JP6878534B2 - Estimator system, estimator, estimation method and computer program - Google Patents

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Description

本発明は、推定システム、推定装置、推定方法及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to an estimation system, an estimation device, an estimation method and a computer program.

近年、端末装置を用いてオンライン上の広告を閲覧した人のうち、施設に訪れた人の数を推定することを求められている。このような技術として、システムがGPS(Global Positioning System)から取得された端末装置の位置に基づいて、端末装置のユーザが施設に訪れたか否かを推定する技術がある。GPSを用いた推定技術では、例えば、取得された端末装置の位置が施設の敷地内にある場合に、システムは端末装置のユーザが施設を訪れたと推定する。しかし、GPSを用いた推定技術は、GPSの誤差の影響を受けやすい。GPSの誤差の影響によって端末装置のユーザが、施設に訪れたか否かを精度よく推定することが難しい場合がある。このため、システムは、端末装置の位置を複数取得し、端末装置の移動経路に基づいて施設に訪れたか否かを推定する等、推定精度を高めるための検討が行われている。 In recent years, it has been required to estimate the number of people who have visited the facility among those who have browsed online advertisements using a terminal device. As such a technique, there is a technique of estimating whether or not a user of the terminal device has visited the facility based on the position of the terminal device acquired from GPS (Global Positioning System). In the estimation technology using GPS, for example, when the acquired position of the terminal device is within the premises of the facility, the system estimates that the user of the terminal device has visited the facility. However, the estimation technique using GPS is easily affected by the error of GPS. Due to the influence of GPS error, it may be difficult to accurately estimate whether or not the user of the terminal device has visited the facility. For this reason, the system has been studied to improve the estimation accuracy, such as acquiring a plurality of positions of the terminal device and estimating whether or not the user has visited the facility based on the movement route of the terminal device.

特開2013−205226号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-205226

しかしながら、個人情報の保護に対する意識の高まりによって、端末装置毎に位置の取得条件が異なる場合が増加してきている。このため、移動経路を追跡できる端末装置と、移動経路を追跡できない端末装置とが混在するようになってきた。このような状況では、施設等の所定の場所に訪れた人の数を推定することが難しい場合があった。 However, due to the growing awareness of the protection of personal information, there are increasing cases where the location acquisition conditions differ for each terminal device. For this reason, terminal devices that can track the movement route and terminal devices that cannot track the movement route have come to coexist. In such a situation, it may be difficult to estimate the number of people who have visited a predetermined place such as a facility.

上記事情に鑑み、本発明は、より高い精度で所定の場所に訪れた人の数を推定することができる技術を提供することを目的としている。 In view of the above circumstances, it is an object of the present invention to provide a technique capable of estimating the number of people who have visited a predetermined place with higher accuracy.

本発明の一態様は、端末装置の位置を示す位置情報と前記端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得する情報取得部と、前記位置情報と前記取引情報とに基づいて、前記取引情報に示される前記取引の行われた所定の施設に前記端末装置を所持して実際に訪れ前記取引を行ったと推定される実取引人数を算出し、前記位置情報に基づいて前記所定の施設に前記端末装置を所持して訪れたと推定される訪問人数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成し、前記取引情報に基づいて前記所定の施設で取引に用いられた端末識別子の数を示す端末識別子数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設で端末装置を用いて実際に行われた取引を網羅できた割合を示す網羅情報を生成する算出部と、前記算出部における処理には用いられていないものを含む複数の位置情報のうち推定処理の対象となる施設の領域内に位置する位置情報の数と、前記統計情報と、前記網羅情報と、に基づいて、前記推定処理の対象となる施設における実取引人数を推定する推定部と、を備える、推定システムである。 One aspect of the present invention is an information acquisition unit that acquires a plurality of position information indicating the position of a terminal device and transaction information indicating the content of a transaction performed by the owner of the terminal device, and the position information and the transaction information. Based on the above, the actual number of people who actually visited the predetermined facility where the transaction was performed and actually visited the facility shown in the transaction information was calculated, and the actual number of people who made the transaction was calculated and used in the location information . Based on the number of visitors estimated to have visited the predetermined facility with the terminal device and the actual number of transactions , statistical information regarding the number of people who visited the predetermined facility was generated. Based on the number of terminal identifiers indicating the number of terminal identifiers used for transactions at the predetermined facility based on the transaction information and the actual number of transactions , the actual operation was performed using the terminal device at the predetermined facility. It is located within the area of the facility that is the target of estimation processing among a plurality of location information including the calculation unit that generates comprehensive information indicating the ratio of transactions that can be covered and the information that is not used for the processing in the calculation unit. the number of location information, and the statistical information, and the exhaustive information, based on, and a estimation unit that estimates a real transaction number for definitive the subject to property of the estimation process, is the estimated system.

本発明の一態様は、上記の推定システムであって、前記推定部は、さらに前記所定の施設を示す領域又は前記所定の施設の周辺の施設数に基づいて、前記所定の施設に対する実取引人数を推定する。 One aspect of the present invention is the above-described estimation system, the estimator is further based on the number of facilities near the predetermined facility region or the predetermined facility shown, actual transactions against the predetermined facility Estimate the number of people.

本発明の一態様は、上記の推定システムであって、前記推定部は、さらに前記端末装置の所有者一人あたりの位置情報の数に基づいて、前記所定の施設に対する実取引人数を推定する。 One aspect of the present invention is the above-described estimation system, the estimator is further based on said number of location information per capita owner of the terminal device, to estimate the actual transaction number against a predetermined facility ..

本発明の一態様は、端末装置の位置を示す位置情報と前記端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得する情報取得部と、前記位置情報と前記取引情報とに基づいて、前記取引情報に示される前記取引の行われた所定の施設に前記端末装置を所持して実際に訪れ前記取引を行ったと推定される実取引人数を算出し、前記位置情報に基づいて前記所定の施設に前記端末装置を所持して訪れたと推定される訪問人数と、前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成し、前記取引情報に基づいて前記所定の施設で取引に用いられた端末識別子の数を示す端末識別子数と、前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設で端末装置を用いて実際に行われた取引を網羅できた割合を示す網羅情報を生成する算出部と、前記算出部における処理には用いられていないものを含む複数の位置情報のうち推定処理の対象となる施設の領域内に位置する位置情報の数と、前記統計情報と、前記網羅情報と、に基づいて、前記推定処理の対象となる施設における実取引人数を推定する推定部と、を備える、推定装置である。 One aspect of the present invention is an information acquisition unit that acquires a plurality of position information indicating the position of a terminal device and transaction information indicating the content of a transaction performed by the owner of the terminal device, the position information, and the transaction information. Based on the above, the actual number of people who actually visited the predetermined facility where the transaction was performed and actually visited the facility shown in the transaction information was calculated, and the actual number of people who made the transaction was calculated and used in the location information. Based on the number of visitors estimated to have visited the predetermined facility with the terminal device and the actual number of transactions, statistical information regarding the number of people who visited the predetermined facility was generated. Based on the number of terminal identifiers indicating the number of terminal identifiers used for transactions at the predetermined facility based on the transaction information and the actual number of transactions, the actual operation was performed using the terminal device at the predetermined facility. It is located within the area of the facility that is the target of estimation processing among a plurality of location information including the calculation unit that generates comprehensive information indicating the ratio of transactions that can be covered and the information that is not used for the processing in the calculation unit. It is an estimation device including an estimation unit that estimates the actual number of transactions in a facility that is the target of the estimation process based on the number of position information, the statistical information, and the comprehensive information.

本発明の一態様は、推定装置が、端末装置の位置を示す位置情報と前記端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得する情報取得ステップと、推定装置が、前記位置情報と前記取引情報とに基づいて、前記取引情報に示される前記取引の行われた所定の施設に前記端末装置を所持して実際に訪れ前記取引を行ったと推定される実取引人数を算出し、前記位置情報に基づいて前記所定の施設に前記端末装置を所持して訪れたと推定される訪問人数と、前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成し、前記取引情報に基づいて前記所定の施設で取引に用いられた端末識別子の数を示す端末識別子数と、前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設で端末装置を用いて実際に行われた取引を網羅できた割合を示す網羅情報を生成する算出ステップと、推定装置が、前記算出ステップにおける処理には用いられていないものを含む複数の位置情報のうち推定処理の対象となる施設の領域内に位置する位置情報の数と、前記統計情報と、前記網羅情報と、に基づいて、前記推定処理の対象となる施設における実取引人数を推定する推定ステップと、を有する、推定方法である。 One aspect of the present invention is an information acquisition step in which the estimation device acquires a plurality of position information indicating the position of the terminal device and transaction information indicating the content of a transaction performed by the owner of the terminal device, and the estimation device. Based on the location information and the transaction information, it is estimated that the actual number of people who actually visited the terminal device and actually visited the predetermined facility where the transaction was performed, which is shown in the transaction information. The number of people who visited the predetermined facility based on the number of visitors who are estimated to have visited the predetermined facility with the terminal device based on the location information and the number of actual transactions. A terminal device at the predetermined facility based on the number of terminal identifiers indicating the number of terminal identifiers used for the transaction at the predetermined facility based on the transaction information and the actual number of transactions. A calculation step that generates comprehensive information indicating the percentage of transactions actually performed using the above, and an estimation device estimates out of a plurality of position information including those that are not used in the processing in the calculation step. Based on the number of location information located in the area of the facility to be processed, the statistical information, and the comprehensive information, an estimation step for estimating the actual number of transactions in the facility to be estimated. , Is an estimation method.

本発明の一態様は、上記の推定システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。 One aspect of the present invention is a computer program for operating a computer as the above estimation system.

本発明により、より高い精度で所定の場所に訪れた人の数を推定することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to estimate the number of people who have visited a predetermined place with higher accuracy.

実施形態の推定システム1のシステム構成を表すシステム構成図である。It is a system configuration diagram which shows the system configuration of the estimation system 1 of embodiment. 実施形態の端末装置100の機能構成を表す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the functional structure of the terminal apparatus 100 of embodiment. 実施形態の推定装置200の機能構成を表す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the functional structure of the estimation apparatus 200 of embodiment. 実施形態の位置情報の一具体例を示す図である。It is a figure which shows one specific example of the position information of an embodiment. 実施形態の取引情報の一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the transaction information of an embodiment. 実施形態の施設情報の一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the facility information of an embodiment. 実施形態の正解率と施設数との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the scatter plot which shows the relationship between the correct answer rate of an embodiment, and the number of facilities. 実施形態の網羅率と半径との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the scatter plot which shows the relationship between the coverage rate of an embodiment and a radius. 実施形態の正解率と施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the scatter plot which shows the relationship between the correct answer rate of an embodiment, and the number of position information per day of a person who visited a facility. 実施形態の網羅率と施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the scatter plot which shows the relationship between the coverage rate of an embodiment, and the number of position information per day of a person who visited a facility. 実施形態の推定手段の生成の処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process flow of the generation of the estimation means of embodiment. 実施形態の施設に訪れた人の数を推定する処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process of estimating the number of people who visited the facility of embodiment.

