利用可能時刻をユーザに通知することが可能となる。

また、第１〜第３実施形態で示した仕組みは、適宜組み合わせてもよい。例えば、第３実施形態に係る情報処理装置６０において、モデル作成部６１は、保持商品情報と共に第２実施形態で示したユーザ情報を説明変数としてモデルを作成してもよい。この場合、滞在ユーザが試着室に持ち込んだ商品のラインナップだけでなく、ユーザの体調や性別、年代等にも基づいて、予測滞在時間を精度良く求めることができる。

１０…無線機器、２０…通信端末、２１…近距離無線通信部、２２…データ通信部、２３…情報提示部、３０，４０…情報処理装置、３１…受信部、３２…滞在ログ記録部、３３…要求受付部、３４…滞在ユーザ抽出部、３５，４２，６２…滞在時間算出部、３６…利用終了時刻予測部、３７…待ち時間通知部、４１，６１…モデル作成部、５０…ユーザ情報取得装置、５１…生体情報取得部、５２…データ通信部、７０…保持商品情報取得装置、７１…保持商品情報取得部。

Claims (7)

1. 一以上の施設に設けられた無線機器からの無線電波を受信した通信端末から、前記通信端末のユーザを識別するユーザＩＤを含む電波情報を受信する受信部と、
   前記受信部により受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザが前記施設での滞在を開始した滞在開始時刻を取得し、前記滞在開始時刻と前記ユーザＩＤとを関連付けた滞在ログを記録する滞在ログ記録部と、
   前記受信部により受信された電波情報に基づいて、一の施設に滞在中の滞在ユーザを抽出する滞在ユーザ抽出部と、
   前記滞在ユーザが前記施設に滞在すると予測される予測滞在時間及び前記滞在ログ記録部に記録された当該滞在ユーザの直近の滞在開始時刻に基づいて、当該滞在ユーザが前記一の施設の利用を終了する利用終了時刻を予測する利用終了時刻予測部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記一の施設は、同時に複数の滞在ユーザを収容可能となっており、
   前記利用終了時刻予測部は、複数の滞在ユーザのそれぞれについて前記利用終了時刻を予測し、予測された複数の滞在ユーザの利用終了時刻のうち最も早い利用終了時刻を前記一の施設の利用可能時刻として出力する、
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記利用終了時刻予測部は、前記滞在ユーザ抽出部により抽出された滞在ユーザ数と前記一の施設において同時に収容可能な最大ユーザ数とを比較し、前記最大ユーザ数が前記滞在ユーザ数より多い場合、現在時刻を前記利用可能時刻として出力する、
   請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記滞在ユーザの平均滞在時間を算出する滞在時間算出部を更に備え、
   前記滞在ログ記録部は、前記受信部により受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザが前記施設に滞在した時間を示す滞在時間情報を前記滞在ログに関連付けて記録し、
   前記滞在時間算出部は、前記滞在ログ記録部に記録されている前記滞在ユーザのユーザＩＤに紐付く滞在ログの滞在時間情報に基づいて、当該滞在ユーザの平均滞在時間を算出し、
   前記利用終了時刻予測部は、前記滞在時間算出部により算出された前記滞在ユーザの平均滞在時間を前記予測滞在時間として用いる、
   請求項１〜３のいずれか一項記載の情報処理装置。
5. 前記滞在ユーザの属性又は生体に関するユーザ情報を取得し、所定のモデルに当該ユーザ情報を入力することにより、当該滞在ユーザの滞在時間を算出する滞在時間算出部を更に備え、
   前記利用終了時刻予測部は、前記滞在時間算出部により算出された前記滞在ユーザの滞在時間を前記予測滞在時間として用いる、
   請求項１〜３のいずれか一項記載の情報処理装置。
6. 前記滞在ユーザが保持する商品に関する保持商品情報を取得し、所定のモデルに保持商品情報を入力することにより、当該滞在ユーザの滞在時間を算出する滞在時間算出部を更に備え、
   前記利用終了時刻予測部は、前記滞在時間算出部により算出された前記滞在ユーザの滞在時間を前記予測滞在時間として用いる、
   請求項１〜３のいずれか一項記載の情報処理装置。
7. 一以上の施設に設けられた無線機器からの無線電波を受信した通信端末から、前記通信端末のユーザを識別するユーザＩＤを含む電波情報を受信する受信ステップと、
   前記受信ステップにおいて受信された電波情報に基づいて、当該電波情報に含まれるユーザＩＤにより識別されるユーザが前記施設での滞在を開始した滞在開始時刻を取得し、前記滞在開始時刻と前記ユーザＩＤとを関連付けた滞在ログを記録する滞在ログ記録ステップと、
   前記受信ステップにおいて受信された電波情報に基づいて、一の施設に滞在中の滞在ユーザを抽出する滞在ユーザ抽出ステップと、
   前記滞在ユーザが前記施設に滞在すると予測される予測滞在時間及び前記滞在ログ記録ステップにおいて記録された当該滞在ユーザの直近の滞在開始時刻に基づいて、当該滞在ユーザが前記一の施設の利用を終了する利用終了時刻を予測する利用終了時刻予測ステップと、
   を含む情報処理方法。

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