図1は、実施形態の推定システム1のシステム構成を表すシステム構成図である。推定システム1は、ネットワーク400に設けられる。推定システム1は、ネットワーク400を介して互いに通信可能に接続される複数の端末装置100、推定装置200及び取引情報管理装置300を備える。推定システム1は、端末装置100の所有者が小売店、自動車ディーラー、商業施設又は病院等の施設を示す領域に訪れた人の数を推定する。ネットワーク400は、どのようなネットワークで構築されてもよい。例えば、ネットワーク400は、インターネットで構成されてもよい。目的領域については後述する。 FIG. 1 is a system configuration diagram showing a system configuration of the estimation system 1 of the embodiment. The estimation system 1 is provided in the network 400. The estimation system 1 includes a plurality of terminal devices 100, an estimation device 200, and a transaction information management device 300 that are communicably connected to each other via a network 400. The estimation system 1 estimates the number of people visited by the owner of the terminal device 100 in an area indicating a facility such as a retail store, an automobile dealer, a commercial facility, or a hospital. The network 400 may be constructed by any network. For example, the network 400 may be configured with the Internet. The target area will be described later.

端末装置100は、スマートフォン又はタブレットコンピュータ等の情報処理装置である。端末装置100は、所定のタイミングで位置情報を生成する。端末装置100は、生成された位置情報を推定装置200に送信する。位置情報については後述する。 The terminal device 100 is an information processing device such as a smartphone or a tablet computer. The terminal device 100 generates position information at a predetermined timing. The terminal device 100 transmits the generated position information to the estimation device 200. The position information will be described later.

推定装置200は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。推定装置200は、各端末装置100から位置情報を取得する。推定装置200は、端末装置100から取得された位置情報に基づいて、小売店、自動車ディーラー、商業施設又は病院等の施設を示す領域に訪れた人の数を推定する。 The estimation device 200 is an information processing device such as a personal computer or a server. The estimation device 200 acquires position information from each terminal device 100. The estimation device 200 estimates the number of people who have visited an area indicating a facility such as a retail store, an automobile dealer, a commercial facility, or a hospital, based on the location information acquired from the terminal device 100.

取引情報管理装置300は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。取引情報管理装置300は、推定装置200に送信される取引情報を記憶する。取引情報については後述する。取引情報管理装置300は、所定のタイミングで取引情報を推定装置200に送信する。所定のタイミングとは、例えば予め定められた日時であってもよいし、推定装置200から要求されたタイミングであってもよい。 The transaction information management device 300 is an information processing device such as a personal computer or a server. The transaction information management device 300 stores transaction information transmitted to the estimation device 200. Transaction information will be described later. The transaction information management device 300 transmits the transaction information to the estimation device 200 at a predetermined timing. The predetermined timing may be, for example, a predetermined date and time, or may be a timing requested by the estimation device 200.

図2は、実施形態の端末装置100の機能構成を表す機能ブロック図である。端末装置100は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、位置情報生成プログラムを実行することによって通信部101、入力部102、出力部103、端末識別子記憶部104及び制御部105を備える装置として機能する。なお、通信部101、入力部102、出力部103、端末識別子記憶部104及び制御部105の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。位置情報生成プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。位置情報生成プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。 FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the terminal device 100 of the embodiment. The terminal device 100 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device, and the like connected by a bus, and by executing a position information generation program, the communication unit 101, the input unit 102, the output unit 103, and the terminal identifier storage. It functions as a device including a unit 104 and a control unit 105. All or part of the functions of the communication unit 101, the input unit 102, the output unit 103, the terminal identifier storage unit 104, and the control unit 105 are ASIC (Application Specific Integrated Circuit), PLD (Programmable Logic Device), FPGA ( It may be realized by using hardware such as Field Programmable Gate Array). The location information generation program may be recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is, for example, a flexible disk, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. The location information generation program may be transmitted via a telecommunication line.

通信部101は、ネットワークインタフェースである。通信部101はネットワーク400を介して、推定装置200及び取引情報管理装置300と通信する。通信部101は、例えば無線LAN(Local Area Network)、有線LAN、LTE(Long Term Evolution)(登録商標)又は5G等の通信方式で通信してもよい。 The communication unit 101 is a network interface. The communication unit 101 communicates with the estimation device 200 and the transaction information management device 300 via the network 400. The communication unit 101 may communicate by a communication method such as a wireless LAN (Local Area Network), a wired LAN, LTE (Long Term Evolution) (registered trademark), or 5G.

入力部102は、タッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて構成される。入力部102は、入力装置を端末装置100に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部102は、入力装置において入力された入力信号から入力データ(例えば、端末装置100に対する指示を示す指示情報)を生成し、端末装置100に入力する。 The input unit 102 is configured by using an input device such as a touch panel, a mouse, and a keyboard. The input unit 102 may be an interface for connecting the input device to the terminal device 100. In this case, the input unit 102 generates input data (for example, instruction information indicating an instruction to the terminal device 100) from the input signal input in the input device, and inputs the input data to the terminal device 100.

出力部103は、端末装置100に接続された不図示の出力装置を介し、端末装置100のユーザに対してデータの出力を行う。出力装置は、例えば画像や文字を画面に出力する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ、電子泳動方式ディスプレイ、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ等の画像表示装置を用いて構成できる。また、出力装置は、画像や文字をシートに印刷(印字)する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、インクジェットプリンタやレーザープリンタ等を用いて構成できる。また、出力装置は、文字を音声に変換して出力する装置を用いて構成されても良い。この場合、出力装置は、音声合成装置及び音声出力装置(スピーカー)を用いて構成できる。出力装置は、LED(Light Emitting Diode)等の発光装置を用いて構成されてもよい。なお、出力部103は、端末装置100と一体として構成された出力装置であってもよい。 The output unit 103 outputs data to the user of the terminal device 100 via an output device (not shown) connected to the terminal device 100. The output device may be configured by using, for example, a device that outputs an image or characters to the screen. For example, the output device can be configured by using an image display device such as a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, an electrophoretic display, or a CRT (Cathode Ray Tube) display. Further, the output device may be configured by using a device that prints (prints) an image or characters on a sheet. For example, the output device can be configured by using an inkjet printer, a laser printer, or the like. Further, the output device may be configured by using a device that converts characters into voice and outputs the characters. In this case, the output device can be configured by using a voice synthesizer and a voice output device (speaker). The output device may be configured by using a light emitting device such as an LED (Light Emitting Diode). The output unit 103 may be an output device configured integrally with the terminal device 100.

端末識別子記憶部104は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。端末識別子記憶部104は、端末識別子を記憶する。端末識別子は、端末装置100を一意に識別できる情報である。端末識別子は、例えばIDFA(Advertising Identifier)やAAID(Google Advertising ID)等の広告IDが用いられてもよい。端末識別子はこれらに限定されない。端末識別子は、例えば、Cookie、電話番号又はネットワーク上のアドレス情報等のように、他の端末装置100に記憶される端末識別子と重複しない情報であればどのような情報であってもよい。 The terminal identifier storage unit 104 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The terminal identifier storage unit 104 stores the terminal identifier. The terminal identifier is information that can uniquely identify the terminal device 100. As the terminal identifier, for example, an advertising ID such as IDFA (Advertising Identifier) or AAID (Google Advertising ID) may be used. The terminal identifier is not limited to these. The terminal identifier may be any information as long as it does not overlap with the terminal identifier stored in the other terminal device 100, such as Cookie, telephone number, or address information on the network.

制御部105は、端末装置100の各部の動作を制御する。制御部105は、例えばCPU等のプロセッサ及びRAM(Random Access Memory)を備えた装置により実行される。制御部105は、位置情報生成プログラムを実行することによって、端末位置取得部151、位置情報生成部152及び送信部153として機能する。 The control unit 105 controls the operation of each unit of the terminal device 100. The control unit 105 is executed by a device including a processor such as a CPU and a RAM (Random Access Memory), for example. The control unit 105 functions as a terminal position acquisition unit 151, a position information generation unit 152, and a transmission unit 153 by executing the position information generation program.

端末位置取得部151は、端末位置を取得する。端末位置取得部151は、例えば、GPS等の衛星測位システムによって端末位置を取得してもよい。端末位置は、端末装置100の位置を表す情報である。端末位置は、例えば、端末装置100の緯度及び経度を示す情報(以下「緯度経度情報」という。)であってもよい。端末位置は、例えば、緯度経度情報に加えて、高度又は速度等の情報が含まれていてもよい。端末位置は、衛星測位システムからの電波が届きにくい場所(例えば、山間部やトンネル)では、端末装置100の速度の情報や加速度の情報を用いて補正されてもよい。端末位置取得部151は所定のタイミングで端末位置を取得してもよい。所定のタイミングは、例えば、1分毎、2分毎等の予め指定された時間間隔であってもよい。所定のタイミングは、100m毎、200m毎等の予め指定された距離を移動した毎であってもよい。所定のタイミングは、端末装置100にインストールされた所定のアプリケーションを起動させている時であってもよい。所定のタイミングは、予め定められたタイミングであればどのようなタイミングであってもよい。なお、端末位置は、GPS等の衛星測位システム以外の設備に基づいて取得されてもよい。例えば、端末位置は、地図情報を扱う企業によって提供される地図情報に基づいて取得されてもよい。 The terminal position acquisition unit 151 acquires the terminal position. The terminal position acquisition unit 151 may acquire the terminal position by, for example, a satellite positioning system such as GPS. The terminal position is information representing the position of the terminal device 100. The terminal position may be, for example, information indicating the latitude and longitude of the terminal device 100 (hereinafter referred to as “latitude / longitude information”). The terminal position may include, for example, information such as altitude or speed in addition to latitude / longitude information. The terminal position may be corrected by using the speed information and the acceleration information of the terminal device 100 in a place where radio waves from the satellite positioning system are hard to reach (for example, a mountainous area or a tunnel). The terminal position acquisition unit 151 may acquire the terminal position at a predetermined timing. The predetermined timing may be a predetermined time interval such as every minute or every two minutes. The predetermined timing may be every movement of a predetermined distance such as every 100 m or every 200 m. The predetermined timing may be when a predetermined application installed in the terminal device 100 is being started. The predetermined timing may be any timing as long as it is a predetermined timing. The terminal position may be acquired based on equipment other than the satellite positioning system such as GPS. For example, the terminal position may be acquired based on the map information provided by the company that handles the map information.

位置情報生成部152は、位置情報を生成する。位置情報は、所定の時刻における端末装置100の位置を示す情報である。位置情報生成部152は、端末位置が取得されると、端末識別子記憶部104から端末識別子を取得する。位置情報生成部152は、端末位置が取得されると、端末位置が取得された際の時刻を取得する。時刻は、端末装置100が備える時計が示す時刻であってもよいし、外部のNTP(Network Time Protocol)サーバから取得された時刻であってもよい。位置情報生成部152は、端末識別子と端末位置と時刻とを対応付けて位置情報を生成する。位置情報生成部152は、生成された位置情報を送信部153に出力する。送信部153は、位置情報を推定装置200に送信する。 The position information generation unit 152 generates position information. The position information is information indicating the position of the terminal device 100 at a predetermined time. When the terminal position is acquired, the position information generation unit 152 acquires the terminal identifier from the terminal identifier storage unit 104. When the terminal position is acquired, the position information generation unit 152 acquires the time when the terminal position is acquired. The time may be the time indicated by the clock provided in the terminal device 100, or may be the time acquired from an external NTP (Network Time Protocol) server. The position information generation unit 152 generates position information by associating the terminal identifier with the terminal position and the time. The position information generation unit 152 outputs the generated position information to the transmission unit 153. The transmission unit 153 transmits the position information to the estimation device 200.

図3は、実施形態の推定装置200の機能構成を表す機能ブロック図である。推定装置200は、バスで接続されたCPUやメモリや補助記憶装置などを備え、推定プログラムを実行することによって通信部201、入力部202、出力部203、位置情報記憶部204、取引情報記憶部205、施設情報記憶部206、推定手段記憶部207及び制御部208を備える装置として機能する。なお、通信部201、入力部202、出力部203、位置情報記憶部204、取引情報記憶部205、施設情報記憶部206、推定手段記憶部207及び制御部208の各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されてもよい。推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。推定プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。 FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the estimation device 200 of the embodiment. The estimation device 200 includes a CPU, a memory, an auxiliary storage device, and the like connected by a bus, and by executing an estimation program, the communication unit 201, the input unit 202, the output unit 203, the position information storage unit 204, and the transaction information storage unit. It functions as a device including 205, a facility information storage unit 206, an estimation means storage unit 207, and a control unit 208. All or part of the functions of the communication unit 201, the input unit 202, the output unit 203, the position information storage unit 204, the transaction information storage unit 205, the facility information storage unit 206, the estimation means storage unit 207, and the control unit 208 are , ASIC, PLD, FPGA and the like may be used. The estimation program may be recorded on a computer-readable recording medium. The estimation program may be transmitted over a telecommunication line.

通信部201は、ネットワークインタフェースである。通信部201はネットワーク400を介して、端末装置100及び取引情報管理装置300と通信する。通信部201は、例えば無線LAN、有線LAN、LTE又は5G等の通信方式で通信してもよい。 The communication unit 201 is a network interface. The communication unit 201 communicates with the terminal device 100 and the transaction information management device 300 via the network 400. The communication unit 201 may communicate by a communication method such as wireless LAN, wired LAN, LTE or 5G.

入力部202は、タッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて構成される。入力部202は、入力装置を推定装置200に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部202は、入力装置において入力された入力信号から入力データ(例えば、推定装置200に対する指示を示す指示情報)を生成し、推定装置200に入力する。 The input unit 202 is configured by using an input device such as a touch panel, a mouse, and a keyboard. The input unit 202 may be an interface for connecting the input device to the estimation device 200. In this case, the input unit 202 generates input data (for example, instruction information indicating an instruction to the estimation device 200) from the input signal input in the input device, and inputs the input data to the estimation device 200.

出力部203は、推定装置200に接続された不図示の出力装置を介し、推定装置200のユーザに対してデータの出力を行う。出力装置は、例えば画像や文字を画面に出力する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、電子泳動方式ディスプレイ、CRTディスプレイ等の画像表示装置を用いて構成できる。また、出力装置は、画像や文字をシートに印刷(印字)する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、インクジェットプリンタやレーザープリンタ等を用いて構成できる。また、出力装置は、文字を音声に変換して出力する装置を用いて構成されても良い。この場合、出力装置は、音声合成装置及び音声出力装置(スピーカー)を用いて構成できる。出力装置は、LED等の発光装置を用いて構成されてもよい。出力部203は、推定装置200に設けられた通信装置を介して他の情報処理装置に対し推定結果を送信してもよい。なお、出力部203は、推定装置200と一体として構成された出力装置であってもよい。 The output unit 203 outputs data to the user of the estimation device 200 via an output device (not shown) connected to the estimation device 200. The output device may be configured by using, for example, a device that outputs an image or characters to the screen. For example, the output device can be configured by using an image display device such as a liquid crystal display, an organic EL display, an electrophoretic display, or a CRT display. Further, the output device may be configured by using a device that prints (prints) an image or characters on a sheet. For example, the output device can be configured by using an inkjet printer, a laser printer, or the like. Further, the output device may be configured by using a device that converts characters into voice and outputs the characters. In this case, the output device can be configured by using a voice synthesizer and a voice output device (speaker). The output device may be configured by using a light emitting device such as an LED. The output unit 203 may transmit the estimation result to another information processing device via the communication device provided in the estimation device 200. The output unit 203 may be an output device configured integrally with the estimation device 200.

位置情報記憶部204は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。位置情報記憶部204は、複数の位置情報を記憶する。位置情報記憶部204に記録される位置情報は、端末装置100から送信される。 The position information storage unit 204 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The position information storage unit 204 stores a plurality of position information. The position information recorded in the position information storage unit 204 is transmitted from the terminal device 100.

図4は、実施形態の位置情報の一具体例を示す図である。図4によると、位置情報は、端末識別子、端末位置及び時刻の3つの情報を示す。端末識別子、端末位置及び時刻については、説明済みであるため説明を省略する。 FIG. 4 is a diagram showing a specific example of the position information of the embodiment. According to FIG. 4, the position information indicates three types of information: the terminal identifier, the terminal position, and the time. Since the terminal identifier, the terminal position, and the time have already been explained, the description thereof will be omitted.

図4に示される位置情報によると、端末識別子は“AD00001”、端末位置は“Location”、時刻は“2019/8/22 12:05:12”である。このため、位置情報は、端末識別子“AD00001”によって識別される端末装置100によって生成された位置情報であり、端末装置100は、2019年8月22日12時05分12秒に、端末位置を取得したことがわかる。また、端末装置100は、端末位置として“Location”の位置にいたことがわかる。 According to the position information shown in FIG. 4, the terminal identifier is “AD0000001”, the terminal position is “Location”, and the time is “2019/8/22 12:05:12”. Therefore, the position information is the position information generated by the terminal device 100 identified by the terminal identifier "AD00001", and the terminal device 100 sets the terminal position at 12:05:12 on August 22, 2019. You can see that it was acquired. Further, it can be seen that the terminal device 100 was in the "Location" position as the terminal position.

図3に戻って、推定装置200の説明を続ける。取引情報記憶部205は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。取引情報記憶部205は、複数の取引情報を記憶する。取引情報は、端末装置100の所有者によって行われた取引の内容を示す。取引情報は、例えば店舗で行われた取引のレシートに関する情報であってもよい。取引情報は、取引の行われた場所や、取引の行われた施設を示す。取引は、例えば小売店での買い物であってもよいし、自動車ディーラーでの買い物であってもよいし、病院での診察であってもよい。取引は、端末装置100の所有者によって行われる行為であればどのような行為であってもよい。取引情報は、取引情報管理装置300から送信される。取引情報管理装置300は、取引情報を予め記憶する。取引情報管理装置300は、例えば取引情報を販売する企業によって管理される。 Returning to FIG. 3, the description of the estimation device 200 will be continued. The transaction information storage unit 205 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The transaction information storage unit 205 stores a plurality of transaction information. The transaction information indicates the content of the transaction performed by the owner of the terminal device 100. The transaction information may be, for example, information regarding a receipt of a transaction performed at a store. The transaction information indicates the place where the transaction was made and the facility where the transaction was made. The transaction may be, for example, shopping at a retail store, shopping at a car dealer, or a medical examination at a hospital. The transaction may be any act as long as it is performed by the owner of the terminal device 100. The transaction information is transmitted from the transaction information management device 300. The transaction information management device 300 stores transaction information in advance. The transaction information management device 300 is managed by, for example, a company that sells transaction information.

図5は、実施形態の取引情報の一具体例を示す図である。図5によると、取引情報は、端末識別子、施設識別子、取引内容及び取引時刻の4つの情報を示す。端末識別子については、説明済みであるため説明を省略する。施設識別子は、取引が行われた施設を一意に識別可能な情報である。施設識別子は、例えば、小売店、自動車ディーラー、商業施設又は病院等の取引が行われる施設を示す。施設識別子は、他の施設識別子と重複しない情報であればどのような情報であってもよい。取引内容は、端末装置100の所有者によって行われた取引の内容を示す。取引内容は、端末装置100の所有者によって支払いされた金額を示してもよい。取引内容は、端末装置100の所有者によって購入された商品を示してもよい。取引時刻は、端末装置100の所有者によって行われた取引の時刻を示す。 FIG. 5 is a diagram showing a specific example of transaction information of the embodiment. According to FIG. 5, the transaction information shows four pieces of information: a terminal identifier, a facility identifier, a transaction content, and a transaction time. Since the terminal identifier has already been explained, the description thereof will be omitted. The facility identifier is information that can uniquely identify the facility where the transaction was conducted. The facility identifier indicates, for example, a facility where transactions are conducted, such as a retail store, an automobile dealer, a commercial facility, or a hospital. The facility identifier may be any information as long as it does not overlap with other facility identifiers. The transaction content indicates the content of the transaction performed by the owner of the terminal device 100. The transaction content may indicate the amount paid by the owner of the terminal device 100. The transaction content may indicate a product purchased by the owner of the terminal device 100. The transaction time indicates the time of the transaction performed by the owner of the terminal device 100.

図5に示される取引情報によると、端末識別子は“AD00001”、施設識別子は“shop0001”、取引内容は“食パン200円”、取引時刻は“2019/8/22 12:12:31”である。このため、取引情報は、端末識別子“AD00001”によって識別される端末装置100によって行われた取引の内容を示す。取引情報は、施設識別子は“shop0001”によって識別される施設にて行われた取引であることを示す。取引情報は、端末装置100の所有者が食パンを200円で購入したことを示す。取引情報は、取引が2019年8月22日12時12分31秒に行われたこと示す。 According to the transaction information shown in FIG. 5, the terminal identifier is "AD00001", the facility identifier is "shop0001", the transaction content is "bread 200 yen", and the transaction time is "2019/8/22 12:12:31". .. Therefore, the transaction information indicates the content of the transaction performed by the terminal device 100 identified by the terminal identifier "AD00001". The transaction information indicates that the facility identifier is a transaction made at the facility identified by "shop0001". The transaction information indicates that the owner of the terminal device 100 purchased bread for 200 yen. Transaction information indicates that the transaction took place on August 22, 2019 at 12:12:31.

図3に戻って、推定装置200の説明を続ける。施設情報記憶部206は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。施設情報記憶部206は、施設情報を記憶する。施設情報は、取引が行われる施設に関する情報である。施設情報は、取引が行われる施設の場所や、範囲に関する情報を示す。 Returning to FIG. 3, the description of the estimation device 200 will be continued. The facility information storage unit 206 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The facility information storage unit 206 stores facility information. Facility information is information about the facility where the transaction takes place. Facility information indicates information about the location and scope of the facility where the transaction takes place.

図6は、実施形態の施設情報の一具体例を示す図である。図6によると、施設情報は、施設識別子、所在地、半径及び施設数の4つの情報を示す。施設識別子については、説明済みであるため説明を省略する。所在地は、施設識別子によって識別される施設の場所を示す。所在地は、端末装置100の所有者と、施設識別子によって識別される施設と、が取引を行うことができる場所を表す。所在地は、例えば、小売店、自動車ディーラー、商業施設又は病院等の施設の場所を示す情報であってもよい。所在地は、施設識別子によって識別される施設に応じて、予め指定される。所在地は、施設の出入り口の1つを示してもよい。所在地は、施設の中心又は重心等の施設の内側の所定の位置を示してもよい。所在地は、例えば緯度経度情報で示されてもよい。半径は、取引場所を中心にした円の半径を表す。半径は予め指定される。半径は、施設識別子によって識別される施設の大きさに応じて異なる値が指定される。半径は、例えば施設の面積と同じ面積になるように定められてもよい。半径は、施設が円の内側に収まるように定められてもよい。半径は、円が施設の内側に収まるように定められてもよい。施設数は、施設識別子によって識別される施設の周辺にある施設の数を示す。周辺とは、例えば、施設を示す領域の外縁から500メートル以内等の予め定められた範囲内であってもよい。 FIG. 6 is a diagram showing a specific example of facility information of the embodiment. According to FIG. 6, the facility information shows four pieces of information: the facility identifier, the location, the radius, and the number of facilities. Since the facility identifier has already been explained, the description will be omitted. The location indicates the location of the facility identified by the facility identifier. The location represents a place where the owner of the terminal device 100 and the facility identified by the facility identifier can conduct a transaction. The location may be, for example, information indicating the location of a facility such as a retail store, an automobile dealer, a commercial facility, or a hospital. The location is pre-specified depending on the facility identified by the facility identifier. The location may indicate one of the doorways of the facility. The location may indicate a predetermined position inside the facility, such as the center of the facility or the center of gravity. The location may be indicated by, for example, latitude / longitude information. The radius represents the radius of the circle centered on the trading place. The radius is specified in advance. Different values are specified for the radius depending on the size of the facility identified by the facility identifier. The radius may be set to be the same area as the area of the facility, for example. The radius may be set so that the facility fits inside the circle. The radius may be set so that the circle fits inside the facility. The number of facilities indicates the number of facilities in the vicinity of the facility identified by the facility identifier. The periphery may be within a predetermined range, for example, within 500 meters from the outer edge of the area indicating the facility.

図6に示される施設情報によると、施設識別子は“shop0001”、所在地は“P”、半径は“R”、施設数は“N”である。このため、施設情報は、施設識別子“shop00001”によって識別される施設に関する情報であることを示す。施設は、所在地“P”にあることを示す。施設は、半径“R”の広さを持つことを示す。施設の周辺には“N”個の他の施設があることを示す。 According to the facility information shown in FIG. 6, the facility identifier is “shop0001”, the location is “P”, the radius is “R”, and the number of facilities is “N”. Therefore, the facility information indicates that the information is about the facility identified by the facility identifier "shop00001". The facility indicates that it is located at location "P". The facility indicates that it has a radius of "R". Indicates that there are "N" other facilities around the facility.

図3に戻って、推定装置200の説明を続ける。推定手段記憶部207は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。推定手段記憶部207は、推定手段を記憶する。推定手段は、施設に訪れた来訪者の数を推定するために用いられる情報である。 Returning to FIG. 3, the description of the estimation device 200 will be continued. The estimation means storage unit 207 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The estimation means storage unit 207 stores the estimation means. The estimation means is information used to estimate the number of visitors to the facility.

制御部208は、推定装置200の各部の動作を制御する。制御部208は、例えばCPU等のプロセッサ及びRAMを備えた装置により実行される。制御部208は、推定プログラムを実行することによって、情報取得部281、推定手段生成部282及び推定部283として機能する。 The control unit 208 controls the operation of each unit of the estimation device 200. The control unit 208 is executed by a device including a processor such as a CPU and a RAM. By executing the estimation program, the control unit 208 functions as an information acquisition unit 281, an estimation means generation unit 282, and an estimation unit 283.

情報取得部281は、ネットワーク400を介して外部から所定の情報を複数取得する。例えば、情報取得部281は、端末装置100によって送信された位置情報を取得する。情報取得部281は、取得された位置情報を位置情報記憶部204に記録する。また、情報取得部281は、取引情報管理装置300に取引情報を要求してもよい。この場合、情報取得部281は、取引情報管理装置300に記憶される取引情報を取得する。情報取得部281は、取得された取引情報を取引情報記憶部205に記録する。 The information acquisition unit 281 acquires a plurality of predetermined information from the outside via the network 400. For example, the information acquisition unit 281 acquires the position information transmitted by the terminal device 100. The information acquisition unit 281 records the acquired position information in the position information storage unit 204. In addition, the information acquisition unit 281 may request transaction information from the transaction information management device 300. In this case, the information acquisition unit 281 acquires the transaction information stored in the transaction information management device 300. The information acquisition unit 281 records the acquired transaction information in the transaction information storage unit 205.

推定手段生成部282は、施設識別子によって識別される施設に訪れた人の数を推定するための推定手段を生成する。推定手段とは、例えば、施設に訪れた人の数を推定するための数式であってもよい。以下、具体的に説明する。推定手段生成部282は、所定の施設を示す施設識別子を決定する。所定の施設とは、施設に訪れた人の数を推定する対象となる施設である。所定の施設は、推定手段生成部282が決定してもよいし、入力部202を介して受け付けて決定してもよい。次に、推定手段生成部282は、決定した施設識別子を示す施設情報を施設情報記憶部206から取得する。推定手段生成部282は、取得した施設情報が示す所在地及び半径に基づいて、施設を示す領域を算出する。具体的には、推定手段生成部282は、所在地を円の中心として、半径の値で示される円の内側を、施設を示す領域として算出する。推定手段生成部282は、算出された領域の内側に端末位置がある位置情報を位置情報記憶部204から取得する。取得された位置情報が示す端末識別子によって識別される端末装置100は、所定の施設に訪れたと判断される。推定手段生成部282は、決定された施設識別子を示す取引情報を取引情報記憶部205から取得する。なお、推定手段生成部282は、定められた時間に含まれる位置情報及び取引情報を取得するように構成されてもよい。定められた時間とは、例えば、入力部202を介して指定された日であってもよい。このように構成されることで、推定手段生成部282は、指定された日において、どれくらいの人が訪れたのか推定することが可能になる。なお、定められた時間は、日に限定されない。定められた時間は、1週間であってもよいし、2週間であってもよい。 The estimation means generation unit 282 generates an estimation means for estimating the number of people who have visited the facility identified by the facility identifier. The estimation means may be, for example, a mathematical formula for estimating the number of people who have visited the facility. Hereinafter, a specific description will be given. The estimation means generation unit 282 determines a facility identifier indicating a predetermined facility. A predetermined facility is a facility for which the number of people who have visited the facility is estimated. The predetermined facility may be determined by the estimation means generation unit 282, or may be received and determined via the input unit 202. Next, the estimation means generation unit 282 acquires facility information indicating the determined facility identifier from the facility information storage unit 206. The estimation means generation unit 282 calculates the area indicating the facility based on the location and the radius indicated by the acquired facility information. Specifically, the estimation means generation unit 282 calculates the inside of the circle indicated by the radius value as the area indicating the facility, with the location as the center of the circle. The estimation means generation unit 282 acquires the position information in which the terminal position is inside the calculated area from the position information storage unit 204. It is determined that the terminal device 100 identified by the terminal identifier indicated by the acquired location information has visited a predetermined facility. The estimation means generation unit 282 acquires transaction information indicating the determined facility identifier from the transaction information storage unit 205. The estimation means generation unit 282 may be configured to acquire position information and transaction information included in a predetermined time. The defined time may be, for example, a date designated via the input unit 202. With this configuration, the estimation means generation unit 282 can estimate how many people visited on the designated day. The set time is not limited to the day. The defined time may be one week or two weeks.

推定手段生成部282は、取得された位置情報と取引情報とに基づいて正解率を算出する。正解率は、所定の施設に訪れたと判断される端末装置100が有する端末識別子の数のうち、所定の施設に実際に訪れた端末装置100が有する端末識別子の数の割合を示す値である。所定の施設に実際に訪れたとは、例えば、施設において、取得された位置情報が示す時刻又は位置情報が示す時刻の前後の間に取引を行った取引情報が存在することである。位置情報が示す時刻の前後とは、前後数分で合ってもよいし、数十分であってもよい。このため、推定手段生成部282は、取得された取引情報が示す端末識別子によって識別される端末装置100を、所定の施設に実際に訪れた端末装置100であると判断する。推定手段生成部282は、所定の施設に訪れたと判断される位置情報が有する端末識別子と、取得された取引情報が有する端末識別子と、が一致する数を計数する。推定手段生成部282は、計数された数を、施設に訪れた端末識別子のうち、施設で取引を行った端末識別子の数とする。推定手段生成部282は、以下の数式(1)に基づいて正解率を算出する。数式(1)の分子は、施設に訪れた端末識別子のうち、施設で取引を行った端末識別子の数である。数式(1)の分母は、施設で取引を行った端末識別子の数である。正解率は、統計情報の一具体例である。統計情報は、所定の施設に訪れた人の数に関する情報である。 The estimation means generation unit 282 calculates the correct answer rate based on the acquired position information and transaction information. The correct answer rate is a value indicating the ratio of the number of terminal identifiers possessed by the terminal device 100 actually visiting the predetermined facility to the number of terminal identifiers possessed by the terminal device 100 determined to have visited the predetermined facility. Actually visiting a predetermined facility means that, for example, in the facility, there is transaction information that has been traded between the time indicated by the acquired location information or the time indicated by the location information. It may be several minutes before and after the time indicated by the position information, or it may be several tens of minutes. Therefore, the estimation means generation unit 282 determines that the terminal device 100 identified by the terminal identifier indicated by the acquired transaction information is the terminal device 100 that actually visited a predetermined facility. The estimation means generation unit 282 counts the number of matching terminal identifiers of the location information determined to have visited a predetermined facility and the terminal identifiers of the acquired transaction information. The estimation means generation unit 282 uses the counted number as the number of terminal identifiers that have made a transaction at the facility among the terminal identifiers that have visited the facility. The estimation means generation unit 282 calculates the correct answer rate based on the following mathematical formula (1). The numerator of the formula (1) is the number of terminal identifiers that have made a transaction at the facility among the terminal identifiers that have visited the facility. The denominator of the formula (1) is the number of terminal identifiers that have traded at the facility. The correct answer rate is a specific example of statistical information. Statistical information is information about the number of people who have visited a given facility.

Figure 0006878534
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推定手段生成部282は、取得された位置情報と取引情報とに基づいて網羅率を算出する。網羅率は、取得された取引情報が有する端末識別子のうち、所定の施設に訪れたと判断される端末装置100が有する識別子の割合を示す値である。具体的には、網羅率は、以下の数式(2)で示される。数式(2)の分子は、施設で取引を行った端末識別子のうち、施設に訪れたと判断された端末識別子の数である。数式(2)の分母は、施設で取引を行った端末識別子の数である。ここで、数式(1)の分子の値と、数式(2)の分子の値と、は同じ値になる。網羅率は、網羅情報の一具体例である。 The estimation means generation unit 282 calculates the coverage rate based on the acquired position information and transaction information. The coverage rate is a value indicating the ratio of the identifier possessed by the terminal device 100 determined to have visited a predetermined facility among the terminal identifier possessed by the acquired transaction information. Specifically, the coverage rate is expressed by the following mathematical formula (2). The numerator of the formula (2) is the number of terminal identifiers determined to have visited the facility among the terminal identifiers that have traded at the facility. The denominator of the formula (2) is the number of terminal identifiers that have traded at the facility. Here, the numerator value of the formula (1) and the numerator value of the formula (2) have the same value. The coverage rate is a specific example of coverage information.

Figure 0006878534
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推定手段生成部282は、施設情報記憶部206に記憶された全て或いは予め定められた個数の施設識別子毎に、正解率と網羅率とを算出する。推定手段生成部282は、全て或いはあらかじめ定められた個数の正解率と網羅率とを算出すると、推定手段を生成する。 The estimation means generation unit 282 calculates the correct answer rate and the coverage rate for all or a predetermined number of facility identifiers stored in the facility information storage unit 206. The estimation means generation unit 282 generates an estimation means when all or a predetermined number of correct answer rates and coverage rates are calculated.

まず、推定手段生成部282は、正解率推定手段を生成する。正解率推定手段は、施設数に基づいて正解率を推定できる手段である。正解率推定手段とは、例えば正解率と施設数との関係を示す近似式(以下、「正解率近似式」という。)である。以下、正解率推定手段とは、正解率近似式であるとして説明する。推定手段生成部282は、施設識別子が示す施設情報の施設数と、正解率とに基づいて、正解率近似式を生成する。推定手段生成部282は、公知の式を用いて正解率近似式を生成してもよい。推定手段生成部282は、生成された正解率近似式(正解率推定手段)を推定手段記憶部207に記録する。 First, the estimation means generation unit 282 generates the correct answer rate estimation means. The correct answer rate estimation means is a means that can estimate the correct answer rate based on the number of facilities. The correct answer rate estimation means is, for example, an approximate expression (hereinafter, referred to as “correct answer rate approximate expression”) showing the relationship between the correct answer rate and the number of facilities. Hereinafter, the correct answer rate estimation means will be described as an approximate correct answer rate equation. The estimation means generation unit 282 generates an approximation formula for the correct answer rate based on the number of facilities in the facility information indicated by the facility identifier and the correct answer rate. The estimation means generation unit 282 may generate a correct answer rate approximation formula using a known formula. The estimation means generation unit 282 records the generated correct answer rate approximation formula (correct answer rate estimation means) in the estimation means storage unit 207.

図7は、実施形態の正解率と施設数との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。図7の縦軸は、正解率を示す。図7の横軸は施設数を示す。図7の施設数は、施設を示す領域の外縁から500メートル以内等の予め定められた範囲内にある施設数である。図7は、曲線10と曲線11とを含む。図7が示す散布図は、施設識別子によって識別される施設の正解率と施設識別子によって識別される施設情報が示す施設数とをプロットした散布図である。曲線10及び曲線11は、プロットされた散布図に基づいて生成された近似曲線を示す。近似曲線は、推定手段生成部282によって生成された正解率近似式に関する曲線である。推定手段生成部282は、曲線10及び曲線11のように、異なる正解率近似式を生成してもよい。なお、図7に示す正解率近似式は、曲線であるものとして説明したが、直線を表す数式であってもよい。 FIG. 7 is a diagram showing a specific example of a scatter plot showing the relationship between the correct answer rate of the embodiment and the number of facilities. The vertical axis of FIG. 7 shows the correct answer rate. The horizontal axis in FIG. 7 shows the number of facilities. The number of facilities in FIG. 7 is the number of facilities within a predetermined range such as within 500 meters from the outer edge of the area indicating the facilities. FIG. 7 includes a curve 10 and a curve 11. The scatter plot shown in FIG. 7 is a scatter plot in which the correct answer rate of the facility identified by the facility identifier and the number of facilities indicated by the facility information identified by the facility identifier are plotted. Curves 10 and 11 show approximate curves generated based on the plotted scatter plot. The approximate curve is a curve related to the correct answer rate approximate expression generated by the estimation means generation unit 282. The estimation means generation unit 282 may generate different correct answer rate approximation formulas as in the curve 10 and the curve 11. Although the accuracy rate approximation formula shown in FIG. 7 has been described as being a curved line, it may be a formula representing a straight line.

図7によると、施設数の増加に応じて、正解率は下がることがわかる。この原因は、施設の周辺に他の施設が多くなるほど、他の施設を訪れる端末装置100の所有者が増え、他の施設に訪れたにもかかわらず施設に訪れたと判断される可能性が高まるためである。また、施設の周辺に他の施設が存在しない場合(例えば、山の頂上や広大な草原に1施設のみ存在している場合)、その施設の周辺に訪れる人は、その施設を目指していると判断することができる。このため、端末装置100の所有者は、その施設に訪れていると考えられる。このため、正解率は増加すると考えられる。また、端末装置100が備えるGPSの誤差の影響を受ける場合、他の施設に訪れたにもかかわらず施設に訪れたと判断される可能性がさらに高まる。 According to FIG. 7, it can be seen that the correct answer rate decreases as the number of facilities increases. The reason for this is that as the number of other facilities increases in the vicinity of the facility, the number of owners of the terminal device 100 that visits the other facility increases, and it is more likely that the owner of the terminal device 100 visits the facility but is determined to have visited the facility. Because. Also, if there are no other facilities around the facility (for example, if there is only one facility on the top of a mountain or on a vast grassland), people who visit the area are aiming for that facility. You can judge. Therefore, it is considered that the owner of the terminal device 100 is visiting the facility. Therefore, the correct answer rate is expected to increase. Further, when affected by the GPS error included in the terminal device 100, the possibility that it is determined that the user has visited the facility even though he / she has visited another facility is further increased.

次に、推定手段生成部282は、網羅率推定手段を生成する。網羅率推定手段は、施設数に基づいて網羅率を推定できる手段である。網羅率推定手段とは、例えば網羅率と半径との関係を示す近似式(以下、「網羅率近似式」という。)である。以下、網羅率推定手段とは、網羅率近似式であるとして説明する。推定手段生成部282は、施設識別子が示す施設情報の半径と、網羅率とに基づいて、網羅率近似式を生成する。推定手段生成部282は、公知の式を用いて網羅率近似式を生成してもよい。推定手段生成部282は、生成された網羅率近似式(網羅率推定手段)を推定手段記憶部207に記録する。 Next, the estimation means generation unit 282 generates the coverage rate estimation means. The coverage rate estimation means is a means that can estimate the coverage rate based on the number of facilities. The coverage rate estimation means is, for example, an approximate expression (hereinafter, referred to as “coverage rate approximate expression”) showing the relationship between the coverage rate and the radius. Hereinafter, the coverage rate estimation means will be described as a coverage rate approximation formula. The estimation means generation unit 282 generates a coverage rate approximation formula based on the radius of the facility information indicated by the facility identifier and the coverage rate. The estimation means generation unit 282 may generate a coverage rate approximation formula using a known formula. The estimation means generation unit 282 records the generated coverage rate approximation formula (coverage rate estimation means) in the estimation means storage unit 207.

図8は、実施形態の網羅率と半径との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。図8の縦軸は、網羅率を示す。図8の横軸は半径を示す。半径は、施設を示す領域を定める半径である。図8は、直線20を含む。図8が示す散布図は、施設識別子によって識別される施設の網羅率と施設識別子によって識別される施設情報が示す半径とをプロットした散布図である。直線20は、プロットされた散布図に基づいて生成された近似直線を示す。近似直線は、推定手段生成部282によって生成された網羅率近似式に関する直線である。推定手段生成部282は、直線20のように、異なる網羅率近似式を生成してもよい。なお、図8に示す網羅率近似式は、直線であるものとして説明したが、曲線を表す数式であってもよい。 FIG. 8 is a diagram showing a specific example of a scatter diagram showing the relationship between the coverage rate and the radius of the embodiment. The vertical axis of FIG. 8 shows the coverage rate. The horizontal axis of FIG. 8 indicates the radius. The radius is the radius that defines the area that indicates the facility. FIG. 8 includes a straight line 20. The scatter plot shown in FIG. 8 is a scatter plot in which the coverage rate of the facility identified by the facility identifier and the radius indicated by the facility information identified by the facility identifier are plotted. The straight line 20 shows an approximate straight line generated based on the plotted scatter plot. The approximate straight line is a straight line related to the coverage rate approximation formula generated by the estimation means generation unit 282. The estimation means generation unit 282 may generate different coverage approximation equations as in the straight line 20. Although the coverage rate approximation formula shown in FIG. 8 has been described as being a straight line, it may be a formula representing a curve.

図8によると、半径に関わらず、網羅率は一定の値となることがわかる。したがって、網羅率は、施設の半径を適切に設定することができれば、施設の周辺の施設数に関わらず、一定の網羅率にできると考えられる。例えば、施設の半径を実際の半径の10倍にした場合、施設の付近に来た人すべてが施設に訪れたと判定されるため、網羅率は増加すると考えられる。なお、網羅率は、位置情報が示す測定位置の精度の向上(例えば、GPS衛星の台数の増加等)に応じて、網羅率も上昇ずると考えられる。また、網羅率は、位置情報の取得間隔を短くしたり、長くしたりすることで、網羅率も増加したり減少したりすることが考えられる。 According to FIG. 8, it can be seen that the coverage rate is a constant value regardless of the radius. Therefore, it is considered that the coverage rate can be set to a certain level regardless of the number of facilities in the vicinity of the facility if the radius of the facility can be set appropriately. For example, if the radius of the facility is made 10 times the actual radius, it is determined that all the people who came near the facility visited the facility, so that the coverage rate is considered to increase. It is considered that the coverage rate does not increase as the accuracy of the measurement position indicated by the position information improves (for example, the number of GPS satellites increases). Further, as for the coverage rate, it is conceivable that the coverage rate can be increased or decreased by shortening or lengthening the acquisition interval of the position information.

なお、1日あたりの位置情報の数が数百あり、端末装置100の移動の軌跡が数メートル単位で計測できる端末装置100で網羅率を算出した場合と、1日あたりの位置情報の数が数件しかない端末装置100で網羅率を算出した場合、算出された網羅率に乖離が生じると考えられる。また、正解率についても同様に、位置情報の数に比例して、誤差を含む位置情報の数も増えるため、正解率に乖離が生じる可能性がある。 There are hundreds of position information per day, and the coverage rate is calculated by the terminal device 100, which can measure the movement trajectory of the terminal device 100 in units of several meters, and the number of position information per day is When the coverage rate is calculated with the terminal device 100 having only a few cases, it is considered that the calculated coverage rate deviates. Similarly, regarding the correct answer rate, the number of position information including errors increases in proportion to the number of position information, so that the correct answer rate may deviate.

図9は、実施形態の正解率と施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。図9が示す散布図は、施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数とその施設に対して算出された正解率とをプロットした散布図である。図9の縦軸は、正解率を示す。図9の横軸は施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数を示す。図9に示す散布図によると、正解率は、位置情報の数に関係なく、概ね0.04〜0.07であることがわかる。したがって、正解率は、位置情報が示す端末位置の誤差の大小によって変動はあるものの、位置情報の数に関わらず一定値であることがわかる。 FIG. 9 is a diagram showing a specific example of a scatter diagram showing the relationship between the correct answer rate of the embodiment and the number of position information per day for one person who visited the facility. The scatter plot shown in FIG. 9 is a scatter plot plotting the number of position information per day for each person who visited the facility and the correct answer rate calculated for the facility. The vertical axis of FIG. 9 shows the correct answer rate. The horizontal axis of FIG. 9 shows the number of location information per day for each person who visits the facility. According to the scatter plot shown in FIG. 9, it can be seen that the correct answer rate is approximately 0.04 to 0.07 regardless of the number of position information. Therefore, it can be seen that the correct answer rate is a constant value regardless of the number of position information, although it varies depending on the magnitude of the error of the terminal position indicated by the position information.

図10は、実施形態の網羅率と施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数との関係を示す散布図の一具体例を示す図である。図10が示す散布図は、施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数とその施設に対して算出された網羅率とをプロットした散布図である。図10の縦軸は、網羅率を示す。図10の横軸は施設に訪れた一人の1日当たりの位置情報の数を示す。図10に示す散布図によると、網羅率は、位置情報の数が100程度までは急激に増加する。網羅率は、位置情報の数が200を超えたあたりからは0.7程度で一定値となる。このため、推定システム1は、施設に訪れた人の数を推定するにあたって、位置情報の数を考慮することで、推定精度をより高めることが可能になる。 FIG. 10 is a diagram showing a specific example of a scatter diagram showing the relationship between the coverage rate of the embodiment and the number of position information per day for one person who visited the facility. The scatter plot shown in FIG. 10 is a scatter plot plotting the number of position information per day for each person who visited the facility and the coverage rate calculated for the facility. The vertical axis of FIG. 10 shows the coverage rate. The horizontal axis of FIG. 10 shows the number of location information per day for each person who visits the facility. According to the scatter plot shown in FIG. 10, the coverage rate sharply increases until the number of position information is about 100. The coverage rate becomes a constant value at about 0.7 when the number of position information exceeds 200. Therefore, the estimation system 1 can further improve the estimation accuracy by considering the number of position information when estimating the number of people who have visited the facility.

このため、推定手段生成部282は、所定の補正係数を生成するように構成されてもよい。所定の補正係数とは、端末装置100の所有者一人当たりの1日の位置情報の数に基づく係数である。所定の補正係数とは、施設に訪れたと推定される人の数の補正に用いられる。推定手段生成部282は、生成された所定の補正係数を推定手段記憶部207に記録する。推定手段生成部282は、算出部の一具体例である。 Therefore, the estimation means generation unit 282 may be configured to generate a predetermined correction coefficient. The predetermined correction coefficient is a coefficient based on the number of daily position information per owner of the terminal device 100. The predetermined correction factor is used to correct the number of people estimated to have visited the facility. The estimation means generation unit 282 records the generated predetermined correction coefficient in the estimation means storage unit 207. The estimation means generation unit 282 is a specific example of the calculation unit.

推定部283は、生成された推定手段に基づいて、所定の施設に訪れた人の数を推定する。具体的には、推定部283は、施設識別子を受け付ける。推定部283は、入力部202を介して施設識別子を受け付けてもよい。推定部283は、推定対象となる施設を決定できるならばどのような手段を用いてもよい。推定部283は、受け付けた施設識別子によって識別される施設を訪れた端末装置100の端末識別子の数を計数する。具体的には、推定部283は、受け付けた施設識別子を有する施設情報を施設情報記憶部206から取得する。推定部283は、施設情報が示す所在地及び半径に基づいて、施設を示す領域を算出する。推定部283は、算出された領域の内側にあることを示す端末位置を有する位置情報を位置情報記憶部204から取得する。推定部283は、取得された位置情報が示す端末識別子の数を計数する。このとき、推定部283は、重複した端末識別子は計数しない。 The estimation unit 283 estimates the number of people who have visited a predetermined facility based on the generated estimation means. Specifically, the estimation unit 283 receives the facility identifier. The estimation unit 283 may accept the facility identifier via the input unit 202. The estimation unit 283 may use any means as long as it can determine the facility to be estimated. The estimation unit 283 counts the number of terminal identifiers of the terminal device 100 that has visited the facility identified by the received facility identifier. Specifically, the estimation unit 283 acquires the facility information having the received facility identifier from the facility information storage unit 206. The estimation unit 283 calculates the area indicating the facility based on the location and the radius indicated by the facility information. The estimation unit 283 acquires position information having a terminal position indicating that it is inside the calculated area from the position information storage unit 204. The estimation unit 283 counts the number of terminal identifiers indicated by the acquired position information. At this time, the estimation unit 283 does not count the duplicate terminal identifiers.

次に、推定部283は、推定対象となる施設の周辺の施設数と、正解率推定手段と、に基づいて推定正解率を推定する。推定正解率は、正解率推定手段によって推定される正解率である。具体的には、推定部283は、正解率推定手段を推定手段記憶部207から取得する。推定部283は、取得された施設情報から施設数を取得する。推定部283は、取得された施設数を正解率推定手段に入力することで、推定正解率を推定する。 Next, the estimation unit 283 estimates the estimated correct answer rate based on the number of facilities around the facility to be estimated and the correct answer rate estimating means. The estimated correct answer rate is the correct answer rate estimated by the correct answer rate estimating means. Specifically, the estimation unit 283 acquires the correct answer rate estimation means from the estimation means storage unit 207. The estimation unit 283 acquires the number of facilities from the acquired facility information. The estimation unit 283 estimates the estimated correct answer rate by inputting the acquired number of facilities into the correct answer rate estimating means.

次に、推定部283は、推定対象となる施設の施設情報が示す半径と、網羅率推定手段と、に基づいて推定網羅率を推定する。推定網羅率は、網羅率推定手段によって推定される網羅率である。具体的には、推定部283は、網羅率推定手段を推定手段記憶部207から取得する。推定部283は、取得された施設情報から半径を取得する。推定部283は、取得された半径を網羅率推定手段に入力することで、推定網羅率を推定する。 Next, the estimation unit 283 estimates the estimated coverage rate based on the radius indicated by the facility information of the facility to be estimated and the coverage rate estimation means. The estimated coverage rate is the coverage rate estimated by the coverage rate estimation means. Specifically, the estimation unit 283 acquires the coverage rate estimation means from the estimation means storage unit 207. The estimation unit 283 acquires the radius from the acquired facility information. The estimation unit 283 estimates the estimated coverage rate by inputting the acquired radius into the coverage rate estimation means.

推定部283は、施設に訪れたと判断された端末識別子の数と推定正解率と推定網羅率とに基づいて施設に訪れた人の数(以下「推定人数」という。)を推定する。具体的には、推定部283は、以下の数式(3)を用いて、推定人数を推定する。 The estimation unit 283 estimates the number of people who have visited the facility (hereinafter referred to as "estimated number of people") based on the number of terminal identifiers determined to have visited the facility, the estimated correct answer rate, and the estimated coverage rate. Specifically, the estimation unit 283 estimates the estimated number of people using the following mathematical formula (3).

Figure 0006878534
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なお、推定部283は、施設に訪れたと判断された端末識別子の数と推定正解率と推定網羅率と補正係数とに基づいて施設に訪れた人の数(以下「推定人数」という。)を推定してもよい。具体的には、推定部283は、以下の数式(4)を用いて、推定人数を推定する。 The estimation unit 283 determines the number of people who visited the facility (hereinafter referred to as "estimated number of people") based on the number of terminal identifiers determined to have visited the facility, the estimated correct answer rate, the estimated coverage rate, and the correction coefficient. You may estimate. Specifically, the estimation unit 283 estimates the estimated number of people using the following mathematical formula (4).

Figure 0006878534
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図11は、実施形態の推定手段の生成の処理の流れを示すフローチャートである。
推定手段の生成は、所定のタイミングで実行される。所定のタイミングとは、1日1回であってもよいし、1カ月に1回であってもよい。また所定のタイミングとは、推定システム1のユーザによって指定されたタイミングであってもよい。図11では、推定手段とは、正解率近似式と網羅率近似式であるものとして説明する。推定装置200の推定手段生成部282は、施設に訪れた人の数を推定する対象となる施設を示す施設識別子を決定する(ステップS101)。推定手段生成部282は、施設を示す領域の内側を示す端末位置を示す位置情報を取得する(ステップS102)。具体的には、推定手段生成部282は、施設識別子を示す施設情報を施設情報記憶部206から取得する。推定手段生成部282は、施設情報が示す所在地及び半径に基づいて、施設を示す領域を算出する。推定手段生成部282は、算出された領域の内側にあることを示す端末位置を有する位置情報を位置情報記憶部204から取得する。推定手段生成部282は、決定された施設識別子を示す取引情報を取引情報記憶部205から取得する(ステップS103)。
FIG. 11 is a flowchart showing a flow of processing for generating the estimation means of the embodiment.
The generation of the estimation means is executed at a predetermined timing. The predetermined timing may be once a day or once a month. Further, the predetermined timing may be the timing specified by the user of the estimation system 1. In FIG. 11, the estimation means will be described as being an accuracy rate approximation formula and a coverage rate approximation formula. The estimation means generation unit 282 of the estimation device 200 determines a facility identifier indicating a facility for which the number of people who have visited the facility is to be estimated (step S101). The estimation means generation unit 282 acquires position information indicating the terminal position indicating the inside of the area indicating the facility (step S102). Specifically, the estimation means generation unit 282 acquires facility information indicating the facility identifier from the facility information storage unit 206. The estimation means generation unit 282 calculates the area indicating the facility based on the location and the radius indicated by the facility information. The estimation means generation unit 282 acquires position information having a terminal position indicating that it is inside the calculated area from the position information storage unit 204. The estimation means generation unit 282 acquires transaction information indicating the determined facility identifier from the transaction information storage unit 205 (step S103).

推定手段生成部282は、取得された位置情報と取引情報と数式(1)とに基づいて正解率を算出する(ステップS104)。推定手段生成部282は、取得された位置情報と取引情報と数式(2)とに基づいて網羅率を算出する(ステップS105)。推定手段生成部282は、所定数の正解率と網羅率とを算出したか否かを判定する(ステップS106)。推定手段生成部282は、所定数の正解率と網羅率とを算出していない場合(ステップS106:NO)、ステップS101に遷移して、次の施設識別子を決定する。 The estimation means generation unit 282 calculates the correct answer rate based on the acquired position information, transaction information, and the mathematical formula (1) (step S104). The estimation means generation unit 282 calculates the coverage rate based on the acquired position information, transaction information, and the mathematical formula (2) (step S105). The estimation means generation unit 282 determines whether or not a predetermined number of correct answer rates and coverage rates have been calculated (step S106). When the estimation means generation unit 282 has not calculated a predetermined number of correct answer rates and coverage rates (step S106: NO), the process proceeds to step S101 to determine the next facility identifier.

推定手段生成部282は、所定数の正解率と網羅率とを算出した場合(ステップS106:YES)、推定手段を生成する(ステップS107)。具体的には、推定手段生成部282は、施設識別子が示す施設情報の施設数と、正解率とに基づいて、正解率近似式を生成する。推定手段生成部282は、施設識別子が示す施設情報の半径と、網羅率とに基づいて、網羅率近似式を生成する。推定手段生成部282は、生成された正解率近似式を推定手段記憶部207に記録する(ステップS108)。推定手段生成部282は、生成された網羅率近似式を推定手段記憶部207に記録する。 When the estimation means generation unit 282 calculates a predetermined number of correct answer rates and coverage rates (step S106: YES), the estimation means generation unit 282 generates estimation means (step S107). Specifically, the estimation means generation unit 282 generates a correct answer rate approximation formula based on the number of facilities in the facility information indicated by the facility identifier and the correct answer rate. The estimation means generation unit 282 generates a coverage rate approximation formula based on the radius of the facility information indicated by the facility identifier and the coverage rate. The estimation means generation unit 282 records the generated accuracy rate approximation formula in the estimation means storage unit 207 (step S108). The estimation means generation unit 282 records the generated coverage rate approximation formula in the estimation means storage unit 207.

図12は、実施形態の施設に訪れた人の数を推定する処理の流れを示すフローチャートである。施設に訪れた人の数の推定は、所定のタイミングで実行される。所定のタイミングとは、1日1回であってもよいし、1カ月に1回であってもよい。また所定のタイミングとは、推定システム1のユーザによって指定されたタイミングであってもよい。推定装置200の推定部283は、施設識別子を受け付ける(ステップS201)。推定部283は、受け付けた施設識別子によって識別される施設を訪れた端末装置100の端末識別子の数を計数する(ステップS202)。 FIG. 12 is a flowchart showing a flow of processing for estimating the number of people who visited the facility of the embodiment. The estimation of the number of visitors to the facility is carried out at a predetermined timing. The predetermined timing may be once a day or once a month. Further, the predetermined timing may be the timing specified by the user of the estimation system 1. The estimation unit 283 of the estimation device 200 receives the facility identifier (step S201). The estimation unit 283 counts the number of terminal identifiers of the terminal device 100 that visited the facility identified by the received facility identifier (step S202).

次に、推定部283は、推定対象となる施設の周辺の施設数と、正解率推定手段と、に基づいて推定正解率を推定する(ステップS203)。推定部283は、推定対象となる施設の施設情報が示す半径と、網羅率推定手段と、に基づいて推定網羅率を推定する(ステップS204)。推定部283は、施設に訪れたと判断された端末識別子の数と推定正解率と推定網羅率と数式(3)とに基づいて施設に訪れた人の数を推定する(ステップS205)。 Next, the estimation unit 283 estimates the estimated correct answer rate based on the number of facilities around the facility to be estimated and the correct answer rate estimating means (step S203). The estimation unit 283 estimates the estimated coverage rate based on the radius indicated by the facility information of the facility to be estimated and the coverage rate estimation means (step S204). The estimation unit 283 estimates the number of people who visited the facility based on the number of terminal identifiers determined to have visited the facility, the estimated correct answer rate, the estimated coverage rate, and the mathematical formula (3) (step S205).

このように構成された推定システム1では、推定手段生成部282が位置情報と取引情報とに基づいて、取引の行われた場所に端末装置100の所有者が訪れた人数を推定するための推定手段を生成する。推定部283は、位置情報と取引情報と推定手段とに基づいて、所定の場所に訪れた人の数を推定する。このため、推定システム1は、取引情報を用いることで、所定の場所に訪れた人の数をより高い精度で推定できる。 In the estimation system 1 configured in this way, the estimation means generation unit 282 estimates the number of people visited by the owner of the terminal device 100 at the place where the transaction was made based on the position information and the transaction information. Generate means. The estimation unit 283 estimates the number of people who have visited a predetermined place based on the location information, the transaction information, and the estimation means. Therefore, the estimation system 1 can estimate the number of people who have visited a predetermined place with higher accuracy by using the transaction information.

上述の実施形態では、推定手段生成部282は、推定手段として正解率と網羅率とを決定する近似式を算出するように構成されたが、これに限定されない。例えば、推定手段生成部282は、所定の機械学習アルゴリズムによって生成された学習モデルに基づいて推定手段を生成するように構成されてもよい。以下、具体的に説明する。 In the above-described embodiment, the estimation means generation unit 282 is configured to calculate an approximate expression for determining the correct answer rate and the coverage rate as the estimation means, but is not limited thereto. For example, the estimation means generation unit 282 may be configured to generate estimation means based on a learning model generated by a predetermined machine learning algorithm. Hereinafter, a specific description will be given.

推定手段生成部282は、例えば、推定手段として以下の数式(5)に示すような数式を生成するように構成されてもよい。推定手段生成部282は、数式(5)に示す各項を決定するための学習モデルを生成する。数式(5)において、施設に訪れたと判断された端末識別子の数については、説明済みのため説明を省略する。 The estimation means generation unit 282 may be configured to generate, for example, a mathematical formula as shown in the following mathematical formula (5) as the estimation means. The estimation means generation unit 282 generates a learning model for determining each term shown in the mathematical formula (5). In the formula (5), the number of terminal identifiers determined to have visited the facility has already been explained, so the description thereof will be omitted.

Figure 0006878534
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周辺施設数を考慮した係数とは、施設の周辺の他の施設の数に基づいて決定された係数である。推定手段生成部282は、所定の教師データと、所定の機械学習アルゴリズムと、に基づいて周辺施設数学習モデルを生成する。周辺施設数学習モデルは、施設数と正解率とに基づいて係数を生成する。所定の教師データとは、例えば、周辺にある他の施設数と正解率と係数とを組み合わせたデータであってもよい。所定の機械学習アルゴリズムとは、SGD(Stochastic Gradient Descent)、ランダムフォレスト、線形回帰、決定木又はCNN(Convolutional Neural Network)等の公知の機械学習アルゴリズムであればどのようなアルゴリズムであってもよい。推定手段生成部282は、生成された周辺施設数学習モデルを生成手段として推定手段記憶部207に記録する。 The coefficient considering the number of surrounding facilities is a coefficient determined based on the number of other facilities around the facility. The estimation means generation unit 282 generates a peripheral facility number learning model based on predetermined teacher data and a predetermined machine learning algorithm. The peripheral facility number learning model generates a coefficient based on the number of facilities and the correct answer rate. The predetermined teacher data may be, for example, data in which the number of other facilities in the vicinity, the accuracy rate, and the coefficient are combined. The predetermined machine learning algorithm may be any known machine learning algorithm such as SGD (Stochastic Gradient Descent), random forest, linear regression, decision tree, or CNN (Convolutional Neural Network). The estimation means generation unit 282 records the generated peripheral facility number learning model as a generation means in the estimation means storage unit 207.

半径を考慮した係数とは、施設を示す領域を定める半径に基づいて決定された係数である。推定手段生成部282は、所定の教師データと、所定の機械学習アルゴリズムと、に基づいて半径学習モデルを生成する。半径学習モデルは、半径と網羅率とに基づいて係数を生成する。所定の教師データとは、例えば、半径と網羅率と係数とを組み合わせたデータであってもよい。所定の機械学習アルゴリズムとは、SGD、ランダムフォレスト、線形回帰、決定木又はCNN等の公知の機械学習アルゴリズムであればどのようなアルゴリズムであってもよい。推定手段生成部282は、生成された半径学習モデルを生成手段として推定手段記憶部207に記録する。 The coefficient considering the radius is a coefficient determined based on the radius that defines the area indicating the facility. The estimation means generation unit 282 generates a radius learning model based on predetermined teacher data and a predetermined machine learning algorithm. The radius learning model generates coefficients based on radius and coverage. The predetermined teacher data may be, for example, data in which a radius, a coverage rate, and a coefficient are combined. The predetermined machine learning algorithm may be any known machine learning algorithm such as SGD, random forest, linear regression, decision tree or CNN. The estimation means generation unit 282 records the generated radius learning model as a generation means in the estimation means storage unit 207.

一人当たりのログ数を考慮した係数とは、一人当たりのログ数に基づいて決定された係数である。ログ数とは、例えば取得された位置情報の数である。推定手段生成部282は、所定の教師データと、所定の機械学習アルゴリズムと、に基づいてログ数学習モデルを生成する。ログ数学習モデルは、一人当たりのログ数と正解率と網羅率とに基づいて係数を生成する。所定の教師データとは、例えば、一人当たりのログ数と正解率と網羅率と係数とを組み合わせたデータであってもよい。所定の機械学習アルゴリズムとは、SGD、ランダムフォレスト、線形回帰、決定木又はCNN等の公知の機械学習アルゴリズムであればどのようなアルゴリズムであってもよい。推定手段生成部282は、生成されたログ数学習モデルを生成手段として推定手段記憶部207に記録する。 The coefficient considering the number of logs per person is a coefficient determined based on the number of logs per person. The number of logs is, for example, the number of acquired location information. The estimation means generation unit 282 generates a log number learning model based on predetermined teacher data and a predetermined machine learning algorithm. The log number learning model generates a coefficient based on the number of logs per person, the correct answer rate, and the coverage rate. The predetermined teacher data may be, for example, data in which the number of logs per person, the correct answer rate, the coverage rate, and the coefficient are combined. The predetermined machine learning algorithm may be any known machine learning algorithm such as SGD, random forest, linear regression, decision tree or CNN. The estimation means generation unit 282 records the generated log number learning model as a generation means in the estimation means storage unit 207.

推定部283は、上述の周辺施設数学習モデルに基づいて、周辺施設数を考慮した係数を決定する。推定部283は、上述の半径学習モデルに基づいて、半径を考慮した係数を決定する。推定部283は、上述のログ数学習モデルに基づいて、一人当たりのログ数を考慮した係数を決定する。推定部283は、施設に訪れたと判断された端末識別子の数と、決定された係数と、に基づいて、施設に訪れた人の数を推定する。このように構成されることで、推定システム1は、1度学習モデルを生成することで、他の全ての施設において、施設に訪れた人の数を推定することが可能になる。このため、施設に訪れても取引に結び付かない可能性の高い施設や、取引情報が存在しないような施設についても、その施設に訪れた人の数を推定することが可能になる。 The estimation unit 283 determines a coefficient in consideration of the number of peripheral facilities based on the above-mentioned learning model of the number of peripheral facilities. The estimation unit 283 determines a coefficient in consideration of the radius based on the radius learning model described above. The estimation unit 283 determines a coefficient in consideration of the number of logs per person based on the above-mentioned log number learning model. The estimation unit 283 estimates the number of people who have visited the facility based on the number of terminal identifiers determined to have visited the facility and the determined coefficient. With this configuration, the estimation system 1 can estimate the number of people who have visited the facilities in all the other facilities by generating the learning model once. For this reason, it is possible to estimate the number of people who have visited a facility that is unlikely to lead to a transaction even if the facility is visited, or a facility for which transaction information does not exist.

推定装置200は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、推定装置200が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、推定手段生成部282と推定部283とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。 The estimation device 200 may be implemented by using a plurality of information processing devices that are communicably connected via a network. In this case, each functional unit included in the estimation device 200 may be distributed and mounted in a plurality of information processing devices. For example, the estimation means generation unit 282 and the estimation unit 283 may be mounted on different information processing devices.

上述の実施形態では、取引情報は、取引の内容を示すものとして説明したが、取引の内容に限定されない。例えば、取引情報は、ポイントカード又は電子マネーの利用に関する情報であってもよい。取引情報は、実際に施設に訪れたことを判断できる情報であればどのような情報であってもよい。 In the above-described embodiment, the transaction information has been described as indicating the content of the transaction, but the transaction information is not limited to the content of the transaction. For example, the transaction information may be information regarding the use of point cards or electronic money. The transaction information may be any information as long as it can be determined that the person has actually visited the facility.

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like within a range that does not deviate from the gist of the present invention.

1…推定システム, 100…端末装置, 101…通信部, 102…入力部, 103…出力部, 104…端末識別子記憶部, 105…制御部, 151…端末位置取得部, 152…位置情報生成部, 153…送信部, 200…推定装置, 201…通信部, 202…入力部, 203…出力部, 204…位置情報記憶部, 205…取引情報記憶部, 206…施設情報記憶部, 207…推定手段記憶部, 208…制御部, 281…情報取得部, 282…推定手段生成部, 283…推定部, 300…取引情報管理装置, 400…ネットワーク 1 ... estimation system, 100 ... terminal device, 101 ... communication unit, 102 ... input unit, 103 ... output unit, 104 ... terminal identifier storage unit, 105 ... control unit, 151 ... terminal position acquisition unit, 152 ... position information generation unit , 153 ... Transmitter, 200 ... Estimator, 201 ... Communication, 202 ... Input, 203 ... Output, 204 ... Location information storage, 205 ... Transaction information storage, 206 ... Facility information storage, 207 ... Estimate Means storage unit, 208 ... control unit, 281 ... information acquisition unit, 282 ... estimation means generation unit, 283 ... estimation unit, 300 ... transaction information management device, 400 ... network

Claims (6)

端末装置の位置を示す位置情報と前記端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得する情報取得部と、
前記位置情報と前記取引情報とに基づいて、前記取引情報に示される前記取引の行われた所定の施設に前記端末装置を所持して実際に訪れ前記取引を行ったと推定される実取引人数を算出し、前記位置情報に基づいて前記所定の施設に前記端末装置を所持して訪れたと推定される訪問人数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成し、前記取引情報に基づいて前記所定の施設で取引に用いられた端末識別子の数を示す端末識別子数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設で端末装置を用いて実際に行われた取引を網羅できた割合を示す網羅情報を生成する算出部と、
前記算出部における処理には用いられていないものを含む複数の位置情報のうち推定処理の対象となる施設の領域内に位置する位置情報の数と、前記統計情報と、前記網羅情報と、に基づいて、前記推定処理の対象となる施設における実取引人数を推定する推定部と、
を備える、推定システム。
An information acquisition unit that acquires a plurality of position information indicating the position of the terminal device and transaction information indicating the content of the transaction performed by the owner of the terminal device.
Based on the location information and the transaction information, the actual number of people who are estimated to have actually visited the predetermined facility where the transaction was performed and actually visited the facility shown in the transaction information and made the transaction. It relates to the number of people who visited the predetermined facility based on the calculated number of visitors who are estimated to have visited the predetermined facility with the terminal device based on the location information and the actual number of transactions. generates statistics, the number of terminal identifier indicating the number of terminal identifiers used in trade at the predetermined facility on the basis of the transaction information, the based on the actual transaction number, the terminal device at the predetermined facility A calculation unit that generates comprehensive information showing the percentage of transactions that were actually made using
The number of position information located facility within the region of interest of estimation processing of the plurality of position information including those not used for processing in the calculator, and the statistical information, and the coverage information, the based on an estimation unit that estimates a real transaction number which definitive facility to be the estimation process,
Equipped with an estimation system.
前記推定部は、さらに前記所定の施設を示す領域又は前記所定の施設の周辺の施設数に基づいて、前記所定の施設における実取引人数を推定する、
請求項1に記載の推定システム。
The estimator is further based on the number of facilities near the predetermined facility region or the predetermined facility shown, to estimate the actual transaction number which definitive said predetermined property,
The estimation system according to claim 1.
前記推定部は、さらに前記端末装置の所有者一人あたりの位置情報の数に基づいて、前記所定の施設における実取引人数を推定する、
請求項2に記載の推定システム。
The estimator is further based on the number of the positional information per owner one of the terminal devices, to estimate the actual transaction number which definitive said predetermined property,
The estimation system according to claim 2.
端末装置の位置を示す位置情報と前記端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得する情報取得部と、
前記位置情報と前記取引情報とに基づいて、前記取引情報に示される前記取引の行われた所定の施設に前記端末装置を所持して実際に訪れ前記取引を行ったと推定される実取引人数を算出し、前記位置情報に基づいて前記所定の施設に前記端末装置を所持して訪れたと推定される訪問人数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成し、前記取引情報に基づいて前記所定の施設で取引に用いられた端末識別子の数を示す端末識別子数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設で端末装置を用いて実際に行われた取引を網羅できた割合を示す網羅情報を生成する算出部と、
前記算出部における処理には用いられていないものを含む複数の位置情報のうち推定処理の対象となる施設の領域内に位置する位置情報の数と、前記統計情報と、前記網羅情報と、に基づいて、前記推定処理の対象となる施設における実取引人数を推定する推定部と、
を備える、推定装置。
An information acquisition unit that acquires a plurality of position information indicating the position of the terminal device and transaction information indicating the content of the transaction performed by the owner of the terminal device.
Based on the location information and the transaction information, the actual number of people who are estimated to have actually visited the predetermined facility where the transaction was performed and actually visited the facility shown in the transaction information and made the transaction. It relates to the number of people who visited the predetermined facility based on the calculated number of visitors who are estimated to have visited the predetermined facility with the terminal device based on the location information and the actual number of transactions. generates statistics, the number of terminal identifier indicating the number of terminal identifiers used in trade at the predetermined facility on the basis of the transaction information, the based on the actual transaction number, the terminal device at the predetermined facility A calculation unit that generates comprehensive information showing the percentage of transactions that were actually made using
The number of position information located facility within the region of interest of estimation processing of the plurality of position information including those not used for processing in the calculator, and the statistical information, and the coverage information, the based on an estimation unit that estimates a real transaction number which definitive facility to be the estimation process,
An estimation device.
推定装置が、端末装置の位置を示す位置情報と前記端末装置の所有者によって行われた取引の内容を示す取引情報とを複数取得する情報取得ステップと、
推定装置が、前記位置情報と前記取引情報とに基づいて、前記取引情報に示される前記取引の行われた所定の施設に前記端末装置を所持して実際に訪れ前記取引を行ったと推定される実取引人数を算出し、前記位置情報に基づいて前記所定の施設に前記端末装置を所持して訪れたと推定される訪問人数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設に訪れた人の数に関する統計情報を生成し、前記取引情報に基づいて前記所定の施設で取引に用いられた端末識別子の数を示す端末識別子数と前記実取引人数とに基づいて、前記所定の施設で端末装置を用いて実際に行われた取引を網羅できた割合を示す網羅情報を生成する算出ステップと、
推定装置が、前記算出ステップにおける処理には用いられていないものを含む複数の位置情報のうち推定処理の対象となる施設の領域内に位置する位置情報の数と、前記統計情報と、前記網羅情報と、に基づいて、前記推定処理の対象となる施設における実取引人数を推定する推定ステップと、
を有する、推定方法。
An information acquisition step in which the estimation device acquires a plurality of position information indicating the position of the terminal device and transaction information indicating the content of the transaction performed by the owner of the terminal device.
Based on the location information and the transaction information, it is presumed that the estimation device actually visited the predetermined facility where the transaction was performed shown in the transaction information and actually visited the facility to perform the transaction. The actual number of people traded was calculated, and the number of visitors estimated to have visited the predetermined facility with the terminal device based on the location information and the number of people actually traded were used to visit the predetermined facility. generates statistics on the number of people, the number of terminal identifier indicating the number of terminal identifiers used in trade at the predetermined facility on the basis of the transaction information, based the on the actual transaction number, the predetermined facility A calculation step that generates comprehensive information indicating the percentage of transactions actually made using the terminal device in
Estimating apparatus, the number of position information located facility within the region of interest of estimation processing of the plurality of position information including those not used for processing in the calculation step, and the statistical information, the cover information, based on an estimation step of estimating the actual transaction number which definitive facility to be the estimation process,
An estimation method.
請求項1から3のいずれか一項に記載の推定システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。 A computer program for operating a computer as the estimation system according to any one of claims 1 to 3.
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